JP2019124678A - 作業端末、漏油検出装置、及び、漏油検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】装置を複雑化することなく、無色の油も検出できる検出精度の高い漏油検出を行うこと。【解決手段】上記課題を解決するために、本発明の漏油検出装置は、油入機器との距離を測定する距離測定部と、前記油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、紫外光が照射された前記油入機器を撮影するカラー撮像部と、前記距離測定部が測定した距離と前記カラー撮像部の撮影画像に基づいて、前記油入機器の漏油を診断する画像処理部と、該画像処理部が処理した処理画像を表示する表示部と、を具備するものとした。また、本発明の漏油検出方法は、油入機器との距離を測定し、前記油入機器に紫外光を照射し、紫外光が照射された前記油入機器を撮影し、測定距離と撮影画像に基づいて、前記油入機器の漏油を診断し、診断処理した処理画像を表示するものとした。【選択図】図１

Description

本発明は、作業端末、漏油検出装置、及び、漏油検出方法に係り、特に、変圧器、コンデンサ、ＧＩＳ（ガス絶縁開閉装置）の油圧操作器、整流器などの、油入機器の漏油検出に好適な、作業端末、漏油検出装置、及び、漏油検出方法に関する。

従来から、貯油タンクや変圧器等の油入機器では、劣化或いは事故等により、油漏れ（漏油）が発生する懸念があった。漏油は、環境汚染や災害につながる可能性があるため、初期段階の漏油を簡易、かつ、高精度に検出する技術が求められてきた。

この問題を解決する従来技術として、特許文献１に記載されたものがある。この文献には、漏油の吸収波長を含む紫外光を被測定物（変圧器などの検査対象物）に照射した際に、漏油が反射する蛍光を検出することで漏油を検出する技術が記載されており、より具体的には、紫外光照射中の撮影画像の各ピクセルを画像処理することで各ピクセルの明度と彩度を演算し、明度−彩度グラフおよび明度−彩度特性曲線を作成するとともに、この明度−彩度特性曲線から所定値以上乖離したピクセルを蛍光箇所、すなわち、漏油箇所と認識する技術が記載されている。

特開２０１６−９０５６０号公報

特許文献１に記載の技術は、漏油の可能性の高い箇所に、紫外光源やカラー撮像機を固定したものであり、これらと検査対象となる油入機器の距離が一定、すなわち、油入機器に照射される紫外光の照射強度が固定である場合を前提としたものである。この構成は、漏油を高精度に検出できるものであるが、漏油の検査範囲が限定されるものでもある。

ここで、特許文献１の漏油検出技術は、漏油付着の有無の判断基準となる明度−彩度グラフ上の閾値直線を、明度−彩度特性曲線から各ピクセルの明度、彩度のバラツキを考慮した一定幅だけ離れた位置に固定し、この閾値直線を上回る、あるいは、下回るピクセルに相当する箇所を漏油と判断している。

ところが、各ピクセルの明度、彩度のバラツキは、被測定物に照射される紫外光強度に依存するため、検査対象物の様々な箇所を検査できるように、紫外光源やカラー撮像機の自由移動を許容する構成（例えば、ウェアラブル測定装置にそれらを配置）にすると、これらと被測定物の距離が変化し、検査対象物上での紫外光の照射強度が変化する結果、各ピクセルの明度、彩度のバラツキ幅も変化してしまうため、明度、彩度のバラツキ幅が固定された状況での使用を想定した特許文献１の技術では、漏油を正確に検出できないという問題があった。

本発明は上述の点に鑑みなされたもので、その目的とするところは、紫外光源やカラー撮像機と、検査対象物の距離が変化する場合であっても、漏油を正確に検出できるようにすることである。

上記課題を解決するために、本発明の漏油検出装置は、油入機器との距離を測定する距離測定部と、前記油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、紫外光が照射された前記油入機器を撮影するカラー撮像部と、前記距離測定部が測定した距離と前記カラー撮像部の撮影画像に基づいて、前記油入機器の漏油を診断する画像処理部と、該画像処理部が処理した処理画像を表示する表示部と、を具備するものとした。

また、本発明の漏油検出方法は、油入機器との距離を測定し、前記油入機器に紫外光を照射し、紫外光が照射された前記油入機器を撮影し、測定距離と撮影画像に基づいて、前記油入機器の漏油を診断し、診断処理した処理画像を表示するものとした。

本発明によれば、紫外光源やカラー撮像機と、検査対象物の距離が変化する場合であっても、漏油を正確に検出することができる。

実施例１の漏油検出装置の概略構成図。 実施例１のウェアラブル装置の概略構成図。 実施例１の漏油検出装置の明度−彩度グラフの概略図。 実施例１の漏油検出処理を説明するフローチャート。 実施例１の漏油検出装置での撮影画像と処理画像の一例を示す図面。 実施例２のウェアラブル装置を現場作業員と共に示す概略構成図。 実施例３の漏油検出装置における現場作業員の位置の概略図。 実施例３の漏油検出装置の各撮影画像を合わせる方法の概略図。 実施例３の明度−彩度グラフで漏油を診断する原理図。 実施例４のウェアラブル装置の概略構成図。 実施例４のウェアラブル装置を現場作業員と共に示す概略構成図。 実施例４の検査対象物と現場作業員を三次元表示する手法を示す図。 実施例５の漏油検出装置の処理画像の時間変化と機械学習の関係を示す概略原理図。 実施例６の漏油検出装置の概略構成図。 実施例７の漏油検出装置の概略構成図。 実施例８の漏油検出装置の概略構成図。 実施例８のウェアラブル測定装置の概略構成図。

