JP3239784B2 - How to identify the type of material, especially plastic material - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、材料を識別する方
法に関するものである。[0001] The present invention relates to a method for identifying a material.
【０００２】[0002]
【従来の技術】既知試料に近赤外線を照射してその吸収
スペクトルを測定するプラスチックの種類の識別方法
は、ヨーロッパ公開特許公報０６０７０４８ Ａ１から
公知である。この方法においては、スペクトルから１次
または２次微分が計算される。これらの微分は、等間隔
の所定の波長範囲にわたる多数のポイントについて計算
される。これらのポイントについて、スペクトルがゼロ
ラインより上か、下か、またはゼロラインにあるかを確
認する。この位置はそれぞれ、＋１、−１または０で示
される。このようにして符号化された位置は、ポイント
・インデックスにより分類されてテーブルに保存され
る。この操作が、同一カテゴリーのその他の既知プラス
チック、例えば種類の異なるポリエチレンについて繰り
返される。これらの工程は、別の既知プラスチック、例
えばＰＶＣについても同様に繰り返される。2. Description of the Related Art A method for discriminating the type of plastic in which a known sample is irradiated with near-infrared rays and its absorption spectrum is measured is known from EP-A-0607048 A1. In this method, a first or second derivative is calculated from the spectrum. These derivatives are calculated for a number of points over a predetermined, equally spaced wavelength range. For these points, check if the spectrum is above, below, or at the zero line. This position is indicated by +1, -1 or 0, respectively. The positions encoded in this way are classified by the point index and stored in a table. This operation is repeated for other known plastics of the same category, for example different types of polyethylene. These steps are similarly repeated for another known plastic, for example PVC.
【０００３】このようにして得られた既知スペクトルの
値は、未知試料の同定に使用される。すなわち、未知試
料のスペクトルが、種類既知のプラスチックと同じ波長
範囲にわたって測定され、同じポイントについて微分さ
れ、評価される。その結果は、ポイント・インデックス
を用いて分類されたテーブルに保存される。[0003] The value of the known spectrum thus obtained is used for identifying an unknown sample. That is, the spectrum of the unknown sample is measured over the same wavelength range as that of a known type of plastic, differentiated at the same point, and evaluated. The results are stored in a table categorized using the point index.
【０００４】その後、未知試料の分類テーブルの全デー
タが、同じポイントにおける種類既知のプラスチックの
全てのテーブルの全データと比較される。同一の値＋
１、−１または０をもつポイントの数の、全てのポイン
トの数に対する割合が計算される。未知プラスチックに
は、これらの割合が最も大きい既知プラスチックの種類
が付与される。この方法の変形例として、スペクトルの
ゼロ・クロッシングを評価する方法が提案されている。[0004] Thereafter, all the data of the classification table of the unknown sample is compared with all the data of all tables of the known type plastic at the same point. Same value +
The ratio of the number of points having 1, -1 or 0 to the number of all points is calculated. Unknown plastics are given the type of known plastics with the greatest of these proportions. As a modified example of this method, a method for evaluating zero crossing of a spectrum has been proposed.
【０００５】これとは別に、赤外分光法によるプラスチ
ックの同定方法が、ドイツ公開特許公報４３４０９１４
Ａ１から公知である。この方法は、未知プラスチック
体の表面の赤外線反射スペクトルを測定し、このスペク
トルを保存されている一組の赤外線スペクトルと比較す
る。好ましくは、測定された赤外線スペクトルの波長数
に対する１次微分を、基準プラスチックのスペクトルの
１次微分と比較する。[0005] Apart from this, a method for identifying plastics by infrared spectroscopy is disclosed in German Offenlegungsschrift 4340914.
It is known from A1. The method measures the infrared reflectance spectrum of the surface of the unknown plastic body and compares this spectrum to a set of stored infrared spectra. Preferably, the first derivative of the measured infrared spectrum with respect to the number of wavelengths is compared with the first derivative of the spectrum of the reference plastic.
【０００６】これらの方法の欠点は、異種のプラスチッ
クが非常に類似したスペクトルをもつことがある点であ
る。１次または２次微分を用いても、同定の信頼性はそ
れ程向上せず、分類プロセスにおける誤判定が生じる可
能性がある。プラスチックの種類の数を増やすと、誤判
定の数は増すであろうし、受け入れ難い程の長時間の同
定時間も掛かるであろう。また上記ドイツ公開特許公報
４３４０９１４ Ａ１の方法の更なる欠点は、測定の
間、試料を固定して数秒の測定時間が必要であることで
ある。これらはいずれも自動分類装置にとっては受け入
れ難いことである。A disadvantage of these methods is that dissimilar plastics can have very similar spectra. The use of the first or second derivative does not significantly improve the reliability of the identification and can lead to misjudgments in the classification process. Increasing the number of plastic types will increase the number of false positives and will take unacceptably long identification times. A further disadvantage of the method of DE-A 43 40 914 A1 is that during the measurement, a measuring time of several seconds is required with the sample fixed. All of these are unacceptable for automatic classifiers.
