JP2015222510A - 含有資源量推定装置、含有資源量推定方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電子部品が実装された基板の含有資源量を簡便且つ低コストに推定する。【解決手段】本発明に係る含有資源量推定装置（１００、２００）は、電子部品が実装された基板の含有資源量を推定するための含有資源量推定装置であって、電子部品毎の含有資源量のデータを記憶する含有資源量記憶部（１０４、２０４）と、含有資源量の推定対象の基板に実装された電子部品の種別を示す種別データ（４０１）と前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データ（４０２）とが外部から入力され、入力された前記種別データに対応する電子部品の前記含有資源量のデータを前記含有資源量記憶部から読み出すとともに、読み出した前記含有資源量のデータと前記個数データとに基づいて前記推定対象の基板の含有資源量を推定する推定部（１０５、２０５）とを有することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、含有資源量推定装置、含有資源量推定方法および含有資源量推定用プログラムに関し、例えば、リサイクル時に、電子部品が実装された基板の含有資源量を推定する含有資源量推定装置および含有資源量推定方法に関する。

近年、電子機器は更なる高機能化の実現を目指し、電子部品や当該電子部品等を実装する基板には多種の希少金属（以下、「レアメタル」とも称する。）や貴金属等が含まれている。希少金属は他の元素と合金を作り、これまでにない性能や機能を持たせることが可能となることが特徴であり、家庭用品や産業機械、ハイテク分野に至るまで欠かすことができない重要な資源である。しかし、希少金属は、地球上の存在量が少なく、または存在量が多くても経済的・技術的に抽出が困難であったり、地域的な偏在性が顕著であったりする等の理由により、希少金属の確保するために電子機器や電子基板から希少金属・貴金属をリサイクルする技術が重要である。

一般に、リサイクル資源から必要成分と不純物成分とを適切に分離するための分離プロセスを決定するためには、リサイクル資源内に含まれる必要成分と不純物成分とを予め把握しておく必要がある。例えば、電子機器や基板から希少金属や貴金属等を適切にリサイクルするためには、電子機器および基板中に存在する金属の種類や含有量、存在位置等を把握する必要がある。

電子機器や基板に存在する金属の種類等を分析するための従来技術として、例えば、下記の非特許文献１および特許文献１に開示がある。非特許文献１には、誘導結合プラズマ（以下、「ＩＰＣ：Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅｌｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ」と称する。）発光分光分析およびＩＣＰ質量分析を用いて、使用済みパソコン中のレアメタル等の存在量等を分析する方法が開示されている。また、特許文献１には、電子部品や電子機器にＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）チップを取り付け、ＲＦＩＤチップと通信を行うことにより、レアメタルの情報を入手する方法が開示されている。

特開２００９−１１６６４０号公報

貴田昌子、白波瀬朋子、川口光夫、「使用済みパソコン中のレアメタル等の存在量と金属分析」、廃棄物資源循環学会誌、ＶＯＬ．２０，Ｎｏ．２，ｐｐ．５９−６９，２００９．

しかしながら、上記特許文献１および上記非特許文献１に記載された方法によって、電子部品が実装された基板の含有資源量を推定する場合、下記に示すような問題がある。
上記非特許文献１に記載された方法は、電子部品が実装された状態の基板を粉砕し、溶液化してからＩＣＰ分析や蛍光Ｘ線分析を実施するため、非常に煩雑、且つ高コストな方法であり、各種の電子機器や基板に広く適用するのは困難である。

また、上記特許文献１に記載された方法は、電子機器や基板の組成情報を取得するために、全ての電子部品や基板にＲＦＩＤチップを埋め込まなければならないため、ＲＦＩＤチップの搭載コストが非常に大きくなるという問題がある。また、上記特許文献１に記載された方法では、ＲＦＩＤチップを埋め込んだ電子機器等が社会一般に普及するまでの長い間、ＲＦＩＤチップが埋め込まれていない電子機器等の含有資源量を分析することはできない。

本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、電子部品が実装された基板の含有資源量を簡便且つ低コストに推定することにある。

本発明に係る含有資源量推定装置（１００、２００）は、電子部品が実装された基板の含有資源量を推定するための含有資源量推定装置であって、電子部品毎の含有資源量のデータを記憶する含有資源量記憶部（１０４、２０４）と、含有資源量の推定対象の基板に実装された電子部品の種別を示す種別データ（４０１）と前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データ（４０２）とが外部から入力され、入力された前記種別データに対応する電子部品の前記含有資源量のデータを前記含有資源量記憶部から読み出すとともに、読み出した前記含有資源量のデータと前記個数データとに基づいて前記推定対象の基板の含有資源量を推定する推定部（１０５、２０５）とを有することを特徴とする。

上記含有資源量推定装置において、前記推定対象の基板における電子部品が実装された実装面の画像を取得する画像取得部（１０１）と、複数種類の電子部品のテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部（１０２）と、前記画像取得部が取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像と前記テンプレート画像とを比較することによって、前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて前記種別データおよび前記個数データを生成する識別部（１０３）とを更に有し、前記推定部は、前記識別部によって生成された前記種別データおよび前記個数データが入力されてもよい。

