特表 2022-537193 液体食品のための包装容器における逸脱の検出

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-08-24

(54)【発明の名称】液体食品のための包装容器における逸脱の検出

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20220817BHJP

   B65B 57/00 20060101ALI20220817BHJP

   B65B 57/02 20060101ALI20220817BHJP

   G01N 21/90 20060101ALI20220817BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 610

B65B57/00 A

B65B57/02 D

G01N21/90 Z

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021575224

(86)(22)【出願日】2020-06-15

(85)【翻訳文提出日】2022-02-17

(86)【国際出願番号】 EP2020066515

(87)【国際公開番号】W WO2020254259

(87)【国際公開日】2020-12-24

(31)【優先権主張番号】19180967.2

(32)【優先日】2019-06-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】391053799

【氏名又は名称】テトラ ラバル ホールディングス アンド ファイナンス エス エイ

【住所又は居所原語表記】７０ Ａｖｅｎｕｅ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｇｕｉｓａｎ，ＣＨ－１００９ Ｐｕｌｌｙ，Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ

(74)【代理人】

【識別番号】100151105

【弁理士】

【氏名又は名称】井戸川 義信

(72)【発明者】

【氏名】エリック・ベルグヴァール

(72)【発明者】

【氏名】ピーター・ヨハネソン

【テーマコード（参考）】

2G051

5L096

【Ｆターム（参考）】

2G051AA11

2G051AB03

2G051AB04

2G051AB05

2G051AC04

2G051CA04

2G051CA07

2G051EA14

2G051EC01

5L096BA03

5L096CA05

5L096DA03

5L096EA39

5L096HA09

5L096JA11

(57)【要約】

監視システムは、製造プラントにおける液体食品のための包装容器における逸脱の多用途で効率的な検出及び格付けのための方法を実装する。方法は、包装容器、又は包装容器を作る際に使用する出発原料の画像データを取得すること（３１）、現在の逸脱の検出のために画像データを分析すること（３２）、現在の逸脱を表す重みの現在のセットを取得するために、現在の逸脱の逸脱タイプと関連付けられた基底関数のセットとの関連で現在の逸脱を処理すること（３３）、並びに重みの現在のセットに基づき、現在の逸脱の現在の格付けを決定すること（３５）を含む。基底関数のセットは、異なる大きさの逸脱タイプを含む包装容器又は出発原料の複製に基づき予め計算され得る。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

製造プラントにおける液体食品のための包装容器（４０１）における逸脱を検出する方法であって、前記方法が、
包装容器（４０１）、又は前記包装容器（４０１）を作る際に使用する出発原料（４０１’）の画像データ（Ｉｃ）を取得すること（３１）、
現在の逸脱の検出のために前記画像データ（Ｉｃ）を分析すること（３２）、
前記現在の逸脱を表す重み（［Ｗ］ｃ）の現在のセットを取得するために、前記現在の逸脱の逸脱タイプと関連付けられた基底関数（［ＢＦ］）のセットとの関連で前記現在の逸脱を処理すること（３３）、並びに
前記重み（［Ｗ］ｃ）の現在のセットに基づき前記現在の逸脱の現在の格付け（Ｇｃ）を決定すること（３５）
を含む方法。

