(57)【要約】【課題】本発明は構成粒子の配置状態を抽出することができる製鉄用造粒物の評価方法の提供を目的とする。【解決手段】本発明は、複数種の構成粒子を含む製鉄用造粒物を断面画像解析により評価する方法であって、製鉄用造粒物の断面画像から製鉄用造粒物領域画像を抽出する第１抽出工程と、上記断面画像から１つの構成粒子種の構成粒子領域画像を抽出する第２抽出工程と、製鉄用造粒物領域画像及び構成粒子領域画像から個々の製鉄用造粒物に対する構成粒子の配置状態を抽出する第３抽出工程とを備え、第１抽出工程が、上記断面画像を２値化処理するための第１閾値を設定する第１閾値設定工程と、第１閾値を用いて製鉄用造粒物の領域を判定する第１判定工程とを備え、第２抽出工程が、上記断面画像から抽出する構成粒子の形状指標を含む第２閾値を設定する第２閾値設定工程と、第２閾値を用いて構成粒子種の構成粒子領域を判定する第２判定工程とを備える。【選択図】図１
2020033611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種の構成粒子を含む製鉄用造粒物を、製鉄用造粒物の断面画像解析により評価する方法であって、
製鉄用造粒物の断面画像から製鉄用造粒物領域画像を抽出する第１抽出工程と、
製鉄用造粒物の断面画像から１つの構成粒子種の構成粒子領域画像を抽出する第２抽出工程と、
上記製鉄用造粒物領域画像及び上記構成粒子領域画像から個々の製鉄用造粒物に対する構成粒子の配置状態を抽出する第３抽出工程と
を備え、
上記第１抽出工程が、
製鉄用造粒物の断面画像を２値化処理するための第１閾値を設定する第１閾値設定工程と、
上記第１閾値を用いて製鉄用造粒物の領域を判定する第１判定工程と
を備え、
上記第２抽出工程が、
上記製鉄用造粒物の断面画像から抽出する構成粒子の形状指標を含む第２閾値を設定する第２閾値設定工程と、
上記第２閾値を用いて上記構成粒子種の構成粒子領域を判定する第２判定工程と
を備える製鉄用造粒物の評価方法。
【請求項２】
上記第３抽出工程が
上記製鉄用造粒物の重心と個々の構成粒子の重心との距離を取得する距離取得工程と、
上記製鉄用造粒物の厚みとして、上記製鉄用造粒物の重心から各構成粒子の重心方向へ延ばした直線が製鉄用造粒物の境界と交わる点と、上記製鉄用造粒物の重心との距離を取得する厚み取得工程と
を備える請求項１に記載の製鉄用造粒物の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製鉄用造粒物の評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
高炉製鉄法では、鉄含有原料として種々の製鉄用造粒物が使用される。製鉄用造粒物としては、ペレット、ブリケット、擬似粒子などを挙げることができる。例えば、高炉へ装入する焼結鉱の製造には、擬似粒子が用いられている。この擬似粒子は、直径１ｍｍ以上１０ｍｍ以下程度の鉄鉱石、石灰石、珪石、コークス等を核とし、その周囲がこれらの微粉や中粒により被覆された構造を有する。このような擬似粒子を用いることで、反応界面積が増加すると共に、高炉に装入される鉄含有原料の被還元性が高められる。これにより炉内温度が下げられるので、製鉄効率が向上する。
【０００３】
この擬似粒子は、焼成過程において燃焼したコークスの燃焼熱により鉄鉱石と石灰石とが反応することで融液を生成しながら液相焼結する。この焼結状態により製鉄効率が決まるため、焼結状態に影響を与える擬似粒子の構造が製鉄効率の重要な指標となる。
【０００４】
また、擬似粒子に限らずペレットやブリケットなどにおいても同様に、造粒物の構造が製鉄効率に少なからず影響を与える。
【０００５】
造粒物の構造を評価する方法として、画像処理により評価する方法が知られている（例えば特開２００７−２６３８３４号公報、特開２０１４−２１５９８７号公報参照）。これらの従来の造粒物の評価方法では、抽出した造粒物の画像から各画素の輝度等の情報に基づいて個々の構成粒子種の領域を抽出する。この手法では、それぞれの構成粒子領域を抽出することができるので、例えば各構成粒子種の分布の均一性や緻密性等を評価することができる。
【０００６】
