(57)【要約】【課題】ごみピット内でのごみの攪拌状態をより正確に知ることができるごみ攪拌状態検出装置を提供する。【解決手段】ごみ焼却設備におけるごみピット１内の攪拌状態を検出する装置であって、ごみピット内を撮影する撮影カメラ12と、この撮影カメラにて撮影された画像データを入力するとともに輝度値に基づき階調化する階調化部24と、この階調化部で階調化された画像データに対してエッジ抽出用フィルタを用いてごみの塊部分の外形線に対応するエッジを抽出するエッジ抽出部25と、このエッジ抽出部で抽出されたエッジのフラクタル次元をボックスカウント法を用いて演算するフラクタル次元演算手段14と、このフラクタル次元演算手段で求められたフラクタル次元に基づきごみの攪拌状態を検出する攪拌状態検出手段15とから構成したもの。【選択図】図３
2015124955.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ごみ焼却設備におけるごみピット内の攪拌状態を検出する装置であって、
ごみピット内を撮影する撮影手段と、
この撮影手段にて撮影された画像データを入力するとともに輝度値に基づき階調化する階調化部と、
この階調化部で階調化された画像データに対してエッジ抽出用フィルタを用いてごみの塊部分の外形線に対応するエッジを抽出するエッジ抽出部と、
このエッジ抽出部で抽出されたエッジのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算部と、
このフラクタル次元演算部で求められたフラクタル次元に基づきごみの攪拌状態を検出する攪拌状態検出手段とから構成したことを特徴とするごみ攪拌状態検出装置。
【請求項２】
フラクタル次元演算部でのフラクタル次元を求める際に、ボックスカウント法を用いたことを特徴とする請求項１に記載のごみ攪拌状態検出装置。
【請求項３】
ごみ焼却設備におけるごみピット内の攪拌状態を検出する方法であって、
撮影手段により撮影されるとともに輝度値に基づき階調化されたごみピット内の画像データにエッジ抽出用フィルタを適用してごみの塊部分の外形線に相当するエッジを抽出し、
次にこの抽出されたエッジのフラクタル次元を演算するとともに、このフラクタル次元に基づきごみの攪拌状態を検出することを特徴とするごみ攪拌状態検出方法。
【請求項４】
フラクタル次元を求める際に、ボックスカウント法を用いたことを特徴とする請求項３に記載のごみ攪拌状態検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ごみ焼却設備におけるごみピット内に搬入されたごみの攪拌状態を検出するためのごみ攪拌状態検出装置およびごみ攪拌状態検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ごみ焼却設備にはごみピットが設けられており、ごみ搬送車からのごみは、一旦、ごみピット内に貯留される。そして、このごみは、ごみピット内で天井クレーンからのバケットにより、焼却炉内での燃焼が効率良く行われるように、ごみ質が均一となるように攪拌されている。
【０００３】
ところで、最近、ごみピット内でのごみの攪拌作業の自動化が進んでいるとともに、自動化によるごみの攪拌状態の評価方法も提案されている（例えば、特許文献１参照）。
この評価方法は、簡単に言うと、バケットの開閉信号を基に、ごみがどこに落下して堆積したかをモデル化することで、ごみの攪拌度を評価する方法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５１８５１９７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述した特許文献１のごみ攪拌評価方法では、クレーンのバケットの開閉信号に基づき、ごみがどこに落下したかを判断することにより、ごみの攪拌度合いを計測している。