2014 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
25630414
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
平島 剛 九州大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00175556)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
|
| Keywords | 廃蛍光管 / レアアース / 自動識別 / 三波長蛍光管 / 選別 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
世界におけるレアアース供給は、その9割以上を中国に依存しており、わが国をはじめとする世界各国でレアアース供給の不安定化が懸念されている。蛍光管にはハロリン酸カルシウムを蛍光体に用いるタイプとレアアースを含む三波長形蛍光体を用いるタイプとがあり、今後は三波長蛍光管の需要が世界的にも増えることが予想される。本研究では、廃蛍光管より三波長蛍光体を回収するために、各種廃蛍光管から三波長蛍光管、被覆管等を自動的に選別する装置の開発、廃蛍光管を粉砕した混合物からガラスを回収するために、ガラス粉の分級装置内での衝突音をオンラインモニタリングし、ガラスの回収条件を自動制御可能な風力選別装置の開発、さらに、三波長蛍光体回収のための最適プロセスの構築を目的に研究を行った。平成25年度は、各種の分析を行い、廃蛍光管に365nm付近の励起波長光を照射し撮影した画像を用いた三波長蛍光管の識別、AE(Acoustic Emission)計測装置を用いた被覆管の識別等の機能を有する廃蛍光管識別装置を試作し、さらに、数100本程度の廃蛍光管を、廃蛍光管識別装置に連続的に供給可能な試料供給装置を試作した。平成26年度は、さらに、以下の検討、改良を行った。
・センサ情報をもとに選別を行う場合，パターン認識による手法が有効である。被覆管の選別効率を向上させるため、AE波形から得られた複数の特徴量を変数として計算した判別関数の値により，蛍光管衝突音のパターンを認識し，誤り0%の被覆管の選別法を確立した。
・廃蛍光管識別装置と試料供給装置を一体化し、1台で多種類の蛍光管を高速かつ連続的に選別できる自動制御装置を試作し、その性能試験を実施し，本装置の有効性を示した。
・AEオンラインモニタリング機能付きの風力選別装置に最小分散制御を適用し，廃蛍光管を粉砕した混合物からガラスを回収する際用いる風力制御系の高精度化を行った。
|
