(57)【要約】  【課題】非鉄物質、および密閉された密閉物を含む禁忌物を、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群のなかから効率よく検出する。  【解決手段】鉄スクラップヤード設備と連携させ、トラック停車位置３０に停車したトラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３を検品する。まず、トラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３をカメラ１０で撮像し、検出装置１２が人工知能によりカメラ１０の撮像データに禁忌物が映っているか否かを判断する。そして、禁忌物が映っているならば、作業者に、この禁忌物の除去を促して、禁忌物を除去させる。つぎに、カメラ１０の撮像データに映っている検品済みの鉄スクラップを、クレーン２２およびリフトマグネット２２によりトラック３２の荷台から検品済み鉄スクラップ載置場３１へ移動させる。これをトラック３２の荷台から鉄スクラップ群３３がなくなるまで繰り返す。【選択図】図１
2020176909.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁力を制御して鉄スクラップの吸着および吸着解除を行うリフトマグネットと、トラック停車位置と検品済み鉄スクラップ載置場との間に懸けられたクレーンレールと、前記リフトマグネットを昇降させるとともに、前記クレーンレールに沿って前記トラック停車位置と前記検品済み鉄スクラップ載置場との間を移動するクレーンと、を備えた鉄スクラップヤード設備と連携して、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を検品する鉄スクラップ検品方法であって、
前記トラック停車位置に停車した前記トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を撮像するように配置されたカメラを動作させ、前記リフトマグネットが当該カメラの画角から外れているときに撮像された撮像データを検出装置に出力する撮像工程と、
前記検出装置が、鉄スクラップ群に含まれる可能性の高い禁忌物のそれぞれについて、画像データを用いた人工知能の学習処理により予め作成された学習済みモデルを用いて、人工知能の判定処理により、前記撮像データに禁忌物が映っているか否かを判断し、禁忌物が映っていると判断したならば、禁忌物が強調表示された前記撮像データを表示して、作業者に禁忌物を除去させることにより、前記撮像データに映っている鉄スクラップ群を検品する検品工程と、
前記クレーンおよび前記リフトマグネットを用いて、前記撮像データに映っている検品済みの鉄スクラップ群を、前記トラックの荷台から前記検品済み鉄スクラップ載置場へ移動させる移動工程と、を
前記トラックの荷台から鉄スクラップ群がなくなるまで繰り返す
ことを特徴とする鉄スクラップ検品方法。
【請求項２】
請求項１に記載の鉄スクラップ検品方法であって、
前記検品工程において、前記検出装置は、
前記撮像データに禁忌物が映っていると判断した場合、前記カメラの撮影範囲および当該撮影データにおける当該禁忌物の位置に基づいて、前記トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群における当該禁忌物の位置を特定し、特定した位置を照明するように照明装置を制御する
ことを特徴とする鉄スクラップ検品方法。
【請求項３】
磁力を制御して鉄スクラップの吸着および吸着解除を行うリフトマグネットと、トラック停車位置と検品済み鉄スクラップ載置場との間に懸けられたクレーンレールと、前記リフトマグネットを昇降させるとともに、前記クレーンレールに沿って前記トラック停車位置と前記検品済み鉄スクラップ載置場との間を移動するクレーンと、を備えた鉄スクラップヤード設備と連携して、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を検品する鉄スクラップ検品システムであって、
前記トラック停車位置に停車した前記トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を撮像するように配置されたカメラと、
前記リフトマグネットが前記カメラの画角から外れている状態を検出するセンサと、
前記カメラの撮像データから禁忌物を検出する検出装置と、を備え、
前記カメラは、
前記リフトマグネットが前記カメラの画角から外れている状態を前記センサが検出しているときに動作して、前記トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を撮像し、
前記検出装置は、
鉄スクラップ群に含まれる可能性の高い禁忌物のそれぞれについて、画像データを用いた人工知能の学習処理により予め作成された学習済みモデルを用いて、人工知能の判定処理により、前記カメラの撮像データに禁忌物が映っているか否かを判断し、禁忌物が映っていると判断したならば、禁忌物が強調表示された前記カメラの撮像データを表示する
