特開 2022-39107 物品搬送装置の制御方法及び物品搬送装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022039107

(43)【公開日】2022-03-10

(54)【発明の名称】物品搬送装置の制御方法及び物品搬送装置

(51)【国際特許分類】

   G01G 19/387 20060101AFI20220303BHJP

【ＦＩ】

G01G19/387 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020143959

(22)【出願日】2020-08-27

(71)【出願人】

【識別番号】000147833

【氏名又は名称】株式会社イシダ

(74)【代理人】

【識別番号】110001564

【氏名又は名称】フェリシテ特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】上垣内 暁

(57)【要約】

【課題】歩留まりの悪化を回避しつつ、制御を行うために十分な学習用データを取得すること。
【解決手段】一実施形態に係る物品搬送装置１の制御方法は、搬送部２０によって下流側に配置された部材に搬送される物品の重量値を示す投入量に関する情報、搬送部２０上における物品の状態を示す情報及び搬送部２０の制御パラメータを学習用データとして用い、目標とする重量の物品を搬送するために設定する制御パラメータを推定する学習モデルを生成する工程Ａと、学習モデルに基づいて物品の搬送制御を行う工程Ｂと、実際の生産に関与する生産モードと生産に関与しない非生産モードとを選択的に切り替えて物品搬送装置１を動作させる工程Ｃと、非生産モードで物品搬送装置１を動作させる場合、実際に得られる投入量に関する情報及び制御パラメータを学習用データとして収集して記憶する工程Ｄとを有する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

物品搬送装置の制御方法であって、
搬送部によって下流側に配置された部材に搬送される前記物品の重量値を示す投入量に関する情報、前記搬送部上における前記物品の状態を示す情報及び前記搬送部の制御パラメータを学習用データとして用い、目標とする重量の前記物品を搬送するために設定する前記制御パラメータを推定する学習モデルを生成する工程Ａと、
前記学習モデルに基づいて、前記物品の搬送制御を行う工程Ｂと、
実際の生産に関与する生産モードと前記生産に関与しない非生産モードとを選択的に切り替えて、前記物品搬送装置を動作させる工程Ｃと、
前記非生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、実際に得られる前記投入量に関する情報及び前記制御パラメータを前記学習用データとして収集して記憶する工程Ｄと、を有する物品搬送装置の制御方法。

【請求項2】

前記工程Ｄにおいて、前記生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合にも、実際に得られる前記投入量に関する情報及び前記制御パラメータを前記学習用データとして収集して記憶する請求項１に記載の制御方法。

【請求項3】

前記制御パラメータは、第１制御パラメータと第２制御パラメータとを有し、
前記工程Ｄにおいて、
前記生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、前記第１制御パラメータ及び前記第１制御パラメータを利用した際の前記投入量に関する情報を前記学習用データとして収集し、
前記非生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、前記第２制御パラメータ及び前記第２制御パラメータを利用した際の前記投入量に関する情報を前記学習用データとして収集する物品搬送装置の制御方法。

【請求項4】

前記工程Ａにおいて、前記物品の状態を示す情報として、前記物品を撮影した画像を用いる請求項１に記載の物品搬送装置の制御方法。

【請求項5】

投入される物品を搬送する搬送部と、
前記搬送部によって下流側に配置される部材に搬送される前記物品の重量値を示す投入量に関する情報、前記搬送部上における前記物品の状態を示す情報及び前記搬送部の制御パラメータを学習用データとして用い、目標とする重量の前記物品を搬送するために設定する前記制御パラメータを推定する学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
前記学習モデルに基づいて、前記物品の搬送制御を行う制御部と、を備え、
前記制御部は、
実際の生産に関与する生産モードと前記生産に関与しない非生産モードとを選択的に切り替えて、前記物品搬送装置を動作させ、
前記非生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、実際に得られる前記投入量に関する情報及び前記制御パラメータを前記学習用データとして収集して記憶する物品搬送装置。

【請求項6】

前記制御部は、前記生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合にも、実際に得られる前記投入量に関する情報及び前記制御パラメータを前記学習用データとして収集して記憶する請求項５に記載の物品搬送装置。

【請求項7】

前記制御パラメータは、第１制御パラメータと第２制御パラメータとを有し、
前記制御部は、
前記生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、前記第１制御パラメータ及び前記第１制御パラメータを利用した際の前記投入量に関する情報を前記学習用データとして収集して記憶し、
前記非生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、前記第２制御パラメータ及び前記第２制御パラメータを利用した際の前記投入量に関する情報を前記学習用データとして収集して記憶する請求項６に記載の物品搬送装置。

