JP6833296B2 - Unmanned aerial vehicle, flight path creation method for unmanned aerial vehicle and plant control system - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、無人飛行体、無人飛行体の飛行経路作成方法およびプラント制御システムに関する。 Embodiments of the present invention relate to unmanned aerial vehicles, flight path creation methods for unmanned aerial vehicles, and plant control systems.
プラントの稼働中のラインには、人間が立ち入ることはできない場合が多い。たとえば鉄鋼プラントの圧延プロセス中は、圧延機等の周辺は、危険であるため人間の立ち入りが厳しく制限されている。そのため、必要な情報は、あらかじめ配備され、配線されたセンサからの情報をオートメーション用コントローラ(PLC)によって取り込み、あらかじめプログラムが収納されたPLCがセンサ情報を元に、ラインを監視し、自動制御し、必要な警報を発報し、あるいはラインの運転停止等を行っている。 Humans are often inaccessible to the operating lines of a plant. For example, during the rolling process of a steel plant, the area around the rolling mill is dangerous and human access is severely restricted. Therefore, the necessary information is taken in by the automation controller (PLC) from the sensors that are deployed and wired in advance, and the PLC that stores the program in advance monitors and automatically controls the line based on the sensor information. , Issuing necessary alarms, or stopping the operation of the line.
センサ情報だけでは取得することができない情報を収集するため、鉄鋼プラントの圧延ラインでは、定期的にライン停止時間を設け、安全を確保した上で人間がメンテナンスとして必要な情報を収集している。 In order to collect information that cannot be obtained only from sensor information, the rolling line of a steel plant is regularly set with line downtime to ensure safety and then collect information necessary for maintenance by humans.
また、機器等の運転中であっても、安全が確保されている指定された巡回経路を人間が巡回して目視点検等を定期的に行う場合もある。 In addition, even while the equipment or the like is in operation, a human may patrol a designated patrol route where safety is ensured and perform a visual inspection or the like on a regular basis.
従来技術としては、センサの入力はリミットスイッチやリレー接点などのディジタルI/Oもしくは流量や温度などのアナログ値が大半である。また、工業用監視カメラ(ITV)による監視画像や運転停止前後の状況を動画に記録する場合がある。ただし、取得されたカメラ画像は、PLCによって取得されたデータとはリンクされておらず、独立して用いられることが多い。 In the prior art, most of the sensor inputs are digital I / O such as limit switches and relay contacts, or analog values such as flow rate and temperature. In addition, a surveillance image by an industrial surveillance camera (ITV) or a situation before and after the operation is stopped may be recorded in a moving image. However, the acquired camera image is not linked to the data acquired by the PLC and is often used independently.
技術発展と共に無人化自動運転が進んでいる。公道を走る自動車の自動運転は実用化まで技術的な課題は残っているとされているが、限られた範囲内で作業する重機の自動運転は一般的に使用されている(たとえば、特許文献1等)。 Unmanned autonomous driving is advancing with technological development. It is said that there are still technical issues in the automatic driving of automobiles running on public roads until practical use, but the automatic driving of heavy machinery that works within a limited range is generally used (for example, patent documents). 1st grade).
重機の自動運転にはGPSが使用されており、GPSの情報からルートを作成することによって自動運転が可能である。しかし、GPSと実際の地形にずれが生じていた場合、自動運転は滞ることになってしまう。 GPS is used for automatic operation of heavy machinery, and automatic operation is possible by creating a route from GPS information. However, if there is a discrepancy between GPS and the actual terrain, automatic driving will be delayed.
そのような問題を解決するために、特許文献1に開示された技術は、実際の地形のデータをフィードバックし、そのデータとGPSのデータとを比較することによって、実際の地形による相違等を低減するものである。 In order to solve such a problem, the technique disclosed in Patent Document 1 feeds back actual terrain data and compares the data with GPS data to reduce differences due to actual terrain. It is something to do.