【０００７】さらにまた、赤外分光法を用いるプラスチ
ックの分類方法がドイツ公開特許公報４３１２９１５
Ａ１から公知である。複数のプラスチック体の拡散反射
放射線が特定波長数で同時に測定され、測定された強度
が比較される。この方法は限られた数のプラスチック種
類に対してのみ有用である。同様なスペクトルをもつプ
ラスチックを分離することができない。Furthermore, a method for classifying plastics using infrared spectroscopy is disclosed in German Offenlegungsschrift 43 12 915.
It is known from A1. The diffusely reflected radiation of a plurality of plastic bodies is measured simultaneously at a certain number of wavelengths and the measured intensities are compared. This method is only useful for a limited number of plastic types. Plastics with similar spectra cannot be separated.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、分類
プロセスにおける誤判定の割合を少なくすること、さら
にはプラスチックの種類の同定時間をスピードアップす
ることである。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to reduce the rate of misjudgments in the classification process and to speed up the time to identify plastic types.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】すなわち本発明は、未知
試料に赤外線を照射して吸収スペクトルを測定し、この
スペクトルを既知材料のスペクトルと比較する、材料、
特にプラスチック材料の種類の識別方法において、前記
の比較は、スペクトルの多数の波長区分についてスペク
トルの勾配またはスペクトルの１次微分をそれぞれ求
め、求めた各勾配または各１次微分の数値を正規化され
た多段階の数値範囲の１つにそれぞれ分類し、次いで、
測定されたスペクトルの複数の波長区分について分類さ
れたそれぞれの勾配クラス（多段階の数値範囲のうち特
定の１つの数値範囲を意味する）を既知材料の予め評価
されたスペクトルと同じ複数の波長区分において分類さ
れたそれぞれの勾配クラスと比較し、個々の勾配クラス
の類似性と相違性を該勾配クラス間の勾配隔たりとして
求め、既知材料のスペクトルと未知材料のスペクトルと
の個々の勾配隔たりの和、および勾配隔たりの和の最小
値の存在を、既知材料に対する未知材料の分類のための
基準として用いることを特徴とするものである。That is, the present invention relates to a material for irradiating an unknown sample with infrared rays, measuring an absorption spectrum, and comparing the spectrum with a spectrum of a known material.
In particular, in the method of identifying the type of plastic material, the comparison is performed by determining a gradient of the spectrum or a first derivative of the spectrum for a plurality of wavelength segments of the spectrum, and normalizing a numerical value of each determined slope or each first derivative. Each into one of a multi-step numerical range,
The same plurality of wavelength classes as the pre-evaluated spectrum of the known material, each gradient class (meaning a specific one of the multi-level numerical ranges) classified for the plurality of wavelength classes of the measured spectrum. Is compared with each of the gradient classes classified in, the similarity and the difference between the individual gradient classes are determined as the gradient intervals between the gradient classes, and the sum of the individual gradient intervals between the spectrum of the known material and the spectrum of the unknown material is calculated. , And the existence of the minimum of the sum of the gradient gaps is used as a criterion for the classification of unknown materials against known materials.
【００１０】各前記勾配隔たりは、大きさに応じて異な
る重み付けがなされることが適切と思われる。例えば、
短い勾配隔たりよりも広い勾配隔たりに、より重み付け
がなされる。It is considered appropriate that each of the gradient gaps is weighted differently depending on the magnitude. For example,
Wider gradient intervals are weighted more than short gradient intervals.
【００１１】本発明の利点は、２つの画素（ピクセル）
の間のスペクトルの一連の区分の勾配の険しさまたは１
次微分値の大きさ、および複数の勾配隔たりについての
異なる重み付けを判定することによって、スペクトルの
間のわずかな相違を見いだすことができることである。
同じ波長区分におけるスペクトルの勾配とスペクトルの
１次微分値は、ほとんど同じ値となる。スペクトルの推
移は、平坦な部分よりもピークにおいてより重要である
ため、隣接した画素の間に存在する波長範囲の区分化、
およびこれらの複数区分に対する異なる重み付けは、わ
ずかなピークの相違でも一層良好な識別が可能になる。An advantage of the present invention is that two pixels
The steepness of the gradient of the series of segments between 1 or
By determining the magnitude of the second derivative and the different weights for the multiple gradient gaps, it is possible to find slight differences between the spectra.
The gradient of the spectrum and the first derivative of the spectrum in the same wavelength section are almost the same value. Since the evolution of the spectrum is more important at the peak than at the flat, segmentation of the wavelength range that exists between adjacent pixels,
And different weighting for these multiple sections allows better discrimination even with slight peak differences.
