Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 目次

総合技術開発報告書概要 …… 1

本文

1．事業の目的と目標 …… 12

2．開発した技術の詳細 …… 14

2.1 近赤外カメラによるアスベストスクリーニング装置 …… 14

2.1.1 アスベスト検出手法 …… 14

2.1.2 アスベスト含有建材検出ソフトウェアの開発 …… 18

2.1.3 アスベスト含有建材検出システムの検証実験 …… 21

2.1.4 アスベスト含有建材スクリーニング実験 …… 28

2.1.5 アスベスト含有建材自動検出装置の開発 …… 33

2.2 建設廃棄物選別システム …… 39

2.2.1 廃棄物選別システムの概要 …… 39

2.2.2 廃棄物分別機構 …… 41

2.2.3 廃棄物分別機構の性能検証実験 …… 44

2.2.4 選別用ロボットアーム …… 48

2.2.5 ロボットアームによる廃棄物選別実験 …… 59

2.2.6 環境計測 …… 73

3．検証実験 …… 78

3.1 アスベスト含有建材自動検出装置の性能評価実験 …… 78

3.2 作業性・実用化検証 …… 81

3.3 廃棄物サンプルを使用した選別精度評価実験 …… 83

4．まとめ …… 86

5．事業概要図 …… 87

6．論文・新聞発表等 …… 88

7．知的財産権の取得状況 …… 89

8．英文概要 …… 89

巻末資料 …… 1
研究課題名：アスベスト含有建材対応型 建設系廃棄物選別システムの開発

研究番号 : 3J113003

総事業費：83,181,403 円（平成23年度～平成25年度の総計）

国庫補助金：37,163,762円（平成23年度～平成25年度の総計）

研究期間：平成23年6月1日～平成26年3月31日

研究代表者名：柳原好孝（東急建設株式会社）

研究分担者：中村聡、上野隆雄、井上大輔、中村宗隆、高橋悠輔、後久卓哉（東急建設株式会社）

## 事業の目的

建物の解体は①事前調査、②内装解体、③躯体解体の順序で行われ、解体工事では発生する建設廃棄物を品目別に分別しながら解体していく「分別解体」が多く採用されている。そのため、コンクリート塊、アスファルトコンクリート塊、建設発生木材は高い再資源化率や再資源化等率を保っている。また、有価物として売却可能な鉄筋、鉄骨などに使用される鉄鋼、サッシ枠などに使用されるアルミニウムは解体作業員によって効率的に選別されている。

しかし、プラスチックや木くず、紙など様々な建設廃棄物が混入してしまった混合廃棄物は選別や処理に時間と費用が必要になるため、現場で分別を行わずに排出され、焼却や埋立て処分される事で再資源化率を低下させるだけでなく、不法投棄の要因にもなっている。また、解体作業時に人の手によって行われている廃棄物の選別作業は粉塵や騒音が発生する劣悪な環境で行われるだけでなく、重機や大型車両の周囲で行われる事も多く、重機との接触や挟まれ、高所からの転落などの災害発生の要因にもなっている。

また、老朽化などを理由に解体する建築物にアスベスト含有建材が使用されている事が多く、悪いことにはこれらの建築物には設計図などが残っていない物件もある。このため、アスベスト含有の建材がどこに使用されているか全てを把握できない場合があり、アスベスト含有建材と知らずに破砕、選別することで作業員への暴露や大気中への飛散の恐れが指摘されている。更には解体工事のコンクリート塊を利用した再生砕石にアスベスト含有の廃棄物が混入する事例 $ ^{[1]} $ も明らかになっている。

本事業の目的は、解体工事における選別作業の効率化や廃棄物処理コストの削減、選別作業や有害物質処理の安全性向上、混合廃棄物の再資源化率の向上、廃棄物処理の上流側である解体工事におけるアスベスト混入防止対策を目的とした実用的なアスベスト含有建材対応型建設廃棄物選別システムを開発
することである。また、将来的には処理能力を向上させて、選別精度を更に高め、選別可能な廃棄物の種類を増やすことで、解体工事だけでなく中間処理場や災害廃棄物選別での実用化を目指すことにある。

以下に本事業における達成目標と開発する選別システム、アスベスト含有建材検出装置の性能目標を示す。

## ○本事業における達成目標

開発する実証設備において、解体工事から排出されたコンクリート、アルミニウム、プラスチック、木材、鉄鋼の5種類の建設廃棄物に混入したアスベスト含有建材の選別精度を70％以上、5種類の建設廃棄物についても60％以上の精度で選別することを目標とする。また、実際の解体工事を想定した検証実験を1回以上行い、解体現場における選別精度検証や装置の可搬性、作業性を確認する。

※選別精度とは、対象となる廃棄物を材質毎に選別する確率を表す。

## ☐ 性能目標

## 【性能】

選別システム処理能力： $ 1\;m^{3}/h $

アスベスト含有建材検出装置検出率：90%以上

## 【処理の対象とする廃棄物の種類】

建設廃棄物におけるコンクリート塊、建設発生木材、廃プラスチック類、金属くず（鉄くず、アルミニウム、有価物としての鉄鋼材料を含む）およびアスベスト含有建材

## 【処理の対象とする廃棄物の性状】

形態：固体（解体工事等から排出された廃棄物であるため形状は多様）

最大径：30 cm

異物の混入：コンクリート塊、木くず、廃プラスチック類、金属くず（鉄くず、アルミニウム、有価物としての鉄鋼材料を含む）が混在

有害物質の混入：アスベスト含有建材の混入あり

## 【システムサイズ】

10～15 t 低床トラックの荷台（長さ 9,600 mm、幅 2,350 mm、高さ 2,700 mm 以内）に積載可能な大きさおよび質量
## 開発した技術の詳細

## 1 ．近赤外カメラによるアスベストスクリーニング装置

## (1) アスベストスクリーニング装置の概要と原理

図-1 は、アスベストに使用される鉱石（角閃石、蛇紋石）が特定波長の近赤外線を吸収する特性を利用し、近赤外分光フィルタと近赤外カメラによって撮影した特定波長の近赤外画像を基に、建材に含まれるアスベストを検出する装置である。例えば、蛇紋石族のアスベストであるクリソタイル（構造式：$\mathrm{Mg_{3}Si_{2}O_{5}(OH)_{4}}$）は1.4μm付近に吸光ピークがある。この吸収ピークを検出するためピークに該当する波長、ピークの裾野にあたる波長およびピークと裾野の中間の波長における反射強度を計測する。具体的には、光を照射した対象物が反射する近赤外光を、液晶チューナブルフィルタで複数の設定波長に切り替えながら透過する近赤外光を近赤外カメラで撮影する。撮影した複数の近赤外画像に対して画素ごとに微分処理を行い、特定波長にピークのある画素を識別し、アスベスト検出を報知すると共に、設定したしきい値以上の吸光がみられたピクセルに対して吸光ピークの高さに応じた色付けを行い（図2）、建材に含まれるアスベストの位置を特定する。

