(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備機器に発生した錆を撮影した錆画像を用いて、前記設備機器の劣化を診断する設備劣化診断装置であって、
前記錆画像を取得する情報取得部と、
前記錆画像において、色空間上の明度変化量と、前記明度変化量に対応する色空間上の彩度変化量とに基づいて、前記錆の状態を診断する錆診断部と、
を備えることを特徴とする設備劣化診断装置。
【請求項２】
前記情報取得部は、前記錆画像を取得する画像情報取得部と、前記明度変化量を取得する診断条件取得部と、を備え、
前記錆診断部は、前記明度変化量に対応する前記彩度変化量を演算する錆色特性演算部と、彩度変化量の閾値を予め設定する閾値設定部と、前記錆色特性演算部が演算した前記彩度変化量と前記閾値とに基づいて前記錆の状態を診断する状態診断部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の設備劣化診断装置。
【請求項３】
前記情報取得部は、撮影条件の情報である撮影情報を取得する撮影情報取得部をさらに備え、
前記閾値設定部は、前記閾値を前記撮影情報に応じて変化させる
ことを特徴とする請求項２に記載の設備劣化診断装置。
【請求項４】
前記撮影情報は、前記錆を撮影した際における撮影場所、撮影方向、天候、気温、湿度、日付、時間帯、日射量、日射角度、光束のうち少なくとも１つ以上を含む
ことを特徴とする請求項３に記載の設備劣化診断装置。
【請求項５】
前記状態診断部は、前記錆画像の錆色が褐色または黒色であると判定した場合は、前記錆は腐食が進行した腐食後期の状態であると診断する
ことを特徴とする請求項２から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項６】
前記状態診断部は、前記錆画像の錆色が赤茶色であると判定した場合は、前記錆は腐食が進行していない腐食初期の状態であると診断する
ことを特徴とする請求項２から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項７】
前記錆画像において診断対象とする錆色を持つ錆が写り込んでいる領域を少なくとも１つ以上抽出する領域抽出部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項８】
予め設定された錆色の情報である標準錆色情報に基づいて、前記錆画像において診断対象とする錆の錆色を補正する錆色補正部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項９】
診断した前記錆画像における前記明度変化量および前記彩度変化量と、前記閾値とに基づいて、新たな閾値を演算し、当該新たな閾値で前記閾値を更新する閾値演算部
をさらに備えることを特徴とする請求項２から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項１０】
前記情報取得部で取得した前記錆画像に錆が写っていない場合、または、前記錆画像の明度が所定の範囲外である場合、診断は不可能であると判定する診断可否判定部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項１１】
前記設備機器の情報である設備情報、前記明度変化量、前記彩度変化量、撮影条件の情報である撮影情報、前記撮影条件で場合分けして設定される前記閾値、前記錆画像および過去の診断結果のうち、少なくとも１つ以上が格納される管理情報記憶部
をさらに備えることを特徴とする請求項２から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項１２】
前記錆診断部が診断した診断結果を表示する診断結果表示部をさらに備え、
前記診断結果表示部は、前記錆画像の錆の色、腐食が進行しているか否かの判定、前記判定に応じた前記設備機器の交換に関する評価、前記情報取得部で取得した前記明度変化量、前記錆色特性演算部で演算した前記彩度変化量、前記閾値設置部で設定した前記閾値、前記錆画像および前記撮影情報のうち、少なくとも１つ以上を表示する
ことを特徴とする請求項２から請求項４までのいずれか一項に記載の設備劣化診断装置。
【請求項１３】
設備機器に発生した錆を撮影した錆画像を用いて、前記設備機器の劣化を診断する設備劣化診断装置における設備劣化診断方法であって、
前記設備劣化診断装置は、
前記錆画像を取得し、前記錆画像において色空間上の明度変化量を取得し、前記明度変化量に対応する彩度変化量を演算し、彩度変化量の閾値を予め設定し、演算した前記彩度変化量と前記閾値とに基づいて前記錆の状態を診断する
ことを特徴とする設備劣化診断方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の設備劣化診断方法をコンピュータに実行させるための設備劣化診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配電設備を主対象とする電気設備の発錆・腐食による劣化を診断する設備劣化診断装置、設備劣化診断方法および設備劣化診断プログラム等の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、長期的視点に立った循環型エネルギー社会の構築が進んでおり、電力業界では、電力供給の信頼性確保のほか、電気設備への投資や管理費用削減、廃棄物削減が求められている。そうした中、高度経済成長期に導入した大量の電気設備が高経年化を迎えており、従来の設備保全の考え方である時間基準保全が見直され、設備の劣化状態や稼働状況に基づいて巡視・点検を行う状態基準保全へと移行しつつある。
