JP2021017337A - 糸巻取設備、強力推定方法、及び強力推定プログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得する。【解決手段】糸巻取設備１００は、糸Ｙを供給可能な給糸部１１と、給糸部１１によって供給された糸Ｙを巻取ボビンＢｗに巻き取る巻取部１３と、糸走行方向において給糸部１１と巻取部１３との間に配置され、糸走行方向における上流側と下流側とで分断された糸Ｙを継ぐ糸継動作を行う糸継装置３３と、糸継動作中に取得可能な情報及び糸Ｙの走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、糸継装置３３によって糸継ぎされた糸Ｙの継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得部８１と、少なくとも関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、継目部分の強力の値を推定するための学習モデルが記憶されたモデル記憶部８２と、学習モデルを用いて、関連情報に基づき継目部分の強力の値を推定する強力推定部８３と、を備える。【選択図】図８

Description

本発明は、糸巻取設備、強力推定方法、及び強力推定プログラムに関する。
特許文献１に開示された糸巻取機は、糸を供給可能な給糸部と、給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、糸走行方向において給糸部と巻取部との間に配置された糸継装置とを備える。糸継装置は、糸走行方向における上流側と下流側とで分断されている糸の糸継動作を行う。ここで、一般的に、糸巻取機によって巻き取られる糸の種類や番手等が変更される際、糸巻取機はキャリブレーションモード（特許文献１では検査モードと記載されている）に切り換えられ、糸継装置を構成する部材の位置調整及び糸継動作に関する設定変更等が行われる。これに伴い、糸の継目部分の強力（引張強度）が基準を満たしているどうか（すなわち、キャリブレーションモードを終了可能か、或いは糸継装置の再調整が必要か）、都度判断する必要がある。
そこで、上記糸巻取機は、糸の強力を測定して取得する強力取得部を備える。強力を取得するための動作の具体例として、糸継装置の調整等が行われた後、糸巻取機は、給糸部からの糸の供給が止められた状態で巻取部によって糸を巻き取ることにより、糸を引っ張って意図的に破断させる。強力取得部は、このように糸が破断された時の糸張力を測定することにより、継目部分の強力の情報を取得する。このような測定検査によって取得された強力の情報に基づき、継目部分の強力が基準を満たしているかどうか判断される。上記測定検査は、精度向上のため、原則として複数回行われる。
特開２０１６−１６９０６５号公報
特許文献１に記載された糸巻取機においては、糸継装置の調整等が行われた後に、上述したような強力の測定検査が行われる。このため、測定検査に要する時間分だけキャリブレーションモードが長時間化し、生産時間が短くなってしまうという問題がある。このような問題は、精度向上のために測定検査の回数が増えるほど顕著になる。一方、測定検査の回数を減らすと、検査精度が低下するおそれがある。
本発明の目的は、糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得することである。
本発明の糸巻取設備は、糸を供給可能な給糸部と、前記給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、糸走行方向における前記給糸部と前記巻取部との間で分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置と、前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得部と、少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルが記憶されたモデル記憶部と、前記学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定部と、を備えることを特徴とするものである。
本発明では、糸継動作中或いは糸の走行中に取得可能な関連情報に基づいて、糸の継目部分の強力（引張強度）の値を、学習モデルを用いた演算により推定できる。このため、例えば糸を意図的に破断させるといった機械的な手法によって継目部分の強力測定を行う場合と比べて、継目部分の強力を推定するまでの時間を短く抑えることができる。また、学習モデルは機械学習により予め構築されたものであるため、学習モデルを用いた推定により、高精度の強力の値を取得できる。したがって、糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得できる。
また、前記関連情報は、走行中の糸の継目部分の寸法の情報、前記糸継装置が設置された空間の温度の情報、前記空間の湿度の情報、前記糸継装置による糸継動作時に発生する音の情報、糸の種類の情報、糸の番手の情報、及び、前記糸継装置の設定に関する情報のうち、１種類以上の情報を含むと良い。
