(57)【要約】【課題】            機械による加工対象物に対する加工に関する情報を新規な手法により生成する情報処理装置を提供すること【解決手段】        一実施形態に係る情報処理装置は、加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段と、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段と、を具備することを特徴とする。【選択図】          図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段と、
前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段と、
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記処理手段は、前記画像を入力情報として入力して、前記テーブルに前記加工対象物が載置されている第１状態、前記テーブルに前記加工対象物が載置されていない第２状態、及び、前記テーブルの上方に作業者の身体の少なくとも一部が位置している第３状態のうちのいずれかを、出力情報として出力する学習モデルを用い、
前記処理手段は、前記学習モデルにより出力される前記出力情報を用いて前記テーブル状態情報を生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記学習モデルは、前記テーブルに前記加工対象物が載置されている画像、前記テーブルに前記加工対象物が載置されていない画像、及び、前記テーブルの上方に作業者の身体の少なくとも一部が位置している画像を、教師データとして用いた学習を実行する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記処理手段は、
相互に異なる時間に前記取得手段により取得される複数の画像の各々を前記入力情報として前記学習モデルに順次入力することにより、前記複数の画像の各々について、該学習モデルから前記第１状態、前記第２状態及び前記第３状態のうちのいずれかを前記出力情報として順次出力させ、
前記複数の画像について、前記出力情報として、前記第１状態、前記第２状態及び前記第３状態のうち、前記学習モデルにより最も多く出力される状態を用いて、前記テーブル状態情報を生成する、請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記学習モデルが、機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、Ｔｅｎｓｏｒ Ｆｌｏｗ、又は、Ｋａｒｅｓを用いて生成される、請求項２から請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記機械動作情報は、前記機械のコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）サイクルが起動しているときに点灯するライトに対向して配置される光センサにより出力される情報に基づいて生成される情報であって、前記ライトが点灯しているときに前記機械が前記加工対象物を加工している状態にあることを示し、前記ライトが点灯していないときに前記機械が前記加工対象物を加工していない状態にあることを示す、請求項２から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記機械動作情報は、前記機械に搭載されるモーターに流れる電流を検知するＣＴセンサにより出力される情報に基づいて生成される情報であって、前記電流が閾値を超えるときに前記機械が前記加工対象物を加工している状態にあることを示し、前記電流が前記閾値以下であるときに前記機械が前記加工対象物を加工していない状態にあることを示す、請求項２から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記処理手段は、前記テーブル状態情報が前記第２状態を示した後に、前記機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を初めて示した時点において、加工された前記加工対象物の数を１個増加させることにより、前記機械により加工された前記加工対象物の総数を示す情報を前記加工情報として生成する、請求項２から請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得手段は、前記機械に対して加工対象物に関する加工を指示する指示情報を取得し、
前記処理手段は、前記指示情報が取得されたときに、加工された前記加工対象物の数をリセットする、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記処理手段は、前記テーブル状態情報が前記第２状態から前記第３状態に遷移した時点から、該テーブル状態情報が前記第２状態を初めて示した時点までの時間に基づいて、前記機械のサイクルタイムを示す情報を前記加工情報として生成する、請求項２から請求項９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記処理手段は、前記テーブル状態情報が前記第２状態から前記第３状態に遷移した時点から、前記機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を示した後に、該テーブル状態情報が前記第２状態を初めて示した時点までの時間に基づいて、前記機械のサイクルタイムを示す情報を前記加工情報として生成する、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記処理手段は、
前記機械動作情報を用いて、前記サイクルタイムの期間において前記機械が稼働した稼働時間の合計を算出し、
前記サイクルタイムに占める前記稼働時間の合計の割合を計算する、請求項１０又は請求項１１のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記処理手段が、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む、請求項１から請求項１２のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１４】
コンピュータにより読み取り可能なコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータにより実行されることにより、該コンピュータを、
加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段、並びに、
前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段、
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータが、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
コンピュータにより実行される方法であって、
加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する段階と、
