JP2023025463A - Waste plastic selection system and waste plastic selection method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、廃プラスチックの選別システム、及び廃プラスチックの選別方法に関する。 The present disclosure relates to a waste plastic sorting system and a waste plastic sorting method.
廃家電製品、廃棄自動車等に由来する廃プラスチックを再利用するための主たる方法として、廃プラスチックを用いて新しい材料や製品を製造するマテリアルリサイクルが知られている。回収される廃プラスチックは通常、様々な種類(材質)のプラスチックを含むため、マテリアルリサイクルにおいては、製造される再生品に応じて、廃プラスチックを材質により選別する必要がある。 BACKGROUND ART Material recycling, in which new materials and products are manufactured using waste plastics, is known as a main method for reusing waste plastics derived from waste home electric appliances, discarded automobiles, and the like. Since collected waste plastics usually contain various kinds (materials) of plastics, in material recycling, it is necessary to sort the waste plastics according to the material according to the recycled product to be manufactured.
廃プラスチックの選別の手段としては、例えば、廃プラスチック片に赤外光等の光を照射し、その照射により得られる反射光のスペクトルを利用して、プラスチックの材質を判定することが知られている(例えば、特許文献1)。 As a means for sorting waste plastics, for example, it is known to irradiate a piece of waste plastic with light such as infrared light and use the spectrum of the reflected light obtained by the irradiation to determine the material of the plastic. (For example, Patent Document 1).
マテリアルリサイクルにおいて高品質の製品を製造するためには、廃プラスチックの選別が高精度に行われる必要がある。しかしながら、従来の赤外線等の光の反射を利用した廃プラスチックの選別において、照射する光の強さ、照射距離等によってはハレーション等が発生してしまい、材質の判定のために有効である反射スペクトルを生成できる反射光を十分に得られない場合があった。よって、光の反射を利用した廃プラスチックの選別装置又は選別方法において、選別精度の向上が求められている。 In order to manufacture high-quality products in material recycling, waste plastics must be sorted with high precision. However, in the conventional sorting of waste plastics using the reflection of light such as infrared rays, halation occurs depending on the intensity of the irradiated light, the irradiation distance, etc., and the reflection spectrum is effective for judging the material. In some cases, it was not possible to obtain enough reflected light to generate Therefore, there is a demand for improved sorting accuracy in a waste plastic sorting apparatus or sorting method that utilizes reflection of light.
よって、本発明による一態様は、廃プラスチックを、高精度で材質により選別する選別システムを提供することを課題とする。 Accordingly, it is an object of one aspect of the present invention to provide a sorting system that sorts waste plastics by material with high accuracy.
本発明の一態様による廃プラスチックの選別システムは、搬送路上を搬送される廃プラスチック片に光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する第1判別部と、前記第1判別部の判定結果に基づき前記廃プラスチック片を選別する第1選別部と、前記第1選別部により選別された前記廃プラスチック片の残りの廃プラスチック片の表面を処理する表面処理部と、前記表面処理部により表面処理が施された廃プラスチック片に光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する第2判別部と、前記第2判別部の判定結果に基づき前記表面処理が施された廃プラスチック片を選別する第2選別部と、を備える。 A waste plastic sorting system according to an aspect of the present invention comprises: a first discriminating unit that irradiates light onto waste plastic pieces conveyed on a conveying path to determine the material based on the spectrum of the reflected light; and the first discriminating unit. a first sorting section for sorting the waste plastic pieces based on the determination result; a surface treatment section for treating the surfaces of the remaining waste plastic pieces of the waste plastic pieces sorted by the first sorting section; and the surface treatment section. A second discriminating unit that determines the material based on the spectrum of the reflected light by irradiating the waste plastic piece surface-treated with light, and the surface-treated waste based on the determination result of the second discriminating unit a second sorting section for sorting out the plastic pieces.
本開示によれば、廃プラスチックを、高精度で材質により選別できる選別システムを提供できる。 According to the present disclosure, it is possible to provide a sorting system capable of sorting waste plastics by material with high accuracy.
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。 Embodiments will be described below with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate understanding of the description, the same constituent elements in each drawing are denoted by the same reference numerals as much as possible, and overlapping descriptions are omitted.
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。以下では説明の便宜上、z正方向側を上側、z負方向側を下側と表現する場合がある。また、x負方向側を上流、x正方向側を下流と表現する場合がある。
In the following description, x-direction, y-direction, and z-direction are directions perpendicular to each other. The x and y directions are horizontal and the z direction is vertical. The x direction is the transport direction of the
[第1実施形態]
<廃プラスチック片の選別装置>
まずはじめに、図1~図10を参照して、第1実施形態に係る廃プラスチック片の選別システム1Aを構成することができる選別装置1について説明する。
[First embodiment]
<Sorting equipment for waste plastic pieces>
First, referring to FIGS. 1 to 10, a sorting
図1~図3を参照して、廃プラスチックの選別装置1の概略構成を説明する。図1は、廃プラスチックの選別装置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選別装置1の側面図である。図3は、図1に示す廃プラスチックの選別装置1の平面図である。図1~図3に示すように、廃プラスチックの選別装置1は、当該装置の上流に表面処理装置20(表面処理部)を備えている。
A schematic configuration of a waste
本実施形態による選別装置1にて選別される廃プラスチックは、廃家電製品、廃棄自動車等から得られた、粉砕により形成された廃プラスチック片の集合体(廃プラスチック片群)である。1つの廃プラスチック片は、板状若しくは層状の形状を有していてよく、また平均最大長さ5~50mm、平面視での平均面積20~2500mm2のサイズを有していてよい。本実施形態では、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片の集合体(廃プラスチック片群)から、好ましくは黒色廃プラスチック片の集合体(黒色廃プラスチック片群)から、所定の材質の廃プラスチック片を選別するものである。また、本実施形態により選別される廃プラスチック片には、黒色廃プラスチック片に加え、別の色の、例えば青色、赤色等の着色廃プラスチック片が混在していてもよい。
The waste plastic sorted by the
なお、本明細書において、黒色とは、JIS8721に準じてマンセル記号で表した明度が6以下の色を指す。また、黒色廃プラスチック片の黒色は通常、当該黒色廃プラスチック片に含まれるカーボンブラック(炭素充填材)に由来するものである。 In this specification, black refers to a color with a brightness of 6 or less expressed in Munsell symbols according to JIS8721. The black color of the black waste plastic pieces is usually derived from carbon black (carbon filler) contained in the black waste plastic pieces.
図1~図3では、例として、1種の材質からなる廃プラスチック片S1と、当該廃プラスチック片とは異なる種の材質からなる廃プラスチック片S2とが混合した廃プラスチック片群から、一方の材質の廃プラスチック片を判定して選別する装置を示す。以下においては、廃プラスチック片S1、S2をまとめて符号Sで表す場合がある。なお、廃プラスチック片群から選別される廃プラスチック片の材質(種類)の数は特に限定されず、2~10種であってよい。プラスチックの材質の具体例としては、ポリエチレン(PE)、ポリプロピレン(PP)、ポリカーボネート/アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(PCABS)、アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(ABS)、ポリスチレン(PS)、ポリフェニレンエーテル/ポリスチレン(PPEPS)、ポリアミド(PA)、ポリカーボネート(PC)、ポリアセタール(POM)、ポリエチレンテレフタレート(PET)、ポリ塩化ビニル(PVC)、ポリメタクリル酸メチル(PMMA)等が挙げられる。 1 to 3, as an example, from a group of waste plastic pieces S1 made of one kind of material and waste plastic pieces S2 made of a different kind of material from the waste plastic pieces, one 1 shows an apparatus for judging and sorting waste plastic pieces of material. In the following, the waste plastic pieces S1 and S2 may be collectively represented by symbol S. The number of materials (kinds) of waste plastic pieces sorted out from the waste plastic piece group is not particularly limited, and may be 2 to 10 kinds. Specific examples of plastic materials include polyethylene (PE), polypropylene (PP), polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene (PCABS), acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), polystyrene (PS), polyphenylene ether/polystyrene (PPPEPS). ), polyamide (PA), polycarbonate (PC), polyacetal (POM), polyethylene terephthalate (PET), polyvinyl chloride (PVC), polymethyl methacrylate (PMMA), and the like.
本実施形態による廃プラスチックの選別装置1では、赤外線等の光を照射して得られる反射光から検出された反射スペクトルに基づき、廃プラスチックの材質の判定を行い、材料を判別する(判別については後に詳述)。ここで、従来の構成では、光を当てた際、照射する光の強さ、照射距離等によっては正反射(鏡面反射)が強く起こってしまい、材質の判定のために有効である反射光(拡散反射光)が十分に得られない場合があった。これに対し、本実施形態による選別装置1は表面処理装置20を有しており、この表面処理装置20によって、廃プラスチック片の表面が処理され、適切な反射光を得ることができるようになる。
In the waste
特に、黒色プラスチックは、他色のプラスチックに比べて材質固有の吸収領域のレベル(強度)が弱いため、表面の状態の影響をより大きく受ける。特に、プラスチック表面の光沢度が比較的高い場合には、プラスチック表面での赤外線の反射の影響、特に正反射(鏡面反射)の影響が大きくなるため、吸収レベルが見えなくなり、材質の判別が困難となる。そこで、表面処理を施して所定の粗面状態に粗面化することで、赤外線のプラスチック表面での正反射の影響を抑えて、反射光スペクトルにおけるスペクトル強度を高めることができ、材質による反射スペクトル強度の相違を適切に観察することができる。この結果、黒色プラスチック片の選別精度を向上させることができる。 In particular, black plastic has a lower level (strength) of absorption regions inherent to the material than plastics of other colors, and is therefore more affected by surface conditions. In particular, when the glossiness of the plastic surface is relatively high, the influence of the reflection of infrared rays on the plastic surface, especially the influence of specular reflection (specular reflection), becomes large, so the absorption level becomes invisible and it is difficult to distinguish the material. becomes. Therefore, by roughening the surface to a predetermined rough surface state by applying surface treatment, the influence of specular reflection of infrared rays on the plastic surface can be suppressed, and the spectral intensity in the reflected light spectrum can be increased. Differences in intensity can be properly observed. As a result, it is possible to improve the sorting accuracy of the black plastic pieces.
