JP6224524B2 - 含有資源量推定装置、含有資源量推定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、含有資源量推定装置、含有資源量推定方法およびプログラムに関し、例えば、リサイクル時に、基板に実装されている各電子部品の含有資源量を推定するための含有資源量推定装置および含有資源量推定方法に関する。

近年、電子機器は更なる高機能化の実現を目指し、電子部品や当該電子部品等を実装する基板には多種の希少金属（以下、「レアメタル」とも称する。）や貴金属等が含まれている。希少金属は他の元素と合金を作り、これまでにない性能や機能を持たせることが可能となることが特徴であり、家庭用品や産業機械、ハイテク分野に至るまで欠かすことができない重要な資源である。しかし、希少金属は、地球上の存在量が少なく、または存在量が多くても経済的・技術的に抽出が困難であったり、地域的な偏在性が顕著であったりする等の理由により、希少金属の確保するために電子機器や電子基板から希少金属・貴金属をリサイクルする技術が重要である。

一般に、リサイクル資源から必要成分と不純物成分とを適切に分離するための分離プロセスを決定するためには、リサイクル資源内に含まれる必要成分と不純物成分とを予め把握しておく必要がある。例えば、電子機器や基板から希少金属や貴金属等を適切にリサイクルするためには、電子機器および基板中に存在する金属の種類や含有量、存在位置等を把握する必要がある。

電子機器や基板に存在する金属の種類等を分析するための従来技術として、例えば、下記の特許文献１および非特許文献１に開示がある。特許文献１には、電子部品や電子機器にＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）チップを取り付け、ＲＦＩＤチップと通信を行うことにより、レアメタルの情報を入手する方法が開示されている。また、非特許文献１には、誘導結合プラズマ（以下、「ＩＰＣ：Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅｌｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ」と称する。）発光分光分析およびＩＣＰ質量分析を用いて、使用済みパソコン中のレアメタル等の存在量等を分析する方法が開示されている。

特開２００９−１１６６４０号公報

貴田昌子、白波瀬朋子、川口光夫、「使用済みパソコン中のレアメタル等の存在量と金属分析」、廃棄物資源循環学会誌、ＶＯＬ．２０，Ｎｏ．２，ｐｐ．５９−６９，２００９．

しかしながら、上記特許文献１および上記非特許文献１に記載された方法によって、電子部品が実装された基板および各電子部品の資源量を推定する場合、下記に示すような問題がある。

上記特許文献１に記載された方法は、電子機器や基板の組成情報を取得するために、全ての電子部品や基板にＲＦＩＤチップを埋め込まなければならないため、ＲＦＩＤチップの搭載コストが非常に大きくなるという問題がある。また、上記特許文献１に記載された方法では、ＲＦＩＤチップを埋め込んだ電子機器等が社会一般に普及するまでの長い間、ＲＦＩＤチップが埋め込まれていない電子機器等の含有資源量を分析することはできない。

上記非特許文献１に記載された方法によって、電子部品が実装された基板の資源量を推定する場合、電子部品が実装された状態の基板を粉砕してからＩＣＰ分析や蛍光Ｘ線分析を実施するので、基板全体の含有資源量を推定することはできても、どの化学成分が、どの電子部品等に、どの程度含まれていたかを知ることはできない。別の方法として、基板に実装されている電子部品毎に上記非特許文献１に記載された方法によって分析を行う方法も考えられるが、この方法では、化学分析を行う回数が非常に多くなるため、手間やコストの面で現実的ではない。

本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、基板に実装されている各電子部品の含有資源量を簡便且つ低コストに推定することにある。

本発明に係る含有資源量推定装置（１００）は、電子部品（Ａ〜Ｆ）が実装された異なる複数の基板（１〜８）の含有資源量のデータ（４００）を記憶する含有資源量記憶部（１０４）と、前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データ（４０１）が外部から入力され、入力された前記個数データと前記含有資源量記憶部に記憶された前記含有資源量のデータとに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎の個数を説明変数としたモデル関数を推定する推定部（１０５）と、前記推定部によって推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の１個当たりの含有資源量を算出する含有資源量算出部（１０６）とを有することを特徴とする。

上記含有資源量推定装置において、前記複数の基板の電子部品が実装されている実装面の画像を取得する画像取得部（１０１）と、複数種類の電子部品のテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部（１０２）と、前記画像取得部が取得した画像と前記テンプレート画像とを比較することにより、前記複数の基板に実装されている電子部品の種別および個数を基板毎に識別し、識別結果に基づいて前記個数データを生成する識別部（１０３）とを更に有し、前記推定部は、前記識別部によって生成された前記個数データが入力されてもよい。

本発明に係る別の含有資源量推定装置（２００）は、電子部品（Ｇ〜Ｌ）が実装された異なる複数の基板（９〜１６）の含有資源量のデータ（５００）を記憶する含有資源量記憶部（２０４）と、前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎のサイズを示すサイズデータ（５０１）が外部から入力され、入力された前記サイズデータと、前記含有資源量記憶部に記憶された前記基板の含有資源量のデータとに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎のサイズを説明変数としたモデル関数を推定する推定部（２０５）と、前記推定部によって推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量を算出する含有資源量算出部（２０６）とを有し、前記サイズデータは、前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総面積、または前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総外周長であることを特徴とする。

上記含有資源量推定装置において、前記複数の基板の電子部品が実装されている実装面の画像を取得する画像取得部（１０１）と、複数種類の電子部品のテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部（１０２）と、前記画像取得部が取得した画像と前記テンプレート画像とを比較することにより、前記複数の基板に実装されている電子部品の種別、個数、および大きさを基板毎に識別し、識別結果に基づいて前記サイズデータを生成する識別部（２０３）とを更に有し、前記推定部は、前記識別部によって生成された前記サイズデータが入力されてもよい。

