(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定システムであって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置と、
前記撮像装置によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置と、を備えており、
前記演算装置は、
複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する画像解析部と、
前記波形データを解析して前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄを演算し、前記特性値ｄに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する温度演算部と、を備えており、
前記温度演算部は、前記特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、又は、所定時間内のピークの数を演算し、前記特性値ｄが大きくなるほど前記アスファルト混合物の温度ｔが高くなるように、前記温度ｔを演算するアスファルト混合物の温度測定システム。
【請求項２】
ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定システムであって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置と、
前記撮像装置によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置と、を備えており、
前記演算装置は、
複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する画像解析部と、
前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する温度演算部と、
予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記特性値データに対応付けられた前記アスファルト混合物の予め実測された温度である温度データと、を含み、前記特性値データとして、予め実測された前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を用いるマスターデータと、を備えており、
前記温度演算部は、前記特性値ｄと、前記マスターデータが有する複数の前記特性値データとの似ている程度を示す類似度を演算し、前記類似度の最も高い前記特性値データに対応した前記温度データを前記アスファルト混合物の温度ｔとするアスファルト混合物の温度測定システム。
【請求項３】
ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定システムであって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置と、
前記撮像装置によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置と、を備えており、
前記演算装置は、
複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する画像解析部と、
前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、もしくは、所定時間内のピークの数、又は、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する温度演算部と、
予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記アスファルト混合物の予め実測した温度である温度データと、を教師データとして用いて機械学習により生成され、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値を用いる学習済みモデルと、を備えており、
前記温度演算部は、演算された前記特性値ｄを前記学習済みモデルに入力することで、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算するアスファルト混合物の温度測定システム。
【請求項４】
請求項１に記載のアスファルト混合物の温度測定システムであって、
前記温度演算部は、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、予め実測された前記アスファルト混合物の温度である温度データと、を含むマスターデータを備えており、
前記マスターデータは、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値を用い、前記特性値データが大きいほど前記温度データが高くなるように、前記特性値データと前記温度データとが対応付けられており、
前記温度演算部は、前記マスターデータから、演算された前記特性値ｄに対応する前記特性値データを特定し、特定した前記特性値データに対応付けられている前記温度データに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算するアスファルト混合物の温度測定システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の温度測定システムであって、
前記画像解析部は、前記撮像画像において前記ミキサの混合羽根を含まない領域に観測エリアを設定し、前記観測エリア内の差分を求めるアスファルト混合物の温度測定システム。
【請求項６】
アスファルトと骨材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、
前記アスファルトと前記骨材とを混合するミキサと、
請求項１〜５のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の温度測定システムと、を備えたアスファルトプラント。
【請求項７】
ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定方法であって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像装置によって所定の時間間隔で撮像する第１のステップと、
前記撮像装置により撮像された複数の撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する第２のステップと、
前記波形データを解析して前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄを演算し、前記特性値ｄに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する第３のステップと、を備えており、
前記第３のステップは、前記特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、又は、所定時間内のピークの数を演算し、前記特性値ｄが大きくなるほど前記アスファルト混合物の温度ｔが高くなるように、前記温度ｔを演算することを含むアスファルト混合物の温度測定方法。
【請求項８】
ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定方法であって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像装置によって所定の時間間隔で撮像する第１のステップと、
前記撮像装置により撮像された複数の撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する第２のステップと、
前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する第３のステップと、
演算された前記特性値ｄと、予め備えているマスターデータと、に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する第４のステップと、を備えており、
前記マスターデータは、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記特性値データに対応付けられた前記アスファルト混合物の予め実測された温度である温度データと、を含み、前記特性値データとして、予め実測された前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を用いており、
前記第４のステップは、前記特性値ｄと、前記マスターデータが有する複数の前記特性値データとの似ている程度を示す類似度を演算し、前記類似度の最も高い前記特性値データに対応した前記温度データを前記アスファルト混合物の温度ｔとすることを含むアスファルト混合物の温度測定方法。
【請求項９】
ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定方法であって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像装置によって所定の時間間隔で撮像する第１のステップと、
前記撮像装置により撮像された複数の撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する第２のステップと、
前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、もしくは、所定時間内のピークの数、又は、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する第３のステップと、
演算された前記特性値ｄと、予め備えている学習済みモデルと、に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する第４のステップと、を備えており、
前記学習済みモデルは、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記アスファルト混合物の予め実測した温度である温度データと、を教師データとして用いて機械学習により生成され、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値が用いられており、
前記第４のステップは、演算された前記特性値ｄを前記学習済みモデルに入力することで、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算することを含むアスファルト混合物の温度測定方法。
【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温度測定システム及び温度測定方法と、温度測定システムを利用したアスファルトプラントと、に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
