(57)【要約】【課題】  炉内へ供給されるゴミ供給重量とゴミ質を事前に把握して、ゴミ燃焼制御をより的確に実行可能にするゴミ供給量推定装置を提供する。【解決手段】  ゴミ焼却炉のホッパ内のゴミの表層部の上面全体をカラー撮像可能な複数の撮像手段６と、撮像手段６が撮像した複数の画像から表層部上面の３次元座標を導出して、ホッパ内のゴミ容積を推定するゴミ容積推定手段３１と、ホッパ内へのゴミの投入重量を測定する重量測定手段７と、推定したゴミ容積と測定した投入重量に基づいて、ホッパから炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段３２と、撮像手段６が撮像したカラー画像から表層部のゴミの形状と色からゴミ質を推定し、推定された表層ゴミのゴミ質と供給重量とに基づいて、ホッパから炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定する発熱量推定手段３３とを備えてなる。【選択図】  図２
2005090774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ゴミ焼却炉のホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体を撮像可能な３以上の撮像手段と、
前記３以上の撮像手段が撮像した３以上の画像から前記表層部上面の複数位置における３次元座標を導出して、前記３次元座標に基づいて前記ホッパ内のゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段と、
前記ホッパ内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段と、
前記ゴミ容積推定手段が推定したゴミの容積と、前記重量測定手段の測定した投入重量に基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段と、を備えてなり、
前記ゴミ容積推定手段は、前記３以上の撮像手段が撮像した３以上の画像の中から選択される任意の２以上の複数画像の複数組に対して、前記表層部上面の同じ位置を撮像した共通撮像点を複数抽出する共通撮像点抽出手段と、
前記共通撮像点抽出手段が抽出した複数組の前記複数画像に対する前記複数の共通撮像点の３次元座標を算出する３次元座標算出手段と、
前記複数組の前記複数画像間で、算出された前記３次元座標の調整を行う３次元座標調整手段と、
前記調整された前記３次元座標を前記表層部上面の複数位置における３次元座標として、前記ホッパの壁面形状に基づいて前記ゴミの容積を算出する容積算出手段とを備えていることを特徴とするゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【請求項２】
前記３以上の撮像手段は、３つの撮像部の相対的な位置関係が固定された３眼視カメラであり、
前記共通撮像点抽出手段は、前記３眼視カメラが撮像した３つの画像の中から選択される３組の２つの画像、または、前記３組の２つの画像と１組の前記３つの画像に対して各別に、前記表層部上面の同じ位置を撮像した共通撮像点を複数抽出することを特徴とする請求項１に記載のゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【請求項３】
ゴミ焼却炉のホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体をカラー撮像可能な複数の撮像手段と、
前記複数の撮像手段が撮像した複数の画像から前記表層部上面の複数位置における３次元座標を導出して、前記３次元座標に基づいて前記ホッパ内のゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段と、
前記ホッパ内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段と、
前記ゴミ容積推定手段が推定したゴミの容積と、前記重量測定手段の測定した投入重量に基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段と、
前記撮像手段が撮像したカラー画像から前記表層部に存在する表層ゴミの形状と色からゴミ質を推定し、少なくとも前記推定された前記表層ゴミのゴミ質と、前記ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量とに基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定する発熱量推定手段と、を備えてなることを特徴とするゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【請求項４】
前記撮像手段は３以上設けられ、
前記ゴミ容積推定手段は、前記３以上の撮像手段が撮像した３以上の画像の中から選択される任意の２以上の複数画像の複数組に対して、前記表層部上面の同じ位置を撮像した共通撮像点を複数抽出する共通撮像点抽出手段と、
前記共通撮像点抽出手段が抽出した複数組の前記複数画像に対する前記複数の共通撮像点の３次元座標を算出する３次元座標算出手段と、
前記複数組の前記複数画像間で、算出された前記３次元座標の調整を行う３次元座標調整手段と、
前記調整された前記３次元座標を前記表層部上面の複数位置における３次元座標として、前記ホッパの壁面形状に基づいて前記ゴミの容積を算出する容積算出手段とを備えていることを特徴とする請求項３に記載のゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【請求項５】
ゴミ焼却炉のホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体をカラー撮像可能で、撮像した画像の各画素の距離情報を出力可能で、３つの撮像部の相対的な位置関係が固定された３眼視カメラと、
前記３眼視カメラの出力する各画素の距離情報に基づいて、前記ホッパ内のゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段と、
前記ホッパ内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段と、
前記ゴミ容積推定手段が推定したゴミの容積と、前記重量測定手段の測定した投入重量に基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段と、
