(57)【要約】【解決手段】  物品検査装置２は、搬送される物品（容器）１を撮影する撮影手段１５、１６と、該撮影手段によって撮影された物品の画像に基づいて該物品の良否を判定する第１良否判定手段２２とを備えており、第１良否判定手段によって不良品と判定された物品はリジェクト手段３１によって正常な物品搬送ライン２５から外部に排出されるようになっている。本発明は、正常な物品搬送ライン２５から外部に排出された物品の良否を判定する第２良否判定手段３４を備えており、該第２良否判定手段によって上記第１良否判定手段で不良品と判定された物品の中から良品を選定することができるようになっている。【効果】  第１良否判定基準により高速での物品の良否判定を実行しながら、第２判定基準により不良品と判定された物品から良品を再判定することにより不経済となることを防止することができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送される物品を撮影する第１撮影手段と、該第１撮影手段によって撮影された物品の画像に基づいて該物品の良否を判定する第１良否判定手段と、該第１良否判定手段によって不良品と判定された物品を正常な物品搬送ラインから外部に排出するリジェクト手段とを備えた物品検査装置において、
上記正常な物品搬送ラインから外部に排出された物品の良否を判定する第２良否判定手段が設けられ、上記第１良否判定手段の第１良否判定基準は、不良品が良品と判定されないように良品であることが明確な物品以外の物品を不良品と判定するように設定され、また上記第２良否判定手段の第２良否判定基準は、上記第１良否判定手段で不良品と判定された物品の中から良品を選定可能に設定されていることを特徴とする物品検査装置。
【請求項２】
上記第２良否判定基準は、物品の画像に対して深層学習を利用した良否判定であることを特徴とする請求項１に記載の物品検査装置。
【請求項３】
上記第２良否判定手段は、上記第１撮影手段の解像度よりも高い解像度で上記不良品と判定された物品を撮影する第２撮影手段を備えており、該第２良否判定手段は、第２撮影手段によって撮影された物品の画像に基づいて該物品の良否を判定することを特徴とする請求項１に記載の物品検査装置。
【請求項４】
上記第１良否判定手段は、１つの物品について複数の検査項目の良否判定を行うようになっており、該第１良否判定手段は不良原因となった不良箇所を第２良否判定手段に出力し、第２良否判定手段は不良箇所についてのみ良否判定を実行することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の物品検査装置。
【請求項５】
上記第１良否判定手段の第１良否判定基準は、良品であることが明確な物品を良品と判定する良品判定基準と、不良品であることが明確な物品を不良品と判定する不良品判定基準とを備えており、該第１良否判定手段は上記良品判定基準によって良品と判定された物品以外の物品を不良品と判定するように設定され、
さらに上記第１良否判定手段は、上記不良品判定基準によって不良品と判定された物品の情報を上記第２良否判定手段に出力し、該第２良否判定手段は当該物品については不良品として良否判定を実行しないことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の物品検査装置。
【請求項６】
上記物品検査装置は、上記第２良否判定手段で良品と判定された物品を、上記正常な物品搬送ラインに戻すリターンコンベヤを備えていることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の物品検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は物品検査装置に関し、より詳しくは、撮影された物品の画像に基づいて当該物品の良否を判定する良否判定手段を備えた物品検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物品検査装置として、搬送される物品を撮影する撮影手段と、該撮影手段によって撮影された物品の画像に基づいて該物品の良否を判定する良否判定手段とを備えたものが知られている（特許文献１）。そして上記物品が容器などの場合には、通常、良否判定手段によって不良品と判定された物品はリジェクト手段によって正常な物品搬送ラインから外部に排出されるようになっている。
上記特許文献１の良否判定手段では、撮影された物品の画像に２値化処理などの画像処理を行い、処理された画像における検査項目の値が予め定めた閾値を満たしているか否かで当該物品の良否を判定する良否判定基準が用いられている。
また従来、撮影された物品の画像の良否を判断する他の良否判定基準として、深層学習を利用した良否判定基準が用いられることもある（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１８８６２０号公報
【特許文献２】特開２０１８−５６４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前者の閾値の良否判定基準を用いた場合には、物品の良否判定を高速度で処理することができるという利点があるが、後者の深層学習を利用した良否判定基準を用いた場合に比較して精度が悪いという問題がある。したがってこの場合には、不良品が良品と判定されないように良品であることが明確な物品以外の物品を不良品と判定するようにして確実に不良品を排除できるようにし、不良品が正常な物品搬送ラインに供給されてしまうのを防止するようにしている。
