可視光、赤外、近赤外、テラヘルツ撮像を用いた粗大ごみのセグメンテーション向けマルチモーダル／ハイパースペクトルデータセット

なぜ賢い廃棄物選別が重要なのか

壊れた衣裳ダンスやへたったソファなどの家庭の粗大ごみには、再利用可能な木材が多く含まれていることが少なくありません。それでも、こうした廃棄物の多くは燃却や埋め立てに回されてしまいます。というのも、機械は木材をプラスチックや金属、緩衝材などと区別するのが苦手で、特に異なる材料が重なり合ったり内部に隠れていたりする場合に識別が困難だからです。本稿で紹介するWoodVITは、人工知能がこうした乱雑な山状の廃棄物の「内部をよりよく見る」ことを支援するために作られた詳細な画像データセットで、将来の選別システムがより多くの木材を安全かつ効率的にリサイクルできるようにすることを目指しています。

引用: Bihler, M., Roming, L., Čibiraitė-Lukenskienė, D. et al. Multimodal and Hyperspectral Dataset for Segmentation of Bulky Waste using VIS, IR, NIR, and Terahertz Imaging. Sci Data 13, 498 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07053-1

キーワード: 粗大ごみのリサイクル, マルチモーダル撮像, ハイパースペクトルデータ, 木材の選別, センサーフュージョン