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公開番号2025172411
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-26
出願番号2024077906
出願日2024-05-13
発明の名称リサイクル原料の特性評価システム、リサイクル原料の特性評価方法
出願人群馬県,石坂産業株式会社
代理人
主分類G01N 21/27 20060101AFI20251118BHJP(測定;試験)
要約【課題】リサイクル原料の人工物含有量、熱しゃく減量、化学物質溶出量などの特性を画像から推定する。
【解決手段】あらかじめ特性既知の参照物で作成した学習済みモデルを用い、リサイクル原料の画像を入力することで、人工物の含有量、熱しゃく減量、化学物質溶出量などの特性を推定するシステム及び方法を提供する。リサイクル原料の特性の評価システム1は、画像取得手段である画像取得部11、学習済みモデル13、推定手段である推定部14から成る。学習済みモデル13は原料の含水率によって異なる複数の学習済みモデルで構成され、含水率の区分が3水準である場合、13a、13b、13cで構成される。含水率が異なる場合に画像が変化する原料でも対応できる技術を提供する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像取得手段と、学習済みモデルと、推定手段と、を備えたリサイクル原料の特性の評価システムであって、少なくとも可搬型の端末装置に搭載可能なもので、
前記特性が人工物の含有量であり、
前記画像取得手段は、前記可搬型の端末装置の撮像手段、又は保存済みの画像を選択してリサイクル原料の画像を取得する手段であり、
前記学習済みモデルは、前記特性および含水率が既知の参照物を撮像した複数の参照画像と該特性との関係を機械学習することで作成した学習済みモデルであって、
前記推定手段は、前記学習済みモデルに、前記画像取得手段で得た画像を入力して特性を推定する手段であることを特徴とするリサイクル原料の特性の評価システム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
画像取得手段と、学習済みモデルと、推定手段と、を備えたリサイクル原料の特性の評価システムであって、少なくとも可搬型の端末装置に搭載可能なもので、
前記特性が熱しゃく減量であり、
前記画像取得手段は、前記可搬型の端末装置の撮像手段、又は保存済みの画像を選択してリサイクル原料の画像を取得する手段であり、
前記学習済みモデルは、前記特性および含水率が既知の参照物を撮像した複数の参照画像と該特性との関係を機械学習することで作成した学習済みモデルであって、
前記推定手段は、前記学習済みモデルに、前記画像取得手段で得た画像を入力して特性を推定する手段であることを特徴とするリサイクル原料の特性の評価システム。
【請求項３】
画像取得手段と、学習済みモデルと、推定手段と、を備えたリサイクル原料の特性の評価システムであって、少なくとも可搬型の端末装置に搭載可能なもので、
前記特性が化学物質溶出量であり、
前記画像取得手段は、前記可搬型の端末装置の撮像手段、又は保存済みの画像を選択してリサイクル原料の画像を取得する手段であり、
前記学習済みモデルは、前記特性および含水率が既知の参照物を撮像した複数の参照画像と該特性との関係を機械学習することで作成した学習済みモデルであって、
前記化学物質溶出量が少なくともフッ素溶出量または六価クロム溶出量であり、
前記推定手段は、前記学習済みモデルに、前記画像取得手段で得た画像を入力して特性を推定する手段であることを特徴とするリサイクル原料の特性の評価システム。
【請求項４】
前記画像取得手段で取得した前記画像に対して実施する前処理手段として、解像度最適化、照明ムラ補正のうち少なくとも１つを実施することを特徴とする請求項１、請求項２または請求項３記載のリサイクル原料の特性の評価システム。
【請求項５】
画像取得工程と、学習工程と、推定工程と、を備えたリサイクル原料の特性の評価方法であって、
前記特性が人工物の含有量であり、
前記画像取得工程は、撮像、又は保存済みの画像を選択してリサイクル原料の画像を取得する工程であり、
前記学習工程は、前記特性および含水率が既知の参照物を撮像した複数の参照画像と該特性との関係を機械学習することで学習済みモデルを作成する工程であって、
前記推定工程は、前記学習済みモデルに、前記画像取得工程で得た画像を入力して特性を推定する工程であることを特徴とするリサイクル原料の特性の評価方法。
【請求項６】
画像取得工程と、学習工程と、推定工程と、を備えたリサイクル原料の特性の評価方法であって、
前記特性が熱しゃく減量であり、
前記画像取得工程は、撮像、又は保存済みの画像を選択してリサイクル原料の画像を取得する工程であり、
前記学習工程は、前記特性および含水率が既知の参照物を撮像した複数の参照画像と該特性との関係を機械学習することで学習済みモデルを作成する工程であって、
前記推定工程は、前記学習済みモデルに、前記画像取得工程で得た画像を入力して特性を推定する工程であることを特徴とするリサイクル原料の特性の評価方法。
【請求項７】
