WO2017039259A1 - 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법 - Google Patents

열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법 Download PDF

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WO2017039259A1
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equipment
power equipment
thermal image
region
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PCT/KR2016/009585
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장광흥
이강세
정변훈
변덕준
최민희
박용우
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한국전력공사
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    • G01J5/0096—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for measuring wires, electrical contacts or electronic systems
    • G—PHYSICS
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    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1218—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing using optical methods; using charged particle, e.g. electron, beams or X-rays

Definitions

  • the present invention relates to a power equipment diagnostic apparatus and method using a thermal imaging camera (APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING ELECTRIC POWER EQUIPMENT USING INFRARED THERMAL IMAGING CAMERA), and more particularly to a power equipment using a thermal imaging camera mounted on a vehicle
  • the above diagnostic method utilizes the feature that all objects emit their own infrared radiation from the surface above absolute temperature (-273 ° C).
  • the principle of the infrared camera is a method of converting radiant energy generated from an object into a temperature form and displaying it as a visually represented thermal image.
  • a thermal image has a lot of temperature information (Raw Data) according to the resolution (for example, 307,200 temperature raw data in the case of 640 * 480 pixels resolution).
  • IR cameras can be remotely detected using a non-contact diagnostic method, and the diagnostic results can be visually represented in the form of temperature to show in real time. Accordingly, the infrared thermal imaging camera can immediately determine the deterioration state due to equipment defects, and is effectively used for power equipment condition monitoring and diagnostic work.
  • such a power equipment diagnosis method includes a diagnostic person wearing a portable infrared thermal camera in his hand, driving in a vehicle, stopping the vehicle in front of a special high voltage pole, and photographing a diagnosis object with a thermal imaging camera to store an image. After that, a method of moving a vehicle while driving to the next diagnosis target is used.
  • a diagnosis method takes a long time for diagnosis, and thus the daily diagnosis quantity of each diagnosis is about 400 places.
  • some diagnose using a simple vehicle diagnostic device but does not store the image while driving, there is a problem that takes a lot of diagnostic time as it stores after stopping the vehicle.
  • the captured image is deteriorated according to the level of analysis technology by the analyst by analyzing each image manually by the analyst using the existing analysis program made by the infrared camera manufacturer to analyze whether the equipment is defective.
  • the analysis time is also a lot of time because it is done by hand one by one.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for diagnosing a power plant using a thermal imaging camera capable of automatically analyzing a thermal image and accurately performing a diagnosis on a power plant.
  • Power equipment diagnostic apparatus of the present invention for solving the above problems is a measurement unit including a pan tilt module mounted on the upper surface of the vehicle, and the imaging module mounted on the top of the pan tilt module; Determination unit for determining whether the detection of the power equipment through the measurement unit; A control unit for photographing a thermal image of the power equipment through the measuring unit; And pattern analysis on the thermal image, classify the analysis target equipment area, the non-analysis equipment equipment area and the background noise area, and diagnose the abnormality of the power equipment based on the temperature information included in the analysis equipment equipment area Characterized in that it comprises a processing unit.
  • the processor generates a histogram of the thermal image based on the temperature information, classifies the histogram into three histogram subregions based on a preset facility temperature range, and displays the thermal image based on the three histogram subregions.
  • Pattern binarization can be performed by binarization.
  • the processor may classify the three histogram sub-regions by analyzing the histogram from the high temperature unit to the low temperature unit.
  • the processor may classify an area in which the temperature value exceeds the facility temperature range in the thermal image as a non-analysis target facility area.
  • the processor may classify a region having a temperature value below a facility temperature range as a background noise region in the thermal image.
  • the processor extracts a temperature corresponding to the largest number of pixels from the histogram sub-region for the analysis target facility region and sets it as the facility temperature, and adds and subtracts the span temperature range by adding and subtracting the facility temperature and the preset span temperature setting value. Can be set.
  • the span temperature range may be divided into a plurality of temperature levels, and the processor may display the analysis target facility area in a different color according to each temperature level through the display unit.
  • the processor may determine whether there is an abnormality with respect to the power equipment based on the facility temperature according to a predetermined determination criterion.
  • the power equipment diagnostic apparatus further includes a location tracking unit for tracking the location information of the vehicle, the processing unit is installed on the plurality of poles based on the information on the plurality of pre-stored poles Each of the power installations can be diagnosed separately.
  • the measurement unit may further include a temperature and humidity measurement module for measuring the ambient temperature and the ambient humidity.
  • Power equipment diagnostic method of the present invention for solving the above problems is a power unit through the measurement unit comprising a pan tilt module mounted on the upper surface of the vehicle, and the imaging module mounted on the top of the pan tilt module by the determination unit Determining whether the detection of the; Photographing, by the controller, a thermal image of the power facility through the measurement unit when the power facility is detected; Classifying, by the processor, the analysis target facility region, the non-analysis target facility region, and the background noise region through pattern analysis on the thermal image; And diagnosing, by the processor, an abnormality of the power equipment based on the temperature information included in the analysis target equipment region.
  • the classifying the analysis target facility region, the non-analysis target facility region, and the background noise region may include generating a histogram of the thermal image based on temperature information; Classifying the histogram into three histogram sub-regions based on a preset plant temperature range; And binarizing the thermal image based on the three histogram sub-regions.
  • classifying the histogram into three histogram sub-regions may be performed by analyzing the histogram in the order of high temperature to low temperature.
  • classifying the analysis target equipment region, the non-analysis target equipment region, and the background noise region may include classifying a region in which the temperature value exceeds the temperature range of the equipment in the thermal image as the non-analysis target equipment region. have.
  • the classifying the analysis target facility region, the non-analysis target facility region, and the background noise region may include classifying a region having a temperature value below the facility temperature range as a background noise region in the thermal image.
  • the step of diagnosing an abnormality of the power equipment is to extract the temperature corresponding to the most pixels in the histogram sub-area for the target equipment area, set the equipment temperature, and to set the equipment temperature and the preset span temperature set value.
