(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ミキサによって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルトの旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システムであって、
前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材を撮影する少なくとも１つの撮像装置と、
前記撮像装置が撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部と、
前記画像解析部の画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部と、を備える旧アスファルト量推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
前記撮像装置により撮影された前記画像データは、カラーの画像データであり、
前記画像解析部は、前記画像データに対して、前記画像データに含まれる青色成分に関する解析を行い、
前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システム。
【請求項３】
請求項２に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
前記画像解析部は、前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる前記青色成分の量を算出し、
前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部によって算出された前記青色成分の量に基づいて、前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システム。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
彩度を２５５段階で表現した場合の前記青色成分の彩度は、７０度以上であり、
色相を１８０段階で表現した場合の前記青色成分の色相は、１００〜１５０度である旧アスファルト量推定システム。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
前記画像解析部は、さらに、前記画像データに基づいて前記再生骨材の粒度を測定し、
前記旧アスファルト量推定部は、前記青色成分に関する解析結果及び前記再生骨材の粒度に基づいて、前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
前記撮像装置は、前記アスファルトプラントのドライヤによって加熱された後の前記再生骨材を撮影する旧アスファルト量推定システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、新たに前記ミキサに供給する新規アスファルトの供給量を算出する供給量算出部を、さらに備える旧アスファルト量推定システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムであって、
前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、前記再生骨材に添加する再生用添加剤の供給量を算出する供給量算出部を、さらに備える旧アスファルト量推定システム。
【請求項９】
再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、
前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、
前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、
前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、
請求項１〜８のいずれか一項に記載の旧アスファルト量推定システムとを備えるアスファルトプラント。
【請求項１０】
再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、
前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、
前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、
前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、
請求項７に記載の旧アスファルト量推定システムとを備え、
前記アスファルト供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記新規アスファルトの供給量に基づいて、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルトプラント。
【請求項１１】
再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、
前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、
前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、
前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、
前記再生骨材に再生用添加剤を添加する添加剤供給部と、
請求項８に記載の旧アスファルト量推定システムとを備え、
前記添加剤供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記再生用添加剤の供給量に基づいて、前記再生用添加剤を前記再生骨材に添加するアスファルトプラント。
【請求項１２】
請求項９〜１１のいずれか一項に記載のアスファルトプラントであって、
前記骨材は、前記再生骨材及び新規骨材を含み、
前記アスファルトプラントは、前記新規骨材を前記ミキサに供給する新規骨材供給部をさらに備えたアスファルトプラント。
【請求項１３】
ミキサによって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、
前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材の画像データを撮影する第１の工程と、
前記画像データに対して画像解析処理を行う第２の工程と、
