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特開2025-26046注湯流量制御方法、注湯流量制御装置、及び注湯流量制御プログラム
(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】P2025026046
(43)【公開日】2025-02-21
(54)【発明の名称】注湯流量制御方法、注湯流量制御装置、及び注湯流量制御プログラム
(51)【国際特許分類】
B22D 37/00 20060101AFI20250214BHJP
【ＦＩ】
B22D37/00 B
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023131387
(22)【出願日】2023-08-10
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り ・刊行物名「日本鋳造工学会 第１８１回全国講演大会講演概要集，２０２３年１８１巻３１」 発行日 令和５年５月１０日 ・研究集会名 日本鋳造工学会 第１８１回全国講演大会 開催場所 近畿大学東大阪キャンパス（大阪府東大阪市小若江３－４－１） 開催日 令和５年５月２０日
(71)【出願人】
【識別番号】523307505
【氏名又は名称】田崎 良佑
(71)【出願人】
【識別番号】390002381
【氏名又は名称】株式会社キッツ
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】田崎 良佑
(72)【発明者】
【氏名】田口 龍之介
(72)【発明者】
【氏名】澤木 俊孝
【テーマコード（参考）】
4E014
【Ｆターム（参考）】
4E014LA04
(57)【要約】
【課題】高精度な注湯流量制御を実現する。
【解決手段】注湯流量制御方法（Ｓ１００）は、取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得工程（Ｓ１０１）と、前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程（Ｓ１０３）と、を含み、前記決定工程では、前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する。
【選択図】図４
【解決手段】注湯流量制御方法（Ｓ１００）は、取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得工程（Ｓ１０１）と、前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程（Ｓ１０３）と、を含み、前記決定工程では、前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得工程と、
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程では、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御方法。
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程では、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御方法。
【請求項2】
前記決定工程では、
前記取鍋からの溶湯の流量の変動がより小さい期間において、前記力覚情報の重みをより大きく設定する
請求項１に記載の注湯流量制御方法。
前記取鍋からの溶湯の流量の変動がより小さい期間において、前記力覚情報の重みをより大きく設定する
請求項１に記載の注湯流量制御方法。
【請求項3】
前記決定工程では、
前記取鍋の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、前記視覚情報の重みよりをより大きく設定する
請求項１に記載の注湯流量制御方法。
前記取鍋の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、前記視覚情報の重みよりをより大きく設定する
請求項１に記載の注湯流量制御方法。
【請求項4】
前記決定工程は、
前記力覚情報を参照して、前記取鍋から流出する溶湯の流量に関する第１の推定量を算出する第１の推定工程と、
前記視覚情報を参照して、前記流量に関する第２の推定量を算出する第２の推定工程と、
前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、前記取鍋の動きに関する制御量を導出する導出工程と
を含んでいる請求項１から３の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
前記力覚情報を参照して、前記取鍋から流出する溶湯の流量に関する第１の推定量を算出する第１の推定工程と、
前記視覚情報を参照して、前記流量に関する第２の推定量を算出する第２の推定工程と、
前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、前記取鍋の動きに関する制御量を導出する導出工程と
を含んでいる請求項１から３の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
【請求項5】
前記導出工程は、
前記第１の推定量を参照して、第１のフィードバック制御量を算出する第１のフィードバック制御量算出工程と、
前記第２の推定量を参照して、第２のフィードバック制御量を算出する第２のフィードバック制御量算出工程と、
前記第１のフィードバック制御量と前記第２のフィードバック制御量との重み付け和であって、前記取鍋の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する算出工程と
を含んでいる請求項４に記載の注湯流量制御方法。
前記第１の推定量を参照して、第１のフィードバック制御量を算出する第１のフィードバック制御量算出工程と、
前記第２の推定量を参照して、第２のフィードバック制御量を算出する第２のフィードバック制御量算出工程と、
前記第１のフィードバック制御量と前記第２のフィードバック制御量との重み付け和であって、前記取鍋の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する算出工程と
を含んでいる請求項４に記載の注湯流量制御方法。
【請求項6】
前記第１の推定工程では、
前記取鍋内の前記溶湯の液面面積の、前記取鍋の傾動角度での微分を含む数理モデルを用いて、前記第１の推定量を算出し、
前記算出工程では、前記数理モデルの逆モデルを用いて、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する
請求項５に記載の注湯流量制御方法。
前記取鍋内の前記溶湯の液面面積の、前記取鍋の傾動角度での微分を含む数理モデルを用いて、前記第１の推定量を算出し、
前記算出工程では、前記数理モデルの逆モデルを用いて、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する
請求項５に記載の注湯流量制御方法。
【請求項7】
前記第２の推定工程では、
前記取鍋から流出する溶湯の撮像画像に対してエッジ検出処理を適用し、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する処理と
を実行する
請求項５に記載の注湯流量制御方法。
前記取鍋から流出する溶湯の撮像画像に対してエッジ検出処理を適用し、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する処理と
を実行する
請求項５に記載の注湯流量制御方法。
【請求項8】
前記取鍋として、
有底の容器部と、
前記容器部の底部から前記容器部の開口部に向けて前記容器部から漸次離れる方向に延在する筒状の注湯部と、
を有する取鍋を用いる、請求項１から３の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
有底の容器部と、
前記容器部の底部から前記容器部の開口部に向けて前記容器部から漸次離れる方向に延在する筒状の注湯部と、
を有する取鍋を用いる、請求項１から３の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
【請求項9】
取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得部と、
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御装置。
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御装置。
【請求項10】
請求項９に記載の注湯流量制御装置としてコンピュータを機能させるための注湯流量制御プログラムであって、上記取得部、および上記決定部としてコンピュータを機能させるための注湯流量制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、注湯流量制御方法、注湯流量制御装置、及び注湯流量制御プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
取鍋の傾動を制御することによって注湯流量の制御を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、目標注湯重量パターン線図を制御目標とし、取鍋重量計測値より計算した実注湯重量を制御量とするフィードバック制御を行う自動注湯制御方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開平８－５７６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上述のような従来技術は、取鍋重量計測値より計算した実注湯重量を制御量としているため、取鍋及び当該取鍋内の溶湯の状況によっては、精度のよい注湯を行うことができないという問題がある。
【0005】
本発明の一態様は、高精度な注湯流量制御を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る注湯流量制御方法は、取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得工程と、前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程と、を含み、前記決定工程では、前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する。
【0007】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る注湯流量制御装置は、取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得部と、前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定部と、を備え、前記決定部は、前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する。
【0008】
本発明の各態様に係る注湯流量制御装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記注湯流量制御装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記注湯流量制御装置をコンピュータにて実現させる注湯流量制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、高精度な注湯流量制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の一実施形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の一実施形態に係る制御システムが備える各構成を示すブロック図である。
【図3】本発明の一実施形態における溶湯の流量の推移を示すグラフである。
【図4】本発明の一実施形態に係る制御装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図5】本発明の一実施形態に係る制御装置が備える決定部の構成を示すブロック図である。
【図6】本発明の一実施形態に係る制御装置が備える第１の推定部の構成を示すブロック図である。
【図7】本発明の一実施形態に係る取鍋及び溶湯に関する各種のパラメータを説明するための図である。
【図8】本発明の一実施形態に係る制御装置による視覚情報による流量推定処理を説明するための図である。
【図9】本発明の一実施形態に係る制御装置による視覚情報による流量推定処理を説明するための図である。
