KR20180082265A - 태양광 패널 검출 장치 - Google Patents

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KR20180082265A
KR20180082265A KR1020170003767A KR20170003767A KR20180082265A KR 20180082265 A KR20180082265 A KR 20180082265A KR 1020170003767 A KR1020170003767 A KR 1020170003767A KR 20170003767 A KR20170003767 A KR 20170003767A KR 20180082265 A KR20180082265 A KR 20180082265A
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윤석민
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Abstract

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치는 태양광 패널을 촬영하여 획득된 영상에 형성된 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 에지 검출부; 상기 에지 영상에 존재하는 사각형들을 상기 태양광 패널이 될 수 있는 후보 사각형으로 선정하는 후보 사각형 선정부; 상기 태양광 패널의 하나의 어레이에 포함되는 솔라 모듈의 개수 및 배열에 대응되는 복수의 모델을 생성하는 모델 생성부; 상기 에지 영상에서 상기 선정된 후보 사각형과 상기 생성된 복수의 모델을 매칭시켜 매칭 스코어를 연산하는 모델 매칭부; 상기 매칭 스코어에 따라 상기 영상에서 상기 태양광 패널이 위치하는 영역을 판단하는 패널 판단부를 포함한다.

Description

태양광 패널 검출 장치{The Apparatus For Detecting Solar Panel}
본 발명은 태양광 패널 검출 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 무인 이동체가 태양광 패널을 촬영하여 획득한 영상을 분석함으로써, 태양광 패널의 위치를 검출할 수 있는 태양광 패널 검출 장치에 관한 것이다.
최근 석유나 석탄과 같은 화석 에너지를 대체하는 친환경 에너지원으로 태양광 발전에 대한 관심이 급증하고, 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 태양광 발전은 수광한 태양광을 전기 에너지로 변환하는 솔라셀(Solar Cell)을 이용하여 에너지를 생산하는 것으로, 복수의 솔라셀을 배열한 태양광 패널을 태양광을 채광하기 좋은 위치에 설치하여 에너지를 생산하고 있다.
일반적으로, 태양광 패널은 많은 에너지 생산을 위해 매우 넓은 구역에 다수 설치되거나, 태양광을 채광하기 좋은 건물의 옥상이나 지붕 등에 설치된다. 그러나 태양광 패널은 이와 같이 야외에 설치되어 운용되므로, 외부 환경에 따른 영향에 직접적으로 노출된다. 따라서 태양광 패널의 수명이 단축되며, 이로 인해 태양광 발전량이 급격히 저하되거나 화재 발생의 우려가 높다. 이에, 태양광 패널의 상태를 판단하여 이상이 발생한 태양광 패널을 신속하게 교체하는 것이 중요하다.
그러나, 관리자가 태양광 패널의 이상 동작이나 고장을 직접 검사한다면, 넓은 영역을 돌아다녀야 하므로 노력과 시간이 상당히 많이 소모된다. 또는, 건물의 옥상이나 지붕에 올라가게 된다면 매우 어렵고 위험한 작업이 될 수 있다.
최근에는 태양광 패널의 용이한 검사를 위해서 다양한 기술이 도입되고 있는데, 그 중 하나가 태양광 패널이 설치된 영역 위로 무인 이동체를 비행시켜, 상공에서 태양광 패널을 촬영한 영상을 분석하여 검사하는 기법이다.
종래에 무인 이동체를 이용한 태양광 패널 검사 기법은 무인 이동체가 태양광 발전소의 상공을 비행하며 태양광 패널을 촬영하여 영상을 획득하면, 상기 영상으로부터 태양광 패널을 검출하여 불량 패널의 위치를 찾는다. 그런데 영상 분석(Video Analysis)을 통해 영상으로부터 태양광 패널을 자동으로 검출하더라도, 오검출이 많아 사용자가 직접 영상으로부터 태양광 패널에 해당하는 영역을 설정하여야 했다. 그런데 태양광 발전소에 설치되는 태양광 패널의 개수는 매우 많아, 사용자가 일일이 태양광 패널을 설정하는데 있어 많은 시간과 노력이 소모되었다.
일본특허등록 제5319593호 일본공개공보 제2013-36747호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 영상으로부터 태양광 패널의 불량 여부를 검사하기 위해, 무인 이동체가 태양광 패널을 촬영하여 획득한 영상을 분석함으로써, 영상에서 태양광 패널을 검출하는 태양광 패널 검출 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치는 태양광 패널을 촬영하여 획득된 영상에 형성된 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 에지 검출부; 상기 에지 영상에 존재하는 사각형들을 상기 태양광 패널이 될 수 있는 후보 사각형으로 선정하는 후보 사각형 선정부; 상기 태양광 패널의 하나의 어레이에 포함되는 솔라 모듈의 개수 및 배열에 대응되는 복수의 모델을 생성하는 모델 생성부; 상기 에지 영상에서 상기 선정된 후보 사각형과 상기 생성된 복수의 모델을 매칭시켜 매칭 스코어를 연산하는 모델 매칭부; 상기 매칭 스코어에 따라 상기 영상에서 상기 태양광 패널이 위치하는 영역을 판단하는 패널 판단부를 포함한다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.
영상으로부터 태양광 패널을 빠르고 정확하게 검출할 수 있다. 따라서, 영상에서 태양광 패널이 위치하는 영역만을 추출하여, 추후에 불량 패널을 용이하게 검사할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검사 시스템(1)의 구성도이다.
도 2는 일반적인 태양광 패널(30)의 내부 구성을 나타내는 평면도이다.
도 3은 일반적인 태양광 패널(30)의 라미네이트 가공 전 단면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관제 장치(10)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 6은 도 5에서 제어부(131)의 더욱 상세한 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)가 영상으로부터 모든 태양광 패널(30)을 찾는 방법을 나타낸 흐름도의 일부이다.
도 8은 도 7의 흐름도의 나머지 일부이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)가 무인 이동체(20)로부터 수신한 영상 데이터를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)가 상기 수신한 영상 데이터에 대하여 영상 왜곡 보정을 수행한 결과를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상을 생성한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 회전 보정하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상에서 모든 수평선을 추출하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상에서 모든 수직선을 추출하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상에서 하나의 후보 사각형을 도출하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 어레이(302)의 모델이 생성된 모습을 나타낸 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 변환 영상을 생성한 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널(30)을 검출하는 모습을 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검사 시스템(1)의 구성도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검사 시스템(1)을 이용하면, 무인 이동체(20)가 태양광 패널(30)이 설치된 영역의 상공을 단 한 번 비행하여, 불량 패널을 검사할 수 있다.
