特表2024-533527 | 知財ポータル「IP Force」

知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」

青山学院大学 (神奈川県相模原市中央区淵野辺)

▶ ノードソン　コーポレーションの特許一覧

特表2024-533527カートリッジ識別等の製造コンポーネント識別の装置及び方法

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

目に優しい文字サイズ小中大 PDF Top

< >

1
2
3
4
5
6
7A-7C
8
9
10
11
12
13
14

(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】2024-09-12

(54)【発明の名称】カートリッジ識別等の製造コンポーネント識別の装置及び方法

(51)【国際特許分類】

G06T 7/00 20170101AFI20240905BHJP

B05C 5/00 20060101ALI20240905BHJP

B05C 11/00 20060101ALI20240905BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 300E

B05C5/00 101

B05C11/00

G06T7/00 350C

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024516604

(86)(22)【出願日】2022-09-01

(85)【翻訳文提出日】2024-05-10

(86)【国際出願番号】 US2022075801

(87)【国際公開番号】W WO2023044246

(87)【国際公開日】2023-03-23

(31)【優先権主張番号】63/243,758

(32)【優先日】2021-09-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】391019120

【氏名又は名称】ノードソンコーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＮＯＲＤＳＯＮＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ

(74)【代理人】

【識別番号】100094569

【弁理士】

【氏名又は名称】田中伸一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100103610

【弁理士】

【氏名又は名称】▲吉▼田和彦

(74)【代理人】

【識別番号】100109070

【弁理士】

【氏名又は名称】須田洋之

(74)【代理人】

【識別番号】100130937

【弁理士】

【氏名又は名称】山本泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100144451

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木博子

(74)【代理人】

【識別番号】100107537

【弁理士】

【氏名又は名称】磯貝克臣

(72)【発明者】

【氏名】クローウェルカトラー

(72)【発明者】

【氏名】ゴーマンマイケル

(72)【発明者】

【氏名】パジェットデイヴィッド

【テーマコード（参考）】

4F041

4F042

5L096

【Ｆターム（参考）】

4F041AB01

4F041BA01

4F041BA10

4F042AB00

4F042DH09

5L096AA06

5L096DA02

5L096FA67

5L096HA11

5L096JA03

5L096KA04

(57)【要約】

基材上に流体材料をディスペンスするためのディスペンシングシステムが、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサを備え、ジェットディスペンサは、それに動作可能に接続されたジェットカートリッジを有し、ジェットカートリッジは、ジェットディスペンサから流体材料を受け入れるように構成され、それを通って流体材料が基材に向けて吐出されるノズルを有する。ディスペンシングシステムは、更に、ジェットディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラと、メモリ及びプロセッサを有するコントローラと、を有する。プロセッサは、ジェットディスペンサのデジタル画像上において、ジェットディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、識別パターンをメモリに記憶された記憶パターンと比較し、識別パターンと記憶パターンとの間の類似度を計算し、記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する、ように構成される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ジェットディスペンサ識別システムであって、
ジェットディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラと、
メモリ及びプロセッサを有するコントローラと、
を備え、
前記プロセッサは、
前記ジェットディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ジェットディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、
前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、
前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、
前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する
ように構成されていることを特徴とするシステム。

【請求項2】

前記識別値は、前記ジェットディスペンサに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記プロセッサは、
前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、
前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算する
ように構成されており、
前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する
ように更に構成されており、
前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものである
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、
前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算する
ためのニューラルネットワークを実装するように構成されており、
前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する
ように前記ニューラルネットワークを実装するように更に構成されており、
前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものである
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記システムは、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと有線通信状態に構成されている
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

前記システムは、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと無線通信状態に構成されている
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

基材上に流体材料をディスペンスするためのディスペンシングシステムであって、
内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと、
請求項１に記載のジェットディスペンサ識別システムと、
を備え、
前記ジェットディスペンサは、それに動作可能に接続されたジェットカートリッジを有しており、
前記ジェットカートリッジは、前記流体材料を受け入れるように構成され、前記流体材料を吐出するように構成されたノズルを有する
ことを特徴とするディスペンシングシステム。

【請求項8】

記憶された複数のコンポーネントのリストから１つのコンポーネントを識別するようにニューラルネットワークを訓練する方法であって、
前記ニューラルネットワークは、コントローラのメモリに記憶され、前記コントローラ上のプロセッサによって動作可能であり、
当該方法は、
第１コンポーネントを前記コントローラと電子通信する入力デバイスに導入する工程であって、前記第１コンポーネントはその上に第１特徴を有する、工程と、
前記プロセッサを介して、前記第１コンポーネントに関連付けられた第１識別子を前記第１特徴に関連付ける工程と、
前記第１特徴の前記第１識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程と、
第２コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第２コンポーネントは第２特徴を有する、工程と、
前記プロセッサを介して、前記第２コンポーネントに関連付けられた第２識別子を前記第２特徴に関連付ける工程と、
前記第２特徴の前記第２識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程と、
を備えたことを特徴とする方法。

【請求項9】

前記入力デバイスは、前記第１及び第２コンポーネントのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを有する
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記第１及び第２識別子は、前記第１及び第２コンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。

【請求項11】

第３コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第３コンポーネントは第３特徴を有する、工程と、
前記第３コンポーネントの前記第３特徴を、前記第１コンポーネントの前記第１特徴及び前記第２コンポーネントの前記第２特徴と比較する工程と、
前記第１コンポーネントと前記第２コンポーネントのどちらが前記第３コンポーネントにより類似しているか、についての予測を前記プロセッサから受信する工程と、
を更に備えたことを特徴とする請求項８に記載の方法。

【請求項12】

前記予測が正しいか否かを前記プロセッサに示す工程
を更に備えたことを特徴とする請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

ディスペンシングシステム内のジェットカートリッジを識別する方法であって、
前記ディスペンシングシステムは、前記ジェットカートリッジと、カメラと、プロセッサ及びメモリを有するコントローラと、を含んでおり、
当該方法は、
前記カメラを起動して前記ジェットカートリッジの画像を取得する工程と、
前記取得された画像上において視認可能な前記ジェットカートリッジ上の特徴のパターンを識別する工程と、
前記識別されたパターンを前記メモリ内の複数の記憶パターンと比較する工程と、
前記プロセッサを起動して前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する工程と、
前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つに関連付けられた識別子を表示する工程と、
を備え、
前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別されたパターンに最も類似しているものである
ことを特徴とする方法。

【請求項14】

前記識別されたパターンと、前記複数の記憶パターンのうちの前記選択されたパターンと、の間の類似度の測定値を表示する工程
を更に備えたことを特徴とする請求項１３に記載の方法。

【請求項15】

前記識別子は、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。

【請求項16】

前記特徴のパターンは、バーコードを含む
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。

【請求項17】

前記比較する工程及び前記起動する工程は、更に、ニューラルネットワークを実装する工程を含む
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。

【請求項18】

前記識別子に関連付けられた精度値を表示する工程
を更に備えたことを特徴とする請求項１３に記載の方法。

【請求項19】

流体材料をディスペンスするための製造システムであって、
その中に流体材料を受け入れるように構成されたディスペンサと、
前記ディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラと、
メモリ及びプロセッサを有するコントローラと、
を備え、
前記ディスペンサは、それに動作可能に接続されたディスペンサコンポーネントを有しており、
前記ディスペンサコンポーネントは、前記ディスペンサから前記流体材料を受け入れるように構成され、前記流体材料を吐出するように構成されたノズルを有しており、
前記プロセッサは、
前記ディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、
前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、
前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、
前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する
ように構成されていることを特徴とする製造システム。

【請求項20】

前記識別値は、前記ディスペンサコンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１９に記載の製造システム。

【請求項21】

【請求項22】

【請求項23】

【請求項24】

前記入力デバイスは、前記第１及び第２コンポーネントのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを有する
ことを特徴とする請求項２３に記載の方法。

【請求項25】

前記第１及び第２識別子は、前記第１及び第２コンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項２３に記載の方法。

【請求項26】

【請求項27】

前記予測が正しいか否かを前記プロセッサに示す工程
を更に備えたことを特徴とする請求項２６に記載の方法。

【請求項28】

製造システム内のディスペンサコンポーネントを識別する方法であって、
前記製造システムは、前記ディスペンサコンポーネントと、カメラと、プロセッサ及びメモリを有するコントローラと、を含んでおり、
当該方法は、
前記カメラを起動して前記ディスペンサコンポーネントの画像を取得する工程と、
前記取得された画像上において視認可能な前記ディスペンサコンポーネント上の特徴のパターンを識別する工程と、
前記識別されたパターンを前記メモリ内の複数の記憶パターンと比較する工程と、
前記プロセッサを起動して前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する工程と、
前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つに関連付けられた識別子を表示する工程と、
を備え、
前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別されたパターンに最も類似しているものである
ことを特徴とする方法。

【請求項29】

前記識別されたパターンと、前記複数の記憶パターンのうちの前記選択されたパターンと、の間の類似度の測定値を表示する工程
を更に備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。

【請求項30】

前記識別子は、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項２８に記載の方法。

【請求項31】

前記特徴のパターンは、バーコードを含む
ことを特徴とする請求項２８に記載の方法。

【請求項32】

前記比較する工程及び前記起動する工程は、更に、ニューラルネットワークを実装する工程を含む
ことを特徴とする請求項２８に記載の方法。

【請求項33】

前記識別子に関連付けられた精度値を表示する工程
を更に備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、全体として、製造システムに関し、より詳細には、製造システムにおけるコンポーネント（部品）の識別に関する。更に、本開示は、全体として、流体ディスペンサに関し、より詳細には、流体ディスペンサ内のコンポーネントの識別に関する。更に詳細には、本開示は、全体として、流体ディスペンサに関し、更に詳細には、流体ディスペンサ内のカートリッジの識別に関する。

