特開 2024-105139 製品検査システムおよび製品検査方法

(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】P2024105139

(43)【公開日】2024-08-06

(54)【発明の名称】製品検査システムおよび製品検査方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/27 20060101AFI20240730BHJP

   G01N 21/85 20060101ALI20240730BHJP

   G01N 21/89 20060101ALI20240730BHJP

【ＦＩ】

G01N21/27 Z

G01N21/85 A

G01N21/89 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023009718

(22)【出願日】2023-01-25

(71)【出願人】

【識別番号】591040753

【氏名又は名称】東和薬品株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】000102212

【氏名又は名称】ウシオ電機株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】305021292

【氏名又は名称】第一実業ビスウィル株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(74)【代理人】

【識別番号】100133215

【弁理士】

【氏名又は名称】真家 大樹

(72)【発明者】

【氏名】中山 幸治

(72)【発明者】

【氏名】藤本 政弥

(72)【発明者】

【氏名】渡邊 勝也

(72)【発明者】

【氏名】佐原 純輝

【テーマコード（参考）】

2G051

2G059

【Ｆターム（参考）】

2G051AA02

2G051AB20

2G051BA06

2G051CB02

2G051CC15

2G051DA06

2G051EA14

2G051EB01

2G059AA05

2G059BB08

2G059DD12

2G059EE01

2G059EE12

2G059HH01

2G059KK01

2G059MM05

(57)【要約】

【課題】分光分析を用いた製品の良否判定を、より高精度に実現できる技術を提供する。
【解決手段】製品検査システムは、搬送されている製品のスペクトルを測定するスペクトル測定部と、スペクトル測定部により測定された製品のスペクトルデータを機械学習により生成された学習済みモデルに入力することにより得られる出力に基づいて製品の良否を判定する良否判定部４４と、を備える。学習済みモデルは、互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む教師データを用いた機械学習により生成される。
【選択図】図１１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

搬送されている製品のスペクトルを測定するスペクトル測定部と、
前記スペクトル測定部により測定された前記製品のスペクトルデータを機械学習により生成された学習済みモデルに入力することにより得られる出力に基づいて前記製品の良否を判定する良否判定部と、
を備え、
前記学習済みモデルは、互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む教師データを用いた機械学習により生成される製品検査システム。

【請求項2】

前記学習済みモデルは、特定成分の含有量を出力するように構成される請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項3】

前記互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータは、搬送方向に直交する方向における位置が互いに異なる位置で測定されたスペクトルデータを含む請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項4】

前記互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータは、基準搬送面に対する高さが互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項5】

前記互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータは、搬送方向に見て、基準搬送面に対する角度が互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項6】

前記互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータは、搬送方向に直交する方向に見て、基準搬送面に対する角度が互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項7】

前記互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータは、製品が非回転対称な形状である場合において、搬送面に垂直な軸周りの向きが互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項8】

前記互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータは、製品が割線を有する錠剤である場合において、搬送面に垂直な方向に見て、割線の延在方向が互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項9】

前記良否判定部は、さらに前記製品の外観に基づいて、前記製品の良否を判定する請求項１に記載の製品検査システム。

【請求項10】

搬送されている製品のスペクトルを測定するステップと、
測定された前記製品のスペクトルデータを機械学習により生成された学習済みモデルに入力することにより得られる出力に基づいて前記製品の良否を判定するステップと、
を備え、
前記学習済みモデルは、互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む教師データを用いた機械学習により生成される製品検査方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、製品検査システムおよび製品検査方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、分光分析を用いた非破壊分析により製品の良否を高速に判定する技術を開示する。特許文献１によれば、移動している状態の製品のスペクトルを測定し、移動している製品の移動を止めることなくその良否を判定できるため、製品の良否判定を高スループットで実現できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－１５９９７１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

より高い精度で製品を良否判定できるに越したことはない。本発明者達は、鋭意検討を重ね、分光分析を用いた製品の良否判定を、より高精度に実現できる技術に想到した。

【0005】

本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、分光分析を用いた製品の良否判定を、より高精度に実現できる技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本発明のある態様の製品検査システムは、搬送されている製品のスペクトルを測定するスペクトル測定部と、スペクトル測定部により測定された製品のスペクトルデータを機械学習により生成された学習済みモデルに入力することにより得られる出力に基づいて製品の良否を判定する良否判定部と、を備える。学習済みモデルは、互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む教師データを用いた機械学習により生成される。

