CN116075466A - 检查装置、泡罩包装机和泡罩包装的制造方法 - Google Patents

Abstract

提供可以更高精度良好地检测袋部的侧部中的成形缺陷的检查装置、泡罩包装机和泡罩包装的制造方法。袋部检查装置(21)包括：照明装置(50)，其可对已成形有袋部(2)的容器膜(3)照射规定的电磁波；摄像头(51)，其用于对已经穿过容器膜(3)的袋部(2)的底部的电磁波进行摄像。基于由此获取的图像数据，提取与在袋部(2)的底部中产生的浓淡花纹相对应的浓淡花纹数据。获取已重构的重构浓淡花纹数据，已重构的重构浓淡花纹数据是上述已提取的浓淡花纹数据输入到AI模型而重构的，该AI模型通过使神经网络仅学习与没有成形缺陷的袋部(2)相关的浓淡花纹数据作为学习数据而生成。接下来，将浓淡花纹数据和重构浓淡花纹数据进行比较，进行与袋部分(2)的至少侧部的模制状态有关的好坏判断。

Description

检查装置、泡罩包装机和泡罩包装的制造方法

技术领域

本发明涉及检查泡罩包装的袋部的成形状态的检查装置、泡罩包装机和泡罩包装的制造方法。

背景技术

在过去，作为包装医药品、食品、电子器件等的包装容器，广泛利用泡罩包装。其中，在医药品的领域中，为了包装片剂、胶囊等而使用的PTP(泡罩包装)片是人们熟知的。

PTP片由容器膜与罩面膜构成，该容器膜成形有用于接纳片剂等的内容物的袋部，该罩面膜按照密封袋部的开口侧的方式安装于该容器膜上，从外侧而按压袋部，通过接纳于其中的内容物而刺破构成盖的罩面膜，由此可取出该内容物。

该PTP片经由相对带状的容器膜而成形袋部的袋部成形工序、将内容物填充于该袋部中的填充工序、按照密封该袋部的开口侧的方式将罩面膜安装于容器膜上的安装工序、从安装该带状的两个膜的带状的PTP膜，将构成最终产品的PTP片切分的切分工序等进行制造。

在这里，袋部的成形一般为比如真空成形、压空成形、柱塞成形、柱塞辅助压空成形等，对部分地加热软化的带状的容器膜的一部分(成形预定部)进行拉伸加工。

由此，袋部的底部和侧部各自的壁厚具有相关关系，如果底部厚，则侧部薄，如果底部薄，则侧部厚。

在这样的底部和侧部的壁厚平衡破坏的场合，具有袋部的一部分过度地变薄，产生气体阻隔性的降低等的各种不良情况的问题。特别是在比底部薄的侧部，担心过度的薄壁化。

相对于此，人们还提出了下述技术，即，利用上述相关关系，根据对袋部的底部进行摄像获得的图像数据，检测袋部的侧部的成形不良(比如，参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：JP特许第6368408号公报

发明内容

发明要解决的课题

但是，在专利文献1的现有技术中，形成下述的结构，其中，根据对袋部的底部进行摄像得到的图像数据，依据光的透射率和底部的壁厚的关系性，计算底部上的各位置的壁厚，根据其平均值(底部的平均壁厚)，检测袋部的侧部的成形不良。

像这样，袋部的侧部的成形状态可大致根据底部的壁厚进行推算，但是，即使在例如底部的壁厚的平均值、最大值、最小值为所希望的值，判断底部的成形状态适当的情况下，在底部的壁厚分布具有偏差的场合、底部的形状复杂的场合等时，仍然具有侧部没有为所希望的壁厚，或侧部的壁厚分布产生偏差的情况。

由此，在上述现有技术中，具有不能以良好的精度检测袋部的侧部的成形不良(壁厚不良)的问题。

另外，上述课题不限于PTP包装，在其他的泡罩包装的领域中也是固有的。

本发明是鉴于上述情况等完成的，本发明的目的在于，提供可以更高精度检测袋部的侧部的成形不良的检查装置、泡罩包装机和泡罩包装的制造方法。

解决课题的技术方案

以下，对适于解决上述课题的各技术方案分项地进行说明。此外，根据需要在对应的技术方案后面附有特有的作用效果。

技术方案1涉及一种检查装置，该检查装置用于检查泡罩包装的袋部的成形状态，其特征在于该检查装置包括：

照射机构，该照射机构可对成形有上述袋部的容器膜照射规定的电磁波；

摄像机构，该摄像机构经由上述容器膜，设置于与上述照射机构相反的一侧，可对至少透过上述袋部的底部的上述电磁波进行摄像，获得图像数据；

浓淡花纹提取机构，该浓淡花纹提取机构可根据通过上述摄像机构获得的图像数据，提取相当于通过上述电磁波的照射而在上述袋部的底部产生的浓淡花纹(浓淡分布像)的浓淡花纹数据；

识别机构(生成模型)，该识别机构针对神经网络，仅将没有成形不良的上述袋部所相关的浓淡花纹数据作为学习数据进行学习而生成，上述神经网络具有从所输入的浓淡花纹数据中提取特征量的编码部(编码器)和根据该特征量来重构浓淡花纹数据的解码部(解码器)；

重构数据获取机构，该重构数据获取机构可获取重构浓淡花纹数据，该重构浓淡花纹数据是将通过上述浓淡花纹提取机构提取的浓淡花纹数据向上述识别机构输入而重构后的浓淡花纹数据；

比较机构，该比较机构可将通过上述浓淡花纹提取机构提取的浓淡花纹数据与通过上述重构数据获取机构获取的重构浓淡花纹数据进行比较；以及

好坏判断机构，该好坏判断机构可根据上述比较机构的比较结果，至少进行涉及上述袋部的侧部的成形状态的好坏判断。

另外，在以下的方法中也是同样的，但上述“神经网络”例如包括具有多个卷积层的卷积神经网络等。另外，上述“学习”例如包括深度学习(deep learning)等。在上述“识别机构(生成模型)”中，例如包含自动编码器(自动编码器)、卷积自动编码器(卷积自动编码器)等。

此外，上述“泡罩包装”中包含例如收纳片剂等的PTP片、收纳食品等的定量包装、收纳电子器件等的载带等，上述“电磁波”中包含例如可见光、紫外光、X射线等。

还有，上述“通过上述电磁波的照射，在上述袋部的底部产生的浓淡花纹(浓淡分布像)”是指根据袋部的底部上的各位置(二维坐标位置)的壁厚的差异(壁厚分布)、与透过其中的电磁波的透过率等的关系，在袋部的底部产生的浓淡的二维分布像。

即，在此所说的“浓淡”是指透过袋部的底部上的各位置的电磁波的强度(亮度)的大小。于是，上述“通过上述电磁波的照射在上述袋部的底部产生的浓淡花纹(浓淡分布像)”的表述还可置换为比如“透过袋部的底部的电磁波的强度分布像”、“因袋部的底部的各位置的壁厚的不同而在各位置不同的电磁波强度(亮度)的二维分布像”、“与袋部的底部的壁厚分布相对应的浓淡分布像(电磁波强度分布像、亮度分布像)”等的表述。

像在上述“背景技术”中所述的那样，部分地延伸容器膜而成形的袋部的底部和侧部各自的壁厚具有相关关系，如果底部厚，则侧部薄，如果底部薄，则侧部厚。

利用这样的相关关系，在上述技术方案1中，形成下述方案，在该方案中，根据一边照射规定的电磁波，一边对袋部的底部进行摄像得到的图像数据，提取在袋部的底部产生的浓淡花纹(即，底部的壁厚分布状态)，以此为基础，至少进行与袋部的侧部的成形状态相关的好坏判定。

通过该方案，可以更高精度良好地检测袋部的侧部的壁厚分布的偏差的有无等的袋部的侧部的成形不良(壁厚不良)。

特别是，在本技术方案中，形成采用通过学习神经网络构建的自动编码器等的识别机构(生成模型)，进行与袋部的侧部的成形状态相关的检查的结构。

具体来说，形成下述结构，在该结构中，对构成检查对象的袋部的底部进行摄像得到的浓淡花纹数据、与通过识别机构对该浓淡花纹数据进行重构得到的重构浓淡花纹数据进行比较，进行好坏判断。

由此，即使在过去难以检测的微小的成形不良、底部的形状、壁厚分布复杂的袋部等的情况下，仍然可进行检查。作为其结果，能够实现检查精度的进一步提高。

另外，在本技术方案中，在进行比较的两个浓淡花纹数据中，没有基于作为检查对象物的容器膜侧的摄像条件(比如，容器膜的配置位置、配置角度、挠曲等)、检查装置侧的摄像条件(比如，照明状态、摄像头的视角等)的差异的影响，可更加正确地检测更加细微的成形不良等。