【背景技術】

【0002】

製造システムは、様々な機器、コンポーネント（部品）、及び／または、同様のもの、を伴う基材などの製品を、製造及び／または修正するために実装される。例えば、製造システムは、基材に粘性材料を塗布するために時々使用される非接触式の粘性材料ディスペンサを含み得る。非接触式の粘性材料ディスペンサは、製造ラインに実装される、カートリッジなどの、機器、コンポーネント（部品）、及び／または、同様のもの、を含み得る。製造ラインにおけるプロセス制御は、非常に重要である。例えば、カートリッジなどの非接触式の粘性材料ディスペンサの機器の僅かな変動を考慮して調整することが可能であれば、様々な異なる状況下での良好な部品の継続的な製造が許容される。この点に関して、所与の時点で使用されている特定の機器の情報を追跡することが有益である。この情報を追跡することにより、特定の機器の寿命を判断することが許容され、この情報を利用して、当該特定の機器が推奨使用量を超えた場合に、当該特定の機器を稼働（使用）から外すことが決定され得る。しかしながら、現在のところ、非接触式の粘性材料ディスペンサ等の製造システムの個々の機器を識別及び追跡する良好な方法が存在しない。

【0003】

従って、非接触式の粘性材料ディスペンサ等の製造システム内において使用される個々の機器を効率的に識別する機構及び方法のニーズが存在する。

【発明の概要】

【0004】

前述のニーズは、開示されているように、ジェットディスペンサなどのコンポーネントの様々な態様、及び、ディスペンシングシステムなどの製造システムの様々な態様、によって満たされる。本開示の一態様によれば、ジェットディスペンサ識別システムは、ジェットディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラと、メモリ及びプロセッサを有するコントローラと、を備える。前記プロセッサは、前記ジェットディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ジェットディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する、ように構成される。

【0005】

選択的に、前記識別値は、前記ジェットカートリッジに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0006】

選択的に、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算するように構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択するように更に構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものであり得る。

【0007】

選択的に、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算するためのニューラルネットワークを実装するように構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択するように前記ニューラルネットワークを実装するように更に構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものであり得る。

【0008】

選択的に、前記システムは、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと有線通信状態に構成され得る。あるいは、前記システムは、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと無線通信状態に構成され得る。

【0009】

別の一態様によれば、基材上に流体材料をディスペンスするためのディスペンシングシステムが、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと、を備え得る。前記ジェットディスペンサは、それに動作可能に接続されたジェットカートリッジを有し得る。前記ジェットカートリッジは、前記流体材料を受け入れるように構成され得て、前記流体材料を吐出するように構成されたノズルを有し得る。当該ディスペンシングシステムは、更に、ジェットディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラと、メモリ及びプロセッサを有するコントローラと、を有するジェットディスペンサ識別システムを備え得る。前記プロセッサは、前記ジェットディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ジェットディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する、ように構成される。

【0010】

本開示の別の一態様によれば、記憶された複数のコンポーネントのリストから１つのコンポーネントを識別するようにニューラルネットワークを訓練する方法が開示される。前記ニューラルネットワークは、コントローラのメモリに記憶され、前記コントローラ上のプロセッサによって動作可能である。当該方法は、第１コンポーネントを前記コントローラと電子通信する入力デバイスに導入する工程であって、前記第１コンポーネントはその上に第１特徴を有する工程と、前記プロセッサを介して、前記第１コンポーネントに関連付けられた第１識別子を前記第１特徴に関連付ける工程と、前記第１特徴の前記第１識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程と、第２コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第２コンポーネントは第２特徴を有する工程と、前記プロセッサを介して、前記第２コンポーネントに関連付けられた第２識別子を前記第２特徴に関連付ける工程と、前記第２特徴の前記第２識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程と、を備える。

【0011】

選択的に、前記入力デバイスは、前記第１及び第２コンポーネントのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを有し得る。

【0012】

選択的に、前記第１及び第２識別子は、前記第１及び第２コンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0013】

選択的に、当該方法は、第３コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第３コンポーネントは第３特徴を有する工程と、前記第３コンポーネントの前記第３特徴を、前記第１コンポーネントの前記第１特徴及び前記第２コンポーネントの前記第２特徴と比較する工程と、前記第１コンポーネントと前記第２コンポーネントのどちらが前記第３コンポーネントにより類似しているか、についての予測を前記プロセッサから受信する工程と、を備え得る。

【0014】

選択的に、当該方法は、前記予測が正しいか否かを前記プロセッサに示す工程を備え得る。

【0015】

別の一態様によれば、ディスペンシングシステム内のジェットカートリッジを識別する方法が開示される。前記ディスペンシングシステムは、前記ジェットカートリッジと、カメラと、プロセッサ及びメモリを有するコントローラと、を含んでいる。当該方法は、前記カメラを起動して前記ジェットカートリッジの画像を取得する工程と、前記取得された画像上において視認可能な前記ジェットカートリッジ上の特徴のパターンを識別する工程と、前記識別されたパターンを前記メモリ内の複数の記憶パターンと比較する工程と、前記プロセッサを起動して前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する工程と、前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つに関連付けられた識別子を表示する工程と、を備え、前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別されたパターンに最も類似しているものである。

【0016】

選択的に、当該方法は、前記識別されたパターンと、前記複数の記憶パターンのうちの前記選択されたパターンと、の間の類似度の測定値を表示する工程を備え得る。

【0017】

選択的に、前記識別子は、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0018】

選択的に、前記特徴のパターンは、バーコードを含み得る。

【0019】

選択的に、前記比較する工程及び前記起動する工程は、ニューラルネットワークを実装する工程を含み得る。

【0020】

選択的に、当該方法は、前記識別子に関連付けられた精度値を表示する工程を備え得る。

【0021】

本開示の別の一態様によれば、流体材料をディスペンスするための製造システムが、その中に流体材料を受け入れるように構成されたディスペンサを備える。当該ディスペンサは、それに動作可能に接続されたディスペンサコンポーネントを有し得て、前記ディスペンサコンポーネントは、前記ディスペンサから前記流体材料を受け入れるように構成され得て、前記流体材料をそれを通して吐出するように構成されたノズルを有し得る。当該製造システムは、更に、前記ディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラと、メモリ及びプロセッサを有するコントローラと、を備える。前記プロセッサは、前記ディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する、ように構成される。

【0022】

選択的に、前記識別値は、前記ディスペンサコンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0023】

選択的に、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算する、ように構成され得る。前記プロセッサは、更に、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択するように構成され得る。前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものである。

【0024】

選択的に、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算する、ためのニューラルネットワークを実装するように構成され得る。前記プロセッサは、更に、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する、ように前記ニューラルネットワークを実装するように構成され得る。前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものである。

【0025】

本開示の更に別の一態様によれば、記憶された複数のコンポーネントのリストから１つのコンポーネントを識別するようにニューラルネットワークを訓練する方法が開示される。前記ニューラルネットワークは、コントローラのメモリに記憶され、前記コントローラ上のプロセッサによって動作可能である。当該方法は、第１コンポーネントを前記コントローラと電子通信する入力デバイスに導入する工程であって、前記第１コンポーネントはその上に第１特徴を有する工程と、前記プロセッサを介して、前記第１コンポーネントに関連付けられた第１識別子を前記第１特徴に関連付ける工程と、前記第１特徴の前記第１識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程と、第２コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第２コンポーネントは第２特徴を有する工程と、前記プロセッサを介して、前記第２コンポーネントに関連付けられた第２識別子を前記第２特徴に関連付ける工程と、前記第２特徴の前記第２識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程と、を備える。

【0026】

選択的に、前記入力デバイスは、前記第１及び第２コンポーネントのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを有し得る。

【0027】

【0028】

【0029】

選択的に、当該方法は、前記予測が正しいか否かを前記プロセッサに示す工程を備え得る。

【0030】

本開示の更に別の一態様によれば、製造システム内のディスペンサコンポーネントを識別する方法が開示される。前記製造システムは、前記ディスペンサコンポーネントと、カメラと、プロセッサ及びメモリを有するコントローラと、を含んでいる。当該方法は、前記カメラを起動して前記ディスペンサコンポーネントの画像を取得する工程と、前記取得された画像上において視認可能な前記ディスペンサコンポーネント上の特徴のパターンを識別する工程と、前記識別されたパターンを前記メモリ内の複数の記憶パターンと比較する工程と、前記プロセッサを起動して前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する工程と、前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つに関連付けられた識別子を表示する工程と、を備え、前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別されたパターンに最も類似しているものである。

【0031】

【0032】

選択的に、前記識別子は、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0033】

選択的に、前記特徴のパターンは、バーコードを含み得る。

【0034】

選択的に、前記比較する工程及び前記起動する工程は、ニューラルネットワークを実装する工程を含み得る。

【0035】

選択的に、当該方法は、前記識別子に関連付けられた精度値を表示する工程を備え得る。

【0036】

本願は、添付の図面と併せて読まれる時に更に理解される。主題を説明する目的で、主題の例示的な態様が図面に示されている。もっとも、本願で開示される主題は、開示される特定の方法、装置及びシステムに限定されない。

