(57)【要約】【課題】送電を停止し、また架空送電線の一部を切取ることなく架空送電線の内部の金属線の腐食状況を検査すること、また腐食の進行による断線だけではなく、他の要因による断線の検査をすることが可能であり、しかも評価に熟練を要せず、低コストで実施できる方法および装置を提供する。【解決手段】ディジタルデータ記録装置に記録されているＸ線撮影データに、異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理を施して異常箇所を見出して表示することを特徴とする架空送電線の異常検出方法および装置。前記Ｘ線撮影データは、携帯型Ｘ線撮影装置により撮られたデータであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法および装置。前記画像処理の結果を各クラスター分類された種類毎に色分けして表示することを特徴とする架空送電線の異常検出方法および装置。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルデータ記録装置に記録されているＸ線撮影データに、異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理を施して異常箇所を見出して表示することを特徴とする架空送電線の異常検出方法。
【請求項２】
前記Ｘ線撮影データは、携帯型Ｘ線撮影装置により撮られたデータであることを特徴とする請求項１に記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項３】
前記画像処理の結果を各クラスター分類された種類毎に色分けして表示することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項４】
前記色分けが多色に基づく色分けであることを特徴とする請求項３に記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項５】
前記架空送電線は、鋼素線からなる芯線部の外周にアルミニウム素線からなる外周線部を有していることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項６】
前記架空送電線の芯線部の鋼素線が１〜３層に形成されており、外周線部のアルミニウム素線が１〜４層に形成されている場合において、前記クラスター分類が８ないし１２種類の何れかに分類するものであることを特徴とする請求項５に記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項７】
前記架空送電線の芯線部が７本の鋼素線により形成されており、外周線部が１２本のアルミニウム素線により一層に形成されている場合において、前記クラスター分類が１０種類に分類するものであることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項８】
前記１０種類の分類とは、健全なアルミニウム素線、鋼素線、部分的に破断したアルミニウム素線、完全に破断したアルミニウム素線、腐食生成物、腐食生成物とアルミニウム素線が混在している場合、架空送電線の半径方向側側部の健全なアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の部分的に破断したアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の完全に破断したアルミニウム素線、その他に分類するものであることを特徴とする請求項７に記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項９】
前記画像処理は、アルミニウム素線に腐食生成物が付着すれば、健全なアルミニウム素線よりもＸ線を透過させ難くなることを利用するものであることを特徴とする請求項５ないし請求項８のいずれかに記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項１０】
前記画像処理は、部分的に破断したアルミニウム素線および完全に破断したアルミニウム素線が健全なアルミニウム素線よりもＸ線を透過させ易いことを利用するものであることを特徴とする請求項５ないし請求項９のいずれかに記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項１１】
前記異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理は、架空送電線の長さ方向、架空送電線の半径方向、Ｘ線の透過量を座標軸に有する空間上で各ピクセルが占める位置を分類された各クラスターの基準座標との距離を計算する処理を含むものであることを特徴とする請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項１２】
