JP2021061168A - 漏水判定装置及び漏水判定システム及び燃料電池装置 - Google Patents

Abstract

【課題】燃料電池装置の筐体の内部で発生する漏水を早期に検知可能な漏水判定装置を提供する。【解決手段】漏水判定装置Ｌが、筐体１の内部に燃料電池部４を備える燃料電池装置２０の筐体１の内部を撮影した画像データを取得する画像データ取得部３１と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、画像データ取得部３１が取得した画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部３２とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、筐体の内部で漏水が発生しているか否かを判定する漏水判定装置及び漏水判定システム及び燃料電池装置に関する。

特許文献１（国際公開第２０１０／１１３５１９号）には、漏水が発生したか否かを判定する漏水判定装置の機能を有する燃料電池装置が記載されている。漏水を検知する手法としては、直接的な手法と間接的な手法とが記載されている。例えば、漏水を直接的に検知する手法としては、燃料電池装置の筐体の底に設けられた、一対の電極間に漏水が位置した場合に漏水を感知する漏水センサを用いる手法が記載されている。漏水を間接的に検知する手法としては、循環水タンクにおける水位の異常低下を検知すること等が記載されている。

他にも、特許文献２（特開２００４−１８４１０１号公報）には、浴室などの水廻り室の床下に配設され漏水受け皿内に漏水が所定量溜まった時点で漏水を検知するセンサ部と、センサ部からの信号を受信し警報を発する受信部とを備える床下漏水検知装置が記載されている。また、特許文献３（特開２００７−２１８８８４号公報）には、給水管や排水管の管接続部に吸水性を有し且つ水濡れで外観変化を生ずる漏水検知シートを外部に露出させる状態に貼着しておき、漏水検知シートの外観変化に基づいて漏水の有無を判定する方法が記載されている。

国際公開第２０１０／１１３５１９号 特開２００４−１８４１０１号公報 特開２００７−２１８８８４号公報

燃料電池装置は、その筐体内に電池冷却水流路、改質用水流路、浄化流路、排熱回収流路など多くの水流路を有している。そのため、水流路からの水漏れが発生すると、筐体内に設けられている多くの内部部品が濡れて、それら内部部品が故障する可能性がある。漏水は金属配管の腐食や樹脂ホースの劣化、継手のシール不良などにより発生すると考えられるが、何れの場合も最初は水が滴下する程度であるが進行すると水が噴き出して、内部部品を濡らしてしまう虞がある。漏水は燃料電池装置の運転時に起こるが停止時には無くなると考えられるため、漏水初期のような僅かな水が滴下する程度の漏水は顕在化し難い。

特許文献１及び特許文献２では、漏れ出した水とセンサとが直接的に接触しなければ漏水を検知できず、或いは、タンク内の水位が顕著に低下しなければ漏水を検知できない。そのため、少量の水が筐体の内部で漏れ出しただけでは、漏水が発生したと判定されない可能性が高い。

特許文献３では、吸水性を有し且つ水濡れで外観変化を生ずる漏水検知シートを用いて漏水を人が目視で判定しているが、この方法だと、漏水が燃料電池装置の筐体の内部で留まっている間は、漏水が発生したことを知る術はない。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、燃料電池装置の筐体の内部で発生する漏水を早期に検知可能な漏水判定装置及び漏水判定システム及び燃料電池装置を提供する点にある。

上記目的を達成するための本発明に係る漏水判定装置の特徴構成は、筐体の内部に燃料電池部を備える燃料電池装置の前記筐体の内部を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部とを備える点にある。

上記特徴構成によれば、漏水判定装置が備える漏水判定部は、燃料電池装置の筐体の内部を撮影した画像データに、筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定できる。特に本特徴構成では、漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを人間が判定するのではなく、漏水判定部が、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、漏水が発生したことを示す特徴が画像データに含まれているか否か判定する。その結果、少量の水が筐体の内部で漏れ出したような場合であっても、短時間で、且つ、一貫性のある判定結果を得ることができる。
従って、燃料電池装置の筐体の内部で発生する漏水を早期に検知可能な漏水判定装置を提供できる。

