JP2010249553A - 粒状材料の粒度品質管理システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】粒状材料の画像から各粒状材の全体に対する含有率を把握して粒度を管理できるシステム及びプログラムの提供。
【解決手段】所定採取場１で採取して継続的に供給される粒状材料Ａの粒度品質を管理するためコンピュータ１０を、粒状材料Ａの撒き出し画像Ｇを入力する入力手段１１、撒き出し画像Ｇ中の粒状材の輪郭を検出する検出手段１２、各粒状材の輪郭からその粒状材の面積ｅを求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積割合（＝Σｅｉ／Ｅ）を粒度インデクスＩｉとして算出する算出手段２０、粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを記憶する記憶手段１９、並びに継続的に供給される粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉと最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとを比較して供給材料Ａの粒度品質を判定する判定手段３０として機能させる。
【選択図】 図１

Description

本発明は粒状材料の粒度品質管理システム及びプログラムに関し、とくに所定採取場で採取され又は所定破砕装置で破砕されて継続的に供給される粒状材料の粒度品質を管理するシステム及びプログラムに関する。

ダム・堤防・路体・路盤・路床・コンクリート・舗装・植栽基盤等の土木構造物を構築する場合に、粒度が調整された骨材ではなく、現場付近の地山等の採取場で調達された地盤材料、原石を破砕装置等で砕いた岩砕材料その他の粒状材料（異なる粒径の粒状材が混在する土木材料）を用いる工法を採用する場合がある（例えば非特許文献１のＣＳＧ（Ｃｅｍｅｎｔｅｄ Ｓａｎｄ ａｎｄ Ｇｒａｖｅｌ）工法等）。このような工法では、材料合理化の観点から、調達した粒状材料（母材）に水及びセメントを混合してそのまま構造物の材料（ＣＳＧ材）とするので、構造物の品質（とくに強度）を確保するために粒状材料の粒度が規定範囲内にあるか否かを確認することが必要となる。

図１２は、ＣＳＧ工法によって構築する土木構造物の強度管理方法の一例を示す（ひし形理論、非特許文献１参照）。先ず、粒状材料の粒度について数多くの粒度試験を行い、粒度が最も粗い試料（大径粒状材の含有率が最も多い試料。以下、最粗粒試料ということがある）と粒度が最も細かい試料（小径粒状材の含有率が最も多い試料。以下、最細粒試料ということがある）とを選定する。次いで、最粗粒試料及び最細粒試料の範囲内の粒状材料を用いたＣＳＧ材について単位水量を変えながら強度試験を行い、強度不足となる下限値と施工に不向きな上限値を検出する。そのうえでＣＳＧ材の製造時ないし打設時に、ＣＳＧ材の粒度及び単位水量を、最粗粒試料の粒度−強度曲線（図中の点線）と最細粒試料の粒度−強度曲線（図中の実線）と２本の許容単位水量範囲を示す縦線とで囲まれた「ひし形」（斜線部分）の規定範囲内となるように管理する。図示例のひし形の規定範囲内で最も低い強度はＣＳＧ強度と呼ばれ、その範囲内にあるＣＳＧ材を用いることで構造物にＣＳＧ強度以上の強度を確保することができる。

一般に粒状材料の粒度は、混在している各粒状材の粒径Ｄｉを横軸（対数軸）とし、その粒径Ｄｉ以下の粒状材の通過質量百分率Ｐ（ｉ）（＝粒径Ｄｉの粒状材より小径の粒状材の総質量／粒状材全体の総質量×１００）を縦軸（線形軸）とした片対数グラフ、すなわち粒径加積曲線によって表される（図１１参照）。従って、図１１に示すように粒状材料の最粗粒試料Ｂｘの粒径加積曲線と最細粒試料Ｂｎの粒径加積曲線とを予め求めておき、継続的に供給される粒状材料Ａの粒径加積曲線（図中の点線グラフ）を適宜求めて粒径加積曲線Ｂｘと粒径加積曲線Ｂｎとで囲まれた範囲（規定範囲）内にあるか否かを確認すれば、図１２のひし形理論に基づく土木構造物の品質管理が実現できる。

ただし、様々な粒径の粒状材が混在している粒状材料の粒径加積曲線を作成するには、例えばダム等の土木工事においては１回当たり数百ｋｇにもなる大量の粒状材料を何度も篩分けする作業と、篩い分け毎（篩目のサイズ毎）に通過質量を求める作業とが必要であり、しかもそれらを全て人力で行う必要があるため多大な労力と時間を要する問題点がある。ＣＳＧ工法の品質管理では（とくに施工開始当初において）使用する粒状材料の粒度をできるだけ頻繁に確認することが求められているが（非特許文献１参照）、多大な労力と時間を要する粒径加積曲線の作成作業を頻繁に繰り返すことは工事の進捗上難しい場合が多く、必要最小限の頻度（例えば１回／日程度）でしか粒状材料の粒度を確認できていないのが現実である。

これに対し、特許文献１及び２が開示するように、画像解析技術を用いて粒状材料の粒度を求める方法が提案されている。例えば特許文献１は、岩砕材料の全体又は一部の画像を画像処理することで材料中の各粒状材の輪郭を特定し、その輪郭と同一面積の等価径で各粒状材を単純立体（球又は立方体）にモデル化し、その単純立体モデルの体積に岩砕材料（原石）の比重を乗じて質量を算出して粒度分布曲線を作成する方法を提案している。また特許文献２は、砂礫が堆積している観測域を複数の異なる方向の照明で照射しながら陰影位置の異なる複数の画像を撮影し、陰影位置の異なる画像を合成することにより観測域内の個々の礫を分離識別すると共に、各礫の粒度（半径）を計測してその分布を分析する方法を提案している。特許文献１及び２のような画像解析技術を用いて粒状材料の粒度を管理できれば、従来の篩い分け方法に比して土木構造物の品質管理の簡単化及び精度向上を図ることができる。

特開２００３−０１０７２６公報 特開２００６−０７８２３４広報 特開２０００−３０４５１１公報 特開２００３−０３５５２７公報

柳川城二「ダム事業における新技術−台形ＣＳＧダム−」建設工業調査会出版、ベース設計資料、Ｎｏ．１３６土木編、２００８年３月２０日発行、インターネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋｅｎｋｏｃｈｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｈｔｍｌ／１３６／ｓａ＿１３６．ｈｔｍｌ）

しかし特許文献１及び２の方法は、粒状材料の画像から輪郭が検出できる各粒状材の粒度分布を求めるのみであり、輪郭が検出された各粒状材の粒状材料全体に対する割合を求めることができない問題点がある。図１１を参照して上述したように、ＣＳＧ工法等で用いる粒状材料の粒度を管理するためには、粒状材料中の各粒状材の全体に対する含有率（通過質量百分率）を粒径加積曲線Ｂｘ、Ｂｎで囲まれた規定範囲と比較して粒度品質を確認しなければならないが、特許文献１及び２の画像解析方法では輪郭が検出できる粒状材の粒径に限界があり、輪郭が検出できない粒状材を考慮して輪郭が検出された粒状材の含有率を把握することは困難である。粒状材料の粒度管理に画像解析方法を適用するためには、粒状材料の画像から各粒状材の全体に対する含有率を把握して最粗粒試料及び最細粒試料と比較できる技術が必要である。

