(57)【要約】【課題】  極めて高い計数精度を実現するとともに、規格重量外の異常品が混入したことを発見できる計数装置を提供する。【解決手段】  計測部が複数のサンプルの重量を計測したとき、演算処理部は、計測部の計測値から被計数物の実平均重量（μ）が含まれるであろうと推定される信頼区間の下限信頼限界値（xmin）および上限信頼限界値（xmax）を算出する。そして、計測部が被計数物の総重量（Ｗ）を計測したとき、演算処理部は、総重量（Ｗ）を下限信頼限界値（xmin）で除算した推定個数（Ｎ１＝Ｗ／xmin）および、上記総重量（Ｗ）を上限信頼限界値（xmax）で除算した推定個数（Ｎ２＝Ｗ／xmax）を算出する。そして、両推定個数（Ｎ１，Ｎ２）が、被計数物の計数個数（Ｎ）を特定するために予め設定した条件に当てはまるとき、上記推定個数（Ｎ１，Ｎ２）から計数個数（Ｎ）を特定する。【選択図】  図５
2008309545.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被計数物の重量を計測する計測部と、この計測部の計測値から被計数物の数量を演算する演算処理部とを備え、上記計測部が複数のサンプルの重量を計測したとき、上記演算処理部は、上記計測部の計測値から被計数物の実平均重量（μ）が含まれるであろうと推定される信頼区間の下限信頼限界値（xmin）および上限信頼限界値（xmax）を算出する一方、上記計測部が被計数物の総重量（Ｗ）を計測したとき、上記演算処理部は、上記総重量（Ｗ）を下限信頼限界値（xmin）で除算した推定個数（Ｎ１＝Ｗ／xmin）および、上記総重量（Ｗ）を上限信頼限界値（xmax）で除算した推定個数（Ｎ２＝Ｗ／xmax）を算出するとともに、これら両推定個数（Ｎ１，Ｎ２）が、被計数物の計数個数（Ｎ）を特定するために予め設定した条件に当てはまると判断したとき、上記推定個数（Ｎ１，Ｎ２）から計数個数（Ｎ）を特定する計数装置。
【請求項２】
上記計測部は、複数のサンプル個々の重量を計測するとともに、上記演算処理部は、これらサンプル個々の重量に基づいて下限信頼限界値（xmin）および上限信頼限界値（xmax）を算出する上記請求項１記載の計数装置。
【請求項３】
上記演算処理部は、両推定個数（N１，N２）の小数点第１位を四捨五入した数値が等しくなるとき、当該数値を被計数物の計数個数（N）とする上記請求項１または２記載の計数装置。
【請求項４】
上記演算処理部は、被計数物の総重量（W）を上記計数個数（N）で除算して被計数物の実平均重量（μ）を算出するとともに、この実平均重量（μ）が、上記信頼限界値（xmin,xmax）の間にないとき、規格重量外の異常品が混入していると判断する構成にした上記請求項１〜３のいずれか１に記載の計数装置。
【請求項５】
上記演算処理部の演算結果を表示する出力部を備えるとともに、上記演算処理部は、計測部が計測したサンプルの重量からサンプル平均重量（xave）を算出するとともに、このサンプル平均重量（xave）を上記両信頼限界値（xmin，xmax）の差で除算した数値に基づいて計数限界数値を算出し、当該計数限界数値を上記出力部に表示する構成にした上記請求項１〜４のいずれか１に記載の計数装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、被計数物が複数ある場合に、その総重量から被計数物の個数を計数する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の計数装置について、図８、図９を用いて説明する。
図８に示す従来の計数装置は、ケース１に載置された被計数物Xの重量を計測する計測部２と、種々の命令や数値を入力する入力部３と、上記計測部２の計測値や入力部３からの入力数値に基づいて演算を行う演算処理部４と、演算処理部４の演算結果等を表示する出力部５とを備えている。この計数装置は以下のように利用される。
まず、計数を行う前に、計数装置の初期設定を行う。具体的には、複数の被計数物Xからサンプルをランダムに抜き取り、これらサンプルをまとめてケース１に載置する。ケース１にサンプルが載置されると、計測部２が載置されたサンプルの総重量を計測する。
そして、抜き取ったサンプルの数量を入力部３に入力すると、演算処理部４は、計測部２が計測したサンプルの総重量と、入力部３に入力されたサンプル数量から、サンプルの平均重量を算出する。
このように、この計数装置においては、初期設定としてサンプルの平均重量を算出して記憶する。
【０００３】
初期設定が完了したら、計数対象である複数の被計数物Xをケース１に載置する。被計数物Xが載置されたら、計測部２が当該被計数物Xの総重量を計測する。すると、演算処理部４は、上記総重量を、初期設定で記憶したサンプルの平均重量で除して演算を行う。このように、被計数物Xの総重量をサンプルの平均重量で割れば、被計数物Xの個数が算出される。
そして、この演算処理部４が算出した計数個数を出力部５に表示すれば、被計数物Xの総個数を簡単に計数することができる。
なお、先行技術文献の調査は特に行っていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の計数装置によれば、サンプルの平均重量から被計数物Xの個数を計数しているため、微妙な計数誤差を生じることが多々ある。例えば、ケース１に１度に載置する被計数物Xが多い場合や、初期設定時のサンプル数が少ない場合には、当然のことながら計数誤差が生じやすくなる。
これは、サンプルの平均重量は、被計数物X全体の平均重量を代替するために算出したに過ぎず、当該サンプルの平均重量と、実際の被計数物X全体の平均重量とは必ずしも一致しないからである。
【０００５】
