(57)【要約】【課題】効率的かつ高精度で試料をその特性によって分別する方法を提供することを目的とする。【解決手段】試料の反射光を検出して該試料における反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する第１ステップと、  前記第１ステップで作成した前記ヒストグラムを解析して前記試料の特性を判別する第２ステップと、  を備える光学方式特性判別方法である。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の反射光を検出して該試料における反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する第１ステップと、
前記第１ステップで作成した前記ヒストグラムを解析して前記試料の特性を判別する第２ステップと、
を備える光学方式特性判別方法。
【請求項２】
前記第１ステップにおいて、前記反射光の強さの分布は、検出した前記反射光から画像を作成し、該画像を構成する各ピクセルの輝度より求める、ことを特徴とする請求項１に記載の光学方式特性判別方法。
【請求項３】
前記第１ステップにおいて、前記ピクセルの輝度はリファレンスの輝度との差である、ことを特徴とする請求項２に記載の光学方式特性判別方法。
【請求項４】
前記第２ステップにおいて、前記ヒストグラムの解析は多変量解析である、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の光学方式特性判別方法。
【請求項５】
前記試料が木質系廃棄物である請求項１〜４のいずれかに記載の光学方式特性判別方法。
【請求項６】
試料の反射光を検出して該試料における反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する第１手段と、
前記第１ステップで作成した前記ヒストグラムを解析して前記試料の特性を判別する第２手段と、
を備える光学方式特性判別装置。
【請求項７】
前記第１手段において、前記反射光の強さの分布は、検出した前記反射光から画像を作成し、該画像を構成する各ピクセルの輝度より求める、ことを特徴とする請求項６に記載の光学方式特性判別装置。
【請求項８】
前記第１手段において、前記ピクセルの輝度はリファレンスの輝度との差である、ことを特徴とする請求項７に記載の光学方式特性判別装置。
【請求項９】
前記第２手段において、前記ヒストグラムの解析は多変量解析である、ことを特徴とする請求項６〜８のいずれかに記載の光学方式特性判別方法。
【請求項１０】
前記試料が木質系廃棄物である請求項６〜９のいずれかに記載の光学方式特性判別装置。
【請求項１１】
可視光を木質系廃棄物に照射する第１投光部と、
赤外光を前記木質系廃棄物に照射する第２投光部と、
６００〜８００ｎｍの波長の光を透過する第１バンドパスフィルターと、
１６００〜１８００ｎｍの波長の光を透過する第２バンドパスフィルターと、
前記第１バンドパスフィルターを透過した光を検出する第１検出部と、
前記第２バンドパスフィルターを透過した光を検出する第２検出部と、
前記第１検出部が検出した光の輝度からヒストグラムを作成する第１ヒストグラム作成部と、
前記第２検出部が検出した光の輝度からヒストグラムを作成する第２ヒストグラム作成部と、
を備える光学方式特性判別装置。
【請求項１２】
前記第１ヒストグラム作成部が作成した前記ヒストグラムを多変量解析する第１多変量解析部と、
前記第２ヒストグラム作成部が作成した前記ヒストグラムを多変量解析する第２多変量解析部と、
を更に備える、請求項１１に記載の光学方式特性判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は光を使用して試料の特性を非破壊的に判別する方法、及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、我々の生活は石油原料を基盤として大量生産、大量廃棄の形態をとっているが、その結果引き起こされた環境汚染や、近い将来に起こると推測される石油の枯渇問題などから、循環型社会への転換が大きな課題となっている。我々の周りには建材、家具をはじめとして数多くの木質系材料が存在するが、これらのリサイクルはあまり進んでいない。それは一口に木質材料といっても、接着剤や防腐処理剤などを含むもの、表面に樹脂フィルムを貼ったものなどその種類が様々であって、それぞれに最適な処分、再資源化の方法があるにも拘らず、目視によるおおまかに分別されるだけのことが多い。そのため、多くの木質材料が適切に分別されずに燃料として焼却されてしまうことがある。木質系廃棄物を分別することは、木質材料を再資源化するための適切な処理を行う上で重要な作業である。
