(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習装置であって、
前記分類モデルは、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類する分類部と、を含み、
前記分類モデル学習装置は、
前記対象物の状態を取得するセンサにより、複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、前記センサにより、前記第１の対象物群から１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する、センサデータ取得部と、
複数の前記第１センサデータ及び複数の前記第２センサデータからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成部と、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、前記グループに含まれる前記第２センサデータの数が前記第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定部と、
前記センサデータ取得部による前記第１センサデータ及び前記第２センサデータの取得、前記クラスタリングモデル生成部による前記クラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、前記指定部による前記抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、前記分類モデルの学習を行う学習部と、
を備える分類モデル学習装置。
【請求項２】
前記センサデータ取得部は、予め準備された複数のセンサデータからなる基準センサデータセットを取得し、
前記学習部は、第ｎ回（ｎは１以上の整数）の前記学習処理が実施された後の前記分類モデルに前記基準センサデータセットを入力して得られたセンサデータの分類結果と、第ｎ＋１回の前記学習処理が実施された後の前記分類モデルに前記基準センサデータセットを入力して得られたセンサデータの分類結果との差異が所定の程度未満となった場合に、前記学習処理を終了する、
請求項１に記載の分類モデル学習装置。
【請求項３】
前記クラスタリングモデル生成部は、前記センサによる所定の１単位のセンシングに基づいて取得された前記複数の第１センサデータ及び前記複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を１単位のセンサデータ群として、１単位のセンサデータ群ごとに、前記クラスタリングモデルによるセンサデータの分類及び前記パラメータの更新を実施し、
前記指定部は、前記１単位のセンサデータ群の分類が実施されるごとに、前記抽出対象グループの指定を実施する、
請求項１または２に記載の分類モデル学習装置。
【請求項４】
前記クラスタリングモデル生成部は、前記センサによる所定の１単位のセンシングに基づいて取得された前記複数の第１センサデータ及び前記複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を１単位のセンサデータ群として、少なくとも２単位以上のセンサデータ群に対して前記クラスタリングモデルによるセンサデータの分類及び前記パラメータの更新を実施し、
前記指定部は、前記２単位以上のセンサデータ群の分類が実施されるごとに、前記抽出対象グループの指定を実施する、
請求項１または２に記載の分類モデル学習装置。
【請求項５】
対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習装置であって、
前記分類モデルは、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルによりクラスタリングされた複数のグループのうちの第ｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ、ｍは２以上の整数）の抽出対象グループのそれぞれに含まれる前記センサデータを、前記抽出対象グループごとに分類する分類部と、を含み、
前記分類モデル学習装置は、
前記対象物の状態を取得するセンサにより、
複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、第１〜第ｍの対象物群のそれぞれから１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２〜第（ｍ＋１）の対象物群のそれぞれに含まれる対象物から取得された複数のセンサデータをそれぞれ第２センサデータ〜第（ｍ＋１）センサデータとして取得する、センサデータ取得部と、
複数の前記第１センサデータ及び複数の前記第２センサデータ〜複数の前記第（ｍ＋１）センサデータからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成部と、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、前記グループに含まれる第（ｉ＋１）センサデータの数が第ｉセンサデータの数より所定の程度以上少ないグループを前記第ｉの抽出対象グループとして指定する指定部と、
前記センサデータ取得部による前記センサデータの取得、前記クラスタリングモデル生成部による前記クラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、前記指定部による前記抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、前記分類モデルの学習を行う学習部と、
を備える分類モデル学習装置。
【請求項６】
対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習方法であって、
前記分類モデルは、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類する分類部と、を含み、
前記分類モデル学習方法は、
前記対象物の状態を取得するセンサにより、複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、前記センサにより、前記第１の対象物群から１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する、センサデータ取得ステップと、
複数の前記第１センサデータ及び複数の前記第２センサデータからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成ステップと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、前記グループに含まれる前記第２センサデータの数が前記第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定ステップと、
前記センサデータ取得ステップにおける第１センサデータ及び第２センサデータの取得、前記クラスタリングモデル生成ステップにおける前記クラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、前記指定ステップにおける前記抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、前記分類モデルの学習を行う学習ステップと、
を有する分類モデル学習方法。
【請求項７】
コンピュータを、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習装置として機能させるための分類モデル学習プログラムであって、
前記分類モデルは、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類する分類部と、を含み、
前記分類モデル学習プログラムは、前記コンピュータに、
前記対象物の状態を取得するセンサにより、複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、前記センサにより、前記第１の対象物群から１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する、センサデータ取得機能と、
複数の前記第１センサデータ及び複数の前記第２センサデータからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成機能と、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、前記グループに含まれる前記第２センサデータの数が前記第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定機能と、
前記センサデータ取得機能による第１センサデータ及び第２センサデータの取得、前記クラスタリングモデル生成機能による前記クラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、前記指定機能による前記抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、前記分類モデルの学習を行う学習機能と、
を実現させる分類モデル学習プログラム。
【請求項８】
対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類するための、コンピュータを機能させる学習済みの分類モデルであって、
前記分類モデルは、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類する分類部と、を含み、
前記クラスタリングモデルは、複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物から前記センサにより取得された複数のセンサデータからなる第１センサデータと、前記第１の対象物群から１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる前記対象物から前記センサにより取得された複数のセンサデータからなる第２センサデータとからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新することにより構築され、
前記分類部は、前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの、前記グループに含まれる前記第２センサデータの数が前記第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして、前記センサデータを分類する、
学習済みの分類モデル。
【請求項９】
対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを、学習済みの分類モデルを用いて分類する分類装置であって、
前記分類モデルは、
コンピュータを機能させるためのモデルであって、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類する分類部と、を含み、
前記クラスタリングモデルは、複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物から前記センサにより取得された複数のセンサデータからなる第１センサデータと、前記第１の対象物群から１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる前記対象物から前記センサにより取得された複数のセンサデータからなる第２センサデータとからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新することにより構築され、