前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記コンピュータが、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む、請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件出願に開示された技術は、工作機械等の機械に関連付けて用いられ、この機械による加工に関する情報を生成する情報処理装置、コンピュータプログラム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術に係る装置として、特開２０１８−３２３９６号公報（特許文献１）に開示された装置が知られている。この特許文献１に記載された装置は、製造ラインの生産状況を管理するために、生産設備に関連して後付けで配置され、この生産設備の稼働状態を示す検出信号を出力する検出部と、この検出信号を管理装置に対して送信する送信部と、を含むものとして記載されている。
【０００３】
従来技術に係る別の装置として、特開２００７−４２０５８号公報（特許文献２）に開示された装置が知られている。この特許文献２に記載された装置は、生産開始時刻及び予め設定されたタクトタイムテーブルを用いて段取り時間を推定するものとして記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−３２３９６号公報
【特許文献２】特開２００７−４２０５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
昨今、機械による加工対象物に対する加工に関する情報を生成するための向上した手法が必要とされている。
したがって、本件出願に開示された技術は、機械による加工対象物に対する加工に関する情報を新規な手法により生成する情報処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一態様に係る情報処理装置は、「加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段と、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段と、を具備する」ことを特徴とする。
【０００７】
一態様に係るコンピュータプログラムは、「コンピュータにより読み取り可能なコンピュータプログラムであって、前記コンピュータにより実行されることにより、該コンピュータを、加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段、並びに、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段、として機能させる」ことを特徴とする。
【０００８】
一態様に係る方法は、「コンピュータにより実行される方法であって、加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する段階と、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する段階と、を含む」ことを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、一実施形態に係る生産管理システムの構成の一例を示す模式図である。
【図２】図２は、図１に示した情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【図３】図３は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる事前準備の一例を示すフロー図である。
【図４】図４は、図１に示した生産管理システム１において行われる動作の一例を示すフロー図である。
【図５】図５は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われるテーブル状態情報の生成の一例を示すフロー図である。
【図６Ａ】図６Ａは、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる加工情報の生成の一例を示す模式図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる加工情報の生成の一例を示す模式図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる加工情報の生成の一例を示す模式図である。
【図７】図７は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる加工情報の生成の別の例を示す模式図である。
【図８】図８は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により生成される加工情報の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して本発明の様々な実施形態を説明する。なお、図面において共通した構成要素には同一の参照符号が付されている。また、或る図面に表現された構成要素が、説明の便宜上、別の図面においては省略されていることがある点に留意されたい。さらにまた、添付した図面が必ずしも正確な縮尺で記載されている訳ではないということに注意されたい。
【００１１】
１．生産管理システムの全体構成
図１は、一実施形態に係る生産管理システムの構成の一例を示す模式図である。図１に示すように、生産管理システム１は、例えば、主に、１又はそれ以上の情報処理装置１０と、情報処理装置１０に通信網２０を介して接続される１又はそれ以上のサーバ装置３０と、サーバ装置３０に通信網２０を介して接続される１又はそれ以上の端末装置４０と、を含むことができる。
【００１２】
このような生産管理システム１では、大まかにいえば、各情報処理装置１０が、工作機械等の機械（図示しない）に関連付けて設けられる。各情報処理装置１０は、この情報処理装置１０に関連付けられた機械の加工に関する加工情報を生成して、通信網２０を介して、サーバ装置３０に送信することができる。サーバ装置３０は、各情報処理装置１０から受信した加工情報を記憶することができる。端末装置４０は、通信網２０を介して、サーバ装置３０にアクセスすることにより、サーバ装置３０が記憶する加工情報を取得して表示することができる。
【００１３】
なお、１又はそれ以上の情報処理装置１０として、例えば、情報処理装置１０Ａ〜１０Ｇが示されているが、これら以外の１又はそれ以上の情報処理装置１０が同様に用いられ得る。また、１又はそれ以上のサーバ装置３０として、１つのサーバ装置３０のみしか示されていないが、これ以外の１又はそれ以上のサーバ装置３０が同様に用いられ得る。さらに、１又はそれ以上の端末装置４０として、１つの端末装置４０のみしか示されていないが、これ以外の１又はそれ以上の端末装置４０が同様に用いられ得る。
【００１４】
また、通信網２０は、携帯電話網、無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉを含む）、固定電話網、インターネット、イントラネット及び／又はイーサネット（登録商標）等をこれらに限定することなく含むことができる。
【００１５】
（１）情報処理装置１０
