JP2020012808A - 人工知能による皮革の検出方法及び皮革検出設備、並びに皮革製品の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人工知能による皮革の検出方法及び皮革検出設備、並びに皮革製品の製造方法を提供する。【解決手段】本発明の人工知能による皮革の検出方法及び皮革検出設備、並びに皮革製品の製造方法は、まず、皮革検出設備により皮革原料の皮革データが取得される。次に、皮革データが人工知能モジュールに入力されて皮革原料の欠陥領域及び非欠陥領域の演算及び判断が行われる。そして、皮革製品の製造方法に運用される非欠陥領域に皮革原料の領域データが構築され、領域データにより複数の保留領域が定義される。こうして、皮革原料が切断されて製造される各保留領域に対応する皮革ユニットとなる。【選択図】図１

Description

本発明は、皮革の分野に関し、更に詳しくは、人工知能による皮革の検出方法及び皮革検出設備、並びに皮革製品の製造方法に関する。

皮革は服飾、バッグ、鞄、装飾品等の様々な民生品に利用されており、どれも日常的に使用する物品である。また、天然皮革（本革とも呼ばれる）は良好な手触りと耐久性を併せ持ち、高価な高級品には特に天然皮革が主要な材料として使用されている。

そして、天然皮革は天然の環境や製造過程等において、例えば、動物が怪我をしている、黴が繁殖している、病虫害、破裂、運送中の擦過等により皮革の表面や内部組織が損傷していたり、欠陥があることがある。皮革製品の製造前に前述の欠陥を事前に検出するために、従来は多くの場合原料状態の皮革を先に人力で目視により、または手で詳細に検査し、その後に皮革の表面に発見された前述の欠陥部位を標示し、製造する製品の需要に応じて完成した皮革を切断して分類するために後続の製造に使用可能な皮革ユニットを標示している。

しかしながら、前述の人力による目視や手で検査する方式では時間がかかるほか、十分に経験を有する検査員でなければ欠陥を判断できず、検査員の訓練や養成も困難で時間がかかる。その判断は主観的な目視や手の感覚によるものであるため、個人的な情緒や、環境、時間的空間的な要因等を受けやすく、統一感のある汎用の品質基準を構築することは難しかった。

そこで、本発明者は上記の欠点が改善可能と考え、鋭意検討を重ねた結果、合理的設計で上記の課題を効果的に改善する本発明の提案に到った。

かかる従来の実情に鑑みて、本発明は、人工知能による皮革の検出方法及び皮革検出設備、並びに皮革製品の製造方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の人工知能による皮革の検出方法は、まず、皮革原料の皮革データが取得され、その後に前記皮革データが人工知能モジュールに入力されて前記皮革原料の欠陥領域及び非欠陥領域が判定される工程を含む。

好ましくは、まず、前記皮革原料の異なる部位にある局部皮革データが取得され、その後に全ての前記局部皮革データが前記皮革原料の完全な皮革データとして統合される。

好ましくは、前記皮革原料の領域データが構築され、前記領域データは前記非欠陥領域に少なくとも１つの保留領域を定義するために用いられる。

好ましくは、前記皮革原料に向けて投射される光線の照明特性は、前記皮革原料の材質特性に対応するように調整される。

好ましくは、前記人工知能モジュールはディープラーニングモデルを含む。

また、本発明に係る皮革検出設備は、皮革検出プラットフォーム及び皮革データ収集装置を備える。前記皮革検出プラットフォームには皮革原料が設けられ、前記皮革データ収集装置は前記皮革検出プラットフォームに設置される。前記皮革データ収集装置により前記皮革原料が検出されて対応するデジタル皮革データが取得される。

好ましくは、前記皮革データ収集装置は、前記皮革原料を検出するための少なくとも１つの検出部材を備える。

好ましくは、前記少なくとも１つの検出部材は反射または透過方式により前記皮革原料の検出を行う。

好ましくは、前記皮革データ収集装置は複数の検出部材を備える。各前記検出部材は前記皮革検出プラットフォームの前記皮革原料に対応する位置に平均的に分布されるように設置され、前記皮革原料の異なる位置にある局部皮革データを取得するために用いられる。

