WO2024069775A1

WO2024069775A1 - 評価システム、評価方法、及びプログラム

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Publication number: WO2024069775A1
Application number: PCT/JP2022/036047
Authority: WO
Inventors: 徹郎柳田
Original assignee: 日本郵船株式会社
Priority date: 2022-09-28
Filing date: 2022-09-28
Publication date: 2024-04-04

Abstract

評価システムは、船舶のプロペラの表面から汚損を除去する除去手段と、汚損が除去される前のプロペラの表面の汚損度と、汚損が除去された後のプロペラの表面粗度とを判定する判定手段（４１２）と、汚損度及び表面粗度を出力する出力手段（４６）とを備える。

Description

評価システム、評価方法、及びプログラム

　本発明は、船舶のプロペラの表面状態を評価する技術に関する。

　ダイバーが水中でプロペラ表面粗度を測定するための技術が知られている（例えば特許文献１及び２）。

特開２０１１－１０８２１６号公報特開２０１１－１４５１８４号公報

　ところで、プロペラの表面状態には表面粗度と汚損度とが含まれる。表面粗度は、表面の凹凸の度合いを示す。汚損度は、海洋生物の付着による汚損の度合いを示す。表面粗度が大きい場合と汚損度が大きい場合とではプロペラのメンテナンス方法が異なる場合がある。近年の研究では、生物由来の汚損であるバイオフィルムは、成長に応じて組織化し、より強固になるということが指摘されている。バイオフィルムが強固に成長すると、メンテナンスにおいてバイオフィルムを除去し難くなる。そのため、バイオフィルムが強固に成長する前に適切なメンテナンスを実施することができるように、例えばプロペラの表面の汚損度が大きい場合には、プロペラの表面粗度が大きい場合に比べて、メンテナンスの頻度を高めることが好ましい。また、プロペラの表面の汚損度が大きい場合とプロペラの表面粗度が大きい場合とでは、メンテナンスに使用する道具、研磨の仕方、メンテナンスに要する時間が異なる。しかし、従来技術では、表面粗度と汚損度とを区別して評価することができなかったため、それぞれの状態に合わせた適切なメンテナンスを行うことができなかった。

　本発明は、船舶のプロペラの表面粗度と汚損度とのそれぞれの状態に応じた適切なメンテナンスの実施を支援することを目的とする。

　本発明の一態様は、船舶のプロペラの表面から汚損を除去する除去手段と、前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の汚損度と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの表面粗度とを判定する判定手段と、前記汚損度及び前記表面粗度を出力する出力手段とを備える評価システムを提供する。

　前記評価システムは、干渉法を用いて前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面を汚損する付着物の厚さ及び屈折率を示す指標値を測定する測定手段をさらに備え、前記汚損度は、前記指標値に基づいて判定されてもよい。

　前記評価システムは、基準表面粗度の見本画像を記憶する記憶手段と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面の画像を撮影する撮像手段とをさらに備え、前記表面粗度は、前記撮影された画像と前記見本画像との類似度に応じて判定されてもよい。

　前記評価システムは、前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面に光を照射し、前記表面で反射された光を受光し、前記受光された光の強度を測定する測定手段をさらに備え、前記表面粗度は、前記光の強度に応じて判定されてもよい。

　前記判定手段は、前記汚損が除去される前の前記プロペラの表面状態を判定し、前記汚損度は、前記表面状態と前記表面粗度とに応じて判定されてもよい。

　前記評価システムは、基準表面状態の見本画像を記憶する記憶手段と、前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の画像を撮影する撮像手段とをさらに備え、前記表面状態は、前記撮影された画像と前記見本画像との類似度に応じて判定されてもよい。

　前記評価システムは、前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面に光を照射し、前記表面で反射された光を受光し、前記受光された光の強度を測定する測定手段をさらに備え、前記表面状態は、前記光の強度に応じて判定されてもよい。

　前記評価システムは、前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の第１画像と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面の第２画像とを撮影する撮像手段をさらに備え、前記判定手段は、前記汚損の除去前後の前記第１画像と前記第２画像との比較により、前記汚損度を判定してもよい。

　前記評価システムは、前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面に第１光を照射し、前記表面で反射された前記第１光を受光し、前記受光された第１光の強度を測定し、前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面に第２光を照射し、前記表面で反射された前記第２光を受光し、前記受光された第２光の強度を測定する測定手段をさらに備え、前記判定手段は、前記汚損の除去前後の前記反射された第１光と前記反射された第２光との強度差により、前記汚損度を判定してもよい。

　前記評価システムは、前記除去手段を有する水中移動体をさらに備えてもよい。

　前記評価システムは、少なくとも一の船舶の過去の第１航海条件と、前記少なくとも一の船舶において前記第１航海条件に従った航行による少なくとも一のプロペラの前記汚損度との第１相関関係、及び前記第１航海条件と、前記少なくとも一の船舶において前記第１航海条件に従った航行により影響を受けた少なくとも一のプロペラの前記表面粗度との第２相関関係を記憶する記憶手段と、前記船舶について予定される第２航海条件を取得する取得手段と、前記第１相関関係に基づいて、前記船舶が前記第２航海条件に従って航行したときの前記プロペラの前記表面の前記汚損度を推定し、前記第２相関関係に基づいて、前記船舶が前記第２航海条件に従って航行したときの前記プロペラの前記表面粗度を推定する推定手段とをさらに備え、前記出力手段は、さらに前記推定された汚損度及び前記推定された表面粗度を出力してもよい。

　本発明の別の態様は、船舶のプロペラの表面から汚損を除去するステップと、前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の汚損度と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの表面粗度とを判定するステップと、前記汚損度及び前記表面粗度を出力するステップとを備える評価方法を提供する。

　本発明のさらに別の態様は、コンピュータに、船舶のプロペラの表面から汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の汚損度と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの表面粗度とを判定するステップと、前記汚損度及び前記表面粗度を出力するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。

