(57)【要約】【課題】少ない人員で衣服の欠陥を判別し、当該欠陥の種別に応じた処理を迅速に行う。【解決手段】本発明の一態様に係る情報処理装置（１）は、対象衣服に関する画像を取得する取得部（２）と、上記取得部が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部（１１）と、上記損傷状態判定部（１１）による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部（１２）とを備える。【選択図】図１
2019133524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象衣服に関する画像を取得する取得部と、
上記取得部が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、
上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部と
を備えていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
上記損傷状態判定部は、
上記対象衣服の損傷状態を上記対象衣服の所定の部分毎に判定し、
上記作業決定部は、
上記損傷状態判定部による判定であって、上記対象衣服の上記所定の部分毎の判定の結果のうち、最も大きな損傷に応じて上記対象衣服に対して行う作業を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
上記作業決定部は、
上記対象衣服における損傷が所定の損傷よりも大きい場合には、上記作業として修復処理を決定し、
損傷が所定の損傷よりも小さい場合には、上記作業として再利用処理を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
上記損傷状態判定部は、
機械学習機構を備え、
当該機械学習機構による学習結果を参照して上記対象衣服の損傷状態を判定する
ことを特徴とする請求項１から３までの何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置と、衣服を運搬する移動体とを備えた衣服分別システムであって、
上記情報処理装置は、
対象衣服に関する画像を取得する取得部と、
上記取得部が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、
上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部と
上記移動体を、上記決定した作業に応じて制御する移動体制御部と
を備えることを特徴とする衣服分別システム。
【請求項６】
装置によって実行される情報処理方法であって、
対象衣服に関する画像を取得する取得ステップと、
上記取得ステップにおいて取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定ステップと、
上記損傷状態判定ステップにおける判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
請求項１から４までの何れか１項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記取得部、上記損傷状態判定部、及び上記作業決定部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一様態は、衣服の状態判別に係る情報処理装置、衣服分別システム、情報処理方法、及び制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、衣服の生産ラインにおいてベルトコンベア上を流れる衣服のチェックを行う場合、不良品を目視により判別することが多かった。近年では、不良品の判別を自動で行える検査装置が、生産ラインに導入されるケースが増えてきている。
【０００３】
以下の特許文献１では、生産設備の異常の誤報を抑制する品質管理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１５２９４３号公報（２０１５年８月２４日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述のような従来技術は、不良品である衣服に存在する欠陥の種別に応じてどのような処置を行うかが規定されていない。従って、例えば、修繕を行えば商品となる衣服であっても、一律に破棄する処置が取られ、生産コストがかさむといった問題がある。また、工員の目視により不良品の判別を行う場合には、当該欠陥の種別ごとに衣服を分類し、対応する処置を施すことは容易ではあるが、時間がかかる上に人件費がかさむという問題、及び工員ごとに不良品の判断基準が異なるという問題がある。
【０００６】
本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、少ない人員で衣服の欠陥を判別し、当該欠陥の種別に応じた処理を迅速に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の態様１に係る情報処理装置は、対象衣服に関する画像を取得する取得部と、上記取得部が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部とを備えている構成である。
【０００８】
上記の構成によれば、少ない人員で衣服の欠陥を判別し、当該欠陥の種別に応じた処理を迅速に行うことができる。
