講演情報
[3K0111-25-05]廃電子回路基板リサイクルへのディープラーニングの応用
○寺田 望海1、大矢 仁史1、小森 裕司2、太屋岡 篤憲3 (1. 北九州市立大学、2. 株式会社アステック入江、3. 北九州工業高等専門学校)
司会：芳賀 一寿（秋田大学）、三木 一（九州大学）、 ドドビバ ジョルジュ（東京大学）、大島 達也（宮崎大学）
キーワード：
都市鉱山、リサイクル、廃電子回路基板、ディープラーニング、畳み込みニューラルネットワーク
廃電子回路基板上の部品には貴金属やレアメタルが含まれているが、アルミニウムを多量に含む部品は湿式処理において障害となるため事前に除去することが望ましい。部品を種別に分けることを前提とすれば物理的性質が個体によって異なるため統一した手法での物理選別が困難である。昨今は第三次AIブームと呼ばれ、ディープラーニング(深層学習)の登場により画像の認識率が格段に向上した。本研究では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をPythonのニューラルネットワークライブラリであるKerasで実装し、廃電子部品の画像分類処理を行った。また、撮影環境や画像処理の画像分類処理への影響について調べた。