JP2024092154A - Estimation device, program, and estimation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、推定装置、プログラム及び推定方法に関する。 The present invention relates to an estimation device, a program, and an estimation method.
製鉄原料や発電燃料としての鉄鉱石や石炭等の物質については、その含水量を適切な範囲内に維持することが必要である。これらの物質は、乾燥しすぎると粉塵が発生し、一方で、含水量が多すぎると搬送時の詰まりが起こったり、乾燥のための熱量が多く必要になりエネルギー効率が低下したりすることがある。 For materials such as iron ore and coal, which are used as raw materials for steelmaking and fuel for power generation, it is necessary to maintain the moisture content within an appropriate range. If these materials are too dry, they will generate dust, while if they contain too much moisture, they may clog during transportation or require a large amount of heat for drying, reducing energy efficiency.
そこで、乾燥している場合には散水をし、含水量が多すぎる場合には遮水剤等の薬剤を散布して、含水量を適切な範囲に維持するために、それらの物質中に含まれる含水量を把握する必要がある。 Therefore, it is necessary to understand the water content in these materials in order to maintain the water content within an appropriate range by sprinkling water when it is dry, or spraying chemicals such as water-blocking agents when the water content is too high.
物質中に含まれる含水量を把握し、粉塵防止の目的で散水を行うため、例えば特許文献1には、近赤外線式含水率計を用いて鉄鉱石のパイルの表面の含水量を測定する方法が開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a method for measuring the moisture content on the surface of an iron ore pile using a near-infrared moisture content meter in order to determine the moisture content in the material and to perform water sprinkling to prevent dust.
しかしながら、本発明者らが検討したところ、上述のようなパイルの表面の含水量等を推定するに際しては、周辺環境に影響を受けることが多く、適正な数値管理が難しい場合があった。 However, the inventors' investigations revealed that estimating the moisture content of the pile surface as described above is often influenced by the surrounding environment, making it difficult to properly manage the values.
本発明では上記事情に鑑み、対象物の含水量等を推定するにあたって、周辺環境に影響を受けづらい推定装置等を提供することとした。 In consideration of the above circumstances, the present invention aims to provide an estimation device etc. that is less affected by the surrounding environment when estimating the moisture content etc. of an object.
本発明の一態様によれば、対象物の含水量を推定する推定装置が提供される。この推定装置は、光学特性取得部と、含水モデル情報取得部と、含水量推定部と、を備える。光学特性取得部は、対象物と、対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得する。含水モデル情報取得部は、対象物の光学特性と、対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得する。含水量推定部は、対象物の光学特性と、基準板の光学特性と、含水モデル情報と、に基づいて対象物の含水量を推定する。 According to one aspect of the present invention, there is provided an estimation device that estimates the moisture content of an object. The estimation device includes an optical property acquisition unit, a moisture model information acquisition unit, and a moisture content estimation unit. The optical property acquisition unit acquires optical properties of the object and a reference plate different from the object. The moisture model information acquisition unit acquires moisture model information that is created by associating the optical properties of the object with the moisture content of the object. The moisture content estimation unit estimates the moisture content of the object based on the optical properties of the object, the optical properties of the reference plate, and the moisture model information.
具体的に、本発明は以下のものを提供する。
(1)
対象物の含水量を推定する推定装置であって、
光学特性取得部と、含水モデル情報取得部と、含水量推定部と、を備え、
前記光学特性取得部は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記含水モデル情報取得部は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得し、
前記含水量推定部は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記含水モデル情報と、に基づいて前記対象物の含水量を推定する、
推定装置。
(2)
(1)に記載の推定装置において、
前記光学特性取得部は、前記対象物及び/又は前記基準板の、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得する、推定装置。
(3)
(1)又は(2)に記載の推定装置において、
前記光学特性取得部は、前記光学特性として、前記対象物及び/又は前記基準板の、吸収率、反射率及び透過率のうちいずれか1つ以上を取得する、推定装置。
(4)
(1)ないし(3)のいずれか1項に記載の推定装置において、
前記光学特性取得部は、前記対象物と、前記基準板と、を同一画角内に含めて撮像することで、それぞれの光学特性を取得する、推定装置。
(5)
(1)ないし(4)のいずれか1項に記載の推定装置において、
前記光学特性取得部の取得する前記対象物及び/又は前記基準板の光学特性は、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラを用いて取得される、推定装置。
(6)
(5)に記載の推定装置において、
前記基準板は、前記ハイパースペクトルカメラ又は前記マルチスペクトルカメラの筐体に連結されて設けられる、推定装置。
(7)
(6)に記載の推定装置において、
前記基準板は、前記基準板の位置及び/又は向きを調整可能に前記筐体に連結されて設けられる、推定装置。
(8)
(7)に記載の推定装置おいて、
さらに検知部と、調整部と、を備え、
前記検知部は、前記ハイパースペクトルカメラ又は前記マルチスペクトルカメラに対して照射される光に関する情報を検知し、
前記調整部は、前記検知部が検知した前記光に関する情報に基づいて、前記基準板の位置及び/又は向きを調整する、推定装置。
(9)
(1)ないし(8)のいずれか1項に記載の推定装置において、
前記対象物は、製鉄原料又は発電燃料である、推定装置。
(10)
対象物の中の薬剤の含有の有無又は含有量を推定する推定装置であって、
光学特性取得部と、薬剤含有モデル情報取得部と、薬剤情報推定部と、を備え、
前記光学特性取得部は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記薬剤含有モデル情報取得部は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の中の薬剤の有無又は含有量と、が関連付けられて作成された薬剤含有モデル情報を取得し、
前記薬剤情報推定部は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記薬剤含有モデル情報と、に基づいて前記対象物の中の含有の有無又は含有量を推定する、
推定装置。
(11)
(10)に記載の推定装置において、
前記光学特性取得部は、前記対象物及び/又は前記基準板の、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得する、推定装置。
(12)
プログラムであって、
コンピュータを、(1)ないし(11)のいずれか1項に記載の推定装置の各部として機能させるためのプログラム。
(13)
対象物の含水量を推定する推定方法であって、
光学特性取得工程と、含水モデル情報取得工程と、含水量推定工程と、を備え、
前記光学特性取得工程は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記含水モデル情報取得工程は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得し、
前記含水量推定工程は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記含水モデル情報と、に基づいて前記対象物の含水量を推定する、
推定方法。
(14)
対象物の中の薬剤の含有の有無又は含有量を推定する推定方法であって、
光学特性取得工程と、薬剤含有モデル情報取得工程と、薬剤情報推定工程と、を備え、
前記光学特性取得工程は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記薬剤含有モデル情報取得工程は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の中の薬剤の有無又は含有量と、が関連付けられて作成された薬剤含有モデル情報を取得し、
前記薬剤情報推定工程は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記薬剤含有モデル情報と、に基づいて前記対象物の中の含有の有無又は含有量を推定する、
推定方法。
Specifically, the present invention provides the following:
(1)
An estimation device for estimating a moisture content of an object, comprising:
The apparatus includes an optical characteristic acquisition unit, a water content model information acquisition unit, and a water content estimation unit,
The optical characteristic acquisition unit acquires optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
the water-containing model information acquisition unit acquires water-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with a water content of the object;
The moisture content estimation unit estimates the moisture content of the object based on optical characteristics of the object, optical characteristics of the reference plate, and the moisture model information.
Estimation device.
(2)
In the estimation device according to (1),
The optical characteristic acquisition unit acquires the optical characteristics of the object and/or the reference plate for light of multiple different wavelengths.
(3)
In the estimation device according to (1) or (2),
The optical characteristic acquisition unit acquires, as the optical characteristics, one or more of absorptance, reflectance, and transmittance of the object and/or the reference plate.
(4)
In the estimation device according to any one of (1) to (3),
The optical property acquisition unit acquires the optical properties of the object and the reference plate by capturing images of the object and the reference plate within the same angle of view.
(5)
In the estimation device according to any one of (1) to (4),
An estimation device, wherein the optical properties of the object and/or the reference plate acquired by the optical property acquisition unit are acquired using a hyperspectral camera or a multispectral camera.
(6)
In the estimation device according to (5),
An estimation device, wherein the reference plate is coupled to a housing of the hyperspectral camera or the multispectral camera.
(7)
In the estimation device according to (6),
The reference plate is coupled to the housing so that a position and/or an orientation of the reference plate can be adjusted.
(8)
In the estimation device according to (7),
Further, the device includes a detection unit and an adjustment unit,
The detection unit detects information regarding light irradiated onto the hyperspectral camera or the multispectral camera,
The adjustment unit adjusts the position and/or orientation of the reference plate based on information about the light detected by the detection unit.
(9)
In the estimation device according to any one of (1) to (8),
The estimation device, wherein the object is a raw material for steelmaking or a fuel for power generation.
(10)
An estimation device for estimating the presence or absence or amount of a drug contained in an object, comprising:
The apparatus includes an optical characteristic acquisition unit, a drug-containing model information acquisition unit, and a drug information estimation unit,
The optical characteristic acquisition unit acquires optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
The drug-containing model information acquisition unit acquires drug-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with the presence or absence or amount of a drug in the object,
The drug information estimation unit estimates the presence or absence or content of the drug in the object based on the optical characteristics of the object, the optical characteristics of the reference plate, and the drug-containing model information.
Estimation device.
(11)
In the estimation device according to (10),
The optical characteristic acquisition unit acquires the optical characteristics of the object and/or the reference plate for light of multiple different wavelengths.
(12)
A program,
A program for causing a computer to function as each part of the estimation device according to any one of (1) to (11).
(13)
A method for estimating a moisture content of an object, comprising:
The method includes an optical characteristic acquisition step, a water content model information acquisition step, and a water content estimation step,
The optical characteristic acquisition step includes acquiring optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
The water-containing model information acquisition step acquires water-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with a water content of the object,
The moisture content estimating step estimates the moisture content of the object based on optical characteristics of the object, optical characteristics of the reference plate, and the moisture model information.