　本発明によれば、船舶のプロペラの表面粗度と汚損度とのそれぞれの状態に応じた適切なメンテナンスの実施を支援することができる。

実施形態に係る評価システムの一例を示す図である。実施形態に係るプロペラの表面状態の一例を示す断面図である。実施形態に係るサーバ装置の構成の一例を示す図である。実施形態に係るプロペラのトータルの表面状態の見本板の一例を示す図である。実施形態に係るプロペラの表面状態を評価する動作の一例を示すシーケンスチャートである。実施形態に係る航海条件とプロペラの表面状態との相関関係を解析する動作の一例を示すシーケンスチャートである。実施形態に係るプロペラの表面状態を推定する動作の一例を示すフローチャートである。

構成
　図１は、一実施形態に係る評価システム１の一例を示す図である。評価システム１は、船舶１１のプロペラ１１０の点検結果を用いて、プロペラ１１０の表面状態を評価する。評価システム１は、端末装置１０と、水中ドローン２０と、制御装置３０と、サーバ装置４０とを備える。端末装置１０は、船舶１１に搭載される。端末装置１０は、通信衛星５０を介してネットワーク５２と接続されている。サーバ装置４０と制御装置３０とは、ネットワーク５２を介して接続されている。ネットワーク５２は、複数の装置を通信可能に接続する通信回線であり、例えばインターネットを含む。水中ドローン２０と制御装置３０とは、制御線５４を介して接続されている。なお、図１では、単一の船舶１１だけが示されているが、複数の船舶１１が含まれてもよい。

　船舶１１は、プロペラ１１０を有し、プロペラ１１０の回転により推進する。船舶１１には、上述した端末装置１０の他に、各種のセンサ（図示略）が設けられる。各種のセンサには、船速計、測位センサ、及び温度計（いずれも図示略）が含まれる。船速計は、船舶１１の船速を計測する。測位センサは、所定の時間間隔で船舶１１の位置を測定する。測位センサは、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機である。測位センサにより測定された船舶１１の位置を時系列に沿って結ぶことにより、船舶１１の航路が得られる。温度計は、海水温を計測する。端末装置１０は、各種のセンサの出力を取得し、取得した出力から得られる実績航海条件を通信衛星５０及びネットワーク５２を介してサーバ装置４０に送信する。

　図２は、プロペラ１１０の表面状態の一例を示す断面図である。プロペラ１１０の表面状態は、船舶１１の航行に伴って劣化し、メンテナンスが必要な状態になる。プロペラ１１０の表面状態には、表面粗度と、汚損度とが含まれる。表面粗度は、プロペラ１１０の表面の粗さ、すなわち凹凸を示す度合いである。プロペラ１１０は、船舶１１の航行に伴って表面粗度が高くなる。汚損度は、プロペラ１１０の表面に付着した生物由来の汚損の度合いを示す。プロペラ１１０の表面上には、船舶１１の航行に伴って生物由来の付着物１１１が付着する。付着物１１１は、バイオフィルムとも呼ばれる微生物の高次構造体やフジツボを含む。表面粗度又は汚損度が高くなると、摩擦抵抗が増え、プロペラ１１０の性能が低下する。そこで、表面粗度又は汚損度が高くなった場合には、プロペラ１１０のメンテナンスを行う。ただし、表面粗度が高くなった場合と汚損度が高くなった場合とでは、最適なメンテナンスの方法が異なる。例えば表面粗度が高くなった場合と汚損度が高くなった場合とでは、異なる研磨手段を用いて異なる研磨方法でメンテナンスが行われる。また、表面粗度が高くなった場合と汚損度が高くなった場合とでは、メンテナンスの頻度やメンテナンスに要する時間が異なる。

　図１に戻り、水中ドローン２０は、水中を潜水及び潜航して移動し、プロペラ１１０の点検を行う。また、水中ドローン２０は、水中でホバリングする機能を有する。水中ドローン２０は、本発明に係る「水中移動体」の一例である。水中ドローン２０は、ブラシ２１と、カメラ２２と、干渉計２３とを備える。カメラ２２及び干渉計２３は、水中で使用できるように防水機能を有する。ブラシ２１は、プロペラ１１０の表面の汚損を除去する。例えばブラシ２１は、回転してプロペラ１１０の表面に接触し、プロペラ１１０の表面に付着した付着物１１１を除去する。ブラシ２１は、本発明に係る「除去手段」の一例である。カメラ２２は、プロペラ１１０の表面の画像を撮影する。カメラ２２は、本発明に係る「撮像手段」の一例である。干渉計２３は、干渉法を用いてプロペラ１１０の表面の汚損の指標値を測定する。この指標値は、プロペラ１１０の表面に付着する付着物１１１の厚さ及び屈折率を示す。干渉計２３は、本発明に係る「測定手段」の一例である。

　干渉計２３は、例えば発光部と、分光部と、撮像素子と、処理部とを有する。発光部は、レーザー光等の光を照射する。分光部は、発光部により照射された光を２つ以上の光に分割する。分光部により分割された光はプロペラ１１０の表面に照射される。図２に示されるように、プロペラ１１０の表面に付着物１１１が付着している場合、干渉計２３から照射された光は、付着物１１１の表面で反射する光Ｌ１と、付着物１１１の中に屈折して入射しプロペラ１１０の表面で反射する光Ｌ２となる。プロペラ１１０の表面で反射する光Ｌ２の光路長は付着物１１１の表面で反射する光Ｌ１の光路長より大きいため、この光路差により、付着物１１１の表面には干渉縞が形成される。撮像素子は、付着物１１１の表面に形成された干渉縞の画像を撮影する。処理部は、撮像素子により撮影された画像を用いて干渉縞の間隔を計測し、計測した間隔を用いて指標値（ｎ×ｄ）を算出する。ここで、ｎは付着物１１１の屈折率、ｄは付着物１１１の厚さを示す。この指標値は大きいほど、付着物１１１の厚さが大きく又は付着物１１１の濃度が高いことを示す。なお、ここで説明した干渉計２３の構成は一例であり、既知の他の構成であってもよい。

　一例において、指標値（ｎ×ｄ）は、光を強めあう条件を示す以下の数式（１）に基づいて求められる。
2ndcosθ=(m+1/2)λ・・・（１）
　数式（１）において、nは付着物１１１の屈折率、dは付着物１１１の厚さ、θは屈折角、mは整数（m=0,1,2,…）、λは空気中での波長である。

