(57)【要約】【課題】昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも、漏油を正確に検出できるようにすることができる漏油検出装置及び漏油検出方法を提供する。【解決手段】油入機器に光を照射する光源と、油入機器を撮影する撮像機と、光源及び撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像した画像を保存する記憶装置と、保存された画像を処理する画像処理装置と処理結果を表示する表示装置で構成され、油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、光源と撮像機は対象物である油入機器表面からの鏡面反射光が撮影できるように配置されるとともに、画像処理装置は、撮像した画像について、輝度の異なる明るさの部位と、暗い部位を有する輝度の三層構造が観察される場合に、画像上で最も明るい部位とこの最も明るい部位に隣接している暗い部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
油入機器に光を照射する光源と、前記油入機器を撮影する撮像機と、前記光源及び前記撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像した画像を保存する記憶装置と、保存された画像を処理する画像処理装置と処理結果を表示する表示装置で構成され、前記油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、
前記光源と前記撮像機は対象物である前記油入機器表面からの鏡面反射光が撮影できるように配置されるとともに、
前記画像処理装置は、撮像した画像について、輝度の異なる明るさの部位と、暗い部位を有する輝度の三層構造が観察される場合に、画像上で最も明るい部位とこの最も明るい部位に隣接している暗い部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の漏油検出装置であって、
前記画像処理装置は、観察された前記輝度の三層構造について、機械学習により漏油部位のみ抽出し、前記表示装置は元画像あるいは光源照射無し場合に得た同じ画像上にマーカつけして表示することを特徴とする漏油検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の漏油検出装置であって、
前記光源の光は紫外光と可視光の両方を含むとともに、前記光源の前に紫外光と可視光を透過するフィルタを装着し、前記撮像機の前に可視光を透過するフィルタを装着していることを特徴とする漏油検出装置。
【請求項４】
油入機器に光を照射する光源と、前記油入機器を撮影する撮像機と、前記光源及び前記撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像した画像を保存する記憶装置と、保存された画像を処理する画像処理装置と処理結果を表示する表示装置で構成され、前記油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、
前記光源と前記撮像機は対象物である前記油入機器表面からの鏡面反射光が撮影できるように配置されるとともに、
前記画像処理装置は、撮像した画像について、画像の端部に輝度の暗い部位の内部に明るい部位が観察される場合に、明るい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置。
【請求項５】
油入機器に光を照射し前記油入機器を撮影して得られた画像を用いて前記油入機器の漏油を検出する漏油検出方法であって、
撮影した画像について、輝度の異なる明るさの部位と、暗い部位を有する輝度の三層構造が観察される場合に、画像上で最も明るい部位とこの最も明るい部位に隣接している暗い部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出方法。
【請求項６】
油入機器に光を照射し前記油入機器を撮影して得られた画像を用いて前記油入機器の漏油を検出する漏油検出方法であって、