前記異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理は、Ｘ線の透過量を座標軸に有する空間上で各ピクセルが占める位置と前記分類された各クラスターの基準座標の位置との距離を計算するクラスター処理を含むものであることを特徴とする請求項１ないし請求項１１のいずれかに記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項１３】
前記異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理は、既知のデータと比較してグループ毎のクラスター基準座標との距離の修正を行う計算を繰返す処理を含むことを特徴とする請求項１ないし請求項１１のいずれかに記載の架空送電線の異常検出方法。
【請求項１４】
請求項１ないし請求項１３の何れかの架空送電線の異常検出方法を採用していることを特徴とする架空送電線の異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は架空送電線の内部腐食などの検査方法に関し、特にＸ線撮影データを画像処理して架空送電線の内部腐食や素線の損傷等の異常を検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
架空送電線は数十〜数百メートル離れた鉄塔間に架設されるため、通常中心に亜鉛（Ｚｎ）めっき鋼線あるいは表面にアルミニウム層を固着したアルミ覆鋼線の細線を撚った芯線部を設け、その外周に導電性が良好かつ密度が小さいアルミニウム製の細線を複数本巻付けて外周線部を設けた構造（鋼芯アルミニウム撚線、ＡＣＳＲ）とされている。これにより、主として芯線部が外力や自重を受持ち、その外周の外周線部が導電を受持つこととなる。
なお、外周線部には、アルミニウム線が複数層巻き付けられていることが多い。
【０００３】
架空送電線は、一旦架設されると長年厳しい日照や風雨に晒され続けることとなる。特に、海岸線近くでは塩害があり、工場地帯では硫黄分や酸化窒素を含む産業廃棄ガスに晒され易く、また近年では酸性雨にも晒される。このような結果、架空送電線には腐食が発生し易い。特に、芯線部や複数層巻き付けられた外周線部の内、内側の外周線には腐食発生を促す物質が滞留し易く、腐食が発生し易い。また、ＡＣＳＲの場合、アルミニウムは比較的化学的活性に富むだけでなく、鋼線あるいはＺｎめっき鋼線という異種の金属に相互に接触しているため、なおさら腐食し易い。
さらに、腐食の進行を放置しておくと、電気抵抗の増加による発熱を原因とする火災、強風や自重に基づく荷重による断線等の事故が生じかねない。このため、保守検査が必要とされている。
【０００４】
従来、この様な検査を正確に行うには、架空送電線の一部を切り取って行われていた。
しかし、検査のために架空送電線から試験試料を切り取り、さらに切り取った部分を修復するには長時間の停電を伴う工事を必要とし、関連する多数の設備の停止等を伴うほか多くの労力、費用を要するため、安易に行うことは出来なかった。
このため、架空送電線の検査は、内部に発生した腐食生成物により架空送電線の外径が大きくなることを利用した電線の外径の変化の測定や、腐食や断線により架空送電線の断面積が減少することを過流探傷等で検出する方法によっている。
しかし、これらの検査は精度が低く、異常がかなり進行しないと検出できないという欠点があった。
【特許文献１】特開２００３−７９０１８号公報
【特許文献２】特開２０００−２７５１６５号公報
【非特許文献１】架空送電線の電線劣化（腐食）現象調査専門委員会編「架空送電線の電線腐食現象」電気学会技術報告、電気学会、２００４年６月、第９６８号（Ｂ部門）Ｐ．５４−６５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、様々な設備、事項に対する安全性の要求が益々厳しくなって来ており、架空送電線においても従来以上に信頼性の向上が求められている。
また、設備の効率運用が厳しく追及される今日、架空送電線においても、腐食状態等の正確な把握や余寿命の調査がより一層厳しく求められている。
しかしながら、目視、電線外径変化の測定、渦電流探傷検査等では内部の金属線の腐食状況がかなり進行しないと正確な状況把握は困難である。
【０００６】
また、エックス（Ｘ）線や超音波を使用した非破壊検査も考えられるが、以下の困難性があり、広く実用化するまでには至っていない。
第１に、架空送電線は、非破壊検査用の装置の搬入が困難な上、その駆動に必要な電源の確保も困難な山岳地帯等に設置されていることが多い。
第２に、検査対象が高い鉄塔上に架設されている電線であるため、設備の形態及び強度上非破壊検査用の大型装置を取付けること自体が困難である。
第３に、撮影画像においては、アルミニウムとその腐食生成物とのＸ線透過量の差が判別できない、また架空送電線の内部構造も複雑であるため、Ｘ線撮影等により得られたデータそのままでは内部の腐食状況を正確に判断するためにはかなりの熟練を必要とする。
【０００７】