태양광 패널 검사 시스템(1)은 도 1에 도시된 바와 같이, 태양광을 받아 전력을 생산하는 태양광 패널(Panel, 30), 태양광 패널(30)이 설치된 영역의 상공을 비행하는 무인 이동체(20), 무인 이동체(20)를 제어하고 태양광 패널(30)을 검사하는 통합 관제 장치(10)를 포함한다.
무인 이동체(20)는 복수의 태양광 패널(30)이 설치된 영역의 상공을 비행하고, 카메라(22)를 이용하여 태양광 패널(30)에 대한 영상을 획득할 수 있다. 여기서 무인 이동체(20)는 상공에서 태양광 패널(30)을 촬영하여 영상을 획득할 수 있는 무인 항공체(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)인 것이 바람직하며, 무인 항공체에는 대표적으로 드론(Drone)이 있다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 이동체(20)는 드론인 것으로 설명한다.
무인 이동체(20)는 특정 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 카메라(22)를 포함한다. 카메라(22)는 무인 이동체(20)가 태양광 패널(30)이 설치된 영역의 상공을 비행할 때, 태양광 패널(30)을 촬영하여 태양광 패널(30)에 대한 영상을 획득한다. 카메라(22)는 본체(21)로부터 임의의 방향을 향할 수 있으나, 지상에 설치된 태양광 패널(30)을 용이하게 촬영하기 위해 하방을 향하는 것이 바람직하다. 카메라(22)는 본체(21)의 내부에 설치될 수 있고, 이 경우 카메라(22)는 본체(21)의 외부를 촬영할 수 있도록 카메라(22)의 렌즈 또는 투광 커버가 본체(21)의 외부에 노출되어 설치된다. 그러나, 이에 제한되지 않고 카메라(22) 자체가 본체(21)의 외부에 노출되어 설치되는 등 다양한 방식으로 설치될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 무인 이동체(20)의 카메라(22)는 열영상 카메라인 것이 바람직하다. 열영상 카메라는 대상물에서 방출되는 적외선을 검출하고, 그 에너지량을 온도로 환산하여 대상물의 온도 분포를 영상으로 변환한다. 이러한 온도 분포를 나타내는 영상을 열영상이라 한다. 즉, 열영상 카메라가 획득하는 영상 데이터는 열영상 데이터를 포함한다.
한편, 태양광 패널(30)의 일부분에서 결함 또는 크랙(Crack) 등의 불량이 발생한 경우, 태양광 패널(30)의 전극층 사이에 전압이 인가되면, 결함 또는 크랙 등의 불량이 발생한 부분에서는 일반적으로 주위 영역에 비해 전기장이 불안정해진다. 이러한 불안정한 전기장에 의해, 결함 또는 크랙이 발생한 부분의 전극층 사이에는, 주위 영역에 비해 더 많은 전류가 흐른다. 그리고, 전류가 많이 흐를수록 열이 많이 발생한다. 열영상에서는, 온도가 높을수록 픽셀값이 높고, 온도가 낮을수록 픽셀값이 낮다. 따라서, 열영상 카메라(22)가 태양광 패널(30)을 촬영하여 적외선 열영상을 획득하면, 픽셀값들을 통해 열의 분포를 파악함으로써 통합 관제 장치(10)가 태양광 패널(30)의 불량 패널 검사를 할 수 있다. 여기서 불량 패널 검사란 불량이 발생한 패널을 검사하는 것으로, 패널에 불량이 발생하였는지 여부를 판단하고, 만약 특정 패널에 불량이 발생하였다면 그 위치를 검출하는 것이다.
통합 관제 장치(10)는 무인 이동체(20)의 카메라(22)가 획득한 영상 데이터를 분석하여, 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 판단하고, 태양광 패널(30)의 불량 위치를 검출한다. 통합 관제 장치(10)는 무인 이동체(20)와 별도의 장치로 형성될 수 있으나, 무인 이동체(20)를 이루는 구성요소로서 무인 이동체(20)의 내부에 포함될 수도 있다. 즉, 상기 영상 데이터를 분석하여 태양광 패널(30)을 검사할 수 있다면 다양하게 형성될 수 있다. 통합 관제 장치(10)에 대한 자세한 설명은 후술한다.
도 2는 일반적인 태양광 패널(30)의 내부 구성을 나타내는 평면도이고, 도 3은 일반적인 태양광 패널(30)의 라미네이트 가공 전 단면도이다.
우선, 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관제 장치(10)가 검사를 하는 검사 대상으로서의 태양광 패널(30)에 대해 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 솔라셀(38)이 리드선(39)으로 직렬로 연결되어 스트링(35)을 형성한다. 그리고, 복수의 스트링(35)이 리드선(39)으로 연결되어 일렬로 나열된다. 여기서 양단에 전극(36, 37)을 연결함으로써, 태양광 패널(30)이 형성된다.
태양광 패널(30)은 다음과 같이 제조한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 우선 투명한 커버 유리(31)의 상측에 충전재(33)를 배치하고, 그 위에 도 2에 도시된 복수개의 직렬로 연결된 스트링(35)을 배치한다. 그리고 그 위에 다시 충전재(33)를 배치하고, 불투명한 소재로 형성된 이면재(32)를 배치한다. 여기서 충전재(33)로는 EVA(에틸렌 비닐 아세테이트) 수지를 사용할 수 있다. 상기 기술한 바와 같이 적층한 후, 라미네이트 장치를 이용하여 진공 상태에서 열과 압력을 가하여 EVA 수지를 가교 반응시킴으로써 라미네이트 가공을 한다.
통합 관제 장치(10)가 검사하는 검사 대상으로서의 태양광 패널(30)은, 상기 기술한 태양광 패널(30)에 제한되지 않고, 솔라셀(38)이 하나로 구성될 수도 있는 등 다양한 형태를 가질 수 있다. 또한, 라미네이트 가공의 전후를 불문하고 검사 대상이 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검사 시스템(1)이 동작하기 위해, 준비 단계(Preparation Stage) 및 검사 단계(Inspection Stage) 등 크게 2 단계를 수행해야 한다.
무인 이동체(20)가 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 검사하기 위해서는, 먼저 무인 이동체(20)가 비행할 정밀 비행 경로(Precise Flight Path)가 설정되어야 한다. 준비 단계는 이러한 무인 이동체(20)의 정밀 비행 경로를 생성하기 위한 작업으로, 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 검사하기 위한 선행 단계이다. 그리고, 검사 단계는 무인 이동체(20)가 상기 준비 단계에서 생성된 정밀 비행 경로를 따라 비행하면서 태양광 패널(30)을 촬영하고 영상을 획득하여, 태양광 패널(30)을 검사하는 단계이다.