【図面の簡単な説明】

【0037】

【図1】図１は、本開示の一態様によるディスペンシングシステムの側面図である。

【0038】

【図2】図２は、図１のジェットディスペンサの斜視図である。

【0039】

【図3】図３は、本開示の一態様によるジェットカートリッジの斜視図である。

【0040】

【図4】図４は、図３のジェットカートリッジの底面図である。

【0041】

【図5】図５は、図３のジェットカートリッジの一部の斜視図である。

【0042】

【図6】図６は、本開示の一態様によるジェットディスペンサの一部の断面図である。

【0043】

【図7A】図７Ａは、本開示の一態様によるジェットカートリッジの一部の底面図の画像である。

【0044】

【図7B】図７Ｂは、本開示の一態様による別のジェットカートリッジの一部の底面図の画像である。

【0045】

【図7C】図７Ｃは、本開示の一態様による更に別のジェットカートリッジの一部の底面図の画像である。

【0046】

【図8】図８は、本開示の一態様によるディスペンシングシステムの概略図である。

【0047】

【図9】図９は、本開示の一態様による学習モジュールの概略図である。

【0048】

【図10】図１０は、本開示の一態様による動作モジュールの概略図である。

【0049】

【図11】図１１は、図９の学習モジュールのフローチャートである。

【0050】

【図12】図１２は、図１０の動作モジュールのフローチャートである。

【0051】

【図13】図１３は、本開示の一態様による訓練プロセスのフローチャートである。

【0052】

【図14】図１４は、本開示の一態様による動作プロセスのフローチャートである。

【0053】

次に、本開示の態様が、図面を参照して詳細に説明される。ここで、他に特定されない限り、同様の参照番号は全体を通して同様の要素を指している。

【発明を実施するための形態】

【0054】

カートリッジなどの製造システムのコンポーネントは、当該コンポーネント上において、ノズルの面などの視認可能な特徴を有し得る。例えば、視認可能な特徴は、機械の跡（マーク）、他の僅かな欠陥、及び／または、それらと同様のもの、を含み得る。それらは、それらが属するカートリッジなどのコンポーネントを正確に認識及び識別（特定）するために、ニューラルネットワークによって使用され得る。特に、ディープニューラルネットワーク及び画像認識を使用すると、ノズルがクリーンであるか汚れているか、を判定できることが見出された。更に、適切な照明や倍率等を使用することで、カートリッジのノズルなどの各コンポーネントの表面上の僅かな変化が視認可能になり得る、ということが認識された。例えば、機械の跡（マーク）、明るさの変化、僅かな欠陥、などの僅かな変化である。更に、これらの僅かな変化は、使用されているカートリッジなどの正確なコンポーネントを識別するようにディープニューラルネットワークを教示するために使用され得る。それらは、コンポーネントの指紋、コンポーネントの顔認識、等であり得る。ルックアップカメラがインストールされている機械の場合、これは、カートリッジの使用などのコンポーネントの使用を、識別する、追跡する、及び／または、同様の動作をする、ための効果的な方法であり得る。これは、ユーザにとって明確な利点となり得る。更に、開示されるシステムは、ノズル面上などのコンポーネント内の新たな物理的欠陥を識別するためにも、潜在的に使用され得る。例えば、ノズルの欠け、カートリッジ面の損傷、などの物理的欠陥である。

【0055】

本開示の態様は、全体として製造システムに関し、より具体的には、製造システムにおけるコンポーネントの識別に関する。例えば、本開示は、全体として流体ディスペンサに関する。非接触式の粘性材料ディスペンサが、基材上に粘性材料を塗布するために使用され得る。例えば、非接触式の粘性材料ディスペンサが、微量の粘性材料、すなわち、５０センチポアズを超える粘度を有する材料を、基材上に塗布するために使用され得る。本明細書で使用される場合、「非接触式」とは、ディスペンシングプロセス中にジェットディスペンサ（噴射ディスペンサ）が基材に接触しないことを意味する。例えば、非接触式のジェットディスペンサが、プリント回路基板などの電子基板上に様々な粘性材料を塗布するために使用され得る。電子基板に適用される粘性材料は、限定ではなく例示として、汎用接着剤、はんだペースト、はんだフラックス、はんだマスク、サーマルグリース、リッドシーラント、オイル、封止剤、ポッティングコンパウンド、エポキシ、ダイアタッチ液、シリコーン、室温加硫（ＲＴＶ）材料、シアノアクリレート、及び／または、他の適切な材料、を含み得る。

【0056】

半導体パッケージアセンブリでは、アンダーフィル、ボールグリッドアレイのはんだボール補強、ダムアンドフィル操作、チップ封入、チップスケールパッケージのアンダーフィル、キャビティフィルディスペンシング、ダイアタッチディスペンシング、リッドシールディスペンシング、ノーフローアンダーフィル、フラックスジェッティング、サーマルコンパウンドのディスペンシング、などの用途に使用される。表面実装技術（ＳＭＴ）やプリント基板（ＰＣＢ）製造等のために、表面実装接着剤、はんだペースト、導電性接着剤、はんだマスク材料、及び／または、同様のものが、選択的フラックス噴射だけでなく、非接触式のディスペンサから、ディスペンス（分配）され得る。

【0057】

ジェットディスペンサは、当該ディスペンサの出口オリフィスから粘性材料の液滴を噴射させながらシャフトやタペット等をシート（着座部）に向かって繰り返し移動させるための、空気圧アクチュエータまたは電気アクチュエータを含み得る。電気的に起動されるジェットディスペンサは、より具体的には、圧電アクチュエータを使用し得る。バルブシートに接触するバルブ閉鎖構造を使用して流体を正確に噴射することは、ノズルの出口から流体材料のドットを効果的に噴射するために、所定のストローク（変位）及び速度を使用してシャフトがバルブシートとの接触にもたらされることを要求し得る。変位曲線と速度曲線とが、集合的に、運動プロファイルを形成する。

【0058】

ジェットディスペンサは、一般に、バルブ部材でバルブシートに急速に衝撃を与えて、区別できる高圧パルスを生成することにより、少量の流体材料を基材にディスペンスするように動作し得る。当該高圧パルスが、当該ディスペンサのノズルから、流体材料の少量または液滴を噴射する。それは、ノズルから空気中を飛行し、流体材料が塗布されるべき表面または基材に衝突する。

【0059】

バルブ部材及びノズルは、そのようなジェットディスペンサと共に使用されるように設計されたジェットカートリッジ内に収容され得る。カートリッジは、特定の比率及び公差に合わせて製造され得る。カートリッジは、異なる材料を含み得て、異なるツール及びプロセスを使用して製造され得る。このように、ジェットディスペンサと互換的に使用され得て、様々な区別を有し得る、様々なタイプのカートリッジが存在する。

【0060】

本開示は、全体として製造システムに関し、より具体的には、製造システムにおけるコンポーネントの識別に関する。もっとも、簡潔のため、本開示は、流体ディスペンサに関連して説明され、より具体的には、流体ディスペンサ内のカートリッジの識別に関連して説明される。しかしながら、本開示の態様は、多くの他のアプリケーション、実装などに適用可能であり得る。

【0061】

図１及び図２を参照して、本開示の一実施形態によるジェットディスペンサ１０を有するディスペンシングシステム９０が示されている。ジェットディスペンサ１０は、アクチュエータ１２と、アクチュエータ１２に動作可能に結合されたジェットカートリッジ１４と、流体供給管１６を介してジェットカートリッジ１４に流体材料を供給するように適合された流体リザーバ１５と、を含み得る。流体材料は、エポキシ、シリコーン、温度依存性粘度を有する他の接着剤、などの様々な感熱性流体材料を含み得る。

【0062】

ジェットディスペンサ１０は、基板（基材）１１に向かって流体材料を吐出するように構成され得る。流体材料は、様々な態様及び／またはパターンで吐出され得る。例えば、流体材料は、注ぐ、滴下する、強制的に押すまたは噴射する、等がなされ得る。幾つかの態様では、流体材料は、ジェットディスペンサ１０から強制的に射出され（すなわち「噴射され」）得て、このシナリオでは、流体材料の液滴が、基板１１と接触する前に、ジェットディスペンサ１０から離脱する。従って、噴射タイプのディスペンサでは、吐出される液滴は、ジェットディスペンサ１０と基板１１との間で「飛行中」であり、ジェットディスペンサ１０と基板１１との間の距離の少なくとも一部においてジェットディスペンサ１０にも基板１１にも接触していない。他のタイプの用途では、液滴が基板１１に向かって移動される間、区分的（離散的）に噴射される材料の液滴は、（例えば、細い材料のストランドを介して）ジェットディスペンサ１０に接続されたままの状態であり得る。更なる態様では、後続の液滴の各々が、先行する及び／または後続する液滴に接続され得る。このような噴射ディスペンサの実施形態は、アンダーフィル材料、封入材料、表面実装接着剤、はんだペースト、導電性接着剤、はんだマスク材料、フラックス、サーマルコンパウンド、等を含むがこれらに限定されない流体材料をディスペンスするために使用され得る。

【0063】

ジェットディスペンサ１０は、流体材料が当該ジェットディスペンサ１０内にある間に当該流体材料に熱を提供するように構成された加熱要素１８を更に含み得る。加熱要素１８は、電子ヒータ、ラジエータヒータ、対流ヒータ、などのヒータ及び／または加熱コイルを含み得る。加熱要素１８の少なくとも一部は、ジェットカートリッジ１４の少なくとも一部が当該加熱要素１８と接触するように、ジェットカートリッジ１４に隣接して配置され得る。加熱要素１８は、動作中に流体材料の最適な温度及び粘度を維持するために、制御可能な電源１９によって電力供給され得る。

【0064】

使用中、アクチュエータ１２は、ジェットカートリッジ１４内のバルブ部材（不図示）を作動させて、流体材料がジェットディスペンサ１０から基材１１に向かってディスペンスされることを許容する、ように動作可能である。幾つかの態様では、アクチュエータ１２は、バルブ部材を移動させて、流体材料がそれを通ってジェットディスペンサ１０から流出し得るジェットカートリッジ１４を通る通路を開放する、ように構成され得る。流体材料は、当該流体材料に作用する、重力、流体圧、空気圧、機械的圧力、などによって流れ得る。幾つかの態様では、流体材料は、ジェットカートリッジ１４から基材１１上に強制的に射出される、噴出される、等がなされ得る。このような態様では、アクチュエータ１２は、バルブ部材をジェットカートリッジ１４内の流体材料に向かって及びそれを通過するように移動させ、ジェットカートリッジ１４内の流体材料の少なくとも一部に接触してこれをジェットカートリッジ１４から基材１１に向かって強制的に押す、ように構成されている。

【0065】

図３乃至図６を参照して、例示的なジェットカートリッジ１４が示されている。他のジェットカートリッジもジェットディスペンサ１０と共に使用され得ることが、理解されるであろう。ジェットカートリッジ１４は、ジェットディスペンサ１０に取り外し可能に固定され得て、ジェットディスペンサ１０から解放可能かつ取り外し可能であり得る。幾つかの態様では、ジェットディスペンサ１０は、異なるタイプのジェットカートリッジ１４及び／または複数の同一タイプのジェットカートリッジ１４を選択的に受け入れてそれらと協働するように構成され得る。

