JP3681316B2 - 画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、家電機器等の廃棄物を処理する技術に関し、特に、廃棄物を粗破砕して得られた金属および樹脂の混在物から樹脂片を分別する画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、一般廃棄物または産業廃棄物の中に含まれる樹脂系廃棄物の割合が増加の一途を辿り、それらが環境に及ぼす影響が問題となってきている。現在、鉄、銅またはアルミニウムなどの金属類は、９０％以上の割合で再資源化されているのに対し、樹脂は未だほとんど再利用されずに埋め立て処理されているのが現状である。
【０００３】
図１４は、代表的な家電機器における樹脂部品の割合（重量比）を示す図である。図１４に示すように、家電機器の樹脂部品の割合は多いもので重量比にして約４０％程度あり、家電機器における体積比ではさらにその比率が大きくなる。また、樹脂部品と金属部品との接続は、ネジまたはスナップフィット等でなされるが、その接続部の占める割合は小さい。
【０００４】
出願人らの調査によれば、１次破砕後に接続部を除く単一の樹脂で構成される部品の重量比率は破砕前の樹脂製部品の割合とほぼ等しく、接続部を除く単体樹脂で構成される破砕片のみを再資源に利用するだけでも非常に有効であることが分かった。また、２００１年施行予定の家電リサイクル法もその背景から制定され、廃家電の再資源化率を向上させるためには現在再利用されていない樹脂に関しても、その再利用を実現する必要がある。
【０００５】
廃家電等の廃棄物を再利用、再資源化および廃棄処理する際、回収された製品形状をそのまま用いると材料の混在や廃棄場所の使用効率低下等の問題が生じるため、廃棄物に破砕等の処理を施してある程度サイズを小さくしている。また、廃棄物を再利用および再資源化の１つであるマテリアルリサイクルに用いるには、同材質の部品毎に分別する必要がある。
【０００６】
現在、同材質からなる部品を精度良く分別する方法として、製品組立の逆順に製品を解体して部品毎に分別する方法がある。しかし、この方法を自動化するためには、製品の組立順序および製品解体順序を知り、さらに組立工程を逆に行なう装置が製品毎に必要となる。この分別の自動化が不可能な場合には人手によって行なわなければならないので、その所要時間およびコストが大きくなる。
【０００７】
これらの理由から家電機器の廃棄物処理方法として、破砕機によってある程度大きなサイズに粗破砕した後、さらに細かく破砕した破砕片に対して磁気選別および比重選別を行ない、主として金属片を再資源化している。このとき、他の部品が混じり合わない程度に細かく破砕した方が金属類を多く取り出すことができるため、廃棄物をできるだけ細かく細破砕している。
【０００８】
廃棄物処理に関する技術の中で特に樹脂の再利用に関するものとして、特開平８−４７９２７号公報に開示された発明がある。この特開平８−４７９２７号公報に開示された廃棄物処理方法は、廃棄物を破砕処理して得られた金属とプラスチックとの破砕片混合物をまず金属分別装置にかけて鉄系と非鉄系とに分け、この後プラスチック分別装置にかけてプラスチックを複数種類に分別するものである。金属分別のうち、鉄系金属の分別には磁気選別機を使用する。また、非鉄系金属には強力な磁気選別機と渦電流選別機とを組み合わせて使用する。廃棄物から金属が分別された後、プラスチックの低温での脆化特性を利用してさらに細かく破砕し、比重差を用いた分別や静電分離によってプラスチックを種類別に分別する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特開平８−４７９２７号公報に開示された廃棄物処理方法は、上述したように、鉄、銅またはステンレス等の金属を分別した後に樹脂を選別するものである。すなわち、鉄系金属を磁気選別するために廃棄物をある程度小さな破砕片に破砕した後、さらに強力な磁気および渦電流を用いて非鉄金属の選別処理が行なわれる。ある程度小さく破砕された破砕片から金属が取り除かれた後に、樹脂とその他の混合破砕片群からリサイクル対象物が取り除かれる処理が行なわれる。
【００１０】
しかし、鉄、非鉄金属、プラスチックの順番で選別するには、それぞれが混じり合わない程度に小さく破砕しておく必要がある。この処理方法においては、１次破砕で廃棄物が１００ｍｍ程度に破砕され、２次破砕で５０ｍｍ程度に破砕される。また、樹脂については脆化特性を用いてさらに破砕された後に比重差を用いた分別や静電分離が利用される。このように、小さく破砕された廃棄物からマテリアルリサイクル可能な樹脂を回収し、材質毎に分別するためには磁気選別機や比重選別機等の高価な装置が必要であり、分別に要する時間およびコストが大きくなるという問題点があった。
【００１１】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、第１の目的は、再利用可能な樹脂を含む破砕片を自動的に判別することが可能な画像処理装置、その方法およびそのプログラムを記録した媒体を提供することである。
【００１２】
第２の目的は、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別に要する時間およびコストを削減することが可能な廃棄物処理装置を提供することである。
【００１３】
第３の目的は、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別および処理を自動化することが可能な廃棄物処理装置を提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明のある局面に従えば、画像処理装置は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含む。
【００１５】
判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００１６】
好ましくは、判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む。
【００１７】
樹脂判別手段によって樹脂候補片の形状特徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形状特徴を判別するので、破砕片の判別を的確に行なうことが可能となる。
【００１８】
さらに好ましくは、画像処理装置はさらに部品の形状特徴を格納するための形状特徴格納手段を含み、非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別する。
【００１９】
非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別するので、破砕片に含まれる半導体部品やコネクタ等の部品を判別することが可能となり、樹脂候補外片の判別がさらに容易に行なえるようになる。
【００２０】
さらに好ましくは、樹脂判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状からクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する。
【００２１】
樹脂判別手段は、樹脂部品の形状特徴であるクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別するので、的確に判別が行なえるようになる。
【００２２】
さらに好ましくは、樹脂判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に対して膨張処理および収縮処理を行なってクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する。
【００２３】
樹脂判別手段は、破砕片の輪郭形状に対して膨張および収縮という簡単な処理を行なうことによって樹脂候補片を判別するので、樹脂候補片の判別に要する時間を短縮することが可能となる。
【００２４】
