TWI807375B - 電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法 - Google Patents

Abstract

［課題］提供一種可從電子零件屑之中，適當地判定含有複數種零件種類之混合屑的電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法。 ［解決手段］一種電子零件屑之分類方法，其包含： 位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑之中辨別各電子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊； 特徵分析步驟，其分析各電子零件屑之特徵至少2種以上，而得到特徵分析資訊；及 分類步驟，其基於位置形狀辨別資訊及特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的2種以上之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類。

Description

電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法

本發明係關於一種電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法，例如係關於一種可利用於使用完畢之電子/電氣機器之再循環處理步驟的電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法。

近年來，從資源保護之觀點而言，從廢棄家電產品、PC或行動電話等之電子零件屑回收有價金屬日益盛行，並研究、提出了其有效率之回收方法。

例如，於日本特開平9－78151號公報（專利文獻1）中，記載有一種有價金屬之再循環方法，其包含下述步驟：將電子零件屑等含有有價金屬之廢料類裝入至銅礦石熔煉用自熔爐，將有價金屬回收至滯留於爐內之冰銅。

而於日本特開2018－123380號公報（專利文獻2）中，則記載有一種再循環原料之處理方法作為從含有鋁之再循環原料回收有價金屬之方法，其係將再循環原料裝入至銅冶煉步驟之熔融爐，使鋁氧化形成為熔融熔渣層之成分，藉此去除至系統外，使有價金屬熔入至金屬層或冰銅層，將所熔入之有價金屬加以回收。 [先前技術文獻] [專利文獻]

[專利文獻1]日本特開平9－78151號公報 [專利文獻2]日本特開2018－123380號公報

電子零件屑之處理，理想為藉由破碎而順利分離為適於回收之複數種零件種類，例如基板、塑膠、金屬片、銅線屑、電容器、IC晶片、其他之零件種類。目前眾多的篩選處理中，係以破碎物成為適於有價物之回收的狀態作為前提進行分類而被處理。例如，於電子零件屑之處理，有時適當地回收含有相對較多之有價金屬的基板為目的之一。

然而，現狀上存在含有複數種待分類之零件屑的混合屑，該待分類之零件屑為含有附著於電容器、IC晶片等零件之基板的零件屑、含有附著於塑膠之基板的零件屑等。為此種混合屑之情形時，至今為止之篩選方法皆難以篩選。例如，於使用金屬選別器之篩選上含有相對較多之塑膠的基板，有時會因金屬選別器之檢測靈敏度等，而即使該基板含有大量為回收對象之貴金屬，相對來說亦會被篩選為塑膠。又，附著有基板之電容器亦會因篩選機之檢測靈敏度而被判定為電容器，因此而不會被以基板之形態回收，基板之回收效率下降。因此，電子零件屑所含之有價金屬的含有比率由於亦會因原料而有所不同，故現狀上對於混合屑，依賴於以往之篩選機之檢測靈敏度的篩選方法並無法進行有效率之篩選。

鑑於上述課題，本發明提供一種可從電子零件屑之中適當地判定含有複數種零件種類之混合屑的電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法。

為了解決上述課題，本發明人經重複潛心研究後，結果認為電子零件屑除了塑膠、金屬等2種以上之零件混合存在外，還包括金屬之中亦具有作為有價金屬回收之金屬與不回收之金屬等複雜的情況，因此需要對待回收之電子零件屑檢測2種以上之零件屑的特徵。於是，本發明人等得到下述見解，亦即藉由辨別手段，從複數個電子零件屑之中辨別各電子零件屑之位置及形狀後，對位置及形狀經辨別之各電子零件屑，分析各電子零件屑所具備之2種以上的特徵，利用與同一形狀及同一位置之電子零件屑相關連之2種以上的特徵進行零件屑之分類是有效的。

基於上述見解所完成之本發明的實施形態於一態樣中，為一種電子零件屑之分類方法，其包含：位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑之中辨別各電子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析步驟，其分析各電子零件屑之特徵至少2種以上，而得到特徵分析資訊；及分類步驟，其基於位置形狀辨別資訊及特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的2種以上之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類。

本發明之實施形態於另一態樣中，為一種電子零件屑之處理方法，其包含：位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑之中辨別各電子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析步驟，其分析各電子零件屑之特徵至少2種以上，而得到與位置形狀辨別資訊相關連之特徵分析資訊；分類步驟，其基於位置形狀辨別資訊及特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的2種以上之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類；及抽取步驟，其基於分類步驟之分類結果及位置形狀辨別資訊，從複數個電子零件屑之中抽取待抽取之電子零件屑。

若根據本發明，可提供一種能夠從電子零件屑之中適當地判定含有複數種零件種類之混合屑的電子零件屑之分類方法及電子零件屑之處理方法。

以下，使用圖式說明本發明之實施形態。另，以下所揭示之實施形態係例示用以具體化本發明之技術思想的裝置或方法者，本發明之技術思想並無將構成零件之構造、配置等特定成下述者。

（篩選系統） 如圖1所示，本發明之實施形態的篩選系統100具備：搬運部3，其具備搬運電子零件屑5之搬運面30；影像辨識部2，其對被搬運至搬運面30上之電子零件屑5進行影像辨識；及篩選部1，其將電子零件屑5作為對象物，使用撿料機器人10從搬運所在處搬運至搬運目標處。

關於電子零件屑5，意指將廢棄家電產品、PC或行動電話等電子/電氣機器破碎所得到之碎屑，指經回收後，被破碎成適當之大小者。用以得到電子零件屑5之破碎，處理者可自己進行，但亦可於市場購入已被破碎者等。

作為破碎方法，並不限定於特定之裝置，可為剪切方式，亦可為撞擊方式，較理想為儘可能不損壞零件形狀之破碎。因此，不包括屬於以微細粉碎為目的之粉碎機類別的裝置。本實施形態中之電子零件屑5，典型上較佳利用經破碎為粒度10mm以上100mm以下（更典型為15mm以上50mm以下）之碎屑作為原料，但並不限定於上述大小。