重機に限らず、無人飛行体(ドローン)も、一般的にGPSからルートを作成し、障害物がなければGPSにしたがって自動運転をすることができる。 Not only heavy machinery but also unmanned aerial vehicles (drones) can generally create a route from GPS and automatically drive according to GPS if there are no obstacles.
石油精製工場や、化学プラント、電力生成プラントのような産業プラントは、分散制御システム(DCS)によって自動運転されている。DCSは、ヒューマンマシンインタフェース(HMI)を備えており、HMIにより運転中の状況を人間に通知することができる。 Industrial plants such as oil refineries, chemical plants and power generation plants are automatically operated by distributed control systems (DCS). The DCS is equipped with a human-machine interface (HMI), and the HMI can notify a human being of the driving situation.
ところで、人間は、HMIからの情報も含めて総合的に判断することができるので、プラントに存在する機器や装置等の物理的なリスクを特定し、それらを軽減する役割を担うことができる。人間による目視点検のような保守ルーチンや定期ルーチンを実行することによって、プラントに生じ得るリスク低減が図られる。 By the way, since human beings can make a comprehensive judgment including information from HMI, they can play a role of identifying physical risks such as equipment and devices existing in a plant and reducing them. By performing maintenance routines such as human visual inspections and regular routines, the risks that can occur in the plant can be reduced.
特許文献2は、ドローンを活用して、人間の役割をドローンに担わせることで省力化を図り生産性を改善するものである。ドローンのルート生成にはウェイポイントと呼ばれるルート生成装置が各地に配備されることになる。
新技術としてドローンの活用が各方面で期待されており、一部産業においては実用化されている。ドローンの自立運転に関してはさまざまな課題があるが本発明では、次の2点に特に着目する。 The use of drones as a new technology is expected in various fields, and it has been put to practical use in some industries. Although there are various problems regarding the self-sustaining operation of the drone, the following two points are particularly focused on in the present invention.
(1)自立運転ルートの確立には、通常、GPSもしくは移動範囲内の構造物等の3次元座標データが必要となる。しかし、狭い範囲ではGPSの精度が十分でない上、屋内のプラントではGPS自体を利用することが困難である。また、あらかじめ正確な3次元座標データを持つデータベースを構築するのには多大な時間と工数を必要とする。そのため、上述のような既存の技術では、プラントのライン内の監視のためのドローンの自立運転ルートを確立することは困難である。 (1) In order to establish an independent driving route, three-dimensional coordinate data such as GPS or a structure within a moving range is usually required. However, the accuracy of GPS is not sufficient in a narrow range, and it is difficult to use GPS itself in an indoor plant. In addition, it takes a lot of time and man-hours to construct a database having accurate 3D coordinate data in advance. Therefore, with the existing technology as described above, it is difficult to establish an independent operation route of the drone for monitoring in the plant line.
(2)空中を浮遊しながら自立運転可能としても、運転時間が短いわりには、充電時間が長い。たとえば、ドローンを数時間充電しても、運転可能時間は20〜30分ほどに制限される場合が多い。 (2) Even if it is possible to operate independently while floating in the air, the charging time is long for the short operating time. For example, even if the drone is charged for several hours, the operable time is often limited to about 20 to 30 minutes.
この発明の実施形態は上記のような課題を解決するためになされたものであり、GPSや正確な3次元座標データを必要とせず、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内を巡回飛行することができる無人飛行体、無人飛行体の飛行経路作成方法およびプラント制御システムを提供することを目的とする。 The embodiment of the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, does not require GPS or accurate three-dimensional coordinate data, can operate independently, and can move in the plant line in a short time. It is an object of the present invention to provide an unmanned air vehicle capable of patrol flight, a method for creating a flight path for the unmanned air vehicle, and a plant control system.
