(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の上面に装着されるパンチルトモジュール、および前記パンチルトモジュールの上部に装着される撮影モジュールを含む計測部と、
前記計測部を介して電力設備が感知されたか否かを判断する判断部と、
前記計測部を介して前記電力設備に対する熱画像イメージを撮影する制御部と、
前記熱画像イメージに対するパターン分析によって、前記熱画像イメージを分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域に分類し、前記分析対象設備領域に含まれている温度情報に基づいて、前記電力設備に対する異常か否かを診断する処理部とを含み、
前記処理部は、温度情報に基づいて前記熱画像イメージに対するヒストグラムを生成し、予め設定され設備温度範囲に基づいて前記ヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類し、前記３つのヒストグラムサブ領域を根拠に前記熱画像イメージを２値化することによりパターン分類を行い、
前記処理部は、前記分析対象設備領域に対するヒストグラムサブ領域から、最も多くのピクセルに該当する温度を抽出して設備温度として設定し、前記設備温度と予め設定されたスパン温度設定値との加算および減算によってスパン温度範囲を設定し、
前記スパン温度範囲は、肉眼識別を良好にするために、設備温度を中心に決定するが、複数の温度レベルに区分され、
前記処理部は、ディスプレイ部を介して各温度レベルに応じて異なる色で前記分析対象設備領域を表示する
ことを特徴とする、電力設備診断装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記ヒストグラムを高温部から低温部への順に分析することにより、前記３つのヒストグラムサブ領域に対する分類を行うことを特徴とする、請求項１に記載の電力設備診断装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記熱画像イメージにおける、温度値が前記設備温度範囲を超える領域を非分析対象設備領域に分類することを特徴とする、請求項１に記載の電力設備診断装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記熱画像イメージにおける、温度値が前記設備温度範囲未満である領域を背景雑音領域に分類することを特徴とする、請求項１に記載の電力設備診断装置。
【請求項５】
前記処理部は、予め設定された判定基準に従って、前記設備温度に基づいて前記電力設備に対する異常か否かを判断することを特徴とする、請求項１に記載の電力設備診断装置。
【請求項６】
前記車両の位置情報を追跡する位置追跡部をさらに含み、
前記処理部は、予め保存された複数の電柱に対する情報に基づいて、前記複数の電柱に設置された電力設備それぞれを区分して診断することを特徴とする、請求項１に記載の電力設備診断装置。
【請求項７】
前記計測部は、大気温度および周囲湿度を測定する温度および湿度測定モジュールをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の電力設備診断装置。
【請求項８】
判断部によって、車両の上面に装着されるパンチルトモジュールと、前記パンチルトモジュールの上部に装着される撮影モジュールとを含む計測部を介して電力設備が感知されたか否かを判断する段階と、
電力設備が感知された場合、制御部によって前記電力設備に対する熱画像イメージを前記計測部を介して撮影する段階と、
処理部によって、前記熱画像イメージに対するパターン分析を介して、前記熱画像イメージを分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域に分類する段階と、
前記処理部によって、前記分析対象設備領域に含まれている温度情報に基づいて前記電力設備に対する異常か否かを診断する段階とを含み、
前記熱画像イメージを前記分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域に分類する段階は、
温度情報に基づいて、前記熱画像イメージに対するヒストグラムを生成する段階と、
予め設定された設備温度範囲に基づいて前記ヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類する段階と、
前記３つのヒストグラムサブ領域を根拠に前記熱画像イメージを２値化する段階とを含み、
前記電力設備に対する異常か否かを診断する段階は、前記分析対象設備領域に対するヒストグラムサブ領域から、最も多くのピクセルに該当する温度を抽出して設備温度として設定し、前記設備温度と予め設定されたスパン温度設定値との加算および減算によってスパン温度範囲を設定する段階を含み、
前記スパン温度範囲は、肉眼識別を良好にするために、設備温度を中心に決定するが、複数の温度レベルに区分され、