　他の例において、少なくとも一の船舶１１の過去の実績又は模型船の水槽試験に基づいて干渉縞の間隔と指標値（ｎ×ｄ）との対応関係を示すデータベースが作成され、このデータベースに基づいて、処理部により計測された干渉縞の間隔から指標値（ｎ×ｄ）が求められてもよい。

　制御装置３０は、水中ドローン２０を制御する。制御装置３０は、操縦者が水中ドローン２０を操縦するのに用いられる。制御装置３０は、操縦者の操作を受け付け、この操作に応じた制御信号を制御線５４を介して水中ドローン２０に送信する。水中ドローン２０は、制御装置３０から受信した制御信号に従って動作する。また、制御装置３０は、水中ドローン２０からプロペラ１１０の点検で得られた情報を制御線５４を介して取得し、ネットワーク５２を介してサーバ装置４０に送信する。なお、水中ドローン２０は、プロペラ１１０の点検で得られた情報を記憶する記憶媒体を備え、制御装置３０は、水中ドローン２０の記憶媒体からこの情報を取得してもよい。

　図３は、サーバ装置４０の構成の一例を示す図である。サーバ装置４０は、陸上に設置される。サーバ装置４０は、プロペラ１１０の点検で得られた情報を用いて、プロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度を別々に判定する。サーバ装置４０は、プロセッサ４１と、メモリ４２と、ストレージ４３と、通信ＩＦ（Interface）４４と、入力部４５と、表示部４６とを備える。サーバ装置４０の各部は、バスを介して接続されている。

　プロセッサ４１は、プログラムを実行することによりサーバ装置４０の各部を制御及び各種の演算を行う。プロセッサ４１には、例えば１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）が含まれる。メモリ４２は、プロセッサ４１が各種の処理を行うのに用いられる。メモリ４２には、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）が含まれる。ストレージ４３は、プロセッサ４１により用いられる各種のデータを記憶する。ストレージ４３には、例えばＨＨＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）が含まれる。メモリ４２又はストレージ４３には、サーバ装置４０の機能を実現させるためのプログラムが記憶される。メモリ４２及びストレージ４３は、本発明に係る「記憶手段」の一例である。通信ＩＦ４４は、所定の通信規格に従って他の装置とデータ通信を行う。入力部４５は、ユーザの操作に応じた信号をプロセッサ４１に入力する。入力部４５には、例えばキーボード及びマウスが含まれる。表示部４６は、各種の情報を表示する。表示部４６には、例えば液晶ディスプレイが含まれる。表示部４６は、本発明に係る「出力手段」の一例である。

　ストレージ４３には、粗度見本画像４３１と、トータル見本画像４３２とが予め記憶される。粗度見本画像４３１は、プロペラ１１０の基準表面粗度の見本板６１を撮影した画像である。粗度見本画像４３１は、本発明に係る「基準表面粗度の見本画像」の一例である。トータル見本画像４３２は、プロペラ１１０の表面の汚損度と表面粗度とを組み合わせたトータルの基準表面状態の見本板６０を撮影することにより得られる画像である。トータル見本画像４３２は、本発明に係る「基準表面状態の見本画像」の一例である。

　基準表面粗度の見本板６１は、複数の基準粗度の見本を含む。例えば基準表面粗度の見本板６１は、４段階の基準粗度の見本を含む。基準表面粗度の見本板６１は、例えばルバードゲージである。或いは基準表面粗度の見本板６１は、実際に使用されたプロペラ１１０のキャビテーションエロージョンを型取りすることにより作成されてもよい。

　図４は、プロペラ１１０のトータルの表面状態の見本板６０の一例を示す図である。この見本板６０は、二層構造になっており、プロペラ１１０の基準表面粗度の見本板６１の上に、プロペラ１１０の基準汚損度の見本板６２が重ねて配置される。基準汚損度の見本板６２は、複数の基準汚損度の見本を含む。例えば基準汚損度の見本板６２は、３段階の基準汚損度の見本を含む。各基準汚損度の見本は、対応する基準汚損度と同様の指標値（ｎ×ｄ）を有することが好ましい。ここで、ｎは付着物の屈折率を示し、ｄは付着物の厚さを示す。基準汚損度の見本板６２は、付着物１１１を模して人工的に作成される。基準汚損度の見本板６２は、人工素材により形成されてもよい。トータルの表面状態の見本板６０は、複数の基準表面状態の見本を含む。例えば基準表面粗度の見本板６１が４段階の基準粗度の見本を含み、基準汚損度の見本板６２が３段階の基準汚損度の見本を含む場合、トータルの表面状態の見本板６０は、４×３＝１２通りの基準表面状態の見本を含む。

　サーバ装置４０は、第１取得手段４１１と、判定手段４１２と、表示制御部４１３と、第２取得手段４１４と、分析手段４１５と、推定手段４１６として機能する。これらの機能は、プロセッサ４１がメモリ４２又はストレージ４３に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。

　第１取得手段４１１は、水中ドローン２０がプロペラ１１０の点検において取得した情報を制御装置３０を介して取得する。この情報には、汚損が除去される前のプロペラ１１０の表面を撮影した画像、汚損が除去される前のプロペラ１１０の汚損の指標値、及び汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面を撮影した画像が含まれる。

　判定手段４１２は、第１取得手段４１１により取得された情報を用いて、汚損が除去される前のプロペラ１１０のトータルの表面状態と、汚損が除去される前のプロペラ１１０の汚損度と、汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面粗度とを判定する。判定手段４１２は、汚損が除去される前のプロペラ１１０の表面を撮影した画像と、ストレージ４３に記憶されたトータル見本画像４３２に含まれる基準表面状態の見本部分との類似度に応じて、汚損が除去される前のプロペラ１１０のトータルの表面状態を判定する。また、判定手段４１２は、汚損が除去される前のプロペラ１１０の汚損の指標値に基づいて、汚損が除去される前のプロペラ１１０の汚損度を判定する。さらに、判定手段４１２は、汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面を撮影した画像と、ストレージ４３に記憶された粗度見本画像４３１に含まれる基準表面粗度の見本部分との類似度に応じて、汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面粗度を判定する。

　表示制御部４１３は、判定手段４１２により判定されたプロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度を表示部４６に表示させる。

