群馬県立産業技術センター研究報告（２０２３）

ドローンを活用した工場内巡視点検業務の省力化に関する研究
町田晃平・三ツ木寛尚・小和瀬登
小林興尚＊・荻野直彦＊・石黒聡＊
Research on labor saving for factory patrol inspection work using drone
MACHIDA Kohei, MITSUGI Hironao, KOWASE Noboru,KOBAYASHI Okihisa, OGINO Naohiko, ISHIGURO Satoshi
工場での巡視点検業務の省力化を目的として、ドローンを活用した巡視点検を提案する。本研究では、ドローンを活用した巡視点検デモの構築と現場での実証実験を行った。巡視点検デモでは、キーフレー
ム機能を用いた自動巡回のデモを構築するとともに、付加価値として、事前学習不要の AI 画像解析と点検結果確認 Web アプリを構築した。実証実験では、3 か所のフィールドにて実験を行い、非 GPS 環
境でも安定飛行が可能なことや、ドローンで撮像したデータから点検を代替できる可能性があることを確認した。
キーワード：ドローン、画像解析、クラウド
We propose patrol inspection using drone to save labor for factory patrol inspection work. In thisstudy, we constructed the patrol inspection demo using drone and conducted on-site demonstration
tests. In the patrol inspection demonstration, we built a demonstration of automatic patrols using a
keyframe function and, as an added value, an AI image analysis that requires no prior learning andweb application for checking inspection result. The demonstration tests were conducted at three fieldsites, and confirmed that stable flight is possible even in non-GPS environments, and that there ispotential to replace inspections based on data captured by the drone.
Keywords：drone、image analysis、cloud
１

まえがき

状態を撮影・測定することができる。これにより、従来の遠隔監視手法では困難だった工場やプラントにおいて、巡視点検業務は施様々な点検を行うことも可能となる。

設を安全に稼働させる ための重要な保全業務

そこで、本研究では、ドローンを活用したの一つである。しかし、現状では巡視点検のほ巡視点検技術を確立し、工場での巡視点検業

とんどは人手により行われており、省力化が求務を省力化することを目的として研究を行められている。

なった。

点検の省力化として、ネットワークカメラやIoT センサを用いた遠隔監視が普及しつつあ２

方法

るが、設置箇所に応じてコストが増大するため、主要設備以外には不向きである。

本研究では、ドローンとして群馬産業技術

一方、ドローンを活用することで、高所や危センターデジタルソリューションラボ（以下、険な場所への人の立ち入りを減らし、安全かつDSL）に導入した屋内対応自動監視ドローン

効率的に点検を行うことが可能になる。ドローシステム（Skydio 社製 Skydio 2+）を使用し、ンはカメラやセンサを搭載し、飛行中に施設の巡視点検デモの構築と現場での実証実験を電子機械係行った。

＊スマートファクトリー推進係

屋内対応自動監視ドローンシステム

析と点検結果確認 Web アプリを構築した。

本研究で使用したド ローンシステムの外観ドローンで撮像した画像や動画を解析するを図１に示す。本ドローンは機体上下に搭載さ場合、従来の手法では、画像処理のパラメーれた計 6 個のナビゲーションカメラと AI を用タ設定や AI の学習が必要となり、点検内容いた映像解析機能により、機体周囲 360°の障に応じて事前の準備に大きなコストがかか害物検知・回避が可能である。障害物検知範囲っていた。そこで、本研究では、事前学習をは 4 段階で任意に設定でき、ドローンを飛行行うことなく解析が可能な AI 画像解析技術させるエリア状況に合 わせて検知範囲を設定を構築した。さらに、点検結果のデータをクすることができる。

ラウドにアップロードすることで、インター２．１

また本ドローンは、機体のホバリング位置をマーキングするキーフレーム機能を持つ。キーネットから結果を閲覧できる点検結果確認
Web アプリを構築した。

フレーム設定後は、それらの位置を順次辿る飛２．３

現場での実証実験

行パスを設定・記録することが可能なため、例企業等の協力のもと、実際の企業等の現場

えば屋内の巡視点検ル ートを模擬した自律飛にて、ドローンを活用した点検の実証実験を行を行うことも可能である。

行った。本実証実験の目的を以下に示す。
(1) 技術的検証
・

安定飛行の可能性

・

撮像データを用いた点検の実現可能性(2) 導入時の課題の特定
今回、以下の 3 か所のフィールドにて実証実験を行った。
(1) 発電所の点検（群馬県企業局鬼石発電所）(2) タンク内の点検（正田醤油株式会社）(3) 飲料製造ラインの点検（ハルナプロデ図１
２．２

