KR20210153006A - Apparatus for detecting corona discharge - Google Patents

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Abstract

Disclosed is a device for detecting corona discharge, which comprises: an operation switch for operating a detection device; an image measurement unit for photographing a power facility through visible light and ultraviolet light; an environment measurement unit for measuring a measurement environment of the image measurement unit; a control unit for storing a photographed image photographed by the image measurement unit and an environment measurement value measured by the environment measurement unit in accordance with an operation of the operation switch, identifying the power facility from a visible light image for each frame for the photographed image through image analysis, accumulating an ultraviolet image for each frame to generate an accumulated ultraviolet image to synthesize the same with the visible light image, and storing integrated data matching the environment measurement value to analyze and output a corona discharge state; and a storage unit for storing the photographed image and the environment measurement value measured by the image measurement unit and the environment measurement unit, and storing a synthesized image and the integrated data generated by the control unit. Therefore, determination reliability can be improved.

Description

코로나 방전 검출 장치{APPARATUS FOR DETECTING CORONA DISCHARGE}Corona discharge detection device {APPARATUS FOR DETECTING CORONA DISCHARGE}

본 발명은 코로나 방전 검출 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있도록 한 코로나 방전 검출 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a corona discharge detection device, and more particularly, by recognizing power equipment through an image of a camera that shoots a visible light region and an ultraviolet region, labeling each frame, forming an ultraviolet cumulative image, and analyzing the image. It relates to a corona discharge detection device capable of quantitatively detecting a corona discharge.

일반적으로, 전력용 고전압 전력설비에서 결함이 발생하게 되면, 그 결함 부분에서 부분 방전에 의한 코로나가 발생하게 되고 이러한 코로나 방전이 지속되면 발광, 가청소음, 통신장애, 오존 등이 발생하며 절연 열화에 의해 전력설비가 절연 파괴 현상에 이르게 된다. 특히 오존은 전력설비 부식을 가속화 하는 가장 큰 요소이다. In general, when a defect occurs in a high voltage power facility for power, a corona is generated by partial discharge in the defective part, and if this corona discharge continues, light emission, audible noise, communication disorder, ozone, etc. Power equipment leads to insulation breakdown. In particular, ozone is the biggest factor that accelerates corrosion of power equipment.

부분 방전을 감지하기 위한 기존의 기술로는 전조 징후에서 나타나는 다양한 현상을 검출하여 분석하는 것으로, 진동, 초음파, 다양한 파장, 열 등을 검출할 수 있는 센서를 이용하는 방법이 제안되고 있다. As a conventional technology for detecting partial discharge, a method using a sensor capable of detecting vibration, ultrasonic waves, various wavelengths, heat, etc. has been proposed to detect and analyze various phenomena appearing in omens.

최근, 가공 송전선로 진단업무 중에는 주간 코로나 측정을 통하여 가공송전선로, 애자, 접속설비 등 열화평가를 수행하고 있다. Recently, during the diagnosis of overhead transmission lines, deterioration evaluation of overhead transmission lines, insulators, and connection facilities is being performed through weekly corona measurement.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2012-0016327호(2012.02.24. 공개, 코로나 방전 영상 검출 방법 및 그 시스템)에 개시되어 있다. Background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2012-0016327 (published on February 24, 2012, corona discharge image detection method and system).

이와 같이 가공송전선로의 주간코로나 점검은 자외선 카메라를 이용하여 코로나에 의해 방사되는 전자파 대역 중 UV(자외선) 대역의 일부를 영상 처리하여 검출하는 간접측정 방식으로서 활선상태에서의 검출방식으로 유효하다. As such, the daytime corona inspection of overhead power transmission lines is an indirect measurement method that detects by image processing a part of the UV (ultraviolet) band among the electromagnetic wave bands emitted by the corona using an ultraviolet camera, and is effective as a detection method in the live state.

하지만 불량여부를 판단할 정량적인 기준이 없어 방전양상을 검토하여 불량여부를 판단할 전문가의 지식이 필요한 상황이며, 현장에서의 즉각적인 판단을 제공하기 곤란한 문제점이 있다. However, there is no quantitative standard to determine whether or not there is a defect, so the knowledge of an expert to determine whether or not there is a defect by examining the discharge pattern is required, and there is a problem in that it is difficult to provide an immediate judgment in the field.

또한, 자외선 카메라를 통한 주간코로나 점검 장비는 측정자가 직접 촬영하는 휴대용 장비와 자동차, 기차, 헬기, 드론 등 운송수단에 장착하여 촬영할 수 있는 장비로 구분할 수 있다. In addition, the weekly corona inspection equipment through the UV camera can be divided into portable equipment that the measurer takes directly, and equipment that can be mounted on transportation means such as cars, trains, helicopters, and drones to take pictures.

특히 운송수단에 장착한 자외선 카메라는 주간 코로나 영상 취득 후에 전문가에 의한 분석을 통하여 설비의 상태를 판정할 수 있다. In particular, the UV camera mounted on the transportation means can determine the state of the facility through analysis by an expert after acquiring the weekly corona image.

