高速炉燃料製造における有望な新技術として、機械学習を利用したペレット外観検査の自動化を検討している。様々な欠陥を施した模擬ペレットに対して、機械学習を利用した画像解析により欠陥箇所の識別を行い、精度の確認と自動化に向けての課題を評価した。模擬ペレットに対しては高い精度で欠陥を識別できることが確認され、一部、表面が粗いだけの箇所も欠陥として評価される結果が得られた。今後、精度の向上と、割れ・欠けのサイズに対する合否判定の自動化、さらに、MOXペレットに対する適用可否を実証した上で、実用化に向けた課題解決と設計を進める計画である。