还有，还考虑在检查袋部的侧部的成形状态时，直接对侧部进行摄像来进行检查。在该场合，考虑气体阻隔性等，需要掌握侧部整周的成形状态。但是，在直接对侧部进行摄像的方案的基础上，为了掌握侧部整周的成形状态，需要大量的时间或大规模的装置，因此，具有泡罩包装的生产率降低的顾虑。

关于这一点，按照本技术方案，由于形成可根据对袋部的底部进行摄像，掌握其成形状态，短期且简单地掌握侧部整周的成形状态的方案，故可谋求检查的高速化，进而谋求泡罩包装的生产性的提高。

技术方案2涉及技术方案1的检查装置，其特征在于，上述容器膜由具有透光性的树脂膜材料构成，上述照射机构按照可照射作为上述电磁波的紫外光(例如，在200nm～280nm的范围内具有峰值波长的紫外光等)的方式构成。

在容器膜由具有透光性的树脂膜材料构成的场合，在形成从照射机构照射可见光的结构的场合，具有袋部的底部的薄壁部位和厚壁部位的光的透射率难以产生差的问题。即，底部整体相同，有难以产生浓淡花纹的顾虑。作为其结果，有难以适当地进行检查的顾虑。

相对于此，按照上述技术方案2，形成对由具有透光性的树脂膜材料构成的容器膜照射紫外光的结构。

由于紫外光与可见光相比透射率低，难以透射具有透光性的容器膜，故可更加适当地进行关于袋部的成形状态的检查。

另外，在这里，“具有透光性的树脂薄膜材料”例如包括“透明的树脂薄膜材料”、“半透明的树脂薄膜材料”等，该“透明的树脂薄膜材料”是具有供光透过的性质(透光性)的薄膜，电磁波(光)的透过率极高，透过该薄膜能够看到其对面侧，”“半透明的树脂薄膜材料”是“虽然具有透光性，但由于透过的电磁波(光)扩散或者电磁波(光)的透过率低，因此人的肉眼无法通过该薄膜明确地识别或者完全无法识别位于对面侧的物体的形状等”。

另外，“透明”及“半透明”是表示具有透光性的膜的材质的表述，与色彩的有无无关。因此，“透明”或“半透明”的膜当然包括例如“无色透明”或“无色半透明”的膜，也包括“有色透明”或“有色半透明”的膜。

技术方案3涉及技术方案1或2所述的检查装置，其特征在于，上述电磁波包括上述容器膜(比如聚丙烯、聚氯乙烯等的树脂膜材料)的透射率在15％～60％范围内的波长的电磁波。

在透过容器膜的电磁波的透过率过高或过低的情况下，具有袋部的底部的薄壁部位和厚壁部位的光的透过率难以产生差的问题。作为其结果，有可能难以适当地进行检查。

相对于此，像上述技术方案3那样，通过采用容器膜的透射率在15％～60％范围内的波长的电磁波，可更加适当地进行检查。更优选的是，采用容器膜的透射率在20％～50％范围内(比如30％)的波长的电磁波来进行检查。

技术方案4涉及技术方案1～3中任一项所述的检查装置，其特征在于，上述袋部热成形于平坦的上述容器膜上。

在这里，“热成形”是指使平坦的容器膜的一部分(成形预定部)部分地加热软化而进行拉伸加工的成形方法，包括例如真空成形、压空成形、柱塞成形、柱塞辅助压空成形等。

因此，在本技术方案4的结构的基础上，上述技术方案1等的作用效果更加有效。

技术方案5涉及一种泡罩包装机，其特征在于，其包括技术方案1～4中任一项所述的检查装置。

像上述技术方案5那样，通过将上述检查装置设置于泡罩包装机(比如PTP包装机)中，产生在泡罩包装(比如PTP片)的制造过程中，可有效地排除不合格品等的优点。另外，泡罩包装机也可为下述结构，该结构包括排出机构，该排出机构将通过上述检查装置判定为不良的泡罩包装排出。

作为更具体的泡罩包装机的结构，可列举如下的结构。

“一种泡罩包装机，该泡罩包装机是用于制造泡罩包装的泡罩包装机，在该泡罩包装中，在成形有容器膜的袋部中收纳规定的内容物，以封闭该袋部的方式安装罩面膜，其特征在于，该泡罩包装机包括：

袋部成形机构，该袋部成形机构在呈带状运送的上述容器膜上成形上述袋部；

填充机构，该填充机构将上述内容物填充于上述袋部中；

安装机构，该安装机构在上述内容物填充于上述袋部中的上述容器膜上，按照封闭上述袋部的方式安装带状的上述罩面膜；

切分机构(包括以片为单位进行冲裁的冲裁机构)，该切分机构从在上述容器膜上安装有上述罩面膜的带状体(带状的泡罩膜)切分上述泡罩包装；以及

技术方案1～4中任一项所述的检查装置。

另外，在假设对姿势不确定的容器膜进行检查的场合，当然必须进行特定袋部的位置的处理，在非圆形状的袋部的场合，必须进行下述处理，即，根据图像数据，计算构成检查对象的袋部的中心位置，在使预先存储的图案匹配用的基准图像的中心与该袋部的中心位置一致的基础上，使该基准图像每次旋转规定的角度，每次判定两者是否一致，具有涉及袋部的检查的处理数非常多，麻烦的顾虑。

相对于此，像上述技术方案5那样，通过在泡罩包装机上设置上述检查装置，容器膜相对摄像机构的停止位置、朝向(姿势)为一定，故在检查时，不需要进行检查对象的位置对准、朝向调整等，可谋求检查的高速化。其结果是，一个袋部的处理数量显著地减少，可显著地加快检查处理速度。

另外，也可形成下述的结构，其中，在上述技术方案5的结构的基础上，在比上述检查装置靠下游侧的位置，配置上述填充机构；

包括填充控制机构，该填充控制机构根据上述检查装置的检查结果，控制上述填充机构的动作，可切换上述内容物相对上述袋部的填充的可否进行。

通过该方案，还可针对比如成形不良的袋部不填充内容物。由此，在起因于袋部的成形不良而废弃泡罩包装的场合，可防止与该泡罩包装一起将内容物也废弃的不良情况的发生。另外，不必要求为了再利用内容物，进行取出暂时填充于袋部中的内容物等的麻烦的作业。作为其结果，能够实现生产率的降低抑制。

另外，也可形成下述的结构，其中，在上述技术方案5的方案的基础上，“上述袋部成形机构包括第一模具、经由上述容器膜而与该第一模具相对的第二模具、相对于通过该两个模具夹持的上述容器膜而成形上述袋部的拉伸机构(拉伸成形机构)”。

在该结构中，由于产生在上述“背景技术”中所述的袋部的底部和侧部的壁厚的相关关系，即，如果底部的壁厚较厚，则侧部的壁厚较薄，如果底部的壁厚较薄，则侧部的壁厚较厚的相关关系，故根据对袋部的底部进行摄像得到的图像数据，检测袋部的侧部的成形不良的上述技术方案1等的作用效果更加有效。

技术方案6涉及一种泡罩包装的制造方法，在该泡罩包装中，在成形于容器膜的袋部中收纳规定的内容物，以封闭该袋部的方式安装罩面膜，其特征在于，该泡罩包装的制造方法包括：

袋部成形工序，在该袋部成形工序中，相对呈带状运送的上述容器膜，成形上述袋部；

填充工序，在该填充工序中，将上述内容物填充于上述袋部中；

安装工序，在该安装工序中，在上述内容物填充于上述袋部中的上述容器膜上，按照封闭上述袋部的方式安装带状的上述罩面膜；

切分工序(包括以片为单位而冲裁的冲裁工序)，在该切分工序中，从在上述容器膜上安装有上述罩面膜的带状体切分上述泡罩包装；以及

检查工序，在该检查工序中，检查上述泡罩包装的袋部的成形状态；

其特征在于：在上述检查工序中，包括：

照射工序，在该照射工序中，对成形有上述袋部的容器膜照射规定的电磁波；

摄像工序，在该摄像工序中，对至少透过上述袋部的底部的上述电磁波进行摄像，获得图像数据；

浓淡花纹提取工序，在该浓淡花纹提取工序中，根据在摄像工序中获得的图像数据，提取相当于通过上述电磁波的照射而在上述袋部的底部产生的浓淡花纹(浓淡分布像)的浓淡花纹数据；

重构数据获取工序，在该重构数据获取工序中，向识别机构(生成模型)输入在上述浓淡花纹提取工序中提取的浓淡花纹数据来获取作为重构后的浓淡花纹数据的重构浓淡花纹数据，上述识别机构是针对具有从输入的浓淡花纹数据中提取特征量的编码部(编码器)和从该特征量重构浓淡花纹数据的解码部(解码器)的神经网络，仅将没有成形不良的上述袋部所相关的浓淡花纹数据作为学习数据进行学习而生成的；

