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公開番号2025079128
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-21
出願番号2023191601
出願日2023-11-09
発明の名称腐食量予測装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人平木国際特許事務所
主分類G01N 21/88 20060101AFI20250514BHJP(測定;試験)
要約【課題】予測対象物の錆部の画像から錆部での錆の進行をより定量的に評価できる腐食量予測装置を提供することにある。
【解決手段】本発明の腐食量予測装置は、予測対象物の錆部の腐食量を予測する腐食量予測装置であって、予測モデルを用いることにより、上記予測対象物の上記錆部の画像から上記腐食量を取得することで上記腐食量を予測する予測部を備え、上記予測モデルは、上記予測対象物の錆部の画像及び腐食量の組である教師データを用いて機械学習を行うことにより構築された学習モデルであることを特徴とする。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
予測対象物の錆部の腐食量を予測する腐食量予測装置であって、
予測モデルを用いることにより、前記予測対象物の前記錆部の画像から前記腐食量を取得することで前記腐食量を予測する予測部を備え、
前記予測モデルは、前記予測対象物の錆部の画像及び腐食量の組である教師データを用いて機械学習を行うことにより構築された学習モデルであることを特徴とする腐食量予測装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測対象物の錆部の腐食量を予測する腐食量予測装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、鋼材等から構成される対象物の錆の発生状況を、対象物を撮像した画像から評価するシステムや装置が開発されている。
【０００３】
このようなシステムや装置として、例えば、評価対象物の撮像画像を用いて、評価対象物のさびの程度に関する評価を行う評価システムであって、撮像画像を取得する画像取得部と、撮像画像を補正することで評価用画像を生成する補正部と、評価用画像に基づいて評価を行う評価部と、評価部による評価結果を出力する出力部と、を備え、補正部は、撮像画像から評価対象物の表面のうちの所定の面積を有する範囲の画像である評価領域を抽出し、評価領域に基づいて評価用画像を生成するシステムが知られている（特許文献１）。また、対象の配電設備を撮像した画像を取得する取得部と、配電設備の画像と、該画像における配電設備の錆領域とを学習済みの第１学習モデルに基づき、取得部が取得した画像から錆領域を識別する識別部と、錆領域を示すデータと、配電設備の劣化度合いとを学習済みの第２学習モデルに基づき、識別部が識別した錆領域を示すデータから対象の配電設備の劣化度合いを判定する判定部とを備えることを特徴とする情報処理装置が知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１４４０１３号公報
特開２０２１－０８６３７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の錆の発生状況を評価するシステムや装置では、対象物の錆部を撮像した画像から錆部での錆の進行の指標となる高さ等の定量情報を予測することができなかった。このため、対象物の錆部を撮像した画像から錆の進行をより定量的に評価できるようになることが求められていた。
【０００６】
本発明は、このような点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、予測対象物の錆部の画像から錆部での錆の進行をより定量的に評価できる腐食量予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決すべく、本発明の腐食量予測装置は、予測対象物の錆部の腐食量を予測する腐食量予測装置であって、予測モデルを用いることにより、上記予測対象物の上記錆部の画像から上記腐食量を取得することで上記腐食量を予測する予測部を備え、上記予測モデルは、上記予測対象物の錆部の画像及び腐食量の組である教師データを用いて機械学習を行うことにより構築された学習モデルであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、予測対象物の錆部の画像から錆部での錆の進行をより定量的に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
（ａ）は、一実施形態に係る腐食量予測装置を概略的に示す図であり、（ｂ）は、一実施形態に係る腐食量予測装置を実現するコンピュータの構成を概略的に示す図である。
（ａ）は、一実施形態に係る腐食量予測装置の構築方法のフローチャートであり、（ｂ）は、一実施形態に係る腐食量予測装置の構築方法での機械学習のフローチャートである。
（ａ）及び（ｂ）は、一実施形態に係る腐食量予測装置の構築方法での教師データの準備を説明する図である。
一実施形態に係る教師データにおける訓練データの拡張方法を説明する図である。
（ａ）は、一実施形態に係る予測対象物の錆部の腐食量の予測方法のフローチャートであり、（ｂ）は、一実施形態に係る予測対象物の錆部の腐食量の予測方法での腐食量の予測のフローチャートである。
予測対象の２６個の錆部の画像についての予測誤差を示す散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の腐食量予測装置に係る実施形態について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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