レター腸を模倣した蠕動運動型混合搬送装置による混合度検知システムの構築-機械学習を用いた各種センサによる汎化性検証寺山伊織*1，澤橋龍之介*1,丹野喬瑛*1，中村太郎*1

Construction of a mixing degree detection system using a peristaltic mixing
conveyor that imitates the intestines.
- Generalizability verification by various sensors using machine learning Iori Terayama*1, Ryunosuke Sawahashi*1 , Takaaki Tanno*1 and Taro Nakamura*1
We developed a peristaltic mixing conveyor that imitates the intestines to enable continuous mixing and conveying in thefoods and medicines manufacturing process. We are constructing a system to detect the degree of mixing of contents byattaching pressure and flow sensors to the device. To improve the generalizability of the system, mixtures with different
mixing ratios of powder and liquid were input into a device. PCA was applied to data from sensors, and classification wasperformed using SVM, decision trees, and k-NN. As a result, Discrimination rates achieved 100% for all discriminators in theexhaust flow sensor data set.
Key Words: Bioinspired robot, Sensing, Machine learningとで，剛体棒の体積や液体の粘性の違いを判別した[5]．さらに機械学習を用いることで，粉体と液体の混合度推定に成功した[6]．粉体と液体の混合では，粉体成分の流れにくさを検知
食品，薬品の製造現場において，粉体や液体の混合搬送技術している可能性が高く，粉体と液体の性質の違いを利用した混が求められている．現状は混合と搬送に別々の装置が用いられ合推定が可能であった．また先行研究[7]では内容物を袋で梱ており，一連の工程がバッチプロセスとなっている．また回転包した際の粉体と液体の混合に成功している．内容物を袋梱包型ミキサによる混合は大きな摩擦力やせん断力が生じ，装置稼した状態であれば装置のデッドスペースへの残留や混合物の品働条件に制限がある．
質の均質化といったメリットがある．装置は粉体や固液混合流
著者らはこれらの課題を解決するため，低せん断力で連続的体など混合搬送が可能であるため，混合検知システムの汎化性に混合搬送を行う腸の運動を模倣した空圧駆動式の蠕動運動型の向上が必要である．
混合搬送装置を開発した[1]．本装置では，粉体の搬送[2]，高そこで，本研究では蠕動運動型搬送装置における混合検知シ
粘性流体や固液混合流体の搬送[3]などに成功している．
ステムの汎化性向上を目指し，袋梱包された粉体と液体の混合
一方腸は腸管神経を有しており，内容物の状態を検知し，自物の内容物判定の精度向上を目的とする．
律分散的にその状態に適した運動を生成できる[4]．装置で混
本論文では，粉体と液体の混合割合を変えた内容物を袋に梱合搬送可能な内容物は，単一の粉体や液体のみといったシンプ包し，3 ユニット連結した装置で分節運動したときの内容物のルな構成の物から，複数の粉体や液体の混合物まで多岐に渡る．
判別精度を検証した．3 ユニットそれぞれの圧力・給排気流量
試料の混合により，内容物の粘性などの機械的特性が変化する．
センサから取得した時系列データに対して主成分分析を行い，そのため，内容物の混合状態の変化に応じて装置の駆動方法を取得した主成分を入力変数とし，マルチクラスタリングを実施変える必要がある．以上のように，連続的な混合搬送には内容した．判別器には SVM，決定木，k-NN の 3 種類を用いた．判物の種類や体積の判別に加え，混合状態の推定が重要となる．
別結果から内容物の違いによるユニット間，センサ間での影響
これまでに装置に印加する空気圧や流量をセンシングするこについて考察した．
本論文の貢献は以下の通りである．
原稿受付 2018 年 10 月 24 日◼
蠕動運動型混合搬送装置に搭載した圧力・流量センサデ*1 中央大学ータから，主成分分析と機械学習により袋梱包状態の混*1 Chuo University合物を判別できた．

