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公開番号2024016293
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-02-06
出願番号2023204698,2020037893
出願日2023-12-04,2020-03-05
発明の名称廃棄物選別装置
出願人株式会社御池鐵工所
代理人個人
主分類B07C 5/342 20060101AFI20240130BHJP(固体相互の分離;仕分け)
要約【課題】選別精度を効果的に向上できる廃棄物選別装置を提供する。
【解決手段】廃棄物選別装置1は、廃棄物2を搬送するベルトコンベヤ3と、廃棄物2の形状及び高さを測定する3Dセンサ4と、廃棄物2の可視光画像を撮影する可視光カメラ5と、廃棄物2の赤外線画像を撮影するハイパースペクトルカメラ6と、廃棄物2が金属か否かを検知する金属センサ19を備える。ハイパースペクトルカメラ6及び金属センサ19からの情報に基づいて、判別装置7の第1判別部により廃棄物2の材質が判別される。また、可視光カメラ5及び金属センサ19からの情報に基づいて、判別装置7の第2判別部により廃棄物2の材質が判別される。第1判別部及び第2判別部で材質が判別された廃棄物2のうち、正判別率が所定値以上の材質の廃棄物2を、ロボットアーム9によってベルトコンベヤ3から回収し、材質に対応する収集箱10に投入して選別する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
廃棄物を載置して搬送する搬送面を有する搬送装置と、
上記搬送装置で搬送される廃棄物の可視光の反射光を撮影してなる可視光画像を出力する可視光撮影装置と、
上記搬送装置の搬送面の幅方向にわたって赤外線を照射する赤外線照射装置と、
上記搬送装置で搬送される廃棄物の少なくとも赤外線の反射光を撮影してなる赤外線画像を出力する赤外線撮影装置と、
上記廃棄物の赤外線画像に基づいて、赤外線のスペクトル特性によって廃棄物の材質を判別する第１判別部と、
上記第１判別部により所定の材質と判別された廃棄物以外の廃棄物について、予め準備された廃棄物の可視光画像とこの廃棄物の材質情報とを教師データとして機械学習を行う判別モデルを用いて、上記可視光撮影装置が撮影した可視光画像に基づいて廃棄物の材質を判別する第２判別部と、
上記第１判別部又は第２判別部により所定の材質と判別された廃棄物を、上記搬送装置から回収して選別する選別部と
を備えることを特徴とする廃棄物選別装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線撮影装置が、上記赤外線の反射光の強度分布を複数の波長帯域毎に示したマルチスペクトル画像を出力するマルチスペクトルカメラであることを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項３】
請求項２に記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線撮影装置が、ラインスキャン型のマルチスペクトルカメラであることを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項４】
請求項１に記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線照射装置が、搬送装置の搬送面の幅方向に複数の赤外線発生源が位置するように複数個配置されていることを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項５】
請求項１に記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線照射装置が、搬送装置の搬送面の幅方向に延在する赤外線発生源を有することを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項６】
請求項１に記載の廃棄物選別装置において、
上記第２判別部が、上記可視光撮影装置が撮影した廃棄物が金属であるか否かを示す金属情報が入力され、上記廃棄物の可視光画像と金属情報に基づいて上記判別モデルで材質を判別することを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項７】
請求項６に記載の廃棄物選別装置において、
上記搬送装置で搬送される廃棄物が金属であるか否かを検出する金属検出装置を備えることを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項８】
請求項１に記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線撮影装置が、上記赤外線の反射光の強度分布を複数の波長帯域毎に示したマルチスペクトル画像を出力するマルチスペクトルカメラであり、
上記マルチスペクトル画像に基づいて判別された複数の材質が単一の廃棄物に存在し、所定の材質に対応する領域が所定の割合を占める場合、上記第１判別部が、上記廃棄物が上記所定の材質であると判別することを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項９】
請求項１に記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線撮影装置が、上記赤外線の反射光の強度分布を複数の波長帯域毎に示したマルチスペクトル画像を出力するマルチスペクトルカメラであり、
上記第１判別部が、上記マルチスペクトル画像に基づいて、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリ塩化ビニル樹脂及び紙類のいずれかの材質を判別し、