以下、図面を用いながら、本発明の漏油検出装置及び漏油検出方法の実施例を説明する。なお、各実施例において、同一構成部品には同符号を使用する。

図１から図５を用いて、油入機器の漏油を検査する、本発明の実施例１の漏油検出装置１００を説明する。

図１は、検査対象物６と、実施例１の漏油検出装置１００の関係を示す概略構成図である。この検査対象物６は、変圧器、コンデンサ、ＧＩＳ（ガス絶縁開閉装置）の油圧操作器、整流器等の、大型の油入機器であり、図１は、現場作業員１２が大型の油入機器の一面の漏油を検査している状況を示している。

ここに示す如く、漏油検出装置１００は、現場作業員１２が操作する作業端末の一種であるウェアラブル装置１と、遠隔設置された通信部９ｂ、画像処理部１０から構成されている。なお、本実施例では、パソコン等の汎用コンピューターで画像処理部１０の機能を実現するため、ウェアラブル装置１と画像処理部１０等が分離した構成を例示しているが、小型かつ高速なマイコン等を利用できる場合は、画像処理部１０をウェアラブル装置１に内蔵しても良く、その場合は、通信部９ｂ等を省略することができる。

ウェアラブル装置１は、検査対象物６に紫外光を照射する紫外光源２と、紫外光が照射された検査対象物６の表面の検査範囲１５を撮影するカラー撮像部３と、ウェアラブル装置１と検査対象物６の距離を測定するレーザ変位計等の距離測定部４と、これらを制御する制御部５と、後述する処理画像１７を表示する表示部１１と、を備えている。

これらのうち、紫外光源２は、ブラックライトやＬＥＤ光源を利用することができる。カラー撮像部３は、可視光を撮影するデジタルカメラや監視カメラ等の汎用品を利用することができる。距離測定部４は、レーザ変位計やＧＰＳ受信機を利用することができる。制御部５は、検査対象物６の撮影画像１６を記録する記録部８と、通信部９ｂと通信する通信部９ａを備え、紫外光源２、カラー撮像部３、距離測定部４を制御する。

図２は、ウェアラブル装置１の具体例である。ここに示すウェアラブル装置１は、メガネ状のものであり、フレームの右側に紫外光源２とカラー撮像部３を配置し、フレームの左側に距離測定部４と制御部５を配置している。紫外光源２、カラー撮像部３、距離測定部４をこのように近接配置することで、紫外光源２が紫外光を照射する領域とカラー撮像部３が撮影する領域を略一致させることができる。また、距離測定部４がレーザ変位計である場合、レーザ光の照射位置を紫外光照射領域や撮影領域の範囲内とすることができ、紫外光源２やカラー撮像部３から検査対象物６までの距離を十分な精度で測定することができる。

なお、後述する図３、図４の処理精度をより高めるには、距離測定部４を、紫外光源２やカラー撮像部３と同じく右側のフレームに配置し、これらを近接させる構成が好ましいが、検査対象物６と現場作業員１２の距離に比べ、ウェアラブル装置１の左右フレーム間の距離は十分に小さいため、図２のように左右フレームに分かれた配置としても大きな問題はない。

また、本実施例のウェアラブル装置１では、右側のレンズ上に表示部１１を配置している。この表示部１１を半透過型ディスプレイとすれば、画像処理部１０から処理画像１７を受信している場合はそれを表示し、受信していない場合は透明にしておくことができる。

図１、図２に例示した構成により、本実施例の漏油検出装置１００では、カラー撮像部３の撮影画像１６と距離測定部４の測定距離を基に、遠隔設置した画像処理部１０で漏油診断を実行し、画像処理部１０で処理した処理画像１７をウェアラブル装置１の表示部１１に表示することができる。

図５は、カラー撮像部３が撮影した撮影画像１６と、表示部１１に表示される処理画像１７の比較図である。図５（ａ）の撮影画像１６では、右上にある漏油付着部７が存在するが、油が無色や漏油非付着部１４と同系統の色である場合は、非熟練の現場作業員にとっては漏油付着部７の識別が困難である。一方、図５（ｂ）の処理画像１７では、漏油付着部７がハッチング処理、点滅処理、着色処理等により強調されているため、非熟練の現場作業員であっても漏油付着部７を容易に特定することができる。

このように、本実施例のウェアラブル装置１の表示部１１には、目で見えた画面と同じような画面（撮影画像１６）を基にした、漏油付着部７を色付け等の形で強調した処理画像１７を表示する。これにより、ウェアラブル装置１を装着した現場作業員１２は、漏油の有無を確認したい場所に移動し、検査対象物６の方向を見るだけで、画像処理部１０での漏油診断結果が表示部１１に表示されるため、非熟練の現場作業員であっても漏油の有無や漏油場所を迅速、正確に知ることができ、精密点検や保守作業の要否を正確に判断することができる。

なお、上述したように、本実施例の画像処理部１０は、パソコンなどの一般的なコンピューターが利用される。このコンピューターには、検査対象物６の関連情報が保存されており、後述する画像処理機能に加え、漏油の可能性が高く検査が必要な場所への移動を、非熟練の現場作業員に促すこともできる。