【0007】

本発明の別の態様は、製品検査方法である。この方法は、搬送されている製品のスペクトルを測定するステップと、測定された前記製品のスペクトルデータを機械学習により生成された学習済みモデルに入力することにより得られる出力に基づいて前記製品の良否を判定するステップと、を備える。学習済みモデルは、互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータを含む教師データを用いた機械学習により生成される。

【0008】

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、分光分析を用いた製品の良否判定を、より高精度に実現できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施の形態に係る製品検査システムの構成を示す図である。

【図2】図１の搬送機構が錠剤を搬送する様子を示す斜視図である。

【図3】図１の治具の使用時の様子を示す図である。

【図4】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図5】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図6】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図7】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図8】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図9】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図10】図１の搬送機構における錠剤の姿勢について説明する図である。

【図11】図１の製品検査システムの制御系を示すブロック図である。

【図12】準備フェーズの動作を説明するフロー図である。

【図13】検査フェーズにおける良否判定の動作を説明するフロー図である。

【図14】変形例に係る製品検査システムの構成を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

実施の形態の製品検査システムは、分光分析により製品のスペクトルを測定し、それを学習済みモデル（検量モデル）に入力して製品の特定成分の含有量を推定し、推定した特定成分の含有量に基づいて製品の良否を判定する。「学習済みモデル」は、機械学習による学習済みのモデルであって、製品のスペクトルデータを入力すると、その製品に含まれる特定成分の含有量を推定（出力）するように学習された学習済みのモデルである。「特定成分」は、製品に含まれる特定の成分であり、特に限定されないが、製品の品質に最も影響を与える成分であってもよいし、その製品において最も含有量が多い成分であってもよい。

【0012】

製品検査システムでは、製品の良否を高速に（例えば１製品あたり１０ミリ秒以下で）検査するために、搬送機構により搬送されて移動している製品に光を照射して、すなわち製品の移動を止めることなく、そのスペクトルを測定する。

【0013】

しかしながら、搬送機構に高速に製品を並べるため、その並べ方にもよるが、並べられた製品の姿勢は製品ごとで異なりうる。

【0014】

また、搬送機構は使用により経年変化する。例えば搬送機構が搬送ベルトを含む場合に搬送ベルトは使用により経年変化で伸びて撓む。したがって、時間の経過とともに搬送機構上における製品の姿勢は異なりうる。

【0015】

搬送機構上における製品の姿勢が異なれば、スペクトルを測定する測定部に対する製品の姿勢も異なるため、測定されるスペクトルに影響が生じ、学習済みモデルによる特定成分の含有量の推定精度、ひいては良否判定の精度に影響が生じる。

【0016】

そこで本実施の形態では、スペクトルを測定する際の製品の姿勢が製品ごとあるいは時間経過で異なりうることをあらかじめ考慮した学習済みモデルを生成する。これにより、より高精度に製品の特定成分の含有量を推定し、高スループット、かつ、より高精度な良否判定を実現できる。

【0017】

より詳しくは製品検査システムは、「準備フェーズ」において、特定成分の含有量が既知である製品について、意図的に種々の姿勢でスペクトルを測定し、それらを教師（学習用）データとして用いて学習済みモデルを生成する。製品検査システムは、「検査フェーズ」において、搬送機構に搬送されて移動している製品のスペクトルを移動を止めることなく測定し、それを準備フェーズにおいて生成した学習済みモデルに入力して製品の特定成分の含有量を推定し、その良否を判定する。

【0018】

以下では、製品が錠剤である場合を例示する。錠剤は、典型的には薬、特に医薬品であるが、これには限定されず、例えば、健康食品やサプリメントであってもよい。

【0019】

なお製品は、固相であって、特定成分の含有量が品質に影響を与えるものであればよく、錠剤とは別の製品であってもよい。この場合、矛盾しない限りにおいて後述の技術思想を当該他の製品に適用でき、したがって後述の説明における「錠剤」を当該他の製品に読み替えればよい。

【0020】

図１は、実施の形態に係る製品検査システム１の構成を示す図である。製品検査システム１は、スペクトル測定部１０と、搬送機構１２と、系外排除装置１４と、治具１６と、情報処理装置１８と、を備える。