表面処理装置20による表面処理は、光を照射した場合に、材質の判別に有効な反射スペクトルを取得することができる程度の表面状態となる処理であってよい。例えば、本実施形態による表面処理は、廃プラスチック片の表面が、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角60°の光沢度(鏡面光沢度)(Gs60(%))が10以下となるように表面状態を変更する処理であってよい。入射角60°の光沢度は、好ましくは8以下、より好ましくは6以下、さらに好ましくは1.5以下であってよい。また、当該入射角60°の光沢度は、0.1以上であってよい。さらに、本実施形態による表面処理は、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角75°の光沢度(鏡面光沢度)(Gs75(%))が25以下となるように表面状態を変更する処理であってよい。入射角75°の光沢度は、好ましくは15以下、より好ましくは10以下、さらに好ましくは5以下であってよい。また、当該入射角75°の光沢度は、0.1以上であってよい。そして、本実施形態における表面処理は、上記範囲の入射角60°の光沢度を有し、且つ上記範囲の入射角75°の光沢度を有するように行うことが好ましい。上記の光沢度、特に入射角60°光沢度及び/又は入射角75°光沢度を有することで、プラスチックの表面に適切な粗面状態を付与でき、これにより、廃プラスチック片が黒色プラスチック片である場合でも、選別精度を高めることができる。
The surface treatment by the
また、本実施形態による表面処理は、廃プラスチック片の表面が、表面粗さの平均偏差(SMD)が1μm以上となるように表面状態を変更する処理であってもよい。表面粗さの平均偏差は、好ましくは1.1μm以上、より好ましくは1.2μm以上であってよい。また、表面粗さの平均偏差は、好ましくは6m以下、好ましくは3μm以下、より好ましくは2.5μm以下とすることができる。上記範囲の表面粗さの平均偏差(SMD)を有するように表面処理を行うことで、プラスチックの表面に適切な粗面状態を付与できる。そのため、廃プラスチック片が黒色プラスチック片である場合でも、反射スペクトルを適切に得ることができ、選別精度を高めることができる。 In addition, the surface treatment according to the present embodiment may be a treatment for changing the surface state of the surface of the waste plastic pieces so that the surface roughness average deviation (SMD) is 1 μm or more. The average deviation of surface roughness may be preferably 1.1 μm or more, more preferably 1.2 μm or more. Also, the average deviation of the surface roughness can be preferably 6 m or less, preferably 3 μm or less, more preferably 2.5 μm or less. By performing the surface treatment so that the surface roughness average deviation (SMD) is within the above range, the surface of the plastic can be provided with an appropriate rough surface state. Therefore, even when the waste plastic pieces are black plastic pieces, a proper reflection spectrum can be obtained, and the sorting accuracy can be improved.
また、廃プラスチック片の全表面積の50%以上、好ましくは80%以上が、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角60°の光沢度(鏡面光沢度(%))が10以下、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角75°の光沢度(鏡面光沢度(%))が25以下、及び表面粗さの平均偏差(SMD)が1μm以上との条件のうち1以上を満たすような状態にすることで、赤外線を用いた廃プラスチック片の選別精度を向上させることができる。 In addition, 50% or more, preferably 80% or more of the total surface area of the waste plastic pieces has a glossiness of 10 or less at an incident angle of 60° (specular glossiness (%)) measured in accordance with JIS Z 8741. Satisfy one or more of the conditions that the glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 75° measured in accordance with Z 8741 is 25 or less and the surface roughness mean deviation (SMD) is 1 μm or more. In such a state, it is possible to improve the sorting accuracy of waste plastic pieces using infrared rays.
本実施形態における表面処理は、元の廃プラスチック片の表面状態に応じて、粗面化処理としてもよいし、滑面化処理としてもよい。また、表面処理は、液体を利用した湿式処理であってもよいし、液体を利用しない乾式処理であってもよい。表面処理の具体例としては、ワイヤブラシ、サンドペーパー等の研磨具及び/又は研磨剤を用いた研磨(若しくは研削)、薬品を用いた表面処理等が挙げられる。このうち、処理により生じ得る廃棄物等が比較的少なく、その廃棄処理も容易であることから研磨処理が好ましい。 The surface treatment in this embodiment may be a roughening treatment or a smoothing treatment depending on the surface condition of the original waste plastic pieces. Moreover, the surface treatment may be a wet treatment using a liquid, or a dry treatment using no liquid. Specific examples of surface treatment include polishing (or grinding) using abrasive tools and/or abrasives such as wire brushes and sandpaper, and surface treatment using chemicals. Of these, the polishing treatment is preferred because it produces relatively little waste and the like and is easy to dispose of.
図4は、表面処理装置20の一例の概略図である。図4に示す表面処理装置20は、粗面を有する複数のローラを備えている。そして、複数のローラ間に、表面処理前の廃プラスチック片S'を通すことによって、廃プラスチック片S'の表面が削られ、微細な凹凸が形成されるか、且つ/又は過度に大きな凹凸が解消されることによって、適切な大きさの凹凸が形成された廃プラスチック片Sが得られる。適切な大きさの凹凸が形成された廃プラスチック片の表面は上述の所定の光沢度を有しており、選別装置1での光照射を利用したプラスチック種の判定を、より高い精度で行うことができる。
FIG. 4 is a schematic diagram of an example of the
図4に示す表面処理装置20では、廃プラスチック片の搬送方向に回転する大ローラ21と、当該大ローラ21と対向し、且つ大ローラ21と反対方向に回転する小径の粗面ローラ23、23、23とが配置されている。粗面ローラ23、23、23には、ブラシ又はサンドペーパーが表面に取り付けられている。そして、供給部28から供給された表面処理前の廃プラスチック片S'が、大ローラ21と、粗面ローラ23、23、23との間に供給され、搬送方向に搬送されると共に、粗面ローラ23、23、23に対向する側の表面が荒らされる。表面処理装置20では、大ローラ21及び粗面ローラ23、23、23の下流にさらに、廃プラスチック片の搬送方向に回転する別の大ローラ22と、当該大ローラ22と対向し、且つ大ローラ22と反対方向に高速回転する小径の粗面ローラ25、25、25とが配置されている。粗面ローラ25、25、25には、粗面ローラ23、23、23と同様にブラシ又はサンドペーパーが取り付けられている。大ローラ22及び粗面ローラ25、25、25は、廃プラスチック片S'の、粗面ローラ23、23、23によって荒らされた表面と反対側の表面が荒らされるように、配置されている。このような構成によって、廃プラスチック片S'の両面が、選別装置1における材質の判定により適切な表面状態となり、高い精度で材質による選別を行うことができる。粗面ローラ23、23、23、及び粗面ローラ25、25、25の回転数は、廃プラスチック片の所望の表面状態に応じて設定することができる。なお、適切な表面状態は、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角60°の光沢度(鏡面光沢度(%))が10以下、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角75°の光沢度(鏡面光沢度(%))が25以下、及び表面粗さの平均偏差(SMD)が1μm以上の条件のうち1以上を満たす状態とすることができる。黒色プラスチック片を含む又は黒色プラスチック片からなる廃プラスチック片の場合、上記の表面状態とすることで選別精度を上げることができる。
The
なお、廃プラスチック片は、廃家電製品、廃棄自動車等からプラスチック部分を取り出した後、再利用しやすくするために破砕によりサイズダウンされたものである。本形態における表面処理は、上記破砕工程に組み込まれていてもよい。 The waste plastic piece is a piece of plastic that has been taken out of a waste home appliance, a waste automobile, or the like, and crushed to reduce its size so that it can be easily reused. The surface treatment in this embodiment may be incorporated into the crushing step.