  • the addition and subtraction may include setting a span temperature range.
  • the span temperature range is divided into a plurality of temperature levels
  • the power equipment diagnostic method of the present invention may further include displaying, by the processor, the analysis target facility area in a different color according to each temperature level through the display unit. have.
  • the step of diagnosing the abnormality of the power equipment may determine whether the abnormality of the power equipment based on the temperature of the facility, according to the predetermined determination criteria.
  • the power equipment diagnostic method of the present invention further comprises the step of tracking the location information of the vehicle, by the location tracking unit, and the step of diagnosing the abnormality of the power equipment is a pre-stored information on the plurality of poles As a basis, it is possible to distinguish and diagnose each of the power facilities installed in the plurality of poles.
  • the power equipment diagnostic apparatus and method using the thermal imaging camera of the present invention it is possible to automatically diagnose the abnormality of the power equipment, the continuous diagnosis is possible even while the vehicle is running, thereby reducing the diagnosis time, as well as pattern analysis. This has the effect of increasing the diagnostic accuracy of the power plant.
  • the time required for analysis is greatly reduced by the technology development of automatically analyzing a thermal image by a system applying an algorithm to analyzing individual thermal images.
  • it can automatically generate an analysis report by accurately detecting defective equipment by completely eliminating human error factors that may occur in the analysis process.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a power equipment diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a power equipment diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view showing an example of the histogram generated by the power equipment diagnostic apparatus of the present invention.
  • 4A to 4E are diagrams showing examples of binarized images generated by the power equipment diagnostic apparatus of the present invention.
  • 5A and 5B are diagrams showing an example of a grid classification image generated by the power equipment diagnostic apparatus of the present invention.
  • 6A and 6B are views for explaining an example of a method of adjusting the width of the span temperature through the power equipment diagnostic apparatus of the present invention.
  • FIGS. 7A to 7F are diagrams for explaining an example of a method for detecting an analysis exclusion area and excluding the same through the power equipment diagnostic apparatus of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for diagnosing power equipment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a pattern analysis method for a thermal image according to an embodiment of the present invention.
  • the power equipment diagnostic system 1000 according to an embodiment of the present invention photographs a thermal image of the power equipment 20 through the measurement unit 110 mounted on the vehicle 40, and based on the power equipment ( 20) characterized in that to perform the diagnosis. This diagnostic process may be performed regardless of the stationary state and the driving state of the vehicle.
  • the measurement unit 110 mounted on the upper portion of the vehicle automatically detects the power equipment 20, the detected power equipment 20 Characterized in that to take a thermal image for.
  • the power installation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the power equipment diagnostic apparatus 100 may include a measurement unit 110, a control unit 120, a determination unit 130, a processing unit 140, an input unit 150, The display unit 160 and the location tracking unit 170 may be configured.
  • a measurement unit 110 may include a measurement unit 110, a control unit 120, a determination unit 130, a processing unit 140, an input unit 150, The display unit 160 and the location tracking unit 170.
  • the measurement unit 110 is mounted on the upper portion of the vehicle, and serves to take a thermal image of the power equipment.
  • the measurement unit 110 may be configured to include a pan tilt module mounted on the upper surface of the vehicle, and a photographing module mounted on the top of the pan tilt module. Accordingly, the imaging module may move up, down, left, and right by the pan tilt module.
  • the imaging module may include, for example, an infrared thermal camera and a charge-coupled device (CCD) camera.
  • CCD charge-coupled device
  • the power equipment is photographed using an infrared thermal imaging camera, but when the appearance diagnosis such as cracks or cracks on the surface of the equipment that is difficult to extract with the thermal imaging camera is required, the imaging may be performed by a CCD camera.
  • the power unit may help photographing the measurement unit using the preset function of the pan tilt.
  • the preset setting time may be set differently for each vehicle speed.
  • the measurement unit 110 may be configured to further include an infrared illumination module.
  • an infrared illumination module In the general visible wavelength range, there is a situation in which strong light may damage the vehicle or the house in front of the irradiation for measurement. Accordingly, the measurement unit 110 according to an embodiment of the present invention can secure the view of the facility according to the night diagnosis using infrared illumination.
  • the measurement unit 110 may further include a temperature and humidity measurement module for measuring the ambient temperature and the ambient humidity.
  • the location tracking unit 170 functions to estimate location information of the vehicle.
  • the location tracker 170 may be configured to include a global positioning system (GPS).
  • GPS global positioning system
  • the power equipment diagnostic apparatus 100 photographs a thermal image by using the measurement unit 110 mounted on a vehicle that is driving or stopped, and based on the power equipment, It is a technique to diagnose.
  • the power equipment diagnostic apparatus 100 provides diagnostic information on the power equipment included in the diagnosis target through communication with an external system stored in a storage unit, and electric pole information on which the power equipment is installed.
  • Diagnosis and storage can be performed by dividing each one based on.
  • a method of distinguishing each power equipment by including corresponding GPS coordinates in the photographed thermal image may be used.
  • the input unit 150 may be configured as, for example, a three-axis adjusting device including a joystick for adjusting up, down, left, and right directions, and a button for storing a thermal image for manual operation of the pan tilt module.
  • the determination unit 130 functions to determine whether the power equipment is detected through the measurement unit 110.
  • the controller 120 When it is determined that the power facility is detected, the controller 120 functions to take a thermal image of the power facility through the measurement unit 110.
  • the processor 140 diagnoses an abnormality of the power equipment included in the thermal image by analyzing a pattern of the thermal image. Specifically, the processor 140 divides the thermal image into three areas, that is, an analysis target facility area, a non-analysis target facility area, and a background noise area, and based on temperature information included in the analysis target facility area, It performs the function of diagnosing abnormality about. Specifically, the diagnostic method made through the processor 140 is as follows.
  • the processor 140 performs a histogram analysis on a thermal image.
  • FIG. 3 an example of the histogram generated by the processor 140 is illustrated in FIG. 3.