上記目的を達成するための本発明に係る漏水判定システムの特徴構成は、互いに情報通信可能な燃料電池装置と漏水判定装置とを備え、
前記燃料電池装置は、筐体の内部に、燃料電池部と、前記筐体の内部を撮影する撮像部と、燃料電池制御部とを有し、前記燃料電池制御部は、前記撮像部が撮影した画像データを前記漏水判定装置へ送信する画像送信処理を行うように構成され、
前記漏水判定装置は、前記燃料電池装置が送信した前記画像データを取得する画像データ取得部と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部とを有し、前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれている前記画像データを送信してきた前記燃料電池装置に対して、漏水が発生していることを示す漏水発生情報を送信する漏水情報送信処理を行うように構成されている点にある。

上記特徴構成によれば、燃料電池装置と情報通信可能な漏水判定装置が備える漏水判定部は、画像データ取得部が燃料電池装置から取得した、その燃料電池装置の筐体の内部を撮影した画像データに、筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定できる。特に本特徴構成では、漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを人間が判定するのではなく、漏水判定部が、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、漏水が発生したことを示す特徴が画像データに含まれているか否か判定する。その結果、漏水判定装置は、少量の水が筐体の内部で漏れ出したような場合であっても、短時間で、且つ、一貫性のある判定結果を得ることができる。そして、漏水判定装置が、筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれている画像データを送信してきた燃料電池装置に対して、漏水が発生していることを示す漏水発生情報を送信できる。
従って、燃料電池装置の筐体の内部で発生する漏水を早期に検知可能な漏水判定システムを提供できる。

本発明に係る漏水判定システムの別の特徴構成は、前記燃料電池装置は、警報を出力する警報部を有し、前記燃料電池制御部は、前記漏水判定装置から前記漏水発生情報を受信した場合、前記警報部から警報を出力させる点にある。

上記特徴構成によれば、警報部が警報を出力することで、筐体の内部で漏水が発生したと判定したことを外部に知らせることができる。

本発明に係る漏水判定システムの更に別の特徴構成は、前記燃料電池制御部は、前記燃料電池部が運転を行っている間に前記漏水判定装置から前記漏水発生情報を受信した場合、前記燃料電池部の運転を停止させる点にある。

上記特徴構成によれば、筐体の内部で漏水が発生したと判定した状態のままで燃料電池部の運転が継続されることを防止できる。

本発明に係る漏水判定システムの更に別の特徴構成は、前記撮像部は、前記筐体の内部に設けられた、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化する水検知具を撮像できるように設置されている点にある。

上記特徴構成によれば、漏水による水が水検知具に触れると、その後に画像データ取得部が取得した画像データには、色彩及び模様の少なくとも一方が変化する部分、即ち、漏水が発生したことを示す特徴が含まれる。つまり、水検知具を撮像できるように撮像部が設置されることで、漏水の発生を検知できる可能性が高まる。

上記目的を達成するための本発明に係る燃料電池装置の特徴構成は、筐体の内部に、燃料電池部と、前記筐体の内部を撮影する撮像部と、燃料電池制御部と、前記筐体の内部を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部とを備える点にある。

上記特徴構成によれば、燃料電池装置が備える漏水判定部は、自身の筐体の内部を撮影した画像データに、筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定できる。特に本特徴構成では、漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを人間が判定するのではなく、漏水判定部が、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、漏水が発生したことを示す特徴が画像データに含まれているか否か判定する。その結果、少量の水が筐体の内部で漏れ出したような場合であっても、短時間で、且つ、一貫性のある判定結果を得ることができる。
従って、燃料電池装置の筐体の内部で発生する漏水を早期に検知可能な燃料電池装置を提供できる。