しかし、上述の従来の造粒物の評価方法では、構成粒子種の領域を構成する個々の構成粒子を識別しないため、構成粒子の配置状態を抽出することができない。このため、造粒物のさらに詳細な構造を評価することが難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２６３８３４号公報
【特許文献２】特開２０１４−２１５９８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上述のような事情に基づいてなされたものであり、構成粒子の配置状態を抽出することができる製鉄用造粒物の評価方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するためになされた発明は、複数種の構成粒子を含む製鉄用造粒物を、製鉄用造粒物の断面画像解析により評価する方法であって、製鉄用造粒物の断面画像から製鉄用造粒物領域画像を抽出する第１抽出工程と、製鉄用造粒物の断面画像から１つの構成粒子種の構成粒子領域画像を抽出する第２抽出工程と、上記製鉄用造粒物領域画像及び上記構成粒子領域画像から個々の製鉄用造粒物に対する構成粒子の配置状態を抽出する第３抽出工程とを備え、上記第１抽出工程が、製鉄用造粒物の断面画像を２値化処理するための第１閾値を設定する第１閾値設定工程と、上記第１閾値を用いて製鉄用造粒物の領域を判定する第１判定工程とを備え、上記第２抽出工程が、製鉄用造粒物の断面画像から抽出する構成粒子の形状指標を含む第２閾値を設定する第２閾値設定工程と、上記第２閾値を用いて上記構成粒子種の構成粒子領域を判定する第２判定工程とを備える。
【００１０】
当該製鉄用造粒物の評価方法は、第２抽出工程において製鉄用造粒物の断面画像から抽出する構成粒子の形状指標を規定することで、個々の構成粒子領域を判定できる。従って、当該製鉄用造粒物の評価方法は、第１抽出工程で２値化処理にて抽出した製鉄用造粒物領域画像と第２抽出工程で抽出した構成粒子領域画像を用いることで、第３抽出工程において個々の構成粒子の配置状態を抽出することができる。
【００１１】
上記第３抽出工程が、上記製鉄用造粒物の重心と個々の構成粒子の重心との距離を取得する距離取得工程と、上記製鉄用造粒物の厚みとして、上記製鉄用造粒物の重心から各構成粒子の重心方向へ延ばした直線が製鉄用造粒物の境界と交わる点と、上記製鉄用造粒物の重心との距離を取得する厚み取得工程とを備えるとよい。このように第３抽出工程が、距離取得工程と厚み取得工程とを備えることで、構成粒子の製鉄用造粒物中での表面深さに基づく配置状態を容易に取得できるので、操業改善に資することができる。
【００１２】
ここで、「形状指標」とは、構成粒子の外形や大きさを表す指標であり、例えば粒径、真円度、長径等を挙げることができる。なお、「構成粒子の粒径」とは、製鉄用造粒物の構成粒子の断面における面積相当径を指す。また、「２値化処理」とは、連続階調で表された画像信号を例えば白、黒の２値で表すように変換する処理を指す。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明の製鉄用造粒物の評価方法を用いることで、構成粒子の配置状態を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態の製鉄用造粒物の評価方法（擬似粒子の評価方法）のフローを示す流れ図である。
【図２】図１の擬似粒子の評価方法に用いられる測定システムの構成図である。
【図３】図１の第１判定工程のフローを示す流れ図である。
【図４】図３の第１判定工程により抽出される擬似粒子領域画像例である。
【図５】図１の第２判定工程のフローを示す流れ図である。
【図６】図５の第２判定工程により抽出される構成粒子領域画像例である。
【図７】図１の第３判定工程のフローを示す流れ図である。
【図８】図７の第３判定工程で抽出される距離を示す説明図である。
【図９】実施例における擬似粒子断面画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について適宜図面を参照しつつ詳説する。
【００１６】
当該製鉄用造粒物の評価方法は、複数種の構成粒子を含む製鉄用造粒物を、製鉄用造粒物の断面画像解析により評価する方法である。
【００１７】