【0066】

ジェットカートリッジ１４は、外側カートリッジ本体２０と、当該外側カートリッジ本体２０内または当該外側カートリッジ本体２０上に受容されるように構成されたフローインサート（不図示）と、を含み得る。外側カートリッジ本体２０及びフローインサートは、例えば３０３ステンレス鋼などの、任意の適切な耐熱材料で形成され得る。ジェットカートリッジ１４は、流体入口２４を含み得て、当該流体入口２４を通って流体材料がジェットカートリッジ１４内に受け入れられるように構成される。ジェットカートリッジ１４は、流体出口２６を更に含み得て、当該流体出口２６を通って流体材料がジェットカートリッジ１４から例えば基板１１に向かって吐出され得る。流体通路は、流体入口２４と流体出口２６との間のジェットカートリッジ１４内に画定され得る。ジェットカートリッジ１４が複数の流体通路を含み得ることが、理解されるであろう。流体通路は、様々な異なる形状を含み得て、本開示は、特定の流体通路の形状または方向に限定されない。例えば、流体通路は、直線状であってもよいし、曲線状であってもよい。流体通路は、第１部分２２と、第１部分２２から角度をなしてオフセットされた第２部分２８と、を含み得る。流体通路は、ジェットカートリッジ１４の周囲に、例えばディスペンシング軸Ａ（図３に示す）周りに、周方向に延在し得る。幾つかの態様では、流体通路は、螺旋形状を含み得て、ディスペンシング軸Ａに沿って螺旋状に延在し得る。

【0067】

流体チャンバ３１が、流体入口２４と流体出口２６との間のジェットカートリッジ１４内に画定され得る。流体チャンバ３１は、流体入口２４から流体材料を受け入れるように構成され得る。流体チャンバ３１は、流体通路と流体連通状態であり得る。幾つかの態様では、流体通路が流体チャンバ３１を含み得る。

【0068】

ジェットカートリッジ１４は、流体材料が当該ジェットカートリッジ１４から吐出される時に通過するように構成されたノズル４０を含み得る。ノズル４０は、外側カートリッジ本体２０及びフローインサートのうちの少なくとも一方の上部に、内部に、または、それに隣接して、配置され得る。ノズルは、ノズル本体４２と、ノズル本体４２から延びるノズル先端４４と、を含み得る。幾つかの態様では、ノズル本体４２の少なくとも一部が、ジェットカートリッジ１４内に配置され得て、ノズル先端４４の少なくとも一部が、ジェットカートリッジ１４の外部に配置され得る。

【0069】

幾つかの態様では、ジェットカートリッジ１４は、その上部またはその内部にノズル４０を受け入れるように構成されたノズルハブ３４を含み得る。ノズルハブ３４は、ジェットカートリッジ１４に、例えば外側カートリッジ本体２０に、固定され得る。ノズル本体４２は、ノズルハブ３４内に配置され得て、ノズル先端４４は、ノズルハブ３４の外部に延在し得る。

【0070】

流体出口２６は、ノズル４０上部に、または、ノズル４０を通るように、画定され得る。動作中、アクチュエータ１２は、流体チャンバ３１内で流体チャンバ３１を通ってノズル４０に向かうバルブ部材３２の動きを起動させ得る。このような動きの間、バルブ部材３２は、流体チャンバ３１内の流体材料と接触し得て、その少なくとも一部をノズル４０に向かって押し出し得て、流体出口２６を通って押し出し得る。

【0071】

外側カートリッジ本体２０は、表面５０を画定し得て、当該表面５０の少なくとも一部は、ディスペンシング軸Ａに直交し得る（図３参照）。外側カートリッジ本体２０は、当該外側カートリッジ本体２０の遠位端に遠位面５２を画定し得る。遠位面５２の少なくとも一部が、ディスペンシング軸Ａに対して直交し得る。ノズルハブ３４は、その上に画定された複数の表面３６を含み得て、当該複数の表面３６の各々の少なくとも一部が、ディスペンシング軸Ａに対して直交し得る。図５を参照して、ノズル４０は、１または複数の表面４６を画定し得て、当該１または複数の表面４６の各々の少なくとも一部が、ディスペンシングＡに対して直交し得る。当該１または複数の表面４６は、ノズル本体４２上に、ノズル先端４４上に、または、ノズル本体４２とノズル先端４４との両方の上に、配置され得る。

【0072】

ジェットディスペンサ識別システム９２（図８参照）が、オンライン識別またはオフライン識別のために、ジェットディスペンサ１０（または別のジェットディスペンサ）を観察するために利用され得る。ジェットディスペンサ１０の１または複数の特性が、ジェットディスペンサ識別システム９２によって検出及び／または測定され得る。幾つかの実施形態では、ジェットディスペンサ識別システム９２は、ジェットディスペンサ１０に物理的に接続され得て、または、ジェットディスペンサ１０に無線で接続され得る。幾つかの態様では、ジェットディスペンサ識別システム９２は、ジェットディスペンサ１０の動作中にジェットディスペンサ１０から情報を受信し得る。代替的に、ジェットディスペンサ識別システム９２は、ジェットディスペンサ１０の動作前または動作後に情報を受信するように構成され得る。ジェットディスペンサ識別システム９２は、複数のジェットディスペンサ１０または他の適切な複数のジェットディスペンサから情報を受信するように構成され得る。

【0073】

カメラ３０が、ジェットディスペンサ１０を観察するために使用され得る（図１参照）。カメラ３０は、ジェットディスペンサ１０に取り付けられ得るし、ジェットディスペンサ１０から物理的に分離されていてもよい。カメラ３０は、ジェットディスペンサ１０及び／または基材１１の少なくとも一部の画像及び／またはビデオ（動画）を光学的に捕捉するように向けられ得る。カメラ３０は、カメラ方向Ｂに沿って向けられ得る（図１参照）。カメラ方向Ｂは、ディスペンシング軸Ａに対して平行であり得る。カメラ３０は、当該カメラ３０が捕捉可能な視野領域を画定する適切な視野角を有し得ることが、理解されよう。カメラ方向Ｂは、視野領域内のカメラ３０からの任意の方向を含み得る。更に、カメラ３０は、１または複数の軸に沿って当該カメラ３０を所定位置に移動させたり、１または複数の軸の周りで当該カメラ３０を回転させたり、等するように構成された支持構造を有し得る。支持構造は、カメラ３０及び動作位置等を配置（アレンジ）するための、様々なモータ、コントローラ、ガントリ、キャリッジ、等を含み得る。ジェットディスペンサ識別システム９２が、カメラ３０を含み得る。

【0074】

カメラ３０は、ジェットディスペンサ１０の動作前、動作中、及び／または、動作後、に視覚データを光学的に捕捉及び／または記録するように構成され得る。カメラ３０は、１または複数の別個のカメラを含み得る。カメラ３０は、電荷結合素子（ＣＣＤ）、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）イメージセンサ、裏面照射型ＣＭＯＳ、等を含み得る。カメラ３０によって捕捉される画像は、ＪＰＥＧ（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）ファイルフォーマット、ＴＩＦＦ（ＴａｇＩｍａｇｅＦｉｌｅＦｏｒｍａｔ）ファイルフォーマット、ＲＡＷ特徴フォーマット、等を含む様々なフォーマットに変換されて記憶され得る。カメラ３０は、レンズ、光学系、照明コンポーネントなど、並びに、それらを制御するためのコントローラ、を含み得る。カメラ３０は、当該カメラ３０の方向の少なくとも一部がディスペンシング軸Ａと平行になるように、ジェットディスペンサ１０に向けられ得る。カメラ３０は、ジェットカートリッジ１４を視覚的に視認（観察）するように構成され得る。幾つかの態様では、カメラ３０は、外側カートリッジ本体２０、ノズルハブ３４、ノズル４０、等を視認（観察）するように構成され得る。

【0075】

カメラ３０は、カメラ３０の視野角がディスペンシング軸Ａに実質的に平行な（すなわち、カメラ方向Ｂに沿った）部分を含むようにジェットディスペンサ１０を観察するように配置され得る。すなわち、カメラ３０によって観察及び／または記録される画像及び／またはビデオは、ディスペンシング軸Ａに平行な方向で捕捉され得る。カメラ３０は、前述のジェットカートリッジ１４の１または複数の表面、例えば、外側カートリッジ本体２０の１または複数の表面５０、外側カートリッジ本体２０の１または複数の遠位面５２、ノズルハブ３４の１または複数の表面３６、ノズル４０の１または複数の表面４６、並びに／または、ジェットカートリッジ１４及び／若しくはジェットディスペンサ１０の残部の他の表面など、を視認し得る。

【0076】

ジェットカートリッジ１４は、カメラ３０によって観察され得る特徴を、その上に含み得る。当該特徴は、ジェットカートリッジ１４内に、あるいは、ジェットカートリッジ１４上に、配置され得る。この特徴は、ジェットカートリッジ１４の製造中の機械加工プロセスによって生じた跡（マーキング）、使用中にジェットカートリッジ１４に生じた損傷、ジェットカートリッジ１４上の汚れまたは材料の蓄積、などを含み得る。様々な態様において、当該特徴は、ジェットカートリッジ１４の表面、表面の一部、構造、構造の一部などの、形状、輪郭、アウトライン、テクスチャ、変化、連続性、不連続性、隆起部分、凹部分、平坦部分、湾曲部分、等であり得る。当該特徴は、カメラ３０によって視覚的に識別可能な任意の他の属性を含み得ることが、理解されよう。ジェットカートリッジ１４は、複数の特徴を有し得て、当該複数の特徴は、前述と同一の特徴または異なる特徴の組み合わせを含み得る。図７Ａ乃至図７Ｃは、ジェットカートリッジ１４上の複数の例示的な特徴６０を示す。

【0077】

図７Ａ乃至図７Ｃは、カメラ３０によって捕捉される例示的なジェットカートリッジ１４の一部の画像を示す。図７Ａ乃至図７Ｃの画像は、ディスペンシング軸Ａに直交する平面で示されている。

