KR102369450B1 - 코로나 방전 검출 장치 - Google Patents

코로나 방전 검출 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102369450B1
KR102369450B1 KR1020210166922A KR20210166922A KR102369450B1 KR 102369450 B1 KR102369450 B1 KR 102369450B1 KR 1020210166922 A KR1020210166922 A KR 1020210166922A KR 20210166922 A KR20210166922 A KR 20210166922A KR 102369450 B1 KR102369450 B1 KR 102369450B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
unit
measurement
ultraviolet
corona discharge
Prior art date
Application number
KR1020210166922A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210153006A (ko
Inventor
임재섭
강근수
김봉덕
Original Assignee
한국전력공사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전력공사 filed Critical 한국전력공사
Priority to KR1020210166922A priority Critical patent/KR102369450B1/ko
Publication of KR20210153006A publication Critical patent/KR20210153006A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102369450B1 publication Critical patent/KR102369450B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1218—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing using optical methods; using charged particle, e.g. electron, beams or X-rays
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1227—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials
    • G01R31/1263—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of solid or fluid materials, e.g. insulation films, bulk material; of semiconductors or LV electronic components or parts; of cable, line or wire insulation
    • G01R31/1272—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials of solid or fluid materials, e.g. insulation films, bulk material; of semiconductors or LV electronic components or parts; of cable, line or wire insulation of cable, line or wire insulation, e.g. using partial discharge measurements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G06K9/6218—
    • G06T5/002—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
    • G06T2207/10036—Multispectral image; Hyperspectral image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Testing Relating To Insulation (AREA)

Abstract

본 발명은 코로나 방전 검출 장치가 개시된다. 본 발명의 코로나 방전 검출장치는, 검출장치를 작동시키는 작동 스위치; 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하는 영상 측정부; 영상 측정부의 측정환경을 측정하는 환경 측정부; 작동 스위치의 작동에 따라 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 제어부; 및 영상 측정부와 환경 측정부로부터 측정된 촬영영상 및 환경 측정값을 저장하고, 제어부에서 생성한 합성영상 및 통합 데이터를 저장하는 저장부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

