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KR20190090100A - Solar module monitoring system using flight path generation algorithm and monitoring method of solar module using it - Google Patents

Solar module monitoring system using flight path generation algorithm and monitoring method of solar module using it Download PDF

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KR20190090100A
KR20190090100A KR1020180007815A KR20180007815A KR20190090100A KR 20190090100 A KR20190090100 A KR 20190090100A KR 1020180007815 A KR1020180007815 A KR 1020180007815A KR 20180007815 A KR20180007815 A KR 20180007815A KR 20190090100 A KR20190090100 A KR 20190090100A
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KR
South Korea
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coordinates
image
solar module
photographing
flight path
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KR1020180007815A
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Korean (ko)
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유기호
김성환
이지원
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전북대학교산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm, and to a solar module monitoring method using the same. According to the present invention, the solar module monitoring system using a flight path generation algorithm comprises: a plurality of solar modules; an unmanned aerial vehicle equipped with a thermal imaging camera to photograph the solar modules; and a server generating a flight path of the unmanned aerial vehicle for photographing the solar modules. The server includes: a database (DB); an information obtaining unit obtaining a satellite image from a satellite and obtaining a coordinate system corresponding to the satellite image; an image processing unit detecting and separating the solar module from the satellite image; a coordinate extracting unit extracting photographing coordinates of the separated solar module; a path generating unit selecting an initial point among the photographing coordinates and generating a flight path at the shortest distance between the photographing coordinates by using a cost function; a control unit controlling the unmanned aerial vehicle to fly along the generated flight path; a path determining unit receiving GPS information from the unmanned aerial vehicle, determining whether the GPS information matches the photographing coordinates of the flight path, and storing a valid thermal image of thermal images received from the unmanned aerial vehicle when the GPS information matches the photographing coordinates; and an image analyzing unit detecting an abnormal solar module by analyzing the valid thermal image. The present invention automatically generates an optimum flight path to increase user convenience and can minimize time and costs by using an unmanned aerial vehicle.

Description

비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법{Solar module monitoring system using flight path generation algorithm and monitoring method of solar module using it}[0001] The present invention relates to a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm and a solar module monitoring method using the same,

본 발명은 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm and a solar module monitoring method using the same, and more particularly, to a solar module monitoring method using a satellite image to detect a solar module, The present invention relates to a monitoring system for a photovoltaic module using a flight path generation algorithm that generates an optimum flight path suitable for proper photographing conditions, and a method for monitoring a photovoltaic module using the same.

태양광은 태양 에너지를 전기 에너지로 변환하는 친환경 기술로 주목받고 있고, 급격한 기술 발전으로 가격이 하락함에 따라 수요가 확대되면서 대규모 태양광 발전소가 많이 형성되고 있다.Solar power is attracting attention as an eco-friendly technology that converts solar energy into electric energy. As the price drops due to rapid technological development, demand is expanding, and a large number of solar power plants are formed.

현재 국내 태양광 발전소는 약 1만 곳을 육박하고 있으며, 초기 태양광 발전소의 경우 7 내지 8년 경과로 유지관리의 중요성이 대두되고 있다.At present, domestic solar power plants are approaching 10,000, and in the case of early solar power plants, the maintenance is becoming important in 7 to 8 years.

태양광 발전소의 유지관리는 발전량과 직결되기 때문에 유지관리를 위해 많은 시간 및 인적자원을 투입하고, 태양광 모듈을 검사하기 위한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다.Since the maintenance of the solar power plant is directly related to the amount of power generation, research and development are being actively carried out to put a lot of time and human resources into the maintenance and to inspect the solar module.

최근 무인항공기가 급부상하면서 무인항공기에 열화상 카메라를 장착하여 태양광 발전소의 태양광 모듈의 표면의 열화상 영상을 촬영하여 결함 검출 및 관리를 하고 있다.Recently, unmanned aerial vehicles are rapidly emerging, and thermal imaging cameras are installed on unmanned aerial vehicles to capture thermal images of photovoltaic modules of solar power plants.

이때, 무인항공기를 이용하여 유효한 열화상 이미지를 획득하기 위해서는 적절한 촬영조건이 요구된다.At this time, proper photographing conditions are required to obtain an effective thermal image using an unmanned aerial vehicle.

즉, 무인항공기의 적절한 위치의 비행경로가 설정되는 것이 필요한데, 현재는 인력에 의해 직접 수동적으로 좌표를 설정하고 비행경로를 생성하고 있어 적절한 촬영조건에 맞는 비행경로를 생성하기 어렵고 대규모 발전소의 경우 많은 시간이 필요한 문제점이 있다.That is, it is necessary to set the flight path of the proper position of the UAV. Currently, it is difficult to generate the flight path suitable for the proper shooting conditions because the coordinates are manually set by the manpower and the flight path is generated. There is a problem that needs time.

상기와 같은 문제점을 해결하고자, 본 발명은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 제공하는데 있다.In order to solve the above problems, the present invention provides a flight path generation algorithm for detecting a photovoltaic module using a satellite image for monitoring a photovoltaic module and generating an optimal flight path suitable for an appropriate shooting condition of an unmanned aerial vehicle And a method for monitoring a solar module using the same.

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템은 다수개의 태양광 모듈; 열화상 카메라가 장착되어 상기 태양광 모듈을 촬영하는 무인항공기 및 상기 태양광 모듈을 촬영하기 위해 상기 무인 항공기의 비행경로를 생성하는 서버를 포함하되, 상기 서버는 데이터 베이스(DB); 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 정보 획득부; 상기 위성 이미지에서 상기 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 이미지 처리부; 분리된 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 좌표 추출부; 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성하는 경로 생성부; 생성된 비행경로를 따라 상기 무인항공기가 비행하도록 제어하는 제어부; 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 경로 판단부 및 상기 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 영상 분석부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 제공할 수 있다.In order to solve the above problems, a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention includes a plurality of solar modules; A server for generating a flight path of the unmanned aerial vehicle to photograph the photovoltaic module, the server comprising: a database (DB); An information obtaining unit obtaining a satellite image from a satellite and obtaining a coordinate system corresponding to the satellite image; An image processing unit for detecting and separating the solar module from the satellite image; A coordinate extracting unit for extracting the photographing coordinates of the separated solar modules; A path generating unit for selecting an initial point of the image pickup coordinates and generating a flight path at a shortest distance between the image pickup coordinates using a cost function; A controller for controlling the unmanned airplane to fly along the generated flight path; A path determination unit that receives GPS information from the unmanned airplane and determines whether or not the received GPS information coincides with the shooting coordinates of the flight path, and stores an effective thermal image in the thermal image received from the unmanned airplane when the coincidence matches, The present invention can provide a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm including an image analysis unit for detecting an abnormal solar module.

또한, 상기 정보 획득부는 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 더 획득하는 것을 특징으로 한다.Further, the information acquiring unit is further characterized by acquiring an initial condition including a one-time photographing area, an altitude, a photographing angle, a solar module installation angle, and a solar module installation height.

또한, 상기 이미지 처리부는 상기 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만 분리하고 이진화하는 RGB 모델부; 상기 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만 분리하고 이진화하는 HSV 모델부 및 상기 RGB 모델부 및 HSV 모델부로부터 이진화된 이미지를 정합하여 상기 태양광 모듈을 분리하는 이미지 정합부를 포함할 수 있다.The image processing unit may include an RGB model unit for separating and binarizing only the blue component of the satellite image using the RGB model; An HSV model unit for separating and binarizing only the hue, saturation, and brightness information using the HSV model, and an image matching unit for matching the binarized images from the RGB model unit and the HSV model unit to separate the solar modules can do.

또한, 상기 RGB 모델부는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지를 상기 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하는 단계; 상기 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계 및 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.In addition, the RGB model unit may include: removing noise of the satellite image; Separating only the blue component of the noise-removed satellite image using the RGB model; Increasing the color contrast of only the blue component separated image; Performing a histogram smoothing of the image with the color contrast increased and a step of binarizing the histogram smoothed image.

또한, 상기 HSV 모델부는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계; 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 상기 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및 상기 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.In addition, the HSV model unit may include: removing noise of the satellite image; Increasing the color contrast of the noise-removed satellite image; Histogram smoothing the increased contrast image; Separating only the hue, saturation, and brightness information of the histogram smoothed image using the HSV model, and binarizing the separated image with only the hue, saturation, and brightness information.

또한, 상기 좌표 추출부는 상기 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출부 및 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 각 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출부를 포함할 수 있다.The coordinate extracting unit may include a point coordinate extracting unit for extracting coordinates of a center point and four corner points of each photovoltaic module in the separated photovoltaic module, And a photographing coordinate extracting unit for extracting photographing coordinates of the image.

