KR20190049330A - Uav를 이용한 태양광 패널 결함 검출 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20190049330A
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박제호
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단국대학교 산학협력단
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Abstract

복수의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신하는 단계, 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하는 단계, 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계 및 영상에 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계를 포함하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 태양광 패널의 물리적 결함을 검출하는 방법이 개시된다.

Description

UAV를 이용한 태양광 패널 결함 검출 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING DEFECT OF SOLAR PANEL USING UNMANNED AERIAL VEHICLE}
본 발명은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 태양광 패널 결함 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 카메라를 장착한 드론을 통해 태양광 패널을 모니터링하여 태양광 패널의 결함을 검출하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
종래의 태양광 패널의 결함을 검출하는 방법은 인버터를 통해 출력되는 데이터를 기초로 태양광 패널의 상태를 모니터링하는 방법, 특수한 카메라를 통해 획득한 영상을 기초로 태양광 패널의 상태를 모니터링하는 방법 및 카메라로부터 획득한 영상을 기초로 태양광 패널에 쌓인 이물질의 상태를 모니터링하는 방법 등이 있다. 각 방법에 대하여 설명하면 다음과 같다.
인버터를 통해 출력되는 데이터를 기초로 장비의 상태를 모니터링하는 방법은 그룹화된 복수의 태양 전지 모듈의 모니터링 정보를 수신하기 때문에 특정 결함이 존재하는 태양 전지 모듈의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제점이 있다.
특수한 카메라를 통해 획득한 영상을 기초로 태양광 패널의 상태를 모니터링하는 방법은 특수한 카메라를 이용하기 때문에 기반 환경 설립을 위해 높은 비용이 발생하는 문제점이 있고, 기준치나 인접한 패널과의 비교 연산으로 인해 많은 연산이 소모되는 문제점도 있다.
카메라로부터 획득한 영상을 기초로 태양광 패널에 쌓인 이물질의 상태를 모니터링하는 방법은 획득한 영상을 필터링하고, 필터링한 영상에 대한 밝기별 히스토그램(histogram)을 생성하며, 생성된 히스토그램 분포와 기준 데이터를 비교하여 태양광 패널의 상태를 모니터링 하기 때문에 많은 연산이 소모되는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 UAV를 이용한 태양광 패널 결함 검출 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 UAV를 이용한 태양광 패널 결함 검출 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 방법은, 복수의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신하는 단계, 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하는 단계, 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계 및 영상에 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 단계는, 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지로부터 태양광 패널의 골격을 추출하는 단계 및 추출한 골격을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하는 단계는, 영상에 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 수행하여 단순화된 영상을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계는, 단순화된 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 포함하는 복수의 이미지를 추출하는 단계 및 추출한 복수의 이미지 및 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 추출한 복수의 이미지 및 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계는, 복수의 추출한 이미지 중 어느 하나의 이미지와 태양광 패널 골격의 반복적 패턴이 미리 설정된 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 경우, 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출하는 단계는, 검출한 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에서 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 영상에 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계는, 영상에 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 가이드라인으로 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 영상에 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계는, 영상에 검출한 태양광 패널을 가이드라인으로 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 검출한 태양광 패널을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치는, 프로세서(processor) 및 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고, 적어도 하나의 명령은, 복수의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신하도록 실행될 수 있고, 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하도록 실행될 수 있고, 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하도록 실행될 수 있고, 영상에 검출한 태양광 패널을 표시하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지로부터 태양광 패널의 골격을 추출하도록 실행될 수 있고, 추출한 골격을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 영상에 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 수행하여 단순화된 영상을 추출하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 단순화된 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 포함하는 복수의 이미지를 추출하도록 실행될 수 있고, 추출한 복수의 이미지 및 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 복수의 추출한 이미지 중 어느 하나의 이미지와 태양광 패널 골격의 반복적 패턴이 미리 설정된 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 경우, 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 검출한 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에서 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 추출하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 영상에 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 가이드라인으로 표시하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 영상에 검출한 태양광 패널을 가이드라인으로 표시하도록 실행될 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 명령은, 검출한 태양광 패널을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이하도록 실행될 수 있다.