【0078】

各ジェットカートリッジ１４は、１または複数の特徴６０の特定の量、タイプ及び／または配置を含み得る。従って、各ジェットカートリッジ１４は、カメラ３０によって視覚的に識別可能及び／または認識可能であるパターン１１４を有し得る。各パターン１１４は、ジェットカートリッジ１４の様々な表面上の１または複数の特徴６０の特定の配置を含み得る。幾つかの態様では、各ジェットカートリッジ１４は、１または複数の特徴６０の固有の、または実質的に固有の、パターン１１４を有し得る。従って、各ジェットカートリッジ１４は、他のジェットカートリッジ１４と区別され得る。

【0079】

あるジェットカートリッジ１４は、他のジェットカートリッジ１４よりも一部のジェットカートリッジ１４に近いパターン１１４を有し得る。第１の製造プロセスによって製造される幾つかのジェットカートリッジ１４は、互いに非常に類似したパターン１１４を有し得るが、第２の異なる製造プロセスによって製造される他のジェットカートリッジ１４と比較して非常に異なるパターン１１４を有し得る。パターン１１４の相違は、製造によって引き起こされる特徴６０の違い、例えば、異なる材料の使用、異なる材料の組み合わせの使用、異なる製造ツールの使用、異なる製造制約及び公差の使用、異なる製造手順の使用、などによって引き起こされる特徴６０の相違、に依存し得る。

【0080】

従って、第１の製造プロセスによって製造されたジェットカートリッジ１４は、第２の製造プロセスによって製造されたジェットカートリッジ１４と、区別され得る。このような区別は、カメラ３０を使用して異なるジェットカートリッジ１４間の特徴６０のパターン１１４を比較することによって、判定され得る。これは、ジェットカートリッジの使用を識別（特定）して追跡する効果的な方法であり得る。これは、ユーザが、カートリッジの使用期間を監視及び追跡してジェットカートリッジが取り外される、交換される、清掃される、等が行われるべき時を決定することを許容し得る。このような識別はまた、使用中に現れるジェットカートリッジ１４の、特にはノズル４０上の、物理的欠陥を識別するためにも使用され得る。幾つかの態様では、この識別が、使用前に望ましくない物理的欠陥、例えばノズルの欠けやカートリッジ面の損傷など、を識別するために使用され得て、これにより、ユーザは、欠陥のあるジェットカートリッジ１４を交換することができる。

【0081】

前記の識別は、異なるタイプのジェットカートリッジ１４間を区別するために使用され得る。特徴６０のパターン１１４の識別が、新しいジェットカートリッジ１４と以前使用されたジェットカートリッジ１４とを区別するために使用され得る。このような識別は、ジェットカートリッジ１４が修理、交換、清掃等される必要がある時をユーザが判定するのに、役立ち得る。この識別は、異なるタイプのジェットディスペンサ１０、異なるディスペンスされる流体材料、及び／または、異なる基材、と共に利用されるように設計された様々なジェットカートリッジ１４間を区別するために使用され得る。このような識別は、適切なジェットカートリッジ１４がジェットディスペンサ１０内で利用されているか否かをユーザが判定するのに、役立ち得る。当該識別は、前述されたような異なる製造プロセスによって製造されるジェットカートリッジ１４間を区別するために使用され得る。このような識別は、使用されているジェットカートリッジ１４が正規の機器製造業者からの適切な部品（または許容される代替品）であるか、あるいはその代わりに、ジェットカートリッジ１４があまり望ましくない、または望ましくない複製品または偽造品であるか、をユーザが判定するのに、役立ち得る。

【0082】

使用されているジェットカートリッジ１４を識別するために、ユーザは、例えばカメラ方向Ｂに沿ってジェットカートリッジ１４を見ることができ、ジェットカートリッジ１４上に存在する特徴６０のパターンを識別することができる。ユーザは、ジェットカートリッジ１４を肉眼で見ることができるし、光学装置の助けを借りてみることもできる。幾つかの態様では、ユーザは、カメラ３０を通してジェットカートリッジ１４を見ることができる。

【0083】

前述の識別は、カメラ３０と動作可能な通信状態にあるコントローラ１００によって実行され得る。図８を参照して、例示的なシステム９０が図示されている。システム９０は、ジェットディスペンサ１０を含み得る。システム９０は、カメラ３０及びコントローラ１００を含み得る。カメラ３０は、当該カメラ３０に動作可能に接続された電源１１０から電力を受け取るように構成され得る。電源１１０は、バッテリ、燃料電池、ソーラーパネル、壁コンセント、等を含み得る。カメラ３０は、電源１１０から直接的に、あるいは、コントローラ１００を介して、電力を受け取ることができる。幾つかの態様では、ジェットディスペンサ識別システム９２は、コントローラ１００及び／または電源１１０を含み得る。システム９０は、ジェットディスペンサ１０とは別個のジェットディスペンサ識別システム９２を含み得る（図８参照）。幾つかの態様では、ジェットディスペンサ識別システム９２は、ジェットディスペンサ１０、異なるジェットディスペンサ、または、異なるジェットディスペンサ１０と他の適切なジェットディスペンサとの組み合わせ、に動作可能に接続され得て、それらと共に利用され得る。

【0084】

コントローラ１００は、従来のサーバコンピュータ、ワークステーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレット、ネットワーク機器、携帯情報端末（ＰＤＡ）、デジタル携帯電話、及び／または、他の適切なコンピューティングデバイス、などのコンピューティングデバイスを含み得るか、または、その上またはその内部に配置され得る。コントローラ１００は、プロセッサ１０２、メモリ１０４、ユーザインターフェース１１２、等を含み得る。メモリ１０４は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、フラッシュメモリ、キャッシュメモリ、または、デジタル情報を記憶可能な任意の他のデバイス、を含むがこれらに限定されない、単一のメモリデバイスまたは複数のメモリデバイスであり得る。メモリ１０４はまた、ハードドライブ、光学ドライブ、テープドライブ、不揮発性ソリッドステートデバイス、または、デジタル情報を記憶可能な任意の他のデバイス、などの大容量記憶デバイス（図示せず）を含み得る。

【0085】

プロセッサ１０２は、メモリ１０４内に常駐するオペレーティングシステムの制御下で動作し得る。プロセッサ１０２は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、中央処理装置、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブル論理デバイス、ステートマシン、論理回路、アナログ回路、デジタル回路、及び／または、メモリ１０４に記憶された動作命令に基づいて信号（アナログまたはデジタル）を操作する任意の他のデバイス、から選択される１または複数のデバイスを含み得る。

【0086】

ユーザインターフェース１１２は、システムオペレータがコントローラ１００と対話（相互作用）することを許容するように、コントローラ１００に通信可能に接続され得る。ユーザインターフェース１１２は、１または複数の入力／出力デバイスを含み得る。ユーザインターフェース１１２は、ビデオモニタ、英数字ディスプレイ、タッチスクリーン、スピーカ、及び、システムオペレータに情報を提供可能な任意の他の適切な聴覚及び／または視覚インジケータ、を含み得る。ユーザインターフェース１１２は、英数字キーボード、ポインティングデバイス、キーパッド、押しボタン、制御ノブ、マイクロホン、等のような、オペレータからのコマンドまたは入力を受け入れることができる１または複数の入力デバイスを含み得る。このようにして、ユーザインターフェース１１２は、例えば、セットアップ中、較正中、検査中、及び／または、清掃中に、システム機能の手動始動を可能にし得る。

【0087】

プロセッサ１０２は、カメラ３０の動作を制御するように構成され得る。プロセッサ１０２は、ジェットカートリッジ１４の識別の仕方をプロセッサ１０２に「教示する」または訓練するために使用されるように構成された学習モジュール１０６を含み得る。プロセッサ１０２は、ジェットディスペンサ１０の動作中に学習モジュール１０６からの「学習された」情報を利用してジェットカートリッジ１４を識別し得る動作モジュール１０８を含み得る。

【0088】

幾つかの態様では、コントローラ１００及び／またはプロセッサ１０２は、学習モジュール１０６を実装しない場合もある。この態様では、教示または訓練機能の実装は、別個のコンピュータシステムで実現され得て、プロセッサ１０２は、動作モジュール１０８の機能を利用し得る。幾つかの態様では、この別個のコンピュータシステムは、システム９０の機能のうちの任意の１または複数を含み、それは、システム９０の訓練実装であり得る。

【0089】

学習モジュール１０６は、様々なジェットカートリッジ１４の画像を識別し、当該識別された画像をジェットカートリッジ１４のタイプと関連付けるように、システム９０を訓練または教示するために使用され得る。図９を参照して、学習モジュール１０６は、画像識別モジュール１２０及び画像関連付けモジュール１２２を含み得る。画像識別モジュール１２０は、ジェットディスペンサ１０上のジェットカートリッジ１４の１つの画像、複数の画像、１つのビデオ、及び／または、複数のビデオ、等を取得するようにカメラ３０に送信される指令（命令）を含み得る。画像識別モジュール１２０は、取得された１つの画像、１つのビデオ、複数の画像、複数のビデオ等の上の１または複数の特徴６０をデジタル的に識別し得て、特徴６０のパターンを識別し得る。次に、画像関連付けモジュール１２２は、識別された特徴パターン６０を、検査された特定のジェットカートリッジ１４と関連付け得る。関連付けは、名前、タイプ、シリアル番号、番号、製造ロット番号、及び／または、ジェットカートリッジ１４の他の製品識別子、に関してなされ得る。製品識別子は、ユーザによってユーザインターフェース１１２を介してコントローラ１００に入力され得る、あるいは、コントローラ１００のメモリ１０４内のソフトウェアに事前プログラムされ得る。画像関連付けモジュール１２２によって行われる関連付けは、メモリ１０４に記憶され得る。幾つかの態様では、同一の製品識別子の複数のジェットカートリッジ１４が、学習モジュール１０６を教示するために使用され得る。従って、学習モジュール１０６は、単一のタイプのジェットカートリッジ１４について、特徴６０について異なる識別パターンの複数の関連付けを生成し得る。同一の識別タイプのジェットカートリッジ１４の特徴６０の複数のパターンは、一緒に記憶され得て、一緒に平均化され得て、あるいは、他の態様で組み合わされ得て、観察された同一タイプの複数のジェットカートリッジ１４の各々の特徴パターンの各々に類似する単一の特徴パターン６０を生成し得る。同様の学習プロセスが、異なるタイプのジェットカートリッジ１４の関連付けを生成するために利用され得る。

