JP5298969B2 - 粉塵の測定装置および発生源の推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、周辺へ飛散した石炭、コークス、鉄鉱石、焼結鉱等の粉塵について、それらを顕微鏡で撮影し、画像処理によって識別する粉塵の測定装置、およびこの粉塵の測定装置によって得られた結果に基づいて、それぞれの粉塵の発生源を推定する発生源の推定方法に関するものである。

粉塵を計測する技術の代表的なものとしてはパーティクルカウンターと呼ばれる粉塵計を用いて行う計測方法がある。パーティクルカウンターは、例えば捕集容器に入れた試料空気にレーザー光を照射し、粉塵粒子から生じる散乱光の強度を測定するものである。この散乱光の強さは、粉塵の濃度と相対的に比例することが知られており、散乱光の強さをフォトダイオードによって電気信号に変換することで空気中の粉塵濃度を測定する。

また、測定された飛散粉塵量に基づいて発生源からの総飛散量を推定する技術としては、例えば、風上・風下での粉塵濃度を同時に測定し、この差から風下の定点における粉塵濃度を求め、この濃度から拡散式を用いて発塵量を推定し、この発塵量を基に任意の地点の粉塵濃度を拡散式に基づいて推定する特許文献１、さらに、飛散のモデルを構築して気象データに基づき、特定の気象条件での飛散状況を推定する特許文献２に開示された技術がある。これらの技術は、粉塵の種類を問わなければ、発生量とおよその発生源の場所を把握するために有効な方法と言える。

これに対して、例えば、特許文献３または特許文献４には、石炭とコークスを見分ける技術が開示されている。特許文献３に開示された技術は、捕集された粉塵にヨウ素ドープを施し、エタノール洗浄した上で元素分析の手法を用いて、個々の粒子が石炭であるかコークスであるかを判定する一方、その他の粒子の判定は顕微鏡の目視によるという方法である。

また、特許文献４に開示された技術は、粉粒体の充填状況をカメラにて撮像し、得られた画像に対して2次元フーリエ変換を施し、周波数空間のパワースペクトル分布の内、所定の低周波域および高周波域のパワースペクトルの平均値を求め、求めた低周波域および高周波域のパワースペクトルの平均値の比で定義されるスペクトル偏在度を算し、算出したスペクトル偏在度に基づき対象画像を分類し、分類された画像ごとに、フィルタリング処理および2値化処理を行った後、各粒径範囲での粒子数のカウントを行い、予め用意した所定の検量線を用いて粒度分布を算出するものである。

特開平０２−６４４３７号公報 特開平０７−２６０９４５号公報 特開平１１−２４８６５５号公報 特開２００６−１２６０６１号公報

製鉄所から飛散する粉塵には、石炭、コークス、鉄鉱石、焼結鉱、スラグ、石灰などの製造に由来するものと、これら以外に、製鉄所内敷地から舞い上がって飛散する砂がある。そして、製鉄所は一般に、東西それぞれ数キロメートルに及ぶ広さを有し、その中に様々な粉塵の発生源が分散して配置されている。従って、粉塵種別で分類をせずに、総量で粉塵計測を行っても、飛散した粉塵が、どの設備に由来する粉塵であるかを特定することが困難であり、有効な抑制対策に繋がらない。

また、粉塵の飛散状況は、多数の地点において高い頻度で観測していないと、大量の発生を見逃す危険性がある。そのためには、例えば、20箇所以上の地点において、約２時間単位で粉塵計測を行う必要があり、迅速さ(１箇所サンプルの測定に許容される時間は、測定人員を１人とした場合、約６分間以内)が必要となる。

以上のことから、粉塵の発生を抑制するという目的における粉塵計測の課題は、下記の２点にまとめられる。すなわち、(1)捕集された粉塵を種別毎に見分けた上で、その量を測定し、(2)迅速に測定が可能(目安は１サンプル５分間ないし６分間)であること。

上記の課題に対しては、前記パーティクルカウンターに代表される公知の粉塵計では、全種類の粉塵の総計しか測ることができず、目的を達せられない。従って、公知の粉塵計を用いた飛散量の推定技術(特許文献１または特許文献２に開示された技術)においても、製鉄所内の発生源の特定まで到達することは極めて困難である。

