JPH1085676A - プラスチック製ボトルを選別する機械および本機械による実施方法 - Google Patents
プラスチック製ボトルを選別する機械および本機械による実施方法Info
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- JPH1085676A JPH1085676A JP21227997A JP21227997A JPH1085676A JP H1085676 A JPH1085676 A JP H1085676A JP 21227997 A JP21227997 A JP 21227997A JP 21227997 A JP21227997 A JP 21227997A JP H1085676 A JPH1085676 A JP H1085676A
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 各種がばらで混在するプラスチック製ボトル
を低い誤差で選別する機械を提供する。 【解決手段】 移動システムと、少なくとも一つの検出
ステーションから供給され記憶される信号に応じて製品
を選別する手段と、信号を受信し処理するニューロン分
析システムとを含み、移動システムが、製品を列に配置
する手段と、各製品の同一部分が通過する瞬間に検出ス
テーションの運転を起動するために製品の正確な位置を
判別する手段とを含み、検出ステーションが、選別条件
を学習する手段が学習する選別条件に従って選別を行
い、前記検出ステーションが、偏光されるレーザビーム
と、ビームを直接入射する部分および各製品を通過して
から到達したビームを受光するカメラとで構成されるこ
とを特徴とする記載のプラスチック製品を選別する機
械。
を低い誤差で選別する機械を提供する。 【解決手段】 移動システムと、少なくとも一つの検出
ステーションから供給され記憶される信号に応じて製品
を選別する手段と、信号を受信し処理するニューロン分
析システムとを含み、移動システムが、製品を列に配置
する手段と、各製品の同一部分が通過する瞬間に検出ス
テーションの運転を起動するために製品の正確な位置を
判別する手段とを含み、検出ステーションが、選別条件
を学習する手段が学習する選別条件に従って選別を行
い、前記検出ステーションが、偏光されるレーザビーム
と、ビームを直接入射する部分および各製品を通過して
から到達したビームを受光するカメラとで構成されるこ
とを特徴とする記載のプラスチック製品を選別する機
械。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、特にプラスチック
製ボトルを選別する機械および本機械による実施方法に
関する。
製ボトルを選別する機械および本機械による実施方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】先行技術はこのような機械の例を多く含
んでいる。たとえばオーストラリア特許６６２３３８号
は、蛍光ランプと、ランプの光が偏光フィルタ内を通過
した後これを受光する線形カメラとを有する機械を開示
している。カメラはまた、光源のランプの偏光フィルタ
に対し直角な方向に向けた偏光フィルタも含む。ボトル
の選択は、送られた光量を示すしきい値を超過したこと
を検出することにより行われる。カメラはまた、ＨＤＰ
Ｅ型の透明ボトルとＰＥＴ型の緑色ボトルの区別を行う
ことができる緑色フィルタも含む。
んでいる。たとえばオーストラリア特許６６２３３８号
は、蛍光ランプと、ランプの光が偏光フィルタ内を通過
した後これを受光する線形カメラとを有する機械を開示
している。カメラはまた、光源のランプの偏光フィルタ
に対し直角な方向に向けた偏光フィルタも含む。ボトル
の選択は、送られた光量を示すしきい値を超過したこと
を検出することにより行われる。カメラはまた、ＨＤＰ
Ｅ型の透明ボトルとＰＥＴ型の緑色ボトルの区別を行う
ことができる緑色フィルタも含む。
【０００３】同様に欧州特許０４４１０１２号も、種々
のプラスチックの複屈折の差を検出するための偏光フィ
ルタの使用を開示している。この特許はまた、検出手段
としてのＸ線源の使用も開示している。この特許は二つ
の実施の形態を開示している。一つは、光源に対し検出
器がボトルの反対側に配設される実施の形態であり、も
う一つは、同じ側に検出器が設置される実施の形態であ
る。しかし、後者の変形形態の場合、不透明ボトルしか
検出できないことが明記されている。実際、透明ボトル
の場合、光束はボトルを横断してしまい、センサが受光
しなくなることが予想される。
のプラスチックの複屈折の差を検出するための偏光フィ
ルタの使用を開示している。この特許はまた、検出手段
としてのＸ線源の使用も開示している。この特許は二つ
の実施の形態を開示している。一つは、光源に対し検出
器がボトルの反対側に配設される実施の形態であり、も
う一つは、同じ側に検出器が設置される実施の形態であ
る。しかし、後者の変形形態の場合、不透明ボトルしか
検出できないことが明記されている。実際、透明ボトル
の場合、光束はボトルを横断してしまい、センサが受光
しなくなることが予想される。
【０００４】他の装置としては、選別の信頼性を向上す
る試みから検出手段を多数設けた装置が知られている。
たとえば欧州特許０５８７０３７号から、ボトルを通過
した後の複屈折信号を判別し、この信号をあらかじめ決
められた値と比較し、次に、ボトルを通過した信号の結
果をあらかじめ決められた値と比較するために、特定の
色に相当する所与の光の波長下にボトルを置き、最後
に、第三の比較手段に従い、照明により、あらかじめ決
められた値との比較によりボトルの透明度を判定するた
めに偏光光が使用される選別機械が知られている。この
種の装置にはＸ線による検出器を追加することができ、
また、各検出器のセンサの出力部で得られる比較の結果
に応じて各検出器毎に判定表を作成することができる。
このような装置では、各ボトルが検出器の前にさしかか
った時に各検出器の検出手段を作動させるよう、各検出
器においてボトルが存在することを検出するセンサが存
在することが必要である。複数の光学式有無検出器の一
部が汚れによって塞がれて、そのために機械の動作不良
が発生することがあるため、検出装置が増えると計装コ
ストは上昇するが、検出の信頼性も向上する。
る試みから検出手段を多数設けた装置が知られている。
たとえば欧州特許０５８７０３７号から、ボトルを通過
した後の複屈折信号を判別し、この信号をあらかじめ決
められた値と比較し、次に、ボトルを通過した信号の結
果をあらかじめ決められた値と比較するために、特定の
