Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 【実験結果と考察】

10.7wt%含有の演算値最大面では図2.1.3-11のように正面から右に回転させるとサンプル左側の検出画素数が減少した。しかし左回転では検出画素数は減少しない。このことは検出精度にも現れている。こうした個々の現象についてはまだ明確ではないが、以下の複数の原因が考えられる。①本来検出すべき繊維の画像が被写界深度を超えた（15°では画像左右端が、30°ではさらに広い範囲が合焦範囲外）、②サンプル断面の凹凸で繊維が隠れた（オクルージョン）、③サンプル断面の凹凸で影が生じ照明強度が不足した、などである。解決にはサンプル断面をカメラ正面に置いて撮影することが最善と考え、アスベスト含有建材自動検出装置（後述）ではサンプル断面を方向制御する機構を取り入れることにした。

## 4 ）アスベスト含有率と検出画素密度との関係

アスベスト含有建材検出システムは、建材の表面に露出するアスベスト繊維の吸光ピークを検出し、検出箇所（画素）を特定することができる。アスベスト繊維がもし均一に混ぜられている建材であれば、含有率が大きい建材ほど、表面に露出するアスベスト繊維が増え検出される画素数が増えると予想される。そこで、アスベスト含有率とアスベスト含有建材検出システムによって検出される画素数との関係について、実験を行うこととした。

クリソタイルの含有率の異なる7種類の建材(試料2,4,9,11,12,13,14（表2.1.3-5参照））を用意し、アスベスト含有建材検出システム（図2.1.3-1）を用いて検出された画素数をそれぞれ計数した。なおソフトウェアに設定する中心波長は、クリソタイルの吸光ピーク波長とした。

アスベスト繊維の分布にむらがあることを考慮し、それぞれの含有建材について辺とみなせるすべての断面を判定し合計した。さらに判定は1つの断面に対して20回繰り返し行い平均した。

検出される画素数の算出において検出される画素数は同じ含有率でも、断面の大きさが大きい建材ほど大きくなると考えられる。実験に用いる建材は断面の面積がそれぞれ異なるため、検出される画素数を建材の断面にあたる画素数で除して密度で評価する。なお建材の断面にあたる画素数の算出では、吸光ピークの裾野（短波長側）の波長における反射強度データを使用し、反射強度が2,500（無単位：使用カメラ固有のもの）以上となった画素を建材の断面とすることにした。断面にあたる画素を水色で、クリソタイルが検出された画素（断面の画素数に含める）は黄色または赤色で示した（例：図2.1.3-13）。また比較のため、試料の判定画像を図2.1.1-12に示す。

## 【実験結果と考察】

アスベスト含有率とアスベスト検出点の画素密度の相関を図2.1.3-14に示す。試料2,4,9,11,12（含有率昇順）までは含有率と検出点画素密度とに比例関係にあるようにも見えるが、さらに含有率が高くなると（試料12,13,14）比例関係があるとは言い難い。試料12の画素密度が高過ぎ、試料13,14が低過ぎるようにみえる。一試料につき一サンプルを用いて計数したため（試料によっては一サンプルしかない）、断面に露出している繊維のむらの影響が大きい可能性がある。複数サンプルもしくはサンプルを割って新しい断面を出すなど、データを増やす必要があると考えられる。
図 2.1.3–12 判定画像（赤点、黄点：クリソタイル検出）

着色：反射强度 2,500 以上

図 2.1.3-13 断面（水色）および検出点（赤・黄）画像

図 2.1.3–14 アスベスト含有率と検出点画素密度
#### 2.1.4 アスベスト含有建材スクリーニング実験

アスベスト含有建材検出システムは建設廃棄物選別システムと組み合わせて、解体廃棄物中に混入したアスベスト含有建材を検出・回収すること以外に、例えば以下のように単体でも活用できると考えた。(1)解体工事の事前調査においてアスベスト含有が疑われる建材のスクリーニングに用いる。現地でスクリーニングが一回あたり最短約4秒で行えるため、目視判定の際の見落としを低減できる。

(2)再生砕石中のアスベスト含有建材の有無調査に用いる。敷設された再生砕石を現地でスクリーニングすることができる。

そこで赤外線カメラ、照明、ノートパソコンを一体化し、運搬と設置が容易なフィールド調査用のユニット「アスベストスクリーニング装置」を制作した（図2.1.4-1、表2.1.4-1）。アルミフレームにより建材からカメラまでの距離が一定（550mm）に保てるので、建材を置いて撮影するだけでなく、床に立てた状態や壁に押し当てた状態で撮影することも可能である。また、コンピュータは振動や衝撃に比較的強いとされるタイプを採用した。本装置を複数の現場に持ち込みスクリーニング実験を行った。

図 2.1.4-1 アスベストスクリーニング装置

表 2.1.4-1 アスベストスクリーニング装置仕様

項目	仕様等
近赤外カメラ	InGaAs素子, 画素数320×256, 波長0.9～1.7[μm]
フィルタ	種類: 液晶チューナブルフィルタ 透過波長: 0.85～1.8[μm], 半値幅: 6[nm]
レンズ	f50[mm], F2.0
撮影距離・範囲, 1画素あたりの範囲(mm)	距離550、範囲100×80程度、1画素あたり0.3
照明	575W×2灯
コンピュータ	Panasonic ToughBook CF-52
外形寸法(mm)	L930, W900, H570 (突起含む)
質量(kg)	約16
## 1 ）解体前建物のアスベスト調査（現場1）

解体前の建物内でアスベスト含有が疑われる床、壁、天井の計6種の建材をスクリーニングした。床はPタイルを一部切り欠き、真上に装置を立てて撮影した（図2.1.4-2）。また壁は切り欠いた部分に装置を押し当てて撮影した（図2.1.4-3）。後日、公定法（JISA1481）で分析した結果と比較した（表2.1.4-2）。

## 【実験結果と考察】

床材は重ね貼りされていたが、クリソタイルを含有する層を特定することができた（図2.1.4-4,5）。公定法による分析結果と比較したところ、クリソタイルが含有しているのに検出されないこと（偽陰性）はなかったが、含有してないのに検出すること（偽陽性）が2例あった。見落とし（偽陰性）がなかったのは望ましい。偽陽性の原因はまだ明らかでないが、今後精度向上を図り解決したい。

図 2.1.4–2 床のスクリーニング状況

図 2.1.4–3 壁のスクリーニング状況

図 2.1.4-4 重ね貼りされた床材

図 2.1.4–5 検出画像（黄、赤点はクリソタイル）

表 2.1.4–2 スクリーニング結果および公定法による分析結果

部位\方法	スリ-ニソが結果	公定法 (JIS A 1481)
クリソタイル含有	含有率(wt%)
床1 (Pタイル)	○	○	5.6
床2	△*	×	-
床3	○	×	-
壁1	○	○	10
壁2	○	○	10
天井1	○	○	0.7

