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特開2024-103442有価物選別システム、学習済みモデル作成方法及びプログラム
(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】P2024103442
(43)【公開日】2024-08-01
(54)【発明の名称】有価物選別システム、学習済みモデル作成方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 21/85 20060101AFI20240725BHJP
【ＦＩ】
G01N21/85 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023180116
(22)【出願日】2023-10-19
(31)【優先権主張番号】P 2023007471
(32)【優先日】2023-01-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【新規性喪失の例外の表示】新規性喪失の例外適用申請有り
(71)【出願人】
【識別番号】000226482
【氏名又は名称】日工株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100135013
【弁理士】
【氏名又は名称】西田 隆美
(72)【発明者】
【氏名】石田 健二
【テーマコード（参考）】
2G051
【Ｆターム（参考）】
2G051AA01
2G051AB01
2G051BB02
2G051CA04
2G051DA13
2G051EA17
2G051EB01
(57)【要約】 （修正有）
【課題】有価物選別システムにおいて誤検出を抑制できる技術を提供する。
【解決手段】有価物選別システム１は、搬送経路上の選別対象物Ｏｂを撮像する撮像手段４と、搬送経路上の選別対象物Ｏｂの一部を除去可能な空気式の除去手段５と、撮像データから選別対象物Ｏｂ中の異物Ｃｘを検出可能な学習済モデルを備える情報処理装置と、遮光手段９と、撮像範囲へ向けて光を照射する内部光源１１と、内部光源１１から出射する光を偏光する第一の偏光手段と、撮像手段４に入射する光を偏光する第二の偏光手段とを備える。遮光手段９は、内部光源１１および撮像手段４を収容し、かつ、搬送経路の搬送面の一部分を覆う。情報処理装置は、学習済モデルの検出結果に基づいて、除去手段５の作動および停止を制御可能である。これにより、環境光を抑制するとともに、光源の光の散乱度合いを統制できる。その結果、学習済みモデルによる検出結果の確度を担保できる。
【選択図】図１
【解決手段】有価物選別システム１は、搬送経路上の選別対象物Ｏｂを撮像する撮像手段４と、搬送経路上の選別対象物Ｏｂの一部を除去可能な空気式の除去手段５と、撮像データから選別対象物Ｏｂ中の異物Ｃｘを検出可能な学習済モデルを備える情報処理装置と、遮光手段９と、撮像範囲へ向けて光を照射する内部光源１１と、内部光源１１から出射する光を偏光する第一の偏光手段と、撮像手段４に入射する光を偏光する第二の偏光手段とを備える。遮光手段９は、内部光源１１および撮像手段４を収容し、かつ、搬送経路の搬送面の一部分を覆う。情報処理装置は、学習済モデルの検出結果に基づいて、除去手段５の作動および停止を制御可能である。これにより、環境光を抑制するとともに、光源の光の散乱度合いを統制できる。その結果、学習済みモデルによる検出結果の確度を担保できる。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
搬送経路上の透明な有価物および不透明な異物の混在した選別対象物を撮像して撮像範囲の撮像データを取得する撮像手段と、
前記撮像手段の下流側に配置され、前記搬送経路上の前記選別対象物の一部を除去可能な空気式の除去手段と、
前記除去手段および前記撮像手段の双方と通信可能に接続された情報処理装置と、
を備え、前記選別対象物から前記異物を検出および除去する有価物選別システムであって、
前記撮像範囲へ向けて光を照射する内部光源と、
前記内部光源および前記撮像手段を収容し、かつ、前記搬送経路の搬送面の一部分を覆う遮光手段と、
前記内部光源から出射する光を偏光する第一の偏光手段と、
前記撮像手段に入射する光を偏光する第二の偏光手段と、
をさらに備え、
前記情報処理装置は、
前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出可能に機械学習した学習済モデル
を備え、
前記情報処理装置は、前記学習済モデルの検出結果に基づいて、前記除去手段の作動および停止を制御可能であることを特徴とする有価物選別システム。
前記撮像手段の下流側に配置され、前記搬送経路上の前記選別対象物の一部を除去可能な空気式の除去手段と、
前記除去手段および前記撮像手段の双方と通信可能に接続された情報処理装置と、
を備え、前記選別対象物から前記異物を検出および除去する有価物選別システムであって、
前記撮像範囲へ向けて光を照射する内部光源と、
前記内部光源および前記撮像手段を収容し、かつ、前記搬送経路の搬送面の一部分を覆う遮光手段と、
前記内部光源から出射する光を偏光する第一の偏光手段と、
前記撮像手段に入射する光を偏光する第二の偏光手段と、
をさらに備え、
前記情報処理装置は、
前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出可能に機械学習した学習済モデル
を備え、
前記情報処理装置は、前記学習済モデルの検出結果に基づいて、前記除去手段の作動および停止を制御可能であることを特徴とする有価物選別システム。
【請求項2】
前記第一の偏光手段の偏光軸と、第二の偏光手段の偏光軸とは、直交する方向に配置されることを特徴とする、請求項１に記載の有価物選別システム。
【請求項3】
前記学習済モデルは、前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出するとともに、前記異物を特定する識別情報を推定可能であり、
前記識別情報は、
前記異物の種類情報、
前記異物が前記搬送経路上に占める範囲を示すエリア情報、および
前記異物の検出結果の確度を表す信頼度情報
のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の有価物選別システム。
前記識別情報は、
前記異物の種類情報、
前記異物が前記搬送経路上に占める範囲を示すエリア情報、および
前記異物の検出結果の確度を表す信頼度情報
のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の有価物選別システム。
【請求項4】
前記異物の検出時に、
前記異物の前記種類情報が所定の種類に該当する場合、
前記異物の前記エリア情報のサイズが所定のエリア下限値を下回る場合、および
前記異物の前記信頼度情報が所定の信頼度下限値を下回る場合、
のいずれかに該当することを条件として、前記異物に対する前記除去手段の作動を見送ることを特徴とする、請求項３に記載の有価物選別システム。
前記異物の前記種類情報が所定の種類に該当する場合、
前記異物の前記エリア情報のサイズが所定のエリア下限値を下回る場合、および
前記異物の前記信頼度情報が所定の信頼度下限値を下回る場合、
のいずれかに該当することを条件として、前記異物に対する前記除去手段の作動を見送ることを特徴とする、請求項３に記載の有価物選別システム。
【請求項5】
前記識別情報に基づいて、前記異物に対して過不足のない出力にて前記除去手段を作動することを特徴とする、請求項３または請求項４に記載の有価物選別システム。
【請求項6】
前記除去手段は、
前記搬送経路の全幅に亘って配設された、同一口径を有する複数の前記吸引ノズルで構成されるノズル列
を複数の口径毎に複数有し、
前記識別情報は、少なくとも
前記異物の前記搬送経路上の位置を示す位置情報と、
前記エリア情報と
を含み、
前記情報処理装置は、前記位置情報および前記エリア情報のサイズに基づいて、異物の吸引に必要最小な口径を有し、かつ、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、請求項３または請求項４に記載の有価物選別システム。
前記搬送経路の全幅に亘って配設された、同一口径を有する複数の前記吸引ノズルで構成されるノズル列
を複数の口径毎に複数有し、
前記識別情報は、少なくとも
前記異物の前記搬送経路上の位置を示す位置情報と、
前記エリア情報と
を含み、
前記情報処理装置は、前記位置情報および前記エリア情報のサイズに基づいて、異物の吸引に必要最小な口径を有し、かつ、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、請求項３または請求項４に記載の有価物選別システム。
【請求項7】
複数の前記ノズル列は、口径が大きいものから順に、前記搬送経路の上流側から下流側へ向かって配置される、請求項６に記載の有価物選別システム。
【請求項8】
前記除去手段は、
前記搬送経路の全幅に亘って配置された複数の吸引ノズル
を含み、
前記学習済モデルは、前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出するとともに、前記異物を特定する識別情報を推定可能であり、
前記識別情報は、少なくとも
前記異物の前記搬送経路上の位置を示す位置情報
を含み、
前記情報処理装置は、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の有価物選別システム。
前記搬送経路の全幅に亘って配置された複数の吸引ノズル
を含み、
前記学習済モデルは、前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出するとともに、前記異物を特定する識別情報を推定可能であり、
前記識別情報は、少なくとも
前記異物の前記搬送経路上の位置を示す位置情報
を含み、
前記情報処理装置は、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の有価物選別システム。
【請求項9】
ａ）環境光を遮断した遮蔽環境下において、透明な有価物と不透明な異物とが混在した選別対象物に対して内部光源から光を照射しつつ、前記選別対象物を撮影して教師用画像データを取得する工程と、
ｂ）前記教師用画像データに含まれる前記異物の種類情報を正解ラベルとして前記教師用画像データと紐付けた学習用データセットを作成する工程と、
ｃ）前記学習用データセットを機械学習モデルに入力して教師有り機械学習を実行する工程と、
を含み、
前記工程ａ）において、前記内部光源から出射する光に対して第一の偏光を施すとともに、撮像手段に入射する光に対して第二の偏光を施す、学習済モデル作成方法。
ｂ）前記教師用画像データに含まれる前記異物の種類情報を正解ラベルとして前記教師用画像データと紐付けた学習用データセットを作成する工程と、
ｃ）前記学習用データセットを機械学習モデルに入力して教師有り機械学習を実行する工程と、
を含み、
前記工程ａ）において、前記内部光源から出射する光に対して第一の偏光を施すとともに、撮像手段に入射する光に対して第二の偏光を施す、学習済モデル作成方法。
【請求項10】
前記工程ａ）において、前記第一の偏光手段の偏光軸と、第二の偏光手段の偏光軸とは、直交する方向に配置される、請求項９に記載の学習済モデル作成方法。
【請求項11】
前記学習用データセットは、
前記教師用画像データ中の前記異物の範囲を示す領域図形と、
前記領域図形に紐付けられる前記種類情報と
を含み、
前記工程ｃ）において、前記教師有り機械学習を、深層学習によって実行する、請求項９に記載の学習済モデル作成方法。
前記教師用画像データ中の前記異物の範囲を示す領域図形と、
前記領域図形に紐付けられる前記種類情報と
を含み、
前記工程ｃ）において、前記教師有り機械学習を、深層学習によって実行する、請求項９に記載の学習済モデル作成方法。
【請求項12】
請求項９ないし請求項１１のいずれか一項に記載の学習済モデル作成方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項13】
請求項１２に記載のプログラムを実行する情報処理装置を備える有価物選別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、各種の異物と有価物とを選別する有価物選別システム、学習済みモデル作成方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
各種の廃棄物から有価物を回収する資源リサイクル工場では、異物を選別・除去することで、回収される有価物の純度を高めている。例えば、ガラス材料リサイクル工場では、廃棄物である太陽光パネルを破砕したガラス屑から各種の異物（例えば、樹脂、非磁性金属片等）を選別し、有価物であるガラス材料を回収している。選別作業では、例えば、ガラス屑の搬送経路上に複数の作業員を配備し、作業員が各種の異物を目視によって検出し、各作業員が吸引装置を手動で作動させて異物を除去する。
【0003】
こうした手動の選別作業は、複数名の作業員を要し、かつ、作業負担もそれなりに大きい。このため、選別作業を可能な限り機械化・自動化することが望まれる。
【0004】
特許文献１（特開昭６２－１７７４３６号公報）には、搬送経路上に光源、光検出器及び除去手段（エアジェット）を備え、ガラス破片中に混在する不透光な物質、例えば石または陶磁器等の異物を検出し除去するのに利用される透光度検査装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開昭６２－１７７４３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
ガラス材料等の有価物を選別・回収する資源リサイクル工場においては、異物と有価物の混在した廃棄物から、検出された異物を徐々に選別・除去してゆき、最終的な有価物の純度を高める。
【0007】
異物の選別・除去工程の機械化・自動化において各種カメラといった光学的検出手段を採用する場合、選別対象物そのものの材質・サイズといった各種性状の違い（固体差）、あるいは、選別対象物に照射される光の散乱度合・反射パターン等に応じて、検出結果における対象物の陰影や色味等の性質が異なってくる。
【0008】
そうすると、選別対象物の固体差や、環境光のバラつき等の外乱要因によって検出手段の検出結果は相応の影響を受ける。これにより、実際にはガラス材料であるにもかかわらず異物として検出される事象（誤検出）も生じ得る。
【0009】
しかしながら、特許文献１記載の従来装置では、光の（乱）反射パターンに基づいて異物の検出条件を定めている一方で、外乱要因を抑制する必要性や、具体的な方法に関する記載は無い。
【0010】
本発明は上記の点に鑑み、誤検出を抑制できる有価物選別システム、学習済みモデルの作成方法及びプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0011】
上記課題を解決するため、本願の第１発明は、搬送経路上の透明な有価物および不透明な異物の混在した選別対象物を撮像して撮像範囲の撮像データを取得する撮像手段と、前記撮像手段の下流側に配置され、前記搬送経路上の前記選別対象物の一部を除去可能な空気式の除去手段と、前記除去手段および前記撮像手段の双方と通信可能に接続された情報処理装置と、を備え、前記選別対象物から前記異物を検出および除去する有価物選別システムであって、前記撮像範囲へ向けて光を照射する内部光源と、前記内部光源および前記撮像手段を収容し、かつ、前記搬送経路の搬送面の一部分を覆う遮光手段と、前記内部光源から出射する光を偏光する第一の偏光手段と、前記撮像手段に入射する光を偏光する第二の偏光手段と、をさらに備え、前記情報処理装置は、前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出可能に機械学習した学習済モデルを備え、前記情報処理装置は、前記学習済モデルの検出結果に基づいて、前記除去手段の作動および停止を制御可能であることを特徴とする。
【0012】
本願の第２発明は、前記第一の偏光手段の偏光軸と、第二の偏光手段の偏光軸とは、直交する方向に配置されることを特徴とする、第１発明に記載の有価物選別システムである。
【0013】
本願の第３発明は、前記学習済モデルは、前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出するとともに、前記異物を特定する識別情報を推定可能であり、前記識別情報は、前記異物の種類情報、前記異物が前記搬送経路上に占める範囲を示すエリア情報、および前記異物の検出結果の確度を表す信頼度情報のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、第１発明に記載の有価物選別システムである。
【0014】
本願の第４発明は、前記異物の検出時に、前記異物の前記種類情報が所定の種類に該当する場合、前記異物の前記エリア情報のサイズが所定のエリア下限値を下回る場合、および前記異物の前記信頼度情報が所定の信頼度下限値を下回る場合、のいずれかに該当することを条件として、前記異物に対する前記除去手段の作動を見送ることを特徴とする、第３発明の有価物選別システムである。
【0015】
本願の第５発明は、前記識別情報に基づいて、前記異物に対して過不足のない出力にて前記除去手段を作動することを特徴とする、第３発明または第４発明の有価物選別システムである。
【0016】
本願の第６発明は、前記除去手段は、前記搬送経路の全幅に亘って配設された、同一口径を有する複数の前記吸引ノズルで構成されるノズル列を、複数の口径毎に複数有し、前記識別情報は、少なくとも前記異物の前記搬送経路上の位置を示す位置情報と、前記エリア情報とを含み、前記情報処理装置は、前記位置情報および前記エリア情報のサイズに基づいて、異物の吸引に必要最小な口径を有し、かつ、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、第３発明または第４発明の有価物選別システムである。
【0017】
本願の第７発明は、複数の前記ノズル列は、口径が大きいものから順に、前記搬送経路の上流側から下流側へ向かって配置される、第２発明の有価物選別システムである。
【0018】
本願の第８発明は、前記除去手段は、前記搬送経路の全幅に亘って配置された複数の吸引ノズルを含み、前記学習済モデルは、前記撮像データが入力されると、前記選別対象物中に含まれる前記異物の存在を検出するとともに、前記異物を特定する識別情報を推定可能であり、前記識別情報は、少なくとも前記異物の前記搬送経路上の位置を示す位置情報
を含み、前記情報処理装置は、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、第１発明ないし第４発明のいずれか一発明の有価物選別システムである。
を含み、前記情報処理装置は、前記位置情報に対応した前記吸引ノズルを作動対象として選択することを特徴とする、第１発明ないし第４発明のいずれか一発明の有価物選別システムである。
【0019】
