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| ・会員価格 ¥550 |
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| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2024/03/01 |
| ■タイトル |
重心移動型フレームによる送電線点検ロボットおよび送電線の異常検出手法の開発 |
| ■タイトル(英語) |
Development of a Pendulum-Type Power Transmission Line Inspection Robot and Anomaly Detection Methods of Power Transmission Line |
| ■著者名 |
林 文博（徳島大学 大学院 創成科学研究科／香川高等専門学校 電子システム工学科／（株）三豊AI開発），三輪 昌史（徳島大学 大学院 創成科学研究科），三﨑 幸典（香川高等専門学校 電子システム工学科），岩本 直也（香川高等専門学校 電子システム工学科），武智 大河（（株）三豊AI開発） |
| ■著者名(英語) |
Fumihiro Hayashi (Graduate School of Sciences and Technology for Innovation,Tokushima University/Department of Electronic Systems Engineering, National Institute of Technology (KOSEN), Kagawa College/Mitoyo AI Development Co. Ltd.), Masafumi Miwa (Graduate School of Sciences and Technology for Innovation,Tokushima University), Yukinori Misaki (Department of Electronic Systems Engineering, National Institute of Technology (KOSEN), Kagawa College), Naoya Iwamoto (Department of Electronic Systems Engineering, National Institute of Technology (KOSEN), Kagawa College), Taiga Takechi (Mitoyo AI Development Co. Ltd.) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【B】電力・エネルギー部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.144 No.3 （2024）
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| ■本誌掲載ページ |
244-249ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/144/3/144_244/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
送電線点検，ロボット，架空地線，腐食生成物，蛍光，深層学習 power line inspection，robot，ground wire，corrosion product，photoluminescence，deep neural network |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Power transmission lines are vital infrastructures in our daily lives. We have developed a remote-controlled robot that can run on the transmission lines and capture clear images to improve the safety, accuracy, and efficiency of power transmission line inspections. On the other hand, anomaly detections in the images of the power transmission lines are also a difficult task for humans because they have to inspect all the captured images thoroughly. We propose a method of photographing corrosion products generated on the surface of ground wires by using photoluminescence. In addition, we propose an anomaly detection method using deep neural networks further to improve the accuracy and efficiency of the inspections. In this paper, we present the results of field tests conducted to verify the essential operation of the inspection robot and the anomaly detection methods. |
| ■版 型 |
A4 |
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