【0021】

スペクトル測定部１０は、錠剤Ｔに光を照射し、その透過光のスペクトルを測定する。スペクトル測定部１０は、準備フェーズにおいて、図３を参照して後述するように治具１６に保持されている錠剤Ｔのスペクトルを測定する。この錠剤Ｔは、特定成分の含有量が既知の錠剤であり、サンプル錠剤Ｔとも呼ぶ。また、スペクトル測定部１０は、検査フェーズにおいて、図１に示すように搬送機構１２により次々に搬送される錠剤Ｔのスペクトルをその移動を止めることなく測定する。これらの錠剤Ｔは、特定成分の含有量が未知である検査対象の錠剤である。

【0022】

スペクトル測定部１０は、照射部２０と、受光部２２と、を含む。照射部２０は、測定光Ｌ１を錠剤に照射する。受光部２２は、照射部２０が錠剤Ｔに測定光Ｌ１を照射したときの錠剤Ｔからの透過光Ｌ２を受光（検出）する。

【0023】

照射部２０と受光部２２の一例について以下説明する。照射部２０と受光部２２が以下の構成に限定されないことは言うまでもない。照射部２０は、広帯域のパルス光源と出射されたパルス光のパルス幅を１パルスにおける波長と経過時間との関係が１対１となるように伸長させるパルス伸長素子を備えてもよい。パルス伸長素子は、パルス光源から出射されたパルス光を波長に応じて空間的に分割するアレイ導波路回折格子と、アレイ導波路回折格子が分割する波長の数に応じた数の複数のファイバと、を備えてもよい。

【0024】

図１に戻る。測定光Ｌ１は、錠剤Ｔの第１面（図１の下面）に照射され、錠剤Ｔを透過し、その第２面（上面）から透過光（以下、物体光ともいう）Ｌ２として放射される。測定光Ｌ１のスペクトルをＩ_Ｌ１（λ）、物体光Ｌ２の波長依存性を有する透過率Ｘ（λ）とするとき、物体光Ｌ２のスペクトルＩ_Ｌ２（λ）は、以下の式（１）で表される。
Ｉ_Ｌ２（λ）＝Ｘ（λ）×Ｉ_Ｌ１（λ） ・・・（１）

【0025】

受光部２２は、搬送機構１２を挟んで照射部２０と反対側に設けられており、錠剤Ｔの第２面から放射される拡散透過光を検出する。受光部２２は、錠剤Ｔの拡散透過光を物体光Ｌ２として検出する光検出器を含む。受光部２２は、光検出器に加えて、Ａ／Ｄコンバータや集光光学系などを含みうるが、図１では省略している。光検出器は、光信号を電気信号に変換する光電変換素子であり、フォトダイオード、アバランシェフォトダイオード、フォトトランジスタ、光電効果を利用した光電子増倍管（フォトマル）や光照射による電気抵抗変化を利用した光電導素子などが例示される。

【0026】

スペクトル測定部１０は、受光部２２の出力信号にもとづいて、物体光Ｌ２のスペクトルＩ_Ｌ２（λ）を生成する。そして、測定光Ｌ１のスペクトルＩ_Ｌ１（λ）と物体光Ｌ２のスペクトルＩ_Ｌ２（λ）にもとづいて、以下の式（２）により錠剤Ｔの透過率Ｘ（λ）を計算する。
Ｘ（λ）＝Ｉ_Ｌ２（λ）／Ｉ_Ｌ１（λ） ・・・（２）

【0027】

変形例として、スペクトル測定部１０は、錠剤Ｔからの反射光のスペクトルを測定してもよい。この場合、受光部２２は、例えば搬送機構１２の搬送面１２ａに対して照射部２０と同じ側に配置され、照射部２０が錠剤Ｔに測定光Ｌ１を照射したときの錠剤Ｔからの反射光を受光すればよい。

【0028】

さらなる変形例として、スペクトル測定部１０は、錠剤Ｔからの透過光Ｌ２および反射光の両方のスペクトルを測定してもよい。

【0029】

測定光Ｌ１は、錠剤Ｔの特定成分の含有量を推定できる光である。測定光Ｌ１は、特に限定されないが、例えば近赤外域の波長範囲を含む光であり、具体的には１０００ｎｍ以上１３００ｎｍ以下の波長範囲の光、より好ましくは１１００ｎｍ以上１２００ｎｍ以下の波長範囲の光である。測定光Ｌ１は、パルス光であってもよい。

