JPWO2020016923A1 - 部品特定システムおよび部品特定方法 - Google Patents

Abstract

部品特定システムは、取得した作業情報に対応する部品種別を、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別とが関連付けられた部品情報データベースから種別候補として取得し、種別候補ごとの種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、種別候補ごとに種別信頼度を算出し、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するように構成される。

Description

本発明は、ユーザが部品の部品情報を把握することをサポートする部品特定システムおよび部品特定方法に関する。

従来において、建物に設置されているエレベーター、エスカレーター等の設備の各部位で使用される部品は、多種多量の汎用部品であったり、固有に設計された専用部品であったりする。そのため、このような設備を管理する作業員は、設備の各部位で使用される部品の種別または品番といった部品情報を把握することが困難である。

そこで、設備の各部位で使用される部品の部品情報と対応付けられた二次元コードを部位ごとに事前に設置しておき、このような二次元コードを作業員が携帯する読み取り装置が読み取ることで、その二次元コードに対応する部品情報を特定するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−１５３５８１号公報

ここで、上述したシステムでは、設備の各部位に二次元コードを事前に設置する必要がある。そのため、二次元コードの設置に手間がかかったり、二次元コードの適切な設置場所を確保できなかったりするという問題がある。したがって、このような二次元コードを用いずに、ユーザが部品の部品情報を把握することをサポートする技術が求められる。

本発明は、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、ユーザが部品の部品情報を把握することをサポートする部品特定システムおよび部品特定方法を得ることを目的とする。

本発明における部品特定システムは、対象部品の画像である部品画像を撮影する撮影部と、作業に関する情報である作業情報を取得する作業情報取得部と、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別とが関連付けられた部品情報データベースと、撮影部によって撮影される部品画像内の対象部品の種別を特定する部品種別特定部と、を備え、部品種別特定部は、作業情報取得部によって取得される作業情報に対応する部品の種別を、部品情報データベースから種別候補として取得し、種別候補ごとの種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、種別候補ごとに種別信頼度を算出し、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するものである。

本発明における部品特定方法は、対象部品の画像である部品画像を撮影するステップと、作業に関する情報である作業情報を取得するステップと、撮影される部品画像内の対象部品の種別を特定するステップと、を備え、対象部品の種別を特定するステップでは、取得される作業情報に対応する部品の種別を、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別とが関連付けられた部品情報データベースから種別候補として取得し、種別候補ごとの種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、種別候補ごとに種別信頼度を算出し、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するものである。

本発明によれば、ユーザが部品の部品情報を把握することをサポートする部品特定システムおよび部品特定方法を得ることができる。

本発明の実施の形態１における部品特定システムの構成を示す概略図である。 本発明の実施の形態１における部品特定システムの部品情報データベースを示す概略図である。 本発明の実施の形態１における部品特定システムの建物情報データベースを示す概略図である。 本発明の実施の形態１における部品特定システムによって行われる一連の種別特定処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における部品特定システムによって行われる一連の品番特定処理を示すフローチャートである。

以下、本発明による部品特定システムおよび部品特定方法を、好適な実施の形態に従って図面を用いて説明する。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における部品特定システムの構成を示す概略図である。図１において、部品特定システムは、ユーザの一例である作業員が携帯する端末装置１０と、建物に設置されている設備を遠隔監視する情報センター内に設けられるセンター装置２０とを備える。

端末装置１０は、例えば、演算処理を実行するマイクロコンピュータと、プログラムデータ、固定値データ等のデータを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、格納されているデータを更新して順次書き換えられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリと、画像を撮影するカメラと、ユーザが各種情報を入力するための入力インタフェースと、各種情報を画面表示するディスプレイと、通信先と通信する通信機などによって実現される。端末装置１０の具体例としては、スマートホン、パーソナルコンピュータ、保守専用端末等が挙げられる。

端末装置１０は、画像を撮影する撮影部１１と、作業に関する作業情報を取得する作業情報取得部１２と、部品の種別を特定する部品種別特定部１３と、部品の品番を特定する部品品番特定部１４と、各種情報を表示する表示部１５と、センター装置２０と通信する通信部１６とを備える。

撮影部１１は、部品の種別および品番を特定する対象となる対象部品の画像である部品画像を撮影する。

ここで、部品の種別とは、部品の種類を識別するための、部品の名称などの識別子を意味する。部品の品番とは、同一の種別である部品をそれぞれ区別するために、部品ごとに付ける番号を意味する。

作業情報取得部１２は、作業に関する情報である作業情報を取得する。作業情報は、例えば、建物に設置されている設備に対して作業員が作業を行う際の作業場所、作業員が設備に対して行う作業の内容、作業員が行う作業の名称、作業員が作業を行う対象となる設備の部位、作業員が行う作業と関係する部品などの情報である。作業場所として、例えば、作業が行われる現場となる建物の名称などが挙げられる。

設備が例えばエレベーターである場合、エレベーターに対して行う作業として、エレベーターの部位の保守点検作業、エレベーターの部位で使用される部品の交換作業などが挙げられる。また、エレベーターの部位として、例えば、制御盤、巻上機、調速機、ガイドレール、釣合おもり、かご、緩衝器などが挙げられる。また、エレベーターの部位で使用される部品として、例えば、制御盤基板、制御盤扉、制御ケーブル、ドア基板、押釦、リミットスイッチ、エンコーダー、光電センサー、モーター、ハンガーローラー、ガイドローラー、レールクリップなどの種別が挙げられる。また、作業と部位と部品との関係の一例について、作業が制御盤点検の場合、部位は制御盤であり、部品は制御盤基板および制御盤扉である。

