JP2021128062A - 廃プラスチックの材質判定装置、材質判定方法、及び材質判定プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】廃プラスチックの材質の判定精度を向上できる材質判定装置を提供する。
【解決手段】廃プラスチックの材質判定装置１は、中赤外線カメラ４により検出された、照明１０によりコンベア２の搬送路３に照射された光の反射光のスペクトルが、前記廃プラスチック片及び前記搬送路のどちらかのものかを判定する第１判定部５２と、第１判定部５２により廃プラスチック片と判定されたスペクトルから２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を抽出する第２判定部５３と、第２判定部５３により抽出された特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき廃プラスチック片の材質を判別する第３判定部５４と、を備える。
【選択図】図４
【解決手段】廃プラスチックの材質判定装置１は、中赤外線カメラ４により検出された、照明１０によりコンベア２の搬送路３に照射された光の反射光のスペクトルが、前記廃プラスチック片及び前記搬送路のどちらかのものかを判定する第１判定部５２と、第１判定部５２により廃プラスチック片と判定されたスペクトルから２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を抽出する第２判定部５３と、第２判定部５３により抽出された特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき廃プラスチック片の材質を判別する第３判定部５４と、を備える。
【選択図】図４
Description
本開示は、廃プラスチックの材質判定装置、材質判定方法、及び材質判定プログラムに関する。
廃プラスチックの再処理においてマテリアルリサイクルのためには、選別後の製品への非対象物混入が少なく純度が高いことが求められる。また、素材に高価なものが含まれる場合には、高価な素材を取りこぼしなく選別できることが求められる。また、従来は分別できないためサーマルリサイクルをせざるを得なかった黒色プラスチックを、マテリアルリサイクルするために材質判別、選別を効率良く行うことが求められている。
特許文献１には、選別対象物に赤外光を照射して選別対象物からの反射光を受光し、反射光に基づくスペクトルを用いてパターンマッチングの手法によって選別対象物の樹脂種を判定することが記載されている。
しかしながら、特許文献１等に記載の従来手法では、材質の判定精度に改善の余地がある。
本開示は、廃プラスチックの材質の判定精度を向上できる材質判定装置、材質判定方法、及び材質判定プログラムを提供することを目的とする。
本発明の実施形態の一観点に係る廃プラスチックの材質判定装置は、搬送路上で搬送される廃プラスチック片に光を照射する照射部と、前記照射部により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、前記反射スペクトル検出部により検出された前記スペクトルが前記廃プラスチック片及び前記搬送路のどちらかのものかを判定する第１判定部と、前記第１判定部により前記廃プラスチック片と判定されたスペクトルから特徴量を抽出する第２判定部と、前記第２判定部により抽出された前記特徴量に基づき前記廃プラスチック片の材質を判別する第３判定部と、を備える。
本開示によれば、廃プラスチックの材質の判定精度を向上できる材質判定装置、材質判定方法、及び材質判定プログラムを提供することができる。
以下、添付図面を参照しながら実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
なお、以下の説明において、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は互いに垂直な方向である。ｘ方向及びｙ方向は水平方向であり、ｚ方向は鉛直方向である。ｘ方向はコンベア２の搬送路３の搬送方向である。ｙ方向は、コンベア２の搬送路３の幅方向である。また、以下では説明の便宜上、ｚ正方向側を上側、ｚ負方向側を下側とも表現する場合がある。
図１〜図３を参照して、実施形態に係る廃プラスチックの材質判定装置１の概略構成を説明する。図１は、実施形態に係る廃プラスチックの材質判定装置１の概略構成を示す斜視図である。図２は、図１に示す廃プラスチックの材質判定装置１の側面図である。図３は、図１に示す廃プラスチックの材質判定装置１の平面図である。ここでは、材質判定対象の廃プラスチックが黒色廃プラスチックの場合であり、かつ、二種類の材質Ｓ１、Ｓ２（図１〜図３では四角形と三角形のマークで示す）を混合する構成を例示して説明する。以下では、二種類の材質Ｓ１、Ｓ２の黒色廃プラスチック片を纏めて符号Ｓで表す場合がある。
この黒色廃プラスチックの材質判定装置１は、黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を順次供給する供給部の一例としての振動フィーダー８と、振動フィーダー８により供給された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を搬送する搬送部の一例としてのコンベア２とを主要部として備えている。振動フィーダー８には、例えば投入用ホッパなどを介して、破砕された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２が供給される。振動フィーダー８は、黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２が載置される載置面が振動することによって、黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２同士の重畳を防止しながらコンベア２に供給する。コンベア２は、その上面に搬送路３を有し、振動フィーダー８から遠ざかる向きに搬送路３上の黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を搬送する。
