(57)【要約】【課題】骨材の判別に当たって、一定の精度を保つことができ、メンテナンスに手間のかからない骨材の判別装置を提供する。【解決手段】コンクリートの骨材を受入れて骨材の種類に応じた骨材貯蔵部に骨材を貯蔵するために骨材を判別するもので、骨材の受入時に発生する振動を計測する計測部３と、計測した振動をスペクトル解析して各周波数の振幅を求める解析部４と、スペクトル解析した振幅に基づき骨材の種類を判別する骨材判定部５と、を備える。【選択図】        図１
2004216781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンクリート用骨材を受入れて骨材の種類に応じた骨材貯蔵部に骨材を貯蔵するために骨材を判別する骨材判別システムにおいて、
骨材の受入時に発生する振動を計測する計測部と、
前記計測した振動をスペクトル解析して各周波数の振幅を求める解析部と、
前記スペクトル解析した振幅に基づき骨材の種類を判別する骨材判定部と、を備えることを特徴とする骨材判別システム。
【請求項２】
請求項１記載の骨材判別システムにおいて、
前記骨材判定部には、骨材の種類に応じた基準値を予め設定し、前記解析部で求めた振幅と前記基準値とを比較して骨材の種別を判別することを特徴とする骨材判別システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の骨材判別システムにおいて、
前記解析部では、パワースペクトルを用いて解析することを特徴とする骨材判別システム。
【請求項４】
コンクリート用骨材を受入れて骨材の種類に応じた骨材貯蔵部に骨材を貯蔵するために骨材を判別する骨材判別システムにおいて、
骨材の受入時に発生する振動を計測する計測部と、
前記計測した振動をスペクトル解析してパワースペクトルを求め、さらに、パワースペクトルを所定の周波数帯域の区間で積分したパワースペクトルの面積を求める解析部と、
前記パワースペクトルの面積に基づき骨材の種類を判別する骨材判定部と、を備えることを特徴とする骨材判別システム。
【請求項５】
請求項４記載の骨材判別システムにおいて、
前記骨材判定部には、骨材の種類に応じた基準値を予め設定し、前記解析部で求めたパワースペクトルの面積と前記基準値とを比較して骨材の種別を判別することを特徴とする骨材判別システム。
【請求項６】
請求項５記載の判別システムにおいて、
前記骨材判別部には、骨材を受入れる度に前記解析部で求めたパワースペクトルの面積に応じて基準値を変更する学習手段を有し、前記学習手段で変更した基準値を用いて骨材の種類を判別することを特徴とする骨材判別システム。
【請求項７】
請求項１〜６いずれか記載の骨材判別システムにおいて、
前記計測部では、受入ホッパまたは中継ホッパに骨材を投入した振動を計測することを特徴とする骨材判別システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンクリート用の骨材の判別に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンクリート製造工場においては、トラックや貨車などの運搬手段で運搬されてきたコンクリート骨材の砂や砂利などが受入設備で受入れられ、骨材の種類に対応した骨材貯蔵部に貯蔵されるようになっている。この骨材の受入設備１’’’は、図１４に示すように、トラック１６で運んできた骨材を受入ホッパ２に投入し、骨材の種類に応じた骨材貯蔵部１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃに骨材を貯蔵するために、受入ホッパ２からベルトコンベア８やシャトルコンベア９などを使って骨材貯蔵部１０に骨材を搬送する。また、骨材の種類に応じた骨材貯蔵部１０に搬送するために、作業員は受入制御装置１１で骨材の種類を入力し、ベルトコンベア８やシャトルコンベア９を制御して、骨材を該当する骨材貯蔵部１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃに投入する。
【０００３】
しかし、このようなコンクリート骨材の受入設備では、作業員の指示ミスにより、砂のサイロに砂利が投入されたり、砂利のサイロに砂が投入されたりすることが発生していた。その投入ミスに気がつかずに、コンクリートが製造されると不良なコンクリートとなり、製造したコンクリートを廃棄することがあった。最悪、コンクリートの不良に気がつかずにコンクリートを打設した場合には、コンクリート製品を破砕しなければならなくなる。