例えば、図９に示すように、１０個のサンプルに基づいて初期設定を行ったとする。これらのサンプルが、９８ｇ×３個、１００ｇ×５個、１０２ｇ×２個であったとすると、演算処理部４は、サンプル平均重量を９９．８ｇと算出して記憶する。
そして、計数する被計数物Xが、９８ｇ×１００個、１００ｇ×３００個、１０２ｇ×１００個だったとする。
計測部２は、これら被計数物Xの総重量を計測することしかできないため、被計数物Xの総重量を５０，０００ｇと計測する。演算処理部４は、上記した通り、被計数物Xの総重量をサンプル平均重量で割って、５０，０００÷９９．８≒５０１を計数個数として算出する。このように、実際の被計数物Xは５００個であるにも関わらず、演算処理部４は、５０１個と計数してしまうため、ここに１個の計数誤差が生じることとなる。
【０００６】
このように、僅かであっても計数誤差が生じる計数装置は、厳密な計数管理が要求される製造現場において、当てにすることができない。
例えば、精密機械や車両等の製造現場においては、部品に余りが生じると、部品を製造工程で取り付け忘れたのではないかという恐れに繋がるため、非常に厳しい計数管理が求められている。
そのため、こうした製造現場においては、計数装置を用いて部品の個数を計数した後に、再度人間の手によって計数個数を確認するようにしている。
このように、従来の計数装置によれば計数誤差が生じるため、厳しい計数管理を求められる場合には利用することができず、また、利用したとしても、結局再度人間が計数作業を行わなければならないという問題があった。
また、計数するロット内には、品質基準を満たさない異常品が混入してしまうことも多々ある。しかし、多数の被計数物Xを一度にまとめて計数装置に入れてしまうことから、仮に規格重量外の重さの被計数物Xが混入していたとしても、それを発見することができず、計数作業とは別に、さらに品質基準検査を厳密に行わなければならないという問題があった。
【０００７】
この発明の目的は、極めて高い計数精度を実現するとともに、規格重量外の異常品が混入したことを発見できる計数装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の発明は、被計数物の重量を計測する計測部と、この計測部の計測値から被計数物の数量を演算する演算処理部とを備え、上記計測部が複数のサンプルの重量を計測したとき、上記演算処理部は、上記計測部の計測値から被計数物の実平均重量（μ）が含まれるであろうと推定される信頼区間の下限信頼限界値（xmin）および上限信頼限界値（xmax）を算出する一方、上記計測部が被計数物の総重量（Ｗ）を計測したとき、上記演算処理部は、上記総重量（Ｗ）を下限信頼限界値（xmin）で除算した推定個数（Ｎ１＝Ｗ／xmin）および、上記総重量（Ｗ）を上限信頼限界値（xmax）で除算した推定個数（Ｎ２＝Ｗ／xmax）を算出するとともに、これら両推定個数（Ｎ１，Ｎ２）が、被計数物の計数個数（Ｎ）を特定するために予め設定した条件に当てはまると判断したとき、上記推定個数（Ｎ１，Ｎ２）から計数個数（Ｎ）を特定する点に特徴を有する。
【０００９】
第２の発明は、上記計測部は、複数のサンプル個々の重量を計測するとともに、上記演算処理部は、これらサンプル個々の重量に基づいて下限信頼限界値（xmin）および上限信頼限界値（xmax）を算出する点に特徴を有する。
【００１０】
第３の発明は、上記演算処理部は、両推定個数（N１，N２）の小数点第１位を四捨五入した数値が等しくなるとき、当該数値を被計数物の計数個数（N）とする点に特徴を有する。
【００１１】
第４の発明は、上記演算処理部は、被計数物の総重量（W）を上記計数個数（N）で除算して被計数物の実平均重量（μ）を算出するとともに、この実平均重量（μ）が、上記信頼限界値（xmin,xmax）の間にないとき、規格重量外の異常品が混入していると判断する点に特徴を有する。
第５の発明は、上記演算処理部の演算結果を表示する出力部を備えるとともに、上記演算処理部は、計測部が計測したサンプルの重量からサンプル平均重量（xave）を算出するとともに、このサンプル平均重量（xave）を上記両信頼限界値（xmin，xmax）の差で除算した数値に基づいて計数限界数値を算出し、当該計数限界数値を上記出力部に表示する点に特徴を有する。
【発明の効果】
【００１２】
第１〜５の発明によれば、サンプルの計測値から被計数物の実平均重量（μ）が含まれるであろうと推定される信頼区間の下限信頼限界値（xmin）および上限信頼限界値（xmax）を算出する。そして、被計数物の実平均重量（μ）が下限信頼限界値（ｘmin）にあるとした場合と、被計数物の実平均重量（μ）が上限信頼限界値（ｘmax）にあるとした場合とのそれぞれで計数して被計数物の個数を特定する。このように、サンプルの平均重量のばらつきを考慮して被計数物の個数を特定するので、計数精度を極めて高めることができる。
【００１３】
また、特に第４の発明によれば、被計数物の個数を計数するとともに、当該被計数物中に規格重量外の異常品が混入しているか否かを判断することができる。したがって、規格重量外の異常品が混入しているか否かの品質検査をさらに行う必要がなくなり、品質管理に要する時間を短縮することができる。
また、特に第５の発明によれば、計数限界数値を出力部に表示するので、計測部に載置する被計数物の数量をある程度判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１〜図４を用いて、この発明の第１実施形態の計数装置について説明する。
なお、以下に説明する各実施形態の計数装置は、上記従来の計数装置と同様の構成要素を備えている。したがって、計数装置の構成要素については、上記従来と同じ符号および名称を付するとともに、図８を参照して説明することとする。
