(57)【要約】【課題】異常な包装物を迅速に検知する。【解決手段】包装及び検査システム１００は、包装機２０と、検査部４０と、検査前コンベア３０と、検査前カメラ３１と、画像判定部９２と、を備える。包装機２０は、物品ＡをフィルムＦで包装することにより包装物Ｐを作る。検査部４０は、包装物Ｐの検査を行う。検査前コンベア３０は、包装機２０から排出された包装物Ｐを検査部４０へ運ぶ。検査前カメラ３１は、検査前コンベア３０によって運ばれる包装物Ｐを撮影する。画像判定部は９２、検査前カメラ３１の出力である静止画又は動画を解析することによって包装物Ｐの異常判定を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物品を包材で包装することにより包装物を作る包装機と、
前記包装物の検査を行う検査部と、
前記包装機から排出された前記包装物を前記検査部へ運ぶコンベアと、
前記コンベアによって運ばれる前記包装物を撮影するカメラと、
前記カメラの出力である静止画又は動画を解析することによって前記包装物の異常判定を行う画像判定部と、
を備える、
包装及び検査システム。
【請求項２】
前記検査部は、Ｘ線検査機、重量検査機、押圧式シール検査機の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の包装及び検査システム。
【請求項３】
前記画像判定部は、機械学習によって形成された学習済みモデルを有するコンピュータを含む、
請求項１又は２に記載の包装及び検査システム。
【請求項４】
前記機械学習は、ディープラーニングであり、
前記学習済みモデルは、ニューラルネットワークの形態である、
請求項３に記載の包装及び検査システム。
【請求項５】
前記画像判定部が異常であると判定する前記包装物の状態は、前記包材によって形成された袋の破れ、前記包材のシールの失敗、前記包材の切断の失敗、前記袋のサイズの不適正、前記袋の外への前記物品の散乱、前記袋と次の前記袋の間隔の不適正、前記包装物の上下反転、前記包装物の姿勢の不適正、前記包装物が運ばれるタイミングの不適正、の少なくとも１つを含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の包装及び検査システム。
【請求項６】
前記静止画又は前記動画を蓄積する画像記憶部、
をさらに備える、
請求項１から５のいずれか１項に記載の包装及び検査システム。
【請求項７】
前記検査部から排出された前記包装物を梱包箱に詰める箱詰装置、
をさらに備える、
請求項１から６のいずれか１項に記載の包装及び検査システム。
【請求項８】
前記カメラは３次元カメラを含み、
前記静止画又は前記動画は、前記包装物の厚みに関する情報を含む、
請求項１から７のいずれか１項に記載の包装及び検査システム。
【請求項９】
前記包装物が前記コンベアの所定の位置を通過したことを検知するセンサ、
をさらに備える、
請求項１から８のいずれか１項に記載の包装及び検査システム。
【請求項１０】
前記画像判定部は、
前記動画の周期性に関するデータを抽出する周期性抽出部と、
前記周期性の妥当性を判定する周期性判定部と、
を有する、
請求項１から９のいずれか１項に記載の包装及び検査システム。
【請求項１１】
物品を包材で包装することにより包装物を作る包装機と、
前記包装機から排出された前記包装物を運ぶコンベアと、
前記コンベアによって運ばれる前記包装物を撮影するカメラと、
前記カメラの出力である静止画又は動画を蓄積する画像記憶部と、
前記静止画又は前記動画を処理する関数近似器と、
を準備する工程と、
正常な前記包装物を前記カメラが撮影することにより前記画像記憶部に生じた前記静止画又は前記動画に、正常を意味するラベルが付されたものと、異常な前記包装物を前記カメラが撮影することにより前記画像記憶部に生じた前記静止画又は前記動画に、異常を意味するラベルが付されたものと、を含む教師データを入力された前記関数近似器が、機械学習を行うことによって、学習済みモデルを形成する工程と、