그러나 고속으로 촬영되는 운송수단에서 측정하는 영상을 실시간으로 측정자가 영상판독을 하기에는 어려움이 따를 뿐만 아니라 측정영상에서 노이즈에 의하여 정확한 판정을 내리기 어려운 문제점이 있다. However, there is a problem in that it is difficult for a measurer to read an image measured in a high-speed transportation means in real time, and it is difficult to make an accurate judgment due to noise in the measured image.

또한, 가공송전선로의 경우 도심지보다는 산악지역과 평지 등 차량 및 인력이 접근하기 곤란한 곳에 위치하여 있기 때문에 자외선 카메라를 통하여 근접촬영이 어려우며, 원거리에서 측정할 경우 자외선 방사량이 적어지며, 촬영 시 노이즈가 발생하면 방전이 발생하는 위치를 추적이 어렵다. 또한 인력측정이 아닌 드론 등 항공촬영을 이용하는 경우에는 측정자가 현장에서 영상판정이 어려운 문제점이 있다. In addition, in the case of overhead power transmission lines, it is difficult to take close-up photos using an ultraviolet camera because they are located in places that are difficult to access by vehicles and manpower, such as mountainous areas and flat land, rather than downtown. When it occurs, it is difficult to trace the location where the discharge occurs. In addition, when using aerial photography such as drones rather than manpower measurement, there is a problem in that it is difficult for the measurer to judge the image in the field.

본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있도록 한 코로나 방전 검출 장치를 제공하는 것이다. The present invention has been devised to improve the above problems, and an object of the present invention according to one aspect is to recognize power equipment through an image of a camera that shoots visible and ultraviolet regions, label each frame, and then accumulate ultraviolet rays To provide a corona discharge detection device capable of quantitatively detecting a weekly corona discharge by forming an image and analyzing the image.

본 발명의 일 측면에 따른 코로나 방전 검출장치는, 검출장치를 작동시키는 작동 스위치; 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하는 영상 측정부; 영상 측정부의 측정환경을 측정하는 환경 측정부; 작동 스위치의 작동에 따라 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 제어부; 및 영상 측정부와 환경 측정부로부터 측정된 촬영영상 및 환경 측정값을 저장하고, 제어부에서 생성한 합성영상 및 통합 데이터를 저장하는 저장부;를 포함하는 것을 특징으로 한다. A corona discharge detection device according to an aspect of the present invention includes an operation switch for operating the detection device; an image measurement unit for photographing power equipment through visible light and ultraviolet light; an environment measurement unit for measuring the measurement environment of the image measurement unit; According to the operation of the operation switch, the captured image captured by the image measurement unit and the environmental measurement value measured through the environment measurement unit are stored, and power equipment is identified from the visible light image frame by frame for the captured image through image analysis, and each frame a controller for accumulating ultraviolet images to generate an accumulated ultraviolet image, synthesizing it with a visible light image, storing integrated data matching environmental measurement values, and analyzing and outputting the corona discharge state; and a storage unit that stores the captured images and environmental measurement values measured by the image measurement unit and the environment measurement unit, and stores the synthesized image and integrated data generated by the control unit.

본 발명에서 영상 측정부는, 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라; 및 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라;를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the image measurement unit, an optical camera for taking a visible light image; and an ultraviolet camera for capturing an ultraviolet image.

본 발명에서 환경 측정부는, 영상 측정부의 측정위치를 검출하는 위치 검출부; 영상 측정부의 측정방향을 검출하는 자이로센서부; 및 영상 측정부에서 측정하는 전력설비와의 거리를 측정하는 거리 검출부; 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the environment measuring unit includes: a position detecting unit for detecting the measuring position of the image measuring unit; a gyro sensor unit for detecting a measurement direction of the image measurement unit; and a distance detection unit for measuring the distance to the power equipment measured by the image measurement unit; It is characterized in that it includes any one or more.

본 발명에서 제어부는, 자외선 누적 이미지에 대해 코로나 방전이 발생된 빈도수가 설정횟수 이하인 픽셀을 제거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the control unit is characterized in that the noise is removed by removing pixels whose frequency of corona discharge is less than or equal to a set number of times for the accumulated UV image.

본 발명에서 제어부는, 환경 측정값으로부터 측정거리가 설정거리 이내인 자외선 이미지에 대해 노이즈 문턱치 미만을 제거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the control unit is characterized in that the noise is removed by removing less than a noise threshold for an ultraviolet image whose measurement distance is within a set distance from the environmental measurement value.

본 발명에서 제어부는, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the control unit is characterized in that it calculates the UV-generating point through the number of clusters by substituting the measurement distance and the noise threshold into the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm.