この計数装置は、ケース１に載置された被計数物Xの重量を計測する計測部２と、種々の命令や数値を入力する入力部３と、上記計測部２の計測値や入力部３からの入力数値に基づいて演算を行う演算処理部４と、演算処理部４の演算結果等を表示する出力部５とを備えている（図８参照）。そして、この第１実施形態においては、以下のようにして初期設定および計数が行われる。
【００１５】
まず、初期設定について説明する。
図１に示すように、初期設定を行う際には、計数精度のレベルすなわち信頼率Pを設定する（ステップ１０１）。ここでいう信頼率Pとは、具体的には後述するが、計数装置の計数精度を決定するものである。
次に、サンプル数ｎを入力部３から入力するとともに（ステップ１０２）、サンプルを１つずつケース１に載置して、サンプル個々の重量を計測部２で計測して（ステップ１０３）、演算処理部４に各数値を記憶させる。
なお、ここではサンプル数ｎを入力するようにしたが、例えば、サンプル個々の重量を図る際に、その回数をカウントすることによって、サンプル数ｎを特定しても構わない。いずれにしても、サンプル個々の重量と、サンプル数ｎを演算処理部４が把握できれば、その順序や方法等は特に限定されるものではない。
【００１６】
上記のようにして、サンプル個々の重量およびサンプル数ｎが入力されたら、演算処理部４が、統計的手法に基づく演算により、信頼限界値xmin,xmaxを算出する。
ここでいう信頼限界値xmin,xmaxとは、信頼率Pの確率の下において、ケース１に載置した被計数物Xの実平均重量μが含まれる（存在する）であろうと推定される信頼区間の限界値のことである。
例えば、被計数物Xが１００個あったとする。この被計数物全てを実測した総重量Wを、１００（個）で除した実平均重量μは、「９５％の確率で９５ｇ〜１０５ｇの範囲内に存在する」とした場合において、上記「９５％」が信頼率Pとなり、９５ｇ〜１０５ｇの範囲を信頼区間という。そして、この信頼区間の限界値を信頼限界値といい、上記の例においては、９５ｇが下限信頼限界値xminとなり、１０５ｇが上限信頼限界値xmaxとなる。
なお、信頼率Ｐは、それを高くすればするほど上記信頼区間が広がることになる。なぜなら、実平均重量μが９９％の確率で含まれる範囲は、実平均重量μが９５％の確率で含まれる範囲よりも当然のこととして広くなるからである。
【００１７】
上記信頼限界値xmin,xmaxは統計的演算式に基づいて求められる。
すなわち、演算処理部４は、
【数１】
2008309545.tif 000003
【数２】
2008309545.tif 000004
という演算式を予め記憶している。
なお、式中において、
ｎ＝サンプル数
ｘave＝サンプルの平均重量「サンプル総重量Ws÷ｎ」
ｘ１〜ｎ＝１〜ｎ個目の各サンプルの重量
S＝サンプル個々の重量とサンプル平均重量との差の平方和「(ｘ１-ｘave)2＋(ｘ2-ｘave)2＋・・・＋(ｘn-1-ｘave)2＋(ｘn-ｘave)2」
V＝分散「S÷（ｎ−１）」
を示している。
【００１８】
演算処理部４の具体的な演算過程は次の通りである。すなわち、計測部２がサンプル個々の重量を計測すると、演算処理部４は、
ｘave＝Ws（＝ｘ１＋ｘ２＋・・・＋ｘn-1＋ｘn）÷ｎ・・・（３）式
を演算して、サンプルの平均重量ｘaveを算出する。次に、
S=(ｘ１-ｘave)2＋(ｘ2-ｘave)2＋・・・＋(ｘn-1-ｘave)2＋(ｘn-ｘave)2・・・（４）式
を演算して、サンプル個々の重量とサンプル平均重量との差の平方和Sを算出する。
そして、平方和Sを算出したら、
V＝S÷（ｎ−１）・・・（５）式
を演算して、分散Vを算出する。
なお、平均的なばらつき度合いを表す分散Vを計算する際には、平方和Sをｎで割るよりも、ｎの代わりにｎ−１で割った方が、より真値に近づくことが理論的にわかっている（不偏分散）。そこで、上記（５）式においては、平方和Ｓをｎ−１で割るようにしている。
【００１９】
上記のようにして、分散Vを算出したら、上記（１），（２）式中のｘave、ｎ、Vに数値を代入する。
ここで、上記（１）,（２）式中における、ｔ（ｎ−１，P）というのは、図２に示すｔ表中、（ｎ−１，P）に該当する数値を指している。つまり、演算処理部４は、図２に示すｔ表を予め記憶しており、サンプル数ｎおよび信頼率Pが決定されたときに、ｔ表から該当する数値を特定する。
例えば、最初に決定した信頼率Pが９５％（０．０５）であり、サンプル数（ｎ）が９個だったとすると、演算処理部４は、ｔ（８，０．０５）に該当する数値２．３０６を特定する。
このように、ｔ（ｎ−１，P）＝２．３０６を特定したら、この特定した数値を上記（１），（２）式に代入する。この時点で（１），（２）式における全ての数値が代入されることとなり、下限信頼限界値ｘminおよび上限信頼限界値ｘmaxを算出することができる。
なお、上記ｔ表は、一般的に広く用いられているものである。そして、この実施形態においては、演算処理部４がｔ表を記憶しており、サンプル数ｎおよび信頼率Pが特定されることにより、ｔ表から該当する数値を探し出すようにしている。ただし、演算処理部４は、必ずしもｔ表を記憶しておかなくてもよく、その都度、計算によって当該数値を算出するようにしても構わない。
【００２０】
上記のようにして信頼限界値ｘmin，ｘmaxを算出したら、次に、演算処理部４は計数限界数値を算出する（ステップ１０５）。ここでいう計数限界数値とは、計数限界個数（Q）と計測限界重量（LW）とを含むものであり、１度に計数あるいは計測できる限界値のことである。
演算処理部４は、
計数限界個数（Q）＝xave÷（ｘmax−xmin）−１・・・（６）式
を記憶しており、この（６）式にxave，ｘmax，xminの各数値を代入して、計数限界個数Qを算出するとともに、この計数限界個数Qを出力部５に表示する。このとき、計数限界個数Qは、小数点以下の数値を生じるが、出力部５には整数部分のみが表示されるようにしている。
