(57)【要約】【課題】  形状に係る特徴量を抽出するだけで、予め設定された条件を満たす物体の組合せを自動で識別できるようにして、処理効率の向上を図る。【解決手段】  複数のサンプル物体の個別の形状に係る個別特徴量に基づいて予め算出された組合せ特徴量に対して、予め設定された条件に対応して付されたラベルを有した標本データが付与され、この標本データから種々の組合せ特徴量に対してラベルを付すための判断基準を導出する判断基準導出手段１１と、これを記憶する判断基準記憶手段１２とを備えた機械学習部１０を備え、物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出する個別特徴量抽出手段１３と、組合せ特徴量を算出する組合せ特徴量算出手段１６とを設け、機械学習部１０は、判断基準に基づいて組合せ特徴量算出手段１６が算出した組合せ特徴量に付されるラベルを識別するラベル識別手段１７を備えた。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物体における予め設定された条件を満たす該物体の組合せを識別する物体の組合せ識別装置において、
複数のサンプル物体の個別の形状に係る個別特徴量に基づいて予め算出され上記複数のサンプル物体相互の組合せに係る組合せ特徴量を有するとともに、該各組合せ特徴量に対して上記予め設定された条件に対応して付されたラベルを有した標本データが付与され、該標本データから種々の組合せ特徴量に対してラベルを付すための判断基準を導出する判断基準導出手段と、該判断基準導出手段が導出した判断基準を記憶する判断基準記憶手段とを備えた機械学習部を備え、
物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出する個別特徴量抽出手段を設け、
該個別特徴量抽出手段が抽出した個別特徴量から物体相互の組合せに係る組合せ特徴量を算出する組合せ特徴量算出手段を設け、
上記機械学習部は、上記判断基準記憶手段が記憶した判断基準に基づいて上記組合せ特徴量算出手段が算出した組合せ特徴量に付されるラベルを識別するラベル識別手段を備えたことを特徴とする物体の組合せ識別装置。
【請求項２】
上記物体の組合せは、複数種の形状タイプの組合せを含むことを特徴とする請求項１記載の物体の組合せ識別装置。
【請求項３】
上記物体の組合せは、同種の形状タイプの組合せを含むことを特徴とする請求項１または２記載の物体の組合せ識別装置。
【請求項４】
上記機械学習部は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）、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、ディープラーニング手法などから選択される１つ若しくは複数の組合せで構成されることを特徴とする請求項１記載の物体の組合せ識別装置。
【請求項５】
上記個別特徴量抽出手段は、複数の物体を撮像する撮像部と、該撮像部からの画像データから物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出する画像処理部とを備えたことを特徴とする請求項１乃至４何れかに記載の物体の組合せ識別装置。
【請求項６】
上記撮像部は、対象になる複数の物体を一度に撮像し、上記画像処理部は、上記一度に撮像して得られた全体画像データから各物体の画像データを切出して物体毎の画像データを作成し、該物体毎の画像データから物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出することを特徴とする請求項５記載の物体の組合せ識別装置。
【請求項７】
対象となる複数の物体から、予め設定された条件を満たす組合せの物体を取出す物体の取出し装置において、
上記請求項１乃至６何れかに記載の物体の組合せ識別装置と、
取出し指令に基づいて特定した組合せの物体を取り出す物体取出し機構と、
該物体取出し機構を制御する制御部とを備え、
該制御部は、該物体の組合せ識別装置の上記ラベル識別手段が識別したラベルから、取出すべき組合せのラベルを選択するラベル選択手段と、
