論文の概要: From Images to Decisions: Assistive Computer Vision for Non-Metallic Content Estimation in Scrap Metal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07062v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 13:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.414182
• Title: From Images to Decisions: Assistive Computer Vision for Non-Metallic Content Estimation in Scrap Metal
• Title（参考訳）: 画像から判断へ:スラップメタル中の非金属コンテンツ推定のための補助的コンピュータビジョン
• Authors: Daniil Storonkin, Ilia Dziub, Maksim Golyadkin, Ilya Makarov,
• Abstract要約: スクラップの品質は製鋼におけるエネルギー使用、排出、安全性に直接影響を及ぼす。 鉄道車両の降ろし時に撮影された画像から汚染を推定し,またスクラップタイプを分類する補助型コンピュータビジョンパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1766608542372685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Scrap quality directly affects energy use, emissions, and safety in steelmaking. Today, the share of non-metallic inclusions (contamination) is judged visually by inspectors - an approach that is subjective and hazardous due to dust and moving machinery. We present an assistive computer vision pipeline that estimates contamination (per percent) from images captured during railcar unloading and also classifies scrap type. The method formulates contamination assessment as a regression task at the railcar level and leverages sequential data through multi-instance learning (MIL) and multi-task learning (MTL). Best results include MAE 0.27 and R2 0.83 by MIL; and an MTL setup reaches MAE 0.36 with F1 0.79 for scrap class. Also we present the system in near real time within the acceptance workflow: magnet/railcar detection segments temporal layers, a versioned inference service produces railcar-level estimates with confidence scores, and results are reviewed by operators with structured overrides; corrections and uncertain cases feed an active-learning loop for continual improvement. The pipeline reduces subjective variability, improves human safety, and enables integration into acceptance and melt-planning workflows.
• Abstract（参考訳）: スクラップの品質は製鋼におけるエネルギー使用、排出、安全性に直接影響を及ぼす。 今日では、非金属介在物(汚染)のシェアは検査官によって視覚的に判断され、塵や移動機械による主観的で有害なアプローチである。 鉄道車両の降ろし時に撮影された画像から汚染を推定し,またスクラップタイプを分類する補助型コンピュータビジョンパイプラインを提案する。 鉄道車両レベルでの汚染評価を回帰タスクとして定式化し、MIL(Multi-instance Learning)とMTL(Multi-task Learning)を通じて逐次データを活用する。 MIL による MAE 0.27 と R2 0.83 が最適であり、MTL のセットアップは MAE 0.36 に達し、スクラップクラスは F1 0.79 となる。 磁石/レールカー検出セグメントは時間的階層であり、バージョン付き推論サービスは信頼度のあるレールカーレベルの推定結果を生成し、構造化オーバーライド演算子によって結果がレビューされ、修正や不確実なケースは継続的な改善のためにアクティブラーニングループを提供する。 このパイプラインは、主観的多様性を低減し、人間の安全を改善し、受け入れと融解計画ワークフローとの統合を可能にする。

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