(57)【要約】      （修正有）【課題】撮像装置を用い検査対象物に不良があるか否かを判定する検査システムを提供する。【解決手段】検査対象物を搬送する搬送路、搬送される検査対象物に不良があるか否かを判定する不良判定手段を備える検査システムにおいて、不良判定手段は、搬送路で検査対象物を検知する検知センサと、検知センサによる検知に基づいて検査対象物を撮像する第１撮像手段と、第１撮像方向と異なる第２撮像方向から検査対象物を撮像する第２撮像手段と、第１画像と第２画像とを関連づけて検査対象物の全方位の画像を第３画像として生成する第３画像生成手段と、不良が存在する検査対象物の検査対象物モデル画像に検査対象物に不良が存在すると学習させる不良判定基準データとによって生成される学習データにより機械学習をさせた学習済みモデルに基づいて、検査対象物に不良があるか否かを第３画像から判定する人工知能プログラムと、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送路で搬送される検査対象物に不良があるか否かを判定する検査システムの前記搬送路に設けられて前記検査対象物を撮像する撮像装置において、
前記搬送路で搬送される前記検査対象物を検知する検知センサと、
該検知センサによる前記検査対象物の検知に基づいて第１撮像方向から該検査対象物を撮像して第１画像を生成する第１撮像手段と、
該第１撮像手段で前記検査対象物を撮像する前記第１撮像方向と異なる第２撮像方向から前記検査対象物を撮像して第２画像を生成する第２撮像手段と、
前記第１撮像手段で生成された前記第１画像と前記第２撮像手段で生成された前記第２画像とを関連づけて前記検査対象物の全方位の画像を第３画像として生成する第３画像生成手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記第１撮像手段は、
前記検知センサで前記検査対象物を検知した検知開始時に前記第１撮像方向から前記検査対象物の撮像を開始して撮像を継続するとともに前記検知センサで前記検知対象物の検知を終了した検知終了時に前記検査対象物の撮像を終了して第１画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記第１撮像手段は、
前記搬送路の下方に配置されて前記検査対象物を前記搬送路の下方から撮像することを特徴とする請求項１または２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記第２撮像手段は、
互いに異なる複数の撮像方向から前記検査対象物を撮像する複数の撮像手段を備え、
複数の前記撮像手段による複数の前記撮像方向が前記第２撮像方向として設定されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項５】
検査対象物を搬送する搬送路、及び該搬送路で搬送される前記検査対象物に不良があるか否かを判定する不良判定手段を備える検査システムにおいて、
前記不良判定手段は、
前記搬送路で搬送される前記検査対象物を検知する検知センサと、
該検知センサによる前記検査対象物の検知に基づいて第１撮像方向から該検査対象物を撮像して第１画像を生成する第１撮像手段と、
該第１撮像手段で前記検査対象物を撮像する前記第１撮像方向と異なる第２撮像方向から前記検査対象物を撮像して第２画像を生成する第２撮像手段と、
前記第１撮像手段で生成された前記第１画像と前記第２撮像手段で生成された前記第２画像とを関連づけて前記検査対象物の全方位の画像を第３画像として生成する第３画像生成手段と、
不良が存在する検査対象物が撮像された検査対象物モデル画像と該検査対象物モデル画像に撮像された検査対象物に不良が存在すると学習させる不良判定基準データとによって生成される学習データにより機械学習をさせた学習済みモデルに基づいて、前記搬送路で搬送される前記検査対象物に不良があるか否かを前記第３画像から自律的に判定する人工知能プログラムと、
を備えることを特徴とする検査システム。
【請求項６】
前記不良判定手段で不良があると判定された前記検査対象物を前記搬送路から撤去する検査対象物撤去手段を備えることを特徴とする請求項５に記載の検査システム。
