(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が有する物理的特徴の各種類がクラスであり、
前記移動体に対する三次元点群データが有する全特徴点での三次元の局所的な特徴量の中の各集合がクラスタであり、
判定用の移動体に対する三次元点群データである判定用データを生成するデータ生成部と、
前記クラスタを定義するための学習モデルであるクラスタモデルと、前記判定用の移動体が有する物理的特徴における前記クラスを判定するための学習モデルであるクラスモデルとを保持する保持部と、
前記クラスタモデルと前記クラスモデルとを用いて前記判定用の移動体が有する物理的特徴の属するクラスを前記判定用データについて判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記判定用データから判定用の各特徴点での前記特徴量を算出するとともに、前記クラスタモデルを用いて、前記判定用の各特徴点が属する前記クラスタを特定し、前記クラスタごとの判定用の特徴点数の分布を示す判定用ヒストグラムを作成し、前記判定用ヒストグラムと前記クラスモデルとから前記判定用の移動体が有する物理的特徴が属するクラスを判定し、
前記移動体は骨材であり、
前記物理的特徴が前記骨材の粒径であり、
前記判定部は、前記判定用の骨材が有する粒径が属するクラスを判定するための判定用データであって、そのクラスの判定に用いられた前記判定用データの生成時刻を特定可能に構成された判定結果を生成し、
前記判定結果における前記生成時刻と前記クラスとの組み合わせが正しいか否かを判定する時刻判定部をさらに備え、
前記時刻判定部は、所定の時刻と前記時刻に対応付けられたクラスとから構成されるスケジュールデータと、前記判定結果とを用いて、前記生成時刻と同じ時刻に対して対応付けられた前記クラスが、前記判定結果における前記クラスと同じであるか否かを判定する
クラス判定装置。
【請求項２】
前記データ生成部は、判定用データ生成部であり、
学習用の骨材に対する三次元点群データである学習用データを生成する学習用データ生成部と、
前記クラスタモデルと前記クラスモデルとを算出する学習部と、をさらに備え、
前記学習部は、
前記クラスごとの前記学習用データに複数の特徴点を設定して、前記複数の特徴点の各々における三次元での局所的な特徴量を算出するとともに、全ての前記特徴量を複数の前記クラスタに分類して、前記クラスタにおける前記クラスタモデルを算出し、前記各学習用データにおいて、複数の前記クラスタの各々に分類された特徴点数を示すヒストグラムを作成するとともに、前記ヒストグラムに基づき前記クラスごとの前記クラスモデルを算出する
請求項１に記載のクラス判定装置。
【請求項３】
前記骨材を搬送する搬送部を備える
請求項１または２に記載のクラス判定装置。
【請求項４】
前記保持部は、前記クラスタモデルとして、前記クラスタ内の特徴量における代表値を示す学習クラスタ中心を保持し、
前記判定部は、前記各学習クラスタ中心を用いて、判定用の各特徴点が属する前記クラスタを判定する
請求項１から３のいずれか一項に記載のクラス判定装置。
【請求項５】
前記保持部は、前記クラスモデルとして、前記クラスタごとの特徴点数の分布を示す前記クラスごとの学習ヒストグラムを保持し、
前記判定部は、前記判定用ヒストグラムからの乖離度が最も小さい前記学習ヒストグラムに対応するクラスを前記判定用の骨材が有する粒径が属するクラスであると判定する
請求項１から４のいずれか一項に記載のクラス判定装置。
【請求項６】
移動体が有する物理的特徴の各種類がクラスであり、
前記移動体に対する三次元点群データが有する全特徴点での三次元の局所的な特徴量の中の各集合がクラスタであり、
判定用の移動体に対する三次元点群データである判定用データを生成することと、
前記クラスタを定義するための学習モデルであるクラスタモデルと、前記判定用の移動体が有する物理的特徴における前記クラスを判定するための学習モデルであるクラスモデルとを保持することと、
前記クラスタモデルと前記クラスモデルとを用いて前記判定用の移動体が有する物理的特徴の属するクラスを前記判定用データについて判定することと、を備え、
前記判定することでは、前記判定用データから判定用の各特徴点での特徴量を算出するとともに、前記クラスタモデルを用いて、判定用の各特徴点が属する前記クラスタを特定し、前記クラスタごとの判定用の特徴点数の分布を示す判定用ヒストグラムを作成し、前記判定用ヒストグラムと前記クラスモデルとから前記判定用の移動体が有する物理的特徴が属するクラスを判定し、
前記移動体は骨材であり、
前記物理的特徴は粒径であり、
前記判定することは、前記判定用の骨材が有する粒径が属するクラスを判定するための判定用データであって、そのクラスの判定に用いられた前記判定用データの生成時刻を特定可能に構成された判定結果を生成することを含み、
前記判定結果における前記生成時刻と前記クラスとの組み合わせが正しいか否かを判定
することをさらに備え、
前記組み合わせが正しいか否かを判定することでは、所定の時刻と前記時刻に対応付けられたクラスとから構成されるスケジュールデータと、前記判定結果とを用いて、前記生成時刻と同じ時刻に対して対応付けられた前記クラスが、前記判定結果における前記クラスと同じであるか否かを判定する
クラス判定方法。
【請求項７】
移動体が有する物理的特徴の各種類がクラスであり、
前記移動体に対する三次元点群データが有する全特徴点での三次元の局所的な特徴量の中の各集合がクラスタであり、
判定用の移動体に対する三次元点群データが判定用データであり、
コンピュータを、
前記クラスタを定義するための学習モデルであるクラスタモデルと、前記判定用の移動体が有する物理的特徴における前記クラスを判定するための学習モデルであるクラスモデルとを保持する保持部と、
前記クラスタモデルと前記クラスモデルとを用いて前記判定用の移動体が有する物理的特徴の属するクラスを前記判定用データについて判定する判定部として機能させ、
前記判定部に、前記判定用データから判定用の各特徴点での特徴量を算出させるとともに、前記クラスタモデルを用いて、判定用の各特徴点が属する前記クラスタを特定させ、前記クラスタごとの判定用の特徴点数の分布を示す判定用ヒストグラムを作成させ、前記判定用ヒストグラムと前記クラスモデルとから前記判定用の移動体が有する物理的特徴が属するクラスを判定させ、
前記移動体は骨材であり、
前記物理的特徴は粒径であり、
前記判定部に、前記判定用の骨材が有する粒径が属するクラスを判定するための判定用データであって、そのクラスの判定に用いられた前記判定用データの生成時刻を特定可能に構成された判定結果を生成させ、
前記コンピュータを、前記判定結果における前記生成時刻と前記クラスとの組み合わせが正しいか否かを判定する時刻判定部としてさらに機能させ、
前記時刻判定部に、所定の時刻と前記時刻に対応付けられたクラスとから構成されるスケジュールデータと、前記判定結果とを用いて、前記生成時刻と同じ時刻に対して対応付けられた前記クラスが、前記判定結果における前記クラスと同じであるか否かを判定させる