また、材質判定装置１は、黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２に赤外線を照射する照射部の一例としての照明１０と、黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２からの反射スペクトルを検出する反射スペクトル検出部の一例としての中赤外線カメラ４と、中赤外線カメラ４で検出した反射スペクトルに基づき黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を同定する判別装置５と、を主要部として備えている。照明１０は、例えばハロゲンタングステンランプ等の赤外線光源であるランプ１０Ａ（図６参照）を有し、ランプ１０Ａから黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２に向かって赤外線を照射する。また、照明１０は、中赤外線カメラ４に黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２からの反射光が入光するように設置され、中赤外線カメラ４に対してコンベア２の流れ方向の上部両側（又は上部片側）に設置されている。
中赤外線カメラ４は、例えば図１に示すように１台でコンベア２の幅方向の全域に亘って計測可能であり、幅方向に沿って複数個（例えば３１８個）の領域に区分して黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２からの近赤外線の反射光を受光し、各領域ごとに反射光のスペクトルを計測できる。中赤外線カメラ４は、例えば、中赤外線の波長領域３μｍ以上の分光器付カメラで構成されている。中赤外線カメラ４は、例えば２３０Ｈｚのスキャン周波数で計測を行い、１回のスキャンごとに３１８個のスペクトルデータを判別装置５に送信する。判別装置５は、中赤外線カメラ４から受信した３１８個のスペクトルデータに基づき、３１８個の各領域の材質判定結果を後述の噴射制御部６に出力する。
さらに、材質判定装置１は、コンベア２の搬送方向の下流側にて、搬送方向と交差する方向に横又は斜めからエアーを噴射する噴射ノズル７が設けられている。噴射ノズル７は、コンベア２の幅方向に複数個（例えば３１８個）が並設されており、噴射制御部６によって個々のノズルの動作が制御される。噴射制御部６は、判別装置５から受信した材質判定結果に応じて、噴射ノズル７からエアーを噴射させ、または噴射させないことにより、例えば仕切り板９により区分される複数の領域（例えば回収用ホッパなど）に黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を仕分けて落下させて、所望の材質の廃プラスチックを収集する。つまり、本実施形態では、噴射制御部６と、噴射ノズル７と、仕切り板９とが、判別装置５による材質判定結果に基づき、コンベア２の搬送路３を流れる廃プラスチック片から所望の材質のものを収集する収集装置１２として機能する。
材質判定装置１の動作について説明する。例えば投入用ホッパなどを介して、破砕された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２が振動フィーダー８に供給されると、振動フィーダー８は、供給された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２に振動を与えながら重ならないようにして下流に搬送して、コンベア２に供給する。
コンベア２の上面の搬送路３に供給された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２は、ｘ正方向側の搬送方向に搬送されながら、中赤外線カメラ４の撮像可能な位置にて、照明１０から赤外光が照射される。中赤外線カメラ４は、照明１０から発せられた赤外線の黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２による反射光を受光し、受光結果（受光スペクトルのデータ）を判別装置５に出力する。
判別装置５は、中赤外線カメラ４から入力された受光結果に基づき、黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を同定する。なお、判別装置５による材質判定手法の詳細は図４〜図９を参照して後述する。判別装置５は、材質同定結果を噴射制御部６に出力する。
噴射制御部６は、複数配置されている噴射ノズル７のうち、材質に応じた噴射ノズル７を選択して、タイミングを計って制御信号を送信する。制御信号を受信した噴射ノズル７は、ノズル口を開口して、エアーを噴射する。判別装置５の判別結果により適切なタイミングで噴射ノズル７からエアーを噴射することにより、選別対象の材質とそうでないものとを分離して回収することができる。
図２、図３の例では、コンベア２上の黒色廃プラスチック片Ｓ１は、制御信号を受信したエアー噴射ノズル７からエアーを受けて、材質毎に設けられた収集装置１２に吹き飛ばされ落下して回収される。また、コンベア２上の黒色廃プラスチック片Ｓ２は、噴射ノズル７からエアーを受けないので、黒色廃プラスチック片Ｓ１とは異なる収集装置１２に回収される。このように噴射ノズル７の噴射及び停止によって、複数の材質の黒色廃プラスチック片を材質ごとに仕分けて回収することができる。
図４〜図９を参照して、判別装置５による廃プラスチックの材質判別手法について説明する。図４は、判別装置５の機能ブロック図である。
図４に示すように、判別装置５は、前処理部５１と、第１判定部５２と、第２判定部５３と、第３判定部５４とを有する。
前処理部５１は、中赤外線カメラ４により検出された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の反射スペクトルの補正や加工などの前処理を行う。前処理部５１は、例えば、反射光が明るい条件で計測したスペクトルと、暗い条件で計測したスペクトルとを用いて、検出された反射スペクトルを補正する。「暗い条件」とは、上記の「明るい条件」よりも相対的に暗い条件を意味する。また、前処理部５１は、補正された反射スペクトルから所定の周波数の範囲を切り出す加工を行う。
第１判定部５２は、中赤外線カメラ４により検出されたスペクトルが廃プラスチック片Ｓ１，Ｓ２及びコンベア２の搬送路３のどちらのものかを判定する。第１判定部５２は、学習済みのＯｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて判定を行う。
Ｏｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭは、機械学習の分類アルゴリズムの一種であるＳＶＭの一種である。ＳＶＭでは、各クラスのサポートベクター(学習データの中で最も他のクラスと近い位置にある)を基準として、それらのユークリッド距離が最大になるように識別境界を設定する。また、特徴が非線形の場合には、カーネルを用いてデータを特徴空間に写像する。カーネルを適切に選択することで、複雑なデータ配置でも識別境界を引くことが可能となる。
Ｏｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭでは、１種類の学習データに対してカーネルトリックと呼ばれる手法を用いて、高次元空間の特徴空間へデータを写像する。このとき、学習データは原点から遠くに配置されるように写像されるため、元の学習データと類似していないデータは原点の近くに集まる。この性質を用いて正常データ（コンベア２）と異常データ（物体（廃プラスチック片Ｓ１，Ｓ２））の区別を行う。
第１判定部５２にパターン識別能力に優れるＯｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭを用いることにより、反射スペクトルが廃プラスチック片Ｓ１，Ｓ２で反射されたものか、コンベア２の搬送路３で反射されたものかを高精度に識別できる。なお、第１判定部５２には、Ｏｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭ以外の機械学習の教師有り学習の分類手法を適用してもよい。
第２判定部５３は、第１判定部５２により廃プラスチック片と判定されたスペクトルから特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２（特徴量）を抽出する。第２判定部５３は、学習済みのＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ：部分的最小二乗法）を用いて判定を行う。
ＰＬＳは、機械学習の教師あり学習の回帰アルゴリズムの一種であり、説明変数から計算された主成分のうち、少数の主成分のみと目的変数との間で回帰分析を行う。ＰＬＳでは、主成分は目的変数との共分散が大きくなるように計算される。本実施形態では、廃プラスチック片Ｓ１，Ｓ２で反射されたと判定された反射スペクトルの説明変数に基づき、ＰＬＳを用いて二種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を算出する。
第２判定部５３に、ＰＬＳを用いることにより、反射スペクトルの多次元の説明変数から、少数の特徴量に縮約することができるので、より区別しやすい適切な特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を抽出できる。なお、第２判定部５３には、ＰＬＳ以外の機械学習の多変量解析手法を適用してもよい。
第３判定部５４は、第２判定部５３により抽出された反射スペクトルの２つの特徴量Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき、このスペクトルに対応する廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を判別する。第３判定部５４は、学習済みの決定木を用いて判定を行う。決定木は、教師あり学習の分類アルゴリズムの一種である。決定木は、目的変数を分類するルールを木構造で表したものであり、分類問題で頻繁に利用される。
第３判定部５４に、決定木を用いることにより、反射スペクトルの２つの特徴量Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２から、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を精度良く判別できる。なお、第３判定部５４には、決定木以外の機械学習の教師有り学習の分類手法を適用してもよい。
判別装置５は、物理的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、主記憶装置であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信モジュール、補助記憶装置、などを含むコンピュータシステムとして構成することができる。図４に示した判別装置５の各機能は、ＣＰＵやＲＡＭなどに所定のコンピュータソフトウェア（材質判定プログラム）を読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで各種ハードウェアを動作させると共に、ＲＡＭにおけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。すなわち、本実施形態に係る材質判定プログラムをコンピュータ上で実行させることで、判別装置５は、図４の前処理部５１、第１判定部５２、第２判定部５３、第３判定部５４として機能する。
本実施形態の材質判別プログラムは、例えばコンピュータが備える記憶装置内に格納される。なお、材質判別プログラムは、その一部又は全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、コンピュータが備える通信モジュール等により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。また、材質判別プログラムは、その一部又は全部が、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの持ち運び可能な記憶媒体に格納された状態から、コンピュータ内に記録（インストールを含む）される構成としてもよい。
判別装置５は、アナログ回路、デジタル回路又はアナログ・デジタル混合回路で構成された回路であってもよい。また、判別装置５の各機能の制御を行う制御回路を備えていてもよい。各回路の実装は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等によるものであってもよい。
