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公開番号2025053876
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-07
出願番号2023162963
出願日2023-09-26
発明の名称漏油画像生成装置および漏油検知装置
出願人三菱電機株式会社
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類G01M 3/38 20060101AFI20250331BHJP(測定;試験)
要約【課題】検査対象の画像から漏油を検知するための構成を、漏油が生じ得る様々な状況に基づいて設計可能にする。
【解決手段】漏油画像生成装置200は、データ取得部221と、画像生成部222とを備える。データ取得部221は、機器を含む画像に機器から油が漏れる漏油領域An2が指定された入力画像ImA2を取得する。画像生成部222は、機器から漏れる油を漏油領域An2の特徴情報Fa2に適合するように漏油領域An2に描画することによって出力画像ImO2を生成する。
【選択図】図14
特許請求の範囲【請求項１】
機器を含む画像に前記機器から油が漏れる漏油領域が指定された入力画像を取得するデータ取得部と、
前記機器から漏れる油を前記漏油領域の特徴情報に適合するように前記漏油領域に描画することによって出力画像を生成する画像生成部とを備える、漏油画像生成装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
少なくとも１つの漏油画像を格納するデータベースをさらに備え、
前記データベースにおいて前記少なくとも１つの漏油画像の各々には、当該漏油画像に映る油の色情報とが関連付けられており、
前記特徴情報は、前記色情報を含み、
前記画像生成部は、前記少なくとも１つの漏油画像のうち、前記漏油領域の色情報に適合する色情報に関連付けられた漏油画像を用いて前記出力画像を生成する、請求項１に記載の漏油画像生成装置。
【請求項３】
前記画像生成部は、前記特徴情報を変化させて複数の特徴情報を取得し、前記機器から漏れる油を前記複数の特徴情報にそれぞれ適合するように前記漏油領域に描画することによって、複数の出力画像を生成する、請求項１に記載の漏油画像生成装置。
【請求項４】
前記画像生成部は、前記機器から漏れる油が映っていない検査画像と前記出力画像との比較に基づく漏油検知において前記検査画像に対して前記漏油が検知された旨の通知を受けた場合、前記漏油領域の色を前記比較に用いた出力画像の漏油領域の色よりも濃くする、請求項１に記載の漏油画像生成装置。
【請求項５】
前記画像生成部は、前記機器から漏れる油が映っている検査画像と前記出力画像との比較に基づく漏油検知において前記検査画像に対して前記漏油が検知されなかった旨の通知を受けた場合、前記漏油検知において使用される比較対象テンプレートに前記検査画像を追加する、請求項１に記載の漏油画像生成装置。
【請求項６】
前記画像生成部は、機械学習によって学習済みとされた画像生成モデルを用いて、前記出力画像を生成し、
前記機械学習において使用される学習用データは、機器から油が漏れる領域が指定された入力画像と、前記漏油領域の特徴情報と、前記漏油領域に前記機器から漏れる油が描画された正解画像とを含む、請求項１に記載の漏油画像生成装置。
【請求項７】
検査画像を取得するデータ取得部と、
機械学習によって学習済みとされた推論モデルを用いて、前記検査画像に機器から漏れる油が映るか否かを推論する推論部とを備える、漏油検知装置。
【請求項８】
前記機械学習において使用される学習用データは、請求項１～６のいずれか１項に記載された漏油画像生成装置によって生成された漏油画像を含む、請求項７に記載の漏油検知装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、漏油画像生成装置および漏油検知装置に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、検査対象の画像から漏油を検知するための構成が知られている。たとえば、特開２０１３－１０１４７４号公報（特許文献１）には、機器のカラー画像を複数の小ブロックに分割し、特定色（たとえば黄色）の強度が閾値以上のカラー画像の箇所に油が有ると判定する油漏れ検知装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１３－１０１４７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
検査対象の画像における油の色は、漏油が生じる状況によって変化し得る。たとえば、検査対象が砕石あるいはコンクリートを含む場合、これらに付着した油は黄色よりも黒色に近い色に見え得る。そのため、特許文献１の油漏れ検知装置のように、検査対象の画像における油の色が特定色であることを前提に設計された構成によると、特定色以外の油を検査対象以外の画像から検知することが困難になり得る。
【０００５】
本開示は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、検査対象の画像から漏油を検知するための構成を、漏油が生じ得る様々な状況に基づいて設計可能にすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一局面に係る漏油画像生成装置は、データ取得部と、画像生成部とを備える。データ取得部は、機器を含む画像に機器から油が漏れる漏油領域が指定された入力画像を取得する。画像生成部は、機器から漏れる油を漏油領域の特徴情報に適合するように漏油領域に描画することによって出力画像を生成する。
【０００７】
本開示の他の局面に係る漏油検知装置は、データ取得部と、推論部とを備える。データ取得部は、検査画像を取得する。推論部は、機械学習によって学習済みとされた推論モデルを用いて、検査画像に機器から漏れた油が映るか否かを推論する。
【発明の効果】
【０００８】
本開示に係るによれば、機器から漏れる油を漏油領域の特徴情報に適合するように漏油領域に描画することおよび機械学習により、画像から漏油を検知するための構成を、漏油が生じ得る様々な状況に基づいて設計可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
実施の形態１に係る解析システムの構成の一例を示す図である。
図１の解析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
漏油なし画像、および漏油なし画像に漏油領域が指定された入力画像（アノテーション画像）の一例を併せて示す図である。
漏油なし画像およびアノテーション画像の他の例を併せて示す図である。
漏油なし画像およびアノテーション画像の他の例を併せて示す図である。
機器から漏れた油が付着した部分（背景）の色に応じて、漏油画像において当該油の色が変化する様子を示す図である。
機器から漏れた油が影と重なる範囲に応じて、漏油画像において当該油の色が変化する様子を示す図である。
機器から漏れた油を覆う影の濃さに応じて、漏油画像において当該油の色が変化する様子を示す図である。
図２の漏油画像生成プログラムを実行するプロセッサによって実現される漏油画像の生成機能の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図２の漏油検知プログラムおよび漏油画像生成プログラムを実行するプロセッサによって実現される漏油検知機能および漏油画像生成機能の処理の流れの例を示すフローチャートである。
実施の形態２に係る解析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１１のプロセッサが漏油画像生成用の機械学習プログラムを実行して学習装置として機能する場合の機能構成を示すブロック図である。
図１２の解析装置によって行われる学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１１のプロセッサが漏油画像生成プログラムを実行して漏油画像生成装置として機能する場合の機能構成を示すブロック図である。
図１４の解析装置によって行われる画像生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１１のプロセッサが漏油検知用の機械学習プログラムを実行して学習装置として機能する場合の機能構成を示すブロック図である。
図１６の解析装置によって行われる学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１１のプロセッサが漏油検知プログラムを実行して漏油検知装置として機能する場合の機能構成を示すブロック図である。
図１８の解析装置によって行われる漏油検知処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則として繰り返さない。
（【００１１】以降は省略されています）

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