ことを特徴とする鉄スクラップ検品システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄スクラップ群のなかからトランプエレメント等の非鉄物質を含む禁忌物（異物、除去対象物）を検出して、鉄スクラップ群を検品する鉄スクラップ検品技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、破砕後の鉄スクラップ群のなかから銅を含有するスクラップを自動識別する技術が開示されている。この技術は、カラーテレビカメラにより１つあるいは複数の鉄スクラップを撮像し、撮像画像内の各点について、その点の彩度値および色相角値を求め、求めた彩度値が所定の規定値以上である場合に、求めた色相角値が銅の色相角範囲内にあるか否かにより、その点が銅であるか否かを判断する。これより、鉄スクラップ群のなかから銅を含有するスクラップを自動識別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２５３４００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、銅以外の非鉄物質を識別することができない。また、破砕後の鉄スクラップ群を前提としており、銅線が巻回されたコアがハウジングに収容されたモータ、不燃性物質が容器に充填された消火器等の密閉された密閉物を識別することができない。
【０００５】
また、一般に、鉄スクラップは、トラックの荷台に山積みされて、鉄スクラップの検品所に持ち込まれる。しかしながら、特許文献１に記載の技術は、このような内側がカラーテレビカメラで撮像できない山積みの鉄スクラップ群を検品対象とすることについて、何ら考慮されていない。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、非鉄物質、および密閉物を含む禁忌物を、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群のなかから効率よく検出して、鉄スクラップ群を検品することができる鉄スクラップ検品技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、鉄スクラップヤード設備と連携させ、所定のトラック停車位置に停車したトラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を検品する。まず、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群をカメラで撮像し、人工知能によりカメラの撮像データに禁忌物が映っているか否かを判断する。そして、禁忌物が映っているならば、作業者に、この禁忌物の除去を促して、禁忌物を除去させる。つぎに、カメラの撮像データに映っている検品済みの鉄スクラップ群を、クレーンおよびリフトマグネットによりトラックの荷台から検品済み鉄スクラップ載置場へ移動させる。これをトラックの荷台から鉄スクラップがなくなるまで繰り返す。
【０００８】
例えば、本発明は、
磁力を制御して鉄スクラップの吸着および吸着解除を行うリフトマグネットと、トラック停車位置と検品済み鉄スクラップ載置場との間に懸けられたクレーンレールと、前記リフトマグネットを昇降させるとともに、前記クレーンレールに沿って前記トラック停車位置と前記検品済み鉄スクラップ載置場との間を移動するクレーンと、を備えた鉄スクラップヤード設備と連携して、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を検品する鉄スクラップ検品方法であって、
前記トラック停車位置に停車した前記トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群を撮像するように配置されたカメラを動作させ、前記リフトマグネットが当該カメラの画角から外れているときに撮像された撮像データを検出装置に出力する撮像工程と、
前記検出装置が、鉄スクラップ群に含まれる可能性の高い禁忌物のそれぞれについて、画像データを用いた人工知能の学習処理により予め作成された学習済みモデルを用いて、人工知能の判定処理により、前記撮像データに禁忌物が映っているか否かを判断し、禁忌物が映っていると判断したならば、禁忌物が強調表示された前記撮像データを表示して、作業者に禁忌物を除去させることにより、前記撮像データに映っている鉄スクラップ群を検品する検品工程と、
前記クレーンおよび前記リフトマグネットを用いて、前記撮像データに映っている検品済みの鉄スクラップ群を、前記トラックの荷台から前記検品済み鉄スクラップ載置場へ移動させる移動工程と、を
前記トラックの荷台から鉄スクラップ群がなくなるまで繰り返す。
【０００９】
なお、前記検品工程において、鉄スクラップ群に含まれる可能性の高い禁忌物としては、例えば、鉛製の水道管用継手等の非鉄物質製部品、および、銅線が巻回されたコアがハウジングに収容されたモータ、不燃性物質が容器に充填された消火器等の密閉部品がある。
【００１０】
