特開 2024-2593 検査装置

(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】P2024002593

(43)【公開日】2024-01-11

(54)【発明の名称】検査装置

(51)【国際特許分類】

   B65G 47/244 20060101AFI20231228BHJP

   B65G 47/52 20060101ALI20231228BHJP

   B07C 5/342 20060101ALI20231228BHJP

【ＦＩ】

B65G47/244

B65G47/52 A

B07C5/342

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022101877

(22)【出願日】2022-06-24

(71)【出願人】

【識別番号】522254745

【氏名又は名称】株式会社アイキューブデジタル

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】▲高▼杉 真吾

(72)【発明者】

【氏名】石井 光博

(72)【発明者】

【氏名】泉 雅昭

【テーマコード（参考）】

3F044

3F079

3F081

【Ｆターム（参考）】

3F044AA07

3F044AB08

3F044BA05

3F044CC01

3F044CD01

3F079AD12

3F079CB30

3F079CC03

3F079CC04

3F079CC05

3F079DA12

3F081AA19

3F081BD15

3F081BD16

3F081BE04

3F081BF15

3F081CA05

3F081CA31

3F081CC08

3F081EA09

(57)【要約】      （修正有）

【課題】効率的かつ高精度なワークの全周検査を実現すること。
【解決手段】実施形態に係る検査装置１は、水平回転コンベア１３０と、バッファコンベア１１０と、射出コンベア１２０と、複数のカメラ２２０と、ＡＩ推論装置３０と、制御装置１０とを備える。水平回転コンベアは、それぞれの搬送面が同一水平面上で隣接するように設けられる低速コンベア１３１および高速コンベア１３２を有し、低速コンベアおよび高速コンベアの速度差によってワークＷを搬送面の境界上において水平回転させつつ搬送する。バッファコンベアは、水平回転コンベアの上流に設けられる。複数のカメラは、水平回転コンベア上のワークの全周が撮像可能となるように搬送向きに沿って間隔を空けて設けられる。ＡＩ推論装置は、ワークの画像から学習された学習モデルを用いて撮像画像に対するＡＩ推論を行う。制御装置は、ＡＩ推論装置の推論結果に基づいてワークの良否判定を行う。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

それぞれの搬送面が同一水平面上で隣接するように設けられる第１のコンベアおよび第２のコンベアを有し、前記第１のコンベアおよび前記第２のコンベアの速度差によってワークを前記搬送面の境界上において水平回転させつつ搬送する水平回転コンベアと、
前記水平回転コンベアの上流に設けられ、前記水平回転コンベアよりも遅い速度でワークを搬送するバッファコンベアと、
前記バッファコンベアと前記水平回転コンベアの間に設けられ、前記バッファコンベアよりも速い速度で前記バッファコンベア上のワークを前記搬送面の境界へ向けて射出する射出コンベアと、
前記水平回転コンベアの水平回転方向におけるワークの全周が撮像可能となるように搬送向きに沿って間隔を空けて設けられる複数のカメラと、
ワークの画像から学習された学習モデルを用いて前記カメラの撮像画像に対するＡＩ推論を行うＡＩ推論部と、
前記ＡＩ推論部の推論結果に基づいてワークの良否判定を行うコントローラと
を備えることを特徴とする検査装置。

【請求項2】

前記カメラは、
前記水平回転コンベアにおけるワークの水平回転量がワークの全周のうちの所定の回転量となる位置においてそれぞれワークを撮像するように設けられる
ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。

【請求項3】

前記カメラは、
ワークの種別、形状、材質、重量および前記速度差による回転速度のうちの少なくともいずれかに基づいて予め調整された前記カメラの配置に関する配置情報に基づいて配置される
ことを特徴とする請求項２に記載の検査装置。

【請求項4】

前記カメラは、
前記水平回転コンベアの幅方向における片側に沿って設けられる
ことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。

【請求項5】

前記カメラは、
前記水平回転コンベアの幅方向における両側に沿って設けられる
ことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。

【請求項6】

前記カメラは、
ワークを斜め方向または真上方向から撮像するように設けられる
ことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。

【請求項7】

前記コントローラは、
前記カメラそれぞれの前記撮像画像に対する前記推論結果に基づいてワークの全周における前記良否判定を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の検査装置。

【請求項8】

前記第１のコンベアおよび前記第２のコンベアは、それぞれ回転駆動部によって駆動され、
前記コントローラは、
前記回転駆動部のそれぞれの回転を制御することによって、前記速度差による前記水平回転コンベアにおけるワークの水平回転量および搬送速度を制御する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載の検査装置。

【請求項9】

前記コントローラによるワークの前記良否判定によって不良品と判定されたワークを排除する排除機構
をさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の検査装置。

【請求項10】

前記カメラおよび前記排除機構それぞれの前段に設けられ、前記水平回転コンベアにおける通過位置を検知する複数の通過センサ
を備え、
前記コントローラは、
前記通過センサの検知結果に基づいて前記水平回転コンベアにおけるワークの位置を追跡し、追跡結果に基づいて前記カメラにワークを撮像させるとともに前記不良品と判定されたワークを前記排除機構に排除させる
ことを特徴とする請求項９に記載の検査装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

開示の実施形態は、検査装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、コンベア上を連続して流れる瓶などのワークの検査作業を目視によって行うことが知られている。また、このような検査作業において、検査者の目視方向からの死角を解消した全周検査が可能となるように、搬送速度の異なる２つのコンベアの速度差によってワークを水平回転させつつ搬送する水平回転コンベアが提案されている（たとえば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平３－２２７８２１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、上述した従来技術には、効率的かつ高精度なワークの全周検査を実現するうえで、さらなる改善の余地がある。

