WO2023007824A1 - 廃プラスチックの選別装置、及び廃プラスチックの選別方法 - Google Patents

廃プラスチックの選別装置、及び廃プラスチックの選別方法 Download PDF

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WO2023007824A1
WO2023007824A1 PCT/JP2022/011859 JP2022011859W WO2023007824A1 WO 2023007824 A1 WO2023007824 A1 WO 2023007824A1 JP 2022011859 W JP2022011859 W JP 2022011859W WO 2023007824 A1 WO2023007824 A1 WO 2023007824A1
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WO
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waste plastic
plastic pieces
sorting
spectrum
reflected light
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/011859
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English (en)
French (fr)
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昇治 大石
海士 河野
Original Assignee
大王製紙株式会社
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34—Sorting according to other particular properties
    • B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
    • B29B17/00—Recovery of plastics or other constituents of waste material containing plastics
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
    • Y02W30/00—Technologies for solid waste management
    • Y02W30/50—Reuse, recycling or recovery technologies
    • Y02W30/62—Plastics recycling; Rubber recycling

Definitions

  • the present disclosure relates to a waste plastic sorting device and a waste plastic sorting method.
  • Material recycling which uses waste plastics to manufacture new materials and products, is known as the main method for reusing waste plastics derived from discarded home appliances, discarded automobiles, etc. Since collected waste plastics usually contain various kinds (materials) of plastics, in material recycling, it is necessary to sort the waste plastics according to the material according to the recycled product to be manufactured.
  • one aspect of the present invention aims to provide a sorting device that sorts waste plastics by material with high accuracy.
  • a waste plastic sorting apparatus comprises a surface treatment unit for treating surfaces of waste plastic pieces including black waste plastic pieces, an irradiation unit for irradiating the surface-treated waste plastic pieces with light, and a reflection spectrum detection unit that receives reflected light of the light irradiated by the irradiation unit and detects the spectrum of the reflected light; a determination unit that determines the material of the waste plastic piece based on the spectrum of the reflected light; a sorting unit that sorts at least the black waste plastic pieces according to the material based on the determination result;
  • FIG. 1 is a perspective view showing a schematic configuration of a waste plastic sorting apparatus according to an embodiment
  • Side view of the waste plastic sorting device shown in FIG. A plan view of the waste plastic sorting device shown in FIG.
  • Functional block diagram of the sorting device Flowchart of waste plastic material discrimination processing according to the embodiment Diagram showing the method of extracting spectra for correction
  • Diagram showing an example of feature data extraction Diagram showing an example of material discrimination using a decision tree A plan view showing the first material sorting method by the sorting device of the present embodiment.
  • Plan view showing a second material sorting method by the sorting device of the present embodiment A plan view showing a third material sorting method by the sorting device of the present embodiment
  • Plan view showing the fifth material selection method by the sorting device of the present embodiment A diagram showing an example of the operation screen of the sorting device
  • the x-direction, y-direction, and z-direction are directions perpendicular to each other.
  • the x and y directions are horizontal and the z direction is vertical.
  • the x direction is the transport direction of the transport path 3 of the conveyor 2 .
  • the y direction is the width direction of the transport path 3 of the conveyor 2 .
  • the z positive direction side may be expressed as the upper side, and the z negative direction side may be expressed as the lower side.
  • the x negative direction side may be expressed as upstream, and the x positive direction side may be expressed as downstream.
  • FIG. 1 is a perspective view showing a schematic configuration of a waste plastic sorting apparatus 1 according to this embodiment.
  • FIG. 2 is a side view of the waste plastic sorting apparatus 1 shown in FIG.
  • FIG. 3 is a plan view of the waste plastic sorting apparatus 1 shown in FIG.
  • the waste plastic sorting device 1 includes a surface treatment section 20 upstream of the device.
  • the waste plastic sorted by the sorting apparatus 1 is an aggregate (waste plastic fragment group) formed by pulverization obtained from scrap home electric appliances, discarded automobiles, and the like.
  • One waste plastic piece may have a plate-like or layered shape, and may have an average maximum length of 5 to 50 mm and an average area of 20 to 2500 mm 2 in plan view.
  • waste plastic pieces of a predetermined material are extracted from an aggregate of waste plastic pieces including black waste plastic pieces (waste plastic piece group), preferably from an aggregate of black waste plastic pieces (black waste plastic piece group). is to be selected.
  • colored waste plastic pieces of other colors such as blue and red may be mixed.
  • black refers to a color with a brightness of 6 or less expressed in Munsell symbols according to JIS8721.
  • the black color of the black waste plastic pieces is usually derived from carbon black (carbon filler) contained in the black waste plastic pieces.
  • waste plastic pieces S1 and S2 may be collectively represented by symbol S.
  • the number of materials (kinds) of waste plastic pieces sorted out from the waste plastic piece group is not particularly limited, and may be 2 to 10 kinds.
  • plastic materials include polyethylene (PE), polypropylene (PP), polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene (PCABS), acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), polystyrene (PS), polyphenylene ether/polystyrene (PPPEPS). ), polyamide (PA), polycarbonate (PC), polyacetal (POM), polyethylene terephthalate (PET), polyvinyl chloride (PVC), polymethyl methacrylate (PMMA), and the like.
  • PE polyethylene
  • PP polypropylene
  • PCABS polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene
  • ABS acrylonitrile-butadiene-styrene
  • PS polystyrene
  • PPPEPS polyphenylene ether/polystyrene
  • PA polyamide
  • PC polycarbonate
  • POM polyacetal
  • PET polyethylene terephthalate
  • the material of the waste plastic is determined based on the reflection spectrum detected from the reflected light obtained by irradiating light such as infrared rays, and the material is determined. later).
  • the sorting apparatus 1 has a surface treatment unit 20, and the surface treatment unit 20 treats the surface of the waste plastic pieces so that appropriate reflected light can be obtained. .
  • black plastic has a weaker level (strength) of the absorption region peculiar to the material than plastics of other colors, so it is more affected by the surface condition.
  • the glossiness of the plastic surface is relatively high, the influence of the reflection of infrared rays on the plastic surface, especially the influence of specular reflection (specular reflection), becomes large, so the absorption level becomes invisible and it is difficult to distinguish the material. becomes. Therefore, by roughening the surface to a predetermined rough surface state by applying surface treatment, the influence of specular reflection of infrared rays on the plastic surface can be suppressed, and the spectral intensity in the reflected light spectrum can be increased. Differences in intensity can be properly observed. As a result, it is possible to improve the sorting accuracy of the black plastic pieces.
  • the surface treatment by the surface treatment unit 20 may be a treatment that, when irradiated with light, causes the surface to be in such a degree that a reflection spectrum that is effective for identifying the material can be obtained.
  • the surface treatment according to this embodiment makes the surface of the waste plastic piece have a glossiness (specular glossiness) (Gs60 (%)) at an incident angle of 60° measured in accordance with JIS Z 8741 of 10 or less. It may be a process to change the surface state as follows.
  • the glossiness at an incident angle of 60° may be preferably 8 or less, more preferably 6 or less, and even more preferably 1.5 or less. Further, the glossiness at the incident angle of 60° may be 0.1 or more.
  • the surface treatment according to this embodiment changes the surface condition so that the glossiness (specular glossiness) (Gs75 (%)) at an incident angle of 75° measured in accordance with JIS Z 8741 is 25 or less. It may be processing.
  • the glossiness at an incident angle of 75° may be preferably 15 or less, more preferably 10 or less, even more preferably 5 or less. Further, the glossiness at the incident angle of 75° may be 0.1 or more.
  • the surface treatment in the present embodiment is preferably performed so that the glossiness at an incident angle of 60° falls within the above range and the glossiness at an incident angle of 75° falls within the above range.
  • the surface treatment according to the present embodiment may be a treatment for changing the surface condition of the surface of the waste plastic pieces so that the surface roughness average deviation (SMD) is 1 ⁇ m or more.
  • the average deviation of surface roughness may be preferably 1.1 ⁇ m or more, more preferably 1.2 ⁇ m or more.
  • the average deviation of the surface roughness can be preferably 6 m or less, preferably 3 ⁇ m or less, more preferably 2.5 ⁇ m or less.
  • 50% or more, preferably 80% or more of the total surface area of the waste plastic pieces has a glossiness of 10 or less at an incident angle of 60° (specular glossiness (%)) measured in accordance with JIS Z 8741. Satisfy one or more of the conditions that the glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 75° measured in accordance with Z 8741 is 25 or less and the surface roughness average deviation (SMD) is 1 ⁇ m or more In such a state, it is possible to improve the sorting accuracy of waste plastic pieces using infrared rays.
  • SMD surface roughness average deviation
  • the surface treatment in this embodiment may be a roughening treatment or a smoothing treatment depending on the surface condition of the original waste plastic pieces.
  • the surface treatment may be a wet treatment using a liquid, or a dry treatment using no liquid.
  • Specific examples of surface treatment include polishing (or grinding) using abrasive tools and/or abrasives such as wire brushes and sandpaper, and surface treatment using chemicals. Of these, the polishing treatment is preferred because it produces relatively little waste and the like and is easy to dispose of.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of an example of the surface treatment section 20.
  • the surface treatment section 20 shown in FIG. 4 includes a plurality of rollers having rough surfaces. Then, by passing the waste plastic piece S′ before the surface treatment between a plurality of rollers, the surface of the waste plastic piece S′ is scraped to form fine irregularities and/or excessively large irregularities. By eliminating the unevenness, a waste plastic piece S having unevenness of an appropriate size is obtained.
  • the surface of the waste plastic piece on which unevenness of an appropriate size is formed has the above-mentioned predetermined glossiness, and the sorting device 1 can determine the type of plastic using light irradiation with higher accuracy. can be done.
  • the surface treatment unit 20 shown in FIG. 4 includes a large roller 21 that rotates in the direction in which waste plastic pieces are conveyed, and small-diameter rough surface rollers 23 that face the large roller 21 and rotate in the direction opposite to the large roller 21. , 23 are arranged. Rough rollers 23, 23, 23 have brushes or sandpaper attached to their surfaces. Then, the waste plastic pieces S′ before surface treatment supplied from the supply unit 28 are supplied between the large roller 21 and the rough surface rollers 23 , 23 , 23 , conveyed in the conveying direction, and The surface facing the rollers 23, 23, 23 is roughened.
  • the number of rotations of the rough surface rollers 23, 23, 23 and the rough surface rollers 25, 25, 25 can be set according to the desired surface condition of the waste plastic pieces.
  • Appropriate surface conditions include glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 60° measured in accordance with JIS Z 8741 of 10 or less, and an incident angle of 75 measured in accordance with JIS Z 8741. degree glossiness (specular glossiness (%)) of 25 or less and surface roughness mean deviation (SMD) of 1 ⁇ m or more.
  • SMD surface roughness mean deviation
  • the sorting accuracy can be improved by providing the surface condition described above.
  • waste plastic pieces are the ones that have been crushed to make them easier to reuse after taking out the plastic parts from waste home appliances, waste cars, etc.
  • the surface treatment in this embodiment may be incorporated into the crushing step.
  • a vibration feeder 8 as an example of a supply unit that sequentially supplies the surface-treated waste plastic pieces S1 and S2 obtained from the surface treatment unit 20, and a transport that transports the waste plastic pieces S1 and S2 supplied by the vibration feeder 8.
  • a conveyor 2 as an example of a section is provided as a main section. The vibrating feeder 8 is supplied with crushed (surface-treated) waste plastic pieces S1 and S2 via, for example, an input hopper.
  • the vibrating feeder 8 supplies the waste plastic pieces S1 and S2 to the conveyor 2 while preventing the waste plastic pieces S1 and S2 from overlapping each other by vibrating the mounting surface on which the waste plastic pieces S1 and S2 are mounted.
  • the conveyor 2 has a conveying path 3 on its upper surface, and conveys the waste plastic pieces S1 and S2 on the conveying path 3 in a direction away from the vibrating feeder 8. As shown in FIG.
  • the sorting apparatus 1 also includes a lighting unit 10 as an example of an irradiation unit that irradiates the waste plastic pieces S1 and S2 with infrared rays, and a medium light as an example of a reflection spectrum detection unit that detects reflection spectra from the waste plastic pieces S1 and S2.
  • a lighting unit 10 as an example of an irradiation unit that irradiates the waste plastic pieces S1 and S2 with infrared rays
  • a medium light as an example of a reflection spectrum detection unit that detects reflection spectra from the waste plastic pieces S1 and S2.
  • An infrared camera 4 and a determination device 5 for determining or identifying the material of the waste plastic pieces S1 and S2 based on the reflection spectrum detected by the mid-infrared camera 4 are provided.
  • the illumination 10 has a lamp 10A (see FIG. 7), which is an infrared light source such as a halogen tungsten lamp, and irradiates (emits) infrared rays from the lamp 10A toward the waste plastic pieces S1 and S2.
