JP2020528824A - 再生利用可能な品目およびその他の材料を仕分けるシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

再生利用可能な品目および他の材料を仕分けるシステムおよび方法を提供する。一実施形態では、物体を仕分けるシステムは、少なくとも１つの撮像センサと、プロセッサおよびメモリ・ストレージを備えるコントローラであって、撮像センサによってキャプチャされた画像データを受け取る、コントローラと、コントローラに結合された少なくとも１つのプッシャ・デバイスであって、コントローラから作動信号を受け取るように構成される、少なくとも１つのプッシャ・デバイスとを備える。プロセッサは、コンベア・デバイス上を走行する物体を検出し、画像データを処理することによって、コンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの目標品目を認識し、少なくとも１つの目標品目がプッシャ・デバイスの転向経路内に位置する予測時点を判定するように構成される。コントローラは、画像データ内で検出された検知物体が少なくとも１つの目標品目を含むか否かに基づいて、選択的に作動信号を生成する。【選択図】図１

Description

関連出願に対する相互引用
[0001] 本願は、"Devices, Systems and Methods for Sorting/Re-directing Recyclable Items"（再生利用可能な品目を仕分ける／方向転換するデバイス、システム、および方法）と題し２０１７年７月２８に出願された米国仮特許出願第６２／５３８，６３２号の優先権および権利を主張する国際特許出願である。この出願をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。
政府の実施権
[0002] 本発明は、全米科学財団によって授与された契約第１５５６０５８の下で政府支援によって行われた。政府は本発明において一定の権利を有する。

[0003] 再生利用可能な材料を受け入れる多くのリサイクル・センターでは、材料の仕分けが手作業でまたは機械によって行われる場合がある。例えば、絶え間なく続く材料は、コンベア・ベロー(conveyor below)のようなコンベア・デバイスによって搬送することができ、リサイクル・センターの操作員が、この材料の一定の端数を容器に導くか、またそうでなければ現在のコンベアから外れて導かなければならないこともある。これらの従来の仕分けシステムは、サイズが大きく、これらのサイズが大きいことにより柔軟性に欠ける。更に、これらは、プラスチック・ボトル、アルミニウム製の缶、段ボール(cardboard carton)、およびその他の再生利用可能品目というような、様々な種類の品目を扱うリサイクル設備において使用することができず、新たなまたは異なる材料を扱うように容易に更新することもできない。

[0004] 以上で述べた理由、および本明細書を読んで理解すれば当業者には明白となる、以下で述べる他の理由のために、当技術分野では、再生利用可能な品目およびその他の材料を仕分けるシステムおよび方法が求められている。

[0005] 本開示の実施形態は、再生利用可能な品目およびその他の材料を仕分けるシステムおよび方法を提供する。このシステムおよび方法は、以下の明細書を読んで検討することによって理解されよう。

[0006] 一実施形態では、物体を仕分けるシステムは、少なくとも１つの撮像センサと、プロセッサおよびメモリ・ストレージを含むコントローラであって、少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データを受け取る、コントローラと、このコントローラに結合された少なくとも１つのプッシャ・デバイス(pusher device)とを備え、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、コントローラから作動信号(actuation signal)を受け取るように構成される。プロセッサは、品目識別モジュールを実行する。品目識別モジュールは、コンベア・デバイス上を走行する物体を検出し、画像データを処理することによってコンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの目標品目を認識し、この少なくとも１つの目標品目がプッシャ・デバイスの転向経路内に位置する(locate)予測時点を判定するように構成される。更に、コントローラは、画像データ内で検出された検知物体が少なくとも１つの目標品目を含むか否かに基づいて、作動信号を選択的に生成する。

[0007] 本開示の実施形態は、好ましい実施形態の説明および以下の図面を参照して検討すると、一層容易に理解することができ、その更に他の利点および使用が一層容易に明白になる。
図１は、本開示の一実施形態の仕分けシステムを示すブロック図である。 図２、図２Ａ、および図２Ｂは、本開示の一実施形態のエア・ジェット・押し進め機構を含むプッシャ・デバイスについて、押し進め機構を示す。 図３は、制御可能な空気式シリンダまたはリニア・アクチュエータと結合された伸縮自在アームまたはパドル部材を含む機械式押し進め機構を示す。 図４は、本開示の一実施形態の仕分けシステムについて一構成例を示すブロック図である。 図５は、本開示の一実施形態の方法の一例を示すフロー・チャートである。 図６は、本開示の一実施形態の方法の他の例を示すフロー・チャートである。 図７は、本開示の一実施形態の仕分けシステムについて、構成例を示すブロック図である。 図８は、本開示の一実施形態の仕分けシステムについて、構成例を示すブロック図である。 図９は、本開示の一実施形態の仕分けシステムについて、構成例を示すブロック図である。 図１０は、本開示の一実施形態の方法の他の例を示すフロー・チャートである。 図１１は、本開示の一実施形態の方法の他の例を示すフロー・チャートである。

[0018] 慣例にしたがって、説明する種々の構造(feature)は、同じ拡縮率で描かれておらず、本開示に関連する構造を強調するように描かれている。参照符号は、図面および本文を通じて、同様の要素を示す。

[0019] 以下の詳細な説明では、その一部をなす添付図面を参照する。図面には、実施形態を実施することができる、具体的な例が示される。これらの実施形態について、当業者がその実施形態を実施することを可能にするように十分詳細に説明する。尚、他の実施形態が利用されてもよいこと、そして本開示の範囲から逸脱することなく、論理的、機械的または電気的変更が成されてもよいことは理解されよう。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で捕らえてはならない。

[0020] 本明細書において詳細に開示するように、本開示の実施形態は、どの材料をコンベア・デバイスから転向させるか判断するために、異なる材料の識別に対応する(provide for)。ある実施形態では、種々の異なる材料を識別し、どの材料を再生利用可能として分類するか識別し、更に異なる再利用可能な材料を互いに判別するために、機械学習技法を利用してニューラル・ネットワークを訓練する（即ち、構成する）。コンベア上を走行する物体の画像をキャプチャし、このような材料の識別に基づいて、本明細書において説明するシステムは、どの材料をコンベア上に残留させるべきか判断し、そしてどれをコンベアから転向させる／取り除く（例えば、収集容器に、または他のコンベア上に転向させる）べきか決定することができる。転向させるように選択された材料の進路変更(diversion)は、以下で更に説明するように、１つ以上のプッシャ・デバイスによって行われる。したがって、プッシャ・デバイスは、本明細書においてこの用語が使用される場合、物体を動的にコンベア上に、またはコンベアから変位させるように、そうするための空気式、機械式、またはその他の手段を採用して起動する(activate)ことができる任意の形態のデバイスを指すことができる。ある実施形態では、複数の位置に配置された複数のプッシャ・デバイス、および／またはコンベアの経路に沿って異なる向きの転向経路と共に備えることもできる。種々の異なる実施態様では、本明細書において説明するこれらの仕分けシステムは、ニューラル・ネットワークによって識別された物体の特性に応じて、どのプッシャ・デバイス（何らかのプッシャ・デバイスがある場合）を起動するか決定してもよい。更に、どのプッシャ・デバイスを起動するかの決定は、目標品目と同時にプッシャ・デバイスの転向経路内にあるかもしれない、他の物体の検出された存在および／または特性に基づいてもよい。

[0021] 以下で論ずるように、現行の１組のニューラル・ネットワーク・パラメータを新たな１組のニューラル・ネットワーク・パラメータと置き換えることによって、既存設備のためのニューラル・ネットワークを、新たな材料を検出しその特性を認識するように、動的に再構成することができる。更に、コンベア・デバイスに沿った単体化(singulation)が完全ではない設備についても、以下で開示する仕分けシステムは、複数の物体が正しく単体化されていないときを認識し、近接する物体を分離可能にするために、どのプッシャ・デバイスが最良の転向経路を提供するかに基づいて、複数のプッシャ・デバイスから、起動すべきものを動的に選択することができる。ある実施形態では、目標物体として特定された物体は、コンベア・システムから転向させるべき材料を表すとしてよい。他の実施形態では、目標物体として特定された物体は、目標でない材料を代わりに転向させるように、コンベア・システム上に残留させるべき材料を表す。

[0022] 図１〜図１３は、本開示の種々の実施形態にしたがって、再生利用可能な品目／物体／材料というような、しかしこれらに限定されない目標物体を、コンベア・デバイスから仕分ける／転向させるシステムおよび方法の種々の態様を示す。これらの実施形態の１つ以上のコンポーネントは、リサイクル設備、工場、または再生利用品目／物体／材料が処理される他の場所／環境における従来のコンベア・ラインと併せて使用されてもよい。本明細書において説明するコンポーネントの１つ以上は、従来のまたは既存のコンベア・デバイス・システムと共に使用すること、これらに取り付けること、またはこれらに追加導入することもでき、あるいは、望ましければ、空間効率的および価格効率的な仕分けシステムを設けるために、新たな設備または新たなコンベア・デバイス・システムに統合することもできる。