比较工序，在该比较工序中，将在上述浓淡花纹提取工序中提取的浓淡花纹数据与在上述重构数据获取工序中获取的重构浓淡花纹数据进行比较；以及

好坏判定工序，在该好坏判定工序中，根据上述比较工序中的比较结果，进行至少涉及上述袋部的侧部的成形状态的好坏判定。

按照上述技术方案6，起到与上述技术方案1、5相同的作用效果。

附图说明

图1为PTP片的立体图；

图2为PTP片的局部放大剖视图；

图3为PTP膜的立体图；

图4为袋部检查装置的概况结构图；

图5为PTP包装机的概况结构图；

图6为表示袋部检查装置的功能结构的方框图；

图7为表示袋部成形装置和加热装置的概况结构的局部剖开的主视图；

图8为用于说明神经网络的结构的示意图；

图9为表示袋部成形工序的流程的流程图；

图10为表示神经网络的学习处理的流程的流程图；

图11为表示袋部的检查处理的流程的流程图；

图12为表示在没有成形不良的袋部中产生的浓淡花纹等的图；

图13为表示沿着图12中的A—A线的各像素的亮度值的曲线图；

图14为表示在具有成形不良的袋部中产生的浓淡花纹等的图；

图15为表示沿着图14中的B—B线的各像素的亮度值的曲线图；

图16的(a)为示意性地表示重构浓淡花纹数据而得到的重构浓淡花纹数据的图，图16的(b)为示意性地表示在比较处理中产生了不良像素的部位的图；

图17为用于对另一实施方式的泡罩包装进行说明的图，图17的(a)为其立体图，图17的(b)为其俯视图。

具体实施方式

以下参照附图而对一个实施方式进行说明。首先，对作为泡罩包装的PTP片1进行说明。

像图1、图2所示的那样，PTP片1包括容器膜3与罩面膜4，该容器膜3具有多个袋部2，该罩面膜4按照封闭袋部2的方式安装于容器膜3上。

容器膜3由比如PP(聚丙烯)、PVC(聚氯乙烯)等的无色透明的热塑性树脂材料形成，具有透光性。另一方面，罩面膜4由例如在表面上设置有由聚丙烯树脂等构成的密封剂的不透明材料(例如铝箔等)构成。

PTP片1形成为俯视大致矩形形状。在PTP片1中，由沿其长边方向排列的5个袋部2构成的袋列在其短边方向上形成两排。即，形成共计10个袋部2。在各袋部2中，各接纳一个作为内容物的片剂5。

袋部2由底部2a与侧部2b构成，该底部2a按照与罩面膜4相对的方式设置，在俯视时为大致圆形，该侧部2b与该底部2a的周围连接，并且将该底部2a和膜平坦部(袋非成形部)3b连接。

本实施方式中的底部2a成形为平缓地弯曲的截面大致圆弧状，但不限于此，也可以为底部2a成形为平坦状的结构。另外，也可以为成形为底部2a与侧部2b相交的角部2c不明显那样的曲率更大的截面圆弧状的结构。

PTP片1(参照图1)通过将由带状的容器膜3和带状的罩面膜4形成的带状的PTP膜6(参照图3)冲压成矩形片状而制造。

接着，参照图5，对作为制造上述PTP片1的泡罩包装机的PTP包装机11的大致结构进行说明。

在PTP包装机11的最上游侧，带状的容器膜3的原料卷呈卷状卷绕。呈卷状卷绕的容器膜3的拉出端侧导向于导向辊13。容器膜3在导辊13的下游侧，挂装于间歇运送辊14上。间歇运送辊14与间歇地旋转的电动机连接，间歇地运送容器膜3。

在导向辊13与间歇运送辊14之间，沿着容器膜3的运送路径，依次设置加热装置15和袋部成形装置16。通过加热装置15和袋部成形装置16，构成本实施方式的袋部成形机构。关于加热装置15和袋部成形装置16的结构，将在后面详细描述。

在这里，在通过加热装置15对容器膜3进行加热，该容器膜3变得比较柔软的状态，通过袋部成形装置16，在容器膜3的规定位置，一次性地成形多个袋部2(袋部成形工序)。另外，袋部2的成形在间歇运送辊14的容器膜3的运送动作之间的间隔中进行。

另外，在导向辊13与间歇运送辊14之间，在袋部成形装置16的下游，设置袋部检查装置21。

袋部检查装置21用于进行关于通过袋部成形装置16成形的袋部2的成形状态的检查(检查工序)。袋部检查装置21的结构将在后面详细描述。

从间歇运送辊14送出的容器膜3按照张紧辊18、导辊19及膜支承辊20的顺序挂装。

由于膜支承辊20与进行一定旋转的马达连接，故连续地且以一定速度运送容器膜3。张紧辊18处于将容器膜3向因弹性力而张紧的一侧拉伸的状态，防止因间歇运送辊14和膜支承辊20的运送动作的不同而导致的容器膜3的松弛，将容器膜3始终保持于张紧状态。

在导辊19与膜支承辊20之间，沿着容器膜3的运送路径，配设有片剂填充装置22。

片剂填充装置22具有作为将片剂5自动地填充于袋部2中的填充机构的功能。片剂填充装置22与膜支承辊20的容器膜3的运送动作同步，每隔规定间隔而打开开闭器，由此使片剂5落下，伴随该开闭器开放动作，将片剂5填充于各袋部2中(填充工序)。片剂填充装置22的动作由后述的填充控制装置82进行控制。

另一方面，呈带状形成的罩面膜4的原料卷在最上游侧呈卷状卷绕。呈卷状卷绕的罩面膜4的拉出端通过导辊24导向加热辊25一侧。加热辊25可压接于膜支承辊20上，在两个辊20、25之间送入容器膜3和罩面膜4。

另外，容器膜3和罩面膜4以加热压接状态通过两个辊20、25之间，由此，罩面膜4贴附于容器膜3上，袋部2通过罩面膜4封闭(安装工序)。由此，制造片剂5接纳于各袋部2中的作为带状体的PTP膜6。由膜支承辊20及加热辊25构成本实施方式中的安装机构。

从膜支承辊20送出的PTP膜6依次挂绕于张紧辊27及间歇运送辊28上。

由于间歇运送辊28与间歇地旋转的马达连接，故间歇地运送PTP膜6。张紧辊27处于将PTP膜6向通过弹性力而张紧的一侧拉伸的状态，防止因膜支承辊20和间歇运送辊28的运送动作的不同导致的PTP膜6的松弛，将PTP膜6始终保持于张紧状态。

从间歇进给辊28送出的PTP膜6依次挂绕于张力辊31及间歇进给辊32上。

由于间歇运送辊32与间歇地旋转的马达连接，故间歇地运送PTP膜6。张紧辊31处于将PTP膜6向通过弹性力而张紧的一侧拉伸的状态，防止间歇运送辊28、32之间的PTP膜6的松弛。

在间歇运送辊28与张力辊31之间，沿着PTP膜6的运送路径，依次配设有狭缝成形装置33及刻印装置34。狭缝成形装置33具有在PTP膜6的规定位置成形切分用狭缝的功能。刻印装置34具有在PTP膜6的规定位置(比如标签部)附加刻印的功能。

从间歇运送辊32送出的PTP膜6在其下游侧，依次挂绕于张紧辊35和连续运送辊36上。

在间歇运送辊32与张力辊35之间，沿着PTP膜6的运送路径，设置片冲裁装置37。片冲裁装置37具有作为将PTP膜6以PTP片一个单位来冲裁其外缘的片冲裁机构(切分机构)的功能。

通过片冲裁装置37冲裁的PTP片1通过取出输送机38运送，暂时贮存于成品用料斗39中(切分工序)。但是，如果从后述的填充控制装置82向可选择性地排出PTP片1的不合格品排出机构40输入不合格品信号，则不合格品的PTP片1通过不合格品排出机构40另外地排出，移送到在图中未示出的不合格品料斗中。

在连续进给辊36的下游侧，配设有裁剪装置41。在片冲裁装置37的冲裁后呈带状残留的废料部42在通过张紧辊35及连续进给辊36导向之后，导向至裁剪装置41。在这里，连续进给辊36压接有从动辊，一边夹持废料部42一边进行搬送动作。

裁剪装置41具有将废料部42裁剪成规定尺寸的功能。裁剪后的废料部42在贮存于废料用料斗43之后，另外地进行废弃处理。

另外，上述各辊14、19、20、28、31、32等处于其辊表面与袋部2相对的位置关系，但是，由于在各辊14等的表面上形成接纳袋部2的凹部，故基本上，袋部2不压扁。另外，通过袋部2一边接纳于各辊14等的凹部中，一边进行运送动作，确实地进行间歇运送动作、连续运送动作。

