JP2005121587A - プラスチックの分別装置及び分別手段 - Google Patents
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Abstract
【課題】 本発明は、PVCの吸光度と近い吸光度を有する廃プラスチックを確実にPVCと分別でき、薄い形状や、黒色、グレー色の廃プラスチックであってもPVCを選別できるプラスチックの分別装置及び分別手段を提供することを目的とする。
【解決手段】 本発明に係る廃プラスチックの材質選別装置の第1の構成は、照明手段により照明された廃プラスチックに反射した反射光または前記廃プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、該分光手段で分光された光を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外の廃プラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】 図1
【解決手段】 本発明に係る廃プラスチックの材質選別装置の第1の構成は、照明手段により照明された廃プラスチックに反射した反射光または前記廃プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、該分光手段で分光された光を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外の廃プラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】 図1
Description
本発明は、様々な材質のプラスチックからPVCを選別するプラスチックの分別装置及びプラスチックの分別方法に関するものである。
従来、プラスチックの分別方法として、廃プラスチックの中から打撃式方法によりボトル状の廃プラスチックを遠くへ飛ばすことにより機械的にボトル状の廃プラスチックを取り出す工程と、InGaAsの受光素子を用いてボトル状の廃プラスチックの中からPETは1129nm,PVC(ポリ塩化ビニル)は1195nm,PE(ポリエチレン)は1212nm,PP(ポリプロピレン)は1195nm,PS(ポリスチレン)は1143nmの近赤外光の吸光度によりPETボトル及びPVCボトルを識別する工程と、PETボトル及びPVCボトルを振り分ける工程とからなる方法があった(例えば、特許文献1)。
しかしながら、前述の特許文献1の技術において、吸光度1212nmのPE(ポリエチレン)は分別できるが、PP(ポリプロピレン)の吸光度1195nmやPC(ポリカーボネート)の吸光度1180nmは、PVC(ポリ塩化ビニル)の吸光度1195nmに近く、これらPC、PP等、PVCと吸光度の近いものの分別が困難であり、これらをPVCと誤って振り分けてしまうという問題があった。
また、プラスチックがシート状、フィルム状で薄い場合には、光が透過して裏面の影響を受けて、吸光度の測定が困難であるという問題があった。また、プラスチックが黒色、グレー色の場合には、反射率が低く、吸光度の測定が困難であるという問題があった。
そこで本発明は、PVCの吸光度と近い吸光度を有するプラスチックを確実にPVCと分別でき、薄い形状や、黒色、グレー色のプラスチックであってもPVCを選別できるプラスチックの分別装置及びプラスチックの分別方法を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために本発明に係るプラスチックの分別装置の第1の構成は、照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、該分光手段で分光された光を撮像する第一の撮像手段と、該第一の撮像手段により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第2の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を撮像する第二の撮像手段と、該第二の撮像手段により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第3の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を撮像する第二の撮像手段と、該第二の撮像手段により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第4の構成は、前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをPVCとして選別する画像差分処理手段であることを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第5の構成は、前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、PVCを選別するピークサーチ処理手段であることを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第6の構成は、前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第7の構成は、照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光の内、所定の波長の光だけを通すフィルターと、該フィルターを透過した光の画像情報を撮像する第三の撮像手段と、該第三の撮像手段により撮像された波長ごとの画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別手段の第8の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをPVCとして選別することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別手段の第9の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、PVCを選別することを特徴とする。
