JP2016206825A - Image registration device and method therefor - Google Patents

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春美 清水
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洋登 永吉
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently associate a photographic image, a photography place and a photography object.SOLUTION: An image registration device 100 comprises: a template database 107 for storing template images in which inspection object appliances are photographed, in advance along a first inspection route of the inspection object appliances; an image input part 101 for inputting inspection images in which the inspection object appliances are photographed, and storing the inspection images in an inspection image database in an order of photography time of the inspection images; a similarity calculation part 102 for calculating similarity between the template images and the inspection images; a required time difference evaluation part 103 for calculating a time difference between a time difference between the photography times of different inspection images, and a predetermined time required for moving between the inspection object appliances along the first inspection route by an operator; and a template image selection part 104 for, based on the time difference and the similarity, estimating a second inspection route of the inspection object appliances where the inspection images are photographed, and based on the second inspection route, selecting the template image corresponding to the inspection image from the template database.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、プラント施設等の機器を点検する作業において、点検作業者が撮影した画像を登録する画像登録装置およびその方法に関する。   The present invention relates to an image registration apparatus and method for registering an image taken by an inspection operator in an operation of inspecting equipment such as a plant facility.

プラント施設の機器の点検では、点検作業者がプラント施設内に設置されている機器を一つずつ巡回し、機器の状態を確認している。また、機器の点検記録を残すために、点検作業者はカメラを用いて、撮影対象物としての点検対象機器の画像を撮影している。   In the inspection of equipment in the plant facility, an inspection operator patrols the equipment installed in the plant facility one by one to check the state of the equipment. In addition, in order to leave an inspection record of equipment, an inspection operator takes an image of the equipment to be inspected as an object to be photographed using a camera.

特許文献1は、屋外における定期点検時のミスを防止する方法として、GPSで測位した点検作業員の位置情報が、予め情報端末に記録されている点検対象物の位置情報の所定範囲内であるかを確認する方法を開示している。   In Patent Document 1, as a method for preventing mistakes during periodic outdoor inspection, the position information of an inspection worker measured by GPS is within a predetermined range of the position information of an inspection object recorded in advance in an information terminal. A method of confirming whether or not is disclosed.

特許文献2は、GPSなどの位置検出手段を搭載した車両を走行させ、GPSの測位結果が所定の点検位置に到達したタイミングで画像の撮影を開始する方法や、所定の点検場所で撮影した画像と予め点検場所にて撮影した画像を比較して、GPSでの位置検出結果を補正し、より正確に点検位置を確認する方法を開示している。   Patent Document 2 describes a method of starting a vehicle when a vehicle equipped with a position detection unit such as GPS is driven and the GPS positioning result reaches a predetermined inspection position, or an image captured at a predetermined inspection location. And a method of comparing the images taken in advance at the inspection place, correcting the position detection result by GPS, and checking the inspection position more accurately.

特開2007−280282号公報JP 2007-280282 A 特開2000−32436号公報JP 2000-32436 A

撮影対象物である点検対象機器を撮影した画像を活用するためには、画像を仕分ける作業が必要である。ここでの仕分け作業とは、撮影した画像がプラント施設内のどの場所でどの機器を撮影したものかを特定する作業である。撮影した画像と、撮影対象の機器、およびその機器の設置場所とを対応付けておけば、撮影した画像の仕分け作業が容易になる。仕分け作業が容易になれば、点検報告書を作成する際に必要な画像を簡単に探し出せるので、画像を活用しやすくなる。また、画像を機器ごとに整理しておけば、同一機器の画像を時系列に閲覧できるので、機器の経年変化に気付くことができ、点検作業の効率化につながる。   In order to utilize an image obtained by photographing an inspection target device that is a photographing target, it is necessary to sort the images. Here, the sorting operation is an operation for specifying which device has captured the captured image at which location in the plant facility. If the photographed image is associated with the device to be photographed and the installation location of the device, sorting of the photographed image is facilitated. If the sorting work becomes easy, it is possible to easily find an image necessary for creating the inspection report, and it becomes easy to utilize the image. Also, if the images are organized for each device, the images of the same device can be browsed in time series, so that changes in the devices over time can be noticed, leading to efficient inspection work.

しかし、プラント施設内の点検対象機器の数は膨大で、撮影した画像の枚数も大量であり、類似した点検対象機器も多いために、撮影した画像の仕分け作業に長い時間がかかる。また、プラント施設内の点検経路も点検日によって変化することがあるので、撮影した画像の仕分け作業にミスが発生しやすい。   However, since the number of inspection target devices in the plant facility is enormous, the number of captured images is large, and there are many similar inspection target devices, it takes a long time to sort the captured images. In addition, since the inspection route in the plant facility may change depending on the inspection date, mistakes are likely to occur in the sorting operation of the captured images.

特許文献1および特許文献2の技術は、GPS電波を遮蔽する金属材料が建物や構築物に用いられているプラント施設では利用できない。   The techniques of Patent Document 1 and Patent Document 2 cannot be used in a plant facility in which a metal material that shields GPS radio waves is used in buildings and structures.

そこで、GPSを用いた位置情報を利用できないプラント施設において、撮影した画像の仕分け作業として、撮影した画像(点検画像)と撮影場所(点検対象機器の位置)、撮影対象物(点検対象機器)とを効率的に対応付けることが必要である。   Therefore, in a plant facility where position information using GPS cannot be used, as a sorting operation of the captured images, the captured image (inspection image), the imaging location (location of the inspection target device), the imaging target (inspection target device), Need to be associated efficiently.

開示する画像登録装置は、テンプレートデータである点検対象機器を撮影したテンプレート画像を、点検対象機器の第1の点検経路に沿って、予め格納したテンプレートデータベース、点検対象機器が撮影された点検画像を入力し、点検画像データベースに点検画像の撮影時刻順に格納する画像入力部、点検画像とテンプレート画像との類似度を算出する類似度算出部、異なる点検画像同士の撮影時刻の時刻差と、第1の点検経路に沿って点検対象機器間を作業者が移動するために要する所定の時間との時間差を算出する所要時間差異評価部、並びに、類似度と時間差に基づいて、点検画像を撮影した、点検対象機器の第2の点検経路を推定し、第2の点検経路に基づいて、点検画像に対応するテンプレート画像をテンプレートデータベースから選択するテンプレート画像選択部を有する。   The disclosed image registration apparatus includes a template database in which an inspection target device, which is template data, is imaged, a template database stored in advance along the first inspection route of the inspection target device, and an inspection image in which the inspection target device is imaged. An image input unit that inputs and stores the inspection image in the inspection image database in order of the shooting time of the inspection image, a similarity calculation unit that calculates the similarity between the inspection image and the template image, a time difference between the shooting times of the different inspection images, The required time difference evaluation part that calculates the time difference with the predetermined time required for the operator to move between the inspection target devices along the inspection route of the inspection, and the inspection image was taken based on the similarity and the time difference, A second inspection route of the inspection target device is estimated, and a template image corresponding to the inspection image is obtained from the template database based on the second inspection route. Having a template image selecting section for al selection.

開示する画像登録装置によれば、撮影した画像の仕分け作業として、撮影した画像と撮影場所、撮影対象物とを効率的に対応付けできる。   According to the disclosed image registration apparatus, a captured image, a shooting location, and a shooting target can be efficiently associated with each other as a sorting operation of the shot images.

画像登録システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of an image registration system. 画像登録装置のハードウェア構成の一例である。It is an example of the hardware constitutions of an image registration apparatus. 画像登録装置の処理フローチャートである。It is a process flowchart of an image registration apparatus. 点検画像データベースの構成例である。It is a structural example of an inspection image database. 類似度算出部の処理フローチャートである。It is a process flowchart of a similarity calculation part. テンプレートデータベースの構成例である。It is a structural example of a template database. 所要時間差異評価部の処理フローチャートである。It is a process flowchart of a required time difference evaluation part. 移動時間算出用データベースの構成例である。It is a structural example of the database for movement time calculation. テンプレート画像選択部の処理フローチャートである。It is a process flowchart of a template image selection part. テンプレート画像選択部の動作を説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining operation | movement of a template image selection part. テンプレート画像選択部の動作を説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining operation | movement of a template image selection part. 出力データベースの構成例である。It is an example of a structure of an output database. 実施例2の画像登録システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the image registration system of Example 2. FIG. 実施例3の画像登録システムの構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of an image registration system according to a third embodiment. 画像登録装置による処理結果の画面表示例である。It is an example of a screen display of a processing result by the image registration device. 画像登録装置による処理結果のレイアウト図上への表示例である。It is an example of display on a layout diagram of a processing result by an image registration device. 実施例2のテンプレートデータベースの構成例である。It is a structural example of the template database of Example 2. FIG. 実施例2の出力データベースの構成例である。It is an example of a structure of the output database of Example 2. FIG. 作業支援画面の例である。It is an example of a work support screen. 作業内容の表示画面の例である。It is an example of the display screen of work content. 実施例4の画像登録システムの構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of an image registration system according to a fourth embodiment. 標準点検経路データベースの構成例である。It is a structural example of a standard inspection route database. 実施例4のテンプレート画像選択部の処理フローチャートである。14 is a process flowchart of a template image selection unit according to the fourth embodiment.