  • the illumination 10 is installed so that the reflected light from the waste plastic pieces S1 and S2 enters the mid-infrared camera 4. is installed in
  • the irradiation light with which the waste plastic pieces are irradiated may contain infrared rays of 2 to 8 ⁇ m, preferably mid-infrared rays of more than 3 ⁇ m, more specifically infrared rays of more than 3 ⁇ m and 8 ⁇ m or less. Since the mid-infrared rays in the above wavelength range include a region where the light absorption rate of black plastic is relatively low, even for black waste plastic, the reflected light spectrum is effective for judging the material of the plastic (significant depending on the material). A reflected light spectrum) can be obtained in which differences can be observed.
  • a single mid-infrared camera 4 can measure the entire area of the conveyor 2 in the width direction (y direction). can receive the reflected near-infrared light from the black waste plastic pieces S1 and S2 and measure the spectrum of the reflected light for each region.
  • the mid-infrared camera 4 may be composed of, for example, a camera with a spectroscope for an infrared wavelength range of 3 ⁇ m or more or more than 3 ⁇ m.
  • the mid-infrared camera 4 performs measurement at a scanning frequency of 230 Hz, for example, and transmits 318 spectrum data to the discriminating device 5 for each scan. Based on the 318 spectrum data received from the mid-infrared camera 4, the discriminating device 5 outputs the result of material discrimination of each of the 318 regions to the injection control section 6, which will be described later.
  • the reflected light received by the mid-infrared camera 4 may contain infrared rays in a wavelength range of preferably more than 3 ⁇ m, more preferably more than 3 ⁇ m and 8 ⁇ m or less, and even more preferably more than 3 ⁇ m and 5 ⁇ m or less.
  • the sorting device 1 is provided with an injection nozzle row 7 that injects air laterally or obliquely in a direction intersecting the conveying direction on the downstream side of the conveying direction (x direction) of the conveyor 2 .
  • the injection nozzle row 7 is formed by arranging a plurality of (for example, 318) injection nozzles side by side in the width direction (y direction) of the conveyor 2, and the operation of each injection nozzle is controlled by the injection control unit 6.
  • the injection control unit 6 can cause or not to inject air from the injection nozzles of the injection nozzle row 7 according to the material determination result received from the discrimination device 5 . That is, it is possible to select target waste plastic pieces and blow air thereon (selective blowing).
  • the black waste plastic pieces S1 and S2 are sorted and dropped into a plurality of areas (for example, collection hoppers or containers) separated by, for example, a partition plate 9 (FIG. 2), and waste plastics of desired materials are sorted and collected.
  • the injection control unit 6 and the injection nozzle array 7 collect pieces of a desired material from the waste plastic pieces flowing on the conveying path 3 of the conveyor 2 based on the material determination result by the discriminating device 5. It functions as the sorting unit 12 .
  • the sorting unit 12 sorts the waste plastic pieces S on the conveyer 2 by selective blowing, which is to blow off or not blow off, by using the injection of air or a predetermined gas.
  • the form of sorting is not limited to the illustrated one.
  • the information on the material determination result by the discriminating device 5 may be transmitted to the robot arm, and the robot arm may sort the waste plastic pieces according to the material to separate the waste plastic pieces.
  • the sorting device 1 that is, the processing of waste plastic pieces supplied from the surface treatment unit 20 will be described.
  • the vibrating feeder 8 vibrates the supplied waste plastic pieces S1 and S2 so that they do not overlap each other. and conveyed downstream and supplied to the conveyor 2.
  • the waste plastic pieces S1 and S2 supplied to the conveying path 3 on the upper surface of the conveyor 2 are conveyed in the x-positive conveying direction. be irradiated.
  • the mid-infrared camera 4 receives infrared light reflected by the waste plastic pieces S 1 and S 2 emitted from the illumination 10 and outputs the light reception result (light reception spectrum data) to the discriminating device 5 .
  • the discriminating device 5 identifies the materials of the waste plastic pieces S1 and S2 based on the light receiving results input from the mid-infrared camera 4. The details of the material determination method by the determination device 5 will be described later with reference to FIGS. 5 to 10.
  • FIG. The discrimination device 5 outputs the material identification result to the injection control section 6 .
  • the injection control unit 6 selects an injection nozzle corresponding to the material from among the plurality of injection nozzles included in the injection nozzle row 7, and transmits a control signal at the appropriate timing.
  • Each injection nozzle of the injection nozzle row 7 that has received the control signal opens the nozzle port and injects air. By injecting air from the injection nozzle at an appropriate timing according to the discrimination result of the discriminating device 5, it is possible to separate and collect the materials to be sorted and the materials not to be sorted.
  • the waste plastic pieces S1 on the conveyor 2 receive air from the air injection nozzle that receives the control signal, are blown off, fall, and are collected in a collection container or the like.
  • the black waste plastic pieces S2 on the conveyor 2 do not receive air from the injection nozzle, they are collected in a collection container or the like different from the black waste plastic pieces S1. In this way, by individually injecting and stopping the plurality of injection nozzles included in the injection nozzle row 7, it is possible to sort and collect waste plastic pieces of a predetermined material from a group of waste plastic pieces of a plurality of materials.
  • the waste plastic pieces to be sorted are surface-treated and have a predetermined surface roughness, preferably on both sides. can have Therefore, in the sorting section 12, the targeted waste plastic pieces are reliably blown away, and the non-targeted waste plastic pieces are not reliably blown away. This also contributes to the improvement of sorting accuracy.
  • FIG. 5 is a functional block diagram of the discrimination device 5. As shown in FIG.
  • the discrimination device 5 has a preprocessing unit 51, and further has a first determination unit 52, a second determination unit 53, and a third determination unit 54 (collectively referred to as a determination unit).
  • the preprocessing unit 51 performs preprocessing such as correction and processing of the reflection spectra of the black waste plastic pieces S1 and S2 detected by the mid-infrared camera 4.
  • the preprocessing unit 51 corrects the detected reflection spectrum using, for example, the spectrum measured under bright reflected light conditions and the spectrum measured under dark reflected light conditions.
  • "Dark condition (dark condition)” means a condition that is relatively darker than the "bright condition (bright condition)" described above. Further, the preprocessing unit 51 performs processing to cut out a predetermined frequency range from the corrected reflection spectrum.
  • the first determination unit 52 determines whether the spectra detected by the mid-infrared camera 4 belong to the waste plastic pieces S1, S2 or the conveying path 3 of the conveyor 2.
  • the first determination unit 52 performs determination using a learned One Class SVM (Support Vector Machine).
  • One Class SVM is a type of SVM, which is a type of machine learning classification algorithm.
  • SVM the support vector of each class (located closest to other classes in the learning data) is used as a reference, and a discrimination boundary is set so that the Euclidean distance between them is maximized.
  • a kernel is used to map the data to the feature space. By appropriately selecting the kernel, it is possible to draw a discriminative boundary even for complicated data arrangements.
  • One Class SVM uses a technique called a kernel trick for one type of learning data to map the data to a high-dimensional feature space. At this time, since the learning data are mapped so as to be located far from the origin, data that are not similar to the original learning data gather near the origin. This property is used to distinguish between normal data (conveyor 2) and abnormal data (objects (waste plastic pieces S1, S2)).
  • One Class SVM with excellent pattern identification ability in the first judgment unit 52, it is possible to determine whether the reflection spectrum is reflected by the waste plastic pieces S1 and S2 or the conveying path 3 of the conveyor 2 with high accuracy. can be identified. It should be noted that a supervised learning classification method of machine learning other than One Class SVM may be applied to the first determination unit 52 .
  • the second determination unit 53 extracts feature data Score1 and Score2 (feature amounts) from the spectrum determined to be a piece of waste plastic by the first determination unit 52 .
  • the feature quantity may be, for example, the maximum value, average value, integral value, etc. of the spectral intensity in a predetermined wavelength region, but it is preferable to extract using a learned PLS (Partial Least Squares method). desirable.
  • PLS is a type of supervised learning regression algorithm for machine learning, and performs regression analysis between only a few of the principal components calculated from the explanatory variables and the objective variable.
  • the principal components are calculated so as to have a large covariance with the objective variable.
  • PLS is used to calculate two types of feature data Score1 and Score2 based on the explanatory variables of the reflection spectra determined to be reflected by the waste plastic pieces S1 and S2.
  • the third determination unit 54 determines the materials of the waste plastic pieces S1 and S2 corresponding to the two characteristic amounts Score1 and Score2 of the reflection spectrum extracted by the second determination unit 53.
  • the third determination unit 54 makes a determination using a learned decision tree.
  • Decision trees are a class of supervised learning classification algorithms.
  • a decision tree is a tree structure representing rules for classifying objective variables, and is frequently used in classification problems.
  • the materials of the waste plastic pieces S1 and S2 can be accurately determined from the two feature values Score1 and Score2 of the reflection spectrum.
  • a supervised learning classification method of machine learning other than the decision tree may be applied to the third determination unit 54 .
  • the discriminating device 5 is physically configured as a computer system including a CPU (Central Processing Unit), RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory) which are main storage devices, a communication module, an auxiliary storage device, etc. can do.
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the material determination program of this embodiment is stored, for example, in a storage device included in a computer. Part or all of the material determination program may be transmitted via a transmission medium such as a communication line, received by a communication module or the like provided in the computer, and recorded (including installation).
  • the material identification program is partly or wholly stored in a portable storage medium such as CD-ROM, DVD-ROM, flash memory, etc., and is recorded (including installation) in the computer. may be
  • the discriminating device 5 may be a circuit composed of an analog circuit, a digital circuit, or an analog/digital mixed circuit. Further, a control circuit for controlling each function of the discriminating device 5 may be provided. Each circuit may be implemented by ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the injection control unit 6 can also physically be configured as a computer system including a CPU, RAM and ROM, a communication module, an auxiliary storage device, and the like. The function is realized by loading it.
  • FIG. 6 is a flowchart of waste plastic material discrimination processing according to the embodiment. Each process of the flowchart shown in FIG. 6 is executed by the discriminating device 5 .
  • step S ⁇ b>01 the spectrum S org (n, w) obtained by the mid-infrared camera 4 is acquired by the preprocessing unit 51 .
  • n is the number of sensors (the number of spectral detection areas divided in the width direction of the conveyor 2 by the mid-infrared camera 4), and when the number of sensors is 318, 0 to 317 corresponding to each detection area. Integers are used.
  • w is the wavelength of the spectrum, and in this embodiment, a total of 131 wavelengths are set in increments of 20 (nm) between 2700 (nm) and 5300 (nm), and an integer from 0 to 130 corresponding to each wavelength is used. That is, S org (n, w) represents the numerical value of the spectral intensity of the wavelength w in the n-th spectrum detection area along the width direction of the conveyor 2 .
  • step S02 the preprocessing unit 51 corrects the spectrum S org (n, w) acquired in step S01 to calculate the corrected spectrum S cor (n, w).
  • the corrected spectrum S cor (n, w) can be calculated, for example, by the following formula (1).
  • W ref (n, w) is the first correction spectrum measured under bright reflected light conditions.
  • D ref (n, w) is the second correction spectrum measured under the condition that the reflected light is darker than the bright condition.
  • FIG. 7 is a diagram showing a method of extracting spectra W ref (n, w) and D ref (n, w) for correction.
  • a calibration plate 11 for acquiring a correction spectrum is installed in the imaging area of the mid-infrared camera 4 on the conveying path 3 of the conveyor 2, and the spectrum of the reflected light by the mid-infrared camera 4 is By detecting , correction spectra W ref (n, w) and D ref (n, w) can be obtained.
  • the calibration plate 11 is arranged on the conveying path of the conveyor 2 when acquiring the correction spectra W ref (n, w) and D ref (n, w), as indicated by dotted arrows in FIG. 7, for example. 3 and a standby position outside the imaging area of the mid-infrared camera 4 and the irradiation range of the illumination 10.
  • the calibration plate 11 can be fixed at a predetermined position within the field of view of the mid-infrared camera 4 and at a predetermined position outside the field of view, and preferably movable between both predetermined positions.
  • the calibration plate 11 is preferably processed so that the main surface that receives the light from the illumination 10 has a large surface roughness. This can suppress the occurrence of halation of reflected light on the calibration plate 11 .
  • the conveyor 2 may be stopped when acquiring the correction spectrum.
  • the infrared rays of the illumination 10 irradiate the infrared rays on the conveying path 3 of the conveyor 2.
  • the temperature of the part rises, and there is a risk of burnout or ignition. Therefore, when the calibration plate 11 is not fixed within the field of view of the mid-infrared camera 4, it is preferable to provide an interlock so that the illumination 10 does not emit infrared rays.
  • the lighting 10 has a lamp 10A (sheath heater, carbon lamp, kanthal lamp, etc.) that is an infrared light source, and a reflector 10B that collects the heat of the lamp 10A.
