Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서 설계 및 제작된 보안 검색 시스템은 물체 및 사람으로부터 방사된 에너지를 수신하여 이미지화 하는 시스템이다. 제안한 보안 검색 시스템은 다채널 수신을 위한 집적화된 어레이 안테나를 적용하였으며, 16개의 4단 저잡음 증폭기와 디텍터, CCD/IR 카메라와 반사판 그리고 밀리미터파 렌즈로 구성된다. 본 시스템은 공기 중의 열잡음 신호를 감지해야 하므로, 높은 수신감도와 넓은 대역폭이 요구된다. 시스템에 사용된 저잡음 증폭기 모듈의 이득특성은 82GHz~102GHz의 대역에서 65.8dB의 평균 이득특성을 가진다. 또한 증폭기 모듈로부터 입력된 열잡음 신호를 DC 전압 값으로 나타낼 수 있는 검출기를 제작하였다. 제작된 검출기는 제로-바이어스 쇼트키 다이오드를 사용하여 물체에서 방사된 밀리미터파 신호를 DC 출력 전압으로 변환하는 방사 분석 센서이다. 제작된 검출기의 특성은 0dBm 입력전력에서 350~400mV/mW, 검출 가능 입력 전력 범위는 -10~13dBm으로 우수한 성능을 보였다. 제작된 보안 검색 시스템은 은닉된 금속 재질의 물체뿐만 아니라, 플라스틱 등으로 이루어진 물체들도 검색이 가능하다.
한국천문연구원은 $1\;-\;5{\mu}m$ 파장영역에서 관측 가능한 근적외선 카메라 KASINICS(Korea Astronomy and Space science Institute Near Infrared Camera System)를 개발하였다. 열적외선이 강해지는 $3{\mu}m$ 이상의 파장영역에서는 대기 중의 수증기에 의한 대기투과도가 중요해진다. 이 논문에서는 국내 천문대의 적외선 관측 조건을 알아보기 위해 한국천문연구원의 GPS 신호를 이용한 PWV(Precipitable Water Vapor) 측정 시스템을 사용하여 2006년 7월부터 2007년 8월까지의 보현산 및 소백산 상공의 월별 PWV 분포를 조사하였다. 그 결과, 국내 대기 수증기량 조건은 지표면의 이슬점온도를 이용해서 추정한 예상보다 좋았으며, 특히 가을철 및 겨울철에는 미국 Kitt Peak 천문대 상공의 조건과 비교하여 크게 다르지 않음을 확인하였다.
본 연구는 마주보는 두 대칭렌즈를 가지는 초점거리 24mm 인 MWIR($3{\sim}5{\mu}m$)용 결상광학계의 설계 개발에 관한 것이다. 광학계는 CodeV를 사용하여 설계하였으며, 사용자의 요구조건을 만족할 수 있는 분해능과 화각을 가지도록 최적화 과정을 진행하였다. 렌즈의 초자는 국내에서 개발된 $3{\mu}m$에서 굴절률 1.7589를 갖는 초자( KCIR035 )를 포함하여 두 종류로 제한하였다. 이렇게 설계되어진 광학계는 같은 모양을 갖는 KCIR035 초자의 2장의 비구면 렌즈와 1장의 Si 초자의 구면 렌즈로 이루어져 있다. 여기서 2장의 비구면 렌즈의 배치는 마주보는 대칭구조를 이루고 있는 것이 특징이다. 그리고 이 광학계는 선폭 20lp/mm에서 MTF값이 0.35 이상인 분해능을 갖게 되었다. 따라서 이 광학계는 pixel의 크기가 $25{\mu}m$인 $206{\times}156$ 어레이 MWIR 검출소자를 사용하는 열영상 카메라에 적용할 수 있는 성능을 가진 것으로 판단된다.