【請求項8】

前記搬送部上に載置される前記物品の画像を取得する画像取得部を備え、
前記学習モデル生成部は、前記物品の状態を示す情報として、前記物品の画像を用いる請求項５に記載の物品搬送装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、物品搬送装置の制御方法及び物品搬送装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、深層学習を用いて様々な装置を制御する技術の開発が進められている。かかる制御を実現するためには、かかる装置の様々な制御パラメータを変更しながら、学習データを大量に取得する必要がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０-１１３２６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述のような装置において実際の生産を行っている場合には、歩留まりの悪化を回避するために、様々な制御パラメータを自由に変更することができず、上述の制御を行うために十分な学習用データを取得することができないという問題点があった。

【0005】

そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、歩留まりの悪化を回避しつつ、制御を行うために十分な学習用データを取得することができる物品搬送装置の制御方法及び物品搬送装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一実施形態に係る物品搬送装置の制御方法は、搬送部によって下流側に配置された部材に搬送される前記物品の重量値を示す投入量に関する情報、前記搬送部上における前記物品の状態を示す情報及び前記搬送部の制御パラメータを学習用データとして用い、目標とする重量の前記物品を搬送するために設定する前記制御パラメータを推定する学習モデルを生成する工程Ａと、前記学習モデルに基づいて、前記物品の搬送制御を行う工程Ｂと、実際の生産に関与する生産モードと前記生産に関与しない非生産モードとを選択的に切り替えて、前記物品搬送装置を動作させる工程Ｃと、前記非生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、実際に得られる前記投入量に関する情報及び前記制御パラメータを前記学習用データとして収集して記憶する工程Ｄと、を有することを要旨とする。

【0007】

一実施形態に係る物品搬送装置は、投入される物品を搬送する搬送部と、前記搬送部によって下流側に配置される部材に搬送される前記物品の重量値を示す投入量に関する情報、前記搬送部上における前記物品の状態を示す情報及び前記搬送部の制御パラメータを学習用データとして用い、目標とする重量の前記物品を搬送するために設定する前記制御パラメータを推定する学習モデルを生成する学習モデル生成部と、前記学習モデルに基づいて、前記物品の搬送制御を行う制御部と、を備え、前記制御部は、実際の生産に関与する生産モードと前記生産に関与しない非生産モードとを選択的に切り替えて、前記物品搬送装置を動作させ、前記非生産モードで前記物品搬送装置を動作させる場合、実際に得られる前記投入量に関する情報及び前記制御パラメータを前記学習用データとして収集して記憶することを要旨とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、歩留まりの悪化を回避しつつ、制御を行うために十分な学習用データを取得することができる物品搬送装置の制御方法及び物品搬送装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、一実施形態に係る組合せ計量装置１の全体の一例を示す斜視図である。

【図2】図２は、一実施形態に係る組合せ計量装置１の機能ブロックの一例を示す図である。

【図3】図３は、一実施形態に係る組合せ計量装置１の制御方法の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な寸法等は、以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれ得る。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

【0011】

（第１実施形態）
以下、図１～図３を参照して、本発明の第１実施形態において、物品搬送装置１の一例としての組合せ計量装置１について説明する。図１は、本実施形態に係る組合せ計量装置１の全体の一例を示す斜視図であり、図２は、一実施形態に係る組合せ計量装置１の機能ブロックの一例を示す図であり、図３は、一実施形態に係る組合せ計量装置１の制御方法の一例を示すフローチャートである。

【0012】

図１に示すように、本実施形態に係る組合せ計量装置１は、分散テーブル１０と、供給トラフ１１と、プールホッパ１２と、計量ホッパ１３と、ブースタホッパ１４と、集合排出シュート１５とを有する。

【0013】

分散テーブル１０は、供給装置（図示せず）から落下する被計量物を供給トラフ１１に向けて分散させるように構成されている。例えば、本実施形態における分散テーブル１０は、上下方向に延びる回転軸Ｃ周りを回転駆動することで被計量物を周方向に分散させながら径方向外側に向けて搬送するように構成されているが、分散テーブル１０は、かかる構成に限定されるものではなく、被計量物を供給トラフ１１に向けて搬送する機能を有していればどのような構成でも構わない。

【0014】

例えば、被計量物は、生の鶏肉等、柔らかく粘着性のある食品である。しかしながら、被計量物は、これらに限定されるものではない。

【0015】

供給トラフ１１は、分散テーブル１０から供給される被計量物を、それぞれの下流に対応して設けられたプールホッパ１４に供給するように構成されている。例えば、供給トラフ１１は、振動によって被計量物を下流に搬送するように構成されていてもよい。