본 발명에 따르면, 선형 알고리즘은 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 사용하여 낮은 복잡도를 가질 수 있고, 낮은 복잡도로 인해 처리 성능이 향상될 수 있다.
본 발명에 따르면, 외부 장치를 이용하므로 기존의 태양광 설비 환경을 해치지 않으며 태양광 패널의 상태를 모니터링할 수 있다.
본 발명에 따르면, 일반 카메라를 장착한 드론과 같은 UAV가 촬영한 영상을 이용하므로 비용을 최소화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 결함 검출 방법의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지로부터 골격을 추출하는 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에 표시되는 가이드라인을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 결함 검출 장치의 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 결함 검출 방법의 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 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. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 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 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
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 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. 이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 결함 검출 방법의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널(panel) 결함 검출 방법은 카메라를 장착한 드론과 같은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)가 태양광 패널의 외관을 촬영한 영상을 통해 수행될 수 있다.
다시 말해, UAV는 일반 카메라를 장착하여 적어도 하나의 태양광 패널을 순서대로 촬영할 수 있으며, 촬영한 영상을 결함 검출 장치(400)로 송신할 수 있다. 여기서, UAV와 결함 검출 장치(400)는 다양한 무선 통신을 통해 영상을 송수신할 수 있으며, UAV가 장착한 카메라의 메모리를 이용하여 결함 검출 장치(400)에 사용자가 직접 촬영 영상을 입력할 수도 있으나, 촬영 영상을 획득하는 방법은 이에 한정하지 않는다.
결함 검출 장치(400)는 수신한 영상에 필터링을 수행하여 단순화된 영상을 추출할 수 있으며, 단순화된 영상으로부터 태양광 패널을 포함하는 이미지를 추출할 수 있고, 미리 규정된 태양광 패널의 반복적 패턴과 비교하여 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출할 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 결함 검출 장치(400)는 수신한 영상에 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 수행하여 영상에 포함된 이미지가 골격으로 표현된 단순화된 영상을 추출할 수 있다. 스켈레톤 기반의 필터링은 도 2와 함께 상세히 후술하겠다.
결함 검출 장치(400)는 단순화된 영상으로부터 태양광 패널의 골격 이미지를 추출할 수 있다. 여기서, 태양광 패널의 골격 이미지는 태양광 패널마다 개별적으로 추출할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 또한, 각 태양광 패널의 골격 이미지는 단순화된 영상으로부터 하나의 프레임으로 추출될 수 있으며, 물리적 결함을 검출하기 위해 일시적으로 저장될 수 있다.
결함 검출 장치(400)는 각 태양광 패널의 골격 이미지를 미리 규정한 태양광 패널의 반복적 패턴과 비교하여, 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출할 수 있다. 여기서, 미리 규정한 태양광 패널의 반복적 패턴은 이전에 UAV로부터 수신한 물리적 결함이 없는 태양광 패널의 이미지를 기초로 규정할 수 있다. 다시 말해, 결함 검출 장치(400)는 적어도 하나의 물리적 결함이 없는 태양광 패널의 이미지에 스켈레톤 기반의 필터링을 수행하여 적어도 하나의 태양광 패널의 골격 이미지를 추출할 수 있고, 추출한 적어도 하나의 골격 이미지를 기초로 반복적 패턴을 규정할 수 있다.
여기서, 반복적 패턴은 태양광 패널의 크기에 따라 개별적으로 규정될 수 있으며, 결함 검출 장치(400)는 태양광 패널별로 비교 및 검출을 수행할 수 있다. 또한, 각 셀의 크기에 따라 개별적으로 규정될 수 있으며, 결함 검출 장치(400)는 태양광 패널 내의 셀 별로 비교 및 검출을 수행할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다.
결함 검출 장치(400)는 각 태양광 패널의 골격 이미지와 미리 규정한 태양광 패널의 반복적 패턴을 비교할 수 있고, 비교 결과에 따라 태양광 패널에 물리적 결함이 존재하는지 결정할 수 있다.
