(57)【要約】【課題】供給される仕分け対象物等をそれぞれ特性の揃った複数のグループに分けるときに、互いの量的な比率を確保することを目標として自動的に仕分ける方法を技術課題とした。特性を揃えることと量的比率を確保することの矛盾を調和する鍵となる基準のしきい値には、確率分布の変化には追随し、確率分布の一時的な偏りには追随しないことが要求される。【解決手段】仕分けのために得た特性値の確率分布の分析に基づき目標値に対応するしきい値を決定する開ループ制御を行い、確率分布のパラメータを計算の対象範囲と重みを変えることによって、仕分けの目的と確率分布の変化の実態に応じて的確に選べるようにする。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
供給される仕分け対象物を、量的な比率を所要の目標値にしながら複数のグループに特性を揃えて分けるとき、仕分けの時点までに得た特性値のすべてを用いて確率分布のパラメータを算出し、該パラメータによって仕分けの基準となるしきい値を決定することを特徴とする物の仕分け方法。
【請求項２】
供給される仕分け対象物を、量的な比率を所要の目標値にしながら複数のグループに特性を揃えて分けるとき、仕分けの時点までに得た特性値のうち最新の所定個数に限定したデータを用いて確率分布のパラメータを算出し、該パラメータによって仕分けの基準となるしきい値を決定することを特徴とする物の仕分け方法。
【請求項３】
特性値を均等な重みで計算することを特徴とする請求項１、２記載の物の仕分け方法。
【請求項４】
新しい特性値を大きい重みで計算することを特徴とする請求項１、２記載の物の仕分け制御。
【請求項５】
確率分布関数のパラメータの算出に代えて、仕分けの時点までに得た特性値の累積頻度曲線によって目標の比率に対応する基準のしきい値を決定することを特徴とする請求項１、２、３、４記載の物の仕分け方法。
【請求項６】
特性値を仕分ける量で重み付けして計算することを特徴とする請求項１、２、３、４、５記載の物の仕分け方法。
【請求項７】
特性値を前回の平均値等から一定の範囲に制限して計算することを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６記載の物の仕分け方法。
【請求項８】
仕分けの開始時点で初期値として確率分布関数のパラメータもしくは基準のしきい値を与え、仕分けの時点までに得た特性値から求めた基準のしきい値に緩やかに移行することを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、７記載の物の仕分け方法。
【請求項９】
仕分けの開始時点で、対象物のサンプルに対して仕分けのためと同様に特性値を得て基準のしきい値を与えることを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、７記載の物の仕分け方法。
【請求項１０】
対象物の品質計測手段と、対象物の量の計量手段と、計測制御手段と、仕分けの時点までに得た特性値を用いて確率分布のパラメータを算出し、該パラメータによって仕分けの基準となるしきい値を決定する仕分け制御手段と、該仕分け制御手段の結果により対象物を搬送する搬送手段とより構成することを特徴とする物の仕分け装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は農水産物等を始め各種の仕分け対象物を、加工条件を揃えたり、用途を分けたり、差別化した商品にしたり、貯蔵や運送の条件を改善したりする目的で、個々のあるいは集合の特性に応じて、仕分ける技術に関するもので、予め定められている基準にそって分ける選別と異なり、仕分けた結果あるまとまった量を得ることを主要な目的とする物の仕分け方法と仕分け装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
