(57)【要約】      （修正有）【課題】大量の廃木材のなかから有毒なＣＣＡ金属化合物等が含浸・塗布された木材を非破壊・非接触で判別を可能とし、廃木材からＣＣＡ処理木材を分離・分別する。【解決手段】被検査木材に３８０ｎｍ〜２５００ｎｍの可視光または近赤外光を照射し、反射光を受光する光センサを介して銅、クロム、ヒ素を含んだ有毒木材防腐剤（ＣＣＡ）に帰属する９６４ｎｍ±２０ｎｍの波長の光とＣＣＡ木材防腐剤に帰属しない９２２ｎｍ±２０ｎｍの波長の光に分光して受光し、それぞれの波長の吸光度をデジタル信号処理変換する吸光度算出装置、及び、さらにこれら吸光度の二次微分値を演算する演算装置、各々の演算ソフトウェアを備え、非破壊・非接触で判定、その判定結果を画面表示または警告音またはリレー接点出力できるようにした木材の光学式防腐剤検出方法及びその装置である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
木材へ木材防腐剤が含浸または塗布された被検査木材に可視光（３８０ｎｍ〜７８０ｎｍ）または近赤外光（７８０ｎｍから２５００ｎｍ）を照射することにより、その光線の反射率の波長特性（反射スペクトル）の変化する現象を読み取り、被検査木材上の木材防腐剤の有無の判定、または濃度を導出し、通報・表示する木材に於ける木材防腐剤の光学式検出方法。
【請求項２】
請求項１の可視光または近赤外光の（波長３８０ｎｍ以上、２５００ｎｍ以下の可視光〜近赤外光）全部または一部に連続したスペクトルをもつ光を被検査木材に照射し、その反射光を分光して、反射スペクトルを計測し、さらに計測した反射スペクトルデータに演算を施すことで、木材へ含浸または塗布された木材防腐剤の有無の判定、または濃度を導出し、結果を通報・表示する木材に於ける木材防腐剤の光学式検出方法。
【請求項３】
請求項１の可視光または近赤外光の一部または全部の連続したスペクトルをもつ光を被検査木材に照射自在の照明装置と、被検査木材からの反射光を分光可能な分光器と、分光器で分光した光強度を電気信号に変換する検出器と、得られた分光データ（反射スペクトル）に演算を施すことが可能な演算器と、演算結果をもとに木材防腐剤の有無や濃度を表示・通報する表示器からなる木材に於ける木材防腐剤の光学式検出装置。
【請求項４】
電池を搭載して、光源、分光装置、光強度検出部、演算部、通報・表示部に電池から電力を供給自在とした請求項３の木材に於ける木材防腐剤の光学式検出装置。
【請求項５】
請求項１の可視光または近赤外光の光源から得られる光を、光ファイバーを介してもしくは直接光源を被検査木材に照射し、反射光を、同一または並行する別の光ファイバーを介して分光器へ導入する様にした請求項３記載の木材に於ける木材防腐剤の光学式検出装置。
【請求項６】
被検査木材に近赤外光を照射し得られた反射スペクトル強度から銅、クロム、ヒ素を含んだ木材防腐剤（ＣＣＡ）に帰属する９６４ｎｍ±２０ｎｍの波長の光、及び８１５ｎｍ±２０ｎｍの波長、ＣＣＡに帰属しない９２２ｎｍ±２０ｎｍの波長の光の吸光度の二次微分値を下記の数式１によって、被検査木材への木材防腐剤（ＣＣＡ）の含浸または塗布の有無を非破壊・非接触で判定し、判定結果を画面表示または警告音またはリレー接点出力できるようにした木材に於ける木材防腐剤（ＣＣＡ）の光学式検出方法。
数式１
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数式１の、λは波長、Α１(λ１)は、ＣＣＡに帰属する波長λ１(９６４ｎｍ)の吸光度、Α２(λ２)は、ＣＣＡに帰属しないとされる波長λ２(９２２ｎｍ)の吸光度、K０、K１、K３は、ＣＣＡ濃度２%調整液含浸木材から測定された吸光度を用いて最小二乗法で決定した係数である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、木材に含浸または塗布されている有毒な金属化合物系木材防腐剤を非接触かつ非破壊で検出する木材防腐剤検出方法とその装置に関するもので、産業廃棄物処理場や建築解体現場等での多数の廃木材の中から防腐剤処理木材を効率よく発見し、廃木材をクリーンな資源と汚染物質に分別して再利用時の安全性を確保することに役立てようとするものである。