【請求項2】

前記重み（［Ｗ］ｃ）の現在のセットを重みの組合せを前記現在の逸脱の前記逸脱タイプについての格付けに関連付ける格付けデータベース（４４）にマッピングすること（３４）であって、前記現在の逸脱の前記現在の格付け（Ｇｃ）が前記マッピングに基づき決定される、マッピングすること（３４）をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記処理することが、前記逸脱タイプの決定のために前記現在の逸脱を処理することをさらに含む、請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記逸脱タイプに応じて基底関数データベースから前記基底関数（［ＢＦ］）のセットを取得すること（４３）をさらに含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記現在の逸脱を表す現在の特徴ベクトルを定義すること、並びに前記現在の特徴ベクトル及び前記基底関数［（ＢＦ）］のセットに応じて前記重み（［Ｗ］ｃ）の現在のセットを計算することをさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記重み（［Ｗ］ｃ）の現在のセットを前記計算することが、前記基底関数（［ＢＦ］）のセットへの前記現在の特徴ベクトルの投影を決定すること、及び前記投影のスカラ値に基づき前記重み（［Ｗ］ｃ）の現在のセットを決定することを含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記基底関数が、一次独立である及び／又は相互に直交する、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記基底関数が、主成分分析、ＰＣＡにより与えられた主成分に対応する、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記現在の逸脱のためのタイムスタンプを決定すること、前記タイムスタンプに基づき、前記製造プラントの関連する製造パラメータを決定すること、並びに前記タイムスタンプ、前記現在の格付け（Ｇｃ）及び前記逸脱タイプを前記製造パラメータと相互に関連付けることをさらに含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記現在の格付け（Ｇｃ）及び／又は前記逸脱タイプによる修正された製造パラメータを含む制御命令を前記製造プラントにおける機械（４００）に伝達することをさらに含む、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記現在の格付け（Ｇｃ）に応じてアラート通知を引き起こすことをさらに含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記逸脱タイプが、前記包装容器（４０１）の材料における又は前記出発原料（４０１’）における皺、前記包装容器（４０１）の開封されたフラップ、前記包装容器（４０１）又は前記出発原料（４０１’）における引裂かれた又は不明確な穴、前記包装容器（４０１）におけるくぼみ又は隆起部、前記包装容器（４０１）の又は前記出発原料（４０１’）における層間剥離、並びに前記包装容器（４０１）又は前記出発原料（４０１’）の表面の欠陥のあるパターニング及び／又は着色及び／又はホログラフィック若しくは金属蒸着フィルムのうちの任意のものを含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法における使用のための逸脱タイプと関連付けられた基底関数（［ＢＦ］）のセットを生成するための方法であって、前記方法が、
包装容器（４０１）又は前記包装容器（４０１）を作る際に使用する出発原料（４０１’）の複製（［Ｉ］）を取得すること（６１）であって、前記複製（［Ｉ］）が前記逸脱タイプの逸脱を含む、取得すること（６１）、
１つ又は複数の基底関数を取得するために基底関数計算アルゴリズム（７０）により前記逸脱を処理すること（６２）、及び
前記１つ又は複数の基底関数に基づき前記基底関数（［ＢＦ］）のセットを生成すること（６３）を含む、方法。

【請求項14】

コンピュータ可読媒体であって、プロセッサ（８０）によって実行されると、前記プロセッサ（８０）に、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法を実施させるコンピュータ命令を含むコンピュータ可読媒体。

【請求項15】

製造プラントにおいて作られた液体食品のための包装容器（４０１）における逸脱を検出するためのシステムであって、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されたプロセッサ（８０）を含むシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、概して、液体食品のための包装容器における逸脱（ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ）の検出、特に包装容器の製造中に製造プラントにおいて取り込まれた画像データに基づく検出のための技術に関する。

【背景技術】

【0002】

逸脱、例えば欠陥又は予期された製品構成からの他の逸脱の検出は、製造ラインにおいて、最適な作動設定を構成し、ある期間にわたって望ましいパフォーマンスを確実にするために、例えばそのような包装容器の製造で使用される充填機又は他の機械における液体食品のための密封された包装容器の製造において極めて重要である。作られた包装容器における逸脱は、包装容器の外観のばらつき、例えば消費者の視点から懸念を生じさせ得るか、又は例えば包装容器の完全性若しくは安定性に関して準最適なパフォーマンスを招き得る不一致の原因となり得る。品質管理並びに製造プラントにおける液体食品のための包装容器における逸脱の特定及び格付けのための、効率的であり、自動化された信頼性のあるツール及び手順が必要性とされている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

先行技術の１つ又は複数の限界を少なくとも部分的に克服することが本発明の目的である。

【0004】

１つの目的は、液体食品のための包装容器における逸脱の自動化された検出及び格付けを提供することである。

【0005】

さらなる目的は、液体食品のための包装容器における異なる逸脱タイプの逸脱の検出を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

以下の説明から明らかになり得るこれらの目的の１つ又は複数の、及びさらなる目的は、製造プラントにおける液体食品のための包装容器における逸脱を検出する方法、逸脱タイプと関連付けられた基底関数のセットを生成するための方法、コンピュータ読み取り可能な媒体、及び独立請求項によるシステムであって、その実施形態が従属請求項により定義されるシステムにより少なくとも部分的に達成される。

【0007】

本発明の第１態様は、製造プラントにおける液体食品のための包装容器における逸脱を検出する方法である。方法は、包装容器、又は包装容器を作る際に使用する出発原料の画像データを取得すること、現在の逸脱の検出のために画像データを分析すること、現在の逸脱を表す重みの現在のセットを取得するために、現在の逸脱の逸脱タイプと関連付けられた基底関数のセットとの関連で現在の逸脱を処理すること、並びに重みの現在のセットに基づき、現在の逸脱の現在の格付けを決定することを含む。

【0008】

第１態様は、液体食品のための包装容器における逸脱の自動化された検出及び格付けによく適している多用途で効率的な技術を提供する。第１態様は、検出された逸脱の逸脱タイプを表すことが知られている１つ又は複数の基底関数の重みに関する検出された逸脱を特徴付ける。基底関数の異なるセットは異なる逸脱タイプについて決定され得るため、基底関数の使用は検出を多用途にする。さらに、逸脱タイプのための基底関数は実際の逸脱の複製に基づき予め計算されてもよく、検出及び格付けはしたがって、実際の製造環境に合わせられ得る。重みの現在のセットの計算は現在の逸脱の「フィンガープリント」を提供する重み値の対応するセットを生じ、それにより、現在の逸脱が、例えば重みの値と品質格付けとの間の既知で所定の関係の使用により、品質格付けに単純に確実に割り当てられることを可能にする。基底関数の数、したがってフィンガープリントにおいて組み合わされた重みの数を増加させることにより、格付けの精度を高めることが可能である。

