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漏銑,漏鋼事故防止重大事故防止生産の安定化保全温度異常赤外線サーモグラフィーデータサイエンス

データサイエンス

熱画像による異常判定ロジック

熱画像の温度データを用いた異常検知の精度アップ

Solution Point

  • 1枚の熱画像で異常の判定が可能。
  • 閾値管理から温度分布を考慮した異常検知に変更することで、容器の使用状況の影響を排除
  • 閾値管理から温度分布を考慮した異常検知に変更することで、容器内の耐火物材質や構造の影響を排除
  • 赤外線サーモグラフィーの熱画像データを用いるので、簡易かつ迅速に判定可能
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Features 01

想定される課題
・温度閾値による異常判定では、工程の状況変化や耐火物の構造等の違い、また測定環境に依存するホットスポットの存在などにより、検知漏れや過検知がいまだ発生しており、改善の余地がある。

Features 02

技術のポイント
・赤外線サーモグラフィーで撮影した瞬時データの温度分布撮影で異常検知
・閾値管理と比べて精度が上がり、当社実績で漏銑寸前事例の検知:100% 及び 過検知:0.01%を達成。
図

Features 03

ソリューション提供例
・熱画像取得部の設置位置アドバイス
・熱画像データからの異常判定ロジックの供与
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