本発明に係る燃料電池装置の別の特徴構成は、警報を出力する警報部を有し、前記燃料電池制御部は、前記漏水判定部によって漏水が発生したと判定された場合、前記警報部から警報を出力させる点にある。

上記特徴構成によれば、警報部が警報を出力することで、筐体の内部で漏水が発生したと判定したことを外部に知らせることができる。

本発明に係る燃料電池装置の更に別の特徴構成は、前記燃料電池制御部は、前記燃料電池部が運転を行っている間に前記漏水判定部によって漏水が発生したと判定された場合、前記燃料電池部の運転を停止させる点にある。

上記特徴構成によれば、筐体の内部で漏水が発生したと判定した状態のままで燃料電池部の運転が継続されることを防止できる。

本発明に係る燃料電池装置の更に別の特徴構成は、前記撮像部は、前記筐体の内部に設けられた、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化する水検知具を撮像できるように設置されている点にある。

上記特徴構成によれば、漏水による水が水検知具に触れると、その後に画像データ取得部が取得した画像データには、色彩及び模様の少なくとも一方が変化する部分、即ち、漏水が発生したことを示す特徴が含まれる。つまり、水検知具を撮像できるように撮像部が設置されることで、漏水の発生を検知できる可能性が高まる。

漏水判定システムの構成を示す図である。 燃料電池装置の構成を示す図である。

＜第１実施形態＞
以下に図面を参照して本発明の第１実施形態について説明する。
図１は、漏水判定システムの構成を示す図である。図示するように、漏水判定システムは、情報通信線Ｗを介して互いに情報通信可能な燃料電池装置２０と漏水判定装置Ｌとを備える。本実施形態の漏水判定装置Ｌは、情報通信線Ｗを介して燃料電池装置２０と情報通信可能なサーバ装置３０を用いて実現される。図１に示す例では、３台の燃料電池装置２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）を描いているが、本実施形態において燃料電池装置２０の台数は適宜変更可能である。

燃料電池装置２０は、筐体１の内部に、燃料電池部４と、筐体１の内部を撮影する撮像部２と、燃料電池制御部７とを有し、燃料電池制御部７は、撮像部２が撮影した画像データをサーバ装置３０（漏水判定装置Ｌ）へ送信する画像送信処理を行うように構成される。また、本実施形態の燃料電池装置２０は、燃料改質部３と、水流路５と、水ポンプ６と、警報部８と、燃料電池通信部９と、燃料電池記憶装置１０とを備える。

燃料電池部４は、水素などの燃料ガス（改質ガス）が供給される燃料極と酸素が供給される空気極とを有するセルが複数個積層されたセルスタックを有して構成される。燃料電池部４は、固体高分子形のセルや固体酸化物形のセルなど、様々なタイプのセルを用いて構成することができる。また、本実施形態の燃料電池装置２０は、燃料電池部４に対して、炭化水素等の原燃料を水蒸気改質することで生成した水素などの燃料ガス（改質ガス）を供給するための燃料改質部３を併せて備えている。

水流路５は、燃料電池部４及び燃料改質部３の運転に関連して用いられる水が流動できる装備である。水ポンプ６は、そのような水流路５で水を流す装備である。燃料電池装置２０は、筐体１内に、燃料電池部４を冷却するための水が流れる電池冷却水流路、燃料改質部３で用いられる改質用水が流れる改質用水流路、燃料改質部３に供給される前の改質用水などがイオン交換樹脂などによって浄化処理されるときに流れる浄化流路などの水流路５を有している。そのため、水流路５からの水漏れが発生すると、筐体１内に設けられている多くの内部部品が濡れて、それら内部部品が故障する可能性がある。漏水は各水流路５を構成する金属配管の腐食や樹脂ホースの劣化、継手のシール不良などにより発生すると考えられるが、何れの場合も最初は水が滴下する程度であるが進行すると水が噴き出して、内部部品を濡らしてしまう虞がある。漏水は燃料電池部４及び燃料改質部３の運転時に起こるが停止時には無くなると考えられるため、漏水初期のような僅かな水が滴下する程度の漏水は顕在化しにくい。そのため、本実施形態の漏水判定システムは、燃料電池装置２０の筐体１の内部で発生する漏水を早期に検知可能に構成してある。