色に相当する所与の光の波長下にボトルを置き、最後
に、第三の比較手段に従い、照明により、あらかじめ決
められた値との比較によりボトルの透明度を判定するた
めに偏光光が使用される選別機械が知られている。この
種の装置にはＸ線による検出器を追加することができ、
また、各検出器のセンサの出力部で得られる比較の結果
に応じて各検出器毎に判定表を作成することができる。
このような装置では、各ボトルが検出器の前にさしかか
った時に各検出器の検出手段を作動させるよう、各検出
器においてボトルが存在することを検出するセンサが存
在することが必要である。複数の光学式有無検出器の一
部が汚れによって塞がれて、そのために機械の動作不良
が発生することがあるため、検出装置が増えると計装コ
ストは上昇するが、検出の信頼性も向上する。
【０００５】ＰＣＴ国際特許出願９４／２５１８６号な
ど他の装置は、赤外線による分光システム、および、検
出装置と記録カメラとの間の距離に応じて、色およびカ
メラの撮影の瞬間に判別される形状の録画を起動するた
めに、移動装置の速度センサに結合された位置検出装置
を使用する。ここでも検出装置は、移動装置上にあるボ
トルまたは物体を検出し、したがってボトル以外の物体
が選別システムの前を通過する際、装置はこの物体を認
識することがある。
ど他の装置は、赤外線による分光システム、および、検
出装置と記録カメラとの間の距離に応じて、色およびカ
メラの撮影の瞬間に判別される形状の録画を起動するた
めに、移動装置の速度センサに結合された位置検出装置
を使用する。ここでも検出装置は、移動装置上にあるボ
トルまたは物体を検出し、したがってボトル以外の物体
が選別システムの前を通過する際、装置はこの物体を認
識することがある。
【０００６】先行技術のこれら既知の改良にもかかわら
ず、各種がばらで混在するボトルにおいて低い誤認識率
を達成することができる選別機械は、現在未だ市販され
ていない。したがって先行技術では、種々の国または地
方で存在し得る各種ボトルに機械を適合させることがで
きるようにしながら、９９％のボトル選択および等級分
けを得ることは不可能である。現状の機械は、隔離すべ
き廃品に適合することができないあらかじめ決められた
一定のしきい値でプログラムされている。実際、地方に
よってはボトルの特性が変化することがあることから、
先行技術によって既知のあらかじめ決められた比較値を
設定するために、機械は、詳細にわたって長時間の設定
を行う必要がなく簡単に適応できることが有利である。
ず、各種がばらで混在するボトルにおいて低い誤認識率
を達成することができる選別機械は、現在未だ市販され
ていない。したがって先行技術では、種々の国または地
方で存在し得る各種ボトルに機械を適合させることがで
きるようにしながら、９９％のボトル選択および等級分
けを得ることは不可能である。現状の機械は、隔離すべ
き廃品に適合することができないあらかじめ決められた
一定のしきい値でプログラムされている。実際、地方に
よってはボトルの特性が変化することがあることから、
先行技術によって既知のあらかじめ決められた比較値を
設定するために、機械は、詳細にわたって長時間の設定
を行う必要がなく簡単に適応できることが有利である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】したがって本発明の第
一の目的は、先行技術の欠点を解消することである。
一の目的は、先行技術の欠点を解消することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この目的は、移動システ
ムと、少なくとも一つの検出ステーションから供給され
記憶手段によって記憶される信号に応じて製品を選別す
る手段と、検出ステーションからの信号を受信し処理す
るニューロン分析システムとを含み、移動システムが、
製品を列に配置する手段と、各製品の同一部分が通過す
る瞬間に検出ステーションの運転を起動するために製品
の正確な位置を判別する手段とを含み、検出ステーショ
ンが、選別条件を学習する手段が学習する選別条件に従
って選別を行い、前記検出ステーションが、第一フィル
タによって偏光されるレーザビームと、ビームが第二フ
ィルタを通過した後このビームの直接入射する部分およ
び各製品を通過してから第二フィルタに到達した他の部
分のビームを受光するカメラとで構成されることを特徴
とする記載のプラスチック製品を選別する機械によって
達成される。
ムと、少なくとも一つの検出ステーションから供給され
記憶手段によって記憶される信号に応じて製品を選別す
る手段と、検出ステーションからの信号を受信し処理す
るニューロン分析システムとを含み、移動システムが、
製品を列に配置する手段と、各製品の同一部分が通過す
る瞬間に検出ステーションの運転を起動するために製品
の正確な位置を判別する手段とを含み、検出ステーショ
ンが、選別条件を学習する手段が学習する選別条件に従
って選別を行い、前記検出ステーションが、第一フィル
タによって偏光されるレーザビームと、ビームが第二フ
ィルタを通過した後このビームの直接入射する部分およ
び各製品を通過してから第二フィルタに到達した他の部
分のビームを受光するカメラとで構成されることを特徴
とする記載のプラスチック製品を選別する機械によって
達成される。
【０００９】別の特徴によれば、選別条件を学習する手
段は、多次元空間内で定義されるニューロン分析システ
ムから供給される情報に、検出ステーションの前をサン
プルが通過する時にユーザが選択する別の情報を結合す
る手段を含む。
段は、多次元空間内で定義されるニューロン分析システ
ムから供給される情報に、検出ステーションの前をサン
プルが通過する時にユーザが選択する別の情報を結合す
る手段を含む。
【００１０】別の特徴によれば、第二または第三の検出
原理機構は、ブラックライト光源（ＵＶ）と、移動シス
テムに対する所与の位置を規定する窓を介して光源から
送られてくる信号を記録するカメラとで構成される。
原理機構は、ブラックライト光源（ＵＶ）と、移動シス
テムに対する所与の位置を規定する窓を介して光源から
送られてくる信号を記録するカメラとで構成される。
【００１１】別の特徴によれば、第二または第三の検出
原理機構は、ＨＤＰＥを検出する赤外線光源と、種々の
製品サンプルの分光を行うことができるカメラとで構成
される。
原理機構は、ＨＤＰＥを検出する赤外線光源と、種々の
製品サンプルの分光を行うことができるカメラとで構成
される。
【００１２】別の特徴によれば、検出原理機構から供給
される各信号は、受信した情報と学習段階時にシステム
