2023 年 2 月 6 日
株式会社日立プラントメカニクス

価値提供型事業〖スマートクレーン（人検知）〗に関する論文が月刊誌『クレーン』１月号に掲載されました
AI を活用して人とつり荷の衝突回避をアシスト
株式会社日立プラントメカニクスは、日立天井クレーンの100年を超える歴史を受け継ぐクレーンメーカとして、安全・安心を重視した製品を開発しております。
この度、（一社）日本クレーン協会が発行する月刊誌『クレーン』１月号に、価値提供型クレーンの三本柱（クレーン搬送管理システム「CrWCS」※１、遠隔監視、スマートクレーン）のうち、スマートクレーン（人検知）に関する論文が掲載されました。
価値提供型クレーン項目№

メニュー
自動範囲の拡大

自動範囲の拡大

クレーン搬送管理システム

自動入庫、自動車載

1「ＣｒＷＣＳ」

上位システムと連携し前後工程を含めた搬送自動化
形状認識機能との組み合わせでさらに車載まで自動範囲を拡大
機械学習によるサイクルタイム短縮

搬送効率の向上

高速搬送

在庫情報のコイル高さを考慮した３Ｄ最短搬送によるサイクルタイム短縮（従来比１０％短縮）※２
遠隔からクレーンの稼働状況を見える化

遠隔監視システム

稼動状況確認3安全・安心
45

クレーン・稼働回数

・異常履歴

・映像データ ・振動データ ・温度データ
リモートサポートスマート・稼働時間2

振れ止め

熟練者でなくても安全にクレーンを操作

人検知

人とつり荷の衝突回避アシスト

回生付
省エネｘ
・CO2 削6減

7

効率化

弊社からのリモート接続によりトラブル原因の早期究明

コンバータ
日立スーパー
トルクリール
軽負荷倍速

巻き下げ時や横行・走行減速時の回生エネルギーを再利用

必要最小限のトルクを与えるミニマムテンション制御
センサレスベクトル制御による倍速機能で搬送効率向上※１：CrWCS は日立プラントメカニクスの登録商標です。
※２：当社比（条件により短縮時間は異なります）

３Ｄ最短搬送機能は、2023 年 10 月販売開始予定。

日立プラントメカニクスは、これからもクレーン市場のトップカンパニーを目指して、『“運ぶクレーン”から、“システムで考える空中搬送”へ』をスローガンに、お客様の搬送作業に付加価値を提供します。
【（一社）日本クレーン協会について】（一社）日本クレーン協会は、月刊誌『クレーン』やホームページを通じてクレーン等の設計・製造・使用等に関する技術、基準、法令・通達、安全対策、災害事例及び災害統計等を紹介して、クレーン等に係わる技術の向上と安全意識の高揚のための広報活動を行っています。また、ポスターやステッカーを会員事業場や関係方面に配付し、クレーン等による労働災害の防止を徹底するよう呼びかけています。
以上

『クレーン』第61巻

1号

2023

スマートクレーン（人検知システム）
川 尻 栄 作＊
1が挙げられており，これらの課題解決に向けて，はじめに

表 1 に記載した※1①クレーン搬送管理システム「CrWCS」

日立プラントメカニクスは，日立天井クレーンの100年を超える歴史を受け継ぐクレーンメーカ②遠隔監視システムとして，安全・安心を重視した製品を開発している。

③スマートクレーン

特に，環境経営を最優先課題の 1 つとして捉えており，SDGs の持続可能な開発目標として定められている17のゴールに対して，ものづくりとWeb3 . 0を初めとするデジタル技術を融合した製

3すべての人に健康と福祉を

5

ジェンダー平等を実現しよう

6

安全な水とトイレを世界中に

7

エネルギーをみんなにそしてクリーンに

8

働きがいも経済成長も9

産業と技術革新の基盤をつくろう

12

つくる責任
つかう責任

13

気候変動に具体的な対策を品・サービスにより図 1 の 8 つのゴールに貢献する企業活動に取り組んでいる。
現在，お客様が抱えている社会課題として，①労働災害②生産年齢人口減少

図 1 日立プラントメカニクスが SDGs に貢献する 8 つ③地球温暖化のゴール

表 1 価値提供型クレーン
項目

No .

