JP2018100903A - 樹脂判定方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】中赤外線領域における反射又は吸収スペクトルを用いて樹脂の判定及び選別を行う際に、二酸化炭素によるスペクトルへの影響を受けずに、樹脂の色に関係なく、樹脂種を高精度に判別する樹脂判定方法及び装置を提供する。
【解決手段】選別対象物に赤外光を照射し、前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光し、前記反射光によって得られた反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度と、予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求め、予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する。
【選択図】図４
【解決手段】選別対象物に赤外光を照射し、前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光し、前記反射光によって得られた反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度と、予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求め、予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する。
【選択図】図４
Description
本発明は、複数種類の小片が集まった選別対象における、樹脂種の樹脂判定方法及び装置に関するものである。
大量消費及び大量廃棄型の経済活動によって、地球温暖化又は資源の枯渇など、地球規模での環境問題が発生している。
このような状況の中、資源循環型社会の構築に向けて、日本国内では、平成１３年４月
から家電リサイクル法が施行されている。家電リサイクル法により、使用済みの家電製品
（エアコン、テレビ、冷蔵庫、冷凍庫、洗濯機、衣類乾燥機など）のリサイクルが義務付
けられている。これにより、使用済の家電製品は、家電リサイクル工場で破砕されて小片となった後に、磁気、風力、又は振動等を利用して、材種ごとに選別回収され、リサイクル材料として再資源化されている。樹脂材料においては、ポリプロピレン（以下、ＰＰと表記。）、ポリスチレン（以下、ＰＳと表記。）、又はアクリロニトリル・ブタジエン・スチレン（以下、ＡＢＳと表記。）が家電製品に多く用いられており、樹脂の分子構造による近赤外線領域（波長範囲１〜３μｍ）の吸光特性を利用した選別装置によって樹脂種ごとに選別回収されている。
から家電リサイクル法が施行されている。家電リサイクル法により、使用済みの家電製品
（エアコン、テレビ、冷蔵庫、冷凍庫、洗濯機、衣類乾燥機など）のリサイクルが義務付
けられている。これにより、使用済の家電製品は、家電リサイクル工場で破砕されて小片となった後に、磁気、風力、又は振動等を利用して、材種ごとに選別回収され、リサイクル材料として再資源化されている。樹脂材料においては、ポリプロピレン（以下、ＰＰと表記。）、ポリスチレン（以下、ＰＳと表記。）、又はアクリロニトリル・ブタジエン・スチレン（以下、ＡＢＳと表記。）が家電製品に多く用いられており、樹脂の分子構造による近赤外線領域（波長範囲１〜３μｍ）の吸光特性を利用した選別装置によって樹脂種ごとに選別回収されている。
この選別装置は、コンベア搬送される小片に近赤外線領域を含む光を照射し、非接触で樹脂からの反射又は吸収スペクトルを検知し、樹脂種を判定することができるため、大量の小片を選別処理することができる。
しかしながら、小型家電又は自動車等に使用されているカーボンブラック（炭素主体の微粒子）を含む、黒色樹脂等においては近赤外線領域の光を吸収してしまうため、反射又は吸収スペクトルが得られず、選別できないことが大きな課題となっている。
樹脂材料の再資源化に関する前記の課題を考慮した装置が、特許文献１で提案されている。特許文献１に記載の技術では、図５に示すような黒色廃プラスチックの材料識別装置１０１において、搬送コンベア１０３上を流れる黒色廃プラスチック片１０２に赤外線光源１０４を照射し、反射光を中赤外線センサ１０５で検知し、図６に示すようなカーボンブラックの影響が低減される中赤外線領域（波長領域３〜５μｍ）の反射スペクトルを取得することで、カーボンブラックが含有されていない白色樹脂だけでなく、黒色樹脂の判別も可能にしている。