この評価方法では、バケットを開いてごみを落下させると、その場所で円形状にごみが広がって落下するとともに、バケットによりごみを掴むと、その場所でのごみが円形状に取り除かれるとの仮定に基づいている。言い換えれば、ごみの散らばり具合をすべて計算により算出しているため、実際のごみの動きとリンクしていないので、ごみの攪拌状態が正確に判らないという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、ごみピット内でのごみの攪拌状態をより正確に知ることができるごみ攪拌状態検出装置およびごみ攪拌状態検出方法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】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明のごみ攪拌状態検出装置は、ごみ焼却設備におけるごみピット内の攪拌状態を検出する装置であって、
ごみピット内を撮影する撮影手段と、
この撮影手段にて撮影された画像データを入力するとともに輝度値に基づき階調化する階調化部と、
この階調化部で階調化された画像データに対してエッジ抽出用フィルタを用いてごみの塊部分の外形線に対応するエッジを抽出するエッジ抽出部と、
このエッジ抽出部で抽出されたエッジのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算部と、
このフラクタル次元演算部で求められたフラクタル次元に基づきごみの攪拌状態を検出する攪拌状態検出手段とから構成したものであり、
また上記検出装置において、フラクタル次元演算部でのフラクタル次元を求める際に、ボックスカウント法を用いたものである。
【０００８】
さらに、本発明のごみ攪拌状態検出方法は、ごみ焼却設備におけるごみピット内の攪拌状態を検出する方法であって、
撮影手段により撮影されるとともに輝度値に基づき階調化されたごみピット内の画像データにエッジ抽出用フィルタを適用してごみの塊部分の外形線に相当するエッジを抽出し、
次にこの抽出されたエッジのフラクタル次元を演算するとともに、このフラクタル次元に基づきごみの攪拌状態を検出する方法であり、
また上記検出方法において、フラクタル次元を求める際に、ボックスカウント法を用いる方法である。
【発明の効果】
【０００９】
上記検出装置および検出方法において、ごみの攪拌状態を検出するのに、実際のごみピット内でのごみの画像データに対して、ごみの塊部分を示すエッジを抽出するとともに、このエッジに対してフラクタル次元を演算により求めてごみの攪拌状態を検出るようにしたので、従来のように、クレーンのバケットの開閉信号に基づき、ごみがどこに落下したかを判断することによりごみの攪拌度を計測しているものに比べて、ごみの攪拌状態をより正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例に係るごみ焼却設備の概略構成を示す断面図である。
【図２】図１のＡ−Ａ矢視断面図である。
【図３】同実施例に係るごみ攪拌状態検出装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】同実施例に係るごみ攪拌状態検出方法を説明するための攪拌前のごみの状態を階調化して表した平面図である。
【図５】図４の平面図に対してエッジ処理を施した画像データである。
【図６】同実施例に係るフラクタル次元演算部で得られる回帰直線を示すグラフである。
【図７】同実施例に係るごみ攪拌状態検出方法を説明するための攪拌前のごみの状態を示す平面図で、（ａ）は階調化されたごみの画像データであり、（ｂ）は抽出されたエッジを示すものである。
【図８】図７のごみの画像データに対してエッジを検出した状態を示す平面図で、（ａ）は階調化されたごみの画像データであり、（ｂ）は抽出されたエッジを示すものである。
【図９】同実施例の具体例に係るブロックの大きさおよびその個数の数値を示す図表である。
【図１０】同実施例の具体例に係るブロックの大きさおよびその個数の数値を示す図表である。