実際の解体現場から採取したアスベスト含有建材の特定断面を検出システムで繰り返し測定してアスベスト検出精度を求める実験を行った結果、アスベスト（クリソタイル）含有率が2.1wt%以上の建材について94%以上の精度で検出可能であることを確認した（図3）。しかし、現状はアスベストの種類のうちクリソタイルのみ検出可能であり、建材表面にアスベストが露出していない場合は検出ができない。

図1 アスベストスクリーニング装置

図２ アスベスト検出画像

図 3 解体現場のアスベスト含有建材を使用した検出精度実験結果
## (2) アスベスト含有建材スクリーニング実験

検出システムの実用性を高めるため、アスベストスクリーニング装置を選別システムから切り離し、現場での迅速なアスベスト検査（図4）も可能なソフトウェアを開発した。開発したアスベストスクリーニング装置は最短約4秒でアスベストの検出が可能であり、既存のアスベスト分析方法に比べ大幅に検査時間を削減できる。また、開発した検出システムは近赤外カメラの画像としてデータ取得するため非接触で広範囲な検査が可能であり、大量の廃棄物や再生砕石に混入したアスベスト含有建材のスクリーニングに適した技術である。

アスベストスクリーニング装置の実用性を検証するため災害廃棄物に混入したアスベスト含有建材を現地でスクリーニングする実験を行った結果、アスベストを含有していない廃棄物も含め32試料中25試料を正しく検出（正解率＝検出精度78%）できた。その内、偽陽性（不含なのに反応がある）が4試料、偽陰性（含有なのに反応が無い）が3試料あった（表1）。この検証実験により現場でのスクリーニングにおいてもアスベスト（クリソタイル）含有率が2.1wt％以上のアスベスト含有建材であれば90％の精度で検出可能であることを確認した。

ただし、偽陰性の判定が出た試料は、含有率が2.0wt%台の比較的低い建材で、スクリーニングを行った建材表面にアスベスト繊維が露出していないために検出できなかった可能性があり、スクリーニング装置を使用する際に建材表面を剥ぎアスベスト繊維を確実に露出させる事で検出精度が向上できると考えられる。

a）壁材検査

b) 床材検査

図４ 現場でのアスベストスクリーニング実験

表 1 災害廃棄物スクリーニング結果および

公定法（JIS A 1481）分析結果比較

訣料No.	JIS定性分析結果	JIS分析結果
(wt%)	アスペスト検出装置による
スクリーニング結果
(クリッタイル有無)	JISとの整合
性	価値性
(不含なの
に反応)	価値性
(含有なの
に反応)
1	不含	-	○	×	✓
2	クリッタイル	1.6	○	○
3	クリッタイル	1.6	○	○
4	クリッタイル	4.9	○	○
5	不含	-	-	○
6	不含	-	-	○
7	クリッタイル/サラダナイト	2.6/	○	○
8	クリッタイル	1.4	○	○
9	クリッタイル	6.9	○	○
10	クリッタイル	4.8	○	○
11	不含	-	○	×	✓
12	クリッタイル	4.3	○	○
13	不含	-	-	○
14	クリッタイル	2.0	○	○
15	不含	-	-	○
16	クリッタイル	6.0	○	○
17	クリッタイル/加ヅドライト	5.9/0.5	○	○
18	不含	-	-	○
19	クリッタイル/サラダナイト	2.6/	-	×	✓
20	クリッタイル	2.0	-	×	✓
21	不含	-	○	×	✓
22	クリッタイル	4.9	○	○
23	クリッタイル	2.3	-	×	✓
24	不含	-	-	○
25	クリッタイル	4.9	○	○
26	クリッタイル	3.1	○	○
27	不含	-	-	○
28	不含	-	○	×	✓
29	クリッタイル	4.6	○	○
30	クリッタイル	3.9	○	○
31	クリッタイル	4.8	○	○
32	不含	-	-	○
正解数	25	4	3
正解率	78%	13%	9%
## 2 ．建設廃棄物選別システム

## (1) 選別システムの概要

ビルやマンションなどの非木造建物の解体工事から排出される建設廃棄物（建設副産物を含む）の約85%はコンクリート塊であり、木くず、金属くず（鉄くず、アルミニウムなどの非鉄金属）、廃プラスチックを含めた5品目が95%以上を占める $ ^{[2]} $ 。上記5品目の建設廃棄物に、アスベスト含有建材を含む「その他」の廃棄物を加え、6品目をベルトコンベア上で効率的かつ正確に選別するため、ロボットアーム用のビジョンシステムとして既に開発した技術である画像処理を応用した材質判定装置を使用し、出力される廃棄物判定品目や位置情報を基にロボットアームを動作させて廃棄物選別する建設廃棄物選別システム（以下、選別システム）を開発した(図5)。

選別システムに投入された廃棄物を効率的に選別するため、廃棄物選別を行う産業用ロボット（以下、選別ロボット）の前工程として、磁力選別機やロールスクリーンなどの既存選別機器による分別を行うシステム構成とした(図6)。選別システム上部の廃棄物投入口から投入された混合廃棄物は、磁力選別機を通過して鉄筋などの金属を取り除いた後、傾斜をつけて設置されたロールスクリーンによって大量のコンクリート塊と、混入した他の廃棄物に大まかに分別される。比較的質量が大きく、転がりやすい形状のコンクリート塊は適度に傾斜をつけたロールスクリーンを使用し、選別システム端部から排出され、質量が小さな木材やプラスチックなどは回転するローラによりロールスクリーンの上端部に移送され選別コンベアに排出される（図7）。この前工程を行う事により鉄などの比較的質量が大きくロボットによる選別の支障となる廃棄物を確実に取り除き、解体現場から発生する廃棄物の中で最も量が多いコンクリート塊を効率的に分別でき、ロボットによる選別作業の精度向上が期待できる。今回製作した選別システムの概要を表2に示す。

図５ 選別システム

図6 選別システム概要図

図7 システムの選別フロー

表 2 選別システム仕様

システム寸法 (mm)	L 8,500 × D 2,350 × H 2,700
本体質量 (kg)	12,500
選別品目	コンクリート塊, 鉄くず, 木くず, 金属くず (アルミなど), 廃プラスチック, その他
最大消費電力(kW)	18
選別可能寸法 (mm)	40 - 300
処理能力(m³/h)	1(1/10スケールプロトタイプ機での値)
(2) 選別ロボット

