深層学習を活用した廃炉作業における 画像鮮明化及びノイズ除去システムの開発
キーワード:
Deep Learning,
Image Denoising,
Image Enhancement,
Graphical User Interface (GUI),
Nuclear Decommissioning
2026 年 7 巻 1 号 p. 64-75
詳細
2026 年 7 巻 1 号 p. 64-75
本研究では，深層学習によるノイズ除去と画像鮮明化の現場適用可能性を検証するため，複数モデルを GUI 上で柔軟に切り替え可能な画像鮮明化及びノイズ除去システムを開発した．Noise2Noise，SRCNN， FSRCNN，RED-Net の 4 種類のネットワークを統合し，作業環境に応じた最適処理を選択できる．福島第一原子力発電所で取得した画質劣化画像を用いた評価では，Noise2Noise が優れたノイズ低減性能を示した．GUI 設計により，従来の Character User Interface (CUI)操作と比べて操作手順を 50％，処理時間を 50％削減し，作業効率を大幅に向上させた．比較実験の結果，提案システムは高い実用性と柔軟性を有することが確認された．