前記３眼視カメラが撮像したカラー画像から前記表層部に存在する表層ゴミの形状と色からゴミ質を推定し、前記推定された前記表層ゴミのゴミ質と、前記ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量とに基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定する発熱量推定手段と、を備えてなることを特徴とするゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【請求項６】
前記発熱量推定手段は、ゴミの形状と色を予め複数のゴミ種別に分類し、前記ゴミ種別毎の単位重量当りの発熱量との関係をデータベース化したゴミ種別データベースを用いて、前記ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量に基づいて、前記供給発熱量を推定することを特徴とする請求項３〜５の何れか１項に記載のゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【請求項７】
前記ゴミ供給重量推定手段は、前記ホッパ内に堆積したゴミの自重による圧縮状態をモデル化したゴミ圧縮モデルを用いて、前記ホッパの底部にあるゴミの比重を求め、前記比重と前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給容積から、前記供給重量を推定することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゴミ焼却炉の制御に関し、更に詳しくは、ゴミ焼却炉のホッパからゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量、供給発熱量を推定するゴミ供給量推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゴミ焼却炉に供給されるゴミの供給量や発熱量が不安定に、或いは、急激に変動すると、ゴミ焼却炉内でのゴミ燃焼が不安定になり、これが、炉内温度の変動や局所的な高温領域の発生、ＣＯ（一酸化炭素）、ＨＣ（炭化水素）、ＮＯｘ（窒素酸化物）、ダイオキシン類等の発生または増加、更には、未燃ゴミの発生等を誘引する原因となる。
【０００３】
都市ゴミや産業廃棄物等を焼却処理する焼却炉、例えばストーカ式ゴミ焼却炉には、ゴミを炉内に搬入するための受け口としてホッパが敷設され、焼却処理されるゴミは、クレーン等によって一旦ホッパ内に上部から投入され、ホッパ内に投入され堆積したゴミが、プッシャ式或いはスクリューコンベア式の供給手段によって、ホッパ下部からゴミ焼却炉内に供給される。ストーカ式ゴミ焼却炉では、炉内底部に敷設されたゴミ搬送手段であるストーカの上流側にホッパからのゴミが供給され、ストーカ上流部で乾燥処理され、次いで中流部で燃焼処理され、下流部で後処理された焼却灰が、ストーカ下流側より排出口を経て炉外に排出される。ここで、炉内におけるゴミ燃焼を安定化するためには、安定した燃焼制御を可能とするために、炉内へのゴミ供給量やゴミの発熱量を適切に制御する必要が生じる。
【０００４】
ホッパ内に投入されたゴミは自重により圧密化して底部に堆積しているゴミの比重が大きくなり、また、ゴミの種類やホッパ内のゴミ重量によって比重が変動するため、供給手段によってホッパ内から炉内へ一定容積ずつゴミを供給しても供給重量に変動を来たす虞があり、炉内へのゴミ供給重量を適切に制御する必要がある。かかる問題点を解決すべく、例えば、下記の特許文献１には、ホッパ内のゴミの上面の画像をテレビカメラで撮像し、撮像された画像からホッパ内のゴミ容積を演算し、演算された容積と、ホッパ内に投入されるゴミの重量に基づいて、供給手段によって炉内に供給される単位時間当たりのゴミの供給重量を演算し、この演算結果に基づき供給手段を制御する技術が開示されている。
【０００５】
更に、炉内に供給されるゴミの発熱量を事前に検知して燃焼制御に反映させる技術として、例えば、下記の特許文献２に開示されているものがある。特許文献２では、ストーカ上流部のゴミの着火開始領域におけるゴミの放射温度を検出する赤外線検知手段を炉内に設け、その検出温度の平均値に基づいてゴミの低位発熱量を推定するゴミ質判定方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００１−３５５８１９号公報
【特許文献２】特開平１０−１８５１５７号公報
【非特許文献１】伊藤、他、「ステレオ画像を用いたホッパ内ごみの表面形状の計測に関する研究」、環境計測システム制御学会誌「ＥＩＣＡ」、第６巻、第１号、３７〜４３頁、２００１年
【非特許文献２】伊藤、他、「ステレオ画像を用いた都市ごみ焼却炉におけるごみ供給量の予測」、廃棄物学会研究発表会講演論文集、５６７〜５６９頁、２００１年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１には、ホッパ内のゴミの上面の画像を用いてホッパ内のゴミ容積を演算し、ホッパ内に投入されるゴミの重量とともに炉内に供給される単位時間当たりのゴミの供給重量を演算し、この演算結果に基づき供給手段を制御する技術が開示されているが、制御精度を向上させるためには、ホッパ内のゴミ容積を所定の確度で演算する必要が生じる。そこで、使用するテレビカメラを２台以上設けてゴミの上面の形状を３次元解析して容積を算出できる報告もあるが、実用化に向けた更なる改善も指摘されている（例えば、上記非特許文献１、２を参照）。
【０００７】
また、上記特許文献２には、既に炉内に投入され燃焼を開始したゴミのゴミ質を推定する方法が開示されており、急激なゴミ質変動に適切に対処するためには、炉内に投入される前に、事前にゴミ質を判定するのが望ましい。
【０００８】
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ホッパ内のゴミ容積を正確に算定することで、炉内へのゴミ供給重量を的確に把握し、ゴミ燃焼制御を容易確実にできるゴミ供給量推定装置を提供することにある。更に、炉内へ供給されるゴミ質を事前に把握して、ゴミ燃焼制御をより的確に実行可能にするゴミ供給量推定装置を提供することを目的とする。そして、これらのゴミ供給量推定装置を備えたゴミ焼却炉を提供することにより、安定したゴミ燃焼を可能とし、ＣＯ、ＨＣ、ＮＯｘ、ダイオキシン類等の発生を抑制する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的を達成するための本発明に係るゴミ供給量推定装置の第一の特徴構成は、ゴミ焼却炉のホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体を撮像可能な３以上の撮像手段と、前記３以上の撮像手段が撮像した３以上の画像から前記表層部上面の複数位置における３次元座標を導出して、前記３次元座標に基づいて前記ホッパ内のゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段と、前記ホッパ内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段と、前記ゴミ容積推定手段が推定したゴミの容積と、前記重量測定手段の測定した投入重量に基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段と、を備えてなり、前記ゴミ容積推定手段が、前記３以上の撮像手段が撮像した３以上の画像の中から選択される任意の２以上の複数画像の複数組に対して、前記表層部上面の同じ位置を撮像した共通撮像点を複数抽出する共通撮像点抽出手段と、前記共通撮像点抽出手段が抽出した複数組の前記複数画像に対する前記複数の共通撮像点の３次元座標を算出する３次元座標算出手段と、前記複数組の前記複数画像間で、算出された前記３次元座標の調整を行う３次元座標調整手段と、前記調整された前記３次元座標を前記表層部上面の複数位置における３次元座標として、前記ホッパの壁面形状に基づいて前記ゴミの容積を算出する容積算出手段とを備えている点にある。
