特許 7614463 選別処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-06

(45)【発行日】2025-01-15

(54)【発明の名称】選別処理システム

(51)【国際特許分類】

   B03C 7/12 20060101AFI20250107BHJP

【ＦＩ】

B03C7/12

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2024546161

(86)(22)【出願日】2024-04-02

(86)【国際出願番号】 JP2024013652

【審査請求日】2024-08-02

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）２０２３年度、独立行政法人環境再生保全機構、戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）課題「サーキュラーエコノミーシステムの構築」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100161207

【弁理士】

【氏名又は名称】西澤 和純

(74)【代理人】

【識別番号】100206081

【弁理士】

【氏名又は名称】片岡 央

(74)【代理人】

【識別番号】100188673

【弁理士】

【氏名又は名称】成田 友紀

(74)【代理人】

【識別番号】100188891

【弁理士】

【氏名又は名称】丹野 拓人

(72)【発明者】

【氏名】黒田 真司

(72)【発明者】

【氏名】中村 保博

(72)【発明者】

【氏名】木本 勲

(72)【発明者】

【氏名】小池 徹弥

【審査官】塩田 匠

(56)【参考文献】

【文献】特許第７３５１０４３（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０２１－１７３７１４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ０３Ｃ ７／００－７／１２

Ｂ２９Ｂ １７／００－１７／０４

Ｂ０７Ｃ ５／００－５／３８

Ｂ０９Ｂ １／００－５／００

Ｂ０９Ｃ １／００－１／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数種類の物体を含む混合物を選別装置を用いて選別する選別処理システムであって、
前記選別装置に投入される前記混合物に関する第１原料情報を取得する第１検出部と、
前記選別装置に投入される前記混合物に関する、前記第１原料情報とは異なる種類の第２原料情報を取得する第２検出部と、
第１処理周期ごとに前記第１検出部から前記第１原料情報を取得し、前記第１処理周期よりも長い第２処理周期ごとに前記第２検出部から前記第２原料情報を取得して演算し、前記第１原料情報に基づき前記選別装置に投入される前記混合物に変動点が有ったか否かを判定する演算部と、
前記演算部が、前記第２検出部から前記第２原料情報を取得してから前記変動点が有ると判定するまでは前記第２原料情報に基づく設定値を用いて前記選別装置の選別条件を制御し、前記演算部が、前記変動点が有ると判定してから前記第２検出部から前記第２原料情報を取得するまでは、前記第２原料情報を用いずに、前記第１原料情報に基づく設定値を用いて前記選別条件を制御する制御部と、を備える、
選別処理システム。

【請求項2】

前記演算部は、前記選別条件に関する設定値を出力する解析モデルを備えるとともに、前記第１原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第１の解析法と、少なくとも前記第２原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第２の解析法と、を切り替え、
前記演算部は、前記第１処理周期ごとに処理された前記第１原料情報に基づき、前記選別装置に投入される前記混合物の状態の前記変動点を検出し、前記変動点の後、少なくとも前記第２処理周期が経過するまで、前記第１の解析法を用いて前記設定値を出力する、
請求項１に記載の選別処理システム。

【請求項3】

前記選別装置は、静電選別によって前記混合物を選別する、
請求項１または２に記載の選別処理システム。

【請求項4】

前記混合物はプラスチック片群であり、前記物体の種類はプラスチックの材質である、
請求項１または２に記載の選別処理システム。

【請求項5】

前記第１原料情報は、前記プラスチック片群における材質ごとの原料組成比であり、
前記第１検出部は、前記プラスチック片群を撮像するハイパースペクトルカメラを有している、請求項４に記載の選別処理システム。