[0023] 図１は、本開示の一実施形態の仕分けシステム３０を示すブロック図である。システム３０は、再生利用可能な材料のような、多数の品目／物体／材料３４を、収集トラックまたは他の手段から受け入れ、これらの品目３４は、コンベア・ベルト・システムのような、しかしこれに限定されない、コンベア・デバイスまたはシステム３２上に載せられる。図１に示すように、仕分けシステム３０は、品目３４に関連する特性を認識し１つ以上のプッシャ・デバイス３６の動作を制御するコントローラとして機能する品目識別システム５０を備える。品目識別システム５０は、本明細書ではコントローラ５０とも呼ばれ、メモリ５６に結合されたプロセッサ５４を含み、本明細書において説明するコントローラ５０の機能を実施するためにコードまたは他のアルゴリズムを実行することができる。更に、仕分けシステム３０は、コンベア・デバイス３２、およびコンベア・デバイス３２によって輸送される品目３４の画像をキャプチャする少なくとも１つの撮像センサ５２（例えば、カメラまたは他の画像キャプチャ・デバイス）も含む。撮像センサ５２は、コントローラ５０の統合コンポーネントであってもよいが、コントローラ５０に外部から結合された別個のコンポーネントを含んでもよい。

[0024] 図１に示す実施形態では、本明細書において後に説明する１つ以上のプッシャ・デバイス３６が設けられている。これらのプッシャ・デバイス３６は、目標品目３４をコンベア・デバイス３２から選択的に移動させるまたは転向させるために、コンベア・デバイス３２の両側３８に沿って位置付けることができる。一例では、プッシャ・デバイス（１つまたは複数）３６は、目標品目３４を移動させるまたは転向させるように構成することができる。ある実例では、特定のプッシャ・デバイス３６が、コンベア・デバイス３２の走行／流れ方向４０に対してほぼ垂直な方向に、目標品目３４を移動させることもできる。しかしながら、他のプッシャ・デバイス３６は、コンベア・デバイス３２の走行／流れ方向４０に対して垂直な方向以外の方向に、目標品目３４を移動させることもできる。いずれにしても、目標品目３４は、プッシャ・デバイス３６によって転向させられるときに、コンベア・ベルト３２の両側３８から離れて配置されている収集／仕分け容器４２（４２Ａ、４２Ｂ等）に収集する、または他のコンベア・デバイス３２上で転向させることができる。本明細書において説明するように、一連のプッシャ・デバイス３６（１つ以上の別個の押し進め機構４４を含んでもよい）をコンベア・デバイス３２の両側３８に沿って位置付けることができるので、特定の種類の目標品目３４（コントローラ５０によって特定される）を方向転換するように各プッシャ・デバイス３６を構成することができ、これによって、一連のプッシャ・デバイス３６が種々の異なる目標品目３４をコンベア・デバイス３２から外れて、コンベア・デバイス３２の両側３８に沿った異なる容器４２内に転向させることを可能にし、あるいは目標品目以外をコンベア・デバイス３２から転向させつつ、目標品目３４がコンベア・デバイス３２を通過する(pass across)ことを可能にするように各プッシャ・デバイス３６を構成することができる。

[0025] ある実施形態では、コントローラ５０は、以下で更に詳しく説明するように、コンピュータ学習に基づくニューラル・ネットワーク５５を実装する。ニューラル・ネットワーク５５は、品目３４を識別し、撮像センサ５２によってキャプチャされた画像のフレームにおいてニューラル・ネットワーク５５が検出した特性に基づいて、これらの品目３４の内特定のものを目標品目として認識する。図１に示すように、コントローラ５０および／または撮像センサ５２は、一例では、プッシャ・デバイス３６の上流側、即ち、プッシャ・デバイス３６の前に位置付けるとよい。コントローラ５０は、コンベア・デバイス３２上の品目３４を検査し、この品目が、例えば、再生利用可能なプラスチック（番号１〜７等）、アルミニウム、ブリキ、ガラス、紙、段ボール、カートン（飲み物のカートン、牛乳のカートン、流体のカートン、ジュースのカートン等）、裁断した電子材料（アルミニウム、印刷回路ボード、または銅等）、またはブランド品目（スターバックのコーヒー・カップ等）かというように、品目の種類を判定することができる。

[0026] 本開示の一例によれば、品目３４がコンベア・デバイス３２を走行するときにその画像またはビデオを撮影するために、撮像センサ５２をコンベア・デバイス３２に隣接して、またそうでなければその周囲に位置付けられるとよい。撮像センサ５２は、一例では、カラー・ビデオ・カメラ（１つまたは複数）を含んでもよい。カラー・ビデオ・カメラは、一例では、イーサネットまたはＵＳＢのような通信インターフェースを通じて、行列状に配列されたディジタル・カラー画素データのフレームを供給する。あるいは、他の例をあげるとすれば、赤外線またはＸ線エリア・スキャン、あるいはライン・スキャン・カメラ５２が含まれるであろう。

[0027] プロセッサ５４は、例えば、コンピューティング・デバイス、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、グラフィクス処理ユニット、またはこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。これらは、コンベア・デバイス３２上で物体３４を識別し、このような品目３４の処理を制御するために、種々の動作および機能（本明細書において説明する動作およびプロセスのような、しかしこれらに限定されない）を実行する１つ以上の動作、ロジック、またはコンピュータ・プログラムを内蔵する。

[0028] プロセッサ５４は、プロセッサ５４への入力として、撮像センサ５２と結合することができ、プロセッサは、撮像センサ５２から受け取る画像データを、他の情報と共に使用して、コンベア・デバイス４２上の品目３４を、他の方向へ、またはコンベア・デバイス３２から外れて、例えば、収集容器４２内に転向させるべきか否か判断することができる。

[0029] プロセッサ５４は、メモリ５６（ローカルまたはリモート記憶デバイス、データベース、メモリ、あるいはリモート・デバイスであってもよい）に結合され、メモリ５６からデータを受け取ることができる。メモリ５６は、パラメータ５８（以下で論ずるようなニューラル・ネットワーク・パラメータ、および／または種々の他のパラメータを含んでもよい）、および品目３４に関する他のデータを格納する。これらのパラメータ５８は、品目３４を識別するため、それが目標品目か否か確認するため、そしてそれに応じてそれを処理するために、プロセッサ５４によって使用することができる。以下で説明するように、格納されるパラメータ５８は、ニューラル・ネットワーク５５におけるニューロンの活性化(activation)を定めるために使用される重み、またはバイアス・ユニット(bias unit)も含むことができる。また、格納されるパラメータ５８は、明るさ、色相ずれ(hue shift)、ガウスぼかし、または他の画像変換パラメータというような、ニューラル・ネットワーク５５の入力または出力を前処理あるいは後処理するためのパラメータも含むことができる。また、パラメータ５８は、品目３４に関するあらゆるデータまたは情報、品目３４の特性、あるいは品目３４の異なる種類に関するプロパティも含むことができる。

[0030] プロセッサ５４の出力において、コントローラ５０は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースのような、インターフェース６０も含む。インターフェース６０は、コントローラ５０がＩ／Ｏインターフェース６０を通じてプッシャ・デバイス３６と通信しこれを制御することができるように、プロセッサ５４の出力信号（１つまたは複数）をプッシャ・デバイス３６の入力／制御７０と結合する。インターフェース６０は、プロセッサ５４の従来のＩ／Ｏポートを使用して、関連するハードウェア・ドライバ、信号コンディショニング回路、あるいは他のグルー・ロジックまたはデバイスと共に実装されてもよい。随意に、コントローラ５０は、使用中にコントローラ５０およびプッシャ・デバイス３６の遠隔監視または遠隔制御に対応するために、１つ以上の有線またはワイヤレス・ネットワーク接続（図示せず）を含んでもよい。ネットワーク接続は、一実施形態では、従来の有線またはワイヤレス・ネットワーキング・インターフェース（例えば、イーサネット）、プロトコル、およびメッセージングを使用して実施してもよい。

[0031] 一例では、プロセッサ５４は、コンベア・デバイス３２上の品目３４毎に、品目の種類、品目のサイズ、コンベア・デバイス３２上における品目３４の位置、ならびにプッシャ・デバイス３６への作動信号６２のような出力信号を生成し送るためのタイミング（コンベアの速度、および／または品目３４が移動する速度、および／または品目３４が押し進め機構４４の内１つ以上に到達することが予測される時点に基づくことができる）というような、特性を判定する。また、プロセッサ５４は、品目３４の予測重量または典型的な重量を推定するあるいは得ることもできる。この重量は、品目／物体／材料３４をコンベア・デバイス３２の一方側に、押し出す／方向転換するために使用する押圧力の量を決定するために使用することができる。

[0032] 一例では、プロセッサ５４は、１つ以上のモジュールを含んでもよく、または１つ以上のモジュールと結合されてもよい。モジュールは、コンピュータ・コード、プログラマブル・ロジック、またはコンベア・デバイス３２上にある各品目３４についての情報を処理するように構成された他のハードウェアを内蔵する。一例では、品目識別モジュール６４が、プロセッサ５４と共に、またはプロセッサ５４の内部で動作することができ、品目識別モジュール６４は、撮像センサ５２から受け取った品目３４の画像（１つまたは複数）を処理し、品目の種類、品目のサイズ、およびコンベア・デバイス３２上にある品目３４の位置を判定する。一例では、品目識別モジュール６４は、品目３４の予想重量または典型的な重量も推定するあるいは得ることもできる。品目識別システム６４は、本明細書において開示する動作、プロセッサ、または機能(features)の内１つ以上を含むことができる。

[0033] 一例では、押し進め判断モジュール６６が、プロセッサ５４と共にまたはプロセッサ５４内部で動作して、部分的に品目３４の識別に基づいて、品目３４をコンベア・デバイス３２から転向させる／押し出すか否か、または品目３４が通過するのを、そのまま放置すべきか否か決定することができる。押し進め判断モジュール６６は、本明細書において開示する１つ以上の動作、プロセス、または機能を含むことができる。