情報処理装置１０は、大まかにいえば、まず、この情報処理装置１０に関連付けられた機械が加工対象物（ワーク）を加工している状態にあるか否かを示す「機械動作情報」、及び、加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像を取得することができる。さらに、情報処理装置１０は、取得した画像を用いてテーブルの状態を示す「テーブル状態情報」を生成することができる。さらにまた、情報処理装置１０は、テーブル状態情報及び機械動作情報を用いて、機械の加工に関する「加工情報」を生成することができる。
【００１６】
情報処理装置１０は、このような大まかな情報処理、及び、後に図４等を参照して説明する具体的な情報処理を実行することが可能な装置であって、特別に用意されたコンピュータだけでなく、シングルボードコンピュータ（例えばラズベリーパイ等）、マイクロコンピュータ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット、携帯情報端末装置等を含む様々な装置を含むことができる。
【００１７】
このような情報処理を実行するために情報処理装置１０が有することができるハードウェアの構成の一例について、図１に加えて図２を参照して説明する。図２は、図１に示した情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【００１８】
図２に示すように、情報処理装置１０は、主に、シングルボードコンピュータ１００と、様々な周辺装置と、を含むことができる。ここでは、シングルボードコンピュータ１００としては、例えばラズベリーパイ（登録商標）が利用可能である。
【００１９】
シングルボードコンピュータ１００は、主に、１つの回路基板に搭載された、（それぞれが図示されていない）中央処理装置（ＣＰＵ）と、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）と、メモリ（主記憶装置）と、入出力インタフェイスと、を含むことができる。ＣＰＵ及びＧＰＵは、メモリに記憶された命令（コンピュータプログラム）を実行して、入出力インタフェイスに接続された様々な周辺装置を制御することができる。ここで、情報処理装置１０は、ＣＰＵ等がメモリに記憶された命令（コンピュータプログラム）を読み取って実行することにより、後に図４等を参照して説明する具体的な情報処理を実行することができる。
【００２０】
メモリは、ＣＰＵ及び／又はＧＰＵに実行されるべき命令、及び、ＣＰＵ及び／又はＧＰＵの実行の結果生じたデータ等を記憶することができる。なお、シングルボードコンピュータプログラム１００は、ＣＰＵ及びＧＰＵを有する構成に代えて、ＣＰＵ、ＧＰＵ及びマイクロプロセッサのうち少なくとも１つを有する構成を採用することも可能である。
【００２１】
次に、様々な周辺装置は、例えば、第１のカメラ２００と、第２のカメラ２１０と、センサ２２０と、タッチパネルディスプレイ２３０と、を含むことができる。
【００２２】
第１のカメラ２００は、加工対象物が載置されるテーブルに対向して配置される。この第１のカメラ２００は、シングルボードコンピュータ１００のＣＰＵ等により制御されることにより、図示しない加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して画像を生成し、生成した画像をシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。第２のカメラ２１０は、シングルボードコンピュータ１００のＣＰＵ等により制御されることにより、機械に対して加工対象物に関する加工を指示する指示情報（指図情報）を記載した指示情報を読み取り、読み取った指示情報をシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。一実施形態では、第２のカメラ２１０は、図示しない指示書に印刷された２次元コード等を読み取ることにより、機械に対して加工対象物に関する加工を指示する指示情報を取得することができる。ここで、２次元コードとしては、例えばＱＲ（Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）コード（登録商標）が利用可能である。
【００２３】
センサ２２０は、一実施形態では、機械のコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）サイクルが起動している（又は起動していない）ときに点灯（又は消灯）するライト２（図１参照）に対向して配置される光センサであり得る。かかる光センサは、シングルボードコンピュータ１００のＣＰＵ等により制御されることにより、ライト２が点灯しているときに機械が加工対象物を加工している状態にあることを示し、ライト２が点灯していないときに機械が加工対象物を加工していない状態にあることを示す、機械動作情報を生成してシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。
【００２４】
センサ２２０は、別の実施形態では、機械に搭載されるモーターに流れる電流を検知する電流検出センサ（例えばＣＴセンサ）であり得る。かかる電流検出センサは、シングルボードコンピュータ１００のＣＰＵ等により制御されることにより、上記電流が閾値を超えるときに機械が加工対象物を加工している状態にあることを示し、上記電流が閾値未満であるときに機械が加工対象物を加工していない状態にあることを示す、機械動作情報を生成してシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。
【００２５】
タッチパネルディスプレイ２３０は、シングルボードコンピュータ１００から様々な情報（例えば機械の加工に関する加工情報等）を受信して表示することができる。また、タッチパネルディスプレイ２３０は、利用者の操作に関する情報を入力してシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。
【００２６】
様々な周辺装置は、シングルボードコンピュータ１００を通信網２０に接続するための図示しない通信ケーブル等を含むこともできる。
【００２７】
このような様々な周辺装置は、シングルボードコンピュータ１００に対して、このシングルボードコンピュータ１００の図示しない入出力インタフェイスを介して接続され、ＣＰＵ及び／又はＧＰＵにより制御され得る。
【００２８】
（２）サーバ装置３０及び端末装置４０
図１に戻り、サーバ装置３０及び端末装置４０は、それぞれ、一般的なクライアントサーバシステムに用いられるサーバ及びクライアントである。サーバ装置３０は、各情報処理装置１０から受信した加工情報等を記憶することができる。端末装置４０は、サーバ装置３０にアクセスして、サーバ装置３０により記憶された加工情報等のうちの少なくとも一部を取得することができる。このような処理を実行するために、サーバ装置３０及び端末装置４０は、上述したシングルボードコンピュータ１００と同様に、（それぞれ図示しない）、少なくとも、中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ及び入出力インタフェイス等を有することができる。サーバ装置３０及び端末装置４０は、それぞれ、入出力インタフェイスを介して、通信網２０、図示しない表示部及び外部記憶装置等に接続可能である。
【００２９】
２．生産管理システム１の動作
次に、上述した生産管理システム１において行われる動作の具体例について、図３及び図４を参照して説明する。図３は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０に関連して行われる事前準備の一例を示すフロー図である。図４は、図１に示した生産管理システム１により行われる動作の一例を示すフロー図である。
