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特開2024-48487海苔等級判定処理システム、海苔等級判定方法、およびプログラム
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(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】P2024048487
(43)【公開日】2024-04-09
(54)【発明の名称】海苔等級判定処理システム、海苔等級判定方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
   G01N 21/27 20060101AFI20240402BHJP
   A23L 17/60 20160101ALI20240402BHJP
【FI】
G01N21/27 A
A23L17/60 103F
【審査請求】有
【請求項の数】2
【出願形態】OL
(21)【出願番号】P 2022154423
(22)【出願日】2022-09-28
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2023-08-03
(71)【出願人】
【識別番号】000149457
【氏名又は名称】株式会社オーツボ
(74)【代理人】
【識別番号】100177220
【弁理士】
【氏名又は名称】小木 智彦
(72)【発明者】
【氏名】大坪 誠一郎
(72)【発明者】
【氏名】春野 卯一郎
(72)【発明者】
【氏名】米田 朋生
【テーマコード(参考)】
2G059
4B019
【Fターム(参考)】
2G059AA05
2G059BB10
2G059BB11
2G059DD12
2G059EE02
2G059FF01
2G059KK04
2G059MM01
2G059PP01
4B019LT71
4B019LT80
(57)【要約】
【課題】海苔の等級判定および当該等級判定に付随する作業を自動化して、海苔の等級判定の作業を効率化する海苔等級判定処理システム、海苔等級判定方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】海苔等級判定処理システム1であって、海苔の表面画像を撮像する撮像装置200と、前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する海苔等級判定装置100と、判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字装置300と、を備える。
【選択図】図1

【特許請求の範囲】
【請求項1】
海苔の表面画像を撮像する撮像部と、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部と、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部と、
を備える海苔等級判定処理システム。
【請求項2】
前記海苔を搬送する搬送装置を備え、
前記撮像部は、搬送される前記海苔の表面画像を順次撮影する請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項3】
前記海苔が収容されていた箱に付与されている、当該海苔の生産に関する生産段階情報を読み取る読み取り装置を備え、
前記搬送装置は、前記箱から取り出された海苔を搬送し、
前記印字部は、前記生産段階情報に基づく第2のコードを、前記第1のコードと併せて前記海苔の帯上の印字する請求項2に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項4】
前記搬送中の海苔を検知する検知部を備え、
前記撮像部は、前記検知部で海苔が検知されたことに応じて、当該海苔の表面画像を撮像する請求項2に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項5】
前記等級判定部で等級が判定された前記海苔の表面画像を、前記学習モデルの教師データに追加する請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項6】
前記学習モデルは、深層学習モデルである請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項7】
海苔等級判定処理システムであって、
海苔の表面画像を撮像するステップと、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定するステップと、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字するステップと、
を含む方法。
【請求項8】
海苔等級判定処理システムを、
海苔の表面画像を撮像する撮像部、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部、