【００１０】
上記第一の特徴構成によれば、３以上の撮像手段を用いてゴミの表層部上面の画像を３以上撮像可能となり、３以上の画像の中から選択される任意の２以上の複数画像の複数組を抽出可能となる。具体的には、例えば、２つの画像の組み合わせを３組以上抽出できる。一般に、２つの異なる位置に配置された撮像手段で同じ被写体を撮影した場合に、２つの画面上に撮像された共通の位置（共通撮像点）が画面上では異なる位置に撮像されるため、かかる情報に基づいて個々の共通撮像点の３次元的な位置が特定できる。従って、本特徴構成のゴミ容積推定手段によれば、ゴミの表層部上面の３以上の画面の任意の２画面に対して、共通撮像点抽出手段が共通撮像点を複数抽出し、３次元座標算出手段がその複数の共通撮像点の３次元座標を算出することで、ゴミの表層部上面の立体形状をおおよそ把握することができる。更に、３次元座標調整手段によって、各組の画像によって得られたゴミの表層部上面の立体形状情報に、共通撮像点抽出時のエラーによる３次元座標算出エラーを修正でき、また、ある画像の組み合わせでは抽出できなかった共通撮像点が別の組み合わせでは抽出可能となる場合があることから、複数組の画像により、共通撮像点を相互に補完でき、より正確で精緻な立体形状の把握が可能となる。この結果、容積算出手段は、２つの画像に基づいて算出できる容積より高精度に容積の算出ができる。従って、かかる高精度に算出されたゴミ容積を用いることにより、ゴミ供給重量推定手段が、ゴミがホッパ内に投入される毎のゴミ容量の増加、及び、ホッパ内から炉内にゴミが搬出される毎のゴミ容量の減少を正確に把握でき、また、重量測定手段が測定した投入重量から、投入直後のゴミの比重が推定でき、且つ、ゴミの自重により圧密化されたホッパ内底部のゴミの比重も推定できるので、ホッパから炉内に供給されるゴミ容積に当該比重を乗算することで、ホッパから炉内に供給されるにゴミの供給重量が高精度に推定できる。
【００１１】
このように本特徴構成によれば、炉内に供給されるゴミの供給重量を一定値に保つ制御が容易に実行でき、この結果として安定したゴミの燃焼制御が可能となる。
【００１２】
同第二の特徴構成は、上記第一の特徴構成に加えて、前記３以上の撮像手段が、３つの撮像部の相対的な位置関係が固定された３眼視カメラであり、前記共通撮像点抽出手段が、前記３眼視カメラが撮像した３つの画像の中から選択される３組の２つの画像、または、前記３組の２つの画像と１組の前記３つの画像に対して各別に、前記表層部上面の同じ位置を撮像した共通撮像点を複数抽出する点にある。
【００１３】
上記第二の特徴構成によれば、３以上の撮像手段に代えて３眼視カメラを用いることで、第一の特徴構成と同じ作用効果を奏することができる。また、３眼視カメラでは、３つの撮像部の相対的な位置関係が固定されているため、ホッパ上部での設置場所に拘わらず、２つの画像から表層部上面の３次元座標を導出するまでに必要な調整作業を予め準備しておくことができ、また、同じ調整結果を複数の焼却炉間で共通に使用することができ、焼却炉毎に、複数の撮像手段の夫々について設置場所の細かな調整作業を省略できる。
【００１４】
同第三の特徴構成は、ゴミ焼却炉のホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体をカラー撮像可能な複数の撮像手段と、前記複数の撮像手段が撮像した複数の画像から前記表層部上面の複数位置における３次元座標を導出して、前記３次元座標に基づいて前記ホッパ内のゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段と、前記ホッパ内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段と、前記ゴミ容積推定手段が推定したゴミの容積と、前記重量測定手段の測定した投入重量に基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段と、前記撮像手段が撮像したカラー画像から前記表層部に存在する表層ゴミの形状と色からゴミ質を推定し、少なくとも前記推定された前記表層ゴミのゴミ質と、前記ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量とに基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定する発熱量推定手段と、を備えてなる点にある。
【００１５】
上記第三の特徴構成によれば、ゴミ容積推定手段が、ゴミの表層部の上面の複数の画像からその３次元座標を導出し、既知のホッパ内壁面の３次元座標とからホッパ内のゴミの容積を推定し、推定されたゴミの容積に基づき、ゴミ供給重量推定手段が、ゴミがホッパ内に投入される毎のゴミ容量の増加、及び、ホッパ内から炉内にゴミが搬出される毎のゴミ容量の減少を正確に把握でき、また、重量測定手段が測定した投入重量から、投入直後のゴミの比重が推定でき、且つ、ゴミの自重により圧密化されたホッパ内底部のゴミの比重も推定できるので、ホッパから炉内に供給されるゴミ容積に当該比重を乗算することで、ホッパから炉内に供給されるにゴミの供給重量が推定できる。更に、発熱量推定手段が、表層ゴミの形状と色からゴミ質を推定することで、表層ゴミのゴミ質の分布が直接把握でき、更に、投入ゴミが順次堆積圧密化してホッパ底部へ順次移動して行くモデルを想定すれば、ホッパ内のゴミのゴミ質の分布が把握でき、ホッパ底部に存在するゴミのゴミ質より、ホッパから炉内に供給されるゴミの単位重量当りの発熱量を判定し、ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量よりホッパ底部より炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定することができる。
【００１６】
