CF-003
深層学習を用いたフロック形成中画像からの凝集後濁度の予測

○鈴木昭弘・川上　敬（北海道科学大）・山村　寛・Utami Putri Eryanti（中大）・根本雄一（前澤工業）・大江亮介（北海道科学大）

浄水場における凝集剤の注入量は自動化されておらず，作業者の負担や過注入の問題がある．そこで我々は注入量の動化を目標とし，深層学習を用い凝集中に生じるフロックと呼ばれる凝集塊の画像から，最終的な凝集沈殿後の上澄み水の濁度を予測する実験を行った．その結果深層学習を用いることにより凝集後濁度が予測可能であることが明らかになった．さらに安定した精度の分類器を得るためにいくつかの仮定から外れ値を検討し，これを除外することで精度の向上を得た．