日立が露光自動選択技術を開発 検査用画像の取得率を48.8%から89%に改善
日立は、社会インフラや産業設備の外観検査向けに、ロボットなどの移動体が撮影する画像について検査に利用可能な画像の取得率を高める露光自動選択技術を開発した。鉄道車両の床下検査を対象とした実証では、検査に利用可能な画像の割合を従来の通常撮影画像と比較して48.8%から89%に改善できることを確認した。
開発の背景と検査現場の課題
社会インフラや産業設備の維持管理では、設備の安全性を確保しながら限られた人員で検査品質を安定させることが求められている。近年は現場確認の効率化に向けてロボットなどの移動体を用いた画像検査が行われているものの、撮影環境によって画像品質が大きく左右される課題があった。
特に屋外や鉄道車両の床下のように外側が明るく検査対象が暗い環境では、強い日差しや影、金属部品の反射によって白飛びや黒つぶれが発生し、床下機器やボルトなどの状態を十分に確認できない場合がある。従来は巡回後に画像を確認して初めて品質不足が判明し、再撮影や再検査が必要になることがあった。
開発した露光自動選択技術の特長
日立が開発した技術は、明るさの異なる複数の画像を組み合わせて白飛びや黒つぶれを抑えるHDR技術を使用する際、画像全体の明るさではなく検査対象の部品や領域を優先して露光を自動的に選択する。
同じ場所を異なる明るさで複数回撮影する際には、撮影済みの画像をもとに不足している情報を判断し、次にどの明るさで撮影すれば新たな情報を最も多く得られるかを評価して撮影パラメータを調整する。これにより似た画像を繰り返し撮影することを抑えながら、限られた撮影回数でも検査に必要な情報を効率よく集め、再撮影や再検査の発生低減につなげる。
実証実験で確認された効果と国際会議での受賞
鉄道車両の床下検査を対象とした実証では、外側が明るく検査対象が暗い撮影環境において本技術の有効性を検証した。その結果、従来の通常撮影画像と比較して検査に利用可能な画像の割合が48.8%から89%に改善することを確認した。これにより明暗差が激しい環境でも床下機器やボルトなどを確認しやすく撮影でき、人やAIによる検査用画像を安定的に確保しやすくなる。
本成果の一部は、2026年9月27日に米国ペンシルベニア州ピッツバーグで開催された2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)のFull-Shift Robot Co-Workers Workshopで発表され、Best Poster Awardを受賞した。
今後の展開
日立は今後、社内での実証実験を通じて技術の有効性を高めるとともに、品質不足の原因に応じた追加対策や自律的な再撮影・撮影条件変更などの仕組みの開発を進めるとしている。
技術をロボットやドローンの自律制御技術と組み合わせてフィジカルAI技術へと発展させ、鉄道のほかプラントや電力分野などへの適用を検討する。さらにLumada 3.0を支える技術として強化し、蓄積した検査結果から設備の状態の変化を捉えて異常検知や予兆診断につなげる方針を示している。
本記事は株式会社日立製作所の発表をもとに作成。
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