以下、実施形態をいくつかの実施例を用いて説明する。   Hereinafter, embodiments will be described using some examples.

図1は、本実施例の画像登録システムの構成を示すブロック図である。本システムは、撮影装置111を用いて対象物を撮影した画像を入力すると、入力した画像の撮影対象物を特定し、特定した撮影対象物の位置などの、対象物に関する情報を処理結果として出力し、対象物の撮影漏れや撮影内容を作業者が確認できるようにするシステムである。この画像登録システムを用いて点検対象物を特定し、対象物に関する情報を付与する手順の一例を以下に説明する。   FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the image registration system of this embodiment. When an image obtained by photographing an object using the photographing apparatus 111 is input, this system identifies the photographing object of the input image and outputs information about the object such as the position of the identified photographing object as a processing result. In this system, the operator can check the shooting omission of the object and the shooting contents. An example of a procedure for specifying an inspection object using this image registration system and giving information about the object will be described below.

画像登録システムは、デジタルカメラやタブレット端末などの、点検作業者(以下、作業者)が点検対象機器を撮影するための撮影装置111と、画像登録装置100を有する。画像登録装置100は、画像入力部101、類似度算出部102、所要時間差異評価部103、テンプレート画像選択部104、および画像情報登録部105の処理部、並びに、点検画像データベース106、テンプレートデータベース107、移動時間算出用データベース108、および出力データベース109のデータベースを有する。なお、図面では、データベースをDBと表す。   The image registration system includes an imaging device 111 and an image registration device 100 for an inspection operator (hereinafter referred to as an operator) such as a digital camera or a tablet terminal to image an inspection target device. The image registration apparatus 100 includes an image input unit 101, a similarity calculation unit 102, a required time difference evaluation unit 103, a template image selection unit 104, a processing unit of the image information registration unit 105, an inspection image database 106, and a template database 107. , A travel time calculation database 108, and an output database 109. In the drawings, the database is represented as DB.

画像入力部101は、撮影装置111によって点検対象機器が撮影された点検画像を入力し、点検画像データベース106に格納する。類似度算出部102は、点検画像データベース106内の点検画像とテンプレートデータベース107内のテンプレート画像との類似度を算出する。所要時間差異評価部103は、異なる点検画像の撮影時刻の差分時間と、移動時間算出用データベース108から算出した、点検作業員が機器間の移動に要する時間との差(時間差)を評価する。テンプレート画像選択部104は、類似度算出部102が算出した類似度と所要時間差異評価部103が算出した時間差に基づいて、点検画像に対応するテンプレート画像を選択する。また、テンプレート画像選択部104は、対応する点検画像がなく、選択されないテンプレート画像を点検漏れの対象として出力する。画像情報登録部105は、選択されたテンプレート画像に予め対応づけられた点検対象機器の設置位置情報などを点検画像に対応付けて出力データベース109に登録する。   The image input unit 101 inputs an inspection image obtained by imaging the inspection target device by the imaging device 111 and stores the inspection image in the inspection image database 106. The similarity calculation unit 102 calculates the similarity between the inspection image in the inspection image database 106 and the template image in the template database 107. The required time difference evaluation unit 103 evaluates the difference (time difference) between the difference time between the shooting times of different inspection images and the time required for the inspection worker to move between devices calculated from the movement time calculation database 108. The template image selection unit 104 selects a template image corresponding to the inspection image based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 102 and the time difference calculated by the required time difference evaluation unit 103. Further, the template image selection unit 104 outputs a template image that has no corresponding inspection image and is not selected as an inspection omission target. The image information registration unit 105 registers the installation position information of the inspection target device associated with the selected template image in advance in the output database 109 in association with the inspection image.

図2は、画像登録装置100のハードウェア構成の一例である。画像登録装置100は、プロセッサ201、メインメモリ202、入力装置203、出力装置204、インターフェース(I/F)205及び記憶装置206が相互に接続された計算機により実現される。プロセッサ201は、メインメモリ202に格納されたプログラムを実行する。メインメモリ202は、例えば半導体メモリであり、プロセッサ201によって実行されるプログラム及びプロセッサ201によって参照されるデータを格納する。具体的には、記憶装置206に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメインメモリ202にロードされる。入力装置203は、作業者などのユーザ又はシステム管理者からの入力を受ける。入力装置203は、例えばキーボード又はマウス等である。出力装置204は、ユーザ又はシステム管理者に情報を出力する。出力装置204は、例えば液晶ディスプレイのような画像表示装置である。I/F205は、撮像装置111から画像を入力するためのインターフェースである。記憶装置206は、例えばハードディスク装置(HDD)又はフラッシュメモリのような不揮発性の記憶装置である。本実施例の記憶装置206には、少なくとも、画像入力部101、類似度算出部102、所要時間差異評価部103、テンプレート画像選択部104、画像情報登録部105、点検画像データベース106、テンプレートデータベース107、移動時間算出用データベース108、および出力データベース109を格納する。画像入力部101、類似度算出部102、所要時間差異評価部103、テンプレート画像選択部104、および画像情報登録部105は、プロセッサ201によって実行される処理部(プログラム)である。   FIG. 2 is an example of a hardware configuration of the image registration apparatus 100. The image registration apparatus 100 is realized by a computer in which a processor 201, a main memory 202, an input device 203, an output device 204, an interface (I / F) 205, and a storage device 206 are connected to one another. The processor 201 executes a program stored in the main memory 202. The main memory 202 is a semiconductor memory, for example, and stores a program executed by the processor 201 and data referred to by the processor 201. Specifically, at least a part of the program and data stored in the storage device 206 is loaded into the main memory 202 as necessary. The input device 203 receives input from a user such as an operator or a system administrator. The input device 203 is, for example, a keyboard or a mouse. The output device 204 outputs information to a user or a system administrator. The output device 204 is an image display device such as a liquid crystal display. An I / F 205 is an interface for inputting an image from the imaging apparatus 111. The storage device 206 is a non-volatile storage device such as a hard disk device (HDD) or a flash memory. The storage device 206 of this embodiment includes at least an image input unit 101, a similarity calculation unit 102, a required time difference evaluation unit 103, a template image selection unit 104, an image information registration unit 105, an inspection image database 106, and a template database 107. The travel time calculation database 108 and the output database 109 are stored. The image input unit 101, similarity calculation unit 102, required time difference evaluation unit 103, template image selection unit 104, and image information registration unit 105 are processing units (programs) executed by the processor 201.

図3は、画像登録装置100の処理フローチャートである。この処理フローチャートは、画像登録装置100の概略的な処理の流れを表し、個々の処理の詳細は後述する。   FIG. 3 is a process flowchart of the image registration apparatus 100. This processing flowchart represents a schematic processing flow of the image registration apparatus 100, and details of each processing will be described later.

作業者がプラント施設内を巡回して、点検対象機器の撮影を完了し、撮影装置111を画像登録装置100に接続すると、画像入力部101が処理を実行する(ステップ301)。画像入力部101は、点検対象機器を撮影した、撮影装置111内の点検画像およびその撮影時刻情報を入力し、点検画像データベース106へ格納する。   When an operator patrols the plant facility and completes photographing of the inspection target device and connects the photographing device 111 to the image registration device 100, the image input unit 101 executes processing (step 301). The image input unit 101 inputs an inspection image in the photographing apparatus 111 and the photographing time information thereof obtained by photographing the inspection target device, and stores them in the inspection image database 106.

図4は、点検画像データベース106の構成例である。点検画像データベース106は、点検画像401と点検画像401が撮影された撮影時刻402とを関連づけて格納する。点検画像データベース106は、撮影時刻402順に、点検画像401を格納する。   FIG. 4 is a configuration example of the inspection image database 106. The inspection image database 106 stores the inspection image 401 and the photographing time 402 when the inspection image 401 was photographed in association with each other. The inspection image database 106 stores the inspection images 401 in order of the photographing times 402.

図6は、テンプレートデータベース107の構成例である。テンプレートデータベース107は、熟練作業員などが、点検経路ごとに、分かり易く、時間効率の良い点検経路に沿って、予め作成したテンプレートデータを格納する。テンプレートデータベース107に格納されるテンプレートデータは、点検対象機器を撮影したテンプレート画像601、点検対象機器を一意に特定する番号(識別子)である機器ID602、プラント施設の所定のレイアウト図面上での点検対象機器の設置位置の座標値603、及び、点検対象機器の標準的な点検時間604を含む。点検時間604は、工程管理上のST(Standard Time)である。   FIG. 6 is a configuration example of the template database 107. The template database 107 stores template data created in advance by a skilled worker or the like along an inspection route that is easy to understand and time-efficient for each inspection route. The template data stored in the template database 107 includes a template image 601 obtained by photographing the inspection target device, a device ID 602 that is a number (identifier) for uniquely identifying the inspection target device, and an inspection target on a predetermined layout drawing of the plant facility. A coordinate value 603 of the installation position of the device and a standard inspection time 604 of the inspection target device are included. The inspection time 604 is ST (Standard Time) in process management.