【図10】本発明の一実施形態に係る制御装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
〔実施形態１〕
＜制御システム１の概要＞
本実施形態に係る制御システム（注湯流量制御システム）１は、大まかに言えば、
・取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得し、
・前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する
というシステムである。ここで、制御システム１は、
・前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
という構成を有している。
＜制御システム１の概要＞
本実施形態に係る制御システム（注湯流量制御システム）１は、大まかに言えば、
・取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得し、
・前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する
というシステムである。ここで、制御システム１は、
・前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
という構成を有している。
【0012】
このように、本実施形態に係る制御システム１では、取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更するという構成を有しているため、高精度な注湯流量制御を行うことができる。以下では、当該制御システム１に係る各構成及び各処理に関し、詳細に説明する。なお、溶湯の物質の具体例は本実施形態を限定するものではない。
【0013】
＜制御システム１の具体的構成＞
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る制御システム（注湯流量制御システム）１の構成を示すブロック図である。図１に示すように制御システム１は、制御装置１００と注湯システム５００とを備えている。
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る制御システム（注湯流量制御システム）１の構成を示すブロック図である。図１に示すように制御システム１は、制御装置１００と注湯システム５００とを備えている。
【0014】
（注湯システム５００）
まず、注湯システム５００について説明する。注湯システム５００は、鋳型ＣＭに形成された注湯口ＳＰに溶湯ＭＭを注ぎ込むためのシステムであり、制御装置１００によって制御される。図２は、注湯システム５００が備える物理的構成が例示された制御システム１の模式図である。図２に示すように、注湯システム５００は、取鍋２００、支持装置３００、第１のカメラＣ１、及び第２のカメラＣ２を備えている。
まず、注湯システム５００について説明する。注湯システム５００は、鋳型ＣＭに形成された注湯口ＳＰに溶湯ＭＭを注ぎ込むためのシステムであり、制御装置１００によって制御される。図２は、注湯システム５００が備える物理的構成が例示された制御システム１の模式図である。図２に示すように、注湯システム５００は、取鍋２００、支持装置３００、第１のカメラＣ１、及び第２のカメラＣ２を備えている。
【0015】
（取鍋２００）
取鍋２００は、図２に示すように、有底の容器部２０１と、注湯部２０２とを備えている。ここで、注湯部２０２は、図２に示すように、容器部２０１の底部から当該容器部２０１の開口部２０３に向けて、当該容器部２０１から漸次離れる方向に延在する筒状の構成である。なお、図２に示す例では、注湯部２０２及び容器部２０１は、それぞれ円筒状に構成されているが、これは本実施形態を限定するものではない。
取鍋２００は、図２に示すように、有底の容器部２０１と、注湯部２０２とを備えている。ここで、注湯部２０２は、図２に示すように、容器部２０１の底部から当該容器部２０１の開口部２０３に向けて、当該容器部２０１から漸次離れる方向に延在する筒状の構成である。なお、図２に示す例では、注湯部２０２及び容器部２０１は、それぞれ円筒状に構成されているが、これは本実施形態を限定するものではない。
【0016】
取鍋２００が上記の構成を有することにより、筒状の注湯部２０２を備えない、いわゆる“上注ぎ型”の取鍋に比して、容器部２０１内における液面面積が、少なくとも注湯部２０２内の液面面積を差し引いた小さいものとなり、当該取鍋２００内の溶湯ＭＭの液面振動を抑制することができるので、取鍋２００の姿勢や動きが安定したものとなり、溶湯ＭＭの流量の制御を好適に行うことができる。また、筒状の注湯部２０２を備えていることにより、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭが略柱状となり、カメラでの撮像を的確に行うことができる。
【0017】
（支持装置３００）
支持装置３００は、当該取鍋２００を支持する構成である。ここで、支持装置３００は、当該取鍋２００の並進位置、及び向き（姿勢）を変更可能に構成されている。ここで、取鍋２００の並進位置は、一例として、当該取鍋２００の重心の（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標によって規定することができる。また、具体的な座標系としては、図２に示すように、鉛直方向下向きをＺ軸の正の向きとした座標系を用いることができるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、取鍋２００の向き（姿勢）は、一例として、取鍋２００に設定された基準軸（例えば、円筒状に構成された容器部２０１の中心軸ＣＬ）の、上記座標系における向きとして表すことができる。例えば、取鍋２００の向き（姿勢）は、オイラー角によって表現されてもよいが、当該例は本実施形態を限定するものではない。
支持装置３００は、当該取鍋２００を支持する構成である。ここで、支持装置３００は、当該取鍋２００の並進位置、及び向き（姿勢）を変更可能に構成されている。ここで、取鍋２００の並進位置は、一例として、当該取鍋２００の重心の（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標によって規定することができる。また、具体的な座標系としては、図２に示すように、鉛直方向下向きをＺ軸の正の向きとした座標系を用いることができるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、取鍋２００の向き（姿勢）は、一例として、取鍋２００に設定された基準軸（例えば、円筒状に構成された容器部２０１の中心軸ＣＬ）の、上記座標系における向きとして表すことができる。例えば、取鍋２００の向き（姿勢）は、オイラー角によって表現されてもよいが、当該例は本実施形態を限定するものではない。
【0018】
図２に示すように、支持装置３００は、
・一端が取鍋２００に固定された第１のアームＡ１、
・上記第１のアームＡ１の他端と、第２のアームＡ２の一端とを接続するジョイントＪ１、及び
・上記第２のアームＡ２
等を備えている。また、第１のアームＡ１、第２のアームＡ２、及びジョイントＪ１は、一例として、
・第１のアームＡ１と第２のアームＡ２との相対的な向きを変更するための１又は複数のモータ等の駆動機構、及び
・第１のアームＡ１と第２のアームＡ２との相対的な捻じれを変更するための１又は複数のモータ等の駆動機構
等の少なくとも何れかを備えている。また、これらの駆動機構は、制御装置１００から供給される制御データ（制御情報ともいう）ＯＰＤによって制御される。
・一端が取鍋２００に固定された第１のアームＡ１、
・上記第１のアームＡ１の他端と、第２のアームＡ２の一端とを接続するジョイントＪ１、及び
・上記第２のアームＡ２
等を備えている。また、第１のアームＡ１、第２のアームＡ２、及びジョイントＪ１は、一例として、
・第１のアームＡ１と第２のアームＡ２との相対的な向きを変更するための１又は複数のモータ等の駆動機構、及び
・第１のアームＡ１と第２のアームＡ２との相対的な捻じれを変更するための１又は複数のモータ等の駆動機構
等の少なくとも何れかを備えている。また、これらの駆動機構は、制御装置１００から供給される制御データ（制御情報ともいう）ＯＰＤによって制御される。
【0019】
支持装置３００は、一例として上記の構成を有することにより、制御装置１００から供給される制御データＯＰＤに応じて、取鍋２００の並進位置、及び向き（姿勢）を変更可能に、当該取鍋２００を支持することができる。なお、詳しくは後述するが、当該制御データＯＰＤには、制御装置１００によって導出された取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputが含まれる。
【0020】
また、図２に示すように、支持装置３００には、力覚センサＫＳが設けられている。ここで、力覚センサＫＳは、取鍋２００に関する力覚情報を取得するための構成であり、一例として、取鍋２００に関する６軸の力覚センサである。力覚センサＫＳは、一例として、
・当該力覚センサＫＳを基準とした座標系における、取鍋２００の各軸方向の力成分（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）、及び
・各軸回りのトルク成分（Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚ）
を検出可能に構成されている。力覚センサＫＳが検出した力覚情報（力覚データ、力覚センサデータともいう）ＫＤは、制御装置１００に供給される。なお、力覚センサＫＳは、取鍋２００が備える構成としてもよい。
・当該力覚センサＫＳを基準とした座標系における、取鍋２００の各軸方向の力成分（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）、及び
・各軸回りのトルク成分（Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚ）
を検出可能に構成されている。力覚センサＫＳが検出した力覚情報（力覚データ、力覚センサデータともいう）ＫＤは、制御装置１００に供給される。なお、力覚センサＫＳは、取鍋２００が備える構成としてもよい。
【0021】
なお、図２に示す支持装置３００の具体的構成は本実施形態を限定するものではなく、支持装置３００は、他のアームやジョイントを更に備える構成としてもよいし、上記アーム及びジョイントに代えて、他の構成を備えていてもよい。
【0022】
（カメラ）
図２に示すように、注湯システム５００は、１又は複数のカメラ（図２に示す例では第１のカメラＣ１、及び第２のカメラＣ２）を備えている。当該１又は複数のカメラは、取鍋２００の開口部２０３から流出する溶湯ＭＭを撮像できるよう画角が調整されている。また、注湯システム５００が複数のカメラを備える場合、これら複数のカメラは、取鍋２００の開口部２０３から流出する溶湯ＭＭを複数の角度から撮像できるよう配置されている。これら１又は複数のカメラから撮像した撮像情報（撮像データという）は制御装置１００に供給される。なお、以下では、第１のカメラＣ１が撮像した撮像データを、符号ＶＤ１によって表し、第２のカメラＣ２が撮像した撮像データを、符号ＶＤ２によって表すことがある。また、複数の符号ＶＤ１，ＶＤ２，・・・を合わせて、ＶＤと表現することもある。
図２に示すように、注湯システム５００は、１又は複数のカメラ（図２に示す例では第１のカメラＣ１、及び第２のカメラＣ２）を備えている。当該１又は複数のカメラは、取鍋２００の開口部２０３から流出する溶湯ＭＭを撮像できるよう画角が調整されている。また、注湯システム５００が複数のカメラを備える場合、これら複数のカメラは、取鍋２００の開口部２０３から流出する溶湯ＭＭを複数の角度から撮像できるよう配置されている。これら１又は複数のカメラから撮像した撮像情報（撮像データという）は制御装置１００に供給される。なお、以下では、第１のカメラＣ１が撮像した撮像データを、符号ＶＤ１によって表し、第２のカメラＣ２が撮像した撮像データを、符号ＶＤ２によって表すことがある。また、複数の符号ＶＤ１，ＶＤ２，・・・を合わせて、ＶＤと表現することもある。
【0023】
（制御装置１００）
続いて、制御装置１００の構成について説明する。図１に示すように、制御装置１００は、制御部１１０、及び記憶部１２０を備えている。
続いて、制御装置１００の構成について説明する。図１に示すように、制御装置１００は、制御部１１０、及び記憶部１２０を備えている。
【0024】
（記憶部１２０）
記憶部１２０には、制御部１１０が備える各部によって参照されるデータ、及び制御部１１０が備える各部によって生成されたデータが格納されている。一例として、記憶部１２０には、
・目標流量プロファイルＴＦＲ
・数理モデルＭＤ
が格納されている。
記憶部１２０には、制御部１１０が備える各部によって参照されるデータ、及び制御部１１０が備える各部によって生成されたデータが格納されている。一例として、記憶部１２０には、
・目標流量プロファイルＴＦＲ