このように本特徴構成によれば、炉内に供給されるゴミの供給重量と供給発熱量を事前に推定できるため、炉内のゴミ燃焼制御をゴミ質の急激な変化が発生する前に予め適正な制御に変更することができ、この結果として安定したゴミの燃焼制御が可能となる。
【００１７】
同第四の特徴構成は、上記第三の特徴構成に加えて、前記撮像手段が３以上設けられ、前記ゴミ容積推定手段が、前記３以上の撮像手段が撮像した３以上の画像の中から選択される任意の２以上の複数画像の複数組に対して、前記表層部上面の同じ位置を撮像した共通撮像点を複数抽出する共通撮像点抽出手段と、前記共通撮像点抽出手段が抽出した複数組の前記複数画像に対する前記複数の共通撮像点の３次元座標を算出する３次元座標算出手段と、前記複数組の前記複数画像間で、算出された前記３次元座標の調整を行う３次元座標調整手段と、前記調整された前記３次元座標を前記表層部上面の複数位置における３次元座標として、前記ホッパの壁面形状に基づいて前記ゴミの容積を算出する容積算出手段とを備えている点にある。
【００１８】
上記第四の特徴構成によれば、３以上の撮像手段を用いてゴミの表層部上面の画像を３以上撮像可能となり、３以上の画像の中から選択される任意の２以上の複数画像の複数組を抽出可能となる。具体的には、例えば、２つの画像の組み合わせを３組以上抽出できる。一般に、２つの異なる位置に配置された撮像手段で同じ被写体を撮影した場合に、２つの画面上に撮像された共通の位置（共通撮像点）が画面上では異なる位置に撮像されるため、かかる情報に基づいて個々の共通撮像点の３次元的な位置が特定できる。従って、本特徴構成のゴミ容積推定手段によれば、ゴミの表層部上面の３以上の画面の任意の２画面に対して、共通撮像点抽出手段が共通撮像点を複数抽出し、３次元座標算出手段がその複数の共通撮像点の３次元座標を算出することで、ゴミの表層部上面の立体形状をおおよそ把握することができる。更に、３次元座標調整手段によって、各組の画像によって得られたゴミの表層部上面の立体形状情報に、共通撮像点抽出時のエラーによる３次元座標算出エラーを修正でき、また、ある画像の組み合わせでは抽出できなかった共通撮像点が別の組み合わせでは抽出可能となる場合があることから、複数組の画像により、共通撮像点を相互に補完でき、より正確で精緻な立体形状の把握が可能となる。この結果、容積算出手段は、２つの画像に基づいて算出できる容積より高精度に容積の算出ができる。従って、かかる高精度に算出されたゴミ容積を用いることにより、ホッパ内から炉内に供給されるゴミの供給重量と供給発熱量をより高精度に推定することができる。
【００１９】
同第五の特徴構成は、ゴミ焼却炉のホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体をカラー撮像可能で、撮像した画像の各画素の距離情報を出力可能で、３つの撮像部の相対的な位置関係が固定された３眼視カメラと、前記３眼視カメラの出力する各画素の距離情報に基づいて、前記ホッパ内のゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段と、前記ホッパ内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段と、前記ゴミ容積推定手段が推定したゴミの容積と、前記重量測定手段の測定した投入重量に基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段と、前記３眼視カメラが撮像したカラー画像から前記表層部に存在する表層ゴミの形状と色からゴミ質を推定し、前記推定された前記表層ゴミのゴミ質と、前記ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量とに基づいて、前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定する発熱量推定手段と、を備えてなる点にある。
【００２０】
上記第五の特徴構成によれば、ゴミ容積推定手段が、３眼視カメラの出力するゴミの表層部の上面の各画素の距離情報から、例えば、その３次元座標を導出し、既知のホッパ内壁面の３次元座標とからホッパ内のゴミの容積を推定することができ、推定されたゴミの容積に基づき、ゴミ供給重量推定手段が、ゴミがホッパ内に投入される毎のゴミ容量の増加、及び、ホッパ内から炉内にゴミが搬出される毎のゴミ容量の減少を正確に把握でき、また、重量測定手段が測定した投入重量から、投入直後のゴミの比重が推定でき、且つ、ゴミの自重により圧密化されたホッパ内底部のゴミの比重も推定できるので、ホッパから炉内に供給されるゴミ容積に当該比重を乗算することで、ホッパから炉内に供給されるにゴミの供給重量が推定できる。更に、発熱量推定手段が、３眼視カメラの撮像したカラー画像中の表層ゴミの形状と色からゴミ質を推定することで、表層ゴミのゴミ質の分布が直接把握でき、更に、投入ゴミが順次堆積圧密化してホッパ底部へ順次移動して行くモデルを想定すれば、ホッパ内のゴミのゴミ質の分布が把握でき、ホッパ底部に存在するゴミのゴミ質より、ホッパから炉内に供給されるゴミの単位重量当りの発熱量を判定し、ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量よりホッパ底部より炉内に供給されるゴミの供給発熱量を推定することができる。
【００２１】
このように本特徴構成によれば、炉内に供給されるゴミの供給重量と供給発熱量を事前に推定できるため、炉内のゴミ燃焼制御をゴミ質の急激な変化が発生する前に予め適正な制御に変更することができ、この結果として安定したゴミの燃焼制御が可能となる。また、３眼視カメラの３つの撮像部の相対的な位置関係が固定されているため、ホッパ上部での設置場所に拘わらず、２つの画像から表層部上面の３次元座標を導出するまでに必要な調整作業を予め準備しておくことができ、また、同じ調整結果を複数の焼却炉間で共通に使用することができ、焼却炉毎に、複数の撮像手段の夫々について設置場所の細かな調整作業を省略できるという利点がある。
【００２２】
同第六の特徴構成は、上記第三乃至第五の何れかの特徴構成に加えて、前記発熱量推定手段が、ゴミの形状と色を予め複数のゴミ種別に分類し、前記ゴミ種別毎の単位重量当りの発熱量との関係をデータベース化したゴミ種別データベースを用いて、前記ゴミ供給重量推定手段が推定した前記供給重量に基づいて、前記供給発熱量を推定する点にある。
【００２３】
上記第六の特徴構成によれば、発熱量推定手段は、ゴミの表層部の上面の画像からゴミの形状と色を抽出して、ゴミ種別データベースと照合することで、当該抽出部位のゴミ質、つまり、単位重量当りの発熱量を容易に判定でき、ゴミの表層部全体のゴミ質の分布を把握できる。
【００２４】
