KR20190020858A

KR20190020858A - 애자 고유 식별 장치 및 방법, 그리고 이 방법을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체

Info

Publication number: KR20190020858A
Application number: KR1020170104288A
Authority: KR
Inventors: 최민희; 정남준; 김준오; 장광흥; 채창훈
Original assignee: 한국전력공사
Priority date: 2017-08-17
Filing date: 2017-08-17
Publication date: 2019-03-05

Abstract

본 발명은 애자 고유 식별 기술에 대한 것으로서, 더 상세하게는 현장에서 촬영 중 또는 촬영 완료된 영상의 촬영 정보를 이용하여 영상에 포함된 전주와 애자를 고유하게 식별하기 위한 애자 고유 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 효과에 따르면, 영상기반 애자 열화진단 수행 시, 진단자 또는 진단 차량이 영상을 촬영하는 위치에 무관하게 전주에 설치된 여러 개의 애자를 각각 고유하게 식별할 수 있다.

Description

애자 고유 식별 장치 및 방법, 그리고 이 방법을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체{Apparatus for unique identification of insulator, Method thereof, and Computer readable storage medium having the same}

본 발명은 애자 고유 식별 기술에 대한 것으로서, 더 상세하게는 현장에서 촬영 중 또는 촬영 완료된 영상의 촬영 정보를 이용하여 영상에 포함된 전주와 애자를 고유하게 식별하기 위한 애자 고유 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.

현재의 애자(특히, 폴리머 애자 등을 들 수 있음)의 진단은 진단원이 광학 카메라를 이용하여 전주 상부에 설치된 여러 개의 애자를 촬영하고 진단한다. 이를 위해서는 개별 애자에 대한 확대 영상의 확보가 필요하다.

하지만, 애자는 전주 상부에 여러 개가(주로 6개, 또는 그 이상) 설치되어 있다. 이런 특성으로 인해 순시 진단원이 개별 애자 하나에 대하여 확대 영상을 취득하는 경우, 취득된 여러 개의 영상에 포함된 애자를 각각 고유하게 식별하기 위한 방법이 요구되는 상황이다.

현재까지의 발명은 애자를 진단하기 위하여 초음파(자외선), 열화상(적외

선), 광학(가시광선, 육안진단)과 같은 다양한 기법으로 열화 정보를 검출, 진단하는 분야에 초점을 두고 있다.

하지만, 전주에 설치된 여러 개의 애자를 고유하게 식별하여 관리하는 방식은 제시하지 못하고 있다.

한편, 한국특허공개번호 제1020160034726호 “현수애자 진단 장치 및 방법"는 자동화 시스템을 통해 애자를 검출하고 진단하는 방법에 관하여 제시하고 있다. 그러나, 애자를 고유하게 식별하는 방법에 대해서는 기술하지 않고 있는 상황이다.

또한, 한국등록특허번호 제10-1235777호(등록 일자: 2013.02.15)“복합진단장비를 이용한 인공지능형 전력설비 진단 판정시스템"은 다양한 카메라를 활용하여 전력설비를 진단하는 방법에 대하여 제시하고 있지만, 역시 개별 애자(전력설비)를 고유하게 식별하는 방법에 대해서는 기술하고 있지 않는 상황이다.

이와 같이, 일반적으로 진단 현장에서의 애자의 이상 유무를 진단하는 방법에 주요 초점이 맞춰진 상태이다. 또한, 전체 진단 과정에서 패턴 인식을 통해 관심 대상인 애자를 인식하는 단계를 포함하고 있지만, 구체적으로 다수개의 애자에 대하여 고유하게 식별해야 하는 필요성 및/또는 식별 방법 또한 고려하고 있지 못한 상황이다.

1.한국특허공개번호 제1020160034726호 2.한국등록특허번호 제10-1235777호 3.일본공개특허번호 제2001-273481호

본 발명은 위에서 기술된 배경 기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 현장에서 촬영 중 또는 촬영 완료된 영상의 촬영 정보를 이용하여 영상에 포함된 전주와 애자를 고유하게 식별할 수 있는 애자 고유 식별 장치 및 방법, 그리고 이 방법을 저장한 저장 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 컴퓨터의 영상 분석기술을 활용하여 전주 상부의 영상에서 자동으로 전주에 설치된 다수개의 애자를 각각의 애자로 고유하게 식별할 수 있는 애자 고유 식별 장치 및 방법, 그리고 이 방법을 저장한 저장 매체를 제공하는데 다른 목적이 있다.

본 발명은 위에서 제시된 목적을 달성하기 위해, 현장에서 촬영 중 또는 촬영 완료된 영상의 촬영 정보를 이용하여 영상에 포함된 전주와 애자를 고유하게 식별할 수 있는 애자 고유 식별 장치를 제공한다.

상기 애자 고유 식별 장치는,

이동체에 탑재되며 배전선로를 센싱하여 전력 설비의 진단 영상 정보를 생성하는 영상 센싱부(130);

상기 진단 영상 정보로부터 상기 전력 설비의 전주를 인식하고 상기 전주에 설치되는 다수의 애자를 인식하여 인식된 애자들에 대해 애자 고유 식별번호를 부여하여 식별 영상 정보를 생성하는 영상 취득부(210); 및

상기 식별 영상 정보를 표시하는 사용자 인터페이스(240);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 진단 영상 정보는 상기 영상 센싱부(130)의 방향 정보 및 위치 정보를 갖는 진단 영상 센싱 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 고유 식별 장치는, 상기 식별 영상 정보를 이용하여 진단 주기별 상태 정보의 변화에 대한 이력 관리 정보를 생성하는 식별 영상 관리부(230);를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 영상 센싱부(130)는, 저해상도 카메라(310); 고해상도 카메라(320); 및 상기 진단 영상 정보를 생성하기 위해 상기 저해상도 카메라 및 고해상도 카메라에 대해 팬 제어, 틸트 제어, 줌 제어, 및 포커스 제어 중 어느 하나를 실행하는 카메라 제어부(350);를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 영상 센싱부(130)는, 상기 진단 영상 정보에 상기 저해상도 카메라 또는 고해상도 카메라가 가리키는 방향 및 상기 저해상도 카메라 또는 고해상도 카메라의 위치를 갖는 진단 영상 센싱 정보가 포함되도록 상기 진단 영상 센싱 정보를 생성하는 위치 센서;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 영상 취득부(210)는, 상기 진단 영상 정보를 분석하여 집합 애자 영상 및 개별 애자 영상으로 구분하고, 상기 집합 애자 영상에서 집합 애자 영역 및 개별 애자 영역을 설정하고, 개별 애자들 각각에 상기 애자 고유 식별번호를 부여하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 영상 취득부(210)는, 상기 진단 영상 정보로부터 상기 전주를 자동으로 인식하는 전주 자동 인식부(410); 상기 전주에 대한 전주 정보를 수동으로 입력받아 인식하는 전주 수동 인식부(420); 상기 전주에 대하여 전주 고유 식별 번호를 부여하는 전주 식별 번호 부여부(430); 상기 진단 영상 정보로부터 상기 다수의 애자를 인식하는 애자 자동 인식부(440); 상기 다수의 애자에 대한 애자 정보를 수동으로 입력받아 인식하는 애자 수동 인식부(450); 인식된 다수의 애자를 기반으로 집합 애자 영역 및 개별 애자 영역을 인식하는 집합 애자 영역 인식부(460); 및 상기 집합 애자 영역에 있는 개별 애자들에 상기 애자 고유 식별 번호를 부여하는 애자 식별 번호 부여부(470);를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 전주 수동 인식부(420)는, 상기 위치 센서의 오류로 인해 사용자에 의해 수동으로 입력되는 전주 정보를 입력받아 해당 입력 번호로 변경하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자는 폴리머 애자인 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 전주의 표면 일측에는 상기 전주 고유 식별 번호가 표시되는 전주 표찰이 부착되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 전주 고유 식별 번호는 신배전 정보 시스템(NDIS: New Distribution Information System)를 통해 생성되는 시스템 고유 번호, 전산화를 통해 생성되는 전산화 번호, 및 선로명 방식을 이용하여 생성되는 선로명 방식 번호 중 어느 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 자동 인식부(440)는 상기 집합 애자 영상을 영상 분석 알고리즘을 적용하여 애자 코어 부분을 중심축으로 인식하도록 하며, 개별 애자 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 표시할 때 상기 코어 부분을 기울기로 활용하며, 인식된 개별 애자 영역은 상기 진단 영상 정보 내의 개별 애자 MBR 형태로 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 수동 인식부(450)는 상기 집합 애자 영상에 가려짐 또는 상기 애자

