平成18年度 卒業研究 発表会
風力選別モデル実験装置
H19.2.2(金)
太屋岡研究室
新倉直也
風力選別機とは
• 上昇気流(風)を用いて混合物を分離させる装置
(例)粉砕したペットボトルとラベルの選別
• 筒に粉砕したペットボトルなどを入れる
上向きに風を起こすことで
ラベル(比重小)
・・・上へ飛ばされる
ボトル本体(比重大)
・・・下へ落ちる
アクリルパイプ
:ラベル
(比重小)
比重の小さい
物体は
上昇
ペットボトルと
ラベルの
選別
:ボトル本体
(比重大)
風
力
風
力
ブロワ
(風起こし)
スライダック
スライダック
(a) 選別前
(b) 選別後
図1 風力選別機
:ラベル
(比重小)
高効率化
:ボトル本体
(比重大)
風
力
風
力
ブロワ
(コンデンサモータ)
スライダック
AEセンサ
ブロワ
(誘導電動機)
電圧 手動 制御
(a) 従来の手動制御
周波数 自動 制御
インバータ
(b) 本研究の目指す自動制御
図2 本研究の目的
実験装置概要
アクリルパイプ
:ラベル
(比重小)
③USBカメラ
:比重中間
の物体
PC
OS:Windows XP
プログラム言語:C
AEテスタ
(検波・増幅)
:ボトル本体
(比重大)
風
力
②AEセンサ
A/D
COM
画像処理
(OpenCV)
ブロワ
(風起こし)
①インバータ
シリアル通信(RS232C)
図3 風力選別モデル実験装置の概要
インバータ
ア
ク
リ
ル
パ
イ
プ
PC
ブロワ
制御信号(三相交流)
シリアル通信
(周波数指令)
図4 実際に試作中の実験装置
③画像処理
• OS:Windows XP
• プログラミング言語:C言語
• 画像処理API:OpenCV(Intel社が開発)
(1) 静止画から色を抽出する
(2) 動画(AVI)から移動物体を抽出する
– あらかじめ選別の様子を撮影
– 動画を読み込み→フレーム間差分法を適用
静止画からの色抽出
画像を読み込み
RGBデータからY ・ U ・ V を求める
明るさ
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
青成分 U = 0.564 ( B – Y )
(1)
→閾値処理
(元のRGBデータを操作)
赤成分 V = 0.713 ( R – Y )
回収された産物から 赤・青・白の割合を求める → フィードバック → 制御
(a) 画像処理前
(b) 画像処理後
(アクリルパイプ上部で回収した産物)
図5 静止画からの色抽出
フレーム間差分法
• 連続する3枚のフレームから差分画像を求める
→移動前後の物体が残る
• それらを2値化し、論理積(AND)を取る
→2枚目における移動物体が抽出できる
フレーム
(グレースケール)
2
差値
分化
アクリルパイプ
擬似試料(BB弾:橙)
図6 フレーム間差分法
A
N
D
フレーム
(グレースケール)
2値化・論理積(AND)
→2枚目における移動物体
(a) 画像処理前
(b) 画像処理後
図7 フレーム間差分法による移動物体抽出
まとめと今後の課題
まとめ
• 静止画から色抽出を行うことができた
• 画像処理により選別塔内を移動する
物体の抽出をすることができた
今後の課題
• 特定の色の移動物体抽出
• 色識別で得た情報をフィードバックさせる
• オンライン(リアルタイム)での画像処理
• 各要素の使用
• 選別実験・解析
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風力選別装置の開発