クラス判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の物理的特徴における各種類であるクラスのうち、各物体の物理的特徴が属するクラスを判定するクラス判定装置、クラス判定方法、および、クラス判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンクリートの形成材料である骨材には、種々の大きさを有した骨材が知られており、所望の大きさを有した骨材が、コンクリートの用途に応じて選択的に用いられている。骨材の大きさは、コンクリートにおける大部分を占めるため、コンクリートの物性は骨材によって大きく影響される。それゆえに、複数の骨材が、例えば骨材を貯蔵するサイロから、骨材を出荷するための施設に搬送されるとき、所定の閾値を超える大きさを有した骨材が、二次元画像における輝度の分布に基づき特定され、他の骨材から取り除かれている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２１２７７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、第１の粒径を有した複数の骨材と、第２の粒径を有した複数の骨材とが、１つの搬送部において異なるタイミングで搬送されることがあり、複数の骨材が、いずれの粒径を有した骨材であるかを判定することが求められてもいる。
【０００５】
しかしながら、上述した二次元画像内での輝度の分布では、第１の粒径を有する複数の骨材を撮像した二次元画像と、第２の粒径を有する複数の骨材を撮像した二次元画像との間において、粒径を判定できるような輝度の分布が期待できない。そのため、複数の骨材がいずれの粒径を有しているか、すなわち、粒径におけるいずれのクラスに属するかを十分な精度で判定することが難しく、それゆえに、骨材が属するクラスをより高い精度で判定することが求められている。
【０００６】
なお、こうした事項は、上述した骨材に限らず、第１の位置から第２の位置へ移動することが可能な物体、および、第１の位置から第２の位置へと移動させられる物体との両方を含む移動体において共通している。また、移動体における物理的特徴が、例えば、大きさ、色、および、形状などであっても、上述した事項は共通している。
【０００７】
本発明は、移動体におけるクラス判定の精度を高めることを可能としたクラス判定装置、クラス判定方法、および、クラス判定プログラム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】
【０００８】
（１）上記課題を解決するためのクラス判定装置は、移動体が有する物理的特徴の各種類がクラスであり、前記移動体に対する三次元点群データが有する全特徴点での三次元の局所的な特徴量の中の各集合がクラスタであり、判定用の移動体に対する三次元点群データである判定用データを生成するデータ生成部と、前記クラスタを定義するための学習モデルであるクラスタモデルと、前記判定用の移動体が有する物理的特徴における前記クラスを判定するための学習モデルであるクラスモデルとを保持する保持部と、前記クラスタモデルと前記クラスモデルとを用いて前記判定用の移動体が有する物理的特徴の属するクラスを前記判定用データについて判定する判定部とを備える。前記判定部は、前記判定用データから判定用の各特徴点での前記特徴量を算出するとともに、前記クラスタモデルを用いて、前記判定用の各特徴点が属する前記クラスタを特定し、前記クラスタごとの判定用の特徴点数の分布を示す判定用ヒストグラムを作成し、前記判定用ヒストグラムと前記クラスモデルとから前記判定用の移動体が有する物理的特徴が属するクラスを判定する。これにより、物理的特徴が属するクラスの判定に際して用いる学習モデルが三次元点群データに含まれる特徴点における三次元の局所的な特徴量に基づく値であるため、移動体における物理的特徴の違いが高い感度で表現され、結果として、クラス判定の精度が高まる。
【０００９】
（２）上記クラス判定装置においては、前記データ生成部は、判定用データ生成部であり、学習用の移動体に対する三次元点群データである学習用データを生成する学習用データ生成部と、前記クラスタモデルと前記クラスモデルとを算出する学習部と、をさらに備えることが好ましい。前記学習部は、前記クラスごとの前記学習用データに複数の特徴点を設定して、前記複数の特徴点の各々における三次元での局所的な特徴量を算出するとともに、全ての前記特徴量を複数の前記クラスタに分類して、前記クラスタにおける前記クラスタモデルを算出し、前記各学習用データにおいて、複数の前記クラスタの各々に分類された特徴点数を示すヒストグラムを作成するとともに、前記ヒストグラムに基づき前記クラスごとの前記クラスモデルを算出することが好ましい。これにより、判定部がクラスの判定に用いるクラスタモデルとクラスモデルとの算出を学習部によって行うことができるため、保持部が学習モデルを予め保持している構成と比べて、判定部の判定に対する学習の頻度の自由度が高まる。
【００１０】
（３）上記クラス判定装置においては、前記移動体を搬送する搬送部を備えてもよい。これにより、クラス判定装置自身の有する搬送部によって搬送されている移動体のクラス判定における精度を高めることができる。
【００１１】
（４）上記クラス判定装置においては、前記移動体は骨材であり、前記物理的特徴が前記骨材の粒径であってもよい。これにより、搬送部によって搬送されている骨材の粒径が属するクラスを判定することができる。
【００１２】
（５）上記クラス判定装置においては、前記判定部は、前記判定用の移動体が有する物理的特徴が属するクラスを判定するためのデータであって、そのクラスの判定に用いられた判定用データの生成時刻を特定可能に構成された判定結果を生成し、前記判定結果における前記生成時刻と前記クラスとの組み合わせが正しいか否かを判定する時刻判定部をさらに備えてもよい。前記時刻判定部は、所定の時刻と前記時刻に対応付けられたクラスとから構成されるスケジュールデータと、前記判定結果とを用いて、前記生成時刻と同じ時刻に対して対応付けられた前記クラスが、前記判定結果における前記クラスと同じであるか否かを判定してもよい。これにより、所定の生成時刻に判定用データを生成された移動体が、スケジュールデータに即した正しい移動体であるか否かを把握することができる。
【００１３】
（６）上記クラス判定装置においては、前記保持部は、前記クラスタモデルとして、前記クラスタ内の特徴量における代表値を示す学習クラスタ中心を保持し、前記判定部は、前記各学習クラスタ中心を用いて、判定用の各特徴点が属する前記クラスタを判定してもよい。これにより、複数の学習クラスタ中心と、判定用の各特徴点における特徴量との関係に基づいて各特徴点が属するクラスタを特定することができるため、判定用ヒストグラムの作成が容易である。
【００１４】
（７）上記クラス判定装置においては、前記保持部は、前記クラスモデルとして、前記クラスタごとの特徴点数の分布を示す前記クラスごとの学習ヒストグラムを保持し、前記判定部は、前記判定用ヒストグラムからの乖離度が最も小さい前記学習ヒストグラムに対応するクラスを前記判定用の移動体が有する物理的特徴が属するクラスであると判定してもよい。これにより、各クラスに１つずつ属する学習ヒストグラムの各々と、判定用ヒストグラムとの間の距離を算出し、算出された距離のうち最小の距離を与えるクラスを移動体が有する物理的特徴が属するクラスとして判定するため、判定に関わる処理が容易である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、移動体におけるクラス判定の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明のクラス判定装置を具体化した第１実施形態を模式的に示すブロック図。
【図２】クラス判定装置が備える処理部の構成をデータ生成部とともに模式的に示すブロック図。
【図３】本発明のクラス判定方法を具体化した第１実施形態における学習処理の手順を示すフローチャート。
