特表 2024-544661 ロボットユニット、装置内移動する金属製品を制御するための方法、および金属リールの製造方法

(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】2024-12-03

(54)【発明の名称】ロボットユニット、装置内移動する金属製品を制御するための方法、および金属リールの製造方法

(51)【国際特許分類】

   B25J 13/00 20060101AFI20241126BHJP

   B21C 51/00 20060101ALI20241126BHJP

   B21C 47/02 20060101ALI20241126BHJP

   B25J 19/04 20060101ALI20241126BHJP

   B25J 13/08 20060101ALI20241126BHJP

【ＦＩ】

B25J13/00 Z

B21C51/00 F

B21C51/00 P

B21C47/02 D

B25J19/04

B25J13/08 A

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024532714

(86)(22)【出願日】2022-12-02

(85)【翻訳文提出日】2024-07-25

(86)【国際出願番号】 IT2022050312

(87)【国際公開番号】W WO2023100211

(87)【国際公開日】2023-06-08

(31)【優先権主張番号】102021000030503

(32)【優先日】2021-12-02

(33)【優先権主張国・地域又は機関】IT

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】512288949

【氏名又は名称】ダニエリ アンド チ．オフィチーネ メカーニク エッセピア

【氏名又は名称原語表記】ＤＡＮＩＥＬＩ＆Ｃ．ＯＦＦＩＣＩＮＥ ＭＥＣＣＡＮＩＣＨＥ ＳＰＡ

(71)【出願人】

【識別番号】514165990

【氏名又は名称】ダニエリ オートメーション ソシエタ ペル アチオニ

(74)【代理人】

【識別番号】100134832

【弁理士】

【氏名又は名称】瀧野 文雄

(74)【代理人】

【識別番号】100165308

【弁理士】

【氏名又は名称】津田 俊明

(74)【代理人】

【識別番号】100115048

【弁理士】

【氏名又は名称】福田 康弘

(72)【発明者】

【氏名】サンドリ マッテオ

(72)【発明者】

【氏名】ピチェーニ エンリコ

(72)【発明者】

【氏名】ブソリーニ ロリス

(72)【発明者】

【氏名】トマ クラウディオ

【テーマコード（参考）】

3C707

4E026

【Ｆターム（参考）】

3C707AS12

3C707BS10

3C707KT01

3C707KT05

3C707LT08

3C707LW11

3C707LW15

4E026AA01

(57)【要約】

自動的に移動中の金属製品（Ｐ）を制御するためのロボットユニット（１０）および関連するコンピュータ化の方法は、前記金属製品（Ｐ）の一部を操作または切断するために構成される。また、本発明は、金属リール（２００）を製造するための装置（１００）および方法に関する。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動中の金属製品（Ｐ）、好ましくはロッドもしくは熱間圧延線を制御するためのロボットユニット（１０）であって、
少なくとも１つのロボット化多関節アーム（１１）と、
取得および制御ユニットであって、
ビデオモニタリングシステム（１８）と、
前記金属製品（Ｐ）の一部を操作または切断するために、前記金属製品（Ｐ）のフレーム（１９）のシーケンスを取得して処理し、かつ、アクチュエーション信号（Ｓ）を前記ロボット化多関節アーム（１１）に送信するように構成される処理システム（２１）と、
を含む取得および制御ユニットと、を備え、
前記処理システム（２１）は、少なくとも、
ａ）前記金属製品（Ｐ）の端部（Ｐ１）を認識し、
ｂ）前記端部（Ｐ１）がマクロ的な欠陥を有するか否かを識別するように構成される人工知能を実装し、
前記処理システム（２１）は、識別された前記欠陥に基づいて前記ロボット化多関節アーム（１１）の移動を選択的に管理するように構成されることを特徴とする、ロボットユニット（１０）。

【請求項2】

前記ロボット化多関節アーム（１１）は、少なくとも６つの自由度で移動されることができることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項3】

前記ビデオモニタリングシステム（１８）は、前記ロボット化多関節アーム（１１）の操作ヘッド（１２）に位置する少なくとも１つのビデオカメラ（１８ａ）を備えることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項4】

前記ビデオモニタリングシステム（１８）は、固定サポートに位置する少なくとも１つのビデオカメラ（１８ａ）を備えることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項5】

インターセプション部材（２３）をさらに備え、
前記インターセプション部材は、前記金属製品（Ｐ）の移動面（Ｚ）の下方に位置し、前記金属製品に干渉しない休止位置と、前記ロボット化多関節アーム（１１）で操作／切断されることが意図される前記金属製品（Ｐ）の一部を一時的に停止するために、前記移動面（Ｚ）に入射するインターセプション位置との間で鉛直方向に移動可能であることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項6】

移動中の金属製品（Ｐ）、好ましくはロッドもしくは熱間圧延線を制御するためのコンピュータ化された方法であって、
取得および制御ユニットのビデオモニタリングシステム（１８）の手段により、処理システム（２１）によって処理される前記金属製品（Ｐ）のフレーム（１９）のシーケンスを取得し、
アクチュエーション信号（Ｓ）をロボット化多関節アーム（１１）に送信し、前記アクチュエーション信号（Ｓ）に基づいて前記ロボット化多関節アーム（１１）を駆動し、
前記方法は、少なくとも、
ａ）前記金属製品（Ｐ）の端部（Ｐ１）を認識し、
ｂ）前記端部（Ｐ１）がマクロ的な欠陥を有するか否かを識別するように、前記処理システム（２１）に実装される人工知能を提供することを特徴とする、方法。

【請求項7】

検出された欠陥のタイプに基づいて、前記ロボット化多関節アームは、自身の把持ツール（１３）の手段によって前記テール部（Ｐ１）をオンザフライで再配置するために移動され、あるいは自身の切断ツール（１４）の手段によって前記テール部（Ｐ１）をオンザフライで切断するために移動されることを特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記人工知能は、前記フレーム（１９）のシーケンスの各フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）に関する第１点（Ａ）および第２点（Ｂ）を識別する認識アルゴリズム（３０）を有し、前記第１点（Ａ）および前記第２点（Ｂ）は、それらの間の部分を制御帯として定義し、前記制御帯の幅および位置に基づいて、前記フレームが前記金属製品（Ｐ）の中央フレーム（１９ａ）もしくはテールフレーム（１９ｂ）、または空フレーム（１９ｃ）のいずれかであることを識別することを特徴とする、請求項６または７に記載の方法。