農水産物を始め多くの物が生産・流通の過程で選別操作を受ける。選別はあらかじめ設定されている規格を根拠にして行われる。その規格は流通上の必要を満たすために設けられ、何らかの測定（五感等による評価判定等を含む…以下単に測定等という）可能な特性値で表現されている。農水産物、例えば果物の特性値である重量、サイズ、糖度、酸度などは確率分布（図３参照…実務的にはヒストグラムで表し、数学的には確率密度関数で表す）に従うから、選別された量は確率分布関数（確率密度関数を−∞から積分したもので、実務的には累積頻度（確率）グラフに相当する）に従うことになるが、多くの場合そのことは意識されていない。
【０００３】
規格が設定されていなくても、何かの特性値に基づいて区分けすることは、設備効率を高めたり、加工条件を揃えたり、用途を分けたり、差別化した商品にしたり、貯蔵や運送の条件を改善したりと、メリットが発生する。このような仕分けの操作では、特性値に対する絶対的な要求よりも、量ないしは量的な比率に対する要求に意味があることも多い。特性値の確率分布関数が既知であれば、所要の量的比率を分け取るための境目になる特性値（以下、これをしきい値と呼ぶ）は算出できる。ところが農水産物等では、特性値の分布は日により、産地により変化するし、来歴の異なるものが混入した状態で供給されることもあるので確率分布は一定しない（図２にそのパラメータの変化を示す）。仕分けの対象物から均等にサンプリングして特性値を得られるなら、確率分布関数を推定できるが、これらの産物の加工場や集荷場では、集荷時間に幅があり、しかも集荷した物は限られた時間に処理を求められているから、全体から均等にサンプリングすることは望むべくもない。また例え確率分布自体は安定していても、統計的な偏りは常に発生し、分布の端を全体の十分の一だけ（即ち図３では確率０．１に対応する特性値２０．５で）仕分けるようなことは、試みる前から難しいと予見できる。このような事情から品質評価に基づいて仕分けし、仕分け結果の量的な比率の目標からのズレに基づいて仕分けのしきい値を操作する取り組みはなされなかった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
供給される仕分け対象物を、特性を揃えて複数のグループ（以下、単純にランクと呼ぶ）に分けるとき、量的な比率を確保することを目標とするなら、確率分布関数から量的な比率に対応する特性値（基準のしきい値）を求め、これをしきい値として仕分けることになる。そしてそのランクの量的な比率が不足するときに、そのランクに振り分けるべき特性値の範囲を広げれば次第に量が増え、逆に量的な比率が余っているときに、特性値の範囲を狭めれば次第に量が減り、目標の比率に近づくはずである。制御工学でいうところのフィードバック制御（言い換えれば閉ループ制御）に相当する考えである。ところが仕分けの途中で特性値の確率分布状態は変化し、フィードバック制御の基準点とすべきしきい値は変化する。また確率分布関数が変わらなくても確率現象であるから特性値の出現が偏ることは避けられず、閉ループ制御とは別に確率分布の状態を的確に把握する必要があることがわかる。そしてこの基準のしきい値には、確率分布の変化には追随し、確率分布の一時的な偏りには追随しないことが求められる。なお一般に制御工学では制御モデルを状態方程式で表し、それは時間の関数である。本発明の場合、厳密には順序の進行であって時間の進行はない。また状態方程式ではなくそれに代わるものとして上述のように確率関数で表現する。また制御の対象はフローとしても量ではなくストック量である。つまり過去の制御結果は１００％現在の制御結果に含まれている。にもかかわらず供給の順序を変われば結果が変わってしまう。便宜上、制御工学で常用する用語を用いているが、制御工学の知識がそのまま適用できる訳ではなく、確率論に基づいて制御手法を検討しなければならない。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