【0005】

目視による検査作業、とりわけワークを水平回転させつつ行う全周検査は、不良品の検出率が検査者の熟練度や疲労度などに左右されてしまうため、非効率かつ低精度である。この点を補うため、ワークの良否の判定に、たとえば深層学習等の機械学習のアルゴリズムを用いて学習された学習モデルによるＡＩ（Artificial Intelligence）推論を利用することが考えられる。

【0006】

ただし、上述した従来技術を用いた場合、ワークは水平回転する間、ガイドによって側方を支持される必要があることから、ＡＩ推論の入力となるワークの撮像画像にガイドが写り込んでしまう、また、撮像のための照明器具やセンサの設置の妨げとなり、ＡＩ推論には適さない。

【0007】

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、効率的かつ高精度なワークの全周検査を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

実施形態の一態様に係る検査装置は、水平回転コンベアと、バッファコンベアと、射出コンベアと、複数のカメラと、ＡＩ推論部と、コントローラとを備える。前記水平回転コンベアは、それぞれの搬送面が同一水平面上で隣接するように設けられる第１のコンベアおよび第２のコンベアを有し、前記第１のコンベアおよび前記第２のコンベアの速度差によってワークを前記搬送面の境界上において水平回転させつつ搬送する。前記バッファコンベアは、前記水平回転コンベアの上流に設けられ、前記水平回転コンベアよりも遅い速度でワークを搬送する。前記射出コンベアは、前記バッファコンベアと前記水平回転コンベアの間に設けられ、前記バッファコンベアよりも速い速度で前記バッファコンベア上のワークを前記搬送面の境界へ向けて射出する。前記複数のカメラは、前記水平回転コンベアの水平回転方向におけるワークの全周が撮像可能となるように搬送向きに沿って間隔を空けて設けられる。前記ＡＩ推論部は、ワークの画像から学習された学習モデルを用いて前記カメラの撮像画像に対するＡＩ推論を行う。前記コントローラは、前記ＡＩ推論部の推論結果に基づいてワークの良否判定を行う。

【発明の効果】

【0009】

実施形態の一態様によれば、効率的かつ高精度なワークの全周検査を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、実施形態に係る検査装置のハードウェア構成例を示す図である。

【図2】図２は、水平回転コンベアの説明図である。

【図3】図３は、バッファコンベア、射出コンベアおよび水平回転コンベアの速度の関係を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係るワークの説明図である。

【図5】図５は、実施形態に係る検査方法の説明図である。

【図6】図６は、実施形態に係る制御装置の構成例を示すブロック図である。

【図7】図７は、トラッキング情報の説明図である。

【図8】図８は、カメラ制御情報の説明図である。

【図9】図９は、判定部による判定処理の説明図である。

【図10】図１０は、実施形態に係るＡＩ推論装置の構成例を示すブロック図である。

【図11】図１１は、推論モデルの説明図である。

【図12】図１２は、実施形態に係る検査装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、第１変形例の説明図である。

【図14】図１４は、第２変形例の説明図である。

【図15】図１５は、第３変形例の説明図である。

【図16】図１６は、第３変形例の補足説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、添付図面を参照して、本願の開示する検査装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

【0012】

まず、実施形態に係る検査装置１のハードウェア構成例から説明する。図１は、実施形態に係る検査装置１のハードウェア構成例を示す図である。なお、図１を含め、以下に示す各図には、説明を分かりやすくするために、鉛直方向をＺ軸の負方向とするＸＹＺ３軸の直交座標系を図示する場合がある。

【0013】

検査装置１は、効率的かつ高精度なＡＩ推論によるワークＷの全周検査が可能となるように設けられる装置である。図１に示すように、検査装置１は、制御装置１０と、操作パネル２０と、ＡＩ推論装置３０とを有する。制御装置１０は、検査装置１の全体を制御するコントローラである。制御装置１０は、たとえばＰＬＣ（Programmable Logic Controller）やコンピュータ等によって実現される。

【0014】

操作パネル２０は、制御装置１０への入出力を受け付けるインターフェイス装置である。操作パネル２０は、たとえばタッチパネルディスプレイ等によって実現される。

【0015】

ＡＩ推論装置３０は、後述するカメラ２２０から入力されるワークＷの撮像データに対するＡＩ推論を実行する装置である。ＡＩ推論装置３０は、たとえば産業用パソコン等によって実現される。ＡＩ推論装置３０は、構内ネットワーク等を介して制御装置１０と接続され、ＡＩ推論による推論結果を制御装置１０へ出力する。

【0016】

また、検査装置１はさらに、バッファコンベア１１０と、射出コンベア１２０と、水平回転コンベア１３０と、良品コンベア１４０と、不良品コンベア１５０と、排除機構１６０とを有する。図１に示すように、搬送方向はＸ軸の正方向である。

【0017】

また、検査装置１はさらに、複数の通過センサ２１０と、複数のカメラ２２０とを有する。なお、本実施形態では、通過センサ２１０は、第１通過センサ２１０－１、第２通過センサ２１０－２、第３通過センサ２１０－３および第４通過センサ２１０－４の４つが設けられる例を挙げる。

【0018】

また、本実施形態では、カメラ２２０は、第１カメラ２２０－１、第２カメラ２２０－２および第３カメラ２２０－３の３つが設けられる例を挙げる。

【0019】

バッファコンベア１１０は、射出コンベア１２０および水平回転コンベア１３０の上流に設けられ、水平回転コンベア１３０よりも遅い速度でワークＷを搬送するコンベアである。

【0020】

バッファコンベア１１０は、一旦速度を落とすもしくはローラコンベア等を採用することによって、ランダムな間隔で流れてくるワークＷの間隔をゼロの状態（ワークＷが詰まった状態）にする。

【0021】

射出コンベア１２０は、バッファコンベア１１０および水平回転コンベア１３０の間に設けられ、バッファコンベア１１０上のワークＷを後述する低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の搬送面の境界へ向けて射出するコンベアである。

