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last updated 2024.11.20
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プロフィール
上田 高生（Takao Ueda）
国立研究開発法人産業技術総合研究所
エネルギー・環境領域
環境創生研究部門
資源価値創生研究グループ
主任研究員
〒305-8569 茨城県つくば市小野川16-1
E-mail：t-ueda*aist.go.jp（*を@に変更して使用してください。）
学歴
  • 2005年3月　学士　防衛大学校　理工学部建設環境工学科
  • 2010年3月　修士（工学）　筑波大学　システム情報工学研究科構造エネルギー工学専攻
  • 2013年3月　博士（工学）　筑波大学　システム情報工学研究科構造エネルギー工学専攻
  • 博士論文「Evolution of grading and packing structure of granular materials due to particle crushing（邦題）粒子破砕に伴う粒状体の粒度・内部構造遷移」
職歴
  • 2005年3月 ～2015年3月　防衛省
  • 2015年4月 ～現在　　　　産業技術総合研究所
研究内容
こちらをご覧ください
研究実績

１．論文


  1. [NEW] Takao Ueda, Hideaki Fukusawa, Yukimi Nakagawa, Kazuya Nagano, Naoki Sunahara, Hiroshi Yamada, Junichi Fujisawa, Makoto Yamada, Shigeki Koyanaka, Tatsuya Oki, Automatic High-Speed Smartphone Disassembly System, Journal of Cleaner Production (Q1), Vol. 434, 139928, 2024.1.
    https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.139928

  2. [NEW] Takao Ueda, Shigeki Koyanaka, Tatsuya Oki, In-Line Sorting System with Battery Detection Capabilities in E-Waste Using Combination of X-Ray Transmission Scanning and Deep Learning, Resources, Conservation & Recycling (Q1), Vol. 201, 107345, 2024.2.
    https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2023.107345

    3. 全て表示
  3. Jun Katagiri, Shigeki Koyanaka, Naohito Hayashi, and Takao Ueda, Optimum design using genetic algorithm and discrete-element method: Application to vibration feeder design for E-waste recycling automation, Resources Processing, Vol. 69 (3), pp.133-141, 2023.2.

  4. Takao Ueda, Reproducibility of the repose angle, porosity, and coordination number of particles generated by spherical harmonic-based principal component analysis using discrete element simulation, Powder Technology (Q1), Vol. 415, article 118143, 2023.2.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2022.118143

  5. Takao Ueda, Estimation of three-dimensional particle size and shape characteristics using a modified 2D-3D conversion method employing spherical harmonic-based principal component analysis, Powder Technology (Q1), Vol. 404, article 117461, 2022.5.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2022.117461

  6. Takao Ueda, Applicable scope of estimation of three-dimensional particle size distribution by the Goldsmith-Cruz-Orive and improved methods, Powder Technology (Q1), Vol. 404, article 117462, 2022.5.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2022.117462

  7. Takao Ueda and Tatsuya Oki, A simulation-based stereological correction method for assessment of volumetric liberation and surface exposure of ore particles, Minerals Engineering (Q1), Vol. 176, article 107327, 2022.1.
    https://doi.org/10.1016/j.mineng.2021.107327

  8. Takao Ueda, Hideaki Fukusawa, Naoki Sunahara, Hiroshi Yamada, Tatsuya Oki, and Shigeki Koyanaka, Design-of-experiment analysis of non-destructive detachment of electric parts from printed circuit boards of mobile phones using a cross-flow shredder, Waste Management (Q1 in 2021), Vol. 134, pp. 52-56, 2021.10.
    https://doi.org/10.1016/j.wasman.2021.08.010

  9. Takao Ueda, Jun Katagiri, Tatsuya Oki, and Shigeki Koyanaka, Genetic algorithm optimization in discrete element simulation of electric parts separation from printed circuit board, Structural and Multidisciplinary Optimization (Q1 in 2021), Vol. 64, pp. 2763-2771, 2021.10.
    https://doi.org/10.1007/s00158-021-02982-4

  10. Takao Ueda, An improved Goldsmith-Cruz-Orive method for estimation of spherical size distribution from sectional size distribution, suitable for arbitrary size classes, Powder Technology (Q1 in 2021), Vol. 388, pp. 412-417, 2021.5.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2021.04.100

