TW202327754A - 爐床式處理裝置及爐床式處理方法 - Google Patents

Abstract

一種爐床式處理裝置1，具備：爐床30，支撐處理對象物，並在和鉛直方向交叉之搬送方向19上搬送處理對象物；深度感測器20，從搬送方向19朝向爐床30上之預定的視野21；深度分布生成部112，依據深度感測器20的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器20到視野21內之物件為止的深度之分布；及堆積分布評價部115，依據視野21內的位置和爐床30上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。

Description

爐床式處理裝置及爐床式處理方法

本揭示是有關於一種爐床式處理裝置及爐床式處理方法。

專利文獻1中揭示有一種爐床式焚化爐，具備：熱圖像攝像部，對火格子部上的至少一部分的區域即對象區域中的垃圾的熱圖像進行攝像；與運算部，依據熱圖像來取得顯示對象區域上的垃圾高度之分布的垃圾高度資訊。 先前技術文獻 專利文獻

專利文獻1：日本特開2017-87228號公報

發明欲解決之課題

本揭示提供一種在容易地評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布上很有效之爐床式處理裝置及爐床式處理方法。 用以解決課題之手段

本揭示的一個層面之爐床式處理裝置具備：爐床，支撐處理對象物，並在和鉛直方向交叉之搬送方向上搬送處理對象物；深度感測器，從搬送方向朝向爐床上之預定的視野；深度分布生成部，依據深度感測器的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器到視野內之物件為止的深度之分布；及堆積分布評價部，依據視野內之位置和爐床上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布。

根據從搬送方向朝向爐床上的視野之深度感測器，可以容易地得到爐床上之資訊。因此，依據深度感測器的輸出，來評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布之本爐床式處理裝置，在容易地評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布上是有效的。

亦可為：深度感測器是取得二維的視野內圖像之攝像裝置，且深度分布生成部藉由對深度模型輸入視野內圖像，來生成爐床上深度分布資訊，前述深度模型已藉由機械學習而建構成：因應於二維圖像的輸入，來輸出表示二維圖像內之到物件為止的深度的分布之深度分布資訊。為了依據二維圖像來評價爐床上之處理對象物的堆積高度，需要爐床上的大量的資料收集、與基於所收集到的資料之機械學習。因此，到利用依據機械學習結果之堆積高度的評價結果以前，需要較長的準備期間。相對於此，根據此爐床式處理裝置，可依據深度模型來評價爐床上的堆積量的分布，前述深度模型已藉由機械學習而建構成：因應於二維圖像的輸入，來輸出表示二維圖像內之到物件為止的深度的分布之深度分布資訊。深度模型即使在爐床上以外也可容易地建構。因此，可以活用在爐床上以外預先建構之深度模型，而即時地開始爐床上的堆積量的分布之評價。從而，在更容易地評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布上是有效的。

亦可為：攝像裝置使從視野入射之中紅外線成像來取得視野內圖像。藉由中紅外線，即可以取得難以被因為處理對象物的燃燒所產生之火焰、水蒸氣、二氧化碳氣體等影響之視野內圖像。因此，能夠以更高的信賴性來評價堆積量的分布。

亦可為：堆積分布評價部依據在爐床未支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊、與在爐床支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊之差分，來評價堆積量的分布。藉由以爐床未支撐有處理對象物的狀態作為基準，可以更適當地評價堆積量的分布。

亦可為：差分表示爐床未支撐有處理對象物的狀態、與爐床支撐有處理對象物的狀態之深度差的分布，視野包含分別對應於爐床上之複數個堆積區的複數個視野內區，且堆積分布評價部按複數個視野內區的每個將深度差積分，藉此按複數個堆積區的每個來計算堆積量。可以簡化用於評價堆積量的運算，而更容易地評價堆積量的分布。

亦可為：更具備補正部，前述補正部依據爐床上深度分布資訊，來補正視野內之因遠近效果所造成之堆積量的評價誤差。可以更適當地評價堆積量的分布。

亦可為：差分表示爐床未支撐有處理對象物的狀態、與爐床支撐有處理對象物的狀態之深度差的分布，補正部依據爐床上深度分布資訊，而將視野轉換成不取決於深度之補正後視野，並生成已使差分適應於補正後視野之補正後差分，且堆積分布評價部依據補正後差分來評價爐床上的堆積量的分布。可以既補正因遠近效果所造成之評價誤差，並且簡化用於評價堆積量的運算，而更容易地評價堆積量的分布。

亦可為：視野包含分別對應於爐床上的複數個堆積區之複數個視野內區，補正後視野包含分別對應於複數個視野內區之複數個補正後區，且堆積分布評價部按複數個補正後區的每個將深度差積分，藉此按複數個堆積區的每個來計算堆積量。可以更簡化用於評價堆積量的運算，並更容易地評價堆積量的分布。