【請求項9】

前記人工知能は、畳み込みニューラルネットワーク（２５）を有し、
前記畳み込みニューラルネットワーク（２５）は、
前記フレーム（１９）のシーケンスの１つのフレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）をその都度受信する入力レベルまたはレイヤー（２６）と、
前記金属製品（Ｐ１）のマクロ的な幾何学特性および視覚的特性を識別する機能を有する１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）と、
前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）の少なくとも１つから受信した情報に基づいて、前記フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）を分類するように構成される少なくとも１つの全結合レベル（２８）と、
両方のクラスが欠陥の不在および欠陥の存在のそれぞれの信頼指数（ＰＤ１，ＰＤ２）によって特徴付けられる、第１クラスおよび第２クラスを含むバイナリクラスベクトルによって定義される出力レベルまたはレイヤー（２９）と、
を含むことを特徴とする、請求項６から請求項８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記第２クラスに関連する前記信頼指数（ＰＤ２）が事前決められた所定の閾値（ＰＤ）を超えた場合、前記畳み込みネットワーク（２５）は、前記分析されたフレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）が欠陥を有する金属製品（Ｐ）に関連することを確立し、前記欠陥の修正のために、前記ロボット化多関節アーム（１１）に送信する特定のアクチュエーション信号（Ｓ）を生成することを特徴とする、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記少なくとも１つの全結合レベル（２８）は、前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）の少なくとも１つより受信した前記情報に基づいて、前記フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）のそれぞれを、形状欠陥を有するテールフレーム（１９ｂ）およびコブル欠陥を有するテールフレーム（１９ｂ）を含む所属のクラスに分類するように構成されることを特徴とする、請求項９または１０に記載の方法。

【請求項12】

金属リール（２００）の生産のための装置（１００）であって、
レーイングヘッド（１１１）を有し、金属製品（Ｐ）を線状に受け取ってコイルに成形するように構成される巻取りユニット（１１０）と、
コイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を受け取り、リール（２００）を形成することができる自動リール形成ユニット（１１３）と、
コイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を、前記巻き取りユニット（１１０）が配置される位置に対応する始端（１１２ａ）から前記自動リール形成ユニット（１１３）が配置される位置に対応する終端（１１２ｂ）まで移動するように構成されるローラウェイ（１１２）と、
を備え、
前記ローラウェイ（１１２）における前記始端（１１２ａ）および前記終端（１１２ｂ）の間に含まれる位置に配置され、請求項１から４のいずれか一項に記載の前記ロボット化多関節アーム（１０）をさらに備えることを特徴とする、装置（１００）。

【請求項13】

金属リール（２００）を生産する方法であって、
巻取りユニット（１１０）が線状の金属製品（Ｐ）を受け取り、レーイングヘッド（１１１）がそれをコイルに成形し、
自動リール形成ユニット（１１３）がコイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を受け取り、リール（２００）を形成し、
ローラウェイ（１１２）がコイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を、前記巻き取りユニット（１１０）が配置される位置に対応する始端（１１２ａ）から前記自動リール形成ユニット（１１３）が配置される位置に対応する終端（１１２ｂ）まで移動し、
前記金属製品（Ｐ）を操作、再度位置づけ、または切断するために、請求項１から４のいずれか一項に記載の前記ロボット化多関節アーム（１０）が、前記ローラウェイ（１１２）における前記始端（１１２ａ）および前記終端（１１２ｂ）の間に含まれる位置に、側方に移動されることを特徴とする、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ロボットユニット、特に熱間圧延法から始まるが、これに限定されない金属リール製造の工業プロセスにおいて、移動中の金属製品、特にロッドおよびワイヤのような移動中の金属製品を制御するための関連方法に関する。このロボットユニットは、問題やコブルを引き起こす可能性のある製品の部分を特定、制御、操作し、場合によっては除去するように構成され、あるいは簡単なサンプリングのために使用される。

【0002】

本発明は、上述のロボットユニットを含む装置、および金属リールの製造のための関連方法にも関する。

【背景技術】

【0003】

熱間圧延された金属製品、例えば滑らかなまたはリブ付きのロッドまたはワイヤが、巻き取りユニットに連続的または半連続的に（例えば「ビレットからビレットへ」の供給で）供給される金属リールを製造するための装置が知られている。巻き取りユニットにおいて、敷設ヘッドまたはコイル形成ヘッドが連続した一連のコイルを形成し、それらのコイルを、それらのコイルが冷却される連続搬送コンベヤ（通常はローラウェイ）上に長さ方向に千鳥状に配置する。

【0004】

このようにして配置された製品は、リール形成ユニット内での走行を終了し、中心にセンタリングロッドを搭載したトロリーがあり、かせ／スプールを形成するためにコイルが上下に積み重ねられているトロリーがあるウェルに落とされる。

【0005】

製品の最初および／または最後の部分が正しく形成されない可能性があることが知られている。したがって、製品がローラウェイ上を進む間、少なくとも最後のコイルの状態、あるいはより一般的には製品の最後の部分の状態をチェックし、自動リール形成ユニットが連続搬送コンベアに沿ってローラウェイ上でブロックされるリスクがなく動作することを確認する必要がある。

【0006】

ローラウェイに沿ったコイルの詰まりまたは成形ユニット内でのコイルの詰まりは、最も一般的な問題の１つであり、かせの変形、プラントの停止、構造への損傷、メンテナンス介入の増加などを引き起こし、オペレーターがいる場合、事故の危険性も高くなる可能性があるため、回避する必要がある。

【0007】

従来の圧延プラントでは、前進する製品の最後の部分は、製品が約５００℃の温度で通過するローラウェイの終端ゾーンを監視する１人または複数のオペレーターによって手動で制御される。移動する製品のテール部分を手動で切断する場合、オペレーターに対するローラウェイの高い相対速度、関連する温度、およびローラウェイから除去される製品部分の重量によって、困難が生じる可能性があり、特にサンプリングおよび品質管理を考慮する場合、製品の直径やその他の要因によって困難が生じる可能性がある。

【0008】

加工中の製品の最終部分を認識し、切断し、除去するためにこれらの作業を実行するための自動化システムも提案されている。しかし、これらのシステムでは、製品の最終部分を以前の均質な部分から確実に区別することはできず、また、この最終部分に、巻き取り中に後続の問題を引き起こすような欠陥や、位置／形状があるかどうかを正確に区別することはできない。そのため、最終部分を取り除いてしまうことが多く、かつ、実際に必要な部分よりも取り除いた部分が多くなることが多く、プラントの生産性の低下や加工廃棄物の増加を招いていた。あるいは、最終部分が認識されずに除去されず、その結果、コブルが生成されたり、規格外のリールが製造されたりする。