画像入力部101の処理が終了すると、類似度算出部102が処理を実行する(ステップ302)。   When the process of the image input unit 101 ends, the similarity calculation unit 102 executes the process (step 302).

図5は、類似度算出部102の処理フローチャートである。類似度算出部102は、点検画像データベース106からの点検画像401とテンプレートデータベース107からのテンプレート画像601を1枚ずつ取得し(ステップ501、502)、取得した点検画像401とテンプレート画像601との類似度を算出する(ステップ503)。類似度は、類似しているほど大きな値を示す。類似度算出部102は、点検画像401とテンプレート画像601の全ての組み合わせに対して類似度を算出する(ステップ504、505)。類似度算出には、二つの画像間の類似度を定量化できる方法であればどのような方法を用いても良い。例えば、特徴量抽出手法であるSIFT(Scale-Invariant Feature Transform)やSURF(Speeded Up Robust Features)を用いて、点検画像401とテンプレート画像601の特徴量を各々抽出して、抽出した特徴量間の距離を算出し、算出した距離の逆数を類似度として用いる。   FIG. 5 is a process flowchart of the similarity calculation unit 102. The similarity calculation unit 102 acquires the inspection image 401 from the inspection image database 106 and the template image 601 from the template database 107 one by one (steps 501 and 502), and the similarity between the acquired inspection image 401 and the template image 601. The degree is calculated (step 503). The similarity is larger as the similarity is higher. The similarity calculation unit 102 calculates the similarity for all combinations of the inspection image 401 and the template image 601 (steps 504 and 505). Any method may be used for calculating the similarity as long as the method can quantify the similarity between two images. For example, by using SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) and SURF (Speeded Up Robust Features) which are feature quantity extraction methods, the feature quantities of the inspection image 401 and the template image 601 are extracted, and the extracted feature quantities The distance is calculated, and the reciprocal of the calculated distance is used as the similarity.

類似度算出部102の処理が終了すると、所要時間差異評価部103が処理を実行する(ステップ303)。   When the process of the similarity calculation unit 102 ends, the required time difference evaluation unit 103 executes the process (step 303).

図7は、所要時間差異評価部103の処理フローチャートである。所要時間差異評価部103は、点検画像データベース106から撮影順が連続する二枚の点検画像401の撮影時刻402を取得し、その時刻差を計算する(ステップ701、702)。所要時間差異評価部103は、移動時間算出用データベース108から移動所要時間データを取得する(ステップ703)。   FIG. 7 is a process flowchart of the required time difference evaluation unit 103. The required time difference evaluation unit 103 acquires the photographing time 402 of two inspection images 401 whose photographing order is continuous from the inspection image database 106, and calculates the time difference (steps 701 and 702). The required time difference evaluation unit 103 acquires travel time data from the travel time calculation database 108 (step 703).

図8は、移動時間算出用データベース108の構成例である。移動時間算出用データベース108は、移動所要時間データとして、移動開始位置801、移動開始位置801の機器ID(以下、開始機器ID)802、移動終了位置803、移動終了位置803の機器ID(以下、終了機器ID)804,移動開始位置から移動終了位置までの移動に要する移動所要時間805を対応付けて格納している。移動開始位置801と移動終了位置803(または、開始機器ID802と終了機器ID804)の対応関係は、点検経路に沿った点検対象の全機器について網羅されていてもよいが、遠い位置関係にある機器間を除外し、想定される点検経路上にある機器間を網羅されていればよい。例えば、機器A→機器B→機器C→機器Dの点検経路に対して、機器A→機器C→機器B→機器Dの点検経路が許容されるならば、機器A→機器B、機器B→機器C、機器C→機器Dの他に、機器A→機器C、機器C→機器B、機器B→機器Dの移動を網羅する必要がある。なお、移動所要時間805は事前に点検機器間を実際に歩いて計測した結果である。または、テンプレートデータベース107内の位置603から二地点間の距離を算出し、一般的な作業者の歩行速度を用いて移動時間を推定することにより、歩行時間の実測を省略することもできる。移動所要時間805を推定する際は、階段の上り下りの速度の違いなどを考慮することでより正確な移動時間の推定ができる。   FIG. 8 is a configuration example of the travel time calculation database 108. The movement time calculation database 108 includes a movement start position 801, a device ID (hereinafter referred to as a start device ID) 802, a movement end position 803, and a device ID (hereinafter referred to as a movement end position 803) as movement required time data. End device ID) 804, and the required movement time 805 required for movement from the movement start position to the movement end position are stored in association with each other. The correspondence between the movement start position 801 and the movement end position 803 (or the start device ID 802 and the end device ID 804) may be covered for all devices to be inspected along the inspection route, but the devices are in a distant position relationship. It is only necessary to cover between devices on the expected inspection route. For example, if the inspection path of device A → device B → device C → device D is acceptable for the inspection path of device A → device C → device B → device D, then device A → device B, device B → In addition to device C, device C → device D, it is necessary to cover the movement of device A → device C, device C → device B, device B → device D. The required travel time 805 is a result of actually walking and measuring between inspection devices in advance. Alternatively, the actual walking time can be omitted by calculating the distance between two points from the position 603 in the template database 107 and estimating the moving time using the walking speed of a general worker. When estimating the travel time 805, more accurate travel time can be estimated by taking into account the difference in the speed of going up and down the stairs.

所要時間差異評価部103は、ステップ702で求めた時刻差(以下、時刻差)とステップ703で取得した移動所要時間805との差異を評価する(ステップ704)。時刻差には、点検対象機器の点検時間が含まれている。そこで、所要時間差異評価部103は、テンプレートデータベース107を参照して、(移動時間)=(時刻差)−{(開始機器ID802の点検時間604)+(終了機器ID804の点検時間604)}/2により、移動時間を推定する。   The required time difference evaluation unit 103 evaluates the difference between the time difference obtained in step 702 (hereinafter, time difference) and the required movement time 805 acquired in step 703 (step 704). The time difference includes the inspection time of the inspection target device. Therefore, the required time difference evaluation unit 103 refers to the template database 107 and (movement time) = (time difference) − {(inspection time 604 of the start device ID 802) + (inspection time 604 of the end device ID 804)} / 2 to estimate the travel time.

所要時間差異評価部103が用いる、移動時間と移動所要時間805との差異(以下、時間差)の評価方法は、単純に時間の差を用いる方法や、正規分布などの関数で時間の差を補正する方法、時間の比を用いる方法が利用できる。所要時間差異評価部103は、点検経路に沿った全ての点検画像401と移動時間算出用データベースの点検経路に沿った全ての移動所要時間データの組み合わせにおいて、処理を実行する(ステップ705、706)。   The required time difference evaluation unit 103 uses an evaluation method of a difference between the travel time and the required travel time 805 (hereinafter referred to as a time difference) by simply using the time difference or correcting the time difference by a function such as a normal distribution. And a method using a time ratio can be used. The required time difference evaluation unit 103 executes processing in the combination of all the inspection images 401 along the inspection route and all the movement required time data along the inspection route of the movement time calculation database (steps 705 and 706). .

上述のステップ702で算出した撮影時刻の時刻差を補正した移動時間は、作業者がn番目の点検対象場所からn+1番目の点検対象場所まで移動するのにかかった時間に相当する。そのため、ステップ703で取得した移動所要時間データの移動開始位置と移動終了位置とが、ステップ701で選択した二枚の画像の設置位置と一致していればステップ704で算出する時間差は小さくなり、不一致であれば時間差は大きくなる。この性質を利用することで、後述するテンプレート画像選択部104は作業者の点検経路の妥当性を評価する。   The moving time obtained by correcting the time difference between the photographing times calculated in step 702 described above corresponds to the time required for the operator to move from the nth inspection target location to the n + 1th inspection target location. Therefore, if the movement start position and movement end position of the movement required time data acquired in step 703 coincide with the installation positions of the two images selected in step 701, the time difference calculated in step 704 becomes small. If they do not match, the time difference becomes large. By utilizing this property, the template image selection unit 104 described later evaluates the validity of the operator's inspection route.

所要時間差異評価部103の処理が終了すると、テンプレート画像選択部104が処理を実行する(ステップ304)。   When the process of the required time difference evaluation unit 103 ends, the template image selection unit 104 executes the process (step 304).

テンプレート画像選択部104は、類似度算出部102が算出した類似度と所要時間差異評価部103が算出した時間差とに基づいて、作業者が巡回した点検経路を推定することにより、点検画像401に対応するテンプレートデータを選択する処理である。   The template image selection unit 104 estimates the inspection route traveled by the worker based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 102 and the time difference calculated by the required time difference evaluation unit 103, thereby generating an inspection image 401. This is processing for selecting corresponding template data.