또한, 상기 촬영좌표 추출부는 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 상기 초기 조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 상기 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 하기 수학식 1 및 2를 통해 계산하는 것을 특징으로 한다.The photographing coordinate extraction unit calculates the azimuth angle using the coordinates of the center point and the four corner points and calculates the photographing altitude of the unmanned airplane and the photographing distance from the center point of the photovoltaic module using the initial condition, 1 and 2, respectively.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

[수학식 2]&Quot; (2) "

Figure pat00002
Figure pat00002

(여기서, h는 촬영 고도, hp는 태양광 모듈 설치 높이, hc는 태양광 모듈로부터의 고도, dist는 촬영 거리, β는 태양광 모듈 설치 각도, θ는 열화상 카메라의 촬영 각도임.)(Wherein, h is taken high, h p is a solar module mounting height, h c is high, dist from the photovoltaic module is taken away, β is a solar module mounting angle, θ is being shot angle of the thermal imager. )

또한, 상기 촬영좌표 추출부는 상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 것을 특징으로 한다.The photographing coordinate extracting unit may extract the photographing coordinates through a linear equation using the azimuth angle, the coordinates of the center point, and the photographing distance.

또한, 상기 경로 생성부는 하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고, 상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행되는 것을 특징으로 한다.Also, the path generating unit may repeatedly perform the calculation of the distance between the selected photographing coordinates and the other photographing coordinates using the cost function of Equation (3), and selecting the photographing coordinates of the shortest distance among the distances, And is performed from the shooting coordinates selected as the initial point.

[수학식 3]&Quot; (3) "

Figure pat00003
Figure pat00003

(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)(Where n i is the selected imaging coordinate, n j is the other imaging coordinate, C dist is the n i n is the distance between j ).

본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 있어서, (a) 서버가 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 단계; (b) 상기 서버가 상기 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 단계; (c) 상기 서버가 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받는 단계; (d) 상기 서버가 분리된 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출하는 단계; (e) 상기 서버가 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성하는 단계; (f) 상기 서버가 열화상 카메라가 장착된 무인항공기에 비행경로를 전송하고, 상기 무인항공기가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 상기 태양광 모듈을 촬영하는 단계; (g) 상기 서버는 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 단계 및 (h) 상기 서버가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 단계를 포함하는 태양광 모듈 감시 방법을 제공할 수 있다.A method for monitoring a solar module using a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention, the method comprising: (a) acquiring a satellite image from a satellite and acquiring a coordinate system corresponding to the satellite image; ; (b) the server detecting and isolating a solar module in the satellite image; (c) receiving, by the server, an initial condition including one shot area, an altitude, a photographing angle, a solar module installation angle, and a solar module installation height; (d) extracting coordinates of a center point and four corner points of the photovoltaic module separated from the server, and extracting the photographing coordinates using coordinates and initial conditions of the center point and four corner points; (e) the server selects an initial point of the shooting coordinates and generates a flight path at a shortest distance between the shooting coordinates using a cost function; (f) transmitting the flight path to the unmanned airplane equipped with the thermal imaging camera, and shooting the photovoltaic module according to the flight path of the unmanned airplane; (g) receiving, by the server, GPS information from the unmanned airplane, determining whether the GPS information coincides with the coordinates of the flight path, storing a valid thermal image in the thermal image received from the unmanned airplane when the coincidence and h) the server analyzes the valid thermal image to detect the abnormal solar module.

또한, 상기 (b) 단계는 상기 서버가 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 이진화하는 제1 이진화 단계; 상기 서버가 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 이진화하는 제2 이진화 단계 및 상기 제1 이진화 단계 및 제2 이진화 단계에서 이진화된 이미지를 정합하여 상기 태양광 모듈을 분리하는 태양광 모듈 검출 단계를 포함할 수 있다.The step (b) may include: a first binarization step of the server binarizing a satellite image using an RGB model; The server includes a second binarization step of binarizing the satellite image using the HSV model and a solar module detection step of separating the solar modules by matching the binarized images in the first binarization step and the second binarization step .

또한, 제1 이진화 단계는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지를 상기 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하는 단계; 상기 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계 및 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the first binarization step may include removing noise of the satellite image; Separating only the blue component of the noise-removed satellite image using the RGB model; Increasing the color contrast of only the blue component separated image; Histogram smoothing the image with the increased color contrast, and binarizing the histogram smoothed image.

또한, 제2 이진화 단계는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계; 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 상기 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및 상기 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the second binarization step may include removing noise of the satellite image; Increasing the color contrast of the noise-removed satellite image; Histogram smoothing the increased contrast image; Separating only the hue, saturation, and brightness information of the histogram smoothed image using the HSV model, and binarizing the separated image with only hue, saturation, and brightness information.

또한, 상기 (d) 단계는 상기 서버가 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출단계; 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 상기 초기조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 계산하는 좌표 계산단계 및 상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출단계를 포함할 수 있다.In the step (d), the server extracts coordinates of a center point and four corner points of each solar module in the separated solar module; Calculating an azimuth using the coordinates of the center point and the four corner points and calculating an imaging distance from the center of the photovoltaic module and the imaging altitude of the unmanned airplane using the initial conditions; And a photographing coordinate extraction step of extracting the photographing coordinates through a linear equation using the coordinates and the photographing distance.

또한, 상기 (e) 단계는 하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고, 상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행하는 것을 특징으로 한다.In the step (e), the distance between the selected shooting coordinates and the other shooting coordinates is calculated using the cost function of Equation (3), and the shooting coordinates of the shortest distance among the distances are repeatedly selected, And performs the process starting from the photographing coordinates selected as the initial point.

[수학식 3]&Quot; (3) "

Figure pat00004
Figure pat00004

(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)(Where n i is the selected imaging coordinate, n j is the other imaging coordinate, C dist is the n i n is the distance between j ).

본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 태양광 모듈의 설치 조건에 따른 좌표를 추출하여 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성할 수 있다.A monitoring system for a photovoltaic module using a flight path generation algorithm according to an exemplary embodiment of the present invention and a monitoring method for a photovoltaic module using the method include detecting a photovoltaic module using a satellite image for monitoring the photovoltaic module, It is possible to extract the coordinates according to the condition and to generate an optimal flight path suitable for the proper shooting conditions of the UAV.

이에 따라, 자동화로 최적의 비행경로를 생성하기 때문에 사용자의 편의성을 증대시키고, 무인항공기를 이용하여 시간 및 비용을 최소화할 수 있다.Accordingly, since the optimum flight path is created by automation, the convenience of the user is increased, and time and cost can be minimized by using an unmanned airplane.

또한, 태양광 모듈을 효과적으로 감시할 수 있고, 악천후 환경에서도 정확한 태양광 모듈의 상태를 제공하여 감시에 대한 정밀도 및 신뢰도를 높일 수 있다.In addition, the solar module can be effectively monitored and the accuracy of the monitoring can be improved by providing the accurate state of the solar module even in a bad weather environment.

또한, 생성된 비행경로에 따라 무인항공기가 비행시 GPS를 이용하여 무인항공기의 현재 위치와 생성된 비행경로의 일치여부를 판단하여 조율함으로써 정확성을 높일 수 있다.Also, according to the generated flight path, the accuracy of the unmanned airplane can be improved by determining whether the unmanned airplane matches the current position of the unmanned airplane with the generated flight path using the GPS when the unmanned airplane is in flight.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 서버의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 검출된 태양광 모듈에 추출된 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 위치를 표시한 모습을 나타낸 예시도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터의 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 표현한 개념도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 비용함수를 이용하여 계산된 촬영좌표 간에 거리를 좌표계를 이용하여 표시한 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 생성된 비행경로를 표시하여 나타낸 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 분리하는 단계(S200)를 나타낸 흐름도.
도 10은 도 9의 제1 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 11은 도 9의 제2 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 촬영좌표를 추출하는 단계(S400)를 나타낸 흐름도.
1 is a block diagram of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention;
2 is a block diagram illustrating the configuration of a server of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram schematically illustrating the configuration of a UAV of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating a coordinate position of a center point and four corner points extracted in a photovoltaic module of a photovoltaic module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating an expression for obtaining a distance from a center point of a photovoltaic module and a photographed height of an unmanned airplane of a photovoltaic module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an exemplary diagram showing distances between photographing coordinates calculated using a cost function of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention by using a coordinate system. FIG.
FIG. 7 is a diagram illustrating a generated flight path of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention; FIG.
8 is a flowchart sequentially illustrating a method of monitoring a solar module using a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart illustrating a step S200 of separating a solar module monitoring method according to an embodiment of the present invention. FIG.
10 is a flow chart sequentially showing the first binarization step of FIG.
11 is a flow chart sequentially showing the second binarization step of Fig.
FIG. 12 is a flowchart showing a step (S400) of extracting photographed coordinates of a solar module monitoring method according to an embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, the description of the present invention with reference to the drawings is not limited to a specific embodiment, and various transformations can be applied and various embodiments can be made. It is to be understood that the following description covers all changes, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the present invention.