前記包装機から排出された前記包装物が前記コンベアによって運ばれる状態を撮影した前記カメラの出力である前記静止画又は前記動画を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから出力される結果に基づいて、前記包装物の異常判定を行う工程と、
を有する、包装物の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、包装及び検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製袋包装機は、フィルムから作られた袋に食品などの物品を充填して包装する。特許文献１（特開２００９−１６１２２８号公報）には、製袋包装機の下流側にシールチェッカ、重量チェッカ、Ｘ線異物検査装置などからなる検査部が設けられることが記載されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
製袋包装機のシール等の動作が不適切であると、袋の内容物が製造ラインに散乱することがある。この場合、製袋包装機のみならず後段の検査部等にまで油等による汚れが広がり、オペレータが清掃を余儀なくされる。このため、製造ラインの復旧に時間を要する。
【０００４】
本開示の課題は、包装及び検査システムにおいて、異常な包装物を迅速に検知することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１観点に係る包装及び検査システムは、包装機と、検査部と、コンベアと、カメラと、画像判定部と、を備える。包装機は、物品を包材で包装することにより包装物を作る。検査部は、包装物の検査を行う。コンベアは、包装機から排出された包装物を検査部へ運ぶ。カメラは、コンベアによって運ばれる包装物を撮影する。画像判定部は、カメラの出力である静止画又は動画を解析することによって包装物の異常判定を行う。
【０００６】
この構成によれば、検査部の前にコンベアとカメラが配置される。したがって、異常な包装物がコンベアに到達したことがカメラによって発見されたときにコンベアを止めることができるので、異常な包装物が迅速に検知され、検査部が異常な包装物によって汚されることを抑制できる。
【０００７】
第２観点に係る包装及び検査システムは、第１観点に係る包装及び検査システムにおいて、検査部は、Ｘ線検査機、重量検査機、押圧式シール検査機の少なくとも１つを含む。
【０００８】
この構成によれば、検査部は、Ｘ線検査機、重量検査機、押圧式シール検査機の少なくとも１つを含む。したがって、これらの検査機が清掃を必要とするおそれを低減できる。
【０００９】
第３観点に係る包装及び検査システムは、第１観点又は第２観点に係る包装及び検査システムにおいて、画像判定部は、機械学習によって形成された学習済みモデルを有するコンピュータを含む。
【００１０】
この構成によれば、画像判定部は、機械学習によって形成された学習済みモデルを有する。したがって、実際の包装物の画像に即した教師データを利用することにより、異常判定の精度を向上できる。
【００１１】
第４観点に係る包装及び検査システムは、第３観点に係る包装及び検査システムにおいて、機械学習は、ディープラーニングである。学習済みモデルは、ニューラルネットワークの形態である。
【００１２】
この構成によれば、機械学習はディープラーニングである。したがって、教師データの量を増やすことにより、異常判定の精度を向上できる。
【００１３】
第５観点に係る包装及び検査システムは、第１観点から第４観点のいずれか１つに係る包装及び検査システムにおいて、画像判定部が異常であると判定する包装物の状態は、包材によって形成された袋の破れ、包材のシールの失敗、包材の切断の失敗、袋のサイズの不適正、袋の外への物品の散乱、袋と次の袋の間隔の不適正、包装物の上下反転、包装物の姿勢の不適正、包装物が運ばれるタイミングの不適正、の少なくとも１つを含む。