前記画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルトの旧アスファルト量を推定する第３の工程と、を備えた旧アスファルト量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アスファルト混合物の原料となる再生骨材に含まれる旧アスファルト量を推定するための旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
アスファルトプラントで製造されるアスファルト混合物は、骨材及びアスファルトを含んでいる。骨材には、新規の骨材の他に、舗装廃材等に含まれる骨材をリサイクルした再生骨材が用いられることもある。このような再生骨材には、使用済みアスファルト（旧アスファルト）が含まれている。
【０００３】
アスファルト混合物の品質管理のためには、再生骨材に含まれる旧アスファルトの量を測定する必要があるが、従来から、旧アスファルトの量を測定するための方法として、「アスファルト抽出試験方法」が用いられている（特許文献１の段落［００１６］参照）。
【０００４】
すなわち、従来の自動遠心分離抽出法では、再生骨材から旧アスファルトを揮発させ、残存する再生骨材の重量と抽出前の再生骨材の重量との差に基づいて、旧アスファルト量を測定している。また、アスファルトプラントでは、再生骨材が含まれるアスファルト混合物の品質管理のために、入荷される再生骨材に対して、月に数回、このようなアスファルト抽出試験が実施され、旧アスファルト量が測定されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６３６７９９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、再生骨材に含まれる旧アスファルト量をアスファルト抽出試験方法によって測定する場合、旧アスファルト量を測定するためにかかる作業負担が過大になってしまうという問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、再生骨材に含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
［１］上記課題を解決するために、本発明に係る旧アスファルト量推定システムは、ドライヤによって再生骨材を加熱し、ミキサによって前記再生骨材を含む骨材とアスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定システムであって、前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材を撮影する少なくとも１つの撮像装置と、前記撮像装置が撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部と、前記画像解析部の画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる前記旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部と、を備える旧アスファルト量推定システムである。
【０００９】
［２］上記発明において、前記撮像装置により撮影された前記画像データは、カラーの画像データであり、前記画像解析部は、前記画像データに対して、前記画像データに含まれる青色成分に関する解析を行い、前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記旧アスファルト量を推定してもよい。
【００１０】
［３］上記発明において、前記画像解析部は、前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる前記青色成分の量を算出し、前記旧アスファルト量推定部は、前記画像解析部によって算出された前記青色成分の量に基づいて、前記旧アスファルト量を推定してもよい。
【００１１】
［４］上記発明において、 彩度を２５５段階で表現した場合の前記青色成分の彩度は、７０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の前記青色成分の色相は、１００〜１５０度であってもよい。
【００１２】
［５］上記発明において、前記画像解析部は、さらに、前記画像データに基づいて前記再生骨材の粒度を測定し、前記旧アスファルト量推定部は、前記青色成分に関する解析結果及び前記再生骨材の粒度に基づいて、前記旧アスファルト量を推定してもよい。
【００１３】
［６］上記発明において、前記撮像装置は、前記アスファルトプラントのドライヤによって加熱された後の前記再生骨材を撮影してもよい。
【００１４】
［７］上記発明において、旧アスファルト量推定システムは、前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、新たに前記ミキサに供給する新規アスファルトの供給量を算出する供給量算出部を、さらに備えてもよい。
【００１５】
［８］上記発明において、旧アスファルト量推定システムは、前記旧アスファルト量推定部が推定した前記旧アスファルト量に基づいて、前記再生骨材に添加する再生用添加剤の供給量を算出する供給量算出部を、さらに備えてもよい。
【００１６】
［９］本発明に係るアスファルトプラントは、再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、上記の旧アスファルト量推定システムとを備えるアスファルトプラントである。
【００１７】
［１０］本発明に係るアスファルトプラントは、再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、上記の旧アスファルト量推定システムとを備え、前記アスファルト供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記新規アスファルトの供給量に基づいて、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルトプラントである。
【００１８】
［１１］本発明に係るアスファルトプラントは、再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントであって、前記再生骨材を含む骨材と前記新規アスファルトとを混合するミキサと、前記再生骨材を前記ミキサに供給する再生骨材供給部と、前記新規アスファルトを前記ミキサに供給するアスファルト供給部と、前記再生骨材に再生用添加剤を添加する添加剤供給部と、上記の旧アスファルト量推定システムとを備え、前記添加剤供給部は、前記旧アスファルト量推定システムの前記供給量算出部が算出した前記再生用添加剤の供給量に基づいて、前記再生用添加剤を前記再生骨材に添加するアスファルトプラントである。
【００１９】