関連情報として、糸の継目部分の強力と関連しうる様々な情報を用いることにより、継目部分の強力の推定精度を高めることができる。
また、糸巻取設備は、前記強力推定部によって推定された強力の値に基づき、必要に応じて、前記糸継装置を構成する部材の調整に関する調整情報、及び、前記糸継装置による糸継動作の動作設定の変更に関する変更情報のうち少なくとも一方を取得する調整情報取得部と、前記調整情報及び／又は前記変更情報に基づいて必要な指示を行う調整指示部と、を備えていると良い。
このようにすることで、強力の推定値を利用して取得された調整情報及び／又は変更情報に基づき、調整指示部によって必要な指示を行うことができる。これにより、当該指示に従って、糸継装置を構成する部材の調整等を行うことができる。
また、糸巻取設備は、前記糸の継目部分の寸法の情報を取得する寸法取得部を備え、前記調整情報取得部は、前記強力推定部による強力の推定値と、前記寸法取得部によって取得された情報とに基づいて前記調整情報及び／又は前記変更情報を取得すると良い。
糸の継目部分の強力が基準を満たしていても、継目部分の寸法（太さ等）が他の部分の寸法と大きく異なっていると、継目部分が糸欠陥となり、糸継装置を構成する部材の調整等をやり直す必要が生じるおそれがある。本態様では、強力の推定値に加えて糸の寸法に関する情報も上記調整等のために用いられるので、調整等の精度をより高めることができる。
また、前記調整指示部は、情報を報知する報知部と、前記報知部に前記調整情報及び／又は前記変更情報の報知を行わせる報知制御部と、を有していると良い。
このようにすることで、糸の継目部分の強力に問題があった場合に具体的にどのような調整及び／又は設定変更が必要か、作業者に知らせることができる。したがって、作業者が糸継装置を構成する部材の調整等を行う場合に、調整作業等を効率良く行うことができる。
また、前記糸継装置は、糸を保持する保持部、糸を移動させる移動部、糸を切断する切断部、糸を解撚する解撚部、及び、糸を継ぐ糸継部のうち少なくとも１つを含む処理部と、前記処理部の調整を実行可能な調整駆動部と、を有し、前記調整指示部は、前記調整情報に基づいて前記調整駆動部を駆動制御する駆動制御部を有していると良い。
このようにすることで、糸継装置を構成する部材の調整作業を調整駆動部によって行うことができる。したがって、作業者が人手で調整作業を行う場合と比べて、作業の手間を軽減させることができる。
また、前記調整指示部は、前記変更情報に基づいて前記動作設定を変更する設定変更部を有していると良い。
このようにすることで、設定変更部によって、動作設定の変更を人手によらず行うことができる。したがって、動作設定の変更作業を作業者が行う場合と比べて、作業時間を短縮させることができる。また、動作設定の変更ミスを防止することもできる。
また、前記糸継装置は、気体供給源から供給される気体により糸に所定の処理を施し、前記動作設定は、前記気体の圧力の設定及び前記気体を流す時間の設定のうち少なくとも一方を含んでいると良い。
糸継動作時の気体の圧力や気体が流れる時間等の条件（動作設定）に応じて、糸の継目部分の強力は大きく変わりうる。本態様では、設定変更部によって動作設定が変更されるので、上記のような重要な動作設定も確実に変更できる。
また、前記学習モデルは、前記機械学習として、教師データを用いた教師あり学習を実行することにより予め構築されたモデルであり、前記教師あり学習に用いられた教師データは、予め測定された糸の継目部分の強力の情報であると良い。
実測された糸の継目部分の強力の情報を教師データ（正解データ）とした教師あり学習の学習モデルが予め構築されている態様では、継目部分の強力の値を精度良く推定できる。
また、前記モデル記憶部は、前記学習モデルを更新して記憶することが可能であると良い。
本態様では、より精度の良い学習モデルが構築された場合に、モデル記憶部に記憶された学習モデルを更新することで、継目部分の強力の推定精度をいっそう高めることができる。
また、糸巻取設備は、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の強力を測定する強力測定部と、少なくとも、前記関連情報と、前記強力測定部によって測定された糸の強力の測定値と、を用いた教師あり学習によって前記学習モデルを再構築する学習部と、を備えていると良い。
本態様では、生産の現場等において得られた強力の実測値を利用してさらに機械学習を行うことにより、学習モデルをさらに改良できる。
また、糸巻取設備は、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の強力を測定する強力測定部と、少なくとも、前記関連情報と、前記強力測定部によって測定された糸の強力の測定値と、を用いた教師あり学習によって前記学習モデルを再構築する学習部を有するサーバとの通信を行う通信部と、を備えていると良い。
複数の糸巻取設備が互いに離れた場所に設けられている場合、糸巻取設備毎に学習モデルの更新を行うのでは手間がかかるおそれがある。また、強力の推定精度が糸巻取設備毎にばらつくおそれもある。本態様では、サーバにおいて再構築された学習モデルを複数の糸巻取設備に共有させることができる。したがって、学習モデルの再構築の手間を軽減でき、且つ、強力の推定精度のばらつきを抑制できる。
