(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ミキサによって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、前記アスファルト混合物の成分に関する情報を推定するアスファルト混合物の成分情報推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撮像する撮像装置と、
前記撮像装置によって撮像された撮像画像を解析する画像解析部と、
前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記アスファルト混合物に含有される前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルト混合物に含有される前記アスファルトの含有率を推定する演算部と、を備えたアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載のアスファルト混合物の成分情報推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に光を照射する照明装置をさらに備え、
前記画像解析部は、前記アスファルト混合物において前記照明装置からの照射光が反射している部分に基づいて、前記撮像画像の特徴を示す特徴量データを算出し、
前記演算部は、前記画像解析部が算出した前記特徴量データに基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定するアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記画像解析部は、フーリエ変換を用いて、前記撮像画像の特徴を示す特徴量データを算出し、
前記演算部は、前記画像解析部が算出した前記特徴量データに基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定するアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項４】
請求項２又は３に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記画像解析部は、
前記撮像画像に対してフーリエ変換して、第１のスペクトル画像を生成し、
前記第１のスペクトル画像にフィルタを適用し、第２のスペクトル画像を生成し、
前記第２のスペクトル画像を逆フーリエ変換して、解析用画像を生成し、
前記撮像画像と前記解析用画像との差分画像データを生成し、
前記差分画像データ、又は、前記差分画像データに基づいて演算された演算データを、前記特徴量データとして、前記演算部に出力するアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項５】
請求項４に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記演算データは、前記差分画像データに対してフーリエ変換して生成された第３のスペクトル画像であるアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項６】
請求項４又は５に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記フィルタはハイパスフィルタであるアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項７】
請求項２〜６のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記演算部は、学習済みモデルに前記特徴量データを入力することにより、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定し、
前記学習済みモデルは、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を前記特徴量データに対して関連付けた教師データを用いて機械学習されているアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記画像解析部は、複数の前記撮像画像を解析し、
前記演算部は、前記画像解析部によって解析された複数の撮像画像の解析結果に基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定するアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムであって、
前記撮像装置は、前記ミキサの外部に設けられるとともに、前記ミキサに形成された窓部を介して、前記ミキサの内部の前記アスファルト混合物を撮像するアスファルト混合物の成分情報推定システム。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムと、
粒度に応じて分級された前記骨材を貯蔵する複数の貯蔵ビンを有するホットビンと、
前記複数の貯蔵ビンの各々から放出された前記骨材を計量して前記ミキサに供給する骨材計量槽と、
前記複数の貯蔵ビンの各々から前記ミキサへの前記骨材の供給量を前記骨材計量槽に指示信号として出力する制御システムとを備え、
前記制御システムは、前記成分情報推定システムの前記演算部が推定した前記骨材の骨材粒度に基づいて、前記複数の貯蔵ビンの各々から前記ミキサへの前記骨材の供給量を補正するアスファルトプラント。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載のアスファルト混合物の成分情報推定システムと、
前記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、
前記アスファルト供給部から前記ミキサへの前記アスファルトの供給量を前記アスファルト供給部に指示信号として出力する制御システムとを備え、
前記制御システムは、前記成分情報推定システムの前記演算部が推定した前記アスファルトの含有率に基づいて、前記アスファルト供給部から前記ミキサへの前記アスファルトの供給量を補正するアスファルトプラント。
【請求項１２】
ミキサによって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、前記アスファルト混合物の成分に関する情報を推定するアスファルト混合物の成分情報推定方法であって、
前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像する第１の工程と、
前記第１の工程において撮像された撮像画像を解析する第２の工程と、
前記第２の工程における解析結果に基づいて、前記アスファルト混合物に含有される前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルト混合物に含有される前記アスファルトの含有率を推定する演算する第３の工程と、を備えたアスファルト混合物の成分情報推定方法。
【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成分情報推定システム、アスファルトプラント、及び、アスファルト混合物の成分情報推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