本発明の別の局面に従えば、粗破砕された破砕片を撮像するための撮像手段と、撮像手段によって撮像された破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片を判別するための画像処理手段と、画像処理手段によって樹脂候補片と判別された破砕片の比重に基づいて、再生利用できる樹脂を含む破砕片を選別するための選別手段とを含み、画像処理手段は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含む。
【００２５】
画像処理手段が撮像手段によって撮像された破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。また、画像処理手段による画像処理によって判別するので、判別処理に要する時間およびコストを削減することが可能となる。
【００２７】
判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を的確に判別することが可能となる。
【００２８】
さらに好ましくは、判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む。
【００２９】
樹脂判別手段によって樹脂候補片の形状特徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形状特徴を判別するので、破砕片の判別をさらに的確に行なうことが可能となる。
【００３０】
本発明のさらに別の局面に従えば、画像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するステップと、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップとを含む。
【００３１】
抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００３２】
本発明のさらに別の局面に従えば、コンピュータに画像処理方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、画像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するステップと、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップとを含む。
【００３３】
抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の形態における廃棄物処理装置の処理を模式的に示すブロック図である。市場から回収された廃棄物は、図示しない１次破砕（粗破砕）部において１次破砕され、コンベアに載せられて順次運ばれてくる。この１次破砕片群３０１には、樹脂が大部分を占め樹脂以外の小さな物質が付着した小非樹脂片付樹脂候補片３０２と、樹脂のみからなる樹脂片３０３と、樹脂を含まない樹脂候補外片３０４と、樹脂に樹脂以外の大きな物質が付着した大非樹脂片付樹脂候補片３０５とが含まれる。
【００３５】
画像処理部２０は、画像入力部（１台または複数台のカメラ）１４によって撮像された１次破砕片群３０１の画像データを入力し、それを画像処理により解析することによって、１次破砕片群３０１を樹脂候補外片３０４および樹脂候補片３０９に分別する。分別された樹脂候補外片３０４は、図示しない２次破砕（細破砕）部へ搬送されて細破砕される。また、樹脂候補片３０９は再生樹脂候補部材選別部３１へ搬送されて、小非樹脂片付樹脂候補片３０２、樹脂片３０３および大非樹脂片付樹脂候補片３０５に分別される。
【００３６】
分別された樹脂片３０３は、図示しない再生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。また、分別された小非樹脂片付樹脂候補片３０２は、図示しない非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送される。この非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送された小非樹脂片付樹脂候補片３０２は、異物除去処理が施された後再生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。また、分別された大非樹脂片付樹脂候補片３０５は、２次破砕部へ搬送されて細破砕される。
【００３７】
本実施の形態における廃棄物処理装置は、処理対象として廃家電を１次破砕した後の破砕片を想定している。この１次破砕のための破砕装置は、廃家電を処理するのに通常用いられる剪断機のうち、油圧駆動式の二軸の剪断式破砕機を用いるものとする。また、破砕機によって破砕された破砕片のサイズは、５ｃｍ〜３０ｃｍ程度の目視でも判別可能な大きさを想定する。
【００３８】
図２は、本発明の実施の形態における画像処理装置２０の機能的構成の概略を示すブロック図である。この画像処理装置２０は、画像入力部１４を介して入力された画像から破砕片の輪郭形状を抽出する輪郭形状抽出部２１と、形状特徴ＤＢ（データ・ベース）３０を参照することにより、画像から形状特徴を抽出する形状特徴抽出部２２と、形状特徴抽出部２２によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片３０４および樹脂候補片３０９を判別する判別部２３とを含む。また、判別部２３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された非樹脂部品の形状を参照して、破砕片の画像に含まれる非樹脂部品を判別する非樹脂部品登録形状判別部２４と、破砕片の画像に含まれる樹脂の形状特徴を判別する樹脂形状特徴判別部２５とを含む。
【００３９】
図３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された情報を説明するための図である。形状特徴ＤＢ３０には、樹脂の形状特徴抽出アルゴリズムと、明らかに樹脂とは異なる金属部品、金属と樹脂との接続部またはモータなどの標準部品等の形状特徴データ、判別基準となるパラメータおよび閾値等の情報とが保持されており、短時間で樹脂候補を選別するために利用される。
【００４０】
図３（ａ）は、形状特徴ＤＢ３０に登録された材質判別のための形状特徴と、部品判別のための形状特徴とを示している。たとえば、樹脂を判別するための形状特徴として、クラックやバリが規定されている。また、基板を判別するための形状特徴として、基板に搭載されたＩＣ（Integrated Circuit）部品やコネクタの幾何形状が規定されている。また、ネジを判別するための形状特徴として、ネジの幾何形状が規定されている。
【００４１】
図３（ｂ）は、判別条件として判別対象毎に規定された幾何情報を示しており、判別対象のキーワード、判別のための抽出情報、および判別のための閾値情報としての大きさが規定されている。たとえば、判別対象がネジ（部品）であるか否かを判別する場合には、形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“ネジ”である項目を検索し、その判別対象“ネジ”が有する抽出情報“円弧（円）”および“直線”を“ネジ”を構成する要素とする。すなわち、画像が“円弧”とその中心位置で交差する“直線”によって構成されているか否かによって、判別対象が“ネジ”であるか否かを判別する。そのとき、閾値情報である“半径”および“長さ”が参照されて、その閾値内であるか否かも判断基準となる。
【００４２】
また、判別対象が基板（部品）であるか否かを判別する場合には、形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“基板”である項目を検索し、その判別対象“基板”が有する抽出情報“長方形”を“基板”を構成する要素とする。すなわち、画像が“長方形”によって構成されるＩＣチップを含んでいるか否かによって、判別対象が“基板”であるか否かを判別する。そのとき、閾値情報である“縦、横の長さ”が参照されて、その閾値内であるか否かも判断基準となる。
【００４３】