  • the x axis represents the temperature bandwidth and the y axis represents the number of pixels. That is, as shown in FIG. 3, the processor 140 may calculate and arrange a pixel distribution by a histogram for each temperature band of the thermal image.
  • a histogram alone does not make it easy to distinguish the surrounding background from the power equipment.
  • the processor 140 performs a predetermined temperature interval scan operation on the histogram to distinguish between the surrounding background and the power equipment.
  • the infrared thermal image scans the histogram's temperature bandwidth (for example, 256 steps) to a specific temperature band defined by the user, and calculates the pixel distribution for each temperature band to find the temperature value for each region.
  • the temperature band may be divided based on a preset equipment temperature range. That is, based on the equipment temperature range which is the temperature range for the power equipment, the area in which the temperature value exceeds the equipment temperature range in the thermal image is classified as the non-analysis target equipment area, and the temperature value in the thermal image is the equipment. By dividing the region below the temperature range into the background noise region, it is possible to divide into three regions.
  • the reason for dividing the area into three is that in general, in the thermal image, in addition to the area for the power equipment, there may be a background area such as clouds. It is also to distinguish non-analyzed equipment, such as lighting or transformers, other than the power equipment mentioned below.
  • the processor 140 performs binarization on the thermal image to simplify classification.
  • an image of a temperature band included in an area of the image scanned at a predetermined temperature interval by the processor 140 is expressed in white, and an image of the temperature band that is not represented in black is represented in black. Examples of the binarized image binarized by the processor 140 are illustrated in FIGS. 4A to 4E.
  • FIG. 4A illustrates an example of a power facility photographed through the measuring unit 110 of the power facility diagnosis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. That is, in the example described below, as shown in FIG. 4A, the electric power facility includes the electric pole 10, the plurality of insulators 20 and the transformer 30 installed in the electric pole 10 through the measuring unit 110. Assume the situation taken.
  • FIGS. 4B to 4E illustrate a binarized image of the non-analysis target facility region (eg, transformer, lighting, etc.) divided by the processor 140 of the present invention
  • FIGS. 4C and 4D are the processor 140 of the present invention
  • FIG. 4E illustrates the binarized image of the analysis target facility region
  • FIG. 4E illustrates the binarized image of the background noise region. That is, as shown in FIG. 4B, the transformer 30 having a higher temperature than other power equipments may be distinguished, and the background noise region may be distinguished as shown in FIG. 4E.
  • the background noise region illustrated in FIG. 4E may be a cloud in the captured thermal image although not shown in FIG. 4A.
  • the processor 140 may scan the high temperature part (non-analysis target equipment such as transformer and lighting), the analysis target equipment, and the background noise region (for example, the sky and clouds of the low temperature portion) through the above-described temperature interval scanning and binarization image work.
  • the target object is included in the analysis target, and unnecessary images such as buildings, street lights, and trees that are not the target of analysis can be distinguished.
  • the processor 140 may perform grid analysis on the binarized image described above.
  • the processor 140 may perform a grid separation by generating a template for an abnormality with respect to the binarized image and standardizing the abnormality. Subsequently, if the extraction target reference conditions for the temperature difference is presented, the extraction target separation operation is performed, and then the abnormal heating element is found, and after performing the temperature analysis of the abnormal part extraction fraction.
  • FIG. 5A and 5B are diagrams for performing grid analysis to determine a distribution diagram of power facilities by dividing the screen for the power facilities shown in FIG. 4 at regular intervals.
  • FIG. 5A shows a grid classification image for a power facility that is an analysis target facility
  • FIG. 5B shows a grid classification image representing a technique for removing a background noise, for example, a cloud, which is not an analysis target.
  • facilities or clouds occupy the largest distribution, and the analysis targets can be found by analyzing the before and after image change of connectivity and scan images among the classified images through grid analysis.
  • the processor 140 detects the power equipment to be analyzed among the patterns classified through the above-described process, extracts a temperature corresponding to the largest number of pixels distributed in the binarization pattern, and sets this as the facility temperature.
  • the processor 140 sets the span temperature range by adding and subtracting the facility temperature and the preset span temperature set value.
  • the span temperature range may be determined, for example, at a temperature of, for example, 5 ° C around the equipment temperature in order to improve visual identification.
  • it is preferable that the temperature range is made of a low value as high as possible, since it is easy to visually check the color expressing the small temperature difference of the abnormal installation differently according to the temperature difference.
  • FIGS. 6B an example of an image in which the span temperature range is adjusted and thus whether or not an abnormality of the equipment is extracted is shown in FIGS.
  • the span temperature range is divided into a plurality of temperature levels.
  • the processor 140 may display the analysis target facility area in a different color according to each temperature level through the display unit 160.
  • a photographing module eg, an infrared thermal camera
  • the processor 140 may obtain a temperature difference between the normal equipment of the power equipment and the abnormal equipment. As described above, the processor 140 analyzes only the power equipment to be analyzed, except for the background portion and the non-analysis target equipment in the thermal image. Accordingly, the processor 140 may set the lowest temperature as the reference temperature among the temperature ranges corresponding to the power equipment to be analyzed, and express the difference in temperature between each other by finding the highest temperature that is abnormally generated.
  • the processor 140 extracts an analysis target facility region for the power equipment by excluding the non-analysis target region and the background noise region from the thermal image, and adjusts the span temperature range for the corresponding region to the power equipment. Characterized in that for performing the diagnosis. That is, in the original thermal image shown in FIG. 7A, the target facility is extracted as shown in FIG. 7C, excluding the high temperature part (transformer, street light) shown in FIG. 7B, and the ratio is not shown as shown in FIG. 7D and 7E. As shown in FIG. 7F, the analysis target facility is extracted by dividing the analysis target facility and the cloud. In addition, it is possible to perform diagnosis of abnormal facilities through the adjustment of the span temperature.
  • the processor 140 may classify and diagnose each of the power facilities installed in the plurality of poles based on the information about the plurality of pre-stored poles using the GPS information. In addition, the processor 140 may perform a process of adding corresponding GPS information for each thermal image and displaying the same to a user.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for diagnosing power equipment according to an embodiment of the present invention.
