JP6879899B2 - 撹拌状態検出装置、撹拌制御装置、および撹拌状態検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、ピット内に貯留されたごみの撹拌状態を検出する撹拌状態検出装置、撹拌制御装置、および撹拌状態検出方法に関する。

ごみ処理場において、収集されたごみは、ピットと呼ばれる貯留槽に投棄され、一時的に貯留される。貯留されたごみは、その後、焼却炉へ運ばれて焼却処分される。焼却時に、ごみの中に水分が多く含まれている部分があると、燃焼効率が低下する。このため、焼却処分前において、例えばクレーンによって、ピット内のごみの撹拌処理が行われる。この撹拌処理によって、炉が不安定となることを防止している。

特許文献１には、撹拌状態を均一にするための方法が開示されている。特許文献１に記載の方法は、ごみ収集車またはクレーンによってピット内へ投棄され、堆積されるごみの各層に対して、攪拌回数を演算する。そして、演算した攪拌回数を、クレーン操作オペレータに対して出力する。

特開２０１０−２７５０６４号公報

しかしながら、特許文献１に記載の方法で撹拌を行っても、確実に撹拌されたか否かがわからない。このため、例えば、作業員等が、目視などにより、撹拌状態を確認することが必要となる場合がある。

本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、ごみの撹拌状態を、精度よく自動検出できる撹拌状態検出装置、撹拌制御装置、および撹拌状態検出方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本願の第１発明は、ピット内に貯留されたごみの撹拌状態を検出する撹拌状態検出装置であって、前記ピット内に貯留されたごみで反射する光を受光して、偏光情報を取得する偏光情報取得部と、前記偏光情報取得部が取得する偏光情報を含む偏光画像を生成する偏光画像生成部と、前記偏光画像生成部が生成する偏光画像に基づいて、ごみの撹拌状態を判定する判定部と、を備える。

本願の第２発明は、第１発明の撹拌状態検出装置であって、前記判定部は、前記偏光画像から、貯留されたごみの中のビニルの分布を判定することにより、ごみの撹拌状態を判定する。

本願の第３発明は、第１発明または第２発明の撹拌状態検出装置であって、ごみ袋に入れられた状態で、前記ピット内に投棄されるごみの撹拌状態を検出する。

本願の第４発明は、第１発明から第３発明までの撹拌状態検出装置であって、輝度、明度および彩度に基づいて、前記ピット内に貯留されたごみの通常画像を生成する通常画像生成部、を備え、前記判定部は、前記偏光画像と、前記通常画像とに基づいて、ごみの撹拌状態を判定する。

本願の第５発明は、第１発明から第４発明のいずれかの撹拌状態検出装置であって、前記判定部による判定結果から、ごみの撹拌作業が必要なエリアを特定するエリア特定部と、前記エリア特定部により特定されるエリアを外部へ出力する出力部と、備える。

本願の第６発明は、ピット内に投棄されたごみを撹拌する撹拌部を動作制御する撹拌制御装置であって、第５発明の撹拌状態検出装置と、前記撹拌部を駆動制御して、前記出力部により出力されるエリアを撹拌させる制御部と、を備える。

本願の第７発明は、第６発明の撹拌制御装置であって、前記制御部は、前記判定部が用いた偏光画像と、前記偏光画像に基づくエリアに対して行った、前記撹拌部の動作制御内容とを、対応付けて記憶する共に、記憶内容を更新する。

本願の第８発明は、ピット内に投棄されたごみの撹拌状態を検出する撹拌状態検出方法であって、ａ）前記ピット内に貯留されたごみで反射する光を受光して、特定の偏光成分を含む偏光情報を取得する工程と、ｂ）前記工程ａ）で取得する偏光情報を含む偏光画像を生成する工程と、ｃ）前記工程ｂ）で生成する偏光画像に基づいて、ごみの撹拌状態を判定する工程と、を備える。

本発明によれば、輝度、明度および彩度に基づいて生成される通常画像では現れないごみも、偏光画像には現れるため、人の目視に頼ることなく、精度よく、ごみの撹拌状態を判定できる。