図9は、テンプレート画像選択部104の処理フローチャートである。点検対象機器の点検漏れがない場合について先に説明し、点検漏れ(点検画像の不足)がある場合については後述する。   FIG. 9 is a process flowchart of the template image selection unit 104. A case where there is no inspection omission of the inspection target device will be described first, and a case where there is an inspection omission (insufficient inspection image) will be described later.

前述のように、同じ複数の機器を点検対象とした点検経路であっても、複数の点検経路があり得るので、テンプレート画像選択部104は、その中から未評価の点検経路を評価対象経路として1つ選択する(ステップ901)。テンプレート画像選択部104は、選択した点検経路に沿って、類似度の総和を算出する(ステップ902)。   As described above, even if there are inspection routes for the same plurality of devices as inspection targets, there may be a plurality of inspection routes. Therefore, the template image selection unit 104 uses an unevaluated inspection route as an evaluation target route. One is selected (step 901). The template image selection unit 104 calculates the sum of the similarities along the selected inspection route (step 902).

図10Aは、テンプレート画像選択部104の動作を説明する模式図であり、選択した点検経路に沿った類似度の総和について説明する図である。図10Aの表は、ステップ302で算出した類似度(Sij、iは表の行、jは表の列)を表す。行番号(A〜E)は機器ID602、列番号(1〜5)は点検画像401の撮影順を表す。表中の各セルは、機器ID602のテンプレート画像601と点検画像401との類似度Sijをそれぞれ格納している。 FIG. 10A is a schematic diagram for explaining the operation of the template image selection unit 104, and is a diagram for explaining the sum of similarities along the selected inspection route. The table in FIG. 10A represents the similarity (S ij , i is a table row, and j is a table column) calculated in step 302. The row numbers (A to E) represent the device ID 602, and the column numbers (1 to 5) represent the photographing order of the inspection image 401. Each cell in the table stores a similarity S ij between the template image 601 of the device ID 602 and the inspection image 401.

点検経路は、図10A中の、SB1→SD2→SE3→SC4→SA5のように各列から一つずつのセルを選択した組み合わせに相当する。言い換えると、作業者が撮影した全ての点検画像401に対し、点検対象機器の機器ID602を1つずつ選定した結果をつなげたものが1つの点検経路に該当する。この表の中の類似度を点検経路に沿った総和は、その経路の妥当性を意味し、複数の経路の中で類似度の総和がより大きい経路ほど作業者が点検した経路として尤もらしいと言える。なお、前述したように、遠い位置関係にある機器を連続して点検するような非効率な経路を評価対象から除外すると、評価する経路の数を削減できるため、テンプレート画像選択部104の処理に要する時間を短くすることができる。 The inspection route corresponds to a combination in which one cell is selected from each column in the order of S B1 → S D2 → S E3 → S C4 → S A5 in FIG. 10A. In other words, one inspection path corresponds to the result of selecting the device IDs 602 of the inspection target devices one by one for all the inspection images 401 photographed by the worker. The sum of the similarities in this table along the inspection route means the validity of the route, and the route with the larger sum of similarities among multiple routes is likely to be the route that the operator inspected. I can say that. Note that, as described above, if an inefficient route that continuously inspects devices in a distant positional relationship is excluded from the evaluation target, the number of routes to be evaluated can be reduced. The time required can be shortened.

そこで、テンプレート画像選択部104は、選択した評価対象経路の類似度の総和を算出し、類似度の総和を経路の妥当性を評価した結果として用いる。同様に、テンプレート画像選択部104は、選択した評価対象経路に沿って時間差の指標として時間差の総和を算出する(ステップ903)。これにより時間差の観点から経路の妥当性を評価できる。上述の通り、評価対象経路が作業者の通った点検経路と同じであれば、図10A中の経路の一つ一つの矢印上の時間差は小さい値となり、それらを合計した経路全体の時間差も、他の経路に比べて小さくなる。なお、前述のある機器を再点検する場合は、図10Aの、行番号に再点検の機器ID602を追加し、再点検時の点検画像を列番号に追加することにより、拡張できる。   Therefore, the template image selection unit 104 calculates the sum of the similarities of the selected evaluation target route, and uses the sum of the similarities as a result of evaluating the validity of the route. Similarly, the template image selection unit 104 calculates the sum of time differences as an index of time differences along the selected evaluation target route (step 903). Thereby, the validity of the route can be evaluated from the viewpoint of time difference. As described above, if the evaluation target route is the same as the inspection route through which the operator has passed, the time difference on each arrow of the route in FIG. Smaller than other routes. When re-inspecting a certain device as described above, it can be expanded by adding the re-inspection device ID 602 to the row number and adding the inspection image at the time of re-inspection to the column number in FIG. 10A.

テンプレート画像選択部104は、類似度の総和と時間差の総和との差(総和差)を算出する(ステップ904)。類似度が高く(値が大)、時間差が小さい(値が小)ほど、評価対象経路が点検経路として妥当であるので、テンプレート画像選択部104は、算出した総和差を経路の妥当性を表現するスコアとする。全ての評価対象経路のスコア評価が完了したならば(ステップ905)、スコアが最高値を表す経路を、作業者の点検経路であると推定する(ステップ906)。このように、テンプレート画像選択部104は、推定した点検経路に従って、各点検画像401に対し妥当なテンプレート画像601を選択する。   The template image selection unit 104 calculates a difference (total difference) between the sum of the similarities and the sum of the time differences (step 904). The higher the similarity (the larger the value) and the smaller the time difference (the smaller the value), the more appropriate the evaluation target route is as the inspection route. Therefore, the template image selection unit 104 expresses the calculated sum difference as the route validity. Score. If the score evaluation of all the evaluation target routes is completed (step 905), the route having the highest score is estimated to be the operator inspection route (step 906). As described above, the template image selection unit 104 selects an appropriate template image 601 for each inspection image 401 according to the estimated inspection route.

テンプレート画像選択部104の処理が終了すると、画像情報登録部105が処理を実行する(ステップ305)。画像情報登録部105は、テンプレート画像選択部104の処理結果に基づいて、出力データベース109に点検画像401に対応させて撮影対象機器情報を登録する。   When the process of the template image selection unit 104 is completed, the image information registration unit 105 executes the process (step 305). Based on the processing result of the template image selection unit 104, the image information registration unit 105 registers the imaging target device information in the output database 109 in association with the inspection image 401.

なお、類似度の総和と時間差の総和との差として総和差を算出するが、類似度算出部102が用いる類似度算出手法に依存して、互いの総和の値が桁違いになる場合がある。このような場合、係数kを用いて、(総和差)=(類似度の総和)−k(時間差の総和)により総和差を補正すればよい。係数kを用いることは、時間差の総和に比例する値を用いることである。   The sum difference is calculated as the difference between the sum of the similarities and the sum of the time differences. However, depending on the similarity calculation method used by the similarity calculating unit 102, the values of the sums may be orders of magnitude. . In such a case, using the coefficient k, the sum difference may be corrected by (sum difference) = (sum of similarities) −k (sum of time differences). Using the coefficient k means using a value proportional to the sum of the time differences.

点検対象機器の点検漏れ(点検画像の不足)がある場合のテンプレート画像選択部104の処理を説明する。なお、図9の処理フローチャートでは、点検対象機器の点検漏れがある場合の処理を省略しているが、以下の説明に援用する。   The processing of the template image selection unit 104 when there is an inspection omission (insufficient inspection image) of the inspection target device will be described. In addition, in the process flowchart of FIG. 9, although the process when there exists an inspection omission of an inspection object apparatus is abbreviate | omitted, it uses for the following description.

図10Bは、テンプレート画像選択部104の動作を説明する模式図である。テンプレート画像選択部104は、図10Bのように、ステップ901で選択した評価対象経路にある点検対象機器の数(点検経路ごとのテンプレートデータベース107に含まれるテンプレート画像601の数または機器ID602)に比べて点検画像の数が不足するとき、点検漏れがあると判定する。テンプレート画像選択部104は、判定結果(点検漏れがある)を画像登録装置100のメインメモリ202のワークエリアに格納する。テンプレート画像選択部104は、対応する点検画像401がない、点検経路に沿ったテンプレート画像601を特定する。   FIG. 10B is a schematic diagram for explaining the operation of the template image selection unit 104. As shown in FIG. 10B, the template image selection unit 104 compares the number of inspection target devices in the evaluation target route selected in step 901 (the number of template images 601 included in the template database 107 for each inspection route or the device ID 602). If the number of inspection images is insufficient, it is determined that there is an inspection omission. The template image selection unit 104 stores the determination result (inspection omission) in the work area of the main memory 202 of the image registration apparatus 100. The template image selection unit 104 identifies a template image 601 along the inspection route that does not have a corresponding inspection image 401.