撮影した画像について、画像の端部に輝度の暗い部位の内部に明るい部位が観察される場合に、明るい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、漏油検出装置及び漏油検出方法に係り、特に、変圧器、コンデンサ、ＧＩＳ（ガス絶縁開閉装置）の油圧操作器、整流器、コンバータ、インバータなどの油入機器の漏油検出に好適な、漏油検出装置及び漏油検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、貯油タンクや変圧器等の油入機器では、劣化或いは事故等により、油漏れ（漏油）が発生する懸念があった。漏油は、環境汚染や災害につながる可能性があるため、初期段階の漏油を簡易、かつ、高精度に検出する技術が求められてきた。
【０００３】
この問題を解決する従来技術として、特許文献１に記載されたものがある。この文献には、漏油の吸収波長を含む紫外光を被測定物（変圧器などの検査対象物）に照射した際に、漏油が反射する蛍光を検出することで漏油を検出する技術が記載されており、より具体的には、紫外光照射中の撮影画像の各ピクセルを画像処理することで各ピクセルの明度と彩度を演算し、明度−彩度グラフおよび明度−彩度特性曲線を作成するとともに、この明度−彩度特性曲線から所定値以上乖離したピクセルを蛍光箇所、すなわち、漏油箇所と認識する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−９０５６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術は、夜間などの照度が低い時間帯における漏油の検出には効果的だが、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合、漏油の検出精度が低下する。
【０００６】
本発明は上述の点に鑑みなされたもので、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも、漏油を正確に検出できるようにすることができる漏油検出装置及び漏油検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上のことから本発明においては「油入機器に光を照射する光源と、油入機器を撮影する撮像機と、光源及び撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像した画像を保存する記憶装置と、保存された画像を処理する画像処理装置と処理結果を表示する表示装置で構成され、油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、光源と撮像機は対象物である油入機器表面からの鏡面反射光が撮影できるように配置されるとともに、画像処理装置は、撮像した画像について、輝度の異なる明るさの部位と、暗い部位を有する輝度の三層構造が観察される場合に、画像上で最も明るい部位とこの最も明るい部位に隣接している暗い部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置」としたものである。
【０００８】
また本発明においては「油入機器に光を照射する光源と、油入機器を撮影する撮像機と、光源及び撮像機の動作を制御する制御装置と、撮像した画像を保存する記憶装置と、保存された画像を処理する画像処理装置と処理結果を表示する表示装置で構成され、油入機器の漏油を検出する漏油検出装置であって、光源と撮像機は対象物である油入機器表面からの鏡面反射光が撮影できるように配置されるとともに、画像処理装置は、撮像した画像について、画像の端部に輝度の暗い部位の内部に明るい部位が観察される場合に、明るい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出装置」としたものである。
【０００９】
また本発明においては「油入機器に光を照射し油入機器を撮影して得られた画像を用いて油入機器の漏油を検出する漏油検出方法であって、撮影した画像について、輝度の異なる明るさの部位と、暗い部位を有する輝度の三層構造が観察される場合に、画像上で最も明るい部位とこの最も明るい部位に隣接している暗い部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出方法」としたものである。
【００１０】
また本発明においては「油入機器に光を照射し油入機器を撮影して得られた画像を用いて油入機器の漏油を検出する漏油検出方法であって、撮影した画像について、画像の端部に輝度の暗い部位の内部に明るい部位が観察される場合に、明るい部位を漏油付着部位と認識することを特徴とする漏油検出方法」としたものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合でも、漏油を正確に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１に係る漏油検出装置１００の概略構成例を示す図。
【図２】本発明に係る漏油検出方法の考え方を説明するための図。
【図３】機械学習の手法を利用して、漏油部位を抽出する考え方を示す図。
【図４】実施例１に係る漏油検出装置１００の概略構成例を示す図。
【図５】実施例２の油を紫外光照射した際のスペクトルポーチ図。
【図６】図６は、実施例２における対象物表面からの反射光を説明するための図。
【図７】実施例２のフィルタ１４を利用する場合の光源強度低減を説明する概略図。
【図８】本発明の実施例３に係る漏油検出方法の考え方を説明するための図。
【図９】本発明の実施例４に係る漏油検出方法の考え方を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を用いながら、本発明の漏油検出装置及び漏油検出方法の実施例を説明する。なお、各実施例において、同一構成部品には同符号を使用する。
【実施例１】
【００１４】
図１から図３を用いて、油入機器表面に付着した油を検査する本発明の実施例１に係る漏油検出装置１００及び漏油検出方法を説明する。本実施例は変電所内の油入変圧器を例として説明する。
【００１５】
図１は、検査対象物１と、実施例１に係る漏油検出装置１００の概略構成例を示す図である。この検査対象物１は、変圧器、コンデンサ、ＧＩＳ（ガス絶縁開閉装置）の油圧操作器、整流器、インバータ、コンバータ等の油入機器である。
【００１６】
本実施例では、変電所の中に配置されている油入変圧器を検査対象物１として説明する。
【００１７】
図１に示す如く、漏油検出装置１００は、光源２、撮像機３、前記各装置２、３の動作を制御する制御装置４、撮像した画像を保存する記憶装置５、保存された画像を処理する画像処理装置６、処理結果を表示する表示装置７で構成され、検査対象物１の表面に付着した漏油８を撮影して、最終的には表示装置７に漏油の検査結果を表示する。
【００１８】
ここで光源２は、可視光が含まれるランプを利用すればよい。撮像機３は、可視光を撮影するデジタルカメラや監視カメラ等の汎用品を利用することができる。
【００１９】
本発明では、可視光源である光源２を利用し、撮像機３により油の鏡面反射光を撮影することで、微少漏油を検出する。
【００２０】
図２は、本発明に係る漏油検出方法の考え方を説明するための図である。対象物表面の鏡面反射部位のみ示す。図２の上方には漏油８が付着した対象物１の表面を示しており、図２の下方には対象物１の表面の撮像画像における各部の輝度を表している。
【００２１】
図２の上方に示すように、漏油８が対象物１の表面に付着する場合、油の最表面８ａは対象物１の表面と並行するが、油と対象物表面の境界部８ｂが形成される。ここでは光源２と撮像機３は対象物１の表面からの鏡面反射光が撮影できるように配置されているものとする。図１の例では、対象物１の表面に直交する方向、位置に光源２と撮像機３が設置されており、対象物１の表面からの反射光を撮像機３により撮像する。これにより鏡面反射光の部位に、油８が付着した場合、油８からの鏡面反射光も同じように撮影される。
【００２２】
しかし、油８と対象物１の境界部位８ｂでは、反射光は撮像機３の方向とは異なる他の方向に向いているため、撮像機３で鏡面反射光が観察されない。そのため、撮影された画像上では、油８の最表面８ａに対応する油表面鏡面反射光部位１０および、油が付着していない面に対応する対象物表面鏡面反射光部位９は明るいが、油と対象物の境界部位８ｂに対応する油表面鏡面反射光部位１１が暗いことになる。
【００２３】
また油表面鏡面反射光部位１０および対象物表面鏡面反射光部位９を比較してみると、可視光に対する油８の反射率は対象物１の表面の反射率より高いため、油表面鏡面反射光部位１０は対象物表面鏡面反射光部位９より明るい画像として観測される。
【００２４】
つまり図２下に示すように、画像上では、油表面鏡面反射光部位１０の輝度をＫ１、油と対象物の境界部位１１の輝度をＫ２、対象物表面鏡面反射光発生部位９の輝度をＫ３とすると、Ｋ１＞Ｋ３＞Ｋ２の関係がある。
【００２５】
結果として、観測された画像には図２の下方に示すような三層構造が観察される。油表面鏡面反射部位１０は最も明るい、隣接した油と対象物の境界部位１１は暗い、続いて隣接した対象物表面の鏡面反射部位９は明るい。かつ、油表面鏡面反射部位１０の輝度は対象物表面の鏡面反射部位の輝度より低いものとして観測される。
【００２６】
このように、輝度Ｋ１＞Ｋ３＞Ｋ２の部位として隣接した三層構造が観察される場合に、油表面鏡面反射部位１０と、隣接した油８と対象物１の境界部位１１の両方が漏油部位として認識される。
【００２７】
さらに、上記の三層構造で構成されたパターンの特徴を利用し、機械学習の手法を利用して、漏油部位のみ抽出することができる。
【００２８】
図３は機械学習の手法を利用して、漏油部位を抽出する考え方を示す図である。図３に示すように、機械学習の手法としては、まず、各種対象物１の形状、光源の照射形状、漏油の状態を考え、大量の画像を撮影して画像１ａから画像１ｎを学習データとして得、画像処理装置６において漏油パターンを自己学習する。つぎに、判定画像１ｘを入力し、学習した結果に基づいて判定画像１ｘから漏油８のみ抽出する。
【００２９】
抽出した漏油８のこの部位をマーカつけなどの手法で元画像あるいは光源照射無し場合に得た同じ画像上に付与して表示装置７上に表示すると、非熟練の点検員でも漏油場所を簡単に同定できる。
【００３０】
なお本実施例のすべての手順を実施する必要はなく、また実施する場所の状況に応じて、一部の手順のみを実施するものとできる。
【００３１】
本実施例の漏油検出装置により、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合、高精度に漏油の検出ができる。
【実施例２】
【００３２】
図４から図６を用いて、油入機器表面に付着した油を検査する本発明の実施例２に係る漏油検出装置１００及び漏油検出方法を説明する。なお実施例１との共通点は、重複説明を省略する。
【００３３】
図４に示す実施例２に係る漏油検出装置１００では、光源１２からの光には紫外光と可視光の両方が含まれる。光源１２の前にフィルタ１３を装着する。フィルタ１３は、中心波長３６５ｎｍ、半値幅約１０ｎｍの紫外光、及び中心波長４０５ｎｍ、半値幅１０ｎｍ程度の可視光を透過させる。無論、二枚フィルタを利用してもよい。同様に撮像機３の前にフィルタ１４を装着する。フィルタ１４は中心波長４０５ｎｍ、半値幅１０ｎｍ程度の可視光を透過させる。
【００３４】
図５に、３６５ｎｍのピーク値をもつ紫外光源を変圧器用鉱油に照射した際に得られたスペクトルのポーチ図を示す。４０５ｎｍ付近に最も強いピークが観察された。
【００３５】
図６は、実施例２における対象物表面からの反射光を説明するための図である。図６に示すように、３６５ｎｍのピーク値をもつ紫外光を油８に照射すると、反射光に加え、油からの蛍光も観察される。このとき、油表面鏡面反射部位１０からの光の強度Ｋ１´＝鏡面反射光Ｋ１＋蛍光の強度、隣接した油と対象物の境界部位１１からの光の強度はＫ２´＝拡散反射光＋蛍光の強度、続いて隣接した対象物表面の鏡面反射部位９からの光の強度はＫ３´＝鏡面反射光の強度である。このように、油が付着していない部位では蛍光が観測されない。このようにすると、油表面鏡面反射発生部位１０の光の強度をさらに向上できるため、検出感度の向上ができる。
【００３６】
一般的に、蛍光の強度は鏡面反射光と比べて弱いため、油８と対象物１の境界部位１１の輝度は油表面鏡面反射部位１０と対象物表面の鏡面反射部位９の輝度と比較すると、同じように最も低い。
【００３７】
一方で、中心波長４０５ｎｍ、半値幅１０ｎｍ程度のフィルタ１４を利用すると、環境光の強度は約９０％低減できる。例えば、図７に示すように、フィルタ１４利用しない場合、光源の強度Ｐ１は環境光強度ＢＧ１より大きいものが必要であるが、フィルタ１４を利用すると、光源の強度Ｐ２は環境光強度ＢＧ２より大きい程度のものでよい。そのため、必要な光源の強度も大きく低減できる。
【００３８】
もちろん、油の種類によって、照射光源の波長と蛍光の色が違う場合には、適切な波長範囲のフィルタを選択すれば、本手法が適用できる。
【００３９】
なお本実施例のすべての手順を実施する必要はなく、また実施する場所の状況に応じて、一部の手順のみを実施するものとできる。
【００４０】
本実施例の漏油検出装置により、必要な光源の強度が低減でき、検出装置のコストが低減できる。
【実施例３】
【００４１】
図８を用いて、油入機器表面に付着した油を検査する本発明の実施例３に係る漏油検出方法を説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
【００４２】
実施例３では、図８に示すように、対象物表面の鏡面反射部位９に漏油８が付着した場合と対象物表面鏡面反射部位の近傍１５に漏油８Ａが付着した場合を想定する。このときには、油表面鏡面反射部位１０以外に、漏油８Ａと対象物の境界部位１１Ａから鏡面反射光が撮像機３で観察される。これは撮像した画像の中心部と周辺部にそれぞれ漏油があることを想定したものである。
【００４３】
このようなケースでは、図８の下方に示すような五層構造が観察される。対象物表面鏡面反射部位の近傍１５が暗い、漏油８Ａと対象物の境界部位１１Ａと油表面鏡面反射発生部位１０とは最も明るい、隣接した油と対象物の境界部位１１は暗い、続いて隣接した対象物表面の鏡面反射部位９は明るいという結果になる。且、漏油８Ａと対象物の境界部位１１Ａと油表面鏡面反射発生部位１０の輝度は対象物表面の鏡面反射部位９の輝度より高い。
【００４４】
この場合には、対象物表面鏡面反射部位の近傍に、明るく観察された部位１１Ａ、と対象物表面の鏡面反射部位に、油表面鏡面反射発生部位１０と、隣接した暗い部位１１は漏油付着部位と認識する。
【００４５】
このケースは、図２の画像中心部における三層構造以外に、画像端部に明るい部位と暗い部位が観察されたものであり、この場合には明るい部位を漏油部分とすることができる。つまり画像端部に明るい部位と暗い部位が観察され、特に暗い部位内に明るい部位が観察される場合には明るい部位を漏油部分とすることができる。
【００４６】
なお、油と対象物の境界部位１１と対象物表面鏡面反射光発生部位の近傍１５の輝度はほぼ同等な場合がある。
【００４７】
さらに、上記の五層構造で構成されたパターンの特徴を利用し、機械学習の手法を利用して、実施例１と同じように漏油部位のみ抽出することができる。
【００４８】
上記の通り、本実施例の漏油検出装置により、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合、高精度に漏油の検出ができる。
【実施例４】
【００４９】
次に、図９を用いて、油入機器表面に付着した油を検査する本発明の実施例４に係る漏油検出方法を説明する。なお、実施例１と実施例３との共通点は重複説明を省略する。
【００５０】
図９では、対象物表面の鏡面反射部位９に漏油８が付着しておらず、且、対象物表面鏡面反射部位の近傍１５に漏油８Ａが付着した場合を想定している。これは撮像した画像の対象物表面鏡面反射部位の周辺部にのみ漏油があることを想定したものである。このときには、漏油８Ａと対象物の境界部位１１Ａから鏡面反射光のみが撮像機３で観察される。
【００５１】
このように、図９の下方に示すような三層構造が観察されるが、このときには対象物表面鏡面反射光発生部位の近傍１５が暗い、隣接した漏油８Ａと対象物の境界部位１１Ａは最も明るい、隣接した対象物表面の鏡面反射発生部位９は明るいが、境界部位１１Ａより輝度が低いものとなる。
【００５２】
この場合にも、実施例３と同様に画像端部に明るい部位と暗い部位が観察され、暗い部位内に明るい部位が観察されたものであり、この場合には明るい部位を漏油部分とすることができる。
【００５３】
さらに、上記の三層構造で構成されたパターンの特徴を利用し、機械学習の手法を利用して、実施例１と同じように漏油部位のみ抽出することができる。
【００５４】
上記の通り、本実施例の漏油検出装置により、昼間の太陽光によるバックグランドノイズが大きい場合、高精度に漏油の検出ができる。
【００５５】
なお、実施例１から４まで、さまざまの組み合わせは可能。検出結果に影響しない。上記パターンは状況により、さまざまの変化が有、基本原理は同じである。
【符号の説明】
【００５６】
１００：漏油検出装置
１、１ａ、１ｂ、１ｎ、１ｘ：検査対象物
２：光源
３：撮像機
４：制御装置
５：記憶装置
６：画像処理装置
７：表示装置
８：漏油
９：対象物表面鏡面反射部位
１０、１０ａ：油表面鏡面反射部位
１１、１１ａ：油と対象物の境界部位
１２：光源
１３：フィルタ
１４：フィルタ
１５：対象物表面鏡面反射部位の近傍
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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