ごみ貯留施設の模式的な図である。 撹拌・搬送制御装置が有する構成要素、および構成要素間の接続を示すブロック図である。 偏光画像生成部が、偏光子アレイを備えた偏光カメラである場合を説明するための図である。 ピット内の通常画像を示す図である。 ピット内の偏光画像を示す図である。 ｓ偏光とｐ偏光との入射角に対する反射率の関係を示す図である。 撹拌状態検出処理を示すフローチャートである。 撹拌学習処理を示すフローチャートである。 判定基準更新処理のフローチャートである。

以下に説明する実施形態では、本発明の撹拌状態検出装置、および撹拌制御装置を、ごみ処理場のごみ貯留施設に用いた場合について説明する。ごみ貯留施設は、一時的にごみを貯留するための施設である。

＜１．ごみ貯留施設について＞
図１は、ごみ貯留施設１００の模式的な図である。

ごみ貯留施設１００は、焼却処分前のごみ１０３を一時的に貯留する施設である。ごみ貯留施設１００には、ピット１０１が設置されている。ピット１０１は、ごみ１０３を貯留する貯留槽である。ピット１０１の上方には、水平方向および鉛直方向に移動可能なクレーン１０５が設置されている。ピット１０１に貯留されたごみ１０３は、クレーン１０５によって、不図示の焼却施設へ搬送される。

ピット１０１内へは、ごみが入ったごみ袋１０４Ａが、ごみ収集車１０２によって、搬入口１００Ａから投棄される。投棄された多数のごみ袋１０４Ａは、貯留されたごみ１０３の表面に堆積する。このとき、ごみ袋１０４Ａは、主に、ピット１０１の搬入口１００Ａ側に堆積する。ピット１０１内へ投棄されたごみ袋１０４Ａは、クレーン１０５によって、ピット１０１の中央付近に運ばれ、破かれる。これにより、ごみ袋１０４Ａ内のごみ１０３、および、ごみ袋１０４Ａの破片１０４Ｂは、ピット１０１内に散乱する。なお、以下では、ごみ袋１０４Ａ、および、その破片１０４Ｂを、総じて「ビニル１０４」と称する場合がある。

ピット１０１内では、クレーン１０５による、ごみの撹拌動作が行われる。撹拌動作は、ビニル１０４を含む、ピット１０１内のごみ１０３を掴んで持ち上げ、再びピット１０１内へ投下する動作である。この撹拌動作により、ごみ袋１０４Ａは破られる。また、ピット１０１内のごみ１０３が撹拌され、ピット１０１内のごみ１０３のごみ質が均一化される。ごみ質とは、ごみの水分量、密度などである。焼却施設への搬送前に撹拌動作を行うことで、焼却施設において、ごみの水分量が局所的に多いことに起因して、ごみ１０３が燃焼されにくくなるおそれが回避される。

クレーン１０５は、後述の撹拌・搬送制御装置により、駆動制御される。撹拌・搬送制御装置は、画像認識により、ピット１０１に貯留されたごみ１０３の撹拌状態を検出する撹拌状態検出装置を備えている。クレーン１０５による撹拌動作は、撹拌状態検出装置の検出結果に応じて実行される。例えば、撹拌状態検出装置が、撹拌が十分であると判定されるまで、撹拌動作が繰り返される。これにより、ごみ１０３のごみ質が均一化され、その結果、焼却施設で、効率よくごみ１０３を焼却できる。

＜２．撹拌・搬送制御装置について＞
図２は、撹拌・搬送制御装置２００が有する構成要素、および構成要素間の接続を示すブロック図である。撹拌・搬送制御装置２００は、本発明の「撹拌制御装置」の一例である。また、クレーン１０５は、本発明の「撹拌部」の一例である。

撹拌・搬送制御装置２００は、撹拌状態検出装置１と、クレーン制御部２０１とを備えている。

クレーン制御部２０１は、クレーン１０５を駆動制御する制御部である。クレーン制御部２０１は、撹拌状態検出装置１とデータ通信可能に接続されている。また、クレーン制御部２０１は、不図示の操作部から、作業者による操作を受け付ける。そして、クレーン制御部２０１は、撹拌状態検出装置１から入力されるデータ、または、操作部から受け付ける作業者の操作に従い、クレーン１０５を駆動制御し、ごみの撹拌動作、および、焼却施設へのごみの搬送動作を実行する。