【0009】

国際公開第２０１７／０８２９０８号は、熱間圧延製品を製造する一般的な圧延機に関し、特にそのような製品の先端および尾端のトリミングおよび除去、そしてトリミング後の新しい端部の正しい位置決めに関する。国際公開第２０１７／０８２９０８号では、そのような製品の端部、ヘッドまたはテールにおける欠陥の存在を特定する対策を提供していない。したがって、国際公開第２０１７／０８２９０８号は、上述のように、製品の除去される部分が実際に必要な量よりも大きい場合が多いことを考慮し、プロセスを最適化することができるシステムを提供していない。

【0010】

のちにリールに巻き取られる金属ワイヤの先端および尾端を切断するための方法および装置の別の例が、米国特許第４９９５２５１号明細書および米国特許第３７５６２８９号明細書に記載されている。米国特許第４９９５２５１号明細書および米国特許第３７５６２８９号明細書のいずれにおいても、欠陥の検出について言及していないので、国際公開第２０１７／０８２９０８号と同じ欠点がある。

【0011】

韓国公開特許２０１９－００３２９０８号公報およびＢＬＵＧ Ａ．氏などによる文献、「工業用表面検査のための現在のＣＮＮカメラの可能性について（Ｏｎ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ＣＮＮ ｃａｍｅｒａｓ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）」は、人工知能を使用した金属製品の製造におけるマクロ的な形状欠陥やコブル欠陥ではなく、マイクロ的な表面欠陥の検出に関係する。

【0012】

特開平０７－９８２１７号公報には、三次元物体の生産ラインに設置することができる、三次元物体の欠陥を識別するための装置に関する。

【0013】

したがって、これらの文書のいずれも、加工中の金属製品のヘッド部またはテール部を選択的に除去する機能において、金属リールの製造のための装置および方法の動作を最適化できるものではない。

【0014】

したがって、従来技術の欠点の少なくとも１つを克服できる、移動中の金属製品を制御するためのロボットユニットおよび方法、ならびに金属リールを製造するための装置および方法を完成させる必要がある。

【0015】

本発明の１つの目的は、加工中の製品、特にそれの最後部分の少なくとも１つについて品質管理を実行できるロボットユニットを提供し、これにより、欠陥に関する誤った特定、したがって材料の過剰な除去による無駄を削減することである。

【0016】

本発明の別の目的は、好ましくは自己学習ロジックに従ってロボットユニットを管理するためのコンピュータ化された方法を提供することである。

【0017】

本発明の別の目的は、従来技術で知られている装置と比較して生産性が高く、プラント停止回数が少ない金属リールの製造装置を構築することである。

【0018】

本発明の別の目的は、特に効率的であり、加工中の製品の自動化されたオンザフライ制御を可能にする金属リールの製造方法を提供することである。

【0019】

出願人は、既存の技術の欠点を克服し、これらおよび他の目的および利点を得るために、本発明を発明し、テストし、具現化した。

【発明の概要】

【0020】

本発明は、独立請求項に記載され、特徴付けられる。従属請求項は、本発明の他の特徴または主要な発明のアイデアの変形を説明する。

【0021】

上述の目的に対応し、移動中の金属製品、好ましくはロッドもしくは熱間圧延線を制御するためのロボットユニットは、少なくとも１つのロボット化多関節アームと、ビデオモニタリングシステム、および前記金属製品の一部を操作または切断するために、前記金属製品のフレームのシーケンスを取得して処理し、かつ、アクチュエーション信号を前記ロボット化多関節アームに送信するように構成される処理システムを含む取得および制御ユニットと、を備える。

【0022】

上述の本発明の一態様によれば、前記処理システムは、少なくとも、ａ）前記金属製品の端部（ｔｅｒｍｉｎａｌ ｐｏｒｔｉｏｎ）を認識し、ｂ）前記端部がマクロ的な欠陥、例えば形状欠陥またはコブル欠陥、を有するか否かを識別するように構成される人工知能を実装する。

【0023】

この処理システムは、さらに識別された前記欠陥に基づいて、前記金属製品の送り方向に沿った実質的な線形移動において、前記ロボット化多関節アームの移動を選択的に管理することができる（操作、再度位置付け、またはその後再度位置付けの可能性がある切断）。

【0024】

これにより、自動化の方式で、テール部における欠陥が存在する場合のみ、加工中の金属製品を目標の方式で操作することができ、かつ、このケースにおいて、欠陥のタイプに基づいて特定の操作を行うことができる。これにより、ロボットユニット、それが取り付けられた装置、および対応する方法が最適化されることにより、加工中における加工廃棄品の削減および最終製品の品質の向上を実現できる。

【0025】

本発明の別の態様によれば、前記ロボット化多関節アームは、好ましくは少なくとも６つの自由度で、より好ましくは、７つの自由度で移動されることができる。これにより、金属製品、特に端部（これに限定されない）をその位置、形状、構造とは無関係に操作することができる。

【0026】

本発明の別の態様によれば、前記ビデオモニタリングシステムは、固定サポート上に、前記ロボット化多関節アーム上に、または前記アームの操作ヘッド上に位置する少なくとも１つのビデオカメラを有する。これにより、オンザフライで製品を撮像し、すなわち、追跡しながら撮像することができるため、画像のクオリティおよび精度を向上させることができる。

【0027】

本発明の別の態様によれば、ロボットユニットは、インターセプション部材をさらに備え、前記インターセプション部材は、前記金属製品の移動面の下方に位置し、前記金属製品に干渉しない休止位置と、前記ロボット化多関節アームで操作／切断されることが意図される前記金属製品の一部を一時的に停止するために、前記移動面に入射するインターセプション位置との間で鉛直方向に移動可能である。この部材は、製品の一部を把持、操作、可能性がある切断、および抽出することを容易にするために、金属製品コイルをストレッチすることを容認する。

【0028】

また、本発明は、移動中の金属製品、好ましくはロッドもしくは熱間圧延線を制御するためのコンピュータ化された方法に関する。この方法は、取得および制御ユニットのビデオモニタリングシステムの手段により、処理システムによって処理される前記金属製品のフレームのシーケンスを取得し、アクチュエーション信号をロボット化多関節アームに送信し、前記アクチュエーション信号に基づいて前記ロボット化多関節アームを駆動する。

