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Conserv. Recycl., 168, 105246）されています。しかし、高精度と網羅性の両立に課題があり、自動検出できる実用的な技術・システムは開発されていませんでした。 今回開発したバッテリー検出プログラムは、独自に考案した3段階の処理プロセスに特徴があります（図1）。透過X線画像が入力されると（図1(a)）、第1段階でAIが画像を分析し、第2段階の処理に適した領域を抽出します（図1(b)の青・緑枠）。第2段階は、得意とする画像タイプがそれぞれ異なる10種類以上のAIから構成されており、第1段階で抽出された領域ごとに、最適な専用ネットワークを用いてバッテリーを検出します（図1(c)）。第3段階は、第2段階よりも精度は低いが高い網羅性を有するAIにより、第2段階で見落とされたバッテリーを検出します（図1(d)）。開発したプログラムの処理速度は、1画像あたり約1秒です。 深層学習ネットワークの構築には、約3400個のサンプルを複数回ずつ透過X線撮影した画像を使用し、95%を学習用、残り5%を性能評価用として利用しました。 図1　開発したバッテリー検出プログラム（右の画像は概念図） 開発したプログラムの性能を150個のサンプルを１回ずつ透過X線撮影した画像により検証しました。サンプルは、以下に例示する品目などのほか、廃棄物にバッテリーを混入させた物、および単体のバッテリーから構成されます。これらは、過去に火災の原因となったと推定されている品目やリサイクル施設で判断に困っている品目を参考に選定しました。 ハンディークリーナー、デジタルカメラ、電子タバコ、電動歯ブラシ、モバイルバッテリー、ポータブルDVDプレーヤー、ポータブルスピーカー、ロボット掃除機、シェーバー バッテリーを自動検出する従来製品は存在しません。そこで、開発したプログラムの性能の評価用に1種類のAIを使った検出プログラムを作成して、比較対象としました。 開発プログラムと比較プログラムで、150枚の画像からバッテリー検出を試みました。検出結果の評価として、精度に相当する”Precision”と網羅性に相当する”Recall”という指標を用いました。どちらの指標も0～1の値を取り、値が大きいほど高い性能を示します。 図2に検証結果を示します。まず開発したプログラムと比較プログラム（高い閾値）を比べます（図2①②）。精度は同程度ですが、網羅性は比較プログラムがやや劣っています。リサイクル施設におけるバッテリーの検出漏れを防ぐには高い網羅性が求められます。そこで今度は、比較プログラムの閾値を低い値に設定すると、網羅性は高くなった一方で、精度は低くなってしまいました（図2③）。このように、比較プログラムでは高精度と網羅性がトレードオフになるのに対して、開発したプログラムでは精度と網羅性を高いレベルで両立できていることが分かります。図3に開発したプログラムによるバッテリー検出結果の例を示します。 図2　開発したバッテリー検出プログラムの検証結果 図3　バッテリー検出結果の例。黄色い四角で囲まれた箇所が検出されたバッテリーで数値は信頼度スコア。 本プログラムを搭載した自動検出・選別システムを開発しました。図4に示すとおり、透過X線装置（㈱イシダ製X線検査装置）、開発したプログラムを搭載したパソコン（PC）および振分装置をベルトコンベヤーで連接しました。廃製品・廃棄物は、投入後に透過X線撮影され、その画像がネットワーク対応ハードディスクドライブ（NAS）に保存されます。プログラムが、新たに保存された画像を自動的に解析して、バッテリーの有無を判断します。その情報は振分装置に送られて、ベルトコンベヤーの上下動により、廃製品・廃棄物が選別されます。このように本開発プログラムは、NASに画像保存する機能を持つ既存の透過X線装置に連接され、自動検出・選別システムの一部として機能します。 図4　バッテリー検出機能を搭載した自動検出・選別システム（写真にPCは含まれない） 振分装置の仕様上、今のところ1画像あたり6秒の処理速度にしていますが、振分装置の改良により開発したプログラムの処理速度（1秒/画像）まで高速化できる見込みです。 本研究開発にあたり、株式会社リーテムおよび大栄環境株式会社から廃製品サンプルのご提供をいただいたことに謝意を表します。   今後の予定 今後は、本システムをリサイクル施設で活用するため、リサイクル企業などの連携先を募集します。また、開発したプログラムの活用範囲を広げるため、より大型または高解像度のX線装置との連接、バッテリーの種類の識別、バッテリー以外の対象物の検出などの課題に取り組んでいきます。 用語解説 深層学習 多層化したニューラルネットワークを使用した機械学習の一種。大量のデータを学習させることで、自動的に特徴量を抽出し、検出・分類などの画像処理を行うことができる。「ディープラーニング」とも呼ばれる。[参照元へ戻る] 小型デジタル家電 ここでは、スマートフォン、フィーチャーフォン、タブレット端末、デジタルカメラ、ビデオカメラなど、小型のデジタル機器を指す。比較的高い価値の金属を含有するため、リサイクルの対象物として関心が高い。また、製品の特性から、バッテリーを内蔵する場合が多い。[参照元へ戻る] 透過X線撮影 X線を対象物に照射することにより、対象物の内部の状態や構造を可視化した投影像を撮影する方法。いわゆる「レントゲン」のこと。[参照元へ戻る] Precision 深層学習などによる検出結果の評価に用いられ、検出結果に正しく検出対象物が含まれている程度を表す指標。深層学習プログラムにより検出された画像内の領域と実際に検出対象物がある領域を比較して計測される、真陽性（TP：正しい検出）および偽陽性（FP：誤検出）の数から、Precision = TP / (TP + FP)で計算される。「適合率」とも呼ばれる。[参照元へ戻る] Recall 深層学習などによる検出結果の評価に用いられ、検出対象物の検出漏れの少なさを表す指標。TPおよび偽陰性（FN：検出漏れ）の数から、Recall = TP / (TP + FN)で計算される。「再現率」とも呼ばれる。[参照元へ戻る] お問い合わせお問い合わせフォーム 産総研について アクセス 調達情報 研究成果検索 採用情報 報道・マスコミの方へ メディアライブラリー お問い合わせ English ニュース お知らせ一覧 研究成果一覧 イベント一覧 受賞一覧 研究者の方へ はじめての方へ 研究成果検索 研究情報データベース お問い合わせ 採用情報 ビジネスの方へ はじめての方へ 研究成果検索 事例紹介 協業・提携のご案内 お問い合わせ AIST Solutions 一般の方へ はじめての方へ イベント情報 スペシャルコンテンツ 採用情報 お問い合わせ 記事検索 産総研マガジンとは 公式SNS @AIST_JP 産総研チャンネル 公式SNS @AIST_JP 産総研 チャンネル サイトマップ このサイトについて プライバシーポリシー 個人情報保護の推進 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Copyright © National Institute of Advanced Industrial Science and Technology （AIST） （Japan Corporate Number 7010005005425）. 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