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公開番号2025161151
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-24
出願番号2024064088
出願日2024-04-11
発明の名称構造物の損傷検出装置及び損傷検出方法
出願人JFEスチール株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 3/4053 20240101AFI20251017BHJP(計算;計数)
要約【課題】大型の構造物の損傷部位を精度よく検出する技術を提供する。
【解決手段】非接触で構造物の損傷を検出する損傷検出装置であって、上記構造物を撮像して撮像画像を取得する可視カメラ3と、可視カメラ3が取得した撮像画像から、上記撮像画像よりも解像度が高い上記構造物の画像を取得するために超解像処理を行う高解像度画像取得部5Aと、上記高解像度画像取得部5Aが取得した画像を解析して、上記構造物の損傷を評価する評価部5Bと、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
非接触で構造物の損傷を検出する損傷検出装置であって、
上記構造物を撮像して撮像画像を取得する画像取得部と、
上記画像取得部が取得した撮像画像から、上記撮像画像よりも解像度が高い上記構造物の画像を取得するために超解像処理を行う高解像度画像取得部と、
上記高解像度画像取得部が取得した画像を解析して、上記構造物の損傷を評価する評価部と、
を有する構造物の損傷検出装置。
続きを表示（約 520 文字）【請求項２】
上記高解像度画像取得部は、上記画像取得部が撮像した複数の撮像画像を用いて超解像処理を行う、
請求項１に記載の構造物の損傷検出装置。
【請求項３】
上記高解像度画像取得部は、用いる複数の撮像画像間の撮像間隔を、上記構造物の固有振動数及び振動振幅に基づいて設定する、
請求項２に記載の構造物の損傷検出装置。
【請求項４】
上記構造物の固有振動数をｆ［Ｈｚ］、振動振幅をＡ［ｍｍ］、上記画像取得部が取得した撮像画像の画素分解能をＲ［ｍｍ／ｐｉｘｅｌ］、撮像間隔をＩ［ｓ］とした場合に、Ｉ≦Ｒ／２πｆＡを満たすように上記撮像間隔Ｉを設定する、
請求項３に記載の構造物の損傷検出装置。
【請求項５】
上記評価部は、機械学習した学習モデルを用いて画像を解析することで、上記構造物の損傷部位を検出する、
請求項１～４のいずれか１項に記載の構造物の損傷検出装置。
【請求項６】
構造物を撮像した撮像画像から、上記撮像画像よりも解像度が高い上記構造物の画像を取得し、取得した画像から上記構造物の損傷を評価する、
構造物の損傷検出方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、大型の構造物の損傷を非接触で検出するための技術に関する。本発明は、特に常時微動しているような構造物に対し好適である。また、本発明は、特に構造物全体に対する損傷検出を簡易に行う際に好適な技術である。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
製鉄所では、複数の大型設備が稼動している。その複数の大型設備は、例えば、原料をばら積み船から荷揚げするアンローダーや、原料ヤードで原料の積付け・払出しを行うスタッカー・リクレーマー等である。アンローダーやスタッカー・リクレーマー等の大型設備は、原料を荷揚げするバースや原料を貯蔵する原料ヤードに設置される。その設置環境は海岸近くの屋外環境であるため、そこに設置された設備は腐食や減肉が生じやすい。
また、近年では、上記のような設備の高経年化が進んでいる傾向にあり、設備の劣化による重大故障のリスクも高まっている。
【０００３】
そこで、大型設備を構成する構造物の劣化状況を定期的に診断して管理し、必要に応じて設備を補修・更新することが求められている。
【０００４】
通常、上記のような大型設備（構造物）の劣化診断は、１次診断として、点検員が、目視により構造物の外観異常の有無を確認することで行われている。しかしながら、製鉄所では広大な敷地に多数の設備が点在しているため、全てを網羅的に目視で点検するには、人手や時間、費用が掛かるという問題がある。
【０００５】
この問題を解決するため、近年、画像を用いて構造物の損傷検出を行う技術が開発されている。例えば特許文献１には、構造物を超高画素で撮像し、その撮像画像を用いて構造物の損傷判断を行う劣化状態診断方法が開示されている。また、特許文献２には、構造物の画像を取得し、構造物領域の画素数と劣化領域の画素数とを比較することによって構造物の劣化診断を行う劣化状態検出方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２１－３２０４２号公報
特開２０２１－３２６５０号公報
【発明の概要】
【０００７】
大型の構造物は、損傷を検査する箇所に人が接近して撮像しがたい。このため、特許文献１や２に記載の損傷検出方法では、カメラを取り付けたドローンを構造物に接近させて構造物を撮像することで、構造物の検査箇所の撮像画像として高画素の画像を得ている。しかし、ドローンの飛行は、天候に左右される。また、ドローンの飛行エリア周辺での作業や設備稼働が制限される。このため、ドローンを用いた撮像は、頻繁かつ簡便に実施するのが難しい。また、接近しての撮像は、高画素の画像を得ることが可能であるが、一つの撮像画像の撮像領域が狭くなる。このため、大型の構造物の劣化を評価するためには、多数の箇所の撮像を個別に行う必要もある。
【０００８】
一方で、ドローンを用いずに構造物の画像を撮像しようとする場合、構造物（設備）から離れた定位置にカメラを設置する必要がある。このため、構造物を高画素で撮像することができない。この結果、高画素ではない撮像画像から構造物の損傷を検出することになり、大型構造物の損傷検出を精度よく行うことが難しかった。特に、広範囲の領域を１の画像として撮像する場合に、問題となる。
【０００９】
本発明は、上記のような点に着目してなされたものである。本発明の目的の一つは、大型の構造物の損傷部位を簡易且つ精度よく検出する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
課題解決のために、本発明の一態様は、非接触で構造物の損傷を検出する損傷検出装置であって、上記構造物を撮像して撮像画像を取得する画像取得部と、上記画像取得部が取得した撮像画像から、上記撮像画像よりも解像度が高い上記構造物の画像を取得するために超解像処理を行う高解像度画像取得部と、上記高解像度画像取得部が取得した画像を解析して、上記構造物の損傷を評価する評価部と、を有する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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