同様に、噴射制御部６も、物理的には、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ、通信モジュール、補助記憶装置、などを含むコンピュータシステムとして構成することができ、ＣＰＵやＲＡＭなどに所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることによりその機能が実現される。
図５は、実施形態に係る廃ブラスチックの材質判別処理のフローチャートである。図５に示すフローチャートの各処理は判別装置５により実行される。
ステップＳ０１では、前処理部５１により、中赤外線カメラ４によるスペクトルＳorg（ｎ，ｗ）が取得される。ここで、ｎはセンサ数（中赤外線カメラ４によりコンベア２の幅方向で区分されるスペクトル検出領域の数）であり、センサ数が３１８個の場合には各検出領域に対応する０〜３１７の整数が用いられる。ｗはスペクトルの波長であり、本実施形態では、２７００（nm）〜５３００（nm）の間で２０（nm）刻みで合計１３１個の波長が設定され、各波長に対応する０〜１３０の整数が用いられる。つまり、Ｓorg（ｎ，ｗ）は、コンベア２の幅方向に沿ったｎ番目のスペクトル検出領域における、波長ｗのスペクトルの強度の数値を表す。
ステップＳ０２では、前処理部５１により、ステップＳ０１で取得されたスペクトルＳorg（ｎ，ｗ）が補正されて、補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）が算出される。この補正により、測定空間の水蒸気及び二酸化炭素の濃度変化、計測対象の黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の温度、照明１０および中赤外線カメラ４の経年劣化、コンベア２上の位置、などの影響によるスペクトル強度の特性の差異を吸収できる。補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）は、例えば下記の（１）式により算出できる。
図６は、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）の抽出手法を示す図である。図６に示すように、コンベア２の搬送路３上の、中赤外線カメラ４の撮像領域に、補正用スペクトルを取得するための校正板１１を設置して、中赤外線カメラ４による反射光のスペクトルの検出を行うことで、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）を取得できる。
反射光が明るい条件で計測した第１の補正用スペクトルWref（ｎ，ｗ）の場合、中赤外線領域の波長をすべて反射する校正板１１（アルミ、ステンレス等）を置き、照明１０を点灯した状態で、すべてのセンサ（ｎ＝０、１，２、・・・、３１７）について、全波長（ｗ＝０（２７００）、２（２７２０）、・・・、１３０（５３００））のデータを取得する。
反射光が暗い条件で計測した第２の補正用スペクトルDref（ｎ，ｗ）の場合、中赤外線領域の波長をすべて反射する校正板１１（アルミ、ステンレス等）を置き、照明１０を消灯した状態（もしくはカメラのシャッターを閉じた状態）で、すべてのセンサ（ｎ＝０、１，２、・・・、３１７）について、全波長（ｗ＝０（２７００）、２（２７２０）、・・・、１３０（５３００））のデータを取得する。
校正板１１は、例えば図６に点線の矢印で示すように、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）を取得する際に配置される、コンベア２の搬送路３上の、中赤外線カメラ４の撮像領域の位置と、中赤外線カメラ４の撮像領域や照明１０の照射範囲から外れる待機位置との間で移動可能に設置されるのが好ましい。言い換えると、校正板１１は、中赤外線カメラ４の視野内の所定位置と、視野外の所定位置とに固定可能であり、両方の所定位置の間を移動可能であるのが好ましい。校正板１１は、照明１０からの光を受ける主面の表面粗さが大きくざらざらした面となるように加工するのが好ましい。これにより、反射光のハレーションの発生を抑制できる。
また、補正用スペクトルの取得時には、コンベア２は停止していてもよい。この場合、校正板１１の動作の何らかの不具合により、校正板１１が中赤外線カメラ４の撮像領域の位置に正しく配置されないと、照明１０の赤外線によりコンベア２の搬送路３上の赤外線が照射される部分の温度が上昇し、焼損や発火の虞がある。このため、校正板１１が中赤外線カメラ４の視野内に固定されていない場合には、照明１０から赤外線を照射しないようにインターロックを設けるのが好ましい。
なお、図６に示すように、照明１０は、赤外線の光源であるランプ１０Ａ（シースヒーター、カーボンランプ、カンタルランプなど）と、ランプ１０Ａの熱を集める反射板１０Ｂとを有する。ランプ１０Ａは、コンベア２の幅方向（ｙ方向）に沿って延在するよう形成され、ｙ軸に沿った軸心まわりの全方向に赤外線を放射するよう配置される。反射板１０Ｂは、ランプ１０Ａを基準としてコンベア２の搬送路３とは反対側に配置され、ランプ１０Ａの軸心まわりの周方向に沿って湾曲して形成され、これによりランプ１０Ａからコンベア２とは反対側に放射された赤外線を集めてコンベア２側に反射して送ることができる。反射板１０Ｂは、例えば、アルミニウム、ステンレス、またはアルミニウムメッキなどされた部材からなる。
図５に戻り、ステップＳ０３では、前処理部５１により、補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）の中から、特徴のある波長領域が切り出される。図７は、反射波スペクトルから特徴のある波長領域を切り出す処理の一例を示す図である。図７の横軸はスペクトルの波長（ｎｍ）を示し、縦軸は各波長におけるスペクトルの強度を示す。図７には、ＡＢＳ、ＨＩＰＳ，ＰＰ、ＰＥの各材質のスペクトルの一例が示されている。そして、図７の例では、３２５０〜３７５０（ｎｍ）及び４４００〜４６００（ｎｍ）の波長領域のスペクトルが切り出されている。
図５に戻り、ステップＳ０４では、第１判定部５２により、ステップＳ０２にて補正され、かつ、ステップＳ０３にて特徴のある波長領域が切り出されたスペクトルを用いて、各スペクトルがコンベア２のベルト（搬送路３）か、搬送路３上の物体（廃プラスチック）かが判定される。第１判定部５２は、本実施形態では学習済みのＯｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭを利用して判定を行う。