このため、送電を停止し、また架空送電線の一部を切取ることなく架空送電線の内部の金属線の腐食状況を検査すること、また腐食の進行による断線だけではなく、他の要因による断線の検査をすることが可能であり、しかも評価に熟練を要せず、低コストで実施できる技術の開発が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者は、以上の課題を解決するため鋭意研究した結果、透過力の強い小型のＸ線発生装置を使用して撮影した画像を、クラスター分類を含む画像処理を施すこと、特にクラスター分類として表色値によって分類すること、さらに画像処理の結果を表色して出力することにより、これらの課題を解決させることができた。以下、各請求項の発明を説明する。
【０００９】
請求項１に記載の発明は、
ディジタルデータ記録装置に記録されているＸ線撮影データに、異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理を施して異常箇所を見出して表示することを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００１０】
本発明においては、異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理を行うため、Ｘ線撮影データをクラスター分類した結果がグループ化して表示され、鋼素線、アルミニウム素線、内部腐食箇所等が明確に区分けされて表示され、熟練者でなくても架空送電線の内部の腐食等の様子を容易に評価することができる。
また、Ｘ線を使用するため、外部から内部の金属線の腐食の程度や断線の有無を検査し、評価することが可能となる。
なおここに、「異常箇所」とは、ポーラス状態の腐食が発生している箇所、腐食生成物が付着している箇所、素線の断線、一部断線が発生している箇所あるいは内部放電により熔損した箇所および異物が混入し、付着している箇所等を指す。
また、クラスター分類する方法としては、例えば電線の長さ方向の座標値、電線半径方向の座標値、長さ方向あるいは半径方向の隣接するピクセルとの濃淡の差を座標軸に取りその位置を示す、黒以外の場合（白及び灰色）白（明るさ）の程度に応じて分類する等の方法がある。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記Ｘ線撮影データは、携帯型Ｘ線撮影装置により撮られたデータであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００１２】
本請求項の発明においては、携帯型のＸ線撮影装置を用いるため、高い鉄塔上に架設されている電線に対して容易に異常検査をすることが可能である。また、充電池でも駆動可能であることが多く、山岳地帯においても容易に使用することができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記画像処理の結果を各クラスター分類された種類毎に色分けして表示することを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００１４】
本請求項の発明においては、画像処理の結果を各クラスター分類された種類（分類グループ毎）に色分けして表示するため、各分類グループ間の区別を容易に視認することができ、架空送電線の腐食や断線等の異常をより明確に把握することができ、これらの異常を容易に検出することができる。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記色分けが多色に基づく色分けであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００１６】
本請求項の発明においては、画像処理の結果を分類グループ毎に色分けするに際し、多色に基づく色分けをしているため、より一層明確に各グループ間の区別を視認することができる。
【００１７】
請求項５に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記架空送電線は、鋼素線からなる芯線部の外周にアルミニウム素線からなる外周線部を有していることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００１８】
本発明においては、検査対象が主に原子番号の小さいアルミニウムの腐食であるので、実用的な金属としては比較的Ｘ線が透過し易いこともあり、多層の撚り線からなる多少太い電線であってもＸ線が透過し易く、このため腐食や断線の検出が容易となり、本発明の効果が大きく発揮される。
【００１９】
請求項６に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記架空送電線の芯線部の鋼素線が１〜３層に形成されており、外周線部のアルミニウム素線が１〜４層に形成されている場合において、前記クラスター分類が８ないし１２種類の何れかに分類するものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００２０】