撹拌状態検出装置１は、ごみ袋１０４Ａに入れられた状態で、ピット１０１内に投棄されたごみ１０３の撹拌状態を検出する装置である。撹拌状態検出装置１は、偏光画像生成部２と、データ入力部３と、演算装置４とを備えている。

データ入力部３は、自動または手動により、データを演算装置４へ入力する入力手段である。データ入力部３からは、作業者による操作、または、他の処理施設、例えば、焼却施設での燃焼状態の情報などが、入力される。

偏光画像生成部２は、受光した光から、偏光情報を取得する。そして、偏光画像生成部２は、取得した偏光情報を含む偏光画像を生成する。偏光画像生成部２は、例えば、偏光カメラである。図３は、偏光画像生成部２が、偏光子アレイ２２を備えた偏光カメラである場合を説明するための図である。

偏光画像生成部２は、撮像素子２１と、撮像素子２１の前面に配置された偏光子アレイ２２とを有する。撮像素子２１と偏光子アレイ２２とは、それぞれの最小画素が対になっている。つまり、図３のように、撮像素子２１の画素２１１の前方には、偏光子アレイ２２の偏光子２２１が配置される。同様に、撮像素子２１の画素２１２の前方には、偏光子アレイ２２の偏光子２２２が配置される。撮像素子２１の画素２１３の前方には、偏光子アレイ２２の偏光子２２３が配置される。撮像素子２１の画素２１４の前方には、偏光子アレイ２２の偏光子２２４が配置される。そして、各撮像素子２１の画素２１１〜２１４それぞれには、前方の偏光子２２１〜２２４を通過した光が入射する。

偏光子２２１〜２２４それぞれは、互いに偏光方向が４５°ずれている。このため、画素２１１〜２１４には、それぞれの偏光方向が４５°ずれた光が入射する。そして、各画素２１１〜２１４において、偏光方向それぞれの光の強度を測定することができる。つまり、偏光画像生成部２は、隣接する４画素（画素２１１〜２１４）の輝度を比較し、演算する処理を、撮像素子２１全体で行うことで、受光した反射光に含まれる、偏光情報を取得することができる。つまり、偏光画像生成部２は、本発明の「偏光情報取得部」の一例である。そして、偏光画像生成部２は、取得した偏光情報を含む、偏光画像を生成する。

なお、図３で偏光カメラの一例を説明したように、偏光カメラの構成は、偏光子アレイを配置したものであってもよいし、波長板アレイおよび検光子を配置したものであってもよい。

偏光画像生成部２は、図１に示すように、ピット１０１に貯留されたごみ１０３が、撮像可能な位置に設置されている。偏光画像生成部２の数は、特に限定されない。一つの偏光画像生成部２で、貯留されたごみ１０３を撮像してもよい。または、ピット１０１内を複数の領域に分けて、複数の偏光画像生成部２で、複数の領域それぞれを撮像してもよい。

ピット１０１内に設置された既存の照明から発せられた光、または、窓から入射した太陽光などは、貯留されたごみ１０３で反射する。偏光画像生成部２は、その反射した光（以下、反射光と称す）を受光して、ピット内のごみの偏光情報を取得する。そして、偏光画像生成部２は、取得した偏光情報を含む、貯留されたごみ１０３の偏光画像を生成する。生成された偏光画像は、後の演算装置４において、ビニル１０４の大きさ、または、分散度合に基づいた、ごみの撹拌状態の判定処理に用いられる。

前記のように、ごみ袋１０４Ａは、ピット１０１内で、クレーン１０５によって破かれる。また、一般的なごみ袋１０４Ａは透明または半透明である。このため、輝度、明度および彩度に基づいて生成される画像（以下、通常画像と称す）では、ビニル１０４が現れないことがある。これに対し、偏光画像には、ビニル１０４を、現すことができる。これは、光が反射する際、光に含まれるｓ偏光およびｐ偏光の反射率が、反射する物体の材質、および、入射角によって異なるためである。なお、ごみ袋１０４Ａと同色で材質の異なるごみがある場合、そのごみは、通常画像では区別がつかないことがあるが、偏光画像では、区別することができる。