이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.In the following description, the terms first, second, and the like are used to describe various components and are not limited to their own meaning, and are used only for the purpose of distinguishing one component from another component.

본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.Like reference numerals used throughout the specification denote like elements.

본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.As used herein, the singular forms "a", "an" and "the" include plural referents unless the context clearly dictates otherwise. It is also to be understood that the terms " comprising, "" comprising, "or" having ", and the like are intended to designate the presence of stated features, integers, And should not be construed to preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless expressly defined in the present application Do not.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In the following description of the present invention with reference to the accompanying drawings, the same components are denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals, and redundant explanations thereof will be omitted. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.

이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도 1 내지 도 12를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 12 attached hereto.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 서버의 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a server configuration of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.3 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an unmanned aerial vehicle of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 검출된 태양광 모듈에 추출된 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 위치를 표시한 모습을 나타낸 예시도이다.FIG. 4 is a diagram illustrating a coordinate position of a center point and four corner points extracted from a detected solar module in a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터의 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 표현한 개념도이다.FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating an expression for obtaining a photographic altitude and a distance from a center point of a photovoltaic module of a photovoltaic module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 비용함수를 이용하여 계산된 촬영좌표 간에 거리를 좌표계를 이용하여 표시한 예시도이다.FIG. 6 is an exemplary diagram illustrating distances between shot coordinates calculated using a cost function of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention, using a coordinate system. FIG.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 생성된 비행경로를 표시하여 나타낸 예시도이다.FIG. 7 is a diagram illustrating a generated flight path of a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.

본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 태양광 모듈의 설치 조건에 따른 좌표를 추출하여 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로 자동으로 생성하여 태양광 모듈의 감시에 대한 비용 대비 효율을 향상시키기 위한 것이다.The monitoring system of the solar module using the flight path generation algorithm according to the embodiment of the present invention detects the solar module using the satellite image for monitoring the solar module and extracts the coordinates according to the installation condition of the solar module, This is to improve the cost efficiency of the monitoring of the photovoltaic module by automatically generating an optimal flight path that meets the appropriate shooting conditions of the aircraft.

도 1 내지 3을 참조하면, 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템은 위성(3), 태양광 모듈(4), 무인항공기(2) 및 서버(1)를 포함할 수 있다.1 to 3, a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm may include a satellite 3, a solar module 4, an unmanned airplane 2, and a server 1.

위성(3)은 지피에스(GPS; Global Positioning System)기반인 인공위성으로, 지상 고도 2만 내지 2.5 만 킬로미터(Km)의 상공, 바람직하게는 평균 약 20,183 km의 고도를 일정하게 운항하는 24개 이상으로 구성되며, 각 인공위성(3)은 해발, 경도, 위도 및 시간으로 분석될 수 있는 지피에스 정보 신호를 무상으로 방송하는 범세계적인 위치 결정 시스템이다. The satellite 3 is a GPS (Global Positioning System) -based satellite and has 24 or more satellites operating at a constant altitude of 20,000 to 25,000 kilometers (Km) above the ground, preferably an average of about 20,183 km And each satellite 3 is a global positioning system that broadcasts a GSAS information signal free of charge, which can be analyzed by sea level, longitude, latitude and time.

이러한 인공위성(3)은 서버(1)로 위성 이미지를 전송할 수 있다.The satellite 3 can transmit the satellite image to the server 1.

태양광 모듈(4)은 다수개가 구비되어 태양광을 전기에너지로 변환할 수 있다. 이러한 태양광 모듈(4)은 지지프레임 및 지지프레임에 격자 형태로 배열된 태양전지셀을 포함할 수 있다.A plurality of photovoltaic modules 4 are provided to convert sunlight into electric energy. The photovoltaic module 4 may include a solar cell cell arranged in a lattice form on a support frame and a support frame.

또한, 태양광 모듈(4)은 지지프레임에 위치정보식별수단(미도시)이 구비되어 태양광 모듈의 각각의 위치정보를 식별할 수 있도록 한다.In addition, the solar module 4 is provided with position information identification means (not shown) in the support frame so that it can identify the position information of each of the solar modules.

즉, 본 발명의 태양광 모듈 감시 시스템으로부터 검출된 이상 태양광 모듈의 위치가 어디인지 용이하게 파악할 수 있도록 한다.That is, it is possible to easily identify the position of the abnormal solar module detected from the solar module monitoring system of the present invention.

무인항공기(2)는 열화상 카메라(200)가 장착되어 태양광 모듈(4)을 촬영할 수 있다.The unmanned airplane 2 can take a photograph of the solar module 4 with the infrared camera 200 mounted thereon.

이러한 무인항공기(2)는 일반적으로 사용되는 무인항공기(UAV)를 사용할 수 있고, 열화상 카메라(200), GPS(210), 송수신부(220), 구동제어부(230) 및 배터리(미도시)를 포함할 수 있다.The UAV 2 can be a general UAV and includes a thermal imaging camera 200, a GPS 210, a transceiver 220, a drive controller 230, and a battery (not shown) . ≪ / RTI >

열화상 카메라(200)는 무인항공기(2)가 비행경로를 따라 비행시 태양광 모듈(4)을 촬영하여 열화상 영상을 송수신부(220)를 통해 서버(1)로 전송할 수 있다.The thermal imaging camera 200 can photograph the photovoltaic module 4 when the unmanned airplane 2 is flying along the flight path and transmit the thermal image to the server 1 through the transceiver 220. [

GPS(210)는 무인항공기(2)의 비행시 무인항공기(2)의 현위치에 해당하는 GPS 정보를 송수신부(220)를 통해 서버(1)로 전송할 수 있다.The GPS 210 can transmit GPS information corresponding to the current position of the unmanned airplane 2 to the server 1 through the transmission / reception unit 220 when the unmanned airplane 2 is flying.

또한, GPS(210)는 무인항공기(2)가 비행경로를 따라 자동비행을 수행할 수 있도록 한다.In addition, the GPS 210 allows the unmanned aerial vehicle 2 to perform an automatic flight along the flight path.

송수신부(220)는 서버(1)와 무선 연동되어 서버(1)로부터 작동 on 신호 및 비행경로를 수신받아 구동제어부(230)로 전달하고, 열화상 카메라(200)로부터 촬영된 열화상 영상, GPS 정보 등을 서버(1)로 전송할 수 있다.The transceiver unit 220 wirelessly communicates with the server 1 and receives the operation on signal and the flight path from the server 1 and transmits the operation on signal and the flight path to the drive control unit 230. The thermal imaging image captured from the thermal imaging camera 200, GPS information and the like to the server 1.

또한, 송수신부(220)는 서버(1)로부터 수신되는 정보들을 전송받을 수 있다.In addition, the transceiver 220 can receive information received from the server 1. [

즉, 송수신부(220)는 서버(1)로부터 보정 정보를 수신받아 구동제어부(230)에 전달할 수도 있다.That is, the transmission / reception unit 220 may receive the correction information from the server 1 and may transmit the correction information to the drive control unit 230.

구동제어부(230)는 송수신부(220)로부터 작동 on 신호 및 비행경로를 전달받아, 무인항공기(2)를 작동시키고 비행경로에 따라 무인항공기(2)가 비행하도록 제어할 수 있다.The drive control unit 230 receives the operation on signal and the flight path from the transmission / reception unit 220, and controls the unmanned airplane 2 to operate and allow the unmanned airplane 2 to fly according to the flight path.

또한, 구동제어부(230)는 서버(1)에서 비행경로 이탈이 판단되어 보정정보가 수신되면 보정정보에 따라 비행경로에 해당하는 위치에 무인항공기(2)가 위치하도록 제어할 수 있다.In addition, when the deviation of the flight path is determined in the server 1 and the correction information is received, the drive control unit 230 may control the unmanned airplane 2 to be located at a position corresponding to the flight path according to the correction information.

배터리(미도시)는 무인항공기(2)의 전원을 공급하고 외부 전원으로부터 충전이 가능할 수 있다.A battery (not shown) may supply power to the UAV 2 and charge it from an external power source.

서버(1)는 태양광 모듈을 촬영하기 위해 무인항공기(2)의 비행경로를 생성할 수 있다.The server 1 can generate the flight path of the unmanned airplane 2 to photograph the photovoltaic module.