【０００３】
従来、設備保全において、発錆による劣化（腐食）が見られる電気設備に対しては、現場作業員が目視点検（劣化診断）を行っている。また、現場作業員は、電気設備に発生した錆の状態（色や凹凸、発錆箇所など）を双眼鏡で確認し、「継続使用」、「改修」等を判断している。
【０００４】
一方、以前より電気設備に対しては様々な劣化診断技術の開発が進められている。例えば、特許文献１に記載の鋼材の劣化診断システムは、画像処理により鉄塔に発生する錆の状態（腐食状態）を診断する技術である。鉄塔部材の表面を撮影するカメラをロボットに搭載し、そのロボットが鉄塔部材に沿って移動し部材表面を撮影する。撮影した画像を画像処理して発錆箇所を抽出した後、色情報（色相、明度、彩度）と腐食面積に応じて鉄塔部材の劣化状態を診断する。つまり、明度と彩度を利用して鋼材表面の色である灰色（無彩色）と鋼材表面に発生する錆の色である錆色（有彩色）とを区別し、色相を利用してその錆色を判定する方法が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−１３２９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の目視点検では、若手作業員と熟練作業員の経験差やノウハウの有無により異なる診断結果が提示される等、診断結果がばらつく可能性がある。また、そうした診断結果のばらつきが原因となり、稼働寿命前の廃棄処分による設備費投資の増加および廃棄物の増加、劣化進行による故障・事故リスクの高まりが考えられる。一方、鋼材表面で錆による腐食が進行する場合、錆色は褐色または黒色になる。すなわち、錆色は無彩色になる。特許文献１の鋼材の劣化診断システムは、錆色が有彩色であるとして発錆状態を判定するため、腐食が進行した場合の褐色または黒色の錆を判定できない可能性がある。
【０００７】
そこで、本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであり、客観的な劣化診断を可能とし、診断結果のばらつきを低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するために、本発明の設備劣化診断装置は、設備機器に発生した錆を撮影した錆画像を用いて、前記設備機器の劣化の程度を診断するために、前記錆画像を取得する情報取得部と、前記錆画像において色空間上の明度変化量と前記明度変化量に対応する色空間上の彩度変化量とに基づいて、前記錆の状態を診断する錆診断部と、を備えることを特徴とする。
その他の解決手段については、実施形態中で適宜説明する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、客観的な劣化診断を可能とし、診断結果のばらつきを低減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る設備劣化診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ＨＬＳ色空間のＬＳ断面における褐色錆と赤茶色錆の特性を説明するための図である。
【図３】設備劣化診断装置における情報取得部の画面の一例を示す図である。
【図４】明度変化量ΔＬに対応する彩度変化量ΔＳの分布および彩度変化量ΔＳの閾値ΔＳｔを説明するための図であり、（ａ）は、時間帯や天候ごとにΔＬΔＳ分布・閾値が格納されているデータベースを示す図である。（ｂ）は、ΔＬΔＳ分布および閾値ΔＳｔを説明するための図である。
【図５】時間帯や天候ごとに色情報が格納されている標準錆色情報のデータベースの一例を示す図である。
【図６】設備劣化診断装置における診断結果表示部の画面の一例を示す図である。
【図７】設備劣化診断装置の全体の動作を示すフローチャートである。
【図８】設備劣化診断装置における診断可否判定部の診断可否判定処理を示すフローチャートである。
【図９】設備劣化診断装置における領域抽出部の領域抽出処理を示すフローチャートである。
【図１０】設備劣化診断装置における錆色補正部の錆色補正処理を示すフローチャートである。
【図１１】設備劣化診断装置における閾値設定部の閾値設定処理を示すフローチャートである。
【図１２】設備劣化診断装置における錆色特性演算部の錆色特性演算処理を示すフローチャートである。
【図１３】設備劣化診断装置における状態診断部および診断結果出力部の状態診断出力処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。
本実施形態では、設備機器として、電気設備もしくは配電設備である柱上変圧器を想定する。
【００１２】
まず、劣化診断における錆診断の概要について説明する。
鋼材表面で錆による腐食が進行する場合、腐食が進行していない腐食初期の状態では、錆の色は、赤茶色である。一方、腐食が進行した腐食後期の状態では、錆の色は、褐色もしくは黒色である。このため、錆の色を判定することにより、鋼材の腐食の進行度合を診断することができる。つまり、設備機器の劣化の程度を診断することができる。
【００１３】