【背景技術】
【０００２】
１９９６年の廃棄物統計によると、我が国での廃木材の発生は年間約４７００万ｍ３であり、９０％以上が再利用されずに、焼却ないしは埋め立てにより処分されている。発生原因の多くは、家屋の解体や建設時に発生する木材で、廃棄物全体の約７４％を占めている。この中で、特に家屋の解体に伴う廃木材は、防腐・防蟻のため木材に木材防腐剤(銅、クロム、ヒ素を含んだ有毒木材防腐剤（ＣＣＡ）)を含浸または塗布したものが多い。
【０００３】
日本工業規格ＪＩＳ  Ｋ１５７０に登録されている木材防腐剤の種類としては、水溶性防腐剤としてクロム・銅・ヒ素系化合物（ＣＣＡ）、フェーノール類・無機ふっ化物系化合物（ＦＣＡＰ）、アルキルアンモニウム系化合物（ＡＡＣ）、クロム・銅・亜鉛系化合物（ＣＦＫＺ）、銅・アルキルアンモニウム系化合物（ＡＣＱ）、銅・ほう素・アゾール系化合物（ＣＵＡＺ）、ほう素・アルキルアンモニウム系化合物（ＢＡＡＣ）、また、乳化性防腐剤として脂肪酸金属塩系化合物（ＮＣＵ｛ナフテン酸銅化合物｝・ＮＺＮ｛ナフテン酸亜鉛化合物｝・ＶＺＮ｛バーサチック酸亜鉛化合物｝）、アゾール系化合物（ＡＺＰ）、その他油性木材防腐剤としてクレオソート油木材防腐剤がある。
【０００４】
なかでもＣＣＡ防腐剤（クロム・銅・ヒ素系化合物系木材防腐剤）を注入した防腐剤処理木材（以下「ＣＣＡ処理木材」ともいう）は、有毒な重金属化合物を含浸・塗布されたＣＣＡ処理木材が代表で、過去の使用量が圧倒的に多く廃木材のリサイクルをすすめる上で大きな障害となっている。
【０００５】
ＣＣＡ処理木材は、産業廃棄物処理場等において焼却減容化を行う場合にヒ素を含む有毒ガスが発生するほか、焼却灰に有毒物である六価クロム及びヒ素が含まれることとなる。また、現在一般的な処理方法とされる炭化処理においても木炭製品に高濃度の銅、クロム及びヒ素が含まれる。さらに、埋め立て地からはヒ素やクロム、銅が地下水に流出するなど、環境問題を引き起こす恐れがある。
【０００６】
含有重金属の挙動については、木材学会誌、Ｖｏｌ．４６、Ｎｏ．６、（２０００ｐ５８７−５９５）に示される様にＣＣＡ処理木材の燃焼時における銅、クロム、ヒ素の挙動は、木材に含有するクロムは燃焼温度に依存せず１００％に近い残留率で焼却灰に残る。銅、ヒ素は燃焼温度の上昇とともに低下する傾向がみられ４０％〜８０％の残留率であり、特に銅、クロム、ヒ素の含有率の高いサンプルほど低下する。このヒ素の残留率の低下は熱的な蒸発によるもので、ヒ素ガスとして大気中に放散されているものと考えられる。また、ＣＣＡ処理木材を炭化した場合は、銅、クロムの蒸発は生じにくく高濃度で木炭内に残留し、ヒ素が蒸発することが確認された。以上のことからＣＣＡ処理木材を原料としたリサイクルや木炭を製造する場合には、含有する重金属の対策を行なう必要がある。
【０００７】
また、廃棄物研究財団の行った廃木材の化学物質に関する調査によると、ＣＣＡ処理木材の重金属含有量を測定した結果は下記の表1の通りであり、重金属類の平均含有量はクロム１０５３ｍｇ／ｋｇ、銅４２５ｍｇ／ｋｇ、ヒ素４６０ｍｇ／ｋｇ、であった。また、ＣＣＡ処理木材から溶出試験を行なった結果、クロム６．２〜１９．２ｍｇ／Ｌ、銅３．８〜１２．２ｍｇ／Ｌ、ヒ素２．８〜１４．６ｍｇ／Ｌの濃度で溶出が確認された。また、ＣＣＡ処理木材を埋め立て処分した場合、溶出率としては粉体試料で銅、クロム、ヒ素は含有量の５〜１０％程度ではあるが、重金属類が溶出する可能性が確認され、この濃度は法律で規定された基準（環境庁告示１３号法における判定基準（表２））を上回る濃度で溶出する可能性が確認されたことから、廃木材の埋立て処分に関しても注意が指摘されるところである。
【０００８】
【表１】
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【０００９】