  • a description will be given of a power equipment diagnostic method according to an embodiment of the present invention with reference to FIG. In the following description is omitted to omit the overlapping parts described above.
  • step S110 of tracking location information of a vehicle is performed.
  • the present invention is characterized in that the location information of the vehicle is tracked, and GPS information is added to the thermal image to distinguish the vehicle as described below.
  • the determination unit determines whether the power equipment is detected through the measurement unit (S120).
  • the measurement unit may include a measurement unit including a pan tilt module mounted on an upper surface of the vehicle and a photographing module mounted on an upper portion of the pan tilt module. If it is determined in step S120 that the power equipment is detected through the measurement unit, control is passed to step S130. Otherwise, control passes back to step S110 to perform the above steps again.
  • Step S130 is a step of generating a thermal image by photographing the power equipment with the photographing module through the pan tilt control.
  • the processor performs pattern analysis on the thermal image (S140), and classifies the thermal image into three regions (S150).
  • the analysis method made through the step S140 was made in detail with reference to Figures 2 to 7 above, and further described with reference to Figure 9 below, description thereof will be omitted.
  • the three areas referred to as step S150 include an analysis target facility area, a non-analysis target facility area, and a background noise area.
  • the equipment to be analyzed area represents the area of the power equipment to be diagnosed
  • the equipment to be analyzed represents the area to be filtered, such as transformers and lights
  • the background noise area should be filtered like clouds and sky. Indicates the area to do
  • the division of the three regions may be made based on temperature information included in the thermal image as described above.
  • the area where the temperature value exceeds the equipment temperature range in the thermal image is classified as the non-analysis target equipment area
  • the area whose temperature value is below the equipment temperature range in the thermal image is classified as the background noise area
  • the temperature value is the equipment If it is within the temperature range, it can be classified as the plant area under analysis.
  • the processor performs a step S160 of diagnosing an abnormality of the power equipment based on the temperature information included in the analysis target equipment region.
  • the diagnosis of the abnormality of the power equipment may be made through a predetermined determination criterion using the temperature information.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a pattern analysis method for a thermal image according to an embodiment of the present invention.
  • the step S140 of FIG. 8 will be described with reference to FIG. 9.
  • the part which overlaps with the part demonstrated above is abbreviate
  • a step (S141) of generating a histogram for a thermal image based on temperature information is performed.
  • a step (S142) of classifying the histogram into three histogram sub-regions based on a preset facility temperature range is performed.
  • the three histogram sub-regions represent the analysis target facility area, the non-analysis target facility area, and the background noise area. Descriptions of these areas have been made in detail above, and thus, further descriptions are omitted.
  • the division of these regions can be made by analyzing the histogram from the hot part to the cold part.
  • the step S143 of binarizing the thermal image based on the three histogram subregions is performed.
  • the binarization method represents a method in which an image of a temperature band included in an area is scanned in white, and an image of a temperature band not in black, which is scanned at a predetermined temperature interval through the processor.
  • the temperature corresponding to the most pixels is extracted and set as the equipment temperature, and the span temperature range is set by adding and subtracting the equipment temperature and the preset span temperature set value.
  • Step S146 is performed.
  • the span temperature range may be divided into a plurality of temperature levels, so that the power equipment is displayed on the display unit in a different color according to each temperature level in the analysis target equipment region.

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Abstract

본 발명은 전력 설비 진단 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명의 전력설비 진단 장치는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부; 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 판단부; 계측부를 통해 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 제어부; 및 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하고, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법
본 발명은 열화상 카메라를 이용한 전력 설비 진단 장치 및 방법(APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING ELECTRIC POWER EQUIPMENT USING INFRARED THERMAL IMAGING CAMERA)에 관한 것이고, 보다 상세하게 차량에 탑재된 열화상 카메라를 이용하여 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하고, 열화상 이미지를 근거로 전력 설비의 이상 여부를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
전력설비는 고전압이 인가된 상태에서 운전하면서 환경적, 기계적, 열적, 전기적 열화 등 복합적인 원인으로 열화현상이 발생하고, 이에 따라 전기적 이상이 나타나고 있다. 예를 들어, 이러한 전기적 이상은 기자재에 표면 균열, 침식 트래킹, 누설전류 증가, 발열, 초음파음, 빛, 기계적 진동 등을 나타내고, 이러한 현상이 지속되면 절연이 파괴되어 고장이 발생하게 된다. 종래에는, 이러한 여러 가지 이상현상에 대한 결함을 미연에 방지하기 위하여 적외선 카메라, 광학 카메라, 초음파장비, 고주파장비, 부분방전 장비, VLF(Very Low Frequency)장비 등 다양한 장비를 활용하여 진단업무를 수행하고 있다.
상술한 진단 방식은 모든 물체들이 절대온도 영도(-273℃)이상에서는 적외선 복사에너지를 표면으로부터 자체적으로 방출하는 특징을 이용한다. 여기서, 적외선 카메라의 원리는 물체에서 발생하는 복사 에너지를 온도 형태로 변환하여 시각적으로 표현된 열화상 이미지로 보여주는 방식이다. 그리고, 열화상 이미지에는 일반적인 광학이미지와 달리 해상도에 따라 수많은 온도정보(Raw Data)를 가지고 있다(예를 들어, 640*480pixels 해상도의 경우 307,200개의 온도 Raw Data를 갖는다).
적외선 열화상 카메라는 비접촉 진단방식으로 원격 감지가 가능하고, 진단결과를 온도 형태로 시각적으로 표현하여 실시간으로 보여줄 수 있다. 이에 따라, 적외선 열화상 카메라는 기자재 결함으로 인한 열화상태를 즉시 판정할 수 있어 전력설비 상태감시 진단업무에 효율적으로 활용하고 있다.