図２は、腐食が進行した腐食後期の錆の色が褐色もしくは黒色の錆（以下、「褐色錆」という。）と、腐食が進行していない腐食初期の錆の色が赤茶色の錆（以下、「赤茶色錆」という。）のＨＬＳ（Hue Lightness Saturation）色空間のＬＳ断面における特性を説明するための図である。
図２に示すように、グラフの横軸は、ＨＬＳ色空間の彩度Ｓである。縦軸は、ＨＬＳ色空間の明度Ｌである。彩度は色の鮮やかさの尺度であり、値が小さくなればなるほど色味がなくなる（破線上では左に寄るほど灰色に近づく）。明度Ｌは色の明るさの尺度であり、値が大きいほど白色に近づき、値が小さいほど黒色に近づく。
【００１４】
褐色錆５１は、褐色錆の画像において、明度Ｌを変化させたときの彩度Ｓのグラフの一例である。赤茶色錆５２は、赤茶色錆の画像において、明度Ｌを変化させたときの彩度Ｓのグラフの一例である。
褐色錆５１は、無彩色に近いため、明度Ｌを変化させても彩度Ｓの変化量は小さい。一方、赤茶色錆５２は、有彩色である赤茶色であるため、明度Ｌを変化させると、破線上付近では赤茶色となり、高明度領域および低明度領域に近づくと、彩度Ｓの変化量は大きくなる。
したがって、錆の画像において、明度Ｌを変化させたときの彩度Ｓの変化量によって、錆の状態を診断することができる。
【００１５】
［設備劣化診断装置１の構成］
次に設備劣化診断装置１の構成について図１を参照して説明する。
図１は、実施形態に係る設備劣化診断装置１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、設備劣化診断装置１は、情報取得部１０により、錆画像、診断条件等を取得し、錆診断部２０により、錆画像に写された錆が褐色錆か赤茶色錆かを診断し、その診断結果を表示するものである。
設備劣化診断装置１は、情報取得部１０と、錆診断部２０と、管理情報記憶部３０と、診断可否判定部４１と、領域抽出部４２と、錆色補正部４３と、診断結果出力部４４と、診断結果表示部４５と、閾値演算部４６と、を備える。なお、設備劣化診断装置１における情報取得部１０および診断結果表示部４５については、クライアントサーバシステムにおけるクライアント側にあってもよい。クライアントは、例えば、ＰＣ（Personal Computer）や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、携帯電話等の端末である。
【００１６】
情報取得部１０は、錆画像を取得する画像情報取得部１１と、診断条件を取得する診断条件取得部１２と、撮影情報を取得する撮影情報取得部１３と、設備情報を取得する設備情報取得部１４と、を備える。
図３を参照して説明する。
図３は、情報取得部１０の画面１００の一例を示す図である。
ユーザは、錆画像選択欄１０１から錆画像を入力する。錆画像とは、設備機器に発生した錆を撮影した画像である。例えば、柱上変圧器や、開閉器や、腕金等の配電設備の底面または側面に発生した錆を写したデジタル画像である。錆画像の各画素は、例えば、ＨＬＳ色空間における色情報（Ｈｒ，Ｌｒ，Ｓｒ）を持つ。Ｈｒは色相、Ｌｒは明度、Ｓｒは彩度である。なお、錆画像を入力する方法については、画像ファイル名を直接入力する方法と、錆画像を記憶するサーバー等の記憶装置から読み込む方法があるが、デジタルカメラに内蔵するメモリーカードから読み込む方法でもよい。
【００１７】
また、ユーザは、診断条件設定欄１０２から錆診断のための種々の条件を設定する。診断条件とは、前記した明度を変化させる量である明度変化量ΔＬや、後記する領域抽出処理を実行する指示である領域抽出実行指示の有無や、領域抽出を手動で行うか自動で行うかの指示や、領域抽出をする際の方法（図示せず）や、後記する錆色補正処理を実行する指示である錆色補正実行指示の有無や、後記する閾値設定処理を実行する指示である閾値設定実行指示の有無（図示せず）や、閾値設定を手動で行うか自動で行うかの指示（図示せず）や、配電設備の側面等の診断箇所指定情報（図示せず）等、錆診断のための条件である。明度変化量欄には、下限値Ｌｍｉｎを０〜２５５の整数で、上限値Ｌｍａｘを０〜２５５の整数で入力する。ただし、Ｌｍａｘ≧Ｌｍｉｎである。
【００１８】
また、ユーザは、撮影情報欄１０３から撮影情報を入力する。撮影情報とは、錆を撮影した際における撮影場所、撮影方向、天候、気温、湿度、日付、時間帯、日射量、日射角度、光束等のうち少なくとも１つ以上の情報である。これらのうち図３には、撮影日時、撮影場所、天候を表示している。撮影日時には、例えば、西暦年月日と、１日２４時間を２時間、３時間、４時間、６時間ごとのいずれかの長さで分割した時間帯を入力する。ただし、撮影日時は、時・分・秒単位で入力してもよい。撮影場所には、基本的に管理区名もしくは管理区番号を入力するが、その他に、町名、番地等の住所、地区・地方名等でもよい。
【００１９】
また、ユーザは、設備情報欄１０４から設備情報を入力する。設備情報とは、劣化診断の対象となる配電設備の機種、型番、メーカ、管理番号、製造年、施設年、設置場所、設置環境、補修履歴等の情報である。設置場所とは、管理区、住所等である。設置環境とは、塩害地区、雷害地区、泉害地区、強風地区、普通・一般地区等である。図３には、機種、管理番号を表示している。なお、この設備情報は、錆診断に必ずしも必要ではないが、設備情報と過去の診断結果とを関連付けることにより、設備ごとの分析が可能となる。
【００２０】