作業情報取得部１２は、作業員によって端末装置１０に作業情報が入力されることで、その作業情報を取得するように構成される。なお、作業情報取得部１２は、作業員による端末装置１０への作業情報の入力に従って作業情報を取得するのではなく、作業情報を自動的に取得するように構成されていてもよい。

部品種別特定部１３は、センター装置２０の後述する部品情報ＤＢ２２から、通信部１６を介して、部品の種別を特定するのに必要な情報を取得し、取得した情報を用いて、撮影部１１によって撮影される部品画像内の対象部品の種別を特定する。

部品品番特定部１４は、センター装置２０の後述する部品情報ＤＢ２２および建物情報ＤＢ２３のそれぞれから、通信部１６を介して、部品の品番を特定するのに必要な情報を取得し、取得した情報を用いて、部品種別特定部１３によって種別が特定された対象部品の品番を特定する。

表示部１５は、部品種別特定部１３および部品品番特定部１４によって作業員に各種情報が提示される際に各種情報を表示する。

センター装置２０は、例えば、演算処理を実行するマイクロコンピュータと、プログラムデータ、固定値データ等のデータを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、格納されているデータを更新して順次書き換えられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリと、通信先と通信する通信機などによって実現される。

センター装置２０は、センター装置２０全体の動作を制御する制御部２１と、メモリに格納される部品情報ＤＢ（データベース）２２および建物情報ＤＢ（データベース）２３と、端末装置１０と通信する通信部２４とを備える。

部品情報ＤＢ２２は、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別と、部品の種別に対応する部品の品番とが関連付けられたデータベースである。

また、部品情報ＤＢ２２には、部品の種別を特定するための特徴である種別特徴が種別ごとに格納され、さらに、部品の品番を特定するための特徴である品番特徴が品番ごとに格納されている。

種別特徴は、部品情報ＤＢ２２に登録されている部品の種別間を区別できるように規定される。種別特徴として、例えば、部品の形状などが挙げられる。また、品番特徴は、部品情報ＤＢ２２に登録されている同一種別の部品の品番間を区別できるように規定されている。品番特徴として、例えば、部品の形状、寸法、色、材質などが挙げられる。

ここで、部品情報ＤＢ２２の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の実施の形態１における部品特定システムの部品情報ＤＢ２２を示す概略図である。

図２に示す「作業」は、予め登録される作業情報を示す。図２では、部品情報ＤＢ２２に登録されている作業情報の中から、それぞれ異なる「作業１」、「作業２」および「作業３」を抜粋して例示している。

図２に示す「部品種別」は、作業情報と対応付けて予め登録される部品の種別を示す。「部品種別」に登録される部品の種別は、例えば、保守点検作業の対象となる設備の部位で使用される部品の種別、交換作業の対象となる部品の種別などである。

図２では、「作業１」に対応する部品の種別が「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」である場合を例示している。この場合、「作業１」に関係する部品として「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」の３種類の種別が存在することとなる。「作業２」および「作業３」についても同様のことがいえる。

図２に示す「部品品番」は、部品種別と対応付けて予め登録される部品の品番を示す。図２では、「部品Ａ」に対応する部品品番が「＃Ａ０１」〜「＃Ａ１０」である場合を例示している。この場合、「部品Ａ」の品番として「＃Ａ０１」〜「＃Ａ１０」の１０種類の品番が存在することとなる。「部品Ｂ」〜「部品Ｆ」についても同様のことがいえる。

建物情報ＤＢ２３は、建物に設置される設備の部位と、設備の部位で実際に使用される部品の種別と、設備の部位で実際に使用される部品の品番とが、建物ごとに関連付けられたデータベースである。

ここで、建物情報ＤＢ２３の一例について、図３を参照しながら説明する。図３は、本発明の実施の形態１における部品特定システムの建物情報ＤＢ２３を示す概略図である。なお、図３では、建物情報ＤＢ２３内の、或る建物に対応するデータベース部分を抜粋して例示している。

図３に示す「設備部位」は、予め登録される、建物に設置される設備の部位を示す。図３では、建物情報ＤＢ２３に登録されている建物に設置される設備の部位の中から、それぞれ異なる「部位Ｉ」、「部位ＩＩ」、「部位ＩＩＩ」および「部位ＩＶ」を抜粋して例示している。

図３に示す「部品種別」は、設備部位と対応付けて予め登録される、設備の部位で実際に使用される部品の種別を示す。図３では、「部位Ｉ」に対応する部品種別が「部品Ａ」、「部品Ｅ」および「部品Ｇ」である場合を例示している。この場合、「部位Ｉ」で実際に使用される部品として、「部品Ａ」、「部品Ｅ」および「部品Ｇ」の３種類の種別が存在することとなる。「部位ＩＩ」〜「部位ＩＶ」についても同様のことがいえる。

図３に示す「部品品番」は、設備部位および部品種別と対応付けて予め登録される、設備の部位で実際に使用される部品の品番を示す。図３では、「部位Ｉ」について、「部品Ａ」に対応する部品品番が「＃Ａ０５」であり、「部品Ｅ」に対応する部品品番が「＃Ｅ０４」であり、「部品Ｇ」に対応する部品品番が「＃Ｇ０１」である場合を例示している。この場合、「部位Ｉ」で実際に使用される「部品Ａ」、「部品Ｅ」および「部品Ｇ」の品番がそれぞれ、「＃Ａ０５」、「＃Ｅ０４」および「＃Ｇ０１」であることとなる。「部位ＩＩ」〜「部位ＩＶ」についても同様のことがいえる。