  11. Jun Katagiri, Takao Ueda, Naohito Hayashi, Shigeki Koyanaka, Genetic algorithm based automatic input parameter calibration method for the discrete element modeling of vibration feeders, Materials Transactions, Vol. 62(4), pp. 551-556, 2021.3.
    https://doi.org/10.2320/matertrans.M-M2021806

  12. Takao Ueda, Tatsuya Oki, and Shigeki Koyanaka An automated assessment method for integrated circuit chip detachment from printed circuit board by multistep binarization and template matching of X-ray transmission images, Journal of Material Cycles and Waste Management, Vol. 23, pp. 315-322, 2021.1.
    https://doi.org/10.1007/s10163-020-01131-1

  13. Takao Ueda and Tatsuya Oki, A stereological correction method employing an artificial neural network for mineral liberation assessment of ore particles, Minerals Engineering (Q1), Vol. 157, article 106578, 2020.8.
    https://doi.org/10.1016/j.mineng.2020.106578

  14. Takao Ueda, Experimental validation of a 2D-3D conversion method for estimation of multiple 3D characteristics of discrete elements, Microscopy, Vol. 69(1), pp.37-43, 2020.2.
    https://doi.org/10.1093/jmicro/dfz112

  15. Takao Ueda, Experimental study on the stereological bias in surface exposure measurement of ore particles, Advanced Powder Technology (Q1 in 2020), Vol. 31(1), pp.61-69, 2020.1.
    https://doi.org/10.1016/j.apt.2019.09.037

  16. Takao Ueda, Experimental validation of a statistical reliability method for the liberation distribution measurement of ore particles, Minerals Engineering (Q1 in 2019), Vol. 140(15), article 105880, 2019.8.
    https://doi.org/10.1016/j.mineng.2019.105880

  17. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, 2D-3D conversion method for assessment of multiple characteristics of particle shape and size, Powder Technology (Q1 in 2019), Vol. 343, pp.287-295, 2019.2.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2018.11.019

  18. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Numerical analysis of the general characteristics of stereological bias in surface liberation assessment of ore particles, Advanced Powder Technology, Vol. 29(12), pp. 3327-3335, 2018.12.
    https://doi.org/10.1016/j.apt.2018.09.010

  19. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Statistical reliability of the liberation distribution of ore particles with respect to number of particle measurements, Minerals Engineering (Q1 in 2018), Vol. 126, pp. 82-88, 2018.9.
    https://doi.org/10.1016/j.mineng.2018.06.024

  20. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, A general quantification method for addressing stereological bias in mineral liberation assessment in terms of volume fraction and size of mineral phase, Minerals Engineering (Q1 in 2018), Vol. 119, pp. 156-165, 2018.4.
    https://doi.org/10.1016/j.mineng.2018.01.034

  21. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Experimental analysis of mineral liberation and stereological bias based on X-ray computed tomography and artificial binary particles, Advanced Powder Technology, Vol. 29(3), pp. 462-470 2018.3.
    https://doi.org/10.1016/j.apt.2017.11.004

  22. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Comparison of seven texture analysis indices for their applicability to stereological correction of mineral liberation assessment in binary particle systems, Minerals, Vol. 7(11), pp. 222, 2017.11.
    https://doi.org/10.3390/min7110222

  23. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Stereological correction method based on sectional texture analysis for the liberation distribution of binary particle systems, Advanced Powder Technology, Vol. 28(5), pp. 1391-1398, 2017.5.
    https://doi.org/10.1016/j.apt.2017.03.007

  24. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Effect of particle shape on the stereological bias of the degree of liberation of biphase particle systems, Materials Transactions, Vol. 58(2), pp. 280-286, 2017.1.
    https://doi.org/10.2320/matertrans.M-M2016837

  25. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Statistical effect of sampling particle number on mineral liberation assessment, Minerals Engineering (Q1 in 2016), Vol. 98, pp. 204-212, 2016.11.
    https://doi.org/10.1016/j.mineng.2016.08.026

  26. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Stereological bias for spherical particles with various particle compositions, Advanced Powder Technology, Vol.27(4), pp. 1828-1838, 2016.7.
    https://doi.org/10.1016/j.apt.2016.06.016