作為電子零件屑5，可較佳地採用經使用磁選機、顏色篩選機、金屬篩選機、含有紅外線感測器之光學式篩選機、塑膠篩選機之任一者進行篩選處理後的電子零件屑5。

尤其是於電子零件屑5包含單體屑與混合屑，該單體屑係成為後述適於在冶煉步驟之回收的冶煉原料之零件屑（例如基板、塑膠、金屬片、銅線屑、電容器、IC晶片等）或成為系統外原料之零件屑（散熱器、殼體、鐵（Fe）屑、鋁（Al）屑、不銹鋼（SUS）屑、合成樹脂類等）以單體狀態（亦即，指主要零件相對於一個零件屑之含有比率以重量比計，在90％以上）存在者，而該混合屑則是此等複數個零件屑混合存在者。

作為單體屑，雖不限定於下述者，但包含例如如圖12（a）所示之呈銀白色的含有散熱器或殼體之Al屑、如圖12（b）所示之呈黑色的含有散熱器或殼體之Al屑、如圖12（c）所示之具有圓筒狀且呈黑色或藍色的電容器、如圖13（a）所示之呈黑色或灰色的含有鐵心之Fe屑、如圖13（b）所示之呈銀色的螺絲、彈簧類。

作為混合屑，則包含如圖14（a）所示之附IC的散熱器、如圖14（b）所示之附基板的電容器、如圖14（c）所示之附銅線的鋁屑、如圖15（a）所示之附銅線圈的鐵心、如圖15（b）所示之附基板的鐵屑或鐵心、如圖15（c）所示之附導線的基板等。如圖12（a）～圖13（b）所示之單體屑，可藉由適當調整篩選機之篩選精確度來適當進行一定程度篩選，但如圖14（a）～圖15（c）所示之混合屑，則由於冶煉原料與系統外原料混合存在，故有時難以進行適當之篩選。

電子零件屑5係從搬運所在處沿著搬運方向被搬運於搬運面30上，具備影像辨識部2之影像分析手段20進行影像分析處理。影像分析手段20如圖2所示，可具備對設定於搬運面30上之拍攝範圍內的電子零件屑5之影像進行拍攝的拍攝手段21、控制拍攝手段21之各種動作的控制手段200、記憶控制手段200之動作所需之資訊的記憶裝置210、及可輸出入控制手段200所需之資訊的輸入手段120與輸出手段130。

拍攝手段21具備：多光譜照明部（未圖示），其藉由對拍攝範圍內之複數個電子零件屑5照射不同波長之光（多光譜光），而對電子零件屑5得到2個以上之光譜資訊；及多光譜拍攝部（多攝影機部：未圖示），其對被以不同波長之光照射的拍攝範圍內之電子零件屑5進行拍攝。拍攝控制手段201抽取多光譜拍攝部所拍攝之多光譜拍攝資料，使多光譜拍攝資料記憶手段211記憶。

於影像辨識部2，亦可具備有對拍攝範圍內之電子零件屑5照射區域檢測用光，而取得區域檢測用資料的區域檢測部23。所謂區域檢測，包含藉由影像辨識處理對存在於影像辨識部2之拍攝範圍內的電子零件屑5之區域（存在範圍）進行檢測，藉此可明確地辨識對象物之輪廓。具體而言，可藉由對含有電子零件屑5之拍攝範圍的影像即區域檢測用資料進行二值化而得，藉此，存在於拍攝範圍內之電子零件屑5的位置、個數、輪廓（形狀）及面積變得明確。例如，篩選部1中之任意電子零件屑5的位置若與於影像辨識部2所得到之區域檢測用資料內的特定電子零件屑5之位置一致，則可辨別為此等為同一物。

區域檢測部23之具體構成並無特別限定，但例如可具備：對拍攝範圍內之物體照射可見光、紅外光或紫外光等區域檢測用光的光源、與對被以區域檢測用光照射之拍攝範圍內的物體進行檢測之檢測器等。區域檢測用資料被記憶於區域檢測用資料記憶手段212。另，當可藉由拍攝手段21所具備之多光譜照明部及多光譜拍攝部代替區域檢測部23製作區域檢測用資料的情形時，亦可省略區域檢測部23。

控制手段200例如具備：拍攝控制手段201，其控制拍攝手段21及區域檢測部23；位置形狀辨別手段202，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑5之中辨別各電子零件屑5之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑5之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析手段203，其分析各電子零件屑5之特徵至少2種以上，而得到特徵分析資訊；分類手段204，其基於位置形狀辨別資訊及特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑5相關連的2種以上之特徵，對各電子零件屑5按照每種預先所規定之零件種類進行分類；辨別資訊製作手段205，其對各電子零件屑5製作辨別資訊；及移動追隨手段207。

記憶裝置210具備：多光譜拍攝資料記憶手段211，其係對電子零件屑5記憶多光譜拍攝資料；區域檢測用資料記憶手段212，其記憶區域檢測用資料；顏色特性資訊記憶手段213，其記憶基於電子零件屑5所具備之色彩的顏色特性資訊，該電子零件屑5為影像分析手段20作為影像分析對象者；分類資訊記憶手段214；及辨別資訊記憶手段215，其基於電子零件屑5之特徵，製作各零件屑之辨別資訊。

控制手段200係透過網路22連接於伺服器25或其他之篩選系統24，亦可構成為可互相共有圖2之影像分析手段20所分析的電子零件屑5之影像分析結果。

影像分析手段20，例如可按照如圖3所示之次序進行影像分析處理。例如，如圖3之步驟S100所示，拍攝控制手段201控制區域檢測部23，對被搬運至拍攝範圍內之電子零件屑5照射區域檢測用光，檢測區域檢測用光所照射之拍攝範圍內的物體，對被搬運至拍攝範圍內之電子零件屑5的區域檢測用資料進行拍攝（參照圖4）。區域檢測用資料被記憶於區域檢測用資料記憶手段212。

