(57)【要約】【課題】自動的に異常時の教師データを作成できる教師データ作成システムを提供する。【解決手段】情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、前記情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有することを特徴とする。【選択図】図１
2020194270.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有することを特徴とする教師データ取得システム。
【請求項２】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記対象物に異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有することを特徴とする教師データ取得システム。
【請求項３】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記対象物に異常が生じたか否かを判断し、異常が生じたと判断された場合、異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有することを特徴とする教師データ取得システム。
【請求項４】
前記教師データは、前記第１の判断部が前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断するための機械学習に用いられることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項５】
前記第１の対象物情報取得部は、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段及び画像取得手段から選ばれる１つ以上の手段を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項６】
前記第２の対象物情報取得部は、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段及び画像取得手段から選ばれる１つ以上の手段を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項７】
前記対象物は、自律して移動又は他手段により移動することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項８】
前記第１の判断部の判断結果に基づく前記情報処理装置からの指示により前記対象物に対して所定の操作を行う操作部を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項９】
前記情報処理装置は、請求項１〜８のいずれかに記載の教師データ取得システムにより取得した前記教師データを用いて機械学習を行い、学習済みモデルを生成することを特徴とする学習済みモデル生成システム。
【請求項１０】
第１の対象物情報取得部により、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得工程と、
第２の対象物情報取得部により、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得工程と、
前記情報処理装置により教師データを作成する作成工程と、を含む教師データ取得方法であって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有することを特徴とする教師データ取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教師データ作成システム、学習済みモデル生成システム及び教師データ作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、食品工場や製造工場などでは、オートメーションがますます進んでおり、自動化するための装置などが新たに設置されたり、改良されたりするケースが増えている。例えば食品工場などでは、ラインを流れてきた食品などがパッケージ化されて商品が製造される工程があり、例えばカメラ等の撮影手段により、食品などの対象物が規定通りに搬送されているか、規定通りにパッケージ化されているか等を監視することが行われている。
【０００３】
上記のような製造工程において、規定通りに製造されているかを判断することも、例えば機械学習などの技術を用いて、人間の処理を介入させることなく自動化させることが行われている。この際、どのような場合を規格通りと判断するのかを機械に学習させるためには教師データが必要となる。
【０００４】
しかしながら、教師データの取得には手間がかかるのが一般的である。また、教師データの数は多ければ多いほど望ましい学習結果が得られると考えられており、良好な特徴量を得るためにも、できるだけ教師データを取得することが望ましい。一方で、教師データを人間が手動で作成する場合、労力やコストがかかってしまう。このため、教師データを自動的に又は容易に作成する技術が求められている。
【０００５】
例えば特許文献１では、ユーザの生体信号を測定し、姿勢や運動状態と生体信号とを関連づけることで、ユーザの健康管理や疾病予防に結び付けることを背景として、機械学習を用いて姿勢識別を行うことが検討されている。そして、姿勢や運動状態を識別するための教師データを容易に作成することを目的として、ユーザに装着される２個以上のセンサから取得される加速度情報に基づきユーザの姿勢や運動状態を識別するとともに、識別した姿勢や運動状態を前記２個以上のセンサの少なくとも一つから取得した加速度情報と対応づけて教師データを作成することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１８−２２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の技術では、発生頻度が非常に少ない異常時の教師データを取得するのが非常に困難であった。例えば、カメラを稼働し続けて取得した映像から異常時の画像を抽出することが考えられるが、人間が行う場合は労力が膨大になるため、現実的ではない。また、機械に抽出を行わせたとしても、異常時を判定させる仕組みを別途作成することになるため意味がない。更に、商品の変更やパッケージの変更があった場合、異常時を判定させる仕組みを再度作成する必要があり、更に労力やコストが必要となる。
【０００８】
そこで、本発明は、自動的に異常時の教師データを作成できる教師データ作成システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、前記情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、自動的に異常時の教師データを作成できる教師データ作成システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る教師データ作成システムの一例を説明するための図である。
【図２】情報処理装置の一例における機能構成を説明するための図である。
【図３】実施例に係る教師データ作成システムを説明するための図である。
【図４】本発明に係る教師データ作成方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明に係る教師データ作成システム、学習済みモデル生成システム及び教師データ作成方法について図面を参照しながら説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、修正、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【００１３】
（第１の実施形態）
本実施形態の教師データ作成システムは、情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、前記情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有することを特徴とする。
【００１４】
図１に、本実施形態の教師データ作成システムの構成図を示す。図１では、対象物１０、第１の対象物情報取得部１２、第２の対象物情報取得部１４、情報処理装置１６、通信ネットワーク２０が図示されている。第１の対象物情報取得部１２、第２の対象物情報取得部１４、情報処理装置１６は通信ネットワーク２０により通信可能である。
【００１５】
＜対象物＞
対象物１０としては、特に制限されるものではないが、例えば、食品、加工食品、飲料水、調味料、栄養補助食品、文房具、書籍、電子機器、電子機器のための部品、器具、工具、家具、食器、洗剤、調理器具、日用品、衣類、履物、装飾品、車両、置物、玩具、建築用材、健康器具、楽器、スポーツ用品等が挙げられる。固形物であってもよいし、流動物であってもよい。温度、色調等は特に制限されるものではない。
また、対象物としては、工場・現場・研究施設・家庭等により製造・加工・包装されるもの等が挙げられる。
【００１６】
対象物の大きさや個数としては、特に制限されるものではなく、適宜変更することができる。
対象物としては、静止しているものであってもよいし、移動するものであってもよい。移動するものとしては、自律して移動するものであってもよいし、他手段により移動するものであってもよい。
【００１７】
＜第１の対象物情報取得部＞
第１の対象物情報取得部１２は、対象物の情報又は対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として情報処理装置に送信する。
【００１８】