【表２】
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【００１０】
今後、住宅の建替え工事や最近のガーデニング材の普及を考慮すると防腐木材、とりわけＣＣＡ処理された木材が増加し廃木材として大量に発生することは容易に予想されＣＣＡ防腐剤等が含浸・塗布されている木材を非破壊、非接触で迅速な判定・分別を可能とする防腐剤処理木材検出技術とその装置の開発が求められている。
【００１１】
その上で、廃木材のリサイクルをすすめるには産業廃棄物処分場や建築解体現場においてはＣＣＡ処理木材をはじめとする有害な金属化合物に汚染された木材とその他の廃木材に対して、有害物が注入されている可能性がある部分を含めてこれをすべて分離・分別し、区別して適正にリサイクルと廃棄処理を行う必要がある。  従って、ＣＣＡ処理木材等を非破壊、非接触で迅速に判別・分離することが重要な課題であり、廃木材の受入れ業、廃棄物処理業や建築解体現場で利用可能な自動化、低コスト化につながる検出手法の開発が切望されている。
【００１２】
現在、木材の成分や木材に含浸・塗布された有害な重金属化合物（ＣＣＡ防腐剤）等を検出定量化する方法には、原子吸光分析法、吸光光度法による元素分析、また、滴定法による化合物の定量化などが主に用いられている。ＣＣＡ防腐剤の簡易な試薬塗布による呈色反応としては、クロムの化合物はクロムにジフェニルカルバジド液を作用させ赤紫色の錯体による呈色反応および原子吸光法によって、銅は銅イオンがジエチルジチオカルバミン酸ナトリウムと反応して生成する黄褐色の錯体を酢酸−Ｎ−ブチルで抽出し吸光度を測定する。また、ヒ素は水素化ヒ素として発生させ、ジエチルジチオカルバミン酸銀のクロロホルム溶液に吸収させて、生成する赤紫色の溶液の吸光度を測定する方法等がある。
【００１３】
また、機器を用いて木材成分を定量分析する方法も検討されており、その方法としてＮＭＲ（核磁気共鳴）分光法、ＦＴＩＲ（フーリエ変換赤外）分光法、蛍光分光法などがある。
【００１４】
しかし、ＮＭＲ分光法では試料管にサンプルを採取する必要があり、分析時間が長くなる欠点をもつ。又、指紋領域である６５０〜１６００ｃｍ−１（６,２５０〜１５,３００ｎｍ）の範囲を用いる通常のＦＴＩＲ分光法はサンプル調製の必要と、その際ＫＢｒ粉末を混ぜて成形しなければならないという煩わしさがある。
【００１５】
これに対して、ＮＩＲ（近赤外）分光法は、試料を直接測定できるため簡便である利点を備え、木材成分のセルロース、リグニン、熱水可溶分やアルカリ可溶分等の定量に使われている例がある。しかし、これまでＮＩＲ分光法は、多くの木材成分の吸収域と水の吸収域が重複していることや、各吸収帯がブロードになるなど分析法としては問題が多く、木材の含有化合物や木材防腐剤等の評価や判定に使われた例はない。またＮＩＲを含む分光分析では、試料の形状や表面状態に依存しないようにするため、光の透過特性の変化を計測している場合が殆どである。しかし、透過特性計測のためには被検査木材を特定の形状に加工する必要が生じ、内容物（有害物）を特定計量することは専門技術を必要とし困難であり、非常にコストの高い方法であった。非破壊・非接触計測をおこなうのは困難であった。
【００１６】
そこで必要とされる技術として、非破壊、非接触測定がある。現在、非破壊、非接触で試料の分析が可能な技術の一つとして、蛍光分光法が用いられている。しかし、この方式は、試料に特定の励起光を照射しそれによって発生する光は元の励起光よりも長波長であり、この光を検出しようとするものであるが線幅が広いため汎用器とするには問題があった。（例えば、蛍光検出法で紫外光や可視光を励起光とし照射した場合、分子レベルでの特定の構造をもつものだけが蛍光を発する。更に、紫外光や可視光による蛍光は線幅が広い場合が多く、汎用分析器としては問題があるため、生物、科学、医療など特定の分野で蛍光特性の顕著な物質を用いた応用計測に主に利用されている。）
【００１７】