本願の第９発明は、ａ）環境光を遮断した遮蔽環境下において、透明な有価物と不透明な異物とが混在した選別対象物に対して内部光源から光を照射しつつ、前記選別対象物を撮影して教師用画像データを取得する工程と、ｂ）前記教師用画像データに含まれる前記異物の種類情報を正解ラベルとして前記教師用画像データと紐付けた学習用データセットを作成する工程と、ｃ）前記学習用データセットを機械学習モデルに入力して教師あり機械学習を実行する工程と、を含み、前記工程ａ）において、前記内部光源から出射する光に対して第一の偏光を施すとともに、撮像手段に入射する光に対して第二の偏光を施す、学習済モデル作成方法である。
【0020】
本願の第１０発明は、前記工程ａ）において、前記第一の偏光手段の偏光軸と、第二の偏光手段の偏光軸とは、直交する方向に配置される、第９発明の学習済モデル作成方法である。
【0021】
本願の第１１発明は、前記学習用データセットは、前記教師用画像データ中の前記異物の範囲を示す領域図形と、前記領域図形に紐付けられる前記種類情報とを含み、前記工程ｃ）において、前記教師有り機械学習を、深層学習によって実行する、第９発明の学習済モデル作成方法である。
【0022】
本願の第１２発明は、第９発明ないし第１１発明のいずれか一発明の学習済モデル作成方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
【0023】
本願の第１３発明は、第１４発明のプログラムを実行する情報処理装置を備える有価物選別システムである。
【発明の効果】
【0024】
本発明によれば、選別対象物の誤検出を抑制できる有価物選別システム、学習済みモデルの作成方法およびプログラムを提供できる。
【0025】
特に、第１発明によれば、環境光を抑制するとともに、光源の光の散乱度合いを統制できる。これにより、学習済みモデルによる検出結果の確度を担保できる。例えば、ガラス材料に照射される内部光源の光が成す陰影が異物の輪郭（エッジ）として誤検出される事象や、光の過剰な散乱を抑制することで、検出結果の信頼度を一層担保できる。
【0026】
特に、第２発明によれば、選別対象物に照射する光の偏光軸と、選別対象物から撮像手段へ入射可能な光の偏光軸とが直交する。これにより、選別対象物における拡散反射光のみを撮像できる。したがって、内部光源の映り込みを抑制するとともに、選別対象物固有の色彩を反映した良好な撮像データを得ることができ、検出結果の信頼度を一層担保できる。
【0027】
特に、第３発明によれば、異物の存在の有無だけでなく、各異物を特定する定量的または定性的な識別情報に基づいて選別システムを適正に制御できる。具体的には、異物のサイズ、種類、または検出結果の信頼度に見合うよう除去手段を作動させることができる。したがって、有価物の過剰除去を抑制できる（歩留まり低下を軽減できる）。
【0028】
特に、第４発明によれば、異物の除去を目的とする除去手段の作動に伴う有価物の過剰吸引（歩留まり低下）のデメリットが、除去による異物濃度の低減（有価物の純度向上）によって得られるメリットを上回る場合に、敢えて除去手段の作動を見送ることで、歩留まり低下への対策を優先させることができる。
【0029】
特に、第５発明によれば、有価物の過剰除去を抑制できる（歩留まり低下を軽減できる）。
【0030】
特に、第６発明によれば、搬送経路上の任意の位置にある異物は原則として常にサイズに見合った必要最小な口径のノズルで吸引可能となり、有価物の過剰吸引を抑制できる（歩留まり低下を軽減できる）。また、構成が比較的シンプルとなり、移動式のロボットアームといった装置に比べて複雑な制御を必要としない。
【0031】
特に、第７発明によれば、口径の比較的小さな吸引ノズルの吸引動作により、口径の比較的大きな吸引ノズルを作動対象にする異物が吸い寄せられることを抑制できる。したがって、当該異物が口径の比較的小さな吸引ノズルに貼り付いたり、詰まったりするのを抑制できる。
【0032】
特に、第８発明によれば、搬送経路上の任意の位置にある異物は原則として吸引ノズルで吸引可能となる。このため、構成が比較的シンプルとなり、移動式のロボットアームといった装置に比べて複雑な制御を必要としない。
【0033】
特に、第９発明～第１１発明によれば、統制された環境下で撮像された撮像データに基づく学習パラメータを実装した検出精度の良い学習済みモデルを取得可能となる。
【0034】
特に、第１１発明によれば、検出結果に示される異物の存在範囲の精度が向上する。
【0035】
本発明の開示に係る学習済モデル作成方法は、コンピュータプログラムとして記述され、有価物選別システムの情報処理装置に実装され、有価物選別システムを用いて実行される。
【図面の簡単な説明】
【0036】
【図1】選別システムの概略を表す側面図である。
【図2】選別システムの概略を表す上面図である。
【図3】選別システムのフード内部におけるカメラおよびＬＥＤ照明の配置を示す概略図である。
【図4】吸引部におけるノズルの配置を示した図である。
【図5】情報処理装置の電気的接続を示すブロック図である。
【図6】情報処理装置の記憶部に記憶される設定登録値を示した図である。
【図7】学習済モデルの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図8】選別システムにおける有価物選別処理の流れを示したフローチャートである。
【図9】選別システムにおける吸引制御工程の流れを示したフローチャートである。
【図10】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【図11】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【図12】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【図13】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【図14】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【図15】複数の異物と、異物の吸引タスクとの例を示した図である。
【図16】複数の異物と、異物の吸引タスクとの例を示した図である。
【図17】競合時制御工程（例外制御なし）の流れを示したフローチャートである。
【図18】複数の異物と、異物の吸引タスクとの例を示した図である。
【図19】競合時制御工程（例外制御あり）の流れを示したフローチャートである。
【図20】複数の異物と、異物の吸引タスクとの例を示した図である。
【図21】複数の異物の例を示した図である。
【図23】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【図24】異物および吸引ノズルの例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【0037】
＜１．有価物選別システムの全体の構成＞
以下、本発明の一実施形態に係る有価物選別システムである選別システム１の構成について、図１および図２を参照しつつ説明する。図１は、選別システム１の概要を表す側面図である。図２は、選別システム１の概要を表す上面図である。選別システム１は、有価物および異物の混在した選別対象物Ｏｂから、異物を検出・除去し、有価物を回収するための装置である。以下では、選別対象物Ｏｂが太陽光パネル破砕物であり、有価物が透明なガラス材料Ｇｌ、異物が不透明な物体（異物Ｃｘ）である場合について説明する。
以下、本発明の一実施形態に係る有価物選別システムである選別システム１の構成について、図１および図２を参照しつつ説明する。図１は、選別システム１の概要を表す側面図である。図２は、選別システム１の概要を表す上面図である。選別システム１は、有価物および異物の混在した選別対象物Ｏｂから、異物を検出・除去し、有価物を回収するための装置である。以下では、選別対象物Ｏｂが太陽光パネル破砕物であり、有価物が透明なガラス材料Ｇｌ、異物が不透明な物体（異物Ｃｘ）である場合について説明する。
【0038】
選別システム１は、コンベヤ２、投入シュート３、カメラ４、吸引部５および情報処理装置６を備える。
【0039】
コンベヤ２は、選別対象物Ｏｂを搬送する搬送手段である。コンベヤ２の搬送面は、コンベヤ２の一端から他端へ向かって移動する。これにより、コンベヤ２上に載置された選別対象物は、コンベヤ２の一端側から他端側へと搬送される。すなわち、コンベヤ２の搬送面は、選別対象物の搬送経路を構成する。このため、コンベヤ２の一端から他端へ向かう方向が「搬送方向」となる。なお、以下では、コンベヤ２の一端側を「上流側」、他端側を「下流側」と称する。
【0040】
コンベヤ２の他端の下方には、有価物回収ホッパ３１が配置されている。これにより、コンベヤ２上を一端側から他端まで移動した選別対象物Ｏｂが、コンベヤ２の他端から落下し、有価物回収ホッパ３１内へ回収される。
【0041】
投入シュート３は、コンベヤ２の一端付近において、コンベヤ２の搬送面に選別対象物Ｏｂを投入する。すなわち、投入シュート３は、搬送経路上に選別対象物Ｏｂを配置する。
【0042】
コンベヤ２の上位（鉛直方向上方）には、上流側から順に、撮像手段であるカメラ４と、吸引部５とが配置されている。カメラ４および吸引部５はそれぞれ、情報処理装置６に対して有線・無線のネットワークを介して通信可能に接続される。
【0043】
カメラ４は、搬送経路上を移動する選別対象物Ｏｂを撮影して撮像データを取得する撮像手段である。カメラ４は、撮像データを情報処理装置６へと引き渡す。
【0044】
吸引部５は、カメラ４の下流側において、搬送経路であるコンベヤ２の上位に設けられる。吸引部５は、複数の第１吸引ノズルＮｘと、複数の第２吸引ノズルｎｘとを含む。第１吸引ノズルＮｘと、第２吸引ノズルｎｘとは、互いに口径が異なる。吸引部５の有する複数の吸引ノズルＮｘ，ｎｘはそれぞれ、情報処理装置６によって作動／停止する。
【0045】
より詳細には、吸引部５は、各吸引ノズルＮｘ，ｎｘそれぞれの作動を制御させる電磁弁７を備える。電磁弁７は、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）８と物理的に接続される。ＰＬＣ８は、情報処理装置６と通信可能に接続される。
【0046】
これによって、情報処理装置６から送出される各種指示を、ＰＬＣ８を介して電磁弁７へと伝達し、電磁弁７の開閉制御によって各吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動／停止を制御可能としている。すなわち、電磁弁７を備えた吸引部５は、ＰＬＣ８を介して情報処理装置６と通信可能に接続される。
【0047】
情報処理装置６は、例えば、ＣＰＵまたはＧＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭ等のメモリ、ハードディスクドライブまたはＳＳＤ等の記憶媒体からなるコンピュータ（ＰＣ端末）である。
【0048】
情報処理装置６は、撮像データに基づいて吸引部５の吸引ノズルＮｘ，ｎｘを作動させる。吸引ノズルＮｘ，ｎｘは、コンベヤ２上を搬送される選別対象物Ｏｂの一部を吸引して搬送経路上から除去する。
【0049】
この選別システム１では、投入シュート３からコンベヤ２上に投入された選別対象物Ｏｂが、コンベヤ２上の搬送経路に沿って搬送される。そして、コンベヤ２上を搬送される選別対象物Ｏｂは、カメラ４で撮影された後、その撮像データに基づいて、吸引部５において吸引ノズルＮｘ，ｎｘを用いて異物Ｃｘが吸引除去される。
【0050】
このような選別工程を経た選別対象物Ｏｂは、選別前の選別対象物Ｏｂと比べて、異物Ｃｘの混入割合が低く、すなわち、有価物Ｇｌの純度が高くなる。異物Ｃｘの除去後の選別対象物Ｏｂは、有価物回収ホッパ３１へと回収される。
【0051】
＜２．撮像環境について＞
カメラ４における選別対象物Ｏｂの撮影を行う際には、撮像データのより正確な分析を行うために、遮光および適切な照明を行う必要がある。以下では、撮影環境の詳細について図１～図３を参照しつつ説明する。
カメラ４における選別対象物Ｏｂの撮影を行う際には、撮像データのより正確な分析を行うために、遮光および適切な照明を行う必要がある。以下では、撮影環境の詳細について図１～図３を参照しつつ説明する。
【0052】
図１に示すように、カメラ４と、カメラ４の下方の撮像範囲１０とは、フード９によって覆われている。なお、撮像範囲１０は、カメラ４によって撮影を行うコンベヤ２の搬送面２２の所定範囲である。本実施形態では、撮像範囲１０は、コンベヤ２の搬送面２２のうち、フード９によって覆われるほぼ全域である。しかしながら、撮像範囲１０は、搬送経路の幅方向全域をカバーするものであれば、当該範囲よりも小さくてもよい。フード９は、遮光性の材料で形成された遮光手段である。フード９は、撮像範囲１０を含むコンベヤ２の搬送面２２の一部分を覆う。
【0053】
図１および図２に示すように、選別システム１は、フード９の内部に、２つのＬＥＤ照明１１を有する。２つのＬＥＤ照明１１は、カメラ４の撮像範囲１０へ向けて光を照射する内部光源である。フード９は、２つのＬＥＤ照明１１およびカメラ４を収容する。フード９とコンベヤ２とによって、外部からの環境光が遮断された撮影環境が形成される。このため、フード９内の撮影環境を、ＬＥＤ照明１１によって所望の照度・色温度等の撮像条件とすることができる。
【0054】
なお、フード９の入口（上流側端部）付近には、スクレーパ１２が設けられている。スクレーパ１２は、選別対象物Ｏｂの均し手段である。スクレーパ１２は、例えば、上部が固定され、下端部がコンベヤ２の搬送面２２と間隔を空けて配置された板状の弾性部材である。スクレーパ１２の上流側から搬送された選別対象物Ｏｂのうち、重なってスクレーパ１２の下端部よりも高く積み上がった部分は、スクレーパ１２の下端部に接触することにより、所定の高さに均される。これにより、選別対象物Ｏｂ同士が重なり合う事によって検出精度が悪化する等の各種不具合を、抑制している。
【0055】
図３は、フード９内部におけるコンベヤ２、カメラ４、およびＬＥＤ照明１１の配置を示した概略側面図である。上述の通り、フード９内において、コンベヤ２の搬送面２２のほぼ全域が撮像範囲１０に含まれる。
【0056】
【0057】
２つのＬＥＤ照明１１は、搬送方向に間隔を空けて配置される。ＬＥＤ照明１１の一方は、カメラ４よりも搬送方向上流側に配置され、下方かつ搬送方向下流側に向かって光を照射する。また、ＬＥＤ照明１１の他方は、カメラ４よりも搬送方向下流側に配置され、下方かつ搬送方向上流側に向かって光を照射する。
【0058】
具体的には、図３に示すように、２つのＬＥＤ照明１１は、カメラ４の下位（鉛直方向下方）において、カメラ４の中心軸４０と搬送方向に等距離に設けられる。各ＬＥＤ照明１１の光軸１３とコンベヤ２の搬送面２２とがなす角度θｉが鋭角となるように、ＬＥＤ照明１１の向きが決められている。なお、ＬＥＤ照明１１の光軸１３は、ＬＥＤ照明１１の照明本体１４の照射面１５に対して垂直に延びる。
【0059】
本実施形態において、角度θｉは、２５°前後である。角度θｉは、好ましくは、１０°以上４５°以下であり、より好ましくは、２０°以上３０°以下が好適である。角度θｉが４５°を大幅に超えると、陰影によってガラス材料Ｇｌの輪郭（エッジ）が異物Ｃｘの存在範囲として誤検出されたり、光の散乱が過剰となったりすることで、精度の良い検出結果が得られにくい。
【0060】
図３に示すように、ＬＥＤ照明１１には、照明本体１４の照射面１５に、第１偏光板１６が備えられている。第１偏光板１６は、ＬＥＤ照明１１から出射する光を偏光する第一の偏光手段である。一方、カメラ４には、カメラ本体４１の下方に備えられたレンズ４２の下側の集光面４３に、第２偏光板４４が備えられている。第２偏光板４４は、カメラ４に入射する光を偏光する第二の偏光手段である。
【0061】
第１偏光板１６および第２偏光板４４はそれぞれ、細長の分子構造を有するＰＶＡ等のプラスチックを延伸することで極めて細かい（ナノレベルの）スリット構造を成している。これにより、第１偏光板１６および第２偏光板４４はそれぞれ、これらのスリットと平行に振動する光のみを通過させる。すなわち、第１偏光板１６および第２偏光板４４はそれぞれ、これらのスリットと平行な偏光軸を有する。第１偏光板１６の偏光軸と、第２偏光板４４の偏光軸とは、直交する方向に配置されている。
【0062】
ＬＥＤ照明１１から出射され、第１偏光板１６によって偏光された光（以下「第１偏光波」と称する）が選別対象物Ｏｂへ照射される。すると、第１偏光波が、選別対象物Ｏｂやコンベヤ２の搬送面２２で反射された反射光が、第２偏光板４４を介してカメラ４へ入射する。このため、カメラ４では、第１偏光波の反射光が、第２偏光板４４によってさらに偏光された光（以下「第２偏光波」と称する）を撮影する。
【0063】
このとき、選別対象物Ｏｂの表面は平坦な箇所ばかりではなく、凹凸を有した不規則な表面も有する。このため、ＬＥＤ照明１１から第１偏光板１６を介して選別対象物Ｏｂに入射した第１偏光波の一部は正反射光となり、一部は拡散反射光となり、一部は吸収される。ここで、拡散反射光は、被写体である選別対象物Ｏｂの本来の色を反映する。一方、正反射光は、ＬＥＤ照明１１の色を反映するため、撮像データに光沢をもたらして検出精度に悪影響を及ぼす場合がある。
【0064】
正反射光は、入射光と偏光軸が同じであるため、第１偏光波の正反射光は、第２偏光板４４を通過しない。このため、第２偏光波には、第１偏光波の正反射光は含まれない。すなわち、カメラ４が撮影した撮像データには、正反射光は含まれない。
【0065】
一方、拡散反射光は、入射光が偏光した第１偏光波であっても非偏光となるため、第１偏光波の拡散反射光のうち第２偏光板４４の偏光方向の成分は、第２偏光波としてカメラ４へ入射する。すなわち、カメラ４が撮影した撮像データには、拡散反射光が含まれる。
【0066】
このように、この選別システム１では、ＬＥＤ照明１１、選別対象物Ｏｂおよびカメラ４からなる光の経路上に第１偏光板１６および第２偏光板４４を設けることにより、ＬＥＤ照明１１の映り込みを抑制するとともに、選別対象物Ｏｂ固有の色彩を反映した良好な撮像データを得ることができる。
【0067】
また、内部光源として、ＬＥＤ照明１１に代えて、蛍光灯や白熱電球を採用することができる。しかしながら、蛍光灯や白熱電球においては、ちらつき（フリッカー）が検出精度に悪影響を及ぼすため、このようなフリッカーが生じないＬＥＤ照明１１がより好適である。
【0068】
また、内部光源の色温度が暖色系の色を発する比較的低い温度帯である場合に検出精度に悪影響を及ぼす場合がある。このため、内部光源の色温度は、白熱電球の２８００Ｋ（暖色系の電球色）付近の色温度よりも、６０００Ｋないし７０００Ｋ（白昼色または昼光色）付近の色温度であることが好ましい。
【0069】
このように、遮光性のフード９内にカメラ４およびＬＥＤ照明１１と、撮像範囲１０とを配置することにより、環境光による外乱を抑制できる。また、カメラ４とＬＥＤ照明１１と撮像範囲１０との位置関係を上記の範囲内とすることにより、陰影の形成や光の過剰な散乱を抑制できる。さらに、ＬＥＤ照明１１からカメラ４に至る光路上に２つの偏光板１６，４４を配置することにより、選別対象物Ｏｂにおける拡散反射光を選択的に撮影することができる。これにより、異物Ｃｘを精度良く判別するのに適した撮像データを取得することができる。