【００１２】本発明の１つの変法においては、前記勾配
隔たりの重み付けは、下記関数 ２n を用いて行われる。ここでｎは、各勾配隔たり（測定さ
れたスペクトルと既知のスペクトルの前記勾配クラスの
差を意味する）の数値を表す。重み付けは、異なる非線
形関数によっても同様に可能である。In one variant of the invention, the weighting of the gradient gap is performed using the following function 2n . Here, n represents a numerical value of each gradient interval (meaning the difference between the gradient class of the measured spectrum and the known spectrum). Weighting is possible with different non-linear functions as well.
【００１３】本発明のもう１つの変法においては、大域
（グローバル、全体での）最小値および大域（グローバ
ル、全体での）最大値を用いて前記スペクトルが正規化
される。この場合、一定の数値範囲の区切りを使用する
ことができる。In another variant of the invention, the spectrum is normalized using a global (global, global) minimum and a global (global, global) maximum. In this case, a delimiter of a certain numerical range can be used.
【００１４】本発明の別の変法では、大域最小値および
大域最大値を用いて数値範囲の区切りを正規化する。こ
の場合、スペクトルから計算された複数の勾配または複
数の１次微分値は、それぞれ波長範囲（前記波長区分）
に対して勾配クラスを直接分類することができる。各種
プラスチックのスペクトルを測定するたびごとに大域最
小値および大域最大値を求め、それにより数値範囲を区
切り正規化するので、赤外線の測定値が外乱や測定条件
の違いで変わっても、それに影響されることなく勾配ク
ラスを決めることができる。Another variant of the invention uses the global minimum and the global maximum to normalize the boundaries of the numerical range. In this case, a plurality of gradients or a plurality of first derivative values calculated from the spectrum are respectively assigned to a wavelength range (the wavelength division).
Can be directly classified into the gradient classes. Each time the spectrum of various plastics is measured, the global minimum value and global maximum value are obtained, and the numerical range is divided and normalized, so that even if the infrared measurement value changes due to disturbances or differences in measurement conditions, it will be affected by it. The gradient class can be determined without having to do so.
【００１５】本発明の特定の変法では、前記で求めた勾
配または１次微分の数値それぞれを 負の極めて急な勾配または負の極めて大きな１次微分値 負の急な勾配または負の大きな１次微分値 負の平坦な勾配または負の小さな１次微分値 正の平坦な勾配または正の小さな１次微分値 正の急な勾配または正の大きな１次微分値 正の極めて急な勾配または正の極めて大きな１次微分値 の多段階の数値範囲の１つに区分し、各数値範囲にコー
ドを付ける。In a particular variant of the invention, the value of the gradient or the first derivative determined above is, respectively, a very steep negative gradient or a very large first derivative negative negative steep gradient or a large negative one. Second derivative negative flat slope or small negative first derivative positive flat slope or small positive first derivative positive steep slope or large positive first derivative positive very steep slope or positive Divide into one of the multi-step numerical ranges of the very large first derivative of and code each numerical range.
【００１６】数値範囲を定めるためには、スペクトルの
大域最大値と大域最小値を先ず求め、両者の差を計算
し、極めて急勾配をもつ数値（または極めて大きな１次
微分値）の範囲に対してはこの差を８で除し、急勾配を
もつ数値（または大きな１次微分値）の範囲に対しては
この差を１６で除し、かくして求めた数値をスペクトル
の負に移行する隣接区分の数値から減算することによ
り、および、かくして求めた数値をスペクトルの正に移
行する隣接区分の数値に加算することにより、各数値範
囲の数値を計算することが適切である。In order to determine the numerical range, the global maximum value and the global minimum value of the spectrum are first determined, the difference between them is calculated, and the range of a numerical value having a very steep gradient (or a very large first derivative) is calculated. The difference is divided by 8 and the difference is divided by 16 over a range of values with steep slopes (or large first-order differential values). It is appropriate to calculate the numerical values of each numerical range by subtracting from the numerical values of the above and by adding the numerical values thus obtained to the numerical values of the adjacent sections of the spectrum that go positive.
【００１７】さらに別な好ましい変法においては、既知
材料のスペクトルからの基準値を計算する。すなわち、
１つの種類の１つまたは２つの試料を多数回測定する。
その際、正規化のためにスペクトルの大域最小値と大域
最大値を先ず求める。次いで、前記多段階の数値範囲に
対する前記で求めた勾配または１次微分の数値それぞれ
の関連をデータベース要素中にコード化して保存する。
引き続き行われる測定で、新たに得られたデータベース
要素を前回の測定でこの種類に対して得られたコードと
比較される。もし今回求めた勾配または１次微分の数値
が、連続する数値範囲の区切りを超える場合には、その
元の数値範囲と超えてきた隣接する数値範囲との２つの
数値範囲を包含する別なコードを付ける。In a further preferred variant, a reference value is calculated from the spectrum of the known material. That is,
One or two samples of one type are measured multiple times.