従来、廃プラスチックや木質系廃棄物に近赤外光を照射して、その近赤外スペクトルを分析して分別することが行われている。例えば、特許文献１には、有害な木材防腐剤であるＣＣＡが近赤外域の波長の光を特異的に吸収する性質を利用して、ＣＣＡが塗付された木材（ＣＣＡ処理木材）とＣＣＡが塗付されていない木材（ＣＣＡ未処理木材）とを判別する方法が開示されている。特許文献２には近赤外光を利用してＣＣＡ等の重金属により防腐処理された木材を木質系廃棄物から判別する方法が開示されている。さらに特許文献３には、近赤外光に加えてＸ線を使用してＣＣＡ処理木材を判別する方法が開示されている。また、特許文献４には、近赤外光を使用して廃棄物からプラスチックとそれ以外のものとを分別する方法が開示されている。特許文献５には、近赤外光を使用して廃プラスチックをその材質により判別する方法が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１２７９３２号公報
【特許文献２】特開２００５−４９３０５号公報
【特許文献３】特開２００３−２７０１３７号公報
【特許文献４】特開２００１−１３０６９号公報
【特許文献５】特開２００１−３１８０５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の判別方法によれば、ＣＣＡ処理木材とＣＣＡ未処理木材とを分別することができるが、その他の特性によって分別することはできない。また、特許文献２、３に記載の判別方法においても、木質系廃棄物をＣＣＡ処理の有無以外の特性によって分別することはできない。特許文献４に記載の分別方法はプラスチックとそれ以外のものを判別する方法であって、木質系廃棄物をその特性によって分別することはできない。そのため、従来の方法では木質系廃棄物の再資源化は不十分である。すなわち、木質系廃棄物をその材料により分別することにより、木質系廃棄物の再資源化を促進することが課題となっている。また、大量に発生する木質系廃棄物を再資源化するには、効率的に分別することが要求される。加えて、有害な廃棄物を適切に処理するために高い精度で分別することが要求される。
そこで本発明は、効率的かつ高精度で試料をその特性によって分別する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は上記目的を達成するため、以下に示す光学方式特性判別方法を提供する。即ち、
試料の反射光を検出して該試料における反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する第１ステップと、
前記第１ステップで作成した前記ヒストグラムを解析して前記試料の特性を判別する第２ステップと、
を備える光学方式特性判別方法を提供する。
【０００６】
本発明の光学方式特性判別方法では、まず試料における反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する。次にこのヒストグラムを解析して試料の特性を判別する。このとき作成されるヒストグラムは試料の様々な特性を反映したものである。従って、そのヒストグラムを解析することにより、試料の特性を判別することができる。この方法によると、試料の様々な特性を反映した反射光の強さの分布に基づいて試料の特性を判別するため、目視によって判別する場合に比べて効率的かつ高精度で判別することができる。さらに試料の様々な特性を判別することができるため、広い用途に適用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明の第１の局面である光学方式特性判別方法は、試料の反射光を検出してその反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する第１ステップと、作成したヒストグラムを解析して試料の特性を判別する第２ステップとを備える光学式特性判別方法である。第１ステップにおいて、反射光の強さの分布は、検出した反射光から画像を作成し、この画像を構成する各ピクセルの輝度より求めることが好ましい。構成された画像の各ピクセルの輝度を求めれば、反射光の強さの分布に関するヒストグラムの作成が容易となるからである。なお、画像を作成せずに、試料の反射光の輝度を走査的に検出して、反射光の強さの分布に関するヒストグラムの作成することもできる。また、反射光の強さに関する分布は、反射光の輝度の他に、照射光と反射光との比率即ち反射率から求めてもよい。
【０００８】
第１ステップにおいて、試料の反射光の強さの分布を反射光から作成した画像（以下、本明細書では「試料画像」ともいう）の各ピクセルの輝度より求める場合において、ピクセルの輝度はリファレンスの輝度との差とすることが好ましい。リファレンスの輝度は、例えば、試料に光を照射するのと同時に標準板に光を照射し、標準板の反射光から標準画像を作成して、この標準画像を構成するピクセルの輝度の平均値とする。リファレンスの輝度との差を試料画像のピクセルの輝度とすれば、環境条件、装置の使用履歴等の変化による影響を排除することができる。
【０００９】
なお、第１ステップにおいて、試料の反射光を積極的に検出するために、所定の波長の光を試料へ照射してもよい。例えば、所定の波長の光を放出する投光器により光を試料へ照射する。投光器を使用する場合において、その放出光の波長は、判別したい試料の特性に応じて適宜選択することができる。もちろん、投光器を使用せずに、試料が反射する自然光を検出することとしても良い。
【００１０】