【０００９】
本発明の態様２に係る情報処理装置は、上記の態様１において、上記損傷状態判定部は、上記対象衣服の損傷状態を上記対象衣服の所定の部分毎に判定し、上記作業決定部は、上記損傷状態判定部による判定であって、上記対象衣服の上記所定の部分毎の判定の結果のうち、最も大きな損傷に応じて上記対象衣服に対して行う作業を決定する構成としてもよい。
【００１０】
上記の構成によれば、当該衣服には、最も大きい欠陥に対応した、修繕等の作業が行われることとなるので、当該衣服の品質を担保することができる。
【００１１】
本発明の態様３に係る情報処理装置は、上記の態様１又は２において、上記作業決定部は、上記対象衣服における損傷が所定の損傷よりも大きい場合には、上記作業として修復処理を決定し、損傷が所定の損傷よりも小さい場合には、上記作業として再利用処理を決定する構成としてもよい。
【００１２】
上記の構成によれば、修復処理が必要な衣服と、そのまま再利用が可能な衣服とを区別できるので、以降の処理効率を向上させることができる。
【００１３】
また、本発明の態様４に係る情報処理装置は、上記の態様１から３までの何れかにおいて、上記損傷状態判定部は、機械学習機構を備え、当該機械学習機構による学習結果を参照して上記対象衣服の損傷状態を判定する構成としてもよい。
【００１４】
上記の構成によれば、上記損傷状態判定部による、衣服の損傷状態判定処理の精度を向上させることができる。
【００１５】
本発明の態様５に係る衣服分別システムは、情報処理装置と、衣服を運搬する移動体とを備えた衣服分別システムであって、上記情報処理装置は、対象衣服に関する画像を取得する取得部と、上記取得部が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部と上記移動体を、上記決定した作業に応じて制御する移動体制御部とを備える構成である。
【００１６】
上記の構成によれば、態様１と同様な効果に加え、衣服を運搬する人員リソースを節約することができる。
【００１７】
本発明の態様６に係る情報処理方法は、装置によって実行される情報処理方法であって、対象衣服に関する画像を取得する取得ステップと、上記取得ステップにおいて取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定ステップと、上記損傷状態判定ステップにおける判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定ステップとを含む方法である。
【００１８】
上記の方法によれば、当該装置によって衣服の欠陥の種別に応じた処置を自動的に選択できるので、省人化、及び機会損失の削減による収益性向上に寄与する。
【００１９】
また、本発明の態様７に係る制御プログラムは、本発明の一態様に係る情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記取得部、上記損傷状態判定部、及び上記作業決定部としてコンピュータを機能させるための制御プログラムである。上記の構成によれば、態様１と同様な効果を奏する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一態様によれば、衣服の欠陥の種別に応じた処置を自動的に選択できる情報処理装置を実現し、省人化、及び機会損失の削減による収益性向上に寄与する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【図２】実施形態に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】各衣服の部分毎における損傷状態の一例を示す図である。
【図４】回収した衣服のうち、損傷状態にあった衣服の割合をユーザ毎にまとめた例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
＜実施形態＞
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。
【００２３】
§１  適用例
本実施形態に係る衣服分別システムは、情報処理装置と、衣服を運搬する移動体とを備えた衣服分別システムであって、上記情報処理装置は、各工程における処理対象である対象衣服に関する画像を取得する取得部と、上記取得部が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部と上記移動体を、上記決定した作業に応じて制御する移動体制御部とを備える。
【００２４】
上記衣服分別システムが対象衣服を分別する処理においては、まず取得部が、当該衣服の画像を取得する。次いで、上記損傷状態判定部は、当該衣服の損傷状態を判定する。次いで、上記作業決定部は、当該衣服に対する以降の作業を決定する。次いで、上記移動体制御部は、当該衣服を上記作業に応じた所定の場所に運搬させる。
【００２５】
上記の構成によれば、衣服の欠陥の種別に応じた処置を自動的に選択できる為、省人化、及び機会損失の削減による収益性向上に寄与する。また、衣服を運搬する人員リソースを節約することができる。
【００２６】
§２  構成例
次に、図１及び図２に基づいて本発明の一例について説明する。本実施形態においては、衣服の検品を行う場合において、ベルトコンベア（コンベア）上を流れる衣服を状態に応じて分類し、当該衣服に対する以降の処理を決定する情報処理装置について説明する。
【００２７】
〔情報処理装置１の構成〕
図１は本実施形態に係る情報処理装置１の機能ブロック図である。図１に示す通り、情報処理装置１は、情報処理部１０、取得部２、コンベア制御部３、及び移動体制御部４を備えている。
