JP2019124541A - 劣化推定装置、劣化推定システム、劣化推定方法及びコンピュータープログラム - Google Patents

Abstract

【課題】無機物が添加剤として含まれている絶縁材料の劣化をより高い精度で推定することができる劣化推定装置、劣化推定システム、劣化推定方法及びコンピュータープログラムを提供する。【解決手段】劣化推定装置２は、画像取得部と、劣化推定部と、を持つ。画像取得部は、被写体８からの光を複数の波長帯域毎に光電変換する撮像部５３から、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料を前記被写体とする画像データを取得する。劣化推定部は、前記画像取得部によって取得された前記画像データにおける前記複数の波長帯域の分光反射強度に基づいて、前記絶縁材料の劣化を推定する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、劣化推定装置、劣化推定システム、劣化推定方法及びコンピュータープログラムに関する。

受変電機器等の機器に使用される絶縁材料である不飽和ポリエステルは、劣化すると絶縁抵抗値が低下する。その結果、絶縁トラブルが生じてしまう場合がある。絶縁抵抗値そのものは測定することが困難である。そのため、従来は、絶縁抵抗値を他の測定値から推定することが実施されてきた。例えば、光沢度、色差等の材料表面の特性値、汚損度、イオン付着量等の汚損因子、温度、湿度等の測定結果を多変量解析に用いて絶縁抵抗値を推定する方法が知られている。

しかしながら、光沢度や色差といった材料表面の特性値を用いた推定では、不飽和ポリエステルの劣化メカニズムに沿った評価が難しかった。そのため、絶縁抵抗値の推定精度が低下する場合があった。

特開平０９−７５９１８号公報

本発明が解決しようとする課題は、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料の劣化をより高い精度で推定することができる劣化推定装置、劣化推定システム、劣化推定方法及びコンピュータープログラムを提供することである。

実施形態の劣化推定装置は、画像取得部と、劣化推定部と、を持つ。画像取得部は、被写体からの光を複数の波長帯域毎に光電変換する撮像部から、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料を前記被写体とする画像データを取得する。劣化推定部は、前記画像取得部によって取得された前記画像データにおける前記複数の波長帯域の分光反射強度に基づいて、前記絶縁材料の劣化を推定する。

本実施形態における劣化推定システム１の構成例を示す図である。 絶縁材料として用いられる不飽和ポリエステルを試料として用いてハイパースペクトルカメラで撮像することによって得られる観察面の平均スペクトルの具体例を示す図である。 絶縁材料として用いられる不飽和ポリエステルを試料８として用いてＦＴ−ＩＲ分析を行った結果の例を示す図である。 劣化推定装置２の構成例を示す図である。 劣化推定装置２の動作を説明するフロー図である。 劣化推定システム１の具体例を示す図である。 劣化推定システム１の変形例を示す図である。

以下、実施形態の劣化推定装置、劣化推定システム、劣化推定方法及びコンピュータープログラムを、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態における劣化推定システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、劣化推定システム１は、劣化推定装置２と、表示装置３と、入力装置４と、撮像装置５と、ケーブル６とを備える。

撮像装置５は、撮像用トレー５１と、遮光壁５２と、撮像部５３と、光源５４とを備える。撮像用トレー５１は、撮像部５３による撮像の対象となる試料８が載置されるトレーである。試料８は、劣化の推定対象となる絶縁材料である。試料８として用いられる絶縁材料は、無機物が添加剤として含まれているものである。例えば、不飽和ポリエステルが試料８として用いられてもよい。

遮光壁５２は、例えば、撮像部５３及び光源５４が設置される上面と、上面を支持する側面と、撮像用トレー５１が設置される下面と、を有する箱状のものである。遮光壁５２は、撮像部５３が撮像する撮像用トレー５１上の試料８に対し、光源５４から発せられた光以外の光（外光等）が当たらないよう遮光する機能を有する。遮光壁５２は、例えば、内壁面には、撮像時にフレアや迷光等の影響を抑制するため反射防止膜がコーティングされている。

