Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 【対象物の回収順序】

① 回収箱の近くにある対象物が障害物にならないように、まずは対象物重心位置の y 座標が回収ボックスの y 座標に近い物から回収

② 動作経路上にある他の廃棄物をできる限り巻き込まないように、回収ボックスまでの経路長が短い物から順に回収

以上の条件に基づき、動作経路は、点$\mathrm{P}_{1}^{\prime}$、$\mathrm{P}_{1}\sim\mathrm{P}_{6}$、$\mathrm{P}_{6}^{\prime}$の計8点で構成する。点$\mathrm{P}_{1}$の位置は対象物近似楕円の表面から少しだけ離れた位置とし、対象物重心$\mathrm{P}_{0}$、回収箱上の目標点$\mathrm{P}_{\mathrm{G}}$、対象物の短軸角度$\mathrm{A}_{\mathrm{0S}}$、短軸長$\mathrm{L}_{\mathrm{0S}}$、長軸長さ$\mathrm{L}_{\mathrm{0L}}$をもとに算出する。モード$\mathrm{H}/\mathrm{G}$とモード$\mathrm{P}$では異なる算出方法を採用する。z軸回りの角度$\mathrm{P}_{\mathrm{1R}}$は、対象物の短軸角度や、対象物重心からみた目標点の方位角をもとに算出する。

$$ \vec{P}_{1}=\begin{pmatrix}P_{1X}\\P_{1Y}\\P_{1Z}\\P_{1P}\\P_{1Q}\\P_{1R}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}f(\vec{P}_{O},\vec{P}_{G},A_{OS},L_{OS},L_{OL})\\f(\vec{P}_{O},\vec{P}_{G},A_{OS},L_{OS},L_{OL})\\0\\0\\0\\f\Bigg(A_{OS},\tan^{-1}\frac{P_{GY}-P_{OY}}{P_{GX}-P_{OX}}\Bigg)\end{pmatrix} $$

点 $ P_{1}^{\prime} $ は、 $ P_{1} $ を Z 軸方向に対象物の最大高さ $ L_{0Z} $ だけずらした点とする。

$$ \vec{P}_{1}^{\prime}{=}\begin{pmatrix}P_{1X}&P_{1Y}&L_{OZ}&0&0&P_{1R}\end{pmatrix}^{\mathrm{T}} $$

点 $ P_{2} $ は、 $ P_{1} $ よりも楕円表面に近い位置とする。角度 $ P_{2R} $ は、 $ P_{1R} $ と同じとする。

$$ \vec{P}_{2}=\left(f(\vec{P}_{O},\vec{P}_{G},A_{OS},L_{OS},L_{OL})\quad f(\vec{P}_{O},\vec{P}_{G},A_{OS},L_{OS},L_{OL})\quad0\quad0\quad0\quad P_{1R}\right) $$

点 $ P_{3} $ は、対象物重心 $ P_{0} $ とする。角度 $ P_{3R} $ は、直後の経由点に向かう方向とする。

$$ \vec{P}_{3}=\left(P_{OX}\quad P_{OY}\quad0\quad0\quad0\quad\tan^{-1}\frac{P_{4Y}-P_{3Y}}{P_{4X}-P_{3X}}\right)^{\mathrm{T}} $$

点 $ P_{4} $ の位置は、対象物重心 $ P_{0} $ 、目標点 $ P_{G} $ 、第1経由点 $ P_{1} $ をもとに算出する。角度 $ P_{4R} $ は、直後の経由点に向かう方向とする。

$$ \vec{P}_{4}=\left(f(\vec{P}_{O},\vec{P}_{G},\vec{P}_{1})\quad f(\vec{P}_{O},\vec{P}_{G},\vec{P}_{1})\quad0\quad0\quad0\quad\tan^{-1}\frac{P_{5Y}-P_{4Y}}{P_{5X}-P_{4X}}\right)^{\mathrm{T}} $$

点 $ P_{5} $ は、目標点 $ P_{G} $ から任意距離 $ \Delta y $ だけ重心側の点とする。角度 $ P_{5R} $ は目標点に向かう方向とする。

$$ \vec{P}_{5}=\begin{pmatrix}P_{GX}&f(\Delta y,P_{OY},P_{GY})&0&0&0&f(P_{OY},P_{GY})\end{pmatrix}^{\mathrm{T}} $$
点 $ P_{6} $ は、目標点 $ P_{G} $ とする。

$$ \vec{P}_{6}=\begin{pmatrix}P_{GX}&P_{GY}&0&0&0&f(P_{OY},P_{GY})\end{pmatrix}^{\mathrm{T}} $$

点 $ P_{6} $ は、目標点 $ P_{G} $ の直上とする。

$$ \vec{P}_{6}^{\prime}=\begin{pmatrix}P_{6X}&P_{6Y}&L_{OZ}&0&0&P_{6R}\end{pmatrix}^{\mathrm{T}} $$

以上のアルゴリズムに基づいて、ロボットの動作経路を計画する。

## 【参考文献】

[1] T. Gokyuu, S. Nakamura, T. Ueno, M. Nakamura, D. Inoue, Y. Yanagihara, “Sorting system for Recycling of Construction Byproducts with Bayes’ Theorem-Based Robot Vision,” J. Robotics and Mechatronics, Vol. 23, No. 6, pp. 1066-1072, 2011.

[2] M. T. Mason, “Mechanics and Planning of Manipulator Pushing Operations,” Int. J. Robotics Research, Vol. 5, No. 3, pp. 53-71, 1986.

[3] A. T. Miller, S. Knoop, H. I. Christensen, P. K. Allen, “Automatic Grasp Planning Using Shape Primitives,” Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 14-19, 2003.

[4] T. Tsuji, K. Harada, K. Kaneko, F. Kanehiro, K. Maruyama, “Grasp Planning for a Multifingered Hand with a Humanoid Robot,” J. Robotics and Mechatronics, Vol. 22, No. 2, pp. 230-238, 2010.