アスファルトプラントで製造するアスファルト混合物の品質を決定する成分情報には、アスファルト混合物に含有される骨材の粒度及びアスファルト含有率が含まれる。従来、ホットビンに貯蔵された骨材の粒度を測定する場合は、アスファルトと混合する前の骨材のサンプリング試料を採取して、試験室で試料のふるい分け試験を行っていた（例えば、特許文献１参照）。さらに、最終製品であるアスファルト混合物からサンプリング試料を採取した場合も、アスファルト混合物に含有されるアスファルトを骨材から分離してから、骨材の粒度を測定していた（例えば、特許文献２の段落［００１８］等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実開平６−０８６０５５号公報
【特許文献２】特開２００７−１６３３５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のように、骨材とアスファルトとを混合する前のサンプリング試料からアスファルト混合物の品質を検査する場合は、骨材とアスファルトとを混合した状態における最終的なアスファルト混合物の品質を把握することができないという問題がある。
また、特許文献２のように、最終製品であるアスファルト混合物の品質を検査する場合も、サンプリング試料を採取した上で、骨材とアスファルトとを分離する必要があり、作業負担が過大になってしまうという問題がある。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、少ない作業負担で、骨材とアスファルトとが混合された状態のアスファルト混合物の成分情報を取得することができるアスファルト混合物の成分情報推定システム、アスファルトプラント、及び、アスファルト混合物の成分情報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】
【０００６】
［１］上記課題を解決するために、本発明に係る成分情報推定システムは、ミキサによって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、前記アスファルト混合物の成分に関する情報を推定するアスファルト混合物の成分情報推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撮像する撮像装置と、前記撮像装置によって撮像された撮像画像を解析する画像解析部と、前記画像解析部の解析結果に基づいて、前記アスファルト混合物に含有される前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルト混合物に含有される前記アスファルトの含有率を推定する演算部と、を備えたアスファルト混合物の成分情報推定システムである。
【０００７】
［２］上記発明において、アスファルト混合物の成分情報推定システムは、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物に光を照射する照明装置をさらに備え、前記画像解析部は、前記アスファルト混合物において前記照明装置からの照射光が反射している部分に基づいて、前記撮像画像の特徴を示す特徴量データを算出し、前記演算部は、前記画像解析部が算出した前記特徴量データに基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定してもよい。
【０００８】
［３］上記発明において、前記画像解析部は、フーリエ変換を用いて、前記撮像画像の特徴を示す特徴量データを算出し、前記演算部は、前記画像解析部が算出した前記特徴量データに基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定してもよい。
【０００９】
［４］上記発明において、前記画像解析部は、前記撮像画像に対してフーリエ変換して、第１のスペクトル画像を生成し、前記第１のスペクトル画像にフィルタを適用し、第２のスペクトル画像を生成し、前記第２のスペクトル画像を逆フーリエ変換して、解析用画像を生成し、前記撮像画像と前記解析用画像との差分画像データを生成し、前記差分画像データ、又は、前記差分画像データに基づいて演算された演算データを、前記特徴量データとして、前記演算部に出力してもよい。
【００１０】
［５］上記発明において、前記演算データは、前記差分画像データに対してフーリエ変換して生成された第３のスペクトル画像であってもよい。
【００１１】
［６］上記発明において、前記フィルタはハイパスフィルタであってもよい。
【００１２】
［７］上記発明において、前記演算部は、学習済みモデルに前記特徴量データを入力することにより、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定し、前記学習済みモデルは、前記骨材の骨材粒度と前記アスファルトの含有率とを前記特徴量データに対して関連付けた教師データを用いて機械学習されていてもよい。
【００１３】
［８］上記発明において、前記画像解析部は、複数の撮像画像を解析し、前記演算部は、前記画像解析部によって解析された複数の撮像画像の解析結果に基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定してもよい。
【００１４】
［９］上記発明において、前記撮像装置は、前記ミキサの外部に設けられるとともに、前記ミキサに形成された窓部を介して、前記ミキサの内部の前記アスファルト混合物を撮像してもよい。
【００１５】
［１０］また、本発明に係るアスファルトプラントは、上記のアスファルト混合物の成分情報推定システムと、粒度に応じて分級された前記骨材を貯蔵する複数の貯蔵ビンを有するホットビンと、前記複数の貯蔵ビンの各々から放出された骨材を計量して前記ミキサに供給する骨材計量槽と、前記複数の貯蔵ビンの各々から前記ミキサへの前記骨材の供給量を前記骨材計量槽に指示信号として出力する制御システムとを備え、前記制御システムは、前記成分情報推定システムの前記演算部が推定した前記骨材の骨材粒度に基づいて、前記複数の貯蔵ビンの各々から前記ミキサへの前記骨材の供給量を補正するアスファルトプラントである。
【００１６】
［１１］また、本発明に係るアスファルトプラントは、上記のアスファルト混合物の成分情報推定システムと、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、前記アスファルト供給部から前記ミキサへの前記アスファルトの供給量を前記アスファルト供給部に指示信号として出力する制御システムとを備え、前記制御システムは、前記成分情報推定システムの前記演算部が推定した前記アスファルトの含有率に基づいて、前記アスファルト供給部から前記ミキサへの前記アスファルトの供給量を補正するアスファルトプラントである。
【００１７】
［１２］また、本発明に係るアスファルト混合物の成分情報推定方法は、ミキサによって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、前記アスファルト混合物の成分に関する情報を推定する方法であって、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物を撮像する第１の工程と、前記第１の工程において撮像された撮像画像を解析する第２の工程と、前記第２の工程における解析結果に基づいて、前記アスファルト混合物に含有される前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルト混合物に含有される前記アスファルトの含有率を推定する演算する第３の工程と、を備えたアスファルト混合物の成分情報推定方法である。
【００１８】