のメモリ内に記憶された情報とを２５６次元空間内で比
較するニューロン分析システムに送られ、分析した各製
品は三つのカテゴリに分類される。
される各信号は、受信した情報と学習段階時にシステム
のメモリ内に記憶された情報とを２５６次元空間内で比
較するニューロン分析システムに送られ、分析した各製
品は三つのカテゴリに分類される。
【００１３】別の特徴によれば、材料が正確に確認され
る製品で第一カテゴリが構成され、情報信号が、確認さ
れた製品の周囲の影響領域に及ぶ製品で第二カテゴリが
構成され、第三カテゴリは、未知の製品であって、新し
いタイプのボトルに関しては、拒否に分類されることも
機械に学習されることもあり得るものから形成される。
る製品で第一カテゴリが構成され、情報信号が、確認さ
れた製品の周囲の影響領域に及ぶ製品で第二カテゴリが
構成され、第三カテゴリは、未知の製品であって、新し
いタイプのボトルに関しては、拒否に分類されることも
機械に学習されることもあり得るものから形成される。
【００１４】別の特徴によれば、各検出ステーションに
ついての製品サンプルに組み合わされた各分類カテゴリ
は、記憶情報と、第一カテゴリの少なくとも二つの分
類、あるいは第一カテゴリの一つの分類および第二カテ
ゴリの少なくとも一つの分類を必要とする決定表とを基
にして得られた結果に応じて選別手段の動作を決定する
コンピュータのメモリに供給される。
ついての製品サンプルに組み合わされた各分類カテゴリ
は、記憶情報と、第一カテゴリの少なくとも二つの分
類、あるいは第一カテゴリの一つの分類および第二カテ
ゴリの少なくとも一つの分類を必要とする決定表とを基
にして得られた結果に応じて選別手段の動作を決定する
コンピュータのメモリに供給される。
【００１５】別の特徴によれば、列配置システムは、移
動表面上に横方向腕木を具備し、内表面が等間隔の分離
隔壁を具備しそれらでふるい分けをする回転ドラム内部
への供給を行う強傾斜ベルトコンベアから成り、回転ド
ラムの上方の場所から、ドラムの回転軸に平行な移動方
向の第二ベルトコンベアへの供給を行う一方、第一ベル
トコンベアはドラムの回転軸に直角な方向であり、第二
コンベアは、パレット式移動システムの上に開口する傾
斜シュートに、各製品サンプルを押し付け並べるパレッ
トから製品サンプルを供給するために、第一コンベア、
ドラム、および第二コンベアの移動速度が各装置間で調
節される。
動表面上に横方向腕木を具備し、内表面が等間隔の分離
隔壁を具備しそれらでふるい分けをする回転ドラム内部
への供給を行う強傾斜ベルトコンベアから成り、回転ド
ラムの上方の場所から、ドラムの回転軸に平行な移動方
向の第二ベルトコンベアへの供給を行う一方、第一ベル
トコンベアはドラムの回転軸に直角な方向であり、第二
コンベアは、パレット式移動システムの上に開口する傾
斜シュートに、各製品サンプルを押し付け並べるパレッ
トから製品サンプルを供給するために、第一コンベア、
ドラム、および第二コンベアの移動速度が各装置間で調
節される。
【００１６】本発明の別の目的は、手を一切加えていな
い機械を納入し、これらの機械を、地方によって異なる
特徴を有する種々の製品サンプルの選別に適合させるこ
とができる、機械を使用する方法を提供することであ
る。
い機械を納入し、これらの機械を、地方によって異なる
特徴を有する種々の製品サンプルの選別に適合させるこ
とができる、機械を使用する方法を提供することであ
る。
【００１７】この目的は、ニューロン分析システムが、
表示システムと、表示装置とニューロン分析装置との間
の対話型選択手段と、対話型選択手段上でのユーザの行
為を処理するプログラムとを具備するコンピュータに結
合されることを特徴とし、 − 分析を行う製品を各ステーションの前に送り、 − 機械によって処理することができる製品のサンプル
を構成する種々の材料の説明メニューを表示装置上に表
示し、 − メニューに現われる材料の中から、選択手段を使用
して、分析用に送られた製品の対応する一つの材料を選
択し、 − この選択後、選択した材料と、２５６次元空間内で
のニューロン分析装置によって定義された情報との間の
リンクを生成し、 − 各検出ステーションの前に送られる各製品サンプル
について、情報−材料対を記憶すること から成る選別機械用の学習方法によって達成される。
表示システムと、表示装置とニューロン分析装置との間
の対話型選択手段と、対話型選択手段上でのユーザの行
為を処理するプログラムとを具備するコンピュータに結
合されることを特徴とし、 − 分析を行う製品を各ステーションの前に送り、 − 機械によって処理することができる製品のサンプル
を構成する種々の材料の説明メニューを表示装置上に表
示し、 − メニューに現われる材料の中から、選択手段を使用
して、分析用に送られた製品の対応する一つの材料を選
択し、 − この選択後、選択した材料と、２５６次元空間内で
のニューロン分析装置によって定義された情報との間の
リンクを生成し、 − 各検出ステーションの前に送られる各製品サンプル
について、情報−材料対を記憶すること から成る選別機械用の学習方法によって達成される。
【００１８】別の特徴によれば、本方法は、学習段階の
後、選別を判定するために、この情報−材料対を使用す
る。
後、選別を判定するために、この情報−材料対を使用す
る。
【００１９】別の特徴によれば、列配置手段は、外周に
円錐台形表面を含む回転プレートから成り、プレートの
外周円錐台形表面がその最高点において固定表面に接す
るようになるように、プレートの回転軸が傾斜し、固定
表面上では、チェーンにより移動が駆動されるパレット
によって物体が押され、前記プレートが、外周のほぼ３
／４のプレートの回転軸に平行な縁によって、その外周
の３／４を取り巻かれる。
円錐台形表面を含む回転プレートから成り、プレートの
外周円錐台形表面がその最高点において固定表面に接す
るようになるように、プレートの回転軸が傾斜し、固定
表面上では、チェーンにより移動が駆動されるパレット
によって物体が押され、前記プレートが、外周のほぼ３
／４のプレートの回転軸に平行な縁によって、その外周
の３／４を取り巻かれる。
【００２０】本発明の他の特徴および長所は、添付の図
面を参照して行う説明を読むことにより明らかになろ
う。
面を参照して行う説明を読むことにより明らかになろ
う。
【００２１】
【発明の実施の形態】以降、図１Ａから図１Ｅを参照し
て本発明について説明する。本発明による機械は、選別
すべき商品サンプルがばらに配置されるホッパー（１）
を含む。このホッパーの下部には、ホッパーの底とベル
トとの間の間隔により選別すべき製品のロットを供給す