また、特許文献３または特許文献４に開示された技術では、石炭とコークスを複雑な工程で見分けており、石炭とコークスの仕分けのみで１サンプルの測定に長時間を要してしまう(例えば特許文献３では、最終的な粉塵粒子の計数は、顕微鏡で目視カウントする)。上述した３グル−プの仕分けと計測を、多数のサンプルについて継続的に実施していくことは非常に困難である。

以上、従来の技術では、粉塵の種類を仕分け、かつ迅速に計測する、という前述した２点の課題を満足することは困難である。

本発明は、これら従来技術の問題点に鑑み、飛散した粉塵について、それらを顕微鏡で撮影し、画像処理によって識別する粉塵の測定装置、およびこの粉塵の測定装置によって得られた結果に基づいてそれぞれの粉塵の発生源を推定する、粉塵の測定装置および発生源の推定方法を提供することを課題とする。

上記課題は、以下の手段によって解決できる。
［１］捕集面の色が白色または薄い青色である粉塵捕集テープにより捕集された粉塵を分類して種別し、種別した粉塵を測定する、粉塵の測定装置であって、
前記捕集された粉塵を顕微鏡を通してカラー撮像する撮像装置と、
撮像された画像を用いて種別の演算処理を行う演算処理装置とを具備し、
該演算処理装置は、
前記画像の各画素のＲＧＢ成分から、輝度Ｙと色差Ｃｒ、Ｃｂの情報に変換するＲＧＢ−ＹＣＣ変換部と、
前記各画素の輝度Ｙと色差Ｃｒ、Ｃｂを求め、それぞれのヒストグラムを作成し粉塵の粒子種を弁別する粒子種弁別部とを具備し、
該粒子種弁別部は、
予め粉塵の無い状態において取得した画像の輝度度数分布から背景の輝度範囲を定め、
前記各画素の輝度Ｙが前記背景の輝度範囲より大きければ、白色調の粉塵粒子と決定し、前記各画素の輝度Ｙが前記背景の輝度範囲より小さければ、赤または黒色調の粉塵粒子と決定し、
前記赤または黒色調の粉塵粒子と判断した画素を対象に、該画素のＣｒ値、Ｃｂ値により黒色調の粉塵粒子と赤色調の粉塵粒子を決定し、
前記黒色調の粉塵粒子を石炭またはコークスとして、また前記赤色調の粉塵粒子を鉄鉱石または焼結鉱として、さらに前記白色調の粉塵粒子をスラグ、石灰または一般の砂として、それぞれ分類し３種類の粒子として粉塵種を識別することを特徴とする粉塵の測定装置。

［２］上記［１］に記載の粉塵の測定装置において、
前記粉塵捕集テープは、方位毎に粉塵を捕集するための円柱状用具に巻かれ、
該粉塵捕集テープの色の濃さは、前記赤および黒色調の粉塵粒子の輝度より明るく、かつ前記白色調の粉塵粒子の輝度より暗いものとし、
前記演算処理装置は、
方位毎に種別した粉塵毎の粒径とともに粒径分布を測定する粒径算出部を具備することを特徴とする粉塵の測定装置。

［３］上記［１］または［２］に記載の粉塵の測定装置を用いて、複数箇所において測定した粉塵の粒径分布と、粉塵が捕集された場所と捕集期間の気象データに基づいて、３種類の粉塵それぞれの発生源と、飛散量の推定とを行うことを特徴とする発生源の推定方法。

［４］上記［３］に記載の発生源の推定方法において、
前記粉塵が捕集された場所と捕集期間の気象データと、既知の粉塵発生源の位置とを照合することで、石炭、コークス、鉄鉱石、焼結鉱、スラグ、および石灰の粉塵発生源と、飛散量とを推定することを特徴とする発生源の推定方法。

本発明は、粉塵の詳細な飛散量を迅速に測定し、かつ発生源を特定可能とするようにしたので、粉塵抑制が迅速に可能となり、周辺地域への粉塵被害を常に最小限に抑制できるようになった。

本発明に係る装置の構成例を示す図である。 撮影された画像に色調に基づく画像処理を行った一例を示す図である。 本発明に係る粉塵の捕集方法を説明する図である。 発生源の位置と測定した粉塵分布を模式的に示す図である。 本実施例における結果の一例を示す図である。 輝度Ｙのヒストグラムの一例を示す図である。 色差Ｃｒ、Ｃｂのヒストグラムの一例を示す図である。 粒子種弁別における準備作業の処理手順例を示す図である。 粒子種弁別における白粒子抽出の処理手順例を示す図である。 粒子種弁別における赤粒子と黒粒子識別の処理手順例を示す図である。