上記製鉄用造粒物としては、ペレット、ブリケット、擬似粒子などを挙げることができる。ここで、擬似粒子とは複数種の構成粒子及びこれらの構成粒子の被覆層を有する粒子をいい、上記複数種の構成粒子としては、例えば鉄鉱石、石灰石及びコークスを挙げることができる。以下、上記製鉄用造粒物として、鉄鉱石、石灰石及びコークスを構成粒子とし、これらの構成粒子の被覆層を有する擬似粒子を例にとり説明するが、上記製鉄用造粒物は、上記擬似粒子に限定されるものではない。
【００１８】
本発明の製鉄用造粒物の評価方法に含まれる擬似粒子の評価方法（以下、単に「当該擬似粒子の評価方法」ともいう）は、図１に示すように擬似粒子の断面画像を取得する画像取得工程Ｓ０と、擬似粒子の断面画像から擬似粒子領域画像を抽出する第１抽出工程Ｓ１と、擬似粒子の断面画像から１つの構成粒子種の構成粒子領域画像を抽出する第２抽出工程Ｓ２と、上記擬似粒子領域画像及び上記構成粒子領域画像から個々の擬似粒子に対する構成粒子の配置状態を抽出する第３抽出工程Ｓ３とを主に備える。
【００１９】
＜測定システム＞
当該擬似粒子の評価方法は、例えば図２に示す測定システムにより実行できる。上記測定システムは、撮影装置１と、コンピュータ２とを主に備える。コンピュータ２は、演算装置２１、記憶装置２２及びディスプレイ２３を主に有する。
【００２０】
（撮影装置）
撮影装置１は、被写体を撮影し、その撮影画像を画像データとして出力する機器である。撮影される画像のデータ形式としては特に限定されないが、例えば図２に示すように白黒画像を用いることができる。白黒画像の明度情報（ｇｒａｙ  ｓｃａｌｅ）を用いることで、画像データ変換を行うことなく、構成粒子の配置状態を抽出することができる。以降、撮影された画像データが白黒画像データである場合について説明する。
【００２１】
撮影装置１としては、市販のカメラ、光学顕微鏡、電子顕微鏡等を用いることができる。また、撮影装置１は、接続ケーブルによりコンピュータ２に接続され、撮影した画像を白黒画像データ４１としてコンピュータ２に送信できるように構成されている。
【００２２】
撮影装置１により撮影される画像の解像度の下限としては、８０ｄｐｉが好ましく、１００ｄｐｉがより好ましい。一方、上記解像度の上限としては、２００００ｄｐｉが好ましく、１５０００ｄｐｉがより好ましい。上記解像度が上記下限未満であると、画像が粗くなるため、測定精度が低下するおそれがある。逆に、上記解像度が上記上限を超えると、データ量が不要に大きくなり、必要とされる記憶装置２２が高価なものとなるおそれがある。
【００２３】
撮影装置１により撮影される画像の大きさ及び形状としては、特に限定されないが、例えば１辺又は直径が１ｃｍ以上１０ｃｍ以下の正方形状や円形状とできる。
【００２４】
（コンピュータ）
コンピュータ２は、主にＣＰＵやメモリ等を含む演算装置２１と、この演算装置２１に接続される記憶装置２２及びディスプレイ２３等の周辺機器とにより構成される。このようなコンピュータ２としては、公知の市販の製品を用いることができる。
【００２５】
コンピュータ２の演算装置２１は、後述する画像取得手段３１、第１閾値設定手段３２、擬似粒子領域画像抽出手段３３、第２閾値設定手段３４、構成粒子領域画像抽出手段３５、及び配置状態抽出手段３６を構成する。また、コンピュータ２の記憶装置２２は、例えば一般にコンピュータに使用されるハードディスク装置で、白黒画像データ４１、第１閾値データ４２、擬似粒子領域画像データ４３、第２閾値データ４４、及び構成粒子領域画像データ４５を記憶する。
【００２６】
また、ディスプレイ２３は、画像データや構成粒子の配置状態等を必要に応じて表示し、その内容を確認するための表示装置である。
【００２７】
（制御手段の構成）
次に、演算装置２１の制御手段の構成について説明する。演算装置２１を構成する画像取得手段３１、第１閾値設定手段３２、擬似粒子領域画像抽出手段３３、第２閾値設定手段３４、構成粒子領域画像抽出手段３５、及び配置状態抽出手段３６は、メモリ又は記憶装置２２に格納されたプログラムにより制御される。
【００２８】
画像取得手段３１は、撮影装置１により取得された白黒画像の明度を白黒画像データ４１として記憶する。ここで、撮影装置１自体はさまざまな画像を撮影可能であり、画像取得手段３１が記憶する画像データは制限されるものではないが、構成粒子の配置状態を抽出するために取得すべき画像データは、擬似粒子の断面の画像データである。以降、画像取得手段３１において擬似粒子の断面の画像データが記憶されていることを前提に説明する。