図1~図3を再び参照して、選別装置1における、表面処理後の廃プラスチック片Sの処理について説明する。表面処理装置20から取得された表面処理後の廃プラスチック片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8と、振動フィーダ8により供給された廃プラスチック片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8には、例えば投入用ホッパ等を介して、破砕(表面処理)された廃プラスチック片S1、S2が供給される。振動フィーダ8は、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、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8から遠ざかる向きに搬送路3上の廃プラスチック片S1、S2を搬送する。
Referring again to FIGS. 1 to 3, processing of waste plastic pieces S after surface treatment in the
また、選別装置1は、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、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廃プラスチック片S1、S2の材質を判定若しくは同定して判別する判別装置5(判別部)とを備えている。
The
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7参照)を有し、ランプ10Aから廃プラスチック片S1、S2に向かって赤外線を照射(出射)する。また、照明10は、中赤外線カメラ4に廃プラスチック片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。
The
廃プラスチック片に照射される照射光は、2~8μmの赤外線、好ましくは3μm超の中赤外線、より具体的には3μm超8μm以下の赤外線を含んでいてよい。上記波長領域の中赤外線では、黒色プラスチックの光吸収率が比較的低い領域を含むので、黒色の廃プラスチックであっても、プラスチックの材質の判定のために有効な反射光スペクトル(材質により顕著な相違が観察され得る反射光スペクトル)を取得できる。 The irradiation light applied to the waste plastic pieces may include infrared rays of 2 to 8 μm, preferably mid-infrared rays of more than 3 μm, more specifically infrared rays of more than 3 μm and 8 μm or less. Since the mid-infrared rays in the above wavelength range include a region where the light absorption rate of black plastic is relatively low, even for black waste plastic, the reflected light spectrum is effective for judging the material of the plastic (significant depending on the material). A reflected light spectrum) can be obtained in which differences can be observed.
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(y方向)の全域にわた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、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、赤外線の波長領域3μm以上若しくは3μm超の分光器付カメラで構成されていてよい。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の結果を後述の噴射制御部6に出力する。
For example, as shown in FIG. 1, a single
中赤外線カメラ4によって受光される反射光は、好ましくは3μm超の波長領域、より好ましくは3μm超8μm以下、さらに好ましくは3μm超5μm以下の波長領域の赤外線を含んでいてよい。上記波長領域の反射光を受光することで、黒色の廃プラスチックの材質判定のために有効なデータを取得ことができる。すなわち、上記波長領域内の反射光のスペクトル強度において、材質による顕著な相違が観察され得る。
The reflected light received by the
さらに、選別装置1は、コンベア2の搬送方向(x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を噴射する噴射ノズル列7を備えている。噴射ノズル列7は、コンベア2の幅方向(y方向)に複数個(例えば318個)の噴射ノズルが並設されてなり、噴射制御部6によって個々の噴射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、噴射ノズル列7の噴射ノズルからエアを噴射させる、又は噴射させないようにすることができる。すなわち、ターゲットとする廃プラスチック片を選択してエアを吹き付けること(選択吹付け)ができる。そして、例えば仕切り板9(図2)により区分される複数の領域(例えば回収用ホッパ若しくは容器)に黒色廃プラスチック片S1、S2を仕分けて落下させ、所望の材質の廃プラスチックを分別して収集する。つまり、本実施形態では、噴射制御部6と、噴射ノズル列7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選別部12として機能する。
Further, the
図1~図3に示す例では、選別部12では、エア若しくは所定の気体の噴射を利用して、コンベア2上の廃プラスチック片Sを吹き飛ばす又は吹き飛ばさないとする選択吹付けによって仕分けているが、選別の形態は図示のものに限られない。例えば、判別装置5による材料判定結果の情報をロボットアームに送信し、ロボットアームによって廃プラスチック片の材質による仕分けを行い、廃プラスチック片を分別してもよい。
In the examples shown in FIGS. 1 to 3, the sorting
選別装置1の動作、すなわち表面処理装置20から供給された廃プラスチック片の処理について説明する。例えば投入用ホッパなどを介して、破砕された廃プラスチック片S1、S2が振動フィーダ8に供給されると、振動フィーダ8は、供給された廃プラスチック片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。
The operation of the
コンベア2の上面の搬送路3に供給された廃プラスチック片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。
The waste plastic pieces S1 and S2 supplied to the conveying
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、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5~図10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。
The discriminating
噴射制御部6は、噴射ノズル列7に含まれる複数配置されている噴射ノズルのうち、材質に応じた噴射ノズルを選択して、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列7の各噴射ノズルは、ノズル口を開口して、エアを噴射する。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からエア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。
The
図1~図3に示す例では、コンベア2上の廃プラスチック片S1は、制御信号を受信したエア噴射ノズルからエアを受けて、吹き飛ばされ落下し、収集容器等の中に回収される。また、コンベア2上の黒色廃プラスチック片S2は、噴射ノズルからエアを受けないので、黒色廃プラスチック片S1とは異なる収集容器等に回収される。このように噴射ノズル列7に含まれる複数の噴射ノズルの個々の噴射及び停止によって、複数の材質の廃プラスチック片群から、所定の材質の廃プラスチック片を仕分けて回収することができる。
In the example shown in FIGS. 1 to 3, the waste plastic pieces S1 on the
なお、本実施形態によれば、選別に供される廃プラスチック片が表面処理されていて、所定の表面粗さを有するため、好ましくは両面に有するため、コンベア2に対して適度な摩擦係数を有することができる。そのため、選別部12において、ターゲットとされた廃プラスチック片が確実に吹き飛ばされ、且つターゲットとされていない廃プラスチック片が確実に飛ばされず、このことも、選別精度の向上に寄与する。
According to this embodiment, the waste plastic pieces to be sorted are surface-treated and have a predetermined surface roughness, preferably on both sides. can have Therefore, in the
次に、図5~図10を参照して、判別装置5による廃プラスチックの材質判定及び判別について説明する。図5は、判別装置5の機能ブロック図である。
Next, with reference to FIGS. 5 to 10, the material judgment and discrimination of the waste plastic by the
図5に示すように、判別装置5は、前処理部51を有し、さらに第1判定部52(第1判定手段)、第2判定部53(第2判定手段)、及び第3判定部54(第3判定手段)(合わせて判定部ともいう)を有する。
As shown in FIG. 5, the
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(暗条件)」とは、上記の「明るい条件(明条件)」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。
The preprocessing
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。
The
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 is a type of SVM, which is a type of machine learning classification algorithm. In SVM, the support vector of each class (located closest to other classes in the learning data) is used as a reference, and a discrimination boundary is set so that the Euclidean distance between them is maximized. Also, if the features are non-linear, a kernel is used to map the data to the feature space. By appropriately selecting the kernel, it is possible to draw a discriminative boundary even for complicated data arrangements.
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。 One Class SVM uses a technique called a kernel trick for one type of learning data to map the data to a high-dimensional feature space. At this time, since the learning data are mapped so as to be located far from the origin, data that are not similar to the original learning data gather near the origin. This property is used to distinguish between normal data (conveyor 2) and abnormal data (objects (waste plastic pieces S1, S2)).
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。
By using the One Class SVM with excellent pattern discrimination ability in the
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。特徴量は、例えば所定の波長領域におけるスペクトル強度の最大値、平均値、積分値等であってよいが、学習済みのPLS(Partial Least Squares:部分的最小二乗法)を用いて抽出するのが望ましい。
The
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。 PLS is a kind of supervised learning regression algorithm of machine learning, and performs regression analysis between only a small number of principal components among the principal components calculated from the explanatory variables and the objective variable. In PLS, the principal components are calculated so as to have a large covariance with the objective variable. In this embodiment, PLS is used to calculate two types of feature data Score1 and Score2 based on the explanatory variables of the reflection spectra determined to be reflected by the waste plastic pieces S1 and S2.