・数理モデルＭＤ
が格納されている。
【0025】
ここで、目標流量プロファイルＴＦＲは、一例として、後述する制御部１１０の決定部１２によって参照されるデータであり、取鍋２００による注湯流量の目標値の時系列（推移）を含んで構成される。図３は、目標流量プロファイルＴＦＲの一例を示すグラフである。制御装置１００は、取鍋２００による注湯流量が、目標流量プロファイルＴＦＲが示す目標流量になるべく近くなるよう、取鍋２００による注湯流量を制御する。
【0026】
図３には、取鍋２００による実際の（又は推定された）注湯流量ＭＦＲの時系列（推移）も示されている。制御装置１００は、取鍋２００による注湯流量が、目標流量プロファイルＴＦＲが示す目標流量に追随するよう取鍋２００による注湯流量を制御するものであると表現してもよい。
【0027】
なお、図３に関する理論及び実証は、流体として水を用いたものである。より具体的に言えば、図３における縦軸のflowrateの値は、溶湯の代わりに水を用いた実験値であり、注ぎ始めと注ぎ終わりの２つの期間に挟まれた、定量注ぎ期間Ｐ１における流量として、1.5×10-4 m3／s の例を示したものである。このように、本例では、流体として水を用いているが、本実施形態に係る構成は、流体として任意の溶湯（溶融金属）にも適用可能である。
【0028】
数理モデルＭＤは、一例として、後述する制御部１１０の決定部１２によって参照されるモデルである。記憶部１２０は、当該数理モデルＭＤを規定する複数のパラメータの各値を格納しており、これらのパラメータは、上記決定部１２によって参照される。数理モデルＭＤの詳細については後述する。
【0029】
（制御部１１０）
制御部１１０は、制御装置１００の各部を制御する。また、制御部１１０は、図１に示すように、取得部１１及び決定部１２を備えている。
制御部１１０は、制御装置１００の各部を制御する。また、制御部１１０は、図１に示すように、取得部１１及び決定部１２を備えている。
【0030】
（取得部１１）
取得部１１は、取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得する。
取得部１１は、取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得する。
【0031】
ここで、取得部１１が取得する力覚情報ＫＤは、一例として、上述した力覚センサＫＳによって検出された、取鍋２００に関する力覚センシングデータである。取得部１１は、当該力覚情報ＫＤから、取鍋２００の並進位置、並進速度、及び並進加速度、並びに、取鍋２００の角度、角速度、角加速度の少なくとも何れかを特定することができる。換言すれば、取得部１１は、力覚情報ＫＤを参照して、取鍋２００の並進位置、並進速度、及び並進加速度、並びに、取鍋２００の角度、角速度、角加速度の少なくとも何れかを取得することができる。
【0032】
なお、取鍋２００の角度（傾動角度）のことを取鍋２００の向き又は姿勢とも表現し、取鍋２００の並進速度、並進加速度、角速度（傾動角速度）、及び角加速度のことを取鍋２００の動きと表現することもある。
【0033】
（決定部１２）
決定部１２は、取得部１１が取得した力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００の動きに関する制御量を決定する。ここで、視覚情報ＶＤには、一例として、第１のカメラＣ１が撮像した撮像データＶＤ１及び第２のカメラＣ２が撮像した撮像データＶＤ２が含まれ得る。
決定部１２は、取得部１１が取得した力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００の動きに関する制御量を決定する。ここで、視覚情報ＶＤには、一例として、第１のカメラＣ１が撮像した撮像データＶＤ１及び第２のカメラＣ２が撮像した撮像データＶＤ２が含まれ得る。
【0034】
一例として、決定部１２は、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputを決定する。また、決定部１２は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。ここで、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤのそれぞれの重みとは、取鍋２００の動きに関する制御量を決定する処理において、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤのそれぞれをどの程度参照して決定するかを示す度合いのことを指す。
【0035】
また、図１に示すように、決定部１２は、第１の推定部１２１、第２の推定部１２２、重み決定部１２３、及び制御量導出部１２４を備えている。
【0036】
（第１の推定部１２１）
第１の推定部１２１は、力覚情報ＫＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第１の推定量を算出する。ここで、算出された第１の推定量は、一例として、後述する第１のフィードバック制御量を算出するために参照される。第１の推定部１２１による具体的な処理については後述する。
第１の推定部１２１は、力覚情報ＫＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第１の推定量を算出する。ここで、算出された第１の推定量は、一例として、後述する第１のフィードバック制御量を算出するために参照される。第１の推定部１２１による具体的な処理については後述する。
【0037】
（第２の推定部１２２）
第２の推定部１２２は、視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量を算出する。ここで、算出された第２の推定量は、一例として、後述する第２のフィードバック制御量を算出するために参照される。第２の推定部１２２による具体的な処理については後述する。
第２の推定部１２２は、視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量を算出する。ここで、算出された第２の推定量は、一例として、後述する第２のフィードバック制御量を算出するために参照される。第２の推定部１２２による具体的な処理については後述する。
【0038】
（重み決定部１２３）
重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。一例として、重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、上記第１の推定量及び上記第２の推定量の重み付を変更する。或いは、重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、上記第１のフィードバック制御量及び上記第２のフィードバック制御量の重み付けを変更する。重み決定部１２３による具体的な処理については後述する。
重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。一例として、重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、上記第１の推定量及び上記第２の推定量の重み付を変更する。或いは、重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、上記第１のフィードバック制御量及び上記第２のフィードバック制御量の重み付けを変更する。重み決定部１２３による具体的な処理については後述する。
【0039】
（制御量導出部１２４）
制御量導出部１２４は、前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、取鍋２００の動きに関する制御量を導出する。一例として、制御量導出部１２４は、前記第１のフィードバック制御量と前記第２のフィードバック制御量との重み付け和であって、取鍋２００の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、当該取鍋２００の動きに関する制御量を算出する。ここで、取鍋２００の動きに関する制御量の一例として、取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputが挙げられる。
制御量導出部１２４は、前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、取鍋２００の動きに関する制御量を導出する。一例として、制御量導出部１２４は、前記第１のフィードバック制御量と前記第２のフィードバック制御量との重み付け和であって、取鍋２００の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、当該取鍋２００の動きに関する制御量を算出する。ここで、取鍋２００の動きに関する制御量の一例として、取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputが挙げられる。
【0040】
【0041】
（工程Ｓ１０１）
工程Ｓ１０１において、取得部１１は、取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得する。取得部１１によるより具体的な処理については上述したためここでは説明を省略する。
工程Ｓ１０１において、取得部１１は、取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得する。取得部１１によるより具体的な処理については上述したためここでは説明を省略する。
【0042】
（工程Ｓ１０２）
続いて、工程Ｓ１０２において、第１の推定部１２１は、工程Ｓ１０１にて取得された力覚情報ＫＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第１の推定量を算出する。また、第２の推定部１２２は、工程Ｓ１０１にて取得された視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量を算出する。本工程Ｓ１０２における具体的な処理については後述する。
続いて、工程Ｓ１０２において、第１の推定部１２１は、工程Ｓ１０１にて取得された力覚情報ＫＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第１の推定量を算出する。また、第２の推定部１２２は、工程Ｓ１０１にて取得された視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量を算出する。本工程Ｓ１０２における具体的な処理については後述する。
【0043】
（工程Ｓ１０３）
続いて、工程Ｓ１０３において、制御量導出部１２４は、工程Ｓ１０２にて算出した第１の推定量と第２の推定量とを参照して、取鍋２００の動きに関する制御量を導出する。また、導出された制御量を含む制御データＯＰＤは、注湯システム５００に供給され、当該制御データＯＰＤによって取鍋２００の動きが制御される。本工程Ｓ１０３における具体的な処理については後述する。
続いて、工程Ｓ１０３において、制御量導出部１２４は、工程Ｓ１０２にて算出した第１の推定量と第２の推定量とを参照して、取鍋２００の動きに関する制御量を導出する。また、導出された制御量を含む制御データＯＰＤは、注湯システム５００に供給され、当該制御データＯＰＤによって取鍋２００の動きが制御される。本工程Ｓ１０３における具体的な処理については後述する。
【0044】
なお、工程Ｓ１０２及び工程Ｓ１０３の処理を通じた上記制御量の決定処理において、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて重み決定部１２３によって変更された重み付けを有する力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤが参照される。
【0045】
（工程Ｓ１０４）
続いて、工程Ｓ１０４において、制御部１１０は、制御量導出に関する終了条件が満たされているか否かを判定する。一例として、制御部１１０は、予め定められた所定のタイムステップ分、又は、予め定められた所定の時間の間、上述した工程Ｓ１０１～工程Ｓ１０３が繰り返し行われたか否かを判定する。
続いて、工程Ｓ１０４において、制御部１１０は、制御量導出に関する終了条件が満たされているか否かを判定する。一例として、制御部１１０は、予め定められた所定のタイムステップ分、又は、予め定められた所定の時間の間、上述した工程Ｓ１０１～工程Ｓ１０３が繰り返し行われたか否かを判定する。
【0046】
終了条件が満たされていると判定した場合（工程Ｓ１０４でＹＥＳ）、制御部１１０は処理を終了し、そうでない場合（工程Ｓ１０４でＮＯ）、工程Ｓ１０１に戻り、取得部１１により、次のタイムステップにおける取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得する。