架空送電線の芯線部の鋼素線が１〜３層に形成されており、外周線部のアルミニウム素線が１〜４層に形成されている場合においては、前記クラスター分類が７種類以下であると金属と腐食生成物との区別が難しくなり、一方１３種類以上であると各分類の判別が困難となることが判った。
【００２１】
請求項７に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記架空送電線の芯線部が７本の鋼素線により形成されており、外周線部が１２本のアルミニウム素線により一層に形成されている場合において、前記クラスター分類が１０種類に分類するものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００２２】
芯線部が７本の鋼素線により形成されており、外周線部が１２本のアルミニウム素線により一層に形成されている架空送電線は多用されており、このような架空送電線においては、クラスター分類を１０種類に分類することが、内部腐食等の検出に最適なクラスター分類となることが判った。
【００２３】
請求項８に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記１０種類の分類とは、健全なアルミニウム素線、鋼素線、部分的に破断したアルミニウム素線、完全に破断したアルミニウム素線、腐食生成物、腐食生成物とアルミニウム素線が混在している場合、架空送電線の半径方向側側部の健全なアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の部分的に破断したアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の完全に破断したアルミニウム素線、その他に分類するものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００２４】
前記のクラスター分類が、種々の実験の結果見出した最も効果的なクラスター分類である。
なおここに、「架空送電線の半径方向側側部」とは、長さ方向に直交する方向の両側の側部を指す。この近傍では、被写体としての架空送電線のＸ線の照射方向の厚さが薄くなることを考慮したものである。なお、長さ方向側は、Ｘ線透過量の変化は僅かであり、一般的には考慮する必要はない。
【００２５】
請求項９に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記画像処理は、アルミニウム素線に腐食生成物が付着すれば、健全なアルミニウム素線よりもＸ線を透過させ難くなることを利用するものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００２６】
本発明においては、架空送電線の腐食事故の原因のほぼ３／４を占めるとされる塩（ＮａＣｌ等）ならびに湿潤を原因とする腐食の生成物の付着等の異常の検出が容易となる。
【００２７】
請求項１０に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記画像処理は、部分的に破断したアルミニウム素線および完全に破断したアルミニウム素線が健全なアルミニウム素線よりもＸ線を透過させ易いことを利用するものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００２８】
本発明においては、主に部分的に破断したアルミニウム素線および完全に破断したアルミニウム素線の異常の検出が容易になる。
【００２９】
請求項１１に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理は、架空送電線の長さ方向、架空送電線の半径方向、Ｘ線の透過量を座標軸に有する空間上で各ピクセルが占める位置を分類された各クラスターの基準座標との距離を計算する処理を含むものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００３０】
本発明においては、芯線部の電線の長さ方向の両側部（電線の半径方向側）のアルミニウム素線に発生した断線、ポーラス状の腐食、付着した腐食生成物が主に検出対象となること、ひいては芯線部の両側の外周線部の白黒の程度、濃淡がクラスター分類の対象になることを考慮したものである。
なおここに、Ｘ線の透過量は、Ｘ線源から架空送電線を見たときに、その厚さが位置により相違する（外周側ほど薄く、また長さ方向も両端側が多少厚くなる）ため、この観点から厚さ毎に補完した透過量であれば、より正確に検査することができる。
【００３１】
請求項１２に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理は、Ｘ線の透過量を座標軸に有する空間上で各ピクセルが占める位置と前記分類された各クラスターの基準座標の位置との距離を計算するクラスター処理を含むものであることを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００３２】