Estimation method.
(14)
A method for estimating the presence or absence or amount of a drug contained in a target object, comprising:
The method includes an optical characteristic acquisition step, a drug-containing model information acquisition step, and a drug information estimation step,
The optical characteristic acquisition step includes acquiring optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
The drug-containing model information acquisition step acquires drug-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with the presence or absence or amount of a drug in the object,
The drug information estimation step estimates the presence or absence or the amount of the drug contained in the object based on the optical characteristics of the object, the optical characteristics of the reference plate, and the drug-containing model information.
Estimation method.
上記態様によれば、対象物の含水量等を推定するにあたって、周辺環境に影響を受けづらい推定装置等が提供される。 According to the above aspect, an estimation device etc. is provided that is less affected by the surrounding environment when estimating the moisture content etc. of an object.
以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。 The following describes embodiments of the present invention. Note that the various features shown in the following embodiments can be combined with each other.
ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体(Non-Transitory Computer-Readable Medium)として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現(いわゆるクラウドコンピューティング)するように提供されてもよい。 The program for implementing the software used in this embodiment may be provided as a non-transitory computer-readable recording medium, or may be provided so that it can be downloaded from an external server, or may be provided so that the program is started on an external computer and its functions are implemented on a client terminal (so-called cloud computing).
また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、0または1で構成される2進数のビット集合体としての信号値の高低、または量子的な重ね合わせ(いわゆる量子ビット)によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。 In this embodiment, a "unit" may also include, for example, a combination of hardware resources implemented by a circuit in the broad sense and software information processing that can be specifically realized by these hardware resources. In this embodiment, various information is handled, and this information is represented, for example, by physical values of signal values representing voltage and current, high and low signal values as a binary bit collection consisting of 0 or 1, or quantum superposition (so-called quantum bits), and communication and calculations can be performed on a circuit in the broad sense.
また、広義の回路とは、回路(Circuit)、回路類(Circuitry)、プロセッサ(Processor)、およびメモリ(Memory)等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等を含むものである。 In the broad sense, a circuit is a circuit realized by at least appropriately combining a circuit, circuitry, a processor, and memory. In other words, it includes application specific integrated circuits (ASICs), programmable logic devices (e.g., simple programmable logic devices (SPLDs), complex programmable logic devices (CPLDs), and field programmable gate arrays (FPGAs)).
1.ハードウェア構成
本節では、本実施形態に係る情報処理システム1のハードウェア構成について説明する。図1は、情報処理システム1の全体構成を示す図である。
1. Hardware Configuration In this section, a hardware configuration of an information processing system 1 according to this embodiment will be described. FIG 1 is a diagram showing the overall configuration of the information processing system 1.
1.1 情報処理システム1
本実施形態の情報処理システム1は、対象物の含水量を推定する推定方法や、対象物の中の薬剤の含有の有無又は含有量を推定する推定方法を実行可能に構成されるシステムである。そのため、かかる情報処理システム1について、単に「推定システム」と称してもよい。
ここで、本実施形態の情報処理システム1は、推定装置2を備える。なお、本明細書では、便宜上、情報処理システム1が、この推定装置2が推定する対象である物質Sも包含する概念として扱う。
図1に示す推定装置2は、情報処理部2aと光学特性測定部2bとを備える。情報処理部2aは情報処理システム1における物質S中の含水量の推定のための情報処理等を制御するものである。なお、情報処理システム1に例示されるシステムとは、1つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。したがって、情報処理部2a単体であってもシステムの一例となる。一方、詳細は図示していないが、複数の装置により所定の情報処理が行われる態様も例示することができる。
1.1 Information Processing System 1
The information processing system 1 of the present embodiment is a system configured to be capable of executing an estimation method for estimating the water content of an object, and an estimation method for estimating the presence or absence or amount of a drug contained in an object. Therefore, such information processing system 1 may be simply referred to as an "estimation system."
Here, the information processing system 1 of this embodiment includes an estimation device 2. For convenience, in this specification, the information processing system 1 is treated as a concept that also includes a substance S that is an object of estimation by the estimation device 2.
The estimation device 2 shown in Fig. 1 includes an information processing unit 2a and an optical property measuring unit 2b. The information processing unit 2a controls information processing and the like for estimating the water content in a substance S in the information processing system 1. The system exemplified as the information processing system 1 is composed of one or more devices or components. Therefore, even the information processing unit 2a alone is an example of a system. On the other hand, although not shown in detail, a mode in which a predetermined information processing is performed by a plurality of devices can also be exemplified.
ここで、本実施形態の情報処理システム1の物質Sは、含水量等を推定する必要のある対象物である。この物質Sは、公知の物質の中から適宜選択される。この物質Sは無機物であっても有機物あってもよい。なお、例示的な実施形態において、この物質S(対象物)は、製鉄原料又は発電燃料である。
「製鉄原料」とは、製鉄所等の製鉄設備における製鉄の原料及び燃料として使用されるものをいい、例えば石炭、鉄鋼、ダスト、スラグ、コークス、焼結鉱の他、石灰石、ドロマイト等の副原料等が挙げられる。また、「発電燃料」とは、発電所等の発電設備における発電の燃料として使用されるものをいい、例えば石炭、バイオマス燃料等が挙げられる。より典型的な例では、物質Sは、石炭又は鉄鉱石である。
なお、本明細書における「含水量」とは、絶対的な質量であってもよいし、物質の単位質量あたりの含水量、すなわち含水率をも含む概念である。
Here, the substance S in the information processing system 1 of this embodiment is an object for which the moisture content, etc. needs to be estimated. This substance S is appropriately selected from among known substances. This substance S may be an inorganic substance or an organic substance. In the exemplary embodiment, this substance S (object) is a raw material for iron making or a fuel for power generation.
"Ironmaking raw materials" refers to materials used as raw materials and fuels for ironmaking in ironmaking facilities such as steelworks, and examples of such materials include coal, steel, dust, slag, coke, sintered ore, as well as auxiliary materials such as limestone and dolomite. "Power generation fuel" refers to materials used as fuels for power generation in power generation facilities such as power plants, and examples of such materials include coal and biomass fuels. In a more typical example, the substance S is coal or iron ore.
In this specification, the term "water content" may refer to an absolute mass, and also includes the water content per unit mass of a substance, that is, the water content rate.
1.2 推定装置2
前述の通り、図1に示される推定装置2は、情報処理部2aと光学特性測定部2bとを備える。以下、各構成について説明する。
1.2 Estimation device 2
1 includes an information processing unit 2a and an optical characteristic measuring unit 2b. Each component will be described below.
[情報処理部2a]
情報処理部2aは、所定の情報処理により、物質Sの含水量等を推定する装置である。
図2は、情報処理部2aのハードウェア構成を示す図である。情報処理部2aは、制御部21と、記憶部22と、入力部23と、表示部24と、通信部25とを有しており、これらの各部を通信バス20が電気的に接続することで構成される。以下、情報処理部2aに備えられる各部について説明を行う。
[Information processing section 2a]
The information processing unit 2a is a device that estimates the water content, etc., of the substance S through predetermined information processing.
2 is a diagram showing the hardware configuration of the information processing unit 2a. The information processing unit 2a has a control unit 21, a storage unit 22, an input unit 23, a display unit 24, and a communication unit 25, and is configured by electrically connecting each of these units via a communication bus 20. Each unit provided in the information processing unit 2a will be described below.
(制御部21)
制御部21は、例えば不図示の中央処理装置(Central Processing Unit:CPU)である。制御部21は、記憶部22に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、推定装置2に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部22に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部21によって具体的に実現されることで、制御部21に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部21は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部21を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。
(Control unit 21)
The control unit 21 is, for example, a central processing unit (CPU) not shown. The control unit 21 realizes various functions related to the estimation device 2 by reading out a predetermined program stored in the storage unit 22. That is, information processing by software stored in the storage unit 22 can be specifically realized by the control unit 21, which is an example of hardware, and executed as each functional unit included in the control unit 21. These will be described in more detail in the next section. Note that the control unit 21 is not limited to being single, and may be implemented with multiple control units 21 for each function. Also, a combination of these may be used.
(記憶部22)
記憶部22は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部21によって実行される推定装置2に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ(Solid State Drive:SSD)等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報(引数、配列等)を記憶するランダムアクセスメモリ(Random Access Memory:RAM)等のメモリとして実施されうる。記憶部22は、制御部21によって実行される推定装置2に係る種々のプログラムや変数等を記憶している。
(Memory unit 22)
The storage unit 22 stores various pieces of information defined by the above description. This can be implemented, for example, as a storage device such as a solid state drive (SSD) that stores various programs and the like related to the estimation device 2 executed by the control unit 21, or as a memory such as a random access memory (RAM) that stores temporarily required information (arguments, arrays, etc.) related to the program calculations. The storage unit 22 stores various programs, variables, etc. related to the estimation device 2 executed by the control unit 21.
(入力部23)
入力部23は、情報処理部2aの筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、入力部23は、表示部24と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、QWERTYキーボード等を採用してもよい。すなわち、入力部23がユーザによってなされた操作入力を受け付ける。当該入力が命令信号として、通信バス20を介して制御部21に転送され、制御部21が必要に応じて所定の制御や演算を実行しうる。
(Input unit 23)
The input unit 23 may be included in the housing of the information processing unit 2a, or may be externally attached. For example, the input unit 23 may be implemented as a touch panel integrated with the display unit 24. If it is a touch panel, the user can input a tap operation, a swipe operation, or the like. Of course, a switch button, a mouse, a QWERTY keyboard, or the like may be adopted instead of the touch panel. That is, the input unit 23 accepts an operation input made by the user. The input is transferred as a command signal to the control unit 21 via the communication bus 20, and the control unit 21 can execute a predetermined control or calculation as necessary.
