AI 드론으로 태양광 모듈 결함 자동 탐지 프레임워크 개발
pv magazine · · EnergyNews 요약
폴란드 제슈프 공대와 스페인 발렌시아 공대 연구진이 드론(UAV) 기반 태양광 설비 자동 점검 프레임워크를 개발해 학술지 Measurement에 발표했다. 자체 제작한 헥사콥터에 FLIR Boson 640 열화상 카메라(7.5~13.5μm, 640×512 픽셀, 30Hz, 열 감도 50mK 미만)와 MicaSense Altum 멀티스펙트럼 카메라를 탑재했으며 비행 시간은 약 25분이다.
드론은 고도 18~30m에서 비행해 픽셀당 지상 표본 거리 약 2.5~4.0cm를 유지했고, 주거용 소형 설비와 산업용 대형 설비를 대상으로 기온 12~22C, 풍속 12m/s 미만 조건에서 촬영했다. 데이터셋은 자체 비행 이미지 1,950장, Kaggle 공개 이미지 190장, 실험실 이미지 260장으로 구성했으며 학습 81.25%, 검증 7.92%, 테스트 10.83%로 배분했다.
4개 CNN 구조 비교에서 EfficientNet-B0가 정밀도 0.903, 재현율 0.907, 매크로 F1 0.904, 가중 F1 0.927로 가장 우수했고, 핫스팟과 정상 모듈은 1.000, 모래 0.907, 조류 배설물 0.889, 먼지는 0.732로 가장 낮았다.
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