【００２９】
なお、擬似粒子の断面の画像データを取得するための被写体は、擬似粒子の断面が測定できる限り特に限定されないが、例えば複数の擬似粒子を樹脂により固定し、研磨機で研磨することで、擬似粒子の断面を露出させたものとできる。擬似粒子を固定する樹脂としては、例えばエポキシ樹脂、アクリル樹脂等を挙げることができる。また、樹脂で固定する際、研磨面から見た平面視で擬似粒子間に隙間があり、かつ全ての擬似粒子が研磨され断面が露出していることが好ましい。このように擬似粒子を配置及び研磨することで、構成粒子の配置状態の抽出精度が向上する。
【００３０】
上記被写体の平面視の大きさは、撮影装置１により撮影できる大きさにより決定されるが、例えば１辺又は直径が１ｃｍ以上１０ｃｍ以下の正方形状や円形状とできる。
【００３１】
被写体に含有される擬似粒子の平面視における密度の下限としては、０．５個／ｃｍ２が好ましく、０．７個／ｃｍ２がより好ましい。一方、上記擬似粒子の密度の上限としては、２．５個／ｃｍ２が好ましく、２個／ｃｍ２がより好ましい。上記擬似粒子の密度が上記下限未満であると、一度に撮影される擬似粒子数が少なくなるため、当該擬似粒子の評価方法の実行時間が増大するおそれがある。逆に、上記擬似粒子の密度が上記上限を超えると、隣接する擬似粒子が接し易くなり、個々の擬似粒子の抽出が困難となるおそれがある。
【００３２】
なお、白黒画像データ４１は、８ビットデータとして扱えるように０以上２５５以下の範囲に線形変換し、変換後の明度をそのデータ値とする。
【００３３】
第１閾値設定手段３２は、白黒画像データ４１の画像データ（明度）をもとに、得られた画像において個々の擬似粒子の境界を判別できる明度の領域を第１閾値として設定する。具体的には、第１閾値設定手段３２は、明度の領域を第１閾値データ４２として記憶する。
【００３４】
第１閾値として設定すべき明度の領域の決定方法としては、特に限定されない。例えば、プログラムにより数値が大きい又は小さい閉領域を探索し、探索された閉領域が含まれるように数値を決定する方法、キーボード等のコンピュータ２の外部入力（不図示）から数値を入力し、その入力情報に基づく２値化処理結果を目視確認しながら試行錯誤により数値を決定する方法等を挙げることができる。
【００３５】
擬似粒子領域画像抽出手段３３は、第１閾値データ４２をもとに白黒画像データ４１を２値化処理する。この２値化処理により、例えば擬似粒子の内側の領域を黒、擬似粒子の外側の領域を白とする画像が得られる。擬似粒子領域画像抽出手段３３は、得られた画像を擬似粒子領域画像データ４３として記憶する。
【００３６】
第２閾値設定手段３４は、上記白黒画像データ４１の画像データをもとに、得られた画像において個々の構成粒子の境界を判別できる第２閾値を設定する。
【００３７】
第２閾値は、目的とする構成粒子種の領域を判別できる明度の領域を示す閾値を含む。第２閾値として設定すべき閾値の決定方法は、特に限定されない。例えば、抽出された白黒画像に対して、目視等により確認した構成粒子種と明度の値とを照合し、同じ構成粒子種が包含され、かつ異なる構成粒子種が包含されないように、明度の領域を表す不等式を決定する方法が挙げられる。上記不等式の決定は、試行錯誤により行ってもよいし、機械学習プログラム等を利用して自動探索してもよい。
【００３８】
また、第２閾値は、形状指標を含む。この構成粒子の形状指標の設定により、配置状態を抽出すべき構成粒子を個々の粒子として認識できるようになる。上記形状指標としては、例えば構成粒子の粒径、真円度、長径等を挙げることができるが、中でも粒径が好ましい。構成粒子の粒径を設定し、設定した粒径値以上の構成粒子のみを抽出することにより微粒子として多数存在する構成粒子を除外できる。従って、少ない演算処理量で比較的精度よく構成粒子の配置状態が抽出できる。
【００３９】
形状指標の閾値は、例えば目的とする構成粒子種全体の面積に対して抽出される構成粒子の合計面積が９０％以上となるような領域として求めることができる。
【００４０】
第２閾値設定手段３４により抽出された第２閾値は、第２閾値データ４４として記憶する。
【００４１】