*)複数回撮影で検出が微弱で安定しなかった
## 2 ）災害廃棄物仮置場の建材スクリーニング（現場2）

（独）国立環境研究所と連携し、東日本大震災により損壊した建物の内外装材等が仮置きされた場所からアスベスト含有が疑われる32個の建材を採取した。1ボックス車の中に仮置きしたアスベストスクリーニング装置によりスクリーニングした（図2.1.4-6,7,8）。

後日、独）国立環境研究所が公定法（JISA 1481）による分析を行い、スクリーニング装置によるクリソタイルの検出結果と比較した（表2.1.4-3）。

## 【実験結果と考察】

公定法（JIS A 1481）による分析結果では、アスベスト含有建材は32試料中20試料であった。スクリーニング結果は32試料中25試料が正解（78%）で、含有にもかかわらず検出できなかった（偽陰性）が3試料、不含にもかかわらず検出した（偽陽性）ものが4試料あった。32試料の写真および判定結果画像は巻末の【資料②】に掲載する。

今回、偽陰性の理由ははっきりしていないが、いずれも含有率が3wt%以下と比較的低い建材であることから、たまたま撮影断面にクリソタイル繊維束が露出していなかった可能性もある。一方、不含なのに検出した（偽陽性）ケースが4件あった。散乱等の影響なのか不明であるが、今後明らかにして解決し精度向上を図る。

また今回、電源を発電機から供給し屋外に近い環境（高温多湿）でもスクリーニングができたことから、スクリーニング装置の応用範囲の拡大が期待できる。

図 2.1.4–6 災害廃棄物スクリーニング状況

図 2.1.4–7 建材例（試料 No.16）

図 2.1.4-8 クリソタイル検出画像例（試料 No.16）
表 2.1.4–3 アスベストスクリーニング結果と公定法（JISA 1481）分析結果との比較

試料No.	JIS定性分析結果	JIS分析結果(重量%)	アスペスト検出装置によるスクリーニング結果(クリソタイル有無)	JISとの整合性	偽陽性(不含なのに反応)	偽陰性(含有なのに反応無)
1	不含	-	○	×	✔
2	クリソタイル	1.6	○	○
3	クリソタイル	1.6	○	○
4	クリソタイル	4.9	○	○
5	不含	-	-	○
6	不含	-	-	○
7	クリソタイル/ウォラストナイト	2.6/	○	○
8	クリソタイル	1.4	○	○
9	クリソタイル	6.9	○	○
10	クリソタイル	4.8	○	○
11	不含	-	○	×	✔
12	クリソタイル	4.3	○	○
13	不含	-	-	○
14	クリソタイル	2.0	○	○
15	不含	-	-	○
16	クリソタイル	6.0	○	○
17	クリソタイル/クロトライト	5.9/0.5	○	○
18	不含	-	-	○
19	クリソタイル/ウォラストナイト	2.6/	-	×	✔
20	クリソタイル	2.0	-	×	✔
21	不含	-	○	×	✔
22	クリソタイル	4.9	○	○
23	クリソタイル	2.3	-	×	✔
24	不含	-	-	○
25	クリソタイル	4.9	○	○
26	クリソタイル	3.1	○	○
27	不含	-	-	○
28	不含	-	○	×	✔
29	クリソタイル	4.6	○	○
30	クリソタイル	3.9	○	○
31	クリソタイル	4.8	○	○
32	不含	-	-	○
正解数	25	4	3
正解率	78%	13%	9%

※ウォラストナイトは管理対象外のため定量値なし
## 3 ）再生砕石のスクリーニング実験

再生砕石が敷設された場所にあったというアスベスト含有が疑われる建材を30個入手した。またこれとは別に砕石を入手し、洗浄・乾燥させた（121個）。これらを室内にてアスベストスクリーニング装置により複数個まとめて撮影・判定した。

## 【実験結果および考察】

アスベスト含有が疑われる建材については、1～6個ずつ撮影・判定したところ、30個中6個にクリソタイルの検出反応がみられた（図2.1.4-9）。このうち3個を公定法（JIS A 1481）にて分析したところ、クリソタイルの含有が確認された（表2.1.4-4、図2.1.4-10）。また、砕石は6～28個ずつまとめて撮影・判定したところ、121個中1個にクリソタイルの検出反応がみられた（図2.1.4-11）。しかし表面が水に濡れた状態では検出ができなかった。これは水の吸光スペクトルが判定の妨害をしているためと考えられる。以上から本スクリーニング装置は、表面が乾いていれば砕石に混入したアスベスト含有建材を検出できることがわかった。

图 2.1.4-9 判定画像例

図 2.1.4–10 公定法で分析した建材（左から A, B, C）

図 2.1.4-11 碎石中アスベスト含有建材検出画像

表 2.1.4-4 公定法（JIS A 1481）分析結果

アスベスト種類	含有率(wt%)
建材A	クリソタイル	5.1
建材B	クリソタイル	6.6
建材C	クリソタイル	7.8

## 【アスベスト含有建材スクリーニング実験のまとめ】

災害廃棄物仮置き場における建材スクリーニング実験結果からアスベストスクリーニング装置の検出精度を評価すると、含有率3 wt%以下では検出精度62.5%であったが、含有率3 wt%以上では検出精度は100%であった。アスベスト含有建材スクリーニング装置の目標精度は9割であることから、これらの建材に関しては目標を満足している。
#### 2.1.5 アスベスト含有建材自動検出装置の開発

## 1 ）アスベスト含有建材自動検出装置の仕様と製作

アスベスト含有建材自動検出装置（以下「自動検出装置」と略す）（図2.1.5-1、2）は建設廃棄物選別システムと合体し、ロボットアームにより掃引されてきた「その他」の廃棄物を受け入れ、これがアスベストを含有しているかどうかを判定し、回収する（図2.1.5-3）。検出ソフトウェアはこれに対応する「自動判定モード」を使用する（図2.1.5-4）。2.1.3の精度検証実験結果に基づき、1画素あたりの撮影幅、照明強度を決めた（表2.1.5-1）。また対象物断面がカメラの正面を向くよう「面出し機能」（図2.1.5-5）を設けた。アスベスト含有建材はすべての断面にアスベスト繊維が露出しているとは限らない。そこで2本の搬送コンベアを互いに反対方向に作動させて建材を旋回させ検出率を高める撮影断面変更機能を設けた（図2.1.5-6、7）。また、アスベストが検出された場合には当該装置は一旦停止し、廃棄物選別システム本体に通知する。アスベスト含有建材は、アスベストを含まない廃棄物とは隔離して回収するため、専用の蓋付回収容器に手動で差し替えて含有建材を回収・隔離する。自動検出装置の機能を表2.1.5-2に示す。