亦可為：更具備控制裝置，前述控制裝置依據已藉由堆積分布評價部所評價之堆積量的分布，來控制爐床，以抑制堆積量的偏差。可以有效活用堆積量的分布之評價結果。

亦可為：更具備流動分布評價部，前述流動分布評價部依據在第1時間點所生成之爐床上深度分布資訊、與在比第1時間點更之後的第2時間點所生成之爐床上深度分布資訊之差，來評價堆積量的變化的分布。可以容易地評價堆積量的變化的分布。根據堆積量的變化的分布之評價結果，可以容易地檢測爐床上之處理對象物的停滯等。

亦可為：更具備控制裝置，前述控制裝置依據已藉由堆積分布評價部所評價之堆積量的分布，來控制爐床，以抑制堆積量的偏差，並依據已藉由流動分布評價部所評價之堆積量的變化的分布，來控制爐床，以抑制堆積量的變化之偏差。可以有效活用堆積量的分布之評價結果以及堆積量的變化的分布之評價結果。

本揭示的其他層面之爐床式處理方法包含以下步驟： 藉由支撐處理對象物之爐床，沿著和鉛直方向交叉之搬送方向來搬送處理對象物； 依據從搬送方向朝向爐床上之預定的視野之深度感測器的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器到視野內之物件為止的深度之分布；及 依據視野內之位置和爐床上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布。 發明效果

根據本揭示，可以提供一種在容易地評價爐床上之處理對象物的堆積量的分布上很有效之爐床式處理裝置及爐床式處理方法。

用以實施發明之形態

以下，一面參照圖式一面詳細地說明實施形態。在說明中，對相同要素或具有相同功能之要素會附上相同的符號，並省略重複的說明。

[爐床式處理裝置] 圖1所示之爐床式處理裝置1是將處理對象物一邊在和鉛直方向交叉之搬送方向19上搬送一邊進行熱處理之裝置。作為處理對象物的具體例，可列舉產業廢棄物、一般廢棄物等的廢棄物。在處理對象物為廢棄物的情況下，爐床式處理裝置1會對藉由給料裝置14所供給之廢棄物進行熱處理(例如燃燒)，並送出至主灰槽。處理對象物不受限於廢棄物。例如處理對象物亦可為生質(biomass)。

爐床式處理裝置1具備爐床爐10、深度感測器20與控制裝置100。爐床爐10會容置處理對象物，並在和鉛直方向(重力方向)交叉之(例如水平的)搬送方向19上搬送處理對象物。例如爐床爐10具有爐體11、爐床30、驅動裝置33與送風部40。爐體11會容置處理對象物。爐體11是沿著搬送方向19延伸。爐體11是在爐體11中的兩端具有接收部12與送出部13。接收部12會接收處理對象物。送出部13會送出處理對象物。

在處理對象物為廢棄物的情況下，接收部12會接收藉由給料裝置14所供給之廢棄物。送出部13會將廢棄物送出至設於爐體11的下方之主灰槽。

爐床30設於爐體11的底部，且支撐處理對象物並在搬送方向19上搬送處理對象物。例如爐床30具有複數個固定火格子31、與複數個可動火格子32。複數個固定火格子31是沿著搬送方向19排列。複數個可動火格子32是設成分別對應於複數個固定火格子31。舉例來說，複數個可動火格子32分別設置在對應之固定火格子31之上。

驅動裝置33使複數個可動火格子32的各個沿著搬送方向往返。例如驅動裝置33藉由電動馬達或油壓缸等，使複數個可動火格子32的各個沿著搬送方向往返。驅動裝置33是構成為可個別地變更複數個可動火格子32的火格子速度。

火格子速度是指由可動火格子32的往返所形成之處理對象物之搬送速度(例如從接收部12至到達送出部13之處理對象物的平均移動速度)。為了變更火格子速度，驅動裝置33亦可變更一次的往返中之可動火格子32的位移速度，亦可變更一次的往返中之可動火格子32的位移行程，亦可變更每單位時間之可動火格子32的往返次數。驅動裝置33亦可為了變更火格子速度，而變更位移速度、位移行程以及往返次數的2種項目以上。

複數個固定火格子31的高度亦可隨著朝向搬送方向19而呈階梯狀地變低。在此情況下，處理對象物會成為每次在從固定火格子31上移動至下一個固定火格子31上時，下降固定火格子31彼此的高低差之量。如此，在搬送方向上搬送處理對象物之作法包含下述情形：既使處理對象物朝搬送方向位移，並且使處理對象物也朝和搬送方向不同的方向(例如下方)位移。