於步驟S101中，拍攝手段21所具備之多光譜照明部對拍攝範圍內之電子零件屑5照射不同波長之多光譜照明光，而多光譜拍攝部得到照明色不同之複數片多光譜拍攝資料（參照圖5（a）～圖5（h））。於此處，例如，可得到白色、紫外線（UV）、藍色、綠色、橙色、紅色、遠紅外色（FR）、紅外（IR）之8色照明光的多光譜拍攝資料。多光譜拍攝資料被記憶於多光譜拍攝資料記憶手段211。

於步驟S102中，圖2之位置形狀辨別手段202基於區域檢測用資料，檢測存在於拍攝範圍內之電子零件屑5的位置及形狀。例如，位置形狀辨別手段202藉由對圖4之拍攝資料進行二值化，將電子零件屑5之外徑與背景的濃淡明確化（參照圖5），基於濃淡經明確化之影像，抽取浮在白色背景上之黑色圖形作為分別待檢測之電子零件屑5。例如，於圖6之例，在白色背景狀存在3塊。因此，位置形狀辨別手段202檢測出3個拍攝資料內之電子零件屑5。藉由使用區域檢測用資料來檢測存在於拍攝範圍內之電子零件屑5的個數，而可更適當地檢測出電子零件屑5之位置及形狀（面積（像素數））。

於步驟S103中，特徵分析手段203以每個檢查範圍分別僅含有1個電子零件屑5之方式，設定第1～第3之檢查範圍51、52、53。例如，於圖6之例，特徵分析手段203可設定第1、第2及第3之檢查範圍51、52、53。特徵分析手段203進一步對各第1～第3之檢查範圍51～53內的電子零件屑5，基於多光譜拍攝資料與預先登錄於顏色特性資訊記憶手段213之用以辨別電子零件屑5所包含之複數種零件種類的辨別資訊，分析各電子零件屑5之特徵至少2種以上，而得到特徵分析資訊。

於用以分析電子零件屑5之特徵的特徵分析資訊，可包含顏色特性資訊，作為顏色特性資訊，可至少包含抽取顏色資訊與抽取顏色面積資訊。於抽取顏色資訊，包含含有冶煉原料或系統外原料所具備之典型的色彩之色調、彩度、明度等各值之設定值的資訊。而於抽取顏色面積資訊，則包含用以當在檢查範圍內之電子零件屑5中含有使用者預先設定之「抽取顏色」的情形時，將該電子零件屑5判斷為冶煉原料或系統外原料之面積界限值（面積率之設定值）的資訊。特徵分析手段203對電子零件屑所具有之特定色彩與特定色彩相對於電子零件屑5之總面積所佔的面積之比進行分析，與用以判斷冶煉原料或系統外原料之界限值加以比較，藉此而可分析冶煉原料或系統外原料之特徵。另，用以判斷冶煉原料或系統外原料之面積界限值的資訊可預先輸入。

作為顏色特性資訊，包含被作為回收對象之冶煉原料所含的含有有價物之材料，例如，含有線屑（銅色、金色）、黃銅等金屬屑（銅色、金色）、IC或LSI（黑色、金色、綠色）、有價金屬之基板（綠色、褐色、黑、白）、含有銅線之連接器的插口（白）、含有一定量以上之有價金屬的電容器及散熱器（銀、白、黑）等。作為系統外原料，則包含鐵、鋁或不銹鋼等不適合於在冶煉步驟回收之金屬屑（具有光澤之銀色）、塑膠（白、黑、褐）、未含有一定量以上之有價金屬的電容器及散熱器等（銀、白、黑）。

作為用以盡可能減少此等冶煉原料與系統外原料之誤辨識，更加提升辨識精確度的抽取顏色資訊，較佳含有冶煉原料及系統外原料所具備之白色、綠色、黑色、金色、銅色作為至少被使用於篩選對象物之抽取判斷的「抽取顏色」之資訊。於更佳之態樣中，較佳含有白色、綠色、黑色、金色、銅色、褐色、銀色作為至少被使用於篩選對象物之抽取判斷的「抽取顏色」之資訊。

於各種抽取顏色之中，黑色為可含有於冶煉原料與系統外原料兩者之顏色，為特別容易產生誤辨識之抽取顏色。因此，於本實施形態中，在被利用作為特徵分析資訊之抽取顏色面積資訊，較佳為具備2個值以上之黑色面積界限值。例如，當設定有第1界限值與較第1界限值大之第2界限值的情形時，具有黑色的電子零件屑5之中第1界限值以下者，由於認為是僅是受到由電子零件屑5之凹凸所產生之陰影的影響者，故可設定為應作為冶煉原料挑出之「篩選對象物」。位於第1～第2界限值之間者，由於認為是檢測到隨同散熱器之調節器（IC），故設定為應作為系統外原料而殘留於搬運面30上之「篩選排除物」。而第2界限值以上者，則由於認為是受到黑色塗裝之金屬屑，故可設定為作為冶煉原料之「篩選對象物」。以此方式，藉由具備2個以上之黑色面積率界限值作為抽取顏色面積資訊，而可降低從電子零件屑5之中篩選冶煉原料與系統外原料時的誤辨識，提高辨識精確度。

例如，當篩選基板屑等「冶煉原料」作為篩選對象物（進行拾取（挑出）而從搬運面30去除者）之情形時，分類手段204基於被預先設定為「冶煉原料」之抽取顏色資訊及抽取顏色面積資訊，針對檢查範圍內之電子零件屑5是否滿足「冶煉原料」之條件，與多光譜拍攝資料進行對照，藉此進行分類。當檢查範圍內之電子零件屑5滿足「冶煉原料」之條件的情形時，將該電子零件屑5分類為應於後述之篩選處理除掉的「冶煉原料」。