［１３］上記発明において、前記第１の工程は、前記ミキサ内の前記アスファルト混合物に光を照射する工程をさらに備え、前記第２の工程では、前記アスファルト混合物において前記照射光が反射している部分に基づいて、前記撮像画像の特徴を示す特徴量データを算出し、前記第３の工程では、前記算出した前記特徴量データに基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定してもよい。
【００１９】
［１４］上記発明において、前記第２の工程では、フーリエ変換を用いて、前記撮像画像の特徴を示す特徴量データを算出し、前記第３の工程では、前記第２の工程において算出した前記特徴量データに基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定してもよい。
【００２０】
［１５］上記発明において、前記第２の工程では、前記撮像画像に対してフーリエ変換して、第１のスペクトル画像を生成し、前記第１のスペクトル画像にフィルタを適用し、第２のスペクトル画像を生成し、前記第２のスペクトル画像を逆フーリエ変換して、解析用画像を生成し、前記撮像画像と前記解析用画像との差分画像データを生成し、前記差分画像データ、又は、前記差分画像データに基づいて演算された演算データを、前記特徴量データとしてもよい。
【００２１】
［１６］上記発明において、前記演算データは、前記差分画像データに対してフーリエ変換して生成された第３のスペクトル画像であってもよい。
【００２２】
［１７］上記発明において、前記フィルタはハイパスフィルタであってもよい。
【００２３】
［１８］上記発明において、前記第３工程では、学習済みモデルに前記特徴量データを入力することにより、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定し、前記学習済みモデルは、前記骨材の骨材粒度と前記アスファルトの含有率とを前記特徴量データに対して関連付けた教師データを用いて機械学習されていてもよい。
【００２４】
［１９］上記発明において、前記第２工程では、複数の撮像画像を解析し、前記第３工程では、前記第２工程において解析された複数の撮像画像の解析結果に基づいて、前記骨材の骨材粒度、及び、前記アスファルトの含有率を推定してもよい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、少ない作業負担で、骨材とアスファルトとが混合された状態のアスファルト混合物の成分情報を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の第１実施形態に係るアスファルト混合物の成分情報推定システムが用いられるアスファルトプラントの全体構成を示す図である。
【図２】図１に示すアスファルトプラントのミキサの構造、及び、ミキサ、撮像装置及び照明装置の位置関係を示す図である。
【図３】図１に示すアスファルト混合物の成分情報推定システムを用いたアスファルト混合物の成分情報推定方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図３に示すアスファルト混合物の成分情報推定方法のステップＳ１〜Ｓ４における解析用画像の生成までの手順を示す図である。
【図５】図３に示すアスファルト混合物の成分情報推定方法のステップＳ５〜Ｓ７における第３のスペクトル画像及び第３のスペクトル画像の縮小画像の生成までの手順を示す図である。
【図６】図１に示すアスファルト混合物の成分情報推定システムの学習済みモデルの構成を示す図である。
【図７】図７（ａ），（ｂ）は、各々、図３に示すアスファルト混合物の成分情報推定方法のステップＳ６において生成された第３のスペクトル画像とアスファルト混合物の成分情報との関係を示す例である。
【図８】図８（ａ），（ｂ）は、各々、図３に示すアスファルト混合物の成分情報推定方法のステップＳ６において生成された第３のスペクトル画像とアスファルト混合物の成分情報との関係を示す例である。
【図９】図３に示すアスファルト混合物の成分情報推定方法のステップＳ６，Ｓ７において、複数の第３のスペクトル画像から１つの縮小画像を生成する手順を示す図である。
【図１０】本発明の第２実施形態に係るアスファルト混合物の成分情報推定システムが用いられるアスファルトプラントの全体構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
＜第１実施形態＞
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、骨材供給部１０、アスファルト供給部２０、石粉供給部３０及びミキサ８０を有している。骨材供給部１０は新規の骨材を、アスファルト供給部２０はアスファルトを、石粉供給部３０は石粉を、各々、ミキサ８０に供給する。ミキサ８０は、骨材、石粉及びアスファルトを混合してアスファルト混合物Ｍを製造する。アスファルトプラント１００のミキサ８０で製造されたアスファルト混合物Ｍは、トラック９に積載され、舗設現場へ運搬される。また、アスファルトプラント１００は、アスファルト混合物Ｍの成分に関する情報、すなわち、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定する成分情報推定システム１を有している。さらに、アスファルトプラント１００は、成分情報推定システム１からアスファルト混合物Ｍの成分情報を含む信号を受信するとともに、骨材供給部１０、アスファルト供給部２０及び石粉供給部３０に指示信号を送信する制御システム６を有している。また、アスファルトプラント１００は、成分情報推定システム１が推定したアスファルト混合物Ｍの成分情報を出力する出力装置８を有している。出力装置８は、例えば、オペレータにアスファルト混合物Ｍの成分情報を提示するディスプレイ又は出荷伝票等の書類にアスファルト混合物Ｍの成分情報を印刷するプリンタである。
なお、「アスファルト混合物Ｍの成分に関する情報」とは、アスファルト混合物Ｍに含有される骨材の骨材粒度、及び、アスファルト混合物Ｍに含有されるアスファルトの含有率をいう。
また、図１において、骨材、アスファルト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。
【００２８】
成分情報推定システム１は、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍに光を照射する照明装置５と、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍを撮像する撮像装置２と、アスファルト混合物Ｍの成分情報を算出する推定装置７とを備えている。撮像装置２は、秒間５０コマ程度の撮影性能を有する。また。推定装置７は、撮像装置２によって撮像された撮像画像を解析する画像解析部３と、画像解析部３の解析結果に基づいてアスファルト混合物Ｍの成分情報を推定する演算部４とを有している。この推定装置７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。画像解析部３及び演算部４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つの推定装置７の各種機能（画像解析及び演算）を実行するプログラムであってもよい。推定装置７の画像解析部３は、撮像装置２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２と画像解析部３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。画像解析部３は、撮像装置２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、推定装置７の演算部４は、制御システム６及び出力装置８に、アスファルト混合物Ｍの成分情報を送信する。演算部４と制御システム６又は出力装置８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。
