JP7473085B2 - ベルトの搬送状態検知装置、及びベルトの搬送状態検知方法 - Google Patents

Description

本発明は、ベルトコンベアにおけるベルトによる搬送物の搬送状態を判定し、ベルトの搬送異常を検知するための技術に関する。

製鉄プロセスで必要となる主原料の鉄鉱石、石炭や副原料の石灰石などは、原料ヤードに貯蔵される。そして、鉄鉱石等は、必要に応じて焼結工場、コークス工場、高炉などの次工程に供給される。原料ヤード内では、種類や銘柄の異なる原料が多数のベルトコンベアによって搬送される。
ベルトコンベアは、無端ベルトが循環して原料を搬送する。しかし、ベルトコンベアは、原料の不均一な積載状態や、ベルトを張架するプーリーのアライメント不良等により、ベルトに搬送異常が生じることがある。

ベルトに搬送異常が生じた場合には、搬送中にベルトから原料がこぼれて想定していない場所に原料を堆積してしまうおそれがある。また、ベルトに搬送異常が生じた場合には、ベルトが損耗・破損したりするおそれもある。そして、このようなことは、設備停止につながる重大なトラブルを引き起こすこともある。
ベルトコンベア設備を安定に稼働するためには、搬送物の搬送中のベルトを適切に監視する必要がある。監視は、例えば、ベルトの搬送状態を検知することで行われる。

ベルトコンベアのベルトを監視する方法としては、例えば特許文献１～３に記載の方法がある。
特許文献１では、リミットスイッチによってベルトの幅方向のずれを検出する。そして、特許文献１には、ベルトの蛇行に関する搬送異常の発生を監視することが記載されている。
また特許文献２には、透過型の光電センサによりベルトのエッジ位置を検知することで、ベルトの蛇行を検知することが記載されている。
また特許文献３には、ベルトを撮像した撮像画像中のベルトの幅方向中心と、ラインの幅方向中心とのずれから、蛇行量を逐次判定することが記載されている。

特開２０１２－６７０３号公報 特開２０２１－１６２５１５号公報 特開２０１８－１１５０５４号公報

各特許文献に記載の方法は、蛇行を検出することを目的としている。このため、各特許文献に記載の方法は、搬送中にベルトから原料がこぼれるような搬送異常を検出することが出来ない。また、各特許文献に記載の方法は、ベルトへの原料の移載不良などによる、ベルトの搬送異常を検出することが出来ない。具体的には、特許文献１～３に記載の方法では、ベルト上の搬送物の有無を把握することができないおそれがある。

また、原料ヤードのような粉塵環境では、光電センサの投光部あるいは受光部への粉塵の堆積が顕著となる可能性がある。このため、特許文献１や特許文献２に記載の方法は、粉塵環境では、誤検知が増えるおそれがある。
また、特許文献３に記載されている方法では、搬送物の有無を把握するには、撮像画像を、モニタを介して目視する必要がある。このため、特許文献３に記載されている方法では、効率的に多数のコンベアの搬送異常を自動監視することができない。

本発明は、上記のような点に鑑みてなされたものであって、ベルトによる搬送物の搬送状態を容易かつ精度よく判定することを目的とする。

課題解決のために、本発明の一態様は、搬送物を搬送するベルトコンベアのベルトの搬送状態を検知するベルトの搬送状態検知装置であって、上面視における、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する端部位置検出部と、上記端部位置検出部が検出した幅方向位置から、上面視での上記ベルトの幅である見かけ幅を求める見かけ幅算出部と、算出された見かけ幅から、上記ベルトによる搬送物の搬送状態を判定する状態検出部と、を備える、ことを要旨する。

また、本発明の態様は、搬送物を搬送するベルトコンベアのベルトの搬送状態を検知するベルトの搬送状態検知方法であって、上記ベルトの幅の実寸長に対する、上面視で見た上記ベルトの幅である見かけ幅から、上記ベルトによる搬送物の搬送状態を判定する、ことを要旨とする。

本発明の態様によれば、ベルトの見かけ幅の変化によって、ベルトによる搬送物の搬送状態を、容易かつ精度よく判定することが可能となる。ベルトによる搬送物の搬送状態は、ベルト上の搬送物の有無などで異なる。
この結果、本発明の態様によれば、大きな設備トラブルが発生する前に、操業条件の変更や設備の点検、補修などの対策を取ることが可能となる。