道路の舗装材として知られるアスファルト混合物を製造するアスファルトプラントは、加熱して乾燥された骨材と、加熱して液状に溶解されたアスファルトとをミキサにより混合してアスファルト混合物を製造している。アスファルトは、温度に応じて粘度が変化し、温度が低いほど粘度が高くなるため、アスファルトプラントから出荷されたアスファルト混合物は、道路への敷きならしに適した粘度が得られるように、所定の敷きならし温度（例えば、１１０°Ｃ以上）で道路に敷きならされる。そのため、アスファルト混合物の出荷温度は、アスファルト混合物が工事現場に輸送されて、道路への敷きならしが開始されるまでの温度低下を考慮して設定される。
【０００３】
アスファルトプラントでは、アスファルト混合物の出荷温度として、ミキサ内のアスファルト混合物の温度を測定している。この出荷温度の測定には、被測定物の表面温度を非接触で測定する赤外線温度計等の放射温度計が用いられている（例えば、特許文献１参照）。赤外線温度計には、被測定物の１点の表面温度を測定するスポット温度計と、被測定物の広い範囲の表面温度を温度分布として測定するサーモグラフィとがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−０１８２１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、スポット温度計では、アスファルト混合物の部分的な温度しか測定できないため、出荷温度として用いるには信頼性に欠ける。また、スポット温度計の赤外線受光部は直径が数ミリ程度と小さいため、ミキサへの骨材の投入時に発生する粉塵や、骨材とアスファルトとの混合時に発生する水蒸気等の影響を受けやすく、誤測定が発生しやすい。さらに、スポット温度計は、赤外線受光部に粉塵等の汚れが少しでも付着すると正確な温度が測定できなくなるため、定期的に赤外線受光部の清掃を行い、標準温度計と測定温度が一致するようにキャリブレーションを行う必要がある。これに対し、サーモグラフィは、赤外線を受光する光学系がスポット温度計の赤外線受光部よりも大きいため、粉塵や水蒸気、汚れの付着等の影響は受けにくい。しかしながら、サーモグラフィで撮影された熱画像は解像度が低いため、熱画像を色判定して温度を測定すると測定誤差が大きくなるという問題がある。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、粉塵や水蒸気等の影響を受けずに、アスファルト混合物の温度を精度よく測定することができるアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測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】
【０００７】
［１］本発明に係るアスファルト混合物の温度測定システムは、ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定システムであって、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置と、前記撮像装置によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置と、を備えており、前記演算装置は、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する画像解析部と、前記波形データを解析して前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄを演算し、前記特性値ｄに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する温度演算部と、を備えており、前記温度演算部は、前記特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、又は、所定時間内のピークの数を演算し、前記特性値ｄが大きくなるほど前記アスファルト混合物の温度ｔが高くなるように、前記温度ｔを演算するアスファルト混合物の温度測定システムである。
【０００８】
［２］本発明に係る別のアスファルト混合物の温度測定システムは、ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定システムであって、  前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置と、前記撮像装置によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置と、を備えており、前記演算装置は、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する画像解析部と、前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する温度演算部と、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記特性値データに対応付けられた前記アスファルト混合物の予め実測された温度である温度データと、を含み、前記特性値データとして、予め実測された前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を用いるマスターデータと、を備えており、前記温度演算部は、前記特性値ｄと、前記マスターデータが有する複数の前記特性値データとの似ている程度を示す類似度を演算し、前記類似度の最も高い前記特性値データに対応した前記温度データを前記アスファルト混合物の温度ｔとするアスファルト混合物の温度測定システムである。
【０００９】
［３］本発明に係るさらに別のアスファルト混合物の温度測定システムは、ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定システムであって、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置と、前記撮像装置によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置と、を備えており、前記演算装置は、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する画像解析部と、前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、もしくは、所定時間内のピークの数、又は、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する温度演算部と、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記アスファルト混合物の予め実測した温度である温度データと、を教師データとして用いて機械学習により生成され、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値を用いる学習済みモデルと、を備えており、前記温度演算部は、演算された前記特性値ｄを前記学習済みモデルに入力することで、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算するアスファルト混合物の温度測定システムである。
【００１０】
［４］上記発明において、前記温度演算部は、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、予め実測された前記アスファルト混合物の温度である温度データと、を含むマスターデータを備えており、前記マスターデータは、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値を用い、前記特性値データが大きいほど前記温度データが高くなるように、前記特性値データと前記温度データとが対応付けられており、前記温度演算部は、前記マスターデータから、演算された前記特性値ｄに対応する前記特性値データを特定し、特定した前記特性値データに対応付けられている前記温度データに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算してもよい。
【００１１】
［５］上記発明において、前記演算装置は、複数の前記マスターデータを備えたデータベースを備えており、前記複数のマスターデータは、前記アスファルト混合物の種類又は前記ミキサの回転速度ごとに、前記特性値データと前記温度データとが対応付けられていてもよい。
【００１２】
［６］上記発明において、前記温度演算部は、下記式（１）に基づいて、前記特性値ｄに対応する前記アスファルト混合物の温度ｔを算出してもよい。
【００１３】
【数１】
0006742013.tif 000002
【００１４】
但し、上記の（１）式において、
ｎ及びｎ１は、前記マスターデータが有する前記特性値データであり、
ｎは、前記波形データから解析された前記特性値ｄよりも小さな第ｎの特性値データであり、
ｎ１は、前記特性値ｄよりも大きな第ｎ１の特性値データであり、
ｍ及びｍ１は、前記マスターデータが有する前記温度データであり、
ｍは、前記第ｎの特性値データに対応する第ｍの温度データであり、
ｍ１は、前記第ｎ１の特性値データに対応する第ｍ１の温度データである。
【００２０】
［７］上記発明において、前記画像解析部は、前記撮像画像において前記ミキサの混合羽根を含まない領域に観測エリアを設定し、前記観測エリア内の差分を求めてもよい。
【００２１】
［８］上記発明において、前記画像解析部は、前記撮像画像の差分に基づいて、前記撮像画像が直前に撮像された撮像画像に対して変化している画素を第１画素として特定し、前記撮像画像が直前に撮像された撮像画像に対して変化していない画素を第２画素として特定し、前記第１画素と前記第２画素とで二値化した差分画像を生成し、前記差分画像の前記第１画素の数に基づいて前記変動値を演算してもよい。
【００２２】
［９］上記発明において、前記変動値は、前記差分画像の前記第１画素の数が多いほど大きくなるように演算されてもよい。
【００２３】
［１０］本発明に係るアスファルトプラントは、アスファルトと骨材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、前記アスファルトと前記骨材とを混合するミキサと、上記のアスファルト混合物の温度測定システムと、を備えているアスファルトプラントである。
【００２４】