【0029】

本発明の一態様によれば、前記方法は、少なくとも、ａ）前記金属製品の端部を認識し、ｂ）前記端部がマクロ的な欠陥、例えば形状欠陥またはコブル欠陥を有するか否かを識別するように、前記処理システムに実装される人工知能を提供する。

【0030】

本発明の他の態様によれば、検出された欠陥のタイプに基づいて、前記ロボット化多関節アームは、自身の把持ツールの手段によって前記テール部をオンザフライで再配置するために移動され、あるいは自身の切断ツールの手段によって前記テール部をオンザフライで切断するために移動される。

【0031】

本発明の他の態様によれば、前記人工知能は、前記フレームのシーケンスの各フレームに関する第１点および第２点を識別する認識アルゴリズムを有し、前記第１点および前記第２点は、それらの間の部分を制御帯として定義し、前記制御帯の幅および位置に基づいて、前記フレームが前記金属製品の中央フレームもしくはテールフレーム、または空フレームのいずれかであることを識別する。したがって、前記製品の全長に亘ったマクロ的な識別が得られる。

【0032】

本発明の他の態様によれば、前記人工知能は、畳み込みニューラルネットワークを有し、前記畳み込みニューラルネットワークは、前記フレームのシーケンスの１つのフレームをその都度受信する入力レベルまたはレイヤーと、前記金属製品のマクロ的な幾何学特性および視覚的特性を識別する機能を有する１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤーと、前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤーの少なくとも１つから受信した情報に基づいて、前記フレームを分類するように構成される少なくとも１つの全結合レベルと、両方のクラスが欠陥の不在および欠陥の存在のそれぞれの信頼指数によって特徴付けられる、第１クラスおよび第２クラスを含むバイナリクラスベクトルによって定義される出力レベルまたはレイヤーと、を含む。

【0033】

本発明の他の態様によれば、前記第２クラスに関連する前記信頼指数が事前決められた所定の閾値を超えた場合、前記畳み込みネットワークは、前記分析されたフレームが欠陥を有する金属製品に関連することを確立し、前記欠陥の修正のために、前記ロボット化多関節アームに送信する特定のアクチュエーション信号を生成する。

【0034】

本発明の他の態様によれば、前記少なくとも１つの全結合レベルは、前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤーの少なくとも１つより受信した前記情報に基づいて、前記フレームのそれぞれを、形状欠陥を有するテールフレームおよびコブル欠陥を有するテールフレームを含む所属のクラスに分類する。
また、本発明は、金属リールの生産のための装置に関する。前記装置は、レーイングヘッドを有し、金属製品を線状に受け取ってコイルに成形するように構成される巻取りユニットと、コイル状に成形された前記金属製品を受け取り、リールを形成することができる自動リール形成ユニットと、コイル状に成形された前記金属製品を、前記巻き取りユニットが配置される位置に対応する始端（ｉｎｉｔｉａｌ ｅｎｄ）から前記自動リール形成ユニットが配置される位置に対応する終端（ｔｅｒｍｉｎａｌ ｅｎｄ）まで移動するように構成されるローラウェイと、を備える。

【0035】

本発明の一態様によれば、前記装置は、さらに、前記ローラウェイにおける前記始端および前記終端の間に含まれる位置に配置されるロボット化多関節アームを備える。

【0036】

本発明の一態様は、金属リールを生産する方法に関する。前記方法によれば、巻取りユニットが金属製品を線状に受け取り、レーイングヘッドがそれをコイルに成形し、自動リール形成ユニットがコイル状に成形された前記金属製品を受け取り、リールを形成し、ローラウェイがコイル状に成形された前記金属製品を、前記巻き取りユニットが配置される位置に対応する始端から前記自動リール形成ユニットが配置される位置に対応する終端まで移動する。

【0037】

本発明の一態様によれば、前記方法において、前記金属製品を操作、再度位置づけ、または切断するために、ロボット化多関節アームが、前記ローラウェイにおける前記始端および前記終端の間に含まれる位置に、側方に移動する。
本発明のこれらおよびその他の態様、特性、および利点は、限定される例ではなく、下記の例示的な実施形態を添付の図面に併せて説明される。

【図面の簡単な説明】

【0038】

【図1】本発明に係る、移動中の金属製品を制御するためのロボットユニットの斜視図である。

【図2】移動中の金属製品をインターセプトできるインターセプション部材が視認できる拡大細部図である。

【図3】金属製品およびそのテール部に存在する可能性がある欠陥を識別する人工知能の動作を示す概略図である。

【図4】本発明に係る金属リールを製造するための装置の上面図である。

【図5】本発明に係る金属リールを製造するための装置の側面図である。

【発明を実施するための形態】

【0039】

本明細書において使用される表現および用語、ならびに同様に説明される添付図面の各図は、本発明をより良く図示し説明するという唯一の機能を有し、本発明の権利範囲が特許請求の範囲によって規定されるため、それらの機能は非限定的な例を提供することであることを明確にしなければならない。

【0040】

理解を容易にするために、図面において同一の共通要素を識別するために可能な限り同じ参照番号が使用されている。一実施形態の要素および特徴は、さらに説明することなく、他の実施形態に好適に組み合わせることができ、または他の実施形態に組み込むことができることが理解されたい。

【0041】

図１を参照すると、この図は、本発明に係る金属製品Ｐを制御するためのロボットユニット１０を示し、それは、実質的に直線の送り方向Ｘに移動する、滑らかなロッドもしくはリブ付きロッド、または金属ワイヤであってもよい。

【0042】

金属製品Ｐは、例えばコイル形成ヘッドなどの既知のタイプの機械を用いて、送り方向Ｘにおいて、オフセット構成で配置された一連のコイルに基づいて配置される。

【0043】

金属製品Ｐは、実質的に水平である移動面Ｚ上で移動されるが、場合によっては、例えば送り方向Ｘにおいて、上方または下方に傾斜することもあり得る。

【0044】

金属製品Ｐは、その移動面Ｚ上における移動の後、リールまたはかせ（ｓｋｅｉｎｓ）２００に梱包されることができる。

【0045】

ユニット１０は、金属製品Ｐを操作するように構成されるグリップツール１３および金属製品Ｐを切断する切断ツール１４のそれぞれが備えられ、すなわち、金属製品Ｐの特定の部分を分離するための操作ヘッド１２を有する少なくとも１つのロボット多関節アーム１１を備える。