【００３０】
図３に示すように、事前準備４００は、主に、学習用画像の収集及び分類ステップ４１０と、学習モデル作成ステップ４２０と、学習モデルのコピーステップ４３０と、を含むことができる。
【００３１】
ステップ４１０では、加工対象物が搭載されるテーブルをカメラにより撮像して生成される多数の画像が収集される。用いられるカメラとしては、一般的なカメラであってもよいし、図１に示した第１のカメラ２００であってもよい。このように収集された多数の画像は、利用者により、以下の３つの状態に分類される。
（i）テーブルに加工対象物が載置されている第１状態
（ii）テーブルに加工対象物が載置されていない第２状態
（iii）テーブルの上方に作業者の身体の少なくとも一部（身体の一部又は身体の全部）が位置している第３状態
なお、第３状態は、テーブルに作業者の身体の少なくとも一部（身体の一部又は身体の全部）が重なっている状態ということもできる。
【００３２】
第１状態に対応する各画像については、図３に例示されているように、テーブル４０２には、加工対象物（ここでは一例としてリング状の加工対象物）４０４が載置されていることが理解できる。第２状態に対応する各画像については、図３に例示されているように、テーブル４０２には、加工対象物４０４は載置されていないことが理解できる。
第３状態に対応する各画像については、図３に例示されているように、テーブル４０２の上方には、作業者４０６の身体の少なくとも一部（身体の一部又は身体の全部）が（段取りのために）位置していること、又は、テーブル４０２に作業者４０６の身体の少なくとも一部（身体の一部又は身体の全部）が重なっていることが理解できる。
【００３３】
なお、図３に示した例では、テーブル４０２が作業者の身体に比べて十分に大きいため、作業者が段取りを行う際に、テーブル４０２の上方には、作業者の身体の全部が位置する可能性が高いといえる。一方、テーブル４０２が作業者の身体と略同一の大きさを有する場合、又は、テーブル４０２が作業者の身体よりも小さい場合等には、作業者が段取りを行う際に、テーブル４０２の上方に作業者の身体の全体が位置する可能性が低いか、又は、テーブル４０２の上方に作業者の身体の一部（例えば手又は指等）しか位置しない可能性が高いといえる。
【００３４】
したがって、テーブルの大きさと作業者の身体の大きさとの間の関係に関係なく、実際に作業者が段取りを行っている状態が、より高い確率で第３状態としてコンピュータにより推論される（識別される）ようにするために、第３状態は、上記（iii）のとおり定められ得る。
【００３５】
作業者により使用される任意のコンピュータ（シングルボードコンピュータ１００であってもよい）は、上記多数の画像の各々を、この画像に対応する状態（第１状態〜第３状態のいずれか）を識別する情報に対応付けて記憶することができる。
【００３６】
次に、ステップ４２０では、上記任意のコンピュータ（シングルボードコンピュータ１００であってもよい）は、学習モデルを生成することができる。学習モデルは、第１のカメラ２００により生成された画像を入力情報として入力して、第１状態〜第３状態のいずれかを出力情報として出力するモデルである。このような学習モデルは、例えば、機械学習、深層学習、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）、Ｔｎｅｓｏｒ Ｆｌｏｗ又はＫａｒｅｓ等を含む周知の技術を用いて生成され得る。
【００３７】
さらに、上記任意のコンピュータは、生成された学習モデル（アルゴリズムと様々なパラメータとの組み合わせ）を学習させることができる。ここで、学習とは、生成された学習モデルに含まれる様々なパラメータを最適化させることである。学習は、教師あり学習又は教師なし学習等に基づいて実行され得る。
【００３８】
教師あり学習を用いる場合には、上記任意のコンピュータは、上述した多数の画像の各々と各画像に対応する状態（第１状態〜第３状態のいずれか）を識別する情報とをセットとした教師データとして用いて、学習モデルを学習させることができる。具体的には、例えば、上記任意のコンピュータは、上述した各画像を入力情報（質問）として学習モデルに入力したときに、出力情報（解答）としてその画像に対応する状態を識別する情報が学習モデルから出力されるように、学習モデルに含まれる様々なパラメータ（重み係数等）を最適化することができる。
【００３９】
教師なし学習を用いる場合には、上記任意のコンピュータは、上述した多数の画像の各々を用いて、学習モデルを学習させることができる。具体的には、例えば、上記任意のコンピュータは、強化学習等を用いて多数の画像の各々を第１状態〜第３状態のいずれかに分類するように、学習モデルを最適化することができる。
【００４０】
このように生成及び最適化された学習モデル（学習済みモデル）は、第１カメラ２００等のカメラにより撮像された画像を入力情報として入力したときに、第１状態〜第３状態のいずれかを識別する情報を出力情報として出力することができる。
【００４１】
次に、ステップ４３０では、上記任意のコンピュータは、ステップ４２０において生成及び最適化された学習モデルを、シングルボードコンピュータ１００（のメモリ又はシングルボードコンピュータ１００に周辺機器として接続された記録媒体等）に複製することができる。
以上、情報処理装置１０に関連して行われる事前準備の一例について説明した。
【００４２】
次に、図４を参照して、生産管理システム１において行われる動作の一例について説明する。
【００４３】
図４に示すように、生産管理システム１では、入力ステップ３００、処理１ステップ３１０、処理２ステップ３２０、処理３ステップ３３０及び処理４ステップ３４０が順次実行される。典型的には、第１の単位時間（例えば１分）ごとに、入力ステップ３００〜処理４ステップ３４０がまとめて実行される。
【００４４】
（１）入力ステップ３００
入力ステップ３００は、サブステップ３０２、３０４、３０６及び３０８を含むことができる。これらのサブステップは、相互に並行して実行されてもよいし、任意の順序で順次実行されてもよい。
【００４５】
サブステップ３０２では、第１のカメラ２００が、加工対象物が載置されるテーブルを撮像して生成した画像を、シングルボードコンピュータ１００に送信することができる。
サブステップ３０４では、センサ２２０が、機械動作情報を生成してシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。
【００４６】
サブステップ３０６では、第２のカメラ２１０は、作業者の操作により指示書を読み取ることをシングルボードコンピュータ１００により指示された場合には、指示書に印刷された２次元コードを読み取ることにより、機械に対して加工対象物に関する加工を指示する指示情報（指図情報）を取得することができる。この場合、第２のカメラ２１０は、取得した指示情報をシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。
【００４７】
サブステップ３０８では、タッチパネルディスプレイ２３０は、作業者の操作により、機械により実行されている工程を示す工程情報を入力した場合には、この工程情報をシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。なお、工程情報は、図２に例示されるように、例えば、「故障」、「休止」、「ＢＮＣ」、「ＢＮＣ２」、「Ｂ」、「ＴＮ」及び「他」等を、これらに限定することなく含むことができる。