【図４】特徴点を抽出する工程と局所的な特徴量を算出する工程とを説明するための模式図。
【図５】特徴空間において特徴量がクラスタリングされる前の状態を模式的に示す模式図。
【図６】特徴空間において特徴量がクラスタリングされた後の状態を模式的に示す模式図。
【図７】ヒストグラムを作成する工程を説明するための模式図。
【図８】学習ヒストグラムを作成する工程を説明するための模式図。
【図９】クラス判定方法における判定処理の手順を示すフローチャート。
【図１０】特徴点を抽出する工程と局所的な特徴量を算出する工程とを説明するための模式図。
【図１１】ヒストグラムを作成する工程を説明するための模式図。
【図１２】クラスを判定する工程を説明するための模式図。
【図１３】第１クラスに属する粒径を有した骨材を撮像した画像。
【図１４】第２クラスに属する粒径を有した骨材を撮像した画像。
【図１５】第３クラスに属する粒径を有した骨材を撮像した画像。
【図１６】第４クラスであって骨材が存在しない状態を撮像した画像。
【図１７】本発明のクラス判定装置を具体化した第２実施形態を模式的に示すブロック図。
【図１８】クラス判定装置が備える処理部の構成および時刻判定部の構成をデータ生成部とともに模式的に示すブロック図。
【図１９】本発明のクラス判定方法を具体化した第２実施形態における時刻判定処理の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［第１実施形態］
図１から図１６を参照して、クラス判定装置、クラス判定方法、および、クラス判定プログラムの第１実施形態を説明する。以下では、クラス判定装置の構成、クラス判定方法、および、実施例を順番に説明する。
【００１８】
［クラス判定装置の構成］
図１および図２を参照してクラス判定装置の構成を説明する。
【００１９】
図１が示すように、クラス判定装置１０は、骨材Ａが有する粒径の各種類であるクラスのうち、各骨材Ａが属するクラスを判定する装置である。骨材Ａは移動体の一例であり、粒径は移動体の有する物理的特徴の一例である。
【００２０】
クラス判定装置１０は、データ生成部１１、処理部１２、および、搬送部１３を備えている。データ生成部１１は、骨材Ａに対する三次元点群データを生成する。データ生成部１１は、例えば３次元スキャナーである。三次元点群データは、測定対象に対してデータ生成部１１が設定する複数の測定対象点であって、実際の空間である三次元空間に位置する各点を直交座標で表現した点データの集合である。直交座標は、例えば（ｘ，ｙ，ｚ）で表現される。
【００２１】
搬送部１３は、骨材Ａに対する三次元点群データを生成するデータ生成部１１に向けて骨材Ａを搬送する。搬送部１３は、例えばベルトコンベアーである。搬送部１３は、骨材Ａの搬送を開始する所定の開始位置から、骨材Ａの搬送を終了する所定の終了位置まで延び、搬送部１３の延びる方向に沿って骨材Ａを搬送する。開始位置は、例えば骨材Ａを製造する砕石場であり、終了位置は、例えば骨材を貯蔵するサイロである。
【００２２】
処理部１２は、データ生成部１１の生成した三次元点群データを用いて、骨材Ａにおけるクラスの判定に関わる処理を行う。処理部１２は、例えば、データ生成部１１の一例である３次元スキャナーに接続されたコンピュータである。
【００２３】
図２を参照して、データ生成部１１および処理部１２の構成をより詳しく説明する。
図２が示すように、処理部１２は、学習部２１、保持部２２、判定部２３、および、管理部２４を備えている。
【００２４】
データ生成部１１は、学習用の骨材Ａに対する三次元点群データである学習用データＤ１と、判定用の骨材Ａに対する三次元点群データである判定用データＤ２とを生成する。データ生成部１１は、学習用データ生成部および判定用データ生成部の一例である。
【００２５】
学習用の骨材Ａは、粒径が未知である骨材Ａの粒径を判定するための学習モデルを学習するための骨材であって、粒径が既知である骨材である。これに対して、判定用の骨材Ａは、粒径が未知である骨材Ａであって、クラス判定装置１０による判定の対象となる骨材である。
【００２６】
学習部２１は、クラスタモデルＭ１とクラスモデルＭ２とを算出する。各クラスタは、骨材Ａに対する三次元点群データが有する全特徴点での三次元の局所的な特徴量の中の集合である。三次元の局所的な特徴量が位置する空間が特徴空間であり、複数の特徴量は、特徴空間において、複数のクラスタに分類される。
【００２７】
クラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２は、それぞれ骨材Ａに対するクラス判定に用いる学習モデルである。クラスタモデルＭ１は、三次元の局所的な特徴量によって表現され、各クラスタを定義するための学習モデルである。クラスモデルＭ２は、三次元の局所的な特徴量によって表現され、判定の対象である骨材Ａの粒径におけるクラスを、クラスタごとの特徴点数の分布から判定するための学習モデルである。クラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２の各々は、少なくとも１つの値から構成されてもよいし、関数から構成されてもよい。あるいは、クラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２は、少なくとも１つの値と関数との組み合わせから構成されてもよい。
【００２８】
学習部２１は、クラスごとの学習用データに複数の特徴点を設定して、各特徴点における三次元での局所的な特徴量を算出するとともに、全ての特徴量を複数のクラスタに分類して、各クラスタにおけるクラスタモデルＭ１を算出する。また、学習部２１は、各学習用データＤ１において、各クラスタに分類された特徴点数を示すヒストグラムを作成するとともに、ヒストグラムに基づきクラスごとのクラスモデルＭ２を算出する。
【００２９】
保持部２２は、学習部２１の算出したクラスタモデルＭ１とクラスモデルＭ２とを保持する。
判定部２３は、クラスタモデルＭ１とクラスモデルＭ２とを用いて判定用の骨材Ａが有する粒径の属するクラスを判定用データＤ２について判定する。
【００３０】
判定部２３は、判定用データＤ２から判定用の各特徴点での特徴量を算出するとともに、クラスタモデルＭ１を用いて、判定用の各特徴点が属するクラスタを特定し、クラスタごとの判定用の特徴点数の分布を示す判定用ヒストグラムを作成する。判定部２３は、判定用ヒストグラムとクラスモデルＭ２とから判定用の骨材Ａが有する粒径が属するクラスを判定する。
【００３１】
管理部２４は、学習部２１がクラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２を算出する処理、保持部２２がクラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２を保持するための処理、および、判定部２３が粒径におけるクラスを判定するための処理を管理している。管理部２４はクラス判定プログラムを有し、クラス判定プログラムを含むプログラムの実行によって、処理部１２を学習部２１、保持部２２、および、判定部２３として機能させる。
【００３２】
データ生成部１１は、処理部１２に対して有線あるいは無線で接続されている。データ生成部１１は、学習用データＤ１または判定用データＤ２を出力し、処理部１２は、データ生成部１１からの学習用データＤ１または判定用データＤ２を入力する。
【００３３】