上記含有資源量推定装置において、前記含有資源量のデータは、電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータを含み、前記識別部（２０３）は、更に、前記画像取得部にが取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像に基づいて当該電子部品の大きさを識別し、識別した電子部品の大きさを示すサイズデータ（４０３）を生成し、前記推定部は、前記識別部によって生成された前記個数データおよび前記サイズデータと、前記単位サイズ当たりの含有資源量のデータとに基づいて、前記推定対象の基板の含有資源量を推定してもよい。

上記含有資源量推定装置において、前記サイズデータは、前記電子部品の面積を示すデータと前記電子部品の外周長を示すデータの少なくとも一つを含んでもよい。

本発明に係る含有資源量推定方法は、電子部品が実装された基板の含有資源量を推定するための含有資源量推定方法であって、含有資源量の推定対象の基板に実装された電子部品の種別を示す種別データ（４０１）と、前記推定対象の基板に実装された電子部品の種別毎の個数を示す個数データ（４０２）とを外部から入力する第１ステップ（Ｓ１０３、Ｓ２０３）と、電子部品毎の含有資源量のデータを記憶する記憶部（１０４、２０４）から、前記第１ステップにおいて入力した前記種別データに対応する電子部品の前記含有資源量のデータを読み出す第２ステップ（Ｓ１０４、Ｓ２０４）と、前記第２ステップにおいて読み出した前記含有資源量のデータと前記第１ステップにおいて入力した前記個数データとに基づいて、前記推定対象の基板の含有資源量を推定する第３ステップ（Ｓ１０５、Ｓ２０５）と、を含むことを特徴とする。

上記含有資源量推定方法において、前記基板の電子部品が実装された実装面の画像を取得する第４ステップ（Ｓ１０１）と、前記第４ステップにおいて取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像と、電子部品のテンプレート画像とを比較することによって前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて前記種別データおよび前記個数データを生成する第５ステップ（Ｓ１０２、Ｓ２０２）とを含み、前記第１ステップは、前記第５ステップにおいて生成された前記種別データおよび前記個数データを入力するステップであってもよい。

上記含有資源量推定方法において、前記第５ステップ（Ｓ２０２）は、前記第４ステップにおいて取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像に基づいて、前記推定対象の基板に実装されている電子部品の大きさを識別し、識別した電子部品の大きさを示すサイズデータ（４０３）を生成するステップを含み、前記含有資源量のデータは、電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータを含み、前記第３ステップ（Ｓ２０５）は、前記第５ステップにおいて生成された前記個数データおよび前記サイズデータと、前記単位サイズ当たりの含有資源量のデータとに基づいて、前記推定対象の基板の含有資源量を推定するステップを含んでもよい。

本発明に係るプログラムは、コンピュータに、上記の含有資源量推定方法における各ステップを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

なお、上記説明において括弧を付した参照符号は、図面において当該参照符号が付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。

本発明によれば、電子部品が実装された基板の含有資源量を簡便且つ低コストに推定することが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る含有資源量推定装置の構成を示す図である。 図２は、基板の実装面の一例を示す図である。 図３は、含有資源量記憶部１０４に記憶される各種電子部品の含有資源量のデータの一例を示す図である。 図４は、識別部１０３によって生成される識別データ４０１および個数データ４０２の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００による電子部品の含有資源量の推定結果と、比較例１としての化学分析による含有資源量の分析結果とを示す図である。 図６は、含有資源量推定装置１００による処理手順の一例を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態２に係る含有資源量推定装置の構成を示す図である。 図８は、識別部２０３によって生成される種別データ、個数データ、およびサイズデータの一例を示す図である。 図９は、含有資源量記憶部２０４に記憶される各種電子部品の含有資源量の一例を示す図である。 図１０は、含有資源量記憶部２０４に記憶される各種電子部品の単位面積当たりの含有資源量のデータの一例を示す図である。 図１１は、推定部２０５によって算出した電子部品１個当たりの含有資源量の一例を示す図である。 図１２は、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００による電子部品の含有資源量の推定結果と、比較例２としての化学分析による含有資源量の分析結果とを示す図である。 図１３は、含有資源量推定装置２００による処理手順の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。

≪実施の形態１≫
図１は、本発明の実施の形態１に係る含有資源量推定装置の構成を示す図である。
含有資源量推定装置１００は、携帯端末、パーソナルコンピュータ、および家電製品等の電子機器を構成する基板（基板および基板に実装されている電子部品）に含まれている希少金属や貴金属等の含有量を推定するための装置である。含有資源量推定装置１００は、例えば、電子部品等が実装されたプリント基板等から希少金属や貴金属等をリサイクルする際に利用される。

ここで、「基板」には、例えばガラスエポキシ基板やフレキシブル基板等の各種のプリント基板のみならず、電子部品を実装することが可能な各種の部材も含まれる。また、「電子部品」には、抵抗、コンデンサ、コイルおよびダイオード等のディスクリート部品のみならず、半導体集積回路（ＩＣチップ）やコネクタ、ソケット等の部品も含まれる。

また、「含有資源量」とは、基板や電子部品に含まれている各種の資源（例えば、希少金属や貴金属等の化学成分）の含有量を言う。例えば、「電子部品が実装された基板の含有資源量」とは、基板単体の含有資源量と、基板に実装されている各種電子部品の含有資源量との合計量を言う。