コンクリートの製造に使用される前に投入ミスに気がついた場合であっても、サイロに貯蔵される骨材は貯蔵量が極めて大量であるため、貯蔵されている骨材をサイロから抜き取るために大変な手間がかかっていた。
【０００４】
そこで、従来、投入ミスを発見するためにベルトコンベア８に、砂か砂利かを判別する判別装置１２を骨材の受入設備に設けていた。図１５は、判別装置１２の一例を示す図である。この判別装置１２は、骨材１３の形状の凹凸に触れた反発の仕方で判別するもので、受入ホッパ２の出口から、骨材１３を搬送するベルトコンベア８の数メートル先のところに取り付け、ベルトコンベア８で搬送されている骨材１３にセンサー部１４が触れるよう設置し、センサー部１４の動きを計測するためのロータリーエンコーダ１５や振動計の電圧を計測して判別するものであった。
【０００５】
また、ベルトコンベアで搬送した骨材を受け取るヘッドシュートに、骨材が流動衝突したときに発生する振動を検出して、振動検出器の出力電圧から骨材の種類を判別しようとするものもある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平８−５７８４０号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のベルトコンベアに判別装置を取り付ける方法では、検出の精度が骨材の投入方法に左右され誤って判別を行うことがあった。また、骨材にセンサー部を触れるように設置するのでセンサーが劣化して長期間使用すると精度が悪くなる。また、一定の精度を保とうとするとメンテナンスの手間が非常に大きくなっていた。
【０００８】
特開平８−５７８４０号公報の方法では、搬送される骨材の質量の違いからヘッドシュートの側壁におよぼす振動の大きさが異なることを利用して、砂利または砂を判別するようにしている。しかしながら振動のレベルそのものを使う方法は、砂利・砂判別のための閾値領域が狭く、誤って判別することがあった。
【０００９】
そこで、本願発明では、このような問題を鑑みてなされたものであって、その目的は、骨材の判別に当たって、一定の精度を保つことができ、メンテナンスに手間のかからない骨材の判別装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前述の課題を解決するため、本発明に係る請求項１の骨材判別システムでは、コンクリート用骨材を受入れて骨材の種類に応じた骨材貯蔵部に骨材を貯蔵するために骨材を判別する骨材判別システムにおいて、骨材の受入時に発生する振動を計測する計測部と、前記計測した振動をスペクトル解析して各周波数における振幅を求める解析部と、前記スペクトル解析した振幅に基づき骨材の種類を判別する骨材判定部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
上記構成の骨材判別システムでは、骨材の受入時に発生する受入ホッパーや中継ホッパーなどで発生する振動を計測してスペクトル解析することで、受入れた骨材が砂であるか砂利であるかなどの骨材の種類を自動判別して、人為的なミスを未然に防ぐことができる。また、センサーが骨材に直接接触していないので、劣化が少なく長期間判別精度を維持することができる。
ここで、振幅とは、上下に振動する大きさのことであり、パワースペクトルの場合にはパワーをあらわすものである。
なお、振動には音なども含む概念である。
【００１２】
また、請求項２では、請求項１記載の骨材判別システムにおいて、前記骨材判定部には、骨材の種類に応じた基準値を予め設定し、前記解析部で求めた振幅と前記基準値とを比較して骨材の種別を判別することを特徴とする。
【００１３】
上記構成の骨材判別システムでは、振幅の大きさと基準値から骨材の種別を判別することができる。
【００１４】
また、請求項３では、請求項１または２記載の骨材判別システムにおいて、前記解析部では、パワースペクトルを用いて解析することを特徴とする骨材判別システム。
【００１５】
上記構成では、パワースペクトルで解析することで、骨材の種類によって解析結果に大きな差がでるので精度高く判別することができる。
【００１６】
また、請求項４では、コンクリート用骨材を受入れて骨材の種類に応じた骨材貯蔵部に骨材を貯蔵するために骨材を判別する骨材判別システムにおいて、骨材の受入時に発生する振動を計測する計測部と、前記計測した振動をスペクトル解析してパワースペクトルを求め、さらに、パワースペクトルを所定の周波数帯域の区間で積分したパワースペクトルの面積を求める解析部と、前記パワースペクトルの面積に基づき骨材の種類を判別する骨材判定部と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