該ラベル選択手段が選択したラベルに対応した特定の組合せの物体を取り出す取出し指令を上記物体取出し機構に送出する取出し指令送出手段とを備えたことを特徴とする物体の取出し装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の物体において予め設定された条件を満たす物体の組合せを自動で識別する物体の組合せ識別装置及びこれを備えた物体の取出し装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、例えば、魚介類や農産物等からなる物体を容器等に包装する際、複数の物体を組合せて包装することを行うことがある。この場合、組合せた複数の物体が、できるだけ目標の大きさ範囲及び重量範囲内になるように、その組合せ選択を行うようにしている。例えば、図９に示すように、物体Ｗとしてのサンマ蒲焼片の缶詰を製造するラインにおいては、頭を切断したサンマの開きを腹側片Ｗ（Ｈ）と尾側片Ｗ（Ｔ）に分割切断し、これらを焼成し、それから、腹側片Ｗ（Ｈ）と尾側片Ｗ（Ｔ）とを所定の重量範囲内入るように組合せて、缶Ｃに入れ、その後封をして加熱などの所定の処理を行っている。缶Ｃへの投入においては、焼成した腹側片Ｗ（Ｈ）及び尾側片Ｗ（Ｔ）を順次コンベアで流し、作業員が、これら腹側片Ｗ（Ｈ）及び尾側片Ｗ（Ｔ）を把持することでこれらの部位判別・重量感を得、経験則により所定の重量範囲内に入る適正と思われる腹側片Ｗ（Ｈ）と尾側片Ｗ（Ｔ）との組合せを識別し、この適正と思われる組合せの腹側片Ｗ（Ｈ）及び尾側片Ｗ（Ｔ）を缶Ｃに投入している。ところで、この腹側片Ｗ（Ｈ）及び尾側片Ｗ（Ｔ）の形状識別と、適正重量であるか否かの判別は、作業員の熟練を必要とするので、自動化が望まれる。
【０００３】
従来、物体の組合せの識別を自動で行う技術としては、例えば、特許文献１（特開２００８−３０９５３８号公報）に掲載されたものが知られている。これは、物体を個別計量して、その重量ランクを判定し、同一重量ランク内で所定重量となる組合せを選択するものである。具体的には、予め計量された物品は、制御部で複数の重量ランク（２Ｌ，Ｌ，Ｍ，２Ｓ，Ｓの５ランク）のいずれに該当するか判定され、同一重量ランク内で所定重量（Ｗｋｇ±α，±αは許容誤差）となるように組合せ選択される。例えば重量ランクＬは、それに対応する目標個数３個で所定重量Ｗｋｇ±αとなるように組合せ選択される。組合せ選択された物品は、一旦まとめられて受箱へ排出される。
【０００４】
また、従来おいては、特許文献２（特開昭６３−２９３４０４号公報）に掲載された技術も知られている。これは、物体をカメラで撮像し、その撮像データから物体の大きさを算出するとともに、重量も演算により算出し、これにより、等級分けしている。そのため、例えば等級ごとの包装等に供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−３０９５３８号公報
【特許文献２】特開昭６３−２９３４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記前者の特許文献１記載の従来のシステムにおいては、物体を個別計量して、その重量ランクを判定し、同一重量ランク内で所定重量となる組合せを自動選択しているものの、物体の形状が略相似形の同一の形状タイプの場合は良いが、複数種の形状タイプの物体が混在し、異種形状の組合せを選択する場合には、形状判断を行っていないので、これに対応することができないという問題があった。
【０００７】
これを解決するために、上記後者の特許文献２記載の従来の技術を用い、物体をカメラで撮像し、その撮像データから物体の形状を識別し、重量も演算により算出し、これにより、適正な組合せを得ることが考えられる。しかしながら、個々の物体の形状及び重量を演算により算出するようにしても、更に、これらの物体の組合せにおいても逐一その重量を演算して、適正重量範囲に入るか否かの判定を行わなければならないので、それだけ、演算のためのプログラミングが必要になることから、処理効率が悪くなる。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、形状に係る特徴量を抽出するだけで、予め設定された条件を満たす物体の組合せを自動で識別できるようにして、処理効率の向上を図った物体の組合せ識別装置及びこれを備えた物体の取出し装置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】
このような目的を達成するための本発明の物体の組合せ識別装置は、複数の物体における予め設定された条件を満たす該物体の組合せを識別する物体の組合せ識別装置において、
複数のサンプル物体の個別の形状に係る個別特徴量に基づいて予め算出され上記複数のサンプル物体相互の組合せに係る組合せ特徴量を有するとともに、該各組合せ特徴量に対して上記予め設定された条件に対応して付されたラベルを有した標本データが付与され、該標本データから種々の組合せ特徴量に対してラベルを付すための判断基準を導出する判断基準導出手段と、該判断基準導出手段が導出した判断基準を記憶する判断基準記憶手段とを備えた機械学習部を備え、