図 2.1.5-1 アスベスト含有建材自動検出装置
図 2.1.5–2 自動検出装置組立図
図 2.1.5-3 アスベスト含有建材検出のフロー

図 2.1.5-4 検出ソフトウェア自動判定フロー

図 2.1.5-5 面出し機能

図 2.1.5–6 撮影断面变更機能

図 2.1.5–7 撮影断面変更状況（右辺がカメラ正面）

表 2.1.5-1 アスベスト含有建材自動検出装置仕様

項目	仕様
撮影幅/画素, 撮影距離(mm)	0.6 1,065
使用照明	575[W] ハロゲン×2
外形寸法(mm)	L2,130 W850 H780
質 量(kg)	約200
表 2.1.5–2 自動検出装置の機能

機能	機能詳細	説明
アスペスト検出	1)建材の受入と検知	コンベア上から落とされた建材を受入れる、受入れたことを検知する
2)撮影距離・方向の制御	建材とカメラの距離を一定に保ち、一断面をカメラ正面に向ける
3)撮影と判定	アスベスト検出ソフトウェアを用いて自動的に撮影・判定する
4)アスベスト検出通知	アスベストが検出されたら廃棄物選別システム本体に通知する
5)撮影断面変更	初めの断面で検出なしなら建材を旋回させ、他の断面に変更する
6)バッファ	撮影中は投入口を閉じ次の建材を受入れず、次の建材は蓋の上に仮置く
飛散防止・貯蔵	7)飛散防止	運転中は常時排気ファン（HEPAフィルタ付）で内部を負圧に保つ
8)貯蔵	判定を終了した建材を回収容器に貯蔵する
9)容量検知	貯蔵した建材の容量が一定以上になったらシステム本体に通知する
10)回収容器交換	アスベスト含有建材と非含有建材の回収容器を交換する（手動）

## 2 ）アスベスト含有建材自動検出装置の性能評価実験

建設廃棄物選別システムと組み合わせた時のアスベスト含有建材の検出率の目標は7割（システム全体）である。さらにその内訳を、建設廃棄物選別システム側で選別精度目標8割、自動検出装置側の目標を9割とした。自動検出装置の単体の検出率を次の方法で検証した。

## (1) アスベスト含有建材のみでの検出精度実験

試料 14（クリソタイル含有率 18.3wt%）のアスベスト含有建材を 10 個用意し（図 2.1.5-8）、自動検出装置の建材投入口から 1 個ずつ投入し自動モードによる判定を行った。投入の際は同じ断面が連続して出ないようランダムに投入した。実験はそれぞれ 10 回繰り返した。また、第 1 面で検出されなかった場合の断面変更回数は 1 回（第 2 面目まで判定する）に設定した。

図 2.1.5-8 アスベスト含有建材（試料 14） （このうち 10 個を使用）

図 2.1.5–9 アスベスト含有建材（単体）の検出率
## 【実験結果と考察】

含有建材単体の検出率を図2.1.5-9に示す。第1面では73％と目標の9割に届かないが、2面目まで判定すると87％まで向上し、9割をほぼ達成した。3面目まで判定すればさらに検出率が向上すると考えられるが、時間を要し処理能力が低くなるため2面目まで（投入から排出まで約30秒間）とした。

## (2) 他の廃棄物と同時に投入された場合の検出精度実験

自動検出装置を建設廃棄物選別システムに組み込む場合、アスベスト含有建材だけでなく、他の種類の廃棄物も同時に投入される可能性がある。そこで3種類の廃棄物（コンクリート塊、木くず、金属くず）（図2.1.5-10～12）をそれぞれ5個用意し、アスベスト含有建材と共に投入することで、アスベストの判定性能に与える影響についても検証することとした。実験は、選択した5個のアスベスト含有建材（図2.1.5-8）と、他の廃棄物を1個ずつ組み合わせて投入して行った。なお、アスベスト含有建材と廃棄物の組み合わせについては、すべてのパターンに対して1回ずつ判定を行った。

図 2.1.5-10 コンクリート塊

図2.1.5-11 木くず

図2.1.5-12 金属くず（アルミニウム）

図 2.1.5–13 含有建材と他の廃棄物を同時に 1 個ずつ投入した場合の検出精度
## 【実験結果と考察】

コンクリート塊、木くず、金属くず（アルミニウム）が含有建材と共に投入された場合の検出精度を図2.1.5-13に示す。比較のため図2.1.5-9のデータも再掲載した。含有建材のみの時と比較すると、他の廃棄物がカメラに対して含有建材を隠したり（図2.1.5-14）、含有建材を画面の端に寄せたり（図2.1.5-15）などして検出精度を低下させる傾向があった。アルミニウムが特に低いのは、金属の光沢部の反射強度が高く、アスベストの判定に影響を与えた（図2.1.5-16）ためである。これは反射強度が一定値以上になった画素のみ演算・判定を行わないように判定ソフトウェアを一部改良すれば解決すると考えられる。

図 2.1.5-14 木くずに隠された含有建材

図 2.1.5-15 コンクリート塊に押し出された含有建材

図 2.1.5–16 アルミニウムの強い反射がある判定画像

## 【参考文献】

[1] 岩元他：近赤外分光法入門，pp. 40-45，幸書房，1994.

[2] 尾崎他編：近赤外分光法，pp. 136-172，学会出版センター，1996.

[3] 米国地質調査所 : USGS Digital Spectral Library 06, 米国地質調査所ホームページ (http://speclab.cr.usgs.gov/spectral.lib06/), 2008.
### 2.2 建設廃棄物選別システム

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%がコンクリート塊であり、次いで約10%が鉄くず、残り約5%の中に木くずやアルミニウムなどの金属くず、廃プラスチックなどが含まれている $ ^{[1]} $ 。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」の廃棄物を加えた6品目を効率的かつ正確に選別するため、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 $ ^{[2][3]} $ をロボットアーム用のビジョンシステムとして使用し、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ベルトコンベア上の廃棄物を選別する建設廃棄物選別システム（以下、選別システム）を開発する。

また近年、再開発事業の増加や高度経済成長期に建てられた建物の更新時期などの理由から都市部における解体工事が増加傾向にある。しかし、建物が密集する都市部での解体工事は、狭隘なスペースでの作業が要求されるため、大型の重機、機械装置の搬入や導入が困難な場合がある。本事業で開発する選別システムは解体工事で発生する混合廃棄物の効率的な選別を主目的としているため、現場への搬入が容易でなければならない。そこで、トラック1台に積載可能なサイズ、重さをコンセプトとした選別システムを検討した(図2.2-1)。