しかしながらその反面、良品であっても不良品と判定される危険性が高くなり、多くの良品が不良品となって不経済となる。
これに対し、深層学習を利用した良否判定基準を用いた場合には、閾値を用いた良否判定基準よりも高精度に物品の良否判定が行えるという利点があるが、良否判定に時間がかかり、高速処理が困難になるという欠点があった。
本発明はそのような事情に鑑み、高速処理が可能で、かつ不良品の発生を抑制することができる物品検査装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明は、搬送される物品を撮影する第１撮影手段と、該第１撮影手段によって撮影された物品の画像に基づいて該物品の良否を判定する第１良否判定手段と、該第１良否判定手段によって不良品と判定された物品を正常な物品搬送ラインから外部に排出するリジェクト手段とを備えた物品検査装置において、
上記正常な物品搬送ラインから外部に排出された物品の良否を判定する第２良否判定手段が設けられ、上記第１良否判定手段の第１良否判定基準は、不良品が良品と判定されないように良品であることが明確な物品以外の物品を不良品と判定するように設定され、また上記第２良否判定手段の第２良否判定基準は、上記第１良否判定手段で不良品と判定された物品の中から良品を選定可能に設定されていることを特徴とするものである。
そして請求項２の発明においては、上記請求項１の発明において、上記第２良否判定基準として、物品の画像に対して深層学習を利用して良否判定を行うようにしたものである。
他方、請求項３の発明においては、上記請求項１の発明において、上記第２良否判定手段は、上記第１撮影手段の解像度よりも高い解像度で上記不良品と判定された物品を撮影する第２撮影手段を備えており、該第２良否判定手段は、第２撮影手段によって撮影された物品の画像に基づいて該物品の良否を判定することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００６】
請求項１の発明によれば、物品は先ず第１良否判定手段によってその良否が判定されることになるが、該第１良否判定手段として、物品の良否判定を高速で処理することができる第１良否判定手段を採用することができる。この際、第１良否判定手段の第１良否判定基準を、不良品が良品と判定されないように良品であることが明確な物品以外の物品を不良品と判定するように設定することにより、不良品が正常な物品搬送ラインに送られることを防止することができる。
そして第１良否判定手段によって不良品と判定された物品はリジェクト手段を介して第２良否判定手段に送られることになり、該第２良否判定手段によって再度物品の良否判定を行なうことができる。そして該第２良否判定手段における第２良否判定基準は、上記第１良否判定手段で不良品と判定された物品の中から良品を選定可能に設定されているので、第１良否判定手段によって不良品と判定された物品から良品を選定することができる。
したがって物品検査装置全体として、高速での物品の良否判定を実行することができると同時に、良品を不良品と判定する危険性を低減して不経済となることを防止することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１実施例を示す平面図。
【図２】図１のＩＩ―ＩＩ線に沿う断面図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下図示実施例について本発明を説明すると、図１は物品としての容器１の検査を行う物品検査装置２を示す平面図で、上記容器１は搬入コンベヤ３によって連続的に搬送され、搬入スターホイール４を介して物品検査装置２の回転テーブル５内に搬入される。
上記回転テーブル５はその外周の円周方向等間隔位置に複数の載置台６を備えており、上記搬入スターホイール４により各載置台６上に順次容器１が搬入されると、図２に示すように、上方からトップロケータ７が降下されて、該トップロケータ７と載置台６との間で容器１を挟持するようになっている。
上記トップロケータ７と載置台６との間に保持された容器１は、回転テーブル５の回転に伴って搬送されるとともに、上記トップロケータ７の回転駆動に伴って自転されるようになっている。
【０００９】
上記容器１には、物品検査装置２の上流側に設けられた図示しないフィラによって飲料水等が充填された後、キャッパによって容器１の口部にキャップ１１がキャッピングされており、さらにラベラによって容器１の胴部にラベル１２が貼着されている。
上記物品検査装置２は、ラベル１２の貼着状態を検査するラベル検査装置１３とキャップ３のキャッピング状態を検査するキャップ検査装置１４とを備えており、ラベル検査装置１３は撮影手段として回転テーブル５の搬送方向等間隔に配置した４台のカメラ１５を、またキャップ検査装置１４は撮影手段として回転テーブル５の搬送方向等間隔に配置した３台のカメラ１６をそれぞれ備えている。