【００１４】
この構成によれば、包装物の異常の多様な態様を判定できる。
【００１５】
第６観点に係る包装及び検査システムは、第１観点から第５観点のいずれか１つに係る包装及び検査システムにおいて、静止画又は動画を蓄積する画像記憶部、をさらに備える。
【００１６】
この構成によれば、包装及び検査システムは画像記憶部を備える。したがって、画像記憶部が蓄積した静止画又は動画を画像判定部の学習に利用できる。
【００１７】
第７観点に係る包装及び検査システムは、第１観点から第６観点のいずれか１つに係る包装及び検査システムにおいて、検査部から排出された包装物を梱包箱に詰める箱詰装置、をさらに備える。
【００１８】
この構成によれば、包装及び検査システムは箱詰装置を備える。したがって、箱詰装置が扱いにくい包装物の姿勢に相当する画像に異常のラベルを付した教師データを使用することによって、箱詰装置における不具合を抑制できる。
【００１９】
第８観点に係る包装及び検査システムは、第１観点から第７観点のいずれか１つに係る包装及び検査システムにおいて、カメラは３次元カメラを含む。静止画又は動画は、包装物の厚みに関する情報を含む。
【００２０】
この構成によれば、カメラが包装物の３次元情報を得る。したがって、包装物の異常判定に有用な情報を得ることができる。
【００２１】
第９観点に係る包装及び検査システムは、第１観点から第８観点のいずれか１つに係る包装及び検査システムにおいて、包装物がコンベアの所定の位置を通過したことを検知するセンサ、をさらに備える。
【００２２】
この構成によれば、包装及び検査システムは、コンベア上の包装物を検知するセンサを備える。したがって、カメラが撮影する動画の中から、包装物に関する部分を切り出すことが容易になる。
【００２３】
第１０観点に係る包装及び検査システムは、第１観点から第８観点のいずれか１つに係る包装及び検査システムにおいて、画像判定部は、動画の周期性に関するデータを抽出する周期性抽出部と、周期性の妥当性を判定する周期性判定部と、を有する。
【００２４】
この構成によれば、画像判定部は動画の周期性を判定する。したがって、２つの連続して搬送される包装物どうしの関係を用いて、包装物の異常を判定できる。
【００２５】
第１１観点に係る包装物の検査方法は、（１）物品を包材で包装することにより包装物を作る包装機と、包装機から排出された包装物を運ぶコンベアと、コンベアによって運ばれる包装物を撮影するカメラと、カメラの出力である静止画又は動画を蓄積する画像記憶部と、静止画又は動画を処理する関数近似器と、を準備する工程と、（２）正常な包装物をカメラが撮影することにより画像記憶部に生じた静止画又は動画に、正常を意味するラベルが付されたものと、異常な包装物をカメラが撮影することにより画像記憶部に生じた静止画又は動画に、異常を意味するラベルが付されたものと、を含む教師データを入力された関数近似器が、機械学習を行うことによって、学習済みモデルを形成する工程と、（３）包装機から排出された包装物がコンベアによって運ばれる状態を撮影したカメラの出力である静止画又は動画を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力される結果に基づいて、包装物の異常判定を行う工程と、を有する。
【００２６】
この方法によれば、異常な包装物を迅速に検知できる。
【発明の効果】
【００２７】
本開示の包装及び検査システムは、異常な包装物を迅速に検知できる。
【００２８】
本開示の包装物の検査方法は、異常な包装物を迅速に検知できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本開示に係る包装及び検査システム１００の構成を示す模式図である。
【図２】制御部８０を示すブロック図である。
【図３】カメラ制御部８４を示すブロック図である。
【図４】包装物Ｐの異常の例を示す模式図である。
【図５】包装物Ｐの異常の例を示す模式図である。