また、本発明に係るプラスチックの分別手段の第10の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、該画像情報の色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別することを特徴とする。
以上説明したように、プラスチックの分別装置及び分別手段の第1〜第5、第7〜第9の構成により、PVCの吸光度と近い吸光度を有するプラスチックを確実にPVCと分別できる。また、プラスチックの分別装置及び分別手段の第3、第6、第10の構成により、薄い形状や、黒色、グレー色のプラスチックであってもPVCを選別できる。
[第一実施形態]
本発明に係るプラスチックの分別装置及び分別手段の第一実施形態について、図を用いて説明する。図1は本実施形態に係るプラスチックの分別装置の構成図、図2はプラスチックの分別装置のブロック図、図3は撮像手段の説明図、図4は画像差分法の説明図、図5は画像情報処理手段の構成を示すブロック図、図6は画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図7は画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図8は画像差分法によるプラスチックの材質選別、図9は形状認識法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
本発明に係るプラスチックの分別装置及び分別手段の第一実施形態について、図を用いて説明する。図1は本実施形態に係るプラスチックの分別装置の構成図、図2はプラスチックの分別装置のブロック図、図3は撮像手段の説明図、図4は画像差分法の説明図、図5は画像情報処理手段の構成を示すブロック図、図6は画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図7は画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図8は画像差分法によるプラスチックの材質選別、図9は形状認識法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
図1、図2に示すように、プラスチックの材質選別は、プラスチックの分別装置1、搬送コンベア2、ハロゲンランプ3(照明手段)によって行われる。すなわち、プラスチックP(P1〜P3)を含むゴミは、搬送コンベア2により図1の矢印Y方向に搬送される。搬送コンベア2の搬送方向(矢印Y方向)下流側には、ハロゲンランプ3が搬送方向と直交する搬送コンベア幅方向(矢印X方向)に搬送コンベア2を跨いで設けられている。そして、搬送コンベア2上に載置されて搬送される廃プラスチックPを含むゴミに、ゴミの上面側に配置されたハロゲンランプ3がゴミの上面側から斜め下方に照射光を照射し、分別装置1が廃プラスチックPに当たって反射した反射光を分析してゴミに含まれる廃プラスチックPの材質(PVC;ポリ塩化ビニル、PE;ポリエチレン、PP;ポリプロピレン、PC;ポリカーボネート等)を選別する。
分別装置1は、プリズム4(分光手段)、近赤外カメラ5(第一の撮像手段)、カラーカメラ7(第二の撮像手段)、パソコン6(画像情報処理手段)から構成されている。プリズム4、近赤外カメラ5は、廃プラスチックPの上面側(ハロゲンランプ3と同じ側)に設けられている。
プリズム4は、ハロゲンランプ3により照明された廃プラスチックPに反射した反射光を900nm〜1700nmの近赤外線に分光する。近赤外カメラ5は、CCDカメラであり、プリズム4で分光された光を撮像する。カラーカメラ7は、廃プラスチックPに反射した反射光をカラー撮像する。
尚、プラスチックの材質選別は、ハロゲンランプ3をゴミの下面側に設け、ゴミの下面側から鉛直上方に照射光を照射し、分別装置1が廃プラスチックPを透過した透過光を分析してゴミに含まれる廃プラスチックPの材質を選別することとしてもよい。この構成において、プリズム4は、ハロゲンランプ3により照明された廃プラスチックPを透過した透過光を分光する。また、プリズム4、近赤外カメラ5、カラーカメラ7は、廃プラスチックPの上面側(ハロゲンランプ3の反対側)に設けられる。
また、分光手段であるプリズム4に変えて、ハロゲンランプ3により照明された廃プラスチックPに反射した反射光、または廃プラスチックPを透過した透過光の内、所定の波長の光だけを通すフィルターを用いてもよい。
ここで、図3(a)に示すように、ハロゲンランプ3による照明、プリズム4による分光、近赤外カメラ5による撮像(1スキャン)は、搬送コンベア幅方向(矢印X方向)に行われる。そして、図3(b)に示すように、搬送コンベア2上の搬送コンベア幅方向(矢印X方向)のX位置で、波長ごとの光強度分布が得られる。例えば、図3(c)、図3(d)に示すような撮像した物体のA点での波長ごとの光強度が得られる。