#### 2.2.5 ロボットアームによる廃棄物選別実験

先述した垂直多関節型ロボットアーム、3指ロボットハンド、および軌道計画アルゴリズムを組み合わせて、ロボットによる廃棄物の回収成功率の検証実験を行った。

## 1 ) ロボットによる回収成功率の目標値

選別システム全体としての目標性能を改めて確認すると、アスベスト含有建材の選別精度70%、およびそれ以外の選別精度60%（いずれも個数率）である。これらを達成するためには、磁力選別機とロールスクリーンによる分別精度、ロボットビジョンによる品目判定精度、およびアスベスト回収装置の判定精度がそれぞれ96%であると仮定すると、ロボットによる回収成功率はその他の建材について80%、それ以外について68%以上である必要がある。このため、5品目全てについて成功率80%を目標とする。

## 2 ) 予備実験：ツメを使わない直線経路による回収成功率の検証

まず、ハンドのツメとリブを取り除いた状態で、どの程度の回収成功率になるかを検証した。実験のレイアウトを図2.2.5-1に示す。直線的な経路にするため、対象物の短軸を回収箱の方向に向けて配置した。コンベア上を8つのエリアに分類し、そのうちの1つを毎回ランダムに選択し、そのエリア内における任意の場所に配置した。対象物の配置密度は、1つのエリアにつき1つまでとした。対象物の角度は、短軸がおおよそゴールに向くように配置した。対象物はコンクリート塊以外の5品目とし、鉄くずは3種類、それ以外は6種類ずつ用意した（詳細は付録に示す）。その他の建材としては、アスベスト含有建材と同様の形状であり、アスベストを含有しないスレート材などを代用した。
図 2.2.5-1 ツメを使わない直線経路での回収成功率検証実験における対象物レイアウト

(Wd：木くず、Mt：金属くず、PI：廃プラスチック、Etc：その他の建材、数字：ポットID)

以上の実験条件において、ツメを使用しない動作モード P による抽出実験を全ての品目に対して各々 7 回以上（全品目の合計で 50 回以上）試行し、抽出率を求めた。回収箱の正面での折れ線経路も使わず、対象物重心から回収箱まで一直線の経路とした。実験の様子を図 2.2.5-2 に示す。抽出率の定義は、全試行の中で抽出に成功した回数を、品目ごとに割合で表した値とした。

実験結果を図2.2.5-4に示す。その他の建材以外の4種類について平均すると約61%の抽出率（個数率）であり、目標である85%を達成できなかった。この中で最も回収成功率が高かったのは木くず（約86%）、最も低かったのは廃プラスチック（約50%）であった。木くずは比較的平坦な形状であるためコンベア表面との接触状態が安定していたと考えられる。一方、廃プラスチックや金属くずは形状が複雑であり接触状態が安定しないため、回収成功率が低くなったと考えられる。このような対象物の抽出率を向上させ、全品目において85%の回収成功率を達成するためは、ツメを使用したモードHやモードGのような、ハンドに対象物を保持するような機能が必要であることが明らかとなった。

一方、その他の建材のみに注目すると約 88%の抽出率であり、こちらは目標を達成した。これは5品目の中でも最も回収成功率が高かった。その他の建材として主に使用したスレート材は、木くずと同様に平坦な形状であり摩擦力が安定していたためであると思われる。このため、スレート材についてはモードPによる押し動作も積極的に使っていくことが望ましいと言える。
図 2.2.5–2 ツメを使わない直線経路での回収成功率検証予備実験の様子

図 2.2.5-3 ツメを使わない直線経路による回収成功率の予備実験結果（短軸方向）
## 3 ) ツメを使った動作モード H の検証実験

開発したロボットハンドおよびロボットアーム制御ソフトウェアの、モードHにおける性能評価実験を行った。その様子を図2.2.5-4に示す。対象物のサンプルは、図2.2.5-5および図2.2.5-6に示す物を用いた。解体現場で採集したコンクリート塊、木くず、アルミニウム片、プラスチック管、その他（スレートおよびアスベスト含有建材）、これら5品目をそれぞれ30個ずつ用意した。スレートおよびアスベスト含有建材は15枚ずつ用意した。鉄筋は磁力選別機で比較的容易に取り除くことができるため対象外とした。これらをベルトコンベア上にランダムに配置して搬送し、ロボットの可動範囲に到達したらモードHによる回収動作を行なわせた。この動作によって回収箱への投下に成功した個数を、動作回数で割った値とした。動作回数は品目毎に30回以上ずつ試行した。対象物の位置と向きは、弊社で開発した建設廃棄物用ロボットビジョン $ ^{[1]} $ を用いて計測した。また受動スライダの幅は200 mm とした。

図 2.2.5-4 モード H における回収動作実験の様子
図 2.2.5–5 実験で使用した建設副産物のサンプル

(左上：廃プラスチック、右上：木くず、左下：アルミニウムくず、右下：その他)

図 2.2.5–6 実験で使用したコンクリート塊のサンプル
図 2.2.5–7 モード H における木くずの回収動作例

図 2.2.5-7 に、モード H によるロボットアームの動作例を連続写真で示す。対象物である木くずの短軸が回収箱を向いていないため、2 秒時～3 秒時にかけてハンドの向きが大きく変化している。このような場合においてモード H による回収動作を成功させるためには、対象物をツメでしっかりと把持できている必要がある。また、一連の回収動作はおよそ 3 秒で完了することが確認できた。
実験結果を図2.2.5-8に示す。全品目で88%以上の成功率となり、目標性能を満たした。木くずとアルミニウムの成功率が特に高かった。その理由は、細長く掴みやすい形状の対象物が多かったためと考えられる。また、成功率の低下要因として1）他の対象物による阻害、2）薄物の乗り越え、3）小物の逸脱、4）隣の回収箱へ落下、等があった。要因3の動作事例を図2.2.5-9に、要因4の動作事例を図2.2.5-10に示す。要因1についてはモードGを、要因2と3についてはモードPを使うことで、さらに成功率を向上できる可能性がある。また、ツメの形状や間隔にも工夫の余地が残されている。要因4についてはボックス前の直線経路をもう少し長くする等の調整によって改善できると考えている。

