WO2021131381A1 - 旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法 - Google Patents

旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法 Download PDF

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WO2021131381A1
WO2021131381A1 PCT/JP2020/042301 JP2020042301W WO2021131381A1 WO 2021131381 A1 WO2021131381 A1 WO 2021131381A1 JP 2020042301 W JP2020042301 W JP 2020042301W WO 2021131381 A1 WO2021131381 A1 WO 2021131381A1
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WO
WIPO (PCT)
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asphalt
aggregate
amount
regenerated aggregate
old
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/042301
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
眞二 浅川
宮本　博文
Original Assignee
前田道路株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 前田道路株式会社 filed Critical 前田道路株式会社
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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C19/00—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving
    • E01C19/02—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving for preparing the materials
    • E01C19/10—Apparatus or plants for premixing or precoating aggregate or fillers with non-hydraulic binders, e.g. with bitumen, with resins, i.e. producing mixtures or coating aggregates otherwise than by penetrating or surface dressing; Apparatus for premixing non-hydraulic mixtures prior to placing or for reconditioning salvaged non-hydraulic compositions

Definitions

  • the present invention relates to an old asphalt amount estimation system for estimating an old asphalt amount contained in a recycled aggregate which is a raw material of an asphalt mixture, an asphalt plant, and an old asphalt amount estimation method.
  • a recycled aggregate which is a raw material of an asphalt mixture, an asphalt plant, and an old asphalt amount estimation method.
  • the asphalt mixture produced in the asphalt plant contains aggregate and asphalt.
  • As the aggregate in addition to the new aggregate, recycled aggregate obtained by recycling the aggregate contained in the waste pavement or the like may be used. Such recycled aggregate contains used asphalt (formerly asphalt).
  • the old asphalt is volatilized from the regenerated aggregate, and the amount of the old asphalt is measured based on the difference between the weight of the remaining regenerated aggregate and the weight of the regenerated aggregate before extraction. ing.
  • such asphalt extraction test is carried out several times a month on the received recycled aggregate, and the amount of old asphalt is reduced. It is being measured.
  • An object of the present invention is to provide an old asphalt amount estimation system, an asphalt plant, and an old asphalt amount estimation method that can easily estimate the amount of old asphalt contained in recycled aggregate with a small work load.
  • the regenerated aggregate is heated by a dryer, and the aggregate containing the regenerated aggregate and the asphalt are mixed by a mixer to form an asphalt mixture.
  • An old asphalt amount estimation system that estimates the amount of old asphalt contained in the regenerated aggregate in the asphalt plant for producing the regenerated bone, before the mixer mixes the regenerated aggregate with the new asphalt.
  • the regenerated aggregate is based on the results of at least one imaging device for photographing the material, an image analysis unit that performs image analysis processing on the image data captured by the imaging device, and the image analysis processing of the image analysis unit.
  • This is an old asphalt amount estimation system including an old asphalt amount estimation unit for estimating the old asphalt amount contained in the above.
  • the image data captured by the image pickup apparatus is color image data
  • the image analysis unit analyzes the image data with respect to a blue component contained in the image data. Then, the old asphalt amount estimation unit may estimate the old asphalt amount based on the analysis result of the image analysis unit.
  • the image analysis unit calculates the amount of the blue component contained in the image data based on the image data, and the old asphalt amount estimation unit is calculated by the image analysis unit.
  • the amount of the old asphalt may be estimated based on the amount of the blue component.
  • the saturation of the blue component when the saturation is expressed in 255 steps is 70 degrees or more, and the hue of the blue component when the hue is expressed in 180 steps is 100 to 150. It may be a degree.
  • the image analysis unit further measures the particle size of the regenerated aggregate based on the image data
  • the old asphalt amount estimation unit further measures the analysis result regarding the blue component and the regenerated aggregate.
  • the amount of the old asphalt may be estimated based on the particle size of.
  • the imaging device may photograph the regenerated aggregate after being heated by the dryer of the asphalt plant.
  • the old asphalt amount estimation system is a supply amount calculation unit that calculates a supply amount of new asphalt to be newly supplied to the mixer based on the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit. May be further prepared.
  • the old asphalt amount estimation system calculates the supply amount of the regenerative additive to be added to the regenerated aggregate based on the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit.
  • a calculation unit may be further provided.
  • the asphalt plant according to the present invention is an asphalt plant that produces an asphalt mixture by mixing an aggregate containing a regenerated aggregate and a new asphalt, and the aggregate containing the regenerated aggregate and the new asphalt.
  • an asphalt plant including a mixer that mixes, a regenerated aggregate supply unit that supplies the regenerated aggregate to the mixer, an asphalt supply unit that supplies the new asphalt to the mixer, and the old asphalt amount estimation system. is there.
  • the asphalt plant according to the present invention is an asphalt plant that produces an asphalt mixture by mixing an aggregate containing regenerated aggregate and a new asphalt, and the aggregate containing the regenerated aggregate and the new asphalt.
  • the asphalt is provided with a mixer that mixes the asphalt, a regenerated aggregate supply unit that supplies the regenerated aggregate to the mixer, an asphalt supply unit that supplies the new asphalt to the mixer, and the old asphalt amount estimation system.
  • the supply unit is an asphalt plant that supplies the new asphalt to the mixer based on the supply amount of the new asphalt calculated by the supply amount calculation unit of the old asphalt amount estimation system.
  • the asphalt plant according to the present invention is an asphalt plant that produces an asphalt mixture by mixing an aggregate containing regenerated aggregate and a new asphalt, and the aggregate containing the regenerated aggregate and the new asphalt.
  • Mixer a regenerated aggregate supply unit that supplies the regenerated aggregate to the mixer, an asphalt supply unit that supplies the new asphalt to the mixer, and an addition that adds a regeneration additive to the regenerated aggregate.
  • the agent supply unit is provided with the former asphalt amount estimation system, and the additive supply unit is based on the supply amount of the regeneration additive calculated by the supply amount calculation unit of the former asphalt amount estimation system. It is an asphalt plant that adds the regeneration additive to the recycled aggregate.
  • the aggregate includes the regenerated aggregate and the new aggregate
  • the asphalt plant may further include a new aggregate supply unit for supplying the new aggregate to the mixer. ..
  • the mixer is the regenerated aggregate and the new asphalt. Based on the first step of photographing the image data of the regenerated aggregate before mixing with asphalt, the second step of performing image analysis processing on the image data, and the result of the image analysis processing.
  • This is an old asphalt amount estimation method including a third step of estimating the old asphalt amount of the old asphalt contained in the regenerated aggregate.
  • the image data captured by the image pickup apparatus is color image data
  • the second step is to analyze the image data with respect to a blue component contained in the image data.
  • the third step may include estimating the amount of old asphalt based on the analysis result of the image analysis unit.
  • the second step includes calculating the amount of the blue component contained in the image data based on the image data
  • the third step is the image analysis unit. It may include estimating the amount of the old asphalt based on the amount of the blue component calculated by.
  • the saturation of the blue component when the saturation is expressed in 255 steps is 70 degrees or more, and the hue of the blue component when the hue is expressed in 180 steps is 100 to 150. It may be a degree.
  • the second step further includes measuring the particle size of the regenerated aggregate based on the image data
  • the third step is the analysis result regarding the blue component and the said. It may include estimating the amount of the old asphalt based on the particle size of the regenerated aggregate.
  • the first step may include photographing the regenerated aggregate after being heated by the dryer of the asphalt plant.
  • the old asphalt amount estimation method may further include a step of calculating the supply amount of new asphalt to be newly supplied to the mixer based on the old asphalt amount.
  • the old asphalt amount estimation method may further include a step of calculating the supply amount of the regeneration additive to be added to the regenerated aggregate based on the old asphalt amount.
  • the amount of old asphalt contained in the regenerated aggregate can be easily estimated with a small work load.
  • FIG. 4 (a) is a diagram showing an example of a state in which image data of the aggregate is image-processed in the particle size analysis of the aggregate
  • FIG. 4 (b) is a diagram showing a bone in the image processing shown in FIG. 4 (a). It is a figure which shows the state which segmented the aggregate particle contained in the material.
  • 6 is a graph showing the particle size of the regenerated aggregate calculated based on the image processing shown in FIGS. 4 (a) and 4 (b) by the passing weight ratio of the aggregate according to the threshold value of the sieve.
  • It is a graph which shows an example of the correlation of the amount of the blue component of the regenerated aggregate, the particle size of the regenerated aggregate, and the amount of old asphalt obtained by the linear regression analysis.
  • the asphalt plant 100 includes a recycled aggregate supply unit 10, a new aggregate supply unit 20, an asphalt supply unit 30, an additive supply unit 40, a mixer 7, and an arithmetic unit 50.
  • the regenerated aggregate supply unit 10 is a regenerated aggregate
  • the new aggregate supply unit 20 is a new aggregate
  • the asphalt supply unit 30 is a new asphalt
  • the additive supply unit 40 is a regeneration additive.
  • Mixer 7 prepares an asphalt mixture by mixing regenerated aggregate, new aggregate, new asphalt and a regeneration additive.
  • the asphalt mixture produced in the asphalt plant 100 is loaded on the truck 8 and transported to the pavement site. In FIG. 1, the flow of aggregates, asphalt, additives, etc.
  • the recycled aggregate is used by recycling the aggregate contained in the waste pavement material and the like.
  • the additive for regeneration is added in order to restore the properties such as the degree of needle insertion of the old asphalt contained in the regenerated aggregate.
  • the regenerated aggregate supply unit 10 has a regenerated aggregate tank 1, a dryer 3, a regenerated aggregate surge bin 4, and a regenerated aggregate measuring tank 5. Further, between the regenerated aggregate tank 1 and the dryer 3, a first transfer elevator 2a for transporting the regenerated aggregate R from the regenerated aggregate tank 1 to the dryer 3 is provided. Further, a second transport elevator 2b for transporting the regenerated aggregate R from the dryer 3 to the regenerated aggregate surge bin 4 is provided between the dryer 3 and the regenerated aggregate surge bin 4. Further, between the regenerated aggregate measuring tank 5 and the mixer 7, a regenerated aggregate transport path 6 for charging the regenerated aggregate R from the regenerated aggregate measuring tank 5 into the mixer 7 is provided.