本発明に係る含有資源量推定方法は、推定部および含有資源量算出部を有する含有資源量推定装置が、基板に実装されている電子部品の含有資源量を推定するための含有資源量推定方法であって、前記推定部が、複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データ（４０１）と、前記複数の基板毎の含有資源量のデータ（４００）とに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎の個数を説明変数としたモデル関数を推定する第１ステップ（Ｓ１０５）と、前記含有資源量算出部が、前記第１ステップにおいて推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の１個当たりの含有資源量を算出する第２ステップ（Ｓ１０６）と、を含むことを特徴とする。

上記含有資源量推定方法において、前記含有資源量推定装置は、画像取得部および識別部を更に有し、前記画像取得部が、前記複数の基板の電子部品が実装されている実装面の画像を取得する第３ステップ（Ｓ１０１）と、前記識別部が、前記第３ステップにおいて取得した画像と複数種類の電子部品のテンプレート画像とを比較することにより、前記複数の基板に実装されている電子部品の種別および個数を基板毎に識別し、識別結果に基づいて前記個数データを生成する第４ステップ（Ｓ１０２〜Ｓ１０３）とを更に含み、前記第１ステップは、前記第４ステップにおいて生成された前記個数データと、記憶部から読み出した前記複数の基板毎の含有資源量のデータとに基づいて、前記回帰分析を行うステップを含んでもよい。

本発明に係る別の含有資源量推定方法は、推定部および含有資源量算出部を有する含有資源量推定装置が、基板に実装されている電子部品の含有資源量を推定するための含有資源量推定方法であって、前記推定部が、複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎のサイズを示すサイズデータ（５０１）と、前記複数の基板毎の含有資源量のデータ（５００）とに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎の大きさを説明変数としたモデル関数を推定する第１ステップ（Ｓ２０４）と、前記含有資源量算出部が、前記第１ステップにおいて推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量を算出する第２ステップ（Ｓ２０５）と、を含み、前記サイズデータは、前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総面積、または前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総外周長であることを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータに、上記の含有資源量推定方法における各ステップを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

なお、上記説明において括弧を付した参照符号は、図面において当該参照符号が付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。

本発明によれば、基板に実装されている電子部品の含有資源量を簡便且つ低コストに推定することが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る含有資源量推定装置の構成を示す図である。 図２は、基板の実装面の一例を示す図である。 図３は、含有資源量記憶部１０４に記憶される含有資源量のデータ４００の一例を示す図である。 図４は、識別部１０３によって生成される個数データ４０１の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００による含有資源量の推定結果の一例を示す図である。 図６は、含有資源量推定装置１００の比較例１として、化学分析による含有資源量の分析結果の一例を示す図である。 図７は、含有資源量推定装置１００による処理手順の一例を示す図である。 図８は、本発明の実施の形態２に係る含有資源量推定装置の構成を示す図である。 図９は、含有資源量記憶部２０４に記憶される含有資源量のデータ５００の一例を示す図である。 図１０は、識別部２０３によって生成されるサイズデータ５０１の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００による含有資源量の推定結果の一例を示す図である。 図１２は、含有資源量推定装置２００の比較例２として、化学分析による含有資源量の分析結果の一例を示す図である。 図１３は、含有資源量推定装置２００による処理手順の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。

≪実施の形態１≫
図１は、本発明の実施の形態１に係る含有資源量推定装置の構成を示す図である。
含有資源量推定装置１００は、携帯端末、パーソナルコンピュータ、および家電製品等の電子機器に含まれる基板に実装されている電子部品に含まれている希少金属や貴金属等の含有量を推定するための装置である。含有資源量推定装置１００は、例えば、電子部品等が実装されたプリント基板等から希少金属や貴金属等をリサイクルする際に利用される。

ここで、「基板」には、例えばガラスエポキシ基板やフレキシブル基板等の各種のプリント基板のみならず、電子部品を実装することが可能な各種の部材も含まれる。また、「電子部品」には、抵抗、コンデンサ、コイルおよびダイオード等のディスクリート部品のみならず、半導体集積回路（ＩＣチップ）やコネクタ、ソケット等の部品も含まれる。

また、「含有資源量」とは、基板や電子部品に含まれている各種の資源（例えば、希少金属や貴金属等の化学成分）の含有量を言う。例えば、「電子部品が実装された基板の含有資源量」とは、基板単体の含有資源量と、基板に実装されている各種電子部品の含有資源量との合計量を言う。

具体的に、含有資源量推定装置１００は、画像取得部１０１、テンプレート画像記憶部１０２、識別部１０３、含有資源量記憶部１０４、推定部１０５、および含有資源量算出部１０６を備える。

ここで、含有資源量推定装置１００は、コンピュータによって実現される。具体的には、画像取得部１０１、識別部１０３、推定部１０５、および含有資源量算出部１０６は、例えばＣＰＵやＤＳＰ等のプロセッサが含有資源量推定装置１００内に設けられた図示されないＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、およびフラッシュメモリ等の記憶装置に格納されたプログラムに従って各種のデータ処理を実行することによって、実現される。なお、コンピュータ（ロセッサ）を含有資源量推定装置１００として機能させるための上記プログラムは、記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

画像取得部１０１は、含有資源量を推定したい電子部品が実装された異なる複数の基板の画像を取得する。ここで、基板の画像とは、基板における電子部品が実装された実装面が写された画像であり、例えば実装されている電子部品等が判別可能な程度の解像度を有している。