燃料電池通信部９は、情報通信線Ｗを介したサーバ装置３０との通信を行う。燃料電池記憶装置１０は、燃料電池装置２０で取り扱われる情報を記憶する。警報部８は、燃料電池装置２０の利用者などに対して、音、文字、光などで警報を出力する。

各燃料電池装置２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）は、筐体１の内部を所定のタイミングで撮像部２によって撮影する。撮像部２が撮影した画像データは燃料電池記憶装置１０に記憶される。そして、燃料電池制御部７は、その撮像部２が撮影した画像データを燃料電池通信部９からサーバ装置３０へ送信させる。本実施形態では、各燃料電池装置２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）は、自身を識別するための識別子と、撮像部２が撮影した画像データとを関連付けて、サーバ装置３０へ送信する。つまり、サーバ装置３０は、画像データがどの燃料電池装置２０から送信されたものなのかを上記識別子を用いて判別できる。

撮像部２は、筐体１の内部の、漏水による水滴が付着する可能性のある部位や、漏水による水が滴下する可能性のある床面などを撮影できるように配置される。例えば、漏水による水滴が付着する可能性のある部位としては、金属配管や樹脂ホースなどが垂れ下がった部位などがある。撮像部２の設置台数は１台又は複数台であり、適宜設定可能である。また、筐体１の内部が暗い場合には、筐体１の内部を照らすことができる光源装置も筐体１内に設置してもよい。また更に、筐体１の内部を、できるだけ広い視野で撮影できるように、撮像部２を、広角レンズや魚眼レンズなどのレンズと組み合わせて設置してもよい。

また、筐体１の内部に、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化する水検知具を設けておいてもよい。この場合、撮像部２が、水検知具を撮像できるように設置しておくことが好ましい。例えば、水検知具を、漏水による水滴が付着する可能性のある部位や、漏水による水が滴下する可能性のある床面などに設置しておけば、漏水が発生した場合には水検知具の色彩及び模様の少なくとも一方に変化が現れる。そして、撮像部２によって撮像された画像データには、水検知具の色彩及び模様の少なくとも一方に変化が現れた状態、即ち、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれる可能性が高くなる。

水検知具としては、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化するシート状の部材や、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化する素材を、配管などに巻き付けることができるように紐状に加工した部材などを利用できる。

このような水検知具を用いた場合、漏水による水が水検知具に触れると、その後に画像データ取得部３１が取得した画像データには、色彩及び模様の少なくとも一方が変化する部分、即ち、漏水が発生したことを示す特徴が含まれる。つまり、水検知具を撮像できるように撮像部２が設置されることで、漏水の発生を検知できる可能性が高まる。

サーバ装置３０が有する漏水判定装置Ｌは、燃料電池装置２０が送信した画像データを取得する画像データ取得部３１と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、画像データ取得部３１が取得した画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部３２とを有し、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれている画像データを送信してきた燃料電池装置２０に対して、漏水が発生していることを示す漏水発生情報を送信する漏水情報送信処理を行うように構成されている。

サーバ装置３０は、サーバ装置３０で取り扱われる情報を記憶するサーバ記憶装置３３と、情報通信線Ｗを介した燃料電池装置２０との通信を行うサーバ通信部３４とを備える。サーバ装置３０は、情報の演算処理機能及び情報の入出力機能及び情報の記憶機能などを備える１台又は複数台のコンピュータ装置などを用いて実現される。本実施形態の場合、画像データ取得部３１の機能と漏水判定部３２が行う漏水判定処理の機能とをサーバ装置３０（コンピュータ装置）に実現させるプログラム（漏水判定プログラム）を、そのサーバ装置３０にインストールしておけばよい。