［１２］上記発明において、前記骨材は、前記再生骨材と新規骨材を含み、前記アスファルトプラントは、前記新規骨材を前記ミキサに供給する新規骨材供給部をさらに備えていてもよい。
【００２０】
［１３］本発明に係る旧アスファルト量推定方法は、ミキサによって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントにおいて、前記ミキサが前記再生骨材と前記新規アスファルトとを混合する前に、前記再生骨材の画像データを撮影する第１の工程と、前記画像データに対して画像解析処理を行う第２の工程と、前記画像解析処理の結果に基づいて、前記再生骨材に含まれる旧アスファルトの旧アスファルト量を推定する第３の工程と、を備える旧アスファルト量推定方法である。
【００２１】
［１４］上記発明において、前記撮像装置により撮影された前記画像データは、カラーの画像データであり、前記第２の工程は、前記画像データに対して、前記画像データに含まれる青色成分に関する解析を行うことを含み、前記第３の工程は、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記旧アスファルト量を推定することを含んでいてもよい。
【００２２】
［１５］上記発明において、前記第２の工程は、前記画像データに基づいて、前記画像データに含まれる前記青色成分の量を算出することを含み、前記第３の工程は、前記画像解析部によって算出された前記青色成分の量に基づいて、前記旧アスファルト量を推定することを含んでいてもよい。
【００２３】
［１６］上記発明において、 彩度を２５５段階で表現した場合の前記青色成分の彩度は、７０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の前記青色成分の色相は、１００〜１５０度であってもよい。
【００２４】
［１７］上記発明において、前記第２の工程は、さらに、前記画像データに基づいて前記再生骨材の粒度を測定することを含み、前記第３の工程は、前記青色成分に関する解析結果及び前記再生骨材の粒度に基づいて、前記旧アスファルト量を推定することを含んでいてもよい。
【００２５】
［１８］上記発明において、前記第１の工程は、前記アスファルトプラントのドライヤによって加熱された後の前記再生骨材を撮影することを含んでいてもよい。
【００２６】
［１９］上記発明において、旧アスファルト量推定方法は、前記旧アスファルト量に基づいて、新たに前記ミキサに供給する新規アスファルトの供給量を算出する工程を、さらに備えてもよい。
【００２７】
［２０］上記発明において、旧アスファルト量推定方法は、前記旧アスファルト量に基づいて、前記再生骨材に添加する再生用添加剤の供給量を算出する工程を、さらに備えてもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、再生骨材に含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本実施形態に係るアスファルトプラントの構成を示す図である。
【図２】図２（ａ）及び図２（ｂ）は、各々、図１に示すアスファルトプラントに使用される撮像装置の具体的な構造の例を示す図である。
【図３】図２（ａ）又は図２（ｂ）に示す撮像装置により撮影された再生骨材の画像データの一例を示す写真である。
【図４】図４（ａ）は、骨材の粒度解析において骨材の画像データを画像処理した状態の一例を示す図であり、図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す画像処理において、骨材に含まれる骨材粒子をセグメンテーション化した状態を示す図である。
【図５】線形回帰分析によって求められた骨材の体積と重量との関係の一例を示すグラフである。
【図６】図４（ａ）及び図４（ｂ）に示す画像処理に基づいて算出された再生骨材の粒度を、ふるい目の閾値に応じた骨材の通過重量割合によって表したグラフである。
【図７】線形回帰分析によって求められた再生骨材の青色成分の量、再生骨材の粒度及び旧アスファルト量の相関関係の一例を示すグラフである。
【図８】再生骨材の粒度を示すふるい目の閾値の各々と骨材の重量比（Ｚ１〜Ｚ１１）と重回帰相関係数（β１〜β１１）との関係を示す表である。
【図９】線形回帰分析によって求められた再生骨材の青色成分の量及び旧アスファルト量の相関関係の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１に示すように、アスファルトプラント１００は、再生骨材供給部１０、新規骨材供給部２０、アスファルト供給部３０、添加剤供給部４０、ミキサ７及び演算装置５０を有している。再生骨材供給部１０は再生骨材を、新規骨材供給部２０は新規骨材を、アスファルト供給部３０は新規アスファルトを、添加剤供給部４０は再生用添加剤を、各々、ミキサ７に供給する。ミキサ７は、再生骨材、新規骨材、新規アスファルト及び再生用添加剤を混合してアスファルト混合物を製造する。アスファルトプラント１００で製造されたアスファルト混合物は、トラック８に積載され、舗設現場へ運搬される。なお、図１中において、骨材、アスファルト、添加剤等の流れを実線で示し、画像データや制御信号等の流れを破線で示す。
なお、再生骨材とは、舗装廃材等に含まれる骨材をリサイクルして利用するものである。また、再生用添加剤とは、再生骨材に含まれる旧アスファルトの針入度等の性状を回復させるために添加するものである。
【００３１】
再生骨材供給部１０は、再生骨材槽１、ドライヤ３、再生骨材サージビン４及び再生骨材計量槽５を有している。また、再生骨材槽１とドライヤ３との間には、再生骨材槽１からドライヤ３へ再生骨材Ｒを運搬するための第１搬送エレベータ２ａが設けられている。さらに、ドライヤ３と再生骨材サージビン４との間には、ドライヤ３から再生骨材サージビン４へ再生骨材Ｒを運搬するための第２搬送エレベータ２ｂが設けられている。また、再生骨材計量槽５とミキサ７との間には、再生骨材計量槽５からミキサ７へ再生骨材Ｒを投入するための再生骨材搬送路６が設けられている。
【００３２】
再生骨材槽１に貯留された再生骨材Ｒは、第１搬送エレベータ２ａにより、ドライヤ３に搬送される。再生骨材Ｒはドライヤ３で加熱される。そして、ドライヤ３で加熱された再生骨材Ｒは、第２搬送エレベータ２ｂにより、再生骨材サージビン４に搬送される。再生骨材サージビン４に一時的に貯蔵された再生骨材Ｒは、再生骨材サージビン４の放出口４ａが開状態である場合に再生骨材Ｒを再生骨材計量槽５の投入口５ａに落下させる。すなわち、再生骨材サージビン４の放出口４ａが開閉するタイミングに応じて、再生骨材計量槽５に落下する再生骨材Ｒの量が調整される。再生骨材計量槽５は、再生骨材Ｒの重量を計測し、再生骨材計量槽５に貯留された再生骨材Ｒの重量が予め設定された所定量に達したタイミングで、再生骨材サージビン４に指令を送出して再生骨材サージビン４の放出口４ａを閉状態とする。再生骨材計量槽５に貯留された再生骨材Ｒの重量が所定量に達したら、再生骨材計量槽５は、再生骨材搬送路６を介して再生骨材Ｒをミキサ７に投入する。