物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出する個別特徴量抽出手段を設け、
該個別特徴量抽出手段が抽出した個別特徴量から物体相互の組合せに係る組合せ特徴量を算出する組合せ特徴量算出手段を設け、
上記機械学習部は、上記判断基準記憶手段が記憶した判断基準に基づいて上記組合せ特徴量算出手段が算出した組合せ特徴量に付されるラベルを識別するラベル識別手段を備えた構成としている。
【００１０】
本発明が適用できる物体としては、例えば、食品、農水産物、医薬品、種々の工業製品等、様々なものが挙げられ、何れにも本発明を適用できる。
ここで、予め設定された条件は、例えば、特定の形状のみの組合せの条件をはじめ、どのような形状の組合せであっても、形状に係る特徴量がある他の物理量で関連付けられる条件であれば、適宜に定めることができる。
また、本技術は、熟練作業者，職人が、自らの経験によって築き上げた判断基準によって、組合せの選別を行うようなものに対しても適用可能である。どのような組合せをどのように選別したかという実際の作業結果を、標本データとすることができる。この場合の「予め設定された条件」は、職人の経験に基づいた判断基準ということになり、熟練作業者のスキルをロボットが獲得できるようになる。そのため、所謂「技術の伝承」を、容易に行うことができるようになる。
【００１１】
この構成においては、先ず、予め、標本データを作成しておく。標本データの作成においては、複数のサンプル物体の個別の形状に係る個別特徴量（個別特徴ベクトル）を抽出する。次に、複数のサンプル物体相互の組合せに係る組合せ特徴量（組合せ特徴ベクトル）を算出する。そして、この各組合せ特徴量に対して予め設定された条件に対応したラベルを付す。これにより、機械学習部においては、判断基準導出手段が、この標本データから種々の組合せ特徴量に対してラベルを付すための判断基準（識別関数）を導出し、判断基準記憶手段がこれを記憶する。
【００１２】
そして、対象の複数の物体について、個別特徴量抽出手段が、物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出する。次に、組合せ特徴量算出手段が、個別特徴量抽出手段が抽出した個別特徴量から物体相互の組合せに係る組合せ特徴量を算出する。その後、機械学習部において、ラベル識別手段が、判断基準記憶手段に記憶された判断基準（識別関数）に基づいて組合せ特徴量算出手段が算出した組合せ特徴量に付されるラベルを識別する。
【００１３】
これにより、機械学習により、付されたラベルから、予め設定された条件に対応した物体の組合せを識別することができる。この場合、物体の形状に係る特徴量を抽出するだけで、予め設定された条件を満たす物体の組合せを自動で識別でき、即ち、例えば重量などの他の物理量に変換して演算するステップを省くことができ、そのため、処理効率を向上させることができる。
【００１４】
本発明においては、上記物体の組合せは、複数種の形状タイプの組合せを含む構成とすることができる。あるいはまた、本発明においては、上記物体の組合せは、同種の形状タイプの組合せを含む構成とすることができる。この場合、形状タイプごとに密度が同じ若しくは略同じ場合には、ラベルを付すための判断材料として、例えば、物体個々の３次元形状情報，物体個々の重量，物体の組合せの所定の重量範囲を用いることができる。
【００１５】
そして、本発明においては、上記機械学習部は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）、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、ディープラーニング手法などから選択される１つ若しくは複数の組合せで構成される。
【００１６】
更に、本発明においては、個別特徴量抽出手段は、複数の物体を撮像する撮像部と、撮像部からの画像データから物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出する画像処理部とを備えて構成することができる。
【００１７】
この場合、上記撮像部は、対象になる複数の物体を一度に撮像し、上記画像処理部は、上記一度に撮像して得られた全体画像データから各物体の画像データを切出して物体毎の画像データを作成し、該物体毎の画像データから物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出することが有効である。
【００１８】