上記回転テーブル５の外側には各カメラ１５、１６側から容器１を照明する照明手段１７を設けるとともに、回転テーブル５の内側には各カメラ１５、１６の正面側から容器１を照明する照明手段１８とを設けてある。
【００１０】
上記ラベル検査装置１３を構成する４台のカメラ１５は、隣接する４つの載置台６上に保持された各容器１をそれぞれ同時に撮影できるように配置してあり、かつ、上記トップロケータ７は、最初のカメラ１５の正面に向けられた容器１の胴部が、下流側のカメラ１５の正面に順次移動されるに伴って当該容器１を９０度ずつ回転させるようになっている。
これにより容器１の胴部に貼着されたラベル１２は、その全周が４台のカメラ１５によって撮影されるようになっている。
他方、上記キャップ検査装置１４を構成する３台のカメラ１６は、隣接する３つの載置台６上に保持された各容器１をそれぞれ同時に撮影できるように配置してあり、かつ、上記トップロケータ７は、最初のカメラ１６の正面に向けられた容器１のキャップ１４が、下流側のカメラ１６の正面に順次移動されるに伴って当該容器１を１２０度ずつ回転させるようになっている。
これにより容器１の口部にキャッピングされたキャップ１４は、その全周が３台のカメラ１６によって撮影されるようになっている。
【００１１】
上記全てのカメラ１５、１６によって撮影された画像は、物品検査装置２の運転を制御する制御装置２１に入力されるようになっており、該制御装置２１は、各カメラ１５，１６からの画像を２値化処理などの画像処理した後に、第１良否判定手段２２に受け渡すようになっている。
上記第１良否判定手段２２は、入力された画像における各検査項目の値が予め定めた閾値を満たしているか否かで当該物品の良否を判定する第１良否判定基準を備えており、上記ラベル１２の検査としては、例えばノーラベルか否か、上下のズレがあるか否か、破れがあるか否か、めくれ１２ａ（図２参照）があるか否か、などについてその良否を判定するようになっている。
他方、上記キャップ１１の検査としては、例えばノーキャップか否か、ブリッジ切れ１１ａ（図２参照）があるか否か、縦割れや側面異物があるか否か、などについてその良否を判定するようになっている。
【００１２】
上記検査項目の全てで良品と判定された容器１は、搬出スターホイール２３の位置でトップロケータ７による保持が解放されるとともに、該搬出スターホイール２３を介して載置台６上から搬出コンベヤ２４に排出され、該搬出コンベヤ２４によって下流側に搬送されるようになっている。
図示実施例では、上記搬入コンベヤ３、搬入スターホイール４、回転テーブル５、搬出スターホイール２３および搬出コンベヤ２４によって、良品を搬送する正常な物品搬送ライン２５が構成されることになる。
このとき、上記第１良否判定手段２２における第１良否判定基準は、不良品が良品と判定されないように良品であることが明確な物品以外の物品を不良品と判定するように設定してあり、これにより不良品が正常な物品搬送ライン２５に流れることが無いように設定してある。
【００１３】
上記第１良否判定手段２２によって検査項目の１つ以上について不良品と判定された不良容器１は、リジェクト手段３１によって上記正常な物品搬送ライン２５からその外部に搬出されるようになっている。
上記リジェクト手段３１は、上記搬出スターホイール２３の下流側に設けたリジェクトスターホイール３２と排出コンベヤ３３とを備えており、上記第１良否判定手段２２で不良品と判定された不良容器１については、上記トップロケータ７は当該不良容器１が正常な物品搬送ライン２５を構成する搬出スターホイール２３の位置に至っても上昇することなく当該不良容器の保持を継続し、搬出スターホイール２３を通過させるようになっている。
そして不良容器１がリジェクトスターホイール３２の位置に至ると、トップロケータ７が上昇してこれによる不良容器１の保持が解放されるとともに、不良容器１は搬出スターホイール２３を介して載置台６上から排出コンベヤ３３に排出され、該排出コンベヤ３３によって第２良否判定手段３４に搬送されるようになる。
【００１４】
上記第２良否判定手段３４は、上記カメラ１５、１６で撮影された物品の画像に対して深層学習を利用して良否判定を行う第２良否判定基準を備えており、この第２良否判定基準の深層学習は、上記第１物品判定手段２２で不良品と判定された物品１から良品を選定することができるようになっている。
このとき上記第１良否判定手段２２は、第２良否判定手段３４に不良個所と判断した検査項目を、例えば上記実施例の場合にはラベル１２にめくれ１２ａがあったこと、およびキャップ１１にブリッジ切れ１１ａがあったことを出力しており、第２良否判定手段３４はその不良個所と判断された検査項目についてのみ、第２良否判定基準に基づいて当該不良品の良否を再度判定することになる。
【００１５】
上記排出コンベヤ３３の下流側には、該排出コンベヤ３３によって搬送されてきた物品１をリターンコンベヤ３８と廃棄コンベヤ３９とのいずれか一方に振り分ける振り分け手段４０を設けてあり、上記第２良否判定手段３４によって良品と判定された物品１は振り分け手段４０によりリターンコンベヤ３８側に振り分けられ、該リターンコンベヤ３８から上記正常な物品搬送ライン２５に戻されるようになる。
他方、上記第２良否判定手段３４によって不良品と判定された物品１は振り分け手段４０により廃棄コンベヤ３９側に振り分けられ、該廃棄コンベヤ３９から外部に排出されて廃棄されるようになる。