【００３３】
また、再生骨材供給部１０は、再生骨材Ｒを撮影することができるように設けられた撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃを有している。撮像装置９ａは、第２搬送エレベータ２ｂによってドライヤ３から再生骨材サージビン４に搬送される再生骨材Ｒを撮影する。撮像装置９ｂは、再生骨材サージビン４に貯留されている再生骨材Ｒを撮影する。撮像装置９ｃは、再生骨材計量槽５に貯留されている再生骨材Ｒを撮影する。すなわち、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、ドライヤ３が再生骨材Ｒを加熱した後、かつ、ミキサ７が再生骨材Ｒと新規アスファルトとを混合する前に、再生骨材Ｒを撮影する。なお、再生骨材Ｒと新規アスファルトとを混合する前に、再生骨材Ｒと再生用添加剤とを混合する場合には、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが再生骨材Ｒを撮像するタイミングは、再生骨材Ｒと再生用添加剤とを混合する前であることが好ましい。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、秒間５０コマ程度の撮影性能を有する。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、再生骨材Ｒの搬送の流れや動きに応じて、様々な角度から再生骨材Ｒを連続的に撮影することができる。
なお、アスファルトプラント１００において、再生骨材Ｒを撮影する撮像装置は、４つ以上設けられてもよく、１つのみ設けられていてもよい。
【００３４】
新規骨材供給部２０は、ホットビン２１及び新規骨材計量槽２２を有する。ホットビン２１には、特に図示しないドライヤ、ホットエレベータ、及びスクリーンを経由して、新規骨材が供給される。ホットビン２１の内部は、５つの区画に分割されており、各々の区画は、貯蔵ビン２１ａを構成する。新規骨材は、上記のスクリーンによって粒度に応じた分類ごとにふるい分けられ、粒度に応じた分類ごとに５つの貯蔵ビン２１ａのいずれかに貯蔵される。各々の貯蔵ビン２１ａに貯蔵された骨材は、適宜、貯蔵ビン２１ａの放出口２１ｂが開状態となることにより、新規骨材計量槽２２に放出される。新規骨材計量槽２２に投入された新規骨材は、新規骨材計量槽２２に設けられた計量装置（図示せず）によって累積的に計量される。新規骨材計量槽２２に投入された新規骨材の重量が目標量に達したら、ホットビン２１は、新規骨材計量槽２２からの指示を受けて、各々の貯蔵ビン２１ａの放出口２１ｂを閉状態とする。そして、新規骨材計量槽２２によって計量された新規骨材は、ミキサ７に供給される。
【００３５】
アスファルト供給部３０は、アスファルトタンク３１及びアスファルト計量槽３２を有する。アスファルトタンク３１に貯蔵された新規アスファルトは、アスファルトタンク３１の放出口３１ａが開状態となることにより、アスファルト計量槽３２に放出される。アスファルト計量槽３２に投入された新規アスファルトは、アスファルト計量槽３２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。アスファルト計量槽３２に投入された新規アスファルトの重量が目標量に達したら、アスファルトタンク３１は、アスファルト計量槽３２からの指示を受けて、アスファルトタンク３１の放出口３１ａを閉状態とする。そして、アスファルト計量槽３２によって計量された新規アスファルトは、ミキサ７に供給される。
【００３６】
添加剤供給部４０は、添加剤タンク４１及び添加剤計量槽４２を有する。添加剤タンク４１に貯蔵された再生用添加剤は、添加剤タンク４１の放出口４１ａが開状態となることにより、添加剤計量槽４２に放出される。添加剤計量槽４２に投入された再生用添加剤は、添加剤計量槽４２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。添加剤計量槽４２に投入された再生用添加剤の重量が目標量に達したら、添加剤タンク４１は、添加剤計量槽４２からの指示を受けて、添加剤タンク４１の放出口４１ａを閉状態とする。そして、添加剤計量槽４２によって計量された再生用添加剤は、ミキサ７に供給される。
【００３７】
また、アスファルトプラント１００は、演算装置５０を有している。この演算装置５０の具体例としては、コンピュータを例示することができる。演算装置５０は、画像解析部１１、旧アスファルト量推定部１２及び供給量算出部１３を有している。画像解析部１１、旧アスファルト量推定部１２及び供給量算出部１３は、各々、独立した装置であって、互いに有線又は無線によって接続されていてもよく、または、１つの演算装置５０の各種機能を実行するプログラムであってもよい。演算装置５０は、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと有線又は無線によって接続されている。具体的には、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと画像解析部１１とは、ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブルを介して電気的に接続されていてもよく、ワイヤレス接続されていてもよい。
【００３８】
演算装置５０の画像解析部１１は、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データの処理及び解析を行うとともに、これらの画像データを蓄積し、必要に応じて事後的に参照することができる。また、演算装置５０の旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１が出力した解析結果に基づいて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量、すなわち、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルトの重量比を推定する。旧アスファルト量の具体的な推定方法については、後述する。
なお、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃ、画像解析部１１及び旧アスファルト量推定部１２は、旧アスファルト量推定システム１５を構成する。
【００３９】
