(57)【要約】【課題】稼働率が高いズリ搬送システム及びズリ搬送システムの稼働管理方法を提供することを目的とする。【解決手段】掘削されたズリを搬送する破砕機ベルトコンベア２と、破砕機ベルトコンベア２と次の連続ベルトコンベア４とを繋ぐホッパー３と、ホッパー３から供給されるズリを受けて搬送する連続ベルトコンベア４と、ホッパー３から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継状況及び連続ベルトコンベア４の表面の損傷状況を撮像するカメラを備えた撮像部５と、破砕機ベルトコンベア２と連続ベルトコンベア４の稼働・停止を制御する制御部６とを備え、制御部６は記憶部６１と人工知能を有する判断部６２とを備えたズリ搬送システムである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
掘削されたズリを搬送する破砕機ベルトコンベアと、
前記破砕機ベルトコンベアと次の連続ベルトコンベアとを繋ぐホッパーと、
前記ホッパーから供給されるズリを受けて搬送する連続ベルトコンベアと、
前記ホッパーから前記連続ベルトコンベアへのズリの乗継状況及び前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況を撮像するカメラを備えた撮像部と、
前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの稼働・停止を制御する制御部とを備えたズリ搬送システムであって、
前記制御部は記憶部と人工知能を有する判断部とを備え、
前記記憶部は、前記ズリの乗継状況及び前記損傷状況の撮像画像を記憶し、
前記判断部は、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアを停止する停止基準に基づいて撮像画像から、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定し、撮像した新たな撮像画像を記憶部に記憶蓄積することを特徴とするズリ搬送システム。
【請求項２】
ズリの乗継状況の画像から前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定できるように、ズリの乗継状況の複数の画像から前記人工知能がディープラーニングを行い、
前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像から前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定できるように、前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の複数の画像から前記人工知能がディープラーニングを行うことを特徴とする請求項１に記載のズリ搬送システム。
【請求項３】
ズリの乗継状況の画像を基に画像加工した画像を、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定するためのディープラーニングに用い、
前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像を基に画像加工した画像を、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定するためのディープラーニングに用いることを特徴とする請求項２に記載のズリ搬送システム。
【請求項４】
ズリ搬送システムの稼働中に新たに記憶したズリの乗継状況の画像を、ディープラーニングに用いた画像に加えて新たにディープラーニングを行なってズリの乗継状況の判定能力の更新を行い、
ズリ搬送システムの稼働中に新たに記憶した前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像を、ディープラーニングに用いた画像に加えて新たにディープラーニングを行なって前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定能力の更新を行うことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載のズリ搬送システム。
【請求項５】
ズリの乗継状況及び前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定能力の更新のためのディープラーニングを前記人工知能が行なうことを特徴とする請求項４に記載のズリ搬送システム。
【請求項６】
掘削されたズリを搬送する破砕機ベルトコンベアと、
前記破砕機ベルトコンベアと次の連続ベルトコンベアとを繋ぐホッパーと、
前記ホッパーから供給されるズリを受けて搬送する連続ベルトコンベアと、