  • the regenerated aggregate R stored in the regenerated aggregate tank 1 is transported to the dryer 3 by the first transport elevator 2a.
  • the regenerated aggregate R is heated by the dryer 3.
  • the regenerated aggregate R heated by the dryer 3 is transported to the regenerated aggregate surge bin 4 by the second transport elevator 2b.
  • the regenerated aggregate R temporarily stored in the regenerated aggregate surge bin 4 is used to connect the regenerated aggregate R to the input port 5a of the regenerated aggregate measuring tank 5 when the discharge port 4a of the regenerated aggregate surge bin 4 is in the open state. Drop it. That is, the amount of the regenerated aggregate R that falls into the regenerated aggregate measuring tank 5 is adjusted according to the timing at which the discharge port 4a of the regenerated aggregate surge bin 4 opens and closes.
  • the regenerated aggregate measuring tank 5 measures the weight of the regenerated aggregate R, and when the weight of the regenerated aggregate R stored in the regenerated aggregate measuring tank 5 reaches a preset predetermined amount, the regenerated aggregate A command is sent to the surge bin 4 to close the discharge port 4a of the regenerated aggregate surge bin 4. When the weight of the regenerated aggregate R stored in the regenerated aggregate measuring tank 5 reaches a predetermined amount, the regenerated aggregate measuring tank 5 puts the regenerated aggregate R into the mixer 7 via the regenerated aggregate transport path 6. ..
  • the regenerated aggregate supply unit 10 has imaging devices 9a, 9b, 9c provided so that the regenerated aggregate R can be photographed.
  • the image pickup apparatus 9a photographs the regenerated aggregate R transported from the dryer 3 to the regenerated aggregate surge bin 4 by the second transport elevator 2b.
  • the image pickup apparatus 9b photographs the regenerated aggregate R stored in the regenerated aggregate surge bin 4.
  • the image pickup apparatus 9c photographs the regenerated aggregate R stored in the regenerated aggregate measuring tank 5. That is, the image pickup apparatus 9a, 9b, 9c photographs the regenerated aggregate R after the dryer 3 heats the regenerated aggregate R and before the mixer 7 mixes the regenerated aggregate R with the new asphalt.
  • the timing at which the imaging devices 9a, 9b, 9c image the regenerated aggregate R is , Preferably before mixing the regenerated aggregate R and the regenerating additive.
  • the image pickup devices 9a, 9b, and 9c have a shooting performance of about 50 frames per second.
  • the image pickup apparatus 9a, 9b, 9c can continuously image the regenerated aggregate R from various angles according to the flow and movement of the regenerated aggregate R.
  • four or more imaging devices for photographing the regenerated aggregate R may be provided, or only one may be provided.
  • the new aggregate supply unit 20 has a hot bin 21 and a new aggregate measuring tank 22.
  • the hot bin 21 is supplied with new aggregate via a dryer, a hot elevator, and a screen (not shown).
  • the inside of the hot bin 21 is divided into five compartments, and each compartment constitutes a storage bin 21a.
  • the new aggregate is screened by the above screen according to the classification according to the particle size, and is stored in one of the five storage bins 21a according to the classification according to the particle size.
  • the aggregate stored in each storage bottle 21a is appropriately discharged to the new aggregate measuring tank 22 by opening the discharge port 21b of the storage bottle 21a.
  • the new aggregate put into the new aggregate measuring tank 22 is cumulatively weighed by a measuring device (not shown) provided in the new aggregate measuring tank 22.
  • the hot bin 21 closes the discharge port 21b of each storage bin 21a in response to the instruction from the new aggregate measuring tank 22. Make it a state. Then, the new aggregate measured by the new aggregate measuring tank 22 is supplied to the mixer 7.
  • the asphalt supply unit 30 has an asphalt tank 31 and an asphalt measuring tank 32.
  • the new asphalt stored in the asphalt tank 31 is discharged to the asphalt measuring tank 32 when the discharge port 31a of the asphalt tank 31 is opened.
  • the new asphalt charged into the asphalt measuring tank 32 is weighed by a measuring device (not shown) provided in the asphalt measuring tank 32.
  • the asphalt tank 31 closes the discharge port 31a of the asphalt tank 31 in response to the instruction from the asphalt measuring tank 32. Then, the new asphalt weighed by the asphalt measuring tank 32 is supplied to the mixer 7.
  • the additive supply unit 40 has an additive tank 41 and an additive measuring tank 42.
  • the regeneration additive stored in the additive tank 41 is discharged to the additive measuring tank 42 when the discharge port 41a of the additive tank 41 is opened.
  • the regeneration additive charged into the additive measuring tank 42 is weighed by a measuring device (not shown) provided in the additive measuring tank 42.
  • the additive tank 41 closes the discharge port 41a of the additive tank 41 in response to the instruction from the additive measuring tank 42. Make it a state. Then, the regeneration additive measured by the additive measuring tank 42 is supplied to the mixer 7.
  • the asphalt plant 100 has an arithmetic unit 50.
  • a computer can be exemplified as a specific example of the arithmetic unit 50.
  • the arithmetic unit 50 includes an image analysis unit 11, an old asphalt amount estimation unit 12, and a supply amount calculation unit 13.
  • the image analysis unit 11, the old asphalt amount estimation unit 12, and the supply amount calculation unit 13 are independent devices and may be connected to each other by wire or wirelessly, or various functions of one arithmetic unit 50. It may be a program that executes.
  • the arithmetic unit 50 is connected to the image pickup devices 9a, 9b, 9c by wire or wirelessly.
  • the image pickup apparatus 9a, 9b, 9c and the image analysis unit 11 may be electrically connected via a LAN cable or a USB cable, or may be wirelessly connected.
  • the image analysis unit 11 of the arithmetic unit 50 processes and analyzes the image data acquired by the image pickup devices 9a, 9b, and 9c, accumulates these image data, and can refer to them after the fact if necessary. .. Further, the old asphalt amount estimation unit 12 of the arithmetic unit 50 determines the old asphalt amount contained in the regenerated aggregate R, that is, the old asphalt contained in the regenerated aggregate R, based on the analysis result output by the image analysis unit 11. Estimate the weight ratio. The specific method for estimating the amount of old asphalt will be described later.
  • the image pickup devices 9a, 9b, 9c, the image analysis unit 11, and the old asphalt amount estimation unit 12 constitute the old asphalt amount estimation system 15.
  • the supply amount calculation unit 13 of the arithmetic unit 50 sets the supply amount of new asphalt according to the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit 12. For example, the supply amount calculation unit 13 keeps the total asphalt amount contained in the asphalt mixture constant when the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit 12 is smaller than the initially set target value. Therefore, increase the supply of new asphalt. On the other hand, the supply amount calculation unit 13 reduces the supply amount of the new asphalt when the old asphalt amount is larger than the target value. The supply amount calculation unit 13 sends the setting of the supply amount of new asphalt to the asphalt measuring tank 32 by wire or wirelessly. Then, the asphalt measuring tank 32 measures the new asphalt based on the supply amount of the new asphalt received from the supply amount calculation unit 13, and supplies the new asphalt to the mixer 7.
  • the supply amount calculation unit 13 sets the supply amount of the regeneration additive according to the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit 12. For example, when the amount of old asphalt estimated by the old asphalt amount estimation unit 12 is larger than the target value, the supply amount calculation unit 13 increases the supply amount of the regeneration additive because there is a large amount of old asphalt to be softened. .. On the other hand, when the amount of the old asphalt is less than the target value, the supply amount calculation unit 13 reduces the supply amount of the regeneration additive. The supply amount calculation unit 13 sends the setting of the supply amount of the regeneration additive to the additive measuring tank 42 by wire or wirelessly. Then, the additive measuring tank 42 measures the regenerating additive based on the supply amount of the regenerating additive received from the supply amount calculation unit 13, and supplies the regenerating additive to the mixer 7.
  • the image pickup devices 9a and 9c have a camera body 90 and a lens 91 provided on the camera body 90.
  • the camera body 90 is attached to the structure 95 (for example, a steel beam) of the asphalt plant 100 via the arm metal fitting 92, the seismic base 93, and the seismic rubber 94.
  • the orientation of the lens 91 of the camera body 90 can be appropriately adjusted by rotating the arm portion 92a of the arm metal fitting 92.
  • the image pickup apparatus 9a photographs the regenerated aggregate R transported to the second transport elevator 2b from above.
  • the image pickup apparatus 9c photographs the regenerated aggregate R stored in the regenerated aggregate measuring tank 5 through the inlet 5a of the regenerated aggregate measuring tank 5.
  • the image pickup device 9b has a camera body 90 and a lens 91 provided on the camera body 90, similarly to the image pickup devices 9a and 9c.
  • One end of the arm metal fitting 96 bent into a substantially L shape is attached to the image pickup apparatus 9b.
  • the other end of the arm metal fitting 96 is attached to the wall surface of the regenerated aggregate surge bin 4. That is, the camera body 90 of the image pickup apparatus 9b is fixed to the regenerated aggregate surge bin 4 via the arm metal fitting 96.
  • the regenerated aggregate surge bin 4 is provided with a window portion 4b made of a transparent member.
  • the camera body 90 is arranged so that the lens 91 faces the window portion 4b of the regenerated aggregate surge bin 4. Therefore, the image pickup apparatus 9b can photograph the regenerated aggregate R stored inside the regenerated aggregate surge bin 4 through the window portion 4b.
  • the structure of the image pickup apparatus 9a, 9b, 9c is not limited to that shown in FIG. 2A or FIG. 2B. Further, the image pickup apparatus 9c may have the structure shown in FIG. 2B, and is stored inside the regenerated aggregate measuring tank 5 through the window portion formed in the regenerated aggregate measuring tank 5. The regenerated aggregate R may be photographed. Further, lighting equipment (not shown) may be provided in the vicinity of each of the imaging devices 9a, 9b, 9c so that the imaging devices 9a, 9b, 9c can easily photograph the regenerated aggregate R.