上記構成では、パワースペクトルの面積を求めることで、骨材の種類による差がさらに大きくでるのでより精度高く判別することができる。またバイブレータが発する振動を検出した場合であっても、バイブレータの振動を排除して、骨材の種類を高精度で判別することが可能となる。
【００１８】
また、請求項５では、請求項４記載の骨材判別システムにおいて、前記骨材判定部には、骨材の種類に応じた基準値を予め設定し、前記解析部で求めたパワースペクトルの面積と前記基準値とを比較して骨材の種別を判別することを特徴とする。
【００１９】
上記構成では、パワースペクトルの面積と基準値とを比較して骨材の種類を判別するので精度を高く判別することができる。
【００２０】
また、請求項６では、請求項５記載の判別システムにおいて、前記骨材判別部には、骨材を受入れる度に前記解析部で求めたパワースペクトルの面積に応じて基準値を変更する学習手段を有し、前記学習手段で変更した基準値を用いて骨材の種類を判別することを特徴とする。
【００２１】
上記構成では、骨材の採取場所の移動などによる骨材の質的変化や粒度、産地などの違いに対応したスペクトル解析した結果を学習することで、骨材の質の経時的変化や粒度、産地などの変化に追従して識別することができる。
【００２２】
また、請求項７では、請求項１〜６いずれか記載の骨材判別システムにおいて、前記計測部では、受入ホッパまたは中継ホッパに骨材を投入した振動を計測することを特徴とする。
【００２３】
上記構成では、受入時の振動を計測して骨材の種類を判別するので、骨材貯蔵部に間違って骨材を搬送するのを防ぐことができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる第１の実施の形態を、図を用いて説明する。
本実施形態における骨材判別システム１は、図１に示すように、骨材の受入時において、受入ホッパ２に骨材を受入れる時に発生する振動などを計測する計測部３と、計測した振動をスペクトル解析する解析部４と、解析したスペクトルから骨材の種類を推定する骨材判定部５を備える。
また、骨材を受入れるための設備として、受入ホッパ２で受入れた骨材を骨材貯蔵部１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃに搬送するベルトコンベア８やシャトルコンベア９などの搬送部と、砂や砂利などを骨材の種類に分けて蓄えておく骨材貯蔵部１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃと、受入れた骨材の種類を入力して、骨材の種類に応じた骨材貯蔵部１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃに骨材を投下するようにシャトルベルトコンベア９など搬送部を制御する受入制御装置１１などを備える。
【００２５】
計測部３では、受入ホッパ２に、変位計、速度計、又は加速度計に代表される振動計などを設置して、骨材の受入時において、骨材が受入ホッパ２に衝突して発生する、変位、速度、加速度などの振動を計測する。なお、骨材受入開始のタイミングを知るために、ダンプカーの荷台の傾きをチェックする光電センサーなどを使うこともできる。
図２に、砂利と砂の投入時の振動電圧（測定した振動の変位、速度、又は加速度などの値を電圧値に変換した値）と時間との関係を表す図を示す。図２に示すように、砂利や砂を投入する最初の数秒間に大きな振動が発生し、受入ホッパ２にある程度骨材が満たされた状態では、振動は減小する傾向がある。そのため、投入直後の数秒間の振動を計測するほうが好ましい。
【００２６】
解析部４では、計測した振動をスペクトル解析する機能を備える。まず、計測部３で骨材を投入する最初の数秒間の振動や音を計測し、計測した振動（音を含む）から、図３に示すように、パワースペクトルを求めて、振動に含まれる周波数ｆとその周波数成分の振動の強さであるパワーＰを観測する。図３（ａ）に縦軸は振動のパワーＰを表し横軸は周波数ｆとしたパワースペクトルを表す。図３のＡＳは砂のパワースペクトルで、図３のＡＧは、砂利のパワースペクトルである。
さらに、図３（ｂ）に示すように、パワーＰを、例えば、ｆ１〜ｆ２の区間を積分した面積（砂はＤＳ、砂利はＤＧ）を求めると、砂と砂利との差はいっそう明らかである。
ところで、骨材受入時に受入ホッパをバイブレータで振動させて骨材がつまらないようにしている。そのため、計測した振動には、骨材受入ホッパに取り付けたバイブレータの振動も感知してしまう。このバイブレータの振動の主成分は、例えば、東日本では５０Ｈｚ（西日本では６０Ｈｚ）で、判定にはこのバイブレータの振動を除いたものを対象にした方が望ましい。