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。
By using PLS in the
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。
The
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。
By using a decision tree for the
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5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エア(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エ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5の前処理部51、第1判定部52、第2判定部53、及び第3判定部54として機能する。
The discriminating
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。 The material determination program of this embodiment is stored, for example, in a storage device included in a computer. Part or all of the material determination program may be transmitted via a transmission medium such as a communication line, received by a communication module or the like provided in the computer, and recorded (including installation). In addition, the material identification program is partly or wholly stored in a portable storage medium such as CD-ROM, DVD-ROM, flash memory, etc., and is recorded (including installation) in the computer. may be
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。
The
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エアを読み込ませることによりその機能が実現される。
Similarly, the
図6は、選別装置1によ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6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。
FIG. 6 is a flow chart of processing for discriminating the material of waste plastics by the
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。
In step S<b>01 , the spectrum S org (n, w) obtained by the
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。
In step S02, the preprocessing
上式中、Wref(n,w)は、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である。Dref(n,w)は、反射光が上記の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である。これらの補正用スペクトルWref(n,w)、Dref(n,w)は、例えば、材質判別処理を実行する前に中赤外線カメラ4の校正を行うときに抽出できる。
In the above formula, W ref (n, w) is the first correction spectrum measured under bright reflected light conditions. D ref (n, w) is the second correction spectrum measured under the condition that the reflected light is darker than the bright condition. These correction spectra W ref (n, w) and D ref (n, w) can be extracted, for example, when calibrating the
図7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7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。
FIG. 7 is a diagram showing a method of extracting spectra W ref (n, w) and D ref (n, w) for correction. As shown in FIG. 7, a
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)、1(2720)、2(2740)、・・・、130(5300))のデータを取得する。
In the case of the first correction spectrum W ref (n, w) measured under bright reflected light conditions, a calibration plate 11 (aluminum, stainless steel, etc.) that reflects all wavelengths in the mid-infrared region was placed, and the
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)、1(2720)、2(2740)、・・・、130(5300))のデータを取得する。
In the case of the second correction spectrum D ref (n, w) measured under dark reflected light conditions, a calibration plate 11 (aluminum, stainless steel, etc.) that reflects all wavelengths in the mid-infrared region was placed, and the
校正板11は、例えば図7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、校正板11における反射光のハレーションの発生を抑制できる。
The
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。
Further, the
なお、図7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。
As shown in FIG. 7, the
図6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8は、黒色廃プラスチック片に赤外線を照射した場合に得られた、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8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8には、アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(ABS)、耐衝撃性ポリスチレン(HIPS)、ポリプロピレン(PP)、ポリエチレン(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8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8の例では、切り出される波長領域の範囲が網掛け模様で示されている。よって、黒色プラスチックを材質により選別する場合には、上記範囲の少なくとも一方の波長領域のスペクトルを利用することができる。
Returning to FIG. 6, in step S03, the preprocessing
図6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。
Returning to FIG. 6, in step S04, the
ステップS05では、第2判定部53により、ステップS04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9は、特徴データの抽出例を示す図である。図9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9には、図8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9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。
In step S05, the
図6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10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10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。
Returning to FIG. 6, in step S06, the
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・選別装置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。
In this way, the discriminating
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選別装置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。
With this configuration, the input information of the reflection spectrum is narrowed down to the spectrum of the black waste plastic piece S by the object discrimination of the
また、本実施形態に係る廃プラスチックの選別装置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。
Further, the discriminating
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。
By correcting the reflection spectrum S org (n, w) using the correction spectra W ref (n, w) and D ref (n, w), for example, using the equation (1), Differences in spectral intensity characteristics due to the effects of the temperature of the black waste plastic pieces S1 and S2 to be measured, the aging deterioration of the
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。
The preprocessing
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。
With this configuration, a portion strongly related to the material of the waste plastic can be extracted from the spectrum and used for learning and determination by the
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。
Note that in the present embodiment, the preprocessing
<廃プラスチック片の選別システム>
図11は、第1実施形態に係る廃プラスチックの選別システム1Aの概略構成を示す側面図である。
<Sorting system for waste plastic fragments>
FIG. 11 is a side view showing a schematic configuration of a waste
図11に示すように、第1実施形態の選別システム1Aは、第1選別装置1A1と、第2選別装置1A2の二つの選別装置を備える。また、表面処理装置20が搬送装置13により第1選別装置1A1から第2選別装置1A2に搬送される廃プラスチック片のみを表面処理を施す。
As shown in FIG. 11, the
第1選別装置1A1及び第2選別装置1A2の構成は、上述の選別装置1と同様である。すなわち、第1選別装置1A1は、コンベア2Aと、搬送路3Aと、中赤外線カメラ4Aと、判別装置5A(第1判別部)と、噴射制御部6Aと、噴射ノズル列7Aと、振動フィーダ8Aと、仕切り板9Aと、照明10A1と、選別部12A(第1選別部)と、を有する。同様に、第2選別装置1A2は、コンベア2Bと、搬送路3Bと、中赤外線カメラ4Bと、判別装置5B(第2判別部)と、噴射制御部6Bと、噴射ノズル列7Bと、振動フィーダ8Bと、仕切り板9Bと、照明10B1と、選別部12B(第2選別部)と、を有する。第1選別装置1A1及び第2選別装置1A2の各構成要素は、上述の選別装置1のコンベア2と、搬送路3と、中赤外線カメラ4と、判別装置5と、噴射制御部6と、噴射ノズル列7と、振動フィーダ8と、仕切り板9と、照明10と、選別部12と、同様の構成及び機能を有する。
The configurations of the first sorting device 1A1 and the second sorting device 1A2 are the same as those of the
廃プラスチック片の搬送経路上において、第1選別装置1A1が上流側に配置され、第2選別装置1A2が下流側に配置される。第1選別装置1A1と第2選別装置1A2との間には搬送装置13(搬送部)が配置される。表面処理装置20は、図11の例では第2選別装置1A2の上流側直前の位置に配置される構成が例示されているが、第1選別装置1A1と第2選別装置1A2との間であればよい。
The first sorting device 1A1 is arranged on the upstream side and the second sorting device 1A2 is arranged on the downstream side on the conveying route of the waste plastic pieces. A conveying device 13 (conveying unit) is arranged between the first sorting device 1A1 and the second sorting device 1A2. In the example of FIG. 11, the
第1実施形態の選別システム1Aは、第1選別装置1A1による第1の選別と、第2選別装置1A2による第2の選別という二段階の選別を行う。図11では、この二段階選別の一例として、上述の選別装置1と同様に、1種の材質からなる廃プラスチック片S1と、当該廃プラスチック片とは異なる種の材質からなる廃プラスチック片S2とが混合した廃プラスチック片群から、一方の材質の廃プラスチック片S1を判定して選別する装置を示す。ただし、図11の例では、廃プラスチック片群には、廃プラスチック片S1と同一の材質であるが、表面性状が異なる廃プラスチック片S1Aも含まれる。
The
廃プラスチック片S1は、光を照射した場合に、材質の判別に有効な反射スペクトルを取得することができる程度の表面性状を有する。一方、廃プラスチック片S1Aは、光を照射した場合に、材質の判別に有効な反射スペクトルを取得できない程度の表面性状を有する。つまり、図11の例では、廃プラスチック片S1の表面は、上述の選別装置1において表面処理装置20により表面処理された後のSMDや光沢度などの各種条件の有効範囲に含まれる。一方、廃プラスチック片S1Aの表面は、これらの有効範囲に含まれない。
The waste plastic piece S1 has such a surface property that, when irradiated with light, a reflection spectrum effective for identifying the material can be obtained. On the other hand, the waste plastic piece S1A has such a surface property that it is impossible to obtain a reflection spectrum effective for identifying the material when irradiated with light. In other words, in the example of FIG. 11, the surface of the waste plastic piece S1 is included in the effective range of various conditions such as SMD and gloss after surface treatment by the
図11では、廃プラスチック片S1を三角形で示し、廃プラスチック片S2を四角形で示し、廃プラスチック片S1Aを丸形で示している。 In FIG. 11, the waste plastic pieces S1 are indicated by triangles, the waste plastic pieces S2 are indicated by squares, and the waste plastic pieces S1A are indicated by circles.
第1選別装置1A1による第1の選別では、廃プラスチック片S1、S2、S1Aに表面処理を施さない状態で種類の選別を行う。第1の選別では、判別装置5A及び選別部12Aは、選別に充分な表面性状を有する廃プラスチック片S1を選別することができる。しかし、選別に不充分な表面性状の廃プラスチック片S1Aは、廃プラスチック片S1と同一材質であるものの、廃プラスチック片S1としては選別されず、他の廃プラスチック片S2と共に、特定の廃プラスチック片S1以外の残りのプラスチック片群S2、S1Aとして選別される。
In the first sorting by the first sorting device 1A1, the waste plastic pieces S1, S2, and S1A are sorted by type without surface treatment. In the first sorting, the discriminating
搬送装置13は、第1選別装置1A1が残りのプラスチック片群として選別したものS2、S1Aを第2選別装置1A2に搬送する。これらのプラスチック片群S2、S1Aは、第2選別装置1A2への投入前に表面処理装置20により表面処理が施される。表面処理装置20は、上述の選別装置1と同様に、光を照射した場合に、材質の判別に有効な反射スペクトルを取得することができる程度の表面性状となるようにプラスチック片群の表面処理を行う。
The conveying
第2選別装置1A2による第2の選別では、表面処理装置20により廃プラスチック片群S2、S1Aに表面処理を施された状態で種類の選別を行う。第2の選別では、判別装置5B及び選別部12Bは、表面処理が施された廃プラスチック片S1Aを廃プラスチック片S1と同一材質として選別できる。一方、廃プラスチック片S2は、特定の廃プラスチック片S1以外の残りのプラスチック片群として選別される。
In the second sorting by the second sorting device 1A2, the waste plastic piece groups S2 and S1A subjected to surface treatment by the
このように、第1実施形態の選別システム1Aは、廃プラスチック片S1、S2、S1Aに光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する判別装置5Aと、判別装置5Aの判定結果に基づき廃プラスチック片S1を選別する選別部12Aと、選別部12Aにより選別された廃プラスチック片の残りの廃プラスチック片S2、S1Aの表面を処理する表面処理装置20と、表面処理装置20により表面処理が施された廃プラスチック片S2、S1Aに光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する判別装置5Bと、判別装置5Bの判定結果に基づき表面処理が施された廃プラスチック片S1Aを選別する選別部12Bと、を備える。
As described above, the
これらの構成により、上述の選別装置1と同様に、選別対象物のプラスチック片に対して表面処理を行うことで、光を照射した場合に、材質の判別に有効な反射スペクトルを取得することが可能となるので、廃プラスチック片の種別の判定精度を向上でき、この結果、廃プラスチックを、高精度で材質により選別できる。
With these configurations, similar to the
さらに、第1実施形態の選別システム1Aでは、廃プラスチック片に表面処理を施した後の判別装置5B及び選別部12Bによる第2の選別の前に、表面処理を施さない状態で判別装置5A及び選別部12Aによる第1の選別を行うことにより、表面処理を施さなくても選別が可能な廃プラスチック片S1を第1の選別で先に選別でき、第2の選別から除外できる。このため、表面処理装置20による表面処理を行うプラスチック片S2、S1Aの数を削減できるので、不要な表面処理を抑制することが可能となり、廃プラスチック片の選別処理を効率化できる。この結果、表面処理の対象を抑えつつ、全体として廃プラスチック片の回収率を高めることができる。また、表面処理の対象を絞ることで、表面処理装置20の表面処理のための材料(例えば研磨材など)の消耗を抑えることもでき、選別処理の低コスト化が図れる。
Furthermore, in the
また、第1選別装置1A1及び第2選別装置1A2は、上述の選別装置1と同様の判定手法と選別手法を用いるので、各装置の選別手法自体には選別装置1からの変更点が少なくて済み、選別の高精度化を低コストで実現できる。
In addition, since the first sorting device 1A1 and the second sorting device 1A2 use the same judgment method and sorting method as the
なお、図11に示す2つの選別装置1A1、1A2の下流側にさらに別の選別装置を設けて、三段階以上の選別を行う構成としてもよい。この構成により、例えば第2選別装置1A2が、特定の廃プラスチック片S1以外の残りのプラスチック片群として選別したプラスチック片S2が複数種別を含む場合に、さらに別の特定の種別の廃プラスチック片を選別することが可能となり、選別可能な種別の数を増加でき、選別システムの汎用性を向上できる。 Further, another sorting device may be provided downstream of the two sorting devices 1A1 and 1A2 shown in FIG. 11 to perform sorting in three or more stages. With this configuration, for example, when the plastic pieces S2 sorted out by the second sorting device 1A2 as the remaining plastic piece group other than the specific waste plastic pieces S1 include a plurality of types, the waste plastic pieces of another specific type are selected. Sorting becomes possible, the number of types that can be sorted can be increased, and the versatility of the sorting system can be improved.
