(57)【要約】  包装容器の逸脱を検出するための方法が開示され、方法は、仮想座標系（ｘ、ｙ、ｚ）内で包装容器（４０１）の仮想モデル（２０１）を作成すること、仮想モデル（２０１）の表面上に変形ゾーンを確定すること、仮想モデル（２０１）の制御された変形を作成するために、確定された形状及び仮想座標系（ｘ、ｙ、ｚ）内の座標を有する変形ゾーン内に確定された逸脱を作成すること、包装容器（４０１）の逸脱を表す画像特徴を生成するために前記制御された変形を有する仮想モデル（２０１）の画像レンダリングを作成すること、画像特徴を異なるカテゴリの逸脱に関連付けること、及び画像特徴に基づいて包装機（４００）内の包装容器（４０１）の逸脱のカテゴリを後で検出するために画像特徴を機械学習ベースのモデルに入力することを含む。逸脱を検出するためのシステムも開示される。【選択図】  図２ｃ
2021528782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械（４００）内で製造された液体食品用の包装容器（４０１）の逸脱を検出する方法（１００）であって、
仮想座標系（ｘ、ｙ、ｚ）内で包装容器（４０１）の仮想モデル（２０１）を作成すること（１０１）、
前記仮想モデルの表面（２０３）上に変形ゾーン（２０２）を確定すること（１０２）、
前記仮想モデルの制御された変形を作成するために、確定された形状及び前記仮想座標系内の座標を有する前記変形ゾーン内に確定された逸脱（２０４）を作成すること（１０３）、
前記包装容器の逸脱を表す画像特徴を生成するために前記制御された変形を有する前記仮想モデルの画像レンダリングを作成すること（１０４）、
前記画像特徴を異なるカテゴリの逸脱に関連付けること（１０５）、及び
前記画像特徴に基づいて前記機械（４００）内の包装容器の逸脱のカテゴリを後で検出する（１０７）ために前記画像特徴を機械学習ベースのモデルに入力すること（１０６）、
を含む方法（１００）。
【請求項２】
前記確定された逸脱が前記仮想モデルの前記表面の凹形状及び／又は凸形状として確定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記表面に沿って延びる変形線（２０５）の座標を確定すること（１０３１）、
前記表面に前記凹形状及び／又は凸形状を形成するために前記表面を確定された角度で前記変形線に沿って折ること（１０３２）、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
確定された色及び／又はパターンの装飾を前記仮想モデルの前記表面にマッピングすること（１０１３）、
を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記画像レンダリングを作成することが、
確定された照明条件に従って前記仮想モデルを処理すること（１０４１）、
を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記仮想モデルの前記表面に表面粗さを確定すること（１０１４）、
を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記表面に前記パターンの２次元画像（２０６）をマッピングすること（１０１５）であって、前記２次元画像（２０６）が勾配を確定する画像データを含む、マッピングすること（１０１５）、及び
前記表面の表面法線（２０７）が前記勾配に従って変えられるように、前記パターンの位置で、前記表面の向きを変えること（１０１６）、
によって前記表面にパターンを確定すること、
を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記パターンが少なくとも１つの折り目線（２０９）を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記仮想モデルを作成することが、
前記仮想座標系内で前記包装容器のブランク（２０８）の形状を確定すること（１０１０）、
前記ブランクの折り目線（２１３）を確定すること（１０１１）、
前記仮想モデルを作成するために前記ブランクを前記仮想座標系内で前記折り目線に沿って折ること（１０１２）、
を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記仮想モデルに関連する前記仮想座標系において仮想カメラ位置を確定し（１０４２）、それにより、前記画像レンダリングにおいて前記画像特徴が得られる視点が、包装機の座標系における前記その後の検出のためのカメラ位置からの視点に対応するようにすること、