接着，参照图7，对加热装置15和袋部成形装置16的结构进行说明。

加热装置15包括上部加热板15a及下部加热板15b。两个加热器板15a、15b以可通过在图中未示出的加热器进行加热的方式构成。两个加热板15a、15b按照夹持容器膜3的运送路径的方式设置，可分别于接近或离开容器膜3的方向移动。

另外，各加热板15a、15b在与容器膜3中的袋部2的成形预定部3a相对应的位置，包括多个突出部15c、15d。

间歇地运送的容器膜3在暂时停止中，伴随着两个加热板15a、15b的接近移动而通过突出部15c、15d夹持，由此局部地(点状地)受到加热，该受到加热的部分成为软化状态。另外，在本实施方式中，突出部15c、15d的与容器膜3的接触部比袋部2的平面形状小一圈。

袋部成形装置16包括作为第二模的下模61和作为第一模的上模71。下模61经由筒状的下模腔62固定于处于固定状态的支承台63上。另外，下模61在与袋部2的位置相对应的位置，包括多个插孔64。

在支承台63中形成有多个贯通孔，在该贯通孔中，经由轴承机构而插通有棒状的滑块65。滑块65通过在图中未示出的凸轮机构可上下移动。

在滑块65的上部上固定袋部成形模具66，该袋部成形模具66包括多个可插通于上述插通孔64且呈在上下方向上延伸的棒状的柱塞66a。柱塞66a的前端形状为与袋部2的内表面相对应的形状。袋部成形模具66伴随上述凸轮机构的驱动的滑块65的上下运动而进行上下运动。另外，下模61、袋部成形模66等可对应于生产的PTP片1的品种，适当地更换。

另外，在滑块65及袋部成形模具66各自的内部，形成有用于使冷却水(或温水)循环的循环路67。由此，能够抑制各柱塞66a的表面温度的偏差。

柱塞66a在袋部2的成形时，按照初始位置、中间停止位置、突出位置的顺序进行设置，最终返回到初始位置。另外，这样的柱塞66a的动作由后述的成形控制装置81进行控制。

初始位置为在袋部2的成形工序的开始时，设置柱塞66a的位置，设置于该位置的柱塞66a处于设置于插通孔64的下方，且设置于插通孔64外的状态。

中间停止位置为在袋部2的成形工序的中间阶段，设置柱塞66a的位置，设置于该位置的柱塞66a设置于插孔64的内部，处于在其与容器膜3之间形成规定的间隙的状态。

突出位置为在袋部2的成形工序的最终阶段，设置柱塞66a的位置，设置于该位置的柱塞66a的前端面处于从下模61突出与袋部2的深度相对应的量的状态。

另一方面，上模71经由板72固定于可上下移动的上板73上，可沿着相对于下模61接近或分离的方向移动。上模71在与下模61的插通孔64相对的位置包括气体供给孔74。

进而，在板72及上板73的内部，形成有与气体供给孔74连通的气体供给路径75，从例如由压缩机等构成的气体供给装置76，对该气体供给路径75供给规定的高压的气体(非活性气体，在本实施方式中为空气)。

另外，在本实施方式中，形成通过袋部成形装置16的一次的动作，同时成形与两个PTP片1相对应的共计20个袋部2的结构。即，形成相对容器膜3的膜宽度方向(Y方向)为5个，并且相对膜运送方向(X方向)为4个袋部2同时成形的结构。

在这里，对成形控制装置81进行说明。成形控制装置81用于进行关于加热装置15和袋部成形装置16的袋部2的成形的控制，由具有CPU、RAM等的计算机系统构成。

在成形控制装置81中，设定并存储与袋部成形装置16的柱塞66a的初始位置相关的信息、与柱塞66a的中间停止位置相关的信息、与柱塞66a的突出位置相关的信息等，根据这些信息，进行柱塞66a的动作控制。另外，关于柱塞66a的初始位置、中间停止位置和突出位置的信息对应于构成制造对象的PTP片1的袋部2的深度等而进行适当变更。

接着，详细地说明袋部检查装置21的结构。像图4～图6所示的那样，袋部检查装置21包括作为照射机构的照明装置50、作为摄像机构的摄像头51、以及控制它们的检查控制装置52。

照明装置50从袋部2的突出侧(图4下侧)，对容器膜3的规定范围照射规定的电磁波。照明装置50具有电磁波照射装置50a和覆盖该电磁波照射装置50a的扩散板50b，以可进行面发光的方式构成。本实施方式的照明装置50对容器膜3照射包含紫外光的电磁波。

摄像头51在从照明装置50照射的电磁波的波长区域具有灵敏度。摄像头51设置于容器膜3的袋部2开口侧(图4上侧)，按照其透镜的光轴OL沿与容器膜3的膜平坦部3b相正交的垂直方向(Z方向)的方式设置。

另外，与摄像头51的透镜对应地设置有带通滤波器51a。带通滤波器51a以仅仅紫外光进入透镜的方式设置。

通过设置带通滤光器51a，通过摄像头51，仅对从照明装置50照射的电磁波中的透过容器膜3的紫外光进行二维摄像。另外，像这样，通过摄像头51获取的透射图像数据为根据容器膜3中的紫外光的透射率的差异，在各像素(各坐标位置)中亮度不同的亮度图像数据。

特别是在本实施方式中，作为上述带通滤波器51a，采用比如仅使容器膜3的透射率大约为30±10％的波长253±20nm的紫外光通过的带通滤波器。其原因在于：无论透过容器膜3的电磁波的透过率过高还是过低，都具有袋部2的底部2a的薄壁部位和厚壁部位的光的透过率难以产生差的顾虑。

另外，本实施方式的摄像头51的摄像范围按照下述方式设定：一次性地对下述范围进行摄像，该范围包括与至少通过袋部成形装置16的一次的动作而成形于容器膜3上的两个PTP片1相对应的共计20个袋部2，即，相对容器膜3的膜宽度方向(Y方向)包括5个，并且相对膜运送方向(X方向)包括4个袋部2。

检查控制装置52由包括执行规定的运算处理的CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、存储各种程序、固定值数据等的ROM(Read Only Memory：只读存储器)、在执行各种运算处理时暂时存储各种数据的RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)以及它们的周边电路等的计算机构成。

而且，检查控制装置52通过CPU按照各种程序进行动作，作为后述的主控制部171、照明控制部172、摄像头控制部173、图像获取部174、图像处理部175、学习部176、检查执行部177等的各种功能部发挥功能。

但是，上述各种功能部是通过上述CPU、ROM、RAM等的各种硬件协作来实现的，不需要明确地区分以硬件或软件方式实现的功能，这些功能的一部分或全部也可以通过IC等的硬件电路来实现。

并且，在检查控制装置52中设置有由键盘、鼠标、触摸面板等构成的输入部185、液晶显示器等的具有显示画面的显示部186、能够存储各种数据、程序、运算结果等的存储部187、能够与外部收发各种数据的通信部188等。

在这里，对构成检查控制装置52的上述各种功能部进行详细说明。主控制部171为负责袋部检查装置21整体的控制的功能部，按照可与照明控制部172、摄像头控制部173等的其他的功能部收发各种信号的方式构成。

照明控制部172是驱动控制照明装置50的功能部，基于来自主控制部171的指令信号来控制照明时刻等。

摄像头控制部173是驱动控制摄像头51的功能部，基于来自主控制部171的指令信号来控制摄像时刻等。另外，上述照明和摄像的时刻由主控制部171根据来自设置于PTP包装机11中的在图中未示出的编码器的信号进行控制。

由此，针对袋部2的已成形的容器膜3的运送暂时停止的每个间隔，进行下述处理，在该处理中，从照明装置50对该容器膜3照射电磁波，并且通过摄像头51对透过该容器膜3的电磁波(紫外光)进行摄像。

然后，由摄像头51摄像并生成的透射图像数据在该摄像头51的内部转换为数字信号(图像信号)，然后以数字信号的形式传送至检查控制装置52(图像获取部174)。

图像获取部174是用于获取通过摄像头51进行摄像并获取的图像数据的功能部。

图像处理部175是对通过图像获取部174获取的图像数据进行规定的图像处理的功能部。例如，在后述的学习处理中，生成深度神经网络190(以下，简称为“神经网络190”。参照图8)的学习中使用的学习数据，即学习用浓淡花纹数据。另外，生成在进行后述的检查处理时使用的检查用浓淡花纹数据。此外，优选用于学习处理的学习用浓淡花纹数据的拍摄条件与用于检查处理的检查用浓淡花纹数据的拍摄条件尽可能一致。

