JPS625674B2 - - Google Patents

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JPS625674B2
JPS625674B2 JP55114105A JP11410580A JPS625674B2 JP S625674 B2 JPS625674 B2 JP S625674B2 JP 55114105 A JP55114105 A JP 55114105A JP 11410580 A JP11410580 A JP 11410580A JP S625674 B2 JPS625674 B2 JP S625674B2
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fragments
detector
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JP55114105A
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JPS5633068A (en
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Orusu Maachin
Uochira Esuko
Uoorushitorumu Bujerun
Saukonen Esuko
Marinen Peka
Meenpee Imo
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Partek Oy AB
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Partek Oy AB
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Publication date
Application filed by Partek Oy AB filed Critical Partek Oy AB
Publication of JPS5633068A publication Critical patent/JPS5633068A/ja
Publication of JPS625674B2 publication Critical patent/JPS625674B2/ja
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07CPOSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34Sorting according to other particular properties
    • B07C5/342Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
    • B07C5/3422Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour using video scanning devices, e.g. TV-cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Sorting Of Articles (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Combined Means For Separation Of Solids (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、移動状態にある無作為に分布され
た断片物の断片を、物理的性質に基づいて、識別
し分類するための方法と装置に関する。断片物の
移動路は、その移動路を横断して走査し当該物理
的性質に対し適している検出器によつて観察さ
れ、上記検出器は、その検出器の解像度によつて
決められる、走査線上の各スポツト(点)におい
て観察された物理量に相応する電気信号を供給す
る。
経済生活の種々の分野の最も重要な要求の1つ
は、製造され又は処理される生産物の分類であ
る。この分類の結果と最終目的は、グループをな
す断片を、その断片の所望の性質に基づいて、機
械的に分類することであり、それは、区分け(ソ
ーテイング)と呼ぶことのできる処理である。分
類は、測定された物理量又は単なる観察のいずれ
かに基づいて行われる。
ごく普通には、分類は視覚観察に基づくもので
あり、人が視覚により得られた情報に基づいて、
断片物の1片がどのクラスに属するかを決定し、
その後、必要な区分けを行う。通常、断片物は、
連続的な流れとして観察者を通り過ぎて移動す
る。したがつて、区分けは大変な仕事であり、不
