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公開番号2025039351
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-21
出願番号2023146403
出願日2023-09-08
発明の名称プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置
出願人株式会社ダイヘン
代理人個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250313BHJP(計算;計数)
要約【課題】碍子の再利用に関する判定を効率的に行うプログラム、情報処理方法及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】碍子判定システムにおいて、プログラムは、コンピュータに、送配電設備から回収した碍子を撮像した画像を取得し、碍子を含む画像を入力した場合に碍子の外観状態に関する情報を出力するよう学習された、複数の学習モデルそれぞれに、取得した前記碍子を含む画像を入力することにより、複数の前記学習モデルそれぞれから、前記碍子の外観状態に関する情報それぞれを取得し、取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに基づき、前記碍子の再利用に関する情報を導出し、導出した前記碍子の再利用に関する情報を出力する処理を実行させる。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
送配電設備から回収した碍子を撮像した画像を取得し、
碍子を含む画像を入力した場合に碍子の外観状態に関する情報を出力するよう学習された、複数の学習モデルそれぞれに、取得した前記碍子を含む画像を入力することにより、複数の前記学習モデルそれぞれから、前記碍子の外観状態に関する情報それぞれを取得し、
取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに基づき、前記碍子の再利用に関する情報を導出し、
導出した前記碍子の再利用に関する情報を出力する
処理を実行させるプログラム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記碍子の再利用の可否を判定するための判定基準を取得し、
取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに対し、取得した前記判定基準を用いて、前記碍子の再利用の可否を判定し、
前記判定結果を前記碍子の再利用に関する情報として導出する
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記判定基準は、複数の前記学習モデルそれぞれによる出力結果における多数決にて判定する基準を含み、
複数の前記学習モデルそれぞれから取得した前記碍子の再利用に関する情報それぞれにおける多数決に基づき、前記碍子の再利用の可否を判定する
請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記碍子の外観状態に関する情報は、罅に関する情報、欠けに関する情報、落雷痕に関する情報、及び擦り傷に関する情報を含み、
複数の前記学習モデルそれぞれは、前記罅に関する情報、前記欠けに関する情報、前記落雷痕に関する情報、及び前記擦り傷に関する情報を出力する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
複数の前記学習モデルそれぞれが出力した前記罅に関する情報、前記欠けに関する情報、前記落雷痕に関する情報、及び前記擦り傷に関する情報と、出力元である前記学習モデルとを、表形式にて関連付けて出力する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
送配電設備から回収した碍子を撮像した画像を取得し、
碍子を含む画像を入力した場合に碍子の外観状態に関する情報を出力するよう学習された、複数の学習モデルそれぞれに、取得した前記碍子を含む画像を入力することにより、複数の前記学習モデルそれぞれから、前記碍子の外観状態に関する情報それぞれを取得し、
取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに基づき、前記碍子の再利用に関する情報を導出し、
導出した前記碍子の再利用に関する情報を出力する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項７】
送配電設備から回収した碍子を撮像した画像を取得する画像取得部と、
碍子を含む画像を入力した場合に碍子の外観状態に関する情報を出力するよう学習された、複数の学習モデルそれぞれに、取得した前記碍子を含む画像を入力することにより、複数の前記学習モデルそれぞれから、前記碍子の外観状態に関する情報それぞれを取得する情報取得部と、
取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに基づき、前記碍子の再利用に関する情報を導出する導出部と、
導出した前記碍子の再利用に関する情報を出力する出力部と
を備える情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、変圧器、ケーブル、遮断器、コンデンサ等の電気機器に関する事項が記載され、更にこれら電気機器に用いられる電気絶縁油の劣化評価方法に関して言及されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－６５８５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された劣化評価方法においては、碍子の再利用に関する判定を効率的に行う点について何ら考慮されていない。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、碍子の再利用に関する判定を効率的に行うことができるプログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、送配電設備から回収した碍子を撮像した画像を取得し、碍子を含む画像を入力した場合に碍子の外観状態に関する情報を出力するよう学習された、複数の学習モデルそれぞれに、取得した前記碍子を含む画像を入力することにより、複数の前記学習モデルそれぞれから、前記碍子の外観状態に関する情報それぞれを取得し、取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに基づき、前記碍子の再利用に関する情報を導出し、導出した前記碍子の再利用に関する情報を出力する処理を実行させる。