また、図4(a)、図4(b)に示すように、ハロゲンランプ3による照明、プリズム4による分光、近赤外カメラ5による撮像は、1スキャン毎に、搬送コンベア幅方向(矢印X方向)に行われ、さらに、搬送コンベア2による搬送によって、かかるスキャンは、搬送コンベア2の搬送方向(矢印Y方向)にも複数回、順次行われる。
従って、図4(c)に示すように、搬送コンベア2上の搬送コンベア幅方向(矢印X方向)、搬送コンベア2の搬送方向(矢印Y方向)の各位置(X位置、Y位置)で、波長ごとの光強度分布が得られる。そして、図4(d)に示すように、X位置、Y位置での波長ごとの光強度分布から、光強度を濃淡で表し、X位置、Y位置にプロットすることにより、XY平面で光を照射した廃プラスチックP(P1〜P3)の撮像画像H(H1〜H3)が波長ごとに得られる。
図5に示すように、パソコン6は、画像差分処理手段として機能し、画像入力ボード22、画像メモリ23、画像演算制御部24から構成されている。
近赤外カメラ5により撮像されたアナログ値からなる撮像画像H(画像情報;X、Y位置毎の波長ごとの光強度分布)は、画像入力ボード22によりデジタル値に変換され、画像メモリ23に記憶される。画像演算制御部24は、画像メモリ23に記憶されたデジタル画像に対して所定の画像処理プログラムを実行して、そのデジタル画像を解析することにより廃プラスチックPの材質を判定する。画像演算制御部24により判定された材質情報は、操作/表示パネル27により表示されるとともに、廃プラスチックPの選別機構へ送信される。
本実施形態では、画像演算制御部24による画像処理プログラムとして、画像差分法と形状認識法を実行して、廃プラスチックPの材質を判定する。
(画像差分法)
まず、画像差分法について説明する。図6に示すように、まず、近赤外カメラ5、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、近赤外領域の2次元画像データ(撮像画像H)を取得する(S1)。
まず、画像差分法について説明する。図6に示すように、まず、近赤外カメラ5、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、近赤外領域の2次元画像データ(撮像画像H)を取得する(S1)。
(PE等選別)
取得した撮像画像Hのうち、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域L1(1180〜1190nm)から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC1とし(S2)、同様に、取得した撮像画像Hのうち、第一の特徴吸収帯域L1の近傍、ここでは、第一の特徴吸収帯域L1以外、かつPEの特徴吸収帯域(1210〜1215nm)以外から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC2とする(S3)。
取得した撮像画像Hのうち、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域L1(1180〜1190nm)から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC1とし(S2)、同様に、取得した撮像画像Hのうち、第一の特徴吸収帯域L1の近傍、ここでは、第一の特徴吸収帯域L1以外、かつPEの特徴吸収帯域(1210〜1215nm)以外から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC2とする(S3)。
そして、画像間演算、G1=HPVC1−HPVC2を行い(S4)、演算後の画像G1を2値化処理し(S5)、2値化された画像(2値化で残った画像)にラベリングする(S6)。そして、ラベリング判定を行い(S7)、ラベリングされた場合には、PVC候補と判断して、画像G1をPVC1として記録し(S8)、ラベリングされなかった場合には、PE等(PVCでない)と判断して、PVC1データ保存場所に0を書き込む(S9)。
(PP選別)
続いて、図7に示すように、取得した撮像画像Hのうち、第一の特徴吸収帯域L1の近傍から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC3とする(S10)。
続いて、図7に示すように、取得した撮像画像Hのうち、第一の特徴吸収帯域L1の近傍から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC3とする(S10)。
そして、画像間演算、G2=HPVC1−HPVC3を行い(S11)、演算後の画像G2を2値化処理し(S12)、2値化された画像(2値化で残った画像)にラベリングする(S13)。そして、ラベリング判定を行い(S14)、ラベリングされた画像がない場合は、PVCでないと判断してPVC2データ保存場所に0を書き込む(S15)。
一方、ラベリングされた画像がある場合であっても、PVCとPPの特徴吸収帯域が近いため、PVC又はPPの可能性がある。そこで、図7に示すように、撮像画像Hのうち、PPの2つ目の特徴吸収帯域L2(第二の特徴吸収帯域)の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPP1とし(S16)、PPの2つ目の特徴吸収帯域L2付近の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPP2とする(S17)。