【図１１】同実施例の具体例に係るブロックの大きさおよびその個数から求められる回帰直線を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施例に係るごみピット内のごみ攪拌状態を検出するためのごみ攪拌状態検出装置およびごみ攪拌状態検出方法を図面に基づき説明する。
本実施例に係るごみピットはごみ焼却設備に設けられている。具体的には、図１および図２に示すように、ごみピット１は焼却炉２に併設されている。そして、ごみピット１の天井には、天井走行クレーン３が配置されており、この天井走行クレーン３には横行台車４が配置されるとともに、この横行台車４には、ごみＧを掴むためのバケット５がワイヤー６を介して巻上げ機７により昇降し得るように吊持されている。したがって、ごみ搬送車Ｓによりごみピット１内に搬入されたごみＧは、バケット５によるごみの把持・開放動作により攪拌された後、焼却炉２の投入用ホッパー２ａ内に投入されて、焼却炉２内で燃焼される。なお、ごみピット１の側壁部１ａには、ごみピット１内を監視し得るとともに天井走行クレーン３を操作するための操作室８が設けられている。
【００１２】
ところで、バケット５によるごみＧの攪拌作業は、ごみ袋をバケット５により掴み上方に持ち上げて放出することにより、ごみ袋を破くとともに落下させてごみを周囲に撒き散らすことにより行われる。
【００１３】
そして、このごみ焼却設備には、ごみピット１内でのバケット５によるごみＧの撒き散らし状態、すなわちごみの攪拌状態を検出するごみ攪拌状態検出装置（図３に示す）１１が具備されている。
【００１４】
以下、ごみ攪拌状態検出装置１１について説明する。
図１〜図３に示すように、このごみ攪拌状態検出装置１１は、大きく分けて、ごみピット１内を撮影する撮影手段としての撮影カメラ（ＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラなどが用いられる）１２と、この撮影カメラ１２により撮影された画像データを入力してごみの塊部分のエッジ（外形を示す輪郭線である）Ｅを抽出するための画像処理手段１３と、この画像処理手段１３により抽出されたエッジＥのフラクタル次元を演算するフラクタル次元演算手段１４と、このフラクタル次元演算手段１４で求められたフラクタル次元に基づきごみピット１内のごみ攪拌状態を検出する攪拌状態検出手段１５とから構成されている。
【００１５】
上記画像処理手段１３は、図３に示すように、撮影カメラ１２にて撮影された画像データを取り込む画像データ取込部２１と、この画像データ取込部２１に取り込まれたごみピット１の全体の画像データに対してごみの攪拌エリアを設定する攪拌エリア設定部２２と、この攪拌エリア設定部２２で設定された攪拌エリアの画像データを複数の領域、例えば７行×９列で計６３個に分割する画像分割部２３と、この画像分割部２３で分割された領域（以下、分割領域という）における画素毎（画素の大きさは任意調整することができ、例えば撮像素子を複数集めた大きさである）の輝度値を所定の階調に、例えば２５６階調（所謂、グレイスケール）に分ける階調化部２４と、この階調化部２４で得られた分割領域におけるごみＧの塊部分の境界部分に対応するエッジＥの抽出処理を行うエッジ抽出部２５とから構成されている。
【００１６】
このエッジ抽出部２５では、例えばキャニー（Ｃａｎｎｙ）法が用いられて、エッジが抽出される。
ここで、エッジ抽出部２５でのキャニー法による具体的な抽出方法について説明する。
【００１７】
まず、対象となる画像データに対してガウシアンフィルタで輝度値の平滑化を行った後、エッジ輝度と勾配方向とを計算する。すなわち、ソーベルフィルタを用いてエッジを抽出するとともに、エッジの方向を求める。
【００１８】
次に、太いエッジに対して細線化処理を行った後、２つの閾値α，β（α＜β）を用いて、エッジであるか否かを判断する。