また、判別対象が樹脂（材質）であるか否かを判別する場合には、判別情報として幾何情報ではなく、判別対象にその材質の部品が有する特徴である“クラック”や“バリ”を構成要素とする。すなわち、形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“樹脂”である項目を検索すると、その判別対象“樹脂”が有する抽出情報によって樹脂の特徴を画像処理により抽出することが分かる。そのとき、“膨張率”、“収縮率”および“アスペクト比”が参照されて、画像処理により“クラック”や“バリ”の検出が行われる。
【００４４】
なお、判別対象が部品であっても、判別情報として幾何形状で表すことが不可能な場合には、形状そのものの画像データを判別情報として保持するようにしても良い。
【００４５】
図４は、本発明の実施の形態における画像処理装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、輪郭形状抽出部２１は、画像入力部１４によって撮像された画像データを入力し、形状特徴抽出のための準備として輪郭形状を抽出する（Ｓ１）。輪郭形状抽出部２１は、画像入力部１４（１台または複数台設置されたカメラ）によって撮像された画像データから、対象物体以外の色をした部分を背景として取り除く。この背景除去においては、色情報の統計処理により画像全体に対する明度のヒストグラムが算出され、ヒストグラムを２分する明度値が決定される。そして、その値を閾値として二値化処理を行って物体と背景とが切り分けられ、画像から背景を取り除き輪郭線を抽出する処理が行われる。
【００４６】
また、輪郭形状抽出部２１は、抽出された物体の画像全体または部分に対して、明度のヒストグラム、平均値および標準偏差を算出し、色情報の統計量を算出する。そして、ある閾値を境界として画像を二値化することにより、物体内部の形状を抽出する。そして、輪郭形状抽出部２１は、二値化された物体の形状を収縮、膨張、膨張、収縮を行い、微小領域を除去する。
【００４７】
次に、形状特徴抽出部２２は、輪郭形状抽出部２１によって抽出された物体の輪郭（領域輪郭の点列）に対して、円弧や直線等の幾何形状解析を行い、円や直方体等の幾何形状を検出する（Ｓ２）。この検出方法としては、“「画像処理工学」共立出版：谷口編、８章”に記載された解析方法を使用する。なお、詳細はこの文献を参照されたい。
【００４８】
次に、非樹脂部品登録形状判別部２４は、形状特徴ＤＢ３０に格納された部品材料の形状特徴を参照し、その抽出情報と形状特徴抽出部２２によって抽出された幾何形状とが一致し、かつ閾値（大きさ）の範囲内であるか否かを判定することにより、ネジ、ボルトまたはナット等の標準部品、基板、またはモータ等の形状特徴が破砕片に含まれているか否かを判定する（Ｓ３）。これらの形状特徴（非樹脂形状）が破砕片に含まれていると判定された場合には（Ｓ３，Ｙｅｓ）、その破砕片を樹脂候補外片３０４と判定して２次破砕部３２へ搬送する（Ｓ４）。
【００４９】
また、非樹脂形状が破砕片に含まれていないと判定された場合には（Ｓ３，Ｎｏ）、樹脂形状特徴判別部２５は、破砕樹脂片の特徴であるクラックまたはバリが存在するか否かを判定する（Ｓ５）。樹脂形状特徴判別部２５は、破砕片にクラックまたはバリが存在すると判定した場合には（Ｓ５，Ｙｅｓ）、その破砕片を樹脂候補片３０９と判定して再生樹脂候補部材選別部３１へ搬送する（Ｓ６）。また、樹脂形状特徴判別部２５は、破砕片にクラックおよびバリが存在しないと判定した場合は（Ｓ５，Ｎｏ）、その破砕片を樹脂候補外片３０４と判定して２次破砕部３２へ搬送する（Ｓ４）。続く破砕片の判別を行なう場合には（Ｓ７，Ｙｅｓ）、ステップＳ１へ戻って処理を繰り返す。
【００５０】
図５は、図４のステップＳ５に示す処理をさらに詳細に説明するためのフローチャートである。まず、樹脂形状特徴判別部２５は、輪郭形状抽出部２１によって抽出された輪郭形状から破砕片の輪郭線を抽出する（Ｓ１１）。図６は、輪郭線が抽出された破砕片の一例を示す図である。図６に示すように、破砕片６１に鋭く切り込まれた部分であるクラックが含まれている。
【００５１】
次に、樹脂形状特徴判別部２５は、形状特徴ＤＢ３０に保持されている膨張率および収縮率を参照し、破砕片の輪郭線に対し膨張処理および収縮処理を行ない（Ｓ１２）、元の画像と膨張処理および収縮処理を行なった後の画像とを比較してクラックまたはバリを検出する（Ｓ１３）。
【００５２】
図７は、クラックの検出を模式的に示す図である。図７（ａ）に示す破砕片６１の原画像が入力されると、その原画像を所定の膨張率で膨張させることにより、図７（ｂ）に示すように膨張処理した輪郭線７１が得られる。膨張処理して得られた画像に対して、さらに所定の収縮率（上記所定の膨張率の逆数）で収縮処理を施すことによってクラックが除去された輪郭線が得られる。図７（ｃ）に示すように、クラックが除去された輪郭線と原画像の輪郭線６１との差分を検出することによって、原画像にクラックがあるか否かが判定される。
【００５３】
次に、画像データにおけるクラックの検出を具体的に説明する。横軸をＸ座標とし、縦軸をＹ座標とすると、座標（Ｘ，Ｙ）＝（ｉ，ｊ）にある画素をＧｉｊと表わすことができる。“１−画素”とは、その画素のビットが立っている状態であり、Ｇｉｊ＝１で表わされる。また、“０−画素”とは、その画素のビットが立っていない状態であり、Ｇｉｊ＝０で表わされる。また、“４−近傍”とは、図８に示すようにある画素８１に注目した時、その上下左右の隣り合う画素８２を指すこととする。このとき、画像の膨張アルゴリズムは、次式によって表わされる。
【００５４】
Ｇｉｊ＝１：画素（ｉ，ｊ）またはその４−近傍のいずれかが１−画素のとき
０：それ以外のとき …（１）
また、収縮アルゴリズムは、次式によって表わされる。
【００５５】
Ｇｉｊ＝０：画素（ｉ，ｊ）またはその４−近傍のいずれかが０−画素のとき
１：それ以外のとき …（２）
図９は、画像データにおけるクラックの検出の一例を示す図である。図９（ａ）に示す原画像８３に対して膨張処理を施すことによって、図９（ｂ）に示すように検出したいクラックが消滅した画像８４が得られる。さらに、図９（ｂ）に示す画像８４に収縮処理を施すことによって、クラックが消滅したまま画像が収縮され、残りの部分は元の原画像８３の輪郭に復元される。図９（ａ）に示す原画像８３と、図９（ｃ）に示すクラックが除去された画像８５とを論理演算することによって、図９（ｄ）に示すようにクラックを検出することができる。
【００５６】
また、画像データからバリを検出する場合には、逆に先に原画像に収縮処理を施し、さらに膨張処理を施すことによって細かく突き出たバリの部分を平滑化して消滅させることができる。このようにして得られた画像と、原画像とを論理演算することによって、バリを検出することができる。膨張率および収縮率は、検出したいクラックおよびバリの大きさに依存するため、形状特徴ＤＢ３０に保持される閾値（大きさ）を変更することによって対応することができる。また、認識する樹脂の大きさに対するクラックまたはバリの大きさの割合を閾値としてルール化し、形状特徴ＤＢ３０に蓄積することも可能である。また、クラックまたはバリを検出する都度、その閾値を与えるようにしても良い。
【００５７】
図１０は、本発明の実施の形態における画像処理装置の外観例を示す図である。この画像処理装置は、コンピュータ本体１、グラフィックディスプレイ装置２、ＦＤ（Floppy Disk）４が装着されるＦＤドライブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）８が装着されるＣＤ−ＲＯＭ装置７、通信モデム９およびカメラ等によって構成される画像入力部１４を含む。
【００５８】
画像処理プログラムは、磁気テープ４またはＣＤ−ＲＯＭ８等の記憶媒体によって供給される。画像処理プログラムはコンピュータ本体１によって実行され、操作者はグラフィックディスプレイ装置２を見ながらキーボード５またはマウス６を操作することによって画像処理の制御を行なう。また、画像処理プログラムは他のコンピュータより通信回線を経由し、通信モデム９を介してコンピュータ本体１に供給されてもよい。
【００５９】