【請求項6】

複数種類の物体を含む混合物を物体の種類ごとに選別する選別装置と、
前記選別装置に投入される前記混合物に関する第１原料情報を取得する第１検出部と、
前記選別装置に投入される前記混合物に関する、前記第１原料情報とは異なる種類の第２原料情報を取得する第２検出部と、
前記選別装置の選別条件に関する設定値を出力する解析モデルを備える演算部と、
前記演算部が出力した前記設定値に基づき、前記選別装置の前記選別条件を変更する制御部と、を備え、
前記演算部は、第１処理周期ごとに前記第１原料情報を処理するとともに、前記第１処理周期よりも長い第２処理周期ごとに前記第２原料情報を処理し、
前記演算部は、前記第２原料情報を用いずに、前記第１原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第１の解析法と、少なくとも前記第２原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第２の解析法と、を切り替え、
前記演算部は、前記第１処理周期ごとに処理された前記第１原料情報に基づき、前記選別装置に投入される前記混合物の状態の変動点を検出し、前記変動点の後、少なくとも前記第２処理周期が経過するまで、前記第１の解析法を用いて前記設定値を出力する、
選別処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、選別処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、プラスチック片などの混合物を選別する技術が開示されている。このような選別においては、原料組成比あるいは比電荷などの原料状態を検出し、その結果に基づいて、選別条件を決めることが行われている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】国際公開第２０１２／１０１８７４号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

原料状態は、経時的に変動する場合がある。このような変動に対応するため、原料状態は一定の時間間隔を空けて取得される。ここで、複数種類の原料状態を検出する構成において、選別条件を決めるために必要なデータを取得する周期は、原料状態ごとに異なる場合がある。この場合、異なる周期で取得される複数種類の原料状態を、どのように用いて選別条件を決めるかが、選別の精度に影響する。

【0005】

本開示は、上記の事情に鑑みて、異なる周期で複数種類の原料状態を取得する構成において、選別の精度を確保することが可能な選別処理システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示に係る選別処理システムの一つの態様は、複数種類の物体を含む混合物を物体の種類ごとに選別する選別装置と、前記選別装置に投入される前記混合物に関する第１原料情報を取得する第１検出部と、前記選別装置に投入される前記混合物に関する、前記第１原料情報とは異なる種類の第２原料情報を取得する第２検出部と、前記選別装置の選別条件に関する設定値を出力する解析モデルを備える演算部と、前記演算部が出力した前記設定値に基づき、前記選別装置の前記選別条件を変更する制御部と、を備え、前記演算部は、第１処理周期ごとに前記第１原料情報を処理するとともに、前記第１処理周期よりも長い第２処理周期ごとに前記第２原料情報を処理し、前記演算部は、前記第１原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第１の解析法と、少なくとも前記第２原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第２の解析法と、を切り替える。

【発明の効果】

【0007】

本開示の選別処理システムによれば、異なる周期で複数種類の原料状態を取得する構成において、選別の精度を確保することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施の形態１における選別処理システムの構成例を示す図である。

【図2】図１の第１検出部および第２検出部の構成例を示す図である。

【図3】ハイパースペクトルカメラのＨＳＩデータを用いて、原料組成比を取得する方法を説明する図である。

【図4】第１の解析法および第２の解析法を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、本開示の範囲は、以下の実施の形態に限定されず、本開示の技術的思想の範囲内で任意に変更可能である。図１は、実施の形態１における選別処理システム１を説明する構成図である。選別処理システム１は、第１検出部１１と、選別装置１２と、演算部１３と、制御部１４と、第２検出部２１と、を有する。

【0010】

選別処理システム１は、複数種類の物体を含む混合物を、物体の種類ごとに選別するように構成されている。本実施の形態では、「複数種類の物体を含む混合物」として、プラスチック片群Ｐを例に説明する。図１の例では、プラスチック片群Ｐに、材質が異なる２種類のプラスチック片ｐ１、ｐ２が含まれている。本明細書では、プラスチック片ｐ１、ｐ２の材質を区別せずに「フレーク」と称する場合がある。３種類以上のプラスチック片が、プラスチック片群Ｐに含まれていてもよい。

【0011】

以下では、プラスチック片ｐ１がＡＢＳであり、プラスチック片ｐ２がＰＳである場合を例に説明する。プラスチック片ｐ１、ｐ２は、例えば家電製品の筐体を粉砕機によって粉砕して乾燥することで得られる。プラスチック片ｐ１、ｐ２は、例えば１０ｍｍ角程度の大きさに形成されている。