ロールスクリーンによって抽出された廃棄物は、ロール状のブラシを使用して重なりが無い状態で選別コンベアに並べられ、ベルトコンベア上部に設置した廃棄物の材質を判定するロボットビジョンのエリアカメラ(図8)で撮影される。取得した廃棄物の画像から対象物の色、形状、表面質感の情報を取得し、廃棄物材質の判定と重心位置の推定を行う。得られた判定結果と位置情報を基に2台の選別ロボット(図9)を動作させて、ベルトコンベア上の混在する廃棄物を品目毎の回収ボックスに選別する。この際、コンクリート塊、木くず、金属くず（鋼材やアルミニウム）、プラスチック廃材以外の品目（以下、その他）として選別された廃棄物は、本選別システムに接続可能なアスベスト含有建材自動検出装置（図10）によってアスベスト含有を検査する事ができる。アスベストが検出された場合はアラームで報知したうえで別途回収し、飛散防止対策を講じる。

ロールスクリーンによって分別されずに残ったコンクリート塊がコンクリート塊と判定された場合は、選別ロボットを使用せずに選別コンベアの端部から排出される。

図8 ロボットビジョンカメラ

図9 選別ロボット

選別コンベア上に並んだ複数の廃棄物の選別順位を決定するパラメータとしてロボットビジョンにより廃棄物の品目、回収ボックスまでの距離、掃引経路距離を求め、①選別コンベア側面に近い廃棄物、②回収ボックスまでの掃引距離が短い廃棄物、③掃引時の干渉を考慮して比較的小さい廃棄物、の項目順で選別順位を決定し、選別プランの策定を行う。選別ロボットが動作する際は、廃棄物選別を確実に行うため選別コンベアを一定間隔で停止させ、ロボットによる選別作業完了後に選別コンベアを再起動させる間欠運転とした。

廃棄物を選別するためのロボットの手（ハンド）として把持や吸着などの機能が考えられる。対象とする廃棄物は、大きさや形状が多種多様であり確実に把持や吸着することが難しいため、当該システムのロボットアーム先端で廃棄物をベルトコンベア上から回収ボックスに掻き落とす「掃引」と、物体を完全に把持せずに2本の爪状ハンドで押さえつけて掃引動作を補助するために使用する「保持」と、完全に把持して空中搬送する「把持」の3つの機能を有するハンド(図11)を採用した。材質判定された廃棄物の品目と形状によって掃引もしくは掃引と保持を組み合せた選別動作を選択する。

図10 アスベスト含有建材自動検出装置

図11 ロボットハンド
(3) アスベスト含有建材自動検出装置の性能評価実験

選別システムにアスベスト含有建材自動検出装置（以下、自動検出装置）を接続した状態（図12）で、アスベスト含有建材が混入した建設廃棄物を投入した際、目標である70%以上の精度でアスベスト含有建材が選別可能である事を確認するため、アスベスト含有建材を使用した選別精度評価実験を行った。実験では解体現場から採取した5品目の廃棄物サンプル（コンクリート塊、木くず、鉄くず、金属くず：アルミニウムなど、廃プラスチック）0.3m³の中にアスベスト含有建材30個を

図12 接続した自動検出装置

混入させ、選別システムによって「その他」の品目として選別された廃棄物に対し、自動検出装置によってアスベスト含有の有無を判定する方法で行った。この際、選別システムに投入したアスベスト含有建材の個数に対して、アスベスト含有建材自動検出装置が含有と判定したアスベスト含有建材の個数を選別精度と定義し、同様の実験を2回実施した。実験結果を表3に示す。

実験の結果、投入された30個のアスベスト含有建材が選別システムによって「その他」の品目として選別した数は24個、選別システムによって選別された24個のアスベスト含有建材が自動検出装置によって含有と判定された数は21個であった。これにより、アスベスト含有建材の選別精度は70%である事が確認できた。また、自動検出装置のみの判定精度は88%であることが分かった。

表 3 アスベスト含有建材選別精度実験結果

回	投入個数①	判定個数②	選別システム選別率（②／①）	自動検出装置検出個数③	自動検出装置検出率（③／②）	全体選別率（③／①）
1	30	24	80%	21	88%	70%
2	30	24	80%	21	88%	70%

## (4) 作業性・実用化検証

選別システムおよび自動検出装置は建設廃棄物処理の上流に位置する解体工事での使用を優先すべき目的としているため、システムの可搬性、騒音・振動の対策、アスペスト飛散防止対策、作業性の良さを有している事は、システムの実用化にとって重要である。これらの課題に対応した装置である事を確認するため選別システムの運搬と重機を使用した作業検証、選別作業時の騒音・振動に加え空気中アスベスト粉じん測定の環境計測を行った。

### i. 可搬性および作業性

近年件数が増加している都市部での解体工事は狭隘な場所で行われる事が多く、大型車両が通行する搬入路や、システム組立のための広い作業スペースを確保するのが困難である。そこで、トラック1台で運搬でき、現場間の移設が容易な選別システムを製作し、実際の15 t トラック、35 t ラフタークレーン、0.45m³バックホウを使用して解体現場での運搬、設置、選別作業を模擬した検証実験を行った。

実験の結果、選別システムが一般的な15 t 低床トラックに車載可能（図13）であり、運搬した選別システムを35 t ラフタークレーンで吊り上げ、所定の位置に設置し（図14）、電源ケーブルを配線するまでの所要時間を計測した結果、2 時間程度で実施できることがわかった。また、選別システム上部にあ
る投入ホッパに廃棄物をバックホウで投入する際に、廃棄物のこぼれや詰まりなどの問題が無く行える事を確認した（図15）。

## ii．環境計測

解体工事などの建設現場で選別システムを使用するためには、騒音規制法や振動規制法を順守しなければならない。選別システムが現場で使用される場合、敷地境界からどの程度の離隔距離を取れば騒音、振動の規制値を満たし、使用可能となるのかを確認するため、廃棄物の投入も含めた選別作業中の騒音および振動を計測した。また、選別システムに投入する廃棄物の中にアスベスト含有建材が混入した場合を想定し、アスベスト含有建材を選別する際の空気中アスベスト粉じん測定を選別システムの換気ファンおよび自動検出装置の排気ファンの付近で行った（図16）。

選別システムの騒音・振動を計測した結果、騒音は特定建設作業の規制値85dB以下にするため敷地境界から2.8m以上の離れた場所、振動は特定建設作業の規制値75dB以下にするため敷地境界から1.0m以上離れた場所に選別システムを設置すれば工事現場での使用が可能である事を確認した。