[0034] 押し進め判断モジュール６６は、特定の用途またはリサイクル現場における使用に合わせて、動的に構成変更可能またはプログラマブルにすることができる。一例では、押し進め判断モジュール６６は、ローカルまたはリモート・ユーザあるいはアドミニストレータから、どの品目３４を押し出して容器４２に収集する目標とすべきかに関して、入力を受け取ることができる。これらの構成は、特定のリサイクル・センターまたは環境における使用に合わせて、所望通りに、動的に変更または調節することができる。例えば、一実施態様では、午前８時から午後１０時までの第１シフトの間、押し進め判断モジュール６６は、全てのブリキ缶３４を第１収集容器４２Ａに転向させ、全ての牛乳用カートン３４を第２収集容器４２Ｂに転向させるように構成することができ、午後１０時から午前８時までの第２シフトの間、全てのアルミニウム缶３４を容器４２Ａに転向させ、全てのプラスチック・ボトル３４を他の収集容器４２Ｂに転向させるように、押し進め判断モジュール６６を構成することができる。コントローラ５０のこの動的再構成可能性は、プッシャ・デバイス３６およびシステム３０の柔軟性、利用度、および制御の向上をもたらす。

[0035] 一例では、押し進め判断モジュール６６は、品目３４を転向させるために、作動信号（信号、１組の信号、または１つ以上のメッセージを含んでもよい）６２をプッシャ・デバイス３６に送るか否かの決定を行う。実例をあげると、以上の例において、品目識別モジュール６４がブリキ缶または牛乳用カートン３４をコンベア・デバイス３２上で目標品目として特定すると、プロセッサ５４の押し進め判断モジュール６６は、品目３４を転向させるために、メッセージまたは制御信号６２を、インターフェース６０を通じて、プッシャ・デバイス３６に発行する。一例では、押し進め判断モジュール６６は、目標品目の種類、サイズおよび位置、コンベアの速度、ならびに目標品目の周囲に位置する他の近隣品目についての情報に基づいて、プッシャ・デバイス３６に送る信号（１つまたは複数）またはメッセージ（１つまたは複数）の内容および性質を決定する。

[0036] コントローラ５０によってプッシャ・デバイス３６に送られる作動信号６２は、プッシャ・デバイス３６（その押し進め機構４４の１つまたは１つ以上） に指令する命令、プッシャ・デバイス３６によって商品３４に加えられる時間期間および強度または力量、またはプッシャ・デバイス３６によって使用される他のパラメータというような情報を含むことができる。複数の押し進め機構４４または異なる押し進め機構４４がプッシャ・デバイス３６に含まれる場合、信号６２は、どの押し進め機構４４を起動するかを示すアドレス情報も含むことができる。

[0037] 本開示の一例では、プッシャ・デバイス３６は、入力コントローラ７０、エネルギ源７２（圧縮空気源（１つまたは複数）、電気モータ（１つまたは複数)等のような、しかしこれらに限定されない）、およびコンベア・デバイス３２上の品目３４に転向力（１つまたは複数）を加える１つ以上の押し進め機構４４を含むことができる。

[0038] 図１に示すように、ある実施形態では、プッシャ・デバイス３６は、複数の別個で個々に制御可能な押し進め機構４４を含むこともできる。このような押し進め機構４４は、押し進め機構４４がコンベア・デバイス３２の終端において長さを追加しないように、コンベア・デバイス３２の両側３８に沿って位置付けるまたは取り付けることができる。本開示の他の実施形態では、そして以下で説明するように、１つ以上の押し進め機構４４を、コンベア・デバイス３２上またはコンベア・デバイス３２の上方に、例えば、コンベア・デバイスの移動面３３の中央付近に位置付けることができる。

[0039] 先に説明したように、プッシャ・デバイス３６は、１つ以上の作動信号６２をコントローラ５０から受け取ることができ、このような作動信号６２は、プッシャ・デバイス３６が押し進め機構４４の内１つ以上をイネーブルするように指令する。また、信号６２は、時間期間、およびプッシャ・デバイス３６によって品目３４に加えられる強度または力量、あるいはプッシャ・デバイス３６によって使用される他のパラメータも含むことができる。複数の押し進め機構４４または異なる押し進め機構４４がプッシャ・デバイス３６内に含まれる場合、この信号は、どの押し進め機構４４を起動するか示すアドレス情報も含むことができる。

[0040] プッシャ・デバイスの入力コントローラ７０は、信号（１つまたは複数）またはメッセージ（１つまたは複数）６２をコントローラ５０から受け取り、例えば、エネルギ源（１つまたは複数）７２から押し進め機構４４の１つ以上への選択的起動またはエネルギの選択的適用／結合により、押し進め機構４４を制御する（即ち、イネーブル／ディスエーブルする）１つ以上のスイッチ（関連するロジックまたは回路を有する）を含むことができる。

[0041] 本開示にしたがって使用することができるプッシャ・デバイス３６および押し進め機構４４は、多くの形態を取ることができる。図２、図２Ａ、および図２Ｂに示すように、ある実施形態では、プッシャ・デバイス３６は、押し進め機構４４として、１つ以上の空気ジェット７６を使用することができ、それぞれの空気ジェット７６の各々は、目標品目３４をコンベア・デバイス３２から方向転換するために、別個のプッシャ・デバイス３６のコンポーネントを備えることができ、あるいはその個々の押し進め機構４４を備えることもできる。これらの図は、一連の空気ジェット７６から成る構成の一例を示す。この例では、空気ジェット７６は、各々がコンベア・ベルト３２上で異なる角度で空気を送るために、ベースまたはフレーム１００上に半円状に配列されている。また、この例では、５つの空気ジェット７６がフレーム１００によって支持されている。しかしながら、望ましければ、もっと少ない数または多い数の空気ジェット７６が１つのフレーム１００によって設けられてもよいことは理解されてしかるべきである。ジェットの部分集合のような、これらのジェット７６の１つ以上を起動して、例えば、目標材料３４を選択的に選別または方向転換することができる。あるいは、実例をあげると、目標品目のサイズ、予測重量、コンベア・デバイス３２上の位置、または他の要因に応じて、ジェット７６の全てを同時に起動することもできる。

[0042] 図２Ａに示すように、フレーム１００は複数の開口／孔１０２を有することができ、各開口１０２は、空気ジェット７６を受け止め、位置付け、そして保持するように構成されている。一例では、フレーム１００は、半円形状または円弧形状（図２に示す凹円弧形状）を定める前面１０４を有することができるので、空気ジェット７６がフレーム１００内部に位置付けられると、各空気ジェット７６から出射する空気は、所望の方向に、そしてコンベア・デバイス３２に関して所望の位置に向かって導かれる。フレーム１００は、フレーム１００の前面１０４上では、各空気ジェット７６の出射端がコンベア・デバイス３２の表面に対して所望の場所に位置付けられるように各空気ジェット７６を固定し、一方空気管７４（圧縮空気を空気ジェット７６に供給するエア・コンプレッサを備えるエネルギ源７２と接続されてもよい）がフレーム１００の裏側１０６から延びてエネルギ源７２と接続する。

[0043] フレーム１００は、空気ジェット７６が、直線状、弓状（即ち、凸状円弧を定める）、２つ以上のジェット７６との垂直積層、またはこれらの任意の組み合わせというような、しかしこれらに限定されない、異なる配列になるように、他の形状も可能である。実例をあげると、複数の空気ジェット７６を、多重列の矩形、正方形、三角形、またはその他の配列にして、ベース／フレーム１００内に配列することもできる。

[0044] 一例では、入力コントローラ７０は、起動されると、圧縮空気がノズル（１つまたは複数）７６を通過してここから出射し、コンベア・デバイス３２上の目標品目（１つまたは複数）３４上に達するように、エネルギ源７２に、圧縮空気をノズル（１つまたは複数）７６に供給するように指令する。一例では、転向させるべき目標品目３４のサイズおよび他の特性（即ち、予測品目重量または典型的な品目重量）に応じて、短いバーストで、またはもっと長い時間期間となるように、入力コントローラ７０によって圧縮空気エネルギ源７２を起動することができる。これは、一例では、コントローラ５０の押し進め判断モジュール６６によって制御することができる。一実施形態では、一定レベルの空気圧を圧縮空気源７２からノズル７６に送達する。他の例では、ノズル７６に送達される空気圧は、変動してもよく、入力コントローラ７０によって制御することができる。他の例では、圧縮空気源７２は、１つの空気圧力を供給し、１つ以上の圧力レギュレータを使用して、押し進め機構（１つまたは複数）４４によって使用することができる、異なるレベルの空気圧を発生する。以下で説明する他の例では、２つ以上のノズル７６を押し進め機構４４において使用してもよく、各ノズル７６が、独立して制御可能な圧縮空気供給ライン７４を有することができるので、より多くの空気圧／方向転換力が求められる場合、入力コントルーラ７０がより多くの空気ノズル７６をイネーブル／起動することができる。

[0045] 一例では、コンベア・デバイス３２に対する押し進め機構４４の空気ジェット７６の位置を（空気ジェット７６の排出空気の対応する経路と共に）決定し、どのプッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４を起動するか、そしてコンベア・デバイス３２上の目標品目３４を転向させるためにいつそれを起動するか決定するときに、押し進め判断モジュール６６によってパラメータとして使用することができる。また、空気ノズル７６は、同じまたは同様のノズル形状(geometry)を使用して、所与の入力空気圧に対して同様の空気圧力／方向転換力を供給することができ、また他の例では、空気ノズル７６は、異なるノズル形状を使用して、所与の入力空気圧に対して、異なる空気圧／方向転換力を供給することもできる。