図 2.2-1 選別システムの構成

#### 2.2.1 廃棄物選別システムの概要

以前に開発を行った建設系廃棄物選別システム（図2.2.1-1）は廃棄物を品目毎に選別するため、コンクリート塊とそれ以外の廃棄物を大別するための粗選別工程と、大別された廃棄物を品目毎に選別する精選別工程の2つのシステムから構成され、2つのシステムを中継する形でコンベアが設置されている。しかし、2つのシステムに組込まれた選別機構は同じものが多く、解体工事に設置困難なサイズのシステムが必要です。
テムであった。また、振動ふるいや振動フィーダなどの装置を採用した事により、騒音や振動の規制により狭險な現場での使用ができないシステムであった。

本事業で開発した選別システム（図2.2.1-2）では投入された廃棄物を省スペースかつ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振動による選別や廃棄物の移送を行わない既存選別機器を使用して分別を行うシステム構成とした。また、稼働時の騒音を低減するためシステムの外壁には吸音パネルや吸音材を選別システム内部の全面に設置し、アスベストを含む粉じんの拡散防止のために50 m³/minのHEPAフィルタ付き大型換気ファンを設置して選別システム内を常に負圧に保っている。

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する。適度に傾斜をつけたロールスクリーンを使用する事で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選別システム端部から排出され、質量が小さな木くずや廃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ベルトコンベアに排出される。この前工程を行う事により鉄くず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。

ロールスクリーンによって分別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

図2.2.1-1 旧選別システム

図 2.2.1–2 新選別システム

図2.2.1-3 ロボットビジョンカメラ

図2.2.1-4 選別ロボット
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2.2.1-3)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2.2.1-4)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(図2.2.1-5)。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、開発した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2.2.1-6）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。また、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。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。今回製作した選別システムの仕様を表2.2.1-1に示す。

図 2.2.1-5 選別フロー

図 2.2.1–6 アスベスト含有建材自動検出装置

表 2.2.1-1 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)

#### 2.2.2 磨棄物分別機構

選別システムに投入する廃棄物は、大量のコンクリート塊に他の廃棄物が混入した状態であると想定し、効率的にコンクリート塊と他の廃棄物するために傾斜したロールスクリーンを採用した(図2.2.2-1)。ロールスクリーンは並列配置されたディスクが列ごとに回転して廃棄物を跳ね上げながらディスク回転方向に搬送し、同時にディスク間の隙間から残さをふるい落とす機能を持つ(図2.2.2-2)。ロールスクリーンを使用した解体工事から発生する建設廃棄物の分別に最適な傾斜角度について実験を行った所、19°の角度で設置すると最も精度よくコンクリート塊と他の廃棄物を分別できる事が分かっている $ ^{[4]} $ 。
また、ロールスクリーンに使用されている回転ディスクのふるい目に鉄筋などの鉄くずが挟まると装置の故障につながるため、磁力選別機をロールスクリーンよりも上流に配置し、供給量調整コンベア上の廃棄物から鉄くずを取り除く（図2.2.2-3）。傾斜をつけたロールスクリーンを転がり落ちるために分別しづらい塩ビ管などの円筒形の廃棄物を選別コンベア上へ直接落下させるため、供給量調整コンベアからロールスクリーンに廃棄物が落下する際にチャンネルブラシ(図2.2.1-4)を経由させる。ロールスクリーンによって分別された廃棄物は選別コンベア上に落下し、一定のトルクがかかる事で回転するロールブラシ(図2.2.1-5)によってロボットによる選別作業がしやすい廃棄物の重なりが無く、間隔の空いた状態で選別コンベアに並べられる(図2.2.1-6)。選別システムに使用した選別用機械などの名称と仕様を表2.2.2-1、分別機構の処理フローを以下に示す。

図2.2.2-1 ロールスクリーン

図 2.2-2 ロールスクリーン概要図

図 2.2.2-3 磁力選別機

図2.2.2-4 チャンネルブラシ

図2.2.2-5 ロールブラシ

図 2.2.2-6 散在する廃棄物
【廃棄物分別機構の処理プロー】

① 投入された廃棄物を投入ホッパの下部から供給量調整コンベアに供給

※供給量調整コンベアはロボットの選別作業時に間欠運転する選別コンベアに合わせ停止する

※ロボットビジョンによって選別コンベア上の廃棄物数が多いと判断された場合は供給量調整コンベアが停止する

② 供給量調整コンベアで搬送中に磁力選別機で「鉄くず」を除去

③ 供給量調整コンベア上に残った廃棄物が落下する際、水平に設置したチャンネルブラシを潜らせ、比較的軽く、長い廃棄物はロールスクリーンに落下せずに選別コンベアに直接落下させる（塩ビ管などの円筒形の廃棄物対策）

④ チャンネルブラシを経由しても傾斜したロールスクリーンに落下した廃棄物はロールスクリーンの下端から排出される「コンクリート塊」と、ディスクの回転により上端から選別コンベアに移送される「コンクリート塊以外の廃棄物」に分別

※ロールスクリーンのふるい目から 40 mm アンダーの「残さ」を回収

⑤ 選別コンベアに落下した廃棄物が重ならず間隔を開けた状態で並べるため、選別コンベア上の廃棄物を回転するロールブラシを通過

⑥ 間欠的に駆動する選別コンベアによりロボットビジョンおよび選別ロボットのエリアに廃棄物を順次移送

表 2.2-1 選別システム構成機器仕様

名称	仕様	備考
投入ホッパ	サイズ:1,890×1,548×890 (mm)
容量:1.3 m³
磁力選別機	ベルト速度:47 m/min
重量:1,350 kg
供給量調整コンベア	ベルト幅:1,000 mm、機長:2,610 mm
ベルト速度:2～12 m/min	ラフトップベルト
チャンネルブラシ	長さ:1,100 mm、ブラシ高さ:410 mm
サイズ:#13、ブラシ:PP φ2 mm
ロールスクリーン	サイズ:1,429×2,100×760 (mm)
ふるい目幅:19×35 (mm)
処理量:30～70 m³/h	アンダー物目安:40～45 mm
ロールブラシ	全長:1,200 mm、ブラシ長さ:950 mm
ブラシ径:φ650 mm、軸径:φ48.6 mm
ピッチ:25 mm、ブラシ:PP φ1.5 mm
選別用コンベア	ベルト幅:1,000 mm、機長:6,400 mm
ベルト速度:3～10 m/min	ベルトクリーナ付
ロボットビジョン	カメラ:Pantera 2M30 4台
カメラ画素数:1600×1200
FAPC:AVAL ASI-1320-i7-4G 1台
ロボットアーム	型式:M-10iA 2台、軸数:6軸
可搬質量:10 kg
最大動作速度:190～600°/s	最大動作速度は軸によって異なる
回収ボックス
(選別ロボット用)	サイズ:@370×335×250 (mm)
個数:8個	廃プラスチック、木くず、金属くず、その他
#### 2.2.3 廃棄物分別機構の性能検証実験