また、高いエネルギーを有するＸ線を励起光として用いた蛍光Ｘ線法は物質内部の原子内殻の電子を励起するため物質を構成する原子の同定が可能である。しかし、一般の蛍光Ｘ線法では取り扱いに危険が伴うＸ線管を必要とし、さらに分光のための回折格子や波高分析器が必要となるため大掛かりな装置形態となっている。
【００１８】
建築物の解体は機械を用いることが多い。木屑はすべてミンチ状（混合廃棄物）になっている場合が多く、表面の汚れをはじめ、熱放射の影響や、空気、水分の影響が大きい。そのような状態で防腐処理した木材かどうかを見分けるのは大変困難である。すべて手作業による解体の場合でも防腐処理してあるかどうかの判断は難しい。従って、呈色などによる外観検査、大掛かりな機器を用いた従来の分光法は、廃棄木材の処分場や建築解体材等における有害廃木材の判別には、木材表面の濡れ、汚れなど様々な問題に対応できないため実用可能な判別手段とはなり得ていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
本発明は、前述した従来技術の問題点に鑑みてなされたもので、光学的な検出手法をもちいることで大量の廃木材のなかから有毒な金属化合物が含浸・塗布された木材、とりわけＣＣＡ木材防腐剤が含浸・塗布されているＣＣＡ処理木材を迅速かつ非破壊で判別、分離・分別を可能とし、分別作業の自動化、低コスト化を実現しようとするものである。
【００２０】
すなわち家屋の解体に伴う廃木材は、リサイクル資源として、チップ化し、再生木質ボード（建設発生木材を破砕したものを用いて製造した木質ボード。）、再生木質マルチング材（雑草防止材及び植物の生育を保護・促進する材料等として廃木材を再資源化したもの）、堆肥等や炭化して木質燃料や活性炭、環境浄化剤、土壌改良剤等の原材料として有効利用することが目論まれるところである。  
【００２１】
ＣＣＡ防腐剤はクロム・銅・ヒ素の化合物で，それぞれの混合配分によって１号、２号、３号がある。この場合の有効性分とはクロム化合物（ＣｒＯ３として）、銅化合物（ＣｕＯとして）、ヒ素化合物（Ａｓ２Ｏ５として）、１号は２０％以上でクロムの化合物が多く、ヒ素が少ない配合物で、クロム、銅の塩類を用いて製造する塩型と、酸化物を用いて製造する酸化物型がある。
【００２２】
このＣＣＡ防腐剤は、国内においては昭和３８年頃から使われはじめ昭和４５年頃から年間約１０万トン使用されており、平成４年をピークに安全性の面が指摘され最近は減少傾向にある。しかし、ＣＣＡ処理木材は、電柱や枕木に使われてきたクレオソート油と違い、水溶性で無色無臭のため、主に住宅用の土台や建築用途に約３０万ｍ３／年使われている。特に最近は、米国やカナダから加工したＣＣＡ処理木材が輸入されるようになり，住宅用やガーデニング用材、公園資材等で使用されるＣＣＡ処理木材の使用量は増える傾向にある。
【００２３】
ここで言う有毒な金属化合物が含浸・塗布された木材、とりわけＣＣＡ木材防腐剤等が含浸・塗布されている木材は、以下のような用途で主に使用されている。木造建築物の土台、根太、床板、柱、筋交い、バルコニー材、テラス材、ぬれ縁、木製フェンス、木製電柱、枕木、街路樹支柱、庭木の支柱、荷物輸送用コンテナパネル、土木用基礎杭、木橋、木製丸太製品、公園用遊貝、べンチ、園芸材料など。  
【００２４】
ＣＣＡ処理木材に注入されるＣＣＡ防腐剤は、木材に注入処理されたあと木材の中で水に溶け難い化合物を生成し、有機金属化合物として木材に定着する。その反応式はＣＣＡ−１号で以下のようになる。
２ＣuＳＯ４＋４Ｋ２Ｃr２Ｏ７＋５ＡＳ２Ｏ５・２Ｈ２Ｏ→８ＣrＡsＯ４＋４ＣuＨＡsＯ４＋２Ｋ２ＳＯ４＋４ＫＯＨ＋７Ｈ２Ｏ＋１２Ｏ↑
しかし、この化学反応は注入後の温度や樹種、乾燥の早さや吸収量の関係から定着時間を３週間とされているが、工場や時間管理によって変化するためその挙動ははっきりしていない。
【００２５】
廃棄物研究財団の行なった廃木材からの化学物質に関する実験によると、ＣＣＡ処理木材の重金属含有量を測定した結果（表1）、重金属類の平均含有量はクロム１０５３mg／kg、銅４２５mg／kg、ヒ素４６０mg／kgと報告されている。