図２は、基板の実装面の一例を示す図である。
同図には、複数種類の電子部品Ａ〜Ｆが実装された基板１の実装面が例示されている。画像取得部１０１は、図２に示されるような基板の実装面が撮影された画像のデータＤＩＮを入力する。例えば、電子部品Ａ〜Ｆの含有資源量を推定したい場合には、それら電子部品Ａ〜Ｆを実装している異なる複数の基板を準備し、夫々の基板の実装面を撮影した画像のデータを画像取得部１０１に入力する。

画像取得部１０１による画像の取得方法としては、例えば、含有資源量推定装置１００内にカメラ等の撮像装置を設け、その撮像装置によって基板の実装面を撮影し、撮影した画像のデータを画像取得部１０１に入力することにより画像を取得する方法が挙げられる。また、別の方法としては、予め、含有資源量推定装置１００とは別個に設けた撮像装置によって基板の実装面を撮影しておき、その撮影した画像のデータを記録した記録媒体（外部メモリやＣＤ−ＲＯＭ等）を介して画像取得部１０１が画像を取得する方法や、予め撮影した基板の画像のデータを有線または無線の通信ネットワークを介して含有資源量推定装置１００が受信し、受信した画像のデータを画像取得部１０１に入力することにより画像を取得する方法等が挙げられる。

テンプレート画像記憶部１０２は、各種電子部品のテンプレート画像のデータを記憶する。テンプレート画像記憶部１０２は、例えば、含有資源量推定装置１００内に設けられた書き換え可能な不揮発性の記憶装置（例えば、フラッシュメモリ等）における所定の記憶領域によって実現することができる。ここで、電子部品のテンプレート画像には、例えば、広く流通している抵抗素子、コンデンサ、コイル、半導体集積回路、およびコネクタ等の代表的な電子部品の外形を写した画像が含まれる。上記テンプレート画像のデータは、電子部品の種別毎にデータベース化され、予めテンプレート画像記憶部１０２に記憶されている。

含有資源量記憶部１０４は、電子部品が実装された異なる複数の基板の含有資源量のデータ４００を記憶する。含有資源量記憶部１０４は、例えば、含有資源量推定装置１００内に設けられた書き換え可能な不揮発性の記憶装置（例えば、フラッシュメモリ等）における所定の記憶領域によって実現することができる。

図３は、含有資源量記憶部１０４に記憶される含有資源量のデータ４００の一例を示す図である。同図には、一例として、基板１〜８の含有資源量のデータが示されている。基板１〜８には、電子部品Ａ〜Ｆが実装されており、実装されている電子部品Ａ〜Ｆの個数は基板毎に相違している。

同図に示されるように、含有資源量記憶部１０４には、基板全体（基板および実装されている電子部品）に含まれるＡｕ（金），Ａｇ（銀），Ｃｕ（銅），Ｐｔ（白金）等の貴金属およびＰｄ（パラジウム）、Ｉｎ（インジウム）等の希少金属等の含有量が、基板毎にデータベース化されて予め記憶されている。例えば、予め、含有資源量を推定したい電子部品Ａ〜Ｆを実装している異なる複数の基板１〜８を準備し、電子部品が実装された状態の基板１〜８を夫々粉砕し、ＩＣＰ発光分光分析、ＩＣＰ質量分析、および蛍光Ｘ線分析等を行うことにより、基板毎の含有資源量を分析する。そして、その分析結果を含有資源量のデータ４００として含有資源量記憶部１０４に記憶しておく。

識別部１０３は、画像取得部１０１が取得した各基板の画像と上記テンプレート画像とを比較することによって、各基板に実装されている電子部品の種別および個数を基板毎に識別し、識別結果に基づいて個数データ４０１を生成する。ここで、個数データ４０１とは、各基板に実装された電子部品の種別毎の個数を示すデータである。

具体的に、識別部１０３は、先ず、画像取得部１０１が取得した基板の画像から、その基板に実装されている電子部品の画像を検出する。次に、識別部１０３は、検出した電子部品の画像とテンプレート画像記憶部１０３のデータベース内のテンプレート画像とを照合する。具体的には、検出した電子部品の画像と一致または類似するテンプレート画像をテンプレート画像記憶部１０３のデータベースから検索する。検索の結果、上記電子部品の画像と一致または類似するテンプレート画像が存在する場合には、上記電子部品が一致または類似したテンプレート画像に係る電子部品であると判定する。識別部１０３は、上記の検索および判定の処理を、各基板における全ての電子部品に対して行うことにより、夫々の基板に実装されている電子部品の種類および個数を識別し、個数データ４０１を生成する。

図４は、識別部１０３によって生成される個数データの一例を示す図である。
同図には、識別部１０３が上記基板１〜８の実装面の画像に基づいて各基板に実装されている電子部品Ａ〜Ｆの個数を識別することによって生成した個数データ４０１が示されている。例えば、図４に示されるデータ４０１＿１は、基板１に、電子部品Ａが１個、電子部品Ｂが２個、電子部品Ｃが４個、電子部品Ｄが３個、電子部品Ｅが２個、電子部品Ｆが６個、実装されていることを表している。

推定部１０５は、識別部１０３によって生成された個数データ４０１を入力するとともに、入力した個数データ４０１と、含有資源量記憶部１０４に記憶された含有資源量のデータ４００とに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数Ｙとし、電子部品の種別毎の個数を説明変数Ｘとしたモデル関数を推定する。