【0022】

射出コンベア１２０は、バッファコンベア１１０よりも速い速度でワークＷを搬送することで、ワークＷの間隔を空けつつ水平回転コンベア１３０へワークＷを射出する。

【0023】

射出コンベア１２０は、サーボモータ１２０ａと、サーボアンプ１２０ｂとを有する。サーボモータ１２０ａは、射出コンベア１２０を駆動する。サーボアンプ１２０ｂは、構内ネットワーク等を介して制御装置１０と接続され、制御装置１０からの制御信号に基づいてサーボモータ１２０ａの回転を制御する。

【0024】

なお、バッファコンベア１１０および射出コンベア１２０は、平行なガイドｇ１を有する。ガイドｇ１は、バッファコンベア１１０および射出コンベア１２０上のワークＷを、各コンベアの幅方向（Ｙ軸方向）において位置合わせしつつ搬送方向へ向けて誘導する。

【0025】

水平回転コンベア１３０は、射出コンベア１２０によって射出されたワークＷをＺ軸まわりに水平回転させつつ搬送方向へ向けて搬送するコンベアである。水平回転コンベア１３０は、低速コンベア１３１と、高速コンベア１３２とを有する。

【0026】

低速コンベア１３１は、サーボモータ１３１ａと、サーボアンプ１３１ｂとを有する。サーボモータ１３１ａは、低速コンベア１３１を駆動する。サーボアンプ１３１ｂは、構内ネットワーク等を介して制御装置１０と接続され、制御装置１０からの制御信号に基づいてサーボモータ１３１ａの回転を制御する。

【0027】

高速コンベア１３２は、サーボモータ１３２ａと、サーボアンプ１３２ｂとを有する。サーボモータ１３２ａは、高速コンベア１３２を駆動する。サーボアンプ１３２ｂは、構内ネットワーク等を介して制御装置１０と接続され、制御装置１０からの制御信号に基づいてサーボモータ１３２ａの回転を制御する。なお、サーボモータ１３１ａ，１３２ａは「回転駆動部」の一例に相当する。また、サーボアンプ１３１ｂ，１３２ｂは「回転制御部」の一例に相当する。

【0028】

ここで、水平回転コンベア１３０、ならびに、バッファコンベア１１０、射出コンベア１２０および水平回転コンベア１３０の速度の関係についてより具体的に説明する。図２は、水平回転コンベア１３０の説明図である。また、図３は、バッファコンベア１１０、射出コンベア１２０および水平回転コンベア１３０の速度の関係を示す図である。

【0029】

図２に示すように、水平回転コンベア１３０の低速コンベア１３１および高速コンベア１３２は、それぞれの搬送面が同一水平面（ＸＹ平面）上で隣接するように設けられる。前述のサーボモータ１３１ａは、高速コンベア１３２よりも低速に、軸ａｘＬまわりに低速コンベア１３１を駆動する。

【0030】

一方、前述のサーボモータ１３２ａは、低速コンベア１３１よりも高速に、軸ａｘＨまわりに高速コンベア１３２を駆動する。このようにすることで、高速コンベア１３２上のワークＷの１／２の部分は高速コンベア１３２の速度に合わせて搬送方向に進もうとし、低速コンベア１３１上のワークＷの１／２の部分は高速コンベア１３２の速度に合わせようとする力が作用する。

【0031】

その結果、ワークＷは、低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の速度差に応じた水平回転をしつつ、搬送方向へ向けて搬送される。

【0032】

図２の例では、ワークＷは、Ｚ軸の正方向側から視た平面視で、低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の搬送面の境界上を時計回りに水平回転しつつ、搬送方向へ向けて搬送される。なお、本実施形態では、低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の位置関係が図２に示す通りであるものとするが、当該位置関係は左右逆であってもよい。この場合、ワークＷは、図２の例とは逆に反時計回りに水平回転することとなる。

【0033】

このように、水平回転コンベア１３０は、この低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の速度差によって、ワークＷを低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の搬送面の境界上において水平回転させつつ搬送する。

【0034】

なお、本実施形態では、ＡＩ推論を用いた効率的かつ高精度なワークＷの全周検査を実現するために、水平回転コンベア１３０に対し敢えてワークＷのガイドを設けない。したがって、ワークＷが低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の搬送面の境界上を所定の間隔を空けつつ通過するように、当該境界へ向けてワークＷを水平回転コンベア１３０へ射出する必要がある。

【0035】

このため、本実施形態では、図３に示すように、バッファコンベア１１０の速度ａ、射出コンベア１２０の速度ｂ、低速コンベア１３１の速度ｃおよび高速コンベア１３２の速度ｄを、速度ｄ＞速度ｃ≧速度ｂ＞速度ａの関係となるように設定する。また、前述のガイドｇ１は、ワークＷが確実に前述の境界へ向けて射出されるようにワークＷを位置合わせするよう設けられる。なお、バッファコンベア１１０がワークＷの間隔をゼロにすることなくワークＷを程よい間隔で搬送する構成である場合、速度ａ，ｂの関係は速度ｂ≧速度ａとなるように設定されてもよい。この場合、バッファコンベア１１０および射出コンベア１２０は、一体となってワークＷを前述の境界へ向けて射出する射出コンベアとして機能する。

【0036】

図１の説明に戻る。良品コンベア１４０は、ＡＩ推論を用いた良否判定により良品と判定されたワークＷを搬送するコンベアである。良品コンベア１４０は、ガイドｇ２を有する。ガイドｇ２は、水平回転コンベア１３０を通過した良品のワークＷを良品コンベア１４０の幅方向（Ｙ軸方向）において位置合わせしつつ、さらなる搬送方向へ向けて誘導する。不良品コンベア１５０は、ＡＩ推論を用いた良否判定により不良品と判定されたワークＷを搬送するコンベアである。

