ハイパースペクトルイメージングを用いた深層学習によるプラスチックの分類

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-063

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Using Hyperspectral Imaging to Plastic Classification by Deep Learning

著者名: 竹内智之（秋田大学）,白井光（秋田大学）,景山陽一（秋田大学）,川村茂（秋田大学）

著者名(英語): Tomoyuki Takeuchi (Akita University),Hikaru Shirai (Akita University),Yoichi Kageyama (Akita University),Shigeru Kawamura (Akita University)

キーワード: 自動車シュレッダーダスト|ハイパースペクトルカメラ|特徴選択|automobile shredder residue|hyperspectral camera|feature selection

要約(日本語): 日本の使用済み自動車は，年間およそ343万t処理されている。その内，およそ59万tが自動車シュレッダーダスト（ASR）として排出されている。ASRの約3割はプラスチックが占めており，石炭の代替燃料として期待されている。しかし，塩素含有プラスチックなどは，焼却時に有害な塩化化合物を生成するため，ASRに含まれるプラスチックを石炭の代替燃料として再利用するためには，精度の高い識別が不可欠である。そこで本稿では，ハイパースペクトルイメージングを用いたプラスチックの分類手法の検討を行った。この結果，Step Fo

本誌掲載ページ: 103-104 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 443 Kバイト