【００２７】
骨材判定部５では、解析部４の結果から骨材の種類を判別する機能を備える。
パワースペクトルの強さであるパワーＰは、砂や砂利など骨材によって、図３に示すように、特定の周波数帯で振幅が明らかに相違する。パワーＰを積分した面積は振幅の大きさで比較するよりさらに大きく差が出る。図４の例では、パワースペクトルの平均面積で砂利と砂との比は約９０：１であり、砂利の最小面積と砂の最大面積の比は、約１４：１となり、砂と砂利では明らかな差がある。図５に、図４に示すグラフの具体的な数値結果の一例を示した図表を示す。また、図６は、図５の数値に基づいて面積を求めた結果を示す図表である。
そこで、このパワーＰの差や、積分した面積の差を比べて骨材の種類を判別するために適切な基準値（あるいは、閾値）を設け、この基準値に基づいて骨材の種類を判別する。
【００２８】
この判別された骨材の種類と、受入制御装置１１から入力された骨材の種類とを比較して、骨材の種類が一致していなければ受入制御装置１１に受入停止命令を出すようにする。あるいは、判別した骨材の種類を受入制御装置１１に送信して、種類に応じた骨材貯蔵部１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃに骨材を投下するようにシャトルベルトコンベア９を制御することも可能である。
【００２９】
そこで、上述のような構成を有する第１の実施の形態の骨材判別システム１を用いた動作を図７と図９のフローチャートに基づいて説明する。また本実施の形態では、受入ホッパ２で骨材を受入れた時の振動で骨材を判別する場合について説明する。ここでは、パワースペクトルの面積で判別する場合について説明する。
【００３０】
まず、骨材の種類を判別するに先立って、例えば、いくつかの種類の砂や砂利に対して実験しておいて、受入時に発生する振動や音を計測してパワースペクトル解析し面積を求めた結果と骨材の種類との関係を求めておく。これを、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００３１】
まず、骨材の種類を受入制御装置１１に入力する（Ｓ１００）。そこで、骨材を受入ホッパ２に投入し（Ｓ１０１）、計測部３で受入中の振動を計測して（Ｓ１０２）、解析部４でパワースペクトルを求める（Ｓ１０３）。様々な砂や砂利について解析したパワースペクトルを重ねて表示すると図３（ａ）のように表示される。さらに、図３（ｂ）に示すように、各パワースペクトルを積分した振動パワーＰの面積Ｄを求める（Ｓ１０４）。様々な骨材や受入の条件の元で、Ｓ１００からＳ１０４の処理を繰り返し行う（Ｓ１０６）。
その結果、図４に示すように、砂と砂利では明らかに面積に違いが大きく現れる。そこで、砂か砂利かなどの骨材の違いを判別する基準値を求めて、骨材判定部５に設定する（Ｓ１０５）。
【００３２】
ここで、具体的に基準値（ここでは、閾値とする）の求め方について説明する。まず、骨材の振動データｘ（１）、ｘ（２）、・・・、ｘ（Ｎ）のＮ個のサンプリングデータを採取し、このデータのパワースペクトルＰ（０）、Ｐ（１）、・・・、Ｐ（Ｌ）を求める。ただし、Ｌはラグ値である。
パワースペクトルの特定周波数（ｆ１〜ｆ２）の区間を積分した面積Ｄは、
【数１】
2004216781.tif 000003
で表される。
ここで、砂のサンプルから求めたＮＳ個の面積をＤＳ（１）、ＤＳ（２）、・・・、ＤＳ（ＮＳ）としたとき、この面積ＤＳの平均μＳと標準偏差σＳは、
【数２】
2004216781.tif 000004
である。
また、砂利のサンプルから求めたＮＧ個の面積をＤＧ（１）、ＤＧ（２）、・・・、ＤＧ（ＮＧ）としたとき、この面積ＤＧの平均μＧと標準偏差σＧは、
【数３】
2004216781.tif 000005
である。
この砂と砂利の分布と閾値Ｔｈの一例を図８に示す。そこで、砂と砂利を判別するための閾値Ｔｈは、例えば、次のように求める。
【数４】
2004216781.tif 000006
この閾値Ｔｈを骨材判定部５に設定し、Ｔｈより大きいときは砂利、小さいときは砂と判別することができる。
【００３３】
次に、図９を用いて、実際に骨材の受入を行うときの場合の動作について説明する。
まず、受入制御装置１１に受入れる骨材の種類を入力する（Ｓ１１０）。そこで、トラック１６などで運ばれてきた骨材を受入ホッパ２に投入し（Ｓ１１１）、計測部３で受入中の振動を計測する（Ｓ１１２）。計測した振動を、解析部４でパワースペクトルを求めて（Ｓ１１３）、パワーＰを所定の周波数の間で積分した面積Ｄを求める（Ｓ１１４）。