前記ホッパーから前記連続ベルトコンベアへのズリの乗継状況及び前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況を撮像するカメラを備えた撮像部と、
前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの稼働・停止を制御する制御部とを備えたズリ搬送システムの稼働管理方法であって、
前記制御部は記憶部と人工知能を有する判断部とを備え、
前記記憶部は、前記ズリの乗継状況及び前記損傷状況の撮像画像を記憶し、
前記判断部は、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアを停止する停止基準に基づいて撮像画像から前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定し、撮像した新たな撮像画像を記憶部に記憶蓄積することを特徴とするズリ搬送システムの稼働管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ズリ搬送システム及びズリ搬送システムの稼働管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
トンネルの掘削作業では、長距離のベルトコンベアがズリ搬出に利用される。
このとき、ズリ、異物等によって、ベルトが損傷する場合がある。これらの損傷を放置したままだと、ベルト切れやズリこぼれを引き起こし、その修復のためにベルトコンベアの稼働率は大きく低下してしまう。
そこで、このような兆候を早期に発見して予防保全を行う必要がある。
【０００３】
特許文献１に係る発明においては、ベルトコンベアに対してレーザ光を照射し、レーザ光の照射によってベルトコンベア上に描かれた輪郭線を前記デジタルカメラによって撮像し、撮影データに基づいて、ベルトの損傷程度を判定している。
【０００４】
しかしながら、ベルトコンベアの稼働率は、ベルトコンベアの損傷によることだけでなく、掘削したズリをベルトコンベアに乗継させるホッパーでズリが詰まることによっても大きく低下する。しかしながら、特許文献１に係る発明においては、ズリの乗継については監視していないので、十分な効果を得ることができない。
また、ベルトの損傷に関しても、レーザ光の照射による輪郭線の観察では、損傷を十分に監視することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−３２３４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記したような従来技術の問題点を解決すべくなされたものであって、稼働率が高いズリ搬送システム及びズリ搬送システムの稼働管理方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に係る発明は、掘削されたズリを搬送する破砕機ベルトコンベアと、前記破砕機ベルトコンベアと次の連続ベルトコンベアとを繋ぐホッパーと、前記ホッパーから供給されるズリを受けて搬送する連続ベルトコンベアと、前記ホッパーから前記連続ベルトコンベアへのズリの乗継状況及び前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況を撮像するカメラを備えた撮像部と、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの稼働・停止を制御する制御部とを備えたズリ搬送システムであって、前記制御部は記憶部と人工知能を有する判断部とを備え、前記記憶部は、前記ズリの乗継状況及び前記損傷状況の撮像画像を記憶し、前記判断部は、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアを停止する停止基準に基づいて撮像画像から、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定し、撮像した新たな撮像画像を記憶部に記憶蓄積することを特徴とするズリ搬送システムに関する。
【０００８】
請求項２に係る発明は、ズリの乗継状況の画像から前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定できるように、ズリの乗継状況の複数の画像から前記人工知能がディープラーニングを行い、前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像から前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定できるように、前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の複数の画像から前記人工知能がディープラーニングを行うことを特徴とする請求項１に記載のズリ搬送システムに関する。