後述する例では、漏水判定部３２は例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）などのアルゴリズムを用いて、筐体１の内部で漏水が発生したか否かを判定する。また、漏水判定部３２は、画像データ取得部３１が取得した画像データが入力された場合に、筐体１の内部で漏水が発生したか否かに関する情報が出力されるように機械学習を行う。例えば、機械学習によって、漏水判定部３２のアルゴリズムを構成するＣＮＮの複数の重みパラメータなどが調整される。

サーバ記憶装置３３は、画像データ取得部３１が取得した画像データを記憶する画像データ記憶部３３ａと、機械学習で利用する訓練データを記憶する訓練データ記憶部３３ｂとを備える。画像データ記憶部３３ａには、画像データ取得部３１が取得した画像データが、それと関連付けられた燃料電池装置２０を識別可能な識別子と共に記憶される。

漏水判定部３２は、漏水判定処理において、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、画像データ取得部３１が取得した画像データに、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか、又は、その特徴が含まれていないかを判定する漏水判定処理を行う。具体的には、漏水判定部３２は、画像データ取得部３１が取得した画像データが入力されると、その画像データに、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか、又は、その特徴が含まれていないかに関する情報が出力されるようにアルゴリズムが構成されている。例えば、漏水判定部３２で実行されるＣＮＮは、画像データ取得部３１が取得した画像データが入力される入力層と、入力層に入力された画像データに対して畳み込み処理を行って特徴マップを得る畳み込み層と、畳み込み層から出力された特徴マップを縮小するプール層と、全ユニットを結合する全結合層と、出力層とを備えて階層型のネットワークを構成している。畳み込み層及びプール層の組み合わせは複数回繰り返し設けられ、全結合層も複数層設けられる。

本実施形態では、漏水判定部３２の判定結果となる筐体１の内部で漏水が発生したか否かに関する情報として２種類の情報（漏水が発生したことを示す特徴が含まれている、漏水が発生したことを示す特徴が含まれていない）を想定しているため、ＣＮＮの出力層のユニット数は２になる。出力層では例えばソフトマックス関数を尤度関数として用いることができる。ソフトマックス関数は、出力層の全ユニットの値を累積した値で各ユニットの値を除算して正規化するので、出力層の各ユニットの尤度は０〜１の間の値をとる。そして、漏水判定部３２は、尤度が最大となる分類クラス（判定結果）を決定する。漏水判定部３２の判定結果はサーバ記憶装置３３で記憶される。尤度が同じ値の場合は、「漏水が発生したことを示す特徴が含まれている」、「漏水が発生したことを示す特徴が含まれていない」の何れを判定結果にするのかを予め設定しておく。

漏水判定部３２は、画像データと関連付けられた識別子を参照して、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれている画像データと関連付けられている燃料電池装置２０を特定し、その画像データを送信してきた燃料電池装置２０に対して、漏水が発生していることを示す漏水発生情報を送信する漏水情報送信処理を行う。

本実施形態の燃料電池装置２０は、警報を出力する警報部８を備える。そして、燃料電池装置２０の燃料電池制御部７は、サーバ装置３０（漏水判定装置Ｌ）から漏水発生情報を受信した場合、警報部８から警報を出力させる。その結果、燃料電池装置２０の使用者等は、筐体１の内部で漏水が発生している可能性が高いことを認識できる。

また、燃料電池制御部７は、燃料電池部４が運転を行っている間にサーバ装置３０（漏水判定装置Ｌ）から漏水発生情報を受信した場合、燃料電池部４の運転を停止させてもよい。その結果、筐体１の内部で漏水が発生したと判定した状態のままで燃料電池部４の運転が継続されることを防止できる。

次に、サーバ装置３０が行う機械学習処理について説明する。
サーバ装置３０の画像データ取得部３１は、各燃料電池装置２０から受信した画像データを取得する。次に、漏水判定部３２は、画像データ取得部３１が取得した画像データと、その画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かに関する情報との組み合わせで構成される訓練データを訓練データ記憶部３３ｂに記憶し、その訓練データの機械学習を実行する。

