はじめにプラスチックは現代文明に不可欠な材料であり、今後もこの役割が軽減することはない。必要な製品、とくにポリマー製品のリサイクルは今後の地球規模の課題になっている。近年急速に増加しているプラスチック廃棄物は、集積すればゴミでしかないが、分類して同じものを集めることができれば、非常に有効な資源となる。環境汚染防止にたいする社会的要請から、廃棄プラスチックボトルのリサイクルに関心が集まっている。海外ではプラスチックボトルのリサイクルにかかる費用を販売価格に上乗せする事は常識となりつつあり、ごく最近では自動車に使われているプラスチックのリサイクルに関しても同様な動向にある。先進国のみならず発展途上国においてもプラスチックのリサイクルに対する要請は増加の一途を辿っているにも拘らず、簡便にこれらを産業廃棄物あるいは生活廃棄物から分類する方法は生み出されていない。プラスチック廃棄物のリサイクルの有効性と経済性を高めるためには、プラスチック廃棄物を迅速にかつ非破壊的に分類することが重要である。その第一歩として簡便な手法で自動的に分別する技術の確立は焦眉の急であるにもかかわらず、使用者あるいは消費者の判断で分別するという極めて原始的な人的努力に頼っているのが現状である。いった方法には明らかに限界があり、何らかの簡便で自動化された手法が待ち望まれている。従来は比重差の小さいプラスチックなので、その機械的な分別は不可能であった。7]を用いてプラスチック廃棄物の近赤外反射スペクトルを用いた分類の可能性を報告している[6]。ニューラルネットワークによる近赤外反射スペクトルの分類には、標準サンプルの数に比べ未定係数の数が大きく、それを用いた分類は不定となる場合が多い。EOR問題のように単純な問題でも学習によって学習点近傍以外は分類が不定となる領域が現れる事が知られている[8]。このようにスペクトルをAI的に学習させ分類させる装置を用いる場合、近赤外反射スペクトルの的確な分類には多くの学習を要することが知られているが、標準サンプル数が少ないなどの根源的な問題を有しているのが現状である。本研究の目的は、簡便な光学的スペクトル情報を数値処理することにより材料の種類やその状態に対応した特性値をもとめ、その信号にしたがって容易に分類する手法を開発することにある。10]を用いて、プラスチックを迅速にかつ非破壊的に分類する方法を開発した。この方法を用いると18種類のプラスチックのサンプルを高速にかつ実用上十分な精度で分類可能であることが判った。迅速にスペクトルの測定が可能であることにある。本論文では、2節でサンプルに用いたプラスチックの近赤外反射スペクトルを示し、その1/f揺らぎの計算方法を説明する。3節で18種類の近赤外反射スペクトルサンプルが1/f揺らぎ解析により、どのように分類されるかを示す。最後にまとめと今後の課題をのべる。一般に自然界の変動現象をフーリエ変換により周波数解析し、そのパワースペクトルを両対数プロットにして一定の傾きと切片を持つ直線に回帰することができる。傾き0は白色雑音(ホワイトノイズ)に対応し、-2なら比例雑音(ブラウン運動)に対応する。解析を活用しスペクトルの特徴抽出を行う。任意の検体の吸収もしくは反射スペクトルを測定し、そのスペクトルを一次元の周期的データとみなしてフーリエ変換する。そこで得られたパワースペクトルの対数表示を直線回帰し、得られた回帰式の傾きをx座標、切片をy座標として、2次元にプロットすることにより、各サンプルの分離の様子をみる。ここで、一次元時系列データg(t),t=0,...,N-1の離散的フーリエ変換は、式1で記述され、これにより各周波数のパワー|(G(f))|2が得られる。パワースペクトルp(f)は、パワーの値を縦軸にプロットしたグラフであり、ある周波数が含まれている割合を表す。1次元の周波数解析を行って得られたパワーと周波数との間の関係は、自然界の数多くの現象において、式2のような曲線の式に回帰させることができることが経験的に知られている。傾きnは、元のデータの揺らぎの平均的な値と解釈することができる。ここでいう任意の検体とは、固体、液体、あるいは気体のいずれの状態でも、反射もしくは吸収スペクトルの測定が可能なものなら良い。セラミックス、または生体物質等があげられる。化学工学的プラントの反応槽内などにおける中間製品であってもよい。同じ材料でも、例えばシリコンの固体、ゾル、ゲルいずれの状態であってもよい。