[第2実施形態]
図12を参照して第2実施形態を説明する。図12は、第2実施形態に係る廃プラスチックの選別システム1Bの概略構成を示す側面図である。
[Second embodiment]
A second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a side view showing a schematic configuration of a waste plastic sorting system 1B according to the second embodiment.
第2実施形態の選別システム1Bは、単一の選別装置1B1と、搬送装置13と、表面処理装置20とを備える。
A sorting system 1B of the second embodiment includes a single sorting device 1B1, a conveying
単一の選別装置1B1の構成は、上述の選別装置1と同様であるので各要素の説明を省略する。
Since the configuration of the single sorting apparatus 1B1 is the same as that of the
搬送装置13は、単一の選別装置1B1から出力された廃プラスチック片をこの選別装置1B1に再入力する。
The conveying
表面処理装置20は、搬送装置13により再入力される廃プラスチック片に表面処理を施す。表面処理装置20は、例えば搬送装置13の径路上に配置される。
The
第2実施形態の選別システム1Bは、このような搬送装置13を備え、表面処理装置20が搬送装置13により再入力される廃プラスチック片のみを表面処理を施す。また、第2実施形態の選別システム1Bは、単一の選別装置1B1のみで二段階の選別を行う。
The
第2実施形態の選別システム1Bは、単一の選別装置1B1により第1の選別と、第2の選別という二段階の選別を行う。図12では、この二段階選別の一例として、図11の第1実施形態の例と同様に、廃プラスチック片S1、S2、S1Aを含む廃プラスチック片群から材質の廃プラスチック片S1を判定して選別する装置を示す。 The sorting system 1B of the second embodiment performs two-step sorting, first sorting and second sorting, by a single sorting device 1B1. In FIG. 12, as an example of this two-stage sorting, as in the example of the first embodiment shown in FIG. The sorting device is shown.
第1の選別では、廃プラスチック片S1、S2、S1Aに表面処理を施さない状態で種類の選別を行う。第1の選別では、判別装置5及び選別部12は、選別に充分な表面性状を有する廃プラスチック片S1を選別することができる。しかし、選別に不充分な表面性状の廃プラスチック片S1Aは、廃プラスチック片S1と同一材質であるものの、廃プラスチック片S1としては選別されず、他の廃プラスチック片S2と共に、特定の廃プラスチック片S1以外の残りのプラスチック片群S2、S1Aとして選別される。
In the first sorting, the waste plastic pieces S1, S2, and S1A are sorted by type without being subjected to surface treatment. In the first sorting, the discriminating
搬送装置13は、選別装置1B1が残りのプラスチック片群として選別したものS2、S1Aを選別装置1B1に再入力すべく搬送する。これらのプラスチック片群S2、S1Aは、選別装置1B1への再投入前に表面処理装置20により表面処理が施される。これにより、図12に示すように、表面処理装置20において、廃プラスチック片S1Aが廃プラスチック片S1と同様の表面性状となるように加工される。
The conveying
第2の選別では、表面処理装置20により廃プラスチック片群S2、S1Aに表面処理を施された状態で種類の選別を行う。第2の選別では、判別装置5及び選別部12は、表面処理が施された廃プラスチック片S1Aを廃プラスチック片S1と同一材質として選別できる。
In the second sorting, the sorts are sorted while the waste plastic piece groups S2 and S1A are surface-treated by the
このように第2実施形態の選別システム1Bでは、判別装置5は、表面処理装置20による表面処理の前の第1の選別において、表面処理前の廃プラスチック片S1、S2、S1Aに光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する第1判別部として機能する。判別装置5は、表面処理装置20による表面処理の後の第2の選別において、表面処理が施された廃プラスチック片S2、S1Aに光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する第2判別部として機能する。
As described above, in the sorting system 1B of the second embodiment, the
また、選別部12は、表面処理装置20による表面処理の前の第1の選別において、第1判別装置5の判定結果に基づき廃プラスチック片S1を選別する第1選別部として機能する。選別部12は、表面処理装置20による表面処理の後の第2の選別において、第2判別装置5の判定結果に基づき表面処理が施された廃プラスチック片S1Aを選別する第2選別部として機能する。
The sorting
これらの構成により、第1実施形態と同様に、不要な廃プラスチック片の表面処理を抑制することが可能となり、廃プラスチック片の選別処理を効率化できる。さらに、単一の選別装置1B1のみで二段階の選別を行うことができるので、選別の高精度化のために選別装置を増やす必要がなく、選別の高精度化をさらに低コストで実現できる。 With these configurations, as in the first embodiment, unnecessary surface treatment of the waste plastic pieces can be suppressed, and the sorting process of the waste plastic pieces can be made efficient. Furthermore, since two-stage sorting can be performed with only a single sorting device 1B1, there is no need to increase the number of sorting devices in order to improve sorting accuracy, and high sorting accuracy can be achieved at a lower cost.
なお、搬送装置13から表面処理を施されたプラスチック片S2、S1Aを再投入する際に、表面処理が施されていない新たな廃プラスチック片(図12の例ではS1、S2、S1Aを含むもの)を混合して投入する構成としてもよい。この構成により、プラスチック片群の任意の組の第2の選別と、その次の組の第1の選別とを同時に行うことができ、すべてのプラスチック片群の選別処理が完了するまでの所要時間を短縮化できる。
When the surface-treated plastic pieces S2 and S1A are re-inserted from the conveying
[第3実施形態]
図13を参照して第3実施形態を説明する。図13は、第3実施形態に係る廃プラスチックの選別システム1Cの概略構成を示す平面図である。図13には、図3に示した選別装置1の平面図に対応し、簡略化した図が示されている。図13の例では、選別手法の一例として、5種類の材質(1)、(2)、(3)、(4)、(5)の廃プラスチック片が混合されたプラスチックミックスを選別対象とし、これらのプラスチックミックスの中から特定の材質(1)の廃プラスチック片を選別する例を説明する。
[Third embodiment]
A third embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a plan view showing a schematic configuration of a waste
第3実施形態の選別システム1Cは、単一の選別装置1C1と、搬送装置13と、表面処理装置20とを備える。単一の選別装置1C1の概略構成は、上述の選別装置1と同様であるので同一符号の要素についての説明は省略する。
A
図13の例では、コンベア2の搬送路3は、幅方向(y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8)、コンベア2、選別部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。
In the example of FIG. 13, the
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。 In the following description, the first system is denoted by the subscript A and the second system by the subscript B.
選別部12では、噴射ノズル列7の各噴射ノズルの噴射と停止によって、廃プラスチックを図2等に示した仕切り板9を境界として分別するため、選別対象を大きく2種類に選別する。このため、以下の説明では、第1の系統の選別部12において、2種類に選別する各要素を「選別部A1」及び「選別部B1」と表記し、第1の系統の選別部12において、2種類に選別する各要素を「選別部A2」及び「選別部B2」と表記する。
In the
また、判別装置5は、第1の系統に適用される「判別装置A」と、第2の系統に適用される「判別装置B」とに機能的に区分される。
Further, the discriminating
第3実施形態の選別システム1Cは、単一の選別装置1C1から出力された廃プラスチック片をこの選別装置1C1に再入力する搬送装置13を備え、表面処理装置20が搬送装置13により再入力される廃プラスチック片のみを表面処理を施す。また、第3実施形態の選別システム1Cは、単一の選別装置1C1のみで二段階の選別を行う。さらに、第3実施形態の選別システム1Cは、搬送路3上に第1、第2の二つの系統を並列に設けることによって、二段階の選別を同時に行う。
The
第3実施形態の選別システム1Cは、選別装置1C1の第1の系統Aによる第1の選別と、選別装置1C1の第2の系統Bによる第2の選別という二段階の選別を行う。図13では、この二段階選別の一例として、5種類の材質の廃プラスチック片(1)~(5)を含むプラスチックミックスから特定の材質の廃プラスチック片(1)を判定して選別する装置を示す。
The
第1の選別では、第1の系統Aにおいて、廃プラスチック片(1)~(5)に表面処理を施さない状態で種類の選別を行う。第1の選別では、判別装置A(第1判別部)及び選別部A1(第1選別部)は、選別に充分な表面性状を有する廃プラスチック片(1)を選別することができる。しかし、選別に不充分な表面性状の廃プラスチック片(図中の「少量の(1)」は、廃プラスチック片(1)と同一材質であるものの、廃プラスチック片(1)としては選別されず、選別部A2が他の廃プラスチック片(2)~(5)と共に、特定の廃プラスチック片(1)以外が混在する残りのプラスチック片群として選別される。 In the first sorting, in the first system A, waste plastic pieces (1) to (5) are sorted by type without surface treatment. In the first sorting, the discriminating device A (first discriminating section) and the sorting section A1 (first sorting section) can sort waste plastic pieces (1) having surface properties sufficient for sorting. However, the waste plastic pieces with insufficient surface properties for sorting (“a small amount (1)” in the figure are not sorted as waste plastic pieces (1), even though they are made of the same material as the waste plastic pieces (1)). , the sorting section A2 is sorted out together with other waste plastic pieces (2) to (5) as a group of remaining plastic pieces other than the specific waste plastic piece (1).