クレーン搬送管理システム「CrWCS」

1

遠隔監視システム2
3
4

スマートクレーン5
6
7＊ Eisaku Kawajiri

自動範囲の拡大搬送効率の向上

自動入庫，自動車載
高速搬送

稼動状況確認メニュー
上位システム連携し前後工程を含めた搬送自動化
形状認識機能との組み合わせでさらに車載まで自動範囲を拡大
振れ制御の機械学習によるサイクルタイム短縮
在庫情報のコイル高さを考慮した3D 最短搬送によるサイクルタイム短縮（従来比10％短縮）※2
遠隔からクレーンの稼働状況を見える化
・稼働回数・異常履歴
・稼働時間
・映像データ ・振動データ ・温度データHPM からのリモート接続によりトラブル原因の早期究明
熟練者でなくても安全にクレーンを操作
人とつり荷の衝突回避アシスト

リモートサポート
振れ止め
安全・安心
人検知
回生付
巻き下げ時や横行・走行減速時の回生エネルギーを再利用
省エネ
コンバータ
・CO2削減 日立スーパー
必要最小限のトルクを与えるミニマムテンション制御
トルクリール
効率化
軽負荷倍速 センサレスベクトル制御による倍速機能で効率向上㈱日立プラントメカニクス

開発推進室

開発グループ― 4 ―GL 主任技師

『クレーン』第61巻

1号

2023

による価値提供型事業を三本柱として，お客様のウンスを行い，つり荷との衝突事故の防止につな搬送作業に付加価値を提供することを目指していげることをコンセプトに進めていた。しかしながる。今回の技術論文では，三本柱のうち，スマーら LiDAR をクレーンに搭載し，社内で連続試験

トクレーンに関する人検知システムについて報告を行った結果，1 年近くで LiDAR 駆動部が故障する。

し，クレーンの環境に耐えうるものが無いことが2判明し，製品として保証することが出来ないため，天井クレーンの社会的背景

LiDAR によるつり荷の形状を認識する方式を諦国内における天井クレーンは約13万台が稼働し，めて，あらかじめつり荷の最大サイズをタッチパ

オペレーションの現場では，熟練技術者・操作者ネルで設定する方式に変更し，製品化した。の減少に起因するクレーン搬送時のつり荷による挟まれ，玉掛不良によるつり荷の落下などが発生

4しており，クレーンに関連する死亡事故の75％以

人の認識方法について
人検知システムは，クレーンに取り付けたカメ※3上 を占めるなど，その対策が急務となっている。

ラから作業者を認識する場合，クレーン上から作一方，近年，国内では厚生労働省より労働災害業者を撮像すると，作業者と特定する特徴量としを少しでも減らし安心して健康に働くことができては，自動車の自動ブレーキシステムのように横る職場の実現に向けて，第13次労働災害防止計画からの映像と異なり，特徴量としてヘルメット，を策定し，クレーンに対しても本計画の推進，技

肩幅，靴しかなく，機械学習によりヘルメットを術革新への対応として信頼性の高い自動制御装置可視画像として学習を行った結果，検知率は85％

によって，機械等を監視及び制御する安全方策の程度であった。

普及を求められている。また，クレーン作業の熟検知できなかった15％は，ヘルメットと同系色練技術者が減少しており，技能の伝承や労働力不の球状のものをヘルメットと誤認識していた。ま足も問題になっている。このような背景を踏まえ，た，可視画像による学習の場合，作業環境が暗い