撮像部５３は、複数の特定の波長帯域の信号強度のピークを判別可能な感度を有する画素が配列された撮像素子を備える。撮像部５３が備える撮像素子は、被写体からの光を光電変換する画素が配列された構成であり、単板でも多板でもよい。特定の波長は、絶縁材料の劣化を推定するために有効な複数の波長帯域である。特定の波長は、例えば、６５０ｎｍ〜７５０ｎｍ（第１の波長帯域）と、８００ｎｍ〜９００ｎｍ（第２の波長帯域）とである。撮像部５３は、これらの複数の波長帯域に感度を有する画素からの信号を処理して試料画像データとして出力する。試料画像データは、例えば各画素において複数の波長帯域における受光強度の値を有したデータであってもよい。例えば、画素毎に、第１の波長帯域の光の受光強度の値と、第２の波長帯域の光の受光強度の値と、これらの波長帯域に近い波長帯域の光の受光強度の値と、が与えられてもよい。これにより、劣化推定装置２は、撮像部５３からの試料画像データに基づいて６５０ｎｍ〜７５０ｎｍ（第１の波長帯域）と、８００ｎｍ〜９００ｎｍ（第２の波長帯域）とのスペクトルに関して分析することが可能となる。

撮像部５３は、ケーブル６を介して、撮像用トレー５１上にある試料８を撮像して得た各画素に特定の波長のスペクトルデータを含む画像データである試料画像データを劣化推定装置２へ出力する。

劣化推定装置２は、ケーブル６を介して撮像装置５の撮像部５３と接続されており、撮像部５３から試料画像データを取得する機能を有するコンピューターである。劣化推定装置２は、取得した試料画像データに基づいて、絶縁材料の劣化の度合いを推定した情報である劣化情報を出力する機能を有する。また、劣化推定装置２は、試料画像データに対して、類似のスペクトルデータを有する画素ごとに分類する機能を有する。劣化推定装置２は、分類された画素に対して色分けする処理を行う機能を有してもよい。

表示装置３は、劣化推定装置２に接続されたディスプレイ装置であり、劣化情報を表示する。表示装置３は、必要に応じて試料画像データや試料画像データの解析結果を表示してもよい。

入力装置４は、劣化推定装置２に接続されたキーボード及びマウス等の入力機器である。入力装置４は、劣化推定装置２に装着された記録媒体からデータを読み出し可能な装置であってもよい。これにより、入力装置４は、記録媒体に記録されたデータを入力することができる。なお、タッチパネル端末を用いて、劣化推定装置２、表示装置３及び入力装置４を一体化した構成としてもよい。

図２は、絶縁材料として用いられる不飽和ポリエステルを試料８として用いてハイパースペクトルカメラ（撮像部５３）で撮像することによって得られる観察面の平均スペクトルの具体例を示す図である。図２では、新品、１０年相当の劣化品、３０年相当の劣化品、４０年相当の劣化品、６０年相当の劣化品及び強制熱劣化品の各試料の観察面で得られた平均スペクトルが示されている。図２に示すように、強制的に熱劣化されたサンプルのスペクトルは、８００ｎｍ以降で分光反射強度が増加している。一方で、６５０ｎｍ〜７５０ｎｍでは、新品と劣化品との間でスペクトルに有意な差が見られない。図２には、６５０ｎｍ〜７５０ｎｍの波長帯域を示す枠３１と、８００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯域を示す枠３２とが示されている。第１の波長帯域は、枠３１の波長帯域を含むものであり、第２の波長帯域は、枠３２の波長帯域を含むものである。

図３は、絶縁材料として用いられる不飽和ポリエステルを試料８として用いてＦＴ−ＩＲ分析を行った結果の例を示す図である。図３から、不飽和ポリエステルが劣化すると、表面の不飽和ポリエステルが減少し、充填剤として添加されている無機物（炭酸カルシウム、水酸化アルミニウム等）が相対的に増加することがわかる。この無機物の相対的な増加が８００ｎｍ以降の分光反射強度の増加の原因であると推察した。このような推察に基づき、実施形態の劣化推定装置２は、６５０ｎｍ〜７５０ｎｍの波長帯域（第１の波長帯域）と、８００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯域（第２の波長帯域）との値に基づき劣化を推定する。

