JP2020088526A - 光電センサ - Google Patents

Abstract

【課題】外乱光の影響を低減する光電センサを提供する。【解決手段】光電センサ１０は、対象物が到来する検出範囲に光を間欠的に投光する投光部１１と、受光した光に基づいて時系列の信号値を取得する受光部１２と、信号値から外乱光成分を除去するために、信号値を記憶するための段を所定数備え、所定数の信号値を取得された順に記憶し、新たに取得された信号値により順次更新されるＦＩＦＯ、所定の予測モデルによって、ＦＩＦＯの所定の複数の段に記憶された信号値に基づいて、それらの信号値が取得されたいずれの時点よりも後の投光時点における信号値に含まれる外乱光成分の予測値を算出する予測部及び外乱光成分の予測値と、予測値に対応する時点において取得された信号値との差を算出する差演算部を含む外乱光成分除去部と、差の値を投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いることにより、対象物の検出を行う検出部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、外乱光耐性を備える光電センサに関する。

検出対象領域に向けて所定の周期により繰り返し投光した光の透過光または反射光を受光し、受光した光の強度に基づいて検出対象領域に対象物が存在するかどうかを判定する光電センサが普及している。

特許文献１には、周期的な外乱光が重畳した受光信号の交流成分の波形におけるゼロクロスのタイミングで投光することにより、周期的な外乱光による光電センサへの影響を削減する光電センサの外乱光対策が記載されている。

特開２００３−０２３３４７号公報

光電センサの信号処理を高機能化しようとするときに、投光及び受光のタイミングは、所定の一定周期など、光電センサ自身の都合で決定したタイミングである方が好ましい。

しかしながら、特許文献１の技術では、投光及び受光のタイミングが外乱光に依存してしまうため、投光及び受光のタイミングを光電センサ自身の都合で決定することができない。

そこで、本発明は、周期的な外乱光が入光するタイミングに依存しないタイミングで投光及び受光をするにもかかわらず、外乱光の影響を低減することができる光電センサを提供することを目的とする。

そこで、本開示の一態様に係る光電センサは、対象物が到来する検出範囲に向けて光を間欠的に投光する投光部と、検出範囲から受光した光に基づいて時系列の信号値を取得する受光部と、信号値から外乱光成分を除去する外乱光成分除去部であって、信号値を記憶するための段を所定数備え、所定数の信号値を取得された順に記憶し、新たに取得された信号値により順次更新されるＦＩＦＯメモリ、所定の予測モデルによって、ＦＩＦＯメモリの所定の複数の段に記憶された信号値に基づいて、それらの信号値が取得されたいずれの時点よりも後の投光時点における信号値に含まれる外乱光成分の予測値を算出する予測部、及び、外乱光成分の予測値と、予測値に対応する時点において取得された信号値との差を算出する差演算部、を含む外乱光成分除去部と、差の値を投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いることにより、対象物の検出を行う検出部と、を備える。

この態様によれば、所定の予測モデルによって、受光部が取得した複数の時点の信号値に基づいて、複数の時点よりも後の投光時点における信号値に含まれる外乱光成分の予測値を算出し、投光時点における信号値と当該予測値との差を算出することにより、取得した信号値から外乱光成分を除去することができる。そして、当該差の値を投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いることにより、対象物の検出を行うことができる。そのため、周期的な外乱光の存在にかかわらずに決定されたタイミングで投光及び受光が可能となる。

上記態様において、複数の時点は、投光部による投光の休止期間から選択されてもよい。

この態様によれば、受光部が外乱光のみに由来する信号値に基づいて外乱光成分の予測値を算出することが可能となるため、外乱光成分除去の精度が向上する。

上記態様において、複数の時点は、投光部による投光の一つの休止期間から選択されてもよい。

この態様によれば、投光部を間欠的に投光させている状態においても、受光部が外乱光のみに由来する信号値に基づいて外乱光成分の予測値を算出することが可能となるため、外乱光成分除去の精度が向上する。