次に、本実施の形態１における部品特定システムによって行われる一連の種別特定処理について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明の実施の形態１における部品特定システムによって行われる一連の種別特定処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、作業員が作業情報を端末装置１０に入力する。その後、処理がステップＳ１０２へと進む。

ステップＳ１０２において、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０１で入力された作業情報に対応する部品種別を、種別候補として部品情報ＤＢ２２から取得する。その後、処理がステップＳ１０３へと進む。

例えば、端末装置１０に入力された作業情報が「作業１」である場合、図２に示すように、部品種別特定部１３は、「作業１」に対応する部品種別、すなわち「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」を、種別候補として部品情報ＤＢ２２から取得する。

このように、部品種別特定部１３は、作業情報取得部１２によって取得される作業情報に対応する部品種別を、部品情報ＤＢ２２から種別候補として取得するように構成される。

ステップＳ１０３において、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０２で取得された種別候補ごとの種別特徴を、部品情報ＤＢ２２から取得する。その後、処理がステップＳ１０４へと進む。

例えば、種別候補が「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」である場合、部品種別特定部１３は、「部品Ａ」の種別特徴と、「部品Ｂ」の種別特徴と、「部品Ｃ」の種別特徴を、部品情報ＤＢ２２から取得する。

ステップＳ１０４において、作業員が端末装置１０を操作することによって、撮影部１１によって、対象部品の画像である部品画像を撮影する。その後、処理がステップＳ１０５へと進む。

ステップＳ１０５において、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０３で取得された種別候補ごとの種別特徴を用いて、ステップＳ１０４で撮影された部品画像を画像解析することで、種別候補ごとに種別信頼度を算出する。その後、処理がステップＳ１０６へと進む。

ここで、種別信頼度は、部品画像内の対象部品の種別が種別候補である確からしさを示す指標である。種別信頼度の値が大きくなるほど、対象部品の種別が種別候補である可能性が高くなり、種別信頼度の値が小さくなるほど、対象部品の種別が種別候補である可能性が低くなる。

例えば、種別候補が「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」である場合、部品種別特定部１３は、「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」ごとの種別特徴を用いて、「部品Ａ」、「部品Ｂ」および「部品Ｃ」ごとに種別信頼度を算出する。

すなわち、部品種別特定部１３は、「部品Ａ」の種別特徴を用いて、対象部品の種別が「部品Ａ」である確からしさを示す「部品Ａ」の種別信頼度を算出する。同様に、部品種別特定部１３は、「部品Ｂ」の種別特徴を用いて、対象部品の種別が「部品Ｂ」である確からしさを示す「部品Ｂ」の種別信頼度を算出する。同様に、部品種別特定部１３は、「部品Ｃ」の種別特徴を用いて、対象部品の種別が「部品Ｃ」である確からしさを示す「部品Ｃ」の種別信頼度を算出する。

続いて、上記の種別信頼度を算出する具体的な方法の一例について説明する。部品種別特定部１３は、以下の式（１）に従って、種別候補ごとに種別信頼度を算出する。

ただし、式（１）において、Ｐｉは、対象部品の種別が、部品情報ＤＢ２２に登録される部品種別Ａｉ（ｉ＝｛１，２，・・・，Ｎ｝）である信頼度を示す。Ｆは、対象部品の画像特徴量を示す。この画像特徴量は、図４に示すステップＳ１０５で部品画像を画像解析することで得られる。Ｆｉ，Ｆｋは、部品種別Ａｉ，Ａｋの画像特徴量を示す。この画像特徴量は、図４に示すステップＳ１０３で部品情報ＤＢ２２から取得する種別特徴に相当する。

なお、上記の画像特徴量は、濃度勾配を用いるなど明示的に設計された特徴量抽出器によって抽出された特徴量でも構わないし、ニューラルネットワークを学習させることにより獲得された特徴量でも構わない。

このように、部品種別特定部１３は、部品情報ＤＢ２２から取得した種別候補ごとの種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、種別候補ごとに種別信頼度を算出するように構成される。

ステップＳ１０６において、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０５で種別候補ごとに算出された種別信頼度と、予め規定される閾値とを比較し、種別候補の中から、種別信頼度が閾値未満であるものを除外することで種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行う。部品種別特定部１３は、種別候補絞込み処理後の種別候補の数、すなわち種別信頼度が閾値以上である種別候補の数が１つであるか否かを判定する。

なお、種別信頼度が上記の方法で算出される場合、上記の閾値は、例えば、「０．３」に設定される。この閾値は、運用に合わせて変更可能な値である。

ステップＳ１０６において、種別候補絞込み処理後の種別候補の数が１つである（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ１０７へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ１１１へと進む。

例えば、種別信頼度が閾値未満である種別候補が「部品Ａ」および「部品Ｂ」であり、種別信頼度が閾値以上である種別候補が「部品Ｃ」である場合、種別候補絞込み処理後の種別候補は、「部品Ｃ」となる。

このように、部品種別特定部１３は、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行うように構成される。

ステップＳ１０７において、部品種別特定部１３は、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴を作業員に提示する。その後、処理がステップＳ１０８へと進む。種別候補の種別特徴が作業員に提示される際、種別候補の名称、種別候補の使用方法などの種別候補に関する情報を含む種別特徴が提示される。部品種別特定部１３によって作業員に提示される内容は、表示部１５に表示される。