選別システムの最終年度（平成25年度）における達成目標は、コンクリート塊、木くず、金属くず（鉄くずおよび、アルミニウムなどの非鉄金属）、廃プラスチックの5品目の建設廃棄物の選別精度（該当品目に選別される確率）が60%以上であり、アスベスト含有建材の選別精度は70%以上となっている。この目標を達成するためにはロボットアームを使用した廃棄物抽出システムの精度だけでなく、選別ロボットで選別を行う前に、既存の選別用機械を組み合せた分別機構の性能も重要である。この分別機構とは、投入ホッパからロールスクリーンまでの処理工程（処理フロー①～④）に使用される機器構成（投入ホッパ、供給量調整コンベア、磁力選別機、チャンネルブラシ、ロールスクリーンおよび附帯する設備）であり、大量のコンクリート塊と他の廃棄物を分別させて選別ロボットによる廃棄物選別動作の負担を軽減する事を目的としている。

分別機構の性能を検証するため、解体現場から採取したコンクリート塊、金属くず（鉄くず、アルミニウム）、木くず、廃プラスチック、の5品目の建設廃棄物（建設副産物）に、アスベスト含有建材として多く使用されていたスレート材の代替品として、市販されているスレートボード（アスベスト非含有）を加えた6品目のサンプル（図2.2.3-1）を分別機構に投入し、投入ホッパから選別コンベアまでの処理フローによってコンクリート塊と他の廃棄物に分別する精度を求める実験を行った。実験は、現場の廃棄物の状態に近づけるため約0.3m³のコンクリート塊（150個）の中に、形状、大きさの異なるコンクリート塊以外の5品目のサンプル各30個を混ぜ合わせたもの（図2.2.3-2）を投入ホッパに入れる。そして、処理フロー①～⑥に従い分別されロールスクリーンの上端および下端から排出されたサンプル数（図2.2.3-3）と磁力選別機から排出されたサンプル数を計測した。実験は同条件で3回行い、3回分のサンプル数の計測結果から、ロールスクリーンの下端から排出されたコンクリート塊の割合をコンクリート塊の分別精度、ロールスクリーンの上端および磁力選別機で分別された各サンプルの割合をそれぞれの分別機構の分別精度として求める。

1) コンクリート塊

2）金属くず（鉄くず）

3)金属くず（アルミニウム）

4）木くず

5）廃プラスチック

図2.2.3-1 6品目の廃棄物サンプル

6）スレートボード
図 2.2.3-2 混合した廃棄物サンプル

図 2.2.3-4 ゴムカーテン

a）ロールスクリーン上端から排出された廃棄物

b）ロールスクリーン下端

図2.2.3-3 分別後の廃棄物サンプル

実験に際し、投入された廃棄物の供給量を一定に保つために投入ホッパの排出口部分にゴムカーテンを設置した（図2.2.3-4）。また、供給量調整コンベアの速度を1m/min、ロールスクリーンの回転数を65.9rpm(32Hz)とした。

分別機構の性能検証実験を行った結果として、磁力選別機とロールスクリーンの上端、下端から排出されたサンプル数を品目ごとの集計を表 2.2.3-1 に示す。表に記載されている値は、3 回の実験を合計したものである。

表 2.2.3-1 分別機構の性能検証結果

コンクリート 塊	金属くず (鉄くず)	金属くず (アルミニウム)	廃プラスチック	木くず	スレート材
投入数	450	90	90	90	90	90
磁力選別機	0	79	0	1	0	0
ロールスクリーン 上端	121	10	90	87	88	89
ロールスクリーン 下端	329	1	0	2	2	1

集計結果から、磁力選別機によって全ての金属くず（鉄くず）が取り除かれず、磁性の無い廃プラスチックも抽出されている事がわかる。これは、ゴムカーテンの効果が十分に得られず、投入されたサンプルが重なり合った状態で供給量調整コンベアによって搬送されているためだと考えられる。また、比
較的軽量な廃プラスチックや木くず、スレート材は、その多くがロールスクリーン上端に排出されたが、ロールスクリーンの下端へ転がり落ちる大量のコンクリート塊に巻き込まれる形で下端に排出されるものも1～2％の割合で発生した。

過去に行ったロールスクリーンの最適傾斜角度に関する検証実験結果[5]では、19°が混合廃棄物分別に最適な角度であり、この際の廃棄物の举動によりコンクリート塊の分別精度目標を70%以上に設定した。また、選別システムによる5種類の建設廃棄物選別精度目標60%以上を達成するために、自ら設定した廃棄物品目を決定するロボットビジョン単体の判定精度目標と、各品目に回収する選別ロボット単体の選別精度目標を共に80%以上とした。これにより選別システムの目標達成に必要な分別機構単体の分別精度目標は95%以上に設定した。

表 2.2.3-1 の結果を分別率のグラフにしたものを図 2.2.3-5 に示す。これらの実証実験結果から、分別機構によりコンクリート塊以外の建設廃棄物の 98.4%が分別され、73.1%のコンクリート塊がロールスクリーンの下端から排出される事を確認した。製作した分別機構を使用する事で、選別システムの選別精度目標達成のために自ら設定した個別の数値目標であるコンクリート塊の 70%以上、コンクリート塊以外の廃棄物の 95%以上を達成できる事が分かった。ただし、処理速度の大きさに比例してロールスクリーンの下端に転がり落ちるコンクリート塊の量も増加するため、巻き込まれて下端に転落する廃棄物の量が目標値を下回らない処理速度を設定する必要がある。

分別後、ロボットビジョンによりコンクリートと判定された選別コンベア上のコンクリート塊は、選別ロボットで回収されずに選別コンベア端部から排出される事になっている。そのため、ロールスクリーンによるコンクリート塊の分別精度は、選別システムの選別精度に対し直接的な影響は無い。しかし、選別コンベア上でコンクリート塊が他の廃棄物に接触することで、ロボットビジョンによって形状等が誤って判断されて正しい材質に回収されない事がある。また、選別コンベア上のコンクリート塊が選別ロボットによる選別動作の支障となるため、選別システムに投入するコンクリート塊を100 mm以下の大きさに破砕せず、確実にロールスクリーン下端から排出させコンクリート塊の分別精度を向上させる事が望ましい。

図 2.2.3–5 分別機構の分別率
選別コンベアにおける廃棄物の接触や重なりはロボットビジョンの廃棄物材質判定に影響するだけでなく、選別ロボットによる選別時に実施するロボットハンドの保持動作や掃引経路計画などに悪影響を与え（図2.2.3-6）、選別システムの選別精度を大きく低下させる。ロールスクリーン上端から排出された分別後の廃棄物は選別コンベアに落下し、ロールブランによって可能な限り廃棄物の重なりが無く、間隔の空いた状態で選別コンベアに並べられるように調整されているが、廃棄物の形状や落下のタイミング等により複数廃棄物の接触や重なりが発生する（図2.2.3-7）事がある。