【0070】
なお、カメラ４は、例えば、可視光を利用して対象物を撮像する一般的な可視光カメラであって、本実施例においては１台を備えたが、複数台により構成することもできる。
【0071】
＜３．吸引部の構成＞
続いて、図１～２および図４を参照しつつ、吸引部５の構成について説明する。図４は、吸引部５における吸引ノズルＮｘ，ｎｘの配置を示した図である。図４には、第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘのノズル口の上方から見た位置が示されている。
続いて、図１～２および図４を参照しつつ、吸引部５の構成について説明する。図４は、吸引部５における吸引ノズルＮｘ，ｎｘの配置を示した図である。図４には、第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘのノズル口の上方から見た位置が示されている。
【0072】
吸引部５は、搬送経路上の選別対象物Ｏｂの一部を除去可能な空気式の除去手段である。具体的には、吸引部５は、複数の第１吸引ノズルＮｘと、複数の第２吸引ノズルｎｘとを有する。複数の第１吸引ノズルＮｘはいずれも同一口径を有する。また、複数の第２吸引ノズルｎｘはいずれも同一口径を有する。複数の第１吸引ノズルＮｘと第２吸引ノズルｎｘとは、口径が異なる。具体的には、第１吸引ノズルＮｘの口径は、第２吸引ノズルｎｘの口径よりも大きい。
【0073】
図１に示すように、吸引部５は、コンプレッサ２５、ダクト２６、複数のホース２７、チャンバ２８、排出ホース２９および異物ホッパ３０を有する。
【0074】
コンプレッサ２５は、圧縮空気の供給源である。ダクト２６は、コンプレッサ２５から供給された圧縮空気をチャンバ２８へと送る供給管である。複数のホース２７はそれぞれ、複数の吸引ノズルＮｘ，ｎｘとチャンバ２８とを繋ぐ配管である。各ホース２７とチャンバ２８との接続箇所には、電磁弁７が備えられている。各電磁弁７は、接続されたホース２７とチャンバ２８との連通を制御する。排出ホース２９は、チャンバ２８の下部から異物ホッパ３０へと回収した異物Ｃｘが移送される配管である。異物ホッパ３０は、回収した異物Ｃｘを貯留する容器である。
【0075】
コンプレッサ２５は、ダクト２６およびレギュレータ（図示省略）を介してチャンバ２８内に圧縮空気を導入する。これにより、ダクト２６、チャンバ２８および排出ホース２９を介して異物ホッパ３０へと向かう気流が発生する。このとき、圧縮空気の気流の引き込みによってチャンバ２８内に負圧が発生する。
【0076】
情報処理装置６の後述する吸引制御部６２は、吸引ノズルＮｘ，ｎｘそれぞれの吸引動作に関する指示を、ＰＬＣ８へ入力する。ＰＬＣ８は、当該指示に対応した信号を、複数の吸引ノズルＮｘ，ｎｘのそれぞれに接続された複数の電磁弁７へと送出し、電磁弁７の開閉動作を制御する。電磁弁７が開放状態のとき、接続された吸引ノズルＮｘ，ｎｘは作動状態（吸引状態）となり、電磁弁７が閉鎖状態のとき、接続された吸引ノズルＮｘ，ｎｘは停止状態となる。
【0077】
コンプレッサ２５の稼働によってチャンバ２８内が負圧になった状態で電磁弁７が開放されると、当該電磁弁７に接続されるホース２７および吸引ノズルＮｘ，ｎｘ内部の空気がチャンバ２８へと吸引される。これにより吸引ノズルＮｘ，ｎｘのノズル口付近の選別対象物Ｏｂが吸引され、吸引ノズルＮｘ，ｎｘ、ホース２７、チャンバ２８および排出ホース２９を介して異物ホッパ３０へと回収される。
【0078】
なお、コンプレッサ２５は、一度稼働すれば、所定量の圧縮空気を内部空気として図示しないタンク内に溜め込むことができる。このため、コンプレッサ２５は、この内部空気を使用し切った場合、あるいは、内部空気が所要量以下に減少した場合にのみ間欠的に運転する。
【0079】
また、吸引ノズルＮｘ，ｎｘはホース２７を介してチャンバ２８に連結する。そして、チャンバ２８へと吸引された異物Ｃｘ（異物Ｃｘと共に吸引されたガラス材料Ｇｌの一部を含む）は、排出ホース２９を介して異物ホッパ３０へと案内される。
【0080】
このように、選別対象物Ｏｂから異物Ｃｘが選別・除去されることで、選別対象物Ｏｂ中における有価物（ガラス材料Ｇｌ）の純度は高められ、コンベヤ２の下流側において、最終製品として有価物回収ホッパ３１へ回収される。なお、本実施例ではガラス材料Ｇｌの回収方法として、コンベヤ２の他端側に有価物回収ホッパ３１を設けたが、有価物であるガラス材料Ｇｌの回収手段はこれに限定されない。
【0081】
図２および図４に示すように、吸引部５は、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの口径毎にノズル列５１，５２を有する。具体的には、吸引部５は、第１ノズル列５１と第２ノズル列５２とを有する。第１ノズル列５１は、コンベヤ２上の搬送経路の全幅に亘って配設された複数の第１吸引ノズルＮｘで構成される。第２ノズル列５２は、コンベヤ２上の搬送経路の全幅に亘って配設された複数の第２吸引ノズルｎｘで構成される。なお、本実施形態において、吸引部５の有する第１吸引ノズルＮｘは１０個であり、吸引部５の有する第２吸引ノズルｎｘは２０個である。各吸引ノズルＮｘ，ｎｘの個数は、選別システム１の設置先となる工場設備のレイアウト等に応じて、適宜増減することができる。
【0082】
なお、本実施形態において、第２ノズル列５２において、第２吸引ノズルｎｘは、コンベヤ２の幅方向に隣り合う第２吸引ノズルｎｘの搬送方向の位置が異なるように、ジグザグに配置されている。しかしながら、第２ノズル列５２において、第１ノズル列５１と同様に、全ての第２吸引ノズルｎｘが、搬送方向の同じ位置に配置されていてもよい。
【0083】
また、本実施形態において、第１ノズル列５１は、第２ノズル列５２よりも上流側に配置される。すなわち、口径が大きな第１吸引ノズルＮｘが、口径が小さな第２吸引ノズルｎｘよりも上流側に配置される。その理由については、後述する。
【0084】
前述の通り、複数の吸引ノズルＮｘ，ｎｘはそれぞれ、ＰＬＣ８と接続される電磁弁７を備えている。本実施形態では、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは固定され、水平方向の移動を行わない。すなわち、異物除去処理における吸引部５に対する制御は電磁弁７の開閉制御のみとなる。このような構成は、過度に複雑な制御指令を要さず、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの増設もコスト面で容易であるという利点を有する。
【0085】
ただし、図示はしないが、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは、水平方向（特に幅方向）に移動制御可能なロボットアームの先端に取り付けてもよく、垂直方向に移動制御可能なピストンロッド状の機構の一端に取り付けてもよい。
【0086】
本実施形態では、吸引部５の有する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの口径は２種類であった。しかしながら、吸引部５の有する吸引ノズルの口径は、１種類であってもよく、３種類以上であってもよい。例えば、大、中、小の３種類の口径を有する複数の吸引ノズルを、その口径が大きなものから順に、コンベヤ２の上流側から下流側へと位置するよう配設してもよい。
【0087】
図４において、１０個の第１吸引ノズルＮｘにそれぞれ、Ｎ１～Ｎ１０の個別の符号が付されている。同様に、２０個の第２吸引ノズルｎｘにそれぞれ、ｎ１～ｎ２０の個別の符号が付されている。
【0088】
図４に示すように、第１吸引ノズルＮｘの口径は、ノズル口の内径である。このため、第１吸引ノズルＮｘは、口径を上回る大きさの選別対象物Ｏｂを吸引することはできない。また、第２吸引ノズルｎｘの口径は、ノズル口の内径である。このため、第２吸引ノズルｎｘは、口径を上回る大きさの選別対象物Ｏｂを吸引することはできない。
【0089】
異物除去工程において、どの吸引ノズルＮｘ，ｎｘを選択するかは、除去対象となる異物Ｃｘがその吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域を通過するかに応じて決定される。以下では、第１吸引ノズルＮｘが吸引可能な領域を吸引可能領域Ｖｘ、第２吸引ノズルｎｘが吸引可能な領域を吸引可能領域ｖｘと称する。
【0090】
図４中には、第１吸引ノズルＮ１の吸引可能領域Ｖ１と、第２吸引ノズルｎ１の吸引可能領域ｖ１とが、斜線を付した領域で模式的に示されている。実際にそれぞれの吸引ノズルＮｘ，ｎｘで吸引可能な領域はこれらの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘよりも大きい。このように、矩形状に吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘを設定することにより、異物Ｃｘの吸引タイミングを計算しやすくなる。
【0091】
なお、第１ノズル列５１における第１吸引ノズルＮｘ同士の幅方向の間隔は、コンベヤ２の幅方向において、吸引可能領域Ｖｘの存在しない範囲が生じないように設定することが好ましい。また、第２ノズル列５２において、幅方向に隣り合う第２吸引ノズルｎｘ同士の幅方向の間隔は、コンベヤ２の幅方向において、吸引可能領域ｖｘの存在しない範囲が生じないように設定することが好ましい。
【0092】
また、第１ノズル列５１において、幅方向に隣り合う第１吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘは、幅方向の端部において互いに重なり合っていてもよい。同様に、第２ノズル列５２において、幅方向に隣り合う第２吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘは、幅方向の端部において互いに重なり合っていてもよい。
【0093】
しかしながら、搬送方向に吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘが重なり合うと、いずれか一方の吸引ノズルＮｘ，ｎｘが他方の吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引範囲にある対象物に干渉することで選別対象物Ｏｂの位置ずれをきたす虞がある。
【0094】
このため、少なくとも搬送方向においては吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘが重複しないよう、これら吸引ノズルＮｘ，ｎｘは搬送方向において十分離間させて配設することが好ましい。すなわち、搬送方向において、第１吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘと第２吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘとが重なり合ったり、上流側に配置された第２吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘと下流側に配置された第２吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘとが重なり合ったりすることがないように吸引ノズルＮｘ，ｎｘを配置する。また、第１吸引ノズルＮｘが搬送方向に複数列に配置される場合には、第１吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘ同士が重なり合うことがないように吸引ノズルＮｘ，ｎｘを配置する。
【0095】
上述の通り、コンベヤ２の幅方向の全域がいずれかの第１吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘに含まれるように、複数の第１吸引ノズルＮｘを配置している。また、コンベヤ２の幅方向の全域がいずれかの第２吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘに含まれるように、複数の第２吸引ノズルｎｘを配置している。
【0096】
図４には、第１吸引ノズルＮｘ（Ｎ１～Ｎ１０）の各吸引可能領域Ｖｘを搬送方向に延長した領域を、コンベヤ２上に占める仮想的な第１レーンＬｘ（Ｌ１～Ｌ１０）として示している。また、第２吸引ノズルｎｘ（ｎ１～ｎ２０）の各吸引可能領域ｖｘを搬送方向に延長した領域を、コンベヤ２上に占める仮想的な第２レーンｌｘ（ｌ１～ｌ２０）として示している。コンベヤ２上の任意の点は、いずれかの第１レーンＬｘ上に位置するとともに、いずれかの第２レーンｌｘ上に位置する。
【0097】
選別対象物Ｏｂは、コンベヤ２によって幅方向の位置を保ったまま、搬送方向に搬送される。すなわち、選別対象物Ｏｂは、搬送中、幅方向の位置は変化せず、同一の第１レーンＬｘおよび同一の第２レーンｌｘ上を搬送される。そして、当該第１レーンＬｘに対応する第１吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘと、（第１吸引ノズルＮｘにおける吸引が無い場合には）当該第２レーンｌｘに対応する第２吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘとへ、やがて到達する。このため、異物Ｃｘの幅方向および搬送方向の位置を、吸引部５の上流側で検出することにより、対応する第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘを判別し、適した位置に配置された吸引ノズルＮｘ，ｎｘで吸引除去することができる。
【0098】
＜４．情報処理装置の構成＞
図５は、情報処理装置６の電気的接続を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置６は、検出部６１と、吸引制御部６２と、記憶部６３とを有する。検出部６１および吸引制御部６２は、記憶媒体に記憶されたコンピュータプログラムを、メモリに一時的に読み出し、当該コンピュータプログラムおよび種々のデータに基づいて、プロセッサが演算処理を行うことにより実現される演算処理部である。
図５は、情報処理装置６の電気的接続を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置６は、検出部６１と、吸引制御部６２と、記憶部６３とを有する。検出部６１および吸引制御部６２は、記憶媒体に記憶されたコンピュータプログラムを、メモリに一時的に読み出し、当該コンピュータプログラムおよび種々のデータに基づいて、プロセッサが演算処理を行うことにより実現される演算処理部である。
【0099】
検出部６１は、カメラ４の撮影した撮像データに基づいて、異物Ｃｘを検出および識別する。検出部６１は、学習済モデルＭと、パラメータ算出部６１１を有する。
【0100】
具体的には、検出部６１は、カメラ４からの入力信号として、撮像範囲１０の撮像データを受け取る。なお、本実施形態では、撮像データの撮像範囲１０は単一の領域としたが、処理速度の向上のために複数に分割した所定の領域毎に情報処理装置６に送出し、その後、情報処理装置６が各領域を結合して用いてもよい。
【0101】
そして、検出部６１は、学習済モデルＭに撮像データを入力する。学習済モデルＭは、撮像データが入力されることで、選別対象物Ｏｂから異物Ｃｘを検出するとともに、異物Ｃｘを特定する識別情報を推定する。パラメータ算出部６１１は、学習済モデルＭの出力した異物Ｃｘの有無および異物Ｃｘの識別情報に基づいて、所定の演算を実行することで、各種のパラメータを算出する。以下では、学習済モデルＭが推定した識別情報を「原識別情報Ｄ１」と称し、パラメータ算出部が算出した各種パラメータを「二次識別情報Ｄ２」と称する。
【0102】
吸引制御部６２は、検出部６１において得られた異物Ｃｘの有無、異物Ｃｘの識別情報および各種パラメータに基づいて、ＰＬＣ８を介して電磁弁７の動作制御を行う。これにより、吸引ノズルＮｘ，ｎｘにおける吸引動作が制御される。
【0103】
記憶部６３には、予め設定された各種のパラメータや、学習済モデルＭが出力した各異物Ｃｘの原識別情報Ｄ１、パラメータ算出部６１１の算出した二次識別情報Ｄ２、パラメータ算出部６１１で用いられる各種の算出式、吸引制御部６２において吸引制御に用いられる各種の設定登録値や条件パラメータが保存されている。
【0104】
また、図２に示すように、情報処理装置６は、コンプレッサ２５およびコンベヤ２の動作を制御するコンプレッサ・コンベヤ制御盤２０と通信可能に接続されている。コンプレッサ・コンベヤ制御盤２０にて設定した各値は、情報処理装置６の記憶部６３に保存される。
【0105】
＜４－１．検出部／学習済モデルＭについて＞
学習済モデルＭは、選別対象物Ｏｂから、各種異物Ｃｘの有無を検出すると共に、検出した異物Ｃｘの特性に係る原識別情報Ｄ１として、エリア情報Ｄ１１、位置情報（座標）Ｄ１２、種類情報Ｄ１３、および信頼度情報Ｄ１４を推定可能に機械学習されている。なお、学習済モデルＭの機械学習の方法については、後述する。
学習済モデルＭは、選別対象物Ｏｂから、各種異物Ｃｘの有無を検出すると共に、検出した異物Ｃｘの特性に係る原識別情報Ｄ１として、エリア情報Ｄ１１、位置情報（座標）Ｄ１２、種類情報Ｄ１３、および信頼度情報Ｄ１４を推定可能に機械学習されている。なお、学習済モデルＭの機械学習の方法については、後述する。
【0106】
エリア情報Ｄ１１は、異物Ｃｘが搬送経路上に占める範囲を示す情報であり、異物Ｃｘのサイズ（大きさ）の算出根拠となる情報を少なくとも含む。エリア情報Ｄ１１は、通常、異物Ｃｘがコンベヤ２上に占める範囲を少なくとも含むように所定形状に区画した図形（以下、「領域図形」という）で表される。この場合、領域図形の幾何的数量（領域図形に含まれる各点間の距離、領域図形の面積等）が、異物Ｃｘのサイズの近似値として用いられる。本実施形態において、領域図形は、異物Ｃｘに外接する方形で区画されるバウンディングボックスである。この場合、エリア情報Ｄ１１は、バウンディングボックスの縦幅（搬送方向に平行な辺の長さ）および横幅（コンベヤ２の幅方向に平行な辺の長さ）を含む。これにより、後述するようにバウンディングボックスの対角線長さ等を算出することで、異物Ｃｘのサイズの近似値として用いることができる。なお、エリア情報Ｄ１１は、異物Ｃｘの高さを示す情報を含んでもよい。
【0107】
位置情報Ｄ１２は、検出された異物Ｃｘの搬送方向および幅方向の位置を示す情報である。位置情報Ｄ１２は、例えば、領域図形であるバウンディングボックスの中心座標（重心座標）である。
【0108】
種類情報Ｄ１３は、検出された異物Ｃｘの種類を示す情報である。選別対象物Ｏｂが太陽光パネル破砕物である場合、異物Ｃｘの種類として、プラスチック、座金（ワッシャー）、接着剤等が予めラベルとして登録されている。学習済モデルＭは、異物Ｃｘの検出時に、これらの異物のラベルのいずれに該当するかを推定して、種類情報Ｄ１３として出力する。
【0109】
信頼度情報Ｄ１４は、学習済モデルＭが推定したエリア情報Ｄ１１、位置情報Ｄ１２および種類情報Ｄ１３といった推定結果に関する信頼度を示す情報である。なお、信頼度情報Ｄ１４は、これらの推定結果に基づく算出結果であってもよい。