  27. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Numerical Simulations of Stereological Bias in Particles with Simple Texture, Powder Technology (Q1 in 2016), Vol.298, pp.130-136, 2016.9.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2016.05.025

  28. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Novel numerical simulation of the stereological bias of binary particles, Materials Transactions, Vol.57(3), pp.438-444, 2016.2.
    https://doi.org/10.2320/matertrans.M-M2016801

  29. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, DEM simulation on the one-dimensional compression behavior of various shaped crushable granular materials, Granular Matter, Vol.15(5), pp.675-684, 2013.
    https://doi.org/10.1007/s10035-013-0415-y

  30. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, Ball-bearing effect on shear behavior of binary granular mixture, Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. A2, Vol.68(1), pp.1-9, 2012.
    https://doi.org/10.2208/jscejam.68.1

  31. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, Micro structures of granular materials with various grain size distributions, Powder Technology (Q2 in 2012), Vol.217, pp.533-539, 2012.
    https://doi.org/10.1016/j.powtec.2011.11.015

  32. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, Effect of particle size ratio and volume fraction on shear strength of binary granular mixture, Granular Matter, Vol.13(6), pp. 731-742, 2011.
    https://doi.org/10.1007/s10035-011-0292-1

  33. 松島亘志，片桐淳，上田高生，佐伯和人，土山明，大竹真紀子, 月面表層土の粒子特性とバルクの力学特性, 日本惑星科学会誌, Vol. 19，No. 2，pp. 105-111, 2010.

  34. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 大・小粒子集合体のせん断強度に関する微視力学モデル, 応用力学論文集，土木学会, Vol. 12，pp. 507-518, 2009.

２．プロシーディングス

    全て表示
  1. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Stereological correction for mineral liberation based on texture analysis of ore particle sections, XXIX International Mineral Processing Congress, IMPC2018, Moscow, Russia, 2018.9.

  2. Takao Ueda, Discrete element simulation on the grading change of the granular materials caused by grain crushing, The Seventh Asian Young Geotechnical Engineers Conference, 7AYGEC, Tokushima, Japan, pp.77-84, 2012.

  3. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, Effect of grade changing due to grain crushing on the compressibility of granular materials, Proceedings of the International Conference on Advances in Geotechnical Engineering, ICAGE 2011, Perth, Australia, pp.165-170, 2011.

  4. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, DEM simulation of the shear strength and shear band development of well-graded granular materials, Proceedings of the Fifth International Symposium on Deformation Characteristics of Geomaterials, IS-Seoul 2011, Vol. 1, pp.520-525, 2011.

  5. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, Effect of size ratio on shear strength of dense binary mixtures, Geomechanics and Geotechnics: From Micro to Macro, Shanghai, pp.507-511, 2010.

  6. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, Effect of grain size distribution on mechanical properties of lunar soil, Proceedings of 12th International Conference on Engineering, Science, Construction, and Operations in Challenging Environments, Honolulu HI, pp.49-56, 2010.

  7. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 大・小粒子集合体のせん断強度に関するDEM解析, 実務利用を目指すマイクロジオメカニックスに関するシンポジウム論文集, pp.57-60, 2008.

３．解説記事


  1. [NEW] 上田高生, 球面調和関数によるボールミル媒体形状の設計手法開発と実証, 季刊資源と素材, 9 (3), pp.38-38, 2024.7.

  2. [NEW] 上田高生, 廃製品リサイクルのための透過X線及び深層学習による電池検出・選別システム, ISOTOPE NEWS, 792, pp.12-14, 2024.4.

    3. 全て表示
  3. 上田高生, 球面調和関数－主成分分析, 粉体工学会誌, 60, pp.175, 2023.3.

  4. 上田高生, 球面調和関数－主成分分析による粒子形状生成と個別要素法への適用, 粉体工学会誌, 60, pp.143-148, 2023.3.

  5. 上田高生, 大木達也, 鉱石の単体分離分析における2次元－3次元間の誤差, 環境資源工学, 68(3), pp.132-136, 2022.2.

  6. 上田高生, 離散体のサイズ・形状に関する2D-3D変換法の実験検証, 粉体工学会誌, 57, pp.440-445, 2020.8.

  7. 上田高生, 離散体のサイズ・形状に関する2D-3D変換技術, 粉体工学会誌, 56, pp.567-572, 2019.10.