前記処理部によって、ディスプレイ部を介して各温度レベルに応じて異なる色で前記分析対象設備領域を表示する段階をさらに含むことを特徴とする、電力設備診断方法。
【請求項９】
前記ヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類する段階は、前記ヒストグラムを高温部から低温部への順に分析することにより行われることを特徴とする、請求項８に記載の電力設備診断方法。
【請求項１０】
前記熱画像イメージを前記分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域に分類する段階は、前記熱画像イメージにおける、温度値が前記設備温度範囲を超える領域を非分析対象設備領域に分類する段階を含むことを特徴とする、請求項８に記載の電力設備診断方法。
【請求項１１】
前記熱画像イメージを前記分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域に分類する段階は、前記熱画像イメージにおける、温度値が前記設備温度範囲未満である領域を背景雑音領域に分類する段階を含むことを特徴とする、請求項８に記載の電力設備診断方法。
【請求項１２】
前記電力設備に対する異常か否かを診断する段階は、予め設定された判定基準に従って、前記設備温度に基づいて前記電力設備に対する異常か否かを判断することを特徴とする、請求項８に記載の電力設備診断方法。
【請求項１３】
位置追跡部によって、前記車両の位置情報を追跡する段階をさらに含み、
前記電力設備に対する異常か否かを診断する段階は、予め保存された複数の電柱に対する情報に基づいて、前記複数の電柱に設置された電力設備それぞれを区分して診断することを特徴とする、請求項８に記載の電力設備診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱画像カメラを利用した電力設備診断装置および方法(APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING ELECTRIC POWER EQUIPMENT USING INFRARED THERMAL IMAGING CAMERA)に係り、より詳細には、車両に搭載された熱画像カメラを利用して電力設備に対する熱画像イメージを撮影し、熱画像イメージに基づいて電力設備の異常か否かを診断する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力設備は、高電圧が印加された状態で運転しながら、環境的、機械的、熱的、電気的劣化などの複合的な原因により劣化現象が発生し、これにより電気的異常が現れている。例えば、このような電気的異常は機資材に表面割れ、侵食トラッキング、リーク電流の増加、発熱、超音波音、光、機械的振動などを示し、このような現象が続く場合は、絶縁が破壊されて故障が発生する。従来では、このような各種の異常現象に対する欠陥を未然に防止するために、赤外線カメラ、光学カメラ、超音波装備、高周波装備、部分放電装備、ＶＬＦ(Very Low Frequency)装備などの様々な機器を活用して診断業務を行っている。
【０００３】
上述した診断方式は、すべての物体が絶対温度零度（−２７３℃）以上では赤外線輻射エネルギーを表面から自体的に放出する特徴を利用する。ここで、赤外線カメラの原理は、物体から発生する輻射エネルギーを温度形態に変換して、視覚的に表現された熱画像イメージとして見せる方式である。そして、熱画像イメージは、一般な光学イメージとは異なり、解像度に応じて数多くの温度情報(Raw Data)を持っている（例えば、６４０＊４８０ピクセル解像度の場合、３０７，２００個の温度情報(Raw Data)を有する）。
【０００４】
赤外線熱画像カメラは、非接触診断方式でリモートセンシングが可能であり、診断結果を温度形態で視覚的に表現してリアルタイムで見せることができる。これにより、赤外線熱画像カメラは、機資材の欠陥による劣化状態を直ちに判定することができるため、電力設備の状態監視診断業務に効率よく活用している。 
【０００５】
このような電力設備診断方法は、通常、診断者が携帯用赤外線熱画像カメラを手に着用したまま車両に搭乗して走行しながら対象設備たる特高圧電柱の前に車両を停止し、熱画像カメラで診断対象を撮影して画像を保存した後、次の診断対象へ車両を走行しながら移動する方式が用いられている。但し、このような診断方式は、進行する上で診断に多くの時間がかかるので、診断者別の１日診断数量は略４００箇所内外である。また、一部は、単純な車両診断装置を活用して診断したりもするが、走行中にイメージを保存するのではなく、車両停止後に保存することにより、診断時間が多くかかるという問題点がある。
【０００６】
また、撮影されたイメージは、設備不良か否かを分析するために、赤外線カメラ製作社ごとに作られた従来の分析プログラムを用いてイメージに対して一枚ずつ分析者が手作業で劣化か否かを個別分析しており、診断者の分析技術のレベル差によっては劣化箇所を摘出することができない事例が多数発生しており、分析時間も手作業で一枚ずつ行われるため多くかかっているのが実情である。