자동 인식부(440)의 인식오류로 인한 미인식 또는 오인식 애자는 사용자의 입력에 의해 추가 또는 삭제되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 수동 인식부(450)는 해당 애자가 추가되면 사용자의 입력에 의해 상기 해당 애자의 시작 부분 및 끝부분을 선택한 후 상기 해당 애자의 폭을 결정하고, 상기 시작 부분 및 끝부분을 연결한 선분을 상기 개별 애자 MBR의 기울기로 결정하고, 해당 애자 영역은 상기 진단 영상 정보내의 개별 애자 MBR 형태로 관리하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 집합 애자 영역 인식부(460)는 상기 개별 애자 MBR을 집합 애자 영상내에 한꺼번에 표시하고, 상기 개별 애자 MBR을 모두 포함하는 최소 포함 사각형을 상기 집합 애자 MBR로 정의하고, 상기 집합 애자 MBR의 기울기를 결정하기 위하여 상기 개별 애자 MBR의 중심축의 평균 기울기에 직교하는 직교 직선을 상기 집합 애자 MBR의 중심축의 기울기로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 식별 번호는 전주 ID(Identification), 하나의 전주에 다수 개의 애자 그룹이 있는 경우 이를 구분하기 위한 세트 ID, 다수 개로 구성된 애자 집합 내에서 위치 정보를 활용하여 애자를 유일하게 구별하기 위한 위치 ID의 합인 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 식별 번호 부여부(470)는 상기 개별 애자 MBR을 각각 다른 제 1 컬러의 사각형으로 표시하며, 상기 평균 기울기를 상기 제 2 컬러의 점선으로 표시하고, 상기 직교 직선은 상기 제 2 컬러의 실선으로 표시하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 애자 식별 번호 부여부(470)는 상기 집합 애자 MBR을 이등분하도록 직선을 작도하고 이등분 선분의 기울기에 따라 전체 좌표의 회전변환 방향을 결정하고, 상기 이등분 선분이 상기 전체 좌표의 일축이 되도록 상기 진단 영상 정보, 개별 애자 MBR, 집합 애자 MBR을 회전변환(rotational transform)을 수행하고, 회전변환이 이루어진 상기 진단 영상 정보, 상기 개별 애자 MBR, 및 집합 애자 MBR에서 상기 일축의 좌표 값의 크기가 작은 순서대로 애자 식별 번호의 값을 증가시키면서 부여하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 회전변환은 상기 이등분 선분의 기울기가 양(+)인 경우 음(-)으로, 상기 이등분 선부의 기울기가 음(-)인 경우 양(+)으로 수행되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 중심축의 각도는 수학식

에 의해 정의되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 위치 센서는 이동체 방위의 산출을 위한 디지털 콤파스, GPS(Global Positioning System) 좌표의 산출을 위한 GPS, 및 상기 영상 센싱부의 촬영 방위의 산출을 위한 팬 틸트 조정기 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스(240)는 전주 수동 인식 메뉴 및 전주 자동 인식 메뉴를 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 저해상도 카메라(310 )는 제 1 화각을 상기 전주의 하부로 설정하여 상기 전주에 설치되어 있는 다수의 애자를 촬영하고, 상기 고해상도 카메라(320)는 상기 제 1 화각보다 좁은 제 2 화각을 상기 제 1 화각에 의해 촬영 완료된 상기 다수의 애자에 적용하여 상기 다수의 애자를 정밀촬영하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 저해상도 카메라(310)는 상기 제 1 화각을 미리 정해진 일정 크기만큼 상기 전주의 상부로 이동하여 촬영하여 상기 제 1 화각에 상기 전주의 최상부가 포함되는지 여부에 따라 촬영을 종료하거나 상기 제 1 화각의 중심을 검출된 애자를 중심으로 조정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 조정된 중심을 기준으로 상기 다수의 애자 중 누락된 애자들이 상기 저해상도 카메라(310)를 이용하여 추가 인식하거나 수동에 의해 추가 인식되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 개별 애자 MBR의 형상 및 상기 집합 애자 MBR의 형상은 상기 전주 및 상기 이동체의 위치 방향 정보에 따라 각각 고유하게 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 개별 애자 MBR의 형상 및 상기 집합 애자 MBR의 형상은 컬러화된 다각형인 것을 특징으로 할 수 있다.

다른 한편, 본 발명의 다른 일실시예는, 고유 식별번호를 부여하는 애자 고유 식별 방법으로서, 영상 센싱부(130)가 이동형 차량에 탑재되며 배전선로를 센싱하여 전력 설비의 진단 영상 정보를 생성하는 진단 영상 정보 생성 단계; 영상 취득부(210)가 상기 진단 영상 정보로부터 상기 전력 설비의 전주를 인식하는 전주 인식 단계; 상기 영상 취득부(210)가 상기 전주에 설치되는 다수의 애자를 인식하는 애자 인식 단계; 상기 영상 취득부(210)가 인식된 애자들에 대해 애자 고유 식별번호를 부여하여 식별 영상 정보를 생성하는 식별 영상 정보 생성 단계; 및 사용자 인터페이스(240)가 상기 식별 영상 정보를 표시하는 표시 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 방법을 제공한다.

또한, 상기 애자 고유 식별 방법은, 식별 영상 관리부(230)가 상기 식별 영상 정보를 이용하여 진단 주기별 상태 정보의 변화에 대한 이력 관리 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 한편으로, 본 발명의 또 다른 일실시예는, 위에서 기술된 애자 고유 식별 방법을 실행하는 프로그램 코드가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공할 수 있다.

본 발명의 효과에 따르면, 영상기반 애자 열화 진단 수행 시, 진단자 또는 진단 차량이 영상을 촬영하는 위치에 무관하게 전주에 설치된 여러 개의 애자를 각각 고유하게 식별할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 효과로서는 영상에 포함된 애자가 전주에 설치된 다수개의 애자 중에서 어느 개체인지를 확인할 수 있으며, 교체 상태로 판정되는 경우 대상 애자를 확인할 수 있다는 점을 들 수 있다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 현장 취득 영상에 포함된 애자를 고유하게 식별하여 관리할 수 있다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 애자의 정밀한 진단을 위하여 하나의 전주를 대상으로 다양한 위치(전주 도착 전 위치, 전주 아래, 전주 지나친 위치 등)에서 애자를 촬영할 수 있다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 여러 위치에서 촬영된 영상의 애자를 고유하게 식별할 수 있으며, 이를 통하여 애자의 열화 상태를 효율적으로 진단할 수 있다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 초음파, 열화상, 광학을 활용한 설비 감시 진단이 수행되고 있는 배전선로 현장에서 타 배전 기자재에도 확대 적용할