준비 단계는 무인 이동체(20)의 정밀 비행 경로가 한 번 생성되었다면, 준비 단계를 다시 수행할 필요가 없다. 추후에 태양광 패널(30)을 검사할 때는, 무인 이동체(20)는 상기 생성된 정밀 비행 경로대로 비행을 하면 되기 때문이다. 그러나 무인 이동체(20)의 정밀 비행 경로가 변경될 필요성이 발생할 수 있다. 예를 들어, 태양광 발전소에 설치된 태양광 패널(30)이 새롭게 추가 설치되거나 철거되는 경우가 있다. 이러한 경우에는, 상기 준비 단계를 다시 수행하여 정밀 비행 경로를 변경해야 한다. 즉, 준비 단계는 무인 이동체(20)의 정밀 비행 경로가 변경되어야 할 특별한 경우를 제외하고는 한 번만 수행된다.
그러나, 검사 단계는 정기적으로, 또는 사용자가 원하는 시기에 무인 이동체(20)가 상기 생성된 정밀 비행 경로를 따라 비행을 하며 태양광 패널(30)을 검사한다.
구체적으로 설명하면 준비 단계에서는 먼저 전역 비행 경로(Full Coverage Flight Path)를 생성한다(S401). 전역 비행 경로란, 태양광 발전소 전체의 현재 지도 데이터를 획득하기 위해, 무인 이동체(20)가 비행할 개략적인 비행 경로를 말한다.
정밀 비행 경로(Precise Flight Path)를 생성하기 위해서는, 먼저 태양광 발전소 전체의 현재 지도 데이터를 획득해야 한다. 따라서, 태양광 발전소 전체의 현재 지도 데이터를 획득하기 위해서, 먼저 무인 이동체(20)는 전역 비행 경로(Full Coverage Flight Path)를 따라 개략적으로 비행을 하여야 한다.
이러한 전역 비행 경로를 생성하는 방법으로는 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들어 만약, 태양광 발전소가 처음으로 건설되어, 지금까지 무인 이동체(20)의 비행 경로(전역 비행 경로 또는 정밀 비행 경로)를 생성해 본 적이 한 번도 없는 경우가 있다. 이러한 경우, 통합 관제 장치(10)는 태양광 발전소 전체의 초기 지도 데이터를 메인 서버 또는 외부에서 전송받을 수 있다. 발전소 전체의 초기 지도 데이터를 전송받으면, 지도 상에서 태양광 패널(30)로 예상되는 다각형들을 추출하고, 그 다각형들의 중심을 모두 지나도록 전역 비행 경로가 자동으로 생성된다. 상기 다각형을 추출하는 방법, 또는 다각형들의 중심을 지나는 경로가 생성되는 방법은 제한되지 않고 다양한 방법을 사용할 수 있다.
그러나 만약, 이전에 정밀 비행 경로가 생성되어 무인 이동체(20)가 검사 단계를 거쳐 태양광 패널(30) 검사를 수행한 적이 있을 수 있다. 다만, 태양광 발전소에 설치된 태양광 패널(30)이 새로 추가 설치되거나 철거되는 등의 원인으로, 정밀 비행 경로를 새롭게 생성해야 하는 경우가 있다. 이러한 경우에는, 이전에 생성되었던 전역 비행 경로 또는 정밀 비행 경로를 현재 전역 비행 경로로 사용할 수도 있다. 즉, 무인 이동체(20)가 태양광 발전소 전체를 개략적으로 비행할 수 있다면, 다양한 방법으로 전역 비행 경로를 생성할 수 있다.
전역 비행 경로를 생성하면, 무인 이동체(20)는 전역 비행 경로를 따라 태양광 발전소의 상공을 비행한다(S402). 그리고, 지도 생성용 데이터를 획득한다(S403). 지도 생성용 데이터란, 태양광 발전소의 현재 지도를 생성하기 위해 필요한 데이터들을 말한다. 이러한 지도 생성용 데이터에는 카메라(22)로 태양광 발전소 전체를 촬영하여 획득한 영상 데이터, GPS 또는 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성측정장치)를 이용하여 획득한 위치 데이터 등을 포함한다.
지도 생성용 데이터를 획득하면, 이를 토대로 태양광 발전소 전체의 현재 지도를 생성한다(S404). 태양광 발전소 전체의 현재 지도를 생성하기 위해 GIS(Geographic Information System, 지리 정보 시스템)을 이용할 수 있으며, 이렇게 생성된 태양광 발전소 전체의 현재 지도는 수치 지도(Digital Map)의 형태를 가질 수 있다.
상기 생성된 태양광 발전소 전체의 현재 지도는 수치 지도의 형태를 가지므로, 영상처리 기술을 통해 지도 상에서 모든 태양광 패널(30)을 찾고, 그 GPS 좌표 정보를 저장한다(S405). 이와 같이 찾은 태양광 패널(30)을 지도 상에서 인덱싱되어 표시되고, 그 GPS 좌표 정보들은 메타데이터에 저장된다.
상기 찾은 태양광 패널(30)들의 GPS 좌표 정보들을 이용하여 무인 이동체(20)의 정밀 비행 경로를 생성한다(S406). 상기 기술한 바와 같이, 정밀 비행 경로란, 검사 단계에서 무인 이동체(20)가 태양광 패널(30)을 촬영하고 영상을 획득하기 위해, 태양광 발전소의 상공을 비행하는 비행 경로를 말한다. 검사 단계에서 태양광 패널(30)의 영상을 획득하는 것은, 상기 영상을 분석하여 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 검사하기 위함이다. 따라서, 정밀 비행 경로는 전역 비행 경로보다 오차가 적고, 현재의 모든 태양광 패널(30)의 상공을 비행할 수 있다.
상기 S401 단계부터 S406 단계를 모두 거치면 준비 단계가 완료된다. 그리고, 정밀 비행 경로가 생성된다. 그 이후, 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 검사하는 검사 단계로 진입한다.
검사 단계에서는 먼저 무인 이동체(20)가 비행을 하기 전에, GPS 좌표 보정을 먼저 수행한다(S407). GPS(Global Positioning System)란, GPS 위성에서 전송하는 신호를 GPS 수신기가 수신하여 현재 위치를 좌표로 계산하는 위성항법시스템이다. 즉, GPS 수신기는 실시간으로 GPS 위성으로부터 GPS 좌표를 수신하게 된다. 그런데 준비 단계에서 GPS 수치 지도를 생성하는 시기와, 검사 단계에 진입하는 시기는 시간적인 차이가 존재할 수 있다. 그리고 상기 시간적인 차이 동안 GPS 위성들이 지구 주위를 공전하여 위치가 변한다. 따라서, 상기 각각의 시기에 수신한 GPS 좌표들이 서로 상이할 수 있다. 태양광 패널(30)의 위치를 정확하게 파악하여 실제 태양광 패널(30)의 상공을 비행하기 위해서는, 이러한 GPS 좌표의 오차를 제거하는 보정을 먼저 수행해야 한다.
