AI技術を用いて偏光顕微鏡画像に含まれるアスベスト繊維の種類と位置を自動検出するソフトウェアを開発し、実際のアスベスト検査において問題なく分析が行える精度を達成した。

課題

現在、アスベスト含有の検出は人が偏光顕微鏡でプレパラート一枚一枚を見て行っている。人為的なミスを防ぐために二重チェックも実施しているが、画像判定にAI技術を導入して、作業量低減、ばらつき抑制を実現し、X線回折装置や走査型電子顕微鏡などを複合した既存システムと組み合わせる事で、99.99%の精度で自動検出できる高労働生産性分析方法を確立したい。

プロジェクト概要

偏光顕微鏡画像に含まれるアスベスト繊維の種類と位置を自動検出するAIモデル、および実際に収集された多数の偏光顕微鏡画像を用いてそれを訓練・評価するためのプログラムを開発した。画像中にアスベスト繊維が含まれる場合は、その領域を囲う矩形を表示することで位置を示し、予測したアスベストの種類をその矩形に併記して表示できるようにした。訓練に用いる画像を改善するなどの工夫の結果、検出精度（再現率）は0.97、位置の精度（IoU）は平均0.76（完全一致＝1.0）を達成し、実用上問題なく分析が行えることを確認した。

期待される効果

高精度及び高労働生産性を備えた分析方法の確立。大手光学機器メーカの偏光顕微鏡に本プロジェクト成果を搭載したものを製品化、販売予定。

関連した光技術

偏光顕微鏡、画像診断