試料としては特に限定されないが、廃棄物又は製造ラインにおける各種部品、各種製品若しくは各種食品など、その特性の判別が求められるものを試料とすることができる。中でも廃棄物を試料として採用することが好ましい。廃棄物をその特性に基づいて判別することにより、適切な処理方法で廃棄物を処理するための分別ができるからである。木質系廃棄物を試料として採用することがさらに好ましい。再利用可能な木質系廃棄物や特別な処理が求められる木質系廃棄物などを分別することで木質系廃棄物の再利用を促進することができるからである。また、ＣＣＡを含む重金属防腐剤などの有害な物質を含む木質系廃棄物を分別することにより、環境に配慮した木質系廃棄物の処理を促進することができるからである。
【００１１】
第２ステップにおいて、第１ステップで作成したヒストグラムを解析する方法は特に限定されないが、その方法は多変量解析であることが好ましい。多変量解析は、第１ステップで作成したヒストグラムから試料の特性を判別するのに最適な解を導き出すのに適しているからである。中でも主成分分析を基盤とするＳＩＭＣＡ解析であることが好ましい。ＳＩＭＣＡ解析では、試料の解と、特性が既知の試料の解（以下、「既知試料の解」ともいう）とを比較して試料の特性を判別することができる。ここでいう試料の解とは、試料の反射光を検出して反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成し、このヒストグラムをＳＩＭＣＡ解析して得られた解をいう。また、ここでいう既知試料の解とは、特性が既知の試料の反射光を検出して反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成し、このヒストグラムをＳＩＭＣＡ解析して得られた解をいう。ＳＩＭＣＡ解析では、既知試料の解からクラスタを作成し、クラスタごとに主成分モデルを構築する。その後、未知試料をそれぞれのクラスタの主成分モデルに当てはめ、未知試料がクラスタに含まれるか否かを判断する。なお、未知試料がいずれのクラスタにも分類されない場合もある。ＳＩＭＣＡ解析によれば、試料の特性を高精度で判別することができる。
【００１２】
ＳＩＭＣＡ解析の具体的な方法に関して、まずクラスタ間の測定について述べる。例として、２つのクラスタに関する主成分モデルが存在する場合について考える。それぞれの主成分モデルは、ローディング行列Ｌ１、Ｌ２で表現される。ここで、クラスタ１のサンプル集団Ｘ１をクラスタ２の主成分モデルに当てはめると以下に示す数１の式となる。
【数１】
2007278908.tif 000003
Ｘ１の残差Ｅは、以下に示す数２の式で表現される。
【数２】
2007278908.tif 000004
残差Ｅは、クラスタ２のサンプルごとの行ベクトル（ei）を含む行列である。クラスタ１をクラスタ２の主成分モデルに当てはめたときの各サンプルの残差は以下の数３の式で定義される。
【数３】
2007278908.tif 000005
ここでk2はクラスタ２における主成分の数（ファクター数）で、n1はクラスタ１のサンプル数を示している。２つのクラスタの場合にはs12、s21、s11、s22それぞれの残差が計算され、２行２列の行列を導く。クラスタがＱ個の場合は、Ｑ行Ｑ列の行列を導く。サンプルが良く適合し、他のクラスタとはっきり分かれているクラスタでは、行列の主対角線上の要素（s11、s22など、それ自身のクラスタの残差）は他の要素よりも小さくなる。
【００１３】
次に、未知試料のクラスタ予測手順について述べる。ここでは、Ｑ個のクラスタに分かれていると仮定し、未知試料がクラスタ１に当てはまるかを考える。未知試料をクラスタ１に当てはめたときの残差ベクトルは以下の数４に示す式になる。
【数４】
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uの下付き記号は未知試料であることを示している。残差ベクトルeuからクラスタ１に適合したときの残差標準偏差su1を以下の数５に示す式で計算する。
【数５】
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次に以下の数６の式で定義されたクラスタ１の標準偏差s01を求める。
【数６】
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クラスタ１の標準偏差s01と、n1・k1の自由度から求められる限界値Ｆから、未知試料をクラスタ１に当てはめたときの残差標準偏差su1の限界値scrit1を以下に示す数７の式より算出する。
【数７】
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su1がscrit1より小さければ、未知試料はクラスタ１に割り当てられ、大きい場合は割り当てられない。この操作をすべてのクラスタについて行い、未知試料がそれぞれのクラスタに割り当てられるか判断する。すべてのクラスタについて判別が終わったときに未知試料が複数のクラスタに割り当てられた場合、残差の小さいクラスタの方が、未知試料に適合する可能性が高いことを示す。
【００１４】