【0009】

一実施形態において、方法は、重みの現在のセットを重みの組合せを現在の逸脱の逸脱タイプについての格付けに関連付ける格付けデータベースにマッピングすることをさらに含み、現在の逸脱の現在の格付けは前記マッピングに基づき決定される。

【0010】

一実施形態において、処理することは、逸脱タイプの決定のために現在の逸脱を処理することをさらに含む。

【0011】

一実施形態において、方法は、逸脱タイプに応じて基底関数データベースから基底関数のセットを取得することをさらに含む。

【0012】

一実施形態において、方法は、現在の逸脱を表す現在の特徴ベクトルを定義すること、現在の特徴ベクトル及び基底関数のセットに応じて重みの現在のセットを計算することをさらに含む。

【0013】

一実施形態において、重みの現在のセットを計算することは、基底関数のセットへの現在の特徴ベクトルの投影を決定すること、及び投影のスカラ値に基づき重みの現在のセットを決定することを含む。

【0014】

一実施形態において、基底関数は、一次独立である及び／又は相互に直交する。

【0015】

一実施形態において、基底関数は、主成分分析、ＰＣＡにより与えられた主成分に対応する。

【0016】

一実施形態では、方法は、現在の逸脱についてタイムスタンプを決定することと、タイムスタンプに基づき、製造プラントの関連付けられた製造パラメータを決定することと、タイムスタンプ、現在の格付け及び逸脱タイプを製造パラメータと相関させることとをさらに含む。

【0017】

一実施形態では、方法は、現在の格付け及び／又は逸脱タイプによる修正された製造パラメータを含む制御命令を製造プラントにおける機械に伝達することをさらに含む。

【0018】

一実施形態では、方法は、現在の格付けに応じてアラート通知を引き起こすことをさらに含む。

【0019】

一実施形態では、逸脱タイプは、包装容器の材料又は出発材料における皺、包装容器の開封されたフラップ、包装容器又は出発材料における引裂かれた又は曖昧な穴、包装容器におけるくぼみ又は隆起部、包装容器又は出発材料における層間剥離並びに包装容器又は出発材料の表面の欠陥のあるパターニング、及び／又は着色、及び／又はホログラフィック若しくは金属蒸着フィルムの任意のものを含む。

【0020】

本発明の第２態様は、第１態様の方法又はその実施形態のいずれかにおける使用のための逸脱タイプと関連付けられた基底関数のセットを生成するための方法である。第２態様方法の方法は、包装容器又は包装容器を作る際に使用する出発原料の複製を取得することであって、前記複製が前記逸脱タイプの逸脱を含む、取得すること、１つ又は複数の基底関数を取得するために基底関数計算アルゴリズムにより逸脱を処理すること、及び１つ又は複数の基底関数に基づき底関数のセットを生成することを含む。

【0021】

本発明の第３態様は、コンピュータ読み取り可能な媒体であって、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、その実施形態の第１態様又は第２態様又は任意のものの方法を実施させるコンピュータ命令を含むコンピュータ読み取り可能な媒体である。

【0022】

本発明の第４態様は、製造プラントにおいて作られた液体食品のための包装容器における逸脱を検出するためのシステムであって、その実施形態の第１態様又は第２態様又は任意のものの方法を実施するように構成されたプロセッサを含むシステムである。システムは、画像データを取り込み、且つ提供するように構成された少なくとも１つの撮像素子をさらに含んでもよい。プロセッサは、監視デバイスに含められてもよく、且つ少なくとも１つの撮像素子への接続のために構成された通信インターフェイスに作動的に接続されてもよい。

【0023】

本発明のなお他の目的並びに特徴、態様及び利点は、以下の詳細な説明及び図面から明らかとなる。

【0024】

ここで、本発明の実施形態は、一例として添付の図面を参照して説明される。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】包装容器における逸脱の検出のためのシステムの概略図である。

【図2】右上隅において逸脱を有する包装容器の上から見た図である。

【図3】逸脱の検出のための例示的方法のフローチャートである。

【図4】製造プラントにおいて作動可能なときの逸脱検出のためのシステムの概略図である。

【図5a】特定の逸脱タイプについての基底関数のセットの例を示す。

【図5b】図５ａにおける基底関数のうちの２つを使用するとともに特定の逸脱タイプを有する包装容器のために決定された重み値の散布図である。

【図6】基底関数の生成のための例示的方法のフローチャートである。

【図7】基底関数を生成するためのシステムの機能ブロック図である。

【図8】本開示のいくつかの実施形態による方法を実装し得るデバイスのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