【０００９】
請求項３に係る発明は、ズリの乗継状況の画像を基に画像加工した画像を、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定するためのディープラーニングに用い、前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像を基に画像加工した画像を、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの停止を判定するためのディープラーニングに用いることを特徴とする請求項２に記載のズリ搬送システムに関する。
【００１０】
請求項４に係る発明は、ズリ搬送システムの稼働中に新たに記憶したズリの乗継状況の画像を、ディープラーニングに用いた画像に加えて新たにディープラーニングを行なってズリの乗継状況の判定能力の更新を行い、ズリ搬送システムの稼働中に新たに記憶した前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像を、ディープラーニングに用いた画像に加えて新たにディープラーニングを行なって前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定能力の更新を行うことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載のズリ搬送システムに関する。
【００１１】
請求項５に係る発明は、ズリの乗継状況及び前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定能力の更新のためのディープラーニングを前記人工知能が行なうことを特徴とする請求項４に記載のズリ搬送システムに関する。
【００１２】
請求項６に係る発明は、掘削されたズリを搬送する破砕機ベルトコンベアと、前記破砕機ベルトコンベアと次の連続ベルトコンベアとを繋ぐホッパーと、前記ホッパーから供給されるズリを受けて搬送する連続ベルトコンベアと、前記ホッパーから前記連続ベルトコンベアへのズリの乗継状況及び前記連続ベルトコンベアの表面の損傷状況を撮像するカメラを備えた撮像部と、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアの稼働・停止を制御する制御部とを備えたズリ搬送システムの稼働管理方法であって、前記制御部は記憶部と人工知能を有する判断部とを備え、前記記憶部は、前記ズリの乗継状況及び前記損傷状況の撮像画像を記憶し、前記判断部は、前記破砕機ベルトコンベアと前記連続ベルトコンベアを停止する停止基準に基づいて撮像画像から前記破砕機ベルトコンベアと連続ベルトコンベアの停止を判定し、撮像した新たな撮像画像を記憶部に記憶蓄積することを特徴とするズリ搬送システムの稼働管理方法に関する。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に係る発明のズリ搬送システムによれば、ホッパーから連続ベルトコンベアへのズリの乗継状況及び連続ベルトコンベアの表面の損傷状況から破砕機ベルトコンベアと連続ベルトコンベアの稼働・停止を制御するので、ズリによる不具合が発生しにくくなり、ズリ搬送システムの稼働率が上がる。
【００１４】
請求項２に係る発明のズリ搬送システムによれば、ディープラーニングによって判断部の判定能力が良くなるので、ズリの乗継状況及び連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定が適格になり、ズリ搬送システムの稼働率が上がる。
【００１５】
請求項３に係る発明のズリ搬送システムによれば、画像加工によってディープラーニングに用いる画像が増えるので、判断部の判定能力が良くなり、ズリの乗継状況及び連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定が適格になり、ズリ搬送システムの稼働率が上がる。
【００１６】
請求項４に係る発明のズリ搬送システムによれば、稼働中に新たに記憶したズリの乗継状況の画像、及び連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の画像を加えてディープラーニングを行うので、判断部の判定能力が良くなり、ズリの乗継状況及び連続ベルトコンベアの表面の損傷状況の判定が適格になり、ズリ搬送システムの稼働率が上がる。
【００１７】
請求項５に係る発明のズリ搬送システムによれば、判定能力の更新のためのディープラーニングを人工知能が行なうので、簡易に判断部の判定能力を良くすることができる。