例えば、種別候補絞込み処理後の種別候補が「部品Ｃ」である場合、部品種別特定部１３は、「部品Ｃ」の種別特徴を提示する。

ステップＳ１０８において、作業員が、ステップＳ１０７で提示された種別候補の種別特徴を参照して、種別候補の種別特徴と対象部品の実際の特徴とが一致しているかを目視で判断する。その後、処理がステップＳ１０９へと進む。作業員は、このような判断の結果を、端末装置１０に入力する。

例えば、作業員は、「部品Ｃ」の種別特徴が提示された場合、「部品Ｃ」の種別特徴と、対象部品の実際の特徴とが一致しているかを判断する。

ステップＳ１０９において、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０８で作業員によって種別候補の種別特徴と、対象部品の実際の特徴とが一致していると判断されたか否かを判定する。

ステップＳ１０９において、作業員によって種別候補の種別特徴と対象部品の実際の特徴とが一致していると判断された（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ１１０へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ１０２へと戻る。

ステップＳ１１０において、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０８で作業員によって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定する。その後、処理が終了となる。

例えば、「部品Ｃ」の種別特徴が作業員に提示され、作業員によって対象部品の実際の特徴と「部品Ｃ」の種別特徴とが一致していると判断された場合、部品種別特定部１３は、「部品Ｃ」を、対象部品の種別として特定する。

このように、部品種別特定部１３は、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するように構成される。

ステップＳ１１１において、部品種別特定部１３は、種別候補絞込み処理後の種別候補の数が複数であるか否かを判定する。

ステップＳ１１１において、種別候補絞込み処理後の種別候補の数が複数である（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ１１２へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ１０２へと戻る。

ステップＳ１１２において、部品種別特定部１３は、種別候補絞込み処理後の種別候補の数をこれ以上絞り込むことが困難であるか否かを判定する。

ステップＳ１１２において、種別候補の数を絞り込むことが困難である（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ１０７へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ１０２へと戻る。

なお、ステップＳ１１２では、例えば、種別特定処理を開始してからのステップＳ１１２の実行回数が規定回数に達したことを条件として、種別候補の数を絞り込むことが困難であると判定される。

処理がステップＳ１１２からステップＳ１０７へ進んだ場合、種別候補絞込み処理後の種別候補が複数存在することとなる。この場合、ステップＳ１０７では、種別候補絞込み処理後の種別候補のそれぞれの種別特徴が作業員に提示される。ステップＳ１０８では、作業員は、種別候補のそれぞれの種別特徴と対象部品の実際の特徴とが一致しているかを目視で判断し、その判断の結果を、端末装置１０に入力する。ステップＳ１０９およびステップＳ１１０では、部品種別特定部１３は、複数存在する種別候補のうちの、対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定する。

このように、部品種別特定部１３は、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するように構成される。なお、部品種別特定部１３は、ステップＳ１０６で種別候補絞込み処理後の種別候補の数が１つであると判定した場合、ステップＳ１０５でこの種別候補について算出された種別信頼度が予め設定される閾値を超えていれば、ステップＳ１０７〜ステップＳ１０９の処理を省略して、ステップＳ１１０の処理を実行するようにさらに構成されていてもよい。

次に、本実施の形態１における部品特定システムによって行われる一連の品番特定処理について、図５を参照しながら説明する。図５は、本発明の実施の形態１における部品特定システムによって行われる一連の品番特定処理を示すフローチャートである。

ステップＳ２０１において、部品品番特定部１４は、種別特定処理で端末装置１０に入力された作業情報に含まれる、作業が行われる現場となる建物と、種別特定処理で特定された対象部品の種別とに対応する品番を、実品番として建物情報ＤＢ２３から取得する。部品品番特定部１４は、建物情報ＤＢ２３から取得した実品番と、その実品番と類似する品番とを、品番候補として部品情報ＤＢ２２から取得する。部品品番特定部１４は、品番候補ごとの品番特徴も併せて部品情報ＤＢ２２から取得する。その後、処理がステップＳ２０２へと進む。

なお、部品情報ＤＢ２２では、部品情報ＤＢ２２に登録されている同一種別の部品の品番間での類似関係、すなわち、同一種別の部品の品番の中で、類似している品番と類似していない品番との関係が規定されている。

例えば、種別特定処理で端末装置１０に入力された作業情報に含まれる建物が或る建物であり、種別特定処理で特定された対象部品の種別が「部品Ｃ」である場合、図３に示すように、部品品番特定部１４は、或る建物および「部品Ｃ」に対応する「＃Ｃ０６」を、実品番として建物情報ＤＢ２３から取得する。

この場合、部品品番特定部１４は、建物情報ＤＢ２３から取得した「＃Ｃ０６」と類似する品番を、品番候補として部品情報ＤＢ２２から取得する。例えば、部品情報ＤＢ２２に登録される「部品Ｃ」の「＃Ｃ０１」〜「＃Ｃ０８」のうち、「＃Ｃ０６」と類似する品番が「＃Ｃ０１」、「＃Ｃ０５」と規定される場合、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０１」、「＃Ｃ０５」および「＃Ｃ０６」を、品番候補として部品情報ＤＢ２２から取得する。

このように、部品品番特定部１４は、作業情報取得部１２によって取得される作業情報に含まれる建物と、部品種別特定部１３によって特定された対象部品の種別とに対応する品番を、実品番として建物情報ＤＢ２３から取得するように構成される。また、部品品番特定部１４は、建物情報ＤＢ２３から取得した実品番と、実品番と類似する品番とを、品番候補として部品情報ＤＢ２２から取得するように構成される。

