JP2019190820A - 液面状態判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに液面状態判別プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】機器内の液面の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる液面状態判別装置を提供する。【解決手段】冷凍装置を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別する装置。機器内の液面を確認する確認部２０と、確認部２０で確認される液面を撮像する撮像部３０と、撮像部３０で撮像された液面画像を認識する認識部、及び認識部で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部を含む演算部とを備えている。【選択図】図２

Description

本発明は液面状態判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに液面状態判別プログラム
に関する。

冷凍装置の圧縮機内部での油切れや、アキュームレータ内部での液冷媒のオーバーフロー、すなわちアキュームレータ内に液冷媒が溜まりすぎて当該液冷媒がアキュームレータからあふれ出てしまう現象、さらには当該冷凍装置を構成する機器等からの冷媒漏れは、圧縮機の焼き付き等の不具合につながる恐れがあり、冷凍装置の信頼性に影響を与える。

かかる課題に対して、従来、種々の対策が検討されており、圧縮機の油切れの問題を防ぐために、外気温センサによる検出値が設定値よりも高い状態が所定時間継続したときに、強制的に油戻し運転を実施することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、圧縮機の吸入過熱度又は吐出過熱度が所定の目標値を所定時間継続して下回ったときにアキュームレータ内部の冷媒がオーバーフローしていると判断し、当該圧縮機を停止させるとともに、停止させた圧縮機を有する室外機から、駆動中の圧縮機を有する室外機に冷媒を移動させることが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１１−１４９６５９号公報 特開２０１０−１６４２１９号公報

ところで、前述した油切れやオーバーフロー等への対策を実施する前提として、冷凍装置を製作する過程で油切れやオーバーフローの程度を試験にて計測し、必要に応じて所定の対策を講じることで、冷凍装置の信頼性を高めることが行われている。

通常、前述した油切れやオーバーフローの程度を試験で計測するには、圧縮機やアキュームレータに、液面計と呼ばれる、各機器の内部に溜まる油量（圧縮機の場合）や液冷媒量（アキュームレータの場合）を計測するための機構が設けられる。そして、当該液面計を介して外部から見ることができる機器内の油量や液冷媒量をＣＣＤカメラ等の撮像部で撮像することで、試験運転時における油量や液冷媒量を計測している。

しかし、撮像部で撮像した画像は試験担当者が目視で確認をして評価を行っているので、目視評価によるヒューマンエラーや試験担当者による評価のバラツキが生じる恐れがある。また、こういった試験では、撮像した画像をリアルタイムで評価する場合以外に、撮像した画像を録画し、録画された画像を試験担当者が確認することも多いが、録画時間が長くなる傾向がある。特に、夜間に無人運転を行い翌日に評価する場合には、録画時間が顕著に長くなることになる。この場合、録画画像の確認作業に非常に多くの工数を要することになる。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、機器内の液面の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる液面状態判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに液面状態判別プログラムを提供することを目的としている。

本発明の液面状態判別装置（以下、単に「判別装置」ともいう）は、
（１）冷凍装置を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別する装置であって、
機器内の液面を確認する確認部と、
前記確認部で確認される液面を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された液面画像を認識する認識部、及び前記認識部で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部を含む演算部と
を備えている。

本発明の判別装置は、試験担当者によって目視で画像を評価することに代えて、撮像部で撮像された液面画像を認識部で認識し、当該認識部で認識した画像を判別部により予め設定された複数の分類のいずれかに分類しているので、機器内の液面の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる。前記液面画像の認識や分類は、一般に入手可能な、例えばＣａｆｆｅ等の画像認識又は画像解析ソフトウェアを利用して行うことができる。なお、本明細書において「液」とは、冷凍装置を構成する圧縮機やアキュームレータ等の機器の内部に含まれる液状のものを意味しており、圧縮機における冷凍機油やアキュームレータにおける液状冷媒を含む趣旨である。さらに、アキュームレータにおいては、内部の液状冷媒の表層部分に泡状の冷媒が存在することがあるが、この場合の泡状の冷媒も、本明細書における「液」に含まれるものとする。