例えば、一つの画像データに対して、その画像データに漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かについて、人間が判定した正解データがラベル付けされることで、一つの訓練データが作成される。具体例を挙げると、サーバ装置３０の操作者などが、各燃料電池装置２０から受信した画像データを見て、その画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判断し、その判断結果を入力すればよい。その結果、訓練データ記憶部３３ｂには、画像データと、その画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かに関する情報との組み合わせが記憶される。訓練データ記憶部３３ｂには、このようにして作成した複数の訓練データが記憶されている。

漏水判定部３２で実行されるＣＮＮの出力層ではソフトマックス関数が尤度関数として用いられる。ソフトマックス関数は、出力層の全ユニットの値を累積した値で各ユニットの値を除算して正規化するので、出力層の各ユニットの尤度は０〜１の間の値をとる。そして、漏水判定部３２は、出力層で生成される推定データ（「尤度」）と正解データ（「１」）との誤差に対して誤差逆伝播法を用いてその誤差を小さくするように、実行するＣＮＮの複数の重みパラメータを修正して、筐体１の内部を撮影した画像データが入力されると、筐体１の内部で漏水が発生したか否かに関する情報が出力されるアルゴリズムを機械学習の実行結果として得る。

また、漏水判定部３２が上記漏水判定処理を行った後、その漏水判定処理の対象とした画像データを、訓練データ記憶部３３ｂに記憶されている既存の訓練データに追加して、上述した機械学習を更に行ってもよい。例えば、漏水判定処理の対象とした画像データに関して、その画像データに漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かについて人間が判定した正解データをラベル付けし、それら画像データと正解データとの組み合わせを、訓練データ記憶部３３ｂに記憶されている既存の訓練データに追加することができる。或いは、漏水判定処理の判定結果を正解データとして、その正解データと画像データとの組み合わせを訓練データ記憶部３３ｂに記憶されている既存の訓練データに追加してもよい。また、信頼度が高い漏水判定処理の判定結果（例えば、尤度が設定値以上の判定結果）を選択して、その場合の画像データと正解データとの組み合わせを訓練データ記憶部３３ｂに記憶されている既存の訓練データに追加してもよい。

以上のように、燃料電池装置２０と情報通信可能なサーバ装置３０（漏水判定装置Ｌ）が備える漏水判定部３２は、画像データ取得部３１が燃料電池装置２０から取得した画像データに、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定できる。特に本実施形態では、漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを人間が判定するのではなく、漏水判定部３２が、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、漏水が発生したことを示す特徴が画像データに含まれているか否か判定する。その結果、サーバ装置３０（漏水判定装置Ｌ）は、少量の水が筐体１の内部で漏れ出したような場合であっても、短時間で、且つ、一貫性のある判定結果を得ることができる。そして、サーバ装置３０（漏水判定装置Ｌ）が、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれている画像データを送信してきた燃料電池装置２０に対して、漏水が発生していることを示す漏水発生情報を送信できる。

＜第２実施形態＞
以下に図面を参照して本発明の第２実施形態について説明するが、上記実施形態と同様の構成については説明を省略する。

図２は、燃料電池装置４０の構成を示す図である。図示するように、燃料電池装置４０は、漏水判定装置Ｌの機能を備える。
燃料電池装置４０は、筐体１の内部に、燃料電池部４と、筐体１の内部を撮影する撮像部２と、燃料電池制御部７と、筐体１の内部を撮影した画像データを取得する画像データ取得部１１と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、画像データ取得部１１が取得した画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部１２とを備える。また、本実施形態の燃料電池装置４０は、燃料改質部３と、水流路５と、水ポンプ６と、警報部８と、燃料電池記憶装置１０とを備える。燃料電池記憶装置１０は、画像データ取得部１１が取得した画像データを記憶する画像データ記憶部１０ａと、機械学習で利用する訓練データを記憶する訓練データ記憶部１０ｂとを備える。