を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
機械（４００）内で製造された液体食品用の包装容器の逸脱を検出するためのシステム（３００）であって、
仮想座標系（ｘ、ｙ、ｚ）内で包装容器（４０１）の仮想モデル（２０１）を作成し、
前記仮想モデルの表面（２０３）上に変形ゾーン（２０２）を確定し、
前記仮想モデルの制御された変形を作成するために、確定された形状及び前記仮想座標系内の座標を有する前記変形ゾーン内に確定された逸脱（２０４）を作成し、
前記包装容器の逸脱を表す画像特徴を生成するために前記制御された変形を有する前記仮想モデルの画像レンダリングを作成し、
前記画像特徴を異なるカテゴリの逸脱に関連付け、
前記画像特徴に基づいて前記機械（４００）内の包装容器の逸脱のカテゴリを後で検出するために前記画像特徴を機械学習ベースのモデルに入力する
ように構成された処理ユニット（３０１）、
を含むシステム（３００）。
【請求項１２】
前記処理ユニットが、確定された色及び／又はパターンの装飾を前記仮想モデルの前記表面にマッピングするように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記処理ユニットが、
前記表面に前記パターンの２次元画像（２０６）をマッピングすること、
によって前記表面にパターン（２０９）で確定するように構成され、
前記画像が、勾配（２１０）を確定する画像データを含み、
前記パターンの位置で、前記処理ユニット（３０１）は、前記表面の表面法線（２０７）が前記勾配に従って変えられるように前記表面の向きを変えるように構成される、
請求項１１又は１２に記載のシステム。
【請求項１４】
プログラムがコンピュータによって実行されると、前記コンピュータに請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法のステップを実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包装容器の逸脱を検出する方法、関連するコンピュータプログラム製品、及び包装容器の逸脱を検出するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
欠陥などの逸脱又は予想される製品構成からのその他の逸脱の検出は、最適な動作設定を構成し、一定期間にわたって望ましいパフォーマンスを保証するために、液体又は半液体食品用の密封包装容器の製造のための充填機或いは関連システムにおいて、そのような包装容器の製造などにおける製造ラインで重要である。製造された包装容器の逸脱は、包装容器の外観のばらつき、すなわち、消費者の観点からの懸念を引き起し得る不一致、又は最適とはいえない無菌パフォーマンスにつながる可能性がある。したがって、製造された包装容器に様々な種類の逸脱をもたらし得る、そのようなシステム内の構成要素の欠陥のある挙動を識別するための効率的なツール及び手順を開発することが望ましい。密封包装容器の製造に使用される最新世代の充填機又は関連装置は、製造ラインのスループットをさらに向上させるために非常に高速で動作するため、製造ラインを中断することなく包装容器製造のパフォーマンスのすべての側面を正確に特徴付けることは厄介だった。これにより、パフォーマンスが最適化されず、スループットが低下する可能性がある。したがって、問題は、最小限のリソースで、製造への影響を最小限に抑えながら、信頼性の高い品質管理ツールと戦略を実装する方法である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、従来技術の１つ又は複数の制限を少なくとも部分的に克服することである。特に、液体食品用の包装容器の逸脱を検出するための改善された方法及びシステムであって、特に、上記の問題及び妥協点の１つ又は複数を回避することを可能にし、包装容器の異なるカテゴリの逸脱の容易でより効率的な識別、及び逸脱を検出するための関連する方法の提供を含む、改善された方法及びシステムを提供することが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様では、これは、機械内で製造された液体食品用の包装容器の逸脱を検出する方法によって達成され、方法は、仮想座標系内で包装容器の仮想モデルを作成すること、仮想モデルの表面上に変形ゾーンを確定すること、仮想モデルの制御された変形を作成するために、確定された形状及び仮想座標系内の座標を有する変形ゾーン内に確定された逸脱を作成すること、包装容器の逸脱を表す画像特徴を生成するために前記制御された変形を有する仮想モデルの画像レンダリングを作成すること、画像特徴を異なるカテゴリの逸脱に関連付けること、及び画像特徴に基づいて機械内の包装容器の逸脱のカテゴリを後で検出するために画像特徴を機械学習ベースのモデルに入力することを含む。
