目的

AIを用いたリサイクル（資源）ゴミの自動分別を行います。

同WEBサイトの「活用方法（※）」にて紹介した「AIを活用したリサイクル（資源ゴミ）の自動分別」に関しまして、実際のベルトコンベア及びリサイクルゴミを用いて、リサイクルゴミの自動分別を行うAIモデルの構築及び実証実験を行いました。
※弊社の製品や技術を活用できる事例・シチュエーションを紹介

AIがカメラ（映像）に写るリサイクルゴミの検出及び種別の判定をできることで、以下に挙げるような課題/ニーズに対する業務効率化を目的とした実験を行いました。

課題/ニーズ

下記の通り、現状のリサイクルゴミの分別では「人の目」及び「人の手」による手作業による仕分け（分別）を行なっています。
しかし、手作業のため、「人員の確保（人手不足）」や「人件費」といった課題があります。

資源ゴミは、リサイクルが可能です。 しかし、素材によってリサイクルに必要な工程や機械が異なることから、持ち込まれたリサイクルゴミをビン・缶・ペットボトルのように再仕分けする必要があります。 多くのクリーンセンター（ゴミ処理施設）では、ベルトコンベアに乗って流れてくるゴミを人が目視で仕分けします。

そこで、下記の通り「人の目」の代わりとして「カメラ（映像）に写るリサイクルゴミをAIによる検出・分別」を行い、「人の手」の代わりとして、AI搭載のコンピューターに接続された「機械（ロボット）によるピッキング（仕分け・分別）」ができるようになることで、「人員確保（人手不足）の課題解決」や「人件費の削減」を期待できます。

ベルトコンベアに乗ったリサイクルゴミをカメラで撮影し、その映像をAIで判定することにより、ビン・缶・ペットボトルのどれに分類されるかを判断することが可能です。また、材質の色別分類なども同様に実現可能です。 一口にビンや缶といっても、様々な色、形のものがあります。持ち込まれる過程で一部が割れたり、汚れが付着している場合もあるでしょう。実は、こうした「一つ一つ細かな違いはあるけれど、だいたいこういうものがビン」のように曖昧さのある識別にAIは効果的です。 また、汚れの度合を判定し、汚れが多いものはリサイクル資源から省くことも可能です。

解決手段及び実験・検証

前提

AI及び機械（ロボット）を用いたリサイクルゴミの自動分別の想定（イメージ）

「AIを活用したリサイクル（資源ゴミ）の自動分別」の記事後半でも紹介している海外事例（デモンストレーション映像）を想定して、同程度のことが技術的に実現可能か検証しました。

参考とする実際のリサイクルゴミの分別作業の業務フロー

WEBにて公開されている以下大阪府箕面市立リサイクルセンター（かん・びんの処理業務）の業務フローを参考に、AIを用いたリサイクル（資源）ゴミの自動分別が可能かを検証しました。

その中でも「カレット等選別コンベヤ」に記載されている「かん・びんの仕分け・分別作業」（以下図の赤枠内を対象）に関して、現在、人の手で行なっている作業をAIで検出及び分別できる可能性があるか実証実験しました。

実証実験の観点

AIを用いたリサイクルゴミ（かん・びん）の自動分別（検出・判定）に関して、実際の運用（※）を想定して、実現可能性の有無及び実用性（精度・速度等）に関して実証実験しました。

※実物のベルトコンベア及びかん・びんを用いて、ベルトコンベアに流れる「かん・びん」を再現しました。
また、実際にはびん・かんの収集日（リサイクル日）でも、分類作業現場のベルトコンベアには、対象外のゴミ（可燃物・袋等）が混入すると考えられるため、びん・かん以外のゴミも混入することを想定して行いました。

なお、今回の検証は以下3つの観点（3つの難易度別の段階）にて検証を行いました。

1つ目の観点

シンプルな条件下にてAIを用いたリサイクルゴミ（かん・びん）の自動分別（検出・判定）が可能か

2つ目の観点

複雑な条件下（※）にてAIを用いたリサイクルゴミ（かん・びん）の自動分別（検出・判定）が可能か

※ゴミの量を除き、上記の通り、実運用を想定した状況下での自動分別（検出・判定）

3つ目の観点

「びん」のみ、「残渣」がある場合は、びんの色に関係無く、AIが「残渣」がある「びん」として判定が可能か

開発環境

• OS：Ubuntu
• 言語：python

検証（実証実験）

１）シンプルな条件下（以下3点）におけるカメラに写る対象物（びん・かん）を検出・分類できるか検証

検証結果

以下、解析映像の通り、指定した条件下で「びん・かん」をAIにて検出・分類できた。

２）実運用を想定して、複雑な条件（以下3点）を追加した環境にて対象物を認識できるかを検証

検証結果

以下、解析映像の通り、指定した条件下で「びん・かん」をAIにて検出・分類できた。

可燃物・袋を混入させた場合でも、2〜3割程度被っている状態であれば、「びん・かん」を検出・分類できた。

3）AIが判定・検出した「びん」に関して、びんの中に液体が残っているか否かを判定

検証結果

当検証に関しては解析映像は無いが、以下検証データ（液体有り・無し）に関して、AIを用いて正しく2通りに分類することができた。

液体無し

液体有り

結論

AIを用いたリサイクルゴミ（かん・びん）の自動分別（検出・判定）に関して「可能性は有る」と考えられます。

今回は大阪府箕面市立リサイクルセンター/かん・びんの処理業務を参考に、当業務に記載の「カレット等選別コンベヤにおけるかん・びんの仕分け・分別作業」を AIで分別（検出・判定）が可能かを検証しました。

上記検証結果の通り、指定の条件下においては、 AIによるかん・びんの検出・判定は可能であることが分かりました。

まとめ

今回は大阪府箕面市立リサイクルセンターのリサイクル（資源）ゴミの分別作業の内、「かん・びん仕分け・分別作業」を対象に「AIによるかん・びんの検出・分類」の可能性を探りました。

また、今回は行っていませんが「仕分け」作業に関しては、AIで判別した結果を、ロボット等を用いてピッキング制御を行うことで、一連の業務に関して「AIを用いたリサイクルゴミの自動分別」は実現可能と考えられます。

今回は弊社にて開発した事例のごく一部を紹介いたしました。弊社はシステム開発を会社として、パッケージソフトの販売ではなくお客様のニーズに合わせた”受託開発”を専門としています。本記事に記載された技術に関するご質問や、利活用のご相談などがございましたらお気軽にお問い合わせください。