構成粒子領域画像抽出手段３５は、第２閾値データ４４をもとに白黒画像データ４１を２値化処理すると共に第２閾値データ４４で設定されている形状指標を満たす構成粒子を抽出する。この処理により、例えば配置状態を抽出すべき構成粒子の内側の領域を黒、外側の領域を白とする画像が得られる。構成粒子領域画像抽出手段３５は、得られた画像を構成粒子領域画像データ４５として記憶する。
【００４２】
配置状態抽出手段３６は、擬似粒子領域画像データ４３と構成粒子領域画像データ４５とを重ね合わせることで、それぞれの擬似粒子の領域内に位置する構成粒子の配置状態を抽出する。具体的には、２値化された擬似粒子領域画像データ４３から擬似粒子領域の境界線を抽出し、これに構成粒子領域画像データ４５を重ね合わせる。このように重ね合わせることで、擬似粒子の境界線とそれぞれの構成粒子との位置関係が分かるので、配置状態を抽出することができる。
【００４３】
配置状態の抽出方法としては、特に限定されないが、例えば擬似粒子の重心から、配置状態を抽出する構成粒子の重心を結ぶ直線の延長が擬似粒子の境界と交わる点と、擬似粒子の重心との距離を擬似粒子の厚みとするとき、擬似粒子の厚みに対する擬似粒子の重心と構成粒子の重心との距離として抽出する方法を用いることができる。
【００４４】
＜擬似粒子の評価方法＞
上記測定システムを用いた当該擬似粒子の評価方法の各工程について詳説する。この擬似粒子の評価方法の各工程は、上記測定システムのコンピュータ２により実行される。
【００４５】
（画像取得工程）
画像取得工程Ｓ０では、画像取得手段３１が１又は複数の擬似粒子の断面の白黒画像を取得する。
【００４６】
具体的には、まず画像取得手段３１が、撮影装置１を用いて擬似粒子の断面を撮影する。処理効率の観点から、複数の擬似粒子を撮影することが好ましいが、撮影される擬似粒子は、１つであってもよい。撮影装置１により撮影された画像データは、白黒画像データ４１として記憶される。
【００４７】
なお、この画像取得工程Ｓ０は、配置状態の抽出対象である全ての擬似粒子に対して行う。
【００４８】
（第１抽出工程）
第１抽出工程Ｓ１は、図３に示すように擬似粒子の断面画像を２値化処理するための第１閾値を設定する第１閾値設定工程Ｓ１１と、上記第１閾値を用いて擬似粒子の領域を判定する第１判定工程Ｓ１２とを備える。
【００４９】
第１閾値設定工程Ｓ１１では、第１閾値設定手段３２が白黒画像データ４１を用いて個々の擬似粒子の領域を判別できる閾値を決定する。具体的には、第１閾値設定手段３２が明度の領域を決定し、第１閾値データ４２として記憶する。
【００５０】
第１閾値は撮影条件にも依存するが、第１閾値に属する明度領域の範囲の下限値としては、３０が好ましく、４０がより好ましい。第１閾値に属する明度領域の範囲が上記下限未満を含むと、撮影時の明度のノイズにより擬似粒子領域ではないにも関わらず擬似粒子領域であると判定されるおそれがある。一方、第１閾値に属する明度領域の範囲の上限値としては、特に限定されず、明度の最大値である２５５とできる。
【００５１】
なお、この第１閾値設定工程Ｓ１１では、配置状態の抽出対象である全ての擬似粒子の画像データを用いてもよいが、その一部を用いてもよい。第１閾値は、擬似粒子に対する依存性が低く、比較的安定して設定できるので、一部の擬似粒子により設定した第１閾値を全ての擬似粒子に適用することができる。一部の擬似粒子により設定することで、データ処理量が減少するので、効率的に第１閾値を設定できる。
【００５２】
第１判定工程Ｓ１２では、上記第１閾値を用いて擬似粒子の領域を判定する。この第１判定工程Ｓ１２は、画像取得工程Ｓ０で取得した配置状態の抽出対象である全ての画像に対して行う。
【００５３】
具体的には、擬似粒子領域画像抽出手段３３が上記第１閾値を用いて白黒画像データ４１を２値化処理することで擬似粒子領域の画像を抽出する。図４に抽出される擬似粒子領域の画像の一例を示す。擬似粒子領域画像抽出手段３３は、抽出した画像を擬似粒子領域画像データ４３として記憶する。
【００５４】
（第２抽出工程）
第２抽出工程Ｓ２は、図５に示すように擬似粒子の断面画像から抽出する構成粒子の形状指標を含む第２閾値を設定する第２閾値設定工程Ｓ２１と、上記第２閾値を用いて上記構成粒子種の構成粒子領域を判定する第２判定工程Ｓ２２とを備える。
【００５５】
第２閾値設定工程Ｓ２１では、第２閾値設定手段３４が上記白黒画像データ４１を用いて目的とする構成粒子種の構成粒子を判別できる閾値を決定する。具体的には、第２閾値設定手段３４が明度の領域、並びに形状指標とを決定し、第２閾値データ４４として記憶する。