上記第２判別部が、上記可視光画像に基づいて、コンクリート、木、ガラス、ペットボトル及びポリスチレンフォームのいずれかの材質を判別することを特徴とする廃棄物選別装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかに記載の廃棄物選別装置において、
上記赤外線撮影装置が、１０００ｎｍ以上２３５０ｎｍ以下の波長の赤外線を検出して撮影を行うことを特徴とする廃棄物選別装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習の手法を用いて廃棄物の材質を判別し、選別を行う廃棄物選別装置に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
建設廃棄物のように、コンクリートや金属や木やプラスチック等の多様な材質を含む廃棄物は、かつては埋め立てや海洋投棄等の最終処分が行われていたが、資源の有効利用を目的として、廃棄物を材質ごとに選別して再資源化を行う試みが広がりつつある。
【０００３】
従来、廃棄物を材質ごとに選別する方法としては、比重差選別機や揺動式選別機や風力選別機を用いた方法が知られている。しかしながら、これらの機器は、被処理物に振動や風を与えるものであり、装置構成が複雑かつ大型になりやすい。また、振動や風により、被処理物に付着した微粒子が飛散し、周辺環境に影響を及ぼす虞がある。
【０００４】
そこで最近、被処理物の撮影画像に基づく材質認識の技術を利用した廃棄物の選別装置が提案されている。この種の廃棄物の選別装置として、従来、廃棄物を搬送するコンベアと、コンベア上の廃棄物を撮影する撮影装置と、廃棄物の撮影画像を表示すると共に材質を示す情報の入力を受ける端末と、廃棄物の画像情報に基づいて機械学習を行う制御部と、制御部の指令に基づいて廃棄物を選別するロボットアームを備えたものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
上記従来の廃棄物選別装置は、コンベアで搬送する廃棄物について、撮影装置で撮影すると共に質量を測定し、撮影画像と質量と体積と比重をモニタに表示する。作業者がモニタの表示内容から材質を判別して端末に入力すると、入力された材質に関する材質情報が画像情報と質量情報に紐づけられ、教師情報として記憶される。制御部は、上記教師情報に基づいて、誤差逆伝播法による最適化手法を用いた畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習を行い、この機械学習の結果に基づいて、廃棄物の材質の判別を行う。材質が判別された廃棄物は、ロボットアームによって把持され、材質に応じた収集場所に収集されて選別される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特許第５９６９６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら上記従来の廃棄物選別装置は、制御部が機械学習を繰り返し行っても、廃棄物の材質を正しく判別する割合である正判別率が向上しない場合がある。したがって、ロボットアームが、選別すべき材質とは異なる材質の廃棄物を収集してしまい、廃棄物選別装置の選別精度が低下する問題がある。廃棄物の選別精度が低いと、選別された廃棄物をリサイクルに用いることが困難になる不都合がある。
【０００８】
そこで、本発明の課題は、選別精度を効果的に向上できる廃棄物選別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明の廃棄物選別装置は、
廃棄物を載置して搬送する搬送面を有する搬送装置と、
上記搬送装置の搬送面の幅方向にわたって赤外線を照射する赤外線照射装置と、
上記搬送装置で搬送される廃棄物の少なくとも赤外線の反射光を撮影してなる赤外線画像を出力する赤外線撮影装置と、
予め準備された廃棄物の赤外線画像とこの廃棄物の材質情報とを教師データとして機械学習を行う判別モデルを用いて、上記赤外線撮影装置が撮影した赤外線画像に基づいて廃棄物の材質を判別する判別部と、
上記判別部により所定の材質と判別された廃棄物を、上記搬送装置から回収して選別する選別部と
を備えることを特徴としている。
【００１０】
上記構成によれば、廃棄物選別装置に投入された廃棄物が、搬送装置の搬送面に載置されて搬送される。搬送装置の搬送面の幅方向にわたって赤外線を照射する赤外線照射装置により、搬送装置で搬送される廃棄物に赤外線が照射される。赤外線が照射された廃棄物が、赤外線撮影装置で撮影されて赤外線画像が出力される。判別部により、赤外線画像に基づいて廃棄物の材質が判別される。この判別部は、廃棄物の赤外線画像とこの廃棄物の材質を示す材質情報とを教師データとして判別モデルの機械学習を行う。判別モデルは、上記搬送装置で搬送される廃棄物が上記赤外線撮影装置で撮影されて生成された赤外線画像と、上記廃棄物の材質情報とが入力されて、機械学習を行ってもよい。また、判別モデルは、予め準備された廃棄物の赤外線画像と、この廃棄物の材質情報とが入力されて、機械学習を行ってもよい。これらの判別モデルの機械学習は、選別部が選別を行う前や、選別部が選別を行った後や、選別部が選別を行う合間のいずれに行われてもよい。判別部により材質が判別された廃棄物が、選別部によって搬送装置から回収されて選別される。このように、赤外線画像の機械学習を行った判別モデルを用いた画像認識に基づく材質の判別を行うので、廃棄物の材質を高い判別率で判別することができる。したがって、この廃棄物選別装置は、選別された廃棄物の材質の純度が従来よりも高くなるので、選別された廃棄物のリサイクルを効果的に行うことができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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