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色彩選別機のメーカー18社一覧や企業ランキングを掲載中！色彩選別機関連企業の2025年7月注目ランキングは1位:株式会社山本製作所、2位:静岡製機株式会社、3位:株式会社アーステクニカとなっています。 色彩選別機の概要、用途、原理もチェック！
色彩選別機とは、収穫した作物を CCD (英: Charge Coupled Device) カメラと NIR (英: Near InfraRed) カメラで検査し、良品・不良品・異物を自動で選別・除去する装置です。
収穫した作物には食用に適した良品のほかに、変色した不良品や小石・ガラス片などの異物が混入しています。大量の作物を人の目で選別することは困難なため、自動選別装置の導入が必要とされています。
色彩選別機は、高性能カメラと画像処理技術を組み合わせることで、1時間あたり数トンの処理能力を持ちながら、ミリメートル単位の微小な異物も正確に選別できます。また、24時間の連続運転が可能で、生産性の向上に大きく貢献します。
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2025年7月の注目ランキングベスト10
| 順位 | 会社名 | クリックシェア |
|---|---|---|
| 1 | 株式会社山本製作所 |
20.6%
|
| 2 | 静岡製機株式会社 |
11.0%
|
| 3 | 株式会社アーステクニカ |
8.4%
|
| 4 | 株式会社服部製作所 |
8.4%
|
| 5 | ビューラー株式会社 |
7.7%
|
| 6 | 株式会社松楽産業 |
7.1%
|
| 7 | 株式会社安西製作所 |
6.5%
|
| 8 | アクティブ販売株式会社 |
5.8%
|
| 9 | 金子農機株式会社 |
5.8%
|
| 10 | カワクボFACTORY株式会社 |
3.9%
|
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■概要 フルカラーカメラで原料の中から着色物・異物などの不良品を圧縮空気で除去する装置。 ■特徴 ・形状選別+色選別で、変色、変形し...
色彩選別機とは、収穫した作物を CCD (英: Charge Coupled Device) カメラと NIR (英: Near InfraRed) カメラで検査し、良品・不良品・異物を自動で選別・除去する装置です。
収穫した作物には食用に適した良品のほかに、変色した不良品や小石・ガラス片などの異物が混入しています。大量の作物を人の目で選別することは困難なため、自動選別装置の導入が必要とされています。
色彩選別機は、高性能カメラと画像処理技術を組み合わせることで、1時間あたり数トンの処理能力を持ちながら、ミリメートル単位の微小な異物も正確に選別できます。また、24時間の連続運転が可能で、生産性の向上に大きく貢献します。
色彩選別機は、米・麦・大豆などの穀物から不良品や異物を除去し、食品の安全性を確保します。収穫した穀物には、カビや虫害による変色粒、未熟粒、着色粒などの不良品が含まれています。また、収穫時に混入した小石やガラス片などの異物は、製品の品質を損なうだけでなく、重大な事故につながる可能性があります。
特に米の選別では、胴割粒や着色粒、砕粒などの不良米を取り除くことで、商品価値の高い製品を生産することができます。玄米から精米までの工程で複数回の選別を行うことで、より高品質な製品を実現しています。
プラスチック製品の原料となるペレットの選別に活用されています。異なる色や材質のペレットが混入すると、最終製品の品質に影響を与えるため、高精度な選別が求められます。色彩選別機は、わずかな色の違いも検出できるため、品質管理に効果的です。
環境保護の観点から、廃棄物処理やリサイクル工程での材料選別にも使用されています。プラスチック、ガラス、金属などの混合物から、特定の材料だけを効率的に回収することができます。また、リサイクルプラスチックの選別では、材質ごとの分別も可能で、再資源化率の向上に貢献しています。
色彩選別機は、物体からの反射光や透過光を利用して不良品や異物を検出します。可視光を電気信号に変換する CCD カメラで微細な色の違いを検出し、良品と不良品を区別します。また、波長 780nm から 2,500nm の近赤外線を検出する NIR カメラにより、透明なガラス片など可視光では識別が困難な異物を検出できます。近赤外線は物質によって特有の吸収・反射特性を示すため、材質の違いを正確に判別することができます。
さらに、最新の色彩選別機では、複数の波長帯を組み合わせた分光分析技術により、より高度な選別が可能になっています。この技術により、従来は検出が困難だった微細な品質の違いも識別できるようになりました。
取得した画像データは、専用の画像処理システムで解析されます。良品の基準となる色情報と比較し、不良品や異物を判別します。画像処理技術の進歩により、より高速で正確な判別が可能になっています。
最新のシステムでは、人工知能 (英: Artificial Intelligence) 技術を活用した画像認識により、複雑な判別基準にも対応できるようになっています。また、選別データの蓄積と分析により、選別精度の継続的な向上も図られています。
原料を安定して供給するための振動フィーダーやベルトコンベアで構成されています。原料が重なったり、不規則に流れたりすると正確な検査ができないため、均一な供給が重要です。供給速度は原料の種類や大きさに応じて適切に調整され、最適な検査条件を維持します。また、供給部には原料を予備選別する機構が設けられており、大きな異物や塊を事前に除去することで、本選別の精度を向上させています。
供給システムには、原料の供給量を自動的に調整する機能も備わっています。これにより、装置の処理能力を最大限に活用しながら、安定した選別品質を確保することができます。
検査ユニットは LED 光源とカメラを組み合わせた光学システムで構成されています。LED 光源は検査に最適な波長の光を安定して照射し、物体の特徴を正確に捉えることができます。また、LED は長寿命で消費電力が少なく、メンテナンス性にも優れています。
検査では CCD カメラと NIR カメラを適切な位置に配置し、原料の表裏両面を検査します。最新の高解像度カメラの採用により、微細な欠陥や異物の検出が可能になり、選別精度の向上に貢献しています。さらに、カメラの配置や角度を最適化することで、死角のない検査を実現しています。
エジェクタシステムにより、不良品や異物を分離します。検出された不良品や異物の位置に向けて圧縮空気を噴射し、良品から分離します。エジェクタの作動は数ミリ秒単位で制御され、高速処理を実現しています。エジェクタノズルは原料の大きさや重量に応じて最適な配置と噴射圧力に調整されます。また、選別後の良品と不良品は、それぞれ専用の回収容器に効率よく集められる構造となっています。
選別機構には、エジェクタの作動状態を常時監視するセンサーが組み込まれており、安定した選別性能を維持しています。さらに、圧縮空気の消費量を最適化する制御機能により、省エネルギー化も図られています。
参考文献
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbrewsocjapan1988/96/10/96_10_688/_pdf/-char/ja
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsam1937/68/3/68_3_18/_pdf/-char/ja
