背景）ベルトコンベアの予知保全の自動化

ベルトコンベアは、鉱業部門で大量の材料を輸送するための最も普及している手段の一つです。そのため、予知保全のためのベルトコンベアの点検作業の効率化は重要です。

ベルトコンベアの予知保全には、稼働中のベルトの損傷や汚れを検知する必要があります。そこで、機械学習を用いた画像認識による稼働中のベルトコンベアの自動欠陥検知が注目されています。

稼働中のベルトコンベア上の損傷や汚れを自動で検知するという課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。ブラジルにあるオウロ・プレート国立大学のAndré A. Santosら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いることで、ベルトコンベアの汚れの蓄積の視覚的な検知を試みたのでした。

テーマ）CNNによるベルトコンベア上の汚れの自動検知

まずはAndré A. Santosらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。