  • FIG. 3 shows an example of image data of the regenerated aggregate R taken by the image pickup apparatus 9a, 9b, 9c.
  • the image data acquired by the image pickup devices 9a, 9b, 9c is a color digital image.
  • the image data may be a still image or a moving image.
  • the image pickup apparatus 9a, 9b, 9c continuously captures 100 or more images as shown in FIG.
  • the image data acquired by the image pickup devices 9a, 9b, 9c is transmitted to the image analysis unit 11 of the arithmetic unit 50.
  • the image analysis unit 11 of the arithmetic apparatus 50 executes the particle size analysis of the regenerated aggregate R included in the image data and the color analysis of the image data.
  • the image analysis unit 11 calculates the particle size of the regenerated aggregate R by analyzing the particle size of the regenerated aggregate R.
  • the image analysis unit 11 calculates the amount of the blue component contained in the image data by color analysis of the image data.
  • the old asphalt amount estimation unit 12 includes the regenerated aggregate R in the regenerated aggregate R using a preset estimation formula based on the particle size of the regenerated aggregate R calculated by the image analysis unit 11 and the amount of the blue component. Calculate the amount of old asphalt to be used.
  • the image analysis unit 11 measures, for example, the volume of the regenerated aggregate R from the image data acquired by the imaging devices 9a, 9b, 9c using a known algorithm, and sets the volume of the regenerated aggregate R as a sieve threshold. After sorting according to the above, the particle size of the regenerated aggregate R is analyzed by calculating the weight from the volume of the regenerated aggregate R.
  • a known algorithm for example, an improved N-Cut method (Improved Normalized Cuts Algorithm) can be exemplified. It should be noted that the accuracy of segmentation, which will be described later, may be improved by creating teacher data in which the contour line is corrected by human work and machine learning the above algorithm using the teacher data.
  • the method of analyzing the particle size of the regenerated aggregate R by the image analysis unit 11 is not particularly limited to the method described below.
  • teacher data in which contour lines of aggregates are added to 100 or more images is created, and a model for segmentation and calculation of particle size of aggregates is generated by machine learning using the teacher data, and this model is generated. It may be used as an algorithm.
  • the image analysis unit 11 binarizes the image data acquired by the image pickup devices 9a, 9b, 9c, and the regenerated aggregate included in the image data.
  • the edge of the aggregate particle Rp of R is extracted to obtain the contour line E, and each aggregate particle is separated by the contour line E and segmented.
  • the image analysis unit 11 calculates the major axis L and the minor axis S of the aggregate particles Rp based on the contour line E of the segmentated aggregate particles Rp.
  • the actual lengths of the major axis L and the minor axis S are calculated based on the number of pixels on the image data.
  • the image analysis unit 11 sets each aggregate particle Rp included in the image data to the sieving thresholds 0.075 mm, 0.15 mm, 0.3 mm, and 0.6 mm based on the length of the major axis L. , 2.36 mm, 4.75 mm, 13.2 mm, 19 mm, 26.5 mm, 37.5 mm, 53 mm.
  • the threshold value of the sieve is not limited to the above.
  • the threshold value of the sieve may be set to only 5 mm.
  • the image analysis unit 11 calculates the weight of the regenerated aggregate R based on the volume of the aggregate particles Rp sorted according to the threshold value of the sieve. Specifically, the volume of the aggregate particles Rp is calculated as major axis L ⁇ minor axis S ⁇ height h (average of major axis L and minor axis S), and integrated for each threshold value of the sieve. Thereby, the volume of the regenerated aggregate R corresponding to each of the threshold values of the sieve can be calculated. Then, using the regression line shown in FIG. 5, the weight W of the regenerated aggregate R is calculated from the volume of the regenerated aggregate R integrated for each of the above-mentioned thresholds of the sieve.
  • the coefficients A and intercept B of the regression line shown in FIG. 5 were subjected to an aggregate sieving test in advance, and were based on the weight of the aggregate for each threshold of the sieving measured in this test and the integrated volume thereof. It is preset by linear regression analysis. Further, this integrated volume is a numerical value calculated by using the above-mentioned image analysis unit 11 from the image data of the aggregate used in the sieving test.
  • the black circles shown in FIG. 5 indicate the data of the weight and the integrated volume of the aggregate obtained in the above-mentioned prior sieving test.
  • the weight W of the regenerated aggregate R is calculated by the following formula (1) for each threshold value of the sieve.
  • W A ⁇ ⁇ (L ⁇ S ⁇ h) + B... (1)
  • ⁇ (L ⁇ S ⁇ h) is the total value of the volume of the aggregate for each threshold value of the sieve.
  • the image analysis unit 11 calculates the particle size (particle size distribution) of the regenerated aggregate R as shown in the graph of FIG. 6 based on the weight W of the regenerated aggregate R sorted according to the threshold of the sieve. The calculation result is output to the old asphalt amount estimation unit 12.
  • the image analysis unit 11 may calculate the average value of the particle sizes obtained from the plurality of image data, and output this average value as the particle size of the regenerated aggregate R to the old asphalt amount estimation unit 12.
  • the image analysis unit 11 particularly analyzes the blue component included in the image data. Specifically, based on the image data of the regenerated aggregate R as shown in FIG. 3, the blue component contained in the image data is extracted, and the amount Y of the blue component (the number of pixels of the blue component in the image data) is calculated. The calculation is performed, and the calculation result is output to the old asphalt amount estimation unit 12. Instead of the amount of the blue component, the ratio of the number of blue pixels to the total number of pixels of the image data (density of the blue component) may be calculated. Further, the image analysis unit 11 may calculate the average value of the particle sizes obtained from the plurality of image data, and output this average value as the amount of the blue component to the old asphalt amount estimation unit 12.
  • the image analysis unit 11 extracts the saturation belonging to the range of 70 degrees or more when the saturation is expressed in 255 stages as the blue component contained in the image data, and more preferably belongs to the range of 80 degrees or more. Extract the saturation. Further, the image analysis unit 11 extracts a hue belonging to the range of 100 to 150 degrees when the hue is expressed in 180 steps as a blue component included in the image data, but more preferably the range of 104 to 144 degrees. The hue belonging to is extracted. Regarding the brightness, the image analysis unit 11 extracts the brightness of the entire range (for example, the brightness belonging to the range of 0 to 255 degrees when the brightness is expressed in 255 stages) as the blue component included in the image data. ..
  • the old asphalt amount estimation unit 12 is included in the regenerated aggregate R using a preset estimation formula based on the amount of the blue component calculated by the image analysis unit 11 and the particle size of the regenerated aggregate R. Calculate the amount of old asphalt.
  • this estimation formula the formula shown in the graph of FIG. 7 can be exemplified.
  • FIG. 7 is a three-dimensional model of the relationship between the amount of the blue component of the regenerated aggregate R, the particle size of the regenerated aggregate R, and the amount of the old asphalt obtained in advance by multiple regression analysis (linear regression analysis). is there.
  • the formula shown in the graph of FIG. 7 is preset in the old asphalt amount estimation unit 12, and by using this formula as the estimation formula, the amount Y of the blue component and the particle size Z of the regenerated aggregate R can be obtained.
  • the old asphalt amount X is calculated based on.
  • the amount of old asphalt contained in a plurality of regenerated aggregate R samples is recorded by a conventional method such as an automatic centrifugation extraction method.
  • the amount of old asphalt is recorded as a value expressed in "%" as the weight ratio of the old asphalt to the total weight of the regenerated aggregate R.
  • the amount of the blue component contained in the image data was analyzed. Record.
  • 100 or more image data are acquired for each sample, and the average value of the analysis values for the amount of the blue component is recorded.
  • the "amount of the blue component" is recorded as a value obtained by displaying the number of pixels of the blue component included in the image data in units of "number of pixels / 1000".
  • the particle size of the regenerated aggregate R contained in the sample is calculated and recorded by the method of particle size analysis described above. As described above, since 100 or more image data are acquired for each sample, the average value of the analysis values is also recorded for the particle size of the regenerated aggregate R.
  • the "particle size of the regenerated aggregate R" is the weight ratio (5 mm or less aggregate weight ratio) of the aggregates whose sieve mesh threshold is classified as 5 mm or less to the total regenerated aggregate R as "%". It is calculated in units of "/ 10".
  • the particle size of the regenerated aggregate R may be calculated based on the result of the sieving test.
  • Table 1 shows an example of data on the amount of the blue component, the particle size, and the amount of the old asphalt obtained using the sample of the regenerated aggregate R.
  • the significance probability (p value) needs to be 0.05 or less, but the p value in the above formula (3) Is 0.002706, which is highly significant. Therefore, as shown in FIG. 7, the amount of old asphalt has a correlation between the amount of the blue component and the particle size of the regenerated aggregate R. Therefore, it is possible to estimate the amount of old asphalt contained in the regenerated aggregate R by analyzing the amount of the blue component of the regenerated aggregate R and the particle size of the regenerated aggregate R from the image data of the regenerated aggregate R. ..
  • the larger the amount of the blue component of the regenerated aggregate R the larger the amount of old asphalt.
  • the finer the particle size of the regenerated aggregate R the larger the surface area of the regenerated aggregate R per weight, and more old asphalt adheres. Therefore, the larger the weight ratio of the aggregate contained in the regenerated aggregate R is 5 mm or less.
  • the amount of old asphalt increases. That is, the smaller the threshold value of the sieve mesh of the regenerated aggregate R and the larger the weight ratio thereof, the larger the amount of old asphalt.
  • the black circles shown in FIG. 7 indicate the data of the amount of the blue component, the particle size, and the amount of the old asphalt in Table 1 above.
  • the old asphalt amount estimation unit 12 was obtained by color analysis of the particle size Z of the regenerated aggregate R calculated by the particle size analysis of the regenerated aggregate R described above and the image data of the regenerated aggregate R described above. By substituting the amount Y of the blue component into the above estimation formula (3), the amount of old asphalt X contained in the regenerated aggregate R is calculated.