前記分類部は、前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの、前記グループに含まれる前記第２センサデータの数が前記第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループである抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類し、
前記分類装置は、
分類対象のセンサデータを取得する取得部と、
分類対象の前記センサデータを前記分類モデルに入力して、前記分類モデルにより前記抽出対象グループに分類されたセンサデータを抽出する抽出部と、
を備える分類装置。
【請求項１０】
対象物の状態に基づいて対象物群から対象物を選別するための選別装置であって、
複数の前記対象物からなる第１の対象物群に含まれる前記対象物の状態を取得する第１のセンサを備える第１のセンサモジュールと、
前記第１のセンサモジュールの下流工程側に配され、前記第１のセンサと同じセンサであって、前記第１の対象物群から１以上の前記対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる前記対象物の状態を取得する第２のセンサを備える第２のセンサモジュールにより構成される、下工程モジュールと、
を備え、
前記第１のセンサは、第１の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、
前記第２のセンサは、第２の対象物群に含まれる前記対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得し、
前記第１センサデータ及び前記第２センサデータは、前記対象物から取得されたセンサデータを分類するための分類モデルの学習に用いられ、
前記分類モデルは、
前記センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法により前記センサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、
前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれる前記センサデータを分類する分類部と、を含み、
前記クラスタリングモデルは、前記第１センサデータと前記第２センサデータとからなるセンサデータ群を、前記クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、前記クラスタリングモデルのパラメータを更新することにより構築され、
前記分類部は、前記クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの、前記グループに含まれる前記第２センサデータの数が前記第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして、前記センサデータを分類する、
選別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の一側面は、分類モデル学習装置、分類モデル学習方法、分類モデル学習プログラム、分類モデル、分類装置及び選別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
食品及び工業製品等の工場において、不良品選別検査、良品の選別及び良品のクラス分け等の対象物を選別することが行われている。このような対象物の選別は、人の手作業により行われてきた。また、選別を自動化するための選別装置の開発及び実用化も行われている。選別装置は主として、対象物の状態を検出するためのセンサと、対象物を選別及び除去するためのアクチュエータとから構成される。例えば、特許文献１には、穀粒を選別する選別装置が記載されている。この選別装置では、良品及び不良品の穀粒の画像をテンプレート化し、テンプレートマッチングにより選別が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３１２７６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自動で対象物を選別する選別装置においては、選別すべき対象物の特徴を定量的に規定する必要がある。しかしながら、不良品または良品の対象物の特徴は対象物により異なるので、選別装置は対象物に応じて個別に開発される。従って、選別装置の開発コストは非常に嵩んでいた。選別装置の開発のコストが後の運用により回収される見込みがない場合には装置の開発が行われないこととなり、当該対象物の選別が手作業の工程として残り、工場等における省人化の妨げとなっていた。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、様々な対象物の特徴の学習を容易にすることにより、対象物を選別する選別装置を簡易に構成可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一側面に係る分類モデル学習装置は、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習装置であって、分類モデルは、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する分類部と、を含み、分類モデル学習装置は、対象物の状態を取得するセンサにより、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、センサにより、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する、センサデータ取得部と、複数の第１センサデータ及び複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成部と、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定部と、センサデータ取得部による第１センサデータ及び第２センサデータの取得、クラスタリングモデル生成部によるクラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、指定部による抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、分類モデルの学習を行う学習部と、を備える。
【０００７】
本開示の一側面に係る分類モデル学習方法は、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習方法であって、分類モデルは、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する分類部と、を含み、分類モデル学習方法は、対象物の状態を取得するセンサにより、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、センサにより、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する、センサデータ取得ステップと、複数の第１センサデータ及び複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成ステップと、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定ステップと、センサデータ取得ステップにおける第１センサデータ及び第２センサデータの取得、クラスタリングモデル生成ステップにおけるクラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、指定ステップにおける抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、分類モデルの学習を行う学習ステップと、を有する。
【０００８】
本開示の一側面に係る分類モデル学習プログラムは、コンピュータを、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習装置として機能させるための分類モデル学習プログラムであって、分類モデルは、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する分類部と、を含み、分類モデル学習プログラムは、コンピュータに、対象物の状態を取得するセンサにより、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、センサにより、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する、センサデータ取得機能と、複数の第１センサデータ及び複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成機能と、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定機能と、センサデータ取得機能による第１センサデータ及び第２センサデータの取得、クラスタリングモデル生成機能によるクラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、指定機能による抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、分類モデルの学習を行う学習機能と、を実現させる。
【０００９】
このような側面によれば、複数の第１センサデータと複数の第２センサデータとからなるセンサデータ群がクラスタリングモデルによりクラスタリングされることによりクラスタリングモデルのパラメータが更新され、クラスタリング及びパラメータの更新を繰り返す学習により、対象物の分類に好適なクラスタリングモデルが構成される。また、抽出対象グループは、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ない有意差のあるグループであるので、抽出対象グループに分類されたセンサデータは、第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を含むセンサデータである。分類モデルは、抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類するので、分類モデルは、学習処理により、第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を有するセンサデータを分類するように構成される。従って、分類モデルの学習段階において、ある手段により第１の対象物群から対象物を除去することにより第２の対象物群を構成することにより、当該手段により除去していた対象物を分類することが可能な分類モデルを容易に得ることが可能となる。例えば、第１の対象物群から人手により対象物を除去することにより第２の対象物群を構成することにより、人手により除去していた対象物を分類することが可能な分類モデルが得られる。従って、対象物の人手等の手段による選別といった従来からの作業を継続しながら、自動で対象物を選別するための分類モデルの学習を進めることができる。
【００１０】
