JP2001229385A - 画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 - Google Patents
画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体Info
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- JP2001229385A JP2001229385A JP2000040821A JP2000040821A JP2001229385A JP 2001229385 A JP2001229385 A JP 2001229385A JP 2000040821 A JP2000040821 A JP 2000040821A JP 2000040821 A JP2000040821 A JP 2000040821A JP 2001229385 A JP2001229385 A JP 2001229385A
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- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W30/00—Technologies for solid waste management
- Y02W30/50—Reuse, recycling or recovery technologies
- Y02W30/62—Plastics recycling; Rubber recycling
Landscapes
- Separation, Recovery Or Treatment Of Waste Materials Containing Plastics (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別および
処理を自動化することが可能な廃棄物処理装置を提供す
ること。 【解決手段】 粗破砕された破砕片を撮像する画像入力
部１４と、画像入力部１４によって撮像された破砕片の
画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片
を判別する画像処理装置２０と、画像処理装置２０によ
って樹脂候補片と判別された破砕片の比重に基づいて、
再生利用できる樹脂を含む破砕片を選別する再生樹脂候
補部材選別部３１とを含む。画像処理装置２０が樹脂候
補片および樹脂候補外片を判別するので、破砕片を自動
的に判別することが可能となる。また、画像処理装置２
０による画像処理によって判別するので、判別処理に要
する時間およびコストを削減することが可能となる。
処理を自動化することが可能な廃棄物処理装置を提供す
ること。 【解決手段】 粗破砕された破砕片を撮像する画像入力
部１４と、画像入力部１４によって撮像された破砕片の
画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片
を判別する画像処理装置２０と、画像処理装置２０によ
って樹脂候補片と判別された破砕片の比重に基づいて、
再生利用できる樹脂を含む破砕片を選別する再生樹脂候
補部材選別部３１とを含む。画像処理装置２０が樹脂候
補片および樹脂候補外片を判別するので、破砕片を自動
的に判別することが可能となる。また、画像処理装置２
０による画像処理によって判別するので、判別処理に要
する時間およびコストを削減することが可能となる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、家電機器等の廃棄
物を処理する技術に関し、特に、廃棄物を粗破砕して得
られた金属および樹脂の混在物から樹脂片を分別する画
像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方
法および画像処理プログラムを記録した媒体に関する。
物を処理する技術に関し、特に、廃棄物を粗破砕して得
られた金属および樹脂の混在物から樹脂片を分別する画
像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方
法および画像処理プログラムを記録した媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、一般廃棄物または産業廃棄物の中
に含まれる樹脂系廃棄物の割合が増加の一途を辿り、そ
れらが環境に及ぼす影響が問題となってきている。現
在、鉄、銅またはアルミニウムなどの金属類は、９０％
以上の割合で再資源化されているのに対し、樹脂は未だ
ほとんど再利用されずに埋め立て処理されているのが現
状である。
に含まれる樹脂系廃棄物の割合が増加の一途を辿り、そ
れらが環境に及ぼす影響が問題となってきている。現
在、鉄、銅またはアルミニウムなどの金属類は、９０％
以上の割合で再資源化されているのに対し、樹脂は未だ
ほとんど再利用されずに埋め立て処理されているのが現
状である。
【０００３】図１４は、代表的な家電機器における樹脂
部品の割合（重量比）を示す図である。図１４に示すよ
うに、家電機器の樹脂部品の割合は多いもので重量比に
して約４０％程度あり、家電機器における体積比ではさ
らにその比率が大きくなる。また、樹脂部品と金属部品
との接続は、ネジまたはスナップフィット等でなされる
が、その接続部の占める割合は小さい。
部品の割合（重量比）を示す図である。図１４に示すよ
うに、家電機器の樹脂部品の割合は多いもので重量比に
して約４０％程度あり、家電機器における体積比ではさ
らにその比率が大きくなる。また、樹脂部品と金属部品
との接続は、ネジまたはスナップフィット等でなされる
が、その接続部の占める割合は小さい。
【０００４】出願人らの調査によれば、１次破砕後に接
続部を除く単一の樹脂で構成される部品の重量比率は破
砕前の樹脂製部品の割合とほぼ等しく、接続部を除く単
体樹脂で構成される破砕片のみを再資源に利用するだけ
でも非常に有効であることが分かった。また、２００１
年施行予定の家電リサイクル法もその背景から制定さ
れ、廃家電の再資源化率を向上させるためには現在再利
用されていない樹脂に関しても、その再利用を実現する
必要がある。
続部を除く単一の樹脂で構成される部品の重量比率は破
砕前の樹脂製部品の割合とほぼ等しく、接続部を除く単
体樹脂で構成される破砕片のみを再資源に利用するだけ
でも非常に有効であることが分かった。また、２００１
年施行予定の家電リサイクル法もその背景から制定さ
れ、廃家電の再資源化率を向上させるためには現在再利
用されていない樹脂に関しても、その再利用を実現する
必要がある。
【０００５】廃家電等の廃棄物を再利用、再資源化およ
び廃棄処理する際、回収された製品形状をそのまま用い
ると材料の混在や廃棄場所の使用効率低下等の問題が生
じるため、廃棄物に破砕等の処理を施してある程度サイ
ズを小さくしている。また、廃棄物を再利用および再資
源化の１つであるマテリアルリサイクルに用いるには、
同材質の部品毎に分別する必要がある。
び廃棄処理する際、回収された製品形状をそのまま用い
ると材料の混在や廃棄場所の使用効率低下等の問題が生
じるため、廃棄物に破砕等の処理を施してある程度サイ
ズを小さくしている。また、廃棄物を再利用および再資
源化の１つであるマテリアルリサイクルに用いるには、
同材質の部品毎に分別する必要がある。
【０００６】現在、同材質からなる部品を精度良く分別
する方法として、製品組立の逆順に製品を解体して部品
毎に分別する方法がある。しかし、この方法を自動化す
るためには、製品の組立順序および製品解体順序を知
り、さらに組立工程を逆に行なう装置が製品毎に必要と
なる。この分別の自動化が不可能な場合には人手によっ
て行なわなければならないので、その所要時間およびコ
ストが大きくなる。
する方法として、製品組立の逆順に製品を解体して部品
毎に分別する方法がある。しかし、この方法を自動化す
るためには、製品の組立順序および製品解体順序を知
り、さらに組立工程を逆に行なう装置が製品毎に必要と
なる。この分別の自動化が不可能な場合には人手によっ
て行なわなければならないので、その所要時間およびコ
ストが大きくなる。
【０００７】これらの理由から家電機器の廃棄物処理方
法として、破砕機によってある程度大きなサイズに粗破
砕した後、さらに細かく破砕した破砕片に対して磁気選
別および比重選別を行ない、主として金属片を再資源化
している。このとき、他の部品が混じり合わない程度に
細かく破砕した方が金属類を多く取り出すことができる
ため、廃棄物をできるだけ細かく細破砕している。
法として、破砕機によってある程度大きなサイズに粗破
砕した後、さらに細かく破砕した破砕片に対して磁気選
別および比重選別を行ない、主として金属片を再資源化
している。このとき、他の部品が混じり合わない程度に
細かく破砕した方が金属類を多く取り出すことができる
ため、廃棄物をできるだけ細かく細破砕している。
【０００８】廃棄物処理に関する技術の中で特に樹脂の
再利用に関するものとして、特開平８−４７９２７号公
報に開示された発明がある。この特開平８−４７９２７
号公報に開示された廃棄物処理方法は、廃棄物を破砕処
理して得られた金属とプラスチックとの破砕片混合物を
まず金属分別装置にかけて鉄系と非鉄系とに分け、この
後プラスチック分別装置にかけてプラスチックを複数種
類に分別するものである。金属分別のうち、鉄系金属の
分別には磁気選別機を使用する。また、非鉄系金属には
強力な磁気選別機と渦電流選別機とを組み合わせて使用
する。廃棄物から金属が分別された後、プラスチックの
低温での脆化特性を利用してさらに細かく破砕し、比重
差を用いた分別や静電分離によってプラスチックを種類
別に分別する。
再利用に関するものとして、特開平８−４７９２７号公
報に開示された発明がある。この特開平８−４７９２７
号公報に開示された廃棄物処理方法は、廃棄物を破砕処
理して得られた金属とプラスチックとの破砕片混合物を
まず金属分別装置にかけて鉄系と非鉄系とに分け、この
後プラスチック分別装置にかけてプラスチックを複数種