【００１８】
請求項６に係る発明のズリ搬送システムの稼働管理方法によれば、ホッパーから連続ベルトコンベアへのズリの乗継状況及び連続ベルトコンベアの表面の損傷状況から破砕機ベルトコンベアと連続ベルトコンベアの稼働・停止を制御するので、ズリによる不具合が発生しにくくなり、ズリ搬送システムの稼働率が上がる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る実施形態のズリ搬送システムを備える掘削工事設備の構成を示す図である。
【図２】本実施形態のズリ搬送システムの構成を示す図である。
【図３】本実施形態における連続ベルトコンベアの基準マークの概略図である。
【図４】本実施形態でのベルト損傷管理及び乗継管理における判定基準である。
【図５】（ａ）は連続ベルトコンベアのベルト表面の撮影画像で、傷なしの例の撮像画像であり、（ｂ）は（ａ）の画像の輪郭を示す図である。
【図６】（ａ）は連続ベルトコンベアのベルト表面の撮影画像で、傷小の例の撮像画像であり、（ｂ）は（ａ）の画像の輪郭を示す図である。
【図７】（ａ）は連続ベルトコンベアのベルト表面の撮影画像を加工して作成した傷小の画像の例であり、（ｂ）は（ａ）の画像の輪郭を示す図である。
【図８】ベルト損傷管理の手順のフロー図である。
【図９】乗継管理における撮像画像の例である。
【図１０】乗継管理の手順のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明に係るズリ搬送システムの好適な実施形態について、図面を参照しながら説明する。
ズリ搬送システムを備える掘削工事設備の全体を図１に示す。各設備の内容を下記に示す。
・ズリ積込機１０１：トンネル切羽で掘削したズリを運搬して破砕機に投入を行う建設機械であり、ペイローダーの使用が一般的
・破砕機１０２：切羽での発破作業後のズリに大きな岩塊が含まれることから、ズリの最大粒形を２０ｃｍ程度以下にしてベルコン運搬できるように破砕するための設備
・テール台車１０３：破砕機で破砕したズリをベルコンに乗せ替えることと、ベルトゴムの張力を保つことに加えて、ベルコン延伸時に切羽側への自走が可能な設備
・中間ブースター１０４：ベルトコンベア設備の延長が３ｋｍ超える場合に、ベルトの張力と動力の低下を補うための設備
・ストレージカセット１０５：連続ベルコンの延伸に必要なベルトゴム３００〜４００ｍ分を格納して張力を保つための設備
・メインドライブ１０６：坑口側の折り返し部分にあり連続ベルコンの張力と動力を与えるヘッドプーリーを備える設備
・坑外ベルコン１０７：切羽からメインドライブまで運搬されてきたズリを受け、ズリ仮置場まで連続的にズリを運搬する設備
ズリ搬送システムが備える後述する破砕機ベルトコンベアは、上記の破砕機で粉砕されたズリをテール台車に載せるためにズリを上方に搬送するベルトコンベアであり、破砕機に備えられている。また、後述する連続ベルトコンベアは、その先頭がテール台車に設けられており、破砕機ベルトコンベアから受けたズリをメインドライブまで搬送する。
【００２１】
図２にズリ搬送システム１の構成を示す。
ズリ搬送システム１は、掘削されたズリを搬送する破砕機ベルトコンベア２と、破砕機ベルトコンベア２と次の連続ベルトコンベア４とを繋ぐホッパー３と、ホッパー３から供給されるズリを受けて搬送する連続ベルトコンベア４と、ホッパー３から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継状況及び連続ベルトコンベア４の表面の損傷状況を撮像するカメラを備えた撮像部５と、破砕機ベルトコンベア２と連続ベルトコンベア４の稼働・停止を制御する制御部６とを備える。
撮像部５は、ホッパー３から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継状況と、連続ベルトコンベア４の表面の損傷状況を個別に連続して撮像している。
ズリ搬送システム１は、ズリ搬送システム１が有する破砕機ベルトコンベア２及び連続ベルトコンベア４等の装置の稼働・停止を制御する機械制御盤７を備えている。制御部６は機械制御盤７を介して破砕機ベルトコンベア２及び連続ベルトコンベア４の稼働・停止を制御する。
制御部６は、記憶部６１と、人工知能（ＡＩ）を有する判断部６２とを備える。
ズリ搬送システム１は、この構成によってホッパー３から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継状況を管理する乗継管理と、連続ベルトコンベア４の表面の損傷状況を管理するベルト損傷管理とを行う。