【0012】

選別装置１２は、静電選別によって、プラスチック片ｐ１、ｐ２を種類ごとに選別する。図１の例で、選別装置１２は、投入部１２１、帯電筒１２２、振動フィーダ１２３、第１電極１２４、第２電極１２５、直流電源１２６、回収箱１２７、および仕切り板１２８、１２９を備える。ただし、図１の選別装置１２の構成は一例に過ぎず、変更可能である。

【0013】

選別装置１２は、互いに帯電特性が異なる複数種類のプラスチック片ｐ１、ｐ２が混在したプラスチック片群Ｐを、プラスチック片ｐ１とプラスチック片ｐ２とに静電選別することができる。

【0014】

投入部１２１は、ホッパー１２１ａと、投入フィーダ１２１ｂとを含む。ホッパー１２１ａには、乾燥されたプラスチック片群Ｐが供給される。ホッパー１２１ａは、単位時間当たり予め定められた量のプラスチック片群Ｐを投入フィーダ１２１ｂに供給する。投入フィーダ１２１ｂは、ホッパー１２１ａから投入されたプラスチック片群Ｐを、帯電筒１２２内に供給する。

【0015】

帯電筒１２２および振動フィーダ１２３は、帯電部を構成する。帯電部は、プラスチック片ｐ１、ｐ２の各々を帯電させて落下させる。具体的に、帯電筒１２２は、回転することによりプラスチック片群Ｐを攪拌する。帯電筒１２２内では、プラスチック片群Ｐに混在する複数種類のプラスチック片ｐ１、ｐ２が互いに摩擦して帯電する。帯電したプラスチック片ｐ１、ｐ２の各々は、摩擦帯電系列に応じた極性（プラスまたはマイナス）の電荷量を有する。この例では、ＡＢＳであるプラスチック片ｐ１はプラスに帯電し、ＰＳであるプラスチック片ｐ２はマイナスに帯電する。

【0016】

帯電したプラスチック片ｐ１、ｐ２は、振動フィーダ１２３の上面の後端部に供給される。プラスに帯電したプラスチック片ｐ１とマイナスに帯電したプラスチック片ｐ２とは、静電気力によって吸引し合い、ペアリングする。振動フィーダ１２３は、プラスチック片ｐ１、ｐ２を上下振動させながら前方に押し出す。これにより、プラスチック片ｐ１、ｐ２のペアリングが解消され、プラスチック片ｐ１、ｐ２が図中のＸ方向に進行する。また、プラスチック片ｐ１、ｐ２は振動フィーダ１２３から落下する。

【0017】

電極１２４、１２５および直流電源１２６は、電界発生部を構成する。電界発生部は、帯電した各プラスチック片に静電界を印加し、各プラスチック片の帯電状態に応じた位置に各プラスチック片を落下させる。具体的に、電極１２４、１２５は、平板状に形成されている。電極１２４、１２５は、図中のＸ方向に配列され、プラスチック片ｐ１、ｐ２の落下する経路を挟むようにして、互いに対向して配置される。第１電極１２４には接地電圧ＧＮＤが印加される。直流電源１２６は、第１電極１２４と第２電極１２５との間に所定の直流電圧を印加し、第１電極１２４と第２電極１２５との間に静電界を発生させる。

【0018】

振動フィーダ１２３によってペアリングが解消されたプラスチック片ｐ１、ｐ２が電極１２４、１２５間に落とされると、各プラスチック片は、帯電状態（極性、電荷量）に応じた静電気力により、電極１２４側または電極１２５側に引き寄せられながら落下する。つまり、各プラスチック片ｐ１、ｐ２は、帯電状態に応じた放物線の軌道を描き、異なる位置に落下する。この例では、プラスチック片ｐ１は、プラスに帯電しているので、第１電極１２４側に落下する。一方、プラスチック片ｐ２は、マイナスに帯電しているので、第２電極１２５側に落下する。

