がいし連金具およびピン部の画像診断ＡＩの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: 376

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Development of Diagnostic Imaging AI for Insulator Metal Fittings and Insulator Pin

著者名: 高橋翔平（東京電力ホールディングス），谷口栄（東京電力ホールディングス），川村友明（東京電力パワーグリッド），齊藤寿幸（東京電力パワーグリッド），白石智規（東京電力パワーグリッド）

著者名(英語): Shohei Takahashi (Tokyo Electric Power Company Holdings Inc), Sakae Taniguchi (Tokyo Electric Power Company Holdings Inc), Tomoaki Kawamura (Tokyo Electric Power Company Power Grid, Inc), Toshiyuki Saito (Tokyo Electric Power Company Power Grid, Inc), Tomonori Shiraishi (Tokyo Electric Power Company Power Grid, Inc)

キーワード: 画像診断|畳み込みニューラルネットワーク|架空送電線|碍子|Diagnostic Imaging|Convolutional neural networks|Overhead transmission line|Insulator

要約(日本語): 東京電力パワーグリッドでは電力設備の機能維持のため，各種設備の点検を定期的に行っている．従来のがいし連結部の点検は，地上からのスコープや昇塔による目視確認，ヘリコプターで撮影した動画をのちに確認する方法で行っている．しかし，これらの点検方法には墜落リスクを伴う点や多大な労力を要する等の課題がある．これらの課題解決を図るため，ドローンを活用した撮影の効率化や撮影動画の確認作業の効率化のため，診断 AI の開発が進められている．本報告では，先行して開発している電線診断 AI に追加し開発を進めている，がいし装置（連金具とピン部）の劣化状態を判定する診断 AI の開発状況について報告する．

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