【0090】

システム９０が前述のように「訓練」された後、システム９０は、記憶された訓練データに基づいてジェットカートリッジ１４を識別するように使用され得る。図１０を参照して、システム９０の使用中、プロセッサの動作モジュール１０８がジェットカートリッジ１４を識別するために利用され得る。動作モジュール１０８は、画像識別モジュール１３０、比較モジュール１３２、及び、予測モジュール１３６、を含み得る。画像識別モジュール１３０は、ジェットカートリッジ１４のカメラ３０から１または複数の画像及び／またはビデオを受信するように構成され得る。各画像は、１つのジェットカートリッジ１４または複数のジェットカートリッジ１４の１セットに固有であり得る特定のパターンに配置された１または複数の特徴６０を含み得る。比較モジュール１３２は、それぞれのパターンの識別された特徴６０を、学習モジュール１０６による教示段階中に記憶されたメモリ１０４内の記憶された特徴６０及びパターンと比較し得る。比較モジュール１３２は、特徴６０の最もよく一致するパターンと、当該最もよく一致するパターンに関連付けられたジェットカートリッジ識別子と、を識別し得る。次いで、予測モジュール１３６は、例えばユーザインターフェース１１２を介して、観察されたジェットカートリッジ１４が最もよく一致するパターンの識別された関連ジェットカートリッジと同一（タイプ）である可能性が高いことを、ユーザに示し得る。比較モジュール１３２及び予測モジュール１３６は、予測の精度の測定値をユーザに提供し得る。当該精度の測定値は、識別されたパターンが最もよく一致するパターンにどの程度類似しているか、に基づき得る。類似度が高いほど、精度の表示は高くなり得る。

【0091】

図１１を参照して、例示的な学習モジュール１０６が、それぞれ図示されている。例えば前述されたような学習プロセス中に、第１ジェットカートリッジ１４Ａがカメラ３０によって観察され得る。カメラ３０は、第１ジェットカートリッジ１４Ａの１または複数の画像を生成する。各画像は、カメラ３０によって観察される時に特定の第１パターン１１４Ａに配置された１または複数の特徴６０を含み得る。生成された画像は、コントローラ１００に電子的に送信され得て、そこで当該画像はメモリ１０４に保存され得る。次に、第１パターン１１４Ａは、名前、タイプ、製造ロット番号、等の第１ジェットカートリッジ１４Ａの識別子に関連付けられ得る。当該関連付けは、メモリ１０４に保存され得る。前術のプロセスは、任意の所望の反復回数だけ繰り返され得る。例えば、第２ジェットカートリッジ１４Ｂが、カメラ３０によって観察されるように位置決めされ得る。カメラ３０は、第２ジェットカートリッジ１４Ｂの画像を生成し得て、当該画像は、特定の第２パターン１１４Ｂに配置された１または複数の特徴６０を有する。第２パターン１１４Ｂは、第２ジェットカートリッジ１４Ｂの識別子に関連付けられ得て、当該関連付けはメモリ１０４に保存され得る。第１ジェットカートリッジ１４Ａ及び第２ジェットカートリッジ１４Ｂは、同一の識別子に関連付けられ得る（すなわち、同一タイプのジェットカートリッジ１４であり得る）。あるいは、第１ジェットカートリッジ１４Ａは、第２ジェットカートリッジ１４Ｂとは異なり得て、第２ジェットカートリッジ１４Ｂとは異なるカートリッジ識別子に関連付けられ得る。システム９０は、任意の適切な数の異なるジェットカートリッジ１４Ａ、１４Ｂ、・・・、１４ｎを識別する及び関連づけるように訓練され得て、当該訓練及び教示は、異なるジェットカートリッジ１４Ａ、１４Ｂ、・・・、１４ｎの各々の任意の適切な反復回数を利用し得る。

【0092】

図１２を参照して、動作モジュール１０８を使用する例示的なプロセスが図示されている。カメラ３０は、ジェットカートリッジ１４を観察するように向けられ得る。カメラ３０は、ジェットカートリッジ１４の画像を撮影し得る。当該画像は、特定のパターン１１４に配置された１または複数の特徴６０を含み得る。パターン１１４を有する画像は、コントローラ１００に送信され得て、メモリ１０４に記憶され得る。プロセッサ１０２は、当該パターン１１４を、学習モジュール１０６による教示プロセス中に記憶されたメモリ１０４内の記憶されたパターンのうちの１または複数と比較し得る。比較モジュール１３２は、パターン１１４の特徴６０のパラメータを、記憶されたパターン、例えば第１パターン１１４Ａ及び／または第２パターン１１４Ｂ、と比較し得る。比較可能なパラメータは、１または複数の特徴６０のタイプ、サイズ、数量、色、形状、向き、及び／または、他の特性、を含み得る。比較可能なパラメータは、複数の特徴６０の相対的な位置（位置関係）を含み得る。比較可能なパラメータは、ジェットカートリッジ１４上、特にはノズル４０上、の１または複数の特徴６０の位置を含み得る。予測モジュール１３６は、識別されたパターン１１４に最も近い記憶されたパターン１１４を選択し得る。記憶されたパターン１１４の各々が特定のジェットカートリッジ１４に関連付けられているため、予測モジュール１３６は、選択された最もよく一致するパターン１１４の関連付けられたジェットカートリッジを識別し得る。

【0093】

幾つかの態様では、プロセッサ１０２は、パターン１１４が（それと）最もよく一致する記憶されたパターンとどの程度類似しているか、をユーザに示すように構成され得る。プロセッサ１０２は、観察されたジェットカートリッジ１４のパターン１１４と（それと）最もよく一致するパターン１１４との間の類似度の数値パーセンテージを提供し得る。２つのパターン１１４がより類似しているほど、パーセンテージはより高くなる。例えば、システム９０が第１ジェットカートリッジ１４Ａに関連するデータを識別して記憶していて、動作中に当該システム９０が第１ジェットカートリッジ１４Ａを再度観察する場合、当該システム９０は、高い確証度のパーセンテージで、観察されたジェットカートリッジを第１ジェットカートリッジ１４Ａとして正確に識別し得る。理想的な環境では、完全な一致は、１００％の一致に帰結するであろう。しかしながら、システム９０内またはシステム９０の周囲の製造公差、照明、カメラの特徴（機能）、他のハードウェア、ソフトウェア、及び、他のコンポーネントが、識別プロセスと干渉し得て、識別の精度が正確ではないことがあり得る、ということが理解されるべきであろう。

【0094】

学習モジュール１０６は、プロセッサ１０２が観察されたパターン１１４に基づいてジェットカートリッジ１４を識別して照合する際の精度を向上することを許容するための機械学習コンポーネントを含み得る。システム９０の教示は、プロセッサ１０２をより良く訓練するためのユーザ支援のガイダンスを含み得る。図１３を参照すると、例示的な訓練プロセス２００が図示されている。図１３に示されて以下に説明される訓練プロセス２００は、本明細書に説明される任意の１または複数の他の特徴、コンポーネント、配置、及び／または、同様のものを含み得る。訓練プロセス２００の態様は、本明細書で説明される態様と整合する異なる順序で実行され得る。更に、訓練プロセス２００は、本明細書に開示される様々な態様と整合するより多くのまたはより少ないプロセスを有するように修正され得る。

【0095】

ステップ２０２において、識別のために製品がシステム９０内に導入され得る。製品は、ジェットカートリッジ１４を含み得る。カメラ３０は、本願を通じて説明されるように、ジェットカートリッジ１４及びその上の特徴６０の１または複数の画像を生成するように構成され得る。ジェットカートリッジ１４は、第１ジェットカートリッジ１４Ａであり得る。ジェットカートリッジの数値的な識別が、本願を通じて実施形態及びプロセスの相対的な記述のために使用されるが、特定のジェットカートリッジに限定するという意図はない、ということが理解されるであろう。プロセッサ１０２は、第１ジェットカートリッジ１４Ａの特徴６０の第１パターン１１４Ａを記憶し得る。ステップ２０４中に、プロセッサ１０２は、特徴６０の識別されたパターン１１４を第１ジェットカートリッジ１４Ａの識別子と関連付け得る。当該識別子は、ユーザによって入力され得るし、あるいは、コントローラ１００に事前プログラムされ得る。

【0096】

ステップ２０６において、第１製品とは異なる第２製品が導入される。第２製品は、第２ジェットカートリッジ１４Ｂであり得る。ステップ２０８において、システム９０は、第２ジェットカートリッジ１４Ｂのカメラ３０からの画像を受信し得て、特徴６０の識別された第２パターン１１４Ｂを第２ジェットカートリッジ１４Ｂの識別子と関連付け得る。プロセス２００のこの時点で、システム９０は、少なくとも第１ジェットカートリッジ１４Ａと第２ジェットカートリッジ１４Ｂとを識別するように訓練される。

【0097】

ステップ２１０において、カメラ３０がその画像を識別して生成するように構成されるように、第３製品がシステム９０に導入され得る。第３製品は、第１ジェットカートリッジ１４Ａ、第２ジェットカートリッジ１４Ｂ、または、別のジェットカートリッジ１４、であり得る。プロセッサ１０２は、第３製品の特徴６０及び当該特徴６０のパターン１１４を識別する。