類に分別するものである。金属分別のうち、鉄系金属の
分別には磁気選別機を使用する。また、非鉄系金属には
強力な磁気選別機と渦電流選別機とを組み合わせて使用
する。廃棄物から金属が分別された後、プラスチックの
低温での脆化特性を利用してさらに細かく破砕し、比重
差を用いた分別や静電分離によってプラスチックを種類
別に分別する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかし、特開平８−４
７９２７号公報に開示された廃棄物処理方法は、上述し
たように、鉄、銅またはステンレス等の金属を分別した
後に樹脂を選別するものである。すなわち、鉄系金属を
磁気選別するために廃棄物をある程度小さな破砕片に破
砕した後、さらに強力な磁気および渦電流を用いて非鉄
金属の選別処理が行なわれる。ある程度小さく破砕され
た破砕片から金属が取り除かれた後に、樹脂とその他の
混合破砕片群からリサイクル対象物が取り除かれる処理
が行なわれる。
７９２７号公報に開示された廃棄物処理方法は、上述し
たように、鉄、銅またはステンレス等の金属を分別した
後に樹脂を選別するものである。すなわち、鉄系金属を
磁気選別するために廃棄物をある程度小さな破砕片に破
砕した後、さらに強力な磁気および渦電流を用いて非鉄
金属の選別処理が行なわれる。ある程度小さく破砕され
た破砕片から金属が取り除かれた後に、樹脂とその他の
混合破砕片群からリサイクル対象物が取り除かれる処理
が行なわれる。
【００１０】しかし、鉄、非鉄金属、プラスチックの順
番で選別するには、それぞれが混じり合わない程度に小
さく破砕しておく必要がある。この処理方法において
は、１次破砕で廃棄物が１００ｍｍ程度に破砕され、２
次破砕で５０ｍｍ程度に破砕される。また、樹脂につい
ては脆化特性を用いてさらに破砕された後に比重差を用
いた分別や静電分離が利用される。このように、小さく
破砕された廃棄物からマテリアルリサイクル可能な樹脂
を回収し、材質毎に分別するためには磁気選別機や比重
選別機等の高価な装置が必要であり、分別に要する時間
およびコストが大きくなるという問題点があった。
番で選別するには、それぞれが混じり合わない程度に小
さく破砕しておく必要がある。この処理方法において
は、１次破砕で廃棄物が１００ｍｍ程度に破砕され、２
次破砕で５０ｍｍ程度に破砕される。また、樹脂につい
ては脆化特性を用いてさらに破砕された後に比重差を用
いた分別や静電分離が利用される。このように、小さく
破砕された廃棄物からマテリアルリサイクル可能な樹脂
を回収し、材質毎に分別するためには磁気選別機や比重
選別機等の高価な装置が必要であり、分別に要する時間
およびコストが大きくなるという問題点があった。
【００１１】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、第１の目的は、再利用可能な樹脂を
含む破砕片を自動的に判別することが可能な画像処理装
置、その方法およびそのプログラムを記録した媒体を提
供することである。
されたものであり、第１の目的は、再利用可能な樹脂を
含む破砕片を自動的に判別することが可能な画像処理装
置、その方法およびそのプログラムを記録した媒体を提
供することである。
【００１２】第２の目的は、再利用可能な樹脂を含む破
砕片の分別に要する時間およびコストを削減することが
可能な廃棄物処理装置を提供することである。
砕片の分別に要する時間およびコストを削減することが
可能な廃棄物処理装置を提供することである。
【００１３】第３の目的は、再利用可能な樹脂を含む破
砕片の分別および処理を自動化することが可能な廃棄物
処理装置を提供することである。
砕片の分別および処理を自動化することが可能な廃棄物
処理装置を提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明のある局面に従え
ば、画像処理装置は、粗破砕された破砕片の画像データ
から輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、破
砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特
徴抽出手段と、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪
郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状
特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段
とを含む。
ば、画像処理装置は、粗破砕された破砕片の画像データ
から輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、破
砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特
徴抽出手段と、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪
郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状
特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段
とを含む。
【００１５】判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽
出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出
された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するの
で、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出
された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するの
で、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００１６】好ましくは、判別手段は、輪郭形状抽出手
段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片
の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形状特徴
抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂
候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む。
段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片
の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形状特徴
抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂
候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む。
【００１７】樹脂判別手段によって樹脂候補片の形状特
徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形
状特徴を判別するので、破砕片の判別を的確に行なうこ
とが可能となる。
徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形
状特徴を判別するので、破砕片の判別を的確に行なうこ
とが可能となる。
【００１８】さらに好ましくは、画像処理装置はさらに
部品の形状特徴を格納するための形状特徴格納手段を含
み、非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格納された
部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別する。
部品の形状特徴を格納するための形状特徴格納手段を含
み、非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格納された
部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別する。
【００１９】非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格
納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別
するので、破砕片に含まれる半導体部品やコネクタ等の
部品を判別することが可能となり、樹脂候補外片の判別
がさらに容易に行なえるようになる。
納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別
するので、破砕片に含まれる半導体部品やコネクタ等の
部品を判別することが可能となり、樹脂候補外片の判別
がさらに容易に行なえるようになる。
【００２０】さらに好ましくは、樹脂判別手段は、輪郭
形状抽出手段によって抽出された輪郭形状からクラック
またはバリを検出して樹脂候補片を判別する。
形状抽出手段によって抽出された輪郭形状からクラック
またはバリを検出して樹脂候補片を判別する。
【００２１】樹脂判別手段は、樹脂部品の形状特徴であ
るクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する
ので、的確に判別が行なえるようになる。
るクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する
ので、的確に判別が行なえるようになる。
【００２２】さらに好ましくは、樹脂判別手段は、輪郭
形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に対して膨張
処理および収縮処理を行なってクラックまたはバリを検
出して樹脂候補片を判別する。