【０００７】
これに関連し、韓国公開特許第２０１５−００２１６１９号（名称：熱画像を利用した碍子自動検査装置）が存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、熱画像イメージを自動的に分析して電力設備に対する診断を正確に行うことができる熱画像カメラを利用した電力設備診断装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するための本発明の電力設備診断装置は、車両の上面に装着されるパンチルトモジュール(pan-tilt module)、およびパンチルトモジュールの上部に装着される撮影モジュールを含む計測部と、計測部を介して電力設備が感知されたか否かを判断する判断部と、計測部を介して電力設備に対する熱画像イメージを撮影する制御部と、熱画像イメージに対するパターン分析によって、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を分類し、分析対象設備領域に含まれている温度情報に基づいて、電力設備に対する異常か否かを診断する処理部とを含むことを特徴とする。
【００１０】
また、処理部は、温度情報に基づいて熱画像イメージに対するヒストグラムを生成し、予め設定された設備温度範囲に基づいてヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類し、３つのヒストグラムサブ領域を根拠として熱画像イメージを２値化することにより、パターン分類を行うことができる。
【００１１】
また、処理部は、ヒストグラムを高温部から低温部への順に分析することにより、３つのヒストグラムサブ領域に対する分類を行うことができる。
【００１２】
また、処理部は、熱画像イメージにおける、温度値が設備温度範囲を超える領域を非分析対象設備領域に分類することができる。
【００１３】
また、処理部は、熱画像イメージにおける、温度値が設備温度範囲未満である領域を背景雑音領域に分類することができる。
【００１４】
また、処理部は、分析対象設備領域に対するヒストグラムサブ領域から、最も多くのピクセルに該当する温度を抽出して設備温度として設定し、設備温度と予め設定されたスパン温度設定値との加算および減算によってスパン温度範囲を設定することができる。
【００１５】
また、スパン温度範囲は複数の温度レベルに区分され、処理部は、ディスプレイ部を介して各温度レベルに応じて異なる色で分析対象設備領域を表示することができる。
【００１６】
また、処理部は、予め設定された判定基準に従って、設備温度に基づいて電力設備に対する異常か否かを判断することができる。
【００１７】
また、本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置は、車両の位置情報を追跡する位置追跡部をさらに含み、処理部は、予め保存された複数の電柱に対する情報に基づいて、複数の電柱に設置された電力設備それぞれを区分して診断することができる。 
【００１８】
また、計測部は、大気温度および周囲湿度を測定する温度および湿度測定モジュールをさらに含むことができる。
【００１９】
上記の課題を解決するための本発明の電力設備診断方法は、判断部によって、車両の上面に装着されるパンチルトモジュールと、パンチルトモジュールの上部に装着される撮影モジュールとを含む計測部を介して電力設備が感知されたか否かを判断する段階と、電力設備が感知された場合、制御部によって電力設備に対する熱画像イメージを前記計測部を介して撮影する段階と、処理部によって、熱画像イメージに対するパターン分析を介して分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を分類する段階と、処理部によって、分析対象設備領域に含まれている温度情報に基づいて電力設備に対する異常か否かを診断する段階とを含むことを特徴とする。
【００２０】
また、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を分類する段階は、温度情報に基づいて、前記熱画像イメージに対するヒストグラムを生成する段階と、予め設定された設備温度範囲に基づいてヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類する段階と、３つのヒストグラムサブ領域を根拠に熱画像イメージを２値化する段階とを含むことができる。
【００２１】
また、ヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類する段階は、ヒストグラムを高温部から低温部への順に分析することにより行われ得る。 
【００２２】