GPS 좌표가 보정되면, 무인 이동체(20)가 준비 단계에서 생성되었던 정밀 비행 경로를 따라 태양광 발전소의 상공을 비행한다(S408). 그리고, 카메라(22)를 이용하여 현재의 태양광 패널(30)들을 모두 촬영하여, 태양광 패널(30)에 대한 검사용 데이터를 획득한다(S409). 검사용 데이터란, 태양광 패널(30)의 영상을 분석하여 불량 패널을 검사하기 위해 필요한 데이터들을 말한다. 이러한 검사용 데이터에는 카메라(22)로 태양광 패널(30)을 촬영하여 획득한 영상 데이터, GPS 또는 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성측정장치)를 이용하여 획득한 위치 데이터 등을 포함한다.
태양광 패널(30)에 대한 검사용 데이터를 획득하면, 영상 데이터 내에서 태양광 패널(30)을 검출한다(S410). 그리고, 상기 검출한 태양광 패널(30)을 검사하여 불량 발생 여부를 판단하고, 불량 패널의 불량 위치를 검출한다(S411). 모든 태양광 패널(30)의 검사가 완료되면, 그에 대한 결과 레포트가 사용자에게 출력되어 보고된다(S412).
상기 S407 단계부터 S412 단계를 모두 거치면 검사 단계가 완료된다. 그리고, 검사 단계의 모든 과정은 자동으로 이루어질 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관제 장치(10)의 구성을 나타낸 블록도이다.
통합 관제 장치(10)는 상기 기술한 바와 같이, 무인 이동체(20)를 제어하고, 무인 이동체(20)의 카메라(22)가 획득한 태양광 패널(30)의 영상을 분석하여 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 판단하며, 태양광 패널(30)의 불량 위치를 검출할 수 있다.
통합 관제 장치(10)는 도 4에 도시된 바와 같이, 비행 경로 생성 장치(11), 지도 생성 장치(12), 태양광 패널 검출 장치(13), 불량 패널 검사 장치(14)를 포함한다.
비행 경로 생성 장치(11)는 상기 준비 단계에서 S401, S405 단계를 수행한다. 즉, 무인 이동체(20)가 비행할 전역 비행 경로(Full Coverage Flight Path) 및 정밀 비행 경로(Precise Flight Path)를 생성한다.
지도 생성 장치(12)는 상기 준비 단계에서 S404 단계를 수행한다. 즉, 상기 획득한 지도 생성용 데이터를 토대로 수치 지도인 태양광 발전소 전체의 현재 지도를 생성한다.
태양광 패널 검출 장치(13)는 상기 준비 단계에서 S405 단계, 상기 검사 단계에서 S410 단계를 수행한다. 즉, 준비 단계에서, 태양광 발전소 전체의 현재 지도 상에서 모든 태양광 패널(30)을 찾고 그 GPS 좌표 정보를 저장한다. 또한, 검사 단계에서, 상기 획득한 검사용 데이터를 토대로, 영상 내에서 태양광 패널(30)을 검출한다.
불량 패널 검사 장치(14)는 상기 검사 단계에서 S411 단계를 수행한다. 즉, 상기 검출된 태양광 패널(30)의 불량 발생 여부를 검사하고, 불량 패널이 존재한다면 그 불량 패널의 불량 위치를 검출한다.
통합 관제 장치(10)가 포함하는 비행 경로 생성 장치(11), 지도 생성 장치(12), 태양광 패널 검출 장치(13), 불량 패널 검사 장치(14)들은, 각각 별도의 모듈들로 형성될 수도 있으나, 이에 제한되지 않고 하나의 모듈 내에서 여러 기능을 수행하는 것일 수도 있다. 즉, 통합 관제 장치(10)가 비행 경로를 생성하고, 지도도 생성하며, 태양광 패널(30)도 검출하고, 불량 패널도 검사할 수 있다면, 다양한 방식으로 형성될 수 있다.
이하, 태양광 패널 검출 장치(13)가 상기 검사 단계에서 S410 단계, 즉 획득한 검사용 데이터를 토대로, 영상 내에서 태양광 패널(30)을 검출하는 과정에 대한 내용을 자세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)의 구성을 나타낸 블록도이다.
태양광 패널 검출 장치(13)는 무인 이동체(20)가 태양광 패널(30)에 대한 검사용 데이터를 획득하면, 불량 패널 검사 장치(14)가 불량 패널을 검사할 수 있도록 영상 데이터 내에서 태양광 패널(30)을 검출한다. 이를 위해, 태양광 패널 검출 장치(13)는 제어부(131), 저장부(132), 화면부(133), 입력부(134)를 포함한다. 그리고, 이들 구성요소들은 버스(135)를 통해 상호간에 연결되어 통신할 수 있다. 제어부(131)에 포함된 모든 구성요소들은 적어도 하나의 인터페이스 또는 어댑터를 통해 버스(135)에 접속되거나, 직접 버스(135)에 연결될 수 있다. 또한, 버스(135)는 상기 기술한 구성요소 외에 다른 서브 시스템들과 연결될 수도 있다. 버스(135)는 메모리 버스, 메모리 컨트롤러, 주변 버스(Peripheral Bus), 로컬 버스를 포함한다.
제어부(131)는 태양광 패널 검출 장치(13)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 태양광 패널(30)이 표시된 영상에 형성된 에지들을 검출하여 에지 영상을 생성한다. 영상이 기울어진 각도만큼 회전하여 보정하고, 태양광 패널(30)의 어레이(302)의 모델들을 생성하기도 한다. 또한, 상기 생성된 에지 영상을 토대로 거리 변환 영상을 생성하며, 거리 변환 영상에서 모델과 매칭되는 부분을 찾아 태양광 패널(30)을 검출한다.
제어부(131)로는 CPU(Central Processing Unit), MCU(Micro Controller Unit) 또는 DSP(Digital Signal Processor) 등을 사용하는 것이 바람직하나, 이에 제한되지 않고 다양한 논리 연산 프로세서가 사용될 수 있다. 제어부(131)에 대한 자세한 설명은 후술한다.
저장부(132)는 각종 객체 정보들을 저장하고, 제어부(131)에 의해 데이터베이스가 구축된다. 저장부(132)는 비휘발성 메모리 장치 및 휘발성 메모리 장치를 포함한다. 비휘발성 메모리 장치는 부피가 작고 가벼우며 외부의 충격에 강한 NAND 플래시 메모리이고, 휘발성 메모리 장치는 DDR SDRAM인 것이 바람직하다.