作為步驟S104，分類手段204係對各檢查範圍內之電子零件屑5，基於多光譜拍攝資料與預先登錄於顏色特性資訊記憶手段213之用以辨別冶煉原料與系統外原料的顏色特性資訊，決定不篩選之對象物（篩選排除物：冶煉原料或系統外原料之任一者）。

於步驟S105中，辨別資訊製作手段205則基於篩選對象物及篩選排除物之設定結果來製作辨別資訊。辨別資訊包含：各檢查範圍內之電子零件屑5為篩選對象物或為篩選非對象物的資訊、與電子零件屑5之位置、色彩、面積、對象物之長徑及短徑的方向、重心等資訊。辨別資訊被記憶於辨別資訊記憶手段215。

若根據本發明之實施形態，藉由具備拍攝手段21及影像分析手段20，相較於以往具備使用彩色攝影機之拍攝手段的情形，可提升電子零件屑5之辨識精確度，該拍攝手段21具備用以對拍攝範圍內之電子零件屑5進行拍攝而得到多光譜拍攝資料的多光譜照明，該影像分析手段20則是基於多光譜拍攝資料及預先登錄之冶煉原料與系統外原料的顏色特性資訊，辨別冶煉原料或系統外原料，而得到包含冶煉原料或系統外原料之位置資訊的辨別資訊。

例如，被視為系統外原料之電子零件屑5之中，例如鐵、鋁、不銹鋼等金屬屑由於具有金屬光澤，因此於以往之彩色攝影機中，有時會因暈光而看起來是白色的，銀色之辨識面積變小，對象物之辨識率下降。另一方面，若欲降低誤辨識率而將抽取顏色擴大至銀白色，則會誤檢測到冶煉原料之基板屑所包含的銀白色。

若根據本實施形態，藉由具備多光譜照明部之拍攝手段21，而可可得到暈光之影響受到抑制的複數份多光譜拍攝資料，故使用此多光譜拍攝資料，將其中所含之電子零件屑5與預先登錄之包含抽取顏色資訊的顏色特性資訊加以對比，藉此可減少暈光之影響，可抑制電子零件屑5所具有之色彩的誤辨識。

又，於以往之彩色攝影機中，具有凹凸之金屬物因光反射而變暗的部分於廣闊的範圍看起來是黑色的，金屬所呈現之銀色的辨識面積變小，故有時辨識率會下降。若根據本實施形態，藉由具備多光譜照明部之拍攝手段21，而可辨識細微之顏色差異，故可抑制陰影之影響，使金屬所呈現之銀色的辨識面積更加接近現實。

又，於以往之彩色攝影機中，由於通過濾色器，故如不銹鋼之類的銀黑色由於金屬之光譜強度下降，看起來是黑色的，銀色之辨識面積變小，故有時辨識率會下降。若根據本實施形態，藉由具備多光譜照明部之拍攝手段21，如不銹鋼之類呈銀黑色的金屬亦可辨識出。又，關於經黑色塗裝之金屬屑，藉由使用紅外區域波長之多光譜拍攝資料進行評價，可進行忽視塗裝影響之辨別。

圖7係表示當處理作為於圖1之影像辨識部2進行影像分析之電子零件屑5的2種金屬屑與2種塑膠之情形時，使用以往之彩色攝影機作為拍攝手段21的情形與使用照射多光譜照明光之攝影機作為拍攝手段21的情形的比較結果之例。

於因照射以往之照明光而發出白色反射光的金屬屑（1）之情形，於彩色攝影機會混淆成系統外原料之白色塑膠而產生誤辨識。另一方面，於使用照射多光譜照明光之拍攝手段21的情形，則可辨識為冶煉原料之基板屑。同樣地，於因照射照明光而發出綠色反射光之金屬屑（2）的情形，於彩色攝影機會混淆成系統外原料之綠色塑膠基板而產生誤辨識。另一方面，於使用照射多光譜照明光之拍攝手段21的情形，則可辨識為冶煉原料之基板屑。

於外觀非常骯髒之塑膠（1）的情形，於彩色攝影機會混淆成冶煉原料之褐色基板屑而產生誤辨識。另一方面，於使用照射多光譜照明光之拍攝手段21的情形，則可辨識為系統外原料之塑膠。於紅色塑膠（2）之情形，於彩色攝影機會混淆成冶煉原料之銅線屑而產生誤辨識。另一方面，於使用照射多光譜照明光之拍攝手段21的情形，則可辨識為系統外原料之塑膠。

如圖2所示，控制手段200亦可具有移動追隨手段207。若連續地移動搬運部3，使電子零件屑5於搬運面30上連續地移動，則有時會在最先與最後之拍攝資料間產生位置的偏移。於本實施形態中，當藉由影像分析對沿著搬運方向連續移動之電子零件屑5進行辨別的情形時，係於剛要將區域檢測用光及多光譜照明光成像前及剛成像後，對拍攝範圍內之電子零件屑5照射基準光，來作為藉由影像分析進行辨別之步驟。作為基準光，可利用多光譜照明之白光。基於經以該基準光照射之拍攝資料，對因電子零件屑5之移動所造成的拍攝資料之位置偏移進行修正，藉此可連續運轉搬運部3，故處理效率獲得提升。

於影像辨識部2進行影像分析處理後之電子零件屑5，會被送至圖1所示之篩選部1。篩選部1若具有篩選搬運面30上之對象物的裝置，則並無特別限定。例如，可利用使用空氣噴射、電動槳、吸附機構、機械手等之篩選裝置。於一實施態樣中，篩選部1具備：將搬運面30上之對象物從搬運部3搬運至搬運部4的撿料機器人10、與連接於撿料機器人10且從電子零件屑5之中抓持冶煉原料或系統外原料作為對象物的機械手11。撿料機器人10係基於影像辨識部2所製作之辨別資訊，將對象物挑出。