具体的に、推定部１０５は、先ず、個数データ４０１および含有資源量のデータ４００から、基板に実装されている各電子部品の個数を入力データとし、その基板に含まれる特定の金属に係る含有資源量を出力データとして入出力データ対を基板毎に選択する。例えば、図３および図４の場合、推定部１０５は、基板１に実装されている電子部品Ａ〜Ｆの個数４０１＿１を入力データとし、基板１に含まれるＡｕの含有資源量４００＿１を出力データとした入出力データ対と、基板２に実装された電子部品Ａ〜Ｆの個数４０１＿２を入力データとし、基板２に含まれるＡｕの含有資源量４００＿２を出力データとした入出力データ対と、・・・、基板８に実装されている電子部品Ａ〜Ｆの個数４０１＿８を入力データとし、基板１に含まれるＡｕの含有資源量４００＿８を出力データとした入出力データ対を夫々選択する。そして、推定部１０５は、選択した基板毎の入出力データ対を用いて重回帰分析を行うことにより、モデル関数を推定する。

下記式（１）〜（６）に、推定部１０５によって推定したモデル関数の一例を示す。下記式（１）〜（６）は、上述した図３および図４に示した含有資源量のデータ４００および個数データ４０１に基づいて推定した化学物質毎のモデル関数である。ここで、Ｘ_A〜Ｘ_Fは、電子部品Ａ〜Ｆの夫々の個数を夫々表し、Ｙ_Au，Ｙ_Ag，Ｙ_Cu，Ｙ_Pt，Ｙ_Pd，Ｙ_Inは、一つの基板に含まれるＡｕ，Ａｇ，Ｃｕ，Ｐｔ，Ｐｄ，およびＩｎの含有量を夫々表している。

含有資源量算出部１０６は、推定部１０５によって推定されたモデル関数の偏回帰係数（説明変数Ｘの係数）に基づいて、電子部品の１個当たりの含有資源量を算出し、算出結果ＤＯＵＴを出力する。
例えば、基板に含まれるＡｕの含有資源量を表す上記式（１）において、変数Ｘ_Aの係数が“９９．２”であることから、１個の電子部品Ａに“９９．２ｍｇ”のＡｕが含有されていると推定できる。同様に、式（１）におけるＸ_B〜Ｘ_Fの係数から、１個の電子部品Ｂに“０．５ｍｇ”のＡｕが含有され、１個の電子部品Ｃに“２０．８ｍｇ”のＡｕが含有され、１個の電子部品Ｄに“５４．５ｍｇ”のＡｕが含有され、１個の電子部品Ｅに“７２．６ｍｇ”のＡｕが含有され、１個の電子部品Ｆに“５７．３ｍｇ”のＡｕが含有されていると推定できる。Ａｇ、Ｃｕ、Ｐｔ等の他の化学成分についても同様に、式（２）〜（６）におけるＸ_A〜Ｘ_Fの係数から電子部品１個当たりの含有資源量を推定することができる。

そこで、含有資源量算出部１０６は、推定部１０５によって推定されたモデル関数の偏回帰係数（説明変数Ｘの係数）を電子部品の１個当たりの含有資源量として出力する。なお、電子部品１個あたりの含有資源量がマイナスであることはないが、基板の含有資源量の化学分析時における誤差等の影響により重回帰分析時の偏回帰係数がマイナスになる場合がある（例えば上記式（２）を参照）。この場合には、例えば、マイナス値の偏回帰係数を含有資源量としてそのまま出力しても良いし、含有資源量を“０（ゼロ）”として出力しても良い。

なお、含有資源量算出部１０６による含有資源量の算出結果ＤＯＵＴは、例えば、記憶装置（図示せず）に記憶された後、ユーザ等の要求に応じて、液晶ディスプレイ等の表示装置（図示せず）に表示されたり、通信ネットワークを介して送信されたりする。
図５に、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００による電子部品の含有資源量の推定結果の一例を示す。また、図６に、比較例１として、化学分析による含有資源量の分析結果を示す。

図５に示される推定結果は、図３に示した含有資源量のデータ４００と図４に示した個数データ４０１に基づいて推定した上記式（１）〜（６）のモデル関数から、上記電子部品Ａ〜Ｆの１個当たりの含有資源量を推定したものである。また、図６に示される分析結果は、各電子部品Ａ〜Ｆに対して湿式分解処理を行った後、ＩＣＰ発光分光分析およびＩＣＰ質量分析を行ったものである。なお、上記湿式分解処理では、第１段階として王水を用い、残渣はメタほう酸リチウムでアルカリ溶解し、硝酸で加温溶解している。

図５および図６から理解されるように、Ｃｕ（銅）を除く化学成分については、含有資源量推定装置１００による含有資源量の推定結果と化学分析による分析結果との間に大きな違いはない。Ｃｕに関して推定結果と化学分析結果に大きな差が生じた原因は以下のように考えることができる。すなわち、基板の含有資源量のデータベースを作成する際に、基板ごと粉砕して化学分析を行った分析結果を用いているので、含有資源量記憶部１０４に記憶されている含有資源量には、基板に実装されている電子部品の含有資源量のみならず、基板自体の含有資源量（基板の配線材料（Ｃｕ））も含まれていることが原因であると考えられる。

したがって、含有資源量推定装置１００によれば、基板自体に多く含まれる金属以外の金属について、各電子部品の含有資源量を高精度に推定することが可能となる。

次に、含有資源量推定装置１００による処理手順について説明する。
図７は、含有資源量推定装置１００による処理手順の一例を示す図である。

先ず、含有資源量推定装置１００は、含有資源量を推定したい電子部品が実装された複数の基板の画像のデータを画像取得部１０１に入力する（Ｓ１０１）。例えば、前述したように、含有資源量推定装置１００内に設けられた撮像装置によって基板の実装面を撮影し、撮影した実装面の画像のデータを画像取得部１０１に入力する。

