電車線路設備を対象とした画像内の領域連結性に基づく異常診断

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20015,IIS20046

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2020/03/23

タイトル(英語): Anomaly Diagnosis Based on Region Connectivity in Images for Railway Facilities

著者名: 髙見 玲音(広島工業大学　),青戸 勇太(広島工業大学　),松林 幹大(広島工業大学　),中村 雅美(広島工業大学　),前田 俊二(広島工業大学　)

著者名(英語): Reon Takami(Hiroshima Institute of Technology),Yuta Aoto(Hiroshima Institute of Technology),Kanta Matsubayashi(Hiroshima Institute of Technology),Masami Nakamura(Hiroshima Institute of Technology),Shunji Maeda(Hiroshima Institute of Technology)

要約(日本語): 鉄道設備において，電車線設備はその種類と数が多く，目視による検査には労力がかかるため，検査の自動化が期待されている。自動化の実現には，対象設備の抽出と診断が必要である。本報告では，ちょう架線とトロリー線を電位的に接続するコネクタを対象とする。車内から撮影された画像に対し、細線化による架線とコネクタの抽出及びそれらの連結性に基づく異常検出手法の基礎的評価結果について述べる。

要約(英語): Railway equipment needs maintenance, but visual inspection requires labor cost, so automation is expected. This report introduces an anomaly diagnosis of the connector that electrically connects the overhead wire and the trolley wire. This paper describes the extraction of overhead wires and connectors from captured images by image thinning, and the basic diagnosis evaluation results based on their connectivity.

原稿種別: 日本語

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