ることができるベルトコンベア（２）が設置される。選
別すべき製品は、たとえばＰＥＴ（ポリエチレンテレフ
タレート）、ＨＤＰＥ（高密度ポリエチレン）、ＰＶＣ
（ポリ塩化ビニール）など種々の材料で作製されるプラ
スチック材のボトルである。ボトルのロットは、一部分
（２０）が強く傾斜したベルトコンベア（２）によって
駆動される。ベルトコンベアのこの強傾斜部分（２０）
の上端は、処理すべきボトルの直径にほぼ相当し、二本
のボトルに対しては十分な空間を有さない間隔で配置し
たパレット（３１）を内表面に具備する回転ドラム
（３）内にボトルのロットを放出し、ふるい（３２）の
役割を果たす二つの隔壁間の距離により、小片（栓、
紙、小石など）が分離される。傾斜ベルトコンベア（２
０）は、移動表面上にボトルを二本または四本のロット
毎に停止および駆動することができる腕木（２１）を含
む。ドラムは回転により、ドラムの回転軸を通る面内に
配設されたパレット（３１）によって画定される各ノッ
チ内にボトルを一本ずつ設置する。ドラムが回転するこ
とにより、ボトルはドラムの上部側に駆動される。ボト
ルはその軌道の最高点に到達すると、第二ベルトコンベ
ア（４）上に放出され、ベルトコンベアはボトルをシュ
ート（５）に向けて移動する。シュート（５）は、選別
すべき製品の最大高さに相当する所与の間隔をとって等
間隔で配置したパレット（６２）が上側で回転する滑動
用固定板（６４）上にボトルを分配する。パレット（６
２）は、運動が駆動され、滑動板の各端に配設された二
つの回転スプロケット間に張られたチェーンリンク（６
０）とともに結合部品（６１）に固設される。たとえ
ば、端部のスプロケットのうちの一つ（６３ｂ）は、シ
ュート（５）内へのボトルの放出頻度に応じて速度が調
節されるモータによって駆動される。第二ベルトコンベ
アの速度は、ドラムの回転速度を基準として調節され、
ドラムの回転速度も、第一ベルトコンベアの移動速度を
基準として調節される。これらの種々の速度は、第二ベ
ルトコンベアの出口でボトルが一本ずつシュート（５）
内に供給されるように調節される。各結合部品（６１）
は、製品の同一部分を分析するために、誘導センサが所
与の位置でパレットの通過を検出し、検出ステーション
に対する物体の位置に応じて分析ゾーンＡの単数または
複数の検出ステーションの運転を起動することができる
ようにする装置も含む。図１Ｂに示すように、分析ゾー
ンは、ボトル（９）の照明装置（８２）と、各ボトル
（９）の通過によって発生する信号をリンク（８７３）
を介して、ニューロン分析システム（８７０）に供給す
るカメラ（８１）とを含む少なくとも一つの第一検出ス
テーションから成る。ニューロン分析システム（８７
０）は、リンク（８７２）を介して、情報を監視コンピ
ュータ（８７７）に供給し、前記コンピュータはリンク
（８７８）を介してモニタ（８７６）に接続され、ま
た、リンク（８７４）を介して、たとえばマウスから成
る、コンピュータおよびモニタと対話する装置（８７
５）に接続される。第一ステーションの第一光源（８
２）は、紫外線領域に放射線を発生する「ウッドラン
プ」と呼ばれるブラックライトから成る。したがってこ
の第一ステーションによって照明を行うことにより、Ｐ
ＶＣボトルはリン光を発するが、ＰＥＴボトルは白色と
して現われる。このステーションは、反射光をカメラ
（８１）が分析することにより、ＰＥＴボトルまたはＨ
ＤＰＥボトルとＰＶＣボトルとの区別を行うことができ
る。カメラ（８１）の出力信号はＰＶＣが存在すること
を示すものであり、信号が存在しない場合、ＨＤＰＥま
たはＰＥＴであることを示す。
て本発明について説明する。本発明による機械は、選別
すべき商品サンプルがばらに配置されるホッパー（１）
を含む。このホッパーの下部には、ホッパーの底とベル
トとの間の間隔により選別すべき製品のロットを供給す
ることができるベルトコンベア（２）が設置される。選
別すべき製品は、たとえばＰＥＴ（ポリエチレンテレフ
タレート）、ＨＤＰＥ（高密度ポリエチレン）、ＰＶＣ
（ポリ塩化ビニール）など種々の材料で作製されるプラ
スチック材のボトルである。ボトルのロットは、一部分
（２０）が強く傾斜したベルトコンベア（２）によって
駆動される。ベルトコンベアのこの強傾斜部分（２０）
の上端は、処理すべきボトルの直径にほぼ相当し、二本
のボトルに対しては十分な空間を有さない間隔で配置し
たパレット（３１）を内表面に具備する回転ドラム
（３）内にボトルのロットを放出し、ふるい（３２）の
役割を果たす二つの隔壁間の距離により、小片（栓、
紙、小石など）が分離される。傾斜ベルトコンベア（２
０）は、移動表面上にボトルを二本または四本のロット
毎に停止および駆動することができる腕木（２１）を含
む。ドラムは回転により、ドラムの回転軸を通る面内に
配設されたパレット（３１）によって画定される各ノッ
チ内にボトルを一本ずつ設置する。ドラムが回転するこ
とにより、ボトルはドラムの上部側に駆動される。ボト
ルはその軌道の最高点に到達すると、第二ベルトコンベ
ア（４）上に放出され、ベルトコンベアはボトルをシュ
ート（５）に向けて移動する。シュート（５）は、選別
すべき製品の最大高さに相当する所与の間隔をとって等
間隔で配置したパレット（６２）が上側で回転する滑動
用固定板（６４）上にボトルを分配する。パレット（６
２）は、運動が駆動され、滑動板の各端に配設された二
つの回転スプロケット間に張られたチェーンリンク（６
０）とともに結合部品（６１）に固設される。たとえ
ば、端部のスプロケットのうちの一つ（６３ｂ）は、シ
ュート（５）内へのボトルの放出頻度に応じて速度が調
節されるモータによって駆動される。第二ベルトコンベ
アの速度は、ドラムの回転速度を基準として調節され、
ドラムの回転速度も、第一ベルトコンベアの移動速度を
基準として調節される。これらの種々の速度は、第二ベ
ルトコンベアの出口でボトルが一本ずつシュート（５）
内に供給されるように調節される。各結合部品（６１）
は、製品の同一部分を分析するために、誘導センサが所
与の位置でパレットの通過を検出し、検出ステーション
に対する物体の位置に応じて分析ゾーンＡの単数または
複数の検出ステーションの運転を起動することができる
ようにする装置も含む。図１Ｂに示すように、分析ゾー
ンは、ボトル（９）の照明装置（８２）と、各ボトル
（９）の通過によって発生する信号をリンク（８７３）
を介して、ニューロン分析システム（８７０）に供給す
るカメラ（８１）とを含む少なくとも一つの第一検出ス
テーションから成る。ニューロン分析システム（８７
０）は、リンク（８７２）を介して、情報を監視コンピ