ステップＳ２０２において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２０１で取得された品番候補ごとの品番特徴を用いて、種別特定処理で撮影された部品画像を画像解析することで、品番候補ごとに品番信頼度を算出する。その後、処理がステップＳ２０３へと進む。

ここで、品番信頼度は、部品画像内の対象部品の品番が品番候補である確からしさを示す指標である。品番信頼度の値が大きくなるほど、対象部品の品番が品番候補である可能性が高くなり、品番信頼度の値が小さくなるほど、対象部品の品番が品番候補である可能性が低くなる。

例えば、品番候補が「＃Ｃ０１」、「＃Ｃ０５」および「＃Ｃ０６」である場合、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０１」、「＃Ｃ０５」および「＃Ｃ０６」ごとの品番特徴を用いて、「＃Ｃ０１」、「＃Ｃ０５」および「＃Ｃ０６」ごとに品番信頼度を算出する。

すなわち、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０１」の品番特徴を用いて、対象部品の品番が「＃Ｃ０１」である確からしさを示す「＃Ｃ０１」の品番信頼度を算出する。同様に、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０５」の品番特徴を用いて、対象部品の品番が「＃Ｃ０５」である確からしさを示す「＃Ｃ０５」の品番信頼度を算出する。同様に、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０６」の品番特徴を用いて、対象部品の品番が「＃Ｃ０６」である確からしさを示す「＃Ｃ０６」の品番信頼度を算出する。

なお、上記の品番信頼度を算出する具体的な方法は、上記で説明した種別信頼度を算出する方法と同様である。

このように、部品品番特定部１４は、品番候補ごとの品番特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、品番候補ごとに品番信頼度を算出するように構成される。

ステップＳ２０３において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２０２で品番候補ごとに算出された品番信頼度と、予め規定される閾値とを比較し、品番候補の中から、品番信頼度が閾値未満であるものを除外することで品番候補の数を絞り込む第１品番候補絞込み処理を行う。部品品番特定部１４は、第１品番候補絞込み処理後の品番候補の数、すなわち品番信頼度が閾値以上である品番候補の数が１つであるか否かを判定する。

ステップＳ２０３において、第１品番候補絞込み処理後の品番候補の数が１つである（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０４へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０８へと進む。

例えば、品番信頼度が閾値未満である品番候補が「＃Ｃ０５」および「＃Ｃ０６」であり、品番信頼度が閾値以上である品番候補が「＃Ｃ０１」である場合、第１品番候補絞込み処理後の品番候補は、「＃Ｃ０１」となる。

このように、部品品番特定部１４は、品番候補ごとに算出された品番信頼度に基づいて、品番候補の数を絞り込む第１品番候補絞込み処理を品番絞込み処理として行うように構成される。

ステップＳ２０４において、部品品番特定部１４は、品番候補絞込み処理後の品番候補の品番特徴を作業員に提示する。その後、処理がステップＳ２０５へと進む。品番候補の品番特徴が作業員に提示される際、品番候補に関する情報を含む品番特徴が提示される。部品品番特定部１４によって作業員に提示される内容は、表示部１５に表示される。

例えば、品番候補絞込み処理後の品番候補が「＃Ｃ０１」である場合、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０１」の品番特徴を提示する。

ステップＳ２０５において、作業員が、ステップＳ２０４で提示された品番候補の品番特徴を参照して、品番候補の品番特徴と対象部品の実際の特徴とが一致しているかを目視で判断する。その後、処理がステップＳ２０６へと進む。

例えば、作業員は、「＃Ｃ０１」の品番特徴が提示された場合、「＃Ｃ０１」の品番特徴と、対象部品の実際の特徴とが一致しているかを判断する。

ステップＳ２０６において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２０５で作業員によって品番候補の品番特徴と、対象部品の実際の特徴とが一致していると判断されたか否かを判定する。

ステップＳ２０６において、作業員によって品番候補の品番特徴と対象部品の実際の特徴とが一致していると判断された（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０７へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ２１７へと進む。

ステップＳ２０７において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２０５で作業員によって対象部品の実際の特徴と品番特徴が一致していると判断された品番候補を、対象部品の品番として特定する。その後、処理が終了となる。

例えば、「＃Ｃ０１」の品番特徴が作業員に提示され、作業員によって対象部品の実際の特徴と「＃Ｃ０１」の品番特徴とが一致していると判断された場合、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０１」を、対象部品の品番として特定する。

このように、部品品番特定部１４は、品番候補絞込み処理後の品番候補の品番特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と品番特徴が一致していると判断された品番候補を、対象部品の品番として特定するように構成される。

ステップＳ２０８において、部品品番特定部１４は、第１品番候補絞込み処理後の品番候補の数が複数であるか否かを判定する。

ステップＳ２０８において、第１品番候補絞込み処理後の品番候補の数が複数である（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０９へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ２１６へと進む。

ステップＳ２０９において、部品品番特定部１４は、部品情報ＤＢ２２を参照して、複数存在する品番候補間で差異となる差異要素を特定する。その後、処理がステップＳ２１０へと進む。

なお、部品情報ＤＢ２２では、上述したとおり、部品情報ＤＢ２２に登録されている同一種別の部品の品番間での品番特徴の類似関係が規定され、さらに、類似関係にある品番間で差異となる差異要素が規定されている。このような差異要素として、例えば、寸法、色、材質などが挙げられる。