前述した分別機構の性能検証実験において、選別コンベア上の廃棄物に接触や重なりが発生した回数と廃棄物の種類を記録し、ロールブランの効果を確認すると共に、廃棄物の品目が接触や重なりに影響するかを調べた。選別コンベアにおける品目ごとの選別対象数と接触率を図2.2.3-8に示す。図2.2.3-8に示す接触率は選別コンベア上に搬送された選別対象となる各品目の廃棄物数から接触した割合を求めたものであり、磁力選別機で除去された鉄くずの数は考慮しない。

図2.2.3-8から、選別コンベア上で鉄くず以外の廃棄物が接触する確率は約2%程度であり、目標とした選別システムの選別精度に大きな影響を与えるレベルではない事を確認した。しかし、磁力選別機によって取り除かれ選別コンベア上に搬送される数が少ない鉄くずは、搬送された数の50%が接触している。これは、廃棄物に混入させたものの中に複雑な形状の鉄筋などが含まれていて、これらが他の廃棄物と絡み合う様に接触するケースが多く発生した事が原因である。

この性能検証実験により、選別コンベア上の廃棄物を散在させるためにロールブラシが有効である事が分かった。しかし、折れ曲がった鉄筋などの複雑な形状の廃棄物は接触などの原因になるため、供給量調整コンベアで搬送する前に敷均しを十分に行い、磁力選別機で可能な限り取り除く事が必要である。

図 2.2.3–6 掃引時の干渉

図 2.2.3–7 廃棄物の接触・重なり

図 2.2.3-8 選別コンベア上の廃棄物接触率
#### 2.2.4 選別用ロボットアーム

建設廃棄物（建設副産物）を解体現場オンサイトで安全かつ効率よく選別するため、弊社で開発したロボットビジョン（画像処理を応用した建設廃棄物判定装置 $ ^{[1]} $ ）および産業用ロボットアームを組み合わせた、建設副産物回収システムを開発した。

## 1 ）要求仕様

本システムで回収する対象物の仕様を表 2.2.4-1 に示す。対象物のサイズについては、ビルなどの解体工事から排出される建設廃棄物（建設副産物）の約 80%はコンクリート塊である。これに木くず、金属くず（鉄くず、アルミニウム）、廃プラスチックを加えた 5 品目では 95%以上を占める。これにその他の建材（アスベスト含有建材など）を加えた 6 品目をロボットアームによる回収対象とした。ただしコンクリート塊についてはコンベア終端でも回収するため、他の廃棄物を回収する際に妨げになる場合にのみ回収対象とする。

ロボットアームによる操作対象物である廃棄物は、形状や大きさが千差万別であるものの、一定の傾向がある。これを定量的に把握するため、実際の解体現場から排出された廃棄物のサイズ分布について、過去の調査データに基づいた統計分析を試みた。分析対象はコンクリート構造物の解体現場2ヶ所とした。図2.2.4-1にコンクリート塊、図2.2.4-2はそれ以外についてのサイズ分布を示す。横軸はふるい目の一辺の大きさ、縦軸はふるいを通過した質量分率である。その結果、廃棄物の最大長さは300 mm以下であった。さらにロールスクリーンによって40 mm以下の対象物がふるい落とされることを考慮し、対象物の想定サイズは40～300 mmとした。全体の50 wt%が通過するふるい目の大きさ（d50）を平均サイズと考えると、コンクリート塊は120±40 mm、それ以外は75±15 mmであった。対象物の最大質量については、コンクリート塊の平均サイズよりも大きいコンクリート塊はロールスクリーンによって取り除かれると仮定し、直径120 mmのコンクリート塊を想定する。その形状を仮に球とすると質量は2.1 kgであることから、2 kgを最大質量と想定した。

表 2.2.4-1 廃棄物選別用ロボットアームの回収対象物

品目	木くず、金属くず（鉄くず、アルニウム）、廃プラスチック、その他の建材、（コンクリート塊）
形状	不定形、40～300（mm）
質量	2 kg以下

これらの対象物を80%の成功率（個数率）で回収することを目標として、ロボットアームの要求仕様を表2.2.4-2にまとめた。可搬重量は、対象物の最大質量に加えてロボットハンドの質量を3 kg程度と想定すると、5 kgは必要である。水平可動範囲は、道路交通法に規定された車幅が2.35 mであることから、その半分の1.2 m以上は必要である。垂直可動範囲は、廃棄物の最大サイズである0.3 m以上は必要である。動作速度は、可動範囲内を1秒程度で往復できる必要があるため、2 m/s以上とした。耐環境性は、廃棄物の投入に伴って発生する粉塵や、粉塵を抑えるための散水によって故障しないように、全ての機器をIP54 $ ^{*} $ 以上にする必要がある。
表 2.2.4-2 廃棄物選別用ロボットアームの要求仕様

可搬重量	水平可動範囲	垂直可動範囲	動作速度	耐環境性
6 kg以上	1.2 m以上	0.3 m以上	2 m/s以上	IP54

図 2.2.4-1 実際の解体現場におけるコンクリート塊のサイズ分布

図 2.2.4–2 実際の解体現場におけるコンクリート塊以外のサイズ分布

## 2 ) システム構成

上述の要求仕様に適合するロボットアームを選定するため、現在市場に流通しているロボットアームのうち代表的な4種類について比較し、表2.2.4-3にまとめた。直交軸型は可動範囲が広いが、走行レール上が汚れるような環境では一般に故障しやすく、本システムに適していない。水平多関節型は垂直
方向への剛性が高いため可搬重量が大きいが、万が一対象物上にロボットハンドが乗り上げたときの機構的な逃げがなく、また垂直可動範囲も狭いため適していない。垂直多関節型は可動範囲が広く耐環境性も高いため、本システムに適している。並行リンク型は動作速度が速いが、垂直可動範囲が狭いため適していない。以上の比較結果から、垂直多関節型のロボットアームM-10iAを採用した。採用したロボットアームの外観と可動範囲を図2.2.4-3に、仕様の抜粋を表2.2.4-4に示す。このロボットの関節配置はPUMA型と呼ばれ、運動学計算が比較的容易である。という特徴をもつ。

表 2.2.4–3 ロボットアームの比較

可搬重量	水平可動範囲	垂直可動範囲	動作速度	耐環境性
直 交 軸	○	○
水平多関節	○	○	×	○
垂直多関節	○	○	○
並行リンク	×	○	○

図 2.2.4-3 採用した垂直多関節型ロボットアームの外観と可動範囲（FANUC 製 M-10iA）

表 2.2.4-4 採用した垂直多関節型ロボットアームの仕様抜粋（FANUC 製 M-10iA）

可搬重量	水平可動範囲	垂直可動範囲	動作速度	耐環境性
10 kg	1.42 m	1.27 m	> 3.0 m/s	手首 IP67、胴体 IP55 制御部 IP54