本請求項の発明においては、各ピクセルのＸ線の透過量の大きさによって、芯線部か否か、外周線部であれば、黒の程度が大であれば腐食生成物が付着している箇所が写っているピルセル、白の程度が大であればアルミニウムの断線が写っているピクセル等とする判断がなされる。
【００３３】
請求項１３に記載の発明は、前記の架空送電線の異常検出方法であって、
前記異常箇所の性質に応じて前記Ｘ線撮影データが示す傾向に着目したクラスター分類を含む画像処理は、既知のデータと比較してグループ毎のクラスター基準座標との距離の修正を行う計算を繰返す処理を含むことを特徴とする架空送電線の異常検出方法である。
【００３４】
本請求項の発明においては、既知のデータと比較してグループ毎のクラスター基準座標との距離の修正を行う計算を繰返し行うため、クラスター分類がより適切に行われる。
【００３５】
請求項１４に記載の発明は、
請求項１ないし請求項１３の何れかの架空送電線の異常検出方法を採用していることを特徴とする架空送電線の異常検出装置である。
【００３６】
本請求項の発明により、架空送電線を切断したり、その被覆を除去したりすることなく内部の金属線の、特にアルミニウム素線の完全な破断、一部破断、腐食生成物の付着の有無、発生位置や程度の検出が容易となる。
【発明の効果】
【００３７】
本発明においては、架空送電線の一部を切取ることもなく、また長時間送電を停止させずに腐食や素線の破断の状態を検査することができる。また、架空送電線の特質を配慮したクラスタリングを含む画像処理を施すため、容易に腐食生成物や内部の断線の有無、位置、程度を検査し、評価することが可能になる。
特に、鋼線７本、アルミニウム素線１２本１層の場合、クラスタリングを１０種類にすると、架空送電線の内部の腐食生成物や断線の検査が最も容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本発明をその最良の実施の形態に基づいて説明する。なお、本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではない。本発明と同一および均等の範囲内において、以下の実施の形態に対して種々の変更を加えることが可能である。
（検査対象の架空送電線）
検査対象は、基本的に中心に鋼素線からなる芯線部を有し、その外周にアルミニウム製細線（アルミニウム素線）を巻付けた外周線部を設けた架空送電線である。具体的には、例えば以下のような電線である。
【００３９】
芯線部は、直径３．５ｍｍの鋼製細線（鋼素線）を、１本の中心線の外周に同径の６本の鋼素線を巻きつけた構造としている。
外周線部は、鋼素線と同じ直径のアルミニウム素線１２本を、芯線部の周囲に１層巻きつけた構造としている。
以上の他、アルミニウム素線２〜４層の電線、芯線部が亜鉛めっき鋼線である電線および芯線部がアルミ覆鋼線等である。
【００４０】
（Ｘ線装置）
本実施の形態において使用したＸ線装置は、米国のＧＯＬＤＥＮ  ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ．ＩＮＣ社製ポータブルＸ線撮影装置ＸＲ２００／ＸＲＳ−３である。その主な要目は、以下の通りである。
【００４１】
Ｘ線パルス：    ５０ｎ（ナノ）秒
パルス数設定：  １〜９９
パルス発生周期：１５パルス／秒
Ｘ線源径：      ３．２ｍｍ（１／８インチ）
Ｘ線出力：      ２７５ＫＶｐ
Ｘ線の透過力：  鋼板で約２．５ｃｍ（電子の加速は３００ＫｅＶ）
露光調節：      ９９段階可能
寸法：          長さ３５５ｃｍ、幅１１５ｍｍ、高さ１９０ｍｍ
重量：          ５．５Ｋｇ
使用フィルム    イメージングプレート（ＩＰ）富士フィルム社製
主電源：        １４．４Ｖニッケルカドニウム電池
【００４２】
（学習データの収集）
画像分析にクラスター法を適用するための基礎データを、以下の手段で得た。
各種タイプの架空送電線毎に、新品、新品のアルミニウム素線を意図的に一部あるいは部分的に破断したサンプル、撤去後保管されていた腐食部分のサンプル、腐食加速試験のため長期に亘って架設していたサンプル等を、前記のＸ線装置を使用して電線の長さ方向に直交する複数の方向から撮影した。なお、撮影は、実際に検査で行う場合と同じ条件で、具体的には距離、相対的な位置関係、パルス幅、強度（電源の電圧等）、使用ＩＰ等を同じにして行った。
【００４３】
次いで、得られた各ＩＰのピクセル毎の露光量を得た。
なお、解析に用いたデータのディジタル画像フォーマットは、ＪＰＥＧおよびＴＩＦＦであるが、他フォーマットでも解析は可能である。
【００４４】
（学習データの解析）
新品の画像データを基準にして、各サンプル毎に同じ位置でどの程度露光が相違しているかを調べた。