次に、図３を用いて、画像処理部１０での画像処理方法の詳細を具体的に説明する。

図３（ａ）は、検査対象物６の漏油検査時にカラー撮像部３で撮影した撮影画像１６の各ピクセルから算出した明度Ｉと彩度Ｓを、横軸彩度、縦軸明度の明度−彩度グラフ１３にプロットした一例である。

図３（ｂ）は、図３（ａ）等に基づいて、検査対象物６自体の明度−彩度特性直線Ｉ＝ａＳ、バラツキ幅Ｄを描画した一例である。これらの求め方については、図４を用いて後述する。

図３（ｃ）は、図３（ｂ）の明度−彩度特性直線Ｉ＝ａＳを基準とした上側閾値直線Ｉ_１、下側閾値直線Ｉ_１´を基に、検査範囲１５の表面の漏油有無を識別している一例である。具体的には、明度Ｉが上側閾値直線Ｉ_１を上回った、或いは、下側閾値直線Ｉ_１´を下回ったピクセル群に対応した部位を、漏油付着部７と判定する。なお、図３（ｃ）では、上側閾値直線Ｉ_１を上回ったピクセル群が存在するが、下側閾値直線Ｉ_１´を下回ったピクセル群が存在しない場合を例示している。

ここで、一般的に、変圧器等の絶縁油には、紫外光を照射すると蛍光を放出する特性がある。ブラックライトなどの紫外光源２は、紫外光に加え可視光も照射するため、撮影画像１６中に漏油付着部７が存在する場合、紫外光の反射と、可視光の反射の両方が観測されることになる。これらの反射光は、検査対象物６の表面が鏡面である場合を除き、基本的には拡散反射となる。

画像処理部１０では、撮影画像１６中の検査範囲１５表面に対応する各ピクセルのＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の各値を利用して、各ピクセルの彩度Ｓと明度Ｉを演算する。

彩度Ｓと明度Ｉの計算式としては、数１、数２が知られている。

ここで演算した、各ピクセルの明度Ｉ、彩度Ｓを利用することで、図３（ａ）の明度−彩度グラフ１３を作成することができる。

また、検査対象物６の漏油非付着部１４で拡散反射が発生する場合、彩度Ｓと明度Ｉの関係を示す明度−彩度特性直線Ｉ＝ａＳは以下の数３に従う。

ここで、ａは定数、Ｒ_０、Ｂ_０、Ｇ_０は検査対象物６の漏油非付着部１４でのＲ、Ｇ、Ｂの値である。検査対象物６の表面色と入射光が一定の場合、検査範囲１５の各点の照射光とカラー撮像部３に対する撮影角度の変化により、彩度Ｓと明度Ｉは、数３の比例関係を保って変化する。

また、検査対象物６の漏油非付着部１４の表面粗さや入射光の強度及び入射光の空間的に分布の不均一さにより、同じ値の彩度Ｓであっても、明度Ｉの値にはバラツキ幅がある。このバラツキ幅Ｄは、特許文献１のように、紫外光源やカラー撮像機と検査対象物の距離が固定であれば、一定値とすればよいが、本実施例では、ウェアラブル装置１を現場作業員１２が装着するものとし、また、現場作業員１２は検査対象物６の周囲を自由に移動するため、紫外光源２やカラー撮像部３と検査対象物６の距離は不定であり、検査対象物６の検査範囲１５に到達した入射光の強度がこの距離に依存して変化する。このような入射光強度の変化により、バラツキ幅Ｄが変化するため、入射光強度の変化に応じてバラツキ幅Ｄを調整する必要がある。

次に、図４のフローチャートを利用して、本実施例の漏油診断のプロセスを更に詳細に説明する。

先ず、ＳＴＥＰ１では、距離測定部４の一種であるレーザ変位計からレーザ光を検査対象物６の表面の検査範囲１５に照射する。ここで求まった、ウェアラブル装置１と検査範囲１５の距離を以下では、距離Ｌ_１とする。

ＳＴＥＰ２では、レーザ変位計を消灯する。

ＳＴＥＰ３では、画像処理部１０内のデータベースから、紫外光源２の照射強度Ａと距離Ｌの関係式（Ａ＝Ｋ／Ｌ）を呼び出す（Ｋは所定の定数）。

ＳＴＥＰ４では、ＳＴＥＰ１で得た距離Ｌ_１とＳＴＥＰ３で得たＡ＝Ｋ／Ｌに基づいて、距離Ｌ_１離れた検査範囲１５に当たる入射光の中心強度Ａ_１＝Ｋ／Ｌ_１を算出する。

ＳＴＥＰ５では、画像処理部１０内のデータベースから、バラツキ幅Ｄと紫外光源２の照射光の強度Ａの関係式（Ｄ＝αＡ）を呼び出す（αは所定の定数）。なお、この関係式は表面状態により異なるため、それぞれの表面状態に応じた関係を予め作成しておき、画像処理部１０に保存しておく必要がある。

ＳＴＥＰ６では、紫外光源２から距離Ｌ_１離れた検査範囲１５に入射光が当たる時の、漏油非付着部１４の各ピクセルのバラツキ幅Ｄ_１＝αＡ_１＝αＫ／Ｌ_１を算出し、画像処理部１０に保存する。なお、この式から自明な通り、距離Ｌ_１が大きくなるほど、バラツキ幅Ｄ_１が小さくなる反比例の関係が成立している。