他の側面に係る分類モデル学習装置では、センサデータ取得部は、予め準備された複数のセンサデータからなる基準センサデータセットを取得し、学習部は、第ｎ回（ｎは１以上の整数）の学習処理が実施された後の分類モデルに基準センサデータセットを入力して得られたセンサデータの分類結果と、第ｎ＋１回の学習処理が実施された後の分類モデルに基準センサデータセットを入力して得られたセンサデータの分類結果との差異が所定の程度未満となった場合に、学習処理を終了することとしてもよい。
【００１１】
このような側面によれば、学習処理の繰り返しにおいて、クラスタリングモデルのパラメータの更新の程度が所定の程度未満となったときに学習処理が終了されるので、当該対象物の分類に好適なクラスタリングモデルを構築できる。
【００１２】
他の側面に係る分類モデル学習装置では、クラスタリングモデル生成部は、センサによる所定の１単位のセンシングに基づいて取得された複数の第１センサデータ及び複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を１単位のセンサデータ群として、１単位のセンサデータ群ごとに、クラスタリングモデルによるセンサデータの分類及びパラメータの更新を実施し、指定部は、１単位のセンサデータ群の分類が実施されるごとに、抽出対象グループの指定を実施することとしてもよい。
【００１３】
このような側面によれば、対象物のセンサデータが取得されるごとに、クラスタリングモデルのパラメータが更新されるので、より高精度なクラスタリングモデルの学習が可能となる。
【００１４】
他の側面に係る分類モデル学習装置では、クラスタリングモデル生成部は、センサによる所定の１単位のセンシングに基づいて取得された複数の第１センサデータ及び複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を１単位のセンサデータ群として、少なくとも２単位以上のセンサデータ群に対してクラスタリングモデルによるセンサデータの分類及びパラメータの更新を実施し、指定部は、２単位以上のセンサデータ群の分類が実施されるごとに、抽出対象グループの指定を実施することとしてもよい。
【００１５】
このような側面によれば、一定程度以上の量のセンサデータが取得されるごとに、クラスタリングモデルのパラメータが更新されるので、学習に係る処理負荷が軽減される。
【００１６】
他の側面に係る分類モデル学習装置では、センサは、光学的センサであり、センサデータは、対象物を表す画像であることとしてもよい。
【００１７】
このような側面によれば、対象物を撮像した画像による対象物の分類が可能な分類モデルを構築できる。
【００１８】
他の側面に係る分類モデル学習装置では、所定のクラスタリング手法は、ｋ−ｍｅａｎｓ法及びｘ−ｍｅａｎｓ法のいずれかであることとしてもよい。
【００１９】
このような側面によれば、分類モデルに含まれるクラスタリングモデルを容易に構成できる。
【００２０】
他の側面に係る分類モデル学習装置では、第２の対象物群は、第１の対象物群から１以上の対象物が人手により除かれた対象物群であることとしてもよい。
【００２１】
このような側面によれば、人手により除去していた対象物を分類することが可能な分類モデルを容易に得ることが可能となる。
【００２２】
本開示の一側面に係る分類モデル学習装置は、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを生成する分類モデル学習装置であって、分類モデルは、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、クラスタリングモデルによりクラスタリングされた複数のグループのうちの第ｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ、ｍは２以上の整数）の抽出対象グループのそれぞれに含まれるセンサデータを、第ｉのグループのそれぞれに分類する分類部と、を含み、分類モデル学習装置は、対象物の状態を取得するセンサにより、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得し、センサにより、第ｉの対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第（ｉ＋１）の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第（ｉ＋１）センサデータとして取得する、センサデータ取得部と、複数の第１センサデータ、複数の第２センサデータ、・・・及び複数の第（ｍ＋１）センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成部と、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループから、グループに含まれる第（ｉ＋１）センサデータの数が第ｉセンサデータの数より所定の程度以上少ないグループを第ｉの抽出対象グループとして指定する指定部と、センサデータ取得部によるセンサデータの取得、クラスタリングモデル生成部によるクラスタリングモデルのパラメータの更新、及び、指定部による抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、分類モデルの学習を行う学習部と、を備える。
【００２３】
このような側面によれば、複数の第１センサデータ、複数の第２センサデータ、・・・及び複数の第（ｍ＋１）センサデータからなるセンサデータ群がクラスタリングモデルによりクラスタリングされることによりクラスタリングモデルのパラメータが更新され、クラスタリング及びパラメータの更新を繰り返す学習により、対象物の複数のグループへの分類に好適なクラスタリングモデルが構成される。また、抽出対象グループは、グループに含まれる第（ｉ＋１）センサデータの数が第ｉセンサデータの数より所定の程度以上少ない有意差のあるグループであるので、抽出対象グループに分類されたセンサデータは、第ｉの対象物群から除かれた対象物の特徴を含むセンサデータである。分類モデルは、抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類するので、分類モデルは、学習処理により、第ｉの対象物群から除かれた対象物の特徴を有するセンサデータを分類するように構成される。従って、分類モデルの学習段階において、第ｉの対象物群から人手により対象物を除去することにより第（ｉ＋１）の対象物群を構成することにより、第１〜第ｉの各段階において人手により除去していた対象物をそれぞれ分類することが可能な分類モデルを容易に得ることが可能となる。
【００２４】
本開示の一側面に係る学習済みの分類モデルは、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類するための、コンピュータを機能させる学習済みの分類モデルであって、分類モデルは、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する分類部と、を含み、クラスタリングモデルは、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物からセンサにより取得された複数のセンサデータからなる第１センサデータと、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物からセンサにより取得された複数のセンサデータからなる第２センサデータとからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新することにより構築され、分類部は、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして、センサデータを分類する。
【００２５】
本開示の一側面に係る分類装置は、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを、学習済みの分類モデルを用いて分類する分類装置であって、分類モデルは、コンピュータを機能させるためのモデルであって、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するクラスタリングモデルと、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する分類部と、を含み、クラスタリングモデルは、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物からセンサにより取得された複数のセンサデータからなる第１センサデータと、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物からセンサにより取得された複数のセンサデータからなる第２センサデータとからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新することにより構築され、分類部は、クラスタリングモデルにより分類された複数のグループのうちの、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループである抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類し、分類装置は、分類対象のセンサデータを取得する取得部と、分類対象のセンサデータを分類モデルに入力して、分類モデルにより抽出対象グループに分類されたセンサデータを抽出する抽出部と、を備える。
【００２６】
このような側面によれば、分類モデルは、抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する。抽出対象グループは、学習段階において第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を含むセンサデータのグループである。従って、学習段階において第２の対象物群を構成するために第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を有するセンサデータを分類できる。
【００２７】
本開示の一側面に係る選別装置は、対象物の状態に基づいて対象物群から対象物を選別するための選別装置であって、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第１のセンサを備える第１のセンサモジュールと、第１のセンサモジュールの下流工程側に配され、第１のセンサと同じセンサであって、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第２のセンサを備える第２のセンサモジュールにより構成される、下工程モジュールと、を備える。
【００２８】
このような側面によれば、第１の対象物群に含まれる対象物から取得された第１のセンサデータが取得されると共に、第２の対象物群に含まれる対象物から取得された第２のセンサデータが取得される。これにより、第１のセンサデータ及び第２のセンサデータからなるセンサデータ群を分類モデルの学習に供することが可能となる。
【００２９】
他の側面に係る選別装置では、第１のセンサモジュールと第２のセンサモジュールとの間に設けられ、対象物を第１のセンサモジュールから第２のセンサモジュールに搬送するためのコンベヤを備えるコンベヤモジュール、を更に備えることとしてもよい。
【００３０】
このような側面によれば、対象物を人手により取り除くための人員をコンベヤモジュールに沿って配し、所定の状態に該当する対象物を人手により取り除かせることにより、第１の対象物群から所定の状態に該当する対象物が取り除かれた第２の対象物群を構成することができる。