ュータ（８７７）に供給し、前記コンピュータはリンク
（８７８）を介してモニタ（８７６）に接続され、ま
た、リンク（８７４）を介して、たとえばマウスから成
る、コンピュータおよびモニタと対話する装置（８７
５）に接続される。第一ステーションの第一光源（８
２）は、紫外線領域に放射線を発生する「ウッドラン
プ」と呼ばれるブラックライトから成る。したがってこ
の第一ステーションによって照明を行うことにより、Ｐ
ＶＣボトルはリン光を発するが、ＰＥＴボトルは白色と
して現われる。このステーションは、反射光をカメラ
（８１）が分析することにより、ＰＥＴボトルまたはＨ
ＤＰＥボトルとＰＶＣボトルとの区別を行うことができ
る。カメラ（８１）の出力信号はＰＶＣが存在すること
を示すものであり、信号が存在しない場合、ＨＤＰＥま
たはＰＥＴであることを示す。
【００２２】第二ステーションは、照明窓による所与の
領域内でビームの一部分がボトル（９）に当たり、ビー
ムの他の部分が、偏光ミラーまたは第一フィルタ（８４
１）の偏光方向に直角な方向の偏光フィルタ（８５）に
直接あたる第一フィルタ（図１Ｃの８４１）により一定
の方向に偏光されるレーザビーム（８４）から成る。次
にビームの二つの部分は、場合によってはそれ自体も、
第一フィルタ（８４１）に直角な方向の第三偏光フィル
タ（８６１）を具備するカメラ（８６）によって記録さ
れる。図１Ｂとは異なり図示しない実施の変形形態で
は、第一フィルタ（８４１）に結合されたレーザ光源
（８４）は、ボトルまたは物体が滑動し、開口部（６４
１）に対しカメラ（８６）に対向する固定支持表面（６
４）の反対側に配設される。この変形形態では、第二偏
光フィルタ（８５）はカメラ（８６）の前方およびカメ
ラと支持表面（６４）との間に配設される。第三フィル
タはこの場合必要ではない。ボトルから出される信号
（９１）、およびボトルに到達しなかったビームから出
される信号（８５１）により、ＰＶＣ、ＰＥＴ、および
ＨＤＰＥの三種類の材料の区別を行うことができる。た
とえばＰＥＴは光の偏光をなくし、ビーム（９１、８５
１）を示すカメラ（８６）から出される信号は情報を含
む。光の偏光をなくさないＰＶＣは、ビーム（８５１）
およびビーム（９１）に相当する信号が情報をもたず同
一であるため、カメラ（８６）によって検出される。最
後に、ビーム（９１）の信号が非常に強く、ビーム（８
５１）の信号がないため、ＨＤＰＥは検出される。使用
するカメラは、５００×７００ドットのマトリックス格
子を含み、デジタル出力信号がニューロン分析装置（８
７０）によって分析され、ステーションによって分析さ
れる物体を示す２５６次元の超空間内で定義される処理
後の情報の集合が各分析ステーション内を通過する各物
体のために定義されるマトリックスＣＣＤカメラであ
る。ニューロン分析装置は、この超空間内で、分析した
各物体に影響領域を組み合わせる。ニューロン分析装置
（８７０）は、物体の通過時の学習段階中に、材料名と
の対応を、ニューロン分析装置の検出ステーションによ
って記録される各情報に組み合わせる表を、そのメモリ
内に含む。この表は、後述する学習段階の時に書き込ま
れる。したがってこれらの情報によりニューロン分析装
置（８７０）は、ステーションの前を通過する各サンプ
ルについての分析の結果を、リンク（８７２）を介し
て、コンピュータ（８７７）に供給することができる。
この分析結果は、コンピュータ（８７７）のメモリ内に
保存され、コンピュータは決定表（８７７２）により、
サンプル（ｎ）がＰＥＴに該当するか、ＰＶＣに該当す
るか、ＨＤＰＥに該当するか、あるいはもう一度分析ゾ
ーンに通さなければならないかを決定することができ
る。したがって決定表（８７７２）は、ＳＴ１がカメラ
（８１）から供給される信号を識別し、ＳＴ２がカメラ
（８６）から供給される信号を識別し、ＳＴ３が、光源
としての赤外線光と第三カメラを使用するステーション
とすることができる第三検出ステーションから供給され
る信号を識別する下記表に対応することができる。情報
Ｉは不確実であることを意味し、Ｖは真であることを意
味し、Ｘは不確定であることを意味する。したがってニ
ューロン分析装置は、連続するステーション内を通過す
る各サンプルについて情報を定義する。この情報は、コ
ンピュータに送信され分析され、下記決定表（８７７
２）にしたがい結果Ｒが供給される。
領域内でビームの一部分がボトル（９）に当たり、ビー
ムの他の部分が、偏光ミラーまたは第一フィルタ（８４
１）の偏光方向に直角な方向の偏光フィルタ（８５）に
直接あたる第一フィルタ（図１Ｃの８４１）により一定
の方向に偏光されるレーザビーム（８４）から成る。次
にビームの二つの部分は、場合によってはそれ自体も、
第一フィルタ（８４１）に直角な方向の第三偏光フィル
タ（８６１）を具備するカメラ（８６）によって記録さ
れる。図１Ｂとは異なり図示しない実施の変形形態で
は、第一フィルタ（８４１）に結合されたレーザ光源
（８４）は、ボトルまたは物体が滑動し、開口部（６４
１）に対しカメラ（８６）に対向する固定支持表面（６
４）の反対側に配設される。この変形形態では、第二偏
光フィルタ（８５）はカメラ（８６）の前方およびカメ
ラと支持表面（６４）との間に配設される。第三フィル
タはこの場合必要ではない。ボトルから出される信号
（９１）、およびボトルに到達しなかったビームから出
される信号（８５１）により、ＰＶＣ、ＰＥＴ、および
ＨＤＰＥの三種類の材料の区別を行うことができる。た
とえばＰＥＴは光の偏光をなくし、ビーム（９１、８５
１）を示すカメラ（８６）から出される信号は情報を含
む。光の偏光をなくさないＰＶＣは、ビーム（８５１）
およびビーム（９１）に相当する信号が情報をもたず同
一であるため、カメラ（８６）によって検出される。最
後に、ビーム（９１）の信号が非常に強く、ビーム（８
５１）の信号がないため、ＨＤＰＥは検出される。使用
するカメラは、５００×７００ドットのマトリックス格
子を含み、デジタル出力信号がニューロン分析装置（８
７０）によって分析され、ステーションによって分析さ
れる物体を示す２５６次元の超空間内で定義される処理
後の情報の集合が各分析ステーション内を通過する各物
体のために定義されるマトリックスＣＣＤカメラであ
る。ニューロン分析装置は、この超空間内で、分析した
各物体に影響領域を組み合わせる。ニューロン分析装置
（８７０）は、物体の通過時の学習段階中に、材料名と
の対応を、ニューロン分析装置の検出ステーションによ
って記録される各情報に組み合わせる表を、そのメモリ
内に含む。この表は、後述する学習段階の時に書き込ま
れる。したがってこれらの情報によりニューロン分析装
