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空撮画像の分析も自動化、「誰でもできるドローン点検」目指す(page 2)

2MWのメガソーラーでは「分析時間3分」に

2018/07/20 05:00
加藤 伸一=日経BP総研 クリーンテックラボ
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AIで後工程も自動化、実用化も間近

 同社のドローンによる太陽光パネル点検サービスでは(図2)、まず現地でドローンを自動飛行させ、太陽光パネルの熱分布画像を空撮する。

図2●空撮データをクラウド上に送って処理・管理
サービスの概要(出所:エナジー・ソリューションズ)
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 自動飛行による空撮は、多くの関連企業が実現している。同社の場合、Google Mapという汎用サービスを活用しながら、作業を効率化している。Google Mapは適宜更新されている。太陽光発電所が位置している土地を見ると、パネルがはっきりわかる場合もある。もし、Google Mapに発電所が反映されていない場合、自動飛行用のソフトウェアの表示上で代用する。

 そこに、顧客が提供した発電所内の太陽光パネルの配置図を重ね合わせる。このデータを、自動飛行の航路設定のほか、空撮したパネルの熱分布画像の配置、不具合の疑われるパネルの特定に使う。

 空撮した画像データは、クラウドコンピューティング上に送信する。その後、クラウド上で、空撮したパネルの熱分布画像と、Google Map上に重ねたパネル配置図を照合しながら、不具合の疑われるパネルの位置に、4種類に分類した「不具合状況」を入力していく(図3)。

図3●不具合の状況を4種類に分類
ホットスポット、クラスタ故障、パネル異常、ストリング異常にわける(出所:エナジー・ソリューションズ)
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 この作業も、自動化することが理想だが、現在は過渡的な状況にあり、点検担当者が画像を見ながら手動で入力している。

 同社は熱分布画像を、静止画ではなく動画で撮影している。動画を飛行順に見ながら、飛行経路も示されている配置図上に入力するため、他社で大きな問題となっている位置の特定に要する時間はほぼなく、出力約2MWの場合は約15分間の動画再生と入力作業がほぼ同時に完了できるという。

 他社のサービスの1週間などという期間に比べると、大幅に効率化できているといえる。自動化まで実現できれば、効率化の効果はさらに大きい。

 同社の森上寿生社長によると、この作業の自動化を、人工知能(AI)を活用して開発している。

 現在は、正式なサービス開始直前の試用バージョンを指すベータ版が完成し、実際の点検時にも試している。課題だった精度が目標レベルまで向上し、実用化が直前に迫っているという。約2MWの場合、現状の約15分間に対して、約3分で処理できるとしている。

 この作業は、ドローンによる太陽光パネル点検で最も手間と時間を要する部分で、サービスの開始時に、自身で作業していた森上社長は、この作業が最も大変なことがすぐにわかり、いち早く開発に着手したとしている。

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