また、前記移動工程において、前記リフトマグネットは、前記トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群の内側に位置する未検品の鉄スクラップまで吸着しないように磁力が調整されていることが好ましい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明では、人工知能を用いてカメラの撮像データに禁忌物が映っているか否かを判断するので、銅以外の非鉄物質製部品や密閉部品であっても、これらを禁忌物として予め人工知能に学習させておくことで、カメラの撮像データから検出することができる。また、鉄スクラップヤード設備と連携させ、カメラの撮像データに映っている検品済みの鉄スクラップ群をクレーンおよびリフトマグネットによりトラックの荷台から検品済み鉄スクラップ載置場へ移動させる都度、トラックの荷台に残っている鉄スクラップ群をカメラで撮像し、検出装置によりカメラの撮像データから禁忌物を検出している。このため、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群の内部に含まれている禁忌物も検出することができる。このように、本発明によれば、非鉄物質、および密閉物を含む禁忌物を、トラックの荷台に山積みされた鉄スクラップ群のなかから効率よく検出することができる鉄スクラップ検品技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の一実施の形態に係る鉄スクラップ検品システムを含む鉄スクラップヤードの概略構成図である。
【図２】図２は、図１に示す鉄スクラップヤードを上方から見た図である。
【図３】図３は、検出装置１２の概略機能構成図である。
【図４】図４は、図１に示す鉄スクラップヤードを用いた鉄スクラップ検品方法を説明するためのフロー図である。
【図５】図５（Ａ）は、カメラ１０の撮像データ３５に禁忌物３４が含まれている場合の表示例を示す図であり、図５（Ｂ）は、カメラ１０の撮像データ３５に禁忌物３４が含まれていない場合の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１４】
図１は、本実施の形態に係る鉄スクラップ検品システムを含む鉄スクラップヤードの概略構成図であり、図２は、図１に示す鉄スクラップヤードを上方から見た図である。
【００１５】
図示するように、本実施の形態に係る鉄スクラップ検品システムは、磁力を制御して鉄スクラップの吸着および吸着解除を行うリフトマグネット２０と、所定のトラック停車位置３０と検品済み鉄スクラップ載置場３１との間に懸けられたクレーンレール２１と、リフトマグネット２０を昇降させるとともに、クレーンレール２１に沿ってトラック停車位置３０と検品済み鉄スクラップ載置場３１との間を移動するクレーン２２と、クレーン２２およびリフトマグネット２０を操作するための操作装置２３と、を備えた鉄スクラップヤード設備と連携して、トラック３２の荷台に山積みされた破砕前の鉄スクラップ（例えばグレードＨ２の鉄スクラップ）群３３を検品するためのものであり、カメラ１０と、センサ１１と、検出装置１２と、を備えている。
【００１６】
カメラ１０は、トラック停車位置３０に停車したトラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３を撮像するように配置されており、センサ１１からの検出信号をトリガとして動作して鉄スクラップ群３３を撮像する。そして、撮像データを検出装置１２に出力する。
【００１７】
センサ１１は、リフトマグネット２２がカメラ１０の画角から外れている状態を検出し、検出信号をカメラ１０に出力する。具体的には、クレーン２２がクレーンレール２１のホームポジションＰから所定距離（リフトマグネット２２がカメラ１０の画角から外れるまで離れた距離）以上離れたことを検出し、検出信号をカメラ１０に出力する。
【００１８】
検出装置１２は、人工知能を活用し、カメラ１０の撮像データから、鉛製の水道管用継手等の非鉄物質製部品、および、銅線が巻回されたコアがハウジングに収容されたモータ、不燃性物質が容器に充填された消火器等の密閉部品を含む、鉄スクラップ群３３に含まれる可能性の高い禁忌物を検出する。
【００１９】
図３は、検出装置１２の概略機能構成図である。
【００２０】
図示するように、検出装置１は、カメラ接続部１２０と、マンマシンインターフェース部１２１と、学習用済みモデル受付部１２２と、学習済みモデル記憶部１２３と、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）処理部１２４と、を備えている。
【００２１】
カメラ接続部１２０は、カメラ１０から撮像データを受信するためのインターフェースである。
【００２２】
マンマシンインターフェース部１２１は、作業者から各種操作を受け付けたり、作業者に情報を提示したりするためのインターフェースであり、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置と、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示装置と、を有する。
【００２３】
学習済みモデル受付部１２２は、図示していないインターネット等のネットワークを介して他の装置から、あるいは図示していないＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等の記憶媒体から、鉄スクラップ群３３に含まれる可能性の高い禁忌物の学習済みモデル（学習器）を受け付ける。
【００２４】
ここで、学習済みモデルは、１以上の学習用画像データを用いた人工知能による学習処理により予め生成される。例えば、人工知能に、鉛製の水道管用継手等の非鉄物質製部品のそれぞれについて、該当する非鉄物質製部品の１以上の学習用画像データを用いて、該当する非鉄物質製部品の特徴（形状、色等）を学習させるとともに、銅線が巻回されたコアがハウジングに収容されたモータ、不燃性物質が容器に充填された消火器等の密閉部品のそれぞれについて、該当する密閉部品の１以上の学習用画像データを用いて、該当する密閉部品の特徴を学習させることにより、鉄スクラップ群３３に含まれる可能性の高い禁忌物の学習済みモデルが生成される。
