東芝テリー株式会社

監視システム 導入事例

防爆カメラ装置TG1120と画像識別AIによる炉内燃焼状態の失火検知システム適用事例

防爆カメラ装置TG1120と画像識別AIによる炉内燃焼状態の失火検知システム適用事例
  • 失火検知
  • 炉内監視
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  • アナログHDカメラ
  • 設備異常検知
  • プラント監視
  • 監視業務省人化

防爆カメラ装置TG1120と画像解析装置(画像識別AI)を使用した炉内燃焼状態の失火検知システムの適用事例をご紹介します。


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概要

防爆カメラ装置TG1120と画像解析装置(画像識別AI)を活用し、炉内の燃焼状態を自動監視する失火検知システムの導入事例です。
AIがカメラ映像から「燃焼」「失火」を判定し、失火時には設備へ信号を出力して自動停止を実現。フルHD対応アナログHDカメラにより鮮明な監視映像を提供し、監視精度向上と安定操業、省人化に貢献します。

Before : ご要望事項(課題)

1. 設備の老朽化によるシステム更新にあたり、最新の技術を活用した機器構成で検討して欲しい。

<補足>

  • 炉内は常に燃焼しており、容易に作業者が立ち入る事ができない為、肉眼による目視確認ができない(防爆エリア)
  • 既設の失火監視システムは、炉内を監視しているカメラ、及び”火炎検出器”にて運用中であるが、機器の老朽化に伴い、失火検知の誤検出が頻発している
  • また、”火炎検出器”の修繕(メンテナンス)も困難な状況

2. ”火炎検出器”が故障した場合においても、炉内の状態を確認したい。また、その際には高画質で鮮明な映像で監視したい。

<補足>

  • 運用中のカメラにおいても老朽化が進んでおり、映像乱れが酷く、カメラ映像による炉内確認も分かり難い状況
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After : 適用理由(解決策)

次の提案ポイントでご評価をいただきました

1. “ウルトラビジョン”(火炎検出器)の置き換えとして、カメラ映像から燃焼状態を判別する東芝テリー製画像解析システムをご提案しました。

  • 「燃焼」、「失火」の状態を判別するため、深層学習(AI)を用いた画像解析システムを提案
  • 学習用データとして、お客様環境におけるサンプル画像をご提供いただくことにより、「失火」状態の基準を事前協議・共有

2. 従来のNTSCカメラからアナログHD方式のカメラに変更することにより、フルHD画質の鮮明な映像による炉内状況確認をご提案しました。

  • 約6倍の解像度※の映像による鮮明監視
    ※ NTSC(720×486画素) <-> アナログHD(1920×1080画素)

システム概要・特長

  • 画像解析装置を採用いただき、最新の技術を活用した機器構成で失火検知システムを実現します。
  • 「失火状態」を検知した場合、失火信号を外部設備(お客様設備)へ出力し、設備を自動的に停止します。
  • アナログHDカメラの使用により炉内を鮮明な映像で監視することが可能です。

【機器構成】

  • ・ 防爆カメラ装置(アナログHDカメラ収納):2台
  • ・ 信号変換器:1台
  • ・ 画像解析装置:1台

システムイメージ

システムイメージ

適用後の効果

  • 画像解析装置を含めた機器に更新いただくことで、不安定な監視業務から解放されました。
  • 24時間フル稼働している設備において、人による常時監視の必要性が軽減され、安定的な操業が可能となりました。
    「失火状態」を検知した場合、失火信号を外部設備へ出力し、インターロック機能により設備を自動的に停止
  • 東芝テリー製画像解析装置(アナログHDカメラ含む)をご採用いただくことで、将来的な機能拡張や修繕(メンテナンス)も可能となりました。
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製品紹介

防爆カメラ装置 TG1120

爆発性ガスが生成される等、危険雰囲気内での監視を行う場合に使用可能な防爆カメラ装置

  • 第一類危険個所でも使用可能
    ✓ 防爆性:耐圧防爆構造(防曇ガラス付)/ Exdb ⅡB T4 Gb
    ✓ 保護等級:IPX5(防噴流形)
  • オプションの日除けを設置することで、屋外での使用も可能
  • 搭載カメラは、AHDカメラ(TC7000)やネットワークカメラ(CI8001-D)等、システムに合せたカメラ選択が可能

アナログHDカメラ TC7010

  • フルHD対応、高性能DSP搭載(高解像度を実現)
  • AHD2.0方式とNTSC方式のハイブリッド型高感度カラーカメラ
  • 自動感度制御 DAY/NIGHT切替機能を搭載
  • 明るさの異なる場所を同時撮影できるワイドダイナミックレンジ機能搭載

※ レンズは別売

画像解析装置(画像識別AI)

  • AIによる画像識別を利用し、フレーム単位で燃焼状態 or 失火状態を判定
  • 燃焼状態と失火状態の画像を事前に学習させることで、カメラ毎に異なる画角や撮像上の外乱に対しても比較的柔軟な対応が可能
  • 導入後においても、追加学習により更なる精度改善を見込むことができる