相反する目的、特性値を揃えることと量を確保することを調和する鍵として、まず仕分けのために測定等によって得た特性値の出現の頻度（言い換えれば確率密度関数）から累積頻度（言い換えれば確率分布関数）を求め、その時点でのしきい値を算出する。制御の誤差を見ていないから閉ループではなく開ループ制御に対応する。これだけでも分布の変動が小さいとか、数多く仕分けるなら自ずから目標に近づく。そうでないなら必要に応じて誤差を押さえるため、これをフィードバック制御の基準点にして、図１に破線で示すように閉ループ制御を組み込むのである。次にこの基準点には確率的な一時的偏りには追随せず、確率分布関数の変化には追随することが求められるのであるが、まず分布の形が判っている場合、例えば最もよく見られる正規分布の場合には、平均と標準偏差をパラメータとして確率分布関数（図３の正規分布の累積確率グラフに対応）が決まり、任意の仕分け比率に対応する特性値が得られるからこれを基準のしきい値に採用する。確率分布関数の変化が比較的小さい場合は、（１）供給される仕分け対象物を、量的な比率を所要の目標値にしながら複数のグループに特性を揃えて分けるとき、仕分けの時点までに得た特性値のすべてを用いて確率分布のパラメータを算出し、該パラメータによって仕分けの基準となるしきい値を決定する。また確率分布関数の変化が比較的大きい場合は、（２）供給される仕分け対象物を、量的な比率を所要の目標値にしながら複数のグループに特性を揃えて分けるとき、仕分けの時点までに得た特性値のうち最新の所定個数に限定したデータを用いて確率分布のパラメータを算出し、該パラメータによって仕分けの基準となるしきい値を決定する。
【０００６】
次にこれらの手段と組み合わせて、上記のパラメータの算出過程において、（３）特性値を均等な重みで計算する。または、（４）新しい特性値を大きい重みで計算する。重みの係数には一般に等比級数が用いられ、係数の合計は１になる。以上正規分布する場合について述べたが、これに対して分布の形が判っていない場合（判っていても構わない）には、（５）確率分布関数のパラメータの算出に代えて、仕分けの時点までに得た特性値の累積頻度曲線によって目標の比率に対応する基準のしきい値を決定する。つまり、得られた特性値を小さい方から並べ直して累積頻度グラフを作り（図３、実際の累積グラフを参照）、これに回帰線（確率分布関数の逆関数で直線化するとやりやすい）を当てはめたり、単純に補間計算、外挿計算をして直接任意の仕分け比率に対応した特性値を算出し、これを基準のしきい値に採用する。この方法はその時点までに得た全ての特性値を使う場合も、その時点までに得た全ての特性値のうち、最新の一定データ数に限定して算出する場合にも適用できる。正規分布するかどうかは一般には正規確率紙を用いて判定するが、実際には判定しにくいものもあり得る。実際、茶生葉のＮ／Ｆ指数のように相関性の高い成分の比でさえ、正規分布と見なして差し支えないことがある。このように分布の形にこだわらないこの技法には汎用性がある。仕分ける量が著しく不揃いの場合、あるいは量と特性値に相関関係が認められる場合には、（６）特性値を仕分ける量で重み付けして計算し、分布を的確に把握する。確率分布の両端には発生頻度こそ低いが、異常にかけ離れた特性値が生じることがあり、（７）特性値を前回の平均値等（もしくはこれに代わる中央値など）から一定の範囲に制限して（例えば、前回平均値から標準偏差の２〜３倍程度を越えないように制限する。図２では１１番、２４番、５７番、６４番、８２番のデータが制限されている）計算する。この制限は特性値の要素となる計測値に対して実施しても良い。
【０００７】
さらに仕分けの開始時には基準のしきい値が無く、またしばらくは算出されるパラメータは不安定であるから、（８）仕分けの開始時点で初期値として確率分布関数のパラメータもしくは基準のしきい値を与え、仕分けの時点までに得た特性値から求めた基準のしきい値に緩やかに移行する。つまり、適当な初期値を与え、計算データ数が増えるに従って測定データに基づくパラメータに緩やかに移行する。または、（９）仕分けの開始時点で、対象物のサンプルに対して仕分けのためと同様に特性値を得て基準のしきい値を与える。つまり、初期値を与える代わりに、初期の荷口もしくはサンプリングされた試料の特性値を求めて基準のしきい値を決定し、その後に仕分けの作業に移行する。この場合、標準偏差の変化が小さい状況ではパラメータとしては平均値が判れば良いのであるから、５〜１０個のデータでも十分に機能する。実際のデータを分析すると標準偏差の日間変動は僅かであり、これを一定と見なして仕分け制御を行う方が特性値の揃いが良くなる。特性値の確率現象は平均値に対して偏るだけでなく、極端に平均値の近くに集中するような現象もあるからである。