形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に対して膨張
処理および収縮処理を行なってクラックまたはバリを検
出して樹脂候補片を判別する。
【００２３】樹脂判別手段は、破砕片の輪郭形状に対し
て膨張および収縮という簡単な処理を行なうことによっ
て樹脂候補片を判別するので、樹脂候補片の判別に要す
る時間を短縮することが可能となる。
て膨張および収縮という簡単な処理を行なうことによっ
て樹脂候補片を判別するので、樹脂候補片の判別に要す
る時間を短縮することが可能となる。
【００２４】本発明の別の局面に従えば、粗破砕された
破砕片を撮像するための撮像手段と、撮像手段によって
撮像された破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片
および樹脂候補外片を判別するための画像処理手段と、
画像処理手段によって樹脂候補片と判別された破砕片の
比重に基づいて、再生利用できる樹脂を含む破砕片を選
別するための選別手段とを含む。
破砕片を撮像するための撮像手段と、撮像手段によって
撮像された破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片
および樹脂候補外片を判別するための画像処理手段と、
画像処理手段によって樹脂候補片と判別された破砕片の
比重に基づいて、再生利用できる樹脂を含む破砕片を選
別するための選別手段とを含む。
【００２５】画像処理手段が撮像手段によって撮像され
た破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹
脂候補外片を判別するので、破砕片を自動的に判別する
ことが可能となる。また、画像処理手段による画像処理
によって判別するので、判別処理に要する時間およびコ
ストを削減することが可能となる。
た破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹
脂候補外片を判別するので、破砕片を自動的に判別する
ことが可能となる。また、画像処理手段による画像処理
によって判別するので、判別処理に要する時間およびコ
ストを削減することが可能となる。
【００２６】さらに好ましくは、画像処理手段は、粗破
砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するた
めの輪郭形状抽出手段と、破砕片の画像データから形状
特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、輪郭形状抽
出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出
手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補
片を判別するための判別手段とを含む。
砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するた
めの輪郭形状抽出手段と、破砕片の画像データから形状
特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、輪郭形状抽
出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出
手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補
片を判別するための判別手段とを含む。
【００２７】判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽
出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出
された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するの
で、破砕片を的確に判別することが可能となる。
出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出
された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するの
で、破砕片を的確に判別することが可能となる。
【００２８】さらに好ましくは、判別手段は、輪郭形状
抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂
候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形
状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づい
て、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを
含む。
抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂
候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形
状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づい
て、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを
含む。
【００２９】樹脂判別手段によって樹脂候補片の形状特
徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形
状特徴を判別するので、破砕片の判別をさらに的確に行
なうことが可能となる。
徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形
状特徴を判別するので、破砕片の判別をさらに的確に行
なうことが可能となる。
【００３０】本発明のさらに別の局面に従えば、画像処
理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形
状を抽出するステップと、破砕片の画像データから形状
特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状および
形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップと
を含む。
理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形
状を抽出するステップと、破砕片の画像データから形状
特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状および
形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップと
を含む。
【００３１】抽出された輪郭形状および形状特徴に基づ
いて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判
別することが可能となる。
いて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判
別することが可能となる。
【００３２】本発明のさらに別の局面に従えば、コンピ
ュータに画像処理方法を実行させるためのプログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、画
像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪
郭形状を抽出するステップと、破砕片の画像データから
形状特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状お
よび形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステッ
プとを含む。
ュータに画像処理方法を実行させるためのプログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、画
像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪
郭形状を抽出するステップと、破砕片の画像データから
形状特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状お
よび形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステッ
プとを含む。
【００３３】抽出された輪郭形状および形状特徴に基づ
いて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判
別することが可能となる。
いて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判
別することが可能となる。
【００３４】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の形態にお
ける廃棄物処理装置の処理を模式的に示すブロック図で
ある。市場から回収された廃棄物は、図示しない１次破
砕（粗破砕）部において１次破砕され、コンベアに載せ
られて順次運ばれてくる。この１次破砕片群３０１に
は、樹脂が大部分を占め樹脂以外の小さな物質が付着し
た小非樹脂片付樹脂候補片３０２と、樹脂のみからなる
樹脂片３０３と、樹脂を含まない樹脂候補外片３０４
と、樹脂に樹脂以外の大きな物質が付着した大非樹脂片
付樹脂候補片３０５とが含まれる。
ける廃棄物処理装置の処理を模式的に示すブロック図で
ある。市場から回収された廃棄物は、図示しない１次破
砕（粗破砕）部において１次破砕され、コンベアに載せ
られて順次運ばれてくる。この１次破砕片群３０１に
は、樹脂が大部分を占め樹脂以外の小さな物質が付着し
た小非樹脂片付樹脂候補片３０２と、樹脂のみからなる
樹脂片３０３と、樹脂を含まない樹脂候補外片３０４
と、樹脂に樹脂以外の大きな物質が付着した大非樹脂片
付樹脂候補片３０５とが含まれる。