본 발명의 다른 측면에 따른 코로나 방전 검출방법은, 제어부가 작동 스위치의 작동에 따라 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 입력받아 저장부에 저장하는 단계; 제어부가 저장부에 저장된 가시광선 영상을 불러와 전력설비를 식별하는 단계; 제어부가 저장부에 저장된 자외선 영상을 불러와 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계; 제어부가 가시광선 영상과 자외선 영상을 합성하고, 환경 측정값과 전력설비의 식별결과를 매칭한 통합 데이터를 저장하는 단계; 및 제어부가 저장된 통합 데이터를 기반으로 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. A corona discharge detection method according to another aspect of the present invention comprises the steps of: receiving, by a control unit, a photographed image captured by an image measurement unit according to an operation of an operation switch and an environmental measurement value measured by an environment measurement unit and storing the received image in a storage unit; The control unit calling the visible light image stored in the storage unit to identify the power facility; generating, by the controller, the ultraviolet image stored in the storage unit and accumulating the ultraviolet image for each frame to generate an accumulated ultraviolet image; storing, by the control unit, integrated data obtained by synthesizing the visible light image and the ultraviolet image, and matching the environmental measurement value and the identification result of the power facility; and analyzing and outputting, by the controller, the corona discharge state based on the stored integrated data.

본 발명에서 촬영영상은 광학 카메라를 통해 촬영한 가시광선 영상; 및 자외선 카메라를 통해 촬영한 자외선 영상을 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the photographed image is a visible light image photographed through an optical camera; and an ultraviolet image taken through an ultraviolet camera.

본 발명에서 환경 측정값은, 영상 측정부의 측정위치, 영상 측정부의 측정방향 및 영상 측정부에서 측정하는 전력설비와의 측정거리 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the environmental measurement value is characterized in that it includes any one or more of a measurement position of the image measurement unit, a measurement direction of the image measurement unit, and a measurement distance with a power facility measured by the image measurement unit.

본 발명에서 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계는, 제어부가 자외선 누적 이미지에 대해 코로나 방전이 발생된 빈도수가 설정횟수 이하인 픽셀을 제거하여 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the generating of the accumulated ultraviolet image may further include, by the controller, removing the noise by removing pixels whose frequency of corona discharge is less than or equal to a set number of times for the accumulated ultraviolet image.

본 발명에서 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계는, 제어부가 환경 측정값으로부터 측정거리가 설정거리 이내인 자외선 이미지에 대해 노이즈 문턱치 미만을 제거하여 노이즈를 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the step of generating the accumulated ultraviolet image may further include, by the controller, removing the noise by removing less than the noise threshold from the ultraviolet image whose measurement distance is within a set distance from the environmental measurement value.

본 발명에서 자외선 누적 이미지를 생성하는 단계는, 제어부가, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the step of generating the accumulated UV image is a step of calculating, by the control unit, the location of UV generation through the number of clustered clusters by substituting the measurement distance and the noise threshold into the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm. It is characterized in that it further includes;

본 발명의 일 측면에 따른 코로나 방전 검출 장치는 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있어 점검 업무를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 판정 신뢰도를 향상시킬 수 있다. Corona discharge detection device according to an aspect of the present invention recognizes power equipment through the image of a camera that shoots visible light region and ultraviolet region, labels for each frame, forms an ultraviolet accumulated image, and analyzes the image, so that the weekly corona discharge can be quantitatively detected, so the inspection task can be simplified and the judgment reliability can be improved.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 영상의 누적상태를 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 누적 이미지의 노이즈 제거상태를 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 통합 데이터의 출력 상태를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
1 is a block diagram illustrating a corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary view showing the accumulation state of ultraviolet images in the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary view illustrating a noise removal state of an accumulated UV image in the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating an output state of integrated data in the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a corona discharge detection method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 코로나 방전 검출 장치 및 그 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, a corona discharge detecting apparatus and method according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, 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, definitions of these terms should be made based on the content throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 영상의 누적상태를 나타낸 예시도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 자외선 누적 이미지의 노이즈 제거상태를 나타낸 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 장치에서 통합 데이터의 출력 상태를 나타낸 예시도이다. 1 is a block diagram showing a corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an exemplary view showing the accumulation state of ultraviolet images in the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is an exemplary view showing the noise removal state of the ultraviolet accumulated image in the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is an output state of the integrated data in the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention. It is an example diagram shown.

도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출장치는, 작동 스위치(10), 영상 측정부(20), 환경 측정부(30), 제어부(40) 및 저장부(50)를 포함할 수 있다. As shown in FIG. 1 , the corona discharge detection apparatus according to an embodiment of the present invention includes an operation switch 10 , an image measurement unit 20 , an environment measurement unit 30 , a control unit 40 , and a storage unit 50 . ) may be included.

작동 스위치(10)는 사용자가 검출장치를 작동시켜 전력설비의 코로나 방전을 검출하도록 하기 위한 스위치이다. The operation switch 10 is a switch for allowing the user to operate the detection device to detect corona discharge of the power equipment.

영상 측정부(20)는 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하기 위해 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라(210)와 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라(220)를 포함할 수 있다. The image measurement unit 20 may include an optical camera 210 for photographing a visible ray image and an ultraviolet camera 220 for photographing an ultraviolet image in order to photograph the power equipment through visible light and ultraviolet light.

환경 측정부(30)는 영상 측정부(20)의 측정환경을 측정하기 위해 영상 측정부(20)의 측정위치를 GPS 기반으로 검출하는 위치 검출부(310), 영상 측정부(20)의 측정방향을 검출하는 자이로센서부(320) 및 영상 측정부(20)에서 측정하는 전력설비와의 거리를 비접촉 레이저 센서를 기반으로 측정하는 거리 검출부(330) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. The environment measurement unit 30 includes a position detection unit 310 that detects the measurement position of the image measurement unit 20 based on GPS to measure the measurement environment of the image measurement unit 20 , and a measurement direction of the image measurement unit 20 . It may include any one or more of a gyro sensor unit 320 that detects , and a distance detection unit 330 that measures a distance to a power facility measured by the image measurement unit 20 based on a non-contact laser sensor.