図 2.2.5-8 モード H での回収成功率
図 2.2.5–9 手首旋回時の薄物の把持逸脱による回収動作失敗例
図 2.2.5–10 薄物の不完全把持によって隣の回収箱に落下した失敗例
## 4 ) ツメを使った動作モード G の検証実験

開発したロボットハンドおよびロボットアーム制御ソフトウェアの、モードGにおける性能評価実験を行った。対象物のサンプルは図2.2.5-6に示す物を用いた。その他の実験方法についても、動作モードHの検証実験と同様とした。図2.2.5-11に、モードGによるロボットアームの動作例を示す。金属くず（アルミニウム）をツメで把持して持ち上げることで、経路上の2つの廃棄物を巻きこまずに、対象物を回収箱へ投下できることが確認できた。また、一連の動作は約4秒で完了することが確認できた。

図 2.2.5-11 モード G における金属くず（アルミニウム）の回収動作例
実験結果を図2.2.5-12に示す。その他の建材以外の4品目を平均すると39%の成功率となった。また、その他の建材は一度も回収に成功しなかった。この結果から、現状では積極的にモードGによる回収動作を行う戦略は得策でないと言える。モードHによる回収動作を基本とし、巻き込みたくない物が経路上にあった場合に、モードGに切り替えるといった戦略が望ましい。モードHと同様に木くずとアルミニウムの成功率が高かったのは、細長く掴みやすい形状の対象物が多かったためと考えられる。その他の建材の成功率が極端に低かったのは、薄くて広い形状が多かったためと考えられる。改善点として、ツメの形状や配置を変更することで、成功率を高められる可能性がある。

図 2.2.5-12 モード G での回収成功率

## 5 ) ツメを使わない動作モード P の検証実験

開発したロボットハンドおよびロボットアーム制御ソフトウェアの、モードPにおける性能評価実験を行った。実験条件は動作モードHの検証実験と同様とした。ツメを使わない直線経路による予備実験との違いは、対象物の短軸の向きをゴール向きに限定しないことと、回収箱の正面で折れ線経路をとることである。図2.2.5-13に、ロボットアームの動作例を示す。金属くず（アルミニウム）をバンパで押すことで、最小限のハンド旋回量で対象物を回収箱へ投下できることが確認できた。動作モードHにおいて旋回時に逸脱してしまうようなケースでは、この動作モードPが有効であると考えられる。また、一連の動作はおよそ4秒で完了することが確認できた。
図 2.2.5-13 モード P における金属くず（アルミニウム）の回収動作例
## 6 ）乗上げ回避動作の検証実験

開発したロボットハンドおよびロボットアーム制御ソフトウェアの、乗り上げ回避動作について検証実験を行った。実験条件は動作モードHの検証実験と同様とした。図2.2.5-14に乗上げ回避動作の成功例を示す。廃プラスチックを回収する動作の途中で、付近のコンクリートに0～1秒の間で乗上げたが、接触センサが正常に働き、動作をキャンセルできている。さらに、1～2秒の間で少し対象物側にハンドの位置を修正してリトライしている。2～3秒の間ではコンクリートに乗上げずに把持に成功し、対象物を回収箱へ投下できている。このように乗上げ回避動作を成功させるためには、経由点PV2の位置をできるだけ対象物に近づけることが重要である。しかし近づけすぎると今度は対象物に乗上げてしまうため、トレードオフの関係となる。

図 2.2.5–14 動作モード H における乗り上げ回避動作の例（廃プラスチック）
## 7 ) まとめと考察

ロボットアームを用いて木くず、金属くず（アルミニウム）、廃プラスチック、その他の建材（アスベスト含有建材を含む）を回収するシステムを開発し、その性能評価を行った。成果の要点を以下に示す。

（１）建設廃棄物の回収に適したロボットアームを選定し、その制御システムを構築した。

（２）建設廃棄物の回収に適した３指ロボットハンドを設計、製作した。

（３）上記のハンドを用いた３つの動作モード（掃引、保持、把持）を考案した。

（４）上記の動作を実現するためのロボットアームの経路計画アルゴリズムを開発した。

（５）上記のロボットアーム、ロボットハンドおよび経路計画アルゴリズムを用いて、実際の解体現場から採集した建設廃棄物に対する回収成功率を検証した結果、全ての品目において目標である個数率80％を達成可能であることを確認した。

回収成功率をさらに高めるためには、ツメやスライダの形状、動作モードの使い分け方、経路計画アルゴリズム等について、さらなる検討を加えていくことが考えられる。
#### 2.2.6 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。以下に、各項目の計測方法を示す。

## 1 ）騒音・振動計測

解体工事に選別システムを設置した際に発生する稼働騒音・振動を推定するため、現状の選別システム稼働時の騒音レベルおよび振動レベルを測定する。

## ① 計測項目および方法

i．騒音レベルの把握

JIS Z 8731「環境騒音の表示・測定方法」に準じて、選別システム稼働時の騒音レベルを測定する。

## ii．振動レベルの把握

JIS Z 8735「振動レベル測定方法」に準じて、選別システム稼働時の振動レベルを測定する。騒音レベルおよび振動レベル計測に使用した機器の設置位置を図2.2.6-1、計測状況を図2.2.6-2に示す。