【0046】

この特定の部分は、終端部またはテール部Ｐ１（図３参照）、あるいは、例えば、金属製品Ｐのテール部Ｐ１と始端部またはヘッド部Ｐ２との間に含まれる位置に配置されたサンプル部であり得る。ヘッド部Ｐ２とテール部Ｐ１との間には、均一で横方向に整列したコイル状の実質的に平面状の構造を有する中央部Ｐ３（図３参照）がある。

【0047】

ロボット多関節アーム１１は、好ましくは６つの自由度に従って移動されることができ、追加の７つの自由度に従って移動されることができる。この目的のために、ロボットユニット１０は、アーム１１が加工される製品Ｐに追従できるように、例えば、送り方向Ｘに平行で、アーム１１がその上にスライドするように取り付けられたスライダまたはレール１５を備えることができる。

【0048】

ロボットユニット１０は、金属製品Ｐの移動面Ｚの下に位置し、金属製品Ｐと干渉しない休止位置と、ロボット多関節アーム１１という手段によって操作／切断されることが意図されている金属製品Ｐのコイルを保持するために、移動面Ｚに入射するインターセプション位置との間で、鉛直に移動可能なインターセプション部材２３（図２参照）を備えることもできる。

【0049】

ロボットユニット１０は、金属製品Ｐの除去される部分が堆積されるアーム２４ａを備えた堆積ユニット２４を備えることもできる。

【0050】

ロボットユニット１０は、ビデオシーケンスおよび／またはデジタル画像またはフレームのシーケンス、特に加工中の金属製品Ｐのフレーム１９のシーケンスを取得するためのビデオモニタリングシステム１８を備える取得および制御ユニットを有する（図３参照）。

【0051】

フレーム１９のシーケンスは、連続的であってもよく、規則的または不規則的な間隔で取得されてもよい。

【0052】

ビデオモニタリングシステム１８は、好ましくはロボット多関節アーム１１上に配置された少なくとも１つのビデオカメラ１８ａを備えることができる（図１および図２参照）。

【0053】

ビデオカメラ１８ａは、操作ヘッド１２上に位置され、送り方向Ｘに対して実質的に直交する方向に向いてもよい。

【0054】

このケースの場合、フレーム１９のシーケンスは、ロボット多関節アーム１１固有の可動性、および提供された場合、レール１５に沿ったアーム１１の並進運動の両方を通じて、「追跡あり」で取得され得る。

【0055】

あるいは、ビデオカメラ１８ａは、ロボット多関節アーム１１をガイドするように、移動面Ｚに沿って、あるいは移動面Ｚ上において、加工中の金属製品Ｐに対する固定位置に配置されることが可能である。

【0056】

取得および制御ユニットは、ビデオモニタリングシステム１８に接続される処理システム２１も含む（図３参照）。

【0057】

処理システム２１は、フレーム１９のシーケンスを処理し、アーム１１にアクチュエーション信号Ｓを送信し、テール部Ｐ１またはサンプル部を操作し、再度位置付けし、および／または切断する。

【0058】

処理システム２１は、少なくとも（ａ）終端部Ｐ１を認識し、（ｂ）終端部Ｐ１が欠陥を有するか否かを識別するように構成される人工知能を実装する。

【0059】

問題となる欠陥は、マクロタイプのものであり、すなわち、ミクロ的な表面欠陥とは関係なく、形状欠陥、幾何学的欠陥、またはコブル欠陥である可能性があり、ここで、金属製品Ｐの一部は、移動面Ｚから「退出する（ｅｘｉｔｓ）」構成を有する可能性がある。

【0060】

従って、人工知能は、金属製品Ｐについて、送り方向Ｘにおけるその長さに沿った特定の部分をその終端部Ｐ１にある欠陥の存在に合わせて識別することができる。

【0061】

したがって、この人工知能は、最初に対象部分、例えば終端部Ｐ１を含むフレーム１９のシーケンスを非常に迅速に識別し、続いて可能なマクロ的な欠陥の存在を認識できるため、特に最適化される。

【0062】

従来技術の解決策と比較して、これらの操作は、欠陥の検出に続いてアーム１１のアクチュエーション（操作、再位置決め、または可能性のある後続の再位置決めを伴う切断）が中断または減速することなく有利に行われるため、ほぼ瞬時に行われる必要がある。

【0063】

さらに、本発明の人工知能によって実行されるマクロ的な分析は、金属製品Ｐの全長に沿った「全体的な」比較を前提とするため、顕微鏡的な表面検査に同化することはできない。

【0064】

可能な実装によれば、上記のような人工知能は、ｃ）欠陥のタイプ、例えば形状欠陥またはコブル欠陥を分類するように構成することもできる。

【0065】

形状欠陥の特定のケースにおいて、処理システム２１は、均質部Ｐ３に対する終端部Ｐ１の位置および幾何学的特徴を識別し、例えば均質部Ｐ３に対する位置の起こり得る変動を認識するように構成される。

【0066】

処理システム２１は、ＣＰＵ２１ａと、プログラム可能なＣＰＵ２１ａに接続することができ、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フロッピーディスク、ハードディスク（ＨＡＲＤ ＤＩＳＫ）、不揮発性メモリ（ＮＯＲ ＦＬＡＳＨおよびＮＡＮＤ ＦＬＡＳＨ）、大容量メモリ、またはその他の形式のデジタルストレージまたは電子データベースなどのような、市販されている記憶モジュール２１ｂとを備えることができる。

【0067】

記憶モジュール２１ｂは、例えば、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、ニューロファジーネットワーク、遺伝的アルゴリズムなどのような、１つ以上の人工知能に基づいた認識アルゴリズムを記憶することができる。

【0068】

ＣＰＵ２１ａは、いかなる種類のマイクロプロセッサまたはプロセッサであってもよく、上記のような認識アルゴリズムを実行することができる。

【0069】

可能な実施形態では、画像認識ニューラルネットワークが到達した進化と洗練のレベルを活用するために、画像分類用に設計された最先端の深層畳み込みネットワーク（ＣＮＮまたはＤＣＮＮ）に基づくアルゴリズムを記憶モジュール２１ｂに記憶することができる。これらのアーキテクチャは通常、１つ以上の畳み込みレイヤーで構成され、かつ、完全に接続されたレイヤーのモジュールで終了することができる。畳み込みレイヤーのカスケード適用（ｃａｓｃａｄｅｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）により、取得した画像の局所的な特徴をさまざまなスケールレベルで抽出できる。次に、畳み込みニューラルネットワークは開始画像を処理して、その代替表現を提供する。最後に、この出力は処理され、画像分類やオブジェクト認識などの複数のタスクで使用できる。