次に、劣化推定システム１における推定処理の流れについて説明する。
たとえば、ユーザーは推定対象となる不飽和ポリエステルを試料８として撮像用トレー５１に載置する。撮像部５３は、撮像用トレー５１に載置された試料８を撮像して、試料画像データを生成する。撮像部５３は、生成された試料画像データを、ケーブル６経由で劣化推定装置２へ出力する。劣化推定装置２は、受信した試料画像データに基づいて、劣化情報を取得して、劣化情報を表示装置３に表示させる。

次に、劣化推定装置２の構成例について説明する。
図４は、劣化推定装置２の構成例を示す図である。図４に示すとおり、劣化推定装置２は、画像取得部２１と、波長帯域処理部２２と、基準情報記憶部２３と、入力処理部２４と、劣化推定部２５と、表示制御部２６とを備える。

画像取得部２１は、ケーブル６が接続される。画像取得部２１は、撮像装置５内の撮像部５３によって撮像された試料画像データを取得する。

波長帯域処理部２２は、画像取得部２１によって取得された試料画像データにおいて、第１の波長帯域及び第２の波長帯域の分光反射強度の値を取得する。波長帯域処理部２２は、取得された値に基づいて指標情報を生成する。
波長帯域処理部２２は、例えば、試料８の画像の各画素における第１の波長帯域の分光反射強度の値の平均値Ｍと、第２の波長帯域の分光反射強度の値の平均値Ｎとを用いて以下の式を計算することによって指標情報を算出してもよい。
指標情報＝（Ｍ−Ｎ）／（Ｍ＋Ｎ） ・・・（式１）

波長帯域処理部２２は、例えば、上述した値Ｍ及びＮに加えてさらに係数ｍ及びｎを用いて以下の式を計算することによって指標情報を算出してもよい。
指標情報＝（ｍＭ−ｎＮ）／（ｍＭ＋ｎＮ） ・・・（式２）
なお、ｍ、ｎは任意の係数であり、指標情報による劣化推定の精度を高める目的で、例えば、−１から１までの値をとる係数である（−１≦ｍ≦１、−１≦ｎ≦１）。係数ｍ、ｎは、複数種類の試料８について、実際に測定したＭ、Ｎの値を入力して、係数ｍ、ｎの値を変化させた結果に基づいて、劣化していない不飽和ポリエステルと劣化している不飽和ポリエステルとを最も精度良く判別できる値を求める。

なお、上述した二つの式は指標情報を得る方法の一例であり、波長帯域処理部２２は、他の方法によって指標情報を生成してもよい。例えば、第１の波長帯域と第２の波長帯域のどちらの方に分光反射強度の値のピークが位置しているかを示す情報として指標情報が生成されてもよい。

基準情報記憶部２３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置である。基準情報記憶部２３は、劣化推定部２５において劣化の推定に用いられる基準情報を記憶する。例えば、基準情報記憶部２３は、劣化している不飽和ポリエステルでは第１の波長帯域と第２の波長帯域とのいずれにおいてピークが生じるかを示す情報を基準情報として記憶してもよい。例えば、基準情報記憶部２３は、指標情報の閾値と、閾値よりも大きい場合と小さい場合とどちらの場合に劣化していると判定するかを示す情報と、を基準情報として記憶してもよい。基準情報記憶部２３は、複数の閾値と、各閾値に応じた劣化の程度を示す情報と、を基準情報として記憶してもよい。

入力処理部２４は、入力装置４からのデータ等の入力を受け付ける。入力処理部２４は、入力装置４から入力される基準情報を示すデータを取得する。入力処理部２４は、取得された基準情報を基準情報記憶部２３に記録する。

劣化推定部２５は、基準情報記憶部２３に記憶される基準情報と、波長帯域処理部２２によって取得される指標情報とに基づいて、不飽和ポリエステルの試料８に生じる劣化について推定する。劣化推定部２５は、試料８に所定程度の劣化が生じているか否かを推定してもよい。劣化推定部２５は、試料８に生じている劣化の程度を推定してもよい。