ワークエリアに格納された、点検漏れがあるとの判定結果に応答して、テンプレート画像選択部104は、評価対象経路に関する処理(ステップ901〜905)の処理ループの中か、作業者の点検経路の推定(ステップ906)の後のいずれかで、対応する点検画像401がない、点検経路に沿ったテンプレート画像601を特定する処理を実行する。図10Bの例では、機器IDが「C」の点検対象機器が点検漏れ(対応する点検画像がない)になっているので、テンプレート画像選択部104は、機器IDが「C」の点検対象機器が点検漏れである旨を、出力装置204にメッセージとして表示する。このメッセージの表示に対応して、作業者は、点検漏れした点検対象機器を点検して、点検画像を撮影する。   In response to the determination result stored in the work area that there is an inspection omission, the template image selection unit 104 is in the processing loop of the process (steps 901 to 905) related to the evaluation target path or the inspection path of the operator In any of the steps after the estimation (step 906), a process of specifying the template image 601 along the inspection route that does not have the corresponding inspection image 401 is executed. In the example of FIG. 10B, since the inspection target device whose device ID is “C” is incomplete inspection (there is no corresponding inspection image), the template image selection unit 104 has the inspection target device whose device ID is “C”. Is displayed as a message on the output device 204. In response to the display of this message, the operator inspects the inspection target equipment that has been inspected and takes an inspection image.

点検漏れに対応して追加撮影された点検画像401の撮影時刻402を用いて、所要時間差異評価部103による移動時間を求めると、撮影時刻が先の点検時と異なるので、先に推定した作業者の点検経路と矛盾を生じるので、先に推定した作業者の点検経路中に点検漏れに対応して追加撮影された点検画像401を挿入する。換言すると、点検画像データベース106の、点検漏れの点検対象機器の点検画像401が格納されるべき、推定した作業者の点検経路に沿った順序の位置に、点検漏れに対応して追加撮影された点検画像401を挿入する。   When the travel time by the required time difference evaluation unit 103 is obtained using the photographing time 402 of the inspection image 401 additionally photographed in response to the inspection omission, the photographing time is different from the previous inspection. Therefore, the inspection image 401 additionally photographed corresponding to the inspection omission is inserted into the previously estimated inspection route of the operator. In other words, in the inspection image database 106, the inspection image 401 of the inspection target device for inspection omission should be stored, and the additional image was taken corresponding to the inspection omission at the position in the order along the estimated inspection route of the operator. An inspection image 401 is inserted.

以上により、点検対象機器の点検漏れを検出し、追加撮影された点検画像401を点検画像データベース106に追加格納することができる。追加撮影された点検画像401の点検画像データベース106への追加格納に応答して、画像情報登録部105は、出力データベース109に追加格納した点検画像401に対応させて撮影対象機器情報を登録する。   As described above, the inspection omission of the inspection target device can be detected, and the additionally captured inspection image 401 can be additionally stored in the inspection image database 106. In response to the additional storage of the additionally imaged inspection image 401 in the inspection image database 106, the image information registration unit 105 registers the imaging target device information corresponding to the inspection image 401 additionally stored in the output database 109.

なお、テンプレート画像選択部104が、各点検画像401の類似度の総和と時間差異の総和との総和差を用いて、作業者の点検経路を推定し、推定した点検経路に沿って、点検画像401に対応するテンプレート画像601を選択することを説明したが、各点検画像401のテンプレート画像601との類似度と移動時間の時間差との差を用いて、点検経路を推定せずに、点検画像401に対応するテンプレート画像601を選択してもよい。これは、点検経路を推定する方法において、点検対象機器が一つの場合に相当し、点検経路中の最初の点検画像401に対応するテンプレート画像601を選択した結果を用いて、2番目の点検画像401に対応するテンプレート画像601を選択するように、逐次的にテンプレート画像601を選択する方法である。   The template image selection unit 104 estimates the inspection route of the worker using the sum difference between the sum of the similarities of the inspection images 401 and the sum of the time differences, and the inspection image along the estimated inspection route. Although it has been described that the template image 601 corresponding to 401 is selected, the inspection image is not estimated by using the difference between the similarity between each inspection image 401 and the template image 601 and the time difference in movement time. A template image 601 corresponding to 401 may be selected. This corresponds to the case where there is one inspection target device in the method of estimating the inspection route, and the second inspection image is obtained using the result of selecting the template image 601 corresponding to the first inspection image 401 in the inspection route. In this method, the template images 601 are sequentially selected so that the template image 601 corresponding to 401 is selected.

図11は、出力データベース109の構成例である。テンプレート画像選択部104の出力は、点検対象機器の機器ID602、位置603、および点検画像401の組み合わせの系列である。画像情報登録部105は、出力データベース109の点検画像1101に、テンプレート画像選択部104の出力に含まれる、点検画像の撮影順番に対応する点検画像401を点検画像データベース106から取得し、格納する。画像情報登録部105は、出力データベース109の機器ID1102および位置1103に、テンプレート画像選択部104が点検画像401と対応し、選択したテンプレートデータの機器ID602と位置603をテンプレートデータベース107から取得し、格納する。画像情報登録部105は、テンプレート画像選択部104の出力に含まれる系列全てに関して、出力データベース109へデータを格納する。以上により、点検画像と、撮影対象の機器ID、機器の設置位置とが対応付けられる。   FIG. 11 is a configuration example of the output database 109. The output of the template image selection unit 104 is a series of combinations of the device ID 602, the position 603, and the inspection image 401 of the inspection target device. The image information registration unit 105 acquires, from the inspection image database 106, the inspection image 1101 of the output database 109 that corresponds to the inspection image shooting order included in the output of the template image selection unit 104 and stores it. The image information registration unit 105 obtains the device ID 602 and the position 603 of the selected template data from the template database 107 and stores the device ID 1102 and the position 1103 of the output database 109 corresponding to the inspection image 401. To do. The image information registration unit 105 stores data in the output database 109 for all series included in the output of the template image selection unit 104. As described above, the inspection image is associated with the device ID to be imaged and the installation position of the device.

本実施例では、点検画像とテンプレート画像の対応付けの精度向上のため、「類似度」と「時間差異」の二種の情報を用いる方法を示した。プラント施設内には、外観が似ている複数の機器が異なる場所に配置されている場合があるため、画像の類似度のみを用いる方法では、類似度の高いテンプレート画像が複数検出され、点検画像とテンプレート画像との対応関係を一意に絞り込めないことが課題となる。そこで、本実施例では画像間の類似度に加えて移動時間も考慮しながら点検経路の妥当性を評価し、点検画像とテンプレート画像を対応づける。これにより、外観が似ている機器同士であっても、それらの機器の位置までの移動時間が異なっていれば機器同士を区別することができる。よって、点検画像とテンプレート画像の対応付けの精度が向上する。また、点検時の経路が予めわかっている場合は、点検経路の情報も利用することで点検画像とテンプレート画像との対応付けの精度をさらに高めたり、上述のように処理時間を短縮したりすることが可能である。   In the present embodiment, a method of using two types of information of “similarity” and “time difference” has been shown in order to improve the accuracy of association between the inspection image and the template image. In a plant facility, there are cases where a plurality of devices having similar appearances are arranged in different places, so that a method using only the similarity of images detects a plurality of template images having a high similarity, and an inspection image. The problem is that the correspondence between the template image and the template image cannot be narrowed down uniquely. Therefore, in this embodiment, the validity of the inspection route is evaluated while considering the travel time in addition to the similarity between the images, and the inspection image and the template image are associated with each other. Thereby, even if it is apparatuses with similar external appearance, if the movement time to the position of those apparatuses differs, apparatus can be distinguished. Therefore, the accuracy of associating the inspection image with the template image is improved. In addition, when the route at the time of inspection is known in advance, the accuracy of associating the inspection image with the template image is further increased by using the information on the inspection route, or the processing time is shortened as described above. It is possible.

本実施例の画像登録システムは、液晶ディスプレイなどの出力装置204に、画像登録装置100による処理結果を表示する。図14は、出力装置204への表示例である。図14の表示例は、出力装置204の画面上に、機器毎に機器ID,設置位置、および点検画像の一覧を表示している。表示される機器IDは、出力データベース109に格納されている機器ID1102である。表示される位置は、出力データベース109の位置1103を元に、所定のレイアウト上の位置を算出し、算出した位置に二重丸を表示したものである。点検画像は、図14のように機器毎に、点検日時順に並べて表示しても良い。このように一覧表示することにより、作業者やその管理者はプラント施設内の機器の位置と機器の状態とを容易に把握することができる。また、図15の出力画面の例のように一つのレイアウト図上に複数の機器の点検結果をまとめて表示してもよい。   The image registration system of the present embodiment displays the processing result by the image registration device 100 on the output device 204 such as a liquid crystal display. FIG. 14 is a display example on the output device 204. In the display example of FIG. 14, a list of device IDs, installation positions, and inspection images is displayed for each device on the screen of the output device 204. The displayed device ID is a device ID 1102 stored in the output database 109. The displayed position is obtained by calculating a position on a predetermined layout based on the position 1103 of the output database 109 and displaying a double circle at the calculated position. The inspection images may be displayed side by side in the order of inspection date and time for each device as shown in FIG. By displaying the list in this way, the worker and its manager can easily grasp the position of the device and the state of the device in the plant facility. Further, as in the example of the output screen of FIG. 15, the inspection results of a plurality of devices may be displayed together on one layout diagram.