撿料機器人10若為具有抓住對象物進行搬運之功能的產業用機器人，則並無特別限定，可利用各種方式之產業用機器人。例如，作為撿料機器人10，可利用具備直行式、多關節式、平行連結式等各種方式之機器人。直行式機器人係以2～3根滑動軸構成之簡易的機器人。多關節機器人則具有垂直式或水平式，垂直式藉由底座之旋轉與機械臂之運作，可動區域廣，能進行自由度高之3維動作。而水平式機器人則關節之旋轉軸皆為垂直，具有較垂直多關節機器人簡易之構造。平行連結式機器人係具有將關節並排配置之平行連結構造的產業用機器人。

其中，平行連結式機器人由於是藉由平行連結機構，以最短距離移動至目標位置，故能以高速、高精確度移動至為抽取對象之對象物的位置，然後抓持物質，以高速送出至規定之位置，於此方面，在可利用作為撿料機器人10之各種產業用機器人之中，可尤佳地利用。

撿料機器人10可如圖8所示，以橫越搬運部3之搬運面30的方式，典型上係朝在與搬運方向垂直交叉之方向具有搬運方向之搬運部4的搬運目標處從搬運部3將對象物挑出，但並不限定於上述態樣。搬運部4可藉由輸送帶等構成。

以此方式，搬運部3及撿料機器人10彼此接近配置，撿料機器人10構成為將對象物排出至橫越搬運部3之搬運方向的方向，藉此而可在短時間內且精確度佳地從電子零件屑5中將對象物去除，進行搬運。

（機械手） 撿料機器人10所具備之機械手11如圖9（a）所示，具備：吸部13，其於中央部具備用以吸對象物之吸墊13a及連接於吸墊13a之真空產生器13b；夾持部14（第1～第4機械臂部14a～14d），其用以夾持被吸附於吸墊13a之對象物；及固定部12，其用以將吸部13及夾持部14固定。固定部12其一端固定於撿料機器人10，夾持部14被固定於另一端。吸墊13a係以橡膠、矽膠等彈性構件形成，朝下方（搬運面30側）突出。

夾持部14若為可夾持對象物之構成，則並無特別限制。夾持部14例如可具備第1機械臂部14a、第2機械臂部14b、第3機械臂部14c及第4機械臂部14d。此等第1～第4機械臂部14a～14d之基端部分分別連接於固定部12內之驅動機構（未圖示）。

如圖9（b）所示，第1機械臂部14a及第2機械臂部14b接收來自驅動機構之動力的傳遞，而可於接近吸墊13a之中心軸X的方向V或遠離的方向W相互聯動進行開闔。圖9（b）之位於紙面內側方向的第3機械臂部14c及第4機械臂部14d，亦接收來自連接於第1～第4機械臂部14a～14d之氣動夾頭（未圖示）之動力的傳遞，而可於接近吸墊13a之中心軸X的方向V或遠離的方向W分別聯動進行開闔。第1～第4機械臂部14a～14d可分別以同一時序開闔，藉此，夾持或放開被吸附於吸墊13a之前端部的對象物。

於第1～第4機械臂部14a～14d之前端部，較佳分別具備朝配置有吸墊13a之中央部突出的爪部141a～141d。藉由第1～第4機械臂部14a～14d分別具備爪部141a～141d，而可抑制對象物之掉落，且同時可更確實地抓持對象物。

爪部141a～141d較佳成形為具有朝吸墊13a側前端變細之形狀。藉此，爪部141a～141d可與對象物之底面接觸，而容易將對象物捧起。

如圖9（b）所示，爪部141a～141d之前端部（最下端部）較佳配置於相對較吸墊13a之前端部低的位置，亦即更接近搬運面30的位置。藉此，爪部141a～141d可輕易將被吸附於吸墊13a之對象物從搬運面30捧起而夾持。

又，亦可如圖10所示，第1機械臂部14a之爪部141a與第4機械臂部14d之爪部141d連結，第2機械臂部14b之爪部141b與第3機械臂部14c之爪部141c連結。藉由以此方式構成，可更適當地抓持電子零件屑5中包含基板等之長尺狀對象物。

又，根據對象物之形狀，改變爪部141a～141d之長度，藉此可更確實地抓持更小之對象物。沿著與第1～第4機械臂部14a～14d之開闔方向平行之方向的爪部141a～141d之長度L（參照圖9（a）），當處理本實施形態之電子零件屑5的情形時，較佳為5mm以上，更佳為10mm以上，再更佳為15mm以上。上限雖亦取決於機械手11之尺寸，但例如可設為40mm以下，更可設為30mm以下。而沿著與第1～第4機械臂部14a～14d之開闔方向垂直之方向的爪部141a～141d之長度D（參照圖9（b）），當處理本實施形態之電子零件屑5的情形時，較佳為5mm以上，更佳為10mm以上，再更佳為20mm以上。上限雖亦取決於機械手11之尺寸，但例如可設為40mm以下，更可設為30mm以下。

若根據本發明之實施形態之撿料機器人10所具備的機械手11，則具備吸附對象物之吸墊13a、及具有夾持被吸附於吸墊13a之對象物之第1～第4機械臂部14a～14d的夾持部14，首先以吸墊13a吸附對象物後，再以第1～第4機械臂部14a～14d抓持對象物（參照圖9（c））。藉此，即使對於難以用吸墊13a之吸力進行撿料的重物，亦可用夾持部14夾持運送，故可更確實且適當地搬運由各種形狀構成之電子零件屑5。

尤其是基板屑等在基板上鋪設有IC或配線，重量重，在吸墊13a或第1～第4機械臂部14a～14d之任一者的抓持下，有時會於搬運中發生掉落。若根據本發明之實施形態的撿料裝置，由於可更確實地去除各種原料混合存在的電子零件屑5之中尤其如比重大且各種尺寸混合存在之基板屑之類的屑，故可大量且適當地篩選作為目標之對象物。