【００２８】
情報処理部１０は、衣服に関する判別を行う部材であって、損傷状態判定部１１及び作業決定部１２を備える。損傷状態判定部１１は、対象となる衣服の損傷状態を判定する。
【００２９】
損傷状態判定部１１は、機械学習機構を備えていてもよい。なお、損傷状態の具体例については後述する。作業決定部１２は、損傷状態判定部１１が判定した衣服の状態に応じて、当該衣服に対して行う以降の作業を決定する。
【００３０】
取得部２は、図１には図示しないカメラから、コンベア２０上を流れる衣服の画像を取得する。なお、取得部２が、衣服を撮像するカメラを備える構成でもよい。
【００３１】
コンベア制御部３は、衣服の検品を行う場合であって、当該衣服を各処理工程を行う場所に移動させる場合に用いるコンベア２０の制御に係る処理を行う。なお、コンベア２０に係る制御とは、例えば、コンベア２０の行き先を切り替える制御等である。
【００３２】
移動体制御部４は、移動体２１の制御に係る処理を行う。なお、移動体２１とは、衣服を運搬する機能を有する、移動機構を備えたロボット又は装置である。また、上述した移動体２１の制御に係る処理とは、例えば、移動体２１に衣服を所定の場所に運搬させ、元の場所に戻らせる制御等である。
【００３３】
なお、情報処理部１０が、コンベア制御部３、移動体制御部４、又はその双方を備える構成でもよい。また、情報処理装置１が備える各部材は単数であることに限定されず、複数の当該部材を備える構成でもよい。
【００３４】
§３  動作例
本実施形態における処理の流れについて図１及び図２に基づいてステップごとに説明する。図２は、本実施形態に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【００３５】
（Ｓ１０１）
ステップＳ１０１において、取得部２は、図１には図示しないカメラから、コンベア２０上を流れる衣服の画像を取得する。なお、取得部２が１つの衣服に対して取得する画像は、単数であることに限定されず、複数の画像を取得してもよい。また、当該画像は、不可視光線を撮像した画像であってもよい。
次いで、取得部２は、取得した当該画像を情報処理部１０に出力する。
【００３６】
（Ｓ１０２）
続いて、ステップＳ１０２において、情報処理部１０は、ステップＳ１０１において取得部２が取得した衣服の画像内における特徴点及び特徴量を抽出する。情報処理部１０は、例えばＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）、又はＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Feature）等の手法を用いて特徴点及び特徴量の算出を行ってもよい。
【００３７】
（Ｓ１０３）
続いて、ステップＳ１０３において、損傷状態判定部１１は、対象となる衣服の損傷状態の種別及び程度を判定する。
【００３８】
具体的な例としては、まず情報処理部１０が、衣服のサンプル画像データと、当該衣服に存在する欠陥箇所を示すデータとの対である学習データ（教師データ）を取得する。当該学習データの数は、情報処理装置１の処理能力を超えない範囲において、より多い方がより望ましい。また、当該学習データの取得元は特定の場所に限定されず、例えば図１には図示しない記憶部、あるいは外部の装置であってもよい。次いで、情報処理装置１は、上述した各衣服のサンプル画像内における特徴点及び特徴量を抽出する。損傷状態判定部１１は、ステップＳ１０２において情報処理部１０が抽出した特徴点及び特徴量であって、衣服の画像内における特徴点及び特徴量と、当該サンプル画像内における特徴点及び特徴量を適宜参照又は比較し、対象となる衣服の損傷状態を判定する。
【００３９】
なお、衣服の損傷状態とは、衣服が損傷した状態又は損傷に準ずる状態であって、当該衣服に、例えば、汚れ、破損、縫製不良、素材の編み不良、タグの付け忘れ等による各欠陥がどの程度存在するかという度合いを意味する。なお、損傷状態判定部１１は、上記対象衣服の損傷状態を上記対象衣服の所定の部分毎に判定する構成でもよい。また、損傷状態判定部１１は、対象衣服の素材情報を、例えば図１には図示しない記憶部から別途取得し、当該素材情報を更に参照して、当該衣服の損傷状態を判定する構成でもよい。上記の構成によれば、損傷状態判定部１１は、当該衣服の素材の違いに由来する損傷状態の違いを好適に判定できる。
【００４０】
なお、損傷状態判定部１１による、衣服の損傷状態の種別及び程度の判定のための分類及び学習処理の具体構成は本実施形態を限定するものではなく、例えば、以下のような機械学習的手法の何れかまたはそれらの組み合わせを用いることができる。
【００４１】
・サポートベクターマシン（SVM: Support Vector Machine）
・クラスタリング（Clustering）
・帰納論理プログラミング（ILP: Inductive Logic Programming）
・遺伝的アルゴリズム（GP: Genetic Programming）
・ベイジアンネットワーク（BN: Baysian Network）
・ニューラルネットワーク（NN: Neural Network）
ニューラルネットワークを用いる場合、３Ｄデータをニューラルネットワークへのインプット用に予め加工して用いるとよい。このような加工には、データの１次元的配列化、または多次元的配列化に加え、例えば、データアーギュメンテーション（Deta Argumentation）等の手法を用いることができる。
【００４２】
