(57)【要約】【課題】順次供給される農水産物等をそれぞれ特性を揃えて複数のグループに仕分けて、互いの量的な比率を確保しようとするとき、車両ごと計量する方式では重量の測定が遅れむだ時間のある制御となって安定性に欠ける制御となる。【解決手段】農水産物等の特性値による仕分け制御は確率現象に対する制御であり、対象物の特性値はもちろん、量もまた確率分布に従う。未確定の重量データに、統計的期待値としての平均値もしくは操作員が予測して入力したおおよそのデータを与えることで、むだ時間の無い制御にできる。【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、それぞれ特性を揃えて複数のグループに分けて、互いの量的な比率を所要の目標値にする仕分け制御において、仕分け対象物の計量データが確定するまでは計量推定値で仮計算することを特徴とする物の仕分け方法。
【請求項２】
計量の平均値を計量推定値として仮計算することを特徴とする請求項１記載の物の仕分け方法。
【請求項３】
操作員が予測して入力する数値を計量推定値として仮計算することを特徴とする請求項１記載の物の仕分け方法。
【請求項４】
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、計量データが確定するまでは計量推定値で仮計算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、対象物の特性に応じて、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。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。
【０００３】
しきい値を求めることができたとしても対象物の量は均一ではなく、集合体として仕分ける場合は殊更であるが、一回ごとの仕分け対象物の量は何らかの確率分布をしている。実務上その量は運搬してきた車両ごと重量を測る方式が一般的で正味量の確定が品質評価と同期しないことが多く特性値を仕分け量で重み付けして分布を分析するのに支障がある。しかも農水産物等では、特性値の確率分布関数は日により、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、確率分布関数は一定しない（図２にそのパラメーターの変化を示す）。仕分けの対象物から均等にサンプリングして特性値を計測できるなら、確率分布関数を推定できるが、これら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している課題】
まず全般的な課題について説明する。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、何らかの方法で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し、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。そこで閉ループ制御に頼る前に、むしろ確率分布の状態を適時的確に把握することが重要である。そしてその働きを見ると、一方のランクへの仕分けが増えた場合、確率分布はそのランクの方へ分布の中心が移り、しきい値も同様に移動する。このことは基準のしきい値を調整するだけで誤差に着目したフィードバックがなくとも、分布の変動が小さいとか、仕分け回数が多い場合には、仕分けは十分機能することを示唆している。つまり特性値出現の一時的偏りに対しては、しきい値の移動はその偏りを消す方向に大きく動くことになり、言うなれば分布の分析結果自体がある意味で自己修正能力を持っていると言える。
【０００５】
フィードバックが必須ではないと言っても、特性値の出現の偏りによる仕分け誤差は継続することもあり、フィードバックを掛けなければ蓄積された誤差は解消しないし、特に仕分けの末期には修正が追いつかない。これらの問題を一般的に解決するため出願人は既に、仕分けのために測定している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という開ループ制御が有効であり、これと閉ループ制御（図１に破線で示す）を組み合わせる方法で、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、その上で誤差を修正回復するためのフィードバック機能が追加される方式を出願した。この方法ではフィードバックのゲインが大きくなくても十分な修正回復力が得られる。
【０００６】
次に特性値の確率分布を得るうえでの具体的課題について説明する。仕分け対象物の量は均一ではない。個体ごとに仕分ける場合には比較的均一であるが、集合体として仕分ける場合には仕分け量の変動が大きい。このような場合には分布状態を分析する際、仕分け量で重み付けして分布を分析しなければ正確な分布状態は把握できない。ところが一般に取引のための量は重量で表すことが多く、大量の物を扱う場合、量は運搬してきた車両ごと重量を測る方式が採用される。搬入時と搬入後の重量差から算出される正味量は搬入者が諸手続を終えて帰るまで確定せず、従って仕分け対象物の品質評価と同期しないことが多く特性値の加重分布を分析するのに支障がある。計量値が確定した荷口だけで特性値の確率分布と仕分け誤差を算出し制御すれば、制御工学でいう”むだ時間のある制御”になってしまう。即ち未確定分の仕分けで既に一時的偏りが解消していたとしても、計算の遅れから強いフィードバックのまま仕分け続けることとなって、乱高下しやすい制御になる（図４参照）。それでも決定的に悪い結果になることは少ない。仕分けの判定は確率現象であるから、その特性値としきい値とが微妙な差になる場合はむしろ少なく、しきい値の計算が少しずれても同じ判定になることが多いからである。このような確率現象を踏まえた当たり外れのない安定した仕分けのできる解決策が望まれる。
【０００７】
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。供給時間間隔をランダムに変えても結果は変わらないが、供給順序を変えると結果は変わってしまう。仕分けて蓄積された結果に着目している点も一般的なフローの制御と趣を異にする。また確率分布に従うので、状態方程式ではなく上述のように確率関数で表現する。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。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明では、仕分けのため測定した特性値の分布状態の分析に基づき目標値に対応するしきい値を設定する開ループ制御を基礎にして、次のような手段を加えて仕分けを行う。（１）供給される仕分け対象物を、それぞれ特性を揃えて複数のグループに分けて、互いの量的な比率を所要の目標値にする仕分け制御において、仕分け対象物の計量データが確定するまでは計量推定値で仮計算する。（２）計量の平均値を上記（１）の計量推定値として仮計算する。仕分け対象物の量は計測が終わらない限り未知であるが、確率分布には従っている。確率分布が正規分布である場合、最も確からしい計量推定値は平均値であるから、これを未確定の数量の代わりに用いる。数量の平均値は前日の実績値などを用いても、その日の仕分け開始からの値でも良い。平均値に代わる統計値である中央値等を用いてもよい。
【０００９】
実際の荷受けと仕分けの作業において、習熟した操作員であれば計量に依らずおおよその量を判断できることが多い。また出荷者である搬入者には当然おおよその量は判っているし、取引用のデータではないから操作者がその申告値を用いることに特段の支障もない。したがって、（３）操作員が予測して入力する数値を上記（１）の計量推定値として仮計算する。一般には平均値等を用いるより数段正確に推測できる。なお荷受けは時間的に集中し、そのような時間帯に操作員の入力が遅れたために搬送が停滞することは好ましくないから、特性値が得られた時点で仮の計量データが無い場合は（２）の平均値で仮計算が進むようにすることが望ましい。