上記態様において、複数の時点は、投光部による投光期間及び投光部による投光の休止期間のいずれの期間であるかを問わずに選択されてもよい。

この態様によれば、複数の時点について投光期間との関係を考慮しないので、簡易に外乱光成分を除去することが可能となる。

上記態様において、予測部は、一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれにおける外乱光成分の予測値を算出し、差演算部は、それぞれの予測値と、それぞれの予測値に対応する時点において取得された信号値との差を算出し、外乱光成分除去部は、更に、一つの投光期間に対応する複数の差から代表値を抽出する代表値抽出部を備え、検出部は、差の代表値を投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いてもよい。

この態様によれば、一つの投光期間について利用する情報量が多くなるため、対象物の検出結果の信頼性を向上させることができる。

上記態様において、投光部は、間欠的な投光を一定の周期で行い、予測部による予測値の算出及び差演算部による差の算出は、投光の周期と同じ周期で繰り返し行われてもよい。

この態様によれば、簡易な構成によって、外乱光成分を除去することが可能となる。

上記態様において、投光部による間欠的な投光が停止した状態において、受光部が取得した外乱光に由来する時系列の信号値に基づいて、予測モデルを生成する外乱光予測モデル生成部を更に備えてもよい。

この態様によれば、外乱光のみに由来する信号値に基づいて予測モデルを生成することが可能となるため、外乱光成分除去の精度が向上する。

上記態様において、投光部による投光が間欠的に行われている状態において、投光部による投光の休止期間において受光部が取得した外乱光に由来する時系列の信号値に基づいて、予測モデルを生成する外乱光予測モデル生成部を更に備えてもよい。

この態様によれば、外乱光のみに由来する信号値に基づいて予測モデルを生成することが可能となるため、外乱光成分除去の精度が向上する。

上記態様において、検出部は、差の値を所定の閾値と比較することにより、対象物の検出を行ってもよい。

この態様によれば、簡易な構成によって、対象物の検出が可能となる。

上記態様において、検出部は、取得された順に順序付けて所定数の差の値を記憶し、周期的に、新たに取得された差の値により所定数の差の値を更新する第２ＦＩＦＯメモリと、ＦＩＦＯメモリの更新を１回又は複数回行う毎に一度の頻度で、対象物の到来又は特定の状態に対応する基準波形との一致度を判定する判定モデルによって、ＦＩＦＯメモリに記憶された所定数の差の値により構成される波形に基づいて、対象物の到来又は状態を判定する判定部と、を備えてもよい。

この態様によれば、第２ＦＩＦＯメモリの更新を１回又は複数回行う毎に一度の頻度で、第２ＦＩＦＯメモリに記憶された信号値により構成される波形と、対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度を判定することで、簡易な構成で、時間遅れ少なく、搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物の到来や状態を判定することができる。

本発明によれば、周期的な外乱光が入光するタイミングに依存しないタイミングで投光及び受光をするにもかかわらず、外乱光の影響を低減することができる光電センサが提供される。

本実施形態に係る光電センサに照明光が入光する状況を説明する図である。 本実施形態に係る光電センサの構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る光電センサにより実行される検出方法のフローチャートである。 本実施形態に係る光電センサに入光する外乱光強度の波形を説明するための図である。 検出動作中に本実施形態に係る光電センサに入光する光強度、及び複数の投光パルス休止期間において予測のための受光量を取得することを説明するための図である。 本実施形態に係る光電センサの外乱光成分除去部の構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る光電センサの検出部の構成の一例を示す図である。 検出動作中に本実施形態に係る光電センサに入光する光強度、及び１つの投光パルス休止期間内に予測のための受光量を取得することを説明するための図である。 検出動作中に本実施形態に係る光電センサに入光する光強度、及び投光パルス発生期間を無視して予測のための受光量を取得することを説明するための図である。 一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれにおける外乱光成分の予測値を算出し、予測値と信号値との差を算出することを説明するための図である。 図１０に示す差の値を求めるための外乱光成分除去部の構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る光電センサの検出部の構成の他の一例を示す図である。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」と表記する。）を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

［構成例］
図１及び２を参照しつつ、本実施形態に係る光電センサ１０の構成の一例について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る光電センサ１０を含む検出システム１の概要を示す図である。検出システム１は、光電センサ１０と、コントローラ２０と、コンピュータ３０と、ロボット４０と、搬送装置５０と、カメラ６０とを備える。