屋内対応自動監視ドローンシステム

ュース株式会社）

ドローンを活用した巡視点検デモの

３

結果

構築
DSL にてドローンを活用した巡視点検のデモを構築した。デモは、キーフレーム機能によるドローン自動巡回を中心に構築した（図２）。

３．１

ドローンを活用した巡視点検デモの構築
３．１．１

事前学習不要の AI 画像解析

本 研 究 で は 、 Grounded-SegmentAnything（Grounded-SAM）１ ）を用いて、事前 学 習 不 要 の AI 画 像 解 析 を 構 築 し た 。
Grounded-SAM は、任意のテキスト入力に基づいて、物体検出やセグメンテーションを可能にする技術である。画像とテキストの関係を認識するモデルである Grounding DINO２ ）と、画像内の物体の領域を分割する Segment
Anything ３ ） を組み合わせることで実現され
図２

キーフレーム機能による自動巡回ている。Grounded-SAM のソースコードは、
Apache-2.0 ライセンスの下、オープンソース

付加価値として、事前学習不要の AI 画像解にて公開されている ４ ）。

Grounded-SAM を用いて、ドローンで撮像した画像からクラックや 工具を検出した様子を
図３、４に示す。テキストプロンプトとして、クラックには「crack」、工具には「tool」を入力した。図のように、任意のテキスト入力により物体を検出できている様子が分かる。

図５

アナログメータの読み取り

３．１．２

点検結果確認 Web アプリ

本研究で構築した当アプリのシステム構
成図を図６に、使用したサービス（サーバ、ツール等）の開発環境を表１に示す。当シス
テ ム は ク ラ ウ ド サ ー ビ ス （ Google Cloud
図３

クラックの検出

Platform）を使用し、インターネットからドローン撮影画像をブラウザで閲覧できるアプリとした。

図４

工具の検出
図６

結果確認 Web アプリシステム構成図

Grounded-SAM と画像処理を組み合わせることで、アナログメータの読み取りも可能である（図５）。アナログメータの読み取りでは、まず、Grounded-SAM を用いてメータの針を検出する。図５のメータでは、「red needle ofgauge」とテキストプロンプトを指定することで、針の検出が可能である。検出した針の領域は、マスク画像として出力ができる。このマスク画像を画像処理により直線近似することで、

表１
クラウド
サービス
使用プロ
ダクト
構成内容

開発環境仕様Google Cloud Platform
CloudStorage
クラス:
Standard

Compute Engine（Linux マシン）
タイプ: e2-medium
Ubuntu 20.04.6 LTS
Node.js v16.20.2
Node-Red v3.1.5

針の角度を算出する。そして、針の角度をメータの値に換算することで、アナログメータの読み取りが可能となる。

当システムフローとしては、ドローン撮影画像を SD カードから PC 端末経由で Cloud
Storage の所定バケットにアップロードすると Compure Engine に構築した Web サーバ

がマウント（自動認識）し、ノーコードの Webせた様子を図９に示す。発電機室は地下にあ開発ツールである Node-REDるため、非 GPS 環境であるが、安定して飛行５）から読込むことで、本ツールで開発した Web サイトにアク可能なことが確認された。

セスすると、図７で示すように当画像が表示という流れとなる。アプリ操作は、各巡視場所の選択やコメント等の書込みを可能とした。

図９

鬼石発電所でのドローン飛行

鬼石発電所の巡視点検表には 44 項目あり、結果確認 Web アプリ画面例

図７

そのうち 34 項目が目視に関する内容である。
そこで、この 34 項目について、ドローンで３．２現場での実証実験

３．２．１発電所の点検（群馬県企業局鬼撮影した画像や動画で点検が可能か、鬼石発電所の職員にアンケート調査を行なった。その結果を表２に示す。34 項目のうち 16 項目

石発電所）
群馬県企業局鬼石発電所では、水車発電機室（47%）が、ドローンで撮影した画像や動画の目視点検の代替可能性を検証した。鬼石発電により巡視点検が代替可能であった。14 項目

所は、藤岡市にある水力発電所である（図８）。

（41%）は、画像や動画の品質が改善すれば同発電所では、職員が巡視点検表に則った点検代替可能となった。これは、発電機室が少しを毎月実施している。巡視点検では、主に、温暗い環境であったため、撮像データにノイズ

度や圧力、油量などの発電機の動作状態や、室やブレが生じてしまったためである（図１

内の漏水などの異常を点検している。点検は職０）。4 項目（12%）は、代替不可能であった。

員 2 人 1 組で実施し、1 回あたりおよそ 90 分

これは排水ピットの点検などで、ドローンでの点検時間を要している。

進入することが難しかったためである。
表２

鬼石発電所でのドローン飛行
回答内容
項目数16
代替可能
14
品質が改善すれば代替可能
4
代替できない図８

群馬県企業局鬼石発電所

鬼石発電所 の発電機 室 でドローン を飛行さし、毎年 12 基を点検している（図１１）。点検では、タンク内部壁面の損傷や汚れの有無などを確認している。現状の点検方法は、タンク上部から人がロープで吊り下がって確認し、損傷や汚れが疑われる場所については、足場を組んで詳細に確認している。そのため、点検に多くのコストがかかることや、作業の危険性も高いことから、別の点検方法を模索していた。

