(57)【要約】【課題】処理装置への卵の供給量を安定させるアキューム装置制御システムを提供する。【解決手段】アキューム装置制御システム１０は、鶏舎から集められる卵Ｅを複数列に並べて処理する処理装置Ｐの上流側に配置されるアキューム装置Ａを制御するシステムであって、学習モデル記憶部１と、状態観測部２と、推定部５と、制御部６とを備える。学習モデル記憶部１は、アキューム装置Ａ上の卵Ｅの分布状況を含む卵分布情報に基づく機械学習により構築された学習モデル９を記憶する。状態観測部２は、処理装置Ｐの運転中に取得されたデータから卵分布情報を取得し、取得した卵分布情報に基づいて入力データを作成する。推定部５は、学習モデル９を用いて、状態観測部２が作成した入力データから処理装置Ｐへの送卵状況を推定する。制御部６は、推定部５における推定結果に基づいてアキューム装置Ａを制御する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鶏舎から集められる卵を複数列に並べて処理する処理装置の上流側に配置されるアキューム装置を制御するシステムであって、
アキューム装置上の卵の分布状況を含む卵分布情報に基づく機械学習により構築された学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
処理装置の運転中に取得されたデータから卵分布情報を取得し、取得した卵分布情報に基づいて入力データを作成する状態観測部と、
学習モデルを用いて、状態観測部が作成した入力データから処理装置への送卵状況を推定する推定部と、
推定部における推定結果に基づいてアキューム装置を制御する制御部と
を備えるアキューム装置制御システム。
【請求項２】
処理装置の運転中に取得されたデータから、状態観測部が作成した入力データに対応する処理装置への送卵状況を示す教師データを取得するラベル取得部と、
状態観測部が作成した入力データと、ラベル取得部が取得した教師データとを用いた教師あり学習により学習モデルを構築する学習部とを備え、
学習モデル記憶部は、学習部で構築された学習モデルを記憶する、請求項１記載のアキューム装置制御システム。
【請求項３】
状態観測部が作成した入力データを用いた教師なし学習により卵分布情報に基づくクラスタを作成した学習モデルを構築する学習部を備え、
学習モデル記憶部は、学習部で構築された学習モデルを記憶する、請求項１記載のアキューム装置制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、卵のアキューム装置を制御するシステムに関するものである。アキューム装置は、卵の処理装置の上流側に配置されるものであって、卵の処理装置では、鶏舎から集められる卵を複数列に並べて処理する。
【背景技術】
【０００２】
この種のアキューム装置は、コンベヤと、仕切り板と、滞留部とを備える。コンベヤは、鶏舎から集められた卵を処理装置まで運ぶ。仕切り板は、コンベヤ上の卵を複数列に並べるためのもので、コンベヤ上に搬送方向に沿って複数配置される。滞留部は、仕切り板の上流側で卵の搬送速度を一旦遅くするためのもので、コンベヤ間の乗り移り板や、仕切り板が配置されるコンベヤとは異なる種類や異なる速度のコンベヤで構成される。
【０００３】
鶏舎から集められる卵は、鶏の個体差や季節等の諸条件により一定ではなく、搬送される卵の数にばらつきが生じる。また、卵の外形形状の非対称性により、コンベヤ上で卵がランダムに搬送される。そのため、仕切り板で仕切られた特定の列に卵が集中して処理装置への充填率が低下したり、仕切り板の入り口で卵が混み合うことで卵が破損してしまったりするという問題が生じることがある。
【０００４】