図４は、ピット１０１内の通常画像を示す図である。図５は、ピット１０１内の偏光画像を示す図である。図４の通常画像、および、図５の偏光画像は、それぞれ、ピット１０１内の同じ位置を現した画像である。図４の通常画像では、撹拌動作により、ごみ袋１０４Ａが破られている領域と、破られていない領域との識別が難しい。これに対し、図５の偏光画像では、ごみ袋１０４Ａが破られていない領域（例えば、図５中の円領域内）と、破られている領域（例えば、図５中の円領域外）とが、明瞭に異なる偏光情報として現れる。したがって、これらの領域を明確に識別することができる。

図６は、ｓ偏光とｐ偏光との入射角に対する反射率の関係を示す図である。

ｓ偏光の反射率は、入射角が０°から９０°に増加するに従って増加する。これに対し、ｐ偏光の反射率は、入射角が増加するに従って徐々に、０近くまで減少し、その後、急激に増加する。図６に示す関係は、光を反射させる物体の材質によって異なる。このため、光の反射位置のごみ１０３の内容によって、ｓ偏光およびｐ偏光の反射率は異なる。つまり、光の反射位置にビニル１０４が含まれていれば、ビニル１０４で反射した反射光と、ビニル１０４の周囲で反射した反射光との偏光情報が異なるため、生成される偏光画像には、ビニル１０４が現れる。

図２に戻る。演算装置４は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、記憶部４４および入出力部４５を有する。入出力部４５は、偏光画像生成部２、データ入力部３およびクレーン制御部２０１と、データ通信可能に接続されている。また、入出力部４５には、不図示のモニタまたはスピーカなどが接続されてもよい。

記憶部４４は、例えば、ハードディスクドライブである。記憶部４４には、後述の、通常画像生成処理または撹拌状態検出処理を実行するための、コンピュータプログラムおよびデータが、記憶されている。ＣＰＵ４１は、記憶部４４に記憶されたコンピュータプログラムおよびデータを、読み出して実行する。そして、ＣＰＵ４１は、入出力部４５に接続される各部とデータ通信しつつ、各種処理を実行する。ＣＰＵ４１は、コンピュータプログラムを実行することで、本発明の「通常画像生成部」、「判定部」、「判定基準変更部」、「エリア特定部」および「出力部」として機能する。

通常画像生成処理では、ＣＰＵ４１は、偏光画像生成部２で生成された偏光画像から、通常画像を生成する。例えば、ＣＰＵ４１は、図３で説明した、各画素で測定した、偏光方向それぞれの光を平均化することで、通常画像を生成する。

撹拌状態検出処理では、ＣＰＵ４１は、生成した通常画像と、偏光画像生成部２から取得した偏光画像とを用いて、ピット１０１内のごみ１０３の撹拌状態を判定する。以下に、撹拌状態検出処理について詳述する。

＜３．１．撹拌状態検出処理について＞
図７は、撹拌状態検出処理を示すフローチャートである。図７に示す処理は、ＣＰＵ５１が、記憶部５４に記憶されたコンピュータプログラムを実行することで、開始される。

ＣＰＵ４１は、偏光画像生成部２を駆動制御して、偏光画像生成部２で生成された偏光画像を取得する（ステップＳ１）。ＣＰＵ４１は、一定時間毎に偏光画像生成部２を駆動し、偏光画像を生成してもよい。また、ＣＰＵ４１は、予め決められたスケジュールに従い、偏光画像生成部２を駆動し、偏光画像を生成してもよい。

ＣＰＵ４１は、偏光画像生成部２を駆動制御して、各画素の検出値から、通常画像を生成する（ステップＳ２）。

次に、ＣＰＵ４１は、偏光画像を用いて、ビニル１０４の分布状態から、撹拌状態を判定する（ステップＳ３）。この判定処理では、ＣＰＵ４１は、偏光画像に対し、画像認識処理を行い、ビニル１０４を検出する。前記のように、通常画像では、ビニル１０４、または、ごみ袋１０４Ａが現れないことがある。このような場合であっても、偏光画像を用いることで、ビニル１０４を検出することができる。そして、ＣＰＵ４１は、検出したビニル１０４のエッジ抽出を行う。ＣＰＵ４１は、抽出したビニル１０４のエッジから、ビニル１０４の大きさを判定し、基準値以上の大きさである場合、撹拌が不十分であると判定する。なお、画像認識処理において、エッジ抽出により、ビニル１０４の分布状態を判定しているが、分布状態の判定手法は、エッジ抽出以外の方法を用いてもよい。