  • the weight ratio of the aggregates whose sieve mesh threshold is classified as 5 mm or less is considered as the particle size of the regenerated aggregate R, but in particular, Not limited.
  • the sieve mesh thresholds 0.075 mm, 0.15 mm, 0.3 mm, 0.6 mm, 2.36 mm, 4.75 mm, 13.2 mm, 19 mm, 26.5 mm, 37.5 mm, 53 mm.
  • the amount of old asphalt may be estimated with higher accuracy by calculating the weight ratio of the aggregate for all of the above and obtaining the result formula of the multiple regression analysis.
  • the estimation formula preset in the old asphalt amount estimation unit 12 satisfies the relationship between the amount and particle size of the blue component of the regenerated aggregate R and the old asphalt amount as described above, the above formula ( It is not particularly limited to 3) and the formula (4).
  • the relationship between the amount of the blue component and the amount of the old asphalt can be obtained by linear regression analysis, and the amount of the old asphalt can be estimated only from the amount of the blue component.
  • the black circles shown in FIG. 9 indicate the relationship between the amount of old asphalt calculated by a conventional method such as an automatic centrifugation extraction method using an actual sample and the amount of the blue component analyzed from the image data of the sample. It is based on the data shown.
  • the old asphalt amount estimation system 15 of the asphalt plant 100 has the image data 9a, 9b, 9c for photographing the regenerated aggregate R and the image data photographed by the image devices 9a, 9b, 9c.
  • An image analysis unit 11 that performs image analysis processing on the asphalt
  • an old asphalt amount estimation unit 12 that estimates the old asphalt amount based on the result of the image analysis processing are provided.
  • the old asphalt amount estimation system 15 is included in the regenerated aggregate R by analyzing the image data taken by the imaging devices 9a, 9b, 9c without using a conventional method such as an automatic centrifugation extraction method. It is possible to estimate the amount of old asphalt. Therefore, according to the old asphalt amount estimation system 15, the asphalt plant 100, and the old asphalt amount estimation method according to the present embodiment, the old asphalt amount contained in the regenerated aggregate R can be easily estimated with a small work load. ..
  • the image analysis unit 11 of the old asphalt amount estimation system 15 analyzes the image data with respect to the blue component contained in the image data, and the old asphalt amount estimation unit 12 is based on the analysis result of the image analysis unit 11. Estimate the amount of old asphalt. Specifically, the image analysis unit 11 calculates the amount of the blue component contained in the image data, and the old asphalt amount estimation unit 12 calculates the amount of the old asphalt component based on the amount of the blue component calculated by the image analysis unit 11. To estimate. As a result, the old asphalt amount estimation system 15 easily estimates the old asphalt amount contained in the regenerated aggregate R by utilizing the correlation between the old asphalt amount shown in FIG. 7 or 9 and the amount of the blue component. be able to.
  • the saturation of the blue component to be analyzed by the image analysis unit 11 of the old asphalt amount estimation system is 70 degrees or more when the saturation is expressed in 255 stages, and the hue when the hue is expressed in 180 stages is It is 100 to 150 degrees.
  • the saturation and color of the blue component having a correlation with the old asphalt amount are clearly defined, so that the old asphalt amount estimation unit 12 is based on the analysis result of the image analysis unit 11. ,
  • the amount of old asphalt can be estimated with higher accuracy.
  • the saturation when the saturation of the blue component to be analyzed is expressed in 255 stages is more preferably 80 degrees or more, and the hue when the hue is expressed in 180 stages is more preferably 104. It is ⁇ 144 degrees.
  • the image analysis unit 11 measures the particle size of the regenerated aggregate R based on the image data
  • the old asphalt amount estimation unit measures the old asphalt amount based on the analysis result regarding the blue component and the particle size of the regenerated aggregate R.
  • the finer the particle size of the regenerated aggregate R the larger the surface area of the regenerated aggregate R per weight, so that a large amount of old asphalt tends to adhere and the amount of old asphalt tends to increase. Therefore, the old asphalt amount estimation system 15 can estimate the old asphalt amount with higher accuracy by estimating the old asphalt amount in consideration of not only the amount of the blue component but also the particle size of the regenerated aggregate R. ..
  • the imaging devices 9a, 9b, 9c photograph the regenerated aggregate R after being heated by the dryer 3 of the asphalt plant 100.
  • the 9a, 9b, and 9c to be photographed can acquire the image data of the regenerated aggregate R in the state immediately before being put into the mixer 7.
  • the old asphalt amount estimation system 15 includes a supply amount calculation unit 13 that calculates the supply amount of new asphalt to be newly supplied to the mixer 7 based on the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit 12.
  • the asphalt plant 100 feeds back the supply amount of new asphalt calculated by the supply amount calculation unit 13 to the asphalt supply unit 30.
  • the asphalt supply unit 30 supplies the new asphalt to the mixer 7 based on the supply amount of the new asphalt calculated by the supply amount calculation unit 13. Therefore, in the asphalt plant 100 having the old asphalt amount estimation system 15, the quality of the asphalt mixture can be improved.
  • the supply amount calculation unit 13 can also calculate the supply amount of the regeneration additive to be added to the regenerated aggregate R based on the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit 12.
  • the asphalt plant 100 feeds back the supply amount of the regeneration additive calculated by the supply amount calculation unit 13 to the additive supply unit 40.