図 2.2.6-1 騒音・振動測定位置
测定点 $ ^{①} $

测定点 $ ^{③} $

図 2.2.6–2 騒音・振動計測状況

## ② 計測機器

騒音・振動計測には表2.2.6-1の計測機器を使用した。

表 2.2.6-1 計測機器

項目	メーカー	型式
精密騒音計	RION	NA-28
振動レベル計	RION	VM-53A
データレコーダ	RION	DA-20

## ③ 計測パターン

計測は表2.2.6-2の3パターンで行った。なお、パターンCの条件は、パターンAと同じ測定点①のみ測定箇所を測定点④に変更した。

表 2.2.6–2 計測パターン

計測パターン	廃棄物投入条件	備考
パターンA	コンクリート＋他の廃棄物
パターンB	コンクリートのみ
パターンC	コンクリート＋他の廃棄物	測定点①→測定点④
パターンD	暗騒音・暗振動

## ④ 测定结果

騒音レベル・振動レベルの測定結果を表2.2.6-3～表2.2.6-6に示す。

表 2.2.6-3 パターン A の測定結果

騒音レベル(dB)	振動レベル(dB)
Leq	L5	L50	L95	Leq	L10	L50	L90
測定点①	90.0	94.0	89.6	77.8	47.0	50.1	44.8	35.7
測定点②	79.4	83.0	79.2	68.3	39.4	42.4	37.8	30.4
測定点③	76.2	80.3	75.8	64.0	37.7	40.5	35.8	28.1

表 2.2.6-4 パターン B の測定結果

騒音レベル(dB)	振動レベル(dB)
Leq	L5	L50	L95	Leq	L10	L50	L90
測定点①	90.8	93.7	90.9	84.0	52.6	55.5	52.5	42.5
測定点②	80.2	83.0	80.2	73.8	44.2	46.8	44.2	35.6
測定点③	77.1	80.0	77.3	70.0	42.6	45.4	42.7	34.1
表 2.2.6-5 パターン C の測定結果

騒音レベル(dB)	振動レベル(dB)
Leq	L5	L50	L95	Leq	L10	L50	L90
測定点①	88.2	92.7	86.6	78.4	56.7	60.0	55.3	49.2
測定点②	78.2	82.5	77.0	69.6	39.7	43.4	37.4	29.8
測定点③	74.9	79.5	73.3	65.2	38.2	41.8	35.6	27.6

表 2.2.6–6 パターン D の測定結果

騒音レベル(dB)	振動レベル(dB)
Leq	L5	L50	L95	Leq	L10	L50	L90
測定点①	49.0	49.6	49.0	48.4	25.7	27.2	25.5	23.7
測定点②	49.1	49.8	49.0	48.4	24.8	26.3	24.6	22.9
測定点③	49.7	50.4	49.6	49.0	22.7	24.3	22.5	20.7

## ⑤ 騒音・振動レベルの評価方法

騒音レベル、振動レベルの測定結果からそれぞれの発生源のパワーレベルを算出し、実際に現場に選別システムを設置した場合の敷地境界における騒音レベル、振動レベルを予測する。なお、評価には騒音規制法、振動規制法に基づき、騒音レベルはL5値、振動レベルはL10値で評価を行った。

## i）騒音レベルについての評価

騒音レベルの予測計算の式を以下に示す。

$$ S P L=P W L-20\log r-8 $$

ただし SPL: 受音点での音圧レベル(dB)、PWL: 音源のパワーレベル値(dB)、r: 音源と受音点の距離(m)、である。表2.2.6-3のパターンAの測定結果のうち測定点①のL5値=94.0(dB)をSPLとする。音源から測定点①までの距離は1mであるから、音源のパワーレベルは以下のようになる。

$$ PWL=SPL+20\log r+8=94.0+20\log1+8=102.0(dB) $$

よって、騒音レベルの予測計算の式は以下のようになる。

$$ \underline{SPL=102.0-20\log r-8} $$

騒音規制法における特定建設作業の敷地境界の規制値は85 dB以下である。式2.2.6-1より騒音規制法を満足するために必要な音源から敷地境界までの距離rは2.8 m以上となる。

## ii）振動レベルについての評価

振動レベルの予測計算の式を以下に示す。

$$ \mathrm{L v r}=\mathrm{L v r0}\mathrm{~-~}15\mathrm{~l o g}(\mathrm{r}/\mathrm{r0})\mathrm{~-~}8.68\alpha\mathrm{~\textmu~{~}~}(\mathrm{r}\mathrm{~-~}\mathrm{r0}) $$

ただし Lvr: 受音点での振動レベル(dB)、Lvr0: 基準点での振動レベル(dB)、r: 振動発生源と受音点の距離（m）、r0: 振動発生源と基準点の距離（m）、α: 地盤減衰定数、である。

測定点①を基準点とし、表2.2.6-4のパターンBの測定結果のうち測定点①のL10値=55.5(dB)をLvr0とする。また、基準点の測定点①までの距離は1mであるから、振動レベルの予測計算の式は以下のようになる。

$$ \underline{{\mathrm{L v r}=55.0-15\log{\mathrm{~r}}-8.68\alpha\mathrm{~(r~-~1)~}}} $$

振動規制法における特定建設作業の敷地境界の規制値は75 dB以下である。式2.2.6-2に予測したい点から振動発生源までの距離rと選別システムの設置場所の地盤減衰定数 $ \alpha $ を代入すれば予測点の振動レベルを求めることができる。地盤減衰定数 $ \alpha $ を表2.2.6-7に示す。
しかしながら、今回の測定結果では振動発生源から1mの距離の振動レベルも75dB以下であり、値だけみると敷地境界直近でも問題ないが、今回の地盤面はコンクリートであるため、実際の現場の地盤とは一概に比較することはできないと考えられる。

表 2.2.6-7 地盤減衰定數

地層	地層地盤減衰定数 $ \alpha $
シルト層	0.03～0.02
粘土層	0.02～0.01
関東ローム層	0.01

## 2 ) 空気中のアスベスト粉じん

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行った。この際、選別するアスベスト含有建材として、解体現場から採取した外装材（クリソタイル18.3wt%、トレモライト/アクチノライト1.3wt%含有）を使用した。