そして、上記目的を達成するための物体の取出し装置は、対象となる複数の物体から、予め設定された条件を満たす組合せの物体を取出す物体の取出し装置において、
上記請求項１乃至６何れかに記載の物体の組合せ識別装置と、
取出し指令に基づいて特定した組合せの物体を取り出す物体取出し機構と、
該物体取出し機構を制御する制御部とを備え、
該制御部は、該物体の組合せ識別装置の上記ラベル識別手段が識別したラベルから、取出すべき組合せのラベルを選択するラベル選択手段と、
該ラベル選択手段が選択したラベルに対応した特定の組合せの物体を取り出す取出し指令を上記物体取出し機構に送出する取出し指令送出手段とを備えた構成としている。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、機械学習により、付されたラベルから、予め設定された条件に対応した物体の組合せを識別することができる。この場合、物体の形状に係る特徴量を抽出するだけで、予め設定された条件を満たす物体の組合せを自動で識別でき、即ち、例えば重量などの他の物理量に変換して演算するステップを省くことができ、そのため、処理効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る物体の組合せ識別装置及びこれを備えた物体の取出し装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る物体の組合せ識別装置の個別特徴量抽出手段の構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る物体の組合せ識別装置において機械学習部の学習時における工程を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る物体の組合せ識別装置における処理工程を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例に係る物体の取出し装置の適用例を示す図である。
【図６】本発明の試験例に係り、複数のサンプル物体（サンマの蒲焼片）の個別の形状に係る個別特徴量を示す表図である。
【図７】本発明の試験例に係り、複数のサンプル物体（サンマの蒲焼片）の複数のサンプル物体相互の組合せに係る組合せ特徴量及びこの各組合せ特徴量に対して付されたラベルを有した標本データを示す表図である。
【図８】本発明の試験例に係り、決定木を用いた交差検定の検定結果を示す図である。
【図９】本発明が適用される物体の一例（サンマの蒲焼片）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、添付図面に基づいて、本発明の実施の形態に係る物体の組合せ識別装置及びこれを備えた物体の取出し装置について詳細に説明する。
図１及び図２に示すように、本発明の実施の形態に係る物体の取出し装置Ｓは、コンベア１で搬送される所定数の対象となる複数の物体Ｗから、予め設定された条件を満たす組合せの物体Ｗを取出して、別のコンベア２で搬送される容器Ｃに入れる装置であり、本発明の実施の形態に係る物体の組合せ識別装置Ｋと、取出し指令に基づいて特定した組合せの物体Ｗを順次取り出す物体取出し機構３と、物体取出し機構３を制御する制御部４とを備えて構成されている。
【００２２】
物体Ｗの組合せは、複数種の形状タイプの組合せを含むことができる。また、物体Ｗの組合せは、同種の形状タイプの組合せを含むことができる。実施の形態では、物体Ｗの組合せは、略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）と略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）との２種の形状タイプの組合せであって、所定の重量範囲に入る組合せにしている。
【００２３】
実施の形態に係る物体の組合せ識別装置Ｋは、ＣＰＵやメモリ等から構成され、図１に示すように、複数の物体Ｗにおける予め設定された条件を満たす物体Ｗの組合せを識別する。実施の形態では、略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）と略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）との２種の形状タイプの組合せであって、所定の重量範囲に入る組合せを適合する組合せとして識別する。
【００２４】