光電センサ１０は、取得される信号値に基づいて、光電センサ１０の検出範囲１０ａに対象物１００が到来したことを検出する装置である。光電センサ１０は、反射型の光電センサであったり、透過型の光電センサであったり、回帰反射型の光電センサであったりしてよい。

対象物１００は、光電センサ１０による検出の対象となる物であり、例えば生産される製品の完成品であったり、部品等の未完成品であったりしてよい。また、本明細書において「対象物」とは、対象物１００全体のほか、対象物１００の部分（対象物１００の端部、対象物１００上の模様や欠陥等）であってもよい。対象物１００が粒子やピンの場合のように、対象物１００が検出範囲よりも小さい場合は、対象物１００全体が検出対象になることもある。

なお、光電センサ１０は、一般に欠陥検査と呼ばれる用途に用いられるものであってもよく、その場合、光電センサ１０は、対象物１００の欠陥部分が検出範囲１０ａに到来したことを検出してよい。

コントローラ２０は、ロボット４０、搬送装置５０、及びカメラ６０を制御する。コントローラ２０は、例えばＰＬＣ（Programmable Logic Controller）で構成されてよい。コントローラ２０は、光電センサ１０からの出力により対象物１００が到来したことを検知し、当該検知に基づいてカメラ６０に対して撮影に係る指示信号を送信する。また、コントローラ２０は、カメラ６０から受信した画像データを分析することにより対象物１００の状態を認識し、当該認識に基づいてロボット４０を制御する。

コンピュータ３０は、光電センサ１０、コントローラ２０及びロボット４０の設定を行う。また、コンピュータ３０は、コントローラ２０から、コントローラ２０による制御の実行結果を取得する。さらに、コンピュータ３０は、光電センサ１０により検出範囲１０ａに対象物１００が到来したか否かを判定するための判定モデルを機械学習により生成する学習装置を含んでよい。ここで、判定モデルは、例えばニューラルネットワークにより構成されたり、決定木により構成されたりしてよい。

ロボット４０は、コントローラ２０による制御に従って、対象物１００を操作したり加工したりする。ロボット４０は、例えば対象物１００をピックアップして別の場所に移動させたり、対象物１００を切削したり、組み立てたりしてよい。ロボット４０は、対象物１００に突起があるか否かに応じて、加工の内容又は移動先を変更してもよい。

搬送装置５０は、コントローラ２０による制御に従って、対象物１００を搬送する装置である。搬送装置５０は、例えばベルトコンベアであってよく、コントローラ２０により設定された速度で対象物１００を搬送してよい。

カメラ６０は、対象物１００を撮影することにより対象物１００の画像データを生成し、当該画像データをコントローラ２０に送信する。カメラ６０には、カメラ６０の光軸の周囲にリング状に形成された照明器６１が設けられている。照明器６１は、カメラ６０が十分な明るさで撮影できるように照明光を提供する。照明器６１には、例えば、光源として数十ｋＨｚで点滅するＬＥＤが用いられる。照明器６１が発した光のうち搬送装置５０や対象物１００によって反射された光は、光電センサ１０に対して外乱光を形成する。

図２は、本実施形態に係る光電センサ１０の構成を示す図である。光電センサ１０は、投光部１１、受光部１２、処理部１３、操作部１４及び出力部１５を備える。

＜投光部＞
投光部１１は、対象物１００が到来する検出範囲１０ａに向けて光を出射する。投光部１１は、投光素子１１ａ及び駆動回路１１ｂを含んでよい。投光素子１１ａは、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）やレーザダイオードで構成されてよく、駆動回路１１ｂは、投光素子１１ａを発光させるための電流を制御する。駆動回路１１ｂは、投光素子１１ａを間欠的に、例えば０．１ｍｓ周期でパルス発光させてよい。投光素子１１ａから出射した光は、図示しないレンズ又は光ファイバを介して、検出範囲１０ａに照射されてよい。

