電気設備点検における復帰ミス検出手法の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-056

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Proposal of Restoration Error Detection Method in Electrical Equipment Inspection

著者名: 今田有哉（中京大学）,清水誠人（中京大学）,酒井佑梨（中京大学）,渡邉柚華（中京大学）,青木公也（中京大学）,武村順三（中部電気保安協会）

著者名(英語): Yuya Imada (Chukyo University),Masato Shimizu (Chukyo University),Yuri Sakai (Chukyo University),Yuzuka Watanabe (Chukyo University),Kimiya Aoki (Chukyo University),Junzou Takemura (Chubu Electrical Safety Services Foundation)

キーワード: 電気設備|画像処理|DNN|復帰ミス検知|関心領域（ROI）|電気事故防止|Electrical Equipment|Image processing|Deep Neural Network|Detect failure to return state|Region of Interest|Prevention of Electrical Accidents

要約(日本語): 電気設備は法に則り点検されているが，作業の復帰ミスによる電気事故が発生しており対策と確認作業の省力化が必要であるため画像認識AIを利用した復帰ミス検出手法を開発している。課題は状態を確認すべきスイッチやレバー等は多種多様であり，撮像条件によっては必ずしも視認性が高くないため，画像処理による認識が難しい。今回は復帰対象の外観画像（Appearance）をSSDで試行してスイッチ検出は90%以上の成功率で色抽出によるon/off判定も概ね良好であった。また作業者の動作（Motion）でディスコン棒を用いた断路器操作を実施して断路器のROI変化を表示できることを確認した。高圧機器はアクリル板で外観や状態を確認できないことが多く，Motionが解決策になり得る。

本誌掲載ページ: 82-83 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 374 Kバイト