【0019】

回収箱１２７は、電極１２４、１２５の下方に設けられ、振動フィーダ１２３から電極１２４、１２５間を通過して落下したプラスチック片ｐ１、ｐ２を回収する。回収箱１２７は、直方体状に形成され、その上部は開口されている。回収箱１２７の開口部は、長方形状に形成されており、その長辺は図中のＸ方向に向けられている。

【0020】

仕切り板１２８、１２９の各々は、仕切り部材とも称される。仕切り板１２８、１２９は、回収箱１２７内において、図中のＹＺ平面と平行に配置され、図中のＸ方向に移動可能に設けられている。仕切り板１２８、１２９の各々のＸ方向の位置は、制御部１４によって制御される。仕切り板１２８は第１電極１２４側に位置し、仕切り板１２９は第２電極１２５側に位置する。回収箱１２７は、仕切り板１２８、１２９によって、第１電極１２４側の回収室１２７ａと、第２電極１２５側の回収室１２７ｂと、中間の回収室１２７ｃとに分割される。

【0021】

振動フィーダ１２３から電極１２４、１２５間を通過して落下した各プラスチック片ｐ１、ｐ２は、その帯電状態に応じて３つの回収室１２７ａ～１２７ｃのうちのいずれかに回収される。この例では、プラスチック片ｐ１は、プラスに帯電するので、回収室１２７ａに回収される。一方、プラスチック片ｐ２は、マイナスに帯電するので、回収室１２７ｂに回収される。十分に帯電しなかったプラスチック片ｐ１、ｐ２は、回収室１２７ｃに回収される。

【0022】

回収室１２７ａに回収されたプラスチック片ｐ１と、回収室１２７ｂに回収されたプラスチック片ｐ２と、回収室１２７ｃに回収されたプラスチック片ｐ１、ｐ２とは、搬送機（図示せず）によって運ばれ、別々の容器に収容される。

【0023】

第１検出部１１は、第１原料情報を取得する。第１原料情報は、例えば原料組成比である。原料組成比を取得する場合、第１検出部１１は、例えば図２に示すようなハイパースペクトルカメラ１１ａおよび処理部１１ｂを備える。ハイパースペクトルカメラ１１ａは、振動フィーダ１２３上を流れるプラスチック片群Ｐを、ラインスキャン方式で撮像する。ハイパースペクトルカメラ１１ａは、振動フィーダ１２３が一定速度で搬送したプラスチック片群Ｐに対して、例えば５００ｆｐｓ程度でラインスキャンする。

【0024】

ハイパースペクトルカメラ１１ａは、被写体であるプラスチック片群Ｐの各点から出た光を分光し、センサ面で捉える。センサ面には複数のピクセルが配列されており、ピクセルごとに、異なる波長の光を捉える。ハイパースペクトルカメラ１１ａは、各波長の光の強度に基づく、ＨＳＩデータを出力する。ＨＳＩとは、ハイパースペクトルイメージングの略である。ＨＳＩデータには、ピクセルごとの近赤外域のスペクトル情報が含まれている。

【0025】

図３は、ハイパースペクトルカメラ１１ａのＨＳＩデータを用いて、原料組成比を取得する例を示している。図３（Ａ）に示すように、ＨＳＩデータには、振動フィーダ１２３上のフレークの形状に関連付けられた、ピクセルごとのスペクトル情報が含まれる。点（ｉ）、（ｉｉ）はフレークの一部であり、点（ｉｉｉ）は振動フィーダ１２３の一部である。図３（Ａ１）は、点（ｉ）～（ｉｉｉ）のピクセルごとのスペクトルを示す。図３（Ａ１）の各グラフにおいて、例えば、横軸は波長であり、縦軸は波長ごとの強度である。