  8. 上田高生, 離散体（粒子・結晶・細胞・空隙等）の三次元推定, クリーンテクノロジー, 29(5), pp.62-64, 2019.5.

４．知的財産（特許・商標）


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【商標登録】 2024-118901 (出願日2024.11.6)
名称 Xeek（クロシーク）

出願番号 2024-148145 (出願日2024..)
名称
発明者

出願番号 2024-119237 (出願日2024..)
名称
発明者

出願番号 2024-111884 (出願日2024..)
名称
発明者

出願番号 2024-100189 (出願日2024..)
名称
発明者

出願番号 2024-080810 (出願日2024..)
名称
発明者

出願番号 2023-140993 (出願日2023..)
名称
発明者

出願番号 2021-088967 (出願日2021.5.27)
登録番号7089808（登録日2022.6.15）
名称 測定精度推定のための情報処理装置、方法及びプログラム
発明者 上田高生, 大木達也

出願番号 特願2020-169688 (出願日2020.10.7)
名称 高速打撃による解体装置
発明者 上田高生，古屋仲茂樹, 大木達也

出願番号 特願2019-230205 (出願日2019.12.20)
登録番号7333956（登録日2023.8.18）
名称 三次元の片刃分布の推定プログラム、方法及び装置
発明者 上田高生，大木達也

出願番号 特願2019-145295 (出願日2019.8.7)
登録番号7307945（登録日2023.7.5）
名称 高速解体装置
発明者 上田高生，古屋仲茂樹，大木達也

出願番号 特願2019-111233 (出願日2019.6.14)
登録番号7186443（登録日2022.12.1）
名称 衝撃解体装置
発明者 上田高生，古屋仲茂樹，大木達也

出願番号 特願2017-227624 (出願日2017.11.28)
PCT/JP2018/036668 (出願日2018.10.1)
WO2019/106940 (国際公開日2019.6.6)
特願2019-557033 (PCT/JP2018/036668からの日本移行)
登録番号6879595（登録日2021.5.7）
名称 ３Ｄパラメータ推定装置、３Ｄパラメータ推定プログラム及び３Ｄパラメータ推定方法
発明者 上田高生，大木達也

出願番号 特願2017-194812 (出願日2017.10.5)
PCT/JP2018/024067 (出願日2018.6.25)
WO2019/069512（国際公開日2019.4.11）
登録番号6971496（登録日2021.11.5）
US登録番号11435334（登録日2022.9.6）
名称 測定必要個数決定装置、測定必要個数決定プログラム及び測定必要個数決定方法、並びに、測定精度推定装置、測定精度推定プログラム及び測定精度推定方法
発明者 上田高生，大木達也

出願番号 特願2018－511927 (移行日2018.9.3)
PCT/JP2017/009465 (出願日2017.3.9)
WO2017/179341（国際公開日2017.10.19）
登録番号6906238（登録日2021.7.1）
名称 ３次元状態推定装置、３次元状態推定プログラム及び３次元状態推定方法
発明者 上田高生，大木達也

５．知的財産（プログラム・データベース）

  1. [NEW] 上田高生, フーリエ形状記述子及びSH-PCAによる３次元粒子形状推定・生成プログラム, 知財管理番号2024PRO-3091, （登録日2024.4.17）