例えば、第１品番候補絞込み処理後の品番候補が「＃Ｃ０１」および「＃Ｃ０５」であり、「＃Ｃ０１」と「＃Ｃ０５」との間で寸法が異なる場合、部品品番特定部１４は、「＃Ｃ０１」と「＃Ｃ０５」との間の差異要素が「寸法」であると特定する。

このように、部品品番特定部１４は、第１品番候補絞込み処理後の品番候補の数が複数である場合、複数存在する品番候補間の差異要素を特定するように構成される。

ステップＳ２１０において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２０９で特定された差異要素に基づいて、取得すべき対象部品の特性情報を特定する。その後、処理がステップＳ２１１へと進む。

例えば、第１品番候補絞込み処理後の品番候補が「＃Ｃ０１」および「＃Ｃ０５」であり、「＃Ｃ０１」と「＃Ｃ０５」との間の差異要素が「寸法」である場合、部品品番特定部１４は、対象部品の特性情報が「寸法」であると特定する。

ステップＳ２１１において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２１０で特定した対象部品の特性情報を取得するのに作業員が行う必要がある作業を作業員に提示する。その後、処理がステップＳ２１２へと進む。部品品番特定部１４によって作業員に提示される内容は、表示部１５に表示される。

例えば、対象部品の特性情報が「寸法」である場合、部品品番特定部１４は、対象部品の特性情報として対象部品の寸法を取得するのに作業員が行う必要がある作業を作業員に提示する。部品品番特定部１４は、一例として、撮影部１１のアングルを変えて再度撮影された部品画像を画像解析することで対象部品の寸法を取得する。この場合、作業員が行うべき作業として、撮影部１１のアングルを変えて画像を撮影する作業が提示される。部品品番特定部１４は、別例として、ノギスによって測定された対象部品の寸法の測定値を、対象部品の寸法として取得する。この場合、作業員が行うべき作業として、作業者がノギスで対象部品の寸法を測定してその測定結果を端末装置１０に入力する作業が提示される。

このように、部品品番特定部１４は、特定した差異要素に基づいて、取得すべき対象部品の特性情報を特定し、特定した対象部品の特性情報を取得するのにユーザが行う必要がある作業をユーザに提示するように構成される。

ステップＳ２１２において、作業員は、ステップＳ２１１で提示された作業を行う。その後、処理がステップＳ２１３へと進む。

ステップＳ２１３において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２０２で取得した品番候補ごとの品番特徴と、ステップＳ２１２で作業が行われたことによって取得した対象部品の特性情報とを用いて、部品画像を画像解析することで、第１品番候補絞込み処理後の品番候補ごとに品番信頼度を再度算出する。

このように、部品品番特定部１４は、提示した作業がユーザによって行われることで取得した対象部品の特性情報と、第１品番候補絞込み処理後の品番候補ごとの品番特徴を用いて、部品画像を解析することで、第１品番候補絞込み処理後の品番候補ごとに品番信頼度を再度算出するように構成される。

ステップＳ２１４において、部品品番特定部１４は、ステップＳ２１３で品番候補ごとに算出された品番信頼度と、予め規定される閾値とを比較し、第１品番絞込み処理後の品番候補の中から、品番信頼度が閾値未満であるものを除外することで品番候補の数をさらに絞り込む第２品番候補絞込み処理を行う。部品品番特定部１４は、第２品番候補絞込み処理後の品番候補の数が１つであるか否かを判定する。

ステップＳ２１４において、第２品番候補絞込み処理後の品番候補の数が１つである（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０４へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ２１５へと進む。

このように、部品品番特定部１４は、第１品番候補絞込み処理後の品番候補ごとに再度算出された品番信頼度に基づいて、第１品番候補絞込み処理後の品番候補の数をさらに絞り込む第２品番候補絞込み処理を品番絞込み処理として行うように構成される。

ステップＳ２１５において、部品品番特定部１４は、第２品番候補絞込み処理後の品番候補の数をこれ以上絞り込むことが困難であるか否かを判定する。

ステップＳ２１５において、品番候補の数を絞り込むことが困難である（すなわち、ＹＥＳ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０４へと進み、そうでない（すなわち、ＮＯ）と判定された場合には、処理がステップＳ２０９へと戻る。

なお、ステップＳ２１５では、例えば、品番特定処理を開始してからのステップＳ２１５の実行回数が規定回数に達したことを条件として、品番候補の数を絞り込むことが困難であると判定される。

処理がステップＳ２１５からステップＳ２０４へ進んだ場合、品番候補絞込み処理後の品番候補が複数存在することとなる。この場合、ステップＳ２０４では、品番候補絞込み処理後の品番候補のそれぞれの品番特徴が作業員に提示される。ステップＳ２０５では、作業員は、品番候補のそれぞれの品番特徴と対象部品の実際の特徴とが一致しているかを目視で判断し、その判断の結果を、端末装置１０に入力する。ステップＳ２０６およびステップＳ２０７では、部品品番特定部１４は、複数存在する品番候補のうちの、対象部品の実際の特徴と品番特徴が一致していると判断された品番候補を、対象部品の品番として特定する。

このように、部品品番特定部１４は、品番候補絞込み処理後の品番候補の品番特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と品番特徴が一致していると判断された品番候補を、対象部品の品番として特定するように構成される。

ステップＳ２１６において、部品品番特定部１４は、部品情報ＤＢ２２を参照して、ステップＳ２０１で取得された品番候補を別の品番候補に変更する。その後、処理がステップＳ２０２へと戻る。