次に、含有資源量推定装置１００は、識別部１０３によって、ステップＳ１０１において入力した各基板の画像に含まれる電子部品の画像と、上記テンプレート画像とを比較する（Ｓ１０２）。次に、含有資源量推定装置１００は、識別部１０３によって、ステップＳ１０２の比較結果に基づいて各電子部品の種別および個数を基板毎に識別し、識別結果に基づいて個数データ４０１を生成する（Ｓ１０３）。

次に、含有資源量推定装置１００は、推定部１０５によって、ステップＳ１０３において生成された個数データ４０１と、含有資源量記憶部１０４から読み出した含有資源量のデータ４００とに基づいて、上述した重回帰分析を行うことにより、モデル関数を推定する（Ｓ１０４）。次に、含有資源量推定装置１００は、含有資源量算出部１０６によって、ステップＳ１０４において推定したモデル関数から、上述した方法により各電子部品の１個当たりの含有資源量を推定する（Ｓ１０５）。

以上、本発明に係る含有資源量推定装置１００によれば、各基板に実装されている電子部品に係る個数データと、予め分析等を行うことによって得た複数の基板の含有資源量のデータとに基づいて重回帰分析を行うことによってモデル関数を推定し、推定したモデル関数の偏回帰係数に基づいて各電子部品の資源含有量を算出するので、電子部品１個当たりの含有資源量を推定することが可能となる。これによれば、電子部品毎に化学分析を行う従来の分析方法に比べて簡便且つ低コストに、電子部品毎の含有資源量を推定することができ、希少金属や貴金属類等の適切なリサイクルの推進に寄与することが可能となる。

また、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００によれば、各基板の実装面の画像とテンプレート画像とを照合することにより、各基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別して個数データを生成するので、例えば分析者自らが目視で基板上の電子部品等の種別や個数を確認する必要がなく、更なる簡便化および低コスト化を図ることができる。

≪実施の形態２≫
図８は、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００の構成を示す図である。
同図に示される含有資源量推定装置２００は、各基板に実装されている電子部品の種別および個数に加えて電子部品の大きさを識別し、その識別結果に基づいて各電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量を推定する点において、実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００と相違し、その他の点は含有資源量推定装置１００と同様である。なお、含有資源量推定装置２００において、含有資源量推定装置１００と同一の構成要素には同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する。

具体的に、含有資源量推定装置２００は、画像取得部１０１、テンプレート画像記憶部１０２、識別部２０３、含有資源量記憶部２０４、推定部２０５、含有資源量算出部２０６を備える。
ここで、含有資源量推定装置２００はコンピュータによって実現される。例えば識別部２０３、推定部２０５、および含有資源量算出部２０６は、画像取得部１０１等と同様に、プロセッサが含有資源量推定装置１００内に設けられた図示されないＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置に格納されたプログラムに従って各種のデータ処理を実行することによって、実現される。なお、コンピュータ（プロセッサ）を含有資源量推定装置２００として機能させるための上記プログラムは、記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

含有資源量記憶部２０４は、実施の形態１に係る含有資源量記憶部１０４と同様に、電子部品が実装された複数種類の基板の含有資源量のデータを記憶する。

図９は、含有資源量記憶部１０４に記憶される各種基板の含有資源量のデータ５００の一例を示す図である。同図には、一例として、基板９〜１６の含有資源量のデータが示されている。基板９〜１６には、電子部品Ｇ〜Ｌが実装されており、実装されている電子部品Ｇ〜Ｌの個数は基板毎に相違している。

同図に示されるように、含有資源量記憶部２０４には、実施の形態１に係る含有資源量記憶部１０４と同様に、基板全体（基板および実装されている電子部品）に含まれる貴金属および希少金属等の含有量が、基板毎にデータベース化されて予め記憶されている。

識別部２０３は、上述した識別部１０３と同様に、画像取得部１０１に入力された各基板の画像と上記テンプレート画像とを比較することによって、各基板に実装されている電子部品の種別および個数を識別する。更に、識別部２０３は、画像取得部１０１に入力された各基板の画像に含まれる電子部品の画像に基づいて当該電子部品の大きさを識別し、夫々の基板に実装されている電子部品の種別毎のサイズを示すサイズデータ５０１を生成する。

ここで、電子部品の種別毎のサイズ（大きさ）とは、例えば電子部品の面積であり、サイズデータ５０１には、電子部品の種別毎の総面積を示すデータが含まれる。面積とは、例えば、基板に実装されている電子部品を実装面に垂直な方向から見たときの電子部品の表面積である。また、電子部品の種別毎の総面積とは、基板に実装されている同一種類の電子部品の夫々の面積の総和であり、例えば、基板１に電子部品Ａが５個実装されている場合には、５つの電子部品Ａの夫々の面積を加算した値が、基板１における電子部品Ａの総面積となる。

識別部２０３による電子部品の面積の識別は、例えば画素数（ピクセル数）に基づいて行われる。例えば、画像取得部１０１が取得した画像中に、長さが既知の部分が撮影されていれば、その部分の画素数から、単位ピクセル当たりの長さ（例えばｍｍ）がわかる。そこで、識別部２０３は、単位ピクセル当たりの長さと電子部品の画像の画素数とに基づいて各電子部品の１個当たりの面積を算出し、算出した夫々の電子部品の面積を電子部品の種別毎に加算することによって、サイズデータ５０１を生成する。