図１０

ノイズにより指示値が不鮮明な画像

実証実験に より明ら か となった課 題としては、まず、前述のように薄暗い環境では撮像デ

図１１

正田醤油株式会社のタンクータにノイズやブレが 生じてしまうことが挙げられる。この点については、後処理による画

正田醤油株式会社のタンク内でドローン像の鮮明化や、投光器の設置により環境を明るを飛行させた様子を図１２に示す。タンクはくすることなどが対策として考えられる。他の鉄製のため、その内部は非 GPS 環境となる。

課題として、狭所部進入時のデッドロックが発以前に民生用ドローンで試験した際には、非見された。現場は狭い空間が随所にあり、マニGPS 環境のため、飛行ができなかったとのこュアル運転により入ることができたものの、入とであったが、実験に使用したドローンシスった先で障害物検知機能が働いてしまい、身動テムでは、問題なく飛行することができた。

きが取れなくなる状況が発生した。これについまた、ドローンで撮像したデータは、点検のては、現場の状況に応じて障害物検知範囲を切ための品質として問題がないことを確認しり替えたり、進入するかどうかの判断を行った

た。

りすることが大切である。
実証実験により気づいた点としては、まず、場所によっては動画の 方が点検しやすいことが挙げられる。今回の場合、軸の回転の様子や軸受の流水の様子などについては、動画の方が適している。その他に、ドローンを活用することで、現場でかがんだり登ったりする行為が減り、体への負担が少なくなる可能性も示唆された。
３．２．２

タンク内の点検（正田醤油株式

図１２

醤油タンク内でのドローン飛行会社）
正田醤油株式会社の実証実験では、醤油タン課題として、今回のタンクは内壁が一様なク内の目視点検の代替可能性を検証した。正田

ため、撮像データを使用して後から損傷や汚醤油株式会社は、320kL のタンクを 50 基保有れを見つけても、それらが実際のタンクのどこにあるのかが分かり づらいことが挙げられた。実証実験では、企業等の協力のもと、3 かる。対策としては、ドローンの飛行ログなどに所の現場にて飛行の検証を行った。実験の結より撮像データと実際 の場所を紐付ける方法

果、従来のドローンでは飛行が難しかった非などが考えられる。

GPS 環境においても、飛行可能なことが確認

３．２．３

飲料製造ラインの点検（ハルナプロデュース株式会社）された。また、基本的にはドローンで撮像したデータにより点検の代替が可能であるが、ハルナプロ デュース 株 式会社の実 証実験で現場が薄暗い環境の場合には、ノイズやブレは、飲料製造ラインの目視点検の代替可能性をの影響により画像や動画の品質が下がり、改検証した。ハルナプロデュース株式会社では、善が必要となることも確認された。本研究でペットボトル飲料を中 心とした飲料の製造をの成果を踏まえ、今後は、従来の点検方法と行っている。工場では、点検員による製造ライの比較による効果検証や、導入・運用面でのンの巡視点検を定期的に行っている。点検では、支援を行っていきたい。

主に設備の動作や制御盤の表示、配管からの漏れがないかといった点を確認している。

参考文献

ハルナプロ デュース 株 式会社の製 造ライン
でドローンを飛行させた様子を図１３に示す。

１）Tianhe Ren ほか：Grounded SAM:

製造ラインにおいても 安定して飛行することができた。特に、配管の入り組んだ部分についAssembling Open-World Models for Diverse
Visual Tasks、arXiv preprint arXiv:2401.ては、以前に民生用ドローンで試験した際には14159、(2024)飛行が難しかったとのことであったが、実験に２）Shilong Liu ほか：Grounding DINO:

使用したドローンシステムでは、障害物検知範

Marrying DINO with Grounded Pre-

囲を 1 段階下げることで、安定的に飛行がでTraining for Open-Set Object Detection、きることを確認した。

arXiv preprint arXiv:2303.05499、(2023)
３）Alexander Kirillov ほか：Segment
Anything、arXiv preprint arXiv:2304.02643、(2023)
４）Grounded-Segment-Anything、
https://github.com/IDEA-Research/
Grounded-Segment-Anything５）石黒聡ほか：ローコード開発による簡易遠隔監視装置の構築、群馬県立産業技術セン
ター研究報告、(2022)

図１３

飲料製造ラインでのドローン飛行

実証実験により、目視では難しい上部の配管などの点検に特に有効なことが確認された。また、ドローンによる点検は車椅子に乗った方など、障がいのある人の雇用にも有用であることが示唆された。
４

まとめ

本研究では、ドローンを活用した巡視点検技術を確立し、工場での巡視点検業務を省力化することを目指して、デモ構築と実証実験を行っ