次にDiscriminating Powerについて説明する。Discriminating Powerは、どの変数（本発明においては輝度に相当する）がクラスタ間の識別に重要であるかを示す指標である。各変数において、各クラスタを他のすべてのクラスタの主成分モデルに当てはめたときの残差分散の平均と、それ自身のクラスタの主成分モデルに当てはめたときの残差分散を比較することで、その変数がクラスタ間の識別に適当か否かを評価することができる。クラスタ数がＱ個のときの、変数jにおけるDiscriminating Power DPjは以下に示す数８の式により算出される。
【数８】
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ここで、qejrはクラスタrの既知試料をクラスタqの主成分モデルに適合させたときの変数ｊにおける残差を示し、rejrはクラスタrの既知試料をそれ自身のクラスタの主成分モデルに適合させた時の変数ｊにおける残差を示す。
【００１５】
本発明の他の局面である光学式特性判別装置は、試料の反射光を検出してその反射光の強さの分布に関するヒストグラムを作成する第１手段と、作成したヒストグラムを解析して試料の特性を判別する第２手段とを備える光学式特性判別装置である。第１手段における試料の反射光を検出する手段は、ビジコンカメラ、ＣＣＤカメラ、など、公知の光検出手段を採用することができる。また、第１手段におけるヒストグラムを作成する手段は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）など、公知の演算装置を採用することができる。同様に、第２手段におけるヒストグラムを解析する手段、及び該解析結果から試料の特性を判別する手段はＰＣなど、公知の演算装置を採用することができる。
【００１６】
本発明の更に他の局面である光学方式特性判別装置は、以下の構成を備える。即ち、
可視光を木質系廃棄物に照射する第１投光部と、
赤外光を前記木質系廃棄物に照射する第２投光部と、
６００〜８００ｎｍの波長の光を透過する第１バンドパスフィルターと、
１６００〜１８００ｎｍの波長の光を透過する第２バンドパスフィルターと、
前記第１バンドパスフィルターを透過した光を検出する第１検出部と、
前記第２バンドパスフィルターを透過した光を検出する第２検出部と、
前記第１検出部が検出した光の輝度からヒストグラムを作成する第１ヒストグラム作成部と、
前記第２検出部が検出した光の輝度からヒストグラムを作成する第２ヒストグラム作成部と、
を備える光学方式特性判別装置である。
【００１７】
上記光学方式特性判別装置は、以下の構成を更に備えることが好ましい。即ち、
前記第１ヒストグラム作成部が作成した前記ヒストグラムを多変量解析する第１多変量解析部と、
前記第２ヒストグラム作成部が作成した前記ヒストグラムを多変量解析する第２多変量解析部と、
を更に備える、上記光学方式特性判別装置である。
【００１８】
かかる光学方式特性判別装置において、第１投光部が照射する可視光は、４００〜１０００ｎｍ、より好ましくは５００〜９００ｎｍ、更に好ましくは６００〜８００ｎｍの波長の光を含む。かかる波長の光を使用することはＣＣＡなどの重金属を含む防腐剤が塗付された木材を判別するのに有効である。重金属としてＣｒ、Ｃｕ、Ａｓを含むＣＣＡが塗布された木材は青緑色〜緑色を呈しており、その補色である６００〜８００ｎｍの波長の光（橙色〜赤色）を吸収しやすい。かかる波長の光を木質系廃棄物に照射して、その反射光を検出し解析すればＣＣＡが塗布された木材とＣＣＡが塗布されていない木材とを判別することができる。
一方、第２投光部が照射する赤外光は、７８０〜２０００ｎｍ、より好ましくは１０００〜１９００ｎｍ、更に好ましくは１６００〜１８００ｎｍの波長の光を含む。かかる波長の光は表面に合成樹脂フィルムが貼付された木材（樹脂フィルムオーバーレイ木材）を判別するのに有効である。樹脂フィルムオーバーレイ木材に使用されるポリエチレン樹脂やアクリル樹脂などは１６００〜１８００ｎｍの波長の光を吸収する性質を有する。かかる波長の光を木質系廃棄物に照射して、その反射光を検出し解析すれば樹脂フィルムオーバーレイ木材と他の木材とを判別することができる。
【実施例】
【００１９】
本発明の一実施例である光学方式特性判別装置１の概要を示すブロック図を図１に示す。光学方式特性判別装置１は、検出・変換部、画像処理部、ヒストグラム処理部、及び解析部からなる。
まず、検出・変換部は反射光検出部２、光―デジタル信号変換部３を備える。反射光検出部２は試料の反射光を検出し、光―デジタル信号変換部３は検出光をデジタル信号に変換する。
次に、画像処理部は画像作成部４、画像メモリ部５、試料画像抽出部６、ピクセル輝度取得部７、標準画像抽出部８、ピクセル輝度取得部９、及び平均ピクセル輝度算出部１０を備える。画像作成部４はデジタル信号から画像を作成する。作成された画像は画像メモリ部５に保存される。試料画像抽出部６は画像から試料領域の画像（試料画像）を取り出す。ピクセル輝度取得部７は試料画像を構成する各ピクセルの輝度を検出する。標準画像抽出部８は画像から標準板領域の画像（標準画像）を取り出す。ピクセル輝度取得部９は標準画像を構成する各ピクセルの輝度を検出する。平均標準ピクセル輝度算出部１０は標準画像の平均輝度を算出する。