【００４８】
（２）処理１ステップ３１０
図４に戻り、処理１ステップ３１０は、サブステップ３１２、３１４、３１６及び３１８を含むことができる。これらのサブステップは、相互に並行して実行されてもよいし、任意の順序で順次実行されてもよい。
【００４９】
サブステップ３１２では、シングルボードコンピュータ１００は、第１のカメラ２００からサブステップ３０２において受信した画像を用いて、テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成する。具体的には、シングルボードコンピュータ１００は、上述した学習済みモデルに対して、サブステップ３０２において受信した画像を入力情報として入力することにより、第１状態〜第３状態のいずれかを識別する情報（テーブル状態情報）を出力情報として出力させることができる。
【００５０】
図５は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われるテーブル状態情報の生成の一例を示すフロー図である。図５に示す例では、上述したサブステップ３０２において、第１のカメラ２００が、第２の単位時間（例えば５秒）ごとに画像を生成してシングルボードコンピュータ１００に送信することができる。なお、第２の単位時間は、上述した第１の単位時間より短くなるように設定され得る。
【００５１】
ＳＴ５００において、シングルボードコンピュータ１００は、第１のカメラ２００から受信した画像について、上述した学習済みモデルを用いて推論を行うことができる。具体的には、シングルボードコンピュータ１００は、受信した画像を入力情報として上述した学習済みモデルに入力することにより、第１状態〜第３状態のいずれかを識別する情報（テーブル状態情報）を出力情報として上記学習済みモデルに出力させることができる。
【００５２】
ＳＴ５０２において、シングルボードコンピュータ１００は、上記学習済みモデルから出力されたテーブル状態情報を、任意の記憶部（例えば、このシングルボードコンピュータ１００に入出力インタフェイスを介して接続された記録媒体等）に記憶させることができる。図５に例示されるように、テーブル状態情報は、テーブルに加工対象物が載置されている第１状態を示す場合に、［０,１,０］として表現され、テーブルに加工対象物が載置されていない第２状態を示す場合に、［１,０,０］として表現され、テーブルに作業者が乗っている第３状態を示す場合に、［０,０,１］として表現され得る。
【００５３】
このような一連のステップ（ＳＴ３０２、ＳＴ５００及びＳＴ５０２）が、まとめて繰り返され得る。例えば、第１の単位時間（例えば１分）ごとに、一連のステップ（ＳＴ３０２、ＳＴ５００及びＳＴ５０２）が、１０回繰り返され得る。これにより、第１の単位時間（例えば１分）ごとに、１０個のテーブル状態情報が生成され記憶され得る。この場合、第１の単位時間について生成される複数個（ここでは１０個）のテーブル状態情報が必ずしも正確な状態（第１状態〜第３状態）を示すとは限らない。例えば、図５に示すように、１０個のテーブル状態情報のうち、第１の単位時間について２回目、５回目及び７回目に生成されたテーブル状態情報が、他のテーブル状態情報とは異なった（誤った）状態を示すことも考えられる。そこで、一実施形態では、シングルボードコンピュータ１００は、第１の単位時間について学習済みモデルにより生成(推定／推論)された複数の状態のうち、学習済みモデルにより最も多く出力された状態を、適切な状態として選択することができる。図５に示す例では、シングルボードコンピュータ１００は、第１の単位時間について学習済みモデルにより生成(推定／推論)された１０個の状態のうち、学習済みモデルにより最も多く（７回）出力された第１状態を、適切な状態として選択することができる。これにより、シングルボードコンピュータ１００は、第１の単位時間について、第１状態を示すテーブル状態情報を最終的なテーブル状態情報として生成することができる。
【００５４】
このように、第１の単位時間について、第１のカメラ２００から受信した複数の画像の各々について第１状態〜第３状態のいずれかを推論し、このようにして得られた複数の状態のうち、最も多く出力された状態を最終的な状態（第１状態〜第３状態のうちのいずれかの状態）として決定することができる。これにより、画像に対する学習済みモデルによる誤認識を吸収することができる。
【００５５】
図４に戻り、サブステップ３１４では、シングルボードコンピュータ１００は、センサ２２０からサブステップ３０４において受信した機械動作情報を任意の記憶部に記憶させることができる。なお、シングルボードコンピュータ１００は、第１の単位時間について、１個の又は複数個の機械動作情報をセンサ２２０から受信することが可能である。
【００５６】
サブステップ３１６では、シングルボードコンピュータ１００は、第２のカメラ２１０からサブステップ３０６において指示情報を受信した場合には、この指示情報を任意の記憶部に記憶させることができる。さらに、シングルボードコンピュータ１００は、このように受信した指示情報を、当該情報処理装置１０に関連付けられた図示しない機械に送信することができる。このような指示情報を受信した機械は、指示情報に従って加工対象物を加工することができる。
【００５７】
サブステップ３１８では、シングルボードコンピュータ１００は、タッチパネルディスプレイ２３０からサブステップ３０８において工程情報を受信した場合には、この工程情報を任意の記憶部に記憶させることができる。
【００５８】
（３）処理２ステップ３２０
処理２ステップ３２０は、サブステップ３２２及び３２４を含むことができる。これらのサブステップは、相互に並行して実行されてもよいし、任意の順序で順次実行されてもよい。
【００５９】
サブステップ３２２では、シングルボードコンピュータ１００は、機械の加工に関する加工情報を生成することができる。
（３−１）加工情報の第１の例
図６Ａ、図６Ｂ及び図６Ｃは、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる加工情報の生成の一例を示す模式図である。
【００６０】
図６Ａに例示されているように、機械による加工対象物に対する加工に際して、機械の状態及びテーブルの状態は、俯瞰すれば、テーブルに加工対象物が載置されていない第２状態と、機械が加工対象物を加工している状態（図６Ａでは「機械の加工状態」と標記）と、を順次繰り返すといえる。但し、第２状態の後、機械が加工対象物を加工している状態は、複数回生ずる可能性がある。すなわち、第２状態の後、機械が加工対象物を加工している状態が生じた後に、機械が加工対象物を加工していない状態を経て、機械が加工対象物を加工している状態が再度生ずる可能性がある。したがって、本発明者は、第２状態が生じた後に、機械が加工対象物を加工している状態が初めて生じた時点において、加工された加工対象物の数を１個増加させる、という手順を繰り返すことにより、加工された加工対象物の総数を測定することができることを見出した。このような総数は、シングルボードコンピュータ１００が、第１の単位時間（例えば１分）ごとに生成するテーブル状態情報及び受信される機械動作情報をモニターして、以下の情報を記憶することにより、シングルボードコンピュータ１００により算出可能である。
