赤外線画像と可視光画像を用いた検査技術
可視光画像によるソーラーパネル検査用AI学習モデル
本研究では、太陽光パネルの点検業務に対して、赤外線画像による異常検知に加え、可視光検査で確認できる汚れやキズを合わせて検知する手法を研究し、赤外線カメラと、可視光カメラを使用して太陽光パネルの異常検知を行うハイブリッドシステムを構築しました。
赤外線画像を用いた異常検知では、物体検出モデルによりパネルに発生する異常をラベリングし検出を行います。従来の赤外線画像のみを使用した点検業務では、太陽光パネルの損傷に繋がるキズや汚れを確認できず作業員の目視に頼る必要があり、作業員の負荷が大きいという課題がありました。
本研究では、AI学習モデルを用いて、可視光画像による汚れやキズを検知する方法を研究開発し、作業員の負荷をシステムに置き換えることでこの課題を解決します。
可視光画像による異常検知は、ソーラーパネル検査用AI学習モデルを作成しました。ソーラーパネルを学習するためには、空撮されたパネル画像が必要になります。ソーラーパネルの画像を収集する際、オブジェクトディテクションでは、パネルの他に地面などの余計なものが入ってしまうため学習用画像として良くありませんでした。そこでまず空撮された太陽光パネルを学習するためにパネルを1枚1枚検出し学習する方法を確立しました。
そうすることで1枚1枚のパネルに対して、確率的生成モデルの一種であるVAEを用いて正解画像を生成し、ノイズ等の誤検出の抑制を行う独自アルゴリズム（平行線除去フィルター）を用いて、実際の画像と比較を行うことで、赤外線では捉えられないパネル表面の汚れやキズといった精度の高い異常検出を実現できました。
赤外線画像による異常検出
太陽光パネル画像の生成（VAE）と誤検知抑制
AIとロボティクス技術の進化により、私たちは人的資源の削減とヒューマンエラーの低減を実現します。さらに、これらの先端技術を活用して作業プロセスを再定義し、業務の質を向上させることで、持続可能な未来を支える基盤を築きます。私たちの技術が、より良い明日への一歩となることを目指しています。
当社はこの画像認識技術に関するアルゴリズムと応用方法を特許で保護しており、技術の競争優位性を確保しています。
特許7428998 : ソーラーパネル検査方法および装置
特開2024-152316：ソーラーパネル検査用学習モデル作成方法、ソーラーパネル検査方法、ソーラーパネル検査用学習モデル作成装置およびソーラーパネル検査装置