NEC 物体の外観データ可視化、LiDARを活用 異常検知分析エンジン開発

2020年9月16日

NECは、LiDARを活用し、対象物の外観データを可視化することで異常を検知する異常検知分析エンジンを開発した。

変電設備など異常値に関するデータ学習が困難な設備での活用が期待でき、東北電力ネットワーク宮城管内の変電所で同エンジンを用いた巡視点検システムのフィールド検証を本年10月から実施し、製品として20年度中の販売開始を目指す。

LiDARは、レーザー等の光を対象物に照射し、その反射光を捉えることで、その対象物までの距離や輝度を測定し、対象物の形状・輝度を読み取る技術で、測定結果は点群データとして対象物を可視化することができる。同エンジンは、得られたデータに基づき、周辺と異なる輝度、過去データと異なる形状・輝度を分析し、対象物の異常を検知する。

異常値に関するデータの学習・蓄積がなくても検知ができ、不具合が発生することがまれで異常値のデータをあらかじめ収集することが困難な設備での巡視点検を代替する手段としても期待される。

2019年8月から福島県南相馬市の東北電力ネットワーク総合研修センターで研修用変電設備の異常検知に係る技術検証を実施。営巣、漏油、がいし破損などの異常を模擬した環境を用意し、LiDARから20m以内に設置した模擬異常のすべて(営巣3カ所、リード線外れ2カ所、がいし破損1カ所、漏油5カ所)の検知ができたことが実証されている。

フィールド検証イメージ