講演情報
[2-P1-20]化学組成の推定に向けた画像解析に要求される二次資源中の不純物検出モデルの性能評価
*留永 雄星1、田島 圭二郎2、醍醐 市朗1 (1. 東京大学、2. 株式会社EVERSTEEL)
キーワード：
鉄スクラップ、トランプエレメント、リサイクル、画像解析、深層学習
鉄スクラップのリサイクル効率化には、非溶解で異物由来の化学組成を推定可能な手法が有用である。そこで、非溶解で組成に関する情報を取得可能なスクラップ画像に対し、深層学習を用いた物体検出モデルを適用する手法による化学組成の推定が期待されるが、その際モデルに要求される性能を評価する方法は未確立である。そこで本研究では、鉄スクラップの異物由来の化学組成を推定するための画像解析手法に要求される物体検出モデルの性能評価手法の構築を目指す。