例えば、基準情報が『劣化している不飽和ポリエステルでは第１の波長帯域と第２の波長帯域とのいずれにおいてピークが生じるかを示す情報』である場合、劣化推定部２５は、指標情報に基づいて、試料８の試料画像において第１の波長帯域と第２の波長帯域とのいずれにおいてピークが生じているか判定する。そして、判定結果と基準情報とが一致するか否か判定する。一致する場合、劣化推定部２５は、試料８に劣化が生じていると判定する。一方、一致しない場合、劣化推定部２５は、試料８に劣化が生じていないと判定する。

例えば、基準情報が指標情報の閾値に関する情報である場合、劣化推定部２５は、基準情報に基づいて閾値と指標情報とを比較し、比較結果に応じて試料８に劣化が生じているか否か判定する。

例えば、基準情報が指標情報の複数の閾値に関する情報である場合、劣化推定部２５は、基準情報に基づいて各閾値と指標情報とを比較し、比較結果の閾値に応じて試料８の劣化の程度を判定する。

次に、劣化推定装置２の動作について説明する。図５は、劣化推定装置２の動作を説明するフロー図である。画像取得部２１は、撮像部５３から試料画像データを取得する（ステップＳ１０１）。波長帯域処理部２２は、画像取得部２１によって取得された試料画像データに基づいて、第１の波長帯域及び第２の波長帯域に関する指標情報を取得する（ステップＳ１０２）。劣化推定部２５は、試料８に生じている劣化を推定する（ステップＳ１０３）。表示制御部２６は、劣化推定部２５が推定した結果を表示装置３に表示させる（ステップＳ１０４）。

以上に説明した劣化推定システム１では、撮像部５３が撮像した試料画像データの波長帯域に関する情報に基づいて、試料８に生じている劣化が推定される。図３を用いて説明したように、波長帯域に関する情報に基づく劣化の推定は、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料（例えば不飽和ポリエステル）の劣化メカニズムに沿った評価となる。そのため、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料の劣化をより高い精度で推定することが可能となる。
また、推定結果が表示装置３に表示されるので、ユーザーは即座に劣化に関する推定結果を視認することができる。

（変形例）
試料８は、劣化の推定対象となる絶縁材料そのものから取得された試料であってもよいし、劣化の推定対象となる絶縁材料そのものではないが同種の材料であって同種の環境に設置された材料であってもよい。例えば、実際に劣化の推定対象としたい絶縁材料（以下「実材料」という。）からは試料を取得することが難しい場合には、実材料と同種の材料を、実材料が設置されている環境と同じ環境又は同種の環境に設置しておくことによって、実材料と同様に劣化させることができる。そのように設置された試料を、劣化推定システム１の試料８として用いることによって、間接的にではあるが実材料の劣化に関する推定結果を得ることが可能となる。例えば、実際に運用されている真空遮断器に用いられている絶縁材料と同じ材料が、真空遮断器の周辺に同時期から設置されてもよい。この場合、真空遮断器の周辺に設置された絶縁材料を試料８として用いることによって、真空遮断器の絶縁材料の劣化を推定することができる。このような運用では、運用されている真空遮断器の周辺（例えば同一の建屋内）に、撮像装置５ａ及び送信機９が設置されてもよい。

図６は、このように運用された場合の劣化推定システム１の具体例を示す図である。試料８と真空遮断器とはほぼ同じ環境に設置される。撮像部５３は、所定のタイミング（例えば２４時間毎、１週間毎など）で試料８を撮像し、試料画像データを送信機９に出力する。送信機９は、資料画像データを、ネットワークを介して劣化推定装置２に送信する。劣化推定装置２は、受信された資料画像データに基づいて推定処理を実行する。このように構成されることによって、ユーザーはわざわざ試料８を撮像装置５にセットする手間をかけることなく、真空遮断機等の機器の絶縁材料の劣化に関する情報を取得することが可能となる。なお、図６における真空遮断器は、絶縁材料が適用される機器の具体例にすぎない。推定対象となる絶縁材料は、真空遮断器に限定される必要は無い。

