Applied Dynamics &

Intelligent Prognosis Laboratory

Autonomous UAV for inspecting insulator strings

Autonomous UAV for inspecting insulator strings.mp4

Overview

송전 설비 애자련 점검의 효율성 및 정확도 향상을 위해, 자율 비행 기반 UAV 점검 시스템을 구축함. 송전탑 종류를 자동으로 인식하고, 이에 적응적으로 비행 경로를 조정하여 애자련 이미지를 효과적으로 획득함. 또한 이미지 기반 이상 탐지 모델을 개발하고, 가상 이상 데이터 생성을 통해 데이터 불균형을 완화하여 신뢰도 높은 자동 점검을 가능하게 함.

An autonomous UAV-based inspection system is developed to improve efficiency and accuracy in insulator string inspection. Tower types are autonomously recognized, and flight trajectories are adaptively adjusted to enable effective image acquisition of insulator strings. An image-based anomaly detection model is developed, and synthetic anomaly data are generated to mitigate data imbalance, enabling reliable autonomous inspection.

Key Contribution

Adaptive flight 기반 이미지 획득: 송전탑 종류 인식 결과를 반영하여 비행 경로를 적응적으로 조정하고 고품질 애자련 이미지 확보
이미지 기반 이상 탐지 모델: 애자련 이미지에서 이상 상태를 효과적으로 검출하기 위한 딥러닝 기반 모델 개발
데이터 불균형 완화 기법: 가상 이상 데이터 생성을 통해 희소한 고장 데이터를 보완하고 모델 성능 향상

Adaptive flight for image acquisition: Flight trajectories are adaptively adjusted based on tower type recognition to capture high-quality insulator images
Image-based anomaly detection model: Deep learning-based model for effective detection of defects in insulator images
Data imbalance mitigation: Synthetic anomaly data generation to compensate for scarce fault data and improve model performance

Impact

자율 비행 기반 점검을 통한 현장 작업 효율성 향상
데이터 기반 이상 탐지로 점검 정확도 및 신뢰도 향상
희소 데이터 문제 해결을 통한 모델 실용성 강화

Improved field efficiency through autonomous UAV inspection
Enhanced inspection accuracy and reliability via data-driven anomaly detection
Improved model practicality by addressing data scarcity

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