水力発電所における巡視点検支援のための画像による異常検知システム

カテゴリ：部門大会

論文No：GS6-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Image-Based Anomaly Detection for Automated Patrol Inspections in Hydropower Plants

著者名：山中 春輝（株式会社明電舎）,川畑 匠朗（株式会社明電舎）,望月 凜平（株式会社明電舎）,山本 大樹（株式会社明電舎）,築山 由明（中部電力株式会社）,栃井 和彦（中部電力株式会社）

著者名(英語)： Haruki Yamanaka (Meidensha Corporation),Takurou Kawabata (Meidensha Corporation),Rinpei Mochizuki (Meidensha Corporation),Taiki Yamamoto (Meidensha Corporation),Yoshiaki Tsukiyama (Chubu Electric Power Company,Incorporated),Kazuhiko Tochii (Chubu Electric Power Company,Incorporated)

キーワード：異常検知,目視検査,Anomaly Detection,Visual Inspection

要約(日本語)：近年様々な分野において目視検査の自動化・高度化のため、深層学習を用いた画像による異常検知手法が活用されている。水力発電所の巡視点検の分野においても、水力発電所の多くが山間僻地にあるため巡視点検の自動化が求められている。PatchCoreは高精度な異常検知手法であり、実運用が期待されている。しかし、実運用環境では学習時の正常状態と異なるが、作業員にとって異常と判定したくない場合がある。その場合再学習が必要となるが、その間異常判定が出続けてしまう課題がある。本稿では、作業員自身で判定結果を調整するため、画像のパッチ毎に異常判定可能な手法を提案する。

本誌掲載ページ：1403-1406p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：522Kバイト