そこで本発明の目的は、粒状材料の画像から各粒状材の全体に対する含有率を把握して粒度を管理できるシステム及びプログラムを提供することにある。

本発明者は、粒状材料中の所定粒径以下の粒状材の全体に対する含有率（通過質量百分率）が、その粒状材料の画像における所定粒径以上の粒状材の全体に対する面積割合（又は、体積割合若しくは質量割合）と線形関係にあることに注目した。例えば図８（Ａ）に示すような粒状材料の画像から、所定粒径（例えば２０ｍｍ）以下の全ての粒状材を検出することは困難であるが、所定粒径（例えば２０ｍｍ）以上の全ての粒状材は比較的簡単に検出することができ、それらの粒状材の面積の総和の画像全体に対する割合を算出することができる。図９（Ａ）は、所定採取場で選定された粒径２０ｍｍ以下の粒状材含有率が５２％の最粗粒試料Ｂｘ及び７２％の最細粒試料粒Ｂｎの粒径加積曲線を示しており、同図（Ｂ）はその試料Ｂｘ、Ｂｎの画像から算出した粒径２０ｍｍ以上の粒状材の全体に対する面積割合が３８％及び２４％であることを示している。同図（Ｂ）のグラフは、粒径２０ｍｍ以下の粒状材の含有率を縦軸とし、画像から算出した粒径２０ｍｍ以上の粒状材の面積割合を横軸として平面上にデータをプロットしたものである。

また図９（Ｂ）のグラフには、同図（Ａ）に示すように粒径２０ｍｍ以下の粒状材の含有率が試料Ｂｘ、Ｂｎの粒径加積曲線の間の規定範囲内にある粒状材料Ａ（例えば、粒径２０ｍｍ以下の粒状材の含有率が６２％の粒状材料）について、画像から算出した粒径２０ｍｍ以上の粒状材の面積割合を併せてプロットしている。同図（Ｂ）のグラフから、同じ採取場で採取された最粗粒試料Ｂｘ、最粗粒試料Ｂｎ、及び粒状材料Ａについて、粒径２０ｍｍ以下の粒状材の含有率と粒径２０ｍｍ以上の粒状材の面積割合とがほぼ線形関係にあることが分かる。本発明者は更なる実験により、粒径２０ｍｍの粒状材だけでなく、粒状材料Ａ中の他の粒径の粒状材についても同様の線形関係があることを見出した。図９（Ｂ）のような線形関係に基づけば、粒状材料Ａの画像から各粒状材の粒径以上の面積割合を求めてその粒状材の粒径以下の含有率（通過質量百分率）を推定することが可能であり、その面積割合又は含有率を最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎと比較して粒度品質を確認することができる。また、その面積割合又は含有率の経時的な変化を判定することで粒状材料Ａの粒度の経時的な変動を検出することができる。本発明は、この知見に基づく研究開発の結果、完成に至ったものである。

図１のブロック図を参照するに、本発明による粒状材料の粒度品質管理システムは、所定採取場１で採取し又は所定装置２で破砕して継続的に供給される粒状材料Ａの撒き出し画像Ｇ（図８（Ａ）参照）を撮影する撮像装置５、撒き出し画像Ｇ中の各粒状材の輪郭を検出する検出手段１２、各粒状材の輪郭からその粒状材の面積ｅを求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積割合（＝Σｅｉ／Ｅ）を粒度インデクスＩｉとして算出する算出手段２０、粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉ（図９（Ｂ）参照）を記憶する記憶手段１９、並びに継続的に供給される粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉと試料Ｂｘ、Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとを比較して供給材料Ａの粒度品質を判定する判定手段３０を備えてなるものである。

また、図１のブロック図及び図２の流れ図を参照するに、本発明による粒状材料の粒度品質管理プログラムは、所定採取場１で採取し又は所定装置２で破砕して継続的に供給される粒状材料Ａの粒度品質を管理するためコンピュータ１０を、粒状材料Ａの撒き出し画像Ｇ（図８（Ａ）参照）を入力する入力手段１１、撒き出し画像Ｇ中の粒状材の輪郭を検出する検出手段１２、各粒状材の輪郭からその粒状材の面積ｅを求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積割合（＝Σｅｉ／Ｅ）を粒度インデクスＩｉとして算出する算出手段２０、粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉ（図９（Ｂ）参照）を記憶する記憶手段１９、並びに継続的に供給される粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉと最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとを比較して供給材料Ａの粒度品質を判定する判定手段３０として機能させるものである。

好ましくは、算出手段２０により粒径Ｄｉ、Ｄｊの異なる複数の粒状材の粒度インデクスＩｉ、Ｉｊを算出し、記憶手段１９に最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの複数の粒状材の粒度インデクス（Ｉｘｉ、Ｉｎｉ）、（Ｉｘｊ、Ｉｎｊ）を記憶し、判定手段３０により供給材料Ａの複数の粒状材の粒度インデクスＩｉ、Ｉｊをそれぞれ最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの対応する粒状材の粒度インデクス（Ｉｘｉ、Ｉｎｉ）、（Ｉｘｊ、Ｉｎｊ）と比較して供給材料Ａの粒度品質を判定する。

或いは、最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉに代えて、継続的に供給される粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを記憶手段１９に経時的に累積記憶し、判定手段３０において今回供給材料Ａ_ｔの粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回供給材料Ａ_ｔ−１の粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１とを比較して供給材料Ａの粒度変動を判定する。この場合も、算出手段２０により粒径Ｄｉ、Ｄｊの異なる複数の粒状材の粒度インデクスＩｉ、Ｉｊを算出し、判定手段３０により今回供給材料Ａ_ｔの複数の粒状材の粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ、（Ｉｊ）_ｔをそれぞれ前回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１、（Ｉｊ）_ｔ−１と比較して供給材料Ａの粒度変動を判定することが好ましい。また、記憶手段１９に粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを経時的に累積記憶すると共に最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを記憶し、判定手段３０により今回供給材料Ａ_ｔの粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔの前回粒度インデックス（Ｉｉ）_ｔ−１からの変化量ΔＩｉ（＝（Ｉｉ）_ｔ−（Ｉｉ）_ｔ−１）と最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの差（Ｉｘｉ−Ｉｎｉ）とを比較して供給材料Ａの粒度品質を判定することも可能である。

望ましくは、粒状材料Ａの全体積Ｖを測定する測定装置６を設け、算出手段２０により各粒状材の輪郭からその粒状材の体積ｖを求め且つ粒状材料Ａの全体積Ｖに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の体積割合（＝Σｖｉ／Ｖ）を粒度インデクスＩｉとして算出する。或いは、その測定装置６により粒状材料Ａの全体積Ｖに代えて全質量Ｍを測定し、記憶手段１９に粒状材料Ａの比重ρを記憶し、算出手段２０により各粒状材の体積ｖと比重ρとからその粒状材の質量ｍを求め且つ粒状材料Ａの全質量Ｍに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の質量割合（＝Σｍｉ／Ｍ）を粒度インデクスＩｉとして算出してもよい。

本発明による粒状材料の粒度品質管理システム及びプログラムは、粒状材料Ａの撒き出し画像Ｇから検出手段１２によって各粒状材の輪郭を検出し、各粒状材の輪郭から算出手段２０によって各粒状材の面積ｅを求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積割合（＝Σｅｉ／Ｅ）を粒度インデクスＩｉとして算出し、記憶手段１９に記憶した最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉとを判定手段３０によって比較して供給材料Ａの粒度品質を判定するので、次の有利な効果を奏する。