発明者らは、粉塵の色調特性に基づいて以下のグループに分類することができるとの知見を得た。先ず、第１のグループとして、一般の粉塵にはほとんど含まれていない、炭素を主成分とする黒い粒子の石炭とコークスである。また、第２のグループは、鉄と酸化鉄が主成分であるために赤みを帯びている鉄鉱石と焼結鉱の微粉である。さらに、第３のグループは、白色若しくは黄色がかった白色粒子の石灰、スラグ、及び砂である。そして、以上の３種類に属さない粉塵(例えば、微小な昆虫の死骸、木の葉の破片などで、鉄の製造に由来する粉塵ではない)の第４のグループである。ただし第４のグループの粉塵は、粉塵の総量のなかではごく少ないため管理対象外としており、本発明では対象としない。

そこで、発明者らは、まず、粉塵の種別判定には、粉塵のカラー画像における各画素の値が、ＹＣＣ色空間のどこにあるか（つまり、輝度と色差）を求め、その値によって弁別するのが有効であることを見出し、その結果を用いて、粉塵発生源を推定することを可能とする本発明を想到した。以下に、粉塵の測定装置及び発生源の推定方法について図を用いて説明する。

図１は、本発明に係る粉塵測定装置の構成例を示す図である。図中、１は粉塵捕集テープ、２は照明装置、３は顕微鏡、４は撮像装置であるカラーカメラ、および５は演算処理装置をそれぞれ表す。

粉塵捕集テープ１は、例えば粘着テープが予め測定箇所に設置されて、その粘着面等の平らな面に粉塵が捕集されている、測定対象サンプルである。なお、粉塵捕集テープ１は、カラー撮像するにあたり赤系統の色が分かり易いように、捕集面のテープの色は白色もしくは薄い青色とするのが好ましい。さらに、捕集テープの色の濃さ(輝度)は、粉塵の黒粒子及び赤粒子の輝度より明るく、かつ白粒子の輝度より暗いものを選定する。

この捕集された粉塵を、顕微鏡３を通じてカラーカメラ４を用いて撮像する。照明の照度及びカラーカメラの露光時間、絞り、感度は予め適正な値に調整して固定し、粉塵を撮像する際には調整しないものとする。

演算処理装置５は、撮像された画像データを入力し、識別の演算処理を実行する。なお、照明装置２は、明るさと色のムラを少なくするために、リング状の白色照明を、粉塵捕集テープ１の上方に配置するのが好ましい。

演算処理装置５は、画像入力部５１、ＲＧＢ−ＹＣＣ変換部５２、粒子種弁別部５３、粒径算出部５４、出力部５５、画像メモリ５６から構成される。なお、演算処理装置５は１または複数のコンピュータで構成され、演算処理装置５の各機能部における演算処理をソフトウェアによって実現してもよい。

画像入力部５１は、カラーカメラ４で撮像した画像をＲＧＢ成分の情報を入力する。図２は、画像入力部５１で入力したカラー画像の一例を示す概念図である。黒い粉塵６、赤い色調の粉塵７、および白い色調の粉塵８の３種類とそれ以外の粒子または背景を模式的に表している。そして、画像メモリ５６に、この画像がＲＧＢで分離されて記憶される。その記憶された画像の各画素の値を、ＲＧＢ−ＹＣＣ変換部５２で、ＲＧＢ成分から、輝度Ｙと色差Ｃｒ、Ｃｂの情報に変換する。変換処理は、公知の演算式を用いればよく、例えば、式（１）を用いればよい。

Ｙ(ｉ，ｊ) ＝ 0.2988×Ｒ(ｉ，ｊ) ＋0.5868×Ｇ(ｉ，ｊ) ＋0.1144×Ｂ(ｉ，ｊ)
−−−（１）
Ｃｒ(ｉ，ｊ) ＝Ｒ(ｉ，ｊ)−Ｙ(ｉ，ｊ) −−−（２）
Ｃｂ(ｉ，ｊ) ＝Ｂ(ｉ，ｊ)−Ｙ(ｉ，ｊ) −−−（３）
ここで、ｉ：画素のｘ座標、ｊ：画素のｙ座標である。