태양광 패널 검출 장치(13)는 네트워크(40)에 연결될 수도 있다. 따라서 태양광 패널 검출 장치(13)는 다른 장치들과 네트워크(40)를 통하여 연결되어, 메타데이터를 포함한 각종 데이터 및 신호들을 송수신할 수 있다. 이 때, 네트워크 인터페이스(41)는 네트워크(40)로부터 하나 이상의 패킷의 형태로 된 통신 데이터를 수신하고, 태양광 패널 검출 장치(13)는 제어부(131)의 처리를 위해 상기 수신된 통신 데이터를 저장할 수 있다. 마찬가지로, 태양광 패널 검출 장치(13)는 송신한 통신 데이터를 하나 이상의 패킷 형태로 저장부(132)에 저장하고, 네트워크 인터페이스(41)는 상기 통신 데이터를 네트워크(40)로 송신할 수 있다.
네트워크 인터페이스(41)는 네트워크 인터페이스(41) 카드, 모뎀 등을 포함할 수 있고, 네트워크(40)는 인터넷, WAN(wide area network), LAN(local area network), 전화 네트워크(40), 직접 연결 통신 등 다양한 유무선 통신 방법을 포함할 수 있다.
화면부(133)는 사용자가 입력한 검색 조건에 따라 수행한 검색 결과를, 사용자가 볼 수 있도록 디스플레이한다. 만약, 태양광 패널 검출 장치(13)가 터치 기능을 제공하지 않는다면, 입력부(134)가 별도로 마련된다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 입력부(134)로는 마우스, 키보드, 조이스틱, 리모콘 등이 있다. 이러한 입력부(134)는 직렬 포트, 병렬포트, 게임 포트, USB 등을 포함하는 입력 인터페이스(1341)를 통해 버스(135)에 연결될 수 있다. 그러나 만약 태양광 패널 검출 장치(13)가 터치 기능을 제공한다면, 화면부(133)는 터치 센서를 포함할 수 있다. 이 경우에는 입력부(134)가 별도로 마련될 필요가 없고, 사용자가 화면부(133)를 통해 직접 터치 신호를 입력할 수 있다. 터치는 손가락을 이용하여 수행될 수도 있으나, 이에 제한되지 않고, 미세 전류가 흐를 수 있는 팁이 장착된 스타일러스 펜 등을 이용하여 수행될 수도 있다. 태양광 패널 검출 장치(13)가 터치 기능을 제공하더라도, 화면부(133)가 터치 센서를 포함하지 않는다면 별도의 터치 패드가 입력부(134)로서 마련될 수도 있다.
화면부(133)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Liquid Crystal Display), CRT(Cathode Ray Tube), PDP(Plasma Display Panel) 등 다양한 방식이 사용될 수 있다. 이러한 화면부(133)는 비디오 인터페이스(1331)를 통하여 버스(135)에 연결되고, 화면부(133)와 버스(135) 간의 데이터 전송은 그래픽 컨트롤러(1332)에 의해 제어될 수 있다.
도 6은 도 5에서 제어부(131)의 더욱 상세한 구성을 나타낸 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)에 포함된 제어부(131)는 도 6에 도시된 바와 같이, 에지 검출부(1311), 영상 보정부(1312), 모델 생성부(1313), 후보 사각형 선정부(1314), 거리 변환 영상 생성부(1315), 모델 매칭부(1316), 패널 판단부(1317)를 포함한다.
에지 검출부(1311)는 카메라(22)로부터 획득된 영상에 형성된 에지들을 검출한다. 여기서, 카메라(22)는 태양광 패널(30)을 촬영하여 영상을 획득하므로, 상기 영상에는 태양광 패널(30)이 표시된다. 에지 검출부(1311)가 영상에서 에지를 검출할 때에는 다양한 에지 검출 방법을 사용할 수 있으나, 본 발명의 일 실시예에 따르면 캐니 에지 검출법(Canny Edge Detection)을 사용할 수 있다.
영상 보정부(1312)는 영상이 왜곡된 부분을 보정, 즉 드워프를 수행한다. 그리고, 영상에서 에지들이 수평 또는 수직으로부터 기울어진 각도만큼, 영상을 회전하여 보정한다. 영상이 회전 보정되면, 영상에 나타난 태양광 패널(30)들이 수평 또는 수직으로 형성된다. 그럼으로써, 사용자가 영상을 편하게 모니터링 할 수 있다.
모델 생성부(1313)는 태양광 패널(30)이 가진 사양(Specifications)이 입력되면, 상기 입력된 사양에 맞는 태양광 패널(30)의 어레이(302)의 모델들을 생성한다.
후보 사각형 선정부(1314)는 에지 영상에 존재하는 모든 수평선 및 수직선을 찾음으로써, 에지 영상에 존재하는 사각형들을 찾고, 태양광 패널(30)이 될 수 있는 후보 사각형으로 선정한다.
거리 변환 영상 생성부(1315)는 상기 생성된 에지 영상을 토대로, 거리 변환 영상을 생성한다.
모델 매칭부(1316)는 상기 생성된 거리 변환 영상에서 챔퍼 매칭(Chamfer Matching)을 수행하여 매칭되는 부분을 찾는다. 구체적으로, 상기 선정된 후보 사각형들과 각각 대응되는 어레이(302)의 모델들을 모두 비교한다. 그리고 상기 거리 변환 영상과 모델의 매칭되는 부분을 찾기 위해, 후보 사각형들과 모델을 비교할 때 마다 픽셀 각각의 매칭 스코어를 연산한다.
패널 판단부(1317)는 태양광 패널(30)이 위치하는 최종 영역을 판단한다. 여기서, 패널 판단부(1317)는 거리 변환 영상에서, 상기 모델 매칭부(1316)가 연산한 스코어가 특정 기준 값(Threshold)보다 높은 부분을 태양광 패널(30)이 위치하는 최종 영역으로 판단할 수 있다.
지금까지 기술한 태양광 패널 검출 장치(13)의 각 구성요소들은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(Software)나, FPGA(Field-Programmable Gate Array)나 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어(Hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소들은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능하다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)가 영상으로부터 모든 태양광 패널(30)을 찾는 방법을 나타낸 흐름도의 일부이고, 도 8은 도 7의 흐름도의 나머지 일부이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)는, 무인 이동체(20)가 획득한 태양광 패널(30)에 대한 영상 데이터 내에서, 영상처리 기술을 통해 태양광 패널(30)을 검출한다. 구체적으로는 도 7 및 도 8에 도시된 흐름도에 따라 수행된다.