同第七の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記ゴミ供給重量推定手段は、前記ホッパ内に堆積したゴミの自重による圧縮状態をモデル化したゴミ圧縮モデルを用いて、前記ホッパの底部にあるゴミの比重を求め、前記比重と前記ホッパから前記ゴミ焼却炉内に供給されるゴミの供給容積から、前記供給重量を推定する点にある。
【００２５】
上記第七の特徴構成によれば、ゴミ供給重量推定手段が、ゴミの自重により圧密化されたホッパ内底部のゴミの比重を推定するのに、ゴミ圧縮モデルを用いることで、投入ゴミが順次堆積圧密化してホッパ底部へ順次移動して行くモデルを適切に考慮した、しかも簡単な計算でホッパ内底部のゴミの比重を推定でき、結果として、ホッパから炉内に供給されるゴミの供給重量を高精度に推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置（以下、適宜「本発明装置」という。）の実施の形態につき、図面に基づいて説明する。
【００２７】
〈第１実施形態〉
先ず、本発明装置１の適用対象であるゴミ焼却炉２０は、図１に模式的に示すように、被焼却物であるゴミを受け入れるホッパ２と、ホッパ２の上部に設けられたホッパ２内にゴミを投入するクレーン３と、ホッパ２内に投入されたゴミをホッパ２の底部から炉内２１に押し入れるプッシャ４（供給手段の一例）と、プッシャ４により炉内２１に投入されたゴミを攪拌搬送しながらその上で焼却処理するストーカ式搬送手段５を備えて構成されるストーカ式ゴミ焼却炉である。また、ホッパ２の上部には、ホッパ内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体をカラー撮像可能な３眼視カメラ６（複数の撮像手段が一体化されたものの一例）が設けられている。更に、クレーン３には、投入するゴミの投入重量を測定する重量計測手段である重量計７が設けられている。
【００２８】
ストーカ式搬送手段５は、図示しない固定火格子と可動火格子（以下、両火格子を単に「ストーカ」という。）を階段上に組み合わせて構成され、可動火格子の往復運動によってその上に載せたゴミを順次下流側へ搬送可能に構成されている。また、ストーカ式搬送手段５は、ゴミの焼却過程（またはゴミ燃焼過程）における、ゴミを乾燥させて着火点近傍まで加熱する乾燥処理と、ゴミを燃焼させる燃焼処理と、燃焼処理後のゴミを灰化させ、また、その焼却灰中の未燃焼成分を完全に燃焼させる後燃焼処理の３つの処理を夫々分担する乾燥段５ａと燃焼段５ｂと後燃焼段５ｃを備え、ゴミ搬送方向の上流側から下流側に沿って順番に分割配置される。更に、乾燥段５ａと燃焼段５ｂと後燃焼段５ｃは、夫々１つまたは複数のコンパートメント８に区分される。
【００２９】
各コンパートメント８は、ストーカ上のゴミ層９に対して下方から１次燃焼空気を独立して供給可能な風箱１０を備え、各風箱１０には、送風ファン１１で供給される１次燃焼空気の供給量（以下、「１次空気量」という。）を調整可能なダンパ機構１２が各別に設けられている。更に、ストーカ式搬送手段５は、コンパートメント８毎に、ストーカの搬送速度（ストーカ速度）を独立して制御可能に構成されている。
【００３０】
上記構成により、ホッパ２から炉内２１に投入されたゴミは、ストーカ式搬送手段５上を、乾燥段５ａ、燃焼段５ｂ、後燃焼段５ｃと順次搬送され、各コンパートメント８のストーカ下部の風箱１０から供給される１次燃焼空気により焼却された後、焼却灰は、焼却灰排出口１３から炉外へ排出される。
【００３１】
更に、図１に示すように、ゴミ焼却炉２０は、炉内２１での安定したゴミ燃焼制御のために、本発明装置（ゴミ供給量推定装置）１と自動燃焼制御装置４０を備えている。また、図２に示すように、本発明装置１は、ホッパ２内に供給され堆積したゴミの表層部の上面全体を撮像可能な３つの撮像手段を一体化した３眼視カメラ６と、ホッパ２内に堆積したゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段３１と、ホッパ２内に投入されるゴミの投入重量を測定する重量測定手段である重量計７と、ホッパ２から炉内２１に供給されるゴミの供給重量を推定するゴミ供給重量推定手段３２と、ホッパ２から炉内２１に供給されるゴミの供給発熱量を推定する発熱量推定手段３３とを備えて構成される。３眼視カメラ６の撮像した３つの画像データは、ゴミ容積推定手段３１と発熱量推定手段３３に入力され、重量計７の測定した投入重量はゴミ供給重量推定手段３２に入力される。
【００３２】
更に、図２に示すように、ゴミ容積推定手段３１は、共通撮像点抽出手段３４と、３次元座標算出手段３５と、３次元座標調整手段３６と、容積算出手段３７とを備えて構成される。また、発熱量推定手段３３は、ゴミの形状と色を予め複数のゴミ種別に分類し、前記ゴミ種別毎の単位重量当りの発熱量との関係をデータベース化したゴミ種別データベース３８に接続し、ゴミ種別データベース３８を検索可能に構成されている。ここで、本発明装置１の内のゴミ容積推定手段３１、ゴミ供給重量推定手段３２、及び、発熱量推定手段３３は、コンピュータハードウェアをベースに後述する種々の演算処理をソフトウェア処理により実行可能な構成となっている。また、自動燃焼制御装置４０は、ＰＩＤフィードバック制御を基本とした自動燃焼制御（ＡＣＣ制御）を実行可能なコンピュータハードウェアをベースに種々の制御パターンをソフトウェア処理により実行可能な構成となっている。
【００３３】
次に、本発明装置１による、ホッパ２から炉内２１に供給されるゴミの供給重量と供給発熱量の推定処理について、夫々説明する。図３に供給重量の推定処理手順を示すフローチャートを、図４に供給発熱量の推定処理手順を示すフローチャートを夫々示す。先ず、ゴミの供給重量の推定処理手順を説明する。
【００３４】
先ず、ステップＳ１において、クレーン３によって新たにゴミがホッパ２内に投入されると、重量計７が投入されたゴミの投入重量ΔＷｎを測定してゴミ供給重量推定手段３２に出力する。ステップＳ２において、ゴミ容積推定手段３１がホッパ内のゴミの全容積Ｖｎを、３眼視カメラ６の撮像した３つの画像データＰ１〜Ｐ３に基づいて算出する。算出したホッパ２内のゴミ容積Ｖｎは、ゴミ供給重量推定手段３２に出力される。尚、詳細な容積算出処理については後述する。ここで、投入されたゴミの重さΔＷｎによって既にホッパ２内に堆積しているゴミが圧縮され容積が減少するので、ホッパ２のゴミの堆積状態が安定した後に撮像した画像を用いる。
【００３５】