다시 말해, 결함 검출 장치(400)는 비교 결과, 태양광 패널의 골격 이미지와 미리 규정한 태양광 패널의 반복적 패턴이 동일한 경우 및/또는 차이가 미리 설정된 오차 범위 미만인 경우, 해당 태양광 패널에 물리적 결함이 존재하지 않는 것으로 결정할 수 있다. 또한, 결함 검출 장치(400)는 비교 결과, 태양광 패널의 골격 이미지와 미리 규정한 태양광 패널의 반복적 패턴의 차이가 미리 설정된 오차 범위 이상인 경우, 해당 태양광 패널에 물리적 결함이 존재하는 것으로 결정할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 오차 범위는 사용자에 의해 변경될 수 있다
결함 검출 장치(400)는 UAV로부터 수신한 영상을 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 여기서, 결함 검출 장치(400)는 상술한 과정을 통해 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출할 수 있으며, 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널이 존재하지 않는 경우, UAV로부터 수신한 영상을 그대로 사용자에게 디스플레이할 수 있다.
다만, 결함 검출 장치(400)는 상술한 과정을 통해 물리적 결함이 존재하는 태양황 패널이 존재하는 경우, UAV로부터 수신한 영상에 물리적 결함에 대한 가이드라인(guideline)을 표시할 수 있으며, 가이드라인을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 가이드라인에 대한 더욱 상세한 설명은 도 3과 함께 후술하겠다.
여기서, 결함 검출 장치(400)는 UAV를 조종할 수 있는 조작 장치에 내장될 수 있고, 외부에 존재하며 조작 장치에 유무선 통신을 통해 연결되어 있을 수도 있으나, 이에 한정되지 않는다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지로부터 골격을 추출하는 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 설명하는 도면이다.
도 2의 (a)는 직사각형 객체를 나타내고 있으며, 도 2의 (b)는 도 2의 (a)의 직사각형 객체에 스켈레톤 기반의 필터링을 수행한 결과를 나타내고 있다. 다시 말해, 도 2의 (b)에서 점선은 이전 직사각형의 객체를 표현하기 위해 나타낸 것으로 실선이 스켈레톤 기반의 필터링 결과를 나타내고 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치(400)가 수행하는 스켈레톤 기반의 필터링은 이미지에 포함된 객체를 골격으로 표현하는 것을 의미할 수 있다. 다시 말해, 스켈레톤 기반의 필터링은 영상 및/또는 이미지의 주된 형태를 선형적으로 표현하는 것을 의미할 수 있다.
스켈레톤 기반의 필터링을 수행하여 추출할 수 있는 단순화된 영상은 데이터의 크기가 작아질 수 있으며, 이에 따라, 물리적 결함이 존재하는 태양광 패털을 검출하는데 고사양의 프로세서가 요구되지 않을 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에 표시되는 가이드라인을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치(400)는 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널(300)이 존재하는 경우, 영상에 가이드라인을 표시할 수 있고, 가이드라인을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이할 수 있다.
도 3을 참조하면, 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널(300)에 두 가지의 가이드라인이 표시되어 있으며, 결함 검출 장치(400)는 이 두 가지의 가이드라인 중 적어도 하나를 영상에 표시할 수 있다. 두 가지의 가이드라인이 나타내는 객체는 다음과 같다.
제1 가이드라인(310)은 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널(300)을 표시할 수 있다. 다시 말해, 제1 가이드라인(310)은 태양광 패널의 골격 이미지와 미리 규정된 반복적 패턴 간의 차이가 미리 설정한 오차 범위 이상인 경우, 해당 태양광 패널을 표시할 수 있다.
제2 가이드라인(320)은 태양광 패널(300) 내에 물리적 결함이 존재하는 부분을 표시할 수 있다. 다시 말해, 제2 가이드라인(320)은 태양광 패널의 골격 이미지와 미리 규정된 반복적 패턴 간의 차이가 미리 설정한 오차 범위 이상인 경우, 차이가 오차 범위 이상인 부분을 표시할 수 있다.
