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풍력 발전기의 회전하는 블레이드를 연속 촬영하는 카메라부; 촬영영상을 저장할 뿐만 아니라 상기 블레이드의 상태를 모니터링하기 위한 기계학습 정보를 저장하는 저장부; 및 상기 카메라부로부터 연속 촬영된 상기 촬영영상을 입력받아 배경과 상기 블레이드를 분할하고 프레임 간 객체의 움직임에 대한 움직임 벡터를 측정하여 상기 블레이드의 상태를 판단하며, 상기 블레이드의 검사결과를 기계학습하여 상기 저장부에 저장하고, 상기 저장부에 저장된 기계학습 정보를 기반으로 상기 블레이드의 상태를 상시 모니터링하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사장치
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는, 연속 촬영된 상기 촬영영상을 입력받아 상기 배경과 상기 블레이드를 분할하는 객체분할부; 상기 객체분할부에서 분할된 객체의 프레임 간 움직임에 대한 상기 움직임 벡터를 측정하는 움직임 벡터 측정부; 상기 움직임 벡터 측정부에서 측정된 상기 움직임 벡터와 정상상태에서의 기준 움직임 벡터를 비교하여 상기 블레이드의 상태를 판단하는 블레이드 상태판단부; 및 상기 블레이드 상태판단부의 판단결과를 기반으로 검사결과를 기계학습하는 SVM 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사장치
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는, 가우시안 혼합기법을 이용하여 상기 촬영영상으로부터 상기 배경과 상기 블레이드를 분할하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사장치
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는, 블록 정합을 이용하여 상기 움직임 벡터를 측정하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사장치
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 촬영영상으로부터 측정한 상기 움직임 벡터 정보와 분할된 상기 블레이드의 면적정보를 기반으로 SVM(Support Vector Machine) 학습으로 기계학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사장치
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제어부가 카메라부로부터 연속 촬영된 촬영영상을 입력받는 단계; 상기 제어부가 상기 촬영영상을 입력받아 배경과 블레이드를 분할하는 단계; 상기 제어부가 상기 촬영영상의 프레임 간 객체의 움직임에 대한 움직임 벡터를 측정하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 움직임 벡터를 기반으로 상기 블레이드의 상태를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사방법
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제 6항에 있어서, 상기 배경과 상기 블레이드를 분할하는 단계는, 상기 제어부가 가우시안 혼합기법을 이용하여 상기 촬영영상으로부터 상기 배경과 상기 블레이드를 분할하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사방법
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제 6항에 있어서, 상기 움직임 벡터를 측정하는 단계는, 상기 제어부가 블록 정합을 이용하여 상기 움직임 벡터를 측정하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사방법
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제 6항에 있어서, 상기 제어부가 상기 블레이드의 검사결과에 대한 기계학습을 수행한 후 기계학습 정보를 기반으로 상기 블레이드의 상태를 상시 모니터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사방법
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제 9항에 있어서, 상기 상시 모니터링하는 단계에서 기계학습을 수행할 때, 상기 제어부가 상기 촬영영상으로부터 측정한 상기 움직임 벡터 정보와 분할된 상기 블레이드의 면적정보를 기반으로 SVM(Support Vector Machine) 학습으로 기계학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 블레이드 검사방법
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