(表示部24)
表示部24は、例えば、情報処理部2aの筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。表示部24は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース(Graphical User Interface:GUI)の画面を表示する。これは例えば、CRTディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ及びプラズマディスプレイ等の表示デバイスを、情報処理部2aの種類に応じて使い分けて実施することが好ましい。
(Display unit 24)
The display unit 24 may be, for example, included in the housing of the information processing unit 2a or may be externally attached. The display unit 24 displays a screen of a graphical user interface (GUI) that can be operated by a user. This is preferably implemented by using display devices such as a CRT display, a liquid crystal display, an organic EL display, and a plasma display according to the type of the information processing unit 2a.
(通信部25)
通信部25は、情報処理部2aから種々の電気信号を外部の構成要素に送信可能に構成される。また、通信部25は、外部の構成要素から推定装置2への種々の電気信号を受信可能に構成される。なお、通信部25がネットワーク通信機能を有し、これにより通信回線を介して、光学特性測定部2bや推定装置2と外部機器との間で種々の情報を通信可能に実施してもよい。
(Communication unit 25)
The communication unit 25 is configured to be able to transmit various electrical signals from the information processing unit 2a to external components. The communication unit 25 is also configured to be able to receive various electrical signals from the external components to the estimation device 2. The communication unit 25 may have a network communication function, which allows various information to be communicated between the optical property measuring unit 2b or the estimation device 2 and external devices via a communication line.
[光学特性測定部2b]
光学特性測定部2bは、推定対象である物質Sの光学特性を測定するように構成されるものである。
光学特性の測定範囲やその分け方は、用途等に応じて適宜選択することができ、光学特性測定部2bも、光学特性の測定範囲やその分け方に応じて適宜選択すればよく、光学特性を測定できるものであれば特に限定されない。例えば、ヤード内にパイル状に積まれた物質Sを測定する場合には、光学特性測定部2bとして、ハイパースペクトルカメラやマルチスペクトルカメラを用いることができる。この場合において、ハイパースペクトルカメラやマルチスペクトルカメラは、ヤード上空から測定する必要がある。そこで、このような光学特性測定部2bを、物質Sのパイルの最大高さよりも高い位置を飛行することができる飛行体(例えば、ドローン等の無人飛行体UAV)等や、パイルの最大高さよりも高い位置まで伸長することができるリクレーマー等のブームに取り付けて用いればよい。すなわち、このような場合においては、推定対象である物質Sの光学特性は、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラを用いて測定され、特に飛行体に取り付けられたハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラを用いて測定される。
[Optical characteristic measuring unit 2b]
The optical property measuring unit 2b is configured to measure the optical property of the substance S that is the estimation target.
The measurement range of the optical properties and the method of dividing it can be appropriately selected according to the application, and the optical property measurement unit 2b can also be appropriately selected according to the measurement range of the optical properties and the method of dividing it, and is not particularly limited as long as it can measure the optical properties. For example, when measuring the material S piled in a yard in a pile shape, a hyperspectral camera or a multispectral camera can be used as the optical property measurement unit 2b. In this case, the hyperspectral camera or the multispectral camera needs to measure from above the yard. Therefore, such an optical property measurement unit 2b may be attached to the boom of an aircraft (e.g., an unmanned aircraft UAV such as a drone) that can fly at a position higher than the maximum height of the pile of the material S, or a reclaimer that can be extended to a position higher than the maximum height of the pile. That is, in such a case, the optical properties of the material S to be estimated are measured using a hyperspectral camera or a multispectral camera, and in particular, are measured using a hyperspectral camera or a multispectral camera attached to the aircraft.
なお、前述のようなヤード内にパイル状に積まれた物質Sを測定する場合、光学特性測定部2bの配置される高さは、特に限定されないが、ヤードから20m以上200m以下高い位置に配置されることが好ましい。具体的に、光学特性測定部2bの配置される高さとしては、例えば25m以上、30m以上、35m以上、40m以上、45m以上、50m以上、55m以上、60m以上、65m以上、70m以上、75m以上、80m以上、85m以上、90m以上、95m以上、100m以上、105m以上、110m以上、115m以上、120m以上、125m以上、130m以上、135m以上であってよく、また、195m以下、190m以下、185m以下、180m以下、175m以下、170m以下、165m以下、160m以下であってもよい。 When measuring the material S piled up in a yard as described above, the height at which the optical property measuring unit 2b is placed is not particularly limited, but is preferably placed at a position 20 m or more and 200 m or less higher than the yard. Specifically, the height at which the optical property measuring unit 2b is placed may be, for example, 25 m or more, 30 m or more, 35 m or more, 40 m or more, 45 m or more, 50 m or more, 55 m or more, 60 m or more, 65 m or more, 70 m or more, 75 m or more, 80 m or more, 85 m or more, 90 m or more, 95 m or more, 100 m or more, 105 m or more, 110 m or more, 115 m or more, 120 m or more, 125 m or more, 130 m or more, 135 m or more, or 195 m or less, 190 m or less, 185 m or less, 180 m or less, 175 m or less, 170 m or less, 165 m or less, or 160 m or less.
また、光学特性測定部2bの具体的な構造や機能は追って説明を行うこととする。 The specific structure and functions of the optical property measuring unit 2b will be explained later.
なお、光学特性測定部2bによって測定した光学特性情報は、情報処理部2aとの通信を介して、情報処理部2aに送信してもよいし、光学特性測定部2bに記録媒体を付して取得情報をそこに記録し、その記録媒体を介して、情報処理部2aに光学特性情報を取得させてもよい。なお、このように記憶媒体を介して情報処理部2aが所定の情報処理を実行し得ることから、情報処理部2aのみを「推定装置」と称することもできる。 The optical property information measured by the optical property measuring unit 2b may be transmitted to the information processing unit 2a via communication with the information processing unit 2a, or a recording medium may be attached to the optical property measuring unit 2b to record the acquired information thereon, and the information processing unit 2a may acquire the optical property information via the recording medium. Since the information processing unit 2a can thus execute a predetermined information processing via the storage medium, the information processing unit 2a alone may be referred to as the "estimation device."
2.機能構成
本節では、本実施形態の機能構成について説明する。図3は、推定装置2の機能を示す機能ブロック図である。前述の通り、ソフトウェア(記憶部22に記憶されている)による情報処理がハードウェア(制御部21)によって具体的に実現されることで、制御部21に含まれる各機能部として実行されうる。
2. Functional Configuration In this section, the functional configuration of the present embodiment will be described. Fig. 3 is a functional block diagram showing the functions of the estimation device 2. As described above, information processing by software (stored in the storage unit 22) is specifically realized by hardware (the control unit 21), and can be executed as each functional unit included in the control unit 21.
具体的には、推定装置2(制御部21)は、各機能部として光学特性取得部211と、含水モデル情報取得部212と、含水量推定部213と、検知部214と、調整部215と、薬剤含有モデル情報取得部216と、薬剤情報推定部217と、表示制御部218と、記憶管理部219と、を備え得る。なお、このような各機能部については、推定装置2を適用する用途等に応じて適宜増加又は省略されていてもよい。 Specifically, the estimation device 2 (control unit 21) may include, as its functional units, an optical property acquisition unit 211, a water content model information acquisition unit 212, a water content estimation unit 213, a detection unit 214, an adjustment unit 215, a drug content model information acquisition unit 216, a drug information estimation unit 217, a display control unit 218, and a memory management unit 219. Note that these functional units may be increased or omitted as appropriate depending on the application to which the estimation device 2 is applied.
(光学特性取得部211)
光学特性取得部211は、光学特性取得工程を実行可能に構成される。光学特性取得工程において、光学特性取得部211は、対象物と、対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得する。なお、ここでの取得は光学特性測定部2bが測定した情報を取得する態様と、光学特性測定部2bが測定したものではない情報を取得する態様との双方を採用し得る。また、対象物と、基準板と、のそれぞれについて情報の取得経路を異なるものとしてもよい。
(Optical characteristic acquisition unit 211)
The optical characteristic acquisition unit 211 is configured to be able to execute an optical characteristic acquisition process. In the optical characteristic acquisition process, the optical characteristic acquisition unit 211 acquires the optical characteristics of the object and a reference plate different from the object. The acquisition here can adopt both a form of acquiring information measured by the optical characteristic measurement unit 2b and a form of acquiring information not measured by the optical characteristic measurement unit 2b. In addition, the information acquisition path for the object and the reference plate may be different.
(含水モデル情報取得部212)
含水モデル情報取得部212は、含水モデル情報取得工程を実行可能に構成される。含水モデル情報取得工程において、含水モデル情報取得部212は、対象物の光学特性と、対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得する。この含水モデル情報の詳細については追って説明する。
(Water-containing model information acquisition unit 212)
The wet model information acquisition unit 212 is configured to be able to execute a wet model information acquisition step. In the wet model information acquisition step, the wet model information acquisition unit 212 acquires wet model information that is created by associating the optical characteristics of the object with the water content of the object. Details of this wet model information will be described later.
(含水量推定部213)
含水量推定部213は、含水量推定工程を実行可能に構成される。含水量推定工程において、含水量推定部213は、対象物の光学特性と、基準板の光学特性と、含水モデル情報と、に基づいて対象物の含水量を推定する。
(Moisture Content Estimation Unit 213)
The moisture content estimating unit 213 is configured to be able to execute a moisture content estimating step, in which the moisture content estimating unit 213 estimates the moisture content of the object based on the optical characteristics of the object, the optical characteristics of a reference plate, and the moisture model information.
(検知部214)
検知部214は、検知工程を実行可能に構成される。検知工程において、検知部214は、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラに対して照射される光に関する情報を検知する。
(Detection unit 214)
The detection unit 214 is configured to be able to execute a detection process, in which the detection unit 214 detects information related to light irradiated onto the hyperspectral camera or multispectral camera.
(調整部215)
調整部215は、調整工程を実行可能に構成される。調整工程において、調整部215は、検知部214が検知した光に関する情報に基づいて、基準板の位置及び/又は向きを調整する。この検知と調整にかかる具体的な態様は追って説明することとする。
(Adjustment unit 215)
The adjustment unit 215 is configured to be able to execute an adjustment process. In the adjustment process, the adjustment unit 215 adjusts the position and/or orientation of the reference plate based on information about the light detected by the detection unit 214. Specific aspects of this detection and adjustment will be described later.
