三菱電機は、国立大学法人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。新技術は、金属表面を撮影するだけで簡単に非破壊検査ができる。
今後、三菱電機のAI技術「Maisart®(マイサート)」の一つとして、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ていく。

新技術は、電力機器の使用開始時と点検時の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独自AIを開発し、熟練作業者でなくても超音波探傷検査と同等の10%以内の誤差で、亀裂の位置と大きさを推定する。表面の撮影だけで検査するもので、超音波探傷検査と比べ電力機器の検査時間を約6分の1に短縮できる。

電力機器の保守点検作業は、専門知識や熟練技能が必要とされ、検査技術の汎用化が求められている。
AIによる新技術は、カメラで撮影した画像で非破壊検査を可能にするもので、電力機器における熟練作業者不足の解消に貢献する。

三菱電機は今後、発電機用点検ロボットなどに新技術を実装することで、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。

新技術は、三菱電機が保有する機器損傷の知見と、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、三菱電機の知見をもとに金属表面の変形と損傷の関係性を学んだ独自AIが、変形情報から亀裂の位置と大きさを10%以内の誤差で推定する。
具体的には、内部の亀裂(幅、深さ)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、その関係を示す学習データを三菱電機の知見に基づき作成し、あらかじめAIに学習させておく。このとき、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ことができる。
次に画像処理で金属表面の変形を把握するために、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。
点検時に作業者は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。計測された変形分布をAIで分析することにより、亀裂の位置と大きさを推定する。

これまで発電機などの電力機器では、グリース(液状潤滑油)を金属表面に塗布し、幅約1㎝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た。
新技術では、熟練作業者でなくても金属表面を撮影した画像から、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。
新技術を発電機の回転子部品の検査に活用することで、作業者は撮影するだけで、検査時間をこれまでの約6分の1に短縮できる。