本発明の実施形態に係るベルト片寄り検知装置の構成例を示す概略図である。 ベルトとローラーの関係を示す断面図である。 ベルトの見かけ幅を説明する図である。（ａ）が実寸長を示す断面図、（ｂ）が、原料が載っていない状態でのベルト断面図、（ｃ）が、原料が載っている状態でのベルト断面図である。 本発明に基づく実施形態に係る検知装置の構成を示す図である。 撮像画像（ａ）及び射影変換後の画像（ｂ）の例を示す図である。 学習データの例を示す図である。 学習モデル例を示す模式図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
本実施形態は、製鉄プロセスにおける、鉄鉱石、石炭などの原料（搬送物）を搬送するベルトコンベアに関する技術である。本実施形態では、ベルトコンベアにおける、ベルトの搬送状況を検知することによって、ベルトを監視する場合を例に挙げて説明する。本発明は、ベルトコンベアにて原料その他の搬送物を搬送する構成であれば、適用可能である。本発明は、特に、移動するベルトが配置された環境が変化する場合に、好適な技術である。環境が変化する場合とは、例えば、ベルトの少なくとも一部が屋外に配置される場合である。そして、本発明は、鉄鉱石や石炭などの粉粒体の原料を搬送するベルトコンベア設備のベルトの搬送状態の異常監視に有用である。

（全体構成）
図１は、本実施形態のベルトコンベア１の構成、及びベルト３の搬送状態検知装置９の構成例を示す概略図である。

＜ベルトコンベア１＞
ベルトコンベア１は、無端状のベルト３と、プーリー７とを備える。ベルト３は、駆動プーリー７ａ及び複数の従動プーリー７ｂからなるプーリー７の回転により、所定の張力を持って、複数のローラー８上を走行する。駆動プーリー７ａは、電動機５により減速機６を介して回転駆動される。
本実施形態では、ローラー８のうち、上行きベルト３ａを支持するローラーは、図２に示すように、中央ローラー８ａと、左右ローラー８ｂとの組合せから構成される。中央ローラー８ａは、ベルト幅方向（図２における左右方向）において、幅方向中央に配置される。左右ローラー８ｂは、中央ローラー８ａの左右に配置されて、ローラーの軸が傾斜している。これにより、上行きベルト３ａを支持するローラーは、上行きベルト３ａを台形状に支持可能となっている。なお、下行きベルト３ｂ側を支持するローラー８は、一本のローラーで構成される。なお、ローラー８による、ベルト３の支持構成はこれに限定されない。

また、本実施形態では、原料投入装置２０が、上行きベルト３ａの搬送方向上流に位置する。その原料投入装置２０から、搬送物としての原料２がベルト３に積載される。移載された原料２は上行きベルト３ａで搬送される。そして、原料２は、上行きベルト３ａで搬送方向下流まで搬送され、順次、シュート４に投入される。
ここで、図３（ｂ）のように、ベルト３に原料２が積載されていない状態では、ベルト３の張力にもよるが、次のようになっている。すなわち、無積載状態では、上面視におけるベルト幅Ｗ１は、ベルト３の幅の実寸長Ｗ０（図３（ａ））に近い長さとなっている。また、図３（ｃ）のように、ベルト３に所定量の原料２が積載した状態では、次のようになっている。すなわち、積載状態では、上面視におけるベルト幅Ｗ２は、ベルト３に原料２が積載されていない状態のベルト幅Ｗ１に比べて、長さが短くなる。
ここで、上面視におけるベルト幅を、ベルト３の見かけ幅ＷＸと記載する。
また、本明細書で「上面視」とは、上行きベルト３ａの上面を上方から見た場合を指し、必ずしも上行きベルト３ａを真上から見た場合でなくてよい。

＜検知装置９＞
ベルト３の搬送状態検知装置９は、ベルト３による搬送物の搬送状況を判定する装置である。
検知装置９は、図１に示すように、端部位置検出部１０と、見かけ幅算出部１２と、状態検出部１３と、報知部１４とを備える。