続いて、ヒストグラム処理部は、補正ピクセル輝度算出部１１、ヒストグラム作成部１２、及びヒストグラムメモリ部１３を備える。補正ピクセル輝度算出部１１は、試料画像の各ピクセル輝度から標準画像の平均輝度を差し引いて補正ピクセル輝度を作成する。ヒストグラム作成部１２は補正ピクセル輝度のヒストグラムを作成する。作成されたヒストグラムはヒストグラムメモリ部１３に保存される。
解析部は、ＳＩＭＣＡ解析部１４、ＳＩＭＣＡ解析メモリ部１５、既知試料特性クラスタ作成部１６、既知試料特性クラスタメモリ部１７、比較部１８、及び特性判別部１９を備える。ＳＩＭＣＡ解析部１４はヒストグラムをＳＩＭＣＡ解析する。ＳＩＭＣＡ解析の解はＳＩＭＣＡ解析メモリ部１５に保存される。既知試料特性クラスタ作成部１６はＳＩＭＣＡ解析メモリ部１５に保存されたデータから既知試料特性クラスタを作成する。既知試料特性クラスタメモリ部１７には分類したクラスタデータが保存される。比較部１８はＳＩＭＣＡ解析メモリ部１５に保存された解と既知試料特性クラスタメモリ部１７に保存されたクラスタデータとを比較する。特性判別部１９は比較部１８による比較結果に基づいて試料の特性を判別する。
【００２０】
図２Ａ〜Ｄに光学方式特性判別装置１の具体的な構成図を示す。図２Ｄに示すように光学方式特性判別装置１は、ビジコンカメラ１０、フィルター２０、赤外光投光器３０、可視光投光器３１、及び試料台４０を備える。試料台４０の中央付近には試料５０と標準板６０が設置される。図２Ａにビジコンカメラ１０の斜視図を示す。ビジコンカメラ１０は浜松ホトニクス社製赤外ビジコンカメラＣ２７４１−０３（感度波長域４００〜１８００ｎｍ）である。ビジコンカメラ１０はレンズとしてＰｅｎｔａｘ社製Ｃマウント、焦点距離２５ｍｍビデオレンズを備える。ビジコンカメラ１０は採光部が試料台４０側に向くように配置される。ビジコンカメラ１０は画像処理及びＳＩＭＣＡ解析用ＰＣ（図示せず。以下、本実施例では「ＰＣ」ともいう）に接続されている。
【００２１】
ビジコンカメラ１０の採光部にはフィルター２０が設置される。フィルター２０は１６００〜１８００ｎｍバンドパスフィルター（日本真空光学株式会社製）又は６００〜８００ｎｍバンドパスフィルターのいずれかを選択できる。なお、ここでいう６００〜８００ｎｍバンドパスフィルターとは、６００ｎｍローカットフィルターと８００ｎｍハイカットフィルターとを重ねて使用することで６００〜８００ｎｍバンドパスフィルターに見立てたものである。
【００２２】
試料に赤外光を照射する場合は赤外光投光器３０を使用する。図２Ｂに赤外光投光器３０の斜視図を示す。赤外光投光器３０は浜松ホトニクス株式会社製Ｃ１３８５−０２であって、波長８５０ｎｍ以上の赤外光を照射する投光器である。赤外投光器３０は図２Ｄに示すように、試料台４０の両側方に１台ずつ設置され、試料５０を２方向から照射する。試料に可視光を照射する場合には、赤外投光器３０の代わりに可視光投光器３１を使用する。図２Ｃに可視光投光器３１の斜視図を示す。可視光投光器３１は一般的な写真撮影用の投光器である。可視光投光器３１を使用する場合も、赤外投光器３０と同様に試料台４０の両側方に１台ずつ設置され、試料５０を２方向から照射する。本実施例では標準板として、材質がケイ素の灰色標準板を使用した。
【００２３】
以下に光学方式特性判別装置１による木質廃棄物の判別精度を検証する。本実施例では、試料（又は既知試料）として、木材片４１個、ＣＣＡが塗付された防腐処理木材片２６個、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片２４個を使用する。表１に試料の入手元、特徴をまとめた。これら試料の内、木材片３３個、防腐処理木材２１個、樹脂フィルムオーバーレイ１９個を無作為に選出して既知試料とし、残りの木材片８個、防腐処理木材５個、樹脂フィルムオーバーレイ５個を判別精度の検証に供する試料とする。
【００２４】
【表１】
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【００２５】
まず初めに既知試料特性クラスタを作成する。既知試料特性クラスタの分類は、木材片、防腐処理木材片、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片の３つとする。図３に既知試料クラスタ作成のフロー図を示す。図３に示すように既知試料クラスタの作成はステップＣ１〜Ｃ８により行う。本実施例では、波長１６００〜１８００ｎｍにおける既知試料クラスタと、波長６００〜８００ｎｍにおける既知試料クラスタを作成する。
【００２６】
波長１６００〜１８００ｎｍにおける既知試料クラスタの作成は以下の通りである。試料台４０に標準板と既知試料を配置し、赤外光投光器３０により既知試料及び標準板に赤外光を照射する（ステップＣ１）。次に、既知試料及び標準板が反射した光を、フィルター２０を通してビジコンカメラ１０で検出する（ステップＣ２）。このとき、フィルター２０として１６００〜１８００ｎｍバンドパスフィルターを使用する。ビジコンカメラ１０は検出した反射光をデジタル信号に変換してＰＣへデジタル信号を転送し、ＰＣ内の画像処理ソフトウェアScion Image（Scion Corporation社製）によりデジタル信号から画像を作成する。図４Ａに既知試料として木材片５０ａを使用して作成した画像Ｐを示す。