実施形態に係る無人飛行体は、プラント内を巡回飛行してラインの点検データを収集する。無人飛行体は、異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第1撮像画像を取得する複数台の第1撮像部と、前記第1撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第1撮像部と同じ台数の第2撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第2撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、を備える。前記制御部は、前記第1撮像画像が、前記第2撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する。 The unmanned aerial vehicle according to the embodiment patrols the plant and collects line inspection data. The unmanned vehicle is provided at different installation angles, and a plurality of first imaging units that acquire first captured images that are captured images around the flight path in which they fly, the first captured image, and the above-mentioned installation. A control unit including an image processing unit that processes a second image that is set at an angle and is an image of the periphery of the patrol path that has been acquired in advance by the same number of second imaging units as the plurality of first imaging units. , Equipped with. The control unit controls the flight attitude so that the first captured image matches the second captured image, and creates the flight path.
本実施形態では、自己が撮像している画像が、あらかじめ取得された画像と一致するように飛行姿勢を制御して飛行経路を作成するので、GPSや正確な3次元座標データを必要とせず、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内を巡回飛行することができる。 In the present embodiment, since the flight attitude is controlled so that the image captured by the self captures the image acquired in advance and the flight path is created, GPS and accurate three-dimensional coordinate data are not required. It can operate independently and can fly around the plant line in a short time.
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して詳細な説明を適宜省略する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
The drawings are schematic or conceptual, and the relationship between the thickness and width of each part, the ratio of the sizes between the parts, and the like are not necessarily the same as the actual ones. Further, even when the same parts are represented, the dimensions and ratios may be different from each other depending on the drawings.
In addition, in the present specification and each figure, the same elements as those described above with respect to the above-mentioned figures are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
(第1の実施形態)
図1(a)は、プラントの巡回経路を例示する模式図である。
図1(a)に示すように、プラント100には、複数の機器および装置が設置されている。プラント100は、この例では、鉄鋼の熱間圧延プラントである。この例のプラント100では、加熱炉110、粗圧延機112、エッジヒータ・バーヒータ118、仕上圧延機120、水冷却装置126および巻取機128が直線状に配置されている。粗圧延機112は、電動機114によって駆動され、電動機114は、ドライブ装置116によって制御される。仕上圧延機120は、電動機122によって駆動され、ドライブ装置124によって制御される。その他、図示しないテーブルローラ等の搬送機器等も電動機によって駆動され、ドライブ装置によって制御されている。また、加熱炉110等他の機器を含めて、プラント100の機器および装置は、プロセスコンピュータおよびプロセス制御コントローラの制御の下、設定された条件で、連動して、あるいは独立して動作する。
(First Embodiment)
FIG. 1A is a schematic diagram illustrating a patrol route of a plant.
As shown in FIG. 1 (a), a plurality of devices and devices are installed in the
これらの機器や装置については、日常的に点検が行われる。点検は、一定の巡回経路50に沿って行われる。本実施形態では、まず、巡回経路50は、作業員2が複数台のカメラ6a〜6dを設けたヘルメット4を装着して、あらかじめ設定された巡回経路50を巡回し、定められた点検箇所、点検項目を主として目視により点検する。なお、巡回経路は1通りに限らず、点検の頻度や内容等に応じて複数通りであってもよい。
These devices and devices are inspected on a daily basis. The inspection is carried out along a
なお、以下では、熱間圧延プラントの場合を例にして説明するが、実施形態のドローンは、鉄鋼の熱間圧延プラントに限らず、日常的な巡回点検を行うプラントであれば、他のプラントであっても適用することが可能である。 In the following, the case of a hot rolling plant will be described as an example, but the drone of the embodiment is not limited to the hot rolling plant of steel, and any other plant as long as it is a plant that performs daily patrol inspection. However, it can be applied.
