(Poster session) Earth & Resources

[P022A] Identifying limestone and contaminant rocks using hyperspectral data and machine learning

○Kohei Yokomachi^{1[Student presentation: Bachelor’s course]}, Yohei Maekawa², Kaito Takizawa¹, Shion Wakae¹, Shinichi Tokunaga², George Mathews³, Natsuo Okada¹, Yoko Ohtomo¹, Youhei Kawamura¹ (1. Hokkaido University, 2. NITTETSU MINING CO., LTD, 3. Nazarbayev University)

Keywords:Hyperspectral Imaging, Convolutional Neural Network, Limestone, Chert

石灰石は多岐にわたる産業分野で不可欠な鉱石であり、天然資源であることからその品位は層準ごとに変動することが知られている。採鉱・選鉱過程における夾雑岩の除去は重要な過程であるが、こうした選定作業は地質の専門家による地質調査や化学分析に依存している。このため、誰にでも容易に扱える、非破壊かつ高精度な鉱石識別技術の確立が強く求められている。　本研究では、ハロゲン光環境下で取得した、石灰石と、判定対象となる夾雑岩の一例であるチャートを用いて、ハイパースペクトル画像（400~1000nm）とCNN（Convolutional Neural Network）を組み合わせることで、非破壊識別手法を開発した。開発した手法では特定環境下での石灰石とチャートの識別に成功している。　今後は、本手法を切羽や生産ラインなどの現場で即座に判別できる石灰石の品質判定システムの開発を目指す。また産業応用に向けて、モデルの軽量化と操作性の向上にも取り組む予定である。