また、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を分類する段階は、熱画像イメージにおける、温度値が設備温度範囲を超える領域を非分析対象設備領域に分類する段階を含むことができる。
【００２３】
また、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を分類する段階は、熱画像イメージにおける、温度値が設備温度範囲未満である領域を、背景雑音領域に分類する段階を含むことができる。
【００２４】
また、電力設備に対する異常か否かを診断する段階は、分析対象設備領域に対するヒストグラムサブ領域から、最も多くのピクセルに該当する温度を抽出して設備温度として設定し、設備温度と予め設定されたスパン温度設定値との加算および減算によってスパン温度範囲を設定する段階を含むことができる。
【００２５】
また、スパン温度範囲は、複数の温度レベルに区分され、本発明の電力設備診断方法は、処理部によって、ディスプレイ部を介して各温度レベルに応じて異なる色で分析対象設備領域を表示する段階をさらに含むことができている。
【００２６】
また、電力設備に対する異常か否かを診断する段階は、予め設定された判定基準に従って、設備温度に基づいて電力設備に対する異常か否かを判断することができる。
【００２７】
また、本発明の電力設備診断方法は、位置追跡部によって、車両の位置情報を追跡する段階をさらに含み、電力設備に対する異常か否かを診断する段階は、予め保存された複数の電柱に対する情報に基づいて、複数の電柱に設置された電力設備それぞれを区分して診断することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の熱画像カメラを利用した電力設備診断装置および方法によれば、電力設備の異常か否かを自動的に診断することができ、車両の走行中にも連続診断が可能であって診断時間を短縮させることができるだけでなく、パターン分析によって電力設備の診断精度を高めることができるという効果がある。
【００２９】
また、本発明の熱画像カメラを利用した電力設備診断装置および方法によれば、熱画像イメージを個別分析して得た数多くのデータとアルゴリズムを適用したシステムによる自動分析技術の開発によって、分析にかかる時間を大幅に短縮させることができるとともに、分析過程で発生しうる人的エラー要因を完全に排除させて不良設備を正確に検出することにより、分析レポートを自動的に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態に係る電力設備診断システムの概念図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置のブロック図である。
【図３】本発明の電力設備診断装置によって生成されたヒストグラムに対する一例示を示す図である。
【図４Ａ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成された２値化画像の一例示を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成された２値化画像の一例示を示す図である。
【図４Ｃ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成された２値化画像の一例示を示す図である。
【図４Ｄ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成された２値化画像の一例示を示す図である。
【図４Ｅ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成された２値化画像の一例示を示す図である。
【図５Ａ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成されたグリッド分類画像の一例示を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の電力設備診断装置を用いて生成されたグリッド分類画像の一例示を示す図である。
【図６Ａ】本発明の電力設備診断装置を用いてスパン温度の幅を調節する方法の一例示を説明するための図である。
【図６Ｂ】本発明の電力設備診断装置を用いてスパン温度の幅を調節する方法の一例示を説明するための図である。
【図７Ａ】本発明の電力設備診断装置を用いて分析除外領域を検出し、これを排除する方法の一例示を説明するための図である。
【図７Ｂ】本発明の電力設備診断装置を用いて分析除外領域を検出し、これを排除する方法の一例示を説明するための図である。
【図７Ｃ】本発明の電力設備診断装置を用いて分析除外領域を検出し、これを排除する方法の一例示を説明するための図である。
【図７Ｄ】本発明の電力設備診断装置を用いて分析除外領域を検出し、これを排除する方法の一例示を説明するための図である。
【図７Ｅ】本発明の電力設備診断装置を用いて分析除外領域を検出し、これを排除する方法の一例示を説明するための図である。