また、ＣＰＵ４１は、画像認識処理により検出した、ビニル１０４の分散度合を検出する。一定の領域内にビニル１０４が集中する場合には、ＣＰＵ４１は、その領域における撹拌が不十分であると判定する。例えば、ＣＰＵ４１は、所定の領域内で抽出された、各エッジの距離を算出し、基準値と比較する。そして、基準値を超える距離の数が少ないと、ＣＰＵ４１は、一定の領域内にビニル１０４が集中していると判定し、その領域における撹拌が不十分であると判定する。なお、ＣＰＵ４１は、一定領域の面積と、一定領域内にビニル１０４が存在する領域の面積との割合（パーセンテージ）によって、ビニル１０４の集中度合を判定してもよい。

次に、ＣＰＵ４１は、偏光画像と同様に、通常画像に対し、画像認識処理を行い、撹拌状態を判定する（ステップＳ４）。ビニル１０４が不透明である場合、または、ビニル１０４が大きい場合、通常画像に、ビニル１０４が現れる場合がある。このような場合、画像認識処理により、ビニル１０４を検出できるため、ビニル１０４の状態から、撹拌状態を判定することができる。ステップＳ３では、偏光画像を用いて、撹拌状態を判定している。このように、偏光画像と通常画像とを併用することで、ビニル１０４が通常画像では現れない場合であっても、偏光画像には現れるため、ビニル１０４を検出でき、判定の精度をより高めることができる。

ＣＰＵ４１は、ステップＳ３およびステップＳ４の結果から、ピット１０１内のごみ１０３の撹拌が不十分か否かを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ３およびステップＳ４において、少なくとも一方の処理で、撹拌が不十分と判定されていれば、ＣＰＵ４１は、ステップＳ５において、撹拌が不十分と判定する。

撹拌が不十分と判定された場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、撹拌が必要なエリアを特定する（ステップＳ８）。ＣＰＵ４１は、特定したエリアを、画像データと共にクレーン制御部２０１に出力する（ステップＳ９）。画像データは、エリアの特定に用いられた、通常画像または偏光画像である。撹拌状態検出装置１から特定したエリアが入力されたクレーン制御部２０１は、後述する図８の撹拌学習処理を実行する。

ステップＳ５において、撹拌が十分であると判定された場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、判定結果確認処理を実行する（ステップＳ６）。この結果確認処理では、例えば、作業者が、ピット１０１内を目視して、ごみ１０３の撹拌が十分であるか否かを確認する。そして、作業者は、ステップＳ５で判定された、撹拌が十分であるとする結果が正しいか否かを、データ入力部３から入力する。

ＣＰＵ４１は、入力された確認結果に基づいて、判定基準を更新する（ステップＳ７）。例えば、作業者の目視の結果、撹拌が不十分である場合、ＣＰＵ４１は、ステップＳ３またはステップＳ４で用いられる基準値を変更し、判定基準を厳しくする。そして、直前に行った判定よりも、撹拌が不十分であると判定され易くする。このように、基準値を学習的に更新することで、撹拌状態をより精度よく判定できる。なお、ステップＳ６およびステップＳ７の処理は、撹拌状態の判定が複数回繰り返され、ある程度学習が行われた後、省略されてもよい。

ステップＳ７またはＳ９の後、ＣＰＵ４１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１０）。終了する場合とは、例えば、撹拌・搬送制御装置２００による撹拌・搬送処理を終了する場合である。処理を終了しない場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、ステップＳ１の処理に戻る。処理を終了する場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、図７の処理を終了する。

このように、ビニル１０４の大きさ、または、分散度合から、ごみ１０３の撹拌状態を判定する場合において、偏光画像を用いることで、作業者の目視に頼ることなく、精度よく、ごみ１０３の撹拌状態を定量的に判定できる。また、本実施形態では、偏光画像と、通常画像とを併用して、撹拌状態を判定している。これにより、ビニル１０４が透明のため、通常画像では現れない場合であっても、偏光画像には現れるため、判定の精度をより高めることができる。さらに、判定結果を学習させることで、撹拌判定処理を繰り返し行うに従って、より高精度に、撹拌状態の判定が行える。