【0026】

第１検出部１１の処理部１１ｂは、ハイパースペクトルカメラ１１ａが生成したＨＳＩデータを処理する。処理部１１ｂは、ＨＳＩデータを解析し、プラスチック片群Ｐに含まれるフレークをプラスチックの材質ごとに色分けした画像を生成する。図３（Ｂ）は、図３（Ａ）のＨＳＩデータを解析して生成された画像の例である。図３（Ｂ）の画像では、点（ｉ）を含むフレークは赤色、点（ｉｉ）を含むフレークは青色に表示される。図３（Ｂ）の画像において、例えば、赤色のフレークはプラスチック片ｐ１であり、青色のフレークはプラスチック片ｐ２である。さらに処理部１１ｂは、画像解析を行い、色ごとの面積比率を求め、原料組成比に換算する。図３（Ｂ）の例では、赤色の領域の面積と青色の領域の面積の比が、６０：４０である。したがって、プラスチック片ｐ１の原料組成比が６０％であり、プラスチック片ｐ２の原料組成比が４０％であると判断できる。このように第１検出部１１は、振動フィーダ１２３によって搬送されるプラスチック片群Ｐに対し、ラインスキャン方式で原料組成比を逐次測定する。

【0027】

第２検出部２１は、第１原料情報とは異なる種類の、第２原料情報を取得する。第２原料情報は、例えば比電荷である。比電荷を取得する場合、第２検出部２１は、例えば図２に示すような帯電量センサ２１ａおよび重量センサ２１ｂを備える。具体的には、振動フィーダ１２３上を搬送されるフレークを１つずつピッキングし、帯電量センサ２１ａおよび重量センサ２１ｂで、帯電量および重量を測定する。帯電量を重量で除算することで、そのフレークの比電荷を測定できる。

【0028】

第１検出部１１は、取得した第１原料情報を演算部１３に入力する。第２検出部２１は、取得した第２原料情報を演算部１３に入力する。演算部１３は、選別装置１２の選別条件に関する設定値を出力する、解析モデルを備えている。この解析モデルは、第１原料情報および第２原料情報の少なくとも一方に基づき、最適な選別精度が得られるように選別条件の設定値を解析する。演算部１３の解析モデルは、例えば、重回帰分析を用いてもよい。また、演算部１３の解析モデルは、機械学習を用いてもよい。これらの解析モデルは、過去の原料情報、選別条件の設定値、および選別精度の組み合わせに基づいて解析を行うことで、現在の原料情報に適した選別条件の設定値を出力する。

【0029】

演算部１３の解析結果である、選別条件の設定値は、制御部１４に入力される。制御部１４は、演算部１３から入力された設定値に基づき、選別装置１２の選別条件を制御する。例えば、制御部１４は、Ｘ方向における仕切り板１２８、１２９の位置を制御してもよい。あるいは、制御部１４は、帯電筒１２２の回転速度または傾き、直流電源１２６が第２電極１２５に印可する電圧などを制御してもよい。つまり「設定値」とは、仕切り板１２８、１２９のＸ方向における位置、帯電筒１２２の回転速度または傾き、直流電源１２６の電圧、等である。「設定値」に、これら複数のパラメータが含まれてもよい。

【0030】

ここで、演算部１３は、第１検出部１１によって取得された第１原料情報を、「第１処理周期」に基づいて処理する。また、演算部１３は、第２検出部２１によって取得された第２原料情報を、「第２処理周期」に基づいて処理する。第１処理周期および第２処理周期は、第１原料情報および第２原料情報についての要求データ量に基づいて定められる。「要求データ量」とは、演算部１３が選別条件の設定値を解析するために要する、第１原料情報および第２原料情報のデータ量である。要求データ量は、第１原料情報および第２原料情報の測定データのばらつきによって定まる。測定データのばらつきが大きいほど、選別精度を確保するために、より多くの要求データ量が必要となる。

【0031】

一例として、原料組成比に基づいて選別条件の設定値を演算する場合、選別精度を確保するために、５００フレーク分のデータ量が要求される。ラインスキャン方式では、例えば１分間に１０００フレーク分の原料組成比を取得できる。この例では、要求データ量、すなわち「５００フレーク分の原料組成比」が得られる周期は３０秒となる。したがって、この例における「第１処理周期」は３０秒である。