連続ベルトコンベア４のベルト表面には、ベルトの長さ方向の基準位置からの距離を示す基準マークが１ケ所以上に付されている（図３参照）。図３では「１．２３」と付されており、基準位置から１．２３ｋｍであることを意味している。なお、基準位置には「０．００」と付されている。この基準マークは、ベルトの継ぎ足しを行った場合に、その継ぎ足し部分に追加して付される。
撮像部５のカメラのシャッター速度は、連続ベルトコンベア４の表面を全長に亘って撮像できる速度になっている。そのことにより、損傷があった場合、損傷が写っている撮像画像と基準マークの撮像画像との間の撮像枚数、シャッター速度、及び連続ベルトコンベア4の移動速度から、基準位置から損傷までの距離を算出することができる。
例えば、
・連続ベルトコンベア4の移動速度：１８０ｍ／分
・シャッター速度：０．４秒
・損傷が写っている撮像画像と基準マークの撮像画像との間の撮像枚数：１００枚
・基準マークの距離表示：１．２３ｋｍ
とすると基準位置から損傷までの距離は
１８０ｍ／分×０．４秒×１００枚＋１．２３ｋｍ＝１．３５ｋｍ
となる。
このようにして、損傷の位置を明確にすることができる。
【００２２】
＜ベルト損傷管理＞
判断部６２は、連続ベルトコンベア４のベルトの貫通孔の有無、及びベルト表面の傷の大きさによって破砕機ベルトコンベア２及び連続ベルトコンベア４の稼働・停止を制御する。ベルトの表面は汚れや傷が多いので傷等の判定は困難であるが、判断部６２はＡＩを有しているので、撮像画像の画像を解析して貫通孔の有無やベルト表面の傷の大きさを判定する。ベルトの貫通孔、及びベルト表面の傷の多数の撮像画像を記憶部６１に記憶させ、撮像画像から貫通孔の有無、及びベルト表面の傷の大きさを判定できるように、ＡＩを有する判断部６２にディープラーニングを行う。ディープラーニングにおいては、例えばベルト表面の傷の撮像画像をその傷の大きさ等の特性データと共に記憶部６１に記憶させてディープラーニングを行うことによって、判断部６２に傷の大きさ等を判定させることができる。
この場合、ディープラーニングに用いる撮像画像に撮られている貫通孔や傷の種類が多い方が良いが、貫通孔や大きい傷は、実際には得にくい。そこで、撮像画像を加工してディープラーニングに用いる。例えば、撮像画像を印画し、貫通孔や傷の部分の画像を切り取って、画像の回転、縮小、拡大、ノイズの付加等を行って様々な画像を作り出して撮像する。
このようにディープラーニングを行うことによって、予め定めた停止基準に基づいて判断部６２が撮像画像から機械全停止を判定することができる。
判定基準を図４に示す。また、ベルト表面の撮影画像で、傷なしの例を図５に傷小の例を図６に、画像を加工して作成した傷小の例を図７に示す。
ベルトコンベアのベルトは上側ゴム層と下側のゴム層とゴム層の間の帆布からなっており、ゴムは帆布に比べて穴が開きやすい。そして、ゴムと帆布の両方に貫通孔が開いた場合と帆布が無事でも上側のゴムに所定の大きさ以上の傷が発生した場合には、破砕機ベルトコンベア２及び連続ベルトコンベア４を停止（以下、機械全停止ともいう）する。
【００２３】
ベルト損傷管理の手順のステップ１（Ｓ１と略す。以下同様）からＳ８を図８に示す。
Ｓ１：ベルトの貫通孔、及びベルト表面の傷の多数の撮像画像を記憶部６１に記憶させる。
Ｓ２：撮像画像から貫通孔の有無、及びベルト表面の傷の大きさを判定できるようにＡＩを有する判断部６２にディープラーニングを行う。
Ｓ３：撮像部５のカメラが連続ベルトコンベア４の表面を撮像し、撮像画像を判断部６２に送る。撮像する箇所としては、図２のようにズリが落下している、連続ベルトコンベア４の下側面が好ましいが、特に制限はない。
Ｓ４：判断部６２は撮像画像から損傷の判定をする。
Ｓ５：損傷が「重大」であれば機械制御盤７を介して機械全停止を行い、撮像画像と位置データを記憶部６１に記憶し、報知のブザーを鳴らす。
Ｓ６：損傷が「中」であれば機械全停止を行わず、撮像画像と位置データを記憶部６１に記憶し、報知のブザーを鳴らす。
Ｓ７：「汚れ」であれば、撮像画像と位置データを記憶部６１に記憶し、報知のブザーを鳴らす。
Ｓ８：「少」、「なし」であれば何も行わず、運転を続行する。
損傷が「重大」の場合は、発見後に直ぐに機械全停止させて修復する。損傷が「中」、「汚れ」の場合には、直ぐに機械全停止させずに稼働終了後に修復する。
判断部６２による判定は、撮像部５が連続して撮像した全撮像画像で行う。
損傷判定が「少」、「なし」であっても、撮像画像が従来の画像と異なる状況を映している場合にも、撮像画像を記憶するようにしてもよい。
【００２４】
ズリ搬送システム１の稼働によって、新たな撮像画像が増えると、ディープラーニングを再実施する。ディープラーニングの再実施は、例えば、定期的に行ってもよいし、撮像画像が所定枚数増えたときに行ってもよいし、従来と異なる撮像画像が撮れたとき行なってもよい。このディープラーニングの再実施は、人が行ってもよいし、判断部６２が自動で行ってもよい。