＜３．２．撹拌学習処理について＞
次に、撹拌状態検出装置１で特定された、撹拌が不十分なエリアが入力された撹拌状態検出装置１で実行される、撹拌学習処理について説明する。

図８は、撹拌学習処理を示すフローチャートである。

クレーン制御部２０１は、撹拌状態検出装置１から特定エリアが入力されたか否かを判定する（ステップＳ２１）。特定エリアは、図７のステップＳ８で説明したように、撹拌状態検出装置１で特定された、撹拌が不十分なエリアである。特定エリアが入力されていない場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、クレーン制御部２０１は、本処理を終了する。

特定エリアが入力された場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、クレーン制御部２０１は、クレーン１０５を駆動制御し、特定されたエリアに対して撹拌動作を行う（ステップＳ２２）。クレーン制御部２０１は、撹拌動作を行う際、撹拌回数を演算する。ここで、撹拌動作の回数は、クレーン１０５がごみ１０３を掴んで持ち上げ、再びピット１０１内へ投下する動作を、１回とする。

詳しくは、クレーン制御部２０１には、ステップＳ２１で、特定エリアと共に、上述した画像データが入力される。クレーン制御部２０１は、これまでの撹拌動作において、入力された画像データに対して、行った撹拌動作の回数（動作制御内容）を記憶している。そして、クレーン制御部２０１は、マッチング処理を行い、記憶された画像データから、新たに入力された画像データに近い画像データを選択して、その画像データに対応する撹拌動作の回数を取得する。クレーン制御部２０１は、取得した回数、撹拌動作を行う。

クレーン制御部２０１は、ステップＳ２２で行った撹拌動作から、撹拌動作を学習する（ステップＳ２３）。例えば、ステップＳ２２で撹拌動作が行われた結果、作業者が目視により、撹拌が不十分であると確認すると、さらに撹拌動作を行う。そして、クレーン制御部２０１は、行った撹拌動作の回数と、ステップＳ２１で入力された画像データとを、対応付けて記憶する。これにより、クレーン制御部２０１は、入力された画像データに対して、行うべき撹拌動作の回数を、学習的に更新できる。その結果、クレーン制御部２０１は、効率よく撹拌動作を行える回数を、演算することができる。

＜３．３．判定基準更新処理について＞
次に、焼却施設から燃焼状態の情報がフィードバックされたときに、撹拌状態検出装置１で実行される判定基準更新処理について説明する。

図９は、判定基準更新処理のフローチャートである。

ＣＰＵ４１は、燃焼状態の情報が入力されたか否かを判定する（ステップＳ３１）。燃焼状態の情報は、焼却施設から自動で撹拌状態検出装置１に入力されてもよいし、作業者によって手動で入力されてもよい。燃焼状態の情報が入力されていない場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、本処理を終了する。

燃焼状態の情報が入力された場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、撹拌状態の判定基準を学習的に更新する（ステップＳ３２）。例えば、ごみ１０３の撹拌が不十分であると、焼却施設において、ごみの水分量が多いことに起因して、ごみ１０３が燃焼されにくくなる。このため、撹拌が十分であると判定された場合において、焼却施設での燃焼が不十分であれば、ＣＰＵ４１は、撹拌が不十分であって、撹拌状態の判定処理は誤りであると判定する。そこで、ＣＰＵ４１は、図７のステップＳ７と同様に、判定基準を厳しくして、撹拌が不十分であると判定され易くする。このように、基準値を学習的に更新することで、撹拌状態をより精度よく判定できる。

なお、撹拌状態検出装置１へフィードバックされる情報は、燃焼施設での燃焼状態に起因する発電量のデータであってもよい。

＜４．変形例＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。

上記の実施形態では、偏光画像から通常画像を生成しているが、通常画像用に通常の光学カメラを、ごみ貯留施設１００内に設置してもよい。また、ごみ貯留施設１００内に、ピット１０１内に光を照射する光源を設置してもよい。この場合、光源に偏光子を設けて、偏光した光を、ピット１０１に照射するようにしてもよい。

また、偏光画像生成部２に代えて、通常の光学カメラと、偏光子とを用いてもよい。この場合、光学カメラの前方に偏光子を配置し、その偏光子を回転することで、光学カメラは、各方向に偏光した光を受光する。そして、光学カメラは、受光した光から、偏光画像を生成する。