At this time, the global minimum value and the global maximum value of the spectrum are first determined for normalization. Then, the relationship of each of the above determined gradients or first derivative values to the multi-step numerical range is coded and stored in a database element.
In a subsequent measurement, the newly obtained database element is compared with the code obtained for this type in the previous measurement. If the numerical value of the gradient or first derivative obtained this time exceeds the boundary of the continuous numerical value range, another code that includes the two numerical value ranges of the original numerical value range and the adjacent numerical value range that has been exceeded. Attached.
【００１８】基準値のかような確認により、測定エラー
に基づく誤った評価を広範囲にわたって避けることがで
きる。これは、各試料を多数回測定することおよび各測
定後の同じ数と同じ位置の画素に対してスペクトルを再
評価することによるためである。スペクトルの欠陥部分
は基準値として使用されない。With such a check as a reference value, erroneous evaluations due to measurement errors can be avoided over a wide range. This is due to the multiple measurements of each sample and the re-evaluation of the spectra for the same number and location of pixels after each measurement. Defective parts of the spectrum are not used as reference values.
【００１９】[0019]
【発明の実施の形態】以下に添付図面に示す実施例によ
り本発明を説明する。図１はＰＶＣスペクトルを示して
いる。プラスチックがＰＶＣであると同定するために、
先ず、重要な特性を誘導する基準スペクトルを測定する
必要があり、この基準スペクトルを分類コードとしてデ
ータベース中に保存する。これらのコードは分類される
べきプラスチックの全ての種類について確認される。以
下にＰＶＣを例に挙げて説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below with reference to embodiments shown in the accompanying drawings. FIG. 1 shows the PVC spectrum. To identify a plastic as PVC,
First, it is necessary to measure a reference spectrum that induces important characteristics, and this reference spectrum is stored in a database as a classification code. These codes are identified for all types of plastic to be classified. Hereinafter, a description will be given using PVC as an example.
【００２０】分類コードを得るために、ＰＶＣから作製
された基準試料を測定する。第１の工程では、この基準
スペクトルの大域最小値および大域最大値を確認する。
第２の工程では、同じ大きさの一連の波長範囲につい
て、スペクトルの正規化された勾配（勾配クラス）を求
める。正規化は、大域最小値と大域最大値の値に基づい
てなされる。本実施例においては、スペクトルの全波長
範囲は２８画素で分割される。隣接する画素の間の勾配
を確認し、各々の勾配を評価する。画素間のスペクトル
を１次関数としてその勾配を求めた値と、スペクトルの
１次微分値とは、ほとんど同じ値となる。両値の以後の
処理は全く同じである。勾配の正規化された多段階の数
値範囲として次のような区切りを決定する。To obtain a classification code, a reference sample made from PVC is measured. In the first step, the global minimum value and the global maximum value of the reference spectrum are confirmed.
In a second step, a normalized gradient (gradient class) of the spectrum is determined for a series of wavelength ranges of the same magnitude. Normalization is performed based on the values of the global minimum value and the global maximum value. In this embodiment, the entire wavelength range of the spectrum is divided by 28 pixels. The gradient between adjacent pixels is checked and each gradient is evaluated. The value obtained by calculating the gradient of the spectrum between pixels as a linear function and the primary differential value of the spectrum are almost the same. The subsequent processing for both values is exactly the same. The following delimiters are determined as the normalized multi-step numerical range of the gradient.
【００２１】 [0021]
【００２２】これらの範囲に相当する各々の勾配クラス
を、対応するコードで図１に示す。この図から、画素０
と１１の間では、スペクトルは負の勾配で平坦に移行し
ているため、コード“ｃ”が付与されていることがわか
る。画素１１と１２の間では、スペクトルは負の急勾配
で移行しているため、コード“−”が付与されている。
それ以降の勾配についても同様にして評価する。スペク
トルの評価（分類）されたこれらの勾配クラスは、デー
タベース要素にコード化して保存し、各コードは数によ
り表現される。最初の測定で求めたデータベースは５２
の情報量を持っている。Each gradient class corresponding to these ranges is shown in FIG. 1 by the corresponding code. From this figure, pixel 0
It can be seen that the code "c" is assigned to the spectrum between and 11 because the spectrum shifts flat with a negative gradient. Since the spectrum transitions between the pixels 11 and 12 at a negative steep gradient, a code “−” is given.
The subsequent gradients are similarly evaluated. These gradient classes whose spectra have been evaluated (classified) are coded and stored in a database element, and each code is represented by a number. The database obtained in the first measurement was 52
Have the amount of information.