수 있으며, 이를 통하여 광학 카메라로 진단 대상 설비를 식별하고, 초음파/열화

상 카메라를 이용하여 식별된 설비를 설비 특징에 맞게 진단할 수 있다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 현장 촬영 영상에서 애자를 고유하게 식별하게 됨으로써 개별 애자의 상태변화에 대한 이력관리가 가능하다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 불량(열화상태) 애자 적출을 위한 현장 재검사시 불량으로 판정된 애자를 확인할 수 있게 함으로써, 진단 및/또는 교체 작업의 효율을 높일 수 있다는 점을 들 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 개별 애자의 진단 결과를 이력관리할 수 있고, 이에 따라 생성되는 빅데이터를 활용한 애자의 상태 변화를 예측하여 열화발생 이전에 대처할 수 있다는 점을 들 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이동형 영상 기반 애자 고유 식별 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 애자 고유 식별 장치의 구성 블럭도이다.
도 3은 도 2에 도시된 영상 센싱부(130)의 세부 구성 블럭도이다.
도 4는 도 2에 도시된 영상 취득부(210)의 세부 구성 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 진단 영상 내 전주 식별에 대한 개념도이다.
도 6은 도 5에 도시된 개념도에서 차량 방위를 보여주는 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 검사 대상 전주를 식별하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 8은 일반적인 전주 표찰의 일예시이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 개별 애자 MBR(Minimum Boundary Rectangle)의 자동 생성 개념도이다.
도 10은 본 발명의 다른 일실시예에 따른 개별 애자 MBR의 수동 생성 개념도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 집합 애자 영상에서 개별 애자 MBR 및 집합 애자 MBR의 인식을 보여주는 일예시이다.
도 12는 일반적인 집합 애자 영상의 일예시이다.
도 13은 집합 애자 영상으로부터 개별 애자 MBR의 인식 완료를 보여주는 일예시이다.
도 14는 도 13에서 인식 완료된 개별 애자 MBR에서 개별 애자 MBR의 중심축 기울기를 보여주는 일예시이다.
도 15는 도 14에 도시된 기울기를 이용하여 산출되는 평균 기울기를 보여주는 개념도이다.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따라 집합 애자 MBR의 중심축 기울기 및 이 중심축 기울기를 집합 애자 영상에 표시하는 개념도이다.
도 17은 도 16에 도시된 집합 애자 MBR의 중심축 기울기에 따른 집합 애자 MBR를 보여주는 일예시이다.
도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 회전 변환의 개념도이다.
도 19는 도 18의 회전 변환 이후 개별 애자 MBR 위치 확인을 보여주는 개념도이다.
도 20은 도 19에서 고유 식별 번호(Position -ID)를 부여하는 개념도이다.
도 21은 도 2에 도시된 사용자 인터페이스(240)의 화면예이다.
도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 애자에 고유 식별 번호를 부여하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 차량-전주 위치(영상 취득 각도)에 따라 애자 영상 패턴을 설명하는 개념도이다.
도 24는 도 23에 따른 애자 영상 패턴을 설명하는 애자 식별 번호를 부여하는 개념도이다.
도 25는 도 24에 따른 차량-전주 위치에 따른 폴리머 애자의 형상과 실영상의 비교도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다. 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 애자 고유 식별 장치 및 방법, 그리고 이 방법을 저장한 컴퓨터 저장 매체를 상세하게 설명하기로 한다.

우선 본 발명의 일실시예를 설명하기에 앞서 명세서 전체에 사용되는 용어를 정의하기로 한다.

‘진단 영상 정보’라 함은 전주 상부에 설치된 전력설비 진단을 위한 영상으로 배전 선로의 전주 및/또는 애자가 포함된 영상을 말한다.

‘집합 애자 영상’이라 함은 전원측(A상, B상, C상), 부하측(A상, B상, C상)의 6개의(또는 그 이상) 애자 집합으로 구성된 애자 집합을 촬영한 영상을 말한다. 물론, 본 발명의 일실시예에서는 이해의 편의를 위해 집합 폴리머 애자 영상으로 설명하나, 폴리머 애자에 한정되는 것은 아니며 놉 애자, 클리트 애자, 장간 애자, 현수 애자 등과 같은 다른 종류의 애자도 사용될 수 있다.

‘개별 애자 영상’이라 함은 상세한 진단을 위하여 하나의 애자를 중심으로 진단영상을 확대한 영상 또는 개별 애자를 중심으로 촬영한 영상을 말한다. 물론, 본 발명의 일실시예에서는 이해의 편의를 위해 집합 폴리머 애자 영상으로 설명하나, 폴리머 애자에에 한정되는 것은 아니며 다른 종류의 애자도 사용될 수 있다.

'애자 식별번호‘라 함은 전주에 설치된 다수개의 애자에서 개별 애자를 고유하게 식별할 수 있는 정보를 말한다.

'개별 애자 MBR‘이라 함은 ’집합 애자 영상‘ 또는 ’개별 애자 영상‘에 포함된 개별 애자를 포함하는 최소 경계 사각형(Minimum Boundary Rectangle)을 말한다. 이때 ’개별 애자 MBR'은 직사각형으로 긴선분은 개별 애자의 영상의 중심축(코어)에 평행하며, 짧은 선분은 ‘개별 애자 영상’의 중심축(코어)에 직교한다.

'집합 애자 MBR'이라 함은 ‘집합 애자 영상’에 포함된 ‘개별 애자 MBR’ 모두를 포함하는 최소 경계 사각형을 말한다.

‘진단 영상 센싱 정보’라 함은 ‘진단 영상 정보’를 촬영하는 시점의 카메라의 촬영위치, 촬영 방위각(위도, 경도, 고도각), 촬영시각 정보로서 카메라에서 촬영된 ‘진단 영상 정보’에서 애자 식별번호를 추출하기 위한 부가된 정보를 말한다. 물론, 본 발명의 일실시예에서는 이해의 편의를 위해 '진단 영상 정보'와 '진단 영상 센싱 정보'를 구분하여 설명하고 있으나, '진단 영상 정보'에 '진단 영상 센시 정보'가 포함되어 있을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이동형 영상 기반 애자 고유 식별 개념도이다. 도 1을 참조하면, 이동체(120)에 탑재되어 이동체(120)가 이동함에 따라 영상 센싱부(120)가 전주(10) 및/또는 전주(10)에 설치된 애자(110)를 인식 및/또는 센싱하여 애자 식별 번호를 부여한다. 또한, 이동체(120)가 위치를 변경하여 센싱하는 경우에도 다양한 위치에서 센싱된 애자가 고유하게 식별될 수 있는 애자 식별 번호를 부여한다.

도 1에서는 이동체(120)를 차량으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 드론, 항공기 등도 가능하다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 애자 고유 식별 장치(200)의 구성 블럭도이다. 도 2를 참조하면, 애자 고유 식별 장치(200)는, 이동체(120)에 탑재되며 배전선로를 센싱하여 전력 설비의 진단 영상 정보를 생성하는 영상 센싱부(130), 상기 진단 영상 정보로부터 상기 전력 설비의 전주(10)를 인식하고 상기 전주(10)에 설치되는 다수의 애자(110)를 인식하여 인식된 애자들(110)에 대해 애자 고유 식별번호를 부여하여 식별 영상 정보를 생성하는 영상 취득부(210), 상기 식별 영상 정보를 표시하는 사용자 인터페이스(240) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

물론, 애자 고유 식별 장치(200)는, 영상 취득부(210) 및/또는 사용자 인터페이스(240)에서 생성되는 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 관리부(220), 상기 식별 영상 정보를 이용하여 진단 주기별 상태 정보의 변화에 대한 이력 관리 정보를 생성하는 식별 영상 관리부(230) 등이 더 포함되어 구성될 수 있다.

영상 센싱부(130)는 이동체에 탑재되어 배전선로의 전력설비의 ‘진단 영상 정보’및/또는 ‘진단 영상 센싱 정보’를 센싱하여 영상 취득부(210) 및/또는 사용자 인터페이스(240) 중 적어도 하나로 송신한다. 영상 센싱부(130)는 카메라 제어가 가능한 하드웨어 장치를 포함하며, 하드웨어 장치를 통해 팬/틸트/줌/포커스 제어가 가능하다.

영상 센싱부(130)는 저해상도 카메라와 고해상도카메라로 구성되며 용도에 맞는 ‘진단 영상 정보’를 취득한다. 또한, 디지털 콤파스, GPS(Global Positioning System) 센서 등이 부착되어 있어서 카메라가 가리키는 방향, 카메라의 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이 정보는 ‘진단 영상 센싱 정보’에 저장된다. 물론, 이러한 진단 영상 센싱 정보는 진단 영상 정보에 포함되어 구성될 수 있다.

영상 취득부(210)는 영상 센싱부(130)를 제어하고, 영상 센싱부(130)로부터 지속적으로 ‘진단 영상 정보’, ‘진단 영상 센싱 정보’등을 수신한다. 영상 취득부(210)는 영상 센싱부(130)가 취득하는 스트리밍 방식의 ‘진단 영상 정보’도 ‘진단 영상 센싱 정보’와 함께 수신할 수 있다.

또한, 영상 취득부(210)는 ‘진단 영상 정보’를 분석하여 전주(10), 애자(110)를 식별하기 위한 최적 상태의 ‘진단 영상 정보’ 취득을 위해 영상 센싱부(130)를 제어하고, 전주(10), 애자(110)를 고유하게 식별한다. ‘집합 애자 영상’, ‘개별 애자 영상’등을 영상 센싱부(130)를 통해 수신하고, 이에 애자 식별 정보를 부가하여 ‘애자 식별 영상’으로 변환한다. 일련의 과정은 사용자 인터페이스(240)를 통해 사용자에게 제공된다. 최종적으로 취득된‘애자 식별 영상’은 데이터 관리부(220)에 송신된다.