実施形態は、以下では、全てではないが、いくつかの実施形態が示されている添付図面を参照してより詳細に説明される。実際には、本発明は、多くの異なる形態で実現されてもよく、本明細書で定められた実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示が適用される法的要件を満たし得るように提供される。

【0027】

また、可能な場合、本明細書で説明及び／若しくは想定される実施形態の任意のものの利点、特徴、機能、デバイス及び／若しくは作動態様のいずれも、本明細書で説明及び／若しくは想定される他の実施形態の任意のものに含められ、且つ／又は逆も同様であることが理解される。加えて、可能な場合、明示的に別段の記載がない限り、本明細書において単数形で表される任意の用語は、複数形も含むことが意図され、且つ／又は逆も同様である。本明細書で使用する際、「少なくとも１つ」は、「１つ又は複数」を意味し、これらの語句は、交換可能であることが意図される。したがって、「１つの（ａ）」及び／又は「１つの（ａｎ）」という用語は、「１つ又は複数」又は「少なくとも１つ」という語句も本明細書で使用されていたとしても、「少なくとも１つ」又は「１つ又は複数」を意味する。本明細書で使用する際、言語上の又は必要な意味を表すために文脈上他の意味に解すべき場合を除き、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という用語又は変化形、例えば「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」若しくは「含んでいる」は、包括的な意味において、すなわち挙げられた特徴の存在を特定するが、様々な実施形態におけるさらなる特徴の存在又は追加を排除しないように使用される。本明細書で使用する際、「及び／又は」という用語は、関連する挙げられた項目の１つ又は複数の全ての組合せを含む。さらに、項目の「セット」は、１つ又は複数の項目の提供を意味することを意図する。

【0028】

本明細書で使用する際、「液体食品」は、飲料、例えばフルーツジュース、ワイン、ビール、ソーダ及び乳製品、ソース、油、クリーム、カスタード、スープなどを含む、室温で非固形、半液体又は注ぐことが可能な任意の食品並びにまた液体中の固形の食品、例えば豆、果物、トマト、シチューなどを指す。

【0029】

本明細書で使用する際、「包装容器」は、限定するものではないが、包装積層体、例えばセルロース系材料で形成された容器及びプラスチック材料で作られているか又はプラスチック材料を含む容器を含む、液体食品の密封された封入に好適な任意の容器を指す。

【0030】

本明細書で使用する際、「出発材料」は、限定するものではないが、包装積層体のシート材料、包装容器を閉じるための閉じるもの（キャップ、蓋、カバー、プラグ、箔など）、シート材料又は包装容器に取り付けるためのラベルを含む、包装容器の一部を形成するために処理された任意のベース材料を指す。

【0031】

本明細書で使用する際、「変形」という用語は、包装容器の許容可能若しくは理想的な外観の任意のゆがみ又は包装容器の許容可能若しくは理想的な外観からの逸脱を概して指すことを意図する。したがって、変形は、形又は形状の変更に限定されず、表面構造、表面パターニング、表面着色などの変更も含む。

【0032】

本明細書で使用する際、「基底関数」という用語は、その通常の意味で使用され、且つ関数空間における各関数が基底関数の線形結合として表され得るように関数空間にわたる一次独立要素を指す。基底関数は、ベクトルとして表されてもよく、関数空間は、任意の次元のベクトル空間であってもよい。

【0033】

同様の参照符号は、全体にわたって同様の要素を指す。

【0034】

図１ａは、製造プラントにおいて作られた液体食品のための包装容器４０１における逸脱の検出のためのシステム３００の概略図である。容器４０１は、液体食品を含むために密封され、且つ少なくとも部分的に非積層上の積層板紙材料又はプラスチック材料で作られてもよい。例えば、容器４０１は、当技術分野でよく知られている段ボール箱又はボトルであってもよい。

【0035】

システム３００は、プラントにおいて、機械４００の上流、その中又はその下流の逸脱を検出するために配置されてもよい。機械４００は、容器４０１若しくはその一部のための出発材料を供給及び／若しくは操作するための機械、充填機械、キャッピング機械、アキュムレーター機械、ストロー取付機械、二次包装機械又は液体食品の包装のための製造工場に配備される他の任意のタイプの包装機械であってもよい。

