SIARA：AI×コンピュータビジョンで実現する高精度廃棄物識別・選別システム

数週間前、弊社SNSでこのプロジェクトを紹介しましたが、今日は専用エントリーで詳細をお伝えします。詳細情報は専用ウェブサイトでもご確認いただけます。

このプロジェクトは、軽量包装廃棄物選別プラントにおいて、形状やサイズのせいで後工程の選別プロセスに支障をきたす大型廃棄物を、オペレーターが処理ラインから除去しやすくするというニーズから生まれました。

これを実現するため、人工視覚とディープラーニング（ニューラルネットワーク）に基づく廃棄物識別・分類のための人工知能システムを開発しています。その頭文字をとってSIARAと名付けました。詳しく紹介します！

SIARAとは

ディープラーニング（ニューラルネットワーク）ベースのコンピュータビジョンシステムで、プラスチック廃棄物、紙パック、缶（黄色容器由来）の選別プラント入口のコンベアベルト上で見つかる大型廃棄物を検出・分離し、ラインの詰まりや損傷を防止します。

この設計により以下の問題を解決します：

• プロセス時間の短縮
• コストの最小化
• 単調な作業の排除

経済産業省の助成と、欧州連合の社会経済的結束強化を目的とするFEDER（欧州地域開発基金）の共同助成を受けたプロジェクトです。

SIARAの仕組み

システムは「除去不要な廃棄物」を学習し、それ以外を排除する仕組みです。異なるセンサーを搭載したカメラとAIシステムを使用。前述の通り、ディープラーニングでSIARAを訓練し、画像取得とタギング（ラベリング）を含むデータベースを構築します。これはプロジェクト初期段階で実施される極めて重要な作業です。

ほとんどのコンピュータビジョン応用では、可視スペクトル（色・質感）を撮影するカメラを使用しますが、同じ色や質感のプラスチック、紙パック、缶を区別しやすくするため、さらなる最適化としてマルチスペクトルカメラの使用を検討。同様に、3Dカメラは奥行き情報を提供し、画像上のコンベアベルト上の廃棄物エリア選択に役立ちます。

また、搭載するセンサー、コンピューター、照明の選定と、すべての要素の構造内での位置決め、評価に使用するハードウェアの選定も必要です。

コンベアベルトが入口廃棄物を受け取り、プラント内のさまざまな選別プロセスへ分配します。データ取得用の取得システムはこのライン供給ベルト上に設置され、プラントに入る廃棄物の画像を撮影します。このシステムはATRIAのラボで選定・キャリブレーションされます。

SIARAの適用先

プロジェクトのテスト環境は、サン・マルコス共同体が運営権を持ち、Trienekensが運営する、ウルニエタ（サン・セバスティアン）のプラスチック容器、缶、紙パック選別プラントです。

そこでは、コンベアベルトが廃棄物を受け取り、プラント内のさまざまな選別プロセスへ分配します。データ取得用の取得システムはこのライン供給ベルトに設置され、プラントに入る廃棄物の画像を撮影します。このシステムはATRIAのラボで選定・キャリブレーションされます。

本プロジェクトにご関心があれば、専用ウェブサイトwww.siaraproject.esをご覧ください。

また、Instagramをフォローいただければ、最終フェーズとローンチまで、SIARAの開発状況と最新ニュースを日々お届けします。毎日お伝えできることを楽しみにしています！

このディープラーニングベースの分類システムについてご質問があれば、お問い合わせください！