大量の樹脂を選別する場合、高速処理が必要となるため、コンベア等で高速に搬送し、高速で樹脂種を判別しなければならない。そのため、フーリエ変換赤外分光光度計（ＦＴ−ＩＲ）などの分析器のように選別対象に直接接触して測定する方法は、大量の樹脂判別には用いることができず、赤外分光カメラなどを使用して、選別対象に非接触で連続測定する方法が必要となる。
また、樹脂の色に関係なく樹脂種を判定するためには、カーボンブラックの影響が少ない帯域である中赤外線領域（波長領域３〜５μｍ）で、反射又は吸収スペクトルを測定する必要がある。
しかしながら、非接触で選別対象からの反射又は吸収スペクトルを測定する場合、選別対象と検知する受光部との間に空気が媒体として存在するため、判別領域である中赤外線領域においては、二酸化炭素によるスペクトルへの影響を受け、樹脂種を高精度に判別することが困難であった。
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、中赤外線領域における反射又は吸収スペクトルを用いて樹脂の判定及び選別を行う際に、二酸化炭素によるスペクトルへの影響を受けずに、樹脂の色に関係なく、樹脂種を高精度に判別する樹脂判定方法及び装置を提供することを目的とする。
本発明は、前記目的を達成するために、以下のように構成している。
本発明の１つの態様にかかる樹脂判定方法によれば、
選別対象物に赤外光を照射し、
前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光し、
前記反射光によって得られた反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度と、予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求め、
予め設定した閾値以上かつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する。
選別対象物に赤外光を照射し、
前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光し、
前記反射光によって得られた反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度と、予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求め、
予め設定した閾値以上かつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する。
本発明の別の態様にかかる樹脂判定装置によれば、
選別対象物に赤外光を照射する照射部と、
前記照射部から前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光する受光部と、
前記反射光に基づく前記選別対象物である樹脂の反射又は吸収スペクトルから前記選別対象物の樹脂種を判定する演算処理部と、
を備え、
前記演算処理部は、
前記反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を取得するスペクトル処理部と、
前記スペクトル処理部で取得した前記スペクトル強度と予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求める評価部と、
前記評価部で求められた前記相関情報の中で、予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する判定部とを有する。
選別対象物に赤外光を照射する照射部と、
前記照射部から前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光する受光部と、
前記反射光に基づく前記選別対象物である樹脂の反射又は吸収スペクトルから前記選別対象物の樹脂種を判定する演算処理部と、
を備え、
前記演算処理部は、
前記反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を取得するスペクトル処理部と、
前記スペクトル処理部で取得した前記スペクトル強度と予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求める評価部と、
前記評価部で求められた前記相関情報の中で、予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する判定部とを有する。