（イ）粒状材料Ａの画像から所定粒径Ｄｉ以上の面積割合である粒度インデクスＩｉを算出することにより、その粒度インデクスＩｉと線形関係にある粒状材料Ａ中の所定粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率（通過質量百分率）を短時間で簡単に把握することができる。
（ロ）また、粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと比較することにより、粒状材料Ａの粒度が両試料Ｂｘ、Ｂｎの間の規定範囲内にあるか否かも短時間で簡単に確認することができる。
（ハ）粒径Ｄｉ、Ｄｊの異なる複数の粒状材の粒度インデクスＩｉ、Ｉｊを算出することにより、広い粒径幅で粒状材料Ａの粒度を把握及び確認することができ、粒状材料Ａの粒度管理の高精度化を図ることができる。
（ニ）また、継続的に供給される粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを累積記憶しておけば、粒度の経時的変動を迅速に把握することができる。
（ホ）粒状材料Ａの粒度管理の頻度を大幅に増やすことを可能とし、粒状材料を用いて構築する土木構造物の品質管理の精度向上に貢献できる。

以下、添付図面を参照して本発明を実施するための形態及び実施例を説明する。
本発明の粒度品質管理システムの一実施例のブロック図である。 本発明の粒度品質管理プログラムの流れ図の一例である。 本発明の粒度品質管理プログラムの流れ図の他の一例である。 図２及び図３の流れ図における粒度インデックス対比処理の一例である。 粒状材料の体積測定装置の一例の説明図である。 粒状材の輪郭から体積を算出する方法の一例の説明図である。 粒状材料の体積測定装置の他の一例の説明図である。 粒状材の輪郭を検出する検出手段の一例の説明図である。 本発明で用いる粒状材料の粒度インデックスの一例の説明図である。 本発明で用いる粒状材料の粒度インデックスの他の一例の説明図である。 従来のＣＳＧ材の粒度管理方法の一例の説明図である。 従来のＣＳＧ材の強度管理方法の一例の説明図である。

図１は、本発明の粒度品質管理システムのブロック図を示す。図示例のシステムは、粒状材料Ａの体積又は質量を測定する測定装置６と、その粒状材料Ａの撒き出し画像Ｇを撮影する撮像装置５と、測定装置６の測定値及び撮像装置５の画像Ｇを入力して粒状材料Ａの粒度品質を判定するコンピュータ１０とを有する。例えば所定採取場（地山や地層）１で採取し又は所定破砕装置２で破砕して継続的に供給される粒状材料を用いて土木構造物を構築する場合に、ダンプトラック等の運搬機械３で工事現場へ供給される粒状材料の全体又は一部を品質管理対象の粒状材料Ａとし、運搬単位毎に粒状材料Ａの粒度品質を管理する。運搬機械３で搬送する材料が均質とみなせる場合は、運搬機械３上の一部を管理対象の粒状材料Ａとすれば足りる。

粒状材料Ａの体積（容積）を測定する測定装置６は、例えば特許文献３及び４に開示されたステレオ画像技術を用い、図５に示すように一対のステレオ式撮像機（ＣＣＤカメラ等）４２Ｒ、４２Ｌを含むステレオ式撮像装置４０と、撮像機４２Ｒ、４２Ｌの二次元画像からステレオ画像法に基づき三次元座標を算出する体積測定手段１４（コンピュータ１０の内蔵プログラム）とで構成することができる。図５に示すように、既知三次元形状の運搬機械３に積載された粒状材料Ａをステレオ式撮像装置４０で撮像し、そのステレオ画像を体積測定手段１４に入力して運搬機械３の上端縁３ａ及び積載面３ｂの三次元座標と材料Ａの表面の三次元座標とを求め、粒状材料Ａの表面の三次元座標と運搬機械３の形状の三次元座標とから材料Ａの体積Ｖを算出する。粒状材料Ａの質量を測定する測定装置６は、従来の粒状材料Ａの質量測定で使用される装置とすることができる。ただし、後述するように本発明では撒き出し画像Ｇのみから粒状材料Ａの粒度品質を管理することが可能であり、粒状材料Ａの体積又は質量を測定する測定装置６は省略可能である。

図示例の撮像装置５は、例えば地表に敷設したシート上に粒状材料Ａを薄く撒き出した撒き出し画像Ｇ（図８（Ａ）参照）を撮像する。後述する検出手段１２によって撒き出し画像Ｇ中の所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の輪郭を全て検出可能とするため、粒状材料Ａは所定粒径Ｄｉ以下の厚さに撒き出して撮影することが望ましい。また、後述する算出手段２０によって算出される粒度インデクスＩの値が撒き出しの厚さや広さ（面積）によって変動しうるため、粒状材料Ａは常に同じ方法（厚さや広さ）で撒き出すことが望ましい。粒状材料Ａをシート上に撒き出す方法に代えて、例えば図７（Ａ）のようなベルトコンベア等の移動式運搬機械３上に粒状材料Ａを薄く載置して画像Ｇを撮影してもよい。好ましくは、撮像装置５に粒状材料Ａを異なる方向から照射する照明装置（図示せず）を含め、照明方向を変えながら定点撮影した粒状材料Ａの複数の撒き出し画像Ｇをコンピュータ１０に入力する。照明方向を変えて陰影を異ならせた複数の撒き出し画像Ｇを用いることで、画像Ｇからの粒状材の輪郭検出精度を高めることができる（特許文献２参照）。

なお、図７（Ａ）のように移動式運搬機械３に粒状材料Ａを薄く載置して撒き出し画像Ｇを撮影する場合は、その運搬機３の上方に設けたレーザースキャン装置４５をコンピュータ１０に接続して粒状材料Ａの体積を測定する測量装置６とすることも可能である。図７の実施例では、既知断面形状の運搬機械３に粒状材料Ａを薄く載置して所定速度Δｔで移動させ、その運搬機械３の所定断面をレーザースキャン装置４５で走査して運搬機械３の上端縁３ａ及び積載面３ｂの形状と粒状材料Ａの表面形状とを計測し、その形状（レーザー走査信号）から粒状材料Ａの断面積Ｓを求め、その断面積Ｓと運搬機械３の移動速度Δｔとから粒状材料Ａの体積Ｖを測定している（同図（Ｂ）参照）。

図示例のコンピュータ１０は、ディスプレイ等の出力装置９と一次又は二次記憶装置等の記憶手段１９とを有し、粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉ（図９（Ｂ）参照）を記憶手段１９に記憶している。また内蔵プログラムとして、測定装置６及び撮像装置５から測定値及び画像Ｇを入力する入力手段１１と、入力画像Ｇから各粒状材の輪郭を検出する検出手段１２と、各粒状材の輪郭から粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを算出する算出手段２０と、算出した粒度インデックスＩｉを記憶手段１９に記憶した粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと比較して粒度品質を判定する判定手段３０とを有している。

図２は、図１のシステムを用いて粒状材料Ａの粒度品質を管理する方法の流れ図を示す。以下、図２の流れ図を参照して図１のシステムを説明する。図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０４は、粒度品質を管理するための初期処理を示す。先ずステップＳ１０１において、粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの全体積Ｖ又は全質量Ｍを測定装置６で測定し、その試料Ｂｘ、Ｂｎの撒き出し画像Ｇを撮像装置５で撮影し、体積Ｖ又は質量Ｍの測定値と撒き出し画像Ｇとをコンピュータ１０に入力する。上述したように最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎは粒状材料Ａの数多くの粒度試験によって選定されるものであるが、選定した試料Ｂｘ、Ｂｎが入手可能であれば、その試料Ｂｘ、Ｂｎを用いて撒き出し画像Ｇを撮影すればよい。選定した試料Ｂｘ、Ｂｎが入手できない場合は、図１１に示すような粒径加積曲線Ｂｘ、Ｂｎと一致するように様々な粒径の粒状材を調合し、調合した試料Ｂｘ、Ｂｎの用いて撒き出し画像Ｇを撮影する。