選別システムおよび自動検出装置稼働中の空気中アスベスト粉じん測定を行った結果、選別システムの換気ファンの前では繊維は計測されず、自動検出装置の排気ファン周辺では採気量2,400Lに対して1本の繊維が計測された。計測された1本の繊維についても敷地境界基準値である1Lあたり10本以下の基準を満たしているため、選別システムと自動検出装置でアスベスト含有建材を選別しても問題が無い事を確認した。

図 13 運搬状況

図 14 設置作業

図 15 選別作業の検証状況

図 16 粉じん測定状況
## (5) 廃棄物サンプルを使用した選別精度評価実験

選別システムが目標とした選別精度60%以上で廃棄物選別が可能である事を確認するため、解体現場から採取した廃棄物サンプルを使用した廃棄物選別実験により、設定した6品目（コンクリート塊、木くず、鉄くず、金属くず：アルミニウムなど、廃プラスチック、その他：内装材など）の選別精度検証を行った。この実験で使用した廃棄物サンプルは、以前に行った解体現場における廃棄物排出量調査の結果に合わせコンクリート85%、他の廃棄物15%の割合となるように、0.3m³のコンクリート塊に木くず、鉄くず（鉄筋など）、金属くず（アルミサッシなど）、廃プラスチック（塩ビ管など）、内装材を各30個混入させたものを使用した $ ^{[3]} $ 。また、処理量1m³/hの速度で選別システムに廃棄物を投入した。この実験によって求めた選別システムの選別精度を図17に示す。

図 17 から選別システムの選別精度目標である 60%以上の精度で廃棄物選別が可能である事を確認した。しかし、廃棄物形状が複雑であるためハンドによって保持できずに確実に廃棄物を回収できない事や、コンベア上で重なり合った廃棄物については誤判定により取り違える事象が発生した。また、選別ロボットによって回収ボックスへ掻き出される際に、他の廃棄物と接触して廃棄物の位置が移動してしまう場合もあり、正しく材質判定されていても掻き出し装置によって正確に選別できないケースもあり、選別精度にばらつきが生じる要因となっている事が分かった。処理量についても目標とする $ 10 \, m^{3}/h $ を実現するため、現在は間欠運転を行っている選別コンベアを連続運転に切り替えて選別する事が重要である。今後、更なる実用化に向けた取り組みの中でこれらの課題に対応し、選別精度および処理速度を安定的に向上させる事が必要である。

図 17 選別システムの選別精度

## 開発した技術がもたらす効果

## 1 ．アスベストスクリーニング装置

古い建築物には設計図などが残っていない物件もあり、アスベスト含有の建材がどこに使用されているか全てを把握できない場合がある。また、アスベスト含有建材データベースなどによって多くの建材
の石綿含有状況に関する情報を得られるが、すでに廃業している建材メーカーの製品や現場でモルタル等に直接混入されたアスベスト含有の建材について把握する事は難しい。一方、建設廃棄物処理の川上に位置する解体現場でアスベストを発見する事が重要であるが、アスベスト分析の費用は高額で、建物に使用されている全ての建材を分析するような事は施工者の負担が大きく、現実的な方法ではない。

そこで、解体工事などのフィールドにおいて、近赤外カメラによるアスベストスクリーニング装置を使用したアスベスト検査を行う事で、事前調査段階でアスベストの含んだ建材を迅速かつ安価にスクリーニングする事ができる。

また、アスベストスクリーニング装置を選別システムに組込む事で、アスベスト建材を使用した建築物の解体に際し、予期せずに廃棄物へ混入してしまったアスベストを効率的に検出する事ができるだけでなく、現場作業におけるアスベストばく露防止対策としても期待できる。

このアスベストスクリーニング装置が持つ短時間に広範囲のアスベスト検出が可能である特長を生かし、再生砕石に混入するアスベスト含有建材や、東日本大震災で発生した災害廃棄物に混入したアスベスト含有の廃棄物の検出に適用可能な技術である。

## 2 ．建設廃棄物選別システム

ロボットアームを使用した廃棄物選別システムを開発する事により、これまで人の手で行ってきた選別作業を自動化でき、解体工事における廃棄物選別作業の効率化や廃棄物処理コストの削減が期待できる。また、劣悪な環境で行われる事の多い解体工事や廃棄物中間処理施設における廃棄物選別作業（図18）を削減するだけでなく、重機との接触や有害物質のばく露などのリスクから解体作業従事者を解放する技術である。今後さらに選別精度や処理能力を向上させる事で、将来的には中間処理施設などで実用化され、混合廃棄物の再資源化率向上も可能になると考えられる。

加えて、東日本大震災で発生した災害廃棄物の選別や混入したアスベスト等の有害物質処理だけでなく、今後発生が予測されている首都圏直下型地震や海外での津波被害などにも適用可能な技術である。特にロボットアームによる廃棄物選別技術は今後長期に渡り対応が必要とされる放射性物質により汚染された廃棄物の処理を無人化するために有効な基盤技術になり得るものである。

a) 解体工事における選別作業

b) 中間処理施設の手選別ライン

図 18 廃棄物選別作業
## 環境政策への貢献

解体工事などで発生したコンクリート塊に鉄筋や配管材等の破片が混入した混合廃棄物の分別や処理には時間と費用が必要となるため再資源化率が低く、全産業の約7割を占める建設廃棄物の不法投棄および廃棄物排出量の削減を阻害する要因となっている。また、アスベストが使用されている建築物が老朽化などを理由に解体される数は年々増加し、2028年のピーク時には年間約10万棟と推計されていて $ ^{[4]} $ 、近年では再生砕石にアスベスト含有の廃棄物が混入する事例も明らかになっている。

アスベストスクリーニング装置は、大気汚染防止法の改正により建設廃棄物処理の川上に位置する解体現場で今後増加すると思われる事前調査（スクリーニング）を迅速かつ安価に行う事ができる。加えて、短時間に広範囲のアスベスト検出が可能である特長を生かし、再生砕石に混入するアスベスト含有建材や、東日本大震災で発生した災害廃棄物に混入したアスベスト含有の廃棄物の検出に適用する事ができる。

建設廃棄物選別システムは、建設廃棄物処理指針に準ずる建設廃棄物の排出抑制だけでなく、解体時等の石綿飛散防止や混入防止対策、作業者のばく露防止対策に寄与する。また、今後発生が予測されている首都圏直下型地震や海外での津波被害などにも適用可能な技術である。特にロボットアームによる廃棄物選別技術は今後長期に渡り対応が必要とされる放射性物質により汚染された廃棄物の処理を無人化するために有効な基盤技術になり得るものである。

