JP3187237B2 - 鉄スクラップ群から銅を含有したスクラップを自動識別する方法 - Google Patents
鉄スクラップ群から銅を含有したスクラップを自動識別する方法Info
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Description
おいて、鉄スクラップ群から不純物元素である銅を含有
したスクラップを自動識別する方法に関する。
質低下を避けるためには、一般にトランプエレメントと
呼称される銅、亜鉛、錫などの非鉄不純物元素の混入を
防ぐ必要がある。亜鉛や錫は主としてめっき鋼板の表層
に存在しているのに対し、銅は主として自動車、家電製
品中のモータコアの中に銅線として存在するため破砕屑
段階で識別し分離するのが混入防止に最も効果的であ
る。従来、スクラップ回生現場では、銅を含んだモータ
コアを主とするスクラップの識別は作業員の目視により
なされてきた。このような人手による識別作業にはス
クラップ処理量の拡大が困難、多大な人件費投入が経
済的に困難、銅除去後のスクラップの均一品質確保が
困難、作業環境の改善が困難、などの問題がある。こ
の作業の自動化手段として、レーザ光線照射によりスク
ラップ自動識別を行う方法の提案もなされている(Dr.
H.-P Sattler : VDI BERICHTE NR. 934, 1991: 'Scrap
sorting with Lazer-an automatic process for mixed
non-ferrous metals from automobile shredders')。
高価なパルスレーザ照射器を利用するために、装置コス
ト削減が難しく、またレーザ及び分光器を悪環境で使用
しなければならないため、装置メンテナンスにコストと
人手がかかる。本発明者らは、銅を含有したスクラップ
を自動識別する方法として、すでに色相角による自動識
別方法を特許出願した(特願平5−135119号;鉄
スクラップ群から銅の含有されたスクラップを識別する
方法)。しかし色相角のみによる方法ではスクラップ中
彩度値の低い部分において、色相角が不安定になるため
銅と鉄の識別精度の低下が認められた。従って、本発明
は、色相角を用いて銅を含有したスクラップの自動識別
を行う方法の識別精度の向上を図ることを課題とする。
ラップ群から銅を含有するスクラップ片を識別分離する
プロセスにおいて、カラーテレビカメラにより1つある
いは複数の鉄スクラップを撮像し;該画像内の各点につ
いて、該点の持つRGB信号値を用いて表される彩度値
を求め;該点の持つRGB信号値を用いて表される色相
角値を求め;該点の彩度値が予め設定された規定値以上
であるか否かを判別し;該点の彩度値が規定値以上であ
る場合、該点の色相角値が予め設定された銅の色相角範
囲内にあるか否かにより、該点に対応するスクラップ上
の点が銅であるか否かを判別し;該画像内の全ての点に
対して以上の処理を行うことにより、鉄スクラップ群か
ら銅を含有したスクラップを自動識別する方法である。
で照らした状態で、鉄スクラップ1内の銅識別を要する
範囲についてカラーテレビカメラ3で撮像する。ただ
し、特に光源がなくともカラーテレビカメラによる撮像
が可能である場合には、光源が必ずしも必要でない。そ
して、該画像上の全ての点について、以下の処理を行う
ことにより銅含有有無の識別を行う。
処理回路4により、RGB信号5と同期信号6を得る。
同期信号6より、画像内の全ての点の位置情報を得
る。画像内の全ての点において、各点のRGB信号値
より、彩度値7、及び色相角値8を求める。各点につ
いてその彩度値が、銅識別を行うにあたって必要な規定
値以上であるか否かを調べる12。規定値以上の場合に
はの識別処理を行う。規定値未満の場合には、の識
別処理は行わずに、統合識別部13にて銅ではないと判
別する。各点の色相角値を求め、その値を予め計算装
置内に設定10されている材質と色相角値範囲の対応関
係と参照比較し、色相角が銅のものの範囲内に収まって
いるか否かを判別する11。収まっている場合は、統合
識別部13にて該点に対応するスクラップ上の点を銅で
あると判別する。画像内の全ての点の位置情報15と
判別結果14を出力する。
うに、色情報のRGB成分を3次元空間で色ベクトル1
7とする。色ベクトル17と単位面16(R=G=B=
1で表される)の交点をPとする18。図3に示すよう
に、同空間上の単位面16に対して垂直な方向から色ベ
クトル17を観察する。この時、図3に示すように、単
位面16に投影観察される線分O′P19の長さを、円
S1 ・S2 ・S3 の半径O′S1 で正規化したものを彩
度とする。
示したように、色情報のRGB成分を3次元空間で色ベ
クトル17とする。単位面16に対して垂直な方向から
色ベクトル17を観察した場合の観察平面を考える(図
4)。この時、色空間(図2)におけるR軸の、観察軸
O′R′21と、線分O′Pがつくる角度θ20を、色
相角とする(0°≦θ<360°)。
この例では室内の蛍光灯などの光の影響を減ずるため暗
室22を設けてその中で測定を行った。光源として4点
式光源24、カラーテレビカメラとしてCCDカメラ2
3を使用した。4点式光源はスクラップを4方向から照
らすものである。1方向から照らす光源と比較すると、
スクラップ上及びその設置台上に生ずる影を減らす効果
を持つ。
囲にとどめることが可能なのであれば、必ずしも4点式
光源が必要とならない。識別処理装置29が、色相角算
出部8、彩度算出部7、材質−色相角範囲対応関係記録
保持部10、銅判別部11、彩度値適正判別部12、色
相角値−彩度値統合識別部13、識別結果14出力、位
置情報15出力を行う。
撮像した鉄スクラップ画像を識別処理装置29が採取す
るタイミング処理の簡便化のため、CCDカメラ撮像画
像は一旦画像取込装置27に記憶され、識別処理装置2
9が随時RGB情報を採取する。この画像取込装置27
がなくとも識別装置を構成できることは言うまでもな
い。
搾スクラップの銅部の自動識別を試みたものである。実
際の識別実験に先立ち、識別のための彩度値と色相角値
の境界値を定めるための予備実験を実施した。識別時と
同じ光学的条件(光源24、CCDカメラ23の作動条
件、暗室22、機器間・対象スクラップ間距離などの設
定条件)において、スクラップ銅部、スクラップ鉄部、