【００３１】
本開示の一側面に係る選別装置は、対象物の状態に基づいて対象物群から対象物を選別するための選別装置であって、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第１のセンサを備える第１のセンサモジュールと、第１のセンサモジュールの下流工程側に配された下工程モジュールであって、第１のセンサと同じセンサであって、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第２のセンサを備える第２のセンサモジュール、または、第１のセンサにより取得され第１の対象物群に含まれる各対象物の状態を示すセンサデータのうちの、抽出対象として分類されたセンサデータが由来する対象物を、第１の対象物群から取り除くためのアクチュエータを備えるアクチュエータモジュール、のいずれかにより構成される、下工程モジュールと、を備えることとしてもよい。
【００３２】
このような側面によれば、第１のセンサモジュールの下流工程側に、第２のセンサモジュールまたはアクチュエータモジュールを配することができる。第１のセンサモジュールの下流工程側に第２のセンサモジュールが構成される場合には、分類モデルの学習に供するためのセンサデータ群を容易に取得できる。また、第１のセンサモジュールの下流工程側にアクチュエータモジュールが構成される場合には、第１のセンサにより取得されたセンサデータに基づいて、抽出対象として分類されたセンサデータが由来する対象物を対象物群から取り除くことが可能となる。
【００３３】
他の側面に係る選別装置では、第２のセンサモジュールは、対象物を搬送する第２のコンベヤと、第２のセンサとを含み、第２のセンサは、第２のコンベヤにより搬送される対象物の状態を取得し、アクチュエータモジュールは、対象物を搬送する第３のコンベヤと、アクチュエータとを含み、アクチュエータは、第３のコンベヤにより搬送される対象物を第３のコンベヤ上から取り除き、第２のコンベヤにおける対象物の搬送方向に沿う長さは、第３のコンベヤにおける対象物の搬送方向に沿う長さと同じであることとしてもよい。
【００３４】
このような側面によれば、第２のコンベヤにおける対象物が搬入される搬入部から対象物が搬出される搬出部に至る長さが、第３のコンベヤにおける搬入部から搬出部に至る長さと同じであるので、選別装置により構成される対象物の選別ラインにおいて、第２のセンサモジュールとアクチュエータモジュールとを容易に置換できる。これにより、分類モデルの学習工程と、対象物の選別工程とを容易に切り替えることが可能となる。
【発明の効果】
【００３５】
本開示の一側面によれば、様々な対象物の特徴の学習を容易にすることにより、対象物を選別する選別装置を簡易に構成可能とすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】実施形態に係る選別装置の一例を示す図である。
【図２】実施形態に係る分類モデル学習装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る分類モデル学習装置等を構成するサーバコンピュータに関するハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】分類モデルの構成の例を示す図である。
【図５】図５（ａ）は、センサデータの第１の例を示す図である。図５（ｂ）は、センサデータの第２の例を示す図である。
【図６】本実施形態に係るクラスタリングモデルによるセンサデータのクラスタリングの概念を示す図である。
【図７】クラスタリングモデルにより分類されたセンサデータのグループにおける第１センサデータ及び第２センサデータの数の内訳を示す図である。
【図８】抽出対象グループが指定された分類モデルの構成を示す図である。
【図９】実施形態に係る分類モデル学習装置における分類モデル学習方法の内容の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態に係る分類装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１１】実施形態に係る選別装置の一例を示す図である。
【図１２】クラスタリングモデルにより分類されたセンサデータのグループにおける第１〜４のセンサデータの数の内訳を示す図である。
【図１３】実施形態に係る選別装置の一例を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）は、コンベヤモジュールの例を示す図である。図１４（ｂ）は、センサモジュールの例及びそのバリエーションを示す図である。図１４（ｃ）は、アクチュエータモジュールの例及びそのバリエーションを示す図である。
【図１５】学習工程と選別工程とを並行して実施するための選別装置の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３８】
図１は、実施形態に係る選別装置の一例を示す図である。選別装置は、対象物の状態に基づいて対象物群から対象物を選別するための装置である。具体的には、選別装置は、食品及び工業製品等の工場において、不良品選別、良品の選別及び良品のクラス分けといった選別の対象物を選別するための装置である。
【００３９】
図１に示されるように、選別装置Ｌ１は、第１のセンサモジュールｍｓ１、コンベヤモジュールｍｃ及び第２のセンサモジュールｍｓ２を含む。第１のセンサモジュールｍｓ１は、コンベヤｃｂと第１のセンサｓｅ１を含む。
【００４０】
コンベヤｃｂは、対象物の搬入部及び搬出部を有し、対象物を搬入部から搬出部に至るまで搬送する。
【００４１】
第１のセンサｓｅ１は、対象物の状態（特徴）を取得するセンサである。本実施形態に示される例では、センサは、光学的センサであって、対象物の画像をセンサデータとして取得する。センサは、例えば、ＣＣＤカメラ及びＣＭＯＳカメラ等であってもよい。また、センサは、温度分布を取得するサーモカメラ、深度情報を伴う画像を取得する３Ｄカメラであってもよい。センサは、対象物の特徴を取得可能であれば、その種類は限定されない。
【００４２】
コンベヤモジュールｍｃは、コンベヤｃｂを含む。対象物を人手により取り除くための人員ｈをコンベヤモジュールｍｃに沿って配することが可能である。これにより、コンベヤｃｂ上を搬送される対象物群から、所定の条件に該当する対象物（例えば、不良品）を人手により取り除かせることが可能となる。
【００４３】
第２のセンサモジュールｍｓ２は、コンベヤｃｂと、第２のセンサｓｅ２とを含む。第２のセンサｓｅ２は、第１のセンサｓｅ１と同じセンサにより構成される。第２のセンサｓｅ２は、第２のセンサモジュールｍｓ２のコンベヤｃｂ上を搬送される対象物の状態（特徴）を取得する。なお、第２のセンサｓｅ２は、第１のセンサｓｅ１と同種の物理量を検知するセンサであって、第１のセンサｓｅ１と同種のセンサであってもよい。
【００４４】
選別装置Ｌ１は、対象物の状態を示すセンサデータを分類する分類モデルの学習段階における構成を例示している。対象物は、第１のセンサモジュールｍｓ１のコンベヤｃｂの搬入部から投入され、２台のコンベヤモジュールｍｃのコンベヤｃｂを経由して、第２のセンサモジュールｍｓ２のコンベヤｃｂの搬出部に至るまで搬送される。
【００４５】
複数の対象物からなる第１の対象物群が、第１のセンサモジュールｍｓ１のコンベヤｃｂの搬入部から投入されると、第１のセンサｓｅ１は、コンベヤｃｂ上を搬送される対象物の画像を、例えば所定の時間間隔でセンサデータとして取得する。
【００４６】
第２のセンサｓｅ２は、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物の画像を所定の時間間隔でセンサデータとして取得する。図１に示す例では、第２の対象物群は、第１の対象物群から人員ｈの人手により不良品である対象物が取り除かれた対象物群である。なお、本実施形態の以下の例では、第２の対象物群は、第１の対象物群から人手により一部の対象物が取り除かれることにより構成される場合を説明しているが、第１の対象物群からその他の除去手段により対象物が取り除かれることにより第２の対象物群が構成されることとしてもよい。
【００４７】
なお、本実施形態では、選別装置Ｌ１は、不良品の選別をするための装置として例示するが、その目的は不良品の選別に限定されず、良品の選別及び良品のクラス分け等であってもよい。
【００４８】
図２は、実施形態に係る分類モデル学習装置の機能構成の一例を示すブロック図である。分類モデル学習装置１０は、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを分類する分類モデルを、学習工程を経て生成する装置である。図２に示すように、本実施形態の分類モデル学習装置１０は、プロセッサ１０１に構成された機能部と分類モデル記憶部１７を含み得る。各機能部については後述する。
【００４９】
図３は、実施形態に係る分類モデル学習装置１０を構成するサーバコンピュータ１００のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、サーバコンピュータ１００は、分類装置２０を構成しうる。
【００５０】
一例として、サーバコンピュータ１００はハードウェア構成要素として、プロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、および通信部１０４を備える。
【００５１】
プロセッサ１０１は、オペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムを実行する演算装置である。プロセッサの例としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）およびＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）が挙げられるが、プロセッサ１０１の種類はこれらに限定されない。例えば、プロセッサ１０１はセンサおよび専用回路の組合せでもよい。専用回路はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）のようなプログラム可能な回路でもよいし、他の種類の回路でもよい。
【００５２】
主記憶部１０２は、分類モデル学習装置１０等を実現するためのプログラム、プロセッサ１０１から出力された演算結果などを記憶する装置である。主記憶部１０２は例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のうちの少なくとも一つにより構成される。
【００５３】
補助記憶部１０３は、一般に主記憶部１０２よりも大量のデータを記憶することが可能な装置である。補助記憶部１０３は例えばハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶媒体によって構成される。補助記憶部１０３は、サーバコンピュータ１００を分類モデル学習装置１０等として機能させるためのサーバプログラムＰ１と各種のデータとを記憶する。本実施形態では、分類モデル学習装置１０を実現させる分類モデル学習プログラムはサーバプログラムＰ１として実装される。
【００５４】
通信部１０４は、通信ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータ通信を実行する装置である。通信部１０４は例えばネットワークカードまたは無線通信モジュールにより構成される。
【００５５】