【００２６】
つまりＣＣＡ木材防腐剤は、木材の成分（セルロース、ヘミセルロース、リグニン、その他）と金属塩の化合物であり、有機化合物が金属を含んでいる化学構造である。これら液体状の有機金属化合物は、一般に多量の重金属を含んでいる場合ほど安定した化合物となる場合が多く、有機金属化合物は毒性が極めて強いことが特長でメチル水銀、有機スズ化合物、ＣＣＡ木材防腐剤、ジエチル亜鉛、などに代表される。
その化学構造形態は、以下の３種類に分けられる。
（１）イオン結合化合物：酸、アルコール類の金属塩
（２）共有結合性化合物：炭素原子と金属がΑ結合をしている化合物で、有機金属化合物。
（３）配位結合性化合物：分子または陰イオンが金属に配位したかたちの錯体金属。
木材防腐剤として使用されているクロム・銅・ヒ素系化合物（ＣＣＡ）、フェーノール類・無機ふっ化物系化合物（ＦＣＡＰ）、アルキルアンモニウム系化合物（ＡＡＣ）、クロム・銅・亜鉛系化合物（ＣＦＫＺ）、銅・アルキルアンモニウム系化合物（ＡＣＱ）、銅・ほう素・アゾール系化合物（ＣＵＡＺ）、ほう素・アルキルアンモニウム系化合物（ＢＡＡＣ）、脂肪酸金属塩系化合物（ＮＣＵ｛ナフテン酸銅化合物｝・ＮＺＮ｛ナフテン酸亜鉛化合物｝・ＶＺＮ｛バーサチック酸亜鉛化合物｝）、アゾール系化合物（ＡＺＰ）、など水溶性防腐剤は前述したイオン結合、共有結合、配位結合を複雑に組合わせたもので、イオン結合化合物は水に溶けやすく反応性が高く、共有結合・錯体金属は反応が低く安定している。有機金属化合物は共有結合でアルキル基に代表され、錯体金属は２重、３重結合の場合が多い。有機金属化合物と錯体金属は、はっきり区別しにくい部分が多い。
【００２７】
通常、赤外吸収スペクトル（ｉｎｆｒａｒｅｄ  ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ；ＩＲと略称）は、光源から放射される赤外光を試料に照射して、試料によって吸収された赤外光を波長と吸光度によって描かれた曲線で表している。これらの赤外吸収スペクトルは、有機化合物の分子の化学構造の特長を示す特有なものであり、分子構造、電子状態、官能基などについて各種情報がえられるため、構造の確認、定性、定量などに利用される。
【００２８】
しかしながら、赤外吸収スペクトルの指紋領域（中赤外）では、試料からの熱放射の影響や、空気、水分の影響が大きく、様々な表面状態をもつ被検木材を非破壊で計測するのは極めて困難である。
【００２９】
これに対して近赤外光および可視光は中赤外光よりも短波長の光（波長で、３８０ｎｍ〜２５００ｎｍ）で熱、空気、水分による影響が少なく屋外での非破壊計測に適しているものの、電子の励起、官能基の倍振動などに帰属される吸収ピークは、吸収線幅が広く、いろいろな要因でスペクトルが変化するなどの欠点を有するため、これまで化学構造の同定には殆ど利用されていない光領域である。
【００３０】
しかしながら可視光、近赤外光は、光ファイバーやガラスレンズなど安価に入手可能な既存の光学部品で容易に光学系を構築することが可能であるため、この帯域の有効活用が非破壊・非接触計測の上で重要と考えられる。
【００３１】
非破壊非接触計測のためには、反射光を用いた分光分析方式が有望な手段となるが、反射光は試料の表面状態（表面あらさ、反射角度、汚れ、水分など）に大きく依存するためこれらの影響を受けない手法の開発が必要となる。
【課題を解決するための手段】
【００３２】
本発明は前述した防腐処理木材、とりわけＣＣＡ処理木材に含有された有害な木材防腐剤の有無を判定する方法を技術課題として鋭意研究を重ねた結果、ＣＣＡ木材防腐剤が含浸・塗布された木材が通常の木材との間に可視光、近赤外光の特定帯域に反射特性に差異があることを見いだし、その特性を利用した光学式のＣＣＡ処理木材検出手法に係るものである。
【００３３】