【００２７】
作成した画像からScion Imageにより、画像上のｘ＝１５０、ｙ＝８０を左上として１００×２５６ピクセルを既知試料画像として抽出し、ｘ＝４２０、ｙ＝８０を左上として３２×３２ピクセルを標準画像として抽出する（ステップＣ３）。図４Ｂに既知試料として木材片５０ａを使用したときの既知試料画像５１ａ及び標準画像６１を示す。抽出した標準画像を構成する各ピクセルの輝度をScion Imageにより数値化し、表計算ソフトウェアExcel（Microsoft社製）により標準画像のピクセルの平均輝度を算出する（ステップＣ４）。その後、Excelにより既知試料画像を構成する各ピクセルの輝度から標準板の平均輝度を減算し補正輝度を算出する（ステップＣ５）。
【００２８】
次に補正輝度が−５０〜２０３digitの範囲における補正輝度のヒストグラムをExcelによって作成する（ステップＣ６）。図５Ａに波長１６００〜１８００ｎｍにおける全ての既知試料の補正輝度のヒストグラムを示す。図５Ａにおいて、木材片を点線で、防腐処理木材片を実線で、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片を破線で示す。
得られた補正輝度のヒストグラムから多変量解析ソフトウェアPirouette（InfoMetrix社製）によりＳＩＭＣＡ解析を行う（ステップＣ７）。既知試料のＳＩＭＣＡ解析の解から、波長１６００〜１８００ｎｍにおける、木材片、防腐処理木材片、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片の３つのクラスタを作成し、クラスタごとに主成分モデルを構築する（ステップＣ８）。
【００２９】
図５Ｂに、多変量解析ソフトウェアPirouetteにより算出した波長１６００〜１８００ｎｍにおけるDiscriminating Powerを示す。図５Ｂに示すように、波長１６００〜１８００ｎｍにおけるDiscriminating Powerによれば、この波長域では補正輝度４０〜８０digit（低輝度側）及び補正輝度１１０〜１６０digit（高輝度側）においてDiscriminating Powerの値が高く、これらの補正輝度域がクラスタの分類に深く関与することが分かる。図５Ａを参照すると、この波長域では、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片（破線）の輝度分布は、木材片（点線）の輝度分布に比べて低輝度側に偏っている。このことから、低輝度側が樹脂フィルムの有無の判別に関与し、高輝度側が木材片の判別に関与すると思われる。
【００３０】
波長６００〜８００ｎｍにおける既知試料クラスタの作成も、波長１６００〜１８００ｎｍにおける既知試料クラスタの作成と同様に、既述のステップＣ１〜Ｃ８により行う。但し、赤外光投光器３０の代わりに可視光投光器３１を使用し、フィルター２０として６００〜８００ｎｍバンドパスフィルターを使用する。図６Ａに波長６００〜８００ｎｍにおける全ての既知試料の補正輝度のヒストグラムを示す。図６Ａにおいて、木材片を点線で、防腐処理木材片を実線で、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片を破線で示す。また、図６Ｂに多変量解析ソフトウェアPirouetteにより算出した波長６００〜８００ｎｍにおけるDiscriminating Powerを示す。図６Ｂに示すように、波長６００〜８００ｎｍにおけるDiscriminating Powerによれば、この波長域では補正輝度７５〜１４０digit及び補正輝度１１０〜１１５digitにおいてDiscriminating Powerの値が高く、これらの補正輝度域がクラスタの分類に深く関与することが分かる。図６Ａを参照すると、木材片（点線）が低輝度から高輝度まで広く分布しているのに対して、防腐処理木材片（実線）、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片（破線）は低輝度側に偏って分布している。このことから、高輝度側が主に木材片の判別に関与すると思われる。
【００３１】
本実施例ではさらに、各既知試料について、波長１６００〜１８００ｎｍにおける補正輝度のヒスグラムと波長６００〜８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラムと組み合わせて一つの仮想ヒストグラムとみなし、この仮想ヒストグラムをＳＩＭＣＡ解析することによりクラスタを作成する。仮想ヒストグラムは以下のように作成する。各既知試料について、波長１６００〜１８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラム（図５Ａ）の左端（補正輝度−５０）と、波長６００〜８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラム（図６Ａ）の右端（補正輝度２０３）とを連結させ、共通の縦軸（累積相対度数）とで表したものを仮想ヒストグラムとする。図７Ａに全既知試料の仮想ヒストグラムを示す。図７Ａにおいて、木材片を点線で、防腐処理木材片を実線で、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片を破線で示す。さらに、この仮想ヒストグラムをＳＩＭＣＡ解析して得られた解から木材片、防腐処理木材片、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片の３つのクラスタを作成し、クラスタごとに主成分モデルを構築する（ステップＣ９）。