(薬剤含有モデル情報取得部216)
薬剤含有モデル情報取得部216は、薬剤含有モデル情報取得工程を実行可能に構成される。薬剤含有モデル情報取得工程において、薬剤含有モデル情報取得部216は、対象物の光学特性と、対象物の中の薬剤の有無又は含有量と、が関連付けられて作成された薬剤含有モデル情報を取得する。この薬剤含有モデル情報の詳細については追って説明する。
(Drug-containing model information acquisition unit 216)
The drug-containing model information acquisition unit 216 is configured to be able to execute a drug-containing model information acquisition step. In the drug-containing model information acquisition step, the drug-containing model information acquisition unit 216 acquires drug-containing model information that is created by associating the optical characteristics of the object with the presence or absence or amount of drug in the object. Details of this drug-containing model information will be described later.
(薬剤情報推定部217)
薬剤情報推定部217は、薬剤情報推定工程を実行可能に構成される。薬剤情報推定工程において、薬剤情報推定部217は、対象物の光学特性と、基準板の光学特性と、薬剤含有モデル情報と、に基づいて対象物の中の含有の有無又は含有量を推定する。
(Drug information estimation unit 217)
The drug information estimation unit 217 is configured to be able to execute a drug information estimation step. In the drug information estimation step, the drug information estimation unit 217 estimates the presence or absence or the amount of a drug contained in the target object based on the optical characteristics of the target object, the optical characteristics of the reference plate, and the drug-containing model information.
(表示制御部218)
表示制御部218は、表示制御工程を実行可能に構成される。表示制御工程において、表示制御部218は、記憶部22に記憶された種々の情報又はこれらを含む画面等を視認可能な態様で表示させる。具体的には、表示制御部218は、画面、画像、アイコン、メッセージ等の視覚情報を、推定装置2の表示部24等に表示させるように制御する。表示制御部218は、視覚情報を推定装置2に表示させるためのレンダリング情報だけを生成してもよい。
(Display control unit 218)
The display control unit 218 is configured to be able to execute a display control step. In the display control step, the display control unit 218 displays various information stored in the storage unit 22 or a screen or the like including the information in a visible manner. Specifically, the display control unit 218 controls visual information such as a screen, an image, an icon, a message, etc. to be displayed on the display unit 24 or the like of the estimation device 2. The display control unit 218 may generate only rendering information for displaying the visual information on the estimation device 2.
(記憶管理部219)
記憶管理部219は、記憶管理工程を実行可能に構成される。記憶管理工程において、記憶管理部219は、情報処理システム1に関連する、記憶すべき種々の情報について管理するように構成される。典型的には、記憶管理部219は、光学特性測定部2bが測定した情報や推定装置2が推定した情報等を記憶領域に記憶させるように構成される。この記憶領域は、たとえば推定装置2の記憶部22や各種端末の記憶部が例示されるが、この記憶領域は必ずしも情報処理システム1のシステム内である必要はなく、記憶管理部219は、種々の情報を外部記憶装置などに記憶するように管理することもできる。
(Memory management unit 219)
The memory management unit 219 is configured to be able to execute a memory management process. In the memory management process, the memory management unit 219 is configured to manage various pieces of information to be stored that are related to the information processing system 1. Typically, the memory management unit 219 is configured to store information measured by the optical characteristic measuring unit 2b, information estimated by the estimation device 2, and the like in a memory area. This memory area is exemplified by the memory unit 22 of the estimation device 2 and the memory units of various terminals, but this memory area does not necessarily have to be within the information processing system 1, and the memory management unit 219 can also manage various pieces of information to be stored in an external storage device or the like.
3.情報処理の詳細
第3節では、アクティビティ図等を参照しながら、推定装置2等が実行する情報処理方法について説明する。図4は、推定装置2を用いた情報処理の流れを表すアクティビティ図である。なお、推定装置2等が実行する情報処理方法(推定方法)としては、「対象物の含水量を推定する推定方法」や「対象物の中の薬剤の含有の有無又は含有量を推定する推定方法」が例示されるが、以下、これらについて順を追って説明し、適宜、重複する内容は適宜割愛することとする。
3. Details of Information Processing In Section 3, the information processing method executed by the estimation device 2 and the like will be described with reference to an activity diagram and the like. Fig. 4 is an activity diagram showing the flow of information processing using the estimation device 2. Note that examples of the information processing method (estimation method) executed by the estimation device 2 and the like include an "estimation method for estimating the water content of an object" and an "estimation method for estimating the presence or absence of a drug in an object or the amount of drug contained therein", and these will be described in order below, and overlapping content will be omitted as appropriate.
[対象物の含水量を推定する推定方法]
図4に示されるように、本実施形態の情報処理方法においては、推定装置2の光学特性取得部211が、対象物と、対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得する(工程S1)。
[Method for estimating the moisture content of an object]
As shown in FIG. 4, in the information processing method of this embodiment, the optical property acquisition unit 211 of the estimation device 2 acquires the optical properties of the object and a reference plate different from the object (step S1).
この工程は、光学特性測定部2b等が測定した対象物の光学特性を情報処理部2aが取得するとともに、この対象物とは異なる基準板の光学特性を取得することで達成される。なお、この基準板の光学特性の取得は、対象物の光学特性を取得する光学特性測定部2bとは異なる測定装置によって測定された光学特性を情報処理部2aの光学特性取得部211が取得することによっても達成することができる。一方、対象物の光学特性を測定する光学特性測定部2bと同一の構成によって測定された基準板の光学特性を、情報処理部2aの光学特性取得部211が取得することによっても達成することができる。より典型的な例では、光学特性取得部211は、対象物と、基準板と、を同一画角内に含めて撮像することで、それぞれの光学特性を取得することができる。 This step is achieved by the information processing unit 2a acquiring the optical characteristics of the object measured by the optical characteristic measuring unit 2b, etc., and acquiring the optical characteristics of a reference plate different from the object. The optical characteristics of the reference plate can also be acquired by the optical characteristic acquiring unit 211 of the information processing unit 2a acquiring the optical characteristics measured by a measuring device different from the optical characteristic measuring unit 2b that acquires the optical characteristics of the object. On the other hand, the optical characteristic acquiring unit 211 of the information processing unit 2a acquiring the optical characteristics of the reference plate measured by the same configuration as the optical characteristic measuring unit 2b that measures the optical characteristics of the object. In a more typical example, the optical characteristic acquiring unit 211 can acquire the optical characteristics of each by capturing images of the object and the reference plate within the same angle of view.
この光学特性を取得する態様について、図を示しながら説明を続ける。図5は、本実施形態に用いられる光学特性測定部2bの模式図である。 The manner in which this optical characteristic is acquired will be described further with reference to the drawings. Figure 5 is a schematic diagram of the optical characteristic measuring unit 2b used in this embodiment.
この光学特性測定部2bは、カメラ筐体260と、レンズ261と、基準板262と、支持部材263とを備える。なお、前述の通り、この光学特性測定部2bは、飛行体に取り付けられてもよい。 This optical property measuring unit 2b includes a camera housing 260, a lens 261, a reference plate 262, and a support member 263. As mentioned above, this optical property measuring unit 2b may be attached to an aircraft.
カメラ筐体260は、所定の物体を撮像する構成を備えるものである。また、カメラ筐体260は、撮像対象の光学特性を取得可能に構成される。このカメラ筐体260としては、公知の撮像装置を用いることができるが、典型的には、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラである。すなわち、光学特性取得部211の取得する対象物及び/又は基準板の光学特性は、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラを用いて取得され得る。 The camera housing 260 is configured to capture an image of a specific object. The camera housing 260 is also configured to be able to acquire the optical characteristics of the imaged object. A known imaging device can be used as the camera housing 260, but typically it is a hyperspectral camera or a multispectral camera. In other words, the optical characteristics of the object and/or reference plate acquired by the optical characteristic acquisition unit 211 can be acquired using a hyperspectral camera or a multispectral camera.
レンズ261は、カメラ筐体260に取り付けられ、焦点距離等を調整するように設けられる。 Lens 261 is attached to the camera housing 260 and is configured to adjust the focal length, etc.
基準板262は、例えば表面の色の経時変化少なく、拡散反射面を有する部材により構成される。典型的には、所定の色の顔料等を添加した樹脂からなる部材の表面に粗し加工を施した板を、基準板262として使用することができる。なお、基準板262の表面を構成する樹脂は適宜選択することができるが、例えばフッ素樹脂(PTFE;パーテトラフルオロエチレン)等により構成される。また、市販されており、入手容易性の高いものとしては、SphereOptics社製「Zenith Polymer標準拡散反射ターゲット」等を使用することができる。なお、基準板262の表面の色は物質Sの色調等に応じて適宜設定すればよく、好ましくは、物質Sとほぼ同色調の色により構成される。 The reference plate 262 is made of a member having a diffuse reflection surface, for example, whose surface color does not change much over time. Typically, a plate made of a resin member to which a pigment of a specific color has been added and whose surface has been roughened can be used as the reference plate 262. The resin that makes up the surface of the reference plate 262 can be selected as appropriate, and is made of, for example, fluororesin (PTFE; pertetrafluoroethylene). In addition, as a commercially available material that is easily available, the "Zenith Polymer Standard Diffuse Reflection Target" manufactured by SphereOptics can be used. The surface color of the reference plate 262 can be set appropriately according to the color tone of the material S, and is preferably made of a color that is approximately the same color tone as the material S.
また、本実施形態の光学特性測定部2bは、この基準板262をカメラ筐体260に支持するための支持部材263が備えられている。すなわち、この支持部材263を備えることによって、基準板262は、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラの筐体に連結されて設けられ得る。 In addition, the optical property measuring unit 2b of this embodiment is provided with a support member 263 for supporting the reference plate 262 on the camera housing 260. In other words, by providing this support member 263, the reference plate 262 can be connected to the housing of the hyperspectral camera or multispectral camera.