（２）前記（１）の判別装置において、液面画像に関する情報である学習画像情報が格納される学習画像格納部を更に備え、
前記複数の分類は前記学習画像情報により作成されるものであり、
前記学習画像情報は深層学習を用いて学習された情報であるものとすることができる。この場合、液面判別状態をより行いやすくなる。

（３）前記（１）又は（２）の判別装置において、前記判別部による液面画像の判別結果を時系列で表示する表示部をさらに備えることが望ましい。この場合、判別結果が時系列で表示されるので、液面画像の時間的な変化を容易に把握することができる。

（４）前記（１）〜（３）の判別装置において、複数の確認部、及び当該確認部の数に対応した複数の撮像部を備えており、
前記演算部は、得られる複数の画像を一つの画像として前記認識部に認識させることが望ましい。この場合、複数の液面画像を用いることで、機器内の液面状態をより高精度に判別することができ、誤った分類がなされる可能性を小さくすることができる。

本発明の液面状態判別プログラム（以下、単に「判別プログラム」ともいう）は、
（５）冷凍装置を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別するためにコンピュータを、機器内の液面を確認する確認部で確認される液面を撮像する撮像部で撮像された液面画像を認識する認識部、及び前記認識部で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部として機能させる。

本発明の判別プログラムは、撮像部で撮像された液面画像を認識部に認識させ、当該認識部で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに判別部に分類させているので、機器内の液面の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる。

本発明の冷凍装置は、
（６）前記（１）〜（４）のいずれかの判別装置と、圧縮機と、アキュームレータとを備えている。

本発明の冷凍装置は前述した判別装置を備えており、試験担当者によって目視で画像を評価することに代えて、撮像部で撮像された液面画像を認識部で認識し、当該認識部で認識した画像を判別部により予め設定された複数の分類のいずれかに分類しているので、機器内の液面の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる。

（７）前記（６）の冷凍装置において、前記判別装置の判別部による判別結果が所定の警戒範囲にあるときに前記冷凍装置の保護制御が行われるものとすることができる。この場合、冷凍装置の保護制御を行うことで、圧縮機の油切れやアキュームレータのオーバーフローによって圧縮機に焼き付き等の不具合が生じるのを防止して、当該冷凍装置の信頼性を向上させることができる。

（８）前記（７）の冷凍装置において、前記警戒範囲を、圧縮機については所定の液面以下とし、アキュームレータについては所定の液面以上とすることができる。この場合、圧縮機が所定の液面以下となったり、アキュームレータが所定の液面以上となったりしたときに冷凍装置の保護制御を行うことで、圧縮機の油切れやアキュームレータのオーバーフローによって圧縮機に焼き付き等の不具合が生じるのを防止して、当該冷凍装置の信頼性を向上させることができる。

（９）前記（７）又は（８）の冷凍装置において、前記保護制御を、機器の異常の通知、機器の運転の停止、及び圧縮機への油戻し運転のいずれかとすることができる。この場合、判別部による判別結果が所定の警戒範囲にあるときに、機器の異常の通知、機器の運転の停止、及び圧縮機への油戻し運転のいずれかを行うことで、冷凍装置の圧縮機に焼き付き等の不具合が生じるのを防止することができる。

本発明の液状態判別装置は、
（１０）冷凍装置を構成し内部に液が含まれる機器における液状態を判別する装置であって、
機器内の液状態を確認する確認部と、
前記確認部で確認される液状態を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された液状態画像を認識する認識部、及び前記認識部で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部を含む演算部と
を備えている。

