| 種別 | 論文 |
| 主題 | 骨材粒度の予測性能に及ぼす画像処理方法の影響 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 市川翔太郎（ＵＢＥ三菱セメント） |
| 連名者1 | 瀬川実暉（ＵＢＥ三菱セメント） |
| 連名者2 | 玉滝浩司（ＵＢＥ三菱セメント） |
| 連名者3 | 高原幸之助（ＵＢＥ三菱セメント） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | 大津の二値化、適応二値化、エッジ検出、暗転化、畳み込みニューラルネットワーク、粗粒率 |
| 巻 | 47 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1914 |
| 末尾ページ | 1919 |
| 年度 | 2025 |
| 要旨 | 本研究では，骨材の画像から粒度を推定することを目的に，畳み込みニューラルネットワークの手法を用いて機械学習を行い，5種類の画像処理方法が骨材粒度の予測性能に及ぼす影響を実験的に比較した。その結果，画像の前処理を行うことで，未処理のカラー画像よりも予測精度が向上することが示された。特に，背景のノイズを効果的に低減するために，画像全体の明るさを低下させる「暗転化処理」の後に適応二値化を行った場合，他の手法と比較しても予測精度の向上とばらつきの低減が確認された。さらに，本手法は予測結果に偏りが見られず，最も安定した予測結果を提供することがわかった。 |
| PDFファイル名 | 047-01-1316.pdf |