【００２５】
＜乗継管理＞
破砕機ベルトコンベア２から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継においては、ズリ詰まりと縦裂きの問題がある。
ズリ詰まりとは、大きいズリ（岩ズリ）等がホッパー３に詰まってしまい、ズリがホッパー３から溢れて周囲に散乱することである。
縦裂きとは、岩ズリ等が連続ベルトコンベア４のベルトに接触し、ベルトを縦に裂くことである。
【００２６】
（ズリ詰まり）
ホッパー３でのズリ詰まりの有無によって機械全停止を判定する。乗継の写真を図９に示す。
ホッパー３から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継状況の連続した画像で、その画像において、もしズリが詰まり岩ズリの動きが止まった状態になった場合、前の画像と同じ場所に岩ズリが撮影されているはずなので、判断部６２は前の画像と現在の画像の引き算を行い、変化のないところを見つけることでズリの詰まりを判定する。
ズリ詰まりが発生していると判定すると、機械制御盤７を介して機械全停止を行い、撮像画像を記憶部６１に記憶し、報知のブザーを鳴らす。
【００２７】
（縦裂き）
連続ベルトコンベア４のベルトの縦裂きの有無によって機械全停止を判定する。
このために、ベルトの縦裂きの多数の撮像画像を記憶部６１に記憶させ、撮像画像から縦裂きの大きさを判定できるようにＡＩを有する判断部６２にディープラーニングを行う。
この場合、ディープラーニングに用いる撮像画像に撮られている縦裂きの種類が少ない場合には、撮像画像を加工してディープラーニングに用いる。例えば、縦裂きの撮像画像を印画し、縦裂きの部分の画像を切り取って、画像の回転、縮小、拡大、ノイズの付加等を行って様々な画像を作り出して撮像する。
このようにディープラーニングを行うことによって、判断部６２が予め定めた停止基準に基づいて撮像画像から機械全停止を判定する。
判定基準を図４に示す。
【００２８】
ズリ搬送システム１の運転中の管理を次のように行う（図１０参照）。
Ｓ１１：ベルトの縦裂きの多数の撮像画像を記憶部６１に記憶させる。
Ｓ１２：撮像画像からベルトの縦裂きを判定できるようにＡＩを有する判断部６２にディープラーニングを行う。
Ｓ１３：撮像部５のカメラがホッパー３から連続ベルトコンベア４へのズリの乗継状況を撮像し、判断部６２に送る。
Ｓ１４：判断部６２は撮像画像から縦裂きを判定する。
Ｓ１５：縦裂きであれば機械制御盤７を介して機械全停止を行い、撮像画像を記憶部６１に記憶し、報知のブザーを鳴らす。
縦裂きの発見後に直ぐに機械全停止させて修復する。
判断部６２による判定は、撮像部５が連続して撮像した全撮像画像で行う。
【００２９】
本発明に係るズリ搬送システム及びズリ搬送システムの稼働管理方法は、前述の実施形態に限定されるものでなく、例えば下記のようなものも本発明に含まれる。
（１）乗継管理は、破砕機ベルトコンベア２から連続ベルトコンベア４への乗継だけでなく、他のベルトコンベア間での乗継に行ってもよい。
（２）連続ベルトコンベア4の損傷位置を同定、記憶するために、ベルトに位置センサーを取り付けて行ってもよい。
（３）ベルト損傷管理において、判断部６２による判定を、撮像部５が連続して撮像した全撮像画像で行なわずに、何らかの基準を設けて、その基準に対応する撮影画像のみに行うようにしてもよい。
（４）乗継管理での縦裂きの判断部６２による判定を、撮像部５が連続して撮像した全撮像画像で行なわずに、何らかの基準を設けて、その基準に対応する撮影画像のみに行うようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
本発明は、トンネルや地下掘削等の掘削作業に用いることができ、ズリ搬出におけるベルトコンベアのトラブルの発生を未然に防ぐことができる。これにより、作業が安全になり、作業効率も大きく向上する。
【符号の説明】
【００３１】
１      ズリ搬送システム
２      破砕機ベルトコンベア
３      ホッパー
４      連続ベルトコンベア
５      撮像部
６      制御部
６１    記憶部
６２    判断部
７      機械制御盤
１０１  ズリ積込機
１０２  破砕機
１０３  テール台車
１０４  中間ブースター
１０５  ストレージカセット
１０６  インドライブ
１０７  坑外ベルコン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【図１０】
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