## 開発した技術の事業化の可能性

アスベスト含有建材対応型の選別システムを自社の大規模解体現場で使用し、選別作業に係わる費用を削減するだけでなく、毎年数千万円規模で費やしている建設廃棄物処理費用についても削減できる。また、設置スペースやコストなどの問題から選別システムを導入できない現場に対し、車載型選別システムが複数現場を巡回して廃棄物を回収する仕組みを検討しているが、現行法では想定されていない移動式中間処理施設としての課題などがあり、当局と協議を行っている。将来的には中間処理施設での実用化も考慮し、収集運搬や中間処理会社との連携を強化しながら自社の解体工事以外でも使用可能な選別システムを目指している。

一方、アスベストスクリーニング装置を選別システムから切り離し、解体現場の事前調査等で使用可能な可搬型システムを構築したことにより、解体前の建材をスクリーニングする事業や、再生碎石などに混入しているアスベスト含有の廃棄物を除去する工事の受注などに使用可能となる。例えば解体現場でのスクリーニングを行い、アスベストの分析を行う建材を絞り込む事で1検体3～5万円かかる分析費用を削減する事ができる。

## 【参考文献】

[1] 「再生砕石にアスベスト」『東京新聞』 2010年8月8日朝刊1面

[2] 中村聡，後久卓哉，柳原好孝 他 2 名，“建物解体現場における廃棄物選別システムの開発”，第 26 回日本ロボット学会学術講演会，2D2-01，2008.

[3] Takuya Gokyuu, Satoru Nakamura and Takao Ueno, “Sorting system for Recycling of Construction Byproducts with Bayes’ Theorem-Based Robot Vision,” J. of Robotics and Mechatronics (JRM), Vol. 23, No. 6, pp. 1066–1072, 2011.

[4] 国土交通省：社会資本整備審議会アスベスト対策部会第5回配布資料，国土交通省ホームページ (http://www.mlit.go.jp/common/000044765.pdf)，2009.
### 1. 事業の目的と目標

建物の解体は①事前調査、②内装解体、③躯体解体の順序で行われ、解体工事では発生する建設廃棄物を品目別に分別しながら解体していく「分別解体」が多く採用されている。そのため、コンクリート塊、アスファルトコンクリート塊、建設発生木材は高い再資源化率や再資源化等率を保っている。また、有価物として売却可能な鉄筋、鉄骨などに使用される鉄鋼、サッシ枠などに使用されるアルミニウムは解体作業員によって効率的に選別されている。

しかし、プラスチックや木くず、紙など様々な建設廃棄物が混入してしまった混合廃棄物の選別や処理には時間と費用が必要になるため現場で分別せずに中間処理施設へ排出される。中間処理施設へ運搬された混合廃棄物の約60％が焼却や埋立て処分される事で再資源化率を低下させている。また、悪質な処理業者などによる不法投棄の要因となり、建設廃棄物の不法投棄は全産業の中でも約7割を占める。加えて、解体作業時の廃棄物選別作業の多くが粉塵や騒音が発生する劣悪な環境下において人の手で行われているだけでなく、重機や大型車両の周囲で行われる事も多く、重機との接触や挟まれ、高所からの転落などの災害発生の原因にもなっている。

また、老朽化などを理由に解体する建築物にアスベスト含有建材が使用されている事が多く、これらの建築物には設計図などが残っていない物件もあり、アスベスト含有の建材がどこに使用されているか全てを把握できない場合がある。他の廃棄物にアスベスト含有建材が混入した状態で現場から排出される事や、アスベスト含有建材と知らずに破砕、選別することで大気中への飛散やばく露の可能性がある。近年では、解体工事のコンクリート塊を利用した再生砕石にアスベスト含有の廃棄物が混入する事例 $ ^{[1]} $ も明らかになっている。

本事業は、解体工事における選別作業の効率化や廃棄物処理コストの削減、選別作業や有害物質処理の安全性向上、混合廃棄物の再資源化率の向上、廃棄物処理の上流側である解体工事におけるアスベスト混入防止を目的として、既開発技術である画像処理を応用した独自の材質判定装置（※1）を基に、より実用的なアスベスト含有建材対応型建設廃棄物選別システム（図1-1）を開発し、新たに開発する近赤外カメラ画像によるアスベスト含有建材検出機能を付加するものである。また、アスベスト含有建材検出機能を選別システムから切り離し、解体現場の事前調査等でアスベストスクリーニング行う可搬型アスベスト検出システムや、再生砕石などに混入しているアスベスト含有の廃棄物を検出するシステムとしての技術展開についても検討する。将来的には選別システムの処理能力を向上させ、選別精度を更に高め、選別可能な廃棄物の種類を増やし、解体工事だけでなく中間処理場や災害廃棄物選別での実用化を目指すものである。

※1 : NEDO 技術開発機構からの委託研究として平成 18 年度～平成 22 年度に実施

図 1-1 車載型建設廃棄物選別システムのイメージ
○本事業における達成目標

【事業全体】

開発する実証設備において、解体工事から排出されたコンクリート、アルミニウム、プラスチック、木材、鉄鋼の5種類の建設廃棄物に混入したアスベスト含有建材の選別精度を70％以上、5種類の建設廃棄物についても60％以上の精度で選別することを目標とする。また、実際の解体工事を想定した検証実験を1回以上行い、解体現場における選別精度検証や装置の可搬性、作業性を確認する。

また、各事業年度における目標を以下のように設定した。

## 【平成23年度】

近赤外分光フィルタおよびイメージングセンサによるアスベスト含有建材の判定に必要な各パラメータを決定し、判定手法を確立させる。

## 【平成24年度】

アスベストの飛散を防止する選別機構および飛散防止機構、建設廃棄物の管理方法を確立し、アスベスト含有建材対応型建設系廃棄物選別システムを完成させて性能評価を行う。

【平成25年度】

アスベスト含有建材対応型建設系廃棄物選別システムを使用してコンクリート、アルミニウム、プラスチック、木材、鉄鋼の5種類の建設廃棄物の選別精度を60％以上、混入したアスベスト含有建材の選別精度を70％以上であることを確認する。