【請求項７】
前記第１撮像手段は、
前記検知センサで前記検査対象物を検知した検知開始時に前記第１撮像方向から前記検査対象物の撮像を開始して撮像を継続するとともに前記検知センサで前記検知対象物の検知を終了した検知終了時に前記検査対象物の撮像を終了して第１画像を生成することを特徴とする請求項５または６に記載の検査システム。
【請求項８】
前記第１撮像手段は、
前記搬送路の下方に配置されて前記検査対象物を前記搬送路の下方から撮像することを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の検査システム。
【請求項９】
前記第２撮像手段は、
互いに異なる複数の撮像方向から前記検査対象物を撮像する複数の撮像手段を備え、
複数の前記撮像手段による複数の前記撮像方向が前記第２撮像方向として設定されることを特徴とする請求項５〜８のいずれか１項に記載の検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置及び撮像装置を用いた検査システム、特に、搬送路で搬送される検査対象物に不良があるか否かを判定する検査システムの搬送路に設けられて検査対象物を撮像する撮像装置、及びこの撮像装置を用いた検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、検査対象物を撮像し、撮像した画像に基づいて、検査対象物に不良があるか否かを判定する技術が広く知られている。例えば、特許文献１には、箱の変形を検出して箱に不良があるか否かを判定する検査システムが提案されている。
【０００３】
特許文献１の検査システムは、箱の特定の検査対象面に対して複数本のスリット光を照射する光源部、光源部が照射したスリット光を撮像するカメラ部、及びカメラ部で撮像した画像を処理して箱に不良があるか否かを判定する画像処理部を備える。
【０００４】
この画像処理部は、箱の検査対象面の端縁に照射されるスリット光の端点位置を検出し、この端点位置が予め設定された許容範囲から外れている端点の数を算出し、算出した端点の数が所定数以上であれば、その箱が不良であると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１９７１６７公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１の検査システムは、箱の特定の検査対象面に照射したスリット光を撮像した画像に基づいて箱の不良を判定することから、検査対象面以外の部分に不良がある場合に、その不良を判定することができないことが想定される。
【０００７】
しかも、箱の検査対象面の端縁に照射されるスリット光の端点位置が許容範囲内にあるか否かを検出するために、許容範囲を予め設定しておく必要があることから、検査を行う箱の種類ごとに、個別に許容範囲を設定しておく必要がある。
【０００８】
したがって、形状の異なる複数の箱に不良があるか否かを同時に判定する場合には、複数の種類の箱の形状について、スリット光が照射される端点位置の許容範囲をそれぞれ予め設定することとなることから、検査の作業性が低下することが想定される。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、検査対象物に不良があるか否かを適切に判定することができる画像を撮像することができる撮像装置、及びこの撮像装置を用いて検査対象物に不良があるか否かを効率的に判定することができる検査システムを提供することを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するための撮像装置は、搬送路で搬送される検査対象物に不良があるか否かを判定する検査システムの搬送路に設けられて検査対象物を撮像する撮像装置において、搬送路で搬送される検査対象物を検知する検知センサと、検知センサによる検査対象物の検知に基づいて第１撮像方向から検査対象物を撮像して第１画像を生成する第１撮像手段と、第１撮像手段で検査対象物を撮像する第１撮像方向と異なる第２撮像方向から検査対象物を撮像して第２画像を生成する第２撮像手段と、第１撮像手段で生成された第１画像と第２撮像手段で生成された第２画像とを関連づけて検査対象物の全方位の画像を第３画像として生成する第３画像生成手段と、を備えることを特徴としている。