【図６】包装物Ｐの異常の例を示す模式図である。
【図７】包装物Ｐの異常の例を示す模式図である。
【図８】包装物Ｐの異常の例を示す模式図である。
【図９】変形例Ｂに係る包装及び検査システム１００Ａの構成を示す模式図である。
【図１０】変形例Ｄに係るカメラ制御部８４Ａを示すブロック図である。
【図１１】変形例Ｅに係る異常判定エンジン８４Ｂを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照しながら、本開示の一実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本開示の具体例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【００３１】
（１）全体構成
図１は、本開示に係る包装及び検査システム１００を示す。包装及び検査システム１００は、所定重量の物品Ａを包材のフィルムＦで包装することによってできた製品である包装物Ｐを、出荷のために検査する。包装及び検査システム１００は、計量機１０、包装機２０、検査前コンベア３０、検査前カメラ３１、検査部４０、振分部５０、不良品貯留部６０、箱詰装置７０、制御部８０を有する。
【００３２】
（２）詳細構成
（２−１）計量機１０
計量機１０は、組合せ計量機と呼ばれるものである。計量機１０は、所定重量の物品Ａを取り分けて、それらを包装機２０へ渡す。
【００３３】
（２−２）包装機２０
包装機２０は、製袋包装機と呼ばれるものである。包装機２０は、フィルムロールＦＲから引き出されたフィルムＦで袋を作り、その袋で所定重量の物品Ａを包装することによって、包装物Ｐを作る。
【００３４】
（２−３）検査前コンベア３０
検査前コンベア３０は、包装機２０から排出された包装物Ｐを検査部４０へ運ぶ。
【００３５】
（２−４）検査前カメラ３１
検査前カメラ３１は、検査前コンベア３０によって運ばれる包装物Ｐの動画を撮影する。
【００３６】
（２−５）検査部４０
検査部４０は、包装物Ｐが良品であるか不良品であるかを検査する。検査部４０には、例えば、Ｘ線検査機４１、重量検査機４２、押圧式シール検査機４３を有する。Ｘ線検査機４１は、製品にＸ線を照射することによって異物の混入を検出する。重量検査機４２は、包装物Ｐの重量が適切であるか否かを判定する。押圧式シール検査機４３は、包装物Ｐの袋を押圧することによって、袋に穴やシール不良がないかを検査する。
【００３７】
検査部４０は、この態様に限らず、Ｘ線検査機４１、重量検査機４２、押圧式シール検査機４３の少なくとも１つを有していてもよい。
【００３８】
（２−６）振分部５０
振分部５０は、検査部４０によって発見された不良品の包装物Ｐを、良品の包装物Ｐから振り分ける。
【００３９】
（２−７）不良品貯留部６０
不良品貯留部６０は、不良品の包装物Ｐを貯留する。
【００４０】
（２−８）箱詰装置７０
箱詰装置７０は、出荷のために、包装物Ｐを梱包箱Ｂに詰める。
【００４１】
（２−９）制御部８０
制御部８０は、包装及び検査システム１００に含まれる各種機器（計量機１０、包装機２０、検査前コンベア３０、検査前カメラ３１、検査部４０、振分部５０、箱詰装置７０など）の制御を行う。制御部８０は、各種機器と有線通信または無線通信を行う。制御部８０は、例えばＧＰＵを搭載したコンピュータからなる。
【００４２】
図２に示すように、制御部８０は、専用のプログラムを実行することによって、計量機制御部８１、包装機制御部８２、コンベア制御部８３、カメラ制御部８４、検査部制御部８５、振分部制御部８６、箱詰装置制御部８７として機能する。計量機制御部８１は、計量機１０の出力を受信するとともに、計量機１０を制御する。包装機制御部８２は、包装機２０の出力を受信するとともに、包装機２０を制御する。コンベア制御部８３は、検査前コンベア３０を動作させ、又は停止させる。カメラ制御部８４は、検査前カメラ３１の出力である動画を受信し、蓄積し、それに基づいて各種演算を行う。検査部制御部８５は、検査部４０の出力を受信するとともに、検査部４０を制御する。振分部制御部８６は、振分部５０を制御する。箱詰装置制御部８７は、箱詰装置７０を制御する。