第1～第4機械臂部14a～14d之開闔速度可根據搬運面30之搬運速度作調整。又，因第1～第4機械臂部14a～14d的緣故，較佳使作為撿料處理對象之對象物與鄰接之其他對象物的間隔距離5mm以上，更佳為10mm以上。藉此，可使用第1～第4機械臂部14a～14d更適當地抓持對象物。

（電子零件屑之處理方法） 將本發明之實施形態的電子零件屑5之處理方法之一例表示於圖11。本發明之實施形態的電子零件屑處理方法，可至少包含：藉由至少2階段之風力篩選（S2，S4）對電子零件屑5進行處理的步驟、與藉由使用金屬選別器之金屬篩選步驟（S6）對基板屑進行篩選的步驟。

若根據本發明之實施形態的處理方法，於物理篩選之初期階段中，首先藉由分2階段進行風力篩選（S2，S4），相較於初期進行磁力篩選之處理的情形，可抑制有價金屬之損失，可濃縮更多有價金屬，且同時可一次篩選處理大量之電子零件屑5。然後，於2階段之風力篩選後，藉由組合處理需要時間之使用金屬選別器的篩選處理（S6），而可增多電子零件屑5之處理量，且同時可去除冶煉阻礙物質，有效率地回收有價金屬。

於一實施形態中，本發明之實施形態的電子零件屑5之處理方法可包含：前篩選步驟（S1），其從電子零件屑5之中將塊狀銅線屑去除；風力篩選步驟（S2），其對前篩選後之電子零件屑5進行風力篩選，將粉狀物及膜狀屑移往輕物側而去除；篩分步驟（S3），其對藉由風力篩選所得到之重物進行篩分，將線狀（長尺狀）銅線屑去除；第二階段之風力篩選步驟（S4）；色彩篩選步驟（S5），其從去除線狀銅線屑後之電子零件屑5，使用顏色選別機將含有銅等有價金屬之基板屑去除；及金屬篩選步驟（S6），其從色彩篩選步驟後的電子零件屑5之中，使用金屬選別器進一步將含有銅等有價金屬之基板屑去除。

藉由在第一階段的風力篩選步驟（S2）與第二階段的風力篩選步驟（S4）之間具備篩分步驟（S3），可將電子零件屑5所含之線屑去除。於篩分步驟，較佳使用具有縫狀篩之篩分機進行處理。於篩分步驟（S3）中，藉由篩分，除了線屑之外亦可將粉狀物去除。篩分後之粉狀物及銅線屑經過焚燒前處理步驟後送至冶煉步驟，可更有效率地回收零件屑中之有價金屬。又，藉由在風力篩選步驟（S4）之後實施色彩篩選步驟（S5），藉此可降低被送至金屬篩選步驟（S6）之處理對象物的金屬含有比率，故可更加提高金屬篩選步驟（S6）中之篩選步驟。

並且，在第二階段之風力篩選步驟（S4）所得到的重物之中，應於銅冶煉步驟進行處理之基板有時會混入一部分。因此，將第二階段之風力篩選步驟（S4）所得到的重物藉由磁力篩選、渦電流篩選、顏色選別機、手篩選、機器人等處理作進一步分類，而可將應於銅冶煉步驟進行處理之基板分離送至冶煉步驟，故有價金屬之回收效率會獲得提高。

例如，將第二階段之風力篩選步驟（S4）所得到之重物經過前篩選步驟（S7）送至磁力篩選步驟（S8）。於磁力篩選步驟（S8），從重物將包含鐵之原料作為冶煉步驟之系統外原料加以去除。於磁力篩選步驟（S8）後，進行渦電流篩選步驟（S9），並進一步進行前篩選步驟（S10），將包含鋁、合成樹脂類（塑膠）、SUS之屑等去除，將剩餘之基板屑送至冶煉步驟。

於本發明之實施形態的電子零件屑5之處理方法，藉由將圖1所示之篩選系統100導入於風力篩選步驟（S2，S4）之前後的前篩選步驟（S1，S7），或者渦電流篩選步驟（S9）後的前篩選步驟（S10），而可從電子零件屑5之中，效率佳且迅速地處理含有可於冶煉步驟進行處理之有價金屬的冶煉原料，或者不含有貴金屬且含有鐵、鋁、不銹鋼、合成樹脂之任一者的系統外原料。藉此，相較於應用手篩選之情形，可效率更佳地篩選處理電子零件屑5，可進行更大量之電子零件屑5的機械處理。

又，於本實施形態的電子零件屑5之處理方法中，並不限定於上述前篩選步驟（S1，S7，S10），亦可適當組合於各篩選處理加以利用。例如，亦較佳為進行下述篩選處理：於在各種篩選步驟（S3～S6，S8～S9）處理電子零件屑5之前或後，適當在必要時，於影像辨識部2中進行影像辨識，使用具備圖9（a）～圖10所示之機械手11的篩選裝置抽取對象物。

尤其是於前篩選步驟（S7）、磁力篩選步驟（S8）、渦電流篩選步驟（S9）、前篩選步驟（S10）中作為系統外原料被篩選出之原料，除了單體原料之外，還大量存在冶煉原料與系統外原料混合存在之混合屑。對此複合屑進行本實施形態之影像辨識處理，實施使用具備圖9（a）～圖10所示之機械手11的篩選裝置抽取對象物之篩選處理，藉此而可將以往以手工進行之作業機械化，故可使篩選處理高速化，且可從系統外原料中之單體屑與含有冶煉原料之混合屑之中，適當地判定混合屑或單體屑。

