三菱電機、金属表面の撮影のみで微小変形から内部損傷を推定するAIを開発：AI

三菱電機は、東京工業大学との共同研究により、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を開発した。金属表面の撮影画像から、超音波探傷検査など非破壊検査と同等レベルの非破壊検査を可能とし、人材不足の解消にも貢献する。

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　三菱電機は、東京工業大学工学院・システム制御系天谷研究室との共同研究により、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を開発した。金属表面の撮影画像から、超音波探傷検査など非破壊検査と同等の10％以内の誤差で、非破壊検査が可能だ。

開発技術の概要　出典：三菱電機

　今回開発した技術は、三菱電機の機器損傷の知見と、物理パラメーターの特徴的な関係性からAIで用いる学習データを少なくする東京工業大学の技術を融合させたものである。まず内部の亀裂の幅、深さとそこに加わる力に応じた金属表面の変形の関係を示す学習データを作成し、AIに学習させる。この際、東京工業大学の研究成果により学習データの量を最小限に抑えるという。

　次に、画像処理で金属表面の変形を把握するために、電力機器の使用開始前に塗料で金属表面に模様を作製し、撮影しておく。点検時に、この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、AIで分析することで、亀裂の位置と大きさを推定できる。

表面画像から内部の亀裂を推定する流れ　出典：三菱電機

　同技術は、三菱電機のAI技術「Maisart（マイサート）」の1つとして発電機などの電力機器の保守点検に用い、表面の撮影だけで検査が可能なため、熟練作業者の不足解消に貢献するという。また、発電機の回転子部品の検査に活用すると、回転子を250平方センチメートルの範囲で検査した場合、検査時間を約6分の1に短縮できるとしている。

　これまで、電力機器の保守点検作業は、専門知識や熟練技能を持つ作業者が超音波探傷検査で部品内部の亀裂の有無や位置、大きさを確認していた。しかし、少子高齢化により熟練作業者の不足が深刻化し、検査技術の汎用化が求められていた。

熟練作業者の不足解消に貢献する保守点検　出典：三菱電機

　本技術は2023年以降、三菱電機における電力機器の予防保全の提案に取り入れる予定だ。今後は、発電機用点検ロボットなどに本技術を実装し、保守コストの抑制や信頼性の確保、稼働率の向上に貢献していくとしている。