・テーブル状態情報が（第１状態、第２状態及び第３状態のうちのいずれかの状態から他の状態に）遷移した事象
・そのようなテーブル状態情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
・機械動作情報が（機械が加工を行っている状態及び機械が加工を行っていない状態のうちのいずれか一方の状態から他方の状態に）遷移した事象
・そのような機械動作情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
【００６１】
シングルボードコンピュータ１００が実行する具体的な処理の一例が、図６Ｂに示されている。図６Ｂには、第１の単位時間（ここでは１分）ごとに、シングルボードコンピュータ１００が生成するテーブル状態情報の内容と、シングルボードコンピュータ１００がセンサ２２０から受信する機械動作情報の内容と、シングルボードコンピュータ１００が行う計数動作（カウント動作）の内容と、が例示されている。
【００６２】
図６Ｂに示すように、シングルボードコンピュータ１００は、テーブル状態情報がテーブルに加工対象物が載置されていない第２状態を示したことを認識し（６００）た後、機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を「初めて」示した時点（６０２）において、加工対象物の数（カウントの数）を１個増加させる（６０４）ことができる。
【００６３】
特に、シングルボードコンピュータ１００は、テーブル状態情報がテーブルに加工対象物が載置されていない第２状態を示したことを認識し（６００）た後、機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を「２回目」以降に示した時点においては、加工対象物の数（カウントの数）を増加させない（６０５Ａ、６０５Ｂ等）。これにより、同一の加工対象物について、機械が２回以上起動する場合であっても、シングルボードコンピュータ１００は、別途の装置を必要とすることなく、加工された加工対象物の数を正確に計測することができる。
【００６４】
一実施形態では、機械は、上述したように、第２のカメラ２１０により読み取られシングルボードコンピュータ１００を介して受信した指示情報に従って加工対象物を加工することができる。加工される加工対象物は、指示書から読み取られる指示情報により識別される。すなわち、加工される加工対象物と指示書（指示情報）とは１対１に対応している。よって、指示情報に対応付けて、加工された加工対象物の総数を計測することが必要とされる。したがって、図６Ｂに例示された或る指示情報に従って加工された加工対象物の総数は、次の指示情報に従って加工される加工対象物の総数を計測する前にリセット（初期化）され得る。
【００６５】
具体的には、図６Ｃに例示されるように、時間０〜時間２では、或る指示情報に従って加工された加工対象物（加工対象物Ａ）の数が、図６Ｂを参照して説明した手法により増加させられる。時間３では、新しい別の指示情報（６０６）に従って加工対象物（加工対象物Ｂ）が加工され始めたため、カウントの数は０にリセット（初期化）され得る（６０８）。この後、当該別の指示情報に従って加工された加工対象物Ｂの数は、図６Ｂを参照して上述した手法に従って増加させられ得る。これにより、加工された加工対象物Ｂの総数が、加工された加工対象物Ａの総数とは別に、計測され得る。
【００６６】
（３−２）加工情報の第２の例
図７は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により行われる加工情報の生成の別の例を示す模式図である。
【００６７】
シングルボードコンピュータ１００は、生成したテーブル状態情報のみを用いて、又は、生成したテーブル状態情報及び受信した機械動作情報を用いて、以下に説明するように、加工対象物のサイクルタイムを示す情報を加工情報として生成することができる。
【００６８】
先に参照した図６Ａには、テーブル状態情報と機械動作情報とが組み合わせて示されている。図７には、図６Ａに示したテーブル状態情報と機械動作情報とが分離してそれぞれ下部及び上部に示されている。
【００６９】
一実施形態では、図７に例示されるように、サイクルタイムは、テーブル状態情報が第２状態（テーブルに加工対象物が載置されていない状態）から第３状態（テーブルに作業者が乗っている状態）に移行した時点（７００）から、テーブル状態情報が第２状態（テーブルに加工対象物が載置されていない状態）を初めて示した時点（７０２）までの時間として定められ得る。このようなサイクルタイムは、シングルボードコンピュータ１００が、第１の単位時間（例えば１分）ごとに生成するテーブル状態情報をモニターして、以下の情報を記憶することにより、シングルボードコンピュータ１００により算出可能である。
・テーブル状態情報が（第１状態、第２状態及び第３状態のうちのいずれかの状態から他の状態に）遷移した事象
・そのようなテーブル状態情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
【００７０】
なお、別の実施形態では、図７に例示されるように、サイクルタイムは、テーブル状態情報が第２状態（テーブルに加工対象物が載置されていない状態）から第３状態（テーブルに作業者が乗っている状態）に移行した時点（７００）から、機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を示した（７０４）後に、テーブル状態情報が第２状態（テーブルに加工対象物が載置されていない状態）を初めて示した時点（７０２）までの時間として定められ得る。このようなサイクルタイムは、シングルボードコンピュータ１００が、第１の単位時間（例えば１分）ごとに生成するテーブル状態情報をモニターして、以下の情報を記憶することにより、シングルボードコンピュータ１００により算出可能である。
・テーブル状態情報が（第１状態、第２状態及び第３状態のうちのいずれかの状態から他の状態に）遷移した事象
・そのようなテーブル状態情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
・機械動作情報が（機械が加工を行っている状態及び機械が加工を行っていない状態のうちのいずれか一方の状態から他方の状態に）遷移した事象
・そのような機械動作情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
【００７１】
これにより、テーブル状態情報が第２状態（テーブルに加工対象物が載置されていない状態）から第３状態（テーブルに作業者が乗っている状態）に移行した時点（７００）から、テーブル状態情報が第２状態（テーブルに加工対象物が載置されていない状態）を初めて示した場合であっても、何らかの理由により機械が加工対象物を全く加工しなかったときには、誤ってサイクルタイムが算出されることを防止することができる。
【００７２】
次に、図４に戻り、シングルボードコンピュータ１００は、サブステップ３２４において、機械の加工に関する以下に列挙するような様々な情報のうちの少なくとも１つの情報を、タッチパネルディスプレイ２３０等を含む任意の表示部に表示することができる。
・サブステップ３１６においてシングルボードコンピュータ１００が受信した指示情報（指図情報）
・サブステップ３１８においてシングルボードコンピュータ１００が受信した工程情報
・サブステップ３２２においてシングルボードコンピュータ１００が生成した加工情報（加工された加工対象物の総数、及び／又は、加工された加工対象物のサイクルタイム）