又，例如於風力篩選步驟（S4）篩選之重物中含Al的零件屑，雖會因渦電流篩選步驟（S9）而被作為Al屑篩選至系統外原料側，但於該Al屑不僅包含如圖12（a）～圖12（c）所示之Al單體屑，且亦包含如圖14（a）～圖14（c）所示之含Al的混合屑。因此，對在渦電流篩選步驟（S9）篩選之Al屑，使用本實施形態之篩選方法分析零件屑之特徵，並且使用具備圖9（a）～圖10所示之機械手11的篩選裝置抽取對象物，藉由進行此篩選處理，而可篩選如圖12（a）～圖12（c）所示之Al單體屑與如圖14（a）～圖14（c）所示之含Al的混合屑。然後，藉由將經篩選之混合屑作為含有有價物之冶煉原料投入於冶煉步驟，而可提升有價物之回收效率。

於風力篩選步驟（S4）篩選之重物中含Fe的零件屑，會被之後的磁力篩選步驟（S8）作為系統外原料之Fe屑篩選。於此處所篩選之Fe屑，除了包含如圖13（a）及圖13（b）所示之以單體含Fe的單體鐵屑之外，還包含如圖15（a）～圖（c）所示之其他零件屑附著於Fe的附銅線圈的鐵心、附基板的鐵屑或鐵心或者附導線的基板等混合鐵屑等。因此，對經以磁力篩選步驟（S8）處理之Fe屑，利用本實施形態之處理方法，就每個零件特性辨別此等，藉此可從包含單體鐵屑與混合鐵屑的Fe屑之中，抽取規定之混合鐵屑。被判斷為混合鐵屑者，藉由撿料等分類至有價物側（冶煉原料側），藉此可提升有價物之回收效率。

（冶煉步驟） 本發明之實施形態的電子零件屑5之處理方法，進一步具有冶煉步驟，該冶煉步驟係對分別在各物理篩選步驟（S1～S10）所篩選之含有有價金屬的處理原料進行冶煉。

當回收銅作為有價金屬之情形時，可進行使用熔煉爐之冶煉。於冶煉步驟，例如具備焚燒電子零件屑5之步驟、將焚燒物破碎及篩分之步驟及對經破碎及篩分處理之處理物進行銅冶煉的步驟。焚燒電子零件屑5之步驟，亦可根據冶煉步驟之處理能力而省略。

於冶煉步驟中，將電子零件屑5破碎及篩分之步驟若為將電子零件屑5成形為適於冶煉處理之尺寸的處理，則可選擇任意之方法。藉由在冶煉步驟中之焚燒步驟、破碎及篩分之步驟之前進行圖11所示之物理篩選步驟，可更有效率地回收有價金屬，且同時可效率佳地將含有為冶煉阻礙物質之鐵、鋁、不銹鋼、合成樹脂之任一者的原料送至系統外。

作為本實施形態之冶煉步驟，可較佳地使用自熔爐法之銅冶煉步驟，但並不限制上述者。作為使用自熔爐法之銅冶煉步驟，例如，從自熔爐之軸的頂部裝入銅精礦、溶劑及電子零件屑5。所裝入之精礦及電子零件屑5於自熔爐之軸中熔融，於自熔爐之沉澱槽中例如分離為含有50～68％之銅的冰銅與懸浮於該冰銅之上方的熔渣。電子/電氣機器零件中之銅、金、銀等有價金屬由於被吸收於滯留在自熔爐內之冰銅，故可從電子零件屑5中回收有價金屬。

於銅冶煉中，為了製造銅，且更多地回收金、銀等貴金屬，重要的是儘可能多地投入銅、金、銀等有價金屬之含量多的電子零件屑5作為處理之原料進行處理。另一方面，於電子零件屑5含有會對銅冶煉中之產品、副產品的品質造成影響之物質及/或會對銅冶煉之製程造成影響的冶煉阻礙物質。例如，若含有如上述之Sb、Ni等元素的物質向熔煉爐之投入量變多，則有時由銅冶煉所獲得之電解銅的品質會下降。

又，於銅冶煉等非鐵金屬冶煉步驟中，係從因精礦之氧化而產生的二氧化硫製造硫酸，但若烴混入於二氧化硫，則有時產出之硫酸會著色。作為烴之混入源，例如可列舉塑膠等合成樹脂類等，根據夾帶至銅冶煉之電子零件屑5的構成，有時會含有大量此種合成樹脂類。合成樹脂類亦有除於熔煉爐內激烈燃燒、漏煙以外，還會因局部加熱而導致設備劣化之虞。

並且，若於熔煉爐內Al、Fe等以一定以上之濃度存在，則例如亦有時會於銅冶煉之製程中對熔渣組成帶來變化，影響有價金屬損失於熔渣即熔渣損耗。又，若投入至熔煉爐之電子零件屑5中含有大量Cl、Br、F等鹵素元素，則有時會引起銅冶煉之排氣處理設備的腐蝕或硫酸觸媒的劣化。此種冶煉阻礙物質混入之問題隨著電子零件屑5之處理量變多而明顯，發生對冶煉步驟造成負擔之問題。

若根據本發明之實施形態的電子零件屑5之處理方法，於冶煉步驟之前，具備如圖11所示之電子零件屑5的物理篩選步驟。藉此，能極力抑制夾帶至冶煉步驟之冶煉阻礙物質的比例，且增加電子零件屑5之處理量，使含有銅及有價金屬之電子零件屑5的比例增多，有效率地回收銅及有價金屬。

本發明雖藉由上述實施形態記載，但構成本發明之一部分的論述及圖式不應理解為限定本發明者。亦即，本發明並不限定於上述實施形態，可於不脫離其要旨之範圍，將構成要素變形加以具體化。

1:篩選部 2:影像辨識部 3:搬運部 4:搬運部 5:電子零件屑 10:撿料機器人 11:機械手 12:固定部 13:吸部 14:夾持部 13a:吸墊 13b:真空產生器 14a～14d:機械臂部 20:影像分析手段 21:拍攝手段 22:網路 23:區域檢測部 24:篩選系統 25:伺服器 30:搬運面 51、52、53:檢查範圍 100:篩選系統 120:輸入手段 130:輸出手段 141a～141d:爪部 200:控制手段 201:拍攝控制手段 202:位置形狀辨別手段 203:特徵分析手段 204:分類手段 205:辨別資訊製作手段 207:移動追隨手段 210:記憶裝置 211:多光譜拍攝資料記憶手段 212:區域檢測用資料記憶手段 213:顏色特性資訊記憶手段 214:分類資訊記憶手段 215:辨別資訊記憶手段

