研究成果・技術シーズ

風力発電設備におけるブレード（羽）の補修を目的に、ドローンから吊り下げたロボットがブレードを把持し、安定した状態で補修できるロボット機構及び制御手法を開発しました。

風力発電設備におけるブレード（羽）の外観検査におけるドローンの再撮影の自動化を目的に、撮影した画像に対してドローン自身が画質を評価し、その評価結果から次の行動に移す再撮影システムを開発しました。

高所作業へのロボット活用を目的に、風などによる揺れに強いウィンチ式リフトを考案し、ドローンと作業ロボットの連結に適用しました。

攪拌装置を用いて自動で収集可能な、正常品のみが写った画像と異物のみが写った画像を合成した異物混入画像を用いて学習することで、検査精度を維持しつつアノテーションコストを軽減する手法を開発しました。

目視による異物検査作業の「見逃し発生」を低減させるため、最先端の複合現実（MixedReality）技術を用いた3種類の作業支援試作システムを研究開発し、それぞれのシステムが持つ特徴を比較分析しました。

画質評価システムを搭載したドローンによる風力発電設備の空撮点検において、画像１枚の処理に時間がかかるという課題に対して、機械学習の計算コストや判定領域の改善によりシステムの高速化を可能にしました。

風車外観検査の全自動化を目的に、LiDARで撮影した点群のデータ処理による外部環境の認識を行い、自律飛行ドローン点検システムの開発を行いました。

ドローン自律飛行プログラムを搭載した飛行試験は、プログラムエラーなどによりドローンの衝突、墜落の危険が伴います。そこで、自律飛行制御システムの検証プロセスや飛行シミュレーターを開発し、安全かつ効率に検証する手法を考案しました。

少量の異物混入画像に自動で収集した正常品のみが写った画像と異物のみが写った画像を追加し学習することで、AIを用いた検査精度を向上させることができました。

当センターではこれまで、プロジェクションマッピング、スマートグラス及び透過型ディスプレイを使用した作業支援システムの研究開発に取り組んできました。本システムに関して、作業者の手の動作に応じた作業指示マーカーの表示にすることで、作業効率を向上させることができました。