＜端部位置検出部１０＞
端部位置検出部１０は、上面視における、上行きベルト３ａの幅方向両端部の幅方向位置を検出する処理を行う。
本実施形態の端部位置検出部１０は、撮像装置と、画像処理部１０Ｂとを備える。

［撮像装置］
撮像装置は、ＣＣＤカメラその他の可視カメラ１０Ａからなる。カメラ１０Ａは、走行する上行きベルト３ａを上方から撮像する。
カメラ１０Ａは、原料２を搬送中のベルト３を上方から撮像できるように設置される。カメラ１０Ａは、例えば、原料投入装置２０からシュート４までの間の原料２の搬送経路上における、任意のベルト３位置上方に設置される。そして、カメラ１０Ａは、走行しているベルト３を撮像する。なお、図１では、１台のカメラ１０Ａが例示されている。カメラ１０Ａは、ベルト３の走行方向（原料２の搬送方向）に沿って２台以上配置されていてもよい。
本実施形態では、カメラ１０Ａは、撮像方向が搬送方向下流側へ向かって傾いて設置されている。これにより、カメラ１０Ａは、ベルト３の斜視画像を撮像可能となっている。

［画像処理部１０Ｂ］
画像処理部１０Ｂは、カメラ１０Ａが撮像する撮像画像を、予め設定されたサンプリング周期で取得する。そして、画像処理部１０Ｂは、取得した撮像画像について画像処理を実行する。画像処理部１０Ｂは、取得した撮像画像をデータベース１１に順次蓄積する。画像処理部１０Ｂは、データベース１１に蓄積した各撮像画像について順次、画像処理を実行してもよい。
画像処理部１０Ｂは、画像処理として、カメラ１０Ａが撮像した撮像画像から、ベルト３の幅方向両端部の幅方向位置を検出する処理を行う。
本実施形態の画像処理部１０Ｂは、図４に示すように、画像取得部１０Ｂａ、射影変換部１０Ｂｂ、及び端部検知部１０Ｂｃを備える。

［画像取得部１０Ｂａ］
画像取得部１０Ｂａは、カメラ１０Ａから、図５（ａ）のように、上行きベルト３ａを上方から撮像した撮像画像を取得する。

［射影変換部１０Ｂｂ］
射影変換部１０Ｂｂは、取得した撮像画像に対して射影変換を施し、ベルト３を真上から見た画像とする。例えば、射影変換部１０Ｂｂは、撮像画像から搬送状態を検知したい領域（図５（ａ）の破線部分）を指定する。そして、射影変換部１０Ｂｂは、その指定した領域を切り出して射影変換を行う。変換後の画像は、図５（ｂ）のようになる。なお、指定した領域が、少なくともベルト３の幅方向両端部を含むように設定する。
本実施形態では、カメラの軸を搬送方向下流側に向けて傾けた状態で、カメラ１０Ａを設置した場合を例示している。この場合でも、本実施形態では、適切に画像処理領域を切り出して射影変換することで、ベルト３を真上から（平面視で）撮像したように画像を補正することができる。この結果、ベルト３の端部を正確に特定することが可能となる。

なお、カメラ１０Ａの撮像軸を真下に向けて設置して、カメラ１０Ａでベルト３を真上から（平面視で）撮像する場合を想定する。この場合には、必ずしも撮像画像を射影変換する必要はない。しかし、カメラ１０Ａの撮像軸を真下に向けて設置した場合でも、全ての撮像画像を同じ位置・角度で撮像することは難しい。これに対し、画像を射影変換することで、どんな撮像位置・角度であっても、全ての撮像画像を標準化できる。このため、射影変換を行うことが好ましい。

［端部検知部１０Ｂｃ］
端部検知部１０Ｂｃは、射影変換後の撮像画像中の、ベルト３の幅方向両端部の位置Ｈを検出する。
ベルト３の幅方向両端部の位置Ｈの特定は、例えば、次の２つの処理方法を例示出来る。

［第１の特定方法］
第１の特定方法では、撮像画像のデータに対し、エッジ強調（２値化）などのフィルタ処理を行って、ベルト３の輪郭を強調する。第１の特定方法は、輪郭の強調によって、ベルト３の幅方向両端部の位置Ｈを特定する方法である。