好ましくは、各前記検出部材により取得された局部皮革データは、画像処理モジュールにより前記皮革原料の皮革データとして統合される。

好ましくは、前記デジタル皮革データは、人工知能モジュールにより前記皮革原料の特性状態の演算及び判断が行われる。

好ましくは、前記皮革検出プラットフォームには前記皮革データ収集装置により取得された皮革データを表示させるための表示部材が設置される。

好ましくは、前記皮革検出プラットフォームには、前記皮革データ収集装置を作動または停止させるための制御装置が設置される。

このように、本発明によれば、皮革の検査時間が大幅に減少し、統一感がある汎用な皮革品質の検査規範が構築され、同時に皮革製品の製造工程の自動化が実現し、全体的な製造効率が高まる。

本発明の好ましい実施形態の構成図である。 本発明の好ましい実施形態の構成図であり、皮革データ収集装置を主に示す図である。 本発明の好ましい実施形態の概略図であり、皮革検出プラットフォームを主に示す図である。 図３と同様であり、皮革原料が皮革検出プラットフォームに設置されている図を主に示す図である。 本発明の好ましい実施形態の概略図であり、皮革原料の欠陥領域を主に示す図である。 本発明の好ましい実施形態の概略図であり、皮革原料の非欠陥領域が組版された後の状態を主に示す図である。 本発明の好ましい実施形態の概略図であり、皮革原料が裁断された後の状態を主に示す図である。 本発明の好ましい実施形態の概略図であり、皮革データ収集装置の他の実施形態を主に示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明は以下の例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、任意に変更可能であることは言うまでもない。なお、本発明の人工知能による皮革の検出方法及び皮革製品の製造方法は、各種異なるタイプまたは表面処理された天然皮革や合成皮革の検出に広く応用可能である。本分野の技術者ならば、本実施方式において人工知能に関する操作の説明用語及び操作工程は全て特定の演算モデルや技術分野に制限されず、或いは操作順序の上位の説明に属することが理解できる。また、数量用語の「１」は１つ以上の複数の部材の数量を含む。

以下、図１〜５を参照しながら、本発明の人工知能による皮革の検出方法をさらに詳しく説明する。主に以下の工程を含む。
（１：データ収集）
皮革原料１０が皮革検出プラットフォーム１２及び皮革データ収集装置１４を含む皮革検出設備に設置され、その後に皮革検出プラットフォーム１２に設置される皮革データ収集装置１４により皮革原料１０の皮革データが取得される。

好ましい本実施形態に係る皮革原料１０は天然牛皮を例とするが、当然ながら、他の種類の皮革に応用されてもよい。好ましい本実施形態に係る皮革データ収集装置１４は皮革原料１０の表面画像をキャプチャする光学式検出部材を備えるものを例とし、皮革データ収集装置１４は皮革原料１０の表面を撮影して皮革の表面のデジタル画像を取得して皮革データを形成させ、皮革原料１０の辺縁及び表面の状態を判断させる。

図２及び図３に示されるように、皮革データ収集装置１４はアレイ状に平均的に分布されるように皮革原料１０の上方に配設される複数の検出部材１６を備える。各検出部材１６は皮革原料１０の異なる位置にある局部皮革データをそれぞれ取得させる。皮革データ収集装置１４は光源１７を更に備え、光源１７が皮革原料１０に向けて光線を投射させることにより、検出部材１６が完全で明晰なデジタル画像皮革データを取得可能になる。光源１７は点光源またはアレイ型光源でもよく、皮革原料１０の種類の違い、材質の処理方法の違い、或いは表面パターンの違いに合わせるため、光源１７は皮革原料１０の材質特性の違いに応じて異なる特性の照明を投射させ、即ち、光線の強度、明度、或いは輝度等が全て皮革原料１０に合わせて調整される。