## ① 試料採取方法および分析方法

## i．試料採取方法

平成22年環境省水・大気環境局「アスベストモニタリングマニュアル 第4.0版」に準拠

## ii．分析方法

平成22年環境省水・大気環境局「アスベストモニタリングマニュアル 第4.0版」に準拠

## ② 测定方法

空気中アスベスト粉じん測定に使用した機器の設置位置を図2.2.6-3に、計測状況を図2.2.6-4に示す。

選別システム換気ファン前

アスベスト含有建材自動検出装置脇

図 2.2.6-3 粉じん測定位置

選別システム換気ファン前

自動檢出裝置脇

図 2.2.6-4 粉じん測定状況

## ③ 测定結果

空気中アスベスト粉じん測定の結果を表2.2.6-8に示す。

アスベスト含有建材を選別システムに投入し、選別時の空気中アスベスト粉じん量を測定した結果、敷地境界基準である10本／L以下（大気汚染防止法施行規則第16条の2）である事を確認した。
表 2.2.6-8 空気中アスベスト粉じん測定結果

No.	測定区分	測定位置名	測定日	測定時間	採気量(L)	溫度(℃)	溫度(%)	天候	風向	風速(m/s)	視野数n	計測繊維数N	濃度(本/L)
1	現状	選別システム換気ファン前	H261/30	8:39～12:39	2400	9.1	55	晴	-※	-※	100	0	0.15未満
2	アスペスト含有建材自動検出装置脇	H261/30	8:42～12:42	2400	9.1	55	晴	-※	-※	100	1	0.15未満

※実験棟建屋内で計測

## 3 ）考察

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。ちなみに、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）では規制値85dB以下にするために必要な敷地境界からの離隔距離は7.9m以上であり、本事業で開発した選別システムの騒音に対する性能は確実に向上している。

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。
### 3 \. 檢証実験

### 3.1 アスベスト含有建材自動検出装置の性能評価実験

自動検出装置を建設廃棄物選別システムと組み合わせて（図3.1.1-1）、以下の要領でアスベスト含有建材の選別精度実験を行った。選別精度の目標は7割である。

## 1 ）実験条件

投入する建設廃棄物の種類と量（図3.1.1-2）、投入速度、実験回数等を表3.1.1-1、2に示す。

表 3.1.1-1 投入建設廃棄物

投入廃棄物種類	量(個)	備考
コンクリート塊	不明	径40～300(mm)未満
金属くず(鉄くず)	30	長さ300(mm)未満
金属くず(アルミニウム)	30	同上
木くず	30	同上
廃プラスチック	30	同上
アスベスト含有建材	30	同上、試料13(クリソタイル18.3(wt%) トレモライ/アクリライト1.3(wt%))
計0.3(m³)	以上を混ぜ合わせる

表 3.1.1–2 投入速度、実験回数

投入方法	ベッセルからの投入（人力）
投入速度(m³/h)	1
実験回数(回)	2

図 3.1.1-1 建設廃棄物選別装置および自動検出装置

図 3.1.1–2 投入廃棄物（矢印が含有建材）

## 2 ）評価方法

投入されたアスベスト含有建材の個数に対し、建設廃棄物選別システムが自動検出装置に投入した含有建材の個数、当該装置がクリソタイルを検出した個数をそれぞれ計数し、自動検出装置単体での検出率とシステム全体での選別率を求める。システム全体での選別率（選別精度）が7割に達しているかどうか評価する。
## 3 ）実験結果

自動検出装置に投入されたアスベスト含有建材と廃棄物を図 3.1.1-3 に示す。含有建材のみで判定が行われるバッチ（投入から第一面、第二面の判定と排出）は約7割で、残りの3割はコンクリート塊や木くず、廃プラスチック、鉄くずが混入したバッチ（赤枠）と含有建材のないバッチ（黄枠）であった。

選別精度結果を表 3.1.1−3 に示す。まず廃棄物選別システムがアスベスト含有建材の 80% を正しく選別し、自動検出装置に投入し、当該装置が 88% の精度でクリソタイルを検出したことによって全体として 70% を達成した。なお自動検出装置単体の検出率も目標の 9 割をほぼ達成した。

なお第1回目の実験においてアスベスト含有建材でない廃棄物3個にクリソタイルを検出した（偽陽性）（図3.1.1-4、表3.1.1-4）。実験第2回目では偽陽性は現れなかった。

図 3.1.1-3 自動検出装置に投入された廃棄物

表 3.1.1-3 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%

図 3.1.1-4 偽陽性の現れた廃棄物判定画像（左から廃プラスチック、コンクリート塊、廃プラスチック）（白矢印または楕円：クリソタイルを検出した箇所）
表 3.1.1-4 偽陽性の現れた廃棄物とその原因

廃棄物種類	原 因
廃プラスチック	クリソタイル繊維が付着した可能性
コンクリート塊	判定中に移動（転がり）
廃プラスチック	判定中に移動（転がり）

## 4 ）考察

アスベスト含有建材が自動検出装置に正しく投入されても、24個中3個（12%）を検出し損なった。その原因は以下のとおりである。

(1) アスベスト含有建材と共に投入された他の廃棄物が含有建材を隠した（含有建材が有効に撮影・判定されなかった）

(2)アスベスト含有建材と共に投入された他の廃棄物が含有建材を押しのけた（同上）

(3)撮影した断面にアスベスト繊維が露出していなかった、また撮影面変更の失敗により再び同じ断面が撮影された

判定中に移動した廃棄物に偽陽性が現れた理由について説明する。アスベストの検出にあたっては「2.1.1 アスベスト検出手法」で述べた通り、フィルタの透過中心波長を複数切り替えながら同一対象物の各画素の反射強度を取得して吸収ピークを検出している。もし撮影中に対象物が移動するとある波長の反射強度が低下し、これを吸収ピークとして捉えてしまうことにより発生する。これを防止するには、対象物（廃棄物）を撮影中に移動しないように物理的に安定化させるか、もしくは異なる波長を同時かつ瞬時に取得する手段が必要である。
### 3.2 作業性・実用性検証

