(57)【要約】【課題】プラスチックの品質までをも識別することが可能なプラスチックの識別装置を提供する。【解決手段】予め標準となる材質Ｍjのプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ個の観察位置と、観察位置におけるそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出される平均値ベクトルおよび共分散行列とを記憶する記憶手段１０と、被識別プラスチックのラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、多変量解析の判別分析を、平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析手段３３と、判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別手段３４と、判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別手段３５とを含む。【選択図】図３
2011089892.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定した前記ｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、前記観察位置における前記ｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出される平均値ベクトルおよび共分散行列とを記憶する記憶手段と、
レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射することにより前記被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得手段と、
前記被識別プラスチックのラマン散乱信号から前記材質Ｍjのプラスチックの前記ｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、多変量解析の判別分析を、前記平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析手段と、
前記判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが前記被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別手段と、
前記判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別手段と
を含むプラスチックの識別装置。
【請求項２】
前記多変量解析手段は、前記標準となる材質Ｍjのラマン散乱スペクトルから求められる平均値ベクトルをμj＝（μ1j，μ2j，・・・，μij）、前記共分散行列をΣjとしたとき、前記被識別プラスチックから得たラマン散乱強度から求められる前記ピーク高さベクトルＸ＝（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘi）に対して、前記判別式としてマハラノビス平方距離ｄ2jを求める行列積
2011089892.tif 000013
（但し、「Ｔ」は転置行列、「−１」は逆行列を表す。）
により前記判別得点を算出するものである請求項１記載のプラスチックの識別装置。
【請求項３】
予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定した前記ｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、前記観察位置における前記ｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出された平均値ベクトルおよび共分散行列を記憶手段に記憶するステップと、
レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得ステップと、
前記被識別プラスチックのラマン散乱信号から前記材質Ｍjのプラスチックの前記ｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、多変量解析の判別分析を、前記平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析ステップと、
前記判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが前記被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別ステップと、
前記判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別ステップと
を含むプラスチックの識別方法。
【請求項４】
コンピュータに、
予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定した前記ｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、前記観察位置における前記ｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出された平均値ベクトルおよび共分散行列を記憶手段に記憶するステップと、
レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得ステップと、