ステップＳ１０２において、撒き出し画像Ｇをコンピュータ１０の検出手段１２に入力し、図８（Ｂ）に示すように画像Ｇ中の個々の粒状材の輪郭を検出する。例えば画像Ｇを画素の明暗に基づいて二値化処理し、その二値化画像からラベリングやパターンマッチング等の手法を用いて各粒子の輪郭を抽出する。好ましくは撮像装置５で定置撮影した陰影の異なる複数の撒き出し画像Ｇを入力し、その複数の画像Ｇを検出手段１２で合成して粒状材の輪郭を強調した合成画像を作成し、その合成画像から各粒子の輪郭を抽出する。画像Ｇ中の全ての粒状材の輪郭を検出することは困難であるが、望ましくは検出できる限界の微小粒径Ｄｍｉｎ（例えば５ｍｍ）以上の粒状材の輪郭を全て検出し、少なくとも後述する所定粒径Ｄｉ（≧微小粒径Ｄｍｉｎ）以上の粒状材の輪郭を全て検出する。

ステップＳ１０３において、検出手段１２で検出した各粒状材の輪郭を算出手段２０の面積インデクス算出手段２１に入力し、面積インデクス算出手段２１により各粒状材の輪郭からその粒状材の面積ｅを求め、撒き出し画像Ｇの撮影領域全体の面積Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積割合（＝Σｅｉ／Ｅ）、すなわち図９（Ｂ）に示す最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを算出する。例えば図６（Ｂ）に示すように、各粒状材の輪郭に楕円形を（例えば最小二乗近似により）フィッティングさせて長径ｂ・短径ａを求め、その短径ａを粒状材の粒径Ｄｉ（篩い径）とし、近似した楕円形の面積を粒状材の面積ｅとする。楕円近似に代えて各粒状材の輪郭に外接する最小矩形を求め、その最小矩形の短径ａを粒径Ｄｉとし、その最小矩形の面積を粒状材の面積ｅとしてもよい。或いは各粒状材の輪郭内部の画素数を面積に換算して各粒状材の面積ｅを算出することも可能である。

撒き出し画像Ｇ中の各粒状材の粒径Ｄｉ及び面積ｅを算出したのち、所定粒径Ｄｉ（例えば２０ｍｍ）以上の粒状材の面積の総和Σｅを求め、画像Ｇの撮影領域全体の面積Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積の総和Σｅの割合を算出して粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとする。撮影領域全体の面積Ｅに代えて、撒き出し画像Ｇ中の輪郭検出限界の微小粒径Ｄｍｉｎ（例えば５ｍｍ）以上の全粒状材の面積の総和Ｅ（画像Ｇ内の輪郭が検出できない粒状材を含まない面積）を求め、その全粒状材の面積合計Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の面積の総和Σｅを粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとしてもよい。ステップＳ１０４において、算出した各試料Ｂｘ、Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを記憶手段１９に記憶する。

好ましくは、ステップＳ１０３において、最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎ中の異なる複数の粒径Ｄｉ、Ｄｊ（例えば１０ｍｍ、２０ｍｍ、４０ｍｍ等）の粒度インデクス（Ｉｘｉ、Ｉｎｉ）、（Ｉｘｊ、Ｉｎｊ）を算出手段２０で算出して記憶手段１９に記憶する。図９（Ａ）から分かるように、同じ採取場で採取され又は同じ破砕装置で破砕された粒状材料の粒径加積曲線の形状は概ね近似していることが多く、単独の粒径Ｄｉの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉによって粒状材料の粒度品質が規定範囲内であるか否かを確認することも可能であるが、複数の粒径Ｄｉ、Ｄｊの粒度インデクス（Ｉｘｉ、Ｉｎｉ）、（Ｉｘｊ、Ｉｎｊ）を求めておけば、広い粒径幅で粒状材料の粒度品質が規定範囲内であるか否かを確認することができ、粒状材料の粒度品質の管理精度を高めることができる。粒度インデックスＩｘｉ、Ｉｎｉを求める粒状材の粒径Ｄｉは、上述した微小粒径Ｄｍｉｎ以上の範囲内において、例えば最大粒径（例えば図９（Ａ）では８０ｍｍ）の１／２、１／４、１／８等の粒径とすることができるが、最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒径加積曲線が接近している粒径（粒状材料の粒度変動幅に余裕がない粒径）を選択してもよい。

ステップＳ１０３において、上述した面積インデクス算出手段２１に代えて、算出手段２０の体積インデクス算出手段２２によって撒き出し画像Ｇ中の各粒状材の面積ｅから図８（Ｃ）に示すように各粒状材の体積ｖを求め、測定装置６で測定した最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの全体積Ｖに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の体積割合（＝Σｖｉ／Ｖ）を粒度インデクスＩｉとして算出してもよい。体積インデクス算出手段２２は、例えば図６（Ａ）のように粒状材が球体とみなせる場合は、粒状材の面積ｅから面積等価径ｄを求め、その面積等価径ｄから各粒状材の体積ｖを算出する。また同図（Ｂ）のように楕円体とみなせる粒状材については、例えば粒状材の長径ｂ・短径ａから体積ｖを算出し、更に粒状材の扁平率ｈに基づき粒状材の体積ｖを調節することができる（同図（Ｃ）参照）。このような扁平率ｈは、ステップＳ１０１に先立って試料Ｂｘ、Ｂｎ中の粒状材から検出して記憶手段１９に記憶しておくことができる。画像Ｇ中の各粒状材の体積ｖを算出したのち、所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の体積の総和Σｖを求め、試料Ｂｘ、Ｂｎの全体積Ｖに対する体積の総和Σｖの割合を粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとして算出する。試料Ｂｘ、Ｂｎの全体積Ｖに代えて、画像Ｇ中の輪郭検出限界の微小粒径Ｄｍｉｎ（例えば５ｍｍ）以上の全粒状材の体積の総和Ｅ（画像Ｇ内の輪郭が検出できない粒状材を含まない体積）を求め、その全粒状材の体積合計Ｅに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の体積の総和Σｖを粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとしてもよい。

またステップＳ１０３において、算出手段２０の質量インデクス算出手段２３により画像Ｇ中の各粒状材の体積ｖから各粒状材の質量ｍを求め、測定装置６で測定した試料Ｂｘ、Ｂｎの全質量Ｍに対する所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の質量割合（＝Σｍｉ／Ｍ）を粒度インデクスＩｉとして算出することも可能である。この場合は、ステップＳ１０１に先立って試料Ｂｘ、Ｂｎの粒状材の比重（絶乾比重及び／又は表乾比重）ρを求めて記憶手段１９に記憶しておき、各粒状材の体積ｖと比重ρとからその粒状材の質量ｍ（＝ｖ・ρ）を求める。そのうえで、所定粒径Ｄｉ以上の粒状材の質量の総和Σｍを求め、測定装置６で測定した試料Ｂｘ、Ｂｎの全質量Ｍ（又は画像Ｇ中の輪郭検出限界の微小粒径Ｄｍｉｎ以上の全粒状材の質量の総和Ｍ）に対する質量の総和Σｍの割合を粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとして算出する。

図２のステップＳ１０５〜Ｓ１１２は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４で算出した最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉに基づき、採取場１又は破砕装置２から継続的に供給される粒状材料ａの粒度品質を判定する処理を示す。先ずステップＳ１０５〜Ｓ１０７において、上述したステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同様に、粒状材料ａの全体積Ｖ又は全質量Ｍを測定装置６で測定すると共に撒き出し画像Ｇを撮像装置５で撮影し、コンピュータ１０の検出手段１２により撒き出し画像Ｇ中の個々の粒状材の輪郭を検出し、算出手段２０によって粒状材料ａの粒度インデクスＩｉを算出する。ステップＳ１０８〜Ｓ１０９において、コンピュータ１０の判定手段３０により、粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉと最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉとを比較して供給材料Ａの粒度インデクスＩｉが粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの間の規定範囲内にあるか否かを判定する。