学習部２１は、学習用データＤ１に基づき各クラスタに対するクラスタモデルＭ１と、各クラスに対するクラスモデルＭ２とを算出する。そして、学習部２１は、算出したクラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２を保持部２２にて保持する。判定部２３は、保持部２２の保持するクラスタモデルＭ１およびクラスモデルＭ２を用いて、判定用データＤ２の生成対象である骨材Ａの粒径におけるクラスを判定する。
【００３４】
こうしたクラス判定装置１０では、粒径が属するクラスの判定に際して用いる学習モデルが、三次元点群データに含まれる特徴点における三次元の局所的な特徴量に基づく値であるため、骨材Ａにおける粒径の違いが高い感度で表現され、結果として、クラス判定の精度が高まる。
【００３５】
また、処理部１２が学習部２１を有するため、判定部２３がクラスの判定に用いるクラスタモデルＭ１とクラスモデルＭ２の算出を学習部２１によって行うことができる。それゆえに、保持部２２が学習モデルを予め保持している構成と比べて、判定部２３の判定に対する学習の頻度の自由度が高まる。
【００３６】
［クラス判定方法］
図３から図１２を参照してクラス判定方法を説明する。以下では、クラス判定方法の一例として、学習処理と判定処理とを含むクラス判定方法を説明する。クラス判定方法のうち、学習処理は学習部２１にて行われる処理であり、判定処理は判定部２３にて行われる処理である。なお、以下では、クラス判定方法の一例であって、クラスタを分類するアルゴリズムとしてｋ−ｍｅａｎｓ法を用い、かつ、クラスを判定するアルゴリズムとして最近傍探索を用いる例を説明する。
【００３７】
また、以下では、骨材Ａの粒径のクラスが４つのクラス、すなわち、第１クラス、第２クラス、第３クラス、および、第４クラスから構成される例を説明する。このうち、第１クラスの粒径は２０ｍｍよりも大きく４０ｍｍ以下であり、第２クラスの粒径は５ｍｍよりも大きく２０ｍｍ以下であり、第３クラスの粒径は５ｍｍ以下であり、第４クラスの粒径は０ｍｍである。言い換えれば、相対的に粒径の大きい礫が第１クラスに相当し、相対的に粒径の小さい礫が第２クラスに相当し、砂が第３クラスに相当し、骨材Ａが存在しない状態が第４クラスに相当する。
【００３８】
なお、骨材Ａの粒径のクラスには、第１クラスから第４クラスに加えて、粒径が４０ｍｍよりも大きく８０ｍｍ以下であるクラスが含まれてもよい。言い換えれば、骨材Ａの粒径のクラスが５つのクラスから構成されてもよい。このように骨材Ａの粒径のクラスが５つのクラスから構成される場合にも、以下に説明するクラス判定方法を適用することは可能である。
【００３９】
［学習処理］
まず、図３から図８を参照して学習処理を説明する。なお、図５および図６では、図示の便宜上から、特徴空間を２次元空間として示している。
【００４０】
図３が示すように、学習処理は、特徴点を抽出する工程（ステップＳ１１）、三次元の局所的な特徴量を算出する工程（ステップＳ１２）、クラスタリング工程（ステップＳ１３）を備えている。学習処理は、さらに、ヒストグラムを作成する工程（ステップＳ１４）、および、学習ヒストグラムを作成する工程（ステップＳ１５）を備えている。
【００４１】
図４が示すように、特徴点を抽出する工程（ステップＳ１１）では、粒径が既知である骨材Ａを用い、クラスごとに複数の学習用データＤ１を準備する。例えば、各クラスに対して１０通りの学習用データＤ１を準備し、各学習用データＤ１において、等間隔で特徴点３１を抽出する。
【００４２】
各学習用データＤ１は、三次元点群データと、その三次元点群データの生成対象である骨材Ａの粒径が属するクラスを複数のクラスの中から識別するためのデータであるラベルとを含む。判定処理における判定結果の精度を高める上では、クラスごとのデータ数が多いほど好ましく、また、クラス間においてデータ数の差が小さいことが好ましい。
【００４３】
局所的な特徴量を算出する工程（ステップＳ１２）では、各学習用データＤ１から抽出された特徴点３１の各々に対して、特徴量３２を算出する。特徴量３２は、例えばＳＨＯＴ特徴量である。ＳＨＯＴ特徴量を算出するときには、まず、三次元点群データの三次元座標上において、ＳＨＯＴ特徴量の算出対象である特徴点３１の周りを球体で囲む。この球体によって囲まれる範囲が、ＳＨＯＴ特徴量の記述に用いる近傍点の範囲であり、近傍点の範囲Ｒ（ｍ）は、球体の半径で表現される。
【００４４】
そして、球体をｘｙ平面において２分割し、特徴点を含む中心部と、中心部以外の部分である周辺部とに２分割し、かつ、ｚ軸方向に沿ってｎ分割する。これにより、球体を２×２×ｎ個の空間に分割する。次いで、特徴点の法線ｒと、各空間内の各点の法線ベクトルｎｉとの内積を算出し、各空間についてｍビンのヒストグラムを作成する。これにより、各特徴点３１におけるＳＨＯＴ特徴量は、４ｎ×ｍ次元の特徴量３２として算出される。
【００４５】
図５が示すように、クラスタリング工程（ステップＳ１３）では、各クラスに属する各学習用データＤ１について算出された全ての特徴量３２を、１つの特徴空間において複数のクラスタに分類する。このとき、クラスタの数は数百程度であることが好ましい。複数の特徴量のクラスタリングは、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて行う。なお、各クラスタにおいて、そのクラスタに属する複数の特徴点の重心が、クラスタ中心であり、クラスタ中心はそのクラスタに分類された特徴量を用いて算出される。
【００４６】
ｋ−ｍｅａｎｓ法では、クラスタ数を予め設定し、各クラスタのクラスタ中心における初期値を乱数で生成する。各クラスタには、予め固有の番号が与えられている。そして、各データを最も近いクラスタ中心を有するクラスタに所属させた後、各クラスタに属する複数の特徴点の重心としてクラスタ中心を新たに算出する。各クラスにおいて新たに算出されたクラスタ中心が、そのクラスタ中心の直前に算出されたクラスタ中心と等しくなるまで、各データを、最も近いクラスタ中心を有するクラスタに所属させることと、各クラスタのクラスタ中心を算出することとを繰り返す。
【００４７】
これにより、図６が示すように、特徴空間中の複数の特徴量３２が、複数の特徴量３２の一部ずつが属する所定数のクラスタに分類される。例えば、クラスタ数が４であり、４つのクラスタは、第１クラスタＣＬ１、第２クラスタＣＬ２、第３クラスタＣＬ３、および、第４クラスタＣＬ４から構成される。
【００４８】
このとき、上述したように、各クラスタのクラスタ中心も算出されている。第１クラスタＣＬ１は第１クラスタ中心ＣＣ１を有し、第２クラスタＣＬ２は第２クラスタ中心ＣＣ２を有し、第３クラスタＣＬ３は第３クラスタ中心ＣＣ３を有し、第４クラスタＣＬ４は第４クラスタ中心ＣＣ４を有している。なお、各クラスタ中心が、クラスタモデルＭ１の一例であり、各クラスタ内の特徴量３２における代表値を示す学習クラスタ中心の一例である。
【００４９】
こうした処理を経て学習部２１によって算出された第１クラスタＣＬ１から第４クラスタＣＬ４の各々のクラスタ中心は、それぞれクラスタモデルＭ１として保持部２２に保持される。このように、クラスタリング工程（ステップＳ１３）において、各クラスタに対応するクラスタモデルＭ１が算出される。
【００５０】
図７が示すように、ヒストグラムを作成する工程（ステップＳ１４）では、各クラスに属する１つの学習用データＤ１に対して複数の特徴量３２を算出し、これら複数の特徴量３２から１つのヒストグラム３３を作成する。ヒストグラム３３は、クラスタごとの特徴点数の分布を示すデータであって、各クラスタにおける特徴点の頻度と、そのクラスタを識別するためのデータとを対応付けたデータである。クラスタを識別するためのデータは、例えば、各クラスタに与えられた番号（図７におけるヒストグラム３３の横軸）である。すなわち、各ヒストグラム３３のビン数は、クラスタの数に等しい。