作業員2が装着するヘルメット4には、複数のカメラ6a〜6d(第2撮像部、第2撮像装置)がそれぞれ異なる角度をつけて設けられている。この例では、カメラは4台設けられているが、作業員2の位置を特定するために少なくとも3台設けることが好ましい。
The helmet 4 worn by the
カメラ6a〜6dは、作業員2が巡回し、作業員2が向いた方向に応じて巡回経路50の周辺の画像を取得する。カメラ6a〜6dが取得した画像データは、画像データの取得時刻に関連付けられて、たとえば動画形式のデータとしてデータサーバ8に記憶される。データサーバ8には、リアルタイムで画像データを転送して記憶してもよいし、カメラ6a〜6dに画像データを記憶させ、巡回終了後、あるいは巡回中に画像データのデータ量が一定量になるごとに画像データをデータサーバ8に転送する等してもよい。
The
作業員2は、目視によってチェックした項目を、工程の点検票等に記入したり、タブレット端末等によって入力したりするが、そのプラントのラインの特性等に応じて、検査項目として目視以外の項目をチェックすることがある。目視以外の検査項目は、たとえば異音や異臭等である。巡回中に異音や異臭が生じていることを感じた場合には、作業員2は、その特徴等を点検票等に記入等する。工程の点検票等のチェックデータは、データサーバ8に記入時刻に関連付けて記憶される。
図1(b)は、本実施形態のドローンを例示する模式的な正面図である。
図1(b)に示すように、ドローン10は、本体12と、センサモジュール14と、を備える。本体12は、ドローン10が飛行するためのプロペラ、プロペラを駆動するモータ、およびドローン10の飛行姿勢や進行方向等を制御するコントローラ(制御部、制御装置)等を含んでいる。
FIG. 1B is a schematic front view illustrating the drone of the present embodiment.
As shown in FIG. 1B, the
センサモジュール14は、複数のカメラ16a〜16d(第1撮像部、第1撮像装置)を含む。複数のカメラ16a〜16dは、作業員2が装着するヘルメット4に設けられたカメラ6a〜6dと同じ位置および同じ角度でセンサモジュール14に取り付けられている。ドローン10のカメラ16a〜16dは、飛行経路の周辺の画像を取得する。ドローン10の飛行経路は、人間が巡回しカメラで取得した画像と、ドローン10が飛行しながら撮像している画像とが一致するような経路が選択される。
The
ドローン10は、データサーバ8から作業員が取得した画像のデータを取得し、自己のカメラ16a〜16dで撮像している画像のデータと比較する。ドローン10は、自己が撮像している画像が、作業員2が巡回して取得した巡回経路50の周辺の画像に一致するように、飛行方向を設定する。
The
本実施形態のドローン10の動作について説明する。
図2は、人間が取得したカメラの画像およびドローンが撮像しているカメラの画像を表す模式図である。
図2には、4つのカメラ6a,6b,16a,16bが取得した画像の例が示されている。画像20,21は、作業員2が巡回して取得した巡回経路50の周辺の画像であり、たとえば図1のA地点における周辺画像である。画像20は、この例では、作業員2のカメラ6aが撮像した画像である。画像21は、この例では、作業員2のカメラ6bが撮像した画像である。
The operation of the
FIG. 2 is a schematic diagram showing a camera image acquired by a human and a camera image captured by a drone.