として機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、海苔等級判定処理システム、海苔等級判定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
海苔の市場価格は、等級によって決定されるため、生産者にとって、海苔の等級判定は重要な関心事である。等級判定は、乾海苔の状態で、漁業組合において、特定の検査員の目視により実施されている。しかし、人による等級判定では、例えば、検査員によって、また同じ検査員であっても疲労などによって判定結果にばらつきが生じるという問題点があった。また、検査員の高齢化による後継者不足が深刻となっているという問題点もあった。そのため、乾海苔の等級判定の自動化が要望されている。
【0003】
例えば、特許文献1には、乾海苔の色彩を色彩色差計によって測定して、L表色系における色彩値であるb値を得た後、得られたb値に基づいて乾海苔の品質を判定する判定方法が開示されている。また、特許文献2には、乾海苔をカラー撮像装置で撮像しそれをA/D変換して得た画像の各画素のRGB値に基づいて乾海苔の品質を検査する方法が開示されている
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開2002‐207012号公報
【特許文献2】特許3230217号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ところで、海苔の等級判定の作業には、乾海苔が納められた段ボール箱の梱包解き、等級判定、等級印打ち、再梱包、記録等があり、作業は早朝から深夜におよび、その労力は多大であるという問題点もあった。そのため、等級判定の自動化と併せて、等級判定に付随する作業の自動化も併せて望まれている。
【0006】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みて、乾海苔の等級判定および当該等級判定に付随する作業を自動化して、海苔の等級判定の作業を効率化する海苔等級判定処理システム、海苔等級判定方法、およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明は、海苔の表面画像を撮像する撮像部と、前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部と、判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部と、を備える海苔等級判定処理システムを提供する。
【0008】
また、本発明は、前記海苔を搬送する搬送装置を備え、前記撮像部は、搬送される前記海苔の表面画像を順次撮影する海苔等級判定処理システムを提供する。
【0009】
また、本発明は、前記海苔が収容されていた箱に付与されている、当該海苔の生産に関する生産段階情報を読み取る読み取り装置を備え、前記搬送装置は、前記箱から取り出された海苔を搬送し、前記印字部は、前記生産段階情報に基づく第2のコードを、前記第1のコードと併せて前記海苔の帯上の印字する海苔等級判定処理システムを提供する。
【0010】
また、本発明は、前記搬送中の海苔を検知する検知部を備え、前記撮像部は、前記検知部で海苔が検知されたことに応じて、当該海苔の表面画像を撮像する海苔等級判定処理システムを提供する。
【0011】
また、本発明は、前記等級判定部で等級が判定された前記海苔の表面画像を、前記学習モデルの教師データに追加する海苔等級判定処理システムを提供する。
【0012】
また、本発明は、前記学習モデルは、深層学習モデルである海苔等級判定処理システムを提供する。
【0013】
また、本発明は、海苔等級判定処理システムであって、海苔の表面画像を撮像するステップと、前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定するステップと、判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字するステップと、を含む方法を提供する。
【0014】
また、本発明は、海苔等級判定処理システムを、海苔の表面画像を撮像する撮像部、前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部、判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部、として機能させるプログラムを提供する。
【発明の効果】
【0015】
本発明によれば、乾海苔の等級判定および当該等級判定に付随する作業を自動化して、海苔の等級判定の作業を効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
図1】本発明の第1の実施形態に係る海苔等級判定処理システムの概要を説明する図である。
図2】本発明の第1の実施形態に係る海苔等級判定処理システムの機能構成を示す図である。
図3】本発明の第1の実施形態に係る等級DBを模式的に示す図である。
図4】本発明の第1の実施形態に係る海苔等級判定処理システムの海苔等級判定処理を示すフローチャートである。