本発明の液状態判別装置は、試験担当者によって目視で画像を評価することに代えて、撮像部で撮像された、機器内の液の状態の画像である液状態画像を認識部で認識し、当該認識部で認識した画像を判別部により予め設定された複数の分類のいずれかに分類しているので、機器内の液状態の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる。なお、本明細書において「液状態」とは、冷凍装置を構成する機器内に含まれる液である冷媒の汚れなどの、機器内に含まれる液の状態を意味するものである。

本発明の判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに判別プログラムによれば、機器内の液面の確認作業の効率を向上させるとともに、ヒューマンエラーや評価のバラツキを低減させることができる。

本発明の冷凍装置の一実施形態の冷媒回路図である。 本発明の判別装置の一実施形態の説明図である。 図２に示される判別装置におけるＣＣＤカメラ近傍の断面説明図である。 図２に示される制御部のブロック図である。 液面画像の一例を示す図である。 アキュームレータ内の冷媒の複数のレベルの液面状態を示す表の一例である。 液面画像の判別結果である液面レベルを時系列で表示した図である。

以下、添付図面を参照しつつ、本発明の判別装置及びこれを備えた冷凍装置並びに判別プログラムを詳細に説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

図１は、本発明の一実施形態に係る冷凍装置Ｒの冷媒回路図である。冷凍装置Ｒはビル用の空気調和装置の室外ユニット（室外機）からなり、主として、圧縮機１、アキュームレータ２、油分離器３、四路切換弁４、室外側熱交換器５、室外ファン６、及び膨張弁７を備えている。図１において、それぞれ参照符号９及び１０で示されるガス管及び液管は、図示しない１又は複数の室内ユニットの冷媒配管に接続される。

四路切換弁４は、冷房運転サイクルと暖房運転サイクルとを切り替えることができる。冷房運転時には、図１において実線で示される接続状態となり、圧縮機１から、油分離器３、室外側熱交換器５、室内側熱交換器（図示せず）及びアキュームレータ２を経て当該圧縮機１へと戻る冷房運転サイクルが構成される。一方、暖房運転時には、図１において破線で示される接続状態となり、圧縮機１から、油分離器３、室内側熱交換器（図示せず）、室外側熱交換器５及びアキュームレータ２を経て当該圧縮機１へと戻る暖房運転サイクルが構成される。

本実施形態に係る冷凍装置Ｒは、当該冷凍装置Ｒを構成する機器であるアキュームレータ２の内部に含まれる液冷媒の液面状態を判別する判別装置Ｄを備えている。判別装置Ｄは、図２に示されるように、液面計２０と、ＣＣＤカメラ３０と、制御部４０と、表示部５０とを備えている。

液面計２０は、アキュームレータ２内の液冷媒の液面を確認する確認部を構成している。本実施形態における液面計２０は、図３に示されるように、アキュームレータ２の壁面２ａに形成された丸孔の周縁に立設された短円筒体２１と、当該短円筒体２１の先端周縁に設けられた鍔部２２と、前記丸孔を閉止し得る大きさの円形の窓体２３と、当該窓体２３を前記鍔部２２に固定する環状の固定部２４とを備えている。窓体２３は、アキュームレータ２内の液冷媒の液面を機外から観察することができるように、ガラス等の透明な材料で作製されている。固定部２４は、例えばボルト２５及びナット２６を用いて鍔部２２に固定することができる。