【００３５】画像処理部２０は、画像入力部（１台また
は複数台のカメラ）１４によって撮像された１次破砕片
群３０１の画像データを入力し、それを画像処理により
解析することによって、１次破砕片群３０１を樹脂候補
外片３０４および樹脂候補片３０９に分別する。分別さ
れた樹脂候補外片３０４は、図示しない２次破砕（細破
砕）部へ搬送されて細破砕される。また、樹脂候補片３
０９は再生樹脂候補部材選別部３１へ搬送されて、小非
樹脂片付樹脂候補片３０２、樹脂片３０３および大非樹
脂片付樹脂候補片３０５に分別される。
は複数台のカメラ）１４によって撮像された１次破砕片
群３０１の画像データを入力し、それを画像処理により
解析することによって、１次破砕片群３０１を樹脂候補
外片３０４および樹脂候補片３０９に分別する。分別さ
れた樹脂候補外片３０４は、図示しない２次破砕（細破
砕）部へ搬送されて細破砕される。また、樹脂候補片３
０９は再生樹脂候補部材選別部３１へ搬送されて、小非
樹脂片付樹脂候補片３０２、樹脂片３０３および大非樹
脂片付樹脂候補片３０５に分別される。
【００３６】分別された樹脂片３０３は、図示しない再
生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。ま
た、分別された小非樹脂片付樹脂候補片３０２は、図示
しない非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送される。
この非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送された小非
樹脂片付樹脂候補片３０２は、異物除去処理が施された
後再生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。
また、分別された大非樹脂片付樹脂候補片３０５は、２
次破砕部へ搬送されて細破砕される。
生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。ま
た、分別された小非樹脂片付樹脂候補片３０２は、図示
しない非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送される。
この非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送された小非
樹脂片付樹脂候補片３０２は、異物除去処理が施された
後再生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。
また、分別された大非樹脂片付樹脂候補片３０５は、２
次破砕部へ搬送されて細破砕される。
【００３７】本実施の形態における廃棄物処理装置は、
処理対象として廃家電を１次破砕した後の破砕片を想定
している。この１次破砕のための破砕装置は、廃家電を
処理するのに通常用いられる剪断機のうち、油圧駆動式
の二軸の剪断式破砕機を用いるものとする。また、破砕
機によって破砕された破砕片のサイズは、５ｃｍ〜３０
ｃｍ程度の目視でも判別可能な大きさを想定する。
処理対象として廃家電を１次破砕した後の破砕片を想定
している。この１次破砕のための破砕装置は、廃家電を
処理するのに通常用いられる剪断機のうち、油圧駆動式
の二軸の剪断式破砕機を用いるものとする。また、破砕
機によって破砕された破砕片のサイズは、５ｃｍ〜３０
ｃｍ程度の目視でも判別可能な大きさを想定する。
【００３８】図２は、本発明の実施の形態における画像
処理装置２０の機能的構成の概略を示すブロック図であ
る。この画像処理装置２０は、画像入力部１４を介して
入力された画像から破砕片の輪郭形状を抽出する輪郭形
状抽出部２１と、形状特徴ＤＢ（データ・ベース）３０
を参照することにより、画像から形状特徴を抽出する形
状特徴抽出部２２と、形状特徴抽出部２２によって抽出
された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片３０４および
樹脂候補片３０９を判別する判別部２３とを含む。ま
た、判別部２３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された非樹
脂部品の形状を参照して、破砕片の画像に含まれる非樹
脂部品を判別する非樹脂部品登録形状判別部２４と、破
砕片の画像に含まれる樹脂の形状特徴を判別する樹脂形
状特徴判別部２５とを含む。
処理装置２０の機能的構成の概略を示すブロック図であ
る。この画像処理装置２０は、画像入力部１４を介して
入力された画像から破砕片の輪郭形状を抽出する輪郭形
状抽出部２１と、形状特徴ＤＢ（データ・ベース）３０
を参照することにより、画像から形状特徴を抽出する形
状特徴抽出部２２と、形状特徴抽出部２２によって抽出
された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片３０４および
樹脂候補片３０９を判別する判別部２３とを含む。ま
た、判別部２３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された非樹
脂部品の形状を参照して、破砕片の画像に含まれる非樹
脂部品を判別する非樹脂部品登録形状判別部２４と、破
砕片の画像に含まれる樹脂の形状特徴を判別する樹脂形
状特徴判別部２５とを含む。
【００３９】図３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された情
報を説明するための図である。形状特徴ＤＢ３０には、
樹脂の形状特徴抽出アルゴリズムと、明らかに樹脂とは
異なる金属部品、金属と樹脂との接続部またはモータな
どの標準部品等の形状特徴データ、判別基準となるパラ
メータおよび閾値等の情報とが保持されており、短時間
で樹脂候補を選別するために利用される。
報を説明するための図である。形状特徴ＤＢ３０には、
樹脂の形状特徴抽出アルゴリズムと、明らかに樹脂とは
異なる金属部品、金属と樹脂との接続部またはモータな
どの標準部品等の形状特徴データ、判別基準となるパラ
メータおよび閾値等の情報とが保持されており、短時間
で樹脂候補を選別するために利用される。
【００４０】図３（ａ）は、形状特徴ＤＢ３０に登録さ
れた材質判別のための形状特徴と、部品判別のための形
状特徴とを示している。たとえば、樹脂を判別するため
の形状特徴として、クラックやバリが規定されている。
また、基板を判別するための形状特徴として、基板に搭
載されたＩＣ（Integrated Circuit）部品やコネクタ
の幾何形状が規定されている。また、ネジを判別するた
めの形状特徴として、ネジの幾何形状が規定されてい
る。
れた材質判別のための形状特徴と、部品判別のための形
状特徴とを示している。たとえば、樹脂を判別するため
の形状特徴として、クラックやバリが規定されている。
また、基板を判別するための形状特徴として、基板に搭
載されたＩＣ（Integrated Circuit）部品やコネクタ
の幾何形状が規定されている。また、ネジを判別するた
めの形状特徴として、ネジの幾何形状が規定されてい
る。
【００４１】図３（ｂ）は、判別条件として判別対象毎
に規定された幾何情報を示しており、判別対象のキーワ
ード、判別のための抽出情報、および判別のための閾値
情報としての大きさが規定されている。たとえば、判別
対象がネジ（部品）であるか否かを判別する場合には、
形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“ネ
ジ”である項目を検索し、その判別対象“ネジ”が有す
る抽出情報“円弧（円）”および“直線”を“ネジ”を
構成する要素とする。すなわち、画像が“円弧”とその
中心位置で交差する“直線”によって構成されているか
否かによって、判別対象が“ネジ”であるか否かを判別
する。そのとき、閾値情報である“半径”および“長
さ”が参照されて、その閾値内であるか否かも判断基準
となる。
に規定された幾何情報を示しており、判別対象のキーワ
ード、判別のための抽出情報、および判別のための閾値
情報としての大きさが規定されている。たとえば、判別
対象がネジ（部品）であるか否かを判別する場合には、
形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“ネ
ジ”である項目を検索し、その判別対象“ネジ”が有す
る抽出情報“円弧（円）”および“直線”を“ネジ”を
構成する要素とする。すなわち、画像が“円弧”とその
中心位置で交差する“直線”によって構成されているか
否かによって、判別対象が“ネジ”であるか否かを判別
する。そのとき、閾値情報である“半径”および“長
さ”が参照されて、その閾値内であるか否かも判断基準
となる。
【００４２】また、判別対象が基板（部品）であるか否
かを判別する場合には、形状特徴ＤＢ３０を参照して判
別対象キーワードが“基板”である項目を検索し、その
判別対象“基板”が有する抽出情報“長方形”を“基
板”を構成する要素とする。すなわち、画像が“長方
形”によって構成されるＩＣチップを含んでいるか否か
によって、判別対象が“基板”であるか否かを判別す
る。そのとき、閾値情報である“縦、横の長さ”が参照
されて、その閾値内であるか否かも判断基準となる。
かを判別する場合には、形状特徴ＤＢ３０を参照して判
別対象キーワードが“基板”である項目を検索し、その
判別対象“基板”が有する抽出情報“長方形”を“基
板”を構成する要素とする。すなわち、画像が“長方
形”によって構成されるＩＣチップを含んでいるか否か
によって、判別対象が“基板”であるか否かを判別す
る。そのとき、閾値情報である“縦、横の長さ”が参照
されて、その閾値内であるか否かも判断基準となる。
【００４３】また、判別対象が樹脂（材質）であるか否
かを判別する場合には、判別情報として幾何情報ではな
く、判別対象にその材質の部品が有する特徴である“ク
ラック”や“バリ”を構成要素とする。すなわち、形状
特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“樹脂”
である項目を検索すると、その判別対象“樹脂”が有す