[0046] 図２Ｂにおいて、複数の空気ジェット７６押し進め機構のフレーム１００を使用するシステム例３０を示す。空気ジェット７６によって生成される空気のジェットの経路が、全体的に４５で示されており、目標品目３４を目標容器４２に押し込むために特定の力の方向を付与するためにこれらをどのように選択的に起動するかを表している。目標品目３４をそれらのそれぞれの容器４２に導くのを補助するために、１つ以上のシュート・ガード(chute guard)１１０も設けて、コンベア・デバイス３２の一方側または一部に取り付けることができる。これによって、物体／品目／材料３４の動きにいかなるランダム性があっても、または押し進め機構４４と品目／材料３４との接触の瞬間が不正確であっても、押し進め機構４４を正常に機能させる。

[0047] 図３に示すような押し進め機構４４の他の例では、押し進め機構４４は、制御可能な空気式シリンダまたはリニア・アクチュエータ８２と結合された伸縮自在アームまたはパドル部材８０を使用することもでき、入力コントローラ７０によってイネーブルされると、押し進め機構４４から外側にそしてコンベア・デバイス３２の表面の上方に延びて、品目３４を転向させるために、目標品目３４と物理的に接触する。空気式シリンダまたはリニア・アクチュエータ８２は、一例では、電気モータまたは圧縮空気源のような、しかしこれらには限定されない、エネルギ源７２を使用して、選択的に起動／移動させることができる。引っ込められたパドル部材８０を有する押し進め機構４４の例が３１０において示されおり、一方延ばしたパドル部材８０を有する押し進め機構４４の例が３２０において示されている。押し進め機構４４の他の例では、空気式アーム／シリンダまたはリニア・アクチュエータ８２を、アーム／パドル８０に取り付けられた１つ以上の空気ジェット／ノズル７６と組み合わせて使用し、目標品目３４の機械的な押圧力を、方向転換させる空気の力と組み合わせて、双方を供給することができる。

[0048] 仕分けシステム３００の動作の一例では、プロセッサ５４が、コンベア・ベルト３２上で品目／材料３４を見ている撮像センサ５２から画像（例えば、画像フレームのストリーム）を受け取る。材料の目標品目３４が存在することがプロセッサ５４によって判定され、プッシャ・デバイス３６を起動することになると、プロセッサ５４は作動信号６２をＩ／Ｏインターフェース６０を通じてコントローラ７０に送り、エネルギ源７２の押し進め機構４４への供給を制御する。実例をあげると、コントローラ７０は、押し進め機構４４（即ち、一例では空気ジェット・ノズル７６、他の例では空気式シリンダ８２）に送る圧縮空気７２の送達を制御するソレノイド／弁デバイスを起動することができる。起動されると、押し進め機構４４は、目標品目／材料３４をコンベア・デバイス３２から、例えば、コンベア・デバイス３２の一方側３８に、そして所望の収集／仕分け容器４２に変位または転向させるように、エネルギを目標品目／材料３４に転送する。

[0049] プッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４は、リサイクル・センターの特定の必要性に応じて、種々の方法で構成することができる。この開示の図では、「プッシャ」はプッシャ・デバイス３６の押し進め機構４４を表す。

[0050] 図４を参照すると、コンベア・デバイス３２上に押し進め機構４４を有する、本開示の一実施形態による、システム３０の一構成例の俯瞰図が示されている。この例では、２つの押し進め機構４４がコンベア・デバイス３２の同じ側３８に沿って直列に位置付けられているので、各押し進め機構４４が目標品目３４をコンベアの対向側に向けて、１つ以上の容器４２に転向させている。この例では、第１押し進め機構４４Ａは、目標品目３４を第１容器４２Ａに押し込むように構成され、第２押し進め機構４４Ｂは、目標品目３４を第２容器４２Ｂに押し込むように構成されている。一例では、双方のプッシャ・デバイスを、コンベア・デバイス３２の走行方向４０に対して概略的に垂直な方向に、目標品目３４を導くように構成することができる。例えば、本明細書において説明するように、押し進め機構４４／プッシャ・デバイス３６の他の構成または組み合わせも、コンベア・デバイス３２と共に使用することができる。

[0051] ある実施形態では、９０で示すような単体化レギュレータ(singulation regulator)を使用して、コンベア・デバイス３２上において品目３４の入力を規制することもできる。レギュレータ９０の使用は随意であるが、使用すると、材料／品目３４がレギュレータ９０の出口において遮られ、このような品目３４が混み合って、コンベア・デバイス３２に沿った材料３４の自由な流れを妨げるということが起こるおそれがある。この場合、停滞解消プッシャ・デバイス（図４において４４Ｃとして示す）を配置し、その転向経路をレギュレータ９０の出口に向けるとよい。一例では、停滞が検出されたとき、停滞解消プッシャ・デバイス４４Ｃを起動し、停滞した材料３４を、コンベアの走行４０とは反対の方向に押す。停滞解消プッシャ・デバイス４４Ｃを起動すると、停滞した材料３４を変位させ、レギュレータ９０を通じて再度自由に流れることを可能にする。このプロセスは、大きな停滞を解消するために、数回繰り返してもよい。尚、図４の例以外の構成においても、レギュレータ９０および停滞解消プッシャ・デバイス４４Ｃを、コンベア３２と共に使用できることは理解されよう。

[0052] 図５は、材料３４の停滞または閉塞の存在を判定する方法５００の例を示すフロー・チャートである。一実施形態では、この方法５００は、実例をあげると、図３において構成されるようなプッシャ・デバイス３６と併せて使用することができ、押し進め機構４４Ｃは、コンベア・デバイス３２上で、有向単体化レギュレータ９０から上流側の開口９２において使用される。尚、方法５００に関してここで説明する構造(feature)およびエレメントは、図１において紹介した仕分けシステム３０のエレメント、および本明細書において論じる他の実施形態の内任意のもののエレメントと併せて使用すること、組み合わせて使用すること、または代わりに使用すること、およびその逆も可能であることは、理解されてしかるべきである。更に、本明細書において説明する実施形態のエレメントの機能、構造、およびその他の説明は、図面の任意のものについて同様に命名されたまたは説明されたエレメントにも該当すること、そしてその逆も可能であることも理解されてしかるべきである。

[0053] 図５において、この方法は５１０において開始し、ここで、コンベア上で有向単体化ガードの付近にある材料の画像を得て、５１５に進み、ここで、例えば、本明細書において説明したようなニューラル・ネットワーク５５の使用によって、または他の識別技法によって、単体化レギュレータ９０における物体を識別する。動作５２０において、画像の場面内における物体の位置を、各時点において記録する。動作５２５において、複数の画像に跨がって、以前の時点からのこれらの位置を得て、５３０において、それらの物体移動／速度を判定することができる。動作５３５において、一例では、単体化レギュレータ近傍における材料の速度を検査し、長い時間期間にわたって物体の大部分の速度が０または０付近に留まっている場合、停滞を検出する。閾値を超える時間期間にわたってゼロ速度が発生した場合、動作５４０において、停滞／閉塞を解消するために、単体化レギュレータ９０付近に位置するプッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４を起動することができる。コントローラ５０および／または品目識別モジュール６４は、種々の異なる技法を利用して、再生利用可能な品目／物体／材料３４を識別し、これらの品目間で差別化するので、このシステムによって、コンベア・デバイス３２上に存在する目標品目を選択的にそれぞれの収集／仕分け容器４２に転向させることができる。尚、他の実施形態では、材料３４の停滞または閉塞の存在は、他の技法を使用しても検出できることは理解されてしかるべきである。例えば、単体化レギュレータ９０の壁または表面上にある圧力センサが、材料の積み重ね(buildup)が起こるときの圧力の上昇を検出し、プッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４の起動を誘起することもできる。あるいは、コンベアの一部を横切る光ビーム（レーザ光ビームのような、しかしこれに限定されない）を投射し、ビームの受光を検出器によって検出してもよい。一定の時間期間にわたってビームが物体によって遮断されたままであった場合、この情報を閉塞の指示として使用して、プッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４の起動を誘起することができる。逆に、ある実施態様では、一定の時間期間にわたってビームがいずれの物体の移動によっても遮断されないままであった場合、この情報も閉塞の指示として使用して、プッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４の起動を誘起することができる。

[0054] 図６は、本開示の一実施形態にしたがって、目標品目３４を転向させるために起動すべきプッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４を選択するために実装することができる方法６００を示すフロー・チャートである。この方法６００は、特に、複数のプッシャ・デバイス３６または押し進め機構４４がシステム３０内に設置されるとき、そして１つよりも多い目標品目３４が、目標でない材料を捕獲することなく、プッシャ・デバイス４４によってコンベア・デバイス３２から外れるように（実例をあげると、所望の容器４２に）方向転換／変位されなければならないときに有用である。尚、方法６００に関してここで説明する構造(feature)およびエレメントは、図１において紹介した仕分けシステム３０のエレメント、および本明細書において論じる他の実施形態の内任意のもののエレメントと併せて使用すること、組み合わせて使用すること、または代わりに使用すること、およびその逆も可能であることは、理解されてしかるべきである。更に、ここで説明する実施形態のエレメントの機能、構造、およびその他の説明は、図面の任意のものについて同様に命名されたまたは説明されたエレメントにも該当すること、そしてその逆も可能であることも理解されてしかるべきである。

[0055] 方法６００は、６１０から開始し、ここでカメラ（または他の撮像センサ５２）によって画像をキャプチャし、動作６１５に進み、ニューラル・ネットワーク推論プログラムまたは他の品目識別プロセス（プロセッサ５４のような計算プロセッサ上で実行される）が、画像内にある物体／品目について位置、向き、およびサイズを判定する。品目の予測重量または相対的重量（即ち、重いガラス・ボトル、軽量の小型ミルク・ジャグ(milk jug)）というような画像における各品目に関する他のデータも判定することができる。