前記被識別プラスチックのラマン散乱信号から前記材質Ｍjのプラスチックの前記ｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、多変量解析の判別分析を、前記平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析ステップと、
前記判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが前記被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別ステップと、
前記判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別ステップと
を実行させるプラスチックの識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラスチックの材質および品質を非破壊かつ非接触で高速に識別するプラスチックの識別装置および識別方法並びに識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
リサイクルあるいは再商品化を意図した廃棄プラスチックの選別では、通常、その処理量から、比重、帯電特性、熱特性といった副次的な性質が利用されているが、必ずしも十分な精度は得られない。一方、プラスチックを構成する分子の構造を示す情報を測定し、それを元に判定を行えば決定的な識別が可能となる。このような分子構造の情報を得る手段の一つが分光測定であり、研究レベルでは、プラスチックの同定には赤外吸収（ＩＲ）や近赤外吸収（ＮＩＲ）等による測定が行われている。
【０００３】
赤外吸収は、被識別プラスチックに赤外光を当て、分子がその形（構造）に応じて持っている固有のエネルギに相当する波長の光を吸収する現象である。また、近赤外吸収はその倍音のエネルギの光を吸収する現象である。これらの方法において、赤外測定では検出器の性能に制限され、吸収測定に時間がかかる、近赤外測定ではスペクトルがブロードになり精度が落ちる、吸収の有無を比較するための参照信号が必要となる、表面の形状による影響を受けやすく、空気中もしくは表面に付着するＣＯ2やＨ2Ｏの影響を受けやすいといった問題がある。このため、光学系の改良によっても感度が向上しにくく、多種の材料や添加剤を含む破砕プラスチックを大量処理する必要がある工業的な利用では、識別の速度や精度の両面において困難である。
【０００４】
そこで、これらの問題を解決するため、ラマン散乱を利用したプラスチック識別装置が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。ラマン散乱は、光が分子に当たった際に大部分は何も変化せずに光が散乱するが、ごく一部に、基準振動のエネルギだけ波長がシフトした光が発生する現象である。ラマン散乱では、単一波長のレーザを当て、波長の異なる判別の容易な鋭いピークの散乱光を観測するため、参照信号は必要なく、入射光を強くすることでラマン散乱スペクトルのＳＮ比を容易に向上することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４２０３９１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現代社会では、多種多様のプラスチックが利用されており、例えば、家電リサイクルで排出されるプラスチックには個々の機能性を上げるために添加剤が混ぜ込まれているものもある。また、長く使用されたプラスチックは高分子鎖が切断されたり、添加物が抜け出たりして強度などの物性が劣化していたりする可能性がある。これらの正確な識別は、プラスチックをプラスチックとして再利用するマテリアルリサイクルにおいては必須である。ラマン散乱スペクトルにおいては、これら材質や添加剤等の情報はピークという形で示され、材質のみの識別であれば、数個のピークの存在を確認することによりほぼ判定は可能である。しかしながら、より高精度に添加剤の存在や物性劣化まで識別するには、前記手法では不可能である。
【０００７】
そこで、本発明においては、プラスチックの品質までをも識別することが可能なプラスチックの識別装置および識別方法並びに識別プログラ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】
【０００８】
本発明のプラスチックの識別装置は、予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定したｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、観察位置におけるｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出される平均値ベクトルおよび共分散行列とを記憶する記憶手段と、レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射することにより被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得手段と、被識別プラスチックのラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、多変量解析の判別分析を、平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析手段と、判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別手段と、判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