이러한 전력설비 진단방법은 통상적으로, 진단자가 휴대용 적외선 열화상 카메라를 손에 착용하고 차량에 탑승하여 주행하면서 대상설비인 특고압 전주 앞에 차량을 정지하여 열화상 카메라로 진단대상을 촬영하여 이미지를 저장한 후 다음 진단대상으로 차량을 주행하면서 이동하는 방식이 이용되고 있다. 다만, 이러한 진단 방식은 진행하는데 진단에 소요되는 시간이 많이 걸려 진단자별 1일 진단수량은 대략 400개소 내외로 이루어지고 있다. 또한 일부는 단순한 차량 진단 장치를 활용하여 진단하기도 하지만 주행중 이미지를 저장하는 것이 아니고, 차량 정지 후 저장함에 따라 진단시간이 많이 소요되는 문제점이 있다.
또한, 촬영된 이미지는 설비 불량여부를 분석하기 위해서 적외선 카메라 제작사별로 만들어진 기존의 분석 프로그램을 사용하여 이미지를 한 장씩 분석자가 수작업으로 열화여부를 개별 분석하고 있어, 진단자의 분석기술 수준차이에 따라 열화개소를 적출하지 못하는 사례가 다수 발생하고 있으며, 분석시간 또한 수작업으로 한 장씩 이루어지기 때문에 많이 소요되고 있는 실정이다.
이에 관련하여 한국공개특허 제2015-0021619호(명칭: 열화상을 이용한 애자 자동 검사장치)가 존재한다.
본 발명은 열화상 이미지를 자동으로 분석하여 전력 설비에 대한 진단을 정확하게 수행할 수 있는 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전력설비 진단 장치는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부; 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 판단부; 계측부를 통해 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 제어부; 및 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하고, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 처리부는 온도 정보를 근거로 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하고, 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하며, 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 열화상 이미지를 이진화 시킴으로써 패턴 분류를 수행할 수 있다.
또한, 처리부는 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 3개의 히스토그램 서브 영역에 대한 분류를 수행할 수 있다.
또한, 처리부는 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류할 수 있다.
또한, 처리부는 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류할 수 있다.
또한, 처리부는 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정할 수 있다.
또한, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고, 처리부는 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 분석 대상 설비 영역을 디스플레이할 수 있다.
또한, 처리부는 기설정된 판정 기준에 따라, 설비 온도를 근거로 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치는 차량의 위치 정보를 추적하는 위치 추적부를 더 포함하고, 처리부는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단할 수 있다.
또한, 계측부는 대기 온도 및 주변 습도를 측정하는 온도 및 습도 측정 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전력설비 진단 방법은 판단부에 의해, 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 단계; 전력 설비가 감지된 경우, 제어부에 의해 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 상기 계측부를 통해 촬영하는 단계; 처리부에 의해, 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하는 단계; 및 처리부에 의해, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하는 단계는, 온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하는 단계; 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계; 및 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 열화상 이미지를 이진화 시키는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계는 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 이루어질 수 있다.
또한, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하는 단계는, 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하는 단계는 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고, 본 발명의 전력설비 진단 방법은 처리부에 의해, 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 분석 대상 설비 영역을 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 기설정된 판정 기준에 따라, 설비 온도를 근거로 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 전력설비 진단 방법은 위치 추적부에 의해, 차량의 위치 정보를 추적하는 단계를 더 포함하고, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단할 수 있다.
본 발명의 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법에 따르면 전력 설비의 이상 여부를 자동으로 진단할 수 있고, 차량의 주행중에도 연속 진단이 가능하여 진단 시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라, 패턴 분석을 통해 전력 설비의 진단 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법에 따르면 열화상 이미지를 개별 분석하는 것을 수많은 데이터를 알고리즘을 적용한 시스템에 의한 자동 분석하는 기술개발로 분석에 소요되는 시간을 대폭 단축시켰으며, 분석과정에서 발생할 수 있는 인적 에러 요인을 완전히 배제시켜 불량설비를 정확하게 검출하여 분석보고서를 자동으로 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 전력설비 진단 장치에 의해 생성된 히스토그램에 대한 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 4A 내지 도 4E는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 생성된 이진화 화상의 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 5A 및 도 5B는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 생성된 그리드 분류 화상의 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 6A 및 도 6B는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 스팬 온도의 폭을 조절하는 방법의 일 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 7A 내지 도7F는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 분석 제외 영역을 검출하고, 이를 배제하는 방법의 일 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 이미지에 대한 패턴 분석 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템(1000)에 대한 개념도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템(1000)은 차량(40)에 장착된 계측부(110)를 통해 전력 설비(20)에 대한 열화상 이미지를 촬영하고, 이를 근거로 해당 전력 설비(20)에 대한 진단을 수행하는 것을 특징으로 한다. 이러한 진단 과정은 차량의 정지 상태 및 주행 상태에 관계 없이, 이루어질 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템(1000)에 따르면, 차량의 상부에 탑재된 계측부(110)에서 전력 설비(20)를 자동으로 검출하고, 검출된 전력 설비(20)에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 것을 특징으로 한다. 이하, 도 2를 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 설지 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)에 대한 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)는 계측부(110), 제어부(120), 판단부(130), 처리부(140), 입력부(150), 디스플레이부(160) 및 위치 추적부(170)를 포함하여 구성될 수 있다. 아래에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)에 포함된 각 구성들에 대한 설명이 이루어진다.
먼저, 계측부(110)는 차량의 상부에 장착되어, 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 기능을 한다. 이를 위해, 계측부(110)는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 이에 따라, 촬영 모듈은 팬틸트 모듈에 의해 상하 좌우로 움직일 수 있다. 그리고, 촬영 모듈은 예를 들어, 적외선 열화상 카메라 및 CCD(charge-coupled device) 카메라를 포함할 수 있다. 즉, 일반적인 상황에선 적외선 열화상 카메라를 이용하여 전력 설비를 촬영하되, 열화상 카메라로 적출이 곤란한 기자재 표면의 균열, 크랙 등의 외관 진단을 요구되는 경우, CCD 카메라로 촬영을 수행할 수 있다.