以上では、テンプレートデータベース107に格納されるテンプレート画像601は、1つの機器に対し1枚としたが、撮影位置、撮影日、撮影時刻、撮影に用いるカメラなど、撮影条件が異なる複数枚の画像でも良い。複数枚のテンプレート画像601を用い、点検画像により対応するテンプレート画像601を選択することにより、作業者、撮影環境、撮像装置に起因する点検画像の変動を吸収できるようになり、テンプレート画像選択部104による点検画像とテンプレート画像との対応付けの精度を向上できる。例えば、晴れた日に明るい室内で撮影したテンプレート画像601と、雨の日に暗い室内で撮影した点検画像401とでは画像の輝度値が大きく異なるため、同一機器を撮影した画像同士であっても、類似度が低くなり、テンプレート画像選択部104は、誤ったテンプレート画像を選択する場合がある。この問題への解決策として、天候の異なる日に撮影した複数枚のテンプレート画像601をテンプレートデータベース107に格納しておくことが有効である。   In the above, the template image 601 stored in the template database 107 is one for one device. However, even a plurality of images having different shooting conditions such as a shooting position, a shooting date, a shooting time, and a camera used for shooting can be used. good. By using a plurality of template images 601 and selecting the corresponding template image 601 based on the inspection image, it becomes possible to absorb the variation of the inspection image caused by the operator, the imaging environment, and the imaging device, and the template image selection unit 104 can be absorbed. The accuracy of associating the inspection image with the template image can be improved. For example, the template image 601 photographed in a bright room on a sunny day and the inspection image 401 photographed in a dark room on a rainy day have greatly different brightness values, so that even images captured by the same device may be used. The similarity is low, and the template image selection unit 104 may select an incorrect template image. As a solution to this problem, it is effective to store a plurality of template images 601 taken on days with different weather in the template database 107.

複数枚のテンプレート画像601がテンプレートデータベース107に格納されている場合、類似度算出部102は、前述のステップ502とステップ503を、以下のように処理する。類似度算出部102は、1つの機器に対応づけられている複数枚のテンプレート画像601を取得し、点検画像401と複数枚のテンプレート画像601の各々との類似度を算出する。類似度算出部102は、算出した複数の類似度の中で最も値が大きい類似度を、その類似度を示すテンプレート画像601と対応付けて出力する。以上の処理により、点検日の天候によって撮影画像の輝度が変化した場合でも、複数のテンプレート画像のうちの類似度が高い、正しいテンプレート画像601を選択することができる。ここでは天候の変化を例にしたが、撮影位置や撮影装置など、画像が変化する異なる撮影条件で複数のテンプレート画像601を撮影して、テンプレートデータベース107に格納することが望ましい。また、点検作業後に画像登録装置100で仕分けされた画像を、その後の仕分けのためのテンプレート用の画像として利用することも可能である。点検用の画像を収集し、画像登録装置100を利用して点検画像を仕分ける度にテンプレート画像を増やすことで、画像の仕分けの精度を向上させることができる。   When a plurality of template images 601 are stored in the template database 107, the similarity calculation unit 102 processes step 502 and step 503 described above as follows. The similarity calculation unit 102 acquires a plurality of template images 601 associated with one device, and calculates the similarity between the inspection image 401 and each of the plurality of template images 601. The similarity calculation unit 102 outputs the similarity having the largest value among the calculated plurality of similarities in association with the template image 601 indicating the similarity. With the above processing, even when the brightness of the captured image changes due to the weather on the inspection day, it is possible to select a correct template image 601 having a high similarity among the plurality of template images. Here, a change in weather is taken as an example, but it is desirable to photograph a plurality of template images 601 under different photographing conditions such as a photographing position and a photographing device, and to store them in the template database 107. It is also possible to use an image sorted by the image registration apparatus 100 after the inspection work as a template image for subsequent sorting. The accuracy of image sorting can be improved by collecting images for inspection and increasing the number of template images each time the inspection image is sorted using the image registration apparatus 100.

以上の本実施例によれば、撮影した画像の仕分け作業として、撮影した画像と撮影場所、撮影対象物とを効率的に対応付けできる。また、撮影対象物の撮影漏れを防止できる。   According to the present embodiment described above, as an operation for sorting the captured images, it is possible to efficiently associate the captured image with the shooting location and the shooting target. In addition, it is possible to prevent shooting omission of the shooting object.

また、本実施例によれば、点検画像に対応するテンプレートデータを選択できるので、点検画像の仕分け作業の効率を向上できる。   Further, according to the present embodiment, since template data corresponding to the inspection image can be selected, the efficiency of sorting inspection images can be improved.

本実施例は、実施例1における撮影装置111と画像登録装置100を一体化した画像登録システムとしてのモバイル型画像登録装置である。図12は、モバイル型画像登録装置120の構成を示すブロック図である。モバイル型画像登録装置120は、スマートフォンなど持ち運び可能な小型のコンピュータを用いる。実施例1では、画像登録装置100に撮影装置111を接続した時に、画像入力部101が処理を実行したのに対して、本実施例では、撮影直後に画像入力部101が処理を実行する。その他の構成及び動作は実施例1と同様である。   The present embodiment is a mobile image registration apparatus as an image registration system in which the photographing apparatus 111 and the image registration apparatus 100 according to the first embodiment are integrated. FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration of the mobile image registration apparatus 120. The mobile image registration apparatus 120 uses a portable small computer such as a smartphone. In the first embodiment, the image input unit 101 executes the process when the photographing apparatus 111 is connected to the image registration apparatus 100, whereas in the present embodiment, the image input unit 101 executes the process immediately after the photographing. Other configurations and operations are the same as those in the first embodiment.

本実施例では、撮影直後に点検画像が入力され、実施例1のステップ301〜ステップ305を実行することにより、点検対象機器の位置を特定できるため、撮影した作業者の撮影位置をリアルタイムで特定できる。   In this embodiment, an inspection image is input immediately after shooting, and the position of the inspection target device can be specified by executing Step 301 to Step 305 of Embodiment 1, so that the shooting position of the shooting operator is specified in real time. it can.

図16は、本実施例のテンプレートデータベース107の構成例である。本実施例では、実施例1のテンプレートデータベース107の項目に加えて、テンプレートデータベース107中に、各点検対象機器での点検作業の名称1601と作業内容1602を含む。点検作業の名称1601は、点検作業に付与される名称であり、文字列により表現する。作業内容1602は、文字列により表現し、例えば「メータの数値が○○以下であることを確認する」のように、作業者が確認すべき内容である。または、作業内容1602は、作業内容を説明する画像や動画を含んでも良い。   FIG. 16 is a configuration example of the template database 107 of this embodiment. In the present embodiment, in addition to the items of the template database 107 of the first embodiment, the template database 107 includes the name 1601 of the inspection work and the work content 1602 in each inspection target device. The name 1601 of the inspection work is a name given to the inspection work and is expressed by a character string. The work content 1602 is expressed by a character string, and is a content to be confirmed by the operator, for example, “confirm that the numerical value of the meter is less than or equal to XX”. Alternatively, the work content 1602 may include an image or a movie that describes the work content.

テンプレートデータベース107に格納されたこれらのデータは、実施例1と同様に、モバイル型画像登録装置120の出力データベース109に格納される。   These data stored in the template database 107 are stored in the output database 109 of the mobile image registration apparatus 120 as in the first embodiment.

図17は、本実施例の出力データベース109の構成例である。出力データベース109は、点検画像1101、機器ID1102、および位置1103に加え、テンプレートデータベース107から取得された点検作業名称1701や作業内容1702を格納する。   FIG. 17 is a configuration example of the output database 109 of this embodiment. The output database 109 stores the inspection work name 1701 and work content 1702 acquired from the template database 107 in addition to the inspection image 1101, the device ID 1102, and the position 1103.

本実施例のモバイル型画像登録装置120は、作業者への作業指示を出すための作業支援画面生成部1201を備えている。作業支援画面生成部1201は、出力データベース109を参照しているため、作業者の現在位置情報を表示したり、点検済み機器と未点検機器を区別して表示したりすることができる。図18Aは、作業者の現在位置の表示や点検済み機器と未点検機器を区別して表示する作業支援画面の例である。これにより作業者の点検漏れを防止できる。   The mobile image registration apparatus 120 according to the present exemplary embodiment includes a work support screen generation unit 1201 for issuing work instructions to workers. Since the work support screen generation unit 1201 refers to the output database 109, the current position information of the worker can be displayed, or the inspected device and the uninspected device can be distinguished and displayed. FIG. 18A is an example of a work support screen that displays the current position of the worker and displays the inspected and uninspected devices separately. This can prevent the operator from missing inspection.

