[2B16-21] 事故炉の廃止措置4

[2B19] 被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発

(10)深層学習による環境データの認識と３Dモデル化

*土井 章男¹、山下 圏¹、高橋 弘毅¹、加藤 徹¹、今渕 貴志²、羽成 敏秀²、谷藤 祐太²、伊藤 倫太郎² (1. 岩手県立大学、2. 日本原子力研究開発機構)

キーワード：環境データ、深層学習、点群データ、3Dモデル、CAD

我々は廃炉作業を安全かつ効率的に行うために、構造物の状態、空間線量率等の情報を計測・収集・可視化・データ蓄積が行える「線源・線量率推定システム」の開発を行っている。構造物の状態は廃炉作業終了後に巡回する３D計測ロボットにより取得する。計測したデータは既知のデータと同期して差分情報のみを抽出することで自動的にデータベースを更新する。
本研究では、この更新作業を容易に実施するために、抽出された差分情報に対して、pointnet++による点群データ自動認識を行った。Pointnet++は点群データを直接入力して学習が行えるニューラルネットワークである。本ネットワークは入力点群の順序や密度に出力が変化しない特徴を有している。さらに認識された点群データは、必要に応じて、３角形メッシュ、平面、円筒、立方体（ボクセル）に自動変換され、「線源逆推定エンジン」のシミュレーションモデル更新に利用される。