図5】本発明の第2の実施形態に係る海苔等級判定処理システムの機能構成を示す図である。
図6】本発明の第2の実施形態に係る海苔等級判定処理システムの海苔等級判定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態(以下、実施形態)について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。
<第1の実施形態>
【0018】
[基本概念/基本構成]
図1は、本発明の第1の実施形態に係る海苔等級判定処理システム1の概要を説明するための図である。図1に示すように海苔等級判定処理システム1は、海苔等級判定装置100と、撮像装置200と、印字装置300と、搬送装置400とを備える。
【0019】
生産者によって梱包箱Pに箱詰めされた海苔積層体が、梱包箱Pから取り出されて搬送装置400に投入される(S1)。海苔積層体は、10帖の海苔を束ねて海苔帯(以下、単に帯という)Bと呼ばれる紙帯で閉じられたものであって、一般的に1つの梱包箱Pに18個詰められている。以下、海苔積層体を単に海苔Nといい、搬送装置400で搬送される海苔を区別する場合には、N(i=1,2,・・・nとする)とする。搬送装置400への海苔Nの投入は、作業員が行ってもよいし、ロボットアーム等を用いて自動でおこなってもよい。
【0020】
搬送装置400に投入された海苔Nが所定位置まで搬送方向に進むと、撮像装置200は、海苔Nの表面画像を撮影し、撮像された海苔Nの表面画像は海苔等級判定装置100に送信する(S2)。海苔等級判定装置100は、受信した海苔Nの表面画像と等級判定済み表面画像を用いて作成された学習モデルとに基づいて、海苔Nの等級を判定する(S3)。
【0021】
海苔等級判定装置100は、判定した等級に対応する第1のコードを印字装置300に送信する(S4)。印字装置300は第1のコードを、所定位置まで搬送装置400で搬送方向に進んだ海苔Nの帯上に印字する(S5)。
【0022】
このような海苔等級判定処理システムによれば、等級判定済みの海苔の表面画像を用いて作成された学習モデルと、撮影された海苔の表面画像とに基づいて、海苔の等級を自動で判定し、判定した等級を海苔の帯上に自動で印字することができる。それにより、海苔の等級判定の作業を効率化することができる。また、搬送装置で海苔を搬送している間に、順次、海苔の等級判定および判定した等級の海苔の帯上への印字をすることができる。それにより、海苔の等級判定および当該等級判定に付随する作業を連続的に行うことができ、海苔の等級判定の作業をさらに効率化することができる。
【0023】
[機能構成]
図2は本発明の第1の実施形態に係る海苔等級判定処理システム1の機能構成を説明するための図である。図に示すように、海苔等級判定処理システム1は、海苔等級判定装置100と、撮像装置200と、印字装置300と、搬送装置400とを備える。撮像装置200および印字装置300は、有線または無線で海苔等級判定装置100と接続されている。本実施形態において、撮像装置200および印字装置300は、海苔等級判定装置100から独立した装置であるが、海苔等級判定装置100に備えられ、各機能部として機能してもよい。また、本実施形態において、搬送装置400は、海苔等級判定装置100から独立し、かつ海苔等級判定装置100と接続されていない。
【0024】
搬送装置400は、海苔Nを搬送する、例えば、ベルトコンベアーである。具体的には、搬送装置400は、作業員等によって梱包箱Pに箱詰めされている海苔Nが投入され、投入された海苔Nを上流から下流へと搬送する。
【0025】
なお、搬送装置400が搬送する海苔Nは、重なることなく、また、積層方向に水平な平面が上部となっているのが望ましい。後述する等級判定部130での判定精度を高くするためである。また、搬送装置400が搬送する海苔Nは、所定の間隔を空けて投入されるのが望ましい。後述する撮像装置200で撮影する際に、隣り合う海苔Nの表面画像が入り込むのを防ぐためや、後述する印字装置300で印字する際に、詰まりが生じるのを防ぐためである。
【0026】
撮像装置200は、検知部210と、撮像部220とを備え、搬送装置400で搬送される海苔Nの表面画像を撮影する。詳細には、まず、検知部210が、搬送装置400で搬送される海苔Nが撮影範囲に入ったことを検知する。そして、検知されたことに応じて、撮像部220が、撮影範囲にある海苔Nの表面画像を撮影する。
【0027】
検知部210は、撮影範囲に海苔が入った否かを検知できるものであればよく、例えば光電センサーである。搬送装置400がベルトコンベアーである場合、検知部210が、搬送装置400で搬送される海苔Nが撮影範囲に入ったこと検知しやすいように、ベルトの表面色を白をはじめとする淡色とするのが望ましい。海苔Nは黒または濃緑であるので、海苔Nとベルトの表面とのコントラストを高くすることで、検知部210が海苔Nを検知しやすくなる。
【0028】