즉, 자외선은 광원에서 멀어질수록 그 밝기(조도)가 거리의 제곱에 반비례하여 작아지는 특성을 가지고 있어, 이러한 환경 측정값은 주간 측정 시 측정위치와 전력설비와의 거리에 따라 노이즈를 제거할 수 있도록 제공된다. That is, UV rays have a characteristic that their brightness (illuminance) decreases in inverse proportion to the square of the distance as the distance from the light source increases. provided so that

제어부(40)는 작동 스위치(10)의 작동에 따라 영상 측정부(20)를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부(30)를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력할 수 있다. The control unit 40 stores the captured image captured by the image measurement unit 20 and the environment measurement value measured through the environment measurement unit 30 according to the operation of the operation switch 10 , and the captured image through image analysis For each frame, the power equipment is identified from the visible light image, and the ultraviolet image is accumulated for each frame to create an accumulated ultraviolet image, and then synthesized with the visible light image. can be analyzed and output.

제어부(40)는 영상 측정부(20)의 광학 카메라(210)를 통해 촬영된 가시광선 영상인 실화상 촬영영상과 자외선 카메라(220)를 통해 촬영된 자외선 촬영영상을 저장부(50)에 저장한다. The control unit 40 stores in the storage unit 50 a real image captured image that is a visible light image captured through the optical camera 210 of the image measurement unit 20 and an ultraviolet light captured image captured by the ultraviolet camera 220 . do.

이후 영상분석을 위해 먼저 저장부(50)에 저장된 실화상 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고 각 프레임별로 레이블링(Labeling)을 처리한 후 각 프레임에서의 합성곱 신경망 모듈(CNN :Convolution Neural Network)을 사용하여 레이블링된 프레임으로부터 전력설비를 인식하여 프레임을 누적하여 이미지를 생성한다. Afterwards, for image analysis, first, the real image captured image stored in the storage unit 50 is read, divided into frames, labeling is processed for each frame, and a convolutional neural network module (CNN: Convolution Neural Network) in each frame is performed. Recognizes power equipment from labeled frames using

이때 제어부(40)는 전력설비를 인식할 때 각 프레임의 흔들림과 해상도를 보정하여 인식할 수 있으나, 설정횟수 이상 보정할 경우 해당 프레임을 버릴 수도 있다. In this case, the control unit 40 may recognize by correcting the shake and resolution of each frame when recognizing the power equipment, but may discard the frame if the correction is performed more than a set number of times.

또한, 제어부(40)는 자외선 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고, 각 이미지의 프레임별로 레이블링을 처리한다. 여기서, 이미지의 해상도를 800ㅧ 600라 가정하면, 코로나가 발생한 픽셀과 발생하지 않은 픽셀에 대해서는 도 2와 같이 표현할 수 있고, 코로나방전이 발생한 픽셀의 정보를 확인하여 색으로 구분하면 어느 픽셀에서 가장 많은 코로나 방전이 발생함을 확인할 수 있다. In addition, the control unit 40 reads the ultraviolet photographed image, divides it into frames, and processes labeling for each frame of each image. Here, assuming that the resolution of the image is 800 × 600, the pixels in which corona occurred and pixels in which corona occurred can be expressed as shown in FIG. It can be seen that many corona discharges occur.

제어부(40)는 이와 같은 과정을 모드 프레임에 대해 진행하여 자외선 누적 이미지를 생성하고, 자외선 발생개소를 산출하기 위해서 각 레이블의 이미지에서 검출된 자외선 픽셀 데이터에 대한 좌표값을 별도로 저장할 수 있다. The controller 40 may perform this process for the mode frame to generate an accumulated UV image, and separately store coordinate values for UV pixel data detected in the image of each label in order to calculate the UV generating location.

또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지에 대해 일정 수치 이하의 수치를 가진 데이터에 대해서는 외부 노이즈라고 가정하고, 이 노이즈를 제거함으로써 주간 측정 시 발생할 수 있는 자외선 노이즈를 제거하여 도 3에 도시된 바와 같이 측정 대상물의 자외선 데이터만 취득할 수 있다. In addition, the control unit 40 assumes that data having a numerical value less than or equal to a certain numerical value for the accumulated ultraviolet image is external noise, and removes ultraviolet noise that may occur during daytime measurement by removing this noise, as shown in FIG. 3 . Likewise, only ultraviolet data of the measurement target can be acquired.

예를 들어, 누적된 자외선 영상에서 빈도수가 50회 미만에서 발생하는 코로나 방전을 노이즈라 가정하여 해당 픽셀의 값을 0으로 치환하여 제거하면, 도 2와 같이 누적된 자외선 누적 이미지에 대해 도 3에 도시된 바와 같이 노이즈를 제거하여 진성 코로나 방전신호를 취득할 수 있다. For example, if it is assumed that the corona discharge that occurs less than 50 times in the accumulated ultraviolet image is noise and the value of the corresponding pixel is replaced with 0 and removed, the accumulated ultraviolet light image as shown in FIG. 2 is shown in FIG. As shown, an intrinsic corona discharge signal can be obtained by removing noise.