る抽出情報によって樹脂の特徴を画像処理により抽出す
ることが分かる。そのとき、“膨張率”、“収縮率”お
よび“アスペクト比”が参照されて、画像処理により
“クラック”や“バリ”の検出が行われる。
かを判別する場合には、判別情報として幾何情報ではな
く、判別対象にその材質の部品が有する特徴である“ク
ラック”や“バリ”を構成要素とする。すなわち、形状
特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“樹脂”
である項目を検索すると、その判別対象“樹脂”が有す
る抽出情報によって樹脂の特徴を画像処理により抽出す
ることが分かる。そのとき、“膨張率”、“収縮率”お
よび“アスペクト比”が参照されて、画像処理により
“クラック”や“バリ”の検出が行われる。
【００４４】なお、判別対象が部品であっても、判別情
報として幾何形状で表すことが不可能な場合には、形状
そのものの画像データを判別情報として保持するように
しても良い。
報として幾何形状で表すことが不可能な場合には、形状
そのものの画像データを判別情報として保持するように
しても良い。
【００４５】図４は、本発明の実施の形態における画像
処理装置の処理手順を説明するためのフローチャートで
ある。まず、輪郭形状抽出部２１は、画像入力部１４に
よって撮像された画像データを入力し、形状特徴抽出の
ための準備として輪郭形状を抽出する（Ｓ１）。輪郭形
状抽出部２１は、画像入力部１４（１台または複数台設
置されたカメラ）によって撮像された画像データから、
対象物体以外の色をした部分を背景として取り除く。こ
の背景除去においては、色情報の統計処理により画像全
体に対する明度のヒストグラムが算出され、ヒストグラ
ムを２分する明度値が決定される。そして、その値を閾
値として二値化処理を行って物体と背景とが切り分けら
れ、画像から背景を取り除き輪郭線を抽出する処理が行
われる。
処理装置の処理手順を説明するためのフローチャートで
ある。まず、輪郭形状抽出部２１は、画像入力部１４に
よって撮像された画像データを入力し、形状特徴抽出の
ための準備として輪郭形状を抽出する（Ｓ１）。輪郭形
状抽出部２１は、画像入力部１４（１台または複数台設
置されたカメラ）によって撮像された画像データから、
対象物体以外の色をした部分を背景として取り除く。こ
の背景除去においては、色情報の統計処理により画像全
体に対する明度のヒストグラムが算出され、ヒストグラ
ムを２分する明度値が決定される。そして、その値を閾
値として二値化処理を行って物体と背景とが切り分けら
れ、画像から背景を取り除き輪郭線を抽出する処理が行
われる。
【００４６】また、輪郭形状抽出部２１は、抽出された
物体の画像全体または部分に対して、明度のヒストグラ
ム、平均値および標準偏差を算出し、色情報の統計量を
算出する。そして、ある閾値を境界として画像を二値化
することにより、物体内部の形状を抽出する。そして、
輪郭形状抽出部２１は、二値化された物体の形状を収
縮、膨張、膨張、収縮を行い、微小領域を除去する。
物体の画像全体または部分に対して、明度のヒストグラ
ム、平均値および標準偏差を算出し、色情報の統計量を
算出する。そして、ある閾値を境界として画像を二値化
することにより、物体内部の形状を抽出する。そして、
輪郭形状抽出部２１は、二値化された物体の形状を収
縮、膨張、膨張、収縮を行い、微小領域を除去する。
【００４７】次に、形状特徴抽出部２２は、輪郭形状抽
出部２１によって抽出された物体の輪郭（領域輪郭の点
列）に対して、円弧や直線等の幾何形状解析を行い、円
や直方体等の幾何形状を検出する（Ｓ２）。この検出方
法としては、“「画像処理工学」共立出版：谷口編、８
章”に記載された解析方法を使用する。なお、詳細はこ
の文献を参照されたい。
出部２１によって抽出された物体の輪郭（領域輪郭の点
列）に対して、円弧や直線等の幾何形状解析を行い、円
や直方体等の幾何形状を検出する（Ｓ２）。この検出方
法としては、“「画像処理工学」共立出版：谷口編、８
章”に記載された解析方法を使用する。なお、詳細はこ
の文献を参照されたい。
【００４８】次に、非樹脂部品登録形状判別部２４は、
形状特徴ＤＢ３０に格納された部品材料の形状特徴を参
照し、その抽出情報と形状特徴抽出部２２によって抽出
された幾何形状とが一致し、かつ閾値（大きさ）の範囲
内であるか否かを判定することにより、ネジ、ボルトま
たはナット等の標準部品、基板、またはモータ等の形状
特徴が破砕片に含まれているか否かを判定する（Ｓ
３）。これらの形状特徴（非樹脂形状）が破砕片に含ま
れていると判定された場合には（Ｓ３，Ｙｅｓ）、その
破砕片を樹脂候補外片３０４と判定して２次破砕部３２
へ搬送する（Ｓ４）。
形状特徴ＤＢ３０に格納された部品材料の形状特徴を参
照し、その抽出情報と形状特徴抽出部２２によって抽出
された幾何形状とが一致し、かつ閾値（大きさ）の範囲
内であるか否かを判定することにより、ネジ、ボルトま
たはナット等の標準部品、基板、またはモータ等の形状
特徴が破砕片に含まれているか否かを判定する（Ｓ
３）。これらの形状特徴（非樹脂形状）が破砕片に含ま
れていると判定された場合には（Ｓ３，Ｙｅｓ）、その
破砕片を樹脂候補外片３０４と判定して２次破砕部３２
へ搬送する（Ｓ４）。
【００４９】また、非樹脂形状が破砕片に含まれていな
いと判定された場合には（Ｓ３，Ｎｏ）、樹脂形状特徴
判別部２５は、破砕樹脂片の特徴であるクラックまたは
バリが存在するか否かを判定する（Ｓ５）。樹脂形状特
徴判別部２５は、破砕片にクラックまたはバリが存在す
ると判定した場合には（Ｓ５，Ｙｅｓ）、その破砕片を
樹脂候補片３０９と判定して再生樹脂候補部材選別部３
１へ搬送する（Ｓ６）。また、樹脂形状特徴判別部２５
は、破砕片にクラックおよびバリが存在しないと判定し
た場合は（Ｓ５，Ｎｏ）、その破砕片を樹脂候補外片３
０４と判定して２次破砕部３２へ搬送する（Ｓ４）。続
く破砕片の判別を行なう場合には（Ｓ７，Ｙｅｓ）、ス
テップＳ１へ戻って処理を繰り返す。
いと判定された場合には（Ｓ３，Ｎｏ）、樹脂形状特徴
判別部２５は、破砕樹脂片の特徴であるクラックまたは
バリが存在するか否かを判定する（Ｓ５）。樹脂形状特
徴判別部２５は、破砕片にクラックまたはバリが存在す
ると判定した場合には（Ｓ５，Ｙｅｓ）、その破砕片を
樹脂候補片３０９と判定して再生樹脂候補部材選別部３
１へ搬送する（Ｓ６）。また、樹脂形状特徴判別部２５
は、破砕片にクラックおよびバリが存在しないと判定し
た場合は（Ｓ５，Ｎｏ）、その破砕片を樹脂候補外片３
０４と判定して２次破砕部３２へ搬送する（Ｓ４）。続
く破砕片の判別を行なう場合には（Ｓ７，Ｙｅｓ）、ス
テップＳ１へ戻って処理を繰り返す。
【００５０】図５は、図４のステップＳ５に示す処理を
さらに詳細に説明するためのフローチャートである。ま
ず、樹脂形状特徴判別部２５は、輪郭形状抽出部２１に
よって抽出された輪郭形状から破砕片の輪郭線を抽出す
る（Ｓ１１）。図６は、輪郭線が抽出された破砕片の一
例を示す図である。図６に示すように、破砕片６１に鋭
く切り込まれた部分であるクラックが含まれている。
さらに詳細に説明するためのフローチャートである。ま
ず、樹脂形状特徴判別部２５は、輪郭形状抽出部２１に
よって抽出された輪郭形状から破砕片の輪郭線を抽出す
る（Ｓ１１）。図６は、輪郭線が抽出された破砕片の一
例を示す図である。図６に示すように、破砕片６１に鋭
く切り込まれた部分であるクラックが含まれている。
【００５１】次に、樹脂形状特徴判別部２５は、形状特
徴ＤＢ３０に保持されている膨張率および収縮率を参照
し、破砕片の輪郭線に対し膨張処理および収縮処理を行
ない（Ｓ１２）、元の画像と膨張処理および収縮処理を
行なった後の画像とを比較してクラックまたはバリを検
出する（Ｓ１３）。
徴ＤＢ３０に保持されている膨張率および収縮率を参照
し、破砕片の輪郭線に対し膨張処理および収縮処理を行
ない（Ｓ１２）、元の画像と膨張処理および収縮処理を
行なった後の画像とを比較してクラックまたはバリを検
出する（Ｓ１３）。
【００５２】図７は、クラックの検出を模式的に示す図
である。図７（ａ）に示す破砕片６１の原画像が入力さ
れると、その原画像を所定の膨張率で膨張させることに
より、図７（ｂ）に示すように膨張処理した輪郭線７１
が得られる。膨張処理して得られた画像に対して、さら
に所定の収縮率（上記所定の膨張率の逆数）で収縮処理
を施すことによってクラックが除去された輪郭線が得ら
れる。図７（ｃ）に示すように、クラックが除去された
輪郭線と原画像の輪郭線６１との差分を検出することに
よって、原画像にクラックがあるか否かが判定される。
である。図７（ａ）に示す破砕片６１の原画像が入力さ
れると、その原画像を所定の膨張率で膨張させることに
より、図７（ｂ）に示すように膨張処理した輪郭線７１
が得られる。膨張処理して得られた画像に対して、さら
に所定の収縮率（上記所定の膨張率の逆数）で収縮処理
を施すことによってクラックが除去された輪郭線が得ら
れる。図７（ｃ）に示すように、クラックが除去された
輪郭線と原画像の輪郭線６１との差分を検出することに
よって、原画像にクラックがあるか否かが判定される。
【００５３】次に、画像データにおけるクラックの検出
を具体的に説明する。横軸をＸ座標とし、縦軸をＹ座標
とすると、座標（Ｘ，Ｙ）＝（ｉ，ｊ）にある画素をＧ
ｉｊと表わすことができる。“１−画素”とは、その画
素のビットが立っている状態であり、Ｇｉｊ＝１で表わ
される。また、“０−画素”とは、その画素のビットが
立っていない状態であり、Ｇｉｊ＝０で表わされる。ま
た、“４−近傍”とは、図８に示すようにある画素８１
に注目した時、その上下左右の隣り合う画素８２を指す
こととする。このとき、画像の膨張アルゴリズムは、次
式によって表わされる。
を具体的に説明する。横軸をＸ座標とし、縦軸をＹ座標
とすると、座標（Ｘ，Ｙ）＝（ｉ，ｊ）にある画素をＧ
ｉｊと表わすことができる。“１−画素”とは、その画
素のビットが立っている状態であり、Ｇｉｊ＝１で表わ
される。また、“０−画素”とは、その画素のビットが
