KR20210071863A - System for ai drone platform using a crack diagnosis of plant - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an AI drone platform system using a diagnosis of cracks on a plant, which is able to keep a preset distance from a plant facility, take pictures of each part of the plant facility by using a camera, wirelessly transmit the acquired photograph data and position information, transmit information related to the drone, and comprise: a drone controlled in accordance with flight control data received wirelessly; and a gateway which wirelessly connects the drone to a computing device on the ground. The computing device receives the wirelessly transmitted photograph data and position information, diagnoses cracks on each position of the plant facility based on the received photograph data and position information, generates crack diagnosis data, and transmits the flight control data needed for flight control of the drone based on the position information and the drone-related information to the drone through the gateway.

Description

플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템{SYSTEM FOR AI DRONE PLATFORM USING A CRACK DIAGNOSIS OF PLANT}Artificial intelligence drone platform system for plant crack diagnosis {SYSTEM FOR AI DRONE PLATFORM USING A CRACK DIAGNOSIS OF PLANT}

본 발명은 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks.

풍력발전기, 교량, 태양열 패널 등 다양한 플랜트 설비들은 무거운 하중을 지지하거나 다양한 자연환경에 장시간 노출이 되어있기 때문에 크랙 등의 피해가 발생하게 된다.Various plant facilities such as wind power generators, bridges, and solar panels support heavy loads or are exposed to various natural environments for a long time, so damage such as cracks occurs.

크랙이 진행됨에 따라 시설물의 부분 파괴 및 붕괴 등의 심각한 피해를 가져오게 된다.As the crack progresses, serious damage such as partial destruction and collapse of the facility is caused.

이러한 피해를 방지하기 위하여 균열을 초기에 감지하는 것은 매우 중요하며, 현재의 균열 검사는 전문가의 육안 검사에 의해 이루어지기 때문에 많은 시간과 인력이 필요하며, 객관성도 부족한 실정이다.In order to prevent such damage, it is very important to detect cracks at an early stage, and since the current crack inspection is performed by an expert's visual inspection, a lot of time and manpower is required, and objectivity is insufficient.

이런 이유로, 현재 무인비행체를 이용한 플랜트 점검을 위한 노력들이 시도되고 있으나, 숙련된 조작자에 의해서만 가능하며 또한 수동 작업 시 작업자의 실수로 충돌 사고가 자주 발생하여 플랜트 설비에 손상을 입히는 큰 2차적인 피해를 보고 있다.For this reason, currently, efforts are being made to inspect plants using unmanned aerial vehicles, but this is possible only by experienced operators, and collision accidents often occur due to operator error during manual operation, causing large secondary damage to plant equipment. is looking at

또한, 카메라를 이용하여 지상에서 육안으로 크랙을 찾아 분석하는 작업은 카메라의 해상도, 기체의 진동, 작업자의 미숙함 등으로 인하여 정확한 진단이 어려움 문제점이 있다.In addition, the task of finding and analyzing cracks visually on the ground using a camera has a problem in that accurate diagnosis is difficult due to the resolution of the camera, vibration of the aircraft, inexperience of the operator, etc.

대한공개특허 제10-2015-0047718호(2015.05.06. 공개)Korean Patent Publication No. 10-2015-0047718 (published on May 6, 2015)

본 발명은 플랜트 시설물 고장 및 파괴의 발생 확률을 낮추기 위한 예방적 유지보수를 위해 고비용의 인력 및 장비 사용을 대신하여 드론을 이용한 주기적인 검사 및 진단으로 비용 절감 및 플랜트 설비 가동률을 상승시킬 수 있는 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템을 제공한다.The present invention is a plant that can reduce costs and increase plant facility operation rate through periodic inspection and diagnosis using drones instead of using expensive manpower and equipment for preventive maintenance to lower the probability of failure and destruction of plant facilities Provides an artificial intelligence drone platform system for crack diagnosis.