1. 緒言■本論文は XX 性（XXX 分野）で評価されました．

◼

粉体と液体の割合を変えた内容物がユニット間を移動する時，空圧センサ値により流動性の違いが判別できると示唆された．

2. 蠕動運動型混合搬送装置
Fig. 1 に装置の単体ユニット，単体ユニットの断面図を示した．装置は独自に動作する単体ユニットを連結することで腸の蠕動運動や分節運動を生成することが可能である．単体ユニッ
トは，軸方向繊維強化型人工筋肉とゴムチューブがフランジにより接合されることで構成される．人工筋肉とゴムチューブの間のチャンバ空間に空気を印加することでゴムチューブが管内を閉じる．先行研究 [8] で開発したゴムチューブを使用して，安定して管内を閉塞し，スクイーズ流れを生じさせることができる．同時に人工筋肉が半径方向に膨張，軸方向に収縮する．
この動作により装置内容物の混合と搬送が行われる． また各ユニットにはチャンバ内圧力センサとチャンバへの給排気の流量センサが搭載されている．これらのセンサ値を計測することで単体ユニット装置における内容物の体積と粘性の計測が可能である[6]．本研究では，装置の混合検知システムの汎化性向上を目指し，3 ユニットに連結した装置へ粉体と液体の質量比を変えた混合物を投入し，内容物の判別を行った．

3. 実験
3.1 実験手法
Fig.2 に実験環境を示す．装置を水平方向に 3 つ繋げて設置した（以下左側ユニット：ユニット A，中央ユニット：ユニッ
ト B，右側ユニット：ユニット C と呼ぶ）
．圧縮空気はコンプレ ッ サ か ら レ ギ ュ レ ー タ ， ソ レ ノ イ ド バ ル ブ （ SMCVX210AGA)を通じて装置チャンバ内へ給気する．排気は排気用ソレノイドバルブを開いて行う．給気する空気の圧力はArtificial muscle
Chamber

115 mm55 mm

Rubber tube

Flange(a)(b)

Fig.1 (a) The single unit appearance, and (b) sectional view of Peristaltic
Continuous Mixing Conveyor.
Flow rate sensor
Compressor (Air supply)

Unit A Unit B

Unit CMicroLabBox
Regulator
Solenoid valve
Flow rate sensor(Exhaust)

Pressure sensor

Fig.2 The experiment environment of peristaltic continuous mixing
conveyor with pressure and flow rate sensor.

60 kPa とした．チャンバ内の圧力を計測する圧力センサ（CKD
PPX-R01PH-6M），装置へ給気および排気する空気の流量を計測する流量センサ（SMC PFM750-C6-C）を設置した．ソレノイドバルブへの開閉信号の送信，圧力センサや流量センサの取得には MicroLabBox（dSpace 社）を用いた．1 サイクルは 5 秒間給気と 5 秒間排気の計 10 秒とした．1 条件あたり，連続して 50 サイクルを 1 試行として計 5 試行実施し，サンプリング周波数は 100Hz とした．
3.2 実験手法
実験で使用した内容物は粒子径 0.4 のガラスビーズ（以下，粉体と呼ぶ）とポリアクリル酸ナトリウム水溶液（22.5℃，17.2Pa・s）（以下，液体と呼ぶ）の混合比率を変えた混合物 4種類（混合物に対する粉体の質量比 20wt%，40wt%，60wt%，80wt%）と粉体のみ，液体のみの計 6 種類の試料を用意した．
また用意した内容物は低密度ポリエチレン袋（大きさ：300mm×90mm×0.08mm）で梱包した．袋梱包して管内に入る最大量の 9 割である全量 270g とした． 最大量袋梱包した状態による混合では袋内を混合物が移動した際袋の破損につながるため投入量は最大量の 9 割とした．

