| 研究課題/領域番号 |
19K04665
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22060:土木環境システム関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
近藤 明 大阪大学, 工学研究科, 教授 (20215445)
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| 研究分担者 |
嶋寺 光 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (20647367)
松尾 智仁 大阪大学, 工学研究科, 助教 (30793674)
瀧本 充輝 (財)ひょうご環境創造協会(兵庫県環境研究センター), 兵庫県環境研究センター大気環境科, 研究員(移行) (60788264)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | アスベスト / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像分類 / 位相差顕微鏡 / 大気汚染 |
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| 研究成果の概要 |
位相差顕微鏡画像中のアスベスト繊維を検出するCNNモデルを開発した。モデルの学習にはアスベストを含む建材等が使用された建築物の解体工事現場等で環境省アスベストモニタリングマニュアルに準じて採取された試料、およびアスベスト繊維と形状が似ている非アスベスト繊維の試料を用いた。また、同モデルの検出結果を用いて、位相差顕微鏡画像中のアスベスト繊維数を推計するモデルを作成した。
開発したモデルについて、アスベスト繊維の検出精度は正解率98%以上であった。また、計数精度について、熟練者による計数値と比較した相対誤差は30％程度であった。
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| 自由記述の分野 |
大気汚染
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発されたCNNモデルを用いることで、熟練した技術者でなくても一定の精度でアスベスト繊維の計数ができるようになるため、行政等によるアスベスト漏洩監視業務の省力化や高速化が期待される。
今後、アスベスト含有建築物の建て替え等は増加すると予測されているため、漏洩監視業務の省力化・高速化は、少ない人員で多数の現場の監視を行う必要のある漏洩監視業務の効率化に資する。
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