【０００５】
本発明の第２の態様では、これは、機械内で製造された液体食品用の包装容器の逸脱を検出するためのシステムによって達成され、システムは、仮想座標系内で包装容器の仮想モデルを作成し、仮想モデルの表面上に変形ゾーンを確定し、仮想モデルの制御された変形を作成するために、確定された形状及び仮想座標系内の座標を有する変形ゾーン内に確定された逸脱を作成し、包装容器の逸脱を表す画像特徴を生成するために制御された変形を有する仮想モデルの画像レンダリングを作成し、画像特徴を異なるカテゴリの逸脱に関連付け、画像特徴に基づいて機械内の包装容器の逸脱のカテゴリを後で検出するために画像特徴を機械学習ベースのモデルに入力するように構成された処理ユニットを含む。
【０００６】
本発明の第３の態様では、これは、プログラムがコンピュータによって実行されると、コンピュータに第１の態様による方法のステップを実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品によって達成される。
【０００７】
本発明のさらなる例は従属請求項に定義されており、第１の態様の特徴は、第２の態様及び後続の態様に実装可能であり、逆もまた同様である。
【０００８】
包装容器の仮想モデルの制御された変形を作成し、包装容器の逸脱を表す画像特徴を生成するためにそのような制御された変形を伴う仮想モデルの画像レンダリングを作成し、画像特徴を異なるカテゴリの逸脱に関連付け、そして画像特徴に基づいて包装機内の包装容器の逸脱のカテゴリを後で検出するために機械学習ベースのモデルに画像特徴を入力することによって、製造ラインを中断することなく、より広範囲の種類の逸脱を正確に識別することができる。制御された変形とその仮想的に生成された画像特徴により、機械学習ベースのモデルの訓練を仮想的に調整することで、様々な種類の逸脱の認識を向上させることができ、この間製造を中断する必要はない。
【０００９】
本発明のさらに他の目的、特徴、態様及び利点は、以下の詳細な記載及び図面から明らかになるであろう。
【００１０】
次に、本発明の実施形態を、添付の概略図を参照して、例として記載する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１ａ】包装容器の逸脱を検出するためのシステムの概略図である。
【図１ｂ】機械学習ベースのモデルの訓練の例を示す。
【図１ｃ】訓練済みの機械学習ベースのモデルを使用した例を示す。
【図２ａ】右上隅に逸脱がある包装容器の上面図である。
【図２ｂ】右上隅に変形ゾーンを有する包装容器の仮想モデルの上面図である。
【図２ｃ】図２ｂに示される変形ゾーンにおいて制御された変形を有する包装容器の仮想モデルの拡大図である。
【図３】包装容器の仮想モデルの斜視図である。
【図４ａ】折り目線パターンの例を示す。
【図４ｂ】包装容器の仮想モデルにおける折り目線生成の概略図である。
【図５ａ−ｃ】包装容器の仮想モデリングを示す概略図である。
【図６ａ】包装容器の逸脱を検出する方法のフローチャートである。
【図６ｂ】包装容器の逸脱を検出する方法のさらなるフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に、本発明の実施形態を、添付の図面を参照して以下でより完全に記載する。図面中、本発明のすべてではないがいくつかの実施形態が示されている。本発明は、多くの異なる形態で具体化することができ、本明細書に記載の実施形態に限定されると解釈されるべきではない。
【００１３】
本明細書で使用される場合、「液体食品」は、フルーツジュース、ワイン、ビール、ソーダなどの飲料、並びに乳製品、ソース、油、クリーム、カスタード、スープ、その他を含む、室温で非固形、半液体、又は注ぐことができるあらゆる食品を指し、また同様に、豆、果物、トマト、シチュー、その他など、液体中の固形食品を指す。
【００１４】