なお、品番候補を変更する手法は、予め規定されるものであり、どのように規定されていてもよい。例えば、はじめに部品情報ＤＢ２２から取得された際の品番候補が「＃Ｃ０１」、「＃Ｃ０５」および「＃Ｃ０６」である場合、部品品番特定部１４は、部品情報ＤＢ２２に登録されているすべての品番「＃Ｃ０１」〜「＃Ｃ０８」のうちの、残りの「＃Ｃ０２」〜「＃Ｃ０４」、「＃Ｃ０７」および「＃Ｃ０８」を新たな品番候補とする。

ステップＳ２１７において、部品品番特定部１４は、部品情報ＤＢ２２を参照して、ステップＳ２０１で取得された品番候補を別の品番候補に変更する。その後、処理がステップＳ２０２へと戻る。

なお、本実施の形態１では、部品特定システムの構成の具体例として、部品種別特定部１３および部品品番特定部１４が端末装置１０に具備されるように構成し、部品情報ＤＢ２２および建物情報ＤＢ２３がセンター装置２０に具備されるように構成する場合を例示したが、これに限定されない。すなわち、端末装置１０とセンター装置２０とが互いに通信可能であるので、部品種別特定部１３、部品品番特定部１４、部品情報ＤＢ２２および建物情報ＤＢ２３のそれぞれは、端末装置１０およびセンター装置２０のいずれかに具備されるように構成すれば、部品特定システムをどのように構成してもよい。

以上、本実施の形態１によれば、部品特定システムは、取得した作業情報に対応する部品種別を、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別とが関連付けられた部品情報データベースから種別候補として取得し、種別候補ごとの種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、種別候補ごとに種別信頼度を算出するように構成される。また、部品特定システムは、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行うように構成される。さらに、部品特定システムは、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するように構成される。これにより、ユーザが部品の種別を把握することをサポートすることができる。なお、部品特定システムは、ユーザが部品の種別を直接入力可能であって、ユーザによって部品の種別が入力されれば、ユーザによって入力された種別を、対象部品の種別として特定するようにさらに構成されていてもよい。例えば、ユーザにとって種別の判断が容易な部品（例えば、制御盤の制御基板など）の品番をユーザが把握したい場合、ユーザは、部品の種別を部品特定システムに直接入力する。

また、部品特定システムは、上記の構成に対して、取得した作業情報に含まれる建物と、特定した対象部品の種別とに対応する品番を、実品番として、建物情報データベースから取得するように構成される。また、部品特定システムは、建物情報データベースから取得した実品番と、実品番と類似する品番とを、品番候補として部品情報データベースから取得し、品番候補ごとの品番特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、品番候補ごとに品番信頼度を算出するように構成される。さらに、部品特定システムは、品番候補ごとに算出された品番信頼度に基づいて、品番候補の数を絞り込む第１品番候補絞込み処理を品番絞込み処理として行うように構成される。さらに、部品特定システムは、品番候補絞込み処理後の品番候補の品番特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と品番特徴が一致していると判断された品番候補を、対象部品の品番として特定するように構成される。これにより、ユーザが部品の種別とともに部品の品番も把握することをサポートすることができる。

なお、上記の構成によって、部品の特定、すなわち部品の種別および品番の特定の精度の向上の実現およびこのような部品の特定にかかる時間の短縮の実現が期待できる。また、上記の構成を、作業報告などで使用する画像データを取得するシステムに適用することで、このような画像データを取得する間違いの防止の実現が期待できる。また、上記の構成によって、部品を特定するための手順を導くことによる部品の特定の効率化の実現が期待できる。

また、上記の構成によって、部品の修理のためのマニュアル参照のためのシステムでのマニュアルの該当頁の検索の効率化の実現と、部品交換に伴う部品発注のためのシステムでの部品発注操作の効率化の実現とが期待できる。また、上記の構成によって、部品の名称が分からないために、マニュアルを参照できなかったり、部品を発注できなかったりするような状況が発生した場合であっても、撮影画像などの現物から取得した客観情報を基にした部品の特定の実現が期待できる。

また、上記の構成によって、複数の部品から構成される複合部品の内側の見えない部分に配置される部品を特定することが必要な状況が発生した場合であっても、複合部品を分解することのない部品の特定の実現が期待できるとともに、部品の品番を特定するための複合部品の最小限の分解手順の指示の実現が期待できる。

１０ 端末装置、１１ 撮影部、１２ 作業情報取得部、１３ 部品種別特定部、１４ 部品品番特定部、１５ 表示部、１６ 通信部、２０ センター装置、２１ 制御部、２２ 部品情報ＤＢ、２３ 建物情報ＤＢ、２４ 通信部。

本発明における部品特定システムは、対象部品の画像である部品画像を撮影する撮影部と、作業に関する情報である作業情報を取得する作業情報取得部と、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別と、部品の種別を特定するための特徴である種別特徴とが関連付けられた部品情報データベースと、撮影部によって撮影される部品画像内の対象部品の種別を特定する部品種別特定部と、を備え、部品種別特定部は、作業情報取得部によって取得される作業情報に対応する部品の種別を、部品情報データベースから種別候補として取得し、種別候補ごとに関連付けられた種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、画像特徴量を生成し、種別特徴と画像特徴量との比較に基づいて、部品画像内の対象部品の種別が種別候補である確からしさを示す指標である種別信頼度を種別候補ごとに算出し、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するものである。