【図７Ｆ】本発明の電力設備診断装置を用いて分析除外領域を検出し、これを排除する方法の一例示を説明するための図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る電力設備診断方法を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る熱画像イメージに対するパターン分析方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本発明を添付図面に基づいて詳細に説明する。ここで、繰り返される説明、本発明の要旨を無駄に不明確にするおそれのある公知の機能および構成についての詳細な説明は省略する。本発明の実施形態は、当業分野における通常の知識を有する者に本発明をより完全に説明するために提供されるものである。よって、図面における要素の形状および大きさなどはより明確な説明のために誇張することもある。
【００３２】
図１は本発明の一実施形態に係る電力設備診断システム１０００の概念図である。本発明の一実施形態に係る電力設備診断システム１０００は、車両４０に装着された計測部１１０を介して電力設備２０の熱画像イメージを撮影し、これに基づいて該当電力設備２０に対する診断を行うことを特徴とする。このような診断過程は車両の停止状態および走行状態に関係なく行なわれ得る。
【００３３】
具体的に、本発明の一実施形態に係る電力設備診断システム１０００によれば、車両の上部に搭載された計測部１１０で電力設備２０を自動的に検出し、検出された電力設備２０に対する熱画像イメージを撮影することを特徴とする。次に、図２を参照して、本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００について説明する。
【００３４】
図２は本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００を示すブロック図である。図２に示すように、本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００は、計測部１１０、制御部１２０、判断部１３０、処理部１４０、入力部１５０、ディスプレイ部１６０および位置追跡部１７０を含んで構成できる。以下、本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００に含まれる各構成について説明する。
【００３５】
まず、計測部１１０は、車両の上部に装着され、電力設備に対する熱画像イメージを撮影する機能をする。このため、計測部１１０は、車両の上面に装着されるパンチルトモジュールと、パンチルトモジュールの上部に装着される撮影モジュールとを含んで構成できる。これにより、撮影モジュールは、パンチルトモジュールによって上下左右に動くことができる。撮影モジュールは、例えば、赤外線熱画像カメラおよびＣＣＤ(charge-coupled device)カメラを含むことができる。すなわち、一般な状況では赤外線熱画像カメラを利用して電力設備を撮影するが、熱画像カメラで摘出が困難な機資材の表面割れ、クラックなどの外観診断が要求される場合には、ＣＣＤカメラで撮影を行うことができる。
【００３６】
また、一般に、電力設備は車両が走行する道路の方向から左方向に約２０乃至３０°、そして上方向に４０乃至５０°に位置するので、パンチルトのプリセット機能を利用して計測部の撮影を助けることができる。また、このようなプリセット設定時間は車両の速度ごとに異なるように設定できる。
【００３７】
また、計測部１１０は赤外線照明モジュールをさらに含んで構成できる。一般可視光線波長帯の場合には、強い光により、測定のための照射の際に前方の車両や住宅に被害を与えるおそれのある状況が存在する。これにより、本発明の一実施形態に係る計測部１１０は、赤外線照明を用いて夜間の診断による設備の視野を確保することができる。
【００３８】
また、計測部１１０は、大気温度および周囲湿度を測定する温度および湿度測定モジュールをさらに含んで構成できる。
【００３９】
位置追跡部１７０は、車両の位置情報を追跡する機能をする。例えば、位置追跡部１７０は、ＧＰＳ(Global Positioning System)を含んで構成できる。上述したように、本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００は、走行中または停車状態の車両に装着された計測部１１０を用いて熱画像イメージを撮影し、これに基づいて電力設備を診断する技術である。ただし、このような電力設備は、全国的に数百万個が存在するので、各電力設備に対して正しい診断を行っても管理が容易ではない。これにより、本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００は、保存部に保存された、または外部システムとの連通を介して診断対象に含まれた電力設備に対する診断情報、および電力設備が設置された電柱情報に基づいて電力設備それぞれを区分して診断および保存することができる。また、上述した電柱と電力設備を対応させる方法の他に、撮影された熱画像イメージに該当ＧＰＳ座標を含めて各電力設備を区分する方式も利用できる。