【0036】

システム３００は、包装容器４０１の製造中に生じる逸脱を検出し、且つ知らせるように構成される監視又は検査デバイス３０１と、監視デバイス３０１による使用のために、容器４０１又は出発材料の画像データを取り込むように配置及び作動される撮像素子３０２とを含む。撮像素子３０２は、製造プラントにおける製造ラインの任意の部分に沿って配置されてもよい。複数の撮像素子３０２は、製造ラインの異なる部分及び／若しくは容器４０１に対する異なる角度から、且つ／又は異なる露出設定若しくは画像処理パラメータで画像データを取り込むように配置され得ることも考えられる。画像データは、したがって、そのような複数の撮像素子３０２から取り込まれた画像データの複数のストリームを含んでもよい。

【0037】

画像データは、容器４０１若しくは出発材料の外観又はその一部を表してもよい。代替形態では、撮像素子３０２は、容器４０１の内部特徴を表す画像、例えば１つ又は複数の断面画像を取り込むように構成されてもよい。画像データは、１次元、２次元又は３次元であってもよく、任意の数のチャネル、例えばグレースケールチャネル及び／又は任意の数の色のチャネルを含んでもよい。

【0038】

システム３００は、例えば、包装容器及び／若しくは出発材料が品質低下のために破棄されるべきであることを示すか、又は包装容器４０１を異なる品質格付けに従って選別するために、品質監視のために配備されてもよい。代替的に又は追加的に、システム３００は、製造プラントにおける１つ又は複数の機械４００の制御システムのための入力データを提供するために配備されてもよい。例えば、入力データは、制御システムに機械における製造を中断させるか、又はその現在の設定の１つ若しくは複数を調整することによって機械を再構成させることができる。

【0039】

図２は、撮像システム３０２により頂面における包装容器４０１の画像である。容器４０１は、右上隅に逸脱４０３、本例においてはくぼみ／隆起部の形の変形を有する。監視デバイス３０１は、画像における容器のための格付けを決定するために図２における画像を処理するように構成される。

【0040】

本開示の一態様は検出方法に関し、この検出方法は、システム３００により実装され得るとともに、包装容器、又は包装容器を作る際に使用する出発原料の画像データを取得すること、現在の逸脱の検出のために画像データを分析すること、現在の逸脱を表す重みの現在のセットを取得するために、現在の逸脱の逸脱タイプと関連付けられた基底関数のセットとの関連で現在の逸脱を処理すること、及び重みの現在のセットに基づき、現在の逸脱の現在の格付けを決定することを含む。

【0041】

一実施形態において、検出方法は決定性であるとともに、本明細書において逸脱の特定のタイプ又はクラス、本明細書において「逸脱タイプ」と表示されるのための予め計算された基底関数で作動する。逸脱タイプは、容器（又は出発原料）上の特定の位置及び／又は特定の変形、例えばくぼみ、皺、開封されたフラップ、引裂かれた又は不明確な穴、層間剥離、表面の難のある色及び／又はパターン、表面に取り付けられたか他の方法で含められたホログラフィック若しくは金属蒸着フィルムにおける欠陥、不完全なエンボス処理又は折り目などにより定義されてもよい。一例において、逸脱タイプは位置にかかわらず特定の変形であってもよい。別の例において、逸脱タイプは特定の位置での任意の変形であってもよい。多くの変形形態が当業者により考えられるとともに容易に認められる。

【0042】

基底関数のセットは、複数の容器（又は出発材料の項目）における逸脱タイプを表す特徴ベクトルに基づき、一次独立である基底関数をレンダリングする任意の好適な基底関数計算アルゴリズムの使用によって予め計算されてもよい。そのような計算アルゴリズムの例は、非限定的に、主成分分析（ＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、ウェーブレット解析、非負行列因子分解（ＮＭＦ）、フーリエ解析、自己回帰分析、因子分析、共通空間パターン（ＣＳＰ）、正準相関分析（ＣＣＡ）などを含む。そのような計算アルゴリズムは、基底関数のセットに関して観測のためにモデル関数を定義する。多くの場合、一般線形モデル関数：Ｘ＝Σ（ｗｉ・Φｉ）が仮定される、ここで、Ｘは、観測であり、Φｉは、それぞれの基底関数であり、ｗｉは、それぞれの重み又は基底関数係数である。基底関数は、一次独立である。より良好なコンディショニングのために、いくつかの計算アルゴリズムは、基底関数間に直交性も与えてもよい。以下では、例がＰＣＡに対して与えられ、これは、相関性変数の観測のセットを、「主成分」と呼ばれる線形無相関基底関数の値のセットに変換するために変換を使用する統計的処理である。主成分の数は、元の変数の数以下である。変換は、第１主成分が最大の可能な分散を有し、すなわち可能な限り多いデータにおける変動性を考慮するような方法で定義され、各後続のコンポーネントは、したがって、前述のコンポーネントと無相関であるという限定下で可能な最大分散を有する。したがって、ＰＣＡは、観測のセットのいくつかの主成分及び各主成分の分散をもたらす。分散は、それぞれの基底関数についての上記の重みであるか又はそれに対応する。