도 3의 태양광 패널은 직사각형의 구조를 가지고 있으나, UAV가 촬영한 각도 등에 따라 사다리꼴 등의 구조를 가질 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
사용자는 결함 검출 장치(400)에 의해 영상에 표시된 가이드라인을 참고하여, 영상에서 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널 및/또는 물리적 결함이 존재하는 부분을 쉽게 확인 및 검출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 결함 검출 장치의 블록 구성도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치(400)는 적어도 하나의 프로세서(410), 메모리(420) 및 저장 장치(430)를 포함할 수 있다.
프로세서(410)는 메모리(420) 및/또는 저장 장치(430)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(410)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(420)와 저장 장치(430)는 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(420)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다.
메모리(420)는 프로세서(410)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 복수의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신하는 명령, 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하는 명령, 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 명령 및 영상에 검출한 태양광 패널을 표시하는 명령을 포함할 수 있다.
또한, 적어도 하나의 명령은, 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 명령 및 상기 검출한 태양광 패널을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이하는 명령 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
프로세서(410)는 메모리(420)에 저장된 적어도 하나의 명령에 따라 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출할 수 있다. 여기서, 프로세서(410)는 영상에 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 수행하여 단순화된 영상을 추출할 수 있다.
프로세서(410)는 메모리(420)에 저장된 적어도 하나의 명령에 따라 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출할 수 있다. 여기서, 프로세서(410)는 단순화된 영상으로부터 복수의 태양광 패널의 골격을 포함하는 복수의 이미지를 추출할 수 있고, 추출한 복수의 이미지 및 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출할 수 있다.
여기서, 프로세서(410)는 복수의 추출한 이미지 중 어느 하나의 이미지와 태양광 패널 골격의 반복적 패턴이 미리 설정된 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 경우, 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출할 수 있고, 검출한 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에서 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 추출할 수 있다.
프로세서(410)는 메모리(420)에 저장된 적어도 하나의 명령에 따라 영상에 검출한 태양광 패널을 표시할 수 있다. 여기서, 프로세서(410)는 영상에 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 가이드라인으로 표시할 수 있고, 영상에 검출한 태양광 패널을 가이드라인으로 표시할 수도 있다.
프로세서(410)는 메모리(420)에 저장된 적어도 하나의 명령에 따라 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정할 수 있다. 여기서, 프로세서(410)는 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지로부터 태양광 패널의 골격을 추출할 수 있고, 추출한 골격을 기초로 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널 결함 검출 방법의 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치(400)는 우선 드론과 같은 UAV로부터 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신할 수 있으며(S510), 수신한 영상에 스켈레톤 기반의 필터링을 수행하여 단순화된 영상을 추출할 수 있다(S520). 여기서, 단순화된 영상은 태양광 패널의 골격만을 나타내어 데이터 크기가 축소된 영상을 의미할 수 있다.
결함 검출 장치(400)는 단순화된 영상으로부터 태양광 패널의 골격 이미지를 태양광 패널별로 추출할 수 있으며(S530), 추출한 태양광 패널의 골격 이미지 및 미리 규정한 태양광 패널 골격의 반복적 패턴 간의 차이가 미리 설정한 오차 범위 이상인지 판단할 수 있다(S540).
여기서, 결함 검출 장치(400)는 미리 규정한 태양광 패널 골격의 반복적 패턴과의 비교를 위해 태양광 패널의 골격 이미지를 일시적으로 저장할 수 있으며, 이전에 드론과 같은 UAV로부터 수신한 물리적 결함이 존재하지 않는 태양광 패널의 영상 및/또는 이미지에 스켈레톤 기반의 필터링을 수행하여 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 규정할 수 있다.
결함 검출 장치(400)는 미리 규정한 태양광 패널 골격의 반복적 패턴 및 추출한 태양광 패널의 골격 이미지 간의 차이가 미리 설정한 오차 범위 이상인 경우, 해당 태양광 패널에 물리적 결함이 존재하는 것으로 판단하여 드론과 같은 UAV로부터 수신한 영상 내에 해당 부분을 가이드라인으로 표시할 수 있다(S550).