ＳＴＥＰ７では、紫外光源２の紫外光を検査対象物６に照射して、検査範囲１５の検査を開始する。

ＳＴＥＰ８では、紫外光が照射された検査範囲１５をカラー撮像部３で撮影し、得られた撮影画像１６を画像処理部１０に送信する。撮影画像１６の一例を図５（ａ）に示す。画像処理部１０では、受信した撮影画像１６に基づいて、検査範囲１５の各ピクセルのＲ、Ｇ、Ｂから、数１、数２に基づいて、彩度Ｓと明度Ｉを算出し、図３（ａ）に例示した明度−彩度グラフ１３を作成する。

ＳＴＥＰ９では、ＳＴＥＰ６で求めたバラツキ幅Ｄ_１を利用して、図３（ａ）の明度−彩度グラフ１３中の点群から漏油非付着部１４に対応した点群を特定し、漏油非付着部１４に対応した点群に最小二乗法を利用した処理を施し、特性直線Ｉ＝ａＳを描画する。

このＳＴＥＰ９の処理は、更に詳細には次のように実施される。すなわち、先ず、図３（ａ）の明度−彩度グラフ１３中の点群において、彩度値毎に明度値が最小となる点群を選択する。次に、選択した点群を利用して、基準直線Ｉ_０を作成する。例えば、選択した点群から任意の二点を順次選択し、基準直線候補Ｉ_０ａ、Ｉ_０ｂ、…、Ｉ_０ｎを作成する。そして、それらの基準直線候補中で最も傾きの小さいものを基準直線Ｉ_０として登録する（図３（ｂ））。最後に、直線Ｉ_０より明度が大きい方向にバラツキ幅Ｄ_１に収まる点群を、漏油非付着部１４に対応する点群として選択し、これらの点群に対して最小二乗法による処理を施し、特性直線Ｉ＝ａＳを演算する。

ＳＴＥＰ１０では、特性直線Ｉ＝ａＳから距離Ｄ_１／２の離れた距離に上側閾値直線Ｉ_１、下側閾値直線Ｉ_１’を設定する（図３（ｃ））。なお、ここでは閾値直線を特性直線Ｉ＝ａＳから「Ｄ_１／２」離れた位置に設置したものを例示しているが、分子にバラツキ幅Ｄ_１を含んでいれば、分母の値は適当な値に置換しても良い。

ＳＴＥＰ１１では、上側閾値直線Ｉ_１より上側の点群、或いは、下側閾値直線Ｉ_１’より下側の点群に対応したピクセル群を漏油付着部７と判断し、図５（ｂ）のように、漏油付着部７をハッチング等で強調した処理画像１７（例えば、図５（ｂ））を生成する。

ＳＴＥＰ１２では、漏油付着部７にハッチング等を施した処理画像１７を、画像処理部１０からウェアラブル装置１に送信し、表示部１１に表示する。

ＳＴＥＰ１３では、現場作業員１２は処理画像１７を確認し、漏油付着部７があれば、その付近の精密点検や保守作業を実施する。

ＳＴＥＰ１４では、一連の処理が完了するが、他にも検査すべき箇所がある場合は、現場作業員１２はそこに移動し、上記したＳＴＥＰ１からＳＴＥＰ１３の処理を繰り返し、当該他の箇所での点検を実施する。

なお、ＳＴＥＰ２では、レーザ光を消灯する例を説明したが、バラツキ幅Ｄや撮影画像を適宜更新したい場合は、レーザ光や紫外光は照射したままであっても良い。また、このフローチャート中の各ＳＴＥＰの順番は、必要な情報を全て取得できる範囲で、一部前後させても、漏油を正常に検出することができる。

また、上記のマークは紫外光照射しない時に撮影された同じ部位の画像上に貼り付けても良い。

以上で説明したように、本実施例の漏油検出装置により、紫外光源やカラー撮像部がウェアラブル装置に配置され、ウェアラブル装置を装着した現場作業員の移動に伴い、紫外光源やカラー撮像部と検査対象物の距離が変化する場合であっても、漏油検出装置を複雑化することなく、漏油が無色等であっても高い精度で漏油検出を行うことができる。これにより、紫外光源やカラー撮像部が固定された従来の漏油検出装置に比べ、漏油検出の自由度を大幅に高めることができる。

また、本実施例の漏油検出装置では、ウェアラブル装置を介して検査対象物のどこを検査すればよいかの指示を出すこともできるので、非熟練の現場作業員であっても、熟練の現場作業員と同等の手順で検査を実施することができる。また、図１では、現場作業員がウェアラブル装置を装着する例を示したが、ロボット、ドローンに紫外光源、カラー撮像部、距離測定部等を配置し、汎用コンピューター等の指示によりロボット等を操作する構成としても、上述したと同等の効果を実現することができる。

なお、以上の実施例では、油入機器の漏油を検出する漏油検出装置を例に説明したが、本発明は蛍光を発する物質と、蛍光を発しない物質を識別する検査装置一般に適用することもできる。

次に、図６を用いて、実施例２の漏油検出装置１００を説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

実施例１では、頭部に装着するウェアラブル装置１に、紫外光源２、カラー撮像部３、距離測定部４、制御部５、および、表示部１１を設けた構成であったが、これらを分散配置する構成としても良い。