또한, 본 발명은 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템을 이용한 플랜트 진단 및 유지보수가 가능한 드론을 활용하여 숙련자가 아닌 저비용의 일반 작업자가 작업을 수행할 수 있고, 또한 작업이 표준화가 되어 안정적으로 플랜트 설비를 진단할 수 있는 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템을 제공한다.In addition, the present invention utilizes a drone capable of plant diagnosis and maintenance using an artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks so that low-cost general workers, not skilled workers, can perform the work, and the work is standardized and stable It provides an artificial intelligence drone platform system for plant crack diagnosis that can diagnose plant equipment.

상술한 바와 같은 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 해결하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 플랜트 크랙 진단을 위한 인공 지능 드론 플랫폼 시스템은 플랜트 설비와 기 설정된 간격을 유지하면서 카메라를 이용한 플랜트 설비의 각 부분에 대한 사진 촬영을 통해 획득한 촬영 데이터 및 위치 정보를 무선으로 송출함과 더불어 드론 관련 정보를 송출하며, 무선으로 수신되는 비행 제어 데이터에 따라 제어되는 드론과, 상기 드론과 지상의 컴퓨팅 디바이스와 무선으로 연결시키는 게이트웨이를 구비하며, 상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 무선으로 송출된 촬영 데이터 및 위치 정보를 수신하며, 상기 수신한 촬영 데이터 및 위치 정보를 기반으로 플랜트 설비의 위치별 크랙을 진단하여 크랙 진단 데이터를 생성하며, 상기 위치 정보와 드론 관련 정보를 기초하여 상기 드론의 비행 제어에 필요한 비행 제어 데이터를 상기 게이트웨이를 통해 상기 드론에 전송할 수 있다.In order to solve the problem to be solved of the present invention as described above, the artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks according to an embodiment of the present invention maintains a preset interval with the plant equipment and uses a camera for each part of the plant equipment A drone that wirelessly transmits the shooting data and location information obtained through taking a picture of the drone, and also transmits drone-related information, and is controlled according to the flight control data received wirelessly, and the drone and a computing device on the ground wirelessly and a gateway connecting to the , wherein the computing device receives the wirelessly transmitted photographing data and location information, and diagnoses cracks for each location of plant equipment based on the received photographing data and location information to provide crack diagnosis data and may transmit flight control data required for flight control of the drone to the drone through the gateway based on the location information and drone-related information.

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는 텔레메트리(Telemetry) 기능을 통해 상기 드론으로부터 드론 관련 정보를 수신하며, 상기 드론 관련 정보와 위치 정보를 기초하여 비행 제어 데이터를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the computing device may receive drone-related information from the drone through a telemetry function, and may generate flight control data based on the drone-related information and location information.

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 촬영 데이터 내 시간 정보와 위치 정보를 기초하여 타임 싱크 데이터를 생성하며, 상기 타임 싱크 데이터에 지리 메타 데이터를 태깅한 후 이를 기반으로 상기 플랜트 설비 내 크랙을 진단할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the computing device generates time sync data based on time information and location information in the photographing data, and tags geographic metadata to the time sync data, and based on this, within the plant facility Cracks can be diagnosed.

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 드론의 위치 정보는 상기 드론과 상기 컴퓨팅 디바이스간에 상기 게이트웨이를 통한 비콘 통신을 통해 획득되되, 상기 컴퓨팅 디바이스에 의해 상기 비콘 통신을 통해 드론으로부터 수신한 비콘 신호의 세기를 기반으로 획득할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the location information of the drone is obtained through beacon communication through the gateway between the drone and the computing device, and the strength of the beacon signal received from the drone through the beacon communication by the computing device can be obtained based on