さらに、図７のステップＳ９において、ＣＰＵ４１は、特定したエリアを、例えば、モニタに出力して、作業者に報知してもよい。このとき、作業者は、特定されたエリアの撹拌状態を目視して、目視結果を入力して、判定処理を学習させるようにしてもよい。

また、図７の撹拌状態検出処理では、撹拌が十分であると判定された場合に、作業者の目視による確認処理を行っているが、撹拌が不十分であると判定された場合にも、作業者の目視による確認処理を行うようにしてもよい。

その他、撹拌状態検出装置、および撹拌制御装置の細部の構成については、本願の各図と相違していてもよい。また、上記の実施形態および変形例に登場した各要素を、矛盾が生じない範囲で、適宜に組み合わせてもよい。

１ ：撹拌状態検出装置
２ ：偏光画像生成部
３ ：データ入力部
４ ：演算装置
２１ ：撮像素子
２２ ：偏光子アレイ
４１ ：ＣＰＵ
４２ ：ＲＯＭ
４３ ：ＲＡＭ
４４ ：記憶部
４５ ：入出力部
５１ ：ＣＰＵ
５４ ：記憶部
１００ ：貯留施設
１００Ａ ：搬入口
１０１ ：ピット
１０２ ：収集車
１０４ ：ビニル
１０４Ａ ：袋
１０４Ｂ ：破片
１０５ ：クレーン
２００ ：搬送制御装置
２０１ ：クレーン制御部
２１１、２１２、２１３、２１４：画素
２２１、２２２、２２３、２２４：偏光子

Claims (8)

1. ピット内に貯留されたごみの撹拌状態を検出する撹拌状態検出装置であって、
   前記ピット内に貯留されたごみで反射する光を受光して、偏光情報を取得する偏光情報取得部と、
   前記偏光情報取得部が取得する偏光情報を含む偏光画像を生成する偏光画像生成部と、
   前記偏光画像生成部が生成する偏光画像に基づいて、ごみの撹拌状態を判定する判定部と、
   を備える、撹拌状態検出装置。
2. 請求項１に記載の撹拌状態検出装置であって、
   前記判定部は、前記偏光画像から、貯留されたごみの中のビニルの分布を判定することにより、ごみの撹拌状態を判定する、
   撹拌状態検出装置
3. 請求項１または請求項２に記載の撹拌状態検出装置であって、
   ごみとごみ袋の材質の違いから、前記ピット内に投棄されるごみの撹拌状態を検出する、
   撹拌状態検出装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか一つに記載の撹拌状態検出装置であって、
   輝度、明度および彩度に基づいて、前記ピット内に貯留されたごみの通常画像を生成する通常画像生成部、
   を備え、
   前記判定部は、
   前記偏光画像と、前記通常画像とに基づいて、ごみの撹拌状態を判定する、
   撹拌状態検出装置。
5. 請求項１から請求項４までのいずれか一つに記載の撹拌状態検出装置であって、
   前記判定部による判定結果から、ごみの撹拌作業が必要なエリアを特定するエリア特定部と、
   前記エリア特定部により特定されるエリアを外部へ出力する出力部と、
   を備える、撹拌状態検出装置。
6. ピット内に投棄されたごみを撹拌する撹拌部を動作制御する撹拌制御装置であって、
   請求項５に記載の撹拌状態検出装置と、
   前記撹拌部を駆動制御して、前記出力部により出力されるエリアを撹拌させる制御部と、
   を備える、撹拌制御装置。
7. 請求項６に記載の撹拌制御装置であって、
   前記制御部は、
   前記判定部が用いた偏光画像と、前記偏光画像に基づくエリアに対して行った、前記撹拌部の動作制御内容とを、対応付けて記憶する共に、記憶内容を更新する、
   撹拌制御装置。
8. ピット内に投棄されたごみの撹拌状態を検出する撹拌状態検出方法であって、
   ａ）前記ピット内に貯留されたごみで反射する光を受光して、偏光情報を取得する工程と、
   ｂ）前記工程ａ）で取得する偏光情報を含む偏光画像を生成する工程と、
   ｃ）前記工程ｂ）で生成する偏光画像に基づいて、ごみの撹拌状態を判定する工程と、
   を備える、撹拌状態検出方法。

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