第１の対象物情報取得部が備える手段としては、適宜変更することができ、例えば、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段、画像取得手段等が挙げられる。これらの中でも、画像取得手段が特に好ましい。第１の対象物情報取得部の数としては、１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００１９】
第１の対象物情報取得部としては、市販のセンサを用いることができる。センサなどの市販品を用いる場合、測定値を情報処理装置に送信するための機能を付与してもよい。また、測定値を情報処理装置に送信するための装置又は手段を別途設けてもよい。
【００２０】
電気信号取得手段としては、例えば、電流や電圧を取得する手段が挙げられる。電流又は電圧を測定してもよいし、電流及び電圧を測定してもよい。電気信号取得手段としては、例えば直流電圧計、交流電圧計、電流力計型電圧計等が挙げられる。また、可動鉄片形計器等を用いることができる。
【００２１】
画像取得手段としては、例えば、公知の画像取得手段を用いることができ、例えばカメラを用いることができる。この他にも、イメージセンサ、視覚センサ等を用いることができる。
また、赤外線取得手段や温度取得手段としては、公知のセンサを用いることができる。
【００２２】
第１の対象物情報としては、適宜選択することができ、例えば、画像、彩度、明度、体積、赤外線、電流、電圧、磁界、光量、密度、温度、湿度、気圧、風圧、圧力、重量（質量）、摩擦力、加速度、振動数、音量、硬度、透過率、反射率等が挙げられる。これらは１種であってもよいし、複数種であってもよい。
【００２３】
第１の対象物情報取得部には、市販のセンサを用いることができる。センサなどの市販品を用いる場合、測定値を情報処理装置に送信するための機能を付与してもよい。また、取得した情報を情報処理装置に送信するための装置を別途設けてもよい。
【００２４】
本実施形態では、第１の対象物情報に基づいて教師データが作成される。教師データとしては、上記の情報における、ある瞬間の測定値であってもよいし、時系列の測定値であってもよい。そのため、例えば画像としては、静止画像であってもよいし、動画等の映像であってもよい。
【００２５】
第１の対象物情報取得部が取得する情報は、対象物の情報であってもよいし、対象物の周辺の情報であってもよいし、対象物の情報及び対象物の周辺の情報であってもよい。これらは、目的に応じて適宜変更することができる。また、対象物の周辺としては、適宜変更することができ、例えば、対象物を囲う領域、対象物が所定の箇所から落下・移動することが予想される箇所等が挙げられる。
【００２６】
第１の対象物情報は、連続的に取得してもよいし、不連続的に取得してもよい。不連続的に取得する場合、等間隔で取得してもよいし、不定間隔で取得してもよい。
【００２７】
第１の対象物情報取得部は、固定されていてもよいし、自律して移動するものであってもよいし、他手段により移動するものであってもよい。
【００２８】
本実施形態の第１の対象物情報取得部は、情報処理装置と通信可能であり、第１の対象物情報を情報処理装置に送信する。送信タイミングとしては、適宜変更することが可能であり、逐次送信してもよいし、ある程度情報を取得してから送信するようにしてもよい。
【００２９】
＜第２の対象物情報取得部＞
第２の対象物情報取得部１４は、対象物の情報又は対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として情報処理装置に送信する。
【００３０】
第２の対象物情報取得部が備える手段としては、適宜変更することができ、例えば、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段、画像取得手段等が挙げられる。第２の対象物情報取得部の数としては、１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００３１】
第２の対象物情報取得部としては、市販のセンサを用いることができる。センサなどの市販品を用いる場合、測定値を情報処理装置に送信するための機能を付与してもよい。また、測定値を情報処理装置に送信するための装置又は手段を別途設けてもよい。
【００３２】
電気信号取得手段としては、例えば、電流や電圧を取得する手段が挙げられる。電流又は電圧を測定してもよいし、電流及び電圧を測定してもよい。電気信号取得手段としては、例えば直流電圧計、交流電圧計、電流力計型電圧計等が挙げられる。また、可動鉄片形計器等を用いることができる。
【００３３】
画像取得手段としては、例えば、公知の画像取得手段を用いることができ、例えばカメラを用いることができる。この他にも、イメージセンサ、視覚センサ等を用いることができる。
また、赤外線取得手段や温度取得手段としては、公知のセンサを用いることができる。
【００３４】
第２の対象物情報としては、適宜選択することができ、例えば、画像、彩度、明度、体積、赤外線、電流、電圧、磁界、光量、密度、温度、湿度、気圧、風圧、圧力、重量（質量）、摩擦力、加速度、振動数、音量、硬度、透過率、反射率等が挙げられる。これらは１種であってもよいし、複数種であってもよい。
【００３５】
第２の対象物情報取得部には、市販のセンサを用いることができる。センサなどの市販品を用いる場合、測定値を情報処理装置に送信するための機能を付与してもよい。また、取得した情報を情報処理装置に送信するための装置を別途設けてもよい。
【００３６】
本実施形態では、第２の対象物情報に基づいて教師データが作成される。教師データとしては、上記の情報における、ある瞬間の測定値であってもよいし、時系列の測定値であってもよい。そのため、例えば画像としては、静止画像であってもよいし、動画等の映像であってもよい。
【００３７】
第２の対象物情報取得部が取得する情報は、対象物の情報であってもよいし、対象物の周辺の情報であってもよいし、対象物の情報及び対象物の周辺の情報であってもよい。これらは、目的に応じて適宜変更することができる。また、対象物の周辺としては、適宜変更することができ、例えば、対象物を囲う領域、対象物が所定の箇所から落下・移動することが予想される箇所等が挙げられる。
【００３８】
第２の対象物情報は、連続的に取得してもよいし、不連続的に取得してもよい。不連続的に取得する場合、等間隔で取得してもよいし、不定間隔で取得してもよい。
【００３９】
第２の対象物情報取得部は、固定されていてもよいし、自律して移動するものであってもよいし、他手段により移動するものであってもよい。
【００４０】
本実施形態の第２の対象物情報取得部は、情報処理装置と通信可能であり、第２の対象物情報を情報処理装置に送信する。送信タイミングとしては、適宜変更することが可能であり、逐次送信してもよいし、ある程度情報を取得してから送信するようにしてもよい。
【００４１】
第２の対象物情報取得部は、第１の対象物情報取得部と同じ手段を用いてもよい。同じ手段を用いる場合は、両者で異なる箇所を測定することが好ましい。例えば、第１の対象物情報取得部及び第２の対象物情報取得部として、ともに画像取得手段を用いる場合、互いに異なる角度から対象物の画像を取得することが好ましい。これにより、第１の対象物情報取得部が異常として検知できなかった事象についても対象物の情報を取得することができる。
【００４２】
＜情報処理装置＞
情報処理装置１６としては、公知の装置を用いることができる。情報処理装置としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、Ｉ／Ｆ（外部送受信用インターフェース）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等を備える。
【００４３】
情報処理装置１６は、１つの装置からなっていてもよいし、複数の装置からなっていてもよい。また、第１の対象物情報取得部１２及び第２の対象物情報取得部１４との通信形態としては、特に制限されるものではなく、適宜変更することが可能である。有線でもよいし、無線でもよい。なお、図では、通信ネットワーク２０を介して各部がデータの授受を行うように示されているが、これに限られるものではなく、情報処理装置と各部が直接接続されていてもよい。
【００４４】
本実施形態の情報処理装置は、少なくとも第１の判断部、第２の判断部、作成部を有する。
情報処理装置１６の機能構成の一例を図２に示す。図２に示される例では、制御部６１、保存部６２、第１の判断部６３、第２の判断部６４、作成部６５、送受信部６６が図示されている。
【００４５】
＜＜制御部＞＞
制御部６１は、情報処理装置における制御を行う。
【００４６】
＜＜保存部＞＞
保存部６２は、第１の対象物情報取得部１２や第２の対象物情報取得部１４等からの情報、作成した教師データなどを保存する。また、学習済みモデルが保存されていてもよい。
【００４７】
＜＜第１の判断部＞＞
第１の判断部６３は、第１の対象物情報に基づいて対象物に対して所定の操作が必要であるか否かの判断を行う。
【００４８】
所定の操作としては、対象物の種類、第１の対象物情報の種類、第１の対象物情報の値、対象物の周辺の環境等により適宜変更されるため、一概に規定することは難しい。例えば、対象物が搬送されている場合において搬送先を振り分ける操作、対象物を移動・回転させる操作、対象物に加工を行う操作、対象物に対して行う処理を中止する操作等が挙げられる。これらは、例えば、対象物に対して行う処理を変更・選択する操作ともいえる。
【００４９】
第１の判断部がどのような場合に前記所定の操作が必要であるかを判断するかについては、対象物の種類、対象物に行う加工、第１の対象物情報の種類、第１の対象物情報の値、対象物の周辺の環境等により適宜変更されるため、一概に規定することは難しい。