FIG. 2 shows an example of images acquired by the four
画像22,23は、ドローン10が飛行しながら撮像している画像である。画像22は、この例では、ドローン10のカメラ16aが撮像している画像である。画像23は、この例では、ドローン10のカメラ16bが撮像している画像である。
ドローン10のカメラ16a,16bは、作業員2のカメラ6a,6bにそれぞれ対応する位置および角度に設定されている。ドローン10は、カメラ16aの画像22が画像20に一致し、カメラ16bの画像23が画像21に一致するように、自己の位置を探して飛行経路52を設定する。
The
作業員2が巡回する場合には、巡回経路50を巡回するとともに、制御盤等のメータや、機器や装置等の確認箇所を目視で確認する。ドローン10は、巡回経路50に沿った飛行経路52で飛行するとともに、作業員2が目視確認を行った箇所の画像データも取得する。目視点検の箇所は、たとえば、制御盤のメータや表示灯の点灯・消灯・点滅等である。
When the
ドローン10が取得した画像のデータは、データサーバ8に記憶される。ドローン10が画像データを記憶し、飛行終了後にデータをデータサーバ8に転送するようにしてもよいし、画像データをリアルタイムで転送したり、画像データのデータ容量が一定量に達した時点でデータサーバ8に転送したりしてもよい。
The image data acquired by the
このように、ドローン10は、自己が撮像している画像が作業員2によって取得された画像と一致するように飛行位置を設定するとともに、自己が取得した点検項目の画像も取得することができる。取得された点検項目の画像データは、取得時刻に関連付けられて、たとえばサーバ上で、プロセスコントローラ等によって収集されたI/Oデータ等とともに管理される。
In this way, the
なお、作業員2およびドローン10が取得した画像データのうち、制御盤のメータ等の点検項目の画像部分については、相互に異なる場合があり得る。つまり、ドローン10の飛行経路52の自動作成においては、画像データの一致により飛行経路52を設定することと、飛行経路52の設定とは直接関係しない画像部分を含む画像データを取得することと、を同時に実行し、処理を要する場合がある。このような場合には、たとえば以下のような処理を追加的に実行すればよい。
Of the image data acquired by the
まず、ドローン10は、画像データを取得し、データサーバ8等は、取得された内容で画像データを一旦そのまま記憶する。
First, the
その後、作業員2が取得した画像20,21と、自己が取得した画像22,23のデータをそれぞれ画像処理して、それぞれの輪郭部分を抽出し、輪郭の一致、不一致によって、巡回経路50を特定し、飛行経路52を決定する。
After that, the data of the
プラントに設置された機器や装置等は、短期間のうちにその配置が移動されることは少ないので、撮像した画像の輪郭を抽出することによって、巡回経路50の周辺の状況を特定することができる。一般に、制御盤のメータ等は、画像の輪郭の内側に配置されているので、輪郭以外の画像部分の変動が飛行経路の特定に影響することを小さくすることができる。このようにして、ドローン10は、自己の飛行経路の特定および点検項目のデータ取得を同時に行うことができる。
Since the arrangement of equipment and devices installed in the plant is rarely moved in a short period of time, it is possible to identify the situation around the
その他、周知の画像処理技術を用いて、画像比較による飛行経路の特定および点検項目データの取得を同時に行うことができる。たとえば、飛行経路の特定に必要となる画像および点検項目に関する画像のそれぞれについて、あらかじめ画像処理後の特徴量を設定して、設定された特徴量からの相違をしきい値にして、それぞれのデータを識別するようにする等してもよい。 In addition, using a well-known image processing technique, it is possible to identify the flight path by image comparison and acquire inspection item data at the same time. For example, for each of the image required to identify the flight path and the image related to the inspection item, the feature amount after image processing is set in advance, and the difference from the set feature amount is used as the threshold value for each data. You may try to identify.