4. 機械学習による内容物の判定
4.1 主成分分析
計測した時系列データを機械学習の入力として使用することもできるが，これらの判別には不要なデータも含まれ，判別精度に影響する可能性がある．時系列データから，任意の特徴量を算出する方法もあるが，本論文では主成分分析による次元削減を採用した．センサ別のデータに主成分分析を実施し，各センサの主成分を取得した．
判別器へ入力するデータセットは，主成分分析で取得したセンサ別の主成分である．本章では 3 章で得たデータ（6 クラス×250 サイクル×3 ユニット×3 種センサ）を基に主成分分析と機械学習を用いて内容物の判別を行う．なお圧力は全区間の 10秒間のデータを使用した．流量は給気の 5 秒間，排気の 5 秒間を使用した．データ処理には MATLAB（ver2022a, MathWorks，Statistics and machine learning toolbox）を用いた．
Table 1 は各センサの第 1 主成分から第 3 主成分までの寄与率を表している．本報で主成分の累積寄与率が 80%以上までの主成分を特徴量とした．そのためユニット B の給気流量のみ
第 1 主成分から第 3 主成分まで，その他のセンサは第 1 主成分のみ使用した．内容物の違いが各種センサと各種ユニットに及ぼす影響を検証するため，3 種類のセンサごとにユニットを組み合わせたデータセット，3 つのユニットごとにセンサを組み合わせたデータセット， 9 つ全てのセンサを組み合わせたデータセットの計 7 種類とした．このデータセットをそれぞれ判別器に入力し，判別精度を比較した．
4.2 機械学習
本研究における機械学習の目的は内容物の判別のため，マルチクラスタリングのためである．今回は初期検討のため判別器は SVM，決定木，k-NN を使用した．クラス数は実験条件と同じ 6 条件である．SVM はプロットしたデータに対して直線を定め判別する機械学習の一つである．カーネル関数は線形カーネル関数を使用した． k-NN は未知のデータに近い学習データ k個の多数決によってデータが属するクラスを推定する機械学習Table.1 Principal component contribution rate of each sensor. (Pa: Pressuresensor, Fin: Air Supply Sensor, Fout: Exhaust Sensor)

AFin

B

CA

Fout

B

C

A

60
C

B

PC

1 91.5 89.5 91.2 95.9 73.1 94.8 90.5 92.6 85.6
Pressure [kPa]

2 6.9 9.2 7.6 1.0 4.6 1.5 2.9 3.7 3.5
3 0.8 0.7 0.6 0.4 4.6 0.6 1.1 1.2 1.230
PC : Principal Component [%]
20wt%

40wt%

60wt%

80wt%

LiquidUnit B

Unit A

Powder
Unit C02 .

2 .22 .

Pa0

A_40wt%
B_40wt%
C_40wt%

A_80wt%
B_80wt%
C_80wt%60

Pressure [kPa]

UnitPa30
0Flow rate[L/min]

Sensor

A_Liquid
B_Liquid
C_Liquid

02402 4468108

108

4020

206 6
Time [s]22555555.2.5.5

Fig.4 Time series data per cycle averaged for each cycle underexperimental conditions of Liquid, 40wt%, and 80wt%.
(Upper row: pressure sensor data, lower row: flow sensor data, andLegend: Unit No._Experimental conditions)

2 .52 .

2Fin

22225.

22.

.

2 .52 .

2 2.

Fout

55252

Unit A Unit B Unit CAir SupplyExhaust

552.5

Unit A Unit B Unit C

225.

2.

Fig. 3 Mapping of first and second principal components for each sensor.
(Pa: Pressure sensor, Fin: Air Supply Sensor, Fout: Exhaust Sensor)
Table.2 Discrimination rate by learning model for each dataset(Pa: Pressure sensor, Fin: Air Supply Sensor, Fout: Exhaust Sensor)

Fig.5 Discussion of differences in data during air supply and exhaust(Left: air supply, Right: exhaust)Unit C

