福岡市では、日々の生活を支えるプラント施設をフィールドに、先端技術の活用やカーボンニュートラルヘの対応、施設の魅力向上を実現するプラントテック実証プロジェクトを実施しています。
この度、「画像認識AI等を活用した搬入不適ごみの検出」の実証実験を実施します。
1 実証プロジェクトの目的
福岡市では、燃えるごみは清掃工場で焼却し、燃えないごみは資源化センターで破砕のうえリサイクルできる鉄やアルミなどに選別しています。
これらのごみ処理施設では、火災の原因となるリチウムイオン電池など、ごみ処理施設の運営に影響があるごみを混入させないように、職員が目視で全てのごみの監視・検査を行っています。
今回のプロジェクトでは、ごみをより安全に処理する施設を目指し、不適ごみ検出体制の強化を図るため、画像認識ＡＩ等の技術を活用した搬入不適ごみ検出システムの実証実験を実施します。
2 実証プロジェクト期間
令和6年7月12日～ 令和7年3月31日
3 提案事業者及びプロジェクト概要
| 企業名 | プロジェクト概要 |
| 株式会社エーエヌラボ
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■実証実験の概要 搬入ごみの受入れ場所にカメラを設置し、独自開発した画像認識AIを用いて、搬入不適ごみの検知を検証 (1)搬入されたごみをカメラで撮影 (2)画像認識AIにてごみを解析 〇撮影した動画からごみを抽出し、画像AIによる解析で搬入不適ごみか否かを判定 (3)判定結果の検証 〇搬入不適ごみとの判定結果を集計し、WEBシステム等を通じて閲覧、正誤を検証 ■特長 〇過去15年にわたり画像AIエンジンを独自開発し、大量データを高速で認識することが可能 〇画像AIを用いて、環境（クラウド環境、社内システムヘの組み込み、アプリ開発等）に応じたシステム開発を提供 |
| 株式会社PFU
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■実証実験の概要 X線検査センサーと廃棄物分別特化AIエンジンを活用した、リチウムイオン電池(Li B)の検知を検証 (1)搬入されたごみをX線画像撮影 (2)画像認識AIによるLiB検知 〇LiB検知システムの検知精度を評価 (3)プロジェクタによる照射 〇不適ごみにライトを照射し、検知後の除去作業など、運用含めた有効性の評価 ■特長 〇世界シェアNo.1のスキャナ開発で培った技術を活用したLiB検知に特化したAIエンジン 〇不燃ごみ、プラスチック、小型家電など、様々なごみラインに対応可能 |