  • the additive supply unit 40 supplies the regeneration additive to the mixer 7 based on the supply amount of the regeneration additive calculated by the supply amount calculation unit 13, and supplies the regeneration additive to the regenerated aggregate R. Added. Therefore, the quality of the asphalt mixture can be further improved.
  • the regeneration additive may be added to the regenerated aggregate R in the stage before being supplied to the mixer 7.
  • the additive supply unit 40 may supply the regenerated additive to the regenerated aggregate surge bin 4 or the regenerated aggregate measuring tank 5.
  • the asphalt plant 100 may produce an asphalt mixture using only the regenerated aggregate R as an aggregate without having a new aggregate supply unit 20.
  • the old asphalt amount estimation system 15 does not have to have the supply amount calculation unit 13. That is, the old asphalt amount estimated by the old asphalt amount estimation unit 12 may be transmitted to the operator inside the company of the asphalt plant 100 via an output unit such as an operation monitor. In this case, the operator determines the supply amount of the new asphalt and the supply amount of the regeneration additive based on the old asphalt amount, and operates the asphalt supply unit 30 and the additive supply unit 40.
  • the supply amount of new asphalt and the supply amount of the additive for regeneration calculated by the supply amount calculation unit 13 are transmitted to the operator via the output unit without being directly sent to the asphalt supply unit 30 and the additive supply unit 40. May be done.
  • the operator operates the asphalt supply unit 30 and the additive supply unit 40 based on the supply amount of the new asphalt and the supply amount of the additive for regeneration calculated by the supply amount calculation unit 13.

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Abstract

ミキサ７によって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラント１００において、旧アスファルト量推定システム１５は、再生骨材Ｒを撮影する撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部１１と、画像解析部１１の画像解析処理の結果に基づいて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部１２とを備える。

Description

旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法
　本発明は、アスファルト混合物の原料となる再生骨材に含まれる旧アスファルト量を推定するための旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法に関するものである。
　文献の参照による組み込みが認められる指定国については、２０１９年１２月２７日に日本国に出願された特願２０１９－２３９４８６に記載された内容を参照により本明細書に組み込み、本明細書の記載の一部とする。
　アスファルトプラントで製造されるアスファルト混合物は、骨材及びアスファルトを含んでいる。骨材には、新規の骨材の他に、舗装廃材等に含まれる骨材をリサイクルした再生骨材が用いられることもある。このような再生骨材には、使用済みアスファルト（旧アスファルト）が含まれている。
　アスファルト混合物の品質管理のためには、再生骨材に含まれる旧アスファルトの量を測定する必要があるが、従来から、旧アスファルトの量を測定するための方法として、「アスファルト抽出試験方法」が用いられている（特許文献１の段落［００１６］参照）。
　すなわち、従来の自動遠心分離抽出法では、再生骨材から旧アスファルトを揮発させ、残存する再生骨材の重量と抽出前の再生骨材の重量との差に基づいて、旧アスファルト量を測定している。また、アスファルトプラントでは、再生骨材が含まれるアスファルト混合物の品質管理のために、入荷される再生骨材に対して、月に数回、このようなアスファルト抽出試験が実施され、旧アスファルト量が測定されている。
特許第６３６７９９５号公報
　しかしながら、再生骨材に含まれる旧アスファルト量をアスファルト抽出試験方法によって測定する場合、旧アスファルト量を測定するためにかかる作業負担が過大になってしまうという問題があった。
　本発明の目的は、再生骨材に含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法を提供することである。
　［１］上記課題を解決するために、本発明に係る旧アスファルト量推定システムは、ドライヤによって再生骨材を加熱し、ミキサによって前記再生骨材を含む骨材とアスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システムであって、前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材を撮影する少なくとも１つの撮像装置と、前記撮像装置が撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部と、前記画像解析部の画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部と、を備える旧アスファルト量推定システムである。
　［２］上記発明において、前記撮像装置により撮影された前記画像データは、カラーの画像データであり、前記画像解析部は、前記画像データに対して、前記画像データに含まれる青色成分に関する解析を行い、前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記旧アスファルト量を推定してもよい。
　［３］上記発明において、前記画像解析部は、前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる前記青色成分の量を算出し、前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部によって算出された前記青色成分の量に基づいて、前記旧アスファルト量を推定してもよい。
　［４］上記発明において、 彩度を２５５段階で表現した場合の前記青色成分の彩度は、７０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の前記青色成分の色相は、１００～１５０度であってもよい。
　［５］上記発明において、前記画像解析部は、さらに、前記画像データに基づいて前記再生骨材の粒度を測定し、前記旧アスファルト量推定部は、前記青色成分に関する解析結果及び前記再生骨材の粒度に基づいて、前記旧アスファルト量を推定してもよい。
　［６］上記発明において、前記撮像装置は、前記アスファルトプラントのドライヤによって加熱された後の前記再生骨材を撮影してもよい。
　［７］上記発明において、旧アスファルト量推定システムは、前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、新たに前記ミキサに供給する新規アスファルトの供給量を算出する供給量算出部を、さらに備えてもよい。
　［８］上記発明において、旧アスファルト量推定システムは、前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、前記再生骨材に添加する再生用添加剤の供給量を算出する供給量算出部を、さらに備えてもよい。
　［９］本発明に係るアスファルトプラントは、再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、上記の旧アスファルト量推定システムとを備えるアスファルトプラントである。
　［１０］本発明に係るアスファルトプラントは、再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、上記の旧アスファルト量推定システムとを備え、前記アスファルト供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記新規アスファルトの供給量に基づいて、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルトプラントである。
　［１１］本発明に係るアスファルトプラントは、再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、前記再生骨材に再生用添加剤を添加する添加剤供給部と、上記の旧アスファルト量推定システムとを備え、前記添加剤供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記再生用添加剤の供給量に基づいて、前記再生用添加剤を前記再生骨材に添加するアスファルトプラントである。
　［１２］上記発明において、前記骨材は、前記再生骨材と新規骨材を含み、前記アスファルトプラントは、前記新規骨材を前記ミキサに供給する新規骨材供給部をさらに備えていてもよい。
　［１３］本発明に係る旧アスファルト量推定方法は、ミキサによって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材の画像データを撮影する第１の工程と、前記画像データに対して画像解析処理を行う第２の工程と、前記画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルトの旧アスファルト量を推定する第３の工程と、を備える旧アスファルト量推定方法である。
　［１４］上記発明において、前記撮像装置により撮影された前記画像データは、カラーの画像データであり、前記第２の工程は、前記画像データに対して、前記画像データに含まれる青色成分に関する解析を行うことを含み、前記第３の工程は、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記旧アスファルト量を推定することを含んでいてもよい。
　［１５］上記発明において、前記第２の工程は、前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる前記青色成分の量を算出することを含み、前記第３の工程は、前記画像解析部によって算出された前記青色成分の量に基づいて、前記旧アスファルト量を推定することを含んでいてもよい。
　［１６］上記発明において、 彩度を２５５段階で表現した場合の前記青色成分の彩度は、７０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の前記青色成分の色相は、１００～１５０度であってもよい。
　［１７］上記発明において、前記第２の工程は、さらに、前記画像データに基づいて前記再生骨材の粒度を測定することを含み、前記第３の工程は、前記青色成分に関する解析結果及び前記再生骨材の粒度に基づいて、前記旧アスファルト量を推定することを含んでいてもよい。
　［１８］上記発明において、前記第１の工程は、前記アスファルトプラントのドライヤによって加熱された後の前記再生骨材を撮影することを含んでいてもよい。
　［１９］上記発明において、旧アスファルト量推定方法は、前記旧アスファルト量に基づいて、新たに前記ミキサに供給する新規アスファルトの供給量を算出する工程を、さらに備えてもよい。
［２０］上記発明において、旧アスファルト量推定方法は、前記旧アスファルト量に基づいて、前記再生骨材に添加する再生用添加剤の供給量を算出する工程を、さらに備えてもよい。
　本発明によれば、再生骨材に含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる。
本実施形態に係るアスファルトプラントの構成を示す図である。 図２（ａ）及び図２（ｂ）は、各々、図１に示すアスファルトプラントに使用される撮像装置の具体的な構造の例を示す図である。 図２（ａ）又は図２（ｂ）に示す撮像装置により撮影された再生骨材の画像データの一例を示す写真である。 図４（ａ）は、骨材の粒度解析において骨材の画像データを画像処理した状態の一例を示す図であり、図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す画像処理において、骨材に含まれる骨材粒子をセグメンテーション化した状態を示す図である。 線形回帰分析によって求められた骨材の体積と重量との関係の一例を示すグラフである。 図４（ａ）及び図４（ｂ）に示す画像処理に基づいて算出された再生骨材の粒度を、ふるい目の閾値に応じた骨材の通過重量割合によって表したグラフである。 線形回帰分析によって求められた再生骨材の青色成分の量、再生骨材の粒度及び旧アスファルト量の相関関係の一例を示すグラフである。 再生骨材の粒度を示すふるい目の閾値の各々と骨材の重量比（Ｚ１～Ｚ１１）と重回帰相関係数（β１～β１１）との関係を示す表である。 線形回帰分析によって求められた再生骨材の青色成分の量及び旧アスファルト量の相関関係の一例を示すグラフである。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