【００３２】
図７Ｂに多変量解析ソフトウェアPirouetteにより仮想ヒストグラムのDiscriminating Powerを示す。図７Ｂに示すように、波長１６００〜１８００ｎｍ及び波長６００〜８００ｎｍにおけるDiscriminating Power（図５Ｂ、６Ｂを参照）とほぼ同じ補正輝度域においてDiscriminating Powerの値が高く、これらの補正輝度域がクラスタの分類に深く関与することが分かる。以下で行う木質廃棄物の判別精度検証では、かかる仮想ヒストグラムのＳＩＭＣＡ解析の解を既知試料の解とし、これに基づいて作成したクラスタを使用する。
【００３３】
次に、光学方式特性判別装置１による木質廃棄物の判別精度の検証ために、試料（木材片８個、防腐処理木材片５個、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片５個）についてその特性の判別を行う。図８に光学方式特性判別装置１による試料の特性判別のフロー図を示す。図８に示すように試料の特性の判別はステップＳ１〜Ｓ１０により行う。まず、試料台４０に試料と標準板を配置し、赤外光投光器３０により試料及び標準板に赤外光を照射する（ステップＳ１）。次に、試料及び標準板が反射した光を、フィルター２０を通してビジコンカメラ１０で検出する（ステップＳ２）。このとき、フィルター２０として１６００〜１８００ｎｍバンドパスフィルターを使用する。ビジコンカメラ１０は検出した反射光をデジタル信号に変換してＰＣへデジタル信号を転送し、ＰＣ内の画像処理ソフトウェアScion Image（Scion Corporation社製）によりデジタル信号から画像を作成する。
【００３４】
作成した画像からScion Imageにより試料画像と標準画像を抽出する（ステップＳ３）。試料画像及び標準画像の抽出は、試料試料画像及び標準画像の抽出（ステップＣ３）と同様に、画像上のｘ＝１５０、ｙ＝８０を左上として１００×２５６ピクセルを試料画像として抽出し、ｘ＝４２０、ｙ＝８０を左上として３２×３２ピクセルを標準画像として抽出する。抽出した標準画像を構成する各ピクセルの輝度をScion Imageにより数値化し、Excelにより標準画像のピクセルの平均輝度を算出する（ステップＳ４）。その後、Excelによって試料画像を構成する各ピクセルの輝度から標準画像のピクセルの平均輝度を減算し補正輝度を算出する（ステップＳ５）。
【００３５】
次に補正輝度が−５０〜２０３digitの範囲で波長１６００〜１８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラムをExcelによって作成する（ステップＳ６）。
他方で、赤外光投光器３０の代わりに可視光投光器３１を使用し、フィルター２０として６００〜８００ｎｍバンドパスフィルターを使用して、記述のステップＳ１〜６により波長６００〜８００ｎｍの補正輝度のヒストグラムを作成する。
【００３６】
得られた波長１６００〜１８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラムと、波長６００〜８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラムから仮想ヒストグラムを作成する（ステップＳ７）。仮想ヒストグラムは以下のように作成する。各試料について、波長１６００〜１８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラムの左端（補正輝度−５０）と、波長６００〜８００ｎｍにおける補正輝度のヒストグラムの右端（補正輝度２０３）とを連結させ、共通の縦軸（累積相対度数）とで表したものを仮想ヒストグラムとする。
【００３７】
得られた仮想ヒストグラムから多変量解析ソフトウェアPirouetteによりＳＩＭＣＡ解析を行う（ステップＳ８）。このＳＩＭＣＡ解析の解と、予め作成した既知試料の解とを比較し、試料をクラスタに分類する（ステップＳ９）。解の比較は、ＳＩＭＣＡ解析による解の値を比較することにより行う。試料はその解の値に最も近い既知試料の解が属するクラスタに分類される。その後、分類されたクラスタに基づいて、試料の特性（木材片、防腐処理木材片、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片のいずれか、若しくはいずれでもない）を判別する（ステップ１０）。表２に試料の特性判別の正答数と正答率を示す。尚、正答率は、全試料の内、正しく判別された試料の割合を百分率で示す。