複數個可動火格子32的各個亦可分成排列於爐體11的寬度方向18上之複數個區段34(參照圖2)。寬度方向18是垂直於鉛直方向以及搬送方向19之雙方的方向。驅動裝置33亦可構成為可個別地變更複數個區段34的火格子速度。

送風部40從爐床30的下方，通過複數個固定火格子31以及可動火格子32朝熱處理對象物傳送熱處理用的氣體。熱處理用的氣體可為例如空氣等之含氧氣體。熱處理(例如燃燒)用的氣體可為常溫亦可為已預熱。送風部40亦可構成為可個別地變更對爐床30上的複數個送風區43之送風量。複數個送風區43亦可分別對應於複數個固定火格子31。

例如送風部40具有送風源41與複數個閥42。送風源41是藉由例如鼓風機(blower)等，將熱處理用的氣體壓送至複數個送風區43。複數個閥42會分別調節從送風源41往複數個送風區43之氣體的流量。

複數個送風區43的各個亦可分成分別對應於複數個區段34的複數個送風區段44(參照圖2)，且送風部40亦可構成為可個別地變更對複數個送風區段44之送風量。

深度感測器20從搬送方向19朝向爐床爐10內(爐體11內)的爐床30上(爐體11內)之預定的視野21。例如深度感測器20在搬送方向19上是位於比送出部13更前方，且朝向後方。深度感測器20亦可將視野方向(朝向視野21的中心之方向)設成從斜上方朝向爐床30的上表面。例如深度感測器20是設在比爐床30更高的位置，且朝向斜下方。深度感測器20亦可設成使複數個固定火格子31的各個至少部分地進入視野21內。

深度感測器20具有事先決定之視點22，且取得用於檢測從視點22到視野21內的物體為止之深度(距離)分布的資訊。以下，將深度感測器20取得的資訊稱為深度檢測用的資訊。深度感測器20亦可為依據光來取得深度檢測用的資訊之光學式的感測器。作為光學式的深度感測器20之具體例，可列舉取得二維的視野內圖像之攝像裝置。

光除了可見光之外，也包含紅外線等之不可見的電磁波。深度感測器20亦可構成為依據中紅外線來取得深度檢測用的資訊。例如深度感測器20之一例的上述攝像裝置亦可構成為使從視野21入射之中紅外線成像來取得上述視野內圖像。中紅外線為波長約2.5~4μm之電磁波。根據中紅外線，即可以取得難以被因為處理對象物的燃燒所產生之火焰、水蒸氣、二氧化碳氣體等影響之深度檢測用的資訊。

圖3是例示藉由深度感測器20所拍攝之視野內圖像的示意圖。如圖3所示，視野21包含與爐床30上的複數個堆積區各自對應之複數個視野內區23。複數個堆積區是處理對象物堆積之區。例如複數個堆積區是將爐床30的上表面細分化後之區。作為一例，複數個堆積區分別對應於上述複數個可動火格子32之複數個區段34。

控制裝置100會控制驅動裝置33。在爐床爐10中，為了使處理對象物的熱處理的效率提升，必須使爐床30上之處理對象物的堆積量適當地分布。例如，若在爐床30上存在處理對象物的堆積量顯著較少的空洞處時，會有熱處理用的氣體集中流動於空洞處，而使其他處的熱處理變得沒有充分地進行的可能性。因此，控制裝置100會評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布，並依據評價結果來控制驅動裝置33，以調節堆積量的分布。

為了評價堆積量的分布，控制裝置100構成為執行以下步驟：依據深度感測器20的輸出，生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器20到視野21內之物件為止的深度之分布；及依據視野21內之位置和爐床30上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。

根據從搬送方向19朝向爐床30上的視野21之深度感測器20，可以容易地得到爐床30上之資訊。因此，根據基於深度感測器20的輸出，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布之控制裝置100，可以容易地評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。以下，詳細地例示控制裝置100的構成。

如圖4所示，控制裝置100具有模型記憶部111、深度分布生成部112、深度分布記憶部113、區資訊記憶部114與堆積分布評價部115來作為功能上的構成要素(功能方塊)。模型記憶部111會記憶深度模型。深度模型是藉由依據複數個學習資料組之機械學習而事先建構成：因應於二維圖像的輸入，來輸出表示二維圖像內之到物件為止的深度的分布之深度分布資訊。複數個學習資料組的各個包含二維圖像的資料、與二維圖像內之到物件為止的深度的分布之實測資料。深度模型亦可依據在和爐床30上為構成不同之爐床30上以外(爐床爐10外)的一個以上的空間中所取得之複數個學習組來事先建構。作為在深度模型的建構所使用之學習演算法之具體例，可列舉ViT(Vision Transformer，視覺轉換器)或類神經網路等。