学习部176是使用学习数据等进行神经网络190的学习，构建作为识别机构的AI(Artificial Intelligence：人工智能)模型200的功能部。

另外，本实施方式的AI模型200为像后述的那样，仅仅将没有成形不良的合格品的容器膜3的袋部2所相关的浓淡花纹数据作为学习数据(学习用浓淡花纹数据)，使神经网络190进行深度学习(deep learning)而构筑的生成模型，具有所谓的自动编码器(自动编码器)的结构。

在这里，参照图8对神经网络190的结构进行说明。图8为概念性地示出神经网络190的结构的示意图。如图8所示的那样，神经网络190具有卷积自动编码器(CAE：Convolutional Auto-Encoder)的构造，该卷积自动编码器具有作为编码部的编码部191和作为解码部的解码部192，该编码部191从输入的图像数据(浓淡花纹数据)GA提取特征量(潜在变量)TA，该解码部192根据该特征量TA来重构图像数据(浓淡花纹数据)GB。

尽管卷积自动编码器的结构是已知的，因此省略了详细描述，但是编码部191包括多个卷积层(Convolution Layer)193，并且在每个卷积层193中，通过使用多个滤波器(内核)194对输入数据执行卷积运算而获得的结果输出为下一层的输入数据。类似地，解码部192包括多个反卷积层(Deconvolution Layer)195，并且每个反卷积层195输出通过使用多个滤波器(内核)196对输入数据执行反卷积运算获得的结果作为下一层的输入数据。并且，在后述的学习处理中，对各滤波器194、196的权重(参数)进行更新。

检查执行部177为针对袋部2的成形状态进行检查的功能部。通过检查执行部177而执行的袋部检查的详细内容在后面描述。

存储部187由HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive：固态驱动器)等构成，用于存储检查所使用的各种设定信息、检查结果等。在本实施方式中，作为各种设定信息，设定存储比如PTP片1、袋部2和片剂5的形状和尺寸、用于划定检查范围(与一个PTP片1相对应的范围)的检查框的形状和尺寸以及与摄像头51的相对位置关系、用于划定袋部2的区域的袋框W的形状和尺寸以及与摄像头51(或检查框)的相对位置关系等。

此外，存储部187设置有用于存储AI模型200(神经网络190和通过学习获得的学习信息)的规定的存储区域。

通信部188例如包括基于有线LAN(Local Area Network：局域网)、无线LAN等通信标准的无线通信接口等，以可与外部收发各种数据的方式构成。例如，通信部188以可与后述的填充控制装置82之间收发信号的方式构成，按照可将检查结果等向填充控制装置82输出的方式构成。

接着，一边参照图9，一边对通过成形控制装置81的控制而执行的袋部成形工序进行说明。

在该袋部成形工序中，首先进行工序S101的中间停止位置配置工序。在中间停止位置配置工序，通过滑块65的移动，使袋部成形模具66向上方移动，由此，设置于初始位置的柱塞66a朝向上方移动。

然后，当柱塞66a到达已设定的中间停止位置时，滑块65的移动停止，柱塞66a处于配置于中间停止位置的状态。此时，柱塞66a的前端面处于从容器膜3离开规定距离的状态。该规定距离通常小于袋部2的深度。

接着，在工序S102的夹持工序中，通过使上模71朝向下方而移动，处于通过处于固定状态的下模61和上模71而夹持容器膜3的状态。此时，容器膜3中的位于构成袋部2的成形预定部3a(参照图7)的周围的环状部分处于通过两个模具61、71而夹持的状态。另外，可以同时进行中间停止位置配置工序及夹持工序，也可以在中间停止位置配置工序之前进行夹持工序。

在接着的工序S103的鼓出工序，从气体供给装置76，经由气体供给通路75向气体供给孔74供给气体，由此，相对容器膜3中的袋部2的成形预定部3a，从其表面侧(图7上侧)吹送压缩空气。通过气体的供给，成形预定部3a在袋部2的突出侧(图7上侧)的相反侧(图7下侧)鼓出，拉伸而变薄。

然后，成形预定部3a鼓出至成为通过柱塞66a的前端面支承的状态。在通过气体的供给而使成形预定部3a鼓出的情况下，鼓出后的成形预定部3a的壁厚整体上大致相同。

另外，对应于柱塞66a的中间停止位置，容器膜3的延伸量变化，成形预定部3a的壁厚也变化。在柱塞66a的中间停止位置较高的场合，由于容器膜3的延伸量较小，故成形预定部3a处于整体较厚的状态。

另一方面，在柱塞66a的中间停止位置较低的场合，由于容器膜3的延伸量较大，故成形预定部3a处于整体较薄的状态。

在接下来的工序S104的最终成形工序中，柱塞66a向上方移动，向突出位置配置。其结果是，成形预定部3a的鼓出方向反转，成形具有规定的深度的袋部2。于是，在本实施方式中，通过柱塞66a、气体供给装置76等，构成使容器膜3的一部分(成形预定部3a)延伸，成形袋部2的延伸机构(延伸成形机构)。

另外，在通过按压而使容器膜3变形的场合，由于成形预定部3a中的相当于底部2a的部位与柱塞66a接触而冷却，故相当于底部2a的部位几乎不延伸。于是，如果通过使中间停止位置较高，成形预定部3a处于整体上较厚的状态，则由于在柱塞66a的按压时，相当于底部2a的部位维持在较厚的状态，故其结果是，成形的袋部2的侧部2b较薄。

另一方面，如果通过使中间停止位置较低，成形预定部3a处于整体上较薄的状态，则由于在柱塞66a的按压时，相当于底部2a的部位以较薄的状态维持，故其结果是，成形的袋部2的侧部2b较厚。

通过像这样，调节柱塞66a的中间停止位置，调节成形预定部3a的壁厚，可调节最终成形的袋部2的底部2a和侧部2b的各自的壁厚的平衡。

在最终成形工序之后，将柱塞66a设置于初始位置，并且解除两模61、71对容器膜3的夹持，由此袋部成形工序结束。

接着，对填充控制装置82进行说明。填充控制装置82用于进行与片剂填充装置22的片剂5的填充相关的控制，由具有CPU、RAM等的计算机系统构成。填充控制装置82构成本实施方式中的填充控制机构。

特别是，本实施方式的填充控制装置82按照下述方式构成：可根据袋部检查装置21的检查结果，切换控制是否将药片5填充于规定的袋部2中。

具体来说，填充控制装置82从袋部检查装置21输入关于规定的PTP片1(10个袋部2的成型状态)的检查结果，在该检查结果为合格品判断结果的场合，按照相对该PTP片1中包括的全部10个袋部2填充片剂5的方式控制片剂填充装置22。

另一方面，在关于规定的PTP片1的检查结果为不良判定结果的场合，按照不向该PTP片1中包括的全部10个袋部2中填充片剂5的方式控制片剂填充装置22。同时，对不合格品片排出机构40输出不合格品信号。其结果是，通过不合格品排出机构40，排出涉及不合格品信号的PTP片1(不合格品片)。

接着，参照图10的流程图，对通过袋部检查装置21进行的神经网络190的学习处理进行说明。

首先，作业者准备合格品的容器膜3(与多个成形有合格品的袋部2的多个PTP片1相对应的容器膜3)。另外，作为在此准备的容器膜3，最好具有与构成检查对象的容器膜3相同形状的袋部2。但是，不需要容器膜3的厚度、材质、袋部2的大小、配置布局等的相同性，在通用性的方面，最好是基于多样的种类的学习数据来进行学习。

接着，作业者在袋部检查装置21的规定的检查位置，首先设置预先准备的合格品的容器膜3(成形有合格品的袋部2的容器膜3)，在此基础上，使主控制部171执行规定的学习程序。

当基于预定的学习程序的执行而开始学习处理时，主控制部171首先在工序S201中进行用于进行神经网络190的学习的前处理。

具体而言，基于来自主控制部171的指令，首先照明控制部172使照明装置50点亮。接着，根据来自主控制部171的指令，摄像头控制部173驱动摄像头51，对容器膜3的规定范围进行摄像。由此，获取容器膜3的规定范围的图像数据。在这里，通过摄像头51获取的图像数据在通过图像获取部174获取后，在图像处理部175中实施规定的图像处理(例如阴影校正、倾斜校正等)，然后存储于存储部187中。

另外，上述一系列的处理一边移动容器膜3上的摄像范围，一边反复进行，直到作为学习数据而获得必要的数量的袋部2的图像数据(浓淡花纹数据)。

如果在工序S201获得学习所需要的数量的袋部2的图像数据(浓淡花纹数据)，则在接下来的工序S202，根据来自主控制部171的指令，学习部176准备未学习的神经网络190。例如，读取预先存储在存储部187等中的神经网络190。或者，基于存储于存储部187等的网络结构信息(例如神经网络的层数或各层的节点数等)来构建神经网络190。