利益な結果なしに連続的に行うことはできない。
1つの例は、鉱石精錬産業における破砕物の手に
よる摘出で、所望の断片が、コンベアベルト上の
破砕物から手によつて摘出される。この場合、分
類の基準は各断片の色、寸法又は他の視覚的に観
察できる物理的性質とすることができる。
ビデオ装置が知られ信頼されるようになつた後
は、テレビカメラが光学的観察を行うために導入
されてきた。カメラは、その構造に依存して、走
査区域において人間の眼と同じのニユーアンスの
相違を検出することができる。検出の物理的表示
は、そのカメラから得られる電気信号であり、か
つそれは走査される物体の視覚によつて認められ
る強度に比例する。カメラが描写されるべき区域
を直線的に走査するとき、走査線上の異つたスポ
ツト間の強度の差は、上記電気信号の形において
相応して表示される。カメラの構造に依存して、
すなわち、この場合、カメラの識別能力に依存し
て、走査線上の点と点の間の距離は、適宜大きく
も小さくもなる。例えば、所謂イメージテレビに
おいては、この識別能力は、約0.02度という人間
の眼の識別能力に調整されてきた。
検出されるべき物理現象のタイプに依存して他
のタイプの検出器も又使用できる。例えば、走査
線上のスポツトに温度が赤外線検出器を用いて検
出され、又はその放射能状態が、ガイガーカウン
タによつて検出される。別々の検出器が各々の物
理的性質のために開発されてきた。それらのすべ
てが共通に有していることは、それらが、当該物
理的性質の強度に比例する電気信号を供給し、断
片の質に関し結論を導き出すことができるように
するということである。
検出器から得られたアナログ電気信号は、適当
に増幅、変換されて、メーター又はプロツタを作
動するために直接用いられる。この場合、測定機
器は、当該物理的性質の平均値、極限値又は他の
必要な値を示すように目盛り付けされることがで
きる。信号は、適当に変換されて、アナログ又は
デイジタルのいずれかの形で、プロセス制御のた
めに直接用いることができる。更に、走査される
物体について情報を得るために、デイジタルの形
に変換された信号を、コンピユータ内で分析する
こともまた知られている。この場合、コンピユー
タは、検出器から得られデイジタルの形に変換さ
れた入力信号に基づいて、所望の情報を計算する
ようにプログラムされる。これは、検出器の検出
区域内で多かれ少なかれ系統的に現われ、その位
置と物理的性質に関して小さな偏差を有する検出
物体の場合に可能でありかつ知られている。
後者のタイプの情報処理の一つの例は、郵便小
包と手紙の分類である。この場合、分類されるべ
き物体は、コンベアベルト上を、相互に約2cmの
距離をおいて連続的な流れとして光学検出器又は
テレビカメラを通過して移動する。これら物体
は、これらの上の一定の場合に予めスタンプされ
た一定のコードを有し、検出器がこのコードを指
摘するか、又は検出器が一定の場所にタイプされ
た郵便コード番号を直接指摘する。この場合、検
出器は電気信号を発生することができ、この信号
の助けによつて、より暗いコード又は郵便コード
番号をより明るい背景に対して識別することがで
きる。
断片が、コンベアベルト上に無作為に分布して
現われる分類において、又は断片が識別のための
適当なコードを予め備えることができず、断片自
体が識別を容易ならしめる系統的な特性を含んで
いない分類においては、上記システムは用いるこ
とができない。このような分類は破砕岩、鉱石、
根菜、木材、貯蔵すべき食料やその他の精製され
ない産物のような天然物の分類に必要である。こ
のような場合、分類装置は次の要件を満さなけれ
ばならない。
識別を容易ならしめるコード又は系統的特性の
ない場合には、識別は無作為に分布される識別基
準に基づいて行なうことができる必要がある。例
えば、郵便の区分けにおいて、手書きの郵便コー
ド番号に基づいて物体の識別を可能にする方法は
いまだ知られていない。
断片の識別のために用いられる物理的性質は、
タイプが異るので、すなわち、識別基準は、それ
らの基本的性質により変り得るので、装置は「学
習」(learning)ができなければならない。この
ことは、予め装置を通過した標準(リフアレン
ス)断片から得られた情報に基づいて、装置が1
つの断片の分類範囲を決めることができなければ
ならないことを意味する。郵便の区分けにおい
て、装置は一定のコード又は機械タイプ打ちの郵
便番号に基づいてのみ断片を識別することができ
る。同じ装置を、例えば、断片の寸法や色に基づ
いて断片を識別するように調節することは簡単に
はできない。
断片がコンベアベルト上に無作為に分布されて
いることにより、装置は各断片を全体として識別
し、物体が検出器の走査ライン上にある時間内
に、すなわち、リアルタイムで、検出器から得ら