例えば、対象物が想定される箇所から移動・落下した場合、対象物が想定される搬送経路と異なる箇所で搬送されている場合、第１の対象物情報が想定される値から外れた場合、対象物の形状が想定される形状と異なる場合、対象物に対して所定の包装・加工がなされていない場合等が挙げられる。
【００５０】
この他にも、第１の対象物情報の値が時系列で変化がない場合に異常であると判断するようにしてもよい。例えば、対象物に対して加工などを行う場合に、加工の前後で上記項目の測定値が変化することを想定している場合、測定値が時系列で変化がない場合に異常と判断するようにしてもよい。
【００５１】
第１の判断部がどのような場合に前記所定の操作が必要であるかを判断するかについては、学習済みモデルを用いて行うことができる。学習済みモデルとしては、本実施形態によって得られた教師データを用いて機械学習を行うことにより得ることができる。
【００５２】
第１の判断部６３が対象物１０に対して所定の操作を行うために、学習済みモデルによりコンピュータが所定の処理を行うように機能させることが好ましい。第１の対象物情報に基づいて、対象物があらかじめ想定されている動きをしているか、第１の対象物情報の値があらかじめ想定されている範囲になっているか等、想定されている状態であるか否かを判断し、想定されている状態でない場合、その他の装置や部材（後述の操作部など）に処理の指示を行う。
【００５３】
学習済みモデルは、例えば保存部６２に記憶されている。コンピュータのＣＰＵが学習済みモデルからの指令に従って、第１の対象物情報があらかじめ規定された値であるか、あらかじめ定められた許容範囲内であるか等を判断するための演算を行い、あらかじめ規定された値でない場合や許容範囲外である場合はその旨を示す結果を出力する。該結果としては、適宜変更することができ、例えばフラグのように１、０で表現してもよいし、数値を出力するようにしてもよい。
【００５４】
＜＜第２の判断部＞＞
第２の判断部６４は、第２の対象物情報に基づいて対象物が異常であるか否かの判断を行う。
対象物に異常が生じたか否かを判断する方法としては、適宜変更することができる。例えば第１の判断部６３と同様の方法を用いてもよいが、第２の判断部においては、学習済みモデルを用いずに判断を行うことが好ましい。この場合、第１の対象物情報取得部では複雑な異常を検知し、第２の対象物情報取得部では簡単な異常を検知するなど、両者を区分けできる。また、第２の判断部の処理を低減することで、第１の判断部の処理に対して影響することを抑えることができる。
【００５５】
学習済みモデルを用いずに判断を行う場合としては、例えば、所定のプログラムを用いて行うようにしてもよい。例えば、学習等は行わず、コンピュータビジョンによって数理的に判断する方法が挙げられる。また、学習済みモデルを用いずに判断を行う場合として、例えば動画のフレーム間の差分を取り、対象物が移動しているかどうかを判断する方法が挙げられる。
【００５６】
第２の判断部がどのような場合を異常と判断するかは、対対象物の種類、第２の対象物情報の種類、第２の対象物情報の値、対象物の周辺の環境等により適宜変更されるため、一概に規定することは難しい。
例えば、対象物が想定される箇所から移動・落下した場合、対象物が想定される搬送経路と異なる箇所で搬送されている場合、第２の対象物情報が想定される値から外れた場合、対象物の形状が想定される形状と異なる場合、対象物に対して所定の包装・加工がなされていない場合等が挙げられる。更に具体的な例としては、動画のフレーム間の差分を取り、対象物が移動しているかどうかの判断をすることにより異常として判断するようにしてもよい。
【００５７】
この他にも、第２の対象物情報の値が時系列で変化がない場合に異常であると判断するようにしてもよい。例えば、対象物に対して加工などを行う場合に、加工の前後で上記項目の測定値が変化することを想定している場合、測定値が時系列で変化がない場合に異常と判断するようにしてもよい。
【００５８】
＜＜作成部＞＞
作成部６３は、教師データを作成する。作成部６３は、例えば、第２の判断部６４において対象物１０が異常であると判断された場合、異常が生じた時刻における第１の対象物情報を教師データとする。
「異常が生じた時刻における第１の対象物情報」とあるのは、異常が生じた瞬間の対象物の情報であってもよいし、異常が生じた瞬間を基点として、所定の時間の幅をもたせた対象物の情報であってもよい。教師データとしては、時系列の情報であってもよい。
【００５９】
教師データを作成するタイミングとしては、特に制限されるものではない。例えば、第２の判断部により異常と判断されたときに作成してもよく、複数回、異常と判断された後に作成してもよい。
【００６０】
また、取得した教師データを異常データとしてラベリングするようにしてもよい。ラベリングすることにより、得られた教師データを用いて機械学習を行いやすくなる。
また、教師データの作成においては、第１の対象物情報取得部によって取得された第１の対象物情報をそのまま教師データとしてもよいし、必要に応じて加工等を行ってもよい。加工等としては、特に制限されるものではないが、例えば不要な部分の削除、必要な部分の取り出し、次元の変更、正規化、所定値の加算、減算、積算、除算、フーリエ変換、画像の調整などが挙げられる。
【００６１】
＜＜送受信部＞＞
送受信部６０は、他の装置や手段に対して通信を行うものであり、データの送信や受信を行う。
【００６２】
上記の構成は、一つの装置内であってもよいし、複数の装置に分散されていてもよい。また、一つの機能を一つの装置内で行うようにしてもよいし、複数の装置で行うようにしてもよい。
【００６３】
＜操作部＞
本実施形態では、第１の判断部６３の判断結果に基づく情報処理装置１６からの指示により対象物１０に対して所定の操作を行う操作部を備えていてもよい。操作部としては、適宜変更することが可能である。例えば、対象物の搬送方向を変更するための部材、対象物を移動させるための部材、対象物に加工等を行うための部材、対象物に包装を行うための部材等を有する装置等が挙げられる。
操作部は情報処理装置と通信可能であることが好ましく、無線であってもよいし、有線であってもよい。また、直接接続されていてもよい。また、複数設けられていてもよい。
【００６４】
＜実施例１＞
次に、本実施形態の具体例について、従来技術の問題も合わせて説明する。
本実施例を説明するための図を図３に示す。図３では、対象物１０、第１の対象物情報取得部１２、第２の対象物情報取得部１４、情報処理装置１６、通信ネットワーク２０、ライン３１〜３３、袋詰め部３６、操作部３８が図示されている。なお、図中、矢印ａは対象物の搬送方向を示すものであり、矢印ｂは通信ネットワーク２０を介して通信可能であることを示すものである。
【００６５】
ここでは、対象物１０として食品（例えばクッキー等）がライン３１〜３３上を搬送される場合を想定し、袋詰め部３６により５個の食品を袋詰めして１つの商品を作成する場合を例に挙げて説明する。本実施例では、ある時点で袋詰めのために食品が５個にまとめられた状態でライン３１を搬送される。５個にまとめられた状態にするには、食品と合わせて袋詰めされる食品トレイ等が用いられてもよいし、用いられてなくてもよい。
【００６６】
本実施例における食品は５個にまとめられた状態でライン３１上を搬送され、下流側において、可動の袋詰め部材３６ａを有する袋詰め部３６により商品用の袋４１に詰められるものとする。便宜上、食品が袋に詰められる工程を袋詰め工程と称する。袋詰めされた商品は、食品が詰められた時点で封が閉じられてもよいし、後の工程で封が閉じられてもよい。
【００６７】
ただし、例えば５個の食品が袋に入っていない等の規格外の商品である場合は、袋詰めがされた後の工程で、正規の搬送ルートから除外される。正規の搬送ルートを正常ライン３２とし、異常である場合の搬送ルートを異常ライン３３とする。正常ライン３２と異常ライン３３の振り分けは、例えば可動の操作部材３８ａを有する操作部３８により行う。
【００６８】
本実施例において、第１の対象物情報取得部１２はライン３１上を搬送される食品の画像を取得する画像取得手段を用いている。画像取得手段としては、公知のカメラを用いており、第１の対象物情報取得部１２は通信ネットワーク２０を介して情報処理装置１６と通信を行う。
【００６９】
何らかの異常が生じた場合、例えば、袋詰めされた食品が５個でない、異物が混入したなどの商品の規格外である場合、その袋は商品ルートから除外されて異常ライン３３に振り分けられる。
【００７０】
以下、説明を容易にするため、袋詰めされた商品が５個でない場合を異常とし、５個である場合を正常とする。異物が混入した場合などはここでは説明を省略する。
【００７１】
本実施例の第１の対象物情報取得部１２は、袋４１に投入予定の食品が５個まとまってライン３１を流れているか否かをチェックする。５個まとまってライン３１を流れていれば正常に袋詰めされると判断し、５個ではない数の食品がライン３１を流れていれば異常であると判断する。
【００７２】
第１の対象物情報取得部１２により取得された画像（第１の対象物情報）は、例えばクラウド上の情報処理装置１６に送信され、情報処理装置１６における第１の判断部６３により異常であるか否かが判断される。情報処理装置１６には、第１の対象物情報取得部１２からの情報に基づいて、操作部３８への指示を出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルが備えられている。学習済みモデルを生成するには、教師データを用いて機械学習させる必要がある。
【００７３】
しかしながら、異常となるケースは多種多様であり、教師データの作成は非常に手間がかかる。例えば、５個以外の数の食品がまとまってライン３１上を搬送されている場合、異常と判断すべきところ、５個以外の数の食品がまとまって搬送されている画像をそれぞれ用意する必要がある。すなわち、０〜４個の場合の画像や６個以上の場合の画像が必要である。また、例えば４個の場合であっても、４個の配置が毎回同じであるとは限らず、複数のケースに対応した画像が必要となる。