［１１］本発明に係るアスファルト混合物の温度測定方法は、ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定方法であって、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像装置によって所定の時間間隔で撮像する第１のステップと、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する第２のステップと、前記波形データを解析して前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄを演算し、前記特性値ｄに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する第３のステップと、を備えており、前記第３のステップは、前記特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、又は、所定時間内のピークの数を演算し、前記特性値ｄが大きくなるほど前記アスファルト混合物の温度ｔが高くなるように、前記温度ｔを演算することを含むアスファルト混合物の温度測定方法である。
【００２７】
［１２］上記発明において、前記第３のステップは、演算された前記特性値ｄと、予め備えているマスターデータとに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算することを含み、前記マスターデータは、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、予め実測された前記アスファルト混合物の温度である温度データと、を含み、前記マスターデータは、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値を用い、前記特性値データが大きいほど前記温度データが高くなるように、前記特性値データと前記温度データとが対応付けられており、前記第３のステップは、前記マスターデータから、演算された前記特性値ｄに対応する前記特性値データを特定し、特定した前記特性値データに対応付けられている前記温度データに基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算してもよい。
【００２８】
［１３］本発明に係る別のアスファルト混合物の温度測定方法は、ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定方法であって、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像装置によって所定の時間間隔で撮像する第１のステップと、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する第２のステップと、前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する第３のステップと、演算された前記特性値ｄと、予め備えているマスターデータと、に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する第４のステップと、を備えており、前記マスターデータは、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記特性値データに対応付けられた前記アスファルト混合物の予め実測された温度である温度データと、を含み、前記特性値データとして、予め実測された前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を用いており、前記第４のステップは、前記特性値ｄと、前記マスターデータが有する複数の前記特性値データとの似ている程度を示す類似度を演算し、前記類似度の最も高い前記特性値データに対応した前記温度データを前記アスファルト混合物の温度ｔとすることを含むアスファルト混合物の温度測定方法である。
【００２９】
［１４］本発明に係る別のアスファルト混合物の温度測定方法は、ミキサによりアスファルトと骨材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、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物の温度を測定する温度測定方法であって、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像装置によって所定の時間間隔で撮像する第１のステップと、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して前記アスファルト混合物の動きの大きさを示す差分を求め、前記差分を数値化した変動値を演算し、前記変動値の時間的変移を示す波形データを生成する第２のステップと、前記波形データの特徴を示す特性値である特性値ｄとして、所定時間内の前記変動値の最大値、所定時間内の複数のピークの平均値、所定時間内の振幅の平均値、もしくは、所定時間内のピークの数、又は、前記波形データをフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列を演算する第３のステップと、演算された前記特性値ｄと、予め備えている学習済みモデルと、に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する第４のステップと、を備えており、前記学習済みモデルは、予め実測された前記波形データの特徴を示す前記特性値である特性値データと、前記アスファルト混合物の予め実測した温度である温度データと、を教師データとして用いて機械学習により生成され、前記特性値データとして、前記特性値ｄと同種類の前記特性値が用いられており、前記第４のステップは、演算された前記特性値ｄを前記学習済みモデルに入力することで、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算することを含むアスファルト混合物の温度測定方法である。
【００３３】
［１５］上記発明において、前記第２のステップは、前記撮像画像において前記ミキサの混合羽根を含まない領域に観測エリアを設定し、前記観測エリア内の差分を求めることを含んでいてもよい。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、アスファルト混合物を撮像装置により撮像するので、スポット温度計に比べて粉塵や水蒸気、汚れの付着による影響を受けにくい。また、撮像装置により撮像したアスファルト混合物の撮像画像に基づいて温度を測定するので、サーモグラフィで表面温度を測定する場合よりも精度よく温度を測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの構成を示す概略図である。
【図２】図２は、図１に示す撮像装置により撮像したミキサ内のアスファルト混合物のフレーム画像である。
【図３】図３は、図１の画像解析部により生成した差分画像を示す説明図である。
【図４】図４は、図１に示す画像解析部で生成した波形データの一例を示すグラフである。
【図５】図５は、図４に示す波形データから、変動値の最大値を含む所定幅のピークの平均値を求める状態を説明するグラフである。
【図６】図６は、図１に示すマスターデータの構成を示す表である。
【図７】図７は、図１に示す温度測定システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の第２実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの画像解析部で生成した波形データの一例を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明の第２実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの温度演算部で用いるマスターデータの構成を示す表である。
【図１０】図１０は、本発明の第３実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの画像解析部で生成した波形データの一例を示すグラフである。
【図１１】図１１は、本発明の第３実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの温度演算部で用いるマスターデータの構成を示す表である。
【図１２】図１２は、本発明の第４実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムにおける特性値ｄの演算手法の説明に用いる波形データである。
【図１３】図１３は、図１２に示す波形データをフーリエ変換により分解して複数の正弦波を得た状態を示す概念図である。
【図１４】図１４は、図１３に示す複数の正弦波の振幅及び角周波数を示す説明図である。
【図１５】図１５は、図１４に示す複数の正弦波の振幅及び角周波数から角周波数配列を求める状態を示す概念図である。
【図１６】図１６は、本発明の第４実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの温度演算部で用いるマスターデータの構成を示す表である。
【図１７】図１７は、本発明の第４実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの画像解析部で生成した波形データの一例を示すグラフである。
【図１８】図１８は、図１７に示す波形データから求めた角周波数配列からなる特性値ｄを示すグラフである。
【図１９】図１９は、図１６に示すマスターデータの角周波数配列を示すグラフである。
【図２０】図２０は、図１８に示す角周波数配列からなる特性値ｄと、図１６に示すマスターデータとの類似度の演算状態を示す概念図である。
【図２１】図２１は、本発明の第５実施形態に係るアスファルトプラント及び温度測定システムの温度演算部が備えるニューラルネットワークを示す概念図である。
【図２２】図２２は、図２１に示すニューラルネットワークで機械学習を行っている状態を示す概念図である。
【図２３】図２３は、図２１に示すニューラルネットワークで入力された特性値ｄに対応する温度ｔを出力する状態を示す概念図である。
【図２４】図２４は、図１に示す混合槽の側面に設けた開口部からアスファルト混合物を撮像する構成を示す断面図である。
【図２５】図２５は、図１に示す混合槽の側面に設けた透明部材を有する窓部からアスファルト混合物を撮像する構成を示す断面図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
《第１実施形態》