図１１は、本発明の実施の形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図１０に示すコンピュータ本体１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory)１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２およびハードディスク１３を含む。ＣＰＵ１０は、グラフィックディスプレイ装置２、ＦＤドライブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ装置７、通信モデム９、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２またはハードディスク１３との間でデータを入出力しながら処理を行う。磁気テープ４またはＣＤ−ＲＯＭ８に記録された画像処理プログラムは、ＣＰＵ１０によって磁気テープ装置４３またはＣＤ−ＲＯＭ装置４７を介して一旦ハードディスク１３に格納される。ＣＰＵ１０は、ハードディスク１３から適宜画像処理プログラムをＲＡＭ１２にロードして実行することによって画像処理が行なわれる。
【００６０】
再生樹脂候補部材選別部３１は、画像処理装置２０によって樹脂候補片３０９と判定された破砕片に対して、樹脂片３０３、小非樹脂片付樹脂候補片３０２および大非樹脂片付樹脂候補片３０５の選別を行なう。再生樹脂候補部材選別部３１は、樹脂の形状特徴以外の物性特徴、たとえば比重により選別するとすれば、各破砕片の体積および質量を計測する。複数のカメラによって破砕片を撮像し、その画像からかなり精度の良い立体を復元することができるので、この復元された立体を利用して体積を計測することができる。なお、立体の復元については、上述した文献に詳細に説明されている。
【００６１】
また、破砕片の質量の計測は、図示しないピックアップ装置によって樹脂候補片３０９をピックアップする際に、同時に樹脂候補片３０９の質量も計測する。再生樹脂候補部材選別部３１は、このようにして計測された体積および質量から比重を算出し、その比重によって樹脂候補片３０９を分別して再生樹脂ストックヤード、非樹脂部除去処理ストックヤードまたは２次破砕部３２へ搬送する。なお、家電製品に用いられる金属材料の比重は樹脂材料の比重の数倍と大きいため、閾値を適度に設けることによって樹脂候補片３０９を選別することができる。
【００６２】
また、破砕機によって粗破砕された破砕片はベルトコンベアによって搬送されるが、画像処理装置によって画像処理する際には破砕片が重ならないようにすることが必要である。そのため、図１２に示すように、粗破砕処理された破砕片群４１がベルトコンベアによって搬送される際に、ふるい４２によって重なりが除去されて、画像入力部１４の前を粗破砕片が１つずつ通過するようにしている。ふるい４２とベルトコンベアとの隙間を変更可能な機構とし、曲面が多い形状の製品と平面が多い形状の製品とで隙間を調節する。このようにして、破砕機から画像入力部１４への破砕片の搬送に用いられるベルトコンベアを、振動式のベルトコンベア等にする必要がなくなる。
【００６３】
また、金属部の多い廃棄物の場合には、図１３に示すように予め磁気選別により鉄系金属を除去する前処理が施される。この処理によって、鉄系金属を含む破砕片５２が取り除かれ、画像処理装置２０による対象を非鉄金属等の非樹脂部を含む破砕片等５３に減らすことができる。したがって、画像処理装置２０による処理負荷を軽減することができる。
【００６４】
以上説明したように、本発明の実施の形態における画像処理装置によれば、破砕片の輪郭形状から樹脂の形状特徴であるクラックやバリを検出して樹脂候補片を判別し、形状特徴ＤＢ３０に格納された部品の形状特徴に基づいて樹脂候補外片を判別するようにしたので、再利用可能な樹脂を含む破砕片を自動的に判別することが可能となった。
【００６５】
また、本実施の形態における廃棄物処理装置によれば、再生樹脂候補部材選別部３１が、画像処理装置２０によって樹脂候補片であると判別された破砕片を比重によってさらに分別するようにしたので、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別および処理を自動化することが可能となった。また、画像処理装置２０によって樹脂候補片であるか否かの判定を行なうので、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別に要する時間およびコストを削減することが可能となった。
【００６６】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態における廃棄物処理装置の処理を模式的に示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態における画像処理装置２０の機能的構成の概略を示すブロック図である。
【図３】 形状特徴ＤＢ３０に登録された情報を説明するための図である。
【図４】 本発明の実施の形態における画像処理装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】 図４のステップＳ５に示す処理をさらに詳細に説明するためのフローチャートである。
【図６】 クラックを含む破砕片を示す図である。
【図７】 クラックの検出を模式的に示す図である。
【図８】 ４−近傍を説明するための図である。
【図９】 画像データにおけるクラックの検出の一例を示す図である。
【図１０】 本発明の実施の形態における画像処理装置の外観例を示す図である。
【図１１】 本発明の実施の形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】 粗破砕片の重なりを除去するための構成を示す図である。
【図１３】 鉄系金属を除去するための構成を示す図である。
【図１４】 代表的な家電機器における樹脂部品の割合を示す図である。
【符号の説明】
１ コンピュータ本体、２ グラフィックディスプレイ装置、３ ＦＤドライブ、４ ＦＤ、５ キーボード、６ マウス、７ ＣＤ−ＲＯＭ装置、８ ＣＤ−ＲＯＭ、９ 通信モデム、１０ ＣＰＵ、１１ ＲＯＭ、１２ ＲＡＭ、１３ハードディスク装置、１４ 画像入力部、２０ 画像処理装置、２１ 輪郭形状抽出部、２２ 形状特徴抽出部、２３ 判別部、２４ 非樹脂部品登録形状判別部、２５ 樹脂形状特徴判別部、３０ 形状特徴ＤＢ、３１ 再生樹脂候補部材選別部、３２ ２次破砕部。
【発明の属する技術分野】
本発明は、家電機器等の廃棄物を処理する技術に関し、特に、廃棄物を粗破砕して得られた金属および樹脂の混在物から樹脂片を分別する画像処理装置、それを用いた廃棄物処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、一般廃棄物または産業廃棄物の中に含まれる樹脂系廃棄物の割合が増加の一途を辿り、それらが環境に及ぼす影響が問題となってきている。現在、鉄、銅またはアルミニウムなどの金属類は、９０％以上の割合で再資源化されているのに対し、樹脂は未だほとんど再利用されずに埋め立て処理されているのが現状である。
【０００３】
図１４は、代表的な家電機器における樹脂部品の割合（重量比）を示す図である。図１４に示すように、家電機器の樹脂部品の割合は多いもので重量比にして約４０％程度あり、家電機器における体積比ではさらにその比率が大きくなる。また、樹脂部品と金属部品との接続は、ネジまたはスナップフィット等でなされるが、その接続部の占める割合は小さい。
【０００４】
出願人らの調査によれば、１次破砕後に接続部を除く単一の樹脂で構成される部品の重量比率は破砕前の樹脂製部品の割合とほぼ等しく、接続部を除く単体樹脂で構成される破砕片のみを再資源に利用するだけでも非常に有効であることが分かった。また、２００１年施行予定の家電リサイクル法もその背景から制定され、廃家電の再資源化率を向上させるためには現在再利用されていない樹脂に関しても、その再利用を実現する必要がある。
【０００５】
廃家電等の廃棄物を再利用、再資源化および廃棄処理する際、回収された製品形状をそのまま用いると材料の混在や廃棄場所の使用効率低下等の問題が生じるため、廃棄物に破砕等の処理を施してある程度サイズを小さくしている。また、廃棄物を再利用および再資源化の１つであるマテリアルリサイクルに用いるには、同材質の部品毎に分別する必要がある。
【０００６】