【0032】

一例として、比電荷に基づいて選別条件の設定値を演算する場合、選別精度を確保するために、２００フレーク分のデータ量が要求される。ピッキング方式では、例えば１分間に１０フレーク分の比電荷を取得できる。この例では、要求データ量、すなわち「２００フレーク分の比電荷」が得られる周期は２０分となる。したがって、この例における「第２処理周期」は２０分である。

【0033】

上記の通り、第１原料情報および第２原料情報には、複数のフレークに対する測定データが含まれている。演算部１３は、これらの測定データを統計的に処理し、平均値または中央値等の統計値を取得する。演算部１３は、このような統計値を解析モデルに入力することで、選別条件の設定値を出力する。なお、上記した第１処理周期、第２処理周期、要求データ量、等の具体的数値は一例に過ぎず、変更可能である。ただし、本開示において、第１処理周期は、第２処理周期よりも短い。

【0034】

ここで、第１原料情報は、第１処理周期が短いため、投入される混合物に変動点があった場合に検出しやすいという利点がある。「変動点」とは、例えば、選別装置１２に投入される混合物の元となった、家電製品の種類の変動等である。変動点の前後では、第１原料情報および第２原料情報が大きく変動することが想定される。第２処理周期が長いことに起因して、第２原料情報には変動点の前後のデータが含まれやすい。このように変動点の前後のデータが含まれた第２原料情報に基づいて選別条件の設定値を決めると、選別精度が低下すると考えられる。

【0035】

一方、第１原料情報の例示としての原料組成比は、回収率や純度などの選別精度との相関が小さい。第２原料情報の例示としての比電荷は、原料組成比と比較して、選別精度との相関が大きい。したがって、可能な限り第２原料情報を使用して選別条件の設定値を決めることで、選別精度をより高められる。

【0036】

上記事情を鑑みて、本実施の形態における演算部１３は、図４に示すように、選別条件の設定値を出力する際の解析法を切り替える。図４（ｂ）に示す「第１の解析法」において、演算部１３は、第２原料情報を用いずに第１原料情報を解析モデルに入力し、選別条件の設定値を出力する。図４（ｃ）に示す「第２の解析法」において、演算部１３は、第１原料情報および第２原料情報の両方を解析モデルに入力し、選別条件の設定値を出力する。

【0037】

図４（ａ）は、第１原料情報および第２原料情報の変動を、時系列で並べたグラフの例示である。図４（ａ）において、第１原料情報および第２原料情報のプロットは、それぞれの処理周期ごとに算出した、要求データ量分の統計値を示している。本例における「統計値」は平均値であるが、平均値に代えて、中央値等を用いてもよい。図４（ａ）では、第１原料情報として原料組成比を例示し、第２原料情報として比電荷を例示している。時刻ｔ１では、要求データ量分の第１原料情報の統計値が取得されているが、要求データ量分の第２原料情報の統計値が取得されていない。このため演算部１３は、時刻ｔ１～ｔ２の間は、「第１の解析法」によって選別条件の設定値を出力する。

【0038】

図４（ａ）の時刻ｔ２において、要求データ量分の第２原料情報の統計値が取得されている。このため時刻ｔ２以降は、第１原料情報および第２原料情報の両方を用いて選別条件の設定値を出力したほうが、より好ましい選別精度が得られる可能性が高い。そこで演算部１３は、時刻ｔ２～ｔ３の間は、「第２の解析法」によって選別条件の設定値を出力する。

【0039】

図４（ａ）の時刻ｔ３において、第１原料情報の値が大きく変動している。このため、演算部１３は、時刻ｔ３が「変動点」であることを判定できる。例えば演算部１３は、第１原料情報についての今回の統計値と前回の統計値とを比較し、その差分が閾値を超えたときに、「変動点」であると判定してもよい。変動点である時刻ｔ３の前後では、第１原料情報だけではなく、第２原料情報も大きく変動していることが想定される。このため、時刻ｔ３以降において、時刻ｔ３よりも前に取得された第２原料情報を含む統計値を用いた場合、好ましい選別精度が得られない可能性が高い。そこで演算部１３は、時刻ｔ３～ｔ４の間は、「第１の解析法」によって選別条件の設定値を出力する。

