鉱物処理／リサイクル

[1K0401-08-08] 機械学習を用いたオアソーターでの鉱石識別率の改善

○青木 悠二¹、瀬野 健介¹、杉原 淳¹、吉本 有輝¹ (1. 住友金属鉱山株式会社)

司会：古屋仲茂樹（産業技術総合研究所）

キーワード：オアソーター、画像解析、機械学習

菱刈鉱山は鹿児島県北部の伊佐市に位置する鉱脈型浅熱水性金鉱床であり、金は石英脈に濃縮されている。採掘された粗鉱は破砕後、手選もしくは画像解析式の選別装置であるオアソーターによって、白色部（石英）を一定以上含む鉱石とそれ以外の廃石に分離している。オアソーターでは撮像された給鉱の明度およびその割合について、あらかじめ閾値を設定し、画像処理によって鉱石と廃石に識別する方式を採用してきた。本件では、オアソーターによる鉱石識別率の向上を目的に機械学習を用いて、判別に寄与するパラメータの抽出を行い、それらを用いた新たな識別方式の有効性を検討した結果を報告する。