【００５１】
図８が示すように、学習ヒストグラムを作成する工程（ステップＳ１５）では、各クラスに属する複数のヒストグラム３３を平均化して、１つのヒストグラムを作成する。平均化する処理では、複数のヒストグラム３３において、各ビンにおける頻度の和をヒストグラム３３の数で除算する。そして、平均化したヒストグラムにおいて、ヒストグラムに含まれる特徴点の総数を１とし、各ビンにおける頻度を総数に対する割合で示す。言い換えれば、全てのビンにおける頻度の和が１となるように、各ビンにおける頻度を特徴点の総数で除算することによって正規化する。これにより、クラスごとに１つの学習ヒストグラム３４を作成する。
【００５２】
こうした処理を経て学習部２１によって算出されたクラスごとの学習ヒストグラム３４は、それぞれクラスモデルＭ２として保持部２２に保持される。
【００５３】
［判定処理］
次に、図９から図１２を参照して判定処理を説明する。なお、図１２では、図示の便宜上から、クラスタ数を次元数とする空間を２次元空間として示している。
【００５４】
図９が示すように、判定処理は、特徴点を抽出する工程（ステップＳ２１）、三次元の局所的な特徴量を算出する工程（ステップＳ２２）、ヒストグラムを作成する工程（ステップＳ２３）、ヒストグラムを正規化する工程（ステップＳ２４）、および、クラスを判定する工程（ステップＳ２５）を備えている。
【００５５】
図１０が示すように、特徴点を抽出する工程（ステップＳ２１）では、判定用データＤ２を準備し、判定用データＤ２において、等間隔に特徴点４１を抽出する。局所的な特徴量を算出する工程（ステップＳ２２）では、判定用データＤ２から抽出された特徴点４１の各々に対して、三次元の局所的な特徴量４２を算出する。特徴量４２は、学習部２１が算出する特徴量３２と同様、ＳＨＯＴ特徴量であり、学習処理にて先に説明した方法と同じ方法を用いて算出される。
【００５６】
図１１が示すように、ヒストグラムを作成する工程（ステップＳ２３）では、学習処理にて算出された各クラスタ中心を用いて、判定用の各特徴点４１における特徴量４２が属するクラスタを特定し、クラスタごとの判定用の特徴点数の分布を示すヒストグラム４３を作成する。特徴空間において、各特徴量４２との距離が最も小さいクラスタ中心を有するクラスタを、各特徴量４２が属するクラスタに特定する。ヒストグラム４３は、学習処理にて作成されるヒストグラム３３と同様、クラスタごとの特徴点数の分布を示すデータであって、各クラスタにおける特徴点の頻度と、そのクラスタを識別するためのデータとを対応付けたデータである。クラスタを識別するためのデータは、例えば、各クラスタに与えられた番号（図１１におけるヒストグラム４３の横軸）である。
【００５７】
複数のクラスタ中心と、判定用の各特徴点４１における特徴量４２との関係に基づいて各特徴点４１が属するクラスタを特定することができるため、ヒストグラム４３の作成が容易である。
【００５８】
ヒストグラムを正規化する工程（ステップＳ２４）では、ヒストグラム４３に含まれる特徴点の総数を１とし、各ビンにおける頻度を総数に対する割合で示す。言い換えれば、全てのビンにおける頻度の和が１となるように、各ビンにおける頻度を特徴点の総数で除算した値とする。これにより、判定用ヒストグラム４４を得ることができる。
【００５９】
図１２が示すように、クラスを判定する工程（ステップＳ２５）では、判定用ヒストグラム４４からの乖離度が最も小さい学習ヒストグラム３４に対応するクラスを判定用の骨材Ａが有する粒径が属するクラスであると判定する。すなわち、クラスを判定する工程（ステップＳ２５）では、クラスタ数を次元数とする空間において、判定用ヒストグラム４４からの距離が最も小さい学習ヒストグラム３４に対応するクラスが、骨材Ａの粒径が属するクラスであると判定する。
【００６０】
第１クラスに対応する学習ヒストグラム３４が第１ヒストグラムＨ１であり、第２クラスに対応する学習ヒストグラム３４が第２ヒストグラムＨ２であり、第３クラスに対応する学習ヒストグラム３４が第３ヒストグラムＨ３であり、第４クラスに対応する学習ヒストグラム３４が第４ヒストグラムＨ４である。
【００６１】
第１ヒストグラムＨ１から第４ヒストグラムＨ４はクラスタ数を次元数とする空間に位置し、このうち、第１ヒストグラムＨ１が、判定用ヒストグラム４４からの距離が最も小さい学習ヒストグラム３４である。そのため、第１クラスが骨材Ａの粒径が属するクラスであると判定される。
【００６２】
このように、クラス判定処理は、最近傍探索を用いてクラスの判定を行う処理であって、クラスごとに１つの学習ヒストグラム３４を作成し、かつ、クラスタ数を次元数とする空間において判定用ヒストグラム４４からの距離が最も近い学習ヒストグラム３４に対応するクラスを粒径が属するクラスであると判定する。
【００６３】
各クラスに１つずつ属する学習ヒストグラム３４の各々と、判定用ヒストグラム４４との間の距離を算出し、算出された距離のうち最小の距離を与えるクラスを移動体が有する物理的特徴が属するクラスとして判定するため、判定に関わる処理が容易である。
【００６４】
［実施例］
［実施例１］
図１３から図１６を参照して、実施例を説明する。
ベルトコンベアーの法線方向に３Ｄスキャナー（Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）、マイクロソフト社製）を配置し、３Ｄスキャナーを用いてベルトコンベアー上を移動する骨材に対する三次元点群データを生成した。
【００６５】
図１３が示す骨材が第１クラスに属する粒径を有する骨材であり、図１４が示す骨材が第２クラスに属する粒径を有する骨材であり、図１５が示す骨材が第３クラスに属する粒径を有する骨材であり、図１６は、第４クラスに属する状態であって骨材が存在しない状態を示している。第１クラス、第２クラス、第３クラス、および、第４クラスの各々に対して８通りずつ三次元点群データを生成した。
【００６６】
［正解率の算出方法］
各クラスに属する三次元点群データを２つずつに分けて、各クラスに属する２通りの三次元点群データから構成される４つのグループを作成した。４つのグループは、第１グループ、第２グループ、第３グループ、および、第４グループから構成され、各グループを第１クラス、第２クラス、第３クラス、および、第４クラスの各々に属する２通りの三次元点群データから構成した。
【００６７】
【表１】
0006749775.tif 000002
【００６８】
表１が示すように、３つのグループを用いて学習処理を行った後、１つのグループを用いて判定処理を行った。また、判定処理に用いるグループを変えて、４回の判定処理を行った。各回での正解率を算出し、４回の正解率における平均値を正解率の算出に用いたパラメータにおける全体の正解率とした。なお、各回における正解率は、正解した数を８で除算した値に１００を乗算することによって算出した。
【００６９】
クラスタ数を２００としたときの全体の正解率を算出したところ、表２に示す通りであった。なお、各三次元点群データから特徴点を抽出する間隔である抽出間隔ｄを０．０１ｍから０．０５ｍまでの間で変えるとともに、近傍点の範囲Ｒを０．０３ｍから０．０６ｍまでの間で変えて、抽出間隔ｄと近傍点の範囲Ｒとの各組み合わせにおいて正解率を算出した。
【００７０】
【表２】
0006749775.tif 000003
