4. まとめ
鋼板切断用のレーザーと小型分光器を用いた，各炭素鋼の発光スペクトルの測定とNN-AIによる炭素鋼判定について紹介した。発光スペクトルは既存のナノ秒レーザーでの測定に比べて強度は小さいが，アルゴンガスおよび窒素ガスを利用せずに炭素鋼中の鉄，クロムおよびマンガンの元素ピークを示すスペクトルが得られた。開発したNN-AIは，ハードウェア環境が変わると精度も下がる傾向を示したが，AIプログラムとデータ取得を改善すると，AI判定を10秒以内で処理し判定正解率は80％以上を達成した。今後，炭素鋼中の炭素，クロムなどの元素比率または濃度を，AIで推定できるような開発を予定している。さらに，炭素鋼以外のアルミや銅材などもAIを用いて判別できれば産業廃棄物向けの金属ソーターにも用途の拡大ができる。最終的に，本開発がAIを含むDX技術によるスマートファクトリーおよびカーボンニュートラルに向けた脱炭素化の一助となれば幸いである。
謝辞
本開発において，小型分光器試作機をご提供いただいた浜松ホトニクス㈱の皆様に心から感謝申し上げます。
参考文献
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■The emission spectrum measurement for the carbon steel with the sheet metal cutting laser and the identification of the carbon level using AI technology
■①Yohei Kawano ②Toshiya Kato ③Tadashi Imai ④Yudai Tagawa
■①～③HSG K.K. ④uniblo
①カワノ ヨウヘイ ②カトウ トシヤ ③イマイ タダシ
所属：HSG㈱
④タガワ ユウダイ
所属：uniblo
（月刊OPTRONICS 2024年1月号）