2017年 7 月より人検知システムの開発に着手し，とヘルメットの認識ができず，ヘルメット画像が2022年 5 月に人検知システムを製品化した。

床の色と同系色や太陽光によりヘルメット画像が3

白飛びし，床面にヘルメット画像が埋もれてしま

人検知システムについて

い，作業者がつり荷の近くにいた場合でも未検出

人検知システムは，天井クレーンの無線操作にとなりクレーンが止められない課題があった。こおいて，搬送するつり荷が人へ接触することを防のため，ヘルメットに何か特徴的なマークを取り止するためのオペレータの運転をサポートする

付けてマークを作業者として認識することを検討〝補助装置〟である。人検知システムは，カメラした。また，作業者がしゃがんだり，のけ反ったによる人の検知，事前にタッチパネルで入力したり，斜めから見た場合にどの形状のマークが機械つり荷サイズからつり荷と人の位置を把握し，人学習として認識しやすいか検証を行った。実証のとつり荷の衝突被害を軽減することを目的として結果，図 2 のようにヘルメットの上部に十字マーいる。人検知システムは，2018年の開発では，天クを貼り付け，ヘルメットサイドの周囲に鉢巻を井クレーンに搭載したカメラを用いて作業者の位巻いた形がクレーン上から画像を撮影した場合に※4

置を検知するとともに，LiDAR を用いて搬送どの角度から撮影しても特徴的な形状として認識するつり荷の形状を算出し，これらのデータを元可能であることが判明した。また，もう一つの課に，AI を活用した独自の画像処理技術により，題として作業環境が暗い場合でも作業者を認識す作業者とつり荷までの距離や危険度を自動で判断る必要があった。このため，作業者に貼り付けるを行い，巻き上げ運転時に人がつり荷から一定以マークを再帰反射素材とし，クレーン側のカメラ上離れたことを確認したり，クレーン走行経路上横に近赤外投光器を取り付けて，図 3 および図 4に人を検知したりすると，減速・停止や音声アナのように投光器の ON―OFF に合わせて撮影を行― 5 ―『クレーン』第61巻

1号

2023

ヘルメットに貼りつけたマークを人として検知します．
上から見た図人検知用カメラ
つり荷のサイズは予め最大サイズ

マークを固定値として設定します．
カメラの視野範囲
停止範囲

図 2 人検知システム概要

図 3 投光器 ON 画像

図 4 投光器 OFF 画像

図 5 二値化した差分画像

い，図 5 のように二値化した差分画像を取り出す
ことで，カメラ視野内からヘルメットのマークのみを抽出し，暗い環境であっても作業者を認識可能とした。
今回，ヘルメットにマークを貼付けるため，新たな課題として，再帰反射テープを貼付けた場合，グレー，赤，黄色等の色がついており，各社のマークや資格証が見えなくなり，実運用として使用が難しいことが課題となった。また，再帰反射テープの反射特性として，カメラから撮影した距

図 6 十字マーク

図 7 鉢巻状に貼り付け（再帰反射テープ半透明）（半透明によりマーク認識可）

離により輝度が低下し，撮影した画像が均一にならない課題があった。そこで，今回は，図 6 のよ

視野が一定となるクラブ上にカメラと近赤外投光

うな半透明の再帰反射テープを開発し，ヘルメッ器を各 1 台設置し，機械学習により予め登録した

トに貼付けた場合でも，図 7 のようにマークや資ヘルメットマークの特徴量をもとに人検知を行った。

格証が見えるようにした。また，反射強度が距離

人検知の結果として，つり荷近くで作業者がつによって影響が出ないように，反射テープ内のガり荷の周りを歩くと，1 台のカメラではワイヤ

ラスビーズ径，反射層の波長帯を見直し，距離にロープによりヘルメットマークが遮断されたり，よって輝度に影響が出ないようにした。

フックによりヘルメットマークが隠れて認識でき5ないことが判明した。このため，人検知をする場カメラの取付位置について

合は，カメラをクラブ上に対角に設置し，複数のクレーン上にカメラを取り付ける場合，あらかカメラ映像を，フックを基準とした映像に合成しじめ設定したつり荷の最大サイズから距離を計算て計算するようにした。クレーンからの映像としし，危険かどうかを判断するため，つり荷からのては，クレーンの移動方向と作業者の移動方向が― 6 ―『クレーン』第61巻