코로나 방전 검출 장치{APPARATUS FOR DETECTING CORONA DISCHARGE}
본 발명은 코로나 방전 검출 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있도록 한 코로나 방전 검출 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 전력용 고전압 전력설비에서 결함이 발생하게 되면, 그 결함 부분에서 부분 방전에 의한 코로나가 발생하게 되고 이러한 코로나 방전이 지속되면 발광, 가청소음, 통신장애, 오존 등이 발생하며 절연 열화에 의해 전력설비가 절연 파괴 현상에 이르게 된다. 특히 오존은 전력설비 부식을 가속화 하는 가장 큰 요소이다.
부분 방전을 감지하기 위한 기존의 기술로는 전조 징후에서 나타나는 다양한 현상을 검출하여 분석하는 것으로, 진동, 초음파, 다양한 파장, 열 등을 검출할 수 있는 센서를 이용하는 방법이 제안되고 있다.
최근, 가공 송전선로 진단업무 중에는 주간 코로나 측정을 통하여 가공송전선로, 애자, 접속설비 등 열화평가를 수행하고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2012-0016327호(2012.02.24. 공개, 코로나 방전 영상 검출 방법 및 그 시스템)에 개시되어 있다.
이와 같이 가공송전선로의 주간코로나 점검은 자외선 카메라를 이용하여 코로나에 의해 방사되는 전자파 대역 중 UV(자외선) 대역의 일부를 영상 처리하여 검출하는 간접측정 방식으로서 활선상태에서의 검출방식으로 유효하다.
하지만 불량여부를 판단할 정량적인 기준이 없어 방전양상을 검토하여 불량여부를 판단할 전문가의 지식이 필요한 상황이며, 현장에서의 즉각적인 판단을 제공하기 곤란한 문제점이 있다.
또한, 자외선 카메라를 통한 주간코로나 점검 장비는 측정자가 직접 촬영하는 휴대용 장비와 자동차, 기차, 헬기, 드론 등 운송수단에 장착하여 촬영할 수 있는 장비로 구분할 수 있다.
특히 운송수단에 장착한 자외선 카메라는 주간 코로나 영상 취득 후에 전문가에 의한 분석을 통하여 설비의 상태를 판정할 수 있다.
그러나 고속으로 촬영되는 운송수단에서 측정하는 영상을 실시간으로 측정자가 영상판독을 하기에는 어려움이 따를 뿐만 아니라 측정영상에서 노이즈에 의하여 정확한 판정을 내리기 어려운 문제점이 있다.
또한, 가공송전선로의 경우 도심지보다는 산악지역과 평지 등 차량 및 인력이 접근하기 곤란한 곳에 위치하여 있기 때문에 자외선 카메라를 통하여 근접촬영이 어려우며, 원거리에서 측정할 경우 자외선 방사량이 적어지며, 촬영 시 노이즈가 발생하면 방전이 발생하는 위치를 추적이 어렵다. 또한 인력측정이 아닌 드론 등 항공촬영을 이용하는 경우에는 측정자가 현장에서 영상판정이 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있도록 한 코로나 방전 검출 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 코로나 방전 검출장치는, 검출장치를 작동시키는 작동 스위치; 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하는 영상 측정부; 영상 측정부의 측정환경을 측정하는 환경 측정부; 작동 스위치의 작동에 따라 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 제어부; 및 영상 측정부와 환경 측정부로부터 측정된 촬영영상 및 환경 측정값을 저장하고, 제어부에서 생성한 합성영상 및 통합 데이터를 저장하는 저장부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 영상 측정부는, 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라; 및 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 환경 측정부는, 영상 측정부의 측정위치를 검출하는 위치 검출부; 영상 측정부의 측정방향을 검출하는 자이로센서부; 및 영상 측정부에서 측정하는 전력설비와의 거리를 측정하는 거리 검출부; 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 제어부는, 자외선 누적 이미지에 대해 코로나 방전이 발생된 빈도수가 설정횟수 이하인 픽셀을 제거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 제어부는, 환경 측정값으로부터 측정거리가 설정거리 이내인 자외선 이미지에 대해 노이즈 문턱치 미만을 제거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 제어부는, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 코로나 방전 검출방법은, 제어부가 작동 스위치의 작동에 따라 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 입력받아 저장부에 저장하는 단계; 제어부가 저장부에 저장된 가시광선 영상을 불러와 전력설비를 식별하는 단계; 제어부가 저장부에 저장된 자외선 영상을 불러와 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계; 제어부가 가시광선 영상과 자외선 영상을 합성하고, 환경 측정값과 전력설비의 식별결과를 매칭한 통합 데이터를 저장하는 단계; 및 제어부가 저장된 통합 데이터를 기반으로 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 촬영영상은 광학 카메라를 통해 촬영한 가시광선 영상; 및 자외선 카메라를 통해 촬영한 자외선 영상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 환경 측정값은, 영상 측정부의 측정위치, 영상 측정부의 측정방향 및 영상 측정부에서 측정하는 전력설비와의 측정거리 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계는, 제어부가 자외선 누적 이미지에 대해 코로나 방전이 발생된 빈도수가 설정횟수 이하인 픽셀을 제거하여 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계는, 제어부가 환경 측정값으로부터 측정거리가 설정거리 이내인 자외선 이미지에 대해 노이즈 문턱치 미만을 제거하여 노이즈를 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계는, 제어부가, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 코로나 방전 검출 장치는 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있어 점검 업무를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 