Unit ASVM Decision tree k-NN
Pa

99.9

99.9

99.3

Fin97.9

96.9

89.2

Fout100

100

100

UnitA

100

99.7

99.6

UnitB

100

100

99.7

Fig.6 Discussion of data differences between units

UnitC

99.9

99.7

99.5

All Sensor 100

99.998.7 [%]1 主成分，縦軸を第 2 主成分にマッピングしたグラフを示す．
左側からユニット A ，ユニット B，ユニット C となる．また
上段から圧力センサ，給気流量センサ，排気流量センサである．
内容物が Powder，80wt%とその他の条件では各ユニットすべてのセンサで大別できている．しかし，給気流量（Fig.3 の中段）では横軸の正の領域において混合比率が Liquid，20wt%，40wt%，60wt%の条件がマッピングされているが，条件により重なる箇所が多い．
Table.2 に各データセットの判別精度を示す．圧力センサと排気側流量センサ，すべてのセンサを組み合わせたデータセット
ではどの判別器でも判別精度が約 100%であった．しかし給気Unit BDeviceの一つである．検出する最近傍数は 10 とした．決定木は木構造を用いて条件分岐を繰り返すことで分類を行う．決定分岐の最大数は 20 とした．加えて各分類器に 5 分割交差検証法を用いた．
4.3 結果Fig.3 にユニットごとの各センサを主成分分析し，横軸を第Contents

10側流量センサではその他のデータセットと比較すると判別精度が低い．k-NN に関しては給気流量センサのみのデータセット
では判別精度が 89.2%，すべてのセンサを組み合わせたデータセットにおいて判別精度が 98.7%である．給気流量センサの判別精度が影響して全体の判別精度が低下している．
またユニット間における判別精度を比較した時，中心に位置するユニット B では SVM，決定木共に 100%と明確に内容物を判別できていた．一方で左右に隣接するユニット A とユニッ
ト C では特に 20wt%と 40wt%の条件間での誤った判定が存在した．の投入量の変更，袋の大きさの変更，混合比率をさらに細かくすることで，より高い分解能で内容物の判定が可能か検証する．

5. 結言
本研究では蠕動運動型混合搬送装置に搭載した圧力，給気流量と排気流量センサ値から粉体と流体の割合の異なる内容物についてマルチクラスタリング判別を実施した．時系列データをセンサ別に主成分分析したデータを使用し，判別器には SVM，決定木，k-NN を使用した．その結果，排気流量センサによる正答率がどの判別器でも 100%を達成した．隣接するユニットから流動性の異なる内容物が流れ込むことで排気流量に大きく影響すると推測できる．今後は混合度検知システムの汎化性向上のため内容物の投入量を変えた際の混合割合判別の分解能を高めて検証していく．なおゴムチューブに加速度センサを装置に取り付けることにより汎化性の高い機械学習モデルの構築も目指す．