【０００８】
（１０）対象物の品質計測手段と、対象物の量を計測する手段と、仕分けの時点までに得た特性値の分布を分析してしきい値を求め、該しきい値により対象物を仕分ける仕分け制御手段と、該仕分け制御手段の結果により対象物を搬送する搬送手段とより構成した確率分布に従う物の仕分け装置を用いる（図６参照）。
【０００９】
なお（６）で仕分け量が著しく不揃いの場合の処理方法に触れたが、よりよい方法としては仕分け対象物を複数回に分割して測定等を行って得たパラメータを用いるべきである。分割は厳密でなくても良いが、測定等１回当たりの対象物の量がおおむね同じことが望ましい。仕分け操作と誤差計算は必ず対応させるが、これらは分割計測とは必ずしも対応しなくても良い。なお特性値は一次元の量として表現できることが多いが、図４のように２次元で捉える場合もある。
【００１０】
【作用】
本発明では基本的に仕分けのために測定等で得た特性値の出現の頻度（言い換えれば確率密度関数）から累積頻度（言い換えれば確率分布関数）を求め、その時点でのしきい値を算出してこれをフィードバック制御の基準点にするから、確率分布が変化して仕分けの量的比率に誤差を生じても、まずフィードバックの基準点が目標の量が得られる点に移動し、これを基点に誤差を修正回復するためのフィードバック機能を追加することができる（図５参照）。その上で（１）の手段により、仕分けの時点までに得た特性値の全てを用いて算出した確率分布関数のパラメータを用いて基準のしきい値を逐次決定することにより、最も安定した基準のしきい値が得られる。あるいは、（２）の手段により、仕分けの時点までに得た特性値うち、最新の所定個数に限ったデータから算出した確率分布関数のパラメータを用いて基準のしきい値を逐次決定することにより、確率分布の形の変化に追従しやすい基準のしきい値が得られる。いわゆる移動平均であるが、前後のデータを使うことはできずその時点以前のデータのみ使うので本質的には遅れを持っているものの、（１）に比べると追従は早くフィードバックと同じ方向にしきい値を動かすからフィードバックの代替え効果がある。特にデータ数を少なくすれば分布の急変にも追従しやすくなる。
【００１１】
次にこれら二つの手段と組み合わせて、（３）の手段により、上記のパラメータの算出過程において、各測定等で得た特性値を均等な比重で計算することで、分布の形が安定している場合に最も精度の高い基準のしきい値が得られる。あるいは、（４）の手段により、パラメータの算出過程で、新しい特性値をどの程度大きい重みで計算するかにより確率分布の変化への反応を調整することができる。一つ前の時点の特性値の平均と今回の特性値を一定の比率で平均計算する方法は計算方法が単純で反応の早さの調整も簡単である（等比級数による計算の変形である。…図２の９：１平均を参照）。（５）の手段により、測定等で得た特性値を小さい方から並べ直して累積頻度グラフを作り、これに回帰線を当てはめたり、単純に補間計算、外挿計算をすることで、任意の仕分け比率に対応した特性値を算出し、これを基準のしきい値に採用することができる。この方法は確率分布の形が特定できないときでも適用できる。回帰線を引く方法は分布の両端の異常なデータや、量の多いデータに惑わされることなくパラメータを推定できる。（６）の手段により、仕分ける量が不揃いの場合、あるいは量と特性値に関係が認められる場合でも、計算対象データを仕分け量で重み付けして計算することで、適切な基準のしきい値を得ることができる。（７）の手段により、異常なデータを一定の範囲に制限するから平均値の変動が安定になる。
【００１２】