1号

2023

異なる場合があるため，クレーンの移動方向に合わせて画像データをシフトさせることでクレーン①の移動方向と作業者の移動方向が異なった場合で③

安全領域の考え方について
人検知システムでは，システムが人を検知しても安全だと判断する場所を安全領域と定義している。安全領域は，クレーンの動作毎に異なり，例④

つり荷⑤も，同一人物としてトラッキング可能とした。

6②⑥⑦⑧⑨

図 10 人検知管理エリアの考え方

えば図 8 のように巻上動作の安全領域は，つり荷方に人を検知した場合，図12のように人に危険がの端から2m 以上離れた場所と定義した。

およぶ可能性があると判断してクレーンを低速に危険エリア切り替えてアナウンスを行う。このとき，低速に切り替わるタイミングから振れ止め制御が働き，荷振れを制御することとした。当初人検知システ

つり荷ムは，人検知システム単独で検証を実施していたが，クレーン減速時，停止時のつり荷の振れが大きく危険な状態となったため，振れ止め制御と組合せることとした。
横行もしくは走行動作の場合，管理エリアは，安全領域

図12の「①，③，④，⑥，⑦，⑧，⑨，および⑤つり荷の端から 2mの一部」が安全領域となる。次に図13のように横図 8 巻上動作の安全領域

なお，人検知システムではつり荷の形状を図 9

人を検知しましたので減速しますのように，つり荷の中心から一番遠い場所までを半径とする外接円として管理している。半径 r は

人検知用カメラクレーン進行方向

タッチパネルから入力したつり荷サイズから算出

低速運転切替範囲を行い，つり荷が搬送中に回転した場合を考慮した。
人検知システムでの図 11 進行方向に人検知つり荷の形状

入力した幅，奥行きから算出しますr

入力したつり荷の奥行き

進行方向

①

入力したつり荷の幅

②③

安全領域

次に，人検知システムでは，人を検知可能な範囲を図10のように 9 つの管理エリアに分けて，各エリアが安全領域か否かを判断している。

④つり荷⑤

図 9 つり荷形状の考え方⑥⑦⑧⑨危険エリア

例えば，図11のようにシステムは進行方向の前― 7 ―

図 12 横行もしくは走行エリア安全領域

『クレーン』第61巻

1号

2023

行と走行が同時操作となった場合の安全エリアの器の ON―OFF に合わせて画像処理や機械学習を考え方としては，「③，⑥，⑦，⑧，⑨，および行う PC を組み込んだ人検知制御ユニットから構⑤の一部」を安全領域とした。これは，横行と走成している。今回のシステム構成では，カメラを行が同時操作中に途中でどちらかの操作を中止しクラブ上に設置して，人とつり荷との位置関係をて単独操作となった場合でも，危険エリアをカPLC 側に送るため，この情報の伝達が遅れると，バーできるようにした。また，図12および図13いクレーンとしては空走距離の状態となる。例えばずれのパターンも進行方向の後ろ側から人がつりクレーンの走行速度が 1【m／s】の場合に PC か荷に近づいた場合でも人検知し，クレーンを停止

ら PLC への通知が 1【s】遅れると，1m 空走距離可能とした。となるため，人を検知出来たとしてもつり荷と衝7突する状態となる可能性があった。このため，人システム構成について

検知システムでは，人を検知してからクレーンが人検知システムでは，図14のようにモータ，イ停止するまでの時間に関して最小となるようにした。

※5

ンバータ，リミットの情報を制御する PLC 制

また，通信の関係として，クラブ上の人検知制

御盤に人検知 PLC（ソフト）と振れ止め PLC（ソ御ユニットからガーダ上の PLC 制御盤間の通信フト）を組み込んだ制御盤，カメラと近赤外投光は，無線による遅れの影響が不明であったため，有線 LAN による接続とした。今回，人検知シス