　図１に示すように、アスファルトプラント１００は、再生骨材供給部１０、新規骨材供給部２０、アスファルト供給部３０、添加剤供給部４０、ミキサ７及び演算装置５０を有している。再生骨材供給部１０は再生骨材を、新規骨材供給部２０は新規骨材を、アスファルト供給部３０は新規アスファルトを、添加剤供給部４０は再生用添加剤を、各々、ミキサ７に供給する。ミキサ７は、再生骨材、新規骨材、新規アスファルト及び再生用添加剤を混合してアスファルト混合物を製造する。アスファルトプラント１００で製造されたアスファルト混合物は、トラック８に積載され、舗設現場へ運搬される。なお、図１中において、骨材、アスファルト、添加剤等の流れを実線で示し、画像データや制御信号等の流れを破線で示す。
　なお、再生骨材とは、舗装廃材等に含まれる骨材をリサイクルして利用するものである。また、再生用添加剤とは、再生骨材に含まれる旧アスファルトの針入度等の性状を回復させるために添加するものである。
　再生骨材供給部１０は、再生骨材槽１、ドライヤ３、再生骨材サージビン４及び再生骨材計量槽５を有している。また、再生骨材槽１とドライヤ３との間には、再生骨材槽１からドライヤ３へ再生骨材Ｒを運搬するための第１搬送エレベータ２ａが設けられている。さらに、ドライヤ３と再生骨材サージビン４との間には、ドライヤ３から再生骨材サージビン４へ再生骨材Ｒを運搬するための第２搬送エレベータ２ｂが設けられている。また、再生骨材計量槽５とミキサ７との間には、再生骨材計量槽５からミキサ７へ再生骨材Ｒを投入するための再生骨材搬送路６が設けられている。
　再生骨材槽１に貯留された再生骨材Ｒは、第１搬送エレベータ２ａにより、ドライヤ３に搬送される。再生骨材Ｒはドライヤ３で加熱される。そして、ドライヤ３で加熱された再生骨材Ｒは、第２搬送エレベータ２ｂにより、再生骨材サージビン４に搬送される。再生骨材サージビン４に一時的に貯蔵された再生骨材Ｒは、再生骨材サージビン４の放出口４ａが開状態である場合に再生骨材Ｒを再生骨材計量槽５の投入口５ａに落下させる。すなわち、再生骨材サージビン４の放出口４ａが開閉するタイミングに応じて、再生骨材計量槽５に落下する再生骨材Ｒの量が調整される。再生骨材計量槽５は、再生骨材Ｒの重量を計測し、再生骨材計量槽５に貯留された再生骨材Ｒの重量が予め設定された所定量に達したタイミングで、再生骨材サージビン４に指令を送出して再生骨材サージビン４の放出口４ａを閉状態とする。再生骨材計量槽５に貯留された再生骨材Ｒの重量が所定量に達したら、再生骨材計量槽５は、再生骨材搬送路６を介して再生骨材Ｒをミキサ７に投入する。
　また、再生骨材供給部１０は、再生骨材Ｒを撮影することができるように設けられた撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃを有している。撮像装置９ａは、第２搬送エレベータ２ｂによってドライヤ３から再生骨材サージビン４に搬送される再生骨材Ｒを撮影する。撮像装置９ｂは、再生骨材サージビン４に貯留されている再生骨材Ｒを撮影する。撮像装置９ｃは、再生骨材計量槽５に貯留されている再生骨材Ｒを撮影する。すなわち、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、ドライヤ３が再生骨材Ｒを加熱した後、かつ、ミキサ７が再生骨材Ｒと新規アスファルトとを混合する前に、再生骨材Ｒを撮影する。なお、再生骨材Ｒと新規アスファルトとを混合する前に、再生骨材Ｒと再生用添加剤とを混合する場合には、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが再生骨材Ｒを撮像するタイミングは、再生骨材Ｒと再生用添加剤とを混合する前であることが好ましい。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、秒間５０コマ程度の撮影性能を有する。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、再生骨材Ｒの搬送の流れや動きに応じて、様々な角度から再生骨材Ｒを連続的に撮影することができる。
　なお、アスファルトプラント１００において、再生骨材Ｒを撮影する撮像装置は、４つ以上設けられてもよく、１つのみ設けられていてもよい。
　新規骨材供給部２０は、ホットビン２１及び新規骨材計量槽２２を有する。ホットビン２１には、特に図示しないドライヤ、ホットエレベータ、及びスクリーンを経由して、新規骨材が供給される。ホットビン２１の内部は、５つの区画に分割されており、各々の区画は、貯蔵ビン２１ａを構成する。新規骨材は、上記のスクリーンによって粒度に応じた分類ごとにふるい分けられ、粒度に応じた分類ごとに５つの貯蔵ビン２１ａのいずれかに貯蔵される。各々の貯蔵ビン２１ａに貯蔵された骨材は、適宜、貯蔵ビン２１ａの放出口２１ｂが開状態となることにより、新規骨材計量槽２２に放出される。新規骨材計量槽２２に投入された新規骨材は、新規骨材計量槽２２に設けられた計量装置（図示せず）によって累積的に計量される。新規骨材計量槽２２に投入された新規骨材の重量が目標量に達したら、ホットビン２１は、新規骨材計量槽２２からの指示を受けて、各々の貯蔵ビン２１ａの放出口２１ｂを閉状態とする。そして、新規骨材計量槽２２によって計量された新規骨材は、ミキサ７に供給される。
　アスファルト供給部３０は、アスファルトタンク３１及びアスファルト計量槽３２を有する。アスファルトタンク３１に貯蔵された新規アスファルトは、アスファルトタンク３１の放出口３１ａが開状態となることにより、アスファルト計量槽３２に放出される。アスファルト計量槽３２に投入された新規アスファルトは、アスファルト計量槽３２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。アスファルト計量槽３２に投入された新規アスファルトの重量が目標量に達したら、アスファルトタンク３１は、アスファルト計量槽３２からの指示を受けて、アスファルトタンク３１の放出口３１ａを閉状態とする。そして、アスファルト計量槽３２によって計量された新規アスファルトは、ミキサ７に供給される。
　添加剤供給部４０は、添加剤タンク４１及び添加剤計量槽４２を有する。添加剤タンク４１に貯蔵された再生用添加剤は、添加剤タンク４１の放出口４１ａが開状態となることにより、添加剤計量槽４２に放出される。添加剤計量槽４２に投入された再生用添加剤は、添加剤計量槽４２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。添加剤計量槽４２に投入された再生用添加剤の重量が目標量に達したら、添加剤タンク４１は、添加剤計量槽４２からの指示を受けて、添加剤タンク４１の放出口４１ａを閉状態とする。そして、添加剤計量槽４２によって計量された再生用添加剤は、ミキサ７に供給される。
　また、アスファルトプラント１００は、演算装置５０を有している。この演算装置５０の具体例としては、コンピュータを例示することができる。演算装置５０は、画像解析部１１、旧アスファルト量推定部１２及び供給量算出部１３を有している。画像解析部１１、旧アスファルト量推定部１２及び供給量算出部１３は、各々、独立した装置であって、互いに有線又は無線によって接続されていてもよく、または、１つの演算装置５０の各種機能を実行するプログラムであってもよい。演算装置５０は、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと有線又は無線によって接続されている。具体的には、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと画像解析部１１とは、ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブルを介して電気的に接続されていてもよく、ワイヤレス接続されていてもよい。
　演算装置５０の画像解析部１１は、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データの処理及び解析を行うとともに、これらの画像データを蓄積し、必要に応じて事後的に参照することができる。また、演算装置５０の旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１が出力した解析結果に基づいて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量、すなわち、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルトの重量比を推定する。旧アスファルト量の具体的な推定方法については、後述する。
　なお、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃ、画像解析部１１及び旧アスファルト量推定部１２は、旧アスファルト量推定システム１５を構成する。
　演算装置５０の供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量に応じて、新規アスファルトの供給量を設定する。例えば、供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量が、当初設定していた目標値よりも少ない場合には、アスファルト混合物に含まれる総アスファルト量を一定とするために、新規アスファルトの供給量を増加させる。一方、供給量算出部１３は、当該旧アスファルト量が目標値よりも多い場合には、新規アスファルトの供給量を減少させる。供給量算出部１３は、新規アスファルトの供給量の設定をアスファルト計量槽３２に有線又は無線によって、送出する。そして、アスファルト計量槽３２は、供給量算出部１３から受信した新規アスファルトの供給量に基づいて、新規アスファルトを計量し、ミキサ７に供給する。
　また、この供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量に応じて、再生用添加剤の供給量を設定する。例えば、供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量が目標値よりも多い場合には、軟化させる旧アスファルトが多いため、再生用添加剤の供給量を増加させる。一方、供給量算出部１３は、当該旧アスファルト量が目標値よりも少ない場合には、再生用添加剤の供給量を減少させる。供給量算出部１３は、再生用添加剤の供給量の設定を添加剤計量槽４２に有線又は無線によって、送出する。そして、添加剤計量槽４２は、供給量算出部１３から受信した再生用添加剤の供給量に基づいて、再生用添加剤を計量し、ミキサ７に供給する。
　次に、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃの詳細な構造について、図２を用いて説明する。
　図２（ａ）に示すように、撮像装置９ａ，９ｃは、カメラ本体９０と、カメラ本体９０に設けられたレンズ９１とを有している。カメラ本体９０は、アーム金具９２、防震台９３及び防震ゴム９４を介して、アスファルトプラント１００の構造体９５（例えば、鉄骨梁）に取り付けられている。カメラ本体９０のレンズ９１の向きは、アーム金具９２のアーム部９２ａを回動させることにより、適宜、調整可能である。なお、図１に示すように、撮像装置９ａは、第２搬送エレベータ２ｂに搬送される再生骨材Ｒを上方から撮影する。また、撮像装置９ｃは、再生骨材計量槽５に貯蔵された再生骨材Ｒを、再生骨材計量槽５の投入口５ａを介して撮影する。
　図２（ｂ）に示すように、撮像装置９ｂは、撮像装置９ａ，９ｃと同様に、カメラ本体９０と、カメラ本体９０に設けられたレンズ９１とを有している。撮像装置９ｂには、略Ｌ字形状に屈曲したアーム金具９６の一端が取り付けられている。アーム金具９６の他端は、再生骨材サージビン４の壁面に取り付けられている。すなわち、撮像装置９ｂのカメラ本体９０は、アーム金具９６を介して、再生骨材サージビン４に固定されている。また、再生骨材サージビン４には、透明部材からなる窓部４ｂが設けられている。カメラ本体９０は、レンズ９１が再生骨材サージビン４の窓部４ｂに対向するように配置されている。よって、撮像装置９ｂは、窓部４ｂを介して、再生骨材サージビン４の内部に貯蔵された再生骨材Ｒを撮影することができる。
　なお、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃの構造は、図２（ａ）又は図２（ｂ）に示すものに限定されない。また、撮像装置９ｃは、図２（ｂ）に示す構造のものであってもよく、再生骨材計量槽５に形成された窓部を介して、再生骨材計量槽５の内部に貯蔵された再生骨材Ｒを撮影してもよい。また、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが再生骨材Ｒを撮影しやすいように、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃの各々の近傍に照明器具（図示せず）を設けてもよい。
　次に、図３～図７を用いて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量の推定方法について説明する。
　撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃによって撮影された再生骨材Ｒの画像データの例を図３に示す。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得する画像データは、カラーのデジタル画像である。画像データは、静止画像であってもよく、動画であってもよい。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、図３に示すような画像を１００枚以上連続して撮影する。
　撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データは、演算装置５０の画像解析部１１に送信される。演算装置５０の画像解析部１１は、画像データに含まれる再生骨材Ｒの粒度解析と、当該画像データのカラー解析とを実行する。画像解析部１１は、再生骨材Ｒの粒度解析により再生骨材Ｒの粒度を算出する。また、画像解析部１１は、画像データのカラー解析により、当該画像データに含まれる青色成分の量を算出する。そして、旧アスファルト量推定部１２が、画像解析部１１により算出された再生骨材Ｒの粒度と青色成分の量とに基づいて、予め設定された推定式を用いて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を算出する。