【0030】

搬送機構１２は、検査フェーズにおいて、錠剤Ｔを、錠剤Ｔが並べられている方向に搬送する機構である。搬送機構１２は、図１では錠剤Ｔを左から右に搬送する。錠剤Ｔは、図示しない吸引機構によって吸引されて搬送面１２ａに吸着されてもよい。この場合、安定に搬送される。

【0031】

以下、搬送機構１２が錠剤Ｔを搬送する方向を搬送方向ｘといい、搬送方向ｘに直交する方向を幅方向ｙといい、搬送方向ｘおよび幅方向の両方に直交する方向を高さ方向ｚという。

【0032】

図２は、搬送機構１２が錠剤Ｔを搬送する様子を示す斜視図である。搬送機構１２は、一実施例としては、図２に示すように一対の搬送ベルト５２を含む。一対の搬送ベルト５２は、幅方向ｙに所定の間隔を空けて配置される。一対の搬送ベルト５２は、無端状のベルトであり、回転軸が幅方向ｙを向いた図示しない複数のローラに巻き掛けられている。錠剤Ｔは、一対の搬送ベルト５２に跨がるようにそれらに載置される。モータなどの図示しない駆動部がローラを駆動すると、それに伴い一対の搬送ベルト５２が回転し、錠剤Ｔが搬送される。照射部２０からの測定光Ｌ１は、一対の搬送ベルト５２の間を通って錠剤Ｔに照射される。

【0033】

図１に戻り、情報処理装置１８は、製品検査システム１を統括的に制御する。情報処理装置１８は、準備フェーズにおいては、詳しくは後述する教師データを用いて、錠剤Ｔの良否判定に使用する学習済みモデルを生成する。また、情報処理装置１８は、検査フェーズにおいては、詳しくは後述するように、学習済みのモデルを用いて錠剤Ｔの良否を判定する。

【0034】

系外排除装置１４は、検査フェーズにおいて、良否判定で不良品と判定された錠剤Ｔのみを系外に排除する。系外排除装置１４の構成は特に限定されず、公知の、あるいは将来利用可能な技術を用いて構成されればよい。

【0035】

図３は、図１の治具１６の使用時の様子を示す図である。図３は、スペクトル測定部１０とその周辺を搬送方向ｘに見た図である。治具１６は、照射部２０と受光部２２との間に設けられている。この例では、搬送機構１２が、照射部２０と受光部２２との間を横切る位置から待避されている。あるいはスペクトル測定部１０が、搬送機構１２が照射部２０と受光部２２との間を横切る位置から待避されている。

【0036】

治具１６は、サンプル錠剤Ｔを種々の姿勢に保持するために使用される。詳しくは、治具１６は、図４～８で後述する、スペクトルを測定する際の錠剤Ｔごとの姿勢の相違を再現するために使用される。準備フェーズにおいて、治具１６によりサンプル錠剤Ｔを所望の姿勢に保持した状態で、教師データとして用いるスペクトルをスペクトル測定部１０により測定する。

【0037】

例えば治具１６は、回転軸Ｒまわりに回転する円板１６ａを含む。錠剤Ｔを保持した円板１６ａを回転させることで、搬送機構１２による搬送速度で搬送される状態を再現する。この状態で、円板１６ａに保持される錠剤Ｔのスペクトルであって教師データとして用いるスペクトルを、スペクトル測定部１０により測定する。

【0038】

なお、準備フェーズにおけるスペクトルの測定、すなわち教師データとして用いるスペクトルの測定では、スペクトル測定部１０と同様に構成されたスペクトル測定部１０とは別の図示しないスペクトル測定部によってスペクトルを測定してもよい。当該別のスペクトル測定部は、その照射部と受光部との間を搬送機構１２が横切らない位置に設けられればよい。

【0039】

続いて、図４～８を参照して、搬送機構１２における錠剤Ｔごとで異なる姿勢について説明する。なお、ここでの「異なる姿勢」には、幅方向ｙや高さ方向ｚの位置が異なる場合も含まれる。また、ここでは搬送機構１２が一対の搬送ベルト５２を含んで構成される場合について説明する。