＜受光部＞
受光部１２は、光の受光に基づく時系列の信号値を取得する。受光部１２は、受光素子１２ａ、増幅器１２ｂ、サンプル／ホールド回路１２ｃ及びＡ／Ｄ変換器１２ｄを含んでよい。受光素子１２ａは、フォトダイオードによって構成されてよく、受光量を電気的な出力信号に変換する。受光部１２は、検出範囲１０ａにおいて反射又は透過した光を、図示しないレンズ又は光ファイバを介して受光素子１２ａに入射させてよい。増幅器１２ｂは、受光素子１２ａの出力信号を増幅する。サンプル／ホールド回路１２ｃは、投光部１１によるパルス発光のタイミングに同期して、増幅器１２ｂにより増幅された受光素子１２ａの出力信号を保持する。Ａ／Ｄ変換器１２ｄは、サンプル／ホールド回路１２ｃにより保持されたアナログの信号値をデジタル値である受光量の値に変換する。

＜処理部＞
処理部１３は、動作制御部１３ａ、外乱光予測モデル生成部１３ｂ、外乱光成分除去部１３ｃ及び検出部１３ｄを含む。処理部１３は、例えば、マイクロプロセッサ、メモリ及びメモリに格納されたプログラム等から構成されるコンピュータとして構成されてよい。

動作制御部２１０は、光電センサ１０全体の動作を統括制御してよい。

外乱光予測モデル生成部１３ｂは、受光部によって時系列に生成された受光量を示す信号値に基づいて、外乱光成分を予測するための予測アルゴリズムを生成する。

外乱光除去部１３ｃは、受光部が生成した受光量を示す信号値から外乱光成分を除去することにより、投光部の投光による光に基づく信号値を算出する。

検出部１３ｄは、外乱光除去部１３ｃが生成した信号値に基づいて、対象物の検出を行う。検出の内容は特に限定されないが、例えば、対象物の到来又は特定の状態の検出であってよい。

＜操作部＞
操作部１４は、光電センサ１０の操作を行うためのものであり、操作スイッチ、表示器などを含んでよい。光電センサ１０の操作者は、操作部１４を用いて、光電センサ１０の動作モードの設定等の指示の入力や動作状態の確認を行うことができる。なお、本実施形態に係る光電センサ１０は、動作モードとして、外乱光予測モデル生成モード及び判定モデルを用いて対象物１００の到来又は対象物１００の状態を判定するための判定モードを備えてよい。さらに、判定モデルを生成するための学習モードを備えてよい。

＜出力部＞
出力部１５は、検出部１３ｄによる検出結果を含む様々なデータの出力を行う。出力部１５は、最も簡単には検出部１３ｄによる検出結果の２値出力を行ってよい。なお、光電センサ１０は、出力部１５に代えて通信部を備え、大量のデータの入出力を行えるようにしてもよい。

図３は、本実施形態に係る光電センサ１０の外乱光予測モデル生成モード及び判定モードの処理のフローチャートである。はじめに、光電センサ１０は、外乱光予測モデルの生成を行う外乱光予測モデル生成モードであるか否かを判定する（Ｓ１０）。なお、外乱光予測モデル生成モード及び判定モードの切り替えは、操作部１４によって行われてよい。

光電センサ１０が外乱光予測モデル生成モードである場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、光電センサ１０は、投光を停止した状態で、時系列の信号値を取得し、外乱光予測モデルを生成する（Ｓ１１）。このとき、カメラ６０に設けられた照明器６１は点灯しているものとし、照明器６１が発する光は外乱光として光電センサ１０に入光するものとする。図４は、光電センサ１０に入光する外乱光の一例を示す図である。図４において、横軸は時間を、縦軸は光の強度をそれぞれ示す。外乱光予測モデルの生成は、外乱光予測モデル生成部１３ｂにより、任意の機械学習の手法により行われてよい。

一方、光電センサ１０が外乱光予測モデル生成モードでない場合（Ｓ１０：ＮＯ）、すなわち光電センサ１０が判定モードである場合、光電センサ１０は、所定の投光周期での投光を開始し、投光周期よりｎ倍速い周期で（ただし、ｎは整数とする）の受光信号の取得及び第１ＦＩＦＯメモリの更新を開始する（Ｓ１２）。そして、予測部が投光周期と同じ周期での予測値の算出を開始する（Ｓ１３）。Ｓ１２及びＳ１３は、判定モードの間継続して実行される。ここで、外乱光成分の除去の原理については、図５を用いてより詳細に説明する。