そして、画像間演算、G3=HPP1−HPP2を行い(S18)、演算後の画像G3を2値化処理し(S19)、2値化された画像(2値化で残った画像)にラベリングする(S20)。そして、ラベリング判定を行い(S21)、ラベリングされなかった場合には、PVC候補と判断して、画像G2をPVC2として記録し(S22)、ラベリングされた場合にはPPと判断して、PVC2データ保存場所に0を書き込む(S15)。
(PC選別)
さらに、図8に示すように、取得した撮像画像Hのうち、第一の特徴吸収帯域L1の近傍から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC4とする(S23)。
さらに、図8に示すように、取得した撮像画像Hのうち、第一の特徴吸収帯域L1の近傍から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPVC4とする(S23)。
そして、画像間演算、G4=HPVC1−HPVC4を行い(S24)、演算後の画像G4を2値化処理し(S25)、2値化された画像(2値化で残った画像)にラベリングする(S26)。そして、ラベリング判定を行い(S27)、ラベリングされた画像がない場合は、PVCでないと判断して、PVC3データ保存場所に0を書き込む(S28)。
一方、ラベリングされた画像がある場合には、PVC又はPCの可能性がある。そこで、取得した撮像画像Hのうち、PCの2つ目の特徴吸収帯域L3(第二の特徴吸収帯域)の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPC1とし(S29)、PCの2つ目の特徴吸収帯域L3付近の波長の画像を切り出して、その画像の名称をHPC2とする(S30)。
そして、画像間演算、G5=HPC1−HPC2を行い(S31)、演算後の画像G5を2値化処理し(S32)、2値化された画像(2値化で残った画像)にラベリングする(S33)。そして、ラベリング判定を行い(S34)、ラベリングされた場合にはPCと判断して、PVC3データ保存場所に0を書き込み(S28)、ラベリングされなかった場合には、PVC候補と判断して、画像G4をPVC3として記録する(S35)。
(PVC選別)
最後に、保存しているPVC1〜3の保存場所から、PVC1〜3のデータ(2値化された画像データ、又は空データ)の論理和(OR)を計算する(S36)。これにより、PVC1〜3の保存場所のいずれかにPVC1〜3(ラベリングされた2値化された画像データ)が存在する場合には、ラベリングされた2値化された画像データが残り、PVC1〜3の保存場所のいずれかにPVC1〜3が存在しない場合には、ラベリングされた2値化された画像データは残らない。
最後に、保存しているPVC1〜3の保存場所から、PVC1〜3のデータ(2値化された画像データ、又は空データ)の論理和(OR)を計算する(S36)。これにより、PVC1〜3の保存場所のいずれかにPVC1〜3(ラベリングされた2値化された画像データ)が存在する場合には、ラベリングされた2値化された画像データが残り、PVC1〜3の保存場所のいずれかにPVC1〜3が存在しない場合には、ラベリングされた2値化された画像データは残らない。
そして、このPVC1〜3のデータの論理和をラベリング判定し(S37)、ラベリングがない場合には、PVCではないと判断し、ラベリングがある場合には、そのラベリングされた2値化された画像データに対応する廃プラスチックPの材質をPVCと認定する(S39)。
(形状認識法)
次に、形状認識法について説明する。図9に示すように、まず、カラーカメラ7、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、可視光領域の2次元画像データ(撮像画像H)を取得する(S51)。そして、2次元画像データのうち、パイプ状の物体の形状抽出を行い(S52)、同様に、2次元画像データのうち、円弧状の物体の形状抽出を行い(S53)、抽出した物体にラベリングを施す(S54)。
次に、形状認識法について説明する。図9に示すように、まず、カラーカメラ7、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、可視光領域の2次元画像データ(撮像画像H)を取得する(S51)。そして、2次元画像データのうち、パイプ状の物体の形状抽出を行い(S52)、同様に、2次元画像データのうち、円弧状の物体の形状抽出を行い(S53)、抽出した物体にラベリングを施す(S54)。
そして、ラベリングした物体について、PVC色又は黒色かどうかの色判定を行う(S55)。ここで、PVC色又は黒色以外の場合には、その物体はPVC以外と判定し(S56)、PVC色又は黒色の場合には、その物体はPVCと判定する(S57)。
尚、本実施形態は、色、形状の組み合わせで、PVCを判定する方式をとっているが、本発明はこれに限定されるものではなく、色のみ、形状のみからPVCを判定することとしてもよい。
また、本実施形態では、近赤外カメラ5とカラーカメラ7を併設し、画像差分法を近赤外カメラ5で、形状認識法をカラーカメラ7で行う構成としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、近赤外カメラ5のみを設け、近赤外カメラ5のみで画像差分法、形状認識法を行う構成としてもよい。