【００５６】
第２閾値は撮影条件にも依存するが、例えば鉄鉱石を判別するための第２閾値に属する明度領域の範囲の下限値としては、１９０が好ましく、２００がより好ましい。第２閾値に属する明度領域の範囲が上記下限未満を含むと、他の構成粒子種を鉄鉱石と誤判定するおそれある。一方、第２閾値に属する明度領域の範囲の上限値としては、特に限定されず、明度の最大値である２５５とできる。
【００５７】
また、第２閾値設定手段３４は、形状指標を決定する。上述のように形状指標としては、粒径が好ましい。第２閾値が粒径を含む場合、構成粒子の粒径分布にもよるが、粒径の閾値（設定する粒径値）の下限としては、１０μｍが好ましく、３０μｍがより好ましい。一方、粒径の閾値の上限としては、７０μｍが好ましく、６０μｍがより好ましい。粒径の閾値が上記下限未満であると、演算処理量の削減効果が不十分となるおそれがある。逆に、粒径の閾値が上記上限を超えると、配置状態が評価されない構成粒子が増え過ぎるため、配置状態の抽出精度が低下するおそれがある。
【００５８】
なお、この第２閾値設定工程Ｓ２１では、配置状態の抽出対象である全ての擬似粒子の画像データを用いてもよいが、その一部を用いてもよい。また、第１閾値設定工程Ｓ１１で用いる画像データと異なる画像データを用いてもよいが、整合性の観点から同じ画像データを用いることが好ましい。
【００５９】
第２判定工程Ｓ２２では、上記第２閾値を用いて上記構成粒子種の構成粒子領域を判定する。この第２判定工程Ｓ２２は、画像取得工程Ｓ０で取得した配置状態の抽出対象である全ての画像に対して行う。
【００６０】
具体的には、構成粒子領域画像抽出手段３５が上記第２閾値を用いて白黒画像データ４１を２値化処理することで画像を抽出する。さらに抽出した画像中の閉領域の形状から上記第２閾値の形状指標に合致しない閉領域を削除し、構成粒子の画像を抽出する。図６に抽出される構成粒子領域の画像の一例を示す。構成粒子領域画像抽出手段３５は、抽出した画像を構成粒子領域画像データ４５として記憶する。
【００６１】
（第３抽出工程）
第３抽出工程Ｓ３は、図７に示すように距離取得工程Ｓ３１と厚み取得工程Ｓ３２とを備える。この第３抽出工程Ｓ３は、配置状態抽出手段３６により行うことができる。
【００６２】
距離取得工程Ｓ３１では、擬似粒子の重心と個々の構成粒子の重心との距離を取得する。この工程は、以下の手順で行える。配置状態抽出手段３６が、同じ白黒画像データ４１から抽出した擬似粒子領域画像データ４３及び構成粒子領域画像データ４５を重ね合わせることで、個々の構成粒子と擬似粒子とを対応付ける。配置状態抽出手段３６は、この対応関係に基づき、擬似粒子の重心と個々の構成粒子の重心との距離（図８のＤ）を測定する。なお、図８では、構成粒子の２値化処理後のデータに擬似粒子の境界を重ねて示している。
【００６３】
厚み取得工程Ｓ３２では、擬似粒子の厚みとして、上記擬似粒子の重心から各構成粒子の重心方向へ延ばした直線が擬似粒子の境界と交わる点と、上記擬似粒子の重心との距離を取得する。配置状態抽出手段３６が、距離取得工程Ｓ３１で対応付けた構成粒子と擬似粒子とを用いて、擬似粒子の重心から各構成粒子の重心方向へ直線を引き、その直線の延長が擬似粒子の境界と交わる点を求める。配置状態抽出手段３６は、この交点と擬似粒子の重心との距離（図８のＴ）を測定し、擬似粒子の厚みとする。
【００６４】
取得した擬似粒子の重心と個々の構成粒子の重心との距離及び擬似粒子の厚みは、例えばディスプレイ２３に表示される。
【００６５】
なお、第３判定工程Ｓ３は、画像取得工程Ｓ０で取得した配置状態の抽出対象である全ての画像の全ての構成粒子に対して行う。
【００６６】
＜利点＞
当該製鉄用造粒物の評価方法（擬似粒子の評価方法）は、第２抽出工程Ｓ２において製鉄用造粒物である擬似粒子の断面画像から抽出する構成粒子の形状指標を規定することで、個々の構成粒子領域を判定できる。従って、当該製鉄用造粒物の評価方法は、第１抽出工程Ｓ１で２値化処理にて抽出した擬似粒子領域画像と第２抽出工程Ｓ２で抽出した構成粒子領域画像を用いることで、第３抽出工程Ｓ３において個々の構成粒子の配置状態を抽出することができる。
【００６７】
［その他の実施形態］
