深層学習を用いた電車線金具の異常検出手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-5

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Anomaly detection method of overhead contact line fittings using deep learning

著者名: 野田 祥希（明電舎）,長島 秀明（明電システムソリューション）,松村 周（鉄道総合技術研究所）,大橋 剛介（静岡大学）

著者名(英語): Nota Yoshiki (MEIDENSHA CORPORATION),Nagashima Hideaki (MEIDEN SYSTEM SOLUTIONS CORPORATION),Matsumura Itaru (Railway Technical Research Institute),Ohashi Gosuke (Shizuoka University)

キーワード: 異常検知|電車線金具|目視検査目視検査|Anomaly detection|overhead contact line fittings|Visual inspection

要約(日本語): 電気鉄道は、交通機関として大きな役割を果たしており、多くの人の通勤・通学等の日々の暮らしを支えている。このような電気鉄道を安全かつ正確に運用するためには、鉄道設備のメンテナンスが必須であり定期的な点検や検査が行われている。そのメンテナンスの対象設備の1つとして架空電車線がある。架空電車線は走行する車両に対するエネルギーの供給設備として非常に重要であり、メンテナンスに多くの人員と時間を要している。そのため、メンテナンスの現場では架空電車線の検査作業の効率化が要望されている。そこで我々は、架空電車線設備のメンテナンス作業の効率化を目的に技術開発を行ってきた。本稿では、作業員が目視で行っている架空電車線に用いる金具部品の外観検査作業の自動化を目的に、2種類の深層学習技術を組み合わせた金具検査の自動化技術について提案する。

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