【００２３】同じ基準試料、または同じ種類のさらに別
な基準試料を多数回測定して、同じ画素間の勾配クラス
を最初の測定結果と比較する。勾配が連続する数値範囲
の区切り（１つの勾配クラス）を超えた場合には、上記
の表に示した以外のコードを付ける。例えば、最初の測
定で得られた２つの画素間の勾配クラスが“＋”を付け
られ、第２の測定で得られたこれらの画素間の勾配クラ
スが“Ｔ”を付けられた場合には、これら２つの画素間
の位置はコード“Ｕ”で与えられる（下記の表を参照の
こと）。これによって所定の勾配クラスの付与がよりき
め細かくなされる。なぜならば、これらの勾配に対する
数値範囲の区切り（勾配クラス）が増すからである。情
報量は減少する。数値範囲の区切りを超えた場合の下記
のようなコードを本実施例では定めた。The same reference sample, or another reference sample of the same type, is measured multiple times, and the gradient class between the same pixels is compared with the first measurement result. If the slope exceeds the boundary of a continuous numerical range (one slope class), a code other than that shown in the above table is attached. For example, if the gradient class between two pixels obtained in the first measurement is given a "+" and the gradient class between these pixels obtained in the second measurement is given a "T", , The position between these two pixels is given by the code "U" (see table below). As a result, the application of the predetermined gradient class is made finer. This is because the number range breaks (gradient classes) for these gradients increase. The amount of information decreases. In the present embodiment, the following codes when the value exceeds the boundary of the numerical range are defined.
【００２４】“ｔ”から“−”およびその逆の変化は、
“ｕ”とした。“−”から“ｃ”およびその逆の変化
は、“ｄ”とした。“ｃ”から“Ｃ”およびその逆の変
化は、“Ｏ”とした。“Ｃ”から“＋”およびその逆の
変化は、“Ｄ”とした。“＋”から“Ｔ”およびその逆
の変化は、“Ｕ”とした。From "t" to "-" and vice versa,
"U". The change from "-" to "c" and vice versa was "d". The change from “c” to “C” and vice versa was “O”. The change from “C” to “+” and vice versa was “D”. The change from “+” to “T” and vice versa is “U”.
【００２５】多数回の測定で、一連の数値範囲の区切り
（１つの勾配クラス）を超える１つの試料の勾配は、デ
ータベース中で“＊”のマークを付し、分析から除外す
る。In a number of measurements, the slope of one sample that exceeds a series of numerical range breaks (one slope class) is marked in the database with an “*” and excluded from the analysis.
【００２６】本実施例の場合、多数回の測定について、
最初の測定に対する違いは認められず、したがってその
コードは図１に示すように ｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃ−ｔｔｔ＋＋ｃＣ＋ＣＣＣＣＣ
ｃ となり、情報量は５２、画素１５において最小値を示し
た。In the case of this embodiment, for many measurements,
No difference to the first measurement was observed, so the code was ccccccccccc-ttt ++ cC + CCCCC as shown in FIG.
c, the information amount was 52, and the pixel 15 showed the minimum value.
【００２７】下記の表は、プラスチックの種類に対する
データベースに保存されたコードを示す。これらのコー
ドは未知プラスチックの評価に使用される。The following table shows the codes stored in the database for plastic types. These codes are used to evaluate unknown plastics.
【００２８】 [0028]
【００２９】基準値の多数回の測定において数値範囲の
区切りを超えると、情報量が減少することが上表からわ
かる。これは特にＰＶＢとＰＯＭについて認められる。
これらにおいては、スペクトルのいくつかの部分で数値
範囲の区切りを超えており、対応する勾配は“ｕ”また
は“Ｏ”と評価されている。It can be seen from the above table that the information amount decreases when the reference value exceeds the boundary of the numerical range in many measurements. This is especially true for PVB and POM.
In these, some parts of the spectrum are beyond the boundaries of the numerical range, and the corresponding slopes have been evaluated as "u" or "O".
【００３０】未知プラスチックのスペクトルを測定した
後、スペクトルの大域最小値と大域最大値が決定され、
基準スペクトルと同じように、一連の波長の正規化され
た勾配（勾配クラス）が測定される。この場合、画素の
間隔と数は、基準スペクトルで用いたものと同じとす
る。After measuring the spectrum of the unknown plastic, the global minimum and global maximum of the spectrum are determined,
As with the reference spectrum, a normalized gradient (gradient class) of a series of wavelengths is measured. In this case, the interval and the number of pixels are the same as those used in the reference spectrum.
【００３１】その後、測定されたスペクトルと基準スペ
クトルとの間の勾配クラスの差を、すべての画素につい
て求める。この方法を、ＰＥとＰＰの試料については図
２を用い、ＰＳとＡＢＳについては図３を用いて説明す
る。基準試料を用いて見いだされたこれら４種類のプラ
スチックの特性を、下記の表に示す。Thereafter, the difference in the gradient class between the measured spectrum and the reference spectrum is determined for all pixels. This method will be described with reference to FIG. 2 for PE and PP samples and FIG. 3 for PS and ABS. The properties of these four types of plastics found using the reference samples are shown in the table below.