【0110】
具体的には、信頼度情報Ｄ１４は、種類情報Ｄ１３の正確さを示す分類確度であってもよい。また、信頼度情報Ｄ１４は、異物Ｃｘの外形に対するバウンディングボックスの適合度（これは、エリア情報Ｄ１１および位置情報Ｄ１２の正確さを示す）であってもよい。その場合、信頼度情報Ｄ１４は、例えば、ＩＯＵ（Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ）等の各種の指標値であってもよい。また、信頼度情報Ｄ１４は、例えば、教師用画像データと、撮像データとのパターン一致度を表す相関係数であってもよい。また、信頼度情報Ｄ１４は、これらの複数の信頼度に基づいて総合的に算出されるパラメータであってもよい。
【0111】
本実施形態では、信頼度情報Ｄ１４は、異物Ｃｘの種類情報Ｄ１３の分類確度と、ＩＯＵとに基づいて算出される。種類情報Ｄ１３が誤りである例としては、異物Ｃｘ同士での分類ミス（例えば、プラスチックが誤って非磁性金属片として検出されるといった誤検出）の場合と、ガラス材料Ｇｌが何らかの異物Ｃｘとして誤検出される場合とが考えられる。特に、ガラス材料Ｇｌが異物Ｃｘとして誤検出されると、信頼度情報Ｄ１４は顕著に低く表れる傾向にある。したがって、この信頼度情報Ｄ１４の値が低いほど、ガラス材料Ｇｌ（有価物）が異物Ｃｘとして誤検出されている誤検出リスクが高く、信頼度情報Ｄ１４は誤検出リスクを表す指標となる。
【0112】
信頼度情報Ｄ１４は定量的に表現され、例えば、数値表現、百分率、確率表現によって表すことができる。本実施形態では、信頼度情報Ｄ１４は、０以上１以下の数値表現を採用し、信頼度情報Ｄ１４が１のとき検出結果の分類確度が最も高く、信頼度情報Ｄ１４が０のとき検出結果の分類確度が最も低いものとした。
【0113】
以上述べた学習済モデルＭが推定する原識別情報Ｄ１は、異物Ｃｘの存在の有無のみならず、定量的・定性的な情報を含んでいる。このため、吸引部５の適正制御において有用であり、適宜、吸引制御部６２における吸引制御に用いられる。
【0114】
その一方、原識別情報Ｄ１は、パラメータ算出部６１１において二次的な情報（二次識別情報Ｄ２）に加工することで、吸引部５の適正制御において一層有用なものとなる。このため、原識別情報Ｄ１はパラメータ算出部６１１に入力され、算出結果である二次識別情報Ｄ２を、原識別情報Ｄ１と併せて吸引制御部６２へと送出している。
【0115】
＜４－２．検出部／パラメータ算出部について＞
パラメータ算出部６１１は、学習済モデルＭが一次的に推定した原識別情報Ｄ１の各情報Ｄ１１～Ｄ１４の入力を受けて、二次識別情報Ｄ２を算出する。以下では、学習済モデルＭが異物Ｃｘの検出時に、バウンディングボックスを用いてエリア情報Ｄ１１および位置情報Ｄ１２を得ていることを前提として、二次識別情報Ｄ２について説明を行う。
パラメータ算出部６１１は、学習済モデルＭが一次的に推定した原識別情報Ｄ１の各情報Ｄ１１～Ｄ１４の入力を受けて、二次識別情報Ｄ２を算出する。以下では、学習済モデルＭが異物Ｃｘの検出時に、バウンディングボックスを用いてエリア情報Ｄ１１および位置情報Ｄ１２を得ていることを前提として、二次識別情報Ｄ２について説明を行う。
【0116】
パラメータ算出部６１１による二次識別情報Ｄ２の算出に先立って、記憶部６３には、異物種毎に、異物Ｃｘの密度標準値や高さ標準値といった各種特性値を予め記憶させておく。そして、パラメータ算出部６１１は、学習済モデルＭが一次的に推定した原識別情報Ｄ１の各値を所定の計算式に代入すると共に、各計算式の所定の定数として、記憶部６３より設定登録値・条件４０を適宜呼び出して計算式に反映することで、所望の二次識別情報Ｄ２を算出する。各計算式は単独で、あるいは複数の計算式を組み合わせて用いることができる。
【0117】
本実施形態では、二次識別情報Ｄ２には、対角線長さＤ２１、面積情報Ｄ２２、および重量情報Ｄ２３が含まれる。
【0118】
対角線長さＤ２１は、エリア情報Ｄ１１に含まれるバウンディングボックスの大きさから算出される、バウンディングボックスの対角線の長さである。パラメータ算出部６１１は、バウンディングボックスの縦幅および横幅をそれぞれ二乗して和を求め、この和の平方根を対角線長さＤ２１とする。なお、エリア情報Ｄ１１の示す領域がバウンディングボックス以外の形状の場合、当該領域において最も離れた２点の距離を対角線長さＤ２１として用いてもよい。
【0119】
対角線長さＤ２１は、エリア情報Ｄ１１のサイズを示す情報として用いられる。少なくとも対角線長さＤ２１よりも口径が大きな吸引ノズルＮｘ，ｎｘを用いれば、対象となる異物Ｃｘを吸引可能であるため、異物Ｃｘの大きさに見合った（必要最小な口径の）吸引ノズルＮｘ，ｎｘを適正に選択するために用いられる。
【0120】
面積情報Ｄ２２は、エリア情報Ｄ１１の面積を示す値である。パラメータ算出部６１１は、エリア情報Ｄ１１に含まれるバウンディングボックスの縦幅および横幅の積を、面積情報Ｄ２２とする。なお、エリア情報Ｄ１１の示す領域がバウンディングボックス以外の形状の場合、当該領域の面積を面積情報Ｄ２２としてもよい。
【0121】
重量情報Ｄ２３は、異物Ｃｘの重量に関する参考値である。パラメータ算出部６１１は、面積情報Ｄ２２と、予め設定登録された各種異物Ｃｘの高さ標準値および密度標準値とを積算して、重量情報Ｄ２３とする。
【0122】
本実施形態では、カメラ４にステレオカメラを採用しないため、重量情報Ｄ２３の算出において予め設定登録された各種異物Ｃｘの高さ標準値を使用している。しかしながら、カメラ４として、従来のカメラに加えてステレオカメラを別途備えてもよい。その場合、重量情報Ｄ２３の算出において、高さ標準値に代えて、異物Ｃｘの高さの測定値を用いてもよい。
【0123】
また、重量情報Ｄ２３の算出において、高さ標準値や密度標準値に代えて、異物種毎に予め設定登録された異物Ｃｘの標準重量値を採用してもよい。このように、上記以外の標準値を適宜重量算出時の補正計算に用いてもよい。
【0124】
面積情報Ｄ２２や重量情報Ｄ２３は、吸引制御部６２において、複数の異物Ｃｘが同時に検出された際の吸引優先度を決定する際に指標となる。例えば、面積情報Ｄ２２が略等しい異物Ｃｘが複数存在する場合、重量情報Ｄ２３がより大きな異物Ｃｘの方が、残存することによって有価物（ガラス材料Ｇｌ）の異物濃度を上昇させる悪影響が大きい。このため、重量情報Ｄ２３の大きな異物Ｃｘを優先的に吸引することが好ましく、重量情報Ｄ２３は後述する吸引優先度を決定する指標となる。
【0125】
パラメータ算出部６１１によって算出された異物Ｃｘに関する二次識別情報Ｄ２（対角線長さＤ２１、面積情報Ｄ２２、重量情報Ｄ２３等）は、原識別情報Ｄ１とともに、吸引制御部６２へと送出される。
【0126】
＜４－３．吸引制御部について＞
吸引制御部６２は、検出部６１から入力される原識別情報Ｄ１および二次識別情報Ｄ２に基づいて、電磁弁７の動作制御を行うことにより、各吸引ノズルＮｘ，ｎｘにおける吸引動作を制御する吸引制御処理を行う。
吸引制御部６２は、検出部６１から入力される原識別情報Ｄ１および二次識別情報Ｄ２に基づいて、電磁弁７の動作制御を行うことにより、各吸引ノズルＮｘ，ｎｘにおける吸引動作を制御する吸引制御処理を行う。
【0127】
吸引制御部６２が行う吸引制御処理の実行に先立って、記憶部６３には、各種の設定登録値が登録される。図６には、記憶部６３に記憶される設定登録値の例が示されている。図６に示すように、設定登録値は、例えば、大きく分けて異物特性値（Ａ）、閾値（Ｂ）、吸引優先度決定条件（Ｃ）、生産目標値（Ｄ）、およびコンプレッサ・コンベヤ制御値（Ｅ）を含む。
【0128】
具体的には、異物特性値（Ａ）は、異物種毎の密度標準値および高さ標準値を含む。図６の例では、異物種として、プラスチック、座金、および接着剤が登録されている。閾値（Ｂ）は、対角線長さＤ２１の上限値であるサイズ上限値と、対角線長さＤ２１の下限値であるサイズ下限値と、信頼度の下限値である信頼度下限値と、第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘのノズル径割り当て値とを含む。また、吸引優先度決定条件（Ｃ）には、後述する吸引優先度の指標が設定される。図６の例では、吸引優先度の指標として、重量情報Ｄ２３が設定されている。
【0129】
生産目標値（Ｄ）には、選別システム１の目標歩留まり率と、目標純度とが含まれる。また、コンプレッサ・コンベヤ制御値（Ｅ）には、コンプレッサ能力値、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数、標準吸引サイクルタイム、およびコンベヤ速度が含まれる。なお、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数は、コンプレッサ能力値から自動的に算出されてもよい。
【0130】
標準吸引サイクルタイムは、１つの異物Ｃｘに対して、吸引対象となる吸引ノズルＮｘ，ｎｘにおいて吸引動作がなされる標準期間（標準時間長さ）である。標準吸引サイクルタイムは、想定される標準的な異物Ｃｘが、吸引ノズルＮｘ，ｎｘからホース２７を通過してチャンバ２８まで到達可能な必要最低限な時間以上とする。
【0131】
吸引制御部６２は、検出部６１から入力される識別情報Ｄ１，Ｄ２に基づいて、異物Ｃｘを吸引するための吸引ノズルＮｘ，ｎｘを作動対象として選択する。その際、吸引制御部６２は、基本的には、エリア情報Ｄ１１に基づいて異物Ｃｘの吸引に必要最小な口径を有する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを作動対象として選択する。
【0132】
また、本実施形態のように、吸引ノズルＮｘ，ｎｘが口径毎に幅方向の複数位置に配置される場合には、吸引制御部６２は、エリア情報Ｄ１１および位置情報Ｄ１２に基づいて、必要最小な口径を有し、かつ、位置情報Ｄ１２に対応する位置に配置された吸引ノズルＮｘ，ｎｘを作動対象として選択する。
【0133】
吸引制御部６２は、異物Ｃｘの検出時に、エリア情報Ｄ１１の示すサイズが所定のサイズ下限値を下回ることを条件に、異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動を見送る。また、吸引制御部６２は、異物Ｃｘの検出時に、エリア情報Ｄ１１の示すサイズが所定のサイズ上限値を上回ることを条件に、異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動を見送る。
【0134】
吸引制御部６２は、異物Ｃｘの検出時に、信頼度情報Ｄ１４が所定の信頼度下限値を下回ることを条件に、異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動を見送る。
【0135】
また、吸引制御部６２は、識別情報Ｄ１，Ｄ２に基づいて、異物Ｃｘの吸引に要する吸引時間帯を算出する。吸引制御部６２は、コンベヤ２の搬送速度から、異物Ｃｘが吸引対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘに到達するまでの所要時間を算出するとともに、標準吸引サイクルタイムを参照して吸引時間帯を決定する。吸引時間帯は、例えば、異物Ｃｘの上流側端部が選択した吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘに達した時点から開始し、標準吸引サイクルタイム経過後に終了するものとする。なお、吸引時間帯の始点は、異物Ｃｘの中心位置が選択した吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘに達した時点としてもよい。
【0136】
吸引制御部６２は、複数の異物Ｃｘの吸引時間帯が重複することにより、全ての異物Ｃｘを吸い残しなく吸引しようとすると、作動対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘの数が最大同時作動可能数を超えることを条件に、全ての異物Ｃｘを吸い残しなく吸引することが不可能な競合状態であると判定する。
【0137】
競合状態において、吸引制御部６２は、識別情報Ｄ１，Ｄ２に基づいて、競合状態であると判定された複数の異物Ｃｘの吸引優先度を決定する。そして、吸引制御部６２は、吸引優先度に基づいて、作動対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘの数が最大同時作動可能数内に収まるよう、吸引対象とする異物Ｃｘを限定する。吸引優先度は、例えば、異物Ｃｘの重量情報Ｄ２３や、種類情報Ｄ１３に基づいて決定される。
【0138】
なお、競合状態において、吸引制御部６２は、必要最小な口径を上回る口径の吸引ノズルであっても作動対象として選択することを許容する例外制御を行ってもよい。その場合、吸引制御部６２は、まず、吸引対象とする複数の異物Ｃｘのそれぞれに対して、必要最小な口径の吸引ノズルＮｘ，ｎｘのみを作動対象とすることを前提として、競合状態を判定する。その後、必要最小な口径が互いに異なる複数の異物Ｃｘ同士が競合状態である場合には、エリア情報Ｄ１１のサイズおよび位置情報Ｄ１２に基づいて、相対的に大きな口径の吸引ノズルＮｘ，ｎｘによって複数の異物Ｃｘを吸い残しなく吸引することが可能となることを条件に、例外制御を行う。
【0139】
【0140】
以下、学習済モデルＭの作成に用いる選別対象物Ｏｂを特に「サンプル材料ＭＯｂ」、サンプル材料ＭＯｂの撮像データを「教師用画像データ」、教師用画像データと正解ラベル情報とを紐づけたものを「学習用データセット」と称する。
【0141】
まず、サンプル材料ＭＯｂをコンベヤ２上に配置する（ステップＳ１０１）。サンプル材料ＭＯｂは、含まれる有価物および異物の割合や大きさが、選別システム１において実際の検出および吸引除去の対象となる選別対象物Ｏｂと同等となるように調整されている。サンプル材料ＭＯｂには、無色透明な有価物であるガラス材料Ｇｌと、サイズが相異なる不透明な複数の異物Ｃｘとが混在する。
【0142】
なお、複数の異物Ｃｘは、少なくとも１種類のガラス材料Ｇｌ以外の対象物であり、例えば、樹脂片（プラスチック）、座金、接着剤、非磁性金属片その他が該当する。これら異物Ｃｘは、一般に、不透明かつ／または、色彩を有している。
【0143】
次いで、環境光を遮断した遮蔽環境下において、サンプル材料ＭＯｂに対して、内部光源であるＬＥＤ照明１１から光を照射しつつ、撮像手段であるカメラ４によってサンプル材料ＭＯｂを撮像する（ステップＳ１０２）。これにより、サンプル材料ＭＯｂを撮影した教師用画像データを取得する。
【0144】
このステップＳ１０２において、ＬＥＤ照明１１から出射する光に対して、第１偏光板１６によって第一の偏光を施すとともに、カメラ４に入射する光に対して、第２偏光板４４によって第二の偏光を施す。これにより、ＬＥＤ照明１１の映り込みを抑制し、サンプル材料ＭＯｂ固有の色彩を反映した良好な撮像データを得ることができる。
【0145】
なお、ステップＳ１０２では、機械学習による判別精度を所望の精度以上とするため、相応な数の教師用画像データを取得するとよい。
【0146】
続いて、教師用画像データに含まれる異物Ｃｘの種類情報を正解ラベルとして教師用画像データと紐付けた学習用データセットを作成する（ステップＳ１０３～Ｓ１０４）。
【0147】
具体的には、まず、教師用画像データについて、異物Ｃｘのトリミングを行い、小画像を作成する（ステップＳ１０３）。本実施形態では、方形のバウンディングボックスによってトリミングする（切り取る）。このとき、バウンディングボックスを異物Ｃｘと極力密着するよう外接させるようにトリミングする。ステップＳ１０３のトリミング工程は、ユーザが全て手動で行ってもよく、専用ソフトウェア等の機械的な補助を用いてユーザが一部手動で行ってもよく、あるいは、機械的な手段のみで実行してもよい。
【0148】
次いで、トリミング工程で得られた小画像のそれぞれに、異物Ｃｘの種類情報Ｄ１３（例えば、プラスチック）の正解ラベルと紐づけることで異物種についてのラベリングを行う（ステップＳ１０４）。これにより、学習用データセットが作成される。
【0149】
なお、異物Ｃｘをトリミングした際、ガラス材料Ｇｌがトリミング領域内に一緒に映り込む場合がある。この場合には、ガラス材料Ｇｌは背景領域とみなし、原則として種類情報Ｄ１３のラベリングを行わない。このとき、検出時と同色のコンベヤ２の搬送面２２上に、ガラス材料Ｇｌと異物Ｃｘとを混在させて載置した状態で、教師用画像データを撮像しトリミングする。これにより、実際の検出時と近い状況下で学習を行える。その結果、検出精度を高めることができる。
【0150】
実際に、本願の発明者が、コンベヤ２の搬送面２２上に異物Ｃｘのみを載置した状態で教師用画像データの作成・学習を行ったときは、充分な検出精度が得られなかった。また、異物Ｃｘとともにガラス材料Ｇｌをコンベヤ２の搬送面２２上にランダムに配置した状態で教師用画像データを作成し、異物Ｃｘに加えてガラス材料Ｇｌにも種類情報Ｄ１３をラベリングして学習すると、データ処理の負荷が過大となり、却って検出精度が悪化した。一方、異物Ｃｘとともにガラス材料Ｇｌをコンベヤ２の搬送面２２上にランダムに配置した状態で教師用画像データを作成し、異物Ｃｘのみに種類情報Ｄ１３をラベリングして学習を行ったときは、データ処理の負荷は抑制され、検出精度も良好であった。
【0151】
なお、ステップＳ１０３のトリミング工程を機械的な手段のみで行った場合、異物Ｃｘだけでなく、有価物であるガラス材料Ｇｌについてもトリミングされる可能性がある。その場合、ステップＳ１０４のラベリング工程において、当該小画像を学習用データセットから削除してもよいし、当該小画像に「異物でない」旨のラベリングを行ってもよい。
【0152】
その後、正解ラベルと紐付けられた小画像のそれぞれに対して、回転、反転等の画像処理（拡張）を施す（ステップＳ１０５）。これによって、学習用データセットが各種の微差に関する各種パターンについて豊富化され、撮影時に種々の位置関係・状態にある異物Ｃｘに対して、判別精度の向上が期待される。また、数に限りがある教師用画像データから、判別に十分な学習用データセットを作成することが期待される。
【0153】
続いて、作成した学習用データセットを未学習の機械学習モデルに入力し、学習前の機械学習モデルの教師有り機械学習を行う（ステップＳ１０６）。本実施形態では、ステップＳ１０６における教師有り機械学習を、深層学習（ディープラーニング）によって実行することにより、学習済みモデルＭを生成している。
【0154】
なお、本実施形態では、機械学習モデルとして、物体検出用アルゴリズムのＹＯＬＯ(Ｙｏｕ ｏｎｌｙ ｌｏｏｋ ｏｎｃｅ) を用いた。ただし、機械学習モデルはこれに限定されず、種々の機械学習ライブラリ等によって提供される所望のアルゴリズムを機械学習モデルとして採用してもよい。また、機械学習モデルは、複数のアルゴリズムを組み合わせてもよく、既存のアルゴリズムに改良を加えてもよい。
【0155】