図４の流れ図は、ステップＳ１０８〜Ｓ１０９の判定手段３０による粒度インデクスＩｉの判定方法の一例を示す。この流れ図では、算出手段２０（ステップＳ１０７）において粒状材料Ａの撒き出し画像Ｇから異なる複数の粒径Ｄｉ（１０ｍｍ、２０ｍｍ、４０ｍｍ）の粒度インデクスＩｉをそれぞれ算出し、判定手段３０において複数の粒径Ｄｉの粒度インデクスＩｉをそれぞれ最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの対応する粒状材の粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと比較している。先ずステップＳ３０１で求めた粒状材料Ａの粒径４０ｍｍの粒度インデクスＩ_４０を、ステップＳ３０２において試料Ｂｘ、Ｂｎの対応する粒径４０ｍｍの粒度インデクスＩｘ_４０、Ｉｎ_４０と比較し、ステップＳ３０３において粒度インデクスＩ_４０が粒度インデクスＩｘ_４０、Ｉｎ_４０の範囲内であるか否か（Ｉｎ_４０＜Ｉ_４０＜Ｉｘ_４０であるか否か）を判定する。図９（Ｂ）を参照して上述したように、粒径Ｄｉの粒度インデクスＩと粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率（通過質量百分率）とは線形関係にあるので、粒度インデクスＩ_４０が粒度インデクスＩｘ_４０、Ｉｎ_４０の範囲内にあれば、粒状材料Ａ中の粒径４０ｍｍ以下の粒状材の含有率が粒径加積曲線Ｂｘ、Ｂｎで囲まれた規定範囲であることを確認することができる。

また、図４のステップＳ４０１〜Ｓ４０３において粒状材料Ａの粒径２０ｍｍの粒度インデクスＩ_２０が最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒径２０ｍｍの粒度インデクスＩｘ_２０、Ｉｎ_２０の範囲内（Ｉｎ_２０＜Ｉ_２０＜Ｉｘ_２０）であるか否かを判定し、ステップＳ５０１〜Ｓ５０３において粒状材料Ａの粒径１０ｍｍの粒度インデクスＩ_１０が試料Ｂｘ、Ｂｎの粒径１０ｍｍの粒度インデクスＩｘ_１０、Ｉｎ_１０の範囲内（Ｉｎ_１０＜Ｉ_１０＜Ｉｘ_１０）であるか否かを判定し、粒状材料Ａ中の粒径２０ｍｍ及び１０ｍｍの粒状材の含有率が何れも規定範囲内であるか否かを判定する。図９（Ａ）に示す粒径加積曲線の性質を考慮すれば、複数の粒径Ｄｉ（１０ｍｍ、２０ｍｍ、４０ｍｍ）において粒状材の含有率が規定範囲内であることを確認することにより、その粒径幅（１０〜４０ｍｍ）において粒状材の含有率が規定範囲内にあると考えることができる。

図２及び図４のステップＳ１１０は、ステップＳ１０９で粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉが粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの規定範囲外であると判定された場合に、必要に応じて粒状材料Ａの粒度を調整する処理を示す。粒度の調整方法は、粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの何れの側に粒度インデクスＩｉが外れているかによって相違するが、図４のように複数の粒径Ｄｉで粒度インデクスＩｉを判定している場合は、各粒径Ｄｉの判定結果を総合的に考慮して粒状材料Ａの粒度を調整することができる。粒度調整後にステップＳ１０５へ戻り、上述したステップＳ１０５〜Ｓ１０９の判定処理をやり直す。ただし、粒状材料Ａの粒度調整は本発明に必須の処理ではなく、ステップＳ１１０において図１２のひし形の規定範囲内となるように粒状材料Ａに混合する単位水量を調整することも可能であり、規定範囲外であると判定された粒状材料Ａを土木工事に使用しない場合はステップＳ１１０を省略できる。

ステップＳ１０９で粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉが規定範囲内であると判定された場合は、ステップＳ１１１へ進んで粒状材料ａの粒度インデクスＩｉを今回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔとして記憶手段１９に累積記憶したのち、ステップＳ１１２において粒状材料Ａの粒度品質管理を継続するか否かを判断する。継続する場合はステップＳ１０５へ戻り、次回の粒状材料ａについて上述したステップＳ１０５〜Ｓ１０９を繰り返す。ステップＳ１１１において粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを記憶手段１９に累積記憶しておくことにより、次回以降のステップＳ１０８の判定処理において、後述するように今回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１とを比較して粒状材料Ａの粒度の経時的変化（粒度変動）を迅速に把握することが可能となる。

本発明によれば、粒状材料Ａの画像から所定粒径Ｄｉ以上の面積割合である粒度インデクスＩｉを算出することにより、その粒度インデクスＩｉと線形関係にある粒状材料Ａ中の所定粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率（通過質量百分率）を短時間で簡単に把握することができる。また、粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと比較することにより、粒状材料Ａの粒度が最粗粒試料Ｂｘと最細粒試料Ｂｎとで囲まれた規定範囲内にあるか否かの粒度品質も短時間で簡単に確認することができる。従って、粒状材料Ａの粒度管理が必要とされる土木工事に本発明を適用することにより、従来方法に比して粒状材料Ａの粒度管理の頻度を大幅に増やすことができ、粒状材料を用いて構築する土木構造物の品質管理の精度の向上を図ることができる。

こうして本発明の目的である「粒状材料の画像から各粒状材の全体に対する含有率を把握して粒度を管理できるシステム及びプログラム」の提供を達成できる。

以上、粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと比較して粒度品質を管理する手法について説明したが、図２のステップＳ１１１において継続的に供給される粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを記憶手段１９に累積記憶しておけば、粒度インデクスＩｉを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎと比較する方法に代えて、判定手段３０（ステップＳ１０８）において今回供給材料Ａ_ｔの粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回供給材料Ａ_ｔ−１の粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１とを比較して供給材料Ａの粒度変動を判定し、粒度品質を管理することも可能である。例えば、粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒径加積曲線が接近している場合（粒状材料の粒度変動幅が少ない場合）は、流動材料Ａの粒度変動を早期に確認して土木構造物の品質に与える影響を最小限に抑えることが求められる。しかし従来は、多大な労力と時間をかけて粒状材料Ａの粒径加積曲線を作成しなければ粒度変動を把握することができず、粒度変動の確認に時間がかかることが構造物の品質管理上の問題となっていた。粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率と線形関係にある粒度インデクスＩｉの変動を判定する手法によれば、粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率の変動を迅速に把握することができる。

粒度インデクスＩｉの経時的な変動を判定して粒度品質を管理する場合は、図１の記憶手段１９に最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを記憶しておく必要はなく、図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０４は省略可能である。継続的に供給される粒状材料Ａに対してステップＳ１０５〜Ｓ１１２のみを繰り返し、判定手段３０（ステップＳ１０８）において今回供給材料Ａ_ｔの粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回供給材料Ａ_ｔ−１の粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１とを比較して供給材料Ａの粒度変動を判定する。例えば、粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率について許容変動幅を定めると共に、その含有率の許容変動幅に対応する粒度インデクスＩｉの変動幅を予め算出手段２０で求めて記憶手段１９に記憶しておき、判定手段２０において今回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回粒度インデックス（Ｉｉ）_ｔ−１との変化量ΔＩｉ（＝（Ｉｉ）_ｔ−（Ｉｉ）_ｔ−１）を算出し、その変化量ΔＩｉを粒度インデクスＩｉの許容変動幅と比較して許容範囲内であるか否かを判定する。好ましくは、粒径の異なる複数の粒状材の含有率について許容変動幅を定めておき、その複数の粒状材の今回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ、（Ｉｊ）_ｔをそれぞれ前回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１、（Ｉｊ）_ｔ−１と比較して変化量ΔＩｉが許容範囲内であるか否かを判定することにより、供給材料Ａの粒度変動を判定する。