전술한 본 발명의 실시예들에 따르면, 플랜트 시설물 고장 및 파괴의 발생 확률을 낮추기 위한 예방적 유지보수를 위해 고비용의 인력 및 장비 사용을 대신하여 드론을 이용한 주기적인 검사 및 진단함으로써, 비용 절감 및 플랜트 설비 가동률을 상승시킬 수 있다.According to the above-described embodiments of the present invention, by periodically inspecting and diagnosing using a drone instead of using expensive manpower and equipment for preventive maintenance to reduce the probability of occurrence of plant facility failure and destruction, cost reduction and It can increase the utilization rate of plant equipment.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론과 컴퓨팅 디바이스의 세부 구성을 도시한 블록도이다.1 is a configuration diagram of an artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a drone and a computing device according to an embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The following detailed description is provided to provide a comprehensive understanding of the methods, apparatus, and/or systems described herein. However, this is merely an example and the present invention is not limited thereto.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. And, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of the user or operator. Therefore, the definition should be made based on the content throughout this specification. The terminology used in the detailed description is for the purpose of describing embodiments of the present invention only, and should in no way be limiting.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, an artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 플랜트 크랙 진단을 위한 인공지능 드론 플랫폼 시스템 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론과 컴퓨팅 디바이스의 세부 구성을 도시한 블록도이다.1 is a configuration diagram of an artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a drone and a computing device according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이. 플랜트 크랙 진단을 위한 인공 지능 드론 플랫폼 시스템은 드론(100), 게이트웨이(120) 및 컴퓨팅 디바이스(140) 등으로 구성될 수 있다.1 and 2 as shown. The artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks may include a drone 100 , a gateway 120 , a computing device 140 , and the like.

드론(100)는 플랜트와 기 설정된 거리를 유지하면 비행을 수행하고, 비행 중에 촬영된 영상을 실시간으로 게이트웨이(120)를 통해 컴퓨팅 디바이스(140)에 전송하기 위한 것으로서, 플랜트와 일정 간격을 유지하고 드론(100)을 비행시키기 위한 전반적인 제어를 수행하는 비행 제어기(102), 플랜트 거리 센서(104), 카메라(106) 및 통신부(108) 등을 구비할 수 있다.The drone 100 performs flight when maintaining a preset distance from the plant, and transmits an image captured during flight to the computing device 140 through the gateway 120 in real time, and maintains a predetermined interval with the plant. It may include a flight controller 102 , a plant distance sensor 104 , a camera 106 , and a communication unit 108 that performs overall control for flying the drone 100 .

본 발명의 실시예에 따른 플랜트 거리 센서(104)는 7.2GHz ~ 10.2GHz 의 UWB 대역의 RF 센서 모듈(104a)을 사용하여 플랜트 설비와 일정 거리를 유지하며 스캐닝을 수행한 후 이에 대응되는 스캐닝 데이터를 비행 제어기(102)에 전송할 수 있다.The plant distance sensor 104 according to the embodiment of the present invention uses the RF sensor module 104a of the UWB band of 7.2 GHz to 10.2 GHz to maintain a certain distance from the plant equipment and perform scanning, and then scan data corresponding thereto may be transmitted to the flight controller 102 .

RF 센서 모듈(104a)은 두 개의 송수신 안테나(104b)와 하나의 RF 송수신 모듈(104c)로 구성되며 플랜트 크랙 진단을 위한 드론(100)의 충돌 방지를 위해 스캐닝을 통해 거리를 측정한 후 이를 비행 제어기(102)에 제공할 수 있다. 및 스캐닝 거리 측정의 특성The RF sensor module 104a is composed of two transmitting/receiving antennas 104b and one RF transmitting/receiving module 104c, and after measuring the distance through scanning to prevent collision of the drone 100 for diagnosing plant cracks, it flies may be provided to the controller 102 . and scanning distance measurement characteristics.

이러한 RF 센서 모듈(104a)로부터 거리 데이터를 수신한 비행 제어기(102)는 특정 거리가 셋팅되어 있으며, 셋팅된 특정 거리를 기반으로 드론(100)이 특정 거리보다 더 가까운 거리로 플랜트 설비에 접근하는 것을 방지하도록 비행 제어를 수행할 수 있다.The flight controller 102 receiving the distance data from the RF sensor module 104a has a specific distance set, and based on the set specific distance, the drone 100 approaches the plant equipment at a closer distance than the specific distance. Flight control can be performed to prevent this.

또한, 비행 제어기(102)는 정확한 영상 촬영을 위해 수평 상태의 유지를 위해 PID 제어를 수행할 수 있다. 구체적으로, 비행 제어기(102)는 플랜트 설비의 특정 부분을 촬영하기 위해 드론(100)을 이동시킨 후 특정 부분의 정확한 촬영을 위해 드론(100)의 수평을 유지시키기 위한 PID 제어를 수행할 수 있다.In addition, the flight controller 102 may perform PID control to maintain a horizontal state for accurate image capture. Specifically, the flight controller 102 may perform PID control for maintaining the level of the drone 100 for accurate shooting of a specific part after moving the drone 100 to shoot a specific part of plant equipment. .