이하, 도 7 및 도 8에 도시된 흐름도의 각 단계들을 도 9 내지 도 18를 참조하여 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)가 무인 이동체(20)로부터 수신한 영상 데이터를 나타낸 도면이고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 검출 장치(13)가 상기 수신한 영상 데이터에 대하여 영상 왜곡 보정을 수행한 결과를 나타낸 도면이다.
무인 이동체(20)에 장착되는 카메라(22)는 다양한 렌즈를 사용할 수 있으나, 넓은 태양광 발전소를 촬영하기 위해, 광각 렌즈인 것이 바람직하다. 광각 렌즈를 사용하여 생성되는 영상은 넓은 화각을 제공해 주는 대신에 광축으로부터 멀어지는 영상의 가장자리 영역으로 갈수록 도 9에 도시된 바와 같이, 굴절에 의한 왜곡이 심해진다. 이러한 왜곡된 형태의 영상을 그대로 사용해도 무방한 경우가 있지만 특정 분야에서는 왜곡된 영상을 보정해서 사용해야 할 필요성이 있는 경우도 많다. 이와 같이 광각 렌즈에 의해 형성된 왜곡된 형태의 원본 영상을 보정하는 것을 보통 '왜곡 보정(Distortion Calibration)' 또는 '드워프(Dewarp)'라고 하며, 이러한 드워프는 광각 렌즈에서 사용되는 투사 방식에 따라 초점 거리나 광중심 위치 등과 같은 파라미터(parameter)를 이용하여 적절한 수식을 통해 이루어지게 된다. 일반적으로 원근법 투사 방법과 리니어 스케일드(linear-scaled) 투사 방법 등이 있다. 이러한 보정 방법에 따라 도 9에 도시된 원본 영상을 드워프 하면, 도 10에 도시된 바와 같이 왜곡이 보정될 수 있다.
이러한 원본 영상은 통합 관제 장치(10)에 전송된 후 소프트웨어를 통해 상기의 방법으로 보정될 수도 있으나, 최근에는 원본 영상의 왜곡을 보정하는 칩(Chip)이 카메라(22)의 내부에 장착되는 기술이 소개되었다. 상기 칩은 SoC(System on Chip)로서, 여러 개의 반도체 부품들이 하나의 시스템을 구성하고, 이러한 시스템이 하나의 칩에 집적되어 형성될 수도 있다. 또는, 상기 칩은 ISP(Image Signal Processing) 칩으로서, 영상 보정을 전용으로 수행하는 하드웨어 처리 방식의 칩일 수도 있다. 상기와 같이 원본 영상을 카메라(22) 자체적으로 드워프할 수 있게 되면, 카메라(22)로부터 영상을 전송받는 통합 관제 장치(10)에 드워프를 위한 소프트웨어를 설치할 필요가 없다. 따라서 하나의 카메라(22)에서 여러 장치에 영상을 전송할 때에는, 모든 장치마다 소프트웨어를 설치하지 않아도 드워프가 가능하므로 보정 영상을 곧바로 디스플레이 할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 통합 관제 장치(10)에 포함된 영상 보정부(1312)에서 소프트웨어를 통해 원본 영상을 보정 영상으로 드워프 한다(S801). 그러나 이에 제한되지 않고, 카메라(22)가 자체적으로 드워프 작업을 수행할 수도 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상을 생성한 도면이다.
에지 검출부(1311)는 카메라(22)로부터 획득된 상기 왜곡 보정 영상에 형성된 에지들을 검출하고, 에지 영상을 생성한다(S802). 여기서, 카메라(22)는 태양광 패널(30)을 촬영하여 영상을 획득하므로, 상기 영상에는 태양광 패널(30)이 표시된다. 이 때, 에지 검출부(1311)는 에지를 검출하기 위해 캐니 에지 검출법(Canny Edge Detection)을 사용할 수 있다. 캐니 에지 검출법은 다양한 에지 검출법 가운데 가장 우수한 알고리즘 기법 중 하나이다. 종래의 대부분 에지 검출 마스크는 노이즈에 대해 민감하므로, 작은 노이즈라도 에지로 간주하여 검출하는 경우가 많다. 캐니 마스크를 이용한 캐니 에지 검출법은 이러한 단점을 보완하여, 실제로 노이즈에 민감하지 않고 강인하게 에지를 검출한다.
캐니 에지 검출법(Canny Edge Detection)은 다음의 단계로 이루어진다. 먼저 가우시안 필터링을 하여 영상을 부드럽게 한다. 그리고 소벨(Sobel) 연산자를 사용하여 그레디언트 벡터(Gradient Vector)의 크기(Magnitude)를 계산한다. 그 후 가느다란 에지(Thin Edges)를 얻기 위해 3×3 윈도우를 사용하여, 그레디언트 벡터(Gradient Vector) 방향에서 그레디언트 크기가 최대값인 것만을 남기고 나머지는 0으로 억제(Non-Maximum Suppression)한다. 마지막으로 연결된 에지를 얻기 위하여 두 개의 임계값(Threshold_1, Threshold_2)을 사용한다. 먼저 높은 값의 임계값(Threshold_2)을 사용하여 그레디언트 방향에서 낮은 값의 임계값(Threshold_1)이 나올 때까지 추적하여 에지를 연결하는 히스테리시스 임계값(Hysteresis Thresholding) 방식을 사용한다.
이러한 캐니 에지 검출법을 사용하면 영상에 존재하는 모든 에지가 검출되고, 검출된 에지의 위치가 정확하며, 노이즈의 발생이 감소한다. 다만, 복잡하고 실행 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상을 회전 보정하는 모습을 나타낸 도면이다.
사용자가 영상을 편하게 모니터링 하기 수직으로 형성되지 않고 특정 각도로 기울어질 수 있다. 위해서는, 영상에 나타난 태양광 패널(30)들이 수평 또는 수직으로 나열되는 것이 바람직하다. 그러나, 카메라(22)가 흔들리거나, 무인 이동체(20)가 비행하면서 취하는 비행 자세 등에 따라 태양광 패널(30)들이 수평 또는 수직으로 나열되지 않고 특정 각도로 기울어질 수 있다.
이를 보정하기 위해 영상 보정부(1312)는 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 에지 검출부(1311)가 검출한 에지들이 수평 또는 수직으로부터 기울어진 각도만큼 영상을 회전하여 보정한다(S803). 만약, 영상 보정부(1312)가 기울어진 각도를 잘못 판단하거나, 에지 검출부(1311)가 에지를 정확하지 검출하지 못하여 사용자가 원하는 만큼 영상이 회전되지 않을 수 있다. 이러한 경우, 사용자가 영상을 회전시킬 각도를 직접 입력함으로써 영상이 회전될 수도 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상에서 모든 수평선을 추출하는 모습을 나타낸 도면이고, 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상에서 모든 수직선을 추출하는 모습을 나타낸 도면이며, 도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 에지 영상에서 하나의 후보 사각형을 도출하는 모습을 나타낸 도면이다.
