UEDA TAKAO, 계획, 에너지 및 환경 연구 계획 책임자, 국립 고급 산업 과학 기술 연구소 (이하 "바카라 양방ST"), 에너지 및 환경 연구 부서, 환경 창조 연구 부서, 환경 창조 연구 부서, 환경 창조 연구 부서, Oki Tatsuya, Oki Tatsuya, Environmental Research Division, Environmental Research Division, Environmental Research Division, Environmental Research Division, Environmental Research Division, Environmental Research Division, 에너지 및 환경 연구 부서 폐기물과 폐기물의 내부를 통해 여러 바카라 양방 (딥 러닝네트워크를 사용하여 배터리 감지 프로그램과 함께 고정밀 및 포괄적 인 방식으로 배터리를 자동으로 감지하는 시스템을 개발했습니다

재활용 시설 에서이 시스템은 폐기물 내부 배터리의 유무를 자동화 할 수 있으며, 이는 작업자가 수동으로 수동으로 수행하고 처리 속도와 정확도를 향상 시키며 배터리 오작동으로 인해 화재가 발생하지 않도록합니다

전국의 재활용 시설에서 폐기물과 폐기물을 분쇄기에 혼합 한 배터리를 잘못 삽입하면 화재가 발생했습니다 매년 약 4,500 개의 화재가 발생하며 매년 약 9,000 개의 화재가 발생합니다 이 중 약 절반은 해체 및 분쇄 과정에서 발생합니다 (환경부 : "리튬 이온 배터리 등을 처리하기 어려운 제품에 대한 적절한 처리 조치에 대한 2020 회계 연도의 결과) 이러한 화재를 방지하려면 분쇄기에 폐기물이 배치되기 전에 내장 또는 혼합 배터리를 찾아야합니다 현재 재활용 시설에서 근로자는 배터리가 있는지 여부를 결정하기 위해 폐기물과 폐기물을 수동으로 확인합니다 이 방법은 시간과 노력이 필요합니다 또한 내장 배터리가있는 다양한 제품으로 인해 존재하는지 여부를 결정하기가 어렵습니다

바카라 양방ST는 전략적 도시 광업 연구 센터 (Sure)입니다 (바카라 양방ST Magazine, 2023 년 3 월 1 일https : //www바카라 양방stgojp/바카라 양방st_j/magazine/20230301html) 컨소시엄 회원 회사와 함께작은 디지털 홈 가전 제품(2023 년 1 월 12 일, Nihon Keiz바카라 양방 Shimbun, "스마트 폰의 희귀 금속, 고효율 복구 - 바카라 양방ST와 같은 라인 자동화", 바카라 양방ST Press가 발표 한 2018 년 6 월 20 일,https : //www바카라 양방stgojp/바카라 양방st_j/news/pr20180620html) 스마트 폰 또는 태블릿 장치를 자동으로 분해하면 내장 배터리를 손상시키지 않는 것이 중요합니다 또한 내부 구조는 제품에 따라 크게 다르므로 내부 구조를 비파괴 적으로 이해해야했습니다

따라서, 우리는 사용자가 투명 X- 레이를 사용하여 스마트 폰 또는 태블릿의 내부 구조를 통해 볼 수있는 기술을 개발하고 바카라 양방 (딥 러닝 네트워크)를 사용하여 이미지를 분석하여 배터리를 파악했습니다 이번에는이 기술을 적용하여 스마트 폰과 태블릿뿐만 아니라 다양한 중단 제품에 내장 된 배터리를 감지하는 기술을 개발했습니다

이 연구 개발은 재활용 기술에 관한 "재활용 기술 연구 및 개발 프로젝트 (2017-2023)의 NEDO (National Research and Industry and Industrial Geveloys Development Organization)에서 고도로 효율적인 자원 순환 시스템을 구축했습니다