【0043】

検出方法は、図３におけるフローチャート及び図４における例示的監視システムを参照して例証される。監視システムは、製造プラントにおける容器４０１及び／又は出発原料４０１’（包装材料のシートとして図示されている）の画像を取り込むために配置された撮像システム３０２を含む。監視デバイス３０１は、逸脱検出装置４０、重み生成装置４１及び格付け装置４２を含む。監視デバイス３０１は、基底関数の予め計算されたディクショナリを保存する第１データベース４３、及び格付けデータを保存する第２データベース４４にアクセスするように配置される。データベース４３、４４は、図示のとおり監視デバイス３０１の一部であってもよく、又は１つ若しくは複数の外部デバイス上に位置して有線又は無線接続により監視デバイス３０１によりアクセスされてもよい。

【0044】

図示された検出方法３０は、１つ又は複数の容器４０１又は出発原料４０１’の現在の画像データを取得するステップ３１を含む。現在の画像データは、逸脱４０３を備えた容器４０１を示す図４における画像Ｉｃにより例示されてもよい。ステップ３２は現在の逸脱の検出のための現在の画像データＩｃを分析する。一例において、ステップ３２は、現在の画像データＩｃ、又はその選択されたサブセットを、逸脱の無い容器又は出発原料の基準画像と比較して現在の逸脱の存在を検出する。別の例において、ステップ３２は、現在の画像データからより多くの特徴付けパラメータのうちの１つの値を抽出するとともに、値を１つ又は複数の基準値と比較して現在の逸脱の存在を検出する。ステップ３２により逸脱が検出されない場合、方法３０はステップ３１に戻る。図４のシステムにおいて、ステップ３１及び３２は逸脱検出装置４０により実施されてもよい。

【0045】

そうでなければ、方法はステップ３３に進み、ステップ３３は、現在の逸脱を表す現在の逸脱データを決定するとともに、所定の基底関数のセットを線形に組み合わせるように適用されたときの、すなわちモデル関数Ｘ＝Σ（ｗｉ・φｉ）に対応する、所定の基準による現在の逸脱の最良の近似値を生じる重みの現在のセットを計算する。ステップ３３は、単一の重みを含む任意の数の重みを計算してもよい。現在の逸脱データは、所定の基底関数のセットを決定するために使用された観測と同じフォーマットにおいて決定される。現在の逸脱データは、現在の画像データＩｃから抽出された複数の数値により、現在の逸脱を表す。現在の逸脱データはしたがって、１つ又は複数の次元の現在の「特徴ベクトル」により表示されてもよい。一実施形態において、特徴ベクトルは逸脱のジオメトリ、例えばその形状及び／又はトポグラフィーを表す。本明細書で使用する際、「トポグラフィー」はジオメトリ基準、例えば２次元のジオメトリ平面に対する高さの値の分布である。図２におけるくぼみ４０３の例において、トポグラフィーは、容器４０１の頂面に平行なジオメトリ平面に垂直な高さにおけるバリエーションを指定してもよい。トポグラフィーは、あるラインに沿った、例えば逸脱、例えば皺に沿った、又は所定の基準ラインに沿った高さの値として表されてもよい。代替的に又は追加的に、トポグラフィーは高さの値の２Ｄ分布として表されてもよい。さらなる例において、特徴ベクトルは、逸脱内での、例えばあるラインに沿った又は２次元の異なる位置での曲率を定義してもよい。２次元又は３次元の固有の又は外側の曲率の従来の測定を含む、曲率の任意の好適な定義が使用されてもよい。別の例において、特徴ベクトルは、画像データと、逸脱の無い容器（又は出発原料）に対応する基準テンプレートとの間の、１つ又は複数の次元における計算された差を表してもよい。特徴ベクトルが異なる測定基準、例えば前述のもののいずれかの組合せを含むこともまた考えられる。

【0046】

一実施形態において、ステップ３３は基底関数のセットへの現在の特徴ベクトルの投影を決定し、投影のスカラ値に基づき重みの現在のセットを決定する。例えば、それぞれの重みは、特徴ベクトルとそれぞれの基底関数との間のドット積（スカラ積）として計算されてもよい。

【0047】

図４のシステムにおいて、ステップ３３は重み生成装置４１により実施されてもよく、基底関数のセットは第１データベース４３から読み出されてもよい。図４において、現在の画像データＩｃのために重み生成装置４１により計算された重みの現在のセットは［Ｗ］ｃにより表される。