そして、光電センサ１０は、投光時点の到来を待つ（Ｓ１４）。次に、光電センサ１０は、投光時点において取得された信号値と、対応する予測値との差を算出する（Ｓ１５）。そして、光電センサ１０は、算出された差に基づいて対象物の到来または対象物の状態を判定する（Ｓ１６）。その後、光電センサ１０は、判定モードを終了するか否かを判定する（Ｓ１７）。判定モードの終了は、光電センサ１０の稼働を終了する場合や、判定モードから外乱光予測モデル生成モードに切り替えられる場合に生じてよい。判定モードを終了しない場合（Ｓ１７：ＮＯ）、光電センサ１０は、再びＳ１４〜Ｓ１６を繰り返す。一方、判定モードを終了する場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、外乱光予測モデル生成モード及び判定モードの処理が終了する。

ここで、図５を用いて、外乱光成分を除去する原理を説明する。図５は、検出動作中に光電センサ１０に入光する光強度、及び複数の投光パルス休止期間において予測のための受光量を取得することを説明するための図である。図５において、横軸は時間を、縦軸は光の強度をそれぞれ示す。図５において、点線は外乱光の波形を、細い実線は投光素子１１Ｅが発する光の波形を、太い実線は光電センサ１０に入光する光（外乱光及び投光素子１１Ｅの発光に由来する光を足し合わせた光）の波形をそれぞれ示す。図５の場合には、投光周期の２倍の周期で受光信号を取得しているものとする。受光信号を取得するタイミングには、投光パルスと同期するタイミングも含まれるようにする。それにより、受光信号は、時間的に隣り合う２つの投光パルスの中央近傍のタイミングでも取得される。

投光休止期間中に光電センサ１０に入光する光は外乱光のみに基づくことから、投光休止期間中の時点において取得された受光量の値に基づいて、当該時点よりも後の時点における外乱光成分を予測することができる。例えば、投光休止期間中の時点である、図５に示すｓ０〜ｓ４の時点で受光量の値が取得され、各時点の受光量の値もｓ０〜ｓ４と表記するものとすると、ｓ０〜ｓ４の時点よりも後の投光時点における外乱光成分ｐは、ｓ０〜ｓ４の受光量の値に基づいて予測することが可能である。そして、当該ｓ０〜ｓ４の時点よりも後の投光時点における実際の受光量の値をｒとすると、当該時点における光電センサ１０自身による投光に由来する受光量の値の成分ｄは、ｄ＝ｒ−ｐと表される。

図６は、外乱光成分除去部の構成の一例を示す図である。図６に示す外乱光成分除去部１３ｃは、第１ＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ ｉｎ Ｆｉｒｓｔ ｏｕｔ）メモリ１３ｃ１と、予測部１３ｃ２と、予測値保持メモリ１３ｃ３と、差演算部１３ｃ４と、保持部１３ｃ５とを含む。

第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１は、複数段のアドレスを有し、Ａ／Ｄ変換器１２ｄから出力された所定数の信号値を順に当該複数段のアドレスに記憶するための記憶部である。具体的には、Ａ／Ｄ変換器１２ｄから新たに信号値が出力されると、当該出力された信号値は第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１の初段に格納され、各段に記憶されている信号値は次段にシフトされ、且つ、最終段に記憶されている信号値は削除される。第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１は、例えば、専用のハードウェアによって実現してもよい。また、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１は、処理部１３のプログラムにしたがって、処理部１３のメモリ上に実現してもよい。この場合、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１の後段への信号値のシフトは、格納されているデータの物理的なシフトではなく、メモリ上のアクセス箇所の更新によって行うことができる。第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１の更新は、受光信号取得の周期と同じ周期で行われてよい。

予測部１３ｃ２は、所定の予測アルゴリズムに適用されるパラメータを含むモデルによって、複数の時点の信号値に基づいて、当該複数の時点よりも後の時点における信号値に含まれる外乱光成分の予測値ｐを算出する。予測部１３ｃ２は、当該所定の予測アルゴリズムを実行可能に備えており、例えば投光の周期と同じ周期で、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１に記憶された値（図５のｓ０〜ｓ４）に対して当該予測アルゴリズムを実行することにより、投光時点における受光量の値の外乱光成分を予測する。すなわち、投光部１１が間欠的な投光を一定の周期で行っているとき、予測部１３ｃ２は、投光の周期と同じ周期で外乱光成分の予測値を繰り返し算出してもよい。