海苔等級判定装置100は、記憶部110と、画像取得部120と、等級判定部130と、学習部140とを備える。なお、本実施形態において、海苔等級判定装置100はオンプレミスとするが、クラウドサーバであってもよい。
【0029】
記憶部110は、海苔Nの表面画像を海苔Nの判定済み等級と対応付けて記憶する画像データベース(以下、DBともいう)111と、海苔の等級情報を記憶する等級DB112と、後述する学習部140で生成された学習モデルを記憶するモデルDB113と、を備える。
【0030】
画像取得部120は、撮像装置200により取得された海苔Nの表面画像を取得する。
【0031】
等級判定部130は、取得した海苔Nの表面画像と、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて作成された学習モデルとに基づいて、海苔Nの等級を判定する。詳細には、等級判定部130は、モデルDB113に記憶されている学習モデルに基づいて、海苔Nの表面画像をAIによる画像解析を行って、海苔Nの表面画像の等級を判定する。等級判定部130は、判定した等級の等級コードを、等級DB112を参照して取得し、取得した等級コードを印字装置300に送信する。
【0032】
図3に、本実施形態に係る等級DBを模式的に示す図である。図3に示すように、等級DBに格納される海苔の等級情報には、海苔Nの等級を識別する等級コード、および等級の名称である等級名の情報が含まれる。
【0033】
等級判定部130は、等級を判定した海苔Nの表面画像と、判定した等級とを対応付けて、画像DB111に記憶する。
【0034】
学習部140は、海苔Nの等級判定に用いる学習モデルを、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成する。詳細には、学習部140は、画像DB111から、等級が対応付けられた海苔の表面画像を教師データとしたディープラーニングにより、色目検査で用いられる色や色彩強度といった情報を用いた、学習モデルを生成する
【0035】
例えば、学習部140は、教師データを、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)により学習し、学習モデルを生成する。教師データが、学習モデルを訓練するための訓練データと、訓練した学習モデルを評価する検証データとを含んでいる場合、学習部140は、訓練データを畳み込みニューラルネットワークにより学習し、学習モデルを生成する。そして、学習部140は、生成した学習モデルに検証データを入力して、生成した学習モデルを判定する。
【0036】
なお、画像DB111に記憶されている、等級が対応付けられた海苔の表面画像のうち、等級判定部130で判定された等級が対応付けられた海苔の表面画像は訓練データとし、検査員等で判定された等級が対応付けられた海苔の表面画像を、検証データとするのが望ましい。
【0037】
具体的には、学習部140は、生成した学習モデルによって、予め検証データとして設定された等級判定済みの海苔の表面画像の等級を判定し、既に海苔の表面画像に対応付けられている等級との一致率が所定値以上、例えば70%以上となる場合に、生成した学習モデルは信頼性があると判断し、モデルDB113に記憶する。
【0038】
印字装置300は、検知部310と、印字部320とを備え、等級判定部130で判定した等級に対応する等級コードをバーコードに変換し、搬送装置400で搬送される海苔Nの帯上に印字する。バーコードには、一次元バーコードおよび二次元バーコードを含む。なお、等級コードはバーコード以外のコードであってもよい。
【0039】
詳細には、まず、検知部310が、搬送装置400で搬送される海苔Nが印字範囲に入ったことを検知する。そして、検知されたことに応じて、印字部320は、等級判定部130から受信した等級コードをバーコードに変換し、バーコードを印字範囲にある海苔Nの帯上に印字する。なお、印字部320は、等級を判定した日時や等級を判定した場所などの情報を、等級コードと併せてバーコードに変換してもよい。
【0040】
上記の本システムの機能構成は、あくまで一例であり、1つの機能ブロック(データベース及び機能処理部)を分割したり、複数の機能ブロックをまとめて1つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理部は、装置や端末に内蔵されたCPU(Central Processing Unit)が、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、SSD(Solid State Drive)、ハードディスクなどの記憶装置(記憶部)に格納されたコンピュータ・プログラム(例えば、基幹ソフトや上述の各種処理をCPUに実行させるアプリなど)を読み出し、CPUにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース(DB;Data Base)やメモリ上の記憶領域からテーブルなどの必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア(例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置)を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース(DB)は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わないものとする。