【００３２】 [0032]
【００３３】図２に示したＰＥのスペクトルについて
は、勾配に対応し、かつコードに対する関連に対応した
下記のようなコードが得られる（図１の説明を参照のこ
と）。 Ｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃ−−−ｔｔ−ｃＴＣ−＋Ｃｃｃｃ
ｃFor the PE spectrum shown in FIG. 2, the following codes are obtained, corresponding to the gradient and to the relation to the code (see the description of FIG. 1). Cccccccccc ---- tt-cTC- + Cccc
c
【００３４】ここで、試料のコードとデータベース中の
特性のコードとを比較して、勾配クラスの差（勾配隔た
り）を求める。より良い比較のために、データベース中
のＰＳのコードと測定されたＰＥ試料のコードとを対示
し、未知プラスチックの測定されたスペクトルの勾配ク
ラスと基準スペクトルの勾配クラスとの間の差を表す隔
たりを示す。 ＰＳ（基準） ｃｃｃｃｄｔＯｄＯｔｕｃ＊ＵＤＣ＋Ｄ−ｃＤＣｃＯＯＣ ＰＥ（試料） Ｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃ−−−ｔｔ−ｃＴＣ−＋Ｃｃｃｃｃ 合計 ２０００１４１１１４１２０９７４４３４２１００１１２ ５５Here, the difference between the gradient classes (gradient gap) is obtained by comparing the sample code with the characteristic code in the database. For better comparison, the gap between the PS code in the database and the code of the measured PE sample, indicating the difference between the gradient class of the measured spectrum of the unknown plastic and the gradient class of the reference spectrum. Is shown. PS (reference) ccccdtOdOtuc * UDC + D-cDCcOOC PE (sample) Cccccccccc ---- tt-cTC- + Ccccc Total 20000011111209974344342100112 55
【００３５】この場合、勾配クラスの差の数値は、下記
一覧表のようになる。 ０ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ 10 ｔ ｕ − ｄ ｃ Ｏ Ｃ Ｄ ＋ Ｕ ＴIn this case, the numerical value of the difference between the gradient classes is as shown in the following table. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 tu-dcOCD + UT
【００３６】この一覧表を参照して、例えば下記の式が
得られる。 With reference to this list, for example, the following equation is obtained.
【００３７】勾配クラスが一致した場合、例えばいずれ
もコード“ｃ”が提示された場合には、勾配クラスの差
はゼロである。勾配クラスの差が大きくなる程、対応す
る数字が大きくなる。“Ｕ”と“ｔ”との間の最も大き
い差は、９となる。これらの数字を加算すれば、勾配隔
たりの合計が得られる。When the gradient classes match, for example, when the code "c" is presented, the gradient class difference is zero. The greater the difference between the gradient classes, the greater the corresponding number. The largest difference between "U" and "t" is nine. Addition of these numbers gives the sum of the slope gaps.
【００３８】データベース中のＡＢＳ、ＰＰおよびＰＥ
の特性と比較することにより、勾配隔たりの下記のよう
な配列が求められる。 合計 ＰＳ ２０００１４１１１４１２０９７４４３４２１００１１２ ５５ ＡＳ ２００００４１０２４２２４６６４２８３６００１１０２ ６０ ＰＰ ２０００００１０００１２２０６１２０１３２１２０００ ２６ ＰＥ ２０００００２００００００００２００００２０２０００ １０ABS, PP and PE in database
By comparing with the above-mentioned characteristics, the following arrangement of the gradient gap is obtained. Total PS 20000011111412097434342100112 55 AS 200004102422464662836001102 60 PP 20000010001220612013212000 26 PE 200000000000000020000202000 10
【００３９】同種のプラスチックは勾配クラスの間で隔
たりをもたないか、あるいは個々の隔たりが小さいた
め、個々の勾配隔たりの合計は小さくなることが認めら
れる。これらの合計の最小値を求めれば、未知ＰＥ試料
を信頼性をもって分類することができる。本実施例にお
いては、合計の最小値は１０であり、このことは、未知
プラスチックがＰＥであることを意味している。It will be appreciated that the sum of the individual slope gaps will be smaller because similar plastics have no gap between the grade classes or the individual gaps are smaller. If the minimum value of these sums is obtained, the unknown PE sample can be classified with reliability. In this example, the minimum of the sum is 10, which means that the unknown plastic is PE.