［第２の特定方法］
第２の特定方法は、深層学習その他の機械学習によって求めた学習済みモデル（ニューラルネットワーク）を用いる方法である。つまり、第２の特定方法は、学習済みモデルで、撮像画像中のベルト３の幅方向両端部の位置Ｈを特定する方法である。
この場合、画像上のベルト３の端部位置を特定する学習済みモデルを生成しておく。この生成の際に、予め撮像された撮像画像と、その撮像画像におけるベルト幅方向端部位置の情報との組からなる多数の学習データを用意する。そして、その多数の学習データを用いて予め機械学習することで、上記のモデルが生成される。

各学習データは、例えば、図６（ａ）のような撮像画像と、その撮像画像と同じ領域における、図６（ｂ）のような、ベルト幅方向端部位置Ｈ１を明示した画像の組合せから構成される。図６（ａ）の撮像画像は、射影変換後のデータである。図６（ｂ）の、ベルト幅方向端部位置Ｈ１を明示した画像は、ベルト幅方向端部位置の情報である。なお、ベルト幅方向端部位置の情報は、画面上の位置Ｈ１自体である必要は無い。ベルト幅方向端部位置の情報は、ベルト幅方向両端部位置についての、画像中（領域中）の幅方向位置を示す数値（座標）などであっても良い。
なお、学習データの画像及びモデルへの入力画像は、射影変換前の撮像画像でもよい。
そして、色々な条件のもと取得した学習データを用いて機械学習を行う。そして、入力データをカメラ１０Ａが撮像した撮像画像とし、出力データをベルト３の幅方向両端部の幅方向位置情報とする学習済みモデルを生成しておく。

第２の特定方法では、図７に示すように、カメラ１０Ａが撮像した撮像画像３１（射影変換後のデータ）を、学習済みモデル３０に入力する。これによって、ベルト３の幅方向両端部の幅方向位置の情報３２を取得する。そして、取得した情報３２から、幅方向両端部の幅方向位置Ｈを特定する。
第２の特定方法では、時間帯や天候の異なる複数の学習データを用いてモデル３０を作成する。これによって、原料ヤードなどの屋外に設置されているベルトコンベア１の撮像画像でも、安定してベルト３の端部の検知が可能となる。

機械学習として、セマンティックセグメンテーションなどの技法を採用してもよい。この場合、例えば、ベルトの幅方向端部におけるエッジ部とエッジ以外とに、画素ごとにラベリングした教師画像データを畳み込みニューラルネットワークで学習して、学習済みモデルを生成する。また、学習方法は、他の公知の技法を採用してもよい。
ここで、ベルト３の幅方向両端部における幅方向位置の特定は、上記の第２の特定方法が好ましい。幅方向位置を、特許文献１や２のように、光電センサその他の距離計によって特定してもよい。

＜見かけ幅算出部１２＞
見かけ幅算出部１２は、端部位置検出部１０が検出したベルト３の左右の幅方向位置から、上面視でのベルト３の幅である見かけ幅ＷＸを求める処理を行う。
ベルト３の左右の幅方向位置を、図６（ｂ）のような、領域中のエッジ線で取得する場合を考える。この場合には、そのエッジ線の幅方向位置を特定することで、上面視でのベルト３の幅である見かけ幅ＷＸを求める。
また、ベルト３の左右の幅方向位置を座標値として取得する場合には、座標値の加減算によって見かけ幅ＷＸを求める。

＜状態検出部１３＞
状態検出部１３は、図４に示すように、搬送物状態判定部１３Ａと、蛇行状態判定部１３Ｂとを備える。

［搬送物状態判定部１３Ａ］
搬送物状態判定部１３Ａは、算出された見かけ幅ＷＸから、ベルト３による搬送物の搬送状態を判定する処理を行う。
搬送物状態判定部１３Ａは、例えば、ベルト３の幅の実寸長Ｗ０に対する、算出された見かけ幅ＷＸの長さから、上記ベルト３上の原料２の有無を判定する。例えば、搬送物状態判定部１３Ａは、算出された見かけ幅ＷＸの長さが閾値Ａ未満の場合、上記ベルト３上に原料２が積載されていると判定する。閾値Ａは、ベルト３の幅の実寸長Ｗ０よりも短い値として予め設定された値である。
ここで、上述の通り（図３参照）、ベルト３の見かけ幅ＷＸは、搬送する原料２が無い場合（図３（ｂ））に比べて、原料２搬送中の場合（図３（ｃ））は相対的に長さが短くなる。これは、原料２の搬送中は、原料２の重量によりベルト３の中央部分が沈み込んで湾曲するためである。したがって、予め、原料２がベルト３上にあると認定可能な閾値Ａを取得しておくことで、ベルト３による原料２の搬送有無を判別することが可能となる。