【００４３】
図３は、カメラ制御部８４の詳細を示す。カメラ制御部８４は、さらに、画像記憶部９１、画像判定部９２として機能する。画像記憶部９１は、検査前カメラ３１が出力する動画を蓄積する。画像判定部９２は、検査前カメラ３１の出力である動画を解析することによって包装物Ｐの異常判定を行う。
【００４４】
（３）画像判定部９２の詳細
画像判定部９２は、入出力の関係を学習可能な関数近似器Ｘを有する。関数近似器Ｘは、典型的には多層ニューラルネットワークとして構成されるが、この態様に限定されるものではなく、サポートベクトルマシンなど、他の態様により実現されてもよい。関数近似器Ｘは、事前の機械学習の結果として、学習済みモデルＭを獲得している。機械学習は、典型的にはディープラーニングとして行われるが、この態様に限定されるものではない。学習済みモデルＭを構成する関数近似器Ｘは、包装物Ｐの異常を推論することができる。ここでいう包装物Ｐの異常とは、例えば、
・包材のフィルムＦによって形成された袋の破れ
・包材のフィルムＦのシールの失敗（図４）
・包材のフィルムＦの切断の失敗（図５）
・袋のサイズの不適正（図６）
・袋の外への物品Ａの散乱（図７）
・包装物Ｐの上下反転
・包装物Ｐの姿勢の不適正（図８、矢印は検査前コンベア３０の搬送方向）
などである。
【００４５】
画像判定部９２がこれらの異常を検出した場合には、制御部８０のコンベア制御部８３は検査前コンベア３０を停止させる。これにより、例えば、散乱した物品Ａが検査部４０を汚すことを抑制できる。あるいは、箱詰装置７０に到達した姿勢の不適正な包装物Ｐが、梱包箱Ｂの中で破裂することを抑制できる。
【００４６】
（４）包装物Ｐの検査方法
（４−１）セッティング
まず、計量機１０、包装機２０、検査前コンベア３０、検査前カメラ３１、検査部４０、振分部５０、不良品貯留部６０、箱詰装置７０、制御部８０などを準備することにより、包装及び検査システム１００を構築する。
【００４７】
（４−２）学習フェーズ
学習済みモデルＭを獲得するための学習フェーズは、教師あり学習によって行われる。学習の実際の態様は様々である。以下に記すものは一例にすぎない。
【００４８】
（４−２−１）動画の撮影
まず、包装及び検査システム１００を動作させる。ただし、学習フェーズにおいては検査部４０以降の機器は必須ではない。包装機２０が多数の包装物Ｐを排出する様子を、検査前カメラ３１が撮影する。検査前カメラ３１の出力は、動画として画像記憶部９１に蓄積される。動画の中には、正常な包装物Ｐ及び異常な包装物Ｐのいずれもが含まれるようにする。
【００４９】
（４−２−２）静止画の切り出し
画像記憶部９１に蓄積された検査前カメラ３１の出力の動画の中から、包装物Ｐが写っている画像を複数の静止画として切り出す。静止画を切り出すタイミングは、サービスマンやユーザなどの人間が指定してもよい。あるいは、計量機１０又は包装機２０のセンサ出力を参考にして、制御部８０が静止画を切り出すタイミングを決定してもよい。
【００５０】
（４−２−３）教師データの作成
次に、静止画から教師データが作られる。教師データは、静止画に「正常」又は「異常」のラベルを付すことによって作られる。「正常」又は「異常」のラベルは、人間がそれぞれの包装物Ｐの静止画を目視で確認した結果に基づいて、付してもよい。あるいは、検査部４０が異常を検知した場合には、その異常に相当する包装物Ｐの静止画に対して、制御部８０が自動的に「異常」のラベルを付してもよい。
【００５１】
（４−２−４）教師あり学習
このようにして得られた教師データを用いて、関数近似器Ｘに教師あり学習を行わせる。これにより、例えば誤差逆伝播法によって、関数近似器Ｘが学習済みモデルＭを獲得する。
【００５２】
（４−３）推論フェーズ