図１０に、識別部２０３によって生成されるサイズデータの一例を示す。
同図には、一例として、識別部２０３が異なる複数の基板９〜１６の画像から各基板に実装されている電子部品Ｇ〜Ｌの総面積を識別することによって生成したサイズデータ５０１が示されている。例えば、図１０に示されるデータ５０１＿１は、基板９に実装されている電子部品Ｇの総面積が２０ｃｍ²、電子部品Ｈの総面積が３０ｃｍ²、電子部品Ｉの総面積が２５ｃｍ²、電子部品Ｊの総面積が１５ｃｍ²、電子部品Ｋの総面積が１０ｃｍ²、電子部品Ｌの総面積が５ｃｍ²、であることを表している。

推定部２０５は、識別部２０３によって生成されたサイズデータ５０１を入力するとともに、入力したサイズデータ５０１と、含有資源量記憶部２０４に記憶された含有資源量のデータ５００とに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数Ｙとし、電子部品の種別毎の総面積を説明変数Ｘとしたモデル関数を推定する。

具体的に、推定部２０５は、先ず、サイズデータ５０１および含有資源量のデータ５００から、基板に実装されている電子部品の種別毎の総面積を入力データとし、基板に含まれる特定の金属に係る含有資源量を出力データとして、入出力データ対を基板毎に選択する。例えば、図９および図１０の場合、推定部２０５は、基板９に実装された電子部品Ｇ〜Ｌ毎の総面積５０１＿１を入力データとし、基板９のＡｕの含有資源量５００＿１を出力データとした入出力データ対と、基板１０に実装された電子部品Ｇ〜Ｌ毎の総面積５０１＿２を入力データとし、基板１０のＡｕの含有資源量５００＿２を出力データとした入出力データ対と、・・・、基板１６に実装された電子部品Ｇ〜Ｌ毎の総面積５０１＿８を入力データとし、基板１６のＡｕの含有資源量５００＿８を出力データとした入出力データ対を夫々選択する。そして、推定部２０５は、選択した基板毎の入出力データ対を用いて重回帰分析を行うことにより、モデル関数を推定する。

下記式（７）〜（１２）に、推定部２０５によって推定したモデル関数の一例を示す。下記式（７）〜（１２）は、上述した図９および図１０に示した含有資源量のデータ５００および個数データ５０１に基づいて推定した化学物質毎のモデル関数である。ここで、Ｘ_G〜Ｘ_Lは、電子部品Ｇ〜Ｌの総面積を夫々表し、Ｙ_Au，Ｙ_Ag，Ｙ_Cu，Ｙ_Pt，Ｙ_Pd，Ｙ_Inは、一つの基板に含まれるＡｕ，Ａｇ，Ｃｕ，Ｐｔ，Ｐｄ，およびＩｎの含有資源量を夫々表している。

含有資源量算出部２０６は、推定部２０５によって推定されたモデル関数の偏回帰係数（説明変数Ｘの係数）に基づいて、電子部品の単位サイズ（単位面積）当たりの含有資源量を算出し、算出結果ＤＯＵＴ２を出力する。
例えば、基板に含まれるＡｕの含有資源量を表す上記式（７）において、変数Ｘ_Aの係数が“６．８”であることから、電子部品Ｇに“６．８ｍｇ／ｃｍ²”のＡｕが含有されていると推定できる。同様に、式（７）におけるＸ_H〜Ｘ_Lの係数から、電子部品Ｈに“０．２ｍｇ／ｃｍ²”のＡｕが含有され、電子部品Ｉに“２．０ｍｇ／ｃｍ²”のＡｕが含有され、電子部品Ｊに“９．０ｍｇ／ｃｍ²”のＡｕが含有され、電子部品Ｋに“１８．７ｍｇ／ｃｍ²”のＡｕが含有され、電子部品Ｌに“４．９ｍｇ／ｃｍ²”のＡｕが含有されていると推定できる。Ａｇ、Ｃｕ、Ｐｔ等の他の化学成分についても同様に、式（８）〜（１２）におけるＸ_G〜Ｘ_Lの係数から電子部品の単位サイズ（単位面積）当たりの含有資源量を推定することができる。

そこで、含有資源量算出部２０６は、推定部２０５によって推定されたモデル関数の偏回帰係数（説明変数Ｘの係数）を電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量として出力する。なお、電子部品の単位面積当たりの含有資源量がマイナスであることはないが、基板の含有資源量の化学分析時における誤差等の影響により重回帰分析時の偏回帰係数がマイナスになる場合がある（例えば上記式（８）を参照）。この場合には、実施の形態１に係る含有資源量算出部１０６と同様に、含有資源量算出部２０６は、マイナス値の偏回帰係数を含有資源量としてそのまま出力しても良いし、含有資源量を“０（ゼロ）”として出力しても良い。

なお、含有資源量算出部２０６による含有資源量の算出結果ＤＯＵＴ２は、例えば、記憶装置（図示せず）に記憶された後、ユーザ等の要求に応じて、液晶ディスプレイ等の表示装置（図示せず）に表示されたり、通信ネットワークを介して送信されたりする。