また、ベルト３の見かけ幅ＷＸは、原料２の積載量が多くなる程（重さが重くなる程）、長さが短くなる。このため、例えば見かけ幅ＷＸと原料２の量（重さ）との関係を予め算出しておくことで、ベルト３の見かけ幅ＷＸから原料２の搬送量を推定することができる。そして、推定した原料２の搬送量に応じて原料２の搬送量を調整する等の管理も可能となる。
ここで、上記説明では、ベルト３の幅の実寸長に対する、算出された見かけ幅ＷＸの長さを用いた。そして、判定に、ベルト３の幅の実寸長よりも短い閾値Ａを用いた。しかし、これに限定されない。例えば、ベルト３の幅の実寸長に対する、算出された見かけ幅ＷＸの長さの割合を用いても良い。そして、その割合で、ベルト３上の原料２の有無を判定しても良い。特に、見かけ幅ＷＸから原料２の搬送量（積載量）を推定する場合には、割合を用いた方が好ましい。
そして、搬送物状態判定部１３Ａは、ベルト３での原料２の搬送の有無や搬送量（積載量）の情報を、報知部１４に供給する。

［蛇行状態判定部１３Ｂ］
蛇行状態判定部１３Ｂは、端部位置検出部１０が検出した左右の幅方向位置から、ベルト３の片寄り量を判定する。
例えば、蛇行状態判定部１３Ｂは、図６（ｂ）に付記したように、基準位置Ｐに対する、左右の幅方向位置の中央位置Ｑのずれ量ｄを求める。基準位置Ｐは、ベルト３に片寄りがない場合のベルト３走行方向中央部位置である。求めたずれ量ｄが、予め設定した閾値Ｂを超えた場合に、ベルト３が大きく片寄っていると判定する。そして、本実施形態では、搬送物状態判定部１３Ａで見かけ幅ＷＸの長さが閾値Ａ未満と判定し、且つベルト３が大きく片寄っていると判定すると、搬送異常の情報として報知部１４に供給する。
ここで、画像の指定領域の中央がベルト３に片寄りがない場合のベルト３の走行方向中央となるようにカメラ１０Ａを設置した場合を考える。この場合、図６の領域の基準位置Ｐ（設備の中央位置）が、ベルト３の幅方向中央位置Ｑと重なっている。

＜報知部１４＞
報知部１４は、蛇行状態判定部１３Ｂからベルト３の搬送異常の情報を取得すると、その搬送異常の情報を、例えば、オペレータが監視する画面へ表示する報知処理を行う。また、報知部１４は、アラーム音の発生処理をしたり、電子メールの送信などの報知処理を行う。これによって、工場の作業者にベルト３の搬送異常を報知可能となる。
また、報知部１４は、搬送物状態判定部１３Ａからの情報を、オペレータが監視する画面へ表示する。なお、搬送物状態判定部１３Ａからの搬送情報は、必ずしも警告情報ではない。

（動作その他）
一般的に、ベルト３を撮像した撮像画像から直接に原料２（搬送物）を検出することは難しい。しかし、本実施形態では、ベルト３の見かけ幅ＷＸから原料２の搬送有無を簡易に判定することができる。このため、原料２の有無を容易かつ精度よく判定することができる。これによって、本来、原料２を搬送しているはずなのに、原料２が載っていない搬送異常状態を検出できる。なお、原料２の搬送有無について、報知を行わなくてもよい。
また、本実施形態では、ベルト３の見かけ幅ＷＸが閾値Ａ未満である場合、搬送異常有りと判定する。すなわち、ベルト３上に原料２が積載されている場合で、かつ、ベルト３の片寄り量（中心位置のずれ量ｄ）が閾値Ｂを超えている場合に、搬送異常有りと判定する。一方で、本実施形態では、ベルト３の片寄り量（中心位置のずれ量ｄ）が閾値Ｂを超えている場合であっても、ベルト３の見かけ幅ＷＸが閾値Ａ以上の場合、搬送異常なしと判定する。すなわち、ベルト３上に原料２が無い場合は、搬送異常なしと判定する。このように、本実施形態では、原料２の搬送有無を判別した上でベルト３の片寄り量が異常か否かを判定している。