すなわち、本実施形態の例示的な光学特性測定部2bでは、カメラ筐体260が基準板262の存在する方向を撮像することにより、対象物(物質S)と、基準板262と、を同一画角内に含めて撮像する。また、こうすることで、それぞれの光学特性が測定可能となる。図6は、光学特性測定部2bの撮像する内容を説明するための模式図である。この光学特性測定部2bの撮像する画角AG1には、基準板262と、物質Sとの双方が収められて撮像されており、それぞれの光学特性を測定可能である。また、このようにして測定された光学特性は、通信回路等を介して、情報処理部2aが取得可能である。 That is, in the exemplary optical property measuring unit 2b of this embodiment, the camera housing 260 captures an image in the direction in which the reference plate 262 is present, thereby capturing an image of the object (material S) and the reference plate 262 within the same angle of view. This also makes it possible to measure the optical properties of each. FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the image captured by the optical property measuring unit 2b. Both the reference plate 262 and the material S are captured within the angle of view AG1 captured by the optical property measuring unit 2b, making it possible to measure the optical properties of each. The optical properties measured in this manner can be acquired by the information processing unit 2a via a communication circuit or the like.
ここで、光学特性測定部2bの測定する光学特性(すなわち光学特性取得部211の取得する光学特性)は、対象物及び/又は基準板についての、公知の光学特性のいずれであってよいが、典型的には吸収率、反射率及び透過率のうちいずれか1つ以上である。 Here, the optical characteristics measured by the optical characteristic measuring unit 2b (i.e., the optical characteristics acquired by the optical characteristic acquiring unit 211) may be any of the known optical characteristics of the object and/or the reference plate, but are typically one or more of the absorptance, reflectance, and transmittance.
また、光学特性測定部2bの測定する光学特性は、1の波長に対する光学特性であってもよいが、好ましくは互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性である。すなわち、光学特性取得部211は、対象物及び/又は基準板の、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得し得る。 The optical characteristics measured by the optical characteristic measuring unit 2b may be optical characteristics for one wavelength, but are preferably optical characteristics for multiple wavelengths of light that are different from each other. In other words, the optical characteristic acquiring unit 211 can acquire the optical characteristics of the object and/or the reference plate for multiple wavelengths of light that are different from each other.
この光学特性の取得に関し、典型的にはモデル(含水モデル情報/薬剤含有モデル情報)に適合する波長の光に対する光学特性を取得する。具体的な態様は、続く含水モデルを取得する工程に関する説明にて詳述する。 The optical properties are typically obtained by acquiring optical properties for light of a wavelength that matches the model (water-containing model information/drug-containing model information). Specific aspects are described in detail in the subsequent explanation of the process for acquiring the water-containing model.
すなわち、前述の工程S1とは別に、推定装置2の含水モデル情報取得部212は、対象物の光学特性と、対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得する(工程S2)。なお、この工程S1と工程S2を行う順序は任意であり、工程S1を工程S2に先立って行うことも、工程S2を工程S1に先立って行うことも、双方の工程を同時に行うことも可能である。 That is, apart from the above-mentioned step S1, the moisture model information acquisition unit 212 of the estimation device 2 acquires moisture model information that is created by associating the optical characteristics of the object with the moisture content of the object (step S2). Note that the order of performing steps S1 and S2 is arbitrary, and it is possible to perform step S1 prior to step S2, to perform step S2 prior to step S1, or to perform both steps simultaneously.
ここで、含水モデル情報について説明する。
この含水モデル情報は、推定対象である物質Sと同一の物質の、所定の波長の光に対する光学特性と、物質中の含水量との関係を示すものである。なお、後述するように本実施形態の推定方法においては、対象物の光学特性は、基準板の光学特性に応じて補正されるものである。このような観点から、当該含水モデル情報は、このような補正された対象物の光学特性と、物質中の含水量との関係が示されればよい。
Here, the water-containing model information will be explained.
This moisture model information indicates the relationship between the optical properties of a material identical to the material S to be estimated for light of a predetermined wavelength and the moisture content in the material. As will be described later, in the estimation method of this embodiment, the optical properties of the object are corrected in accordance with the optical properties of the reference plate. From this perspective, the moisture model information only needs to indicate the relationship between the corrected optical properties of the object and the moisture content in the material.
典型的には、当該含水モデル情報は、推定対象である物質Sと同一の物質の、異なる2つの波長の光に対する2つの光学特性の差の関数として算出する含水指数と、物質中の含水量との関係を示すものである。 Typically, the moisture model information indicates the relationship between the moisture index calculated as a function of the difference between two optical properties of a substance identical to the substance S to be estimated for two different wavelengths of light, and the moisture content in the substance.
なお、上述の所定の波長の光は、800nm~2400nmの波長範囲内の波長の光が例示される。800nm~2400nmの波長範囲内では、水分子が吸収を示す波長ピークが複数存在する。したがって、この波長範囲内で測定する光学特性(特に反射率)は、実際の物質Sの含水量と相関性が高い傾向がある。特に、800nm~2400nmの波長範囲内の異なる2つの波長の光に対する2つの光学特性の差の関数として算出する含水指数は、2つの波長における影響を反映しているため、実際の物質Sの含水量と特に相関性が高く、物質Sの含水指数と含水量との関係を示す含水モデル情報を用いることに測定距離及び気象条件にかかわらず、精度よく物質Sの含水量を推定することができる。 The light of the above-mentioned predetermined wavelength is, for example, light of a wavelength within the wavelength range of 800 nm to 2400 nm. Within the wavelength range of 800 nm to 2400 nm, there are multiple wavelength peaks at which water molecules show absorption. Therefore, optical properties (particularly reflectance) measured within this wavelength range tend to have a high correlation with the actual moisture content of the substance S. In particular, the moisture content index calculated as a function of the difference between two optical properties for light of two different wavelengths within the wavelength range of 800 nm to 2400 nm reflects the effects of the two wavelengths, and therefore has a particularly high correlation with the actual moisture content of the substance S. By using moisture content model information showing the relationship between the moisture content index and moisture content of the substance S, the moisture content of the substance S can be accurately estimated regardless of the measurement distance and weather conditions.
なお、上述した2つの波長を選択するための波長範囲としては、800nm~1100nm、1160nm~1340nm及び1440nm~2400nmの範囲内であることが好ましい。このような波長範囲を採用することで、大気中の水分の影響を受けづらくすることができ、結果、測定距離や天候(晴天、曇天)の影響を小さくして、物質Sの含水量を推定することができる。 The wavelength ranges for selecting the two wavelengths mentioned above are preferably within the ranges of 800 nm to 1100 nm, 1160 nm to 1340 nm, and 1440 nm to 2400 nm. By adopting such wavelength ranges, it is possible to reduce the influence of moisture in the atmosphere, and as a result, it is possible to estimate the water content of material S while reducing the influence of the measurement distance and weather (sunny, cloudy).
ここで、「物質の、800nm~2400nmの波長範囲内の異なる2つの波長の光に対する2つの光学特性の差の関数」(以下、「差の関数」ということもある。)について説明する。一例として、2つの光の波長として1050nm及び1330nmを選択し、光学特性として反射率を選択する場合について具体的に説明する。波長1050nmの光に対する反射率をR1050、波長1330nmの光に対する反射率をR1330とすると、2つの光学特性の差はR1330-R1050と示される。差の関数はf(R1330-R1050)と示される。 Here, we will explain "a function of the difference between two optical properties of a substance for light of two different wavelengths within a wavelength range of 800 nm to 2400 nm" (hereinafter sometimes referred to as "difference function"). As an example, a specific description will be given of a case in which 1050 nm and 1330 nm are selected as the two light wavelengths, and reflectance is selected as the optical property. If the reflectance for light of a wavelength of 1050 nm is R 1050 and the reflectance for light of a wavelength of 1330 nm is R 1330 , the difference between the two optical properties is expressed as R 1330 -R 1050. The difference function is expressed as f(R 1330 -R 1050 ).
これを一般化すると、波長inm、jnmの光に対する光学特性をそれぞれOi、Ojとすると、2つの光学特性の差はOj-Oiと示され、差の関数はf(Oj-Oi)と示される。なお、Oi、Ojは、それぞれ同一の光学特性であっても、異なる光学特性であってもよい。「同一の光学特性」とは、例えばOi、Ojともに反射率であるような場合をいい、「異なる光学特性」とは、例えばOiは反射率、Ojは吸収率であるような場合をいう。 To generalize this, if the optical characteristics for light of wavelengths inm and jnm are Oi and Oj , respectively, the difference between the two optical characteristics is expressed as Oj - Oi , and the function of the difference is expressed as f( Oj - Oi ). Note that Oi and Oj may be the same optical characteristics or different optical characteristics. "The same optical characteristics" refers to, for example, a case where Oi and Oj are both reflectance, and "different optical characteristics" refers to, for example, a case where Oi is reflectance and Oj is absorptance.
また、差の関数の形態としては、Oj-Oiの関数であれば特に限定されるものではなく、Oj-Oi、C(Oj-Oi)、C/(Oj-Oi)、COj-Oi、eOj-Oi、log(Oj-Oi)(式中、Cは任意の定数である。)等の関数を用いることができる。また、差の関数としては、式中にさらに、Oi、Ojが含まれていてもよく、例えば、以下の式(1)~(3)のようなものを用いることもできる。 The form of the difference function is not particularly limited as long as it is a function of Oj -Oi, and functions such as Oj - Oi , C( Oj - Oi ), C/( Oj - Oi ), C Oj-Oi , e Oj-Oi , log( Oj - Oi ) (wherein C is an arbitrary constant) can be used. The difference function may further include Oi and Oj in the formula, and for example, the following formulas (1) to (3) can be used.