【００１１】
しかも、この撮像装置の第１撮像手段は、検知センサで検査対象物を検知した検知開始時に第１撮像方向から検査対象物の撮像を開始して撮像を継続するとともに検知センサで検知対象物の検知を終了した検知終了時に検査対象物の撮像を終了して第１画像を生成することを特徴としている。
【００１２】
この撮像装置によれば、第１撮像手段及び第２撮像手段で撮像して生成した第１画像及び第２画像に基づいて、検査対象物の全方位の画像が第３画像として生成されることから、検査対象物に不良があるか否かの判定を適切に行うことができる画像を提供することができる。
【００１３】
この撮像装置の第１撮像手段は、搬送路の下方に配置されて検査対象物を搬送路の下方から撮像することを特徴としている。したがって、検査対象物において撮像しにくい部分を撮像することができる。
【００１４】
さらに、撮像装置の第２撮像手段は、互いに異なる複数の撮像方向から検査対象物を撮像する複数の撮像手段を備え、複数の撮像手段による複数の撮像方向が第２撮像方向として設定されることを特徴としている。したがって、検査対象物を多面的に撮像することができる。
【００１５】
上記課題を解決するための検査システムは、検査対象物を搬送する搬送路、及び搬送路に配置されて検査対象物に不良があるか否かを判定する不良判定手段を備える検査システムにおいて、不良判定手段は、搬送路で搬送される検査対象物を検知する検知センサと、検知センサによる検査対象物の検知に基づいて第１撮像方向から検査対象物を撮像して第１画像を生成する第１撮像手段と、第１撮像手段で検査対象物を撮像する第１撮像方向と異なる第２撮像方向から検査対象物を撮像して第２画像を生成する第２撮像手段と、第１撮像手段で生成された第１画像と第２撮像手段で生成された第２画像とを関連づけて検査対象物の全方位の画像を第３画像として生成する第３画像生成手段と、不良が存在する検査対象物が撮像された検査対象物モデル画像と検査対象物モデル画像に撮像された検査対象物に不良が存在すると学習させる不良判定基準データとによって生成される学習データにより機械学習をさせた学習済みモデルに基づいて、搬送路で搬送される検査対象物に不良があるか否かを第３画像から自律的に判定する人工知能プログラムと、を備えることを特徴としている。
【００１６】
しかも、この検査システムの第１撮像手段は、検知センサで検査対象物を検知した検知開始時に第１撮像方向から検査対象物の撮像を開始して撮像を継続するとともに検知センサで検知対象物の検知を終了した検知終了時に検査対象物の撮像を終了して第１画像を生成することを特徴としている。
【００１７】
この検査システムによれば、第１撮像手段及び第２撮像手段で撮像して生成した第１画像及び第２画像に基づいて、検査対象物の全方位の画像が第３画像として生成されることから、検査対象物に不良があるか否かの判定を適切に行うことができる画像を提供することができる。
【００１８】
この第３画像に基づいて、人工知能プログラムが、検査対象物に不良があるか否かを自律的に判定することから、検査対象物に不良があるか否かの判定を行う際の作業性を向上させることができる。
【００１９】
この検査システムは、不良判定手段で不良があると判定された検査対象物を搬送路から撤去する検査対象物撤去手段を備えることを特徴としている。これにより、不良がある検査対象物と不良がない検査対象物とが効率的に選別される。
【００２０】
この検査システムの第１撮像手段は、搬送路の下方に配置されて検査対象物を搬送路の下方から撮像することを特徴としており、さらに、第２撮像手段は、互いに異なる複数の撮像方向から検査対象物を撮像する複数の撮像手段を備え、複数の撮像手段による複数の撮像方向が前記第２撮像方向として設定されることを特徴としている。
【００２１】
したがって、検査対象物において撮像しにくい部分を撮像しかつ多面的に撮像した、検査対象物に不良があるか否かの判定を適切に行うことができる画像に基づいて、検査対象物に不良があるか否かの判定を効率的に行うことができる。
【発明の効果】
【００２２】