・サブステップ３２２においてシングルボードコンピュータ１００が加工情報（加工された加工対象物の総数、及び／又は、加工された加工対象物のサイクルタイム）を生成する際に用いた情報（テーブル状態情報及び／又は機械動作情報において遷移が生じた時間等）
【００７３】
（４）処理３ステップ３３０
ステップ３３０では、シングルボードコンピュータ１００は、サーバ装置３０（図１参照）に送信すべき様々な情報を生成することができる。送信すべき様々な情報は、一実施形態では、上述したサブステップ３２４においてシングルボードコンピュータ１００が表示部に表示した情報であってもよい。
【００７４】
（５）処理４ステップ３４０
ステップ３４０では、シングルボードコンピュータ１００は、上記ステップ３３０において生成した様々な情報を、通信網２０を介してサーバ装置３０に送信することができる。このように送信された情報は、通信網２０を介してサーバ装置３０により受信され記憶される。さらに、このようにサーバ装置３０に記憶された情報は、サーバ装置３０にアクセスした端末装置４０（図１参照）により取得され閲覧可能とされる。
【００７５】
ステップ３４０の後、処理は、上述した入力ステップ３００に戻り、入力ステップ３００以降の処理が同様に実行される。
【００７６】
３．追加／変形例
情報処理装置１０（のシングルボードコンピュータ１００）は、上述したサブステップ３２２又は処理３ステップ３３０において、機械の加工に関する加工情報として以下に説明する情報を生成することも可能である。
【００７７】
図８は、図１に示した生産管理システム１に含まれる情報処理装置１０により生成される加工情報の一例を示す模式図である。シングルボードコンピュータ１００は、図８に示されるような以下の情報のうちの少なくとも１つの情報を生成することができる。
（１）指図番号８００
（２）型番８０２
（３）リングの型８０４
（４）ロット数８０６
（５）カウント８０８
（６）開始時間８１０
（７）終了時間８１２
（８）サイクルタイム８１４
（９）ＮＣ時間８１６
（１０）載せ時間８１８
（１１）降ろし時間８２０
（１２）不明８２２
（１３）人間介入８２４
（１４）ＮＣ比率８２６
【００７８】
上記情報（１）（指図番号８００）は、指示書（指図情報）に固有に割り当てられ、この指示書を識別する情報である。上記情報（２）（型番８０２）は、指示書に記載された、加工対象物を識別する情報である。上記情報（３）（リング８０４）は、加工対象物のリングの形状等を識別する情報である。上記情報（４）（ロット数８０６）は、加工対象物のロット数を識別する情報である。これら情報（１）〜情報（４）は、上述した指図情報（指示情報）に含まれる。
【００７９】
上記情報（５）（カウント８０８）は、上記情報（１）により識別される加工対象物に対応するカウントを識別する情報である。このカウントは、上記「２．（３−１）」において説明した手法により生成可能である。
【００８０】
上記情報（６）（開始時間８１０）は、上記情報（５）に対応する加工対象物に対する加工に対する作業が開始された時間を識別する情報である。上記情報（７）（終了時間８１２）は、上記情報（５）に対応する加工対象物に対する加工に対する作業が終了した時間を識別する情報である。
【００８１】
上記情報（８）（サイクルタイム８１４）は、上記情報（５）に対応する加工対象物に関するサイクルタイムを識別する情報である。このサイクルタイムは、上記「２．（３−２）」において説明した手法により算出可能である。
【００８２】
上記情報（９）（ＮＣ時間８１６）は、上記情報（５）に対応する加工対象物について機械が起動（稼働）した時間の合計の合計を識別する情報である。機械が起動した時間の合計は、例えば、以下に示す機械動作情報に関連する情報を用いてシングルボードコンピュータ１００により算出可能である。
・機械動作情報が（機械が加工を行っている状態及び機械が加工を行っていない状態のうちのいずれか一方の状態から他方の状態に）遷移した事象
・そのような機械動作情報の遷移が生じた時間
【００８３】
上記情報（１０）（載せ時間８１８）は、上記情報（５）に対応する加工対象物について、作業者がテーブルに当該加工対象物を載せるのに費やした時間を識別する情報である。上記情報（１１）（降ろし時間８２０）は、上記情報（５）に対応する加工対象物について、作業者がテーブルに載置されていた当該加工対象物をテーブルから降ろすのに費やした時間を識別する情報である。これらの時間は、例えば、以下に示すテーブル状態情報に関連する情報を用いて算出可能である。
・テーブル状態情報が（第１状態、第２状態及び第３状態のうちのいずれかの状態から他の状態に）遷移した事象
・そのようなテーブル状態情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
・機械動作情報が（機械が加工を行っている状態及び機械が加工を行っていない状態のうちのいずれか一方の状態から他方の状態に）遷移した事象
・そのような機械動作情報の遷移が生じた時間（これにより、各状態の開始時間及び終了時間が識別可能となる）
【００８４】
上記情報（１２）（不明８２２）は、上記情報（５）に対応する加工対象物についてどのような作業に費やされたのかを特定できない時間である。上記情報（１３）は、上記情報（５）に対応する加工対象物について作業者（人間）が介入した時間を識別する情報である。
【００８５】
上記情報（１４）（ＮＣ比率８２６）は、上記情報（５）に対応する加工対象物について、（上記情報（９）により識別されるＮＣ時間）／（上記情報（８）により識別されるサイクルタイム）により算出される時間である。
【００８６】
なお、上述した様々な実施形態において、生産管理システム１では、説明の便宜上、入力ステップ３００、処理１ステップ３１０、処理２ステップ３２０、処理３ステップ３３０及び処理４ステップ３４０が、順次実行される場合について説明した。しかし、これらのステップのいずれか複数のステップが、並行して（相互に重複するタイミングにおいて）実行されてもよい。
【００８７】
また、上述した様々な実施形態は、矛盾又は不都合の生じない限りにおいて、相互に組み合わせられ得る。
【００８８】
４．様々な態様
第１の態様に係る情報処理装置は、「加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段と、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段と、を具備する」ことを特徴とする。
【００８９】
第２の態様に係る情報処理装置は、上記第１の態様において「前記処理手段は、前記画像を入力情報として入力して、前記テーブルに前記加工対象物が載置されている第１状態、前記テーブルに前記加工対象物が載置されていない第２状態、及び、前記テーブルの上方に作業者の身体の少なくとも一部が位置している第３状態のうちのいずれかを、出力情報として出力する学習モデルを用い、前記処理手段は、前記学習モデルにより出力される前記出力情報を用いて前記テーブル状態情報を生成する」ことを特徴とする。
【００９０】
第３の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様において「前記学習モデルは、前記テーブルに前記加工対象物が載置されている画像、前記テーブルに前記加工対象物が載置されていない画像、及び、前記テーブルの上方に作業者の身体の少なくとも一部が位置している画像を、教師データとして用いた学習を実行する」ことを特徴とする。