搬送装置13は、選別部A2が残りのプラスチック片群として選別したもの(図中の(2)、(3)、(4)、(5)、少量の(1))を第2の系統Bに入力すべく搬送する。これらのプラスチック片群は、第2の系統Bの投入口Bへの投入前に、表面処理装置20により表面処理が施される。これにより、これにより、表面処理装置20において、第1の選別で選別漏れした少量の廃プラスチック片(1)が、第1の選別で選別された廃プラスチック片(1)と同様の表面性状となるように加工される。
The conveying
第2の選別では、第2の系統Bにおいて、表面処理装置20により廃プラスチック片に表面処理を施された状態で種類の選別を行う。第2の選別では、判別装置B(第2判別部)及び選別部B1(第2選別部)は、表面処理が施された後の(1)が、第1の選別で選別された廃プラスチック片(1)と同様の材質として選別できる。選別部B2は、他の種別の廃プラスチック片(2)~(5)が混在しているプラスチック片群を選別する。
In the second sorting, in the second system B, the sorts are sorted after the surface treatment is applied to the waste plastic pieces by the
このように、第3実施形態の選別システム1Cは、第1実施形態と同様に、不要な廃プラスチック片の表面処理を抑制することが可能となり、廃プラスチック片の選別処理を効率化できる。また、第2実施形態と同様に、単一の選別装置1C1のみで二段階の選別を行うことができるので、選別の高精度化のために選別装置を増やす必要がなく、選別の高精度化をさらに低コストで実現できる。さらに、搬送路3上に第1、第2の二つの系統A、Bを並列に設けることによって、二段階の選別を同時に行うことができるので、すべてのプラスチック片群の選別処理が完了するまでの所要時間を短縮化できる。
As described above, the
(例1)
本実施例では、選別の対象として、黒色廃プラスチック片群(プラスチックミックス)を用いた。各プラスチック片のサイズは、平面視で平均径約5~30mmであった。また、用いた黒色廃プラスチック片群は、少なくとも、ポリエチレン(PE)、ポリプロピレン(PP)、ポリカーボネート/アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(PCABS)、アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(ABS)、ポリスチレン(PS)、ポリフェニレンエーテル/ポリスチレン(PPEPS)、及びポリアミド(PA)の7種のプラスチック片が混在するプラスチック片群であったが、上記7種のプラスチック以外のプラスチックも含まれていた。このような黒色廃プラスチック片群を、図1~図3に示す選別装置1と同様の選別装置を用いて、材質による選別を行った。一試行で用いた黒色廃プラスチック片群の重量は2.35kgであった。また、選別装置のコンベア速度は120~150m/分であった。
(Example 1)
In this example, a group of black waste plastic pieces (plastic mix) was used as a sorting target. The size of each piece of plastic was about 5-30 mm in average diameter in plan view. The group of black waste plastic pieces used includes at least polyethylene (PE), polypropylene (PP), polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene (PCABS), acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), polystyrene (PS), and polyphenylene ether. /Polystyrene (PPEPS) and polyamide (PA) were included in the group of plastic fragments, but plastics other than the above seven plastics were also included. Such a group of black waste plastic pieces was sorted by material using a sorting device similar to the
選別装置においては、3~5μmの赤外線を照射し、反射光のスペクトルを検出した。そして、得られた反射光スペクトルから、3250~3750nm及び4400~4600nmの波長領域のスペクトルをそれぞれ切り出し、特徴量を求め、その特徴量に基づき、プラスチックの材質を判定した。 In the sorting device, infrared rays of 3 to 5 μm were irradiated and the spectrum of the reflected light was detected. Then, from the obtained reflected light spectrum, the spectra in the wavelength regions of 3250 to 3750 nm and 4400 to 4600 nm were cut out to obtain characteristic amounts, and based on the characteristic amounts, the material of the plastic was determined.
本実施例で用いた選別装置においては、318個の噴射ノズルが搬送方向と直交する方向に並んだ噴射ノズル列が設けられていた。選別装置内の判別装置には、ポリエチレン(PE)、ポリプロピレン(PP)、ポリカーボネート/アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(PCABS)、アクリロニトリル-ブタジエン-スチレン(ABS)、ポリスチレン(PS)、ポリフェニレンエーテル/ポリスチレン(PPEPS)、及びポリアミド(PA)の7種のプラスチックを登録可能であった。そして、1つの試行ごとに、噴射ノズルからエアを噴射させて吹き付けて吹き飛ばす(選択吹付けされる)1種以上のプラスチックを選択できるものであった。 In the sorting apparatus used in this embodiment, an injection nozzle array in which 318 injection nozzles are arranged in a direction orthogonal to the conveying direction is provided. Discriminating devices in the sorting device include polyethylene (PE), polypropylene (PP), polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene (PCABS), acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), polystyrene (PS), polyphenylene ether/polystyrene (PPEPS). ), and polyamide (PA) could be registered. For each trial, it was possible to select one or more types of plastics to blow off (selectively blow) by injecting air from the injection nozzle.
以下に示す試行1-A及び1-1~1-7による選択吹付けにより、廃プラスチックの選別を行った。 Waste plastic was sorted by selective spraying according to trials 1-A and 1-1 to 1-7 shown below.
試行1-A:全7種のプラスチックを選択吹付け
試行1-1:PEのみを選択吹付け
試行1-2:PPのみを選択吹付け
試行1-3:PCABSのみを選択吹付け
試行1-4:ABSのみを選択吹付け
試行1-5:PSのみを選択吹付け
試行1-6:PPEPSのみを選択吹付け
試行1-7:PAのみを選択吹付け
Trial 1-A: selective spraying of all seven plastics Trial 1-1: selective spraying of PE only Trial 1-2: selective spraying of PP only Trial 1-3: selective spraying of PCABS only Trial 1- 4: Selective spraying of ABS only Trial 1-5: Selective spraying of PS only Trial 1-6: Selective spraying of PPEPS only Trial 1-7: Selective spraying of PA only
<測定・評価>
選別精度の評価のために、試行1-Aで得られた回収物中の全7種のプラスチックの回収率RA(%)、試行1-1~1-7で得られた回収物における各種のプラスチックの回収率RPE、RPP、…(%)、また、試行1-1~1-7で得られた回収物中の各種のプラスチックの純度RPE、RPP、…(%)を求めた。結果を表1に示す。
<Measurement/Evaluation>
For the evaluation of sorting accuracy, the recovery rate R A (%) of all seven types of plastics in the collected material obtained in Trial 1-A, various The plastic recovery rates R PE , R PP , ... (%), and the purities R PE , R PP , ... (%) of various plastics in the recovered materials obtained in trials 1-1 to 1-7 asked. Table 1 shows the results.
(回収率RAの算出)
試行1-Aによる全7種のプラスチックの回収率RA(%)は、以下のようにして求めた。
(Calculation of recovery rate RA )
The recovery rates R A (%) of all seven types of plastics in Trial 1-A were obtained as follows.
RA(%)=WA/WL×100
・WL(kg):廃プラスチック片群(プラスチックミックス)の投入量
・WA(kg):全7種の廃プラスチック片の回収量(選択吹付けにより飛ばされたプラスチック片の回収量)
R A (%) = W A /W L ×100
・W L (kg): Input amount of waste plastic pieces (plastic mix) ・WA (kg): Collected amount of all 7 types of waste plastic pieces (collected amount of plastic pieces blown off by selective spraying)
(回収率RPE、RPP、…の算出)
試行1-1~1-7による各種プラスチックの回収率RPE、RPP、…(%)は、以下のようにして求めた。まず、表2に示す各材質の含有比率及び含有量の廃プラスチック片群を用意して各試行を行い、実際に得られた回収量に基づき、プラスチック種ごとの回収率を求めた。
(Calculation of recovery rates R PE , R PP , ...)
The recovery rates R PE , R PP , . First, a group of waste plastic pieces having the content ratio and content of each material shown in Table 2 was prepared and each trial was conducted, and the recovery rate for each plastic type was determined based on the actually obtained recovery amount.
例えば、試行1-1におけるRPEは、以下の式より求めた:
RPE(%)=W1PE/sWAPE×100
・W1PE(kg):試行1-1によるPEの実際の回収量
・sWAPE(kg):PEの含有量(表2)
試行1-2~1-7の他のプラスチックについても同様に、回収率を求めた。
For example, R PE in Trial 1-1 was obtained from the following formula:
RPE (%) = W1PE / sWAPE x 100
・W1 PE (kg): Actual amount of PE recovered in Trial 1-1 ・sWA PE (kg): PE content (Table 2)
Similarly, recovery rates were determined for the other plastics of trials 1-2 to 1-7.