この発明によると、検査対象物に不良があるか否かの判定を適切に行うことができる画像を提供することができる。さらに、検査対象物に不良があるか否かの判定を行う際の作業性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態に係る検査システムの概略を説明する図である。
【図２】同じく、本実施の形態に係る検査システムの不良判定手段の概略を説明するブロック図である。
【図３】同じく、本実施の形態に係る検査システムの撮像装置の概略を説明する図である。
【図４】同じく、本実施の形態に係る検査システムの撮像装置の第１撮像手段の概略を説明する図である。
【図５】同じく、本実施の形態に係る検査システムの撮像装置の第１撮像手段によって検査対象物を撮像する場合の概略を説明する図である。
【図６】同じく、本実施の形態に係る検査システムの人工知能プログラムの処理の概略を説明するブロック図である。
【図７】本発明の他の実施の形態に係る検査システムの概略を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
次に、本発明の実施の形態について、図１〜図７に基づいて説明する。
【００２５】
なお、本実施の形態では、検査システムで不良があるか否かを判定する検査対象物が直方体状の化粧品の包装箱である場合を例として説明する。
【００２６】
図１は、本実施の形態に係る検査システムの概略を説明する図である。図示のように、検査システム１は、包装箱１００を搬送する搬送路１０、搬送路１０に配置されて搬送路１０で搬送される包装箱１００に不良があるか否かを判定する不良判定手段２０、不良判定手段２０の下流に配置される検査対象物撤去手段であるアクチュエータ３０、及び不良判定手段２０とアクチュエータ３０との間で搬送路１０に沿って配置されるディスプレイ４０を備える。
【００２７】
搬送路１０は、包装箱１００が投入される投入部１１、包装箱１００が搬出される搬出部１２、及び投入部１１と搬出部１２との間に配置される複数のベルトコンベア１３を備える。
【００２８】
この複数のベルトコンベア１３は、本実施の形態では投入部１１と搬出部１２との間で間隙を介して直列に配置され、投入部１１から投入された包装箱１００が複数のベルトコンベア１３によって搬出部１２まで搬送されて、搬出部１２において包装箱１００が搬出される。
【００２９】
このような搬送路１０における一のベルトコンベア１３と他のベルトコンベア１３とが連結される部分に、本実施の形態では、不良判定手段２０が跨設される。
【００３０】
図２は、不良判定手段２０の概略を説明するブロック図である。図示のように、不良判定手段２０は、本実施の形態では、搬送路１０で搬送される包装箱１００を撮像する撮像装置２１、撮像装置２１で生成された後述する第３画像に基づいて包装箱１００に不良があるか否かを自律的に判定する人工知能プログラム２６を備える。
【００３１】
撮像装置２１は、搬送路１０で搬送される包装箱１００を検知する検知センサ２２、検知センサ２２で包装箱１００を検知した場合に第１撮像方向から包装箱１００を撮像して第１画像を生成する第１撮像手段である第１カメラ２３、第１カメラ２３の第１撮像方向と異なる第２撮像方向から包装箱１００を撮像して第２画像を生成する第２撮像手段である第２カメラ２４、及び第１画像と第２画像とを関連づけて第３画像を生成する第３画像生成手段である第３画像生成プログラム２５を備える。
【００３２】
図３は、撮像装置２１の概略を説明する図である。図示のように、検知センサ２２は、本実施の形態では、一のベルトコンベア１３と他のベルトコンベア１３との間隙Ａにおいてベルトコンベア１３の上方に配置されてベルトコンベア１３に向かってレーザを照射する汎用の位置センサであって、ベルトコンベア１３上に投影される配置された位置における包装箱１００の有無を検知する。
【００３３】
図４は、第１カメラ２３の概略を説明する図である。図示のように、第１カメラ２３は、本実施の形態では、検知センサ２２が配置された一のベルトコンベア１３と他のベルトコンベア１３との間隙Ａにおいてベルトコンベア１３の下方に配置され、直方体状の包装箱１００がベルトコンベア１３に載置された面を、ベルトコンベア１３の下方である第１撮像方向から撮像する。
【００３４】