次に、ステップＳ３で、スッテプＳ１、Ｓ２で得たゴミの投入重量ΔＷｎとゴミ投入後のゴミ容積Ｖｎに基づいて、ホッパ２の底部のゴミの比重ＲＢｎを算出する。具体的には、ホッパ２内に堆積しているゴミは、所定高さｈにある微小厚みΔｄのゴミ層が、それより上部にあるゴミの重さＰ（ｈ）によって圧密化し、その高さ以上にあるゴミの重さに依存する圧縮率ε＝ｆ（Ｐ）で圧縮され、ε×Δｄになるというゴミ圧密モデルを想定する。ゴミ投入前のゴミの全容積Ｖｎ−１は、１回前の処理時に算出済みのものを利用し、投入重量ΔＷｎによって圧縮して減少した容積を、該ゴミ圧密モデルを用いて算出する。ここで、ゴミ投入前のゴミの全容積Ｖｎ−１を微小厚みΔｄに分解し、圧縮率ε＝ｆ（Ｐ）を乗じたものを高さｈで積分することで、減少後の投入前のゴミ容積をＶ’ｎ−１が算出できる。算出した減少後の投入前のゴミ容積をＶ’ｎ−１とすると、新たに投入したゴミの容積は、ΔＶｎ＝Ｖｎ−Ｖ’ｎ−１として与えられ、新たに投入された表層部のゴミの比重ＲＴｎを、ＲＴｎ＝ΔＷｎ／ΔＶｎとして算出できる。このＲＴｎを所定のメモリ領域に保存してゴミの投入履歴として記憶する。ここで、過去に投入された表層部のゴミは、プッシャ４によってホッパ２の底部のゴミが炉内２１に供給される毎に、順次下層に移動して最終的にホッパ２の底部に移動する。従って、プッシャ４によってホッパ２の底部から炉内２１に供給されるゴミ容積の履歴を記憶することで、ホッパ２の底部にあるゴミ層は、何回前に投入されたゴミであるかが推定できる。ここで、底部にあるゴミ層がｋ回前に投入されたゴミとすれば、その比重は、その間のｋ回のゴミ投入より圧密化して表層部に存在していた時の比重ＲＴｎ−ｋより大きくなっているので、上記のゴミ圧密モデルを用いて、現時点でのホッパ２の底部にあるゴミ層の比重ＲＢｎを算出する。尚、ステップＳ３で用いる圧縮率ε＝ｆ（Ｐ）として、予め実験等により導出したモデルを用いる。
【００３６】
次に、ステップＳ４において、プッシャ４によってホッパ２の底部から炉内２１に供給されるゴミ供給容積を算出する。ゴミ容積推定手段３１が、ステップＳ２と同じ要領で算出したその供給前後のホッパ２内のゴミの全容積の差分によって、ゴミ供給容積ΔＶｆが計算される。
【００３７】
次に、ステップＳ５において、ステップＳ３で算出されたホッパ２の底部にあるゴミ層の比重ＲＢｎと、ステップＳ４で算出されたゴミ供給容積ΔＶｆより、ホッパ２の底部から炉内２１に供給されるゴミ供給重量ΔＷｆを、ΔＷｆ＝ΔＶｆ×ＲＢｎとして算出する。算出されたゴミ供給重量ΔＷｆは、自動燃焼制御装置４０に出力され、自動燃焼制御装置４０内にあるプッシャ４の制御部がプッシャ４の駆動制御を行い、例えば、炉内２１へのゴミの単位時間当りの供給重量が一定となるような制御を行う。
【００３８】
次に、ゴミ容積推定手段３１によるゴミ容積の推定処理について説明する。先ず、２以上の２次元画像データから２次元画像に撮像された物体表面の３次元座標を導出する原理について簡単に説明する。
【００３９】
図５に示すように、物体座標系（ｘ，ｙ，ｚ）と画像座標系（Ｘ，Ｙ）を定めると、対象物体（本実施形態では、ホッパ２内のゴミ）の座標（ｘ，ｙ，ｚ）とカメラ（３眼視カメラ６の１つの撮像部）の仮想結像上の点、即ち画像座標系の対応点（Ｘｃ，Ｙｃ）の関係は、下記の数１の行列式で表される。尚、物体座標系（ｘ，ｙ，ｚ）の原点は、特に限定されないが、ホッパ２内、或いは、３眼視カメラの設置位置等に設定すると、ゴミ容積の計算上便利である。
【００４０】
【数１】
2005090774.tif 000003
【００４１】
ここで、Ｈｃはカメラ（各撮像部）の焦点距離等から求まる定数、１２個のＣパラメータは、物体とカメラの２つの座標系の相対位置、方向関係、及び、カメラの焦点距離で定まる量であり、数１のＣ行列をカメラパラメータと呼ぶ。カメラパラメータは、カメラの位置、方向等を計測して算出することもできるが、現実には焦点距離等を正確に与えることは困難なため、通常は、３次元形状が既知の基準物体を用意して、それを撮像して得られた画像から、数１を解いてＣパラメータを導出するのが簡単で実用的である。
【００４２】
つまり、物体表面の点ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）と、その画像上の対応点Ｐ（Ｘｃ，Ｙｃ）からＣパラメータを導出できる。今、１つの点ｐ１について、その物体座標
ｘ１，ｙ１，ｚ１と、その画像上の対応点の座標Ｘｃ１，Ｙｃ１が既知であると、数１より、数２、数３に示す２つの式が得られる。
【００４３】
【数２】
2005090774.tif 000004
【００４４】
【数３】
2005090774.tif 000005
【００４５】
従って、１２個のＣパラメータを求めるには、１２個の連立方程式が必要となることから、３次元座標の既知の同一平面上にない６つの基準点につき、数２と数３を生成して連立に解くか、６つ以上の基準点を利用して最小二乗法を用いて解けば、１２個のＣパラメータが得られる。従って、カメラパラメータの分かっている２つ以上のカメラを用いて同一点を撮像した２つ以上の各画像の同じ物体上の点（共通撮像点）の座標（Ｘｃ，Ｙｃ）から、夫々の画像につき当該共通撮像点の物体座標系での３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）との関係を表す式が、数２と数３に示すように２つずつ得られる。このように２つ以上のカメラを用いれば、ｘ，ｙ，ｚの３つの未知数に対し４つ以上の関係式が得られるので、これを最小二乗法を用いて解けば、その共通撮像点の物体座標系での３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）を算出することができる。
【００４６】
従って、ホッパ２の上部のゴミの表層部の３次元座標を算出するには、２つ以上の画像に撮像された点が、ゴミの表層部における同じ点（共通撮像点）であると認識する必要がある。つまり、画像間で同じ点（共通撮像点）を指している画素の対応付けを行う必要がある。共通撮像点抽出手段３４は、３眼視カメラ６の撮像した３つの画像Ｐ１〜Ｐ３の任意の２つの画像の中の共通撮像点となる候補点を、先ず、以下の２つの特徴点抽出方法により複数、抽出する。
【００４７】
１）濃度変化の大きい点の抽出：
物体の頂点等全ての方向で濃淡レベルの大きな変化が見られる点であって、且つ、その付近で最も大きな変化を示す点を特徴点として抽出する。ここで、濃淡レベルの変化を、対象画素に対して左右に隣接する画素との差分の和の２乗、上下に隣接する画素との差分の和の２乗、右上と左下に隣接する画素との差分の和の２乗、右下と左上に隣接する画素との差分の和の２乗の４方向での変化を求め、その最小値をその対象画素の濃度変化と定義し、当該濃度変化が所定の閾値以上の点を特徴点として抽出する。
【００４８】
２）線成分の交点の抽出：
画像中の線成分を抽出し、２つ以上の線が交差する点を特徴点として抽出する。線成分の交点は以下のＡ〜Ｅの５つの処理により求める。
【００４９】
Ａ）ソーベルフィルタによるエッジ強調：
図６に示す各画素を中心とした画素数を３×３の矩形領域の画素濃度を参照し、以下の数４に示す処理を実行する。ここで、図６中、ｅが処理対象の画素濃度、その周囲のａ〜ｈはｅを中心とする８つの近傍画素の濃度である。