演算装置５０の供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量に応じて、新規アスファルトの供給量を設定する。例えば、供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量が、当初設定していた目標値よりも少ない場合には、アスファルト混合物に含まれる総アスファルト量を一定とするために、新規アスファルトの供給量を増加させる。一方、供給量算出部１３は、当該旧アスファルト量が目標値よりも多い場合には、新規アスファルトの供給量を減少させる。供給量算出部１３は、新規アスファルトの供給量の設定をアスファルト計量槽３２に有線又は無線によって、送出する。そして、アスファルト計量槽３２は、供給量算出部１３から受信した新規アスファルトの供給量に基づいて、新規アスファルトを計量し、ミキサ７に供給する。
【００４０】
また、この供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量に応じて、再生用添加剤の供給量を設定する。例えば、供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２によって推定された旧アスファルト量が目標値よりも多い場合には、軟化させる旧アスファルトが多いため、再生用添加剤の供給量を増加させる。一方、供給量算出部１３は、当該旧アスファルト量が目標値よりも少ない場合には、再生用添加剤の供給量を減少させる。供給量算出部１３は、再生用添加剤の供給量の設定を添加剤計量槽４２に有線又は無線によって、送出する。そして、添加剤計量槽４２は、供給量算出部１３から受信した再生用添加剤の供給量に基づいて、再生用添加剤を計量し、ミキサ７に供給する。
【００４１】
次に、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃの詳細な構造について、図２を用いて説明する。
図２（ａ）に示すように、撮像装置９ａ，９ｃは、カメラ本体９０と、カメラ本体９０に設けられたレンズ９１とを有している。カメラ本体９０は、アーム金具９２、防震台９３及び防震ゴム９４を介して、アスファルトプラント１００の構造体９５（例えば、鉄骨梁）に取り付けられている。カメラ本体９０のレンズ９１の向きは、アーム金具９２のアーム部９２ａを回動させることにより、適宜、調整可能である。なお、図１に示すように、撮像装置９ａは、第２搬送エレベータ２ｂに搬送される再生骨材Ｒを上方から撮影する。また、撮像装置９ｃは、再生骨材計量槽５に貯蔵された再生骨材Ｒを、再生骨材計量槽５の投入口５ａを介して撮影する。
【００４２】
図２（ｂ）に示すように、撮像装置９ｂは、撮像装置９ａ，９ｃと同様に、カメラ本体９０と、カメラ本体９０に設けられたレンズ９１とを有している。撮像装置９ｂには、略Ｌ字形状に屈曲したアーム金具９６の一端が取り付けられている。アーム金具９６の他端は、再生骨材サージビン４の壁面に取り付けられている。すなわち、撮像装置９ｂのカメラ本体９０は、アーム金具９６を介して、再生骨材サージビン４に固定されている。また、再生骨材サージビン４には、透明部材からなる窓部４ｂが設けられている。カメラ本体９０は、レンズ９１が再生骨材サージビン４の窓部４ｂに対向するように配置されている。よって、撮像装置９ｂは、窓部４ｂを介して、再生骨材サージビン４の内部に貯蔵された再生骨材Ｒを撮影することができる。
【００４３】
なお、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃの構造は、図２（ａ）又は図２（ｂ）に示すものに限定されない。また、撮像装置９ｃは、図２（ｂ）に示す構造のものであってもよく、再生骨材計量槽５に形成された窓部を介して、再生骨材計量槽５の内部に貯蔵された再生骨材Ｒを撮影してもよい。また、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが再生骨材Ｒを撮影しやすいように、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃの各々の近傍に照明器具（図示せず）を設けてもよい。
【００４４】
次に、図３〜図７を用いて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量の推定方法について説明する。
撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃによって撮影された再生骨材Ｒの画像データの例を図３に示す。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得する画像データは、カラーのデジタル画像である。画像データは、静止画像であってもよく、動画であってもよい。撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、図３に示すような画像を１００枚以上連続して撮影する。
【００４５】
撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データは、演算装置５０の画像解析部１１に送信される。演算装置５０の画像解析部１１は、画像データに含まれる再生骨材Ｒの粒度解析と、当該画像データのカラー解析とを実行する。画像解析部１１は、再生骨材Ｒの粒度解析により再生骨材Ｒの粒度を算出する。また、画像解析部１１は、画像データのカラー解析により、当該画像データに含まれる青色成分の量を算出する。そして、旧アスファルト量推定部１２が、画像解析部１１により算出された再生骨材Ｒの粒度と青色成分の量とに基づいて、予め設定された推定式を用いて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を算出する。
【００４６】
まず、再生骨材Ｒの粒度解析の方法について、図４及び図５を用いて説明する。なお、後述のセグメンテーション化の理解を容易に説明するために、図４では新規骨材の撮影した画像を用いるが、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定する際には、粒度解析において新規骨材ではなく再生骨材Ｒを撮影した画像を用いる。
【００４７】
画像解析部１１は、例えば、公知のアルゴリズムを用いて、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データから再生骨材Ｒの体積を測定し、当該再生骨材Ｒの体積をふるい目の閾値に応じて仕分けた後に、当該再生骨材Ｒの体積から重量を算出することで、再生骨材Ｒの粒度を解析する。上述の公知のアルゴリズムとしては、例えば、改良されたＮ−Ｃｕｔ法（Improved Normalized Cuts Algorithm）を例示することができる。なお、人間による作業で輪郭線を補正した教師データを作成し、当該教師データを用いて上記のアルゴリズムに機械学習させることで、後述するセグメンテーション化の精度向上を図ってもよい。 また、画像解析部１１による再生骨材Ｒの粒度の解析方法は、以下に説明する方法に特に限定されない。例えば、１００枚以上の画像に骨材の輪郭線を付与した教師データを作成し、当該教師データを用いてセグメンテーション化や骨材の粒度の算出を行うモデルを機械学習により生成し、このモデルをアルゴリズムとして用いてもよい。