以上説明したように、近赤外カメラ5により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域L1に光強度差があるものをPVC候補とし、PVC候補の内、PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域L2に光強度差がないものをPVCとして選別する。本実施形態では、近赤外カメラ5により撮像された画像情報から、第一の特徴吸収帯域L1の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをPVC候補とし、PVC候補の内、第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをPVCとして選別する。
これにより、PVCの吸光度と近い吸光度を有するプラスチック(PP、PC)を確実にPVCと分別できる。
また、カラーカメラ7により撮像された廃プラスチックPの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別するにより、光が透過して裏面の影響を受けて、吸光度の測定が困難である薄い形状や、反射率が低く、吸光度の測定が困難である黒色、グレー色のプラスチックであってもPVCを選別できる。
[第二実施形態]
次に本発明に係るプラスチックの分別装置及び分別手段の第二実施形態について図を用いて説明する。図10はピークサーチ法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図11はピークサーチ法によるプラスチックの材質選別の説明図である。上記第一実施形態と説明の重複する部分については、同一の符号を付して説明を省略する。
次に本発明に係るプラスチックの分別装置及び分別手段の第二実施形態について図を用いて説明する。図10はピークサーチ法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図11はピークサーチ法によるプラスチックの材質選別の説明図である。上記第一実施形態と説明の重複する部分については、同一の符号を付して説明を省略する。
本実施形態にかかるプラスチックの分別装置及び分別手段は、上記第一実施形態にかかるプラスチックの分別装置及び分別手段の画像差分法に変えて、ピークサーチ法を用いたものである。
本実施形態では、パソコン6は、ピークサーチ処理手段として機能し、画像演算制御部24による画像処理プログラムとして、ピークサーチ法と形状認識法を実行して、廃プラスチックPの材質を判定する。
(ピークサーチ法)
ここで、ピークサーチ法について説明する。図10、図11(a)に示すように、まず、近赤外カメラ5、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、近赤外領域の2次元画像データ(撮像画像H)を取得する(S61)。そして、図11(b)に示すように、2次元画像データのうち、廃プラスチックPに当たる画像にマスクをかけて処理範囲を限定する(S62)。このマスクをかけた画像を、図11(c)に示すように、任意の面積に分割し(例えば、ターゲット画像の面積を1/3程度に分割)(S63)、図11(d)に示すように、この分割された部分について、吸光度分布を求め、開始波長から終了波長までの区間で、所定の間隔(光強度1〜2、光強度2〜3・・・)でのK=輝度値の差分/波長の差分を計算する(S64)。そして、輝度値の差分/波長の差分Kがマイナスからプラスに転じた波長(特徴吸収ピーク;図11においては光強度3〜4)を求める(S65)。このS64、S65を分割した個数分繰り返す(S66)。
ここで、ピークサーチ法について説明する。図10、図11(a)に示すように、まず、近赤外カメラ5、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、近赤外領域の2次元画像データ(撮像画像H)を取得する(S61)。そして、図11(b)に示すように、2次元画像データのうち、廃プラスチックPに当たる画像にマスクをかけて処理範囲を限定する(S62)。このマスクをかけた画像を、図11(c)に示すように、任意の面積に分割し(例えば、ターゲット画像の面積を1/3程度に分割)(S63)、図11(d)に示すように、この分割された部分について、吸光度分布を求め、開始波長から終了波長までの区間で、所定の間隔(光強度1〜2、光強度2〜3・・・)でのK=輝度値の差分/波長の差分を計算する(S64)。そして、輝度値の差分/波長の差分Kがマイナスからプラスに転じた波長(特徴吸収ピーク;図11においては光強度3〜4)を求める(S65)。このS64、S65を分割した個数分繰り返す(S66)。
続いて、求めた波長のうち、PVCの第一の特徴吸収帯域L1と一致する波長があるか否かを判断し(S67)、ない場合には、PVC以外と判定する(S68)。一方、PVCの第一の特徴吸収帯域L1と一致する波長がある場合には、求めた波長のうち、PPの2つ目の特徴吸収帯域L2(第二の特徴吸収帯域)と一致する波長があるか否かを判断し(S69)、ある場合には、PVC以外と判定する(S68)。また、PPの2つ目の特徴吸収帯域L2と一致する波長がない場合には、同様に、PCの2つ目の特徴吸収帯域L3(第二の特徴吸収帯域)の波長と一致する波長があるか否かを判断し(S70)、ある場合には、PVC以外と判定する(S68)。また、PPの2つ目の特徴吸収帯域L2と一致する波長がない場合にはPVCと認定する(S71)。
尚、本実施形態では、近赤外カメラ5とカラーカメラ7を併設し、ピークサーチ法を近赤外カメラ5で、形状認識法をカラーカメラ7で行う構成としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、近赤外カメラ5のみを設け、近赤外カメラ5のみでピークサーチ法、形状認識法を行う構成としてもよい。