    2. 全て表示
  2. 上田高生, 深層学習用教師データ加工プログラム, 知財管理番号2023PRO-2995, （登録日2023.10.16）

  3. 上田高生, 古屋仲茂樹, 大木達也, 深層学習用教師データグルーピングプログラム, 知財管理番号2023PRO-2984, （登録日2023.9.1）

  4. 上田高生, ソータ制御用バッテリー検出プログラム, 知財管理番号2023PRO-2952, （登録日2023.4.19）

  5. 上田高生, 電子部品剥離評価深層学習プログラム, 知財管理番号2022PRO-2763, （登録日2022.2.16）

  6. 上田高生, 球面調和関数による３次元指標推定及び粒子生成プログラム, 知財管理番号2021PRO-2749, （登録日2022.1.5）

  7. 上田高生, バッテリー検出用深層学習プログラム, 知財管理番号2021PRO-2748, （登録日2021.12.23）

  8. 上田高生, 小型デジタル機器内部構造分析用深層学習プログラム, 知財管理番号2021PRO-2609, （登録日2021.3.24）

  9. 上田高生, 繊維長推定深層学習プログラム, 知財管理番号2021PRO-2611, （登録日2021.3.17）

  10. 上田高生, 球面調和関数粒子モデリングプログラム, 知財管理番号2020PRO-2585, （登録日2020.12.16）

  11. 上田高生, ３次元粒径分布推定プログラム（改良GCO法）, 知財管理番号2020PRO-2570, （登録日2020.11.11）

  12. 上田高生, ３次元粒径分布推定プログラム, 知財管理番号2020PRO-2543, （登録日2020.7.13）

  13. 上田高生, ニューラルネットワーク型ステレオロジカルバイアス補正プログラム, 知財管理番号2020PRO-2540, （登録日2020.6.18）

  14. 上田高生, ３次元繊維長推定プログラム, 知財管理番号2020PRO-2462, （登録日2020.2.12）

  15. 上田高生, ステレオロジカルバイアス補正プログラム, 知財管理番号2019PRO-2423, （登録日2019.11.11）

  16. 上田高生, 電子部品剥離状態評価プログラム, 知財管理番号2019PRO-2375, （登録日2019.7.18）

  17. 上田高生, 3Dパラメータ推定プログラム(Ver.2), 知財管理番号H31PRO-2334, （登録日2019.4.10）

  18. 上田高生, 繊維構造解析プログラム, 知財管理番号H30PRO-2147, （登録日2019.1.23）

  19. 上田高生, 測定必要個数決定プログラム, 知財管理番号H30PRO-2149, （登録日2019.1.23）

  20. 上田高生, 繊維長分布推定プログラム, 知財管理番号H30PRO-2148, （登録日2019.1.23）

  21. 上田高生, ３Ｄパラメータ推定プログラム, 知財管理番号H30PRO-2150, （登録日2019.1.23）

  22. 上田高生, ３次元状態推定プログラム, 知財管理番号 H30PRO-2151, （登録日2019.1.23）

６．国際会議発表

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  1. Takao Ueda, Tatsuya Oki and Shigeki Koyanaka, Stereological Correction Method based on Texture Analysis of Mineral Particle Sections, The 7th Asian Particle Technology Symposium, 2017.

  2. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, DEM analysis on grading change caused by grain crushing, International Symposium on Discrete Element Modelling of Particulate Media, 2012.

  3. Takao Ueda, Takashi Matsushima and Yasuo Yamada, DEM simulation on the shape-forming process of granular gaterials, Engineering Mechanics Institute 2011, Boston MA, 2011.

７．国内学会発表


  1. [NEW] 上田高生, 廃小型家電リサイクルにおける電池発火防止のための透過X線及び深層学習を利用した内部構造分析技術の開発, ３R先進事例発表会[リサイクル技術開発本多賞受賞講演]（機械振興会館）, 2024.10.

  2. [NEW] 上田高生, 球面調和関数によるボールミル媒体形状の設計, 資源・素材2024（秋田）（秋田大学）, 2024.9.

  3. [NEW] 上田高生, X線とAIで廃棄物中の電池を検出し、火災を防止, JST新技術説明会（オンライン）, 2024.9.

    4. 全て表示
  4. 上田高生, 古屋仲茂樹, 大木達也 透過X線及び深層学習による廃小家電電池検出・選別システム, 資源・素材2023（松山）, 2023.9.

  5. 上田高生, 廃小家電電池検出システムの開発, SUREコンソーシアム第25回リサイクル技術セミナー（秋葉原UDX）, 2023.7.

  6. 上田高生, スマートフォン解体システムおよび電子部品剥離装置, SUREコンソーシアム第24回リサイクル技術セミナー（つくば・オンラインハイブリッド開催）, 2023.3.

  7. 上田高生, 透過X線及びディープラーニングによる廃棄物・廃製品内のLIB検出, SUREコンソーシアム第23回リサイクル技術セミナー（オンライン開催）, 2022.12.

  8. 上田高生, 古屋仲茂樹, 大木達也, 透過X線撮影及び深層学習による廃製品内のバッテリー検出, 資源・素材2022（福岡）（福岡工業大学）, 2022.9.

  9. 《特別講演》 上田高生, 顕微鏡観測された2次元粒径分布及び粒子形状の3次元変換, SCAN TECH 2022（理化学研究所横浜キャンパス）, 2022.8.

