e.g.掲載日: 2019年11月28日12:40
画像解析技術を用いて電力業界の送電線の点検業務を効率化
- エネルギー/インフラ、
- オートメーション、品質管理、
- 画像認識/画像生成、異常検知、
- 実施企業
- 東京電力パワーグリッド株式会社
- 技術提供
- TDSE株式会社
- 目的
- 送電線の点検作業の効率化
- 概要
- 東京電力パワーグリッド株式会社は、作業員による多大な労力を必要とする送電線の点検作業において、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのAIによる画像解析を活用して、業務負担を軽減させた。
- 効果
- 点検作業時間を50%削減予定（3年後に80％削減予定）,送電線以外の点検作業効率化に応用可能
- 課題/背景
- これまで送電線の点検作業は、保守作業員が鉄塔に登るなどして直接目視で確認するか、目視が難しい山間部ではヘリコプターから高倍率のビデオカメラで撮影して映像を確認していた。ヘリコプターからの映像はスロー再生して熟練の作業員が確認する必要があり、1年で約133時間にのぼる映像を、1,330時間以上かけて確認していた。総延長1万4500キロメートルにおよぶ送電線の点検作業の効率化が大きな課題だった。また点検のクオリティは熟練者の目に依存しているため、熟練度による差をどうカバーするかも課題であった。
- 実施内容
- 送配電事業を担当するため設立された東京電力ホールディングス株式会社の100％子会社である東京電力パワーグリッド株式会社は、テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社と協力して、AIの画像解析技術を活用した「架空送電線診断システム」を開発した。ヘリコプターやドローンで撮影した送電線の映像をクラウドに集積し、ディープラーニング技術で開発した画像解析AIで異常箇所を検出するシステムである。異常箇所の見落としがなければ、正常箇所を異常と判断することもある程度許容するという前提で、AIの判断の精度を調整し、段階的に点検精度を進化させることを想定して導入した。
- 結果
- 診断システム導入初年度は点検作業時間の50%削減を見込んでおり、3年後には80%削減を目指している。また、鉄塔やその周辺など送電線以外にも数多くの設備があり、同様に点検作業の効率化が求められており、今回の診断システムはそれら設備点検にも応用することが可能である。
- e.g.掲載日 2019年11月28日12:40
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