[{"data":1,"prerenderedAt":38},["Reactive",2],{"MhmqcwDAY9":3},{"errors":4,"messages":5,"details":6},[],[],{"topics_id":7,"contents_type":8,"subject":9,"topics_flg":10,"open_flg":10,"regular_flg":11,"inst_ymdhi":12,"update_ymdhi":13,"topics_group_id":14,"slug":15,"order_no":16,"group_nm":17,"group_description":18,"contents_type_cnt":10,"contents_type_nm":19,"contents_type_slug":20,"contents_type_parent_nm":20,"category_parent_id":20,"contents_type_ext_col_01":20,"contents_type_ext_col_02":20,"contents_type_ext_col_03":20,"contents_type_ext_col_04":20,"contents_type_ext_col_05":20,"contents_type_list":21,"year":22,"description":25,"keywords":26,"appeal_point":27,"technology":28,"documents":29,"patent":29,"pdf":30,"office":31,"group":34,"name":35,"co_researcher":29,"contact":36},4955,20,"機械学習を利用した劣化樹脂判別方法の検討",1,0,"2025-12-01T17:30:24+09:00","2026-02-27T09:40:59+09:00",12,"seeds_2529",2529,"○技術シーズ詳細","技術シーズ検索の詳細ページです。","技術シーズ",null,[8],{"key":23,"label":24},"13","2025年度","赤外分光分析の測定結果を機械学習を活用して解析する手法を開発しました。人の目では判断が難しいポリアミド樹脂の種類や、劣化が進んだ樹脂の種類を正確に判別することが可能です。","樹脂判別, 機械学習, 赤外分光分析, 劣化樹脂, ポリアミド","\u003Cul>\u003Cli>これまで難しかったポリアミドの種類や劣化樹脂の材質を99%以上の正解率で判別可能\u003C/li>\u003Cli>樹脂材料の確認、異物の起源調査に\u003C/li>\u003C/ul>","\u003Cfigure class=\"image image-style-align-center image_resized\" style=\"width:29.31%;\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:1906/1575;\" src=\"https://atch.iri-tokyo.jp/files/user/topics_img/12/10/fig252901.jpg\" alt=\"分析装置の写真。ポリアミドの正解率：99.5%。劣化樹脂の正解率：99.3%。\" width=\"1906\" height=\"1575\">\u003Cfigcaption>図1：分析装置と判別精度\u003C/figcaption>\u003C/figure>\u003Ch3>技術の特徴\u003C/h3>\u003Cul>\u003Cli>赤外分光分析の測定結果を機械学習を活用して解析\u003C/li>\u003Cli>人の目では判断が難しいポリアミド樹脂や劣化が進んだ樹脂の種類を正確に判別可能\u003C/li>\u003C/ul>\u003Ch3>技術の概要\u003C/h3>\u003Ch4>赤外分光分析法は樹脂材料の簡便な分析方法だが、似たスペクトルの材料は判別困難\u003C/h4>\u003Cfigure class=\"image image-style-align-center image_resized\" style=\"width:97.5%;\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:4800/1361;\" src=\"https://atch.iri-tokyo.jp/files/user/topics_img/12/10/fig252902.jpg\" alt=\"左：ポリアミド(PA6, PA46, PA66)の赤外吸収スペクトル。形状が似ており区別が困難。右：劣化が進んだ樹脂(PP, PET)のスペクトル。通常の樹脂は形状がはっきり異なるが、劣化が進むとスペクトル形状が似てくることを示している。\" width=\"4800\" height=\"1361\">\u003Cfigcaption>図2：類似したスペクトルの比較\u003C/figcaption>\u003C/figure>\u003Cp>ポリアミドの赤外吸収スペクトルは形状が似ており、また劣化が進んだ樹脂もスペクトル形状が似てくるため、どちらも人間の目では判断が難しいという課題があります。\u003C/p>\u003Ch4>機械学習を用いた判別方法を検討\u003C/h4>\u003Cp>ポリアミド8種（PA6, PA66, PA46, PA11, PA12, PA6-66, PA6-10, PA6-12）および劣化樹脂6種（PE, PP, PA, PET, PC, PLA）の赤外吸収スペクトルを機械学習して判別モデルを作成しました。\u003C/p>\u003Cfigure class=\"image image-style-align-center image_resized\" style=\"width:59.12%;\">\u003Cimg style=\"aspect-ratio:3556/1708;\" src=\"https://atch.iri-tokyo.jp/files/user/topics_img/12/10/fig252903.jpg\" alt=\"ポリアミドの予測結果を示す混同行列。対角線上に数値が集まっており、高い精度で正解していることを示している。ポリアミドの正解率：99.5%。劣化樹脂の正解率：99.3%。\" width=\"3556\" height=\"1708\">\u003Cfigcaption>図3：判別モデルによる予測結果\u003C/figcaption>\u003C/figure>\u003Cp>\u003Cspan class=\"text-small\">※PA：ポリアミド、 PE：ポリエチレン、PP：ポリプロピレン、PET：ポリエチレンテレフタレート、PC：ポリカーボネート、PLA：ポリ乳酸\u003C/span>\u003C/p>\u003Ch2>企業へのご提案\u003C/h2>\u003Cul>\u003Cli>樹脂材料を定性したい方\u003C/li>\u003Cli>樹脂の異物の分析をしたい方\u003C/li>\u003C/ul>\u003Cp>依頼試験にて対応いたします。ご相談をお待ちしております。\u003C/p>","",{},{"key":32,"label":33},"4","城東支所",{"key":32,"label":33},"井上 潤",{"key":32,"label":37},"03-5680-4632",1781277226710]