従来、工場やプラント設備の保守点検において、複数個所に取り付けられている各種設備のアナログメーターの確認／転記／集計は、人手による作業のため人為ミスが発生しやすかった。また最近では、自然災害や新型コロナウイルス禍により、現場へ出向くことが困難な状況となっている。

同技術は既に特許を出願済みで、今後は現場での実証研究をさらに進め、従来は人手で行っていた巡回点検作業の負荷低減や設備監視作業を容易にさせ、作業の簡便化を図る。

回転式アナログメーターは、設備の動作環境によっては撮影角度や照明条件が大きく制限され、鮮明な画像が得られないことが頻繁に起こる。特に回転式メーターの場合は、撮影角度に関係なく数値と数値の間の状態を正確に読み取ることが困難だった。低画質の画像認識には深層学習技術が有効とされてきたが、メーターの上位桁の更新に数年単位の長い時間を要する場合もあり、深層学習に必要となる学習データの確保が課題となっていた。

今回開発したAIアナログメーター自動読み取り技術は、数枚の写真からでも深層学習に必要なデータを自動生成でき、最新の深層学習モデルと組み合わせることで、さまざまな環境に設置されている回転式アナログメーターの自動読み取りを可能にした。同社が確立した自動画像解析が完了しているメーター種類に、新たに回転式アナログメーターが加わることで、同社の「メーター自動読み取りサービス：SR-METER」の適用範囲がさらに広がる。