本発明者らは実験で、ＣＣＡ処理木材に複数の波長からなる可視光または近赤外光を試料に照射し、反射スペクトルを分析した結果、近赤外光の波長帯６００〜１０５０ｎｍでＣＣＡ化合物の吸光特性低下が顕著化し、さらに１２００〜１６００ｎｍにおいてはＣＣＡ化合物の有無による吸収の差異が小さいこと(グラフ１)を知見した。また、近赤外光は可視光に比べて波長が長いため透過特性が高くなり被検査木材表面の汚れにも強いことも確認された。被検査木材が濡れている場合は水分の吸収ピークがある１４５０ｎｍ付近の吸収が増大し影響を受けることが懸念されたが、逆にこの帯域を避けることで水分による影響を小さくできることも確認された。
【グラフ１】
【００３４】
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【００３５】
これらの特性は被検査木材の原材料となる樹種に殆ど依存しないことも針葉樹、広葉樹を含んだ米マツ、赤マツ、杉、スプルース、ツガ、ケヤキ、クルミ、ナラでの計測から明らかとなった。また芯材と辺材では可視光の短波長域（青、緑）で差異があるものの、近赤外域では殆ど差異がなく外乱要因とはならないことも確認されている。
【００３６】
例としてグラフ２に示した反射スペクトルの２次微分がＣＣＡの含有量に応じて特定波長のピークが変化していることを示した。しかしながら、本発明はこの例に限定されることはない。
【グラフ２】
【００３７】
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【００３８】
これら光学的検出実験結果の信頼性を裏付けるため、本発明者らは、ＣＣＡ木材防腐剤の判別に赤外吸収スペクトルや蛍光の強度比による判断と呈色反応、核磁気共鳴、元素分析などの化学的手法を併用して判断した。これらの実験から、本発明者らは、光学的手法によりＣＣＡ木材防腐剤の有無を有意に判定可能であることを明らかにした。
【００３９】
このように、本発明者らは反射スペクトルの木材特有のピーク、変曲点がＣＣＡの結合により変化していること、ＣＣＡ自体も特異的なスペクトルがあり、木材に塗布・含浸後もその特徴が検出可能であることを見出し、スペクトルの高次微分波形の解析などから、ＣＣＡの有無、濃度などを検出する手法を研究し実証に成功した。
【００４０】
また、木材の内部のみに木材防腐剤が浸透している場合は、光線による表面からの判別では不可能となることが懸念されるが、ＣＣＡ処理木材をはじめとする防腐処理木材は木材を使用状態に加工してから木材表面からの圧力注入や塗布による処理加工となるため、注入された木材防腐剤が木材の表面を中心に木目にそって化合物を生成し定着しており、表面のみ防腐剤が欠落しているサンプルは見出せなかった。
【００４１】
本発明は、近赤外光の性質を利用して、この光の特定波長の反射光の特性が木材に含浸・塗布されたＣＣＡ木材防腐剤の有無や濃度を瞬時に、尚且つ非破壊で測定する光学式ＣＣＡ処理木材検出手法によるＣＣＡ処理木材判別装置にかかるものである。
【００４２】
本発明者らは、木材に含有するＣＣＡ木材防腐剤に帰属する９６４ｎｍ±２０ｎｍの波長、及びＣＣＡ防腐剤単体の８１５ｎｍの波長と木材に含有するＣＣＡ木材防腐剤に帰属しない９２２ｎｍ±２０ｎｍの波長を特定し、これらの反射光強度、並びにこの二次微分値を演算し、この計算結果に基づいて木材に含有する銅、クロム、ヒ素を含んだ有毒なＣＣＡ木材防腐剤の含浸または塗布の有無を判定することを見い出した。
その装置は、被検査木材に２５００ｎｍ以下の近赤外光を照射する光源部と、木材からの反射光を受光する受光部と、照射光及び反射光のいずれかをＣＣＡに帰属する９６４ｎｍの波長の光ＣＣＡに帰属しない９２２ｎｍの波長の光に分光する分光器と、受光部が受光した反射光からＣＣＡに帰属する９６４ｎｍの波長の吸光度及びＣＣＡに帰属しない９２２ｎｍの波長の吸光度を演算する吸光度デジタル信号処理装置と、これらの吸光度の二次微分値を演算する中央演算装置(ＣＰＵ)を用いてＣＣＡの吸光度に起因する有無及び濃度数値を補正する演算装置を備え以下の数式１によって、被検査木材への銅、クロム、ヒ素を含んだ有毒なＣＣＡ木材防腐剤の含浸または塗布の有無を非破壊・非接触で判定し、判定結果を画面表示または警告音またはリレー接点出力できるようにしたＣＣＡ処理木材の光学式判別装置である。