好ましくは、機械学習モデルとしては、先述のＹＯＬＯの他、Ｒ－ＣＮＮ、ＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｈｏｔ ＭｕｌｔｉＢｏｘ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）、その他の深層畳み込みニューラルネットワークといった、深層学習を実行可能な物体検出用アルゴリズムを採用するとよい。その場合、各異物Ｃｘの特徴量として注目すべきパラメータが事前に明らかでなくても、こうしたパラメータを機械学習モデルによって特定させ、特徴量として学習済モデルに反映させることができる。これにより、破砕工程を経て大きさ・形状がばらついた（不定形な）異物Ｃｘであっても、選別対象物Ｏｂから精度よく検出できる。
【0156】
より好ましくは、機械学習モデルとしては、ＹＯＬＯ、Ｒ－ＣＮＮ、ＳＳＤといった物体検出用アルゴリズムが適する。これらは、異物の背景領域（例えば、異物の背後に存在する有価物や他の異物Ｃｘといった物体、固有の色彩を有するコンベヤ２の搬送面２２）を同時に学習することで検出精度を高めると考えられるため、背景となる有価物が透明である場合（例えば、ガラス材料Ｇｌの場合）に、一層効果的に誤認識を抑制できる。
【0157】
特に、ＹＯＬＯ、ＳＳＤに代表されるように、物体の分類と、バウンディングボックスのトリミング範囲とを同時に推定可能な物体検出用アルゴリズム（１ステージ検出の物体検出用アルゴリズム）を採用することで、処理速度を高めて効率的な検出が可能となる。これにより、選別システム１のように、比較的短い所定応答時間内に、搬送中の異物Ｃｘの吸引タスク設定といった処理を行う必要がある（即応性が要求される）システム制御に一層適したものとなる。
【0158】
また、異物Ｃｘが存在する可能性の低い背景領域を物体検出の初期段階で除外するアルゴリズムを採用した場合は、異物Ｃｘが非常に小さいときには背景領域に含まれて、バウンディングボックスの区画対象外となる（吸引タスクの候補とならない）。例えば、ＹＯＬＯの一部バージョン等がこれに該当し得るが、こうしたアルゴリズムは歩留まり低下の軽減を優先する場合や、処理速度を優先したい場合に特に適していると考えられる。
【0159】
一方、異物Ｃｘの残存許容度が低い場合は、非常に小さい異物Ｃｘであっても、バウンディングボックスの区画対象とする（吸引タスクの候補とする）アルゴリズムがより適している。例えば、ＳＳＤまたはＲ－ＣＮＮの派生手法等がこれに該当し得る。多少の歩留まり低下は許容しつつ、異物Ｃｘをなるべく漏らさず吸引除去して有価物の純度を高めたいといった場合は、こうしたアルゴリズムを採用するとよく、異物Ｃｘのサイズの大小に極端にバラつきがあるといった際に特に有効であると考えられる。
【0160】
また、異物Ｃｘの残存許容度が低い場合は、機械学習モデルを使い分ける他、カメラ４の解像度を上げる、異物Ｃｘを接写する等の工夫を適宜行うことで、小さな異物Ｃｘの検出精度を向上させるとよい。
【0161】
ステップＳ１０６の機械学習工程が終了すると、学習を終了するか否かを判断する（ステップＳ１０７）。具体的には、教師用画像データの一部を用いてバリデーション（検証）を行い、学習済モデルＭの推定精度を確認する。ステップＳ１０７の判断は、学習済みモデルＭから出力された推定精度に基づいて、機械的に行われてもよいし、ユーザが手動で確認および判断してもよい。
【0162】
ステップＳ１０７において、十分な推定精度が得られない場合には（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０６に戻り、機械学習時の各種パラメータの重み付け等の各種条件の変更（モデルチューニング）を適宜行った上で、教師有り機械学習を再度実行する。
【0163】
なお、十分な推定精度が得られない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）において、ステップＳ１０６における再学習を行う前に、必要に応じて学習用データセットを拡充させてもよい。例えば、同じサンプル材料ＭＯｂの配置を換えて撮影し、あるいは別のサンプル材料ＭＯｂを撮影し、新たな学習用画像データを取得してもよい。また、同じ学習用画像データについて、さらに多くのパターンの画像処理を行って、学習用データセットを拡充させてもよい。
【0164】
一方、ステップＳ１０７において、十分な推定精度が得られた場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、学習済みモデルＭの各種パラメータが確定され、機械学習による学習済モデルＭの作成を完了する（ステップＳ１０８）。作成完了した学習済モデルＭは、検出部６１に組み込まれる。以上をもって学習済モデルＭ作成処理の全工程が完了する。
【0165】
このように作成された学習済みモデルＭにおいて、十分な推定精度が得られていれば、コンベヤ２上を搬送される選別対象物Ｏｂ中の異物Ｃｘの存在を検出したとき、異物Ｃｘのエリア情報Ｄ１１が示す方形のバウンディングボックスは、前記異物Ｃｘが実際に存在する領域に略外接するようになる。
【0166】
即ち、エリア情報Ｄ１１に含まれる領域は、背景となる領域（ガラス材料Ｇｌを含む）から精度よく識別されて、異物Ｃｘに外接する方形（長方形または正方形）で区画されるバウンディングボックスで表されるようになる。
【0167】
なお、前述したトリミングが不正確であれば、バウンディングボックスが異物Ｃｘに外接せず、異物の実サイズよりも過大または過小となる虞がある。このため、ステップＳ１０３において、教師用画像データを正確にトリミングすることが望ましい。
【0168】
上記の機械学習は、選別システム１の情報処理装置６上で実行してもよいが、相応のＧＰＵ等を搭載した他のコンピュータ端末（ＰＣ）、すなわち機械学習用の専用端末上で実行してもよい。その場合、情報処理装置６と、専用端末とを有線・無線のネットワークを介して接続し、情報処理装置６から専用端末へ教師用データセットを転送したり、作成した学習済モデルＭを専用端末から情報処理装置６へ送信したりしてもよい。
【0169】
このように、物理・クラウドの両方を含むサーバおよび専用端末といったネットワーク上のコンピュータ端末は、選別システム１の情報処理装置６の機能の一部または全部を代替・補完してもよい。その場合、これらのコンピュータ端末は、情報処理装置６として、本発明の技術的範囲に属する。
【0170】
＜６．吸引制御処理＞
以下では、本実施形態の選別システム１における吸引制御処理について、順に説明を行う。
以下では、本実施形態の選別システム１における吸引制御処理について、順に説明を行う。
【0171】
＜６－１．初期設定手順＞
選別システム１における吸引制御処理に先だって、初期設定として、各種の設定登録値を選別システム１へと入力する。
選別システム１における吸引制御処理に先だって、初期設定として、各種の設定登録値を選別システム１へと入力する。
【0172】
情報処理装置６の記憶部６３に、図６に示す異物特性値（Ａ）、閾値（Ｂ）、吸引優先度決定条件（Ｃ）および生産目標値（Ｄ）の各設定登録値を入力する。具体的には、情報処理装置６の記憶部６３に、異物種毎の密度標準値および高さ標準値、サイズ上限値、サイズ下限値、信頼度下限値、第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘのノズル径割り当て値、吸引優先度の指標（決定条件）、選別システム１の目標歩留まり率および目標純度が入力される。
【0173】
また、コンプレッサ・コンベヤ制御盤２０を起動し、コンプレッサ・コンベヤ制御盤２０に、コンプレッサ・コンベヤ制御値（Ｅ）の各設定登録値を入力する。具体的には、コンプレッサ・コンベヤ制御盤２０に、コンプレッサ能力値、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数、標準吸引サイクルタイム、およびコンベヤ速度を入力する。なお、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数は、コンプレッサ能力値から自動的に算出されてもよい。コンプレッサ・コンベヤ制御盤２０に入力されたコンプレッサ・コンベヤ制御値（Ｅ）の各設定登録値は、情報処理装置６に送信され、記憶部６３に記憶されてもよい。
【0174】
なお、密度標準値は、各種異物Ｃｘを構成するそれぞれの素材に関するデータシート等を参照した値としてもよく、各種異物Ｃｘの密度の実測値から求めた値としてもよい。高さ標準値は、例えば、選別対象物Ｏｂを実際に計測した計測結果に基づいて設定してもよい。これら標準値の各値として、複数の計測値の平均値、中央値等の種々の指標によって代表させた値を用いてもよい。
【0175】
サイズ上限値は、吸引ノズルＮｘ，ｎｘのうち、最大径の第１吸引ノズルＮｘが吸引可能な、異物Ｃｘの大きさ（対角線長さＤ２１）の上限値である。サイズ上限値を超える大きさの異物Ｃｘは、吸引部５において吸引除去することができないため、吸引ノズルＮｘ，ｎｘを作動させても、当該異物Ｃｘを除去できず、周辺の有価物のみを吸引してしまう。このため、サイズ上限値を設けている。
【0176】
サイズ下限値は、吸引対象とする異物Ｃｘの大きさ（対角線長さＤ２１）の下限値である。異物Ｃｘが小さすぎる場合には、当該異物Ｃｘを除去しても純度の上昇が僅かである一方で、最小径の第２吸引ノズルｎｘを用いた場合でも周辺の有価物の吸引によって歩留まりが低下してしまう。このため、過剰吸引抑制の観点から、サイズ下限値を設けている。
【0177】
信頼度下限値は、吸引対象とする異物Ｃｘの信頼度情報Ｄ１４の下限値である。異物Ｃｘの信頼度情報Ｄ１４が小さすぎる場合には、当該異物Ｃｘの検出結果は誤検出リスクが高い。すなわち、異物Ｃｘであるか否かが不確実な状態であり、実際にはガラス材料Ｇｌである可能性が高い。このため、有価物であるガラス材料Ｇｌの過剰吸引抑制の観点から、信頼度下限値を設けている。
【0178】
また、本実施形態における信頼度情報Ｄ１４は、エリア情報Ｄ１１または位置情報（座標）Ｄ１２の正確さを示す値であってもよい。この場合、信頼度情報１４が小さすぎると、バウンディングボックス内に異物Ｃｘが存在するかどうかが不確実な状態であると考えられる。このような場合に、当該異物Ｃｘを除去すると、周辺のガラス材料Ｇｌを無用に吸引することになり得る。このため、信頼度下限値を設けることは過剰吸引抑制の観点において同様に有効であると考えられる。
【0179】
第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘのノズル径割り当て値は、異物Ｃｘの大きさ（対角線長さＤ２１）に基づいていずれの吸引ノズルＮｘ，ｎｘを作動対象とするかを決定するための閾値である。本実施形態では、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの口径の種類は第１吸引ノズルＮｘ、第２吸引ノズルｎｘの二種類なので、ノズル径割り当て値の閾値は１つであり、第２吸引ノズルｎｘの内径と一致している。吸引ノズルの口径を更に複数種類設ける場合は、各吸引ノズルの内径に応じてノズル径割り当て値を定めるとよい。
【0180】
吸引優先度の指標は、選別対象物Ｏｂの種類や、選別処理後に回収した有価物の用途によって適宜設定される。本実施形態では、吸引優先度の指標として、重量情報Ｄ２３を参照先に設定している。これにより、複数の異物Ｃｘが同時に吸引対象となった場合に、重量の大きな異物Ｃｘを優先して吸引除去させることで、回収物における有価物の純度が向上する。また、回収後の有価物の用途上回収物に混入すると困る異物種が有る場合には、吸引優先度の指標として、当該異物種を設定登録してもよい。
【0181】
選別・回収処理の目標歩留まり率と、有価物（ガラス材料Ｇｌ）の目標純度とは、必要に応じて設定登録される。
【0182】
これらの設定登録値は、資源リサイクルの対象となる選別対象物Ｏｂの性状差や、目標純度、目標歩留まり率といった生産目標値（Ｄ）に応じて決定する。
【0183】
例えば、本実施形態のように、ガラス材料Ｇｌを有価物とする場合には、微小なプラスチックなどの異物Ｃｘであれば、選別システム１における回収後、溶融・精製工程において揮発することで純度への影響が少ない場合もある。このため、歩留まりと純度とのトレードオフを考慮して、要求に比して過剰な純度を追求することで歩留まりが著しく低下しないよう、適正な設定登録値を初期設定することが好ましい。
【0184】
また、上記とは対照的に、ガラス材料Ｇｌの純度が更に要求される場合や、選別対象物Ｏｂに含まれる有価物が異物Ｃｘの残存許容度が低いものである場合には、多少の歩留まり低下を許容しつつ、有価物の純度を最大化するように、適正な設定登録値を初期設定するとよい。例えば、動作抑制用の各下限値（サイズ下限値や信頼度下限値）を相対的に引き下げることで見送りの決定の頻度を減少させるとよい。
【0185】
【0186】
有価物選別処理において、選別システム１が起動されると、まず、情報処理装置６およびコンプレッサ・コンベヤ制御盤２０は、各種の設定登録値を読み込む（ステップＳ２０１）。
【0187】
そして、選別システム１の運転が開始される（ステップＳ２０２）。選別システム１の運転開始に伴い、まず、コンベヤ２およびコンプレッサ２５が起動される。続いて、ＬＥＤ照明１１の点灯、およびカメラ４による撮影準備が完了すると、投入シュート３からコンベヤ２への選別対象物Ｏｂの投入が開始される。これと同時に、カメラ４による定期的な撮影と、撮像データからの異物Ｃｘの検出が開始される（ステップＳ２０３）。
【0188】
コンベヤ２の上流側端部付近に投入された選別対象物Ｏｂは、フード９の入口付近に設けられたスクレーパ１２によって均され、重なり等を極力抑制した状態で、フード９の内部の撮像範囲１０へと進む。そうすると、カメラ４は、環境光を遮断した遮蔽環境下において、選別対象物Ｏｂに対してＬＥＤ照明１１から光を照射しつつ、選別対象物Ｏｂを撮影する。これにより、撮像データを取得する。なお、このとき、学習済モデルＭの作成時と同様に、ＬＥＤ照明１１から出射する光に対して第１偏光板１６によって第一の偏光を施すとともに、カメラ４に入射する光に対して第２偏光板４４によって第二の偏光を施している。
【0189】
カメラ４は、性能に応じた所定のフレームレート（例えば、毎秒７５回程度）にて定期的に撮影を行い、撮像データを情報処理装置６へと順次引き渡す。情報処理装置６は、受け取った撮像データを、検出部６１の学習済モデルＭへと順次入力していく。これにより、学習済モデルＭは、入力された撮像データに対して異物Ｃｘの検出を行う。
【0190】
このとき、カメラ４は、取得された撮像データの全てを情報処理装置６に引き渡さなくてもよい。本実施形態では、カメラ４は、コンベヤ２の搬送面２２上の領域の重複・欠落が極力生じないように、コンベヤ２の速度に応じた所定の時間間隔にて、撮像データを選択的に情報処理装置６に引き渡す。これにより、情報処理装置６は、時系列において過不足なく連続した撮像データを取得できる。
【0191】
情報処理装置６は、撮影および異物検出の開始（ステップＳ２０３）後、学習済モデルＭが異物Ｃｘを検出したか否かを監視する（ステップＳ２０４）。異物Ｃｘが検出されていないと判断すると（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、情報処理装置６は、ステップＳ２０６に進み、運転終了命令が入力されているか否かを判断する（ステップＳ２０６）。運転終了命令が入力されていない場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２０４に戻り、異物Ｃｘを検出したか否かの監視を継続する。一方、運転終了命令が入力されている場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、有価物選別処理を終了する。
【0192】
ステップＳ２０４において、学習済モデルＭが異物Ｃｘを検出したと判断すると（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置６は、検出した異物Ｃｘに対して、後述する吸引制御工程（ステップＳ２０５）を開始する。その後、当該異物Ｃｘに対する吸引制御工程（Ｓ２０５）と並行して、ステップＳ２０６へ進む。そして、運転終了命令が入力されていない場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２０４に戻り、学習済モデルＭが次の異物Ｃｘを検出したか否かの監視を行う。一方、運転終了命令が入力されている場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、有価物選別処理を終了する。
【0193】
＜６－３．吸引制御工程＞
続いて、学習済モデルＭが検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程（ステップＳ２０５）の流れを、図９～図１３を参照しつつ説明する。図９は、選別システム１における吸引制御工程の流れを示したフローチャートである。図１０～図１３は、異物Ｃｘの例と、当該異物Ｃｘに対応する位置に配置された吸引ノズルＮｘ，ｎｘとを示した図である。
続いて、学習済モデルＭが検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程（ステップＳ２０５）の流れを、図９～図１３を参照しつつ説明する。図９は、選別システム１における吸引制御工程の流れを示したフローチャートである。図１０～図１３は、異物Ｃｘの例と、当該異物Ｃｘに対応する位置に配置された吸引ノズルＮｘ，ｎｘとを示した図である。
【0194】
上述の通り、有価物選別処理において学習済モデルＭが異物Ｃｘを検出すると、情報処理装置６は、当該異物Ｃｘに対する吸引制御工程（ステップＳ２０５）を行う。図９に示すように、吸引制御工程において、吸引制御部６２は、まず、学習済モデルＭから異物Ｃｘの検出とともに出力された原識別情報Ｄ１を取得する（ステップＳ３０１）。原識別情報Ｄ１には、エリア情報Ｄ１１、位置情報（座標）Ｄ１２、種類情報Ｄ１３、および信頼度情報Ｄ１４が含まれる。
【0195】
そして、パラメータ算出部６１１が、原識別情報Ｄ１から、二次識別情報Ｄ２を算出する（ステップＳ３０２）。二次識別情報Ｄ２には、対角線長さＤ２１、面積情報Ｄ２２、および重量情報Ｄ２３が含まれる。吸引制御部６２は、以下の工程において、原識別情報Ｄ１および二次識別情報Ｄ２に基づいて、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの動作を制御する。
【0196】
吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｘの対角線長さＤ２１（エリア情報Ｄ１１のサイズ）が、所定の範囲内であるか否かを判断する（ステップＳ３０３）。具体的には、ステップＳ３０３において、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｘの対角線長さＤ２１が、所定のサイズ下限値以上、かつ、所定のサイズ上限値以下であるか否かを判断する。検出した異物Ｃｘの対角線長さＤ２１が所定の範囲内でないと判断した場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、当該異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動を見送り、当該異物Ｃｘに対する吸引制御工程を終了する。検出した異物Ｃｘの対角線長さＤ２１が所定の範囲内でない場合には、対角線長さＤ２１がサイズ下限値を下回る場合と、対角線長さＤ２１がサイズ上限値を上回る場合とがある。
