(57)【要約】【課題】本発明は製鉄用造粒物の構成を包括的に評価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】本発明の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って、製鉄用造粒物の断面画像から構成粒子種毎に微小構成粒子を除去した構成粒子領域画像を抽出する抽出工程と、上記抽出工程で抽出した各構成粒子種の上記構成粒子領域画像を合成する画像合成工程とを備え、上記抽出工程が、微小構成粒子除去指標を含む閾値を設定する閾値設定工程と、上記閾値を用いて対象とする構成粒子種の構成粒子領域を判定する判定工程とを備える。上記微小構成粒子除去指標が、構成粒子の面積又は粒径であるとよい。【選択図】図１
2020033612.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構成粒子種毎に微小構成粒子を除去した構成粒子領域画像を抽出する抽出工程と、
上記抽出工程で抽出した各構成粒子種の上記構成粒子領域画像を合成する画像合成工程と
を備え、
上記抽出工程が、
微小構成粒子除去指標を含む閾値を設定する閾値設定工程と、
上記閾値を用いて対象とする構成粒子種の構成粒子領域を判定する判定工程と
を備える製鉄用造粒物の評価方法。
【請求項２】
上記微小構成粒子除去指標が構成粒子の面積又は粒径である請求項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、造粒物の構成を包括的に評価すべく各構成粒子種の画像を合成すると、画像が重畳する部分が現れる。このため、この画像が重畳する部分がいずれの構成粒子の領域か判断できず、造粒物の構造を詳細に特定することが難しい。
【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、製鉄用造粒物の構成を包括的に評価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】
本発明者らが鋭意検討した結果、上記従来の方法で抽出した各構成粒子種の画像を合成すると、画像が重畳する部分が現れるのは、微小構成粒子が連続層として認識され、微小構成粒子の間隙にも構成粒子種が存在する領域として抽出されるためであることが分かった。この知見に基づき、本発明者らは、各構成粒子種の画像を抽出した段階で微小構成粒子を除去することで、この画像が重畳する部分が生じる問題を解決できることを見出し、本発明を完成させた。
【００１０】
すなわち、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構成粒子種毎に微小構成粒子を除去した構成粒子領域画像を抽出する抽出工程と、上記抽出工程で抽出した各構成粒子種の上記構成粒子領域画像を合成する画像合成工程とを備え、上記抽出工程が、微小構成粒子除去指標を含む閾値を設定する閾値設定工程と、上記閾値を用いて対象とする構成粒子種の構成粒子領域を判定する判定工程とを備える。
【００１１】
当該製鉄用造粒物の評価方法は、抽出工程において微小構成粒子除去指標を規定することで、個々の構成粒子領域から微小構成粒子を除去した構成粒子領域画像を抽出できる。従って、当該製鉄用造粒物の評価方法は、抽出工程で抽出した個々の構成粒子領域画像を合成することで、製鉄用造粒物の構成を包括的に評価することができる。
【００１２】
上記微小構成粒子除去指標が構成粒子の面積又は粒径であるとよい。上記微小構成粒子除去指標を構成粒子の面積又は粒径とすることで、容易かつ確実に微小構成粒子を除去できる。
【００１３】
ここで、「微小構成粒子除去指標」とは、微小構成粒子を除去するための構成粒子の外形や大きさを表す指標であり、例えば構成粒子の面積、粒径、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】
【００１４】
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、製鉄用造粒物の構成を包括的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【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の判定工程のフローを示す流れ図である。
【図４】図３の判定工程における２値化処理後の画像例である。
【図５】図３の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６】実施例における擬似粒子断面画像である。
【図７】図６の擬似粒子断面画像より抽出した鉄鉱石の構成粒子領域画像である。
【図８】図６の擬似粒子断面画像より抽出した脈石の構成粒子領域画像である。
【図９】図７及び図８の構成粒子領域画像を合成した擬似粒子の構成を示す画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を適宜図面を参照しつつ詳説する。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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Ｓ１と、擬似粒子の断面画像から構成粒子種毎に微小構成粒子を除去した構成粒子領域画像を抽出する抽出工程Ｓ２と、上記抽出工程Ｓ２で抽出した各構成粒子種の上記構成粒子領域画像を合成する画像合成工程Ｓ３とを主に備える。
【００２０】
＜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。
【００２１】
（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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
（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。
【００２６】
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、閾値設定手段３２、構成粒子領域画像抽出手段３３、及び画像合成手段３４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、閾値データ４２、構成粒子領域画像データ４３、及び擬似粒子画像データ４４を記憶する。
【００２７】
また、ディスプレイ２３は、画像データや擬似粒子画像データ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。
【００２８】
（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、閾値設定手段３２、構成粒子領域画像抽出手段３３、及び画像合成手段３４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。