【００９１】
第４の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様又は上記第３の態様において「前記処理手段は、相互に異なる時間に前記取得手段により取得される複数の画像の各々を前記入力情報として前記学習モデルに順次入力することにより、前記複数の画像の各々について、該学習モデルから前記第１状態、前記第２状態及び前記第３状態のうちのいずれかを前記出力情報として順次出力させ、前記複数の画像について、前記出力情報として、前記第１状態、前記第２状態及び前記第３状態のうち、前記学習モデルにより最も多く出力される状態を用いて、前記テーブル状態情報を生成する」ことを特徴とする。
【００９２】
第５の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様から上記第４の態様のいずれかにおいて「前記学習モデルが、機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、Ｔｅｎｓｏｒ Ｆｌｏｗ、又は、Ｋａｒｅｓを用いて生成される」ことを特徴とする。
【００９３】
第６の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様の態様から上記第５の態様のいずれかにおいて「前記機械動作情報は、前記機械のコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）サイクルが起動しているときに点灯するライトに対向して配置される光センサにより出力される情報に基づいて生成される情報であって、前記ライトが点灯しているときに前記機械が前記加工対象物を加工している状態にあることを示し、前記ライトが点灯していないときに前記機械が前記加工対象物を加工していない状態にあることを示す」ことを特徴とする。
【００９４】
第７の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様から上記第５の態様のいずれかにおいて「前記機械動作情報は、前記機械に搭載されるモーターに流れる電流を検知するＣＴセンサにより出力される情報に基づいて生成される情報であって、前記電流が閾値を超えるときに前記機械が前記加工対象物を加工している状態にあることを示し、前記電流が前記閾値以下であるときに前記機械が前記加工対象物を加工していない状態にあることを示す」ことを特徴とする。
【００９５】
第８の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様から上記第７の態様のいずれかにおいて「前記処理手段は、前記テーブル状態情報が前記第２状態を示した後に、前記機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を初めて示した時点において、加工された前記加工対象物の数を１個増加させることにより、前記機械により加工された前記加工対象物の総数を示す情報を前記加工情報として生成する」ことを特徴とする。
【００９６】
第９の態様に係る情報処理装置は、上記第８の態様において「前記取得手段は、前記機械に対して加工対象物に関する加工を指示する指示情報を取得し、前記処理手段は、前記指示情報が取得されたときに、加工された前記加工対象物の数をリセットする」ことを特徴とする。
【００９７】
第１０の態様に係る情報処理装置は、上記第２の態様から上記第９の態様のいずれかにおいて「前記処理手段は、前記テーブル状態情報が前記第２状態から前記第３状態に遷移した時点から、該テーブル状態情報が前記第２状態を初めて示した時点までの時間に基づいて、前記機械のサイクルタイムを示す情報を前記加工情報として生成する」ことを特徴とする。
【００９８】
第１１の態様に係る情報処理装置は、上記第１０の態様において「前記処理手段は、前記テーブル状態情報が前記第２状態から前記第３状態に遷移した時点から、前記機械動作情報が機械が加工対象物を加工している状態を示した後に、該テーブル状態情報が前記第２状態を初めて示した時点までの時間に基づいて、前記機械のサイクルタイムを示す情報を前記加工情報として生成する」ことを特徴とする。
【００９９】
第１２の態様に係る情報処理装置は、上記第１０の態様又は上記第１１の態様において「前記処理手段は、前記機械動作情報を用いて、前記サイクルタイムの期間において前記機械が稼働した稼働時間の合計を算出し、前記サイクルタイムに占める前記稼働時間の合計の割合を計算する」ことを特徴とする。
【０１００】
第１３の態様に係る情報処理装置は、上記第１の態様から上記第１２の態様のいずれかにおいて「前記処理手段が、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む」ことを特徴とする。
【０１０１】
第１４の態様に係るコンピュータプログラムは、「コンピュータにより読み取り可能なコンピュータプログラムであって、前記コンピュータにより実行されることにより、該コンピュータを、加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する取得手段、並びに、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する処理手段、として機能させる」ことを特徴とする。
【０１０２】
第１５の態様に係るコンピュータプログラムは、上記第１４の態様において「前記コンピュータが、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む」ことを特徴とする。
【０１０３】
第１６の態様に係る方法は、「コンピュータにより実行される方法であって、加工対象物が搭載されるテーブルを撮像して生成される画像、及び、機械が該加工対象物を加工している状態にあるか否かを示す機械動作情報を取得する段階と、前記画像を用いて前記テーブルの状態を示すテーブル状態情報を生成し、該テーブル状態情報及び前記機械動作情報を用いて前記機械の加工に関する加工情報を生成する段階と、を含む」ことを特徴とする。
【０１０４】
第１７の態様に係る方法は、上記第１６の態様において「前記コンピュータが、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む」ことを特徴とする。
【０１０５】
以上のように、様々な態様によれば、機械による加工対象物に対する加工に関する情報を新規な手法により生成する情報処理装置を提供することができる。
【符号の説明】
【０１０６】
１  生産管理システム
１０  情報処理装置
２０  通信網
３０  サーバ装置
４０  端末装置
１００  シングルボードコンピュータ
２００  第１のカメラ
２１０  第２のカメラ
２２０  センサ
【図１】
2022000739.tif 000003
【図２】
2022000739.tif 000004
【図３】
2022000739.tif 000005
【図４】
2022000739.tif 000006
【図５】
2022000739.tif 000007
【図６Ａ】
2022000739.tif 000008
【図６Ｂ】
2022000739.tif 000009
【図６Ｃ】
2022000739.tif 000010
【図７】
2022000739.tif 000011
【図８】
2022000739.tif 000012