【0040】

図４は、搬送機構１２を搬送面１２ａに垂直な方向に見た図である。この例では、錠剤Ｔの幅方向ｙの位置が互いに異なっている。錠剤Ｔの並べ方にもよるが、錠剤Ｔを搬送機構１２に高速に（例えば１錠剤あたり１０ミリ秒以下で）並べるため、幅方向の位置のずれが生じうる。

【0041】

図５（ａ）～（ｃ）は、搬送機構１２を幅方向ｙに見た図である。図５（ａ）～（ｃ）では、測定光Ｌ１が錠剤Ｔに照射される照射位置において、所定の基準搬送面Ｓに対する錠剤Ｔの高さ方向ｚの位置が互いに異なっている。基準搬送面Ｓは、特に限定されないが例えば、搬送機構１２に経年変化が生じる前の搬送面に一致する面である。図５（ａ）は、搬送面が基準搬送面Ｓに一致している。図５（ｂ）、（ｃ）では、例えば経年変化によって搬送ベルトが伸びて撓んだことにより、搬送面１２ａが基準搬送面Ｓよりも低くなっている。図５（ａ）～（ｃ）では、照射位置における搬送面１２ａの高さが互いに異なっているため、基準搬送面Ｓに対する高さが互いに異なっている。

【0042】

図６（ａ）、（ｂ）は、搬送機構１２を搬送方向ｘに見た図である。図６（ａ）、（ｂ）では、測定光Ｌ１が錠剤Ｔに照射される照射位置において、所定の搬送基準面Ｓに対する錠剤Ｔの角度θｙであって搬送方向ｘに平行な軸周りの角度θｙが互いに異なっている。基準搬送面Ｓは、特に限定されないが例えば、搬送機構１２に経年変化が生じる前の搬送面に一致する面である。例えば、錠剤Ｔの曲面状の外表面部分が搬送面１２ａに接地する場合に基準搬送面Ｓに対する錠剤Ｔの角度θｙが錠剤Ｔごとで互いに異なりうる。

【0043】

図７（ａ）、（ｂ）は、搬送機構１２を搬送方向ｘに見た図である。図７（ａ）、（ｂ）では、図６（ａ）、（ｂ）と同様に、照射位置において錠剤Ｔの角度θｙが互いに異なっている。例えば、一対の搬送ベルト５２の経年変化の進行度合いの差によって角度θｙが異なりうる。

【0044】

図８（ａ）、（ｂ）は、搬送機構１２を幅方向ｙに見た図である。図８（ａ）、（ｂ）では、測定光Ｌ１が錠剤Ｔに照射される照射位置において、所定の搬送基準面Ｓに対する錠剤Ｔの角度θｘであって幅方向ｙに平行な軸周りの角度θｘが互いに異なっている。基準搬送面Ｓは、特に限定されないが例えば、搬送機構１２に経年変化が生じる前の搬送面に一致する面である。例えば、錠剤Ｔの曲面状の外表面部分が搬送面１２ａに接地する場合に基準搬送面Ｓに対する錠剤Ｔの角度θｘが錠剤Ｔごとで互いに異なりうる。

【0045】

図９（ａ）、（ｂ）は、搬送機構１２を幅方向ｙに見た図である。図９（ａ）、（ｂ）では、図８（ａ）、（ｂ）と同様に、照射位置において錠剤Ｔの角度θｘが互いに異なっている。例えば、搬送ベルト５２の経年変化によって角度θｘが異なりうる。

【0046】

図１０は、搬送機構１２を搬送面１２ａに垂直な方向に見た図である。図８において、錠剤Ｔは非回転対称な形状であり、搬送面１２ａに垂直な（言い換えると高さ方向ｚに平行な軸周り）軸周りの向きが互いに異なっている。ここでは、錠剤Ｔは割線Ｌを有し、搬送面１２ａに垂直な方向に見て、割線Ｌの延在方向が互いに異なっている。

【0047】

なお、ここでは搬送機構１２が一対の搬送ベルト５２を含んで構成される場合について説明したが、搬送機構１２が他の構成であっても、図４～１０の少なくともいずれかの姿勢の相違は生じうる。

【0048】

図１１は、製品検査システム１の制御系を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのＣＰＵ（central processing unit）をはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。