【００５０】
【数４】
2005090774.tif 000006
【００５１】
Ｂ）２値化処理：
各画素の濃度を閾値によって０または１に変換する。
【００５２】
Ｃ）膨張処理による近接線の結合処理：
上記２値化処理後の２値化画像の当該画素が１か、その４近傍の画素が１ならば、その画素も１とする。この処理により、近接する線が膨張して結合する。
【００５３】
Ｄ）細線化処理：
膨張した線を線幅１に細める。
【００５４】
Ｅ）フィルタによる交点抽出処理：
Ａ〜Ｄの各処理により線成分の抽出された２値画像において、線（値が１）上の各点について、その点を中心とした画素数を３×３の矩形領域を調べ、その領域に１の画素が４つ以上ある点を交点として抽出する。
【００５５】
次に、共通撮像点抽出手段３４は、各画像において上記２つの特徴点抽出方法により抽出された複数の共通撮像点となる候補点（特徴点）の中から、同一点を示す特徴点を対応付け、共通撮像点として抽出するマッチング処理を行う。本実施形態では、各画像Ｐｉ（ｉ＝１〜３）の各画素の濃淡情報を用いて、数５で定義される非類似度Ｓを算出して行う。画像Ｐｉ（ｉ＝１〜３）の２つの画像、例えばＰ１とＰ２につき、画像Ｐ１の特徴点ａ（ｘ，ｙ）と特徴点ａに対する画像Ｐ２の対応点候補ｂ（ｘ’，ｙ’）の非類似度Ｓを、夫々の特徴点を中心とした１辺（２ｒ＋１）ピクセルの矩形領域における濃度情報を用いて、数５のように定義する。
【００５６】
【数５】
2005090774.tif 000007
【００５７】
但し、ｆ１（ｘ、ｙ）、ｆ２（ｘ、ｙ）は、夫々画像Ｐ１、Ｐ２の座標（ｘ、ｙ）における画素の濃度を示す関数である。特徴点ａに対する対応点候補ｂの中で、非類似度Ｓが設定した閾値より小さく、且つ、対応点候補中の最小の点を対応点として抽出し、両画像Ｐ１、Ｐ２間の共通撮像点として特定する。当該処理を全ての抽出された特徴点と３つの画像について実行する。
【００５８】
ところで、画像Ｐ１、Ｐ２間において、画像Ｐ１の特徴点ａと画像Ｐ２の特徴点ｂが共通撮像点として対応付けられ、画像Ｐ１、Ｐ３間において、画像Ｐ１の特徴点ａと画像Ｐ３の特徴点ｃが共通撮像点として対応付けられたにも拘わらず、画像Ｐ２、Ｐ３間において、画像Ｐ２の特徴点ｂと画像Ｐ３の特徴点ｃが共通撮像点として対応付けられなかった場合は、画像Ｐ１、Ｐ２間の対応付けか、画像Ｐ１、Ｐ３間の対応付けか、画像Ｐ２、Ｐ３間の対応付けが間違っていることになるので、何れかの対応付けを別の候補点を用いて行い、３画像間で齟齬が発生しないかの確認を行う。つまり、１組の画像Ｐ１、Ｐ２間で全ての特徴点の対応付けを行わずに、１つの特徴点につき、全ての画像の組み合わせにつき対応付けを行うのが効果的である。また、３画像間で齟齬の発生が解消しない場合は、３画像の全てに共通の共通撮像点でないとして、２画像間での共通撮像点として処理する必要が生じる。
【００５９】
次に、３次元座標算出手段３５が、画像Ｐ１、Ｐ２間、画像Ｐ１、Ｐ３間、画像Ｐ２、Ｐ３間の夫々について、各２画像間で特定された共通撮像点について、２画像から得られる数２と数３の２式の関係式が４つ得られるので、これを、最小二乗法を用いて解いて、各共通撮像点の３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。
【００６０】
次に、３次元座標調整手段３６が、３次元座標算出手段３５が各２画像間で算出した共通撮像点座標について調整を行う。つまり、３つの画像に共通する共通撮像点の場合は、画像Ｐ１、Ｐ２間、画像Ｐ１、Ｐ３間、画像Ｐ２、Ｐ３間の夫々について、３通りの３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）が得られるが、その結果が必ずしも相互に一致するとは限らない。そこで、以下の３つの処理の何れかの調整処理を行う。
【００６１】
１）３つの３次元座標の１つが他に比べて所定距離以上離れていて、他の２つが所定距離以内で近接している場合は、相互に近い２つの座標を採用してその平均をその共通撮像点の３次元座標とする。
【００６２】
２）３つの３次元座標が夫々所定距離以内で近接している場合は、３つの座標の平均をその共通撮像点の３次元座標とする。
【００６３】
３）３つの３次元座標が夫々所定距離以上離れている場合は、より近接している２点につき上記１）の処理を行うか、または、上記２）の処理を行うか、或いは、３つの画像について、数２と数３の２式の関係式を６つ導出して、これを、最小二乗法を用いて解いて、当該共通撮像点の３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）とする処理を行うかの何れかを行う。或いは、共通撮像点の特定において問題があるとして、マッチング処理をやり直しても構わない。
【００６４】
かかる調整処理を実行することで、マッチングエラーに起因する３次元座標算出エラーを軽減することができ高精度処理が実現できる。
【００６５】
このように、各画像間で対応付けのできた共通撮像点について３次元座標が求まると、ホッパ３のゴミ上層部の３次元形状が特定される。そして、容積算出手段３７が、同じ物体座標系（ｘ，ｙ，ｚ）で特定されるホッパ３の内壁面とゴミ上層部の３次元形状で囲まれる領域を積分処理によりホッパ３内のゴミの全容量を算出することができる。ｘｙ面を水平面とすると、各ｘｙ座標の微小面積についてホッパ３の内壁面のｚ座標からゴミ上層部のｚ座標の差を乗じて全面積について累積すればよい。以上の処理により、ゴミ容積推定手段３１によるゴミ容積の推定処理が完了する。
【００６６】
次に、本発明装置１による、ゴミの供給発熱量の推定処理手順を、図４のフローチャートを参照して説明する。図４中、ステップＳ１〜Ｓ５は、図３の対応するステップＳ１〜Ｓ５と同じであるので、重複する説明は省略する。
【００６７】
スッテプＳ６がステップＳ２と並行して処理される。スッテプＳ６において、ステップＳ２で３眼視カメラ６からゴミ容積推定手段３１に入力する３つの画像データＰ１〜Ｐ３が、発熱量推定手段３３にも入力する。発熱量推定手段３３は、画像データＰ１〜Ｐ３の１つを用いて、そのＲＧＢ出力値から同色範囲と認められる領域を抽出して、ゴミ表層部を色で複数に区分する。また、抽出された各区分の２次元画像領域に対応する３次元座標を、ステップＳ２の処理の中間データとして得られたゴミ表層部の３次元座標から抽出して、各区分につき、色データと３次元座標を割り当てる。
【００６８】
次に、ステップＳ７で、ゴミ種別データベース３８にアクセスして、ステップＳ６で抽出した各区分について、同じ或いは類似する色データのゴミ種別を先ず検索によりゴミ種別候補として抽出し、各ゴミ種別候補に登録されている３次元形状パターンと各区分の３次元座標の間で相関処理を行い、３次元形状の一致度を算出する。ここでは、公知の３次元形状のパターンマッチング処理を用いる。そして、最も一致度の大きいゴミ種別候補を当該区分のゴミ種別として特定するとともに、各区分につき、ゴミ種別データベース３８に登録されている単位重量当りの発熱量及び圧縮前の比重の標準値を抽出する。