또한, 일반적으로 전력 설비는 차량이 주행하는 도로방향에서 왼쪽으로 약 20 내지 30°, 그리고 위쪽으로 40 내지 50°에 위치하므로, 팬틸트의 프리셋 기능을 이용하여 계측부의 촬영을 도울 수 있다. 또한, 이러한 프리셋 설정 시간은 차량의 속도마다 상이하게 설정될 수 있다.
또한, 계측부(110)는 적외선 조명 모듈을 더 포함하여 구성될 수 있다. 일반 가시광선 파장대의 경우, 강한 빛으로 인해 측정을 위한 조사 시, 전방의 차량이나 주택에 피해를 줄 수 있는 상황이 존재한다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 계측부(110)는 적외선 조명을 이용하여 야간 진단에 따른 설비의 시야를 확보할 수 있다.
또한, 계측부(110)는 대기 온도 및 주변 습도를 측정하는 온도 및 습도 측정 모듈을 더 포함하여 구성될 수 있다.
위치 추적부(170)는 차량의 위치 정보를 추정하는 기능을 한다. 예를 들어, 위치 추적부(170)는 GPS(Global Positioning System)를 포함하여 구성될 수 있다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)는 주행 중인 또는 정차 상태인 차량에 장착된 계측부(110)를 이용하여 열화상 이미지를 촬영하고, 이를 근거로 전력 설비를 진단하는 기술이다. 다만, 이러한 전력 설비는 전국적으로 수백만 개가 존재하므로, 각 전력 설비에 대해 올바른 진단을 수행하더라도 관리가 쉽지 않다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)는 저장부에 저장된 또는 외부 시스템과의 연통을 통해 진단 대상에 포함된 전력 설비에 대한 진단 정보를, 전력 설비가 설치된 전주 정보를 근거로 각각을 구분하여 진단 및 저장을 수행할 수 있다. 또한, 상술한 전주와 전력 설비를 대응시키는 방법 외에, 촬영된 열화상 이미지에 해당 GPS 좌표를 포함하여, 각 전력 설비를 구분하는 방식도 이용될 수 있다.
입력부(150)는 팬틸트 모듈의 수동 조작을 위해 예를 들어, 상하 좌우 방향 조정을 위한 조이스틱과, 열화상 이미지 저장을 위한 버튼이 포함된 3축 조정 장치로 구성될 수 있다.
판단부(130)는 계측부(110)를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 기능을 한다.
제어부(120)는 전력 설비가 감지된 것으로 판단될 때, 계측부(110)를 통해 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 기능을 한다.
처리부(140)는 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해 열화상 이미지에 포함된 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 기능을 한다. 구체적으로, 처리부(140)는 열화상 이미지를 3개의 영역 즉, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 구분하고, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 처리부(140)를 통해 이루어지는 진단 방법은 다음과 같다.
먼저, 처리부(140)는 열화상 이미지에 대한 히스토그램 분석을 수행한다. 여기서, 처리부(140)를 통해 생성된 히스토그램에 대한 예시는 도 3에 도시된다. 도 3에서, x 축은 온도 대역폭을 나타내고, y 축은 픽셀 개수를 나타낸다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 처리부(140)는 열화상 이미지의 온도 대역별 히스토그램에 의한 픽셀 분포도를 계산하여 배열을 할 수 있다. 다만, 이러한 히스토그램만으로는 주위 배경과 전력 설비의 구분이 용이하지 않다.
이에 따라, 처리부(140)는 주위 배경과 전력 설비의 구분을 위해, 해당 히스토그램에 대해 일정 온도 간격 스캔 작업을 수행한다. 적외선 열화상 이미지는 히스토그램의 온도 대역폭(예를 들어, 256단계)을 사용자가 정한 특정 온도 대역으로 스캔함으로 온도 대역 별로 픽셀분포도를 계산하여 영역별 온도 값을 찾아낸다. 여기서, 온도 대역은 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 구분이 이루어질 수 있다. 즉, 전력 설비에 대한 온도 범위인 설비 온도 범위를 기준으로, 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하고, 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 구분함으로써, 3개의 영역으로의 구분이 가능하다. 여기서, 영역을 3개로 구분하는 이유는, 일반적으로 열화상 이미지에는 전력 설비에 대한 영역 외에, 구름 등과 같은 배경 영역이 존재할 수 있기 때문이다. 또한, 아래에서 언급되는 전력 설비가 아닌 조명 또는 변압기와 같은 비분석 대상 설비도 구분하기 위함이다.
그 후, 처리부(140)는 분류를 간편하기 위하여, 열화상 이미지에 대한 이진화를 수행한다. 여기서, 이진화 방식은 처리부(140)를 통해 일정 온도 간격으로 스캔한 영상을 영역 안에 포함된 온도 대역의 영상은 흰색으로, 그렇지 않은 온도 대역의 영상은 검은색으로 표현하는 방식이다. 이렇게 처리부(140)를 통해 이진화된 이진화 영상에 대한 예시는 도 4A 내지 도 4E에 도시된다.
도 4A는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)의 계측부(110)를 통해 촬영되는 전력설비에 대한 일 예시를 나타낸다. 즉, 아래에서 설명되는 예시에서는 도 4A에 도시된 것처럼 계측부(110)를 통해 전주(10)와, 전주(10)에 설치된 복수의 애자(20)들 및 변압기(30)가 포함되도록 전력설비가 촬영된 상황을 가정한다.
그 후, 처리부(140)를 통해 촬영된 열화상 이미지에 대한 히스토그램 분석을 수행하면, 열화상 이미지는 아래의 도 4B 내지 도 4E에 도시된 예시들과 같이 분류될 수 있다. 여기서, 도 4B는 본 발명의 처리부(140)를 통해 구분된 비분석 대상 설비 영역(예를 들어, 변압기, 조명 등)에 대한 이진화 영상을 나타내고, 도 4C 및 도 4D는 본 발명의 처리부(140)를 통해 구분된 분석 대상 설비 영역에 대한 이진화 영상을 나타내며, 도 4E는 배경 잡음 영역에 대한 이진화 영상을 나타낸다. 즉, 도 4B와 같이 다른 전력설비에 비해 상대적으로 온도가 높은 변압기(30)가 구분될 수 있고, 도 4E와 같이 배경 잡음 영역이 구분될 수 있다. 여기서, 도 4E로 도시된 배경 잡음 영역은 도 4A에 도시되진 않았으나 촬영된 열화상 이미지에서 구름일 수 있다.