【００７４】
このような異常ケースは、そもそも発生頻度が非常に少ないため、異常と判断するための画像を用意することができない、もしくは非常に困難であった。また、第１の対象物情報取得部１２を常に稼働し続けておき、規格外の商品が作成された場合に、撮影したデータから異常時の画像を抽出することも考えられるが、短時間で多数の商品を作成する場合、異常が生じた箇所や異常が発生した時刻を特定することは多大な労力を要する。異常と判断するための画像が用意できないと、機械学習させることができず、同様の異常が発生したときに異常として検知することができない。このように、従来技術の場合、異常と判断するための画像（情報）を用意することが困難であった。
【００７５】
これに対して、本実施例（本実施形態）では、第１の対象物情報取得部１２とは別に、ライン３１上を搬送される食品の異常を判断するための情報を取得する第２の対象物情報取得部１４を用いている。本実施例における第２の対象物情報取得部１４は、対象物の重量を取得する重量取得手段を用いている。
【００７６】
本実施例において、第２の対象物情報取得部１４によって取得された対象物の重量（第２の対象物情報）は、通信ネットワーク２０を介して情報処理装置１６に送信される。対象物の重量を受け取った情報処理装置１６は、第２の判断部６４において対象物の重量が所定の範囲内であるか判断され、所定の範囲から外れる場合、第１の対象物情報取得部１２から受け取った画像（第１の対象物情報）から教師データを作成する。本実施例では、第１の対象物情報取得部１２は動画を取得しているため、動画を切り出して教師データとする。このようにして、異常時の教師データを自動で作成することができる。
【００７７】
なお、例えばライン３１を４個の食品が搬送されている場合、５個の場合の重量よりも小さいため、情報処理装置１６の第２の判断部６４において異常と判断される。このとき、４個の食品がどのような配置であっても、第１の判断部６３が判断を行うための教師データを取得することができる。
【００７８】
取得した教師データは、情報処理装置１６に備えられる学習済みモデルを生成するための機械学習に用いられる。これにより、発生した異常を学習することができ、同じ異常、又は、同様の異常が発生したときに、規格外のルートに搬送するなどの適切な対応（所定の操作）が可能となる。
【００７９】
また、工場や現場等において、対象物が変更になった場合であっても、教師データを自動で生成することができ、非常に有用である。従来技術では、このように対象物に変更が加えられた場合、異常と判断するための教師データを変更された態様ごとに用意する必要があり、多大なコストが必要であった。
【００８０】
一方、本実施例（本実施形態）によれば、教師データを自動で生成することができるため、教師データを用いた機械学習をより簡便に行うことができ、コストを削減することができる。例えば、食品の形状や色調が変更になった場合でも、第２の対象物情報取得部により例えば重量の情報を取得し、所定の範囲から外れた場合に第１の対象物情報取得部が取得した画像を機械学習用の教師データとすることができる。
【００８１】
＜実施例２＞
本実施形態において、第１の対象物情報取得部１２及び第２の対象物情報取得部１４が取得する対象物の情報は、適宜変更することができる。
本実施例では、上記実施例１において、第１の対象物情報取得部として画像取得手段を用いることは同じであるが、第２の対象物情報取得部として画像取得手段を用いている。なお、第２の対象物情報取得部が備える画像取得手段としては、公知のカメラを用いている。
【００８２】
本実施例においても第１の対象物情報取得部１２は、ライン３１上を搬送される食品の画像を取得する。一方、第２の対象物情報取得部１４は、ライン３１における搬送箇所よりも下方であって、ライン３１の周辺の画像を取得する。これは、食品が落下する箇所、もしくは落下が予想される箇所の画像を取得する。第２の対象物情報取得部１２によって取得された画像は、通信ネットワーク２０を介して情報処理装置１６に送信される。
【００８３】
第２の対象物情報取得部からの画像を受け取った情報処理装置１６は、第２の判断部６４によって異常であるか判断が行われる。例えば、画像解析による一般物体検知によって、サイズが閾値以上の物体を検知した場合、食品がライン３１から落下したと判断することができ、この場合、対象物の異常であると判断される。そして、そのときの第１の対象物情報取得部１２から受け取った画像から教師データを作成する。
【００８４】
＜学習済みモデル生成システム＞
本実施形態の学習済みモデル生成システムは、本実施形態の教師データ取得システムにより取得した教師データを用いて機械学習を行い、学習済みモデルを生成する。
【００８５】
得られた学習済みモデルは、汎用のコンピュータや端末にて、ソフトウェアやアプリケーションとして利用することができる。得られた学習済みモデルは、ＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータ等に用いられる。具体的には、コンピュータのＣＰＵが、メモリに記憶された学習済みモデルからの指令に従って、第１の対象物情報に基づき対象物に所定の操作が必要であるか否かを判断した結果を出力するよう動作する。
【００８６】
本実施形態によって得られる教師データは、例えば機械学習に用いられる。
機械学習としては、特に制限されるものではないが、例えば勾配ブースティング、サポートベクタマシン、決定木、ランダムフォレスト、ｋ平均法クラスタリング、自己組織化マップ、遺伝的アルゴリズム、ベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク、ディープラーニング（深層学習）等が挙げられる。これらは、１種用いてもよいし、複数種用いてもよい。
機械学習は情報処理装置で行ってもよいし、別装置で行ってもよい。
【００８７】
本実施形態で得られた教師データの用途としては、適宜変更することができる。例えば、情報処理装置からの指示により対象物に対して所定の操作を行う操作部を備えた上記実施例１の場合、教師データは、第１の判断部が判断を行うための機械学習に用いることができる。これにより、情報処理装置は、第１の対象物情報により操作部に指示を行い、対象物に対して適切な処理を行うことができる。
【００８８】
＜教師データ取得方法＞
本実施形態の教師データ取得方法は、第１の対象物情報取得部により、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得工程と、第２の対象物情報取得部により、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得工程と、前記情報処理装置により教師データを作成する作成工程と、を含む。
本実施形態の教師データ取得方法における前記情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有する。
【００８９】
第１の対象物情報取得部、第２の対象物情報取得部、情報処理装置としては、上述の第１の対象物情報取得部、第２の対象物情報取得部、情報処理装置を用いることができる。
【００９０】
本実施形態のフローチャートを図４に示す。本実施形態の教師データ取得方法は、第１の対象物情報取得工程（Ｓ１０１）、第２の対象物情報取得工程（Ｓ１０２）、作成工程（Ｓ１０３）を含み、必要に応じて、学習工程（Ｓ１０４）等のその他の工程を含む。
【００９１】
第１の対象物情報取得工程は、少なくとも対象物の異常が生じたときに行われていればよい。異常が生じたときの対象物の情報（第１の対象物情報）があれば、教師データを作成することができる。
【００９２】
作成工程は、上述のように情報処理装置により行うことができる。
【００９３】
学習工程は、上述のように、取得した教師データを用いて機械学習を行う。また、機械学習により学習済みモデルを生成し、生成された学習済みモデルを用いることで、第１の対象物情報取得工程によって取得された情報（第１の対象物情報）に基づいて、対象物に対して適切な処理（所定の操作）を行うことができる。なお、学習済みモデルを生成する工程を含む場合は、学習済みモデル生成方法などと称してもよい。
【００９４】
（第２の実施形態）
次に、本発明に係る教師データ作成システムのその他の実施形態について説明する。上記実施形態と同様の事項については説明を省略する。本実施形態では、第１の対象物情報取得部及び第２の対象物情報取得部が備える取得手段の例について、具体例を挙げつつ説明する。
【００９５】
上記第１の実施形態において、第１の対象物情報取得部及び第２の対象物情報取得部に用いることができる手段として、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段、画像取得手段等を例示した。また、対象物に対する測定項目として、例えば、画像、彩度、明度、体積、赤外線、電流、電圧、温度、気圧、風圧、圧力、重量（質量）、摩擦力、加速度、振動数、音量、硬度、透過率、反射率等を例示した。
【００９６】
第１の対象物情報取得部に用いる手段と、第２の対象物情報取得部に用いる手段は、同じであってもよく、異なっていてもよい。同じ手段を用いる場合、第１の対象物情報取得部と第２の対象物情報取得部が異なる箇所を測定するなど、第１の対象物情報と第２の対象物情報が異なるようにすることが好ましい。
【００９７】
本実施形態では、これらの中からいくつか選択し、詳細を説明する。以下、想定される具体例を挙げて説明するが、説明しない構成であっても当業者が想定し得る構成を本実施形態の教師データ作成システムに用いることができる。
【００９８】
なお、以下、「対象物の異常」とあるのは、第２の対象物情報に基づいて第２の判断部により判断される異常に限られず、第１の対象物情報に基づいて第１の判断部により判断される対象物に対して所定の操作が必要な場合についても「対象物の異常」に含めて説明する。