PID 제어는 드론(100) 내 설치된 가속도 자이로 센서 등을 이용하여 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 산출하며, 산출한 값을 이용하여 모터의 속도를 제어하여 수평 상태를 유지시킬 수 있다.PID control calculates roll, pitch, and yaw values using the acceleration gyro sensor installed in the drone 100, and controls the speed of the motor using the calculated values to obtain a horizontal state. can keep

본 발명의 실시예에서, PID 제어는 이중루프 PID 알고리즘을 사용할 수 있으나, 이에 한정하지는 않는다.In an embodiment of the present invention, the PID control may use a double-loop PID algorithm, but is not limited thereto.

본 발명의 실시예에 비행 제어는 드론(100) 내 각종 센서(예컨대, 가속도, 자이로 센서 등)와 복수의 모터 제어를 통해 이루어질 수 있을 뿐만 아니라 PID 제어를 통해 이루어질 수 있다.In an embodiment of the present invention, flight control may be performed through various sensors (eg, acceleration, gyro sensor, etc.) in the drone 100 and control of a plurality of motors, as well as through PID control.

한편, 드론(100)은 통신부(108)를 통해 카메라(106)에 의해 촬영된 영상을 게이트웨이(120)를 통해 전송할 수 있다. 구체적으로, 드론(100)은 통신부(108)를 통해 무선 통신망, 예컨대 와이파이, 로라(LoRa) 등과 같은 근거리 무선 통신망에 접속하여 촬영된 영상을 실시간으로 전송할 수 있다.Meanwhile, the drone 100 may transmit an image captured by the camera 106 through the gateway 120 through the communication unit 108 . Specifically, the drone 100 may connect to a wireless communication network, for example, a local area wireless communication network such as Wi-Fi or LoRa, through the communication unit 108 and transmit the captured image in real time.

게이트웨이(120)는 크랙 진단을 위해 비행 중인 드론(100)과 컴퓨팅 디바이스(140)간의 무선 통신을 중계하여 드론(100)과 컴퓨팅 디바이스(140)간 데이터를 송신할 수 있다. 여기에서, 드론(100)으로부터 송출되는 데이터는 영상 데이터이며, 컴퓨팅 디바이스(140)로부터 송출되는 데이터는 비행 제어 데이터일 수 있다.The gateway 120 may transmit data between the drone 100 and the computing device 140 by relaying wireless communication between the drone 100 in flight and the computing device 140 for crack diagnosis. Here, the data transmitted from the drone 100 may be image data, and the data transmitted from the computing device 140 may be flight control data.

컴퓨팅 디바이스(140)는 지상에 있는 드론(100)의 제어를 수행하기 위하 그라운드 스테이션으로서, 드론(100)의 크랙 진단을 위한 미션을 제공하기 위한 미션 제공부(142), 비콘 송수신기(144), 영상 처리부(146) 등을 포함할 수 있다.The computing device 140 is a ground station for controlling the drone 100 on the ground, and includes a mission providing unit 142 for providing a mission for diagnosing a crack of the drone 100, a beacon transceiver 144, The image processing unit 146 may be included.

미션 제공부(142)는 텔레메트리(Telemetry) 기능을 통해 조정사의 의도, 예컨대 비행 제어 데이터를 드론(100)으로 전송하고, 드론(100)으로부터 드론 정보, 예컨대 멀티콥터 드론의 배터리 잔량, 신호 강도 등을 수신하며, 수신한 드론 정보를 기반으로 조정사의 의도(예컨대, 조정용 인터페이스를 통해 조정사의 조작에 따른 의도, 드론 정보를 기초한 의도 등)에 대등되는 비행 제어 데이터를 드론(100)에 전송할 수 있다.The mission providing unit 142 transmits the intention of the pilot, eg, flight control data, to the drone 100 through a telemetry function, and drone information from the drone 100, eg, the battery level of the multicopter drone, a signal Receives strength, etc., and transmits flight control data equivalent to the pilot's intention (e.g., intention according to the pilot's manipulation through an interface for adjustment, intention based on drone information, etc.) based on the received drone information to the drone 100 can