  • the lamp 10A is formed to extend along the width direction (y direction) of the conveyor 2 and arranged to emit infrared rays in all directions around the axis along the y axis.
  • the reflecting plate 10B is arranged on the opposite side of the conveying path 3 of the conveyor 2 with respect to the lamp 10A, and is curved along the circumferential direction around the axis of the lamp 10A. collects the infrared rays radiated to the opposite side, reflects them, and sends them to the conveyor 2 side.
  • the reflector 10B is made of, for example, aluminum, stainless steel, or an aluminum-plated member.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a process of extracting a characteristic wavelength region from a reflected wave spectrum obtained when a black waste plastic piece is irradiated with infrared rays.
  • the horizontal axis of FIG. 8 indicates the wavelength (nm) of the spectrum, and the vertical axis indicates the intensity of the spectrum at each wavelength.
  • FIG. 8 shows an example of the spectrum of each material, acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), high-impact polystyrene (HIPS), polypropylene (PP), and polyethylene (PE).
  • ABS acrylonitrile-butadiene-styrene
  • HIPS high-impact polystyrene
  • PP polypropylene
  • PE polyethylene
  • the first determination unit 52 uses the spectrum corrected in step S02 and the characteristic wavelength region cut out in step S03 to determine whether each spectrum is the belt of the conveyor 2. (Conveyance path 3) or an object (waste plastic) on the conveyance path 3 is determined. In this embodiment, the first determination unit 52 makes a determination using the learned One Class SVM.
  • step S05 the second determination unit 53 extracts two types of feature data Score1 and Score2 using the learned PLS from the spectrum determined as the object (waste plastic) in step S04.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of extraction of feature data.
  • the horizontal axis of FIG. 9 indicates the first feature data (Score1), and the vertical axis indicates the second feature data (Score2).
  • FIG. 9 shows an example of extraction of the four types of materials, ABS, HIPS, PP, and PE illustrated in FIG. As shown in FIG. 9, on the two-dimensional space of the two feature data Score1 and Score2, it can be seen that the areas plotted for each material can be divided. Note that the number of feature data may be other than two.
  • the third determination unit 54 determines the material using the learned decision tree based on the two types of feature data Score1 and Score2 extracted in step S5.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of material discrimination using a decision tree.
  • the decision tree in order to finally identify four types of materials (PE, PP, ABS, and HIPS), the decision tree has two levels of conditional branches as shown in FIG.
  • a set of feature data Score1 and Score2 is divided into two groups G1 and G2 using a conditional branching function f1 (Score1, Score2).
  • One group G1 is further divided into two groups G11 and G12 in the second hierarchy using a conditional branching function f2 (Score1, Score2).
  • the other group G2 is further divided into two groups G21 and G22 in the second hierarchy using the conditional branching function f3 (Score1, Score2).
  • the sets of feature data Score1 and Score2 are classified into four groups G11, G12, G21, and G22, and the material of each group is determined as PE, PP, ABS, and HIPS, respectively.
  • the discriminating device 5 of the waste plastic material judging and sorting device 1 detects reflected light of the light emitted to the conveying path 3 of the conveyor 2 by the illumination 10 detected by the mid-infrared camera 4.
  • the first determination unit 52 determines whether the spectrum of the waste plastic piece S or the conveying path 3 is determined, and two types of feature data Score1 are obtained from the spectrum determined to be the waste plastic piece S by the first determination unit 52. , Score2, and a third determination unit 54 for determining the materials S1 and S2 of the waste plastic pieces S based on the characteristic data Score1 and Score2 extracted by the second determination unit 53.
  • the input information of the reflection spectrum is narrowed down to the spectrum of the black waste plastic piece S by the object discrimination of the first determination unit 52, and the dimension from the spectrum information to the feature data is obtained by the feature amount extraction of the second determination unit 53.
  • Output information on the material of the waste plastic can be obtained through three stages of determination processing, compression and classification processing by the third determination unit 54, and data narrowing down.
  • the waste plastic sorting apparatus 1 of the present embodiment can determine the material of the waste plastic in consideration of various conditions, and can finely perform the determination over multiple stages. It is possible to improve the judgment accuracy of the material of
  • the discriminating device 5 of the waste plastic sorting device 1 performs a first correction of the reflection spectrum S org (n, w) detected by the mid-infrared camera 4 under conditions where the reflected light is bright. and a second correction spectrum D ref (n, w) measured under relatively darker conditions than this bright condition.
  • the corrected spectrum S cor (n, w) is used to perform learning and judgment by the first judging section 52, the second judging section 53, and the third judging section 54. Judgment accuracy can be further improved.
  • the preprocessing unit 51 further performs processing to cut out a predetermined frequency range from the corrected spectrum S cor (n, w), and outputs the processed spectrum to the first determination unit 52 .
  • the preprocessing unit 51 performs two processes, that is, the process of correcting the reflection spectrum S org (n, w) and the process of extracting a predetermined frequency range. It may be configured to perform.
  • FIG. 11 is a plan view showing the first material sorting method by the sorting apparatus 1 of this embodiment.
  • FIG. 11 shows a simplified view corresponding to the plan view of the sorting device 1 shown in FIG. From FIG. 11 onwards, as an example of the sorting method, an example in which a plastic mix in which waste plastic pieces of five types of materials (1), (2), (3), (4), and (5) are mixed is targeted for sorting. explain.
  • FIG. 11 a configuration is illustrated in which the conveyor 2 and the sorting section 12 are formed with a single conveying path that is not divided in the width direction (y direction) of the conveyor 2 .
  • the waste plastics are sorted using the partition plate 9 shown in FIG.
  • one sorting unit 12-1 of the sorting unit 12 for example, air is injected from the injection nozzle 7 It is necessary to repeat the process of separating waste plastics one by one. That is, as shown in FIG. 11, first, only waste plastic pieces of material (1) are sorted out from the plastic mix and collected by the sorting section 12-1.
  • the other four types of materials (2) to (5) are mixed in the remaining plastic mixes collected in the other sorting section 12-2.
  • the remaining plastic mix in which the four types are mixed is put into the sorting device 1 again, and any one of the materials (2) to (5) is sorted. By repeating this procedure four times, waste plastic fragments of five types of materials (1) to (5) can be sorted by material.
  • FIG. 12 is a plan view showing a second material sorting method by the sorting device 1A of this embodiment.
  • the transport path 3 of the conveyor 2 is divided into two systems, a first system and a second system, in the width direction. More specifically, each of the inlet (vibrating feeder 8), conveyor 2, and sorting section 12 is divided into two parts in the width direction.
  • the input port 8 and the conveyor 2 are not made up of two constituent elements, but a single element with a partition or the like so as not to be mixed between systems.
  • the transport path 3 of the conveyor 2 can be divided into two systems by providing a partition wall along the transport direction at a substantially central position in the width direction.
  • the first system is represented by the subscript A
  • the second system is represented by the subscript B.
  • Elements corresponding to the sorting section 12-1 in FIG. It is written as "selecting unit B2".
  • waste plastic pieces of the same material are collected in the first system and the second system.
  • a plastic mix in which waste plastic pieces of five types of materials (1) to (5) are mixed is supplied to the inlets A and B of the first and second systems, respectively.
  • waste plastic pieces of the same material (1) are collected in the sorting section A1 and the sorting section B1.
  • waste plastic pieces containing materials (2) to (5) other than the material (1) are collected.
  • FIG. 13 is a plan view showing a third material sorting method by the sorting device 1B of this embodiment.
  • the first system collects the waste plastic pieces of the first material, supplies the remaining waste plastic pieces to the second system, and supplies the remaining waste plastic pieces to the second system. Collect waste plastic pieces of a second material from the inside.
  • a plurality of types of mixed materials can be classified into three types: first material, second material, and other materials.
  • a plastic mix in which waste plastic pieces of five types of materials (1) to (5) are mixed is supplied to the inlet A of the first system, and the material is determined by the conveyor A of the first system. is performed, and waste plastic pieces of the material (1) are collected in the sorting section A1. Further, in the sorting section A2, waste plastic pieces containing the remaining materials (2) to (5) are collected.
  • waste plastic mixed with the remaining materials (2) to (5) collected in the sorting section A2 is conveyed to the input port B of the second system by the transport device 13, and supplied to the input port B. be.
  • Material determination is performed on the conveyor B of the second system, and waste plastic pieces of material (2) are collected in the sorting section B1.
  • waste plastic pieces mixed with the remaining materials (3) to (5) are collected.
  • FIG. 14 is a plan view showing a fourth material sorting method by the sorting device 1C of this embodiment.
  • the first system collects waste plastic pieces of the first material and a small amount of other materials, and supplies the collected waste plastic pieces to the second system. , collect the waste plastic pieces of the first material from among the waste plastic pieces of the first material and a small amount of other materials.
  • a plastic mix in which five types of materials (1) to (5) are mixed is supplied to the input port A of the first system, and the material judgment is performed on the conveyor A of the first system.
  • the sorting section A1 collects waste plastic pieces of material (1) and a small amount of waste plastic pieces of materials (2) to (5).
  • waste plastics containing a mixture of the remaining materials (2) to (5) and a small amount of the material (1) are collected.
  • the waste plastics containing material (1) and a small amount of materials (2) to (5) collected in the sorting section A1 are conveyed by the conveying device 13 to the input port B of the second system, It is supplied to the inlet B.
  • the material is judged by the conveyor B of the second system, the material (1) is sorted again in the sorting section B1, and the waste plastic pieces of the material (1) are collected.
  • the material (1) collected in the sorting section B1 has a higher purity than the material collected in the sorting section A1.
  • waste plastics mixed with the remaining materials (1) to (5) are collected.
  • FIG. 15 is a plan view showing a fifth material selection method by the sorting device 1D of this embodiment.
  • waste plastic pieces of the first material and a small amount of other materials are excluded, and the remaining waste plastic pieces are supplied to the second system.
  • waste plastic pieces of the first material and a small amount of other materials are further excluded from other waste plastic pieces, and waste plastic pieces not containing the first material are collected.
  • a plastic mix in which five types of materials (1) to (5) are mixed is supplied to the input port A of the first system, and the material judgment is performed on the conveyor A of the first system. Waste plastic pieces of material (1) and a small amount of materials (2) to (5) are collected in the sorting section A1. In the sorting section A2, waste plastics containing the remaining materials (2) to (5) mixed with a small amount of (1) are collected.
  • the waste plastics mixed with the materials (2) to (5) and a small amount of (1) collected in the sorting section A2 are conveyed by the conveying device 13 to the input port B of the second system, and supplied to B. Material judgment is performed on the conveyor B of the second system, and the material (1) is sorted again in the sorting section B1, and waste plastic pieces containing a mixture of the material (1) and a small amount of the materials (2) to (5) are produced. Collected. In the sorting section B2, waste plastics containing the remaining materials (2) to (5) and a small amount of (1) are collected.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of an operation screen of the sorting device 1.
  • FIG. 16 is displayed on a display device installed in the sorting apparatus 1, for example.
  • the material names of the plastics to be sorted are listed, and the first system (“primary” in FIG. 16 and the second system (“secondary” in FIG. 15) ), the material to be ejected and sorted can be individually selected.
  • the display device that displays the operation screen is, for example, a touch panel, and can be operated by pressing the "OFF" display in the "jet selection" column.
  • the waste plastic sorting apparatus has been mainly described as including the surface treatment unit 20 for treating the surface of the waste plastic pieces, but the sorting apparatus can also have a configuration that does not include the surface treatment unit 20.
  • another embodiment of the present invention is a waste plastic sorting apparatus comprising: an irradiation unit for irradiating surface-treated waste plastic pieces including black waste plastic pieces with light; a reflection spectrum detection unit that receives reflected light and detects the spectrum of the reflected light; a determination unit that determines the material of the waste plastic pieces based on the spectrum of the reflected light; and based on the result of the determination,
  • the sorting device may include at least a sorting unit that sorts the black waste plastic pieces according to their materials.
  • the sorting device may be of a form into which waste plastic pieces that have already been surface-treated can be loaded.
  • the surface of the surface-treated waste plastic piece has a glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 60° measured in accordance with JIS Z 8741 of 10 or less, in accordance with JIS Z 8741.
  • the glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 75° measured by can be anything.
  • Another embodiment of the present invention is a method for sorting waste plastics, comprising: an irradiation step of irradiating surface-treated waste plastic pieces including black waste plastic pieces with light; a determination step of receiving reflected light to detect the spectrum of the reflected light and determining the material of the waste plastic pieces based on the spectrum of the reflected light; and determining at least black waste plastic pieces based on the result of the determination. It may be a sorting method including a sorting step of sorting according to the material.
  • Example 1 a group of black waste plastic pieces (plastic mix) was used as a sorting target.
  • the size of each piece of plastic was about 5-30 mm in average diameter in plan view.