また、ニューラルネットワークを用いる場合、畳み込み処理を含む畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）を用いてもよい。より具体的には、ニューラルネットワークに含まれる１又は複数の層（レイヤ）として、畳み込み演算を行う畳み込み層を設け、当該層に入力される入力データに対してフィルタ演算（積和演算）を行う構成としてもよい。またフィルタ演算を行う際には、パディング等の処理を併用したり、適宜設定されたストライド幅を採用したりしてもよい。
【００４３】
また、ニューラルネットワークとして、数十〜数千層に至る多層型又は超多層型のニューラルネットワークを用いてもよい。
【００４４】
また、損傷状態判定部１１による、衣服の損傷状態の種別及び程度の判定処理に用いられる機械学習は、教師あり学習であってもよいし、教師なし学習であってもよい。
【００４５】
このように、損傷状態判定部１１は、機械学習機構を備え、当該機械学習機構による学習結果を参照して、各工程における処理対象である対象衣服の損傷状態を判定する。
【００４６】
上記の構成によれば、損傷状態判定部１１による、衣服の損傷状態判定処理の精度を向上させることができる。
【００４７】
（Ｓ１０４）
続いて、ステップＳ１０４において、情報処理部１０は、ステップＳ１０３において情報処理部１０が判定した、衣服の損傷状態の種別、程度、又はそれらの組み合わせごとに当該衣服を分類する。また、情報処理部１０がどの程度細分化して衣服を分類するかについては特に限定されない。
【００４８】
（Ｓ１０５）
続いて、ステップＳ１０５において、作業決定部１２は、ステップＳ１０５において情報処理部１０が分類した、衣服の分類に応じて、当該衣服に対する以降の作業を決定する。
【００４９】
なお、以降の作業とは、例えば、クリーニング、修繕、アウトレット品としての販売、再利用処理、又はタグ付けを行う処理等が挙げられる。なお、上述した再利用処理には、当該衣服をユーザに対して返送する処理も含まれる。
【００５０】
例えば作業決定部１２は、処理対象である対象衣服における損傷（破損）が所定の損傷よりも大きい場合には、上記作業として修復処理を決定し、損傷が所定の損傷よりも小さい場合には、上記作業として再利用処理を決定してもよい。
【００５１】
上記の構成によれば、修復処理が必要な衣服と、そのまま再利用が可能な衣服とを区別できるので、以降の処理効率を向上させることができる。
【００５２】
また、例えば作業決定部１２は、対象衣服における汚れが所定の基準よりも多い場合には、上記作業としてクリーニング処理を決定してもよい。
【００５３】
なお、ステップS１０３において損傷状態判定部１１が上記対象衣服の損傷状態を上記対象衣服の所定の部分毎に判定する構成の場合、本ステップにおいて作業決定部１２は、損傷状態判定部１１による判定であって、上記対象衣服の上記所定の部分毎の判定の結果のうち、最も大きな損傷に応じて上記対象衣服に対して行う作業を決定する構成でもよい。
【００５４】
上記の構成によれば、当該衣服には、最も大きい欠陥に対応した、修繕等の作業がまず行われることとなるので、当該衣服の品質を担保することができる。
【００５５】
図３は、各衣服の部分毎における損傷状態の一例を示す図である。なお、図３に示す例において、数字が大きい程、衣服の当該部分の損傷が大きいものとする。例えば衣服２においては、首部の損傷を示す値が３であり、腕部及び袖口部の損傷を示す値である１よりも大きい。従って、作業決定部１２は、衣服２全体における損傷状態を３とし、当該損傷状態に対応する作業であって、衣服２に対する作業を決定する。なお、上述の記載は、作業決定部１２が、対象衣服の最も大きな損傷を有する部分以外に対して何れかの作業を行うことを決定することを妨げない。
【００５６】
また、例えば、ステップＳ１０３において、損傷状態判定部１１が、損傷の種別毎、且つ部分毎に対象衣服の損傷状態を判定し、本ステップにおいて作業決定部１２が、最も大きな値を有する損傷状態の種別、及び損傷部分に対応する作業を決定する構成でもよい。
【００５７】
また、一部又は全部の衣服の納品先が既知である場合において、作業決定部１２は、当該衣服に関連付けられた納品先情報であって、図１には図示しない記憶部等に格納された納品先情報を更に参照して、当該衣服に対する以降の作業を決定する構成でもよい。上記の構成によれば、作業決定部１２は、当該衣服に対する以降の作業であって、当該納品先が許容する損傷の範囲に応じた好適な作業を決定することができる。
【００５８】
（Ｓ１０６）
続いて、ステップＳ１０６において、コンベア制御部３は、対象である衣服がステップＳ１０５において作業決定部１２が決定した作業に応じた所定の場所へ移動するようにコンベア２０を稼働させる。あるいは、本ステップＳ１０６においては、移動体制御部４が、移動体２１に、当該衣服を所定の場所に運搬させる。
【００５９】
結果として、分類ごと、つまり衣服に対する作業ごとに、１又は複数の衣服が、所定の場所それぞれに集積され、各衣服に対して、ステップＳ１０５において作業決定部１２が決定した処理(作業)が適宜施される。
【００６０】
以上が、図２のフローチャートに基づく処理の流れである。なお、本実施形態において上述した処理は、新品の衣服を生産し検品する場合だけでなく、例えば、返品されてきた衣服、又は古着を分類し、施す処理を決定する場合にも適用可能である。
【００６１】