このような問題を解決するため、仕切り板で並べられた部分または仕切り板の上流側で卵の上下方向の盛り上がり（以下、「渋滞」と記す。）をセンサで検出した際に、コンベヤの速度を遅くするものが知られている（例えば、特許文献１を参照）。しかしながら、このアキューム装置は、センサの検出時点ですでに卵が渋滞しており、渋滞のさらなる悪化は防げても、その渋滞の解消や、根本となる渋滞の発生の抑制はできなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２０６０１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、処理装置への卵の供給量を安定させるアキューム装置制御システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のアキューム装置制御システムは、鶏舎から集められる卵を複数列に並べて処理する処理装置の上流側に配置されるアキューム装置を制御するシステムであって、学習モデル記憶部と、状態観測部と、推定部と、制御部とを備える。学習モデル記憶部は、アキューム装置上の卵の分布状況を含む卵分布情報に基づく機械学習により構築された学習モデルを記憶する。状態観測部は、処理装置の運転中に取得されたデータから卵分布情報を取得し、取得した卵分布情報に基づいて入力データを作成する。推定部は、学習モデルを用いて、状態観測部が作成した入力データから処理装置への送卵状況を推定する。制御部は、推定部における推定結果に基づいてアキューム装置を制御する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、処理装置への卵の供給量を安定させるアキューム装置制御システムを提供できる。
【０００９】
この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】アキューム装置上の卵の分布状況について説明する平面図である。
【図２】アキューム装置上の卵の分布状況について説明する側面図である。
【図３】本発明の一実施形態によるアキューム装置制御システムの学習時の概略的な機能ブロック図である。
【図４】ニューラルネットワークを示す模式図である。
【図５】本発明の一実施形態によるアキューム装置制御システムの推定時の概略的な機能ブロック図である。
【図６】本発明の他の実施形態によるアキューム装置制御システムの学習時の概略的な機能ブロック図である。
【図７】本発明の他の実施形態によるアキューム装置制御システムの推定時の概略的な機能ブロック図である。
【図８】他のアキューム装置上の卵の分布状況について説明する平面図である。
【図９】他のアキューム装置上の卵の分布状況について説明する側面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。本実施形態にかかるアキューム装置制御システム１０は、アキューム装置Ａを制御する。アキューム装置Ａは、卵の処理装置Ｐの上流側に配置される。卵の処理装置Ｐは、鶏舎から集められる卵Ｅを複数列に並べて処理する。卵の処理装置Ｐは、例えば、図示しない選別装置または包装装置が接続される方向整列装置である。卵の処理装置Ｐは、卵Ｅを列方向および行方向に整列させる。
【００１２】
アキューム装置Ａは、図１及び図２に示すように、コンベヤＡ１と、仕切り板Ａ２と、滞留部Ａ３とを備える。コンベヤＡ１は、鶏舎から集められた卵Ｅを処理装置Ｐまで運ぶ。仕切り板Ａ２は、コンベヤＡ１上の卵Ｅを複数列（例えば、１２列）に並べる。仕切り板Ａ２は、コンベヤＡ１上に搬送方向に沿って複数配置される。滞留部Ａ３は、仕切り板Ａ２の上流側で卵Ｅの搬送速度を一旦遅くする。滞留部Ａ３は、仕切り板Ａ２が配置されるコンベヤＡ１よりも速度の遅いバーコンベヤＡ３１、または、バーコンベヤＡ３１からの乗り移り板Ａ３２である。
【００１３】
図１は、アキューム装置Ａにより卵Ｅを処理装置Ｐへと送り込んでいる状態について説明する図である。鶏舎から集められた卵Ｅは、コンベヤＡ１により処理装置Ｐへと運ばれる。その途中に、滞留部Ａ３にて卵Ｅが一時的に蓄えられ、搬送方向に対して左右に卵Ｅが散らばる。
【００１４】
卵Ｅは、その形状が非対称であり、転がる方向の予測がたてにくい。また、卵Ｅは、コンベヤＡ１上を無秩序に運ばれる状態から仕切り板Ａ２間への進路を定めるために、多くの卵Ｅの速度が仕切り板Ａ２の上流側で一時的に遅くなる。そのため、滞留部Ａ３の形態や配置によってアキューム装置Ａ上の卵Ｅの分布状況は様々となる。また、卵Ｅの数や卵Ｅの性状によってアキューム装置Ａ上の卵Ｅの分布状況は様々となる。
【００１５】