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、大型機械を導入するために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事が困難である。また、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、アスベスト飛散防止対策、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な課題である。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を行った。選別作業時の騒音・振動、空気中アスベスト粉じん測定の環境計測結果については「2.2.6 環境計測」に記載した。

## 【可搬性および作業性】

選別システムは設置や現場間の移設が容易な装置とするためにトラック1台で運搬でき、現場での組立作業を必要としない一体型システムとした。選別システムの大きさは、一般的な10 t低床トラックの荷台に積載可能な範囲内（全長：9,600 mm、幅：2,350 mm、高さ2,700 mm）とした。しかし、選別システムをクレーンで楊重するために本体フレームの強度を向上させた事や、防音性を高めるための防音パネルを採用した事で本体質量が13.5 tまで増大し、一般的な10 tトラックの最大積載量を超えたため選別システムの運搬には15 t低床トラックを使用する事とした。

現場での組立作業を無くすため吊上げポイントを製作し、一体化した選別システムを1台のクレーンで楊重できるようにした。この際、選別システムの質量や大きさ、クレーンの作業半径を考慮すると選別システムの揚重には最低でも35 t以上の能力が必要となる。現場設置後は、電源ケーブル（CT 4C 22mm²）を接続するだけで選別システムを稼働できるようにした。

選別システムの上部に設置した投入ホッパにバックホウを利用して直接廃棄物を投入するためには、バックホウのブーム長さ等を考慮すると最低でも0.4 m³級のバックホウが必要となる。このサイズのバックホウは一般的なものであり、解体工事においても多く利用されているため新たに選別システム専用の重機を用意しなくても運用可能である。また、バックホウを使用する場合は選別システムの側方からホッパに投入する事になるが、バケット容量が大きなバックホウを使用してもホッパからのこぼれ等が発生しづらくするために投入ホッパの容量は約1.3 m³とした。

解体工事における選別システムの運搬、設置、選別作業を考慮して実施した対策について実行性を確認するため、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た解体現場での運搬、設置、選別作業を模擬した検証実験をおこなった（図3.2-1、図3.2-2、図3.2-3）。この検証実験において選別システムの設置作業を3名で行い、バックホウを使用した選別作業はバックホウ操縦者が1名と選別システム操作者1名の2名体制で行った。選別システムの処理速度は1 m³/h相当とし、0.45 m³バケットに切り切りで入る廃棄物量（約0.30 m³）を1杯投入し（図3.2-4）、選別する実験を4回繰り返し行った。

実験の結果、選別システムは一般的な15 t低床トラックに車載して運搬が可能であり、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、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、約2時間（115分）で実施できることがわかった（表3.2-1）。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しても廃棄物のこぼれや詰まりなどが無く、選別作業が行える事を確認した。
図 3.2-1 運搬状況

図 3.2–2 設置作業

図 3.2–3 選別作業の検証状況

図 3.2-4 バックホウ投入廃棄物

表 3.2-1 選別システム設置・選別作業サイクル

No	作業項目	使用機械	作業人数	作業時間(min)
1	運搬車輛搬入	15 t 低床トラック	1	5
2	玉掛け	35 t ラフタークレーン	2	15
3	揚重・設置	15 t 低床トラック35 t ラフタークレーン	3	35
4	調整	-	3	40
5	配線	-	2	20
Total	115
6	選別システム起動	1	2
7	廃棄物投入	0.45m3バックホウ	1	1
8	選別	1	20
9	回収、片付け	2	15
10	選別システム停止	1	1
### 3.3 廃棄物サンプルを使っ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[2]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（図2.2.3-2）。選別システムの処理速度が1m³/h相当になるよう約20分間で0.3m³の廃棄物サンプルをホッパに投入し（図3.3-1）、分別機構および選別ロボットによって選別された廃棄物の個数を計測する実験を3回実施した。この際、ロールスクリーン下端と選別コンベア端部から排出されたコンクリート塊以外の廃棄物は選別を失敗したものとして扱う。選別ロボットによる廃棄物選別状況を図3.3-2、実験によって求めた選別システムの選別精度を図3.3-3に示す。

選別精度結果から選別システムは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。選別システムにおいて選別ロボットで選別される金属くず（アルミニウム）、廃プラスチック、木くず、その他の廃棄物の平均選別精度は67.2%であった。しかし、3回の実験データを平均した値は全ての品目で目標値を超えているが、金属くずや廃プラスチック、木くずは選別精度にばらつきが大きく、目標値を超えない場合があった。

図 3.3−3 選別システムの選別精度結果
図 3.3-1 廃棄物サンプル投入状況

図 3.3–2 選別ロボットによる廃棄物選別

今回の実験では廃棄物形状や配置が複雑であるためハンドによる把持を失敗し確実に廃棄物を回収できない事象（図3.3-4）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ケースや、ハンドが廃棄物に乗り上げ選別できないケース（図3.3-5）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。

そこで選別精度評価実験における選別ロボットの動作記録をもとに、選別精度低下要因の分析を行った。その結果、主な要因として次の7つを抽出した。但し、ここでは選別ロボットの動作をのみを検証するため、ロボットビジョンによる材質判定結果の間違えは要因に加えていない。

① 卷込まれ：他の対象物の選別動作によって、異なる品目の回収ボックスにまとめて回収された

② 乗上げ：ハンドが廃棄物に乗上げ、回収できなかった

③ 把持逸脱：モード H での把持に失敗し、ハンドの回転時に対象物が左右に逸れた

④ 乗越え：選別コンベアの起伏でハンドが傾き廃棄物上をハンドが通過した

⑤ ずらされ：他の対象物の選別動作時に接触し、廃棄物の位置や向きが移動した

⑥ 障害物：経路上の物にハンドのツメが接触し、把持に失敗した

⑦ 逸脱：モード P による直線押し動作中に、対象物が左右に逸れた

これら7つの要因が起こった回数を記録し、投入した個数で割った値を選別失敗率と定義し、その結果を図3.3-6に示す。選別ロボットの選別動作を起因とする選別失敗は15.8%の割合で発生し、その中でも「巻き込まれ」による選別失敗が最も高い割合で起こっていることが伺える。ちなみに、同じ実験でロボットビジョンによる材質判定結果の間違えは4.4%の確率で発生した。