例えば、図６に示すように、ウェアラブル装置１を、頭部ユニット１ａと胴部ユニット１ｂに分離し、胴部ユニット１ｂ側に紫外光源２と距離測定部４と制御部５を配置しても良い。この結果、頭部ユニット１ａにはカラー撮像部３と表示部１１だけが配置されるため、頭部ユニット１ａを大幅に軽量化でき、現場作業員１２の頸部等への負荷を大幅に軽減できる。

上記の通り、本実施例の漏油検出装置では、実施例１と同様な効果が得られることは勿論、ウェアラブル装置１の頭部ユニット１ａの重量の低減を図ることができる。なお、図６の胴部ユニット１ｂの採用時には、この内部に比較的大きな画像処理部１０を配置し、図１の通信部９ｂを省略することができる。

次に、図７から図９を用いて、実施例３の漏油検出装置１００を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

実施例１では、検査対象物６の所定の検査範囲１５の漏油の有無を検査する際に、一ヶ所から撮影した撮影画像１６を利用したが、本実施例では、同じ検査範囲１５を異なる位置から撮影した複数の撮影画像１６を重ね合わせて利用することで、漏油検査の精度を高めている。

たとえば、図７に示すように、検査対象物６から距離Ｌ_１の位置Ｐ_１と距離Ｌ_２の位置Ｐ_２の二箇所から、検査対象物６の同じ部位を撮影する。多方向から撮影された撮影画像１６を利用して漏油の有無を検査するには、その前処理として、それらの画像の同じ位置を重ね合わせる必要がある。画像を重ね合わせる手法には、様々なものがあるが、以下その中のひとつの手法を説明する。

図８は、二方向から撮影された撮影画像１６を重ね合わせる方法の一種である。画像処理部１０では、先ず、一枚目の撮影画像１６ａから特徴点Ｂ、Ｃを抽出するとともに、二枚目の撮影画像１６ｂからもそれらと同じ位置に相当する特徴点Ｂ_１、Ｃ_１を抽出する。続いて、図８（ａ）に示すように、二枚目の撮影画像１６ｂを移動させ、特徴点Ｂ_１を特徴点Ｂに重ねる。次に、図８（ｂ）に示すように、二枚目の撮影画像１６ｂを回転させ、特徴点Ｃ_１を特徴点Ｃに重ねる。これらの一連の処理により、一枚目の撮影画像１６ａと二枚目の撮影画像１６ｂを重ね合わせることができる。なお、特徴点Ｂ、Ｃの抽出方法として、検査対象物６上に印をつけて、画像認識する方法等があるが、周知の他の方法を用いても良い。

更に、画像処理部１０では、重ね合わせた撮影画像１６ａ、１６ｂを用いて、漏油付着部７を特定する。この具体的な手法を図９に示す。ここように、位置Ｐ_１からの撮影画像１６ａを基にした明度−彩度グラフ１３ａから、漏油付着と推定されるピクセル群１８が得られる。また、位置Ｐ_２からの撮影画像１６ｂを基にした明度−彩度グラフ１３ｂから漏油付着と推定されるピクセル群１９が得られる。そして、ピクセル群１８とピクセル群１９のＡＮＤ条件を取って、両者の積集合であるピクセル群２０（ハッチングしたピクセル群）を漏油と認識する。

上記の通り、本実施例では、違う測定位置から撮影した二枚の撮影画像１６ａ、１６ｂを利用して漏油を検出するので、実施例１に比べ、漏油診断精度の向上を図ることができる。

なお、本実施例では、二方向からの撮影を例として説明したが、多方向からの撮影も同じ効果が得られる。

次に、図１０を用いて、実施例４の漏油検出装置１００を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

実施例１では、ウェアラブル装置１と検査対象物６の距離の測定に、レーザ変位計等の距離測定部４を用いる構成としたが、本実施例では、ＧＰＳ受信機を用いて両者間の距離を測定できるようにした。

図１０は、本実施例のウェアラブル装置１であり、実施例１のカラー撮像部３、距離測定部４に代え、角度測定カメラ２１、ＧＰＳ受信機２２を備えている。

ＧＰＳ受信機２２は、実施例１の位置測定装置４と同様に、ウェアラブル装置１と検査範囲１５との間の距離を測定するものであるが、ＧＰＳ受信機２２で測定できる距離は、図１１に示すように、検査対象物６との垂直距離Ｌ_０であり、検査範囲１５との距離Ｌ３を直接測定することはできない。そこで、本実施例では、角度測定カメラ２１から、ウェアラブル装置１が面している方向と垂直方向との間の角度θを求め、これを用いて検査範囲１５との距離Ｌ_３＝Ｌ_０／ｃｏｓθを算出する。この距離Ｌ_３を利用して、検査範囲１５に当たる紫外光の照射強度Ａを算出する。

なお、角度測定には、必ずしも角度測定カメラ２１を用いる必要はなく、ウェアラブル装置１上に角度測定可能な他の装置を装着する構成としても良い。

また、ウェアラブル装置１にＧＰＳ受信機２２を装着すれば、場所や形状が既知である検査対象物６との相対位置がわかるので、この位置関係を利用して、検査対象物６の漏油状態の三次元診断が可能である。