れたデータを処理できなければならない。物体が
検出器を通過した後、いまや解放された装置の処
理ユニツトは、コンベアベルト上に無作為に位置
する新しい物体が検出器の走査区域に到達後それ
を処理するように、直ちに準備されなければなら
ない。
郵便の区分けにおいては、物体は予め定められ
た単一の列上に位置される。装置はある場所のコ
ード又は郵便コード番号のみを識別することがで
きる。更に、この装置はその走査をコンベアベル
トを横切る方向に1つの場所から他の場所へシフ
トする必要はない。もし、断片のいくつかの列を
処理しようとするならば、各列に対し別の装置が
必要である。
鉱石精錬産業において破砕された物質をビデオ
装置で分類することに関する先行技術は、まず、
カナダ特許第923601号に示されている。この特許
によれば、無作為に方位づけられた複数の物体
は、その移動路上で、通路を横切つて走査するレ
ーザービームにより照射され、複数の物体の流れ
からのレーザービームの反射光が光電子倍増管に
よつて受けられる。反射された光の性質は反射表
面の性質に比例する。検出器において、光の信号
は公知の手段によりアナログ電気信号に変換さ
れ、かくして前記電気信号は照射された物体に関
する情報を含む。引続く電子装置において、前記
電気信号は物体を表示する2進数を形成するため
公知の方法でデイジタル化される。
この公知の方法は、検出器により走査される移
動路が移動方向にいくつかのチヤネルに電子的に
分割されること、および各チヤネルが各自の固定
された電子装置を備えていることに特徴がある。
分類の目的は区分け、すなわち、断片物間からは
ねのけるべきものを除去することであるから、チ
ヤネルの数は除去する手段の数と同じである。こ
のことは疎い分類をもたらす。というのは、その
電子システムは、走査期間中、1つの同じチヤネ
ル上の複数の物体を1つの同じ物体として処理す
るからである。したがつて、精密な個別の分類は
達成することができない。
他の不利な点は、上記システムは自己学習
(self−learning)をしないこと、すなわち、検出
器を通過した標準断片に基づいて、分類に必要な
基準を作ることができないということである。し
たがつて、クラス基準は外部から手によつてシス
テム内にセツトされなければならない。
郵便の区分けに比較して、本システムの新規性
は、検出器の走査区域内に無作為な方位で現われ
得る断片物を、公知の基本電子素子の適当な構成
により、分類することができるという大きな利点
がある。更に、物体には、予め適当なコードを付
与しておく必要がない。本システムは、鉱石精錬
産業における手による滴出と比較して、分類が機
械化されるという点においても大きな改良を与え
る。
本発明のシステムは、上記目的を達成し、上記
欠点を軽減するために用いることができる。
本発明による方法の特徴は、特許請求の範囲1
に記載され、又、本発明による装置の特徴は、特
許請求の範囲5に記載されている。
従来のシステムと比較して、本発明のより高い
効率は、仕事をプロセツサの間で分割するという
新しいタイプのやり方に、本来、基づくものであ
る。従来のシステムにおいては、分析は同じよう
に行われるか、又は、1つ又は複数の同じコンピ
ユータが、すべての検出されたデータを、データ
の量や質に関係なく、分析する。例えば、検出区
域に、関心のある物体がいくつかある場合、同じ
コンピユータが各物体を逐次処理する。これに代
えて、本発明によれば、処理されるべき各物体に
対し別のプロセツサがあるようにして複数の物体
はいくつかのプロセツサ間に分割される。したが
つて、作動するプロセツサの数は走査ライン上に
現われる物体の数に依存する。平行して取り扱う
ことのできる物体の数は、並列プロセツサを付加
することによつて増加することができる。更に、
本発明の効率と迅速性はこのシステムのバス構造
に基づく。このシステムの価格は、現在のプロセ
ツサの価格が安いためにきわめて適当な値に維持
されることを指摘しなければならない。
本発明とその特徴及び利点を添付図面を参照し
実施例について以下に詳細に説明する。
第1図において符号は次のものを示す。
1検出器。この検出器は局所の物理的性質を検
出するためのもので公知のタイプのものとするこ
とができる。この検出器は公知の方法によりアナ
ログ又はデイジタル電気信号を上記局所の上方よ
り供給する。
2ライン分析器。このライン分析器はラインに
おいて検出器から得られた電気信号をリアルタイ
ムで分析する。これらの信号から、2進数が、デ
イジタルの形で分類ユニツトへ送られるように形
成される。
3マイクロプロセツサを包含する分類ユニツ
ト。このユニツトは、ライン分析器から得られた
デイジタル情報に基づき、断片の分類を行なう。
これらユニツトは同じタイプのいくつものものと