(Oj-Oi)/Oj ・・・(1)
(Oj-Oi)/Oi ・・・(2)
(Oj-Oi)/(Oj+Oi) ・・・(3)
( Oj - Oi )/ Oj ... (1)
( Oj - Oi )/ Oi ... (2)
( Oj - Oi )/( Oj + Oi ) ... (3)
一実施形態において、差の関数としては、正規化分光反射指数(NDSI;Normalization Difference Spectral Index)を用いることもできる。具体的に、この正規化分光反射指数は、波長inm、jnmの光に対する反射率をそれぞれRi、Rjとすると、以下の式(4)で表される。 In one embodiment, the normalization difference spectral index (NDSI) can be used as the difference function. Specifically, the normalization difference spectral index is expressed by the following formula (4) where R i and R j are the reflectances for light with wavelengths inm and j nm, respectively.
NDSI=(Rj-Ri)/(Rj+Ri) ・・・(4) NDSI=( Rj - Ri )/( Rj + Ri ) (4)
含水モデル情報としては、物質Sの含水指数と含水量との関係を示すものであれば特に限定されないが、例えば含水指数と含水量との関係を示す関数、ルックアップテーブル又はそれらの関係の学習済モデル等を用いることができる。 The moisture model information is not particularly limited as long as it indicates the relationship between the moisture index and moisture content of the substance S, but for example, a function indicating the relationship between the moisture index and moisture content, a lookup table, or a trained model of the relationship between them can be used.
含水モデル情報として、物質Sの含水指数と含水量との関係を示す関数を用いる場合において、このような関数を作成する方法の一例について説明する。想定し得る含水量の範囲をカバーするように(想定し得る含水量の上限を上回るものと、下限を下回るものが少なくとも1点ずつ存在すると好ましいが、その限りではない。)含水量を変化させた複数の含水量既知の物質Sを用意する。それぞれについて、例えば800nm~2400nmの波長範囲内で、一定間隔(例えば10nm)ごとに刻み、刻んだ波長のうちから2つの波長を選択し、これらの波長に対する、含水量既知の物質Sの光学特性をそれぞれ測定する。2つの波長に対する2つの光学特性の差と、含水量(既知)とについて回帰分析を行い、特に決定係数が高い2つの波長を求め、その波長における関数を、物質Sの含水指数と含水量との関係を示す関数として用いる。また、このような関数については、測定距離及び気象条件を変えて、決定係数を一定以上(例えば、R2>0.8)となる2つの波長の組み合わせを用いて、推定の精度をより高めることもできる。また、さらに物質Sの銘柄にかかわらずに物質の含水量を推定したい場合には、物質の銘柄を変えて決定係数を一定以上(例えば、R2>0.8)となる2つの波長の組み合わせを用いればよい。 In the case where a function showing the relationship between the water content index and the water content of a material S is used as the water content model information, an example of a method for creating such a function will be described. A plurality of materials S with known water contents are prepared with different water contents so as to cover the range of possible water contents (it is preferable that there is at least one point above the upper limit of the possible water content and one point below the lower limit of the possible water content, but this is not limited thereto). For each of the materials S, two wavelengths are selected from the wavelengths at regular intervals (for example, 10 nm) within a wavelength range of, for example, 800 nm to 2400 nm, and the optical properties of the material S with known water content for these wavelengths are measured. A regression analysis is performed on the difference between the two optical properties for the two wavelengths and the water content (known), and two wavelengths with particularly high coefficients of determination are found, and the function at those wavelengths is used as a function showing the relationship between the water content index and the water content of the material S. In addition, for such a function, the measurement distance and weather conditions can be changed to use a combination of two wavelengths with a coefficient of determination of a certain level or more (for example, R 2 >0.8). This can further improve the accuracy of the estimation. Furthermore, if it is desired to estimate the water content of a substance regardless of the brand of substance S, the brand of the substance may be changed and a combination of two wavelengths that provides a coefficient of determination above a certain level (for example, R 2 >0.8) may be used.
2つの波長を選択する波長範囲としては、850nm以上、900nm以上であることが好ましい。2つの波長を選択する波長範囲としては、2300nm以下、2200nm以下、2100nm以下、2000nm以下、1900nm以下、1800nm以下、1700nm以下であることが好ましい。 The wavelength range from which the two wavelengths are selected is preferably 850 nm or more and 900 nm or more. The wavelength range from which the two wavelengths are selected is preferably 2300 nm or less, 2200 nm or less, 2100 nm or less, 2000 nm or less, 1900 nm or less, 1800 nm or less, and 1700 nm or less.
刻みの間隔としては、特に限定されないが、5nm以上、6nm以上、7nm以上、8nm以上、9nm以上、10nm以上であることが好ましい。刻みの間隔が所要量以上であることにより、含水モデル情報の作成を容易にすることができる。一方、刻みの間隔としては、50nm以下、45nm以下、40nm以下、30nm以下、20nm以下、15nm以下、10nm以下であることが好ましい。刻みの間隔が所要量以下であることにより、含水モデル情報を精度よく作成することができる。 The interval between increments is not particularly limited, but is preferably 5 nm or more, 6 nm or more, 7 nm or more, 8 nm or more, 9 nm or more, or 10 nm or more. By having an interval between increments that is greater than or equal to the required amount, it is possible to easily create the hydrated model information. On the other hand, it is preferable that the interval between increments is 50 nm or less, 45 nm or less, 40 nm or less, 30 nm or less, 20 nm or less, 15 nm or less, or 10 nm or less. By having an interval between increments that is less than or equal to the required amount, it is possible to create the hydrated model information with high accuracy.
回帰分析としては、特に限定されないが、単回帰分析、重回帰分析等を用いることができる。 Although there are no particular limitations to the regression analysis, simple regression analysis, multiple regression analysis, etc. can be used.
また、本実施形態の情報処理方法においては、工程S1と、工程S2と、を実行した上で、含水量推定部213が、対象物の光学特性と、基準板の光学特性と、含水モデル情報と、に基づいて対象物の含水量を推定する(工程S3)。 In addition, in the information processing method of this embodiment, after steps S1 and S2 are executed, the moisture content estimation unit 213 estimates the moisture content of the object based on the optical characteristics of the object, the optical characteristics of the reference plate, and the moisture model information (step S3).
すなわち、前述の通り光学特性取得部211が対象物の光学特性を、含水モデル情報取得部212が含水モデル情報を取得することから、理論上はこれらの情報に基づき対象物(物質S)の含水量を推定可能であるともいえる。しかしながら、本発明者らの検討によれば、以下の事情があることがわかってきた。すなわち、対象物の光学特性は、外的要因(太陽の位置や天候等)によって影響を受けやすく、推定されるデータの確度を高めるための余地があった。これに対し、本実施形態の推定方法は、含水量の推定にあたって基準板の光学特性を参照することによって、上述のような課題を解決することができるものである。 In other words, as described above, the optical property acquisition unit 211 acquires the optical properties of the object, and the moisture model information acquisition unit 212 acquires the moisture model information, so in theory it is possible to estimate the moisture content of the object (substance S) based on this information. However, the inventors' studies have revealed the following circumstances. That is, the optical properties of the object are easily affected by external factors (such as the position of the sun and the weather), and there is room to improve the accuracy of the estimated data. In contrast, the estimation method of this embodiment can solve the above-mentioned problems by referring to the optical properties of a reference plate when estimating the moisture content.
換言すれば、本実施形態の推定方法においては、基準板の光学特性によって、推定される対象物の含水量が補正されるものである。この補正は、必ずしも以下には限定されないが、典型的には次のように行われる。 In other words, in the estimation method of this embodiment, the estimated moisture content of the object is corrected based on the optical characteristics of the reference plate. This correction is typically performed as follows, although not necessarily limited to the following:
すなわち、測定された基準板の光学特性をOSTとし、測定された対象物の光学特性をOOBとしたときに、本工程S3においては、以下の式(5)で表される値を含水量推定工程に用いられる含水指数(I)として扱い、前述の含水モデル情報に基づき演算することで、対象物の含水量を推定する。 That is, when the optical characteristic of the measured reference plate is OST and the optical characteristic of the measured object is OOB , in this step S3, the value expressed by the following formula (5) is treated as the moisture index (I) used in the moisture content estimation step, and the moisture content of the object is estimated by performing calculations based on the above-mentioned moisture model information.
I=OOB/OST ・・・(5) I = O OB / O ST ... (5)
なお、本実施形態の推定方法では、最終的に出力される含水量が補正後の値となっていればよい。そのため、光学特性が測定された対象物(物質S)の測定値そのものに基づいて、含水モデル情報との関係から推定される含水量をいったん求め、別途測定された基準板の光学特性との関係をもとにいったん求められた含水量を補正することでも本実施形態の推定方法は達成される。 In the estimation method of this embodiment, it is sufficient that the moisture content finally output is a corrected value. Therefore, the estimation method of this embodiment can also be achieved by first determining the moisture content estimated from the relationship with the moisture model information based on the measurement value of the object (substance S) whose optical properties have been measured, and then correcting the moisture content determined based on the relationship with the optical properties of a reference plate that has been measured separately.
このようにして推定された物質Sの含水量は、適宜ユーザに表示(出力)される。ここで、具体的な出力方法としては、例えば以下の態様が挙げられる。
例えば、物質Sのパイル等が広い範囲に物質Sが配置されている場合等には、その範囲を一定の範囲(面積)に分けて光学特性を測定し、特定の範囲(面積)ごとに推定された含水量を出力してもよく、また、物質Sのパイル等が広い範囲に物質Sが配置されている場合等には、その範囲を一定の範囲(面積)に分けて光学特性を測定し、その全部又は一部を積算してより大きい範囲の光学特性を出力してもよい。光学特性の測定範囲を一定の範囲(面積)に分ける場合において、その測定範囲、出力範囲は等分しても不等分してもよく、また、例えばパイルごと等、測定範囲や出力範囲を一定の単位に分けて光学特性を測定し、推定された含水量を出力してもよく、例えば測定範囲をパイルよりも小さな単位で均等に分けて、分けた範囲の中でパイルの含まれる範囲を積算して、パイルごとに推定された含水量を出力してもよい。このように、光学特性の測定範囲やその分け方と、出力範囲やその分け方は、用途等に応じて適宜組み合わせることができる。
また、含水量の大小で区分けし、ヤードの画像や模式図の中のパイルの上に着色したり、文字で示したりしてもよい。これらの出力結果は、たとえば表示部24に表示されるが、典型的には、推定装置2の表示制御部218の機能によって当該表示は実現可能である。
The water content of the substance S estimated in this manner is appropriately displayed (output) to the user. Here, specific output methods include, for example, the following modes.