在工序S203中，获取作为学习数据的学习用浓淡花纹数据。具体来说，根据来自主控制部171的指令，图像处理部175以在工序S201中存储于存储部187中的图像数据为基础，从该图像数据中包括的多个袋部2中提取一个袋部2，将相当于在该袋部2的底部2a产生的浓淡花纹(浓淡分布像)的浓淡花纹数据作为一个学习用浓淡花纹数据而获得。然后，将该学习用浓淡花纹数据向学习部176输出。即，仅仅将没有成形不良的合格品的容器膜3的袋部2的浓淡花纹数据用作学习数据(学习用浓淡花纹数据)。

在工序S204中，获取重构浓淡花纹数据。具体而言，基于来自主控制部171的指令，学习部176将在工序S203中获取的学习用浓淡花纹数据作为输入数据提供给神经网络190的输入层，由此获取从神经网络190的输出层输出的重构数据，即浓淡花纹数据作为重构浓淡花纹数据。

在接下来的工序S205中，学习部176将在工序S203中获取的学习用浓淡花纹数据与在工序S204中由神经网络190输出的重构浓淡花纹数据进行比较，判定其误差是否足够小(是否为规定的阈值以下)。

在这里，在该误差足够小的情况下，将神经网络190及其学习信息(后述的更新后的参数等)作为AI模型200存储于存储部187中，并结束本学习处理。

另一方面，在该误差不充分小的情况下，在工序S206中进行网络更新处理(神经网络190的学习)之后，再次返回到工序S203，重复上述一系列的处理。

具体而言，在工序S206的网络更新处理中，例如，使用误差反向传播法(Backpropagation)等公知的学习算法，将神经网络190中的上述各滤波器194、196的权重(参数)更新为更适当的权重，以使表示学习用浓淡花纹数据与重构浓淡花纹数据的差分的损失函数尽可能小。另外，作为损失函数，例如，能够利用BCE(Binary Cross-entropy，二元交叉熵)等。

通过多次重复这些处理，在神经网络190中，学习用浓淡花纹数据与重构浓淡花纹数据的误差尽量变小，输出更准确的重构浓淡花纹数据。

接着，参照图11的流程图，对通过袋部检查装置21进行的袋部检查的流程进行说明。

另外，图11所示的袋部检查的检查处理为针对与作为产品的一个PTP片1而冲裁成矩形片状的范围相对应的各检查范围，分别进行的处理。即，在容器膜3的运送暂时停止的每个间隔，针对两个检查范围，分别进行图11所示的袋部检查。以下，进行详细说明。

如果通过袋部成形装置16，袋部2的已成形的容器膜3的规定范围在袋部检查装置21中暂时停止，则检查控制装置52使主控制部171执行规定的检查程序。

如果根据规定的检查程序的执行，开始检查处理，则首先针对容器膜3的规定范围，执行从照明装置50照射电磁波(紫外光)的照射处理(照射工序)，并且执行摄像头51的摄像处理(摄像工序)。

具体而言，基于来自主控制部171的指令，照明控制部172使照明装置50点亮，摄像头控制部173驱动摄像头51。由此，对容器膜3上的规定的检查范围进行摄像，获得包括多个袋部2的透射图像数据。然后，该透射图像数据通过图像获取部174来获取。

如果将容器膜3的透射图像数据导入图像获取部174中，则检查控制装置52首先进行检查图像获取处理(工序S301)。

具体来说，根据来自主控制部171的指令，图像处理部175根据图像获取部174中所获取的容器膜3的透射图像数据，采用上述检查框，作为检查图像而获取与一个PTP片1相对应的检查范围(包括10个袋部2的范围)的图像数据，将其存储于存储部187中。

另外，在本实施方式中，容器膜3上的与各PTP片1相对应的范围停止的位置每次相对摄像头51的摄像范围为一定，上述检查框的设定位置通过与摄像头51的相对位置关系而预先确定。因此，在本实施方式中，上述检查框的设定位置不会每次根据图像数据进行位置调整，但不限于此，也可按照考虑位置偏移的产生等，基于从图像数据得到的信息来适当调整上述检查框的设定位置的方式构成。

另外，也可形成对检查图像进行各种加工处理的方案。例如，从照明装置50对摄像范围整体均匀地照射电磁波在技术上存在极限，因此也可以为进行对因位置的不同而产生的电磁波强度(亮度)的偏差进行校正的阴影校正的方案。

当获取检查图像时，检查控制装置52在接下来的工序S302中执行遮蔽处理。

具体来说，根据来自主控制部171的指令，图像处理部175对应于通过工序S301获得的检查图像上的10个袋部2的位置，分别设定袋框W(参照图12)，并且对通过该袋框W确定的袋区域以外的区域，即与膜平坦部3b相对应的区域，进行设置光罩M的处理。

另外，在本实施方式中，袋框W的设定位置根据与上述检查框的相对位置关系预先确定。因此，在本实施方式中，并不是每次根据检查图像对袋框W的设定位置进行位置调整，但不限于此，也可以为考虑位置偏移的产生等，基于从检查图像得到的信息来适当地调整兜框W的设定位置的方案。

接着，检查控制装置52在工序S303，将全部袋部2的袋合格品标志的值设定为“0”。

另外，“袋合格品标志”用于表示对应的袋部2的好坏判断结果，设定于存储部187的规定区域。另外，在规定的袋部2判定为合格品的场合，对应于此的袋合格品标志的值设定“1”。

在接下来的工序S304中，检查控制装置52对在存储部187中设定的袋编号计数器的值C设定作为初始值的“1”。

另外，“袋编号”为一个检查范围内的10个袋部2分别对应而设定的连续编号，可通过袋部编号计数器的值C(以下，简称为“袋编号C”)指定袋部2的位置。

接着，检查控制装置52在工序S305，判定袋编号C是否为每个检查范围(每个一个PTP片1)的袋数N(在本实施方式中，为“10”)以下。

在此，在判定为“是”的场合，转到工序S306。在工序S306，根据来自主控制部171的指令，检查执行部177执行提取当前的袋编号C的袋部2的浓淡花纹数据的浓淡花纹提取处理(浓淡花纹提取工序)。通过执行该处理的功能，主要构成本实施方式中的浓淡花纹提取机构。

具体来说，将通过工序S302进行遮蔽处理的检查图像(遮蔽图像数据)中的与当前的袋部编号C(比如，C＝1)相对应的袋部2的袋框W内的浓淡花纹，作为与在该袋部2的底部2a上产生的浓淡花纹K(参照图12的浓淡花纹K1和图14的浓淡花纹K2等)相对应的浓淡花纹数据来提取。

另外，图12为表示在没有成形不合格的袋部2的底部2a上产生的浓淡花纹K1的图，图13为表示沿着图12所示的浓淡花纹K1的A—A线的各像素的亮度值的曲线图。

此外，图14为表示在具有成形不良的袋部2的底部2a上产生的浓淡花纹K2的图，图15为表示沿着图14所示的浓淡花纹K2的B—B线的各像素的亮度值的曲线图。

即，浓淡花纹(浓淡花纹数据)K为针对每个各像素而具有亮度信息(比如0～255的256灰度中的任意的值)的二维图像信息，对应于根据袋部2的底部2a等的各位置(坐标位置)的壁厚的差异(壁厚分布)与透过其中的电磁波的透过率等的关系，表示在袋部2的底部2a等中产生的浓淡的二维分布的像(透过电磁波的强度分布像)。

还有，在本实施方式中，由于袋框W相对应于袋部2的开口周缘部(侧部2b和膜平坦部3b的连接部)设定，故在通过该工序S306获得的浓淡花纹K不仅包括袋部2的底部2a，还包括袋部2的侧部2b、以及底部2a和侧部2b相交的袋部2的角部2c的浓淡花纹。

还有，关于浓淡花纹K中的与底部2a相对应的范围，能够得到具有大致与底部2a的壁厚分布相对应的浓淡分布(亮度分布)的浓淡花纹。另一方面，关于与侧部2b、角部2c相对应的范围，其亮度信息不是与沿着侧部2b等的壁厚方向(X方向、Y方向)透过的电磁波对应的信息，而是与沿着其成形时延伸方向(Z方向)透过的电磁波对应的信息，因此与侧部2b等的壁厚的关系较薄。

在接下来的工序S307中，检查执行部177执行重构处理(重构数据获取工序)。通过执行该处理的功能，主要构成本实施方式中的重构数据获取机构。

具体而言，检查执行部177将在工序S306中提取的袋编号C(比如，C＝1)的袋部2的底部2a相关的浓淡花纹数据K输入AI模型200的输入层。然后，作为上述袋编号C(比如，C＝1)的袋部2的底部2a的重构浓淡花纹数据KS，获取通过AI模型200而重构并从输出层输出的重构数据，即浓淡花纹数据。