また、記憶手段１９に粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを経時的に累積記憶すると共に最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを記憶しておき、判定手段３０により今回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回粒度インデックス（Ｉｉ）_ｔ−１との変化量ΔＩｉを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの差（Ｉｘｉ−Ｉｎｉ）と比較して供給材料Ａの粒度品質を判定することも可能である。例えば粒状材料Ａの扁平率ｈが大きい場合は、検出手段１２（図２のステップＳ１０２及びＳ１０６）において撒き出し画像Ｇから検出する各粒状材の輪郭に誤差が生じやすく、同一粒度の粒状材料Ａであっても算出手段２０（ステップＳ１０３及びＳ１０７）において算出される粒度インデクスＩｉに大きな変動が生じる可能性がある。このような粒状材料Ａについては、上述したように判定手段３０（ステップＳ１０８）において粒状材料Ａの粒度インデクスＩｉを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉと比較する方法に代えて、粒状材料Ａの粒度インデックスＩｉの経時的変動量に基づいて粒度品質を管理する方法が適している。

具体的には、図２のステップＳ１０８（判定手段３０）において、今回粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔと前回粒度インデックス（Ｉｉ）_ｔ−１との変化量ΔＩｉを算出し、その変化量ΔＩｉと最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの差（Ｉｘｉ−Ｉｎｉ）とを比較して供給材料Ａの粒度品質を判定する。例えば図９（Ｂ）において、最粗粒試料Ｂｘの粒度インデクスＩｘｉは約２４％であり、最細粒試料Ｂｎの粒度インデクスＩｎｉは約３８％であるから、その差（Ｉｘｉ−Ｉｎｉ）は１４％である。判定手段３０によって算出された粒度インデクスの変化量ΔＩｉが１４％以上であれば、粒状材料Ａの粒度に変動が生じた可能性があると判断してステップＳ１１０に進むか又は粒状材料Ａの使用を止める。なお、判定手段３０において算出する粒度インデクスの変化量ΔＩｉは、前回粒度インデックス（Ｉｉ）_ｔ−１のみならず、前々回と前回の粒度インデックスＩｉの平均値、あるいは過去数回の粒度インデックスＩｉの平均値を用いて算出することも可能である。

図３は、検出手段１２で輪郭を検出することが困難な微小粒径Ｄｍｉｎ（例えば５ｍｍ）未満の微小粒状材（シルト・粘土等）が多量に含まれている粒状材料Ａの粒度品質を管理する方法の流れ図を示す。粒状材料Ａ中に微小粒状材が多量に含まれている場合は、所定粒径Ｄｉ以上の粒状材が微小粒状材に埋もれてしまい、撒き出し画像Ｇから検出手段１２によって粒状材の輪郭を検出することが困難となりうる。また、微小粒状材が団子状に固まることや、より大径の粒子にこびり付くことによって、検出手段１２が粒状材を大きな粒径と誤認識し、算出手段２０で算出される粒度インデクスＩｉに誤差を生じるおそれがある。従って、このような粒状材料Ａの粒度品質を本発明のシステム又はプログラムで管理する場合は、図１に示すように粒状材料Ａから微小粒径Ｄｍｉｎ未満の粒状材を分離する分離装置７を設け、微小粒径Ｄｍｉｎ未満の粒状材を分離した後の粒状材料Ａを対象として粒度インデクスＩｉを算出することが望ましい。使用する分離装置７は粒状材料Ａ中の微小粒状材の状態に応じて異なりうるが、例えば微小粒状材が乾燥している場合は篩い分け装置とし、微小粒状材が湿潤して他の粒状材にこびり付いている場合は水洗い装置とすることができる。分離装置７で微小粒状材を分離した後の粒状材料Ａのみを対象として図１の流れ図により粒度インデクスＩｉを算出して粒度品質を管理することも可能であるが、図３の流れ図では分離した後の粒状材料Ａと分離された微小粒状材との両者の粒度インデックスに基づき粒度品質を管理している。

図３の流れ図のステップＳ２０１〜Ｓ２０４は、図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０４と同様の初期処理を示す。先ずステップＳ２０１において、微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材を分離する前の最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎを対象として全体積Ｖ又は全質量Ｍを測定装置６で測定したのち、分離装置７によって試料Ｂｘ、Ｂｎから微小粒状材を分離し、微小粒状材と分離した試料Ｂｘ、Ｂｎの撒き出し画像Ｇを撮像装置５で撮影する。また、図１に示すように分離装置７で分離した微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材の全体積Ｖｍ又は全質量Ｍｍを測定する測定装置８を設け、分離した微小粒状材の全体積Ｖｍ又は全質量Ｍｍを測定装置８で測定する。微小粒状材の測定装置８も、上述した測定装置６と同様のステレオ画像技術を用いた体積測定装置又は質量測定装置とすることができる。測定装置６及び８の測定値と撒き出し画像Ｇとをコンピュータ１０に入力する。

なお、図１０（Ａ）は微小粒径Ｄｍｉｎ（例えば５ｍｍ）未満の微小粒状材が多量に含まれる粒状材料Ａの最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料粒Ｂｎの粒径加積曲線を示し、同図（Ｂ）は微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材を分離した後の最粗粒試料Ｂｘ’及び最細粒試料粒Ｂｎ’の粒径加積曲線を示す。粒度試験で選定された試料Ｂｘ、Ｂｎが入手可能であれば、その試料Ｂｘ、Ｂｎから分離装置７で微小粒状材を分離したうえで撒き出し画像Ｇを撮影すればよい。選定した試料Ｂｘ、Ｂｎが入手できない場合は、同図（Ｂ）に示すような粒径加積曲線Ｂｘ’、Ｂｎ’と一致するように様々な粒径の粒状材を調合し、調合した試料Ｂｘ’、Ｂｎ’の用いて撒き出し画像Ｇを撮影する。本発明者は、同図（Ｂ）のように微小粒状材を分離した粒状材料についても、図９の場合と同様に、所定粒径以下の粒状材の全体に対する含有率（通過質量百分率）がその粒状材料の画像における所定粒径以上の粒状材の全体に対する面積割合と線形関係にあり、微小粒状材を分離した粒状材料の画像から各粒状材の粒径以上の面積割合を求めてその粒状材の粒径以下の含有率（通過質量百分率）を推定することが可能であることを確認した。

図３のステップＳ２０２においてコンピュータ１０の検出手段１２により撒き出し画像Ｇ中の個々の粒状材の輪郭を検出し、ステップＳ２０３において算出手段２０により各粒状材の輪郭から最粗粒試料Ｂｘ’及び最細粒試料Ｂｎ’の粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉを算出する。またステップＳ２０３において、算出手段２０により、分離前の試料Ｂｘ、Ｂｎの全体積Ｖ又は全質量Ｍ（測定装置６の測定値）に対する微小粒状材の全体積Ｖｍ又は全質量Ｍｍ（測定装置８の測定値）の体積割合（＝Ｖｍ／Ｖ）又は質量割合（＝Ｍｍ／Ｍ）を微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍとして算出する。微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍは微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材の全体に対する含有率（通過質量百分率）を表しており、粒度インデクスＩｘ、Ｉｎと共に粒状材料の粒度を判定するパラメタとして利用することができる。ステップＳ２０４において、算出した各試料Ｂｘ’、Ｂｎ’の粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉ及び微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍを記憶手段１９に記憶する。

