태양광·풍력pv magazine
AI 드론으로 태양광 모듈 결함 자동 탐지 프레임워크 개발
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.
9월 3일