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公開番号2025125385
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-27
出願番号2024021419
出願日2024-02-15
発明の名称診断装置、診断方法、および診断プログラム
出願人カナデビア株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250820BHJP(計算;計数)
要約【課題】建造物を撮影した画像を用いた損傷の有無の診断の高精度化。
【解決手段】診断装置(1)は、診断対象の風力発電設備を撮影した撮影画像(111)を分割して複数の分割画像を生成する分割部(104)と、分割画像のそれぞれを再構成モデル(113)で再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の風力発電設備の損傷を検出する損傷検出部(107)と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像を所定の分割単位で分割して複数の分割画像を生成する分割部と、
前記分割画像のそれぞれを、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出部と、を備える診断装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
建造物の画像から診断の対象領域を検出するように機械学習することにより生成された検出モデルを用いて、前記撮影画像における診断の対象領域を検出する対象領域検出部を備え、
前記分割部は、前記対象領域検出部が検出した前記対象領域を分割して前記分割画像を生成する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
複数の前記分割画像の再構成誤差をそれぞれ示す複数の部分誤差画像を連結して、前記撮影画像における再構成誤差の分布を示す誤差画像を生成する誤差画像生成部を備え、
前記損傷検出部は、前記誤差画像を用いて診断対象の前記建造物の損傷を検出する、請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記撮影画像から前記建造物の輪郭を検出する輪郭検出部を備え、
前記損傷検出部は、前記輪郭が検出された領域を除いた他の領域を対象として損傷の検出を行う、請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項５】
診断対象となる前記建造物は風力発電設備であって、風を受けて回転するブレードと、発電機を収容するナセルと、該ナセルおよび前記ブレードを支持する支柱とを含み、
前記撮影画像から前記風力発電設備の支柱を少なくとも含む領域を検出する支柱検出部を備え、
前記損傷検出部は、前記支柱検出部により検出された領域を除いた他の領域を対象として損傷の検出を行う、請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項６】
前記撮影画像において前記建造物の写り方が正常ではない不良領域を検出する不良領域検出部を備え、
前記損傷検出部は、前記不良領域を除いた他の領域を対象として損傷の検出を行う、請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項７】
前記損傷検出部は、前記建造物を構成する構成要素ごとに生成された再構成モデルを用いて、当該構成要素が写る前記分割画像を再構成したときの再構成誤差に基づいて、各構成要素の損傷を検出する、請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項８】
建造物の画像から当該建造物における診断の対象領域を検出するように機械学習することにより生成された検出モデルを用いて、損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像における診断の対象領域を検出する対象領域検出部と、
前記撮影画像における前記対象領域の部分を、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出部と、を備える診断装置。
【請求項９】
少なくとも１つの情報処理装置が実行する診断方法であって、
損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像を所定の分割単位で分割して複数の分割画像を生成する分割ステップと、
前記分割画像のそれぞれを、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出ステップと、を含む診断方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの情報処理装置が実行する診断方法であって、
建造物の画像から当該建造物における診断の対象領域を検出するように機械学習することにより生成された検出モデルを用いて、損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像における診断の対象領域を検出する対象領域検出ステップと、
前記撮影画像における前記対象領域の部分を、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出ステップと、を含む診断方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、建造物の損傷の有無を診断する診断装置等に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
各種建造物については、建造後、損傷の有無を定期的に診断することが好ましい。そのような診断のための技術として、例えば下記の特許文献１に記載されている風力発電設備の監視システムが挙げられる。この監視システムでは、風力発電設備のブレードと衝突しないようにドローンを制御しつつ、当該ドローンにブレードの撮影を行わせる。そして、この監視システムでは、撮影によって得られた画像情報と、事前に用意された正常画像情報とを比較することにより、風力発電設備における異常の有無を診断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１７６８２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ドローンを用いた検査を行う場合、ドローンの導入コストや維持管理コストの負担が大きい。また、風力発電設備は風の強い場所に設置されることが多いことから、ドローンを適切に制御していたとしても、風の影響等によってドローンがブレードに衝突するリスクもある。
【０００５】
このため、ドローンを用いることなく、例えば地上等から風力発電設備を撮影した画像を用いて損傷の有無の診断を行うことができれば望ましい。しかしながら、地上等から撮影した場合、ドローンを用いる場合と比べて撮影距離が格段に大きくなり、特許文献１における、撮影によって得られた画像情報と正常画像情報とを比較する方法では、十分な精度での診断を行うことが難しい。画像を用いた診断を高精度化することができれば、地上等から撮影した画像を用いた診断も可能になり望ましいが、特許文献１には診断を高精度化するための手法については記載されていない。このような問題は、風力発電設備に限られず、各種建造物に共通して生じる問題である。
【０００６】
本発明の一態様は、建造物を撮影した画像を用いた損傷の有無の診断を高精度化することが可能な診断装置等を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る診断装置は、損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像を所定の分割単位で分割して複数の分割画像を生成する分割部と、前記分割画像のそれぞれを、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出部と、を備える。
【０００８】
また、上記の課題を解決するために、本発明の他の態様に係る診断装置は、建造物の画像から当該建造物における診断の対象領域を検出するように機械学習することにより生成された検出モデルを用いて、損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像における診断の対象領域を検出する対象領域検出部と、前記撮影画像における前記対象領域の部分を、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出部と、を備える。
【０００９】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る診断方法は、少なくとも１つの情報処理装置が実行する診断方法であって、損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像を所定の分割単位で分割して複数の分割画像を生成する分割ステップと、前記分割画像のそれぞれを、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出ステップと、を含む。
【００１０】
また、上記の課題を解決するために、本発明の他の態様に係る診断方法は、少なくとも１つの情報処理装置が実行する診断方法であって、建造物の画像から当該建造物における診断の対象領域を検出するように機械学習することにより生成された検出モデルを用いて、損傷の有無についての診断対象となる建造物を撮影した撮影画像における診断の対象領域を検出する対象領域検出ステップと、前記撮影画像における前記対象領域の部分を、損傷していない建造物の画像の特徴を学習した再構成モデルで再構成したときの再構成誤差に基づいて、診断対象の前記建造物の損傷を検出する損傷検出ステップと、を含む。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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