　第２取得手段４１４は、少なくとも一の船舶１１の実績航海条件と、船舶１１の予定航海条件とを取得する。実績航海条件は、少なくとも一の船舶１１が過去に航行したときの航海条件である。実績航海条件は、本発明に係る「第１航海条件」の一例である。予定航海条件は、船舶１１について予定される航海条件である。予定航海条件は、本発明に係る「第２航海条件」の一例である。

　分析手段４１５は、第２取得手段４１４により取得された実績航海条件と判定手段４１２により判定されたプロペラ１１０の汚損度との相関関係を分析する。この実績航海条件と汚損度との相関関係は、本発明に係る「第１相関関係」の一例である。また、分析手段４１５は、第２取得手段４１４により取得された実績航海条件と判定手段４１２により判定されたプロペラ１１０の表面粗度との相関関係を分析する。この実績航海条件と表面粗度との相関関係は、本発明に係る「第２相関関係」の一例である。判定手段４１２により判定されたプロペラ１１０の汚損度及び表面粗度は、それぞれ、少なくとも一の船舶１１において実績航海条件に従った過去の航行に起因し又は過去の航行により影響を受けた実際のプロペラ１１０の汚損度及び表面粗度である。各相関関係は定式化されてもよい。また、相関関係の分析は、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて行われてもよい。

　推定手段４１６は、分析手段４１５の分析により得られた実績航海条件とプロペラ１１０の表面状態との相関関係に基づいて、船舶１１が第２取得手段４１４により取得された予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の汚損度及び表面粗度を推定する。推定手段４１６は、実績航海条件とプロペラ１１０の汚損度との相関関係に基づいて、船舶１１が予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の汚損度を推定する。また、推定手段４１６は、実績航海条件とプロペラ１１０の表面粗度との相関関係に基づいて、船舶１１が予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の表面粗度を推定する。

動作
　図５は、プロペラ１１０の表面状態を評価する動作の一例を示すシーケンスチャートである。この動作は、岸壁に係留中の船舶１１のプロペラ１１０を点検するときに開始される。

　ステップＳ１０１において、操縦者は水中ドローン２０を海中に投入した後、制御装置３０を操作して水中ドローン２０をプロペラ１１０の点検位置に移動させる。制御装置３０は、操縦者の操作に応じた制御信号を水中ドローン２０に送信する。ステップＳ１０２において、水中ドローン２０は、制御装置３０から受信した制御信号に従って水中を移動し、プロペラ１１０の点検位置に到着する。点検位置に到着すると、水中ドローン２０は点検位置でホバリングする。

　ステップＳ１０３において、水中ドローン２０は、汚損が除去される前のプロペラ１１０の表面の画像をカメラ２２により撮影する。ステップＳ１０４において、水中ドローン２０は、干渉計２３により汚損が除去される前のプロペラ１１０の汚損の指標値を測定する。ステップＳ１０５において、水中ドローン２０は、ブラシ２１によりプロペラ１１０の表面の汚損を除去する。ステップＳ１０６において、水中ドローン２０は、汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面の画像をカメラ２２により撮影する。ステップＳ１０７において、水中ドローン２０は、ステップＳ１０３、Ｓ１０４、及びＳ１０６において取得された情報を制御装置３０に送信する。

　ステップＳ１０８において、制御装置３０は、水中ドローン２０から受信した情報をサーバ装置４０に送信する。なお、この例では、ステップＳ１０３、Ｓ１０４、及びＳ１０６において取得された情報がまとめて送信されているが、これらの情報は取得される度に個別に送信されてもよい。サーバ装置４０の第１取得手段４１１は、制御装置３０から情報を受信する。

　ステップＳ１０９において、サーバ装置４０の判定手段４１２は、ステップＳ１０３において撮影された画像を用いて、汚損が除去される前のプロペラ１１０のトータルの表面状態を判定する。例えば判定手段４１２は、ステップＳ１０３において取得された画像と、ストレージ４３に記憶されたトータル見本画像４３２に含まれる複数の基準表面状態の見本部分とを比較し、１２通りの基準表面状態のうち、類似度が最も高い見本部分により示される基準表面状態をプロペラ１１０のトータルの表面状態として判定する。

　ステップＳ１１０において、サーバ装置４０の判定手段４１２は、ステップＳ１０４において測定された指標値に基づいて、プロペラ１１０の汚損度を判定する。例えば判定手段４１２は、３段階の基準汚損度において、指標値が大きいほど高い汚損度を判定する。

　ステップＳ１１１において、サーバ装置４０の判定手段４１２は、ステップＳ１０６において撮影された画像に基づいて、汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面粗度を判定する。例えば判定手段４１２は、ステップＳ１０６において撮影された画像と、ストレージ４３に記憶された粗度見本画像４３１に含まれる複数の基準表面粗度の見本部分とを比較し、４段階の基準表面粗度のうち、類似度が最も高い見本部分により示される基準表面粗度をプロペラ１１０の表面粗度として判定する。

　ステップＳ１１２において、サーバ装置４０の判定手段４１２は、ステップＳ１０９～Ｓ１１１において判定されたトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度をストレージ４３に記憶させる。ステップＳ１１３において、サーバ装置４０の表示制御部４１３は、ステップＳ１０９～Ｓ１１１において判定されたトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度を表示部４６に表示させる。ユーザは、表示部４６に表示されたトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度に基づいて、プロペラ１１０の適切なメンテナンスを行うことができる。

　図５に示される動作は、例えば複数の船舶１１について各船舶１１のプロペラ１１０の点検が行われる度に繰り返し行われる。このプロペラ１１０の点検は、岸壁に係留される度に行われるのが好ましいが、必ずしも航海の前後においてプロペラ１１０を点検することができない場合がある。そのため、プロペラ１１０の点検は、所定の期間経過後に岸壁に係留された時や水中ドローン２０が設置された特定の岸壁に係留された時等の所定のタイミングで行われてもよい。これにより、ストレージ４３には、複数の船舶１１についてプロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度からなる複数のデータセットが蓄積される。