이 연구 및 개발에서, 배터리 감지 프로그램에서 높은 정확도와 포괄 성을 달성하는 것이 문제였습니다 일반적으로 바카라 양방 검출은 이미지의 다양한 영역에 대한 객체 (이 연구의 배터리)의 예측 확률 (신뢰도 점수)을 계산합니다 그런 다음 사용자의 사전 설정 임계 값보다 신뢰도 점수가 높은 영역을 감지합니다 따라서 검출 결과는 임계 값에 따라 다릅니다 다시 말해, 높은 임계 값이 설정되면 신뢰도가 높은 영역 만 선택되므로 감지 결과가 높지만 (정확도가 높음) 배터리가 잘못 감지 될 가능성이 높습니다 (종합성이 낮음) 반대로, 낮은 임계 값이 설정되면 감지는 신뢰도 점수가 낮은 영역까지 수행되며 탐지 결과에는 비 배터리 항목 (낮은 정확도)이 포함되지만 배터리 감지 미스가 줄어 듭니다 (높은 적용 범위) 따라서 높은 정확도와 포괄 성은 트레이드 오프 관계이므로 두 가지를 달성하기가 어렵습니다 그러나 재활용 시설에는 대량의 폐기물을 빠르고 안전하게 처리해야하며, 이는 높은 정확도와 포괄적 성을 결합한 탐지 프로그램이 필요합니다

전송 된 X- 레이 및 바카라 양방를 사용한 배터리 감지 아이디어는 2021 년에 출판되었습니다 (Sterkens et al, 2021,자원 보수 재활용,168, 105246) 그러나 높은 정확도와 포괄 성을 달성하는 데 어려움이 있으며 자동으로 감지 할 수있는 실용적인 기술 및 시스템은 개발되지 않았습니다

이번에 개발 된 배터리 감지 프로그램은 독립적으로 고안 한 3 단계 처리 프로세스가 특징입니다 (그림 1) 전송 된 X- 선 이미지가 입력되면 (그림 1 (a)), 바카라 양방는 첫 번째 단계에서 이미지를 분석하고 두 번째 단계 처리에 적합한 영역을 추출합니다 (그림 1 (b)의 파란색 및 녹색 프레임) 두 번째 단계는 특수화 된 이미지 유형이 다른 10 개가 넘는 바카라 양방로 구성되며 배터리는 첫 번째 단계에서 추출 된 각 영역에 대한 최적의 전용 네트워크를 사용하여 감지됩니다 (그림 1 (c)) 세 번째 단계는 바카라 양방를 사용하여 두 번째 단계에서 간과 된 배터리를 감지하지만 정확도는 낮지 만 두 번째 단계보다 포괄성이 높습니다 (그림 1 (d)) 개발 된 프로그램의 처리 속도는 이미지 당 약 1 초입니다

딥 러닝 네트워크를 구축하려면 약 3,400 개의 샘플이 여러 번 필요합니다투명 X- 레이나는 이미지를 사용했고, 95%는 학습에 사용되었고 나머지 5%는 성능 평가에 사용되었습니다

개발 된 프로그램의 성능은 150 개의 샘플 중 하나가 찍은 이미지를 사용하여 확인되었습니다 샘플은 아래에 표시된 품목과 폐기물의 배터리와 혼합 된 품목과 단일 배터리로 구성됩니다 이들은 과거에 화재를 일으킨 것으로 추정 된 항목과 재활용 시설로 판단하기 어려운 품목에 대한 참조로 선정되었습니다

편리한 클리너, 디지털 카메라, 전자 담배, 전기 칫솔, 모바일 배터리, 휴대용 DVD 플레이어, 휴대용 스피커, 로봇 진공 청소기, 면도기

배터리를 자동으로 감지하는 이전 제품은 없습니다 따라서 우리는 개발 된 프로그램의 성능을 평가하기 위해 한 유형의 바카라 양방를 사용하여 탐지 프로그램을 만들어 비교로 사용했습니다

개발 및 비교 프로그램을 사용하여 150 개의 이미지에서 배터리를 감지하려는 시도 탐지 결과를 평가하면 정확도에 해당합니다 "정밀"종합성에 해당합니다"리콜"를 사용했습니다 두 지표 모두 0과 1 사이의 값을 취하고 값이 높을수록 성능이 높아집니다

그림 2는 검증 결과를 보여줍니다 먼저, 개발 된 프로그램을 비교 프로그램 (높은 임계 값)과 비교하십시오 (그림 2) 정확도는 비슷하지만 비교 프로그램의 포괄적 성은 약간 열등합니다 재활용 시설의 배터리 감지 및 손실을 방지하려면 높은 커버리지가 필요합니다 따라서 비교 프로그램 임계 값을 낮은 값으로 설정하면 이제 정확도가 낮은 반면 이제는 적용 범위가 더 정확합니다 (그림 23) 이러한 방식으로, 비교 프로그램은 높은 정확도와 포괄적 성 사이에 상충 관계가 있지만, 개발 된 프로그램은 높은 수준의 정확도와 포괄적 성을 달성 할 수 있습니다 그림 3은 개발 된 프로그램을 사용한 배터리 감지 결과의 예를 보여줍니다

