被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発,10; 深層学習による環境データの認識と3Dモデル化

Development of exposure reduction technologies by digitalization of environment and radioactive source distribution, 10; Understanding and 3D modeling of working environmental data by using deep learning

土井 章男*; 山下 圏*; 高橋 弘毅*; 加藤 徹*; 今渕 貴志  ; 羽成 敏秀 ; 谷藤 祐太 ; 伊藤 倫太郎

Doi, Akio*; Yamashita, Meguru*; Takahashi, Hiroki*; Kato, Toru*; Imabuchi, Takashi; Hanari, Toshihide; Tanifuji, Yuta; Ito, Rintaro

廃炉作業を安全かつ効率的に行うために、構造物の状態、空間線量率等の情報を計測・収集・可視化・データ蓄積が行える「線源・線量率推定システム」の開発を行っている。構造物の状態は廃炉作業終了後に巡回する3D計測ロボットにより取得する。計測したデータは既知のデータと同期して差分情報のみを抽出することで自動的にデータベースを更新する。本研究では、この更新作業を容易に実施するために、抽出された差分情報に対して、Pointnet++による点群データ自動認識を行った。Pointnet++は点群データを直接入力して学習が行えるニューラルネットワークである。本ネットワークは入力点群の順序や密度に出力が変化しない特徴を有している。さらに認識された点群データは、必要に応じて、3角形メッシュ,平面,円筒,立方体(ボクセル)に自動変換され、「線源逆推定エンジン」のシミュレーションモデル更新に利用される。

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