本実施形態では、アキュームレータ２の壁面２ａに複数の液面計２０、具体的には３つの液面計２０が設けられている。３つの液面計２０は、設置された状態のアキュームレータ２の上下方向（図２において上下方向）に沿って設けられており、上から順に上液面計２０ａ、中液面計２０ｂ、及び下液面計２０ｃを構成している。後述するように、本実施形態の判別装置Ｄは、液面計２０の透明な窓体２３の画像を用いてアキュームレータ２内の液冷媒の液面状態を判別しているが、１つの液面計２０であると、窓体２３を介して撮像されるアキュームレータ２内の領域が液冷媒で満たされているのか、又は、液冷媒が全く存在していないのか、画像からは判別が難しいこともある。しかし、複数の液面計２０を設けることで、いずれかの液面計２０の窓体２３に液部分と非液部分との境界を位置させること、又は、内側が液冷媒で満たされた窓部と内側に液冷媒が存在しない窓部とを併存させることが可能となる。その結果、３つの液面計２０から得られる３つの画像を総合的に判断することで、アキュームレータ２内の液冷媒の液面状態をより高精度に判別することができる。なお、液面計２０の数は、３つに限定されるものではなく、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。また、比較的小容量の液冷媒が収容されるアキュームレータの場合は、１つの液面計でも内部の液面状態を精度よく観察できることもある。

ＣＣＤカメラ３０は、窓体２３を介してアキュームレータ２内の液冷媒の液面を撮像することができる撮像部を構成しており、図３に示されるように、液面計２０の窓体２３の正面前方に、当該窓体２３との間に所定距離、例えば５ｃｍ程度の距離を隔てて配設されている。本実施形態では、３つの液面計２０のそれぞれに対応して合計３台のＣＣＤカメラ３０が配設されている。ＣＣＤカメラ３０によって液面計２０の窓体２３の部分を含む動画が撮像され、撮像された動画は制御部４０に送信される。

制御部４０はマイクロコンピュータ等からなっており、ＣＣＤカメラ３０からの画像信号を受信する受信部４１、演算部４２、記憶部４３、及び送信部４４を備えている。演算部４２は、演算処理の中枢として機能するＣＰＵからなっており、機能的には、認識部４５及び判別部４６を備えている。演算部４２による処理の結果は、送信部４４から制御部４０に接続されている表示部５０に送信される。

記憶部４３は、演算部４２の制御プログラム（判別プログラムを含む）が格納されたＲＯＭと、当該演算部４２が制御動作を行う際にデータ等が一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読みだされたりするＲＡＭとから構成されている。本実施形態の判別プログラムは、アキュームレータ２の液面状態を判別するために制御部４０を、アキュームレータ２内の液面を確認する液面計２０で確認される液面を撮像するＣＣＤカメラ３０で撮像された液面画像を認識する認識部４５、及び前記認識部４５で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部４６として機能させる。

表示部５０は、例えば後述する判別結果を時系列で表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子又はＣＲＴ等で構成されている。

つぎに、前述した判別装置Ｄを用いてアキュームレータ２内の液冷媒の液面状態を判別する方法の一例について説明する。以下に例示する判別方法では、オペレータが目視により液面状態を判別するのではなく、ＣＣＤカメラ３０を用いて撮像した画像データを自動分類し、アキュームレータ２内の液冷媒の液面レベルを数値化して出力している。

まずＣＣＤカメラ３０を用いてアキュームレータ２に設けられた液面計２０の窓体２３を含む領域が動画として撮像される。撮像された画像（動画）は、制御部４０の受信部４１に送信され、当該受信部４１で受信された画像は制御部４０の記憶部４３に記憶される。

ついで、演算部４２によって、記憶部４３に記憶されている画像（動画）が静止画に変換される。例えば、１枚／１秒の間隔ないし頻度で動画から静止画を取得することができる。

ついで、演算部４２の認識部４５によって、取得された静止画が認識され、この認識部４５により認識された静止画は、演算部４２の判別部４６によって、予め設定された複数の分類のいずれかに分類される。本実施形態では、アキュームレータ２の３つの液面計２０の液面の画像を取得している。このため、演算部４２は、同時刻に得られる３つの画像、すなわち上液面計２０ａからの画像２７ａ、中液面計２０ｂからの画像２７ｂ、及び下液面計２０ｃからの画像２７ｃを、例えば図５に示されるような１つの画像２８にまとめる処理を行う。認識部４５は、この画像２８を認識する。