(純度RPE、RPP、…)
試行1-1~1-7による回収物の純度PPE、PPP、…(%)は、各試行により回収された各回収物中の各種プラスチックの含有比率である。これらの純度は、選別装置の各試行による回収後のプラスチック片群を、再度選別装置に投入し、この選別装置のプラスチック比率判定機能を利用して得た。例えば、試行1-1における純度PPEは、上記プラスチック比率判定機能により測定されたPEの含有比率とした。試行1-2~1-7の他のプラスチックについても同様であった。
(Purity R PE , R PP , …)
The purities P PE , P PP , . These purities were obtained by using the plastic ratio determination function of the sorting apparatus by putting the plastic pieces collected after each trial of the sorting apparatus into the sorting apparatus again. For example, the purity P PE in Trial 1-1 was the content ratio of PE measured by the plastic ratio determination function. The same was true for the other plastics in trials 1-2 through 1-7.
(表面特性の測定)
表面処理後のプラスチック片の表面特性として、JIS Z 8741に準拠した光沢度(鏡面光沢度(%))を測定した。測定には、日本電色工業株式会社製の光沢度計「VG 7000」を使用し、入射角60°及び入射角75°の光沢度(鏡面光沢度(%))をそれぞれ測定した。さらに、表面処理後のプラスチック片の表面粗さの平均偏差(SMD)を、カトーテック株式会社製の自動化表面試験機「KES-FB4-A」を用いて測定した。代表例としてPCABS、及びPSの表面特性の測定結果を、表3に示す。
(Measurement of surface properties)
Glossiness (specular glossiness (%)) based on JIS Z 8741 was measured as the surface property of the plastic piece after the surface treatment. For the measurement, a gloss meter "VG 7000" manufactured by Nippon Denshoku Industries Co., Ltd. was used to measure the glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 60° and an incident angle of 75°. Furthermore, the surface roughness mean deviation (SMD) of the plastic piece after surface treatment was measured using an automated surface tester "KES-FB4-A" manufactured by Kato Tech Co., Ltd. Table 3 shows the measurement results of the surface properties of PCABS and PS as representative examples.
(例2)
表面処理は行わなかったこと以外は例1と同様にしてプラスチック片の材質による選別を行った。例1と同様に、以下に示す試行2-A及び2-1~2-7による選択吹付けを行った。
(Example 2)
The plastic pieces were sorted by material in the same manner as in Example 1, except that no surface treatment was performed. As in Example 1, selective spraying was performed according to trials 2-A and 2-1 to 2-7 shown below.
試行2-A:全7種のプラスチックを選択吹付け
試行2-1:PEのみを選択吹付け
試行2-2:PPのみを選択吹付け
試行2-3:PCABSのみを選択吹付け
試行2-4:ABSのみを選択吹付け
試行2-5:PSのみを選択吹付け
試行2-6:PPEPSのみを選択吹付け
試行2-7:PAのみを選択吹付け
Trial 2-A: Selective spraying of all seven plastics Trial 2-1: Selective spraying of PE only Trial 2-2: Selective spraying of PP only Trial 2-3: Selective spraying of PCABS only Trial 2- 4: Selective spraying of ABS only Trial 2-5: Selective spraying of PS only Trial 2-6: Selective spraying of PPEPS only Trial 2-7: Selective spraying of PA only
例1と同様にして、含有比率、含有量、回収率、及び純度を求めた。結果を表1、2に示す。また、選別前のプラスチック片の表面特性も、例1と同様にして求めた。結果を表3に示す。 The content ratio, content, recovery rate, and purity were obtained in the same manner as in Example 1. Tables 1 and 2 show the results. The surface properties of the plastic pieces before sorting were also determined in the same manner as in Example 1. Table 3 shows the results.
表1には、全7種のプラスチックの選択吹付けの試行(例1の試行1-A及び例2の試行2-A)、並びに代表的な各種プラスチックの選択吹付けの試行(例1の試行1-3~1-6、並びに例2の試行2-3~2-6)の結果を、例1(表面処理あり)と例2(表面処理なし)とで比較して示す。この結果より、廃プラスチック片を選別する前に、表面処理することによって、プラスチック片の回収率、純度が向上することが分かった。特に、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角60°の光沢度(鏡面光沢度(%))が10以下、JIS Z 8741に準拠して測定された入射角75°の光沢度(鏡面光沢度(%))が25以下、又は表面粗さの平均偏差(SMD)が1μm以上になるように表面処理を行うことによって、プラスチック片の回収率、及び純度が向上することが分かった。
Table 1 lists selective spraying trials for all seven plastics (Trial 1-A in Example 1 and Trial 2-A in Example 2), as well as selective spraying trials for representative plastics (
(例3)
表面処理無しでも選別に充分な表面性状を有するプラスチック片群を用意し、上記の例2で用いたプラスチック片群と混合して、図10に示す選別システム1Aと同様の装置を用いて、材質による選別を行った。第1選別装置1A1、第2選別装置1A2の各要素の試行条件は、例1に示した選別装置1によるものと同様である。
(Example 3)
A group of plastic pieces having sufficient surface properties for sorting without surface treatment is prepared, mixed with the group of plastic pieces used in Example 2 above, and using a device similar to the
試行に用いたプラスチック片群の代表例として、PCABS及びPSの表面特性の測定結果を表4に示す。 Table 4 shows the measurement results of the surface properties of PCABS and PS as representative examples of the plastic pieces used in the trials.
表4に示すように、表面処理無しでも選別に充分な表面性状を有するプラスチック片群の表面特性は、表3に示した、表面処理後に選別に充分な表面性状を有するプラスチック片群(例1)のものと、表面処理前には選別に充分表面性状を有しないプラスチック片群(例2)のものとの間の範囲となっていることが示された。 As shown in Table 4, the surface characteristics of the plastic piece group having a surface texture sufficient for sorting without surface treatment are similar to those shown in Table 3. The plastic piece group having a surface texture sufficient for sorting after surface treatment (Example 1 ) and those of the plastic pieces (Example 2) which did not have sufficient surface texture for sorting before the surface treatment.
第1選別装置1A1に、PCABSの例2、例3のプラスチック片群を混合して投入したところ、PCABSとして選別されて回収された割合は、第1選別装置1A1への投入量に対して約65%となった。一方、PCABSとは判定されず選別されなかったプラスチック片群の割合は、第1選別装置1A1への投入量に対して約35%となった。 When a group of plastic fragments of PCABS Examples 2 and 3 were mixed and put into the first sorting device 1A1, the ratio of sorted and collected PCABS was about approx. 65%. On the other hand, the ratio of the plastic piece group that was not judged as PCABS and was not sorted was about 35% of the amount that was put into the first sorting device 1A1.
次に、第1選別装置1A1にてPCABSとは判定されず選別されなかったプラスチック片に表面処理装置20によって表面処理を施し、例1と同様の表面性状とした後に、第2選別装置1A2に投入したところ、PCABSとして選別されて回収された割合は、第2選別装置1A2への投入量に対して約70%となった。つまり、当初の第1選別装置1A1への投入量に対しては、第1選別、第2選別の合計での全体の回収率は約90%となった。
Next, the plastic pieces that were not determined to be PCABS by the first sorting device 1A1 and were not sorted were subjected to surface treatment by the
一方、第2選別装置1A2においてPCABSとは判定されず選別されなかったプラスチック片群の割合は、第2選別装置1A2への投入量に対して約30%となった。つまり、当初の第1選別装置1A1への投入量に対しては、全体の約10%が残滓となった。 On the other hand, the ratio of the plastic piece group that was not determined to be PCABS and was not sorted in the second sorting device 1A2 was approximately 30% of the input amount to the second sorting device 1A2. In other words, about 10% of the total amount of the initial input to the first sorting device 1A1 became residue.
このように、本実施系阿智のように、第1選別装置1A1による第1の選別を行った後に、選別から漏れたプラスチック片群のみに表面処理を施し、第2選別装置1A2による第2の選別を行う、という二段階の選別を行う手法によって、回収率は例1に示したものよりも向上でき、廃プラスチックをより高精度で材質により選別することが可能であることが示された。 In this way, as in Achi of this embodiment, after performing the first sorting by the first sorting device 1A1, surface treatment is applied only to the group of plastic pieces that have not been sorted, and the second sorting device 1A2 performs the second sorting. It was shown that the collection rate can be improved more than that shown in Example 1 by the two-stage sorting method, and it is possible to sort waste plastics by material with higher accuracy.
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。 The present embodiment has been described above with reference to specific examples. However, the present disclosure is not limited to these specific examples. Design modifications to these specific examples by those skilled in the art are also included in the scope of the present disclosure as long as they have the features of the present disclosure. Each element included in each specific example described above and its arrangement, conditions, shape, etc. are not limited to those illustrated and can be changed as appropriate. As long as there is no technical contradiction, the combination of the elements included in the specific examples described above can be changed as appropriate.