  • the group of black waste plastic pieces used includes at least polyethylene (PE), polypropylene (PP), polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene (PCABS), acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), polystyrene (PS), and polyphenylene ether.
  • PE polyethylene
  • PP polypropylene
  • PCABS polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene
  • ABS acrylonitrile-butadiene-styrene
  • PS polystyrene
  • polyphenylene ether polyphenylene ether.
  • PPEPS Polystyrene
  • PA polyamide
  • Such a group of black waste plastic pieces was sorted by material using a sorting device similar to the sorting device 1 shown in FIGS.
  • the weight of the group of black waste plastic pieces used in one trial was 2.35 kg.
  • the conveyor speed of the sorting device was 120 to 150 m/min.
  • infrared rays of 3 to 5 ⁇ m were irradiated and the spectrum of the reflected light was detected. Then, from the obtained reflected light spectrum, the spectra in the wavelength regions of 3250 to 3750 nm and 4400 to 4600 nm were cut out to obtain characteristic amounts, and based on the characteristic amounts, the material of the plastic was determined.
  • an injection nozzle array in which 318 injection nozzles are arranged in a direction orthogonal to the conveying direction.
  • Discriminating devices in the sorting device include polyethylene (PE), polypropylene (PP), polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene (PCABS), acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS), polystyrene (PS), polyphenylene ether/polystyrene (PPEPS). ), and polyamide (PA) could be registered.
  • PE polyethylene
  • PP polypropylene
  • PCABS polycarbonate/acrylonitrile-butadiene-styrene
  • ABS acrylonitrile-butadiene-styrene
  • PS polystyrene
  • PPEPS polyphenylene ether/polystyrene
  • PA polyamide
  • the waste plastic was sorted by selective spraying in trials 1-A and 1-1 to 1-7 shown below.
  • Trial 1-A selective spraying of all seven plastics
  • Trial 1-1 selective spraying of PE only
  • Trial 1-2 selective spraying of PP only
  • Trial 1-3 selective spraying of PCABS only
  • Trial 1- 4 Selective spraying of ABS only
  • Trial 1-5 Selective spraying of PS only
  • Trial 1-6 Selective spraying of PPEPS only
  • Trial 1-7 Selective spraying of PA only
  • R A (%) W A /W L ⁇ 100 ⁇ W L (kg): Input amount of waste plastic pieces (plastic mix) ⁇ WA (kg): Collected amount of all 7 types of waste plastic pieces (collected amount of plastic pieces blown off by selective spraying)
  • These purities were obtained by using the plastic ratio determination function of the sorting apparatus by putting the plastic pieces collected after each trial of the sorting apparatus into the sorting apparatus again.
  • the purity P PE in Trial 1-1 was the content ratio of PE measured by the plastic ratio determination function. The same was true for the other plastics in trials 1-2 through 1-7.
  • Glossiness (specular glossiness (%)) based on JIS Z 8741 was measured as the surface property of the plastic piece after the surface treatment.
  • a gloss meter "VG 7000" manufactured by Nippon Denshoku Industries Co., Ltd. was used to measure the glossiness (specular glossiness (%)) at an incident angle of 60° and an incident angle of 75°.
  • the surface roughness mean deviation (SMD) of the plastic piece after surface treatment was measured using an automated surface tester "KES-FB4-A” manufactured by Kato Tech Co., Ltd.
  • Table 3 shows the measurement results of the surface properties of PCABS and PS as representative examples.
  • Example 2 The plastic pieces were sorted by material in the same manner as in Example 1, except that no surface treatment was performed. As in Example 1, selective spraying was performed according to trials 2-A and 2-1 to 2-7 shown below.
  • Trial 2-A Selective spraying of all seven plastics
  • Trial 2-1 Selective spraying of PE only
  • Trial 2-2 Selective spraying of PP only
  • Trial 2-3 Selective spraying of PCABS only
  • Trial 2- 4 Selective spraying of ABS only
  • Trial 2-5 Selective spraying of PS only
  • Trial 2-6 Selective spraying of PPEPS only
  • Trial 2-7 Selective spraying of PA only
  • the content ratio, content, recovery rate, and purity were determined in the same manner as in Example 1.
  • Tables 1 and 2 show the results.
  • the surface properties of the plastic pieces before sorting were also determined in the same manner as in Example 1.
  • Table 3 shows the results.
  • Table 1 lists selective spraying trials for all seven plastics (Trial 1-A in Example 1 and Trial 2-A in Example 2), as well as selective spraying trials for representative plastics (Trial 1 in Example 1).
  • the results of Trials 1-3 to 1-6, and Trials 2-3 to 2-6 of Example 2) are shown by comparing Example 1 (with surface treatment) and Example 2 (without surface treatment). From these results, it was found that the recovery rate and purity of the plastic fragments were improved by surface treatment before sorting the waste plastic fragments.
  • the glossiness at an incident angle of 60° (specular glossiness (%)) measured in accordance with JIS Z 8741 is 10 or less
  • the glossiness at an incident angle of 75° measured in accordance with JIS Z 8741 (specular It was found that the recovery rate and purity of plastic fragments are improved by surface treatment so that the glossiness (%)) is 25 or less or the surface roughness mean deviation (SMD) is 1 ⁇ m or more.
  • Waste plastic sorting device Conveyor 3 Conveying path 4 Mid-infrared camera (reflection spectrum detector) 5 Discrimination device 6 Injection control unit 7 Injection nozzle row 8 Vibration feeder 12, 12-1, 12-2, A1, A2, B1, B2 Sorting unit 20 Surface treatment unit 21, 22 Large rollers 23, 25 Rough surface roller 28 Supply Section 51 Pretreatment Section 52 First Judgment Section 53 Second Judgment Section 54 Third Judgment Section S, S1, S2 Waste plastic pieces (black waste plastic pieces) S' Waste plastic piece before surface treatment

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Abstract

廃プラスチックの選別装置であって、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片の表面を処理する表面処理部と、前記表面処理された廃プラスチック片に光を照射する照射部と、前記照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定部と、前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別部とを備える。

Description

廃プラスチックの選別装置、及び廃プラスチックの選別方法
　本開示は、廃プラスチックの選別装置、及び廃プラスチックの選別方法に関する。
　廃家電製品、廃棄自動車等に由来する廃プラスチックを再利用するための主たる方法として、廃プラスチックを用いて新しい材料や製品を製造するマテリアルリサイクルが知られている。回収される廃プラスチックは通常、様々な種類（材質）のプラスチックを含むため、マテリアルリサイクルにおいては、製造される再生品に応じて、廃プラスチックを材質により選別する必要がある。
　廃プラスチックの選別の手段としては、例えば、廃プラスチック片に赤外光等の光を照射し、その照射により得られる反射光のスペクトルを利用して、プラスチックの材質を判定することが知られている（例えば、特許文献１）。
特開２０１８－１００９０３号公報
　マテリアルリサイクルにおいて高品質の製品を製造するためには、廃プラスチックの選別が高精度に行われる必要がある。しかしながら、従来の赤外線等の光の反射を利用した廃プラスチックの選別において、照射する光の強さ、照射距離等によってはハレーション等が発生してしまい、材質の判定のために有効である反射スペクトルを生成できる反射光を十分に得られない場合があった。よって、光の反射を利用した廃プラスチックの選別装置又は選別方法において、選別精度の向上が求められている。
　よって、本発明による一態様は、廃プラスチックを、高精度で材質により選別する選別装置を提供することを課題とする。
　本発明の一態様による廃プラスチックの選別装置は、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片の表面を処理する表面処理部と、前記表面処理された廃プラスチック片に光を照射する照射部と、前記照射部により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定部と、前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別部とを備える。
　本開示によれば、廃プラスチックを、高精度で材質により選別できる選別装置を提供できる。
実施形態に係る廃プラスチックの選別装置の概略構成を示す斜視図 図１に示す廃プラスチックの選別装置の側面図 図１に示す廃プラスチックの選別装置の平面図 表面処理部の一例を示す概略図 選別装置の機能ブロック図 実施形態に係る廃ブラスチックの材質判別処理のフローチャート 補正用のスペクトルの抽出手法を示す図 反射波スペクトルから特徴のある波長領域を切り出す処理の一例を示す図 特徴データの抽出例を示す図 決定木を用いた材質判別の例を示す図 本実施形態の選別装置による第１の材質選別手法を示す平面図 本実施形態の選別装置による第２の材質選別手法を示す平面図 本実施形態の選別装置による第３の材質選別手法を示す平面図 本実施形態の選別装置による第４の材質選別手法を示す平面図 本実施形態の選別装置による第５の材質選別手法を示す平面図 選別装置の操作画面の一例を示す図