以上のように、本発明の前記態様にかかる樹脂判定方法及び装置によれば、中赤外線領域における反射又は吸収スペクトルを用いて選別対象物の樹脂の判定及び選別を行う際に、二酸化炭素による光吸収の影響を受ける４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を利用することにより、二酸化炭素による光吸収の影響を受けずに、樹脂の色に関係なく選別対象物の樹脂種を高精度に判別することができる。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る樹脂判定装置１の模式図である。
図１は、実施の形態１に係る樹脂判定装置１の模式図である。
樹脂２は、選別対象物の例であって、カーボンブラック（炭素主体の微粒子）を含む黒色樹脂又は白色樹脂などの樹脂種の不明な樹脂である。この樹脂２から樹脂種を高精度に判定する樹脂判定装置１の構成について、図１を用いて説明する。
樹脂判定装置１は、照射部８ａと受光部８ｂとを有する赤外線検出ユニット８と、演算処理部１０とを少なくとも備えている。
照射部８ａは、選別対象物の一例である樹脂２に赤外光３を照射する。
受光部８ｂは、照射部８ａから赤外光を照射された樹脂２からの反射光４を受光す。
演算処理部１０は、反射光４に基づく樹脂２の反射又は吸収スペクトルから選別対象物の樹脂種を判定する。
詳しくは、演算処理部１０は、スペクトル処理部１０ｂと、評価部１０ｃと、判定部１０ｄとを少なくとも有する。演算処理部１０は、さらに、反射光４に基づいて樹脂２の反射又は吸収スペクトルを算出するスペクトル算出部１０ａを有していてもよい。
スペクトル処理部１０ｂは、反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を取得する。
評価部１０ｃは、スペクトル処理部１０ｂで取得したスペクトル強度と、予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの複数個の相関情報を求める。
判定部１０ｄは、評価部１０ｃで求められた複数個の相関情報の中で、予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、選別対象物の樹脂種であると判定する。
赤外線検出ユニット８は、樹脂２への赤外線の照射する機能と、照射光３の樹脂２からの反射光４を受光する機能とを備えている。赤外線検出ユニット８には、デジタルデータ変換装置９を介して、演算処理部１０に接続されている。
デジタルデータ変換装置９は、赤外線検出ユニット８によって、反射光４に応じて出力された電気信号をデジタルデータへ変換する。
演算処理部１０では、デジタルデータ変換装置９から出力されたデジタルデータに基づいて、樹脂２の反射スペクトルをスペクトル算出部１０ａで算出する。
図１において、ベルトコンベア５のベルトは、一定の速度で移動しており、樹脂２を移送する移送部の一例である。このベルトコンベア５により、樹脂２が、ベルトコンベア５の長手方向沿いに、投入領域６から検出領域７まで移送される。
また、ベルトコンベア５の検出領域７の上方には、赤外線検出ユニット８が配置されている。演算処理部１０は、デジタルデータ変換装置９から出力された情報を解析して、樹脂２の反射スペクトルをスペクトル算出部１０ａで得るものである。また、演算処理部１０は、得られた反射スペクトルを判定しやすいように、二酸化炭素の影響が生じる帯域（例えば、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域）を除外したスペクトル強度を取得するようにスペクトル処理部１０ｂで処理するものである。さらに、演算処理部１０は、予め登録しておいた樹脂種のスペクトルデータと検出した反射スペクトル強度とをスペクトル評価部１０ｃで照合し、樹脂種をスペクトル評価部１０ｃで判定するものである。
ここで、演算処理部１０が、演算処理部１０に入力されたデジタルデータから反射スペクトル強度を算出する方法について、簡単に説明する。
反射光４に応じて赤外線検出ユニット８より光電変換された電気信号は、受光した光の強度に依存している。従って、デジタルデータ変換装置９で変換されたデジタルデータから、樹脂２からの反射光４の強度の情報を取得することが可能である。取得した反射光４の強度から、スペクトル算出部１０ａによって、樹脂２の反射スペクトル強度を得ることが可能である。この反射スペクトル強度から、スペクトル処理部１０ｂで、二酸化炭素の吸収帯域を除いた樹脂種を判定するための反射スペクトル強度へ加工し、樹脂２の樹脂種を判定する。