图 3.3-4 把持失败

図3.3-5 乗上げ
図 3.3-6 選別ロボットによる選別失敗要因

今回の精度評価実験において選別ロボットの選別失敗の他に、選別コンベア上で廃棄物の接触が原因と思われる材質判定間違いが発生していた。廃棄物の接触を減らすためにも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動作を行わなければ、現状の選別精度を維持した状態で処理速度の目標値である10 m³/hの実現は困難であると思われる。今後、更なる実用化に向けた取り組みの中で掃引動作やハンドを改良し、選別精度および処理速度を安定的に向上させる事が課題となる。

## 【参考文献】

[1] 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.

[2] 中村聡，上野隆雄 他 2 名，“建設系産業廃棄物選別システムの精度検証と実用化に向けた課題”，第 29 回日本ロボット学会学術講演会，1B3-2，2011.

[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] 中村宗隆，上野隆雄，井上大輔，後久卓哉，中村聡，柳原好孝，“ロールスクリーンを用いた解体時に発生する建設系産業廃棄物の選別方法”，第23回廃棄物資源循環学会研究発表会(CD-ROM)，B3-1，2012.

[5] 中村 宗隆，後久 卓哉，上野 隆雄，中村 聡，柳原 好孝，“建設系産業廃棄物選別システム実用化研究”，第13回建設ロボットシンポジウム，pp.123-128，2012.
### 4. まとめ

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により開発技術ごとに下記に示す成果を得た。

## 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

近赤外カメラおよび液晶チューナブルフィルタを使用したアスベスト含有建材判定手法を確立し、約4秒でアスベストを自動検出できるソフトウェアを備えた可搬形フィールド調査用のアスベストスクリーニング装置を製作した。この装置を災害廃棄物仮置き場や解体工事などの複数の現場に持ち込みスクリーニング実験を行い、アスベストスクリーニング装置の検出精度を評価した結果、含有率3 wt%以下では検出精度62.5%であった。また、含有率3 wt%以上では検出精度は100%であった。

このアスベストスクリーニング技術を応用し、選別システムに接続する事で選別ロボットによって選別された「その他」の廃棄物を受け入れ、その廃棄物がアスベストを含有しているかどうかを判定し、適切な回収を行う「アスベスト含有建材自動検出装置」を製作した。このアスベスト含有建材自動検出装置で選別システムに投入された建設廃棄物に混入したアスベスト含有建材を選別した結果、選別システム全体としてのアスベスト含有建材選別率は70%、アスベスト含有建材自動検出装置単体でのアスベスト含有建材検出率は88%であった。

この結果から事業全体の達成目標の1つである「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%以上で選別する」の達成を確認した。

また、アスベスト含有率とアスベスト検出点の関係性を検討した結果、断面に露出しているアスベスト繊維の数が均一でないため、特に含有率が高い場合は含有率と検出点画素密度に相関性があまり見られなかった。しかし、含有率が低い場合は2つの値に比例関係が見られるため、今後もサンプル数を増やし、計測データを補強する必要があると考えられる。

## 2 ．建設廃棄物選別システム

近年、増加傾向にある建物が密集する都市部での解体工事に対応するために、既存技術である磁力選別機やロールスクリーンなどの選別機器と産業用ロボットを組み合せ、現場での搬入や組立が容易で、トラック1台に積載可能な大きさと質量の選別システムを開発した。この選別システムは「アスベスト含有建材自動検出装置」と接続する事で廃棄物に混入したアスベスト含有建材の検出が可能になり、HEPAフィルタ付きファンを装備して飛散防止対策も施されている。また、選別システムのベルトコンベア上に展開した不定形な建設廃棄物をロボットアームで確実に選別するために、建設廃棄物抽出用3指ロボットハンドとロボットアームの経路計画アルゴリズムを開発した。

選別システムの選別精度を検証するため、解体現場から採取した6種類（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）の廃棄物サンプルを混ぜ合わせ、選別システムによって品目ごとに選別する実験を行った。

この選別精度検証実験により、事業全体の目標である5種類の建設廃棄物を60％以上の精度で選別可能である事を確認した。また、選別ロボットで選別される金属くず（アルミニウム）、廃プラスチック、木くず、その他の廃棄物の平均選別精度は67.2%であった。しかし、3回の実験データを平均した値は全ての品目で目標値を超えているが、金属くずや廃プラスチック、木くずは選別精度にばらつきが大きく、目標値を超えない場合があった。今後、更なる実用化に向けた取り組みの中で掃引動作やハンドを
改良し、選別精度および処理速度を安定的に向上させる事が課題となる。

実際の解体現場での運搬、設置、選別作業を模擬した検証実験を行った結果、選別システムを一般的な15 t 低床トラックに積載し、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て電源ケーブルを配線するまでの作業を約2時間で完了できる事が分かった。また、選別システム上部にある投入ホッパに廃棄物を0.45m³バックホウを使用して投入する際に、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。

以上の成果によって、建設廃棄物処理の川上に位置する解体現場での迅速かつ安価なアスベストスクリーニングだけでなく、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に展開できる可能性を見出す事ができた。また、ロボットアームを使用した廃棄物選別システムにより、これまで人の手で行ってきた選別作業を自動化できるため、解体工事だけでなく中間処理施設における作業の効率化やコスト削減が期待されている。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有用な基盤技術となるよう処理速度や選別精度の向上によって更に実用性を高める必要がある。

### 5. 事業概要図

図 5-1 選別システム概要図

図 5-2 選別システム

図 5-3 アスベストスクリーニング装置

図 5-4 自動検出装置と選別システムの接続
### 6. 論文・新聞発表等

## 【国内論文】

[1] 中村宗隆，上野隆雄，井上大輔，後久卓哉，中村聡，柳原好孝，“ロールスクリーンを用いた解体時に発生する建設系産業廃棄物の選別方法”，第23回廃棄物資源循環学会研究発表会(CD-ROM)，B3-1，2012.