別手段とを含むものであることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のプラスチックの識別方法は、予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定したｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、観察位置におけるｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出された平均値ベクトルおよび共分散行列を記憶手段に記憶するステップと、レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得ステップと、被識別プラスチックのラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、多変量解析の判別分析を、平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析ステップと、判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別ステップと、判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別ステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明のプラスチックの識別装置および識別方法では、予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定したｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、観察位置におけるｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出される平均値ベクトルおよび共分散行列とを記憶しておく。そして、レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得る。次に、この得られたラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、前述の平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により多変量解析の判別分析を行う。これにより、この判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが、その被識別プラスチックに最も似た性質を有するプラスチックであると識別される。さらに、本発明のプラスチックの識別装置および識別方法では、この判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下であれば、所定の品質を有する良品であると識別される。
【００１１】
ここで、多変量解析手段は、標準となる材質Ｍjのラマン散乱スペクトルから求められる平均値ベクトルをμj＝（μ1j，μ2j，・・・，μij）、共分散行列をΣjとしたとき、被識別プラスチックから得たラマン散乱強度から求められるピーク高さベクトルＸ＝（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘi）に対して、判別式としてマハラノビス平方距離ｄ2jを求める行列積
2011089892.tif 000003
（但し、「Ｔ」は転置行列、「−１」は逆行列を表す。）
により判別得点を算出するものであることが望ましい。マハラノビス平方距離は多次元空間における距離の２乗を表したものであり、このマハラノビス平方距離が小さいほど、標準となるプラスチックに最も似た性質を有するものであると判定することができる。
【００１２】
また、本発明のプラスチックの識別プログラムは、コンピュータに、予め標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定したｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、観察位置におけるｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出された平均値ベクトルおよび共分散行列を記憶手段に記憶するステップと、レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックに照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得ステップと、被識別プラスチックのラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、多変量解析の判別分析を、平均値ベクトルおよび共分散行列を用いた判別式により行う多変量解析ステップと、判別分析の結果、判別得点が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックの材質であると判定する材質識別ステップと、判別分析の結果、判別得点が所定の閾値以下のものを良品として判定する品質識別ステップとを実行させるためのものである。このプログラムを実行したコンピュータによれば、上記本発明のプラスチックの識別装置と同様の作用、効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、被識別プラスチックにレーザ光を照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光からラマン散乱信号を得て、この得られたラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得るだけで、被識別プラスチックの材質および品質を判定することができるので、高速かつ正確にプラスチックの材質および品質を識別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態におけるプラスチック識別装置の概略構成図である。