前述した液面状態を示す画像（液面画像）である静止画の認識及び分類は、一般に入手可能な、例えばＣａｆｆｅ等の画像認識又は画像解析ソフトウェアを利用して行うことができ、制御部４０の記憶部４３には、予めこのような画像認識又は画像解析ソフトウェアが格納されている。

Ｃａｆｆｅ等の画像解析ソフトウェアを用いて画像の分類処理を行うに際し、予め液面画像に関する情報である学習画像情報（学習モデル）が生成され、生成された学習画像情報が学習画像格納部として機能する記憶部４３に格納される。かかる学習画像情報は深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いて学習された情報であり、アキュームレータの液面状態の複数の分類は、当該学習画像情報によって生成される。

本実施形態で用いられる、液面画像に関する情報である学習画像情報は、例えば、以下のようにして生成することができる。
まず、液面状態を判別しようとするアキュームレータと同じ仕様のアキュームレータについて、過去の録画画像より様々な液面状態の画像を教師画像として収集する。本実施形態では、３つの液面計を備えたアキュームレータの液面状態を判別するので、同じく３つの液面計を備えたアキュームレータについて様々な液面状態の画像を収集し、図５に示されるように３つの画像を１つにまとめた画像を画像解析ソフトウェアに投入する。その際、収集した画像（３つの画像が１つのまとまったもの）のそれぞれについて、オペレータの目視による判断で分類値を与え、当該分類値と画像とをリンクさせて画像解析ソフトウェアに投入する。図６は、３つの液面計を備えたアキュームレータ内の冷媒の複数のレベルの液面状態を示す表の一例である。例示した表では、液面状態が１２のケースに分類されている。なお、分類自体は、１２未満のケースに分類してもよいし、１２を超えるケースに分類してもよい。

図６に示される例では、各液面計について４つの液面状態に分類し、全体として合計１２のケースに分類している。分類「１」が最も液量が少ない状態であり、上液面計２０ａ及び中液面計２０ｂの液面レベルが０％、すなわち液冷媒が観察されない状態であり、下液面計２０ｃの液面レベルは０％〜２４％の範囲内である。また、分類「１２」が最も液量が多い状態であり、中液面計２０ｂ及び下液面計２０ｃの液面レベルが１００％、すなわち中液面計２０ｂ及び下液面計２０ｃで観察される範囲では満液状態であり、上液面計２０ａの液面レベルは７５％〜１００％の範囲内である。通常、分類が「１２」以上であるとオーバーフローが発生する可能性が考えられる。

演算部４２によって１つのまとめられた画像２８を、前述した学習画像情報に投入すると投入された画像２８の特徴が捉えられて、１〜１２のいずれかの分類値が出力される。このようにして、本実施形態では、アキュームレータ２内の液面レベルを機械的に且つ自動的に１〜１２のいずれかの分類値に変換して出力することができる。
図７は、液面画像の判別結果である液面レベルの時系列での表示例を示している。図７に示される例では、所定間隔で連続して取得された１００の画像について、液面レベルが１〜２０のいずれかの分類値に変換して出力されている。

本実施形態に係る冷凍装置Ｒにおいて、前記判別装置Ｄの判別部４６による判別結果が所定の警戒範囲にあるときに当該冷凍装置Ｒの保護制御を行うようにすることもできる。この場合、冷凍装置Ｒの保護制御を行うことで、圧縮機１の油切れやアキュームレータ２のオーバーフローによって圧縮機１に焼き付き等の不具合が生じるのを防止して、当該冷凍装置Ｒの信頼性を向上させることができる。

冷凍装置Ｒの警戒範囲としては、例えば圧縮機１については所定の液面以下とし、アキュームレータ２については所定の液面以上とすることができる。また、保護制御としては、機器の異常の通知、機器の運転の停止、及び圧縮機１への油戻し運転のいずれかとすることができる。判別部４６による判別結果が所定の警戒範囲にあるときに、機器の異常の通知、機器の運転の停止、及び圧縮機１への油戻し運転のいずれかを行うことで、冷凍装置Ｒの圧縮機１に焼き付き等の不具合が生じるのを防止することができる。