【0037】

排除機構１６０は、不良品と判定されたワークＷを不良品コンベア１５０へ向けてラインから排除する機構である。排除機構１６０は、構内ネットワーク等を介して制御装置１０と接続され、制御装置１０から入力される排除指令に基づいてワークＷを排除する。排除機構１６０は、ワークＷの性状、ラインの構成等により、プッシャ、リジェクトアーム、エアシュート、フラップコンベア、シャトルコンベア、振分コンベア、ロボット等から選択が可能である。

【0038】

通過センサ２１０はそれぞれ、水平回転コンベア１３０の所定の通過位置においてワークＷの通過を検出するように設けられる。通過センサ２１０は、たとえば光センサ等によって実現される。通過センサ２１０は、構内ネットワーク等を介して制御装置１０と接続され、ワークＷの通過を検出すると制御装置１０に対し通過センサ信号を出力する。

【0039】

カメラ２２０はそれぞれ、通過センサ２１０に対応する所定の撮像位置に設けられる。本実施形態では、第１カメラ２２０－１は、第１通過センサ２１０－１に対応する位置に設けられる。また、第２カメラ２２０－２は、第２通過センサ２１０－２に対応する位置に設けられる。また、第３カメラ２２０－３は、第３通過センサ２１０－３に対応する位置に設けられる。なお、前述の排除機構１６０は、第４通過センサ２１０－４に対応する所定の排除位置に設けられる。

【0040】

カメラ２２０はそれぞれ、構内ネットワーク等を介して制御装置１０およびＡＩ推論装置３０と接続される。そして、カメラ２２０はそれぞれ、制御装置１０からシャッタートリガ信号が入力されたタイミングでワークＷを撮像する。また、カメラ２２０はそれぞれ、撮像したワークＷの撮像画像（撮像データ）をＡＩ推論装置３０へ転送する。

【0041】

なお、カメラ２２０は、ワークＷの種別、形状、材質、重量および前述の速度差による回転速度のうちの少なくともいずれかに基づいて予め調整されたカメラ２２０の配置に関する配置情報に基づいて配置される。

【0042】

この配置情報に基づき、カメラ２２０は、たとえば図１に示すように、水平回転コンベア１３０の幅方向における片側に沿って設けられる。なお、図１に示すカメラ２２０の配置例はあくまで一例である。その他の変形例については、図１３～図１６を用いた説明で後述する。

【0043】

また、図１に示したカメラ２２０の配置例は、実施形態に係るワークＷに応じた配置情報に基づく一例を示すものである。ここで、図４は、実施形態に係るワークＷの説明図である。

【0044】

図４に示すように、実施形態に係るワークＷは、本体部分が円筒状のボトル形状を有するワークであるものとする。また、ワークＷは、たとえば図２に示したように平面視で時計回りに水平回転させた場合に、特定の一方向から順にラベルＬ１、マークＭ１およびラベルＬ２が視認可能なワークであるものとする。

【0045】

本実施形態は、このワークＷを第１カメラ２２０－１、第２カメラ２２０－２および第３カメラ２２０－３の３つにより１２０°間隔で撮像するカメラ２２０の配置例としている。以下、この配置例を用いた検査方法について具体的に説明する。

【0046】

図５は、実施形態に係る検査方法の説明図である。まず、検査装置１の上流側からバッファコンベア１１０へ連続してワークＷが流れてくる。なお、図５の例では、ワークＷは１列化されているが、１列化されていない場合はバッファコンベア１１０において１列化する機構を設ける。

【0047】

また、制御装置１０は、サーボアンプ１２０ｂ，１３１ｂ，１３２ｂに対しそれぞれサーボモータ１２０ａ，１３１ａ，１３２ａの回転速度を制御する制御信号を出力し、射出コンベア１２０および水平回転コンベア１３０を駆動させる（ステップＳ１）。

【0048】

射出コンベア１２０は、ワークＷの間隔を一定間隔にしつつ水平回転コンベア１３０へワークＷを射出する。射出されたワークＷは水平回転コンベア１３０上を水平回転しつつ搬送される。

【0049】

そして、ワークＷが第１通過センサ２１０－１を通過すると、第１通過センサ２１０－１は通過センサ信号を制御装置１０へ出力する（ステップＳ２）。制御装置１０は、通過センサ信号を取得すると、第１通過センサ２１０－１に対応する第１カメラ２２０－１に対し、シャッタートリガ信号を出力する（ステップＳ３）。

【0050】

なお、制御装置１０は、通過センサ信号を取得して一定タイマ経過後、あるいは、通過センサ信号を取得時のサーボモータ１３１ａ，１３２ａでラッチ取得した位置から一定距離の搬送後、シャッタートリガ信号を出力する。ここに言う「ラッチ取得した位置」は、通過センサ信号がオンした瞬間のサーボモータ１３１ａ，１３２ａの回転位置である。当該位置は、システム構成に応じてサーボアンプ１３１ｂ，１３２ｂまたは制御装置１０がサーボモータ１３１ａ，１３２ａに設けられたエンコーダ等の位置検出器から取得する。一定タイマや一定距離は、コンベア速度や得たいワークＷの回転量などに応じて調整する。

【0051】

そして、第１カメラ２２０－１は、シャッタートリガ信号に応じてワークＷを撮像し、撮像データをＡＩ推論装置３０へ転送する（ステップＳ４）。ＡＩ推論装置３０は、転送された第１カメラ２２０－１の撮像範囲におけるワークＷの撮像データに基づいてＡＩ推論を実行し、推論結果を制御装置１０へ出力する（ステップＳ５）。

【0052】

制御装置１０は、ステップＳ２の通過センサ信号が示すポジションデータとステップＳ５の推論結果とを関連付けて記憶する。また、制御装置１０は、この記憶した情報に基づいてワークＷの位置を追跡するトラッキング制御を行う。