유방암 진단에 필요한 감마카메라 검출전단부의 최적변수 유도와 유방암 진단조건 하에서의 평가를 위한 몬테카를로 모사를 수행하였다. 모사를 위해 픽셀화된 포토센서에 상응하는 $3mm{\times}3mm$의 구멍과 0.25 mm의 격막두께를 갖는 격자배열구조의 텅스텐 콜리메이터를 이용하였다. 최적변수를 도출하기 위해 검출전단부의 구성 요소를 변화시키면서 기하효율과 공간분해 능의 Trade-Offs 절차를 사용하였다. 최적화된 검출전단부의 사전 성능평가를 위해, 펜텀의 중앙부에 크기가 각기 다르며 콜리메이터 표면으로부터 25 mm 떨어져 있는 유방암이 있고 다른 장기들로부터 나오는 방사선원에 의한 백그라운드 계수를 고려하였다. 유방암의 실제 진단 조건 하에서는 최적화된 검출전단부의 성능이 유방암의 크기와 백그라운드 계수에 따라 저하될 수 있음을 보여 주었다. 따라서 유방암 크기를 변별하는 지표로 쓰이며 검출전단부의 특성에 종속적인 공간분해 능은 유방암의 조기 진단시에는 의미가 없다는 결론을 얻었다.
고속철도 차륜의 미소결함을 고속 고공간 분해 능으로 측정할 수 있는 새로운 비파괴검사법이 요구되고 있다. 본 연구는 종래의 스캔형 자기카메라를 개선하여, 다중증폭회로와 결함표시를 위한 펄스 발생기를 장착한 신호처리회로를 제안한다. 홀센서를 선형으로 배열하고, 배열의 직각방향으로 차륜이 정속으로 회전하게 하면, 차륜의 답면을 검사할 수 있다. 각각의 홀전압을 증폭하고, AD변환기를 통하여 $\mu$-processor에 의하여 시간에 따른 전압차, 즉 ${\partial}V_H/{\partial}t$를 연산한다. ${\partial}V_H/{\partial}t$가 결함의 존재를 의미하는 비교치보다 클 때 pulse 신호가 발생하여 결함을 지시한다. 휠 시험편을 이용하여 제안된 방법을 검증하였다.
본 논문은 고성능 이미지 센서인 CCD 시스템에서 전체 시스템의 성능을 좌우하는 아날로그 프론트 엔드(analog-front end, AFE)를 영상신호처리 유닛과 함께 SoC로써 구현한 설계에 관한 것이다. 데이터의 전송속도가 빨라짐에 따라 데이터 샘플링의 불확실성을 낮추었으며, $0{\sim}36\;dB$의 높은 이득을 가지는 지수함수적인 가변 이득단의 대역폭을 구현하기 위한 구조 및 증폭기의 정밀도를 높이기 위한 기생 커패시턴스에 둔감한 커패시터 배열을 개발하였다. 또한, 블랙-레벨 상쇄를 위한 아날로그 및 디지털 영역에서의 이중 블랙 레벨 상쇄를 효과적으로 구현하였다. 제안된 구조를 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정으로 구현하였으며, 10-bit 해상도의 전체 CCD 카메라 시스템에 적용하여 그 동작을 검증하였다. 제안한 AFE는 3.3 V 공급전압 및 15 MHz의 데이터 전송속도에서 80 mA를 소모하였다.
Resolution of an image sensor is very significant parameter to improve. It is hard to improve the resolution of the CMOS vision chip for edge detection based on a biological retina using a resistive network because the vision chip contains additional circuits such as a resistive network and some processing circuits comparing with general image sensors such as CMOS image sensor (CIS). In this paper, we proved the problem of low resolution by separating photo-sensing and signal processing circuits. This type of vision chips occurs a problem of low operation speed because the signal processing circuits should be commonly used in a row of the photo-sensors. The low speed problem of operation was proved by using a reset decoder. A vision chip for edge detection with $128{\times}128$ pixel array has been designed and fabricated by using $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS technology. The fabricated chip was integrated with optical lens as a camera system and investigated with real image. By using this chip, we could achieved sufficient edge images for real application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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