なお、ここでは、計数限界個数Ｑを算出する際に、サンプル平均重量ｘaveを両信頼限界値の差（ｘmax−xmin）で除した後に、さらに１をマイナスしている。このように、１をマイナスするのは、ｘave÷（ｘmax−xmin）の算出数値が小数点ギリギリであった場合にも、確実に計数誤差が生じないようにするためである。したがって、計数限界個数Ｑを算出する際には、必ず１をマイナスしなければならないわけではないし、例えば−２としても構わない。
【００２１】
また、演算処理部４は、
計測限界重量（LW）＝計数限界個数Q×サンプル平均重量ｘave・・・（７）式
を記憶している。そして、上記（６）式において計数限界個数Qを算出したら、（７）式に基づいて計測限界重量LWを算出し、出力部５に表示する。
なお、上記計数限界個数Qおよび計測限界重量LWについては、後で詳細に説明することとする。
上記のように初期設定を行ったら、スタンバイ状態となって、ケース１に被計数物Xが載置されるのを待つ（ステップ１０６）。
【００２２】
次に、上記初期設定および計数工程について、従来と同様の条件を用いて具体的に説明する。
計数しようとする被計数物Xが、９８ｇ×１００個、１００ｇ×３００個、１０２ｇ×１００個あるとする。そして、この中から抜き取った１０個のサンプルが、９８ｇ×３個、１００ｇ×５個、１０２ｇ×２個であったとする（図９参照）。
まず、計数装置の図示しない電源を入れたら、入力部３から信頼率Pを入力するが、ここでは、信頼率Pを９５％に設定する（ステップ１０１）。次に、入力部３からサンプル数ｎ＝１０を入力したら、ケース１にサンプルを１つずつ載置して、サンプル個々の重量を計測する。
すると、演算処理部４は、上記（３）式よりｘave＝９９．８を、上記（４）式よりS＝１９．６を、上記（５）式よりV≒２．１７８を算出するとともに、ｔ表より、ｔ（９，０．０５）＝２．２６２を特定する。
そして、上記各数値を上記（１），（２）式に代入して、
下限信頼限界値ｘmin＝９８．７４４
上限信頼限界値ｘmax＝１００．８５６
を算出する（ステップ１０４）。
【００２３】
上記のように下限信頼限界値ｘmin＝９８．７４４および上限信頼限界値ｘmax＝１００．８５６を算出したら、上記（６）式より、計数限界個数Q＝４６（個）を算出する（ステップ１０５）とともに、上記（７）式より、計測限界重量LW＝４５９０．８（ｇ）を算出し、これら計数限界個数Qおよび計測限界重量LWを出力部５に表示してスタンバイ状態となる(ステップ１０６)。
なお、上記計数限界個数Ｑおよび計測限界重量ＬＷは、信頼率Ｐに応じて変わる。なぜなら信頼率Ｐが変われば、信頼区間の幅が変わるとともに下限信頼限界値xminおよび上限信頼限界値xmaxが変わるからである。
ここで、信頼率Ｐと計数限界数値との関係は、次のようになる。例えば、上記の例においては、信頼率Ｐ＝９５％のとき計数限界個数Ｑ＝４６個となるのに対して、信頼率Ｐ＝９９％とすると、計数限界個数Ｑ＝３１個となる。このように、信頼率Ｐを高めて計数精度を高めると、これに相反するように計数限界個数Ｑが小さくなる。
【００２４】
次に、個の計数装置の計数フローについて説明する。
なお、この計数装置においては、５００個の被計数物Xの中から、上記出力部５に表示された計数限界個数Qおよび計測限界重量LWの範囲内で、ケース１に被計数物Xを順次載置していく。具体的な例を用いて説明すると、図３に示すように、計数を行う際に、計数限界個数Q以内となるように、つまり、４６個以内の被計数物Xをケース１に載置する。
例えば、一握りの被計数物Xを袋の中から抜き取ってケース１に載置したとする。このとき、ケース１に載置した被計数物Xの内訳が、図３の第１回に示すように、９８ｇ＝５個、１００ｇ＝１５個、１０２ｇ＝５個の合計２５個であったとする。
【００２５】
計測部２は、図４に示すように、ケース１に載置された被計数物Xの総重量W＝２，５００ｇを計測する（ステップ２０１）。計測部２が被計数物Xの総重量Wを計測すると、演算処理部４が、当該総重量Wと初期設定において算出したｘminとから
推定個数N１＝W÷ｘmin・・・（８）式
を算出する（ステップ２０２）。
ここで、推定個数N１というのは、ケース１に載置した被計数物Xの実平均重量μが、信頼区間の下限信頼限界値xminにあるとした場合において、ケース１に載置されたと推定される被計数物Xの個数である。
上記の場合には、
推定個数N１＝２，５００÷９８．７４４
推定個数N１≒２５．３１８
演算処理部４は、これを四捨五入して推定個数N１＝２５個と算出する。
【００２６】
一方、上記のように推定個数N１を算出したら、次に
推定個数N２＝W÷ｘmax・・・（９）式
を算出する（ステップ２０３）。
ここで、推定個数N２というのは、ケース１に載置した被計数物Xの実平均重量μが、信頼区間の上限信頼限界値xmaxにあるとした場合において、ケース１に載置されたと推定される被計数物Xの個数である。
上記の場合には、
推定個数N２＝２，５００÷１００．８５６
推定個数N２≒２４．７８８
演算処理部４は、これを四捨五入してN２＝２５個と算出する。
【００２７】
上記のように、推定個数N１およびN２を算出したら、演算処理部４は、これら両推定個数N１およびN２が等しいか否かを判断する（ステップ２０４）。そして、N１＝N２と判断した場合には、これら推定個数N１およびN２を、被計数物Xの計数個数Nと判断して当該計数個数N（＝N１，N２）を出力部５に表示する（ステップ２０５）。一方、推定個数N１≠N２と判断した場合には、出力部５にエラー表示をして計数を中断する（ステップ２０６）。