【図２】図１のラマン散乱光識別装置の光学系を示す構成図である。
【図３】図１のラマン散乱光識別装置のブロック図である。
【図４】本実施形態におけるプラスチック識別装置により参照試料としての既知のプラスチックのそれぞれのラマン散乱信号を取得した結果を示す図である。
【図５】多変量解析のための平均値ベクトルおよび共分散行列の設定のフロー図である。
【図６】被識別プラスチックの識別処理のフロー図である。
【図７】（ａ）は３種類のサンプルＡ，Ｂ，Ｃのラマン散乱スペクトル上にそれぞれ４個の観察位置を示した図、（ｂ）はそれぞれの観察位置の正規化されたピーク高さを示した図である。
【図８】不良品（Ｎ．Ｇ．）判定の例を示す図である。
【図９】判定不能（Ｎ．Ｄ．）判定の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は本発明の実施の形態におけるプラスチック識別装置の概略構成図、図２は図１のラマン散乱光識別装置の光学系を示す構成図、図３は図１のラマン散乱光識別装置のブロック図である。
【００１６】
図１において、本発明の実施の形態におけるプラスチック識別装置１は、搬入された粉砕プラスチックを異物とプラスチック片とに選別する風力選別や比重選別のような前処理設備２と、前処理設備２により選別されたプラスチック片を振動させて整列させる振動整列フィーダ３と、振動整列フィーダ３により整列させたプラスチック片を載置台としてのベルト４ａ上に載置して搬送する搬送装置としてのベルトコンベア４と、ベルトコンベア４上のプラスチック片、すなわち識別対象物である被識別プラスチックにレーザ光を照射し、この被識別プラスチックから散乱されたラマン散乱光を得て被識別プラスチックの材質および品質を識別するラマン散乱光識別装置５とを備える。なお、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、ベルト４ａがステンレス鋼製の板により形成されており、その表面は光沢を有している。
【００１７】
また、このプラスチック識別装置１は、ラマン散乱識別装置５による識別の結果に応じて圧縮空気を噴出することにより被識別プラスチックを材質および品質ごとに選別する選別用エアガン６と、選別用エアガン６を駆動するエアガン駆動装置７と、ラマン散乱識別装置５とエアガン駆動装置７との動作を同期させて制御する同期制御装置８とを備える。また、このプラスチック識別装置１は、ベルトコンベア４の搬送速度を調整するコンベア速度調整装置９を備えており、同期制御装置８は、前述のラマン散乱識別装置５とエアガン駆動装置７とともにコンベア速度調整装置９の動作を同期させて制御する。
【００１８】
ラマン散乱識別装置５は、図２に示すように、レーザ光をベルト４ａ上に載置された被識別プラスチックＰに照射するとともにこの被識別プラスチックＰから散乱されたラマン散乱光を集光する検出部ヘッド１１と、検出部ヘッド１１と光ファイバ２１により接続されるマルチチャンネル分光器２２と、マルチチャンネル分光器２２から出力される電気信号を入力して処理するデータ処理装置３０と、後述の半導体レーザ発生装置１２を駆動するための半導体レーザ駆動電源４０とを有する。
【００１９】
検出部ヘッド１１は、レーザ光を識別対象物である被識別プラスチックＰに照射するレーザ照射系１０（図３参照。）を構成する半導体レーザ発生装置１２、焦点距離４０〜１５０ｍｍの１枚の凸レンズ１３と、半導体レーザ発生装置１２により発生したレーザ光Ｌを反射して凸レンズ１３まで導くミラー１４ａおよびダイクロイックミラー１４ｂとを備える。ダイクロイックミラー１４ｂは、レーザ光Ｌを反射し、かつラマン散乱光Ｒを透過するものである。なお、ミラー１４ａは、半導体レーザ発生装置１２の向きを調整することで省略することも可能である。また、ダイクロイックミラー１４ｂは、レーザ光Ｌを反射し、かつラマン散乱光Ｒを透過するハーフミラーに代えることも可能である。
【００２０】
半導体レーザ発生装置１２は、例えば、波長６００〜１０６４ｎｍの範囲で１００ｍＷ以上の出力が得られる高出力のものを用いる。半導体レーザ発生装置１２により発生したレーザ光Ｌは、ミラー１４ａにより反射され、さらにダイクロイックミラー１４ｂにより反射されて凸レンズ１３へ導かれ、凸レンズ１３により集光されて被識別プラスチックＰへと照射される。また、この検出部ヘッド１１は、被識別プラスチックＰから散乱されたラマン散乱光Ｒを凸レンズ１３により集光して光ファイバ２１へ導く集光系を兼ねている。ラマン散乱光Ｒは、ダイクロイックミラー１４ｂを透過して光ファイバ２１の入射口へ集光される。
【００２１】
光ファイバ２１は、検出部ヘッド１１の凸レンズ１３により集光した光をマルチチャンネル分光器２２へ導くものである。マルチチャンネル分光器２２は、分光器と、分光器により分光した光を検出して電気信号へ変換するＣＣＤ（Charge Coupled Device）やリニアアレイフォトダイオード等の１０２４画素以下の２次元の光検出器とから構成される小型分光器である。このマルチチャンネル分光器２２の入光側には励起光除去フィルタ２３が設けられている。これらの光ファイバ２１、マルチチャンネル分光器２２および励起光除去フィルタ２３は、被識別プラスチックＰから散乱されたラマン散乱光Ｒをマルチチャンネル分光して電気信号へ変換することによりラマン散乱信号を得るラマン散乱信号取得手段２０（図３参照。）を構成する。マルチチャンネル分光器２２は、高分解能のものでなくて良く、内部に組み込む回折格子や光検出器の性能により選択可能であり、例えば、ラマンシフトの波数１００〜３５００ｃｍ-1の中の必要な範囲においてピークが判別できる程度の分解能でラマン散乱信号を得られるものであれば良い。