ドローン10の飛行時にドローン10を無線コントロールするオペレータを介在させて、ドローン10の飛行経路を適宜修正するようにしてもよい。ドローン10が飛行経路52の発見に時間を要しているような場合には、オペレータが介在することによって、飛行時間を短縮することができる。
The flight path of the
また、センサモジュール14に加速度センサ等の慣性センサを設けることによって、ドローン10は、どの方向にどの程度移動したかを認識することができる。ドローン10が飛行を開始する位置を初期位置として、ドローン10は、自己の移動位置のデータを記憶することができる。オペレータが飛行経路の修正に介在することによって、より早く巡回経路50に一致する飛行経路52を見出すようにした場合に、ドローン10は、飛行の履歴を記憶する。オペレータの介在を用いて飛行時間を短縮される場合を機械学習させて、飛行経路を最適化することができる。飛行経路を最適化することによって、充電池の電力で動作するドローン10の飛行時間を短縮することができる。
Further, by providing the
このようにして、本実施形態のドローン10は、作業員2の巡回経路50に沿って、自己の飛行経路52を特定することができる。ドローン10が撮像している画像が、あらかじめ作業員2が巡回して取得した巡回経路50の周辺の画像に一致するように飛行経路52を設定する。そのため、GPSによる誘導や、正確な3次元座標データを有するデータベースを構築することなく、ドローン10の飛行経路を自動的作成することができる。
In this way, the
ドローン10は、作業員2が取得する点検項目の目視データと同じデータを画像データとして取得することができる。取得された画像データは取得時刻に関連付けられて、他のI/Oデータ等とともに利用することができる。したがって、巡回点検の自動化、省力化を実現することができる。
The
ドローン10の飛行経路52は、作業員2による巡回経路50の巡回を適切に行うことによって、より短時間で作成されることができ、飛行時間を短縮することができる。また、オペレータを介在させることによって、飛行経路の作成をより短時間で行うこともできる。さらに、ドローン10に慣性センサ等の位置判定機構を設け、オペレータの介在を機械学習させることによって、最適な飛行経路を作成し、飛行時間を短縮することができる。
The
(第2の実施形態)
上述の実施形態において、ドローンは、GPSや正確な3次元座標にもとづく機器等の配置データを用いることなく、巡回経路に沿って自律的に飛行経路を確立することができる。制御システムでは、各工程の状況や条件等を検出して把握するために各種センサが設けられているが、ドローンにさらに多種のセンサを搭載して、各種データを取得することによって、制御システムが対象とするプラントのより詳細な状況を把握することができるようになる。
(Second Embodiment)
In the above-described embodiment, the drone can autonomously establish a flight path along the patrol path without using the arrangement data of a device or the like based on GPS or accurate three-dimensional coordinates. In the control system, various sensors are provided to detect and grasp the status and conditions of each process, but by mounting various sensors on the drone and acquiring various data, the control system can be installed. It will be possible to grasp the more detailed situation of the target plant.
図3は、本実施形態に係るプラント制御システムを例示する模式図である。
図3に示すように、制御システム200は、ドローンデータ収集装置210と、ドローン同期コントローラ212と、を備える。制御システム200は、総合データ収集装置214と、総合データ閲覧装置216と、をさらに備える。そのほか、制御システム200は、LANで相互に接続された計算機等を含んでいる。すなわち、制御システム200は、プロセスコントローラ218、プロセスコンピュータ220およびHMI端末222等を含んでいる。制御システム200では、ドローンデータ収集装置210、ドローン同期コントローラ212、総合データ収集装置214および総合データ閲覧装置216は、プロセスコントローラ218等と協働して、制御対象のラインの制御データ等を総合的に収集し、分類し、所望のデータを抽出する等して、ラインの状況の分析や不具合の解析等に利用される。
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating the plant control system according to the present embodiment.