これにより、健全なアルミニウム素線、鋼素線、部分的に破断したアルミニウム素線、完全に破断したアルミニウム素線、３種の腐食生成物（Ｎａと塩素、硫酸イオン、硝酸イオンとアルミニウムとの反応物）、腐食生成物とアルミニウム素線が混在している場合、架空送電線の半径方向側側部の健全なアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の部分的に破断したアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の完全に破断したアルミニウム素線等についてのＸ線透過量についてのデータが得られる。
【００４５】
架空送電線に特徴的な性質としては、以下の様な事項を挙げられ、これらの事項を配慮して検査を行う。
アルミニウムが腐食し、減肉が生じた場合、該当部分はＸ線の透過量が多くなる。
腐食生成物は、一般的にＸ線の透過量が大きい。
異種金属（実施例では、鋼とアルミニウム）との接触部が腐食しやすい。
一般的に、程度のひどい腐食は塩害による。
アルミニウム素線が複数層の場合には、その断線は内層に多い。
本発明が主に対象とする架空送電線では、完全に破断したり一部破断したアルミニウム素線に比較して健全なアルミニウム素線の占める割合が多い。
芯線部は中央にあり、Ｘ線の吸収量が最も大きい。
【００４６】
なお、電線の長さ方向に直交する断面はほぼ円形であるため、架空送電線の長さ方向に直交する方向から撮影すると、Ｘ線が架空送電線の断面がなす円の中心を通過する場合と、円の外周側端部を通過する場合とでは、試料の厚さ（Ｘ線の透過量）が相違し、このためＩＰの露光量の程度が相違する。図１に、その様子を示す。本図において、１９は架空送電線の断面がなす円の中心側であり、２０は架空送電線であり、２９は架空送電線の断面がなす円の外周側端部であり８０はイメージングプレート（ＩＰ）である。ただし、この相違はデータを収集し、簡単なプログラム計算により補正可能である。
【００４７】
（クラスター分類）
実験においては、解析対象の画像データを、前記のデータの解析の結果、以下の１０種類に分析することとした。
健全なアルミニウム素線、鋼素線、部分的に破断したアルミニウム素線、完全に破断したアルミニウム素線、腐食生成物、腐食生成物とアルミニウム素線の混在している場合、架空送電線の半径方向側側部の健全なアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の部分的に破断したアルミニウム素線、架空送電線の半径方向側側部の完全に破断したアルミニウム素線、その他（分類できない画像データ）。
【００４８】
クラスター分類の原理を、図２に示す。図２の左側は処理手順の概要を示すフローチャートであり、右側は距離計算の原理を示す。なお、図２の右の図では汎用性のため座標をＲＧＢとしているが、他の表色系であっても同様である。
【００４９】
なお、腐食生成物としては、Ｎａ、塩素、硫酸イオン、硝酸イオンと種々の物質がアルミニウムと反応しているが、海岸地帯では塩素とアルミニウムの化合物、工場地帯では硝酸・硫酸イオンとアルミニウムの化合物等、検査対象の架空送電線の設置されている場所が定まれば生成物は大よそ一定の物質に定まるあるいは推定できるため、架空送電線の腐食の有無や程度をクラスター法により検査する際に、検査対象の架空送電線の腐食生成物をさらに細かくは分類していない。さらに、電線の内部腐食は、ほとんどアルミニウムの酸化化合物である。なお、工場地帯における硝酸・硫酸イオンとアルミニウムの化合物は、電線表面に付着し易いため、肉眼でも識別可能な場合がある。
但し、架空送電線の設置場所等の関係から、上記以外の腐食生成物が混在している場合には、必要に応じてさらに細かく分類することが好ましいが、細分化しすぎると分類毎の判別が困難になる場合があるため、これらをバランスさせて分類数を決める必要がある。
【００５０】
（検査対象の架空送電線と同じで、かつ新品状態の送電線のデータがある場合）
基本的には、各ピクセル毎に検査対象の架空送電線と新品の送電線の撮影データの濃淡を同じ位置毎に比較することにより検査がなされることとなる。このため、前記１０種類のデータの内、その他を除く９種の各分類毎に、Ｘ線の透過量（Ｘ線への露光）を表色値に変換し、クラスター分類した。各分類毎に中央値、上限と下限を定め、何れの分類にも該当しない透過量の場合にはその他として表示するようにインプットした。この下で、各ピクセル毎に何れの分類に該当するかを判断させ、液晶表示板にカラー表示させた。
【００５１】
また、カラー表示については、予め各分類毎に表示に際しての色彩と優先度とを割当てておき、この割当てた色彩を優先度に応じて表示するようにした。具体的には、例えば鋼素線は黒であり、健全なアルミニウム素線は白であり、腐食生成物は濃い灰色であり、アルミニウム素線の断線箇所は危険であるので赤色であり、同じく一部断線箇所は黄色とした。このため、１のピクセルが健全なアルミニウム素線ばかりの透視データであれば白色に表示され、健全なアルミニウム素線と断線したアルミニウム素線が重なって写っていれば赤色に表示され、さらに腐食生成物も重なって写っていれば暗い赤色に表示されることとなる。即ち、元来のデータが透視写真であるので、赤色、黄色、濃い灰色は白に優先して表示される、あるいは異常箇所が優先して表示される様にしている。
