画像処理や機械学習を活用した金属材料の錆レベル自動判定

摘要

今回の検証により、変圧器底部の錆レベル自動判定技術運用の見通しをつけることができた。機械学習においては、黒錆領域の検出結果を加味することで正解率の向上が期待できる。また、機械学習、ディープラーニング何れにおいても、学習画像枚数を増やすことで正解率の向上が期待できる。今後は、より多くの学習用画像を取得するとともに、正解錆ランクの定量化?精緻化により、正解率向上を図っていく。また、変圧器底部だけでなく様々な金属材料の錆レベル自動判定に展開していく。