皮革検出プラットフォーム１２には表示部材３４及び制御装置４１が設置される。表示部材３４は皮革データ収集装置１４により取得された皮革画像の表示に用いられる。制御装置４１は操作部材４２及びスキャン部材４４を備え、操作部材４２は皮革データ収集装置１４を作動及び停止させるために用いられる。スキャン部材４４は皮革原料１０に対してプロセス記録を作成する。

（２：データ処理）
図１、図３及び図５に示されるように、皮革原料１０が皮革検出プラットフォーム１２に平坦に載置され、且つ皮革検出プラットフォーム１２の上方の皮革データ収集装置１４により画像皮革データが取得された後、皮革データが皮革データ処理装置１８に入力されて演算プロセスが実行される。好ましい本実施形態に係る皮革データ処理装置１８は画像処理モジュールを少なくとも備え、皮革データ収集装置１４により取得された局部皮革データが組み合わせられて完全な皮革データとして統合される。

皮革データ処理装置１８は人工知能モジュール２０を更に備える。好ましい本実施形態に係る人工知能モジュール２０（Artificial Intelligence Model）はディープラーニングモデル（Deep Learning Model）を含むものを例とする。これにより、皮革原料１０の表面の欠陥領域２２及び非欠陥領域２４の演算及び判断が行われる。

（３：プロセス収集データの生成）
図１、図５及び図７に示されるように、完全な皮革データは皮革データ処理装置１８の人工知能モジュール２０によって欠陥領域２２及び非欠陥領域２４が判断された後、組版モジュール３０により皮革原料１０の領域データが構築される。領域データは非欠陥領域２４に少なくとも１つの保留領域３２を定義するために用いられ、後続の皮革製品の製造方法に提供されて切断装置４０により皮革原料１０が切断され、各保留領域３２に対応する皮革ユニット５０が製造される。

上述の皮革の検出方法、皮革検出設備、及び皮革製品の製造方法により、本発明は以下の多くの技術効果を少なくとも有する。
１．ディープラーニングモデルを有する人工知能モジュールにより皮革の欠陥を人が判断する必要がなくなり、皮革の検査時間が大幅に短縮される。皮革データ収集装置は検出部材により皮革原料の表面のデジタル画像を全面的且つ完全にキャプチャし、皮革特性がデジタル化され、ディープラーニングモデルを有する人工知能モジュールが皮革の特性を判断するのに役立つ。
２．検出環境、時間、または労力を考慮せずとも、本発明ならば高速に検出を完遂できる。また、統一感がある汎用の皮革品質の検査基準を構築可能である。
３．皮革の検出方法に後続の組版及び切断プロセスが組み合わせられ、皮革原料を更に効率的に利用可能になり、皮革原料の運用率が高まる。
４．本発明は皮革原料の品質検出工程が後続の切断プロセスと一体化されて統合され、皮革製品の製造工程の自動化が実現する。

ちなみに、上述の皮革データ収集装置は透過方式または機械力により皮革原料に対して揉み込む効果を発生させる装置であり、皮革原料の内部組織または材質状態を取得させる。例えば、Ｘ線装置が皮革原料に対してＸ線を照射させ、Ｘ線が皮革原料を透過させた後にＸ線の信号の変化状態が取得され、皮革原料の内部組織等の特性データを知ることが可能となる。

なお、図８に示されるように、皮革データ収集装置１４は皮革検出プラットフォーム１２に輸送ベルト１３に連れて移動する皮革原料１０が組み合わせられ、皮革の表面がスキャンされて皮革データが形成され、全体的な検出及び製造効率が高まる。

また、人工知能モジュールはディープラーニングモデル以外、ニューラルネットワークモデル、畳み込みニューラルネットワークモデル、再帰型ニューラルネットワークモデル等の他の機械学習モデルを利用して人工知能の判断の正確性及び精度を高め、本発明の各目的を達成させてもよい。