図１ａは、包装容器４０１内の食品を密封する充填機４００又は別の包装機などの機械４００で製造された液体食品用の包装容器４０１の逸脱を検出するためのシステム３００の概略図である。システム３００は、仮想座標系（ｘ、ｙ、ｚ）で包装容器４０１の仮想モデル２０１を作成し、包装容器４０１のそのような仮想モデル２０１の上面図である図２ｂに概略的に示されるように、仮想モデルの表面２０３上に変形ゾーン２０２を確定するように構成された処理ユニット３０１を備える。図２ａは、右上隅に逸脱を有する包装容器４０１の対応する上面図である。図３は、包装容器４０１の仮想モデル２０１の斜視図である。処理ユニット３０１は、確定された形状及び仮想座標系の座標を有する変形ゾーン２０２に確定された逸脱２０４を作成して、仮想モデル２０１の制御された変形を作成するように構成される。図２ｃは、変形ゾーン２０２において制御された変形を有する包装容器４０１の仮想モデル２０１の拡大図である。変形ゾーン２０２は、仮想モデル２０１の表面２０３の任意の部分に配置することができ、確定された逸脱２０４は、様々な形状を有し得る。処理ユニット３０１は、制御された変形を伴う仮想モデル２０１の画像レンダリングを生成して、包装容器４０１内の逸脱を表す画像特徴を生成するように構成される。
【００１５】
本明細書で使用される場合、「画像レンダリング」は、仮想モデル２０１又はその一部を表すために生成される写実的又は非写実的画像である。画像レンダリングは、機械４００（図１ａ）に対する撮像装置４０２の位置、機械４００での照明条件、包装容器４０１の材料の表面構造、包装容器４０１の着色及び／又はパターニング、その他を説明するために作成され得る。画像レンダリングは、従来のレイキャスティング又はレイトレース、並びに回折も説明するレンダリング技術、例えば、波動光学、ＧＴＤアルゴリズム（幾何学的回折理論）、ＰＴＤアルゴリズム（物理的回折理論）、物理光学（ＰＯ）、境界要素法（ＢＥＭ）その他によって生成され得る。
【００１６】
本明細書で使用される場合、「変形」という用語は、一般に、包装容器４０１の許容可能な又は理想的な外観の任意の歪み又はそれからの任意の逸脱を指定することを意図している。したがって、変形はフォルム又は形状の変化に制限されず、表面の構造、表面のパターニング、表面の着色、その他の変化を含む。
【００１７】
前述のことから理解されるように、画像レンダリングは、包装容器４０１内の逸脱を表す１つ又は複数の画像特徴を含むように生成される。例えば、しわ又はへこみなどの確定された逸脱２０４が変形ゾーン２０２に形成される場合、その画像レンダリングは、そのようなしわ又はへこみの位置における変形ゾーン２０２内の影などの関連する画像特徴を含む。確定された逸脱２０４の異なるタイプ又はカテゴリを仮想モデル２０１の表面２０３上に作成することができ、これは通常、異なる特徴的な画像特徴をもたらす。したがって、そのような画像特徴を確定し、さらに、これらの画像特徴を異なる逸脱のカテゴリに関連付けるように処理ユニット３０１を構成することが可能である。例えば、逸脱を表す画像の特徴は、コントラスト、その他などの画像特徴の変化によって、並びに逸脱の形状、寸法、及び位置から一意に特徴付けられて、異なる逸脱のカテゴリの「指紋」を作成することができる。逸脱は、形状からの変化、及び／又は材料特性の変化、及び／又は色の変化、又は理想的な状況では予期されない理想的な構成パラメータからの包装容器の他の変化として解釈されるべきである。逸脱は、包装容器の期待される機能に悪影響を及ぼさないかもしれないが、包装容器の外観などに不一致を引き起こす可能性があり、これは消費者の観点からは最適ではない可能性がある。逸脱は、包装容器の欠陥、例えば上記のようなしわ又はへこみであり得る。
【００１８】
前述のことから理解されるように、逸脱の異なるカテゴリは、例えば位置、寸法、形状、材料特性、色、その他の観点において、逸脱の種類又はクラスを指定し得、及び／又は、例えば包装容器４０１の外観及び／又は機能に関する逸脱の大きさ（重大度）の観点において、逸脱の等級付け又はランキングを含み得る。等級付けは、任意の数の等級又はレベルを含み得る。１つの非限定的な例では、等級付けはバイナリであり、包装容器を許容可能又は許容不可能のいずれかとして指定し得る。
【００１９】
処理ユニット３０１は、画像の特徴に基づく包装機４００内の包装容器４０１における逸脱のカテゴリのその後の検出のために、機械学習ベースのモデルを訓練するように構成される。訓練のための構造が図１ｂに概略的に示され、機械学習ベースのモデルＭＬＭが、処理ユニット３０１又は別個の処理ユニットの一部であり得る訓練デバイス３０２にロードされる。訓練では、画像特徴３０が、例えば画像レンダリングの形態で、関連付けられたカテゴリ３２と一緒に訓練デバイス３０２に入力される。モデルＭＬＭは、画像レンダリング３０及びカテゴリ３２の多数のペアに対して動作し、それに応じてそのモデルパラメータを設定する。訓練の結果、ＭＬＭＴによって指定された訓練済みの機械学習ベースのモデルが作成される。次に、訓練されたモデルＭＬＭＴは、例えば図１ｃに示されるように、処理ユニット３０１にインストールされ、撮像装置４０２によってキャプチャされた現在の入力画像データ３０’に基づいて、１つ又は複数の現在のカテゴリ３２を出力するように動作され得る。