このロボットアームを用いた廃棄物選別システムのレイアウトを図2.2.4-4に示す。図の右側がベルトコンベアの上流であり、ロボットビジョンによって撮影された廃棄物が、ベルトコンベアによってロボットアームの可動範囲内に移送される。ロボットアームはベルトコンベアの両脇に1台ずつ配置し、合計2台を搭載した。2台の配置間隔は、1 m幅のベルトコンベア上にくまなくロボットアームが届き、かつ可動範囲の被りを極力減らすように配慮し、コンベア進行方向に1612 mm、その直角方向に1710 mm
とした。廃棄物回収ボックスは、ロボットの両脇および正面に配置した。ボックスには数字のIDを割り当て、偶数IDはロボット1（上流側）専用、奇数IDはロボット2（下流側）専用とした。ボックス番号ごとに設定した廃棄物品目を表2.2.4-5に示す。ロボットの対岸に配置した回収ボックスの位置はロボットアームの可動範囲限度に近いため、比較的回収しやすい「金属くず」用のボックスを配置した。「その他の建材」については、ロボット2台ぶんのアスベスト判定を1台の近赤外カメラで行うため、隣接した位置に配置した。

図 2.2.4-4 垂直多関節型ロボットアームを用いた廃棄物選別システムのレイアウト

表 2.2.4–5 廃棄物回収ボックスの番号と品目

廃棄物品目	木くず	金属くず	コクリート塊	廃プラスチック	その他
ボックス番号	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
ロボット番号	1	2	1	2	1	2	1	2	1	2

廃棄物選別ロボットアームの制御システムの構成を図2.2.4-5に示す。ロボットアームとロボットビジョンの制御、回収ボックスの容量監視、および選別用ベルトコンベアの位置計測は、ロボットアーム制御盤で統括して行うこととした。選別用ベルトコンベアはサブmm単位での位置計測を行うため、1回転600パルスのロータリーエンコーダを搭載した。選別用ベルトコンベアを含む全体の制御を統括するメイン制御盤との通信は、定時性が保証されており、かつ最大10 Mbpsの高速通信が可能なCC-Link方式を採用した。
図 2.2.4-5 廃棄物選別ロボットアームの制御システム構成

## 3 ) 建設廃棄物抽出用ロボットハンドの開発

選定した垂直多関節ロボットアームの手先に取り付ける、建設廃棄物抽出用の3指ロボットハンドを図2.2.4-6のように設計した。建設廃棄物は表2.2.4-1のように不定形かつ多品種であり、かつコンクリート塊や鉄筋くずのような重量物を大量に含む。このため、掴んで持ち上げることを前提とした汎用のロボットハンドでは取り扱いが難しい。設計したハンドは次に示すバンパ、ツメ、スライダ、接触センサを組み合わせて構成したことを特徴とする。この構成によって、ベルトコンベア上に展開された不定形廃棄物を、比較的簡単な制御で品目ごとに自動選別することが可能となる。

## （1） 板状のバンパ

外力に応じて受動的に回転する板状の部品からなる機構である。対象物を押して動かしたり、ツメとの間に挟んだりするために用いる。バンパが外力に応じて傾くことによって、動作制御なしに対象物との接触時の衝撃を緩和し、対象物の跳ね返りを減らすことで捕捉・回収の成功率を高めることができる。またロボットアームのモーターへの負荷を軽減する機械的な安全装置としても作用し、対象物が重すぎる場合は、バンパの傾きの大きさを検知してロボットの動作をキャンセルできる。

## （２）２本の回転ツメ

回転関節を有しスライダに接触可能な2本の円弧状の部品からなる機構である。図2.2.4-7のように多様な形状の対象物を捕捉することが可能である。対象物をコンベアやバンパとの間に挟んで、
重機に用いられるフォークグラブのように把持（Grasping）することが可能である。また、ツメ先端にゴム板を取り付けることも可能であり、ツメ先端長さを接触力に応じて受動的に変化させることが可能となる。ツメによる把持が難しい物に対しても、ツメでコンベアに抑えつける動作（保持：Holding）や、回転ツメを上げた状態でバンパを使った押し動作（掃引：Pushing）が可能である。

## （3） 受動スライダ

バンパの先端長さを受動的に調整するためにバンパの先端に取り付けられた、樹脂性の部品からなる機構である。これによって、押し動作における以下の2つの課題を解決する。1つめは、対象物設置面の不陸に沿って押す経路の制御が必要であり、制御方法が複雑となることである。なぜなら、対象物の転がりや噛みこみを防ぐためにはできるだけ低い位置から押すことが望ましい。2つめは、捕捉装置と設置面との間に摩擦力が生じるためにロボットアームへの負荷が大きくなることである。該スライダが環境との接触に応じて受動的に動くことによって、力制御をせずに押し動作の摩擦力を減らすことができる。また高さの位置制御を行わずに捕捉装置先端と対象物設置面との隙間を無くすことができ、薄板状の対象物に対しても乗り越えることなく捕捉することが可能となる。コンベアの起伏が最大で約15 mmであることから、スライダの可動長さはこれよりも大きい22 mmとした。スライダの側面にはリブを取付けることもでき、押し動作中に対象物が左右に逸れるのを防ぐことができる。またスライダそのものを交換することで幅を調整できる。例えば図2.2.4-6では200 mmだが、最小で100 mmまで縮めることが可能である。

## （4） 接触センサ

スライダの位置変化を検出することで、スライダと外部環境との接触状態を認識する機構である。センサが反応した時に反射的な動作経路変更をすることによって、ロボットアームへの負荷を減らすことが可能となる。スライダが障害物に乗り上げて限界まで縮められたときに反応するように、スライダ可動範囲の端部に取り付ける。スライダが斜めにスライドしても反応するように、左右に合計2つのセンサを配置する。強い接触や繰返し接触によるセンサの損傷を防ぐため、スライダの位置を検出する光学センサなどの非接触方式を採用する。

図 2.2.4–6 建設廃棄物選別用ロボットハンドの設計
図2.2.4-7 設計したロボットハンドによる不定形廃棄物の捕捉方法（青：対象物、赤：捕捉に使用する部分）