上述したように、本実施形態に係る情報処理装置１は、対象衣服に関する画像を取得する取得部２と、取得部２が取得した画像を参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部１１と、損傷状態判定部１１による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部１２とを備えている。
【００６２】
上記の構成によれば、少ない人員で衣服の欠陥を判別し、当該欠陥の種別に応じた処理を迅速に行うことができる。
【００６３】
＜実施形態に係る付記事項＞
例えば、情報処理装置１がユーザから回収した衣服の検品を行う場合において、ステップＳ１０５において作業決定部１２が対象衣服をユーザに対して返送することを決定した場合、情報処理装置１は、当該ユーザに対して衣服に関するアドバイスを生成し、以降の処理において当該衣服に付随させる、又は対応付けて扱う構成でもよい。
【００６４】
また、例えば、情報処理装置１は、各ユーザから回収した衣服の損傷度合い、又は回収した衣服のうち、損傷状態にある衣服の割合に応じて、各ユーザをランク付けする構成でもよい。図４は、回収した衣服のうち、損傷状態にあった衣服の割合をユーザ毎にまとめた例を示す図である。上記の構成によれば、図４に示すユーザ１のように、欠陥が少ない衣服を提供するユーザに対して、例えば手数料を低く設定する等の優遇措置をとることも可能となる。
【００６５】
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１の制御ブロック（特に作業決定部１２）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【００６６】
後者の場合、情報処理装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００６７】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６８】
１  情報処理装置
２  取得部
３  コンベア制御部
４  移動体制御部
１０  情報処理部
１１  損傷状態判定部
１２  作業決定部
２０  コンベア
２１  移動体
【図１】
2019133524.tif 000003
【図２】
2019133524.tif 000004
【図３】
2019133524.tif 000005
【図４】
2019133524.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月25日(2018.6.25)
【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】
対象衣服に関する画像を取得する取得部と、
上記取得部が取得した画像と上記対象衣服の素材情報とを参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、
上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部と
を備えていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
上記損傷状態判定部は、
上記対象衣服の損傷状態を上記対象衣服の所定の部分毎に判定し、
上記作業決定部は、
上記損傷状態判定部による判定であって、上記対象衣服の上記所定の部分毎の判定の結果のうち、最も大きな損傷に応じて上記対象衣服に対して行う作業を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
上記作業決定部は、
上記対象衣服における損傷が所定の損傷よりも大きい場合には、上記作業として修復処理を決定し、
損傷が所定の損傷よりも小さい場合には、上記作業として再利用処理を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
上記損傷状態判定部は、
機械学習機構を備え、
当該機械学習機構による学習結果を参照して上記対象衣服の損傷状態を判定する
ことを特徴とする請求項１から３までの何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置と、衣服を運搬する移動体とを備えた衣服分別システムであって、
上記情報処理装置は、
対象衣服に関する画像を取得する取得部と、
上記取得部が取得した画像と上記対象衣服の素材情報とを参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定部と、
上記損傷状態判定部による判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定部と
上記移動体を、上記決定した作業に応じて制御する移動体制御部と
を備えることを特徴とする衣服分別システム。
【請求項６】
装置によって実行される情報処理方法であって、
対象衣服に関する画像を取得する取得ステップと、
上記取得ステップにおいて取得した画像と上記対象衣服の素材情報とを参照して、上記対象衣服の損傷状態を判定する損傷状態判定ステップと、
上記損傷状態判定ステップにおける判定結果を参照して、上記対象衣服に対して行う作業を決定する作業決定ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
請求項１から４までの何れか１項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記取得部、上記損傷状態判定部、及び上記作業決定部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。