推論フェーズは、包装及び検査システム１００のユーザによる使用場面である。ユーザが包装及び検査システム１００を動作させる。包装機２０から排出され、検査前コンベア３０によって運ばれる包装物Ｐを、検査前カメラ３１が撮影する。検査前カメラ３１の出力動画のうちの、包装物Ｐを写した静止画の部分が、画像判定部９２の学習済みモデルＭに入力される。学習済みモデルＭは、例えば、当該包装物Ｐが「正常」である確率と「異常」である確率を出力する。「異常」である確率が「正常」である確率より大きい場合、画像判定部９２は、当該包装物Ｐを異常であると判定する。このとき、制御部８０は、計量機１０、包装機２０、及び検査前コンベア３０を停止させるとともに、ユーザに対して警報を発する。
【００５３】
（５）特徴
（５−１）
検査部４０の前に検査前コンベア３０と検査前カメラ３１が配置される。したがって、異常な包装物Ｐが検査前コンベア３０に到達したことが検査前カメラ３１及び画像判定部９２によって検知されたときに、検査前コンベア３０を止めることができる。よって、異常な包装物Ｐが迅速に検知され、検査部４０が異常な包装物Ｐによって汚されることを抑制できる。
【００５４】
（５−２）
検査部４０は、Ｘ線検査機４１、重量検査機４２、押圧式シール検査機４３の少なくとも１つを有する。したがって、異常な包装物Ｐが検査部４０に達する前にこれを検知できるので、Ｘ線検査機４１、重量検査機４２、又は押圧式シール検査機４３が清掃を必要とするおそれを低減できる。
【００５５】
（５−３）
画像判定部９２は、機械学習によって形成された学習済みモデルＭを有する。したがって、実際の包装物Ｐの画像に即した教師データを利用することにより、異常判定の精度を向上できる。
【００５６】
（５−４）
機械学習としてディープラーニングを使用できる。したがって、教師データの量を増やすことにより、異常判定の精度を向上できる。
【００５７】
（５−５）
機械学習による画像認識によって、包装物Ｐの異常の多様な態様を判定できる。
【００５８】
（５−６）
包装及び検査システム１００は画像記憶部９１を備える。したがって、画像記憶部９１が蓄積した動画を画像判定部９２の学習に利用できる。
【００５９】
（５−７）
包装及び検査システム１００は箱詰装置７０を備える。したがって、教師データ作成時に、箱詰装置７０が扱いにくい包装物Ｐの姿勢に相当する画像に異常のラベルを付すことによって、箱詰装置７０における不具合を抑制できる。
【００６０】
（６）変形例
以下に述べる複数の変形例を組み合わせてもよい。
【００６１】
（６−１）変形例Ａ
検査前カメラ３１として、例えばＴＯＦカメラなどの、３次元カメラを採用してもよい。ＴＯＦカメラは、光の伝播方向の距離に関する情報を取得することができる。３次元カメラを検査前カメラ３１に採用した場合、出力の動画は、包装物Ｐの厚みに関する情報を含む。
【００６２】
この構成によれば、検査前カメラ３１が包装物Ｐの３次元情報を得る。したがって、包装物Ｐの異常判定に有用な情報を得ることができる。
【００６３】
（６−２）変形例Ｂ
図９は、変形例Ｂに係る包装及び検査システム１００Ａを示す。包装及び検査システム１００Ａは、包装物Ｐが検査前コンベア３０の所定の位置を通過したことを検知するセンサ３２を有する点で、上述の実施形態に係る包装及び検査システム１００と異なっている。センサ３２は、光センサ、赤外線センサ、静電容量センサなど、あらゆるものが使用可能である。
【００６４】
この構成によれば、包装及び検査システム１００Ａは、センサ３２の出力を利用することにより、検査前カメラ３１が撮影する動画の中から、包装物Ｐに関する部分を切り出すことが容易になる。
【００６５】
（６−３）変形例Ｃ
上述の実施形態では、画像記憶部９１は、検査前カメラ３１の出力である動画を蓄積する。これに代えて、画像記憶部９１は、静止画を逐次蓄積してもよい。静止画を取得するためのトリガ信号として、計量機１０又は包装機２０のセンサ出力を用いてもよい。あるいは、変形例Ｂにおけるセンサ３２の出力をトリガ信号として用いても良い。