【0048】

前述の説明は、基底関数の予め計算されたセットは一般に特定の逸脱タイプにのみ当てはまるため、方法３０は特定の逸脱タイプを検出するために調整されると仮定する。方法３０のより包括的な実施形態において、ステップ３３は、現在の逸脱をいくつかの所定の逸脱タイプのうちの１つに割り当てるために現在の逸脱を処理することができ、現在の逸脱タイプについての基底関数の対応するセットを、例えば第１データベース４３から読み出すことができる。図４において示されたとおり、第１データベース４３は、ＴＹＰＥｉにより表された異なる逸脱タイプのための［ＢＦ］ｉにより表された基底関数の異なるセットを保存してもよい。したがって、図４の例示的システムにおいて、ステップ３３は、現在の逸脱のための現在の逸脱タイプＴＹＰＥｃを決定すること、及び現在の逸脱タイプ、ＴＹＰＥｃと関連する基底関数、［ＢＦ］ｃの現在のセットを読み出すために第１データベース４３にアクセスすることを含んでもよい。

【0049】

ステップ３４は、ステップ３３により計算された重みのセットを格付けデータベースにおける格付けデータにマッピングする。格付けデータベースは各逸脱タイプのための格付けデータを保存し得ることが理解される。一実施形態において、格付けデータは１つ又は複数の重みの値を格付けと関連付ける。例えば、格付けデータは「重み空間」を定義し得るとともに、重み空間における異なる領域をそれぞれの格付けと関連付けることができ、重みのセットにおける各重みは、重み空間の次元を定義する。例えば、重みのセットが４つの重みを含む場合、重み空間は４つの次元を有し、上記の領域は４次元の重み空間において定義される。ステップ３５は、ステップ３４におけるマッピングに基づき現在の逸脱の現在の格付け又は順位付けを決定する。格付けは、包装容器４０１の外観及び／又は機能について現在の逸脱の大きさ（重度）を示してもよい。格付けは、任意の数の格付け、レベル又はランクにおいて割り当てられてもよい。非限定的な一例において、格付けはバイナリであり、包装容器を許容可能であるか非許容可能であるかのいずれかとして指定してもよい。

【0050】

図４のシステムにおいて、ステップ３４～３５は格付け装置４２により実施されてもよく、格付けデータベースは第２データベース４４に対応し、第２データベース４４では上記の領域は［Ｗ］ｉにより表されており、それぞれの関連する格付けはＧｉにより表され、現在の格付けはＧｃにより表される。

【0051】

方法３０の理解をさらに促すために、図５ａは、特定の逸脱タイプの逸脱４０３を備えた多数の容器の画像データに由来する特徴ベクトルでＰＣＡアルゴリズムを作動させることにより特定の逸脱タイプのために予め計算された基底関数のセット、［ＢＦ］を示している。したがって、基底関数ＢＦ１～ＢＦ４はＰＣＡアルゴリズムにより作られた主成分である。この特定の例において、特徴ベクトル及び基底関数は、１次元であるとともに画像データのあるラインに沿ったポイントでの曲率を表す。図５ｂは、図５ａにおける基底関数ＢＦ１及びＢＦ２について決定された重み空間を示す。重み空間は、したがって、ＢＦ１について重みＷ１、及びＢＦ２について重みＷ２により定義される。図５ｂにおける各ポイントは、画像データにおいて検出されたとおり独立した容器の逸脱について計算される。図５ｂはまた、重み空間における格付け領域を示し、異なる格付け領域はそれぞれの格付けＩＩ～Ｖに割り当てられ、逸脱の大きさはＩＩからＶへ減少する。格付けは視診及び図５ｂにおけるポイントに対応する容器の逸脱の手動での格付けにより決定される。この特定の例において、格付けをそれぞれの容器に重みＷ１、Ｗ２に基づき割り当てることが可能である。図５ｂにおいて、十字４０３’は、ステップ３４による現在の逸脱の重み空間へのマッピングの結果を示し、現在の逸脱はステップ３２により検出されるとともに、ステップ３３により現在の重みの値Ｗ１、Ｗ２に割り当てられている。本例において、ステップ３５は格付けＩＶを現在の逸脱に割り当て得る。

【0052】

基底関数の使用は、異なる逸脱タイプの逸脱を格付けするために方法３０を適合させることにおいて大きな自由を与えることが認められるべきである。各逸脱タイプについて、特徴ベクトルの異なる定義は、格付けにおける望ましい精度及び特定性を達成するために、例えば図５ｂに示されたタイプのそれぞれの散布図を計算することにより試験されてもよい。

【0053】

図３に戻ると、方法３０はフィードバックを製造プラントにおけるオペレータ及び／又は制御システムに提供するステップ３６をさらに含んでもよい。一例において、ステップ３６は現在の容器４０１又は出発原料４０１’は破棄されるべきであるという信号を送る。別の例では、ステップ３６は、製造誤差を示すアラート通知を生成し、任意選択的に１つ又は複数の機械を停止させる。アラート通知は、現在の格付け及び／若しくは逸脱タイプに依存してもよく、且つ／又は現在の格付けＧｃ及び／若しくは逸脱タイプを示してもよい。