　図６は、航海条件とプロペラ１１０の表面状態との相関関係を解析する動作の一例を示すシーケンスチャートである。船舶１１のプロペラ１１０の表面状態は、船舶１１の航海条件により影響を受ける。そのため、上述したプロペラ１１０の表面状態を評価する動作により得られた少なくとも一の船舶１１のプロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度と、その船舶１１の実績航海条件とを分析することにより、これらの相関関係が分かる。この動作は、一の船舶１１について上述したプロペラ１１０の表面状態を評価する動作が完了する度に開始されてもよいし、所定のタイミングで開始されてもよいし、ユーザが入力部４５を用いて相関関係を解析する動作を指示する操作を行ったことを契機に開始されてもよい。

　ステップＳ２０１において、サーバ装置４０の第２取得手段４１４は、上述したプロペラ１１０の表面状態を評価する動作において点検が行われた船舶１１の端末装置１０から実績航海条件を取得する。サーバ装置４０の第２取得手段４１４は、端末装置１０に実績航海条件の取得要求を送信する。端末装置１０は、この取得要求に応じて、実績航海条件をサーバ装置４０に送信する。この実績航海条件には、例えば船舶１１の船速と、航路と、海水温とが含まれる。ステップＳ２０２において、サーバ装置４０の第２取得手段４１４は、端末装置１０から送信された実績航海条件を受信し、ストレージ４３に記憶させる。

　ステップＳ２０３において、サーバ装置４０の分析手段４１５は、ストレージ４３に記憶された実績航海条件及び判定結果を用いて、船舶１１の実績航海条件と、船舶１１が実績航海条件に従って航行したときの船舶１１のプロペラ１１０の汚損度及び表面粗度の各々との相関関係を分析する。

　ステップＳ２０４において、サーバ装置４０のストレージ４３は、ステップＳ２０３の分析結果を記憶する。これにより、ストレージ４３には、実績航海条件とプロペラ１１０の汚損度との相関関係、及び実績航海条件とプロペラ１１０の表面粗度との相関関係が記憶される。

　図７は、プロペラ１１０の表面状態を推定する動作の一例を示すフローチャートである。プロペラ１１０の点検は、船舶１１が岸壁に係留される度に毎回必ず実施できるわけではない。例えば岸壁に水中ドローン２０が設けられていない場合には、水中ドローン２０を用いてプロペラ１１０の点検を行うことができない。そこで、このような場合には、プロペラ１１０の表面状態を推定する動作が行われる。この動作は、例えば船舶１１の航行前に、ユーザが入力部４５を用いてプロペラ１１０の表面状態を推定する動作を指示する操作を行ったことを契機に開始される。

　ステップＳ３０１において、サーバ装置４０の第２取得手段４１４は、船舶１１の予定航海条件を取得する。この予定航海条件は、船舶１１の端末装置１０から取得されてもよいし、入力部４５を用いたユーザの操作に応じて入力されてもよい。

　ステップＳ３０２において、サーバ装置４０の推定手段４１６は、ストレージ４３に記憶された実績航海条件と汚損度との相関関係に基づいて、船舶１１が予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の汚損度を推定する。例えばこの相関関係において、予定航海条件と最も類似する実績航海条件と相関を有する汚損度が推定される。

　ステップＳ３０３において、サーバ装置４０の推定手段４１６は、ストレージ４３に記憶された実績航海条件と表面粗度との相関関係に基づいて、船舶１１が予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の表面粗度を推定する。例えばこの相関関係において、予定航海条件と最も類似する実績航海条件と相関を有する表面粗度が推定される。

　ステップＳ３０４において、サーバ装置４０の表示制御部４１３は、ステップＳ３０２～Ｓ３０３において推定された汚損度及び表面粗度を表示部４６に表示させる。これにより、ユーザは、船舶１１が予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の汚損度及び表面粗度の推定結果を認識することができる。したがって、ユーザは、船舶１１が予定航海条件に従って航行した後に、推定された汚損度及び表面粗度に基づいて、プロペラ１１０の適切なメンテナンスを行うことができる。

　以上説明した実施形態によれば、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度と表面粗度とが別々に判定されるため、これらを区別して評価することができる。これにより、プロペラ１１０の汚損度と表面粗度とのそれぞれの状態に応じた適切なメンテナンスの実施を支援することができる。また、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度と表面粗度とが別々に判定されることにより、船舶１１の性能低下の原因を表面粗度によるものと汚損によるものとで切り分けて分析することができる。また、水中ドローン２０がプロペラ１１０の点検を行うため、人がプロペラ１１０の点検を行う場合に比べて、時間とコストを削減することができる。さらに、プロペラ１１０の点検を実施できない場合にも、船舶１１が予定航海条件に従って航行したときのプロペラ１１０の汚損度と表面粗度とを別々に推定することができるため、これらを区別して評価することができる。これにより、プロペラ１１０の点検を実施できない場合にも、プロペラ１１０の汚損度及び表面粗度に応じた適切なメンテナンスを行うことができる。さらに、上記実施形態では、船舶１１のプロペラ１１０のトータルの表面状態が判定及び表示されるため、ユーザはプロペラ１１０のトータルの表面状態を認識することができる。プロペラ１１０の表面は、プロペラ１１０を形成する金属の表面粗度が下地となり、その上に生物由来の付着物１１１が重なっている。トータルの表面状態は、この表面粗度と生物由来の付着物１１１による汚損との両方の状態を反映したものとなる。トータルの表面状態は、流体力学的なプロペラ効率に影響を及ぼすため、ユーザがトータルの表面状態を認識することは重要である。さらに、プロペラ１１０のメンテナンスの前後におけるトータルの表面状態の変化とプロペラ効率の変化との関係を認識することができれば、ユーザがより適切なメンテナンスの実施を判断することが可能となる。

変形例
　上述した実施形態は本発明の一例であり、本発明はこの実施形態に限定されない。上述した実施形態は以下の変形例のように変形されてもよい。また、以下の２以上の変形例が組み合わせて実施されてもよい。