【００２２】
データ処理装置３０は、パーソナルコンピュータ、ＣＰＵボードやＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等であり、マルチチャンネル分光器２２は、例えばＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）インターフェースにより接続される。データ処理装置３０は、図３に示すように、多変量解析のための平均値ベクトルおよび共分散行列等を記憶する記憶手段３１と、ラマン散乱信号取得手段２０により取得したラマン散乱信号に基づいて標準となるプラスチックの平均値ベクトルおよび共分散行列を算出する平均・共分散行列算出手段３２と、ラマン散乱信号取得手段２０により取得したラマン散乱信号に基づいて多変量解析を行う多変量解析手段３３と、多変量解析手段３３による解析結果に基づいて被識別プラスチックＰの材質を判定する材質識別手段３４と、多変量解析手段３３による解析結果に基づいて被識別プラスチックＰの品質を判定する品質識別手段３５と、材質識別手段３４および品質識別手段３５により識別した結果（識別信号）を出力する出力手段３６とを有する。
【００２３】
記憶手段３１に記憶される多変量解析のための平均値ベクトルおよび共分散行列は、標準となるｋ（１以上の自然数。）種類の材質Ｍjのプラスチック、例えば、ＰＣ（ポリカーボネート）、ＰＳ（ポリスチレン）、ＰＰ（ポリプロピレン）、ＰＥＴ（ポリエチレンテレフタレート）、ＰＶＣ（ポリ塩化ビニル）、ＡＢＳ樹脂（アクリロニトリル・ブタジエン・スチレン共重合合成樹脂）、ＬＤＰＥ（低密度ポリエチレン）やＨＤＰＥ（高密度ポリエチレン）等の既知のプラスチック、さらにはこれらに添加物を所定量加えたもののラマン散乱スペクトルから求められる平均値ベクトルμj＝（μ1j，μ2j，・・・，μij）および共分散行列Σjである。
【００２４】
平均・共分散行列算出手段３２は、この標準となるｋ種類の材質Ｍjのプラスチックの平均値ベクトルμjおよび共分散行列Σjを、それぞれの標準となる材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルを測定することにより設定したｋ種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含むｉ（２以上の自然数。）個の観察位置と、観察位置におけるｋ種類のプラスチックのそれぞれのラマン散乱強度およびベースライン位置から算出する。平均・共分散行列算出手段３２により算出された平均値ベクトルμjおよび共分散行列Σjは、記憶手段３１に記憶される。
【００２５】
ここで、観察位置およびこの観察位置におけるベースライン位置について、図４を参照して説明する。図４は本実施形態におけるプラスチック識別装置により、標準となるプラスチックＰＰ、ＡＢＳ、ＰＳのそれぞれのラマン散乱スペクトルを取得した結果を示している。図４の横軸はラマンシフトの波数（ｃｍ-1）、縦軸はラマン散乱強度（任意強度）である。なお、図４に示す例では、材質の種類ｋ＝３であり、ＭppはＰＰ、ＭabsはＡＢＳ、ＭpsはＰＳとする。
【００２６】
図４に示すように、ＰＳでは点Ａ1ps、点Ａ2psや点Ａ3ps等の位置に明確なピークがある。また、ＡＢＳでは点Ａ1abs、点Ａ2absや点Ａ3abs等の位置に明確なピークがあり、点Ａ1pp、点Ａ2pp、点Ａ3ppや点Ａ4pp等の位置に明確なピークがある。そこで、これらの３種類のプラスチックのそれぞれの１点以上のピーク位置を含む４個のラマンシフト波数ｘ1、ｘ2、ｘ3およびｘ4を観察位置とする。図４から分かるように、ラマンシフト波数ｘ1はＰＰのピーク位置の１点Ａ4ppを含んでいる。同様に、ラマンシフト波数ｘ2はＡＢＳおよびＰＳのピーク位置である２点Ａ3abs，Ａ3psを含み、ラマンシフト波数ｘ3はＡＢＳおよびＰＳのピーク位置である２点Ａ2abs，Ａ1psを含み、ラマンシフト波数ｘ4はＡＢＳのピーク位置である１点Ａ1absを含んでいる。
【００２７】
なお、ラマン散乱スペクトルにおけるベースラインとは、ラマン散乱スペクトルのピーク位置の両裾、例えばピーク位置Ａ1psの両裾の２点Ｂ1，Ｂ2を直線で引いたものをいうが、本実施形態における４個の観察位置におけるベースライン位置は、３種類のそれぞれのプラスチックのラマン散乱スペクトルのラマンシフト波数ｘ1、ｘ2、ｘ3およびｘ4のそれぞれの両裾の２点を直線で引いた各ベースラインとラマンシフト波数ｘ1、ｘ2、ｘ3およびｘ4との交点である。そして、３種類のそれぞれのプラスチックのラマン散乱スペクトルの観察位置であるラマンシフト波数ｘ1、ｘ2、ｘ3およびｘ4のラマン散乱強度のそれぞれのベースライン位置からの高さを算出し、これを教師データとして、平均値ベクトルμjおよび共分散行列Σjを算出する。なお、ノイズ低減を図るため、ピーク位置やベースライン位置におけるラマン散乱強度は、必ずしも検出器のその位置における１画素の信号強度ではなく、近傍２〜１０画素の信号強度を平均したものでも良い。
【００２８】