[0056] 方法６００は、動作６２０に進み、コンベア・デバイス３２上に設置されたプッシャ・デバイスまたは押し進め機構の転向経路のいずれかに目標品目が位置するときを判定する。目標材料を転向させるのに成功することができたプッシャ・デバイスの集合体から、動作６２５は、これらの経路のいずれかが目標でない材料とも交差するか否か判定する。ある実施形態では、方法６００は、目標でない材料も転向させることなく行うことができるとき、コンベア・デバイスから目標品目を転向させるように動作することができる。この場合、この方法は６３０に進むことができ、目標でない材料がない転向経路を有するプッシャ・デバイスが選択され、目標でない材料がコンベア・デバイスを降下するのを許容しつつ、目標品目を転向させるために、このプッシャ・デバイスを起動する。他の実施形態では、方法６００は、コンベア・デバイスから目標でない材料を転向させるように、こうすることによって、目標材料もコンベア・デバイスから転向させられるとしても、動作することができる。この場合、この方法は、６３５に進み、目標品目および目標でない材料の双方が交差する転向経路を有するプッシャ・デバイスが選択され、目標品目および目標でない材料の双方をコンベア・デバイスから転向させるために、この転向経路を起動する。更に他の実施形態では、方法６００は、少なくとも１つの転向経路が目標でない材料のみと交差するか否か判定することができる。この場合、この方法は６４０に進むことができ、目標でない材料のみと交差し、目標品目と交差しない転向経路を有するプッシャ・デバイスが選択され、目標でない材料をコンベア・デバイスから転向させるために、この転向経路を起動する。動作６２０および６２５は、望ましければ、逆の順序で行われてもよい。

[0057] 方法６００の実施態様例として、動作中の一実施形態では、システム３０は、物体の形状および位置を調べ、それをプッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４の転向経路と比較することによって、目標物体３４がプッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４の転向経路上にあるか否か判定する。プッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４の転向経路が物体３４と交差する場合、プッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４を起動すれば、物体３４が転向させられることが分かる。コンベア・デバイス３２上に複数のプッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４が設置されている場合、各プッシャの経路と、存在する物体３４との交差を調べることによって、プッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４の最適な選択を判定することができる。複数のプッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４が物体３４と交差する場合、目標物体３４だけと交差し他の物体と交差しないプッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４を選択すればよい。

[0058] 先に注記したように、システム３０は、代わりに、目標材料が、転向せずに、コンベア・デバイス３２の終端まで通過することを許容しつつ、目標でない材料を転向させる／捕獲するように動作することもできる。この場合、プッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４が目標でない材料をコンベア・デバイス３２の両側３８に転向させるように、そして目標材料が、方向転換されずに、コンベア・デバイス３２に沿って通過することを許容するように（実例をあげると、これらの目標材料をコンベア・デバイス３２の終端において収集できるように）、図６の動作および本開示の他の部分を修正することもできる。

[0059] 他の実施形態例では、図７および図８に示すように、押し進め機構４４Ａ、４４Ｂ、４４Ｃ、および４４Ｄが、コンベア・デバイス３２の表面２１２上に複数のレーン２１４Ａ、２１４Ｂを画成するために、コンベア・デバイス３２の表面２１２の中央部２１０の周囲、ならびにコンベア・デバイス３２の一方側３８に沿って位置付けられる。この例では、第１プッシャ・デバイス３６Ａは２つの空気ジェット・押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂを備え、第２プッシャ・デバイス３６Ｂは２つの空気ジェット・押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄを備える。プッシャ・デバイス３６Ａおよび３６Ｂを起動すると、品目３４が、２本のレーン２１４Ａおよび２１４Ｂから、指定の収集容器４２Ａおよび４２Ｂに押し込まれる。２本のレーン２１４Ａおよび２１４Ｂを含むコンベア・デバイス３２を利用することは、この構成が２本のレーン上で受け取った品目３４を分散するのを可能にするので、恩恵を得ることができ、その結果、レーン毎の材料が減少するために、システム全体３０がより多くの材料を扱うことが可能になり、一方、プッシャ・デバイス３６／押し進め機構４４を起動するとき、目標でない材料を意図せずに転向させてしまう可能性を最小限に抑える。

[0060] 図７において、第１プッシャ・デバイス３６Ａは、第１対の押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂを有する。これらは、所望の第１種類の目標品目３４を転向させるように構成されている。この例では、第１押し進め機構４４Ａは、コンベア・デバイス３２の一方側３８に位置付けられ、第２押し進め機構４４Ｂは、コンベア・デバイス３２の表面２１２の中央部２１０付近に位置付けられている。これらの押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂの各々は、目標品目３４を第１収集／仕分け容器４２Ａに転向させるように位置付けられ／指令される。

[0061] 第２プッシャ・デバイス３６Ｂは、第２対の押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄを含み、この例では、第２対の押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄは第１プッシャ・デバイス３６Ａの押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂの下流側に設けられている。第２対の押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄは、他の種類の目標品目３４を転向させるように構成することができる。この例では、押し進め機構４４Ｃは、コンベア・デバイス３２の一方側３８に位置付けられ、他方の押し進め機構４４Ｄは、コンベア・デバイス３２の表面２１２の中央部２１０付近に位置付けられている。第２対のこれらの押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄの各々は、それぞれの目標品目３４を第２収集／仕分け容器４２Ｂに転向させるように指令される。

[0062] 図７および図８に示すように、湾曲または有向傾斜(angled ramp)（２１６Ａおよび２１６Ｂに示すような）がコンベア・デバイス３２上に設けられ、レーン２１４Ａにおけるそれぞれの押し進め機構４４Ａおよび４４Ｃの逆側に位置付けられており、傾斜２１６Ａおよび２１６Ｂが、各々、それぞれの押し進め機構４４Ａおよび４４Ｃによって転向された材料／品目３４を上方向に偏向させ、材料／品目３４は他方のコンベア・レーン２１４Ｂ上を移動してこれを通過し、それぞれの関連する収集容器４２Ａまたは４２Ｂに入る。更に、図８に示すように、転向されレーン２１４Ａから投げ出された材料３４が、隣接するレーン２１４Ｂに落下するのを防止するために（即ち、それぞれの意図する収集容器４２Ａまたは４２Ｂに達しない）、隣接するレーン２１４Ｂ上に覆い２１８を設けてもよい。図７に示すように、仕分けガード１１０（図２Ｂにも示したようなもの）を収集／仕分け容器４２Ａおよび４２Ｂの周囲に使用して、転向された目標材料３４が所望の容器４２Ａまたは４２Ｂに到達し、これらによって収集されるのを補助してもよい。

[0063] 図９は、本開示の他の実施形態による、プッシャ・デバイス３６Ａおよび３６Ｂ、ならびにそれぞれの押し進め機構４４Ａ、４４Ｂ、４４Ｃ、および４４Ｄの他の構成(arrangement)を示す。この例では、２本のレーン２１４Ａおよび２１４Ｂまたはコンベア・デバイス３２が、コンベア・デバイス３２の表面２１２上の有向単体化レギュレータ９０によって形成され、材料３４をコンベア・デバイス３２の両側３８に向けて横方向に転向させるために、押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂ、ならびに４４Ｃおよび４４Ｄが、コンベア・デバイス３２の表面２１２の中央部２１０に沿って位置付けられている。

[0064] 図９の例では、第１対の押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂが設けられ、第１の所望の種類の目標品目３４を転向させるように構成することができ、この対の各押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂが、コンベア・デバイス３２の表面２１２の中央部２１０に沿って位置付けられている。プッシャ・デバイス３６Ａの２つの押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂは、逆方向を向いて位置付けられているので、押し進め機構の一方４４Ａは、コンベアの一方側３８にある収集容器４２Ａに向けて目標材料を転向させ、他方の押し進め機構４４Ｂは、コンベア・デバイス３２の他方側３８にある他の収集容器４２Ｂに向けて目標品目３４を転向させる。

[0065] プッシャ・デバイス３６Ｂの第２対の押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄは、この例では、第１対の押し進め機構４４Ａおよび４４Ｂの下流側に設けられている。第２対の押し進め機構４４Ｃおよび４４Ｄは、コンベア・デバイス３２の対向する両側３８に配置された収集容器４２Ｃおよび４２Ｄに向けて、第２種類の目標品目３４を転向させるように構成することができる。収集容器４２に隣接する仕分けガード１１０も使用してもよい。

[0066] 既に以上で論じたように、システム３０の実施形態では、コントローラ５０の品目識別モジュール６４は、ニューラル・ネットワーク画像認識を実行するように構成されたニューラル・ネットワーク５５を利用するものがあってもよい。ニューラル・ネットワーク５５は、異なる種類の品目３４（異なる種類の再生利用可能な材料というような）を素早く学習することができる、動的に構成変更可能な仕分けシステムを可能にする。図１０および図１１は、本開示の一例による、ニューラル・ネットワーク画像認識に関する種々の態様を示す。

[0067] 図１０は、ニューラル・ネットワーク画像認識を実行するようにニューラル・ネットワーク５５を訓練する方法例１０００のプロセス・フローを示すブロック図である。尚、方法１０００に関してここで説明する構造およびエレメントは、 図１において紹介した仕分けシステム３０のエレメント、および本明細書において論じる他の実施形態の内任意のもののエレメントと併せて使用すること、組み合わせて使用すること、または代わりに使用すること、およびその逆も可能であることは、理解されてしかるべきである。更に、ここで説明する実施形態のエレメントの機能、構造、およびその他の説明は、図面の任意のものについて同様に命名されたまたは説明されたエレメントにも該当すること、そしてその逆も可能であることも理解されてしかるべきである。