【0016】

プールホッパ１２は、供給トラフ１１から供給される被計量物を一時的に滞留させるように構成されている。プールホッパ１２の下部は、ゲート１２ａがそれぞれ設けられており、ゲート１２ａの開閉動作により、プールホッパ１２に滞留されている被計量物は、ゲート１２ａの下方に設けられた計量ホッパ１３に排出される。

【0017】

計量ホッパ１３は、プールホッパ１２が排出する被計量物を一時的に滞留させるように構成されている。計量ホッパ１３は、質量検出器（図示せず）と接続されている。

【0018】

また、計量ホッパ１３の下部には、ゲート（図示せず）がそれぞれ設けられて、かかるゲートの開閉動作により、計量ホッパ１３に滞留されている被計量物は、かかるゲートの下方に配置されるブースタホッパ１４に排出される。

【0019】

ブースタホッパ１４は、計量ホッパ１３から供給される被計量物を収容し、一時的に被計量物を保持するように構成されている。ブースタホッパ１４の下部には、ゲート（図示せず）がそれぞれ設けられて、かかるゲートの開閉動作により、ブースタホッパ１４に滞留されている被計量物は、かかるゲートの下方に配置される集合排出シュート１５に排出される。

【0020】

集合排出シュート１５は、複数のブースタホッパ１４から排出される被計量物を集合させ、下方に向けて落下させるように構成されている。

【0021】

図２に示すように、組合せ計量装置１は、機能ブロックとして、搬送部２０と、学習モデル生成部３０と、制御部４０とを有している。さらに、組合せ計量装置１は、画像取得部５０を有してもよい。

【0022】

搬送部２０は、投入される物品を搬送するように構成されている。例えば、搬送部２０は、分散テーブル１０や供給トラフ１１等によって構成されている。以下、本明細書では、供給トラフ１１を搬送部２０とするケースを例に挙げて説明する。

【0023】

画像取得部５０は、供給トラフ１１（搬送部２０）上に載置される物品の画像を取得するように構成されている。例えば、画像取得部５０は、任意のタイプのカメラによって構成されていてもよい。

【0024】

学習モデル生成部３０は、供給トラフ１１によって目標とする重量の物品を搬送するために設定する制御パラメータを推定する学習モデルを生成するように構成されている。

【0025】

かかる学習モデルにおいて、供給トラフ１１によって下流側に配置される部材（例えば、プールホッパ１２）に搬送される物品の重量値を示す投入量に関する情報、供給トラフ１１上における物品の状態を示す情報及び供給トラフ１１（搬送部２０）の制御パラメータが、学習用データとして用いられる。

【0026】

例えば、学習モデル生成部３０は、機械学習や深層学習等によって、学習モデルを生成するように構成されている。

【0027】

ここで、例えば、供給トラフ１１によって下流側に配置される部材に搬送される物品の重量値は、供給トラフ１１からプールホッパ１２を介して計量ホッパ１３に供給された物品の重量値であり、計量ホッパ１３に接続されている重量検出器（ロードセル）によって取得される重量値である。

【0028】

なお、かかる投入量に関する情報は、上述の物品の重量値そのものであってもよいし、上述の物品の重量値に対応する任意の値であってもよい。

【0029】

また、供給トラフ１１の制御パラメータとしては、供給トラフ１１を振動させる時間や、供給トラフ１１を振動させるために印加する電圧等が対象になり得る。ここで、制御パラメータは、後述するように、第１制御パラメータと第２制御パラメータとを有する。

【0030】

さらに、供給トラフ１１（搬送部２０）上における物品の状態を示す情報は、例えば、上述の画像取得部５０によって取得された物品の画像であってもよい。

【0031】

具体的には、学習モデル生成部３０は、制御部４０によって収集されて記憶されている学習用データを用いて、かかる学習モデルを生成するように構成されている。

【0032】

また、学習モデル生成部３０は、上述の投入量に関する情報として、画像取得部５０によって取得された物品の画像を用いるように構成されていてもよい。

【0033】

制御部４０は、学習モデル生成部３０によって生成された学習モデルに基づいて、搬送部２０による物品の搬送制御を行うように構成されている。

【0034】

また、制御部４０は、実際の生産に関与する生産モードと実際の生産に関与しない非生産モードとを選択的に切り替えて組合せ計量装置１を動作させるように構成されている。

【0035】

ここで、生産モードは、生産ライン等において非計量物の計量作業を行う組合せ計量装置１のモードである。

【0036】

一方、非生産モードは、組合せ計量装置１内に滞留している被計量物を全て排出する組合せ計量装置１のモード（すなわち、全排出を行う組合せ計量装置１のモード）、或いは、駆動する組合せ計量装置１のテストモードである。