4.4 考察
排気流量センサと比較して給気流量センサでは構築した機械
学習モデルによる正答率が低く（Table.2），主成分分析を行った際混合比率が Liquid，20wt%，40wt%，60wt%の内容物を明確に判別できなかった（Fi.g.3）．今回内容物において溶液に対する粉体の割合を増やすことで流動性が低下した可能性が高い．
そのため装置の混合動作時の内容物のユニット間の移動速度に参考文献よる違いが混合比率の違う内容物の判別に貢献すると推測する．
Fig.4 は 3 ユニットすべての圧力センサ，流量センサの 1 サイク [1] K. Suzuki and T. Nakamura, "Development of a peristaltic pump
ル当たりの平均値を示した．凡例は Liquid，40wt%，80wt%で based on bowel peristalsis using for artificial rubber muscle,"
ある．Fig.4 下部に時系列データに合わせ，ユニット B が給気 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and
した状態から，排気され，再び給気する様子を示した．Fig.4 Systems, pp. 3085-3090(2010)の 2 秒と 7 秒 にて圧力値が 60 kPa に到達する．このとき装置 [2] S.yoshihama, et al. “Powder Conveyance Experiments with
内は閉塞した状態になり，内容物はユニット間を移動完了した Peristaltic Conveyor using a Pneumatic Artificial Muscle,” 2016
ことになる．装置に空気を印加するときは装置が内容物を能動 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent的に押し出す（Fig.4 左図）．一方，装置から空気を排気する時 Mechatronics. Received March 2(2016)
では内容物が装置内に流れ込み，内容物が装置内のゴムチュー [3] S. Yoshihama, et al. “Mixing of solid propellant by peristaltic
ブを押し出し，排気を促進する（Fig.4 右図）．したがって給気 pump based on bowel peristalsis,” Proceedings of IEEE international
流量よりも排気流量の方が内容物の機械的特性の違いを反映し conference on intelligent robots and systems, Hamburg, Germany,(IROS2015), pp. 3862-3868(2015)ているため，内容物判別に適していると推測する．
またユニット間においては中心に位置するユニット B の判 [4] John B Furness, Clare Jones, Kulmira Nurgali, Nadine Clerc,
別精度が SVM と決定木において 100%となり明確に判別が可 “Intrinsic primary afferent neurons and nerve circuits within the能であった．一方で左右に隣接するユニット A とユニット C intestine,” Progress in Neurobiology, vol.72, no.2, pp.143はユニット B と比較して誤った予測をする条件が存在した． 164(2004)
本実験では混合物を袋に梱包した状態で装置による分節運動を [5] K. Wakamatsu, et al. “Content Detection for Continuous and行っている．ユニット A とユニット C に関しては袋の端部が Efficient Production of Solid Rocket Fuel by Peristaltic Mixer,”存在している．そのため Fig.5 で示すように装置を駆動したと 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integration,
きの内容物の流入と流出は一方向しかない．一方でユニット B Honolulu, Hawaii, USA, pp. 471-476(2022)については袋の中心の部分が位置しているため左右から内容物 [6] S. Oshino et al., "Generalization Capability of Mixtureの流入と流出が生じる．Fig.3 よりユニット B の圧力，排気流 Estimation Model for Peristaltic Continuous Mixing Conveyor," in
量センサの第 1 主成分（横軸）に着目すると明確に内容物の違 IEEE Access, vol. 9, pp. 138866-138875(2021)
いを判別できている．そのため左右から内容物の流入出がある [7] K. Wakamatsu, et al. “Packaging of Mixed Materials inほうが内容物の機械的特性の違いが検知しやすいと推測する． Peristaltic Mixer for Solid Propellant Production”, TRANSACTIONS OF
今回，装置の投入量は全て一定値（270g，装置 3 ユニット分 THE JAPAN SOCIETY FOR AERONAUTICAL AND SPACE SCIENCES, AERO-SPACEの量）である．実用性を考慮すると，装置への投入量は可変的 TECHNOLOGY JAPAN, 2021, Volume 19, Issue 2, Pages 205-210, Onlineであることが好ましい．空圧センサではポンプ内の空気の体積 ISSN 1884-0485.
変化を計測することができるが，内容物の種類や内容量が異な [8] 寺山伊織，足立凌輔，西濵里英，奥井学，中村太郎．「腸を模したる条件間でその変化が近くなり，内容物の判別が困難になる可 蠕動運動型混合搬送装置における安定したゴムチューブ閉塞機構の提能性がある．また粉体と液体の混合比を 20wt% ごとの混合物 案」，“ロボティクス・メカトロニクス講演会 2023”,（2023.06）.
を用意したが，混合割合の分解能を上げることで空圧センサで [9] I. Terayama, et al. "Discrimination of Powder Particle Size andは判別が困難になる可能性がある．その場合，加速度センサ Input Amounts for the Estimation of Mixing Using a Peristaltic[9]のようなゴムチューブの加減速を直接計測できるセンサを Mixing Conveyor Imitating an Intestinal Tube," 2023 IEEE/SICE導入することで，投入量や袋の大きさの違いに対応し混合度検 International Symposium on System Integration (SII), Atlanta, GA,知システムの汎化性が向上する可能性が高い．今後は装置内へ USA, 2023, pp. 1-6.