置（８７０）は、ステーションの前を通過する各サンプ
ルについての分析の結果を、リンク（８７２）を介し
て、コンピュータ（８７７）に供給することができる。
この分析結果は、コンピュータ（８７７）のメモリ内に
保存され、コンピュータは決定表（８７７２）により、
サンプル（ｎ）がＰＥＴに該当するか、ＰＶＣに該当す
るか、ＨＤＰＥに該当するか、あるいはもう一度分析ゾ
ーンに通さなければならないかを決定することができ
る。したがって決定表（８７７２）は、ＳＴ１がカメラ
（８１）から供給される信号を識別し、ＳＴ２がカメラ
（８６）から供給される信号を識別し、ＳＴ３が、光源
としての赤外線光と第三カメラを使用するステーション
とすることができる第三検出ステーションから供給され
る信号を識別する下記表に対応することができる。情報
Ｉは不確実であることを意味し、Ｖは真であることを意
味し、Ｘは不確定であることを意味する。したがってニ
ューロン分析装置は、連続するステーション内を通過す
る各サンプルについて情報を定義する。この情報は、コ
ンピュータに送信され分析され、下記決定表（８７７
２）にしたがい結果Ｒが供給される。
【００２３】
【表１】
【００２４】この表から、システムが結果を判定するこ
とができないケースは非常に少ないことがわかる。した
がってこのような分析システムにより９９％に近い選別
率に到達する。コンピュータはこれらの結果に基いて、
容器（７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ）の前をあるサンプルが
通過する時に、適当な容器内への排出を決定する。たと
えば容器（７ａ）をＰＥＴに、容器（７ｂ）をＨＤＰＥ
に、容器（７ｃ）をＰＶＣに、容器（７ｄ）を再度分析
にかける不確実品に割り当てることができる。このよう
にして規定される機械により、１秒間に三本以上の速度
で前記に示した成功率でボトルを分析することができ
る。ボトルの位置はパレットによって規定されるので、
カメラおよび光源の起動はパレット（６２）の移動速度
を考慮して正確に行われ、その結果、各ステーションの
前を通過する各ボトルの同一領域が分析される。
とができないケースは非常に少ないことがわかる。した
がってこのような分析システムにより９９％に近い選別
率に到達する。コンピュータはこれらの結果に基いて、
容器（７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ）の前をあるサンプルが
通過する時に、適当な容器内への排出を決定する。たと
えば容器（７ａ）をＰＥＴに、容器（７ｂ）をＨＤＰＥ
に、容器（７ｃ）をＰＶＣに、容器（７ｄ）を再度分析
にかける不確実品に割り当てることができる。このよう
にして規定される機械により、１秒間に三本以上の速度
で前記に示した成功率でボトルを分析することができ
る。ボトルの位置はパレットによって規定されるので、
カメラおよび光源の起動はパレット（６２）の移動速度
を考慮して正確に行われ、その結果、各ステーションの
前を通過する各ボトルの同一領域が分析される。
【００２５】学習段階の際には、アプリケーションソフ
トウェアに組み合わされた対話装置（８７５）からの信
号を解釈するインタフェースソフトウェア（８７７１）
により、選別すべき材料を定義する複数のコードを含む
メニューをコンピュータ（８７７）のモニタ（８７６）
上に表示することができる。たとえば、メニューの第一
行目（８７６１）はＰＶＣについて、二行目（８７６
２）はＰＥＴについて、三行目（８７６３）はＨＤＰＥ
について記載することができる。材料の略称によって材
料を示す代わりに、各材料にコードを組み合わせること
もできる。製品（９）のサンプルがあるステーション、
たとえば第一ステーションの前にさしかかると、ニュー
ロン分析装置は、第一群の情報（ＩＮＦ１）を発生す
る。アプリケーションプログラムは、設置者がメニュー
を表示する画面（８７６）上でこのメニューの要素の一
つを選択できるような刺激を対話装置（８７５）を介し
てニューロン分析装置から受信すると、メニューの表示
を起動する。ユーザはたとえばマウス（８７５）を使用
して、点線（８７６４）またはハイライトで示す選択用
の四角形を、画面（８７６）に表示されている選択すべ
き要素のところまでドラッグする。ユーザまたは設置者
は、選択領域が選択すべき要素のところに来たら、たと
えばマウス（８７５）の第二ボタン（８７５２）を押し
て対話装置を動作させることにより、自己の選択肢を確
定する。この確定情報により、情報（ＩＮＦ１）と選択
した材料に対応するコードとの間にリンクが確立され、
ニューロン分析装置内に、情報（ＩＮＦ１）、材料（Ｍ
ＡＴ１）の対（８７０１）が記憶される。設置者は、各
製品サンプルについて同様の手順を踏み、そうすること
により、超空間に記憶されている複数の情報を製品の材
料の種類に関する情報に組み合わせる表（８７０１）
を、ニューロン分析装置のメモリに記憶させることがで
きる。このようにしてニューロン分析装置は、各ステー
ションの前を通過する各サンプルについて、製品の材料
の種類が正確に識別されたかあるいはある不確実性をも
って識別されたか、あるいは超空間のうちの一つに記憶
されている情報のいずれも、当該ステーションのカメラ
から供給される情報に相当しないかどうかを定義する情
報を供給することができる。これら種々の結果はコンピ
ュータのレベルで記憶され、次に上記の行列表（８８７
２）を用いて分析され、最後に、分析の結果に対応する
容器（７）に、分析したサンプルを送り込む決定が行わ
れる。
トウェアに組み合わされた対話装置（８７５）からの信
号を解釈するインタフェースソフトウェア（８７７１）
により、選別すべき材料を定義する複数のコードを含む
メニューをコンピュータ（８７７）のモニタ（８７６）
上に表示することができる。たとえば、メニューの第一
行目（８７６１）はＰＶＣについて、二行目（８７６
２）はＰＥＴについて、三行目（８７６３）はＨＤＰＥ
について記載することができる。材料の略称によって材
料を示す代わりに、各材料にコードを組み合わせること
もできる。製品（９）のサンプルがあるステーション、
たとえば第一ステーションの前にさしかかると、ニュー
ロン分析装置は、第一群の情報（ＩＮＦ１）を発生す
る。アプリケーションプログラムは、設置者がメニュー
を表示する画面（８７６）上でこのメニューの要素の一
つを選択できるような刺激を対話装置（８７５）を介し
てニューロン分析装置から受信すると、メニューの表示
を起動する。ユーザはたとえばマウス（８７５）を使用
して、点線（８７６４）またはハイライトで示す選択用