【0053】

その間、ワークＷは、水平回転しながら水平回転コンベア１３０上を搬送される。そして、ワークＷが順に第２通過センサ２１０－２，第３通過センサ２１０－３を通過すると、同様の手順でステップＳ２～Ｓ５が繰り返される。

【0054】

なお、このとき、ステップＳ５では、ＡＩ推論装置３０は、第２カメラ２２０－２から転送された撮像データに基づいては、第２カメラ２２０－２の撮像範囲におけるワークＷのＡＩ推論を実行し、推論結果を制御装置１０へ出力する。同様に、ＡＩ推論装置３０は、第３カメラ２２０－３から転送された撮像データに基づいては、第３カメラ２２０－３の撮像範囲におけるワークＷのＡＩ推論を実行し、推論結果を制御装置１０へ出力する。

【0055】

そして、ワークＷが最後の第４通過センサ２１０－４を通過すると、制御装置１０は、追跡してきたワークＷの推論結果を統合して総合判定する。そして、制御装置１０は、１つでもワークＷを不良品と推論する推論結果があれば、該当のワークＷをラインから排除させる排除指令を排除機構１６０へ出力する（ステップＳ６）。排除機構１６０は、この排除指令に基づいて該当のワークＷを不良品コンベア１５０へ排除することとなる。

【0056】

次に、制御装置１０の構成例について説明する。図６は、実施形態に係る制御装置１０の構成例を示すブロック図である。なお、図６および後に示す図１０では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

【0057】

換言すれば、図６および図１０に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

【0058】

また、図６および図１０を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、説明を省略する場合がある。

【0059】

図６に示すように、実施形態に係る制御装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。通信部１１は、ネットワークアダプタ等によって実現される。通信部１１は、前述の構内ネットワークと有線または無線で接続され、ＡＩ推論装置３０、サーボアンプ１２０ｂ，１３１ｂ，１３２ｂ、排除機構１６０、通過センサ２１０およびカメラ２２０との間で各種情報の送受信を行う。また、通信部１１は、ネットワーク通信に限らず、制御装置１０と接続された各種機器とのＩ／Ｏ入出力も行う。

【0060】

記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の記憶デバイス、または、ハードディスク装置、光ディスク装置等のディスク装置などによって実現される。図６の例では、記憶部１２は、コンベア制御情報１２ａと、トラッキング情報１２ｂと、カメラ制御情報１２ｃと、排除機構制御情報１２ｄと、シーケンス制御情報１２ｅと、監視情報１２ｆと、アラーム情報１２ｇとを記憶する。

【0061】

コンベア制御情報１２ａは、各コンベアの制御に関する各種の制御パラメータを含む情報である。後述するコンベア制御部１３ａは、サーボモータ１３１ａ，１３２ａのそれぞれの回転を制御することによって、前述の速度差による水平回転コンベア１３０におけるワークＷの水平回転量および搬送速度を制御する。コンベア制御情報１２ａは、少なくともこのサーボモータ１３１ａ，１３２ａの回転の制御に関する各種の制御パラメータを含む。コンベア制御情報１２ａは、ラインの状況等に応じてたとえば操作パネル２０から適宜調整することが可能である。

【0062】

トラッキング情報１２ｂは、水平回転コンベア１３０上でワークＷを追跡するポジションデータを含むトラッキングに関する情報である。図７は、トラッキング情報１２ｂの説明図である。

【0063】

図７に示すように、本実施形態の場合、トラッキング情報１２ｂは、第１ポジションデータと、第２ポジションデータと、第３ポジションデータとを含む。第１ポジションデータは、第１通過センサ２１０－１の位置およびこれに対応する第１カメラ２２０－１の位置に対応するデータである。

【0064】

同様に、第２ポジションデータは、第２通過センサ２１０－２の位置およびこれに対応する第２カメラ２２０－２の位置に対応するデータである。同様に、第３ポジションデータは、第３通過センサ２１０－３の位置およびこれに対応する第３カメラ２２０－３の位置に対応するデータである。

【0065】

これらは、ワークＷの通過順に応じ、第１ポジションデータ、第２ポジションデータおよび第３ポジションデータの順に記憶される。

【0066】

また、各ポジションデータは、ＡＩ推論装置３０による推論結果が関連付けて記憶される。図７の例では、第１ポジションデータは、ワークＷが第１通過センサ２１０－１を通過し、これに応じて第１カメラ２２０－１へシャッタートリガ信号が出力され、これに応じた撮影データに基づく推論結果が良品であったことを示している。

【0067】

また、第２ポジションデータは、ワークＷが第２通過センサ２１０－２を通過し、これに応じて第２カメラ２２０－２へシャッタートリガ信号が出力され、これに応じた撮影データに基づく推論結果が不良品であったことを示している。

【0068】

また、第３ポジションデータは、ワークＷが第３通過センサ２１０－３を通過したが、第３カメラ２２０－３へのシャッタートリガ信号の出力、および、これに応じた撮影データに基づくＡＩ推論は行われていないことを示している。後述するトラッキング制御部１３ｃは、このようなトラッキング情報１２ｂに基づいてワークＷを追跡するトラッキング制御を行う。

【0069】

なお、図７に示した例はあくまで一例であって、トラッキング情報１２ｂのデータ構造等を限定するものではない。

【0070】

図６の説明に戻る。カメラ制御情報１２ｃは、各カメラ２２０の制御に関する各種の制御パラメータを含む情報である。図８は、カメラ制御情報１２ｃの説明図である。

【0071】

図８に示すように、本実施形態の場合、カメラ制御情報１２ｃは、ワークＷが水平回転コンベア１３０へ進入した時点Ｔ０から水平回転し始めて回転量が１２０°、２４０°および３６０°となる時点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３のそれぞれにおいてシャッタートリガ信号が各カメラ２２０へ出力されるように設定される。