分類モデル学習装置１０の各機能要素は、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に、対応するサーバプログラムＰ１を読み込ませてプロセッサ１０１にそのプログラムを実行させることで実現される。サーバプログラムＰ１は、対応するサーバの各機能要素を実現するためのコードを含む。プロセッサ１０１はサーバプログラムＰ１に従って通信部１０４を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを実行する。このような処理により、対応するサーバの各機能要素が実現される。
【００５６】
サーバプログラムＰ１は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、これらのプログラムの少なくとも一つは、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【００５７】
個々のサーバコンピュータは一つまたは複数のコンピュータにより構成され得る。一つのサーバのために複数のコンピュータが用いられる場合には、通信ネットワークを介してこれらのコンピュータが互いに接続されることで、論理的に一つのサーバが構成される。
【００５８】
再び図２を参照して、分類モデル学習装置１０は、センサデータ取得部１１、クラスタリングモデル生成部１２、指定部１３、学習部１４及び出力部１５を備える。これらの各機能部１１〜１５は、プロセッサ１０１にサーバプログラムＰ１が読み込まれて、そのプログラムが実行されることにより実現される。
【００５９】
分類モデル学習装置１０の各機能部は、分類モデル記憶部１７にアクセス可能に構成されている。分類モデル記憶部１７は、学習工程中のまたは学習済みの分類モデルを記憶及び管理させるための記憶手段であって、例えば主記憶部１０２または補助記憶部１０３に構成される。なお、本実施形態では、分類モデル記憶部１７は、分類モデル学習装置１０に構成されるが、分類モデル学習装置１０からアクセス可能な他の装置に構成されてもよい。
【００６０】
また、分類モデル学習装置１０は、第１のセンサｓｅ１及び第２のセンサｓｅ２と通信可能に構成されており、具体的には、センサにより取得されたセンサデータを取得する。
【００６１】
図４は、分類モデルの構成の一例を示す図である。分類モデルｍｄは、センサにより取得された対象物の状態及び特徴を示すセンサデータを分類するモデルである。図４に示されるように、分類モデルｍｄは、クラスタリングモデルｍｄ１１及び分類部ｍｄ１２を含む。
【００６２】
クラスタリングモデルｍｄ１１は、センサデータの類似性に基づいて所定のクラスタリング手法によりセンサデータを複数のグループに分類するモデルである。クラスタリング手法は、例えば、周知のｋ−ｍｅａｎｓ法及びｘ−ｍｅａｎｓ法等であってもよい。これらのクラスタリング手法により、容易にクラスタリングモデルを構成できる。
【００６３】
分類部ｍｄ１２は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類された複数のグループのうちの抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類及び抽出する。抽出対象グループの指定については、後に詳述する。
【００６４】
機械学習による学習済みのクラスタリングモデルｍｄ１１及び分類部ｍｄ１２を含む分類モデルｍｄは、コンピュータにより読み込まれ又は参照され、コンピュータに所定の処理を実行させ及びコンピュータに所定の機能を実現させるプログラムとして捉えることができる。
【００６５】
即ち、本実施形態の学習済みの分類モデルｍｄは、ＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータにおいて用いられる。具体的には、コンピュータのＣＰＵが、メモリに記憶された学習済みの分類モデルｍｄからの指令に従って、分類モデルｍｄに入力されたセンサデータに対し演算を行い、分類されたセンサデータを出力するよう動作する。
【００６６】
続いて、分類モデル学習装置１０の各機能部について説明する。センサデータ取得部１１は、対象物の状態を取得するセンサにより、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得する。本実施形態では、センサデータ取得部１１は、第１のセンサｓｅ１から第１センサデータを取得する。
【００６７】
また、センサデータ取得部１１は、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物からセンサにより取得された複数のセンサデータを第２センサデータとして取得する。本実施形態では、センサデータ取得部１１は、第２のセンサｓｅ２から第２センサデータを取得する。
【００６８】
図１を参照して説明したとおり、本実施形態における第１の対象物群は、第１のセンサモジュールｍｓ１のコンベヤｃｂの搬入部から投入された対象物群である。コンベヤｃｂにより搬送された対象物のうち不良品を示す所定の条件に該当する対象物が、人員ｈの人手により取り除かれる。従って、第２の対象物群は、人員ｈにより不良品であると判断された対象物が第１の対象物群から取り除かれた対象物群である。
【００６９】
図５は、センサデータの例を示す図である。図５（ａ）は、センサデータの第１の例を示す図であって、対象物ｔのサイズが小さいために、個々の対象物を検出することが不可能な場合または適当ではない場合における、１フレームの画像の例を示す。第１のセンサｓｅ１及び第２のセンサｓｅ２は、例えば、所定の時間間隔で、または、コンベヤｃｂが撮像範囲に相当する距離だけ進むごとに、１フレームの画像Ｆを取得する。
【００７０】
センサデータ取得部１１は、第１のセンサｓｅ１または第２のセンサｓｅ２から１フレームの画像Ｆを取得すると、所定の分割数に分割してグリッド画像ｇを生成する。図５（ａ）に示される例では、１フレームの画像Ｆから１６のグリッド画像が生成される。センサデータ取得部１１は、グリッド画像ｇのそれぞれを、第１または第２のセンサデータとして取得する。なお、センサデータ取得部１１は、物体検出等の周知の画像処理技術により、対象物ｔが含まれているグリッド画像ｇのみを抽出して、第１または第２のセンサデータとして取得してもよい。
【００７１】
図５（ｂ）は、センサデータの第２の例を示す図であって、対象物ｔを画像Ｆから検出可能な場合における１フレームの画像の例を示す。センサデータ取得部１１は、第１のセンサｓｅ１または第２のセンサｓｅ２から１フレームの画像Ｆを取得すると、例えば周知の物体検出アルゴリズムにより、対象物ｔを抽出する。物体検出アルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワークを用いた物体検出モデルによるものであってもよい。センサデータ取得部１１は、抽出した対象物ｔを含む枠ｆにより規定される画像を、第１または第２のセンサデータとして取得する。
【００７２】
クラスタリングモデル生成部１２は、複数の第１センサデータ及び複数の第２センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルｍｄ１１により複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータを更新する。クラスタリングモデル生成部１２は、パラメータの更新を伴う機械学習により、クラスタリングモデルｍｄ１１を生成する。
【００７３】
図６は、本実施形態に係るクラスタリングモデルｍｄ１１によるセンサデータのクラスタリングの概念を示す図である。図６に示されるように、クラスタリングモデル生成部１２は、第１のセンサデータｓｄ１及び第２のセンサデータｓｄ２からなるセンサデータ群ｓｄをセンサデータ取得部１１から取得する。即ち、クラスタリングモデル生成部１２は、第１のセンサｓｅ１及び第２のセンサｓｅ２のそれぞれにより取得したセンサデータを、一群のセンサデータとして区別なくクラスタリングモデルｍｄ１１に提供する。
【００７４】
クラスタリングモデル生成部１２は、センサデータ群ｓｄをクラスタリングモデルｍｄ１１に入力して複数のグループｇｒａ〜ｇｒｘに分類することにより、クラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータを生成及び更新する。クラスタリングモデルｍｄ１１は、前述のとおり、ｋ−ｍｅａｎｓ法及びｘ−ｍｅａｎｓ法等の手法により構成されるモデルであってもよいが、複数のセンサデータをそれらの類似性に基づいてクラスタリングすることが可能であれば、その手法は限定されない。
【００７５】
クラスタリング手法の一例としてのｋ−ｍｅａｎｓ法では、入力されるセンサデータをベクトルにより表現し、各センサデータをランダムにいずれかのクラスタに割り振り、各クラスタに割り振られたセンサデータに基づいて各クラスタの中心を算出し、算出された各クラスタの中心と各センサデータとの距離を求め、各センサデータを最も中心が近いクラスタに割り当て直す。このようなセンサデータをクラスタへの割り当てとクラスタの中心の算出を繰り返し、各センサデータのクラスタへの割り当ての変化が所定程度を下回った場合に、クラスタリング処理を終了する。このときのクラスタの中心は、クラスタリングモデルのパラメータの少なくとも一部を構成する。
【００７６】
指定部１３は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類された複数のグループから、グループに含まれる第２センサデータｓｄ２の数が第１センサデータｓｄ１の数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する。
【００７７】
図７は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類されたセンサデータのグループにおける第１センサデータｓｄ１及び第２センサデータｓｄ２の数の内訳を示すグラフの例である。図８は、抽出対象グループが指定された分類モデルｍｄの構成を示す図である。
【００７８】
図７に示される例では、センサデータ群ｓｄは、クラスタリングモデルｍｄ１１によりグループＡ〜Ｊの１０グループに分類されている。これらのグループのうち、例えば、クループＡ及びグループＢでは、グループに含まれる第１センサデータｓｄ１の数と第２センサデータｓｄ２の数とは同程度である。一方、グループＣでは、グループに含まれる第２センサデータｓｄ２の数が第１センサデータｓｄ１の数より有意に少ない。
【００７９】
指定部１３は、このように、グループに含まれる第２センサデータｓｄ２の数が第１センサデータｓｄ１の数より所定の程度以上少ないグループＣを抽出対象グループｇ１として指定する。抽出対象グループの指定のための条件である、第２センサデータｓｄ２の数と第１センサデータｓｄ１の数との差の程度は、数または割合として有意差を示す値が予め設計的に設定されてもよい。
【００８０】
同様に、グループＤ及びグループＦでは、グループに含まれる第２センサデータｓｄ２の数が第１センサデータｓｄ１の数より所定の程度以上に少ないので、指定部１３は、グループＤ及びグループＦのそれぞれを抽出対象グループｇ２，ｇ３として指定する。
【００８１】
図８に示されるように、クラスタリングモデルｍｄ１１によりセンサデータ群ｓｄが分類されて生成されたグループＡ〜Ｊのうち、グループＣ，Ｄ，Ｆが抽出対象グループｇ１，ｇ２，ｇ３として指定されることにより、分類モデルｍｄの分類部ｍｄ１２は、グループＣ，Ｄ，Ｆに含まれるセンサデータを分類するように構成される。
【００８２】