【0054】

さらなる例では、ステップ３６は、製造プラントにおける１つ又は複数の機械の再構成を引き起こすか又は円滑にする。そのような一実施形態では、ステップ３６は、現在の逸脱のためのタイムスタンプを決定するサブステップを含む。任意選択的に、このサブステップは、現在の格付けが格付け限界を超える場合にのみ実施されてもよい。タイムスタンプは、製造プラント内のマスタークロックを参照して与えられてもよい。ステップ３６は、タイムスタンプに基づき、製造プラントの関連付けられた製造パラメータを決定するサブステップをさらに含んでもよい。したがって、現在の逸脱が検出され、関連付けられたタイムスタンプが定義されると、ステップ３６は、タイムスタンプ時又はタイムスタンプ前の製造プロセスのパラメータを含む製造データを取得するように構成される。製造データは、製造プラントにおける制御システムから取得され得る。製造パラメータは、包装容器４０１の製造のチェーンと関連付けられた任意のパラメータ、例えば１つ又は複数の機械における設定及び／若しくはセンサデータ並びに／又は出発材料４０１’若しくは封入される液体食品の特徴を含み得る。ステップ３６は、タイムスタンプ、現在の格付け及び逸脱タイプを製造パラメータと相関させるサブステップをさらに含み得る。この相関により、ステップ３６は、現在の逸脱の形成の発生源及び環境を正確に特徴付けることができる。これは、製造ラインの円滑な最適化を可能にし、且つ逸脱検出のための信頼性のあるツールを提供する。一実施形態では、ステップ３６は、現在の格付け及び／又は逸脱タイプによる修正された製造パラメータを含む制御命令を製造プラントにおける機械にさらに伝達してもよい。

【0055】

本開示の別の態様は、逸脱タイプと関連付けられた基底関数のセットを生成するための方法に関する。方法６０の実施形態が図６に示されている。ステップ６１は、容器４０１、又は容器４０１を作る際の使用のための出発原料４０１’の複数の複製を取得する。複製は特定の逸脱タイプの逸脱を含み、例えば図７において［Ｉ］により示されたとおり画像データの形であってもよい。複製は、好ましくは異なる大きさの逸脱を備えた容器を示す。ステップ６２は複製における逸脱を基底関数計算アルゴリズムにより処理して、基底関数、例えば図５ａで例示された基底関数ＢＦ１～ＢＦ４を計算する。ステップ６３は、検出方法３０により使用されるために、基底関数、［ＢＦ］の予め定義されたセットを生成する。例えば、ステップ６３は、ステップ６２により生成された基底関数のサブセットを選択すること、基底関数をスケーリングすることなどを含んでもよい。図７に示されるとおり、生成方法６０は、基底関数のセット、［ＢＦ］を第１データベース４３において保存するように構成された専用の基底関数計算デバイス７０により実施されてもよい。計算デバイス７０は異なる逸脱タイプのための生成方法６０を実行することができ、基底関数、［ＢＦ］ｉのそれぞれのセットを、第１データベース４３における逸脱タイプ、ＴＹＰＥｉと関連して保存することができる。

【0056】

図８は、図１及び図４の監視デバイス３０１又は図７の計算デバイス７０の例示的構造のブロック図である。図示の例では、デバイス３０１／７０は、処理システム８０とメモリ８１とを含む。処理システム８０は、任意の商業的に利用可能な処理デバイス、例えばＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ若しくは他の電子的なプログラム可能な論理デバイス又はその任意の組合せを含んでもよい。処理システム８０は、実行可能なコンピュータプログラム命令８１Ａをメモリ８１から読み取り、且つ本明細書で説明された方法のいずれかを実施するためにデバイス３０１／７０の作動を制御するためにこれらの命令を実行するように構成されてもよい。プログラム命令８１Ａは、コンピュータ可読媒体８５のデバイス３０１／７０に提供されてもよく、このデバイス３０１／３０３は、有形の（非一時的）製品（例えば、磁気媒体、光学ディスク、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリなど）又は一時的製品、例えば伝搬信号であってもよい。メモリ８１は、例えば、バッファ、フラッシュメモリ、ハードドライブ、取り外し可能な媒体、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は他の好適なデバイスの１つ又は複数であってもよい。図８において示されたとおり、メモリ８１はまた、処理システム８０による使用のためのデータ８１Ｂ、例えば第１及び第２データベース４３、４４を保存してもよい。デバイス３０１／７０は、例えば第１データベース４３及び／又は第２データベース４４にアクセスするために、撮像素子３０２から画像データを受信するために、アラート通知及び／又は制御命令などを提供するために、デバイス３０／７０１を有線又は無線により外部デバイスに作動的に接続するための１つ又は複数の通信インターフェイス８２をさらに含む。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5a】

【図5b】

【図6】

【図7】

【図8】

【国際調査報告】