【００９９】
＜電気信号取得手段＞
電気信号取得手段を用いる場合、例えば、電流、電圧の測定を行う。電流又は電圧を測定してもよいし、電流及び電圧を測定してもよい。電気信号取得手段としては、例えば直流電圧計、交流電圧計、電流力計型電圧計等が挙げられる。また、可動鉄片形計器等を用いることができる。
【０１００】
市販品としては、例えばｋｏｓｏ社製のスーパースリムスタイルメーター電圧計等が挙げられる。センサなどの市販品を用いる場合、測定値を情報処理装置に送信するための機能を付与してもよい。また、センサなどの市販品をそのまま用い、測定値を情報処理装置に送信するための装置を別途設けてもよい。
【０１０１】
電気信号取得手段を用いる場合、測定する箇所としては、適宜変更することが可能であるが、例えば、対象物、対象物と接触している箇所、対象物と接触していない箇所、電力により操作される稼働部等が挙げられる。
【０１０２】
電力により操作される稼働部とは、例えば、対象物に対して加工を行う装置における稼働部、ベルトコンベアやロボットアームなどの対象物を搬送する装置における稼働部、対象物に対して袋詰めや梱包などを行う装置における稼働部等が挙げられる。
【０１０３】
稼働部の異常が発生している場合、正常な稼働ができていない場合が想定される。この場合、対象物に対する操作が正常にできていないことが想定されるため、対象物の異常として検知する。なお、稼働部の異常が発生している場合とは、例えば、稼働部に適用される潤滑剤の量が規定の範囲から外れることにより、稼働部の摩擦が変化した場合などが挙げられる。また、稼働部の異常が発生している場合、稼働部や稼働部周辺における電流や電圧値が想定されている値と異なることが考えられ、このような値を測定することにより異常を検知することができる。
【０１０４】
測定値がどのような値の場合に異常と判断するかは、適宜変更することができる。例えば、電圧値が所定の閾値を超えた場合に異常であると判断してもよいし、時系列で測定を行い、異常であると判断するようにしてもよい。時系列で測定を行う場合、対象物の種類等によっても異なるが、時間によって値に変化がない場合を異常としてもよいし、ある時間で変化した場合を異常としてもよいし、変化量が所定の範囲から外れる場合を異常としてもよい。
【０１０５】
対象物の電流値や電圧値を測定して異常を検知する場合とは、対象物の種類等によっても異なるため、一律には説明することは難しいが、例えば、対象物に対して規格通りの加工ができていない場合が挙げられる。例えば、電子機器や電子機器に組み込まれる部品に対して材料や部品を付加して加工を行う場合、付加の前後で電流値や電圧値が同じ又は異なることが想定され、所定の値である場合、想定通りの加工ができていないと想定される。
【０１０６】
上記の他にも、例えば、対象物の密度や質量が規定の範囲から外れる場合、異常として検知されることが想定される。対象物における抵抗率が高い部分（又は低い部分）の量が規定の範囲から外れることにより、電流値や電圧値が規定の範囲から外れる場合が挙げられる。
【０１０７】
対象物と接触している箇所、又は、対象物と接触していない箇所の電流値や電圧値を測定して異常を検知する場合とは、対象物の種類等によっても異なるため、一律には説明することは難しいが、例えば、対象物が想定通りに搬送されていない場合等が挙げられる。
例えば、食品等がベルトコンベア等により搬送されて袋詰めされる場合、ベルトコンベアから食品が落下すると、本来袋詰めされる食品が減ることになり、規格外の商品となることが想定される。このような場合、食品を搬送するベルトコンベアの電流値や電圧値が所定の値から外れることが想定される。また、ベルトコンベアの周辺の床などを測定するようにし、食品等が落下して測定箇所の電流値や電圧値が変化した場合、異常として検知してもよい。
【０１０８】
＜温度取得手段＞
上記の他にも温度取得手段を用いることができる。なお、電気信号取得手段と共通する事項については説明を省略する。
【０１０９】
温度取得手段としては、例えば市販の温度センサを用いることができる。市販品としては、適宜変更することが可能であるが、例えば、Ａ＆Ｄ社製の温度計モジュール等を用いることができる。温度取得手段としては、接触式であっても、非接触式であってもよい。
【０１１０】
温度取得手段が測定する箇所やどのような値を異常とするかは、対象物の種類等により適宜変更することが可能であり、一律に説明することが難しい。例えば、対象物の温度を測定してもよいし、対象物の周辺の温度を測定してもよい。
【０１１１】
対象物が人間や動物による接触や接近を受けた場合、温度が所定の値から外れることが想定される。例えば、人間や動物が対象物に触れた場合、対象物の温度が変化することが想定され、また、人間や動物が対象物に接近した場合、対象物の周辺の温度が変化することが想定される。対象物が人間や動物による接触や接近を受けた場合、細菌、毛髪、体毛、皮膚片などが対象物に付着したり、商品に混入したりする可能性がある。このような場合の異常が発生した場合、第１の対象物情報取得部で取得される情報には、想定とは異なる情報が含まれており、このような情報から教師データを作成して機械学習を行うことにより、対象物が人間や動物による接触や接近を受けた場合に適切に対応することができるようになる。このような場合の異常が発生した場合、例えば、人間や動物が第１の対象物情報取得部で取得した画像に映り込む、もしくは影が映り込むことにより、対象物の画像の色調等が変化することが想定される。
【０１１２】
＜赤外線取得手段＞
上記の他にも赤外線取得手段を用いることができる。なお、上記の取得手段と共通する事項については説明を省略する。
【０１１３】
赤外線取得手段としては、例えば市販の赤外線センサを用いることができる。市販品としては、適宜変更することが可能であるが、例えば、ワンダーキット社製の人体赤外線センサ等を用いることができる。
【０１１４】
赤外線取得手段が測定する箇所としては、対象物の搬送が予定されている箇所であってもよいし、対象物の搬送が予定されていない箇所であってもよい。
対象物の搬送が予定されている箇所を測定する場合、適宜変更することが可能であるが、例えば、所定の間隔で対象物が通過した場合を正常とし、対象物が通過する間隔が所定の間隔ではない場合を異常と判断するようにしてもよい。
【０１１５】
対象物の搬送が予定されていない箇所としては、例えば、食品等がベルトコンベア等により搬送されて袋詰めされる場合、ベルトコンベアから食品が落下すると、本来袋詰めされる食品が減ることになり、規格外の商品となることが想定される。そのため、ベルトコンベア周辺やベルトコンベアの周辺の床などを測定するようにし、食品等が落下して測定箇所を対象物が通過したことを検知した場合、異常として検知してもよい。
【０１１６】
赤外線取得手段を用いる場合、対象物が自律して移動又は他手段により移動する場合が適当であるが、これに限られるものではない。例えば、対象物を固定して加工などを行う場合、対象物が所定の箇所から落下したかどうか、対象物が所定の箇所から移動したかどうかを検知する場合などが挙げられる。このような場合、落下や移動が想定される箇所に対して赤外線取得手段により測定し、対象物の落下や移動を検知した場合、異常とすればよい。
【０１１７】
＜気圧取得手段＞
上記の他にも気圧取得手段を用いることができる。なお、上記の取得手段と共通する事項については説明を省略する。
【０１１８】
気圧取得手段としては、例えば市販の気圧センサを用いることができる。市販品としては、適宜変更することが可能であるが、例えば、サンハヤト社製の気圧・温度センサモジュール等を用いることができる。
【０１１９】
気圧取得手段を用いる場合、例えば対象物の周辺の気圧を測定し、気圧の値が規定の値から外れる場合、異常として検知する。なお、風圧や風速を測定することによっても同様の作用効果が得られる。
【０１２０】
気圧取得手段を用いる場合の例について、上記の実施例１を用いて説明する。袋詰め部３６の袋詰め工程において、食品を詰める前に袋４１を開く工程があるとする。本実施例では、食品を詰めるために袋を開く際に、対象物の周辺の気流に乱れが生じ、対象物の周辺の気圧が変化することを想定している。袋が開かない場合、対象物の周辺の気圧が想定される変化をしていないため、異常として検知される。
【０１２１】
また、食品等を包装する場合の例において、破れ等によるパッケージの空気圧の異常についても検知可能である。
【０１２２】
なお、気圧取得手段を用いる場合、第１の対象物情報取得部及び第２の対象物情報取得部ともに気圧取得手段を用いることが好ましい。第２の対象物情報取得部が検知した気圧に関する異常について、第１の対象物情報取得部で取得した、異常の際の気圧に関するデータを教師データとして作成することができ、これに基づいて機械学習を行うことにより、次回以降、対象物に対してより適切な処理を行うことができるようになる。
【０１２３】
＜重量取得手段＞
上記の他にも重量取得手段を用いることができる。なお、上記の取得手段と共通する事項については説明を省略する。
【０１２４】
重量取得手段としては、例えば市販のセンサを用いることができる。
【０１２５】
重量取得手段が測定する箇所としては、対象物の重量を測定してもよいし、対象物の周辺であってもよいし、対象物の搬送が予定されている箇所であってもよいし、対象物の搬送が予定されていない箇所であってもよい。
【０１２６】
対象物の周辺や対象物の搬送が予定されていない箇所としては、例えば、食品等がベルトコンベア等により搬送されて袋詰めされる場合、ベルトコンベアから食品が落下すると、本来袋詰めされる食品が減ることになり、規格外の商品となることが想定される。そのため、ベルトコンベア周辺やベルトコンベアの周辺の床などを測定するようにし、食品等が落下して測定箇所の重量が増えたことを検知した場合、異常と判断してもよい。