【0049】

情報処理装置１８は、スペクトルデータ受信部４０と、モデル生成部４２と、良否判定部４４と、モデル記憶部４６と、を備える。なお、情報処理装置１８の構成要素は、本実施の形態において注目する構成要素のみを示している。

【0050】

情報処理装置１８を構成する物理的な装置（筐体）の数に制限はなく、情報処理装置１８は単一の装置として実現されてもよいし、複数の装置の連携により実現されてもよい。例えば、情報処理装置１８が第１の装置および第２装置の連携により実現され、第１の装置がスペクトルデータ受信部４０、モデル生成部４２およびモデル記憶部４６を備え、第２の装置が良否判定部４４を備えてもよい。

【0051】

モデル記憶部４６は、後述するモデル生成部４２により生成される学習済みモデル（検量モデル）を記憶する。

【0052】

スペクトルデータ受信部４０は、事前フェーズにおいて、スペクトル測定部１０により測定されたサンプル錠剤Ｔのスペクトルデータを受信する。なお、サンプル錠剤Ｔのスペクトルは上述したようにスペクトル測定部１０とは別のスペクトル測定部によって測定されてもよく、この場合、スペクトルデータ受信部４０は当該別のスペクトル測定部により測定されたサンプル錠剤Ｔのスペクトルデータを受信する。

【0053】

また、スペクトルデータ受信部４０は、検査フェーズにおいて、スペクトル測定部１０により順次測定される錠剤Ｔのスペクトルデータを受信する。

【0054】

モデル生成部４２は、準備フェーズにおいて、教師データを用いた機械学習を実施することにより、錠剤Ｔのスペクトルデータを入力するとその錠剤Ｔの特定成分の含有量を出力（推定）する学習済みモデルを生成する。学習済みモデルは、公知の、あるいは将来利用可能な任意の機械学習方法を用いて構成されればよい。モデル生成部４２は、生成した学習済みモデルをモデル記憶部４６に記憶させる。教師データについては後述する。

【0055】

良否判定部４４は、検査フェーズにおいて、モデル記憶部４６に記憶される学習済みモデルを用いて、錠剤Ｔの良否を判定する。詳しくは良否判定部４４は、スペクトルデータ受信部４０が受信したスペクトルデータを学習済みモデルに入力することにより、錠剤Ｔの特定成分の含有量を学習済みモデルに推定（出力）させる。

【0056】

続いて良否判定部４４は、学習済みモデルが推定した特定成分の含有量に基づいて錠剤Ｔの良否を判定する。良否判定部４４は、錠剤Ｔに含まれるべき特定成分の含有量に対する、推定された特性成分の含有量（言わば錠剤Ｔに実際に含まれる特定成分の含有量）の比率（以下、規定含有率という）が所定の閾値範囲内である場合、例えば規定含有率が９８％以上１０２％以下である場合、錠剤Ｔを良品と判定し、規定含有率がその閾値範囲外である場合、錠剤Ｔを不良品と判定する。良否判定部４４は、特定成分の含有量に加え、少なくとも１つの他の要素をさらに考慮して錠剤Ｔの良否を判定してもよい。他の要素は、例えば、錠剤Ｔの外観であってもよい。この場合、良否判定部４４は、規定含有率が所定の閾値範囲内であっても、錠剤Ｔの外観が不良であれば、錠剤Ｔを不良品と判定する。錠剤Ｔの外観が不良であるか否かは、図示しない撮影部で錠剤Ｔを撮影した撮影画像を画像解析して判定してもよく、例えば、錠剤Ｔに欠けや割れ等の変形が生じている場合に錠剤Ｔの外観が不良と判定してもよい。

【0057】

系外排除装置１４は、排除制御部４８を備える。排除制御部４８は、系外排除装置１４を統括的に制御する。排除制御部４８は、系外排除装置１４を制御し、良否判定部４４により不良品と判定された錠剤Ｔを系外に排除する。不良品と判定された錠剤Ｔが自動的に排除されるため、不良品が出荷される事故を防止できる。

【0058】

続いて「教師データ」について説明する。教師データは、特定成分の含有量が既知の複数のサンプル錠剤Ｔについての複数のデータセットであって、それぞれが、特定成分の含有量とスペクトルデータとを含む複数のデータセットである。