進行方向テムの検知状態のカメラ画像を録画する場合，人安全領域

検知システムにおける画像処理の時間に影響が出②①③るため，影響が出ないようにドライブレコーダの映像により確認可能とした。図15にドライブレ

つり荷

⑤④

コーダの映像，図16にカメラ 2 台の位置情報から⑥

AI が検知した人検知画像を示す。また，人検知

危険エリア

システムに関する情報は，地上設備側に Wi―ﬁ⑦⑧ルータを設置し，クレーンに上がらなくても人検⑨知システムに関する設定および PLC の内容を安全にモニタリング出来るようにした。

図 13 横行走行同時の安全領域

ガーダ上

クラブ上

専用ケーブル

音声拡声器
人検知制御ユニット

LAN

JB

HMI

PC

LANLANJB

PLC 制御盤人検知 PLC（ソフト）
振れ止め PLC（ソフト）

無線 LAN
表示灯

専用ケーブルLANLAN点灯
コントロール点灯
コントロールINV-MH

INV-AH

INV-TS

INV-TS

人検知用
カメラ 1

人検知用
投光器 1

IM-MH

IM-AH

IM-TS
1～2

IM-TL
1～2

人検知カメラユニット 1専用ケーブル

人検知用
投光器 2

人検知用
カメラ 2

ドライブレコーダ

人検知カメラユニット 2

クレーン上地上が，人検知システムの範囲となります．

無線 LAN
JB

タブレット
スマートフォン
オプション

PC（SSD）

図 14 人検知システム構成図― 8 ―WiFi ルータ『クレーン』第61巻

1号

2023

人位置情報消失時の対応について

8

今回の人検知において，クラブにカメラを取付けた関係で，クラブより大きいつり荷を一定以上巻き上げた段階で人の位置情報が見えなくなったり，図17のようにつり荷の下に万一もぐりこんだ
場合にカメラにより人検知出来なくなることが課題となっていた。そこで，今回の人検知システム

図 15 クレーン上からのドライブレコーダの映像

では，つり荷周辺に警戒領域を設け，その領域内において，人の位置情報が見えなくなった場合は，クレーンを停止してアナウンスをすることとした。

保守点検機能について

9

人検知システムに関する機器は，システムを長年使用すると，故障や汚れが発生し，正常に動作しない可能性が考えられる。このため，毎日始業
前点検を実施することを前提としている。機器点検は，クレーン実機にて実施し，点検場所は環境条件を合わせるために外光が入らない同じ位置での点検としている。人検知システムの点検は無線

図 16 カメラ 2 台の位置情報から AI が検知した画像操作器の釦を押すことで，点検開始となり，アナウンスに従い点検釦を押すことで，フックマー
ク・投光器⇒ヘルメットマーク⇒カメラと順番に点検を行いシステムの健全性の確認を行うようにしている。

10

人の位置情報が消失しました

状態表示について
人検知用カメラ

今回の人検知システムは，音声により状態を通警戒領域知するようにしているが，環境によっては音声が聞こえない状況が想定されているため，検知状態の表示用として積層表示灯を使用し，例えば①人検知有効図 17 人位置情報消失時の考え方②振れ止め有効③人検知中④点検中

表 2 人検知適応の基本条件⑤機器の異常等の検知状態を認識出来るようにした。

11

使用条件について

人検知システムは，表 2 に記載している一般的な走行レール高さ，つり荷サイズの使用条件において，適用可能としている。

項目仕様
走行レール高さ
8 〜18m
つり荷対象物 幅，奥行き 0 .5m〜5m
高さ
0 .1m〜5m
横行，走行速度
1 .1m／s（66m／min）以下※6
設計基準温湿度
温度 0 〜50℃，湿度85％以下
照度
150〜3 , 000lx 以下※7
人検知方式
クレーンに設置したカメラによる人検知（ヘルメットに貼りつけた専用マークを人として認識）。