深度分布生成部112是依據深度感測器20的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，並且使生成結果記憶於深度分布記憶部113，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器20到視野21內的物件為止的深度之分布。例如深度分布生成部112會生成如下的爐床上深度分布資訊：表示從視點22到視野21內的物件為止的距離之分布。作為一例，深度分布生成部112藉由對模型記憶部111所記憶之深度模型輸入深度感測器20所輸出之視野內圖像，來生成爐床上深度分布資訊。

再者，光學式的深度感測器20並不受限於取得二維的視野內圖像的攝像裝置。例如深度感測器20亦可為立體相機，亦可為TOF(Time of Flight，飛時測距)相機。依據立體相機的輸出，可以藉由三角測量的運算來計算從視點22到視野21內的物件為止的距離之分布。依據TOF相機的輸出，可以依據從發光時刻到受光時刻為止的時間差，來計算從視點22到視野21內的物件為止的距離之分布。因此，根據立體相機或TOF相機，可省略模型記憶部111。

區資訊記憶部114是記憶區資訊，前述區資訊是表示視野21內的位置和爐床30上的位置之對應關係的資訊。例如區資訊會記憶上述複數個視野內區23與上述複數個堆積區之對應關係。

堆積分布評價部115是依據視野21內的位置和爐床30上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。例如堆積分布評價部115依據區資訊記憶部114所記憶之區資訊、與深度分布記憶部113所記憶之爐床上深度分布資訊，來將複數個視野內區23的每個的堆積量，評價為複數個堆積區的每個的堆積量。

堆積分布評價部115亦可依據在爐床30未支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊、與在爐床30支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊之差分，來評價堆積量的分布。例如上述差分是表示爐床30未支撐有處理對象物的狀態、與爐床30支撐有處理對象物的狀態之深度差的分布。

在堆積分布評價部115依據上述差分來評價堆積量的分布之情況下，深度分布生成部112是在爐床30未支撐有處理對象物的狀態、與爐床30支撐有處理對象物的狀態之雙方中生成爐床上深度分布資訊，並使生成結果記憶於深度分布記憶部113。以下，將在爐床30未支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊稱為「基本資訊」，並將在爐床30支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊稱為「評價對象資訊」。區資訊記憶部114是記憶基本資訊下的上述區資訊。

堆積分布評價部115是按視野21內的每個位置，計算評價對象資訊與基本資訊之差來作為上述深度差。例如堆積分布評價部115是對上述視野內圖像中的每個像素計算上述深度差。

堆積分布評價部115是依據區資訊記憶部114所記憶之區資訊、與深度差的分布，按複數個堆積區的每個來評價堆積量。例如堆積分布評價部115是藉由按複數個視野內區23的每個來將深度差積分，而按複數個堆積區的每個計算堆積量。

控制裝置100亦可更具有補正部116。補正部116是依據爐床上深度分布資訊，來補正視野21內之因遠近效果所造成之堆積量的評價誤差。圖5是顯示深度與像素密度之關係的示意圖。如圖5所示，視野內圖像200包含與攝像元件的複數個像素分別對應之複數個像素區201。圖5是顯示寬度為均一的爐床30上之視野內圖像200。即使寬度均一，隨著深度變大，在視野內圖像200內的寬度就會變小。例如，在圖5的視野內圖像200中，深度最高(最遠)的位置202上的寬度在視野內圖像200內是成為約8個像素量的寬度，深度最低(最接近)的位置203上的寬度在視野內圖像200內是成為約16個像素量的寬度。換言之，隨著深度增加，對相同寬度的像素密度會變低。因此，會成為以下情形：在單純按複數個視野內區23的每個的深度差進行積分的情況下，就算假設位置202上的堆積量與位置203上的堆積量相同，由於在位置202上是計算出8個像素量的積分結果，且在位置203上是計算出16個像素量的積分結果，因此在位置202上的堆積量的評價結果與位置203上的堆積量的評價結果之間便會產生評價誤差。

補正部116會補正像這樣的評價誤差。例如補正部116是依據爐床上深度分布資訊，將視野21轉換成不取決於深度之補正後視野21A(參照圖6)，並生成已使上述差分適應於補正後視野21A之補正後差分。圖6是例示將圖5的視野內圖像200中的視野21轉換成補正後視野21A之結果的示意圖。如圖6所示，補正部116是因應於深度來變更各個像素區201的寬度，以抑制因遠近效果所造成之寬度的差別。具體而言，是隨著深度增加而將各個像素區201的寬度設得較大。藉此，視野21被轉換成補正後視野21A。再者，補正部116亦可依據基本資訊來將視野21轉換成補正後視野21A，亦可依據評價對象資訊來將視野21轉換成補正後視野21A。

