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公開番号2024053351
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-15
出願番号2022159561
出願日2022-10-03
発明の名称劣化診断プログラム、劣化診断方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人扶桑国際特許事務所
主分類G01N 21/88 20060101AFI20240408BHJP(測定;試験)
要約【課題】画像に基づく設備の劣化状態の判定精度を向上させる。
【解決手段】情報処理装置10は、検査対象の設備1の画像4を示す画像データ3を取得する。次に情報処理装置10は、画像4内の設備1の腐食領域5を特定する。さらに情報処理装置10は、腐食領域5内の複数の画素それぞれの輝度を算出する。そして情報処理装置10は、輝度の値ごとの画素数を示す頻度分布に基づいて、腐食による設備1の劣化の度合いを判定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
検査対象の設備の画像を示す画像データを取得し、
前記画像内の前記設備の腐食領域を特定し、
前記腐食領域内の複数の画素それぞれの輝度を算出し、
前記輝度の値ごとの画素数を示す頻度分布に基づいて、腐食による前記設備の劣化の度合いを判定する、
処理をコンピュータに実行させる劣化診断プログラム。
続きを表示（約 860 文字）【請求項２】
腐食による前記設備の劣化の度合いを判定する処理では、前記頻度分布において最も画素数の多い輝度値に基づいて、劣化の度合いを判定する、
請求項１記載の劣化診断プログラム。
【請求項３】
腐食による前記設備の劣化の度合いを判定する処理では、前記頻度分布において前記輝度が所定値以下の画素の割合に基づいて、劣化の度合いを判定する、
請求項１記載の劣化診断プログラム。
【請求項４】
腐食による前記設備の劣化の度合いを判定する処理では、前記頻度分布において最も画素数の多い輝度値が第１の閾値以下であり、かつ前記頻度分布において輝度値が第２の閾値以下の画素が所定の割合以上の場合、補修を要する劣化度合いであると判定する、
請求項１記載の劣化診断プログラム。
【請求項５】
前記画像データに示される前記画像から、所定の部品とひびとを特定し、
前記部品を囲む周辺領域を特定し、
前記周辺領域内に前記ひびが含まれるか否かにより、前記ひびによる前記設備の劣化の度合いを判定する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させる請求項１から４までのいずれかに記載の劣化診断プログラム。
【請求項６】
検査対象の設備の画像を示す画像データを取得し、
前記画像内の前記設備の腐食領域を特定し、
前記腐食領域内の複数の画素それぞれの輝度を算出し、
前記輝度の値ごとの画素数を示す頻度分布に基づいて、腐食による前記設備の劣化の度合いを判定する、
処理をコンピュータが実行する劣化診断方法。
【請求項７】
検査対象の設備の画像を示す画像データを取得し、前記画像内の前記設備の腐食領域を特定し、前記腐食領域内の複数の画素それぞれの輝度を算出し、前記輝度の値ごとの画素数を示す頻度分布に基づいて、腐食による前記設備の劣化の度合いを判定する処理部、
を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、劣化診断プログラム、劣化診断方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
生活基盤を支えるインフラストラクチャに関する設備は、常時正常に機能していることが求められる。このような設備として、例えば、発電所で発電した電力を使用者の施設まで送電するための配電設備がある。このような設備は時間の経過とともに劣化が進行する。そこで、設備の補修を行う適切な時期を判断するために、定期的に点検が行われる。定期点検では、例えば作業員が設備を目視で観察し、作業員が劣化の状況を判断する。
【０００３】
インフラストラクチャに関する設備は広範囲に設置されており、すべての点検範囲を作業員が目視で観察していたのでは、設備の劣化状態の点検に膨大な時間を要する。そこでカメラなどで撮影した画像を作業員が目視確認する点検手法も考えられる。画像の撮影は例えばドローンなどを利用して行うことも可能であり、撮影した画像に基づいて劣化の状況を判断することで、作業を効率的に行うことができる。
【０００４】
ただし、劣化の度合いを作業員が判断していたのでは、腐食などの劣化状態を定量的に判定することができない。そこで、例えば３次元構造物の画像をもとに３次元構造物に対する錆などの劣化状態の評価を迅速かつ高精度に行うことができる劣化状態検出装置が提案されている。
【０００５】
なお、画像を用いた処理では、画像を事前に加工する場合がある。画像を加工する技術としては、例えば、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能な画像補正装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２１－３２６５０号公報
国際公開第２００９／０７２２０７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術を用いれば、例えば腐食の範囲を画像から特定して、劣化の状態を判断できるが、判定精度が十分ではない。
１つの側面では、本件は、画像に基づく設備の劣化状態の判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの案では、以下の処理をコンピュータに実行させる劣化診断プログラムが提供される。
コンピュータは、検査対象の設備の画像を示す画像データを取得する。コンピュータは、画像内の設備の腐食領域を特定する。コンピュータは、腐食領域内の複数の画素それぞれの輝度を算出する。そしてコンピュータは、輝度の値ごとの画素数を示す頻度分布に基づいて、腐食による設備の劣化の度合いを判定する。
【発明の効果】
【０００９】
１態様によれば、画像に基づく設備の劣化状態の判定精度を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第１の実施の形態に係る劣化診断方法の一例を示す図である。
第２の実施の形態のシステム構成の一例を示す図である。
劣化診断サーバのハードウェアの一例を示す図である。
劣化診断サーバの機能の一例を示すブロック図である。
劣化診断処理の手順の一例を示すフローチャートである。
コントラスト調整の一例を示す図である。
腐食領域の画像解析の一例を示す図である。
腐食領域の劣化度判定の一例を示す図である。
劣化度判定基準の一例を示す図である。
腐食劣化度判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
診断結果の一例を示す図である。
ひびによる配電設備の劣化度の判定方法の一例を示す図である。
ひび劣化度判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
ひび検出画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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