粒子種弁別部５３は、撮像された画像の各画素について式（１）〜（３）に従って、Ｙ、Ｃｒ、Ｃｂ を求め、それぞれのヒストグラムを作成して粒子種を弁別する。図６、図７にその例を示した。Ｙのヒストグラム図６において、横軸は256階調の輝度、縦軸はそれぞれの輝度を持つ画素の数である。

予め粉塵の無い状態において、画像の輝度の度数分布のピークが中間値(例えば、256階調の時には127前後)になるように照明またはカメラのゲイン等を調整しておく。従って背景のＹ値の範囲は既知であり、中間値の輝度を中心にヒストグラムが現れる。背景の輝度範囲をＴＨ１(例えば95)からＴＨ２(例えば159)とすると、ＴＨ２の輝度より右すなわち明るい側にあるものは白系統の粒子とし、またＴＨ１の輝度より左側にあるものは黒または赤系統の粒子と判定する。

ただし背景輝度の範囲には、ある程度の分布があるので、いくつかの画像において背景と粒子との境界を見極めておくのがよい。

前述の如く捕集テープの輝度は、黒粒子及び赤粒子より明るく、かつ白粒子より暗いものを選定しているので、背景が映っている画素は識別対象から除外でき、また白粒子を構成する画素が特定できる。

次に、黒粒子または赤粒子の識別を行うため、ＣｒＣｂのヒストグラムを示す図７を観察してみる。

図７は、中心位置を0としてＣｒとＣｂのヒストグラムを描いた図である。ここで、画素が赤の色合いを持っていればヒストグラム上で実線のＣｒ線すなわち概ねグラフ左半分寄りにプロットされる。一方、画素が赤の色合いを持っていなければ、ヒストグラム上で破線のＣｂ線すなわち概ねグラフ右半分寄りにプロットされる。

すなわち、図７においてＣｒヒストグラムの実線と、Ｃｂヒストグラムの破線との境界付近に黒粒子と赤粒子とを分ける値を設定することで、画素毎に２種の粒子を仕分けることができる。このようにして粒子種毎の弁別画像データを作成して、画像メモリ５６に記憶する。

この方法で重要なことは、画像全体の色合いに依っては、ＣｒとＣｂのヒストグラム曲線が0を中心に分かれるとは限らず、0が赤粒子と黒粒子の分離境界とは限らないということである。しかしながら、発明者らが行った多くの粉塵画像のヒストグラム分析では、Ｃｒ曲線とＣｂ曲線は、横軸方向に多少の移動をしても、ほぼ図７のような分離した形態を現し、両曲線の総和が最も低い値を境界値に設定することで、黒粒子を現す画素と赤粒子を現す画素とを実用上問題なく分離できることを確認している。

以上の画像処理をフローチャートで表現すると、図８〜１０のようになる。粒子種弁別部５３での処理の流れは概ね以下の順である。

（１）準備作業として、画像全体のＹヒストグラム及びＣｒＣｂヒストグラムを作成する。Ｙヒストグラム作成については、前述した（１）式に基いて、記憶された画像の各画素の値を輝度Ｙに変換処理してヒストグラムを作成する(図８のStep01)。また、ＣｒＣｂヒストグラム作成については、前述した（２）または（３）式に基いて、記憶された画像の各画素の値を色差Ｃｒ、Ｃｂの情報に変換してヒストグラムを作成する(図８のStep02)。

（２）さらに、作成したＣｒＣｂヒストグラム上で、赤粒子と黒粒子の境界値Ｃ０を決定する(図８のStep03)。境界の決定にあたっては、前述のようにＣｒＣｂ両曲線の総和が最も低い値を境界値に設定するようにすればよい。以上で準備作業を終了し、次に弁別処理に入る。

（３）画素ごとのＹ値から白粒子を抽出する。図９は、白粒子抽出の処理手順例を示す図である。先ず、対象とした画素のＹ値が背景に相当する輝度範囲に入っているかどうか判断する(Step12)。輝度範囲に入っていれば、対象とした画素は背景であると決定(Step13)し、背景輝度範囲に入っていなければ、Step14にて背景輝度範囲より大きいか小さいかの判断を行う。