【００６６】
さらには、トリガ信号を検査前カメラ３１に入力し、検査前カメラ３１が動画ではなく静止画を出力してもよい。
【００６７】
これらの構成よれば、画像記憶部９１の容量を小さくできる。あるいは、画像記憶部９１は、より多数の包装物Ｐについてのデータを蓄積できる。
【００６８】
（６−４）変形例Ｄ
上述の実施形態では、画像判定部９２は、それぞれの包装物Ｐに相当する個別の静止画に基づいて学習及び推論を行う。これに代えて、画像判定部９２は、ある程度の時間的長さを有する動画そのものに基づいて学習及び推論を行ってもよい。
【００６９】
この場合、学習済みモデルＭを構成する関数近似器Ｘは、以下の包装物Ｐの異常を推論することができる。
・袋と次の袋の間隔の不適正。
・包装物Ｐが運ばれるタイミングの不適正。
【００７０】
このために、上述の実施形態の画像判定部９２に代えて、図１０に示す画像判定部９２Ａを利用してもよい。画像判定部９２Ａは、周期性抽出部９３、周期性判定部９４を有する。周期性抽出部９３は、ある程度の長さの動画から周期性に関する情報を抽出する。周期性判定部９４は、周期性の妥当性を判定する。すなわち、周期性判定部９４は、周期性に関する情報が、想定した範囲内にあるかどうかを判定する。
【００７１】
この構成によれば、画像判定部９２Ａは動画の周期性を判定する。したがって、２つの連続して搬送される包装物Ｐどうしの関係を用いて、包装物Ｐの異常を判定できる。
【００７２】
（６−５）変形例Ｅ
上述の実施形態では、異常判定には、動画又は静止画などの画像を入力として用いる。これに代えて、画像のみならず、重量検査機４２が出力する重量出力の経時変化も併せて、異常判定の入力として用いてもよい。図１１は、この変形例に係る、異常判定エンジン８４Ｂのブロック図を示す。異常判定エンジン８４Ｂには、画像の経時変化である動画が検査前カメラ３１から入力されるとともに、重量の経時変化が重量検査機４２から入力される。関数近似器Ｘに構成される学習済みモデルの入力パーセプトロンの１つには、重量が入力される。
【００７３】
この構成によれば、重量検査機４２において異常な包装物Ｐが発見されたときに、包装及び検査システム１００を停止させることができる。したがって、押圧式シール検査機４３、振分部５０、箱詰装置７０などが異常な包装物Ｐによって汚されることが抑制される。
【符号の説明】
【００７４】
１０      ：計量機
２０      ：包装機
３０      ：検査前コンベア
３１      ：検査前カメラ
３２      ：センサ
４０      ：検査部
４１      ：Ｘ線検査機
４２      ：重量検査機
４３      ：押圧式シール検査機
７０      ：箱詰装置
８０      ：制御部
９１      ：画像記憶部
９２      ：画像判定部
９２Ａ    ：画像判定部
９３      ：周期性抽出部
９４      ：周期性判定部
１００    ：包装及び検査システム
１００Ａ  ：包装及び検査システム
Ａ        ：物品
Ｆ        ：フィルム（包材）
Ｍ        ：学習済みモデル
Ｐ        ：包装物
Ｘ        ：関数近似器
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７５】
【特許文献１】特開２００９−１６１２２８号公報
【図１】
2020046270.tif 000003
【図２】
2020046270.tif 000004
【図３】
2020046270.tif 000005
【図４】
2020046270.tif 000006
【図５】
2020046270.tif 000007
【図６】
2020046270.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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