【００２９】
アスファルトプラント１００の骨材供給部１０は、ホットビン１５を有する。ホットビン１５の内部は、５つの区画に分割されており、各々の区画は、第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅを構成している。骨材供給部１０では、ミキサ８０に供給される骨材は、各々、骨材粒度に応じた分類ごとにホットビン１５の第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅのいずれかに貯蔵される。ホットビン１５に貯蔵された骨材は、適宜、第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々の放出口１５１から骨材計量槽１６に放出される。骨材計量槽１６は、制御システム６に有線（ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブル）又は無線によって接続されている。骨材計量槽１６に投入された骨材は、骨材計量槽１６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。第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々から骨材計量槽１６に投入される骨材の重量が所定の目標量に達した場合に、ホットビン１５は、骨材計量槽１６からの指示を受けて、各々の貯蔵ビンの放出口を閉状態とする。この目標量は、制御システム６により骨材計量槽１６に事前に指示されている。そして、骨材計量槽１６によって計量された骨材は、ミキサ８０に供給される。
なお、ホットビン１５が有する貯蔵ビンの数は５つに限定されず、例えば、ホットビン１５は、４つの貯蔵ビンを有していてもよい。
【００３０】
アスファルト供給部２０は、アスファルトタンク２１及びアスファルト計量槽２２を有する。アスファルトタンク２１に貯蔵されたアスファルトは、アスファルトタンク２１の放出口２１１が開状態となることにより、アスファルト計量槽２２に放出される。アスファルト計量槽２２は、制御システム６に有線（ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブル）又は無線によって接続されている。アスファルト計量槽２２に投入されたアスファルトは、アスファルト計量槽２２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２２に投入されたアスファルトの重量が所定の目標量に達したら、アスファルトタンク２１は、アスファルト計量槽２２からの指示を受けて、アスファルトタンク２１の放出口２１１を閉状態とする。この目標量は、制御システム６によりアスファルト計量槽２２に事前に指示されている。そして、アスファルト計量槽２２によって計量されたアスファルトは、ミキサ８０に供給される。
【００３１】
石粉供給部３０は、石粉サイロ３１及び石粉計量槽３２を有する。石粉サイロ３１に貯蔵された石粉は、石粉サイロ３１の放出口３１１が開状態となることにより、石粉計量槽３２に放出される。石粉計量槽３２は、制御システム６に有線（ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブル）又は無線によって接続されている。石粉計量槽３２に投入された石粉は、石粉計量槽３２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。石粉計量槽３２に投入された石粉の重量が所定の目標量に達したら、石粉サイロ３１は、石粉計量槽３２からの指示を受けて、石粉サイロ３１の放出口３１１を閉状態とする。この目標量は、制御システム６により石粉計量槽３２に事前に指示されている。そして、石粉計量槽３２によって計量された石粉は、ミキサ８０に供給される。なお、石粉は、骨材とともに骨材の一部を構成する。
【００３２】
制御システム６は、骨材供給部１０の第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々からミキサ８０への骨材の供給量の目標量を、指示信号として骨材計量槽１６に出力する。また、制御システム６は、アスファルト供給部２０からミキサ８０へのアスファルト供給量の目標量を、指示信号としてアスファルト計量槽２２に出力する。また、制御システム６は、石粉供給部３０からミキサ８０への石粉の供給量の目標量を、指示信号として石粉計量槽３２に出力する。さらに、制御システム６は、成分情報推定システム１の演算部４が推定した骨材の骨材粒度に基づいて、第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々からミキサ８０への骨材の供給量を適宜補正し、補正した供給量を指示信号として骨材計量槽１６に出力する。また、制御システム６は、成分情報推定システム１の演算部４が推定したアスファルトの含有率に基づいて、アスファルト供給部２０からミキサ８０へのアスファルトの供給量を適宜補正し、補正した供給量を指示信号としてアスファルト計量槽２２に出力する。
【００３３】
次に、図２を参照して、ミキサ８０の構造、及び、ミキサ８０と撮像装置２と照明装置５との位置関係について説明する。
図２に示すように、ミキサ８０の内部には、アスファルト混合物Ｍを混合する一対の混合羽根８２ａ，８２ｂが設けられている。図２の紙面上において、右側の混合羽根８２ａは時計回りに、左側の混合羽根８２ｂは反時計回りに、各々、回転駆動される。また、ミキサ８０の側壁の一部には窓部８１が形成されている。窓部８１は、ミキサ８０の内部におけるアスファルト混合物Ｍの高さの上限よりも上側に位置するように設けられている。窓部８１は開放されていてもよく、ガラス等の透明部材によって閉塞されていてもよい。また、撮像装置２は、窓部８１を介して、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物を撮影可能となるように、ミキサ８０の外部に配置されている。撮像装置２は、一対の混合羽根８２ａ，８２ｂの間の領域におけるアスファルト混合物Ｍの表面の状態を撮像する。また、照明装置５は、窓部８１を介して、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍを照射可能となるように配置されている。なお、撮像装置２及び照明装置５の位置及び角度は、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍの量に応じて、適宜、調整可能である。
【００３４】
次に、図３〜８を参照して、成分情報推定システム１を用いたアスファルト混合物Ｍの成分情報推定方法の手順の一例について説明する。
なお、この成分情報推定方法は、ミキサ８０の内部におけるアスファルト混合物Ｍの表面の光の反射の特徴を利用して、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の粒度、及び、アスファルトの含有率を推定する方法である。具体的には、ミキサ８０の内部におけるアスファルト混合物Ｍに含まれる液体状のアスファルトは光の反射率が高く、光を照射することにより表面が白っぽく光って見えるという特性がある。また、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の表面には液体状のアスファルトが付着しているため、光を照射すると、アスファルト混合物Ｍの表面には、骨材の輪郭や凹凸に沿って独特の陰影が散らばって見られるようになる。このような光の反射の特徴を利用して、アスファルト混合物Ｍを撮像した撮像画像を分析することで、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の粒度、及び、アスファルトの含有率を推定することができる。詳細については後述する。
