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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; 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; 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、被ばく低減を目的とした環境・線源分布のデジタル化技術の開発を進めている。作業環境のデジタル化のために環境内の構造物の状態は3D計測ロボットにより取得し、得られたデータはデータベースに蓄積されている過去のデータとの同期により2時刻間の差分情報を抽出することで効率的なデータの更新・蓄積を行う。データ更新の際、環境中に新たに追加された点群データは深層学習を用いて形状からの構造物の認識・分類を行う。また、新たに追加された点群データは必要に応じて3角形メッシュ、ボクセルデータに自動変換(3Dモデル化)され、線源推定のためのシミュレーションの構造モデルとして利用される。現在、我々は作業環境のデジタル化技術として、この工程を自動化するための研究を進めている。本発表では、環境データの更新・蓄積作業を効率的に実施するために、深層学習を用いた点群データの自動認識および点群データからの3Dモデル化を試みた結果について報告する。

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