【0040】

図４（ａ）の時刻ｔ４において、要求データ量分の第２原料情報の統計値が取得されている。しかしながら、時刻ｔ４で取得される第２原料情報の統計値には、変動点よりも前の混合物の状態が含まれている。このため、時刻ｔ４における第２原料情報の統計値は、現在の原料の状態が正確に反映されていない可能性がある。そこで演算部１３は、時刻ｔ４～ｔ５の間は、「第１の解析法」の使用を継続する。

【0041】

図４（ａ）の時刻ｔ５において、第２原料情報の統計値が取得されている。時刻ｔ５は、変動点である時刻ｔ３から、少なくとも第２処理周期が１回経過している。このため、時刻ｔ５において得られる第２原料情報の統計値には、変動点よりも前の混合物の状態が含まれていない。言い換えると、時刻ｔ４における第２原料情報の統計値はデータの信頼性が低く、時刻ｔ５における第２原料情報の統計値はデータの信頼性が高い。そこで演算部１３は、時刻ｔ５以降は、「第２の解析法」によって選別条件の設定値を出力する。

【0042】

その後も、演算部１３は、第１原料情報に基づいて変動点の有無を検出する。変動点が検出された場合、少なくとも第２処理周期が１回経過するまでは、第１の解析法を使用する。変動点の後、第２処理周期が１回経過した後は、第２の解析法を使用する。これにより、演算部１３は、変動点前後のデータが混在した第２原料情報の使用を排除しながら、第１原料情報および第２原料情報の両方を用いて、高精度に選別条件の設定値を出力することができる。

【0043】

なお、第２の解析法において、第２原料情報のみで良好な適切な選別条件の設定値が出力できる場合は、第１原料情報を用いなくてもよい。つまり、第２の解析法において、少なくとも第２原料情報を用いればよい。

【0044】

以上説明したように、本開示に係る選別処理システム１は、複数種類の物体を含む混合物を物体の種類ごとに選別する選別装置１２と、選別装置１２に投入される混合物に関する第１原料情報を取得する第１検出部１１と、選別装置１２に投入される混合物に関する、第１原料情報とは異なる種類の第２原料情報を取得する第２検出部２１と、選別条件に関する設定値を出力する解析モデルを備える演算部１３と、演算部１３が出力した設定値に基づき、選別装置１２の選別条件を変更する制御部１４と、を備える。演算部１３は、第１処理周期ごとに第１原料情報を処理するとともに、第１処理周期よりも長い第２処理周期ごとに第２原料情報を処理する。演算部１３は、第１原料情報を解析モデルに入力して設定値を出力する第１の解析法と、少なくとも第２原料情報を解析モデルに入力して設定値を出力する第２の解析法と、を切り替える。この選別処理システム１によれば、互いに異なる第１処理周期および第２処理周期で、第１原料情報および第２原料情報の統計値を取得する構成において、選別の精度を確保することが可能となる。

【0045】

また、演算部１３は、第１処理周期ごとに処理された第１原料情報に基づき、選別装置１２に投入される混合物の状態の変動点を検出し、変動点の後、少なくとも第２処理周期が経過するまで、第１の解析法を用いて設定値を出力してもよい。この構成によれば、変動点より前のデータが含まれる第２原料情報を用いて、選別条件の設定値が決められてしまうことを抑制できる。したがって、変動点を境に選別精度が低下してしまうことを抑制できる。

【0046】

また、第１原料情報は、プラスチック片群Ｐにおける材質ごとの原料組成比であってもよく、第１検出部１１は、プラスチック片群Ｐを撮像するハイパースペクトルカメラ１１ａを有してもよい。ハイパースペクトルカメラ１１ａを用いて原料組成比を検出する構成では、例えば１分間に１０００フレーク分の原料組成比を取得できる。したがって、変動点を検出するための第１原料情報として、原料組成比を好適に用いることができる。

【0047】

なお、本開示の技術的範囲は前記実施の形態に限定されず、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。

