資源・素材学会 年次大会

プリント基板は、銅やレアメタルなどの多様な金属を含む有用なリサイクル資源である。本研究では、プリント基板に含まれる金属をより効率的に回収できるようにするための一助として、①破砕による事前濃縮を行う前のプリント基板について画像解析を用いて部品の粒度分布を導出し破砕サイズを定量的に決定するプロセス、及び②プリント基板を破砕したことで発生した破片について画像解析によって導出した対象とする金属の品位等の条件に基づく選別を行うプロセスを開発し、特に②については自動選別システムのプロトタイプを作成し、デモンストレーションとして銅の品位に基づく選別と事前濃縮の十分性に基づく選別を行った。また、画像解析のツールとしては、インスタンスセグメンテーション、及びセマンティックセグメンテーションと呼ばれる２つの深層学習による手法を用いており、複数の条件下で結果を比較することで、深層学習の分野で扱われてこなかったプリント基板のサンプルについて、これらの手法が適用可能であることを確認すると同時に、最適な手法や条件を考察した。