画像取得工程と、学習工程と、推定工程と、を備えたリサイクル原料の特性の評価方法であって、
前記特性が化学物質溶出量であり、
前記画像取得工程は、撮像、又は保存済みの画像を選択してリサイクル原料の画像を取得する工程であり、
前記学習工程は、前記特性および含水率が既知の参照物を撮像した複数の参照画像と該特性との関係を機械学習することで学習済みモデルを作成する工程であって、
前記化学物質溶出量が少なくともフッ素溶出量または六価クロム溶出量であり、
前記推定工程は、前記学習済みモデルに、前記画像取得工程で得た画像を入力して特性を推定する工程であることを特徴とするリサイクル原料の特性の評価方法。
【請求項８】
前記画像取得工程で取得した前記画像について実施する前処理手段として、解像度最適化、照明ムラ補正のうち少なくとも１つの前処理を実行することを特徴とする請求項５、請求項６または請求項７に記載のリサイクル原料の特性の評価方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、建設混合廃棄物などのリサイクル原料について、人工物含有率、化学物質溶出量、熱しゃく減量などの特性を画像から簡便に評価するシステム及び方法に関するものである。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
平成30年度の建設廃棄物の発生量は7,440万トンと膨大である。その中で建設混合廃棄物の再資源化・縮減率は63%と他の品目と比較して低いのが現状であり、再資源化率の向上が求められている。日本の住宅寿命は約30年と言われており、今後増大する建設廃棄物等のリサイクルは、資源循環型社会実現に向けて一層重要となる。
【０００３】
建設廃棄物の再資源化を手掛ける中間処理業においては、様々な建物解体現場からの廃棄物が搬入されるため、人工物含有量、熱しゃく減量そして化学物質溶出量などの特性が多様である。このため建設混合廃棄物から作られるリサイクル原料において、品質管理上の課題があった。廃棄物の受入検査においては、査定員が目視で、木材やコンクリートの割合を判定していた。しかし、当該廃棄物を破砕・分級して製造されるリサイクル原料に関しては、その製造過程で用途に応じた製品群に選別・振り分けが行われるため、特定の粒度の製品についての特性を現場で知ることができない。
【０００４】
従来の特性を分析する手段としては、熱重量分析や、統計的画像解析が提案されている。熱重量分析は専用の試験機を用い、試料を一定の昇温速度で加熱しながら重量変化を測定する方法である。統計的画像解析は廃棄物を粒子毎に分離して撮像した後、各粒子の周囲長、直径などの幾何学的属性を抽出して、回帰分析によって素材を推定する方法である。
【０００５】
廃棄物からリサイクル原料を製造する際、環境適合性を担保することも重要である。例えば、リサイクル原料が土木・建築分野など屋外で使用される場合、土壌汚染対策法に則り、環境基準が定められている化学物質すなわち環境汚染物質が溶出しないよう原料の品質管理が求められる。
【０００６】
建設混合廃棄物の処理残さを埋め立てる際の有機汚濁物の指標として熱しゃく減量の基準が定められている。熱しゃく減量は乾燥試料を６００℃で３時間強熱したときの重量減少率で表される。熱しゃく減量が５％を超えるものは安定型埋立や土木資材等への利用に制限があるため、適切に管理することが重要である。
【０００７】
特許文献１には、廃棄物の選別において、重力センサや、カメラを利用して人工知能によって物体を見分けて選別する技術が開示されている。これは、篩で５０ｍｍ以下の粒分を除去した後の、換言すれば５０ｍｍより大きい視認できる比較的大きな廃棄物を対象としている。特許文献２には、化学反応率や混合試料の混合比率の管理を行う画像診断システム及び学習方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特開２０１７－１０９１９７号公報
特開２０２３－５８４２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
熱重量分析は、専用の試験機が必要で分析に長時間を要するため現場での測定には向かない。統計的画像解析は粒子毎に分離されていない画像では、素材を判別することができない。特許文献１の技術は、試料の含水率について言及しておらず、熱しゃく減量及び化学物質溶出量を推定するものではない。特許文献２の技術は、機械学習を利用して複数物質の混合比率を推定するものであるが、試料の含水率に関して考慮しておらず、また熱しゃく減量及び化学物質溶出量を推定するものではない。
【００１０】
環境汚染物質の溶出量は、通常、試料の溶出処理で得られる検液についてイオンクロマトグラフ、分光光度計、高周波誘導結合プラズマ発光分光分析装置などの専用の分析装置を使って測定する必要があり、現場で測定することは困難である。また、熱しゃく減量についても実験室にて電気炉などの装置を使って測定する必要があり、現場で測定することは困難である。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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