在这里，AI模型200不仅在输入图12所示的没有成形不良的袋部2的底部2a相关的浓淡花纹数据K1的场合，而且在输入图14所示的具有成形不良的袋部2的底部2a相关的浓淡花纹数据K2的场合，通过像上述那样进行学习，作为重构浓淡花纹数据KS，输出图16的(a)所示的没有成形不良的袋部2的底部2a相关的浓淡花纹数据。

在接下来的工序S308中，检查执行部177执行比较处理(比较工序)。通过执行该处理的功能，主要构成本实施方式中的比较机构。

具体而言，检查执行部177首先将在工序S306中提取的浓淡花纹数据K与在工序S307中获取的重构浓淡花纹数据KS进行比较，计算两数据的各像素的亮度的差分。接着，将该差分不在预先确定的容许范围内的像素确定为不良像素Px，并计算该不良像素Px的总数(不良面积)。图16的(b)为示意性地表示在比较处理中产生了不良像素Px的部位的图。

然后，在工序S309中，检查执行部分177确定在工序S308中计算的缺陷像素Px的数量是否等于或小于预先设置的确定标准Po。即，通过判定不良像素Px的数量是否在容许范围内，进行关于该袋部2的成形状态的好坏判定。通过执行该工序S309的好坏判定处理(好坏判定工序)的功能，构成本实施方式中的好坏判断机构。

不限于此，在此，例如，也可以形成通过判定不良像素Px的连结成分中的最大面积的连结成分是否处于容许范围内的方法、判定不良像素Px的连结成分的偏差程度(分布状况)的方法等的其他方法而进行好坏判断的方案。当然，也可以为其它方案，即，与其大小无关，只要存在一处不良像素Px，就判定为不合格品。

当在工序S309中确定缺陷像素Px的数量等于或小于确定标准Po时，处理进行到工序S310。另一方面，在这里，在判定为“否”的场合，视为与当前的袋编号C相对应的袋部2为不合格品，直接转到工序S311。

在工序S310，检查执行部177将与当前的袋编号C相对应的袋部2视为合格品，将与该袋部编号C相对应的袋部合格品标志的值设定为“1”，转到工序S311。

然后，检查控制装置52在工序S311中对当前的袋编号C加上“1”之后，返回到工序S305。

在这里，在新设定的袋编号C仍为袋数N(在本实施方式中为“10”)以下的情况下，再次转到工序S306，反复执行上述一系列的处理。

另一方面，在判定新设定的袋编号C超过袋数N的场合，视为关于全部的袋部2的好坏判断处理结束，转移到工序S312。

在工序S312，检查控制装置52判定检查范围内的全部袋部2的袋合格品标志的值是否为“1”。由此，判定对应于该检查范围的PTP片1是合格品，还是不合格品。

在这里，在判定为“是”的场合，即在检查范围内的全部的袋部2为“合格品”，判定为“不合格品”的袋部2一个也不存在的场合，在工序S313，将与该检查范围相对应的PTP片1判定为“合格品”，结束本检查处理。

另一方面，在于工序S312判定为“否”的场合，即在于检查范围内，判定为“不合格品”的袋部2即使存在一个的场合，在工序S314，将与该检查范围相对应的PTP片1判定为“不合格品”，结束本检查处理。

另外，在工序S313的合格品判定处理、以及工序S314的不合格品判定处理中，检查控制装置52将与对应于该检查范围的PTP片1相关的检查结果存储于存储部187中，并且将其输出给填充控制装置82。

像以上详述的那样，按照本实施方式，形成下述的方案，其中，在袋部2的已成形的容器膜3的运送暂时停止的每个间隔，从照明装置50对该容器膜3照射电磁波，并且通过摄像头51对透过该容器膜3的电磁波(紫外光)进行摄像，根据已获取的透过图像数据，提取产生于袋部2的底部2a的浓淡花纹(浓淡花纹数据)K，以此为基础，进行关于袋部2的成形状态的好坏判断。

通过该方案，当然可进行与袋部2的底部2a的成形状态(壁厚分布状态)相关的好坏判断，还可进行与袋部2的侧部2b、角部2c的成形状态(壁厚分布状态)相关的好坏判断，可更好地检测袋部2的侧部2b等的壁厚分布的偏差的有无等、袋部2的侧部2b等的成形不良(壁厚不良)。

特别是在本实施方式中，形成采用通过学习神经网络190而构建的AI模型200，进行关于袋部2的侧部2b等的成形状态的检查的结构。

具体来说，形成下述的结构，其中，将对袋部2的底部2a进行摄像得到的浓淡花纹数据K与通过AI模型200重构该浓淡花纹数据K得到的重构浓淡花纹数据KS进行比较，进行好坏判断。

由此，即使在过去难以检测的微小的成形不良、底部2a的形状、壁厚分布复杂的袋部2等的情况下，仍可进行检查。作为其结果，能够实现检查精度的进一步提高。

另外，在本实施方式中，由于比较对袋部2进行摄像得到的浓淡花纹数据K与根据该浓淡花纹数据K进行重构得到的重构浓淡花纹数据KS，故在进行比较的两个浓淡花纹数据中，没有基于作为检查对象物的容器膜3侧的摄像条件(比如容器膜3的设置位置、设置角度、挠曲等)、袋部检查装置21侧的摄像条件(比如照明装置50的照明状态、摄像头51的视角等)的差异的影响，可更加正确地检测更加微小的成形不良。

还有，在本实施方式中，由于可通过对袋部2的底部2a进行摄像的一次摄像把握侧部2b整周的成形状态，故可谋求检查的高速化，进而谋求泡罩包装的生产性的提高。

还有，在本实施方式中，针对具有透光性的容器膜，采用容器膜3的透射率大约为30±10％的波长253±20nm的紫外光作为电磁波，进行检查。由于紫外光与可见光相比透射率低，难以透射具有透光性的容器膜3，故可更加适当地进行关于袋部2的成形状态的检查。另外，袋部2的底部2a的薄壁部位和厚壁部位的光的透射率容易产生差，可更加适当地进行检查。

另外，并不限定于上述实施方式的记载内容，例如，也可以如下那样实施。当然，以下未列举的其他应用例子、变更例子当然也是可能的。

(a)成为检查对象的泡罩包装的结构不限于上述实施方式。比如，在上述实施方式中，作为泡罩包装，列举有接纳药片5等的内容物的PTP片1。

并不限于此，例如，可将从容器膜剥离罩面膜而取出内容物的剥离开式的泡罩包装(收纳食品等的袋等)、收纳电子器件等的内容物并搬送的泡罩包装(载带等)、在容器膜上未安装罩面膜而组装衬纸等的类型的泡罩包装等的各种泡罩包装作为检查对象。

(b)容器膜中的袋部的形状、大小、深度、个数、排列等的袋部的结构不限于上述实施方式，可对应于内容物的种类、形状、用途等来适当选择。比如，袋部2的底部2a也可在俯视时为大致三角形形状、大致椭圆形形状、大致四边形形状、大致菱形形状等。

更具体而言，例如，也可以将如图17的(a)、图17的(b)所示的泡罩包装500作为检查对象。泡罩包装500具有凹槽部501。袋部501由俯视时为矩形形状的底部501a和与该底部501a的周围连接的矩形框状的侧部501b构成。在袋部501的底部501a形成有朝向袋内侧鼓出的多个鼓出肋501c。

对于这样的袋部501，按照上述实施方式的检查工序，提取在底部501a产生的浓淡图像(工序S306)，在进行了重构处理(工序S307)以及比较处理(工序S308)的情况下，得到与厚壁区域(鼓出肋501c)相对应的低亮度区域、与薄壁区域(底部501a普通部)相对应的高亮度区域等，能够进行与袋部501的成形状态相关的好坏判定。

(c)容器膜、覆盖膜的材质、层结构等并不限定于上述实施方式。比如在上述实施方式中，容器膜3由PP、PVC等的无色透明的热塑性树脂材料形成，具有透光性。

并不限于此，比如容器膜3当然可为无色半透明的树脂材料、有色透明或有色半透明的树脂材料，也可为通过不透明材料(不透明树脂材料、金属材料等)形成的结构。作为金属材料，例如，可列举铝层压膜等以铝为主材料的材料等作为一个例子。

