特許ウォッチ

公開番号2023076913
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-06-05
出願番号2021189945
出願日2021-11-24
発明の名称異常判定装置
出願人アズビル株式会社
代理人個人
主分類G01J 5/48 20220101AFI20230529BHJP(測定;試験)
要約【課題】判定対象の構成が変更されても、手間をかけることなく、異常の判定を継続して実施する。
【解決手段】特定部102は、例えばカメラ201で撮像した画像から特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいて画像における複数の機器の各々区画および複数の機器の各々の種類を特定し、領域決定部102は、特定部102が特定した複数の機器の各々の区画に対応する熱画像における各々の区画を決定し、温度算出部104は、領域決定部102が求めた熱画像の区画の各々における温度を算出し、判定部105は、温度算出部104が算出した温度と設定されている基準温度との比較により機器の異常を判定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象となる複数の機器を含む判定領域の熱画像を取得する熱画像センサと、
撮像された前記判定領域の画像から特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいて前記画像における前記複数の機器の各々区画および前記複数の機器の各々の種類を特定するように構成された特定回路と、
前記特定回路が特定した前記複数の機器の各々の区画に対応する前記熱画像における各々の区画を決定するように構成された領域決定回路と、
前記領域決定回路が求めた前記熱画像の区画の各々における温度を算出するように構成された温度算出回路と、
前記温度算出回路が算出した温度と設定されている基準温度との比較により機器の異常を判定するように構成された判定回路と
を備える異常判定装置。
続きを表示（約 590 文字）【請求項２】
請求項１記載の異常判定装置において、
撮像された前記判定領域の画像は、カラー画像であることを特徴とする異常判定装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の異常判定装置において、
前記判定回路は、前記特定回路が特定できる機器の種類毎に設定されている基準温度との比較を実施することを特徴とする異常判定装置。
【請求項４】
請求項１～３のいずれか１項に記載の異常判定装置において、
前記特定回路は、深層学習による物体検出アルゴリズムまたはセグメンテーションアルゴリズムを用いて、機器に関するデータを教師データとした教師あり学習によって構築された学習モデルを参照して、前記画像における機器を特定する
ことを特徴とする異常判定装置。
【請求項５】
請求項４記載の異常判定装置において、
前記物体検出アルゴリズムまたはセグメンテーションアルゴリズムは、前記画像を単一のニューラルネットワーク系に入力することで、回帰問題的に、前記画像における機器の区画の抽出を属性の分類とともにまとめて行うことを特徴とする異常判定装置。
【請求項６】
請求項１～５のいずれか１項に記載の異常判定装置において、
前記判定領域を撮像するカメラをさらに備えることを特徴とする異常判定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常判定装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
プラントや建物では、空調設備、防犯設備、照明設備、防災設備など複数の設備が用いられている。これらの設備では、設備に対して電力を供給するために、受電設備や配電盤などが用いられている。安定した電力供給のためには、受電設備や配電盤における不具合を迅速に検出することが重要となる。このために、受電設備や配電盤で用いられている機器の温度状態を、サーモパイルで監視する技術がある（特許文献１）。この技術では、サーモパイルで測定できる監視対象領域に存在する部材の放射エネルギーにもとづいて、受電設備や配電盤で用いられている機器の異常を判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１６－３８２７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
機器の異常を監視する際に監視領域や異常判定の基準を予め決定しておく必要がある場合は、受電設備や配電盤の構成が変更される毎に、設定を変更する必要があり、手間がかかるという問題があった。
【０００５】
本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、判定対象の構成が変更されても、手間をかけることなく、異常の判定が継続して実施できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る異常判定装置は、対象となる複数の機器を含む判定領域の熱画像を取得する熱画像センサと、撮像された前記判定領域の画像から特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいて画像における複数の機器の各々区画および複数の機器の各々の種類を特定するように構成された特定部と、特定部が特定した複数の機器の各々の区画に対応する熱画像における各々の区画を決定するように構成された領域決定部と、領域決定部が求めた熱画像の区画の各々における温度を算出するように構成された温度算出部と、温度算出部が算出した温度と設定されている基準温度との比較により機器の異常を判定するように構成された判定部とを備える。
【０００７】
上記異常判定装置の一構成例において、撮像された判定領域の画像は、カラー画像である。
【０００８】
上記異常判定装置の一構成例において、判定部は、特定部が特定できる機器の種類毎に設定されている基準温度との比較を実施する。
【０００９】
上記異常判定装置の一構成例において、特定部は、深層学習による物体検出アルゴリズムまたはセグメンテーションアルゴリズムを用いて、機器に関するデータを教師データとした教師あり学習によって構築された学習モデルを参照して、画像における機器を特定する。
【００１０】
上記異常判定装置の一構成例において、物体検出アルゴリズムまたはセグメンテーションアルゴリズムは、画像を単一のニューラルネットワーク系に入力することで、回帰問題的に、画像における機器の区画の抽出を属性の分類とともにまとめて行う。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許