この設計に基づいて製作した建設廃棄物抽出用ロボットハンドの外観を図2.2.4-8に、仕様を表2.2.4-6に示す。接触センサは小型化と軽量化のため、光ファイバ式の赤外線センサを採用した。受動スライダの可動長さは22 mmとした。スライダの素材は、コンベアやバンパとの摩擦を減らすためにMCナイロン製とした。その他の構造材は全てアルミニウムで構成した。ツメの駆動系にはエアシリングとラックピニオンを採用した。バンパの傾きに対するコンプライアンスは、エアシリングへの供給圧力で調整できるようにした。傾きは最大で約63度とした。ツメの位置やバンパの傾きを検知するため、各エアシリングには位置センサを取り付けた。センサの防塵防水性はIP67であり、要求を満たしている。

製作したハンドのバンパを使った押し動作の性能を確認するため、実験によってエアシリンダの発生トルクを求めた。その結果、発生トルクは入力空気圧に対してほぼ正比例し、例えばエアシリンダに0.7 MPaの空気圧を入力した時に発生トルク $ T = 2.8 \, N \cdot m $ を得られることが確認できた。このときバンパ先端では（回転支点から最大130 mmであることから）22 N以上の掃引力が得られる。したがって、最大の対象物として想定している質量2 kgのコンクリート塊に対しても押し動作が可能であることが確認された。

図 2.2.4-8 製作した建設廃棄物選別用ロボットハンドの外観
表 2.2.4–6 建設廃棄物選別用ロボットハンドの仕様

サイズ	高さ 208 × 幅 200 × 長さ 170 (mm)
質量	2.3 kg (端子台を除く)
防塵防水性	IP67 (センサ部)
アクチュエータ	複動エアシリンダφ16 mm ×2
センサ	最大供給圧力：1.0 MPa
シリンダスイッチ ×3
反射型赤外線センサ ×2
ツメ	電源：直流 24 V
スライダ	長さ 153 × 幅 10 × 肉厚 5 (mm)
幅：100 ~ 200 (mm)
バンパ	スライド長：22 mm
最大トルク：3.2 N·m
最大発生力：25 N (@スライダ先端)
長さ：108 ~ 130 (mm)
最大逃げ角：63 deg.

## 4 ) ロボットハンドの経路計画アルゴリズムの開発

未知形状の対象物を把持するための計画手法はいくつか研究されており、その有効性が示されている $ ^{[3][4]} $ 。これらの手法では対象物の3次元形状を円柱や直方体などの単純な形状（形状プリミティブ）の組み合わせとして抽象化したうえで、ハンドのアプローチ方向などの把持計画を行う。

著者らの選別システムで用いる手法では、対象物の二次元画像から得られたエッジを1つの楕円にあてはめて抽象化し、その向きや短軸径や長軸径を特徴量としてリアルタイムに把持計画を行う。既開発技術であるロボットビジョン $ ^{[1]} $ によって取得される廃棄物の品目、外形の近似楕円、位置、向きなどの情報に基づいて、図2.2.4-9に示すフローにしたがって3つの回収動作モードの中から適切な動作モードを選択する。動作モードはH（保持）を基本とし、把持しにくい小物や薄物はモードP（掃引）とする。経路に障害物がある場合は、モードG（把持）による空中搬送に切り替える。

図 2.2.4-9 動作モード決定フロー
## （１）モードＨ（Holding：保持）

このモードは3つのモードの中でも主として使用する。このモードでは把持と押し動作（掃引）を同時に行う。回転ツメを使って対象物の把持を試みつつ、コンベア上に沿った経路を辿る。これにより、完全には把持できなかった場合でも、ツメによる抑えつけ（保持）や押し動作[2]で補完することができる。ツメによる把持や保持の成功率を高めるため、経路は図2.2.4-10のような折れ線型とする。楕円が対象物を、実線が経路を示す。対象物の短軸方向からハンドを接近させ、保持した後は回収箱に向かって直線経路を辿る。さらに、回収箱の直前でも折れ線経路とすることで、把持できていない場合に隣の回収箱に落としてしまうことを防ぐ。また、廃棄物の量が多く密接している場合には、捕捉装置が対象物付近の別の廃棄物への乗り上げによる捕捉失敗やロボットアームへの負荷増大が懸念される。これを防ぐため、点1’から点1への動作中に他の対象物に乗上げたことを接触センサで検知した場合は、即座に点2’への経路に切り替える（乗上げ回避動作）。

図 2.2.4-10 動作モード H/G のイメージ（赤い三角はハンドの向き r）

## (2) モード G (Grasping : 把持)

このモードでは対象物をツメで挟み、空中搬送することで干渉を防ぐ。モード H はコンベア表面に沿った経路であるため、対象物が複数密接していると、移送中に他の廃棄物を巻込んで選別精度を低下させる恐れがある。このようなケースではモード G が有効である。図 2.2.4-10 の下側に示すように、対象物を把持するまではモード H と同様の経路をとり、そこから回収箱までは点 4’ から点 6’ への経路を辿ることで空中に持ち上げて移送する。特に把持しやすい長物や厚物に対して有効なモードである。

## (3) モード P (Pushing : 掃引)

常にツメを上げた状態で、対象物重心と回収箱を通る直線経路に沿った押し動作を行う。これによって、ツメによる保持の成功率が比較的低い物（ツメの間隔よりも小さい物や、ツメ先端の突起幅よりも高さが低い薄物等）に対して、経路上のカーブにおける対象物の逸脱を防ぐことができ、回収成功率を
高めることができる。図2.2.4-11に示すように、回収箱の正面までは直線経路をとり、そこから回収箱までは回収箱の正面から投入する経路にすることで、隣の回収箱への落下を防ぐ。経路上に障害物があった場合は、図2.2.4-11上段の破線のように他の回収箱候補への経路に切り替えることで回避する。またモードHと同様に、点1'から点1への動作中に他の対象物に乗上げたことを接触センサで検知した場合は、図2.2.4-11下段の破線に示すような乗上げ回避経路に切り替える。

図 2.2.4-11 動作モード P のイメージ（赤い三角はハンドの向き r）

以上の各動作モードにおける各経由点の座標は、以下の前提に基づいて計算する。

## 【前提条件】

・経路データは点の集合として表現する。

・経路上の各点は、三次元位置座標 x、y、z およびこれらの軸回り角度 p、q、r の合計 6 つのスカラ値をもつベクトルとする。

・座標系は右手直交系とし、重力逆方向をZ、ベルトコンベア進行逆方向をXとする。

・複数台のロボットアームを同時に動かすことを可能とする。

## 【対象物の状態】

・対象物はベルトコンベア上に複数混在する。

・対象物が停止した状態で回収動作を行う（ベルトコンベアをバッチ運転とする）。

・対象物は高さ方向の重なりが無いものと仮定する。

・対象物の高さは最大で $ L_{0Z} $ （=300 mm）とし、使用者の判断により設定する。

・他の品目に比べ質量の大きいコンクリート塊は、経路上で障害物にならなければロボットアームでの回収は行わず、選別用ベルトコンベアの端部から排出する。