【００２０】
したがって、機械学習ベースのモデルは、画像レンダリング内で得られた逸脱の確定された画像特徴を利用し、画像データが、例えば図１ａに示されるように撮像装置４０２によって、生産ラインの実際の包装容器４０１からキャプチャされたときに、そのような逸脱のその後の認識を提供する。包装容器４０１の仮想モデル２０１の制御された変形を作成することにより、そのような制御された変形を伴う仮想モデル２０１の画像レンダリングを生成して、包装容器４０１の逸脱を表す画像特徴を生成し、画像特徴を異なる逸脱のカテゴリに関連付け、画像特徴に基づく包装機４００内の包装容器４０１における逸脱のカテゴリのその後の検出のために機械学習ベースのモデルに画像特徴を入力することにより、より広い範囲の種類の逸脱が、生産ラインを中断することなく正確に特定され得る。制御された変形とその仮想的に生成された画像特徴により、機械学習ベースのモデルの訓練を仮想的に調整することによって、様々な種類の逸脱の認識を向上させることができる一方、この目的のために生産を中断する必要はなくまた実際の包装容器において逸脱を検出／形成する必要もない。訓練中、機械学習ベースのモデルは、生産ラインでキャプチャされた実際の画像データから画像特徴を取得する場合と比較して、より迅速に、より少ないリソースで最適化され得る。例えば、訓練中、例えば包装容器４０１上の逸脱の位置を認識するために画像処理にリソースを費やす必要はない。それというのも、機械学習ベースのモデルへの入力として使用される仮想モデル２０１の変形ゾーン２０２の位置がすでに確定されているからである。したがって、計算リソースの需要が軽減される可能性があり、これは高速生産ラインで特に価値がある。確定された逸脱２０４を生成するために利用されるすべてのパラメータ、例えば、表面２０３の変形又は変位の量は、容易にカスタマイズ可能であるため、訓練のための機械学習ベースのモデルへの入力を最適化し、実際の包装容器４０１では不可能であろうよりも広範囲の制御された変形を作成することが可能である。
【００２１】
訓練された機械学習ベースのモデルは、システム３００に局所的に実装されることによって、又はサーバ上でリモート式に機械学習ベースのモデルにアクセスするように構成された処理ユニット３０１を有することによって、処理ユニット３０１によってアクセスされ得る。さらに、処理ユニット３０１自体を、遠隔地のサーバに実装し、遠隔サーバから撮像装置４０２及び機械４００と通信するように構成できることが考えられる。人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）及びサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、又はそれらの任意の組み合わせを含むがこれらに限定されない、当技術分野で知られている任意の適切な機械学習ベースのモデルを使用することができる。一実施形態では、機械学習ベースのモデルは、深層学習ベースのモデルを組み込む。
【００２２】
包装容器４０１の逸脱のカテゴリのその後の検出において、処理ユニット３０１は、例えば機械４００の機械制御装置と通信することによって、逸脱の発生及びカテゴリを生産パラメータと相関させるように構成されることが考えられる。したがって、包装容器４０１における任意の逸脱の形成の起源及び状況を正確に特徴付けることが可能である。これにより、生産ラインの最適化が容易になり、逸脱の検出のための信頼できるツールが提供される。同時に、システム３００を上記のように構成することにより、生産ラインのスループットへの影響が最小限に抑えられる。プロセス監視のためのリソースへの要求を最小限に抑えながら、包装容器４０１の逸脱の異なるカテゴリの識別を容易にすることが提供される。システム３００は、機械４００内の欠陥のある構成要素及び機能の容易で時間のかからない識別に加えて、製造された包装容器４０１のさらなる品質の向上を保証することを提供する。
【００２３】