具体的な診断方法としては、図１２に示すように、まず、検査対象物６の三次元画像を予め描画し、画像処理部１０に保存する。ＧＰＳ受信機２２から得られた位置情報から、現場作業員１２は検査対象物６のどちらの面を診断する情報がわかる。たとえば、現場作業員１２は位置Ｐ３にいる時に、検査対象物６の一面を診断しているため、診断結果として、たとえば漏油付着部７ａと７ｂは検査対象物６の対応する面に表示すれば良い。なお、点線で示す漏油付着部７ｃは検査未実施の面に存在する漏油であり、未だ把握されていないものであるため現時点での三次元画像には記録されていないものであるが、当該面の漏油診断後には三次元画像に登録されることになる。

上記の通り、本実施例では、実施例１と同様な効果が得られることは勿論、ＧＰＳ受信機２２を利用することで、精度高い漏油の診断ができる。また、検査対象物の漏油状態を三次元的に記憶しておき、表示することができる。

次に、図１３を用いて、実施例５の漏油検出装置１００を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

本実施例の漏油検出装置１００は、所定の検査範囲１５の漏油の経時変化を機械学習して、保守時期などの情報を得るものである。

図１３に示すように、本実施例では、ｔ_１からｔ_ｎのそれぞれの時間で、撮影画像１６を取得し、画像処理部１０に保存する。そして、保存された撮影画像１６の同じ部位に対して、「漏油の有無」の変化、「漏油時刻」、「漏油部位」などの情報を抽出し、これらを入力データとした機械学習により、次の漏油部位や漏油量などを予測する。このような機械学習の結果、油入機器等の検査対象物６の保守時期などの提案が可能となる。

上記の通り、本実施例の漏油検出装置では、検査対象物６の漏油検出だけではなく、機械学習を利用して油入機器の保守時期の管理も実現することができる。

次に、図１４を用いて、実施例６の漏油検出装置１００を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

実施例１の漏油検出装置１００では、紫外光源２、カラー撮像部３、距離測定部４を備えたウェアラブル装置１を用いたが、本実施例の漏油検出装置１００では、このウェアラブル装置１に代え、単独で運用可能な紫外光源装置２ａと、カラー撮像部３、距離測定部４を備えたスマート端末２３を作業端末として利用する。このスマート端末２３は、現場作業員１２が携帯できる程度の大きさの端末であり、例えば、スマートフォンやタブレットのような市販端末等が元より備えるカラー撮像部３の隣に距離測定部４を追加したものである。また、本実施例の紫外光源装置２ａは、検査対象物６から一定距離Ｌ_４ａ離れたところに配置され、検査中は検査対象物６の所望範囲に紫外光線を照射するものである。

ここで、図１４に示すように、スマート端末２３の距離測定部４により測定された検査範囲１５との距離を距離Ｌ_４ｂとする。このとき、本実施例の漏油検出装置１００では、先ず、画像処理部１０内のデータベースから、検査範囲１５内の漏油非付着部１４からの反射光の強度Ｂと距離Ｌの関係式（例えば、Ｂ＝Ｋ_１／Ｌ、Ｋ_１は所定の定数）を呼び出し、検査範囲１５内の漏油非付着部１４を距離Ｌ_４ｂの位置から撮像した時の反射光の強度Ｂ_１＝Ｋ_１／Ｌ_４ｂを算出する。さらに、漏油非付着部１４の各ピクセルのバラツキ幅Ｄ_１＝αＢ_１＝αＫ_１／Ｌ_４ｂを算出し、画像処理部１０に保存する。このような手順で算出したバラツキ幅Ｄ_１を利用して、閾値直線Ｉ_１を決定することで、本実施例のように、スマート端末２３と紫外光源装置２ａを利用した構成であっても、上記の実施例と同様に、漏油を検出することができる。

なお、図１４では、検査範囲１５と紫外光源装置２ａの距離Ｌ_４ａを固定し、検査範囲１５とスマート端末２３の距離Ｌ_４ｂを現場作業員１２が変更することで漏油を検出する漏油検出装置１００を例示したが、距離測定部４を備えた紫外光源２ａを用いれば、検査範囲１５とスマート端末２３の距離Ｌ_４ｂを固定し、検査範囲１５と紫外光源装置２ａの距離Ｌ_４ａを現場作業員１２が変更することで漏油を検出する漏油検出装置１００とすることもできる。

なお、これらの装置を用いて、実施例３のように多方向からの照射や多方向からの撮影を行うことで、漏油検出の精度を高めても良い。

次に、図１５を用いて、実施例７の漏油検出装置１００を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

上述した実施例におけるウェアラブル装置１やスマート端末２３等は、現場作業１２によって検査対象物６の検査範囲１５との距離が変更されるものであった。すなわち、上記の実施例では、漏油検出をする際に、現場作業員１２による現場作業が必須であった。

これに対し、本実施例の漏油検出装置１００では、検査対象物６の近傍を車輪や脚を利用して自律移動可能な自律移動装置２４に、紫外光源２、カラー撮像部３、距離測定部４を搭載し、これを作業端末として利用することで、検査対象物６の近傍に現場作業員１２が赴かずとも、検査対象物６の所望の検査範囲１５の漏油を検出できるようにした。