以上説明したように、本実施形態では、近赤外カメラ5により撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、特徴吸収ピークが第一の特徴吸収帯域L1にあるプラスチックをPVC候補とし、PVC候補の内、第二の特徴吸収帯域L2に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、PVCを選別する。これにより、PVCの吸光度と近い吸光度を有するプラスチック(PP、PC)を確実にPVCと分別できる。
本発明の活用例として、様々な材質のプラスチックからPVCを選別するプラスチックの分別装置及びプラスチックの分別方法にも適用出来る。
H …撮像画像
L1 …第一の特徴吸収帯域
L2 …第二の特徴吸収帯域
P …廃プラスチック
1 …分別装置
2 …搬送コンベア
3 …ハロゲンランプ
4 …プリズム
5 …近赤外カメラ
6 …パソコン
7 …カラーカメラ
22 …画像入力ボード
23 …画像メモリ
24 …画像演算制御部
27 …操作/表示パネル
L1 …第一の特徴吸収帯域
L2 …第二の特徴吸収帯域
P …廃プラスチック
1 …分別装置
2 …搬送コンベア
3 …ハロゲンランプ
4 …プリズム
5 …近赤外カメラ
6 …パソコン
7 …カラーカメラ
22 …画像入力ボード
23 …画像メモリ
24 …画像演算制御部
27 …操作/表示パネル
Claims (10)
- 照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、
該分光手段で分光された光を撮像する第一の撮像手段と、
該第一の撮像手段により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。 - プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を撮像する第二の撮像手段と、
該第二の撮像手段により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。 - 前記第一の撮像手段と前記第二の撮像手段を有し、
前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段の一方により撮像された画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別し、
前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段の他方により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。 - 前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをPVCとして選別する画像差分処理手段であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のプラスチックの材質選別装置。
- 前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、PVCを選別するピークサーチ処理手段であることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のプラスチックの材質選別装置。
- 前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のプラスチックの材質選別装置。
- 照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光の内、所定の波長の光だけを通すフィルターと、
該フィルターを透過した光の画像情報を撮像する第三の撮像手段と、
該第三の撮像手段により撮像された波長ごとの画像情報から、PVCの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記PVC以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをPVCとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。 - プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをPVC候補とし、
該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをPVCとして選別することを特徴とするプラスチックの材質選別方法。 - プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをPVC候補とし、該PVC候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、PVCを選別することを特徴とするプラスチックの材質選別方法。
- プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、
該画像情報の色、形状、又はこれらの組み合わせでPVCを選別することを特徴とする請求項8又は請求項9に記載のプラスチックの材質選別手段。
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