如圖7所示，補正部116是藉由將補正後視野21A中的各個像素區201分割成一定面積的格子204，並且分配對應於各個格子204之像素區201的深度差，來生成上述補正後差分。堆積分布評價部115是依據補正後差分，來評價爐床30上的堆積量的分布。補正後視野21A包含分別對應於複數個視野內區23的複數個補正後區23A。堆積分布評價部115是將分配至上述各個格子204的深度差按複數個補正後區23A的每個來積分，藉此按複數個堆積區來計算堆積量。

在以上，雖然顯示了使由堆積分布評價部115所計算之計算完畢的差分適應於補正後視野21A的例子，但是補正後差分的計算手法並不受限於此。例如補正部116亦可生成已使爐床上深度分布資訊適應於補正後視野21A的補正後深度分布資訊，並且依據補正後深度分布資訊來計算補正後差分。例如補正部116亦可依據已使基本資訊適應於補正後視野21A之補正後基本資訊、與已使評價對象資訊適應於補正後視野21A之補正後評價對象資訊，來計算補正後差分。補正部116亦可在補正後基本資訊的計算中使用依據基本資訊之補正後視野21A，並在補正後評價對象資訊的計算中使用依據評價對象資訊之補正後視野21A。

如此，即使在不進行差分的計算而計算補正後差分的情況下，補正後差分仍然是相當於使上述差分適應於補正後視野之差分。因此，堆積分布評價部115依據補正後差分來評價爐床30上的堆積量的分布之作法，會包含在依據上述差分來評價爐床30上的堆積量的分布之作法中。

補正部116亦可依據差分，而按複數個視野內區23的每個來辨識處理對象物的堆積形狀，並藉由補正因遠近效果所造成之堆積形狀的變形，來補正上述評價誤差。

回到圖4，控制裝置100亦可更具有流動分布評價部117。流動分布評價部117是依據在第1時間點生成之爐床上深度分布資訊、與在比第1時間點更之後的第2時間點生成之爐床上深度分布資訊之差，來評價堆積量的變化之分布。例如深度分布生成部112生成第1時間點以及第2時間點之雙方的評價對象資訊，並使生成結果記憶於深度分布記憶部113。以下，將在第1時間點生成之爐床上深度分布資訊稱為「先行資訊」，且將在第2時間點於爐床30上生成之爐床上深度分布資訊稱為「後續資訊」。

流動分布評價部117是計算後續資訊與先行資訊之差來作為深度變化分布。例如流動分布評價部117按視野21內的每個位置(例如視野內圖像中的每個像素)來計算深度變化(後續資訊與先行資訊之差)。

流動分布評價部117是依據區資訊記憶部114所記憶之區資訊與深度變化分布，按複數個堆積區的每個來計算堆積量的變化。例如流動分布評價部117按複數個視野內區23的每個來將深度變化積分，藉此按複數個堆積區的每個來計算堆積量之變化。

補正部116亦可依據爐床上深度分布資訊，來補正視野21內之因遠近效果所造成之堆積量的變化之分布的評價誤差。例如補正部116亦可生成使深度變化分布適應於補正後視野21A的補正後深度變化分布。在使深度變化分布適應於補正後視野21A之手法中，可使用和使上述差分適應於補正後視野21A之手法同樣的手法。流動分布評價部117依據補正後深度變化分布，來計算堆積量的變化之分布。

控制裝置100亦可更具有控制部118。控制部118依據已藉由堆積分布評價部115所評價之堆積量的分布，來控制爐床30，以抑制堆積量的偏差。例如控制部118會藉由驅動裝置33來個別地調節複數個可動火格子32之複數個區段34中的火格子速度，以抑制堆積量的偏差。控制部118亦可依據已藉由堆積分布評價部115所評價之堆積量的分布，來控制爐床30，以抑制堆積量的偏差，並依據已藉由流動分布評價部117所評價之堆積量的變化之分布，來控制爐床30，以抑制堆積量的變化之偏差。

圖8是例示控制裝置100的硬體構成的方塊圖。控制裝置100可為例如可程式邏輯控制器等的控制用電腦，且如圖8所示，具有電路190。電路190具有1個以上的處理器191、記憶體192、儲存器193、攝像控制電路194、與火格子控制電路195。儲存器193記憶有用於使控制裝置100執行以下步驟之程式：依據深度感測器20的輸出，生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器20到視野21內的物件為止的深度之分布；及依據視野21內的位置和爐床30上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。例如儲存器193記憶有用於使上述各個功能方塊構成控制裝置100之程式。儲存器193的具體例可列舉唯讀記憶體、非揮發性的記憶體、或硬碟等。儲存器193亦可為磁碟或USB記憶體等之可攜式的媒體。

記憶體192會暫時地記憶從儲存器193所載入之程式。記憶體192的具體例可列舉隨機存取記憶體。

1個以上的處理器191是藉由執行已載入到記憶體192之程式，而使上述各個功能方塊構成控制裝置100。1個以上的處理器191使程式的執行過程中的運算結果合宜地記憶於記憶體192，並利用已記憶於記憶體192之運算結果來進行進一步的運算。