本発明における部品特定方法は、部品特定システムにおいて実行される部品特定方法であって、対象部品の画像である部品画像を撮影するステップと、作業に関する情報である作業情報を取得するステップと、撮影される部品画像内の対象部品の種別を特定するステップと、を備え、対象部品の種別を特定するステップでは、取得される作業情報に対応する部品の種別を、作業情報と、作業情報に対応する部品の種別と、部品の種別を特定するための特徴である種別特徴とが関連付けられた部品情報データベースから種別候補として取得し、種別候補ごとに関連付けられた種別特徴を用いて、部品画像を画像解析することで、画像特徴量を生成し、種別特徴と画像特徴量との比較に基づいて、部品画像内の対象部品の種別が種別候補である確からしさを示す指標である種別信頼度を種別候補ごとに算出し、種別候補ごとに算出された種別信頼度に基づいて、種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、種別候補絞込み処理後の種別候補の種別特徴をユーザに提示し、ユーザによって対象部品の実際の特徴と種別特徴が一致していると判断された種別候補を、対象部品の種別として特定するものである。

Claims (4)

1. 対象部品の画像である部品画像を撮影する撮影部と、
   作業に関する情報である作業情報を取得する作業情報取得部と、
   前記作業情報と、前記作業情報に対応する部品の種別とが関連付けられた部品情報データベースと、
   前記撮影部によって撮影される前記部品画像内の前記対象部品の種別を特定する部品種別特定部と、
   を備え、
   前記部品種別特定部は、
   前記作業情報取得部によって取得される前記作業情報に対応する前記部品の種別を、前記部品情報データベースから種別候補として取得し、前記種別候補ごとの種別特徴を用いて、前記部品画像を画像解析することで、前記種別候補ごとに種別信頼度を算出し、
   前記種別候補ごとに算出された前記種別信頼度に基づいて、前記種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、
   前記種別候補絞込み処理後の前記種別候補の前記種別特徴をユーザに提示し、前記ユーザによって前記対象部品の実際の特徴と前記種別特徴が一致していると判断された前記種別候補を、前記対象部品の種別として特定する
   部品特定システム。
2. 前記部品情報データベースは、前記作業情報と、前記作業情報に対応する前記部品の種別とに加えて、前記部品の種別に対応する部品の品番がさらに関連付けられ、
   前記作業情報は、前記作業が行われる現場となる建物に関する情報を含み、
   前記部品特定システムは、
   前記建物に設置される設備の部位と、前記設備の部位で実際に使用される部品の種別と、前記設備の部位で実際に使用される部品の品番とが、前記建物ごとに関連付けられた建物情報データベースと、
   前記部品種別特定部によって種別が特定された前記対象部品の品番を特定する部品品番特定部と、
   をさらに備え、
   前記部品品番特定部は、
   前記作業情報取得部によって取得される前記作業情報に含まれる前記建物と、前記部品種別特定部によって特定された前記対象部品の種別とに対応する前記品番を、実品番として前記建物情報データベースから取得し、
   前記建物情報データベースから取得した前記実品番と、前記実品番と類似する品番とを、品番候補として前記部品情報データベースから取得し、前記品番候補ごとの品番特徴を用いて、前記部品画像を画像解析することで、前記品番候補ごとに品番信頼度を算出し、
   前記品番候補ごとに算出された前記品番信頼度に基づいて、前記品番候補の数を絞り込む第１品番候補絞込み処理を品番絞込み処理として行い、
   前記品番候補絞込み処理後の前記品番候補の前記品番特徴を前記ユーザに提示し、前記ユーザによって前記対象部品の実際の特徴と前記品番特徴が一致していると判断された前記品番候補を、前記対象部品の品番として特定する
   請求項１に記載の部品特定システム。
3. 前記部品品番特定部は、
   前記第１品番候補絞込み処理後の前記品番候補の数が複数である場合、複数存在する品番候補間の差異要素を特定し、特定した前記差異要素に基づいて、取得すべき前記対象部品の特性情報を特定し、特定した前記対象部品の特性情報を取得するのに前記ユーザが行う必要がある作業を前記ユーザに提示し、
   提示した前記作業が前記ユーザによって行われることで取得した前記対象部品の特性情報と、前記第１品番候補絞込み処理後の前記品番候補ごとの品番特徴を用いて、前記部品画像を解析することで、前記第１品番候補絞込み処理後の前記品番候補ごとに前記品番信頼度を再度算出し、
   前記第１品番候補絞込み処理後の前記品番候補ごとに再度算出された前記品番信頼度に基づいて、前記第１品番候補絞込み処理後の前記品番候補の数をさらに絞り込む第２品番候補絞込み処理を前記品番絞込み処理として行う
   請求項２に記載の部品特定システム。
4. 対象部品の画像である部品画像を撮影するステップと、
   作業に関する情報である作業情報を取得するステップと、
   撮影される前記部品画像内の前記対象部品の種別を特定するステップと、
   を備え、
   前記対象部品の種別を特定するステップでは、
   取得される前記作業情報に対応する前記部品の種別を、前記作業情報と、前記作業情報に対応する部品の種別とが関連付けられた部品情報データベースから種別候補として取得し、前記種別候補ごとの種別特徴を用いて、前記部品画像を画像解析することで、前記種別候補ごとに種別信頼度を算出し、
   前記種別候補ごとに算出された前記種別信頼度に基づいて、前記種別候補の数を絞り込む種別候補絞込み処理を行い、
   前記種別候補絞込み処理後の前記種別候補の前記種別特徴をユーザに提示し、前記ユーザによって前記対象部品の実際の特徴と前記種別特徴が一致していると判断された前記種別候補を、前記対象部品の種別として特定する
   部品特定方法。

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