多変量解析手段３３は、被識別プラスチックＰにレーザ光を照射してラマン散乱信号取得手段２０により取得したラマン散乱信号から材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、ピーク高さベクトルを算出し、記憶手段３１に記憶されている平均値ベクトルμj＝（μ1j，μ2j，・・・，μij）および共分散行列Σjを用いた判別式により多変量解析の判別分析を行う。
【００２９】
具体的には、この判別分析の判別得点としてマハラノビス平方距離を用いることが可能である。マハラノビス平方距離ｄ2jは、被識別プラスチックから求まるピーク高さベクトルＸ＝（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘi）に対して次の行列積
2011089892.tif 000004
（但し、「Ｔ」は転置行列、「−１」は逆行列を表す。）
により求める。なお、平均値ベクトルおよび共分散行列の算出やピーク高さベクトルＸには、測定ごとのばらつきによる結果の不安定さを防ぐため、対象とした複数のラマン散乱ピーク強度の合計を正規化して用いる。また、多変量解析の判別分析手法として別の手法を用いることも可能である。
【００３０】
材質識別手段３４は、多変量解析手段３３による解析の結果、判別得点としてのマハラノビス平方距離ｄ2jが最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックＰの材質であると判定する。また、品質識別手段３５は、それぞれ材質識別手段３４により材質Ｍjであると識別された被識別プラスチックＰの品質を識別するものであり、多変量解析手段３３による解析の結果、マハラノビス平方距離ｄ2jが所定の閾値以下のものを良品として判定する。
【００３１】
次に、上記構成のプラスチック識別装置１の処理について、図５および図６のフロー図を参照して説明する。図５は多変量解析のための平均値ベクトルおよび共分散行列の設定のフロー図、図６は被識別プラスチックの識別処理のフロー図である。
【００３２】
図５に示すように、まず、標準となるｋ種類の材質Ｍjのプラスチックのラマン散乱スペクトルをそれぞれ測定し、標準となるｋ種類のプラスチックデータを取得する（ステップＳ１０１）。そして、ラマン散乱信号取得手段２０により、標準となるｋ種類の材質Ｍjのプラスチックのｉ個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を取得し、ベースライン位置からのｉ個の観察位置のそれぞれの高さ（以下、「ピーク高さ」と称す。）を算出する（ステップＳ１０２）。なお、ピーク高さとして、観察位置におけるラマン散乱強度およびベースライン位置における１画素の信号強度ではなく、近傍２〜１０画素の信号強度を平均したものを用いることも可能である。
【００３３】
次に、抽出したピーク高さを正規化し（ステップＳ１０３）、マハラノビス平方距離ｄ2jを算出するために必要な平均値ベクトルμjおよび共分散行列Σjを平均・共分散行列算出手段３２により算出する（ステップＳ１０４）。なお、後述する実施例では１００に正規化しているが、計算精度等を考慮し、一定の数ならいくらでも良い。算出した平均値ベクトルμjおよび共分散行列Σjは、記憶手段３１に設定される（ステップＳ１０５）。
【００３４】
そして、図６に示すように、被識別プラスチックの識別処理では、被識別プラスチックＰにレーザ光を照射してラマン散乱信号取得手段２０によりラマン散乱信号を取得する（ステップＳ２０１）。そして、この取得したラマン散乱信号から材質Ｍj（１≦ｊ≦ｋ）のプラスチックのそれぞれの１点以上の数点の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を取得し、ベースライン位置からの観察位置の高さ（ピーク高さ）を算出する（ステップＳ２０２）。なお、前述のように、ステップＳ１０２において、ピーク高さとして、近傍２〜１０画素の信号強度を平均したものを用いた場合には、ここでも同様に平均したものを算出する。
【００３５】
次に、抽出したピーク高さを正規化し（ステップＳ２０３）、この正規化したピーク高さベクトルＸを用いて、多変量解析手段３３によりｋ種類分のマハラノビス平方距離ｄ2iを算出する。そして、材質識別手段３４により、マハラノビス平方距離ｄ2iが最も小さな値となるｊを特定し、このｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックＰの材質であると判定する（ステップＳ２０５）。
【００３６】
続いて、品質識別手段３５は、材質識別手段３４により材質Ｍjであると識別された被識別プラスチックＰについて、それぞれ所定の閾値以下であるものを良品として判定し、そうでないものを不良品（Ｎ．Ｇ．（No Good））として選別回収対象から除外する（ステップＳ２０６）。また、材質識別手段３４は、異なる種類のプラスチックであっても、マハラノビス平方距離ｄ2jが類似の値を示すことがある場合には、これを所定の閾値を以て判定不明（Ｎ．Ｄ．（Not Determined））として判定する（ステップＳ２０７）。そして、これらの判定結果は、同期制御装置８へ通知され、エアガン駆動装置７およびコンベア速度調整装置９が制御される（ステップＳ２０８）。
【００３７】
以上のように、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、搬入された粉砕プラスチック（異物が含まれている場合もある。）を前処理装置２により異物とプラスチック片とに選別し、この選別されたプラスチック片を振動整列フィーダ３により振動させて整列させ、ベルトコンベア４により搬送する。そして、ラマン散乱識別機５によりベルトコンベア４のベルト４ａ上の被識別プラスチックＰにレーザ光を照射してプラスチックの材質および品質を識別し、識別結果に応じて選別用エアガン６により選別して材質および品質ごとに回収する。これにより、良品のみが種類別に分別回収され、高品位のプラスチック原料として有効に再商品化することが可能となる。