【００４０】さらに図２に示すＰＰ試料のスペクトルに
ついては、これを基準スペクトルと比較して下記のよう
な合計値が得られる。 ＰＳ ４１ ＡＢＳ ４８ ＰＰ ６ ＰＥ ２８ 合計の最小値である６はＰＰであることが確認されたの
で、この未知試料がこの種類のプラスチックであると関
連付けられる。Further, the spectrum of the PP sample shown in FIG. 2 is compared with the reference spectrum to obtain the following total value. Since the minimum of PS 41 ABS 48 PP 6 PE 28, 6, was determined to be PP, this unknown sample is associated with this type of plastic.
【００４１】複数材料の異なる種類のスペクトルの間で
より大きな類似性がある場合には、個々の勾配隔たりに
別個に重み付けを行うことが有利である。重み付けのた
めには、下記の関数を用いて行うことができる。 ２n ここで、ｎは勾配隔たりの数値を表す。これを、ＡＢＳ
とＰＳを例に用いて説明する。If there is greater similarity between the different types of spectra of the materials, it is advantageous to weight the individual gradient intervals separately. Weighting can be performed using the following function. 2 n Here, n represents a numerical value of the gradient distance. This is ABS
And PS will be described as an example.
【００４２】前述の実施例と同様に、ＰＳ、ＡＢＳ、Ｐ
ＰおよびＰＥの勾配コードが特性として用いられる。As in the previous embodiment, PS, ABS, P
P and PE gradient codes are used as characteristics.
【００４３】 [0043]
【００４４】図３は、ＡＢＳ試料の測定されたスペクト
ルを示す。このスペクトルから下記のような勾配コード
が得られる。 ｃｃｃｃｃ−−ｃ−ｔｔＣＣ＋ＣＣ＋ｃ−Ｔｃ−＋ＣＣ
ＣFIG. 3 shows the measured spectrum of the ABS sample. From this spectrum, the following gradient code is obtained. ccccc--c-ttCC + CC + c-Tc-+ CC
C
【００４５】前記した４種類のプラスチックとの比較に
より、測定されたスペクトルの勾配クラスとこれら４種
類のプラスチックの保存されている基準値との間の下記
のような勾配隔たりの評価が得られた。 合計 ＰＳ ００００１２３１３０１２０１１００３０６３４４１１０ ３７ ＡＢＳ ０００００２３００００２０２００２２１２４４３１２０ ３０ ＰＰ ００００００３０２４３６６００３２０５５２５２２２２ ５４ ＰＥ ０００００２４０２４２４４８６６４６４８６４２２２２ ８２By comparison with the four plastics described above, an evaluation of the following gradient separation between the measured spectral gradient class and the stored reference values of these four plastics was obtained. . Total PS 0000123130120110030634344110 37 ABS 00000003000020222122443120 30 PP 000000030243660032055252222 54 PE 00000002402424448664686422222 82
【００４６】ＰＳとＡＢＳについての合計の差は、図２
の実施例のプラスチックについてよりもかなり小さいこ
とがわかる。前記した表の勾配隔たりを上記の関数２n
（ｎはこれらの勾配隔たりの数値を表す）を用いて重み
付けを行うことにより、下記のような合計が与えられ
る。 この種の重み付けを行った結果、ＡＢＳが最小の合計８
０となり、重み付けしない場合と比べてより明瞭となる
ことがわかる。The difference between the sums for PS and ABS is shown in FIG.
It can be seen that it is much smaller than for the plastic of the Example of FIG. The gradient interval in the above table is calculated by the above function 2 n
(N represents a numerical value of these gradient distances), the following sum is given. As a result of performing this kind of weighting, ABS is the minimum total of 8
0, which is clearer than the case without weighting.
【図１】ＰＶＣの正規化されたスペクトルである。FIG. 1 is a normalized spectrum of PVC.
【図２】ＰＥとＰＰの正規化されていないスペクトルで
ある。FIG. 2 is an unnormalized spectrum of PE and PP.