식별 영상 관리부(230)는 상기 식별 영상 정보를 이용하여 진단 주기별 상태 정보의 변화에 대한 이력 관리 정보를 생성하는 기능을 수행한다. 부연하면, ‘애자 식별 영상’ 정보에 포함된 애자 식별 번호를 구분자로 하여 진단 영상 정보가 어떤 설비의 영상인지를 확인할 수 있기 때문에 이러한 이력관리 기능의 수행이 가능하다.

사용자 인터페이스(240)는 ‘진단 영상 정보’,‘진단 영상 센싱 정보’, 조작 화면, 메뉴 화면 등을 표시하는 기능을 수행한다. 따라서, 사용자 인터페이스(HMI: Human Machine Interface)를 통하여 사용자에게 영상 센싱부(240)에서 입력받는 ‘진단 영상 정보’,‘진단 영상 센싱 정보’, 영상 취득부(210)에서 수행하는 전주 인식, 애자 인식, 집합 애자 영역인식, 애자 식별 번호 부여, 애자 영상 촬영과 같은 애자 영상 취득 현황을 그래픽 화면 형태로 제공할 수 있다. 또한, 사용자로부터 전주 수동 인식, 애자 수동 인식, ‘진단 영상 정보’ 자동 취득 수행 시작 등의 제어정보, 카메라 설정 등의 설정정보를 입력받는 역할을 수행한다.

따라서, 정보를 표시하는 터치 스크린, LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diode), LED(Light Emitting Diode) 등의 표시 수단, 마우스, 키보드, 마이크 등의 입력 수단 등을 포함하여 구성될 수 있다. 물론, 사운드 시스템을 구비하는 것도 가능하다.

도 3은 도 2에 도시된 영상 센싱부(130)의 세부 구성 블럭도이다. 도 3을 참조하면, 영상 센싱부(130)는, 저해상도 카메라(310), 고해상도 카메라(320), 저해상도 카메라(310) 및/또는 고해상도 카메라(320)의 팬, 틸트를 센싱하고 조정하는 팬 틸트 조정기(330), 저해상도 카메라(310) 및/또는 고해상도 카메라(320)의 방향을 감지하는 디지털 콤파스(340), 상기 진단 영상 정보를 생성하기 위해 상기 저해상도 카메라(310) 및/또는 고해상도 카메라(320)에 대해 팬 제어, 틸트 제어, 줌 제어, 포커스 제어 등을 실행하는 카메라 제어부(350), 저해상도 카메라(310) 및/또는 고해상도 카메라(320)에 의해 생성되는 진단 영상 정보 및/또는 진단 영상 센싱 정보를 영상 취득부(210) 및/또는 사용자 인터페이스(240)로 송신하는 영상 및 촬영 정보 송신부(360) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

팬 틸트 조정기(330), 디지털 콤파스(340) 이외에도 위치 정보를 생성하기 위한 GPS 센서, 지자기 센서, 자이로 센서 등이 사용될 수 있다. 이들을 쉽게 통칭하여 위치 센서라고 한다.

도 4는 도 2에 도시된 영상 취득부(210)의 세부 구성 블럭도이다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 취득부(210)는 영상 취득 시스템의 주요 구성요소로서, ‘진단 영상 정보’에서 전주 위치를 자동으로 인식하는 전주 자동 인식부(410), 전주 위치를 사용자의 입력에 의해 수동으로 인식하는 전주 수동 인식부(420), 인식된 전주(10)에 전주 고유 번호를 부여하는 전주 고유 번호 식별부(430), ‘진단 영상 정보’에서 애자(110)를 자동으로 인식하는 애자 자동 인식부(440), 자동으로 인식되지 못한 애자를 사용자의 입력에 의해 수동으로 인식하는 애자 수동 인식부(450), ‘진단 영상 정보’를 분석하여 ‘개별 애자 MBR(Minimum Boundary Rectangle)’을 인식하고 이를 통하여‘집합 애자 MBR'을 생성하는 집합 애자 영역 인식부(460), ’진단 영상 정보‘ 취득 전 및/또는 취득 후에 개별 애자를 식별하기 위해 ’애자 식별번호‘를 부여하는 애자 식별 번호 부여부(470), 개별 애자의 상세한 영상인 ’개별 애자 영상‘을 취득하는 애자 영상 촬영부(480), 그리고 ‘애자 식별 번호’를 센싱된 ‘개별 애자 영상’에 연계하여 ‘애자 식별 영상’을 생성하는 애자 식별 영상 생성부(490) 등를 포함하여 구성될 수 있다.

전주 자동 인식부(410)는 영상 센싱부(130)에서 수신한 현장 영상인 ‘진단 영상 정보’, ‘진단 영상 감지 정 분석하여 영상 정보에 포함된 전주(10)를 인식한다.

전주 수동 인식부(420)는 영상 센싱부(130)의 ‘진단 영상 센싱 정보’ 수집을 위한 위치 센서(GPS, 디지털 콤파스, 팬틸트) 정보의 오류 등의 원인으로 인해 사용자가 수동으로 전주 정보를 입력하기 위해 사용된다. 전주 수동 인식부(420)는 사용자가 사용자 인터페이스(240)를 통해 전주(10)를 수동으로 지정하는 경우 ‘진단 영상 정보’의 전주 정보를 사용자가 지시한 번호로 변경한다.

전주 식별 번호 부여부(430)는 인식한 전주(10)에 대하여 식별번호를 고유하게 부여한다. 전주 식별 번호는 “NDIS(시스템) 고유 번호”,“전산화 번호”,“선로명 방식 번호”등을 활용할 수 있다. 본 발명의 일실예에서는 이해의 편의를 위해 주로 “전주 전산화 번호”를 전주 식별 번호로 활용하여 설명하기로 한다. 이들 전주 식별 번호에 따른 관리 특징으로 간단히 설명하면 다음 표와 같다.

관리방식	특징	비고
NDIS(시스템) 고유번호	시스템 고유 정보, 위치정보 포함	정확한 GPS 좌표 확인
전산화번호	한반도 항공사진기준 격자 정보 개략적("50M * 50M") 위치 확인 가능	시스템(NDIS)에서는 정확한 위치 확인 가능
선로명 방식번호	배전선로 명칭으로 찾는 방식	방적간 153번째 전주에서 오른쪽분기 15번째 다시 왼쪽분기 5번째

도 4를 계속 참조하면, 애자 자동 인식부(440)는 영상 센싱부(130)에서 수신한 ‘집합 애자 영상’을 영상 분석 기술을 적용하여 애자(110)를 자동으로 인식한다. 영상 처리 기술을 적용하여 인식하는 경우에는 애자 코어 부분을 중심축으로 인식하도록 하며, ‘개별 애자 MBR'을 표시할 때 이 코어 부분을 기울기로 활용한다. 이때 애자 자동 인식부(440)에 의하여 자동으로 인식된 애자 영역은 ‘진단 영상 정보’ 내에 ‘개별 애자 MBR' 형태로 관리된다.

애자 수동 인식부(450)는 영상 센싱부(130)에서 수신한 ‘집합 애자 영상’에 가려짐 또는 애자 자동 인식부(440)의 인식 오류로 인한 미인식/오인식 애자에 대하여 사용자의 조작 입력에 의해 추가 또는 삭제하여 인식하는 기능을 수행한다.

집합 애자 영역 인식부(460)는 애자 자동 인식부(440) 및/또는 애자 수동 인식부(450)에서 관리하는 '개별 애자 MBR'을 ‘집합 애자 영상’내에 한꺼번에 표시하고, ‘개별 애자 MBR'을 모두 포함하는 최소 포함 사각형을 ’집합 애자 MBR'로 정의한다.