図７は、劣化推定システム１の変形例を示す図である。図７の例では、撮像装置５ｂは、撮像部５３と、複数の光源５４と、接続インターフェース６ａとを備えた機器として構成されている。撮像装置５ｂは、接続インターフェース６ａを介して劣化推定装置２に接続される。接続インターフェース６ａは、データを送受信できるコネクタである。接続インターフェース６ａは、例えばＵＳＢ端子であってもよい。撮像装置５ｂは、携帯可能な一つの機器として構成される。劣化推定装置２は、携帯可能な情報機器を用いて構成されてもよい。劣化推定装置２は、例えばスマートフォンやタブレット端末であってもよい。劣化推定装置２の入力装置に対する操作に応じて、撮像装置５ｂは撮像を行う。例えば、劣化推定装置２に対してユーザーが撮像指示を行うと、撮像指示が撮像装置５ｂに出力される。撮像装置５ｂは、撮像指示に応じて光源５４を点灯させ、撮像部５３によって撮像処理を行う。このような携帯可能な装置を用いて劣化推定システム１が構成されることによって、ユーザーは、移動が困難な大型の装置に用いられている絶縁材料そのものを撮像することによって直接的に劣化に関する情報を得ることが可能となる。

図７において、撮像装置５ｂが接続された情報機器がサーバーやクラウドに対して試料画像データを送信するように構成されてもよい。この場合、サーバーやクラウドが劣化推定装置２にとして機能してもよい。

上述した説明では、指標情報は、試料８の画像の各画素における値の平均値に基づいてしゅとくされた。これに対し、指標情報は、画素毎に取得されてもよい。このように構成されることによって、試料８において部分的（局所的）に生じている劣化を精度よく推定することが可能となる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、撮像部５３が撮像した試料画像データの波長帯域に関する情報に基づいて、試料８に生じている劣化が推定される。そのため、より高い精度で絶縁材料の劣化を推定することが可能となる。

また、以上に説明した劣化推定装置２内の機能をソフトウェアによって実現する場合は、それらの機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳ（Operating System）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリー（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…劣化推定システム、２…劣化推定装置、３…表示装置、４…入力装置、５…撮像装置、６…ケーブル、５１…撮像用トレー、５２…遮光壁、５３…撮像部、５４…光源、８…試料、２１…画像取得部、２２…波長帯域処理部、２３…基準情報記憶部、２４…入力処理部、２５…劣化推定部、２６…表示制御部

Claims (6)

1. 被写体からの光を複数の波長帯域毎に光電変換する撮像部から、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料を前記被写体とする画像データを取得する画像取得部と、
   前記画像取得部によって取得された前記画像データにおける前記複数の波長帯域の分光反射強度に基づいて、前記絶縁材料の劣化を推定する劣化推定部と、
   を備える劣化推定装置。
2. 前記撮像部は、第１の波長帯域及び第２の波長帯域の光を光電変換し、
   前記劣化推定部は、前記第１の波長帯域の分光反射強度及び前記第２の波長帯域の分光反射強度に基づいて、前記絶縁材料の劣化を推定する請求項１に記載の劣化推定装置。
3. 前記第１の波長帯域は、６５０ｎｍ〜７５０ｎｍの波長帯域であり、
   前記第２の波長帯域は、８００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯域である、請求項２に記載の劣化推定装置。
4. 被写体である試料からの光を複数の波長帯域毎に光電変換する撮像部と、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の劣化推定装置と、
   を備える劣化推定システム。
5. 被写体からの光を複数の波長帯域毎に光電変換する撮像部から、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料を前記被写体とする画像データを取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップにおいて取得された前記画像データにおける前記複数の波長帯域の分光反射強度に基づいて、前記絶縁材料の劣化を推定する劣化推定ステップと、
   を有する劣化推定方法。
6. 被写体からの光を複数の波長帯域毎に光電変換する撮像部から、無機物が添加剤として含まれている絶縁材料を前記被写体とする画像データを取得する画像取得部と、
   前記画像取得部によって取得された前記画像データにおける前記複数の波長帯域の分光反射強度に基づいて、前記絶縁材料の劣化を推定する劣化推定部と、
   を備える劣化推定装置、としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。

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