色空間表示欄１０５は、ＨＬＳ色空間もしくはＨＬＳ色空間における所定の断面を表示するものである。図３では、ＬＳ面を表示している。横軸に彩度Ｓ、縦軸に明度Ｌをとる。符号５０の実線は、ＨＬＳ色空間に基づいて設定した標準的なＬＳ分布であり、高明度領域もしくは低明度領域に行くほど彩度Ｓが小さくなる。これは高明度領域では白色に、低明度領域では黒色に、どちらも無彩色になるためである。符号５２は、前記した赤茶色錆５２の一例である。これらのグラフを参考にして、診断条件設定欄１０２の明度変化量の下限値と上限値を設定することができる。
【００２１】
図１に戻って説明を続ける。
診断可否判定部４１は、錆画像を用いて設備機器の劣化診断ができるかどうかを判定するものである。まず、診断可否判定部４１は、画像情報取得部１１から錆画像を取得し、この錆画像に発錆箇所があるか否かを判定する。発錆箇所とは、錆が発生した部分である。具体的には、予め錆色の情報を記憶しておき、この錆色の情報を参照することで、診断可否判定部４１は、発錆箇所があるか否かを判定することができる。この錆色の情報には、後記する標準錆色情報３１を用いてもよい。
【００２２】
また、診断可否判定部４１は、取得した錆画像の明度Ｌが高明度（白飛び）または低明度（黒つぶれ）でないかどうかを判定する。具体的には、診断可否判定部４１は、Ｌ＜Ｌｌ，Ｌｈ＜Ｌが満たされるか否かで判定する。Ｌｌは、例えば、黒色から白色までを０から２５５の値に分割した場合、３０程度とする。Ｌｈは、例えば、２００程度とする。
診断可否判定部４１は、錆画像に発錆箇所がないと判定した場合、または、錆画像の明度Ｌが高明度（白飛び）または低明度（黒つぶれ）であると判定した場合は、診断不可能指令を領域抽出部４２、錆色補正部４３および錆診断部２０へ出力し、診断不可能という診断結果を診断結果表示部４５に表示させる。一方、錆画像に発錆箇所があると判定した場合で、かつ、錆画像の明度Ｌが高明度（白飛び）または低明度（黒つぶれ）でないと判定した場合は、診断可能指令を領域抽出部４２、錆色補正部４３および錆診断部２０へ出力する。
【００２３】
領域抽出部４２は、画像情報取得部１１から錆画像を取得し、発錆箇所が写り込んでいる領域である発錆領域を少なくとも１つ以上抽出するものである。発錆領域は、例えば、Ｘｒ［ｐｉｘｅｌ］×Ｙｒ［ｐｉｘｅｌ］の領域であり、錆画像上に複数あってもよい。領域抽出部４２は、例えば、配電設備の素地の色と錆色を予め設定した閾値で区別する二値化により発錆領域を抽出する。また、領域抽出部４２は、パターンマッチングで錆の形状を認識することにより発錆領域を抽出してもよい。抽出するための情報である抽出情報は、画素値（Ｘ，Ｙ）や、色情報（Ｈｒ，Ｌｒ，Ｓｒ）の所定の範囲や、錆の形状（エッジ）であり、予め設定しておく。この領域抽出する際の方法は、診断条件で設定することができる。なお、領域抽出を手動で行うこともできる。このときの抽出情報とは、例えば、ユーザが入力した座標である。
【００２４】
錆色補正部４３は、領域抽出部４２から取得した錆画像（発錆領域が抽出されている錆画像）の発錆箇所の錆色を調整するものである。
ここで、まず、標準錆色情報３１について説明する。
図５は、時間帯や天候ごとに色情報が格納されている標準錆色情報３１のデータベースの一例を示す図である。
標準錆色情報３１は、季節、天候、時間帯等ごとに錆の色情報のデータを格納するデータベースである。標準錆色情報３１は、発錆領域の領域抽出の際や、錆色を補正する際の参考にするためのものである。例えば、冬期の晴れの日の朝「６：３０〜８：００」の時間帯において撮影された１つ以上の錆の画像のＨＬＳ色空間上の情報、またはその平均値（Ｈｓｔ，Ｌｓｔ，Ｓｓｔ）が格納されている。
【００２５】
錆色補正部４３は、錆画像もしくは抽出された発錆領域において、少なくとも１つ以上の画素における明度Ｌｒから、次の（１）式により、錆画像もしくは抽出された発錆領域の明度の平均値Ｌｒａｖｅを演算する。
【００２６】
【数１】
0005427198.tif 000002
【００２７】
ここで、Ｌｒｎは、錆画像もしくは発錆領域のｎ番目の画素における明度Ｌｒである。
錆色補正部４３は、Ｌｒａｖｅを求めた同じ領域の彩度の平均値Ｓｒａｖｅも同様に求める。そして、錆色補正部４３は、撮影情報取得部１３から読み込んだ撮影情報に基づいて、その撮影情報に対応する標準錆色情報３１の情報（Ｈｓｔ，Ｌｓｔ，Ｓｓｔ）を読み出し、ＬｒａｖｅとＬｓｔ、ＳｒａｖｅとＳｓｔを比較する等して、ＬｒａｖｅまたはＳｒａｖｅが所定の範囲外である場合に、標準錆色情報に近づける等の補正をする。所定の範囲は、錆の診断がより正確にできるように、予め適宜設定すればよい。なお、錆色補正部４３は、錆の診断に常に必要というわけではない。
【００２８】
管理情報記憶部３０は、標準錆色情報３１と、ΔＬΔＳ分布・閾値情報３２を記憶している。また、管理情報記憶部３０は、過去に診断した際の錆画像、撮影情報および設備情報と後記する診断結果とを関連付けて記憶している（図示せず）。これにより、診断結果の検索等の利便性が向上する。なお、管理情報記憶部３０は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク（Blue-rayDisc）、フラッシュメモリ等の記憶媒体である。
【００２９】
ΔＬΔＳ分布・閾値情報３２は、季節、天候、時間帯等ごとにΔＬΔＳ分布および閾値ΔＳｔを格納するデータベースである。