한편, 영상 측정부(20)의 자외선 카메라(210)는 보통 100[m] 이상 측정거리가 멀어지게 될 경우 부정확해지므로, 제어부(40)는 환경 측정값으로 측정거리를 반영하여 100[m] 이내 거리의 이미지 데이터에 대해서, 총 프레임 레이블링 정보의 약 10%를 문턱치를 산출한 후 자외선 누적 이미지로부터 차감하여 노이즈를 제거할 수 있다. 이때 측정거리를 초과하는 데이터는 차감하지 않고 별도로 분류할 수 있다. On the other hand, since the ultraviolet camera 210 of the image measurement unit 20 is inaccurate when the measurement distance is more than usually 100 [m], the controller 40 reflects the measurement distance as an environmental measurement value to 100 [m] For image data within a distance, noise may be removed by calculating a threshold value of about 10% of the total frame labeling information and then subtracting it from the accumulated UV image. In this case, the data exceeding the measurement distance can be classified separately without deducting it.

또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지를 생성하면서 저장된 자외선 픽셀 데이터 누적 좌표값을 이용하여 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출할 수 있다. In addition, the control unit 40 uses the accumulated UV pixel data stored coordinate values while generating the UV accumulated image, and substitutes the measurement distance and the noise threshold to the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm to determine the number of clustered clusters. Through this, it is possible to calculate the location where the ultraviolet light is generated.

전력설비로부터 방사되는 자외선은 동일한 방사량이라도 측정거리가 멀어지면 자외선 픽셀 데이터는 한 점으로 군집되는 특징이 있으므로, 측정거리 정보와 노이즈 문턱치를 각각 DBSCAN 알고리즘의 Epsilon(E)값과 최소 샘플수(S)에 각각 대입하여 클러스터링을 진행한 후 노이즈 제거된 군집개수를 산출할 수 있다. Even though the UV emitted from the power equipment has the same amount of radiation, if the measurement distance is farther away, the UV pixel data is clustered into one point. ), and after clustering, the number of clusters from which noise has been removed can be calculated.

제어부(40)는 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 환경 측정값을 매칭한 통합 데이터를 저장하고, 코로나 방전 상태를 분석하여 출력부(60)를 통해 출력할 수 있다. The controller 40 may generate an accumulated ultraviolet ray image, synthesize it with a visible ray image, store integrated data matching the environmental measurement value, analyze the corona discharge state, and output it through the output unit 60 .

도 4에 도시된 바와 같이 제어부(40)는 출력부(60)를 통해 통합 데이터를 환경 측정값에 기초하여 측정 위치와 방향 및 거리를 표시하고, 분석된 검출개소에 대해서 간략한 정보를 표시하여 해당 개소를 클릭할 경우 저장된 자외선 누적 이미지와 가시광선 영상을 보여 주게 된다. As shown in FIG. 4 , the control unit 40 displays the measurement position, direction, and distance based on the environmental measurement value of the integrated data through the output unit 60 , and displays brief information about the analyzed detection point. When you click on an area, the stored UV accumulated image and visible light image are displayed.

저장부(50)는 영상 측정부(20)와 환경 측정부(30)로부터 측정된 촬영영상 및 환경 측정값을 저장하고, 제어부(40)에서 생성한 합성영상 및 통합 데이터를 저장할 수 있다. The storage unit 50 may store the captured images and environmental measurement values measured by the image measurement unit 20 and the environment measurement unit 30 , and store the synthesized image and the integrated data generated by the control unit 40 .

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 코로나 방전 검출 장치에 따르면, 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있어 점검 업무를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 판정 신뢰도를 향상시킬 수 있다. As described above, according to the corona discharge detection device according to the embodiment of the present invention, the power equipment is recognized through the image of the camera photographing the visible light region and the ultraviolet region, and after labeling each frame, an ultraviolet accumulated image is formed to form an image By analyzing the weekly corona discharge, it is possible to quantitatively detect the weekly corona discharge, thereby simplifying the inspection task and improving the determination reliability.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 5 is a flowchart illustrating a corona discharge detection method according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 코로나 방전 검출 방법에서는 먼저, 제어부(40)가 코로나 방전 검출 장치를 작동시키기 위한 작동 스위치(10)의 작동 상태를 판단한다(S10). As shown in FIG. 5 , in the corona discharge detection method according to an embodiment of the present invention, first, the control unit 40 determines the operating state of the operation switch 10 for operating the corona discharge detection device ( S10 ).

S10 단계에서 작동 스위치(10)가 작동된 경우, 제어부(40)는 영상 측정부(20)를 통해 촬영된 촬영영상과 환경 측정부(30)를 통해 측정된 환경 측정값을 입력받아 저장부(50)에 저장한다(S20). When the operation switch 10 is operated in step S10, the control unit 40 receives the captured image captured by the image measurement unit 20 and the environmental measurement value measured through the environment measurement unit 30, and the storage unit ( 50) (S20).