【００７１】
表２が示すように、抽出間隔ｄが０．０１ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０４ｍ、０．０５ｍ、および、０．０６ｍであるときの正解率が１００．００％であった。
【００７２】
抽出間隔ｄが０．０１５ｍであるときには、範囲Ｒの値に関わらず、正解率が１００．００％であった。
【００７３】
抽出間隔ｄが０．０２ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が１００．００％であり、範囲Ｒが０．０４ｍ、０．０５ｍ、および、０．０６ｍであるときの正解率が９６．８８％であった。
【００７４】
抽出間隔ｄが０．０２５ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が９３．７５％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が１００．００％であり、範囲Ｒが０．０５ｍおよび０．０６ｍであるときの正解率が９６．８８％であった。
【００７５】
抽出間隔ｄが０．０３ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が９０．６３％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０５ｍおよび０．０６ｍであるときの正解率が９３．７５％であった。
【００７６】
抽出間隔ｄが０．０３５ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が８７．５０％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０５ｍであるときの正解率が９３．７５％であり、範囲Ｒが０．０６ｍであるときの正解率が９０．６３％であった。
【００７７】
抽出間隔ｄが０．０４ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が９０．６３％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が９３．７５％であり、範囲Ｒが０．０５ｍであるときの正解率が８４．３８％であり、範囲Ｒが０．０６ｍであるときの正解率が８７．５０％であった。
【００７８】
抽出間隔ｄが０．０５ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍおよび０．０６ｍであるときの正解率が８７．５０％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が１００．００％であり、範囲Ｒが０．０５ｍであるときの正解率が９０．６３％であった。
【００７９】
このように、実施例１によれば、抽出間隔ｄおよび近傍点の範囲Ｒの各々を所定の値とすることによって、正解率が１００．００％になることが認められた。また、正解率の最小値が８４．３８％であり、抽出間隔ｄおよび近傍点の範囲Ｒの各々が最適な値でなくとも、正解率が高く維持されることが認められた。
【００８０】
［実施例２］
クラスタ数を３００に変える以外は、実施例１と同じ条件で全体の正解率を算出したところ、表３に示す通りであった。なお、実施例１と同様、抽出間隔ｄを０．０１ｍから０．０５ｍまでの間で変えるとともに、近傍点の範囲Ｒを０．０３ｍから０．０６ｍまでの間で変えて、抽出間隔ｄと近傍点の範囲Ｒとの各組み合わせにおいて正解率を算出した。
【００８１】
【表３】
0006749775.tif 000004
【００８２】
表３が示すように、抽出間隔ｄが０．０１ｍおよび０．０１５ｍであるときには、範囲Ｒの値に関わらず、正解率が１００．００％であった。
【００８３】
抽出間隔ｄが０．０２ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍ、０．０５ｍ、および、０．０６ｍであるときの正解率が１００．００％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が９６．８８％であった。
【００８４】
抽出間隔ｄが０．０２５ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍおよび０．０５ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０４ｍおよび０．０６ｍであるときの正解率が１００．００％であった。
【００８５】
抽出間隔ｄが０．０３ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍおよび０．０６ｍであるときの正解率が９０．６３％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０５ｍであるときの正解率が９３．７５％であった。
【００８６】
抽出間隔ｄが０．０３５ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍおよび０．０５ｍであるときの正解率が８７．５０％であり、範囲Ｒが０．０４ｍであるときの正解率が９３．７５％であり、範囲Ｒが０．０６ｍであるときの正解率が８４．３８％であった。
【００８７】
抽出間隔ｄが０．０４ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０４ｍおよび０．０５ｍであるときの正解率が９３．７５％であり、範囲Ｒが０．０６ｍであるときの正解率が８７．５０％であった。
【００８８】
抽出間隔ｄが０．０５ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍおよび０．０４ｍであるときの正解率が９６．８８％であり、範囲Ｒが０．０５ｍであるときの正解率が８７．５０％であり、範囲Ｒが０．０６ｍであるときの正解率が９０．６３％であった。
このように、実施例２によれば、実施例１と同等の効果が得られることが認められた。
【００８９】
［実施例３］
実施例１および実施例２にて生成した三次元点群データに加えて、３Ｄスキャナーと、ベルトコンベアーの中で、３Ｄスキャナーの撮像範囲を含む部分とをブルーシートで覆った状態で、３Ｄスキャナーを用いて三次元点群データを生成した。第１クラス、第２クラス、第３クラス、および、第４クラスの各々に対して８通りずつ三次元点群データを生成した。なお、ブルーシートによって覆われた３Ｄスキャナーによって得られた画像では、ブルーシートによって覆われていない３Ｄスキャナーによって得られた画像と比べて、ベルトコンベアーおよび骨材が青みを帯びていることが認められた。
【００９０】
ブルーシートによって覆われていない３Ｄスキャナーで生成した３２通りの三次元点群データの各々を学習用データとし、ブルーシートによって覆われた３Ｄスキャナーで生成した３２通りの三次元点群データの各々を判定用データとした。
【００９１】
クラスタ数を３００とし、抽出間隔ｄを０．０１ｍおよび０．０１５ｍとし、近傍点の範囲Ｒを０．０３ｍから０．０６ｍまでの間で変え、抽出間隔ｄと近傍点の範囲Ｒとの各組み合わせにおいて正解率を算出した。このときの正解率は、表４に示すとおりであった。
【００９２】
【表４】
0006749775.tif 000005
【００９３】
表４が示すように、抽出間隔ｄが０．０１ｍであるときには、範囲Ｒが０．０３ｍ、０．０４ｍ、および、０．０５ｍであるときの正解率が１００．００％であり、範囲Ｒが０．０６ｍであるときの正解率が９６．８８％であった。