具体的に、含有資源量推定装置１００は、画像取得部１０１、テンプレート画像記憶部１０２、識別部１０３、含有資源量記憶部１０４、および推定部１０５を備える。
ここで、含有資源量推定装置１００は、コンピュータによって実現される。具体的には画像取得部１０１、識別部１０３、および推定部１０５は、例えばＣＰＵやＤＳＰ等のプロセッサが含有資源量推定装置１００内に設けられた図示されないＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、およびフラッシュメモリ等の記憶装置に格納されたプログラムに従って各種のデータ処理を実行することによって、実現される。なお、コンピュータ（プロセッサ）を含有資源量推定装置１００として機能させるための上記プログラムは、記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

画像取得部１０１は、含有資源量を推定したい基板（以下、「推定対象の基板」と称する。）の画像を取得する。ここで、推定対象の基板の画像とは、推定対象の基板における電子部品が実装された実装面が写された画像であり、例えば基板の形状や実装されている電子部品等が判別可能な程度の解像度を有している。

図２は、基板の実装面の一例を示す図である。
同図には、複数種類の部品１Ａ〜４Ａが実装された基板１０Ａの実装面が例示されている。例えば、基板１０Ａの含有資源量を推定したい場合には、図２に示されるような基板の実装面を撮影した画像のデータＤＩＮを画像取得部１０１に入力する。

画像取得部１０１による画像の取得方法としては、例えば、含有資源量推定装置１００内にカメラ等の撮像装置を設け、その撮像装置によって基板１０Ａの実装面を撮影し、撮影した画像のデータを画像取得部１０１に入力することにより画像を取得する方法が挙げられる。また、別の方法としては、予め、含有資源量推定装置１００とは別個に設けた撮像装置によって基板１０Ａの実装面を撮影しておき、その撮影した画像のデータを記録した記録媒体（外部メモリやＣＤＲＯＭ等）を介して画像取得部１０１が画像を取得する方法や、予め撮影した基板１０Ａの画像のデータを通信ネットワークを介して含有資源量推定装置１００が受信し、受信した画像のデータを画像取得部１０１に入力することにより画像を取得する方法等が挙げられる。

テンプレート画像記憶部１０２は、各種電子部品のテンプレート画像のデータを記憶する。テンプレート画像記憶部１０２は、例えば、含有資源量推定装置１００内に設けられた書き換え可能な不揮発性の記憶装置（例えば、フラッシュメモリ等）における所定の記憶領域によって実現することができる。ここで、電子部品のテンプレート画像には、例えば、広く流通している抵抗素子、コンデンサ、コイル、半導体集積回路、およびコネクタ等の代表的な電子部品の外形を写した画像の他に、例えば生基板（電子部品が実装されていない基板）の外形を写した画像も含まれる。上記テンプレート画像のデータは、電子部品の種別毎にデータベース化され、予めテンプレート画像記憶部１０２に記憶されている。

含有資源量記憶部１０４は、各種電子部品の含有資源量のデータを、電子部品の種別毎に記憶する。含有資源量記憶部１０４は、例えば、含有資源量推定装置１００内に設けられた書き換え可能な不揮発性の記憶装置（例えば、フラッシュメモリ等）における所定の記憶領域によって実現することができる。

図３は、含有資源量記憶部１０４に記憶される各種電子部品の含有資源量のデータの一例を示す図である。同図には、一例として、電子部品１〜４と基板２０の含有資源量のデータ４００が示されている。同図に示されるように、含有資源量記憶部１０４には、基板や電子部品に含まれるＡｕ（金），Ａｇ（銀），Ｃｕ（銅）等の貴金属およびＰｄ（パラジウム）、Ｎｉ（ニッケル）、Ｃｒ（クロム）等の希少金属等の化学成分毎の含有量が基板および電子部品毎にデータベース化されて、予め記憶されている。例えば、予め、代表的な基板や電子部品の夫々についてＩＣＰ発光分光分析、ＩＣＰ質量分析、および蛍光Ｘ線分析等によって含有資源量を分析しておき、分析した各電子部品等の含有資源量のデータを含有資源量記憶部１０４に記憶しておく。

識別部１０３は、画像取得部１０１が取得した推定対象の基板の画像と上記テンプレート画像とを比較することによって、推定対象の基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて種別データ４０１および個数データ４０２を生成する。ここで、種別データ４０１とは、推定対象の基板に実装されている電子部品の種類を示すデータであり、個数データ４０２とは、推定対象の基板に実装された電子部品の種別毎の個数を示すデータである。なお、種別データ４０１および個数データ４０２には、推定対象の基板自体の種別や個数を示すデータを含んでもよい。

具体的に、識別部１０３は、先ず、画像取得部１０１に入力した推定対象の基板の画像から、その基板に実装されている電子部品の画像を検出する。次に、識別部１０３は、検出した電子部品の画像とテンプレート画像記憶部１０３のデータベース内のテンプレート画像とを照合する。具体的には、検出した電子部品の画像と一致または類似するテンプレート画像をテンプレート画像記憶部１０３のデータベースから検索する。検索の結果、上記電子部品の画像と一致または類似するテンプレート画像が存在する場合には、上記電子部品が一致または類似したテンプレート画像に係る電子部品であると判定する。識別部１０３は、上記の検索および判定の処理を、検出した全ての電子部品（生基板も含む）について行うことにより、推定対象の基板に実装されている電子部品の種類を識別し、種別データ４０１を生成する。更に、識別部１０３は、画像から検出した電子部品の個数を種別毎に集計し、個数データ４０２を生成する。