変形例１
　上述した実施形態において、汚損を除去する前に撮影されたプロペラ１１０の表面の画像に代えて又は加えて、汚損を除去する前のプロペラ１１０の表面における光の反射強度に基づいて、プロペラ１１０のトータルの表面状態が判定されてもよい。この変形例では、ストレージ４３には、トータルの表面状態の見本板６０の各基準表面状態の見本に光を照射したときにその見本で反射された反射光の強度が記憶される。水中ドローン２０は、光センサを備える。光センサは、本発明に係る「測定手段」の一例である。光センサは、例えば発光部と、受光部と、処理部とを有する。発光部は、汚損を除去する前のプロペラ１１０の表面に光を照射する。受光部は、プロペラ１１０の表面で反射された光を受光する。処理部は、受光部により受光された光の強度を測定する。なお、ここで説明した光センサの構成は一例であり、既知の他の構成であってもよい。判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度とストレージ４３に記憶された各基準表面状態の見本の反射光の強度とを比較し、最も強度差が小さい見本により示される基準表面状態をプロペラ１１０のトータルの表面状態として判定する。或いは、判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度が小さいほど、プロペラ１１０のトータルの表面状態が劣化していると判定してもよい。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０のトータルの表面状態を判定することができる。

　なお、プロペラ１１０のトータルの表面状態は、上層の生物由来の付着物１１１による汚損の影響と、下層の金属の表面粗度の影響との両方の影響を受ける。ただし、汚損を除去する前に撮影されたプロペラ１１０の表面の画像を用いた方法により判定されるトータルの表面状態は、生物由来の付着物１１１による汚損の影響が大きい一方、汚損を除去する前のプロペラ１１０の表面における光の反射強度を用いた方法により判定されるトータル表面状態は、生物由来の付着物１１１による汚損の影響のみならず、金属の表面粗度の影響も大きいと推測される。そこで、これらの２つの方法を、見本との比較もしながら、また生物由来の付着物１１１を除去することによる要素分解も行いながら実施することで、複合的な要因で定まるプロペラ１１０の表面状態について、ある程度の確度で判定することができる。

変形例２
　上述した実施形態において、汚損を除去する前のプロペラ１１０の汚損の指標値に代えて又は加えて、汚損除去前に撮影されたプロペラ１１０の表面の画像に基づいて、プロペラ１１０の汚損度が判定されてもよい。この変形例では、ストレージ４３には、基準汚損度の見本板６２を単体で撮影することにより得られる汚損見本画像が予め記憶される。汚損見本画像は、本発明に係る「基準汚損度の見本画像」の一例である。判定手段４１２は、汚損を除去する前に撮影されたプロペラ１１０の表面の画像と、ストレージ４３に記憶された汚損見本画像に含まれる複数の基準汚損度の見本部分とを比較し、類似度が最も高い見本部分により示される基準汚損度をプロペラ１１０の汚損度として判定する。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度を判定することができる。

変形例３
　上述した実施形態において、汚損を除去する前に測定されたプロペラ１１０の汚損の指標値に代えて又は加えて、汚損を除去する前のプロペラ１１０の表面における光の反射強度に基づいて、プロペラ１１０の汚損度が判定されてもよい。この変形例では、ストレージ４３には、基準汚損度の見本板６２の各基準汚損度の見本に光を照射したときにその見本で反射された反射光の強度が記憶される。水中ドローン２０は、上述した変形例で説明した光センサを備える。光センサは、汚損を除去する前のプロペラ１１０の表面に光を照射し、プロペラ１１０の表面で反射された光を受光し、受光した光の強度を測定する。判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度に応じて、プロペラ１１０の汚損度を判定する。例えば判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度とストレージ４３に記憶された各基準汚損度の見本の反射光の強度とを比較し、最も強度差が小さい見本により示される基準汚損度をプロペラ１１０の表面の汚損度として判定する。或いは、判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度が小さいほど、プロペラ１１０の汚損度が高いと判定してもよい。また、判定手段４１２は、プロペラ１１０の汚損の指標値と光センサにより測定された光の強度との両方に基づいて、プロペラ１１０の汚損度を判定してもよい。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度を判定することができる。なお、上述したように、汚損の指標値は付着物１１１の屈折率ｎと、付着物１１１の厚さｄとで構成される。このうち付着物１１１の厚さｄは、反射光の強度にも影響を与える。したがって、指標値（ｎ×ｄ）は、反射光の強度に基づいて要素分解されてもよい。

変形例４
　上述した実施形態において、汚損を除去した後に撮影されたプロペラ１１０の表面の画像に代えて又は加えて、汚損を除去した後のプロペラ１１０の表面における光の反射強度に基づいて、プロペラ１１０の表面粗度が判定されてもよい。この変形例では、ストレージ４３には、基準表面粗度の見本板６１の各基準汚損度の見本に光を照射したときにその見本で反射された反射光の強度が記憶される。水中ドローン２０は、上述した変形例で説明した光センサを備える。光センサは、汚損を除去した後のプロペラ１１０の表面に光を照射し、プロペラ１１０の表面で反射された光を受光し、受光した光の強度を測定する。例えば判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度とストレージ４３に記憶された各基準表面粗度の見本の反射光の強度とを比較し、最も強度差が小さい見本により示される基準表面粗度をプロペラ１１０の表面粗度として判定する。或いは、判定手段４１２は、光センサにより測定された光の強度が小さいほど、プロペラ１１０の表面粗度が低いと判定してもよい。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の表面粗度を判定することができる。

変形例５
　上述した実施形態において、必ずしもプロペラ１１０の点検により取得された情報から、プロペラ１１０の表面状態、汚損度、及び表面粗度が全て判定されなくてもよい。例えばプロペラ１１０の点検により取得された情報からプロペラ１１０のトータルの表面状態及び表面粗度だけが判定され、汚損度はプロペラ１１０のトータルの表面状態及び表面粗度に基づいて判定されてもよい。例えばプロペラ１１０のトータルの表面状態が、判定された表面粗度と或る汚損度との組み合わせである場合、その汚損度が判定される。他の方法としては、プロペラ１１０のトータルの表面状態が劣化しており、表面粗度が小さい場合、プロペラ１１０の汚損度は高いと判定されてもよい。プロペラ１１０のトータルの表面状態が劣化しており、表面粗度が大きい場合、プロペラ１１０の汚損度は低いと判定されてもよい。また、プロペラ１１０の汚損度と表面粗度だけが判定され、プロペラ１１０のトータルの表面状態は判定されなくてもよい。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度と表面粗度とを別々に評価することができる。