【００６９】
次に、ステップＳ８で、各区分の３次元座標と、ステップＳ３で算出した新たに投入したゴミの容積ΔＶｎを用いて、各区分の容積を求め、ゴミ種別データベース３８から抽出した圧縮前の比重から、新たに投入したゴミの各区分の重量比率を算出し、投入したゴミの履歴として登録しておく。ここで、スッテプＳ３で用いたゴミ圧密モデルをゴミ質に拘わらず等しく想定し、ｋ回前に投入された表層部のゴミがホッパ２の底部に存在しているというモデルを用い、更に、各区分の配分率が維持されて表層部のゴミがホッパ２の底部に移動したと仮定して、スッテプＳ５で得られた供給重量ΔＷｆに、ｋ回前の投入時のステップＳ７とＳ８で得られた各区分の単位重量当りの発熱量と重量比率を用いて、ホッパ２の底部から炉内２１に供給されるゴミの供給発熱量を推定することができる。
【００７０】
推定されたゴミの供給発熱量は、自動燃焼制御装置４０に出力され、自動燃焼制御装置４０が、入力された供給発熱量に基づき、炉内温度、ストーカ速度、１次空気量、プッシャ４による単位時間当りのゴミ供給重量等の制御値の設定を変更し、炉内温度測定値、ストーカ速度測定値、１次空気量測定値等の測定データに基づいてゴミ燃焼制御を所定の制御パターンに基づいて実行する。或いは、単に、単位時間当りの供給発熱量を一定に維持するよう、自動燃焼制御装置４０内にあるプッシャ４の制御部がプッシャ４の駆動制御を行うようにしても構わない。尚、自動燃焼制御装置４０の制御は本発明の本旨ではないので、詳細な説明は省略する。また、図１中、各測定値の測定手段の図示は省略している。
【００７１】
〈第２実施形態〉
次に、本発明装置１の第２実施形態について、図７を参照して説明する。第１実施形態との相違点は、３眼視カメラ６から出力されるデータの内容と、当該データを用いてホッパ２内に堆積したゴミの容積を推定するゴミ容積推定手段３１の構成である。その他の構成要素は、第１実施形態と同じであるので、重複する説明は割愛する。
【００７２】
第２実施形態では、３眼視カメラ６として、第１実施形態におけるゴミ容積推定手段３１の共通撮像点抽出手段３４と３次元座標算出手段３５と３次元座標調整手段３６の機能を取り込んだ製品の使用を想定する。つまり、３眼視カメラ６が、撮像した画像中の各画素につき、３眼視カメラ６から撮像方向に沿った距離を計算して、各画素につき、ＲＧＢデータと距離データを出力し、ゴミ容積推定手段３１は距離データを、発熱量推定手段３３はＲＧＢデータを利用する。
【００７３】
ゴミ容積推定手段３１は、３次元座標算出手段３５’と容積算出手段３７のみで構成され、３次元座標算出手段３５’は、３眼視カメラ６が出力する距離データを３次元座標に変換する処理を行う。容積算出手段３７は、ゴミ表層部の３次元座標とホッパ２の内壁面の３次元座標に基づいて、第１実施形態と同じ要領で、ホッパ２内のゴミの全容積を算出する。
【００７４】
以下に、別の実施形態につき説明する。
【００７５】
〈１〉上記第１実施形態では、３眼視カメラ６を用いたが、これに代えて、複数の単眼カメラを用いても構わない。
【００７６】
〈２〉上記各実施形態では、本発明装置１は、発熱量推定手段３３を備えているが、投入されるゴミ質に大きな変動がないような焼却炉の利用形態では、必ずしも、発熱量推定手段３３により供給発熱量を推定しなくても構わない。従って、本発明装置１が発熱量推定手段３３を備えていなくても構わない。
【００７７】
〈３〉上記各実施形態では、発熱量推定手段３３は、図４に示すステップＳ６で、ゴミ表層部の各区分の３次元形状を３次元座標により抽出したが、各区分の形状を２次元形状としても構わない。この場合、ゴミ種別データベース３８に登録されている形状パターンも２次元データとする。
【００７８】
〈４〉上記各実施形態では、ホッパ２から炉内２１へのゴミの供給手段としてプッシャ３を用いたが、これに代えて、スクリューコンベア等の他の供給手段を用いても構わない。また、ホッパ２の形状も、図１に示す形状に限定されるものではない。また、３眼視カメラ６の設置位置も、図１に示す位置に限定されるものではない。
【００７９】
〈５〉上記各実施形態では、本発明装置１の制御対象であるゴミ焼却炉２０として、ストーカ式ゴミ焼却炉を例示したが、ゴミ焼却炉２０はストーカ式以外でのものであっても構わない。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置とゴミ焼却炉の関連部分の構成を説明する構成図
【図２】本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置の一実施形態の構成を模式的に示す構成図
【図３】本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置によるゴミの供給重量の推定処理手順を示すフローチャート
【図４】本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置によるゴミの供給発熱量の推定処理手順を示すフローチャート
【図５】ゴミ容積推定手段の３次元座標算出手段が３次元座標算出に用いる物体座標系（ｘ，ｙ，ｚ）と画像座標系（Ｘ，Ｙ）の関係を示す説明図
【図６】ゴミ容積推定手段の共通撮像点抽出手段によるソーベルフィルタによるエッジ強調処理を説明するための３×３の矩形領域の画素濃度を示す図
【図７】本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置の別実施形態の構成を模式的に示す構成図
【符号の説明】
【００８１】
１：    本発明に係るゴミ焼却炉のゴミ供給量推定装置
２：    ホッパ
３：    クレーン
４：    プッシャ（供給手段）
５：    ストーカ式搬送手段
６：    ３眼視カメラ（複数の撮像手段）
７：    重量計（重量計測手段）
８：    コンパートメント
９：    ゴミ層
１０：  風箱
１１：  送風ファン
１２：  ダンパ機構
１３：  焼却灰排出口
２０：  ゴミ焼却炉
２１：  炉内
３１：  ゴミ容積推定手段
３２：  ゴミ供給重量推定手段
３３：  発熱量推定手段
３４：  共通撮像点抽出手段
３５：  ３次元座標算出手段
３５’：  ３次元座標算出手段
３６：  ３次元座標調整手段
３７：  容積算出手段
３８：  ゴミ種別データベース
４０：  自動燃焼制御装置
【図１】
2005090774.tif 000008
【図２】
2005090774.tif 000009
【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】
2005090774.tif 000014