ここで、第１実施形態に係る樹脂種の判定方法を説明する前に、中赤外線領域（波長領域３〜５μｍ）に生じる二酸化炭素の吸収と判別とにおける影響について説明する。
大気中に存在する二酸化炭素は、直線構造を持つ不飽和分子であり、２種の変角振動と、対称伸縮振動と、逆対称伸縮振動というように、４種の振動が、分子振動として存在する。そのうち、２種の変角振動は、炭素原子を中心として原子価角の周期的に変化する運動で、１５．０μｍ付近を中心として光吸収が生じる。また、対称伸縮振動は、原子価の方向に対する対称的な振動であり、二酸化炭素のように固定双極能率を有しないため、赤外線スペクトルには現れない。しかしながら、原子価の方向に非対称な振動である逆対称伸縮振動においては、４．２５μｍ付近を中心として光吸収が生じる。加えて、大気中では二酸化炭素はガス状であるため、固体又は液体の分子振動よりも励起され、吸収スペクトルは、より顕著に現れる。
中赤外線領域（波長領域３〜５μｍ）においては、前記の逆対称伸縮振動による赤外吸収が生じ、非接触で対象物からの反射もしくは吸収スペクトルを得る際に、対象物と検出素子との間に空気が媒体として存在するため、検出するスペクトルは、二酸化炭素による影響を受けることとなる。
特にＡＢＳにおいては、含まれているニトリルによって、
Ｃ≡Ｎ
の伸縮振動による吸収ピークが４．４８μｍ付近を中心に生じ、二酸化炭素の吸収帯域の近傍に特徴的な吸収スペクトルが存在する。しかしながら、ＡＢＳを特定するための前記の特徴的な吸収ピークに対して、二酸化炭素の吸収ピークがより顕著に現れるため、判定することが困難である。
の伸縮振動による吸収ピークが４．４８μｍ付近を中心に生じ、二酸化炭素の吸収帯域の近傍に特徴的な吸収スペクトルが存在する。しかしながら、ＡＢＳを特定するための前記の特徴的な吸収ピークに対して、二酸化炭素の吸収ピークがより顕著に現れるため、判定することが困難である。
そこで、本発明者らは、ＡＢＳ等のように二酸化炭素の吸収帯域と樹脂固有の吸収帯域とが近傍にある場合であっても、樹脂種を判定する方法、すなわち、第１実施形態に係る樹脂を高精度に判定する方法を見出した。
次に、第１実施形態に係る、樹脂を高精度に判定する方法の原理に基づいて行った実験の結果を説明する。
実験は、図２に示すように、カーボンブラックを含有した家電製品由来の黒色ＡＢＳ樹脂と、黒色ＰＳ樹脂と、黒色ＰＰ樹脂と、カーボンブラックを含有していない家電由来の白色ＡＢＳ樹脂との４サンプルを用いて行い、前記それぞれの樹脂における４．１０μｍから４．８０μｍにおける反射スペクトル強度を求めた。
図２に、黒色ＡＢＳ樹脂から得られた反射スペクトル強度を示す。図２のグラフは、横軸に波長帯域を採り、縦軸に反射強度を採ったものである。図２の結果から、ＡＢＳに由来するニトリルの
Ｃ≡Ｎ
の伸縮振動によって４．４８μｍ付近を中心に反射強度の減衰が確認できた。また、ニトリルのピークの近傍で、４．２５μｍ付近を中心として反射スペクトル強度にピークが見られるが、これは、前記で述べた二酸化炭素による影響を受けているためである。
の伸縮振動によって４．４８μｍ付近を中心に反射強度の減衰が確認できた。また、ニトリルのピークの近傍で、４．２５μｍ付近を中心として反射スペクトル強度にピークが見られるが、これは、前記で述べた二酸化炭素による影響を受けているためである。
また，図２における黒色ＰＳ樹脂と黒色ＰＰ樹脂との反射スペクトルにおいては，どちらもニトリルを含んでいないため、４．４８μｍ付近を中心とした減衰は見られないことを確認した。一方で、４．２５μｍ付近を中心として反射スペクトルに、黒色ＡＢＳ樹脂と同様のピークが、黒色ＰＳ樹脂と黒色ＰＰ樹脂とのいずれにも現れていることが確認できる。
同じく、図２の白色ＡＢＳ樹脂の反射スペクトルにおいては、黒色ＡＢＳ樹脂と同様に、ＡＢＳに由来するニトリルの
Ｃ≡Ｎ
の伸縮振動によって、４．４８μｍ付近を中心に反射強度の減衰が確認できた。二酸化炭素による影響は、前記３つの黒色樹脂に見られた大きなピークではないものの、わずかに現れていることを確認した。
の伸縮振動によって、４．４８μｍ付近を中心に反射強度の減衰が確認できた。二酸化炭素による影響は、前記３つの黒色樹脂に見られた大きなピークではないものの、わずかに現れていることを確認した。
前記で得られた、４種の反射スペクトル強度を用いて、相関情報の一例としての相関係数を求め、判別が可能か検証を行った。相関係数