現在、同材質からなる部品を精度良く分別する方法として、製品組立の逆順に製品を解体して部品毎に分別する方法がある。しかし、この方法を自動化するためには、製品の組立順序および製品解体順序を知り、さらに組立工程を逆に行なう装置が製品毎に必要となる。この分別の自動化が不可能な場合には人手によって行なわなければならないので、その所要時間およびコストが大きくなる。
【０００７】
これらの理由から家電機器の廃棄物処理方法として、破砕機によってある程度大きなサイズに粗破砕した後、さらに細かく破砕した破砕片に対して磁気選別および比重選別を行ない、主として金属片を再資源化している。このとき、他の部品が混じり合わない程度に細かく破砕した方が金属類を多く取り出すことができるため、廃棄物をできるだけ細かく細破砕している。
【０００８】
廃棄物処理に関する技術の中で特に樹脂の再利用に関するものとして、特開平８−４７９２７号公報に開示された発明がある。この特開平８−４７９２７号公報に開示された廃棄物処理方法は、廃棄物を破砕処理して得られた金属とプラスチックとの破砕片混合物をまず金属分別装置にかけて鉄系と非鉄系とに分け、この後プラスチック分別装置にかけてプラスチックを複数種類に分別するものである。金属分別のうち、鉄系金属の分別には磁気選別機を使用する。また、非鉄系金属には強力な磁気選別機と渦電流選別機とを組み合わせて使用する。廃棄物から金属が分別された後、プラスチックの低温での脆化特性を利用してさらに細かく破砕し、比重差を用いた分別や静電分離によってプラスチックを種類別に分別する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特開平８−４７９２７号公報に開示された廃棄物処理方法は、上述したように、鉄、銅またはステンレス等の金属を分別した後に樹脂を選別するものである。すなわち、鉄系金属を磁気選別するために廃棄物をある程度小さな破砕片に破砕した後、さらに強力な磁気および渦電流を用いて非鉄金属の選別処理が行なわれる。ある程度小さく破砕された破砕片から金属が取り除かれた後に、樹脂とその他の混合破砕片群からリサイクル対象物が取り除かれる処理が行なわれる。
【００１０】
しかし、鉄、非鉄金属、プラスチックの順番で選別するには、それぞれが混じり合わない程度に小さく破砕しておく必要がある。この処理方法においては、１次破砕で廃棄物が１００ｍｍ程度に破砕され、２次破砕で５０ｍｍ程度に破砕される。また、樹脂については脆化特性を用いてさらに破砕された後に比重差を用いた分別や静電分離が利用される。このように、小さく破砕された廃棄物からマテリアルリサイクル可能な樹脂を回収し、材質毎に分別するためには磁気選別機や比重選別機等の高価な装置が必要であり、分別に要する時間およびコストが大きくなるという問題点があった。
【００１１】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、第１の目的は、再利用可能な樹脂を含む破砕片を自動的に判別することが可能な画像処理装置、その方法およびそのプログラムを記録した媒体を提供することである。
【００１２】
第２の目的は、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別に要する時間およびコストを削減することが可能な廃棄物処理装置を提供することである。
【００１３】
第３の目的は、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別および処理を自動化することが可能な廃棄物処理装置を提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明のある局面に従えば、画像処理装置は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含む。
【００１５】
判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００１６】
好ましくは、判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む。
【００１７】
樹脂判別手段によって樹脂候補片の形状特徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形状特徴を判別するので、破砕片の判別を的確に行なうことが可能となる。
【００１８】
さらに好ましくは、画像処理装置はさらに部品の形状特徴を格納するための形状特徴格納手段を含み、非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別する。
【００１９】
非樹脂判別手段は、形状特徴格納手段に格納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別するので、破砕片に含まれる半導体部品やコネクタ等の部品を判別することが可能となり、樹脂候補外片の判別がさらに容易に行なえるようになる。
【００２０】
さらに好ましくは、樹脂判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状からクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する。
【００２１】
樹脂判別手段は、樹脂部品の形状特徴であるクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別するので、的確に判別が行なえるようになる。
【００２２】
さらに好ましくは、樹脂判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に対して膨張処理および収縮処理を行なってクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する。
【００２３】
樹脂判別手段は、破砕片の輪郭形状に対して膨張および収縮という簡単な処理を行なうことによって樹脂候補片を判別するので、樹脂候補片の判別に要する時間を短縮することが可能となる。
【００２４】
本発明の別の局面に従えば、粗破砕された破砕片を撮像するための撮像手段と、撮像手段によって撮像された破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片を判別するための画像処理手段と、画像処理手段によって樹脂候補片と判別された破砕片の比重に基づいて、再生利用できる樹脂を含む破砕片を選別するための選別手段とを含み、画像処理手段は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含む。
【００２５】
画像処理手段が撮像手段によって撮像された破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。また、画像処理手段による画像処理によって判別するので、判別処理に要する時間およびコストを削減することが可能となる。
【００２７】
判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を的確に判別することが可能となる。
【００２８】
さらに好ましくは、判別手段は、輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む。
【００２９】
樹脂判別手段によって樹脂候補片の形状特徴を判別し、非樹脂判別手段によって樹脂候補外片の形状特徴を判別するので、破砕片の判別をさらに的確に行なうことが可能となる。
【００３０】
本発明のさらに別の局面に従えば、画像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するステップと、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップとを含む。
【００３１】
抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００３２】