비콘 송수신기(144)는 비콘 신호, 예컨대 초음파, 블루투스 Le, 와이파이 기반의 비콘 신호를 게이트웨이(120)를 통해 송신하고, 드론(100)으로부터 송출되는 비콘 신호를 수신할 수 있다. 이를 위하여, 드론(100)은 비콘 송신기(109)를 더 구비할 수 있다.The beacon transceiver 144 may transmit a beacon signal, for example, an ultrasonic wave, Bluetooth Le, or Wi-Fi-based beacon signal through the gateway 120 , and receive a beacon signal transmitted from the drone 100 . To this end, the drone 100 may further include a beacon transmitter 109 .

본 발명의 실시예에서, 비콘 송수신기(144)는 수신한 비콘 신호를 기반으로 드론(100)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 비콘 송수신기(144)는 비콘 신호의 세기를 기반으로 컴퓨팅 디바이스(140)와 드론(100)간의 거리를 측정하여 위치 정보를 획득할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the beacon transceiver 144 may acquire location information of the drone 100 based on the received beacon signal. Specifically, the beacon transceiver 144 may acquire location information by measuring the distance between the computing device 140 and the drone 100 based on the strength of the beacon signal.

영상 처리부(146)는 비콘 신호를 기반으로 획득한 위치 정보, 드론(100)로부터 수신한 영상 촬영(시간 데이터를 포함함) 데이터를 기반으로 타임 싱크(Time Sync) 데이터를 생성하고, 타임 싱크 데이터에 대하 지오태깅(geotagging)를 수행한 후 이를 크랙 진단 알고리즘에 적용하여 크랙 진단 데이터를 생성할 수 있다.The image processing unit 146 generates time sync data based on location information acquired based on a beacon signal and image capturing (including time data) data received from the drone 100 , and time sync data After geotagging is performed, it can be applied to a crack diagnosis algorithm to generate crack diagnosis data.

본 발명의 실시예에서, 지오태깅은 타임 싱크 데이터, 즉 이미지와 시간 정보를 포함한 타임 싱크 데이터에 지리 식별 메타 데이터를 추가하는 것을 의미할 수 있다.In an embodiment of the present invention, geotagging may mean adding geographic identification metadata to time sync data, ie, time sync data including images and time information.

크랙 진단 알고리즘은 입력으로 들어오는 지리 메타 데이터가 태깅된 타임 싱크 데이터의 이미지 데이터에 대한 전처리, 에지(Edge) 성분 추출 및 이진화, 라인(Line) 성분 추출 및 제거, 에지 성분의 영역화, 영역화 개수에 따른 크랙을 판단하는 과정을 구성될 수 있다.The crack diagnosis algorithm pre-processes image data of time sync data tagged with geographic metadata as input, edge component extraction and binarization, line component extraction and removal, edge component regionization, number of regions A process of determining a crack according to may be configured.

한편, 본 발명의 실시예에서, 비콘 신호를 기반으로 위치 정보를 획득하는 것으로 예를 들어 설명하였지만, GPS 위치 정보를 활용할 수도 있다. 이를 위하여, 드론(100)은 특정 위치에서 GPS 위치 정보와 함께 지상의 컴퓨팅 디바이스(140)로 전송할 수 있다.On the other hand, although the embodiment of the present invention has been described as an example of obtaining location information based on a beacon signal, GPS location information may be utilized. To this end, the drone 100 may transmit the GPS location information together with the GPS location information to the computing device 140 on the ground at a specific location.

드론(100)은 통신 및 데이터를 처리를 위해 ARM 아키텍쳐 기반의 프로세서(110)를 구비할 수 있다.The drone 100 may include an ARM architecture-based processor 110 for communication and data processing.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 디바이스(140)는 영상 처리부(146)의 분석을 통해 획득한 위치별 크랙 데이터를 데이터베이스(150)에 저장하고, 모니터링할 수 있는 모니터링부(148)를 더 포함할 수 있다.On the other hand, the computing device 140 according to the embodiment of the present invention stores the crack data for each location obtained through the analysis of the image processing unit 146 in the database 150, and further includes a monitoring unit 148 that can monitor. may include

구체적으로, 모니터링부(148)는 위치별 크랙 데이터를 식별 및 구조화를 통해 처리할 수 있는데, 즉 크랙 데이터의 분석 결과, 크랙 위치, 크기 등을 구조화하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있다.Specifically, the monitoring unit 148 may process crack data for each location through identification and structuring, that is, the analysis result of crack data, crack location, size, etc. may be structured and stored in the database 150 .