このように、本実施形態の燃料電池装置４０には、上記第１実施形態で説明した漏水判定装置Ｌの機能（画像データ取得部１１、漏水判定部１２）も含まれる。そして、画像データ取得部１１の機能と、漏水判定部１２の機能とを燃料電池装置４０に実現させるプログラム（漏水判定プログラム）を、その燃料電池装置４０にインストールしておけばよい。

上記実施形態で説明したのと同様に、漏水判定部１２はＣＮＮ（Convolutional Neural Network）などのアルゴリズムを用いて、筐体１の内部で漏水が発生したか否かを判定する。また、漏水判定部１２は、画像データ取得部１１が取得した画像データが入力された場合に、筐体１の内部で漏水が発生したか否かに関する情報が出力されるように機械学習を行う。例えば、機械学習によって、漏水判定部１２のアルゴリズムを構成するＣＮＮの複数の重みパラメータなどが調整される。

そして、漏水判定部１２は、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、画像データ取得部１１が取得した画像データに、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか、又は、その特徴が含まれていないかを判定する。具体的には、漏水判定部１２は、画像データ取得部１１が取得した画像データが入力されると、その画像データに、筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか、又は、その特徴が含まれていないかに関する情報が出力されるようにアルゴリズムが構成されている。本実施形態では、漏水判定部１２の判定結果となる筐体１の内部で漏水が発生したか否かに関する情報として２種類の情報（漏水が発生したことを示す特徴が含まれている、漏水が発生したことを示す特徴が含まれていない）を想定しているため、ＣＮＮの出力層のユニット数は２になる。出力層では例えばソフトマックス関数を尤度関数として用いることができる。ソフトマックス関数は、出力層の全ユニットの値を累積した値で各ユニットの値を除算して正規化するので、出力層の各ユニットの尤度は０〜１の間の値をとる。そして、漏水判定部１２は、尤度が最大となる分類クラス（判定結果）を決定する。漏水判定部１２の判定結果は燃料電池記憶装置１０で記憶される。

本実施形態の燃料電池装置４０は、警報を出力する警報部８を備える。そして、燃料電池制御部７は、漏水判定部１２によって漏水が発生したと判定された場合、警報部８から警報を出力させる。その結果、燃料電池装置４０の使用者等は、筐体１の内部で漏水が発生している可能性が高いことを認識できる。

また、燃料電池制御部７は、燃料電池部４が運転を行っている間に漏水判定部１２によって漏水が発生したと判定された場合、燃料電池部４の運転を停止させてもよい。

次に、燃料電池装置４０が行う機械学習処理について説明する。
燃料電池装置４０は、筐体１の内部を所定のタイミングで撮像部２によって撮影する。燃料電池装置４０の画像データ取得部１１は、撮像部２が撮影した画像データを取得して、燃料電池記憶装置１０の画像データ記憶部１０ａに記憶させる。次に、漏水判定部１２は、画像データ取得部１１が取得した画像データと、その画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かに関する情報との組み合わせで構成される訓練データを訓練データ記憶部１０ｂに記憶し、その訓練データの機械学習を実行する。

例えば、一つの画像データに対して、その画像データに漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かについて、人間が判定した正解データがラベル付けされることで、一つの訓練データが作成される。具体例を挙げると、燃料電池装置４０に表示画面や情報入力機器が設けられている場合、燃料電池装置４０の操作者などが画像データを表示画面で見て、その画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判断し、その判断結果を情報入力機器を用いて入力すればよい。或いは、燃料電池装置４０とは別のコンピュータ装置において上記訓練データ（画像データ及び正解データの組み合わせ）が作成され、そのような訓練データが燃料電池装置４０に送信されて、訓練データ記憶部１０ｂに記憶されてもよい。その結果、訓練データ記憶部１０ｂには、画像データと、その画像データに筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かに関する情報との組み合わせが記憶される。訓練データ記憶部１０ｂには、このようにして作成した複数の訓練データが記憶されている。