[0068] プロセス１０００は、動作１０１０において開始し、ここで、カメラのような、しかしこれに限定されない撮像センサによって、一連の画像（画像フレームのストリーム等）を収集する。このプロセスは、動作１０１２に進み、キャプチャした画像をデータ記憶デバイスに格納する。動作１０１４において、画像内に現れる材料の正しい指定(designation)が判定されるように、データ・ラベリングを画像上で実行し、動作１０１６において、ラベリングされた画像をデータ記憶デバイスに格納する。

[0069] プロセス１０００の動作１０１８において、キャプチャされた画像内にある材料を、実現可能な最も高い精度で識別するように、ニューラル・ネットワークを最適化するために、ラベリングされたデータを訓練アルゴリズム（訓練プロセッサによって実行することができる）によって使用する。当業者が本開示を検討した後には容易に認められるであろうが、確率的勾配降下法、ネステロフの加速勾配法、または他の周知の方法というような、多数のアルゴリズムを、１０１８におけるこの最適化を実行するために利用することができる。確率的勾配降下法では、ラベリングされた画像のランダムな集合体を、ネットワークを通じて供給する。出力ニューロンの誤りを使用して、ネットワークにおける全てのニューロン・パラメータに対する誤差勾配を構築する。次いで、この勾配を使用して、「学習率」(learning rate)と呼ばれる小さな定数で乗算したこの勾配を減算することによって、パラメータを調節する。次いで、これらの新たなパラメータは、確率的勾配降下法の次のステップのために使用することができ、このプロセスを繰り返す。

[0070] 最適化の結果は、ニューラル・ネットワーク（ニューラル・ネットワーク５５等）が画像における物体の存在を判定することを可能にする１組のネットワーク・パラメータ（即ち、メモリ５６に格納されているもの等）を含む。動作１０２０において、ニューラル・ネットワーク・パラメータをディジタル媒体上に格納することができる。一実施態様例では、動作１０１０〜１０１８における訓練プロセスは、材料３４の画像の集合体を作成し、画像内に現れる材料３４の分類を各画像にラベリングすることによって、実行することができる。分類の各々は、数値と関連付けることができ、実例をあげると、コンベア・ベルトを０、カートンを１、牛乳用ジャグを２等としてもよい。すると、ニューラル・ネットワーク５５は、一連の出力ニューロンを構成し、各ニューロンには分類の１つが関連付けられる。つまり、ニューロン０は、コンベア・ベルトの存在を表すニューロンであり、ニューロン１は、カートンの存在を表し、ニューロン２は牛乳用ジャグの存在を表し、他の分類についても同様である。

[0071] 訓練動作１０１０〜１０１８の間に学習された品目／材料３４の識別にニューラル・ネットワーク５５を使用するために、この方法は、推論プロセスを進め、動作１０２２において、ニューラル・ネットワーク５５を実装するニューラル・ネットワーク・プログラムにおいて、ニューラル・ネットワーク・パラメータをコンピュータ・プロセッサ（プロセッサ５４等）にロードする。動作１０２４において、プロセッサ５４は、次に、１つ以上の撮像センサ５２から画像を受け取り、この画像をニューラル・ネットワーク・プログラムに渡すことができる。次いで、ニューラル・ネットワーク５５は、例えば、画像内に存在する可能性が最も高い材料の種類を示す判断を出力する。

[0072] 推論プロセスの例について、図１１を参照してここで説明する。図１１では、この例では、コントローラ５０によって実装されるようなニューラル・ネットワーク推論プロセスを使用して、再生利用可能な材料を検出および識別する方法１１００の例が示されている。尚、 方法１１００に関してここで説明する構造およびエレメントは、 図１において紹介した仕分けシステム３０のエレメント、および本明細書において論じる他の実施形態の内任意のもののエレメントと併せて使用すること、組み合わせて使用すること、または代わりに使用すること、およびその逆も可能であることは、理解されてしかるべきである。更に、ここで説明する実施形態のエレメントの機能、構造、およびその他の説明は、図面の任意のものについて同様に命名されたまたは説明されたエレメントにも該当すること、そしてその逆も可能であることも理解されてしかるべきである。

[0073] 方法１１００は、動作１１１０において開始し、ここで、ニューラル・ネットワークを初期化するために、１組の格納されているパラメータをプロセッサにロードする。これらのパラメータは、例えば、図１０において既に行われた、ニューラル・ネットワークの訓練によって特定され、ニューラル・ネットワーク・パラメータ５８に含めることができる。

[0074] 動作１１１５において、一連のニューラル処理ユニットに画像を渡す。各処理ユニットは、訓練プロセスにおいて既に決定されている１組のパラメータと関連付けられている。これらのニューロンは、次に、動作１１２０において、データにおけるそのパターンの検出を示す数値を出力する。動作１１２５において、この出力を追加のニューロンに供給することができ、各組のニューロンは、「レイヤ」と呼ばれ、並列に検出を行う。これらのニューロンが数層あり、他のニューロンの出力を入力として読み取るとき、これは図１１に示すような「ディープ・ニューラル・ネットワーク」として知られている。

[0075] ニューラル・ネットワーク５５として使用するためのニューラル・ネットワークを構築、最適化、および利用する技法は、関連する文献に見られるように、当業者には知られている。このような文献の例には、次の刊行物が含まれる。Krizhevsky et al., "ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks"（ディープ畳み込みネットワークによる画像ネット分類）, Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems, December 03-06, 2012、Lake Tahoe, Nevada, and LeCun et al., "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"（文書認識に応用される勾配に基づく学習）, Proceedings of the IEEE , Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE), November 1998は、このような文献の例である。これらの双方をここで引用したことにより、その内容全体が本願にも含まれるものとする。

[0076] 一技法例では、撮像センサ５２によってキャプチャされた画像を、画素値のアレイとして処理することができる。各画素は、中間調画像の場合におけるように、１つの数値によって表すことができ、または赤、緑、および青のような、色値を表す一連の数値として表すこともできる。これらの画素値をニューロン重みパラメータと乗算し、おそらくは、更にバイアスが追加されてもよい。これをニューロン非線形(neuron nonlinearity)に供給する。ニューロンによって出力される最終的な数値は、画素値と同様に扱うことができ、この出力に後続のニューロン重み値を乗算し、随意でバイアスを追加し、再度ニューロン非線形性に供給する。このプロセスのこのような繰り返しの各々は、ニューラル・ネットワークの「レイヤ」として知られている。最終レイヤの最終出力は、材料が画像内に存在するかまたは不在かの確率として解釈することができる。このようなプロセスの例が、"ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks"（ディープ畳み込みネットワークによる画像ネット分類）および"Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"（文書認識に応用される勾配に基づく学習）の双方において記載されている。

[0077] 一実施形態では、最終レイヤである「分類レイヤ」として、材料が画像内に存在する可能性を表すために、最終的な１組のニューロンの出力を訓練する。動作１１３０において、材料／品目３４が画像内にある可能性がユーザ指定閾値よりも高い場合、動作１１３５において、目標品目／材料３４が実際に画像内に存在すると判定する。これらの技法を拡張すると、画像全体における品目/材料３４の種類の存在だけでなく、画像の小領域(sub-region)がある種類の品目／材料３４に属するのか、または他の種類の品目／材料に属するのか判定することができる。このプロセスは、セグメント化として知られており、「完全畳み込み」(fully convolutional)ニューラル・ネットワーク、または完全畳み込みでない場合には、他の方法で畳み込み部分を含む（即ち、部分的に畳み込みである）ネットワークとして知られているもののような、ニューラル・ネットワークを使用する技法が先の文献に存在する。これによって、材料の位置およびサイズを判定することが可能になる。

[0078] 尚、本開示はニューラル・ネットワーク認識技法だけに限定されるのではないことは理解されてしかるべきである。材料／品目識別のための他の一般的な技法が、コントローラ５０の品目識別モジュール６４によって使用されてもよい。実例をあげると、コントローラ５０または品目識別モジュール６４（あるいは本明細書において説明した他のモジュール、コンポーネント、デバイス、またはプロセス）は、マルチまたはハイパー・スペクトル・カメラを使用して、品目／材料３４のスペクトル発光を調べることによって、ある種類の材料／品目３４の存在または不在を示すことができる信号を供給する光学分光分析技法を利用することもできる。また、テンプレート照合アルゴリズムにおいて、品目／材料３４の写真を使用してもよく、画像のデータベースを、取得画像と比較して、このデータベースから特定の種類の品目／材料３４の存在または不在を見出す。また、キャプチャした画像のヒストグラムを、ヒストグラムのデータベースと比較してもよい。同様に、単語の袋モデル(bag of words model)を、ＳＩＦＴのような特徴抽出技法と共に使用し、抽出した特徴を、キャプチャした画像とデータベースにおけるこれらとの間で比較してもよい。