【００１０】
さらに（４）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、計量データが確定するまでは計量推定値で仮計算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物の仕分け装置を用いる。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、２次元で捉える場合もある。
【００１１】
【作用】
（１）、（２）の手段により、特性値の測定等に対して計量が遅れても、未確定の計量値の代わりに計量推定値を用いて仕分けの誤差を計算するから、特性値測定時点で直ちに最新の特性値分布状態を分析して仕分けの判定に対応することができ、その仕分けによる最新の仕分け誤差も仮算出できる。この方法では確定したデータだけに基づいて計算された、古い特性値分布や古い仕分け誤差に基づいて算出されたしきい値を適用し続けるのに比べて、安定した仕分けができる。
【００１２】
（３）の手段により、操作員の入力したおおよそのデータが有ればそれを用いて仮計算するから、確定したデータだけに基づいて計算された、古い特性値分布あるいは古い仕分け誤差に基づいて算出されたしきい値を適用し続けるのに比べて、安定した仕分けできる。
【００１３】
（４）の手段により、仕分けを的確に行うことができる。
【００１４】
【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が、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（これらも数値化して扱うことがある）、計測制御手段に入力する。
【００１５】
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。会計システムでは荷口ごとに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データとして記憶する。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。
【００１６】
取引のための量として、受入れ重量の計測は一般に搬入前にトラックスケールで風袋込みの重量計測が行われ、搬入後に風袋の重量計測が行われる。従って、重量データは二回に分けて仕分け制御手段と会計システムに送られる。それぞれのデータは受付番号等と関係づけられており、正味重量が計算できる。搬入後の重量の計測は遅れることが多いから、搬入前の計量時（受付時あるいは品質計測時でもよい）に仮計算用の重量を記憶させておき、操作員がおおよその仕分け量を入力した場合（図６参照）には、その値を入力データで置き換える。そして搬入後の風袋の重量計測後にはそのデータは自動的に確定重量に置き換えられる。
【００１７】
仕分け制御手段では計測手段、計量手段双方のデータの受付番号などを介して特性値と仕分け重量とを対応データとして認識する。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仕分け重量で重み付けしながら算出し、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、次の仕分けから適用しても実用上大きな差はない。）これらの計算はその都度行い、その時点で確定した重量に置き換えられていない分については入力されたおおよその重量、入力されていない分については計量推定値もしくは操作員が予測して入力する数値を仮のデータとして計算に用いる。確率分布が正規分布である場合、最も確からしい計量推定値は平均値であるから、これを未確定の数量の代わりに用いる（図５参照）。数量の平均値は前日の実績値などを用いても、その日の仕分け開始からの値でも良い。平均値に代わる統計値である中央値等を用いてもよい。
【００１８】
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て算出したものを用いることもできる。また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。
【００１９】
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し、次の仕分けに用いる。この計算もまたその都度最新のデータに基づいて行う。
【００２０】
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移行は緩やかに行う。
【００２１】
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に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かつ遅滞なく実行できる。
【００２２】
以上、集荷した茶生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述べる。最近の動きとして生産者から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。
【００２３】
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、収穫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。
【００２４】
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。また、茶については、茶生葉に限らず、荒茶、あるいは加工途中の茶葉、緑茶以外の茶等にも利用できる。
【００２５】
【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。仕分けのため測定した特性値の分布状態の分析に基づき、目標値に対応するしきい値を設定する開ループ制御を基礎に、必要に応じてフィードバックを加味して仕分けを行うとともに、特性値の測定等に対して計量が遅れても、仕分け対象物の計量推定値、すなわち計量の平均値もしくは操作員が入力する数量を仮のデータとして計算した特性値の分布や仕分け誤差から、しきい値を算出して仕分けを行うから、制御に遅れが生じることなく安定した制御が可能になる。また計量の遅れは荷口ごとに一定ではなく、時には荷受け処理の順序と計量確定の順序が一致しないこともあり得るが、計量確定時点で該当する仮のデータが実測値に書き換えられるから、順序の乱れに気を遣うことなく操作を進められ、並列処理にも無理がない。なおこの方法は目標仕分け比率が小さいときや、仕分けランク数を多くするときには一層効果を増す。
【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計量の遅れがない場合のしきい値の変動を示した図。仕分けの都度、それまでに得られたデータから再計算される累積の平均値は安定かつ総平均値との差も少ないが、しきい値に関しては仕分け完了時に総てのデータから計算した総しきい値の上下に変動があることがわかる。
【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】実際の特性値について、仕分け誤差の確定が４荷口分遅れた場合のしきい値と仕分け誤差の変動を比較した図。２６，３３，４３，４６，５２，５６，５８，７０番目の荷口で図２と異なる仕分けになる。
【図５】図４について、平均の荷口重量で仮計算して制御した場合のしきい値と仕分け誤差の変動を比較した図。１１荷口目で図２と違う仕分けになるだけである。
【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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