　以下、添付図面を参照しながら実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
　なお、以下の説明において、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は互いに垂直な方向である。ｘ方向及びｙ方向は水平方向であり、ｚ方向は鉛直方向である。ｘ方向はコンベア２の搬送路３の搬送方向である。ｙ方向は、コンベア２の搬送路３の幅方向である。以下では説明の便宜上、ｚ正方向側を上側、ｚ負方向側を下側と表現する場合がある。また、ｘ負方向側を上流、ｘ正方向側を下流と表現する場合がある。
　図１～図３を参照して、本発明の一実施形態に係る廃プラスチックの選別装置１の概略構成を説明する。図１は、本実施形態に係る廃プラスチックの選別装置１の概略構成を示す斜視図である。図２は、図１に示す廃プラスチックの選別装置１の側面図である。図３は、図１に示す廃プラスチックの選別装置１の平面図である。図１～図３に示すように、廃プラスチックの選別装置１は、当該装置の上流に表面処理部２０を備えている。
　本実施形態による選別装置１にて選別される廃プラスチックは、廃家電製品、廃棄自動車等から得られた、粉砕により形成された廃プラスチック片の集合体（廃プラスチック片群）である。１つの廃プラスチック片は、板状若しくは層状の形状を有していてよく、また平均最大長さ５～５０ｍｍ、平面視での平均面積２０～２５００ｍｍ２のサイズを有していてよい。本実施形態では、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片の集合体（廃プラスチック片群）から、好ましくは黒色廃プラスチック片の集合体（黒色廃プラスチック片群）から、所定の材質の廃プラスチック片を選別するものである。また、本実施形態により選別される廃プラスチック片には、黒色廃プラスチック片に加え、別の色の、例えば青色、赤色等の着色廃プラスチック片が混在していてもよい。
　なお、本明細書において、黒色とは、ＪＩＳ８７２１に準じてマンセル記号で表した明度が６以下の色を指す。また、黒色廃プラスチック片の黒色は通常、当該黒色廃プラスチック片に含まれるカーボンブラック（炭素充填材）に由来するものである。
　図１～図３では、例として、１種の材質からなる廃プラスチック片Ｓ１と、当該廃プラスチック片とは異なる種の材質からなる廃プラスチック片Ｓ２とが混合した廃プラスチック片群から、一方の材質の廃プラスチック片を判定して選別する装置を示す。以下においては、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２をまとめて符号Ｓで表す場合がある。なお、廃プラスチック片群から選別される廃プラスチック片の材質（種類）の数は特に限定されず、２～１０種であってよい。プラスチックの材質の具体例としては、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリカーボネート／アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＰＣＡＢＳ）、アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＡＢＳ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリフェニレンエーテル／ポリスチレン（ＰＰＥＰＳ）、ポリアミド（ＰＡ）、ポリカーボネート（ＰＣ）、ポリアセタール（ＰＯＭ）、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリメタクリル酸メチル（ＰＭＭＡ）等が挙げられる。
　本実施形態による廃プラスチックの選別装置１では、赤外線等の光を照射して得られる反射光から検出された反射スペクトルに基づき、廃プラスチックの材質の判定を行い、材料を判別する（判別については後に詳述）。ここで、従来の構成では、光を当てた際、照射する光の強さ、照射距離等によっては正反射（鏡面反射）が強く起こってしまい、材質の判定のために有効である反射光（拡散反射光）が十分に得られない場合があった。これに対し、本実施形態による選別装置１は表面処理部２０を有しており、この表面処理部２０によって、廃プラスチック片の表面が処理され、適切な反射光を得ることができるようになる。
　特に、黒色プラスチックは、他色のプラスチックに比べて材質固有の吸収領域のレベル（強度）が弱いため、表面の状態の影響をより大きく受ける。特に、プラスチック表面の光沢度が比較的高い場合には、プラスチック表面での赤外線の反射の影響、特に正反射（鏡面反射）の影響が大きくなるため、吸収レベルが見えなくなり、材質の判別が困難となる。そこで、表面処理を施して所定の粗面状態に粗面化することで、赤外線のプラスチック表面での正反射の影響を抑えて、反射光スペクトルにおけるスペクトル強度を高めることができ、材質による反射スペクトル強度の相違を適切に観察することができる。この結果、黒色プラスチック片の選別精度を向上させることができる。
　表面処理部２０による表面処理は、光を照射した場合に、材質の判別に有効な反射スペクトルを取得することができる程度の表面状態となる処理であってよい。例えば、本実施形態による表面処理は、廃プラスチック片の表面が、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の光沢度（鏡面光沢度）（Ｇｓ６０（％））が１０以下となるように表面状態を変更する処理であってよい。入射角６０°の光沢度は、好ましくは８以下、より好ましくは６以下、さらに好ましくは１．５以下であってよい。また、当該入射角６０°の光沢度は、０．１以上であってよい。さらに、本実施形態による表面処理は、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の光沢度（鏡面光沢度）（Ｇｓ７５（％））が２５以下となるように表面状態を変更する処理であってよい。入射角７５°の光沢度は、好ましくは１５以下、より好ましくは１０以下、さらに好ましくは５以下であってよい。また、当該入射角７５°の光沢度は、０．１以上であってよい。そして、本実施形態における表面処理は、上記範囲の入射角６０°の光沢度を有し、且つ上記範囲の入射角７５°の光沢度を有するように行うことが好ましい。上記の光沢度、特に入射角６０°光沢度及び／又は入射角７５°光沢度を有することで、プラスチックの表面に適切な粗面状態を付与でき、これにより、廃プラスチック片が黒色プラスチック片である場合でも、選別精度を高めることができる。
　また、本実施形態による表面処理は、廃プラスチック片の表面が、表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上となるように表面状態を変更する処理であってもよい。表面粗さの平均偏差は、好ましくは１．１μｍ以上、より好ましくは１．２μｍ以上であってよい。また、表面粗さの平均偏差は、好ましくは６ｍ以下、好ましくは３μｍ以下、より好ましくは２．５μｍ以下とすることができる。上記範囲の表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）を有するように表面処理を行うことで、プラスチックの表面に適切な粗面状態を付与できる。そのため、廃プラスチック片が黒色プラスチック片である場合でも、反射スペクトルを適切に得ることができ、選別精度を高めることができる。
　また、廃プラスチック片の全表面積の５０％以上、好ましくは８０％以上が、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の光沢度（鏡面光沢度（％））が１０以下、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の光沢度（鏡面光沢度（％））が２５以下、及び表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上との条件のうち１以上を満たすような状態にすることで、赤外線を用いた廃プラスチック片の選別精度を向上させることができる。
　本実施形態における表面処理は、元の廃プラスチック片の表面状態に応じて、粗面化処理としてもよいし、滑面化処理としてもよい。また、表面処理は、液体を利用した湿式処理であってもよいし、液体を利用しない乾式処理であってもよい。表面処理の具体例としては、ワイヤブラシ、サンドペーパー等の研磨具及び／又は研磨剤を用いた研磨（若しくは研削）、薬品を用いた表面処理等が挙げられる。このうち、処理により生じ得る廃棄物等が比較的少なく、その廃棄処理も容易であることから研磨処理が好ましい。
　図４は、表面処理部２０の一例の概略図である。図４に示す表面処理部２０は、粗面を有する複数のローラを備えている。そして、複数のローラ間に、表面処理前の廃プラスチック片Ｓ'を通すことによって、廃プラスチック片Ｓ'の表面が削られ、微細な凹凸が形成されるか、且つ／又は過度に大きな凹凸が解消されることによって、適切な大きさの凹凸が形成された廃プラスチック片Ｓが得られる。適切な大きさの凹凸が形成された廃プラスチック片の表面は上述の所定の光沢度を有しており、選別装置１での光照射を利用したプラスチック種の判定を、より高い精度で行うことができる。
　図４に示す表面処理部２０では、廃プラスチック片の搬送方向に回転する大ローラ２１と、当該大ローラ２１と対向し、且つ大ローラ２１と反対方向に回転する小径の粗面ローラ２３、２３、２３とが配置されている。粗面ローラ２３、２３、２３には、ブラシ又はサンドペーパーが表面に取り付けられている。そして、供給部２８から供給された表面処理前の廃プラスチック片Ｓ'が、大ローラ２１と、粗面ローラ２３、２３、２３との間に供給され、搬送方向に搬送されると共に、粗面ローラ２３、２３、２３に対向する側の表面が荒らされる。表面処理部２０では、大ローラ２１及び粗面ローラ２３、２３、２３の下流にさらに、廃プラスチック片の搬送方向に回転する別の大ローラ２２と、当該大ローラ２２と対向し、且つ大ローラ２２と反対方向に高速回転する小径の粗面ローラ２５、２５、２５とが配置されている。粗面ローラ２５、２５、２５には、粗面ローラ２３、２３、２３と同様にブラシ又はサンドペーパーが取り付けられている。大ローラ２２及び粗面ローラ２５、２５、２５は、廃プラスチック片Ｓ'の、粗面ローラ２３、２３、２３によって荒らされた表面と反対側の表面が荒らされるように、配置されている。このような構成によって、廃プラスチック片Ｓ'の両面が、選別装置１における材質の判定により適切な表面状態となり、高い精度で材質による選別を行うことができる。粗面ローラ２３、２３、２３、及び粗面ローラ２５、２５、２５の回転数は、廃プラスチック片の所望の表面状態に応じて設定することができる。なお、適切な表面状態は、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の光沢度（鏡面光沢度（％））が１０以下、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の光沢度（鏡面光沢度（％））が２５以下、及び表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上の条件のうち１以上を満たす状態とすることができる。黒色プラスチック片を含む又は黒色プラスチック片からなる廃プラスチック片の場合、上記の表面状態とすることで選別精度を上げることができる。
　なお、廃プラスチック片は、廃家電製品、廃棄自動車等からプラスチック部分を取り出した後、再利用しやすくするために破砕によりサイズダウンされたものである。本形態における表面処理は、上記破砕工程に組み込まれていてもよい。
　図１～図３を再び参照して、選別装置１における、表面処理後の廃プラスチック片Ｓの処理について説明する。表面処理部２０から取得された表面処理後の廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を順次供給する供給部の一例としての振動フィーダ８と、振動フィーダ８により供給された廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を搬送する搬送部の一例としてのコンベア２とを主要部として備えている。振動フィーダ８には、例えば投入用ホッパ等を介して、破砕（表面処理）された廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２が供給される。振動フィーダ８は、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２が載置される載置面が振動することによって、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２同士の重畳を防止しながらコンベア２に供給する。コンベア２は、その上面に搬送路３を有し、振動フィーダ８から遠ざかる向きに搬送路３上の廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を搬送する。
　また、選別装置１は、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２に赤外線を照射する照射部の一例としての照明１０と、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２からの反射スペクトルを検出する反射スペクトル検出部の一例としての中赤外線カメラ４と、中赤外線カメラ４で検出した反射スペクトルに基づき廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を判定若しくは同定して判別する判別装置５とを備えている。
　照明１０は、例えばハロゲンタングステンランプ等の赤外線光源であるランプ１０Ａ（図７参照）を有し、ランプ１０Ａから廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２に向かって赤外線を照射（出射）する。また、照明１０は、中赤外線カメラ４に廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２からの反射光が入光するように設置され、中赤外線カメラ４に対してコンベア２の流れ方向の上部両側（又は上部片側）に設置されている。
　廃プラスチック片に照射される照射光は、２～８μｍの赤外線、好ましくは３μｍ超の中赤外線、より具体的には３μｍ超８μｍ以下の赤外線を含んでいてよい。上記波長領域の中赤外線では、黒色プラスチックの光吸収率が比較的低い領域を含むので、黒色の廃プラスチックであっても、プラスチックの材質の判定のために有効な反射光スペクトル（材質により顕著な相違が観察され得る反射光スペクトル）を取得できる。
　中赤外線カメラ４は、例えば図１に示すように１台でコンベア２の幅方向（ｙ方向）の全域にわたって計測可能であり、幅方向に沿って複数個（例えば３１８個）の領域に区分して黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２からの近赤外線の反射光を受光し、領域ごとに反射光のスペクトルを計測できる。中赤外線カメラ４は、例えば、赤外線の波長領域３μｍ以上若しくは３μｍ超の分光器付カメラで構成されていてよい。中赤外線カメラ４は、例えば２３０Ｈｚのスキャン周波数で計測を行い、１回のスキャンごとに３１８個のスペクトルデータを判別装置５に送信する。判別装置５は、中赤外線カメラ４から受信した３１８個のスペクトルデータに基づき、３１８個の各領域の材質判定の結果を後述の噴射制御部６に出力する。
　中赤外線カメラ４によって受光される反射光は、好ましくは３μｍ超の波長領域、より好ましくは３μｍ超８μｍ以下、さらに好ましくは３μｍ超５μｍ以下の波長領域の赤外線を含んでいてよい。上記波長領域の反射光を受光することで、黒色の廃プラスチックの材質判定のために有効なデータを取得ことができる。すなわち、上記波長領域内の反射光のスペクトル強度において、材質による顕著な相違が観察され得る。
　さらに、選別装置１は、コンベア２の搬送方向（ｘ方向）の下流側にて、搬送方向と交差する方向に横又は斜めからエアを噴射する噴射ノズル列７を備えている。噴射ノズル列７は、コンベア２の幅方向（ｙ方向）に複数個（例えば３１８個）の噴射ノズルが並設されてなり、噴射制御部６によって個々の噴射ノズルの動作が制御される。噴射制御部６は、判別装置５から受信した材質判定結果に応じて、噴射ノズル列７の噴射ノズルからエアを噴射させる、又は噴射させないようにすることができる。すなわち、ターゲットとする廃プラスチック片を選択してエアを吹き付けること（選択吹付け）ができる。そして、例えば仕切り板９（図２）により区分される複数の領域（例えば回収用ホッパ若しくは容器）に黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２を仕分けて落下させ、所望の材質の廃プラスチックを分別して収集する。つまり、本実施形態では、噴射制御部６と、噴射ノズル列７とが、判別装置５による材質判定結果に基づき、コンベア２の搬送路３を流れる廃プラスチック片から所望の材質のものを収集する選別部１２として機能する。