【0037】

制御部４０は、非生産モードで組合せ計量装置１を動作させる場合、実際に得られる投入量に関する情報及び制御パラメータを学習用データとして収集して記憶するように構成されている。

【0038】

かかる構成によれば、組合せ計量装置１において実際の生産を行っていない場合、すなわち、組合せ計量装置１が非生産モードで動作している場合に、歩留まりの悪化を意識することなく、制御パラメータを自由に変更して学習用データを収集することができる。

【0039】

また、制御部４０は、生産モードで組合せ計量装置１を動作させる場合にも、実際に得られる投入量に関する情報及び制御パラメータを学習用データとして収集して記憶するように構成されていてもよい。

【0040】

かかる構成によれば、組合せ計量装置１において実際の生産を行っている場合、すなわち、組合せ計量装置１が生産モードで動作している場合に、実際の生産で用いられている制御パラメータに係る学習用データを収集することで、効率的に、学習モデルを生成することができる。

【0041】

具体的には、制御部４０は、生産モードで組合せ計量装置１を動作させる場合、上述の第１制御パラメータ及び第１制御パラメータを利用した際の投入量に関する情報を学習用データとして収集して記憶するように構成されていてもよい。

【0042】

なお、第１制御パラメータは、生産モードで動作する組合せ計量装置１から所定期間中に収集された制御パラメータであってもよいし、事前に決められた所定範囲のパラメータであってもよい。ここで、所定範囲は、生産モードで動作する組合せ計量装置１において使用され得る制御パラメータの範囲である。

【0043】

かかる構成によれば、組合せ計量装置１が、実際の生産を行いつつ、学習用データを収集することができる。

【0044】

制御部４０は、非生産モードで組合せ計量装置１を動作させる場合、第１範囲とは異なる第２範囲の制御パラメータ及び第２範囲の制御パラメータを利用した際の投入量に関する情報を学習用データとして収集して記憶する
なお、第２制御パラメータは、組合せ計量装置１が取り得る全ての制御パラメータのうちの第１制御パラメータ以外のパラメータである。ここで、第２制御パラメータは、組合せ計量装置１が取り得る全ての制御パラメータのうちの第１制御パラメータ以外の全てのパラメータであってもよいし、組合せ計量装置１が取り得る全ての制御パラメータのうちの第１制御パラメータ以外の一部のパラメータであってもよい。

【0045】

かかる構成によれば、組合せ計量装置１が、生産モードで動作している際に収集できなかった制御パラメータに関する学習用データのみを収集することにより、搬送制御を行うために十分な学習用データを効率的に取得することができる
以下、図３を参照して、一実施形態に係る組合せ計量装置１の動作の一例について説明する。

【0046】

図３に示すように、ステップＳ１０１において、組合せ計量装置１の制御部４０は、オペレータからの指示に応じて、組合せ計量装置１を生産モードで動作させ、第１制御パラメータに係る学習用データを収集して記憶する。

【0047】

ステップＳ１０２において、組合せ計量装置１の制御部４０は、オペレータからの指示に応じて、組合せ計量装置１のモードを生産モードから非生産モードに切り替える。

【0048】

ステップＳ１０３において、組合せ計量装置１の制御部４０は、非生産モードで動作している組合せ計量装置１から、第２制御パラメータに係る学習用データを収集して記憶する。

【0049】

ステップＳ１０４において、組合せ計量装置１の学習モデル生成部３０は、制御部４０によって収集されて記憶されている学習用データを用いて、学習モデルを生成する。

【0050】

ステップＳ１０４において、組合せ計量装置１の制御部４０は、学習モデル生成部３０によって生成された学習モデルに基づいて、搬送部２０による物品の搬送制御を行う。

【0051】

本実施形態によれば、歩留まりの悪化を回避しつつ、組合せ計量装置１における搬送制御を行うために十分な学習用データを取得することができる。

【0052】

上述の実施形態を用いて本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

【0053】

例えば、上述の実施形態では、物品搬送装置１として組合せ計量装置１を説明した。しかし、物品搬送装置１は、組合せ計量装置１に限定されるものではなく、例えば、組合せ計量装置１に食品を供給する食料用搬送装置でも構わない。

【符号の説明】

【0054】

１…物品搬送装置、組合せ計量装置
１０…分散テーブル
１１…供給トラフ
１２…プールホッパ
１２ａ…ゲート
１３…計量ホッパ
１４…ブースタホッパ
１５…集合排出シュート
２０…搬送部
３０…学習モデル生成部
４０…制御部
５０…画像取得部

【図1】

【図2】

【図3】