図１１に、実施の形態２に係る含有資源量推定装置２００による電子部品の含有資源量の推定結果の一例を示す。また、図１２に、比較例２として、化学分析による含有資源量の分析結果を示す。
図１１に示される推定結果は、上述の電子部品Ｇ〜Ｌについて、図９に示した含有資源量のデータ５００と図１０に示した個数データ５０１に基づいて推定した上記式（７）〜（１２）のモデル関数から、電子部品Ｇ〜Ｌの１個当たりの含有資源量を推定したものである。また、図１２に示される分析結果は、各電子部品Ｇ〜Ｌに対して湿式分解処理を行った後、ＩＣＰ発光分光分析およびＩＣＰ質量分析を行ったものである。なお、上記湿式分解処理では、第１段階として王水を用い、残渣はメタほう酸リチウムでアルカリ溶解し、硝酸で加温溶解している。

図１１および図１２から理解されるように、Ｃｕ（銅）を除く化学成分については、含有資源量推定装置２００による含有資源量の推定結果と化学分析による分析結果との間に大きな違いはない。Ｃｕに関して推定結果と化学分析結果に大きな差があるのは、前述の実施の形態１に係る含有資源量推定装置１００と同様に、含有資源量記憶部２０４に記憶されている含有資源量には、基板に実装されている電子部品の含有資源量のみならず、基板自体の含有資源量も含まれていることが原因であると考えられる。

したがって、含有資源量推定装置２００によれば、基板自体に多く含まれる金属以外の金属について、各電子部品の含有資源量を高精度に推定することが可能となる。

次に、含有資源量推定装置２００による処理手順について説明する。
図１３は、含有資源量推定装置２００による処理手順の一例を示す図である。

先ず、含有資源量推定装置２００は、前述の含有資源量推定装置１００と同様に、含有資源量を推定したい電子部品が実装された複数の基板の画像を画像取得部１０１によって取得し、取得した画像と上記テンプレート画像とを比較する（Ｓ１０１〜Ｓ１０２）。次に、含有資源量推定装置２００は、識別部２０３によって、各基板に実装されている電子部品の種別、個数および大きさ（面積）を基板毎に識別し、識別結果に基づいてサイズデータ５０１を生成する（Ｓ２０３）。

次に、含有資源量推定装置２００は、推定部２０５によって、ステップＳ２０３において生成されたサイズデータ５０１と、含有資源量記憶部２０４から読み出した含有資源量のデータ５００とに基づいて、上述した重回帰分析を行うことにより、モデル関数を推定する（Ｓ２０４）。次に、含有資源量推定装置２００は、含有資源量算出部２０６によって、ステップＳ２０４において推定したモデル関数から、上述した方法により各電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量を推定する（Ｓ２０５）。

以上、本発明に係る含有資源量推定装置２００によれば、各基板に実装されている電子部品の種別毎の総面積に係るサイズデータと、予め分析等を行うことによって得た複数の基板の含有資源量のデータとに基づいて重回帰分析を行うことによってモデル関数を推定し、推定したモデル関数の偏回帰係数に基づいて各電子部品の資源含有量を算出するので、電子部品の単位外周長当たりの含有資源量を推定することが可能となる。これによれば、電子部品毎に化学分析を行う従来の分析方法に比べて簡便且つ低コストに、電子部品毎の含有資源量を推定することができ、希少金属や貴金属類等の適切なリサイクルの推進に寄与することが可能となる。

また、実施の形態２において、電子部品の種別毎のサイズとして、面積の代わりに外周長を用いることも可能である。ここで、電子部品の外周長とは、例えば基板に実装されている電子部品を実装面に垂直な方向から見たときの電子部品の周長である。

一般に、電子部品としての半導体集積回路（ＩＣチップ）の多くは、外部パッケージの外部端子（リード）と半導体基板上の電極（パッド）とが金（Ａｕ）から成るボンディングワイヤーによって接続されているため、半導体集積回路のパッケージの外周長が長いほど、ボンディングワイヤーの本数が多くなり、半導体集積回路の含有資源量が多くなる傾向がある。そのため、含有資源量を推定する電子部品の種類によっては、電子部品の面積の代わりに外周長を考慮することにより、電子部品の含有資源量の推定精度が向上する場合がある。

そこで、実施の形態２において、含有資源量推定装置２００が、電子部品の外周長を識別することによって電子部品の種別毎の総外周長を示すサイズデータ５０１を生成し、そのサイズデータ５０１を用いて電子部品の単位外周長当たりの含有資源量を推定するようにしてもよい。ここで、電子部品の種別毎の総外周長とは、基板に実装されている同一種類の電子部品の夫々の外周長の総和であり、例えば、基板１に電子部品Ａが５個実装されている場合には、５つの電子部品Ａの夫々の外周長を加算した値が、基板１における電子部品Ａの総外周長となる。

具体的には、含有資源量推定装置２００において、識別部２０３が、画像取得部１０１に入力された各基板の画像に含まれる電子部品の画像に基づいて電子部品の外周長を識別し、識別した電子部品の種別毎の総外周長を示すサイズデータ５０１を生成する。なお、外周長は、面積と同様に、画像の画素数（ピクセル数）に基づいて識別される。次に、推定部２０５が、識別部２０３によって生成されたサイズデータ５０１を入力するとともに、入力したサイズデータ５０１と、含有資源量記憶部２０４に記憶された含有資源量のデータ５００とに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数Ｙとし、電子部品の種別毎の総外周長を説明変数Ｘとしたモデル関数を推定する。そして、含有資源量算出部２０６は、推定部２０５によって推定されたモデル関数の偏回帰係数を電子部品の単位外周長当たりの含有資源量として出力する。これによれば、電子部品の含有資源量として、単位外周長当たりの含有資源量を推定することが可能となる。

以上、本発明者らによってなされた発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。

例えば、実施の形態１および２において、電子部品が基板の片面に実装されている場合（例えば図２参照）を例示したが、例えば基板の両面に電子部品が実装されている場合には、基板の両面を撮影した画像のデータを画像取得部１０１に入力すればよい。