　図１～図３に示す例では、選別部１２では、エア若しくは所定の気体の噴射を利用して、コンベア２上の廃プラスチック片Ｓを吹き飛ばす又は吹き飛ばさないとする選択吹付けによって仕分けているが、選別の形態は図示のものに限られない。例えば、判別装置５による材料判定結果の情報をロボットアームに送信し、ロボットアームによって廃プラスチック片の材質による仕分けを行い、廃プラスチック片を分別してもよい。
　選別装置１の動作、すなわち表面処理部２０から供給された廃プラスチック片の処理について説明する。例えば投入用ホッパなどを介して、破砕された廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２が振動フィーダ８に供給されると、振動フィーダ８は、供給された廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２に振動を与えながら重ならないようにして下流に搬送して、コンベア２に供給する。
　コンベア２の上面の搬送路３に供給された廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２は、ｘ正方向の搬送方向に搬送されながら、中赤外線カメラ４の撮像可能な位置にて、照明１０から赤外光が照射される。中赤外線カメラ４は、照明１０から発せられた赤外線の廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２による反射光を受光し、受光結果（受光スペクトルのデータ）を判別装置５に出力する。
　判別装置５は、中赤外線カメラ４から入力された受光結果に基づき、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を同定する。なお、判別装置５による材質判定手法の詳細は図５～図１０を参照して後述する。判別装置５は、材質同定結果を噴射制御部６に出力する。
　噴射制御部６は、噴射ノズル列７に含まれる複数配置されている噴射ノズルのうち、材質に応じた噴射ノズルを選択して、タイミングを計って制御信号を送信する。制御信号を受信した噴射ノズル列７の各噴射ノズルは、ノズル口を開口して、エアを噴射する。判別装置５の判別結果により適切なタイミングで噴射ノズルからエアを噴射することにより、選別対象の材質とそうでないものとを分離して回収することができる。
　図１～図３に示す例では、コンベア２上の廃プラスチック片Ｓ１は、制御信号を受信したエア噴射ノズルからエアを受けて、吹き飛ばされ落下し、収集容器等の中に回収される。また、コンベア２上の黒色廃プラスチック片Ｓ２は、噴射ノズルからエアを受けないので、黒色廃プラスチック片Ｓ１とは異なる収集容器等に回収される。このように噴射ノズル列７に含まれる複数の噴射ノズルの個々の噴射及び停止によって、複数の材質の廃プラスチック片群から、所定の材質の廃プラスチック片を仕分けて回収することができる。
　なお、本実施形態によれば、選別に供される廃プラスチック片が表面処理されていて、所定の表面粗さを有するため、好ましくは両面に有するため、コンベア２に対して適度な摩擦係数を有することができる。そのため、選別部１２において、ターゲットとされた廃プラスチック片が確実に吹き飛ばされ、且つターゲットとされていない廃プラスチック片が確実に飛ばされない。このことも、選別精度の向上に寄与する。
　次に、図５～図１０を参照して、判別装置５による廃プラスチックの材質判定及び判別について説明する。図５は、判別装置５の機能ブロック図である。
　図５に示すように、判別装置５は、前処理部５１を有し、さらに第１判定部５２、第２判定部５３、及び第３判定部５４（合わせて判定部ともいう）を有する。
　前処理部５１は、中赤外線カメラ４により検出された黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の反射スペクトルの補正や加工などの前処理を行う。前処理部５１は、例えば、反射光が明るい条件で計測したスペクトルと、暗い条件で計測したスペクトルとを用いて、検出された反射スペクトルを補正する。「暗い条件（暗条件）」とは、上記の「明るい条件（明条件）」よりも相対的に暗い条件を意味する。また、前処理部５１は、補正された反射スペクトルから所定の周波数の範囲を切り出す加工を行う。
　第１判定部５２は、中赤外線カメラ４により検出されたスペクトルが廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２及びコンベア２の搬送路３のどちらのものかを判定する。第１判定部５２は、学習済みのＯｎｅ　Ｃｌａｓｓ　ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて判定を行う。
　Ｏｎｅ　Ｃｌａｓｓ　ＳＶＭは、機械学習の分類アルゴリズムの一種であるＳＶＭの一種である。ＳＶＭでは、各クラスのサポートベクター（学習データの中で最も他のクラスと近い位置にある）を基準として、それらのユークリッド距離が最大になるように識別境界を設定する。また、特徴が非線形の場合には、カーネルを用いてデータを特徴空間に写像する。カーネルを適切に選択することで、複雑なデータ配置でも識別境界を引くことが可能となる。
　Ｏｎｅ　Ｃｌａｓｓ　ＳＶＭでは、１種類の学習データに対してカーネルトリックと呼ばれる手法を用いて、高次元空間の特徴空間へデータを写像する。このとき、学習データは原点から遠くに配置されるように写像されるため、元の学習データと類似していないデータは原点の近くに集まる。この性質を用いて正常データ（コンベア２）と異常データ（物体（廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２））の区別を行う。
　第１判定部５２にパターン識別能力に優れるＯｎｅ　Ｃｌａｓｓ　ＳＶＭを用いることにより、反射スペクトルが廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２で反射されたものか、コンベア２の搬送路３で反射されたものかを高精度に識別できる。なお、第１判定部５２には、Ｏｎｅ　Ｃｌａｓｓ　ＳＶＭ以外の機械学習の教師有り学習の分類手法を適用してもよい。
　第２判定部５３は、第１判定部５２により廃プラスチック片と判定されたスペクトルから特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２（特徴量）を抽出する。特徴量は、例えば所定の波長領域におけるスペクトル強度の最大値、平均値、積分値等であってよいが、学習済みのＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ：部分的最小二乗法）を用いて抽出するのが望ましい。
　ＰＬＳは、機械学習の教師あり学習の回帰アルゴリズムの一種であり、説明変数から計算された主成分のうち、少数の主成分のみと目的変数との間で回帰分析を行う。ＰＬＳでは、主成分は目的変数との共分散が大きくなるように計算される。本実施形態では、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２で反射されたと判定された反射スペクトルの説明変数に基づき、ＰＬＳを用いて二種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を算出する。
　第２判定部５３に、ＰＬＳを用いることにより、反射スペクトルの多次元の説明変数から、少数の特徴量に縮約することができるので、より区別しやすい適切な特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を抽出できる。なお、第２判定部５３には、ＰＬＳ以外の機械学習の多変量解析手法を適用してもよい。
　第３判定部５４は、第２判定部５３により抽出された反射スペクトルの２つの特徴量Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき、このスペクトルに対応する廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を判別する。第３判定部５４は、学習済みの決定木を用いて判定を行う。決定木は、教師あり学習の分類アルゴリズムの一種である。決定木は、目的変数を分類するルールを木構造で表したものであり、分類問題で頻繁に利用される。
　第３判定部５４に、決定木を用いることにより、反射スペクトルの２つの特徴量Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２から、廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の材質を精度良く判別できる。なお、第３判定部５４には、決定木以外の機械学習の教師有り学習の分類手法を適用してもよい。
　判別装置５は、物理的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、主記憶装置であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、通信モジュール、補助記憶装置、などを含むコンピュータシステムとして構成することができる。図５に示した判別装置５の各機能は、ＣＰＵやＲＡＭなどに所定のコンピュータソフトウエア（材質判定プログラム）を読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで各種ハードウエアを動作させると共に、ＲＡＭにおけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。すなわち、本実施形態に係る材質判定プログラムをコンピュータ上で実行させることで、判別装置５は、図５の前処理部５１、第１判定部５２、第２判定部５３、及び第３判定部５４として機能する。
　本実施形態の材質判別プログラムは、例えばコンピュータが備える記憶装置内に格納される。なお、材質判別プログラムは、その一部又は全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、コンピュータが備える通信モジュール等により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。また、材質判別プログラムは、その一部又は全部が、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの持ち運び可能な記憶媒体に格納された状態から、コンピュータ内に記録（インストールを含む）される構成としてもよい。
　判別装置５は、アナログ回路、デジタル回路又はアナログ・デジタル混合回路で構成された回路であってもよい。また、判別装置５の各機能の制御を行う制御回路を備えていてもよい。各回路の実装は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等によるものであってもよい。
　同様に、噴射制御部６も、物理的には、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ、通信モジュール、補助記憶装置、などを含むコンピュータシステムとして構成することができ、ＣＰＵやＲＡＭなどに所定のコンピュータソフトウエアを読み込ませることによりその機能が実現される。
　図６は、実施形態に係る廃ブラスチックの材質判別処理のフローチャートである。図６に示すフローチャートの各処理は判別装置５により実行される。
　ステップＳ０１では、前処理部５１により、中赤外線カメラ４によるスペクトルＳorg（ｎ，ｗ）が取得される。ここで、ｎはセンサ数（中赤外線カメラ４によりコンベア２の幅方向で区分されるスペクトル検出領域の数）であり、センサ数が３１８個の場合には各検出領域に対応する０～３１７の整数が用いられる。ｗはスペクトルの波長であり、本実施形態では、２７００（ｎｍ）～５３００（ｎｍ）の間で２０（ｎｍ）刻みで合計１３１個の波長が設定され、各波長に対応する０～１３０の整数が用いられる。つまり、Ｓorg（ｎ，ｗ）は、コンベア２の幅方向に沿ったｎ番目のスペクトル検出領域における、波長ｗのスペクトルの強度の数値を表す。
　ステップＳ０２では、前処理部５１により、ステップＳ０１で取得されたスペクトルＳorg（ｎ，ｗ）が補正されて、補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）が算出される。この補正により、測定空間の水蒸気及び二酸化炭素の濃度変化、計測対象の黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の温度、照明１０および中赤外線カメラ４の経年劣化、コンベア２上の位置、などの影響によるスペクトル強度の特性の差異を吸収できる。補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）は、例えば下記の（１）式により算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 上式中、Wref（ｎ，ｗ）は、反射光が明るい条件で計測した第１の補正用スペクトルである。Dref（ｎ，ｗ）は、反射光が上記の明るい条件よりも暗い条件で計測した第２の補正用スペクトルである。これらの補正用スペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）は、例えば、材質判別処理を実行する前に中赤外線カメラ４の校正を行うときに抽出できる。
　図７は、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）の抽出手法を示す図である。図７に示すように、コンベア２の搬送路３上の、中赤外線カメラ４の撮像領域に、補正用スペクトルを取得するための校正板１１を設置して、中赤外線カメラ４による反射光のスペクトルの検出を行うことで、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）を取得できる。
　反射光が明るい条件で計測した第１の補正用スペクトルWref（ｎ，ｗ）の場合、中赤外線領域の波長をすべて反射する校正板１１（アルミ、ステンレス等）を置き、照明１０を点灯した状態で、すべてのセンサ（ｎ＝０、１、２、・・・、３１７）について、全波長（ｗ＝０（２７００）、１（２７２０）、２（２７４０）、・・・、１３０（５３００））のデータを取得する。
　反射光が暗い条件で計測した第２の補正用スペクトルDref（ｎ，ｗ）の場合、中赤外線領域の波長をすべて反射する校正板１１（アルミ、ステンレス等）を置き、照明１０を消灯した状態（もしくはカメラのシャッターを閉じた状態）で、すべてのセンサ（ｎ＝０、１、２、・・・、３１７）について、全波長（ｗ＝０（２７００）、１（２７２０）、２（２７４０）、・・・、１３０（５３００））のデータを取得する。
　校正板１１は、例えば図７に点線の矢印で示すように、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）を取得する際に配置される、コンベア２の搬送路３上の、中赤外線カメラ４の撮像領域の位置と、中赤外線カメラ４の撮像領域や照明１０の照射範囲から外れる待機位置との間で移動可能に設置されるのが好ましい。言い換えると、校正板１１は、中赤外線カメラ４の視野内の所定位置と、視野外の所定位置とに固定可能であり、両方の所定位置の間を移動可能であるのが好ましい。校正板１１は、照明１０からの光を受ける主面の表面粗さが大きくざらざらした面となるように加工するのが好ましい。これにより、校正板１１における反射光のハレーションの発生を抑制できる。
　また、補正用スペクトルの取得時には、コンベア２は停止していてもよい。この場合、校正板１１の動作の何らかの不具合により、校正板１１が中赤外線カメラ４の撮像領域の位置に正しく配置されないと、照明１０の赤外線によりコンベア２の搬送路３上の赤外線が照射される部分の温度が上昇し、焼損や発火の虞がある。このため、校正板１１が中赤外線カメラ４の視野内に固定されていない場合には、照明１０から赤外線を照射しないようにインターロックを設けるのが好ましい。
　なお、図７に示すように、照明１０は、赤外線の光源であるランプ１０Ａ（シースヒーター、カーボンランプ、カンタルランプなど）と、ランプ１０Ａの熱を集める反射板１０Ｂとを有する。ランプ１０Ａは、コンベア２の幅方向（ｙ方向）に沿って延在するよう形成され、ｙ軸に沿った軸心まわりの全方向に赤外線を放射するよう配置される。反射板１０Ｂは、ランプ１０Ａを基準としてコンベア２の搬送路３とは反対側に配置され、ランプ１０Ａの軸心まわりの周方向に沿って湾曲して形成され、これによりランプ１０Ａからコンベア２とは反対側に放射された赤外線を集めてコンベア２側に反射して送ることができる。反射板１０Ｂは、例えば、アルミニウム、ステンレス、またはアルミニウムメッキなどされた部材からなる。