立っていない状態であり、Ｇｉｊ＝０で表わされる。ま
た、“４−近傍”とは、図８に示すようにある画素８１
に注目した時、その上下左右の隣り合う画素８２を指す
こととする。このとき、画像の膨張アルゴリズムは、次
式によって表わされる。
【００５４】 Ｇｉｊ＝１：画素（ｉ，ｊ）またはその４−近傍のいずれかが１−画素のとき ０：それ以外のとき …（１） また、収縮アルゴリズムは、次式によって表わされる。
【００５５】 Ｇｉｊ＝０：画素（ｉ，ｊ）またはその４−近傍のいずれかが０−画素のとき １：それ以外のとき …（２） 図９は、画像データにおけるクラックの検出の一例を示
す図である。図９（ａ）に示す原画像８３に対して膨張
処理を施すことによって、図９（ｂ）に示すように検出
したいクラックが消滅した画像８４が得られる。さら
に、図９（ｂ）に示す画像８４に収縮処理を施すことに
よって、クラックが消滅したまま画像が収縮され、残り
の部分は元の原画像８３の輪郭に復元される。図９
（ａ）に示す原画像８３と、図９（ｃ）に示すクラック
が除去された画像８５とを論理演算することによって、
図９（ｄ）に示すようにクラックを検出することができ
る。
す図である。図９（ａ）に示す原画像８３に対して膨張
処理を施すことによって、図９（ｂ）に示すように検出
したいクラックが消滅した画像８４が得られる。さら
に、図９（ｂ）に示す画像８４に収縮処理を施すことに
よって、クラックが消滅したまま画像が収縮され、残り
の部分は元の原画像８３の輪郭に復元される。図９
（ａ）に示す原画像８３と、図９（ｃ）に示すクラック
が除去された画像８５とを論理演算することによって、
図９（ｄ）に示すようにクラックを検出することができ
る。
【００５６】また、画像データからバリを検出する場合
には、逆に先に原画像に収縮処理を施し、さらに膨張処
理を施すことによって細かく突き出たバリの部分を平滑
化して消滅させることができる。このようにして得られ
た画像と、原画像とを論理演算することによって、バリ
を検出することができる。膨張率および収縮率は、検出
したいクラックおよびバリの大きさに依存するため、形
状特徴ＤＢ３０に保持される閾値（大きさ）を変更する
ことによって対応することができる。また、認識する樹
脂の大きさに対するクラックまたはバリの大きさの割合
を閾値としてルール化し、形状特徴ＤＢ３０に蓄積する
ことも可能である。また、クラックまたはバリを検出す
る都度、その閾値を与えるようにしても良い。
には、逆に先に原画像に収縮処理を施し、さらに膨張処
理を施すことによって細かく突き出たバリの部分を平滑
化して消滅させることができる。このようにして得られ
た画像と、原画像とを論理演算することによって、バリ
を検出することができる。膨張率および収縮率は、検出
したいクラックおよびバリの大きさに依存するため、形
状特徴ＤＢ３０に保持される閾値（大きさ）を変更する
ことによって対応することができる。また、認識する樹
脂の大きさに対するクラックまたはバリの大きさの割合
を閾値としてルール化し、形状特徴ＤＢ３０に蓄積する
ことも可能である。また、クラックまたはバリを検出す
る都度、その閾値を与えるようにしても良い。
【００５７】図１０は、本発明の実施の形態における画
像処理装置の外観例を示す図である。この画像処理装置
は、コンピュータ本体１、グラフィックディスプレイ装
置２、ＦＤ（Floppy Disk）４が装着されるＦＤドライ
ブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ（Compac
t Disc-Read Only Memory）８が装着されるＣＤ−Ｒ
ＯＭ装置７、通信モデム９およびカメラ等によって構成
される画像入力部１４を含む。
像処理装置の外観例を示す図である。この画像処理装置
は、コンピュータ本体１、グラフィックディスプレイ装
置２、ＦＤ（Floppy Disk）４が装着されるＦＤドライ
ブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ（Compac
t Disc-Read Only Memory）８が装着されるＣＤ−Ｒ
ＯＭ装置７、通信モデム９およびカメラ等によって構成
される画像入力部１４を含む。
【００５８】画像処理プログラムは、磁気テープ４また
はＣＤ−ＲＯＭ８等の記憶媒体によって供給される。画
像処理プログラムはコンピュータ本体１によって実行さ
れ、操作者はグラフィックディスプレイ装置２を見なが
らキーボード５またはマウス６を操作することによって
画像処理の制御を行なう。また、画像処理プログラムは
他のコンピュータより通信回線を経由し、通信モデム９
を介してコンピュータ本体１に供給されてもよい。
はＣＤ−ＲＯＭ８等の記憶媒体によって供給される。画
像処理プログラムはコンピュータ本体１によって実行さ
れ、操作者はグラフィックディスプレイ装置２を見なが
らキーボード５またはマウス６を操作することによって
画像処理の制御を行なう。また、画像処理プログラムは
他のコンピュータより通信回線を経由し、通信モデム９
を介してコンピュータ本体１に供給されてもよい。
【００５９】図１１は、本発明の実施の形態における画
像処理装置の構成例を示すブロック図である。図１０に
示すコンピュータ本体１は、ＣＰＵ（Central Process
ingUnit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory)１１、Ｒ
ＡＭ（Random Access Memory）１２およびハードディ
スク１３を含む。ＣＰＵ１０は、グラフィックディスプ
レイ装置２、ＦＤドライブ３、キーボード５、マウス
６、ＣＤ−ＲＯＭ装置７、通信モデム９、ＲＯＭ１１、
ＲＡＭ１２またはハードディスク１３との間でデータを
入出力しながら処理を行う。磁気テープ４またはＣＤ−
ＲＯＭ８に記録された画像処理プログラムは、ＣＰＵ１
０によって磁気テープ装置４３またはＣＤ−ＲＯＭ装置
４７を介して一旦ハードディスク１３に格納される。Ｃ
ＰＵ１０は、ハードディスク１３から適宜画像処理プロ
グラムをＲＡＭ１２にロードして実行することによって
画像処理が行なわれる。
像処理装置の構成例を示すブロック図である。図１０に
示すコンピュータ本体１は、ＣＰＵ（Central Process
ingUnit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory)１１、Ｒ
ＡＭ（Random Access Memory）１２およびハードディ
スク１３を含む。ＣＰＵ１０は、グラフィックディスプ
レイ装置２、ＦＤドライブ３、キーボード５、マウス
６、ＣＤ−ＲＯＭ装置７、通信モデム９、ＲＯＭ１１、
ＲＡＭ１２またはハードディスク１３との間でデータを
入出力しながら処理を行う。磁気テープ４またはＣＤ−
ＲＯＭ８に記録された画像処理プログラムは、ＣＰＵ１
０によって磁気テープ装置４３またはＣＤ−ＲＯＭ装置
４７を介して一旦ハードディスク１３に格納される。Ｃ
ＰＵ１０は、ハードディスク１３から適宜画像処理プロ
グラムをＲＡＭ１２にロードして実行することによって
画像処理が行なわれる。
【００６０】再生樹脂候補部材選別部３１は、画像処理
装置２０によって樹脂候補片３０９と判定された破砕片
に対して、樹脂片３０３、小非樹脂片付樹脂候補片３０
２および大非樹脂片付樹脂候補片３０５の選別を行な
う。再生樹脂候補部材選別部３１は、樹脂の形状特徴以
外の物性特徴、たとえば比重により選別するとすれば、
各破砕片の体積および質量を計測する。複数のカメラに
よって破砕片を撮像し、その画像からかなり精度の良い
立体を復元することができるので、この復元された立体
を利用して体積を計測することができる。なお、立体の
復元については、上述した文献に詳細に説明されてい
る。
装置２０によって樹脂候補片３０９と判定された破砕片
に対して、樹脂片３０３、小非樹脂片付樹脂候補片３０
２および大非樹脂片付樹脂候補片３０５の選別を行な
う。再生樹脂候補部材選別部３１は、樹脂の形状特徴以
外の物性特徴、たとえば比重により選別するとすれば、
各破砕片の体積および質量を計測する。複数のカメラに
よって破砕片を撮像し、その画像からかなり精度の良い
立体を復元することができるので、この復元された立体
を利用して体積を計測することができる。なお、立体の
復元については、上述した文献に詳細に説明されてい
る。
【００６１】また、破砕片の質量の計測は、図示しない
ピックアップ装置によって樹脂候補片３０９をピックア
ップする際に、同時に樹脂候補片３０９の質量も計測す
る。再生樹脂候補部材選別部３１は、このようにして計
測された体積および質量から比重を算出し、その比重に
よって樹脂候補片３０９を分別して再生樹脂ストックヤ
ード、非樹脂部除去処理ストックヤードまたは２次破砕
部３２へ搬送する。なお、家電製品に用いられる金属材
料の比重は樹脂材料の比重の数倍と大きいため、閾値を
適度に設けることによって樹脂候補片３０９を選別する
ことができる。
ピックアップ装置によって樹脂候補片３０９をピックア
ップする際に、同時に樹脂候補片３０９の質量も計測す
る。再生樹脂候補部材選別部３１は、このようにして計
測された体積および質量から比重を算出し、その比重に
よって樹脂候補片３０９を分別して再生樹脂ストックヤ
ード、非樹脂部除去処理ストックヤードまたは２次破砕
部３２へ搬送する。なお、家電製品に用いられる金属材
料の比重は樹脂材料の比重の数倍と大きいため、閾値を
適度に設けることによって樹脂候補片３０９を選別する
ことができる。
【００６２】また、破砕機によって粗破砕された破砕片
はベルトコンベアによって搬送されるが、画像処理装置
によって画像処理する際には破砕片が重ならないように
することが必要である。そのため、図１２に示すよう
に、粗破砕処理された破砕片群４１がベルトコンベアに
よって搬送される際に、ふるい４２によって重なりが除
去されて、画像入力部１４の前を粗破砕片が１つずつ通
過するようにしている。ふるい４２とベルトコンベアと
の隙間を変更可能な機構とし、曲面が多い形状の製品と
平面が多い形状の製品とで隙間を調節する。このように