【0072】

前述の通過センサ信号に対応する一定タイマや一定距離は、たとえばこれら時点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３から換算されて設定される。カメラ制御情報１２ｃは、ラインの状況等に応じてたとえば操作パネル２０から適宜調整することが可能である。後述するカメラ制御部１３ｄは、このようなカメラ制御情報１２ｃに基づいて各カメラ２２０を制御する。

【0073】

図６の説明に戻る。排除機構制御情報１２ｄは、排除機構１６０の制御に関する各種の制御パラメータを含む情報である。シーケンス制御情報１２ｅは、検査装置１におけるシーケンス制御に関する各種の制御パラメータを含む情報である。

【0074】

監視情報１２ｆは、後述する監視部１３ｈが監視する検査装置１の各種機器の監視状況に関する情報である。アラーム情報１２ｇは、後述する警報部１３ｉによってたとえば操作パネル２０へ通知される各種のアラームが蓄積される情報である。

【0075】

制御部１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、記憶部１２に記憶されている図示略の各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現することができる。

【0076】

制御部１３は、コンベア制御部１３ａと、取得部１３ｂと、トラッキング制御部１３ｃと、カメラ制御部１３ｄと、判定部１３ｅと、排除機構制御部１３ｆと、シーケンス制御部１３ｇと、監視部１３ｈと、警報部１３ｉとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

【0077】

コンベア制御部１３ａは、通信部１１を介し、コンベア制御情報１２ａに基づいてサーボモータ１２０ａの回転を制御する制御信号をサーボアンプ１２０ｂへ出力することによって射出コンベア１２０の駆動を制御する。

【0078】

また、コンベア制御部１３ａは、通信部１１を介し、コンベア制御情報１２ａに基づいてサーボモータ１３１ａ，１３２ａの回転を制御する制御信号をサーボアンプ１３１ｂ，１３２ｂへ出力することによって水平回転コンベア１３０の駆動を制御する。

【0079】

また、コンベア制御部１３ａは、通信部１１を介し、コンベア制御情報１２ａに基づいてその他の各コンベアの駆動を制御する制御信号を各コンベアへ出力することによって各コンベアの駆動を適宜制御する。

【0080】

取得部１３ｂは、通信部１１を介し、各通過センサ２１０から通過センサ信号を取得する。また、取得部１３ｂは、通信部１１を介し、ＡＩ推論装置３０から推論結果を取得する。

【0081】

トラッキング制御部１３ｃは、取得部１３ｂによって取得された通過センサ信号、推論結果およびトラッキング情報１２ｂに基づいて、水平回転コンベア１３０上のワークＷの位置を追跡するトラッキング制御を行う。

【0082】

カメラ制御部１３ｄは、通信部１１を介し、取得部１３ｂによって取得された通過センサ信号およびカメラ制御情報１２ｃに基づいて、各カメラ２２０に対しシャッタートリガ信号を出力する。

【0083】

判定部１３ｅは、取得部１３ｂによって取得された最後の第４通過センサ２１０－４の通過センサ信号をトリガとして、トラッキング情報１２ｂに含まれる各ポジションデータの推論結果を統合し、総合判定を行う判定処理を実行する。

【0084】

図９は、判定部１３ｅによる判定処理の説明図である。図９に示すように、判定部１３ｅは、各ポジションデータの推論結果を統合し、いずれの推論結果でも良品と推論された場合にのみ、総合判定結果を良品とする（図中のパターンＰ１参照）。

【0085】

一方、判定部１３ｅは、１つでもワークＷを不良品と推論する推論結果があれば、総合判定結果を不良品とする（図中のパターンＰ２～Ｐ４参照）。そして、この場合、判定部１３ｅは、排除機構制御部１３ｆに該当のワークＷをラインから排除させる。

【0086】

図６の説明に戻る。排除機構制御部１３ｆは、通信部１１を介し、判定部１３ｅによって不良品であると判定されたワークＷをラインから排除させる排除指令を排除機構１６０に対し出力する。

【0087】

シーケンス制御部１３ｇは、操作パネル２０を介した操作や、シーケンス制御情報１２ｅおよび監視情報１２ｆ等に応じて検査装置１におけるシーケンス制御を実行する。

【0088】

監視部１３ｈは、通信部１１を介し、検査装置１に含まれる各種機器の状況を監視する。また、監視部１３ｈは、監視状況を監視情報１２ｆへ記録する。また、監視部１３ｈは、監視状況に応じて必要となる検査装置１のインターロック制御を行う。

【0089】

警報部１３ｉは、監視部１３ｈによって監視される監視状況に応じてアラームの通知が必要な場合、当該アラームをたとえば操作パネル２０に対し通知する。なお、アラームは、操作パネル２０に限らず、たとえばラインの管理者等が携帯する端末装置などへ通知されてもよい。

【0090】

次に、ＡＩ推論装置３０の構成例について説明する。図１０は、実施形態に係るＡＩ推論装置３０の構成例を示すブロック図である。

【0091】

図１０に示すように、実施形態に係るＡＩ推論装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３とを有する。通信部３１は、ネットワークアダプタ等によって実現される。通信部３１は、前述の構内ネットワークと有線または無線で接続され、制御装置１０およびカメラ２２０との間で各種情報の送受信を行う。

【0092】

記憶部３２は、上述した記憶部１２と同様に、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の記憶デバイス、または、ハードディスク装置、光ディスク装置等のディスク装置などによって実現される。図１０の例では、記憶部３２は、推論モデル３２ａを記憶する。

【0093】

推論モデル３２ａは、ワークＷの良否を推論することが可能となるようにワークＷの画像から深層学習等の機械アルゴリズムを用いて学習された学習モデルである。図１１は、推論モデル３２ａの説明図である。