[圖1]係表示本發明實施形態之篩選系統一例的概略圖。 [圖2]係表示本發明實施形態之影像分析手段一例的構成圖。 [圖3]係表示本發明實施形態之影像分析處理一例的流程圖。 [圖4]係表示區域檢測用資料之一例的照片。 [圖5]係表示多光譜拍攝資料之一例的照片。 [圖6]係表示對圖4之區域檢測用資料經二值化處理的資料分配檢查範圍之情形之例的照片。 [圖7]係表示以往之彩色攝影機與使用本發明實施形態之具備多光譜照明的攝影機作為拍攝手段之情形時的辨識精確度之比較結果之表。 [圖8]係表示本發明實施形態之撿料裝置一例的平面圖。 [圖9]係本發明實施形態之撿料裝置所具備之機械手的透視圖。 [圖10]係本發明實施形態之撿料裝置所具備之機械手其變形例的透視圖。 [圖11]係表示本發明實施形態之電子零件屑處理方法一例的流程圖。 [圖12]係表示電子零件屑之單體屑（Al屑）之例的照片。 [圖13]係表示電子零件屑之單體屑（Fe屑）之例的照片。 [圖14]係表示電子零件屑之混合屑（Al屑）之例的照片。 [圖15]係表示電子零件屑之混合屑（Fe屑）之例的照片。

20:影像分析手段

21:拍攝手段

22:網路

24:篩選系統

25:伺服器

120:輸入手段

130:輸出手段

200:控制手段

201:拍攝控制手段

202:位置形狀辨別手段

203:特徵分析手段

204:分類手段

205:辨別資訊製作手段

207:移動追隨手段

210:記憶裝置

211:多光譜拍攝資料記憶手段

212:區域檢測用資料記憶手段

213:顏色特性資訊記憶手段

214:分類資訊記憶手段

215:辨別資訊記憶手段

Claims (7)

1. 一種電子零件屑之分類方法，其包含：位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑之中辨別各電子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析步驟，其分析各電子零件屑之特徵至少2種以上，而得到特徵分析資訊；及分類步驟，其基於該位置形狀辨別資訊及該特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的2種以上之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類，該位置形狀辨別步驟包含：對拍攝範圍內之該複數個電子零件屑照射區域檢測用光，取得區域檢測用資料，使用該區域檢測用資料，製作包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊。
2. 如請求項1之電子零件屑之分類方法，其中，該特徵分析步驟包含：使用多光譜拍攝手段，對各電子零件屑得到2個以上之光譜資訊。
3. 如請求項1之電子零件屑之分類方法，其中，該特徵分析步驟包含：對該電子零件屑所具有之特定色彩與該特定色彩相對於該電子零件屑之總面積所佔的面積之比進行分析。
4. 如請求項1之電子零件屑之分類方法，其中，該具有不同形狀的複數個電子零件屑包含：經使用磁選機、顏色篩選機、金屬篩選機、含有紅外線感測器之光學式篩選機、塑膠篩選機之任一者進行篩選處理後的電子零件屑。
5. 一種電子零件屑之處理方法，其包含：位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑之中辨別各電 子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析步驟，其分析各電子零件屑之特徵至少2種以上，而得到與該位置形狀辨別資訊相關連之特徵分析資訊；分類步驟，其基於該位置形狀辨別資訊及該特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的2種以上之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類；及抽取步驟，其基於該分類步驟之分類結果及該位置形狀辨別資訊，從該複數個電子零件屑之中抽取待抽取之電子零件屑。
6. 一種電子零件屑之分類方法，其包含：對具有不同形狀之複數個電子零件屑照射可照射複數之不同波長之照明光的多光譜照明光進行拍攝，而得到多光譜拍攝資料之步驟；位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀之該複數個電子零件屑之中辨別各電子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析步驟，其使用該多光譜拍攝資料，分析包含各電子零件屑所具有之特定色彩與該特定色彩相對於各電子零件屑之總面積所佔的面積之比的各電子零件屑之特徵至少2種以上，而得到特徵分析資訊；及分類步驟，其基於該位置形狀辨別資訊及該特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的包含該特定色彩與該特定色彩所佔的該面積之比的資訊之2種以上之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類。
7. 一種電子零件屑之分類方法，其包含：位置形狀辨別步驟，其從具有不同形狀的複數個電子零件屑之中辨別各電 子零件屑之位置及形狀，而得到包含各電子零件屑之位置資訊與形狀資訊的位置形狀辨別資訊；特徵分析步驟，其使用包含抽取顏色資訊與抽取顏色面積資訊的特徵，分析各電子零件屑之特徵，而得到特徵分析資訊，該抽取顏色資訊包含各電子零件屑所具有之特定色彩的資訊，該抽取顏色面積資訊包含該特定色彩相對於各電子零件屑之總面積所佔的面積之比的資訊；分類步驟，其基於該位置形狀辨別資訊及該特徵分析資訊，使用與為同一形狀且位於同一位置之一個電子零件屑相關連的包含該特定色彩與該特定色彩所佔的該面積之比的資訊之特徵，對各電子零件屑按照每種預先所規定之零件種類進行分類，該抽取顏色面積資訊包含對於特定之抽取顏色具有2個值以上之面積率之比的界限值，該分類步驟包含：當對於為同一形狀且位於同一位置之電子零件屑，抽取出該特定之抽取顏色的情形時，基於預先對該特定之抽取顏色設定之該面積之比的2個以上之界限值的資訊，將該電子零件屑分類為篩選對象物與篩選排除物。