本発明のさらに別の局面に従えば、コンピュータに画像処理方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、画像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するステップと、破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステップと、抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップとを含む。
【００３３】
抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するので、破砕片を自動的に判別することが可能となる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の形態における廃棄物処理装置の処理を模式的に示すブロック図である。市場から回収された廃棄物は、図示しない１次破砕（粗破砕）部において１次破砕され、コンベアに載せられて順次運ばれてくる。この１次破砕片群３０１には、樹脂が大部分を占め樹脂以外の小さな物質が付着した小非樹脂片付樹脂候補片３０２と、樹脂のみからなる樹脂片３０３と、樹脂を含まない樹脂候補外片３０４と、樹脂に樹脂以外の大きな物質が付着した大非樹脂片付樹脂候補片３０５とが含まれる。
【００３５】
画像処理部２０は、画像入力部（１台または複数台のカメラ）１４によって撮像された１次破砕片群３０１の画像データを入力し、それを画像処理により解析することによって、１次破砕片群３０１を樹脂候補外片３０４および樹脂候補片３０９に分別する。分別された樹脂候補外片３０４は、図示しない２次破砕（細破砕）部へ搬送されて細破砕される。また、樹脂候補片３０９は再生樹脂候補部材選別部３１へ搬送されて、小非樹脂片付樹脂候補片３０２、樹脂片３０３および大非樹脂片付樹脂候補片３０５に分別される。
【００３６】
分別された樹脂片３０３は、図示しない再生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。また、分別された小非樹脂片付樹脂候補片３０２は、図示しない非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送される。この非樹脂部除去処理ストックヤードへ搬送された小非樹脂片付樹脂候補片３０２は、異物除去処理が施された後再生樹脂ストックヤードへ搬送されて再利用される。また、分別された大非樹脂片付樹脂候補片３０５は、２次破砕部へ搬送されて細破砕される。
【００３７】
本実施の形態における廃棄物処理装置は、処理対象として廃家電を１次破砕した後の破砕片を想定している。この１次破砕のための破砕装置は、廃家電を処理するのに通常用いられる剪断機のうち、油圧駆動式の二軸の剪断式破砕機を用いるものとする。また、破砕機によって破砕された破砕片のサイズは、５ｃｍ〜３０ｃｍ程度の目視でも判別可能な大きさを想定する。
【００３８】
図２は、本発明の実施の形態における画像処理装置２０の機能的構成の概略を示すブロック図である。この画像処理装置２０は、画像入力部１４を介して入力された画像から破砕片の輪郭形状を抽出する輪郭形状抽出部２１と、形状特徴ＤＢ（データ・ベース）３０を参照することにより、画像から形状特徴を抽出する形状特徴抽出部２２と、形状特徴抽出部２２によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片３０４および樹脂候補片３０９を判別する判別部２３とを含む。また、判別部２３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された非樹脂部品の形状を参照して、破砕片の画像に含まれる非樹脂部品を判別する非樹脂部品登録形状判別部２４と、破砕片の画像に含まれる樹脂の形状特徴を判別する樹脂形状特徴判別部２５とを含む。
【００３９】
図３は、形状特徴ＤＢ３０に登録された情報を説明するための図である。形状特徴ＤＢ３０には、樹脂の形状特徴抽出アルゴリズムと、明らかに樹脂とは異なる金属部品、金属と樹脂との接続部またはモータなどの標準部品等の形状特徴データ、判別基準となるパラメータおよび閾値等の情報とが保持されており、短時間で樹脂候補を選別するために利用される。
【００４０】
図３（ａ）は、形状特徴ＤＢ３０に登録された材質判別のための形状特徴と、部品判別のための形状特徴とを示している。たとえば、樹脂を判別するための形状特徴として、クラックやバリが規定されている。また、基板を判別するための形状特徴として、基板に搭載されたＩＣ（Integrated Circuit）部品やコネクタの幾何形状が規定されている。また、ネジを判別するための形状特徴として、ネジの幾何形状が規定されている。
【００４１】
図３（ｂ）は、判別条件として判別対象毎に規定された幾何情報を示しており、判別対象のキーワード、判別のための抽出情報、および判別のための閾値情報としての大きさが規定されている。たとえば、判別対象がネジ（部品）であるか否かを判別する場合には、形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“ネジ”である項目を検索し、その判別対象“ネジ”が有する抽出情報“円弧（円）”および“直線”を“ネジ”を構成する要素とする。すなわち、画像が“円弧”とその中心位置で交差する“直線”によって構成されているか否かによって、判別対象が“ネジ”であるか否かを判別する。そのとき、閾値情報である“半径”および“長さ”が参照されて、その閾値内であるか否かも判断基準となる。
【００４２】
また、判別対象が基板（部品）であるか否かを判別する場合には、形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“基板”である項目を検索し、その判別対象“基板”が有する抽出情報“長方形”を“基板”を構成する要素とする。すなわち、画像が“長方形”によって構成されるＩＣチップを含んでいるか否かによって、判別対象が“基板”であるか否かを判別する。そのとき、閾値情報である“縦、横の長さ”が参照されて、その閾値内であるか否かも判断基準となる。
【００４３】
また、判別対象が樹脂（材質）であるか否かを判別する場合には、判別情報として幾何情報ではなく、判別対象にその材質の部品が有する特徴である“クラック”や“バリ”を構成要素とする。すなわち、形状特徴ＤＢ３０を参照して判別対象キーワードが“樹脂”である項目を検索すると、その判別対象“樹脂”が有する抽出情報によって樹脂の特徴を画像処理により抽出することが分かる。そのとき、“膨張率”、“収縮率”および“アスペクト比”が参照されて、画像処理により“クラック”や“バリ”の検出が行われる。
【００４４】
なお、判別対象が部品であっても、判別情報として幾何形状で表すことが不可能な場合には、形状そのものの画像データを判別情報として保持するようにしても良い。
【００４５】
図４は、本発明の実施の形態における画像処理装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。まず、輪郭形状抽出部２１は、画像入力部１４によって撮像された画像データを入力し、形状特徴抽出のための準備として輪郭形状を抽出する（Ｓ１）。輪郭形状抽出部２１は、画像入力部１４（１台または複数台設置されたカメラ）によって撮像された画像データから、対象物体以外の色をした部分を背景として取り除く。この背景除去においては、色情報の統計処理により画像全体に対する明度のヒストグラムが算出され、ヒストグラムを２分する明度値が決定される。そして、その値を閾値として二値化処理を行って物体と背景とが切り分けられ、画像から背景を取り除き輪郭線を抽出する処理が行われる。
【００４６】
また、輪郭形状抽出部２１は、抽出された物体の画像全体または部分に対して、明度のヒストグラム、平均値および標準偏差を算出し、色情報の統計量を算出する。そして、ある閾値を境界として画像を二値化することにより、物体内部の形状を抽出する。そして、輪郭形状抽出部２１は、二値化された物体の形状を収縮、膨張、膨張、収縮を行い、微小領域を除去する。
【００４７】