另外，关于由不透明材料形成的容器膜3，像后述的那样，可通过从照明装置50照射比如X射线等的可透过不透明材料的电磁波，由此进行检查。

(d)袋部的成形方法不限于上述实施方式。比如，在上述实施方式中，形成通过柱塞辅助压空成形法来成形袋部2的方案。

可代替此方式，而采用比如真空成形法、压空成形法、柱塞成形法等的使平坦的容器膜3的一部分(成形预定部3a)部分地加热软化而进行延伸加工的公知的各种成形方法。

但是，在容器膜为铝层压膜的情况下，存在因加热而在粘接层间产生剥离从而在成形时破裂的可能性，因此，事先不进行加热的冷成形(冷成形)是适合的。即使在这样的场合，由于在袋成形时，比如夹持部分附近等容易拉伸，容器膜不一定均匀地延伸，故具有袋部的各部分的壁厚产生偏差的问题。

(e)照射机构以及摄像机构的结构并不限定于上述实施方式。比如，在上述实施方式中，形成照明装置50设置于袋部2的突出侧，摄像头51设置于袋部2的开口侧的结构，但是，也可形成两者的位置关系相反的结构。

另外，在上述实施方式中，照明装置50按照照射包含紫外光的电磁波的方式构成，但是，也可对应于容器膜3的材质、颜色等，适当变更从照明装置50照射的电磁波的波长。当然，也可形成在此省略带通滤波器51a，从照明装置50照射，透过容器膜3的电磁波直接入射于摄像头51的结构。

比如，在容器膜3通过由铝等构成的不透明材料构成的场合，也可从照明装置50照射X射线。另外，在容器膜3由带有颜色的半透明材料构成的场合，也可从照明装置50照射白色光等的可见光。

(f)在上述实施方式中，形成容器膜3的透射率大约为30±10％的波长253±20nm的紫外光用于检查的方案，但是，也可形成采用与此不同的波长的电磁波进行检查的方案。

但是，由于无论透过容器膜3的电磁波的透过率过高或过低，都有袋部2的底部2a的薄壁部位和厚壁部位的光的透过率难以产生差的问题，故优选采用容器膜3的透过率在15％～60％范围内的波长的电磁波，更优选的是，容器膜的透过率在20％～50％范围内的波长的电磁波。

(g)作为识别机构的AI模型200(神经网络190)的结构及其学习方法不限于上述实施方式。

(g-1)在上述实施方式中，虽然没有特别提及，但是也可为在进行神经网络190的学习处理、袋部检查处理中的重构处理等时，根据需要对各种数据进行标准化等的处理的方案。

(g-2)神经网络190的结构不限于图8所示的结构，例如，也可以设为在卷积层193之后设置池化层的结构。当然，也可以采用神经网络190的层数、各层的节点数、各节点的连接结构等不同的结构。

(g-3)在上述实施方式中，AI模型200(神经网络190)为具有卷积自动编码器(CAE)的结构的生成模型，但不限于此，例如，也可以为变分自动编码器(VAE:VariationalAutoencoder)等具有不同类型的自动编码器的结构的生成模型。

(g-4)在上述实施方式中，按照通过误差反向传播法来学习神经网络190的方式构成，但不限于此，也可以使用其他各种学习算法来进行学习的方式构成。

(g-5)神经网络190也可以由所谓的AI芯片等AI处理专用电路构成。在该情况下，也可以仅将参数等学习信息存储于存储部187中，AI处理专用电路将其读出并设定于神经网络190，由此构成AI模型200。

(g-6)在上述实施方式中，按照包括学习部176，在检查控制装置52内进行神经网络190的学习的方式构成，但不限于此，至少将AI模型200(学习完毕的神经网络190)存储于存储部187即可，也可以省略了学习部176的方式构成。因此，也可以在检查控制装置52的外部进行神经网络190的学习，并将其存储于存储部187的方式构成。

(h)在上述实施方式中，形成在进行至片剂5等的内容物的填充的PTP包装机(泡罩包装机)11的内部，设置袋部检查装置21的结构。不限于此，比如在分别进行容器膜3的制造与内容物的包装的生产线等中，也可形成在容器膜3的制造装置中包括袋部检查装置21的结构。另外，还可形成下述的结构，该结构包括与容器膜3的制造装置相独立地离线地对袋部2的已成形的容器膜3进行检查的检查装置。

标号的说明：

标号1表示PTP片；标号2表示袋部；标号2a表示底部；标号2b表示侧部；标号2c表示角部；标号3表示容器膜；标号4表示罩面膜；标号5表示片剂；标号11表示PTP包装机；标号15表示加热装置；标号16表示袋部成形装置；标号21表示袋部检查装置；标号50表示照明装置；标号51表示摄像头；标号52表示检查控制装置；标号176表示学习部；标号177表示检查执行部；标号190表示神经网络；标号200表示AI模型；标号K(K1、K2)表示浓淡花纹。

Claims (6)

1.一种检查装置，该检查装置用于检查泡罩包装的袋部的成形状态，其特征在于，该检查装置包括：

照射机构，该照射机构能对成形有上述袋部的容器膜照射规定的电磁波；

摄像机构，该摄像机构经由上述容器膜，设置于与上述照射机构相反的一侧，能对至少透过上述袋部的底部的上述电磁波进行摄像，获得图像数据；

浓淡花纹提取机构，该浓淡花纹提取机构能根据通过上述摄像机构获得的图像数据，提取相当于通过上述电磁波的照射而在上述袋部的底部产生的浓淡花纹的浓淡花纹数据；

识别机构，该识别机构针对神经网络，仅将没有成形不良的上述袋部所相关的浓淡花纹数据作为学习数据进行学习而生成，上述神经网络具有从已输入的浓淡花纹数据中提取特征量的编码部和根据该特征量来重构浓淡花纹数据的解码部；

重构数据获取机构，该重构数据获取机构能获取重构浓淡花纹数据，该重构浓淡花纹数据是将通过上述浓淡花纹提取机构提取的浓淡花纹数据向上述识别机构输入而重构后的浓淡花纹数据；

比较机构，该比较机构能将通过上述浓淡花纹提取机构提取的浓淡花纹数据与通过上述重构数据获取机构获取的重构浓淡花纹数据进行比较；以及

好坏判断机构，该好坏判断机构能根据上述比较机构的比较结果，至少进行涉及上述袋部的侧部的成形状态的好坏判断。

2.根据权利要求1所述的检查装置，其特征在于，上述容器膜由具有透光性的树脂膜材料构成；

上述照射机构以能照射作为上述电磁波的紫外光的方式构成。

3.根据权利要求1或2所述的检查装置，其特征在于，上述电磁波包括上述容器膜的透射率在15％～60％范围内的波长的电磁波。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的检查装置，其特征在于，上述袋部热成形于平坦的上述容器膜上。

5.一种泡罩包装机，其特征在于，该泡罩包装机包括权利要求1～4中任一项所述的检查装置。

6.一种泡罩包装的制造方法，在该泡罩包装中，在成形于容器膜的袋部中收纳规定的内容物，以封闭该袋部的方式安装罩面膜，其特征在于，该泡罩包装的制造方法包括：

袋部成形工序，在该袋部成形工序中，相对呈带状运送的上述容器膜成形上述袋部；

填充工序，在该填充工序中，将上述内容物填充于上述袋部中；

安装工序，在该安装工序中，在上述内容物填充于上述袋部中的上述容器膜上，按照封闭上述袋部的方式安装带状的上述罩面膜；

切分工序，在该切分工序中，从在上述容器膜上安装有上述罩面膜的带状体切分上述泡罩包装；以及

检查工序，在该检查工序中，检查上述泡罩包装的袋部的成形状态；

在上述检查工序中，包括：

照射工序，在该照射工序中，对成形有上述袋部的容器膜，照射规定的电磁波；

摄像工序，在该摄像工序中，对至少透过上述袋部的底部的上述电磁波进行摄像，获得图像数据；

浓淡花纹提取工序，在该浓淡花纹提取工序中，根据在上述摄像工序中获得的图像数据，提取相当于通过上述电磁波的照射而在上述袋部的底部产生的浓淡花纹的浓淡花纹数据；

重构数据获取工序，在该重构数据获取工序中，向识别机构输入在上述浓淡花纹提取工序中提取的浓淡花纹数据来获取作为重构后的浓淡花纹数据的重构浓淡花纹数据，上述识别机构是针对具有从输入的浓淡花纹数据中提取特征量的编码部和从该特征量重构浓淡花纹数据的解码部的神经网络，仅将没有成形不良的上述袋部所相关的浓淡花纹数据作为学习数据进行学习而生成的；

比较工序，在该比较工序中，将在上述浓淡花纹提取工序中提取的浓淡花纹数据与在上述重构数据获取工序中获取的重构浓淡花纹数据进行比较；以及

好坏判定工序，在该好坏判定工序中，根据上述比较工序中的比较结果，进行至少涉及上述袋部的侧部的成形状态的好坏判定。

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