【0041】
図4を用いて、本発明の実施形態に係る海苔等級判定処理システム1の海苔等級判定処理について説明する。海苔等級判定処理は、海苔Nが、梱包箱Pから搬送装置400へ投入が開始されたことに応じて、開始する。
【0042】
撮像装置200が、搬送装置400で搬送される海苔Nが撮影範囲に入ると、海苔Nの表面画像を撮影する(S11)。次に、画像取得部120は、撮像装置200から海苔Nの表面画像を取得する(S12)。
【0043】
次に、等級判定部130は、S12で取得した海苔Nの表面画像と、モデルDB113の学習モデルとに基づいて、海苔Nの等級を判定する(S13)。学習モデルは、等級と海苔の表面画像とが対応付けられた教師データを用いて、S11で撮影した海苔Nの表面画像から海苔Nの等級を判定するように予め学習されている。
【0044】
等級判定部130は、S13で等級を判定した海苔Nの表面画像と、判定した等級とを対応付けて、画像DB111に記憶する(S14)。印字装置300は、S13で判定した等級に対応する等級コードを等級判定部130から取得して、バーコードに変換し、搬送装置400で搬送されている海苔Nの帯上に印字する(S15)。
【0045】
画像取得部120は、撮像装置200から海苔Ni+1の表面画像を取得したか否かを判定する(S16)。海苔Ni+1の表面画像を取得した場合には(YES)、ステップS13に処理を戻す。一方、海苔Ni+1の表面画像を取得していない場合には(NO)、処理を終了する。
【0046】
以上説明したように、第1の実施形態の海苔等級判定処理システムによれば、等級判定済みの海苔の表面画像を用いて作成された学習モデルと、撮影された海苔の表面画像とに基づいて、海苔の等級を自動で判定し、判定した等級を海苔の帯上に自動で印字することができる。それにより、海苔の等級判定の作業を効率化することができる。また、搬送装置で海苔を搬送している間に、順次、海苔の等級判定および判定した等級の海苔の帯上への印字をすることができる。それにより、海苔の等級判定および当該等級判定に付随する作業を連続的に行うことができ、海苔の等級判定の作業をさらに効率化することができる。
【0047】
予め用意された複数の等級判定済みの海苔の表面画像を用いて、ディープラーニングすることにより、等級未判定の海苔の等級表面画像の等級判定に用いる学習モデルを生成できる。それにより、ディープラーニングによって得られた学習モデルを用いて、海苔の等級が判断されるため、判定精度が向上する。
【0048】
<第2の実施形態>
以下、図5,6を用いて、第2の実施形態の海苔等級判定処理システム2について説明する。海苔等級判定処理システム2は、以下に示す点を除いて、第1の実施形態の海苔等級判定処理システム1と同様に構成されている。なお、図5では、第1の実施形態と同様に構成された機能部には、同一の符号を付している。また、図6では、第1の実施形態と同様の処理内容のステップには、同一の符号を付している。
【0049】
海苔等級判定処理システム2は、海苔等級判定装置101と、海苔等級判定装置101に接続された、読み取り装置500と、撮像装置200と、印字装置301と、搬送装置400とを備える。読み取り装置500は、有線または無線で海苔等級判定装置101と接続されている。本実施形態において、読み取り装置500は、海苔等級判定装置101から独立した装置であるが、海苔等級判定装置101に備えられ、各機能部として機能してもよい。
【0050】
読み取り装置500は、海苔Nが箱詰めされた梱包箱Pに付与されているバーコードから生産段階情報を読み取る、例えば、バーコードリーダである。海苔Nが箱詰めされた梱包箱Pに付与されているバーコードは、生産者名、漁場、製造日時といった生産段階の情報を含み、海苔生産者が作成して梱包箱Pに付与する。本実施形態において、海苔Nが箱詰めされた梱包箱Pに付与されているバーコードと海苔の帯上に印字されるバーコードとを区別するために、前者のバーコードを第2のバーコード、後者のバーコードを第1のバーコードという。なお、梱包箱Pに付与されるのは、バーコード以外のコードであってもよい。
【0051】
海苔等級判定装置101は、記憶部150と、生産段階情報取得部160と、生産段階情報送信部170と、画像取得部120と、等級判定部130と、学習部140と、を備える。記憶部150は、画像DB111と、等級DB112と、モデルDB113と、生産段階情報DB154と、を備える。
【0052】
生産段階情報取得部160は、読み取り装置500で読み取られた生産段階情報を取得し、生産段階情報DB154に記憶する。
【0053】
生産段階情報送信部170は、等級判定部130が、海苔Nの等級コードを印字装置301に送信する際に、生産段階情報DB154を参照して取得した海苔Nの生産段階情報を、印字装置301に送信する。