〔その他の変形例〕
本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内において種々の変更が可能である。
例えば、前述した実施形態では撮像部を構成するＣＣＤカメラで動画を撮像し、この動画を静止画に変換しているが、ＣＣＤカメラで所定時間毎に静止画を撮像し、得られる静止画を用いて液面状態を判別することもできる。

また、前述した実施形態では、撮像部としてＣＣＤカメラを用いているが、アキュームレータ等の機器における液面を撮像することができる撮像部としては、ＣＣＤカメラ以外にも、例えばＣＭＯＳカメラ等のデジタルカメラを用いることができる。

また、前述した実施形態では、液面計の正面前方に撮像部としてのＣＣＤカメラを配置しているが、液面計を介してアキュームレータ内の液冷媒の液面が撮像できる範囲内であれば、ＣＣＤカメラの位置は適宜変更することができる。
また、前述した実施形態では、冷凍装置のアキュームレータ内の液冷媒の液面状態を判別しているが、本発明の判別装置は、同じく冷凍装置を構成する圧縮機内の冷凍機油の液面状態を判別することもできる。

また、前述した実施形態に係る装置では、冷凍装置を構成する機器における液面状態を判別しているが、本発明は、冷凍装置を構成する機器における液状態を判別する装置にも適用することができる。
すなわち、本発明の他の実施形態に係る液状態判別装置は、冷凍装置を構成し内部に液が含まれる機器における液状態を判別する装置であって、
機器内の液状態を確認する確認部と、
前記確認部で確認される液状態を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された液状態画像を認識する認識部、及び前記認識部で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部を含む演算部と
を備えている。
液状態の例としては、例えば冷凍装置を構成する機器内の冷媒の汚れを挙げることができる。かかる冷媒の汚れを、前記撮像部および演算部によって複数の分類のいずれかに分類することで、検知または検出することができる。

１ ：圧縮機
２ ：アキュームレータ
２ａ：壁面
３ ：油分離器
４ ：四路切換弁
５ ：室外側熱交換器
６ ：室外ファン
７ ：膨張弁
９ ：ガス管
１０ ：液管
２０ ：液面計
２０ａ：上液面計
２０ｂ：中液面計
２０ｃ：下液面計
２１ ：短筒体
２２ ：鍔部
２３ ：窓体
２４ ：固定部
２５ ：ボルト
２６ ：ナット
２７ａ：画像
２７ｂ：画像
２７ｃ：画像
２８ ：画像
３０ ：ＣＣＤカメラ
４０ ：制御部
４１ ：受信部
４２ ：演算部
４３ ：記憶部
４４ ：送信部
４５ ：認識部
４６ ：判別部
５０ ：表示部
Ｄ ：冷凍装置
Ｒ ：判別装置

Claims (12)