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、上記態様の他、種々の変更、改良を施した態様で実施することができる。
【００６８】
上記実施形態では、第１閾値設定工程及び第２閾値設定工程を、配置状態の抽出対象である製鉄用造粒物（擬似粒子）の画像データの一部又は全てを用いて行う場合を説明したが、第１閾値設定工程及び第２閾値設定工程で用いる画像データが配置状態の抽出対象である製鉄用造粒物の画像データであることは必須ではない。第１閾値設定工程及び第２閾値設定工程で用いる画像データとして専用の画像データを用意してもよい。
【００６９】
上記実施形態では、第１判定工程後に第２判定工程を実施する場合を説明したが、第１判定工程と第２判定工程との順序は逆であってもよく、また同時に並列して行うこともできる。
【００７０】
上記実施形態では、第１閾値設定工程及び第２閾値設定工程を、それぞれ第１判定工程及び第２判定工程の直前に行う場合を説明したが、第１閾値設定工程及び第２閾値設定工程をまとめて行った後に、第１判定工程及び第２判定工程を行ってもよい。
【００７１】
上記実施形態では、白黒画像データを用いる場合を説明したが、色彩を光の３原色である赤（Ｒｅｄ）、緑（Ｇｒｅｅｎ）、及び青（Ｂｌｕｅ）とし、その輝度を０以上２５５以下の数値で表すＲＧＢ画像のデータ形式を用いることもできる。
【００７２】
ＲＧＢ画像データを用いる場合、画像取得手段では記憶されたＲＧＢ画像データを記憶する。また、測定システムは画像データ変換手段を有し、この画像データ変換手段により上記ＲＧＢ画像データは、ＨＳＢ色空間画像データに変換される。具体的には、画像データ変換手段は、ＲＧＢ画像データを読み出し、変換後のデータをＨＳＢ色空間画像データとして記憶する。なお、「ＨＳＢ色空間」とは、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、及び明度（Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）の３つの要素で表した色空間をいう。
【００７３】
ＲＧＢ画像データのＨＳＢ色空間画像データへの変換は、以下のようにして行う。まず、画像データ変換手段は、下記変換式（１）〜（３）に従ってＲＧＢ画像データをＨＳＢ色空間での値ｈ、ｓ、ｂに変換する。
（ｈの変換式）
Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度の最大値に応じて以下の式で算出する。
Ｒが最大値：ｈ＝６０×（（Ｇ−Ｂ）÷（ＭＡＸ−ＭＩＮ））
Ｇが最大値：ｈ＝６０×（（Ｂ−Ｒ）÷（ＭＡＸ−ＭＩＮ））＋１２０  ・・・（１）
Ｂが最大値：ｈ＝６０×（（Ｒ−Ｇ）÷（ＭＡＸ−ＭＩＮ））＋２４０
（ｓの変換式）
ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）÷ＭＡＸ  ・・・（２）
（ｂの変換式）
ｂ＝ＭＡＸ／２５５  ・・・（３）
なお、上記変換式において、右辺のＲ、Ｇ、ＢはＲＧＢ画像データのそれぞれの輝度を表し、ＭＡＸ及びＭＩＮは、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度のうち、最大値及び最小値を表す。
【００７４】
次に、画像データ変換手段は、このｈ、ｓ、ｂの値を８ビットデータとして扱えるように０以上２５５以下の範囲に線形変換し、変換後のＨＳＢ色空間におけるＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｂ（明度）の各要素のデータ値とする。このようにカラー画像を用いることで閾値の要素として明度に加えて、色相や彩度を用いることもできるので、分離精度を上げることができる。例えば鉄鉱石に加えて、石灰石やコークスを判別することができる。なお、画像データとしてＨＳＢ色空間画像データを用いる場合は、第１閾値及び第２閾値として設定すべき要素の種類及びその領域が設定される。
【００７５】
また、上述のようにＲＧＢ画像データを取得してからＨＳＢ色空間画像データをデータ変換により生成する方法を説明したが、撮影装置により直接ＨＳＢ色空間画像データを取得することも可能である。
【００７６】