ΔＬΔＳ分布とは、錆画像において明度を変化させたときの彩度の変化量をプロットしたものである。
例えば図４（ｂ）に示すように、横軸に明度変化量ΔＬ、縦軸に彩度変化量ΔＳをとり、明度変化量ΔＬに対応する彩度変化量ΔＳの分布（ΔＬΔＳ分布）をプロットする。ここで、符号３２１は、赤茶色錆におけるΔＬΔＳ分布を模式的に示したものであり、符号３２２は、褐色錆におけるΔＬΔＳ分布を模式的に示したものである。赤茶色錆は、明度変化量ΔＬに対応する彩度変化量ΔＳが比較的大きいのに対し、褐色錆は、明度変化量ΔＬに対応する彩度変化量ΔＳが比較的小さい。この理由は、前記したとおりである。
【００３０】
閾値ΔＳｔとは、この赤茶色錆と褐色錆を分ける彩度変化量ΔＳの値３２３のことである。この閾値ΔＳｔの求め方は、統計処理等により、適宜求められる。なお、赤茶色錆、褐色錆ごとに、それぞれ閾値ΔＳｔｒ、閾値ΔＳｔｂを設定してもよい。
なお、閾値ΔＳｔについて、本実施形態では定数としているが、褐色錆のΔＬΔＳ分布と赤茶色錆のΔＬΔＳ分布によっては、次の（２）式のような多項式関数ΔＳ(ΔＬ)で定義してもよい。
【００３１】
【数２】
0005427198.tif 000003
【００３２】
また、閾値ΔＳｔは、後記する閾値演算部４６により、診断結果を反映した新たな明度変化量ΔＬおよび彩度変化量ΔＳがプロットされて、更新される。
【００３３】
図４（ａ）は、ΔＬΔＳ分布・閾値情報３２の一例を示すものである。この例では、冬期の時間帯区分を示しており、天候は晴れと曇りの２つに分類している。例えば、冬期の晴れの日の朝「６：３０〜８：００」の時間帯において撮影された１つ以上の錆の色情報に関するΔＬΔＳ分布および閾値ΔＳｔが格納されている。なお、時間帯区分はユーザが任意に設定してもよい。また、天候についても同様に雨天、雪などを任意に設定してもよい。季節、天候、時間帯の他に、日射量や測定した光束により区分してもよい。
【００３４】
図１に戻って説明を続ける。
錆診断部２０は、閾値設定部２１と、錆色特性演算部２２と、状態診断部２３と、を備える。
閾値設定部２１は、撮影情報取得部１３から取得した撮影情報に対応する閾値ΔＳｔを、ΔＬΔＳ分布・閾値情報３２を参照して設定するものである。なお、閾値の設定は、手動で行うこともできる。
【００３５】
錆色特性演算部２２は、錆色補正部４３から発錆領域が設定された錆画像を取得し、診断条件取得部１２から明度変化量ΔＬを取得し、発錆領域内の発錆箇所の明度をΔＬだけ変化させ、その変化に伴って変化する彩度の変化量ΔＳを演算するものである。なお、錆色特性演算部２２は、明度変化量ΔＬに対応する彩度変化量ΔＳの比であるΔＳ／ΔＬを算出してもよい。また、錆色特性演算部２２は、同じ発錆領域の錆画像を複数枚利用して、各錆画像の明度を離散的変化としてとらえ（離散的明度変化量）、各錆画像の彩度を離散的な彩度変化（離散的彩度変化量）として算出してもよい。
【００３６】
状態診断部２３は、閾値設定部２１で設定した閾値ΔＳｔと錆色特性演算部２２で演算した彩度変化量ΔＳとに基づいて、錆の状態を診断するものである。状態診断部２３は、次の（３）式および（４）式により、赤茶色錆か褐色錆かを判定する。
【００３７】
【数３】
0005427198.tif 000004
【００３８】
彩度変化量ΔＳが（３）式を満たす場合は、状態診断部２３は、診断対象の錆は腐食が進行した褐色錆であると判定する。一方、彩度変化量ΔＳが（４）式を満たす場合は、状態診断部２３は、診断対象の錆は腐食が進行していない赤茶色錆であると判定する。
また、状態診断部２３は、錆の状態から、設備機器を交換して補修、交換して廃棄、または、継続して利用等の評価を生成する。
【００３９】
診断結果出力部４４は、診断結果を診断結果表示部４５および閾値演算部４６へ出力するものである。
診断結果表示部４５は、診断結果を画面に表示するものである。
図６は、診断結果表示部４５の画面４５０の一例を示す図である。
評価結果欄４５１は、腐食後期の褐色錆か腐食初期の赤茶色錆かの診断結果に応じた評価を表示する。例えば、腐食後期の褐色錆と診断されている場合は「交換」と表示する。腐食初期の赤茶色錆と診断されている場合は「継続利用」と表示する。また、基本的な「交換」「継続利用」の表示の他、「交換して廃棄する」、「交換して補修する」、「継続利用して次回の巡視・点検の際に交換する」旨の表示等をしてもよい。
【００４０】
診断結果欄４５２は、複数の発錆領域に対して、それぞれの錆の状態を表示する。ここで錆の状態とは、「褐色錆」「赤茶色錆」である。図６の例では、表示項目を３つ設けているが、１つ以上であればよく、領域抽出部４２で抽出した発錆領域の数と同じ数の表示項目を設けてもよい。
設備関連情報欄４５３は、診断した設備機器の設備情報を表示する。図６の例では、管理番号、機種もしくはメーカ、管理区等の設置場所、塩害等の設置環境である。その他の設備情報として、製造年、施設年、稼働年数、補修履歴等を表示してもよい。
診断関連情報欄４５４には、診断関連情報ボタンがあり、診断に用いた明度変化量ΔＬ、彩度変化量ΔＳ、閾値ΔＳｔ、撮影情報等を表示する画面に切り替えることが可能である。
表示画面４５５は、診断後の錆画像もしくは発錆領域の画像を表示する。図６の例では、診断後（画像処理後）の錆画像６０と発錆領域６１等を表示している。錆画像６０は、明暗（白黒）の二値化画像であり、発錆部分が明るく（白く）表示されている。
【００４１】
図１に戻って説明を続ける。