グループＣ，Ｄ，Ｆに分類されたセンサデータは、第１のセンサｓｅ１において取得され、第２のセンサｓｅ２においてほとんど取得されなかったセンサデータである。即ち、抽出対象グループに分類されたセンサデータにより示される対象物の特徴は、第１の対象物群と第２の対象物群との差異分の対象物であり、人員ｈの人手により第１の対象物群から除かれた対象物の特徴に該当する。従って、分類モデルｍｄは、人員ｈの人手により除かれた対象物の特徴を示すセンサデータを分類するように構成される。
【００８３】
なお、クラスタリングモデル生成部１２は、センサによる所定の１単位のセンシングに基づいて取得された複数の第１センサデータｓｄ１及び複数の第２センサデータｓｄ２からなるセンサデータ群ｓｄを１単位のセンサデータ群ｓｄとして、１単位のセンサデータ群ごとに、クラスタリングモデルｍｄ１１によるセンサデータの分類及びパラメータの更新を実施し、指定部１３は、１単位のセンサデータ群の分類が実施されるごとに、抽出対象グループの指定を実施してもよい。この場合には、対象物のセンサデータが取得されるごとに、クラスタリングモデルのパラメータが更新されるので、より高精度なクラスタリングモデルの学習が可能となる。なお、１単位のセンシングは、例えばセンサデータが画像である場合には、１フレームの画像の取得であってもよい。また、１単位のセンシングは、複数のフレームの画像の取得であってもよい。また、１単位のセンシングは、１以上の所定数の対象物に関するセンサデータの取得であってもよい。
【００８４】
また、クラスタリングモデル生成部１２は、少なくとも２単位以上のセンサデータ群に対してクラスタリングモデルｍｄ１１によるセンサデータの分類及びパラメータの更新を実施し、指定部１３は、２単位以上のセンサデータ群の分類が実施されるごとに、抽出対象グループの指定を実施することとしてもよい。この場合には、一定程度以上の量のセンサデータが取得されるごとに、クラスタリングモデルのパラメータが更新されるので、学習に係る処理負荷が軽減される。
【００８５】
学習部１４は、センサデータ取得部１１による第１センサデータｓｄ１及び第２センサデータｓｄ２の取得、クラスタリングモデル生成部１２によるクラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新、及び、指定部１３による抽出対象グループの指定の処理を含む学習処理を繰り返すことにより、分類モデルｍｄの学習を行う。
【００８６】
具体的には、学習部１４は、第ｎ回（ｎは１以上の整数）の学習処理が実施された後の分類モデルｍｄに基準センサデータセットを入力して得られたセンサデータの分類結果と、第（ｎ＋１）回の学習処理が実施された後の分類モデルｍｄに基準センサデータセットを入力して得られたセンサデータの分類結果との差異が所定の程度未満となった場合に、学習処理を終了することとしてもよい。基準データセットは、予め準備された複数のセンサデータのセットからなり、基準データセットを記憶している所定の記憶手段からセンサデータ取得部１１により取得されることとしてもよい。
【００８７】
例えば、学習処理の終了の条件としての分類結果の差異は、クラスタリングモデルにより各グループに分類されたセンサデータの数の差であってもよい。また、各グループに分類されたセンサデータの数の差（または差の２乗値）をグループごとに算出し、算出されたグループごとのセンサデータ数の差の、全グループ分の和が所定値未満となったことを学習終了の条件としてもよい。また、学習処理の終了の条件としての分類結果の差異は、抽出対象グループとして分類されたセンサデータの数の差であってもよい。
【００８８】
このように学習処理が繰り返され、学習処理の繰り返しにおいてクラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新の程度が所定の程度未満となったときに学習処理が終了されることにより、当該対象物の分類に好適なクラスタリングモデルｍｄ１１を構築できる。
【００８９】
出力部１５は、学習処理が終了した分類モデルｍｄを出力する。具体的に本実施形態においては、出力部１５は、学習処理が終了した分類モデルｍｄを分類モデル記憶部１７に記憶させる。
【００９０】
図９は、実施形態に係る分類モデル学習装置１０における分類モデル学習方法の内容の一例を示すフローチャートである。分類モデル学習方法は、プロセッサ１０１にサーバプログラムＰ１が読み込まれて、そのプログラムが実行されることにより、各機能部１１〜１５が実現されることにより実行される。
【００９１】
ステップＳ１において、センサデータ取得部１１は、第１の対象物群に含まれる対象物から第１のセンサｓｅ１により取得された複数の第１センサデータｓｄ１、及び、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物から第２のセンサｓｅ２により取得された第２センサデータｓｄ２を取得する。
【００９２】
ステップＳ２において、クラスタリングモデル生成部１２は、第１センサデータｓｄ１及び第２センサデータｓｄ２からなるセンサデータ群ｓｄをクラスタリングモデルｍｄ１１に入力する。
【００９３】
ステップＳ３において、クラスタリングモデル生成部１２は、センサデータ群に含まれるセンサデータをクラスタリングモデルｍｄ１１により分類させ、クラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータを更新させる。
【００９４】
ステップＳ４において、指定部１３は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類された複数のセンサデータのグループから、グループに含まれる第２センサデータｓｄ２の数が第１センサデータｓｄ１の数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する。
【００９５】
ステップＳ５において、学習部１４は、予め準備された複数のセンサデータのセットからなる基準センサデータセットを分類モデルｍｄに入力して得られたセンサデータの分類結果を、今回のパラメータ等の更新前の分類モデルｍｄに入力して得られたセンサデータの分類結果と比較する。
【００９６】
ステップＳ６において、学習部１４は、ステップＳ５において比較した分類結果の差異が所定の程度未満であるか否かを判定する。分類結果の差異が所定の程度未満であると判定された場合には、処理はステップＳ７に進む。一方、分類結果の差異が所定の程度未満であると判定されなかった場合には、処理はステップＳ１に戻り、分類モデルｍｄの学習処理が繰り返される。
【００９７】
ステップＳ７において、出力部１５は、学習処理が終了した分類モデルｍｄを出力する。
【００９８】
次に、実施形態に係る分類装置を説明する。図１０は、実施形態に係る分類装置２０の機能構成の一例を示すブロック図である。分類装置２０は、対象物から所定のセンサにより取得されたセンサデータを、学習済みの分類モデルｍｄを用いて分類する装置である。図１０に示すように、本実施形態の分類装置２０は、プロセッサ１０１に構成された機能部と分類モデル記憶部２４を含み得る。
【００９９】
分類装置２０は、取得部２１、抽出部２２及び識別情報出力部２３を備える。これらの各機能部２１〜２３は、プロセッサ１０１に所定のプログラムが読み込まれて、そのプログラムが実行されることにより実現される。
【０１００】
分類装置２０の各機能部は、分類モデル記憶部２４にアクセス可能に構成されている。
分類モデル記憶部２４は、学習済みの分類モデルを記憶及び管理させるための記憶手段であって、例えば主記憶部１０２または補助記憶部１０３に構成される。分類モデル記憶部２４は、分類モデル学習装置１０における分類モデル記憶部１７と同一のものとして構成されてもよい。なお、本実施形態では、分類モデル記憶部２４は、分類装置２０に構成されるが、分類装置２０からアクセス可能な他の装置に構成されてもよい。
【０１０１】
また、分類装置２０は、センサｓｅ及びアクチュエータａｃと通信可能に構成されている。分類装置２０は、センサｓｅにより取得されたセンサデータを取得する。また、分類装置２０は、取り除くべき対象物を特定するための情報をアクチュエータａｃに送出する。
【０１０２】
センサｓｅは、図２等を参照して説明した分類モデル学習装置１０における第１のセンサｓｅ１及び第２のセンサｓｅ２と同様の構成を有し、対象物の状態（特徴）を取得する。
【０１０３】
アクチュエータａｃは、搬送される対象物群から抽出対象として指定された対象物を取り除くための装置であって、例えば、対象物を把持可能なように構成された把持部と、把持部の位置を３次元的に移動させるアーム部とを含んでもよい。
【０１０４】
取得部２１は、分類対象の対象物群に含まれる対象物からセンサｓｅにより取得されたセンサデータを取得する。
【０１０５】
抽出部２２は、取得部２１により取得された分類対象のセンサデータを分類モデルｍｄに入力して、分類モデルｍｄにより抽出対象グループに分類されたセンサデータを抽出する。
【０１０６】
識別情報出力部２３は、抽出部２２により抽出されたセンサデータに対応する対象物を識別するための識別情報をアクチュエータａｃに出力する。識別情報は、対象物を選別するための選別装置（後に詳述される）において、コンベヤにより搬送される対象物の位置を特定する位置情報（座標）等であってもよい。対象物の位置情報は、当該対象物をセンシングしたセンサｓｅにより取得され、分類装置２０を介してアクチュエータａｃに通知される。識別情報は、コンベヤにおける対象物の搬送速度を含んでもよい。アクチュエータａｃは、通知された識別情報に基づいて、選別対象の対象物を除去することができる。アクチュエータａｃが対象物を把持可能に構成された装置である場合には、アクチュエータａｃは、通知された識別情報に基づいて、選別対象の対象物を把持することができる。
【０１０７】
図１１は、実施形態に係る選別装置の一例を示す図である。図１１に示される選別装置Ｌ２は、対象物群からの人手による選別を実施しながら、分類モデルの学習に用いられるセンサデータを取得するための構成を有する。具体的には、選別装置Ｌ２は、例えば、対象物群から、３種のクラスのそれぞれに該当する対象物を人員ｈ１１，ｈ１２，ｈ１３により取り除かせるように構成され、取り除かれた３種のクラスの対象物の特徴を学習できるように、第１〜第４のセンサｓｅ１１〜ｓｅ１４を含む。なお、第１〜第４のセンサｓｅ１１〜ｓｅ１４は、同種の物理量を検知するセンサであって、全てが同種のセンサであってもよい。
【０１０８】
さらに具体的には、選別装置Ｌ２は、対象物がコンベヤにより搬送される方向に沿って設けられた第１のセンサモジュールｍｓ１１、第１のコンベヤモジュールｍｃ１１、第２のセンサモジュールｍｓ１２、第２のコンベヤモジュールｍｃ１２、第３のセンサモジュールｍｓ１３、第３のコンベヤモジュールｍｃ１３、第４のセンサモジュールｍｓ１４を含む。第１〜第４のセンサモジュールｍｓ１１〜ｍｓ１４はそれぞれ、第１〜第４のセンサｓｅ１１〜ｓｅ１４を備える。
【０１０９】
複数の対象物からなる第１の対象物群が、第１のセンサモジュールｍｓ１１のコンベヤの搬入部から投入されると、第１のセンサｓｅ１１は、コンベヤ上を搬送される対象物の状態を示す情報（例えば画像）を、第１センサデータとして取得する。
【０１１０】
第１の対象物群が、第１のセンサモジュールｍｓ１１のコンベヤから第１のコンベヤモジュールｍｃ１１のコンベヤに搬送されると、人員ｈ１１の人手により、第１のクラスに該当する対象物が取り除かれる。従って、第１の対象物群から第１のクラスに該当する対象物が取り除かれた第２の対象物群が、第１のコンベヤモジュールｍｃ１１から第２のセンサモジュールｍｓ１２に搬送される。
【０１１１】