＜別実施形態＞
＜１＞
上記実施形態では、本発明の漏水判定装置Ｌ及び漏水判定システム及び燃料電池装置２０，４０の構成について具体例を挙げて説明したが、その構成は適宜変更可能である。

＜２＞
上記実施形態では、漏水判定部１２，３２が、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いて筐体１の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する例を説明したが、漏水判定部１２，３２を構成するアルゴリズムは上述したＣＮＮに限定されず、サポートベクトルマシン(SVM)、ｋ近傍法（k-nearest neighbor algorithm）、判別関数などの他の様々なアルゴリズムを用いて構成することができる。

＜３＞
上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用でき、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変できる。

本発明は、筐体の内部で発生する漏水を早期に検知可能な漏水判定装置及び漏水判定システム及び燃料電池装置に利用できる。

１ 筐体
２ 撮像部
４ 燃料電池部
７ 燃料電池制御部
８ 警報部
１１ 画像データ取得部
１２ 漏水判定部
２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ） 燃料電池装置
３１ 画像データ取得部
３２ 漏水判定部
４０ 燃料電池装置
Ｌ 漏水判定装置

Claims (9)

1. 筐体の内部に燃料電池部を備える燃料電池装置の前記筐体の内部を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、
   蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部とを備える漏水判定装置。
2. 互いに情報通信可能な燃料電池装置と漏水判定装置とを備え、
   前記燃料電池装置は、筐体の内部に、燃料電池部と、前記筐体の内部を撮影する撮像部と、燃料電池制御部とを有し、前記燃料電池制御部は、前記撮像部が撮影した画像データを前記漏水判定装置へ送信する画像送信処理を行うように構成され、
   前記漏水判定装置は、前記燃料電池装置が送信した前記画像データを取得する画像データ取得部と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部とを有し、前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれている前記画像データを送信してきた前記燃料電池装置に対して、漏水が発生していることを示す漏水発生情報を送信する漏水情報送信処理を行うように構成されている漏水判定システム。
3. 前記燃料電池装置は、警報を出力する警報部を有し、
   前記燃料電池制御部は、前記漏水判定装置から前記漏水発生情報を受信した場合、前記警報部から警報を出力させる請求項２に記載の漏水判定システム。
4. 前記燃料電池制御部は、前記燃料電池部が運転を行っている間に前記漏水判定装置から前記漏水発生情報を受信した場合、前記燃料電池部の運転を停止させる請求項２又は３に記載の漏水判定システム。
5. 前記撮像部は、前記筐体の内部に設けられた、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化する水検知具を撮像できるように設置されている請求項２〜４の何れか一項に記載の漏水判定システム。
6. 筐体の内部に、燃料電池部と、前記筐体の内部を撮影する撮像部と、燃料電池制御部と、前記筐体の内部を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、蓄積された訓練データの機械学習の実行結果を用いて、前記画像データ取得部が取得した前記画像データに前記筐体の内部で漏水が発生したことを示す特徴が含まれているか否かを判定する漏水判定部とを備える燃料電池装置。
7. 警報を出力する警報部を有し、
   前記燃料電池制御部は、前記漏水判定部によって漏水が発生したと判定された場合、前記警報部から警報を出力させる請求項６に記載の燃料電池装置。
8. 前記燃料電池制御部は、前記燃料電池部が運転を行っている間に前記漏水判定部によって漏水が発生したと判定された場合、前記燃料電池部の運転を停止させる請求項６又は７に記載の燃料電池装置。
9. 前記撮像部は、前記筐体の内部に設けられた、水に触れると色彩及び模様の少なくとも一方が変化する水検知具を撮像できるように設置されている請求項６〜８の何れか一項に記載の燃料電池装置。
   

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