以下、本発明のアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測定方法を適用した第１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１は、新規骨材供給部２、再生骨材供給部３、石粉供給部４、アスファルト供給部５、添加剤供給部６、ミキサ７、温度測定システム８及び測定結果管理装置９等を備えている。新規骨材供給部２は新規骨材を、再生骨材供給部３は再生骨材を、石粉供給部４は石粉を、アスファルト供給部５は新規アスファルトを、添加剤供給部６は再生用添加剤を、各々、ミキサ７に供給する。ミキサ７は、供給された新規骨材、再生骨材、石粉、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。温度測定システム８は、アスファルトプラント１で製造されたアスファルト混合物の出荷温度を測定する。測定結果管理装置９は、アスファルト混合物の温度の測定結果を管理する。アスファルトプラント１で製造されたアスファルト混合物は、トラック１０に積載され、道路の工事現場へ運搬される。なお、図１中において、骨材、石粉、新規アスファルト、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。
【００３７】
新規骨材供給部２は、ホットビン２１及び新規骨材計量槽２２を有する。新規骨材とは、アスファルト混合物の骨材としては未使用の砕石や砂等である。ホットビン２１には、特に図示しないドライヤ及びスクリーン等を経由して、新規骨材が供給される。ホットビン２１の内部は、例えば、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、ドライヤによって加熱して乾燥された後、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。
【００３８】
各々の貯蔵ビン２１ａに貯蔵された新規骨材は、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。
【００３９】
再生骨材供給部３は、サージビン３１及び再生骨材計量槽３２を有している。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り、骨材と、当該骨材に付着した旧アスファルトとから構成される。サージビン３１には、舗装廃材を破砕機により破砕し、再生ドライヤにより加熱して乾燥させた再生骨材が供給される。サージビン３１は、保温機能を備えており、再生ドライヤで加熱された再生骨材を保温した状態で貯蔵する。サージビン３１に貯蔵された再生骨材は、適宜、サージビン３１の放出口３１ａが開状態となることにより、再生骨材計量槽３２に放出される。再生骨材計量槽３２に投入された再生骨材は、再生骨材計量槽３２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。再生骨材計量槽３２に投入された再生骨材の重量が目標量に達したら、サージビン３１は、再生骨材計量槽３２からの指示を受けて放出口３１ａを閉状態とする。そして、再生骨材計量槽３２によって計量された再生骨材は、ミキサ７に供給される。
【００４０】
石粉供給部４は、石粉サイロ４１及び石粉計量槽４２を有する。石粉は、アスファルト混合物の粘度を高め、かつ骨材としてアスファルト混合物の空隙を充填する。石粉サイロ４１に貯蔵された石粉は、石粉サイロ４１の放出口４１ａが開状態となることにより、石粉計量槽４２に放出される。石粉計量槽４２に投入された石粉は、石粉計量槽４２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。石粉計量槽４２に投入された石粉の重量が目標量に達したら、石粉サイロ４１は、石粉計量槽４２からの指示を受けて、石粉サイロ４１の放出口４１ａを閉状態とする。そして、石粉計量槽４２によって計量された石粉は、ミキサ７に供給される。
【００４１】
アスファルト供給部５は、アスファルトタンク５１及びアスファルト計量槽５２を有する。保温機能を有するアスファルトタンク５１に貯蔵された新規アスファルトは、アスファルトタンク５１の放出口５１ａが開状態となることにより、アスファルト計量槽５２に放出される。アスファルト計量槽５２に投入された新規アスファルトは、アスファルト計量槽５２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５２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５１は、アスファルト計量槽５２からの指示を受けて、アスファルトタンク５１の放出口５１ａを閉状態とする。そして、アスファルト計量槽５２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。
【００４２】
添加剤供給部６は、添加剤タンク６１及び添加剤計量槽６２を有する。添加剤は、再生骨材に含まれる劣化した旧アスファルトの針入度等を回復する。添加剤タンク６１に貯蔵された再生用添加剤は、添加剤タンク６１の放出口６１ａが開状態となることにより、添加剤計量槽６２に放出される。添加剤計量槽６２に投入された再生用添加剤は、添加剤計量槽６２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６２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６１は、添加剤計量槽６２からの指示を受けて、添加剤タンク６１の放出口６１ａを閉状態とする。そして、添加剤計量槽６２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。なお、添加剤供給部６が、添加剤計量槽６２に代えて、再生用添加剤の流量を計測する流量計を備えていてもよく、この流量計を用いてミキサ７に供給する再生用添加剤を計量してもよい。
【００４３】
ミキサ７は、混合槽７１と、混合槽７１内で回転駆動される一対の混合羽根７２とを備えている。混合槽７１は、新規骨材供給部２、再生骨材供給部３、石粉供給部４、アスファルト供給部５及び添加剤供給部６から投入された新規骨材、再生骨材、石粉、新規アスファルト及び再生用添加剤を貯留する。一対の混合羽根７２は、水平方向において平行に配置されており、回転軸の外周に設けられた羽根により、新規骨材、再生骨材、石粉、新規アスファルト及び再生用添加剤を混合槽７１内で混ぜ合わせ、アスファルト混合物を製造する。混合槽７１の下部には、開閉自在な放出口７１ａが設けられており、この放出口７１ａは、アスファルト混合物の出荷時に開放される。
【００４４】
アスファルトは、温度に応じて粘度が変化する。アスファルトを主体とするアスファルト混合物も温度に応じて粘度が変化し、温度が低いほど粘度が高くなる。アスファルトプラント１から出荷されたアスファルト混合物は、道路に敷きならすのに適した粘度が得られるように、所定の敷きならし温度（例えば、１１０°Ｃ以上）で道路に敷きならされる。そのため、アスファルト混合物を出荷する際には、季節や天候、工事現場までの輸送時間等に基づいてアスファルト混合物の温度低下を予測し、アスファルト混合物が工事現場に輸送されて、道路への敷きならしが開始されるときに所定の敷きならし温度となるように出荷温度が設定される。アスファルト混合物の出荷温度は、混合される再生骨材、新規骨材及びアスファルトの温度によって調整される。
【００４５】
アスファルト混合物の温度測定システム８は、アスファルト混合物の出荷温度として、ミキサ７内のアスファルト混合物の温度を測定する。これにより、出荷前にアスファルト混合物の温度を測定することができるので、出荷温度が不適正なアスファルト混合物の出荷を防ぐことができる。また、出荷前のアスファルト混合物の温度を測定することで、アスファルトプラント１の異常を早期発見することができる。例えば、測定した温度が設定した出荷温度よりも低い場合、あるいは高い場合には、新規骨材供給部２または再生骨材供給部３のドライヤの故障や、サージビン３１及びアスファルトタンク５１等の保温機能の故障等を早期発見することができる。
【００４６】
本出願の発明者らは、温度によってアスファルトの粘度が変化するという上記の性質に基づき、ミキサ７内でのアスファルト混合物の温度に応じて、当該アスファルト混合物の動きの激しさが変化することを見出した。特に、同じ種類のアスファルト混合物であっても、低い温度と高い温度とでは、ミキサ７の混合羽根７２で掻き混ぜることにより生じるアスファルト混合物の動きの激しさが異なる。具体的には、低い温度では粘度が高いためアスファルト混合物の動きが小さく且つ遅くなるのに対し、高い温度では粘度が低いためアスファルト混合物の動きが大きく且つ速くなる。そして、アスファルト混合物を撮像した画像における定点の領域について考えると、上記のようなアスファルト混合物の動きは、当該定点領域に生じたアスファルト混合物の波動として捉えることができる。本実施形態では、こうした知見に基づいて、アスファルト混合物の動きを波動として取得し、当該波動のパターン（すなわち後述の波形データ）に基づいてアスファルト混合物の温度測定を行う。
【００４７】
温度測定システム８は、ミキサ７のアスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像し、撮像された複数の撮像画像に基づいて、アスファルト混合物の温度を演算する。より具体的には、撮像された複数の撮像画像間に生じる変化に基づいて、アスファルト混合物の温度を演算する。このような手法によってアスファルト混合物の温度を測定するために、温度測定システム８は、撮像装置８１及び演算装置８２を備えている。
【００４８】
撮像装置８１は、モノクロ画像又はカラー画像の動画撮影に対応した、いわゆるデジタルカメラである。撮像装置８１は、ミキサ７の斜め上方から混合槽７１内のアスファルト混合物を撮像可能なようにミキサ７の周囲に固定されており、混合槽７１内のアスファルト混合物を定点で撮像することが可能となっている。本実施形態の撮像装置８１は、ミキサ７内のアスファルト混合物の波動を撮像するために、例えば、１秒間に６０フレーム（６０ｆｐｓ）のフレームレートで高速動画撮影を行う。撮像装置８１と演算装置８２とは、有線又は無線によって接続されており、撮像された動画は、逐次に撮像装置８１から演算装置８２に出力される。なお、撮像装置８１のフレームレートは、上記の６０ｆｐｓに限定されず、任意の値とすることができる。例えば、撮像装置８１が、１秒間に１２０フレーム（１２０ｆｐｓ）の動画を撮像可能であってもよい。
【００４９】
演算装置８２は、画像解析部８２１と、温度演算部８２２と、データベース８２３と、を備えている。画像解析部８２１は、撮像装置８１から入力された動画の各フレーム画像に対して画像解析処理を行う。温度演算部８２２は、画像解析部８２１の画像解析処理の結果に基づいて、アスファルト混合物の温度を演算する。データベース８２３は、温度演算部８２２によるアスファルト混合物の温度の演算に用いられる複数のマスタ−データ８２３１〜８２３ｎを格納している。
【００５０】
画像解析部８２１は、撮像装置８１から入力された複数のフレーム画像に対し、ミキサ７の混合羽根７２が撮像されない領域に観測エリアを設定し、この観測エリア内の画像をフレーム画像から切り出す。図２は、フレーム画像の一例として、フレーム画像Ｆ１を示している。このフレーム画像Ｆ１において、２点鎖線で示す２本の線Ｌ１、Ｌ２は、一対の混合羽根７２、７２の回転軸の中心を示している。一対の混合羽根７２、７２は、線Ｌ１、Ｌ２を中心に回転して、新規骨材、再生骨材、石粉、新規アスファルト及び再生用添加剤を混合する。画像解析部８２１は、このフレーム画像Ｆ１に対し、混合羽根７２が撮像されない領域、例えば、一対の混合羽根７２の間の領域に観測エリアＯａを設定し、設定した観測エリアＯａ内の画像を切り出す。