이를 위해, 서버(1)는 데이터 베이스(이하 'DB'라고 함)(100), 정보 획득부(110), 이미지 처리부(120), 좌표 추출부(130), 경로 생성부(140), 제어부(150), 경로 판단부(160) 및 영상 분석부(170)를 포함할 수 있다.To this end, the server 1 includes a database 100, an information obtaining unit 110, an image processing unit 120, a coordinate extracting unit 130, a path generating unit 140, A path determination unit 160, and an image analysis unit 170. The image analysis unit 170 may include a display unit 150, a path determination unit 160,

DB(100)는 제어부(150)와 연결되어 위성 이미지, 좌표계, 열화상 영상, 유효한 영화상 이미지, 촬영 좌표, 비행경로 등을 저장할 수 있다. 즉, 서버(1)에서 획득, 수신받거나 생성, 추출, 계산되는 정보들을 모두 저장할 수 있다. The DB 100 may be connected to the controller 150 to store a satellite image, a coordinate system, a thermal image, a valid movie image, shooting coordinates, a flight path, and the like. That is, the server 1 can store all information acquired, received, generated, extracted, and calculated.

이에 따라, 이하에서는 DB(100)에 정보들이 저장되는 과정에 대하여는 생략하기로 한다.Accordingly, the process of storing information in the DB 100 will be omitted below.

정보 획득부(110)는 인공위성(3)으로부터 위성 이미지를 획득하고, 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득할 수 있다.The information obtaining unit 110 may obtain a satellite image from the satellite 3 and obtain a coordinate system corresponding to the satellite image.

여기서 좌표계는 경위도 좌표계 또는 UTM 좌표계일 수 있다.Here, the coordinate system may be a latitudinal coordinate system or a UTM coordinate system.

경위도 좌표계는 지구상의 절대적 위치를 표시하는데 일반적으로 널리 쓰이는 좌표계로, 3차원 구면좌표계에서는 구의 반지름 ρ와 2개의 편각 θ, Φ(ρ, θ, Φ)의 3개의 실수가 대응하여야 하지만, 통상 지구좌표계에서는 경도 λ와 위도 Φ에 의한 좌표(λ, Φ)로 수평위치를 나타내는 좌표계이다.In the three-dimensional spherical coordinate system, three radiuses of the sphere radius ρ and two declination angles θ and Φ (ρ, θ, Φ) should correspond to each other. However, In the coordinate system, it is a coordinate system that represents the horizontal position with the coordinates (?,?) By the longitude? And the latitude?.

UTM 좌표계는 적도를 횡축으로 하고 자오선을 종축으로 하는 국제 평면 직각 좌표로, 국제 횡(橫) 메르카토르 도법으로 지구 전체를 원통으로 감싸는 형태의 좌표계이다.The UTM coordinate system is an international planar rectangular coordinate system with the equator as the abscissa and the meridian as the ordinate. It is a coordinate system in which the entire globe is wrapped around the cylinder by the international transverse (橫) Mercator method.

또한, 정보 획득부(110)는 1회 촬영 면적, 고도(hc), 촬영 각도(θ), 태양광 모듈 설치 각도(β) 및 태양광 모듈 설치 높이(hp)를 포함하는 초기 조건을 더 획득할 수 있다. 이 초기 조건은 관리자로부터 입력되어 설정받을 수 있는 값들로, 촬영 좌표를 계산하는데 필요한 변수값들에 해당한다.The information obtaining unit 110 obtains the initial conditions including the one-time photographing area, the altitude h c , the photographing angle θ, the angle of the solar module installation angle β and the installation height of the solar module h p You can get more. These initial conditions are values that can be input and set from the manager, and correspond to the variable values necessary for calculating the shooting coordinates.

여기서 1회 촬영 면적은 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)의 촬영 면적으로, 이미지 처리부(120)에서 태양광 모듈이 검출된 후에 태양광 모듈의 면적을 파악하여 결정될 수 있다.Here, the one-time photographing area can be determined by determining the area of the solar module after the solar module is detected by the image processing unit 120, by the photographing area of the thermal imaging camera 200 of the UAV 2.

고도는 태양광 모듈(4)의 아랫면부터 무인항공기(2)까지의 높이이다.The altitude is the height from the lower surface of the solar module 4 to the UAV 2.

촬영 각도는 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)의 각도와 태양광 모듈(4)의 중심점의 법선(N)과의 각도이다.The photographing angle is an angle between the angle of the thermal imaging camera 200 of the unmanned airplane 2 and the normal N of the center point of the solar module 4.

이때, 열화상 카메라(200)가 태양광 모듈(4)의 중심의 수직방향으로 촬영하는 것이 좋기 때문에 열화상 카메라(200)의 각도가 법선(N)과 근접할 수록 좋아, 촬영 각도는 0°이 가장 바람직하며, 오차범위 5° 내로 설정하는 것이 바람직하다.At this time, since it is preferable that the thermal imaging camera 200 photographs in the vertical direction of the center of the solar module 4, the closer the angle of the thermal imaging camera 200 is to the normal N, Most preferably, within an error range of 5 [deg.].

이미지 처리부(120)는 정보 획득부(110)에서 획득된 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리할 수 있다.The image processing unit 120 can detect and separate the solar module from the satellite image acquired by the information obtaining unit 110. [

이를 위해, 이미지 처리부(120)는 RGB 모델부(121), HSV 모델부(122) 및 이미지 정합부(123)를 포함할 수 있다.For this purpose, the image processing unit 120 may include an RGB model unit 121, an HSV model unit 122, and an image matching unit 123.

RGB 모델부(121)는 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하고 이진화할 수 있다.The RGB model unit 121 can separate and binarize only the blue component using the RGB model of the satellite image.

더욱 상세하게는, RGB 모델부(121)는 노이즈를 제거하는 단계, 블루 성분만을 분리하는 단계, 색상 대비를 증가시키는 단계, 히스토그램 평활화하는 단계 및 이진화하는 단계를 수행할 수 있다.More specifically, the RGB model unit 121 may perform the steps of removing noise, separating only the blue component, increasing the color contrast, histogram smoothing, and binarizing.

노이즈를 제거하는 단계는 중앙값 필터(Median Filter) 또는 선명화 필터(Sharpening Filter)를 이용하여 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다.The step of removing the noise may remove the noise of the satellite image using a median filter or a sharpening filter.

블루 성분만을 분리하는 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리할 수 있다. 이는 태양광 모듈이 대부분 푸른색 색상을 가지고 있기 때문에 위성 이미지에서 태양광 모듈을 분리하기 위한 것이다.In the step of separating only the blue component, only the blue component can be separated using the RGB model by using the noise-removed satellite image. This is to isolate the solar module from the satellite image since the solar module has mostly blue color.

여기서, RGB 모델은 가장 기본적인 색상모델로서 색(color)을 Red, Green, Blue의 3가지 성분의 조합으로 생각하는 것이다. 예를 들어, RGB 모델에서 검은색은 R=G=B=0, 흰색은 R=G=B=255, 빨강색은 R=255, G=B=0, 노란색은 R=G=255, B=0로 표현되어 색을 나타낼 수 있다.Here, the RGB model is the most basic color model, and the color is considered as a combination of the three components of Red, Green, and Blue. For example, in the RGB model, R = G = B = 0 for black, R = G = B = 255 for white, R = 255, G = B = 0 for red, R = = 0 to represent the color.

색상 대비를 증가시키는 단계는 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. 이는 태양광 모듈이 색상 차이로 더욱 강조되어 보이도록 할 수 있다.Increasing the color contrast can increase the color contrast of only the blue component separated image. This can make the solar module look more emphasized by the color difference.

히스토그램 평활화하는 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다. The histogram smoothing step may histogram smoothen the image with increased color contrast.

여기서 히스토그램 평활화(Histogram Equlziation)는 색상의 빈도수를 균등하게 만드는 작업이다. Here, histogram equalization is the task of making the frequency of the colors even.

예를 들어, 일반적으로 이미지의 크기가 0~255의 크기 중 0~10 이하의 크기로만 구성되어 있다면 검은 이미지가 되지만, 0~10을 히스토그램 평활화를 통해 0~255의 크기로 스케일 변환을 수행하여 비슷한 색상에서도 차이를 극명하게하여 확실히 보일 수 있는 효과를 갖을 수 있다.For example, if an image is composed of only 0 ~ 255 of 0 ~ 255 pixels, it is black image. However, 0 ~ 10 is scaled by histogram smoothing to 0 ~ 255 It is possible to have an effect that the difference can be clearly seen even in a similar color.

이진화하는 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 문턱처리하여 이진화할 수 있다.The binarizing step may binarize the histogram smoothed image by thresholding.