즉, 처리부(140)는 상술한 온도 간격 스캔 및 이진화 영상 작업을 통해 고온부(변압기와 조명등과 같은 비분석 대상 설비), 분석 대상 설비 및 배경 잡음 영역(예를 들어, 저온부의 하늘 및 구름)에 대한 패턴을 분류한다. 일반적으로, 야간에 온도를 측정함에 있어서 외부의 잡음요소(겨울철 건축물의 난방으로 인한 열 누수 등)가 없는 상태에서는 고온부(변압기와 조명등과 같은 비분석 대상 설비) -> 분석대상 설비(건축물 또는 수목 등 포함) -> 저온부(예를 들어, 저온부의 하늘 및 구름과 같은 배경 잡음 영역) 순서로 분류하게 된다. 이 기법을 사용함으로써 원하는 대상물을 분석대상에 포함하며 분석대상이 아닌 건축물, 가로등, 수목 등 불필요한 영상을 구분할 수 있다.
그 후, 처리부(140)는 상술한 이진화 영상에 대해 그리드 분석을 수행할 수 있다. 구체적으로 처리부(140)는 이진화 영상에 대해 이상분에 대한 템플릿을 생성하고, 이상분을 표준화함으로써, 그리드 분리 작업을 수행할 수 있다. 그 후, 온도 차이에 대한 추출대상 기준 조건을 제시하면, 추출 대상 분리작업을 수행한 후, 이상 발열개소를 찾아가게 되며 수행 후에는 이상개소 적출분에 대한 온도분석을 하게 된다.
도 5A 및 도 5B는 도 4에 도시된 전력설비에 대한 화면을 일정 간격으로 나눔으로써 전력설비의 분포도를 판단하는 그리드 분석을 수행하는 도면이다. 여기서, 도 5A는 분석 대상 설비인 전력 설비에 대한 그리드 분류 화상을 나타내고, 도 5B는 분석 대상이 아닌 배경 잡음 예를 들어, 구름을 제거하는 기술을 표현한 그리드 분류 화상을 나타낸다. 전력 설비를 측정함에 있어서 설비 또는 구름이 가장 큰 분포를 차지하게 되는데 그리드 분석을 통하여 분류된 영상 중 연결성 및 스캔 영상의 전후 영상 변화도를 분석하여 진단 대상설비를 찾아낼 수 있다.
또한, 처리부(140)는 상술한 과정을 통해 분류된 패턴 중, 분석하고자 하는 전력 설비를 검출하고, 이진화 패턴에 분포되어 있는 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여, 이를 설비 온도로 설정한다. 그리고, 처리부(140)는 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정한다. 여기서, 스팬 온도 범위는 육안 식별을 양호하게 하기 위해, 설비 온도를 중심으로 예를 들어, 5℃의 온도로 결정할 수 있다. 여기서, 온도 범위는 가급적 높지 않고 낮은 수치로 이루어지는 것이 바람직한데, 이는 이상설비의 작은 온도차를 온도 차이에 따라 달리 표현하는 색상을 육안으로 쉽게 확인이 가능하기 때문이다. 이렇게 스팬 온도 범위를 조정하고, 이에 따라 설비의 이상 여부가 추출된 화상에 대한 예시는 도 6A 및 도 6B에 도시된다. 도 6b에 도시된 것처럼, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분된다. 이에 따라, 처리부(140)는 디스플레이부(160)를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 상기 분석 대상 설비 영역을 디스플레이할 수 있다.
또한, 다른 방법으로는 전력설비의 기자재 표면온도를 추출하기 위해, 계측부(140)에 포함된 온도 및 습도 측정 모듈을 통해 측정된 온도 정보를 이용하여 촬영 모듈(예를 들어, 적외선 열화상 카메라)의 측정 기능을 조절할 수 있다. 즉, 외부 온도 및 습도 값을 이용하여 온도 변화에 따라 스팬 온도 및 레벨 온도 값 설정 시, 이를 자동으로 조정할 수 있다.
또한, 처리부(140)는 전력설비의 정상 설비와 이상설비의 온도차를 구할 수 있다. 상술한 바와 같이, 처리부(140)는 열화상 이미지 중, 배경 부분과 비분석 대상 설비를 제외하고, 분석하고자 하는 전력 설비에 대해서만 분석을 수행한다. 이에 따라, 처리부(140)는 분석하고자 하는 전력 설비에 해당하는 온도범위 중, 최저 온도를 기준온도로 설정하고, 이상 발열된 최고 온도를 찾아 서로간의 온도 차를 표현할 수 있다.
위에서 설명한 바와 같이, 처리부(140)는 열화상 이미지에서 비분석 대상 영역과 배경 잡음 영역을 배제함으로써 전력 설비에 대한 분석 대상 설비 영역을 추출하고, 해당 영역에 대한 스팬 온도 범위 조정을 통해 전력 설비에 대한 진단을 수행하는 것을 특징으로 한다. 즉, 도 7A에 도시된 원본 열화상 이미지에서, 도 7B에 도시된 고온부(변압기, 가로등)를 배제하여, 도 7C에 도시된 것처럼 대상 설비를 추출하고, 도 7D 및 도 7E에 도시된 것처럼 비분석 대상 설비와 구름 등을 구분하여 도 7F에 도시된 것처럼, 분석 대상 설비를 추출한다. 또한, 스팬 온도 조절을 통해 이상 설비에 대한 진단을 수행할 수 있다.