実際の解体工事を想定した検証実験を1回以上行い、解体現場における選別精度検証や装置の可搬性、作業性を確認する。

※選別精度とは、対象となる廃棄物を材質毎に選別する確率を表す。

○実施施設の設置場所、設置規模および設置基数

【実証施設の設置場所】

東急建設株式会社 技術研究所（神奈川県相模原市中央区田名3062-1）

【設置規模】

設置面積：約 $ 140 ~m^{2} $

处理能力： $ 1 \, m^{3}/h $

【システムサイズ】

10～15 t 低床トラックの荷台（長さ 9,600 mm、幅 2,350 mm、高さ 2,700 mm 以内）に積載可能な大きさおよび質量

【設置基数】

1 基

【处理方式】

磁選機、ロールスクリーン、画像廃棄物選別システム、近赤外センサによる建設廃棄物の分別

## ☐ 処理対象廃棄物

【処理の対象とする廃棄物の種類】

建設廃棄物におけるコンクリート塊、建設発生木材、廃プラスチック類、金属くず（鉄くず、アルミニウム、有価物としての鉄鋼材料を含む）およびアスベスト含有建材

【処理の対象とする廃棄物の性状】

形態：固体（解体工事等から排出された廃棄物であるため形状は多様）

最大径：30 cm

異物の混入：コンクリート塊、木くず、廃プラスチック類、金属くず（鉄くず、アルミニウム、有価物としての鉄鋼材料を含む）が混在

有害物質の混入：アスベスト含有建材の混入あり

## 【参考文献】

[1] 「再生砕石にアスベスト」『東京新聞』 2010年8月8日朝刊1面
## 2 ．開発した技術の詳細

### 2.1 近赤外カメラによるアスベスト含有建材スクリーニング装置

#### 2.1.1 アスベスト検出手法

アスベストを分析する技術には、位相差顕微鏡とX線回折装置を用いる公定法であるJIS法(JIS A1481)、実体顕微鏡と偏光顕微鏡を用いるISO法（ISO22262-1）などがあるが、前者では建材を粉砕し、後者では酸処理等によって試料を作成する必要があり、専門機関に分析を依頼し数日間を要する。ここではアスベストを迅速にスクリーニングする方法として「近赤外分光法」に着目した。これは近赤外域の光を当てると、対象物の分子構造によってある特定の波長の光を吸收するという性質 $ ^{[1]} $ を利用したもので、農作物の成分調査や化学工業のプロセス管理などに利用されている $ ^{[2]} $ 。

蛇紋石族のアスベストであるクリソタイル（構造式：$\mathrm{Mg_{3}Si_{2}O_{5}(OH)_{4}}$）標準試料および角閃石族の一種であるクロシドライト（$\mathrm{Na_{2}(Fe^{2+})Mg_{3}Fe_{2}^{3+}Si_{8}O_{22}(OH)_{2}}$）標準試料を近赤外分光分析計（表2.1.1-1）で測定したところ、図2.1.1-1、図2.1.1-2のような吸光度を示した。2種のアスベストとも1.4μm、2.3μm、2.7μm前後に吸光ピークがみられる。次に解体現場において排出量が多いコンクリート、木材、鉄鋼、アルミニウム、プラスチックの5種類について近赤外分光分析計で吸光度を計測した（図2.1.1-3）。また、米国地質研究所（USGS）[3]の近赤外分析データを用いて建設廃棄物として排出量の多い、コンクリート、アスファルト、レンガ、瓦、軽量ブロック、ガラス繊維、石膏、合板、木材、段ボール、これに加えてアスベストと原料が同じアンチゴライト（蛇紋石）とリザルダイト（蛇紋石）および角閃石、鉱物である錐輝石、明晩石、鉄ばん栢榴石、石灰石、石英のスペクトルデータを検証した（図2.1.1-4）。

図 2.1.1-1 クリソタイル標準試料の近赤外スペクトル例

図 2.1.1–2 クロシドライト標準試料の近赤外スペクトル例
表 2.1.1-1 近赤外分光分析計仕様

図 2.1.1-3 建設系廃棄物の近赤外スペクトル

図 2.1.1-4 USGS スペクトルデータ [3]
建設系廃棄物の近赤外スペクトル（図2.1.1-3）およびUSGSのスペクトルデータ（図2.1.1-4）にはクリソタイルのピーク波長の一つである1.4μm付近に他の材料のピークがないことがわかる。USGSのデータにはアンチゴライト（蛇紋石）、リザルダイト（蛇紋石）にクリソタイルと同じピークがあり、繊維か粒状かを問わず同じ反応を示すことがわかった。一方、クリソタイルの別の吸光ピークである2.3μm付近および2.7μm付近にはプラスチックや砂などに含まれる成分によるものと思われる近赤外吸収ピークがあるため、高い分解能をもつ近赤外分光機器を用いなければ区別することが困難と考えられた。

建設廃棄物に含まれる建材を多数スクリーニングするには広い面積を短時間で処理する必要があるため、ある程度の面積の画像に対し画素毎の反射強度を一度に測定できる近赤外カメラを候補とし、近赤外域のフィルタと合わせて市販の機器を調査した。その結果、候補とした3つの帯域(1.4μm付近、2.3μm付近、2.7μm付近)から1.4μm付近の帯域を選択した(表2.1.1-2)。

この帯域で感度の高いインジウムガリウムヒ素（InGaAs）素子を用いかつ素子の温度安定化能力の高い近赤外カメラを選定した。さらに透過波長をコンピュータによって切り替え可能で半値幅が6 nmと狭い液晶フィルタ、近赤外領域の波長をもつ照明、演算処理用のパーソナルコンピュータを組み合わせてアスベスト含有建材検出システムを構築した（図2.1.1-5）。主な仕様を表2.1.1-3に示す。なお近赤外光は建材の内部に侵入する性質はないため、検出にあたってはアスベスト繊維が建材の表面に露出している必要がある。

表 2.1.1–2 近赤外帯域の選択

項目\波長(μm)	1.4付近	2.3付近	2.7付近
他材質のピークの存在	少ない	あり	あり
熱による影響	受けにくい	中位	受けやすい
市販品の有無	あり	高感度カメラなし	対応フィルタなし

図 2.1.1–5 アスベスト含有建材検出システム

表 2.1.1-3 アスベスト含有建材検出システム仕様

項目	仕様等
近赤外カメラ	InGaAs 素子, 画素数 320×256, 波長 0.9～1.7μm
フィルタ	種類: 液晶チューナブルフィルタ, 透過波長: 0.85～1.8μm, 半値幅: 6nm
レンズ	焦点距離 50mm, F2.0
撮影距離・範囲1 画素あたりの範囲(mm)	撮影距離 550 で 100× 80(0.3×0.3/画素)程度撮影距離 1,060 で 200×160(0.6×0.6/画素)程度
照明	575W×2灯
建材中に含まれるアスベストの吸光度は、アスベストの吸光ピークが小さいこと、建材の他の材料のスペクトルが重なっていること、建材の断面や表面の凹凸（図2.1.1-6）により光が散乱すること、照明出力やフィルタ透過率およびカメラ出力に揺らぎがあることなどがスペクトルに影響を及ぼす。また画素が多いため、近赤外分光分析計のようにスペクトルを採取して判定を行うことをすべての画素で実行すると処理時間が非常に大きくなる。そこでピークの検出にはピーク波長、裾野の2波長およびピークと裾野の中間の2波長の合計5波長における反射強度データのみを用いることにした。アスベストに由来する近赤外吸収のピークを正確に検出するため以下の手順でデータ処理を行うことにした。

