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公開番号2025173598
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-28
出願番号2024079198
出願日2024-05-15
発明の名称情報処理装置および情報処理方法
出願人アズビル株式会社
代理人個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20251120BHJP(制御;調整)
要約【課題】複雑な温度分布を示す熱画像が正常か異常かを判定する。
【解決手段】情報処理装置は、熱画像を記憶するデータベース3と、測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像としてデータベース3に登録し、熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像としてデータベース3に登録する異常検知データ登録部5と、異常検知データ登録部5によってデータベース3に登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデル9を生成する異常検知学習部7とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
熱画像を記憶するように構成されたデータベースと、
測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像として前記データベースに登録し、前記熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像として前記データベースに登録するように構成された異常検知データ登録部と、
前記異常検知データ登録部によって前記データベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデルを生成するように構成された異常検知学習部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
測定対象の熱画像が撮像されたタイミングが、前記測定対象を制御するコントローラからの制御指令が変化した時点の直近のタイミングかどうかを判定するように構成された制御指令識別部と、
前記熱画像が撮像されたタイミングが、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングの場合に、制御指令学習モードに設定するように構成されたモード設定部と、
熱画像と制御指令情報とを記憶するように構成された第１のデータベースと、
前記制御指令学習モードの場合に、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングで撮像された熱画像と、前記制御指令が変化した後の熱画像の良否の判定結果と、前記制御指令の内容を示す制御指令情報とを前記第１のデータベースに登録するように構成された制御指令データ登録部と、
前記制御指令データ登録部によって前記第１のデータベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常な状態へと移行する制御指令を推定するための制御指令機械学習モデルを生成するように構成された制御指令学習部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の情報処理装置において、
熱画像を記憶するように構成された第２のデータベースと、
異常検知学習モードにおいて、前記測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像として前記第２のデータベースに登録し、前記熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像として前記第２のデータベースに登録するように構成された異常検知データ登録部と、
前記異常検知データ登録部によって前記第２のデータベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデルを生成するように構成された異常検知学習部とをさらに備え、
前記モード設定部は、前記熱画像が撮像されたタイミングが、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングではない場合に、前記異常検知学習モードに設定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の情報処理装置において、
前記制御指令データ登録部は、学習済みの前記異常検知機械学習モデルが生成されている場合に、前記制御指令が変化した後の熱画像の良否の判定結果を前記異常検知機械学習モデルから受け取ることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記測定対象は、摺動部を含む機構であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像としてデータベースに登録し、前記熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像として前記データベースに登録する第１のステップと、
前記第１のステップによって前記データベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデルを生成する第２のステップとを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
測定対象の熱画像が撮像されたタイミングが、前記測定対象を制御するコントローラからの制御指令が変化した時点の直近のタイミングかどうかを判定する第１のステップと、
前記熱画像が撮像されたタイミングが、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングの場合に、制御指令学習モードに設定する第２のステップと、
前記制御指令学習モードの場合に、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングで撮像された熱画像と、前記制御指令が変化した後の熱画像の良否の判定結果と、前記制御指令の内容を示す制御指令情報とを第１のデータベースに登録する第３のステップと、
前記第３のステップによって前記第１のデータベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常な状態へと移行する制御指令を推定するための制御指令機械学習モデルを生成する第４のステップとを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
請求項７記載の情報処理方法において、
異常検知学習モードにおいて、前記測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像として第２のデータベースに登録し、前記熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像として前記第２のデータベースに登録する第５のステップと、