[2] 中村 宗隆，後久 卓哉，上野 隆雄，中村 聡，柳原 好孝，“建設系産業廃棄物選別システム実用化研究”，第 13 回建設ロボットシンポジウム，pp. 123-128，2012.

[3] 中村聡，井上大輔，上野隆雄，中村宗隆，後久卓哉，柳原好孝，“ロボットアームを使用した建設系廃棄物選別システムの開発”，日本ロボット学会第30回記念学術講演会，4G1-6，2012.

[4] 中村聡，井上大輔，柳原好孝，“RT技術を応用した建設系廃棄物選別システムの開発（その1）－建設業におけるロボットアームの可能性－”，東急建設技術研究所報 No.38，pp.57-60，2012.

[5] 上野隆雄，中村聡，“アスベストスクリーニング技術の開発”，第24回廃棄物資源循環学会研究発表会(CD-ROM)，E2-6，2013.

[6] 上野 隆雄, 中村 聡, "アスベストスクリーニングシステムの開発", 計測自動制御学会第 14 回システムインテグレーション部門講演会 (SICE2013), pp. 493-496, 2013 年 12 月

[7] 中村聡，井上大輔，“産業用ロボットを使用した建設廃棄物選別システムの開発”，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 2014 講演概要集，1P1-K01，2014 年 5 月（投稿済み）.

[8] 井上大輔，中村聡，“建設廃棄物選別用3指ハンドの構成と動作モード”，日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2014講演概要集，1P1-M02，2014年5月（投稿済み）.

[9] 上野隆雄, 中村聡, "建材中アスベストの可視化技術の開発", 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 2014 講演概要集, 1P1-K05, 2014 年 5 月 (投稿済み).

【プレスリリース】

[1] 日刊建設産業新聞,“東急建設:ロボット技術(RT)活用し現場作業安全にアスベスト建材を自動選別”,2014年1月23日.

[2] 日本経済新聞, “がれき自動分別装置 東急建設 トラックに搭載可能”, 2014 年 1 月 4 日.

[3] 建築技術,“広範囲を数秒で調査可能な「アスベストが見えるカメラ」を開発”, TECHNICAL VIEW, 2013 年 12 月.

[4] ワールドビジネスサテライト, “危険なアスベスト防げ”, テレビ東京, 2013年10月9日.

[5] 日刊建設工業新聞, “東急建設／廃棄物中の石綿見える化／画像から4秒で判定、選別システムも開発中”, 2013年9月18日.

[6] 建設通信新聞,“東急建設/4秒で石綿“見える化”/効率的にふるい分け”,2013年9月18日.

[7] 日刊建設産業新聞,“東急建設／石綿ふるい分け装置開発／廃棄物選別システムへ応用”,2013年9月18日.

[8] 建設通信新聞,“東急建設の環境・技術展／「安心」「快適」技術紹介”,2013年11月8日.

[9] 日刊建設工業新聞, “東急建設が環境・技術展／顧客ら70人参加”, 2013年11月8日.

[10]日刊建設産業新聞,“東急建設／技研で先端技術など紹介”,2013年11月8日.

[11]東急建設株式会社,“アスベストが見えるカメラ 実用化に向け開発～広範囲を数秒で調査可能な「アスベストスクリーニング装置」～”,2013年9月17日.
### 7. 知的財産権の取得状況

1）名称：特定物質檢出裝置及び方法

出願番号：特願 2012-202758

出願日：2012年9月14日

2）名称：側面位置制御装置、物体の側面撮影システム及び物体の側面撮影方法

出願番号：特願 2013-218475

出願日：2013年10月21日
### 8 \. 英文概要

·研究課題名

「Development of the Sorting System for Recycling Construction Byproducts and Asbestos-Containing Building Materials」

·代表研究者名及び所属

Yoshitaka Yanagihara (Tokyu Construction Ltd.)

・研究分担者名及び所属

Satoru Nakamura (Tokyu Construction Ltd.)

Takao Ueno (Tokyu Construction Ltd.)

Daisuke Inoue (Tokyu Construction Ltd.)

Munetaka Nakamura (Tokyu Construction Ltd.)

Takuya gokyuu (Tokyu Construction Ltd.)

## ·要旨

In demolition sites, the construction byproducts are selected as much as possible from the construction wastes by mankind or heavy machines. However, wide variety of the construction wastes are mixed which is not able to avoid because of the nature of the demolition work. Even requires a lot of time and effort to selection work of the mixed waste by mankind, there is a problem to avoid risks for workers due to risk of accidental contact with the heavy machines, and exposure to hazardous substances.

The purpose of this project is to develop the sorting system for construction byproducts and asbestos-containing building materials. How efficiently demolition work can be achieved is through automation with safety improvement, improvement of recycling rate of the waste, and preventing the asbestos mixed into the construction by products in the demolition work. The goal of this project is to use disaster waste sorting and intermediate treatment facilities practically in demolition work, also improvement of the sorting speed in the future.

・キーワード

Construction Byproducts, Sorting-system, Robot Arm, Near-Infrared, Asbestos Screening
## 卷末资料

【資料①】：アスベスト検出精度検証実験で使用したアスベスト含有建材】

試料 1 クリンタイル 1.1wt% アモサイト 8.6wt%

試料 5 クリソタイル 5.9wt%

試料 2 クリソタイル 2.1wt%

試料 6 クリンタイル 6.0wt%

試料 3 クリソタイル 3.7wt%

試料 7 クリンタイル 6.1wt%

試料 4 クリンタイル 4.2wt%

試料 8 クリソタイル 6.5wt%