アキューム装置制御システム１０は、卵Ｅの分布状況を含む卵分布情報から処理装置Ｐへの送卵状況を推定し、その結果に基づいてアキューム装置Ａを制御するために、機械学習装置を用いる。本実施形態の機械学習装置は、カメラなどの撮像部を用いて収集されたアキューム装置Ａの仕切り板Ａ２近辺の画像情報などの卵分布情報と、処理装置Ｐへの送卵状況との関係を機械学習し、その学習結果を用いて、卵分布情報から処理装置Ｐへの送卵状況を推定する。なお、機械学習装置は、アキューム装置Ａの仕切り板Ａ２近辺の卵分布情報と処理装置Ｐへの送卵状況との関係を機械学習する学習方法として、教師あり学習、教師なし学習などの様々な学習方法を採用することができる。
【００１６】
＜学習モード、教師あり学習＞
以下では、図３を用いて、学習方法として教師あり学習を用いた場合の実施形態について説明する。
【００１７】
本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、アキューム装置Ａから収集され、データ記憶部７に記憶されたデータに基づいて機械学習を行う。データ記憶部７には、撮像部から取得されたアキューム装置Ａの仕切り板Ａ２近辺の卵分布情報と、作業者により入力された処理装置Ｐへの送卵状況とが記録される。アキューム装置Ａの仕切り板Ａ２近辺の卵分布情報には、カメラなどの撮像部を用いて収集された画像情報などが含まれる。なお、データ記憶部７は、アキューム装置Ａの仕切り板Ａ２近辺の複数箇所から収集された卵分布情報を記録してもよい。
【００１８】
本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、データ記憶部７に記憶されたデータの中から、仕切り板Ａ２の上流側で渋滞が発生していない状態、処理装置Ｐへの充填率が１００％に近い状態のアキューム装置Ａ上の卵分布情報を「処理装置Ｐへの送卵が良好な場合の卵分布情報」として収集する。一方、仕切り板Ａ２の上流側で渋滞が発生している状態、処理装置Ｐへの充填率が低い状態のアキューム装置Ａ上の卵分布情報を「処理装置Ｐへの送卵が不良な場合の卵分布情報」として収集する。そして、これら収集したアキューム装置Ａの卵分布情報に基づいて教師あり学習を行う。
【００１９】
図４は学習モデル９の機能構成例を示す概念図である。学習モデル９は、複数のノードＮ９１，Ｎ９２，Ｎ９３を有する入力層９１、中間層９２及び出力層９３を備えたニューラルネットワークを用いる。入力層９１は、画像データが入力される複数のノードＮ９１を有する。中間層９２は、入力層９１のノードＮ９１から入力されるデータにパラメータを用いて演算する複数のノードＮ９２を有する。出力層９３は、中間層９２のノードＮ９２から演算されたデータを受け付け、処理装置Ｐへの送卵状況を出力する複数のノードＮ９３を有する。なお、中間層９２は、一層でもよいし、複数層であってもよい。学習モデル９は、ニューラルネットワークとして、畳みこみニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、または再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いてもよい。
【００２０】
学習モデル９は、処理装置Ｐへの送卵状況が判明している画像データが取得され、教師データが作成される。教師データに含まれる画像データが入力層９１の各ノードＮ９１に入力され、教師データに含まれる情報が示す処理装置Ｐへの送卵状況に合致したスコアを出力層９３の各ノードＮ９３が出力するように、各ノードの演算のパラメータが調整される学習がなされている。例えば、学習では、出力層９３の各ノードＮ９３の出力値及び教師データから期待される出力値を変数とする誤差関数により誤差を計算し、誤差逆伝搬法によって当該誤差が最小となるように、各ノードの演算のパラメータを調整している。
【００２１】
なお、ニューラルネットワークの動作には、学習モードと予測モードとがあり、学習モードにおいて学習データセットを用いて学習を行い、そのパラメータを用いて予測モードにおいてアキューム装置Ａの制御判断を行う。なお、「予測」に替えて、検出、分類、推論など多様なタスクが可能である。
【００２２】
次に、アキューム装置制御システム１０が備える各構成について説明する。
【００２３】
図３に示すように、主に学習モードで用いる本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、学習モデル記憶部１と、状態観測部２と、ラベル取得部３と、学習部４とを備える。