このため、本実施形態では、原料２の搬送中の搬送異常としてのベルト３の片寄りのみを作業者に報知することができる。作業者は、原料２を搬送していない状態における重大ではないベルト３の片寄りとは区別して、ベルトの搬送異常を把握することができる。原料２を搬送していない状態とは、例えば搬送開始、終了前後の非定常なコンベア稼働状態である。このため、多数のコンベアのベルト３を効率的に監視することが可能となる。その結果、本実施形態では、ベルト３の片寄りを防ぐために操業条件を変更したり、早期に設備を点検して搬送異常の是正措置を講じたりすることができる。そして、本実施形態では、重大なトラブルを未然に防止することができる。

以上のように、本実施形態では、ベルトコンベア１に撮像装置を設置してベルト３を常時監視する。そして、例えば、撮像画像を処理してベルト３の幅方向端部を検出することで、搬送異常としてのベルト３の片寄りを効率的に検知することが可能となる。その結果、本実施形態では、重大な設備トラブルの発生前に効果的な対策を取ることができるようになる。そして、生産損失や設備故障を防ぐことができる。
また、本実施形態によれば、ベルト幅の変化によって、搬送物の有無を容易かつ精度よく判定することができる。このため、搬送物の搬送有無を判別した上で搬送物の搬送中におけるベルト３の片寄り量等の搬送異常を把握することができる。そのため、設備トラブルが発生する前に操業条件の変更や設備の点検、補修などの対策を取ることができる。
ここで、本実施形態では、搬送物としてバラ物からなる原料を例示したが、バラ物以外の搬送物であっても適用可能である。

（その他）
本開示は、次の構成も取り得る。
（１）搬送物を搬送するベルトコンベアのベルトの搬送状態を検知するベルトの搬送状態検知装置であって、
上面視における、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する端部位置検出部と、
上記端部位置検出部が検出した幅方向位置から、上面視での上記ベルトの幅である見かけ幅を求める見かけ幅算出部と、
算出された見かけ幅から、上記ベルトによる搬送物の搬送状態を判定する状態検出部と、
を備える。
（２）上記状態検出部は、上記ベルトの幅の実寸長に対する、算出された見かけ幅の長さから、上記ベルト上の搬送物の有無、及び搬送物の積載量のうち、少なくとも搬送物の有無を判定する。
（３）上記状態検出部は、算出された見かけ幅の長さが、上記ベルトの幅の実寸長よりも短い値として予め設定された閾値未満の場合、上記ベルト上に搬送物が有ると判定する。
（４）上記状態検出部は、更に、上記検出したベルトの幅方向両端部の幅方向位置から、上記ベルトの片寄り量を判定する。
（５）上記状態検出部によって上記ベルト上に搬送物が有ると判定され、かつ上記ベルトが大きく片寄っていると判定された場合に、上記ベルトの搬送異常の情報を報知する報知部を備える。
（６）上記端部位置検出部は、
上記ベルトを上方から撮像する撮像装置と、
上記撮像装置が撮像した撮像画像から、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する画像処理部と、
を備える。
（７）上記画像処理部は、射影変換後の撮像画像から、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する。
（８）上記画像処理部は、予め撮像された撮像画像とその撮像画像におけるベルト幅方向端部位置の情報との組からなる学習データを用いて機械学習されたモデルであって画像上のベルト端部位置を特定する学習済みモデルを用いて、上記撮像装置が撮像した撮像画像から、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する。
（９）搬送物を搬送するベルトコンベアのベルトの搬送状態を検知するベルトの搬送状態検知方法であって、
上記ベルトの幅の実寸長に対する、上面視で見た上記ベルトの幅である見かけ幅の長さから、上記ベルトによる搬送物の搬送状態を判定する。