【００３５】
まず、図３に示すように、ステップＳ１において、成分情報推定システム１の撮像装置２は、ミキサ８０内のアスファルト混合物Ｍを撮像し、撮像画像Ｇ１（図４参照）を取得する。なお、撮像画像Ｇ１は、グレースケール画像であるが、撮像装置２が撮像したカラー画像をグレースケール変換したものであってもよい。
【００３６】
次に、ステップＳ２において、図４に示すように、成分情報推定システム１の画像解析部３は、撮像画像Ｇ１をフーリエ変換し、第１のスペクトル画像Ｇｓ１を生成する。なお、第１のスペクトル画像Ｇｓ１は、中央の原点に近づく程、低い周波数成分の領域を示し、外側の周縁部に近づく程、高い周波数成分の領域を示している。また、第１のスペクトル画像Ｇｓ１において、白く表示されている部分である程、周波数成分の量が多く、黒く表示されている部分である程、周波数成分の量が少ない。すなわち、第１のスペクトル画像Ｇｓ１では、中央の原点付近が白く、外側の周縁部付近は黒く表示されていることから、撮像画像Ｇ１には、低周波数成分の方が高周波数成分よりも多く含まれていることが分かる。
【００３７】
次に、図３のステップＳ３において、画像解析部３は、第１のスペクトル画像Ｇｓ１にハイパスフィルタＨＦを適用して、第２のスペクトル画像Ｇｓ２を生成する。ハイパスフィルタＨＦとは、所定の低周波数成分を除去するためのフィルタである。第２のスペクトル画像Ｇｓ２においては、中央の黒く塗りつぶされた円形領域（値０を示す領域）がハイパスフィルタＨＦを示している。すなわち、第２のスペクトル画像Ｇｓ２が示す周波数領域からは、所定の低周波領域のみが切り取られている。切り取られる低周波領域の広さ、すなわち、どの程度の低さの低周波数成分を除去するかは、撮像画像Ｇ１の画質等に応じて適宜調整される。
【００３８】
さらに、図３のステップＳ４において、画像解析部３は、第２のスペクトル画像Ｇｓ２を逆フーリエ変換することにより、解析用画像Ｇ２を生成する。解析用画像Ｇ２は、上述のハイパスフィルタＨＦによって、撮像画像Ｇ１に対して所定の低周波数成分が除去された画像である。そのため、解析用画像Ｇ２には、元の撮像画像Ｇ１と比較して、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の外縁や凹凸等の輪郭等、画素値の変動が大きい部分がより明瞭に表示されている。
【００３９】
次に、図３のステップＳ５において、画像解析部３は、撮像画像Ｇ１と解析用画像Ｇ２との差分画像データＧｄ（図５参照）を抽出する。差分画像データＧｄは、ピクセル毎に撮像画像Ｇ１と解析用画像Ｇ２との画素値を比較して、画素値の差分が所定の閾値以上であるピクセルを白く、その他のピクセルを黒く表示するように二値化した画像である。ここで、差分画像データＧｄにおいて白く表示されている部分は、アスファルト混合物Ｍの表面において光の反射が特に強い部分を示している。撮像画像Ｇ１には、光の反射の影響による低周波数成分が反映されている一方で、解析用画像Ｇ２からは低周波数成分が除去されているからである。すなわち、差分画像データＧｄにおける白抜き部分は、照明装置５によって照射された光の下で撮影された撮像画像Ｇ１において、アスファルト混合物Ｍの表面が特に明るく輝いて映りこんでいる部分を示している。
なお、差分画像データＧｄは、画素値の差分に基づき、二値化以外の処理を用いて作成してもよい。
【００４０】
次に、図３のステップＳ６において、画像解析部３は、差分画像データＧｄをフーリエ変換して第３のスペクトル画像Ｇｓ３を生成する。
そして、ステップＳ７において、画像解析部３は、畳み込みアルゴリズムによって第３のスペクトル画像Ｇｓ３の縮小画像Ｇｓ４を生成する。ここで、第３のスペクトル画像Ｇｓ３、及び、その縮小画像Ｇｓ４は、差分画像データＧｄに基づいて演算された演算データであるとともに、撮像画像Ｇ１の特徴を示す特徴量データである。なお、「特徴量データが示す撮像画像Ｇ１の特徴」とは、照明装置５からの照射光が反射している部分に基づく特徴である。
【００４１】
次に、図３のステップＳ８において、成分情報推定システム１の演算部４は、図６に示すように、第３のスペクトル画像Ｇｓ３の縮小画像Ｇｓ４を学習済みモデル１００１に入力することにより、ニューラルネットワーク検索を実行して、アスファルト混合物Ｍの成分情報に対応した特徴キーを出力する。具体的には、図６に示すように、演算部４は、００１〜９９９の数字が番号付けされた複数の特徴キーを有するマスターデータ１００２を記憶している。マスターデータ１００２の特徴キー００１〜９９９の各々には、縮小画像Ｇｓ４に対応したアスファルト混合物Ｍの成分情報が紐づけられている。学習済みモデル１００１は、縮小画像Ｇｓ４が入力されると、縮小画像Ｇｓ４に類似度が最も高い画像に紐づいた特徴キー（図６の例では、０１０の特徴キー）を出力する。そして、演算部４は、マスターデータ１００２を参照して、特徴キーに対応するアスファルト混合物Ｍの成分情報を出力する。すなわち、演算部４は、学習済みモデル１００１に特徴量データとして縮小画像Ｇｓ４を入力することにより、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度、及び、アスファルトの含有率を推定する。
なお、マスターデータ１００２に含まれる特徴キーの数は本実施形態に限定されない。
また、成分情報推定システム１は、第３のスペクトル画像Ｇｓ３の縮小画像Ｇｓ４を作成せずに、学習済みモデル１００１に第３のスペクトル画像Ｇｓ３を特徴量データとして入力することにより、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定してもよい。
【００４２】
また、学習済みモデル１００１は、予め教師データ１００３を用いて機械学習されているニューラルネットワークである。教師データ１００３は、縮小画像Ｇｓ４と特徴キー００１〜９９９との組み合わせから構成される。上述のように、この特徴キー００１〜９９９は、マスターデータ１００２において、アスファルト混合物Ｍの成分情報と対応付けられている。すなわち、学習済みモデル１００１は、骨材の骨材粒度及びアスファルトの含有率を特徴量データに対して関連付けた教師データ１００３を用いて機械学習されている。
【００４３】
次に、マスターデータ１００２及び教師データ１００３の作成方法について説明する。
まず、図３のステップＳ１〜Ｓ７に従って、第３のスペクトル画像Ｇｓ３の縮小画像Ｇｓ４を生成する。
さらに、ステップＳ１で撮像されたアスファルト混合物Ｍのサンプリング試料を採取して、アスファルトと骨材とを分離し、アスファルト混合物Ｍに含まれていたアスファルトの質量を計量し、アスファルトの含有率を算出する。さらに、アスファルトから分離された骨材のふるい分け試験を行い、骨材の粒度を測定する。
そして、このような方法により算出されたアスファルト混合物Ｍの成分情報（骨材の粒度、アスファルトの含有率）を、縮小画像Ｇｓ４に対応した特徴キーに紐づけて、マスターデータ１００２を作成する。
また、特徴キーと縮小画像Ｇｓ４とを組み合わせて、機械学習用の教師データ１００３とする。
【００４４】