1A、1B、1C 廃プラスチックの選別システム
1A1 第1選別装置
1A2 第2選別装置
1、1B1、1C1 選別装置
2、2A、2B コンベア
3、3A、3B 搬送路
4、4A、4B 中赤外線カメラ(反射スペクトル検出部)
5 判別装置(判別部、第1判別部、第2判別部)
5A 判別装置(第1判別部)
5B 判別装置(第2判別部)
6、6A、6B 噴射制御部
7、7A、7B 噴射ノズル列
8、8A、8B 振動フィーダ
12 選別部(第1選別部、第2選別部)
12A 選別部(第1選別部)
12B 選別部(第2選別部)
13 搬送装置(搬送部)
20 表面処理装置(表面処理部)
21、22 大ローラ
23、25 粗面ローラ
28 供給部
51 前処理部
52 第1判定部(第1判定手段)
53 第2判定部(第2判定手段)
54 第3判定部(第3判定手段)
S、S1、S2、S1A 廃プラスチック片
S' 表面処理前の廃プラスチック片
1A, 1B, 1C Waste plastic sorting system 1A1 First sorting device 1A2
5 discrimination device (discrimination unit, first discrimination unit, second discrimination unit)
5A discrimination device (first discrimination unit)
5B discrimination device (second discrimination unit)
6, 6A, 6B
12A Sorting unit (first sorting unit)
12B Sorting unit (second sorting unit)
13 transport device (transport unit)
20 surface treatment equipment (surface treatment section)
21, 22
53 second determination unit (second determination means)
54 third determination unit (third determination means)
S, S1, S2, S1A waste plastic piece S' waste plastic piece before surface treatment
Claims (10)
前記第1判別部の判定結果に基づき前記廃プラスチック片を選別する第1選別部と、
前記第1選別部により選別された前記廃プラスチック片の残りの廃プラスチック片の表面を処理する表面処理部と、
前記表面処理部により表面処理が施された廃プラスチック片に光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する第2判別部と、
前記第2判別部の判定結果に基づき前記表面処理が施された廃プラスチック片を選別する第2選別部と、
を備える、廃プラスチックの選別システム。 a first discriminating unit that irradiates light onto the waste plastic piece transported on the transport path and determines the material based on the spectrum of the reflected light;
a first sorting unit that sorts out the waste plastic pieces based on the determination result of the first discriminating unit;
a surface treatment unit for treating the surfaces of the remaining waste plastic pieces selected by the first sorting unit;
a second discriminating unit that irradiates light onto the piece of waste plastic that has been surface-treated by the surface-treating unit and determines the material based on the spectrum of the reflected light;
a second sorting unit that sorts out the surface-treated waste plastic pieces based on the determination result of the second discriminating unit;
A waste plastic sorting system.
前記第2判別部及び前記第2選別部を有する第2選別装置と、
を備える、
請求項1に記載の廃プラスチックの選別システム。 a first sorting device having the first discrimination unit and the first sorting unit;
a second sorting device having the second discrimination unit and the second sorting unit;
comprising
The waste plastic sorting system according to claim 1.
前記単一の選別装置から出力された前記廃プラスチック片を前記単一の選別装置に再入力する搬送部と、
を備え、
前記表面処理部は、前記搬送部により再入力される前記廃プラスチック片に表面処理を施し、
前記判別部は、
前記表面処理部による表面処理の前には前記第1判別部として機能し、前記表面処理部による表面処理の後には前記第2判別部として機能し、
前記選別部は、
前記表面処理部による表面処理の前には前記第1選別部として機能し、前記表面処理部による表面処理の後には前記第2選別部として機能する、
請求項1に記載の廃プラスチックの選別システム。 A single sorting device having a discriminating unit that irradiates light on waste plastic pieces and discriminates the material based on the spectrum of the reflected light, and a sorting unit that sorts the waste plastic pieces based on the determination result of the discriminating unit;
a conveying unit for re-inputting the waste plastic pieces output from the single sorting device to the single sorting device;
with
The surface treatment unit applies surface treatment to the waste plastic pieces re-input by the transport unit,
The determination unit is
Functions as the first determination unit before surface treatment by the surface treatment unit, and functions as the second determination unit after surface treatment by the surface treatment unit,
The sorting unit is
Functions as the first sorting unit before surface treatment by the surface treatment unit, and functions as the second sorting unit after surface treatment by the surface treatment unit,
The waste plastic sorting system according to claim 1.
前記単一の選別装置から出力された前記廃プラスチック片を前記単一の選別装置に再入力する搬送部と、
を備え、
前記表面処理部は、前記搬送部により再入力される前記廃プラスチック片に表面処理を施し、
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、
前記第1の系統は、前記第1判別部及び前記第1選別部を有し、所望の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、前記搬送部を介して、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の系統は、前記第2判別部及び前記第2選別部を有し、前記表面処理部により表面処理が施された前記残りの廃プラスチック片の中から表面処理後の前記所望の材質の廃プラスチック片をさらに収集する、
請求項1に記載の廃プラスチックの選別システム。 a single sorting device;
a conveying unit for re-inputting the waste plastic pieces output from the single sorting device to the single sorting device;
with
The surface treatment unit applies surface treatment to the waste plastic pieces re-input by the transport unit,
The transport path is divided into two systems, a first system and a second system, in the width direction,
The first system has the first discriminating unit and the first sorting unit, collects waste plastic pieces of a desired material, and transfers the remaining waste plastic pieces to the second waste plastic pieces through the conveying unit. supply to the system of
The second system has the second discriminating unit and the second sorting unit, and the desired material after surface treatment is selected from the remaining waste plastic pieces subjected to the surface treatment by the surface treatment unit. collect more waste plastic debris from
The waste plastic sorting system according to claim 1.
(a)JIS Z 8741に準拠して測定された入射角60°の鏡面光沢度が10%以下、
(b)JIS Z 8741に準拠して測定された入射角75°の鏡面光沢度が25%以下、並びに
(c)表面粗さの平均偏差(SMD)が1μm以上
の条件のうち1以上を満たすよう処理される、
請求項1~4のいずれか1項に記載の廃プラスチックの選別システム。 In the surface treatment section, the surfaces of the waste plastic pieces are
(a) a specular gloss of 10% or less at an incident angle of 60° measured in accordance with JIS Z 8741;
(b) the specular gloss at an incident angle of 75° measured in accordance with JIS Z 8741 is 25% or less, and (c) the surface roughness average deviation (SMD) is 1 μm or more. processed like,
The waste plastic sorting system according to any one of claims 1 to 4.
請求項1~5のいずれか1項に記載の廃プラスチックの選別システム。 The light to be irradiated contains mid-infrared rays with a wavelength exceeding 3 μm,
The waste plastic sorting system according to any one of claims 1 to 5.
前記反射光のスペクトルが、前記廃プラスチック片のスペクトルであるか又は前記搬送路のスペクトルであるかを判定する第1判定手段と、
前記廃プラスチック片のスペクトルであると判定されたスペクトルから特徴量を抽出する第2判定手段と、
前記特徴量に基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する第3判定手段と、
を備え、
前記第1選別部及び前記第2選別部は、前記第3判定手段で得られた結果に基づき前記廃プラスチック片を材質により選別する、
請求項1~6のいずれか一項に記載の廃プラスチックの選別システム。 The first discriminating unit and the second discriminating unit are
a first determination means for determining whether the spectrum of the reflected light is the spectrum of the waste plastic piece or the spectrum of the transport path;
a second determination means for extracting a feature amount from the spectrum determined to be the spectrum of the waste plastic piece;
a third determination means for determining the material of the waste plastic pieces based on the feature quantity;
with
The first sorting unit and the second sorting unit sort the waste plastic pieces by material based on the result obtained by the third judging unit.
The waste plastic sorting system according to any one of claims 1 to 6.
前記第1判定手段は、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7に記載の廃プラスチックの選別システム。 The spectrum of the reflected light is a first correction spectrum obtained by measuring the reflected light under a bright condition, and a second correction spectrum obtained by measuring the reflected light under a dark condition darker than the bright condition. and a preprocessing unit that corrects using
The first determination means performs the determination using the spectrum corrected by the preprocessing unit,
The waste plastic sorting system according to claim 7.
前記第1判定手段は、前記切り出されたスペクトルを用いて前記廃プラスチック片の材質の判定を行う、
請求項8に記載の廃プラスチックの選別システム。 The preprocessing unit performs processing to cut out a predetermined frequency range from the corrected spectrum,
The first determination means uses the clipped spectrum to determine the material of the waste plastic piece.
The waste plastic sorting system according to claim 8.
前記第1判別ステップの判定結果に基づき前記廃プラスチック片を選別する第1選別ステップと、
前記第1選別ステップにて選別された前記廃プラスチック片の残りの廃プラスチック片の表面を処理する表面処理ステップと、
前記表面処理ステップにて表面処理が施された廃プラスチック片に光を照射して反射光のスペクトルに基づき材質を判定する第2判別ステップと、
前記第2判別ステップの判定結果に基づき前記表面処理が施された廃プラスチック片を選別する第2選別ステップと、
を含む、廃プラスチックの選別方法。 a first determination step of irradiating a piece of waste plastic transported on the transport path with light and determining the material based on the spectrum of the reflected light;
a first sorting step of sorting the waste plastic pieces based on the judgment result of the first judging step;
a surface treatment step of treating the surface of the remaining waste plastic pieces of the waste plastic pieces sorted in the first sorting step;
a second determination step of irradiating light on the waste plastic piece surface-treated in the surface treatment step and determining the material based on the spectrum of the reflected light;
a second sorting step of sorting out the surface-treated waste plastic pieces based on the judgment result of the second judging step;
A method for sorting waste plastics, comprising:
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