【0094】

図１１に示すように、推論モデル３２ａは、ワークＷの全周分の画像を学習用画像とした機械学習によって、推論対象画像が入力された場合に当該推論対象画像の良否に関する推論結果を出力するように学習される。学習用画像は、ワークＷの全周分の画像を合成した全周画像であってもよい。推論モデル３２ａは、たとえば図示略の学習装置において学習され、予めＡＩ推論装置３０へ格納される。

【0095】

図１１は、たとえば本体の一部に汚れや傷、印刷不良等々の不具合ｄ１があるワークＷの撮像データが推論対象画像として入力された場合に、推論モデル３２ａを用いて不良品と推論される例を示している。

【0096】

なお、推論モデル３２ａを学習するアルゴリズムは、ワークＷの良品の画像からワークＷの良否を推論可能となるように学習するアルゴリズムであってもよいし、不良品の画像からワークＷの良否を推論可能となるように学習するアルゴリズムであってもよい。また、良品および不良品双方の画像から学習するアルゴリズムであってもよい。

【0097】

また、推論モデル３２ａを学習するアルゴリズムは、教師あり学習であってもよいし、教師なし学習であってもよい。

【0098】

図１０の説明に戻る。制御部３３は、上述した制御部１３と同様に、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、記憶部３２に記憶されている図示略の各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３３は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。

【0099】

制御部３３は、取得部３３ａと、推論部３３ｂと、出力部３３ｃとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

【0100】

取得部３３ａは、通信部３１を介し、各カメラ２２０から転送されるワークＷの撮像データを取得する。

【0101】

推論部３３ｂは、推論モデル３２ａを読み込み、取得部３３ａによって撮像データが取得された場合に、当該撮像データを推論モデル３２ａへ入力する。また、推論部３３ｂは、撮像データを入力した結果、推論モデル３２ａから出力される推論結果を取得する。また、推論部３３ｂは、推論モデル３２ａから取得した推論結果を出力部３３ｃへ通知する。

【0102】

出力部３３ｃは、通信部３１を介し、推論部３３ｂから通知された推論結果を制御装置１０へ向けて出力する。

【0103】

次に、検査装置１が実行する処理手順について、図１２を用いて説明する。図１２は、実施形態に係る検査装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。

【0104】

図１２に示すように、バッファコンベア１１０にワークＷがある場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、射出コンベア１２０が水平回転コンベア１３０へワークＷを射出する（ステップＳ１０２）。これにより、ワークＷは、低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の搬送面の境界上において水平回転しつつ搬送される。なお、バッファコンベア１１０にワークＷがない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、処理を終了する。

【0105】

水平回転コンベア１３０上においてワークＷが通過センサ２１０を通過すると、制御装置１０が通過センサ信号を取得する（ステップＳ１０３）。そして、制御装置１０は、トラッキング制御において、当該ワークＷが通過する最後の通過センサ２１０であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

【0106】

最後の通過センサ２１０でない場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、制御装置１０はポジションデータを記憶する（ステップＳ１０５）。そして、制御装置１０は、通過センサ信号に対応するカメラ２２０へシャッタートリガ信号を出力する（ステップＳ１０６）。

【0107】

そして、出力されたシャッタートリガ信号に応じ、カメラ２２０がワークＷを撮像し、撮像データをＡＩ推論装置３０へ転送する（ステップＳ１０７）。転送された撮像データに対しては、ＡＩ推論装置３０がＡＩ推論を実行し、推論結果を制御装置１０へ出力する（ステップＳ１０８）。

【0108】

そして、制御装置１０が推論結果をポジションデータに関連付けて記憶し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０３からの処理を繰り返す。

【0109】

一方、ステップＳ１０４で最後の通過センサ２１０である場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、制御装置１０が推論結果を総合判定し（ステップＳ１１０）、ワークＷが不良品であるか否かを判定する（ステップＳ１１１）。

【0110】

ここで、不良品である場合（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、制御装置１０が排除機構１６０へ排除指令を出力し（ステップＳ１１２）、該当のワークＷをラインから排除させる。不良品でない場合（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、ワークＷをラインから排除させない。そして、ステップＳ１０１からの処理を繰り返す。

【0111】

なお、図１２では、説明の便宜上、ステップＳ１１１の良否判定の結果後に射出コンベア１２０が水平回転コンベア１３０へワークＷを射出するように図示しているが、ステップＳ１０１，Ｓ１０２とステップＳ１０３以降の処理とは同期しなくともよい。

【0112】

すなわち、ステップＳ１０１，Ｓ１０２は、バッファコンベア１１０にワークＷがある限りステップＳ１０３以降とは非同期に繰り返されてよい。また、ステップＳ１０３～ステップＳ１１２は、ワークＷが射出された順にオーバーラップしながら繰り返されてよい。

【0113】

上述してきたように、実施形態に係る検査装置１は、水平回転コンベア１３０と、バッファコンベア１１０と、射出コンベア１２０と、複数のカメラ２２０と、ＡＩ推論装置３０（「ＡＩ推論部」の一例に相当）と、制御装置１０（「コントローラ」の一例に相当）とを備える。水平回転コンベア１３０は、それぞれの搬送面が同一水平面上で隣接するように設けられる低速コンベア１３１および高速コンベア１３２（「第１のコンベアおよび第２のコンベア」の一例に相当）を有し、低速コンベア１３１および高速コンベア１３２の速度差によってワークＷを上記搬送面の境界上において水平回転させつつ搬送する。バッファコンベア１１０は、水平回転コンベア１３０の上流に設けられ、水平回転コンベア１３０よりも遅い速度でワークＷを搬送する。射出コンベア１２０は、バッファコンベア１１０と水平回転コンベア１３０の間に設けられ、バッファコンベア１１０よりも速い速度でバッファコンベア１１０上のワークＷを上記搬送面の境界へ向けて射出する。複数のカメラ２２０は、水平回転コンベア１３０の水平回転方向におけるワークＷの全周が撮像可能となるように搬送向きに沿って間隔を空けて設けられる。ＡＩ推論装置３０は、ワークＷの画像から学習された学習モデルを用いてカメラ２２０の撮像画像に対するＡＩ推論を行う。制御装置１０は、ＡＩ推論装置３０の推論結果に基づいてワークＷの良否判定を行う。