【００２４】
学習モデル記憶部１は、アキューム装置Ａ上の卵Ｅの分布状況を含む卵分布情報に基づく機械学習により構築された学習モデル９を記憶する。
【００２５】
状態観測部２は、処理装置Ｐの運転中に取得されたデータから卵分布情報を取得し、取得した卵分布情報に基づいて入力データを作成する。卵分布情報は、アキューム装置Ａに設けられた仕切り板Ａ２近辺が撮影された画像である。状態観測部２は、卵分布情報に含まれる画像情報に対して周知の画像解析処理を実行し、入力データを作成する。状態観測部２は、数値で表現される卵分布情報については、当該数値を入力データとしてそのまま利用し、数値以外で示される卵分布情報について、数値へ変換する変換表を予めメモリ上に記憶しておき、この変換表を用いて数値以外の情報を数値化して入力データに含めるようにすればよい。
【００２６】
ラベル取得部３は、処理装置Ｐの運転中に取得されたデータから、状態観測部２が作成した入力データに対応する処理装置Ｐへの送卵状況を示す教師データを取得する。
【００２７】
学習部４は、状態観測部２が作成した入力データと、ラベル取得部３が取得した教師データとを用いた教師あり学習により学習モデル９を構築する。
【００２８】
また、図５に示すように、主に予測モードで用いる本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、学習モデル記憶部１と、状態観測部２と、推定部５と、制御部６とを備える。
【００２９】
推定部５は、学習モデル９を用いて、状態観測部２が作成した入力データから処理装置Ｐへの送卵状況を推定する。入出力部８は、推定部５から入力された処理装置Ｐへの送卵状況から、処理装置Ｐへの送卵が不良な場合には、制御部６に対してアキューム装置Ａを制御するように指令する。
【００３０】
制御部６は、推定部５における推定結果に基づいてアキューム装置Ａを制御する。例えば、制御部６は、アキューム装置Ａに設けられたコンベヤＡ１の搬送速度を増減する信号を出力する。または、制御部６は、アキューム装置Ａに設けられた仕切り板Ａ２、コンベヤＡ１、卵Ｅの方向を変更するためのガイドのうち少なくとも一つを上下左右方向に動かす信号を出力するようなものであってもよい。なお、図示しない記憶部に、推定結果と、アキューム装置Ａの制御方法及び制御する程度とが対応づけて記憶されており、制御部６はこの情報をもとに制御を行う。ここで、推定結果に対応付けられたアキューム装置Ａの制御方法等は、仕切り板Ａ２の上流側で渋滞が発生しておらず、処理装置Ｐへの充填率が１００％に近い状態にするためのものである。
【００３１】
本実施形態の学習モデル記憶部１、状態観測部２、ラベル取得部３、学習部４、推定部５、制御部６、データ記憶部７、入出力部８は、ＣＰＵ、内部メモリ、入出力インターフェース、ＡＤ変換部等の専用または汎用のコンピュータにより構成されている。そして、内部メモリに格納されたアキューム装置制御用のプログラムにしたがってＣＰＵやその他の周辺機器が協働することによって、学習モデル記憶部１と、状態観測部２と、ラベル取得部３、学習部４、推定部５、制御部６、データ記憶部７、入出力部８としての機能が発揮される。また、学習モデル記憶部１と、状態観測部２と、ラベル取得部３、学習部４、推定部５、制御部６、データ記憶部７、入出力部８とは、物理的に一体のコンピュータにより構成されたものであってもよいし、それぞれ物理的に別体をなすコンピュータにより構成されたものであってもよい。
【００３２】
次に、図６及び図７を用いて、学習方法として教師なし学習を用いた場合における本発明のアキューム装置制御システム１０の実施形態について説明する。本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、多くの部分について、図１〜図５を用いて説明した教師あり学習を用いた場合の実施形態と類似している。以下では、図１〜図５を用いて説明した実施形態と異なる部分を説明する。
【００３３】
＜学習モード、教師なし学習＞