【0070】

このタイプのアーキテクチャの例は、例えばＥｆｆｉｃｉｅｎｔＮｅｔ、ＭｏｂｉｌｅＮｅｔ、ＲｅｓＮｅｔ、またはＶＧＧ１６である。

【0071】

ここで説明される実施形態では、人工知能は、ピクセルのマトリックスとして表され、畳み込みニューラルネットワーク２５が分析しなければならないフレーム１９のシーケンスのフレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃをその都度受信する入力レベルまたはレイヤー２６を備える畳み込みニューラルネットワーク２５を備える記憶モジュール２１ｂ上に実装される。

【0072】

畳み込みニューラルネットワーク２５は、フレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃに描かれた例えば曲線、線、エッジなどの視覚的特徴を識別する機能を有する１つまたは複数の畳み込みレベル２７も備える。

【0073】

次に、フレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃは、畳み込みネットワークのレイヤーによって順次処理される。数値または重みを含むスカラー行列として識別できる、ｎ番目の畳み込みレベル２７の各フィルタは、所定のステップに従って、前のレベルの出力を構成するすべてのセクタに適用され、当業者にとって活性化マップとしても知られているフィルタリングされた画像が得られる。

【0074】

ｎ番目の畳み込みレベル２７とｎ番目＋１の畳み込みレベル２７との間には、畳み込みレベル２７中に実質的に線形演算を計算しているシステムに非線形性を導入する機能を有する非線形レベルまたはレイヤーが存在し得る。いくつかの非線形レベルの後に、いわゆる「プール」レベルまたはレイヤーが存在する場合がある。いわゆる「バッチ正規化」レイヤーなど、追加の正則化レイヤーが存在する場合がある。

【0075】

畳み込みネットワークの複数の機能コンポーネントを構成する可能性は、多種多様なアーキテクチャの可能性を許容している。類似のタスクで優れた予測機能を実証している文献で研究されているアーキテクチャ (たとえば、ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＮｅｔ タイプのアーキテクチャ) を使用するのが一般的でプラクティスである。

【0076】

畳み込みニューラルネットワーク２５は、畳み込みレイヤー２７の下流に少なくとも１つの完全に結合されたレベルまたはレイヤー２８を備え、最後の前レイヤーから受信した情報に基づいてフィルタリングされた画像を分類するように構成されている。全結合レイヤー２８は、フィルタリングされた画像内で識別された金属製品Ｐに欠陥があるかどうかを認識するように訓練された一連のノードを備える。

【0077】

全結合レベル２８の下流には、第１クラス（「欠陥製品」）と第２クラス（「良品」）とを含むバイナリクラスベクトルによって定義される出力レベル２９があり、各クラスは信頼性指数ＰＤ１およびＰＤ２によってそれぞれ特徴付けられる。

【0078】

第２クラスに関する信頼指数ＰＤ２が所定の閾値ＰＤを超える場合、畳み込みニューラルネットワーク２５は、分析したばかりのフレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃが欠陥のある金属製品Ｐを含んでいることを確立し、特定のアクチュエーション信号Ｓを生成し、欠陥を修正するためにロボット多関節アーム１１に送信する。

【0079】

畳み込みニューラルネットワーク２５は、金属製品Ｐを特徴付けるコイルの異なる構成を示すサンプル画像を含む「トレーニングセット」を使用して、それ自体が既知の方法で最初にトレーニングされる。このように、畳み込みネットワーク２５の重みは、適切に訓練されることになる。畳み込みネットワーク２５が、文献で知られているアーキテクチャ（例えば、ＲｅｓＮｅｔ、ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＮｅｔ）を部分的にでも複製する場合、異なるデータセットで訓練されたネットワークの構成から開始してネットワークの重みを訓練することが可能であり、通常は、「転移学習」として知られる技術により、より大きなデータセットで訓練される。

【0080】

一実施形態によれば、フレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃを畳み込みニューラルネットワーク２５の入力レベル２６に送信する前に、金属製品Ｐのテール部、すなわち端部が可視である、一連のフレームのうちの１つ以上のフレーム１９ｂを識別する機能を有する認識アルゴリズム３０を事前に適用することができる。

【0081】

特に、認識アルゴリズム３０は、一連のフレーム１９の各フレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃ上で、それらの間にコントロールストリップを定義する第１点Ａおよび第２点Ｂを認識でき、ここで、コントロールストリップの幅および位置によれば、当該フレームが金属製品Ｐの中央フレーム１９ａもしくはテールフレーム１９ｂであるか、または空フレーム１９ｃであるかを識別することができる。

【0082】

中央フレーム１９ａは、中央部Ｐ３が可視であるフレームである。テールフレーム１９ｂは、終端部Ｐ１が可視であるフレームである。空フレーム１９ｃは、金属製品Ｐが既に完成しているため不可視なフレームである。

【0083】

基準系（ｘ，ｙ）を各フレームに関連付けることができ、ここで、横座標ｘは金属製品Ｐの送り方向Ｘに平行であり、縦座標ｙは送り方向Ｘに直交している。点Ａおよび点Ｂは、図３では点線で示されており、横座標ｘに投影され、それらの間にコントロールストリップが定義される。

【0084】

畳み込みニューラルネットワーク２５によって解析できるのはテールフレーム１９ｂのみである。あるいは、畳み込みニューラルネットワーク２５は、入力時に任意のフレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃを受け入れるように構成され、認識はその内部で直接行われる。

【0085】

考えられる一実施形態によれば、畳み込みニューラルネットワーク２５は、最後の前レベルから受信した情報に基づいて、フィルタリングされた画像を、形状欠陥を有するテールフレーム１９ｂおよびコブル欠陥を有するテールフレーム１９ｂを含むそれぞれの所属クラスに分類するように構成された追加の全結合レベルを備えることができる。

【0086】

いくつかの実施形態によれば、畳み込みニューラルネットワーク２５のトレーニングステップ中、および場合によってはその後の両方で、オペレーターが以下のことを記録する検証プロセスが提供される：ａ）フレーム１９ａ，１９ｂ，１９ｃのタイプ、ｂ）テールフレーム１９ｂに対して、欠陥の有無、およびｃ）欠陥を有するテールフレーム１９ｂに対して、欠陥のタイプ。