애자 식별 번호 부여부(270)는‘진단 영상 정보’에서 애자를 고유하게 식별하기 위한 ‘애자 식별번호’를 부여한다. 애자 식별번호는 개별 애자 ID(PI-ID)로서, 전주(Pole) ID 세트(Set)-ID, 및 위치(Position)-ID의 체계로 구성된다. PI-ID는 개별 애자(Insulator) ID로서 애자 식별 번호를 의미하고, Set-ID 는 전주(10)에 여러 개의 애자 그룹이 있는 경우 이를 구분하기 위한 ID이다. Position-ID는 주로 6개로 구성된 애자 집합 내에서 위치 정보를 활용하여 특정 애자(예를 들면 폴리머 애자)를 유일하게 구별하기 위한 ID이다.

따라서, 다음과 같이 정의할 수 있다.

PI-ID = Pole-ID + Set-ID + Position-ID

여기서, Pole-ID는 전주 ID를 의미한다.

애자 영상 촬영부(480)는 애자 식별 번호 부여부(470)에서 생성한 모든‘애자 식별 번호’인 위치(Position)-ID에 해당하는 애자를 대상으로 ‘개별 애자 영상’을 취득한다. 애자 영상 촬영부(270)에서 ‘개별 애자 영상’을 취득하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다. 애자 자동 인식부(440)과 애자 수동 인식부(450)에서 개별 애자를 자동 및/또는 수동으로 인식한다. 이러한 인식 과정을 통하여 인식한 모든 ‘개별 애자 MBR’의 ‘집합 애자 영상’에서의 상대 위치를 저장한다. 영상 센싱부(130)에서 ‘집합 애자 영상’과 함께 수신한 ‘진단 영상 센싱 정보’를 저장한다. 이후 고해상도 카메라(도 3의 320)를 팬/틸트 제어하여 모든 위치(Position)-ID에 해당하는 개별 애자의 ‘개별 애자 영상’을 취득한다.

애자 식별 영상 생성부(490)는 우선 ‘집합 애자 영상’에‘애자 식별번호’를 부가하여 ‘집합 애자 식별 영상’ 정보를 생성한다. 다음으로 ‘개별 애자 영상’에 ‘애자 식별번호’를 부가하여 ‘개별 애자 식별영상’ 정보를 생성한다. 생성한 ‘애자 식별 영상’은 데이터 관리부(220)로 송신된다.

한편, 영상 취득부(210)는 데이터베이스(401)를 구성할 수 있으며, 영상 취득부(210)에서 생성되는 데이터(전주 위치, 애자 정보 등을 들 수 있음)가 데이터베이스(401)에 데이터베이스화되어 저장 관리된다. 물론, 이러한 데이터베이스(401)는 영상 취득부(210)내에 구성될 수 있고, 별도의 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 통신망을 통하여 데이터베이스 서버에 구성될 수도 있다. 또한, 데이터베이스(401)는 데이터 관리부(220), 식별 영상 관리부(230) 등에서 생성되는 데이터를 저장 관리할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 진단 영상 내 전주 식별에 대한 개념도이다. 특히 도 5는 ‘진단 영상 정보’및 ‘진단 영상 센싱 정보’를 활용한 전주 고유 번호 식별을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 영상 취득부(210)는 전주 위치 정보 데이터베이스를 관리하고 있다. 일반적으로 이동형 진단 차량은 제 1 내지 제 6 전주(510 - 560)의 정확한 위치에서 일정거리(1m~40m)의 간격을 둔 상태에서 전주 영상을 취득한다.

도 5에 도시된 바와 같이 이동형 진단 차량이 도로 가운데에서 영상을 취득하는 경우 전주와 일정거리가 떨어진 위치에서 촬영한 전주 영상에서 해당 전주의 고유 정보를 카메라 촬영 정보가 없이, GPS 정보(차량 및 여러 전주)로는 여러 전주 중에서 어느 전주가 촬영되었는지를 확인하기 어려운 상황이 발생한다. 따라서, 본 발명의 일실시예에서는 GPS 좌표(차량 위치), 차량 방위(디지털콤파스 각도), 카메라 촬영 방위(팬 각도)의 3가지 정보를 이용하여 전주를 식별하며, 이들 보여주는 도면이 도 6이다.

도 6은 도 5에 도시된 개념도에서 차량 방위를 보여주는 개념도이다. 도 6을 참조하면, 방위 각도(610)이 약 280도이다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 검사 대상 전주를 식별하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 순시 대상 지역의 전주 위치정보를 확보한다(단계 S710). 이후, 차량 위치(Xcar, Ycar)를 기준으로 특정거리(A, m) 이내의 전주를 검색한다(단계 S720).

이후,‘진단 영상 센싱 정보’에 포함된 차량 위치(GPS 좌표)를 원점(0,0)으로하고, 북쪽(N) 방향을 Y축(+)으로 하는 가상의 2차원 좌표계를 구성한다(단계 S730).

이후, 단계 S730에서 구성된 2차원 좌표계에 단계 S720에서 검색된 전주를 각각 표시하고, 북쪽(N)을 기준으로 시계방향으로 전주 각도를 계산한다(단계 S740).

이후, ‘진단 영상 센싱 정보’에 포함된 차량 방향(디지털 컴파스 각도), 카메라의 촬영 각도(팬 각도)를 이용해 단계 S730에서 구성된 좌표계 상에 카메라 팬 각도를 계산한다(단계 S750).

이후, 단계 S750에서 계산된 카메라 팬 각도와 단계 S740에서 계산된 여러 전주 각도 중에서 가장 유사한 값을 각도의 전주를 검사 대상 전주로 식별한다(단계 S760).

도 8은 일반적인 전주 표찰의 일예시이다. 도 8을 참조하면, 전주 표찰상의 맨위측에 전산화 번호(9215W752)가 기재되고, 아래측에 선로명 방식 번호(153 R15 L5)가 기재된다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 개별 애자(특히 폴리머 애자) MBR(Minimum Boundary Rectangle)의 자동 생성 개념도이다. 도 9를 참조하면, 디지털 영상 처리 기술을 적용하여 인식하는 경우에는 애자 코어 부분을 중심축으로 인식하도록 하며, ‘개별 애자 MBR'을 표시할 때 이 코어 부분을 기울기로 활용한다. 이때 애자 자동 인식부(도 4의 440)에 의하여 자동으로 인식된 애자 영역은 ‘진단 영상 정보’(910) 내에 ‘개별 애자 MBR'(920) 형태로 관리된다. 도 9 내지 도 25에서는 애자 중 폴리머 애자를 예를 들어 설명하기로 한다. 물론, 본 발명은 폴리머 애자에 한정되는 것은 아니며 다른 종류의 애자에 일정한 수정 및 변형을 통해 적용이 가능하다.

도 10은 본 발명의 다른 일실시예에 따른 개별 폴리머 애자 MBR의 수동 생성 개념도이다. 도 10을 참조하면, 사용자가 사용자 인터페이스(도 2의 240)를 통해 애자를 추가하는 경우에는 우선 애자 시작부분과 끝부분을 선택하고, 다음으로 애자의 폭을 결정하도록 한다.

사용자가 처음 입력한 시작부분과 끝부분을 연결한 선분을 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 기울기로 관리할 수 있다. 이때 애자 수동 인식부(450)에 의하여 수동으로 인식된 애자 영역은 ‘진단 영상 정보’(1010) 내에 ‘개별 폴리머 애자 MBR'(1020) 형태로 관리된다.

도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 집합 애자 영상에서 개별 폴리머 애자 MBR 및 집합 폴리머 애자 MBR의 인식을 보여주는 일예시이다. 도 11을 참조하면, 집합 애자 영상으로부터 인식된 개별 폴리머 애자 MBR(1110) 및 집합 폴리머 애자 MBR(1120)이다.

도 12는 일반적인 집합 애자 영상의 일예시이다. 도 12를 참조하면, 영상 센싱부(110)에 의해 생성된 진단 영상 정보로부터 추출된 집합 애자 영상이다.

도 14는 도 13에서 인식 완료된 개별 폴리머 애자 MBR에서 개별 폴리머 애자 MBR의 중심축 기울기를 보여주는 일예시이다. 도 14를 참조하면, 도 12에 도시된 집합 애자 영상에서‘개별 폴리머 애자 MBR’(1310)을 인식한 화면예이다. 특히, 식별을 용이하게 하기 위해 '개별 폴리머 애자 MBR’을 각각 빨강, 주황, 노랑, 초록, 파랑, 보라색 사각형의 컬러로 표시할 수 있다. 물론, 사각형뿐만 아니라, 삼각형, 마름모꼴 등의 다른 다각형으로 표시하는 것도 가능하다. ‘개별 폴리머 애자 MBR’(1310)의 중심축의 기울기(1410)를 계산한다. 이러한 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 중심축의 기울기를 각 사각형에 해당하는 점선으로 표시하고 있다. 물론, 점선들도 각각 다른 컬러로 표시하는 것도 가능하다. 즉, 각 MBR 색깔별 점선으로 표시할 수 있다.