【0054】
印字装置301は、検知部310と、印字部321とを備える。印字部321は、等級判定部130から受信した等級コードを第1のバーコードに変換し、第1のバーコードを印字範囲にある海苔Nの帯上に印字する。なお、印字部321は、等級を判定した日時や等級を判定した場所などの情報を、等級コードと併せて第1のバーコードに変換してもよい。また、印字部321は、生産段階情報送信部170から受信した生産段階情報を第2のバーコードに変換し、第2のバーコードを印字範囲にある海苔Nの帯上に印字する。
【0055】
なお、印字部320は、第1のバーコードと第2のバーコードとを同時に印字してもよいし、任意の順に印字してもよい。また、印字部321は、等級コードと生産段階情報とを併せて1つの第3のバーコードを変換し、海苔Nの帯上に印字してもよい。
【0056】
図6を用いて、本発明の実施形態に係る海苔等級判定処理システム2の海苔等級判定処理について説明する。なお、本処理は、梱包箱P毎の海苔等級判定処理を示す処理フローである。
【0057】
読み取り装置500が、海苔Nが箱詰めされた梱包箱Pに付与されているバーコードから生産段階情報を読み取る(S21)。次に、生産段階情報取得部160は、S11で読み取られた生産段階情報を取得し、生産段階情報DB154に記憶する(S22)。次に、ステップS11~S14の処理を実行する。
【0058】
次に、印字装置300は、S13で判定した等級に対応する等級コードを等級判定部130から取得して、第1のバーコードに変換し、搬送装置400で搬送されている海苔Nの帯上に印字する(S23)。次に、印字装置301は、生産段階情報送信部170から海苔Nの生産段階情報を取得して、第2のバーコードに変換し、搬送装置400で搬送されている海苔Nの帯上に印字する(S24)。そして、ステップS16を実行する。
【0059】
以上説明したように、第2の実施形態の海苔等級判定処理システムによれば、海苔の帯上に海苔の等級の情報を含む第1のコードとともに、海苔の生産段階情報を含む第2のコードを印字することができる。それにより、海苔それぞれに生産段階情報を付与することができ、海苔の生産段階の情報を等級とともに個々の海苔に付することで、等級判定処理後の作業、例えば仕分や入札時において利便性が向上する。
【0060】
<変形例>
(1)例えば、第1および第2の実施形態において、画像DB111は、海苔等級判定装置100,101に備えられているが、クラウド上に備えられ、複数の海苔等級判定装置で共有できるようにしてもよい。それにより、画像DBは複数の海苔等級判定装置の等級判定結果を記憶することができ、学習モデルを作成するために用いる教師データが増え、等級の判定精度を向上させることができる。
【0061】
(2)例えば、第1および第2の実施形態において、搬送装置400は、海苔等級判定装置100,101に接続されていなかったが、有線または無線で接続されてもよい。それにより、海苔等級判定装置100,101から、搬送装置400を制御することができる。例えば、撮像装置200で海苔Nを撮像する際、印字装置300で海苔Nの帯上に印字する際に、搬送装置400の搬送速度を遅くしたり、停止したりすることができる。それにより、海苔の表面画像の画質が低下することを防いだり、印字がよれてしまったり、かすれてしまったりすることを防ぐことができる。その結果、撮影や印字のやり直しを減らすことができ、作業効率を向上させることができる。
【0062】
(3)例えば、第2の実施形態において示したのは海苔等級判定処理は梱包箱P毎であるが、連続して梱包箱Pの海苔等級判定処理を行う場合には、梱包箱Pが次の梱包箱Pに変わったことを検知して、生産段階情報送信部170が、生産段階情報DB154から取得する生産段階情報を次の梱包箱Pの生産段階情報に変更する必要がある。例えば、生産段階情報送信部170は、梱包箱Pへの海苔の梱包数が予め決められている際には、等級コードと併せて生産段階情報を梱包数回、印字装置301に送信すると、生産段階情報DB154で取得順が次の生産段階情報を取得するように切り替える処理を行う。
【0063】
また、次の梱包箱Pの海苔を投入する前に所定時間間隔を空けることで、画像取得部120が所定時間海苔の表面画像を取得していないことに応じて、生産段階情報送信部170が、梱包箱Pが変わったことを検知して、生産段階情報DB154で取得順が次の生産段階情報を取得するように切り替える処理を行ってもよい。それにより、梱包箱Pが変わっても、海苔Nが梱包されていた梱包箱Pの生産段階情報を、生産段階情報送信部170は生産段階情報DB154から取得することができる。そして、海苔Nの帯上に、梱包されていた梱包箱Pの生産段階情報を変換した第2のバーコードを印字することができる。
【0064】