することができるが、検出器の走査ライン上に現
われる1つの走査線上に現われる断片の最大限の
数と少くとも同じ数が必要である。
4主プロセツサ。この主プロセツサは分類ユニ
ツトから得られた結果を収集し、以降の処置のた
めに前記結果を処理する。この主プロセツサは、
又、後に説明するように教示段階で標準断片のク
ラス基準を分類ユニツトに移送する。
5バス。このバスはプロセツサ間及びプロセツ
サとライン分析器間の伝達のためのものである。
6作動ユニツト。この作動ユニツトによりシス
テムの作動が制御され、この作動ユニツトはシス
テムに生じる乱れを指示する。検出器の前を通る
標準断片の助けによつて得ることが必要でない分
類基準も人手によつてこのユニツトに供給するこ
とができる。
本発明によるシステムの作用は次の通りであ
る。
複数の断片物が、予め決められた幅の移動路上
で検出器1を通過するとき、移動路を横切つて規
則的な繰り返し走査を行つている検出器が、その
走査区域において断片を検出する。以後、移動路
を横切る1つのこのような走査を「走査ライン」
又は単に「ライン」と称する。ライン上の最初と
最後のスポツト及び走査の時間の長さは、検出器
の構成及び断片物の幅と移動速度にしたがつて公
知の方法により調整される。時間の点からみて、
ラインの長さはミリセカンドのオーダーである
が、長い時間間隔も又可能である。
各走査の間、検出器はライン上の断片物の局所
の物理的性質(この物理的性質は、断片物の表面
の性質、すなわち表面からの反射光の強度の最大
値、平均値、分散値などによつて表わされる。)
をその瞬間に検出する。検出はスポツトにおいて
行なわれ、検出スポツトの数は検出器の構造、す
なわち、その所謂、解像度に依存する。検出器
は、ライン上の各検出スポツトにおいて検出され
た反射光の強度を公知の方法により対応する電気
信号に変換する。もし、例えば、検出が、背景の
標準の明暗の調子に比較した、断片の任意に変化
し得る明るさに基づくとすると、検出器はライン
上の各スポツトにおけるこの調子の差に比例する
電気信号を形成する。この場合、検出器は、例え
ば、光ダイオードカメラとすることができる。こ
れに対応して、連続的に複数のラインにおいて走
査する他の複数の検出器システムが、当該物理現
象に比例する電気信号を生じるために用いられ
る。
分析器2は、電気的にリアルタイムで、検出器
1から来る信号を処理し、各走査の間に、ライン
上の検出スポツトから得られた情報に基づいて、
走査区域内の各断片に対しN個の2進数が形成さ
れる。これらキー数字のうち、例えば2つはライ
ン上の断片の端縁位置を示す。他の2進数は、端
縁と端緑との間で、同じ断片に属する検出スポツ
トの物理状態を、最大値、平均値、分散値又は他
の適当な値の形で示す。以後、ライン分析器によ
つて形成されたN個の2進数を含む2進数グルー
プを検出の結果と称する。
キー数字は分離されたプリント回路ボードを用
いて形成される。2進数は、公知の原理に基づい
て、回路ボード素子とそれらの相互接続回路を適
当に選択することにより、例えば、コンデンサの
積分充電及びこのようにして得られた精密な瞬間
電気量に基づいて形成される。検出結果の2進数
のオーダー及び次の処理ユニツトへの出力のオー
ダーはライン分析器における回路ボードの位置に
よつて決められる。回路ボードは簡単にとり変え
られるから、2進数のタイプも必要に応じて迅速
に変えることができる。
ライン分析器は、最初にライン上の断片の前端
縁の2進数を形成することにより測定を開始す
る。その後、中間スポツトの検出が続き、最後に
同じ断片の後端縁の検出が続く。後端縁も測定さ
れたことをライン分析器が確認した後、検出の結
果は直ちにバス5の出力バツフアに移送され、同
時に、ライン分析器は「検出の結果−用意(その
検出器は1つの断片の検出が終つたので、次の断
片の検出のために用意された)」信号をバスにセ
ツトする。
本発明によるシステムは自己学習をするので、
上述の状態からの検出の結果の以後の処理は2つ
の異つた方法で行なうことができる。この以後の
状態とは、教示段階(teaching stage)と分類段
階であり、先ず前者を次に述べる。
教示段階 「教示段階」状態は、作動ユニツト6によりセ
ツトされる。この状態は、ある数の標準断片が検
出器を通過せしめられ、検出の結果が上述した方
法によりこれら断片から得られることを意味す
る。又、同じクラスの各標準(リフアレンス)バ
ツチにおける標準断片の数が、これら標準バツチ
又はクラスの数と共に作動ユニツトによりセツト
される。
検出の結果がバス5の出力バツフアに用意さ
れ、これに関する情報が上述した方法によりバス
に送られたとき、主プロセツサ4はどの分類ユニ
ツト3に検出の結果を移送するかを決める。これ
は分類ユニツトのアドレスに基づいて行なわれ