ステップＳ０５では、第２判定部５３により、ステップＳ４にて物体（廃プラスチック）と判定されたスペクトルから、学習済みのＰＬＳを使用して２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２が抽出される。図８は、特徴データの抽出例を示す図である。図８の横軸は第１の特徴データ（Ｓｃｏｒｅ１）を示し、縦軸は第２の特徴データ（Ｓｃｏｒｅ２）を示す。図８には、図７に例示したＡＢＳ、ＨＩＰＳ，ＰＰ、ＰＥの４種類の材質の抽出例が示されている。図８に示すように、２つの特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２による二次元空間上では、各材質ごとにプロットされる領域が区分可能であることがわかる。なお、特徴データの数は、２種類以外でもよい。
図５に戻り、ステップＳ０６では、第３判定部５４により、ステップＳ５にて抽出された２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき、学習済みの決定木を使用して材質の判別が行われる。図９は、決定木を用いた材質判別の例を示す図である。本実施形態では、最終的に４種類の材質（ＰＥ、ＰＰ，ＡＢＳ、ＨＩＰＳ）を識別するため、図９に示すように決定木は２階層の条件分岐を有する。第１階層では、条件分岐の関数ｆ１（Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２）を用いて、特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２の組が２つのグループＧ１、Ｇ２に分けられる。一方のグループＧ１は、第２階層では、条件分岐の関数ｆ２（Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２）を用いて、さらに２つのグループＧ１１、Ｇ１２に分けられる。他方のグループＧ２は、第２階層では、条件分岐の関数ｆ３（Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２）を用いて、さらに２つのグループＧ２１、Ｇ２２に分けられる。この結果、特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２の組は、４つのグループＧ１１、Ｇ１２、Ｇ２１、Ｇ２２に分類され、各グループの材質がそれぞれＰＥ，ＰＰ，ＡＢＳ、ＨＩＰＳと判定される。
このように、本実施形態に係る廃プラスチックの材質判定装置１の判別装置５は、中赤外線カメラ４により検出された、照明１０によりコンベア２の搬送路３に照射された光の反射光のスペクトルが、廃プラスチック片Ｓ及び搬送路３のどちらかのものかを判定する第１判定部５２と、第１判定部５２により廃プラスチック片Ｓと判定されたスペクトルから２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を抽出する第２判定部５３と、第２判定部５３により抽出された特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき廃プラスチック片Ｓの材質Ｓ１、Ｓ２を判別する第３判定部５４と、を備える。
この構成により、反射スペクトルの入力情報から、第１判定部５２の物体判別による黒色廃プラスチック片Ｓのスペクトルへの絞り込みと、第２判定部５３の特徴量抽出によるスペクトル情報から特徴データへの次元圧縮と、第３判定部５４の分類処理との三段階の判定処理とデータの絞り込みを経て、廃プラスチックの材質の出力情報を得ることができる。このため、本実施形態の廃プラスチックの材質判定装置１は、廃プラスチックの材質の判定を多種の条件を考慮して行うことができ、かつ、多段階に亘ってきめ細かく行うことが可能となり、廃プラスチックの材質の判定精度を向上できる。
また、本実施形態に係る廃プラスチックの材質判定装置１の判別装置５は、中赤外線カメラ４により検出された反射スペクトルＳorg（ｎ，ｗ）を、反射光が明るい条件で計測した第１の補正用スペクトルWref（ｎ，ｗ）と、この明るい条件よりも相対的に暗い条件で計測した第２の補正用スペクトルDref（ｎ，ｗ）とを用いて補正する前処理部５１を備える。
このように反射スペクトルＳorg（ｎ，ｗ）を、例えば（１）式を用いて、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）を用いて補正することにより、計測対象の黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の温度、中赤外線カメラ４の経年劣化、コンベア２上の位置、などの影響によるスペクトル強度の特性の差異を抑制できる。このため、補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）を用いて、第１判定部５２、第２判定部５３、第３判定部５４の学習と判定とを行うことによって、廃プラスチックの材質の判定精度をさらに向上できる。
また、前処理部５１は、さらに、補正されたスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）から所定の周波数の範囲を切り出す加工を行い、加工後のスペクトルを第１判定部５２に出力する。
この構成により、スペクトルから廃プラスチックの材質と関連が強い部分を抽出して第１判定部５２、第２判定部５３、第３判定部５４の学習と判定とに利用することができるので、学習や判定を阻害するノイズの混入を低減でき、廃プラスチックの材質の判定精度をさらに向上できる。
なお、本実施形態では、前処理部５１は、反射スペクトルＳorg（ｎ，ｗ）の補正処理と、所定の周波数の範囲を切り出す処理の２つの処理を行うが、２つの処理の一方のみを行う構成でもよい。
また、本実施形態では、材質判定対象の廃プラスチックが黒色廃プラスチックＳの場合を例示して説明したが、例えば赤色や青色等の他の色の廃プラスチックでもよい。また、色が異なる廃プラスチックを混在して用いてもよい。
図１０〜図１４を参照して、本実施形態の材質判定装置１による所望の材質の廃プラスチックの選別手法について説明する。図１０は、本実施形態の材質判定装置１による第１の材質選別手法を示す平面図である。図１０には、図３に示した材質判定装置１の平面図に対応し、簡略化した図が示されている。図１０以降では、選別手法の一例として、５種類の材質（１）、（２）、（３）、（４）、（５）が混合されたプラスチックミックスを選別対象とする例を説明する。