【０１２７】
＜画像取得手段＞
上記の他にも画像取得手段を用いることができる。なお、上記の取得手段と共通する事項については説明を省略する。
【０１２８】
画像取得手段としては、公知の画像取得手段を用いることができ、例えばカメラを用いることができる。この他にも、イメージセンサ、視覚センサ等を用いることができる。画像取得手段が取得する画像としては、静止画であってもよく、動画であってもよい。
【０１２９】
画像取得手段を用いた場合における異常の判断は、適宜変更することができる。例えば、対象物の色の変化を取得するようにして、対象物の色の変化が想定内であるかを判断することが挙げられる。また、一般物体認識によって対象物が落下したかどうか、対象物が想定とは異なる動きをしたかどうかを判断することが挙げられる。また、対象物以外の物体が認識されたどうかを判断することが挙げられ、対象物以外の物体としては、静止していてもよく、移動しているものであってもよい。
【０１３０】
（第３の実施形態）
次に、本発明に係る教師データ作成システムのその他の実施形態について説明する。上記実施形態と同様の事項については説明を省略する。本実施形態では、主に第２の対象物情報取得部の処理が上記実施形態と異なる。
【０１３１】
本実施形態の教師データ作成システムは、情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記対象物に異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える。
本実施形態における情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有する。
【０１３２】
本実施形態における第２の対象物情報取得部は、対象物の情報又は対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて対象物に異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を情報処理装置に送信する。
【０１３３】
異常検知情報としては、例えば、異常を検知した時刻であってもよいし、０や１などのフラグのようなデータであってもよいし、第２の対象物情報取得部が取得した対象物の情報の値であってもよい。取得手段とは別に、異常検知情報を作成する手段や異常検知情報を送信する手段等を備えていてもよい。
【０１３４】
本実施形態における第２の対象物情報取得部に用いられる取得手段としては、適宜変更することが可能であるが、例えば、電気信号取得手段、赤外線取得手段、重量測定手段、画像取得手段等が挙げられる。
【０１３５】
本実施形態において、第２の対象物情報取得部が取得する箇所（測定する箇所）としては、適宜変更することが可能であるが、対象物の周辺であることが好ましい。
対象物の周辺の情報を取得する場合について、以下のように例を挙げて説明するが、これらに限られるものではなく、ここで挙げていない場合も本実施形態に含まれるものである。
【０１３６】
例えば、赤外線取得手段を用いて落下個所又は落下が予想される箇所等を測定し、物体の通過を検知した場合、対象物が所定の箇所から落下したことを検知できる。この他にも、電気信号取得手段を用いて落下個所又は落下が予想される箇所等を測定し、電圧値等の変化を検知した場合、対象物が所定の箇所から落下したことを検知できる。重量測定手段を用いて対象物の重量が検知されない箇所を測定し、重量の変化を検知した場合、対象物が所定の箇所から落下した、ずれた、移動した等を検知できる。
このような検知がなされた場合、対象物の異常であるとすることができる。
【０１３７】
このように、本実施形態によれば、情報処理装置及び第２の対象物情報取得部のどちらにも対象物の異常を判断する判断部を備える必要がなく、システムの構成を簡易にすることができる。また、情報処理装置における第１の判断部が、第１の対象物情報に基づいて対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する処理に与える影響を低減でき、第１の対象物情報を受け取ってから対象物に対して所定の操作を行うための指示を出すまでのタイムラグを低減できる。
【０１３８】
＜第３の実施形態の変形例１＞
次に、本実施形態に係る教師データ作成システムの変形例について説明する。
本実施形態の教師データ作成システムにおいて、第２の対象物情報取得部は、異常検知情報を第１の対象物情報取得部にも送信するようにしてもよい。
【０１３９】
本変形例によれば、第１の対象物情報取得部は、異常検知情報を受け取った場合に対象物の情報（第１の対象物情報）を取得すればよいため、常時稼働している必要がない。これにより、第１の対象物情報取得部が常時稼働していない場合であっても、異常時の教師データを漏れなく作成することができる。
【０１４０】
第１の対象物情報取得部が常時稼働していない場合とは、対象物の種類等によって適宜変更されるものであるが、例えば、第１の対象物情報取得部が対象物の情報を不連続的に取得する場合が挙げられる。
【０１４１】
＜第３の実施形態の変形例２＞
次に、本実施形態に係る教師データ作成システムの変形例について説明する。
本実施形態の教師データ作成システムにおいて、第２の対象物情報取得部は、異常を検知した時刻を異常検知時刻として取得し、異常検知時刻を情報処理装置に送信するようにしてもよい。すなわち、本変形例では、異常検知時刻が異常検知情報となる。
【０１４２】
情報処理装置は、受け取った異常検知時刻に基づいて教師データを作成する。情報処理装置は、例えば、異常検知時刻よりも所定の時刻前から異常検知時刻よりも所定の時刻後の範囲における第１の対象物情報を教師データとする。
【０１４３】
本変形例によれば、異常を検知した時刻を異常検知時刻として取得しておき、任意のタイミングで異常検知時刻を情報処理装置に送信するため、情報処理装置との接続が一定時間切れるような可能性がある場合や容量の問題がある場合などに有用である。
【０１４４】
異常検知時刻を取得する方法としては、第２の対象物情報取得部に内部時刻をもたせるようにしてもよい。この他にも、内部時刻をもたせた別装置を設けるようにしてもよい。
【０１４５】
本変形例において、第２の対象物情報取得部が異常検知時刻を情報処理装置に送信するタイミング、及び、第１の対象物情報取得部が対象物の情報（第１の対象物情報）を情報処理装置に送信するタイミングは、特に制限されるものではない。両者が同時であってもよいし、前後してもよい。情報処理装置においては、異常検知時刻と第１の対象物情報があれば、教師データを作成することができ、また作成するタイミングは特に制限されるものではない。
【０１４６】
本変形例は、情報処理装置との通信が一時的に遮断される場合、安定した通信が行えない場合などにおいて有用に用いられる。また、第２の対象物情報取得部は異常検知時刻を情報処理装置に送信すればよいため、データの構成が簡易になる等の利点が得られる。
【０１４７】
本変形例における教師データの作成では、異常検知時刻よりも所定の時刻前から異常検知時刻よりも所定の時刻後の範囲における第１の対象物情報を教師データとしている。所定の時刻とあるのは、適宜変更することが可能である。例えば、第１の対象物情報として画像を選択した場合、所定の時刻を限りなくゼロに近づけて、静止画として教師データとしてもよいし、所定の時間分の動画を教師データとしてもよい。
【０１４８】
（第４の実施形態）
次に、本発明に係る教師データ作成システムのその他の実施形態について説明する。上記実施形態と同様の事項については説明を省略する。本実施形態では、主に第２の対象物情報取得部の処理が上記実施形態と異なる。
【０１４９】
本実施形態の教師データ作成システムは、情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記対象物に異常が生じたか否かを判断し、異常が生じたと判断された場合、異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備えている。また、本実施形態における情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有する。
【０１５０】
本実施形態において、第２の対象物情報取得部は、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得するとともに、該情報（第２の対象物情報）に基づいて前記対象物に異常が生じたか否かを判断する。異常が生じたと判断された場合、異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を情報処理装置に送信する。
【０１５１】
異常検知情報としては、例えば、異常を検知した時刻であってもよいし、０や１などのフラグのようなデータであってもよいし、第２の対象物情報取得部が取得した対象物の情報の値であってもよい。
【０１５２】
本実施形態において、第２の対象物情報取得部は、対象物に異常が生じたか否かを判断するための判断部を有する。第２の対象物情報取得部が有する判断部を、便宜上、第３の判断部と称する。
【０１５３】
第３の判断部としては、例えば上述の第２の判断部を用いることができる。
第３の判断部としては、例えば、対象物又は対象物の周辺における電流、電圧、磁界、光量、体積、密度、温度、湿度、気圧、風圧、圧力、重量（質量）、摩擦力、加速度、振動数、音量、硬度、透過率、反射率等の測定値が所定の範囲内であるかを判断することが挙げられる。また、画像により異常であるかを判断するようにしてもよく、例えば彩度、明度の他、物体の大きさや形状を画像から認識して判断するようにしてもよい。
【０１５４】