変形例６
　上述した実施形態において、判定手段４１２の判定結果及び推定手段４１６の推定結果の表示は、判定結果及び推定結果の出力の一例であり、これに限定されない。例えばサーバ装置４０がスピーカを備え、判定結果及び推定結果を示す音声がスピーカから出力されてもよい。また、判定結果及び推定結果が通信ＩＦ４４から外部装置に送信されてもよい。スピーカ又は通信ＩＦ４４は、本発明に係る「出力手段」の一例である。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度と表面粗度とを別々に評価することができる。

変形例７
　上述した実施形態において、水中ドローン２０は水中移動体の一例であり、これに限定されない。例えば水中移動体は、有人潜水艇、水中ロボット等、水中を移動する機器であればどのような機器でもよい。

変形例８
　上述した実施形態において、水中ドローン２０に代えて人である潜水士がプロペラ１１０の点検を行ってもよい。この変形例では、例えば潜水士がトータルの表面状態の見本板６０、基準表面粗度の見本板６１、基準汚損度の見本板６２、及びブラシ２１を持って潜水し、プロペラ１１０の点検位置へと移動する。点検位置に到着すると、潜水士は、トータルの表面状態の見本板６０を用いて汚損を除去する前のプロペラ１１０のトータルの表面状態を判定する。続いて、潜水士は、基準汚損度の見本板６２を用いて汚損を除去する前のプロペラ１１０の汚損度を判定する。続いて、潜水士は、ブラシ２１を用いてプロペラ１１０の汚損を除去する。続いて、潜水士は、基準表面粗度の見本板６１を用いて、汚損を除去した後のプロペラ１１０の表面粗度を判定する。点検が完了すると、潜水士は、水面に浮上して陸上に上がる。そして、潜水士は、判定したプロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度を点検報告書に記録し、責任者に渡す。この記録は、プロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度の出力の一例である。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度と表面粗度とを別々に評価することができる。

変形例９
　上述した実施形態において、評価システム１、端末装置１０、水中ドローン２０、制御装置３０、及びサーバ装置４０の構成は一例であり、これに限定されない。一の装置の機能を複数の装置が分散して有してもよいし、複数の装置の機能を一の装置がまとめて有していてもよい。

変形例１０
　上述した実施形態において、評価システム１、端末装置１０、水中ドローン２０、制御装置３０、及びサーバ装置４０の動作は一例であり、これに限定されない。評価システム１、端末装置１０、水中ドローン２０、制御装置３０、及びサーバ装置４０の処理手順は、矛盾の無い限り、順序が入れ替えられてもよいし、一部の処理手順が省略されてもよい。

変形例１１
　本発明の別の形態は、評価システム１、端末装置１０、水中ドローン２０、制御装置３０、及びサーバ装置４０において行われる処理のステップを有する方法を提供してもよい。また、本発明のさらに別の形態は、端末装置１０、水中ドローン２０、制御装置３０、又はサーバ装置４０において実行されるプログラムを提供してもよい。このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されて提供されてもよいし、インターネット等を介したダウンロードによって提供されてもよい。

変形例１２
　上述した実施形態において、汚損を除去する前に撮影されたプロペラ１１０の画像と汚損を除去した後に撮影されたプロペラ１１０の画像との比較により、汚損度が判定されてもよい。汚損の除去前後の画像の差が大きい程、汚損度が大きいことを示す。したがって、判定手段４１２は、これらの画像の差が大きい場合には、これらの画像の差が小さい場合よりも高い汚損度を判定してもよい。

　一の例において、判定手段４１２は、水中ドローン２０のカメラ２２により撮影された汚損が除去される前のプロペラ１１０の表面の画像と、ストレージ４３に記憶されたトータル見本画像４３２に含まれる複数の基準表面状態の見本部分とを比較し、類似度が最も高い見本部分により示される基準表面状態をプロペラ１１０のトータルの表面状態として判定する。また、判定手段４１２は、水中ドローン２０のカメラ２２により撮影された汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面粗度の画像と、ストレージ４３に記憶された粗度見本画像４３１に含まれる複数の基準表面粗度の見本部分とを比較し、類似度が最も高い見本部分により示される基準表面粗度をプロペラ１１０の表面粗度として判定する。

　ここで、上述したように、トータルの表面状態の見本板６０に含まれる複数の基準表面状態は、複数の基準粗度と複数の基準汚損度との組み合わせにより構成される。この変形例では、トータルの表面状態の見本板６０には、基準表面状態は同じであるが、汚損度と表面粗度とが異なる複数の見本が含まれる。そこで、判定手段４１２は、判定されたトータルの表面状態を構成する複数の組合せの中から、判定された表面粗度を含む組合せを特定し、特定された組合せを構成する汚損度をプロペラ１１０の表面の汚損度として判定する。例えばプロペラ１１０のトータルの表面状態がＴ１であり、基準表面状態Ｔ１の複数の見本には、基準粗度Ｒ１と基準汚損度Ｐ１との組合せ、基準粗度Ｒ２と基準汚損度Ｐ２との組合せ、及び基準粗度Ｒ３と基準粗度Ｐ３との組合せが含まれる場合を想定する。この場合において、プロペラ１１０の表面粗度がＲ２である場合には、基準粗度Ｒ２と基準汚損度Ｐ２との組合せが特定され、プロペラ１１０の表面の汚損度としてＰ２が判定される。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度を判定することができる。

変形例１３
　上述した実施形態において、汚損を除去する前のプロペラ１１０の表面における光の反射強度と汚損を除去した後のプロペラ１１０の表面における光の反射強度との比較により、汚損度が判定されてもよい。汚損の除去前後の光の反射強度の差が大きい程、汚損度が大きいことを示す。したがって、判定手段４１２は、これらの光の反射強度の差が大きい場合には、これらの光の反射強度の差が小さい場合よりも高い汚損度を判定してもよい。

　一の例において、上述した変形例１と同様に、ストレージ４３には、トータルの表面状態の見本板６０の各基準表面状態の見本に光を照射したときにその見本で反射された反射光の強度が記憶される。判定手段４１２は、水中ドローン２０の光センサにより測定された、撮影された汚損が除去される前のプロペラ１１０の表面において反射された反射光の強度と、ストレージ４３に記憶された各基準表面状態の見本の反射光の強度とを比較し、強度差が最も小さい見本により示される基準表面状態をプロペラ１１０の表面状態として判定する。また、判定手段４１２は、水中ドローン２０の光センサにより測定された、撮影された汚損が除去された後のプロペラ１１０の表面において反射された反射光の強度と、ストレージ４３に記憶された各基準表面状態の見本の反射光の強度とを比較し、強度差が最も小さい見本部分により示される基準表面粗度をプロペラ１１０の表面粗度として判定する。