【００５１】
画像解析部８２１は、複数のフレーム画像のそれぞれについて、直前に撮像されたフレーム画像との間で観測エリアＯａを比較して差分を求める。ここで、アスファルト混合物の動作が激しいほど（動きが大きく且つ速いほど）、観測エリアＯａにおいて変化が生じる画素が多く、アスファルト混合物の動作が緩やかなほど（動きが小さく且つ遅いほど）、観測エリアＯａにおいて変化が生じる画素が少ない。このため、本実施形態では、複数のフレーム画像のそれぞれについて差分を求める。以下、これをフレーム画像間の差分算出という。すなわち、画像解析部８２１は、１枚目のフレーム画像と２枚目のフレーム画像の観測エリアＯａについて差分算出を行い、次に２枚目のフレーム画像と３枚目のフレーム画像の観測エリアＯａについて差分算出を行い、順次に複数のフレーム画像間で観測エリアＯａの差分算出を行う。
【００５２】
画像解析部８２１は、複数のフレーム画像の観測エリアＯａについて行われた差分算出の結果に基づいて、差分画像を生成する。具体的には、例えば、１枚目のフレーム画像の観測エリアＯａと、２枚目のフレーム画像の観測エリアＯａとの差分に基づいて、２枚目のフレーム画像の観測エリアＯａが、直前に撮像された１枚目のフレーム画像の観測エリアＯａに対して変化している画素を第１画素として特定し、変化していない画素を第２画素として特定する。そして、第１画素と第２画素とを、例えば白色と黒色とで二値化した差分画像を生成する。図３は、差分画像の一例として、差分画像Ｄｉを示している。この差分画像Ｄｉにおいて、黒色の画素が第１画素を示し、白色の画素が第２画素を示す。
【００５３】
次いで、画像解析部８２１は、生成した差分画像に基づいて、差分の大きさ、すなわち、アスファルト混合物の動きの大きさを表す変動値を算出する。画像解析部８２１は、例えば、差分画像の第１画素の数を算出し、算出した当該画素数に基づいて変動値を演算する。この変動値は、差分画像の第１画素（図３における黒色の画素）の数が多いほど大きくなるように演算される。
【００５４】
画像解析部８２１は、複数のフレーム画像間の差分算出、差分画像の生成及び変動値の演算によって、複数の変動値からなる数値群を取得し、この変動値の時間的変移を示す波形データを生成する。図４は、波形データの一例として、波形データＷｄ１を示している。波形データＷｄ１は、縦軸が変動値、横軸が時間を示している。波形データＷｄ１から、ミキサ７の混合作業に応じて、周期的にアスファルト混合物が波動していることが分かる。
【００５５】
温度演算部８２２は、波形データを解析し、当該波形データの特徴を示す特性値ｄを求める。本実施形態の温度演算部８２２は、例えば、所定時間内の波形データから、変動値の最大値を含む所定幅の範囲内に含まれるピークの平均値を求め、この平均値を特性値ｄとする。上述したように、アスファルト混合物は温度が高くなると粘度が低くなるため、アスファルト混合物の動きが大きくなる。そのため、アスファルト混合物の動きの大きさを表す変動値のピークの平均値を特性値ｄとして用いれば、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。ここで、所定時間の一例としては、特に限定されないが、図４に示す例では８００単位時間である。一単位時間は撮像装置８１のフレームレートに依存し、例えば、撮像装置８１のフレームレートが６０ｆｐｓの場合には、一単位時間は１／６０ｓｅｃであり、８００単位時間は約１３．３ｓｅｃとなる。
【００５６】
例えば、図５に示す例では、温度演算部８２２は、所定時間内の波形データＷｄ１から、変動値の最大値Ｐ１を特定し、最大値Ｐ１を含む最大値幅Ｗ１を設定する。この最大値幅Ｗ１は、予め設定した値を用いてもよいし、アスファルト混合物の種類や、ミキサ７の回転速度等に応じて設定してもよい。温度演算部８２２は、最大値幅Ｗ１内に含まれる変動値のピーク（例えば、Ｐ１〜Ｐ５）の平均値を演算し、平均値を特性値ｄとする。例えば、変動値のピークＰ１〜Ｐ５の平均値が「１０１００」であった場合、この平均値が特性値ｄとなる。
【００５７】
なお、波形データＷｄ１から変動値のピークの平均値を求める場合、最大値幅Ｗ１を設定せずに、例えば、最大値から数個（例えば、５個）のピークの平均値を求めてもよい。また、平均値に代えて、波形データＷｄ１における変動値の最大値自体を特性値ｄとして用いてもよい。
【００５８】
温度演算部８２２は、波形データの特性値ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。具体的には、温度演算部８２２は、まず、データベース８２３から、製造中のアスファルト混合物の種類及びミキサ７の回転速度に適合するマスターデータを複数のマスターデータ８２３１〜８２３ｎの中から選択する。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎには、図６に示すように、波形データの特徴を変動値の大きさによって示す特性値データと、アスファルト混合物の温度データとが登録されており、この特性値データと温度データとは対応付けられている。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、アスファルト混合物の種類と、ミキサ７の回転速度との組み合わせごとに予め実測されたデータであり、特性値データが大きいほど、すなわち、アスファルト混合物の動きが大きいほどアスファルト混合物の温度データが高くなっている。なお、このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、撮像装置８１と同じフレームレートを有する撮像装置を用いて実測される。そして、温度演算部８２２は、選択したマスターデータ（例えば、図６のマスターデータ）を参照し、波形データＷｄ１から求めた特性値ｄが「１１６００」のときには、アスファルト混合物の温度ｔが「１７０°Ｃ」であると特定する。また、特性値ｄが「８７００」のときには、アスファルト混合物の温度ｔが「１４０°Ｃ」であると特定する。
【００５９】
なお、特性値ｄが選択したマスターデータに登録されていない場合には、温度演算部８２２は、まず、マスターデータから、特性値ｄよりも小さい特性値データｎと、この特性値データｎに対応する温度データｍと、特性値ｄよりも大きい特性値データｎ１と、この特性値データｎ１に対応する温度データｍ１とを抽出する。次いで、下記の数式（２）を用いて、特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔを演算する。なお、数式（２）は、本発明の数式（１）に相当する。
【００６０】
【数２】
0006742013.tif 000003
【００６１】
但し、上記の（２）式において、ｎ及びｎ１は、マスターデータに登録されている特性値データであり、ｎは、波形データから解析された特性値ｄよりも小さな第ｎの特性値データであり、ｎ１は、当該特性値ｄよりも大きな第ｎ１の特性値データである。また、ｍ及びｍ１は、マスターデータに登録されているアスファルト混合物の温度のデータであり、ｍは、第ｎの特性値データに対応する第ｍの温度データであり、ｍ１は、第ｎ１の特性値データに対応する第ｍ１の温度データである。
【００６２】
例えば、特性値ｄが、図５の波形データＷｄ１から求めたｄ＝１０１００である場合、図６に示すマスターデータから、特性値ｄよりも小さい特性値データｎは９８００、特性値データｎに対応する温度ｍは１５０°Ｃ、特性値ｄよりも大きい特性値データｎ１は１０８００、特性値データｎ１に対応する温度ｍ１は１６０°Ｃとなる。マスターデータから求めたこれらの値を上記の数式（２）に代入して演算すると、特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔは、１５３°Ｃとなる。
【００６３】
測定結果管理装置９は、いわゆるパーソナルコンピュータと、パーソナルコンピュータに接続されたディスプレイと、キーボード及びマウス等の入力装置と、プリンタ等から構成されている。測定結果管理装置９は、温度測定システム８から出力されたアスファルト混合物の温度ｔを、製造ロット番号等と対応付けた出荷温度としてデータ管理プログラムにより管理する。また、測定結果管理装置９は、ユーザの操作に応じて、管理している出荷温度等のデータをディスプレイに表示する。さらに、測定結果管理装置９は、アスファルト混合物を出荷する際に、アスファルト混合物の種類と、出荷量と、出荷温度等が記載された出荷伝票を印刷する。出荷伝票は、アスファルト混合物とともに工事現場に納入される。
【００６４】
次に、図７に示すフローチャートを参照しながら、本実施形態の作用について説明する。ミキサ７は、新規骨材供給部２、再生骨材供給部３、石粉供給部４、アスファルト供給部５及び添加剤供給部６から、新規骨材、再生骨材、石粉、新規アスファルト及び再生用添加剤が供給されると、一対の混合羽根７２、７２を回転させて混合し、アスファルト混合物を製造する。温度測定システム８は、ミキサ７による混合開始から所定時間が経過したら、撮像装置８１により混合槽７１内のアスファルト混合物の撮像を開始する（ステップＳ１）。撮像装置８１により撮像されたアスファルト混合物の動画は、逐次に演算装置８２に出力される。
【００６５】
演算装置８２の画像解析部８２１は、撮像装置８１から入力された動画の複数のフレーム画像に観測エリアＯａを設定し、観測エリアＯａ内の画像を切り出す（ステップＳ２）。画像解析部８２１は、複数のフレーム画像のそれぞれについて、直前に撮像されたフレーム画像との間で観測エリアＯａの差分算出を行う。画像解析部８２１は、複数のフレーム画像の観測エリアＯａについて行われた差分算出（ステップＳ３）の結果に基づいて、直前に撮像された１枚目のフレーム画像の観測エリアＯａに対して変化している第１画素と、変化していない第２画素とで二値化した差分画像を生成する（ステップＳ４）。次いで、画像解析部８２１は、生成した差分画像の第１画素の数に基づいて変動値を算出する（ステップＳ５）。
【００６６】
画像解析部８２１は、複数のフレーム画像間の差分算出、差分画像の生成及び変動値の演算を行うことにより、複数の変動値からなる数値群を取得し、これらの変動値の時間的変移を示す波形データＷｄ１を生成する（ステップＳ６）。
【００６７】
温度演算部８２２は、波形データＷｄ１を解析し、当該波形データＷｄ１の特徴を示す特性値ｄを求める（ステップＳ７）。温度演算部８２２は、例えば、所定時間内の波形データＷｄ１から、変動値の最大値を含む所定幅の範囲内に含まれるピークの平均値を求め、この平均値を特性値ｄとする。
【００６８】