して、破砕機から画像入力部１４への破砕片の搬送に用
いられるベルトコンベアを、振動式のベルトコンベア等
にする必要がなくなる。
はベルトコンベアによって搬送されるが、画像処理装置
によって画像処理する際には破砕片が重ならないように
することが必要である。そのため、図１２に示すよう
に、粗破砕処理された破砕片群４１がベルトコンベアに
よって搬送される際に、ふるい４２によって重なりが除
去されて、画像入力部１４の前を粗破砕片が１つずつ通
過するようにしている。ふるい４２とベルトコンベアと
の隙間を変更可能な機構とし、曲面が多い形状の製品と
平面が多い形状の製品とで隙間を調節する。このように
して、破砕機から画像入力部１４への破砕片の搬送に用
いられるベルトコンベアを、振動式のベルトコンベア等
にする必要がなくなる。
【００６３】また、金属部の多い廃棄物の場合には、図
１３に示すように予め磁気選別により鉄系金属を除去す
る前処理が施される。この処理によって、鉄系金属を含
む破砕片５２が取り除かれ、画像処理装置２０による対
象を非鉄金属等の非樹脂部を含む破砕片等５３に減らす
ことができる。したがって、画像処理装置２０による処
理負荷を軽減することができる。
１３に示すように予め磁気選別により鉄系金属を除去す
る前処理が施される。この処理によって、鉄系金属を含
む破砕片５２が取り除かれ、画像処理装置２０による対
象を非鉄金属等の非樹脂部を含む破砕片等５３に減らす
ことができる。したがって、画像処理装置２０による処
理負荷を軽減することができる。
【００６４】以上説明したように、本発明の実施の形態
における画像処理装置によれば、破砕片の輪郭形状から
樹脂の形状特徴であるクラックやバリを検出して樹脂候
補片を判別し、形状特徴ＤＢ３０に格納された部品の形
状特徴に基づいて樹脂候補外片を判別するようにしたの
で、再利用可能な樹脂を含む破砕片を自動的に判別する
ことが可能となった。
における画像処理装置によれば、破砕片の輪郭形状から
樹脂の形状特徴であるクラックやバリを検出して樹脂候
補片を判別し、形状特徴ＤＢ３０に格納された部品の形
状特徴に基づいて樹脂候補外片を判別するようにしたの
で、再利用可能な樹脂を含む破砕片を自動的に判別する
ことが可能となった。
【００６５】また、本実施の形態における廃棄物処理装
置によれば、再生樹脂候補部材選別部３１が、画像処理
装置２０によって樹脂候補片であると判別された破砕片
を比重によってさらに分別するようにしたので、再利用
可能な樹脂を含む破砕片の分別および処理を自動化する
ことが可能となった。また、画像処理装置２０によって
樹脂候補片であるか否かの判定を行なうので、再利用可
能な樹脂を含む破砕片の分別に要する時間およびコスト
を削減することが可能となった。
置によれば、再生樹脂候補部材選別部３１が、画像処理
装置２０によって樹脂候補片であると判別された破砕片
を比重によってさらに分別するようにしたので、再利用
可能な樹脂を含む破砕片の分別および処理を自動化する
ことが可能となった。また、画像処理装置２０によって
樹脂候補片であるか否かの判定を行なうので、再利用可
能な樹脂を含む破砕片の分別に要する時間およびコスト
を削減することが可能となった。
【００６６】今回開示された実施の形態は、すべての点
で例示であって制限的なものではないと考えられるべき
である。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請
求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味
および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図さ
れる。
で例示であって制限的なものではないと考えられるべき
である。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請
求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味
および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図さ
れる。
【図１】 本発明の実施の形態における廃棄物処理装置
の処理を模式的に示すブロック図である。
の処理を模式的に示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態における画像処理装置２
０の機能的構成の概略を示すブロック図である。
０の機能的構成の概略を示すブロック図である。
【図３】 形状特徴ＤＢ３０に登録された情報を説明す
るための図である。
るための図である。
【図４】 本発明の実施の形態における画像処理装置の
処理手順を説明するためのフローチャートである。
処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】 図４のステップＳ５に示す処理をさらに詳細
に説明するためのフローチャートである。
に説明するためのフローチャートである。
【図６】 クラックを含む破砕片を示す図である。
【図７】 クラックの検出を模式的に示す図である。
【図８】 ４−近傍を説明するための図である。
【図９】 画像データにおけるクラックの検出の一例を
示す図である。
示す図である。
【図１０】 本発明の実施の形態における画像処理装置
の外観例を示す図である。
の外観例を示す図である。
【図１１】 本発明の実施の形態における画像処理装置
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１２】 粗破砕片の重なりを除去するための構成を
示す図である。
示す図である。
【図１３】 鉄系金属を除去するための構成を示す図で
ある。
ある。
【図１４】 代表的な家電機器における樹脂部品の割合
を示す図である。
を示す図である。
１ コンピュータ本体、２ グラフィックディスプレイ
装置、３ ＦＤドライブ、４ ＦＤ、５ キーボード、
６ マウス、７ ＣＤ−ＲＯＭ装置、８ ＣＤ−ＲＯ
Ｍ、９ 通信モデム、１０ ＣＰＵ、１１ ＲＯＭ、１
２ ＲＡＭ、１３ハードディスク装置、１４ 画像入力
部、２０ 画像処理装置、２１ 輪郭形状抽出部、２２
形状特徴抽出部、２３ 判別部、２４ 非樹脂部品登
録形状判別部、２５ 樹脂形状特徴判別部、３０ 形状
特徴ＤＢ、３１ 再生樹脂候補部材選別部、３２ ２次
破砕部。
装置、３ ＦＤドライブ、４ ＦＤ、５ キーボード、
６ マウス、７ ＣＤ−ＲＯＭ装置、８ ＣＤ−ＲＯ
Ｍ、９ 通信モデム、１０ ＣＰＵ、１１ ＲＯＭ、１
２ ＲＡＭ、１３ハードディスク装置、１４ 画像入力
部、２０ 画像処理装置、２１ 輪郭形状抽出部、２２
形状特徴抽出部、２３ 判別部、２４ 非樹脂部品登
録形状判別部、２５ 樹脂形状特徴判別部、３０ 形状
特徴ＤＢ、３１ 再生樹脂候補部材選別部、３２ ２次
破砕部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） ９Ａ００１ Ｆターム(参考） 2F065 AA51 AA61 BB05 BB15 DD06 FF04 JJ03 JJ05 JJ19 JJ26 PP15 QQ04 QQ21 QQ23 QQ25 QQ32 QQ41 QQ43 RR05 RR06 SS13 TT03 TT08 2G051 AA90 AB02 AB03 CA03 CA04 CA07 DA01 DA06 EA08 EA11 EA14 EB01 EB02 EC01 EC02 EC03 ED03 ED07 ED14 ED15 ED23 FA10 4F301 AA11 AA21 AD10 BA06 BA10 BA21 BE30 BF01 BF12 BF26 BG53 5B057 AA01 BA02 CA12 DA06 DB02 DC09 DC16 DC32 5L096 BA08 CA02 EA02 FA02 FA06 GA06 JA11 9A001 HH21 HH28
Claims (10)
- 【請求項１】 粗破砕された破砕片の画像データから輪
郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、 前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための
形状特徴抽出手段と、 前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状およ
び前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に
基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含
む画像処理装置。 - 【請求項２】 前記判別手段は、前記輪郭形状抽出手段
によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の
形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、 前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基
づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段
とを含む、請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記画像処理装置はさらに、部品の形状
特徴を格納するための形状特徴格納手段を含み、 前記非樹脂判別手段は、前記形状特徴格納手段に格納さ
れた部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別す
る、請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項４】 前記樹脂判別手段は、前記輪郭形状抽出
手段によって抽出された輪郭形状からクラックまたはバ
リを検出して樹脂候補片を判別する、請求項２または３
記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記樹脂判別手段は、前記輪郭形状抽出
