近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせたプラスチック廃棄物の非破壊判別
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概要
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プラスチック廃棄物のリサイクルには不可欠なプラスチックの非破壊判別手法を開発するために, 近赤外分光測定とニューラルネットワーク解析を組み合わせた手法を検討した. 最近のリサイクル法の施行で必要になっている多種類のプラスチックを迅速に判別するために, 収集した51種類のプラスチックの約300点の試料について波長1.3〜2.3μm領域の近赤外反射スペクトルを測定し, 二次微分処理したデータを3層構造パーセプトロンモデルのニューラルネットワークに入力してバックプロパゲーション法で学習を行った. 10種類のプラスチックについて2〜4個のデータを入力して判別テストを行った. その結果, 極めて少数の学習データを用いたにもかかわらず平均的中率として80%近い結果が得られ, 多種類のプラスチックを迅速に判別する手法を開発することができた. 本研究の手法を用いればプラスチック廃棄物のリサイクルに実用可能なプラスチック判別装置を開発できる可能性があることが分かった.
- 社団法人日本分析化学会の論文
- 1999-05-05
著者
-
上板 博亨
富山国際大学
-
上坂 博亨
富士通株式会社
-
佐伯 和光
富山県工業技術センター
-
天野 敏男
オプト技研株式会社
-
松本 高利
物質工学工業技術研究所
-
松本 高利
工業技術院物質工学工業技術研究所
-
田辺 和俊
工業技術院物質工学工業技術研究所
-
上板 博亨
富士通(株)筑波営業所
-
天野 敏男
オプト技研
-
佐伯 和光
富山工技センター
-
田辺 和俊^
工業技術院化学技術研究所
-
田辺 和俊
工業技術院 化学技術研究所 基礎部 相関化学課
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