　まず、再生骨材Ｒの粒度解析の方法について、図４及び図５を用いて説明する。なお、後述のセグメンテーション化の理解を容易に説明するために、図４では新規骨材の撮影した画像を用いるが、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定する際には、粒度解析において新規骨材ではなく再生骨材Ｒを撮影した画像を用いる。
　画像解析部１１は、例えば、公知のアルゴリズムを用いて、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データから再生骨材Ｒの体積を測定し、当該再生骨材Ｒの体積をふるい目の閾値に応じて仕分けた後に、当該再生骨材Ｒの体積から重量を算出することで、再生骨材Ｒの粒度を解析する。上述の公知のアルゴリズムとしては、例えば、改良されたＮ－Ｃｕｔ法（Improved Normalized Cuts Algorithm）を例示することができる。なお、人間による作業で輪郭線を補正した教師データを作成し、当該教師データを用いて上記のアルゴリズムに機械学習させることで、後述するセグメンテーション化の精度向上を図ってもよい。 また、画像解析部１１による再生骨材Ｒの粒度の解析方法は、以下に説明する方法に特に限定されない。例えば、１００枚以上の画像に骨材の輪郭線を付与した教師データを作成し、当該教師データを用いてセグメンテーション化や骨材の粒度の算出を行うモデルを機械学習により生成し、このモデルをアルゴリズムとして用いてもよい。
　具体的には、先ず、図４（ａ）に示すように、画像解析部１１は、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データの二値化を行い、画像データに含まれる再生骨材Ｒの骨材粒子Ｒｐのエッジを抽出して輪郭線Ｅを求め、各々の骨材粒子を輪郭線Ｅで切り離し、セグメンテーション化する。そして、図４（ｂ）に示すように、画像解析部１１は、セグメンテーション化された骨材粒子Ｒｐの輪郭線Ｅに基づいて骨材粒子Ｒｐの長径Ｌ及び短径Ｓを算出する。なお、長径Ｌ及び短径Ｓの実際の長さは、画像データ上のピクセル数に基づいて算出される。
　次に、画像解析部１１は、画像データに含まれる各々の骨材粒子Ｒｐを、長径Ｌの長さに基づいて、ふるい目の閾値０．０７５ｍｍ，０．１５ｍｍ，０．３ｍｍ，０．６ｍｍ，２．３６ｍｍ，４．７５ｍｍ，１３．２ｍｍ，１９ｍｍ，２６．５ｍｍ，３７．５ｍｍ，５３ｍｍにより仕分ける。
　なお、ふるい目の閾値は、上記に限定されない。例えば、後述するように、ふるい目の閾値を５ｍｍのみとしてもよい。
　画像解析部１１は、ふるい目の閾値に応じて仕分けられた骨材粒子Ｒｐの体積に基づいて、再生骨材Ｒの重量を算出する。具体的には、骨材粒子Ｒｐの体積を、長径Ｌ×短径Ｓ×高さｈ（長径Ｌと短径Ｓとの平均）として算出し、ふるい目の閾値ごとに積算する。これにより、ふるい目の閾値の各々に対応する再生骨材Ｒの体積を算出することができる。そして、図５に示す回帰直線を用いて、上述のふるい目の閾値ごとに積算した再生骨材Ｒの体積から当該再生骨材Ｒの重量Ｗを算出する。
　この図５に示す回帰直線の係数Ａ及び切片Ｂは、骨材のふるい分け試験を事前に実施し、この試験で測定されたふるい目の閾値ごとの骨材の重量とその積算体積とに基づいて線形回帰分析によって予め設定されたものである。また、この積算体積は、当該ふるい分け試験で用いられた骨材の画像データから上記の画像解析部１１を用いて算出した数値である。なお、図５に示す黒丸は、上記の事前のふるい分け試験で得られた骨材の重量及び積算体積のデータを示している。
　すなわち、ふるい目の閾値ごとに再生骨材Ｒの重量Ｗは、以下の式（１）により算出される。
　Ｗ＝Ａ×Σ（Ｌ×Ｓ×ｈ）＋Ｂ　…（１）
　但し、上記の式（１）において、ｈは、各々の骨材粒子Ｒｐの高さであり、長径Ｌと短径Ｓの平均値である（ｈ＝（Ｌ＋Ｓ）／２）。また、Σ（Ｌ×Ｓ×ｈ）は、ふるい目の閾値ごとの骨材の体積の合計値である。
　そして、画像解析部１１は、ふるい目の閾値ごとに仕分けられた再生骨材Ｒの重量Ｗに基づき、図６のグラフに示すように、再生骨材Ｒの粒度（粒度分布）を算出し、その算出結果を旧アスファルト量推定部１２に出力する。なお、画像解析部１１が、複数の画像データから得られた粒度の平均値を算出し、この平均値を再生骨材Ｒの粒度として、旧アスファルト量推定部１２に出力してもよい。
　なお、ふるい目の閾値を５ｍｍのみとした場合には、ふるい目の閾値が５ｍｍ以下に分類される骨材の重量比Ｚ（再生骨材Ｒの粒度（５ｍｍ以下骨材重量比））のみが算出される。
　次に、再生骨材Ｒの画像データのカラー解析の方法について説明する。
　画像解析部１１は、画像データのカラー解析において、特に、画像データに含まれる青色成分に関する解析を行う。具体的には、図３に示すような再生骨材Ｒの画像データに基づいて、画像データに含まれる青色成分を抽出して、青色成分の量Ｙ（画像データにおける青色成分のピクセル数）を算出して、その算出結果を旧アスファルト量推定部１２に出力する。なお、青色成分の量に代えて、画像データの全体のピクセル数に対して青色のピクセル数が占める割合（青色成分の濃度）を算出してもよい。また、画像解析部１１が、複数の画像データから得られた粒度の平均値を算出し、この平均値を青色成分の量として、旧アスファルト量推定部１２に出力してもよい。
　画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分として、彩度を２５５段階で表現した場合の７０度以上の範囲に属する彩度を抽出するが、より好ましくは、８０度以上の範囲に属する彩度を抽出する。また、画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分として、色相を１８０段階で表現した場合の１００～１５０度の範囲に属する色相を抽出するが、より好ましくは、１０４～１４４度の範囲に属する色相を抽出する。なお、明度に関しては、画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分として、全範囲の明度（例えば、明度を２５５段階で表現した場合の０～２５５度の範囲に属する明度）を抽出する。
　次いで、旧アスファルト量推定部１２が、画像解析部１１により算出された青色成分の量と再生骨材Ｒの粒度に基づいて、予め設定された推定式を用いて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を算出する。この推定式の一例としては、図７のグラフに示された式を例示することができる。
　図７は、再生骨材Ｒの青色成分の量、再生骨材Ｒの粒度及び旧アスファルト量の関係を予め重回帰分析（線形回帰分析）によって求めたものを３次元的にモデル化したグラフである。旧アスファルト量推定部１２には、この図７のグラフに示された式が予め設定されており、この式を推定式として用いることで、青色成分の量Ｙと再生骨材Ｒの粒度Ｚとに基づいて旧アスファルト量Ｘを算出する。
　図７に示す再生骨材Ｒの青色成分の量、粒度及び旧アスファルト量の関係を線形回帰分析によって求める方法を以下に説明する。
　まず、自動遠心分離抽出法等の従来の方法により、複数の再生骨材Ｒの試料に含まれる旧アスファルト量を記録する。本実施形態では、旧アスファルト量は、再生骨材Ｒの全体の重量に対する旧アスファルトの重量比を「％」で表示した値として記録される。
　次に、上記の従来の方法により旧アスファルト量が記録された再生骨材Ｒの試料の各々を撮影した画像データに対してカラー解析を行い、画像データに含まれる青色成分の量を解析し、記録する。なお、画像データは、１試料につき１００枚以上取得され、青色成分の量についての解析値の平均値が記録される。本実施形態では、「青色成分の量」は、画像データに含まれる青色成分のピクセル数を「ピクセル数／１０００」を単位にして表示した値として記録される。
　次に、各々の試料の画像データから、上述した粒度解析の方法によって試料に含まれる再生骨材Ｒの粒度を算出し、記録する。なお、上述のように、画像データは１試料につき１００枚以上取得されているので、再生骨材Ｒの粒度についても解析値の平均値が記録される。本実施形態では、「再生骨材Ｒの粒度」は、ふるい目の閾値が５ｍｍ以下に分類される骨材が全体の再生骨材Ｒに占める重量比（５ｍｍ以下骨材重量比）を「％／１０」を単位として算出したものである。
　なお、再生骨材Ｒの粒度は、ふるい分け試験の結果に基づいて算出されたものであってもよい。
　ここで、再生骨材Ｒの試料を用いて取得された青色成分の量、粒度及び旧アスファルト量のデータの例を表１に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　上記のデータに基づき、下記の式（２）（重回帰分析の結果式）の重回帰相関係数α，βの値及び切片γの値を算出する。
　Ｘ＝α×Ｙ＋β×Ｚ＋γ　…（２）
　但し、上記の式（２）において、Ｘは旧アスファルト量であり、Ｙは青色成分の量であり、Ｚは再生骨材Ｒの粒度（５ｍｍ以下骨材重量比）である。
　具体的には、上記のデータから、α＝０．０８０７１，β＝０．１３３１５，γ＝０．０１０３１の値が算出される。従って、上記のデータに基づく重回帰分析の結果式は、下記の式（３）及び図７のグラフによって表される。本実施形態では、この式（３）が、旧アスファルト量を推定するための推定式として、旧アスファルト量推定部１２に予め設定されている。
　Ｘ＝０．０８０７１×Ｙ＋０．１３３１５×Ｚ＋０．０１０３１　…（３）
　なお、一般的に重回帰分析式について統計上の充分な有意性を得るためには、有意確率（ｐ値）が０．０５以下である必要があるが、上記の式（３）のｐ値は０．００２７０６であり、高い有意性が認められる。従って、旧アスファルト量は、図７に示すように、青色成分の量及び再生骨材Ｒの粒度との間に相関関係を有する。従って、再生骨材Ｒの画像データから再生骨材Ｒの青色成分の量及び再生骨材Ｒの粒度を解析することによって、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定することが可能となる。
　すなわち、図７によれば、再生骨材Ｒの青色成分の量が多い程、旧アスファルト量は多くなる。また、再生骨材Ｒの粒度が細かい程、重量当たりの再生骨材Ｒの表面積が大きくなり、旧アスファルトが多く付着するため、再生骨材Ｒに含まれる５ｍｍ以下骨材の重量比が大きい程、旧アスファルト量は多くなる。すなわち、再生骨材Ｒのふるい目の閾値の小さく且つその重量比が大きい程、旧アスファルト量は多くなる。なお、図７に示す黒丸は、上記の表１の青色成分の量、粒度及び旧アスファルト量のデータを示している。
　本実施形態では、旧アスファルト量推定部１２は、上述した再生骨材Ｒの粒度解析により算出した再生骨材Ｒの粒度Ｚと、上述した再生骨材Ｒの画像データのカラー解析によって得られた青色成分の量Ｙとを、上記の推定式（３）に代入することで、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量Ｘを算出する。
　なお、図７に示す例では、モデルを単純化するために、再生骨材Ｒの粒度として、ふるい目の閾値が５ｍｍ以下に分類される骨材の重量比のみを考慮しているが、特に限定されない。例えば、上述のように、ふるい目の閾値０．０７５ｍｍ，０．１５ｍｍ，０．３ｍｍ，０．６ｍｍ，２．３６ｍｍ，４．７５ｍｍ，１３．２ｍｍ，１９ｍｍ，２６．５ｍｍ，３７．５ｍｍ，５３ｍｍの全てについて骨材の重量比を算出し、重回帰分析の結果式を求めることで、より高い精度で旧アスファルト量を推定してもよい。
　具体的には、重回帰分析によって、ふるい目の閾値の各々と骨材の重量比（Ｚ１～Ｚ１１）と重回帰相関係数（β１～β１１）との関係は、図８の表のように示すことができる。図８の表のデータに基づく重回帰分析の結果式は、下記の式（４）によって表される。なお、α’は青色成分の量に係る係数であり、γ’は切片である。上述のように、再生骨材Ｒのふるい目の閾値の小さく且つその重量比が大きい程、旧アスファルト量は多くなるので、下記の式（４）の場合には、βｎ＞βｎ＋１が成立している（ｎは１～１０の整数）。
Ｘ＝α’×Ｙ＋β１×Ｚ１＋β２×Ｚ２＋β３×Ｚ３＋β４×Ｚ４＋β５×Ｚ５＋β６×Ｚ６＋β７×Ｚ７＋β８×Ｚ８＋β９×Ｚ９＋β１０×Ｚ１０＋β１１×Ｚ１１＋γ’　…（４）
　なお、旧アスファルト量推定部１２に予め設定される推定式は、上述したような再生骨材Ｒの青色成分の量及び粒度と旧アスファルト量との関係を満たす式であれば、上記の式（３）や式（４）に特に限定されない。
　また、図９のグラフに示すように、線形回帰分析によって青色成分の量と旧アスファルト量との関係を求め、青色成分の量のみから旧アスファルト量を推定することもできる。なお、図９に示す黒丸は、実際の試料を用いて自動遠心分離抽出法等の従来の方法により算出された旧アスファルト量と、試料の画像データから解析された青色成分の量との関係を示すデータに基づくものである。
　以上のように、本実施形態に係るアスファルトプラント１００の旧アスファルト量推定システム１５は、再生骨材Ｒを撮影する撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部１１と、画像解析処理の結果に基づいて、旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部１２とを備える。これにより、旧アスファルト量推定システム１５は、自動遠心分離抽出法等の従来の方法を用いずに、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが撮影した画像データを解析することで、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定することができる。従って、本実施形態に係る旧アスファルト量推定システム１５、アスファルトプラント１００及び旧アスファルト量推定方法によれば、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる。