【0197】
図１０は、異物Ｃｘの対角線長さＤ２１がサイズ上限値を上回る例を示している。図１０において、検出した異物ＣａのバウンディングボックスＢＢａが、破線で示されている。図１０の例では、バウンディングボックスＢＢａの対角線の長さである対角線長さＤ２１が、最大口径を有する第１吸引ノズルＮｘ（Ｎ１，Ｎ２）の内径に等しいサイズ上限値よりも大きい。このため、吸引制御部６２は、ステップＳ３０３において、検出した異物Ｃａの対角線長さＤ２１が所定の範囲内でないと判断し、異物Ｃａに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動が見送られる。
【0198】
図１１は、異物Ｃｘの対角線長さＤ２１がサイズ下限値を下回る例を示している。図１１において、検出した異物ＣｂのバウンディングボックスＢＢｂが、破線で示されている。図１１の例では、検出した異物Ｃｂはごく微小であり、回収物における有価物純度への影響が小さい。異物ＣｂのバウンディングボックスＢＢｂの対角線の長さである対角線長さＤ２１は、所定のサイズ下限値よりも小さい。このため、吸引制御部６２は、ステップＳ３０３において、検出した異物Ｃｂの対角線長さＤ２１が所定の範囲内でないと判断し、異物Ｃｂに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動が見送られる。
【0199】
ステップＳ３０３において、検出した異物Ｃｘの対角線長さＤ２１が所定の範囲内であると判断した場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、続いて、検出した異物Ｃｘの信頼度情報Ｄ１４が所定の信頼度下限値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ３０４）。検出した異物Ｃｘの信頼度情報Ｄ１４が信頼度下限値を下回る場合（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、当該異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動を見送り、当該異物Ｃｘに対する吸引制御工程を終了する。
【0200】
図１２は、異物Ｃｘの信頼度情報Ｄ１４が信頼度下限値を下回る例を示している。図１２において、検出した異物Ｃｃは、実際には異物ではなく、ガラス材料Ｇｌが重なったものである。しかしながら、重なりによって、プラスチック等の異物であると誤検出されている。そして、このとき、学習済モデルＭが出力した異物Ｃｃの信頼度情報Ｄ１４は、信頼度下限値を下回っている。例えば、信頼度下限値が０．６０（６０％）であるのに対し、異物Ｃｃの信頼度情報Ｄ１４は０．４２（４２％）である。このため、吸引制御部６２は、ステップＳ３０４において、検出した異物Ｃｃの信頼度情報Ｄ１４が信頼度下限値を下回ると判断し、異物Ｃｃに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動が見送られる。
【0201】
なお、こうした材料同士の重なりによる誤検出は、有価物が無色透明である場合に顕著となる。このため、有価物がガラス材料Ｇｌ等の略無色透明な材料であり、異物Ｃｘは不透明かつ／または色彩を有する場合には、信頼度情報Ｄ１４に基づく吸引見送りの利点が大きく、過剰吸引の抑制において一層の効果を奏する。
【0202】
ステップＳ３０４において、検出した異物Ｃｘの信頼度情報Ｄ１４が信頼度下限値以上であると判断した場合（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、ステップＳ３０５へと進む。なお、この吸引制御工程において、ステップＳ３０３における異物サイズによる見送り判断と、ステップＳ３０４における信頼度による見送り判断とは、その順番が逆であってもよい。
【0203】
ステップＳ３０５では、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｘの吸引に用いる吸引ノズルＮｘ，ｎｘを決定するとともに、当該吸引ノズルＮｘ，ｎｘにおける吸引時間帯を算出する（ステップＳ３０５）。
【0204】
ステップＳ３０５において、吸引制御部６２は、まず、エリア情報Ｄ１１に基づいて、検出した異物Ｃｘの吸引に必要最小な口径の吸引ノズルＮｘ，ｎｘを１つ作動対象として選択する。その後、吸引制御部６２は、識別情報Ｄ１，Ｄ２に基づいて、検出した異物Ｃｘの吸引に要する吸引時間帯を算出する。
【0205】
具体的には、まず、吸引制御部６２は、エリア情報Ｄ１１から算出された対角線長さＤ２１をノズル径割り当て値と比較して、検出した異物Ｃｘの吸引に必要最小な口径の吸引ノズルＮｘ，ｎｘが第１吸引ノズルＮｘであるか、第２吸引ノズルｎｘであるかを判断する。対角線長さＤ２１が第１吸引ノズルＮｘのノズル径割り当て値の範囲に該当する場合には、吸引制御部６２は、第１吸引ノズルＮｘを作動対象として選択する。また、対角線長さＤ２１が第２吸引ノズルｎｘのノズル径割り当て値の範囲に該当する場合には、吸引制御部６２は、第２吸引ノズルｎｘを作動対象として選択する。
【0206】
そして、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｘの位置情報Ｄ１２から、複数の第１吸引ノズルＮｘまたは複数の第２吸引ノズルｎｘの中から、検出した異物Ｃｘの属する吸引レーンＬｘ，ｌｘに対応する１つの吸引ノズルＮｘ，ｎｘを選択する。
【0207】
続いて、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｘを吸引するために選択した吸引ノズルＮｘ，ｎｘを動作させる吸引時間帯を算出する。吸引制御部６２は、コンベヤ２の搬送速度から、異物Ｃｘが吸引対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘに到達するまでの所要時間を算出するとともに、標準吸引サイクルタイムを参照して吸引時間帯を決定する。吸引時間帯は、例えば、異物Ｃｘの上流側端部が選択した吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘに達した時点から開始し、標準吸引サイクルタイム経過後に終了するものとする。なお、吸引時間帯の始点は、異物Ｃｘの中心位置が選択した吸引ノズルＮｘ，ｎｘの吸引可能領域Ｖｘ，ｖｘに達した時点としてもよい。
【0208】
このように、ステップＳ３０５では、検出した異物Ｃｘを吸引する１つの吸引ノズルＮｘ，ｎｘと、当該吸引ノズルＮｘ，ｎｘの作動時間帯である吸引時間帯とが決定される。以下では、ステップＳ３０５において決定される吸引ノズルＮｘ，ｎｘおよび吸引時間帯を、異物Ｃｘの「吸引タスク」と称する。
【0209】
図１３および図１４は、検出された異物Ｃｘと、ステップＳ３０５において選択された吸引ノズルＮｘ，ｎｘとの例を示している。図１３の例では、検出した異物Ｃｄの対角線長さＤ２１、すなわち、バウンディングボックスＢＢｄの対角線の長さが、第１吸引ノズルＮｘのノズル径割り当て値の範囲に該当する。このため、吸引制御部６２は、第１吸引ノズルＮｘ（Ｎ１，Ｎ２）のいずれかを用いて異物Ｃｄを吸引することを決定する。
【0210】
続いて、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｄの位置情報Ｄ１２、すなわち、バウンディングボックスＢＢｄの中心点Ｐｄの幅方向の位置が、どの第１吸引ノズルＮｘの吸引レーンＬｘと重なるかを判断する。図１３の例では、バウンディングボックスＢＢｄの中心点Ｐｄの幅方向の位置は、二点鎖線で示す第１吸引ノズルＮ１に対応する吸引レーンＬ１上にある。このため、吸引制御部６２は、第１吸引ノズルＮ１を用いて異物Ｃｄを吸引することを決定する。
【0211】
一方、図１４の例では、検出した異物Ｃｅの対角線長さＤ２１、すなわち、バウンディングボックスＢＢｅの対角線の長さが、第２吸引ノズルｎｘのノズル径割り当て値の範囲に該当する。このため、吸引制御部６２は、第２吸引ノズルｎｘ（ｎ１～ｎ４）のいずれかを用いて異物Ｃｅを吸引することを決定する。
【0212】
続いて、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｅの位置情報Ｄ１２、すなわち、バウンディングボックスＢＢｅの中心点Ｐｅの幅方向の位置が、どの第２吸引ノズルｎｘの吸引レーンｌｘと重なるかを判断する。図１４の例では、バウンディングボックスＢＢｅの中心点Ｐｅの幅方向の位置は、二点鎖線で示す第２吸引ノズルｎ３に対応する吸引レーンｌ３上にある。このため、吸引制御部６２は、第２吸引ノズルｎ３を用いて異物Ｃｅを吸引することを決定する。
【0213】
図９に戻る。ステップＳ３０５における吸引ノズルＮｘ，ｎｘの決定後、吸引制御部６２は、検出した異物Ｃｘが、他の異物Ｃｘとの関係上、競合状態であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。競合状態とは、複数の異物Ｃｘの吸引時間帯が重複することにより、全ての異物Ｃｘを吸い残しなく吸引しようとすると吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数を超えることを条件に、全ての異物Ｃｘを吸い残しなく吸引することが不可能な状態である。
【0214】
ステップＳ３０６における競合状態の判定では、最大同時作動可能数を超える数の異物Ｃｘが同時に検出された場合に、検出された複数の異物Ｃｘに対する吸引タスクの時間帯が重複しているかが判別される。そして、時間帯の重複する吸引タスクの数が吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数を超える場合に、競合状態と判定される。
【0215】
ここで、図１５および図１６を参照しつつ、競合状態の判定の具体例について説明する。図１５は、５つの異物Ｃｆ～Ｃｊが同時に検出されたが、競合状態でない場合の例を示した図である。図１５（ａ）は、５つの異物Ｃｆ～Ｃｊの例と、これらの異物Ｃｆ～Ｃｊに対応する位置に配置された吸引ノズルＮ１～Ｎ３，ｎ１～ｎ６とを示した図である。図１５（ｂ）は、５つの異物Ｃｆ～Ｃｊに対する吸引タスクを示した図である。図１５（ｂ）において、各吸引タスクが太線によって上下方向に並んで示されている。各吸引タスクの左側は、どの異物Ｃｘに対してどの吸引ノズルＮｘ，ｎｘを用いるかがＣｘ－ＮｘあるいはＣｘ－ｎｘの形式で記載されている。また、横軸は時刻であり、太線の横方向の長さが吸引期間の長さを示す。
【0216】
異物Ｃｆは、その対角線長さＤ２１がサイズ下限値よりも小さいため、ステップＳ３０３において吸引が見送られる。また、異物Ｃｇは、ガラス材料Ｇｌが重なった部分であり、その信頼度情報Ｄ１４が信頼度下限値を下回るため、ステップＳ３０４において吸引が見送られる。このため、異物Ｃｆおよび異物Ｃｇに対しては、図１５（ｂ）に示すように、ステップＳ３０５における吸引タスクの設定がなされず、ステップＳ３０６における競合状態の判定において、判定対象に含まれない。
【0217】
このため、ステップＳ３０６では、３つの異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊに対してのみ競合状態であるか否かが判定される。まず、競合状態を判定する異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊの数は３つであり、最大同時作動可能数の「２」を超えるため、続いて吸引タスクの時間帯が重複しているか否かを判定する。
【0218】
ステップＳ３０５において、作動対象となる吸引ノズルＮｘ，ｎｘとして、異物Ｃｈに対して第１吸引ノズルＮ１、異物Ｃｉに対して第１吸引ノズルＮ２、異物Ｃｊに対して第１吸引ノズルＮ３が選択される。また、ステップＳ３０５において、各異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊの吸引時間帯が算出される。各異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊの吸引時間帯の開始時間は、各異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊの上流側端部が吸引対象ノズルとなる第１吸引ノズルＮ１，Ｎ２，Ｎ３の吸引可能領域Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３に到達した時刻となっている。なお、各異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊの吸引時間帯の長さはいずれも標準吸引サイクルタイムである。
【0219】
このように決められた各異物Ｃｈ，Ｃｉ，Ｃｊの吸引タスクが、図１５（ｂ）に示されている。図１５（ｂ）に示すように、異物Ｃｈの吸引時間帯と、異物Ｃｉの吸引時間帯とは、大部分が重複している。しかしながら、異物Ｃｊの吸引時間帯は、異物Ｃｈ，Ｃｉのいずれの吸引時間帯とも重複しない。このため、異なる吸引ノズルＮｘが３つ以上同時に作動するタイミングが発生しない。すなわち、時間帯の重複する吸引タスクの数は「２」であり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超えないため、ステップＳ３０６において、競合状態でないと判断される。
【0220】
図１６は、検出された４つの異物Ｃｋ～Ｃｎが競合状態となる場合の例を示した図である。図１６（ａ）は、４つの異物Ｃｋ～Ｃｎの例と、これらの異物Ｃｋ～Ｃｎに対応する位置に配置された吸引ノズルＮ１～Ｎ３，ｎ１～ｎ６とを示した図である。図１６（ｂ）は、４つの異物Ｃｋ～Ｃｎに対する吸引タスクを示した図である。図１６（ｃ）については、後述する。なお、図１６（ｂ）および以降の吸引タスクを示す図において、重複する吸引タスクが３以上の箇所を破線で囲うとともに、重複する吸引タスク数が４以上かつ最大となる箇所をグレーで示している。
【0221】
図１６の例では、ステップＳ３０５において、作動対象となる吸引ノズルＮｘ，ｎｘとして、異物Ｃｋに対して第１吸引ノズルＮ１、異物Ｃｌに対して第１吸引ノズルＮ２、異物Ｃｍに対して第１吸引ノズルＮ３、異物Ｃｎに対して第２吸引ノズルｎ１がそれぞれ選択される。また、ステップＳ３０５において、各異物Ｃｋ～Ｃｎの吸引時間帯が算出される。
【0222】
このように決められた各異物Ｃｋ～Ｃｎの吸引タスクが、図１６（ｂ）に示されている。図１６（ｂ）に示すように、４つの異物Ｃｋ～Ｃｎに対する４つの吸引タスクの全てが重なる時間帯がある。また、その前後に、３つの吸引タスクが重なる時間帯がある。すなわち、時間帯の重複する吸引タスクの数は「４」であり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超えるため、ステップＳ３０６において、競合状態であると判断される。
【0223】
図９に戻る。ステップＳ３０６において、競合状態であると判断した場合（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、ステップＳ３０７の競合時制御工程へと進む。競合時制御工程（ステップＳ３０７）については、後述する。
【0224】
一方、ステップＳ３０６において、競合状態でないと判断した場合（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、ステップＳ３０５で算出した吸引タスクを確定し、ＰＬＣ８へと当該吸引タスクを引き渡す（ステップＳ３０８）。ＰＬＣ８は、吸引制御部６２から引き渡された吸引タスクに従って、指定された吸引ノズルＮｘ，ｎｘに対応する電磁弁７を、指定された吸引時間帯の期間開放する、吸引動作を実施する（ステップＳ３０９）。競合状態でないと判断された場合には、以上で検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程が終了する。
【0225】
＜６－４．競合時制御工程（ノズル径の例外選択なし）＞
続いて、上記の吸引制御工程において競合状態であると判断された場合の競合時制御工程（ステップＳ３０７）について説明する。ここでは、後述する「ノズル径の例外選択」が無い場合について、図１６～図１８を参照しつつ説明する。図１７は、ノズル径の例外選択が無い場合の競合時制御工程の流れを示したフローチャートである。図１８は、検出された３つの異物Ｃｏ～Ｃｑが競合状態となる場合の例を示した図である。
続いて、上記の吸引制御工程において競合状態であると判断された場合の競合時制御工程（ステップＳ３０７）について説明する。ここでは、後述する「ノズル径の例外選択」が無い場合について、図１６～図１８を参照しつつ説明する。図１７は、ノズル径の例外選択が無い場合の競合時制御工程の流れを示したフローチャートである。図１８は、検出された３つの異物Ｃｏ～Ｃｑが競合状態となる場合の例を示した図である。
【0226】
図１７に示すように、競合時制御工程（ノズル径の例外選択なし）においては、吸引制御部６２は、まず、競合する異物Ｃｘのそれぞれに対してステップＳ３０５において選択された吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更すること無く、１つの吸引ノズルＮｘ，ｎｘで複数の異物Ｃｘを連続吸引することができるか否かを判断する（ステップＳ４０１）。すなわち、競合する複数の異物Ｃｘのうち、選択された吸引ノズルＮｘ，ｎｘが同じで、かつ、吸引時間帯の重複するものがあるか否かを判断する。
【0227】
ステップＳ４０１において、各異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更せずに複数の異物Ｃｘを連続吸引可能であると判断した場合（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、同じ吸引ノズルＮｘ，ｎｘで連続吸引を行う異物Ｃｘの吸引タスクを統合する（ステップＳ４０２）。具体的には、連続吸引対象となる異物Ｃｘのうち、最も早く吸引時間帯が開始する異物Ｃｘの吸引時間帯開始時点を統合タスクの吸引時間帯開始時点とするとともに、連続吸引対象となる異物Ｃｘのうち、最も遅く吸引時間帯が終了する異物Ｃｘの吸引時間帯終了時点を統合タスクの吸引時間帯終了時点とする。
【0228】
図１８は、タスク統合可能な競合状態の３つの異物Ｃｏ～Ｃｑの例を示した図である。図１８（ａ）は、３つの異物Ｃｏ～Ｃｑの例と、これらの異物Ｃｏ～Ｃｑに対応する位置に配置された吸引ノズルＮ１～Ｎ３，ｎ１～ｎ６とを示した図である。図１８（ｂ）は、３つの異物Ｃｏ～Ｃｑに対する吸引タスクを示した図である。図１８（ｃ）は、タスク統合後の３つの異物Ｃｏ～Ｃｑに対する吸引タスクを示した図である。
【0229】