図４は、識別部１０３によって生成される識別データ４０１および個数データ４０２の一例を示す図である。
同図には、識別部１０３が上記基板１０Ａの実装面（図２参照）の画像に基づいて基板１０Ａに実装されている電子部品の種別および個数を識別することによって生成した識別データ４０１および個数データ４０２が示されている。なお、以下の説明では、電子部品１Ａ〜４Ａおよび基板２０Ａは、電子部品１〜４および基板２０の夫々と形状は類似しているが大きさは異なる部品であるものとして説明する。

図４に示されるように、識別部１０３によって、基板２０Ａが基板２０であると識別され、電子部品１Ａ〜４Ａが夫々電子部品１〜４であると識別される。識別結果のうち、電子部品（例えば基板も含む）の種別の識別結果が種別データ４０１として出力され、電子部品（例えば基板も含む）の個数の識別結果が個数データ４０２として出力される。

推定部１０５は、識別部１０３によって生成された種別データ４０１および個数データ４０２を入力し、入力した種別データ４０１に対応する電子部品の含有資源量のデータを含有資源量記憶部１０４から読み出すとともに、読み出した含有資源量のデータと入力した個数データ４０２とに基づいて、推定対象の基板全体の含有資源量を推定する。具体的には、下記式（１）を計算することによって、推定対象の基板全体の含有資源量を化学成分（資源）毎に推定する。

上記式（１）において、Ｒは推定対象の基板および当該基板に実装されている電子部品に含まれる特定の化学成分の含有資源量の合計値を表し、ｉ（＝１，・・・，ｎ）は識別された基板および電子部品の種別を表し、Ａｉは特定の電子部品および基板の１個当たりに含まれている特定の化学成分の含有資源量を表し、Ｍｉは識別部１０３によって識別された基板および電子部品の個数を表す。

例えば、図３および図４に示される含有資源量のデータ４００、種別データ４０１、および個数データ４０２に基づいて、基板２０Ａに含まれるＡｕの含有資源量を推定する場合について説明する。先ず、推定部１０５は、種別データ４０１に“電子部品１”を示すデータが含まれることから、“電子部品１”のＡｕの含有資源量“０．１”を含有資源量のデータベースから読み出し、読み出した含有資源量と個数データ４０３に含まれる“電子部品１”の個数“４９”とを乗算することによって、電子部品１に基づくＡｕの総含有資源量（０．１×４９）を算出する。また、推定部１０５は、種別データ４０１に含まれる“電子部品２Ａ”、“電子部品３Ａ”、“電子部品４Ａ”、および“基板２０Ａ”についても同様に、各電子部品に基づくＡｕの総含有資源量を夫々算出する。次に、推定部１０５は、算出した各電子部品に基づくＡｕの総含有資源量を全て加算し、その加算結果を基板２０Ａ全体に含まれるＡｕの含有資源量とする。

なお、推定部１０５による含有資源量の推定結果ＤＯＵＴは、記憶装置（図示せず）に記憶された後、例えばユーザ等の要求に応じて、液晶ディスプレイ等の表示装置（図示せず）に表示されたり、通信ネットワークを介して送信されたりする。

図５に、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００による電子部品の含有資源量の推定結果と、比較例１としての化学分析による含有資源量の分析結果とを示す。
図５に示される含有資源量推定装置１００による推定結果は、図３に示した含有資源量のデータ４００と図４に示した種別データ４０１および個数データ４０２とに基づいて、上記基板２０Ａの含有資源量を推定したものである。また、図５に示される比較例１による分析結果は、電子部品１Ａ〜４Ａが実装された基板２０Ａに対して湿式分解処理を行った後、ＩＣＰ発光分光分析およびＩＣＰ質量分析を行ったものである。なお、上記湿式分解処理では、第１段階として王水を用い、残渣はメタほう酸リチウムでアルカリ溶解し、硝酸で加温溶解している。

図５に示されるように、化学分析による含有資源量の分析結果と、含有資源量推定装置１００による含有資源量の推定結果との間に大きな違いはないことから、含有資源量推定装置１００によって基板全体の含有資源量を高精度に推定することが可能となることが理解される。なお、含有資源量推定装置１００による推定精度を更に上げるためには、例えば、テンプレート画像記憶部１０３や含有資源量記憶部１０４に登録する電子部品の種類を増やしたり、画像取得部１０１に入力する画像の画質を上げることにより、識別部１０３による識別精度を上げること等が考えられる。

次に、含有資源量推定装置１００による処理手順について説明する。
図６は、含有資源量推定装置１００による処理手順の一例を示す図である。

先ず、含有資源量推定装置１００は、画像取得部１０１によって、推定対象の基板の画像を取得する（Ｓ１０１）。例えば、前述したように、含有資源量推定装置１００内に設けられた撮像装置によって推定対象の基板の実装面を撮影し、撮影した実装面の画像のデータを画像取得部１０１に入力する。

含有資源量推定装置１００は、識別部１０３によって、ステップＳ１０１において所得した推定対象の基板の画像に含まれる電子部品の画像と、上記テンプレート画像とを比較することにより、推定対象の基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて種別データ４０１および個数データ４０２を生成する（Ｓ１０２）。