【００９４】
抽出間隔ｄが０．０１５ｍであるときには、範囲Ｒに関わらず、正解率が１００．００％であった。
【００９５】
実施例３によれば、判定用データの色相が学習用データの色相と異なっていても１００．００％の正解率でクラスの判定を行うことが可能であることが認められた。実施例３における正解率の結果は、実施例のクラス判定において、判定の対象における色の情報を用いることなく三次元の座標データを用いていることに起因すると考えられる。
【００９６】
また、判定用データの色相が学習用データの色相とは異なっていても正解率が高く維持されているため、骨材に対する照明の状態が変わったとしても、クラスを判定する精度が高く維持されると言える。
【００９７】
以上、説明したように、クラス判定装置、クラス判定方法、および、クラス判定プログラムの第１実施形態によれば、以下に列挙する効果を得ることができる。
（１）粒径が属するクラスの判定に際して用いる学習モデルが、三次元点群データに含まれる特徴点における三次元の局所的な特徴量に基づく値であるため、骨材Ａにおける粒径の違いが高い感度で表現され、結果として、クラス判定の精度が高まる。
【００９８】
（２）判定部２３がクラスの判定に用いるクラスタモデルＭ１とクラスモデルＭ２との算出を学習部２１によって行うことができるため、保持部２２が学習モデルを予め保持している構成と比べて、判定部２３の判定に対する学習の頻度の自由度が高まる。
【００９９】
（３）クラス判定装置１０自身の有する搬送部１３によって搬送されている骨材Ａのクラス判定における精度を高めることができる。
【０１００】
（４）搬送部１３によって搬送されている骨材Ａの粒径が属するクラスを判定することができる。
【０１０１】
（５）複数のクラスタ中心と、判定用の各特徴点４１における特徴量４２との関係に基づいて各特徴点４１が属するクラスタを特定することができるため、判定用ヒストグラム４４の作成が容易である。
【０１０２】
（６）各クラスに１つずつ属する学習ヒストグラム３４の各々と、判定用ヒストグラム４４との間の距離を算出し、算出された距離のうち最小の距離を与えるクラスを骨材Ａが有する粒径が属するクラスとして判定するため、判定に関わる処理が容易である。
【０１０３】
なお、上述した第１実施形態は、以下のように適宜変更して実施することもできる。
・判定処理に用いるアルゴリズムは最近傍探索以外のアルゴリズムであってもよく、この場合には、学習処理においてクラスモデルＭ２を算出するアルゴリズムも、判定処理に用いるアルゴリズムと同じであればよい。アルゴリズムは、ｋ近傍探索、サポートベクトルマシン、および、ニューラルネットワークなどであればよい。
【０１０４】
ｋ近傍探索を用いる場合には、上述した学習処理にて算出されたヒストグラムのうち、各クラスに属するヒストグラムの全てがクラスモデルＭ２の一例である。サポートベクトルマシンを用いる場合には、各クラスを分離するための分離超平面がクラスモデルＭ２の一例である。ニューラルネットワークを用いる場合には、ニューラルネットワークにおける重み付けであって、複数のクラスを分類するための重み付けがクラスモデルＭ２の一例である。
【０１０５】
・クラスタリングに用いるアルゴリズムはｋ−ｍｅａｎｓ法に限らず、分割最適化クラスタリングに含まれるＫＫＺ法およびｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法などであってもよいし、自動分割最適化クラスタリングに含まれるＸ−ｍｅａｎｓ法などであってもよい。また、クラスタリングに用いるアルゴリズムは、階層的クラスタリングに含まれる単連結法、完全連結法、および、重心法などであってもよい。
【０１０６】
クラスタリングに用いるアルゴリズムが上述したいずれの場合であっても、クラスタモデルＭ１は、上述したクラスタ中心であってよい。あるいは、クラスタモデルＭ１は、クラスモデルＭ２と同様、サポートベクトルマシン、および、ニューラルネットワークなどを用いて算出してもよい。サポートベクトルマシンを用いてクラスタモデルＭ１を算出した場合には、クラスタを特定するための分離超平面がクラスタモデルＭ１の一例であり、ニューラルネットワークを用いてクラスタモデルＭ１を算出した場合には、クラスタを特定するための重み付けがクラスタモデルＭ１の一例である。
【０１０７】
・各クラスタが１つのクラスタモデルＭ１によって定義付けられる構成に限らず、複数のクラスタが１つのクラスタモデルによって定義付けられる構成であってもよい。また、各クラスが１つのクラスモデルＭ２によって定義付けられる構成に限らず、複数のクラスが１つのクラスモデルによって定義付けられる構成であってもよい。
【０１０８】
・骨材Ａの物理的特徴は粒径でなくてもよく、例えば、骨材Ａの大きさであってもよいし、ｘｙ平面、ｙｚ平面、および、ｚｘ平面などの所定の面に沿う骨材Ａの面積であってもよいし、骨材Ａの外形であってもよい。
【０１０９】
・移動体は骨材Ａに限らず、搬送部１３によって搬送されている他の物体、例えば、所定の構造物の構成要素である部品、および、食品などの物体であってもよい。こうした構成では、移動体の物理的特徴には、例えば、大きさ、外形、および、色などから移動体に応じた物理的特徴が選択されればよい。
【０１１０】
・クラス判定装置１０は搬送部１３を有していなくてもよく、こうした構成では、移動体は自身が有する動力によって移動可能な物体であればよい。移動体は、例えば、自動車、および、自転車などであればよい。なお、移動体の物理的特徴には、例えば、大きさ、外形、および、色などから移動体に応じた物理的特徴が選択されればよい。
【０１１１】
・クラス判定装置１０は学習部２１を有しなくてもよく、こうした構成では、クラス判定装置１０とは異なる外部装置が学習処理によってクラスタモデルとクラスモデルとを算出すればよい。そして、クラス判定装置１０の処理部１２が、クラスタモデルおよびクラスモデルを外部装置から入力し、入力したクラスタモデルおよびクラスモデルを保持部２２が保持すればよい。こうした構成では、保持部２２に保持されたクラスタモデルおよびクラスモデルを用いて判定部２３がクラスの判定を行えばよい。
【０１１２】
・クラス判定装置１０は、１つのデータ生成部１１と１つの処理部１２とを備える構成でもよいし、複数のデータ生成部１１と各データ生成部１１に１つずつ接続する複数の処理部１２とを備えてもよい。あるいは、クラス判定装置１０は、複数のデータ生成部１１と複数のデータ生成部１１に接続する１つの処理部１２とを備えてもよい。
【０１１３】
・複数のデータ生成部１１を備える構成では、複数のデータ生成部１１が搬送部１３に対して等間隔に位置してもよいし、不規則な間隔で位置してもよい。
【０１１４】
・特徴量はＳＨＯＴ特徴量に限らず、他の三次元的な局所的特徴量であればよい。特徴量は、例えば、ＰＦＨ特徴量、ＰＰＦ特徴量、ＣＳＨＯＴ特徴量、および、Ｓｐｉｎ  Ｉｍａｇｅなどでもよい。
【０１１５】
・粒径のクラスは２つ以上であればよく、４つよりも少なくてもよいし、４つを超えてもよい。
【０１１６】
［第２実施形態］
図１７から図１９を参照して、クラス判定装置、クラス判定方法、および、クラス判定プログラムの第２実施形態を説明する。第２実施形態は、上述した第１実施形態と比べて、骨材の搬送されている時刻の正否を判断する点が異なっている。そのため、以下では、こうした相違点を詳しく説明し、第２実施形態において第１実施形態と共通する構成には、第１実施形態と同じ符号を付すことによって、その詳しい説明を省略する。
【０１１７】
［クラス判定装置の構成］