本実施形態のアキューム装置制御システム１０が備える学習部４は、状態観測部２がデータ記憶部７から取得した、アキューム装置Ａ上の卵分布情報を入力データとした教師なし学習を行って処理装置Ｐへの送卵状況が良好である場合のクラスタを学習結果として作成し、その学習結果を学習モデル記憶部１へ記憶する。教師なし学習では、入力データのみを大量に学習装置に与えることで、入力データがどのような分布をしているか学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して圧縮、分類、整形などを行うことができる。本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、教師なし学習のアルゴリズムとして、例えば、主成分分析、サポートベクタマシン、ニューラルネットワークなどを用いてもよく、また、ニューラルネットワークの中間層９２を複数にして深層学習の手法を用いるようにしてもよい。
【００３４】
図６に示すように、主に学習モードで用いる本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、学習部４と、状態観測部２と、学習モデル記憶部１とを備える。
【００３５】
学習部４は、状態観測部２が作成した入力データを用いた教師なし学習により、卵分布情報に基づくクラスタを作成した学習モデル９を構築する。本実施形態の学習部４が構築する学習モデル９は、送卵状況が良好である時点のアキューム装置Ａ上の卵分布情報を用いて構築される。そして、学習モデル記憶部１は、学習部４で構築された学習モデル９を記憶する。
【００３６】
状態観測部２は、データ記憶部７に記憶されているデータの中から入力データを作成し、作成した入力データを学習部４へ出力する。
【００３７】
＜予測モード、教師なし学習＞
図７に示すように、本実施形態のアキューム装置制御システム１０が備える推定部５は、学習モデル記憶部１に記憶された学習モデル９を用いて、状態観測部２から入力された入力データ（アキューム装置Ａ上の卵分布情報）と、処理装置Ｐへの送卵状況が良好である時点のクラスタとの距離とを判定することにより、処理装置Ｐへの送卵状況の推定を行う。推定部５は、入力データと、処理装置Ｐへの送卵状況が良好である時点のアキューム装置Ａ上の卵分布情報のクラスタ（の中心）からの距離が、予め定めた所定の閾値以下である場合には、処理装置Ｐへの送卵状況が良好であると推定し、予め定めた所定の閾値より大きい場合には、処理装置Ｐへの送卵状況が悪化していると推定する。
【００３８】
このようにして、推定部５は、アキューム装置Ａ上の卵分布情報に基づいて作成された入力データを用いた処理装置Ｐへの送卵状況の推定結果を入出力部８に対して出力する。入出力部８は、推定部５から入力された推定結果が、処理装置Ｐへの送卵状況が不良であることを示している場合には、制御部６に対してアキューム装置Ａを制御するように指令する。
【００３９】
以上説明したように、本実施形態のアキューム装置制御システム１０は、鶏舎から集められる卵Ｅを複数列に並べて処理する処理装置Ｐの上流側に配置されるアキューム装置Ａを制御するシステムであって、学習モデル記憶部１と、状態観測部２と、推定部５と、制御部６とを備える。学習モデル記憶部１は、アキューム装置Ａ上の卵Ｅの分布状況を含む卵分布情報に基づく機械学習により構築された学習モデル９を記憶する。状態観測部２は、処理装置Ｐの運転中に取得されたデータから卵分布情報を取得し、取得した卵分布情報に基づいて入力データを作成する。推定部５は、学習モデル９を用いて、状態観測部２が作成した入力データから処理装置Ｐへの送卵状況を推定する。制御部６は、推定部５における推定結果に基づいてアキューム装置Ａを制御する。このようなものであるため、アキューム装置Ａを適切に制御することができ、処理装置Ｐへの卵Ｅの供給量を安定させることが可能となる。
【００４０】
教師あり学習により学習モデル９を構築する場合には、アキューム装置制御システム１０は、さらに、ラベル取得部３と、学習部４とを備える。ラベル取得部３は、処理装置Ｐの運転中に取得されたデータから、状態観測部２が作成した入力データに対応する処理装置Ｐへの送卵状況を示す教師データを取得する。学習部４は、状態観測部２が作成した入力データと、ラベル取得部３が取得した教師データとを用いた教師あり学習により学習モデル９を構築する。そして、学習モデル記憶部１は、学習部４で構築された学習モデル９を記憶する。
【００４１】