上記実施形態では、配置状態を抽出する方法として、距離取得工程と厚み取得工程とを備える方法を説明したが、配置状態を抽出する方法は、この方法に限定されない。例えば、距離取得工程のみを備える方法であってもよい。距離取得工程のみを備える方法により、構成粒子間の距離の分布から構成粒子の密集具合を評価することができる。
【実施例】
【００７７】
以下、実施例によって本発明をさらに詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００７８】
（擬似粒子の造粒）
製鉄用造粒物として、ドラム型造粒機（直径８００ｍｍ、長さ８４０ｍｍ）を用いて回転数２０ｒｐｍで焼結鉱製造用擬似粒子を造粒した。造粒に使用した原料及び粒度分布を表１に示す。
【００７９】
【表１】
2020033611.tif 000003
【００８０】
なお、表１中で「返鉱」とは、焼結鉱製造過程で焼結処理を施した鉄鉱石のうち、粒径が小さいために成品とならなかった鉄鉱石を指す。
【００８１】
（配置状態の抽出）
上記擬似粒子１個を、冷間埋込樹脂（ストルアス社製の「Ｎｏ．１０５」）及び硬化剤（日油株式会社製の「Ｍ剤」）を用いて平面視で１辺約３．５ｃｍの正方形内に固定し、研磨機で研磨することで、擬似粒子の断面を露出させた。上記擬似粒子の平面視での密度は約２．４個／ｃｍ２である。上記断面を市販のＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）を用いて撮影し、白黒画像データを取得した。画像の解像度としては７５００ｄｐｉとした。取得した白黒画像を図９に示す。
【００８２】
取得した断面画像の白黒画像データに対して、市販のパーソナルコンピュータにプログラムを実行させることで、図１に示す第１抽出工程Ｓ１、第２抽出工程Ｓ２及び第３抽出工程Ｓ３を行った。
【００８３】
まず、第１抽出工程Ｓ１において、第１閾値として明度の領域を４２以上２５５以下に設定し、上記白黒画像データを２値化処理することで、擬似粒子領域画像を取得した。
【００８４】
次に、第２抽出工程Ｓ２において、鉄鉱石を構成粒子の対象とした第２閾値として、明度の領域を２０４以上２５５以下、形状指数として取り出す構成粒子の粒径の最小値である閾値を５０μｍに設定し、構成粒子領域画像を取得した。つまり、構成粒子領域画像には粒径５０μｍ以上の粒子が取り出されている。
【００８５】
最後に、第３抽出工程Ｓ３において、上記擬似粒子領域画像と構成粒子領域画像とを用いて、擬似粒子の重心と個々の構成粒子の重心との距離（Ｄ）及び擬似粒子の厚み（Ｔ）を抽出した。抽出結果を表２に示す。
【００８６】
【表２】
2020033611.tif 000004
【００８７】
なお、表２では、１つの擬似粒子内に含まれる多数の構成粒子のうち１６個を代表として記載している。
【００８８】
表２から、当該製鉄用造粒物の評価方法を用いることで、構成粒子の擬似粒子中での表面深さに基づく配置状態を容易に取得できることが分かる。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
以上説明したように、本発明の製鉄用造粒物の評価方法を用いることで、構成粒子の配置状態を抽出することができる。従って、本発明の製鉄用造粒物の評価方法を用いることで、焼結用擬似粒子だけでなくペレット等の製鉄用原料造粒物全般の配置状態を容易に取得できるので、操業改善に資することができる。
【符号の説明】
【００９０】
１  撮影装置
２  コンピュータ
２１  演算装置
２２  記憶装置
２３  ディスプレイ
３１  画像取得手段
３２  第１閾値設定手段
３３  擬似粒子領域画像抽出手段
３４  第２閾値設定手段
３５  構成粒子領域画像抽出手段
３６  配置状態抽出手段
４１  白黒画像データ
４２  第１閾値データ
４３  擬似粒子領域画像データ
４４  第２閾値データ
４５  構成粒子領域画像データ
【図１】
2020033611.tif 000005
【図２】
2020033611.tif 000006
【図３】
2020033611.tif 000007
【図４】
2020033611.tif 000008
【図５】
2020033611.tif 000009
【図６】
2020033611.tif 000010
【図７】
2020033611.tif 000011
【図８】
2020033611.tif 000012
【図９】
2020033611.tif 000013