なお、ステップＳ２０３では、湿潤状態の微小粒状材の体積Ｖｍ又は質量Ｍｍを用いた微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍと、乾燥状態の微小粒状材の体積Ｖｍ又は質量Ｍｍを用いた微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍとを算出して記憶手段１９に記憶しておくことが望ましい。予め湿潤状態の微小粒径インデックスＩｘｍ、Ｉｎｍと乾燥状態の微小粒径インデックスＩｘｍ、Ｉｎｍを求めておけば、両者の関係から湿潤状態（又は乾燥状態）の微小粒径インデックスＩｘｍ、Ｉｎｍから乾燥状態（湿潤状態）の微小粒径インデックスＩｘｍ、Ｉｎｍを推定することが可能となり、品質管理対象の粒状材料ａが湿潤状態又は乾燥状態の何れの場合であっても、その推定式に基づいて粒状材料ａの粒度品質を判定することが可能となる。また、粒度品質の判定に際して、粒状材料ａの乾燥に要する時間等を削減することができる。

図３のステップＳ２０５〜Ｓ２１２は、図２のステップＳ１０５〜Ｓ１１２と同様に、継続的に供給される粒状材料ａの粒度品質を判定する処理を示す。ステップＳ２０５において、上述したステップＳ２０１と同様に、微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材を分離する前の粒状材料ａを対象として全体積Ｖ又は全質量Ｍを測定装置６で測定したのち、分離装置７によって粒状材料ａから微小粒状材を分離し、微小粒状材と分離した粒状材料ａ’の撒き出し画像Ｇを撮像装置５で撮影する。また、分離装置７で分離した微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材の全体積Ｖｍ又は全質量Ｖｍを測定装置８で測定し、測定装置６及び８の測定値と撒き出し画像Ｇとをコンピュータ１０に入力する。ステップＳ２０６において検出手段１２により撒き出し画像Ｇ中の個々の粒状材の輪郭を検出する。またステップＳ２０７において、算出手段２０により、各粒状材の輪郭から粒状材料ａ’の粒度インデクスＩｉを算出すると共に、分離前の粒状材料ａの全体積Ｖ又は全質量Ｍに対する微小粒状材の全体積Ｖｍ又は全質量Ｖｍの体積割合（＝Ｖｍ／Ｖ）又は質量割合（＝Ｍｍ／Ｍ）を微小粒度インデクスＩｍとして算出する。

図３のステップＳ２０８〜Ｓ２０９において、判定手段３０により、粒状材料ａ’の粒度インデクスＩｉ及び微小粒度インデクスＩｍと最粗粒試料Ｂｘ’及び最細粒試料Ｂｎ’の粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉ及び微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍとを比較し、粒状材料ａ’の粒度インデクスＩｉ及び微小粒度インデクスＩｍが何れも粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉ及び微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍの間の規定範囲内にあるか否かを判定する。例えば図４の流れ図に示すように、算出手段２０（ステップＳ２０７）において粒状材料ａ’の異なる複数の粒径Ｄｉ（１０ｍｍ、２０ｍｍ、４０ｍｍ）の粒度インデクスＩｉと微小粒径Ｄｍｉｎ（例えば５ｍｍ）の微小粒度インデクスＩｍとをそれぞれ算出し、判定手段３０において粒度インデクスＩｉが粒度インデクスＩｘｉ、Ｉｎｉの範囲内であるか否か（Ｉｎｉ＜Ｉｉ＜Ｉｘｉであるか否か）を判定すると共に、微小粒度インデクスＩｍが微小粒度インデクスＩｘｍ、Ｉｎｍの範囲内であるか否か（Ｉｎｍ＜Ｉｍ＜Ｉｘｍであるか否か）を判定する（ステップＳ６０４〜Ｓ６０３参照）。

ステップＳ２０９において粒状材料Ａ’の粒度インデクスＩｉ又は微小粒度インデクスＩｍが規定範囲外であると判定された場合は、必要に応じて粒状材料Ａ’の粒度を調整することができる（ステップＳ２１０）。また、ステップＳ２０９で粒状材料Ａ’の粒度インデクスＩｉ又は微小粒度インデクスＩｍが規定範囲内であると判定された場合は、ステップＳ２１１へ進んで粒状材料Ａ’の粒度インデクスＩｉ又は微小粒度インデクスＩｍを記憶手段１９に累積記憶する。ステップＳ２１２において粒度品質管理を継続するか否かを判断し、継続する場合はステップＳ２０５へ戻って次回の粒状材料ａ’について上述したステップＳ２０５〜Ｓ２０９を繰り返す。

図３の流れ図においても、ステップＳ２１１において粒状材料Ａ’の粒度インデクスＩｉ及び微小粒度インデクスＩｍを記憶手段１９に累積記憶しておけば、上述した粒状材料Ａ’の粒度インデクスＩｉ又は微小粒度インデクスＩｍを最粗粒試料Ｂｘ及び最細粒試料Ｂｎと比較する方法に代えて、判定手段３０（ステップＳ２０８）において今回供給材料Ａ_ｔの粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ及び微小粒度インデクス（Ｉｍ）_ｔと前回供給材料Ａ_ｔ−１の粒度インデクス（Ｉｉ）_ｔ−１及び微小粒度インデクス（Ｉｍ）_ｔ−１とを比較して供給材料Ａの粒度変動を判定し、粒度品質を管理することができる。この場合は、図３のステップＳ２０１〜Ｓ２０４は省略可能であり、継続的に供給される粒状材料Ａに対してステップＳ２０５〜Ｓ２１２のみを繰り返して供給材料Ａの粒度変動を判定すればよい。例えば、粒径Ｄｉ以下の粒状材の含有率及び微小粒径Ｄｍｉｎ未満の微小粒状材の含有率についてそれぞれ許容変動幅に対応する粒度インデクスＩｉ及び微小粒度インデクスＩｍを予め算出手段２０で求めて記憶手段１９に記憶しておき、判定手段２０において粒度インデクスＩｉ及び微小粒度インデクスＩｍについてそれぞれ今回と前回との変化量ΔＩｉ、ΔＩｍを算出し、その変化量ΔＩｉ、ΔＩｍを粒度インデクスＩｉ及び微小粒度インデクスＩｍの許容変動幅と比較して許容範囲内であるか否かを判定する。

１…地山 ２…破砕装置
３…運搬機械 ５…撮像装置
６…体積（又は質量）測定装置 ７…分離装置
８…微細粒状材の体積（又は質量）測定装置
９…出力装置 １０…コンピュータ
１１…入力手段 １２…検出手段
１４…体積測定手段 １６…体積測定手段
１９…記憶手段
２０…算出手段 ２１…面積インデクス算出手段
２２…体積インデクス算出手段 ２３…質量インデクス算出手段
２４…微小粒度インデクス算出手段
４０…ステレオ式撮像装置 ４１…投光器
４２Ｒ、４２Ｌ…撮像機 ４３…メッシュ光制御回路
４４…映像入力ボード ４５…レーザースキャン装置
４６…ステレオ式撮像装置
Ａ…粒状材料 Ｂ…粒状材料試料
Ｂｎ…最細粒試料 Ｂｘ…最粗粒試料
Ｄｉ…粒径 Ｅ…面積
Ｇ…撒き出し画像
Ｉ…粒度インデクス Ｉｍ…微小粒度インデクス
Ｉｎ…最細粒試料の粒度インデクス Ｉｘ…最粗粒試料の粒度インデクス
Ｉｎｍ…最細粒試料の微小粒度インデクス
Ｉｘｍ…最粗粒試料の微小粒度インデクス
Ｖ…体積 Ｍ…質量