【0047】
なお、タイムステップの間隔が予め定められている場合（例えば、上記工程Ｓ１０１～Ｓ１０３を、１秒間にＮ回繰り返すことが定められている場合）、制御部１１０は、工程Ｓ１０４において、次のタイムステップの開始タイミングまで処理を待機する構成としてもよい。或いは、タイムステップの間隔が予め定められていない場合、制御部１１０は、工程Ｓ１０４において、処理を待機することなく、工程Ｓ１０１に戻り、取得部１１により、次のタイムステップにおける取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得する構成としてもよい。何れの場合であっても、制御部１１０は、Ｓ１０４において終了条件が満たされたと判定されるまで、工程Ｓ１０１～Ｓ１０３の処理を繰り返す。
【0048】
制御部１１０が上記のような処理を行うことによって、工程Ｓ１０３において決定された制御量を含む制御データＯＰＤが注湯システム５００に対して逐次的に供給され、当該制御量に応じて、取鍋２００の動きが逐次的に制御される。
【0049】
上記の処理を行う制御装置１００によれば、
・取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得し（工程Ｓ１０１）、
・前記力覚情報ＫＤ及び前記視覚情報ＶＤを参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定し（工程Ｓ１０２～Ｓ１０３）、
・前記決定する工程（工程Ｓ１０２～Ｓ１０３）では、前記取鍋２００の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報ＫＤ及び前記視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。
・取鍋２００に関する力覚情報ＫＤと、当該取鍋２００から流出する溶湯ＭＭに関する視覚情報ＶＤとを取得し（工程Ｓ１０１）、
・前記力覚情報ＫＤ及び前記視覚情報ＶＤを参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定し（工程Ｓ１０２～Ｓ１０３）、
・前記決定する工程（工程Ｓ１０２～Ｓ１０３）では、前記取鍋２００の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報ＫＤ及び前記視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。
【0050】
このように、上記の処理を行う制御装置１００は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報ＫＤ及び前記視覚情報ＶＤの重み付けを変更するという構成を有しているため、高精度な注湯流量制御を行うことができる。
【0051】
（決定部１２の具体的構成例）
以下では、図５を参照して、決定部１２の具体的構成例、及び決定部１２による具体的処理例について説明する。図５は、決定部１２の具体的構成例を示すブロック図である。図５に示すように、決定部１２は、力覚参照流量推定部（第１の推定部）１２１、視覚参照流量推定部（第２の推定部）１２２、重み決定部１２３、及び、制御量導出部１２４を備えている。
以下では、図５を参照して、決定部１２の具体的構成例、及び決定部１２による具体的処理例について説明する。図５は、決定部１２の具体的構成例を示すブロック図である。図５に示すように、決定部１２は、力覚参照流量推定部（第１の推定部）１２１、視覚参照流量推定部（第２の推定部）１２２、重み決定部１２３、及び、制御量導出部１２４を備えている。
【0052】
また、制御量導出部１２４は、図５に示すように、力覚ＦＢ制御部１２４１、視覚ＦＢ制御部１２４２、統合部１２４３、ＦＦ制御部１２４４、第１の減算部１２４５、及び第２の減算部１２４６を備えている。なお、上記各部の名称におけるＦＢはフィードバックを示しており、ＦＦはフィードフォワードを示しているが、当該名称は本実施形態を限定するものではない。また、「減算部」との名称は本実施形態を限定するものではなく、符号を反転させたうえで加算するという観点からは「加算部」と表現してもよい。
【0053】
（力覚参照流量推定部（第１の推定部）１２１）
力覚参照流量推定部１２１には、図５に示すように、ＦＦ制御部１２４４が算出した取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputと、注湯システム５００から供給される力覚情報ＫＤとが入力される。
力覚参照流量推定部１２１には、図５に示すように、ＦＦ制御部１２４４が算出した取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputと、注湯システム５００から供給される力覚情報ＫＤとが入力される。
【0054】
力覚参照流量推定部１２１は、上記制御量ωinputと力覚情報ＫＤとを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第１の推定量ｆｒｗを算出する。一例として、力覚参照流量推定部１２１は、拡張カルマンフィルタを用いて、第１の推定量ｆｒｗを算出する。また、力覚参照流量推定部１２１は、一例として、取鍋２００内の溶湯ＭＭの液面面積の、前記取鍋２００の傾動角度での微分を含む数理モデルＭＤを用いて、前記第１の推定量を算出する。力覚参照流量推定部１２１は、複数のタイムステップの各々において、第１の推定量ｆｒｗを算出する。力覚参照流量推定部１２１によるより具体的な処理については、参照する図面を代えて後述する。算出した第１の推定量ｆｒｗは、第１の減算部１２４５に供給される。
【0055】
（視覚参照流量推定部（第２の推定部）１２２）
視覚参照流量推定部１２２には、図５に示すように、注湯システム５００から供給される視覚情報ＶＤが入力される。視覚参照流量推定部１２２は視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量ｆｒｉを算出する。一例として、視覚参照流量推定部１２２による第２の推定量ｆｒｉの算出処理には、
・取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの撮像画像（視覚情報ＶＤ１及びＶＤ２の少なくとも何れかが示す撮像画像）に対してエッジ検出処理を適用する処理と、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯ＭＭの断面積を算出する処理と
が含まれる。視覚参照流量推定部１２２は、複数のタイムステップの各々において、第２の推定量ｆｒｉを算出する。算出した第２の推定量ｆｒｉは、第２の減算部１２４６に供給される。
視覚参照流量推定部１２２には、図５に示すように、注湯システム５００から供給される視覚情報ＶＤが入力される。視覚参照流量推定部１２２は視覚情報ＶＤを参照して、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量ｆｒｉを算出する。一例として、視覚参照流量推定部１２２による第２の推定量ｆｒｉの算出処理には、
・取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの撮像画像（視覚情報ＶＤ１及びＶＤ２の少なくとも何れかが示す撮像画像）に対してエッジ検出処理を適用する処理と、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯ＭＭの断面積を算出する処理と
が含まれる。視覚参照流量推定部１２２は、複数のタイムステップの各々において、第２の推定量ｆｒｉを算出する。算出した第２の推定量ｆｒｉは、第２の減算部１２４６に供給される。
【0056】
（第１の減算部１２４５）
第１の減算部１２４５及び第２の減算部１２４６には、目標流量プロファイルＴＦＲに含まれる当該タイムステップにおける目標流量ｑｒｅｆが供給される。
第１の減算部１２４５及び第２の減算部１２４６には、目標流量プロファイルＴＦＲに含まれる当該タイムステップにおける目標流量ｑｒｅｆが供給される。
【0057】
第１の減算部１２４５は、一例として、目標流量ｑｒｅｆから第１の推定量ｆｒｗを減算して得られる第１の流量誤差ｅｗを算出し、算出した第１の流量誤差ｅｗを力覚ＦＢ制御部１２４１に供給する。なお、第１の減算部１２４５は、複数のタイムステップの各々において、上記第１の流量誤差ｅｗを算出する。第１の減算部１２４５は、このようにして、目標流量プロファイルＴＦＲに含まれる各タイムステップにおける目標流量ｑｒｅｆと、各タイムステップにおける第１の推定量ｆｒｗとの差分である第１の流量誤差ｅｗを逐次的に算出し、算出した第１の流量誤差ｅｗを力覚ＦＢ制御部１２４１に供給する。
【0058】
（第２の減算部１２４６）
一方、第２の減算部１２４６は、一例として、目標流量ｑｒｅｆから第２の推定量ｆｒｉを減算して得られる第２の流量誤差ｅｉを算出し、算出した第２の流量誤差ｅｉを視覚ＦＢ制御部１２４２に供給する。なお、第２の減算部１２４６は、複数のタイムステップの各々において、上記第２の流量誤差ｅｉを算出する。第２の減算部１２４６は、このようにして、目標流量プロファイルＴＦＲに含まれる各タイムステップにおける目標流量ｑｒｅｆと、各タイムステップにおける第２の推定量ｆｒｉとの差分である第２の流量誤差ｅｉを逐次的に算出し、算出した第２の流量誤差ｅｉを視覚ＦＢ制御部１２４２に供給する。
一方、第２の減算部１２４６は、一例として、目標流量ｑｒｅｆから第２の推定量ｆｒｉを減算して得られる第２の流量誤差ｅｉを算出し、算出した第２の流量誤差ｅｉを視覚ＦＢ制御部１２４２に供給する。なお、第２の減算部１２４６は、複数のタイムステップの各々において、上記第２の流量誤差ｅｉを算出する。第２の減算部１２４６は、このようにして、目標流量プロファイルＴＦＲに含まれる各タイムステップにおける目標流量ｑｒｅｆと、各タイムステップにおける第２の推定量ｆｒｉとの差分である第２の流量誤差ｅｉを逐次的に算出し、算出した第２の流量誤差ｅｉを視覚ＦＢ制御部１２４２に供給する。
【0059】
（力覚ＦＢ制御部１２４１）
力覚ＦＢ制御部１２４１は、第１の減算部１２４５から供給される第１の流量誤差ｅｗを参照して、第１のフィードバック制御量ｑｗを算出する。上述した第１の減算部１２４５による処理と力覚ＦＢ制御部１２４１による処理は、第１の推定量ｆｒｗを参照して、第１のフィードバック制御量ｑｗを算出する第１のフィードバック制御量算出処理と表現することもできる。なお、力覚ＦＢ制御部１２４１は、複数のタイムステップの各々において、第１のフィードバック制御量ｑｗを算出する。
力覚ＦＢ制御部１２４１は、第１の減算部１２４５から供給される第１の流量誤差ｅｗを参照して、第１のフィードバック制御量ｑｗを算出する。上述した第１の減算部１２４５による処理と力覚ＦＢ制御部１２４１による処理は、第１の推定量ｆｒｗを参照して、第１のフィードバック制御量ｑｗを算出する第１のフィードバック制御量算出処理と表現することもできる。なお、力覚ＦＢ制御部１２４１は、複数のタイムステップの各々において、第１のフィードバック制御量ｑｗを算出する。
【0060】
（視覚ＦＢ制御部１２４２）
視覚ＦＢ制御部１２４２は、第２の減算部１２４６から供給される第２の流量誤差ｅｉを参照して、第２のフィードバック制御量ｑｉを算出する。上述した第２の減算部１２４６による処理と視覚ＦＢ制御部１２４２による処理は、第２の推定量ｆｒｉを参照して、第２のフィードバック制御量ｑｉを算出する第２のフィードバック制御量算出処理と表現することもできる。なお、視覚ＦＢ制御部１２４２は、複数のタイムステップの各々において、第２のフィードバック制御量ｑｉを算出する。
視覚ＦＢ制御部１２４２は、第２の減算部１２４６から供給される第２の流量誤差ｅｉを参照して、第２のフィードバック制御量ｑｉを算出する。上述した第２の減算部１２４６による処理と視覚ＦＢ制御部１２４２による処理は、第２の推定量ｆｒｉを参照して、第２のフィードバック制御量ｑｉを算出する第２のフィードバック制御量算出処理と表現することもできる。なお、視覚ＦＢ制御部１２４２は、複数のタイムステップの各々において、第２のフィードバック制御量ｑｉを算出する。
【0061】
このように、力覚ＦＢ制御部１２４１及び視覚ＦＢ制御部１２４２により、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤを参照したフィードバック制御を実現することができる。このため、力覚ＦＢ制御部１２４１及び視覚ＦＢ制御部１２４２を備える制御装置１００によれば、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤを参照したフィードバック制御によって、注湯流量の制御を好適に行うことができる。
【0062】
（重み決定部１２３）
重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。一例として、重み決定部１２３は、