温度演算部８２２は、データベース８２３から選択したマスターデータを参照して、特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔを特定する（ステップＳ８）。なお、特性値ｄが選択したマスターデータに登録されていない場合には、温度演算部８２２は、上記の数式（２）を利用して、特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔを演算する。
【００６９】
演算装置８２は、アスファルト混合物の温度ｔの測定結果を測定結果管理装置９に出力する（ステップＳ９）。測定結果管理装置９は、温度測定システム８から出力されたアスファルト混合物の温度ｔを、製造ロット番号等と対応付けた出荷温度としてデータ管理プログラムにより管理する。また、測定結果管理装置９は、アスファルト混合物の種類と、アスファルト混合物の出荷量と、出荷温度等が記載された出荷伝票を印刷する。出荷伝票は、トラック１０に積載されたアスファルト混合物とともに工事現場に納入される。
【００７０】
以上で説明したように、本実施形態のアスファルト混合物の温度測定システム８、温度測定方法及びアスファルトプラント１によれば、ミキサ７内のアスファルト混合物を撮像する撮像装置８１と、撮像装置８１によって撮像された動画に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置８２と、を備えており、演算装置８２は、複数のフレーム画像間に生じた変化に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。このように、アスファルト混合物を撮像装置８１により撮像して温度を測定するので、従来のスポット温度計に比べて粉塵や水蒸気、汚れの付着による影響を受けにくくなる。また、複数のフレーム画像間に生じた変化に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算するので、サーモグラフィ等で表面温度を測定する場合よりも精度よく温度ｔを測定することができる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、演算装置８２は、複数のフレーム画像のそれぞれについて、直前に撮像されたフレーム画像と比較して差分を求め、差分を数値化した変動値を演算し、変動値の時間的変移を示す波形データＷｄ１を生成する画像解析部８２１と、波形データＷｄ１に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する温度演算部８２２と、を備えている。上述したように、本実施形態の波形データはアスファルト混合物の波動のパターンを示しているので、波形データＷｄ１に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算することにより、アスファルト混合物の波動のパターンに基づいてアスファルト混合物の温度ｔを演算することができる。したがって、サーモグラフィ等で表面温度を測定する場合よりも精度よく温度ｔを測定することができる。
【００７２】
また、本実施形態によれば、温度演算部８２２は、波形データＷｄ１を解析して波形データの特徴を示す特性値ｄを演算し、この特性値ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。これにより、波形データＷｄ１自体からアスファルト混合物の温度ｔを演算する場合よりも処理負荷を軽減することができる。また、波形データの特徴を示す特性値ｄのみからアスファルト混合物の温度ｔを演算するので、波形データの特徴的ではない部分を除外して演算することができ、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく測定することができる。
【００７３】
また、本実施形態によれば、温度演算部８２２は、波形データＷｄ１の特徴を示す特性値である特性値データと、特性値データに対応付けられたアスファルト混合物の温度である温度データと、を有するマスターデータ８２３１〜８２３ｎを備えており、温度演算部８２１は、演算された特性値ｄと、マスターデータとに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。このように、マスターデータ８２３１〜８２３ｎを予め備えているので、低い処理負荷で迅速にアスファルト混合物の温度ｔを演算することができる。また、マスターデータ８２３１〜８２３ｎは、アスファルト混合物の種類と、ミキサ７の回転速度との組み合わせごとに予め実測されたデータであるため、実測値に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく測定することができる。さらに、アスファルト混合物は、使用するアスファルトの種類や、骨材等との混合割合、再生用添加剤の添加量等によって、温度に対する粘度の特性が異なっている。そのため、アスファルト混合物の種類又はミキサ７の回転速度ごとに複数のマスターデータ８２３１〜８２３ｎを備えることにより、より精度よくアスファルト混合物の温度を測定することができる。また、マスターデータ８２３１〜８２３ｎは、アスファルト混合物の温度特性に合わせて、特性値データが大きいほど、温度データが高くなっている。したがって、マスターデータ８２３１〜８２３ｎを用いることにより、アスファルト混合物の温度測定を精度よく行うことができる。
【００７４】
また、本実施形態によれば、温度演算部８２２は、波形データＷｄ１のピークに基づいて、特性値ｄを演算する。上述したように、本実施形態の波形データはアスファルト混合物の波動のパターンを示しているが、波動のパターンを最も特徴的に示すのが波形データのピークである。したがって、波形データＷｄ１のピークに基づいて、特性値ｄを演算することにより、アスファルト混合物の波動のパターンに基づいてアスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。
【００７５】
また、本実施形態によれば、特性値ｄとして、単位時間内の変動値の複数のピークの平均値を用いる。上述したように、アスファルト混合物は温度が高くなると粘度が低くなるため、アスファルト混合物の動きが大きくなる。そのため、アスファルト混合物の動きの大きさを表す変動値のピークの平均値を特性値ｄとして用いれば、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。
【００７６】
また、本実施形態によれば、画像解析部８２１は、フレーム画像においてミキサ７の混合羽根７２を含まない領域に観測エリアＯａを設定し、観測エリアＯａ内の差分を求める。これにより、フレーム画像全体の差分を求める場合よりも処理負荷を軽減することができるので、アスファルト混合物の温度測定を迅速に行うことができる。
【００７７】
《第２実施形態》
次に、本発明のアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測定方法を適用した第２実施形態を、図面に基づいて説明する。本実施形態では、温度演算部８２２による特性値ｄの算出方法とデータベースの内容が上述の第１実施形態と異なるが、それ以外の構成は第１実施形態と同様である。第１実施形態と同じ構成については、同じ符号を用いて詳しい説明は省略する。
【００７８】
本実施形態では、波形データの波形の振幅の差に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。アスファルト混合物は、粘度によって動きの大きさと、動きが収まるまでに要する時間とが変化する。具体的には、アスファルト混合物の粘度が低い場合には、当該アスファルト混合物の動きが大きくなると共にその動きの収束が早くなるため、振幅の大きさが大きくなる。これとは反対に、アスファルト混合物の粘度が高い場合には、当該アスファルト混合物の動きが小さくなると共に当該動きの収束が緩やかに（遅く）なるので、振幅の大きさが小さくなる。本実施形態では、この点に着目し、所定時間内の波形データの波形の振幅に基づいてアスファルト混合物の温度ｔを演算する。
【００７９】
図８は、本実施形態で用いる波形データの一例として、波形データＷｄ２を示している。温度演算部８２２は、波形データＷｄ２から、ピークと、このピークに連なるボトムとを含む振幅を抽出し、ピークの変動値とボトムの変動値との差を振幅値として演算する。具体的には、温度演算部８２２は、波形データＷｄ２からは４個の振幅Ａ１〜Ａ４を抽出し、各振幅Ａ１〜Ａ４のピークとボトムとの変動値の差を振幅値Ａｄ１〜Ａｄ４として演算する。そして、温度演算部８２２は、振幅値Ａｄ１〜Ａｄ４の平均値を特性値ｄとして演算する。例えば、振幅値Ａｄ１〜Ａｄ４の平均値が「８４８０」であった場合、この平均値が特性値ｄとなる。
【００８０】
温度演算部８２２は、振幅値の平均値からなる波形データＷｄ２の特性値ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。具体的には、温度演算部８２２は、まず、データベース８２３から、製造中のアスファルト混合物の種類及びミキサ７の回転速度に適合するマスターデータを複数のマスターデータ８２３１〜８２３ｎの中から選択する。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎには、図９に示すように、波形データＷｄ２の特徴を振幅の大きさによって示す特性値データと、アスファルト混合物の温度データとが登録されており、この特性値データと温度データとは対応付けられている。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、アスファルト混合物の種類と、ミキサ７の回転速度との組み合わせごとに予め実測されたデータであり、特性値データが大きいほど、すなわち、アスファルト混合物の動きが大きいほどアスファルト混合物の温度データが高くなっている。なお、このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、第１実施形態と同様に、撮像装置８１と同じフレームレートを有する撮像装置を用いて実測される。そして、温度演算部８２２は、選択したマスターデータ（例えば、図９のマスターデータ）を参照し、波形データＷｄ２から求めた特性値ｄが「９６４０」のときには、アスファルト混合物の温度ｔが「１７０°Ｃ」であると特定する。また、特性値ｄが「６８２０」のときには、アスファルト混合物の温度ｔが「１４０°Ｃ」であると特定する。
【００８１】
なお、特性値ｄが選択したマスターデータに登録されていない場合には、温度演算部８２２は、まず、マスターデータから、特性値ｄよりも小さい特性値データｎと、この解析値データｎに対応する温度データｍと、特性値ｄよりも大きい解析値データｎ１と、この特性値データｎ１に対応する温度データｍ１とを抽出する。次いで、上記の数式（２）を用いて、特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔを演算する。例えば、特性値ｄが「８４８０」であった場合、図９に示すマスターデータと、上記の数式（２）を用いることで、アスファルト混合物の温度ｔとして、「１５３．４°Ｃ」を演算することができる。