次に、含有資源量推定装置１００は、識別部１０３によって生成した種別データ４０１および個数データ４０２を推定部１０５に入力する（Ｓ１０３）。含有資源量推定装置１００は、推定部１０５によって、ステップＳ１０３において入力された種別データ４０１に対応する電子部品の含有資源量のデータを含有資源量記憶部１０４から読み出す（Ｓ１０４）。次に、含有資源量推定装置１００は、推定部１０５によって、ステップＳ１０４において読み出した含有資源量のデータと、ステップＳ１０３において入力した個数データ４０２とに基づいて上述した方法により、推定対象の基板の含有資源量を推定する（Ｓ１０５）。

以上、本発明に係る含有資源量推定装置によれば、推定対象の基板に関する種別データと個数データとを入力し、予め分析等を行うことによって得た同一または類似の電子部品の含有資源量のデータベースから上記種別データに応ずる含有資源量のデータを読み出し、読み出した含有資源量のデータと上記個数データとに基づいて基板の資源含有量を算出するので、従来の化学分析等による分析方法に比べて簡便且つ低コストに、含有資源量を推定することができる。これにより、希少金属や貴金属類等の適切なリサイクルの推進に寄与することが可能となる。

また、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００によれば、基板の実装面の画像とテンプレート画像とを照合することにより基板および基板上の電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて種別データおよび個数データを生成するので、例えば分析者自らが目視で基板上の電子部品等の種別や個数を確認する必要がなく、更なる簡便化および低コスト化を図ることができる。

≪実施の形態２≫
図７は、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００の構成を示す図である。
同図に示される含有資源量推定装置２００は、含有資源量の推定対象とされる基板の電子部品等の種別および個数に加えて電子部品の大きさを識別し、その識別結果に基づいて推定対象の基板の含有資源量を推定する点において、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００と相違し、その他の点は含有資源量推定装置１００と同様である。なお、含有資源量推定装置２００において、含有資源量推定装置１００と同一の構成要素には同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。

具体的に、含有資源量推定装置２００は、画像取得部１０１、テンプレート画像記憶部１０２、識別部２０３、含有資源量記憶部２０４、および推定部２０５を備える。
ここで、含有資源量推定装置２００はコンピュータによって実現される。例えば識別部２０３および推定部２０５は、画像取得部１０１と同様に、プロセッサが含有資源量推定装置１００内に設けられた図示されないＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置に格納されたプログラムに従って各種のデータ処理を実行することによって、実現される。なお、コンピュータ（プロセッサ）を含有資源量推定装置２００として機能させるための上記プログラムは、記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

識別部２０３は、上述した識別部１０３と同様に、画像取得部１０１が取得した推定対象の基板の画像と上記テンプレート画像とを比較することによって、推定対象の基板および当該基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて種別データ４０１および個数データ４０２を生成する。識別部２０３は、更に、画像取得部１０１が取得した基板の画像に含まれる電子部品の画像に基づいて当該電子部品の大きさを識別し、識別した電子部品のサイズ（大きさ）を示すサイズデータ４０３を生成する。

ここで、電子部品のサイズとは、例えば電子部品の面積であり、電子部品のサイズを示すサイズデータ４０３には、電子部品の面積を示すデータが含まれる。また、電子部品の面積とは、例えば、基板に実装されている電子部品を実装面に垂直な方向から見たときの電子部品の表面積である。

具体的に、識別部２０３は、画像取得部１０１によって取得された画像に表された電子部品の大きさを画素数（ピクセル数）に基づいて識別する。例えば、長さが既知の部分が撮影されていれば、その部分の画素数から、単位ピクセル当たりの長さ（例えばｍｍ）がわかる。識別部２０３は、単位ピクセル当たりの長さと電子部品の画像の画素数とに基づいて、電子部品の１個当たりの面積を算出することによって、サイズデータ４０３を生成する。

図８に、識別部２０３によって生成される種別データ、個数データ、およびサイズデータの一例を示す。同図には、一例として、識別部２０３が基板３０Ａの実装面の画像に基づいて基板３０Ａに実装されている電子部品の種別、個数、および面積を識別することによって生成した種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３が示されている。以下の説明では、電子部品５Ａ〜１０Ａおよび基板３０Ａが、電子部品５〜１０および基板３０の夫々と形状は類似しているが大きさが異なる部品であるものする。

図８に示されるように、識別部２０３によって、基板３０Ａが基板３０であると識別され、電子部品５Ａ〜１０Ａが夫々電子部品５〜１０であると識別される。識別結果のうち基板および電子部品の種別の識別結果が識別データ４０１として出力され、基板および電子部品の個数の識別結果が個数データ４０２として出力され、各電子部品の１個当たりの面積がサイズデータ４０３として出力される。

含有資源量記憶部２０４は、含有資源量記憶部１０４と同様に、各種の基板および電子部品の含有資源量のデータ５００を、基板および電子部品の種別毎に記憶する。
図９は、含有資源量記憶部２０４に記憶される各種電子部品の含有資源量の一例を示す図である。同図には、一例として、電子部品５〜１０と基板３０の含有資源量のデータが示されている。

同図に示されるように、含有資源量記憶部２０４には、実施の形態１に係る含有資源量記憶部１０４と同様に、希少金属等の化学成分毎の含有量が電子部品毎にデータベース化されて、予め記憶されている。なお、含有資源量記憶部２０４には、図９に示されるように、含有資源量のデータに加えて、電子部品毎の面積のデータが記憶されていてもよい。