・目標流量プロファイルＴＦＲ、視覚情報ＶＤ、及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかを参照して、取鍋２００の姿勢及び動きを特定し、
・特定した取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、上記第１のフィードバック制御量及び上記第２のフィードバック制御量の重み付けを決定する。重み決定部１２３が決定した重みを表す情報は、統合部１２４３に供給される。なお、重み決定部１２３は、複数のタイムステップの各々において、上記重み付けを決定する。重み決定部１２３によるより具体的は処理については後述する。
重み決定部１２３は、取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを変更する。一例として、重み決定部１２３は、
・目標流量プロファイルＴＦＲ、視覚情報ＶＤ、及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかを参照して、取鍋２００の姿勢及び動きを特定し、
・特定した取鍋２００の姿勢及び動きに応じて、上記第１のフィードバック制御量及び上記第２のフィードバック制御量の重み付けを決定する。重み決定部１２３が決定した重みを表す情報は、統合部１２４３に供給される。なお、重み決定部１２３は、複数のタイムステップの各々において、上記重み付けを決定する。重み決定部１２３によるより具体的は処理については後述する。
【0063】
（統合部１２４３）
統合部１２４３は、重み決定部１２３によって決定された重みを用いて第１のフィードバック制御量ｑｗと第２のフィードバック制御量ｑｉと統合することにより統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを算出する。一例として、統合部１２４３は、重み決定部１２３によって決定された重みを用いた重み付け和によって、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗと第２のフィードバック制御量（（視覚参照フィードバック制御量））ｑｉとを加算する。より具体的には、統合部１２４３は、
ｑｉｎｐｕｔ ＝ Ｆ×ｑｗ ＋ （１－Ｆ）×ｑｉ
によって統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを算出する。ここで、Ｆは、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗに乗ぜられる重み係数であり、０から１までの値として、重み決定部１２３によって決定される。また、１－Ｆは、第２のフィードバック制御量（視覚参照フィードバック制御量）ｑiに乗ぜられる重み係数であり、上記Ｆの値に応じて定まる。算出された統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔは、ＦＦ制御部１２４４に供給される。なお、統合部１２４３は、複数のタイムステップの各々において、上記統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを算出する。
統合部１２４３は、重み決定部１２３によって決定された重みを用いて第１のフィードバック制御量ｑｗと第２のフィードバック制御量ｑｉと統合することにより統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを算出する。一例として、統合部１２４３は、重み決定部１２３によって決定された重みを用いた重み付け和によって、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗと第２のフィードバック制御量（（視覚参照フィードバック制御量））ｑｉとを加算する。より具体的には、統合部１２４３は、
ｑｉｎｐｕｔ ＝ Ｆ×ｑｗ ＋ （１－Ｆ）×ｑｉ
によって統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを算出する。ここで、Ｆは、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗに乗ぜられる重み係数であり、０から１までの値として、重み決定部１２３によって決定される。また、１－Ｆは、第２のフィードバック制御量（視覚参照フィードバック制御量）ｑiに乗ぜられる重み係数であり、上記Ｆの値に応じて定まる。算出された統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔは、ＦＦ制御部１２４４に供給される。なお、統合部１２４３は、複数のタイムステップの各々において、上記統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを算出する。
【0064】
（ＦＦ制御部１２４４）
ＦＦ制御部１２４４は、統合部１２４３によって算出された統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを参照して、前記取鍋２００の動きに関する制御量として、取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputを算出する。算出された制御量ωinputは、注湯システム５００に供給されると共に、上述した力覚参照流量推定部１２１に供給され、第１の推定量ｆｒｗを算出するために参照される。
ＦＦ制御部１２４４は、統合部１２４３によって算出された統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔを参照して、前記取鍋２００の動きに関する制御量として、取鍋２００の角速度に関する制御量ωinputを算出する。算出された制御量ωinputは、注湯システム５００に供給されると共に、上述した力覚参照流量推定部１２１に供給され、第１の推定量ｆｒｗを算出するために参照される。
【0065】
このように、統合部１２４３及びＦＦ制御部１２４４による処理には、前記第１のフィードバック制御量ｑｗと前記第２のフィードバック制御量ｑｉとの重み付け和であって、前記取鍋２００の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、前記取鍋２００の動きに関する制御量ωｉｎｐｕｔを算出する算出処理が含まれる。また、上記算出処理には、上述した数理モデルＭＤの逆モデルを用いて、前記取鍋２００の動きに関する制御量ωｉｎｐｕｔを算出する処理が含まれ得る。
【0066】
より具体的には、ＦＦ制御部１２４４は、上述した数理モデルＭＤの逆モデル
を用いて、上記統合後の制御量ｑｉｎｐｕｔから、制御量ωinputを算出する。なお、制御量ωの下付き添え字の「input」は注湯システム５００への入力という見方に基づく。一方、当該制御量は、ＦＦ制御部１２４４又は決定部１２からの出力という見方もできるので、制御量ωinputのことを制御量ωoutputと表記することもある。ここで、上記逆モデルを表す上記（式１）に含まれる各パラメータについて、図７を参照して説明すれば以下の通りである。
・θ：取鍋２００の傾動角度
・Ａ（θ）：取鍋２００内の溶湯ＭＭの液面面積
・ｈｒｅｆ（ｔ）：タイムステップｔにおける上積み高さ
・Ｖｓ（θ）：取鍋２００内の溶湯ＭＭの内部体積
なお、上記（式１）におけるｃは、溶湯ＭＭ内部の粘性抵抗および管内界面での流動抵抗などに依存して定まる係数であり、一例として、溶湯ＭＭの流れやすさ又は流れにくさを0～1の数値で表現したものである。
【数1】
・θ：取鍋２００の傾動角度
・Ａ（θ）：取鍋２００内の溶湯ＭＭの液面面積
・ｈｒｅｆ（ｔ）：タイムステップｔにおける上積み高さ
・Ｖｓ（θ）：取鍋２００内の溶湯ＭＭの内部体積
なお、上記（式１）におけるｃは、溶湯ＭＭ内部の粘性抵抗および管内界面での流動抵抗などに依存して定まる係数であり、一例として、溶湯ＭＭの流れやすさ又は流れにくさを0～1の数値で表現したものである。
【0067】
このように、上述した数理モデルＭＤ及び当該数理モデルＭＤの逆モデルには、取鍋２００内の溶湯ＭＭの液面面積Ａ（θ）の、当該取鍋２００の傾動角度θでの微分が含まれている。このように、液面面積Ａ（θ）のθ微分を含む項を有する数理モデルＭＤ及び当該数理モデルＭＤの逆モデルを用いることによって、図２及び図７に示すような特有の形状を有する取鍋２００に対しても、上述した第１の推定量を好適に算出することができると共に、制御量ωinputを好適に算出することができる。
【0068】
（力覚参照流量推定部（第１の推定部）１２１の構成例）
続いて、上述した力覚参照流量推定部（第１の推定部）１２１の具体的な構成例及び処理例について説明する。図６は、力覚参照流量推定部１２１の具体的な構成例を示すブロック図である。図６に示すように、力覚参照流量推定部１２１は、ゲイン算出部１２１１、数理モデル参照部１２１２、加算部１２１３、及び減算部１２１４を備えている。力覚参照流量推定部１２１が備える上記各構成は拡張されたカルマンフィルタを構成し、力覚参照流量推定部１２１は、当該拡張されたカルマンフィルタを用いて第１の推定量ｆｒｗを算出することができる。
続いて、上述した力覚参照流量推定部（第１の推定部）１２１の具体的な構成例及び処理例について説明する。図６は、力覚参照流量推定部１２１の具体的な構成例を示すブロック図である。図６に示すように、力覚参照流量推定部１２１は、ゲイン算出部１２１１、数理モデル参照部１２１２、加算部１２１３、及び減算部１２１４を備えている。力覚参照流量推定部１２１が備える上記各構成は拡張されたカルマンフィルタを構成し、力覚参照流量推定部１２１は、当該拡張されたカルマンフィルタを用いて第１の推定量ｆｒｗを算出することができる。
【0069】
（加算部１２１３）
加算部１２１３は、後述するゲイン算出部１２１１によって算出された拡張カルマンゲインを制御量ωｉｎｐｕｔに対して加算又は乗算することによって、ゲイン後の制御量を算出し、算出されたゲイン後の制御量を、数理モデル参照部１２１２に供給する。
加算部１２１３は、後述するゲイン算出部１２１１によって算出された拡張カルマンゲインを制御量ωｉｎｐｕｔに対して加算又は乗算することによって、ゲイン後の制御量を算出し、算出されたゲイン後の制御量を、数理モデル参照部１２１２に供給する。
【0070】
（数理モデル参照部１２１２）
数理モデル参照部１２１２は、上記ゲイン後の制御量を参照し、数理モデルＭＤを用いることによって、複数の状態量を算出する。ここで、当該複数の状態量には、対応する観測値が存在する状態量である第１種の状態量ＳＴ１と、対応する観測値が存在しない状態量である第２種の状態量ＳＴ２とが含まれる。
数理モデル参照部１２１２は、上記ゲイン後の制御量を参照し、数理モデルＭＤを用いることによって、複数の状態量を算出する。ここで、当該複数の状態量には、対応する観測値が存在する状態量である第１種の状態量ＳＴ１と、対応する観測値が存在しない状態量である第２種の状態量ＳＴ２とが含まれる。
【0071】
ここで、対応する観測値が存在する上記第１種の状態量ＳＴ１には、一例として、
・取鍋２００の角度（傾動角度θ）に関する状態量（図７参照）
・取鍋２００内の溶湯ＭＭの重量
などが含まれる。一方、対応する観測値が存在しない上記第２種の状態量ＳＴ２には、一例として、
・取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流出流量ｑ（ｑｒｅｆ）（図７参照）
・取鍋２００内の溶湯ＭＭの上積み高さｈｒｅｆ（図７参照）
などが含まれる。
・取鍋２００の角度（傾動角度θ）に関する状態量（図７参照）
・取鍋２００内の溶湯ＭＭの重量
などが含まれる。一方、対応する観測値が存在しない上記第２種の状態量ＳＴ２には、一例として、
・取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流出流量ｑ（ｑｒｅｆ）（図７参照）
・取鍋２００内の溶湯ＭＭの上積み高さｈｒｅｆ（図７参照）
などが含まれる。
【0072】
数理モデル参照部１２１２は、数理モデルＭＤを用いて、溶湯ＭＭの流出流量ｑの一例として、上述した第１の推定量ｆｒｗを算出し、算出した第１の推定量ｆｒｗを、上述した第１の減算部１２４５に供給する。
【0073】
なお、数理モデル参照部１２１２が用いる数理モデルＭＤを例示すれば以下の通りである。
ここで、上記（式３）において、Lfは、取鍋２００の開口部（出湯口、ノズル）２０３における溶湯ＭＭの幅を示しており、anは、当該開口部（出湯口、ノズル）２０３の内径を示している。また、上記（式２）及び（式３）の双方を注湯流量に関する数理モデルＭＤと捉えてもよいし、上記（式２）を物質収支に基づく注湯流量に関する数理モデルＭＤと捉え、上記（式３）を、上積み高さに基づく注湯流量の導出式（ベルヌーイの式）と捉えてもよい。なお、上記（式２）及び（式３）における流出流量ｑｒｅｆ及び傾動角速度ωｒｅｆは、制御部１１０における数理モデルＭＤの用い方に応じて、適宜ｑｉｎｐｕｔ及びωｉｎｐｕｔ（又はωｏｕｔｐｕｔ）に置き換わり得る。また、上記数理モデルＭＤへの入力として、ωｉｎｐｕｔ（又はωｏｕｔｐｕｔ）に代えて、ゲイン後のωｉｎｐｕｔ（又はゲイン後のωｏｕｔｐｕｔ）が入力され得る。