る。分類ユニツトの識別のために、これらユニツ
トの各々が固有の2進数又はアドレスを有してい
る。システムがスタートすると、主プロセツサ4
はすべての分類ユニツトのアドレスをメモリにセ
ツトする。断片物の最初の断片が検出器の走査区
域に到達し、検出の結果が直ちに上記バス5の出
力バツフアに移送された後、主プロセツサは分類
の仕事を待ちラインにある第1の分類ユニツトに
割り当てる。走査区域に次に到達する断片の処理
は、待ちラインにある第2の分類ユニツトに割り
当てられ、以下これに準じて行なわれる。
分類の仕事を受けた分類ユニツトは、出力バツ
フア内にある検出結果を読んで該ユニツトのメモ
リに蓄積し、バス5を経て、そのユニツトがその
断片に対し留保されたことを指示する。同じ瞬間
におけるライン内の断片物の他の断片に対する検
出結果についても、同様に各断片に対し留保され
た分類ユニツトについても、手順は同様である。
1つの断片は検出器を過ぎて連続的に移動し、
したがつて新しいラインが連続的に形成され、か
つ対応する測定の結果がバス5の出力バツフアに
連続的に移送されるので、各分類ユニツト3は主
プロセツサ4の伝達なしに、出力バツフアから自
己に属する検出結果を直接に選択する。これは断
片の端縁を示す2進数とそれらの連続性に基づい
て行われる。この場合、必要なことは、断片がお
互いに接触しないことと、背景によつて表わされ
る強度が断片の強度から充分にずれていることで
ある。1つの分類ユニツトが1つの断片をそのユ
ニツトのものとして確認したとき、そのユニツト
はその断片を確認したことを、検出結果の処理の
ため、バス5を介して再び指示する。
検出結果は、このようにして、断片の通過の
間、各分類ユニツトに移送されるので、その分類
ユニツトは、検出結果に基づいて反復的に計算を
行ない、計算した結果をそのメモリに蓄積する。
これはその断片全体が検出器を通過し、最早この
断片に層する測定結果が形成されなくなる迄、す
なわち、引続くラインの検出結果の列において、
当該分類ユニツトに属する検出結果がなくなると
き迄続けられる。これを確認すると、分類ユニツ
トは計算結果を主プロセツサに送るための許可待
ちの状態になる。
主プロセツサは分類ユニツトに定期的に照会を
送る。待ちの状態にあるユニツトが照会を受ける
と、そのユニツトはバスを介して検出結果を主プ
ロセツサに移送し、そのユニツトはその最初の状
態に戻る。その後、主プロセツサは、解放された
分類ユニツトを上述の待ちラインの最後の位置に
セツトし、次の分類の仕事に備えさせる。このこ
とは、最早、検出結果が失くなつたときに、各分
類ユニツトに起る。新しい断片が検出ラインに到
達すると、主プロセツサはその断片を留保してい
る分類ユニツトのないことを確認し、次いで、待
ちラインの最初に位置する分類ユニツトにこの断
片の分類の仕事を割り当てる。
上述した方法により作動が続行するとき、主プ
ロセツサ4は検出器を通過した断片の数を記録す
る。この数が作動ユニツト6によつてセツトされ
た数に等しくなると、主プロセツサ4は最早、分
類ユニツトからデータを受け取らなくなり、標準
断片のバツチが検出器を通過したことを知る。分
類ユニツトから得られた手段に基づいて、主プロ
セツサ4はクラスベクトル、すなわち、最終の2
進数の計算を始める。これら最終の2進数は、検
出結果から得られた統計データに基づき当該クラ
スを最も良く記述するものである。これらクラス
ベクトルはクラス基準とも呼ぶことができ、更
に、タイプとしては、ライン分析器2により与え
られるタイプ、すなわち、上記の例によれば、最
大値、平均値、分散値等と全く同じである。作動
ユニツトによりセツトされた標準断片の数が、ク
ラスベクトルを計算するための基礎として使用さ
れたことを、主プロセツサが確認した後、主プロ
セツサは最終結果を出力レジスタに移送する。
次のクラスのクラスベクトルを形成するための
対応する作動が前記クラスの標準断片に基づいて
行われる。新しいクラスの標準断片を処理する前
に、システムはその最初の状態にセツトされ、し
たがつて、標準断片のバツチは移動路上に順次置
くことができる。
作動ユニツト6によりセツトされたクラスの数
が処理状態に到達し、したがつて、対応する数の
クラスベクトルが計算されて出力レジスタに移送
されたことを主プロセツサ4が確認した後、すべ
てのクラスベクトルは各分類ユニツト3の標準メ
モリに移送される。その後、システムは実際の分
類に対して準備ができた、すなわち、教示段階は
完了したことになる。
必要ならば、標準断片や、上述した方法で標準
断片に基づいて得られたクラスベクトルを用いる
ことなしに、上記クラスベクトルに対応する2進
数を作動ユニツト6により直接、分類ユニツト3
の標準メモリに移送することも可能である。