背景輝度範囲より大きければ、対象とした画素は白粒子であると決定(Step15)し、反対に背景輝度範囲より小さければ、対象とした画素は赤または黒粒子であると決定(Step16)する。以上の処理を全ての画素にわたって行う。このように、各画素を、背景に相当する輝度範囲に基いて、背景、白粒子、赤または黒粒子の３種類に弁別する。

（４）赤粒子と黒粒子の識別を行う(図１０参照)。

上記（３）で赤または黒粒子と判断した画素を対象に(Step22)、その画素のＣｒ値とＣｂ値が、上記（２）で設定した境界値Ｃ０より右の領域にあるのか、左の領域にあるのかを判定する(Step23)。その画素が境界値より左にあれば赤粒子(Step24)、右にあれば黒粒子(Step25)と判定する。

このように、画像に写っている全ての粒子について、色空間のどの領域に入るかを各々の粒子の色調から画像処理によって弁別していく。なお、識別の閾値は、上記値に限定されるものでなく、捕集テープの色合い、照明の色合い、カメラの色調特性等によって異なるため、測定の初期は目視観察との照合によって適宜調整して設定すればよい。

図２は、撮影された画像に色調に基づく画像処理を行った一例を示す図である。黒い粉塵６は石炭、またはコークスを、赤い色調の粉塵７は鉄鉱石、または焼結鉱を、また白い色調の粉塵８はスラグ、石灰、一般の土砂のいずれかで、その他の色調の粒子は製鉄所起因の粉塵としては扱わない。

以上のように、粉塵の種類を３種に分けた後に、粒径算出部５４で粒径を算出するとともにその粒径分布を算出する。粒径は、弁別画像を公知の画像処理の手法により各粒子の粒径を求めて、予め設定された粒径範囲のどれに属するか分類分けをし、分類分けした粒子(粉塵)毎に分布を求める。そして、その粉塵の種類ごとの粒径分布を用いて、粉塵がどの方向から飛散したかを特定して、さらに詳細な発生源を特定する。

以下に、発生源特定の手順を説明する。図３は、本発明に係る粉塵の捕集方法を説明する図である。図３（ａ）は、捕集装置例を示す図であり、図３（ｂ）は、円柱状用具に巻かれた粉塵捕集テープを展開した図と対応した方位を示す図である。図中、９は円柱状用具、１０は円柱状用具に巻かれた粉塵捕集テープ、および１１は支持柱をそれぞれ表す。
捕集装置は、特定の方位(例えば、北)を示す矢印を有する円柱状用具９と、この円柱状用具に巻かれた粉塵捕集テープ１０と、これらを支える支持柱１１とから構成される。ビニール等の粘着テープの粘着面を外に向けて、円柱状に360度方位に向くよう設置する。一定期間、測定箇所に設置すれば、その地点に飛散する粉塵を粘着面に捕集することができる。

なお、捕集方法は、テープに限らず、例えば各方位に向けて捕集口を設けた容器を用いるようにしてもよい。本発明の特徴は、方位毎に３種の粉塵の粒径分布を測定することである。例えば図３（ａ）の装置を用いて、図３（ｂ）に示すように円柱状用具に巻かれた粉塵捕集テープを展開して、上記の画像処理によって、黒系統、赤系統、白系統の３種の粉塵に分類し、それらの方位毎の分布を求める。以上の黒系統、赤系統、白系統の３種の粉塵の測定結果と、粉塵の捕集期間と捕集地点の気象データと照合して、３種類のグループごとの発生源と発生量と推定する。

ここでは、石炭、コークス、鉄鉱石、焼結鉱、スラグ、石灰の粉塵を発生する設備の位置が既知であることを用いて、各粉塵の発生源と飛散量を推定する手順を以下に説明する。図４は、発生源の位置と測定した粉塵分布を模式的に示す図である。図４（ａ）は上方を北とする製鉄所の簡易マップであり、（ｂ）〜（ｅ）は各粉塵の東西方向の飛散量分布であり、黒系統粉塵（石炭とコークス）の計測結果、赤系統粉塵（鉄鉱石と焼結鉱）の計測結果、白系統粉塵（石灰、スラグ、砂）の計測結果、および全ての粉塵を合計した計測結果をそれぞれ表す。図中、２０は製鉄所敷地、２１は石炭置場、２２は焼結工場、２３はコークス工場、２４はスラグ置場、および２５は粉塵の測定場所をそれぞれ表す。