판정 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 영상의 누적상태를 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 누적 이미지의 노이즈 제거상태를 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 통합 데이터의 출력 상태를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 코로나 방전 검출 장치 및 그 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 영상의 누적상태를 나타낸 예시도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 누적 이미지의 노이즈 제거상태를 나타낸 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 통합 데이터의 출력 상태를 나타낸 예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출장치는, 작동 스위치(10), 영상 측정부(20), 환경 측정부(30), 제어부(40) 및 저장부(50)를 포함할 수 있다.
작동 스위치(10)는 사용자가 검출장치를 작동시켜 전력설비의 코로나 방전을 검출하도록 하기 위한 스위치이다.
영상 측정부(20)는 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하기 위해 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라(210)와 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라(220)를 포함할 수 있다.
환경 측정부(30)는 영상 측정부(20)의 측정환경을 측정하기 위해 영상 측정부(20)의 측정위치를 GPS 기반으로 검출하는 위치 검출부(310), 영상 측정부(20)의 측정방향을 검출하는 자이로센서부(320) 및 영상 측정부(20)에서 측정하는 전력설비와의 거리를 비접촉 레이저 센서를 기반으로 측정하는 거리 검출부(330) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
즉, 자외선은 광원에서 멀어질수록 그 밝기(조도)가 거리의 제곱에 반비례하여 작아지는 특성을 가지고 있어, 이러한 환경 측정값은 주간 측정 시 측정위치와 전력설비와의 거리에 따라 노이즈를 제거할 수 있도록 제공된다.
제어부(40)는 작동 스위치(10)의 작동에 따라 영상 측정부(20)를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부(30)를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력할 수 있다.
제어부(40)는 영상 측정부(20)의 광학 카메라(210)를 통해 촬영된 가시광선 영상인 실화상 촬영영상과 자외선 카메라(220)를 통해 촬영된 자외선 촬영영상을 저장부(50)에 저장한다.
이후 영상분석을 위해 먼저 저장부(50)에 저장된 실화상 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고 각 프레임별로 레이블링(Labeling)을 처리한 후 각 프레임에서의 합성곱 신경망 모듈(CNN :Convolution Neural Network)을 사용하여 레이블링된 프레임으로부터 전력설비를 인식하여 프레임을 누적하여 이미지를 생성한다.
이때 제어부(40)는 전력설비를 인식할 때 각 프레임의 흔들림과 해상도를 보정하여 인식할 수 있으나, 설정횟수 이상 보정할 경우 해당 프레임을 버릴 수도 있다.
또한, 제어부(40)는 자외선 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고, 각 이미지의 프레임별로 레이블링을 처리한다. 여기서, 이미지의 해상도를 800ㅧ 600라 가정하면, 코로나가 발생한 픽셀과 발생하지 않은 픽셀에 대해서는 도 2와 같이 표현할 수 있고, 코로나방전이 발생한 픽셀의 정보를 확인하여 색으로 구분하면 어느 픽셀에서 가장 많은 코로나 방전이 발생함을 확인할 수 있다.
제어부(40)는 이와 같은 과정을 모드 프레임에 대해 진행하여 자외선 누적 이미지를 생성하고, 자외선 발생개소를 산출하기 위해서 각 레이블의 이미지에서 검출된 자외선 픽셀 데이터에 대한 좌표값을 별도로 저장할 수 있다.
또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지에 대해 일정 수치 이하의 수치를 가진 데이터에 대해서는 외부 노이즈라고 가정하고, 이 노이즈를 제거함으로써 주간 측정 시 발생할 수 있는 자외선 노이즈를 제거하여 도 3에 도시된 바와 같이 측정 대상물의 자외선 데이터만 취득할 수 있다.
예를 들어, 누적된 자외선 영상에서 빈도수가 50회 미만에서 발생하는 코로나 방전을 노이즈라 가정하여 해당 픽셀의 값을 0으로 치환하여 제거하면, 도 2와 같이 누적된 자외선 누적 이미지에 대해 도 3에 도시된 바와 같이 노이즈를 제거하여 진성 코로나 방전신호를 취득할 수 있다.
한편, 영상 측정부(20)의 자외선 카메라(210)는 보통 100[m] 이상 측정거리가 멀어지게 될 경우 부정확해지므로, 제어부(40)는 환경 측정값으로 측정거리를 반영하여 100[m] 이내 거리의 이미지 데이터에 대해서, 총 프레임 레이블링 정보의 약 10%를 문턱치를 산출한 후 자외선 누적 이미지로부터 차감하여 노이즈를 제거할 수 있다. 이때 측정거리를 초과하는 데이터는 차감하지 않고 별도로 분류할 수 있다.
또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지를 생성하면서 저장된 자외선 픽셀 데이터 누적 좌표값을 이용하여 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출할 수 있다.
전력설비로부터 방사되는 자외선은 동일한 방사량이라도 측정거리가 멀어지면 자외선 픽셀 데이터는 한 점으로 군집되는 특징이 있으므로, 측정거리 정보와 노이즈 문턱치를 각각 DBSCAN 알고리즘의 Epsilon(E)값과 최소 샘플수(S)에 각각 대입하여 클러스터링을 진행한 후 노이즈 제거된 군집개수를 산출할 수 있다.
제어부(40)는 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장하고, 코로나 방전 상태를 분석하여 출력부(60)를 통해 출력할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이 제어부(40)는 출력부(60)를 통해 통합 데이터를 환경 측정값에 기초하여 측정 위치와 방향 및 거리를 표시하고, 분석된 검출개소에 대해서 간략한 정보를 표시하여 해당 개소를 클릭할 경우 저장된 자외선 누적 이미지와 가시광선 영상을 보여 주게 된다.