【００８２】
以上で説明したように、本実施形態のアスファルト混合物の温度測定システム８、温度測定方法及びアスファルトプラント１によれば、特性値ｄとして、波形データＷｄ２から求めた振幅を用いるので、アスファルト混合物の動きの大きさ及び当該動きの収束の早さに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。また、振幅の平均値を用いるので、時間の経過によって波動が変化した場合でも、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。なお、振幅の平均を特性値ｄとして用いたが、振幅の最大値を特性値ｄとして用いてもよい。
【００８３】
《第３実施形態》
次に、本発明のアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測定方法を適用した第３実施形態を、図面に基づいて説明する。本実施形態では、温度演算部８２２による特性値ｄの算出方法とデータベースの内容が上述の第１実施形態と異なるが、それ以外の構成は第１実施形態と同様である。第１実施形態と同じ構成については、同じ符号を用いて詳しい説明は省略する。
【００８４】
本実施形態は、アスファルト混合物は、温度が低く粘度の高いときには、ミキサ７の混合羽根７２と同じ周期の波動パターンを示すが、粘度が低くなると混合羽根７２で押し出されて混合羽根７２の周期よりも短い周期の波動のパターンを示し、周期（すなわちアスファルト混合物の動きの速さ）が異なることに着目した算出方法である。具体的には、波形データにおいて所定時間内に含まれる変動値のピークの数（所定時間あたりの周波数）を求め、この周波数を特性値ｄとする。
【００８５】
図１０は、本実施形態で用いる波形データの一例として、波形データＷｄ３を示している。温度演算部８２２は、波形データＷｄ３から、所定幅の範囲に含まれるピークの数を求める。具体的には、所定幅の範囲に含まれるピークとして、例えば、変動値の最大値（例えば、図１０では「１０１００」）と、変動値の最小値（例えば、図１０では「０」）とを求め、この最大値と最小値との中間値（例えば、図１０では「５０５０」）以上のピークの個数をカウントする。また、ピークの数を求めるための所定時間は、動画撮影のフレームレートと、ミキサ７の作動時間とに基づいて設定する。例えば、本実施形態において、動画撮影のフレームレートを６０ｆｐｓとし、ミキサ７の作動時間を３０秒とした場合、この３０秒間に撮像されるフレーム画像の数である「１８００」を所定時間とする。図１０に示す波形データＷｄ３では、８００単位時間までしか図示していないため、便宜上、６００単位時間内のピーク数（２０個）をカウントし、そのカウント値を３倍した値（６０個）を所定時間内に含まれるピークの数として求めた。本実施形態では、このピーク数「６０」が特性値ｄとなる。
【００８６】
温度演算部８２２は、所定時間あたりのピークの数からなる波形データＷｄ３の特性値ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。具体的には、温度演算部８２２は、まず、データベース８２３から、製造中のアスファルト混合物の種類及びミキサ７の回転速度に適合するマスターデータを複数のマスターデータ８２３１〜８２３ｎの中から選択する。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎには、図１１に示すように、波形データＷｄ３の特徴を所定時間内に含まれるピークの数によって示す特性値データと、アスファルト混合物の温度データとが登録されており、この特性値データと温度データとは対応付けられている。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、アスファルト混合物の種類と、ミキサ７の回転速度との組み合わせごとに予め実測されたデータであり、特性値データが大きいほど、すなわち、アスファルト混合物の波動の周期が短いほど（アスファルト混合物の動きが速いほど）、アスファルト混合物の温度データが高くなっている。なお、このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、第１実施形態と同様に、撮像装置８１と同じフレームレートを有する撮像装置を用いて実測される。そして、温度演算部８２２は、選択したマスターデータ（例えば、図１１のマスターデータ）を参照し、波形データＷｄ３から求めた特性値ｄが「６２．６」のときには、アスファルト混合物の温度ｔが「１８０°Ｃ」であると特定する。また、特性値ｄが「５７．２」のときには、アスファルト混合物の温度ｔが「１３０°Ｃ」であると特定する。
【００８７】
なお、特性値ｄが選択したマスターデータに登録されていない場合には、温度演算部８２２は、まず、マスターデータから、特性値ｄよりも小さい特性値データｎと、この特性値データｎに対応する温度データｍと、特性値ｄよりも大きい特性値データｎ１と、この特性値データｎ１に対応する温度データｍ１とを抽出する。次いで、上記の数式（２）を用いて、特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔを演算する。例えば、特性値ｄが「６０」であった場合、図１１に示すマスターデータと、上記の数式（２）を用いることで、アスファルト混合物の温度ｔとして、「１５５．４°Ｃ」を演算することができる。
【００８８】
以上で説明したように、本実施形態のアスファルト混合物の温度測定システム８、温度測定方法及びアスファルトプラント１によれば、特性値ｄとして、波形データＷｄ３から求めた、所定時間に含まれるピークの数を用いるので、アスファルト混合物の波動の周期（すなわちアスファルト混合物の動きの速さ）に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。
【００８９】
《第４実施形態》
次に、本発明のアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測定方法を適用した第４実施形態を、図面に基づいて説明する。本実施形態では、温度演算部８２２による特性値ｄの算出方法とデータベースの内容が上述の第１実施形態と異なるが、それ以外の構成は第１実施形態と同様である。第１実施形態と同じ構成については、同じ符号を用いて詳しい説明は省略する。
【００９０】
本実施形態は、波形データをフーリエ変換して求めた波形の特性、すなわち、アスファルト混合物の波動の特性を特性値ｄとして、アスファルト混合物の温度を演算する。周知のように、フーリエ変換は、波形データを複数の正弦波の組み合わせとして捉え、波形データを複数の正弦波に分解することができる。本実施形態では、波形データをフーリエ変換により複数の正弦波に分解し、それぞれの正弦波から振幅及び角周波数を取得し、角周波数配列を波形データの特性値ｄとして用いる。以下では、フーリエ変換を用いて波形データから角周波数配列を取得する手法について説明する。
【００９１】
図１２に示す複雑な波形データＷｄ４は、図１３に示すように、正弦波（ｓｉｎ波）Ｗｄ４ａ、Ｗｄ４ｂ及びＷｄ４ｃを合成されて作られている。そのため、波形データＷｄ４をフーリエ変換して分解すると、正弦波Ｗｄ４ａ、Ｗｄ４ｂ及びＷｄ４ｃを得ることができる。正弦波は、周知のとおり、「ｒ ｓｉｎ ω x」で表すことができる。なお、「ｒ」は振幅、「ω」は角周波数を示す。本実施形態の温度演算部８２２は、図１４に示すように、波形データＷｄ４をフーリエ変換して取得した正弦波Ｗｄ４ａ、Ｗｄ４ｂ及びＷｄ４ｃから、振幅ｒ及び角周波数ωを求め、角周波数配列を求める。例えば、正弦波Ｗｄ４ａの振幅ｒ及び角周波数ωは、「振幅５」及び「角周波数２」となる。また、正弦波Ｗｄ４ｂの振幅ｒ及び角周波数ωは、「振幅４」及び「角周波数５」となる。同様に、正弦波Ｗｄ４ｃの振幅ｒ及び角周波数ωは、「振幅３」及び「角周波数７」となる。この角周波数配列は、図１５に示すように、縦軸を振幅、横軸を角周波数としたグラフＧ１によって表すことができる。すなわち、正弦波Ｗｄ４ａ、Ｗｄ４ｂ及びＷｄ４ｃの角周波数配列は、｛０，５，０，０，４，０，３，０｝となる。
【００９２】
温度演算部８２２は、角周波数配列からなる波形データＷｄ４の特性値ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。具体的には、温度演算部８２２は、まず、データベース８２３から、製造中のアスファルト混合物の種類及びミキサ７の回転速度に適合するマスターデータを複数のマスターデータ８２３１〜８２３ｎの中から選択する。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎには、図１６に示すように、波形データの特徴を示す角周波数配列からなる特性値データと、アスファルト混合物の温度データとが登録されており、この解析値データと温度データとは対応付けられている。このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、アスファルト混合物の種類と、ミキサ７の回転速度との組み合わせごとに予め実測されたデータである。なお、このマスターデータ８２３１〜８２３ｎは、第１実施形態と同様に、撮像装置８１と同じフレームレートを有する撮像装置を用いて実測される。
【００９３】
温度演算部８２２は、波形データＷｄ４から求めた特性値ｄと、選択したマスターデータの特性値データとの類似度を演算し、当該特性値ｄに最も類似する特性値データに対応する温度データをアスファルト混合物の温度ｔとする。なお、特性値ｄと特性値データとの類似度の演算の手法は、例えば、上述の特性値ｄと特性値データとの間のユークリッド距離を求める方法を例示することができる。なお、類似度の演算の手法は、上記に特に限定されず、Jaccardの類似度、プログラミング言語に含まれる配列の類似性を求める関数、例えば、similar()等を用いてもよい。
【００９４】
以下では、アスファルト混合物の実際の波形データの角周波数配列からなる特性値ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを求める例について説明する。図１７は、本実施形態で用いる波形データの一例として、波形データＷｄ５を示している。温度演算部８２２は、この波形データＷｄ５をフーリエ変換して７個の正弦波に分解し、各正弦波の振幅ｒ及び角周波数ωを求め、角周波数配列からなる特性値ｄを取得する。具体的には、波形データＷｄ５の角周波数配列は、図１８のグラフＧ２に示すように、例えば、｛０，５，１，３，４，３，２，１｝となり、この角周波数配列が波形データＷｄ５の特性値ｄとなる。
【００９５】