上記の例においては、推定個数N１およびN２ともに「２５」と算出されたため、出力部５には計数個数N＝２５個と表示されることとなるが、図３からも明らかなように、演算処理部４が算出したこの計数個数Nは、実際にケース１に載置した個数と一致している。
このように、ケース１に載置された被計数物Xの実平均重量μが、下限信頼限界値ｘminであるとした場合と、上限信頼限界値ｘmaxであるとした場合とにおいて、算出した推定個数N１，N２が等しければ、被計数物Xの計数個数Nは、ケース１に載置された被計数物Xの実際の個数と等しくなる。
このことは、図３に示すように、計数限界個数Qの範囲内で、数回にわたって５００個の被計数物Xをランダムに計数した結果、計数誤差が発生しないことからも明らかである。
【００２８】
なお、計数限界個数Qあるいは計測限界重量LWを超えて、ケース１に被計数物Xを載置すると、計算上、必ずN１≠N２となる。
したがって、この計数装置においては、ケース１に載置する被計数物Xを、計数限界個数Qおよび計測限界重量LWの範囲内にしなければならない。
そこで、この実施形態においては、計数限界数値（計数限界個数Qおよび計測限界重量LW）を出力部５に表示して、被計数物Xをどのくらいケース１に載置すればよいのかを、ある程度判断できるようにしている。ただし、上記計数限界数値は、必ずしも表示しなければならないわけではない。上記計数限界数値を超えた場合には、必ずN１≠N２となり、エラー表示がされるので、誤って計数されてしまうことはないからである。
以上のように、第１実施形態の計数装置によれば、サンプルの平均重量のばらつきを考慮して被計数物Xの個数を特定するので、計数精度を高めて被計数物Xを誤差なく計数することができる。
【００２９】
なお、上記第１実施形態においては、複数のサンプル個々の重量を計測するようにしている。このように、サンプル個々の重量を計測するのは、サンプル個々の重量ｘ１〜nとサンプル平均重量ｘaveとの差の平方和Ｓを算出するためである。そして、このように平方和Ｓに基づいて両信頼限界値xmin，xmaxを算出すれば、両信頼限界値xmin，xmaxおよび、この両信頼限界値xmin，xmaxに基づいて特定する計数精度を高くすることができる。
ただし、多少、計数精度が低下してもよいのであれば、サンプル個々の重量を計測する必要はない。例えば、ケース１に複数のサンプルをまとめて載置するとともに、複数のサンプルの総重量のみを計測してサンプル平均重量xaveを算出し、このサンプル平均重量xaveの前後何％の範囲を信頼区間に設定する。仮にサンプル平均重量xaveが１００gであり、その前後５％を信頼区間とした場合には、両信頼限界値xmin，xmaxを９５gと１０５gとする。このようにして両信頼限界値xmin，xmaxを算出しても構わない。
いずれにしても、両信頼限界値xmin，xmaxを算出するとともに、いずれかの方法で算出した両信頼限界値xmin，xmaxを所定の条件に当てはめることによって計数個数Ｎを特定すればよい。
【００３０】
図５および図６を用いて、この発明に係る計数装置の第２実施形態について説明する。
なお、第２実施形態の計数装置は、上記第１実施形態の計数装置において、演算処理部に異常品検出機能をもたせた点のみ異なり、構成要素や初期設定は上記第１実施形態と同じである。したがって、ここでは異常品検出機能について詳細に説明するとともに、上記第１実施形態と同じ点については説明を省略する。
また、第２実施形態においても、上記第１実施形態と同様に
被計数物X        ：９８ｇ＝１００個、１００ｇ＝３００個、１０２ｇ＝１００個
サンプル数ｎ      ：１０個
サンプルの重量    ：９８ｇ＝３個、１００ｇ＝５個、１０２ｇ＝２個
信頼率P          ：９５％（０．０５）
下限信頼限界値ｘmin：９８．７４４
上限信頼限界値ｘmax：１００．８５６
計数限界個数Q    ：４６個
計数限界重量LW  ：４５９０．８ｇ
という条件の下で計数を行ったとする。
【００３１】
上記第１実施形態と同じ手順により、上記条件の初期設定が行われてスタンバイ状態になったら、図５に示すように、ケース１に載置された被計数物Xの総重量Wを計測部２が計測する（ステップ２０１）。
いま、ケース１に載置された被計数物Xが、図６に示すように、９８ｇ＝３個、１００ｇ＝７個、１０２ｇ＝３個、１１４．８ｇ＝１個の全１４個であったとする。なお、１１４．８ｇの被計数物Xは規格重量外の異常品である。
計測部２は、上記の被計数物Xが載置されると、総重量W＝１４１４．８ｇと計測する（ステップ２０１）。計測部２が総重量Wを計測したら、演算処理部４が、推定個数N１およびN２を算出する（ステップ２０２，２０３）。
ここでは、
推定個数N１＝１４１４．８（W）÷９８．７４４（ｘmin）
≒１４．３２８
＝１４
推定個数N２＝１４１４．８（W）÷１００．８５６（ｘmax）
≒１４．０２８
＝１４
となる。
【００３２】
上記のように、推定個数N１およびN２を算出したら、これら推定個数N１およびN２が等しいか否かを判断する（ステップ２０４）。ここまでの計数フローは、上記第１実施形態と同じであり、また、ステップ２０４においてN１≠N２の場合には、ステップ２０６に進み、出力部５にエラー表示がなされる点も上記第１実施形態と同じである。
そして、この第２実施形態においては、ステップ２０４において、推定個数N１＝N２の場合に、さらに次のステップ３０１に進むとともに、規格重量外の異常品が混入していないかを判断することとなる。
