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J-GLOBAL ID：201602212610021608   整理番号：16A0020634

リサイクル産業から発生する金属合金の特徴付けを目的とした二つのカメラ(VNIRおよびSWIR)から構成されるハイパースペクトルデータ取得システムの設計と検証

Design and calibration of a two-camera (VNIR and SWIR) hyperspectral acquisition system for the characterization of metallic alloys from the recycling industry

著者 (4件)： BARNABE Pierre (Univ. Liege, Liege, BEL) ,  DISLAIRE Godefroid (Univ. Liege, Liege, BEL) ,  LEROY Sophie (Univ. Liege, Liege, BEL) ,  PIRARD Eric (Univ. Liege, Liege, BEL)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9534  ページ： 95340O.1-95340O.12  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生産終了となった車両や電気・電子装置から発生する,金属合金の微細粒子の特徴付けを目的とした,二つのハイパースペクトルカメラ(VNIRおよびSWIR)から成るデータ取得システムを設計し,その検証を実施した。本システムは,400~1000nmおよび1000-2500nmの反射率を網羅するものとした。実験の結果,金属合金の分離において,LDA特徴抽出およびランダムフォレストによる分類を適用した場合,最も信頼性の高い結果が得られた。しかし,対象の物質は均質なものがほとんどであったため,精度の高い結果を保証するためには,長期的な学習が必要であることが示唆された。

シソーラス用語： *スペクトル画像 ,  リサイクル ,  検定 ,  *機械学習 ,  *合金 ,  交通機関 ,  電気装置部品 ,  電子装置 ,  微粒子 ,  カメラ ,  赤外線 ,  可視光 ,  反射率 ,  近似法 ,  計算機アルゴリズム
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル画像 ,  *金属合金 ,  車両 ,  微細粒子 ,  VNIR ,  ハイパースペクトルカメラ ,  SWIR ,  LDA ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  資源回収利用  (SC05060V)

タイトルに関連する用語 (8件)： リサイクル ,  産業 ,  金属合金 ,  SWIR ,  ハイパースペクトル ,  データ取得システム ,  設計 ,  検証