후보 사각형 선정부(1314)는 도 13 및 도 14에 도시된 바와 같이, 상기 보정된 에지 영상에 존재하는 모든 수평선 및 수직선을 추출한다(S804). 회전 보정된 영상에서는 태양광 패널(30)들이 모두 수평 또는 수직으로 나열된다. 그리고, 태양광 패널(30)의 아웃라인은 이러한 수직선 및 수평선들의 조합으로 형성된다. 따라서, 상기 에지 영상에서 후보 사각형 선정부(1314)가 찾은 수평선 및 수직선들 가운데, 수평선 2개와 수직선 2개를 선택하면 도 15에 도시된 바와 같이, 하나의 사각형이 형성된다. 후보 사각형 선정부(1314)는 에지 영상에 존재하는 사각형들을 추출하고, 태양광 패널(30)이 될 수 있는 후보 사각형으로 선정한다(S805). 이 때, 후보 사각형 선정부(1314)는 수학식 1의 수식에 따라 모든 사각형의 개수를 연산한다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서 H는 모든 수평선(Horizontal Line)의 수, V는 모든 수직선(Vertical Line)의 수를 나타낸다. 그리고 C는 조합(Combination)을 의미한다. 즉, 모든 수평선 중에 2개를 선택할 경우의 수와, 모든 수직선 중에 2개를 선택할 경우의 수를 곱함으로써, 사각형이 형성될 모든 경우의 수가 도출된다. 여기서 수평선 및 수직선들 중에 각각 2개를 선택하는 것은 순서 없이, 그리고 중복 없이 선택해야 한다.
그런데, 수평선 또는 수직선의 개수가 많게 되면, 후보 사각형의 개수도 너무 많아지는 문제가 발생한다. 예를 들어, 수평선의 개수가 5개, 수직선의 개수가 30개라면, 총 4350개의 사각형의 개수가 도출된다. 하나의 에지 영상에서 이들을 모두 매칭하면 상당히 많은 시간이 소요된다.
모델 생성부(1313)는 태양광 패널(30)이 가진 사양에 맞는 어레이(302)의 모델들을 생성한다. 여기서 태양광 패널(30)이 가진 사양은 하기 기술할 바, 메인 서버 또는 외부로부터 전송될 수 있다. 후보 사각형 선정부(1314)는 이러한 태양광 패널(30)이 가진 사양을 활용하여, 상기 사양에 비해 크기 또는 모양 차이가 많이 나는 사각형은 후보 사각형에서 제외하는 것이 바람직하다. 여기서 크기 차이가 많이 난다는 것은, 상기 사양에 포함된 사각형의 크기와 대략 10% 이상 차이가 나는 경우인 것이 바람직하나, 이에 제한되지 않고 다양한 기준이 설정될 수 있다. 그리고, 여기서 모양 차이가 많이 난다는 것은, 상기 사양에 포함된 사각형의 가로 및 세로의 비율과 대략 10% 이상 차이가 나는 경우인 것이 바람직하나, 이에 제한되지 않고 다양한 기준이 설정될 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 어레이(302)의 모델이 생성된 모습을 나타낸 도면이다.
태양광 패널(30)에서 복수의 솔라셀(Solar Cell, 38)들이 하나의 솔라 모듈(Solar Module, 301)을 구성한다. 그리고 복수의 솔라 모듈(301)들이 하나의 어레이(Array, 302)를 구성한다. 도 10에 도시된 태양광 패널(30)로 예를 들면, 총 20개의 솔라 모듈(301)이 2행 10열로 나열되어 서로 연결됨으로써, 하나의 어레이(302)를 형성한다. 다만, 하나의 어레이(302)를 형성하는 솔라 모듈(301)의 개수 및 나열 방법은 이에 제한되지 않고 다양할 수 있다.
상기 획득된 영상에서 태양광 패널(30)을 찾기 위해서는, 태양광 패널(30)이 가진 사양(Specifications)이 입력되어야 한다(S806). 이러한 사양은, 태양광 발전소를 설치하면서 메인 서버 등에 업로드가 되어있을 수 있다. 따라서, 모델 생성부(1313)는 이러한 태양광 패널(30)의 사양을 메인 서버 또는 외부로부터 전송받을 수 있다. 만약 메인 서버 등에 태양광 패널(30)의 사양이 업로드 되어 있지 않은 경우에는, 사용자가 태양광 패널(30)의 사양을 직접 입력할 수 있다. 도 10에 도시된 태양광 패널(30)로 예를 들면, 태양광 패널(30)은 총 20개의 솔라 모듈(301)이 2행 10열로 나열되어 서로 연결됨으로써, 하나의 어레이(302)를 형성한다. 따라서, 솔라 모듈(301)의 가로 개수는 10개, 세로 개수는 2개이다.
태양광 패널(30)의 사양이 입력되면, 모델 생성부(1313)는 상기 입력된 사양에 맞는 태양광 패널(30)의 어레이(302)의 모델들을 생성한다(S901). 즉, 생성된 모델은 도 16에 도시된 바와 같이, 솔라 모듈(301)의 가로 개수는 10개, 세로 개수는 2개이다. 그리고, 상기 생성된 모델의 아웃라인을 도시한 검은색 라인은, 영상 상에서 실제 패널의 에지와 대응될 것으로 추측되는 부분이다. 추후에, 상기 흰색 라인과 영상에 나타난 에지를 비교하여, 영상 상에서 패널을 찾는다.
여기서 모델 생성부(1313)는 어레이(302)의 모델을 복수로 생성할 수 있다. 특히, 어레이(302)의 모델의 크기 및 개수는, 후보 사각형 선정부(1314)가 선정한 후보 사각형의 크기 및 개수와 대응되는 것이 바람직하다. 그리고, 추후에 상기 선정된 후보 사각형들과 각각 대응되는 모델들을 모두 비교한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 변환 영상을 생성한 도면이다.