　また、旧アスファルト量推定システム１５の画像解析部１１は、画像データに対して、画像データに含まれる青色成分に関する解析を行い、旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１の解析結果に基づいて旧アスファルト量を推定する。具体的には、画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分の量を算出し、旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１によって算出された青色成分の量に基づいて旧アスファルト量を推定する。これにより、旧アスファルト量推定システム１５は、図７又は図９に示す旧アスファルト量と青色成分の量との相関関係を利用して、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を簡易に推定することができる。
　また、旧アスファルト量推定システムの画像解析部１１の解析対象である青色成分の彩度を２５５段階で表現した場合の彩度は７０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の色相は１００～１５０度である。このように、旧アスファルト量との間に相関関係を有する青色成分の彩度及び色彩が明確に定義されていることにより、旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１の解析結果に基づいて、より精度高く旧アスファルト量を推定することができる。
　なお、解析対象である青色成分の彩度を２５５段階で表現した場合の彩度は、より好ましくは、８０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の色相は、より好ましくは、１０４～１４４度である。
　さらに、画像解析部１１は、画像データに基づいて再生骨材Ｒの粒度を測定し、旧アスファルト量推定部は、青色成分に関する解析結果及び再生骨材Ｒの粒度に基づいて、旧アスファルト量を推定する。ここで、再生骨材Ｒの粒度が細かい程、重量当たりの再生骨材Ｒの表面積が大きくなるため、旧アスファルトが多く付着し、旧アスファルト量が大きくなる傾向がある。従って、青色成分の量だけでなく、再生骨材Ｒの粒度にも考慮して旧アスファルト量を推定することにより、旧アスファルト量推定システム１５は、より精度高く旧アスファルト量を推定することができる。
　また、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、アスファルトプラント１００のドライヤ３によって加熱された後の再生骨材Ｒを撮影する。これにより、撮影する９ａ，９ｂ，９ｃは、ミキサ７に投入される直前の状態の再生骨材Ｒの画像データを取得することができる。
　また、旧アスファルト量推定システム１５は、旧アスファルト量推定部１２が推定した旧アスファルト量に基づいて、新たにミキサ７に供給する新規アスファルトの供給量を算出する供給量算出部１３を備える。アスファルトプラント１００は、供給量算出部１３によって算出された新規アスファルトの供給量をアスファルト供給部３０にフィードバックする。これにより、アスファルト供給部３０は、供給量算出部１３が算出した新規アスファルトの供給量に基づいて、新規アスファルトをミキサ７に供給する。従って、旧アスファルト量推定システム１５を有するアスファルトプラント１００では、アスファルト混合物の品質を向上させることができる。
　また、供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２が推定した旧アスファルト量に基づいて、再生骨材Ｒに添加する再生用添加剤の供給量を算出することもできる。アスファルトプラント１００は、供給量算出部１３によって算出された再生用添加剤の供給量を添加剤供給部４０にフィードバックする。これにより、添加剤供給部４０は、供給量算出部１３が算出した再生用添加剤の供給量に基づいて、再生用添加剤をミキサ７に供給し、再生用添加剤を再生骨材Ｒに添加する。従って、アスファルト混合物の品質をより向上させることができる。
　なお、再生用添加剤は、ミキサ７に供給される前の段階の再生骨材Ｒに添加されてもよい。具体的には、添加剤供給部４０は、再生骨材サージビン４又は再生骨材計量槽５に再生添加剤を供給してもよい。
　なお、本実施形態に限定されず、アスファルトプラント１００は、新規骨材供給部２０を有さず、再生骨材Ｒのみを骨材としてアスファルト混合物を製造してもよい。
　また、旧アスファルト量推定システム１５は、供給量算出部１３を有していなくともよい。すなわち、旧アスファルト量推定部１２が推定した旧アスファルト量が、操作用モニター等の出力部を介して、アスファルトプラント１００の社屋内にいるオペレータに伝達されてもよい。この場合には、オペレータが、旧アスファルト量に基づいて、新規アスファルトの供給量及び再生用添加剤の供給量を決定し、アスファルト供給部３０及び添加剤供給部４０を操作する。
　また、供給量算出部１３が算出した新規アスファルトの供給量及び再生用添加剤の供給量は、アスファルト供給部３０及び添加剤供給部４０に直接送出されずに、出力部を介してオペレータに伝達されてもよい。この場合には、オペレータは、供給量算出部１３が算出した新規アスファルトの供給量及び再生用添加剤の供給量に基づいて、アスファルト供給部３０及び添加剤供給部４０を操作する。
１００…アスファルトプラント
　　３…ドライヤ
　　７…ミキサ
　　９ａ，９ｂ，９ｃ…撮像装置
　１０…再生骨材供給部
　１１…画像解析部
　１２…旧アスファルト量推定部
　１３…供給量算出部
　１５…旧アスファルト量推定システム
　２０…新規骨材供給部
　３０…アスファルト供給部
　４０…添加剤供給部

Claims (13)

  1. 　ミキサによって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルトの旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材を撮影する少なくとも１つの撮像装置と、
    　前記撮像装置が撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部と、
    　前記画像解析部の画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部と、を備える旧アスファルト量推定システム。
  2. 　請求項１に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記撮像装置により撮影された前記画像データは、カラーの画像データであり、
    　前記画像解析部は、前記画像データに対して、前記画像データに含まれる青色成分に関する解析を行い、
    　前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システム。
  3. 　請求項２に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記画像解析部は、前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる前記青色成分の量を算出し、
    　前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部によって算出された前記青色成分の量に基づいて、前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システム。
  4. 　請求項２又は３に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　彩度を２５５段階で表現した場合の前記青色成分の彩度は、７０度以上であり、
    　色相を１８０段階で表現した場合の前記青色成分の色相は、１００～１５０度である旧アスファルト量推定システム。
  5. 　請求項２～４のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記画像解析部は、さらに、前記画像データに基づいて前記再生骨材の粒度を測定し、
    　前記旧アスファルト量推定部は、前記青色成分に関する解析結果及び前記再生骨材の粒度に基づいて、前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システム。
  6. 　請求項１～５のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記撮像装置は、前記アスファルトプラントのドライヤによって加熱された後の前記再生骨材を撮影する旧アスファルト量推定システム。
  7. 　請求項１～６のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、新たに前記ミキサに供給する新規アスファルトの供給量を算出する供給量算出部を、さらに備える旧アスファルト量推定システム。
  8. 　請求項１～７のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
    　前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、前記再生骨材に添加する再生用添加剤の供給量を算出する供給量算出部を、さらに備える旧アスファルト量推定システム。
  9. 　再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、
    　前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、
    　前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、
    　前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、
    　請求項１～８のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムとを備えるアスファルトプラント。
  10. 　再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、
    　前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、
    　前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、
    　前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、
    　請求項７に記載の旧アスファルト量推定システムとを備え、
    　前記アスファルト供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記新規アスファルトの供給量に基づいて、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルトプラント。
  11. 　再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、
    　前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、
    　前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、
    　前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、
    　前記再生骨材に再生用添加剤を添加する添加剤供給部と、
    　請求項８に記載の旧アスファルト量推定システムとを備え、
    　前記添加剤供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記再生用添加剤の供給量に基づいて、前記再生用添加剤を前記再生骨材に添加するアスファルトプラント。
  12. 　請求項９～１１のいずれか一項に記載のアスファルトプラントであって、
    　前記骨材は、前記再生骨材及び新規骨材を含み、
    　前記アスファルトプラントは、前記新規骨材を前記ミキサに供給する新規骨材供給部をさらに備えたアスファルトプラント。
  13. 　ミキサによって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、
    　前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材の画像データを撮影する第１の工程と、
    　前記画像データに対して画像解析処理を行う第２の工程と、
    　前記画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルトの旧アスファルト量を推定する第３の工程と、を備えた旧アスファルト量推定方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08100409A (ja) * 1994-10-03 1996-04-16 Tanaka Tekko Kk アスファルトプラントのバーナ制御装置
JP2002129514A (ja) * 2000-10-23 2002-05-09 Nippon Hodo Co Ltd 再生加熱アスファルト合材の製造方法、及び製造装置
JP2010100996A (ja) * 2008-10-21 2010-05-06 Nikko Co Ltd 再生アスファルト混合物の製造方法
JP2018184817A (ja) * 2017-04-27 2018-11-22 株式会社Ｎｉｐｐｏ アスファルトプラント
JP2019044367A (ja) * 2017-08-30 2019-03-22 世紀東急工業株式会社 再生加熱アスファルト混合物の製造装置及び再生加熱アスファルト混合物の製造方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08100409A (ja) * 1994-10-03 1996-04-16 Tanaka Tekko Kk アスファルトプラントのバーナ制御装置
JP2002129514A (ja) * 2000-10-23 2002-05-09 Nippon Hodo Co Ltd 再生加熱アスファルト合材の製造方法、及び製造装置
JP2010100996A (ja) * 2008-10-21 2010-05-06 Nikko Co Ltd 再生アスファルト混合物の製造方法
JP2018184817A (ja) * 2017-04-27 2018-11-22 株式会社Ｎｉｐｐｏ アスファルトプラント
JP2019044367A (ja) * 2017-08-30 2019-03-22 世紀東急工業株式会社 再生加熱アスファルト混合物の製造装置及び再生加熱アスファルト混合物の製造方法

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