また、実施の形態１および２において、識別部１０３、２０３が、画像取得部１０１に入力した基板の画像のデータに基づいて電子部品等の種別、個数、およびサイズを識別し、個数データ４０１またはサイズデータ５０１を生成する場合を例示したが、これに限られない。例えば、ユーザ等が電子部品の種別や個数、面積、外周長等の情報をキーボード等の外部入力装置を介して含有資源量推定装置１００、２００に入力することにより、個数データ４０１やサイズデータ５０１を生成するようにしてもよい。この場合、含有資源量推定部１００、２００は、画像取得部１０１、テンプレート画像記憶部１０２、および識別部１０３、２０３を有さずに、外部から入力された個数データ４０１またはサイズデータ５０１を推定部１０５、２０５に直接入力するようにしてもよい。

１００、２００…含有資源量推定装置、１０１…画像取得部、１０２…テンプレート画像記憶部、１０３、２０３…識別部、１０４、２０４…含有資源量記憶部、１０５、２０５…推定部、１０６、２０６…含有資源量算出部、４００、５００…各基板の含有資源量のデータ、４０１…個数データ、５０１…サイズデータ、１〜１６…基板、Ａ〜Ｌ…電子部品、ＤＩＮ…各基板の画像のデータ、ＤＯＵＴ１、２…含有資源量の算出結果。

Claims (8)

1. 電子部品が実装された異なる複数の基板の含有資源量のデータを記憶する含有資源量記憶部と、
   前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データが外部から入力され、入力された前記個数データと前記含有資源量記憶部に記憶された前記含有資源量のデータとに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎の個数を説明変数としたモデル関数を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の１個当たりの含有資源量を算出する含有資源量算出部とを有する
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
2. 請求項１に記載の含有資源量推定装置において、
   前記複数の基板の電子部品が実装されている実装面の画像を取得する画像取得部と、
   複数種類の電子部品のテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部と、
   前記画像取得部が取得した画像と前記テンプレート画像とを比較することにより、前記複数の基板に実装されている電子部品の種別および個数を基板毎に識別し、識別結果に基づいて前記個数データを生成する識別部とを更に有し、
   前記推定部は、前記識別部によって生成された前記個数データが入力される
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
3. 電子部品が実装された異なる複数の基板の含有資源量のデータを記憶する含有資源量記憶部と、
   前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎のサイズを示すサイズデータが外部から入力され、入力された前記サイズデータと前記含有資源量記憶部に記憶された前記基板の含有資源量のデータとに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎のサイズを説明変数としたモデル関数を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量を算出する含有資源量算出部とを有し、
   前記サイズデータは、前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総面積、または前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総外周長である
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
4. 請求項３に記載の含有資源量推定装置において、
   前記複数の基板の電子部品が実装されている実装面の画像を取得する画像取得部と、
   複数種類の電子部品のテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部と、
   前記画像取得部が取得した画像と前記テンプレート画像とを比較することにより、前記複数の基板に実装されている電子部品の種別、個数、および大きさを基板毎に識別し、識別結果に基づいて前記サイズデータを生成する識別部とを更に有し、
   前記推定部は、前記識別部によって生成された前記サイズデータが入力される
   ことを特徴とする含有資源量推定装置。
5. 推定部および含有資源量算出部を有する含有資源量推定装置が、基板に実装されている電子部品の含有資源量を推定するための含有資源量推定方法であって、
   前記推定部が、複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の個数を示す個数データと、前記複数の基板毎の含有資源量のデータとに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎の個数を説明変数としたモデル関数を推定する第１ステップと、
   前記含有資源量算出部が、前記第１ステップにおいて推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の１個当たりの含有資源量を算出する第２ステップと、を含む
   ことを特徴とする含有資源量推定方法。
6. 請求項５に記載の含有資源量推定方法において、
   前記含有資源量推定装置は、画像取得部および識別部を更に有し、
   前記画像取得部が、前記複数の基板の電子部品が実装されている実装面の画像を取得する第３ステップと、
   前記識別部が、前記第３ステップにおいて取得した画像と複数種類の電子部品のテンプレート画像とを比較することにより、前記複数の基板に実装されている電子部品の種別および個数を基板毎に識別し、識別結果に基づいて前記個数データを生成する第４ステップと、を更に含み、
   前記第１ステップは、前記第４ステップにおいて生成された前記個数データと、記憶部から読み出した前記複数の基板毎の含有資源量のデータとに基づいて、前記回帰分析を行うステップを含む
   ことを特徴とする含有資源量推定方法。
7. 推定部および含有資源量算出部を有する含有資源量推定装置が、基板に実装されている電子部品の含有資源量を推定するための含有資源量推定方法であって、
   前記推定部が、複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎のサイズを示すサイズデータと、前記複数の基板毎の含有資源量のデータとに基づいて回帰分析を行うことにより、基板の含有資源量を目的変数とし、電子部品の種別毎の大きさを説明変数としたモデル関数を推定する第１ステップと、
   前記含有資源量算出部が、前記第１ステップにおいて推定されたモデル関数の偏回帰係数に基づいて、前記複数の基板に実装された電子部品の単位サイズ当たりの含有資源量を算出する第２ステップと、を含み、
   前記サイズデータは、前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総面積、または前記複数の基板の夫々に実装されている電子部品の種別毎の総外周長である
   ことを特徴とする含有資源量推定方法。
8. コンピュータに、請求項５乃至７の何れか一項に記載の含有資源量推定方法における各ステップを実行させるためのプログラム。

Images