なお、マスターデータ１００２及び教師データ１００３の作成に使用するアスファルト混合物Ｍの成分情報を取得するに当たり、ホットビン１５の第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々から採取した骨材のサンプリング試料にふるい分け試験を実施することによって、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の粒度を算出してもよい。また、ホットビン１５の第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々に貯留されている骨材を撮像して取得した画像データを分析することにより、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の粒度を算出してもよい。
【００４５】
なお、アスファルト混合物Ｍの表面における光の反射パターンは、光の当たり方によっても変化するため、マスターデータ１００２及び教師データ１００３は、照明装置５の位置及び角度に応じて、異なるものが作成されてもよい。
【００４６】
次に、図７，８を参照して、第３のスペクトル画像Ｇｓ３とアスファルト混合物Ｍの成分情報との関係を説明する。
図７（ａ），（ｂ）、及び、図８（ａ），（ｂ）は、各々、右側にアスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度を示す粒度分布線、及び、アスファルトの含有率を表示し、左側に第３のスペクトル画像Ｇｓ３を表示する。なお、図７（ａ）と図８（ａ）とは、同一の成分情報に基づく第３のスペクトル画像Ｇｓ３を示している。
【００４７】
図７（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応する骨材粒度は、以下の表１の通りである。また、図７（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応するアスファルトの含有率は、４．９１％である。
【表１】
0006738079.tif 000002
【００４８】
また、図７（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応する骨材粒度は、以下の表２の通りである。また、図７（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応するアスファルトの含有率は、５．７５％である。
【表２】
0006738079.tif 000003
【００４９】
図７（ａ）に示す成分情報と図７（ｂ）に示す成分情報とを比較すると、図７（ａ）に示す骨材粒度と図７（ｂ）に示す骨材粒度とは近似している。一方、図７（ｂ）に示すアスファルトの含有率は、図７（ａ）に示すアスファルトの含有率よりも高い。これに対し、図７（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３は、図７（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３と比較して、中央の白い領域が大きい。従って、図７（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３には、図７（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３と比較して、低周波数成分がより多く含まれている。すなわち、アスファルト混合物Ｍのアスファルトの含有率が高くなると、差分画像データＧｄに含まれる低周波数成分が多くなる傾向がある。これは、アスファルト混合物Ｍに含まれるアスファルトの量が多い程、液体成分が増えて全体的にツヤが増した結果、撮像画像Ｇ１において、光を特に強く反射して明るく見える部分が多くなるためであると考えられる。すなわち、アスファルト混合物Ｍに含まれるアスファルトの量が多い程、図５の差分画像データＧｄの白抜き部分の面積が大きくなるため、差分画像データＧｄにおける画素値の変動が少なくなり、低周波数成分が多くなる。
【００５０】
次に、図８（ａ），（ｂ）の各々の第３のスペクトル画像Ｇｓ３、及び、アスファルト混合物Ｍの成分情報を比較する。
図８（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応する骨材粒度は、以下の表３の通りである。また、図８（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応するアスファルトの含有率は、４．９１％である。なお、前述のとおり、図８（ａ）に示す第３のスペクトル画像Ｇｓ３、及び、アスファルト混合物Ｍの成分情報は、図７（ａ）に示す第３のスペクトル画像Ｇｓ３、及び、アスファルト混合物Ｍの成分情報と同一のものである。
【表３】
0006738079.tif 000004
【００５１】
図８（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応する骨材粒度は、以下の表４の通りである。また、図８（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３に対応するアスファルトの含有率は、４．９４％である。
【表４】
0006738079.tif 000005
【００５２】
図８（ａ）に示す成分情報と図８（ｂ）に示す成分情報とを比較すると、図８（ａ）に示すアスファルトの含有率と図８（ｂ）に示すアスファルトの含有率とは近似している。一方、図８（ａ）に示す骨材粒度の粒度分布線と、図８（ｂ）に示す骨材粒度の粒度分布線とを比較すると、図８（ａ）の骨材粒度は、ふるい目の閾値０．０７５ｍｍ〜２６．５ｍｍの範囲に分布している一方で、図８（ａ）の骨材粒度は、ふるい目の閾値０．０７５ｍｍ〜３７．５ｍｍの範囲に分布している。従って、図８（ｂ）に示す成分情報のアスファルト混合物は、図８（ａ）に示す成分情報のアスファルト混合物よりも、粒径が大きい骨材を多く含んでいる。すなわち、図８（ｂ）に示すアスファルト混合物に含まれる骨材の骨材粒度は、図８（ａ）に示すアスファルト混合物に含まれる骨材の骨材粒度よりも粗い。
【００５３】
これに対し、図８（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３は、図８（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３と比較して、中央部分付近から外縁部にかけて全体の黒色の度合が薄くなっている。従って、図８（ｂ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３には、図８（ａ）の第３のスペクトル画像Ｇｓ３と比較して、高周波数成分が多く含まれている。すなわち、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度が粗くなると、差分画像データＧｄに含まれる高周波数成分が多くなる傾向がある。これは、アスファルト混合物Ｍに粒径の大きい骨材が多く含まれている程、骨材の輪郭や凹凸を縁取る陰影が撮像画像Ｇ１に多く表れるためであると考えられる。すなわち、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度が粗くなると、図５の差分画像データＧｄでは、白抜き部分の各々が全体に細かく散らばって見えるようになるため、差分画像データＧｄにおける画素値の変動が多くなり、高周波数成分が多くなる。
【００５４】