  10. 上田高生, 球面調和関数－主成分分析を用いた粒子形状モデリング及び個別要素法への適用, 粉体工学会2022年度春期研究発表会（姫路・西はりま地場産業センター）, 2022.5.

  11. 上田高生, 球面調和関数を用いた粒子形状・サイズの2D-3D変換, 顕微鏡学会第78回学術講演会（福島県郡山市ビッグパレットふくしま）, 2022.5.

  12. 上田高生, 単体分離測定をアシストする計測技術開発, SUREコンソーシアム第21回リサイクル技術セミナー, 2022.3.

  13. 上田高生, スマートフォンの自動解体技術, SUREコンソーシアム第19回リサイクル技術セミナー, 2021.8.

  14. 上田高生, 改良Goldsmith-Cruz-Orive法による粒径分布の2D-3D変換, 顕微鏡学会第77回学術講演会（つくば市、オンライン開催）, 2021.6.

  15. 上田高生, 改良Goldsmith-Cruz-Orive法による球形粒子の粒径分布推定, 粉体工学会春期研究発表会（オンライン開催）, 2021.6.

  16. 上田高生, 離散体のサイズ・形状に関する2D-3D変換法の実験検証, 日本顕微鏡学会第76回学術講演会（紙上開催）, 2020.5.

  17. 上田高生, 粒子群のサイズ・形状に関する2D-3D変換法の実験検証, 粉体工学会2019年度秋期研究発表会, 2019.10.

  18. 上田高生, 福澤秀昭(佐藤鉄工㈱), 砂原直樹(佐藤鉄工㈱), 山田宏志(佐藤鉄工㈱), 古屋仲茂樹, 大木達也, 携帯電話等の高速解体技術, 資源・素材2019（京都）, 2019.9.

  19. 上田高生, 離散体の２次元観測情報から３次元形状・サイズの推定, 日本顕微鏡学会第75回学術講演会, 2019.6.

  20. 上田高生, 粒子群のサイズ・形状情報に関する２D－３D変換技術, 粉体工学会2018年度秋期研究発表会, 2018.

  21. 上田高生, 廃製品リサイクルにおける解体・破砕工程の自動化, SUREコンソーシアム第13回リサイクル技術セミナー, 2018.

  22. 上田高生，大木達也，古屋仲茂樹, 鉱物単体分離状態評価における測定粒子数と統計的信頼性, 資源・素材＆EARTH 2017（札幌）, 2017.

  23. 《招待講演》 上田高生，大木達也，古屋仲茂樹, 金属リサイクルのための物理選別技術の開発と戦略的都市鉱山研究拠点(SURE), 化学工学会第４９回秋季大会, 2017.

  24. 上田高生，大木達也，古屋仲茂樹, 鉱物単体分離状態評価におけるステレオロジカルバイアス補正技術の開発及び検証, 資源・素材学会平成29(2017)年度 春季大会, 2017.

  25. 上田高生, 粒子群の単体分離状態評価技術の開発, 第6回E&Eフォーラム（所内イベント）【ポスター発表】, 2016.

  26. 上田高生，大木達也，古屋仲茂樹, 鉱物単体分離状態のステレオロジカルバイアス補正技術の開発, 資源・素材2016（盛岡）, 2016.

  27. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 様々な形状をした破砕性粒子集合体の一次元圧縮に関するDEM解析, 土木学会第67回年次学術講演会, 公演概要集(CD-ROM), 2012.

  28. [発表賞受賞] 上田高生，松島亘志，山田恭央, 破砕性粒状体の一次元圧縮に関するDEM解析, 第47回地盤工学研究発表会, (CD-ROM), 2012.

  29. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 2次元DEMを用いたMH地盤材料のせん断強度に関する基礎的検討, 第8回地盤工学会関東支部発表会, 発表講演集 pp.124-126, 2011.

  30. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 粒子破砕に伴う粒度変化が粒状体の圧縮特性に及ぼす影響, 土木学会第66回年次学術講演会, 講演概要集(CD-ROM), 2011.

  31. 上林裕也，上田高生，松島亘志，山田恭央，池間健仁, 個別要素法を用いたコンクリートガラの破砕シミュレーション, 第7回地盤工学会関東支部発表会, 講演集 pp. 84-87, 2010.