図１８の例では、図１８（ｂ）に示すように、競合状態となる３つの異物Ｃｏ～Ｃｑのうち、２つの異物Ｃｏ，Ｃｐの吸引タスクが、同じ第２吸引ノズルｎ３について、吸引時間帯が重複するものである。このため、異物Ｃｏのタスクと、異物Ｃｐのタスクとを統合することができる。図１８（ｃ）には、異物Ｃｏのタスクと、異物Ｃｐのタスクとを統合した統合タスク（Ｃｏ／Ｃｐ－ｎ３）と、異物Ｃｑのタスク（Ｃｑ－Ｎ３）とが示されている。これにより、時間帯の重複する吸引タスクの数は「２」となり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超えないため、競合状態でなくなった。
【0230】
図１７に戻る。ステップＳ４０２において、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの変更なしの吸引タスクを統合した後、吸引制御部６２は、再度、競合状態であるか否かを判断する（ステップＳ４０３）。
【0231】
ステップＳ４０３で競合状態でない、すなわち、競合状態が解消されたと判断すると（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、ステップＳ４０６に進み、ステップＳ４０２において統合された後の吸引タスクを確定し、ＰＬＣ８へと当該吸引タスクを引き渡す（ステップＳ４０６）。ＰＬＣ８は、吸引制御部６２から引き渡された吸引タスクに従って、指定された吸引ノズルＮｘ，ｎｘに対応する電磁弁７を、指定された吸引時間帯の期間開放する、吸引動作を実施する（ステップＳ４０６）。以上により、検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程が終了する。
【0232】
ステップＳ４０３で依然競合状態である、すなわち、競合状態が解消されていないと判断すると（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０４～Ｓ４０５へ進み、吸引タスクの削除を行う。
【0233】
一方、ステップＳ４０１において、各異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更せずに複数の異物Ｃｘを連続吸引可能でないと判断した場合（ステップＳ４０１：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、ステップＳ４０４～Ｓ４０５へ進み、吸引タスクの削除を行う。
【0234】
吸引タスクの削除を行う際には、吸引制御部６２は、まず、競合状態である複数の吸引タスクの優先度を決定する（ステップＳ４０４）。本実施形態では、吸引優先度の決定条件が重量情報Ｄ２３である。このため、吸引制御部６２は、吸引タスク毎の異物Ｃｘの重量情報Ｄ２３の合計値を比較し、当該合計値の大きな順に、吸引タスクの優先度を決定する。
【0235】
その後、吸引制御部６２は、ステップＳ４０４で決定した優先度に従って、優先度の高い順に、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数と同じ数の吸引タスクを実行すべき吸引タスクとして選択する。一方、吸引制御部６２は、選択されなかった吸引タスクを削除する（ステップＳ４０５）。これにより、時間帯が重複する吸引タスクの数は、最大同時作動可能数と同じ数となり、競合状態が解消される。
【0236】
ステップＳ４０５に続いて、吸引制御部６２は、残った吸引タスクを確定し、ＰＬＣ８へと当該吸引タスクを引き渡す（ステップＳ４０６）。ＰＬＣ８は、吸引制御部６２から引き渡された吸引タスクに従って、指定された吸引ノズルＮｘ，ｎｘに対応する電磁弁７を、指定された吸引時間帯の期間開放する、吸引動作を実施する（ステップＳ４０６）。以上により、検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程が終了する。
【0237】
ここで、再度図１６を参照する。図１６（ｂ）に示すように、図１６の４つの異物Ｃｋ～Ｃｎに対する吸引タスクは全て重複する時間帯がある。このため、当該重複時間帯における吸引タスクを吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」まで減らす必要がある。これらの異物Ｃｋ～Ｃｎは、図１６（ｂ）に示すように、吸引対象となる吸引ノズルＮｘ，ｎｘが共通するものがない。このため、ステップＳ４０１において統合対象となる吸引タスクはない。したがって、ステップＳ４０４では、異物Ｃｋ～Ｃｎのそれぞれについて重量情報Ｄ２３を比較する。
【0238】
図１６の例では、各異物Ｃｋ～Ｃｎの対角線長さ２１は、実測値上はＣｌ＞Ｃｍ＞Ｃｋ＞Ｃｎの順となる。一方、異物ＣｋおよびＣｍの異物種である座金の密度標準値は、異物ＣｌおよびＣｎの異物種であるプラスチックの密度標準値よりも大きい。これにより、ステップＳ４０４において、重量情報Ｄ２３の大きさは、Ｃｍ＞Ｃｋ＞Ｃｌ＞Ｃｎの順となった。このため、ステップＳ４０５において、異物Ｃｌおよび異物Ｃｎの吸引タスクが削除される。
【0239】
図１６（ｃ）は、吸引タスク削除後の異物Ｃｋ～Ｃｎの吸引タスクを示している。図１６（ｃ）に示すように、ステップＳ４０５における吸引タスクの削除により、時間帯の重複する吸引タスクの数は「２」となり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超えないため、競合状態でなくなった。
【0240】
＜６－５．競合時制御工程（ノズル径の例外選択あり）＞
吸引制御工程において競合状態であると判断された場合の競合時制御工程（ステップＳ３０７）について、「ノズル径の例外選択」（例外制御）を行う場合について、図１９～図２１を参照しつつ説明する。図１９は、ノズル径の例外選択（例外制御）を行う場合の競合時制御工程の流れを示したフローチャートである。図２０および図２１は、検出された異物Ｃｘに対して例外制御を行う場合の例を示した図である。
吸引制御工程において競合状態であると判断された場合の競合時制御工程（ステップＳ３０７）について、「ノズル径の例外選択」（例外制御）を行う場合について、図１９～図２１を参照しつつ説明する。図１９は、ノズル径の例外選択（例外制御）を行う場合の競合時制御工程の流れを示したフローチャートである。図２０および図２１は、検出された異物Ｃｘに対して例外制御を行う場合の例を示した図である。
【0241】
図１９に示すように、競合時制御工程（ノズル径の例外選択あり）においては、吸引制御部６２は、まず、競合する異物Ｃｘのそれぞれに対してステップＳ３０５において選択された吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更すること無く、１つの吸引ノズルＮｘ，ｎｘで複数の異物Ｃｘを連続吸引することができるか否かを判断する（ステップＳ５０１）。すなわち、競合する複数の異物Ｃｘのうち、選択された吸引ノズルＮｘ，ｎｘが同じで、かつ、吸引時間帯の重複するものがあるか否かを判断する。
【0242】
ステップＳ５０１において、各異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更せずに複数の異物Ｃｘを連続吸引可能であると判断した場合（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、同じ吸引ノズルＮｘ，ｎｘで連続吸引を行う異物Ｃｘの吸引タスクを統合する（ステップＳ５０２）。具体的には、連続吸引対象となる異物Ｃｘのうち、最も早く吸引時間帯が開始する異物Ｃｘの吸引時間帯開始時点を統合タスクの吸引時間帯開始時点とするとともに、連続吸引対象となる異物Ｃｘのうち、最も遅く吸引時間帯が終了する異物Ｃｘの吸引時間帯終了時点を統合タスクの吸引時間帯終了時点とする。
【0243】
ステップＳ５０２において、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの変更なしの吸引タスクを統合した後、吸引制御部６２は、再度、競合状態であるか否かを判断する（ステップＳ５０３）。
【0244】
ステップＳ５０３で競合状態でない、すなわち、競合状態が解消されたと判断すると（ステップＳ５０３：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、ステップＳ５０９に進み、ステップＳ５０２において統合された後の吸引タスクを確定し、ＰＬＣ８へと当該吸引タスクを引き渡す（ステップＳ５０９）。ＰＬＣ８は、吸引制御部６２から引き渡された吸引タスクに従って、指定された吸引ノズルＮｘ，ｎｘに対応する電磁弁７を、指定された吸引時間帯の期間開放する、吸引動作を実施する（ステップＳ５１０）。以上により、検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程が終了する。
【0245】
ステップＳ５０３で依然競合状態である、すなわち、競合状態が解消されていないと判断すると（ステップＳ５０３：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、ステップＳ５０４へと進む。
【0246】
一方、ステップＳ５０１において、各異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更せずに複数の異物Ｃｘを連続吸引可能でないと判断した場合（ステップＳ５０１：Ｎｏ）にも、吸引制御部６２は、ステップＳ５０４へ進む。
【0247】
ステップＳ５０４では、吸引制御部６２は、競合する異物Ｃｘのいずれかについて、吸引対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘを口径変更すれば、１つの吸引ノズルＮｘ，ｎｘで複数の異物Ｃｘを連続吸引することができるか否かを判断する（ステップＳ５０４）。なお、「口径変更」は、吸引対象を口径の小さな吸引ノズルから口径の大きな吸引ノズルへ変更することをいう。すなわち、本実施形態では、第２吸引ノズルｎｘを、より口径の大きな第１吸引ノズルＮｘに変更することを「口径変更」という。例えば、吸引部５が大中小３種類の口径の吸引ノズルを有する場合には、小ノズルから中ノズルまたは大ノズルへ変更することと、中ノズルから大ノズルへ変更することを「口径変更」という。
【0248】
ステップＳ５０４において、いずれかの異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを口径変更すれば、複数の異物Ｃｘを連続吸引可能であると判断した場合（ステップＳ５０４：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、同じ吸引ノズルＮｘ，ｎｘで連続吸引を行う異物Ｃｘの吸引タスクを統合する（ステップＳ５０５）。具体的には、連続吸引対象となる異物Ｃｘのうち、一部の異物Ｃｘの作動対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘを変更して新たな吸引タスクを生成した後に、吸引タスクの統合を行う。
【0249】
図２０は、図１６と同じ４つの異物Ｃｋ～Ｃｎの例を示した図である。図２０（ａ）は、４つの異物Ｃｋ～Ｃｎの例と、これらの異物Ｃｋ～Ｃｎに対応する位置に配置された吸引ノズルＮ１～Ｎ３，ｎ１～ｎ６とを示した図である。図２０（ｂ）は、４つの異物Ｃｋ～Ｃｎに対する吸引タスクを示した図である。図２０（ｃ）は、タスク統合後の４つの異物Ｃｋ～Ｃｎに対する吸引タスクを示した図である。図２０の例では、図１６の例と異なり、競合状態の４つの異物Ｃｋ～Ｃｎに対し、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの口径変更、すなわちノズル径の例外選択（例外制御）を行うことによって異物Ｃｋ，Ｃｎの吸引タスクを統合可能である。
【0250】
図２０（ｂ）には、吸引制御工程のステップＳ３０５において最初に決定された作動対象の吸引ノズルＮｘ，ｎｘについての吸引タスクが実線の太線で示されている。図２０（ｂ）に示すように、異物Ｃｋの吸引タスク（Ｃｋ－Ｎ１）、異物Ｃｌの吸引タスク（Ｃｌ－Ｎ２）、異物Ｃｍの吸引タスク（Ｃｍ－Ｎ３）および異物Ｃｎの吸引タスク（Ｃｎ－ｎ１）の４つの吸引タスクが重複する時間帯がある。このため、時間帯の重複する吸引タスクの数は「４」となり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超える。
【0251】
ここで、図２０（ａ）に示すように、口径の小さな第２吸引ノズルｎ１が作動対象である異物Ｃｎが、他の異物Ｃｋの作動対象である口径の大きな第１吸引ノズルＮ１の吸引レーンに属する位置にある。このため、異物Ｃｎの作動対象を、第１吸引ノズルＮ１に口径変更することにより、異物Ｃｋの吸引タスクと異物Ｃｎの吸引タスクとを統合可能となる。
【0252】
図２０（ｂ）には、異物Ｃｎの作動対象を第１吸引ノズルＮ１とした場合の吸引タスク（Ｃｎ－Ｎ１）が、破線の太線で示されている。この口径変更後の異物Ｃｎの吸引タスクと、異物Ｃｋの吸引タスクを変更した４つの異物Ｃｋ～Ｃｎの吸引タスクが、図２０（ｃ）に示されている。これにより、時間帯の重複する吸引タスクの数は「３」となり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を依然超えるものの、時間帯の重複する吸引タスクの数は減った。
【0253】
ステップＳ５０５において、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの口径変更ありの吸引タスクを統合した後、吸引制御部６２は、再度、競合状態であるか否かを判断する（ステップＳ５０６）。
【0254】
ステップＳ５０６で競合状態でない、すなわち、競合状態が解消されたと判断すると（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、ステップＳ５０９に進み、ステップＳ５０５において統合された後の吸引タスクを確定し、ＰＬＣ８へと当該吸引タスクを引き渡す（ステップＳ５０９）。ＰＬＣ８は、吸引制御部６２から引き渡された吸引タスクに従って、指定された吸引ノズルＮｘ，ｎｘに対応する電磁弁７を、指定された吸引時間帯の期間開放する、吸引動作を実施する（ステップＳ５１０）。以上により、検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程が終了する。
【0255】
ステップＳ５０６で依然競合状態である、すなわち、競合状態が解消されていないと判断すると（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、吸引制御部６２は、ステップＳ５０７～５０８の吸引タスクの削除へと進む。
【0256】
一方、ステップＳ５０４において、各異物Ｃｘに対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを口径変更しても複数の異物Ｃｘを連続吸引可能でないと判断した場合（ステップＳ５０４：Ｎｏ）、吸引制御部６２は、ステップＳ５０７～Ｓ５０８へ進み、吸引タスクの削除を行う。
【0257】
吸引タスクの削除を行う際には、吸引制御部６２は、まず、競合状態である複数の吸引タスクの優先度を決定する（ステップＳ５０７）。本実施形態では、吸引優先度の決定条件が重量情報Ｄ２３である。このため、吸引制御部６２は、吸引タスク毎の異物Ｃｘの重量情報Ｄ２３の合計値を比較し、当該合計値の大きな順に、吸引タスクの優先度を決定する。
【0258】
その後、吸引制御部６２は、ステップＳ５０７で決定した優先度に従って、優先度の高い順に、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数と同じ数の吸引タスクを実行すべき吸引タスクとして選択する。一方、吸引制御部６２は、選択されなかった吸引タスクを削除する（ステップＳ５０８）。これにより、時間帯が重複する吸引タスクの数は、最大同時作動可能数と同じ数となり、競合状態が解消される。
【0259】
ステップＳ５０８に続いて、吸引制御部６２は、残った吸引タスクを確定し、ＰＬＣ８へと当該吸引タスクを引き渡す（ステップＳ５０９）。ＰＬＣ８は、吸引制御部６２から引き渡された吸引タスクに従って、指定された吸引ノズルＮｘ，ｎｘに対応する電磁弁７を、指定された吸引時間帯の期間開放する、吸引動作を実施する（ステップＳ５１０）。以上により、検出した異物Ｃｘに対する吸引制御工程が終了する。
【0260】
ここで、再度図２０を参照する。図２０（ｃ）に示すように、ステップＳ５０５において異物Ｃｋの吸引タスクと異物ｃｎの吸引タスクとの統合後も、時間帯が重複する吸引タスクの数が「３」であり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」よりも大きい。このため、ステップＳ５０７では、吸引タスク毎に重量情報Ｄ２３の合計値を比較する。
【0261】
図２０の例では、各異物Ｃｋ～Ｃｎの対角線長さ２１および密度標準値から算出される重量情報Ｄ２３の大きさは、Ｃｍ＞Ｃｋ＞Ｃｌ＞Ｃｎの順となった。ここから、ステップＳ５０５において、単体では重量が最小の異物Ｃｎは、異物Ｃｌよりも重量の大きい異物Ｃｋと、吸引タスクが統合された。これにより、ステップＳ５０７において、吸引タスク毎の重量情報Ｄ２３の合計値の大きさは、Ｃｍ＞（Ｃｋ＋Ｃｎ）＞Ｃｌの順となった。このため、ステップＳ５０７において、異物Ｃｌの吸引タスクが削除される。その結果、時間帯の重複する吸引タスクは、異物Ｃｋ，Ｃｎの吸引タスク（Ｃｋ／Ｃｎ－Ｎ１）と、異物Ｃｍの吸引タスク（Ｃｍ－Ｎ３）の２つとなり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超えないため、競合状態でなくなった。
【0262】
続いて、図２１および図２２を参照しつつ、例外制御の例をもう一つ説明する。図２１は、６つの異物Ｃｒ～Ｃｗの例を示した図である。図２１（ａ）は、６つの異物Ｃｒ～Ｃｗの例と、これらの異物Ｃｒ～Ｃｗに対応する位置に配置された吸引ノズルＮ１～Ｎ３，ｎ１～ｎ６とを示した図である。図２２（ｂ）は、６つの異物Ｃｒ～Ｃｗに対する最初の吸引タスクを示した図である。図２２（ｃ）は、ステップＳ５０２のタスク統合後の６つの異物Ｃｒ～Ｃｗに対する吸引タスクを示した図である。図２２（ｄ）は、ステップＳ５０５のタスク統合後の６つの異物Ｃｒ～Ｃｗに対する吸引タスクを示した図である。
【0263】
このような６つの異物Ｃｒ～Ｃｗに対して、競合時制御工程の例外制御を行う場合、ステップＳ３０５で最初に算出された吸引タスクでは、図２２（ｂ）に示すように、６つの吸引タスクの吸引時間帯が全て重複する競合状態である。そこで、ステップＳ５０１～Ｓ５０２のノズル変更なしでの吸引タスク統合により、同じ第２吸引ノズルｎ１を作動対象とする異物Ｃｓおよび異物Ｃｔの吸引タスクを統合されるとともに、同じ第２吸引ノズルｎ４を作動対象とする異物Ｃｕおよび異物Ｃｖの吸引タスクが統合される。これにより、図２２（ｂ）に実線の太線で示すように、４つの吸引タスクとなるが、依然として、時間帯が重複する吸引タスクの数が「４」であり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」よりも大きい。
【0264】
