報告書番号

R04016

タイトル（和文）

状態監視保全のための計算機と人間との協調作業による事例データベース構築の省力化(その2) -腕金錆画像データを用いた性能検証 -

タイトル（英文）

Development of an Efficient Labeling Method for Composing Database Using Computer and Human Interaction -Evaluation of Labeling Method for Composing Database of Crossarm Reuse Judgement-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

電力会社では、設備・機器の再利用による有効活用を目的として、設備・機器の保守・管理に基づく時間基準保全(TBM)から、設備・機器の劣化に基づく状態監視保全(CBM)へ移行し始めている。CBMを実行するためには、大量の設備・機器状態データに状態の「判定」を付加する必要がある。しかしながら、数万の画像全てを人間が判定するためには、非常に膨大な労力を必要とする。本報告書では、人間による判定回数は押さえながら、画像に適切な「判定」を付加する方法を提案する。この方法は多クラス分類を行うサポートベクターマシンを用いて、人間と計算機の協調による「判定付け」を行う方法である。実際の腕金錆画像データを用いた判定ラベル付けを行い、プロトタイプシステム使用時の知見を基に、システムの実用化へ向けた開発の課題を明らかにする。

概要 （英文）

Electric power companies are changing their maintenance and management of facilities and equipments from Time Based Maintenance (TBM) to Condition Based Maintenance (CBM). The condition data have to be composed by a measurement data and humans' judgment information. This means human experts have to label many collected measurements with their judgements. These judgements are very labor/time-consuming for them. We propose an effective labeling method to reduce the number of labeling required. The method we propose in this report is based on a computer and human interaction using multi-class support vector machines (SVM). We applied our method to labeling actual rust images for crossarm reuse judgement, we clarified what are the main problems in utilizing our auto-judgement system.

報告者

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