攝像控制電路194依據來自1個以上的處理器191之指令，從深度感測器20取得深度檢測用的資訊。火格子控制電路195依據來自1個以上的處理器191之指令來控制驅動裝置33。

[爐床式處理方法] 接著，作為爐床式處理方法之一例，例示爐床式處理裝置1所執行之爐床式處理程序。此處理程序包含以下步驟： 藉由爐床30，在搬送方向19上搬送處理對象物； 依據深度感測器20的輸出來生成爐床上深度分布資訊；及 依據視野21內的位置和爐床30上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。

圖9是例示爐床式處理程序的流程圖。在圖9所示之程序的開始時間點上，在深度分布記憶部113已事先保存有上述基本資訊。如圖9所示，控制裝置100首先執行步驟S01、S02。在步驟S01中，控制部118會讓驅動裝置33開始處理對象物的搬送。在步驟S02中，深度分布生成部112依據深度感測器20的輸出，來生成爐床上深度分布資訊(上述評價對象資訊)，並且使生成結果記憶於深度分布記憶部113。

其次，控制裝置100執行步驟S03、S04、S05。在步驟S03中，堆積分布評價部115會計算評價對象資訊與基本資訊之差分。例如堆積分布評價部115是按視野21內的每個位置，計算評價對象資訊與基本資訊之差來作為上述深度差。在步驟S04中，補正部116會依據爐床上深度分布資訊，將視野21轉換成不取決於深度之補正後視野21A，並生成已使上述差分適應於補正後視野21A之補正後差分。在步驟S05中，堆積分布評價部115是依據補正後差分來評價爐床30上的堆積量的分布。

其次，控制裝置100執行步驟S06、S07、S08。在步驟S06中，流動分布評價部117會計算上述後續資訊與上述先行資訊之差來作為深度變化分布。例如流動分布評價部117可按視野21內的每個位置(例如視野內圖像中的每個像素)來計算深度變化。在步驟S07中，補正部116亦可生成使深度變化分布適應於補正後視野21A之補正後深度變化分布。在步驟S08中，流動分布評價部117依據補正後深度變化分布，來計算堆積量的變化之分布。

其次，控制裝置100執行步驟S09。在步驟S09中，控制部118依據已藉由堆積分布評價部115所評價之堆積量的分布，來控制驅動裝置33，以抑制堆積量之偏差，並依據已藉由流動分布評價部117所評價之堆積量的變化之分布，來控制驅動裝置33，以抑制堆積量的變化之偏差。之後，控制裝置100會重複執行步驟S02~S09。再者，以上所示之程序僅為一例，可合宜變更。例如，步驟S06、S07、S08是可省略的。在此情況下，在步驟S09中，控制部118不進行依據堆積量的變化之分布的驅動裝置33的控制。

[總結] 如以上所說明，爐床式處理裝置1具備：爐床30，支撐處理對象物，並在和鉛直方向交叉之搬送方向19上搬送處理對象物；深度感測器20，從搬送方向19朝向爐床30上之預定的視野21；深度分布生成部112，依據深度感測器20的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從深度感測器20到視野21內之物件為止的深度之分布；及堆積分布評價部115，依據視野21內的位置和爐床30上的位置之對應關係、與爐床上深度分布資訊，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布。

根據從搬送方向19朝向爐床30上的視野21之深度感測器20，可以容易地得到爐床30上之資訊。因此，依據深度感測器20的輸出，來評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布之本爐床式處理裝置1，在容易地評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布上是有效的。

亦可為：深度感測器20是取得二維的視野內圖像之攝像裝置，且深度分布生成部112藉由對深度模型輸入視野內圖像，來生成爐床上深度分布資訊，前述深度模型已藉由機械學習而建構成：因應於二維圖像的輸入，來輸出表示二維圖像內之到物件為止的深度的分布之深度分布資訊。為了依據二維圖像來評價爐床30上之處理對象物的堆積高度，需要爐床30上的大量的資料收集、與基於所收集到的資料之機械學習。因此，到利用依據機械學習結果之堆積高度的評價結果以前，需要較長的準備期間。相對於此，根據此爐床式處理裝置1，可依據深度模型來評價爐床30上的堆積量的分布，前述深度模型已藉由機械學習而建構成：因應於二維圖像的輸入，來輸出表示二維圖像內之到物件為止的深度的分布之深度分布資訊。深度模型即使在爐床30上以外(爐床爐10外)也可容易地建構。因此，可以活用在爐床30上以外預先建構之深度模型，而即時地開始爐床30上的堆積量的分布之評價。從而，在更容易地評價爐床30上之處理對象物的堆積量的分布上是有效的。