【図３】ＰＳとＡＢＳの正規化されたスペクトルであ
る。FIG. 3 is a normalized spectrum of PS and ABS.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−308022（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−151603（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−287452（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−28984（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 G01J 3/00 - 3/52 G01N 24/00 - 24/12 G01N 30/00 - 30/96 ＰＡＴＯＬＩＳ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References JP-A-6-308022 (JP, A) JP-A-7-151603 (JP, A) JP-A-1-287452 (JP, A) JP-A-7-107 28984 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G01N 21/00-21/01 G01N 21/17-21/61 G01J 3/00-3/52 G01N 24/00 -24/12 G01N 30/00-30/96 PATOLIS
Claims (8)
を測定し、このスペクトルを既知材料のスペクトルと比
較する、材料、特にプラスチック材料の種類の識別方法
において、前記の比較は、 スペクトルの多数の波長区分についてスペクトルの勾配
またはスペクトルの１次微分をそれぞれ求め、 求めた各勾配または各１次微分の数値を正規化された多
段階の数値範囲の１つにそれぞれ分類し、 次いで、測定されたスペクトルの複数の波長区分につい
て分類されたそれぞれの勾配クラスを、既知材料の予め
評価されたスペクトルと同じ複数の波長区分において分
類されたそれぞれの勾配クラスと比較し、 個々の勾配クラスの類似性と相違性を該勾配クラス間の
勾配隔たりとして求め、既知材料のスペクトルと未知材
料のスペクトルとの個々の勾配隔たりの和、および勾配
隔たりの和の最小値の存在を、既知材料に対する未知材
料の分類のための基準として用いることを特徴とする材
料、特にプラスチック材料の種類の識別方法。1. A method for identifying a type of a material, especially a plastic material, comprising measuring a spectrum by irradiating an unknown sample with infrared light and comparing the spectrum with a spectrum of a known material. The slope of the spectrum or the first derivative of the spectrum is determined for each of the wavelength segments, and the calculated value of each slope or each first derivative is classified into one of the normalized multi-step numerical ranges, respectively. Each gradient class classified for multiple wavelength segments of the spectrum is compared with each gradient class classified in the same wavelength segments as the previously evaluated spectrum of the known material, and the similarity of the individual gradient classes and The difference is determined as the gradient gap between the gradient classes, and the individual spectra of the known material and the unknown material are compared. The sum of the gradient separation, and the presence of a minimum value of the sum of the gradient separation materials, which comprises using as the criteria for the classification of an unknown material to the known materials, in particular the kind of identification method for a plastic material.
なる重み付けがなされることを特徴とする請求項１記載
の方法。2. The method of claim 1, wherein each of said gradient gaps is weighted differently according to magnitude.
も広い勾配隔たりに、より重み付けがなされることを特
徴とする請求項１または２記載の方法。3. The method according to claim 1, wherein the gradient gaps are weighted more broadly than shorter ones.
ルの前記勾配クラスの差を意味する各勾配隔たりの数値
を表す）を用いて、重み付けが行われることを特徴とす
る請求項１記載の方法。4. The method according to claim 1, wherein each of the gradient intervals is calculated using the following function 2 n, where n represents the value of each gradient interval meaning the difference between the gradient class of the measured spectrum and the known spectrum . The method of claim 1, wherein weighting is performed.
ペクトルを正規化することを特徴とする請求項１〜４の
いずれか１つに記載の方法。5. The method according to claim 1, wherein the spectrum is normalized using a global minimum and a global maximum.
段階の数値範囲の区切りを正規化することを特徴とする
請求項１〜４のいずれか１つに記載の方法。6. The method according to claim 1, wherein a boundary of the multi-level numerical range is normalized using a global minimum value and a global maximum value.
れぞれを 負の極めて急な勾配または負の極めて大きな１次微分値 負の急な勾配または負の大きな１次微分値 負の平坦な勾配または負の小さな１次微分値 正の平坦な勾配または正の小さな１次微分値 正の急な勾配または正の大きな１次微分値 正の極めて急な勾配または正の極めて大きな１次微分値 の多段階の数値範囲の１つに区分し、各数値範囲にコー
ドを付すことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つ
に記載の方法。7. The obtained gradient or the value of the first derivative is a negative steep gradient or a very large negative first derivative. A negative steep gradient or a large negative first derivative is a negative flat gradient. Or negative small first derivative Positive flat gradient or positive small first derivative Positive steep gradient or positive large first derivative Positive very steep gradient or positive very large first derivative 7. The method according to claim 1, wherein the numerical value range is divided into one of a plurality of numerical value ranges and a code is assigned to each numerical value range.
多数回測定して既知材料のスペクトルの基準値を求める
場合において、 正規化のためにスペクトルの大域最小値と大域最大値を
先ず求め、 次いで、前記多段階の数値範囲に対する前記求めた勾配
または１次微分値の数値それぞれの関連をデータベース
要素中にコード化して保存し、 引き続きなされる測定で、新たに得られたデータベース
要素を前回の測定でこの種類に対して得られたコードと
比較し、 今回求めた勾配または１次微分値の数値が、連続する数
値範囲の区切りを超える場合には、その２つの数値範囲
を包含する別なコードを付けることを特徴とする請求項
１〜７のいずれか１つに記載の方法。8. When a reference value of a spectrum of a known material is obtained by measuring one or a plurality of samples of one kind of material many times, a global minimum value and a global maximum value of a spectrum are first determined for normalization. Determining and then storing in a database element the association of each of the determined values of the gradient or the first derivative with respect to the multi-step numerical range in a database element, and in a subsequent measurement the newly obtained database element is If the numerical value of the gradient or first derivative obtained this time is compared with the code obtained for this type in the previous measurement, and the numerical value of the first differential value exceeds the boundary of the continuous numerical range, the two numerical ranges are included. The method according to claim 1, wherein another code is attached.
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