【0059】

複数のサンプル錠剤Ｔには、様々な含有量のサンプル錠剤Ｔ、すなわち特定成分の含有量が互いに異なるサンプル錠剤Ｔが含まれる。好ましくは、複数のサンプル錠剤Ｔには、特定成分の含有量が１００％のサンプル錠剤Ｔが含まれる。

【0060】

好ましくは、複数のサンプル錠剤Ｔには、錠剤Ｔの特定成分の想定される含有量の範囲をカバーできるサンプル錠剤Ｔが含まれる。すなわち、好ましくは、複数のサンプル錠剤Ｔには、特定成分の含有量が想定の範囲内のサンプル錠剤Ｔ、特定成分の含有量が想定の範囲内よりも低いサンプル錠剤Ｔ、特定成分の含有量が想定の範囲内よりも高いサンプル錠剤Ｔが含まれる。

【0061】

複数のサンプル錠剤Ｔに含まれる特定成分の含有量のバリエーションは、生成されるモデルの精度に影響しうる。したがって、例えば試行錯誤によって、複数のサンプル錠剤Ｔに含まれる特定成分の含有量のバリエーションを決定してもよい。例えば、複数のサンプル錠剤Ｔには、錠剤Ｔの特定成分の想定される含有量の範囲が９０％～１１０％の場合、８８％～１１２％の範囲で２％刻みの含有量のサンプル錠剤Ｔ、すなわち特定成分の含有量が８８％、９０％、９２％、・・・、１１２％のサンプル錠剤Ｔが用意されてもよい。

【0062】

複数のデータセットには、互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータのデータセットが含まれる。互いに異なる姿勢は、図４～１０で説明した、幅方向ｙにおける位置、高さ方向ｚにおける位置、所定の搬送基準面に対する錠剤Ｔの角度θｙ（すなわち搬送方向ｘに平行な軸周りの角度θｙ）、所定の搬送基準面に対する錠剤Ｔの角度θｘ（すなわち幅方向ｙに平行な軸周りの角度θｘ）、搬送面１２ａに垂直な軸周り（すなわち高さ方向ｚに平行な軸周り）の向き、の少なくとも１つが互いに異なる姿勢である。

【0063】

複数のデータセットには、各サンプル錠剤Ｔについて、１つの姿勢で測定した１つのデータセットのみが含まれていてもよいし、各サンプル錠剤Ｔについて、複数の姿勢で測定した複数のデータセットが含まれていてもよい。

【0064】

以上が製品検査システム１の基本構成である。続いてその動作を説明する。

【0065】

図１２は、準備フェーズの動作を説明するフロー図である。まず、特定成分の含有量が既知である複数のサンプル錠剤Ｔについて、種々の姿勢でスペクトルを測定する（Ｓ１０）。次に、測定したサンプル錠剤Ｔのスペクトルデータを含む教師データを用いて錠剤Ｔの良否判定に使用する学習済みモデルを生成する（Ｓ１２）。

【0066】

図１３は、検査フェーズにおける良否判定の動作を説明するフロー図である。図１３の処理は、所定の周期（例えば１０ミリ秒以下の所定の周期）で、言い換えると次々に搬送される錠剤ごとに、繰り返し実施される。まず、搬送機構１２により搬送されて移動している錠剤Ｔのスペクトルを移動を止めることなく測定する（Ｓ２０）。次に、測定されたスペクトルデータを学習済みモデルに入力することにより、錠剤Ｔの特定成分の含有量を推定する（Ｓ２２）。次に、推定した特定成分の含有量に基づいて、錠剤Ｔの良否を判定する（Ｓ２４）。

【0067】

本実施の形態によれば、準備フェーズにおいて、特定成分の含有量が既知である複数のサンプル錠剤Ｔについてのスペクトルデータであって、意図的に種々の姿勢で測定されたスペクトルデータを含む教師データを用いて学習済みモデルが作成され、検査フェーズにおいて、その学習済みモデルを用いて錠剤の特定成分の含有量が推定され、錠剤の良否が判定される。つまり、スペクトルを測定する際の錠剤Ｔの姿勢が錠剤Ｔごと、あるいは時間経過で異なりうることをあらかじめ考慮した学習済みモデルに基づいて特定成分の含有量を推定するため、より高精度に特定成分の含有量を推定でき、より高精度に錠剤Ｔの良否を判定できる。