骨材判定部５では、予め設定しておいた基準値（閾値）を用いて骨材の種類を判別する（Ｓ１１５）。受入制御装置１１で入力された骨材の種類と一致しているか相違しているかを判断して（Ｓ１１６）、相違する場合には、受入制御装置１１に受入停止の命令を出力する（Ｓ１１７）。
【００３４】
以上説明したように、第１の実施の形態では、パワースペクトルの面積は骨材が砂であるか砂利であるかによって明らかに違い、砂と砂利の違いを確実に判別することが可能である。
【００３５】
次に、第２の実施の形態で、骨材判定部５にスペクトル解析の結果と骨材の経時変化を学習して、骨材を正確に判定する場合について説明する。また、第１の実施の形態と同じものには同一符号を振って詳細な説明は省略する。
第２の実施の形態における骨材判別システム１’は、図１０に示すように、骨材の受入時において、受入ホッパ２に骨材を受入れる時に発生する振動などを計測する計測部３と、計測した振動をスペクトル解析する解析部４と、解析部４のスペクトル解析の結果を用いて、骨材の材質（粒度、比重、産地など）が経時的な変化に対応するように学習していく学習部７を備え、骨材の質が経時変化に対応してより正確に見分けることのできる骨材判定部５’で構成する。
【００３６】
学習部７では、最近のＭ個のデータから判別用閾値を求める。つまり、常に、最近のデータで判別することができるように、新しいデータが入ると、一番古いデータを捨てて順次最近のデータで判断するための基準値を求める。
【００３７】
そこで、上述のような構成を有する第２の実施の形態の骨材判別システム１’を用いた動作を図１１と図１２のフローチャートに基づいて説明する。
【００３８】
まず、骨材の種類を判別するに、先立って、例えば、最近のＭバッチから、受入時に発生する振動や音を計測してパワースペクトル解析して求めた面積との関係を学習しておく。これを、図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００３９】
まず、骨材の種類を受入制御装置１１から入力する（Ｓ２００）。次に、骨材を受入ホッパ２に投入し（Ｓ２０１）、計測部３で受入中の振動を計測して（Ｓ２０２）、解析部４でパワースペクトルを求める（Ｓ２０３）。さらに、各パワースペクトルを積分したパワーＰの面積Ｄを求める（Ｓ２０４）。そこで、学習部７では、バッチ数がＭ以下の場合には（Ｓ２０５）、今回の解析結果を加えて閾値を求める（Ｓ２０６）。バッチ数がＭ以上の場合には、最新のＭ個のデータを用いて閾値を求める（Ｓ２０７）。
【００４０】
次に、図１２のフローチャートを用いて、実際に骨材の受入を行うときの場合の動作について説明する。
まず、受入制御装置１１に受入れる骨材の種類を入力する（Ｓ２１０）。そこで、トラック１６などで運ばれてきた骨材を受入ホッパ２に投入し（Ｓ２１１）、計測部３で受入中の振動を計測する（Ｓ２１２）。計測した振動を、解析部４でパワースペクトルを求めて（Ｓ２１３）、パワーＰを所定の周波数の間で積分した面積Ｄを求める（Ｓ２１４）。
骨材判定部５’では、学習部７で最新のデータで求めた閾値から骨材の種類を判別する（Ｓ２１５）。受入制御装置１１で入力された骨材の種類と一致しているか相違しているかを判断して（Ｓ２１６）、相違する場合には、受入制御装置１１に受入停止の命令を出力する（Ｓ２１７）。一致している場合には、最新のデータを取り込み閾値の更新を行う（Ｓ２１８）。
【００４１】
以上説明したように、第２の実施の形態では、骨材が徐々に変化したときにもそれに応じて適切に判別することができる。
【００４２】
また、第１の実施の形態や第２の実施の形態では、パワースペクトルの面積を基準に判別する方法について説明したが、スペクトル解析した任意の周波数のパワー値を基準にしても同様の判別を行うことができる。
さらに、他の判定要素として、
・振動生データの平均、分散、標準偏差で比較する方法
・砂・砂利でそれぞれパワースペクトルの範囲カーブを設定してパワースペク
トルがその範囲内にあるか否かで判断する方法
この範囲カーブは、例えば、平均値±α＊標準偏差で線をひいたもので、この領域から外れたときは、異常状態であることが表示画面上で視認できる
ようにしたものである。ここでαは許容範囲を規定する変数である。
・中継ホッパの振動を分析する方法
・パワースペクトルの重心位置を算出して、基準の重心位置と比較する方法
・パワースペクトルの周波数分布に基づいて砂と砂利とを判別する方法
から判断することも可能である。
また、以上に挙げた要素を組み合わせて総合的に判断するようにしてもよい。