なお、図７，８には、第３のスペクトル画像Ｇｓ３とアスファルト混合物Ｍの成分情報との関係が例示されているが、第３のスペクトル画像Ｇｓ３の縮小画像Ｇｓ４とアスファルト混合物Ｍの成分情報との関係も、同様の傾向を有している。
【００５５】
以上のように、本実施形態の成分情報推定システム１は、ミキサ８０内のアスファルト混合物Ｍを撮像する撮像装置２と、撮像装置２によって撮像された撮像画像Ｇ１を解析する画像解析部３と、画像解析部３の解析結果に基づいて、アスファルト混合物Ｍに含有される骨材の骨材粒度、及び、アスファルトの含有率を推定する演算部４と、を備える。これにより、成分情報推定システム１は、ミキサ８０内のアスファルト混合物Ｍを撮像するだけでアスファルト混合物Ｍの成分情報を分析することができる。よって、アスファルト混合物Ｍの成分情報を取得するに当たり、アスファルト混合物Ｍのサンプリング試料を採取したり、サンプリング試料の骨材とアスファルトとを分離したりする作業が不要となる。従って、成分情報推定システム１は、アスファルト混合物Ｍの成分情報を取得するためにかかっていた作業負担及び作業時間を大幅に削減することができる。また、成分情報推定システム１は、ミキサ８０内におけるアスファルト混合物Ｍの画像を分析するため、最終製品として出荷される直前の状態に基づいて、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定することができる。
【００５６】
また、成分情報推定システム１は、ミキサ８０内のアスファルト混合物Ｍに光を照射する照明装置５を備える。画像解析部３は、アスファルト混合物Ｍにおいて照明装置５からの照射光が反射している部分に基づいて、撮像画像Ｇ１の特徴を示す特徴量データを算出する。演算部４は、画像解析部３が算出した特徴量データに基づいて、骨材の骨材粒度、及び、アスファルトの含有率を推定する。ここで、前述のとおり、アスファルト混合物Ｍの表面からの光の反射の特徴は、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度及びアスファルトの含有率に応じて変化する。そのため、光の反射の特徴に着目して撮像画像Ｇ１を解析することによって、成分情報推定システム１は、アスファルト混合物Ｍの成分情報をより的確に推定することができる。
【００５７】
また、成分情報推定システム１の画像解析部３は、フーリエ変換を用いて、撮像画像Ｇ１の特徴を示す特徴量データを算出する。このように、フーリエ変換を用いて、撮像画像Ｇ１を解析することにより、撮像画像Ｇ１に含まれる周波数成分に基づいて特徴量データを抽出することができるため、特徴量データとアスファルト混合物Ｍの成分情報とをより明確に関連付けることができる。
【００５８】
また、成分情報推定システム１の画像解析部３は、撮像画像Ｇ１に対してフーリエ変換して、第１のスペクトル画像Ｇｓ１を生成し、第１のスペクトル画像Ｇｓ１にハイパスフィルタＨＦを適用し、第２のスペクトル画像Ｇｓ２を生成し、第２のスペクトル画像Ｇｓ２を逆フーリエ変換して、解析用画像Ｇ２を生成する。そして、画像解析部３は、撮像画像Ｇ１と解析用画像Ｇ２との差分画像データＧｄを生成し、差分画像データＧｄに基づいて演算された演算データである第３のスペクトル画像Ｇｓ３、又は、その縮小画像Ｇｓ４を、特徴量データとして演算部４に出力する。これにより、成分情報推定システム１は、光の反射の影響を反映した低周波数成分の特徴を、特徴量データとして抽出することができ、アスファルト混合物Ｍの成分情報をより的確に推定することができる。
【００５９】
また、成分情報推定システム１の演算部４は、学習済みモデル１００１に特徴量データを入力することにより、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定する。また、学習済みモデル１００１は、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度、及び、アスファルトの含有率を特徴量データに対して関連付けた教師データ１００３を用いて機械学習されている。このように、予め機械学習された学習済みモデル１００１を用いることにより、成分情報推定システム１は、アスファルト混合物Ｍの成分情報の推定精度を向上させることができる。
【００６０】
また、図２に示すように、撮像装置２は、ミキサ８０の外部に設けられるとともに、ミキサ８０に形成された窓部８１を介して、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍを撮像する。これにより、撮像装置２は、ミキサ８０の外部において、粉塵の影響を避けつつ、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍの画像を容易に取得することができる。
【００６１】
また、アスファルトプラント１００の制御システム６は、成分情報推定システム１の演算部４が推定した骨材の骨材粒度に基づいて、第１貯蔵ビン１５ａ、第２貯蔵ビン１５ｂ、第３貯蔵ビン１５ｃ、第４貯蔵ビン１５ｄ及び第５貯蔵ビン１５ｅの各々からミキサ８０への骨材の供給量を補正する。これにより、制御システム６は、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の骨材粒度を適切に調整し、アスファルト混合物Ｍの品質を向上させることができる。
【００６２】
また、アスファルトプラント１００の制御システム６は、成分情報推定システム１の演算部４が推定したアスファルトの含有率に基づいて、アスファルト供給部２０からミキサ８０へのアスファルトの供給量を補正する。これにより、制御システム６は、アスファルト混合物Ｍに含まれるアスファルトの含有率を適切に調整し、アスファルト混合物Ｍの品質を向上させることができる。
【００６３】
なお、本実施形態において、画像解析部３が演算部４に出力する特徴量データは、第３のスペクトル画像Ｇｓ３、又は、その縮小画像Ｇｓ４に限定されず、差分画像データＧｄであってもよい。具体的には、成分情報推定システム１の演算部４は、差分画像データＧｄに含まれる白抜き部分のピクセル数等に基づいて、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定してもよい。
【００６４】
また、本実施形態において、図４に示すように、画像解析部３は、第１のスペクトル画像Ｇｓ１にハイパスフィルタＨＦを適用しているが、これに限定されず、ローパスフィルタ、ＦＦＴフィルタ、ＩＩＲフィルタ等の他のフィルタを適用して、解析用画像Ｇ２を作成してもよい。
【００６５】
また、本実施形態において、画像解析部３は、照明装置５からの照射光が反射している部分に基づいて、撮像画像Ｇ１の特徴量データを算出しているが、これに限定されず、例えば、撮像画像Ｇ１に映りこんだ骨材の輪郭や数等に基づいて特徴量データを算出してもよい。
【００６６】
また、画像解析部３が出力する特徴量データとマスターデータ１００２に紐づけられる特徴量データとの比較の方法は、図６に例示される本実施形態に限定されず、他の方法における単純比較や類似度の算出等によるものであってもよい。
【００６７】