【0048】

例えば、前記実施の形態では、選別処理システム１が選別する「複数種類の物体を含む混合物」として、プラスチック片群Ｐを例に説明した。しかしながら、選別処理システム１は、プラスチック片以外の物体の混合物を選別してもよい。この場合も、本開示は、互いに異なる第１処理周期および第２処理周期で、第１原料情報および第２原料情報を取得する構成において、選別の精度を確保するという課題の解決に寄与する。

【0049】

また、前記実施の形態では、第１原料情報等の統計値（平均値等）を解析モデルに入力すると説明した。しかしながら、統計値を算出することは必須ではない。例えば第１検出部１１または第２検出部２１による検出データをそのまま解析モデルに入力し、選別条件の設定値を出力してもよい。つまり、「第１処理周期ごとに第１原料情報を処理する」とは、統計値を算出することだけでなく、要求データ量分の第１原料情報を解析モデルに入力することが含まれる。

【0050】

また、前記実施の形態では、第１原料情報として原料組成比を例示し、第２原料情報として比電荷を例示した。その他の例示として、第１原料情報はプラスチック片群Ｐの投入量であってもよいし、選別装置１２の環境中の温湿度であってもよい。第２原料情報は、フレーク中の水分量であってもよい。その他の種類の第１原料情報または第２原料情報を用いてもよい。演算部１３は、３つ以上の原料情報に基づき、選別条件の設定値を出力してもよい。

【0051】

つまり、第１原料情報および第２原料情報とは異なる種類の第３原料情報として、プラスチック片群Ｐの投入量、選別装置１２の環境中の温湿度、フレーク中の水分量、等が用いられてもよい。この場合、図４（ｂ）における第１の解析法において、第１原料情報および第３原料情報が解析モデルに入力されてもよい。図４（ｃ）における第２の解析法において、第１～第３原料情報、あるいは、第２原料情報および第３原料情報のみが解析モデルに入力されてもよい。

【0052】

また、演算部１３、制御部１４等の各機能は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサが、プログラムメモリに格納されたプログラムを実行することにより実現される。これらの機能のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等のハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することで実現されてもよい。演算部１３および制御部１４の機能は、同一のハードウェアによって実現されてもよい。

【0053】

また、上記実施の形態では、静電選別によってプラスチック片を選別する場合を説明した。しかしながら、選別の方式は限定されず、例えば比重選別であってもよいし、光学選別であってもよい。比重選別とは、プラスチック片の種類ごとに比重が異なることを利用した選別方式である。例えば、プラスチック片群を振動させたり媒体に浮かべたりすると、比重が重いプラスチック片が下降し、比重が軽いプラスチック片が上昇する。

【0054】

光学選別とは、プラスチック片の種類ごとに光の反射性が異なることを利用した選別方式である。光学選別では、検出光をプラスチック片群に照射し、その反射光を検出する。検出光としては、赤外線あるいはＸ線等、様々な波長帯の光を用いることができる。反射光あるいはラマン散乱光のスペクトル等を検出することで、プラスチック片を種類ごとに区別することができる。このように区別した後で、エアブロー等によってプラスチック片を選別してもよい。

【0055】

その他、上記した実施の形態あるいは変形例を、適宜組み合わせてもよい。

【符号の説明】

【0056】

１…選別処理システム １１…第１検出部 １１ａ…ハイパースペクトルカメラ １２…選別装置 １３…演算部 １４…制御部 ２１…第２検出部 Ｐ…プラスチック片群

【要約】

本開示に係る選別処理システムは、第１原料情報を取得する第１検出部と、第２原料情報を取得する第２検出部と、選別条件に関する設定値を出力する解析モデルを備える演算部と、選別装置の選別条件を変更する制御部と、を備え、前記演算部は、第１処理周期ごとに前記第１原料情報を処理するとともに、前記第１処理周期よりも長い第２処理周期ごとに前記第２原料情報を処理し、前記第１原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第１の解析法と、少なくとも前記第２原料情報を前記解析モデルに入力して前記設定値を出力する第２の解析法と、を切り替える。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】