여기서 이진화(Binarization)란 이미지를 참or거짓으로 변화하는 하는 것으로써, 이미지가 어떤 주어진 임계값(Threshold)보다 밝으면 참(1 or 흰색), 임계값보다 낮으면 거짓(0 or 검은색)으로 처리하는 문턱처리를 통해 이진화를 수행할 수 있다.Binarization refers to changing the image to true or false. It is true (1 or white) if the image is brighter than any given threshold (Threshold) or false (0 or black) if it is lower than the threshold The binarization can be performed through the thresholding process.

이때, 히스토그램 평활화된 추출하고자 하는 필요한 임계값(태양광 패널 색상값)을 기준으로 이진화를 할 수 있다.At this time, binarization can be performed on the basis of the histogram smoothed threshold value (solar panel color value) to be extracted.

HSV 모델부(122)는 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만 분리하고 이진화할 수 있다.The HSV model unit 122 can separate and binarize only the hue, saturation, and brightness information using the HSV model of the satellite image.

더욱 상세하게는, HSV 모델부(122)는 노이즈를 제거하는 단계, 색상 대비를 증가시키는 단계, 히스토그램 평활화하는 단계, 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및 이진화하는 단계를 수행할 수 있다.More specifically, the HSV model unit 122 may perform steps of removing noise, increasing color contrast, histogram smoothing, separating only hue, saturation, and brightness information, and binarizing.

노이즈를 제거하는 단계는 중앙값 필터(Median Filter) 또는 선명화 필터(Sharpening Filter)를 이용하여 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다.The step of removing the noise may remove the noise of the satellite image using a median filter or a sharpening filter.

색상 대비를 증가시키는 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. 이는 태양광 모듈이 색상 차이로 더욱 강조되어 보이도록 할 수 있다.Increasing the color contrast may increase the color contrast of the satellite image from which the noise has been removed. This can make the solar module look more emphasized by the color difference.

히스토그램 평활화하는 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다. The histogram smoothing step may histogram smoothen the image with increased color contrast.

색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리할 수 있다.In the step of separating only the hue, saturation and brightness information, only the hue, saturation and brightness information can be separated using the HSV model of the histogram smoothed image.

여기서 HSV 모델은 Hue(색조), Saturation(채도), Value(명도)의 3가지 성분으로 색을 표현하는 것으로, Hue는 색조(예: 붉은색 계열인지 푸른색 계열인지...)를, Saturation은 그 색이 얼마나 선명한(순수한) 색인지를, Value는 밝기(intensity)를 나타낸다. Here, the HSV model expresses color with three components of Hue, Saturation, and Value. Hue is a color (eg, red color or blue color) ..., Saturation Represents how bright (pure) the color is, and Value represents the intensity.

이러한 HSV 모델은 우리가 색을 가장 직관적으로 표현할 수 있는 모델이며 또한 머리속에서 상상하는 색을 가장 쉽게 만들어낼 수 있는 모델이고, 영상처리/영상인식에서 HSV 모델을 사용할 때, H, S, V 각각은 0 ~ 255 사이의 값으로 표현되어 나타낼 수 있다.These HSV models are the most intuitive models that we can use to express color, and they are also the models that can easily produce the color imaginable in the head. When using HSV model in image processing / image recognition, H, S, V Each can be represented by a value between 0 and 255.

이진화하는 단계는 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 문턱처리하여 이진화할 수 있다.The binarizing step may binarize the separated image by only hue, saturation, and brightness information.

이미지 정합부(123)는 RGB 모델부(121) 및 HSV 모델부(122)로부터 이진화된 이미지를 정합하여 태양광 모듈(4)을 분리할 수 있다. 즉, 이진화된 두 이미지를 정합하여 태양광 모듈(4)과 비슷한 색상을 갖는 도로나 길은 검출되지 않고 태양광 모듈(4)만 검출하여 분리할 수 있다.The image matching unit 123 can separate the solar module 4 by matching the binarized images from the RGB model unit 121 and the HSV model unit 122. [ That is, only the photovoltaic module 4 can be detected and separated without detecting a road or a road having a color similar to that of the photovoltaic module 4 by matching the two binarized images.

좌표 추출부(130)는 이미지 처리부(120)로부터 분리된 태양광 모듈(4)에서 각 태양광 모듈(4)의 가상의 중심점 및 4개의 코너점을 생성하고 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 촬영좌표를 추출할 수 있다.The coordinate extraction unit 130 generates virtual center points and four corner points of each solar module 4 in the solar module 4 separated from the image processing unit 120 and calculates coordinates of the center point and four corner points And extract the photographing coordinates.

이를 위해, 좌표 추출부(130)는 점좌표 추출부(131) 및 촬영좌표 추출부(132)를 포함할 수 있다.For this purpose, the coordinate extracting unit 130 may include a point coordinate extracting unit 131 and a photographing coordinate extracting unit 132.

점좌표 추출부(131)는 도 4에 도시된 바와 같이 분리된 태양광 모듈(4)에서 각 태양광 모듈의 가상의 중심점(xo) 및 4개의 코너점(x1, x2, x3 및 x4)을 생성하고, 생성된 중심점(xo) 및 4개의 코너점(x1, x2, x3 및 x4)의 좌표를 추출할 수 있다.4, the point coordinate extraction unit 131 extracts the imaginary center point (x o ) and the four corner points (x 1 , x 2 , x 3 ) of each solar module in the separated solar module 4 And x 4 ), and the coordinates of the generated center point (x o ) and the four corner points (x 1 , x 2 , x 3, and x 4 ) can be extracted.

촬영좌표 추출부(132)는 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 각 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출할 수 있다,The photographing coordinate extracting unit 132 can extract the photographing coordinates of each solar module using the coordinates of the center point and the four corner points.

더욱 상세하게는, 촬영좌표 추출부(132)는 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산할 수 있다. 이때, 계산된 방위각이 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)가 해당 태양광 모듈(4)을 촬영하는 촬영 방향으로 설정된다.More specifically, the image pickup coordinate extraction unit 132 can calculate the azimuth angle using the coordinates of the center point and the four corner points. At this time, the calculated azimuth angle is set to the photographing direction in which the thermal imaging camera 200 of the UAV 2 photographs the corresponding solar module 4.

또한, 촬영좌표 추출부(132)는 초기 조건 및 중심점의 좌표를 이용하여 무인항공기(2)의 촬영 고도 및 태양광 모듈(4)의 중심점으로부터 촬영 거리를 계산하여 구할 수 있다.The photographing coordinate extraction unit 132 may calculate the photographing distance from the center of the photovoltaic module 4 and the photographing altitude of the UAV 2 using the initial conditions and the coordinates of the center point.

도 5는 촬영 고도 및 촬영 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 나타낸 것으로, 도 5에 도시된 h는 촬영 고도, hp는 태양광 모듈 설치 높이, hc는 태양광 모듈의 하면으로부터 무인항공기까지 높이(고도), dist는 촬영 거리, β는 태양광 모듈 설치 각도, θ는 열화상 카메라의 촬영 각도이다.5, h is the height of the photograph, h p is the height of the solar module installation, h c is the height from the bottom of the solar module to the unmanned airplane, (Altitude), dist is the photographing distance, β is the installation angle of the solar module, and θ is the photographing angle of the thermal imaging camera.

이에 따라, [수학식 1] 및 [수학식 2]를 이용하여 촬영 고도 및 촬영 거리를 구할 수 있다.Accordingly, the photographing altitude and the photographing distance can be obtained using [Equation 1] and [Equation 2].

먼저, 촬영좌표 추출부(132)는 하기 [수학식 1]을 통해 촬영 고도(h)를 구할 수 있다.First, the photographing coordinate extraction unit 132 can obtain the photographing height h through the following expression (1).

Figure pat00005
Figure pat00005

또한, 촬영좌표 추출부(132)는 하기 [수학식 2]를 통해 촬영 거리(dist)를 구할 수 있다.In addition, the shooting coordinate extraction section 132 can obtain the shooting distance dist through the following expression (2).

Figure pat00006
Figure pat00006

또한, 촬영좌표 추출부(132)는 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 촬영좌표를 추출할 수 있다.Also, the shooting coordinate extraction unit 132 can extract the shooting coordinates through the linear equation using the azimuth angle, the coordinates of the center point, and the shooting distance.

경로 생성부(140)는 좌표 추출부(130)로부터 추출된 촬영좌표 중 초기지점을 선태하고 비용함수를 이용하여 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성할 수 있다.The path generation unit 140 may select an initial point among the image pickup coordinates extracted from the coordinate extraction unit 130 and generate a flight path with the shortest distance between the image pickup coordinates using the cost function.