この第１カメラ２３は、本実施の形態では、ラインスキャンカメラで実装される。
【００３５】
図５は、第１カメラ２３によって包装箱１００を撮像する場合の概略を説明する図である。図示のように、矢線Ｆで示す搬送路１０による包装箱１００の搬送方向に沿って包装箱１００が移動して、検知センサ２２が包装箱１００を検知した検知開始時Ｓに、第１カメラ２３が包装箱１００の撮像を開始する。
【００３６】
その後、搬送方向Ｆに沿って包装箱１００が更に移動して包装箱１００の検知を終了する検知終了時Ｅに至るまでの間、第１カメラ２３による撮像が継続され、検知センサ２２が包装箱１００の検知を終了した検知終了時Ｅに、包装箱１００の撮像を終了する。
【００３７】
これにより、第１カメラ２３によって、包装箱１００におけるベルトコンベア１３に載置された面が全面に亘って撮像されて、第１画像が生成される。
【００３８】
第２カメラ２４は、図２及び図３で示すように、第１カメラ２３の第１撮像方向すなわちベルトコンベア１３の下方と異なる第２撮像方向から包装箱１００を撮像するものである。
【００３９】
この第２カメラ２４は、本実施の形態では、包装箱１００の搬送方向Ｆの前側の面を撮像する前方カメラ２４ａ、包装箱１００の搬送方向Ｆの上側の面を撮像する上方カメラ２４ｂ、包装箱１００の搬送方向Ｆの右側の面を撮像する右方カメラ２４ｃ、包装箱１００の搬送方向Ｆの左側の面を撮像する左方カメラ２４ｄ、及び包装箱１００の搬送方向Ｆの後側の面を撮像する後方カメラ２４ｅによって構成される。
【００４０】
これら第２カメラ２４を構成する各カメラ２４ａ〜２４ｅが包装箱１００を撮像する互いに異なる複数の撮像方向が、本実施の形態では第２撮像方向として設定される。
【００４１】
これらの各カメラ２４ａ〜２４ｅによって、本実施の形態では、検知センサ２２が包装箱１００を検知した検知開始時Ｓに、包装箱１００の各面（搬送方向Ｆの前側の面、搬送方向Ｆの上側の面、搬送方向Ｆの右側の面、搬送方向Ｆの左側の面、及び搬送方向Ｆの後側の面）が同時に撮像されて、第２画像が生成される。
【００４２】
この第２画像は、本実施の形態では、各カメラ２４ａ〜２４ｅによって撮像された、搬送方向Ｆの前側の面、搬送方向Ｆの上側の面、搬送方向Ｆの右側の面、搬送方向Ｆの左側の面、及び搬送方向Ｆの後側の面の５枚の画像によって構成される。
【００４３】
第３画像生成プログラム２５は、本実施の形態では、第１カメラ２３で撮像されて生成された第１画像と第２カメラ２４の各カメラ２４ａ〜２４ｅで撮像されて生成された５枚の画像で構成される第２画像とを関連づけて、包装箱１００の全方位の画像を第３画像として生成するものである。
【００４４】
この第３画像は、本実施の形態では、第１画像と５枚の画像で構成される第２画像とが関連づけられて、撮像装置２１で撮像された直方体状の包装箱１００の全ての面（６面）の画像によって構成される。
【００４５】
図６は、本実施の形態に係る人工知能プログラム２６の処理の概略を説明するブロック図である。図示ように、人工知能プログラム２６は、本実施の形態では、不良が存在する包装箱が撮像された検査対象物モデル画像Ｄ１と、この検査対象物モデル画像Ｄ１に撮像された包装箱に不良が存在すると学習させる不良判定基準データＤ２とによって、学習データＤ３を生成する。
【００４６】
検査対象物モデル画像Ｄ１は、本実施の形態では、例えば接合部分ののりづけ不足や圧着不足、汚れの存在、印字不鮮明、形くずれ等といった各種の不良が存在する包装箱を予め撮像した複数の画像によって構成される。
【００４７】
不良判定基準データＤ２は、本実施の形態では、検査対象物モデル画像Ｄ１に基づいて、検査対象物モデル画像Ｄ１を構成する複数の画像に撮像された包装箱に各種の不良が存在することを学習させるデータである。
【００４８】
この不良判定基準データＤ２は、例えば、検査対象物モデル画像Ｄ１を構成する複数の画像に撮像された包装箱にのりづけ不良が存在する場合は「ａ」に分類し、圧着不良が存在する場合は「ｂ」に分類し、汚れが存在する場合には「ｃ」に分類するといったように、検査対象物モデル画像Ｄ１を構成する複数の画像に撮像された包装箱を、その不良の態様に応じて分類する。
【００４９】