【0087】

いくつかの実施形態によれば、処理システム２１は、アーム１１に関連付けられ、畳み込みニューラルネットワーク２５によって処理された情報を受け取り、必要に応じてロボット多関節アーム１１の動きを管理するように構成された自動化モジュール２１ｃを備えることができる。

【0088】

畳み込みニューラルネットワーク２５が加工中の金属製品Ｐの欠陥を識別したイベントでは、ロボット多関節アーム１１の動きは、テール部Ｐ１を中央部Ｐ３と位置合わせするように、形状欠陥の場合にグリップツール１３の手段により、またはコブル欠陥の場合に切断ツール１４の手段による再位置付けを行う。

【0089】

取得および制御ユニットは、金属製品Ｐのサンプリングを実行するためにロボット多関節アーム１１の動きを命令するために自動または手動で管理することもできる。この場合、認識アルゴリズム３０は、サンプル部がそれに沿って採取される中央部Ｐ３に対応する中央フレーム１９ａを識別するために使用されることができる。

【0090】

図４から図５を参照すると、いくつかの実施形態では、例えば熱間圧延金属製品Ｐから金属リール２００を製造するための装置１００が示される。

【0091】

装置１００は、レーイングヘッド１１１を有し、線状の金属製品Ｐを受け取り、それをコイルに成形するように構成された巻取りユニット１１０と、コイルに成形された金属製品Ｐを受け取り、それらをリール２００にグループ化することができる自動リール成形ユニット１１３とを備える。

【0092】

装置１００は、コイル状に成形された金属製品Ｐがその上に載置されるローラウェイ１１２または冷却ベルトを備える。ローラウェイ１１２は、巻取ユニット１１０が配置される箇所に対応する始端１１２と、自動リール形成ユニット１１３が配置される箇所に対応する終端１１２ｂとを有する。

【0093】

ローラウェイ１１２は、金属製品Ｐの移動面Ｚを画定し、金属製品Ｐの温度を巻取りユニット１１０からの出口における約１０００℃からローラウェイ１１２の終端における約５００℃までに持ってくるように、冷却システムを統合することができる。

【0094】

装置１００は、ローラウェイ１１２の始端１１２ａと終端１１２ｂとの間に含まれる位置に配置されるロボットユニット１０を備える。

【0095】

ロボットユニット１０は、ロボット多関節アーム１１が金属製品Ｐの加工と協働できるように、ローラウェイ１１２の側方に配置されている。

【0096】

ロボットユニット１０のレール１５は、ローラウェイ１１２と平行に配置することができる。

【0097】

インターセプション部材２３は、ロボット多関節アーム１１が操作または切断しなければならない１つ以上のコイルをインターセプトするために、ローラウェイ１１２のローラ間に挿入されるように構成することができる。

【0098】

いくつかの実施形態は、金属リール２００を製造する方法にも関し、この方法によれば、巻取りユニット１１０が線状の金属製品Ｐを受け取り、レーイングヘッド１１１がそれをコイルに成形し、自動リール形成ユニット１１３がコイル状に成形された金属製品Ｐを受け取り、金属リール２００を形成し、ローラウェイ１１２は、コイル状に成形された金属製品Ｐを始端１１２ａから終端まで移動させる。

【0099】

ロボットユニット１０は、始端１１２ａと終端１１２ｂとの間に含まれる位置で動作して、前述したように金属製品Ｐを操作し、再位置付けを行い、または切断する。

【0100】

本発明の分野および範囲から逸脱することなく、移動中の金属製品を制御するためのロボットユニットおよび方法、ならびにこれまでに説明した金属リールを製造するための装置および方法に対して、部品の修正および／または追加を行うことができることは明らかである。

【0101】

また、本発明をいくつかの特定の例を参照して説明してきたが、当業者であれば、特許請求の範囲に記載されている特徴を有しており、したがってすべてが特許請求の範囲によって定義される保護分野に含まれる、移動中の金属製品を制御するためのロボットユニットおよび方法の他の多くの同等の形態、および金属リールを製造するための装置および方法の他の多くの同等の形態を確実に実現できることも明らかである。

【0102】

以下の特許請求の範囲において、括弧内の参照の唯一の目的は、その読みやすさを目的とするものであり、同じ特許請求の範囲によって定義される保護分野に関する制限要素として考慮されてはならない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【手続補正書】

【提出日】2024-10-03

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動中の金属製品（Ｐ）、好ましくはロッドもしくは熱間圧延線を制御するためのロボットユニット（１０）であって、
少なくとも１つのロボット化多関節アーム（１１）と、
取得および制御ユニットであって、
ビデオモニタリングシステム（１８）と、
前記金属製品（Ｐ）の一部を操作または切断するために、前記金属製品（Ｐ）のフレームのシーケンス（１９）を取得して処理し、かつ、アクチュエーション信号（Ｓ）を前記ロボット化多関節アーム（１１）に送信するように構成される処理システム（２１）と、
を含む取得および制御ユニットと、を備え、
前記処理システム（２１）は、少なくとも、
ａ）前記金属製品（Ｐ）の端部（Ｐ１）を認識し、
ｂ）前記端部（Ｐ１）がマクロ的な欠陥を有するか否かを識別するように構成される人工知能を実装し、
前記処理システム（２１）は、識別された前記欠陥に基づいて前記ロボット化多関節アーム（１１）の移動を選択的に管理するように構成されることを特徴とする、ロボットユニット（１０）。

【請求項2】

前記ロボット化多関節アーム（１１）は、少なくとも６つの自由度で移動されることができることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項3】

前記ビデオモニタリングシステム（１８）は、前記ロボット化多関節アーム（１１）の操作ヘッド（１２）に位置する少なくとも１つのビデオカメラ（１８ａ）を備えることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項4】

前記ビデオモニタリングシステム（１８）は、固定サポートに位置する少なくとも１つのビデオカメラ（１８ａ）を備えることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項5】

インターセプション部材（２３）をさらに備え、
前記インターセプション部材は、前記金属製品（Ｐ）の移動面（Ｚ）の下方に位置し、前記金属製品に干渉しない休止位置と、前記ロボット化多関節アーム（１１）で操作／切断されることが意図される前記金属製品（Ｐ）の一部を一時的に停止するために、前記移動面（Ｚ）に入射するインターセプション位置との間で垂直方向に移動可能であることを特徴とする、請求項１に記載のロボットユニット（１０）。