【００４０】
入力部１５０は、パンチルトモジュールの手動操作のために、例えば、上下左右方向の調整のためのジョイスティック、および熱画像イメージの保存のためのボタンを有する３軸調整装置から構成できる。
【００４１】
判断部１３０は、計測部１１０を介して電力設備が感知されたか否かを判断する機能をする。
【００４２】
制御部１２０は、電力設備が感知されたと判断されるとき、計測部１１０を介して電力設備に対する熱画像イメージを撮影する機能をする。
【００４３】
処理部１４０は、熱画像イメージに対するパターン分析によって、熱画像イメージに含まれている電力設備に対する異常か否かを診断する機能をする。具体的に、処理部１４０は、熱画像イメージを３つの領域、すなわち、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域に区分し、分析対象設備領域に含まれている温度情報に基づいて、電力設備に対する異常か否かを診断する機能を行う。具体的には、処理部１４０を介して行われる診断方法は次のとおりである。
【００４４】
まず、処理部１４０は、熱画像イメージに対するヒストグラム分析を行う。ここで、処理部１４０を介して生成されたヒストグラムに対する例示は、図３に示される。図３において、ｘ軸は温度帯域幅を示し、ｙ軸はピクセル数を示す。すなわち、図３に示すように、処理部１４０は、熱画像イメージの温度帯域別ヒストグラムによるピクセル分布度を計算して配列を行うことができる。ただし、このようなヒストグラムのみでは周囲背景と電力設備の区分が容易ではない。 
【００４５】
これにより、処理部１４０は、周囲背景と電力設備の区分のために、該当ヒストグラムに対して一定温度間隔のスキャン作業を行う。赤外線熱画像イメージは、ヒストグラムの温度帯域幅（例えば、２５６段階）をユーザーが定めた特定の温度帯域でスキャンすることにより、温度帯域別にピクセル分布度を計算して領域別温度値を探し出す。ここで、温度帯域は、予め設定された設備温度範囲に基づいて区分できる。すなわち、電力設備に対する温度範囲である設備温度範囲を基準に、熱画像イメージにおける、温度値が前記設備温度範囲を超える領域を非分析対象設備領域に分類し、熱画像イメージにおける、温度値が前記設備温度範囲未満である領域を背景雑音領域に区分することにより、３つの領域への区分が可能である。ここで、領域を３つに区分する理由は、一般に、熱画像イメージには電力設備に対する領域の他に、雲のような背景領域が存在し得るためである。また、後述する電力設備ではなく、照明または変圧器などの非分析対象設備も区分するためである。
【００４６】
その後、処理部１４０は、分類を簡便にするために、熱画像イメージに対する２値化を行う。ここで、２値化方式は、処理部１４０を介して一定の温度間隔でスキャンした画像を、領域内に含まれている温度帯域の画像は白、そうでない温度帯域の画像は黒で表現する方式である。このように処理部１４０を介して２値化された２値化画像に対する例は、図４Ａ乃至図４Ｅに示されている。 
【００４７】
図４Ａは本発明の一実施形態に係る電力設備診断装置１００の計測部１１０を介して撮影される電力設備に対する一例示を示す。すなわち、後述する例示では、図４Ａに示されているように、計測部１１０を介して、電柱１０、電柱１０に設置された複数の碍子２０および変圧器３０が含まれるように電力設備が撮影された状況を仮定する。
【００４８】
その後、処理部１４０を介して撮影された熱画像イメージに対するヒストグラム分析を行うと、熱画像イメージは、下記の図４Ｂ乃至図４Ｅに示されている例示の如く分類できる。ここで、図４Ｂは本発明の処理部１４０を介して区分された非分析対象設備領域（例えば、変圧器、照明灯）に対する２値化画像を示し、図４Ｃおよび図４Ｄは本発明の処理部１４０を介して区分された分析対象設備領域に対する２値化画像を示し、図４Ｅは背景雑音領域に対する２値化画像を示す。すなわち、図４Ｂに示すように他の電力設備に比べて相対的に温度の高い変圧器３０が区分でき、図４Ｅに示すように背景雑音領域が区分できる。ここで、図４Ｅに示されている背景雑音領域は、図４Ａに示されてはいないが、撮影された熱画像イメージにおける雲であり得る。 
【００４９】
すなわち、処理部１４０は、上述した温度間隔のスキャンおよび２値化画像作業を介して高温部（変圧器と照明灯などの非分析対象設備）、分析対象設備および背景雑音領域（例えば、低温部の空および雲）に対するパターンを分類する。一般に、夜間に温度を測定するにあたり、外部の雑音要素（冬季建築物の暖房による熱漏れなど）がない状態では、高温部（変圧器や照明灯などの非分析対象設備）→分析対象設備（建築物または樹木などを含む）→低温部（例えば、低温部の空および雲などの背景雑音領域）の順に分類する。この技法を使用することにより、所望の対象物を分析対象に含み、分析対象ではない建築物、街灯、樹木などの不要な画像を区分することができる。 