즉, 도 6을 참조하면 경로 생성부(140)는 하기 [수학식 3]의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표(ni)에서 다른 촬영좌표(nj)와의 거리를 계산하고, 그 후 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 비행경로를 생성할 수 있다.That is, referring to Figure 6 the path generator 140 to calculate the distance to the other recording coordinates (n j), in using the cost function of Equation 3] Recording coordinates (n i) is selected, and then the distance It is possible to generate the flight path by repeatedly selecting the photographing coordinates which is the shortest distance among the photographing positions.

Figure pat00007
Figure pat00007

여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리이다.Here, n i is the selected photographing coordinate, n j is the other photographing coordinate, C dist is n i n is the distance between j .

단, 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 선택된 촬영좌표(ni)로 지정되어 수행될 수 있다.However, it may be performed by designating the selected shooting coordinates as the initial shooting point and the selected shooting coordinates (n i ).

또한, 한번 선택된 촬영좌표는 다음 계산에서 중복 선택이 되지 않도록 제외되고 수행됨으로써, 촬영좌표들을 모두 경유하는 비행경로를 생성할 수 있다.In addition, once selected shooting coordinates are excluded from being duplicated in the next calculation and performed, a flight path can be created via all of the shooting coordinates.

제어부(150)는 경로 생성부(140)로부터 생성된 비행경로 및 무인항공기(2)의 작동 on신호를 무인항공기(2)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 무인항공기(2)가 작동되어 비행경로를 따라 비행할 수 있다.The control unit 150 can transmit the flight path generated from the path generating unit 140 and the operation on signal of the unmanned airplane 2 to the unmanned airplane 2. Thus, the unmanned airplane 2 can be operated to fly along the flight path.

또한, 제어부(150)는 경로 판단부(160)로부터 생성된 보정정보를 무인항공기(2)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 무인항공기(2)가 비행경로를 이탈한 경우에 보정정보에 따라 무인항공기(2)가 제어되어 비행경로에 해당하는 위치에 위치되도록 할 수 있다.In addition, the control unit 150 may transmit the correction information generated by the path determination unit 160 to the UAV 2. Accordingly, when the unmanned airplane 2 deviates from the flight path, the unmanned airplane 2 can be controlled and positioned at a position corresponding to the flight path according to the correction information.

경로 판단부(160)는 무인항공기(2)로부터 GPS 정보를 수신받아 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단할 수 있다.The path determination unit 160 can receive the GPS information from the UAV 2 and determine whether it is coincident with the photographing coordinates of the flight path.

이에 따라, 태양광 모듈(4)의 감시에 대한 정확도 및 신뢰도를 높일 수 있다.Thus, the accuracy and reliability of monitoring of the solar module 4 can be increased.

먼저, 현재 무인항공기(2)의 위치인 GPS 정보와 비행경로의 촬영좌표와 일치하는 경우 무인항공기(2)로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장할 수 있다.First, it is possible to store an effective thermal image in the thermal image received from the unmanned airplane 2 when the position of the current unmanned airplane 2 is coincident with the GPS information and the shooting coordinates of the flight path.

반대로, 일치하지 않는 경우 유효한 열화상 이미지가 저장되지 않고, 무인항공기(2)는 비행경로를 따라 비행경로 중 하나의 촬영좌표에 도달할 때까지 비행될 수 있다.Conversely, if there is no match, a valid thermal image is not stored and the unmanned airplane 2 can fly until it reaches one of the flight paths along the flight path.

또한, 무인항공기(2)의 위치가 비행경로에서 아예 벗어난 경우 보정 정보를 생성하여 무인항공기(2)로 전송되도록 할 수 있다.In addition, when the position of the UAV 2 deviates from the flight path, correction information can be generated and transmitted to the UAV 2.

보정 정보는 현재 위치에서 최단 거리 지점에 해당하는 비행경로 중 하나의 지점으로 가는 방향, 거리 정보일 수 있다.The correction information may be direction information and distance information to one of the flight paths corresponding to the shortest distance from the current position.

영상 분석부(170)는 경로 판단부(160)로부터 저장된 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출할 수 있다.The image analysis unit 170 may analyze the stored effective thermal image from the path determination unit 160 to detect the abnormal solar module.

이상, 앞서 설명한 구성을 기초하여 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 설명한다.The solar module monitoring method using the solar module monitoring system using the flight path generation algorithm according to the embodiment of the present invention will be described based on the above-described configuration.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이다.8 is a flowchart sequentially illustrating a method of monitoring a solar module using a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 분리하는 단계(S200)를 나타낸 흐름도이다.FIG. 9 is a flowchart illustrating a step S200 of separating a solar module monitoring method according to an embodiment of the present invention.

도 10은 도 9의 제1 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도이다.FIG. 10 is a flowchart sequentially showing the first binarization step of FIG.

도 11은 도 9의 제2 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도이다.11 is a flowchart sequentially showing the second binarization step of FIG.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 촬영좌표를 추출하는 단계(S400)를 나타낸 흐름도이다.FIG. 12 is a flowchart illustrating a step S400 of extracting photographed coordinates of a solar module monitoring method according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법은 서버가 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 단계(S100), 서버가 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 단계(S200), 서버가 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받는 단계(S300), 서버가 분리된 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출하는 단계(S400), 서버가 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 촬영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성하는 단계(S500), 서버가 열화상 카메라가 장착된 무인항공기에 비행경로를 전송하고, 무인항공기가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 태양광 모듈을 촬영하는 단계(S600), 서버는 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 단계(S700) 및 서버가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 단계(S800)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8, a method for monitoring a solar module using a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm according to an embodiment of the present invention includes: acquiring a satellite image from a satellite and acquiring a coordinate system corresponding to the satellite image A step S200 of detecting and separating a solar module from a satellite image by the server, and a step S200 of detecting and separating the solar module from the satellite image, (S300), the server extracts the coordinates of the center point and four corner points of the separated photovoltaic module, and extracts the photographing coordinates using the coordinates of the center point and the four corner points and the initial condition (S400), the server selects an initial point of the image pickup coordinates and generates a flight path with the shortest distance between the image pickup coordinates using the cost function (S500) (S600), the server receives the GPS information from the unmanned airplane and calculates the coordinates of the flight path of the flight path (Step S700), and when the server coincides with the detected thermal image, the server stores the thermal image valid in the thermal image received from the unmanned airplane (S700) . ≪ / RTI >

먼저, S100 단계에서 서버(1)가 위성(3)으로부터 위성 이미지를 획득하고, 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득할 수 있다.First, in step S100, the server 1 acquires a satellite image from the satellite 3 and acquires a coordinate system corresponding to the satellite image.

S200 단계는 서버(1)가 위성 이미지에서 태양광 모듈(4)을 검출하고 분리할 수 있다.In step S200, the server 1 can detect and isolate the solar module 4 from the satellite image.

더욱 구체적으로, 도 9를 참조하면, S200 단계는 제1 이진화 단계(S210), 제2 이진화 단계(S220) 및 태양광 모듈 검출 단계(S230)를 포함할 수 있다. 상기 단계는 상기 시스템의 설명에서 설명하였으므로 간략하게 설명하기로 한다.More specifically, referring to FIG. 9, step S200 may include a first binarization step S210, a second binarization step S220, and a photovoltaic module detection step S230. Since the above steps have been described in the description of the system, a brief description will be given.

S210 단계는 서버(1)가 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 이진화하는 단계로, 노이즈를 제거하는 단계(S211), 블루 성분만을 분리하는 단계(S212), 색상 대비를 증가시키는 단계(S213), 히스토그램 평활화하는 단계(S214) 및 이진화하는 단계(S215)를 포함할 수 있다. 상기 단계는 상기 시스템의 설명에서 설명하였으므로 간략하게 설명하기로 한다.In step S210, the server 1 binarizes the satellite image using the RGB model. The step S211 includes removing the noise S212, separating the blue component S212, increasing the color contrast S213, Histogram smoothing step S214, and binarization step S215. Since the above steps have been described in the description of the system, a brief description will be given.

먼저, S211 단계는 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다. S212 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리할 수 있다. S213 단계는 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. S214 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다. 마지막으로, S215 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화할 수 있다.First, in step S211, the noise of the satellite image can be removed. In step S212, it is possible to separate only the blue component of the satellite image from which the noise is removed using the RGB model. In step S213, only the blue component can increase the color contrast of the separated image. The step S214 may perform histogram smoothing on the image in which the color contrast is increased. Finally, step S215 may binarize the histogram smoothed image.