저장부(50)는 영상 측정부(20)와 환경 측정부(30)로부터 측정된 촬영영상 및 환경 측정값을 저장하고, 제어부(40)에서 생성한 합성영상 및 통합 데이터를 저장할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 코로나 방전 검출 장치에 따르면, 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있어 점검 업무를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 판정 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 방법에서는 먼저, 제어부(40)가 코로나 방전 검출 장치를 작동시키기 위한 작동 스위치(10)의 작동 상태를 판단한다(S10).
S10 단계에서 작동 스위치(10)가 작동된 경우, 제어부(40)는 영상 측정부(20)를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부(30)를 통해 측정된 환경 측정값을 입력받아 저장부(50)에 저장한다(S20).
여기서, 영상 측정부(20)는 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하기 위해 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라(210)와 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라(220)를 포함할 수 있다.
또한, 환경 측정부(30)는 영상 측정부(20)의 측정환경을 측정하기 위해 영상 측정부(20)의 측정위치를 GPS 기반으로 검출하는 위치 검출부(310), 영상 측정부(20)의 측정방향을 검출하는 자이로센서부(320) 및 영상 측정부(20)에서 측정하는 전력설비와의 거리를 비접촉 레이저 센서를 기반으로 측정하는 거리 검출부(330) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
S20 단계에서 촬영영상과 환경 측정값을 입력받아 저장한 후, 제어부(40)는 저장부(50)에 저장된 가시광선 영상을 불러와 전력설비를 식별한다(S30).
제어부(40)는 저장부(50)에 저장된 실화상 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고 각 프레임별로 레이블링(Labeling)을 처리한 후 각 프레임에서의 합성곱 신경망 모듈(CNN :Convolution Neural Network)을 사용하여 레이블링된 프레임으로부터 전력설비를 인식하여 프레임을 누적하여 이미지를 생성한다.
이때 제어부(40)는 전력설비를 인식할 때 각 프레임의 흔들림과 해상도를 보정하여 인식할 수 있으나, 설정횟수 이상 보정할 경우 해당 프레임을 버릴 수도 있다.
S30 단계에서 전력설비를 식별한 후 제어부(40)는 저장부(50)에 저장된 자외선 영상을 불러와 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한다(S40).
즉, 제어부(40)는 자외선 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고, 각 이미지의 프레임별로 레이블링을 처리한다. 여기서, 이미지의 해상도를 800ㅧ 600라 가정하면, 코로나가 발생한 픽셀과 발생하지 않은 픽셀에 대해서는 도 2와 같이 표현할 수 있고, 코로나방전이 발생한 픽셀의 정보를 확인하여 색으로 구분하면 어느 픽셀에서 가장 많은 코로나 방전이 발생함을 확인할 수 있다.
따라서 제어부(40)는 이와 같은 과정을 모드 프레임에 대해 진행하여 자외선 누적 이미지를 생성하고, 자외선 발생개소를 산출하기 위해서 각 레이블의 이미지에서 검출된 자외선 픽셀 데이터에 대한 좌표값을 별도로 저장할 수 있다.
또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지에 대해 일정 수치 이하의 수치를 가진 데이터에 대해서는 외부 노이즈라고 가정하고, 이 노이즈를 제거함으로써 주간 측정 시 발생할 수 있는 자외선 노이즈를 제거하여 도 3에 도시된 바와 같이 측정 대상물의 자외선 데이터만 취득할 수 있다.
예를 들어, 누적된 자외선 영상에서 빈도수가 50회 미만에서 발생하는 코로나 방전을 노이즈라 가정하여 해당 픽셀의 값을 0으로 치환하여 제거하면, 도 2와 같이 누적된 자외선 누적 이미지에 대해 도 3에 도시된 바와 같이 노이즈를 제거하여 진성 코로나 방전신호를 취득할 수 있다.
한편, 제어부(40)는 환경 측정값으로 측정거리를 반영하여 100[m] 이내 거리의 이미지 데이터에 대해서, 총 프레임 레이블링 정보의 약 10%를 통해서 문턱치를 산출한 후 자외선 누적 이미지로부터 차감하여 노이즈를 제거할 수 있다. 이때 측정거리를 초과하는 데이터는 차감하지 않고 별도로 분류할 수 있다.
또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지를 생성하면서 저장된 자외선 픽셀 데이터 누적 좌표값을 이용하여 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출할 수 있다.
전력설비로부터 방사되는 자외선은 동일한 방사량이라도 측정거리가 멀어지면 자외선 픽셀 데이터는 한 점으로 군집되는 특징이 있으므로, 측정거리 정보와 노이즈 문턱치를 각각 DBSCAN 알고리즘의 Epsilon(E)값과 최소 샘플수(S)에 각각 대입하여 클러스터링을 진행한 후 노이즈 제거된 군집개수를 산출할 수 있다.
S40 단계에서 자외선 누적 이미지를 생성한 후 제어부(40)는 가시광선 영상과 자외선 영상을 합성하고(S50), 합성된 영상에 환경 측정값과 전력설비의 식별결과를 매칭한 통합 데이터를 생성하여 저장한다(S60).
S60 단계에서 통합 데이터를 저장한 후 제어부(40)는 도 4에 도시된 바와 같이 출력부(60)를 통해 통합 데이터를 환경 측정값에 기초하여 측정 위치와 방향 및 거리를 표시하고, 분석된 검출개소에 대해서 간략한 정보를 표시하여 해당 개소를 클릭할 경우 저장된 자외선 누적 이미지와 가시광선 영상을 보여주어 검출결과를 출력한다(S70).
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 코로나 방전 검출 방법에 따르면, 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있어 점검 업무를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 판정 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : 작동 스위치 20 : 영상 측정부
30 : 환경 측정부 40 : 제어부
50 : 저장부 60 : 출력부
210 : 광학 카메라 220 : 자외선 카메라
310 : 위치 검출부 320 : 자이로센서부
330 : 거리 검출부