分類段階 「分類−段階」状態は作動ユニツト6によつて
セツトされる。この状態は分類されるべき実際の
断片物が検出器を通過されることを意味し、移動
路上の断片の数や分布は無作為である。唯一の必
要な要件は断片がお互いに接触しないということ
である。
この段階の間、処理ユニツトの作動と相互動作
は教示段階の間と全く同じ原理で行なわれる。唯
一の例外はこの段階の間主プロセツサ4は前記ク
ラスベクトルを計算しないことである。というの
は、断片物の構成は、この場合、無作為の質を有
し、これら断片物の分類に必要な基準は教示段階
の間に分類ユニツトの標準(リフアレンス)メモ
リに供給されているからである。したがつて、同
一の断片に関しバス5の出力バツフアから得られ
た検出結果を読んで蓄積し、これらの結果に基づ
いて、当該断片について対応する2進数手段を計
算した分類ユニツトは、この手段を標準メモリ中
の分類ベクトルの対応する2進数と比較すること
により断片のクラスを自身で決定することができ
る。
分類の後、クラスに関するデータは分類ユニツ
ト3の出力レジスタに移送され、そこから更に、
バス5を介して、教示段階に関して説明した方法
で主プロセツサに移送される。その後、分類ユニ
ツトはその最初の状態に戻り、上述したように主
プロセツサにより決定される待ちラインにセツト
される。
1つの断片に対し一時的に留保された分類ユニ
ツトから、その断片のクラスに関するデータを受
けとつた後、主プロセツサ4は続いての機能のた
めの命令を与える。この機能とは、例えば、断片
が予め定められた地点に到達した後、断片物の移
動路から前記断片を除去することである。
本発明による分類器の作動原理を、以上、説明
した。従来技術に比しての実際の利点は、別々の
分類ユニツトが、移動路上に無作為に位置された
断片物の各断片に対し、検出期間中、留保され、
標準断片の助けにより得られた分類基準を蓄積し
た後、分類ユニツト自身が必要な分類を行なうこ
とができ、その後、次の無作為に位置された断片
の分類を行うのに備えてフリーになるということ
である。
本発明の分類方法の便利性、信頼性は、ひな型
によつて確認された。このひな型を第2図、第3
図を参照して以下に説明する。
第2図は分析器回路の更に詳細なブロツク図で
ある。分析器はカメラから信号13,14,1
5,16を受ける。これら信号の意味は第3図に
示される。ビデオ信号は検出器から受けるアナロ
グ信号であり、物体の光強度に比例する。信号は
サンプル抽出周波数を決める。走査信号は走査が
オンのときを示す。すなわち、走査と走査との間
はこの信号は「0」である。断片信号は画面に断
片のあるとき指示を与える。信号をカツトする面
は、それ自体公知の方法でセツトすることができ
る。
ブロツク7において、カメラのビデオ信号は増
幅される。パルス18,19は断片の前端縁と後
端縁において形成される。信号17はカメラから
来るバツフア後の断片信号であり、分類ユニツト
へ送られる。
ブロツク8は分析器のカメラをクロツク15に
同期させる。信号22は走査がオンのとき分類ユ
ニツトへ指示を与える。
ブロツク9は走査区域中の断片の前端縁と後端
縁との位置を指示する。これらの値はバツフアに
蓄積され、バス5を介して分類ユニツトへ移送さ
れるのを待つ。
ブロツク10はビデオ信号20から断片の平均の
明るさを積分する。信号17は積分時間を指示す
る。アナログ形で形成された積分はデイジタル形
に変換されて、バツフアに蓄積され、バス5を介
して分類ユニツトへ移送されるのを待つ。
ブロツク11は各断片に対しビデオ信号の最大値
を測定し、それをデイジタル形に交換する。結果
はバツフアに蓄積される。
ブロツク12は各断片に対しビデオ信号の分散値
をアナログ形で計算する。デイジタル形に変換さ
れた分散値はバツフアに蓄積される。
現在のひな型は、上記2進数ブロツク(ブロツ
ク9−12)を有する。第2図に見られるように、
分析に重要と思われる他の2進数ブロツクが分析
器に追加可能である。
各ブロツクの2進数がバツフア内に準備される
と、ブロツクは「データ用意」信号を(信号23−
26により)制御ロジツク27へ送る。制御ロジツ
クがすべてのブロツクから「データ用意」信号を
受けとると、制御ロジツクはデータを分類ユニツ
トへ移送するための制御パルス28を発生し、各
出力バツフアを交互にデータバス5へ開く。
実際の実験において、回転ローラが断片物の移
動路として用いられた。このローラの回転数はス
テツプなしに周速度0から5m/sまで調節が可
能である。ローラの直径は850mmでその長さは
1200mmである。
検出されるべきテスト用断片がローラの黒く塗
つた表面の任意の位置に取り付けられる。
この分類器に対する必要性は本来、破砕された
石灰石の分類に基因することから、最初および現