도 15는 도 14에 도시된 기울기를 이용하여 산출되는 평균 기울기를 보여주는 개념도이다. 도 15를 참조하면, 개별 폴리머 애자 MBR의 중심축의 기울기를 계산하기에 앞서 먼저 개별 폴리머 애자 MBR의 중심축의 평균 기울기(1510)를 계산한다. 이러한 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 중심축의 평균 기울기를 컬러 점선(예를 들면 분홍색 점선)으로 표시할 수 있다. 이러한 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 중심축의 평균 기울기를 이용하여 집합 폴리머 애자 MBR의 중심축의 기울기를 구한다. 즉, 집합 폴리머 애자 MBR의 중심축의 기울기는 개별 폴리머 애자 MBR의 중심축의 평균 기울기(1510)에 직교하는 직교 직선으로 실선이 된다. 물론, 이 직교 직선 또한 컬러 실선이 가능하다.

본 발명의 일실시예에서는 ‘집합 폴리머 애자 MBR’의 중심축의 기울기를 결정하는 방법으로 '개별 폴리머 애자 MBR'(1110)의 중심축(긴 변)의 기울기의 평균에 직교하는 축을 ‘집합 폴리머 애자 MBR'의 기울기로 결정한다. 이때 중심축 각도는 다음 수학식과 같다.

도 16은 본 발명의 일실시예에 따라 집합 폴리머 애자 MBR의 중심축 기울기 및 이 중심축 기울기를 집합 애자 영상에 표시하는 개념도이다. 도 16을 참조하면, 좌측 도면에 도시된 개별 폴리머 애자 MBR의 중심축의 평균 기울기(1510)와 집합 폴리머 애자 MBR의 중심축의 기울기(1610)를 집합 폴리머 애자 영상에 표시한 도면이 우측 도면이다.

도 17은 도 16에 도시된 집합 폴리머 애자 MBR의 중심축 기울기에 따른 집합 폴리머 애자 MBR를 보여주는 일예시이다. 도 17을 참조하면, 도 16에 도시된 집합 폴리머 애자 MBR의 중심축의 기울기를 한 변으로 가지는 집합 폴리머 애자 MBR를 구할 수 있다. 즉 실선 사각형(1710)이 집합 폴리머 애자 MBR이 된다.

도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 회전 변환의 개념도이다. 도 18을 참조하면, ‘집합 폴리머 애자 MBR’을 이등분하도록 직선을 작도하고 이등분한 이등분 선분의 기울기에 따라서 전체 좌표의 회전변환 방향을 결정하고 이등분 선분이 y축이 되도록 ‘진단 영상’, ‘개별 폴리머 애자 MBR’, ‘집합 폴리머 애자 MBR’에 대해 회전변환(rotational transform)을 수행한다.

이때 이등분 선분의 기울기가 “양(+)”인 경우 음(-)으로, 기울기가 “음(-)”인 경우 양(+)으로 회전변환을 수행한다. 회전변환의 기준점은 ‘집합 폴리머 애자 MBR’을 이등분하는 직선이 만나는 두 점[(x1, y1), (x2, y2)]중에서 y좌표의 값이 작은 점을 중심점으로 회전한다.

도 19는 도 18의 회전 변환 이후 개별 폴리머 애자 MBR 위치 확인을 보여주는 개념도이다. 도 19를 참조하면, 회전변환 이후, 회전변환 원점이 (x1, y1) -> (0.0)이 되고, 1사분면 내지 4사분면에 개별 폴리머 애자 MBR이 위치하게 된다. 회전변환을 수행한 이후의 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 영상내 위치 정보를 확인할 수 있다. 본 발명의 일실시예를 적용한 도 19에 도시된 바와 같이, 결과 1사분면과 4사분면에 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 중심점이 위치함을 확인할 수 있다.

도 20은 도 19에서 고유 식별 번호(Position -ID)를 부여하는 개념도이다. 도 20을 참조하면, 회전변환(2020)이 수행된 ‘진단 영상’, ‘개별 폴리머 애자 MBR’, ‘집합 폴리머 애자 MBR’에서 위치(Position)-ID를 부여하는 최종 단계이다. 우선 4사분면에 위치한 ‘개별 폴리머 애자 MBR’ 중에서 y좌표 값이 가장 큰 ‘개별 폴리머애자 MBR’에 위치(Position)-ID를 “#01”(2010)을 부여한다. y좌표 값의 크기가 큰 순서대로 Position-ID 값을 1씩 증가시키면서 Position-ID를 부여한다.

이와 달리, 1사분면에 위치한 ‘개별 폴리머 애자 MBR’중에서 y좌표 값이 가장 작은 ‘개별 폴리머 애자 MBR’을 Position-ID를 1 증가시킨 후 부여한다. y좌표 값의 크기가 작은 순서대로 Position-ID 값을 1씩 증가시키면서 Position-ID를 부여할 수 있다.

도 21은 도 2에 도시된 사용자 인터페이스(240)의 화면예이다. 도 21을 참조하면, 위치 정보를 표시하는 위치 정보 화면(2110), 차량의 방향을 표시하는 차량 방향 정보 화면(2120), 위치 제어 취득을 설정하는 모드 화면(2130), 차량의 주행을 나타내는 주행 화면(2140), 카메라 제어를 나타내는 카메라 제어 화면(2150), 카메라가 촬영하는 폴리머 애자의 영상을 보여주는 메인 화면(2160), 영상 인식을 보여주는 서브 화면(2170), 줌 포커스 표시 화면 등으로 구성된다.

도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 애자에 고유 식별 번호를 부여하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 22를 참조하면, 시작 조건으로 영상 센싱부(130)의 저해상도 카메라(310)의 화각을 진단 대상 전주(10)의 하부로 설정한다. 이후, 단계 S2210에서는 저해상도 카메라(310) 화각이 전주(10)의 하부를 촬영하고, 영상 취득부(210)의 전주 자동 인식부(410) 또는 전주 수동 인식부(420)에서 인식한 전주에 대하여 전주 식별 번호 부여부(430)에서 전주 식별 번호를 부여한다.

이후, 단계 S2220에서는 전주 하부를 촬영하는 화각 바로 윗 부분으로 저해상도 카메라(310)의 화각을 이동한다.

이후, 단계 S2230에서는 변경된 저해상도 카메라 화각에 개별 폴리머 애자가 포함되는지를 확인

한다.

만일, 단계 S2230에서 개별 폴리머 애자가 검출되지 않으면, 단계 S2240에서 저해상도 카메라 화각에 전주(10)의 최상부가 포함되는 지를 판단한다.

판단 결과, 단계 S2240에서 최상부가 검출되지 않으면 단계 S2220 내지 단계 S2240이 다시 수행된다. 이와 달리. 판단 결과, 단계 S2240에서 최상부가 검출되면 프로세스를 종료한다. 부연하면, 단계 S2240는 현재 저해상도 카메라 화각에 개별 폴리머 애자가 검출되지 않은 단계이다. 우선 저해상도 카메라 화각이 전주 최상부를 포함하고 있는 경우라면 전주 전체에 대한 검사가 완료된 것으로 판단하고 폴리머 애자 영상 취득 절차를 종료한다. 다음으로 저해상도 카메라 화각이 전주 최상부를 포함하고 있지 않은 경우라면 전주 전체에 대한 검사가 완료되지 않은 것으로 판단하고 S2220 단계로 이동한다.

한편, 단계 S2230에서 개별 폴리머 애자가 포함된 것으로 검출되면, 집합 폴리머 애자(예를 들면, 6개 집합 폴리머 애자)를 인식하기 위한 일련의 단계의 출발 단계인 S2250으로 이동한다.