【００４８】
具体的には、先ず、図４（ａ）に示すように、画像解析部１１は、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが取得した画像データの二値化を行い、画像データに含まれる再生骨材Ｒの骨材粒子Ｒｐのエッジを抽出して輪郭線Ｅを求め、各々の骨材粒子を輪郭線Ｅで切り離し、セグメンテーション化する。そして、図４（ｂ）に示すように、画像解析部１１は、セグメンテーション化された骨材粒子Ｒｐの輪郭線Ｅに基づいて骨材粒子Ｒｐの長径Ｌ及び短径Ｓを算出する。なお、長径Ｌ及び短径Ｓの実際の長さは、画像データ上のピクセル数に基づいて算出される。
【００４９】
次に、画像解析部１１は、画像データに含まれる各々の骨材粒子Ｒｐを、長径Ｌの長さに基づいて、ふるい目の閾値０．０７５ｍｍ，０．１５ｍｍ，０．３ｍｍ，０．６ｍｍ，２．３６ｍｍ，４．７５ｍｍ，１３．２ｍｍ，１９ｍｍ，２６．５ｍｍ，３７．５ｍｍ，５３ｍｍにより仕分ける。
【００５０】
なお、ふるい目の閾値は、上記に限定されない。例えば、後述するように、ふるい目の閾値を５ｍｍのみとしてもよい。
【００５１】
画像解析部１１は、ふるい目の閾値に応じて仕分けられた骨材粒子Ｒｐの体積に基づいて、再生骨材Ｒの重量を算出する。具体的には、骨材粒子Ｒｐの体積を、長径Ｌ×短径Ｓ×高さｈ（長径Ｌと短径Ｓとの平均）として算出し、ふるい目の閾値ごとに積算する。これにより、ふるい目の閾値の各々に対応する再生骨材Ｒの体積を算出することができる。そして、図５に示す回帰直線を用いて、上述のふるい目の閾値ごとに積算した再生骨材Ｒの体積から当該再生骨材Ｒの重量Ｗを算出する。
【００５２】
この図５に示す回帰直線の係数Ａ及び切片Ｂは、骨材のふるい分け試験を事前に実施し、この試験で測定されたふるい目の閾値ごとの骨材の重量とその積算体積とに基づいて線形回帰分析によって予め設定されたものである。また、この積算体積は、当該ふるい分け試験で用いられた骨材の画像データから上記の画像解析部１１を用いて算出した数値である。なお、図５に示す黒丸は、上記の事前のふるい分け試験で得られた骨材の重量及び積算体積のデータを示している。
【００５３】
すなわち、ふるい目の閾値ごとに再生骨材Ｒの重量Ｗは、以下の式（１）により算出される。
Ｗ＝Ａ×Σ（Ｌ×Ｓ×ｈ）＋Ｂ  …（１）
但し、上記の式（１）において、ｈは、各々の骨材粒子Ｒｐの高さであり、長径Ｌと短径Ｓの平均値である（ｈ＝（Ｌ＋Ｓ）／２）。また、Σ（Ｌ×Ｓ×ｈ）は、ふるい目の閾値ごとの骨材の体積の合計値である。
【００５４】
そして、画像解析部１１は、ふるい目の閾値ごとに仕分けられた再生骨材Ｒの重量Ｗに基づき、図６のグラフに示すように、再生骨材Ｒの粒度（粒度分布）を算出し、その算出結果を旧アスファルト量推定部１２に出力する。なお、画像解析部１１が、複数の画像データから得られた粒度の平均値を算出し、この平均値を再生骨材Ｒの粒度として、旧アスファルト量推定部１２に出力してもよい。
【００５５】
なお、ふるい目の閾値を５ｍｍのみとした場合には、ふるい目の閾値が５ｍｍ以下に分類される骨材の重量比Ｚ（再生骨材Ｒの粒度（５ｍｍ以下骨材重量比））のみが算出される。
【００５６】
次に、再生骨材Ｒの画像データのカラー解析の方法について説明する。
画像解析部１１は、画像データのカラー解析において、特に、画像データに含まれる青色成分に関する解析を行う。具体的には、図３に示すような再生骨材Ｒの画像データに基づいて、画像データに含まれる青色成分を抽出して、青色成分の量Ｙ（画像データにおける青色成分のピクセル数）を算出して、その算出結果を旧アスファルト量推定部１２に出力する。なお、青色成分の量に代えて、画像データの全体のピクセル数に対して青色のピクセル数が占める割合（青色成分の濃度）を算出してもよい。また、画像解析部１１が、複数の画像データから得られた粒度の平均値を算出し、この平均値を青色成分の量として、旧アスファルト量推定部１２に出力してもよい。
【００５７】
画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分として、彩度を２５５段階で表現した場合の７０度以上の範囲に属する彩度を抽出するが、より好ましくは、８０度以上の範囲に属する彩度を抽出する。また、画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分として、色相を１８０段階で表現した場合の１００〜１５０度の範囲に属する色相を抽出するが、より好ましくは、１０４〜１４４度の範囲に属する色相を抽出する。なお、明度に関しては、画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分として、全範囲の明度（例えば、明度を２５５段階で表現した場合の０〜２５５度の範囲に属する明度）を抽出する。
【００５８】
次いで、旧アスファルト量推定部１２が、画像解析部１１により算出された青色成分の量と再生骨材Ｒの粒度に基づいて、予め設定された推定式を用いて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を算出する。この推定式の一例としては、図７のグラフに示された式を例示することができる。
【００５９】
図７は、再生骨材Ｒの青色成分の量、再生骨材Ｒの粒度及び旧アスファルト量の関係を予め重回帰分析（線形回帰分析）によって求めたものを３次元的にモデル化したグラフである。旧アスファルト量推定部１２には、この図７のグラフに示された式が予め設定されており、この式を推定式として用いることで、青色成分の量Ｙと再生骨材Ｒの粒度Ｚとに基づいて旧アスファルト量Ｘを算出する。
【００６０】
図７に示す再生骨材Ｒの青色成分の量、粒度及び旧アスファルト量の関係を線形回帰分析によって求める方法を以下に説明する。
まず、自動遠心分離抽出法等の従来の方法により、複数の再生骨材Ｒの試料に含まれる旧アスファルト量を記録する。本実施形態では、旧アスファルト量は、再生骨材Ｒの全体の重量に対する旧アスファルトの重量比を「％」で表示した値として記録される。
【００６１】