【0114】

したがって、実施形態に係る検査装置１によれば、効率的かつ高精度なワークＷの全周検査を実現することができる。

【0115】

なお、上述した実施形態では、３つのカメラ２２０が水平回転コンベア１３０の幅方向における片側に沿って設けられるカメラ２２０の配置例を示したが、カメラ２２０の配置例にはいくつかの変形例を挙げることができる。

【0116】

この変形例について、図１３～図１６を用いて説明する。図１３は、第１変形例の説明図である。また、図１４は、第２変形例の説明図である。また、図１５は、第３変形例の説明図である。また、図１６は、第３変形例の補足説明図である。

【0117】

図１３に示すように、カメラ２２０は、水平回転コンベア１３０の幅方向における両側に沿って設けられてもよい。また、カメラ２２０は、得たいワークＷの回転量に応じて、任意の間隔で配置されてもよい。

【0118】

図１３は、第１カメラ２２０－１と第２カメラ２２０－２とが、また第３カメラ２２０－３と第４カメラ２２０－４とが、それぞれ対向するように配置された例を示している。

【0119】

また、図１３は、各カメラ２２０それぞれの撮像範囲が９０°であって、ワークＷが９０°回転する間に４つのカメラ２２０によって全周分の撮像データを取得可能である例を示している。

【0120】

このように、水平回転コンベア１３０の幅方向における両側に沿ってカメラ２２０を設けることによって、水平回転コンベア１３０の全長を短くし、検査装置１をコンパクト化させるのに資することができる。

【0121】

なお、図１３では、水平回転コンベア１３０の両側でカメラ２２０が対向する例を挙げたが、対向せずに互い違いとなるように設けられてもよい。

【0122】

また、これまでは、カメラ２２０がワークＷを側方から撮像するように設けられる例を挙げたが、図１４に示すように、カメラ２２０はワークＷを斜め方向から撮像するように設けられてもよい。

【0123】

この場合、たとえばワークＷが斜め方向から視たときの形状が特徴的であるような形状を有する場合などに有効となる。

【0124】

また、図１５に示すように、カメラ２２０は、ワークＷを真上から撮像するように設けられてもよい。この場合、図１４と同様に、たとえばワークＷが真上方向から視たときの形状が特徴的であるような形状を有する場合などに有効である。

【0125】

また、図１６に示すように、たとえば照明環境によって真上から視たときのワークＷの一部に影Ｓが生じてしまうような場合、ワークＷが水平回転して不具合ｄ１が影Ｓから出現した画像を撮像することによって、影Ｓを原因とする検知漏れを防ぐことができる。

【0126】

また、ワークＷがボトル状の形状であり、中に飲料が充填された飲料製品であるような場合、ワークＷを真上から撮像することにより、開栓部付近の液ダレ等を不具合ｄ１として検知することが可能となる。

【0127】

また、上述した実施形態では、制御装置１０とＡＩ推論装置３０とが別体である例を挙げたが、制御装置１０とＡＩ推論装置３０とを一体に構成するようにしてもよい。

【0128】

また、上述した実施形態では、ワークＷがボトル状の形状である例を挙げたが、ワークＷの形状を限定するものではない。よって、ワークＷは、形状を問わない。また、ワークＷは、形状だけでなく、食品や飲料品、工業製品といった種別を問わない。すなわち、検査装置１は、水平回転コンベア１３０によって水平回転させつつ搬送可能なワークＷであれば、あらゆるワークＷを効率的かつ高精度に全周検査することが可能である。

【0129】

また、上述した実施形態では、１台のＡＩ推論装置３０に３台のカメラ２２０が接続される例を挙げたが、ＡＩ推論装置３０とカメラ２２０との接続関係を限定するものではない。すなわち、ＡＩ推論装置３０とカメラ２２０との接続関係は「１：ｎ」（ｎは自然数）であればよい。したがって、ワークの流れてくる速度によって１台のＡＩ推論装置３０の処理能力では間に合わない場合などには、ＡＩ推論装置３０とカメラ２２０との接続関係が「１：１」であってもよい。また、ＡＩ推論装置３０は、複数台設けられてもよい。

【0130】

また、上述した実施形態では、回転駆動部がサーボモータであり、回転制御部がサーボアンプである例に挙げたが、回転駆動部および回転制御部の構成はかかる例に限られない。たとえば、回転駆動部がサーボモータ以外の検出器（エンコーダ、レゾルバ等）付きのモータであり、回転制御部がインバータであってもよい。

【0131】

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

【符号の説明】

【0132】

１ 検査装置
１０ 制御装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
２０ 操作パネル
３０ ＡＩ推論装置
３１ 通信部
３２ 記憶部
３３ 制御部
１１０ バッファコンベア
１２０ 射出コンベア
１３０ 水平回転コンベア
１３１ 低速コンベア
１３１ａ サーボモータ
１３１ｂ サーボアンプ
１３２ 高速コンベア
１３２ａ サーボモータ
１３２ｂ サーボアンプ
１４０ 良品コンベア
１５０ 不良品コンベア
１６０ 排除機構
２１０ 通過センサ
２１０－１ 第１通過センサ
２１０－２ 第２通過センサ
２１０－３ 第３通過センサ
２１０－４ 第４通過センサ
２２０ カメラ
２２０－１ 第１カメラ
２２０－２ 第２カメラ
２２０－３ 第３カメラ
２２０－４ 第４カメラ
Ｗ ワーク

【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】