以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。例えば、海苔の他に、食品全般(野菜、果実、水産物、食肉)の等級等の付与や、自動車、ロボット等の機械の品質に関する等級等、上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。なお、上記の実施形態では、本発明を物の発明として、海苔等級判定処理システムについて説明したが、本発明において海苔等級判定処理システムが実行する方法や、海苔等級判定処理システムを各種手段として機能させるプログラムの発明と捉えることもできる。
【符号の説明】
【0065】
1 海苔等級判定処理システム
100,101 海苔等級判定装置
110 記憶部
120 画像取得部
130 等級判定部
140 学習部
150 記憶部
160 生産段階情報取得部
170 生産段階情報送信部
200 撮像装置
210 検知部
220 撮像部
300,301 印字装置
310 検知部
320,321 印字部
400 搬送装置
500 読み取り装置
図1
図2
図3
図4
図5
図6
【手続補正書】
【提出日】2022-12-02
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
海苔を搬送する搬送部と、
搬送される海苔の表面画像を順次撮像する撮像部と、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部と、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部と、
を備え
前記搬送部を制御し、前記海苔の搬送を制御する海苔等級判定処理システム。
【請求項2】
前記撮像部で前記海苔の表面画像を撮像する際および/または前記印字部で前記海苔の帯上に印字する際に、前記前記搬送部の搬送速度を遅くまたは停止する制御を行う請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項3】
前記海苔が収容されていた箱に付与されている、当該海苔の生産に関する生産段階情報を読み取る読み取り装置を備え
記印字部は、前記生産段階情報に基づく第2のコードを、前記第1のコードと併せて前記海苔の帯上印字する請求項に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項4】
前記搬送中の海苔を検知する検知部を備え、
前記撮像部は、前記検知部で海苔が検知されたことに応じて、当該海苔の表面画像を撮像する請求項に記載の海苔等級処置システム。
【請求項5】
前記等級判定部で等級が判定された前記海苔の表面画像を、前記学習モデルの教師データに追加する請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項6】
前記学習モデルは、深層学習モデルである請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。
【請求項7】
海苔等級判定処理システムであって、
海苔を搬送するステップと、
搬送される海苔の表面画像を順次撮像するステップと、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定するステップと、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字するステップと、
前記海苔の搬送を制御するステップと、
を含む方法。
【請求項8】
海苔等級判定処理システムを、
海苔を搬送する搬送部、
搬送される海苔の表面画像を撮像する撮像部、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部、
として機能させ、
前記搬送部を制御し、前記海苔の搬送を制御するプログラム。
【手続補正書】
【提出日】2023-04-17
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
海苔を搬送する搬送部と、
搬送中の海苔を検知する検知部と、
前記検知部で海苔が検知されたことに応じて、当該海苔の表面画像を順次撮像する撮像部と、
前記海苔の表面画像を、等級判定済み海苔の表面画像に基づいて生成された深層学習モデルに基づいて等級を判定する等級判定部と、
判定した等級に対応する第1のコードを、前記海苔の帯上に印字する印字部と、
を備え、
前記等級判定部で等級が判定された前記海苔の表面画像を、前記深層学習モデルの教師データに追加し、
前記搬送部を制御し、前記海苔の搬送を制御し、
前記撮像部で前記海苔の表面画像を撮像する際および/または前記印字部で前記海苔の帯上に印字する際に、前記搬送部の搬送速度を遅くまたは停止する制御を行い、
前記海苔が収容されていた箱に付与されている、当該海苔の生産に関する生産段階情報を読み取る読み取り装置を備え、
前記印字部は、前記生産段階情報に基づく第2のコードを、前記第1のコードと併せて前記海苔の帯上に印字する海苔等級判定処理システム。
【請求項2】
所定時間、海苔の表面画像を取得していないことに応じて、前記箱が変わったことを検知し、
前記海苔が収容されていた箱に付与されている、当該海苔の生産に関する生産段階情報を切り替える請求項1に記載の海苔等級判定処理システム。