  32. [発表賞受賞] 上田高生，松島亘志，山田恭央, 粒状体の微視的構造に粒度が及ぼす影響, 第7回地盤工学会関東支部発表会, 講演集　pp. 41-43, 2010.

  33. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 2粒度粒状体のせん断時に生じる粒子回転と連続体回転の比較, 土木学会第65回年次学術講演会, 講演概要集(CD-ROM), 2010.

  34. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 2粒度粒状体のせん断層厚さに関するDEMシミュレーション, 第59回理論応用力学講演会, 講演論文集　pp. 307-308, 2010.

  35. [発表賞受賞] 上田高生，松島亘志，山田恭央, 粒径幅の広い粒状体の間隙比モデル, 第6回地盤工学会関東支部発表会, 講演集　pp. 112-114, 2009.

  36. 上田高生，松島亘志，山田恭央, 2次元及び3次元大・小粒子集合体のせん断強度予測モデル, 第58回理論応用力学講演会, 講演論文集　pp. 291-292, 2009.

  37. [発表賞受賞] 上田高生，松島亘志，山田恭央, 大・小粒子集合体の せん断強度特性に関するDEM解析, 第5回地盤工学会関東支部発表会, 講演集　pp. 325-326, 2008.

  38. 上田高生，徳田幸隆，末次大輔，宮田喜壽, 応力履歴の影響に着目したまさ土の液状化試験, 第32回関東支部技術研究発表会, 講演概要集，Ⅲ-50，CD-ROM, 2005.

８．プロジェクト


　　※ 主なプロジェクトのみ記載しています。
  1. 【実施中】 《代表》 非公開プロジェクト

  2. 【実施中】 《機関代表》 不燃ごみ中のLiBをAIにより検出するシステム 【NEDO: リチウムイオン蓄電池の回収システムに関する研究開発／NEDO Challenge, Li-ion Battery 2025／発火を防ぎ、都市鉱山を目指せ！】, （2024.4 - 2025.1）

  3. 【実施中】 《代表》 球面調和関数によるボールミル媒体形状の設計手法開発と実証 【資源・素材学会長期テーマプロジェクト】 （2024.4 - 2027.3）

  4. 【実施中】 《分担》 高度循環型システム構築に向けた廃電気・電子機器処理プロセス基盤技術開発 【NEDO】 （2023.10 - 2026.3）

  5. 【実施中】 《代表》 粒状体の形状・粒径分布に関するステレオロジー補正法の開発 【科研費（基盤B）】 （2021.4 - 2025.3）

    6. 全て表示
  6. 《分担》 木質CCUSを加速する資源循環システムの開発 【NEDO先導】 （2022.5 - 2024.3）

  7. 《分担》 CO2のネガティブエミッションを最大化する木質資源複合材料高度循環技術の開発 【産総研内戦略予算　課題解決融合チャレンジ研究】 （2021.12 - 2024.3）

  8. 《代表》 球面調和関数・遺伝アルゴリズムによる粒子形状設計技術の開発及び回転式ミル粉砕媒体への応用 【服部報公会　令和３年度工学研究奨励援助金】 （2021.11 - 2022.10）

  9. 《分担》 民間企業との共同研究 【内容・相手など非公表】 （2021.4 - 2022.3）

  10. 《分担》 高効率な資源循環システムを構築するためのリサイクル技術の研究開発事業 【NEDO】 （2017.6 - 2023.2、代表者：産総研大木達也）

  11. 《分担》 銅原料中の不純物低減技術開発事業／銅鉱石脱砒素選鉱のための選鉱性総合評価装置の開発 【JOGMEC】 （2017.9 - 2021.2、代表者：産総研大木達也）