【数2】
【数3】
【0074】
数理モデルＭＤの逆モデル（式１）に関して説明したように、数理モデルＭＤには、取鍋２００内の溶湯ＭＭの液面面積Ａ（θ）の、当該取鍋２００の傾動角度θでの微分が含まれている。このように、液面面積Ａ（θ）のθ微分を含む項を有する数理モデルＭＤ及び当該数理モデルＭＤの逆モデルを用いることによって、図２及び図７に示すような特有の形状を有する取鍋２００に対しても、上述した第１の推定量を好適に算出することができると共に、制御量ωinputを好適に算出することができる。
【0075】
（減算部１２１４）
減算部１２１４は、数理モデル参照部１２１２が算出した複数の状態量のうち、第１種の状態量と、当該第１種の状態量に対応する観測値との差分を算出し、算出した差分をゲイン算出部１２１１に供給する。一例として、減算部１２１４は、数理モデル参照部１２１２が算出した複数の状態量のうち、力覚情報ＫＤに対応する状態量と、注湯システム５００から取得した力覚情報ＫＤとの差分を算出し、算出した差分をゲイン算出部に提供する。
減算部１２１４は、数理モデル参照部１２１２が算出した複数の状態量のうち、第１種の状態量と、当該第１種の状態量に対応する観測値との差分を算出し、算出した差分をゲイン算出部１２１１に供給する。一例として、減算部１２１４は、数理モデル参照部１２１２が算出した複数の状態量のうち、力覚情報ＫＤに対応する状態量と、注湯システム５００から取得した力覚情報ＫＤとの差分を算出し、算出した差分をゲイン算出部に提供する。
【0076】
（ゲイン算出部１２１１）
ゲイン算出部１２１１は、減算部１２１４から供給される差分に応じて拡張カルマンゲインを算出する。一例として、ゲイン算出部１２１１は、数理モデル参照部１２１２が算出した複数の状態量のうち、力覚情報ＫＤに対応する状態量と、注湯システム５００から取得した力覚情報ＫＤとの差分に応じて拡張カルマンゲインを算出する。算出された拡張カルマンゲインは、加算部１２１３に供給される。
ゲイン算出部１２１１は、減算部１２１４から供給される差分に応じて拡張カルマンゲインを算出する。一例として、ゲイン算出部１２１１は、数理モデル参照部１２１２が算出した複数の状態量のうち、力覚情報ＫＤに対応する状態量と、注湯システム５００から取得した力覚情報ＫＤとの差分に応じて拡張カルマンゲインを算出する。算出された拡張カルマンゲインは、加算部１２１３に供給される。
【0077】
力覚参照流量推定部１２１は、上記の構成を有することによって、拡張カルマンフィルタにより状態量を好適に算出（推定）することができる。また、当該状態量の一つである、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第１の推定量ｆｒｗを好適に算出し、制御量導出部１２４に提供することができる。
【0078】
（視覚参照流量推定部（第２の推定部）１２２による処理例）
続いて、図８及び図９を参照して、視覚参照流量推定部１２２による処理例について説明する。図８及び図９は、視覚参照流量推定部１２２による処理を模式的に示す図である。図８に示すように、視覚参照流量推定部１２２は、視覚情報ＶＤ１及び視覚情報ＶＤ２の少なくとも何れかを参照し、当該視覚情報が示す画像における測定領域ＤＲに対してエッジ検出処理を適用する。ここで、当該エッジ検出処理は、図８に示すように、複数の水平メッシュＨＭの各々に対して行うと好適である。
続いて、図８及び図９を参照して、視覚参照流量推定部１２２による処理例について説明する。図８及び図９は、視覚参照流量推定部１２２による処理を模式的に示す図である。図８に示すように、視覚参照流量推定部１２２は、視覚情報ＶＤ１及び視覚情報ＶＤ２の少なくとも何れかを参照し、当該視覚情報が示す画像における測定領域ＤＲに対してエッジ検出処理を適用する。ここで、当該エッジ検出処理は、図８に示すように、複数の水平メッシュＨＭの各々に対して行うと好適である。
【0079】
上記エッジ検出処理を行うことにより、視覚参照流量推定部１２２は、測定領域ＤＲに含まれる溶湯ＭＭに関し複数のエッジペアを特定することができる。そして、視覚参照流量推定部１２２は、図８に示すように、当該複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線ＦＬを特定（取得）する。ここで、当該特定処理には、図８に示すように、２次関数を用いたフィッティング処理が用いられてもよい。また、視覚参照流量推定部１２２は、上記処理を行うことにより得られた流線ＦＬを参照し、放物落下運動を仮定することによって、溶湯ＭＭの流速を算出する。
【0080】
また、図９に示すように、当該複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する。ここで、注湯システム５００が備えるカメラが２台の場合、図９に示すように、取鍋２００から見て側面側に配置された第１のカメラＣ１による撮像情報（視覚情報とも呼ぶ）ＶＤ１、及び取鍋２００から見て正面側に配置された第２のカメラＣ２による撮像情報（視覚情報とも呼ぶ）ＶＤ２の双方を参照し、双方の撮像情報に対して上述したエッジ検出処理を適用すると好適である。
【0081】
或いは、注湯システム５００が３台のカメラを備える構成とし、３台目のカメラＣ３を、取鍋２００から見て斜め４５度付近となるように配置し、当該カメラＣ３による撮像情報ＶＤ３に対しても上述したエッジ検出処理を適用すると更に好適である。
【0082】
カメラ２台の場合には、図９に示すように、２つのエッジ幅ａ及びｂを用いて溶湯ＭＭの断面積Ｓを算出すればよいし、カメラ３台の場合には、図９に示すように、３つのエッジ幅ａ、ｂ及びｃを用いて溶湯ＭＭの断面積Ｓを算出すればよいし
このように、視覚参照流量推定部１２２による処理には、
・取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの撮像画像に対してエッジ検出処理を適用し、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する処理と
を実行するという処理が含まれる。
このように、視覚参照流量推定部１２２による処理には、
・取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの撮像画像に対してエッジ検出処理を適用し、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
・前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する処理と
を実行するという処理が含まれる。
【0083】
視覚参照流量推定部１２２は上記の処理を行うことにより、取鍋２００から流出する溶湯ＭＭの流量に関する第２の推定量ｆｒｉを好適に算出し、制御量導出部１２４に提供することができる。
【0084】
＜重み決定部１２３による重み決定処理例＞
以下では、重み決定部１２３による重み決定処理の例について説明する。
以下では、重み決定部１２３による重み決定処理の例について説明する。
【0085】
（重み決定処理例１）
重み決定部１２３は、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間において、力覚情報ＫＤの重みＦをより大きく設定する構成としてもよい。一例として、重み決定部１２３は、
・取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間において、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗに乗ぜられる重み係数Ｆ（Ｐ１）の値と、
・取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより大きい期間において、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗに乗ぜられる重み係数Ｆ（Ｐ２）の値とを、
Ｆ（Ｐ１）＞Ｆ（Ｐ２）
となるように設定してもよい。
重み決定部１２３は、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間において、力覚情報ＫＤの重みＦをより大きく設定する構成としてもよい。一例として、重み決定部１２３は、
・取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間において、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗに乗ぜられる重み係数Ｆ（Ｐ１）の値と、
・取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより大きい期間において、第１のフィードバック制御量（力覚参照フィードバック制御量）ｑｗに乗ぜられる重み係数Ｆ（Ｐ２）の値とを、
Ｆ（Ｐ１）＞Ｆ（Ｐ２）
となるように設定してもよい。
【0086】
なお、本処理例における「流量の変動がより小さい期間」及び「変動がより大きい期間」は、重み決定部１２３により、これら２つの期間における流量の変動を相対的に比較することよって特定される構成としてもよいし、重み決定部１２３により、対象の各期間における流量の変動を予め定められた閾値と比較することによって特定される構成としてもよい。
【0087】
また、本処理例における「流量の変動がより小さい期間」及び「変動がより大きい期間」は、逐次的に取得される力覚情報ＫＤを参照して、逐次的に決定される構成としてもよいがこれに限られない。重み決定部１２３は、予め目標流量プロファイルＴＦＲを参照して、当該プロファイルに含まれる複数の部分期間の各々について、当該期間が「流量の変動がより小さい期間」及び「変動がより大きい期間」の何れに相当するかを予め推定（特定）する構成としてもよい。
【0088】
例えば、重み決定部１２３は、溶湯ＭＭの注ぎ始めの期間Ｐ２１（図３の例では２秒から８秒頃までの期間）及び溶湯ＭＭの注ぎ終わりの期間Ｐ２２（図３の例では２０秒から２５秒頃までの期間）における溶湯ＭＭの流量の変動は、上記２つ期間に挟まれた、溶湯ＭＭの定量注ぎ期間Ｐ１（図３の例では８秒頃から２０秒頃までの期間）における溶湯ＭＭの流量の変動よりも大きいと特定し、
Ｆ（Ｐ１）＞Ｆ（Ｐ２１）
Ｆ（Ｐ１）＞Ｆ（Ｐ２２）
となるように設定してもよい。
Ｆ（Ｐ１）＞Ｆ（Ｐ２１）
Ｆ（Ｐ１）＞Ｆ（Ｐ２２）
となるように設定してもよい。
【0089】
発明者の得た知見によれば、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間では、力覚情報ＫＤの信頼性が向上する。換言すれば、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間では、力覚情報ＫＤを参照することにより、取鍋２００の動きを好適に制御することができる。
【0090】
一方で、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより大きい期間では、溶湯ＭＭに加わる鉛直方向（Ｚ軸）の加速度等に起因して、力覚情報ＫＤの信頼性が低下する。換言すれば、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより大きい期間では、力覚情報ＫＤを参照しても、取鍋２００の動きを好適に制御することが難しい場合が生じる。
【0091】
一方、視覚情報ＶＤは、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動には大きく依存せず、一定の信頼性を提供する。換言すれば、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間であってもより大きい期間であっても、上述した構成により視覚情報ＶＤを参照することにより、取鍋２００の動きを好適に制御することができる。
【0092】
このため、本例のように、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間において、力覚情報ＫＤの重みＦをより大きく設定する構成とすれば、取鍋２００からの溶湯ＭＭの流量の変動がより小さい期間であってもより大きい期間であっても、取鍋２００の動きをより好適に制御することができる。
【0093】
（重み決定処理例２）
重み決定部１２３は、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、視覚情報ＶＤの重みよりをより大きく設定する構成としてもよい。一例として、重み決定部１２３は、
・取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合において、第２のフィードバック制御量（視覚参照フィードバック制御量）ｑｉに乗ぜられる重み係数「１－Ｆ（Ｐ３）」の値と、