ここで、予測部１３ｃ２が備えるモデルは、例えば機械学習によって生成された学習済みモデルであってよい。学習済みモデルは、任意のモデルであってよいが、例えばニューラルネットワークや決定木であってよい。そして、機械学習により学習済みモデルのパラメータを生成するアルゴリズムは、任意のものであってよいが、例えばニューラルネットワークであれば、モメンタム法やＡｄａｍ等を用いた誤差逆伝播法によってパラメータを生成してよいし、例えば決定木であれば、ＣＡＲＴ（Classification and Regression Trees）やＩＤ３（Iterative Dichotomiser 3）であってよい。

予測値保持メモリ１３ｃ３は、予測部１３ｃ２が生成した外乱光成分の予測値ｐを保持する。差演算部１３ｃ４は、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１から出力された所定の投光時点における受光量の値ｒと、予測値保持メモリ１３ｃ３に保持された外乱光成分の予測値ｐとの差ｄ（＝ｒ−ｐ）を算出する。差演算部１３ｃ４は、投光の周期及び予測値ｐの算出周期と同一の周期で差ｄを繰り返し算出してもよい。保持部１３ｃ５は、差演算部１３ｃ４から出力された差ｄを保持すると共に、当該差ｄを検出部１３ｄに出力する。

図７は、検出部の構成の一例を示す図である。図７に示す検出部１３ｄは、外乱光成分除去部１３ｃから差ｄを取得し、閾値保持部１３ｄ１から所定の閾値を取得する。そして、検出部１３ｄは、例えば差ｄを当該所定の閾値と比較することにより、検出範囲１０ａに対象物１００が到来したか否かや対象物１００の状態を検出する。

図８は、外乱光成分の予測のための受光量を取得する他の一例を説明するための図である。光電センサ１０は、１つの投光パルス休止期間内における複数の時点の受光量を取得し、当該受光量に基づいて外乱光成分を予測してもよい。図８に示す例では、受光信号は、投光パルス休止期間内にｓ０〜ｓ４の５つの時点で取得できるだけの短い周期で取得されている。これらの時点において取得された受光量の値ｓ０〜ｓ４に基づいて外乱光成分を予測してもよい。

図９は、外乱光成分の予測のための受光量を取得する更に他の一例を説明するための図である。光電センサ１０は、投光パルス発生期間か投光パルス休止期間かに関わらず、複数の時点における受光量を取得し、当該受光量に基づいて外乱光成分を予測してもよい。図９に示す例では、受光量を取得するｓ０〜ｓ８の各時点は、投光パルス発生期間内又は投光パルス休止期間内であり、これらの時点において取得された受光量の値ｓ０〜ｓ８に基づいて外乱光成分を予測してもよい。

図１０は、一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれにおける外乱光成分の予測値を算出し、予測値と信号値との差を算出する場合の一例を説明するための図である。この場合においては、算出されたそれぞれの予測値と、その予測値に対応する時点において取得された信号値との差を算出する。更に、一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれに対応して算出された差から代表値が抽出され、差の代表値を投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いて対象物が検出される。図１０に示す例では、一つの投光期間に含まれる５の時点について、予測値ｐ０〜ｐ４が算出される。それぞれの予測値に対応する時点において信号値ｒ０〜ｒ４が取得される。差ｄ０〜ｄ４は、ｄｎ＝ｒｎ−ｐｎ（ｎは０〜４）により算出される。

図１１は、図１０に示す差の値を求めるための外乱光成分除去部の構成の一例を示す図である。図１１に示す外乱光成分除去部１３ｃ′は、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１′と、予測部１３ｃ２′と、第２ＦＩＦＯメモリ１３ｃ３′と、差演算部１３ｃ４′と、第３ＦＩＦＯメモリ１３ｃ５′と、代表値抽出部１３ｃ６′とを含む。