包装容器４０１の逸脱のカテゴリのその後の検出１０７のために、撮像装置４０２は、充填機４００内で密封された後、コンベヤに沿って搬送されるときに包装容器４０１の画像データをキャプチャするように配置され得る。撮像装置４０２は、生産プロセスの所望の部分にあるときに包装容器４０１の画像データをキャプチャするように、生産ラインの任意の部分に沿って配置できることが考えられる。生産ラインの異なる部分から、及び／又は包装容器４０１に対して異なる角度から、及び／又は異なる露出設定又は画像処理パラメータで画像データをキャプチャするように複数の撮像装置４０２を配置できることも考えられる。したがって、画像データは、そのような複数の撮像装置４０２からキャプチャされた画像データの複数のストリームを含み得る。当業者は、機械学習ベースのモデル及びその訓練が画像データの複数のストリームを説明するようにそれに従って修正されることを理解する。
【００２４】
図６ａのフローチャートは、図１〜５と併せて、機械４００で製造された液体食品用の包装容器４０１の逸脱を検出するための関連する方法１００を開示する。方法１００は、仮想座標系（ｘ、ｙ、ｚ）において包装容器４０１の仮想モデル２０１を作成すること１０１、仮想モデルの表面２０３上に変形ゾーン２０２を確定すること１０２、確定された形状及び仮想座標系の座標を有する変形ゾーン２０２において確定された逸脱２０４を作成して１０３、仮想モデル２０１の制御された変形を作成すること、包装容器の逸脱を表す画像特徴を生成するために、制御された変形を伴う仮想モデル２０１の画像レンダリングを作成すること１０４、画像特徴を異なる逸脱のカテゴリに関連付けること１０５、及び、例えば撮像装置４０２によって取得された画像データ内に表される（図１ｃを参照）、画像特徴に基づく包装機４００内の包装容器４０１の逸脱のカテゴリのその後の検出１０７における訓練及び使用のために、機械学習ベースのモデルに画像特徴を入力すること１０６を含む。したがって、方法１００は、システム３００に関して上記のような有利な利点を提供し、特に、生産ラインへの影響を最小限に抑えながら、包装容器の異なる逸脱のカテゴリの容易且つより効率的な識別を可能にする。
【００２５】
確定された逸脱２０４は、仮想モデル２０１の表面２０３の凹形状として確定され得る。或いは、又はさらに、確定された逸脱２０４は、仮想モデル２０１の表面２０３の凸形状として確定され得る。さらに、確定された逸脱２０４は、以下のいずれかを含み得る：仮想モデル２０１の表面２０３のしわ、シールされていないフラップ２１１並びに仮想モデル２０１に形成された、破れた又は曇った事前パンチ穴２１２（図３を参照）、又は開口領域の層間剥離。逸脱のそれぞれは、画像レンダリング中の固有の画像特徴に関連付けることができる。例えば、逸脱を表す画像特徴は、色、露出、コントラスト、その他などの画像レンダリング中の変化によって、並びに逸脱の形状、寸法、及び位置から一意に特徴付けられて、包装容器４０１において後で検出され得る異なる逸脱のそれぞれの「指紋」を作成することができる。
【００２６】
図６ｂは、包装容器４０１の逸脱を検出するための方法１００のさらなるフローチャートである。方法１００は、仮想モデル２０１の表面２０３に沿って延びる変形線２０５の座標を確定すること１０３１、及び、表面２０３に凹形状及び／又は凸形状を形成するために確定された角度で変形線２０５に沿って表面２０３を折ること１０３２を含み得る。図２ｃは、表面２０４が変形線２０５に沿って折られ、又は変位されて、変形線２０５の左側に凸形状を形成する例を示す。したがって、様々な表面変形を、制御されたパラメータのセットを用いて容易に作成することができる。
【００２７】
方法１００は、仮想モデル２０１の表面２０３に確定された色及び／又はパターンの装飾をマッピングすること１０１３を含み得る。異なる装飾で表面２０３をマッピングすることは、仮想モデル２０１内の実際の包装容器４０１のより正確な表現を提供し、機械ベースの学習を向上させる。したがって、処理ユニット３０１は、仮想モデル２０１の表面２０３に確定された色及び／又はパターンの装飾をマッピングするように構成され得る。
【００２８】
画像レンダリングの作成は、確定された照明条件に従って仮想モデル２０１を処理すること１０４１を含み得る。これは、照明条件が、例えば確定された逸脱２０４を表す知覚された画像特徴の色に影響を与える可能性があるため、機械ベースの学習を向上させることをさらに提供する。仮想モデル２０１の表面２０３の確定された色及び／又はパターンの装飾のマッピングと組み合わせて、異なる照明条件を使用することができる。
【００２９】
方法１００は、仮想モデル２０１の表面２０３の表面粗さを確定すること１０１４を含み得る。表面粗さ及び他の表面特性は、表面２０３からの反射光の量などの物理的及び光学的効果を考慮に入れ、したがって実際の包装容器４０１のより正確な表現と、逸脱のさらに改善された検出とを提供するために、仮想モデル２０１によってシミュレートすることができる。
【００３０】