Claims (1)

  1. 검출장치를 작동시키는 작동 스위치;
    전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하는 영상 측정부;
    상기 영상 측정부의 측정환경을 측정하는 환경 측정부;
    상기 작동 스위치의 작동에 따라 상기 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 상기 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 상기 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 상기 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 상기 환경 측정값과 상기 전력설비의 식별결과를 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 제어부; 및
    상기 영상 측정부와 상기 환경 측정부로부터 측정된 상기 촬영영상 및 상기 환경 측정값을 저장하고, 상기 제어부에서 생성한 합성영상 및 상기 통합 데이터를 저장하는 저장부;를 포함하되,
    상기 제어부에서 저장된 상기 통합 데이터를 기반으로 코로나 방전 상태를 분석한 결과를 출력하는 출력부를 더 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 저장부에 저장된 가시광선 영상을 읽어와 프레임으로 분할하고 각 프레임별로 레이블링(Labeling)을 처리한 후 각 프레임에서의 합성곱 신경망 모듈(CNN :Convolution Neural Network)을 사용하여 레이블링된 프레임으로부터 전력설비를 인식하고, 상기 환경 측정값으로부터 측정거리가 설정거리 이내인 자외선 이미지에 대해 노이즈 문턱치 미만을 제거하여 노이즈를 제거하며, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출하고,
    상기 환경 측정부는, 상기 영상 측정부의 측정위치를 검출하는 위치 검출부, 상기 영상 측정부의 측정방향을 검출하는 자이로센서부 및 상기 영상 측정부에서 측정하는 상기 전력설비와의 거리를 측정하는 거리 검출부를 포함하며,
    상기 영상 측정부는, 상기 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라; 및
    상기 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라;를 포함하고,
    상기 제어부는, 상기 자외선 누적 이미지에 대해 코로나 방전이 발생된 빈도수가 설정횟수 이하인 픽셀을 제거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 코로나 방전 검출장치.
KR1020210166922A 2020-06-09 2021-11-29 코로나 방전 검출 장치 KR102369450B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210166922A KR102369450B1 (ko) 2020-06-09 2021-11-29 코로나 방전 검출 장치

