LiDARを用いれば外観データから設備等の異常を検出できる。人手による工数を削減する技術として、それは設備点検業務をはじめとする様々なシーンでの応用が望めるという。NECは、LiDARを活用した異常検知分析エンジンを開発。この新技術によって、漏油などの異常を検知できることを確認した。東北電力ネットワークとともに、宮城管内の変電所において、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10月から実施する。
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。測定結果は点群データとなるため、対象物を可視化できる。この技術を元に今回開発したエンジンは、それら測定データに基づき、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。
昨年8月より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にて、研修用変電設備の異常検知に係る技術検証を実施した。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、検証したところ、LiDARから20m以内に設置した模擬異常のすべて(営巣3か所、リード線外れ2か所、がいし破損1か所、漏油5か所)を検知することができた。
LiDARを活用した異常検知の特長は、異常値に関するデータの学習・蓄積がなくても検知が可能な点にある。ゆえに上記新システムは、不具合が発生することが稀で異常値のデータを予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、特に活用が期待されているという。