近年、選別業界は最先端技術の導入により目覚ましい進歩を遂げています。中でも、可視光および赤外線を用いた選別技術は大きな注目を集めています。本稿では、選別用途で使用される様々な光について、可視光選別技術、短波長赤外線選別技術、近赤外線選別技術を中心に解説します。これらの技術は、色選別、形状選別、不純物除去に革命をもたらし、業界にこれまでにない効率性と精度をもたらします。
1. 可視光選別技術
スペクトル範囲：400～800nm
カメラ分類：リニア/平面、白黒/RGB、解像度：2048ピクセル
用途：色分け、形状分け、AIによる選別。
可視光選別技術は、人間の可視光範囲内である400～800ナノメートルの電磁スペクトルを利用します。この技術は、直線または平面の分類が可能な高解像度カメラ（2048ピクセル）を搭載しており、白黒またはRGBのバリエーションがあります。
1.1 色の選別
この技術は色選別に最適で、わずかな色の違いから質感、サイズ、形状を区別することができます。人間の目で識別できる材料や不純物の選別に幅広く応用されています。農産物から製造工程まで、可視光選別は色特性に基づいて効果的に品目を識別・分離します。
1.2 形状の分類
可視光選別技術のもう一つの注目すべき応用例は、形状選別です。AIを活用したアルゴリズムを用いることで、この技術は物体の形状に基づいて正確に認識・分類することができ、様々な産業プロセスを効率化します。
1.3 AIを活用した仕分け
人工知能を統合することで、可視光選別能力がさらに向上します。高度なアルゴリズムにより、システムは学習と適応能力を備え、複雑なパターンを認識し、多様な業界で正確な選別を実現します。
2. 赤外線選別技術 – 短波長赤外線
スペクトル範囲：900～1700nm
カメラの分類：単一赤外線、二重赤外線、複合赤外線、マルチスペクトルなど。
用途：水分と油分含有量に基づく材料選別、ナッツ産業、プラスチック選別。
短波長赤外線選別技術は、人間の可視光域を超える900～1700ナノメートルのスペクトル範囲で動作します。この技術には、単一、二重、複合、または多波長赤外線など、さまざまな赤外線機能を備えた専用カメラが組み込まれています。
2.1 水分および油分含有量に基づく材料の選別
短波赤外線技術は、水分や油分含有量に基づいた材料選別に優れています。この特性により、ナッツ業界では特に価値が高く、クルミの殻、カボチャの種の殻、レーズンの茎、コーヒー豆の種などを分離するために広く利用されています。
2.2 プラスチックの分別
プラスチックの選別、特に同色の素材を扱う場合、短波長赤外線技術は大きなメリットをもたらします。この技術により、様々な種類のプラスチックを正確に分離することができ、リサイクルプロセスを効率化し、高品質な最終製品を確保できます。
3. 赤外線選別技術 – 近赤外線
スペクトル範囲：800～1000nm
カメラ分類：解像度1024ピクセルおよび2048ピクセル
用途：不純物選別、材料選別。
近赤外線選別技術は、800～1000ナノメートルのスペクトル範囲で動作し、人間の可視光範囲を超えた貴重な情報を提供します。1024ピクセルまたは2048ピクセルの高解像度カメラを使用することで、効率的かつ正確な選別を実現します。
3.1 不純物選別
近赤外線技術は不純物選別に特に効果的であり、様々な産業において非常に貴重なツールとなっています。例えば、米から白米を、カボチャの種から石やネズミの糞を、茶葉から虫を検知して除去することができます。
3.2 材料の選別
この技術は、人間の目に見える範囲を超えた物質を分析できるため、精密な物質選別が可能となり、複数の分野にわたる製造および生産プロセスを効率化できる。
結論
選別技術、特に可視光および赤外線を用いた選別技術の進歩は、様々な産業における選別能力に革命をもたらしました。可視光選別技術は、AIを活用したアルゴリズムにより、色や形状に基づいた効率的な選別を可能にします。短波長赤外線選別は、水分や油分含有量に基づく材料選別に優れており、ナッツ産業やプラスチック選別プロセスに恩恵をもたらしています。一方、近赤外線技術は、不純物や材料の選別に非常に有効であることが証明されています。これらの技術が進化を続けるにつれ、選別アプリケーションの未来は有望であり、世界中の産業において効率性、精度、そして持続可能性の向上が期待されます。
以下に、これらの技術を組み合わせた応用例をいくつか示します。
超高精細可視光＋AI：野菜（毛髪選別）
可視光線＋X線＋AI：ピーナッツの選別
可視光＋AI：ナッツの実の選別
可視光＋AI＋4つの視点カメラ技術：マカダミアナッツの選別
赤外線＋可視光線：米の選別
可視光＋AI：熱収縮フィルムの欠陥検出とスプレーコード検出
投稿日時：2023年8月1日