ここで、
である。
である。
前記（１）式を用いて、黒色ＡＢＳ樹脂の反射スペクトルを基準スペクトルとした場合の各樹脂の相関係数は、黒色ＰＳ樹脂が０．７９、黒色ＰＰ樹脂が０．５５、白色ＡＢＳ樹脂が０．６１であった。相関係数は、基準スペクトルとの一致度が高くなるほど相関係数の絶対値は１に近づくため、黒色ＡＢＳ樹脂に対して、白色のＡＢＳ樹脂よりも黒色ＰＳ樹脂の方が高い一致度を示した。これは、黒色樹脂に顕著に見られた、二酸化炭素による影響を受けた波長領域を、一致度が高いものとして判定されたためである。
そこで、実験で得られた反射スペクトルから、相関係数等を用いて判定する前に、二酸化炭素の影響を受ける波長領域を除くことにより、樹脂種を高精度に判定できると、本発明者らは考えた。
具体的には、前記得られた反射スペクトル強度のうち、図３に示すように、二酸化炭素の影響が見られた４．１８μｍから４．４２μｍまでの帯域を判別除外領域として除いた、各樹脂の反射スペクトル強度を用いて、標準偏差を求めた。その結果、黒色ＡＢＳ樹脂の反射スペクトル強度を基準スペクトルとした場合、黒色ＰＳ樹脂が０．６４、黒色ＰＰ樹脂が０．２９、白色ＡＢＳ樹脂が０．９８となった。これにより、たとえば閾値を０．７に採ることで、閾値以上の樹脂はＡＢＳ樹脂であるとして、ＡＢＳ樹脂の判別が可能となる。
前記の結果から、二酸化炭素による判別への影響を多大に受けるニトリルの吸収ピークを持つＡＢＳ樹脂などであっても、誤判定なく判別が可能となる。また、二酸化炭素の影響がある帯域付近に吸収ピークが存在していなくとも、判別する際にこの帯域を含む場合は、前記の方法を用いることで、より高精度に判別することが可能となる。
次に、樹脂判定装置１を用いて樹脂種を検出する方法について説明する。
赤外線検出ユニット８における赤外光３を照射する照射部８ａの光源には、黒体光源などのようにブロードな波長領域をもつもの、もしくは判定する樹脂の吸収波長領域を有する単波長光源を２つ以上備えるものとする。また、赤外線検出ユニット８における受光部８ｂの受光素子は、前記の光源から波長ごとの反射光４を受光する受光素子を備えるものとする。デジタルデータ変換装置９は受光素子からのアナログデータをデジタルデータへ変換し、演算処理部１０へ送るものとする。演算処理部１０は、送られた受光素子からのデジタルデータ出力に基づいて、各波長の反射強度、すなわちスペクトル強度を算出し、二酸化炭素の影響が生じる帯域を除外したスペクトル強度を評価することで樹脂種の判定を行う。
具体的には、予め物性が既知の樹脂から標本となるスペクトル強度を取得しておき、判定対象の樹脂より得られたスペクトル強度より、二酸化炭素の影響が生じる帯域を除外した判定用のスペクトル強度を求め、求めたスペクトル強度と標本スペクトル強度との相関係数を式（１）によって算出し、その結果と予め設定してある閾値とを比較する判定アルゴリズムにより、樹脂種を判定する。ここでは、判定アルゴリズムとしては、相関係数を用いる方法で説明したが、その他に回帰分析を使用するなど適宜選択される。
次に、図１の樹脂判定装置１の動作について、図４のフローチャートに基づいて説明する。
ここでは、複数存在する樹脂２のうち、１つの樹脂２ａに着目して樹脂種を判定するまでの流れについて詳細に説明する。ここで、樹脂２ａはＡＢＳ樹脂とする。
まず、ステップＳ１において、樹脂２が、一定の速度で移動しているベルトコンベア５上の投入領域６へ投入され、検出領域７まで搬送される。
次いで、ステップＳ２において、赤外線検出ユニット８は、検出領域７に到達した樹脂２ａに光源からの赤外光３を照射する。
次いで、ステップＳ３において、赤外線検出ユニット８は、検出領域７に到達した樹脂２ａからの反射光４を検出する。
次いで、ステップＳ４において、赤外線検出ユニット８で検出した反射光４のアナログデータは、赤外線検出ユニット８からデジタルデータ変換装置９を通して演算処理部１０に出力される。演算処理部１０では、入力された反射光４のデジタルデータに基づいて、樹脂２の反射スペクトルをスペクトル算出部１０ａで算出する。
次いで、ステップＳ５において、スペクトル算出部１０ａで算出した反射スペクトルから、上述の二酸化炭素の影響が生じる帯域（例えば４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域）を除外した、樹脂判定用スペクトル強度をスペクトル処理部１０ｂで算出する。