図１に示すように、本識別装置Ｋは、機械学習部１０を備えている。機械学習部１０は、複数のサンプル物体Ｗの個別の形状に係る個別特徴量（個別特徴ベクトル）に基づいて予め算出され複数のサンプル物体Ｗ相互の組合せに係る組合せ特徴量（組合せ特徴ベクトル）を有するとともに、各組合せ特徴量に対して上記予め設定された条件に対応して付されたラベルを有した標本データが付与され、標本データから種々の組合せ特徴量に対してラベルを付すための判断基準を導出する判断基準導出手段１１と、この判断基準導出手段１１が導出した判断基準を記憶する判断基準記憶手段１２とを備えて構成されている。
【００２５】
機械学習部１０は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）、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、ディープラーニング手法などから選択される１つ若しくは複数の組合せで構成される。
【００２６】
標本データの作成においては、図３に示すフローチャートを用い、複数のサンプル物体Ｗの個別の形状に係る個別特徴量（個別特徴ベクトル）を抽出する（Ｓ１１）。次に、複数のサンプル物体Ｗ相互の組合せに係る組合せ特徴量（組合せ特徴ベクトル）を算出する（Ｓ１２）。そして、この各組合せ特徴量に対して予め設定された条件に対応したラベルを付す（Ｓ１３）。実施の形態では、略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）と略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）との２種の形状タイプの組合せであって、所定の重量範囲に入る組合せのものに、適合するラベルを付す。これにより、機械学習部１０において、判断基準導出手段１１は、この標本データから種々の組合せ特徴量に対して適合するラベルを付すための判断基準（識別関数）を導出する。個別特徴量，組合せ特徴量としては、例えば、高さ寸法，面積，体積等からなる３次元形状計測情報を用いることができる。判断基準記憶手段１２は、判断基準導出手段１１が導出した判断基準を記憶する。
【００２７】
また、本識別装置Ｋは、物体Ｗ個々の形状に係る個別特徴量を抽出する個別特徴量抽出手段１３を備えている。個別特徴量抽出手段１３は、図２に示すように、複数の物体Ｗを撮像するカメラからなる撮像部１４と、撮像部１４からの画像データから物体Ｗ個々の形状に係る個別特徴量を抽出するする画像処理部１５とを備えて構成されている。撮像部１４は、対象になる複数の物体Ｗを一度に撮像し、画像処理部１５は、一度に撮像して得られた全体画像データから各物体Ｗの画像データを切出して物体Ｗ毎の画像データを作成し、物体Ｗ毎の画像データから物体Ｗ個々の形状に係る個別特徴量を抽出する。
【００２８】
更に、本識別装置Ｋは、個別特徴量抽出手段１３が抽出した個別特徴量から物体Ｗ相互の組合せに係る組合せ特徴量を算出する組合せ特徴量算出手段１６を備えている。
そして、機械学習部１０は、判断基準記憶手段１２に記憶した判断基準に基づいて組合せ特徴量算出手段１６が算出した組合せ特徴量に付されるラベルを識別するラベル識別手段１７を備えている。実施の形態では、略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）と略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）との２種の形状タイプの組合せであって、所定の重量範囲に入る組合せの組合せに付されるラベルを識別する。
【００２９】
また、実施の形態に係る取出し装置Ｓにおいては、物体取出し機構３は、例えば把持ハンドを有したロボットからなり、略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）及び略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）を把持して容器Ｃに入れる。制御部４は、図１に示すように、物体Ｗの組合せ識別装置Ｋにおいて、機械学習部１０のラベル識別手段１７が識別したラベルから、取出すべき組合せのラベルを選択するラベル選択手段２０と、ラベル選択手段２０が選択したラベルに対応した特定の組合せの物体Ｗを搬送方向上位にある物体Ｗから取り出す取出し指令を物体取出し機構３に送出する取出し指令送出手段２１とを備えて構成されている。尚、取出されなかった物体Ｗは、例えば、コンベア１から排出して回収し、再度、コンベア１上に供給することができる。
【００３０】