図１５は、本実施例の漏油検出装置１００の概略を例示するものであり、ここでは、検査対象物６の周囲に予め設置されたレール等の軌道上を走行する自律移動装置２４を示している。このような自律移動装置２４を自動制御、または、作業者により遠隔制御し、検査対象物６の所望の検査範囲１５を撮像させることによっても、上記した何れかの漏油検出方法を利用することで、上記実施例同様に漏油を検出することができる。

なお、図１５においては、自律移動装置２４に、紫外光源２と、カラー撮像部３と、距離測定部４と備える構成を例示しているが、これら全てを自律移動装置２４に設ける必要はなく、例えば、実施例６のような、単独で運用可能な紫外光源装置２ａと、紫外光源６を持たない自律移動装置２４を組み合わせて、漏油検出装置１００を構成する等、上記の何れかの実施例と本実施例の自律移動装置２４の組み合わせでよい。また、図１５では、固定されたレール上を走行する自律移動装置２４を例示したが、自律移動装置２４の移動範囲は固定された起動である必要はなく、検査対象物６の近傍を自由に移動できるようにしても良い。

次に、図１６、図１７を用いて、実施例８の漏油検出装置１００を説明する。なお、上述した実施例との共通点は重複説明を省略する。

図１７に示すように、本実施例では、漏油検出装置１００の構成のうち、表示部１１のみをウェアラブル装置１に配置しており、現場作業員１２は、この表示部１１を介して測定結果を確認することができる。また、図１６に示すように、漏油検出装置１００の構成のうち、紫外光源２と、カラー撮像部３と、レーザ変位計等の距離測定部４と、制御部５は、ウェアラブル装置１と別体の移動装置２５に配置している。この移動装置２５は、光ファイバーなどの柔軟な信号線を内蔵した柔軟な細長型のものであり、制御部５を、その一端側に配置し、紫外光源２と、カラー撮像部３と、距離測定部４を、その他端側に配置している。そして、現場作業員１２は、移動装置２５の制御部５側を把持し、カラー撮像部３などを配置した先端部を検査対象物６の検査範囲１５に向けることで漏油検出作業を行う。

このような柔軟な移動装置２５を利用すれば、検査対象物６の下部や隙間など、上述した実施例の構成では撮影困難な箇所へ移動装置２５の先端側（カラー撮像部３側）を挿入して撮影でき、漏油の検出をより広範囲に実行できる。また、紫外光源２とカラー撮像部３が近接配置されるため、強度の弱い紫外光源２利用しても、漏油の高感度の検出が可能である。

なお、制御部５はウェアラブル装置１上に配置しても良い。また、この移動装置２５は実施例８で説明したような自律移動装置でもよい。

本実施例のウェアラブル装置１はスマートフォンやタブレットのような市販スマート端末でも良い。

１００ 漏油検出装置
１…ウェアラブル装置
１ａ…頭部ユニット
１ｂ…胴部ユニット
２…紫外光源
３…カラー撮像部
４…距離測定部
５…制御部
６…検査対象物
７、７ａ、７ｂ、７ｃ…漏油付着部
８…記録部
９ａ、９ｂ…通信部
１０…画像処理部
１１…表示部
１２…現場作業員
１３、１３ａ、１３ｂ、１３ｃ…明度−彩度グラフ
１４…漏油非付着部
１５…検査範囲
１６、１６ａ、１６ｂ…撮影画像
１７…処理画像
１８、１９、２０…ピクセル群
２１…角度測定カメラ
２２…ＧＰＳ受信機
２３…スマート端末
２４…自律移動装置
２５…移動装置
Ｉ…明度
Ｓ…彩度
Ｄ…バラツキ幅
Ｉ_１，Ｉ_１’…閾値直線
Ｌ，Ｌ_０，Ｌ_１，Ｌ_２，Ｌ_３，Ｌ_４ａ，Ｌ_４ｂ，Ｌ_５…距離

Claims (19)