閾値演算部４６は、診断した錆画像における明度変化量ΔＬｎと彩度変化量ΔＳｎを、ΔＬΔＳ分布・閾値情報３２の所定のΔＬΔＳ分布上にプロットし、統計処理等を施して新たな閾値ΔＳｔｎを演算し、この新たな閾値ΔＳｔｎで閾値ΔＳｔを更新するものである。これにより、錆の診断回数が多くなればなるほど、より正確に錆を診断することができる。
【００４２】
なお、設備劣化診断装置１は、図示を省略したＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリを搭載した一般的なコンピュータで実現することができる。このとき、設備劣化診断装置１は、コンピュータを、前記した各機能部として機能させる設備劣化診断プログラムによって動作する。また、前記した各機能部は、ＩＣ（Integrated Circuit）やＬＳＩ（Large Scale Integration）等のハードウェア回路で実現してもよい。
【００４３】
［設備劣化診断装置１の全体の動作］
次に、設備劣化診断装置１の全体の動作について説明する。
図７は、設備劣化診断装置１の全体の動作を示すフローチャートである。
ここでは、概略のみを説明し、詳細は後記する各処理において説明する。
【００４４】
図７のフローチャートに示すように、ステップＳ１０１において、設備劣化診断装置１は、錆画像を読み込む。
ステップＳ１０２において、設備劣化診断装置１は、診断条件を読み込む。
ステップＳ１０３において、設備劣化診断装置１は、撮影情報を読み込む。
ステップＳ１０４において、設備劣化診断装置１は、設備情報を読み込む。
【００４５】
ステップＳ１０５において、設備劣化診断装置１は、診断可否判定を行う。診断可否判定とは、読み込んだ錆画像から錆の状態の診断が可能か否かの判定である（［診断可否判定処理］参照）。
診断不可能である場合には（ステップＳ１０５・診断不可能）、設備劣化診断装置１は、処理を終了する。
一方、診断可能である場合には（ステップＳ１０５・診断可能）、ステップＳ１０６において、設備劣化診断装置１は、錆画像において錆が写り込んでいる領域を抽出する。
【００４６】
ステップＳ１０７において、設備劣化診断装置１は、診断対象とする錆の錆色を補正する。
ステップＳ１０８において、設備劣化診断装置１は、過去の閾値のデータの中から、読み込んだ撮影情報に対応する閾値を設定する。
ステップＳ１０９において、設備劣化診断装置１は、読み込んだ診断条件に含まれる明度変化量ΔＬに基づいて、読み込んだ錆画像において彩度変化量ΔＳを求める。
【００４７】
ステップＳ１１０において、設備劣化診断装置１は、設定した閾値と彩度変化量ΔＳとを比較し、錆が褐色錆であるのか、赤茶色錆であるのかを診断する。
ステップＳ１１１において、設備劣化診断装置１は、褐色錆か赤茶色錆かの診断結果と関連情報を表示する。
ステップＳ１１２において、設備劣化診断装置１は、読み込んだ錆画像、診断条件、撮影情報および設備情報、さらに、診断結果を関連付けてデータベースに格納するとともに、今回の診断結果を用いて、閾値を更新する。
【００４８】
［診断可否判定処理］
次に、診断可否判定部４１における診断可否判定処理について説明する。
図８は、設備劣化診断装置１における診断可否判定部４１の診断可否判定処理を示すフローチャートである。
この処理は、錆画像の状態に応じて劣化診断が可能か否かを判定するものである。
【００４９】
図８のフローチャートに示すように、ステップＳ５０１において、診断可否判定部４１は、錆画像を読み込む。
ステップＳ５０２において、診断可否判定部４１は、読み込んだ錆画像上に発錆箇所が有るか無いかを判定する。
発錆箇所が無いと判定された場合は（ステップＳ５０２・Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５において、診断可否判定部４１は、診断不可能指令を出力する。
一方、発錆箇所が有ると判定された場合は（ステップＳ５０２・Ｎｏ）、ステップＳ５０３において、診断可否判定部４１は、錆画像が高明度（白飛び）または低明度（黒つぶれ）であるか否かを判定する。
【００５０】
錆画像が高明度（白飛び）または低明度（黒つぶれ）であると判定された場合は（ステップＳ５０３・Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５において、診断可否判定部４１は、診断不可能指令を出力する。
一方、錆画像が高明度（白飛び）または低明度（黒つぶれ）でないと判定された場合は（ステップＳ５０３・Ｎｏ）、ステップＳ５０４において、診断可否判定部４１は、診断可能指令を出力する。
以上により、診断可否判定部４１は、診断可否判定処理を終了する。
【００５１】
［領域抽出処理］
次に、領域抽出部４２における領域抽出処理について説明する。
図９は、設備劣化診断装置１における領域抽出部４２の領域抽出処理を示すフローチャートである。
この処理は、錆画像に写る配電設備に発生している錆部分の画像領域を抽出するものである。
【００５２】
図９のフローチャートに示すように、ステップＳ６０１において、領域抽出部４２は、診断可否判定部４１の診断指令を読み込む。
ステップＳ６０２において、領域抽出部４２は、診断指令が診断可能指令か否かを判定する。
【００５３】
診断指令が診断不可能指令であると判定された場合は（ステップＳ６０２・Ｎｏ）、領域抽出部４２は、領域抽出処理を終了する。