― 9 ―『クレーン』第61巻

121号

2023

ミュレーションを用いて導き出し，フィジカル空おわりに間にフィードバックして最適解によるオペレー

現在，国内における安全・安心に関する取り組ションを実現する。さらにフィジカル空間で得らみは，自動車業界が進んでおり，各メーカが独自れたデータを再度サイバー空間に戻し学習するこの安全技術を確立し，自動ブレーキの法制化に向とで，常に状況に応じてオペレーション指針を更けて進んでいる。今後クレーンについても，同様新する仕組みを実現する。Society 5 . 0の実現に向に人が危険な状態をクレーンが検知した場合に自けた取り組みの一つとして，日立は，デジタルイ動的にブレーキがかかり作業者の安全に貢献するノベーションを加速する「Lumada（ルマーダ）」

仕組みの法制化が求められると考えている。

を提供している。

日立プラントメカニクスは，いままで業界に先駆けて，今後，さまざまな顧客との協創を通じて，これらの技術をクレーンと連携するオペレーションの①自動クレーン支援に活用し，Lumada のソリューションの一つ②インバータ制御クレーンとして提供することをめざしていく。

③つり荷振れ抑制制御付きクレーンを開発し，業界のトップカンパニーを目指して，※ 1 ：CrWCS は日立プラントメカニクスの登録商標です。

お客様の社会課題に貢献してきた。
今後，日立プラントメカニクスは，さまざまなお客様の課題解決に向けて，※ 2 ：当社比（条件により短縮時間は異なります）
3D 最短搬送機能は，2023年10月販売開始予定。
※ 3 ：令和元年厚生労働省安全衛生部安全課調べ①クレーン搬送管理システム「CrWCS」※ 4 ：LiDAR（Laser Imaging Detection and②遠隔監視システムRanging）：反射光から対象の距離や方向を測③スマートクレーンを三本柱とした価値提供型事業を展開して，お客様の搬送作業に付加価値を提供することを目指していく。

定する装置。
※ 5 ：PLC（Programmable Logic Controller）※ 6 ：人検知システムは，天井クレーンの無線操作において搬送するつり荷が人へ接触すること

日本では，政府が掲げる人間中心の超スマートを防止するためのオペレータの運転をサポー

社会 Society 5 . 0の実現に向けてデジタル化を推トする〝補助装置〟です。走行レール高さも進する動きが加速している。あらゆる「モノ」がしくはつり荷サイズにより人に衝突しない最インターネットに接続する社会では，セキュリ大速度が変更となる場合があります。つり荷ティを確保しつつ情報を統合し活用することで，サイズは，予め事前に取り決めた最大サイズ従来の業務個別最適化にとどまらず，業務プロセのつり荷を固定値として，搬送するものとしスを経営までつなげて広く捉えた，全体最適化の実現が期待されている。
こうしたシステムは，サイバー空間とフィジカます。
※ 7 ：本システムは屋内仕様です。天窓等から強い日光が入ると正常に人検知が出来ない可能性

ル空間を融合させた CPS（Cyber Physical System）のアプローチを用いたシステムになると考があります。
注：記載の仕様，内容，外観は，製品改良により予えられており，具体的な顧客課題解決の取り組み※8も進められている 。

告なく変更する場合があります。
※ 8 ：参考文献：寺本やえみ，外：業務現場シミュ

この取り組みでは，サイバー空間において顧客レーションを用いた強化学習による意思決定から求められる KPI（Key Performance Indica-支 援， シ ミ ュ レ ー シ ョ ン，Vol.37，No.4，tor）を向上させるオペレーションを，AI とシ

pp.248―254（2018 .12）

― 10 ―