S220 단계는 서버(1)가 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 이진화하는 단계로, 노이즈를 제거하는 단계(S221), 색상 대비를 증가시키는 단계(S222), 히스토그램 평활화하는 단계(S223), 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계(S224) 및 이진화하는 단계(S225)를 포함할 수 있다.In step S220, the server 1 binarizes the satellite image using the HSV model. The step S221 includes removing the noise (step S221), increasing the color contrast (step S222), histogram smoothing step S223, A step S224 of separating only the saturation and brightness information, and a step S225 of binarizing.

먼저, S221 단계는 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다. S222 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. S223 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다. S224 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리할 수 있다. 마지막으로, S225 단계는 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화할 수 있다.First, in step S221, the noise of the satellite image can be removed. The step S222 may increase the color contrast of the satellite image from which the noise is removed. In step S223, the histogram can be smoothed on the image in which the color contrast is increased. In step S224, the histogram smoothed image can be separated from the hue, saturation, and brightness information using the HSV model. Finally, the step S225 may binarize the separated image with only hue, saturation, and brightness information.

S230 단계는 제1 이진화 단계(S210) 및 제2 이진화 단계(S220)에서 이진화된 이미지를 정합하여 태양광 모듈(4)을 분리할 수 있다.In step S230, the binarized images may be matched in the first binarization step S210 and the second binarization step S220 to separate the solar module 4 from each other.

S300 단계는 서버(1)가 관리자로부터 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받을 수 있다. In step S300, the server 1 may set an initial condition including the photographing area, the altitude, the photographing angle, the solar module installation angle, and the solar module installation height once from the manager.

S400 단계는 서버(1)가 분리된 태양광 모듈(4)의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출할 수 있다. In step S400, the server 1 extracts the coordinates of the center point and four corner points of the separated photovoltaic module 4, and extracts the photographing coordinates using the coordinates of the center point and the four corner points and the initial condition .

더욱 구체적으로, 도 12를 참조하면 S400 단계는 점좌표 추출단계(S410), 좌표 추출단계(S420) 및 촬영좌표 추출단계(S430)를 포함할 수 있다. 상기 단계는 상기 시스템의 설명에서 설명하였으므로 간략하게 설명하기로 한다.More specifically, referring to FIG. 12, step S400 may include a point coordinate extraction step S410, a coordinate extraction step S420, and a shooting coordinate extraction step S430. Since the above steps have been described in the description of the system, a brief description will be given.

S410 단계는 분리된 태양광 모듈(4)에서 각 태양광 모듈(4)의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출할 수 있다.In step S410, the coordinates of the center point and four corner points of each solar module 4 in the separated solar module 4 can be extracted.

S420단계는 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 계산된 방위각을 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)가 해당 태양광 모듈(4)을 촬영하는 방향인 촬영 방향으로 설정할 수 있다.In step S420, the azimuth angle is calculated using the coordinates of the center point and the four corner points, and the calculated azimuth angle is calculated in the photographing direction (the direction in which the thermal imaging camera 200 of the unmanned air vehicle 2 photographs the solar module 4) .

또한, S420 단계는 초기조건 및 중심점의 좌표를 이용하여 무인항공기(2)의 촬영 고도(h) 및 태양광 모듈(4)의 중심점으로부터 촬영 거리(dist)를 계산할 수 있다.Step S420 may calculate the shooting distance dist from the center height h of the unmanned airplane 2 and the center point of the solar module 4 using the initial conditions and the coordinates of the center point.

S430 단계는 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 촬영좌표를 추출할 수 있다.In step S430, the coordinates of the azimuth angle, the coordinates of the center point, and the photographing distance may be used to extract the photographing coordinates through the linear equation.

S500 단계는 서버(1)가 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성할 수 있다.In step S500, the server 1 may select an initial point of the shooting coordinates and generate a flight path with the shortest distance between the zero coordinates using the cost function.

더욱 구체적으로, [수학식 3]의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 비행경로를 생성할 수 있다. 단, 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행할 수 있다.More specifically, it is possible to generate the flight path by repeatedly calculating the distance from the selected shooting coordinates to the other shooting coordinates by using the cost function of Equation (3), and selecting the shooting coordinates of the shortest distance among the distances have. However, it can be performed from the shooting coordinates selected as the initial point.

S600 단계는 서버(1)가 열화상 카메라(200)가 장착된 무인항공기(2)에 비행경로를 전송하고, 무인항공기(2)가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 태양광 모듈(4)을 촬영할 수 있다.In operation S600, the server 1 transmits the flight path to the unmanned airplane 2 equipped with the thermal imaging camera 200, and the unmanned airplane 2 follows the flight path received by the unmanned airplane 2, You can shoot.

S700 단계에서 서버(1)는 무인항공기(2)로부터 GPS 정보를 수신받아 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 무인항공기(2)로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장할 수 있다.In step S700, the server 1 receives the GPS information from the unmanned airplane 2 and determines whether or not it coincides with the shooting coordinates of the flight path. If it matches, the server 1 obtains a valid thermal image from the thermal image received from the unmanned airplane 2 Can be stored.

이때, 일치하지 않는 경우 유효한 열화상 이미지가 저장되지 않고, 무인항공기(2)는 비행경로를 따라 비행경로 중 하나의 촬영좌표에 도달할 때까지 비행될 수 있다. 그 후 촬영좌표에 도달하여 GPS 정보와 촬영좌표와 일치하게 되면 그때 유효한 열화상 이미지를 저장할 수 있다.At this time, if they do not match, a valid thermal image is not stored, and the unmanned airplane 2 can fly until it reaches one of the flight paths along the flight path. Thereafter, when the shooting coordinates are reached and the GPS information and the shooting coordinates coincide with each other, a valid thermal image can be stored at that time.

S800 단계는 서버(1)가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출할 수 있다.In step S800, the server 1 may analyze the valid thermal image to detect the abnormal solar module.

상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 태양광 모듈의 설치 조건에 따른 좌표를 추출하여 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성할 수 있다.As described above, the monitoring system of the photovoltaic module using the flight path generation algorithm according to the embodiment of the present invention and the monitoring method of the photovoltaic module using the method can detect the photovoltaic module using the satellite image for monitoring the photovoltaic module And extract the coordinates according to the installation condition of the photovoltaic module, it is possible to generate an optimum flight path suitable for the proper shooting conditions of the unmanned aerial vehicle.

이에 따라, 자동화로 최적의 비행경로를 생성하기 때문에 사용자의 편의성을 증대시키고, 무인항공기를 이용하여 시간 및 비용을 최소화할 수 있다.Accordingly, since the optimum flight path is created by automation, the convenience of the user is increased, and time and cost can be minimized by using an unmanned airplane.

또한, 태양광 모듈을 효과적으로 감시할 수 있고, 악천후 환경에서도 정확한 태양광 모듈의 상태를 제공하여 감시에 대한 정밀도 및 신뢰도를 높일 수 있다.In addition, the solar module can be effectively monitored and the accuracy of the monitoring can be improved by providing the accurate state of the solar module even in a bad weather environment.

또한, 생성된 비행경로에 따라 무인항공기가 비행시 GPS를 이용하여 무인항공기의 현재 위치와 생성된 비행경로의 일치여부를 판단하여 조율함으로써 정확성을 높일 수 있다.Also, according to the generated flight path, the accuracy of the unmanned airplane can be improved by determining whether the unmanned airplane matches the current position of the unmanned airplane with the generated flight path using the GPS when the unmanned airplane is in flight.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.The embodiments of the present invention described above are not implemented only by the apparatus and / or method, but may be implemented through a program for realizing functions corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention, a recording medium on which the program is recorded And such an embodiment can be easily implemented by those skilled in the art from the description of the embodiments described above.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.

