第一弾「Raptor VISION BOTTLE」提供開始、独自の光学／画像認識技術でビン選別を自動化

PFU、スキャナ技術を「資源ごみの自動選別」に応用したAIエンジンを開発

　PFUは2024年4月10日、イメージスキャナ開発で培った光学技術と画像認識技術を応用した新ビジネスとして、廃棄物の分別を自動化する「廃棄物分別特化AIエンジン」シリーズを発表した。その第一弾として、資源ごみの中間処理施設などにおいて、ビンの色選別を自動化するAIエンジン「Raptor VISION BOTTLE」の提供を開始する。

　Raptor VISION BOTTLEは、これまで自動化が難しく人手に頼らざるを得なかったビンの色選別を自動化するためのAIエンジン。「複合照明技術」「特徴融合認識技術」「禁忌品認識技術」の3つを組み合わせたことで、実証実験では99.8％の認識精度を実現できたとしている。

「Raptor VISION BOTTLE」（写真左の白いユニット）を組み込んだ資源ごみAI自動選別機（右の選別機ユニットは高松機械工業製）

　Raptor VISION BOTTLEは、ベルトコンベアーを流れるビン類を撮影するユニットと画像認識を行うAIエンジン、クラウドサービスで構成される。他メーカー製のごみ選別機（ロボット）と組み合わせ、Raptor VISION BOTTLEがピッキング位置を指示することで“資源ごみAI自動選別機”を実現する。

　開発の背景には、資源ごみの中間処理施設における人手不足、作業の過酷さ、要求される分別方法の高度化／複雑化といった問題があるという。資源ごみとして収集されたビンをリサイクル（再利用）するためには、ビンの色（透明、茶色、その他など）に基づく色選別や、異物／禁忌物（PETボトル、再利用できないビンなど）の排除が必要だが、これまでは自動化が難しくほとんど人手により処理されてきた。

　PFUでは今回、3つの技術を組み合わせることで、人による分別と同等もしくはそれ以上となる99.8％の精度を実現した。同時に3種類の光（強い光／弱い光／UV光）で撮影を行う「複合照明技術」、3種類の画像から得られた特徴を融合させて高精度な認識につなげる「特徴融合認識技術」、ビン以外の物（PETボトル、ビン形状のカン）や香水瓶などリサイクルできない物を選別する「禁忌品認識技術」の3つだ。

PFU独自の3つの技術を採用し、高い認識精度を実現している

　クラウドサービスでは、処理した数や分別した色ごとの割合を表示する「ダッシュボードツール」、AIモデルを再学習させるためのアノテーション作業を半自動化する「アノテーションツール」を提供する。AIモデルは、ユーザーの画像データに基づいて再学習を行うことで、継続的に認識精度が向上するとしている。

　そのほか、既存の処理施設／処理ラインでも導入しやすいように、本体デザインは少ないスペースで設置できる「片持ち構造」を採用している。

「ダッシュボードツール」「アノテーションツール」の画面

AIモデルは再学習により継続的に精度を高める

　PFUでは、「廃棄物分別特化AIエンジン」シリーズの今後の展開として、発火事故が課題となっているリチウムイオン電池の自動検知、産業廃棄物（金属／建材／衣服など）の自動分別などにも適用領域を拡大していくとしている。

PFUでは今回の製品を皮切りに「廃棄物分別特化AIエンジン」シリーズの展開領域を拡大していく方針

■関連サイト

• PFU「Raptor VISION BOTTLE」製品ページ
• 高松機械工業