論文の概要: Sorting of Smartphone Components for Recycling Through Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16626v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 16:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:24:55.818812
• Title: Sorting of Smartphone Components for Recycling Through Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによるリサイクルのためのスマートフォン部品の選別
• Authors: \'Alvaro G. Becker, Marcelo P. Cenci, Thiago L. T. da Silveira, Hugo M. Veit
• Abstract要約: スマートフォン廃棄物処理における自動材料分離プロセスを制御するために,画像分類ニューラルネットワークを潜在的手段として利用することを検討した。 熱分解されたスマートフォン部品の1,127枚の画像を用いたデータセットを作成し,VGG-16画像分類モデルのトレーニングと評価に利用した。 このモデルは83.33%の精度を達成し、物質分離にそのようなニューラルネットワークを使用することの生存可能性に信頼を与えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9904113489777826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recycling of waste electrical and electronic equipment is an essential tool in allowing for a circular economy, presenting the potential for significant environmental and economic gain. However, traditional material separation techniques, based on physical and chemical processes, require substantial investment and do not apply to all cases. In this work, we investigate using an image classification neural network as a potential means to control an automated material separation process in treating smartphone waste, acting as a more efficient, less costly, and more widely applicable alternative to existing tools. We produced a dataset with 1,127 images of pyrolyzed smartphone components, which was then used to train and assess a VGG-16 image classification model. The model achieved 83.33% accuracy, lending credence to the viability of using such a neural network in material separation.
• Abstract（参考訳）: 廃電気・電子機器のリサイクルは循環経済を実現する上で必須の手段であり, 環境・経済面で大きな利益をもたらす可能性がある。 しかし、従来の物質分離技術は、物理的および化学的プロセスに基づいて、相当な投資を必要とし、全てのケースに当てはまらない。 本研究では,画像分類ニューラルネットワークを,スマートフォンの廃棄物処理における自動材料分離プロセスを制御する潜在的な手段として利用し,既存のツールよりも効率的で低コストで,より広く適用可能な代替手段として機能することを検討する。 熱分解スマートフォン部品の1,127枚の画像を用いたデータセットを作成し,VGG-16画像分類モデルの訓練と評価に利用した。 このモデルは83.33%の精度を達成し、そのようなニューラルネットワークを物質分離に活用する可能性に信頼性を貸与した。

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