【００３８】
このとき、ラマン散乱識別機５では、強力なレーザ光を発生する半導体レーザ発生装置１２を光源として、このレーザ光を試料である被識別プラスチックＰの表面に凸レンズ１３により集光照射し、その散乱光に含まれるラマン散乱光を、レーザ光の集光に使用した同じ凸レンズ１３により同軸で集光し、光ファイバ２１でマルチチャンネル分光器２２に導き、マルチチャンネル分光してラマン散乱信号を得る。
【００３９】
ここで得るラマン散乱信号は、予め設定した材質Ｍjのプラスチックのそれぞれの１点以上の数点の観察位置とベースライン位置のみを得るだけで良いため、従来のようにラマン散乱スペクトル全体を正確に測定する必要はない。また、できるだけ少ない画素数で測定すれば、１画素当たりの光強度が大きくなるので、大きな電気信号を取り出すことが可能となる。したがって、例えば５１２画素のマルチチャンネル分光器２２により得たラマン散乱信号であれば、十分なＳＮ比で高速に測定することが可能である。
【００４０】
特に、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、ベルトコンベア４のベルト４ａがステンレス鋼により形成されているため、識別したいプラスチックがクリア色のような透明または半透明であっても、このプラスチックを透過したレーザ光はベルト４ａの表面で反射されるが、ベルト４ａからのラマン散乱光は測定の妨害とならない。これにより、ベルト４ａ上の識別したいプラスチックから散乱されたラマン散乱光へのベルト４ａによるラマン効果の影響が少なく、レーザ光の反射の効果による大きなラマン散乱信号が得られ、より正確なプラスチックの識別が可能となっている。
【００４１】
なお、本実施形態においては、ベルト４ａをステンレス鋼製の板としているが、ゴムベルトの表面をアルミニウム箔により覆った構成とすることも可能である。あるいは、ステンレス鋼以外の金属である銅やアルミニウムにより形成することも可能である。要するに、ベルト４ａは、金属表面を有するものとすれば良く、さらに光沢を有するものであればなおさら良い。あるいは、ベルト４ａの表面を鏡面としても良く、同様に透明または半透明の対象物を透過したレーザ光が載置台の鏡面で反射することによって、明確なラマン散乱信号が得られる。
【００４２】
従来のラマン散乱に基づくプラスチックの識別方法は、ラマン散乱スペクトルを正確に測定することが必要であるため、測定時間が長く、解析法も複雑であるが、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、ラマン散乱スペクトルを正確に測定してピーク位置を求めることなく、予め設定した観察位置のラマン散乱強度とベースライン位置のみを、測定したラマン散乱信号から求めるだけ良いため、１秒間に１００個以上の高速でプラスチックの材質および品質を識別することが可能である。したがって、現実に排出されている大量の廃棄プラスチックを、ベルトコンベア４によって搬送しながら材質および品質を識別して分別し、プラスチックリサイクルのための純度の高い再生原料を得ることが可能である。
【００４３】
また、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、焦点距離１５０ｍｍ以下の１枚の凸レンズ１３によりレーザ光Ｌを集光して被識別プラスチックＰに照射するので、レンズ先から被識別プラスチックＰまでの作動距離をその焦点距離１５０ｍｍ以下と同程度に確保することができ、ベルトコンベア４によって搬送されている様々な大きさのプラスチック片の材質を識別することが可能である。
【００４４】
さらに、この凸レンズ１３が、被識別プラスチックＰから散乱されたラマン散乱光を集光する集光系の一部を構成するので、被識別プラスチックＰにどの方向からレーザ光Ｌを照射してもラマン散乱光Ｒを集光することができ、光の照射と集光を効率良く行うことができる。これにより、レーザ光Ｌの照射方向の制限がなくなり、専門家だけでなく一般の利用者であっても容易に使用することが可能となる。また、ベルトコンベア４によって搬送されている様々な形状のプラスチック片に対してどの方向からレーザ光Ｌが照射された場合であっても、そのラマン散乱光Ｒを集光して材質を識別することができる。
【００４５】
また、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、レーザ照射系１０が、半導体レーザ発生装置１２により発生したレーザ光Ｌをミラー１４ａおよびダイクロイックミラー１４ｂの反射のみによって凸レンズ１３まで導くものであることにより、レーザ光Ｌの出力を落とさずに凸レンズ１３で集光して被識別プラスチックに照射することができる。
【００４６】
また、本実施形態におけるプラスチック識別装置１では、高速に被識別プラスチックの識別を行うことが可能であるため、試料をベルトコンベア４の上で常時移動している状態で識別することが可能である。そのため、レーザ光Ｌも連続発振させていれば良く、レーザの同期パルス発振が不要であるため、構造が簡単である。
【００４７】
半導体レーザ発生装置１２を内蔵する検出部ヘッド１１とマルチチャンネル分光器２２とが汎用的な光ファイバ２１のみで接続しているため、マルチチャンネル分光器２２やデータ処理装置３０といった精密な部分を作業環境の良い離れた場所に設置することが可能である。
【実施例】
【００４８】