亦可為：攝像裝置使從視野21入射之中紅外線成像來取得視野內圖像。藉由中紅外線，即可以取得難以被因為處理對象物的燃燒所產生之火焰、水蒸氣、二氧化碳氣體等影響之視野內圖像。因此，能夠以更高的信賴性來評價堆積量的分布。

堆積分布評價部115亦可依據在爐床30未支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊、與在爐床30支撐有處理對象物的狀態下生成之爐床上深度分布資訊之差分，來評價堆積量的分布。藉由以爐床30未支撐有處理對象物的狀態作為基準，可以更適當地評價堆積量的分布。

亦可為：差分表示爐床30未支撐有處理對象物的狀態、與爐床30支撐有處理對象物的狀態之深度差的分布，視野21包含分別對應於爐床30上之複數個堆積區的複數個視野內區23，且堆積分布評價部115按複數個視野內區23的每個將深度差積分，藉此按複數個堆積區的每個來計算堆積量。可以簡化用於評價堆積量的運算，而更容易地評價堆積量的分布。

亦可為：更具備補正部116，前述補正部116依據爐床上深度分布資訊，來補正視野21內之因遠近效果所造成之堆積量的評價誤差。可以更適當地評價堆積量的分布。

亦可為：差分表示爐床30未支撐有處理對象物的狀態、與爐床30支撐有處理對象物的狀態之深度差的分布，補正部116依據爐床上深度分布資訊，而將視野21轉換成不取決於深度之補正後視野21A，並生成已使差分適應於補正後視野21A之補正後差分，且堆積分布評價部115依據補正後差分來評價爐床30上的堆積量的分布。可以既補正因遠近效果所造成之評價誤差，並且簡化用於評價堆積量的運算，而更容易地評價堆積量的分布。

亦可為：視野21包含分別對應於爐床30上的複數個堆積區之複數個視野內區23，補正後視野21A包含分別對應於複數個視野內區23之複數個補正後區23A，且堆積分布評價部115按複數個補正後區23A的每個將深度差積分，藉此按複數個堆積區的每個來計算堆積量。可以更簡化用於評價堆積量的運算，並更容易地評價堆積量的分布。

亦可為：更具備控制裝置，前述控制裝置依據已藉由堆積分布評價部115所評價之堆積量的分布，來控制爐床30，以抑制堆積量的偏差。可以有效活用堆積量的分布之評價結果。

亦可為：更具備流動分布評價部117，前述流動分布評價部117依據在第1時間點所生成之爐床上深度分布資訊、與在比第1時間點更之後的第2時間點所生成之爐床上深度分布資訊之差，來評價堆積量的變化的分布。可以容易地評價堆積量的變化的分布。根據堆積量的變化的分布之評價結果，可以容易地檢測爐床30上之處理對象物的停滯等。

亦可為：更具備控制裝置，前述控制裝置依據已藉由堆積分布評價部115所評價之堆積量的分布，來控制爐床30，以抑制堆積量的偏差，並依據已藉由流動分布評價部117所評價之堆積量的變化之分布，來控制爐床30，以抑制堆積量的變化之偏差。可以有效活用堆積量的分布之評價結果以及堆積量的變化的分布之評價結果。

以上，雖然針對實施形態進行了說明，但本揭示並不一定限定於上述之實施形態，且可在不脫離其主旨的範圍內進行各種的變更。

1:爐床式處理裝置 10:爐床爐 11:爐體 12:接收部 13:送出部 14:給料裝置 18:寬度方向 19:搬送方向 20:深度感測器 21:視野 21A:補正後視野 22:視點 23:視野內區 23A:補正後區 30:爐床 31:固定火格子 32:可動火格子 33:驅動裝置 34:區段 40:送風部 41:送風源 42:閥 43:送風區 44:送風區段 100:控制裝置 111:模型記憶部 112:深度分布生成部 113:深度分布記憶部 114:區資訊記憶部 115:堆積分布評價部 116:補正部 117:流動分布評價部 118:控制部 190:電路 191:處理器 192:記憶體 193:儲存器 194:攝像控制電路 195:火格子控制電路 200:視野內圖像 201:像素區 202,203:位置 204:格子 S01~S09:步驟

圖1是例示爐床式處理裝置之構成的示意圖。 圖2是支撐/搬送部的平面圖。 圖3是例示藉由深度感測器所拍攝之圖像的示意圖。 圖4是例示控制裝置之構成的方塊圖。 圖5是顯示深度與像素密度之關係的示意圖。 圖6是例示因遠近效果所造成之評價誤差的補正處理之內容的示意圖。 圖7是例示因遠近效果所造成之評價誤差的補正處理之內容的示意圖。 圖8是例示控制裝置的硬體構成的方塊圖。 圖9是可例示爐床式處理程序的流程圖。