1）近赤外カメラによる撮影で5波長における画素毎の反射強度を取得する（図2.1.1-7：反射強度をグレースケールに置き換えて表示したもの）（反射強度を$\mathrm{A}(\lambda_{\mathrm{i}})_{\mathrm{xy}},\mathrm{i}=1\sim5$とする）

2）各波長における撮影した反射強度データ群から，事前の計測結果から得られた撮影環境や近赤外の反射や散乱などによるノイズレベル以下の画素（図2.1.1-8）をその後の処理から除外する

3）2）で除外されずに残った範囲（対象物範囲）の反射強度データをアスベストの吸光がある画素を特定するため波長毎正規化する

$$ A n(\lambda_{i})_{xy}=\frac{A(\lambda_{i})_{xy}-min(A(\lambda_{i})_{xy})}{max(A(\lambda_{i})_{xy})-min(A(\lambda_{i})_{xy})} $$

4）吸収ピーク波長の反射強度と、傾きの中間に該当する2点の反射強度から一次微分処理（近似）を行い、各画素における近赤外吸収のピークを検出する

$$ d A n(\lambda_{i})_{x y}=A n(\lambda_{i+k})_{x y}-A n(\lambda_{i-k})_{x y} $$

5）4）でピークを検出した画素について、近赤外の吸収ピーク波長の反射強度とピークの裾野に該当する2点の反射強度から二次微分処理（近似）を行い、ピーク波長における近赤外吸光レベルを求める

$$ d^{2}A n(\lambda_{i})_{x y}=A n(\lambda_{i+2k})_{x y}-2A n(\lambda_{i})_{x y}+A n\Big(\lambda_{i-2k}\Big)_{x y} $$

6）ピーク波長における近赤外吸光レベルがしきい値以上である場合、アスベストの近赤外吸収ピークを検出したとして該当する画素を特定し色付けする（図2.1.1-9）（強度に応じ2段階：赤、黄で表示）

図 2.1.1–6 アスベスト含有建材の断面

図 2.1.1–7 対象物の反射強度取得（グレースケール）
図 2.1.1-8 除外する撮影環境等

図 2.1.1-9 検出箇所の色付け

#### 2.1.2 アスベスト含有建材検出ソフトウェアの開発

平成23年度に開発した「アスベストの近赤外吸収ピーク検出フロー」を用いて廃棄物選別システムに組み込んでアスベストを自動検出するためのソフトウェアを制作した（表2.1.2-1）。当該ソフトウェアは、①カメラのキャリブレーション、②各種パラメータの設定、③背景撮影、④対象物撮影、⑤アスベスト検出のための演算、⑥検出結果の画面表示、⑦データファイルの保存までを行うものである。判定を行うには、まず近赤外線カメラと検出ソフトウェアの準備と設定を行い、次に「手動判定モード」によって1クリックし④～⑦まで実施する（図2.1.2-1）。

ソフトウェアの準備・設定のための画面を図2.1.2-2に示す。検出ピークは6個まで設定できるようにした。現在は最も多く使用されたクリソタイルについてピーク波長を特定し実験により検証したが、アモサイト、クロシドライト、トレモライト、アクチノライト、アンソフィライトについてもピーク波長を検証し、ソフトのパラメータ設定・実験を進める。次にソフトウェアの操作・結果表示画面を図2.1.2-3に示す。画面にはカメラで撮影された建材断面が表示され、アスベストが検出された箇所に検出強度に応じた色が重ねて表示される（図では赤色および黄色）。これにより、建材断面のアスベスト位置が特定できる。さらにアスベストが検出されると画面左上に警告表示が現れ、警告音が鳴るようにした。なおアスベストの検出精度を高めるため、平成23年度の技術開発報告書提出以降、「対象物範囲の正規化」の式の変更を行った。含有率の異なる7種類のアスベスト含有建材の断面を30回ずつ繰返し撮影し、クリックから判定までに要する時間を計測した結果、約4秒であった（図2.1.2-4）。この時使用したコンピュータはPanasonic製CF-52、OSはWindows Vistaである。

アモサイトについては近赤外分光分析計で吸光スペクトルを採取し（図2.1.2-5）、ピーク波長を特定したが、当該システムでまだ検出に成功していない。1.4μm付近に見られるようなピーク波形が、近赤外カメラでは明確に得られていないためである。アモサイトの吸光ピークはクリソタイルのピーク（図2.1.1-1）と比較して、大きなベースラインの中腹に乗っていることがわかる。また、クリソタイルよりも反射強度自体が小さい。これらの事実が検出を難しくしている一因である可能性がある。今後この問題を解決し、全6種の検出を目指す。
図 2.1.2-1 ソフトウェアのフロー概要

表2.1.2-1 ソフトウェア仕様

項目	仕様
対応OS	Windows XP, Vista, 7
データ保存形式	判定画像: BMP
判定結果: CSV
反射強度データ: CSV
通信方式	カメラ-PC 間: GbE
フィルタ-PC 間: USB
自動検出装置-PC 間: RS232C

図2.1.2-4 検出処理時間例（ヒストグラム）

図 2.1.2–5 アモサイトの吸光スペクトル （近赤外分光分析計）
図 2.1.2–2 準備・設定画面

图 2.1.2-3 操作 · 判定結果表示画面
#### 2.1.3 アスベスト含有建材検出システムの検証実験

廃棄物選別システムに組み込む「アスベスト含有建材自動検出装置」（2.1.5 参照）を開発するにあたり、各種条件およびパラメータを設定する必要がある。そこで検出ソフトウェアを用いて表2-1-5に示す各種検出精度検証実験を行い評価した。これとは別に今後の応用可能性を探るため、当該検出装置で検出したアスベストの画素数を計数することでアスベスト含有率が推定できないか基礎実験を行った。

表 2.1.3-1 アスベスト含有建材スクリーニング装置の精度検証実験項目

精度検証実験の項目	目的
1）含有率の違い	基本性能の確認
2）撮影距離の違い	撮影距離の仕様決定
3）撮影角度の違い	撮影角度の仕様決定
4）含有率と検出画素密度の相関	検出点の密度から含有率推定の可能性検討