또한, 처리부(140)는 GPS 정보를 이용하여 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단할 수 있다. 또한, 처리부(140)는 열화상 이미지마다 해당 GPS 정보를 추가하여 사용자에게 디스플레이 하는 처리를 수행하는 것도 가능하다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 방법에 대한 흐름도이다. 이하, 도 8을 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 방법에 대한 설명이 이루어진다. 이하에서는 위에서 설명한 부분과 중복되는 사항은 생략하여 설명이 이루어진다.
먼저, 차량의 위치 정보를 추적하는 단계(S110)가 수행된다. 상술한 바와 같이, 전력 설비의 경우 전국적으로 수백만 개가 존재하므로, 이를 구분하여 진단을 수행하는 것이 중요하다. 이에 따라, 본 발명에서는 차량의 위치 정보를 추적하고, 이하에서 설명되는 것처럼 해당 열화상 이미지에 GPS 정보를 추가하여 구분하는 것을 특징으로 한다,
그 후, 판단부에 의해, 계측부를 통해 전력 설비가 감지되었는지 판단하는 단계(S120)가 이루어진다. 여기서, 계측부는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부를 포함할 수 있다. S120 단계에서 계측부를 통해 전력 설비가 감지된 것으로 판단된 경우, 제어는 S130 단계로 전달된다. 그렇지 않은 경우, 제어는 다시 S110 단계로 전달되어 상기 단계들을 재수행한다.
S130 단계는 팬틸트 제어를 통해 촬영 모듈로 전력 설비를 촬영하여, 열화상 이미지를 생성하는 단계이다.
그 후, 처리부에 의해, 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 수행하고(S140), 열화상 이미지를 3개의 영역으로 분류하는 단계(S150)가 이루어진다. 여기서, S140 단계를 통해 이루어지는 분석 방법은 위에서 도 2 내지 도 7을 참조로 상세히 이루어졌고, 아래에서 도 9를 참조로 더 언급되므로, 이에 대한 설명은 생략한다.
그리고, S150 단계로 언급된 3개의 영역은 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 포함한다. 여기서, 분석 대상 설비 영역은 진단을 수행하고자 하는 대상 전력 설비에 대한 영역을 나타내고, 비분석 대상 설비 영역은 변압기 및 조명등과 같이 필터링 되어야 할 영역을 나타내며, 배경 잡음 영역은 구름 및 하늘과 같이 필터링 되어야 할 영역을 나타낸다. 이러한 3개의 영역의 구분은 위에서 설명한 것처럼 열화상 이미지에 포함된 온도 정보를 근거로 이루어질 수 있다. 즉, 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하고, 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하며, 온도 값이 설비 온도 범위 내인 경우, 이를 분석 대상 설비 영역으로 분류할 수 있다.
그 후, 처리부에 의해, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계(S160)가 이루어진다. 여기서, 전력 설비에 대한 이상 여부 진단은 온도 정보를 이용한 기설정된 판정 기준을 통해 이루어질 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 이미지에 대한 패턴 분석 방법에 대한 흐름도이다. 이하, 도 9를 참조로 도 8의 S140 단계에 대한 설명이 이루어진다. 또한, 이하의 서술에서는 위에서 설명된 부분과 중복되는 부분은 생략하여 설명이 이루어진다.
먼저, 온도 정보를 근거로 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하는 단계(S141)가 이루어진다.
그 후, 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계(S142)가 이루어진다. 상술한 것처럼, 3개의 히스토그램 서브 영역은 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 나타낸다. 이들 영역에 대한 설명은 위에서 상세히 이루어졌으므로, 추가적인 설명은 생략한다. 이들 영역에 대한 구분은 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 이루어질 수 있다.
그 후, 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 열화상 이미지를 이진화 시키는 단계(S143)가 이루어진다. 여기서, 이진화 방식은 처리부를 통해 일정 온도 간격으로 스캔한 영상을 영역 안에 포함된 온도 대역의 영상은 흰색으로, 그렇지 않은 온도 대역의 영상은 검은색으로 표현하는 방식을 나타낸다.
그 후, 상기 이진화 영상에 대해 패턴 분류를 수행하는 단계(S144), 그리고 이진화 영상에 대해 그리드 분석을 수행하는 단계(S145)가 이루어진다. S144 및 S145 단계를 통해 이루어지는 과정은 위에서 상세히 설명하였으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다.
그 후, 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 단계(S146)가 이루어진다. 여기서, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분될 수 있어서, 분석 대상 설비 영역에서 전력 설비는 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 디스플레이부를 통해 디스플레이된다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (19)

  1. 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 상기 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부;
    상기 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 판단부;
    상기 계측부를 통해 상기 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 제어부; 및
    상기 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 상기 열화상 이미지를 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하고, 상기 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하고, 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하며, 상기 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 상기 열화상 이미지를 이진화 시킴으로써 패턴 분류를 수행하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 상기 3개의 히스토그램 서브 영역에 대한 분류를 수행하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 상기 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고, 상기 처리부는 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 상기 분석 대상 설비 영역을 디스플레이하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 처리부는,
    기설정된 판정 기준에 따라, 상기 설비 온도를 근거로 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 위치 정보를 추적하는 위치 추적부를 더 포함하고,
    상기 처리부는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 상기 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 계측부는,
    대기 온도 및 주변 습도를 측정하는 온도 및 습도 측정 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 장치.
  11. 판단부에 의해, 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 상기 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 단계;
    전력 설비가 감지된 경우, 제어부에 의해 상기 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 상기 계측부를 통해 촬영하는 단계;
    처리부에 의해, 상기 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 상기 열화상 이미지를 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 처리부에 의해, 상기 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는,
    온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하는 단계;
    기설정된 설비 온도 범위를 근거로 상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 상기 열화상 이미지를 이진화 시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는,
    상기 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 상기 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고,
    상기 처리부에 의해, 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 상기 분석 대상 설비 영역을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는,
    기설정된 판정 기준에 따라, 상기 설비 온도를 근거로 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    위치 추적부에 의해, 상기 차량의 위치 정보를 추적하는 단계를 더 포함하고,
    상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 상기 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
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