ここで、本願が優先権を主張する、日本国特許出願２０２２－０３４５６０（２０２２年 ３月 ７日出願）の全内容は、参照により本開示の一部をなす。ここでは、限られた数の実施形態を参照しながら説明したが、権利範囲はそれらに限定されるものではなく、上記の開示に基づく各実施形態の改変は当業者にとって自明なことである。

１ ベルトコンベア
２ 原料（搬送物）
３ ベルト
３ａ 上行きベルト
３ｂ 下行きベルト
７ プーリー
８ ローラー
８ａ 中央ローラー
８ｂ 左右のローラー
９ 搬送状態検知装置
１０ 端部位置検出部
１０Ａ カメラ
１０Ｂ 画像処理部
１０Ｂａ 画像取得部
１０Ｂｂ 射影変換部
１０Ｂｃ 端部検知部
１２ 見かけ幅算出部
１３ 状態検出部
１３Ａ 搬送物状態判定部
１３Ｂ 蛇行状態判定部
１４ 報知部
３０ 学習済みモデル
３１ 撮像画像
３２ ベルト幅方向端部の幅方向位置の情報
Ａ 閾値
Ｂ 閾値
Ｈ 幅方向位置
Ｐ 基準位置
Ｑ ベルトの中央位置
Ｗ０ 実寸長
ＷＸ 見かけ幅
ｄ 片寄り量

Claims (8)

1. 搬送物を搬送するベルトコンベアのベルトの搬送状態を検知するベルトの搬送状態検知装置であって、
   上面視における、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する端部位置検出部と、
   上記端部位置検出部が検出した幅方向位置から、上面視での上記ベルトの幅である見かけ幅を求める見かけ幅算出部と、
   算出された見かけ幅から、上記ベルトによる搬送物の搬送状態を判定する状態検出部と、
   を備え、
   上記状態検出部は、上記ベルトの幅の実寸長に対する、算出された見かけ幅の長さから、上記ベルト上の搬送物の有無、及び搬送物の積載量のうち、少なくとも搬送物の有無を判定する、
   ベルトの搬送状態検知装置。
2. 上記状態検出部は、算出された見かけ幅の長さが、上記ベルトの幅の実寸長よりも短い値として予め設定された閾値未満の場合、上記ベルト上に搬送物が有ると判定する、
   請求項１に記載のベルトの搬送状態検知装置。
3. 上記状態検出部は、更に、上記検出したベルトの幅方向両端部の幅方向位置から、上記ベルトの片寄り量を判定する、
   請求項１又は請求項２に記載したベルトの搬送状態検知装置。
4. 上記状態検出部によって上記ベルト上に搬送物が有ると判定され、かつ上記ベルトが大きく片寄っていると判定された場合に、上記ベルトの搬送異常の情報を報知する報知部を備える、
   請求項３に記載したベルトの搬送状態検知装置。
5. 上記端部位置検出部は、
   上記ベルトを上方から撮像する撮像装置と、
   上記撮像装置が撮像した撮像画像から、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する画像処理部と、
   を備える、
   請求項１又は請求項２に記載したベルトの搬送状態検知装置。
6. 上記画像処理部は、射影変換後の撮像画像から、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する、
   請求項５に記載したベルトの搬送状態検知装置。
7. 上記画像処理部は、予め撮像された撮像画像とその撮像画像におけるベルト幅方向端部位置の情報との組からなる学習データを用いて機械学習されたモデルであって画像上のベルト端部位置を特定する学習済みモデルを用いて、上記撮像装置が撮像した撮像画像から、上記ベルトの幅方向両端部の幅方向位置を検出する、
   請求項５に記載したベルトの搬送状態検知装置。
8. 搬送物を搬送するベルトコンベアのベルトの搬送状態を検知するベルトの搬送状態検知方法であって、
   上記ベルトの幅の実寸長に対する、上面視で見た上記ベルトの幅である見かけ幅の長さから、上記ベルトによる搬送物の搬送状態を判定し、
   上記ベルトによる搬送物の搬送状態は、上記ベルト上の搬送物の有無、及び搬送物の積載量のうち、少なくとも搬送物の有無である、
   ベルトの搬送状態検知方法。

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