いま、粉塵を捕集した期間の気象データとして、真北からの風が吹いた場合を例にして説明をする。製鉄所の南端の位置における粉塵の測定場所２５(ライン上の複数箇所、例えば、東西方向に100メートル間隔)で、飛散した粉塵を捕集し、例えば粒径 25μｍないし50μｍの粒径、及び50ないし100μｍの粒径、さらに 100μｍ以上の粒径について、各粒子種の粒径分布を算出して、図４（ｂ）〜（ｅ）のような分布グラフを作成する。

今回調査対象とした場所では、25μｍ未満の粉塵は微風でもより遠方へ飛散するため、25μｍ以上の粒径の粉塵を対象として扱った。一方、100μｍを超える粒子は重いために、秒速15m以上の強風でなければ周辺へ飛散しにくい。

このように、今回調査対象とした場所では、25ないし50μｍの粒径の粉塵が、5ないし15m毎秒程度の日常的な風速において最も多く飛散して堆積するため、25ないし50μｍを調査対象とした。ただし、強風があった場合には、50ないし100μｍ程度の粒径の粉塵も、また、100μｍ以上の粉塵も飛散することがあるので、5ないし200μｍ程度の粒径全てを対象に、いくつかの大きさのグループに分けて測定を行ってもよい。また、全粒径を合わせて、評価を行うようにしてもよい。もし、粒径の区別なく判定する場合には、粒径分布算出は不要である。

いま、黒い粒子の粉塵量の分布が、図４（ｂ）のようになっていれば、左のピークは石炭置場２１の東西方向の位置とほぼ一致することから、石炭置場２１から飛散した粉塵であり、右のピークはコークス工場２３の東西方向の位置とほぼ一致することから、コークス工場２３から飛散した粉塵と推定する。なお、これら粉塵は、徐々に東西に拡散しながら測定ラインに達するため、広がりを持った分布となる。同様に、赤い粒子の粉塵量分布が、図４（ｃ）のような分布であれば、焼結工場２２から飛散した粉塵と推定し、また白い粒子の粉塵量分布が、図４（ｄ）のような分布であれば、スラグ置場２４から飛散した粉塵であると推定する。

このように、発生源と見られる設備の位置は既知であることから、経験的にこのサイズの各種類の粒子が、どの程度の風速でどの程度遠くまで飛散するかが既知であれば、例えば黒系統のみ、赤系統のみ、及び白系統のみの、このサイズの粉塵の発生源推定は容易であり、かつ飛散量を推定することができる。飛散量は、捕集面の面積と捕集時間を勘案して算定できる。

ある風速における各粉塵の各粒径の飛散、拡散の状況については、経済産業省公開の大気拡散計算方法であるプルームモデルまたはプルーム・パフ式に基づく理論計算を用いればよい。具体的には、プルームモデル及び数値シミュレーションを用いて、調査対象の場所についてどの程度の大きさの石炭、コークス、鉄鉱石粉塵が、例えばある煙突からある風速の時に、それぞれどのように飛散するかを計算すればよい。

さらに、全ての粒子サイズについて同様の分析を行えば、３種に分けた粉塵種類の発生源からの、総飛散量及び発生量を計算することができる。

これに対して、粉塵の種類を仕分けずに測定した場合は、全ての粉塵量分布が加算された図４（ｅ）のようなグラフが観測されることになり、当然ながら発生源を特定すること、発生源毎の飛散量を算定することも不可能である。

前述の図１に示す装置構成を用いた実施例について、以下に説明を行う。製鉄所から飛散する粉塵には、1μｍ程度の粒子も含まれているが、本実施例では、約5μｍ以上の直径の粒子を対象とし、顕微鏡の倍率を120倍とし、カラーカメラの画素数を200万画素として5μｍ以上の粉塵粒子を捕らえられるようにした。

粉塵の捕集は、全ての方位からの粉塵を捕捉するために、幅50mm、長さ約500mmの粘着テープを、図３（ａ）に示すように円柱に巻き付けて屋外の観測地点（東西方向の８箇所）に、一定期間設置して行った。そして、撮影時には円柱から外して展開し、図３（ｂ）のように、粉塵の捕集期間における気象データとの参照を行うために、方位毎の粉塵測定を行った。