図１０の例では、コンベア２や収集装置１２がコンベア２の幅方向（ｙ方向）に区分されない一系統の搬送路が形成される構成を例示する。収集装置１２では、噴射ノズル７の噴射と停止によって、廃プラスチックを図２などに示した仕切り板９を境界として分別するため、選別対象を大きく２種類に分類する。このため、選別対象の５種類の材質が混在するプラスチックミックスを単一材質ごとにそれぞれ選別するためには、収集装置１２のうち一方の収集装置１２−１（例えば、噴射ノズル７からエアーを噴射された廃プラスチックが回収される装置）に一種類ずつ分別する処理を繰り返す必要がある。つまり、図１０に示すように、まずプラスチックミックスから材質（１）のみを分類して、収集装置１２−１で回収する。このとき、他方の収集装置１２−２に収集されている残りのプラスチックミックスは他の４種類の材質（２）〜（５）が混在している。次に、４種類が混在する残りのプラスチックミックスを再度材質判定装置１に投入し、（２）〜（５）のいずれか１つを分類する。この手順を４回繰り返すことで、５種類の材質（１）〜（５）のそれぞれに分別することができる。
図１１は、本実施形態の材質判定装置１Ａによる第２の材質選別手法を示す平面図である。図１１以降では、コンベア２の搬送路３は、幅方向において第１の系統と第２の系統の二系統に区分される。より詳細には、投入口（振動フィーダー８）、コンベア２、収集装置１２のそれぞれが幅方向で２分される。なお、投入口８とコンベア２は、構成要素を２つにするのではなく、単一の要素に仕切り等をつけて系統間で混在しないようにする。例えば、コンベア２の搬送路３は、幅方向のほぼ中央の位置に搬送方向に沿って仕切り壁を設けることで２系統に区分できる。
以下の説明では、第１の系統を添え字Ａで表し、第２の系統を添え字Ｂで表す。また、図１０の収集装置１２−１に相当する要素を「収集装置Ａ１」及び「収集装置Ｂ１」と表記し、図１０の収集装置１２−２に相当する要素を「収集装置Ａ２」及び「収集装置Ｂ２」と表記する。
図１１の例では、第１の系統と第２の系統で、同一の材質の廃プラスチック片が収集される。例えば図１１に示すように、第１、第２の系統のそれぞれの投入口Ａ、Ｂに５種類の材質（１）〜（５）が混在するプラスチックミックスが供給され、各系統で材質判定が行われて、収集装置Ａ１、Ｂ１でそれぞれ同一の材質（１）の廃プラスチック片が収集される。また、収集装置Ａ２、Ｂ２では、残りの材質（２）〜（５）が混在する廃プラスチックが収集される。
図１２は、本実施形態の材質判定装置１Ｂによる第３の材質選別手法を示す平面図である。図１２の例では、第１の系統では、第１の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、残りの廃プラスチック片を第２の系統へ供給し、第２の系統では、残りの廃プラスチック片の中から第２の材質の廃プラスチック片を収集する。図１２の例では、複数種の混合素材を、第１の材質と、第２の材質と、その他の材質の３種類に分別できる。
図１２の例では、第１の系統の投入口Ａに、５種類の材質（１）〜（５）が混在するプラスチックミックスが供給され、第１の系統のコンベアＡで材質判定が行われて、収集装置Ａ１で材質（１）の廃プラスチック片が収集される。また、収集装置Ａ２では、残りの材質（２）〜（５）が混在する廃プラスチックが収集される。
次に、収集装置Ａ２で収集された残りの材質（２）〜（５）が混在する廃プラスチックは、搬送装置１３により第２の系統の投入口Ｂまで搬送されて、投入口Ｂに供給される。第２の系統のコンベアＢで材質判定が行われて、収集装置Ｂ１で材質（２）の廃プラスチック片が収集される。収集装置Ｂ２では、残りの材質（３）〜（５）が混在する廃プラスチックが収集される。
図１３は、本実施形態の材質判定装置１Ｃによる第４の材質選別手法を示す平面図である。図１３の例では、第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、収集した廃プラスチック片を第２の系統へ供給し、第２の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片の中から第１の材質の廃プラスチック片を収集する。図１３の例では、所定の一種の材質のプラスチック片を高純度に選別できる。
図１３の例では、第１の系統の投入口Ａに、５種類の材質（１）〜（５）が混在するプラスチックミックスが供給され、第１の系統のコンベアＡで材質判定が行われて、収集装置Ａ１で材質（１）と微量の（２）〜（５）の廃プラスチック片が収集される。また、収集装置Ａ２では、残りの材質（２）〜（５）と微量の（１）が混在する廃プラスチックが収集される。
次に、収集装置Ａ１で収集された材質（１）と微量の（２）〜（５）が混在する廃プラスチックは、搬送装置１３により第２の系統の投入口Ｂまで搬送されて、投入口Ｂに供給される。第２の系統のコンベアＢで材質判定が行われて、収集装置Ｂ１で再度材質（１）が選別されて材質（１）の廃プラスチック片が収集される。この収集装置Ｂ１で収集された材質（１）は、収集装置Ａ１で収集された素材より材質（１）の純度が高くなっている。収集装置Ｂ２では、残りの材質（１）〜（５）が混在する廃プラスチックが収集される。
図１４は、本実施形態の材質判定装置１Ｄによる第５の材質選別手法を示す平面図である。図１４の例では、第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外すると共に、除外した残りの廃プラスチック片を第２の系統へ供給し、第２の系統では、他の廃プラスチック片の中からさらに第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外して、第１の材質を含まない廃プラスチック片を収集する。図１４の例では、所定の一種の材質のプラスチック片を混在素材の中からより確実に選別できる。
図１４の例では、第１の系統の投入口Ａに、５種類の材質（１）〜（５）が混在するプラスチックミックスが供給され、第１の系統のコンベアＡで材質判定が行われて、収集装置Ａ１で材質（１）と微量の（２）〜（５）の廃プラスチック片が収集される。また、収集装置Ａ２では、残りの材質（２）〜（５）と少量の（１）が混在する廃プラスチックが収集される。