第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１′は、図６の第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１と同様、複数段のアドレスを有し、Ａ／Ｄ変換器１２ｄから出力された所定数の信号値を順に当該複数段のアドレスに記憶するための記憶部である。具体的には、Ａ／Ｄ変換器１２ｄから新たに信号値が出力されると、当該出力された信号値は第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１′の初段に格納され、各段に記憶されている信号値は次段にシフトされ、且つ、最終段に記憶されている信号値は削除される。

予測部１３ｃ２′は、所定の予測アルゴリズムに適用されるパラメータを含むモデルによって、複数の時点の信号値に基づいて、当該複数の時点よりも後の一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれにおける外乱光成分の予測値を算出する。図１１の例では、予測部１３ｃ２′は、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１′に記憶された信号値Ｓ０〜Ｓ４に基づいて、予測値ｐ０〜ｐ４を算出する。予測部１３ｃ２′が備えるモデルは、例えば機械学習によって生成された学習済みモデルであってよい。

第２ＦＩＦＯメモリ１３ｃ３′は、予測部１３ｃ２′によって算出された予測値ｐ０〜ｐ４を格納し、格納した予測値ｐ０〜ｐ４を、ｐ０、ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４の順に差演算部１３ｃ４´に対して出力する。

一方、差演算部１３ｃ４´に対しては、第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１´の初段から、信号値ｒ０〜ｒ４もｒ０から順に出力される。第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１´と第２ＦＩＦＯメモリ１３ｃ３′の更新タイミングは同期しており、たとえば信号値ｒ０と予測値ｐ０、信号値ｒ１と予測値ｐ１のように同じ時点に対応する信号値と予測値とが同期して差演算部１３ｃ４´に出力される。

差演算部１３ｃ４´は、それぞれの予測値ｒ０〜ｒ４と、それぞれの予測値ｒ０〜ｒ４に対応する時点において取得された信号値ｐ０〜ｐ４との差ｄ０〜ｄ４を算出する。

代表値抽出部１３ｃ６´は、一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれに対応する複数の差ｄ０〜ｄ４から代表値ｄを抽出し、検出部１３ｄに出力する。代表値の抽出方法は特に限定されないが、例えば、代表値ｄは、差ｄ０〜ｄ４の最大値、差ｄ０〜ｄ４から任意に選択した値、及び差ｄ０〜ｄ４の平均値等であってよい。平均値を採用する場合には、予測値ｐ０〜ｐ４を求めるために用いた信号値ｓ０〜ｓ４に含まれていたノイズ成分及び信号値ｒ０〜ｒ４に含まれていたノイズ成分が差ｄ０〜ｄ４にもたらしたかもしれない誤差の影響が緩和される。

ところで、第２ＦＩＦＯメモリ１３ｃ３´は、入力に関しては、予測値ｐ０〜ｐ４が実質的に並列に（たとえば第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１´の１更新周期の間に）入力される。また、出力に関しては、予測値ｐ０〜ｐ４が順次読みだされれば足りる。同様に、第３ＦＩＦＯメモリ１３ｃ５´は、入力に関しては、差ｄ０〜ｄ４が順次格納できれば足りる。また、出力に関しては差ｄ０〜ｄ４が実質的に並列に（たとえば第１ＦＩＦＯメモリ１３ｃ１´の１更新周期の間に）出力される。したがって、第２ＦＩＦＯメモリ１３ｃ３´及び第３ＦＩＦＯメモリ１３ｃ５´は、ＦＩＦＯタイプのメモリである必要はなく、通常のランダムアクセスタイプのメモリであってもよい。

図１２は、検出部１３ｄの構成の他の一例を示す図である。本実施形態に係る光電センサ１０の検出部１３ｄは、例えば、第４ＦＩＦＯメモリ１３ｄ１と、判定部１３ｄ２とを含む。第４ＦＩＦＯメモリ１３ｄ１は、外乱光成分除去部１３ｃから時系列に出力される差ｄを取得された順に記憶し、周期的に、新たに取得された差ｄにより所定数の差ｄを更新すると共に、記憶された差ｄを判定部１３ｄ２に出力する。判定部１３ｄ２は、第４ＦＩＦＯメモリ１３ｄ１から出力された時系列の差ｄにより構成される波形に基づいて、対象物の検出を行う。判定部１３ｄ２は、例えば、対象物の到来又は特定の状態に対応する基準波形との一致度を判定する判定モデルによって、時系列の差ｄにより構成される波形に基づいて、対象物の到来又は状態の判定を行ってもよい。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