【0068】

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

【0069】

（変形例１）
実施の形態では、治具１６を使用してサンプル錠剤Ｔを種々の姿勢に保持し、種々の姿勢におけるサンプル錠剤Ｔのスペクトルであって教師データとして用いるサンプル錠剤Ｔのスペクトルを測定する場合について説明したが、種々の姿勢におけるサンプル錠剤Ｔのスペクトルを測定できればよく、治具１６を使用したスペクトルの測定には限定されない。

【0070】

図１４は、変形例に係る製品検査システム１０１の構成を示す図である。以下、実施の形態との相違点を中心に説明する。

【0071】

製品検査システム１０１は、スペクトル測定部１０と、搬送機構１２と、系外排除装置１４と、情報処理装置１８と、姿勢検出部１０８と、を備える。すなわち、本変形例の製品検査システム１０１は、治具１６を備えていない。

【0072】

本変形例の準備フェーズでは、検査フェーズと同様に、搬送機構１２はサンプル錠剤Ｔを次々に搬送し、スペクトル測定部１０は搬送機構１２により次々に搬送されるサンプル錠剤Ｔのスペクトルをその移動を止めることなく測定する。

【0073】

姿勢検出部１０８は、準備フェーズにおいて、搬送機構１２によって搬送されているサンプル錠剤Ｔの姿勢を検出する。姿勢検出部１０８は、図示のようにスペクトル測定部１０よりも上流側においてサンプル錠剤Ｔの姿勢を検出してもよいし、スペクトル測定部１０よりも下流側においてサンプル錠剤Ｔの姿勢を検出してもよいし、スペクトル測定部１０によりスペクトルを測定される位置（例えば照射部２０からの測定光Ｌ１がサンプル錠剤Ｔに照射される照射位置）においてサンプル錠剤Ｔの姿勢を検出してもよい。

【0074】

姿勢検出部１０８の構成は、特に限定されない。姿勢検出部１０８は、例えば、少なくとも１つのカメラを含んで構成されてもよい。この場合、姿勢検出部１０８は、搬送方向ｘ、幅方向ｙおよび高さ方向ｚの３方向から錠剤Ｔを撮影可能であってもよい。また例えば、姿勢検出部１０８は、超音波センサを含んで構成されてもよい。いずれにせよ姿勢検出部１０８は、サンプル錠剤Ｔの姿勢を検出可能であればよい。

【0075】

本変形例における教師データの複数のデータセットには、上述のように搬送機構１２により搬送されながら測定されたサンプル錠剤Ｔのスペクトルデータのデータセットが含まれる。教師データの複数のデータセットは、特に限定しないが、測定されたサンプル錠剤Ｔのスペクトルデータのうちからユーザよって選択されたものであってもよい。ユーザは、姿勢検出部１０８によるサンプル錠剤Ｔの姿勢の検出結果に基づいて、例えば姿勢検出部１０８としての少なくとも１つのカメラがサンプル錠剤Ｔを撮影した画像を参照して、種々の姿勢で測定されたスペクトルデータのデータセットが含まれるように、教師データの複数のデータセットを選択すればよい。例えばユーザは、幅方向ｙにおける位置、所定の搬送基準面に対する錠剤Ｔの角度θｙ、所定の搬送基準面に対する錠剤Ｔの角度θｘ、搬送面１２ａに垂直な軸周りの向き、の少なくとも１つが互いに異なる姿勢で測定されたスペクトルデータのデータセットが含まれるように教師データの複数のデータセットを選択してもよい。

【0076】

本変形例によれば、実施の形態と同様の作用効果を奏することができる。

【0077】

（変形例２）
実施の形態では、スペクトル測定部１０と情報処理装置１８とが通信可能に接続されている。しかしながら、スペクトル測定部１０の内部に情報処理装置１８を備える形態であってもよい。

【0078】

（変形例３）
実施の形態では、良否判定で用いられる学習済みモデルが、錠剤のスペクトルデータを入力すると、その錠剤の特定成分の含有量を出力（推定）するように学習される場合について説明したが、これには限定されず、学習済みモデルは、特定成分の含有量との観点における錠剤の良否を出力（推定）するように学習されてもよい。

【符号の説明】

【0079】

１ 製品検査システム、 １０ スペクトル測定部、 ４４ 良否判定部。

【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】