2016 Fiscal Year Annual Research Report
レーザー3D形状解析によるソーティングシステムの高度化
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15H02851
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
古屋仲 茂樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 環境管理研究部門, 研究グループ長 (60357035)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 廃棄物再資源化 / 環境技術 / 分離精製 / 輸送機器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【試料サンプリング及びデータベース構築】
前年度に協力企業からサンプル提供を受けた「アルミ破砕スクラップ」ならびに「鉄破砕スクラップ」について、下記の17種類の変数を測定・データベース化した。体積（V）、面積（Sx、Sy、Sz）、縦長（L1x、L1y、L1z）、横長（L2x、L2y、L2z）、最大高（MHz）、重心点高（OHz）、周囲長（CLx、CLy、CLz）、表面凹凸度（DX、DY）
【重量値不要・並列処理システムの開発】
面積、縦長、横長、最大高、重心点高、周囲長の測定において、従来、x-y平面（ベルト面）への投影図にのみ基づいて計算していたが、これをx-z平面及びy-z平面への投影図に基づく値を計算可能となるようにプログラムを改造した。これにより、特徴量の独立な変数を従来の9種類から17種類へ拡大した。またベルトコンベヤ幅300mmの全域をカバーした計測が可能となるように撮影光学系を改良するとともに、一回の撮影で6個以上の検体を同時に認識して高速選別可能な重量値不要・並列処理システムを開発した。上記の17種類の変数を用いた識別アルゴリズムによって「鉄破砕スクラップ」中に含まれる「圧延鋼板」と「棒状特殊鋼」を精度88％で識別可能なこと、また「アルミ破砕スクラップ」に含まれる「展伸材」と「鋳造材」を精度82％で識別可能なことを確認した。
【データベース自動更新・遠隔管理技術の開発】
重量値不要・並列処理システムで測定したデータを用いて、前年度と同様の検討により、ニューラルネットワーク法とベイズ法の識別精度を比較したところ、ベイズ法はニューラルネットワーク法に比べて10ポイント程度精度が低下した。ベイズフィルタの利用については異常値のスクリーニングに用いることとした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究項目として設定した、①試料サンプリング、データベース構築、②ベイズフィルタによる識別、③重量値不要・並列処理システムのすべてにおいてほぼ当初の計画通りに進捗している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も引きつづき、外部企業の協力を得つつ、アルミ及び鉄の破砕スクラップの識別技術の開発を進める、次年度には、重量値不要・並列処理システムについて、実際のリサイクル現場において総合選別試験を実施する。
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