一方、診断指令が診断可能指令であると判定された場合は（ステップＳ６０２・Ｙｅｓ）、ステップＳ６０３において、領域抽出部４２は、領域抽出実行指示の有無を読み込む。
ステップＳ６０４において、領域抽出部４２は、錆画像を読み込む。
ステップＳ６０５において、領域抽出部４２は、領域抽出実行指示の有無を判定する。なお、領域抽出実行指示は、診断条件に含まれている。
【００５４】
領域抽出実行指示なしと判定された場合は（ステップＳ６０５・Ｎｏ）、ステップＳ６０６において、領域抽出部４２は、領域抽出実行フラグをＯＦＦにして、領域抽出処理を終了する。
一方、領域抽出実行指示有りと判定された場合は（ステップＳ６０５・Ｙｅｓ）、ステップＳ６０７において、領域抽出部４２は、領域抽出実行フラグをＯＮにする。
ステップＳ６０８において、領域抽出部４２は、手動で領域抽出を行うか自動で領域抽出を行うかを判定する。なお、手動か自動かについての指示は、診断条件に含まれている。
【００５５】
手動で領域抽出を行うと判定された場合は（ステップＳ６０８・Ｙｅｓ）、ステップＳ６０９ａにおいて、領域抽出部４２は、手動抽出フラグをＯＮにして自動抽出フラグをＯＦＦにする。
ステップＳ６１０ａにおいて、領域抽出部４２は、ユーザにより入力された抽出情報を読み込む。
ステップＳ６１１において、領域抽出部４２は、抽出情報に基づいて、少なくとも１つ以上の領域の抽出を行う。
【００５６】
一方、自動で領域抽出を行うと判定された場合は（ステップＳ６０８・Ｎｏ）、ステップＳ６０９ｂにおいて、領域抽出部４２は、手動抽出フラグをＯＦＦにして自動抽出フラグをＯＮにする。
ステップＳ６１０ｂにおいて、領域抽出部４２は、予め設定された抽出情報を読み込む。
ステップＳ６１１において、領域抽出部４２は、抽出情報に基づいて、少なくとも１つ以上の領域の抽出を行う。
以上により、領域抽出部４２は、領域抽出処理を終了する。
【００５７】
［錆色補正処理］
次に、錆色補正部４３における錆色補正処理について説明する。
図１０は、設備劣化診断装置１における錆色補正部４３の錆色補正処理を示すフローチャートである。
この処理は、錆画像の発錆箇所の明度と、予め撮影情報に対応させて格納されている標準錆色情報３１とに基づいて、錆画像の錆の色情報（Ｈｒ，Ｌｒ，Ｓｒ）を調整するものである。
【００５８】
図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ７０１およびステップＳ７０２は、図９のステップＳ６０１およびステップＳ６０２と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ７０３において、錆色補正部４３は、錆色補正実行指示の有無を読み込む。
ステップＳ７０４において、錆色補正部４３は、領域抽出部４２で発錆領域が抽出されている錆画像を読み込む。
ステップＳ７０５において、錆色補正部４３は、錆色補正実行指示の有無を判定する。なお、錆色補正実行指示は、診断条件に含まれている。
【００５９】
錆色補正実行指示なしと判定された場合は（ステップＳ７０５・Ｎｏ）、ステップＳ７０６において、錆色補正部４３は、錆色補正実行フラグをＯＦＦにして、錆色補正処理を終了する。
一方、錆色補正実行指示有りと判定された場合は（ステップＳ７０５・Ｙｅｓ）、ステップＳ７０７において、錆色補正部４３は、錆色補正実行フラグをＯＮにする。
【００６０】
ステップＳ７０８において、錆色補正部４３は、撮影情報を読み込む。
ステップＳ７０９において、錆色補正部４３は、錆画像の発錆領域内の発錆箇所の明度を抽出する。
ステップＳ７１０において、錆色補正部４３は、読み込んだ撮影情報に対応する標準錆色情報を読み込む。
ステップＳ７１１において、錆色補正部４３は、発錆箇所の錆色を補正する。
以上により、錆色補正部４３は、錆色補正処理を終了する。
【００６１】
［閾値設定処理］
次に、閾値設定部２１における閾値設定処理について説明する。
図１１は、設備劣化診断装置１における閾値設定部２１の閾値設定処理を示すフローチャートである。
この処理は、診断時に用いる閾値ΔＳｔを設定するものである。
【００６２】
図１１のフローチャートにおいて、ステップＳ８０１およびステップＳ８０２は、図９のステップＳ６０１およびステップＳ６０２と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ８０３において、閾値設定部２１は、閾値設定実行指示の有無を読み込む。
ステップＳ８０４において、閾値設定部２１は、撮影情報を読み込む。
ステップＳ８０５において、閾値設定部２１は、自動で閾値を設定するか手動で閾値を設定するかを判定する。なお、手動か自動かについての指示は、診断条件（図示せず）に含まれているものとする。
【００６３】
手動で閾値設定を行うと判定された場合は（ステップＳ８０５・Ｎｏ）、ステップＳ８０６において、閾値設定部２１は、手動閾値フラグをＯＮにする。
ステップＳ８０７において、閾値設定部２１は、ユーザにより入力された閾値ΔＳｔを設定する。
【００６４】
一方、自動で閾値設定を行うと判定された場合は（ステップＳ８０５・Ｙｅｓ）、ステップＳ８０８において、閾値設定部２１は、自動閾値フラグをＯＮにする。
ステップＳ８０９において、閾値設定部２１は、読み込んだ撮影情報に対応するΔＬΔＳ分布・閾値情報を読み込み、閾値ΔＳｔを設定する。
以上により、閾値設定部２１は、閾値設定処理を終了する。