数式１の、λは波長、Α１(λ１)は、ＣＣＡに帰属する波長λ１(９６４ｎｍ)の吸光度、Α２(λ２)は、ＣＣＡに帰属しないとされる波長λ２(９２２ｎｍ)の吸光度、K０、K１、K３は、ＣＣＡ濃度２%調整液含浸木材から測定された吸光度を用いて最小二乗法で決定した係数である。
【数式１】
【００４３】
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Ｃ：ＣＣＡ有無
λ: 波長
Α１(λ１): 波長λ1における吸光度
Α２(λ２): 波長λ2における吸光度
K０、K１、K３: 係数
【００４４】
以上の構成からなるＣＣＡ木材防腐剤の含浸または塗布の有無を判定する方法、及び光学式木材防腐剤検出装置によって、建築解体現場等から発生する被検査木材のＣＣＡ木材防腐剤含浸または塗布木材の分離・分別時の判別用に適用され、被検査木材からの反射光を受光すれば、ＣＣＡ木材防腐剤含浸または塗布木材の判別とＣＣＡ濃度の判別が可能となる。
本発明者らは、前述の作用を確かめるためにＣＣＡ木材防腐剤の含量を変化させたＣＣＡ処理木材サンプルを作成し８００ｎｍから１０００ｎｍの範囲で吸光度測定とＣＰＵによる二次微分処理を行った結果、ＣＣＡ木材防腐剤の含量によってグラフ３に示す矢印にビークがあることを知見した。
【グラフ３】
【００４５】
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【００４６】
グラフ２の演算結果からＣＣＡ木材防腐剤の含量によって吸光スペクトルにピークが見られＣＣＡ木材防腐剤に帰属する９６４ｎｍ±２０ｎｍの波長の吸光度と、ＣＣＡ木材防腐剤に帰属しない９２２ｎｍ±２０ｎｍの波長の吸光度とが観察され、さらにこの吸光スペクトルのピークがＣＣＡ木材防腐剤に帰属するものであるかを確かめるために、被検査木材をヒバ柾目、ヒバ小口、サワラＣＣＡ塗布(無)、サワラＣＣＡ塗布(有)、桧ＣＣＡ含浸(多)、桧ＣＣＡ含浸(小)をつくり実験を行った。その結果、ＣＣＡ木材防腐剤を含んでいない各種木材と、ＣＣＡ処理木材で吸光スペクトルを比較すると９６４ｎｍ±２０ｎｍの波長近辺で吸光度のピークが顕著に表れた。(グラフ4) 
【グラフ４】
【００４７】
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【００４８】
この中央演算装置(ＣＰＵ)を使い二次微分値を用いて演算補正する方法は、木材の種類やその表面に付着した外乱要因を極力除去したデータに加工することが可能となるため、ＣＣＡ木材防腐剤の含浸または塗布の有無を判定する際に極めて制度の高い判別測定が可能となる。そこで、桧に２%に希釈したＣＣＡ木材防腐剤を含浸したＣＣＡ処理木材の含浸値と吸光度を演算する吸光度デジタル信号処理装置と、これらの吸光度の二次微分値を演算する中央演算装置(ＣＰＵ)を持つ本考案にかかるＣＣＡ判別測定器を用いて測定した測定値を比較したのが表３とグラフ５である。明らかにＣＣＡ木材防腐剤２%含浸処理木材とその他の木材では異なっており、ＣＣＡ判別測定器の測定数値の誤差は極めて小さいことから本発明にかかる光学式木材防腐剤検出方法は、被検査木材から確実にＣＣＡ処理木材を判別可能である。
【００４９】
【表３】
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【グラフ５】
【００５０】
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【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