For example, when piles of the material S are arranged over a wide range, the range may be divided into certain ranges (areas), the optical properties may be measured, and the moisture content estimated for each specific range (area) may be output. When piles of the material S are arranged over a wide range, the range may be divided into certain ranges (areas), the optical properties may be measured, and all or part of the results may be integrated to output the optical properties of a larger range. When dividing the measurement range of the optical properties into certain ranges (areas), the measurement range and output range may be divided equally or unequal. Also, the measurement range and output range may be divided into certain units, such as for each pile, and the optical properties may be measured and the estimated moisture content may be output. For example, the measurement range may be divided equally into units smaller than the pile, and the ranges that include the piles within the divided ranges may be integrated to output the moisture content estimated for each pile. In this way, the measurement range of the optical properties and the division method thereof and the output range and the division method thereof may be appropriately combined depending on the application, etc.
In addition, the piles may be classified according to the moisture content, and may be colored or indicated by letters on the piles in the image or schematic diagram of the yard. These output results are displayed on the display unit 24, for example. Typically, the display can be realized by the function of the display control unit 218 of the estimation device 2.
なお、本実施形態の推定方法においては、以下の構成を採用することもできる。図7は、光学特性測定部2bの調整機構を説明するための模式図である。
すなわち、光学特性測定部2bの基準板262は、基準板262の位置及び/又は向きを調整可能に筐体(カメラ筐体260)に連結されて設けられてもよい。すなわち、前述の含水量の推定を行うにあたって、基準板262や対象物が日陰に入ってしまうと、推定精度が低下するおそれがある。これに対し、基準板262を、基準板262の位置及び/又は向きを調整可能にカメラ筐体260に連結することにより、推定精度の低下が起こる事態を防ぎやすくなる。具体的に、図7の光学特性測定部2bにおいては、支持部材263が可動となるように構成されており、カメラ筐体260との付け根を中心に回転したり(図7a部分参照)、支持部材263が軸回転を行ったりすることができる(図7b部分参照)。また、基準板262が可動となるように構成されてもよく、基準板262が、支持部材263との付け根を中心に回転するように構成されてもよい(図7c部分参照)。もちろん、基準板262の位置や向きの調整機構はこれらには限られない。
In the estimation method of this embodiment, the following configuration can also be adopted: Fig. 7 is a schematic diagram for explaining an adjustment mechanism of the optical characteristic measuring unit 2b.
That is, the reference plate 262 of the optical characteristic measuring unit 2b may be connected to the housing (camera housing 260) so that the position and/or orientation of the reference plate 262 can be adjusted. That is, when estimating the moisture content described above, if the reference plate 262 or the object is in the shade, the estimation accuracy may decrease. In response to this, by connecting the reference plate 262 to the camera housing 260 so that the position and/or orientation of the reference plate 262 can be adjusted, it becomes easier to prevent a situation in which the estimation accuracy decreases. Specifically, in the optical characteristic measuring unit 2b of FIG. 7, the support member 263 is configured to be movable, and can rotate around the base of the camera housing 260 (see FIG. 7a), or the support member 263 can rotate on its axis (see FIG. 7b). In addition, the reference plate 262 may be configured to be movable, or the reference plate 262 may be configured to rotate around the base of the support member 263 (see FIG. 7c). Of course, the adjustment mechanism for the position and orientation of the reference plate 262 is not limited to these.
なお、このような基準板262の調整は手動で行ってもよいが、以下のような構成も採用することができる。すなわち、検知部214が、カメラ筐体260(ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラ)に対して照射される光に関する情報を検知するように構成されてよく、調整部215が、検知部214が検知した光に関する情報に基づいて、基準板262の位置及び/又は向きを調整するように構成されてもよい。すなわち、推定装置2に備えられる検知部214、調整部215の機能に基づき、基準板262や対象物の日照状況を推定し、これに基づいて、基準板262の位置及び/又は向きを自動で調整することもできる。これによって、含水量等の推定精度の向上に寄与することができる。 Although such adjustment of the reference plate 262 may be performed manually, the following configuration may also be adopted. That is, the detection unit 214 may be configured to detect information related to the light irradiated onto the camera housing 260 (hyperspectral camera or multispectral camera), and the adjustment unit 215 may be configured to adjust the position and/or orientation of the reference plate 262 based on the information related to the light detected by the detection unit 214. That is, based on the functions of the detection unit 214 and adjustment unit 215 provided in the estimation device 2, the sunlight conditions of the reference plate 262 and the target object may be estimated, and based on this, the position and/or orientation of the reference plate 262 may be automatically adjusted. This can contribute to improving the estimation accuracy of the moisture content, etc.
[対象物の中の薬剤の含有の有無又は含有量を推定する推定方法]
本推定方法においては、対象物の中の薬剤の含有の有無又は含有量を推定する。この推定方法においても、前述の工程S1、工程S2、工程S3に相当する各工程が実行されるが、この推定方法においては、用いられるモデル情報が、対象物の光学特性と、対象物の中の薬剤の有無又は含有量と、が関連付けられて作成された薬剤含有モデル情報であるという違いがある。
[Method for estimating the presence or absence or amount of a drug contained in a target object]
In this estimation method, the presence or absence or amount of a drug in an object is estimated. In this estimation method, steps corresponding to steps S1, S2, and S3 described above are also performed, but the difference is that the model information used in this estimation method is drug-containing model information created by associating the optical properties of the object with the presence or absence or amount of a drug in the object.
すなわち、物質Sに水が含まれる場合と同様に、物質Sに所定の薬剤が含まれる場合は。本実施形態の推定装置2にて、含有の有無や、含有量の推定が可能である。ここで、「薬剤」は、物質Sと組み合わせることが可能な公知の薬剤のいずれであってもよい。例えば、この物質S(対象物)が、製鉄原料又は発電燃料であり、当該物質Sがパイル状に積まれている場合は、薬剤は防塵剤であってもよい。 That is, in the case where substance S contains a specific chemical, similar to the case where substance S contains water, the estimation device 2 of this embodiment can estimate the presence or absence of the chemical and the amount contained. Here, the "chemical" may be any known chemical that can be combined with substance S. For example, if this substance S (target object) is a raw material for ironmaking or fuel for power generation, and the substance S is piled up in a pile, the chemical may be a dust suppressant.
防塵剤としては、特に限定されないが、ワックスエマルション溶液や、樹脂エマルション溶液、シリコーンオイル、鉱物油や重油等を用いることができる。ワックスエマルションは、ワックスの原料について、天然ワックスと合成ワックスとに分けられる。このうち、天然ワックスとしては、特に限定されないが、動物系ワックス(蜜蝋、鯨蝋等)、植物系ワックス(カルナバ蝋、ライスワックス、キャンデリラワックス等)、石油系ワックス(パラフィンワックス、マイクロクリスタリンワックス等)、鉱物系ワックス(モンタンワックス、セレシンワックス等)等が挙げられる。また、合成ワックスとしては、特に限定されないが、ポリエチレンワックス、天然ワックス変性物、油脂類の硬化油等を用いることができる。エマルジョン樹脂溶液のエマルジョン樹脂としては、特に限定されず、例えばアクリル系樹脂、アクリル系共重合樹脂、酢酸ビニル系樹脂、合成ゴム、ウレタン樹脂、アスファルト(乳化剤)、アクリル・スチレン系エマルション、スチレン・ブタジエン系エマルション、エチレン・酢酸ビニル系、エマルション、バーサチック酸アクリル酸等を用いることができる。シリコーンオイルとしては、ジメチルシリコーンオイル、有機官能性シリコーンオイル(官能基として、アミノ基、エポキシ基、メルカプト基、フェニル基、長鎖アルキル基、水素基等)を用いることができる。なお、このような樹脂エマルション溶液からなる防塵剤は、パイルの表面に疎水性の被膜を形成するものである。 As the dust suppressant, there is no particular limitation, but wax emulsion solution, resin emulsion solution, silicone oil, mineral oil, heavy oil, etc. can be used. Wax emulsions are divided into natural wax and synthetic wax, based on the raw material of the wax. Of these, natural waxes include, but are not limited to, animal wax (beeswax, spermaceti, etc.), plant wax (carnauba wax, rice wax, candelilla wax, etc.), petroleum wax (paraffin wax, microcrystalline wax, etc.), mineral wax (montan wax, ceresin wax, etc.), etc. In addition, as the synthetic wax, there is no particular limitation, but polyethylene wax, natural wax modified products, hardened oil of oils and fats, etc. can be used. As the emulsion resin of the emulsion resin solution, there is no particular limitation, but for example, acrylic resin, acrylic copolymer resin, vinyl acetate resin, synthetic rubber, urethane resin, asphalt (emulsifier), acrylic-styrene emulsion, styrene-butadiene emulsion, ethylene-vinyl acetate, emulsion, versatic acid acrylic acid, etc. can be used. Examples of silicone oils that can be used include dimethyl silicone oil and organic functional silicone oil (functional groups include amino, epoxy, mercapto, phenyl, long-chain alkyl, and hydrogen groups). Dustproofing agents made of such resin emulsion solutions form a hydrophobic coating on the surface of the pile.