含有資源量記憶部２０４は、更に、電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータ５０１を記憶する。
図１０は、含有資源量記憶部２０４に記憶される各種電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータの一例を示す図である。同図に示されるように、含有資源量記憶部２０４には、電子部品に含まれる希少金属等の単位サイズ当たりの含有量として、例えば電子部品の単位面積当たりの含有資源量が電子部品毎にデータベース化されて記憶されている。例えば、予めＩＣＰ発光分光分析、ＩＣＰ質量分析、および蛍光Ｘ線分析等によって代表的な電子部品について含有資源量と面積を分析しておき、分析した含有資源量を面積で除算することにより、単位面積当たりの含有資源量のデータを電子部品の種別毎に含有資源量記憶部２０４に記憶しておく。

推定部２０５は、識別部２０３によって生成された個数データ４０２およびサイズデータ４０３と、単位面積当たりの含有資源量のデータとに基づいて、推定対象の基板の含有資源量を推定する。具体的には、推定部２０５は、識別部２０３によって生成された種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３を入力し、入力した種別データ４０１に対応する電子部品の単位面積当たりの含有資源量のデータを含有資源量記憶部２０４から読み出すとともに、読み出した単位面積当たりの含有資源量のデータと、入力した個数データ４０２と、サイズデータ４０３とに基づいて、推定対象の基板の含有資源量を推定する。

具体的に、推定部２０５は、先ず、含有資源量記憶部２０４から読み出した単位面積当たりの含有資源量の値と、サイズデータ４０３に示される電子部品の面積とを乗算することによって、電子部品の１個当たりの含有資源量を算出する。

例えば、図８および図１０に示される含有資源量のデータ５０１、種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３に基づいて、基板２０Ａに含まれるＡｇの含有資源量を推定する場合について説明する。先ず、推定部１０５は、種別データ４０１に“電子部品５”を示すデータが含まれることから（図８参照）、“電子部品５”の単位面積当たりのＡｇの含有資源量“１６０”を含有資源量のデータベース（図１０参照）から読み出し、読み出した単位面積当たりの含有資源量“１６０”とサイズデータ４０３に含まれる“電子部品５”の面積“６３”とを乗算することによって、１個の電子部品５に含まれるＡｇの含有資源量（１６０×６３）を算出する。また、推定部１０５は、種別データ４０１に含まれる“電子部品６”〜“電子部品１０”についても同様に、各電子部品１個当たりのＡｇの含有資源量を夫々算出する。例えば、図１１に、推定部２０５が図８および図１０の値に基づいて上記の手法により推定した上記電子部品５Ａ〜１０Ａの１個当たりの含有資源量の推定値を示す。

次に、推定部２０５は、算出した電子部品１個当たりの含有資源量（図１１参照）と、個数データ４０２（例えば図８参照）とに基づいて、基板全体の含有資源量の推定値を算出する。具体的には、算出した電子部品１個当たりの含有資源量の値に電子部品の個数を乗算することにより、基板に実装された電子部品の種別毎の含有資源量を算出し、算出した電子部品の種別毎の含有資源量（基板単体の含有資源量も含む）を化学成分毎に加算することによって、基板全体の含有資源量を算出する。例えば、上記のように基板２０Ａに含まれるＡｇの含有資源量を推定する場合、推定部２０５は、算出した“電子部品５Ａ”の１個当たりのＡｇの含有資源量（１６０×６３）と、個数データ４０２に含まれる“電子部品５Ａ”の個数“８”（図８参照）とを乗算することによって、基板３０Ａにおける“電子部品５”に基づくＡｇの総含有資源量（１６０×６３×８）を算出する。また、推定部２０５は、種別データ４０１に含まれる“電子部品６”〜“電子部品１０”についても同様に、算出した各電子部品１個当たりのＡｇの含有資源量に当該電子部品の個数を乗算することによって、各電子部品に基づくＡｇの総含有資源量を夫々算出する。そして、推定部２０５は、算出した各電子部品に基づくＡｇの総含有資源量を全て加算し、その加算結果を基板３０Ａ全体に含まれるＡｇの含有資源量とする。

図１２に、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００による電子部品の含有資源量の推定結果と、比較例２としての化学分析による含有資源量の分析結果とを示す。
図１２に示される含有資源量推定装置２００による推定結果は、図１０に示した電子部品の単位面積当たりの含有資源量のデータ５０１と図８に示した種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０４とに基づいて、上記基板３０Ａの含有資源量を推定したものである。また、図１２に示される比較例２による分析結果は、電子部品５Ａ〜１０Ａが実装された基板３０Ａに対して湿式分解処理を行った後、ＩＣＰ発光分光分析およびＩＣＰ質量分析を行ったものである。なお、上記湿式分解処理では、第１段階として王水を用い、残渣はメタほう酸リチウムでアルカリ溶解し、硝酸で加温溶解している。