【請求項6】

移動中の金属製品（Ｐ）、好ましくはロッドもしくは熱間圧延線を制御するためのコンピュータ化された方法であって、
取得および制御ユニットのビデオモニタリングシステム（１８）の手段により、処理システム（２１）によって処理される前記金属製品（Ｐ）のフレームのシーケンス（１９）を取得し、
アクチュエーション信号（Ｓ）をロボット化多関節アーム（１１）に送信し、前記アクチュエーション信号（Ｓ）に基づいて前記ロボット化多関節アーム（１１）を駆動し、
前記方法は、少なくとも、
ａ）前記金属製品（Ｐ）の端部（Ｐ１）を認識し、
ｂ）前記端部（Ｐ１）がマクロ的な欠陥を有するか否かを識別するように、前記処理システム（２１）に実装される人工知能を提供することを特徴とする、方法。

【請求項7】

検出された欠陥のタイプに基づいて、前記ロボット化多関節アームは、自身の把持ツール（１３）の手段によって前記テール部（Ｐ１）をオンザフライで再配置するために移動され、あるいは自身の切断ツール（１４）の手段によって前記テール部（Ｐ１）をオンザフライで切断するために移動されることを特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記人工知能は、前記フレームのシーケンス（１９）の各フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）に関する第１点（Ａ）および第２点（Ｂ）を識別する認識アルゴリズム（３０）を有し、前記第１点（Ａ）および前記第２点（Ｂ）は、それらの間の部分を制御帯として定義し、前記制御帯の幅および位置に基づいて、前記フレームが前記金属製品（Ｐ）の中央フレーム（１９ａ）もしくはテールフレーム（１９ｂ）、または空フレーム（１９ｃ）のいずれかであることを識別することを特徴とする、請求項６に記載の方法。

【請求項9】

前記人工知能は、前記フレームのシーケンス（１９）の各フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）に関する第１点（Ａ）および第２点（Ｂ）を識別する認識アルゴリズム（３０）を有し、前記第１点（Ａ）および前記第２点（Ｂ）は、それらの間の部分を制御帯として定義し、前記制御帯の幅および位置に基づいて、前記フレームが前記金属製品（Ｐ）の中央フレーム（１９ａ）もしくはテールフレーム（１９ｂ）、または空フレーム（１９ｃ）のいずれかであることを識別することを特徴とする、請求項７に記載の方法。

【請求項10】

前記人工知能は、畳み込みニューラルネットワーク（２５）を有し、
前記畳み込みニューラルネットワーク（２５）は、
前記フレームのシーケンス（１９）の１つのフレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）をその都度受信する入力レベルまたはレイヤー（２６）と、
前記金属製品（Ｐ１）のマクロ的な幾何学特性および視覚的特性を識別する機能を有する１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）と、
前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）の少なくとも１つから受信した情報に基づいて、前記フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）を分類するように構成される少なくとも１つの全結合レベル（２８）と、
両方のクラスが欠陥の不在および欠陥の存在のそれぞれの信頼指数（ＰＤ１，ＰＤ２）によって特徴付けられる、第１クラスおよび第２クラスを含むバイナリクラスベクトルによって定義される出力レベルまたはレイヤー（２９）と、
を含むことを特徴とする、請求項６から請求項９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記第２クラスに関連する前記信頼指数（ＰＤ２）が事前決められた所定の閾値（ＰＤ）を超えた場合、前記畳み込みネットワーク（２５）は、前記分析されたフレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）が欠陥を有する金属製品（Ｐ）に関連することを確立し、前記欠陥の修正のために、前記ロボット化多関節アーム（１１）に送信する特定のアクチュエーション信号（Ｓ）を生成することを特徴とする、請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

前記少なくとも１つの全結合レベル（２８）は、前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）の少なくとも１つより受信した前記情報に基づいて、前記フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）のそれぞれを、形状欠陥を有するテールフレーム（１９ｂ）およびコブル欠陥を有するテールフレーム（１９ｂ）を含む所属のクラスに分類するように構成されることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。

【請求項13】

前記少なくとも１つの全結合レベル（２８）は、前記１つ以上の畳み込みレベルまたはレイヤー（２７）の少なくとも１つより受信した前記情報に基づいて、前記フレーム（１９ａ，１９ｂ，１９ｃ）のそれぞれを、形状欠陥を有するテールフレーム（１９ｂ）およびコブル欠陥を有するテールフレーム（１９ｂ）を含む所属のクラスに分類するように構成されることを特徴とする、請求項１１記載の方法。

【請求項14】

金属リール（２００）の生産のための装置（１００）であって、
レーイングヘッド（１１１）を有し、金属製品（Ｐ）を線状に受け取ってコイルに成形するように構成される巻取りユニット（１１０）と、
コイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を受け取り、リール（２００）を形成することができる自動リール形成ユニット（１１３）と、
コイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を、前記巻き取りユニット（１１０）が配置される位置に対応する始端（１１２ａ）から前記自動リール形成ユニット（１１３）が配置される位置に対応する終端（１１２ｂ）まで移動するように構成されるローラウェイ（１１２）と、
を備え、
前記ローラウェイ（１１２）における前記始端（１１２ａ）および前記終端（１１２ｂ）の間に含まれる位置に配置され、請求項１から４のいずれか一項に記載の前記ロボットユニット（１０）をさらに備えることを特徴とする、装置（１００）。

【請求項15】

金属リール（２００）を生産する方法であって、
巻取りユニット（１１０）が線状の金属製品（Ｐ）を受け取り、レーイングヘッド（１１１）がそれをコイルに成形し、
自動リール形成ユニット（１１３）がコイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を受け取り、リール（２００）を形成し、
ローラウェイ（１１２）がコイル状に成形された前記金属製品（Ｐ）を、前記巻き取りユニット（１１０）が配置される位置に対応する始端（１１２ａ）から前記自動リール形成ユニット（１１３）が配置される位置に対応する終端（１１２ｂ）まで移動し、
前記金属製品（Ｐ）を操作、再度位置づけ、または切断するために、請求項１から４のいずれか一項に記載の前記ロボットユニット（１０）が、前記ローラウェイ（１１２）における前記始端（１１２ａ）および前記終端（１１２ｂ）の間に含まれる位置に、側方に移動されることを特徴とする、方法。

【国際調査報告】