　ここで、上述したように、トータルの表面状態の見本板６０に含まれる複数の基準表面状態は、複数の基準粗度と複数の基準汚損度との組み合わせにより構成される。そこで、判定手段４１２は、上述した変形例１２と同様に、判定されたトータルの表面状態に対応する基準表面状態の複数の見本の中から、判定された表面粗度を含む組合せを特定し、特定された組合せを構成する汚損度をプロペラ１１０の表面の汚損度として判定する。この変形例に係る構成であっても、船舶１１のプロペラ１１０の汚損度を判定することができる。

変形例１４
　上述した実施形態において判定されたプロペラ１１０のトータルの表面状態、汚損度、及び表面粗度をストレージ４３に蓄積し、ＡＩによりこれらのデータを教師データとして解析することにより、この解析結果を用いてトータルの表面状態のみから汚損度及び表面粗度の判定が行われてもよい。このトータルの表面状態を判定する方法としては、上述した実施形態において説明した汚損が除去される前に撮影されたプロペラ１１０の画像を用いた方法が採用されてもよいし、上述した変形例１において説明した汚損が除去される前のプロペラ１１０の表面における光の反射強度を用いた方法が採用されてもよい。

変形例１５
　上述した実施形態において、プロペラ１１０の表面の汚損度を判定する方法は、干渉縞を用いた方法に限定されない。例えばプロペラ１１０の表面に波長が異なる複数の光を照射し、これらの光の屈折率の違い又は特定の波長の光の吸収率によって、プロペラ１１０の表面の汚損度の判定が行われてもよい。

１：評価システム、１０：端末装置、１１：船舶、２０：水中ドローン、２１：ブラシ、２２：カメラ、２３：干渉計、３０：制御装置、４０：サーバ装置、４１：プロセッサ、４２：メモリ、４３：ストレージ、４４：通信ＩＦ、４５：入力部、４６：表示部、１１０：プロペラ、４１１：第１取得手段、４１２：判定手段、４１３：表示制御部、４１４：第２取得手段、４１５：分析手段、４１６：推定手段

Claims

　船舶のプロペラの表面から汚損を除去する除去手段と、
　前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の汚損度と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの表面粗度とを判定する判定手段と、
　前記汚損度及び前記表面粗度を出力する出力手段と
　を備える評価システム。
　干渉法を用いて前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面を汚損する付着物の厚さ及び屈折率を示す指標値を測定する測定手段をさらに備え、
　前記汚損度は、前記指標値に基づいて判定される
　請求項１に記載の評価システム。
　基準表面粗度の見本画像を記憶する記憶手段と、
　前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面の画像を撮影する撮像手段とをさらに備え、
　前記表面粗度は、前記撮影された画像と前記見本画像との類似度に応じて判定される
　請求項１に記載の評価システム。
　前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面に光を照射し、前記表面で反射された光を受光し、前記受光された光の強度を測定する測定手段をさらに備え、
　前記表面粗度は、前記光の強度に応じて判定される
　請求項１に記載の評価システム。
　前記判定手段は、前記汚損が除去される前の前記プロペラの表面状態を判定し、
　前記汚損度は、前記表面状態と前記表面粗度とに応じて判定される
　請求項１に記載の評価システム。
　基準表面状態の見本画像を記憶する記憶手段と、
　前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の画像を撮影する撮像手段とをさらに備え、
　前記表面状態は、前記撮影された画像と前記見本画像との類似度に応じて判定される
　請求項５に記載の評価システム。
　前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面に光を照射し、前記表面で反射された光を受光し、前記受光された光の強度を測定する測定手段をさらに備え、
　前記表面状態は、前記光の強度に応じて判定される
　請求項５に記載の評価システム。
　前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の第１画像と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面の第２画像とを撮影する撮像手段をさらに備え、
　前記判定手段は、前記汚損の除去前後の前記第１画像と前記第２画像との比較により、前記汚損度を判定する
　請求項１に記載の評価システム。
　前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面に第１光を照射し、前記表面で反射された前記第１光を受光し、前記受光された第１光の強度を測定し、前記汚損が除去された後の前記プロペラの前記表面に第２光を照射し、前記表面で反射された前記第２光を受光し、前記受光された第２光の強度を測定する測定手段をさらに備え、
　前記判定手段は、前記汚損の除去前後の前記反射された第１光と前記反射された第２光との強度差により、前記汚損度を判定する
　請求項１に記載の評価システム。
　前記除去手段を有する水中移動体をさらに備える
　請求項１に記載の評価システム。
　少なくとも一の船舶の過去の第１航海条件と、前記少なくとも一の船舶において前記第１航海条件に従った航行による少なくとも一のプロペラの前記汚損度との第１相関関係、及び前記第１航海条件と、前記少なくとも一の船舶において前記第１航海条件に従った航行により影響を受けた少なくとも一のプロペラの前記表面粗度との第２相関関係を記憶する記憶手段と、
　前記船舶について予定される第２航海条件を取得する取得手段と、
　前記第１相関関係に基づいて、前記船舶が前記第２航海条件に従って航行したときの前記プロペラの前記表面の前記汚損度を推定し、前記第２相関関係に基づいて、前記船舶が前記第２航海条件に従って航行したときの前記プロペラの前記表面粗度を推定する推定手段とをさらに備え、
　前記出力手段は、さらに前記推定された汚損度及び前記推定された表面粗度を出力する
　請求項１に記載の評価システム。
　船舶のプロペラの表面から汚損を除去するステップと、
　前記汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の汚損度と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの表面粗度とを判定するステップと、
　前記汚損度及び前記表面粗度を出力するステップと
　を備える評価方法。
　コンピュータに、
　船舶のプロペラの表面から汚損が除去される前の前記プロペラの前記表面の汚損度と、前記汚損が除去された後の前記プロペラの表面粗度とを判定するステップと、
　前記汚損度及び前記表面粗度を出力するステップと
　を実行させるためのプログラム。