具体的には、ステップ３０１以降において、ケース１に載置された被計数物Xの実平均重量μ（＝W／N）が下限信頼限界値ｘminと上限信頼限界値ｘmaxとの間に存在しているか否かを判断する。既に説明したように、この計数装置においては、サンプルの計測値に基づいて、実際にケース１に載置された被計数物Xの実平均重量μが存在するであろうと推定される信頼区間を求めているに他ならない。そして、この信頼区間内、つまり、下限信頼限界値ｘminと上限信頼限界値ｘmaxとの間に実平均重量μが存在していることを前提として、計数個数Nを算出するようにしている。
【００３３】
ところが、規格重量外の異常品が混入していると、実平均重量μが信頼区間内（下限信頼限界値ｘminと上限信頼限界値ｘmaxとの間）に存在しないにも関わらず、推定個数N１およびN２が一致することがある。
上記の例においては、図６からも明らかなように、実平均重量μ＝１０１．０５７ｇとなるが、サンプルの計測値に基づいて算出された下限信頼限界値ｘminおよび上限信頼限界値ｘmaxは、それぞれ９８．７４４ｇおよび１００．８５６ｇである。つまり、ケース１に載置された被計数物Xの実平均重量μが、信頼区間外に存在している。
これは、ケース１に載置された被計数物Xの中に、規格重量外の異常品が混入していることを意味していることになる。このように、ステップ２０４において、推定個数N１およびN２が一致した場合には、実平均重量μが信頼区間内に存在しているか否かを検出することにより、規格重量外の異常品が混入していないかをさらに判断するのである。
ただし、この第２実施形態の計数装置においては、異常品検出の精度を高めるために、単に実平均重量μが信頼区間内に存在しているか否かを判断するのではなく、サンプル数ｎや計数個数Nに応じて異なる演算を行うようにしている。
【００３４】
すなわち、演算処理部４は、ステップ２０４でN１＝N２と判断した場合にステップ３０１に進んで、計数個数N（＝N１，N２）が２以上であるか否か、言い換えれば１であるか否かを判断する。そして、この計数装置においては、計数個数Nが１の場合と、２以上の場合とで異なる演算を行うようにしているが、その理由は次の通りである。
つまり、被計数物Xが複数の場合には、それらの実平均重量μが存在するであろうと推定される信頼区間に基づいて演算を行っている。しかし、一般的な統計に基づけば、被計数物X個々が存在するであろうと推定される範囲、つまり個々のばらつきの範囲は、平均のばらつきの範囲よりも広くなる。
そこで、被計数物Xが１つの場合には、被計数物Xの平均のばらつき範囲ではなく、被計数物X個々が存在するであろうという予測区間を求めるとともに、この予測区間に被計数物Xの重量が存在するか否かを判断して、異常品を検出するのである。
【００３５】
そして、ステップ３０１において、計数個数Nが１と判断されると、ステップ３０２に進んで、
【数３】
2008309545.tif 000005
を演算するとともに、実平均重量μ（ただし、ここではN＝１であるため、実平均重量μは被計数物Xの個の重量を意味する）が、予測区間の間にあるか否かを判断する。なお、上記（１０）式は、個のばらつきを求める際に利用される一般的な演算式であるが、ここでは個のばらつきを求められればよいので、標準偏差と正規分布表とを用いて予測間を求めても構わない。
そして、上記の演算の結果、実平均重量μが上記予測区間の間にある場合には、被計数物Xが規格重量内であると判断して、出力部５に計数個数Nを表示する（ステップ２０５）。一方、実平均重量μが予測区間の間にない場合には、出力部５に規格重量外の異常品が混入していることを知らせるエラー表示を行う（ステップ２０６）。
【００３６】
これに対して、ステップ３０１において、計数個数Nが２以上であると判断されると、演算処理部４は、算出した計数個数Nがサンプル数ｎ以上であるか否かを判断する（ステップ３０３）。この第２実施形態の計数装置においては、計数個数Nがサンプル数ｎよりも多い場合と少ない場合とで異なる演算処理を行うようにしているが、その理由は次のとおりである。
すなわち、計数個数N（つまりケース１に載置した被計数物Xの数）が少ない場合には、それら被計数物Xの実平均重量μは大きくばらつく。これに対して、計数個数Nが多くなればなるほど、それら被計数物Xの実平均重量μのばらつきは小さくなる。したがって、計数個数Nがサンプル数ｎ未満の場合の信頼区間は、サンプルの計測値から求めた信頼区間（初期設定の際に求めた上限信頼限界値ｘmaxと下限信頼限界値ｘminとの幅）よりも広くなる。
【００３７】
そこで、計数個数N＜サンプル数ｎの場合には、演算処理部４が算出した計数個数Nに基づいて、再度、信頼区間を算出するとともに、この再度算出した信頼区間の範囲内に、実平均重量μが含まれるか否かを判断するようにしている。
具体的には、ステップ３０３において、計数個数Nがサンプル数ｎ未満であると判断した場合には、ステップ３０４に進む。そして、
【数４】
2008309545.tif 000006
を演算する。
例えば、ケース１に載置した被計数物Xが５個であったとすると、演算処理部４が計数個数N＝５を算出するとともに、この計数個数N＝５を上記（１１）式に代入して演算を行い、信頼区間＝９８．５０４〜１０１．０９６を算出する。初期設定時にサンプル数ｎ＝１０で算出した信頼区間は、上記下限信頼限界値ｘminと上限信頼限界値ｘmaxとの間であるから、９８．７４４〜１００．８５６である。
この例からも明らかなように、計数個数Nが小さくなるほど、信頼区間の幅は広くなるため、計数個数Nがサンプル数ｎよりも小さい場合には、信頼区間を算出しなおして、新たに算出した信頼区間内に実平均重量μが含まれるか否かを判断するのである。
【００３８】
ただし、上記（１１）式においては、ｔ表中の数値を特定する部分のみ、サンプル数ｎから計数個数Nに代わり、式中の√内には計数個数Nを代入していない。これは、実際に計数を行う際には、サンプルの重量を計測する場合とは異なり、被計数物Xの個々の重量がわからないからである。そのため、式中の√内については、サンプル数ｎに基づく数値をそのまま用いることとしたのである。
