| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-06-22 15:10
YOLO v8を用いた電子部品認識の軽量な実装方法の検討
○白石匠人・李 祺・泉 知論（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
電子廃棄物のリサイクルの高効率化のため、電子基板の自動分析システムの開発を目指している。本研究では深層学習による物体検出モデルであるYOLOを用い、電子基板上の部品の自動認識を試みる。複数のモデルと画像サイズによる推論時間と精度を評価し、組込みシステムとしての実装を見据えた軽量な実装を追及する。 |
| （英） |
To improve the efficiency of electronic waste recycling, we aim to develop an automated analysis system for electronic circuit boards. In this study, we use YOLO (You Only Look Once), a deep-learning based object detection model, to attempt the automatic recognition of components on electronic circuit boards. We evaluate inference time and accuracy across some models and image sizes and pursue a lightweight implementation suitable for embedded systems. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 物体検出 / YOLO v8 / 電子廃棄物 / 資源リサイクル / / / |
| （英） |
deep learning / object detection / YOLO v8 / electronic waste / resource recycling / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, pp. 10-13, 2026年6月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2026-06-15 (AIT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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