図18Bは、作業内容の表示画面の例である。作業内容の表示画面は、出力データベース109から取得した作業内容1702を表示する。作業者が点検機器の画像を撮影した直後に、その場所で必要な作業内容がモバイル型画像登録装置120に表示されるので、作業者は適切なタイミングで作業できる。   FIG. 18B is an example of a work content display screen. The work content display screen displays the work content 1702 acquired from the output database 109. Immediately after the worker takes an image of the inspection device, the necessary work content at that location is displayed on the mobile image registration device 120, so the worker can work at an appropriate timing.

図13は、本実施例の画像登録システムの構成を示すブロック図である。本実施例の画像登録システムは、画像装置111および作業支援画面生成部1201を含む作業支援端末1301と、実施例1の画像登録装置を実装したサーバ1302を、ネットワークを介して接続した構成である。一般的に、作業支援端末1301の処理能力はサーバ1302の処理能力に比べて低いため点検対象機器が多くなると、作業支援端末1301での処理が滞り、リアルタイムな処理ができなくなる。これに対し、本実施例では、点検箇所が多くなることによって増大する処理を処理能力の高いサーバ1302に実装するので、リアルタイム性を損なうことなく、作業者の作業を支援できる。   FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the image registration system of this embodiment. The image registration system of the present embodiment has a configuration in which a work support terminal 1301 including an image device 111 and a work support screen generation unit 1201 and a server 1302 on which the image registration device of the first embodiment is mounted are connected via a network. . In general, the processing capability of the work support terminal 1301 is lower than the processing capability of the server 1302, and if the number of devices to be inspected increases, the processing at the work support terminal 1301 is delayed and real-time processing cannot be performed. On the other hand, in the present embodiment, the processing that increases as the number of inspection points increases is mounted on the server 1302 having a high processing capacity, so that the operator's work can be supported without impairing real-time performance.

図19は、本実施例の画像登録システムの構成を示すブロック図である。本実施例の画像登録システムは、実施例1の画像登録システムに、標準の点検経路データベース1901を付加している。標準の点検経路データベース1901を用いることにより、テンプレート画像選択部104が点検経路の妥当性をより正確に評価できるようにしたものである。   FIG. 19 is a block diagram showing the configuration of the image registration system of this embodiment. The image registration system of the present embodiment adds a standard inspection route database 1901 to the image registration system of the first embodiment. By using the standard inspection route database 1901, the template image selection unit 104 can more accurately evaluate the validity of the inspection route.

図20は、標準点検経路データベース1901の構成例である。標準点検経路データベース1901は、点検順路2001、点検順路に対応する機器ID2002、機器の設置位置2003を格納する。図20の例では、機器A→機器B→・・・・の順で点検するのが標準経路として定められている。標準経路は、点検作業前に熟練作業員などにより選定された、プラント施設内の全ての機器を最も効率良く巡回できるような経路である。   FIG. 20 is a configuration example of the standard inspection route database 1901. The standard inspection route database 1901 stores an inspection route 2001, a device ID 2002 corresponding to the inspection route, and a device installation position 2003. In the example of FIG. 20, it is determined as a standard route that inspection is performed in the order of device A → device B →. The standard route is a route that is selected by a skilled worker or the like before the inspection work so that all devices in the plant facility can be visited most efficiently.

ここでは、本実施例が実施例1と処理が異なるテンプレート画像選択部104について説明する。図21は、本実施例のテンプレート画像選択部104の処理フローチャートである。実施例1のテンプレート画像選択部104と異なる処理は、ステップ2101およびステップ2102である。テンプレート画像選択部104は、未評価の巡回経路の中から1つの経路を選択する(ステップ901)。テンプレート画像選択部104は、選択した経路に沿って類似度の総和と時間差の総和を算出する(ステップ902、903)。   Here, a template image selection unit 104 in which processing of the present embodiment is different from that of the first embodiment will be described. FIG. 21 is a processing flowchart of the template image selection unit 104 of the present embodiment. Steps 2101 and 2102 are different from the template image selection unit 104 of the first embodiment. The template image selection unit 104 selects one route from the unevaluated cyclic routes (step 901). The template image selection unit 104 calculates the sum of the similarities and the sum of the time differences along the selected route (steps 902 and 903).

テンプレート画像選択部104は、選択した評価対象経路と、標準点検経路との差異を評価する(ステップ2101)。この評価には、評価対象経路と標準点検経路とが異なるほど値が大きくなる判定関数を用いる。これにより、作業者が巡回した点検経路は一般に標準経路に沿っており、標準経路との差異が小さいはずである、すなわち判定関数を用いた結果の値が最も小さい評価対象経路が、作業者による点検経路であるという仮定を反映でき、より高精度な位置推定が可能となる。具体的な算出方法としては、標準経路上の点検対象機器の位置と評価対象経路上の対応する点検対象機器の位置との距離を算出し、その総和を経路間の差異と定義する。たとえば、標準経路が機器A→機器B→機器Cであり、評価対象経路が機器C→機器A→機器Bの場合は、(機器Aと機器Cの距離)+(機器Bと機器Aの距離)+(機器Cと機器Bの距離)のように、経路上のN番目の点検機器同士の距離の総和を2つの経路の差異とする。また、DP(dynamic programming)マッチングのアルゴリズムを用いることにより、点検機器を一つ飛ばして点検してしまった場合などに差異が不当に大きくなる問題を回避した判定関数を定義することもできる。ここでの判定関数は二つの経路の差異を評価できるものであればどのような手法を用いても良い。   The template image selection unit 104 evaluates the difference between the selected evaluation target route and the standard inspection route (step 2101). This evaluation uses a determination function that increases in value as the evaluation target route and the standard inspection route differ. As a result, the inspection route traveled by the worker is generally along the standard route, and the difference from the standard route should be small, that is, the evaluation target route having the smallest result value using the judgment function is determined by the worker. It is possible to reflect the assumption that the route is an inspection route, and it is possible to estimate the position with higher accuracy. As a specific calculation method, the distance between the position of the inspection target device on the standard route and the position of the corresponding inspection target device on the evaluation target route is calculated, and the sum is defined as the difference between the routes. For example, when the standard route is device A → device B → device C and the evaluation target route is device C → device A → device B, (distance between device A and device C) + (distance between device B and device A) ) + (Distance between device C and device B), the sum of the distances between the Nth inspection devices on the route is defined as the difference between the two routes. In addition, by using a DP (dynamic programming) matching algorithm, it is possible to define a determination function that avoids the problem that the difference becomes unduly large when one inspection device is skipped for inspection. Any determination function may be used as long as it can evaluate the difference between the two paths.

テンプレート画像選択部104は、類似度の総和、時間差の総和、および経路の差異の結果を統合し評価対象経路のスコアを算出する(ステップ2102)。評価対象経路のスコアの算出は、実施例1と同様の、テンプレート画像との類似度が高く、時間差が小さく、さらに本実施例で求めた経路の差異が小さい経路が、点検者の経路として妥当であると言えるので、算出した値を経路の妥当性を表現するスコアとする。テンプレート画像選択部104は、全経路のスコア評価を終了し、スコアが最高値となる経路を選定することで作業者の点検経路を推定できる(ステップ906)。この処理結果は点検画像に対し最も妥当なテンプレート画像が選択された結果となる。   The template image selection unit 104 calculates the score of the evaluation target route by integrating the sum of the similarities, the sum of the time differences, and the result of the route difference (step 2102). As for the calculation of the score of the evaluation target route, a route having a high similarity to the template image, a small time difference, and a small difference in the route obtained in this example is appropriate as the route of the inspector. Therefore, the calculated value is used as a score expressing the validity of the route. The template image selection unit 104 can estimate the operator's inspection route by finishing the score evaluation of all routes and selecting the route having the highest score (step 906). This processing result is the result of selecting the most appropriate template image for the inspection image.

本実施例により、点検画像に対応するテンプレートデータをより正しく選択でき、点検画像の仕分け作業の支援が可能となる。   According to the present embodiment, template data corresponding to the inspection image can be selected more correctly, and the inspection image sorting work can be supported.

以上説明した実施形態によれば、撮影した画像の仕分け作業として、撮影した画像と撮影場所、撮影対象物とを効率的に対応付けできる。   According to the embodiment described above, as an operation for sorting captured images, it is possible to efficiently associate a captured image with a shooting location and a shooting target.

100:画像登録装置、101:画像入力部、102:類似度算出部、103:所要時間差異評価部、104:テンプレート画像選択部、105:画像情報登録部、106:点検画像データベース、107:テンプレートデータベース、108:移動時間算出用データベース、109:出力データベース、111:撮影装置。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 100: Image registration apparatus 101: Image input part 102: Similarity calculation part 103: Required time difference evaluation part 104: Template image selection part 105: Image information registration part 106: Inspection image database 107: Template Database: 108: travel time calculation database, 109: output database, 111: photographing apparatus.