여기서, 영상 측정부(20)는 전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하기 위해 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라(210)와 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라(220)를 포함할 수 있다. Here, the image measurement unit 20 may include an optical camera 210 for photographing a visible ray image and an ultraviolet camera 220 for photographing an ultraviolet image in order to photograph the power equipment through visible light and ultraviolet light.

또한, 환경 측정부(30)는 영상 측정부(20)의 측정환경을 측정하기 위해 영상 측정부(20)의 측정위치를 GPS 기반으로 검출하는 위치 검출부(310), 영상 측정부(20)의 측정방향을 검출하는 자이로센서부(320) 및 영상 측정부(20)에서 측정하는 전력설비와의 거리를 비접촉 레이저 센서를 기반으로 측정하는 거리 검출부(330) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. In addition, the environment measurement unit 30 includes a position detection unit 310 that detects the measurement position of the image measurement unit 20 based on GPS, in order to measure the measurement environment of the image measurement unit 20 , of the image measurement unit 20 . It may include any one or more of a gyro sensor unit 320 for detecting a measurement direction and a distance detection unit 330 for measuring a distance to a power facility measured by the image measurement unit 20 based on a non-contact laser sensor.

S20 단계에서 촬영영상과 환경 측정값을 입력받아 저장한 후, 제어부(40)는 저장부(50)에 저장된 가시광선 영상을 불러와 전력설비를 식별한다(S30). After receiving and storing the captured image and the environmental measurement value in step S20, the control unit 40 calls the visible light image stored in the storage unit 50 to identify the power equipment (S30).

제어부(40)는 저장부(50)에 저장된 실화상 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고 각 프레임별로 레이블링(Labeling)을 처리한 후 각 프레임에서의 합성곱 신경망 모듈(CNN :Convolution Neural Network)을 사용하여 레이블링된 프레임으로부터 전력설비를 인식하여 프레임을 누적하여 이미지를 생성한다. The control unit 40 reads the real image captured image stored in the storage unit 50, divides it into frames, processes labeling for each frame, and then operates a convolutional neural network module (CNN) in each frame. It recognizes the power equipment from the labeled frames using it and accumulates the frames to create an image.

이때 제어부(40)는 전력설비를 인식할 때 각 프레임의 흔들림과 해상도를 보정하여 인식할 수 있으나, 설정횟수 이상 보정할 경우 해당 프레임을 버릴 수도 있다. In this case, the control unit 40 may recognize by correcting the shake and resolution of each frame when recognizing the power equipment, but may discard the frame if the correction is performed more than a set number of times.

S30 단계에서 전력설비를 식별한 후 제어부(40)는 저장부(50)에 저장된 자외선 영상을 불러와 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한다(S40). After identifying the power equipment in step S30, the control unit 40 calls the ultraviolet image stored in the storage unit 50 and accumulates the ultraviolet image for each frame to generate the accumulated ultraviolet image (S40).

즉, 제어부(40)는 자외선 촬영영상을 읽어와 프레임으로 분할하고, 각 이미지의 프레임별로 레이블링을 처리한다. 여기서, 이미지의 해상도를 800ㅧ 600라 가정하면, 코로나가 발생한 픽셀과 발생하지 않은 픽셀에 대해서는 도 2와 같이 표현할 수 있고, 코로나방전이 발생한 픽셀의 정보를 확인하여 색으로 구분하면 어느 픽셀에서 가장 많은 코로나 방전이 발생함을 확인할 수 있다. That is, the controller 40 reads the ultraviolet-ray photographed image, divides it into frames, and processes the labeling for each frame of each image. Here, assuming that the resolution of the image is 800 × 600, the pixels in which corona occurred and pixels in which corona occurred can be expressed as shown in FIG. It can be seen that many corona discharges occur.

따라서 제어부(40)는 이와 같은 과정을 모드 프레임에 대해 진행하여 자외선 누적 이미지를 생성하고, 자외선 발생개소를 산출하기 위해서 각 레이블의 이미지에서 검출된 자외선 픽셀 데이터에 대한 좌표값을 별도로 저장할 수 있다. Accordingly, the controller 40 may perform this process for the mode frame to generate an accumulated UV image, and separately store coordinate values for UV pixel data detected in the image of each label in order to calculate the UV generation location.

또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지에 대해 일정 수치 이하의 수치를 가진 데이터에 대해서는 외부 노이즈라고 가정하고, 이 노이즈를 제거함으로써 주간 측정 시 발생할 수 있는 자외선 노이즈를 제거하여 도 3에 도시된 바와 같이 측정 대상물의 자외선 데이터만 취득할 수 있다. In addition, the control unit 40 assumes that data having a numerical value less than or equal to a certain numerical value for the accumulated ultraviolet image is external noise, and removes ultraviolet noise that may occur during daytime measurement by removing this noise, as shown in FIG. 3 . Likewise, only ultraviolet data of the measurement target can be acquired.