すなわち、βよりも大きい輝度値である場合にはエッジであると判断し、αよりも小さい輝度値である場合にはエッジでないと判断し、さらにαとβとの間の輝度値である場合で且つエッジに結合しているものについては、エッジと判断する。この手順にて、エッジが求められる。
【００１９】
例えば、図４に示すような階調化（グレイスケール化）されたごみの画像データに対してエッジ抽出処理を行うと、図５に示すようなエッジ（白い線で表されている）Ｅの画像データが得られる。
【００２０】
次に、フラクタル次元演算手段１４での演算について詳しく説明する。
このフラクタル次元演算手段１４ではボックスカウント法によりフラクタル次元が求められる。
【００２１】
まず、フラクタル次元について一般的に説明する。
フラクタル次元とは、ハウスドルフ測度から導かれるもので、或る図形Ｘが長さ（被覆距離の一例で、代表距離ともいえる。ここでは、直径と称して説明する）ｄの直線を用いて近似した場合（例えば、直径ｄの円で被覆した場合）の個数（被覆個数）をＮ（ｄ）個とすると、ハウスドルフ測度Ｍｋ（Ｘ）は下記（１）式にて表される。
【００２２】
【数１】
2015124955.tif 000003
そして、或る数ｋ０において、種々の直径ｄと当該直径ｄに対する個数Ｎ（ｄ）との間に、下記（２）式に示すような比例関係があるとすると、下記（３）式が得られる。
【００２３】
【数２】
2015124955.tif 000004
但し、直径ｄと個数Ｎ（ｄ）との間に、上記（２）式の比例関係が成立するような値ｄが採用される。
【００２４】
上記（１）および（３）式から、図形Ｘのハウスドルフ測度Ｍｋ（Ｘ）は、ｋ＝ｋ０において、下記（４）式にて表される。
Ｍｋ０（Ｘ）≒μ・・・（４）
そして、上記（４）式における定数ｋ０をフラクタル次元とするものである。
【００２５】
ところで、この定数ｋ０については、上記（２）式の両辺の自然対数をとることにより求めることができる。
上記（２）式の両辺の自然対数をとると、下記（５）式のようになる。
【００２６】
logＮ（ｄ）＝−ｋ０logｄ＋logμ・・・（５）
この（５）式のlogＮ（ｄ）をｙに、logｄをｘに置き換えると下記（６）式が得られる。
【００２７】
ｙ＝−ｋ０ｘ＋logμ・・・（６）
そして、上記ｘ（logｄである）とｙ（logＮ（ｄ）である）とに複数個の実測データを代入して回帰直線を求め、ｋ０は当該回帰直線の傾きとして与えられる。
【００２８】
次に、上記説明を踏まえて、攪拌状態を検出する対象画像にて抽出されたエッジつまりごみの塊部分の外形に相当する輪郭線に対して、ボックスカウント法を用いてフラクタル次元が求められる。
【００２９】
すなわち、まず、対象画像の一辺をｍ個に分割し、対象画像がｍ×ｍ個のブロックとなるように分割する。
そして、一辺の長さがブロック１個分である場合のエッジを含むブロックｄｍ（添え字のｍはブロック１個分の長さであることを示す）の個数をカウントして、その全個数をＮ（ｄｍ）とする。
【００３０】
次に、一辺の長さがブロック２個分である場合のエッジを含むブロック（ｄ２ｍ）の個数をカウントして、その全個数Ｎ（ｄ２ｍ）を求める。
以下、同様にして、ブロックの一辺の長さが、４ｍ、８ｍ、１６ｍ、・・・というように、順次、増やし（つまり、対象画像の分割個数を減らすことになる）、それぞれのブロック（ｄｉ：ｉ＝ｍ，２ｍ，４ｍ、８ｍ、１６ｍ、・・・）毎にエッジを含む全個数Ｎ（ｄｉ）をカウントする。なお、ｄｉの値については、必ずしも、倍々にする必要はなく、適切な値が選択される。
【００３１】
次に、上記求められたブロックの一辺の長さｄｉ（ｉ＝ｍ，２ｍ，４ｍ，・・・）と全個数Ｎ（ｄｉ）との対数をとるとともに、各対数の値をｘ−ｙ座標上にプロットして結ぶと、例えば図６に示すような曲線ａが得られる。そして、これらプロットされた各点に対して最小二乗法を適用し、回帰直線ｙを求める。この回帰直線ｙの傾きがフラクタル次元ｋ０となる。例えば、図６では、フラクタル次元ｋ０が１．１７２の場合を示している。