20:深度感測器

33:驅動裝置

100:控制裝置

111:模型記憶部

112:深度分布生成部

113:深度分布記憶部

114:區資訊記憶部

115:堆積分布評價部

116:補正部

117:流動分布評價部

118:控制部

Claims (12)

1. 一種爐床式處理裝置，具備： 爐床，支撐處理對象物，並在和鉛直方向交叉之搬送方向上搬送前述處理對象物； 深度感測器，從前述搬送方向朝向前述爐床上之預定的視野； 深度分布生成部，依據前述深度感測器的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從前述深度感測器到前述視野內之物件為止的深度之分布；及 堆積分布評價部，依據前述視野內之位置和前述爐床上的位置之對應關係、與前述爐床上深度分布資訊，來評價前述爐床上之前述處理對象物的堆積量的分布。
2. 如請求項1之爐床式處理裝置，其中前述深度感測器是取得二維的視野內圖像之攝像裝置， 前述深度分布生成部藉由對深度模型輸入前述視野內圖像，來生成前述爐床上深度分布資訊，前述深度模型已藉由機械學習而建構成：因應於二維圖像的輸入，來輸出表示前述二維圖像內之到物件為止的深度的分布之深度分布資訊。
3. 如請求項2之爐床式處理裝置，其中前述攝像裝置使從前述視野入射之中紅外線成像來取得前述視野內圖像。
4. 如請求項1至3中任一項之爐床式處理裝置，其中前述堆積分布評價部依據在前述爐床未支撐有前述處理對象物的狀態下生成之前述爐床上深度分布資訊、與在前述爐床支撐有前述處理對象物的狀態下生成之前述爐床上深度分布資訊之差分，來評價前述堆積量的分布。
5. 如請求項4之爐床式處理裝置，其中前述差分表示前述爐床未支撐有前述處理對象物的狀態、與前述爐床支撐有前述處理對象物的狀態之深度差的分布， 前述視野包含分別對應於前述爐床上之複數個堆積區的複數個視野內區， 前述堆積分布評價部按前述複數個視野內區的每個將前述深度差積分，藉此按前述複數個堆積區的每個來計算前述堆積量。
6. 如請求項4之爐床式處理裝置，其更具備補正部，前述補正部依據前述爐床上深度分布資訊，來補正前述視野內之因遠近效果所造成之前述堆積量的評價誤差。
7. 如請求項6之爐床式處理裝置，其中前述差分表示前述爐床未支撐有前述處理對象物的狀態、與前述爐床支撐有前述處理對象物的狀態之深度差的分布， 前述補正部依據前述爐床上深度分布資訊，而將前述視野轉換成不取決於深度之補正後視野，並生成已使前述差分適應於前述補正後視野之補正後差分， 前述堆積分布評價部依據前述補正後差分來評價前述爐床上之前述堆積量的分布。
8. 如請求項7之爐床式處理裝置，其中前述視野包含分別對應於前述爐床上之複數個堆積區的複數個視野內區， 前述補正後視野包含分別對應於前述複數個視野內區之複數個補正後區， 前述堆積分布評價部是按前述複數個補正後區的每個將前述深度差積分，藉此按前述複數個堆積區的每個來計算前述堆積量。
9. 如請求項1至8中任一項之爐床式處理裝置，其更具備控制裝置，前述控制裝置依據已藉由前述堆積分布評價部所評價之前述堆積量的分布，來控制前述爐床，以抑制前述堆積量的偏差。
10. 如請求項1至8中任一項之爐床式處理裝置，其更具備流動分布評價部，前述流動分布評價部依據在第1時間點所生成之前述爐床上深度分布資訊、與在比前述第1時間點更之後的第2時間點所生成之前述爐床上深度分布資訊之差，來評價前述堆積量的變化之分布。
11. 如請求項10之爐床式處理裝置，其更具備控制裝置，前述控制裝置依據已藉由前述堆積分布評價部所評價之前述堆積量的分布，來控制前述爐床，以抑制前述堆積量的偏差，並依據已藉由前述流動分布評價部所評價之前述堆積量的變化之分布，來控制前述爐床，以抑制前述堆積量的變化之偏差。
12. 一種爐床式處理方法，包含以下步驟： 藉由支撐處理對象物之爐床，沿著和鉛直方向交叉之搬送方向來搬送前述處理對象物； 依據從前述搬送方向朝向前述爐床上之預定的視野之深度感測器的輸出，來生成爐床上深度分布資訊，前述爐床上深度分布資訊表示從前述深度感測器到前述視野內之物件為止的深度之分布；及 依據前述視野內之位置和前述爐床上的位置之對應關係、與前述爐床上深度分布資訊，來評價前述爐床上之前述處理對象物的堆積量的分布。

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