예를 들어, 누적된 자외선 영상에서 빈도수가 50회 미만에서 발생하는 코로나 방전을 노이즈라 가정하여 해당 픽셀의 값을 0으로 치환하여 제거하면, 도 2와 같이 누적된 자외선 누적 이미지에 대해 도 3에 도시된 바와 같이 노이즈를 제거하여 진성 코로나 방전신호를 취득할 수 있다. For example, if it is assumed that the corona discharge that occurs less than 50 times in the accumulated ultraviolet image is noise and the value of the corresponding pixel is replaced with 0 and removed, the accumulated ultraviolet light image as shown in FIG. 2 is shown in FIG. As shown, an intrinsic corona discharge signal can be obtained by removing noise.

한편, 제어부(40)는 환경 측정값으로 측정거리를 반영하여 100[m] 이내 거리의 이미지 데이터에 대해서, 총 프레임 레이블링 정보의 약 10%를 통해서 문턱치를 산출한 후 자외선 누적 이미지로부터 차감하여 노이즈를 제거할 수 있다. 이때 측정거리를 초과하는 데이터는 차감하지 않고 별도로 분류할 수 있다. On the other hand, the control unit 40 reflects the measurement distance as an environmental measurement value, calculates a threshold value through about 10% of the total frame labeling information for image data within a distance of 100 [m], and then subtracts the noise from the accumulated UV image can be removed. In this case, the data exceeding the measurement distance can be classified separately without deducting it.

또한, 제어부(40)는 자외선 누적 이미지를 생성하면서 저장된 자외선 픽셀 데이터 누적 좌표값을 이용하여 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출할 수 있다. In addition, the control unit 40 uses the accumulated UV pixel data stored coordinate values while generating the UV accumulated image, and substitutes the measurement distance and the noise threshold to the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm to determine the number of clustered clusters. Through this, it is possible to calculate the location where the ultraviolet light is generated.

전력설비로부터 방사되는 자외선은 동일한 방사량이라도 측정거리가 멀어지면 자외선 픽셀 데이터는 한 점으로 군집되는 특징이 있으므로, 측정거리 정보와 노이즈 문턱치를 각각 DBSCAN 알고리즘의 Epsilon(E)값과 최소 샘플수(S)에 각각 대입하여 클러스터링을 진행한 후 노이즈 제거된 군집개수를 산출할 수 있다. Even though the UV emitted from the power equipment has the same amount of radiation, if the measurement distance is farther away, the UV pixel data is clustered into one point. ), and after clustering, the number of clusters from which noise has been removed can be calculated.

S40 단계에서 자외선 누적 이미지를 생성한 후 제어부(40)는 가시광선 영상과 자외선 영상을 합성하고(S50), 합성된 영상에 환경 측정값과 전력설비의 식별결과를 매칭한 통합 데이터를 생성하여 저장한다(S60). After generating the accumulated UV image in step S40, the control unit 40 synthesizes the visible light image and the UV image (S50), and creates and stores integrated data that matches the environmental measurement value and the identification result of the power facility with the synthesized image do (S60).

S60 단계에서 통합 데이터를 저장한 후 제어부(40)는 도 4에 도시된 바와 같이 출력부(60)를 통해 통합 데이터를 환경 측정값에 기초하여 측정 위치와 방향 및 거리를 표시하고, 분석된 검출개소에 대해서 간략한 정보를 표시하여 해당 개소를 클릭할 경우 저장된 자외선 누적 이미지와 가시광선 영상을 보여주어 검출결과를 출력한다(S70). After storing the integrated data in step S60, the control unit 40 displays the measurement position, direction and distance based on the environmental measurement value through the output unit 60 through the output unit 60 as shown in FIG. 4, and the analyzed detection When brief information about a location is displayed and the corresponding location is clicked, the stored UV accumulation image and visible light image are displayed to output a detection result (S70).

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 코로나 방전 검출 방법에 따르면, 가시광선 영역과 자외선 영역을 촬영하는 카메라의 영상을 통해 전력설비를 인식하고 프레임별로 레이블링한 후 자외선 누적 이미지를 형성하여 이미지를 분석함으로써, 주간 코로나 방전을 정량적으로 검출할 수 있어 점검 업무를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 판정 신뢰도를 향상시킬 수 있다. As described above, according to the corona discharge detection method according to the embodiment of the present invention, the power equipment is recognized through the image of the camera photographing the visible light region and the ultraviolet region, and after labeling each frame, an ultraviolet accumulated image is formed to form an image By analyzing the weekly corona discharge, it is possible to quantitatively detect the weekly corona discharge, thereby simplifying the inspection task and improving the determination reliability.

본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.Implementations described herein may be implemented in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Although discussed only in the context of a single form of implementation (eg, discussed only as a method), implementations of the discussed features may also be implemented in other forms (eg, as an apparatus or program). The apparatus may be implemented in suitable hardware, software and firmware, and the like. A method may be implemented in an apparatus such as, for example, a processor, which generally refers to a computer, a microprocessor, a processing device, including an integrated circuit or programmable logic device, or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, portable/personal digital assistants (“PDAs”) and other devices that facilitate communication of information between end-users.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, this is merely an example, and those skilled in the art to which various modifications and equivalent other embodiments are possible. will understand

따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the following claims.