そして、実平均重量μが、計数個数Nに基づいて算出した信頼区間の間にあるか否かを判断した結果、実平均重量μが新たに算出した信頼区間の間にある場合には、出力部５に計数個数Nを表示する（ステップ２０５）。一方、実平均重量μが信頼区間の間にない場合には、出力部５に規格重量外の異常品が混入していることを知らせるエラー表示を行う（ステップ２０６）。
【００３９】
一方、ステップ３０３において、計数個数Nがサンプル数ｎ以上であると判断した場合には、ステップ３０５に進む。そして、このステップ３０５において、実平均重量μが、下限信頼限界値ｘminおよび上限信頼限界値xmaxの間に存在するか否かを判断する。
なお、計数個数Nがサンプル数ｎ以上である場合には、初期設定時に算出したサンプル数ｎに基づく信頼区間（下限信頼限界値ｘminおよび上限信頼限界値xmax）を代用して用いるようにしている。つまり、計数個数Ｎ≧サンプル数ｎの場合には、ステップ３０４のように、計数個数Ｎに基づいて信頼区間を算出しなおしていない。このように、計数個数Ｎ≧サンプル数ｎの場合に、サンプル数ｎに基づく信頼区間を代用するのは、次の理由からである。
すなわち、計数個数Ｎ≧サンプル数ｎの場合には、計数個数Ｎに基づく信頼区間が、サンプル数ｎに基づく信頼区間よりも狭くなる。このように、狭い信頼区間内に実平均重量μが存在しているか否かを判断してしまうと、サンプル数ｎが小さく、しかも計数個数Ｎも小さい場合に、実際には異常品が混入していないにも関わらず、異常品ありと判断してしまうおそれがある。なぜなら、後で詳しく説明するが、計数個数Ｎが小さい場合には、サンプル平均重量ｘａｖｅとの重量差が小さくても、異常品の検出が可能だからである。そこで、サンプル数nに基づく信頼区間の幅を代用して、ある程度信頼区間の幅を広くして判断するようにしたのである。
ただし、異常品検出精度を一層厳密に行いたい場合には、計数個数Ｎ＜サンプル数nの場合と同様に、計数個数Ｎに基づく信頼区間内に実平均重量μが存在しているか否かを判断してもよい。つまり、異常品検出精度を厳密に行いたい場合には、ステップ３０１から直接ステップ３０４に進むようにすればよい。
そして、実平均重量μが、信頼区間の間にあるか否かを判断した結果、実平均重量μが信頼区間の間にある場合には、出力部５に計数個数Nを表示する（ステップ２０５）。一方、実平均重量μが信頼区間の間にない場合には、出力部５に規格重量外の異常品が混入していることを知らせるエラー表示を行う（ステップ２０６）。
【００４０】
つまり、上記の図６の例においては、推定個数N１，N２ともに１４となるので、ステップ２０４からステップ３０１に進む。そして、計数個数N（＝１４）は、２以上であることから、ステップ３０１からステップ３０３に進む。ステップ３０３において、計数個数Nがサンプル数ｎ以上であるか否かを判断するが、ここでは、サンプル数ｎ＝１０であるのに対して、計数個数N＝１４であるから、ステップ３０３からステップ３０５に進む。
そして、ステップ３０５において、被計数物Xの実平均重量μが信頼区間内にあるか否かを判断するが、既に説明したとおり、
実平均重量μ（＝W／N）：１０１．０５７ｇ
信頼区間：９８．７４４ｇ〜１００．８５６ｇ
であるから、実平均重量μは信頼区間内には存在しないと判断して、ステップ３０５からステップ２０６に進み、規格重量外の異常品が混入しているというエラー表示がなされる。
【００４１】
以上のように、上記第２実施形態の計数装置によれば、被計数物Xの個数を計数すると同時に、規格重量外の異常品の検出をもすることができる。したがって、規格重量外の異常品が混入しているか否かの品質検査をさらに行う必要がなくなり、品質管理に要する時間を短縮することができる。
なお、上記第２実施形態においては、規格重量外の異常品検出精度を高めるべく、計数個数Ｎが１個の場合と２個以上の場合、あるいは計数個数Ｎが、サンプル数ｎ以上の場合とサンプル数ｎ未満の場合とで異なる演算を行うようにしている。しかし、異常品検出精度に特にこだわらなければ、計数個数Ｎに関わりなく、ステップ２０４から３０５に進むとともに、実平均重量（μ）が、上記信頼限界値（xmin,xmax）の間にないとき、異常と判断しても構わない。
【００４２】
ここで、上記第２実施形態においては、被計数物Xの計数個数Ｎ、すなわち、ケース１に載置する被計数物Ｘの個数に応じて、異常品と判断される被計数物Ｘの重量が異なる。言い換えれば、ケース１に載置する被計数物Ｘの計数個数Ｎによって、何ｇ以上あるいは何ｇ以下の被計数物Ｘを異常品と判断するかが変わる。
異常品と判断される重量と、計数個数Ｎとの関係は
ｘａｖｅ±｛（ｘｍａｘ−ｘｍｉｎ）÷２×計数個数Ｎ｝・・・（１２）式
となる。
【００４３】
この（１２）式に、上記の例を当てはめると、
９９．８±（１００．８５６―９８．７４４）÷２×計数個数Ｎ
＝９９．８±１．０５６×計数個数Ｎ
となる。
したがって、ケース１に載置した被計数物Ｘの計数個数Ｎが１４個の場合には、８５．０１６ｇより軽いか、あるいは１１４．５８４よりも重い被計数物Ｘが混入している場合に異常品が混入していると判断する。
一方、ケース１に載置した被計数物Ｘの計数個数Ｎが３０個の場合には、６８．１２ｇより軽いか、あるいは１３１．４８ｇよりも重い被計数物Ｘが混入している場合に異常品が混入していると判断する。
このように、重量誤差が小さい場合にも異常品の検出を可能にするためには、ケース１に載置する被計数物Ｘを少なくすればよいし、特に異常品の検出をラフに行っても構わない場合には、一度に行える計数個数Ｎを多くすることができる。
【００４４】