다만, 결함 검출 장치(400)는 미리 규정한 태양광 패널 골격의 반복적 패턴 및 추출한 태양광 패널의 골격 이미지 간의 차이가 미리 설정한 오차 범위 미만인 경우, 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널이 존재하지 않는 것으로 판단하여, 영상 내에 가이드라인을 표시하지 않을 수 있다.
마지막으로, 결함 검출 장치(400)는 영상을 사용자에게 디스플레이할 수 있으며(S560), 사용자는 가이드라인을 통해 영상에서 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 쉽게 확인 및 검출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
400: 결함 검출 장치 410: 프로세서
420: 메모리 430: 저장 장치

Claims (20)

  1. 복수의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신하는 단계;
    상기 영상으로부터 상기 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하는 단계;
    태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 상기 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계; 및
    상기 영상에 상기 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 상기 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 단계를 더 포함하는, 결함 검출 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 상기 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 단계는,
    상기 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지로부터 태양광 패널의 골격을 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 골격을 기초로 상기 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 영상으로부터 상기 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하는 단계는,
    상기 영상에 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 수행하여 상기 단순화된 영상을 추출하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 상기 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계는,
    상기 단순화된 영상으로부터 상기 복수의 태양광 패널의 골격을 포함하는 복수의 이미지를 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 복수의 이미지 및 상기 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 상기 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 추출한 복수의 이미지 및 상기 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 상기 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 추출한 이미지 중 어느 하나의 이미지와 상기 태양광 패널 골격의 반복적 패턴이 미리 설정된 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 경우, 상기 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 상기 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 상기 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출하는 단계는,
    상기 검출한 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에서 상기 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 추출하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 영상에 상기 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계는,
    상기 영상에 상기 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 가이드라인으로 표시하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 영상에 상기 검출한 태양광 패널을 표시하는 단계는,
    상기 영상에 상기 검출한 태양광 패널을 가이드라인으로 표시하는 단계를 포함하는, 결함 검출 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 검출한 태양광 패널을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 결함 검출 방법.
  11. 프로세서(processor); 및
    상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    복수의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 수신하도록 실행되고,
    상기 영상으로부터 상기 복수의 태양광 패널의 골격을 나타내는 단순화된 영상을 추출하도록 실행되고,
    태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 기초로 상기 단순화된 영상으로부터 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하도록 실행되고,
    상기 영상에 상기 검출한 태양광 패널을 표시하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지를 포함하는 영상을 기초로 상기 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 이전의 적어도 하나의 태양광 패널의 이미지로부터 태양광 패널의 골격을 추출하도록 실행되고,
    상기 추출한 골격을 기초로 상기 태양광 패널의 반복적 패턴을 규정하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 영상에 스켈레톤(skeleton) 기반의 필터링을 수행하여 상기 단순화된 영상을 추출하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 단순화된 영상으로부터 상기 복수의 태양광 패널의 골격을 포함하는 복수의 이미지를 추출하도록 실행되고,
    상기 추출한 복수의 이미지 및 상기 태양광 패널 골격의 반복적 패턴을 비교하여 상기 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널을 검출하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 복수의 추출한 이미지 중 어느 하나의 이미지와 상기 태양광 패널 골격의 반복적 패턴이 미리 설정된 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 경우, 상기 하나의 이미지에 포함된 태양광 패널을 상기 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널로 검출하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 검출한 물리적 결함이 존재하는 태양광 패널에서 상기 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 추출하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 영상에 상기 오차 범위 이상의 차이가 존재하는 부분을 가이드라인으로 표시하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  19. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 영상에 상기 검출한 태양광 패널을 가이드라인으로 표시하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 검출한 태양광 패널을 표시한 영상을 사용자에게 디스플레이하도록 실행되는, 결함 검출 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2022230561A1 (ja) * 2021-04-28 2022-11-03 キョーラク株式会社 フロート、ソーラシステムの保守方法
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KR20230067386A (ko) 2021-11-09 2023-05-16 오스 주식회사 태양광 패널 결함 검출 시스템 및 방법

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