【００２９】
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データ４１を記憶する。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、擬似粒子の構成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。
【００３０】
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、擬似粒子の構成の抽出精度が向上する。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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構成粒子の境界を判別できる閾値を設定する。
【００３５】
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。
【００３６】
また、上記閾値は、微小構成粒子除去指標を含む。この微小構成粒子除去指標により微小構成粒子を除去することで、後述する抽出画像が重畳する部分が生じる問題を解決できる。上記微小構成粒子除去指標としては、例えば構成粒子の面積、粒径、長径等を挙げることができるが、中でも構成粒子の面積又は粒径が好ましい。上記微小構成粒子除去指標を構成粒子の面積又は粒径とすることで、容易かつ確実に微小構成粒子を除去できる。
【００３７】
微小構成粒子除去指標の閾値は、例えば複数の構成粒子が連続層として認識されてしまう最大値として求めることができる。上記閾値の決定は、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】
閾値設定手段３２により抽出された閾値は、閾値データ４２に記憶する。
【００３９】
構成粒子領域画像抽出手段３３は、閾値データ４２をもとに白黒画像データ４１を２値化処理すると共に閾値データ４２で設定されている微小構成粒子除去指標を満たす構成粒子を削除する。この処理により、例えば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３３は、得られた画像を構成粒子領域画像データ４３として記憶する。
【００４０】
構成粒子領域画像抽出手段３３は、複数ある構成粒子種ごとに実行され、それぞれの構成粒子種に対して構成粒子領域画像データ４３が記憶される。例えば擬似粒子が鉄鉱石、脈石（石灰石や珪石の総称）及びコークスで構成されている場合であれば、鉄鉱石、脈石及びコークスの３つの構成粒子領域画像データ４３が記憶される。従って、構成粒子種の区別を容易化するため、２値化処理において、構成粒子の内側の領域は構成粒子種ごとに異なる色とすることが好ましい。なお、複数の構成粒子種が抽出される限り、抽出される構成粒子種は、擬似粒子を構成する構成粒子種の一部であってもよい。例えば擬似粒子が鉄鉱石、脈石及びコークスで構成されている場合であっても、鉄鉱石及び脈石のみの構成粒子領域画像データ４３を抽出し、鉄鉱石と脈石との構成のみを評価対象とするものであってもよい。
【００４１】
画像合成手段３４は、上記構成粒子領域画像抽出手段３３で抽出した複数の構成粒子領域画像データ４３を合成する。具体的には、複数の構成粒子領域画像データ４３は同じ白黒画像データ４１を２値化処理することにより得ているので、画像を構成する各画素の座標が一致するように重ね合わせるとよい。このように複数の構成粒子領域画像データ４３を合成することで、全ての構成粒子種を含む擬似粒子の構成画像が得られる。得られた画像は、擬似粒子画像データ４４として記憶する。
【００４２】
＜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。
【００４３】
（画像取得工程）
画像取得工程Ｓ１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。
【００４４】
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。
【００４５】
なお、この画像取得工程Ｓ１は、抽出対象である全ての擬似粒子に対して行う。
【００４６】
（抽出工程）
抽出工程Ｓ２は、図３に示すように微小構成粒子除去指標を含む閾値を設定する閾値設定工程Ｓ２１と、上記閾値を用いて対象とする構成粒子種の構成粒子領域を判定する判定工程Ｓ２２とを備える。
【００４７】
閾値設定工程Ｓ２１では、閾値設定手段３２が白黒画像データ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明度領域の範囲を決定する。具体的には、閾値設定手段３２が設定すべき明度領域の範囲、並びに微小構成粒子除去指標を決定し、閾値データ４２として記憶する。
【００４８】
撮影条件にも依存するが、擬似粒子が鉄鉱石、脈石、コークスの構成粒子を有する場合、鉄鉱石を判別するための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。上記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、上記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。
【００４９】
本発明者らは、鉄鉱石と同様に、脈石を判別するためには上記閾値として明度領域の範囲を１４３以上２０３以下とするとよいことを知得している。このように閾値設定手段３２で適切な閾値を決定することで、構成粒子種の誤判定を抑止しつつ、目的とする構成粒子種の構成粒子を判別できる。
【００５０】
また、閾値設定手段３２は、微小構成粒子除去指標を決定する。上述のように微小構成粒子除去指標としては、構成粒子の面積又は粒径が好ましい。構成粒子の面積又は粒径が設定された閾値に満たない場合にその構成粒子は微小構成粒子として除去対象とされる。
【００５１】
閾値が微小構成粒子除去指標として構成粒子の面積を含む場合、構成粒子の面積分布にもよるが、面積の閾値の下限としては、７５μｍ２が好ましく、６７５μｍ２がより好ましい。一方、面積の閾値の上限としては、３６７５μｍ２が好ましく、２７００μｍ２がより好ましい。面積の閾値が上記下限未満であると、連続層として認識される微小構成粒子を十分に除去できないなるおそれがある。逆に、面積の閾値が上記上限を超えると、評価されない構成粒子が増え過ぎるため、擬似粒子の構成の抽出精度が低下するおそれがある。
【００５２】