次に、収集装置Ａ２で収集された材質（２）〜（５）と少量の（１）が混在する廃プラスチックは、搬送装置１３により第２の系統の投入口Ｂまで搬送されて、投入口Ｂに供給される。第２の系統のコンベアＢで材質判定が行われて、収集装置Ｂ１で再度材質（１）が選別されて材質（１）と微量の材質（２）〜（５）が混在する廃プラスチック片が収集される。収集装置Ｂ２では、残りの材質（２）〜（５）と微量の（１）が混在する廃プラスチックが収集される。
図１５は、材質判定装置１の操作画面の一例を示す図である。図１５に示す操作画面は、例えば材質判定装置１の本体に設置される表示装置に表示される。図１５に示すように、操作画面には、選別するプラスチックの材質名が列挙され、上記の第１の系統（図１５では「１次」と、第２の系統（図１５では「２次」）ごとに噴射して選別する材質を個別に選択可能となっている。操作画面が表示される表示装置は例えばタッチパネルであり、「噴射選択」欄の「ＯＦＦ」表示を押下するなどの操作によって「ＯＮ」表示に切り替えることによって、当該材質（図１５ではＡＢＳ）の場合に噴射ノズル７がエアーを噴射して収集装置で分別するように設定できる。また、操作画面では、「投入原料面積比」欄を設け、材料判定処理の判定結果に応じて、素材に混合される各材質の割合を表示することもできる。
以上、具体例を参照しつつ本実施形態について説明した。しかし、本開示はこれらの具体例に限定されるものではない。これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素およびその配置、条件、形状などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ 廃プラスチックの材質判定装置
２ コンベア
３ 搬送路
４ 中赤外線カメラ（反射スペクトル検出部）
５ 判別装置
５１ 前処理部
５２ 第１判定部
５３ 第２判定部
５４ 第３判定部
１２、１２−１、１２−２、Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２ 収集装置
Ｓ１、Ｓ２ 黒色廃プラスチック片
２ コンベア
３ 搬送路
４ 中赤外線カメラ（反射スペクトル検出部）
５ 判別装置
５１ 前処理部
５２ 第１判定部
５３ 第２判定部
５４ 第３判定部
１２、１２−１、１２−２、Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２ 収集装置
Ｓ１、Ｓ２ 黒色廃プラスチック片
Claims (14)
- 廃プラスチックの材質判定装置であって、
搬送路上で搬送される廃プラスチック片に光を照射する照射部と、
前記照射部により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、
前記反射スペクトル検出部により検出された前記スペクトルが前記廃プラスチック片及び前記搬送路のどちらかのものかを判定する第１判定部と、
前記第１判定部により前記廃プラスチック片と判定されたスペクトルから特徴量を抽出する第２判定部と、
前記第２判定部により抽出された前記特徴量に基づき前記廃プラスチック片の材質を判別する第３判定部と、
を備える廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記反射スペクトル検出部により検出された前記スペクトルを、前記反射光が明るい条件で計測した第１の補正用スペクトルと、前記明るい条件よりも暗い条件で計測した第２の補正用スペクトルとを用いて補正する前処理部を備え、
前記第１判定部は、前記前処理部により補正された前記スペクトルを用いて前記判定を行う、
請求項１に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記前処理部は、補正された前記スペクトルから所定の周波数の範囲を切り出す加工を行い、
前記第１判定部は、前記前処理部により加工された前記スペクトルを用いて前記判定を行う、
請求項２に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第１判定部は、学習済みのＯｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭを用いて判定を行う、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第２判定部は、学習済みのＰＬＳを用いて判定を行う、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第３判定部は、学習済みの決定木を用いて判定を行う、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第３判定部の判定結果に基づき、前記搬送路を流れる前記廃プラスチック片から一の材質のものを収集する収集装置を備える、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記搬送路は、幅方向において第１の系統と第２の系統の二系統に区分される、
請求項７に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第１の系統と前記第２の系統で、同一の材質の廃プラスチック片を収集する、
請求項８に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第１の系統では、第１の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、残りの廃プラスチック片を前記第２の系統へ供給し、
前記第２の系統では、前記残りの廃プラスチック片の中から第２の材質の廃プラスチック片を収集する、
請求項８に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、前記収集した廃プラスチック片を前記第２の系統へ供給し、
前記第２の系統では、前記第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片の中から第１の材質の廃プラスチック片を収集する、