  12. 《代表》 民間企業との共同研究 【内容・相手など非公表】 （2018.7 - 2020.6）

  13. 《代表》 粒子群の基礎物性に関する2D-3D変換技術の開発 【科研費（若手B）】 （2017.4 - 2019.3）

  14. 《分担》 高い省エネルギー性で資源循環を実現するレアメタルの革新的自動選別技術 【NEDO】 （2016.1 - 2017.1、代表者：産総研大木達也）

  15. 《分担》 各種銅鉱物の識別を可能とする単体分離の詳細評価手法の検討 【JOGMEC】 （2015 - 2017.3、代表者：産総研大木達也）

９．受賞


    1. 2018/3 　上田高生, 資源・素材学会 第43回 奨励賞「鉱石等の単体分離状態評価技術の開発」
    2. 2023/8 　上田高生, 大木達也, 環境資源工学会 2023年度 技術賞「鉱石の単体分離分析における２次元ー３次元間の誤差」
    3. [NEW] 2024/10 　上田高生, 令和６年度リサイクル技術開発本多賞（第29回）「廃小型家電リサイクルにおける電池発火防止のための透過X線及び深層学習を利用した内部構造分析技術の開発」

１０．書籍


  • [NEW] 「リチウムイオン電池からのレアメタル回収・リサイクル技術」 , 監修中村崇, ㈱エヌ・ティーエス, （第1章第3節「スマートフォンの自動解体技術」を分担執筆）, 2024.4.
    ㈱エヌ・ティーエスHP

１１．報道


  1. [NEW] 2024/10/17, 日刊産業新聞（2024/10/17朝刊11面）, 「本多賞など表彰式開く　産業環境管理協、事例発表も 」, 受賞の紹介

  2. [NEW] 2024/10/17, 鉄鋼新聞（2024/10/17朝刊2面）, 「「リサイクル技術開発本多賞」産総研・上田氏「廃小型家電のＸ線透過技術」で表彰」, 受賞の紹介

  3. [NEW] 2024/9/6, 鉄鋼新聞（2024/9/6　電子版）, 「リサイクル技術開発本多賞／今年度の受賞者２氏を決定／産総研・上田氏＝「廃小型家電リサイクルの電池発火防止」／大阪工大・小林氏＝「ＣＰＭＥなどの特性と反応溶媒の応用」」, 受賞の紹介

  4. [NEW] 2024/9/19, 産総研公式X, 「環境創生研究部門の上田高生さんが「令和6年度リサイクル技術開発本多賞」を受賞しました」, 受賞の紹介

  5. [NEW] 2024/2/29, 日刊工業新聞（紙面、デジタル版）, 「技術で未来拓く　産総研の挑戦（300）廃棄物中の電池検出」, 廃小家電電池検出システムの紹介

    6. 全て表示
  6. 2023/12/25, 大栄環境株式会社プレスリリース, 「NEDO 委託事業において開発したスマートフォン解体システムについての論文が「Journal of Cleaner Production」にオンライン掲載されました。」, スマホ解体論文掲載の紹介

  7. 2023/7/27, 日経産業新聞, 「産総研、電池の有無　ＡＩ判定　廃棄物リサイクル効率化」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  8. 2023/7/11, 7/12, 日本経済新聞（デジタル版、朝刊）, 「電池の有無をAIで判定、家電の再資源化効率向上　産総研」「電池の有無、AIで判別　産総研、廃棄物リサイクル効率化」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  9. 2023/6/14, 化学工業日報, 「廃棄物中のバッテリー　AI・X線で自動検出　産総研が新技術」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  10. 2023/6/9, 鉄鋼新聞, 「廃製品内の蓄電池を自動検出　産総研がシステム開発　リサイクル処理速度向上」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  11. 2023/6/5, 産総研公式X/Twitter, 「きょう6月5日は #環境の日」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  12. 2023/6/5, 産総研マガジン, 「バッテリーの有無の選定」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  13. 2023/6/4, 6/19, 朝日新聞（デジタル版、夕刊）, 「廃棄物に残るバッテリー、AIが自動判別　破砕時の火災防止に期待」「（ぶらっとラボ）火災の元、バッテリー探せ！」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  14. 2023/5/25, 日刊工業新聞（紙面、デジタル版）, 「廃棄家電から電池検出」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  15. 2023/5/24, 環境ビジネスオンライン, 「廃棄物へのバッテリー混入を自動判別　リサイクル施設の火災を防止へ」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  16. 2023/5/22, 産総研プレスリリース, 「作業員の経験に頼らず廃棄物内のバッテリーの有無を自動で判別」, 廃小家電電池検出システムの紹介

  17. 2023/1/12, 日本経済新聞, 「スマホの希少金属、高効率回収　産総研などライン自動化」, CEDESTシステムの紹介