リサイクル現場の人手不足解消と資源回収の高効率化を目的とする高度選別技術

資源リサイクルの現場では人手不足が深刻化しており、従来人手で行ってきた選別作業の省人化・無人化が切望されています。最近、AI画像認識を用いたロボット選別システムが国内外で開発され先駆的な装置が上市されましたが、まだ広く普及するまでには至っていません。リサイクル現場では多種多様な廃棄物を扱っており、規格化された商品等の仕分けに比べると状況は格段に複雑です。出来合いの訓練済AIモデルを流用しても大きな効果は期待できず、個々の選別状況に応じたAIモデルを構築して性能確認・改善を行う必要があります。本研究では、多様なリサイクル現場と密接に連携しつつ、既存選別システムにない機能を有し、人手選別に比してコストメリットのある自動選別システムの実現を目指しています。