영상 기반의 송전 전력설비 불량 진단 알고리즘 설계 및 구현
Design and implementation of image-based fault diagnosis system for electric power transmission equipment
- 주제(키워드) 송전 전력설비
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박운상
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000063462
- UCI I804:11029-000000063462
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
우리나라의 전력 소비량은 경제성장과 함께 빠르게 증가해왔으며, 늘어난 전력 요구량에 따라 송전 시스템의 규모도 점점 더 커지고 있다. 그러나 송전 시스템 유지 보수작업의 대부분이 수동으로 이뤄짐에도 불구하고 이를 수행할 인력은 매우 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여, 송전 전력 설비 검출을 위한 NVIDIA Jetson TX2 기반의 인공지능 드론제어 시스템과 영상 기반의 불량 송전 전력 설비 진단 알고리즘을 제안한다. 인공지능 드론제어 시스템은 딥러닝 기반의 객체 검출 모델을 사용하여 송전 전력 설비를 검출하며 에지 검출 방법을 응용한 선 검출 알고리즘을 이용하여 송전선을 인식하여 드론이 송전탑 사이의 정확한 경로를 따라 이동할 수 있도록 한다. 제안하는 인공지능 드론제어 시스템과 불량 송전 전력 설비 진단 알고리즘은 실제 드론이 촬영한 영상 데이터에 대하여 송전 전력 설비 및 송전선 검출과 송전 전력 설비의 파손 진단을 수행하여 성능 평가 및 유효성 검증을 진행하였다.
more초록/요약
Power consumption in Korea has increased rapidly with economic growth. Depending on the increased power demand, the electric power transmission system is also becoming larger in size. However, despite the fact that most of the maintenance work in transmission system is performed manually, the experienced manpower has been limited. This thesis proposes a power transmission equipment detection and fault diagnosis algorithm embedded on the NVIDIA Jetson TX2 board. The system is designed to operated on a drone for the equipment detection and a server for the fault diagnosis. The proposed algorithm detects the transmission equipment using deep learning method that shows superior performance in the object detection task recently, and detects and tracks the power line by applying traditional image processing technique. After that, we apply both template matching and edge processing algorithm to diagnose damages in transmission equipment. The effectiveness of the proposed algorithm is experimentally evaluated using images captured in the field by a drone.
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