[0079] したがって、本開示の実施形態は、コンベア上における様々な種類の再生利用可能な品目を受け入れて処理し、目標品目を選択的に（種々の他の種類の再生利用可能な品目の集合体から）、コンベアの一方側にあるそれぞれの収集／仕分け容器に転向させることを可能にする(provide for)ことがわかる。
実施形態例
[0080] 例１は、物体を仕分けするシステムを含む。このシステムは、少なくとも１つの撮像センサと、プロセッサおよびメモリ・ストレージを備えるコントローラであって、このコントローラが、少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データを受け取る、コントローラと、このコントローラに結合された少なくとも１つのプッシャ・デバイスであって、コントローラから作動信号を受け取るように構成される、少なくとも１つのプッシャ・デバイスとを備え、プロセッサが、コンベア・デバイス上を走行する物体を検出し、画像データを処理することによって、コンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの目標品目を認識し、少なくとも１つの目標品目がプッシャ・デバイスの転向経路内に位置する予測時点を判定するように構成された品目識別モジュールを実行し、コントローラが、画像データ内で検出された検知物体が少なくとも１つの目標品目を含むか否かに基づいて、作動信号を選択的に生成する。

[0081] 例２は例１のシステムを含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、機械式押し進め機構、空気式押し進め機構、または空気ジェット・押し進め機構の内少なくとも１つを備える。

[0082] 例３は、例１〜２のいずれかのシステムを含み、コントローラが、第１目標品目が第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、目標でない材料が第１転向経路内に位置しないとき、少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させる。

[0083] 例４は、例１〜３のいずれかのシステムを含み、コントローラが、第１目標品目が第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、少なくとも１つの目標でない材料が第１転向経路内に位置するとき、少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させる。

[0084] 例５は、例１〜４のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、作動信号を受け取ったことに応答して、転向経路内にある材料を、コンベア・デバイスから排出するように構成される。

[0085] 例６は、例１〜５のいずれかのシステムを含み、識別モジュールがニューラル・ネットワークを備え、メモリがニューラル・ネットワーク・パラメータを格納し、ニューラル・ネットワークが、ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、コンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの目標品目を特定する。

[0086] 例７は、例６のシステムを含み、ニューラル・ネットワークが、ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、再生利用可能な品目を、少なくとも１つの目標品目として特定するように構成される。

[0087] 例８は、例６のシステムを含み、ニューラル・ネットワークが、ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、再生利用可能な品目間で差別化するように構成される。

[0088] 例９は、例６のシステムを含み、ニューラル・ネットワークが、完全畳み込みニューラル・ネットワーク、または少なくとも畳み込み部分を含むニューラル・ネットワークのいずれかを備える。

[0089] 例１０は、例１〜９のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つの撮像センサが、ワイヤレス接続によってコントローラに結合された第１撮像センサを含む。
[0090] 例１１は、例１〜１０のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、ワイヤレス接続によってコントローラに結合されたプッシャ・デバイスを含む。

[0091] 例１２は、例１〜１１のいずれかのシステムを含み、メモリ・ストレージの少なくとも一部が、ネットワーク接続によってプロセッサに結合されたメモリ記憶デバイスを含む。

[0092] 例１３は、例１〜１２のいずれかのシステムを含み、識別モジュールが、少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データの第１画像内に現れる第１物体について、少なくとも第１特性を判定するように構成されたニューラル・ネットワークを備え、第１特性が、位置、向き、種類、重量、またはサイズの内少なくとも１つである。

[0093] 例１４は、例１３のシステムを含み、作動信号が、第１特性の関数として、第１プッシャ・デバイスによって加えられる押圧力の量を変化させる。
[0094] 例１５は、例１〜１４のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、複数のプッシャ・デバイスを含み、第１プッシャ・デバイスの第１転向経路が、第２プッシャ・デバイスの第２転向経路と交差する。

[0095] 例１６は、例１〜１５のいずれかのシステムを含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、複数のプッシャ・デバイスを含み、複数のプッシャ・デバイスの各々が、それぞれの収集容器と関連付けられ、コントローラが、ニューラル・ネットワークによって特定された少なくとも１つの目標品目の少なくとも１つの特性に基づいて、複数のプッシャ・デバイスの内どれを起動するか決定する。

[0096] 例１７は、例１〜１６のいずれかのシステムを含み、複数のプッシャの各々が、それぞれの収集容器と関連付けられ、コントローラが、関連付けられたそれぞれの収集容器と、少なくとも１つの特性を含む物体との間の関連付けに基づいて、複数のプッシャ・デバイスの内どれを起動するか決定する。

[0097] 例１８は、例１〜１７のいずれかのシステムを含み、コントローラが、コンベア・デバイス上を走行中の１つ以上の物体の走行を、閉塞が妨害しているときを判定するように構成される。

[0098] 例１９は、例１〜１８のいずれかのシステムを含み、コンベア・デバイスが少なくとも１つの単体化レギュレータを含む。
[0099] 例２０は、例１９のシステムを含み、少なくとも１つの撮像センサの第１撮像センサが、少なくとも１つの単体化レギュレータの開口を視認し、開口における少なくとも１つの第１物体の速度を判定し、速度に基づいて、開口において閉塞が起こっているときを判定するように構成され、コントローラが、閉塞が検出されたときに、この閉塞を解消するために、複数のプッシャ・デバイスの内第１プッシャ・デバイスを作動させるように構成される。

[00100] 例２１は、例１〜２０のいずれかのシステムを含み、コンベアが、複数のコンベア・ラインを備える。
[00101] 例２２は、例１〜２１のいずれかのシステムを含み、コンベアがコンベア・ベルトを備える。

[00102] 例２３は、コンベア上を走行中の物体を仕分ける方法を含む。この方法は、コンベア・デバイス上を走行中の少なくとも１つの品目を含む画像のために、少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データを受け取るステップと、プロセッサ上で品目識別モジュールを実行するステップであって、品目識別モジュールが、画像データを処理することによって、コンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの品目の特性を検出するように構成される、ステップと、少なくとも１つの品目が少なくとも１つのプッシャ・デバイスの転向経路内に位置する予測時点を判定するステップと、少なくとも１つの品目が目標品目を含むか否かに基づいて、少なくとも１つのプッシャ・デバイスを動作させる作動信号を選択的に生成するステップとを含む。

[00103] 例２４は、例２３の方法を含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、機械式押し進め機構、空気式押し進め機構、または空気ジェット・押し進め機構の内少なくとも１つを備える。

[00104] 例２５は、例２３〜２４のいずれかの方法を含み、更に、第１目標品目が第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、目標でない材料が第１転向経路内に位置しないとき、少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させるステップを含む。

[00105] 例２６は、例２３〜２５のいずれかの方法を含み、更に、第１目標品目が第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、少なくとも１つの目標でない材料が第１転向経路内に位置するとき、少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させるステップを含む。

[00106] 例２７は、例２３〜２６のいずれかの方法を含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、作動信号を受け取ったことに応答して、転向経路内にある材料を、コンベア・デバイスから排出するように構成される。

[00107] 例２８は、例２３〜２７のいずれかの方法を含み、識別モジュールが、ニューラル・ネットワークを備え、ニューラル・ネットワーク・パラメータをメモリに格納し、ニューラル・ネットワークが、ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、コンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの目標品目を特定する。

[00108] 例２９は、例２８の方法を含み、ニューラル・ネットワークが、ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、再生利用可能な品目を、少なくとも１つの目標品目として特定するように構成される。

[00109] 例３０は、例２８の方法を含み、ニューラル・ネットワークが、ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、再生利用可能な品目間で差別化するように構成される。

[0110] 例３１は、例２３〜３０のいずれかの方法を含み、識別モジュールが、少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データの第１画像内に現れる第１物体について、少なくとも第１特性を判定するように構成されたニューラル・ネットワークを備え、第１特性が、位置、向き、種類、重量、またはサイズの内少なくとも１つである。

[00111] 例３２は、例３１の方法を含み、作動信号が、第１特性の関数として、第１プッシャ・デバイスによって加えられる押圧力の量を変化させる。
[00112] 例３３は、例３１の方法を含み、少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、複数のプッシャ・デバイスを含む。この方法は、更に、ニューラル・ネットワークによって特定された少なくとも１つの目標品目の少なくとも１つの特性に基づいて、複数のプッシャ・デバイスの内どれを起動するか決定するステップを含む。

[00113] 種々の代替実施形態では、本開示を通じて説明したシステム・エレメント、方法ステップ、または例（例えば、コントローラ、プッシャ・デバイス、品目識別モジュール、押し進め判断モジュール、ニューラル・ネットワーク、プロセス制御電子部品およびインターフェース、および／またはそれらの任意のもののサブパーツ等）は、少なくとも部分的に、１つ以上のコンピュータ・システム、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、または同様のデバイスを使用して、および／またはメモリに結合され、これらのエレメント、プロセス、ステップ、または例を実現するコードを実行するプロセッサを設けて、実施することができ、前記コードは非一時的データ記憶デバイス上に格納される。したがって、本開示の他の実施形態は、コンピュータ読み取り可能媒体上に常駐するプログラム命令を構成するエレメントを含んでもよく、プログラム命令がこのようなコンピュータ・システムによって実行されると、これらが本明細書において説明した実施形態を実現することを可能にする。本明細書において使用する場合、「コンピュータ読み取り可能媒体」とは、非一時的な物理形態を有する、有形メモリ記憶デバイスを指す。このような非一時的物理形態は、パンチ・カード、磁気ディスクまたはテープ、任意の光データ記憶システム、フラッシュ・リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（Ｅ−ＰＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、あるいは物理的、有形形態を有する永続的、半永続的、または一時的メモリ記憶システムあるいはデバイスの任意の他の形態というような、しかしこれらには限定されない、コンピュータ・メモリ・デバイスを含んでもよい。プログラム命令は、コンピュータ・システム・プロセッサによって実行されるコンピュータ実行可能命令、および超高速集積回路（ＶＨＳＩＣ：Very High Speed Integrated Circuit）ハードウェア記述言語（ＶＨＤＬ：Hardware Description Language）のような、ハードウェア記述言語を含むが、これらに限定されるのではない。