また、成分情報推定システム１の画像解析部３は、複数の撮像画像Ｇ１を解析し、演算部４は、画像解析部３によって解析された複数の撮像画像Ｇ１の解析結果に基づいて、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定してもよい。具体的には、図３のステップＳ１において、撮像装置２は、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍを動画で撮影し、撮影された動画から１０フレームの撮像画像Ｇ１を取得する。そして、画像解析部３は、各々の撮像画像Ｇ１に対してステップＳ２〜Ｓ６の処理を実行して、図９に示すように、１０フレームの第３のスペクトル画像Ｇｓ３（１）〜Ｇｓ３（１０）を作成する。次に、画像解析部３は、図３のステップＳ７において、第３のスペクトル画像Ｇｓ３（１）〜Ｇｓ３（１０）の各々を畳み込み、縮小画像Ｇｓ４（１）〜Ｇｓ４（１０）を作成し、さらに、これらの縮小画像Ｇｓ４（１）〜Ｇｓ４（１０）を畳み込んで１フレームの縮小画像Ｇｓ４を作成する。すなわち、画像解析部３は、１０次元のデータとしての縮小画像Ｇｓ４（１）〜Ｇｓ４（１０）に対して、次元の畳み込み処理を実行し、１次元のデータとしての縮小画像Ｇｓ４を作成する。そして、演算部４は、図３のステップＳ８，Ｓ９に示すように、縮小画像Ｇｓ４に基づいてニューラルネットワーク検索を実行し、アスファルト混合物Ｍの成分情報を出力する。このように、成分情報推定システム１は、複数の撮像画像Ｇ１の解析結果を取得することにより、複数の撮像画像Ｇ１から抽出される特徴量データを畳み込みによって平均化することができるため、アスファルト混合物Ｍの成分情報の推定の精度をより向上させることができる。
なお、図９に示す例では、画像解析部３は、１０フレームの第３のスペクトル画像Ｇｓ３（１）〜Ｇｓ３（１０）を１ブロックとして処理しているが、１ブロックとして処理される第３のスペクトル画像Ｇｓ３の数はこれに限定されない。
【００６８】
＜第２実施形態＞
第２実施形態に係るアスファルトプラント２００について、図１０を参照して説明する。なお、図１に記載された符号と同一の符号は、同一又は同様の構成を示すものであるので、詳細な説明は省略する。
【００６９】
図１０に示すアスファルトプラント２００は、骨材供給部１０、アスファルト供給部２０及び石粉供給部３０に加えて、再生骨材供給部４０及び添加剤供給部５０を有している。再生骨材供給部４０は再生骨材をミキサ８０に供給する。添加剤供給部５０は再生用添加剤をミキサ８０に供給する。アスファルトプラント２００は、新規の骨材、再生骨材、石粉、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Ｍを製造する。
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り、骨材と、当該骨材に付着したアスファルト（旧アスファルト）とから構成されている。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。
【００７０】
再生骨材供給部４０は、再生骨材サージビン４１及び再生骨材計量槽４２を有している。再生骨材サージビン４１に貯蔵された再生骨材は、再生骨材サージビン４１の放出口４１１が開状態となることにより、再生骨材計量槽４２に放出される。再生骨材計量槽４２は、制御システム６に有線（ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブル）又は無線によって接続されている。再生骨材計量槽４２に投入された再生骨材は、再生骨材計量槽４２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。再生骨材計量槽４２に投入された再生骨材の重量が所定の目標量に達したら、再生骨材サージビン４１は、再生骨材計量槽４２からの指示を受けて、再生骨材サージビン４１の放出口４１１を閉状態とする。この目標量は、制御システム６により再生骨材計量槽４２に事前に指示されている。そして、再生骨材計量槽４２によって計量された再生骨材は、ミキサ８０に供給される。
【００７１】
添加剤供給部５０は、添加剤タンク５１及び添加剤計量槽５２を有している。添加剤タンク５１に貯蔵された再生用添加剤は、添加剤タンク５１の放出口５１１が開状態となることにより、添加剤計量槽５２に放出される。添加剤計量槽５２は、制御システム６に有線（ＬＡＮケーブル又はＵＳＢケーブル）又は無線によって接続されている。添加剤計量槽５２に投入された再生用添加剤は、添加剤計量槽５２に設けられた計量装置（図示せず）によって計量される。添加剤計量槽５２に投入された再生用添加剤の重量が所定の目標量に達したら、添加剤タンク５１は、添加剤計量槽５２からの指示を受けて、添加剤タンク５１の放出口５１１を閉状態とする。この目標量は、制御システム６により添加剤計量槽５２に事前に指示されている。そして、添加剤計量槽５２によって計量された再生用添加剤は、ミキサ８０に供給される。なお、添加剤供給部５０は、添加剤計量槽５２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い。
【００７２】
アスファルトプラント２００の成分情報推定システム１は、第１実施形態と同様に、ミキサ８０の内部のアスファルト混合物Ｍの撮像画像Ｇ１を取得し、図３のステップＳ１〜Ｓ９の手順によって、アスファルト混合物Ｍの成分情報を推定する。ここで、アスファルト混合物Ｍに含まれる骨材の粒度は、ミキサ８０に投入される新規の骨材、再生骨材及び石粉を併せた骨材の全体的な粒度である。また、アスファルトの含有率は、アスファルト混合物の全体の重量に対して、新規のアスファルト、再生骨材に含まれる旧アスファルト及び再生用添加剤を含むアスファルトが占める量の割合である。
【００７３】
ミキサ８０に再生骨材及び再生用添加剤を供給してアスファルト混合物Ｍを製造する場合も、成分情報推定システム１の画像解析部３が生成する第３のスペクトル画像Ｇｓ３は、図７，図８に示すように、アスファルトの含有率が多いほど低周波数成分が多く、骨材粒度が粗いほど高周波数成分が多いという傾向を示す。従って、このような傾向を利用して、アスファルトプラント２００の成分情報推定システム１は、第１実施形態のアスファルトプラント１００の成分情報推定システム１と同様に、ミキサ８０内のアスファルト混合物Ｍを撮像するだけでアスファルト混合物Ｍの成分情報を分析することができる。これにより、アスファルト混合物Ｍの成分情報を取得するためにかかる作業負担及び作業時間を大幅に削減することができる。
【符号の説明】
【００７４】
１…成分情報推定システム
２…撮像装置
３…画像解析部
４…演算部
５…照明装置
６…制御システム
１５…ホットビン
１５ａ，１５ｂ，１５ｃ，１５ｄ，１５ｅ…貯蔵ビン
１６…骨材計量槽
２０…アスファルト供給部
８０…ミキサ
８１…窓部
１００，２００…アスファルトプラント
１００１…学習済みモデル
１００３…教師データ
【要約】
【課題】少ない作業負担で、骨材とアスファルトとが混合された状態のアスファルト混合物の成分情報を取得することである。
【解決手段】ミキサ８０によって骨材とアスファルトとを混合してアスファルト混合物Ｍを製造するアスファルトプラント１００において、アスファルト混合物Ｍの成分に関する情報を推定する成分情報推定システム１は、ミキサ８０内のアスファルト混合物Ｍを撮像する撮像装置２と、撮像装置２によって撮像された撮像画像Ｇ１を解析する画像解析部３と、画像解析部３の解析結果に基づいて、アスファルト混合物Ｍに含有される骨材の骨材粒度、及び、アスファルト混合物Ｍに含有されるアスファルトの含有率を推定する演算部４とを備える。
【選択図】  図１【図１】
0006738079.tif 000006
【図２】
0006738079.tif 000007
【図３】
0006738079.tif 000008
【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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