異常を検知する方法としては、例えば、上記項目の測定値が、所定の閾値を超えた場合に異常であると判断する方法が挙げられる。閾値としては、対象物の材質、形状、個数、重量、この他にも対象物の周りの環境、対象物の搬送方法等により適宜変更される。また、対象物に対して時系列で測定を行い、測定値の変化量が所定の閾値を超えた場合に異常であると判断するようにしてもよい。
【０１５５】
本実施形態によれば、第２の対象物取得部側で対象物の異常を判断するため、情報処理装置側での処理を軽減できる。これにより、情報処理装置において、第１の対象物情報に基づいて対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する処理に与える影響を低減でき、第１の対象物情報を受け取ってから対象物に対して所定の操作を行うための指示を出すまでのタイムラグを低減できる。
【符号の説明】
【０１５６】
１０  対象物
１２  第１の対象物情報取得部
１４  第２の対象物情報取得部
１６  情報処理装置
２０  通信ネットワーク
３１  ライン
３２  正常ライン
３３  異常ライン
３６  袋詰め部
３８  操作部
４１  袋
【図１】
2020194270.tif 000003
【図２】
2020194270.tif 000004
【図３】
2020194270.tif 000005
【図４】
2020194270.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】令和2年2月21日(2020.2.21)
【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】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（８）から選ばれる少なくとも一つを取得することを特徴とする教師データ取得システム。
（１）前記対象物の重量又は前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤外線による情報
（３）前記対象物の電流又は電圧
（４）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（５）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電圧
（６）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（７）前記対象物の温度又は前記対象物の周辺の温度
（８）前記対象物の周辺の気圧
【請求項２】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記対象物に異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（８）から選ばれる少なくとも一つを取得することを特徴とする教師データ取得システム。
（１）前記対象物の重量又は前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤外線による情報
（３）前記対象物の電流又は電圧
（４）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（５）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電圧
（６）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（７）前記対象物の温度又は前記対象物の周辺の温度
（８）前記対象物の周辺の気圧
【請求項３】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記対象物に異常が生じたか否かを判断し、異常が生じたと判断された場合、異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（８）から選ばれる少なくとも一つを取得することを特徴とする教師データ取得システム。
（１）前記対象物の重量又は前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤外線による情報
（３）前記対象物の電流又は電圧
（４）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（５）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電圧
（６）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（７）前記対象物の温度又は前記対象物の周辺の温度
（８）前記対象物の周辺の気圧
【請求項４】
前記教師データは、前記第１の判断部が前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断するための機械学習に用いられることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項５】
前記第１の対象物情報取得部は、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段及び画像取得手段から選ばれる１つ以上の手段を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項６】
前記第２の対象物情報取得部は、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、気圧取得手段、重量取得手段及び画像取得手段から選ばれる１つ以上の手段を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項７】
前記対象物は、自律して移動又は他手段により移動することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項８】
前記第１の判断部の判断結果に基づく前記情報処理装置からの指示により前記対象物に対して所定の操作を行う操作部を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項９】
前記情報処理装置は、請求項１〜８のいずれかに記載の教師データ取得システムにより取得した前記教師データを用いて機械学習を行い、学習済みモデルを生成することを特徴とする学習済みモデル生成システム。
【請求項１０】
第１の対象物情報取得部により、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得工程と、
第２の対象物情報取得部により、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得工程と、
前記情報処理装置により教師データを作成する作成工程と、を含む教師データ取得方法であって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、
前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（８）から選ばれる少なくとも一つを取得することを特徴とする教師データ取得方法。
（１）前記対象物の重量又は前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤外線による情報
（３）前記対象物の電流又は電圧
（４）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（５）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電圧
（６）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（７）前記対象物の温度又は前記対象物の周辺の温度
（８）前記対象物の周辺の気圧
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、前記情報処理装置は、前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１の判断部と、前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部と、前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有し、第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（８）から選ばれる少なくとも一つを取得することを特徴とする。
（１）前記対象物の重量又は前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤外線による情報
（３）前記対象物の電流又は電圧
（４）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（５）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電圧
（６）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（７）前記対象物の温度又は前記対象物の周辺の温度
（８）前記対象物の周辺の気圧
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月20日(2020.5.20)
【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】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報
として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第２の対象物
