[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-71] 背景に着目したセグメンテーションによるアスベスト検出方法の検討

〇武井 雅彦¹、吉田 光良¹、植松 文徳¹ (1.日本電子株式会社)

キーワード：人工知能、セグメンテーション

アスベストが使用された建築物の建替えがピークを迎える中，解体現場ではアスベストが大気中に漏洩していないかを監視することが義務付けられている．一つの方法として，大気吸引したフィルターを電子顕微鏡により観察し，付着したアスベストを計数した後，元素分析によりアスベストを同定する．アスベストの漏洩監視では迅速な分析が求められ，アスベストの誤検出を減少させることが重要になる．
しかし，電子顕微鏡の画像はモノクロであり，アスベストは細く形状や大きさも一定ではないうえに，フィルター材の輝度や形状もアスベストと類似している．よって，輝度閾値の調整だけではアスベスト抽出は困難であり，人手で行うと時間と手間がかかり，既存の画像認識による自動検出方法では誤検出が多い．より高倍率で撮影すればアスベストは明確になるが，フィルター全体の検出速度とのトレードオフになる．
そこで，AIによるセグメンテーション技術を利用して，アスベストを検出する手法について検討した．電子顕微鏡で撮影した画像について学習を不要としても，アスベストを検出する手法を構築した．これにより，効率的にアスベストを検出できるようになった．