材質判別装置のための赤外線吸光フィルタ自動設計

吸光フィルタの材料配合比率をニューラルネットパラメータとする手法.

抄録

ニューラルネットで最適化されたスペクトルフィルタを用いて、赤外線反射光から材質を判別する手法を提案する。通常はフィルタとして特定の波長に着目したバンドパスフィルタを用いる。しかしながらバンドパスフィルタは高価である。そこで本論文では複雑な吸収スペクトルを持つ有機材料をフィルタとして利用した。この有機材料フィルタの配合比をニューラルネットで最適化する事により、非常に安価で軽量な材質判別装置を自動で設計できる。 不純物を含むプラスチック片がPP(ポリプロピレン)であるか非PPであるかを判別するタスクにおいて、赤外線分光スペクトルを用いるニューラルネットと同等の精度(99.6%)が得られた。