次に、上記の従来の方法により旧アスファルト量が記録された再生骨材Ｒの試料の各々を撮影した画像データに対してカラー解析を行い、画像データに含まれる青色成分の量を解析し、記録する。なお、画像データは、１試料につき１００枚以上取得され、青色成分の量についての解析値の平均値が記録される。本実施形態では、「青色成分の量」は、画像データに含まれる青色成分のピクセル数を「ピクセル数／１０００」を単位にして表示した値として記録される。
【００６２】
次に、各々の試料の画像データから、上述した粒度解析の方法によって試料に含まれる再生骨材Ｒの粒度を算出し、記録する。なお、上述のように、画像データは１試料につき１００枚以上取得されているので、再生骨材Ｒの粒度についても解析値の平均値が記録される。本実施形態では、「再生骨材Ｒの粒度」は、ふるい目の閾値が５ｍｍ以下に分類される骨材が全体の再生骨材Ｒに占める重量比（５ｍｍ以下骨材重量比）を「％／１０」を単位として算出したものである。
なお、再生骨材Ｒの粒度は、ふるい分け試験の結果に基づいて算出されたものであってもよい。
【００６３】
ここで、再生骨材Ｒの試料を用いて取得された青色成分の量、粒度及び旧アスファルト量のデータの例を表１に示す。
【表１】
0006725793.tif 000002
【００６４】
上記のデータに基づき、下記の式（２）（重回帰分析の結果式）の重回帰相関係数α，βの値及び切片γの値を算出する。
Ｘ＝α×Ｙ＋β×Ｚ＋γ  …（２）
但し、上記の式（２）において、Ｘは旧アスファルト量であり、Ｙは青色成分の量であり、Ｚは再生骨材Ｒの粒度（５ｍｍ以下骨材重量比）である。
【００６５】
具体的には、上記のデータから、α＝０．０８０７１，β＝０．１３３１５，γ＝０．０１０３１の値が算出される。従って、上記のデータに基づく重回帰分析の結果式は、下記の式（３）及び図７のグラフによって表される。本実施形態では、この式（３）が、旧アスファルト量を推定するための推定式として、旧アスファルト量推定部１２に予め設定されている。
Ｘ＝０．０８０７１×Ｙ＋０．１３３１５×Ｚ＋０．０１０３１  …（３）
【００６６】
なお、一般的に重回帰分析式について統計上の充分な有意性を得るためには、有意確率（ｐ値）が０．０５以下である必要があるが、上記の式（３）のｐ値は０．００２７０６であり、高い有意性が認められる。従って、旧アスファルト量は、図７に示すように、青色成分の量及び再生骨材Ｒの粒度との間に相関関係を有する。従って、再生骨材Ｒの画像データから再生骨材Ｒの青色成分の量及び再生骨材Ｒの粒度を解析することによって、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定することが可能となる。
【００６７】
すなわち、図７によれば、再生骨材Ｒの青色成分の量が多い程、旧アスファルト量は多くなる。また、再生骨材Ｒの粒度が細かい程、重量当たりの再生骨材Ｒの表面積が大きくなり、旧アスファルトが多く付着するため、再生骨材Ｒに含まれる５ｍｍ以下骨材の重量比が大きい程、旧アスファルト量は多くなる。すなわち、再生骨材Ｒのふるい目の閾値の小さく且つその重量比が大きい程、旧アスファルト量は多くなる。なお、図７に示す黒丸は、上記の表１の青色成分の量、粒度及び旧アスファルト量のデータを示している。
【００６８】
本実施形態では、旧アスファルト量推定部１２は、上述した再生骨材Ｒの粒度解析により算出した再生骨材Ｒの粒度Ｚと、上述した再生骨材Ｒの画像データのカラー解析によって得られた青色成分の量Ｙとを、上記の推定式（３）に代入することで、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量Ｘを算出する。
【００６９】
なお、図７に示す例では、モデルを単純化するために、再生骨材Ｒの粒度として、ふるい目の閾値が５ｍｍ以下に分類される骨材の重量比のみを考慮しているが、特に限定されない。例えば、上述のように、ふるい目の閾値０．０７５ｍｍ，０．１５ｍｍ，０．３ｍｍ，０．６ｍｍ，２．３６ｍｍ，４．７５ｍｍ，１３．２ｍｍ，１９ｍｍ，２６．５ｍｍ，３７．５ｍｍ，５３ｍｍの全てについて骨材の重量比を算出し、重回帰分析の結果式を求めることで、より高い精度で旧アスファルト量を推定してもよい。
【００７０】
具体的には、重回帰分析によって、ふるい目の閾値の各々と骨材の重量比（Ｚ１〜Ｚ１１）と重回帰相関係数（β１〜β１１）との関係は、図８の表のように示すことができる。図８の表のデータに基づく重回帰分析の結果式は、下記の式（４）によって表される。なお、α’は青色成分の量に係る係数であり、γ’は切片である。上述のように、再生骨材Ｒのふるい目の閾値の小さく且つその重量比が大きい程、旧アスファルト量は多くなるので、下記の式（４）の場合には、βｎ＞βｎ＋１が成立している（ｎは１〜１０の整数）。
Ｘ＝α’×Ｙ＋β１×Ｚ１＋β２×Ｚ２＋β３×Ｚ３＋β４×Ｚ４＋β５×Ｚ５＋β６×Ｚ６＋β７×Ｚ７＋β８×Ｚ８＋β９×Ｚ９＋β１０×Ｚ１０＋β１１×Ｚ１１＋γ’  …（４）
【００７１】
なお、旧アスファルト量推定部１２に予め設定される推定式は、上述したような再生骨材Ｒの青色成分の量及び粒度と旧アスファルト量との関係を満たす式であれば、上記の式（３）や式（４）に特に限定されない。
【００７２】
また、図９のグラフに示すように、線形回帰分析によって青色成分の量と旧アスファルト量との関係を求め、青色成分の量のみから旧アスファルト量を推定することもできる。なお、図９に示す黒丸は、実際の試料を用いて自動遠心分離抽出法等の従来の方法により算出された旧アスファルト量と、試料の画像データから解析された青色成分の量との関係を示すデータに基づくものである。
【００７３】
以上のように、本実施形態に係るアスファルトプラント１００の旧アスファルト量推定システム１５は、再生骨材Ｒを撮影する撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部１１と、画像解析処理の結果に基づいて、旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部１２とを備える。これにより、旧アスファルト量推定システム１５は、自動遠心分離抽出法等の従来の方法を用いずに、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが撮影した画像データを解析することで、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定することができる。従って、本実施形態に係る旧アスファルト量推定システム１５、アスファルトプラント１００及び旧アスファルト量推定方法によれば、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる。
【００７４】