次に、形状特徴抽出部２２は、輪郭形状抽出部２１によって抽出された物体の輪郭（領域輪郭の点列）に対して、円弧や直線等の幾何形状解析を行い、円や直方体等の幾何形状を検出する（Ｓ２）。この検出方法としては、“「画像処理工学」共立出版：谷口編、８章”に記載された解析方法を使用する。なお、詳細はこの文献を参照されたい。
【００４８】
次に、非樹脂部品登録形状判別部２４は、形状特徴ＤＢ３０に格納された部品材料の形状特徴を参照し、その抽出情報と形状特徴抽出部２２によって抽出された幾何形状とが一致し、かつ閾値（大きさ）の範囲内であるか否かを判定することにより、ネジ、ボルトまたはナット等の標準部品、基板、またはモータ等の形状特徴が破砕片に含まれているか否かを判定する（Ｓ３）。これらの形状特徴（非樹脂形状）が破砕片に含まれていると判定された場合には（Ｓ３，Ｙｅｓ）、その破砕片を樹脂候補外片３０４と判定して２次破砕部３２へ搬送する（Ｓ４）。
【００４９】
また、非樹脂形状が破砕片に含まれていないと判定された場合には（Ｓ３，Ｎｏ）、樹脂形状特徴判別部２５は、破砕樹脂片の特徴であるクラックまたはバリが存在するか否かを判定する（Ｓ５）。樹脂形状特徴判別部２５は、破砕片にクラックまたはバリが存在すると判定した場合には（Ｓ５，Ｙｅｓ）、その破砕片を樹脂候補片３０９と判定して再生樹脂候補部材選別部３１へ搬送する（Ｓ６）。また、樹脂形状特徴判別部２５は、破砕片にクラックおよびバリが存在しないと判定した場合は（Ｓ５，Ｎｏ）、その破砕片を樹脂候補外片３０４と判定して２次破砕部３２へ搬送する（Ｓ４）。続く破砕片の判別を行なう場合には（Ｓ７，Ｙｅｓ）、ステップＳ１へ戻って処理を繰り返す。
【００５０】
図５は、図４のステップＳ５に示す処理をさらに詳細に説明するためのフローチャートである。まず、樹脂形状特徴判別部２５は、輪郭形状抽出部２１によって抽出された輪郭形状から破砕片の輪郭線を抽出する（Ｓ１１）。図６は、輪郭線が抽出された破砕片の一例を示す図である。図６に示すように、破砕片６１に鋭く切り込まれた部分であるクラックが含まれている。
【００５１】
次に、樹脂形状特徴判別部２５は、形状特徴ＤＢ３０に保持されている膨張率および収縮率を参照し、破砕片の輪郭線に対し膨張処理および収縮処理を行ない（Ｓ１２）、元の画像と膨張処理および収縮処理を行なった後の画像とを比較してクラックまたはバリを検出する（Ｓ１３）。
【００５２】
図７は、クラックの検出を模式的に示す図である。図７（ａ）に示す破砕片６１の原画像が入力されると、その原画像を所定の膨張率で膨張させることにより、図７（ｂ）に示すように膨張処理した輪郭線７１が得られる。膨張処理して得られた画像に対して、さらに所定の収縮率（上記所定の膨張率の逆数）で収縮処理を施すことによってクラックが除去された輪郭線が得られる。図７（ｃ）に示すように、クラックが除去された輪郭線と原画像の輪郭線６１との差分を検出することによって、原画像にクラックがあるか否かが判定される。
【００５３】
次に、画像データにおけるクラックの検出を具体的に説明する。横軸をＸ座標とし、縦軸をＹ座標とすると、座標（Ｘ，Ｙ）＝（ｉ，ｊ）にある画素をＧｉｊと表わすことができる。“１−画素”とは、その画素のビットが立っている状態であり、Ｇｉｊ＝１で表わされる。また、“０−画素”とは、その画素のビットが立っていない状態であり、Ｇｉｊ＝０で表わされる。また、“４−近傍”とは、図８に示すようにある画素８１に注目した時、その上下左右の隣り合う画素８２を指すこととする。このとき、画像の膨張アルゴリズムは、次式によって表わされる。
【００５４】
Ｇｉｊ＝１：画素（ｉ，ｊ）またはその４−近傍のいずれかが１−画素のとき
０：それ以外のとき …（１）
また、収縮アルゴリズムは、次式によって表わされる。
【００５５】
Ｇｉｊ＝０：画素（ｉ，ｊ）またはその４−近傍のいずれかが０−画素のとき
１：それ以外のとき …（２）
図９は、画像データにおけるクラックの検出の一例を示す図である。図９（ａ）に示す原画像８３に対して膨張処理を施すことによって、図９（ｂ）に示すように検出したいクラックが消滅した画像８４が得られる。さらに、図９（ｂ）に示す画像８４に収縮処理を施すことによって、クラックが消滅したまま画像が収縮され、残りの部分は元の原画像８３の輪郭に復元される。図９（ａ）に示す原画像８３と、図９（ｃ）に示すクラックが除去された画像８５とを論理演算することによって、図９（ｄ）に示すようにクラックを検出することができる。
【００５６】
また、画像データからバリを検出する場合には、逆に先に原画像に収縮処理を施し、さらに膨張処理を施すことによって細かく突き出たバリの部分を平滑化して消滅させることができる。このようにして得られた画像と、原画像とを論理演算することによって、バリを検出することができる。膨張率および収縮率は、検出したいクラックおよびバリの大きさに依存するため、形状特徴ＤＢ３０に保持される閾値（大きさ）を変更することによって対応することができる。また、認識する樹脂の大きさに対するクラックまたはバリの大きさの割合を閾値としてルール化し、形状特徴ＤＢ３０に蓄積することも可能である。また、クラックまたはバリを検出する都度、その閾値を与えるようにしても良い。
【００５７】
図１０は、本発明の実施の形態における画像処理装置の外観例を示す図である。この画像処理装置は、コンピュータ本体１、グラフィックディスプレイ装置２、ＦＤ（Floppy Disk）４が装着されるＦＤドライブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）８が装着されるＣＤ−ＲＯＭ装置７、通信モデム９およびカメラ等によって構成される画像入力部１４を含む。
【００５８】
画像処理プログラムは、磁気テープ４またはＣＤ−ＲＯＭ８等の記憶媒体によって供給される。画像処理プログラムはコンピュータ本体１によって実行され、操作者はグラフィックディスプレイ装置２を見ながらキーボード５またはマウス６を操作することによって画像処理の制御を行なう。また、画像処理プログラムは他のコンピュータより通信回線を経由し、通信モデム９を介してコンピュータ本体１に供給されてもよい。
【００５９】
図１１は、本発明の実施の形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図１０に示すコンピュータ本体１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory)１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２およびハードディスク１３を含む。ＣＰＵ１０は、グラフィックディスプレイ装置２、ＦＤドライブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ装置７、通信モデム９、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２またはハードディスク１３との間でデータを入出力しながら処理を行う。磁気テープ４またはＣＤ−ＲＯＭ８に記録された画像処理プログラムは、ＣＰＵ１０によって磁気テープ装置４３またはＣＤ−ＲＯＭ装置４７を介して一旦ハードディスク１３に格納される。ＣＰＵ１０は、ハードディスク１３から適宜画像処理プログラムをＲＡＭ１２にロードして実行することによって画像処理が行なわれる。
【００６０】
再生樹脂候補部材選別部３１は、画像処理装置２０によって樹脂候補片３０９と判定された破砕片に対して、樹脂片３０３、小非樹脂片付樹脂候補片３０２および大非樹脂片付樹脂候補片３０５の選別を行なう。再生樹脂候補部材選別部３１は、樹脂の形状特徴以外の物性特徴、たとえば比重により選別するとすれば、各破砕片の体積および質量を計測する。複数のカメラによって破砕片を撮像し、その画像からかなり精度の良い立体を復元することができるので、この復元された立体を利用して体積を計測することができる。なお、立体の復元については、上述した文献に詳細に説明されている。
【００６１】
また、破砕片の質量の計測は、図示しないピックアップ装置によって樹脂候補片３０９をピックアップする際に、同時に樹脂候補片３０９の質量も計測する。再生樹脂候補部材選別部３１は、このようにして計測された体積および質量から比重を算出し、その比重によって樹脂候補片３０９を分別して再生樹脂ストックヤード、非樹脂部除去処理ストックヤードまたは２次破砕部３２へ搬送する。なお、家電製品に用いられる金属材料の比重は樹脂材料の比重の数倍と大きいため、閾値を適度に設けることによって樹脂候補片３０９を選別することができる。