【００５０】
その後、処理部１４０は、上述した２値化画像に対してグリッド分析を行うことができる。具体的に、処理部１４０は、２値化画像に対して異常分に対するテンプレートを生成し、異常分を標準化することにより、グリッド分離作業を行うことができる。その後、温度差に対する抽出対象基準条件を提示すると、抽出対象分離作業を行った後、異常発熱箇所を探し出し、その後には異常箇所摘出分に対する温度分析を行う。
【００５１】
図５Ａおよび図５Ｂは、図４に示されている電力設備に対する画面を一定間隔で分けることにより、電力設備の分布度を判断するグリッド分析を行う図である。ここで、図５Ａは分析対象設備である電力設備に対するグリッド分類画像を示し、図５Ｂは分析対象ではない背景雑音、例えば雲を除去する技術を表現したグリッド分類画像を示す。電力設備を測定するにあたり、設備または雲が最も大きい分布を占めるが、グリッド分析によって分類された画像のうち、連結性およびスキャン画像の前後画像変化度を分析して診断対象設備を見つけることができる。
【００５２】
また、処理部１４０は、上述した過程によって分類されたパターンのうち、分析しようとする電力設備を検出し、２値化パターンに分布している最も多くのピクセルに該当する温度を抽出し、これを設備温度として設定する。そして、処理部１４０は、設備温度と予め設定されたスパン温度設定値との加算および減算によってスパン温度範囲を設定する。ここで、スパン温度範囲は、肉眼識別を良好にするために、設備温度を中心に、例えば５℃の温度に決定することができる。ここで、温度範囲はなるべく高くなく低い数値からなることが好ましいが、これは異常設備の小さな温度差を温度差に応じて異ならせて表現する色から肉眼で容易に確認することができるためである。このようにスパン温度範囲を調整し、これにより設備の異常か否かが抽出された画像に対する例示は、図６Ａおよび図６Ｂに示される。図６Ｂに示されているように、スパン温度範囲は複数の温度レベルに区分される。これにより、処理部１４０は、ディスプレイ部１６０を介して各温度レベルに応じて異なる色で前記分析対象設備領域を表示することができる。
【００５３】
また、他の方法としては、電力設備の機資材の表面温度を抽出するために、計測部１４０に含まれている温度および湿度測定モジュールで測定された温度情報を用いて撮影モジュール（例えば、赤外線熱画像カメラ）の測定機能を調節することができる。すなわち、外部温度および湿度の値を用いて温度変化に応じてスパン温度およびレベル温度値の設定の際にこれを自動的に調整することができる。 
【００５４】
また、処理部１４０は、電力設備の正常設備と異常設備との温度差を求めることができる。上述したように、処理部１４０は、熱画像イメージのうち、背景部分と非分析対象設備を除き、分析しようとする電力設備に対してのみ分析を行う。これにより、処理部１４０は、分析しようとする電力設備に該当する温度範囲のうち、最低温度を基準温度として設定し、異常発熱した最高温度を見つけて相互間の温度差を表現することができる。
【００５５】
上述したように、処理部１４０は、熱画像イメージから非分析対象領域と背景雑音領域を排除することにより、電力設備に対する分析対象設備領域を抽出し、該当領域に対するスパン温度範囲調整によって電力設備に対する診断を行うことを特徴とする。すなわち、図７Ａに示されている原本熱画像イメージから、図７Ｂに示されている高温部（変圧器、街灯）を排除して、図７Ｃに示されているように対象設備を抽出し、図７Ｄおよび図７Ｅに示されているように非分析対象設備と雲などを区分して、図７Ｆに示されているように分析対象設備を抽出する。また、スパン温度調節によって異常設備に対する診断を行うことができる。 
【００５６】
また、処理部１４０は、ＧＰＳ情報を用いて、予め保存された複数の電柱に対する情報に基づいて、複数の電柱に設置された電力設備それぞれを区分して診断することができる。また、処理部１４０は、熱画像イメージごとに該当ＧＰＳ情報を追加してユーザーに表示する処理を行うことも可能である。
【００５７】
図８は本発明の一実施形態に係る電力設備診断方法を示すフローチャートである。次に、図８を参照して、本発明の一実施形態に係る電力設備診断方法について説明する。以下では、上述した部分と重複する事項については説明を省略する。
【００５８】
まず、車両の位置情報を追跡する段階（Ｓ１１０）が行われる。上述したように、電力設備の場合、全国的に数百万個が存在するので、これを区分して診断を行うことが重要である。これにより、本発明では、車両の位置情報を追跡し、以下に説明されるように該当熱画像イメージにＧＰＳ情報を追加して区分することを特徴とする、
【００５９】