前記第５のステップによって前記第２のデータベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデルを生成する第６のステップとをさらに含み、
前記第２のステップは、前記熱画像が撮像されたタイミングが、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングではない場合に、前記異常検知学習モードに設定するステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
請求項８記載の情報処理方法において、
前記第３のステップは、学習済みの前記異常検知機械学習モデルが生成されている場合に、前記制御指令が変化した後の熱画像の良否の判定結果を前記異常検知機械学習モデルから受け取ることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
請求項６乃至９のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記測定対象は、摺動部を含む機構であることを特徴とする情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱画像の正常／異常判定のため、または適切な制御指令を推定するためのモデルを生成する情報処理装置および情報処理方法に関するものである。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
複数の機器を含む判定領域の熱画像を取得し、熱画像から特徴を抽出して熱画像における複数の機器の区画および機器の種類を特定して、特定された複数の機器の各々の区画に対応する熱画像の区画の各々における温度を算出し、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手法が開示されている（特許文献１参照）。
【０００３】
例えばＦＡ（Factory Automation）の分野において、熱画像の撮像可能な対象は多くある。新たな有効な適用対象を広げていくことが、期待されている。しかしながら、特許文献１に開示された技術では、複雑な温度分布を示す熱画像に適用することが難しく、また同一の機種に対応する熱画像の区画を分割することができないため、適用対象を広げることが難しいという課題があった。例えば摺動部を含む機構の熱画像の場合、単一の機構の熱画像であるため、熱画像を複数の区画に分割することができず、熱画像の正常／異常を誤って判定してしまう可能性がある。
【０００４】
また、特許文献１に開示された技術では、熱画像が正常か異常かを判定することはできるが、熱画像を正常な状態へと移行させるためにどのような制御をすればよいかを推定する技術は従来実現されていなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－０７６９１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、複雑な温度分布を示す熱画像が正常か異常かを判定することが可能な情報処理装置および情報処理方法を提供することを目的とする。
【０００７】
また、本発明は、熱画像を正常な状態へと移行させるためにどのような制御をすればよいかを推定することが可能な情報処理装置および情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、熱画像を記憶するように構成されたデータベースと、測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像として前記データベースに登録し、前記熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像として前記データベースに登録するように構成された異常検知データ登録部と、前記異常検知データ登録部によって前記データベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデルを生成するように構成された異常検知学習部とを備えることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置は、測定対象の熱画像が撮像されたタイミングが、前記測定対象を制御するコントローラからの制御指令が変化した時点の直近のタイミングかどうかを判定するように構成された制御指令識別部と、前記熱画像が撮像されたタイミングが、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングの場合に、制御指令学習モードに設定するように構成されたモード設定部と、熱画像と制御指令情報とを記憶するように構成された第１のデータベースと、前記制御指令学習モードの場合に、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングで撮像された熱画像と、前記制御指令が変化した後の熱画像の良否の判定結果と、前記制御指令の内容を示す制御指令情報とを前記第１のデータベースに登録するように構成された制御指令データ登録部と、前記制御指令データ登録部によって前記第１のデータベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常な状態へと移行する制御指令を推定するための制御指令機械学習モデルを生成するように構成された制御指令学習部とを備えることを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の情報処理装置の１構成例は、熱画像を記憶するように構成された第２のデータベースと、異常検知学習モードにおいて、前記測定対象を撮像した熱画像が正常と判定された場合に、正常な状態の熱画像として前記第２のデータベースに登録し、前記熱画像が異常と判定された場合に、異常な状態の熱画像として前記第２のデータベースに登録するように構成された異常検知データ登録部と、前記異常検知データ登録部によって前記第２のデータベースに登録されたデータを利用して機械学習を実行し、熱画像が正常か異常かを判定するための異常検知機械学習モデルを生成するように構成された異常検知学習部とをさらに備え、前記モード設定部は、前記熱画像が撮像されたタイミングが、前記制御指令が変化した時点の直近のタイミングではない場合に、前記異常検知学習モードに設定することを特徴とするものである。
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記制御指令データ登録部は、学習済みの前記異常検知機械学習モデルが生成されている場合に、前記制御指令が変化した後の熱画像の良否の判定結果を前記異常検知機械学習モデルから受け取ることを特徴とするものである。
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記測定対象は、摺動部を含む機構である。
（【００１１】以降は省略されています）

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