そして図５、本実施例における結果の一例を示す図である。図５（ａ）は上方を北とする製鉄所の簡易マップであり、図５（ｂ）は、北風が支配的であった１週間に、測定点８箇所で捕集したテープの様子（カラー画像をグレー表示したもの）である。図５（ｃ）は、ＹＣＣ色空間を用いて４値化処理した結果である。図５（ｄ）は、黒、赤、白の３種の粒子毎に粒径分布を計算した結果である。

図５（ｄ）からは、図５（ａ）のコークス工場２３の位置に対応する部分の黒系統粉塵が多く、かつ、この捕集期間は北風が支配的であったことから、黒系統粉塵はコークス工場が発生源であると特定できた。

以上のように、製鉄所の多くの地点において粉塵を捕集し、本発明を用いて分析を行うことで、粉塵の発生源を特定することができる。さらに、本発明により、この分析を迅速に行え、それによって飛散する可能性のある設備の粉塵飛散抑制対策を迅速に行うことができる。

１ 粉塵捕集テープ
２ 照明
３ 顕微鏡
４ カラーカメラ
５ 演算処理装置
６ 黒い粉塵
７ 赤い色調の粉塵
８ 白い色調の粉塵
９ 円柱状用具
１０ 円柱状用具に巻かれた粉塵捕集テープ
１１ 支持柱
２０ 製鉄所敷地
２１ 石炭置場
２２ 焼結工場
２３ コークス工場
２４ スラグ置場
２５ 粉塵の測定場所
５１ 画像入力部
５２ ＲＧＢ−ＹＣＣ変換部
５３ 粒子種弁別部
５４ 粒径算出部
５５ 出力部
５６ 画像メモリ

Claims (4)

1. 捕集面の色が白色または薄い青色である粉塵捕集テープにより捕集された粉塵を分類して種別し、種別した粉塵を測定する、粉塵の測定装置であって、
   前記捕集された粉塵を顕微鏡を通してカラー撮像する撮像装置と、
   撮像された画像を用いて種別の演算処理を行う演算処理装置とを具備し、
   該演算処理装置は、
   前記画像の各画素のＲＧＢ成分から、輝度Ｙと色差Ｃｒ、Ｃｂの情報に変換するＲＧＢ−ＹＣＣ変換部と、
   前記各画素の輝度Ｙと色差Ｃｒ、Ｃｂを求め、それぞれのヒストグラムを作成し粉塵の粒子種を弁別する粒子種弁別部とを具備し、
   該粒子種弁別部は、
   予め粉塵の無い状態において取得した画像の輝度度数分布から背景の輝度範囲を定め、
   前記各画素の輝度Ｙが前記背景の輝度範囲より大きければ、白色調の粉塵粒子と決定し、前記各画素の輝度Ｙが前記背景の輝度範囲より小さければ、赤または黒色調の粉塵粒子と決定し、
   前記赤または黒色調の粉塵粒子と判断した画素を対象に、該画素のＣｒ値、Ｃｂ値により黒色調の粉塵粒子と赤色調の粉塵粒子を決定し、
   前記黒色調の粉塵粒子を石炭またはコークスとして、また前記赤色調の粉塵粒子を鉄鉱石または焼結鉱として、さらに前記白色調の粉塵粒子をスラグ、石灰または一般の砂として、それぞれ分類し３種類の粒子として粉塵種を識別することを特徴とする粉塵の測定装置。
2. 請求項１に記載の粉塵の測定装置において、
   前記粉塵捕集テープは、方位毎に粉塵を捕集するための円柱状用具に巻かれ、
   該粉塵捕集テープの色の濃さは、前記赤および黒色調の粉塵粒子の輝度より明るく、かつ前記白色調の粉塵粒子の輝度より暗いものとし、
   前記演算処理装置は、
   方位毎に種別した粉塵毎の粒径とともに粒径分布を測定する粒径算出部を具備することを特徴とする粉塵の測定装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の粉塵の測定装置を用いて、複数箇所において測定した粉塵の粒径分布と、粉塵が捕集された場所と捕集期間の気象データに基づいて、３種類の粉塵それぞれの発生源と、飛散量の推定とを行うことを特徴とする発生源の推定方法。
4. 請求項３に記載の発生源の推定方法において、
   前記粉塵が捕集された場所と捕集期間の気象データと、既知の粉塵発生源の位置とを照合することで、石炭、コークス、鉄鉱石、焼結鉱、スラグ、および石灰の粉塵発生源と、飛散量とを推定することを特徴とする発生源の推定方法。