【００１６】
上述したように上記実施例における第２良否判定手段３４は、深層学習を利用して物品１の良否判定を行う第２良否判定基準を備えるものであるが、これに限定されるものではない。
すなわち第２実施例の第２良否判定手段としては、上記第１実施例で用いた第１良否判定手段２２と同様に閾値を用いた良否判定手段を用いることができる。
より具体的には、図２の構成を参照して説明すれば、第２実施例の第２良否判定手段３４として検査用の１台のカメラ１５又は１６を準備し、不良品と判定された物品１を間欠的に搬送して該カメラの前で停止させるようにする。そして該物品をカメラの前面で回転させることによって該物品の全周を撮影し、不良品と判定された物品について再度その良否を判定できるようにする。
このとき、上記第２良否判定手段３４のカメラ１５又は１６の解像度を第１良否判定手段２２のカメラ１５、１６の解像度よりも高い解像度とすることにより、第１良否判定手段２２に比較してより詳細な良否判定を行うことが可能となる。この場合における第２良否判定基準は、第１良否判定手段２２と同様に閾値を用いた良否判定基準を用いることになるが、高い解像度により第１物品判定手段２２で不良品と判定された物品１から良品を選定することが可能となる。
【００１７】
上記第２良否判定手段３４によっても、第１良否判定手段２２によって不良個所と判断された検査項目のみを再検査することができる。例えば第１良否判定手段２２によって不良個所と判断されたのがラベル１２のめくれ１２ａのみであれば、上記第１実施例の第１良否判定手段２２と同様に、新たに撮影されて画像処理された画像についてラベル１２のめくれ１２ａがあるか否かが判定される。また仮に、不良個所と判断されたのがキャップ１１のブリッジ切れ１１ａの場合には、新たに撮影されて画像処理された画像についてキャップ１１のブリッジ切れ１１ａがあるか否かが判定される。
この際、キャップ１１検査用の照明手段１７、１８とラベル１２検査用の照明手段１７、１８とでは最適な配置位置が異なるので、それぞれに最適な位置に照明手段を配置し、キャップ１１の検査時にはそれに対応した照明手段のみを点灯し、ラベル１２の検査時にはそれに対応した照明手段のみを点灯することが好ましい。そのような配置が困難な場合には、キャップ１１検査用のカメラ１５および照明手段１７、１８を準備するとともに、ラベル１２検査用のカメラ１５および照明手段１７、１８を準備すればよい。
上述した第２実施例においても、第１実施例と同様な作用効果を得ることができることは明らかである。
【００１８】
なお、上記実施例においては第１良否判定手段２２によって不良品と判断された物品の全てについて第２良否判定手段３４によって再判定を行うようにしているが、明らかに不良品と判断された物品については、再判定を省略するようにしてもよい。
この場合には、上記第１良否判定手段２２の第１良否判定基準を、良品であることが明確な物品を良品と判定する良品判定基準と、不良品であることが明確な物品を不良品と判定する不良品判定基準とに設定し、かつ第１良否判定手段２２によって、上記良品判定基準によって良品と判定された物品以外の物品を不良品と判定するように設定すれば、上述した実施例の作用効果を得ることができる。
そして、上記第１良否判定手段２２により、上記不良品判定基準によって不良品と判定された物品の情報を上記第２良否判定手段３４に出力するようにし、該第２良否判定手段３４は、当該物品については不良品として良否判定を実行しないようにすればよい。これにより、良品であることが明確な物品と、不良品であることが明確な物品との中間に位置する、良品とも不良品とも判断できないグレーゾーンの物品のみについて、第２良否判定手段３４によって再検査を行うことが可能となる。
【００１９】
また、上記第１実施例では第１良否判定基準として閾値を用いるとともに第２良否判定基準として深層学習を用い、また第２実施例では第１、第２良否判定基準として閾値を用いているが、これに限定されるものではない。第１良否判定基準により物品の良否判定を高速に実行でき、かつ第２良否判定基準を第１良否判定基準よりも低く設定することにより、第１物品判定手段で不良品と判定された物品から良品を判定することができれば、第１良否判定基準、第２良否判定基準とも従来公知の適宜の良否判定基準を用いることができる。
【符号の説明】
【００２０】
１  容器（物品）                  ２  物品検査装置
１１  キャップ                    １１ａ  ブリッジ切れ
１２  ラベル                      １２ａ  めくれ
１３  ラベル検査装置              １４  キャップ検査装置
１５、１６  カメラ（撮影手段）    ２１  制御装置
２２  第１良否判定手段            ２５  正常な物品搬送ライン
３１  リジェクト手段              ３４  第２良否判定手段
３８  リターンコンベヤ            ４０  振り分け手段
【図１】
2020024121.tif 000003
【図２】
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