の四角形を、画面（８７６）に表示されている選択すべ
き要素のところまでドラッグする。ユーザまたは設置者
は、選択領域が選択すべき要素のところに来たら、たと
えばマウス（８７５）の第二ボタン（８７５２）を押し
て対話装置を動作させることにより、自己の選択肢を確
定する。この確定情報により、情報（ＩＮＦ１）と選択
した材料に対応するコードとの間にリンクが確立され、
ニューロン分析装置内に、情報（ＩＮＦ１）、材料（Ｍ
ＡＴ１）の対（８７０１）が記憶される。設置者は、各
製品サンプルについて同様の手順を踏み、そうすること
により、超空間に記憶されている複数の情報を製品の材
料の種類に関する情報に組み合わせる表（８７０１）
を、ニューロン分析装置のメモリに記憶させることがで
きる。このようにしてニューロン分析装置は、各ステー
ションの前を通過する各サンプルについて、製品の材料
の種類が正確に識別されたかあるいはある不確実性をも
って識別されたか、あるいは超空間のうちの一つに記憶
されている情報のいずれも、当該ステーションのカメラ
から供給される情報に相当しないかどうかを定義する情
報を供給することができる。これら種々の結果はコンピ
ュータのレベルで記憶され、次に上記の行列表（８８７
２）を用いて分析され、最後に、分析の結果に対応する
容器（７）に、分析したサンプルを送り込む決定が行わ
れる。
【００２６】ニューロン分析装置はその学習システムの
ため、あらかじめ決められるしきい値を事前に定義する
必要がなく、選別すべき実際の廃品についての学習能力
を有する。
ため、あらかじめ決められるしきい値を事前に定義する
必要がなく、選別すべき実際の廃品についての学習能力
を有する。
【００２７】対話装置（８７５）は、マウス以外のあら
ゆる種類のものとしてもよく、結合されるプログラミン
グインタフェースは、使用する対話装置の種類に対応す
る。したがって、分析した製品に対応する材料のメニュ
ーに関する選択を行えるようにするために、タッチスク
リーンまたはライトペン、さらにはごく簡単にキーボー
ドを使用することもできよう。
ゆる種類のものとしてもよく、結合されるプログラミン
グインタフェースは、使用する対話装置の種類に対応す
る。したがって、分析した製品に対応する材料のメニュ
ーに関する選択を行えるようにするために、タッチスク
リーンまたはライトペン、さらにはごく簡単にキーボー
ドを使用することもできよう。
【００２８】列配置システムの別の実施の形態は、図１
Ｅに示すように、外周が軽度な円錐台形（１２１）を成
し、列に配置されたボトルなどの物体がそれぞれパレッ
ト（６２）によって押される支持表面（６４）に円錐台
部分（１２１）が接するようにするようアセンブリの回
転軸の傾斜が計算される回転プレート（１２）で構成さ
れるのが有利である。ボトル供給装置には、回転プレー
ト（１２）に対して固定され、回転プレートの最高部分
において開口した周辺ベルト（１１）が追加され、その
結果、プレートと滑動表面との間の接点において滑動表
面（６４）との行き来が可能となる。フック形状のベル
ト（１１）には、プレートと、プレートの右回転方向の
滑動表面（６４）との間に位置する部分に関して、この
空間を塞ぐことができるプレート（１１１）が追加さ
れ、滑動表面（６４）上で反転しないと予想されるボト
ルの落下が防止される。ボトルは回転プレート上にばら
で放出され、ベルト（１１）に沿って接線方向に位置決
めされ、円錐形表面（１２１）によって駆動される。円
錐形表面は、表面が若干ざらざらした被覆で覆われ、こ
の部分によるボトルの駆動を容易にする。回転速度は、
パレット（６２）の直線移動速度に相当し、新しいパレ
ットが接点に到達する毎に新しいボトルが現われる。ボ
トルはパレット（６２）によって押され、前記のように
単数または複数のニューロン分析検出装置を具備する検
出ステーション（８７）まで移動される。選別ゾーンに
より、図１Ａの変形形態におけるように、ボトルを容器
の方向に排出することができる。
Ｅに示すように、外周が軽度な円錐台形（１２１）を成
し、列に配置されたボトルなどの物体がそれぞれパレッ
ト（６２）によって押される支持表面（６４）に円錐台
部分（１２１）が接するようにするようアセンブリの回
転軸の傾斜が計算される回転プレート（１２）で構成さ
れるのが有利である。ボトル供給装置には、回転プレー
ト（１２）に対して固定され、回転プレートの最高部分
において開口した周辺ベルト（１１）が追加され、その
結果、プレートと滑動表面との間の接点において滑動表
面（６４）との行き来が可能となる。フック形状のベル
ト（１１）には、プレートと、プレートの右回転方向の
滑動表面（６４）との間に位置する部分に関して、この
空間を塞ぐことができるプレート（１１１）が追加さ
れ、滑動表面（６４）上で反転しないと予想されるボト
ルの落下が防止される。ボトルは回転プレート上にばら
で放出され、ベルト（１１）に沿って接線方向に位置決
めされ、円錐形表面（１２１）によって駆動される。円
錐形表面は、表面が若干ざらざらした被覆で覆われ、こ
の部分によるボトルの駆動を容易にする。回転速度は、
パレット（６２）の直線移動速度に相当し、新しいパレ
ットが接点に到達する毎に新しいボトルが現われる。ボ
トルはパレット（６２）によって押され、前記のように
単数または複数のニューロン分析検出装置を具備する検
出ステーション（８７）まで移動される。選別ゾーンに
より、図１Ａの変形形態におけるように、ボトルを容器
の方向に排出することができる。
【００２９】当業者にとって可能な他の変形形態も本発
明の趣旨の一部となる。したがって、不良率が１％を超
えてもよい場合には、決定表はもっぱら二つの検出ステ
ーションだけを勘案することもできる。
明の趣旨の一部となる。したがって、不良率が１％を超
えてもよい場合には、決定表はもっぱら二つの検出ステ
ーションだけを勘案することもできる。
【図１Ａ】選別機械の全体の斜視図である。
【図１Ｂ】選別機械の分析ゾーンの斜視略図である。
【図１Ｃ】機械の分析ステーションの実施の変形形態の
斜視図である。
斜視図である。
【図１Ｄ】線形運搬システムの斜視図である。
【図１Ｅ】別の列配置装置をともなう選別機械の実施の
変形形態の斜視図である。
変形形態の斜視図である。
２、３、４ 配置する手段 ８ 移動システム ９ 製品 ６１、６２、６５ 位置を決定する手段 ８１ 検出ステーション ８４ レーザビーム ８５ 第二フィルタ ８６ カメラ ８４１ 第一フィルタ ８７０ ニューロン分析システム ８７７、８７６、８７５ 学習する手段 ８７０１ 記憶手段
Claims (11)
