浄水場における浄水処理において、適切な量の凝集剤を注入することにより良質なフロック（懸濁質の塊り）を形成することは非常に重要である。本研究の最終的な目的は凝集剤の注入を適切に自動制御することである。
そこでその第一段階として深層学習を用いて凝集剤を注入し形成中の初期のフロックの画像的な特徴から凝集後の濁度を予測する研究を行っている。
本発表では、提案システムに搭載した凝集中画像からの深層学習による予測手法と、化学的なパラメータによる予測首藤との比較実験について報告する。