1. 油入機器の漏油を検出する漏油検出装置に用いる作業端末であって、
   前記油入機器との距離を測定する距離測定部と、
   前記油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、
   前記油入機器を撮影するカラー撮像部と、
   前記距離測定部で取得した距離データおよび前記カラー撮像部で取得した画像データを送信する通信部と、
   を有することを特徴とする作業端末。
2. 油入機器との距離を測定する距離測定部と、
   前記油入機器に紫外光を照射する紫外光源と、
   紫外光が照射された前記油入機器を撮影するカラー撮像部と、
   前記距離測定部が測定した距離と前記カラー撮像部の撮影画像に基づいて、前記油入機器の漏油を診断する画像処理部と、
   該画像処理部が処理した処理画像を表示する表示部と、
   を具備することを特徴とする漏油検出装置。
3. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
   該漏油検出装置は、現場作業員が装着するウェアラブル装置と、該ウェアラブル装置と別体のコンピューターを有し、
   前記ウェアラブル装置には、前記距離測定部、前記紫外光源、前記カラー撮像部、前記表示部、及び、第一の通信部が配置され、
   前記コンピューターには、前記第一の通信部と通信する第二の通信部、及び、前記画像処理部が配置されることを特徴とする漏油検出装置。
4. 請求項３に記載の漏油検出装置において、
   前記ウェアラブル装置は、前記現場作業員の頭部に装着する頭部ユニットと、前記現場作業員の胴部に装着する胴部ユニットを有し、
   前記頭部ユニットには、前記カラー撮像部、および、前記表示部が配置され、
   前記胴部ユニットには、前記紫外光源、および、前記距離測定部が配置されることを特徴とする漏油検出装置。
5. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
   前記表示部に表示される処理画像は、前記撮影画像の漏油付着部を強調した画像であることを特徴とする漏油検出装置。
6. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
   前記距離測定部は、レーザ変位計であり、
   該レーザ変位計のレーザ光の照射位置は、前記紫外光源の照射範囲内にあることを特徴とする漏油検出装置。
7. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
   前記画像処理部は、
   前記撮影画像の各ピクセルの、Ｒｅｄ値、Ｇｒｅｅｎ値、Ｂｌｕｅ値から、各ピクセルの明度値、彩度値を演算し、
   それらを横軸彩度、縦軸明度の明度−彩度グラフにプロットし
   該明度−彩度グラフから、前記油入機器の明度−彩度特性直線を作成し、
   前記明度−彩度特性直線と平行な上側閾値直線を上回ったピクセル群に対応した部位、或いは、前記明度−彩度特性直線と平行な下側閾値直線を下回ったピクセル群に対応した部位を、漏油と診断することを特徴とする漏油検出装置。
8. 請求項７に記載の漏油検出装置において、
   前記画像処理部は、前記明度−彩度特性直線と前記上側閾値直線の間隔、および、前記明度−彩度特性直線と前記下側閾値直線の間隔を、前記距離測定部が測定した距離に反比例させることを特徴とする漏油検出装置。
9. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
   前記画像処理部は、
   前記距離測定部が測定した距離を利用して、前記紫外光源が前記油入機器の表面に照射する紫外光の照射強度を算出し、
   該照射強度を利用して、漏油非付着部に対応したピクセル群の明度または彩度のバラツキ幅を算出し、
   該バラツキ幅を利用して、前記漏油非付着部の明度−彩度特性直線を作成し、
   前記バラツキ幅を利用して、前記明度−彩度特性直線と平行な上側閾値直線および下側閾値直線を決めることを特徴とする漏油検出装置。
10. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
    前記カラー撮像部は、異なる方向から、前記油入機器の同じ部位を撮影し、
    前記画像処理部は、複数の撮影画像のそれぞれに基づいて前記油入機器の漏油部位を抽出し、抽出した複数の漏油部位の重なる部位を最終的な漏油部位と診断することを特徴とする漏油検出装置。
11. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
    前記距離測定部は、ＧＰＳ受信機であり、
    前記カラー撮像部は、角度測定カメラであることを特徴とする漏油検出装置。
12. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
    前記画像処理部は、漏油の診断結果を三次元表示した前記油入機器上にマークすることを特徴とする漏油検出装置。
13. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
    前記カラー撮像部は、前記油入機器の経時変化を撮影し、
    前記画像処理部は、それぞれの時刻の撮影画像による漏油診断結果を機械学習して、
    前記油入機器の次の漏油部位の予測、漏油量の予測、保守時期の予測の何れかを実施することを特徴とする漏油検出装置。
14. 請求項２に記載の漏油検出装置において、
    該漏油検出装置は、現場作業員が装着するウェアラブル装置と、該ウェアラブル装置と別体の柔軟な細長型の移動装置を有し、
    前記ウェアラブル装置には、前記表示部が配置され、
    前記移動装置の先端側には、前記距離測定部と、前記紫外光源と、前記カラー撮像部が配置されることを特徴とする漏油検出装置。
15. 油入機器との距離を測定し、
    前記油入機器に紫外光を照射し、
    紫外光が照射された前記油入機器を撮影し、
    測定距離と撮影画像に基づいて、前記油入機器の漏油を診断し、
    診断処理した処理画像を表示することを特徴とする漏油検出方法。
16. 請求項１５に記載の漏油検出方法において、
    前記漏油の診断は、
    前記撮影画像の各ピクセルの、Ｒｅｄ値、Ｇｒｅｅｎ値、Ｂｌｕｅ値から、各ピクセルの明度値、彩度値を演算し、
    それらを横軸彩度、縦軸明度の明度−彩度グラフにプロットし
    該明度−彩度グラフから、前記油入機器の明度−彩度特性直線を作成し、
    前記明度−彩度特性直線と平行な上側閾値直線を上回ったピクセル群に対応した部位、或いは、前記明度−彩度特性直線と平行な下側閾値直線を下回ったピクセル群に対応した部位を、漏油と診断することを特徴とする漏油検出方法。
17. 請求項１６に記載の漏油検出方法において、
    前記明度−彩度特性直線と前記上側閾値直線の間隔、および、前記明度−彩度特性直線と前記下側閾値直線の間隔を、測定距離と反比例した間隔とすることを特徴とする漏油検出方法。
18. 油入機器の漏油を検出する漏油検出装置に用いる作業端末であって、
    前記油入機器との距離を測定する距離測定部と、
    前記油入機器を撮影するカラー撮像部と、
    前記距離測定部で取得した距離データおよび前記カラー撮像部で取得した画像データを送信する通信部と、
    を有することを特徴とする作業端末。
19. 請求項１８に記載の作業端末において、
    前記通信部は、外部の画像処理部から、前記距離測定部が測定した距離と前記カラー撮像部の撮影画像に基づく前記油入機器の漏油の診断結果を受信することを特徴とする作業端末。

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