パターン識別手法を用いた錆画像による腕金再利用判定法の精度向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-3

グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2005/09/06

タイトル(英語): Improvement of Judgment Accuracy of Crossarm Reuse on the Basis of Rust Images Using Pattern Classification Methods

著者名: 山名美智子(電力中央研究所),村田博士(電力中央研究所),小野田崇(電力中央研究所),大橋徹(中部電力),加藤誠二(中部電力)

著者名(英語): Michiko Yamana(Central Research Institute of Electric Power Industry),Hiroshi Murata(Central Research Institute of Electric Power Industry),Takashi Onoda(Central Research Institute of Electric Power Industry),Tooru Oohashi(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 腕金|錆画像|設備診断|パターン識別|サポートベクターマシン|Crossarm|Rust Images|Diagnosis|Pattern Classification|Support Vector Machine

要約(日本語): 近年、電力会社では既存設備の有効活用や保守点検の合理化が盛んにに行われるようになってきている。現在、錆により腐食した金物類の再利用判定は、写真による判定見本を活用して視覚、触覚などの感覚により判定しているが、腐食状況は色や表面の状態などが様々であり、判定者によるばらつきが生じやすい。そこで、2003年より中部電力(株)配電部と(財)電力中央研究所では、パターン識別手法を用いた腕金自動判定システムの共同開発を行ってきた。2003年度には、拡大レンズを用いたマイクロスコープによる画像を用いて、パターン識別手法による腕金再利用判定精度の性能評価を行った。昨年度には、より人間の見た目に近い情報とするため等倍レンズによる撮影画像を用いたところ、「再利用」、「廃棄(めっき後再利用＋廃棄)」の2クラスの再利用判定の場合、約99%の判定精度、「再利用」、「めっき後再利用」、「廃棄」の3クラスの再利用判定の場合、約97%の判定精度を達成でき、前年をはるかに上回る高い判定精度を得られた。この結果より、実用上でも計算機による腕金再利用判定の支援が可能であることが確認できた。本研究における成果がシステム化され、現場に導入されれば、人間が行っている金物類の再利用判定の支援が計算機によって可能となり、基準通りの再利用判定が関連会社で画一的にできるようになる。

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