【００３２】
すなわち、フラクタル次元演算手段１４には、エッジ抽出部２５で抽出されたエッジに対して当該エッジを含むブロックの個数をカウントする個数算出部３１と、この個数算出部３１でカウントされたブロックの全個数Ｎ（ｄ）とブロックの大きさを表す長さｄｉとの対数をそれぞれ求める対数演算部３２と、この対数演算部３２で求められた長さｄｉと全個数Ｎ（ｄｉ）との組からなる二次元座標上での点に対して最小二乗法を適用して少なくとも回帰直線の傾きを求めるとともにこの傾きをフラクタル次元ｋ０とする（出力する）フラクタル次元演算部３３とが具備されている。
【００３３】
また、上記攪拌状態検出手段１５では、フラクタル次元演算部３３で求められたフラクタル次元ｋ０が入力され、予め、設定された閾値と比較されて、攪拌が行われているか否かが検出される。そして、例えば攪拌が充分でない場合には、その旨の信号が、例えば操作室８に送られて、自動的にまたは操作員により、ごみの攪拌操作が行われる。
【００３４】
次に、上記検出装置によるごみ攪拌状態の検出方法について詳しく説明する。
すなわち、撮影カメラ１２からの画像データが画像データ取込部２１に取り込まれた後、攪拌エリア設定部２２にて、その画像データに対して攪拌エリア（概略的なエリアである）が設定される（例えば、自動的に、または操作員により設定される）。
【００３５】
そして、設定された攪拌エリアの画像データが画像分割部２３に入力され、ここで複数の領域、例えば７行×９列で計６３個に分割される。なお、図２は７行×４列で計２８個に分割した状態を示している。
【００３６】
次に、この画像分割部２３で分割された分割領域の画像データが階調化部２４に入力されて複数の階調、例えば２５６階調でもって、所定大きさの画素毎に示される。
そして、この階調化部２４で階調化された画像データがエッジ抽出部２５に入力され、ここでエッジＥが抽出される。すなわち、ごみＧの塊部分の輪郭線が抽出される。
【００３７】
次に、この抽出されたエッジＥの画像データがフラクタル次元演算手段１４に入力され、フラクタル次元ｋ０が求められる。
すなわち、分割領域の画像データにおけるエッジつまりごみＧの塊部分の外形に相当する輪郭線に対して、ボックスカウント法を用いてフラクタル次元が求められる。
【００３８】
具体的には、対象画像の一辺をｍ個に分割し、対象画像がｍ×ｍ個のブロックｄｍとなるように分割する。
そして、エッジを含むブロックｄｍの個数をカウントして、その全個数をＮ（ｄｍ）とする。
【００３９】
次に、一辺の長さが２ｍ個である場合のエッジを含むブロックｄ２ｍの個数をカウントして、その全個数Ｎ（ｄ２ｍ）を求める。
以下、同様にして、ブロックの一辺が、４ｍ、８ｍ、１６ｍ、・・・というように、順次、増やし、それぞれのブロックｄｉ毎にエッジを含む全個数Ｎ（ｄｉ）をカウントする。
【００４０】
次に、上記求められたブロックの一辺の長さｄｉ（ｉ＝ｍ，２ｍ，４ｍ，８ｍ、１６ｍ、・・・）と全個数Ｎ（ｄｉ）との対数をとるとともに、各対数の値をｘ−ｙ座標上にプロットする。例えば、logｄをｘ座標に、logＮｄをｙ座標にとる。
【００４１】
次に、プロットされた複数の点に対し、最小二乗法を用いて回帰直線ｙの傾きを求める。この傾きがフラクタル次元ｋ０となる。
ここで、ごみの攪拌前の状態と、攪拌後の状態とについて、フラクタル次元を求めた結果について説明する。
【００４２】
すなわち、図７は攪拌前の状態を示し、図８は攪拌後の状態を示し、各図において、（ａ）はごみの画像を階調化した画像データであり、（ｂ）はこの階調化した画像から抽出されたエッジを示す図である。
【００４３】
そして、攪拌前と攪拌後におけるlogｄとlogＮ（ｄ）とを求めると、図９および図１０の図表のようになる。そして、これらのlogｄとlogＮ（ｄ）とをｘ−ｙ座標にプロットして結ぶと、図１１に示す曲線ｂ，ｃのようになる。そして、プロットされた各点に対して最小二乗法を適用して回帰直線を求めると、図１１に示すｙ１およびｙ２のようになる。この場合における各フラクタル次元ｋ０１およびｋ０２は、それぞれ１．１７６と、１．４１１となり、攪拌後のフラクタル次元ｙ０２の方が大きくなっていることがよく判る。