Claims (16)

1. 所定採取場で採取し又は所定装置で破砕して継続的に供給される粒状材料の撒き出し画像を撮影する撮像装置、前記撒き出し画像中の各粒状材の輪郭を検出する検出手段、前記各粒状材の輪郭から当該粒状材の面積を求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積に対する所定粒径以上の粒状材の面積割合を粒度インデクスとして算出する算出手段、前記粒状材料の最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスを記憶する記憶手段、並びに前記継続的に供給される粒状材料の粒度インデクスと最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度品質を判定する判定手段を備えてなる粒状材料の粒度品質管理システム。
2. 請求項１のシステムにおいて、前記算出手段により粒径の異なる複数の粒状材の粒度インデクスを算出し、前記記憶手段に最粗粒試料及び最細粒試料の複数の粒状材の粒度インデクスを記憶し、前記判定手段により供給材料の複数の粒状材の粒度インデクスをそれぞれ最粗粒試料及び最細粒試料の対応する粒状材の粒度インデクスと比較して供給材料の粒度品質を判定してなる粒状材料の粒度品質管理システム。
3. 所定採取場で採取し又は所定装置で破砕して継続的に供給される粒状材料の撒き出し画像を撮影する撮像装置、前記撒き出し画像中の各粒状材の輪郭を検出する検出手段、前記各粒状材の輪郭から当該粒状材の面積を求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積に対する所定粒径以上の粒状材の面積割合を粒度インデクスとして算出する算出手段、前記継続的に供給される粒状材料の粒度インデクスを累積記憶する記憶手段、並びに今回供給材料の粒度インデクスと前回供給材料の粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度変動を判定する判定手段を備えてなる粒状材料の粒度品質管理システム。
4. 請求項３のシステムにおいて、前記記憶手段に粒状材料の最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスを記憶し、前記判定手段により今回供給材料の粒度インデクスの前回からの変化量と最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスの差とを比較して供給材料の粒度品質を判定してなる粒状材料の粒度品質管理システム。
5. 請求項１から４の何れかのシステムにおいて、前記粒状材料の全体積を測定する測定装置を設け、前記算出手段により各粒状材の輪郭から当該粒状材の体積を求め且つ粒状材料の全体積に対する所定粒径以上の粒状材の体積割合を粒度インデクスとして算出してなる粒状材料の粒度計測システム。
6. 請求項５のシステムにおいて、前記測定装置により粒状材料の全体積に代えて全質量を測定し、前記記憶手段に粒状材料の比重を記憶し、前記算出手段により各粒状材の体積と比重とから当該粒状材の質量を求め且つ粒状材料の全質量に対する所定粒径以上の粒状材の質量割合を粒度インデクスとして算出してなる粒状材料の粒度品質管理システム。
7. 請求項１から６の何れかのシステムにおいて、前記粒状材料から所定微小粒径未満の粒状材を分離する分離装置を設け、前記検出手段及び算出手段により所定微小粒径未満の粒状材分離後の粒状材料を対象として粒度インデクスを算出してなる粒状材料の粒度品質管理システム。
8. 請求項５又は６に従属する請求項７のシステムにおいて、前記分離装置で分離した所定微小粒径未満の粒状材の全体積又は全質量を測定する測定装置を設け、前記算出手段により粒状材料の全体積又は全質量に対する所定微小粒径未満の粒状材の体積割合又は質量割合を微小粒度インデクスとして算出し、前記記憶手段に最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスを記憶し又は前記継続的に供給される粒状材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスを累積記憶し、前記判定手段により供給材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスと最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度品質を判定し又は今回供給材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスと前回供給材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度変動を判定してなる粒状材料の粒度品質管理システム。
9. 所定採取場で採取し又は所定装置で破砕して継続的に供給される粒状材料の粒度品質を管理するためコンピュータを、前記粒状材料の撒き出し画像を入力する入力手段、前記撒き出し画像中の粒状材の輪郭を検出する検出手段、前記各粒状材の輪郭から当該粒状材の面積を求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積に対する所定粒径以上の粒状材の面積割合を粒度インデクスとして算出する算出手段、前記粒状材料の最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスを記憶する記憶手段、並びに前記継続的に供給される粒状材料の粒度インデクスと最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度品質を判定する判定手段として機能させる粒状材料の粒度品質管理プログラム。
10. 請求項９のプログラムにおいて、前記算出手段により粒径の異なる複数の粒状材の粒度インデクスを算出し、前記記憶手段に最粗粒試料及び最細粒試料の複数の粒状材の粒度インデクスを記憶し、前記判定手段により供給材料の複数の粒状材の粒度インデクスをそれぞれ最粗粒試料及び最細粒試料の対応する粒状材の粒度インデクスと比較して供給材料の粒度品質を判定してなる粒状材料の粒度品質管理プログラム。
11. 所定採取場で採取し又は所定装置で破砕して継続的に供給される粒状材料の粒度品質を管理するためコンピュータを、前記粒状材料の撒き出し画像を入力する入力手段、前記撒き出し画像中の粒状材の輪郭を検出する検出手段、前記各粒状材の輪郭から当該粒状材の面積を求め且つ撒き出し画像の対象材料全体の面積に対する所定粒径以上の粒状材の面積割合を粒度インデクスとして算出する算出手段、前記継続的に供給される粒状材料の粒度インデクスを累積記憶する記憶手段、並びに今回供給材料の粒度インデクスと前回供給材料の粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度変動を判定する判定手段として機能させる粒状材料の粒度品質管理プログラム。
12. 請求項１１のプログラムにおいて、前記記憶手段に粒状材料の最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスを記憶し、前記判定手段により今回供給材料の粒度インデクスの前回からの変化量と最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクスの差とを比較して供給材料の粒度品質を判定してなる粒状材料の粒度品質管理プログラム。
13. 請求項９又は１２の何れかプログラムにおいて、前記入力手段により粒状材料の全体積を入力し、前記算出手段により各粒状材の輪郭から当該粒状材の体積を求め且つ粒状材料の全体積に対する所定粒径以上の粒状材の体積割合を粒度インデクスとして算出してなる粒状材料の粒度計測プログラム。
14. 請求項１３のプログラムにおいて、前記入力手段により粒状材料の全体積に代えて全質量を入力し、前記記憶手段に粒状材料の比重を記憶し、前記算出手段により各粒状材の体積と比重とから当該粒状材の質量を求め且つ粒状材料の全質量に対する所定粒径以上の粒状材の質量割合を粒度インデクスとして算出してなる粒状材料の粒度品質管理プログラム。
15. 請求項８から１４の何れかのプログラムにおいて、前記撒き出し画像を所定微小粒径未満の粒状材分離後の粒状材料を対象とした画像としてなる粒状材料の粒度品質管理システム。
16. 請求項１３又は１４に従属する請求項１５のプログラムにおいて、前記入力手段により粒状材料中の所定微小粒径以下の粒状材の全体積又は全質量を入力し、前記算出手段により粒状材料の全体積又は全質量に対する所定微小粒径未満の粒状材の体積割合又は質量割合を微小粒度インデクスとして算出し、前記記憶手段に最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスを記憶し又は前記継続的に供給される粒状材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスを累積記憶し、前記判定手段により供給材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスと最粗粒試料及び最細粒試料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度品質を判定し又は今回供給材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスと前回供給材料の粒度インデクス及び微小粒度インデクスとを比較して供給材料の粒度変動を判定してなる粒状材料の粒度品質管理プログラム。