閾値が微小構成粒子除去指標として構成粒子の粒径を含む場合、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、連続層として認識される微小構成粒子を十分に除去できないなるおそれがある。逆に、粒径の閾値が上記上限を超えると、評価されない構成粒子が増え過ぎるため、擬似粒子の構成の抽出精度が低下するおそれがある。
【００５３】
なお、この閾値設定工程Ｓ２１では、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。
【００５４】
判定工程Ｓ２２では、閾値設定工程Ｓ２１で設定した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。この判定工程Ｓ２２は、画像取得工程Ｓ１で取得した抽出対象である全ての画像に対して行う。また、判定工程Ｓ２２は、評価対象となる全ての構成粒子種について行う。
【００５５】
具体的には、構成粒子領域画像抽出手段３３が上記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。図４に２値化処理後の画像の一例を示す。
【００５６】
さらに抽出した画像中の閉領域の形状から上記閾値の微小構成粒子除去指標に合致する閉領域を削除し、構成粒子の画像を抽出する。図５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３３は、抽出した画像を構成粒子種ごとに構成粒子領域画像データ４３として記憶する。
【００５７】
（画像合成工程）
画像合成工程Ｓ３では、画像合成手段３４により上記判定工程Ｓ２２で抽出した複数の構成粒子領域画像データ４３を合成する。得られた画像は、擬似粒子画像データ４４として記憶すると共に、例えばディスプレイ２３に表示される。
【００５８】
なお、この画像合成工程Ｓ３は、抽出対象である全ての擬似粒子の画像データに対してて行う。
【００５９】
＜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、抽出工程Ｓ２において微小構成粒子除去指標を規定することで、個々の構成粒子領域から微小構成粒子を除去した構成粒子領域画像を抽出できる。従って、当該製鉄用造粒物の評価方法は、抽出工程Ｓ２で抽出した個々の構成粒子領域画像を合成することで、擬似粒子の構成を包括的に評価することができる。
【００６０】
［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。
【００６１】
上記実施形態では、閾値設定工程を、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、閾値設定工程で用いる画像データが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。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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。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、閾値設定手段では、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。
【００６６】
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。
【実施例】
【００６７】
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。
【００６８】
（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。
【００６９】
【表１】
2020033612.tif 000003
【００７０】
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。
【００７１】
（擬似粒子の構成の抽出）
上記擬似粒子を、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６に示す。
【００７２】
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に示す抽出工程Ｓ２及び画像合成工程Ｓ３を行った。
【００７３】
まず、抽出工程Ｓ２において、鉄鉱石を構成粒子の対象とした閾値として、明度の領域を２０４以上２５５以下、微小構成粒子除去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、鉄鉱石の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以上の鉄鉱石粒子が取り出されている。抽出した鉄鉱石の構成粒子領域画像例を図７に示す。
【００７４】
また、脈石を構成粒子の対象とした閾値として、明度の領域を１４４以上２０３以下、微小構成粒子除去指数としての構成粒子の粒径を閾値５０μｍに設定し、脈石の構成粒子領域画像を取得した。抽出した脈石の構成粒子領域画像例を図８に示す。
【００７５】
次に、画像合成工程Ｓ３において、上記抽出工程Ｓ２で得られた鉄鉱石及び脈石の構成粒子領域画像を合成することで、擬似粒子の構成を取得した。抽出した擬似粒子の構成を示す画像例を図９に示す。
【００７６】
図９から、当該製鉄用造粒物の評価方法を用いることで、構成粒子の画像が重畳する部分がなく、擬似粒子の構成を包括的に評価することができていることが分かる。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
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、製鉄用造粒物の構成を包括的に評価することができる。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構成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】
【００７８】
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  閾値設定手段
３３  構成粒子領域画像抽出手段
３４  画像合成手段
４１  白黒画像データ
４２  閾値データ
４３  構成粒子領域画像データ
４４  擬似粒子画像データ
Ｓ１  画像取得工程
Ｓ２  抽出工程
Ｓ３  画像合成工程
Ｓ２１  閾値設定工程
Ｓ２２  判定工程
【図１】
2020033612.tif 000004
【図２】
2020033612.tif 000005
【図３】
2020033612.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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