　図６に戻り、ステップＳ０３では、前処理部５１により、補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）の中から、特徴のある波長領域が切り出される。図８は、黒色廃プラスチック片に赤外線を照射した場合に得られた、反射波スペクトルから特徴のある波長領域を切り出す処理の一例を示す図である。図８の横軸はスペクトルの波長（ｎｍ）を示し、縦軸は各波長におけるスペクトルの強度を示す。図８には、アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＡＢＳ）、耐衝撃性ポリスチレン（ＨＩＰＳ）、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリエチレン（ＰＥ）の各材質のスペクトルの一例が示されている。そして、図８の例では、３２５０～３７５０（ｎｍ）及び４４００～４６００（ｎｍ）の波長領域（網掛けの領域）のスペクトルが切り出されている。よって、黒色プラスチックを材質により選別する場合には、上記範囲の少なくとも一方の波長領域のスペクトルを利用することができる。
　図６に戻り、ステップＳ０４では、第１判定部５２により、ステップＳ０２にて補正され、かつ、ステップＳ０３にて特徴のある波長領域が切り出されたスペクトルを用いて、各スペクトルがコンベア２のベルト（搬送路３）か、搬送路３上の物体（廃プラスチック）かが判定される。第１判定部５２は、本実施形態では学習済みのＯｎｅ　Ｃｌａｓｓ　ＳＶＭを利用して判定を行う。
　ステップＳ０５では、第２判定部５３により、ステップＳ０４にて物体（廃プラスチック）と判定されたスペクトルから、学習済みのＰＬＳを使用して２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２が抽出される。図９は、特徴データの抽出例を示す図である。図９の横軸は第１の特徴データ（Ｓｃｏｒｅ１）を示し、縦軸は第２の特徴データ（Ｓｃｏｒｅ２）を示す。図９には、図８に例示したＡＢＳ、ＨＩＰＳ、ＰＰ、ＰＥの４種類の材質の抽出例が示されている。図９に示すように、２つの特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２による二次元空間上では、各材質ごとにプロットされる領域が区分可能であることがわかる。なお、特徴データの数は、２種類以外でもよい。
　図６に戻り、ステップＳ０６では、第３判定部５４により、ステップＳ５にて抽出された２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき、学習済みの決定木を使用して材質の判別が行われる。図１０は、決定木を用いた材質判別の例を示す図である。本実施形態では、最終的に４種類の材質（ＰＥ、ＰＰ、ＡＢＳ、ＨＩＰＳ）を識別するため、図１０に示すように決定木は２階層の条件分岐を有する。第１階層では、条件分岐の関数ｆ１（Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２）を用いて、特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２の組が２つのグループＧ１、Ｇ２に分けられる。一方のグループＧ１は、第２階層では、条件分岐の関数ｆ２（Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２）を用いて、さらに２つのグループＧ１１、Ｇ１２に分けられる。他方のグループＧ２は、第２階層では、条件分岐の関数ｆ３（Ｓｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２）を用いて、さらに２つのグループＧ２１、Ｇ２２に分けられる。この結果、特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２の組は、４つのグループＧ１１、Ｇ１２、Ｇ２１、Ｇ２２に分類され、各グループの材質がそれぞれＰＥ、ＰＰ、ＡＢＳ、ＨＩＰＳと判定される。
　このように、本実施形態に係る廃プラスチックの材質判定・選別装置１の判別装置５は、中赤外線カメラ４により検出された、照明１０によりコンベア２の搬送路３に照射された光の反射光のスペクトルが、廃プラスチック片Ｓ及び搬送路３のどちらかのものかを判定する第１判定部５２と、第１判定部５２により廃プラスチック片Ｓと判定されたスペクトルから２種類の特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２を抽出する第２判定部５３と、第２判定部５３により抽出された特徴データＳｃｏｒｅ１、Ｓｃｏｒｅ２に基づき廃プラスチック片Ｓの材質Ｓ１、Ｓ２を判別する第３判定部５４と、を備える。
　この構成により、反射スペクトルの入力情報から、第１判定部５２の物体判別による黒色廃プラスチック片Ｓのスペクトルへの絞り込みと、第２判定部５３の特徴量抽出によるスペクトル情報から特徴データへの次元圧縮と、第３判定部５４の分類処理との三段階の判定処理とデータの絞り込みを経て、廃プラスチックの材質の出力情報を得ることができる。このため、本実施形態の廃プラスチックの選別装置１は、廃プラスチックの材質の判定を多種の条件を考慮して行うことができ、かつ、多段階に亘ってきめ細かく行うことが可能となり、廃プラスチックの材質の判定精度を向上できる。
　また、本実施形態に係る廃プラスチックの選別装置１の判別装置５は、中赤外線カメラ４により検出された反射スペクトルＳorg（ｎ，ｗ）を、反射光が明るい条件で計測した第１の補正用スペクトルWref（ｎ，ｗ）と、この明るい条件よりも相対的に暗い条件で計測した第２の補正用スペクトルDref（ｎ，ｗ）とを用いて補正する前処理部５１を備える。
　このように反射スペクトルＳorg（ｎ，ｗ）を、例えば（１）式を用いて、補正用のスペクトルWref（ｎ，ｗ）、Dref（ｎ，ｗ）を用いて補正することにより、計測対象の黒色廃プラスチック片Ｓ１、Ｓ２の温度、中赤外線カメラ４の経年劣化、コンベア２上の位置、などの影響によるスペクトル強度の特性の差異を抑制できる。このため、補正済みのスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）を用いて、第１判定部５２、第２判定部５３、第３判定部５４の学習と判定とを行うことによって、廃プラスチックの材質の判定精度をさらに向上できる。
　また、前処理部５１は、さらに、補正されたスペクトルＳcor（ｎ，ｗ）から所定の周波数の範囲を切り出す加工を行い、加工後のスペクトルを第１判定部５２に出力する。
　この構成により、スペクトルから廃プラスチックの材質と関連が強い部分を抽出して第１判定部５２、第２判定部５３、第３判定部５４の学習と判定とに利用することができるので、学習や判定を阻害するノイズの混入を低減でき、廃プラスチックの材質の判定精度をさらに向上できる。
　なお、本実施形態では、前処理部５１は、反射スペクトルＳorg（ｎ，ｗ）の補正処理と、所定の周波数の範囲を切り出す処理の２つの処理を行うが、２つの処理の一方のみを行う構成でもよい。
　さらに、図１１～図１５を参照して、本実施形態の選別装置１による所望の材質の廃プラスチックの選別手法について説明する。図１１は、本実施形態の選別装置１による第１の材質選別手法を示す平面図である。図１１には、図３に示した選別装置１の平面図に対応し、簡略化した図が示されている。図１１以降では、選別手法の一例として、５種類の材質（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の廃プラスチック片が混合されたプラスチックミックスを選別対象とする例を説明する。
　図１１の例では、コンベア２や選別部１２がコンベア２の幅方向（ｙ方向）に区分されない一系統の搬送路が形成される構成を例示する。選別部１２では、噴射ノズル列７の各噴射ノズルの噴射と停止によって、廃プラスチックを図２等に示した仕切り板９を境界として分別するため、選別対象を大きく２種類に選別する。このため、選別対象の５種類の材質が混在するプラスチックミックスを単一材質ごとにそれぞれ選別するためには、選別部１２のうち一方の選別部１２－１（例えば、噴射ノズル７からエアを噴射された廃プラスチックが回収される装置）に一種類ずつ分別する処理を繰り返す必要がある。つまり、図１１に示すように、まずプラスチックミックスから材質（１）の廃プラスチック片のみを選別して、選別部１２－１で回収する。このとき、他方の選別部１２－２に収集されている残りのプラスチックミックスでは、他の４種類の材質（２）～（５）が混在している。次に、４種類が混在する残りのプラスチックミックスを再度、選別装置１に投入し、材質（２）～（５）のいずれか１つを選別する。この手順を４回繰り返すことで、５種類の材質（１）～（５）の廃プラスチック片を、材質ごとに分別することができる。
　図１２は、本実施形態の選別装置１Ａによる第２の材質選別手法を示す平面図である。図１２以降では、コンベア２の搬送路３は、幅方向において第１の系統と第２の系統の二系統に区分される。より詳細には、投入口（振動フィーダ８）、コンベア２、選別部１２のそれぞれが幅方向で２分される。なお、投入口８とコンベア２は、構成要素を２つにするのではなく、単一の要素に仕切り等をつけて系統間で混在しないようにする。例えば、コンベア２の搬送路３は、幅方向のほぼ中央の位置に搬送方向に沿って仕切り壁を設けることで２系統に区分できる。
　以下の説明では、第１の系統を添え字Ａで表し、第２の系統を添え字Ｂで表す。また、図１１の選別部１２－１に相当する要素を「選別部Ａ１」及び「選別部Ｂ１」と表記し、図１１の選別部１２－２に相当する要素を「選別部Ａ２」及び「選別部Ｂ２」と表記する。
　図１２の例では、第１の系統と第２の系統で、同一の材質の廃プラスチック片が収集される。例えば図１２に示すように、第１、第２の系統のそれぞれの投入口Ａ、Ｂに５種類の材質（１）～（５）の廃プラスチック片が混在するプラスチックミックスが供給され、各系統で材質判定が行われて、選別部Ａ１及び選別部Ｂ１において同一の材質（１）の廃プラスチック片が収集される。また、選別部Ａ２及び選別部Ｂ２では、材質（１）以外の残りの材質（２）～（５）が混在する廃プラスチック片が収集される。
　図１３は、本実施形態の選別装置１Ｂによる第３の材質選別手法を示す平面図である。図１３の例では、第１の系統では、第１の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、残りの廃プラスチック片を第２の系統へ供給し、第２の系統では、残りの廃プラスチック片の中から第２の材質の廃プラスチック片を収集する。図１３の例では、複数種の混合素材を、第１の材質と、第２の材質と、その他の材質の３種類に分別できる。
　図１３の例では、第１の系統の投入口Ａに、５種類の材質（１）～（５）の廃プラスチック片が混在するプラスチックミックスが供給され、第１の系統のコンベアＡで材質判定が行われて、選別部Ａ１で材質（１）の廃プラスチック片が収集される。また、選別部Ａ２では、残りの材質（２）～（５）が混在する廃プラスチック片が収集される。
　次に、選別部Ａ２で収集された残りの材質（２）～（５）が混在する廃プラスチックは、搬送装置１３により第２の系統の投入口Ｂまで搬送されて、投入口Ｂに供給される。第２の系統のコンベアＢで材質判定が行われて、選別部Ｂ１で材質（２）の廃プラスチック片が収集される。選別部Ｂ２では、残りの材質（３）～（５）が混在する廃プラスチック片が収集される。
　図１４は、本実施形態の選別装置１Ｃによる第４の材質選別手法を示す平面図である。図１４の例では、第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、収集した廃プラスチック片を第２の系統へ供給し、第２の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片の中から第１の材質の廃プラスチック片を収集する。図１４の例では、所定の一種の材質のプラスチック片を高純度に選別できる。
　図１４の例では、第１の系統の投入口Ａに、５種類の材質（１）～（５）が混在するプラスチックミックスが供給され、第１の系統のコンベアＡで材質判定が行われて、選別部Ａ１で材質（１）の廃プラスチック片と、微量の材質（２）～（５）の廃プラスチック片とが収集される。また、選別部Ａ２では、残りの材質（２）～（５）と微量の材質（１）が混在する廃プラスチックが収集される。
　次に、選別部Ａ１で収集された材質（１）と微量の材質（２）～（５）とが混在する廃プラスチックが、搬送装置１３により第２の系統の投入口Ｂまで搬送されて、投入口Ｂに供給される。第２の系統のコンベアＢで材質判定が行われて、選別部Ｂ１で再度材質（１）が選別されて材質（１）の廃プラスチック片が収集される。この選別部Ｂ１で収集された材質（１）は、選別部Ａ１で収集された素材より材質（１）の純度が高くなっている。選別部Ｂ２では、残りの材質（１）～（５）が混在する廃プラスチックが収集される。
　図１５は、本実施形態の選別装置１Ｄによる第５の材質選別手法を示す平面図である。図１５の例では、第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外すると共に、除外した残りの廃プラスチック片を第２の系統へ供給し、第２の系統では、他の廃プラスチック片の中からさらに第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外して、第１の材質を含まない廃プラスチック片を収集する。図１５の例では、所定の一種の材質のプラスチック片を混在素材の中からより確実に選別できる。
　図１５の例では、第１の系統の投入口Ａに、５種類の材質（１）～（５）が混在するプラスチックミックスが供給され、第１の系統のコンベアＡで材質判定が行われて、選別部Ａ１で材質（１）と微量の材質（２）～（５）の廃プラスチック片が収集される。また、選別部Ａ２では、残りの材質（２）～（５）と微量の（１）が混在する廃プラスチックが収集される。
　次に、選別部Ａ２で収集された材質（２）～（５）と微量の（１）が混在する廃プラスチックは、搬送装置１３により第２の系統の投入口Ｂまで搬送されて、投入口Ｂに供給される。第２の系統のコンベアＢで材質判定が行われて、選別部Ｂ１で再度材質（１）が選別されて材質（１）と微量の材質（２）～（５）が混在する廃プラスチック片が収集される。選別部Ｂ２では、残りの材質（２）～（５）と微量の（１）が混在する廃プラスチックが収集される。
　図１６は、選別装置１の操作画面の一例を示す図である。図１６に示す操作画面は、例えば選別装置１に設置される表示装置に表示される。図１６に示すように、操作画面には、選別するプラスチックの材質名が列挙され、上記の第１の系統（図１６では「１次」と、第２の系統（図１５では「２次」）ごとに噴射して選別する材質を個別に選択可能となっている。操作画面が表示される表示装置は例えばタッチパネルであり、「噴射選択」欄の「ＯＦＦ」表示を押下するなどの操作によって「ＯＮ」表示に切り替えることによって、当該材質（図１６ではＡＢＳ）の場合に噴射ノズル列７の噴射ノズルがエアを噴射して選別部で分別するように設定できる。また、操作画面では、「投入原料面積比」欄を設け、材料判定処理の判定結果に応じて、素材に混合される各材質の割合を表示することもできる。
　以上においては、廃プラスチックの選別装置について、廃プラスチック片の表面を処理する表面処理部２０を含む構成を主として説明したが、選別装置は、表面処理部２０を含まない形態とすることもできる。すなわち、本発明の別の実施形態は、廃プラスチックの選別装置であって、表面処理された、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片に光を照射する照射部と、前記照射部により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定部と、前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別部とを備える選別装置であってよい。すなわち、選別装置は、既に表面処理された廃プラスチック片を投入することができる形態であってよい。この場合、表面処理された廃プラスチック片は、その表面が、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の光沢度（鏡面光沢度（％））が１０以下、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の光沢度（鏡面光沢度（％））が２５以下、及び表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上の条件のうち１以上を満たすように処理されたものであってよい。