【００４３】
また、スペクトル解析手法として高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）や最大エントロピー法（ＭＥＭ：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｅｎｔｒｏｐｙ  Ｍｅｔｈｏｄ）やウェーブレット解析などで解析した振幅から、骨材の種類を判断することも可能である。
【００４４】
以上、受入ホッパで判別する場合について説明したが、図１３に示すように、中継ホッパ６の振動を解析して判別するようにしてもよい。受け入れホッパの場合、骨材投入してから数秒がチェック期間となるが、中継ホッパの場合、骨材が振れている限り骨材の種類の判別が可能である。
【００４５】
さらにまた、第１の実施の形態や第２の実施の形態では、骨材の種類と一致しているか相違しているかを判断して、搬送を停止する場合について説明したが、骨材の種類に応じた貯蔵部に搬送することも可能である。
【発明の効果】
以上詳細に述べたように、本願発明では、骨材の種類を骨材投入時の振動を解析して判別することができ、従来のように、センサー部が劣化して長期使用すると精度が悪くなるということがない。
また、従来は骨材の凹凸を感知して判別していたため、骨材の投入の仕方によって凹凸が変わるために正確に判別することができなかったが、本願発明では、振動を解析することで正確に判別することができる。
【００４６】
また、パワースペクトルを使って解析することで、骨材の種類による違いが明確に表れるので正確に判定できる。さらに、パワースペクトルの面積で判断すれば骨材による差が顕著に表れ、より正確に判別できるので骨材のわずかな違いも判別できる。
【００４７】
さらに、センサー部の劣化が少ないためにメンテナンスに手間がかからず、常に安定した精度をえることができる。
【００４８】
さらにまた、学習部を備えるようにして、経時的な変化に対応しつつ種類を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態の骨材判別システムの概要図である。
【図２】砂と砂利の投入時の振動を表す図である。
【図３】計測した振動や音を解析したパワースペクトルを表す図である。
【図４】第１の実施形態で砂利と砂の差の比較を説明するための図である。
【図５】図４の具体的な数値の一例である。
【図６】図４の面積の具体的な数値の一例である。
【図７】第１の実施の形態の骨材判別システムの基準値を求める時のフローチャートである。
【図８】基準値（閾値）とパワースペクトルの面積の関係を説明するための図である。
【図９】第１の実施の形態の骨材判別システムで骨材を判別するときのフローチャートである。
【図１０】第２の実施の形態の骨材判別システムの概要図である。
【図１１】第２の実施の形態の骨材判別システムで骨材の種類を学習する時のフローチャートである。
【図１２】第２の実施の形態の骨材判別システムで骨材を判別するときのフローチャートである。
【図１３】中継ホッパを備えた骨材判別システムの概要図である。
【図１４】従来の骨材の受入設備を示す図である。
【図１５】従来の判別装置を示す図である。
【符号の説明】
１、１’、１’’  骨材判別システム
１’’’  従来の受入設備
２      受入ホッパ
３      計測部
４      解析部
５、５’骨材判定部
６      中継ホッパ
７      学習部
８      ベルトコンベア
９      シャトルベルトコンベア
１０ａ、１０ｂ、・・・、１０ｃ    骨材貯蔵部
１１    受入制御装置
１２    判別装置
１３    骨材
１４    センサー部
１５    ロータリーエンコーダ
１６    トラック
【図１】
2004216781.tif 000007
【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】
2004216781.tif 000013
【図８】
2004216781.tif 000014
【図９】
2004216781.tif 000015
【図１０】
2004216781.tif 000016
【図１１】
2004216781.tif 000017
【図１２】
2004216781.tif 000018
【図１３】
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【図１４】
2004216781.tif 000020
【図１５】
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