第２の対象物群が第２のセンサモジュールｍｓ１２のコンベヤの搬入部から投入されると、第２のセンサｓｅ１２は、コンベヤ上を搬送される対象物の状態を示す第２センサデータを取得する。
【０１１２】
第２の対象物群が、第２のセンサモジュールｍｓ１２のコンベヤから第２のコンベヤモジュールｍｃ１２のコンベヤに搬送されると、人員ｈ１２の人手により、第２のクラスに該当する対象物が取り除かれる。従って、第２の対象物群から第２のクラスに該当する対象物が取り除かれた第３の対象物群が、第２のコンベヤモジュールｍｃ１２から第３のセンサモジュールｍｓ１３に搬送される。
【０１１３】
第３の対象物群が第３のセンサモジュールｍｓ１３のコンベヤの搬入部から投入されると、第３のセンサｓｅ１３は、コンベヤ上を搬送される対象物の状態を示す第３センサデータを取得する。
【０１１４】
第３の対象物群が、第３のセンサモジュールｍｓ１３のコンベヤから第３のコンベヤモジュールｍｃ１３のコンベヤに搬送されると、人員ｈ１３の人手により、第３のクラスに該当する対象物が取り除かれる。従って、第３の対象物群から第３のクラスに該当する対象物が取り除かれた第４の対象物群が、第３のコンベヤモジュールｍｃ１３から第４のセンサモジュールｍｓ１４に搬送される。
【０１１５】
第４の対象物群が第４のセンサモジュールｍｓ１４のコンベヤの搬入部から投入されると、第４のセンサｓｅ１４は、コンベヤ上を搬送される対象物の状態を示す第４センサデータを取得する。
【０１１６】
図１１に例示されるように、複数のクラスに対象物を分類させる分類モデルｍｄを生成するためには、分類モデルｍｄの分類部ｍｄ１２は、クラスタリングモデルｍｄ１１によりクラスタリングされた複数のグループのうちの第ｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ、ｍは２以上の整数）の抽出対象グループのそれぞれに含まれるセンサデータを、第ｉのグループのそれぞれに分類するように構成される。ここで、文字ｍは、クラス数に相当する。
【０１１７】
図１１に示す例では、分類部ｍｄ１２は、クラスタリングモデルｍｄ１１によりクラスタリングされた複数のグループのうちの第ｉ（ｉ＝１，２，３，４）の抽出対象グループのそれぞれに含まれるセンサデータを、第ｉのグループのそれぞれに分類するように構成される。
【０１１８】
複数のクラスに対象物を分類させる分類モデルｍｄを生成するためには、センサデータ取得部１１は、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第１センサデータとして取得する。さらに、センサデータ取得部１１は、第ｉの対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第（ｉ＋１）の対象物群に含まれる対象物から取得された複数のセンサデータを第（ｉ＋１）センサデータとして取得する。
【０１１９】
図１１に示す例では、センサデータ取得部１１は、第１の対象物群に含まれる対象物から第１のセンサｓｅ１１により取得された第１センサデータを取得する。さらに、センサデータ取得部１１は、第２〜第４の対象物群のそれぞれに含まれる対象物から第２〜第４のセンサｓｅ１２，ｓｅ１３，ｓｅ１４のそれぞれにより取得された第２センサデータ，第３センサデータ，第４センサデータを取得する。
【０１２０】
複数のクラスに対象物を分類させる分類モデルｍｄを生成するためには、クラスタリングモデル生成部１２は、複数の第１センサデータ、前記複数の第２センサデータ、・・・及び複数の第（ｍ＋１）センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新する。
【０１２１】
図１１に示す例では、クラスタリングモデル生成部１２は、第１センサデータ、第２センサデータ、第３センサデータ及び第４センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルにより複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルのパラメータを更新する。
【０１２２】
複数のクラスに対象物を分類させる分類モデルｍｄを生成するためには、指定部１３は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類された複数のグループから、グループに含まれる第（ｉ＋１）センサデータの数が第ｉセンサデータの数より所定の程度以上少ないグループを第ｉの抽出対象グループとして指定する。
【０１２３】
図１２は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類されたセンサデータの各グループにおける第（１〜４）センサデータの数の内訳を示すグラフの例である。図１２に示される例では、第（１〜４）センサデータからなるセンサデータ群は、クラスタリングモデルｍｄ１１によりグループＡ〜Ｅの５グループに分類されている。これらのグループのうち、例えば、クループＣ及びグループＥでは、グループに含まれる第（１〜４）センサデータのそれぞれの数に有意な差はない。
【０１２４】
一方、グループＢでは、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より有意に少ない。かかる場合に、指定部１３は、グループＢを第１の抽出対象グループｇ１１として指定する。
【０１２５】
同様に、グループＡでは、グループに含まれる第３センサデータの数が第２センサデータの数より有意に少ないので、指定部１３は、グループＡを第２の抽出対象グループｇ１２として指定する。さらに、グループＤでは、グループに含まれる第４センサデータの数が第３センサデータの数より有意に少ないので、指定部１３は、グループＤを第３の抽出対象グループｇ１３として指定する。
【０１２６】
このように、第１〜第３の抽出対象グループｇｒ１１〜ｇｒ１３が指定されることにより、分類モデルｍｄは、グループＢ、グループＡ及びグループＤのそれぞれに含まれるセンサデータを、第１〜第３のクラスに相当する第１〜第３のグループに分類するように構成される。
【０１２７】
なお、図１１及び図１２を参照して説明した例では、クラスタリングモデル生成部１２が、第１センサデータ、第２センサデータ、第３センサデータ及び第４センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルｍｄ１１により複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新及び学習を行い、指定部１３が、センサデータを分類するための抽出対象グループを指定することとしている。
【０１２８】
これに対して、選別装置Ｌ２を、図１及び図７を参照して説明した例と同様の構成に適用してもよい。即ち、クラスタリングモデル生成部１２が、第１のセンサｓｅ１１により取得された第１センサデータ及び第２のセンサｓｅ１２により取得された第２センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルｍｄ１１により複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新及び学習を行い、指定部１３が、分類された複数のグループのうちの１以上のグループを抽出対象グループとして指定することとしてもよい。
【０１２９】
さらに、クラスタリングモデル生成部１２が、第２のセンサｓｅ１２により取得された第２センサデータ及び第３のセンサｓｅ１３により取得された第３センサデータからなるセンサデータ群に基づいてクラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新及び学習を行い、指定部１３が、分類された複数のグループのうちの１以上のグループを抽出対象グループとして指定することとしてもよい。さらに、クラスタリングモデル生成部１２が、第３のセンサｓｅ１３により取得された第３センサデータ及び第４のセンサｓｅ１４により取得された第４センサデータからなるセンサデータ群に基づいてクラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新及び学習を行い、指定部１３が、分類された複数のグループのうちの１以上のグループを抽出対象グループとして指定することとしてもよい。
【０１３０】
このように、図１１に示される選別装置Ｌ２は、第１センサデータ、第２センサデータ、第３センサデータ及び第４センサデータからなるセンサデータ群を、一つのクラスタリングモデルｍｄ１１に入力して複数のグループに分類することにより分類モデルｍｄを生成する第１の例と、第１センサデータと第２センサデータとからなるセンサデータ群、第２センサデータと第３センサデータとからなるセンサデータ群、及び、第３センサデータと第４センサデータとからなるセンサデータ群のそれぞれを、３つのクラスタリングモデルｍｄ１１に入力してモデルの学習を行うことにより３つの分類モデルを生成する第２の例とに適用し得る。第１の例では、第２の例と比較して、モデルの生成に用いるセンサデータの量が多いので、より精度が高いモデルを生成できる。また、複数のクラスに対象物を分類させるために、第２の例では、少なくともクラス数に相当する数のモデルを生成する必要があるところ、第１の例では、一つのクラスタリングモデルｍｄ１１及び分類モデルｍｄを生成すればよいので、モデル生成に係る計算量が削減される。
【０１３１】
次に、図１及び図１３〜図１５を参照して、実施形態に係る選別装置の一例を説明する。図１に示されるように、本実施形態の選別装置Ｌ１は、複数の対象物からなる第１の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第１のセンサｓｅ１を備える第１のセンサモジュールｍｓ１と、第１のセンサモジュールｍｓ１の下流工程側に配され、第１のセンサｓｅ１と同じセンサであって、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第２のセンサｓｅ２を備える第２のセンサモジュールｍｓ２により構成される下工程モジュールと、を備えてもよい。
【０１３２】
なお、第１のセンサモジュールｍｓ１及び第２のセンサモジュールｍｓ２を含む本実施形態におけるモジュールは、装置、機械及びシステムを構成する機能的にまとまった部分である。また、本実施形態において説明されるその他の各種のモジュールにおいても同様である。また、後述されるように、本実施形態において説明される各種のモジュールは、長さ、幅及び高さが同じに構成されてもよい。従って、本実施形態における分類モデル学習装置１０、分類装置２０及び選別装置を構成する各モジュールは、他のモジュールに容易に置換可能である。
【０１３３】
このような選別装置Ｌ１によれば、第１の対象物群に含まれる対象物から取得された第１のセンサデータが取得されると共に、第２の対象物群に含まれる対象物から取得された第２のセンサデータが取得される。従って、第１のセンサデータ及び第２のセンサデータからなるセンサデータ群を分類モデルｍｄの学習に供することが可能となる。
【０１３４】
また、図１に示されるように、選別装置Ｌ１は、第１のセンサモジュールｍｓ１と第２のセンサモジュールｍｓ２との間に設けられ、対象物を第１のセンサモジュールｍｓ１から第２のセンサモジュールｍｓ２に搬送するためのコンベヤｃｂを備えるコンベヤモジュールｍｃを更に備えてもよい。
【０１３５】
このように選別装置Ｌ１が構成されることにより、対象物を人手により取り除くための人員をコンベヤモジュールｍｃに沿って配し、所定の状態に該当する対象物を人手により取り除かせることにより、第１の対象物群から所定の状態に該当する対象物が取り除かれた第２の対象物群を構成することができる。