As shown in FIG. 3, the
プロセスコントローラ218は、複数用いられている場合には、制御用LAN224を介して、相互に接続されている。プロセスコントローラ218は、設定された条件にしたがって、入出力モジュール等を介して各工程のデータを収集し、各機器や装置等に制御データを供給する。プロセスコントローラ218は、たとえば、オートメーション用コントローラ(PLC)である。
When a plurality of
プロセスコンピュータ220は、制御用LAN224を介して、PLC218に接続される。プロセスコンピュータ220は、さらに上位のコンピュータシステムによって指定されている条件群等をPLC218に対して設定する。また、プロセスコンピュータ220は、PLC218を介して、センサや正業信号等のI/Oデータを収集する。これらのI/Oデータは、取得された時刻に関連付けられて、プロセスコンピュータ220によって管理される。
The
HMI端末222は、情報系LAN226を介して、PLC218に接続されている。HMI端末222は、PLC218以下に接続されている機器や装置等のヒューマンマシンインタフェースを提供する。オペレータは、HMI端末222を介して、制御システム200を監視等することができる。
The
ドローンデータ収集装置210は、ドローン10が収集した各種データを収集し、収集時の時刻に関連付けて記憶する。時刻に関連付けるデータには、カメラ16a〜16dによってそれぞれ取得した画像データも含まれる。
The drone
ドローン同期コントローラ212は、ドローンデータ収集装置210から各種データを取得し、制御用LAN224にアップロードする。アップロードされたデータは、PLC218の制御の下で、伝送されているI/Oデータ等とともに、総合データ収集装置214に記憶される。
The
総合データ収集装置214は、制御用LAN224に接続されている。総合データ収集装置214は、ドローン10が収集したデータおよびPLC218経由で収集した制御データ等を一括して管理する。それぞれのデータは、データを取得した時刻に関連付けられている。
The comprehensive
総合データ閲覧装置216は、制御用LAN224に接続されている。総合データ閲覧装置216は、条件を指定することによって、総合データ収集装置214で管理されている各データを抽出して、抽出したデータを出力する。総合データ収集装置214で管理されている各データは、データを収集した時刻に関連付けられているので、データを抽出する場合には、時刻を指定することにより、その時刻に関連付けられているデータを出力することができる。
The comprehensive
本実施形態では、ドローン10は、上述した第1の実施形態の場合の画像データのほか、音のデータ、においのデータ等、通常の制御システムにおいて設定されていないパラメータのデータを収集する。機器や装置等の異常等によって、異音や異臭が発生した時刻を特定したり、目視点検箇所の画像データに異常があるか否かを確認したりすることができる。
In the present embodiment, the
第1の実施形態の場合において説明したように、作業員2は、目視による検査のほか、ライン中の異音や異臭等についても点検する場合がある。本実施形態においては、ドローン10は、マイクロフォンによって音のデータや、においセンサによって異臭の有無等を各工程中で検出し、収集する。
As described in the case of the first embodiment, the
ドローン10は、作業員2が入ることができない区域に、機器等の運転中であっても入ることができる。また、オペレータの操作の介在によって、人間が入り込むことができない区域にドローン10を飛行させて、点検データを取得することもできる。そのため、機器等の運転中の異音等のデータを収集することによって、従来では、取得することができなかった情報をリアルタイムで収集して、ラインの状況判断に役立てることができる。
The
以上説明した実施形態によれば、GPSや正確な3次元座標データを必要とすることなく、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内のデータの収集することができるドローン、ドローンの巡回経路作成方法およびプラント制御システムを実現することができる。 According to the embodiment described above, a drone or a drone that can operate independently without requiring GPS or accurate 3D coordinate data and can collect data in a plant line in a short time. It is possible to realize a patrol route creation method and a plant control system.
以上、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。これら新規な実施形態は、その他のさまざま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ともに、特許請求の範囲に記載された発明およびその等価物の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。 Although some embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the scope of the invention and its equivalents described in the claims. In addition, the above-described embodiments can be implemented in combination with each other.