[00114] 本明細書において使用する場合、「コントローラ」、「プロセッサ」、「メモリ」、「ニューラル・ネットワーク」、「インターフェース」、「品目識別モジュール」、「押し進め判断モジュール」、「押し進め機構」、「プッシャ・デバイス」、「撮像センサ」、「容器」、または「回路」というような用語は、各々、当業者によって認識および理解される非包括的なデバイス・エレメントを指し、本明細書では３５ＵＳＣ１１２（ｆ）を援用する目的のためにその場限りの単語またはその場限りの用語として使用されるのではない。

[00115] 以上、本明細書では具体的な実施形態について図示および説明したが、同じ目的を達成すると考えられる任意の構成を、図示した具体的な実施形態の代わりに使用してもよいことは、当業者によって認められよう。本願は、提示した実施形態のあらゆる改造や変形も網羅することを意図する。したがって、実施形態は特許請求の範囲およびその均等物によってのみ限定されることを明示的に意図する。

Claims (33)

1. 物体を仕分けするシステムであって、
   少なくとも１つの撮像センサと、
   プロセッサおよびメモリ・ストレージを備えるコントローラであって、前記少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データを受け取る、コントローラと、
   前記コントローラに結合された少なくとも１つのプッシャ・デバイスであって、前記コントローラから作動信号を受け取るように構成される、少なくとも１つのプッシャ・デバイスと、
   を備え、
   前記プロセッサが、コンベア・デバイス上を走行する物体を検出し、前記画像データを処理することによって、コンベア・デバイス上を走行する少なくとも１つの目標品目を認識し、前記少なくとも１つの目標品目が前記プッシャ・デバイスの転向経路内に位置する予測時点を判定するように構成された品目識別モジュールを実行し、
   前記コントローラが、前記画像データ内で検出された検知物体が前記少なくとも１つの目標品目を含むか否かに基づいて、前記作動信号を選択的に生成する、システム。
2. 請求項１記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、機械式押し進め機構、空気式押し進め機構、または空気ジェット・押し進め機構の内少なくとも１つを備える、システム。
3. 請求項１記載のシステムにおいて、前記コントローラが、第１目標品目が前記第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、目標でない材料が前記第１転向経路内に位置しないとき、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させる、システム。
4. 請求項１記載のシステムにおいて、前記コントローラが、第１目標品目が前記第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、少なくとも１つの目標でない材料が前記第１転向経路内に位置するとき、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させる、システム。
5. 請求項１記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、前記作動信号を受け取ったことに応答して、前記転向経路内にある材料を、前記コンベア・デバイスから排出するように構成される、システム。
6. 請求項１記載のシステムにおいて、前記識別モジュールが、ニューラル・ネットワークを備え、前記メモリがニューラル・ネットワーク・パラメータを格納し、前記ニューラル・ネットワークが、前記ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、コンベア・デバイス上を走行する前記少なくとも１つの目標品目を特定する、システム。
7. 請求項６記載のシステムにおいて、前記ニューラル・ネットワークが、前記ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる前記物体特性に基づいて、再生利用可能な品目を、前記少なくとも１つの目標品目として特定するように構成される、システム。
8. 請求項６記載のシステムにおいて、前記ニューラル・ネットワークが、前記ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる前記物体特性に基づいて、再生利用可能な品目間で差別化するように構成される、システム。
9. 請求項６記載のシステムにおいて、前記ニューラル・ネットワークが、完全畳み込みニューラル・ネットワーク、または少なくとも畳み込み部分を含むニューラル・ネットワークのいずれかを備える、システム。
10. 請求項１記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つの撮像センサが、ワイヤレス接続によって前記コントローラに結合された第１撮像センサを含む、システム。
11. 請求項１記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、ワイヤレス接続によって前記コントローラに結合されたプッシャ・デバイスを含む、システム。
12. 請求項１記載のシステムにおいて、前記メモリ・ストレージの少なくとも一部が、ネットワーク接続によって前記プロセッサに結合されたメモリ記憶デバイスを含む、システム。
13. 請求項１記載のシステムにおいて、前記識別モジュールが、前記少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた前記画像データの第１画像内に現れる第１物体について、少なくとも第１特性を判定するように構成されたニューラル・ネットワークを備え、前記第１特性が、位置、向き、種類、重量、またはサイズの内少なくとも１つである、システム。
14. 請求項１３記載のシステムにおいて、前記作動信号が、前記第１特性の関数として、第１プッシャ・デバイスによって加えられる押圧力の量を変化させる、システム。
15. 請求項１記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、複数のプッシャ・デバイスを含み、第１プッシャ・デバイスの第１転向経路が、第２プッシャ・デバイスの第２転向経路と交差する、システム。
16. 請求項１記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、複数のプッシャ・デバイスを含み、前記複数のプッシャ・デバイスの各々が、それぞれの収集容器と関連付けられ、
    前記コントローラが、前記ニューラル・ネットワークによって特定された前記少なくとも１つの目標品目の少なくとも１つの特性に基づいて、前記複数のプッシャ・デバイスの内どれを起動するか決定する、システム。
17. 請求項１記載のシステムにおいて、前記複数のプッシャ・デバイスの各々が、それぞれの収集容器と関連付けられ、前記コントローラが、前記関連付けられたそれぞれの収集容器と前記少なくとも１つの特性を含む物体との間の関連付けに基づいて、前記複数のプッシャ・デバイスの内どれを起動するか決定するする、システム。
18. 請求項１記載のシステムにおいて、前記コントローラが、前記コンベア・デバイス上を走行中の１つ以上の物体の走行を閉塞が妨害しているときを判定するように構成される、システム。
19. 請求項１記載のシステムにおいて、前記コンベア・デバイスが少なくとも１つの単体化レギュレータを含む、システム。
20. 請求項１９記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つの撮像センサの第１撮像センサが、前記少なくとも１つの単体化レギュレータの開口を視認し、前記開口における少なくとも１つの第１物体の速度を判定し、前記速度に基づいて、前記開口において閉塞が起こっているときを判定するように構成され、
    前記コントローラが、閉塞が検出されたときに、前記閉塞を解消するために、前記複数のプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを作動させるように構成される、システム。
21. 請求項１記載のシステムにおいて、前記コンベアが、複数のコンベア・ラインを備える、システム。
22. 請求項１記載のシステムにおいて、前記コンベアがコンベア・ベルトを備える、システム。
23. コンベア上を走行中の物体を仕分ける方法であって、
    コンベア・デバイス上を走行中の少なくとも１つの品目を含む画像のために、少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた画像データを受け取るステップと、
    プロセッサ上で品目識別モジュールを実行するステップであって、前記品目識別モジュールが、前記画像データを処理することによって、コンベア・デバイス上を走行する前記少なくとも１つの品目の特性を検出するように構成される、ステップと、
    前記少なくとも１つの品目が少なくとも１つのプッシャ・デバイスの転向経路内に位置する予測時点を判定するステップと、
    前記少なくとも１つの品目が目標品目を含むか否かに基づいて、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスを動作させる作動信号を選択的に生成するステップと、
    を含む、方法。
24. 請求項２３記載の方法において、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、機械式押し進め機構、空気式押し進め機構、または空気ジェット・押し進め機構の内少なくとも１つを備える、方法。
25. 請求項２３記載の方法であって、更に、第１目標品目が前記第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、目標でない材料が前記第１転向経路内に位置しないとき、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させるステップを含む、方法。
26. 請求項２３記載の方法であって、更に、第１目標品目が前記第１プッシャ・デバイスの第１転向経路内に位置し、少なくとも１つの目標でない材料が前記第１転向経路内に位置するとき、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスの第１プッシャ・デバイスを選択的に作動させるステップを含む、方法。
27. 請求項２３記載の方法において、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、前記作動信号を受け取ったことに応答して、前記転向経路内にある材料を、前記コンベア・デバイスから排出するように構成される、方法。
28. 請求項２３記載の方法において、前記識別モジュールが、ニューラル・ネットワークを備え、前記ニューラル・ネットワークが、メモリに格納された前記ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる物体特性に基づいて、コンベア・デバイス上を走行する前記少なくとも１つの目標品目を特定する、方法。
29. 請求項２８記載の方法において、前記ニューラル・ネットワークが、前記ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる前記物体特性に基づいて、再生利用可能な品目を、前記少なくとも１つの目標品目として特定するように構成される、方法。
30. 請求項２８記載の方法において、前記ニューラル・ネットワークが、前記ニューラル・ネットワーク・パラメータによって定められる前記物体特性に基づいて、再生利用可能な品目間で差別化するように構成される、方法。
31. 請求項２３記載の方法において、前記識別モジュールが、前記少なくとも１つの撮像センサによってキャプチャされた前記画像データの第１画像内に現れる第１物体について、少なくとも第１特性を判定するように構成されたニューラル・ネットワークを備え、前記第１特性が、位置、向き、種類、重量、またはサイズの内少なくとも１つである、方法。
32. 請求項３１記載の方法において、前記作動信号が、前記第１特性の関数として、第１プッシャ・デバイスによって加えられる押圧力の量を変化させる、方法。
33. 請求項３１記載の方法において、前記少なくとも１つのプッシャ・デバイスが、複数のプッシャ・デバイスを含み、
    前記方法が、更に、前記ニューラル・ネットワークによって特定された前記少なくとも１つの目標品目の少なくとも１つの特性に基づいて、前記複数のプッシャ・デバイスの内どれを起動するか決定するステップを含む、方法。

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