次いで、ステップＳ６において、スペクトル処理部１０ｂで算出した樹脂判定用スペクトル強度から、スペクトル評価部１０ｃで、予め取得しておいた、物性が既知の樹脂である標本スペクトルと、スペクトル処理部１０ｂで算出した樹脂判定用スペクトル強度とより、各標本スペクトルとの相関係数をスペクトル評価部１０ｃで算出して評価する。
次いで、ステップＳ７において、各標本スペクトルとの相関係数と予め設定した閾値とを基に、閾値以上でかつ最も大きい相関係数の樹脂が選別対象物の樹脂２の樹脂種であるとして樹脂判定部１０ｄで判定する。
以上のように、第１実施形態に係る樹脂判定方法によれば、中赤外線領域における反射又は吸収スペクトルを用いて選別対象物の樹脂２の判定及び選別を行う際に、二酸化炭素による光吸収の影響を受ける４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を利用することにより、二酸化炭素による光吸収の影響を受けずに、樹脂の色に関係なく選別対象物の樹脂種を高精度に判別することができる。すなわち、本構成によって、二酸化炭素による光の吸収の影響を受けずに、樹脂による反射又は吸収スペクトルを評価することができ、高精度に樹脂種を判定することができる。
なお、前記様々な実施形態又は変形例のうちの任意の実施形態又は変形例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。また、実施形態同士の組み合わせ又は実施例同士の組み合わせ又は実施形態と実施例との組み合わせが可能であると共に、異なる実施形態又は実施例の中の特徴同士の組み合わせも可能である。
本発明の前記態様にかかる、樹脂判定方法及び装置は、二酸化炭素による光吸収の影響を受ける４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を利用することにより、二酸化炭素による光吸収の影響を受けずに、樹脂の色に関係なく選別対象物の樹脂種を高精度に判別することができ、カーボンブラック（炭素主体の微粒子）を含む、黒色樹脂等を迅速に判定することができるため、複数の選別対象物を迅速に選別するリサイクル工程等に用いることが可能である。
１ 樹脂判定装置
２ 樹脂
２ａ 樹脂
３ 照射光
４ 反射光
５ ベルトコンベア
６ 投入領域
７ 検出領域
８ 赤外線検出ユニット
８ａ 照射部
８ｂ 受光部
９ デジタルデータ変換装置
１０ 演算処理部
１０ａ スペクトル算出部
１０ｂ スペクトル処理部
１０ｃ スペクトル評価部
１０ｄ 樹脂判定部
２ 樹脂
２ａ 樹脂
３ 照射光
４ 反射光
５ ベルトコンベア
６ 投入領域
７ 検出領域
８ 赤外線検出ユニット
８ａ 照射部
８ｂ 受光部
９ デジタルデータ変換装置
１０ 演算処理部
１０ａ スペクトル算出部
１０ｂ スペクトル処理部
１０ｃ スペクトル評価部
１０ｄ 樹脂判定部
Claims (4)
- 選別対象物に赤外光を照射し、
前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光し、
前記反射光によって得られた反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度と、予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求め、
予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する、樹脂判定方法。 - 前記相関情報は、反射スペクトル強度を用いた相関係数である、請求項１に記載の樹脂判定方法。
- 選別対象物に赤外光を照射する照射部と、
前記照射部から前記赤外光を照射された前記選別対象物からの反射光を受光する受光部と、
前記反射光に基づく前記選別対象物である樹脂の反射又は吸収スペクトルから前記選別対象物の樹脂種を判定する演算処理部と、
を備え、
前記演算処理部は、
前記反射又は吸収スペクトルのうち、４．１８μｍ以上４．４２μｍ以下の波長帯域を除いたスペクトル強度を取得するスペクトル処理部と、
前記スペクトル処理部で取得した前記スペクトル強度と予め取得した１種類以上の樹脂種のスペクトルデータとの相関情報を求める評価部と、
前記評価部で求められた前記相関情報の中で、予め設定した閾値以上でかつ最も高い相関情報を、前記選別対象物の樹脂種として判定する判定部とを有する、樹脂判定装置。 - 前記相関情報は、反射スペクトル強度を用いた相関係数である、請求項３に記載の樹脂判定装置。
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