本推定方法においても、光学特性取得部211が、対象物及び/又は基準板262の、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得するように構成されてよい等、前述の対象物の含水量を推定する推定方法と同種の構成を適宜採用することができる。例えば、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得する場合、薬剤の含有状況(含有の有無及び/又は含有量)の推定精度を向上させることができる。 In this estimation method, the optical property acquisition unit 211 may be configured to acquire the optical properties of the object and/or the reference plate 262 for light of multiple wavelengths different from each other, and the same type of configuration as the estimation method for estimating the water content of the object described above can be appropriately adopted. For example, when optical properties for light of multiple wavelengths different from each other are acquired, the accuracy of estimating the drug content (presence or absence and/or amount of drug content) can be improved.
以上、本実施形態の推定装置2等によれば、対象物の含水量等を推定するにあたって、周辺環境に影響を受けづらい推定装置等を実現することができる。 As described above, the estimation device 2 of this embodiment can realize an estimation device that is less affected by the surrounding environment when estimating the moisture content, etc., of an object.
4.変形例
第4節では、前述した推定装置2等の情報処理方法の変形例について説明する。
4. Modifications In Section 4, modifications of the information processing method of the estimation device 2 and the like described above will be described.
前述の実施形態は、推定装置2の構成として説明したが、コンピュータを、推定装置2の各部として機能させるプログラムが提供されてもよい。 The above embodiment has been described as the configuration of the estimation device 2, but a program that causes a computer to function as each part of the estimation device 2 may also be provided.
前述の実施形態では、所定のモデルを用いた推定方法を示したが、モデル情報を作成するにあたって関連付けられる情報は、上述のものに限らない。すなわち、本実施形態で用いられるモデル情報は、他に、気象条件、地域に関する条件等の各種条件が関連付けられていてもよい。 In the above embodiment, an estimation method using a predetermined model was shown, but the information associated when creating the model information is not limited to the above. In other words, the model information used in this embodiment may also be associated with various other conditions, such as weather conditions and regional conditions.
以上、本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することができる。また、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれる。 The above describes the embodiments of the present invention, but these are merely examples of the present invention, and various configurations other than those described above can be adopted. Furthermore, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and modifications and improvements within the scope of the present invention that can achieve the object of the present invention are included in the present invention.
1 :情報処理システム
2 :推定装置
2a :情報処理部
2b :光学特性測定部
20 :通信バス
21 :制御部
22 :記憶部
23 :入力部
24 :表示部
25 :通信部
211 :光学特性取得部
212 :含水モデル情報取得部
213 :含水量推定部
214 :検知部
215 :調整部
216 :薬剤含有モデル情報取得部
217 :薬剤情報推定部
218 :表示制御部
219 :記憶管理部
260 :カメラ筐体
261 :レンズ
262 :基準板
263 :支持部材
AG1 :画角
S :物質
1: Information processing system 2: Estimation device 2a: Information processing unit 2b: Optical property measurement unit 20: Communication bus 21: Control unit 22: Memory unit 23: Input unit 24: Display unit 25: Communication unit 211: Optical property acquisition unit 212: Water-containing model information acquisition unit 213: Water content estimation unit 214: Detection unit 215: Adjustment unit 216: Drug-containing model information acquisition unit 217: Drug information estimation unit 218: Display control unit 219: Memory management unit 260: Camera housing 261: Lens 262: Reference plate 263: Support member AG1: Angle of view S: Substance
Claims (14)
光学特性取得部と、含水モデル情報取得部と、含水量推定部と、を備え、
前記光学特性取得部は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記含水モデル情報取得部は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得し、
前記含水量推定部は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記含水モデル情報と、に基づいて前記対象物の含水量を推定する、
推定装置。 An estimation device for estimating a moisture content of an object, comprising:
The apparatus includes an optical characteristic acquisition unit, a water content model information acquisition unit, and a water content estimation unit,
The optical characteristic acquisition unit acquires optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
the water-containing model information acquisition unit acquires water-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with a water content of the object;
The moisture content estimation unit estimates the moisture content of the object based on optical characteristics of the object, optical characteristics of the reference plate, and the moisture model information.
Estimation device.
前記光学特性取得部は、前記対象物及び/又は前記基準板の、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得する、推定装置。 2. The estimation device according to claim 1,
The optical characteristic acquisition unit acquires the optical characteristics of the object and/or the reference plate for light of multiple different wavelengths.
前記光学特性取得部は、前記光学特性として、前記対象物及び/又は前記基準板の、吸収率、反射率及び透過率のうちいずれか1つ以上を取得する、推定装置。 2. The estimation device according to claim 1,
The optical characteristic acquisition unit acquires, as the optical characteristics, one or more of absorptance, reflectance, and transmittance of the object and/or the reference plate.
前記光学特性取得部は、前記対象物と、前記基準板と、を同一画角内に含めて撮像することで、それぞれの光学特性を取得する、推定装置。 2. The estimation device according to claim 1,
The optical property acquisition unit acquires the optical properties of the object and the reference plate by capturing images of the object and the reference plate within the same angle of view.
前記光学特性取得部の取得する前記対象物及び/又は前記基準板の光学特性は、ハイパースペクトルカメラ又はマルチスペクトルカメラを用いて取得される、推定装置。 2. The estimation device according to claim 1,
An estimation device, wherein the optical properties of the object and/or the reference plate acquired by the optical property acquisition unit are acquired using a hyperspectral camera or a multispectral camera.
前記基準板は、前記ハイパースペクトルカメラ又は前記マルチスペクトルカメラの筐体に連結されて設けられる、推定装置。 6. The estimation device according to claim 5,
An estimation device, wherein the reference plate is coupled to a housing of the hyperspectral camera or the multispectral camera.
前記基準板は、前記基準板の位置及び/又は向きを調整可能に前記筐体に連結されて設けられる、推定装置。 7. The estimation device according to claim 6,
The reference plate is coupled to the housing so that a position and/or an orientation of the reference plate can be adjusted.
さらに検知部と、調整部と、を備え、
前記検知部は、前記ハイパースペクトルカメラ又は前記マルチスペクトルカメラに対して照射される光に関する情報を検知し、
前記調整部は、前記検知部が検知した前記光に関する情報に基づいて、前記基準板の位置及び/又は向きを調整する、推定装置。 The estimation device according to claim 7,
Further, the device includes a detection unit and an adjustment unit,
The detection unit detects information regarding light irradiated onto the hyperspectral camera or the multispectral camera,
The adjustment unit adjusts the position and/or orientation of the reference plate based on information about the light detected by the detection unit.
前記対象物は、製鉄原料又は発電燃料である、推定装置。 2. The estimation device according to claim 1,
The estimation device, wherein the object is a raw material for steelmaking or a fuel for power generation.
光学特性取得部と、薬剤含有モデル情報取得部と、薬剤情報推定部と、を備え、
前記光学特性取得部は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記薬剤含有モデル情報取得部は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の中の薬剤の有無又は含有量と、が関連付けられて作成された薬剤含有モデル情報を取得し、
前記薬剤情報推定部は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記薬剤含有モデル情報と、に基づいて前記対象物の中の含有の有無又は含有量を推定する、
推定装置。 An estimation device for estimating the presence or absence or amount of a drug contained in an object, comprising:
The apparatus includes an optical characteristic acquisition unit, a drug-containing model information acquisition unit, and a drug information estimation unit,
The optical characteristic acquisition unit acquires optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
The drug-containing model information acquisition unit acquires drug-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with the presence or absence or amount of a drug in the object,
The drug information estimation unit estimates the presence or absence or content of the drug in the object based on the optical characteristics of the object, the optical characteristics of the reference plate, and the drug-containing model information.
Estimation device.
前記光学特性取得部は、前記対象物及び/又は前記基準板の、互いに異なる複数の波長の光に対する光学特性を取得する、推定装置。 The estimation device according to claim 10,
The optical characteristic acquisition unit acquires the optical characteristics of the object and/or the reference plate for light of multiple different wavelengths.
コンピュータを、請求項1ないし請求項11のいずれか1項に記載の推定装置の各部として機能させるためのプログラム。 A program,
A program for causing a computer to function as each unit of the estimation device according to any one of claims 1 to 11.
光学特性取得工程と、含水モデル情報取得工程と、含水量推定工程と、を備え、
前記光学特性取得工程は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記含水モデル情報取得工程は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の含水量と、が関連付けられて作成された含水モデル情報を取得し、
前記含水量推定工程は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記含水モデル情報と、に基づいて前記対象物の含水量を推定する、
推定方法。 A method for estimating a moisture content of an object, comprising:
The method includes an optical characteristic acquisition step, a water content model information acquisition step, and a water content estimation step,
The optical characteristic acquisition step includes acquiring optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
The water-containing model information acquisition step acquires water-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with a water content of the object,
The moisture content estimating step estimates the moisture content of the object based on optical characteristics of the object, optical characteristics of the reference plate, and the moisture model information.
Estimation method.
光学特性取得工程と、薬剤含有モデル情報取得工程と、薬剤情報推定工程と、を備え、
前記光学特性取得工程は、前記対象物と、前記対象物とは異なる基準板と、のそれぞれの光学特性を取得し、
前記薬剤含有モデル情報取得工程は、前記対象物の光学特性と、前記対象物の中の薬剤の有無又は含有量と、が関連付けられて作成された薬剤含有モデル情報を取得し、
前記薬剤情報推定工程は、前記対象物の光学特性と、前記基準板の光学特性と、前記薬剤含有モデル情報と、に基づいて前記対象物の中の含有の有無又は含有量を推定する、
推定方法。
A method for estimating the presence or absence or amount of a drug contained in a target object, comprising:
The method includes an optical characteristic acquisition step, a drug-containing model information acquisition step, and a drug information estimation step,
The optical characteristic acquisition step includes acquiring optical characteristics of the object and a reference plate different from the object,
The drug-containing model information acquisition step acquires drug-containing model information that is created by associating optical characteristics of the object with the presence or absence or amount of a drug in the object,
The drug information estimation step estimates the presence or absence or the amount of the drug contained in the object based on the optical characteristics of the object, the optical characteristics of the reference plate, and the drug-containing model information.
Estimation method.
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