その後、判断部によって、計測部を介して電力設備が感知されたか否かを判断する段階（Ｓ１２０）が行われる。ここで、計測部は、車両の上面に装着されるパンチルトモジュールと、パンチルトモジュールの上部に装着される撮影モジュールとを含む計測部を含むことができる。Ｓ１２０段階で計測部を介して電力設備が感知されたと判断された場合、制御はＳ１３０段階へ伝達される。そうでない場合、制御は再びＳ１１０段階に伝達されて上記の段階を再び行う。
【００６０】
Ｓ１３０段階は、パンチルト制御によって撮影モジュールで電力設備を撮影して熱画像イメージを生成する段階である。 
【００６１】
その後、処理部によって、熱画像イメージに対するパターン分析を行い（Ｓ１４０）、熱画像イメージを３つの領域に分類する段階（Ｓ１５０）が行われる。ここで、Ｓ１４０段階を経て行われる分析方法については、図２乃至図７を参照して詳細に説明された。以下に図９を参照してさらに述べられるので、これについての説明は省略する。
【００６２】
そして、Ｓ１５０段階で言及された３つの領域は、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を含む。ここで、分析対象設備領域は、診断を行おうとする対象電力設備に対する領域を示し、非分析対象設備領域は、変圧器および照明灯のようにフィルタリングされるべき領域を示し、背景雑音領域は、雲および空のようにフィルタリングされるべき領域を示す。これらの３つの領域の区分は、上述したように熱画像イメージに含まれている温度情報に基づいて行われ得る。すなわち、熱画像イメージにおける、温度値が設備温度範囲を超える領域を非分析対象設備領域に分類し、熱画像イメージにおける、温度値が設備温度範囲未満である領域を背景雑音領域に分類し、温度値が設備温度範囲内である場合にはこれを分析対象設備領域に分類することができる。
【００６３】
その後、処理部によって、分析対象設備領域に含まれている温度情報に基づいて、電力設備に対する異常か否かを診断する段階（Ｓ１６０）が行われる。ここで、電力設備に対する異常か否かの診断は、温度情報を用いた、予め設定された判定基準に基づいて行われ得る。
【００６４】
図９は本発明の一実施形態に係る熱画像イメージに対するパターン分析方法を示すフローチャートである。次に、図９を参照して図８のＳ１４０段階について説明する。また、以下では、上述した説明部分と重複する部分については説明を省略する。
【００６５】
まず、温度情報に基づいて熱画像イメージに対するヒストグラムを生成する段階（Ｓ１４１）が行われる。
【００６６】
その後、予め設定された設備温度範囲に基づいて、ヒストグラムを３つのヒストグラムサブ領域に分類する段階（Ｓ１４２）が行われる。上述したように、３つのヒストグラムサブ領域は、分析対象設備領域、非分析対象設備領域および背景雑音領域を示す。これらの領域についての説明は詳しく上述したので、追加的な説明は省略する。これらの領域に対する区分は、ヒストグラムを高温部から低温部への順に分析することにより行われ得る。
【００６７】
その次、３つのヒストグラムサブ領域に基づいて熱画像イメージを２値化する段階（Ｓ１４３）が行われる。ここで、２値化方式は、処理部を介して一定の温度間隔でスキャンした画像を、領域内に含まれている温度帯域の画像は白、そうでない温度帯域の画像は黒でそれぞれ表現する方式を示す。
【００６８】
その後、前記２値化画像に対してパターン分類を行う段階（Ｓ１４４）、および２値化画像に対してグリッド分析を行う段階（Ｓ１４５）が行われる。Ｓ１４４およびＳ１４５段階を経て行われる過程は詳細に上述したので、これについての追加的な説明は省略する。 
【００６９】
その次、分析対象設備領域に対するヒストグラムサブ領域から、最も多くのピクセルに該当する温度を抽出して設備温度として設定し、設備温度と予め設定されたスパン温度設定値との加算および減算によってスパン温度範囲を設定する段階（Ｓ１４６）が行われる。ここで、スパン温度範囲は複数の温度レベルに区分できるため、分析対象設備領域における電力設備は各温度レベルに応じて異なる色でディスプレイ部によって表示される。
【００７０】
以上の如く、図面と明細書で最適の実施形態が開示された。ここで特定の用語が使用されたが、これは単に本発明を説明するための目的で使用されたのであり、意味を限定するためにまたは特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使用されたものではない。従って、本技術分野における通常の知識を有する者であれば、これから様々な変形および均等な他の実施形態が可能であることを理解するだろう。よって、本発明の真正な技術的保護範囲は、添付された特許請求の範囲の技術的思想によって定められるべきであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図８】
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【図９】
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