上述の実施形態は本発明の技術思想及び特徴を説明するためのものにすぎず、当該技術分野を熟知する者に本発明の内容を理解させると共にこれをもって実施させることを目的とし、本発明の特許請求の範囲を限定するものではない。従って、本発明の精神を逸脱せずに行う各種の同様の効果をもつ改良又は変更は、後述の請求項に含まれるものとする。

１０ 皮革原料
１２ 皮革検出プラットフォーム
１４ 皮革データ収集装置
１６ 検出部材
１７ 光源
１８ 皮革データ処理装置
２０ 人工知能モジュール
２２ 欠陥領域
２４ 非欠陥領域
３０ 組版モジュール
３２ 保留領域
３４ 表示部材
４０ 切断装置
４１ 制御装置
４２ 操作部材
４４ スキャン部材
５０ 皮革ユニット

Claims (14)

1. 検出部材により皮革原料の皮革データが取得される工程ａと、
   前記皮革データが人工知能モジュールに入力されて前記皮革原料の欠陥領域及び非欠陥領域が判断される工程ｂと、を含むことを特徴とする人工知能による皮革の検出方法。
2. 前記工程ａでは、まず前記皮革原料の異なる位置にある局部皮革データが取得された後、全ての前記局部皮革データが前記皮革原料の前記皮革データとして統合されることを特徴とする請求項１に記載の人工知能による皮革の検出方法。
3. 前記皮革原料の領域データが構築される工程を更に含み、前記領域データは前記非欠陥領域が組版されて少なくとも１つの保留領域を定義することを特徴とする請求項１に記載の人工知能による皮革の検出方法。
4. 前記人工知能モジュールはディープラーニングモデルを含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能による皮革の検出方法。
5. 前記工程ａでは、前記検出部材を利用して前記皮革原料の画像が取得され、前記皮革データが形成されることを特徴とする請求項１に記載の人工知能による皮革の検出方法。
6. 前記検出部材は、まず前記皮革原料の異なる位置にある局部皮革データが取得された後、全ての前記局部皮革データが前記皮革原料の前記皮革データとして統合されることを特徴とする請求項５に記載の人工知能による皮革の検出方法。
7. 前記皮革原料に向けて投射される光線の照明特性は、前記皮革原料の材質特性に対応するように調整されることを特徴とする請求項５に記載の人工知能による皮革の検出方法。
8. 請求項１乃至請求項７の何れか１項に記載の皮革の検出方法を利用する工程ａと、
   前記皮革原料が切断されて前記欠陥領域及び前記非欠陥領域に対応する皮革ユニットが製造される工程ｂと、を含むことを特徴とする皮革製品の製造方法。
9. 前記非欠陥領域が切断されて複数の皮革ユニットが製造される工程を更に含むことを特徴とする請求項８に記載の皮革製品の製造方法。
10. 皮革原料が設けられる皮革検出プラットフォームと、
    前記皮革検出プラットフォームに設置され、前記皮革原料を検出して対応するデジタル皮革データを取得させる皮革データ収集装置と、
    反射または透過方式により前記皮革原料の検出を行う複数の検出部材であって、各前記検出部材は前記皮革検出プラットフォームの前記皮革原料に対応する位置に平均的に分布されるように設置され、前記皮革原料の異なる位置のある局部皮革データを取得させるために用いられることと、を備えることを特徴とする皮革検出設備。
11. 各前記検出部材により取得される局部皮革データは、画像処理モジュールにより前記皮革原料の皮革データとして統合されることを特徴とする請求項１０に記載の皮革検出設備。
12. 前記皮革データ収集装置は、前記皮革原料に向けて光線を投射する光源を備え、前記光線の照明特性は前記皮革原料の材質特性に対応するように調整されることを特徴とする請求項１０に記載の皮革検出設備。
13. 前記デジタル皮革データは人工知能モジュールにより前記皮革原料の特性状態の演算及び判断を行うことを特徴とする請求項１０に記載の皮革検出設備。
14. 前記皮革データ収集装置は透過方式または機械力で前記皮革原料が揉まれることにより前記皮革原料の内部組織または材質状態が得られることを特徴とする請求項１０に記載の皮革検出設備。

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