| 研究課題/領域番号 |
15H02851
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
古屋仲 茂樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 環境管理研究部門, 研究グループ長 (60357035)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 廃棄物再資源化 / 環境技術 / スクラップ選別 / アルミニウム / 鉄 / ニューラルネットワーク / ベイズ統計理論 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では研究代表者らが開発した「レーザー3次元解析法によるソーティングシステム（ARENNAソータ）の大量処理性能を飛躍的に向上させることを目的としている。今年度は以下の検討を実施した。
（試料サンプリング及びデータベース構築）協力企業から「アルミ破砕スクラップ（約700個）」ならびに「鉄破砕スクラップ（約3000個）」のサンプル提供を受け、アルミについては、A:「展伸材」とB:「鋳造材」に、鉄については、A:「圧延鋼板」とB:「非圧延鋼板」にグループ分けしたものを選別試料とした。ARENNAソータの制御プログラムを改造し、アルミ破砕スクラップと鉄破砕スクラップについて、次の9種類の測定データと成分を記録した。重量（W）、体積（V）、面積（S）、縦長（L1）、横長（L2）、最大高（MH）、重心点高（OH）、周囲長（CL）、表面凹凸度（DX）、成分（A又はB）
（ベイズフィルタによる識別アルゴリズムの開発）9種類の測定データごとに、成分AとBの頻度分布に閾値（両成分間の頻度累積値の差が最大となる値）を設定し、閾値より大きな値を取る確率を算出した。ある試料について得られる9種の測定値をそれぞれ閾値と比較し、その測定値が出現する確率を記録、9種すべての測定値についての出現確率と事前確率（A,Bの存在比）の積を計算し、その値が大となる成分を識別結果として判断した。このようなベイズフィルタの計算フローをプログラム化して、「鉄スクラップ」が正しく識別される割合を評価した結果、正解率はAで70％、Bで80％程度となり、従来のニューラルネットワーク法よりもそれぞれ10ポイント程度低い値を示すことが分った。
（重量値不要、並列処理システムの開発）上述の通り、周囲長（CL）、表面凹凸度（DX）を加えた9種類の変数を用いた識別演算が可能となるようにソーティングシステムの制御プログラムを改造した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究項目として設定した、①試料サンプリング、データベース構築、②ベイズフィルタによる識別、③重量値不要・並列処理システム、のすべてにおいて当初の計画通りに進捗した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後も引きつづき、外部企業の協力を得つつ、アルミ及び鉄の破砕スクラップの識別技術の開発を進める、次年度には、重量値不要・並列処理が可能かつ17種の識別変数の測定が可能なようにARENNAソータ制御プログラムをさらに改造し、ニューラルネットワーク法とベイズ法の識別特性を比較する。もし、ベイズ法の識別精度が90％に達しない場合は、ベイズフィルタの利用は測定データ中の異常値のスクリーニングに用いることを検討する。
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