【００６５】
［錆色特性演算処理］
次に、錆色特性演算部２２における錆色特性演算処理について説明する。
図１２は、設備劣化診断装置１における錆色特性演算部２２の錆色特性演算処理を示すフローチャートである。
この処理は、錆色の明度変化量ΔＬに対する彩度変化量ΔＳを演算するものである。
【００６６】
図１２のフローチャートにおいて、ステップＳ９０１およびステップＳ９０２は、図９のステップＳ６０１およびステップＳ６０２と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ９０３において、錆色特性演算部２２は、領域抽出部４２で抽出した発錆箇所の錆画像を読み込む。
ステップＳ９０４において、錆色特性演算部２２は、明度変化量ΔＬを読み込む。
ステップＳ９０５において、錆色特性演算部２２は、領域抽出部４２で抽出した発錆領域内の発錆箇所の明度を変化させる。
【００６７】
ステップＳ９０６において、錆色特性演算部２２は、彩度変化量ΔＳを演算する。
ステップＳ９０７において、錆色特性演算部２２は、彩度変化量ΔＳを状態診断部２３へ出力する。
以上により、錆色特性演算部２２は、錆色特性演算処理を終了する。
【００６８】
［状態診断出力処理］
次に、状態診断部２３における状態診断出力処理について説明する。
図１３は、設備劣化診断装置１における状態診断部２３および診断結果出力部４４の状態診断出力処理を示すフローチャートである。
この処理は、錆色特性演算部２２で演算した彩度変化量ΔＳと、閾値設定部２１が設定した閾値ΔＳｔとを用いて、錆色が褐色か赤茶色かを判定し、錆色を判定した診断結果を出力するものである。
【００６９】
図１３のフローチャートにおいて、ステップＳ１００１およびステップＳ１００２は、図９のステップＳ６０１およびステップＳ６０２と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ１００３において、状態診断部２３は、錆画像を読み込む。
ステップＳ１００４において、状態診断部２３は、明度変化量ΔＬおよび錆色特性演算部２２から入力される彩度変化量ΔＳを読み込む。
ステップＳ１００５において、状態診断部２３は、閾値設定部２１から入力される閾値ΔＳｔを読み込む。
【００７０】
ステップＳ１００６において、状態診断部２３は、彩度変化量ΔＳが閾値ΔＳｔよりも小さいか否かを判定する。
彩度変化量ΔＳが閾値ΔＳｔよりも小さいと判定された場合は（ステップＳ１００６・Ｙｅｓ）、ステップＳ１００７ａにおいて、状態診断部２３は、褐色錆フラグをＯＮにする。
一方、彩度変化量ΔＳが閾値ΔＳｔ以上であると判定された場合は（ステップＳ１００６・Ｎｏ）、ステップＳ１００７ｂにおいて、状態診断部２３は、赤茶色錆フラグをＯＮにする。
ステップＳ１００８において、診断結果出力部４４は、状態診断部２３が診断した診断結果を診断結果表示部４５および閾値演算部４６へ出力する。
以上により、状態診断部２３および診断結果出力部４４は、状態診断出力処理を終了する。
【００７１】
本実施形態により、客観的な診断を可能とし、診断結果のばらつきを低減することができる。また、錆の目視点検を自動化することにより点検の作業量を低減することができる。また、劣化状態に応じた設備運用を長期的に支援し設備投資や廃棄物を削減することができる。
【００７２】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することができる。
【００７３】
本発明の実施形態では、フローチャートのステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理の例を示したが、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別実行される処理をも含むものである。
【００７４】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１      設備劣化診断装置
１０    情報取得部
１１    画像情報取得部
１２    診断条件取得部
１３    撮影情報取得部
１４    設備情報取得部
２０    錆診断部
２１    閾値設定部
２２    錆色特性演算部
２３    状態診断部
３０    管理情報記憶部
３１    標準錆色情報
３２    ΔＬΔＳ分布・閾値情報
４１    診断可否判定部
４２    領域抽出部
４３    錆色補正部
４４    診断結果出力部
４５    診断結果表示部
４６    閾値演算部
５１    褐色錆
５２    赤茶色錆
【図１】
0005427198.tif 000005
【図２】
0005427198.tif 000006
【図３】
0005427198.tif 000007
【図４】
0005427198.tif 000008
【図５】
0005427198.tif 000009
【図６】
0005427198.tif 000010
【図７】
0005427198.tif 000011
【図８】
0005427198.tif 000012
【図９】
0005427198.tif 000013
【図１０】
0005427198.tif 000014
【図１１】
0005427198.tif 000015
【図１２】
0005427198.tif 000016
【図１３】
0005427198.tif 000017