・取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより小さい場合において、第２のフィードバック制御量（視覚参照フィードバック制御量）ｑｉに乗ぜられる重み係数「１－Ｆ（Ｐ４）」の値とを、
１－Ｆ（Ｐ３）＞１－Ｆ（Ｐ４）
となるように設定してもよい。換言すれば、
Ｆ（Ｐ３）＜Ｆ（Ｐ４）
となるように設定してもよい。
重み決定部１２３は、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、視覚情報ＶＤの重みよりをより大きく設定する構成としてもよい。一例として、重み決定部１２３は、
・取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合において、第２のフィードバック制御量（視覚参照フィードバック制御量）ｑｉに乗ぜられる重み係数「１－Ｆ（Ｐ３）」の値と、
・取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより小さい場合において、第２のフィードバック制御量（視覚参照フィードバック制御量）ｑｉに乗ぜられる重み係数「１－Ｆ（Ｐ４）」の値とを、
１－Ｆ（Ｐ３）＞１－Ｆ（Ｐ４）
となるように設定してもよい。換言すれば、
Ｆ（Ｐ３）＜Ｆ（Ｐ４）
となるように設定してもよい。
【0094】
なお、本処理例における「角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合」及び「角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより小さい場合」は、重み決定部１２３により、ある期間（タイミング）における角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさを、他の期間（タイミング）における角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさと比較することによって特定される構成としてもよい。或いは、各期間における角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさを、予め定められた閾値と比較することによって特定される構成としてもよい。
【0095】
また、本処理例における「角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合」及び「角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合」は、逐次的に取得される力覚情報ＫＤを参照して、逐次的に決定される構成としてもよいがこれに限られない。重み決定部１２３は、予め目標流量プロファイルＴＦＲを参照して、当該プロファイルに含まれる複数の部分期間の各々について、当該期間が「角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合」及び「角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより小さい場合」の何れに相当するかを予め推定（特定）する構成としてもよい。
【0096】
また、上記の構成は、重み決定部１２３は、取鍋２００の動きを規定する角加速度と取鍋２００内の溶湯ＭＭの質量との積、及び並進加速度と取鍋２００内の溶湯ＭＭの質量との積の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、視覚情報ＶＤの重みよりをより大きく設定する構成であると表現してもよい。
【0097】
発明者の得た知見によれば、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、視覚情報ＶＤの信頼性が向上する。換言すれば、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合、視覚情報ＶＤを参照することにより、取鍋２００の動きを好適に制御することができる。
【0098】
一方、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより小さい場合には、力覚情報ＫＤの信頼性が向上する。換言すれば、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより小さい場合、力覚情報ＫＤを参照することにより、取鍋２００の動きを好適に制御することができる。
【0099】
このため、本例のように、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、視覚情報ＶＤの重みよりをより大きく設定する構成とすれば、取鍋２００の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合であっても、より小さい場合であっても、取鍋２００の動きをより好適に制御することができる。
【0100】
（重み決定処理例３）
重み決定部１２３は、
・溶湯ＭＭの物質の組成
・溶湯ＭＭの物性値
・溶湯ＭＭの物性値の温度依存性
・溶湯ＭＭの温度
等に応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを更に変更する構成としてもよい。例えば、溶湯ＭＭがある特定の物質Ａである場合に、力覚情報ＫＤ又は視覚情報ＶＤの初期値に正のオフセットを加算し、そうでない場合には、当該オフセットを加算しない構成としてもよい。また、そのうえで、上記重み決定処理例１及び重み決定処理例２の何れかを適用する構成としてもよい。
重み決定部１２３は、
・溶湯ＭＭの物質の組成
・溶湯ＭＭの物性値
・溶湯ＭＭの物性値の温度依存性
・溶湯ＭＭの温度
等に応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを更に変更する構成としてもよい。例えば、溶湯ＭＭがある特定の物質Ａである場合に、力覚情報ＫＤ又は視覚情報ＶＤの初期値に正のオフセットを加算し、そうでない場合には、当該オフセットを加算しない構成としてもよい。また、そのうえで、上記重み決定処理例１及び重み決定処理例２の何れかを適用する構成としてもよい。
【0101】
また、溶湯ＭＭの粘性が所定の値以上である場合に、力覚情報ＫＤ又は視覚情報ＶＤの初期値に正のオフセットを加算し、そうでない場合には、当該オフセットを加算しない構成としてもよい。また、そのうえで、上記重み決定処理例１及び重み決定処理例２の何れかを適用する構成としてもよい。
【0102】
また、溶湯ＭＭの粘性の温度依存性が所定の値以上である場合に、力覚情報ＫＤ又は視覚情報ＶＤの初期値に正のオフセットを加算し、そうでない場合には、当該オフセットを加算しない構成としてもよい。また、そのうえで、上記重み決定処理例１及び重み決定処理例２の何れかを適用する構成としてもよい。
【0103】
また、溶湯ＭＭの温度が所定の値以上である場合に、力覚情報ＫＤ又は視覚情報ＶＤの初期値に正のオフセットを加算し、そうでない場合には、当該オフセットを加算しない構成としてもよい。また、そのうえで、上記重み決定処理例１及び重み決定処理例２の何れかを適用する構成としてもよい。
【0104】
発明者の得た知見によれば、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの信頼性は、溶湯ＭＭの物質の組成、溶湯ＭＭの物性、及び溶湯ＭＭの温度等によっても変動し得る。
【0105】
このため、本例のように、溶湯ＭＭの物質の組成、溶湯ＭＭの物性、及び溶湯ＭＭの温度等に応じて、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの重み付けを更に変更する構成とすれば、溶湯ＭＭの物質の組成、溶湯ＭＭの物性、及び溶湯ＭＭの温度等がどのようなものであったとしても、取鍋２００の動きを好適に制御することができる。
【0106】
（重み決定処理例４）
また、重み決定部１２３は、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの少なくとも何れかを参照して、取鍋２００内の溶湯ＭＭに所定の大きさ以上の液面振動が発生したか否かを判定し、液面振動が発生した場合には、力覚情報ＫＤの重みを低下させる構成としてもよい。
また、重み決定部１２３は、力覚情報ＫＤ及び視覚情報ＶＤの少なくとも何れかを参照して、取鍋２００内の溶湯ＭＭに所定の大きさ以上の液面振動が発生したか否かを判定し、液面振動が発生した場合には、力覚情報ＫＤの重みを低下させる構成としてもよい。
【0107】
発明者の得た知見によれば、取鍋２００内の溶湯ＭＭに所定の大きさ以上の液面振動が発生した場合、力覚情報ＫＤの信頼性が低下する。上記の構成によれば、液面振動が発生した場合には、力覚情報ＫＤの重みを低下させるので、液面振動が発生した場合であってもそうでない場合であっても、取鍋２００の動きを好適に制御することができる。
【0108】
（重み決定処理例５）
重み決定部１２３は、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかを入力とし、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかに関する重みを出力とする学習済のモデルを用いて、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかに関する重みを設定する構成としてもよい。
重み決定部１２３は、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかを入力とし、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかに関する重みを出力とする学習済のモデルを用いて、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかに関する重みを設定する構成としてもよい。
【0109】
上記モデルは、例えば、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかと、視覚情報ＶＤ及び力覚情報ＫＤの少なくとも何れかに関する正解データとしての重みとを含む教師データを参照することによって予め学習しておくことができる。そのようなモデルとして、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）等のニューラルネットワークを用いることができるが、これは本例を限定するものではなく、その他の構成を有するモデルを用いてもよい。
【0110】
［ソフトウェアによる実現例］
制御装置１００の制御ブロック（特に、取得部１１、決定部１２）は、集積回路（ＩＣチップ）などに形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、制御装置１００は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成される。
制御装置１００の制御ブロック（特に、取得部１１、決定部１２）は、集積回路（ＩＣチップ）などに形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、制御装置１００は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成される。
【0111】
（制御装置１００の物理的構成）
図１０は、制御装置１００として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。制御装置１００は、図１０に示すように、バス１０１０と、プロセッサ１００１と、主メモリ１００２と、補助メモリ１００３と、通信インタフェース１００４と、出入力インタフェース１００５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１００１、主メモリ１００２、補助メモリ１００３、通信インタフェース１００４、および出入力インタフェース１００５は、バス１０１０を介して互いに接続されている。出入力インタフェース１００５には、入力装置１００６および出力装置１００７が接続されている。
図１０は、制御装置１００として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。制御装置１００は、図１０に示すように、バス１０１０と、プロセッサ１００１と、主メモリ１００２と、補助メモリ１００３と、通信インタフェース１００４と、出入力インタフェース１００５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１００１、主メモリ１００２、補助メモリ１００３、通信インタフェース１００４、および出入力インタフェース１００５は、バス１０１０を介して互いに接続されている。出入力インタフェース１００５には、入力装置１００６および出力装置１００７が接続されている。
【0112】