【００２５】
学習済みモデル記憶部１２３は、学習済みモデル受付部１２２により受け付けられた学習済みモデルを記憶する。
【００２６】
ＡＩ処理部１２４は、学習済みモデル記憶部１２３に記憶されている、人工知能による学習処理により予め生成された鉄スクラップ群３３に含まれる可能性の高い禁忌物の学習済みモデルを用いて、カメラ接続部１２０を介してカメラ１０より受信した撮像データに人工知能による判定処理を実施して、この撮像データに禁忌物が含まれているか否かを判断する。そして、判断結果をマンマシンインターフェース部１２１に表示する。
【００２７】
なお、図３に示す検出装置１２の機能構成は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等の集積ロジックＩＣによりハード的に実現されるものでもよいし、あるいはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等の計算機によりソフトウエア的に実現されるものでもよい。または、ＣＰＵと、メモリと、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等の補助記憶装置と、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）、無線アダプタ等の通信装置と、を備えた汎用コンピュータにおいて、ＣＰＵが所定のプログラムを補助記憶装置からメモリ上にロードして実行することにより実現されるものでもよい。
【００２８】
図４は、図１に示す鉄スクラップヤードを用いた鉄スクラップ検品方法を説明するためのフロー図である。このフローは、トラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３がすべて検品済み鉄スクラップ載置場３１に移動するまで繰り返される。
【００２９】
［撮像工程Ｓ１］
作業者が操作装置２３を操作して、クレーン２２を検品済み鉄スクラップ載置場３１へ向けて移動させ、これにより、クレーン２２がクレーンレール２１のホームポジションＰから所定距離（リフトマグネット２２がカメラ１０の画角から外れるまで離れた距離）以上離れると、センサ１１がこれを検知して、検出信号をカメラ１０に出力する。
【００３０】
これを受けて、カメラ１０は、トラック停車位置３０に停車したトラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３を撮像し、その撮像データを検出装置１２に出力する。
【００３１】
［検品工程Ｓ２］
検出装置１において、ＡＩ処理部１２４は、カメラ接続部１２０を介してカメラ１０から撮像データを受信すると、この撮像データに対して、学習済みモデル記憶部１２３に記憶されている学習済みモデルを用いて人工知能による判定処理を実施し、これにより、この撮像データに禁忌物が含まれているか否かを判断する。そして、判断結果をマンマシンインターフェース部１２１に表示する。
【００３２】
具体的には、撮像データに禁忌物が含まれていると判断した場合、ＡＩ処理部１２４は、図５（Ａ）に示すように、撮像データ３５に映っている鉄スクラップ群３３に含まれている禁忌物３４に、輪郭線を追加する、明度を上げる等の強調表示を施す。そして、この禁忌物３４が強調表示された鉄スクラップ群３３の撮像データ３５を、作業者に鉄スクラップ群３３からこの禁忌物３４を除去することを促すメッセージ３６とともに、マンマシンインターフェース部１２１に表示する。これを受けて、作業者は、撮像データ３５に映っている禁忌物３４を確認し、この禁忌物３４を鉄スクラップ群３３から除去する。
【００３３】
一方、撮像データに禁忌物が含まれていないと判断した場合、ＡＩ処理部１２４は、図５（Ｂ）に示すように、撮像データ３５に禁忌物３４は映っていない旨のメッセージ３７を、この撮像データ３５とともに、マンマシンインターフェース部１２１に表示する。
【００３４】
［移動工程Ｓ３］
まず、作業者が、マンマシンインターフェース部１２１に表示されている撮像データ３５に禁忌物３４が映っていないことを確認するか、あるいは、撮像データ３５に映っている禁忌物３４を除去したことを確認し、操作装置２３を操作して、クレーン２２をトラック停車位置３０に停車しているトラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３の頭上に移動させ、それから、リフトマグネット２０を下降させて鉄スクラップ群３３上に置く。そして、リフトマグネット２０の磁力を制御して、マンマシンインターフェース部１２１に表示されている撮像データ３５に映っている検品済みの鉄スクラップ群３３をリフトマグネット２０に吸着させる。このとき、リフトマグネット２０の磁力は、撮像データ３５に映っている検品済みの鉄スクラップ群３３以外の鉄スクラップを吸着しないように予め調整されているか、あるいは、操作装置２３を操作して、吸着の都度、調整することが好ましい。
【００３５】
つぎに、作業者が、操作装置２３を操作して検品済みの鉄スクラップ群３３を吸着したリフトマグネット２０を上昇させ、それから、クレーン２２を検品済み鉄スクラップ載置場３１の頭上に移動させる。そして、リフトマグネット２０の磁力を制御して、リフトマグネット２０を吸着解除することにより、リフトマグネット２０に吸着されている検品済みの鉄スクラップ群３３を検品済み鉄スクラップ載置場３１に積載する。