거리 변환 영상 생성부(1315)는 상기 생성된 에지 영상을 토대로, 거리 변환 영상을 생성한다(S902). 거리 변환(Distance Transformation) 영상이란 원본 영상의 각 픽셀에서, 현 위치에서부터 여덟 방향(상, 하, 좌, 우, 좌상, 좌하, 우상, 우하)으로 가장 근접한 에지를 나타내는 픽셀과의 거리 값을 계산한 후, 그 거리 값을 해당 픽셀의 픽셀값으로 하는 영상을 말한다. 도 12에서 생성한 에지 영상을 기준으로 거리 변환법을 수행하면, 도 17에 도시된 바와 같이 거리 변환 영상이 생성된다. 도 17에 도시된 거리 변환 영상에서는, 에지를 나타내는 픽셀은 거리가 0이므로 픽셀값이 0이 되어 검은 색으로 나타난다. 그리고, 에지로부터 거리가 멀어질수록, 픽셀값이 증가하여 점점 밝은 색으로 나타난다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널(30)을 검출하는 모습을 나타낸 도면이다.
모델 매칭부(1316)는 상기 생성된 거리 변환 영상에서 챔퍼 매칭(Chamfer Matching)을 수행하여 매칭되는 부분을 찾는다(S903). 챔퍼 매칭(Chamfer Matching)은 입력되는 이미지에 대해 에지를 추출하여 거리 변환(Distance Transformation)을 수행한 후, 거리 변환 영상에 대해 템플릿 매칭(Template Matching)을 수행하여 찾고자 하는 형태의 물체를 검출한다. 챔퍼 매칭은 일반적인 템플릿 매칭에 비하여, 찾고자 하는 물체의 형태에 변형에 대해서도 강인하게 검출할 수 있다는 장점이 있다.
모델 매칭부(1316)는 챔퍼 매칭을 수행하기 위해, 상기 생성된 거리 변환 영상 상에서 상기 선정된 후보 사각형들과 상기 생성된 어레이(302)의 모델들을 일일이 비교한다. 상기 기술한 바와 같이, 어레이(302)의 모델의 크기 및 개수는, 후보 사각형 선정부(1314)가 선정한 후보 사각형의 크기 및 개수와 대응되는 것이 바람직하다.
모델 매칭부(1316)는 상기 선정된 후보 사각형들과 각각 대응되는 어레이(302)의 모델들을 모두 비교한다. 그리고 상기 거리 변환 영상에서 모델의 매칭되는 부분을 찾기 위해, 후보 사각형들과 모델을 비교할 때 마다 픽셀 각각의 매칭 스코어를 연산한다. 스코어는 픽셀들의 픽셀값의 유사도를 나타내는 값으로, 픽셀간의 유사도가 높으면 스코어가 높고, 유사도가 낮으면 스코어가 낮다.
한편, 상기 생성된 모델의 아웃라인을 도시한 검은색 라인은, 영상 상에서 실제 패널의 에지와 대응될 것으로 추측되는 부분이다. 그런데 거리 변환 영상에서는, 에지가 검은 색으로 나타난다. 즉, 모델의 에지와 거리 변환 영상에서의 에지는 픽셀값이 모두 0이다. 따라서, 거리 변환 영상에서 상기 모델과 가장 매칭되는 부분은, 스코어가 가장 높은 부분이다. 패널 판단부(1317)는 거리 변환 영상에서, 상기 모델 매칭부(1316)가 연산한 스코어가 특정 기준 값(Threshold)보다 높은 부분을 태양광 패널(30)이 위치하는 최종 영역으로 판단할 수 있다(S904).
모델 매칭부(1316)가 챔퍼 매칭을 수행할 때, 에지 영상을 곧바로 이용하는 것보다 거리 변환 영상으로 변환하여 이용하면, 에지에 어느 정도의 오프셋(Offset)을 마련할 수 있다. 따라서, 모델과 거리 변환 영상의 에지가 정확하게 일치하지 않더라도 상호 간에 매칭을 할 수 있어 매칭률을 증가시킬 수 있다.
상기의 과정을 거치면 도 18에 도시된 바와 같이, 입력된 영상에서 태양광 패널(30)이 자동으로 검출될 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 태양광 패널 검사 시스템 10: 통합 관제 장치
11: 비행 경로 생성 장치 12: 지도 생성 장치
13: 태양광 패널 검출 장치 14: 불량 패널 검사 장치
20: 무인 이동체 21: 본체
22: 카메라 30: 태양광 패널
31: 커버 유리 32: 이면재
33, 34: 충전재 35: 스트링
36, 37: 전극 38: 솔라셀
39: 리드선 40: 네트워크
41: 네트워크 인터페이스 131: 제어부
132: 저장부 133: 화면부
134: 입력부 135: 버스
301: 솔라 모듈 302: 어레이
1311: 에지 검출부 1312: 영상 보정부
1313: 모델 생성부 1314: 후보 사각형 선정부
1315: 거리 변환 영상 생성부 1316: 모델 매칭부
1317: 패널 판단부 1331: 비디오 인터페이스
1332: 그래픽 컨트롤러 1341: 입력 인터페이스

Claims (6)

  1. 태양광 패널을 촬영하여 획득된 영상에 형성된 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 에지 검출부;
    상기 에지 영상에 존재하는 사각형들을 상기 태양광 패널이 될 수 있는 후보 사각형으로 선정하는 후보 사각형 선정부;
    상기 태양광 패널의 하나의 어레이에 포함되는 솔라 모듈의 개수 및 배열에 대응되는 복수의 모델을 생성하는 모델 생성부;
    상기 에지 영상에서 상기 선정된 후보 사각형과 상기 생성된 복수의 모델을 매칭시켜 매칭 스코어를 연산하는 모델 매칭부;
    상기 매칭 스코어에 따라 상기 영상에서 상기 태양광 패널이 위치하는 영역을 판단하는 패널 판단부를 포함하는 태양광 패널 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상이 왜곡된 경우, 왜곡을 보정하고,
    상기 영상이 특정 각도로 기울어진 경우, 상기 기울어진 특정 각도만큼 상기 영상을 회전하여 보정하는 영상 보정부를 더 포함하는 태양광 패널 검출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 후보 사각형 선정부는,
    상기 에지 영상에 존재하는 모든 수평선 및 수직선을 추출하여 상기 사각형들을 검출하는, 태양광 패널 검출 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 후보 사각형 선정부는,
    상기 에지 영상에 존재하는 상기 사각형들의 개수를 연산하는, 태양광 패널 검출 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 모델 생성부는,
    상기 연산된 상기 사각형들의 개수와 동일한 개수의 상기 모델을 생성하는, 태양광 패널 검출 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 에지 영상을 토대로 거리 변환 영상을 생성하는 거리 변환 영상 생성부를 더 포함하는, 태양광 패널 검출 장치.
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WO2020145488A1 (ko) * 2019-01-07 2020-07-16 주식회사 아이온커뮤니케이션즈 빅데이터를 이용한 태양광 패널 불량 검출 시스템
WO2024129302A1 (en) * 2022-12-15 2024-06-20 Airtonomy, Inc. Asset management using drone-captured images

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