従って、実施の形態に係る取出し装置Ｓにおいては、先ず、実施の形態に係る物体Ｗの識別装置Ｋによる識別が行われる。本識別装置Ｋにおいては、図４に示すフローチャートを用い、対象の複数の物体Ｗについて、個別特徴量抽出手段１３が、物体Ｗ個々の形状に係る個別特徴量を抽出する（Ｓ２１）。次に、組合せ特徴量算出手段１６が、個別特徴量抽出手段１３が抽出した個別特徴量から物体Ｗ相互の組合せに係る組合せ特徴量を算出する（Ｓ２２）。その後、ラベル識別手段１７が、判断基準記憶手段１２が記憶した判断基準（識別関数）に基づいて組合せ特徴量算出手段１６が算出した組合せ特徴量に付されるラベルを識別する（Ｓ２３）。
【００３１】
これにより、機械学習により、付されたラベルから、予め設定された条件に対応した物体Ｗの組合せを識別することができる。この場合、物体Ｗの形状に係る特徴量を抽出するだけで、予め設定された条件を満たす物体Ｗの組合せを自動で識別でき、即ち、例えば重量などの他の物理量に変換して演算するステップを省くことができ、そのため、処理効率を向上させることができる。
【００３２】
次に、実施の形態に係る取出し装置Ｓにおいて、制御部４は、ラベル選択手段２０により、物体Ｗの組合せ識別装置Ｋのラベル識別手段１７が識別したラベルから、取出すべき組合せのラベルを選択する。それから、取出し指令送出手段２１から、ラベル選択手段２０が選択したラベルに対応した特定の組合せの物体Ｗを取り出す取出し指令を物体取出し機構３に送出する。これにより、物体取出し機構３は、取出し指令に基づいて、ラベル選択手段２０が特定した組合せの物体Ｗのうち、搬送方向上位にある物体Ｗから最適な組合せに係る物体Ｗを取出して、容器Ｃに入れる。
【実施例】
【００３３】
次に、実施例に係る取出し装置Ｓについて説明する。図５に示すように、この取出し装置Ｓは、物体Ｗとしてのサンマ蒲焼片の缶詰を製造するラインに用いられる。このラインにおいては、図９も参照し、頭を切断したサンマの開きを腹側片（略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ））と尾側片（略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ））に分割切断し、これらを焼成し、それから、上記と同様の識別装置Ｋにより、腹側片Ｗ（Ｈ）と尾側片Ｗ（Ｔ）との所定の重量範囲内に入る組合せを識別し、制御部４により取出し機構３を制御して、最適な組合せの腹側片Ｗ（Ｈ）及び尾側片Ｗ（Ｔ）を缶に入れ、その後封をして加熱などの所定の処理を行っている。物体取出し機構３は、２台のロボット３ａ，３ｂからなり、コンベア上流側のロボット３ａは、先に、略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）を把持して容器Ｃに入れ、コンベア下流側のロボット３ｂは、略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）を把持して容器Ｃに入れる。これによれば、上記と同様の作用，効果を奏する。
【００３４】
＜試験例＞
（１）個別特徴量（個別特徴ベクトル）
物体の識別装置Ｋに係り、上記のサンマ蒲焼片を用いて試験を行った。先ず、サンマ蒲焼片を腹側片９７片、尾側片８３片ずつについて、定規・計量器によって計測した。形状に係る計測は、３次元形状計測手法によって、サンマ蒲焼片の平均の高さ、面積（大きさ）、体積（面積×平均の高さ）を抽出した。具体的には、先ず、サンマ片（尾・腹すべて）の三次元形状計測および重量の測定を行い、データ処理後の結果をcsv形式で以下のようにまとめた。
【００３５】
使用したサンマ片・・・腹側片９７片，尾側片８３片
特徴量１・・・平均高さ[ｍｍ]
特徴量２・・・水平投影面積[ｍｍ2]
特徴量３・・・体積[ｍｍ3]
部位・・・Ｈ：サンマ腹側片，Ｔ：サンマ尾側片
結果を図６に示す。
【００３６】
（２）組合せ特徴量（組合せ特徴ベクトル）と標本データ
その後、上記のデータシートを専用のアプリケーション（ＭＡＴＨＷＯＲＫＳ社製「ＭＡＴＬＡＢ Ｒ２０１６b」）を用いて作成したプログラムに読み込ませ、サンマ片すべて（１８０片）の総当りを行い、部位が同じか否か、重量がどうなっているかの評価ラベルを付した。以上の処理を行ったデータシートを専用のアプリケーションからcsv形式で出力した。結果を図７に示す。
【００３７】
図７において、評価ラベルは以下の通りである。
０・・・サンマ片の部位が尾と尾，または腹と腹の組合せ
１・・・サンマ片の部位が尾と腹，または腹と尾の組合せかつ総重量Ｇが（９３ｇ＞Ｇ＞７３ｇ）
２・・・サンマ片の部位が尾と腹，または腹と尾の組合せかつ総重量Ｇが（Ｇ≦７３ｇ）
３・・・サンマ片の部位が尾と腹，または腹と尾の組合せかつ総重量Ｇが（Ｇ≧９３ｇ）
【００３８】