請求項８に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 前記第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外すると共に、前記除外した残りの廃プラスチック片を前記第２の系統へ供給し、
前記第２の系統では、前記他の廃プラスチック片の中からさらに前記第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外して、前記第１の材質を含まない廃プラスチック片を収集する、
請求項８に記載の廃プラスチックの材質判定装置。 - 廃プラスチックの材質判定方法であって、
搬送路上で搬送される廃プラスチック片に光を照射する照射ステップと、
前記照射ステップにて照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出ステップと、
前記反射スペクトル検出ステップにて検出された前記スペクトルが前記廃プラスチック片及び前記搬送路のどちらかのものかを判定する第１判定ステップと、
前記第１判定ステップにて前記廃プラスチック片と判定されたスペクトルから特徴量を抽出する第２判定ステップと、
前記第２判定ステップにて抽出された前記特徴量に基づき前記廃プラスチック片の材質を判別する第３判定ステップと、
を含む廃プラスチックの材質判定方法。 - 廃プラスチックの材質判定プログラムであって、
搬送路上で搬送される廃プラスチック片に光を照射する照射機能と、
前記照射機能により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出機能と、
前記反射スペクトル検出機能により検出された前記スペクトルが前記廃プラスチック片及び前記搬送路のどちらかのものかを判定する第１判定機能と、
前記第１判定機能により前記廃プラスチック片と判定されたスペクトルから特徴量を抽出する第２判定機能と、
前記第２判定機能により抽出された前記特徴量に基づき前記廃プラスチック片の材質を判別する第３判定機能と、
をコンピュータに実現させる廃プラスチックの材質判定プログラム。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005249624A (ja) * | 2004-03-05 | 2005-09-15 | Japan Science & Technology Agency | 分光スペクトルによるポリマーグループの判別方法 |
| JP2009191375A (ja) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Kaneka Corp | 合成繊維不織布の製造方法並びに布状及び／又は綿状の繊維の分別装置 |
| JP2014115193A (ja) * | 2012-12-10 | 2014-06-26 | Daio Engineering Co Ltd | 黒色廃プラスチックの材質選別装置 |
| JP2014151224A (ja) * | 2013-02-05 | 2014-08-25 | Toyo Rice Co Ltd | 色彩選別機及び色彩選別方法 |
| JP2016091359A (ja) * | 2014-11-06 | 2016-05-23 | 株式会社リコー | 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| JP2017106783A (ja) * | 2015-12-08 | 2017-06-15 | 株式会社島津製作所 | サンプル識別方法、及び、サンプル識別装置 |
| JP2018165010A (ja) * | 2017-03-28 | 2018-10-25 | 宇部興産株式会社 | 廃プラスチック混合物からの炭素繊維強化複合材料の選別方法 |
| JP2019086412A (ja) * | 2017-11-07 | 2019-06-06 | 大日本印刷株式会社 | 検査システム、検査方法及び検査システムの製造方法 |
| JP2019204168A (ja) * | 2018-05-21 | 2019-11-28 | 大王製紙株式会社 | 選別装置、選別方法及び選別プログラム並びにコンピュータで読み取り可能な記録媒体 |
| JP2020003419A (ja) * | 2018-06-29 | 2020-01-09 | 株式会社リコー | 分光特性取得装置、画像形成装置、及び画像形成装置の管理システム |
Family Cites Families (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2016080402A (ja) * | 2014-10-10 | 2016-05-16 | キヤノン株式会社 | 学習装置、学習方法及びプログラム |
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| JP2009191375A (ja) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Kaneka Corp | 合成繊維不織布の製造方法並びに布状及び／又は綿状の繊維の分別装置 |
| JP2014115193A (ja) * | 2012-12-10 | 2014-06-26 | Daio Engineering Co Ltd | 黒色廃プラスチックの材質選別装置 |
| JP2014151224A (ja) * | 2013-02-05 | 2014-08-25 | Toyo Rice Co Ltd | 色彩選別機及び色彩選別方法 |
| JP2016091359A (ja) * | 2014-11-06 | 2016-05-23 | 株式会社リコー | 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| JP2017106783A (ja) * | 2015-12-08 | 2017-06-15 | 株式会社島津製作所 | サンプル識別方法、及び、サンプル識別装置 |
| JP2018165010A (ja) * | 2017-03-28 | 2018-10-25 | 宇部興産株式会社 | 廃プラスチック混合物からの炭素繊維強化複合材料の選別方法 |
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