（８）の手段により、仕分け初期のデータ数が少ない間でも、パラメータが大きく変動することを防ぐことができる。また適切な初期値を与えることができない場合でも、（９）の手段により、仕分け操作をしないで仕分け対象物のデータを得た後に、改めて仕分けを始めることができるから、最初から適切な仕分けを行うことができる。（１０）の手段により、これらの仕分け対象物の品質計測手段と、対象物の量の計測手段と、仕分けの時点までに得た特性値の分布を分析してしきい値を求め、該しきい値により対象物を仕分ける仕分け制御手段と、該仕分け制御手段の結果により対象物を搬送する搬送手段とより構成した設備で的確に行うことができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明を製茶工場に適用した場合を事例として、図６のブロックダイアグラムに基づいて説明する。製茶工場に搬入された茶生葉は品質計測手段で測定される。測定のタイミングは工場によって異なり、荷受装置に投入される前の場合もあるし、後の場合もある。品質計測手段としては茶生葉の成分を測る方式のほか、嵩密度、硬さなどの物性、大きさ、色など一般に五感による外観特性を測っても良い。計測と前後して品種、摘採方法、栽培方法、病虫害など計測しない項目を判定し（これらを数値化してあつかうこともある）、計測制御手段に入力する。計測制御手段では品質の計測値とその他の判定項目のデータをまとめて、仕分け制御手段と会計システムへ送る。会計システムではそれらを総合して品質判定値が決定され、茶生葉の買い入れ価格を決定するために使用される。一方、仕分け制御手段では特性の揃ったグループに仕分けるためのデータとなる。判定項目の中にはその項目だけで特別な区分けを要する場合もあるが、以下の説明では品質の計測値と組み合わせて総合的な特性値になる場合で、特性値が正規分布になる場合を例として説明する。
【００１４】
取引のための量として、受入れ重量の計測は一般に搬入の前後に車両ごと計測が行われるが、これとは別に加工用データとして計測と対応させて仕分け重量を積算しても良い。重量データは仕分け制御手段と会計システムへ送られる。仕分け制御手段では双方のデータの受付番号などを介して特性値と重量計測値とを対応データとして記憶する。仕分け制御手段では、記憶した特性値の平均値と標準偏差を算出し、それらに基づいて各ランクの基準となるしきい値を決定する。（平均値、標準偏差の算出と基準となるしきい値の決定を仕分けの決定後に行い、次の仕分けに適用しても実用上大きな差はない。さらには仕分け回数が多い場合、数回前までのデータしか得られなくても実用上制御できる。）
【００１５】
仕分け制御手段では特性値を加工上の必要性に従って設定した各ランクに対応したしきい値と比較してどのランクに仕分けるかを決定し、搬送装置を制御するが、しきい値は基準となるしきい値に後述するフィードバック操作量を加えたものである。なおここでしきい値の変動範囲を制限し、特性値の変動範囲を保証する必要がある場合にはしきい値が取りうる範囲に限度を設定する。特にそのような必要が無い場合でも、三つ以上のランクに分けると、二つのしきい値が干渉しうるから、干渉防止のための限度を設ける。
【００１６】
さらに仕分け制御手段ではランク別に仕分けられた重量を積算する。また搬入された茶生葉重量を積算して、各ランクの所要の仕分け比率を乗じてその時点でのランク別の所要重量を算出する。そしてランク別の仕分け積算重量の所要重量に対する誤差を計算する。この誤差に仕分け比率に対応した制御ゲインを乗じてしきい値のフィードバック操作量を算出する。
【００１７】
なお制御の開始に当たってしきい値の初期値が必要になる。その値は過去の実績値、あるいは摘採開始日を決定するための茶園の予察等から決定する。参照できる特性値のデータがある場合には小さい順に並べ替えて、所要の量的比率になる判定数値を見つけることもできる。初期値から実勢値へのしきい値の移行は順次緩やかに行う。
【００１８】
本発明は上述の実施の形態を基本の実施の形態とするものであるが、基準のしきい値の変化が確率分布に敏感な計算方式を選んだ場合、重量の過不足に基づくフィードバック制御を行わず、平均値、標準偏差の推移に応じて基準のしきい値を自動的に再設定するだけ、あるいは累積頻度から直接決定できる基準のしきい値を自動的に再設定するだけでも、ランク分けしたときの量的バランスを設備の許容範囲に収めることができる。確率分布がほとんど変化しない場合も同様である。
