Weeeの効率的リサイクルのためのラベリング情報を用いた自動オブジェクト認識アルゴリズムの構築【JST・京大機械翻訳】

Hayashi Naohito; Koyanaka Shigeki; Oki Tatsuya

文献

J-GLOBAL ID：201902283912064354 整理番号：19A1259370

Weeeの効率的リサイクルのためのラベリング情報を用いた自動オブジェクト認識アルゴリズムの構築【JST・京大機械翻訳】

Constructing an automatic object-recognition algorithm using labeling information for efficient recycling of WEEE

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巻： 88 ページ： 337-346 発行年： 2019年
JST資料番号： B0898C ISSN： 0956-053X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

個々の製品の価値に基づく廃棄物電気と電子機器の効率的なリサイクルプロセスを選択する試みにおいて,廃棄された装置のための自動オブジェクト認識システムの開発に従事している。このイニシアティブの一部として,日本で廃棄されたデジタルカメラの底におけるラベルからの情報を用いた新しいオブジェクト認識アルゴリズムを開発した。これは比較的高い値を持っている。さらに,廃棄カメラの底の複数の二次元ディジタル画像を連続的に処理できるプログラムを作成した。開発したアルゴリズムは以下の通りである。テンプレート画像としてラベル上のメーカーのログとテンプレートマッチングを用いて製造者を同定する。2)光学文字認識(OCR)処理を用いてロゴに近いモデル名を読み;そして,OCRの結果とモデル名前リストの間の類似性計算を通して,モデル名前候補を抽出する。廃棄されたカメラのラベルに関する情報を分析した後に,写真ボックス内に捕捉された画像を用いて物体認識試験を行った。結果は,平均して,テンプレート画像の総数の48%が,すべての製造者を同定するために必要であることを示した。この値は製造者から製造者まで変化する。しかし,「最も高い汎用性」を有するテンプレート画像は,ある製造者のモデルの42%を正しく適合させた。各製造者に対するモデル名同定は平均で92%成功し,このアルゴリズムの有効性を示し,OCR結果からモデル名候補を抽出する必要性を強調した。最後に,連続プロセスが将来的に実行可能であると仮定して,0.5m/sの速度でコンベヤベルト上に移動する廃棄カメラの撮影画像を用いて試験を行った。結果は,製造者を同定するために必要なテンプレート画像の数の割合が,静的画像のそれとほとんど同じであることを示した。画像分解能の限界(静止画像のそれより58%低い)については,モデル名同定率は81%であった。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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ごみ処理 , 図形・画像処理一般

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