- 【請求項１】 移動システム（８）と、少なくとも一つ
の検出ステーション（８１）から供給され記憶手段（８
７０１）によって記憶される信号に応じて製品（９）を
選別する手段と、前記検出ステーションからの信号を受
信し処理するニューロン分析システム（８７０）とを含
むプラスチック製品を選別する機械であって、前記移動
システムが、前記製品（９）を列に配置する手段（２、
３、４）と、前記各製品（９）の同一部分が通過する瞬
間に前記検出ステーションの運転を起動するために製品
の正確な位置を決定する手段（６１、６２、６５）とを
含み、前記検出ステーションが、選別条件を学習する手
段（８７７、８７６、８７５）が学習する選別条件に従
って選別を行い、前記検出ステーションが、第一フィル
タ（８４１）によって偏光されるレーザビーム（８４）
と、該ビーム（８４）が第二フィルタ（８５）を通過し
た後このビームの直接入射する部分および前記各製品を
通過してから前記第二フィルタ（８５）に到達した前記
ビーム（８４）の他の部分を受光するカメラ（８６）と
で構成されることを特徴とする記載のプラスチック製品
を選別する機械。 - 【請求項２】 選別条件を学習する手段が、多次元空間
内で定義されるニューロン分析システムから供給される
情報に、検出ステーションの前をサンプルが通過する時
にユーザが選択する別の情報を結合する手段を含むこと
を特徴とする請求項１に記載のプラスチック製品を選別
する機械。 - 【請求項３】 第二または第三の検出原理機構が、ブラ
ックライト光源（ＵＶ）（８２）と、移動システムに対
する所与の位置を規定する窓を介して光源から送られて
くる信号を記録するカメラ（８１）とで構成されること
を特徴とする請求項１または２に記載のプラスチック製
品を選別する機械。 - 【請求項４】 第二または第三の検出原理機構が、ＨＤ
ＰＥを検出する赤外線光源と、種々の製品サンプルの分
光を行うことができるカメラとで構成されることを特徴
とする請求項１または２に記載のプラスチック製品を選
別する機械。 - 【請求項５】 検出原理機構から供給される各信号が、
受信した情報と、学習段階時にシステムのメモリ（８７
０１）内に記憶された情報とを２５６次元空間内で比較
するニューロン分析システム（８７０）に送られ、分析
した各製品が三つのカテゴリに分類されることを特徴と
する請求項１から４のいずれか一項に記載のプラスチッ
ク製品を選別する機械。 - 【請求項６】 第一カテゴリが、材料が正確に確認され
る製品から構成され、第二カテゴリが、情報信号が、確
認された製品の周囲の影響領域に及ぶ製品で構成され、
第三カテゴリが、結論が全く出されなかった製品で構成
されることを特徴とする請求項５に記載のプラスチック
製品を選別する機械。 - 【請求項７】 各検出ステーションについて製品サンプ
ルに関連する各分類カテゴリが、コンピュータ（８７
７）のメモリに供給され、前記コンピュータ（８７７）
が、記憶情報と、第一カテゴリの少なくとも二つの分
類、あるいは前記第一カテゴリの一つの分類および第二
カテゴリの少なくとも一つの分類を必要とする決定表
（８７７２）とに基づいて得られた結果に応じて選別手
段の動作を決定することを特徴とする請求項５または６
に記載のプラスチック製品を選別する機械。 - 【請求項８】 列配置システムが、移動表面上に横方向
腕木（２１）を具備し、内表面が等間隔の分離（３２）
隔壁（３１）を具備し、該隔壁でふるい分けをする回転
ドラム（３）内部への供給を行う強傾斜ベルトコンベア
（２）から成り、前記回転ドラムの上方の場所から、前
記ドラム（３）の回転軸に平行な移動方向の第二ベルト
コンベア（４）への供給を行う一方、前記第一ベルトコ
ンベア（２）は前記ドラム（３）の回転軸に直角な方向
であり、前記第二コンベアが、パレット式移動システム
（６２）の上に開口する傾斜シュート（５）に、各製品
サンプルを押し付け並べるパレット（６２）から前記製
品サンプル（９）を供給するために、前記第一コンベア
（２）、前記ドラム（３）、および前記第二コンベア
（４）の移動速度が各装置間で調節されることを特徴と
する請求項１から７のいずれか一項に記載のプラスチッ
ク製品を選別する機械。 - 【請求項９】 ニューロン分析システムが、表示システ
ムと、表示装置とニューロン分析装置との間の対話型選
択手段と、該対話型選択手段上でのユーザの行為を処理
するプログラムとを具備するコンピュータに結合される
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載
の選別機械用の学習方法であって、 分析を行う製品を各ステーションの前に送り、 前記機械によって処理することができる製品のサンプル
を構成する種々の材料の説明メニューを前記表示装置上
に表示し、 メニューに現われる材料の中から、選択手段を使用し
て、分析用に送られた製品の対応する一つの材料を選択
し、 該選択後、前記選択した材料と、２５６次元空間内での
ニューロン分析装置によって定義された情報との間のリ
ンクを生成し、 前記各検出ステーションの前に送られる各製品サンプル
について、情報−材料対を記憶する方法。 - 【請求項１０】 自己学習段階の後、選別を決定するた
めに、前記情報−材料対を使用することを特徴とする請
求項９に記載の選別機械用の学習方法。 - 【請求項１１】 列配置システムが、外周に円錐台形表
面（１２１）を含む回転プレート（１２）から成り、前
記プレートの外周円錐台形表面（１２１）がその最高点
において固定表面（６４）に接するようになるように、
前記プレート（１２）の回転軸が傾斜し、前記固定表面
上では、チェーンにより移動が駆動されるパレットによ
って物体が押され、前記プレートが、外周のほぼ３／４
の、前記プレートの回転軸に平行な縁によって、前記プ
レート外周の３／４を取り巻かれることを特徴とする請
求項１から８のいずれか一項に記載のプラスチック製ボ
トルを選別する機械。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9609908 | 1996-08-06 | ||
| FR9609908A FR2752178B1 (fr) | 1996-08-06 | 1996-08-06 | Machine de tri de bouteilles plastiques et procede mis en oeuvre par la machine |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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