教師なし学習により学習モデル９を構築する場合には、アキューム装置制御システム１０は、さらに、学習部４を備える。学習部４は、状態観測部２が作成した入力データを用いた教師なし学習により卵分布情報に基づくクラスタを作成した学習モデル９を構築する。そして、学習モデル記憶部１は、学習部４で構築された学習モデル９を記憶する。
【００４２】
なお、本発明は上述した実施形態に限られない。
【００４３】
アキューム装置制御システム１０は、学習及び利用を共通の装置を用いて実行してもよいし、別々の装置を用いて実行してもよい。例えば、学習部４が構築して学習モデル記憶部１に記憶する学習モデル９自体は学習結果を示すデータの集合であるため、図示しない外部記憶装置やネットワークなどを介して学習モデル９を他のアキューム装置制御システム１０との間で共有するように構成してもよい。学習モデル９の共有方法は、特定の方法には限られず、例えば、学習モデル９をメーカーが設置したサーバ上に記憶しておき、顧客のアキューム装置制御システム１０の間で共有できるようなものであってもよい。
【００４４】
入力データは、卵分布情報に加えて、モータ等の駆動装置の負荷に関する情報、処理装置Ｐの処理能力に関する情報、コンベヤＡ１の速度などのアキューム装置Ａに関する情報、卵Ｅの種類、大きさ、汚れ具合などの卵Ｅの性状に関する情報、または、鶏舎に関する情報などが含まれてもよい。処理装置Ｐの処理能力に関する情報は、例えば、１時間当たりに処理可能な卵Ｅの個数、または、処理装置Ｐに用いられるコンベヤの速度などである。アキューム装置Ａに関する情報は、アキューム装置Ａが複数のコンベヤで構成されている場合、特定のコンベヤの速度であってもよいし、複数のコンベヤのそれぞれの速度であってもよい。アキューム装置制御システム１０は、通信インターフェースや通信ネットワークを介して、処理装置Ｐの処理能力に関する情報、アキューム装置Ａに関する情報、卵Ｅの性状に関する情報、または鶏舎に関する情報などの情報を取得し、当該情報に応じて、制御部６で卵分布情報に応じてアキューム装置Ａの制御を行う基準を調整する調整部を備えていてもよい。
【００４５】
卵分布情報は、コンベヤＡ１上にセンサ（例えば、光電センサやリミットスイッチ等の接触型のセンサ）を設けておき、当該センサを用いて収集された情報であってもよい。また、コンベヤＡ１内に重量計を内蔵しておき、該重量計を用いて収集された卵Ｅの重さ情報であってもよい。また、電流値を用いて収集されたコンベヤＡ１の駆動装置（モータ）の負荷トルクを、卵分布情報として利用してもよい。
【００４６】
アキューム装置Ａは、図８及び図９に示すようなものであってもよい。アキューム装置Ａは、コンベヤＡ１と、仕切り板Ａ２と、滞留部Ａ３とを備え、滞留部Ａ３としてバーコンベヤＡ３１を備えていない点が上述したものと異なる。なお、アキューム装置Ａは、図示したもの以外にも種々変更可能である。
【００４７】
卵の処理装置Ｐは、方向整列装置には限られず、鶏舎から集められる卵Ｅを複数列に並べて処理するものであればどのようなものであってもよい。
【００４８】
また、アキューム装置制御システムは、ルールに基づいた推定と学習モデルを用いた推定とを組み合わせることにより、適切な推定を行い、適切にアキューム装置を制御することを可能にしてもよい。ルールに基づいた推定は、学習モデルを用いる方法とは別の方法で卵分布情報を求めるもので、例えば、卵の渋滞をセンサで検出するなど従来知られている方法により行われる。
【００４９】
今回開示された実施の形態は例示であってこれに制限されるものではない。本発明は上記で説明した範囲ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明は、鶏舎から集められる卵を複数列に並べて処理する処理装置の上流側に配置されるアキューム装置に利用することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１０…アキューム装置制御システム
１…学習モデル記憶部
２…状態観測部
３…ラベル取得部
４…学習部
５…推定部
６…制御部
Ａ…アキューム装置
Ｐ…処理装置
Ｅ…卵
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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