また、旧アスファルト量推定システム１５の画像解析部１１は、画像データに対して、画像データに含まれる青色成分に関する解析を行い、旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１の解析結果に基づいて旧アスファルト量を推定する。具体的には、画像解析部１１は、画像データに含まれる青色成分の量を算出し、旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１によって算出された青色成分の量に基づいて旧アスファルト量を推定する。これにより、旧アスファルト量推定システム１５は、図７又は図９に示す旧アスファルト量と青色成分の量との相関関係を利用して、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を簡易に推定することができる。
【００７５】
また、旧アスファルト量推定システムの画像解析部１１の解析対象である青色成分の彩度を２５５段階で表現した場合の彩度は７０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の色相は１００〜１５０度である。このように、旧アスファルト量との間に相関関係を有する青色成分の彩度及び色彩が明確に定義されていることにより、旧アスファルト量推定部１２は、画像解析部１１の解析結果に基づいて、より精度高く旧アスファルト量を推定することができる。
なお、解析対象である青色成分の彩度を２５５段階で表現した場合の彩度は、より好ましくは、８０度以上であり、色相を１８０段階で表現した場合の色相は、より好ましくは、１０４〜１４４度である。
【００７６】
さらに、画像解析部１１は、画像データに基づいて再生骨材Ｒの粒度を測定し、旧アスファルト量推定部は、青色成分に関する解析結果及び再生骨材Ｒの粒度に基づいて、旧アスファルト量を推定する。ここで、再生骨材Ｒの粒度が細かい程、重量当たりの再生骨材Ｒの表面積が大きくなるため、旧アスファルトが多く付着し、旧アスファルト量が大きくなる傾向がある。従って、青色成分の量だけでなく、再生骨材Ｒの粒度にも考慮して旧アスファルト量を推定することにより、旧アスファルト量推定システム１５は、より精度高く旧アスファルト量を推定することができる。
【００７７】
また、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃは、アスファルトプラント１００のドライヤ３によって加熱された後の再生骨材Ｒを撮影する。これにより、撮影する９ａ，９ｂ，９ｃは、ミキサ７に投入される直前の状態の再生骨材Ｒの画像データを取得することができる。
【００７８】
また、旧アスファルト量推定システム１５は、旧アスファルト量推定部１２が推定した旧アスファルト量に基づいて、新たにミキサ７に供給する新規アスファルトの供給量を算出する供給量算出部１３を備える。アスファルトプラント１００は、供給量算出部１３によって算出された新規アスファルトの供給量をアスファルト供給部３０にフィードバックする。これにより、アスファルト供給部３０は、供給量算出部１３が算出した新規アスファルトの供給量に基づいて、新規アスファルトをミキサ７に供給する。従って、旧アスファルト量推定システム１５を有するアスファルトプラント１００では、アスファルト混合物の品質を向上させることができる。
【００７９】
また、供給量算出部１３は、旧アスファルト量推定部１２が推定した旧アスファルト量に基づいて、再生骨材Ｒに添加する再生用添加剤の供給量を算出することもできる。アスファルトプラント１００は、供給量算出部１３によって算出された再生用添加剤の供給量を添加剤供給部４０にフィードバックする。これにより、添加剤供給部４０は、供給量算出部１３が算出した再生用添加剤の供給量に基づいて、再生用添加剤をミキサ７に供給し、再生用添加剤を再生骨材Ｒに添加する。従って、アスファルト混合物の品質をより向上させることができる。
なお、再生用添加剤は、ミキサ７に供給される前の段階の再生骨材Ｒに添加されてもよい。具体的には、添加剤供給部４０は、再生骨材サージビン４又は再生骨材計量槽５に再生添加剤を供給してもよい。
【００８０】
なお、本実施形態に限定されず、アスファルトプラント１００は、新規骨材供給部２０を有さず、再生骨材Ｒのみを骨材としてアスファルト混合物を製造してもよい。
【００８１】
また、旧アスファルト量推定システム１５は、供給量算出部１３を有していなくともよい。すなわち、旧アスファルト量推定部１２が推定した旧アスファルト量が、操作用モニター等の出力部を介して、アスファルトプラント１００の社屋内にいるオペレータに伝達されてもよい。この場合には、オペレータが、旧アスファルト量に基づいて、新規アスファルトの供給量及び再生用添加剤の供給量を決定し、アスファルト供給部３０及び添加剤供給部４０を操作する。
【００８２】
また、供給量算出部１３が算出した新規アスファルトの供給量及び再生用添加剤の供給量は、アスファルト供給部３０及び添加剤供給部４０に直接送出されずに、出力部を介してオペレータに伝達されてもよい。この場合には、オペレータは、供給量算出部１３が算出した新規アスファルトの供給量及び再生用添加剤の供給量に基づいて、アスファルト供給部３０及び添加剤供給部４０を操作する。
【符号の説明】
【００８３】
１００…アスファルトプラント
３…ドライヤ
７…ミキサ
９ａ，９ｂ，９ｃ…撮像装置
１０…再生骨材供給部
１１…画像解析部
１２…旧アスファルト量推定部
１３…供給量算出部
１５…旧アスファルト量推定システム
２０…新規骨材供給部
３０…アスファルト供給部
４０…添加剤供給部
【要約】
【課題】再生骨材に含まれる旧アスファルト量を、少ない作業負担で簡易に推定することができる旧アスファルト量推定システム、アスファルトプラント及び旧アスファルト量推定方法を提供することである。
【解決手段】ミキサ７によって再生骨材を含む骨材と新規アスファルトとを混合してアスファルト混合物を製造するアスファルトプラント１００において、旧アスファルト量推定システム１５は、再生骨材Ｒを撮影する撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃと、撮像装置９ａ，９ｂ，９ｃが撮影した画像データに対して画像解析処理を行う画像解析部１１と、画像解析部１１の画像解析処理の結果に基づいて、再生骨材Ｒに含まれる旧アスファルト量を推定する旧アスファルト量推定部１２とを備える。
【選択図】  図１【図１】
0006725793.tif 000003
【図２】
0006725793.tif 000004
【図３】
0006725793.tif 000005
【図４】
0006725793.tif 000006
【図５】
0006725793.tif 000007
【図６】
0006725793.tif 000008
【図７】
0006725793.tif 000009
【図８】
0006725793.tif 000010
【図９】
0006725793.tif 000011