1. 冷凍装置（Ｒ）を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別する装置であって、
   機器内の液面を確認する確認部（２０）と、
   前記確認部（２０）で確認される液面を撮像する撮像部（３０）と、
   前記撮像部（３０）で撮像された液面画像を認識する認識部（４５）、及び前記認識部（４５）で認識した画像を予め設定された３以上の複数の分類のいずれかに分類する判別部（４６）を含む演算部（４２）と
   を備えている、液面状態判別装置（Ｄ）。
2. 冷凍装置（Ｒ）を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別する装置であって、
   機器内の液面を確認する確認部（２０）と、
   前記確認部（２０）で確認される液面を撮像する撮像部（３０）と、
   前記撮像部（３０）で撮像された液面画像を認識する認識部（４５）、及び前記認識部（４５）で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部（４６）を含む演算部（４２）と
   を備えており、
   前記判別する装置は、複数の確認部（２０）、及び当該確認部（２０）の数に対応した複数の撮像部（３０）を備えており、
   前記演算部（４２）は、得られる複数の画像を一つの画像として前記認識部（４５）に認識させる、液面状態判別装置（Ｄ）。
3. 液面画像に関する情報である学習画像情報が格納される学習画像格納部（４３）を更に備え、
   前記複数の分類は前記学習画像情報により作成されるものであり、
   前記学習画像情報は深層学習を用いて学習された情報である、請求項１又は請求項２に記載の液面状態判別装置（Ｄ）。
4. 前記判別部（４６）による液面画像の判別結果を時系列で表示する表示部（５０）をさらに備える、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の液面状態判別装置（Ｄ）。
5. 冷凍装置（Ｒ）を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別するためにコンピュータを、機器内の液面を確認する確認部（２０）で確認される液面を撮像する撮像部（３０）で撮像された液面画像を認識する認識部（４５）、及び前記認識部（４５）で認識した画像を予め設定された３以上の複数の分類のいずれかに分類する判別部（４６）として機能させる液面状態判別プログラム。
6. 冷凍装置（Ｒ）を構成し内部に液が含まれる機器における液面状態を判別するためにコンピュータを、機器内の液面を確認する確認部（２０）で確認される液面を撮像する撮像部（３０）で撮像された液面画像を認識する認識部（４５）、及び前記認識部（４５）で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部（４６）として機能させ、前記機器における液面状態を判別する装置は、複数の確認部（２０）、及び当該確認部（２０）の数に対応した複数の撮像部（３０）を備えており、前記認識部（４５）及び判別部（４６）を含む演算部（４２）は、得られる複数の画像を一つの画像として当該認識部（４５）に認識させる、液面状態判別プログラム。
7. 請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の液面状態判別装置（Ｄ）と、圧縮機（１）と、アキュームレータ（２）とを備えた、冷凍装置（Ｒ）。
8. 前記液面状態判別装置（Ｄ）の判別部（４６）による判別結果が所定の警戒範囲にあるときに前記冷凍装置（Ｒ）の保護制御が行われる、請求項７に記載の冷凍装置（Ｒ）。
9. 前記警戒範囲は、圧縮機（１）については所定の液面以下であり、アキュームレータ（２）については所定の液面以上である、請求項８に記載の冷凍装置（Ｒ）。
10. 前記保護制御が、機器の異常の通知、機器の運転の停止、及び圧縮機（１）への油戻し運転のいずれかである、請求項８又は請求項９に記載の冷凍装置（Ｒ）。
11. 冷凍装置（Ｒ）を構成し内部に液が含まれる機器における液状態を判別する装置であって、
    機器内の液状態を確認する確認部（２０）と、
    前記確認部（２０）で確認される液状態を撮像する撮像部（３０）と、
    前記撮像部（３０）で撮像された液状態画像を認識する認識部（４５）、及び前記認識部（４５）で認識した画像を予め設定された３以上の複数の分類のいずれかに分類する判別部（４６）を含む演算部（４２）と
    を備えている、液状態判別装置（Ｄ）。
12. 冷凍装置（Ｒ）を構成し内部に液が含まれる機器における液状態を判別する装置であって、
    機器内の液状態を確認する確認部（２０）と、
    前記確認部（２０）で確認される液状態を撮像する撮像部（３０）と、
    前記撮像部（３０）で撮像された液状態画像を認識する認識部（４５）、及び前記認識部（４５）で認識した画像を予め設定された複数の分類のいずれかに分類する判別部（４６）を含む演算部（４２）と
    を備えており、
    前記判別する装置は、複数の確認部（２０）、及び当該確認部（２０）の数に対応した複数の撮像部（３０）を備えており、
    前記演算部（４２）は、得られる複数の画像を一つの画像として前記認識部（４５）に認識させる、液状態判別装置（Ｄ）。
    

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