スクラップの置かれている台部それぞれが持つ色相角値
分布状況を実測した。さらに、同じ条件で、スクラップ
銅部、スクラップ鉄部、台部それぞれが持つ彩度値分布
状況を実測した。
うための適正な彩度値(sat)の範囲及び銅部の持つ
色相角値(hue)の範囲を見いだした。これらは、図
6,図7に図示する通り、彩度値については(0.3≦
sat≦1.0)30、色相角値については(0°≦h
ue≦52°及び329°≦hue<360°)31、
である。以下に記述する識別実験では、これらの識別の
ための彩度値と色相角値の境界値を使用した。
ャートとして示す。これは、識別装置で実際に処理され
るものである。本実施例では、彩度値が規定値に満たな
かった点に関しては、色相角値を参照することなく、そ
れに対応するスクラップ上の点は銅ではないと判別して
いる。
(320×242画素)に分解した点に対して判別処理
を行った。これらの点に対して、彩度値及び色相角値
を、それぞれ図3,図4に示した定義に基づき、識別処
理装置29で算出する。そして、彩度値が0.3を超え
た点(0.3≦sat≦1.0)30について、色相角
値が(0°≦hue≦52.0°または329°≦sa
t≦360°)31の範囲に収まっているか否かを判別
する。
いる点については、銅が存在していると判別し、識別処
理装置29の結果表示用ウィンドウの該当する点に例え
ば赤色の点を表示する。彩度値または色相角値が該範囲
内に収まっていない点については、銅が存在していない
と判別し、識別処理装置29の結果表示用ウィンドウ内
の該当する点に例えば青色の点を表示する。
全ての点について行う。その結果、識別結果表示は、識
別処理装置29の結果表示用ウィンドウ上にカラーグラ
フィックとしてなされる。すなわちスクラップ上の銅に
該当する部分が赤色表示され、銅に該当しない部分が青
色表示されるのである。以下に、色相角値のみで識別を
行う方法(特願平5−135119号)と、本発明であ
る色相角値と彩度値の両方を用いて識別を行う方法の識
別精度比較結果を示す。
プの撮像画像の概略を示す。同図に示す通り、モータコ
アスクラップは、鉄芯32に、銅線33が絡み付いたも
のである。図10に、色相角値のみを用いて銅識別を行
った結果の概略を示す。元の結果は、色相角値が0.0
°から52.0°及び329.0°から360°の範囲
(図7の31)に収まった部分を赤色表示したものであ
る。同図では、結果で赤色表示された部分を黒色で示し
てある。図11に彩度値と色相角値とを用いて銅識別を
行った結果を示す。これは彩度値が0.3以上でありか
つ色相角値が0.0°から52.0°及び329.0°
から360°の範囲(図7の31)の範囲に収まった部
分を黒色で示したものである。
に、図10では図9に示したスクラップ上の鉄部分の中
にも銅と識別して表示している部分が目だつ。ここで、
図10と図11を比較すると、元画像上では鉄であるに
もかかわらず銅として誤識別された部分が明らかに減少
している。識別処理装置29の出力結果によると、図1
0では赤色表示されている部分の画素数は17210
個、図11では赤色表示されている部分の画素数は10
259個である。赤色表示部分の減少率は約40%であ
る。この減少分のほとんどは鉄部を銅と誤識別した部分
の減少であった。
銅識別方法を利用すれば、従来作業員の目視によりなさ
れてきた識別作業の自動化と高精度化が可能になり、そ
の結果スクラップ処理量の拡大が容易、多大な人件
費投入が不必要、銅除去後のスクラップの均一品質確
保が容易、作業環境の改善が容易、など従来の問題点
の解決が可能となる。
図。
の原画像の模式図。
Claims (1)
- 【請求項1】 破砕後の鉄スクラップ群から銅を含有す
るスクラップ片を識別分離するプロセスにおいて、 カラーテレビカメラにより1つあるいは複数の鉄スクラ
ップを撮像し;撮像した 画像内の各点について、 該点の持つRGB信号値を用いて表される彩度値を求
め; 該点の持つRGB信号値を用いて表される色相角値を求
め; 該点の彩度値が予め設定された規定値以上であるか否か
を判別し; 該点の彩度値が規定値以上である場合、 該点の色相角値が予め設定された銅の色相角範囲内にあ
るか否かにより、該点に対応するスクラップ上の点が銅
であるか否かを判別し; 該画像内の全ての点に対して以上の処理を行うことを特
徴とする、鉄スクラップ群から銅を含有したスクラップ
を自動識別する方法。
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP04553094A JP3187237B2 (ja) | 1994-03-16 | 1994-03-16 | 鉄スクラップ群から銅を含有したスクラップを自動識別する方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04553094A JP3187237B2 (ja) | 1994-03-16 | 1994-03-16 | 鉄スクラップ群から銅を含有したスクラップを自動識別する方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JPH07253400A JPH07253400A (ja) | 1995-10-03 |
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Family
ID=12721965
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP04553094A Expired - Lifetime JP3187237B2 (ja) | 1994-03-16 | 1994-03-16 | 鉄スクラップ群から銅を含有したスクラップを自動識別する方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
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-
1994
- 1994-03-16 JP JP04553094A patent/JP3187237B2/ja not_active Expired - Lifetime
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