10 : 작동 스위치 20 : 영상 측정부
30 : 환경 측정부 40 : 제어부
50 : 저장부 60 : 출력부
210 : 광학 카메라 220 : 자외선 카메라
310 : 위치 검출부 320 : 자이로센서부
330 : 거리 검출부
10: operation switch 20: image measurement unit
30: environmental measurement unit 40: control unit
50: storage unit 60: output unit
210: optical camera 220: ultraviolet camera
310: position detection unit 320: gyro sensor unit
330: distance detection unit

Claims (1)

검출장치를 작동시키는 작동 스위치;
전력설비를 가시광선 및 자외선을 통해 촬영하는 영상 측정부;
상기 영상 측정부의 측정환경을 측정하는 환경 측정부;
상기 작동 스위치의 작동에 따라 상기 영상 측정부를 통해 촬영된 촬영영상과 상기 환경 측정부를 통해 측정된 환경 측정값을 저장하고, 영상분석을 통해 상기 촬영영상에 대해 프레임별로 가시광선 영상으로부터 상기 전력설비를 식별하며, 프레임별로 자외선 영상을 누적하여 자외선 누적 이미지를 생성한 후 가시광선 영상과 합성하고, 상기 환경 측정값과 상기 전력설비의 식별결과를 매칭한 통합 데이터를 저장한 후 코로나 방전 상태를 분석하여 출력하는 제어부; 및
상기 영상 측정부와 상기 환경 측정부로부터 측정된 상기 촬영영상 및 상기 환경 측정값을 저장하고, 상기 제어부에서 생성한 합성영상 및 상기 통합 데이터를 저장하는 저장부;를 포함하되,
상기 제어부에서 저장된 상기 통합 데이터를 기반으로 코로나 방전 상태를 분석한 결과를 출력하는 출력부를 더 포함하며,
상기 제어부는, 상기 저장부에 저장된 가시광선 영상을 읽어와 프레임으로 분할하고 각 프레임별로 레이블링(Labeling)을 처리한 후 각 프레임에서의 합성곱 신경망 모듈(CNN :Convolution Neural Network)을 사용하여 레이블링된 프레임으로부터 전력설비를 인식하고, 상기 환경 측정값으로부터 측정거리가 설정거리 이내인 자외선 이미지에 대해 노이즈 문턱치 미만을 제거하여 노이즈를 제거하며, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘에 측정거리와 노이즈 문턱치를 대입하여 클러스터링한 군집개수를 통해 자외선 발생 개소를 산출하고,
상기 환경 측정부는, 상기 영상 측정부의 측정위치를 검출하는 위치 검출부, 상기 영상 측정부의 측정방향을 검출하는 자이로센서부 및 상기 영상 측정부에서 측정하는 상기 전력설비와의 거리를 측정하는 거리 검출부를 포함하며,
상기 영상 측정부는, 상기 가시광선 영상을 촬영하는 광학 카메라; 및
상기 자외선 영상을 촬영하는 자외선 카메라;를 포함하고,
상기 제어부는, 상기 자외선 누적 이미지에 대해 코로나 방전이 발생된 빈도수가 설정횟수 이하인 픽셀을 제거하여 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 코로나 방전 검출장치.
an operation switch for operating the detection device;
an image measurement unit for photographing power equipment through visible light and ultraviolet light;
an environment measurement unit for measuring the measurement environment of the image measurement unit;
According to the operation of the operation switch, the captured image captured by the image measurement unit and the environmental measurement value measured through the environment measurement unit are stored, and the power equipment is removed from the visible light image frame by frame for the captured image through image analysis. After identifying, accumulating ultraviolet images for each frame to create an accumulated ultraviolet image, synthesizing it with a visible light image, storing the integrated data matching the environmental measurement value and the identification result of the power facility, and analyzing the corona discharge state a control unit to output; and
A storage unit for storing the photographed image and the environmental measurement value measured by the image measurement unit and the environment measurement unit, and for storing the synthesized image and the integrated data generated by the control unit; including,
Further comprising an output unit for outputting a result of analyzing the corona discharge state based on the integrated data stored in the control unit,
The control unit reads the visible ray image stored in the storage unit, divides it into frames, processes labeling for each frame, and uses a convolutional neural network module (CNN) in each frame. The power equipment is recognized from the frame, and the noise is removed by removing less than the noise threshold for the ultraviolet image whose measurement distance is within the set distance from the environmental measurement value, and the measurement is performed using the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm. By substituting the distance and the noise threshold, the location of UV generation is calculated through the number of clustered clusters,
The environment measuring unit includes a position detecting unit detecting a measurement position of the image measuring unit, a gyro sensor detecting a measuring direction of the image measuring unit, and a distance detecting unit measuring a distance to the power equipment measured by the image measuring unit and
The image measurement unit may include: an optical camera for capturing the visible light image; and
Including; an ultraviolet camera for taking the ultraviolet image;
The control unit, corona discharge detection device, characterized in that to remove the noise by removing the pixels having a frequency of corona discharge occurring in the accumulated ultraviolet rays image is less than or equal to a set number of times.
KR1020210166922A 2020-06-09 2021-11-29 Apparatus for detecting corona discharge KR102369450B1 (en)

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