1: 서버
100: 데이터 베이스
110: 정보 획득부
120: 이미지 처리부
121: RGB 모델부
122: HSV 모델부
123: 이미지 정합부
130: 좌표 추출부
131: 점좌표 추출부
132: 촬영좌표 추출부
140: 경로 생성부
150: 제어부
160: 경로 판단부
160: 영상 분석부
2: 무인항공기
200: 열화상 카메라
210: GPS
220: 송수신부
230: 구동제어부
3: 위성
4: 태양광 모듈
1: Server
100: Database
110: Information obtaining unit
120:
121: RGB model part
122: HSV model part
123: Image registration unit
130: Coordinate extraction unit
131: Point coordinate extraction unit
132: Shooting coordinate extraction unit
140: Path generation unit
150:
160: Path determination unit
160: Image analysis section
2: Unmanned aircraft
200: Thermal camera
210: GPS
220: Transmitting /
230:
3: Satellite
4: Solar module

Claims (12)

다수개의 태양광 모듈;
열화상 카메라가 장착되어 상기 태양광 모듈을 촬영하는 무인항공기 및
상기 태양광 모듈을 촬영하기 위해 상기 무인 항공기의 비행경로를 생성하는 서버를 포함하되,
상기 서버는,
데이터 베이스(DB);
위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 정보 획득부;
상기 위성 이미지에서 상기 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 이미지 처리부;
분리된 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 좌표 추출부;
상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성하는 경로 생성부;
생성된 비행경로를 따라 상기 무인항공기가 비행하도록 제어하는 제어부;
상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 경로 판단부 및
상기 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 영상 분석부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
A plurality of solar modules;
An unmanned airplane equipped with an infrared camera and photographing the solar module,
And a server for generating a flight path of the unmanned aerial vehicle to photograph the photovoltaic module,
The server comprises:
A database (DB);
An information obtaining unit obtaining a satellite image from a satellite and obtaining a coordinate system corresponding to the satellite image;
An image processing unit for detecting and separating the solar module from the satellite image;
A coordinate extracting unit for extracting the photographing coordinates of the separated solar modules;
A path generating unit for selecting an initial point of the image pickup coordinates and generating a flight path at a shortest distance between the image pickup coordinates using a cost function;
A controller for controlling the unmanned airplane to fly along the generated flight path;
A path determination unit for receiving GPS information from the unmanned airplane and determining whether the GPS information coincides with the shooting coordinates of the flight path, and for storing an effective thermal image in the thermal image received from the unmanned airplane when the coincidence is determined;
And an image analyzer for analyzing the valid thermal image to detect an abnormal solar module.
제1항에 있어서,
상기 정보 획득부는,
1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 더 획득하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
The method according to claim 1,
The information obtaining unit obtains,
Wherein the initial condition including the one-time photographing area, the altitude, the photographing angle, the photovoltaic module installation angle, and the installation height of the photovoltaic module is further obtained.
제1항에 있어서,
상기 이미지 처리부는,
상기 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만 분리하고 이진화하는 RGB 모델부;
상기 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만 분리하고 이진화하는 HSV 모델부 및
상기 RGB 모델부 및 HSV 모델부로부터 이진화된 이미지를 정합하여 상기 태양광 모듈을 분리하는 이미지 정합부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the image processing unit comprises:
An RGB model unit for separating and binarizing only the blue component of the satellite image using an RGB model;
An HSV model unit for separating and binarizing only the hue, saturation, and brightness information using the HSV model;
And an image matching unit for matching the binarized image from the RGB model unit and the HSV model unit and separating the photovoltaic module.
제3항에 있어서,
상기 RGB 모델부는,
상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계;
상기 노이즈가 제거된 위성 이미지를 상기 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하는 단계;
상기 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계;
상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계 및
상기 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
The method of claim 3,
Wherein the RGB model unit comprises:
Removing noise of the satellite image;
Separating only the blue component of the noise-removed satellite image using the RGB model;
Increasing the color contrast of only the blue component separated image;
Histogram smoothing the increased contrast image;
And binarizing the histogram smoothed image by using the histogram smoothed image.
제3항에 있어서,
상기 HSV 모델부는,
상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계;
상기 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계;
상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계;
상기 히스토그램 평활화된 이미지를 상기 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및
상기 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
The method of claim 3,
The HSV model unit includes:
Removing noise of the satellite image;
Increasing the color contrast of the noise-removed satellite image;
Histogram smoothing the increased contrast image;
Separating only the hue, saturation, and brightness information of the histogram smoothed image using the HSV model; and
And binarizing the separated image by only the hue, saturation, and brightness information is performed.
제2항에 있어서,
상기 좌표 추출부는,
상기 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출부 및
상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 각 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
3. The method of claim 2,
The coordinate extracting unit,
A point coordinate extraction unit for extracting coordinates of a center point and four corner points of each solar module in the separated solar module;
And a photographing coordinate extracting unit for extracting photographing coordinates of each of the solar modules using the coordinates of the center point and the four corner points.
제6항에 있어서,
상기 촬영좌표 추출부는,
상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고,
상기 초기 조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 상기 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 하기 수학식 1 및 2를 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
[수학식 1]
Figure pat00008

[수학식 2]
Figure pat00009

(여기서, h는 촬영 고도, hp는 태양광 모듈 설치 높이, hc는 태양광 모듈로부터의 고도, dist는 촬영 거리, β는 태양광 모듈 설치 각도, θ는 열화상 카메라의 촬영 각도임.)
The method according to claim 6,
Wherein the photographing coordinate extraction unit
The azimuth angle is calculated using the coordinates of the center point and the four corner points,
Wherein the photographing altitude of the unmanned airplane and the photographing distance from the center point of the photovoltaic module are calculated by the following equations (1) and (2) using the initial conditions.
[Equation 1]
Figure pat00008

&Quot; (2) "
Figure pat00009

(Wherein, h is taken high, h p is a solar module mounting height, h c is high, dist from the photovoltaic module is taken away, β is a solar module mounting angle, θ is being shot angle of the thermal imager. )
제7항에 있어서,
상기 촬영좌표 추출부는,
상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
8. The method of claim 7,
Wherein the photographing coordinate extraction unit
And the photographing coordinates are extracted through a linear equation using the azimuth angle, the coordinates of the center point, and the photographing distance.
제1항에 있어서,
상기 경로 생성부는,
하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고,
상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행되는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
[수학식 3]
Figure pat00010

(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)
The method according to claim 1,
The path-
The distance between the selected photographing coordinates and the other photographing coordinates is calculated using the cost function of Equation (3), and the photographing coordinates which is the shortest distance among the distances are repeatedly selected to generate the flight path,
Wherein the starting point is selected from the photographing coordinates selected as the initial point.
&Quot; (3) "
Figure pat00010

(Where n i is the selected imaging coordinate, n j is the other imaging coordinate, C dist is the n i n is the distance between j ).
비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 있어서,
(a) 서버가 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 단계;
(b) 상기 서버가 상기 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 단계;
(c) 상기 서버가 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받는 단계;
(d) 상기 서버가 분리된 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출하는 단계;
(e) 상기 서버가 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성하는 단계;
(f) 상기 서버가 열화상 카메라가 장착된 무인항공기에 비행경로를 전송하고, 상기 무인항공기가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 상기 태양광 모듈을 촬영하는 단계;
(g) 상기 서버는 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 단계 및
(h) 상기 서버가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 단계를 포함하는 태양광 모듈 감시 방법.
A method for monitoring a solar module using a solar module monitoring system using a flight path generation algorithm,
(a) a server acquiring a satellite image from a satellite and obtaining a coordinate system corresponding to the satellite image;
(b) the server detecting and isolating a solar module in the satellite image;
(c) receiving, by the server, an initial condition including one shot area, an altitude, a photographing angle, a solar module installation angle, and a solar module installation height;
(d) extracting coordinates of a center point and four corner points of the photovoltaic module separated from the server, and extracting the photographing coordinates using coordinates and initial conditions of the center point and four corner points;
(e) the server selects an initial point of the shooting coordinates and generates a flight path at a shortest distance between the shooting coordinates using a cost function;
(f) transmitting the flight path to the unmanned airplane equipped with the thermal imaging camera, and shooting the photovoltaic module according to the flight path of the unmanned airplane;
(g) receiving, by the server, GPS information from the unmanned airplane, determining whether the received GPS information coincides with the shooting coordinates of the flight path, storing a valid thermal image in the thermal image received from the unmanned airplane,
(h) analyzing a valid thermal image to detect an ideal solar module.
제10항에 있어서,
상기 (d) 단계는,
상기 서버가 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출단계;
상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 상기 초기조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 계산하는 좌표 계산단계 및
상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출단계를 포함하는 태양광 모듈 감시 방법.
11. The method of claim 10,
The step (d)
A point coordinate extraction step of extracting coordinates of a center point and four corner points of each solar module in the solar module separated by the server;
A coordinate calculation step of calculating an azimuth angle using coordinates of the center point and four corner points and calculating an imaging distance from the center of gravity of the photovoltaic module and the photographed height of the unmanned airplane using the initial conditions;
And a photographing coordinate extraction step of extracting the photographing coordinates through a linear equation using the azimuth angle, the coordinates of the center point, and the photographing distance.
제10항에 있어서,
상기 (e) 단계는,
하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고, 상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈 감시 방법.
[수학식 3]
Figure pat00011

(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)
11. The method of claim 10,
The step (e)
The distance between the selected shooting coordinates and the other shooting coordinates is calculated by using the cost function of Equation (3), and the shooting route which is the shortest distance among the distances is selected repeatedly to generate the flying route, From the selected photographing coordinates.
&Quot; (3) "
Figure pat00011

(Where n i is the selected imaging coordinate, n j is the other imaging coordinate, C dist is the n i n is the distance between j ).
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