このように、検査対象物モデル画像Ｄ１に基づいて、不良の態様に対応した包装箱を不良判定基準データＤ２で学習させることによって、学習データＤ３が生成される。
【００５０】
さらに、人工知能プログラム２６は、生成した学習データＤ３で機械学習をすることによって、学習済みモデルＤ４を生成する。
【００５１】
機械学習を行う手法としては、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）等、各種のアルゴリズムが適宜用いられる。
【００５２】
このように、人工知能プログラム２６は、学習済みモデルＤ４に基づいて、搬送路１０で搬送される包装箱１００に不良があるか否かを第３画像Ｄ５から自律的に判定する。
【００５３】
人工知能プログラム２６は、包装箱１００に不良がないと判定した場合は、例えば「１」の信号を生成し、包装箱１００に不良があると判定した場合は、例えば「２」の信号を生成する。
【００５４】
アクチュエータ３０は、図１及び図２で示すように、不良判定手段２０の人工知能プログラム２６と接続されて、不良判定手段２０の下流において搬送路１０のベルトコンベア１３に隣接して配置される。
【００５５】
このアクチュエータ３０は、本実施の形態では、搬送路１０に突出する突出ピン３０ａを備える。
【００５６】
不良判定手段２０の人工知能プログラム２６が、搬送路１０で搬送される一の包装箱１００に不良があると判定して「２」の信号を生成した場合に、その信号がアクチュエータ３０に入力されると、アクチュエータ３０は、不良判定手段２０で不良があると判定された包装箱１００に向かって突出ピン３０ａを突出させて、包装箱１００を搬送路１０から撤去する。
【００５７】
ディスプレイ４０は、図１及び図２で示すように、不良判定手段２０の人工知能プログラム２６と接続されて、不良判定手段２０とアクチュエータ３０との間で搬送路１０に沿って配置される。
【００５８】
このディスプレイ４０には、本実施の形態では、作業員Ｍが監視することが可能となるように、不良判定手段２０の撮像装置２１で包装箱１００を撮像して生成した第３画像が表示される。
【００５９】
次に、本実施の形態に係る検査システム１の運用について説明する。
【００６０】
まず、搬送路１０の投入部１１から、検査対象物となる包装箱１００が投入される。投入された包装箱１００は、搬送方向Ｆに沿ってベルトコンベア１３によって搬送される。
【００６１】
包装箱１００が不良判定手段２０に搬送されると、撮像装置２１の検知センサ２２が包装箱１００を検知する。検知センサ２２が包装箱１００を検知した検知開始時Ｓに、第１カメラ２３が包装箱１００の撮像を開始する。
【００６２】
包装箱１００が搬送方向Ｆに沿って移動して、検知センサ２２が包装箱の検知を終了する検知終了時Ｅに至るまでの間、第１カメラ２３による撮像が継続され、検知終了時Ｅに、包装箱１００の撮像を終了して、第１画像が生成される。
【００６３】
一方、第２カメラ２４を構成する各カメラ２４ａ〜２４ｅは、検知開始時Ｓに包装箱１００の各面（搬送方向Ｆの前側の面、搬送方向Ｆの上側の面、搬送方向Ｆの右側の面、搬送方向Ｆの左側の面、及び搬送方向Ｆの後側の面）を同時に撮像する。これにより、第２画像が生成される。
【００６４】
これら第１画像及び第２画像が、第３画像生成プログラム２５によって関連づけられて、包装箱１００の全方位の画像が第３画像として生成される。生成された第３画像は、ディスプレイ４０に表示される。
【００６５】
このように生成された第３画像に基づいて、人工知能プログラム２６が、検査対象物モデル画像Ｄ１と不良判定基準データＤ２とに基づいて生成された学習済みモデルＤ４を用いて、包装箱１００に不良があるか否かを判定する。
【００６６】
人工知能プログラム２６が、包装箱１００に不良があると判定した場合には、人工知能プログラム２６は例えば「２」の信号を生成し、その信号がアクチュエータ３０に入力される。
【００６７】
「２」の信号の入力に従って、アクチュエータ３０は、不良判定手段２０で不良があると判定された包装箱１００に向かって突出ピン３０ａを突出させて、包装箱１００を搬送路１０から撤去する。
【００６８】