【００５２】
（学習データが充分にある場合のクラスター分類）
この場合も、前記１０種類のデータに分類することとなるが、既に得られているデータを用いた学習によるクラスタリング（画像分類）となる。その際の閾値の算出手段としては、ユークリッド最短距離法、Ｂａｙｅｓｉａｎ分類法、マハラノビス最短距離法、非線形分類に属するニューラルネットワーク法等の分類法がある。
これら各算出手段は周知であるため、以下その要点のみ簡単に説明する。
【００５３】
ユークリッド最短距離法は、分類対象のピクセルと各クラスター平均とのスペクトル距離を、解析対象の座標の次元における（Ｒ、Ｇ、Ｂならば３次元）ユークリッド幾何学の公式に基づいて求める。
Ｂａｙｅｓｉａｎ分類法は、各座標（表色）成分におけるクラス母集団のヒストグラムは正規分布であると仮定し、分類対象のピクセルが特定のクラスに属する確率に基づいて重み距離を算出して求める。
マハラノビス最短距離法は、ユークリッド最短距離法と同様の手法であるが、距離の算出式中に距離計算をしているクラスターのピクセルの分散共分散行列を用いるものである。
ニューラルネットワーク法は、入力層と隠れ層、隠れ層と出力層間で重み付け結合を行い、出力結果を検討して重み付けを修正することを繰返すものである。
【００５４】
（学習データが充分にはない場合のクラスタリング）
最近の規格、最近採用された構造の架空送電線等であるため、学習データが充分にない場合には、Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ（自己学習）による画像分類を行うこととなる。但し、前記のごとく１０分類した場合、各分類毎のＸ線の透過量はおおよそ定まっている。このため、各分類毎の中央値等の初期値は、アルミニウム素線の寸法が大きい等の相違があれば、予めその相違を透過量に反映してインプットしておく等の処理は行うものの、基本的には学習データを流用することとなる。
【００５５】
具体的には、架空送電線の中心部には鋼素線があり、Ｘ線は透過しにくく、外周のアルミニウム素線部は透過し易く、さらに外周ほど一層透過し易いのはどの様なタイプの架空送電線でも同じである。
また、透過量の変化も長さ方向は、これに直交する方向に比較して位置による変化が少ないのも同じである。
また、距離の算出に使用する計算式は、前記学習データが充分にある場合と同じである。
【００５６】
自己学習の内容は、図２のフローチャートに示す様に、以下の手順で行う。
（１）各ピクセルの表色系での座標空間における座標位置を検出する。
（２）各ピクセルの座標位置から座標空間における距離を求める。
（３）各ピクセルの距離と事前に定義した各クラスター分類の中心距離を比較する。
（４）距離が最小となるクラスターに分類する。
【００５７】
（検査結果）
図３に、全く学習データがない本実施例の架空送電線の検査方法による処理の効果を概念的に示す。図３の上側の図は単なるＸ線写真の特徴を示す図であり、下側の図は本実施例の１０種類にクラスター分類し、さらに自己学習によるクラスター処理を含む画像処理に基づく架空送電線の検査方法により処理した画像データの特徴を示す図である。図３において、１１は芯線部の像であり、２１はアルミニウム素線からなる外周線部の像であり、２２はノイズの像であり、２３は内部腐食部の像である。
【００５８】
上側の単なるＸ線写真は、基本的には白黒写真であり、ノイズ２２が写っている。また、内部腐食は明瞭には写っていない。
下側の図ではクラスタリングを含む処理を行って表示されているので、内部腐食部の像２３が鮮明に表示され、ノイズの像は消えている。さらに、芯線部の像１１は黒く、アルミニウム素線部の像２１は白く、内部腐食部の像２３は灰色で表示されている。これにより、内部腐食の存在と場所や程度についての情報が明瞭に得られる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】架空電線の半径方向の位置による厚さの相違により、イメージングプレートの濃淡が生じる様子を概念的に示す図である。
【図２】クラスター分類における自己学習のフローチャートと、クラスター分類における距離の計算の原理を示す図である。
【図３】本実施例の架空電線の検査方法により処理した画像データと単なるＸ線写真との相違を概念的に示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１１    芯線部の像
１９    架空送電線の上側
２０    架空送電線
２１    アルミニウム素線外周線部の像
２２    ノイズの像
２３    内部腐食部の像
２９    架空送電線の外周端側
８０    イメージングプレート
【図１】
2007024803.tif 000002
【図２】
2007024803.tif 000003
【図３】
2007024803.tif 000004