図１７および図１８を参照してクラス判定装置の構成を説明する。
図１７が示すように、クラス判定装置５０は、第１実施形態のクラス判定装置１０と同様、データ生成部１１、処理部１２、および、搬送部１３を備えている。クラス判定装置５０は、さらに時刻判定部５１を備えている。時刻判定部５１は、例えばコンピュータであり、有線または無線で処理部１２に接続されている。
【０１１８】
図１８が示すように、処理部１２は、第１実施形態の処理部１２と同様、学習部２１、保持部２２、および、管理部２４を備えている。処理部１２は判定部６１を備え、判定部６１は、第１実施形態の判定部２３が有する機能に加えて、判定用の骨材Ａが有する粒径が属するクラスを特定するためのデータであって、そのクラス判定に用いられた判定用データＤ２の生成時刻を特定可能に構成された判定結果ＲＪを生成する機能をさらに有する。
【０１１９】
時刻判定部５１は、時刻と、時刻に対応付けられたクラスとから構成されるスケジュールデータＤＳと判定結果ＲＪとを用いて、生成時刻と同じ時刻に対して対応付けられたクラスが、判定結果ＲＪにおけるクラスと同じであるか否かを判定する。
【０１２０】
時刻判定部５１は、記憶部７１と正誤判定部７２とを含み、記憶部７１はスケジュールデータＤＳを記憶している。正誤判定部７２は、記憶部７１の記憶するスケジュールデータＤＳと判定結果ＲＪとを用いて、生成時刻と同じ時刻に対して対応付けられたクラスが、判定結果ＲＪにおけるクラスと同じであるか否かを判定する。正誤判定部７２は、スケジュールデータＤＳにおいて、判定結果ＲＪにおいて特定される生成時刻と同じ時刻を検査し、その時刻におけるクラスと、判定結果ＲＪのクラスとを比べる。
【０１２１】
スケジュールデータＤＳは、搬送部１３において骨材Ａを搬送する搬送計画に基づくものであり、記憶部７１に予め記憶されている。搬送部１３における所定の位置であって、データ生成部１１が骨材Ａの三次元点群データを生成する位置が生成位置であり、スケジュールデータＤＳは、生成位置における所定の時刻と、その時刻に搬送される骨材Ａの粒径とが対応付けられたデータを含んでいる。また、スケジュールデータＤＳは、生成位置における所定の時刻と、その時刻に骨材Ａが搬送されないこととが対応付けられたデータも含んでいる。
【０１２２】
上述した第１クラスに属する粒径を有した骨材Ａ、第２クラスに属する粒径を有した骨材Ａ、および、第３クラスに属する粒径を有した骨材Ａは、搬送部１３における所定の位置を互いに異なる時刻に搬送される。また、他の所定の時刻では、搬送部１３における所定の位置をいずれの骨材Ａも搬送されていない。
【０１２３】
骨材Ａでは、第１の粒径を有する骨材Ａが、第１の粒径とは異なる第２の粒径を有する骨材Ａに混入すると、骨材Ａを用いて生成したコンクリートなどの物性として所望の物性が得られない可能性が高い。そのため、クラス判定装置１０では、骨材Ａの搬送における終了位置にて、互いに異なる粒径を有した２種類の骨材Ａが混合されないように、搬送部１３における所定の位置を搬送されている骨材Ａの粒径と、骨材Ａの搬送されている時刻との組み合わせが正しいか否かを監視することが好ましい。
【０１２４】
この点で、クラス判定装置５０では、正誤判定部７２が生成位置における判定用データＤ２の生成時刻と、判定用データＤ２に対するクラスとの組み合わせが正しいか否かを判定する。そのため、所定の生成時刻に判定用データＤ２の生成された骨材Ａ、すなわち、搬送部１３の生成位置を搬送されている骨材Ａが、スケジュールデータＤＳに即した正しい骨材Ａであるか否かを把握することができる。
【０１２５】
これにより、正誤判定部７２の判定結果を用いて、搬送部１３を停止させたり、搬送部１３の搬送速度を低下させたりすることが可能にもなる。そのため、搬送計画に対して本来は搬送されるべきでない骨材Ａが搬送部１３を搬送されていたとしても、骨材Ａが他の粒径を有する骨材Ａに混入することを抑えることが可能にもなる。
【０１２６】
［クラス判定方法］
図１９を参照してクラス判定方法を説明する。第２実施形態では、クラス判定方法に時刻判定処理が含まれる点が第１実施形態とは異なり、また、クラス判定処理に学習処理と判定処理とが含まれる点が第１実施形態と共通している。そのため、以下では、クラス判定方法のうち、時刻判定処理のみを説明し、学習処理および判定処理の説明を省略する。
【０１２７】
［時刻判定処理］
図１９が示すように、時刻判定処理では、まず、正誤判定部７２が判定部６１の出力した判定結果ＲＪを取得し、記憶部７１からスケジュールデータＤＳを取得する（ステップＳ３１およびステップＳ３２）。そして、正誤判定部７２は、判定結果ＲＪの時刻において、その時刻でのクラスと、スケジュールデータＤＳにおいて、判定結果ＲＪの時刻に対応付けられたクラスとが同じであるか否かを判定する（ステップＳ３３）。
【０１２８】
所定の生成時刻での判定結果ＲＪにおけるクラスと、スケジュールデータＤＳにおけるクラスとが同じであるとき（ステップＳ３３で「ＹＥＳ」の場合）、正誤判定部７２は、搬送部１３における骨材Ａの搬送が搬送計画に対して正しい搬送であると判定する（ステップＳ３４）。
【０１２９】
これに対して、所定の生成時刻での判定結果ＲＪにおけるクラスと、スケジュールデータＤＳにおけるクラスとが異なるとき（ステップＳ３３で「ＮＯ」の場合）、正誤判定部７２は、搬送部１３における骨材Ａの搬送が搬送計画に対して誤った搬送であると判断する（ステップＳ３５）。
【０１３０】
正誤判定部７２は、ステップＳ３４の処理、および、ステップＳ３５の処理のいずれかを終了すると、新たな判定結果ＲＪを取得するまで、一旦時刻判定処理を終了する。
【０１３１】
以上、説明したように、クラス判定装置、クラス判定方法、および、クラス判定プログラムの第２実施形態によれば、以下に記載の効果を得ることができる。
（７）所定の生成時刻に判定用データＤ２の生成された骨材Ａが、スケジュールデータＤＳに即した正しい骨材Ａであるか否かを把握することができる。
【０１３２】
［第２実施形態の変形例］
なお、上述した第２実施形態は、以下のように適宜変更して実施することもできる。
・時刻判定部５１は、記憶部７１を有していなくともよく、こうした構成では、時刻判定部５１は、例えば、時刻判定部５１とは異なる外部装置からスケジュールデータＤＳを取得する構成であればよい。
【０１３３】
・クラス判定装置５０は、表示部および警告部の少なくとも一方を有してもよい。表示部は、搬送計画に対して誤った骨材Ａの搬送が行われていることを表示し、警告部は、搬送計画に対して誤った骨材Ａの搬送が行われているときに、音や光などによって誤った搬送が行われていることを外部に警告する。こうした構成によれば、クラス判定装置５０の使用者が誤った搬送が行われていることに気付くことで、クラス判定装置５０を停止させるなどの処理を行う可能性が高まる。
【０１３４】
・処理部１２と時刻判定部５１とが、１つのコンピュータから構成されてもよい。
【符号の説明】
【０１３５】
１０，５０…クラス判定装置、１１…データ生成部、１２…処理部、１３…搬送部、２１…学習部、２２…保持部、２３，６１…判定部、２４…管理部、３１，４１…特徴点、３２，４２…特徴量、３３，４３…ヒストグラム、３４…学習ヒストグラム、４４…判定用ヒストグラム、５１…時刻判定部、７１…記憶部、７２…正誤判定部、Ａ…骨材。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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