## 1 ）各種アスベスト含有建材の検出精度検証実験

アスベスト(クリソタイル)含有率の異なる12種のアスベスト含有建材(表2.1.3-5の試料No.1～12、巻末資料①参照）を用い、サンプルの辺に相当する特定の断面をカメラ正面に置き、左右から照明を当てた（図2.1.3-1）。使用機器を表2.1.3-2に、設定条件を表2.1.3-3示す。サンプル、カメラ、照明の位置関係は図2.1.3-2の通りである。アスベスト含有建材検出ソフトの手動モードにより50回繰返し撮影し、検出精度を検証した。その結果、クリソタイル含有率2.1wt%以上の建材について94%以上の確率で検出可能であることを確認した（図2.1.3-3）。

図 2.1.3-1 実験装置構成（実験 1～5 共通）

表 2.1.3–2 実験使用機器（実験 1～5 共通）

項目	名 称	メーカー・型式・仕様等
装 置	近赤外線カメラ	FLIR SC7100
レ ン ズ	Kowa JC 2/3 インチ用
固定焦点レンズ f50mmF2.0
フ イ ル タ	CRI LNIR-06-20
ソフトウェア	VariSpec、CIRRUS、ALTAIR
(フィルタ、カメラ設定用)
ソフトウェア	アスペスト検出ソフトウェア (特注)
機器	照 明	Stage Evolution CP575B
(定格 575W パゲンライ) ×2台
調 光 器	ELATION Uni pak II
回転ステージ	シグマ光機 KSC-606
コンピュータ	Dell Precision M90
図 2.1.3–2 実験装置配置（実験 1～5 共通）

表 2.1.3-3 実験設定条件

項目	設定値等
フレームレート(Hz)	50
積算時間( $ \mu $ sec)	550
カメラ絞値(F)	2.8
カメラ冷却モード	2 段目 ON
撮影範囲設定( $ ℃ $ クル)	320×256
サンプリング回数	10

図 2.1.3–3 アスベスト含有建材検出精度

## 2 ）撮影距離による検出精度検証実験

アスベスト含有建材検出システムの処理能力を高くするには、検出精度が高い条件で一度に広範囲を撮影・判定できることが望ましい。また撮影範囲はレンズ焦点距離が小さいほど、撮影距離が大きいほど広いが、レンズ前方に装着するフィルタの口径の関係から焦点距離が50mm未満では画面の四隅が欠けて判定に使用できない部分ができるため、50mmとした。

アスベストの検出精度は近赤外線カメラの撮像素子1画素あたりに占めるアスベスト繊維の割合が大きいほど高いと予想される。そこで同じアスベスト含有建材のサンプルに対し、撮影距離を3段階に変えて検出精度を求めた。その結果を撮影距離と近赤外線カメラ1画素あたりの撮影幅、画面全体の撮影幅の関係として表2.1.3-4に示した。

サンプルはアスベスト（クリソタイル）含有率の異なる7種のアスベスト含有建材（表2.1.3-5のハッチングされたもの）を用い、サンプルの辺に相当する断面をカメラ正面に置き、サンプルと照明、カメラの関係をそのままにカメラのみを移動して撮影距離を変えた。1断面あたり30回連続して撮影・判定を繰り返し、アスベスト検出がなされた回数を30で除すことにより検出精度%とする。撮影距離550mmでは7種のサンプルのすべての断面（辺とみなせる面）を撮影し、検出された演算値を断面毎に合計した。演算値の合計が最大だった断面および最小の断面について撮影距離1,065mm、1,565mmでも計測・評価した。ただし、塗装されているなどしてアスベストが検出されなかった面は除外している。実験結果グラフを図2.1.3-4～7に示す。また検出画像例を図2.1.3-8に示す。
表 2.1.3-4 撮影距離と撮影幅の関係

撮影距離 (mm)	1 画素あたりの撮影範囲 (水平×鉛直) (mm)	1 画面の撮影範囲 (水平×鉛直) (mm)	画素数 (水平×鉛直)
550	0.3×0.3	96×76	320×256
1,065	0.6×0.6	192×153
1,565	0.9×0.9	288×230

表 2.1.3–5 アスベスト含有建材サンプルリスト

試料No	クリソタイル含有率(wt%)
1	1.1
2	2.1
3	3.7
4	4.2
5	5.9
6	6.0
7	6.1
8	6.5
9	6.9
10	8.3
11	10.7
12	13.9
13	15.9
14	18.3

図 2.1.3-4 撮影距離と検出精度

(7 サンプルの演算値最大面)

図 2.1.3–5 撮影距離と検出精度

(7 サンプルの演算値最小面)
図 2.1.3–6 撮影距離と検出精度 (2.1wt%含有建材)

図 2.1.3–7 撮影距離と検出精度 (10.7wt%含有建材)

撮影距離 550mm

撮影距離 1,065mm

撮影距離 1.565mm

図 2.1.3-8 検出画像例（10.7wt%含有建材断面）

## 【実験結果と考察】

クリソタイル含有率2.1wt%の建材を除いて1画素あたりの撮影距離が550mmおよび1,065mmにおいて繰返し検出率は100%であった。ただし図2.1.3-7のように検出率は撮影距離に比例して減少する。1,565mmになると繰返し検出率が低下する建材が現れ、データのばらつきの幅が広くなっている（図2.1.3-4,5）。また2.1wt%含有建材では検出される画素数も少なく、検出される撮影幅に比例して検出率が低下し、1,565mmでは検出できなくなっている。2.1wt%含有建材以外は撮影距離1,065mm、1画素あたりの撮影幅0.6mm、1画面の撮影範囲192×153mmで繰返し100%検出できることから、アスベスト含有建材自動検出装置ではこの撮影距離を採用することにした。ただし別の用途でより詳細に調査する際には距離550mm、撮影範囲96×76mmを採用する。
## 3 ）対象物の撮影角度と検出精度との関係

アスベスト含有建材の検出は、廃棄物選別システムの中で選別、搬送されてきた建材を近赤外線カメラで自動的に撮影・判定することによって行う。撮影にあたっては建材の辺にあたる断面がカメラ正面を向いていることが望ましいと考えられる。機械的・自動的に建材をカメラ正面に向かせるにあたり、正面に対する許容角度を実験により求める必要がある。そこでアスベスト含有建材7サンプルを回転ステージに載せ（図2.1.3-9）、それぞれ正面、正面から時計回りに15°および30°、反時計回りに15°および30°に向けて（図2.1.3-10）撮影し、検出精度を検証した。1サンプルにつき判定演算値が最大の面と最小の面についてそれぞれ行った。1画素あたりの撮影距離は550mm、照明強度は1,160Wとした。検出画像例を図2.1.3-11示す。

図 2.1.3–9 回転ステージ上のサンプル

图 2.1.3-10 摄影条件

図 2.1.3–11 検出画像例（10.7wt%含有建材）