プロセッサ１００１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせなどが用いられる。
【0113】
主メモリ１００２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）などが用いられる。
【0114】
補助メモリ１００３としては、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体を備えていてもよい。例えば、補助メモリ１００３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせなどが用いられる。補助メモリ１００３には、上述した制御装置１００の動作をプロセッサ１００１に実行させるためのプログラム（注湯流量制御プログラム）が格納されている。プロセッサ１００１は、補助メモリ１００３に格納されたプログラムを主メモリ１００２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。
【0115】
通信インタフェース１００４は、ネットワーク（例えばインターネット）に接続するインタフェースである。
【0116】
出入力インタフェース１００５としては、例えば、ＵＳＢインタフェース、赤外線、またはBluetooth（登録商標）などの近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【0117】
入力装置１００６としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、またはこれらの組み合わせなどが用いられる。出力装置１００７としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【0118】
なお、注湯流量制御システム１は、一例として制御装置１００を含んでいるが、本発明の注湯流量制御システムは、制御装置１００を含まなくても、制御装置１００の機能的な構成を含む種々の構成の連携によっても構築され得る。
【0119】
〔まとめ〕
本明細書に記載の内容には以下の態様が含まれる。
本明細書に記載の内容には以下の態様が含まれる。
【0120】
（態様１）
取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得工程と、
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程では、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御方法。
取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得工程と、
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程では、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御方法。
【0121】
上記の構成によれば、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0122】
（態様２）
前記決定工程では、
前記取鍋からの溶湯の流量の変動がより小さい期間において、前記力覚情報の重みをより大きく設定する
態様１に記載の注湯流量制御方法。
前記決定工程では、
前記取鍋からの溶湯の流量の変動がより小さい期間において、前記力覚情報の重みをより大きく設定する
態様１に記載の注湯流量制御方法。
【0123】
上記の構成によれば、前記取鍋からの溶湯の流量の変動がより小さい期間において、前記力覚情報の重みをより大きく設定するので、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0124】
（態様３）
前記決定工程では、
前記取鍋の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、前記視覚情報の重みよりをより大きく設定する
態様１又は２に記載の注湯流量制御方法。
前記決定工程では、
前記取鍋の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、前記視覚情報の重みよりをより大きく設定する
態様１又は２に記載の注湯流量制御方法。
【0125】
上記の構成によれば、前記取鍋の動きを規定する角加速度及び並進加速度の少なくとも何れかの大きさがより大きい場合に、前記視覚情報の重みよりをより大きく設定するので、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0126】
（態様４）
前記決定工程は、
前記力覚情報を参照して、前記取鍋から流出する溶湯の流量に関する第１の推定量を算出する第１の推定工程と、
前記視覚情報を参照して、前記流量に関する第２の推定量を算出する第２の推定工程と、
前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、前記取鍋の動きに関する制御量を導出する導出工程と
を含んでいる
態様１から３の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
前記決定工程は、
前記力覚情報を参照して、前記取鍋から流出する溶湯の流量に関する第１の推定量を算出する第１の推定工程と、
前記視覚情報を参照して、前記流量に関する第２の推定量を算出する第２の推定工程と、
前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、前記取鍋の動きに関する制御量を導出する導出工程と
を含んでいる
態様１から３の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
【0127】
上記の構成によれば、前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照して、前記取鍋の動きに関する制御量を導出するので、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0128】
（態様５）
前記導出工程は、
前記第１の推定量を参照して、第１のフィードバック制御量を算出する第１のフィードバック制御量算出工程と、
前記第２の推定量を参照して、第２のフィードバック制御量を算出する第２のフィードバック制御量算出工程と、
前記第１のフィードバック制御量と前記第２のフィードバック制御量との重み付け和であって、前記取鍋の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する算出工程と
を含んでいる態様４に記載の注湯流量制御方法。
前記導出工程は、
前記第１の推定量を参照して、第１のフィードバック制御量を算出する第１のフィードバック制御量算出工程と、
前記第２の推定量を参照して、第２のフィードバック制御量を算出する第２のフィードバック制御量算出工程と、
前記第１のフィードバック制御量と前記第２のフィードバック制御量との重み付け和であって、前記取鍋の姿勢及び動きに応じた重みによる重み付け和から、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する算出工程と
を含んでいる態様４に記載の注湯流量制御方法。
【0129】
上記の構成によれば、前記第１の推定量と前記第２の推定量とを参照したフィードバック制御により、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0130】
（態様６）
前記第１の推定工程では、
前記取鍋内の前記溶湯の液面面積の、前記取鍋の傾動角度での微分を含む数理モデルを用いて、前記第１の推定量を算出し、
前記算出工程では、前記数理モデルの逆モデルを用いて、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する
態様５に記載の注湯流量制御方法。
前記第１の推定工程では、
前記取鍋内の前記溶湯の液面面積の、前記取鍋の傾動角度での微分を含む数理モデルを用いて、前記第１の推定量を算出し、
前記算出工程では、前記数理モデルの逆モデルを用いて、前記取鍋の動きに関する制御量を算出する
態様５に記載の注湯流量制御方法。
【0131】
上記の構成によれば、前記取鍋内の前記溶湯の液面面積の、前記取鍋の傾動角度での微分を含む数理モデルを用いるので、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0132】
（態様６）
前記第２の推定工程では、
前記取鍋から流出する溶湯の撮像画像に対してエッジ検出処理を適用し、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する処理と
を実行する
態様５に記載の注湯流量制御方法。
前記第２の推定工程では、
前記取鍋から流出する溶湯の撮像画像に対してエッジ検出処理を適用し、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアの中点を通る流線を取得する処理と、
前記エッジ検出処理で検出された複数のエッジペアに関し、各エッジペアからエッジ幅を取得し、楕円近似により前記流出する溶湯の断面積を算出する処理と
を実行する
態様５に記載の注湯流量制御方法。
【0133】
上記の構成によれば、上記流線を取得する処理及び上記溶湯の断面積を算出する処理により前記流量に関する第２の推定量を算出するので、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0134】
（態様８）
前記取鍋として、
有底の容器部と、
前記容器部の底部から前記容器部の開口部に向けて前記容器部から漸次離れる方向に延在する筒状の注湯部と、
を有する取鍋を用いる、
態様１から７の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
前記取鍋として、
有底の容器部と、
前記容器部の底部から前記容器部の開口部に向けて前記容器部から漸次離れる方向に延在する筒状の注湯部と、
を有する取鍋を用いる、
態様１から７の何れか１項に記載の注湯流量制御方法。
【0135】
上記取鍋が上記の構成を有することによって、当該取鍋内の溶湯の液面振動を抑制することができるので、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0136】
（態様９）
取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得部と、
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御装置。
取鍋に関する力覚情報と、当該取鍋から流出する溶湯に関する視覚情報とを取得する取得部と、
前記力覚情報及び前記視覚情報を参照して前記取鍋の動きに関する制御量を決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
前記取鍋の姿勢及び動きに応じて前記力覚情報及び前記視覚情報の重み付けを変更する
注湯流量制御装置。
【0137】
上記の構成によれば、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0138】
（態様１０）
態様９に記載の注湯流量制御装置としてコンピュータを機能させるための注湯流量制御プログラムであって、上記取得部、および上記決定部としてコンピュータを機能させるための注湯流量制御プログラム。
態様９に記載の注湯流量制御装置としてコンピュータを機能させるための注湯流量制御プログラムであって、上記取得部、および上記決定部としてコンピュータを機能させるための注湯流量制御プログラム。
【0139】
上記の構成によれば、高精度な注湯流量制御を実現することができる。
【0140】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0141】
１ ・・・制御システム（注湯流量制御システム）
１００ ・・・制御装置（注湯流量制御装置）
３００ ・・・支持装置
５００ ・・・注湯システム
１１０ ・・・制御部
１１ ・・・取得部
１２ ・・・決定部
１２１ ・・・第１の推定部
１２２ ・・・第２の推定部
１２３ ・・・重み決定部
１２４ ・・・制御量導出部
Ｓ１００ ・・・注湯流量制御方法
Ｓ１０１ ・・・取得工程
Ｓ１０２ ・・・推定工程
Ｓ１０３ ・・・決定工程
１００ ・・・制御装置（注湯流量制御装置）
３００ ・・・支持装置
５００ ・・・注湯システム
１１０ ・・・制御部
１１ ・・・取得部
１２ ・・・決定部
１２１ ・・・第１の推定部
１２２ ・・・第２の推定部
１２３ ・・・重み決定部
１２４ ・・・制御量導出部
Ｓ１００ ・・・注湯流量制御方法
Ｓ１０１ ・・・取得工程
Ｓ１０２ ・・・推定工程
Ｓ１０３ ・・・決定工程
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】