１…検出システム、１０…光電センサ、１０ａ…検出範囲、１１…投光部、１２…受光部、１３…処理部、１４…操作部、１５…出力部、２０…コントローラ、３０…コンピュータ、４０…ロボット、５０…搬送装置、６０…カメラ、６１…照明器、１００…対象物

Claims (10)

1. 対象物が到来する検出範囲に向けて光を間欠的に投光する投光部と、
   前記検出範囲から受光した光に基づいて時系列の信号値を取得する受光部と、
   前記信号値から外乱光成分を除去する外乱光成分除去部であって、
   前記信号値を記憶するための段を所定数備え、所定数の前記信号値を取得された順に記憶し、新たに取得された前記信号値により順次更新されるＦＩＦＯメモリ、
   所定の予測モデルによって、前記ＦＩＦＯメモリの所定の複数の段に記憶された前記信号値に基づいて、それらの信号値が取得されたいずれの時点よりも後の投光時点における信号値に含まれる外乱光成分の予測値を算出する予測部、及び、
   前記外乱光成分の前記予測値と、前記予測値に対応する時点において取得された信号値との差を算出する差演算部、を含む外乱光成分除去部と、
   前記差の値を前記投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いることにより、対象物の検出を行う検出部と、を備える光電センサ。
2. 前記複数の時点は、前記投光部による投光の休止期間から選択される、
   請求項１に記載の光電センサ。
3. 前記複数の時点は、前記投光部による投光の一つの休止期間から選択される、
   請求項２に記載の光電センサ。
4. 前記複数の時点は、前記投光部による投光期間及び前記投光部による投光の休止期間のいずれの期間であるかを問わずに選択される、
   請求項１に記載の光電センサ。
5. 前記予測部は、一つの投光期間に含まれる複数の時点のそれぞれにおける外乱光成分の予測値を算出し、
   前記差演算部は、それぞれの前記予測値と、それぞれの前記予測値に対応する時点において取得された前記信号値との差を算出し、
   前記外乱光成分除去部は、更に、前記一つの投光期間に対応する複数の前記差から代表値を抽出する代表値抽出部を備え、
   前記検出部は、前記差の代表値を前記投光部が投光した光に基づく信号値の成分として用いる、
   請求項１に記載の光電センサ。
6. 前記投光部は、前記間欠的な投光を一定の周期で行い、
   前記予測部による前記予測値の算出及び前記差演算部による前記差の算出は、前記投光の周期と同じ周期で繰り返し行われる、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の光電センサ。
7. 前記投光部による間欠的な投光が停止した状態において、前記受光部が取得した外乱光に由来する時系列の信号値に基づいて、前記予測モデルを生成する外乱光予測モデル生成部を更に備える、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の光電センサ。
8. 前記投光部による投光が間欠的に行われている状態において、前記投光部による投光の休止期間において前記受光部が取得した外乱光に由来する時系列の信号値に基づいて、前記予測モデルを生成する外乱光予測モデル生成部を更に備える、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の光電センサ。
9. 前記検出部は、前記差の値を所定の閾値と比較することにより、前記対象物の検出を行う、請求項１から８のいずれか一項に記載の光電センサ。
10. 前記検出部は、
    取得された順に順序付けて所定数の前記差の値を記憶し、周期的に、新たに取得された前記差の値により所定数の前記差の値を更新する第２ＦＩＦＯメモリと、
    前記第２ＦＩＦＯメモリの更新を１回又は複数回行う毎に一度の頻度で、前記対象物の到来又は特定の状態に対応する基準波形との一致度を判定する判定モデルによって、前記第２ＦＩＦＯメモリに記憶された所定数の前記差の値により構成される波形に基づいて、前記対象物の到来又は状態を判定する判定部と、を備える、
    請求項１から９のいずれか一項に記載の光電センサ。

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