【0098】

ステップ２１２において、プロセッサ１０２は、前述のように動作モジュール１０８を使用して、第３製品を識別してそれを（それと）最もよく一致する記憶された製品と照合する、ということを試みることができる。プロセッサ１０２は、最もよく一致するパターン１１４に関連付けられた製品識別子が当該第３製品に対応する可能性が高い、という予測をユーザに提供し得る。プロセッサ１０２はまた、前述のように、第３製品のパターン１１４が（それと）最もよく一致するパターン１１４にどの程度近いか、の指標をユーザに提供する精度測定値を提供し得る。精度測定値は、第３製品のパターン１１４と（それと）最もよく一致するパターン１１４との間の類似度のパーセンテージであり得る。

【0099】

ステップ２１４において、ユーザは、予測が正しいか否か、をシステム９０に示す。予測モジュール１３６が第３製品を適切に識別した場合、ユーザは（例えばユーザインタフェース１１２を介して）その旨を指示し、プロセス２００はステップ２１６に進む。ステップ２１６において、プロセッサ１０２は、第３製品のパターンを適切に識別された製品（例えば、第１製品または第２製品）と関連付け、その関連付けをメモリ１０４に記憶する。関連付けが正しくない場合、ユーザはその旨を示し、プロセス２００はステップ２１８に進む。ステップ２１８において、プロセッサ１０２は、ステップ２１２で行われたものとは異なる関連付けを予測し得る。プロセス２００は、ステップ２１８からステップ２１２に戻り、適切な関連付けを識別することを再び試みることができる。

【0100】

図１４は、訓練されたシステム９０を利用して製品を識別する例示的なプロセス３００を図示している。識別の対象の製品は、例えば本願を通じて説明されるような、ジェットカートリッジ１４であり得る。図１４に示されて以下に説明されるプロセス３００は、本明細書に説明される任意の１または複数の他の特徴、コンポーネント、配置、及び／または、同様のものを含み得る。プロセス３００の態様は、本明細書で説明される態様と整合する異なる順序で実行され得る。更に、プロセス３００は、本明細書に開示される様々な態様と整合するより多くのまたはより少ないプロセスを有するように修正され得る。

【0101】

ステップ３０２において、システム９０は、ジェットカートリッジ１４を観察するように構成され得る。当該観察は、カメラ３０によって行われ得る。カメラ３０は、ジェットカートリッジ１４の１または複数の画像を取得し得て、取得された画像をコントローラ１００に送信し得る。

【0102】

ステップ３０４において、システム９０は、取得された１または複数の画像上の１または複数の特徴６０を識別し得る。システム９０は、特徴６０のパターン１１４を検出し得る。

【0103】

ステップ３０６において、システム９０は、識別されたパターン１１４を、教示プロセス２００または同様のプロセス中にメモリ１０４に保存された１または複数のパターン（例えば、パターン１１４Ａ、１１４Ｂ、・・・、１１４ｎ）と比較し得る。

【0104】

ステップ３０８において、システム９０は、前述の比較を使用して、識別されたパターン１１４に最も近いパターンを有する保存された画像を識別し得る。システム９０は、パターンの特徴を比較して、最も近い一致を識別し得る。当該比較は、特徴６０、具体的には、特徴のタイプ、サイズ、数量、色、形状、向き等、並びに、複数の特徴６０の相対的な位置、及び／または、取得された画像上の１または複数の特徴６０の位置、を調べることができる。

【0105】

ステップ３１０において、システム９０は、パターン１１４及びその特徴６０と、メモリ１０４からの最もよく一致するパターンと、の間の類似度を計算し得る。ステップ３１２において、計算された類似度がユーザに表示され得る。当該類似度は、パーセンテージとして表され得る。当該パーセンテージは、最もよく一致するパターンが取得されたパターンにどの程度近いか、をユーザに示し得る。類似度が高いほど、精度パーセンテージは高くなり得る。例えば、パターン１１４がメモリ１０４内の最もよく一致するパターンと正確に（完全に）同一である場合、精度パーセンテージは１００％であり得る（あるいは、製造公差、光学的区別、誤差、等を考慮する場合は、１００％より僅かに小さい）。ユーザは、示された精度パーセンテージがシステム９０の識別を信頼するのに十分に高いか否か、を判断し得る。

【0106】

ユーザは、精度のために、様々な受容可能な閾値範囲を頼りにできる。例えば、精度が９０％～１００％の間である場合、ユーザは、予測が正しい可能性が高い、と確信できる。一方、精度が３０％未満である場合、ユーザは、予測の精度について不確かであり得る。精度測定値は、ユーザがジェットカートリッジ１４の磨耗を判断するのにも役立ち得る。例えば、特定のジェットカートリッジ１４が新品である時点で保存されたデータポイントと９０％一致するものとして識別される場合において、設定された使用期間の後、同一のジェットカートリッジ１４が、以前と同じ保存されたデータポイントに８０％一致するものとして識別される場合、精度の変化は、使用中の時間経過に伴うパターン１１４の変化を示している可能性がある。例えば、ジェットカートリッジ１４は、使用中に、より多くのまたは異なる特徴６０を受け入れることができ、及び／または、既存の特徴６０が使用中に変更され得る。このような観察は、特定のコンポーネントがどの程度早く摩耗するか、及び、いつ当該コンポーネントを交換または清掃するべきか、のユーザの判断能力を促進し得る。

【0107】

前述の範囲は例示的なものであり、本明細書に記載されるいずれかの実施形態の適用を限定することは意図されていない、ということを理解されたい。

【0108】

前述のように、コンポーネントを識別するためにシステム９０を利用する利点は、偽造品の識別を含み得る。幾つかの態様では、偽造品は、オリジナル製造業者製品（相手先商標製品）（ＯＥＭ）である製品と比較して、異なる特徴６０を含み得て、及び／または、異なる特徴６０のパターン１１４を含み得る。ＯＥＭ製品（または他の意図された製品）と偽造品とを区別する能力を向上させるために、ＯＥＭ製品は、オリジナルの（または他の態様で承認された）部品であることを示す１または複数の特徴６０を含むように製造され得る。例えば、ＯＥＭジェットカートリッジ１４は、ＯＥＭジェットカートリッジ１４にのみ含まれて偽造ジェットカートリッジには含まれない保護特徴をその上に含み得る。保護特徴は、本明細書で説明される特徴６０のいずれか１つを含み得る。保護特徴は、ＯＥＭ部品の製造者、及び／または、ジェットディスペンサ１０及び／またはシステム９０のユーザに知られている必要がある。従って、本出願全体に亘って説明される識別プロセス中において、システム９０は、特徴６０を検出する工程中に保護特徴を検出するように構成され得る。保護特徴が存在する場合、プロセッサ１０２は、当該保護特徴を備えた製品がＯＥＭ製品（または他の態様で受容可能な製品）であることをユーザに示し得る。保護特徴が検出されない場合、プロセッサ１０２は、製品が偽造品であり得ることをユーザに示し得る。

【0109】

保護特徴は、前述の特徴６０のいずれかを含み得る。幾つかの態様では、保護特徴は、一連の特定の形状、数字、文字、記号等を含み得る。幾つかの態様では、保護特徴は、バーコードリーダ（不図示）によって読み取り可能なバーコードを含み得る。幾つかの態様では、バーコードリーダは、システム９０内の別個のコンポーネントであり得る。他の態様では、バーコード読み取り機能は、カメラ３０内またはコントローラ１００のソフトウェア内に組み込まれ得る。

【0110】

システム９０は、学習モジュール１０６、動作モジュール１０８、訓練プロセス２００、プロセス３００等を含み得るが、幾つかの態様では、ニューロンのネットワーク、ニューロンの回路、人工ニューラルネットワーク、人工ニューロン、人工ノード等を含み得るニューラルネットワークとして実装され得る。システム９０は、興奮性結合や抑制性結合などを反映し得る、重みを用いてモデル化され得る結合を伴う複数のニューロンを含み得る。システム９０は、重みによって修正され得て合計され得る複数の入力を受信し得る。それは、線形結合であり得る。当該入力は、１または複数の画像、製品識別子、等を含み得る。システム９０は、前述のように、訓練プロセス２００、プロセス３００、等と整合する出力を生成し得る。特に、システム９０は、ステップ３１０、ステップ３１２等と整合する出力を生成し得る。

【0111】

システム９０は、学習モジュール１０６、動作モジュール１０８、訓練プロセス２００、プロセス３００等を含み得るが、それが本明細書に記載される画像に関連する時、経験から得られる自己学習を利用して、本明細書に記載されるようなデータセットを介して訓練され得る。システム９０は、画像認識、画像分析、等のための情報処理パラダイムを実装し得る。システム９０は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、シミュレートされたニューラルネットワーク（ＳＮＮ）、等の人工ニューロンを実装し得る。それらは、人口ニューロンの相当接続群であり得て、学習モジュール１０６、動作モジュール１０８等における実装のための計算についてのコネクショニスティックアプローチに基づく情報処理のために、数学的モデル、計算モデル、等を使用する。特に、システム９０は、学習モジュール１０６、動作モジュール１０８等における実装のためのパターン認識、視覚化等のための、パターン認識、パターン検出、等を含む分類（化）を実装し得る。

【0112】

以下は、本開示の態様の多くの非限定的な実施例である。

【0113】

一実施例が提供するジェットディスペンサ識別システムは、ジェットディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを備える。当該ジェットディスペンサ識別システムは、更に、メモリ及びプロセッサを有するコントローラを備える。前記プロセッサは、前記ジェットディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ジェットディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する、ように構成される。

【0114】

前述の実施例は、以下の実施例の任意の１つ、または、２以上の組合せ、を更に含み得る。前述の実施例のシステムにおいて、前記識別値は、前記ジェットディスペンサカートリッジに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。前述の実施例のシステムにおいて、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算するように構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択するように更に構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものであり得る。前述の実施例のシステムにおいて、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算するためのニューラルネットワークを実装するように構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択するように前記ニューラルネットワークを実装するように更に構成され得て、前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものであり得る。前述の実施例のシステムにおいて、当該システムは、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと有線通信状態に構成され得る。前述の実施例のシステムにおいて、当該システムは、内部に流体材料を受け入れるように構成されたジェットディスペンサと無線通信状態に構成され得る。前述の実施例のディスペンシングシステム。

