金属表面を撮影するだけで非破壊検査が可能。
電力機器点検における熟練作業者不足の解消に貢献します。

MaisartMaisart関連技術「Maisart」

概要

金属表面の微小な変形から内部損傷を推定するAI 概要

三菱電機は東京工業大学と共同研究により、金属表面の微小変形から内部の亀裂の位置と大きさを推定するAIを開発しました。金属表面を撮影するだけで、非破壊検査が可能です。

今後、当社のAI技術「Maisart®(マイサート)※1」のひとつとして、発電機などの電力機器の保守点検に用いることで、熟練作業者の不足解消に貢献します。

研究開発体制

名 称 担当内容
三菱電機 機器損傷の知見をAIに反映、学習データを作成。AIの精度を実験で検証
東京工業大学 物理現象の知見からAIで用いる学習データを少なくする技術を提供

技術ポイント

金属表面の微小な変形から内部損傷を推定するAI 従来と開発技術使用の比較

金属表面の画像を撮影するだけで、超音波探傷検査と同等の10%以内の誤差※2で推定

従来、発電機などの電力機器の保守点検作業は、グリース(液状潤滑油)を金属表面に塗布し、幅約1cmで超音波探傷器を走査させて得た計測データを基に、熟練作業者が内部の亀裂の位置と大きさを推定していました。

今回、金属表面を撮影した画像から、超音波探傷検査などの非破壊検査と同等の精度で内部の亀裂の位置と大きさを推定することができるAIを開発。熟練作業者でなくても非破壊検査が可能となり、検査時間の短縮※3も実現します。

金属表面の微小な変形から内部損傷を推定するAI 推定の順

金属表面の微小変形から、独自のAIで内部の亀裂の位置と大きさを推定

表面の画像と開発したAIを組み合わせ、内部の亀裂の位置と大きさを以下のように推定します。推定は以下のように行います。

①内部の亀裂とそこに加わる力に応じて金属表面がどのように変形するかの関係を示す学習データを作成
②使用開始前に、金属表面に塗料で模様を作製し、撮影
③点検時に、金属表面の模様を撮影し、撮影した模様の変化から変形分布を計測
④計測された変形分布を独自AIで分析することにより、内部の亀裂の位置と大きさを推定

※1Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technologyの略。
全ての機器をより賢くすることを目指した当社のAI技術ブランド

※2画素数5Mピクセルのカメラで撮影。金属の平板(幅50mm×厚み24mm)に幅24mm×深さ10mmの亀裂を入れた際の実験結果。

※3発電機の回転子を250cm2の範囲で検査した場合の試算。

SDGsへの取組

  • エネルギーをみんなに そしてクリーンに
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
  • つくる責任つかう責任

SDGsとは?