図１２に示されるように、化学分析による含有資源量の分析結果と、含有資源量推定装置２００による含有資源量の推定結果との間に大きな違いはないことから、含有資源量推定装置２００によって基板全体の含有資源量を高精度に推定することが可能となることが理解される。なお、含有資源量推定装置２００による推定精度を更に上げるためには、含有資源量推定装置１００と同様に、テンプレート画像記憶部１０３や含有資源量記憶部１０４に登録する電子部品の種類を増やしたり、画像取得部１０１に入力する画像の画質を上げることで識別部２０３の識別精度を上げることが考えられる。

次に、含有資源量推定装置２００による処理手順について説明する。
図１３は、含有資源量推定装置２００による処理手順の一例を示す図である。

先ず、含有資源量推定装置２００は、前述の含有資源量推定装置１００と同様に、推定対象の基板の画像のデータを画像取得部１０１に入力する（Ｓ１０１）。次に、含有資源量推定装置２００は、識別部２０３によって、取得した画像と上記テンプレート画像と比較することにより、推定対象の基板および基板に実装されている電子部品の種別、個数および大きさを識別し、識別結果に基づいて種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３を生成する（Ｓ２０２）。

次に、含有資源量推定装置２００は、識別部２０３によって生成した種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３を推定部１０６に入力する（Ｓ２０３）。含有資源量推定装置２００は、推定部２０５によって、ステップＳ２０３において入力した種別データ４０１に対応する電子部品等の単位サイズ（例えば単位面積）当たりの含有資源量のデータを含有資源量記憶部２０４から読み出す（Ｓ２０４）。次に、含有資源量推定装置２００は、推定部２０５によって、ステップＳ２０４において読み出した単位サイズ当たりの含有資源量のデータと、個数データ４０２およびサイズデータ４０３とに基づいて、上述した方法により推定対象の基板全体の含有資源量を推定する（Ｓ２０５）。

以上、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００によれば、推定対象の基板に実装された電子部品の種別および個数に加えて、電子部品の大きさ（例えば面積）を識別し、その識別結果と電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータベースとに基づいて、基板全体の資源含有量を算出するので、大きさを識別しない場合に比べて、高精度に含有資源量を推定することが可能となる。

また、実施の形態２において、識別部２０３が電子部品の面積を識別することによって電子部品の大きさを判別する場合を例示したが、面積に加えて、電子部品の外周長を識別することによって、電子部品の大きさを判別することも可能である。ここで、電子部品の外周長とは、例えば基板に実装されている電子部品を実装面に垂直な方向から見たときの電子部品の周長である。

一般に、電子部品としての半導体集積回路（ＩＣチップ）の多くは、外部パッケージの外部端子（リード）と半導体基板上の電極（パッド）とが金（Ａｕ）から成るボンディングワイヤーによって接続されているため、半導体集積回路のパッケージの外周長が長いほど、ボンディングワイヤーの本数が多くなり、半導体集積回路の含有資源量が多くなる傾向がある。そのため、含有資源量を推定する電子部品の種類によっては、電子部品の面積の代わりに外周長を考慮することにより、電子部品の含有資源量の推定精度が向上する場合がある。

そこで、実施の形態２において、含有資源量推定装置２００が、電子部品の外周長を識別することによって電子部品の種別毎の外周長を示すサイズデータ４０３を生成し、そのサイズデータ４０１を用いて基板全体の含有資源量を推定するようにしてもよい。
具体的には、含有資源量推定装置２００において、予め、含有資源量記憶部２０４に、電子部品に含まれる希少金属等の単位外周長当たりの含有量のデータを記憶しておく。識別部２０３は、入力された推定対象の基板の画像に基づいて、推定対象の基板および当該基板に実装されている電子部品の種別、個数、および電子部品の外周長を識別し、識別した電子部品の外周長を示すデータをサイズデータ４０３として生成する。なお、外周長は、面積と同様に、画像の画素数（ピクセル数）に基づいて識別される。更に、推定部２０５は、含有資源量記憶部２０４から読み出した単位面積当たりの含有資源量のデータおよび単位外周長当たりの含有資源量のデータと、個数データ４０２および電子部品の外周長を示すサイズデータ４０３とに基づいて、推定対象の基板全体の含有資源量を推定する。 このように、電子部品の外周長を識別することにより、電子部品の面積を識別する場合と同様に、基板全体の含有資源量を高精度に推定することが可能となる。

また、電子部品の面積と外周長の双方を識別して含有資源量を推定することも可能である。具体的には、含有資源量推定装置２００において、予め、電子部品の単位面積当たりの含有資源量に加えて、電子部品の単位外周長当たりの含有資源量のデータを含有資源量記憶部２０４に記憶しておく。また、識別部２０３は、推定対象の基板に実装されている電子部品の種別、個数、および面積に加えて、電子部品の外周長を識別し、識別した電子部品の外周長を示すデータおよび面積を示すデータを含むサイズデータ４０３を生成する。更に、推定部２０５は、含有資源量記憶部２０４から読み出した単位面積当たりの含有資源量のデータおよび単位外周長当たりの含有資源量のデータと、個数データ４０２およびサイズデータ４０３とに基づいて、推定対象の基板全体の含有資源量を推定する。例えば、半導体集積回路の含有資源量を推定する場合には、単位外周長当たりの含有資源量のデータと電子部品の外周長を示すデータを用い、半導体集積回路以外の電子部品の含有資源量を推定する場合には、単位面積当たりの含有資源量のデータと電子部品の面積を示すデータを用いる。
このように、電子部品の面積と外周長の双方を識別することにより、電子部品の大きさとして面積のみを識別する場合に比べて、より高精度に基板全体の含有資源量を推定することが可能となる。

