講演情報
[2G04]機械学習を利用したペレット外観検査技術開発(3) 2種類の欠陥を識別するアルゴリズムの検討
*後藤 健太1、廣岡 瞬1、堀井 雄太1、中道 晋哉1、齋藤 浩介1、市毛 秀和1、小野 高徳1、山本 和也1、畑中 延浩1、村上 龍敏1 (1. JAEA)
キーワード：
外観検査、MOXペレット、機械学習、画像解析
高速炉燃料製造における有望な新技術として、機械学習を利用したペレット外観検査の自動化を検討しており、これまでにペレットの欠け部分を識別し、ペレットに対する欠けの面積比で合否判定を行うプログラムを開発してきた。本研究では、ペレットの欠陥部分である「欠け」と「割れ」をそれぞれ独立して識別・計算し、合否判定を行うプログラムを新たに開発し、製造ラインへの導入に向けた検討を行った。