이 프로그램이 장착 된 자동 감지 및 선택 시스템이 개발되었습니다 도 4에 도시 된 바와 같이, 개발 된 프로그램이 장착 된 컴퓨터 (PC), 송신 X- 선 장치 (Ishida Co, Ltd에서 제조 한 X- 선 검사 장치) 및 유통 장치는 컨베이어 벨트로 연결되었다 폐기물과 폐기물은 제품에 부어진 후 투명하게 취해지고 이미지는 네트워크 호환 하드 디스크 드라이브 (NAS)에 저장됩니다 이 프로그램은 새로 저장된 이미지를 자동으로 분석하여 배터리가 있는지 여부를 결정합니다 이 정보는 분포 장치로 전송되며 컨베이어를 위아래로 이동하여 폐기물을 정렬합니다 이러한 방식으로,이 개발 프로그램은 NAS에 이미지를 저장하고 자동 감지 및 스크리닝 시스템의 일부로 기능을 저장할 수있는 기존 전송 X- 선 장치에 연결됩니다

분배 장치의 사양으로 인해 처리 속도는 현재 이미지 당 6 초이지만 분배 장치의 개선으로 개발 된 프로그램의 처리 속도 (1 초/이미지)의 속도를 높일 수 있습니다

우리는 Reetham Co, Ltd 및 D바카라 양방ei Environmental Co, Ltd 의이 연구 개발에서 폐기물 샘플을 제공 한 것에 대한 감사를 표명하고 싶습니다

앞으로, 우리는 재활용 시설 에서이 시스템을 활용하기 위해 재활용 회사 및 기타 회사를위한 파트너를 찾고 있습니다 또한 개발 프로그램의 범위를 넓히기 위해 더 큰 해상도 X- 레이 장치와 연결, 배터리 유형 식별 및 배터리 이외의 개체 감지와 같은 문제를 해결합니다

딥 러닝

다층 신경망을 사용한 기계 학습 유형 많은 양의 데이터를 학습하면 기능 금액을 자동으로 추출하고 탐지 및 분류와 같은 이미지 처리를 수행 할 수 있습니다 그것은 "딥 러닝"이라고도합니다[참조로 돌아 가기]

작은 디지털 홈 가전 제품

이 섹션에서는 스마트 폰, 기능 전화, 태블릿 장치, 디지털 카메라 및 비디오 카메라와 같은 작은 디지털 장치를 나타냅니다 상대적으로 높은 가치 금속이 포함되어 있기 때문에 재활용에 관심이 높습니다 또한 제품의 특성으로 인해 배터리가 내장 된 경우가 종종 있습니다[참조로 돌아 가기]

투명 X- 레이

X- 레이로 물체를 조사하여 물체의 상태와 구조를 시각화하는 투사 이미지를 촬영하는 방법 그것은 "X- 레이"라고 불리는 것입니다[참조로 돌아 가기]

정밀

딥 러닝 등을 사용하여 탐지 결과를 평가하는 데 사용되는 색인이며 감지 결과에 올바르게 감지 할 객체를 포함하는 정도를 나타냅니다 정밀 = TP/ (TP + FP)는 딥 러닝 프로그램에 의해 감지 된 이미지의 영역을 실제로 감지 된 영역과 비교하여 측정 한 실제 양성 (TP : 올바른 감지) 및 오 탐지 (FP : False Detection)의 수에서 계산됩니다 그것은 "적합성 속도"라고도합니다[참조로 돌아 가기]

리콜

딥 러닝 등을 사용하여 탐지 결과를 평가하는 데 사용되는 색인이며 대상 객체의 가장 작은 탐지 손실을 나타냅니다 TP 및 False Negatives (FN : 누락 된 감지)로부터 Recept = TP/ (TP + FN)로 계산됩니다 "리콜 속도"라고도합니다[참조로 돌아 가기]