【０００７】
本態様にあたっては、例えば、送電線、配電線、又は柱上変圧器等の送配電設備が使用された後、当該送配電設備に用いられた碍子は、取り外され、回収される。すなわち、柱上の碍子は、定期的に降柱され、外観点検を実施して劣化状態を判別すること必要となることが想定される。回収（降柱）された碍子は、白色光等の可視光源下において、ＣＭＯＳカメラ等の撮像装置にて撮像される。白色光等の可視光源は、例えば、白色ＬＥＤ等であり、自然光（太陽光）に近い演色性が高い光源である。このように演色性が高い光源を用いることにより、外観状態を明瞭に撮影することが可能となり、学習モデルによる推論精度を向上させることができる。当該撮影環境において、碍子を遮光物にて囲み、緑等の単色の床面（グリーンクロス）に載置して、当該碍子を撮像するものであってもよい。更に、撮像装置（ＣＭＯＳカメラ等）には、偏光フィルタを取り付け、外乱又はハレーションを抑制（防止）するものであってもよい。情報処理装置の制御部は、取得した、碍子を含む画像に対し、例えば、当該碍子の背景をキーイングすることにより、当該背景を単色化し、碍子を抽出し易くするように前処理するものであってもよい。この場合、当該前処理された画像が、学習モデルに入力される。このようにキーイング処理等を施すことにより、碍子の背景を実質的に除去することができ、学習モデルによる推論精度を向上させることができる。碍子を含む画像は、複数の学習モデルに入力される。これら複数の学習モデルは、異なる種類の物体検出モデルであり、例えば、複数の学習モデルの個数が５つの場合、これら学習モデルは、R-CNN（Region CNN）、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO(You Only Look Once)、及びSSD(Single Shot MultiBox Detector)にて構成されるものであってもよい。又は、同じ種類の物体検出モデルに対し、異なる訓練データを用いて学習（転移学習、ファインチューニングを含む）させることにより、異なる種類の学習モデルを生成するものであってもよい。又は、例えば、ChatGPT等の人工知能チャットボットを用いて、碍子を含む画像に対する物体検出（碍子の外観状態に関する情報の出力）を行うものであってもよい。この場合、当該碍子を含む画像は、予めChatGPTがアクセス可能なインターネット上のＵＲＬにて指定できるストレージサーバに保存しておき、ChatGPTのプロンプトにて当該ＵＲＬを指定することにより、碍子を含む画像を、ChatGPTに入力するものであってもよい。この場合、ChatGPTは、碍子を含む画像を入力した場合に碍子の外観状態に関する情報を出力する学習モデルとして機能する。情報処理装置の制御部は、同一の画像（碍子を含む画像）を、このように異なる種類の複数の学習モデルそれぞれに入力し、これら学習モデルそれぞれが出力した、碍子の外観状態に関する情報それぞれを取得するため、当該碍子に対する多面的な情報（外観状態に関する情報）を取得することができる。情報処理装置の制御部は、これら取得した碍子の外観状態に関する情報それぞれに基づき、碍子の再利用に関する情報を導出するため、例えば、単一の学習モデルのみを用いる場合と比較して、碍子の再利用の可否判定を精度良く行うことができ、すなわち、碍子の再利用に関する判定を効率的に行うことができる。
【０００８】
本開示の一態様に係るプログラムは、前記碍子の再利用の可否を判定するための判定基準を取得し、取得した前記碍子の外観状態に関する情報それぞれに対し、取得した前記判定基準を用いて、前記碍子の再利用の可否を判定し、前記判定結果を前記碍子の再利用に関する情報として導出する。
【０００９】
本態様にあたっては、情報処理装置の記憶部には、碍子の再利用の可否を判定するための判定基準に関する情報（判定テーブル）が記憶されている。情報処理装置の制御部は、異なる種類の学習モデルそれぞれから取得した碍子の外観状態に関する情報それぞれに対し、判定基準に関する情報（判定テーブル）を対比することにより、碍子の再利用の可否を判定する。このように予め定められた判定基準に関する情報（判定テーブル）を用いて、碍子の再利用の可否を判定するため、当該可否判定を効率的に行うことができる。情報処理装置の記憶部に記憶される判定基準に関する情報（判定テーブル）は、変更可能に設定されるものであってもよい。すなわち、情報処理装置の制御部は、例えば、キーボード等の外部入力装置から入力された設定パラメータを受付け、当該受け付けた設定パラメータに応じて、判定基準に関する情報（判定テーブル）を設定又は変更するものであってもよい。このように判定基準に関する情報（判定テーブル）が変更可能に構成されることにより、回収した碍子の型式、又は当該碍子が用いられる送配電設備の品質基準等に応じて、当該回収した碍子の再利用性判定における柔軟性を担保することができる。
【００１０】
本開示の一態様に係るプログラムは、前記判定基準は、複数の前記学習モデルそれぞれによる出力結果における多数決にて判定する基準を含み、複数の前記学習モデルそれぞれから取得した前記碍子の再利用に関する情報それぞれにおける多数決に基づき、前記碍子の再利用の可否を判定する。
（【００１１】以降は省略されています）

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