【0115】

一実施例の方法は、第１コンポーネントを前記コントローラと電子通信する入力デバイスに導入する工程であって、前記第１コンポーネントはその上に第１特徴を有する工程を備える。当該方法は、更に、前記プロセッサを介して、前記第１コンポーネントに関連付けられた第１識別子を前記第１特徴に関連付ける工程を備える。当該方法は、更に、前記第１特徴の前記第１識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程を備える。当該方法は、更に、第２コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第２コンポーネントは第２特徴を有する工程を備える。当該方法は、更に、前記プロセッサを介して、前記第２コンポーネントに関連付けられた第２識別子を前記第２特徴に関連付ける工程を備える。当該方法は、更に、前記第２特徴の前記第２識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程を備える。

【0116】

前述の実施例は、以下の実施例の任意の１つ、または、２以上の組合せ、を更に含み得る。前述の実施例の方法において、前記入力デバイスは、前記第１及び第２コンポーネントのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを有し得る。前述の実施例の方法において、前記第１及び第２識別子は、前記第１及び第２コンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。前述の実施例の方法において、当該方法は、第３コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第３コンポーネントは第３特徴を有する工程と、前記第３コンポーネントの前記第３特徴を、前記第１コンポーネントの前記第１特徴及び前記第２コンポーネントの前記第２特徴と比較する工程と、前記第１コンポーネントと前記第２コンポーネントのどちらが前記第３コンポーネントにより類似しているか、についての予測を前記プロセッサから受信する工程と、を備え得る。前述の実施例の方法において、当該方法は、前記予測が正しいか否かを前記プロセッサに示す工程を備え得る。

【0117】

一実施例の方法は、前記カメラを起動して前記ジェットカートリッジの画像を取得する工程を備える。当該方法は、更に、前記取得された画像上において視認可能な前記ジェットカートリッジ上の特徴のパターンを識別する工程を備える。当該方法は、更に、前記識別されたパターンを前記メモリ内の複数の記憶パターンと比較する工程を備える。当該方法は、更に、前記プロセッサを起動して前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する工程を備える。前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別されたパターンに最も類似しているものである。当該方法は、更に、前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つに関連付けられた識別子を表示する工程を備える。

【0118】

前述の実施例は、以下の実施例の任意の１つ、または、２以上の組合せ、を更に含み得る。前述の実施例の方法において、当該方法は、前記識別されたパターンと、前記複数の記憶パターンのうちの前記選択されたパターンと、の間の類似度の測定値を表示する工程を備え得る。前述の実施例の方法において、前記識別子は、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。前述の実施例の方法において、前記特徴のパターンは、バーコードを含み得る。前述の実施例の方法において、前記比較する工程及び前記起動する工程は、ニューラルネットワークを実装する工程を更に含み得る。前述の実施例の方法において、当該方法は、前記識別子に関連付けられた精度値を表示する工程を備え得る。

【0119】

一実施例の製造システムは、その中に流体材料を受け入れるように構成されたディスペンサを備え、当該ディスペンサは、それに動作可能に接続されたディスペンサコンポーネントを有し、当該ディスペンサコンポーネントは、前記ディスペンサから前記流体材料を受け入れるように構成され、前記流体材料を吐出するように構成されたノズルを有する。当該製造システムは、更に、前記ディスペンサのデジタル画像を取得するように構成されたカメラを備える。当該製造システムは、更に、メモリ及びプロセッサを有するコントローラを備える。前記プロセッサは、前記ディスペンサの前記デジタル画像上において、前記ディスペンサ上に存在する特徴の識別パターンを識別し、前記識別パターンを、前記メモリに記憶された記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記記憶パターンとの間の類似度を計算し、前記記憶パターンに関連付けられた識別値を提供する、ように構成される。

【0120】

前述の実施例は、以下の実施例の任意の１つ、または、２以上の組合せ、を更に含み得る。前述の実施例の製造システムにおいて、前記識別値は、前記ディスペンサコンポーネントに関連付けられた、製品名、製品タイプ、製品シリアル番号、製品番号、及び、製品製造ロット番号、のうちの少なくとも１つを含み得る。前述の実施例の製造システムにおいて、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算する、ように構成され得る。前記プロセッサは、更に、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択するように構成され得る。前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものである。前述の実施例の製造システムにおいて、前記プロセッサは、前記識別パターンを複数の記憶パターンと比較し、前記識別パターンと前記複数の記憶パターンの各々との間の類似度を計算する、ためのニューラルネットワークを実装するように構成され得る。前記プロセッサは、更に、前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する、ように前記ニューラルネットワークを実装するように構成され得る。前記複数の記憶パターンのうちの前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別パターンに最も類似しているものである。

【0121】

一実施例の方法は、第１コンポーネントを前記コントローラと電子通信する入力デバイスに導入する工程を備える。当該方法は、更に、前記第１コンポーネントはその上に第１特徴を有する工程を備える。当該方法は、更に、前記プロセッサを介して、前記第１コンポーネントに関連付けられた第１識別子を前記第１特徴に関連付ける工程を備える。当該方法は、更に、前記第１特徴の前記第１識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程を備える。当該方法は、更に、第２コンポーネントを前記入力デバイスに導入する工程であって、前記第２コンポーネントは第２特徴を有する工程を備える。当該方法は、更に、前記プロセッサを介して、前記第２コンポーネントに関連付けられた第２識別子を前記第２特徴に関連付ける工程を備える。当該方法は、更に、前記第２特徴の前記第２識別子との関連付けを前記メモリに記憶する工程を備える。

【0122】

【0123】

一実施例の方法は、前記カメラを起動して前記ディスペンサコンポーネントの画像を取得する工程を備える。当該方法は、更に、前記取得された画像上において視認可能な前記ディスペンサコンポーネント上の特徴のパターンを識別する工程を備える。当該方法は、更に、前記識別されたパターンを前記メモリ内の複数の記憶パターンと比較する工程を備える。当該方法は、更に、前記プロセッサを起動して前記複数の記憶パターンのうちの１つを選択する工程を備える。前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つは、前記複数の記憶パターンのうち、前記識別されたパターンに最も類似しているものである。当該方法は、更に、前記複数の記憶パターンのうちの選択された前記１つに関連付けられた識別子を表示する工程を備える。

【0124】

【0125】

システム及び方法が、様々な図の様々な実施形態に関連して説明されているが、当業者であれば、その広範な発明概念から逸脱することなく、当該実施形態に変更が加えられ得ることが理解されよう。従って、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されないことが理解され、特許請求の範囲によって定義される本開示の精神及び範囲内の変更を網羅することが意図されている。

【0126】

本明細書で使用される「複数」という用語は、２以上を意味する。単数形の表記「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」も、複数の参照を含み（含むと理解され）、特定の数値への参照は、文脈が明確に別段の指示を与えない限り、少なくとも当該特定の数値を含む（という意味である）。従って、例えば、「材料」についての言及は、当業者に知られているそのような材料及びそれらの等価物のうちの少なくとも１つについての言及である（と理解される）。

【0127】

先行詞「約」を使用して値が近似値として表現される場合、特定の値が別の実施形態を形成することが理解されるであろう。一般に、「約」という用語の使用は、開示された主題によって得られることが求められる所望の特性に応じて変化し得る近似を示し、その機能に基づいて、それが使用される特定の文脈で解釈されるべきである。当業者であれば、それをそのように解釈できるであろう。幾つかの場合、特定の値に使用される有効数字の数が、「約」という用語の範囲を決定する非限定的な方法の１つであり得る。他の場合には、一連の値で使用される階調が、各値の「約」という用語に利用可能な意図された範囲を決定するために利用され得る。存在する場合、全での範囲は包括的で、組み合わせ可能である。すなわち、範囲で表現された値への言及は、その範囲内の各々の値を含む。本明細書における値の範囲の記載は、本明細書に別段の記載がない限り、当該範囲内にある各々別個の値を個別に参照する簡略的な方法として機能することが単に意図されており、各々別個の値は、あたかも本明細書に個別に記載されているかのように本明細書に組み込まれる。本明細書に記載される全ての方法が、本明細書に別段の指示がない限り、または文脈と明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実行され得る。

【0128】

リストが提示される場合、別段の記載がない限り、当該リストの個々の要素、及び、当該リストのあらゆる組み合わせが、別個の実施形態である、ということが理解されるべきである。例えば、「Ａ、ＢまたはＣ」として提示された実施形態のリストは、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「ＡまたはＢ」、「ＡまたはＣ」、「ＢまたはＣ」、または、「Ａ、ＢまたはＣ」を含むものとして解釈されるべきである。

【0129】

本明細書で使用される、とりわけ「できる」、「できるであろう」、「かもしれないであろう」、「かもしれない」、「例えば」等の、条件付きの文言は、特に別段の記載がない限り、または使用される文脈内で別段に理解されない限り、一般に、特定の実施形態は特定の特徴、要素及び／または工程を含むが、他の実施形態はそれらを含まないことを伝えることが意図されている。従って、そのような条件付きの文言は、一般に、特徴、要素及び／または工程が１または複数の実施例に何らかの態様で必要であること、または、１または複数の実施例がこれらの特徴、要素及び／または工程を必ず含むこと、を示唆することは意図されていない。「備える」、「含む」、「有する」などの用語は、同義であり、無制限に包括的に使用され、追加の要素、特徴、行為、動作などを排除しない。

【0130】

特定の実施例が説明されたが、これらの実施例は例としてのみ提示されたに過ぎず、本明細書に開示される発明の範囲を限定することは意図されていない。従って、前述の説明は、何らかの特定の特徴、特性、工程、モジュールまたはブロックが必要または不可欠であることを示唆することを意図したものではない。実際に、本明細書に記載された新規な方法及びシステムは、様々な他の形式で具体化され得て、更に、本明細書に開示される発明の精神から逸脱することなく、本明細書に記載される方法及びシステムの形態における様々な省略、置換及び変更が行われ得る。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物は、本明細書に開示される特定の発明の範囲及び精神に含まれるような形態または修正を網羅することが意図されている。

【図1】