続いて、ステップＳ５０４～Ｓ５０５の吸引ノズルＮｘ，ｎｘの口径変更ありでの吸引タスク統合により、異物Ｃｓおよび異物Ｃｔは、異物Ｃｒの作動対象の第１吸引ノズルＮ１で吸引可能であるため、異物Ｃｓおよび異物Ｃｔの吸引タスクと、異物Ｃｒの吸引タスクとを統合する。異物Ｃｓおよび異物Ｃｔの最初の統合タスク（Ｃｓ／Ｃｔ－ｎ１）の作動対象を第１吸引ノズルＮ１へ変更した際の吸引タスクが、図２２（ｃ）において破線の太線で示されている。この作動対象ノズルの口径変更後の異物Ｃｓおよび異物Ｃｔの統合タスク（Ｃｓ／Ｃｔ－Ｎ１）と、Ｃｒの吸引タスク（Ｃｒ－Ｎ１）とが統合され、図２２（ｄ）に示す統合タスク（Ｃｒ／Ｃｓ／Ｃｔ－Ｎ１）となる。
【0265】
これにより、図２２（ｄ）に示すように、６つの異物Ｃｒ～Ｃｗの吸引タスクは、異物Ｃｒ，Ｃｓ，Ｃｔの統合タスク（Ｃｒ／Ｃｓ／Ｃｔ－Ｎ１）と、異物Ｃｕ，Ｃｖの統合タスク（Ｃｕ／Ｃｖ－ｎ４）と、異物Ｃｗの吸引タスク（Ｃｗ－Ｎ３）の３つとなる。しかしながら、依然として、時間帯が重複する吸引タスクの数が「３」であり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」よりも大きい。
【0266】
そこで、ステップＳ５０７において吸引優先度が決定される。図２１および図２２の例では、各異物Ｃｒ～Ｃｗについて対角線長さ２１および密度標準値から重量情報Ｄ２３が算出され、さらに吸引タスクが統合される。これにより、吸引タスク毎の重量情報Ｄ２３の合計値の大きさは、Ｃｗ＞（Ｃｒ＋Ｃｓ＋Ｃｔ）＞（Ｃｕ＋Ｃｖ）の順となった。そうすると、ステップＳ５０７において、異物Ｃｕ，Ｃｖの統合タスクが削除される。その結果、時間帯の重複する吸引タスクは、異物Ｃｒ，Ｃｓ，Ｃｔの吸引タスク（Ｃｒ／Ｃｓ／Ｃｔ－Ｎ１）と、異物Ｃｗの吸引タスク（Ｃｗ－Ｎ３）の２つとなり、吸引ノズルＮｘ，ｎｘの最大同時作動可能数「２」を超えないため、競合状態でなくなった。
【0267】
＜７．ノズル口径による配置順について＞
本実施形態では、上述の通り、口径が大きな第１吸引ノズルＮｘで構成される第１ノズル列５１は、口径が小さな第２吸引ノズルｎｘで構成される第２ノズル列５２よりも上流側に配置される。すなわち、口径毎に複数の吸引ノズルＮｘ，ｎｘを有する複数のノズル列５１，５２は、口径が大きいものから順に、搬送経路の上流側から下流側へと配置される。このように、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは、口径が大きなものほど搬送経路の上流側に位置することが好ましい。これによって、口径が相対的に小さな吸引ノズルに対して、その口径を超えるサイズの異物が吸い付き、ノズル閉塞等の不具合が生じることを抑制できる。
本実施形態では、上述の通り、口径が大きな第１吸引ノズルＮｘで構成される第１ノズル列５１は、口径が小さな第２吸引ノズルｎｘで構成される第２ノズル列５２よりも上流側に配置される。すなわち、口径毎に複数の吸引ノズルＮｘ，ｎｘを有する複数のノズル列５１，５２は、口径が大きいものから順に、搬送経路の上流側から下流側へと配置される。このように、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは、口径が大きなものほど搬送経路の上流側に位置することが好ましい。これによって、口径が相対的に小さな吸引ノズルに対して、その口径を超えるサイズの異物が吸い付き、ノズル閉塞等の不具合が生じることを抑制できる。
【0268】
図２３および図２４は、２図に共通する２つの異物Ｃｙ，Ｃｚの例と、これらの異物Ｃｙ，Ｃｚに対応する位置に配置された吸引ノズルＮ１～Ｎ３，ｎ１～ｎ６とを示した図である。図２３の例では、上記の実施形態と同様に、口径の大きな第１吸引ノズルＮ１～Ｎ３が、口径の小さな第２吸引ノズルｎ１～ｎ６よりも上流側に配置されている。一方、図２４の例では、口径の小さな第２吸引ノズルｎ１～ｎ６が、口径の大きな第１吸引ノズルＮ１～Ｎ３よりも上流側に配置されている。
【0269】
図２３および図２４の例の２つの異物Ｃｙ，Ｃｚについて、一方の異物Ｃｙの吸引対象の吸引ノズルは口径の小さな第２吸引ノズルｎ３であり、他方の異物Ｃｚの吸引対象の吸引ノズルは口径の大きな第１吸引ノズルＮ２である。そして、異物Ｃｙと異物Ｃｚとは、搬送方向の範囲が重なるとともに、幅方向に近接している。
【0270】
このような場合に、図２３の例では、異物Ｃｚが第１吸引ノズルＮ２の吸引対象領域に到達し、第１吸引ノズルＮ２による吸引動作が行われると、異物Ｃｚだけでなく、異物Ｃｙも同時に第１吸引ノズルＮ２に吸引除去される。このため、異物Ｃｙを吸引する予定であった第２吸引ノズルｎ３は、動作しても異物Ｃｙを吸引できないが、異物Ｃｙ，Ｃｚはいずれも吸引除去できる。
【0271】
これに対し、図２４の例では、異物Ｃｙが第２吸引ノズルｎ３の吸引対象領域に到達し、第２吸引ノズルｎ３による吸引動作が行われると、異物Ｃｙだけでなく、異物Ｃｚも第２吸引ノズルｎ３に吸い寄せられ、異物Ｃｚが第２吸引ノズルｎ３に貼り付いたり、詰まったりする虞がある。
【0272】
異物Ｃｚが第２吸引ノズルｎ３に貼り付いた場合、第２吸引ノズルｎ３の吸引性能が下がって異物Ｃｙがホース２７内に残存する可能性がある。また、第２吸引ノズルｎ３の吸引動作終了後に異物Ｃｚがコンベヤ２上へ落下し、異物Ｃｚの位置ずれが生じて、第１吸引ノズルＮ２による異物Ｃｚの吸引ができなくなる可能性がある。
【0273】
異物Ｃｚが第２吸引ノズルｎ３に詰まった場合、その後第２吸引ノズルｎ３における吸引動作ができなくなり、検出時に想定された吸引制御が成立しなくなる虞がある。
【0274】
このような事情を鑑み、吸引ノズルは、口径が大きなものほど搬送経路の上流側に位置することが好ましい。これにより、口径の比較的小さな吸引ノズルｎｘの吸引動作により、口径の比較的大きな吸引ノズルＮｘを作動対象にする異物Ｃｘが吸い寄せられることを抑制できる。したがって、当該異物Ｃｘが口径の比較的小さな吸引ノズルｎｘに貼り付いたり、詰まったりするのを抑制できる。
【0275】
なお、図２３の例の場合には、異物Ｃｙは第１吸引ノズルＮ２の吸引レーンに属するため、第１吸引ノズルＮ２で吸引することとし、第２吸引ノズルｎ３の吸引動作を行わなくてもよい。
【0276】
一般化して考えると、
ｉ）吸引に必要最小なノズルの口径が互いに異なる、相対的に小さな異物Ｃｙと、相対的に大きな異物Ｃｚが存在する
ｉｉ）相対的に小さな異物Ｃｙは、ノズルの口径変更によって相対的に大きな異物Ｃｚと吸引タスクを統合可能である
ｉｉｉ）相対的に小さな異物Ｃｙが、相対的に小さな口径の吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘに到達するタイミングよりも先に、相対的に大きな異物Ｃｚが、相対的に大きな口径の吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘに到達する
の３つの条件ｉ）～iii）を全て満たす場合、吸引制御部６２は、相対的に小さな異物Ｃｙについて相対的に口径の大きな（第１）吸引ノズルＮｘを例外選択し、相対的に口径の小さな（第２）吸引ノズルｎｘの作動を見送るよう制御する（吸引タスクを統合する）ようにしてもよい。ノズル列が、大、中、小といったように３以上の異なるそれぞれの口径について設けられる場合も同様となる。
ｉ）吸引に必要最小なノズルの口径が互いに異なる、相対的に小さな異物Ｃｙと、相対的に大きな異物Ｃｚが存在する
ｉｉ）相対的に小さな異物Ｃｙは、ノズルの口径変更によって相対的に大きな異物Ｃｚと吸引タスクを統合可能である
ｉｉｉ）相対的に小さな異物Ｃｙが、相対的に小さな口径の吸引ノズルｎｘの吸引可能領域ｖｘに到達するタイミングよりも先に、相対的に大きな異物Ｃｚが、相対的に大きな口径の吸引ノズルＮｘの吸引可能領域Ｖｘに到達する
の３つの条件ｉ）～iii）を全て満たす場合、吸引制御部６２は、相対的に小さな異物Ｃｙについて相対的に口径の大きな（第１）吸引ノズルＮｘを例外選択し、相対的に口径の小さな（第２）吸引ノズルｎｘの作動を見送るよう制御する（吸引タスクを統合する）ようにしてもよい。ノズル列が、大、中、小といったように３以上の異なるそれぞれの口径について設けられる場合も同様となる。
【0277】
このようにすれば、口径が相対的に小さな（第２）吸引ノズルｎｘの周辺に有価物のガラス材料Ｇｌが存在する場合に、歩留まり低下を軽減できる。図２３において吸引タスクの統合を行わない場合、異物Ｃｙの吸引タスクは第２吸引ノズルｎ３に設定される。しかしながら、上流側に位置する口径が相対的に大きな第１吸引ノズルＮ２が他の異物Ｃｚの吸引タスクによって先に作動することによって、異物Ｃｙは第１吸引ノズルＮ２により、他の異物Ｃｚと一緒に吸引されると考えられる。そうすると、仮に第２吸引ノズルｎ３をその後作動させても、吸引対象となるはずの異物Ｃｙは吸引済につき存在せず、周辺にガラス材料Ｇｌが存在する場合はこれを無用に吸引し、歩留まりが低下する結果となり得るからである。
【0278】
また、このようにすれば、異物Ｃｙの吸引除去に寄与しない吸引タスクが削除（統合）されるので、その後、新たな異物が検出された場合であっても、異物Ｃｙと無用な競合状態を誘発することがない。これにより、限られた吸引リソース（最大同時作動可能数という制約を有する吸引ノズルＮｘ，ｎｘ）を有効活用して、新たな異物に吸引タスクを設定・吸引できる結果、有価物の純度向上も期待できる。
【0279】
＜８．変形例＞
以上、本発明の実施例について説明したが、上記の実施形態は一例であって、本発明は当該実施形態に限定されるものではない。
以上、本発明の実施例について説明したが、上記の実施形態は一例であって、本発明は当該実施形態に限定されるものではない。
【0280】
上記の実施形態では、標準吸引サイクルタイムは１つであった。しかしながら、標準吸引サイクルタイムは、吸引ノズルによって異なってもよい。例えば、標準吸引サイクルタイムは、吸引ノズルの口径によって異なる値を採用してもよい。つまり、口径の小さな第２吸引ノズルｎｘの標準吸引サイクルタイムは、口径の大きな第１吸引ノズルＮｘの標準吸引サイクルタイムよりも短時間としてもよい。これによって、吸引ノズルの作動時間を最小限にとどめることができて、歩留まり低下の軽減に一層有効なものとなる。
【0281】
また、上記の実施形態では、吸引ノズルは第１吸引ノズルＮｘおよび第２吸引ノズルｎｘの２種類の口径の吸引ノズルを用いた。しかしながら、吸引ノズルとして、さらに多くの口径種の吸引ノズルを用いてもよい。例えば、大、中、小それぞれの口径の三種類の吸引ノズルを用いてもよい。
【0282】
また、上記の実施形態では、最大同時作動可能数を２としたが、これは説明上の便宜のため採用した仮の数値であって、これに限定されない。最大同時作動可能数は２以上で吸引ノズルＮｘ，ｎｘの総数を超えない所望の値とすることができる。また、最大同時作動可能数を１としてもよい。最大同時作動可能数に任意の値を採用した場合に、上記の実施形態における説明の一般性が失われるものではない。
【0283】
また、上記の実施形態において、選別システム１の制御に関する各種の設定登録値を示したが、これらの設定登録値は全て設定されなくてもよい。また、上記の実施形態で記載していない閾値、条件、目標値等の設定値が設定登録され、選別システム１の制御に用いられてもよい。
【0284】
特に、吸引優先度の決定は、上記の実施形態に限られず、例えば、競合時制御工程（例外制御なし）と競合時制御工程（例外制御あり）における吸引優先度の決定に異なる指標を用いてもよい。
【0285】
また、信頼度情報Ｄ１４に関する信頼度下限値、エリア情報Ｄ１１に関するサイズ下限値は、目標歩留まり率・目標純度といった生産目標値（Ｄ）に応じて可変とし、目標純度を達成できることを条件に、歩留まり率を最大化するように変更してもよい。一方、目標純度を達成できない場合には、歩留まり率にかかわらず有価物純度を優先するように、これらの値を変更してもよい。
【0286】
また、種類情報Ｄ１３毎に、サイズ下限値や信頼度下限値を設定してもよい。例えば、特定種類の異物について有価物中への残存許容度が低い場合には、当該許容度が低い種類の異物についてはサイズ下限値を小さく（あるいは０に）設定登録してもよい。また、吸引優先度を決定するにあたって、複数の情報を組み合わせて、残存許容度が低い種類の異物Ｃｘについては優先的に吸引するよう、複数の吸引優先度決定条件（Ｃ）を各々重み付けして用いてもよい。例えば、吸引優先度を決定するにあたって、種類情報Ｄ１３と重量情報Ｄ２３を組み合わせて優先度を決定し、種類情報Ｄ１３は重量情報Ｄ２３よりも優先されるようにしてもよい。
【0287】
また、上記の実施形態において、エリア情報Ｄ１１にて表される領域図形の形状は方形であったが、本発明はこれに限られない。エリア情報Ｄ１１にて表される領域図形の形状には、任意の幾何図形を用いることができる。領域図形の形状は、例えば、方形、多角形、円形、その他の所望の平面図形であってもよく、四角柱、多角柱、円柱、球その他の所望の立体図形であってもよい。この場合、バウンディングボックスを所定の計算によってこれらの所望形状の領域図形に変形してもよい。
【0288】
また、エリア情報Ｄ１１は、領域図形の形状である幾何図形の幾何的数量の各値を含む。エリア情報Ｄ１１は、例えば、幾何図形の各辺・対角線・周・直径等の長さ、および、これらに基づいて算出される幾何図形の面積若しくは体積等を含むことができる。
【0289】
また、上記の実施形態において、エリア情報Ｄ１１のサイズは、エリア情報Ｄ１１の示すバウンディングボックスの対角線長さＤ２１であった。しかしながら、本発明はこれに限られない。エリア情報Ｄ１１のサイズとして、対角線長さＤ２１に代えて、エリア情報Ｄ１１に表される所望の領域図形の形状に関する計量値としてもよい。また、位置情報Ｄ１２、エリア情報Ｄ１１に表される所望の幾何図形の中心座標（重心座標）としてもよい。
【0290】
また、エリア情報Ｄ１１は、異物Ｃｘの色彩・テクスチャ等の特徴量を学習済モデルＭによって機械学習させ、機械学習の結果に基づいて推定された、異物Ｃｘの存在範囲の外形そのものであってもよい。その場合、異物Ｃｘを領域図形でトリミングする場合に比べて異物Ｃｘの存在範囲をより詳細に特定可能となる。これにより、異物の面積情報２１といったサイズに関する識別情報をより正確に推定できる。
【0291】
ただし、異物Ｃｘの存在範囲の外形そのものを推定する場合、領域図形が方形のバウンディングボックスである場合と比べて、エリア情報Ｄ１１のサイズ（対角線長さＤ２１に相当）、面積情報Ｄ２２、および重量情報Ｄ２３等の二次識別情報Ｄ２の算出時の計算量が大きくなると考えられる。これにより、計算時間が増大し、本選別システム１において要求される所定応答時間を超過する（即応性が損なわれる）虞がある。このため、多数の異物Ｃｘを同時検出し、高速で吸引タスクを決定する必要がある本選別システム１においては、バウンディングボックスにてエリア情報Ｄ１１を推定可能に機械学習した学習済モデルＭを備えることが好ましい。
【0292】
また、異物Ｃｘの色彩・テクスチャ等の特徴量を使用する場合には、方形の領域図形を用いた大量かつ高速な異物検出を行うとともに、必要に応じて、異物Ｃｘの色彩が占める面積（色面積）を算出するなど、計算量を低減する工夫を行うことが好ましい。
【0293】
また、異物Ｃｘの色彩・テクスチャ等の特徴量を使用異物Ｃｘの占める領域を直接的に推定した後で、推定された異物Ｃｘの占める領域に対して、バウンディングボックス等の所望形状の図形を重ね合わせてもよい。
【0294】
なお、資源リサイクルの工程においては、異物の特性によっては有価物（ガラス材料Ｇｌ以外の場合を含む）の最終品質への影響が比較的少ないものもある。このため、このような異物の１００％の除去を必ずしも要求するものではない。有価物の純度を高めようとすると歩留まり率は低下し、これらはトレードオフの関係にある。したがって、動作抑制用のサイズ下限値、信頼度下限値は、有価物の目標歩留まり率や目標純度といった、製品品質および歩留まりに関する定量的な目標値、すなわち生産目標値（Ｄ）に応じて定めるとよい。
【0295】
また、上記の実施形態では、コンベヤ２に対する吸引ノズルＮｘ，ｎｘの位置は固定されていた。しかしながら、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは可動式であってもよい。例えば、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは、上下方向に移動可能とすることで、選別対象物Ｏｂの標準的な高さに応じて、各異物Ｃｘに近接させて吸引ノズルを作動させることができ、コンプレッサ２５の作動用空気を節約することができる。
【0296】
しかしながら、吸引ノズルＮｘ，ｎｘは、少なくとも水平方向において固定されることが好ましい。これにより、吸引ノズルＮｘ，ｎｘに可動式のロボットアーム等を採用する場合に比べて、装置コストの低廉化・設定工数の削減において有効である。
【0297】
また、上記の実施形態では、異物Ｃｘの除去手段として、異物Ｃｘを吸引除去する吸引ノズルＮｘ，ｎｘを採用した。しかしながら、本発明はこれに限られない。異物Ｃｘの除去手段として、異物Ｃｘに対して気体を吹き付け、吹き飛ばしによって除去する空気式のエジェクタ等を採用してもよい。
【0298】
また、上記の実施形態では、全ての吸引ノズルＮｘ，ｎｘの除去能力は概ね一定であった。しかしながら、異物Ｃｘの除去手段は、その除去能力が可変であってもよい。例えば、異なる出力の除去手段を複数種類備えてもよいし、同一の除去手段の出力が可変であってもよい。
【0299】
本発明に係る装置構成、各工程においては、上記の実施例や変形例に登場した各要素を、矛盾が生じない範囲で、適宜に組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【0300】
本発明は、太陽光パネル破砕物等の選別対象物から、ガラス材料等の透明な有価物を回収する資源リサイクルの他、種々の廃棄物から有価金属その他の有価物を回収するに際して利用することができる。
【符号の説明】
【0301】
１：選別システム
２：コンベヤ
４：カメラ
５：吸引部
６：情報処理装置
７：電磁弁
９：フード
１０：撮像範囲
１１：ＬＥＤ照明
１６：第１偏光板
４４：第２偏光板
５１：第１ノズル列
５２：第２ノズル列
６１：検出部
６２：吸引制御部
６３：記憶部
Ｃｘ，Ｃａ～Ｃｚ：異物
Ｄ１：原識別情報
Ｄ１１：エリア情報
Ｄ１２：位置情報
Ｄ１３：種類情報
Ｄ１４：信頼度情報
Ｄ２：二次識別情報
Ｄ２２：面積情報
Ｄ２３：重量情報
Ｇｌ：有価物、ガラス材料
Ｍ：学習済モデル
Ｎｘ：第１吸引ノズル
ｎｘ：第２吸引ノズル
Ｏｂ：選別対象物
２：コンベヤ
４：カメラ
５：吸引部
６：情報処理装置
７：電磁弁
９：フード
１０：撮像範囲
１１：ＬＥＤ照明
１６：第１偏光板
４４：第２偏光板
５１：第１ノズル列
５２：第２ノズル列
６１：検出部
６２：吸引制御部
６３：記憶部
Ｃｘ，Ｃａ～Ｃｚ：異物
Ｄ１：原識別情報
Ｄ１１：エリア情報
Ｄ１２：位置情報
Ｄ１３：種類情報
Ｄ１４：信頼度情報
Ｄ２：二次識別情報
Ｄ２２：面積情報
Ｄ２３：重量情報
Ｇｌ：有価物、ガラス材料
Ｍ：学習済モデル
Ｎｘ：第１吸引ノズル
ｎｘ：第２吸引ノズル
Ｏｂ：選別対象物
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】