情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ
取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判
断する第１の判断部と、
前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部
と、
前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた
時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（６）から選ばれる少なくとも一つを取得す
ることを特徴とする教師データ取得システム。
（１）前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤
外線による情報
（３）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（４）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電
圧
（５）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（６）前記対象物の周辺の気圧
【請求項２】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報
として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記
対象物に異常が生じたことを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する
第２の対象物情報取得部と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判
断する第１の判断部と、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（６）から選ばれる少なくとも一つを取得す
ることを特徴とする教師データ取得システム。
（１）前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤
外線による情報
（３）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（４）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電
圧
（５）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（６）前記対象物の周辺の気圧
【請求項３】
情報処理装置と、
対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報
として前記情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得部と、
前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取得し、該情報に基づいて前記
対象物に異常が生じたか否かを判断し、異常が生じたと判断された場合、異常が生じたこ
とを知らせるための異常検知情報を前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報取得部
と、を備える教師データ取得システムであって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判
断する第１の判断部と、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（６）から選ばれる少なくとも一つを取得す
ることを特徴とする教師データ取得システム。
（１）前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤
外線による情報
（３）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（４）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電
圧
（５）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（６）前記対象物の周辺の気圧
【請求項４】
前記教師データは、前記第１の判断部が前記対象物に対して所定の操作が必要であるか
否かを判断するための機械学習に用いられることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに
記載の教師データ取得システム。
【請求項５】
前記第１の対象物情報取得部は、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、
気圧取得手段、重量取得手段及び画像取得手段から選ばれる１つ以上の手段を備えること
を特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項６】
前記第２の対象物情報取得部は、電気信号取得手段、温度取得手段、赤外線取得手段、
気圧取得手段、重量取得手段及び画像取得手段から選ばれる１つ以上の手段を備えること
を特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項７】
前記対象物は、自律して移動又は他手段により移動することを特徴とする請求項１〜６
のいずれかに記載の教師データ取得システム。
【請求項８】
前記第１の判断部の判断結果に基づく前記情報処理装置からの指示により前記対象物に
対して所定の操作を行う操作部を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載
の教師データ取得システム。
【請求項９】
前記情報処理装置は、請求項１〜８のいずれかに記載の教師データ取得システムにより
取得した前記教師データを用いて機械学習を行い、学習済みモデルを生成することを特徴
とする学習済みモデル生成システム。
【請求項１０】
第１の対象物情報取得部により、対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を取
得し、該情報を第１の対象物情報として情報処理装置に送信する第１の対象物情報取得工
程と、
第２の対象物情報取得部により、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報
を取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情
報取得工程と、
前記情報処理装置により教師データを作成する作成工程と、を含む教師データ取得方法
であって、
前記情報処理装置は、
前記第１の対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判
断する第１の判断部と、
前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する第２の判断部
と、
前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、前記異常が生じた
時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、
を有し、
第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（６）から選ばれる少なくとも一つを取得す
ることを特徴とする教師データ取得方法。
（１）前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤
外線による情報
（３）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（４）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電
圧
（５）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（６）前記対象物の周辺の気圧
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、情報処理装置と、対象物の情報及び／又は前記
対象物の周辺の情報を取得し、該情報を第１の対象物情報として前記情報処理装置に送信
する第１の対象物情報取得部と、前記対象物の情報及び／又は前記対象物の周辺の情報を
取得し、該情報を第２の対象物情報として前記情報処理装置に送信する第２の対象物情報
取得部と、を備える教師データ取得システムであって、前記情報処理装置は、前記第１の
対象物情報に基づいて前記対象物に対して所定の操作が必要であるか否かを判断する第１
の判断部と、前記第２の対象物情報に基づいて前記対象物が異常であるか否かを判断する
第２の判断部と、前記第２の判断部において前記対象物が異常であると判断された場合、
前記異常が生じた時刻における前記第１の対象物情報を教師データとする作成部と、を有
し、第２の対象物情報取得部は、下記（１）〜（６）から選ばれる少なくとも一つを取得
することを特徴とする。
（１）前記対象物の周辺の重量
（２）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の画像又は赤
外線による情報
（３）前記対象物以外の物体の電流又は電圧
（４）前記対象物が所定の箇所から落下した箇所又は落下が予想される箇所の電流又は電
圧
（５）前記対象物を搬送する装置における電流又は電圧
（６）前記対象物の周辺の気圧