温度演算部８２２は、波形データＷｄ５の特性値ｄに最も類似する特性値データを特定してアスファルト混合物の温度ｔを演算する。ここでは、一例として、温度データが「１７０°Ｃ」、「１６０°Ｃ」、「１５０°Ｃ」の特性値データを用いた算出例を示す。温度データが「１７０°Ｃ」、「１６０°Ｃ」、「１５０°Ｃ」のときの特性値データのグラフＧ３ａ〜Ｇ３ｃを、図１９（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）に示す。温度演算部８２２は、図２０に示すように、例えば、配列の類似性を求める関数であるsimilar()を利用し、図１８に示す波形データＷＤ５の特性値ｄと、図１９（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）に示す特性値データの角周波数配列とをそれぞれ比較する。その結果、特性値ｄとの類似度が最も高い角周波数配列を有する特性値データとして、「１５０°Ｃ」の特性値データを算出することができる。なお、予め多数の特性値データを備えておくことで、アスファルト混合物の温度ｔの算出精度はより高まる。また類似度の算出アルゴリズムを洗練させることにより、温度間の算出も可能になる。
【００９６】
以上で説明したように、本実施形態のアスファルト混合物の温度測定システム８、温度測定方法及びアスファルトプラント１によれば、特性値ｄとして、波形データＷｄ５をフーリエ変換して求めた角周波数の異なる複数の正弦波の振幅からなる配列（角周波数配列）を用いる。また、温度演算部８２２は、解析値ｄと、複数のマスターデータの解析値データとの類似度を演算し、類似度の最も高い特性値データの温度データをアスファルト混合物の温度とする。このように、アスファルト混合物の波形データから波動の特性を表す角周波数配列を求め、この角周波数配列を利用してアスファルト混合物の温度ｔを演算するので、アスファルト混合物の波動の特性に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく演算することができる。
【００９７】
《第５実施形態》
次に、本発明のアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測定方法を適用した第５実施形態を、図面に基づいて説明する。本実施形態では、温度演算部８２２による特性値ｄの算出方法とデータベースを備えていない点で上述の第１実施形態と異なるが、それ以外の構成は第１実施形態と同様である。第１実施形態と同じ構成については、同じ符号を用いて詳しい説明は省略する。
【００９８】
本実施形態は、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習アルゴリズムを利用した学習済みモデルを利用して、波形データの特性値ｄからアスファルト混合物の温度ｔを求める。具体的には、本実施形態の温度演算部８２２は、図２１に示すように、学習済みモデルとしてニューラルネットワークＮＮＷを備えている。このニューラルネットワークＮＮＷは、任意の温度のアスファルト混合物から取得した波形データをフーリエ変換して得られた角周波数配列からなる特性値データと、当該特性値データに対応付けられたアスファルト混合物の温度を示す温度データとを教師データとして用いて機械学習により生成されており、アスファルト混合物の波動の変化を示す特性値ｄを入力とし、アスファルト混合物の温度ｔを出力とするモデルである。図２２は、ニューラルネットワークＮＮＷの機械学習時の状態を示す。なお、教師データとして入力される特性値データは、撮像装置８１と同じフレームレートを有する撮像装置を用いて実測される。
【００９９】
本実施形態の温度演算部８２２は、アスファルト混合物の波動を示す波形データをフーリエ変換し、角周波数配列からなる特性値ｄを演算する。次いで、図２３に示すように、温度演算部８２２が当該特性値ｄを学習済みのニューラルネットワークＮＮＷに入力すると、当該ニューラルネットワークＮＮＷは当該特性値ｄに対応するアスファルト混合物の温度ｔを推定して出力する。
【０１００】
このように、本実施形態によれば、アスファルト混合物の波動を示す特性値データと、アスファルト混合物の温度データとを教師データとして用いて機械学習により生成された学習済みのニューラルネットワークＮＮＷを備えている。そして、このニューラルネットワークＮＮＷに、波形データを解析して演算した特性値ｄを入力すると、アスファルト混合物の温度ｔが出力される。したがって、上記の第１〜第４実施形態のように、多数のマスターデータを備えていなくても、特性値ｄから温度ｔを求めることができる。また、ニューラルネットワークＮＮＷの機械学習を多数の教師データを用いて行うことで、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく算出することができる。
【０１０１】
なお、ニューラルネットワークＮＮＷの教師データとして、角周波数配列からなる解析値データを用いたが、これに限定されない。例えば、第１〜第４実施形態で用いた特性値データのいずれかを教師データとして用いて学習済みのニューラルネットワークＮＮＷを生成し、第１〜第４実施形態の特性値ｄをニューラルネットワークＮＮＷに入力したときに、温度ｔが出力されるようにしてもよい。これによれば、波形データの特徴を示す様々な特性値データを教師データとして機械学習した学習済みモデルによって、アスファルト混合物の温度ｔを精度よく求めることができる。
【０１０２】
なお、上記実施形態では、撮像装置８１として、高速動画撮影が可能なデジタルカメラを用いたが、これに代えて、１秒間に複数枚（例えば、６０枚以上）の静止画が連写可能なデジタルカメラを用いてもよい。この場合には、画像解析部８２１により各撮像画像間で差分算出を行い、波形データを生成する。
【０１０３】
また、ミキサ７の斜め上方から撮像装置８１によりアスファルト混合物を撮像したが、図２４に示すように、混合槽７１の上部の側面に開口部７１ｂを形成し、この開口部７１ｂを通してアスファルト混合物を撮像してもよい。また、図２５に示すように、開口部７１ｂに透明部材７１ｃを嵌合した窓部７１ｄを形成し、この窓部７１ｄを通してアスファルト混合物を撮像してもよい。透明部材７１ｃは、可視光が透過可能な部材であり、例えば、ガラス、プラスチック、アクリル、レジン、塩化ビニール樹脂、ポリスチレン、ポリカーボネイト、ポリスチレン、ハイブリッドガラス等を用いることができる。本実施形態では、透明部材７１ｃは、強化ガラスで構成されている。また、透明部材７１ｃは、これに限定されず、赤外線が透過可能な材料であってもよい。これらによれば、ミキサ７への骨材の投入時に発生する粉塵や、骨材とアスファルトとの混合時に発生する水蒸気等による撮像装置８１への悪影響を小さくすることができる。
【０１０４】
また、特性値ｄは、波形データの特徴を示すものであれば、上述したものに限定されない。例えば、アスファルト混合物の動きの速さを表す特性値ｄとして、波形データのピークの間隔の平均値や波形データの急峻性（例えばボトムからピークへの立ち上がりの傾き）等を用いてもよい。
【０１０５】
上記の各実施形態の温度測定システム８では、ミキサ７内のアスファルト混合物の複数の撮像画像のそれぞれについて、直前に撮像された撮像画像と比較して差分を求め、この差分を数値化した変動値を演算し、変動値の時間的変移を示す波形データを生成するとともに、生成した波形データに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算している。しかしながら、本発明は、上記の各実施形態のような温度測定システム８には限定されない。すなわち、ミキサ７内のアスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像し、撮像された複数の撮像画像に生じた変化に基づいてアスファルト混合物の温度ｔを演算するものであれば本発明の温度測定システムに含まれる。
【０１０６】
例えば、本発明の別の例を用いた温度測定システムとしては、ミキサ７内のアスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像し、撮像された複数の撮像画像に対して画像解析処理を行い、画像解析処理の結果に基づいて、アスファルト混合物の流動速度を演算し、この流動速度からアスファルト混合物の温度ｔを演算してもよい。より具体的には、複数の撮像画像のうちの一の撮像画像から、アスファルト混合物内の特徴点を抽出し、この一の撮像画像以降に撮像された複数の撮像画像において特徴点を追跡する。そして、アスファルト混合物の流動速度として、特徴点の追跡結果に基づいて、特徴点の所定時間あたりの移動距離ｄを演算し、この演算された移動距離ｄに基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する。本発明の別の例を用いた温度測定システムによれば、アスファルト混合物の流動速度、すなわち、アスファルト混合物の粘度に基づいて温度ｔを測定するので、従来のスポット温度計や、サーモグラフィ等の表面温度を測定する温度計に比べ、より精度よくアスファルト混合物の温度ｔを測定することができる。
【０１０７】
さらに、新規骨材と再生骨材とを混合する混合ラインを備えたアスファルトプラント１に、温度測定システム８を設ける例について説明したが、特にこれに限定されない。例えば、新規骨材のみのラインに温度測定システム８を適用してもよい。
【符号の説明】
【０１０８】
１…アスファルトプラント
２…新規骨材供給部
３…再生骨材供給部
４…石粉供給部
５…アスファルト供給部
６…添加剤供給部
７…ミキサ
７１…混合槽
７２…混合羽根
８…温度測定システム
８１…撮像装置
８２…演算装置
８２１…画像解析部
８２２…温度演算部
８２３…データベース
８２３１〜８２３ｎ…マスターデータ
９…測定結果管理装置
Ｏａ…観測エリア
ｄｉ…差分画像
Ｗｄ１〜Ｗｄ５…波形データ
【要約】
【課題】粉塵や水蒸気等の影響を受けずに、アスファルト混合物の温度を精度よく測定することができるアスファルト混合物の温度測定システム、アスファルトプラント及びアスファルト混合物の温度測定方法を提供する。
【解決手段】ミキサ７によりアスファルトと骨材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１において、ミキサ７内のアスファルト混合物の温度を測定する温度測定システム８は、ミキサ７内のアスファルト混合物を所定の時間間隔で撮像する撮像装置８１と、撮像装置８１によって撮像された複数の撮像画像に基づいて、アスファルト混合物の温度ｔを演算する演算装置８２と、を備えており、演算装置８２は、複数の撮像画像間に生じた変化に基づいて、前記アスファルト混合物の温度ｔを演算する。
【選択図】  図１【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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