　また、本発明の別の実施形態は、廃プラスチックの選別方法であって、表面処理された、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片に光を照射する照射ステップと、前記照射部により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出し、前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定ステップと、前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別ステップとを含む、選別方法であってよい。
　（例１）
　本実施例では、選別の対象として、黒色廃プラスチック片群（プラスチックミックス）を用いた。各プラスチック片のサイズは、平面視で平均径約５～３０ｍｍであった。また、用いた黒色廃プラスチック片群は、少なくとも、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリカーボネート／アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＰＣＡＢＳ）、アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＡＢＳ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリフェニレンエーテル／ポリスチレン（ＰＰＥＰＳ）、及びポリアミド（ＰＡ）の７種のプラスチック片が混在するプラスチック片群であったが、上記７種のプラスチック以外のプラスチックも含まれていた。このような黒色廃プラスチック片群を、図１～図３に示す選別装置１と同様の選別装置を用いて、材質による選別を行った。一試行で用いた黒色廃プラスチック片群の重量は２．３５ｋｇであった。また、選別装置のコンベア速度は１２０～１５０ｍ／分であった。
　選別装置においては、３～５μｍの赤外線を照射し、反射光のスペクトルを検出した。そして、得られた反射光スペクトルから、３２５０～３７５０ｎｍ及び４４００～４６００ｎｍの波長領域のスペクトルをそれぞれ切り出し、特徴量を求め、その特徴量に基づき、プラスチックの材質を判定した。
　本実施例で用いた選別装置においては、３１８個の噴射ノズルが搬送方向と直交する方向に並んだ噴射ノズル列が設けられていた。選別装置内の判別装置には、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリカーボネート／アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＰＣＡＢＳ）、アクリロニトリル－ブタジエン－スチレン（ＡＢＳ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリフェニレンエーテル／ポリスチレン（ＰＰＥＰＳ）、及びポリアミド（ＰＡ）の７種のプラスチックを登録可能であった。そして、１つの試行ごとに、噴射ノズルからエアを噴射させて吹き付けて吹き飛ばす（選択吹付けされる）１種以上のプラスチックを選択できるものであった。
　以下に示す試行１－Ａ及び１－１～１－７による選択吹付けにより、廃プラスチックの選別を行った。
　試行１－Ａ：全７種のプラスチックを選択吹付け
　試行１－１：ＰＥのみを選択吹付け
　試行１－２：ＰＰのみを選択吹付け
　試行１－３：ＰＣＡＢＳのみを選択吹付け
　試行１－４：ＡＢＳのみを選択吹付け
　試行１－５：ＰＳのみを選択吹付け
　試行１－６：ＰＰＥＰＳのみを選択吹付け
　試行１－７：ＰＡのみを選択吹付け
　＜測定・評価＞
　選別精度の評価のために、試行１－Ａで得られた回収物中の全７種のプラスチックの回収率ＲＡ（％）、試行１－１～１－７で得られた回収物における各種のプラスチックの回収率ＲＰＥ、ＲＰＰ、…（％）、また、試行１－１～１－７で得られた回収物中の各種のプラスチックの純度ＲＰＥ、ＲＰＰ、…（％）を求めた。結果を表１に示す。
　（回収率ＲＡの算出）
　試行１－Ａによる全７種のプラスチックの回収率ＲＡ（％）は、以下のようにして求めた。
　　　ＲＡ（％）＝ＷＡ／ＷＬ×１００
・ＷＬ（ｋｇ）：廃プラスチック片群（プラスチックミックス）の投入量
・ＷＡ（ｋｇ）：全７種の廃プラスチック片の回収量（選択吹付けにより飛ばされたプラスチック片の回収量）
　（回収率ＲＰＥ、ＲＰＰ、…の算出）
　試行１－１～１－７による各種プラスチックの回収率ＲＰＥ、ＲＰＰ、…（％）は、以下のようにして求めた。まず、表２に示す各材質の含有比率及び含有量の廃プラスチック片群を用意して各試行を行い、実際に得られた回収量に基づき、プラスチック種ごとの回収率を求めた。
　例えば、試行１－１におけるＲＰＥは、以下の式より求めた：
　　　ＲＰＥ（％）＝Ｗ１ＰＥ／ｓＷＡＰＥ×１００
・Ｗ１ＰＥ（ｋｇ）：試行１－１によるＰＥの実際の回収量
・ｓＷＡＰＥ（ｋｇ）：ＰＥの含有量（表２）
　試行１－２～１－７の他のプラスチックについても同様に、回収率を求めた。
　（純度ＰＰＥ、ＰＰＰ、…）
　試行１－１～１－７による回収物の純度ＰＰＥ、ＰＰＰ、…（％）は、各試行により回収された各回収物中の各種プラスチックの含有比率である。これらの純度は、選別装置の各試行による回収後のプラスチック片群を、再度選別装置に投入し、この選別装置のプラスチック比率判定機能を利用して得た。例えば、試行１－１における純度ＰＰＥは、上記プラスチック比率判定機能により測定されたＰＥの含有比率とした。試行１－２～１－７の他のプラスチックについても同様であった。
　（表面特性の測定）
　表面処理後のプラスチック片の表面特性として、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠した光沢度（鏡面光沢度（％））を測定した。測定には、日本電色工業株式会社製の光沢度計「ＶＧ　７０００」を使用し、入射角６０°及び入射角７５°の光沢度（鏡面光沢度（％））をそれぞれ測定した。さらに、表面処理後のプラスチック片の表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）を、カトーテック株式会社製の自動化表面試験機「ＫＥＳ－ＦＢ４－Ａ」を用いて測定した。代表例としてＰＣＡＢＳ、及びＰＳの表面特性の測定結果を、表３に示す。
　（例２）
　表面処理は行わなかったこと以外は例１と同様にしてプラスチック片の材質による選別を行った。例１と同様に、以下に示す試行２－Ａ及び２－１～２－７による選択吹付けを行った。
　試行２－Ａ：全７種のプラスチックを選択吹付け
　試行２－１：ＰＥのみを選択吹付け
　試行２－２：ＰＰのみを選択吹付け
　試行２－３：ＰＣＡＢＳのみを選択吹付け
　試行２－４：ＡＢＳのみを選択吹付け
　試行２－５：ＰＳのみを選択吹付け
　試行２－６：ＰＰＥＰＳのみを選択吹付け
　試行２－７：ＰＡのみを選択吹付け
　例１と同様にして、含有比率、含有量、回収率、及び純度を求めた。結果を表１、２に示す。また、選別前のプラスチック片の表面特性も、例１と同様にして求めた。結果を表３に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　表１には、全７種のプラスチックの選択吹付けの試行（例１の試行１－Ａ及び例２の試行２－Ａ）、並びに代表的な各種プラスチックの選択吹付けの試行（例１の試行１－３～１－６、並びに例２の試行２－３～２－６）の結果を、例１（表面処理あり）と例２（表面処理なし）とで比較して示す。この結果より、廃プラスチック片を選別する前に、表面処理することによって、プラスチック片の回収率、純度が向上することが分かった。特に、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の光沢度（鏡面光沢度（％））が１０以下、ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の光沢度（鏡面光沢度（％））が２５以下、又は表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上になるように表面処理を行うことによって、プラスチック片の回収率、及び純度が向上することが分かった。
　以上、具体例を参照しつつ本実施形態について説明した。しかし、本開示はこれらの具体例に限定されるものではない。これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素およびその配置、条件、形状などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。
　本出願は、２０２１年７月２６日に出願された日本国特許出願２０２１－１２１３８８号に基づく優先権を主張するものであり、その全内容をここに援用する。
　１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ　廃プラスチックの選別装置
　２　コンベア
　３　搬送路
　４　中赤外線カメラ（反射スペクトル検出部）
　５　判別装置
　６　噴射制御部
　７　噴射ノズル列
　８　振動フィーダ
　１２、１２－１、１２－２、Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２　選別部
　２０　表面処理部
　２１、２２　大ローラ
　２３、２５　粗面ローラ
　２８　供給部
　５１　前処理部
　５２　第１判定部
　５３　第２判定部
　５４　第３判定部
　Ｓ、Ｓ１、Ｓ２　廃プラスチック片（黒色廃プラスチック片）
　Ｓ'　表面処理前の廃プラスチック片

Claims (15)

  1. 　廃プラスチックの選別装置であって、
    　黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片の表面を処理する表面処理部と、
    　前記表面処理された廃プラスチック片に光を照射する照射部と、
    　前記照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、
    　前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定部と、
    　前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別部とを備える、廃プラスチックの選別装置。
  2. 　前記表面処理部において、前記廃プラスチック片の表面が、
    （ａ）ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の鏡面光沢度が１０％以下、
    （ｂ）ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の鏡面光沢度が２５％以下、並びに
    （ｃ）表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上
    の条件のうち１以上を満たすよう処理される、請求項１に記載の廃プラスチックの選別装置。
  3. 　前記照射する光が、波長３μｍ超の中赤外線を含む、請求項１又は２に記載の廃プラスチックの選別装置。
  4. 　前記廃プラスチック片は搬送路上で搬送され、
    　前記判定部は、
    　前記反射光のスペクトルが、前記廃プラスチック片のスペクトルであるか又は前記搬送路のスペクトルであるかを判定する第１判定部と、
    　前記廃プラスチック片のスペクトルであると判定されたスペクトルから特徴量を抽出する第２判定部と、
    　前記特徴量に基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する第３判定部と、
    　前記第３判定部で得られた結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別部とを備える、請求項１又は２に記載の廃プラスチックの選別装置。
  5. 　前記反射光の前記スペクトルを、前記反射光を明条件で計測して得られた第１の補正用スペクトルと、前記明条件よりも暗い暗条件で計測して得られた第２の補正用スペクトルとを用いて補正する前処理部をさらに備え、
    　前記第１判定部は、前記前処理部により補正された前記スペクトルを用いて前記判定を行う、請求項４に記載の廃プラスチックの選別装置。
  6. 　前記前処理部は、前記補正されたスペクトルから所定の周波数の範囲を切り出す加工を行い、
    　前記第１判定部は、前記切り出されたスペクトルを用いて前記廃プラスチック片の材質の判定を行う、請求項５に記載の廃プラスチックの選別装置。
  7. 　前記廃プラスチック片は搬送路上で搬送され、
    　前記搬送路は、当該搬送路の幅方向において第１の系統と第２の系統との二系統に区分される、請求項６に記載の廃プラスチックの選別装置。
  8. 　前記第１の系統と前記第２の系統で、同一の材質の廃プラスチック片を収集する、請求項７に記載の廃プラスチックの選別装置。
  9. 　前記第１の系統では、第１の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、残りの廃プラスチック片を前記第２の系統へ供給し、
    　前記第２の系統では、前記残りの廃プラスチック片の中から第２の材質の廃プラスチック片を収集する、請求項７に記載の廃プラスチックの選別装置。
  10. 　前記第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を収集すると共に、前記収集した廃プラスチック片を前記第２の系統へ供給し、
    　前記第２の系統では、前記第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片との中から第１の材質の廃プラスチック片を収集する、請求項７に記載の廃プラスチックの選別装置。
  11. 　前記第１の系統では、第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外すると共に、前記除外した残りの廃プラスチック片を前記第２の系統へ供給し、
    　前記第２の系統では、前記残りの廃プラスチック片の中からさらに前記第１の材質と微量の他の材質の廃プラスチック片を除外して、前記第１の材質を含まない廃プラスチック片を収集する、請求項７に記載の廃プラスチックの選別装置。
  12. 　廃プラスチックの選別方法であって、
    　黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片の表面を処理する表面処理ステップと、
    　前記表面処理された廃プラスチック片に光を照射する照射ステップと、
    　前記照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出ステップと、
    　前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定ステップと、
    　前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別ステップとを含む、廃プラスチックの選別方法。
  13. 　廃プラスチックの選別装置であって、
    　表面処理された、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片に光を照射する照射部と、
    　前記照射部により照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出する反射スペクトル検出部と、
    　前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定部と、
    　前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別部とを備える、廃プラスチックの選別装置。
  14. 　前記廃プラスチック片の表面が、
    （ａ）ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角６０°の鏡面光沢度が１０％以下、
    （ｂ）ＪＩＳ　Ｚ　８７４１に準拠して測定された入射角７５°の鏡面光沢度が２５％以下、並びに
    （ｃ）表面粗さの平均偏差（ＳＭＤ）が１μｍ以上
    の条件のうち１以上を満たすよう処理されている、請求項１３に記載の廃プラスチックの選別装置。
  15. 　廃プラスチックの選別方法であって、
    　表面処理された、黒色廃プラスチック片を含む廃プラスチック片に光を照射する照射ステップと、
    　前記照射された光の反射光を受光して前記反射光のスペクトルを検出し、
    　前記反射光のスペクトルに基づき、前記廃プラスチック片の材質を判定する判定ステップと、
    　前記判定の結果に基づき、少なくとも黒色廃プラスチック片を材質により選別する選別ステップとを含む、廃プラスチックの選別方法。
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