【００３６】
ここで、クレーン２２がトラック停車位置３０から検品済み鉄スクラップ載置場３１へ移動すると、クレーン２２がクレーンレール２１のホームポジションＰから所定距離（リフトマグネット２２がカメラ１０の画角から外れるまで離れた距離）以上離れたこととなり、センサ１１がこれを検知して、検出信号をカメラ１０に出力する。これにより、撮像工程Ｓ１に戻り、図４に示すフローを繰り返す。
【００３７】
以上、本発明の一実施の形態を説明した。
【００３８】
本実施の形態では、人工知能を用いてカメラ１０の撮像データ３５に映っている鉄スクラップ群３３に禁忌物３４が含まれているか否かを判断するので、銅以外の非鉄物質製部品や密閉部品であっても、これらを禁忌物３４として予め人工知能に学習させておくことで、カメラ１０の撮像データ３５から検出することができる。また、鉄スクラップヤード設備と連携させ、カメラ１０の撮像データ３５に映っている検品済みの鉄スクラップ群３３をリフトマグネット２０によりトラック３２の荷台から検品済み鉄スクラップ載置場３１へ移動させる都度、トラック３２の荷台に残っている鉄スクラップ群３３をカメラ１０で撮像し、検出装置１２によりカメラ１０の撮像データ３５から禁忌物３４を検出している。このため、トラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３の内部に含まれている禁忌物３４も検出することができる。
【００３９】
このように、本実施の形態によれば、非鉄物質、および密閉物を含む禁忌物３４を、トラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ３３群のなかから効率よく検出することができる。
【００４０】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。
【００４１】
例えば、上記実施の形態の鉄スクラップ検品システムに、照射方向を制御可能なスポットライト、レーザポインタ等の照明装置を追加してもよい。そして、検出装置１２に、照明装置の照射方向を制御する制御部を設け、検品工程Ｓ２において、ＡＩ処理部１２４が、カメラ１０の撮像データ３５に禁忌物３４が映っていると判断した場合に、カメラ１０の撮影範囲および撮影データ３５における禁忌物３４の位置に基づいて、この禁忌物３４の、トラック停車位置３０に停車中のトラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３における位置を特定し、制御部が、この特定した位置を照明するように照明装置の照射方向を制御してもよい。
【００４２】
また、上記実施の形態では、クレーン２２がクレーンレール２１のホームポジションＰから所定距離（リフトマグネット２２がカメラ１０の画角から外れるまで離れた距離）以上離れたことをセンサ１１が検出して、検出信号をカメラ１０に出力することにより、カメラ１０がトラック３２の荷台に山積みされた鉄スクラップ群３３を撮像し、その撮像データ３５を検出装置１２に出力して、検出装置１２がこの撮像データ３５から禁忌物３４を検出している。しかし、本発明はこれに限定されない。
【００４３】
例えば、カメラ１０を常時動作させて、撮像データ３５を検出装置１２に継続的に出力させ、検出装置１２のマンマシンインターフェース部１２１に、このカメラ１０から継続的に送られてくる撮像データ３５を表示させてもよい。この場合、作業者が、マンマシンインターフェース部１２１に表示中の撮像データ３５にリフトマグネット２２が映っていないことを確認し、マンマシンインターフェース部１２１にキャプチャ指示を入力することにより、ＡＩ処理部１２４が、そのときにマンマシンインターフェース部１２１に表示されている撮像データ３５に人工知能による判定処理を実施して、この撮像データ３５に禁忌物３４が映っているか否かを判断する。
【００４４】
あるいは、学習済みモデル記憶部１２３に記憶する学習済みモデルに、リフトマグネット２２の学習用画像データを用いた人工知能による学習処理の学習結果を反映させておき、ＡＩ処理部１２４が、マンマシンインターフェース部１２１に表示中の撮像データ３５に人工知能による判定処理を実施して、撮像データ３５にリフトマグネット２２が映っているか否かを判断し、映っていないと判断した場合に、この撮像データ３５に禁忌物３４が映っているか否かをさらに判断する。
【符号の説明】
【００４５】
１０：カメラ    １１：センサ    １２：検出装置
２０：リフトマグネット    ２１：クレーンレール    ２２：クレーン
２３：操作装置    ３０：トラック停車位置
３１：検品済み鉄スクラップ載置場    ３２：トラック
３３：鉄スクラップ群    ３４：禁忌物    ３５：撮像データ
１２０：カメラ接続部    １２１：マンマシンインターフェース部
１２２：学習用画像データ受付部    １２３：学習済み利用モデル記憶部
１２４：ＡＩ処理部
【図１】
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【図２】
2020176909.tif 000004
【図３】
2020176909.tif 000005
【図４】
2020176909.tif 000006
【図５】
2020176909.tif 000007