以上のデータシートを上記の専用のアプリケーション（ＭＡＴＨＷＯＲＫＳ社製「ＭＡＴＬＡＢ Ｒ２０１６b」）に含まれる分類学習器すべてに読み込ませ、解析を実行した。上記に記載したデータシートの特徴量で分類学習器によって、予測される評価がデータシートの評価とあっているか否かを解析した。このとき、分類学習器の解析結果が今回用いた母集団に対し、妥当であるか否かを確認するために交差検定を用いた（交差検定の分割数は５分割）。
【００３９】
機械学習（バギング決定木）での結果（混合行列）を図８に示す。この結果から、識別の正解率が９７．６％（対角行列の和）であることが分かった。
【００４０】
また、現場実験として女性の作業者二人に尾（８０片）に対する腹８０片の組合せ評価（３段階：重い、丁度よい、軽い）を、各片に触れることなく視覚情報のみで行ったところ、その正解率は５２．４％であった。さらにこの二人が同一の尾（９片）に対する腹８０片の組合せ評価を行い、一人が「重い（軽い）」と評価した組合せに対してもう一人が反対の「軽い（重い）」と評価する率は１．９％であった。
【００４１】
以上の結果から考察すると、視覚情報のみを用いた組合せ評価では、機械学習による識別正解率（９７．６%）は女性の作業者による正解率（５２．４%）を上回り、女性の作業者２名による正反対の組合せ評価結果でみられるばらつき（１．９%）は、機械学習であればなくなり、作業者間のばらつきを低減しつつ、高い作業効率を提供することが分かった。
【００４２】
また、従来から、熟練作業員はサンマ蒲焼片を把持することで部位判別・重量感を得て、これによる定量充填作業を実施する。その正解率は９０％程度である。しかしながら、実験から、把持せずに視覚情報のみによる定量充填の組合せ作業の正解率は５２．４％となり、定量充填作業での重量情報の重要性が確認された。一般に、ロボット化する場合、ロボットハンド部に力覚（重量）センサを搭載し、各サンマ蒲焼片の重量を記憶し、これに適合しそうなサンマ蒲焼片を見つけることになるが、力覚センサに依存した系ではハンド部がピックアップするまで重量がわからないことになる。これは本定量充填作業の効率化を阻害する要因となる。よって、本発明によれば、物体個々の形状に関する個別特徴量を抽出し、予め設定された条件を満たす物体の最適組合せを学習しておくことでタクトタイムの削減を行うことができるとともにタイムロスのない作業効率を提供することができる。本発明は、「重量」を直接扱わずに、形状データのみの組合せから、規定値内かそれとも外れているか（外れているとすれば軽いのか、重いのか）を判断することができ、処理効率を向上させることができるのである。
【００４３】
尚、上記実施の形態において、個別特徴量抽出手段は、撮像部からの画像データから物体個々の形状に係る個別特徴量を抽出するようにしているが、必ずしもこれに限定されるものではなく、例えば、光学センサや超音波センサ等の各種センサを始め、自動計測可能な定規等の各種測定器を用いて構成しても良く、適宜変更して差支えない。
【００４４】
また、上記実施の形態においては、本発明を、略矩形状の第１の物体Ｗ（Ｈ）と略台形状の第２の物体Ｗ（Ｔ）との２種の形状タイプの組合せであって、所定の重量範囲に入る組合せの場合に適用したが、必ずしもこれに限定されるものではなく、どのような形状の組合せでも良く、適宜変更して差支えない。特に、不定形、不均一な形状にも適用できることは勿論である。また、物体Ｗとしては食品に限らず、例えば、農水産物、化粧品、医薬品、種々の工業製品等、様々な物体Ｗに適用でき、利用分野は多岐にわたり、産業上極めて有用になる。
要するに、本発明は、上述した本発明の実施の形態に限定されず、当業者は、本発明の新規な教示及び効果から実質的に離れることなく、これら例示である実施の形態に多くの変更を加えることが容易であり、これらの多くの変更は本発明の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４５】
Ｓ  物体の取出し装置
Ｋ  物体の識別装置
Ｗ  物体
Ｗ（Ｈ）略矩形状の第１の物体（サンマの腹側片）
Ｗ（Ｔ）略台形状の第２の物体（サンマの尾側片）
Ｃ  容器（缶）
１  コンベア
２  コンベア
３  物体取出し機構
４  制御部
１０  機械学習部
１１  判断基準導出手段
１２  判断基準記憶手段
１３  個別特徴量抽出手段
１４  撮像部
１５  画像処理部
１６  組合せ特徴量算出手段
１７  ラベル識別手段
２０  ラベル選択手段
２１  取出し指令送出手段
【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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