단계 S2250에서 저해상도 카메라 화각을 집합 폴리머 애자를 포함할 수 있도록 검출된 폴리머 애자의 중심점으로 저해상도 카메라 화각의 중심점을 조정하도록 제어한다. 즉, 누락된 폴리머 애자가 추가로 검출될 때마다 중심점을 재조정하여 저해상도 카메라 화각내에 모든 집합 폴리머 애자를 포함할 수 있도록 한다.

단계 S2260에서, 저해상도 카메라 화각내의 모든 폴리머 애자의 인식여부가 점검된다.

만일 단계 S2260에서 모든 폴리머 애자가 인식된 경우 단계 S2280으로 진행하며, 누락된 폴리머 애자가 있는 경우 단계 S2270으로 이동하여 누락된 폴리머 애자를 추가로 인식한다.

단계 S2270는 애자 자동 인식부(440) 또는 애자 수동 인식부(450)에서 수행되는 기능으로서, 애자 자동 인식부(440)에서는 스트리밍 영상을 영상 분석을 통하여 누락된 폴리머 애자를 추가적으로 인식하거나, 애자 수동 인식부(450)에서는 사용자가 직접 폴리머 애자 영역을 지정함으로써 누락된 폴리머 애자를 추가로 인식한다.

단계 S2270이 완료된 후에는 단계 S22600으로 진행하여 누락된 폴리머 애자가 없어질 때까지 반복적으로 누락된 폴리머 애자를 인식한다.

단계 S2280는 집합 애자 영역 인식부(460)와 애자 식별 번호 부여부(470)에서 수행되는 내용으로서, ‘집합 폴리머애자 영역’을 인식하고, ‘집합 폴리머 애자 MBR’과 ‘개별 폴리머애자 MBR’의 기하학적 관계를 분석하여 ‘폴리머 애자 식별번호(PI-ID)’를 부여한다.

이후, 단계 S2290은 애자 영상 촬영부(480)와 애자 식별 영상 생성부(490)에서 수행되는 내용으로서, 모든 개별 폴리머 애자의 열화상태를 상세히 진단하기 위한 ‘개별 폴리머 애자 영상’을 ‘폴리머 애자 식별번호’의 위치(Position)-ID 및 ‘개별 폴리머 애자 MBR’의 위치(화각내 로케이션(Location))정보를 이용하여 취득하고, 취득된 모든 ‘개별 폴리머 애자 영상’에 각각의 ‘폴리머 애자 식별정보’를 부가하여 각각의 ‘폴리머 애자 식별 영상’을 생성한다.

부연하면, 영상 센싱부(130)의 고해상도 카메라(320)의 화각을 통해 개별 폴리머 애자를 정밀하게 촬영한다. 즉, 개별 폴리머 애자 MBR을 고해상도 카메라 화각에 맞추어 개별 폴리머 애자 영상을 획득하고, 이 개별 폴리머 애자 영상에 각각의 애자 식별 정보를 부가하여 폴리머 애자 식별 영상을 생성한다. 물론, 이때 정밀한 촬영을 위해 팬/틸트/줌/포커스 기능 등이 사용된다. 즉, 고해상도 카메라 화각은 저해상도 카메라 화각보다 좁으므로 정밀 촬영이 가능하다.

도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 차량-전주 위치(영상 취득 각도)에 따라 애자 영상 패턴을 설명하는 개념도이다. 도 23을 참조하면, 차량인 이동체(120)가 이동함에 따라 영상 센싱부(130)가 전주(10)에 설치된 애자(110)를 ②-> ④-> ⑥ 순서로 촬영한다.

도 24는 도 23에 따른 애자 영상 패턴을 설명하는 애자 식별 번호를 부여하는 개념도이다. 도 24를 참조하면, ‘폴리머 애자 식별번호’부여 과정을 더욱 상세히 설명할 수 있다. 도 23에서는 폴리머 애자 진단을 위하여 차량인 이동체(120)가 전주(10)에 설치된 폴리머 애자의 영상을 획득하는 위치를 표시하고 있다. 도 24에서는 차량-전주 위치 변화에 따라 전주 위치 중심점(2410)을 기준으로 영상 취득 각도가 변경되며, 이에 따라 취득되는‘개별 폴리머 애자 MBR(Minimum Boundary Rectangle)’과 6개(3상: A,B,C상,

방향: 전원측,부하측) 개별 폴리머 애자 MBR 모두를 포함하는‘집합 폴리머 애자 MBR’의 형상(2420,2430)을 나타내고 있다.

도 23의 차량 위치②(150도)는 도 24의 차량 위치②(150도)와 같은 방향이며 이때 개별 폴리머 애자 MBR과 집합 폴리머 애자 MBR의 형상은 형상 ㉯의 형태로 나타난다. 동일한 원리로 도 23의 위치④(90도)와 도 24의 위치④(90도)는 같은 방향이며 이때 개별 폴리머 애자 MBR과 집합 폴리머 애자 MBR의 형상은 형상㉱의 형태로 나타난다.

또한, 도 23의 위치⑥(45도)와 도 24의 위치⑥(45도)는 같은 방향이며 이때 개별 폴리머 애자 MBR과 집합 폴리머 애자 MBR의 형상은 형상㉳의 형태로 나타난다.

또한, 전주와 차량의 위치 및 방향에 따라서 개별 폴리머 애자 MBR의 형상(예를 들면, 개별 애자들이 빨강, 주황, 노랑, 초록, 파랑, 남색 사각형으로 표시됨)과 집합 폴리머 애자 MBR의 형상(검정색 사각형)의 형상이 각각 고유하게 결정될 수 있다.

도 25는 도 24에 따른 차량-전주 위치에 따른 폴리머 애자의 형상과 실영상의 비교도이다. 도 25를 참조하면, 주와 차량의 위치에 따라서 상기 도 23 및 도 24에서 설명한 것과 같이 폴리머 애자를 고유하게 식별하는 것이 가능함을 확인할 수 있다. 위치①에서 촬영한 영상㉮의 모의 형상과 실제 촬영 형상이 일치함을 확인할 수 있다.

또한, 도 25의 실제 영상㉮ ~ 영상㉴까지 사각형으로 표시한 폴리머 애자(2530)는 동일한 애자이다. 이는 차량-전주의 위치에 따라서 각각 다른 특징을 가지고 형상화되는 집합 폴리머 애자 MBR 형상(2420)에 따라 고유하게 식별할 수 있게 된다.

한편, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.

본 발명에 따른 애자 고유 식별 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.

상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

10: 전주 110: 애자
120: 이동체 130: 영상 센싱부
210: 영상 취득부 220: 데이터 관리부
230: 식별 영상 관리부 240: 사용자 인터페이스
310: 저해상도 카메라 320: 고해상도 카메라
330: 팬 틸트 조정기 340: 디지털 콤파스
350: 카메라 제아부 360: 영상 및 촬영 정보 송신부
410: 전주 자동 인식부 420: 전주 수동 인식부
430: 전주 식별 번호 부여부 440: 애자 자동 인식부
450: 애자 수동 인식부 460: 집합 애자 영역 인식부
470: 애자 식별 번호 부여부 480: 애자 영상 촬영부
490: 애자 식별 영상 생성부