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200069510A KR102397180B1 (ko) 2020-06-09 2020-06-09 코로나 방전 검출 장치 및 그 방법
KR1020210166922A KR102369450B1 (ko) 2020-06-09 2021-11-29 코로나 방전 검출 장치

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200069510A Division KR102397180B1 (ko) 2020-06-09 2020-06-09 코로나 방전 검출 장치 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210153006A KR20210153006A (ko) 2021-12-16
KR102369450B1 true KR102369450B1 (ko) 2022-03-04

Family

ID=79033242

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200069510A KR102397180B1 (ko) 2020-06-09 2020-06-09 코로나 방전 검출 장치 및 그 방법
KR1020210166922A KR102369450B1 (ko) 2020-06-09 2021-11-29 코로나 방전 검출 장치

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200069510A KR102397180B1 (ko) 2020-06-09 2020-06-09 코로나 방전 검출 장치 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102397180B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108717156A (zh) * 2018-08-21 2018-10-30 上海艾临科智能科技有限公司 一种基于紫外光子与可见光合成的电晕检测设备
CN116400263B (zh) * 2023-06-06 2023-08-22 众芯汉创（北京）科技有限公司 一种基于rtk的无人机载紫外漏电检测系统及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006010365A (ja) * 2004-06-23 2006-01-12 Kansai Electric Power Co Inc:The 電気設備点検方法及び装置、並びに紫外線映像処理方法及びプログラム
CN103996045A (zh) * 2014-06-04 2014-08-20 南京大学 一种基于视频的多种特征融合的烟雾识别方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1138078A (ja) * 1997-07-14 1999-02-12 Nesuto:Kk コロナ放電撮影システム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006010365A (ja) * 2004-06-23 2006-01-12 Kansai Electric Power Co Inc:The 電気設備点検方法及び装置、並びに紫外線映像処理方法及びプログラム
CN103996045A (zh) * 2014-06-04 2014-08-20 南京大学 一种基于视频的多种特征融合的烟雾识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210153006A (ko) 2021-12-16
KR102397180B1 (ko) 2022-05-13
KR20210152702A (ko) 2021-12-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102369450B1 (ko) 코로나 방전 검출 장치
TWI621849B (zh) 用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法、非暫時性電腦可讀媒體及系統
US7372556B2 (en) Apparatus and methods for inspecting a composite structure for inconsistencies
JP4714749B2 (ja) 偏光データを用いるリアルタイム画像検出
US8405719B2 (en) Apparatus and method for measurement of corona discharge of power facilities by UV sensor with optic lens
CN111612757A (zh) 一种屏幕裂纹的检测方法、装置、设备及存储介质
CN110879131B (zh) 目视光学系统的成像质量测试方法、成像质量测试装置和电子设备
CN111553194A (zh) 基于双光源的gis设备内部的异物的检测方法及系统
CN110298302B (zh) 一种人体目标检测方法及相关设备
JP2008041749A (ja) 画像欠陥検査装置
JP2000180374A (ja) 欠陥検出方法
US7266233B2 (en) System and method for measuring an object
CN115690747B (zh) 车辆盲区检测模型测试方法、装置、电子设备及存储介质
CN113191270A (zh) 抛洒事件检测方法、装置、电子设备及存储介质
JP2003262593A (ja) 欠陥検出装置及び欠陥検出方法
TWI555997B (zh) 測距系統及測量距離的方法
US10241000B2 (en) Method for checking the position of characteristic points in light distributions
KR101559338B1 (ko) 카메라 모듈용 결함 픽셀 평가 시스템 및 이를 사용한 카메라 모듈용 결함 픽셀 평가 방법
JP3935048B2 (ja) 被覆電線検査装置
WO2020263972A1 (en) Methods, systems, and devices for monitoring a web of material translating along a travel path
JP2001307017A (ja) 文字プレート認識装置
JP2009222513A (ja) 欠陥検出装置、および欠陥検出方法
JP2021111928A (ja) 異常検知装置、および異常検知方法
CN110068307B (zh) 测距系统及测量距离的方法
US11461989B2 (en) Monitor method and monitor system thereof wherein mask is used to cover image for detecting object

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right