The present invention relates to a drone system for detecting solar panel defect by using You Only Look Once (YOLO). The drone system includes: a wireless communication part performing wireless communication to receive an image of a solar panel installed for power production from a drone; a micro controller (MCU) performing a control operation to detect a defect from the image of the solar panel provided from the wireless communication part; and a YOLO accelerator extracting the defect formed on the solar panel from the image of the solar panel through a deep learning-based YOLO algorithm, classifying the defect, and embodied with a field programmable gate array (FPGA). In accordance with the present invention, since a deep learning accelerator for a drone employing the FPGA, in which the YOLO algorithm is embodied for the first time in the country, is used to detect a defect of a solar panel, the drone system increases the efficiency of real time processing in accordance with the acceleration of the algorithm while minimizing power consumption, and, also, due to the embodiment of low heating and low power characteristics, the system can be optimized for defect diagnosis on the solar panel using the drone, and reliability in the defect detection of the solar panel can be improved, and, accordingly, costs and manpower consumed for the maintenance and management of the solar panel in a wide area, and, moreover, the paradigm of an artificial intelligence image processing service market of drones, which gradually becomes more expanded and subdivided, can be actively handled.
본 발명은 전력 생산을 위해 설치되는 태양광 패널의 이미지를 드론으로부터 제공받도록 무선 통신을 수행하는 무선통신부; 상기 무선통신부로부터 제공받은 태양광 패널의 이미지로부터 결함 검출을 위한 제어를 수행하는 MCU(Micro Controller Unit); 및 상기 태양광 패널의 이미지로부터 상기 태양광 패널에 형성되는 결함을 딥러닝 기반의 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 추출하고, 상기 결함에 대해서 분류하도록 하며, FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현되는 YOLO 가속기;를 포함하도록 한 YOLO를 이용한 태양광 패널 결함 검출용 드론 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 태양광 패널의 결함 검출을 위해, 국내 최초로 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘이 구현된 FPGA가 적용된 드론용 딥러닝 가속기를 사용함으로써, 전력소모를 최소화하면서도 알고리즘의 가속화에 따른 실시간 처리의 효율성을 높일 수 있고, 저발열 및 저전력의 구현으로 인해 드론을 이용한 태양광 패널의 결함 진단시에 최적화되도록 할 수 있으며, 태양광 패널의 결함 검출의 신뢰성을 향상시키도록 함으로써, 광범위한 영역의 태양광 패널의 유지 및 관리에 소요되는 인원과 비용을 줄일 수 있고, 나아가서, 점점 확대되고 세분화되어가는 드론의 인공지능 영상처리 서비스 시장의 패러다임에 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 효과를 가진다.
Drone system for solar panel defect detection using YOLO
YOLO를 이용한 태양광 패널 결함 검출용 드론 시스템
2022-04-22
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | H02S GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRA-RED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, E.G. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES , Erzeugung elektrischer Energie durch Umwandlung von Infrarot-Strahlung, sichtbarem Licht oder ultraviolettem Licht, z.B. unter Verwendung von Photovoltaik [PV]-Modulen / B64C AEROPLANES , Flugzeuge / G06T Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein , IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL |