(57)【要約】【課題】  飛行体を用いて、太陽光発電システムの異常個所を検出して、異常と判断された太陽電池モジュールの位置情報の特定を重複箇所を排除して無駄なく容易に行う太陽電池モジュール異常検出システムを提供する。【解決手段】  飛行体３、太陽電池モジュール５の設置情報を入力する設置情報入力手段２１、熱画像からモジュール５を検出する太陽電池モジュール検出手段２３、熱画像の温度分布からモジュール５の異常個所８を検出する異常個所検出手段２５、異常個所８が同一箇所かを判別する重複箇所判別手段２６とを有し、異常個所検出手段２５は、熱画像７に検出された異常個所８の画像座標を取得して、熱画像７に付された緯度経度情報及び設置情報を用いて、異常個所８の画像座標から異常個所８の緯度経度を算出し、重複箇所判別手２６段は、複数の熱画像７から算出された異常個所８の緯度経度を比較して、異常個所８が同一箇所か判別する。【選択図】図１
2020112499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
太陽電池モジュールの上方から互いの一部が重複する複数の熱画像を緯度経度情報を付与して撮像する飛行体と、
前記太陽電池モジュールの設置情報を入力可能な設置情報入力手段と、
前記熱画像から前記太陽電池モジュールを検出する太陽電池モジュール検出手段と、
前記熱画像から前記太陽電池モジュールの異常個所を検出する異常個所検出手段と、
前記異常個所が同一箇所であるのかを判別する重複箇所判別手段と、を有し、
前記異常個所検出手段は、前記熱画像に検出された前記異常個所の画像座標を取得して、前記熱画像に付与された緯度経度情報及び前記設置情報を用いて、前記異常個所の画像座標から前記異常個所の緯度経度情報を算出し、
前記重複箇所判別手段は、複数の前記熱画像から算出された前記異常個所の緯度経度情報を比較することで、前記異常個所が同一箇所であるか判別することを特徴とする太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【請求項２】
前記設置情報入力手段は、前記設置情報として緯度経度情報とともに前記太陽電池モジュールの実際の設置方向及び寸法を入力可能することを特徴とする請求項１に記載の太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【請求項３】
前記異常個所検出手段は、前記太陽電池モジュール検出手段により検出された前記熱画像内の太陽電池モジュールのうち、最も前記熱画像の中心に近い太陽電池モジュールの矩形情報及び前記設置情報を用いて、前記異常個所の画像座標から前記異常個所の緯度経度情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【請求項４】
前記重複箇所判別手段は、互いの一部が重複する複数の前記熱画像のそれぞれに検出された前記異常個所の緯度経度情報を算出して、算出された前記異常個所の緯度経度情報が一定の閾値内に収まる場合に同一の異常個所であると判別することを特徴とする請求項１に記載の太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【請求項５】
前記熱画像は、前記飛行体の飛行方向に関わらず、特定された同一方向を向いて撮像されることを特徴とする請求項１に記載の太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【請求項６】
前記太陽電池モジュール検出手段は、前記熱画像に画像処理を施して前記熱画像内の太陽電池モジュールのうち、最も前記熱画像の中心に近い太陽電池モジュールの長辺及び短辺の情報を前記矩形情報として検出することを特徴とする請求項３に記載の太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【請求項７】
前記太陽電池モジュール異常個所検出システムは、さらに障害レポート作成手段を有し、
当該障害レポート作成手段は、前記太陽電池モジュールの異常個所を特定した障害レポートを作成可能であり、当該障害レポートは、前記重複箇所判別手段によって、同一と判別された複数の前記熱画像において検出された異常個所について、当該異常個所が各々の前記熱画像の中心に最も近い位置で検出された前記熱画像を障害レポートに載せることを特徴とする請求項１に記載の太陽電池モジュール異常個所検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドローン等の飛行体を用いて、メガソーラー施設等の大規模な太陽光発電システムにおける太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）を検出して、異常と判断された太陽電池モジュールの位置情報の特定を容易に行うことが可能な太陽電池モジュール異常個所検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、再生可能エネルギーの利用拡大に伴い、太陽光発電システムの設置が全国各地で進められている。特に産業用としては、その出力が１メガワット(１，０００キロワット)以上の大規模な太陽光発電であるメガソーラー施設の設置が急速に増加している。
【０００３】
産業用の太陽光発電システムであるメガソーラー施設については、山間部など人里離れた広域な敷地内に、大量の太陽電池モジュールを配置する。メガソーラー施設は数千〜数万枚の太陽電池モジュールを並べて構築されているため、この膨大な数の太陽電池モジュールの中から異常のある太陽電池モジュールを検出するのは非常に困難である。
【０００４】
しかしながら、メガソーラー施設は、電力会社に対して供給する発電量の保証をする必要があることがあり、一定以上の発電量を維持するべく、定期的に太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）の検査が必要となっている。この場合、人手で太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）を特定するのは、太陽電池モジュールの数が膨大であり、困難だった。
【０００５】
そこで、ドローン等の飛行体を用いて上空よりカメラで太陽電池モジュールを撮像して検査する方法が行われている。その際、ドローン等により上空から太陽電池モジュールの熱画像や可視画像を取得し、この熱画像に画像処理を施して太陽電池モジュールを認識して、太陽電池モジュールの異常をソフトウェアにより検出することが行われている。
【０００６】
例えば、特許文献１には、飛行体によって可視画像や熱画像を上空から取得し、その取得した画像に画像処理を施して太陽電池モジュールの輪郭を認識することにより、太陽電池モジュールの範囲を検出し、太陽電池モジュールの基準の可視画像と撮像した可視画像の濃度差や、熱画像における温度分布から太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）をソフトウェアにより検出する構成が開示されている。
【０００７】
また、特許文献２においては、飛行体によって撮像した熱画像について、検出されたソーラーパネル内における輝度分布に基づき、設定した閾値を超える輝度を持つ箇所を異常個所（ホットスポット）としてソフトウェアにより検出する構成が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１７−２１５２３９
【特許文献２】特開２０１７−１７３０５４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
このような飛行体によって撮像した画像を用いて異常個所（ホットスポット）をソフトウェアなどで検出する場合、一定の解像度を有する画像を撮像して、その画像内において太陽電池モジュールが一定の大きさで写っている必要がある。そのため、広大なメガソーラー施設等を対象とする場合、大量の画像に分割して広大なメガソーラー施設等を網羅するように撮像する。その際、太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）を漏らさぬように、各々の画像の一部が重複するように撮像して、撮像漏れを防止するのが一般的である。
【００１０】
そのため、重複して撮像された範囲に太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）が存在する場合は、異常個所（ホットスポット）も重複してソフトウェアにより検出されてしまい、異常個所（ホットスポット）の障害レポートを自動で作成するにあたっても、実際よりも多くの異常個所（ホットスポット）がカウントされてしまい、実際に現地で人手により保守作業を行うにあたっても、重複した同じ異常個所（ホットスポット）かどうかを判断するのに手間がかかり、作業効率が損なわれる可能性があった。
【００１１】
また、重複画像における同一の異常個所（ホットスポット）かどうかの判別にあたって、一般的な解決策としては、画像処理ソフトを用いて画像をオルソ化（結合）し、重複を排除する手段があるが、画像処理ソフトが非常に高額であり、かつ、ソフトの画像処理に非常に高性能なコンピュータが必要となる。さらには、オルソ化を行うためには画像を密に撮像して重複範囲をさらに広げる（オーバーラップ率を上げる）必要があり、ドローン等の飛行体による撮像においても、撮像する画像枚数及び飛行時間の増加に繋がってしまう。
【００１２】
そこで本発明は、ドローン等の飛行体を用いて、メガソーラー施設等の大規模な太陽光発電システムにおける太陽電池モジュールの異常個所（ホットスポット）の検出において、メガソーラー施設等の特殊性を利用して、必要最低限な情報のみを用いて、重複する異常個所（ホットスポット）を容易に判別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的達成のため、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、太陽電池モジュールの上方から互いの一部が重複する複数の熱画像を緯度経度情報を付与して撮像する飛行体と、前記太陽電池モジュールの設置情報を入力可能な設置情報入力手段と、前記熱画像から前記太陽電池モジュールを検出する太陽電池モジュール検出手段と、前記熱画像から前記太陽電池モジュールの異常個所を検出する異常個所検出手段と、前記異常個所が同一箇所であるのかを判別する重複箇所判別手段と、を有し、前記異常個所検出手段は、前記熱画像に検出された前記異常個所の画像座標を取得して、前記熱画像に付与された緯度経度情報及び前記設置情報を用いて、前記異常個所の画像座標から前記異常個所の緯度経度情報を算出し、前記重複箇所判別手段は、複数の前記熱画像から算出された前記異常個所の緯度経度情報を比較することで、前記異常個所が同一箇所であるか判別することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、前記設置情報入力手段は、前記設置情報として緯度経度情報とともに前記太陽電池モジュールの実際の設置方向及び寸法を入力可能することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、前記異常個所検出手段は、前記太陽電池モジュール検出手段により検出された前記熱画像内の太陽電池モジュールのうち、最も前記熱画像の中心に近い太陽電池モジュールの矩形情報及び前記設置情報を用いて、前記異常個所の画像座標から前記異常個所の緯度経度情報を算出することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、前記重複箇所判別手段は、互いの一部が重複する複数の前記熱画像のそれぞれに検出された前記異常個所の緯度経度情報を算出して、算出された前記異常個所の緯度経度情報が一定の閾値内に収まる場合に同一の異常個所であると判別することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、前記熱画像は、前記飛行体の飛行方向に関わらず、特定された同一方向を向いて撮像されることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、前記太陽電池モジュール検出手段は、前記熱画像に画像処理を施して前記太陽電池モジュールを長辺及び短辺を前記矩形情報として検出することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、さらに障害レポート作成手段を有し、当該障害レポート作成手段は、前記太陽電池モジュールの異常個所を特定した障害レポートを作成可能であり、当該障害レポートは、前記重複箇所判別手段によって、同一と判別された複数の前記熱画像において検出された異常個所について、当該異常個所が各々の前記熱画像の中心に最も近い位置で検出された前記熱画像を障害レポートに載せることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、メガソーラー施設等の大規模な太陽光発電システムに配された太陽電池モジュールのドローン等の飛行体による異常個所（ホットスポット）の検出において、飛行体により重複して撮像される可能性のある異常個所に対して、重複して撮像された同一の異常個所を必要最低限な情報で効率よく排除することが可能となる。
【００２１】
即ち、本発明によれば、ドローン等の飛行体を用いて、メガソーラー施設等の太陽電池モジュールの異常個所を検出して、異常と判断された太陽電池モジュールの位置情報の特定を容易に行うことにより、飛行体によって重複して撮像される可能性のある異常個所から、重複して撮像された同一の異常個所を効率よく排除して、障害レポートを自動作成することが可能となる。
【００２２】
また、本発明によれば、メガソーラー施設等の大規模な太陽光発電システムに配された太陽電池モジュールはエリアごとに同じ寸法の太陽電池モジュールが使用され、かつ、太陽電池モジュールが向く方向も一定であることから、このメガソーラー施設特有の事情を利用して、飛行体により重複して撮像される可能性のある異常個所に対して、重複して撮像された同一の異常個所を必要最低限な情報で効率よく排除することが可能となり、高額、かつ、画像処理に非常に高性能なコンピュータを必要とする画像処理ソフトを用いて画像をオルソ化（結合）する必要がない。
【００２３】
さらには、画像のオルソ化を行うためには画像を密に撮像して重複範囲をさらに広げる（オーバーラップ率を上げる）必要があり、ドローン等の飛行体による撮像においても、撮像する画像枚数及び飛行時間の増加に繋がってしまう。本発明によれば、撮像する重複範囲を拡大することなしに、このメガソーラー施設特有の事情を利用して、飛行体により重複して撮像される可能性のある異常個所に対して、重複して撮像された同一の異常個所を必要最低限な情報で効率よく排除することが可能となる。
【００２４】
また、本発明によれば、緯度経度情報によりメガソーラー施設等の太陽電池モジュールの異常個所の位置が特定されるため、異常個所が重複して検出されることを容易に防止可能であり、実際よりも多くの異常個所がカウントされることがなく、実際に現地で人手により保守作業を行うにあたっても、重複した同じ異常個所かどうかを判断する必要がないことから、作業効率が向上する。
【００２５】
また、本発明によれば、ドローン等の飛行体で異常個所を容易に検出できるため、労力がかからないばかりか、重複して撮像された同一の異常個所を効率よく排除して、障害レポートを自動作成することが可能となるため、太陽電池モジュールの保守作業は、労力をかけずに正確に異常個所を認識することが可能となる。
【００２６】
また、本発明によれば、異常個所検出手段が、太陽電池モジュール検出手段により検出された熱画像内の太陽電池モジュールのうち、最も熱画像の中心に近い太陽電池モジュールの矩形情報及び設置情報を用いて、画像座標から異常個所の緯度経度情報を算出することで、歪みの少ない位置の太陽電池モジュールをもとに異常個所の緯度経度を算出できるため、異常個所の位置の特定を正確に行うことが可能となる。
【００２７】
また、本発明によれば、複数発見された異常個所が同一の箇所かどうかを判別するにあたり、閾値を変更するのみで異常個所の重複判定の調整が可能となるため、メガソーラー施設等の作業環境及びドローン等の飛行体や搭載するカメラといった使用機材の変化に応じた閾値の設定により、最適な異常個所の重複判定が可能となる。
【００２８】
また、本発明によれば、緯度経度情報によりメガソーラー施設等の太陽電池モジュールの異常個所の位置が特定されるため、地図情報等に反映して異常個所を知らせることが可能となり、保守作業者は容易に異常個所を特定することが可能となる。
【００２９】
また、本発明によれば、障害レポートに記載される同一の異常個所が複数の熱画像で検出された場合は、異常個所が各々の熱画像の中心に最も近い位置で検出された熱画像を障害レポートに載せるため、歪みの少ない位置に異常個所が記載された熱画像を障害レポートに採用可能であり、かつ、歪みが少ないため異常個所の位置の特定も正確になされるため保守作業者の作業効率が向上する。
【００３０】
また、本発明によれば、熱画像から異常個所を検出する手段としてＡＩ（人工知能）等を用いることにより、ＡＩ（人工知能）等が大量に撮像される熱画像の異常個所の状態を学習することでより、異常個所の検出精度がより向上し、より精度の高い異常個所の検出が可能となる。
【００３１】
また、本発明によれば、メガソーラー施設等の各所に、特定の目印や電波発信器等を設置する必要がないため、メガソーラー施設におけるエリアごとの太陽電池モジュールの設置情報、地図情報を変更するのみで、どのメガソーラー施設にも適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムの構成を示す図である。
【図２】太陽光発電システムにおいて太陽電池モジュールが配置された全体イメージの一例を示す図である。
【図３】飛行体（ドローン等）の飛行方法を示す図である。
【図４】太陽電池モジュールの設置情報データを示す図である。
【図５】飛行体（ドローン等）によって撮像された熱画像のイメージ図であって、（ａ）は複数の熱画像に異常個所が検出された場合のイメージ図、（ｂ）は複数発見された異常個所が同一箇所であることを示すイメージ図である。
【図６】熱画像から太陽電池モジュールの異常個所の緯度経度情報の算出方法を示した図である。
【図７】本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムの処理フローを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、図面を参照して、本発明による太陽電池モジュール異常個所検出システムを実施するための形態について説明する。
【００３４】
尚、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムは、ドローン等の飛行体を用いて、メガソーラー等の大規模な太陽光発電システムの異常個所（ホットスポット）を検出して、異常と判断された太陽電池モジュールの位置情報の特定を重複箇所を排除して無駄なく容易に行うことを可能にするものである。
【００３５】
［太陽電池モジュール異常個所検出システムの構成］
図１乃至図６を用いて太陽電池モジュール異常個所検出システムの構成を説明する。図１は、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムの構成を示す図であり、図２は、太陽光発電システムにおいて太陽電池モジュールが配置された全体イメージの一例を示す図であり、図３は、飛行体（ドローン等）の飛行方法を示す図であり、図４は、太陽電池モジュールの設置情報データを示す図であり、図５は、飛行体（ドローン等）によって撮像された熱画像のイメージ図であって、（ａ）は複数の熱画像に異常個所が検出された場合のイメージ図、（ｂ）は複数発見された異常個所が同一箇所であることを示すイメージ図であり、図６は、熱画像から太陽電池モジュールの異常個所の緯度経度情報の算出方法を示した図である。
【００３６】
図１に示すように、太陽電池モジュール異常個所検出システム１は、対象であるメガソーラー施設等の太陽光発電システムの異常個所（ホットスポット）の検出において使用される飛行体３と、本発明のシステム全体を制御する管理装置２とによって主として構成されており、また、各種情報の飛行体３及び管理装置２への各種情報・指令を入出力可能な入出力端末２９をさらに備えて構成され、入出力端末２９は表示を伴う入出力機能を有するコンピュータ及びプリンタ等で構成される。
【００３７】
また、飛行体３が上空を飛行するメガソーラー施設等の大規模な太陽光発電システムは、膨大な数の太陽電池モジュールが設置されるものであり、図２に一例としてメガソーラー施設等の一部を示すように、太陽電池モジュール５を必要な数だけ、マトリックス上に配列して集合体としたものである。
【００３８】
この場合、メガソーラー施設等における特有の事情として太陽電池モジュール５の寸法及びその設置される方向はエリアごとに統一されることが通常であり、図２においては、エリア１においては、エリア１内の太陽電池モジュール５は全て同じ寸法の太陽電池モジュール５が全て同じ方向を向いて設置されており、エリア２内においては、エリア１とは異なるものの、同じ寸法の太陽電池モジュール５が全て同じ方向を向いて設置されている。
【００３９】
尚、本発明は太陽電池モジュールの保守を人手で行うには非常に困難な太陽光発電システムに利用することが好適であり、メガソーラー施設等に限られるものではなく、より小規模な太陽光発電システムにおいても適用可能であることは言うまでもない。
【００４０】
［飛行体］
飛行体３は、ドローンと一般に称される小型無人飛行体としてのマルチロータヘリコプタであり、機体の周囲に４つのロータ（回転翼）が周方向９０度間隔に配設されて構成されており、予め設定された飛行計画に従った自動制御により自律飛行可能に構成されている。また、遠隔操作による飛行指令を行うことも可能である。
【００４１】
尚、図１に示すように、飛行体３は一機に限られるものではなく、撮像範囲を分担して複数機により、広大なメガソーラー施設等を撮像して作業効率を向上させることも可能である。
【００４２】
飛行体３は、自律飛行や遠隔操作による飛行のための駆動機構等の他に、制御部３１、測位部３２、撮像部３３、データ記憶部３５、データ送信部３６とからなっている。
【００４３】
制御部３１は、入出力端末２９から入力された飛行経路に基づいて、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星９からの信号と測位部３２の情報に基づいて飛行を制御するとともに、撮像部３３による熱画像の撮像を制御する。
【００４４】
制御部３１は、中央演算装置としてのＣＰＵを主体に構成されており、飛行体３の作動を制御して、ＲＯＭやＲＡＭ等に格納された制御プログラム等に基づき、飛行経路、飛行条件、撮像条件等を算出し、飛行体３及び撮像部３３の作動を制御する。
【００４５】
測位部３２は、ＧＰＳ衛星９からの信号を受信して飛行体３の位置情報を測定して飛行体３の位置を緯度経度により特定可能である。尚、GPSに限らず、GLONASS、Galileo、準天頂衛星（QZSS）等、他の衛星測位システムを用いても良い。
【００４６】
撮像部３３は、制御部３１からの指令に基づき、太陽電池モジュール５の熱画像（赤外線画像）を撮像する。そのため、撮像部３３は赤外線カメラによって構成され、撮像部３３による熱画像の撮像は飛行体３内のコンピュータのＣＰＵがＲＯＭやＲＡＭ等に格納されている所定のコンピュータプログラムに基づいてかかる撮像動作が行われるものである。
【００４７】
赤外線カメラは、検査対象の太陽電池モジュールから放出される赤外線帯域のエネルギーを検出し、これを温度に変換して温度分布情報を示す熱画像を生成する。また、赤外線カメラは、レンズが飛行体３からの鉛直方向を向いて設置されるため、撮像される熱画像の中心は飛行体３の直下の地点となる。
【００４８】
その際、測位部３２からの緯度経度情報を撮像した熱画像のジオタグとして付与する。前述のように、赤外線カメラのレンズは、飛行体３の鉛直方向直下を向いているため、飛行体３の位置情報がそのまま撮像した熱画像の中心の緯度経度情報となりジオタグとして付与される。
【００４９】
このとき、撮像した方角情報を同時にジオタグとして付与しても良い。即ち、撮像部３３が撮像した熱画像の端部を構成する４辺が東西南北の何れを向いているのかをジオタグとして付与してもよい。
【００５０】
データ記憶部３５は、撮像した太陽電池モジュール５の熱画像を保存する記憶媒体からなる。このとき、保存した熱画像をその都度、データ送信部３６を用いて、管理装置２に送信するようにしてもよい。
【００５１】
データ送信部３６は、通信装置からなり、撮像した太陽電池モジュール５の熱画像を管理装置２の熱画像蓄積部２７に送信する。このとき、飛行体３の飛行終了後にＵＳＢ等の有線を用いての送信、または、無線通信機能を有して送信することも想定され、管理装置２の熱画像蓄積部２７に熱画像データを送信できれば、その手段を問うものではない。
【００５２】
［管理装置］
管理装置２は、コンピュータ上にソフトウェアを搭載することにより構成され、本発明のシステム全体を制御するものであって、飛行経路設定手段２１、設置情報入力手段２２、太陽電池モジュール検出手段２３、異常個所検出手段２５、重複箇所判別手段２６、熱画像蓄積部２７とを有し、さらに、障害レポート作成手段２８を備えている。
【００５３】
飛行経路設定手段２１は、入出力端末２９から対象となるメガソーラー施設等の地図情報などを用いて、飛行体３の飛行経路を設定するものである。飛行経路の設定方法については、メガソーラー施設等の地図上に重畳して飛行体３の飛行経路を指定する、もしくは、撮像する範囲を指定するなどが好適である。または、地図情報などを用いず、緯度経度などの数値情報を直接入力する形でも、飛行体３が飛行する経路を緯度経度情報に基づいて指定できるものであれば、その手段を問うものでない。
【００５４】
また、飛行経路設定手段２１は、飛行体３が飛行経路上でどの方角を向いて熱画像を撮像するのかを設定する。即ち、飛行体３が撮像した熱画像の上（熱画像の端部の４辺の内の上辺）が実際の方角でどちらを向いているのかを設定する。
【００５５】
通常、図３に示すように、ドローンのような飛行体３は、特定された一定の方向を絶えず向いて飛行するものであり、図３においては、メガソーラー施設の或るエリアを撮像するにあたり、Ｓｔａｒｔ地点からゴールとなるＥｎｄ地点まで絶えず飛行体３は北を向いて飛行している。
【００５６】
尚、図３において二等辺三角形の頂角が示す方向が飛行体３による撮像方角を示しており、このように特定された一定の方向を向いて絶えず飛行するため、撮像される複数の熱画像は全て同じ方向を向いていることとなり、撮像された複数の熱画像の全てにおいて撮像方角が一致することとなる。
【００５７】
また、図３においては、特定された方角として北を向いて飛行体３により撮像を行ったが、この特定された方角は、南や東西等もよく、特定された何れか一方の方角を絶えず向いて撮像すればどの方角でもよいことは当然である。
【００５８】
設置情報入力手段２２は、入出力端末２９から太陽電池モジュール５の設置情報を入力して記憶するものであり、図２及び図４に示すように対象となるメガソーラー施設等の地図情報や緯度経度情報を用いてエリアごとに範囲を指定して（図２及び図４）、その範囲に含まれる太陽電池モジュール５の寸法や設置方向を設定して記憶する（図４）。
【００５９】
この場合、前述のように、メガソーラー施設等における特有の事情として、図２のように太陽電池モジュール５の寸法及びその設置方向はエリアごとに統一されることが通常である。図２においては、エリア１においては、エリア１内の太陽電池モジュール５は全て同じ寸法の太陽電池モジュール５が全て同じ方向を向いて設置されており、図４に示すように、地点Ａ乃至地点Ｄの４点の緯度経度を明らかにすることにより、この４地点により囲まれたエリアをエリア１として緯度経度情報により特定可能である。エリア２においても同様に、地点Ｅ乃至地点Ｈの４点の緯度経度を明らかにすることにより、この４地点により囲まれたエリアをエリア２として緯度経度情報により特定可能である。
【００６０】
尚、図２及び図４においては、エリアを特定するため、４地点の緯度経度を特定して、この４地点に囲まれる矩形状のエリアを特定したが、４地点によって矩形状を構成したエリアで特定する方法に限られるものではなく、４地点以上の多数の緯度経度情報により隣接する各々の地点を結び、太陽電池モジュール５の設置形態に応じて、矩形状以外の種々の形状によりエリアを特定することも可能である。
【００６１】
太陽電池モジュール５の寸法とは、図４の「モジュール長辺（ｍｍ）」列及び「モジュール短辺（ｍｍ）」列に示すように、矩形の太陽電池モジュール５の長辺の長さ（mm）、短辺の長さ（mm）などである。また、設置方向とは、図４の「モジュール長辺（方角）」列及び「モジュール短辺（方角）」列に示すように、太陽電池モジュール５の長辺が設置されている方向（例えば、南北方向等）、短辺が設置されている方向（例えば、東西方向等）である。
【００６２】
図４に示すように、この太陽電池モジュール４の設置方向は、太陽電池モジュール５の長辺が南北方向に対して何度傾いているか、短辺が東西に対して何度傾いているか、などを０〜１７９．９９度等の数値で指定する。
【００６３】
太陽電池モジュール検出手段２３は、図５（ａ）に示す撮像した複数の熱画像（例えば、図５（ａ）の第１の熱画像７１及び第２の熱画像）を画像解析（エッヂ処理）して太陽電池モジュール５を検出する。画像解析（エッヂ処理）は、既知の微分フィルタ処理を施して各画像内に現れる太陽電池モジュール５の輪郭（エッヂ）（図６の５ａ）を検出して太陽電池モジュール５を認識させるものであり、エッヂ検出による画像解析は公知の一般的な技術であるので、ここでは説明を省略する。太陽電池モジュール検出手段２３は、グレースケール等の熱画像を画像解析（エッヂ処理）して太陽電池モジュールを検出する。
【００６４】
尚、本来は膨大な数の熱画像を撮像するが、本発明の理解のため、複数の熱画像の一例として、図５（ａ）の第１の熱画像７１及び第２の熱画像７２の２つの熱画像を示した。また、熱画像は一般的に温度が高いほど輝度が大きく表示されるが、図面の見やすさを確保するべく、図５においては、異常個所（ホットスポット）８を黒点で示し、太陽電池モジュール５を白色で示している。符号６は太陽電池モジュール５の範囲外として地面等が現れている。
【００６５】
また、図５（ｂ）は、図５（ａ）に掲げた第１の熱画像７１と第２の熱画像２について、両方の熱画像に異常個所（ホットスポット）８が認められる場合に、熱画像を肉眼により確認すると同一の異常個所（ホットスポット）８なのかどうか判別が困難であるが、実際には、図５（ｂ）に示すように、重ね合わせてみると同一の異常個所（ホットスポット）８であることが分かることを示している。本発明は、この異常個所（ホットスポット）８が同一の異常個所（ホットスポット）なのか、別の異常個所（ホットスポット）なのかを自動判別するものである。その際、図５（ｂ）のような、高度な画像処理を伴う重ね合わせの作業も必要としない。
【００６６】
異常個所検出手段２５は、熱画像（図５（ａ）における第１の熱画像７１、第２の熱画像７２）の太陽電池モジュール５の画像（検出した太陽電池モジュール５の範囲内）から異常個所（ホットスポット）８を検出する。熱画像においては一般的に温度が高いほど輝度が大きく表示されるため、太陽電池モジュール５内の輝度が高い地点は異常個所（ホットスポット）８として検出される。
【００６７】
異常個所（ホットスポット）８の検出には、AI（人工知能）を使用するのが好適である。大量の熱画像から異常個所（ホットスポット）８をAIに学習させることで、異常個所（ホットスポット）８の検出精度が向上する。また、異常個所にも故障の原因（種類）によって、熱画像上でのイメージが異なるため、これもAIに学習させることで、異常個所（ホットスポット）８の原因（種類）も検出が可能となる。この場合、ＡＩでの学習方法について、異常個所検出手段２５が用いる学習アルゴリズムは限定されるものではなく、どのような学習方法を用いてもよい。
【００６８】
次に、異常個所検出手段２５は検出した異常個所（ホットスポット）８の緯度経度情報を算出する。図６に示すように、熱画像７のジオタグに付与された緯度経度情報（熱画像７の中心の位置の緯度経度情報）と設置情報入力手段から入力された、緯度経度情報に紐付けられたエリアごとの太陽電池モジュール５の設置情報（長辺の長さ、短辺の長さ）と、熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂの画像を比較することで、熱画像の画像座標の１ピクセル単位の長さ（実寸）を算出する。
【００６９】
即ち、図２、図４及び図６に示すように、熱画像７のジオタグに付与された緯度経度情報により、そのエリアに配された太陽電池モジュール５の寸法（長辺５ａ１の長さ、短辺５ａ２の長さ）が判明し、赤外線カメラの歪みの少ない熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂの画像の長辺及び短辺の長さと比較することで、熱画像７の画像座標の１ピクセル単位の長さ（実寸）を算出することが可能となる。尚、図６における符号７ａは熱画像７の端部を示している。
【００７０】
尚、熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂの画像の長辺及び短辺の長さを矩形情報と定義する。また、この矩形情報に太陽電池モジュール５ｂの熱画像７のＸ軸及びＹ軸に対する傾き（設置方向）を含めることも可能である。
【００７１】
また、熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂの決定にあたっては、どのような手法を用いてもよいが、例えば、太陽電池モジュール５の４隅によって形成される対角線の中心が熱画像７の中心に最も近いものを熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂとして決定することが例として挙げられる。
【００７２】
これらにより、異常個所検出手段２５が熱画像７内において検出した異常個所（ホットスポット）８の画像座標（図６における中心からX軸方向のピクセル数（Ｘａ）、Y軸方向のピクセル数（Ｙａ））を実際の長さに変換して、さらに、熱画像７中心の緯度経度情報を用いることで、緯度経度が算出できることとなる。
【００７３】
この緯度経度の算出の際には、飛行体３が撮像した熱画像７の方角が必要となる。即ち、熱画像７の画像座標のX軸およびY軸が実際の方角としてどちらを向いているかが、緯度経度の算出に必要となる。
【００７４】
熱画像７のジオタグに撮像方角のデータが付与されない場合は、さらに、飛行経路設定手段２１で設定された飛行体３の飛行方向（撮像方角）と設置情報入力手段２１から入力された太陽電池モジュール５の設置方向のデータを組み合わせることで、熱画像７の撮像方向を算出することが可能となる。
【００７５】
即ち、撮像した熱画像７のジオタグに付与された緯度経度情報から図４に示す設置情報を用いて、属するエリアに設置されている太陽電池モジュール５の長辺の方向および短辺の方向を取得して、飛行経路設定手段２１で設定された飛行体３の飛行方向（撮像方角）に組み合わせることにより、熱画像７の撮像方角を計算することが可能である。
【００７６】
設置情報として入力された対象エリアの太陽電池モジュール５の長辺の方向および短辺の方向のみでは、太陽光モジュール５が矩形状であるが故に、南北方向に何度傾いているかや東西方向に何度傾いているかといった把握はできるものの、北を向いているのか南を向いているのか、または東を向いているのか西を向いているのかといった東西南北の各々の方向までは算出できず、南北や東西が180度単位で逆転してしまうような事態を防止するべく、飛行経路設定手段２１で設定された飛行体３の飛行方向（撮像方角）に組み合わせるものである。
【００７７】
さらに、飛行体３が撮像した熱画像７の方角の情報は、熱画像７のジオタグに撮像の都度、付与されてもよい。この場合は、異常個所検出手段２５は、熱画像７のジオタグから画像の撮像方角を取得する。
【００７８】
重複箇所判別手段２６は、異常個所検出手段２５が対象となるメガソーラー施設等の太陽電池モジュール５を撮像した複数の熱画像７から検出した異常個所(ホットスポット)８の緯度経度情報から、重複して検出された異常個所（ホットスポット）８がないか判別を行う。
【００７９】
熱画像７の撮像時にドローン等の飛行体３や飛行体の撮像部３３を支えるジンバル等の揺れなどにより、熱画像７の撮像方角は必ずしも一定とならず、多少の回転・傾き（２０〜３０度程度）が生じる。さらには、撮像の赤外線カメラの特性により、中心部より熱画像７の輪郭付近では、ひずみが生じることがある。そのため、熱画像７から算出された異常個所（ホットスポット）８の緯度経度情報は一定の誤差を有している。
【００８０】
そこで、重複箇所判別手段２６は、その判別に用いる一定の閾値を予め設定可能としており、複数の熱画像７から検出された異常個所（ホットスポット）８の緯度経度が、この閾値の中に納まっている場合は、重複して検出された同一の異常個所（ホットスポット）８と判別される。また、この閾値を調整することで、判別の厳しさを調整することが可能となる。この閾値は、例えば１ｍの異常個所（ホットスポット）８の位置の差のように任意の値を設定可能である。
【００８１】
メガソーラー施設等の大規模な太陽光発電システムを飛行体３（ドローン等）により撮像する場合、異常個所（ホットスポット）８の検出漏れが最も避けるべきことであるため、各熱画像はそれぞれ一定の重複を持って撮像されるのが通常である。そのため、この重複した撮像箇所に異常個所（ホットスポット）８が存在する場合、複数の熱画像７に跨って同一の異常個所（ホットスポット）８が検出されてしまう（図５（ａ））。
【００８２】
メガソーラー等の大規模な太陽光発電システムでは、撮像する熱画像７の枚数が大量となるため、保守作業の効率の観点から、この点が非常に問題となっている。
【００８３】
そのため、重複箇所判別手段２６は、複数の熱画像７に重複する異常個所（ホットスポット）８が検出されていると判別した場合、検出された異常個所（ホットスポット）８が熱画像７の中心に近い熱画像７を異常が検出された熱画像７として出力する。これにより、歪みの小さい熱画像７により異常個所（ホットスポット）８を正確に特定して作業効率の向上を図るものである。
【００８４】
障害レポート作成手段は、重複箇所判別手段２６により出力された同一箇所が排除された異常個所（ホットスポット）８について、熱画像７に緯度経度情報や地図情報を付して障害レポートを作成し、入出力端末２９により出力可能とする。この際の出力形式は、レポート形式である必要はなく、どのような形態であるか、かつ、電子媒体又は紙媒体か等などを問うものではないことは当然である。
【００８５】
また、異常個所（ホットスポット）８の障害の種類及びレベル等もＡＩにより解析して、保守の緊急度、保守に必要な作業及び基材等を明示して障害レポートに記載することも可能である。
【００８６】
［熱画像の画像座標から異常個所の実際の緯度経度の算出方法］
次に、熱画像７の画像座標から異常個所（ホットスポット）８の実際の緯度経度を算出する方法について、図６を用いて説明する。
【００８７】
図６の熱画像７内の太陽電池モジュール５は、太陽電池モジュール検出手段２３により検出された太陽電池モジュール５である。熱画像７の画像処理（エッチ処理）において、熱画像７内の太陽電池モジュール５のエッヂ（輪郭）５ａが検出されている。その検出された太陽電池モジュール５の中から、熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール１枚５ｂを検出する。これは、飛行体３の撮像部３３から撮像した熱画像７において、最も中心付近が、歪みが少ないためである。
【００８８】
次に、熱画像７の最も中心に近い太陽電池モジュール１枚５ｂの長辺と短辺を識別して、長辺と短辺の長さのそれぞれの画像座標（X-Y）上での長さ（ピクセル）を求める。
【００８９】
次に、熱画像７のジオタグに含まれる緯度経度情報を用いて、設置情報入力手段２２から入力された設置情報（図４）を参照して、当該緯度経度に設置されている太陽電池モジュール５の実際の長辺の長さ（ｍｍ）（図５の５ａ１の実寸）、短辺の長さ（ｍｍ）（図５の５ａ２の実寸）を取得する。
【００９０】
熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール１枚５ｂの画像座標（X-Y）の長辺、短辺の長さ（ピクセル数）と、設置情報から取得した太陽電池モジュールの実際の長辺の長さ（ｍｍ）、短辺の長さ（ｍｍ）から、画像座標の座標単位（１ピクセル）辺りの実際の寸法（ｍｍ）を算出する。
【００９１】
次に、異常個所検出手段２５がAIによる画像解析を用いて検出した異常個所（ホットスポット）８の画像座標（Xa,Ya）を検出する。この時、検出された異常個所（ホットスポット）８の範囲が画像座標上で範囲（面積）を有する場合は、その中心を異常個所（ホットスポット）８の画像座標とする。
【００９２】
次に、熱画像７の撮像方角を取得する。熱画像７の撮像方角は言い換えれば、画像座標系のY軸が向いている方角となる。熱画像７のジオタグに撮像方角のデータが付与されない場合は、飛行経路設定手段２１で設定された飛行体３の飛行方向（撮像方角）と設置情報入力手段２１から入力された太陽電池モジュール５の設置方向のデータを組み合わせることで、熱画像７の撮像方角（実際の方角、例えば、常に北を向いて撮像等）が算出される。
【００９３】
即ち、熱画像７のジオタグに付与された緯度経度情報から、当該緯度経度に設置されている太陽電池モジュールの長辺の方向および短辺の方向（設置情報）を用いて、熱画像７内の太陽電池モジュールの設置方向と比較することで、画像座標系のY軸が向いている方角を算出する。
【００９４】
この際、設置情報として入力された太陽電池モジュールの長辺の方向および短辺の方向と、熱画像７内の太陽電池モジュールの設置方向との比較において、熱画像７内の太陽電池モジュールの設置方向は、例えば、熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂの設置方向を利用することが可能であり、この場合は、熱画像７の中心に最も近い太陽電池モジュール５ｂの長辺及び短辺の長辺及び短辺の長さのみならず、熱画像７のＸ軸及びＹ軸に対する傾き（設置方向）を含んで矩形情報と定義される。
【００９５】
また、熱画像７のジオタグに撮像方角の情報が付与されている場合は、このジオタグに付与された撮像方角を用いるのが好適である。
【００９６】
熱画像７の撮像方角（画像座標系のY軸方向）が北を向いている場合、画像座標の中心の緯度経度情報から、画像座標上の異常個所（ホットスポット）８の座標（Xa,Ya）と当該座標系の座標単位（１ピクセル）あたりの実際の長さ（ｍｍ）を用いて、異常個所（ホットスポット）８が実際には、Y軸（北）方向に○○（ｍｍ）、X軸（東）方向に△△（ｍｍ）移動していることを算出して緯度経情報に変換し、これを当該異常個所（ホットスポット）８の緯度経度情報として記録する。
【００９７】
［太陽電池モジュール異常個所検出システム全体の処理フロー］
次に、太陽電池モジュール異常個所検出システムの全体の処理フローを図７を用いて説明する。図７は、本発明の太陽電池モジュール異常個所検出システムの処理フローを示した図である。
【００９８】
まず、入出力端末２９から対象となるメガソーラー施設等の太陽光発電システムの地図情報等を用いて、飛行体（ドローン）３の飛行経路を設定する（Ｓ１）。併せて、飛行経路上で飛行体（ドローン）３がどの方角を向いて熱画像７を撮像するのかを設定する。
【００９９】
次に、入出力端末２９から対象となるメガソーラー施設等の太陽光発電システムの地図情報等を用いて、緯度経度情報を用いて撮像する範囲（図２）を指定して、その範囲に含まれる太陽電池モジュール５の寸法や設置方向を設定する（Ｓ２）。併せて、太陽電池モジュール５の長辺が設置されている方向（例えば、南北方向など）、短辺が設置されている方向（例えば、東西方向など）を指定する。
【０１００】
次に、実際に飛行体（ドローン）３を用いて、メガソーラー施設等の太陽光発電システムを構成する大量の太陽電池モジュール５の空撮を行う（Ｓ３）。飛行体（ドローン）３は異常個所（ホットスポット）８の検出漏れがないように、各熱画像７を一定のバッファをもって重複してジオタグと共に撮像する。このとき、飛行体（ドローン）３はステップＳ１で指定された撮像方角で熱画像７を撮像する。
【０１０１】
飛行体（ドローン）３が撮像した熱画像７を管理装置２の熱画像蓄積部２７へ送信する（Ｓ４）。このとき、撮像日時などの情報とともに蓄積される。
【０１０２】
次に、熱画像蓄積部２７に蓄積された複数の熱画像７から太陽電池モジュール５を検出し（Ｓ５）、異常個所（ホットスポット）８を検出する（Ｓ６）工程へと移る。これは、例えば同じ撮像日で撮像された複数の熱画像７など同じタイミングで撮影された熱画像７、言い換えれば、複数の熱画像７に跨って重複する異常個所(ホットスポット)８が検出される可能性のある熱画像７の全てを対象に行う。
【０１０３】
即ち、順次、太陽電池モジュール検出手段２３は、熱画像７を熱画像蓄積部２７から取得して、画像処理（エッヂ処理）を施して太陽電池モジュール５の検出を行う（Ｓ５）。
【０１０４】
次に、異常個所検出手段２５は、熱画像７に異常個所（ホットスポット）８が存在しないかをAI等の画像解析によって確認する（Ｓ６）。確認された異常個所（ホットスポット）８が検出された太陽電池モジュール５内に存在しない場合は、異常個所（ホットスポット）８とは認識しない。
【０１０５】
次に、検出された異常個所（ホットスポット）８の緯度経度を算出して記憶する。この処理を熱画像７の撮像枚数分だけ繰り返して行う。
【０１０６】
同じ撮像日など、同じタイミングで撮像された複数の熱画像７の全ての異常個所検出処理（Ｓ６）が完了した後、重複する異常個所（ホットスポット）８がないか判別を行う（Ｓ７〜Ｓ８）。異常個所（ホットスポット）８が存在しない場合（Ｓ７：Ｎｏ）、もしくは、１点のみの場合（Ｓ７：Ｎｏ）は重複判別を行わないで、障害レポート作成手段２８は障害レポートを作成し（Ｓ９）、処理を終了する。
【０１０７】
複数の異常個所が検出された場合（Ｓ７：Ｙｅｓ）は、その緯度経度が予め定めた閾値以内かどうかを判別して重複する異常箇所（ホットスポット）８か否かを判断する（Ｓ８）。閾値以内で無い場合は、別の異常個所（ホットスポット）８として判別する。緯度経度情報が一定の閾値以内だった場合は、同一の異常個所（ホットスポット）８として、検出された異常個所（ホットスポット）８が熱画像７のより中心に近い熱画像７を採用して、障害レポート作成手段２８は障害レポートを作成し（Ｓ９）、処理を終了する。
【０１０８】
この発明は、その本質的特性から逸脱することなく数多くの形式のものとして具体化することができる。よって、上述した実施形態は専ら説明上のものであり、本発明を制限するものではないことは言うまでもない。
【０１０９】
また、図１の機能ブロック図に示した機能ブロックは、本発明の太陽電池モジュール異常検出システム１の機能的構成を示すものであって、具体的な実装形態を制限しない。即ち、図中の機能ブロックに対応するハードウェアが実装される必要はなく、一つのプロセッサーがプログラムを実行することで複数の機能部の機能を実現する構成とすることも勿論可能である。また、実施形態においてソフトウェアで実現される機能の一部をハードウェアで実現してもよく、さらには、ハードウェアで実現される機能の一部をソフトウェアで実現してもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１          太陽電池モジュール異常検出システム
２          管理装置
３          ドローン（飛行体）
５          太陽電池モジュール
５ａ        輪郭（エッヂ）
５ａ１      長辺
５ａ２      短辺
５ｂ        熱画像の中心に一番近い太陽電池モジュール
６          地面（太陽電池モジュール以外）
７          熱画像
７ａ        熱画像の端部
８          異常個所（ホットスポット）
９          ＧＰＳ衛星
２１        飛行経路設定手段
２２        設置情報入力手段
２３        太陽電池モジュール検出手段
２５        異常個所検出手段
２６        重複箇所判別手段
２７        熱画像蓄積部
２８        障害レポート作成手段
２９        入出力端末
３１        制御部
３２        測位部
３３        撮像部
３５        データ記憶部
３６        データ送信部
７１        第１の熱画像
７２        第２の熱画像
【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】
2020112499.tif 000007
【図６】
2020112499.tif 000008
【図７】
2020112499.tif 000009