手段によって抽出された輪郭形状に対して膨張処理およ
び収縮処理を行なってクラックまたはバリを検出して樹
脂候補片を判別する、請求項４記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 粗破砕された破砕片を撮像するための撮
像手段と、 前記撮像手段によって撮像された前記破砕片の画像デー
タに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片を判別す
るための画像処理手段と、 前記画像処理手段によって樹脂候補片と判別された破砕
片の比重に基づいて、再生利用できる樹脂を含む破砕片
を選別するための選別手段とを含む廃棄物処理装置。 - 【請求項７】 前記画像処理手段は、粗破砕された破砕
片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状
抽出手段と、 前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための
形状特徴抽出手段と、 前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状およ
び前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に
基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含
む、請求項６記載の廃棄物処理装置。 - 【請求項８】 前記判別手段は、前記輪郭形状抽出手段
によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の
形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、 前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基
づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段
とを含む、請求項７記載の廃棄物処理装置。 - 【請求項９】 粗破砕された破砕片の画像データから輪
郭形状を抽出するステップと、 前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステッ
プと、 前記抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹
脂候補片を判別するステップとを含む画像処理方法。 - 【請求項１０】 コンピュータに画像処理方法を実行さ
せるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能
な記録媒体であって、 前記画像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データ
から輪郭形状を抽出するステップと、 前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステッ
プと、 前記抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹
脂候補片を判別するステップとを含む、画像処理プログ
ラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000040821A JP3681316B2 (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000040821A JP3681316B2 (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001229385A true JP2001229385A (ja) | 2001-08-24 |
| JP3681316B2 JP3681316B2 (ja) | 2005-08-10 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000040821A Expired - Fee Related JP3681316B2 (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3681316B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011055488A (ja) * | 2009-08-05 | 2011-03-17 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理システム、及び画像処理方法 |
| JP2012003389A (ja) * | 2010-06-15 | 2012-01-05 | Ihi Corp | 対象体認識方法と装置 |
| WO2020090941A1 (ja) * | 2018-10-31 | 2020-05-07 | Ｊｘ金属株式会社 | 電子・電気機器部品屑の組成解析装置、電子・電気機器部品屑の処理装置及び電子・電気機器部品屑の処理方法 |
| JP2020097932A (ja) * | 2018-12-13 | 2020-06-25 | プファイファー・ヴァキューム・ゲーエムベーハー | 真空ポンプ構造部材のバリ取りする為の方法 |
| CN111666943A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-09-15 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于图像识别的输电线路螺栓螺母的匹配检测方法及系统 |
| DE102021116501A1 (de) | 2021-06-25 | 2022-12-29 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren zum Sortieren von Stoffen, insbesondere Werkstofflegierungen, Vorrichtung sowie Verwendung |
-
2000
- 2000-02-18 JP JP2000040821A patent/JP3681316B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| EP3876200A4 (en) * | 2018-10-31 | 2022-08-03 | JX Nippon Mining & Metals Corporation | COMPOSITION ANALYZER OF WASTE ELECTRONIC/ELECTRICAL EQUIPMENT PARTS, TREATMENT DEVICE OF WASTE ELECTRONIC/ELECTRICAL EQUIPMENT PARTS AND TREATMENT METHOD OF WASTE ELECTRONIC/ELECTRICAL EQUIPMENT PARTS |
| TWI723604B (zh) * | 2018-10-31 | 2021-04-01 | 日商Ｊｘ金屬股份有限公司 | 電子‧電氣機器零件屑之組成解析裝置、電子‧電氣機器零件屑之處理裝置及電子‧電氣機器零件屑之處理方法 |
| JPWO2020090941A1 (ja) * | 2018-10-31 | 2021-04-30 | Ｊｘ金属株式会社 | 電子・電気機器部品屑の組成解析装置、電子・電気機器部品屑の処理装置及び電子・電気機器部品屑の処理方法 |
| CN112955932A (zh) * | 2018-10-31 | 2021-06-11 | 捷客斯金属株式会社 | 电子/电气设备部件屑的组成解析装置、电子/电气设备部件屑的处理装置及电子/电气设备部件屑的处理方法 |
| JP7092889B2 (ja) | 2018-10-31 | 2022-06-28 | Ｊｘ金属株式会社 | 電子・電気機器部品屑の組成解析装置、電子・電気機器部品屑の処理装置及び電子・電気機器部品屑の処理方法 |
| WO2020090941A1 (ja) * | 2018-10-31 | 2020-05-07 | Ｊｘ金属株式会社 | 電子・電気機器部品屑の組成解析装置、電子・電気機器部品屑の処理装置及び電子・電気機器部品屑の処理方法 |
| TWI797562B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-04-01 | 日商Ｊｘ金屬股份有限公司 | 電子・電氣機器零件屑之處理裝置及電子・電氣機器零件屑之處理方法 |
| CN112955932B (zh) * | 2018-10-31 | 2024-01-12 | 捷客斯金属株式会社 | 电子/电气设备部件屑的组成解析装置、电子/电气设备部件屑的处理装置及电子/电气设备部件屑的处理方法 |
| JP2020097932A (ja) * | 2018-12-13 | 2020-06-25 | プファイファー・ヴァキューム・ゲーエムベーハー | 真空ポンプ構造部材のバリ取りする為の方法 |
| CN111666943A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-09-15 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于图像识别的输电线路螺栓螺母的匹配检测方法及系统 |
| DE102021116501A1 (de) | 2021-06-25 | 2022-12-29 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren zum Sortieren von Stoffen, insbesondere Werkstofflegierungen, Vorrichtung sowie Verwendung |
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