【００３８】
【表２】
2007278908.tif 000012
【００３９】
光学方式特性判別装置１による木質廃棄物の判別の正答率は、表２に示すように、木質片87.5％、防腐処理木材片80％、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片100％といずれも高い値である。すなわち、光学方式特性判別装置１によれば木質廃棄物を高精度で判別することができる。また、正答数に含まれていない試料はすべて、３つのクラスタ（木材片、防腐処理木材片、樹脂フィルムオーバーレイ木質材料片）のいずれにも属さないと判別されたものである。即ち、正答数に含まれていない試料であっても誤ったクラスタには分類されていない。このことは、木質廃棄物の適切な処理という観点では大きな意味をもつ。なぜなら、特性の判別が困難な試料についてはいずれのクラスタにも分類しないことで、誤った判別が生じる危険性が極めて低くなるからである。このように、本発明の光学方式特性判別装置１によれば、高精度で判別することができることに加えて、特性の判別が困難であった試料についてはいずれのクラスタにも分類しないことで、誤った判別が生じる危険性が極めて低く、信頼性の高い判別をすることができる。また、光学方式特性判別装置１では、試料の反射光を検出した後はＰＣ内のソフトウェアによる処理によって判別を行うので、従来のように目視で判別を行う場合に比べて短時間で効率よく判別を行うことができる。
【００４０】
本実施例では補正輝度を、試料画像（又は既知試料画像）の各ピクセルの輝度と、標準画像のピクセルの平均輝度との差としたが、比較例として、標準画像を使用せずに、試料画像（又は既知試料画像）のピクセルの輝度と、試料画像（又は既知試料画像）のピクセルの平均輝度との差を補正輝度として、同様の判別精度の検証を行うと、正答率が５０〜９４％と不安定になった。この正答率の変動は、既知試料を全試料から無作為に選び出したときの既知試料の組み合せに起因する。一方、光学方式特性判別装置１による木質廃棄物の判別の正答率は、既知試料の組み合せによらず、約８８％でほぼ一定である。従って、標準画像を使用した光学方式特性判別装置１は、高い判別精度を安定して提供する、信頼性の高い判別装置である。
【００４１】
なお、本実施例では既知試料の解を、２つの波長域（１６００〜１８００ｎｍおよび６００〜８００ｎｍ）のヒストグラムを連結した仮想ヒストグラムのＳＩＭＣＡ解析の解としたが、波長域１６００〜１８００ｎｍ又は６００〜８００ｎｍのいずれか一方のヒストグラムを使用してＳＩＭＣＡ解析の解を使用してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明の光学方式特性判別方法は、例えば、廃棄物、製造ラインにおける各種部品、各種製品若しくは各種食品など、様々な試料の特性を非破壊で判別することにその利用が図られる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】図１は本発明の一実施例である光学方式特性判別装置１の概要を示すブロック図である。
【図２】図２は光学方式特性判別装置１の具体的な構成図である。図２Ａはビジコンカメラ１０の斜視図である。図２Ｂは赤外光投光器３０の斜視図である。図２Ｃは可視光投光器３１の斜視図である。
【図３】図３は既知試料クラスタ作成のフロー図である。
【図４】図４Ａは既知試料として木材片５０ａを使用したときの画像Ｐである。図４Ｂは既知試料として木材片５０ａを使用したときの既知試料画像５１ａ及び標準画像６１である。
【図５】図５Ａは波長１６００〜１８００ｎｍにおける全ての既知試料の補正輝度のヒストグラムである。図５Ｂは同波長域におけるＳＩＭＣＡ解析によるDiscriminating Powerである。
【図６】図６Ａに波長６００〜８００ｎｍにおける全ての既知試料の補正輝度のヒストグラムである。図６Ｂは同波長域におけるＳＩＭＣＡ解析によるDiscriminating Powerである。
【図７】図７Ａは全既知試料の仮想ヒストグラムである。図７Ｂは仮想ヒストグラムのＳＩＭＣＡ解析によるDiscriminating Powerである。
【図８】図８は光学方式特性判別装置１による試料の特性判別のフロー図である。
【符号の説明】
【００４４】
１  光学方式特性判別装置、
１０  ビジコンカメラ
２０  フィルター
３０  赤外光投光器
３１  可視光投光器
４０  試料台
５０  試料
５０ａ  木材片
５１ａ  既知試料画像及び
６０  標準板
６１  標準画像
【図１】
2007278908.tif 000013
【図３】
2007278908.tif 000014
【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２】
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【図４】
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