2 作業員、4 ヘルメット、6a〜6d,16a〜16d カメラ、8 データサーバ、10 ドローン、12 本体、14 センサモジュール、20〜23 画像、100 プラント、110 加熱炉、112 粗圧延機、114,122 電動機、116,124 制御盤、118 エッジヒータ・バーヒータ、120 仕上圧延機、126 水冷却装置、128 巻取機、200 制御システム、210 ドローンデータ収集装置、212 ドローン同期コントローラ、214 総合データ収集装置、216 総合データ閲覧装置、218 プロセスコントローラ、220 プロセスコンピュータ、222 HMI端末、224 制御用LAN、226 情報系LAN 2 workers, 4 helmets, 6a-6d, 16a-16d cameras, 8 data servers, 10 drones, 12 main bodies, 14 sensor modules, 20-23 images, 100 plants, 110 heating furnaces, 112 rough rolling machines, 114, 122 Electric motor, 116, 124 control panel, 118 edge heater / bar heater, 120 finish rolling mill, 126 water cooling device, 128 winder, 200 control system, 210 drone data collector, 212 drone synchronization controller, 214 comprehensive data collector, 216 Comprehensive data browsing device, 218 process controller, 220 process computer, 222 HMI terminal, 224 control LAN, 226 information system LAN
Claims (4)
異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第1撮像画像を取得する複数台の第1撮像部と、
前記第1撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第1撮像部と同じ台数の第2撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第2撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、
を備え、
前記制御部は、前記第1撮像画像が、前記第2撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する無人飛行体。 An unmanned aerial vehicle that patrols the plant and collects line inspection data.
A plurality of first imaging units that are provided at different installation angles and acquire first captured images that are captured images around the flight path in which they fly.
Image processing of the first captured image and the second captured image which is an image around the patrol path set in the installation angle and acquired in advance by the same number of second imaging units as the plurality of first imaging units. Control unit including image processing unit
With
The control unit is an unmanned aerial vehicle that creates the flight path by controlling the flight attitude so that the first captured image matches the second captured image.
異なる設置角度で設けられた複数台の第1撮像装置によって、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第1撮像画像を取得し、
前記設置角度に設定され前記複数の第1撮像装置と同じ台数の第2撮像装置によって、あらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第2撮像画像と、前記第1撮像画像と、を画像処理し、
制御装置によって、前記第1撮像画像が前記第2撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する無人飛行体の飛行経路作成方法。 It is a method of creating a flight path for an unmanned aerial vehicle that patrols the plant and collects line inspection data.
A plurality of first image pickup devices provided at different installation angles acquire the first captured image which is an image taken around the flight path in which the aircraft flies.
An image of the second captured image, which is an image of the periphery of the patrol path acquired in advance by the same number of second imaging devices as the plurality of first imaging devices set at the installation angle, and the first captured image. Process and
A method for creating a flight path of an unmanned vehicle that creates the flight path by controlling the flight attitude so that the first captured image matches the second captured image by a control device.
異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第1撮像画像を取得する複数台の第1撮像部と、
前記第1撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第1撮像部と同じ台数の第2撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第2撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、
前記飛行経路の周辺に設置されているプラントの機器および装置に関連するデータを検出し得るセンサと、
を備え、
前記制御部は、前記第1撮像画像が前記第2撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成し、前記センサによって検出された前記データを、検出した時刻とともに記憶する無人飛行体。 An unmanned aerial vehicle that patrols the plant and collects line inspection data.
A plurality of first imaging units that are provided at different installation angles and acquire first captured images that are captured images around the flight path in which they fly.
Image processing of the first captured image and the second captured image which is an image around the patrol path set in the installation angle and acquired in advance by the same number of second imaging units as the plurality of first imaging units. Control unit including image processing unit
Sensors capable of detecting data related to plant equipment and devices installed around the flight path, and
With
The control unit controls the flight attitude so that the first captured image matches the second captured image, creates the flight path, and stores the data detected by the sensor together with the time of detection. Unmanned air vehicle to do.
前記時刻および前記時刻に関連付けられた前記データを収集して記憶するドローンデータ収集装置と、
前記プラントのプロセスコントローラによって取得された入出力データおよび制御データを収集する総合データ収集装置と、
前記データ、前記入出力データおよび前記制御データを前記時刻によって関連付けるドローン同期コントローラと、
を備えたプラント制御システム。 The unmanned aerial vehicle according to claim 3 and
A drone data collection device that collects and stores the time and the data associated with the time.
A comprehensive data collection device that collects input / output data and control data acquired by the process controller of the plant, and
A drone synchronization controller that associates the data, the input / output data, and the control data with the time.
Plant control system with.
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