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present application is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present application. .

100 : 드론
120 : 게이트웨이
140 : 컴퓨팅 디바이스100 : drone
120: gateway
140: computing device

Claims (4)

플랜트 설비와 기 설정된 간격을 유지하면서 카메라를 이용한 플랜트 설비의 각 부분에 대한 사진 촬영을 통해 획득한 촬영 데이터 및 위치 정보를 무선으로 송출함과 더불어 드론 관련 정보를 송출하며, 무선으로 수신되는 비행 제어 데이터에 따라 제어되는 드론과,
상기 드론과 지상의 컴퓨팅 디바이스와 무선으로 연결시키는 게이트웨이를 구비하며,
상기 컴퓨팅 디바이스는,
상기 무선으로 송출된 촬영 데이터 및 위치 정보를 수신하며, 상기 수신한 촬영 데이터 및 위치 정보를 기반으로 플랜트 설비의 위치별 크랙을 진단하여 크랙 진단 데이터를 생성하며, 상기 위치 정보와 드론 관련 정보를 기초하여 상기 드론의 비행 제어에 필요한 비행 제어 데이터를 상기 게이트웨이를 통해 상기 드론에 전송하는 플랜트 크랙 진단을 위한 인공 지능 드론 플랫폼 시스템.
While maintaining a preset interval with plant equipment, it wirelessly transmits shooting data and location information acquired by taking photos of each part of plant equipment using a camera, and transmits drone-related information and receives flight control wirelessly. Drones controlled according to data,
and a gateway for wirelessly connecting the drone and a terrestrial computing device,
The computing device is
Receives the wirelessly transmitted photographing data and location information, and generates crack diagnosis data by diagnosing cracks for each location of plant equipment based on the received photographing data and location information, and based on the location information and drone-related information An artificial intelligence drone platform system for diagnosing plant cracks that transmits flight control data required for flight control of the drone to the drone through the gateway.
 제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는,
텔레메트리(Telemetry) 기능을 통해 상기 드론으로부터 드론 관련 정보를 수신하며, 상기 드론 관련 정보와 위치 정보를 기초하여 비행 제어 데이터를 생성하는 플랜트 크랙 진단을 위한 인공 지능 드론 플랫폼 시스템.
According to claim 1,
The computing device is
An artificial intelligence drone platform system for diagnosing a plant crack that receives drone-related information from the drone through a telemetry function and generates flight control data based on the drone-related information and location information.
 제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는,
상기 촬영 데이터 내 시간 정보와 위치 정보를 기초하여 타임 싱크 데이터를 생성하며, 상기 타임 싱크 데이터에 지리 메타 데이터를 태깅한 후 이를 기반으로 상기 플랜트 설비 내 크랙을 진단하는 플랜트 크랙 진단을 위한 인공 지능 드론 플랫폼 시스템.
According to claim 1,
The computing device is
Artificial intelligence drone for plant crack diagnosis that generates time sync data based on time information and location information in the photographed data, tags the time sync data with geographic metadata, and diagnoses cracks in the plant equipment based on this platform system.
 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 드론의 위치 정보는,
상기 드론과 상기 컴퓨팅 디바이스간에 상기 게이트웨이를 통한 비콘 통신을 통해 획득되되, 상기 컴퓨팅 디바이스에 의해 상기 비콘 통신을 통해 드론으로부터 수신한 비콘 신호의 세기를 기반으로 획득하는 플랜트 크랙 진단을 위한 인공 지능 드론 플랫폼 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The location information of the drone is
Artificial intelligence drone platform for diagnosing plant cracks obtained through beacon communication between the drone and the computing device through beacon communication through the gateway, and obtained based on the strength of a beacon signal received from the drone through the beacon communication by the computing device system.
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