一方、人工知能プログラム２６が、包装箱１００に不良があると誤判定した場合あるいは包装箱１００に不良がないと誤判定した場合において、作業員Ｍがディスプレイ４０に表示された第３画像を監視している際に誤判定を確認した場合、作業員Ｍは誤判定された包装箱１００を搬送路１０から撤去して、人工知能プログラム２６の再度の学習に供する。
【００６９】
このように、本実施の形態の検査システム１は、撮像装置２１の第１カメラ２３及び第２カメラ２４で撮像した第１画像及び第２画像に基づいて、包装箱１００の全方位の画像が第３画像として生成されることから、包装箱１００に不良があるか否かの検査を適切に行うことができる画像を提供することができる。
【００７０】
特に、本実施の形態では、第１カメラ２３が一のベルトコンベア１３と他のベルトコンベア１３との間隙Ａにおいてベルトコンベア１３の下方に配置され、包装箱１００がベルトコンベア１３に載置された面を、ベルトコンベア１３の下方から撮像することから、包装箱１００において撮像しにくい部分を撮像することができる。
【００７１】
第２カメラ２４は、本実施の形態では、包装箱１００の各面を撮像する複数の各カメラ２４ａ〜２４ｅによって構成されていることから、包装箱１００を多面的に撮像することができる。
【００７２】
本実施の形態の検査システム１の不良判定手段２０に格納される人工知能プログラム２６は、このような撮像装置２１で生成された第３画像に基づいて、人工知能プログラム２６が、包装箱１００に不良があるか否かを自律的に判定することから、包装箱１００に不良があるか否かの判定を行う際の作業性を向上させることができる。
【００７３】
不良があると判定された包装箱１００は、アクチュエータ３０によって搬送路１０から撤去されることから、不良がある包装箱１００と不良がない包装箱１００とが効率的に選別される。
【００７４】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されることはなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。上記実施の形態では、検査対象物が包装箱１００である場合を説明したが、包装箱１００に限定されるものではなく、各種の物を検査することができる。
【００７５】
例えば、図７で示すように、製造工場内あるいは組立工場内で工場の天井から吊下されたレール１１０を搬送路として工場内で搬送される自動車のサンルーフ１０１に、傷や汚れや凹みといった不良があるか否かを判定することに用いることができる。
【００７６】
この場合、サンルーフ１０１の全方位を撮像してサンルーフ１０１に不良があるか否かを、作業性の低下を招くことなく適切に判定する観点から、図示のように、サンルーフ１０１が吊下された状態のままで判定が可能となるように、サンルーフ１０１が通過可能な不良判定手段１２０が準備される。
【００７７】
上記実施の形態では、６面を有する包装箱１００の各面がそれぞれ、第１カメラ２３及び第２カメラ２４を構成する各カメラ２４ａ〜２４ｅの６基のカメラで撮像される場合を説明したが、包装箱１００の形状や包装箱１００以外の検査対象物の形状に応じて、複数のカメラで同一の方向から検査対象物を撮像するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１    検査システム
１０    搬送路
１３    ベルトコンベア
２０、１２０    不良判定手段
２１    撮像装置
２２    検知センサ
２３    第１カメラ（第１撮像手段）
２４    第２カメラ（第２撮像手段）
２５    第３画像生成プログラム（第３画像生成手段）
２６    人工知能プログラム
３０    アクチュエータ（検査対象物撤去手段）
４０    ディスプレイ
１００  包装箱（検査対象物）
１０１  サンルーフ（検査対象物）
Ｄ１    検査対象物モデル画像
Ｄ２    不良判定基準データ
Ｄ３    学習データ
Ｄ４    学習済みモデル
Ｅ    検知終了時
Ｆ    搬送方向
Ｓ    検知開始時
【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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