【００４４】
次に、このようにして求められたフラクタル次元ｋ０が攪拌状態検出手段１５に入力され、予め設定された閾値と比較される。フラクタル次元ｋ０が閾値以上である場合には、ごみが充分に攪拌されていると判断され、引き続いて、他の分割領域に対して、上述したと同様の手順が行われる。一方、フラクタル次元ｋ０が閾値を超えていない場合には、ごみの攪拌が充分でないと判断され、当該分割領域のごみＧに対して引き続き攪拌が行われる。
【００４５】
そして、上述した手順が全ての分割領域に対して行われる。つまり、全ての分割領域でのフラクタル次元ｋ０が閾値以上となるように攪拌が行われる。
なお、攪拌が充分でないと判断された場合には、その旨の信号が操作室８に送られて、自動的にまたは操作員により天井走行クレーン３が操作されて、その分割領域でのごみＧが攪拌される。
【００４６】
ごみ投入動作の自動化まで考慮した場合、本実施例には、上記ごみ攪拌状態検出装置およびこのごみ攪拌状態検出装置にて検出されたごみ攪拌状態の信号を入力して天井走行クレーン３、横行台車４および巻上げ機７を自動的に駆動させる制御装置を具備するごみピット内の自動投入装置が含まれることになる。
【００４７】
上述したように、実際のごみピット内でのごみの画像データに対して、ごみの塊部分を示すエッジを抽出するとともに、このエッジに対してフラクタル次元を演算により求めてごみの攪拌状態を検出するようにしたので、従来のように、クレーンのバケットの開閉信号に基づき、ごみがどこに落下したかを判断することによりごみの攪拌度を計測しているものに比べて、ごみの攪拌状態をより正確に検出することができる。
【００４８】
ところで、上記実施例で説明した画像処理手段１３およびフラクタル次元演算手段１４における主要な各処理部、例えば画像分割部２３、階調化部２４、エッジ処理部２５、個数算出部３１、対数演算部３２、フラクタル次元演算部３３などについては、実際には、プログラムまたは集積回路により構成されている。
【００４９】
また、上記実施例においては、エッジの抽出に際し、キャニー法を用いたが、ソーベルフィルタやＬＯＧフィルタとゼロ交差とを用いる方法などであってもよい。さらに、フラクタル次元をボックスカウント法により求めたが、例えばＭＰＤ（ｍｏｄｉｆｉｅｄ  ｐｉｘｅｌ  ｄｉｌａｔｉｏｎ）法などを用いても良い。
【符号の説明】
【００５０】
Ｇ      ごみ
１      ごみピット
２      焼却炉
３      天井走行クレーン
４      横行台車
５      バケット
１１      ごみ攪拌状態検出装置
１２      撮影カメラ
１３      画像処理手段
１４      フラクタル次元演算手段
１５      攪拌状態検出手段
２１      画像データ取込部
２２      攪拌エリア設定部
２３      画像分割部
２４      階調化部
２５      エッジ抽出部
３１      個数算出部
３２      対数演算部
３３      フラクタル次元演算部
【図１】
2015124955.tif 000005
【図２】
2015124955.tif 000006
【図３】
2015124955.tif 000007
【図６】
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【図９】
2015124955.tif 000009
【図１０】
2015124955.tif 000010
【図１１】
2015124955.tif 000011
【図４】
2015124955.tif 000012
【図５】
2015124955.tif 000013
【図７】
2015124955.tif 000014
【図８】
2015124955.tif 000015