深層学習による指針の写り方の変化に強い円型アナログメータの読み取り

摘要

現在、プラント内での定期的な安全点検作業として円形アナログメータなどの計器の確認があり、人手によって行われている。プラント内で作業を行う場合、作業員は特別な訓練が必要となることがあり、負担が大きいとされている。計器のデジタル化により、作業員の負担を軽減する方法があるが大規模なシステムの構築が必要であり、コスト面で現実的ではない。そのため、人の代わりになって自律移動で点検作業を行うことのできるロボットの開発をすることで作業員の負担の軽減やコスト削減が試みられている。この自律移動の点検ロボットの開発において必要となる要素の一つとして、ロボットに乗せたカメラによって撮影される画像から画像処理によって計器を認識し、計器が表している値の読み取りを行うという技術課題がある。計器の場所が地図上でわかっていたとしても、ロボットの自己位置推定のずれにより計器が画像の期待された場所に写らず、計器が意図とは異なる視点から撮影される、計器のガラスによる光の反射があること、メータに付いた汚れがあることなどによって、計器の検出や読み取りが難しくなった。また、自律移動ロボットに乗せることのできる計算機の性能には限りがあるため、効率の良い、現実的な時間で計算できるアルゴリズムを開発する必要もある。これらの要因によって、自律移動ロボット上で、実用化可能な計器認識システムはあまり例がなく、認識システムの開発が求められている。