【０１３６】
図１３は、実施形態に係る選別装置の一例を示す図である。実施形態に係る選別装置は、第１のセンサモジュールｍｓ１と下工程モジュールとを備え、下工程モジュールは、第２のセンサモジュールｍｓ２、または、アクチュエータモジュールｍａのいずれかにより構成されてもよい。図１３は、下工程モジュールがアクチュエータモジュールｍａにより構成されている選別装置Ｌ３の例を示す。
【０１３７】
アクチュエータモジュールｍａは、第１のセンサｓｅ１により取得され第１の対象物群に含まれる各対象物の状態を示すセンサデータのうちの、抽出対象として分類されたセンサデータが由来する対象物を、第１の対象物群から取り除くためのアクチュエータａｃを備える。第１のセンサｓｅ１により取得されたセンサデータは、分類装置２０の取得部２１により取得される。また、アクチュエータａｃは、分類装置２０の識別情報出力部２３により出力された識別情報に基づいて、抽出対象として分類されたセンサデータが由来する対象物をコンベヤｃｂ上から取り除く。
【０１３８】
例えば、図１に例示されるように、第２のセンサモジュールｍｓ２は、対象物を搬送するコンベヤｃｂと、第２のセンサｓｅ２とを含む。また、図１３に例示されるように、アクチュエータモジュールｍａは、対象物を搬送するコンベヤｃｂと、アクチュエータａｃとを含む。第２のセンサモジュールｍｓ２のコンベヤｃｂにおける対象物の搬送方向に沿う長さは、アクチュエータモジュールｍａのコンベヤｃｂにおける対象物の搬送方向に沿う長さと同じに構成されている。このように構成されていることにより、選別装置において、第２のセンサモジュールｍｓ２とアクチュエータモジュールｍａとを容易に置換できる。これにより、分類モデルｍｄの学習工程と、対象物の選別工程とを容易に切り替えることが可能となる。
【０１３９】
また、第２のセンサモジュールｍｓ２のコンベヤｃｂの幅は、アクチュエータモジュールｍａのコンベヤｃｂの幅と同じ長さに構成されていてもよい。これにより、第２のセンサモジュールｍｓ２とアクチュエータモジュールｍａとの置換がさらに容易である。更に、第２のセンサモジュールｍｓ２のコンベヤｃｂの高さは、アクチュエータモジュールｍａのコンベヤｃｂの高さと同じに構成されていてもよい。
【０１４０】
図１４（ａ）は、コンベヤモジュールの例を示す図である。図１４（ａ）に示されるコンベヤモジュールｍｃは、対象物を搬送するためのコンベヤｃｂからなる。
【０１４１】
図１４（ｂ）は、センサモジュールの例及びそのバリエーションを示す図である。センサモジュールｍｓ３１は、ＣＣＤ／ＣＭＯＳセンサｓｅ３１及びコンベヤｃｂを含む。ＣＣＤ／ＣＭＯＳセンサｓｅ３１は、コンベヤｃｂにより搬送される対象物の画像をセンサデータとして取得する。
【０１４２】
センサモジュールｍｓ３２は、サーモカメラｓｅ３２及びコンベヤｃｂを含む。サーモカメラｓｅ３２は、コンベヤｃｂにより搬送される対象物の温度分布をセンサデータとして取得する。
【０１４３】
センサモジュールｍｓ３３は、深度センサｓｅ３３及びコンベヤｃｂを含む。深度センサｓｅ３３は、コンベヤｃｂにより搬送される対象物の深度を伴う画像をセンサデータとして取得する。
【０１４４】
図１４（ｃ）は、アクチュエータモジュールの例及びそのバリエーションを示す図である。アクチュエータモジュールｍａ３１は、プッシャアームａｃ３１及びコンベヤｃｂを含む。プッシャアームａｃ３１は、コンベヤｃｂにより搬送される対象物を、アームに接続された把持部で取り除き、コンベヤｃｂの側方に移動させる。
【０１４５】
アクチュエータモジュールｍａ３２は、パラレルリンクａｃ３２及びコンベヤｃｂを含む。パラレルリンクａｃ３２は、コンベヤｃｂにより搬送される対象物を、把持部で把持し、コンベヤｃｂ上から取り除く。
【０１４６】
アクチュエータモジュールｍａ３３は、ロボットアームａｃ３３及びコンベヤｃｂを含む。ロボットアームａｃ３３は、コンベヤｃｂにより搬送される対象物を、アームに接続された把持部で取り除き、コンベヤｃｂ上から取り除く。
【０１４７】
図１４（ａ）〜（ｃ）に示される各モジュールに含まれるコンベヤｃｂは、搬送方向に沿う長さ及び幅ともに、同じ長さに構成される。これにより、選別装置を構成するモジュールの置換が容易となる。
【０１４８】
図１５は、実施形態の一例にかかる選別装置の一例を示す図である。選別装置Ｌ４は、分類モデルの学習と分類モデルｍｄを用いた対象物の選別とを並行して実施するための構成を有する。
【０１４９】
選別装置Ｌ４は、第１の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第１のセンサｓｅ１を備える第１のセンサモジュールｍｓ１と、第１のセンサモジュールｍｓ１の下流工程側に配され、第１のセンサｓｅ１と同じセンサであって、第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた対象物群である第２の対象物群に含まれる対象物の状態を取得する第２のセンサｓｅ２を備える第２のセンサモジュールｍｓ２を含む。
【０１５０】
また、選別装置Ｌ４は、第１のセンサモジュールｍｓ１と第２のセンサモジュールｍｓ２との間に、アクチュエータモジュールｍａ及びコンベヤモジュールｍｃを備える。アクチュエータモジュールｍａのアクチュエータは、第１のセンサモジュールｍｓ１の第１のセンサｓｅ１により取得されたセンサデータに基づいて、分類モデルｍｄにより分類されたセンサデータに対応する対象物を取り除くように動作する。また、コンベヤモジュールｍｃに沿って配された人員ｈの人手により、コンベヤ上を搬送される対象物が取り除かれる。従って、第２の対象物群は、第１の対象物群からアクチュエータモジュールｍａのアクチュエータ及び人員ｈの人手により対象物が取り除かれた対象物群である。
【０１５１】
このような選別装置Ｌ４によれば、第１の対象物群に含まれる対象物から取得された第１のセンサデータ及び第２の対象物群に含まれる対象物から取得された第２のセンサデータからなるセンサデータ群を分類モデルｍｄの学習に供することにより、アクチュエータモジュールａｃのアクチュエータ及び人員ｈの人手により取り除かれた対象物の特徴を示すセンサデータを抽出対象として分類する分類モデルｍｄを構築することが可能となる。
【０１５２】
具体的には、センサデータ取得部１１は、第１のセンサｓｅ１及び第２のセンサｓｅ２のそれぞれから第１センサデータ及び第２センサデータを取得する。クラスタリングモデル生成部１２は、第１センサデータ及び第２センサデータからなるセンサデータ群を、クラスタリングモデルｍｄ１１により複数のグループに分類することにより、クラスタリングモデルｍｄ１１のパラメータの更新及び学習を行う。指定部１３は、クラスタリングモデルｍｄ１１により分類された複数のグループから、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ないグループを抽出対象グループとして指定する。そして、学習部１４は、上記の学習処理により分類モデルｍｄを生成する。また、アクチュエータモジュールａｃ及び人員ｈによる対象物の選別を、分類モデルｍｄの学習と並行して実施できる。
【０１５３】
以上説明した本実施形態の分類モデル学習装置１０、分類モデル学習方法及び分類モデル学習プログラムによれば、複数の第１センサデータと複数の第２センサデータとからなるセンサデータ群がクラスタリングモデルによりクラスタリングされることによりクラスタリングモデルのパラメータが更新され、クラスタリング及びパラメータの更新を繰り返す学習により、対象物の分類に好適なクラスタリングモデルが構成される。また、抽出対象グループは、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より所定の程度以上少ない有意差のあるグループであるので、抽出対象グループに分類されたセンサデータは、第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を含むセンサデータである。分類モデルは、抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類するので、分類モデルは、学習処理により、第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を有するセンサデータを分類するように構成される。従って、分類モデルの学習段階において、第１の対象物群から人手により対象物を除去することにより第２の対象物群を構成することにより、人手により除去していた対象物を分類することが可能な分類モデルを容易に得ることが可能となる。従って、対象物の人手による選別といった従来からの作業を継続しながら、自動で対象物を選別するための分類モデルの学習を進めることができる。
【０１５４】
また、本実施形態の分類モデルｍｄ及び分類装置２０によれば、分類モデルｍｄは、抽出対象グループに含まれるセンサデータを分類する。抽出対象グループは、学習段階において第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を含むセンサデータのグループである。従って、学習段階において第２の対象物群を構成するために第１の対象物群から除かれた対象物の特徴を有するセンサデータを分類できる。
【０１５５】
また、本実施形態の選別装置によれば、第１の対象物群に含まれる対象物から取得された第１のセンサデータが取得されると共に、第２の対象物群に含まれる対象物から取得された第２のセンサデータが取得される。これにより、第１のセンサデータ及び第２のセンサデータからなるセンサデータ群を分類モデルの学習に供することが可能となる。
【０１５６】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【符号の説明】
【０１５７】
Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４…選別装置、Ｐ１…サーバプログラム、ｍｄ…分類モデル、ｍｄ１１…クラスタリングモデル、ｍｄ１２…分類部、１０…分類モデル学習装置、１１…センサデータ取得部、１２…クラスタリングモデル生成部、１３…指定部、１４…学習部、１５…出力部、１７…分類モデル記憶部、２０…分類装置、２１…取得部、２２…抽出部、２３…識別情報出力部、２４…分類モデル記憶部、１００…サーバコンピュータ、１０１…プロセッサ、１０２…主記憶部、１０３…補助記憶部、１０４…通信部。
【要約】
【課題】様々な対象物の特徴の学習を容易にすることにより、対象物を選別する選別装置を簡易に構成可能とする。
【解決手段】分類モデル学習装置１０は、第１の対象物群からの第１センサデータ及び第１の対象物群から１以上の対象物が除かれた第２の対象物群からの第２センサデータを取得するセンサデータ取得部１１と、第１センサデータ及び第２センサデータからなるセンサデータ群をクラスタリングモデルにより複数のグループに分類することによりモデルのパラメータを更新するクラスタリングモデル生成部１２と、複数のグループから、グループに含まれる第２センサデータの数が第１センサデータの数より有意に少ないグループを抽出対象グループとして指定する指定部１３と、センサデータの取得、パラメータの更新及び抽出対象グループの指定を含む学習処理を繰り返して分類モデルの学習を行う学習部１４とを備える。
【選択図】図２【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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