【００１９】
また本実施例では図６に示すように品質計測、その他の判定、重量計測、搬送装置が一系統である場合を説明したが、これらが複数系統設置された施設であっても同じであり、またそれらが遠隔の地であって通信線等で仕分け制御部と結ばれていても一体的に実行できる。
【００２０】
以上、集荷した茶葉の仕分けについて述べたが、この他にも加工条件を揃えたり、用途を分けたり、差別化した商品にしたり、貯蔵や運送の条件を改善したり、このような仕分け技術を応用できる分野は数多くあり、農水産物に限らず確率分布に従う物なら同じように仕分けできる。ここにその一端として農水産物の例をを述べる。最近の動きとして生産者が消費者への直販の増加が見られるが、この場合、直販の顧客が最優先し、品質の良い物からその出荷量を確保したいという考え方が働く。収穫量の何パーセントを直販に振り向けるかということになれば、従来の選別ではなく「仕分け」の考えが必要になる。これとは逆に、大手流通業者はもちろん外食・中食の事業者でも市場機能をバイパスした調達に走っている。これら業者が生産者と直接に取り引きするとき現実的に自分の必要とするものを経済的に得るには産物の実態に即した取引条件を設定するのが合理的であり、仕分けの技法はその実現を促進できる。このような特化する動きの根底にほとんどの産物が過剰供給の状況にあることが指摘できる。このような状況であるから生産地では市場の価格動向に非常に敏感になっており、出荷団体では情報化が進められてきたが、収量や時期を自由にはできないから出荷の調整、用途の調整は避けられない。例えば果物の場合、出荷の規格とは別に貯蔵への適性の有無があるから、出荷と貯蔵の比率を定めた仕分けを選果工程と併用することができる。また生食用とジュースや缶詰などの加工用を選択できる場合には、生食用の規格内、規格外の境界を仕分け制御して量を調整することができる。さらに缶詰用を例に取れば、缶のサイズと釣り合う範囲でカット物と全形物の比率を生産計画に合わせて仕分け調整できる。以上述べたような仕分け制御を応用できる仕分け対象物は多岐にわたるが、一般的な産物を例示すれば、トマト、アスパラガス、ジャガイモ、タマネギ、メロン、柑橘類、りんご、ぶどう、もも、おうとう、すもも、うめ、くり、かつお、さんま、うなぎ、さけ、さば、いわし、あるいは魚の切り身、貝類、卵、籾米、玄米、精米等が挙げられる。
【００２１】
【発明の効果】
本発明は、以上のような構成により次のような効果を有する。仕分けのためにその時点までに測定した特性値データから確率分布のパラメータを算出し、該パラメータによって仕分けの基準となるしきい値を再設定するに際し、計算対象データの範囲と重みを調整することで、特性値の確率分布の変化に的確に追従できる。確率分布関数の形が特定できない場合でも累積頻度曲線から同様に基準となるしきい値を再設定でき、仕分けの開始時点には適当な初期値を与えることで円滑に仕分けを開始できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が課題とする確率分布に従う物を比率を目標として仕分ける方法を一般の制御工学との対応させながら示した概念図。
【図２】供給される物の特性値の変動と移動計算した標準偏差値の変動例であり、仕分けの都度再計算される平均値についても示した図。
【図３】図２の例について特性値の分布をヒストグラムに表し、算出した平均値と標準偏差をもとに描いた正規分布と重ね合わせて示し、また密度関数を−∞から積分した確率分布関数（累積確率）も示した図。（ただし、この曲線と重なり合う実際の累積確率グラフは仕分け重量で重み付けされた累積グラフである。）
【図４】相関性を持つ２次元の分布を仕分ける概念図。
【図５】仕分け誤差としきい値を基準のしきい値から振る量の関係、即ち制御ゲインの概念図。
【図６】制御システムのブロックダイアグラムを示した図。
【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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