在に段階においてひな型のシステムは断片物の断
片と断片との間の明るさの差に基づいて分類を行
うのに適するようにされた。このようにして、こ
の段階の間用いられた検出器は光ダイオードカメ
ラで、ローラから約2mの間隔をおいて(移勤路
の)中心線上に置かれ、適当に照明されたローラ
表面に取り付けられたテスト用断片を検出する。
カメラの走査時間、すなわち、ラインの時間長と
復帰時間は別々に調整可能である。それらの合計
の最小値は約1msである。
ライン分析器によつて形成される2進数の数N
は5であり、これら2進数は、ライン上の各テス
ト用断片に対し、ローラの黒い背景に対する上記
断片の表面の光強度を示す。したがつて、このひ
な型のシステムにあつては、カメラの検出区域内
に現われる光の強度が検出され、その際、背景の
各強度が基準として働く。カメラは電気信号を発
生する。ライン分析器において、信号は前記2進
数に変換される。これら番号は、検出の結果とし
て、各テスト用断片に関する前端縁の位置、後端
縁の位置、強度の最大値、強度の平均値、強度の
分散値を示す。これら2進数は、走査期間にそれ
らがカメラから到達するとき、すなわち、リアル
タイムで形成される。
3つの分類ユニツトがあり、その各々は2つの
クラスを区別するようプログラムできる。
このひな型は最近完成したものであるから、そ
の便利性の量的結果を提示するために系統的な実
験を行うには未だ十分な時間がなかつた。しか
し、現在までに得られた質に関する結果の2、3
の例を以下に示す。
例 1 2つのクラスの分類基準を形成するためのこの
ひな型の能力は、視覚的に最も明らかな場合を考
慮して、白い石灰石と可成り黒い廃岩とを用いて
テストされた。岩石の断片が内部に移送されたサ
イロからすべての断片を手と目を使つて行われる
区分けに基づいて無作為にとり出した。2つの流
れが実行され、そのうちの1つは石灰石のみ、他
の1つは廃岩のみで、このシステムは学習状態に
ある。
各流れにおいて、分類ユニツトの数に適した岩
石のバツチの断片がローラ上の任意の位置に置か
れた。ローラは2つのハロゲンランプで照明され
た。
各タイプの岩石の分類基準が、1サイクルの
間、すなわち、いくつかのバツチの岩石が検出器
を完全に通過した時間内に、すなわち、リアルタ
イムで、各分類ユニツトの標準メモリに送られた
ことが観察された。
更に、この明らかな場合には、反射光の強さの
平均値のみで、所望のクラス分類基準を形成する
のに十分であつた。すなわち、この平均値のみで
目で行なわれる分類と同様な識別の正確さをもた
らした。しかし、最大値と分散値の変動は機械に
より行なわれる分類が更に精密な分類をもたらす
であろうことを臆測する根拠を与えた。
例 2 例1によつて形成された分類基準は分類ユニツ
トの標準メモリに記憶され、同じサイロから無作
為にとり出された新しいバツチの岩石がローラ上
に置かれた。この場合、石灰石と廃岩は同じ時間
内で同時に走行し、システムは分類状態にある。
分類はリアルタイムで行われ、採用可能の断片
又は岩石、すなわち、石灰石は手による摘出によ
つて得られる質より、より均一であることが観察
された。換言すれば、除かれるものの数は比較的
多かつた。又、平均値のみでこの結果をもたらす
に十分であることが観察された。
例 3 他の極端な場合のシステム、すなわち、断片の
すべてが「白」であるが、実用上異つた質を有す
る場合のシステム、の能力を確認するために、例
1にしたがつた2つの流れが実行された。1つは
純粋な石灰石で、他の1つは純粋のけい灰石であ
つた。両方の岩石は「白く」、慣れない眼には簡
単に識別不可能である。
分類基準が例1にしたがつて送られたことが観
察された。又、平均値のみでは所望のクラスを決
定するのに充分でないことが観察された。
例 4 例3にしたがつて形成された分類基準が分類ユ
ニツトの標準メモリに記憶され、石灰石とけい灰
石の新しいバツチが一緒に実例2にしたがつて流
された。
機械による分類は同じバツチを視覚によつて分
類するより更に均一な質をもたらすことが観察さ
れた。又、岩石の分類において所望の実用し得る
性質を集中するためには、分散値が決定的に重要
であることが観察された。
【図面の簡単な説明】
第1図および第2図は本発明の方法および装置
の実施例を説明するための図で、第1図は本発明
によるシステムのブロツク図、第2図は上記シス
テムの一部の詳細説明図であり、第3図は第2図
の説明に関する曲線形を示す。 符号の説明、1:検出器、2:ライン分析器、
3:分類ユニツト、4:主プロセツサ、5:バ
ス、6:作動ユニツト。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1 移動状態にある分布された断片物の断片を、
    物理的性質に基づいて、識別し分類するための方