本発明は、被検査木材に照明装置を用いて特定の波長帯を含む光を照射し、被検査木材からＣＣＡ木材防腐剤の有無の判断を行う目的で反射光を特定の波長帯に分光する分光器で捉えて、これらの反射光強度を信号処理装置で演算し、さらに吸光度の二次微分値を演算する中央演算装置(ＣＰＵ)よって演算し、ＣＣＡ防腐剤の吸光度に起因する有無及び濃度数値を補正する光学式ＣＣＡ処理木材判別装置であり、さらに判定結果を出力装置に出力可能とするものである。
【００５２】
以下において、本発明で提供される光学式木材防腐剤検出手法によるＣＣＡ処理木材判別装置におけるシステム構成を図１に説明する。ただし、本発明の範囲は以下に記載する例に限定されるものではない。
本装置で使用する光源は可視光、近赤外光の全部または一部で連続したスペクトル光を発生することができれば、いかなるものを用いてもよい。低価格で比較的長寿命のハロゲンランプはこの装置に好適であるが、他にもメタルハライドランプ、キセノンランプ、発光ダイオードなどの光源も適宜使用可能である。なお、発光部の構造は携帯用に小型化する必要があり、発光ランプと受光用光ファイバーの一端が取り付けられたセンサとなる必要があり、特許第3056458号及び特許第3056459号の光センサ装置等が適している。
【００５３】
本装置で使用する分光器は可視光または近赤外光を、波長により分別（分光）できるものであれば、いかなるものを用いてもよい。回折格子と受光素子アレイ、若しくは機械的駆動可能な回折格子と受光素子の組み合わせが一般的な構成であるが、ＡＯＴＦやフォトニクス結晶などを用いることも可能である。また複数のフィルターを組み合わせることで分光することも可能である。
【００５４】
光強度検出器はフォトダイオードが一般的であるが、焦電センサやＣｄＳなど光強度を最終的に電気信号に変換可能であるものでればどのような素子を用いてもよい。
【００５５】
分光データの演算器は、アナログ−ディジタル変換器によりディジタルデータに変換した後にマイクロプロセッサで演算する構成が一般的であるが、ＤＳＰ（ディジタルシグナルプロセッサ）、論理素子を用いたディジタル演算器で演算してもよい。また電気信号を直接アナログ演算器で演算することも可能である。これらは、いずれも当業者に公知であり適宜選択可能である。
【００５６】
防腐剤の有無、濃度を通報・表示する通報・表示器はＬＥＤ（発光ダイオード）や液晶、ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）を用いた表示器、リレー接点、ブザーやスピーカを用いた音源などを適宜利用可能である。
【００５７】
検出ヘッドを小型・フレキシブルにするための光ファイバーは、マルチモードファイバーの単線または集合線が、価格、光結合の容易さから好適であるが、単一モードのファイバーも使用可能である。またガラス製のファイバーは低損失で可視〜近赤外の広い範囲で特異的な吸収がないため好適であるが、プラスチックファイバーは低価格で曲げに強い特徴があり設計方針に基づいて選択できる。
【００５８】
装置をポータブルにするための電池は、マンガン乾電池、アルカリ乾電池、リチウム電池などの一次電池の他に、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、リチウムイオン電池、鉛電池などの二次電池、燃料電池などを適宜選択可能である。また、電気二重層コンデンサなど大容量のコンデンサも利用可能である。
【００５９】
前述のような構成により、本発明を用いるとＣＣＡ木材防腐剤の有無の特定が可能であり、光センサや受光センサ等を小型化することで建築現場や木材工場、廃木材処理工場等で容易にＣＣＡ処理木材の判別が可能となり、これまで不可能であった廃木材からＣＣＡ処理木材の分離・分別に活路が開かれることは明らかである。
【００６０】
本発明で提供される木材防腐剤検出法は図１のフローチャートに示すプロセスによって達成される。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明に係るフローチャートによる説明図
【図１】
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