以上、本発明者らによってなされた発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。

例えば、実施の形態１および２において、電子部品が基板の片面に実装されている場合（例えば図２参照）を例示したが、例えば基板の両面に電子部品が実装されている場合には、基板の両面を撮影した画像のデータを画像取得部１０１に入力すればよい。

また、実施の形態１および２において、識別部１０３、２０３が、画像取得部１０１に入力した基板の画像データに基づいて電子部品等の種別、個数、および大きさを識別し、種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３を生成する場合を例示したが、これに限られない。例えば、ユーザ等が電子部品の種別や個数、大きさ等の情報をキーボード等の外部入力装置を介して含有資源量推定装置１００、２００に入力することにより、種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３を生成するようにしてもよい。この場合、含有資源量推定部１００、２００は、画像取得部１０１、テンプレート画像記憶部１０２、および識別部１０３、２０３を有さずに、外部から入力された種別データ４０１、個数データ４０２、およびサイズデータ４０３を推定部１０５、２０５に直接入力するようにしてもよい。

１００、２００…含有資源量推定装置、１０１…画像取得部、１０２…テンプレート画像記憶部、１０３、２０３…識別部、１０４、２０４…含有資源量記憶部、１０５、２０５…推定部、４００、５００…含有資源量のデータ、５０１…単位面積当たりの含有資源量のデータ、４０１…種別データ、４０２…個数データ、４０３…サイズデータ、２０Ａ…基板、１Ａ〜４Ａ…電子部品、ＤＩＮ…画像のデータ、ＤＯＵＴ…識別結果。

Claims (8)

1. 電子部品毎の含有資源量のデータを記憶する含有資源量記憶部と、
   含有資源量の推定対象の基板に実装された電子部品の種別を示す種別データと前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データとが外部から入力され、入力された前記種別データに対応する電子部品の前記含有資源量のデータを前記含有資源量記憶部から読み出すとともに、読み出した前記含有資源量のデータと前記個数データとに基づいて前記推定対象の基板の含有資源量を推定する推定部とを有する
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
2. 請求項１に記載の含有資源量推定装置において、
   前記推定対象の基板における電子部品が実装された実装面の画像を取得する画像取得部と、
   複数種類の電子部品のテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部と、
   前記画像取得部が取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像と前記テンプレート画像とを比較することによって、前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて前記種別データおよび前記個数データを生成する識別部とを更に有し、
   前記推定部は、前記識別部によって生成された前記種別データおよび前記個数データが入力される
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
3. 請求項２に記載の含有資源量推定装置において、
   前記含有資源量のデータは、電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータを含み、
   前記識別部は、更に、前記画像取得部が取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像に基づいて当該電子部品の大きさを識別し、識別した電子部品の大きさを示すサイズデータを生成し、
   前記推定部は、前記識別部によって生成された前記個数データおよび前記サイズデータと、前記単位サイズ当たりの含有資源量のデータとに基づいて、前記推定対象の基板の含有資源量を推定する
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
4. 請求項３に記載の含有資源量推定装置において、
   前記サイズデータは、前記電子部品の面積を示すデータと前記電子部品の外周長を示すデータの少なくとも一つを含む
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
5. 含有資源量の推定対象の基板に実装された電子部品の種別を示す種別データと、前記推定対象の基板に実装された電子部品の種別毎の個数を示す個数データとを外部から入力する第１ステップと、
   電子部品毎の含有資源量のデータを記憶する記憶部から、前記第１ステップにおいて入力した前記種別データに対応する電子部品の前記含有資源量のデータを読み出す第２ステップと、
   前記第２ステップにおいて読み出した前記含有資源量のデータと前記第１ステップにおいて入力した前記個数データとに基づいて、前記推定対象の基板の含有資源量を推定する第３ステップと、
   を含むことを特徴とする含有資源量推定方法。
6. 請求項５に記載の含有資源量推定方法において、
   前記基板の電子部品が実装された実装面の画像を取得する第４ステップと、
   前記第４ステップにおいて取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像と、電子部品のテンプレート画像とを比較することによって前記推定対象の基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別し、識別結果に基づいて前記種別データおよび前記個数データを生成する第５ステップとを含み、
   前記第１ステップは、前記第５ステップにおいて生成された前記種別データおよび前記個数データを入力するステップである
   ことを特徴とする含有資源量推定方法。
7. 請求項６に記載の含有資源量推定方法において、
   前記第５ステップは、前記第４ステップにおいて取得した画像に含まれる前記推定対象の基板に実装された電子部品の画像に基づいて、前記推定対象の基板に実装されている電子部品の大きさを識別し、識別した電子部品の大きさを示すデータを生成するステップを含み、
   前記含有資源量のデータは、電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量のデータを含み、
   前記第３ステップは、前記第５ステップにおいて生成された前記個数データおよび前記電子部品の大きさを示すデータと、前記単位サイズ当たりの含有資源量のデータとに基づいて、前記推定対象の基板の含有資源量を推定するステップを含む、
   ことを特徴とする含有資源量推定方法。
8. コンピュータに、請求項５乃至７の何れか一項に記載の含有資源量推定方法における各ステップを実行させるためのプログラム。

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