    法であつて、断片の移動路が、該移動路を横切つ
    て走査しかつ当該物理的性質に適する検出器によ
    つて観察され、上記検出器が、検出器の解像度に
    よつて決められる走査ラインの各スポツトにおい
    て、観察された物理量に相似した電気信号を発す
    る方法において、上記断片は上記移動路上に無作
    為に分布され、上記電気信号が、リアルタイムで
    連続的に処理され、検出器の走査ラインの各断片
    に属する2進数グループに変換されること、上記
    2進数グループに基づいて分類を行うために、断
    片の通過期間中、各断片に対して留保された分類
    ユニツトにおいて、上記2進数グループを、上記
    断片の通過期間中、反復的に処理すること、断片
    の通過の完了により、上記分類ユニツトは、検出
    器の走査ラインに到達しかつ無作為に位置する新
    しい断片の分類を行うために、解放されること、
    および、上記分類ユニツトは上記検出器の走査ラ
    イン上に現われる断片の最大限の数と少なくとも
    同じ数とすること、を特徴とする方法。 2 検出器からのアナログ電気信号は、検出器の
    走査ラインの各断片を記述する2進数グループに
    変換され、上記2進数の数Nは、識別されるべき
    断片の性質が種々の性質を有するとき全部でN≧
    1であり、ライン上の断片の端縁の位置、最大強
    度、平均値、分散値又は物理的性質を示す他の適
    当な値を表わすようにした、特許請求の範囲第1
    項記載の方法。 3 2進数が形成されると、それら2進数は直ち
    に、当該断片に対し、その通過期間中、留保され
    ている分類ユニツトに移送されるようにした、特
    許請求の範囲第1項又は第2項記載の方法。 4 自己学習するようにした、すなわち、予め選
    択され既に知られた標準断片のバツチが検出器の
    前を通過され、主プロセツサの助けにより、分類
    を行う準拠となる分類基準が、標準断片の性質に
    ついて得られた統計データに基づいて計算され、
    上記分類基準は各分類ユニツトのメモリに移送さ
    れるようにした、特許請求の範囲第1項又は第2
    項又は第3項記載の方法。 5 移動状態にある分布された断片物の断片を、
    物理的性質に基づいて、識別し分類するための装
    置であつて、検出器1、分析器2、主プロセツサ
    4を包含し、上記検出器1は断片物の移動路を走
    査し、分類の基礎として選択された物理的性質に
    対し適しておりかつ観察された物理量に対応する
    電気信号を発生するように構成され、上記分析器
    2は上記電気信号を適当な2進数に変換するよう
    に構成され、更に、上記主プロセツサ4は処理さ
    れた信号を受け、該信号に基づいて分類を行うよ
    うに構成された装置において、上記断片は上記移
    動路上に無作意に分布されており、上記分析器2
    は上記検出器からの信号に基づいて連続的にかつ
    リアルタイムで、走査ラインの各断片に対し2進
    数グループを形成するように構成されたこと、い
    くつかの分類ユニツト3を包含し、各ユニツト
    は、マイクロプロセツサを有し、2進数グループ
    に基づいて分類を行うために、ある断片の通過
    中、該断片に属する2進数グループを処理するよ
    うに構成されたこと、上記主プロセツサ4は、複
    数の上記分類ユニツト3からのデータを受け、か
    つ各分類ユニツトが先の断片の分類を行つてしま
    うと直ちに、移動路に無作意に位置する1つの断
    片の分類のために解放されるよう分類ユニツトを
    制御するように構成されたこと、および、上記分
    類ユニツトは上記検出器1の走査ライン上に現わ
    れる断片の最大限の数と少くとも同じ数とするこ
    と、を特徴とする装置。 6 上記分析器2は、各断片に対してN個の2進
    数より成る1つの2進数グループを形成するよう
    に構成され、上記2進数は上記断片の端縁の位
    置、該断片の表面からの反射光の最大値、平均
    値、分散値又は他の対応する値のような、選択さ
    れた物理的性質を示すようにした、特許請求の範
    囲第5項記載の装置。
JP11410580A 1979-08-22 1980-08-21 Method and device for classifying piece under moving condition Granted JPS5633068A (en)

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