方法１００は、表面２０３にパターン２０９の２次元画像２０６をマッピングすること１０１５によって、表面２０３に３次元パターン２０９で確定することを含み得る。図４ｂは、そのような２次元画像２０６の例を示す。画像２０６は、例えば、図４ｂに示すように、画像２０６の黒い実線と白い中実の背景の間に徐々に陰影を付けることによって、勾配２１０を確定する画像データを含む。パターン２０９の２次元画像がマッピングされた表面２０３上の位置において、方法１００は、表面２０３の向きを変更すること１０１６を含み、その結果、表面２０３の表面法線２０７は、勾配２１０に従って変更される、すなわち、表面２０３は、表面法線２０７が勾配２１０に従うように変位又は回転される。したがって、３次元パターン２０９が表面２０３に提供される。パターン２０９は、窪み又は隆起など表面２０３上の異なる構造を含み得る。一例では、パターンは、図３の仮想モデル２０１に示されるように、少なくとも１つの折り目線を含む。パターンの２次元画像が図４ａに示されている。様々な折り目線パターンが表面２０３にマッピングされ得ることを理解されたい。パターン２０９は、図３に示されるように、事前パンチ穴２１２など、表面２０３の脆弱化した領域をモデル化する窪みを含み得る。
【００３１】
したがって、処理ユニット３０１は、表面２０３にパターン２０９の２次元画像２０６をマッピングすることによって、表面２０３にパターン２０９を確定するように構成され得、ここで、画像２０６は、勾配２１０を確定する画像データを含む。処理ユニット３０１は、表面２０３上のパターンの位置で、表面２０３の向きを変更して、表面２０３の表面法線２０７が勾配２１０に従って変更されるように構成される。
【００３２】
仮想モデル２０１の作成は、図５ａ〜ｃに概略的に示されているように、仮想座標系において包装容器のブランク２０８の形状を確定すること１０１０、ブランク２０８の折り目線２１３を確定すること１０１１、及び仮想モデル２０１を作成するために仮想座標系において折り目線２１３に沿ってブランク２０８を折ること１０１２を含み得る。包装容器４０１の３次元走査を行うなど、仮想モデル２０１を生成する他の方法も考えられる。本開示で例示する包装容器は長方形容器として示されているが、包装容器の他の様々な形態を仮想モデル２０１として作成することができ、それには生産ラインで逸脱が発生する可能性があるボトルその他など他の種類の容器が含まれることを理解されたい。
【００３３】
方法１００は、仮想モデル２０１に関連する仮想座標系において仮想カメラ位置を確定すること１０４２を含み得、それにより、画像レンダリングにおいて画像特徴が得られる視点が、包装機４００の座標系における撮像装置４０２によるその後の検出のためのカメラ位置からの視点に対応するようにする。したがって、実際の逸脱の正確な表現を、確定された逸脱２０４の画像レンダリングから取得することができ、したがって、機械ベースの学習及び包装容器４０１の逸脱のその後の検出の精度を改善する。
【００３４】
コンピュータによってプログラムが実行されるときに、コンピュータに、図１〜６に関連して上に記載した方法１００のステップを実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品が提供される。
【００３５】
方法１００は、逸脱の発生及び／又はカテゴリに従って、修正された生産パラメータを含む制御命令を機械４００に伝えること１０８を含み得る。したがって、制御命令は、検出された逸脱に応じて製造プロセスを修正するために、機械４００にフィードバックを提供し得る。例えば、特定のカテゴリの逸脱の発生を最小限に抑えることができるように、機械の設定を調整することができる。逸脱が検出されたかどうかに応じて生産パラメータを修正することに加えて、処理ユニット３０１は、例えば、特定のカテゴリにおける逸脱のサイズ及び／又は位置に基づいて生産パラメータを修正するように構成され得る。
【００３６】
本発明の様々な実施形態を記載して示してきたが、本発明はそれらに限定されず、以下の特許請求の範囲で定義される主題の範囲内で他の方法で具体化されてもよいことが上の記載の結果として生じる。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図１ｃ】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図２ｃ】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【国際調査報告】
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