次に、この発明の計数装置に係る第３実施形態について説明する。なお、この第３実施形態の計数装置は、上記第２実施形態の原則を用いるとともに、異常品とみなして検出するための許容限度重量ＷＬｉｍを予め設定する点に最大の特徴がある。
ただし、この第３実施形態における許容限度重量ＷＬｉｍとは、サンプル平均重量ｘａｖｅとの差をいうものである。例えば、被計数物Ｘの中に、サンプル平均重量ｘａｖｅよりも１５ｇ以上重かったり、あるいは軽かったりするものが混入している場合に異常品ありと検出する。
以下に、この第３実施形態の計数装置について、図７を用いて説明する。上記第１実施形態と同様の手順で、ステップ１０１〜ステップ１０５までの初期設定が行われたら、許容限度重量ＷＬｉｍを入力部３から入力する（ステップ４０１）。例えば、サンプル平均重量ｘａｖｅとの差が１５ｇ以上のものが混入した場合に、異常品ありと判断するように設定したとする。
【００４５】
演算処理部４は、
異常品検出可能数量Ｎｄｅ＝許容限度重量ＷＬｉｍ÷｛（ｘｍａｘ−ｘｍｉｎ）÷２｝・・・（１３）式
を予め記憶しており、入力部３から上記許容限度重量ＷＬｉｍが入力されることにより、上記（１３）式を演算する。
ここで、異常品検出可能数量Ｎｄｅとは、ケース１に載置する被計数物Ｘが何個以内であれば、上記許容限度重量ＷＬｉｍを超える異常品を検出することができるかを示すものである。
上記の例によれば、
異常品検出可能数量Ｎｄｅ＝１５÷１．０５６
異常品検出可能数量Ｎｄｅ≒１４．２
ここで、小数点以下を切り捨てて
異常品検出可能数量Ｎｄｅ＝１４個と特定する。
つまり、サンプル平均重量ｘａｖｅとの差が１５ｇ以上のものが混入した場合に異常品ありと判断するためには、１度にケース１に載置する被計数物Ｘは１４個以内でなければならない。
そして、この異常品検出可能数量Ｎｄｅを出力部５に表示するようにすれば、予め設定した規格重量外の異常品が混入したことを、確実に検出することができる。
【００４６】
なお、上記第３実施形態においては、サンプル平均重量ｘａｖｅとの差を許容限度重量ＷＬｉｍとして入力するようにしたが、例えば、「１２０ｇ以上のものを異常品とみなす」といったように、被計数物Ｘの重量を入力するようにしても構わない。この場合には、入力された重量からサンプル平均重量ｘａｖｅを引くことにより、上記と同様の演算結果を導き出すことができる。いずれにしても、演算処理部４が上記（１３）式を演算することができれば、入力部３にどのような数値を入力しても構わない。
また、上記各実施形態における演算式は一例に過ぎない。したがって、例えば、ｔ表を特定する際に、不偏分散により「ｎ−１」として演算を行っているところを、不偏分散ではなく、単に「ｎ」として演算を行っても構わない。これらは全て、検出精度に影響を及ぼすものであるため、特に検出精度にこだわらなければ、上記各実施形態と異なる演算式を採用してもよい。
【００４７】
さらに、上記各実施形態においては、演算処理部４が推定個数N1，N2を算出する過程で、両推定個数N1，N2の小数点第１位を四捨五入した数値が等しくなったとき、当該推定個数N1，N2を計数個数Ｎとしたが、計数個数Ｎを特定する際の条件は上記に限らない。
例えば、演算処理部４において、両推定個数N1，N2の差が１以内である場合や、あるいは、「（Ｗ÷ｘａｖｅ）―（Ｗ÷ｘｍａｘ）」および「（Ｗ÷ｘａｖｅ）―（Ｗ÷ｘｍｉｍ）」が、どちらも±０．５以内である場合に、推定個数N1，N2の平均を四捨五入した数値を計数個数Ｎとしてもよい。
【００４８】
いずれにしても、計数個数Ｎを特定するための条件を予め演算処理部４に記憶させておき、算出した両推定個数N１，N２が当該条件に当てはまると判断したとき、上記推定個数N１，N２から計数個数Nを特定すればよい。
また、上記各実施形態においては、信頼率Pを最初に設定するようにしているが、この信頼率Pは所定の数値に固定するようにしても構わないこと当然である。
そして、演算処理部４が、最新の総重量から、既にケース１に載置された重量を差し引くようにして上記各演算を行うようにすれば、被計数物Xをいちいちケース１から取り除く必要がなくなり、計数に要する時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】第１実施形態に係る計数装置の初期設定フローを示す図である。
【図２】信頼限界値を算出する際に用いる、演算処理部が記憶した換算表である。
【図３】被計数物をランダムに計数する一例である。
【図４】第１実施形態に係る計数装置の計数フローを示す図である。
【図５】第２実施形態に係る計数装置の計数フローを示す図である。
【図６】被計数物を計数する際の一例である。
【図７】第３実施形態に係る計数装置の初期設定フローを示す図である。
【図８】計数装置の構成を示す図である。
【図９】被計数物およびサンプルの重量内訳の一例を示す表である。
【符号の説明】
【００５０】
２        計測部
４        演算処理部
５        表示部
N        計数個数
N１，N２  推定個数
W        被計数物の総重量
X        被計数物
ｘave      サンプル平均重量
ｘmin      下限信頼限界値
ｘmax      上限信頼限界値
ｘ１〜ｎ    サンプル個々の重量
μ        被計数物の実平均重量
【図１】
2008309545.tif 000007
【図２】
2008309545.tif 000008
【図３】
2008309545.tif 000009
【図４】
2008309545.tif 000010
【図５】
2008309545.tif 000011
【図６】
2008309545.tif 000012
【図７】
2008309545.tif 000013
【図８】
2008309545.tif 000014
【図９】
2008309545.tif 000015