Claims

고유 식별번호를 부여하는 애자 고유 식별 장치에 있어서,
이동체에 탑재되며 배전선로를 센싱하여 전력 설비의 진단 영상 정보를 생성하는 영상 센싱부(130);
상기 진단 영상 정보로부터 상기 전력 설비의 전주를 인식하고 상기 전주에 설치되는 다수의 애자를 인식하여 인식된 애자들에 대해 애자 고유 식별번호를 부여하여 식별 영상 정보를 생성하는 영상 취득부(210); 및
상기 식별 영상 정보를 표시하는 사용자 인터페이스(240);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 진단 영상 정보는 상기 영상 센싱부(130)의 방향 정보 및 위치 정보를 갖는 진단 영상 센싱 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 식별 영상 정보를 이용하여 진단 주기별 상태 정보의 변화에 대한 이력 관리 정보를 생성하는 식별 영상 관리부(230);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 영상 센싱부(130)는,
저해상도 카메라(310);
고해상도 카메라(320); 및
상기 진단 영상 정보를 생성하기 위해 상기 저해상도 카메라 및 고해상도 카메라에 대해 팬 제어, 틸트 제어, 줌 제어, 및 포커스 제어 중 어느 하나를 실행하는 카메라 제어부(350);를 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 영상 센싱부(130)는,
상기 진단 영상 정보에 상기 저해상도 카메라 또는 고해상도 카메라가 가리키는 방향 및 상기 저해상도 카메라 또는 고해상도 카메라의 위치를 갖는 진단 영상 센싱 정보가 포함되도록 상기 진단 영상 센싱 정보를 생성하는 위치 센서;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 5 항에 있어서,
상기 영상 취득부(210)는,
상기 진단 영상 정보를 분석하여 집합 애자 영상 및 개별 애자 영상으로 구분하고, 상기 집합 애자 영상에서 집합 애자 영역 및 개별 애자 영역을 설정하고, 개별 애자들 각각에 상기 애자 고유 식별번호를 부여하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 영상 취득부(210)는, 상기 진단 영상 정보로부터 상기 전주를 자동으로 인식하는 전주 자동 인식부(410);
상기 전주에 대한 전주 정보를 수동으로 입력받아 인식하는 전주 수동 인식부(420);
상기 전주에 대하여 전주 고유 식별 번호를 부여하는 전주 식별 번호 부여부(430);
상기 진단 영상 정보로부터 상기 다수의 애자를 인식하는 애자 자동 인식부(440);
상기 다수의 애자에 대한 애자 정보를 수동으로 입력받아 인식하는 애자 수동 인식부(450);
인식된 다수의 애자를 기반으로 집합 애자 영역 및 개별 애자 영역을 인식하는 집합 애자 영역 인식부(460); 및
상기 집합 애자 영역에 있는 개별 애자들에 상기 애자 고유 식별 번호를 부여하는 애자 식별 번호 부여부(470);를 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 전주 수동 인식부(420)는, 상기 위치 센서의 오류로 인해 사용자에 의해 수동으로 입력되는 전주 정보를 입력받아 해당 입력 번호로 변경하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 애자는 폴리머 애자인 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 전주의 표면 일측에는 상기 전주 고유 식별 번호가 표시되는 전주 표찰이 부착되는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 전주 고유 식별 번호는 신배전 정보 시스템(NDIS: New Distribution Information System)를 통해 생성되는 시스템 고유 번호, 전산화를 통해 생성되는 전산화 번호, 및 선로명 방식을 이용하여 생성되는 선로명 방식 번호 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 애자 자동 인식부(440)는 상기 집합 애자 영상을 영상 분석 알고리즘을 적용하여 애자 코어 부분을 중심축으로 인식하도록 하며, 개별 애자 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 표시할 때 상기 코어 부분을 기울기로 활용하며, 인식된 개별 애자 영역은 상기 진단 영상 정보 내의 개별 애자 MBR 형태로 생성하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 애자 수동 인식부(450)는 상기 집합 애자 영상에 가려짐 또는 상기 애자
자동 인식부(440)의 인식오류로 인한 미인식 또는 오인식 애자는 사용자의 입력에 의해 추가 또는 삭제되는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 애자 수동 인식부(450)는 해당 애자가 추가되면 사용자의 입력에 의해 상기 해당 애자의 시작 부분 및 끝부분을 선택한 후 상기 해당 애자의 폭을 결정하고, 상기 시작 부분 및 끝부분을 연결한 선분을 상기 개별 애자 MBR의 기울기로 결정하고, 해당 애자 영역은 상기 진단 영상 정보내의 개별 애자 MBR 형태로 관리하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 집합 애자 영역 인식부(460)는 상기 개별 애자 MBR을 집합 애자 영상내에 한꺼번에 표시하고, 상기 개별 애자 MBR을 모두 포함하는 최소 포함 사각형을 상기 집합 애자 MBR로 정의하고, 상기 집합 애자 MBR의 기울기를 결정하기 위하여 상기 개별 애자 MBR의 중심축의 평균 기울기에 직교하는 직교 직선을 상기 집합 애자 MBR의 중심축의 기울기로 결정하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 애자 식별 번호는 전주 ID(Identification), 하나의 전주에 다수 개의 애자 그룹이 있는 경우 이를 구분하기 위한 세트 ID, 다수 개로 구성된 애자 집합 내에서 위치 정보를 활용하여 애자를 유일하게 구별하기 위한 위치 ID의 합인 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 애자 식별 번호 부여부(470)는 상기 개별 애자 MBR을 각각 다른 제 1 컬러의 다각형으로 표시하며, 상기 평균 기울기를 상기 제 2 컬러의 점선으로 표시하고, 상기 직교 직선은 상기 제 2 컬러의 실선으로 표시하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 애자 식별 번호 부여부(470)는 상기 집합 애자 MBR을 이등분하도록 직선을 작도하고 이등분 선분의 기울기에 따라 전체 좌표의 회전변환 방향을 결정하고, 상기 이등분 선분이 상기 전체 좌표의 일축이 되도록 상기 진단 영상 정보, 개별 애자 MBR, 집합 애자 MBR을 회전변환(rotational transform)을 수행하고, 회전변환이 이루어진 상기 진단 영상 정보, 상기 개별 애자 MBR, 및 집합 애자 MBR에서 상기 일축의 좌표 값의 크기가 작은 순서대로 애자 식별 번호의 값을 증가시키면서 부여하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 18 항에 있어서,
상기 회전변환은 상기 이등분 선분의 기울기가 양(+)인 경우 음(-)으로, 상기 이등분 선부의 기울기가 음(-)인 경우 양(+)으로 수행되는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 18 항에 있어서,
상기 중심축의 각도는 수학식

에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 5 항에 있어서,
상기 위치 센서는 이동체 방위의 산출을 위한 디지털 콤파스, GPS(Global Positioning System) 좌표의 산출을 위한 GPS, 및 상기 영상 센싱부의 촬영 방위의 산출을 위한 팬 틸트 조정기 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스(240)는 전주 수동 인식 메뉴 및 전주 자동 인식 메뉴를 제공하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 저해상도 카메라(310 )는 제 1 화각을 상기 전주의 하부로 설정하여 상기 전주에 설치되어 있는 다수의 애자를 촬영하고, 상기 고해상도 카메라(320)는 상기 제 1 화각보다 좁은 제 2 화각을 상기 제 1 화각에 의해 촬영 완료된 상기 다수의 애자에 적용하여 상기 다수의 애자를 정밀촬영하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치
제 23 항에 있어서,
상기 저해상도 카메라(310)는 상기 제 1 화각을 미리 정해진 일정 크기만큼 상기 전주의 상부로 이동하여 촬영하여 상기 제 1 화각에 상기 전주의 최상부가 포함되는지 여부에 따라 촬영을 종료하거나 상기 제 1 화각의 중심을 검출된 애자를 중심으로 조정하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 24 항에 있어서,
조정된 중심을 기준으로 상기 다수의 애자 중 누락된 애자들이 상기 저해상도 카메라(310)를 이용하여 추가 인식하거나 수동에 의해 추가 인식되는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 개별 애자 MBR의 형상 및 상기 집합 애자 MBR의 형상은 상기 전주 및 상기 이동체의 위치 방향 정보에 따라 각각 고유하게 결정되는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
제 26 항에 있어서,
상기 개별 애자 MBR의 형상 및 상기 집합 애자 MBR의 형상은 컬러화된 다각형인 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 장치.
고유 식별번호를 부여하는 애자 고유 식별 방법에 있어서,
영상 센싱부(130)가 이동형 차량에 탑재되며 배전선로를 센싱하여 전력 설비의 진단 영상 정보를 생성하는 진단 영상 정보 생성 단계;
영상 취득부(210)가 상기 진단 영상 정보로부터 상기 전력 설비의 전주를 인식하는 전주 인식 단계;
상기 영상 취득부(210)가 상기 전주에 설치되는 다수의 애자를 인식하는 애자 인식 단계;
상기 영상 취득부(210)가 인식된 애자들에 대해 애자 고유 식별번호를 부여하여 식별 영상 정보를 생성하는 식별 영상 정보 생성 단계; 및
사용자 인터페이스(240)가 상기 식별 영상 정보를 표시하는 표시 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 방법.
제 28 항에 있어서,
식별 영상 관리부(230)가 상기 식별 영상 정보를 이용하여 진단 주기별 상태 정보의 변화에 대한 이력 관리 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 애자 고유 식별 방법.
제 28 항 또는 제 29 항의 애자 고유 식별 방법을 실행하는 프로그램 코드가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.