Claims (15)

テンプレートデータである点検対象機器を撮影したテンプレート画像を、前記点検対象機器の第1の点検経路に沿って、予め格納したテンプレートデータベース、
前記点検対象機器が撮影された点検画像を入力し、点検画像データベースに前記点検画像の撮影時刻順に格納する画像入力部、
前記点検画像と、前記テンプレート画像との類似度を算出する類似度算出部、
異なる前記点検画像同士の前記撮影時刻の時刻差と、前記第1の点検経路に沿って前記点検対象機器間を作業者が移動するために要する所定の時間との時間差を算出する所要時間差異評価部、並びに、
前記類似度と前記時間差に基づいて、前記点検画像を撮影した、前記点検対象機器の第2の点検経路を推定し、前記第2の点検経路に基づいて、前記点検画像に対応する前記テンプレート画像を前記テンプレートデータベースから選択するテンプレート画像選択部を有することを特徴とする画像登録装置。
A template database in which a template image obtained by photographing an inspection target device that is template data is stored in advance along the first inspection route of the inspection target device,
An image input unit that inputs an inspection image in which the inspection target device is photographed, and stores the inspection image in the inspection image database in order of photographing time of the inspection image;
A similarity calculator that calculates the similarity between the inspection image and the template image;
Time difference evaluation for calculating a time difference between the time difference between the photographing times of the different inspection images and a predetermined time required for an operator to move between the inspection target devices along the first inspection route. Part, and
Based on the similarity and the time difference, a second inspection path of the inspection target device that has taken the inspection image is estimated, and the template image corresponding to the inspection image is based on the second inspection path. An image registration apparatus comprising a template image selection unit that selects a template from the template database.
前記類似度は、前記点検画像から抽出した特徴量と、前記テンプレート画像から抽出した特徴量との距離の逆数であることを特徴とする請求項1に記載の画像登録装置。   The image registration apparatus according to claim 1, wherein the similarity is a reciprocal of a distance between a feature amount extracted from the inspection image and a feature amount extracted from the template image. 前記時間差を、前記時間差に比例する値とすることを特徴とする請求項1に記載の画像登録装置。   The image registration apparatus according to claim 1, wherein the time difference is a value proportional to the time difference. 前記テンプレートデータベースは、前記テンプレートデータとして前記テンプレート画像に対応させて前記点検対象機器の点検時間を格納し、前記作業者が前記点検対象機器間を移動した時間を、異なる前記点検画像同士の前記撮影時刻の前記時刻差から前記点検時間を減じた時間とすることを特徴とする請求項1に記載の画像登録装置。   The template database stores the inspection time of the inspection target device in association with the template image as the template data, and the time when the operator moves between the inspection target devices is taken for the different inspection images. The image registration apparatus according to claim 1, wherein the inspection time is subtracted from the time difference between the times. 前記テンプレート画像選択部は、前記類似度から所定の係数を乗じた前記時間差を減じた値に応じて、前記点検画像に対応する前記テンプレート画像を前記テンプレートデータベースから選択することを特徴とする請求項1に記載の画像登録装置。   The template image selection unit selects the template image corresponding to the inspection image from the template database according to a value obtained by subtracting the time difference obtained by multiplying the similarity by a predetermined coefficient. The image registration apparatus according to 1. 前記テンプレート画像選択部は、前記点検画像に関する前記類似度の総計から所定の係数を乗じた前記時間差の総計を減じたスコアに応じて、前記点検画像を取得した前記第2の点検経路を推定し、前記第2の点検経路に沿って、前記点検画像に対応する前記テンプレート画像を前記テンプレートデータベースから選択することを特徴とする請求項1に記載の画像登録装置。   The template image selection unit estimates the second inspection path from which the inspection image is acquired according to a score obtained by subtracting the total of the time differences obtained by multiplying a total of the similarity degrees related to the inspection image by a predetermined coefficient. The image registration apparatus according to claim 1, wherein the template image corresponding to the inspection image is selected from the template database along the second inspection route. 前記テンプレート画像選択部は、前記第1の点検経路と前記第2の点検経路とが異なるほど値が大きくなる判定関数を用いて、前記判定関数を用いた結果の値が最も小さいとき、前記第2の点検経路と推定することを特徴とする請求項6に記載の画像登録装置。   The template image selection unit uses a determination function whose value increases as the first inspection path and the second inspection path differ, and when the value of the result using the determination function is the smallest, The image registration device according to claim 6, wherein the image registration device is estimated as two inspection routes. 前記テンプレート画像選択部は、前記第2の点検経路に基づいた、前記テンプレート画像に対応する前記点検画像が前記点検画像データベースにないとき、前記点検画像がない前記点検対象機器が点検漏れであるとのメッセージを出力することを特徴とする請求項1記載の画像登録装置。   When the inspection image corresponding to the template image is not in the inspection image database based on the second inspection route, the template image selection unit has the inspection target device without the inspection image being an inspection omission. The image registration apparatus according to claim 1, wherein the message is output. テンプレートデータである点検対象機器を撮影したテンプレート画像を、前記点検対象機器の第1の点検経路に沿って、予め格納したテンプレートデータベースを有する画像登録装置における画像登録方法であって、前記画像登録装置は、
前記点検対象機器が撮影された点検画像を入力し、点検画像データベースに前記点検画像の撮影時刻順に格納し、
前記点検画像と前記テンプレート画像との類似度を算出し、
異なる前記点検画像同士の前記撮影時刻の時刻差と、前記第1の点検経路に沿って前記点検対象機器間を作業者が移動するために要する所定の時間との時間差を算出し、
前記類似度と前記時間差に基づいて、前記点検画像を撮影した、前記点検対象機器の第2の点検経路を推定し、前記第2の点検経路に基づいて、前記点検画像に対応する前記テンプレート画像を前記テンプレートデータベースから選択することを特徴とする画像登録方法。
An image registration method in an image registration apparatus having a template database in which a template image obtained by photographing an inspection target device, which is template data, is stored in advance along a first inspection route of the inspection target device. Is
Input an inspection image in which the inspection target device is photographed, and store it in the inspection image database in order of photographing time of the inspection image,
Calculating the similarity between the inspection image and the template image;
Calculating a time difference between a time difference between the shooting times of the different inspection images and a predetermined time required for an operator to move between the inspection target devices along the first inspection path;
Based on the similarity and the time difference, a second inspection path of the inspection target device that has taken the inspection image is estimated, and the template image corresponding to the inspection image is based on the second inspection path. A method for registering an image, comprising: selecting from the template database.
前記類似度は、前記点検画像から抽出した特徴量と、前記テンプレート画像から抽出した特徴量との距離の逆数であることを特徴とする請求項9に記載の画像登録方法。   The image registration method according to claim 9, wherein the similarity is a reciprocal of a distance between a feature amount extracted from the inspection image and a feature amount extracted from the template image. 前記時間差を、前記時間差に比例する値とすることを特徴とする請求項9に記載の画像登録方法。   The image registration method according to claim 9, wherein the time difference is a value proportional to the time difference. 前記テンプレートデータベースは、前記テンプレートデータとして前記テンプレート画像に対応させて前記点検対象機器の点検時間を格納し、前記作業者が前記点検対象機器間を移動した時間を、異なる前記点検画像同士の前記撮影時刻の前記時刻差から前記点検時間を減じた時間とすることを特徴とする請求項9に記載の画像登録方法。   The template database stores the inspection time of the inspection target device in association with the template image as the template data, and the time when the operator moves between the inspection target devices is taken for the different inspection images. The image registration method according to claim 9, wherein the inspection time is subtracted from the time difference between the times. 前記画像登録装置は、前記類似度から所定の係数を乗じた前記時間差を減じた値に応じて、前記点検画像に対応する前記テンプレート画像を前記テンプレートデータベースから選択することを特徴とする請求項9に記載の画像登録方法。   The image registration apparatus selects the template image corresponding to the inspection image from the template database according to a value obtained by subtracting the time difference obtained by multiplying the similarity by a predetermined coefficient. The image registration method described in 1. 前記画像登録装置は、前記点検画像に関する前記類似度の総計から所定の係数を乗じた前記時間差の総計を減じたスコアに応じて、前記点検画像を取得した第2の点検経路を推定し、前記第2の点検経路に沿って、前記点検画像に対応する前記テンプレート画像を前記テンプレートデータベースから選択することを特徴とする請求項9に記載の画像登録方法。   The image registration device estimates a second inspection path obtained from the inspection image according to a score obtained by subtracting a total of the time differences multiplied by a predetermined coefficient from the total similarity of the inspection image, and The image registration method according to claim 9, wherein the template image corresponding to the inspection image is selected from the template database along a second inspection route. 前記画像登録装置は、前記第1の点検経路と前記第2の点検経路とが異なるほど値が大きくなる判定関数を用いて、前記判定関数を用いた結果の値が最も小さいとき、前記第2の点検経路と推定することを特徴とする請求項14に記載の画像登録方法。   The image registration device uses a determination function whose value increases as the first inspection route and the second inspection route differ, and when the value obtained as a result of using the determination function is the smallest, The image registration method according to claim 14, wherein the image registration method is estimated as an inspection route.
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