영상처리 기반의 수배전반 이상 징후 탐지 시스템 구현
Implementation of Abnormal Detection Switchgear System Based on Image Processing
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구에서는 기존의 전력 보호 장치로는 감지하기 어려운 수배전반 내부의 이상 징후를 탐지하기 위한 복합형 영상처리 기반 안전 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 다수의 RGB 카메라와 적외선 온도 센서를 활용하여 수배전반 내부의 볼트 풀림 및 부품별 온도 변화를 실시간으로 감지하고, 온도 상승에 따른 화재를 사전에 예방할 수 있도록 설계되었다. 특히, 모터 구동 방식의 카메라 위치 이동 메커니즘을 통해 다양한 시점의 영상을 획득하고, SIFT 알고리즘 기반 영상 분석 기법을 적용하여 다수의 영상을 하나의 통합 영상으로 정합함으로써 구조물로 인한 감시 사각지대를 효과적으로 해소하였다. 성능 검증을 위해 전기 부품 온도 감지, 센서 모듈의 수직 이동 정확도, 이동 후 볼트 풀림 감지 항목에 대한 필드 테스트를 수행하였으며, 평균 온도 감지 오차는 1.09°C, 이동 정확도는 0.57mm, 볼트 풀림 각도 오차는 1.07°로 측정되었다. 실험 결과, 제안 시스템은 영상 기반으로 수배전반 내부 상태를 신속하고 정확하게 모니터링 할 수 있는 실효성과 적용 가능성을 확인하였다.
Abstract
This study presents the implementation of an intelligent monitoring system for detecting internal abnormalities in switchgear, which are difficult to identify using conventional power protection devices. The proposed system utilizes multiple RGB cameras and infrared temperature sensors to simultaneously monitor bolt loosening and temperature variations in internal components, thereby enabling early fire prevention through real-time detection of thermal anomalies. A motorized mechanism enables the cameras to capture images from multiple vertical positions, and a SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)-based image analysis algorithm is applied to merge multiple images into a unified frame, effectively eliminating structural blind spots. To evaluate the system’s performance, a comprehensive field test was conducted on three parameters: temperature sensing accuracy, sensor module movement accuracy, and bolt loosening detection after displacement. The test results showed an average temperature sensing error of 1.09°C, vertical positioning error of 0.57 mm, and bolt rotation angle detection error of 1.07°. These results confirm that the proposed system enables fast and accurate monitoring of the internal conditions of switchgear, particularly in relation to early detection of bolt loosening and fire hazard risks.