本実施例では、上記プラスチック識別装置１により被識別プラスチックＰの種類および品質の識別テストを行った。
【００４９】
まず、それぞれ標準となる３種類の材質Ｍj（ｊ＝ＰＰ，ＰＳ，ＡＢＳ）のプラスチックのそれぞれの４点の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を取得し、これらの教師データから平均値ベクトルμjおよび共分散行列Σjを求めた。表１、表２、表３は、それぞれＰＰ、ＰＳ、ＡＢＳについて求めた平均値ベクトルμjを示している。また、表４、表５、表６は、それぞれＰＰ、ＰＳ、ＡＢＳについて求めた共分散行列Σjを示している。
【００５０】
【表１】
2011089892.tif 000005
【００５１】
【表２】
2011089892.tif 000006
【００５２】
【表３】
2011089892.tif 000007
【００５３】
【表４】
2011089892.tif 000008
【００５４】
【表５】
2011089892.tif 000009
【００５５】
【表６】
2011089892.tif 000010
【００５６】
次に、被識別プラスチックのラマン散乱信号から４個の観察位置に対応するラマンシフト波数におけるラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、正規化されたピーク高さベクトルＸを算出した。図７の（ａ）は３種類のサンプルＡ，Ｂ，Ｃのラマン散乱スペクトル上にそれぞれ４個の観察位置を示した図である。４個の観察位置はそれぞれ図中に○で示しており、それぞれの観察位置のラマン散乱強度およびベースライン位置を得て、正規化されたピーク高さベクトルＸを算出した結果が表７である。また、図７の（ｂ）はこの正規化されたピーク高さを相対値で示した図である。
【００５７】
【表７】
2011089892.tif 000011
【００５８】
そして、サンプルＡ，Ｂ，Ｃについて、それぞれマハラノビス平方距離を算出した結果が表８である。それぞれマハラノビス平方距離が最も小さいときのｊに対する材質Ｍjが被識別プラスチックの材質であると判定できている。
【００５９】
【表８】
2011089892.tif 000012
【００６０】
また、図８は前述のステップＳ２０６におけるＮ．Ｇ．判定を行った例を示している。図８上段は、合計８６個の廃プラスチック片についてＰＰ，ＰＳ，ＡＢＳと判定されたものそれぞれ５１個、２２個、１３個のマハラノビス平方距離の頻度分布である。図８下段に示すＰＰの例では、サンプルＢ１＿４はＰＰのマハラノビス平方距離が最も小さくなり、ＰＰと判定されたが、マハラノビス平方距離が所定の閾値よりも大きいため、添加物が多い不良品であると判定できる。実際そのラマン散乱スペクトルを見ると、サンプルＢ１＿４ではラマンシフト１００から４００ピクセルにおいて添加物からのブロードなラマン散乱が観察されている。一方、サンプルＢ１＿１、Ｃ３＿１＿１では、ＰＰからの明確なラマン散乱が現れており、純度の高いＰＰであることが分かる。
【００６１】
また、図９は前述のステップＳ２０７におけるＮ．Ｄ．判定を行った例を示している。図９の中央のグラフは、判定に用いる３種類のマハラノビス平方距離を対数で表して比較したものである。図９に示す例では、真ん中の黒い線は、判定に用いる３種類のマハラノビス平方距離があまり変わらない（類似の値を示した）ため、Ｎ．Ｄ．と判定する。Ｎ．Ｄ．と判定された廃プラスチック片のラマン散乱スペクトルは、ノイズを考慮すると一部のピークの有無が不明瞭であり、マハラノビス平方距離の大小からのみで判断すると、間違った材質の廃プラスチックを回収することになってしまう。一方、算出されたマハラノビス平方距離が所定の閾値よりも大きく異なる他の廃プラスチック片は、そのラマン散乱スペクトルが判定された材質に相当する明確なラマン散乱スペクトルを示している。これにより、回収される廃プラスチックの純度を上げることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明のプラスチックの識別装置および識別方法並びに識別プログラムは、プラスチックの材質および品質を非破壊かつ非接触で高速に識別する装置、方法およびプログラムとして有用である。
【符号の説明】
【００６３】
１  プラスチック識別装置
２  前処理設備
３  振動整列フィーダ
４  ベルトコンベア
４ａ  ベルト
５  ラマン散乱光識別装置
６  選別用エアガン
７  エアガン駆動装置
８  同期制御装置
９  コンベア速度調整装置
１０  レーザ照射系
１１  検出部ヘッド
１２  半導体レーザ発生装置
１３  凸レンズ
１４ａ  ミラー
１４ｂ  ダイクロイックミラー
２０  ラマン散乱信号取得手段
２１  光ファイバ
２２  マルチチャンネル分光器
２３  励起光除去フィルタ
３０  データ処理装置
３１  記憶手段
３２  平均・共分散行列算出手段
３３  多変量解析手段
３４  材質識別手段
３５  品質識別手段
３６  出力手段
４０  半導体レーザ駆動装置
【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９】
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【図１】
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【図７】
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【図８】
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