【００６２】
また、破砕機によって粗破砕された破砕片はベルトコンベアによって搬送されるが、画像処理装置によって画像処理する際には破砕片が重ならないようにすることが必要である。そのため、図１２に示すように、粗破砕処理された破砕片群４１がベルトコンベアによって搬送される際に、ふるい４２によって重なりが除去されて、画像入力部１４の前を粗破砕片が１つずつ通過するようにしている。ふるい４２とベルトコンベアとの隙間を変更可能な機構とし、曲面が多い形状の製品と平面が多い形状の製品とで隙間を調節する。このようにして、破砕機から画像入力部１４への破砕片の搬送に用いられるベルトコンベアを、振動式のベルトコンベア等にする必要がなくなる。
【００６３】
また、金属部の多い廃棄物の場合には、図１３に示すように予め磁気選別により鉄系金属を除去する前処理が施される。この処理によって、鉄系金属を含む破砕片５２が取り除かれ、画像処理装置２０による対象を非鉄金属等の非樹脂部を含む破砕片等５３に減らすことができる。したがって、画像処理装置２０による処理負荷を軽減することができる。
【００６４】
以上説明したように、本発明の実施の形態における画像処理装置によれば、破砕片の輪郭形状から樹脂の形状特徴であるクラックやバリを検出して樹脂候補片を判別し、形状特徴ＤＢ３０に格納された部品の形状特徴に基づいて樹脂候補外片を判別するようにしたので、再利用可能な樹脂を含む破砕片を自動的に判別することが可能となった。
【００６５】
また、本実施の形態における廃棄物処理装置によれば、再生樹脂候補部材選別部３１が、画像処理装置２０によって樹脂候補片であると判別された破砕片を比重によってさらに分別するようにしたので、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別および処理を自動化することが可能となった。また、画像処理装置２０によって樹脂候補片であるか否かの判定を行なうので、再利用可能な樹脂を含む破砕片の分別に要する時間およびコストを削減することが可能となった。
【００６６】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態における廃棄物処理装置の処理を模式的に示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態における画像処理装置２０の機能的構成の概略を示すブロック図である。
【図３】 形状特徴ＤＢ３０に登録された情報を説明するための図である。
【図４】 本発明の実施の形態における画像処理装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】 図４のステップＳ５に示す処理をさらに詳細に説明するためのフローチャートである。
【図６】 クラックを含む破砕片を示す図である。
【図７】 クラックの検出を模式的に示す図である。
【図８】 ４−近傍を説明するための図である。
【図９】 画像データにおけるクラックの検出の一例を示す図である。
【図１０】 本発明の実施の形態における画像処理装置の外観例を示す図である。
【図１１】 本発明の実施の形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】 粗破砕片の重なりを除去するための構成を示す図である。
【図１３】 鉄系金属を除去するための構成を示す図である。
【図１４】 代表的な家電機器における樹脂部品の割合を示す図である。
【符号の説明】
１ コンピュータ本体、２ グラフィックディスプレイ装置、３ ＦＤドライブ、４ ＦＤ、５ キーボード、６ マウス、７ ＣＤ−ＲＯＭ装置、８ ＣＤ−ＲＯＭ、９ 通信モデム、１０ ＣＰＵ、１１ ＲＯＭ、１２ ＲＡＭ、１３ハードディスク装置、１４ 画像入力部、２０ 画像処理装置、２１ 輪郭形状抽出部、２２ 形状特徴抽出部、２３ 判別部、２４ 非樹脂部品登録形状判別部、２５ 樹脂形状特徴判別部、３０ 形状特徴ＤＢ、３１ 再生樹脂候補部材選別部、３２ ２次破砕部。
Claims (9)
- 粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、
前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、
前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含む画像処理装置。 - 前記判別手段は、前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、
前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む、請求項１記載の画像処理装置。 - 前記画像処理装置はさらに、部品の形状特徴を格納するための形状特徴格納手段を含み、
前記非樹脂判別手段は、前記形状特徴格納手段に格納された部品の形状特徴を参照して樹脂候補外片を判別する、請求項１記載の画像処理装置。 - 前記樹脂判別手段は、前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状からクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する、請求項２または３記載の画像処理装置。
- 前記樹脂判別手段は、前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に対して膨張処理および収縮処理を行なってクラックまたはバリを検出して樹脂候補片を判別する、請求項４記載の画像処理装置。
- 粗破砕された破砕片を撮像するための撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記破砕片の画像データに基づいて、樹脂候補片および樹脂候補外片を判別するための画像処理手段と、
前記画像処理手段によって樹脂候補片と判別された破砕片の比重に基づいて、再生利用できる樹脂を含む破砕片を選別するための選別手段とを含み、
前記画像処理手段は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するための輪郭形状抽出手段と、
前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するための形状特徴抽出手段と、
前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状および前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するための判別手段とを含む、廃棄物処理装置。 - 前記判別手段は、前記輪郭形状抽出手段によって抽出された輪郭形状に基づいて、樹脂候補片の形状特徴を判別するための樹脂判別手段と、
前記形状特徴抽出手段によって抽出された形状特徴に基づいて、樹脂候補外片を判別するための非樹脂判別手段とを含む、請求項６記載の廃棄物処理装置。 - 粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するステップと、
前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステップと、
前記抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップとを含む画像処理方法。 - コンピュータに画像処理方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
前記画像処理方法は、粗破砕された破砕片の画像データから輪郭形状を抽出するステップと、
前記破砕片の画像データから形状特徴を抽出するステップと、
前記抽出された輪郭形状および形状特徴に基づいて、樹脂候補片を判別するステップとを含む、画像処理プログラムを記録した記録媒体。
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