また、本発明の強力推定方法は、糸を供給可能な給糸部と、前記給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、糸走行方向における前記給糸部と前記巻取部との間で分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置と、を備える糸巻取設備において、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力を推定する強力推定方法であって、前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得ステップと、少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定ステップと、を備えることを特徴とするものである。
本発明では、上述した糸巻取設備の発明と同様、糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得できる。
また、本発明の強力推定プログラムは、糸を供給可能な給糸部と、前記給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、糸走行方向において前記給糸部と前記巻取部との間に配置され、前記糸走行方向における上流側と下流側とで分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置と、コンピュータと、を備える糸巻取設備において、前記コンピュータに、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力を推定させるための強力推定プログラムであって、前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得手順と、少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定手順と、を前記コンピュータに実行させることを特徴とするものである。
本発明では、上述した糸巻取設備の発明と同様、糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得できる。
本実施形態に係る糸巻取設備の概略図である。 自動ワインダの正面図である。 糸巻取設備の電気的構成を示すブロック図である。 巻取ユニットの概略的な正面図である。 （ａ）〜（ｃ）は、糸継装置の構成を示す説明図である。 ニューラルネットワークの一例を示す説明図である。 糸巻取設備の学習フェーズにおける機能を示す機能ブロック図である。 糸巻取設備の使用フェーズにおける機能を示す機能ブロック図である。 学習フェーズにおける機械学習の手順を示すフローチャートである。 使用フェーズにおける糸継装置の調整の手順を示すフローチャートである。 変形例に係る糸継装置の概略的な側面図である。 糸巻取設備の使用フェーズにおける機能ブロック図である。 使用フェーズにおける一連の制御を示すフローチャートである。 別の変形例に係る、糸巻取設備の使用フェーズにおける機能を示す機能ブロック図である。
次に、本発明の実施の形態について説明する。なお、図１及び図２に示すように、複数の巻取ユニット２が配列された方向を左右方向とする。左右方向と直交する、重力が作用する鉛直方向を上下方向とする。左右方向及び上下方向の両方と直交する方向を前後方向とする。
（糸巻取設備の概略構成）
まず、本実施形態に係る糸巻取設備１００の概略構成について、図１〜図３を参照しつつ説明する。図１は、糸巻取設備１００の概略的な平面図である。図２は、後述する自動ワインダ１０１の正面図である。図３は、糸巻取設備１００の大まかな電気的構成を示すブロック図である。なお、図２には、図１の紙面右側に記載された自動ワインダ１０１のうちの１つが例示されている。
図１に示すように、糸巻取設備１００は、複数の自動ワインダ１０１と、統括制御装置１０２とを備える。各自動ワインダ１０１は、複数の巻取ユニット２と機台制御装置３とを備える。複数の自動ワインダ１０１は、例えば、工場内において前後方向及び左右方向に並べて配置されている。統括制御装置１０２は、各機台制御装置３と電気的に接続されている。統括制御装置１０２は、各機台制御装置３と通信を行う等して複数の自動ワインダ１０１を統括的に制御する。統括制御装置１０２は、例えばクラウドサーバ１１０（本発明のサーバ。詳細は後述）と電気的に接続され、クラウドサーバ１１０と通信を行う。
自動ワインダ１０１の複数の巻取ユニット２は、左右方向に配列され、各々が、給糸ボビンＢｓから引出された糸Ｙを巻取ボビンＢｗ（本発明のボビン）に巻き取ってパッケージＰを形成する巻取動作を行う。
機台制御装置３は、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭ（記憶部５。図３参照）等を備える、一般的なコンピュータ装置である。機台制御装置３は、各巻取ユニット２のユニット制御部１４と電気的に接続され、各ユニット制御部１４との通信を行う。機台制御装置３は、各巻取ユニット２による糸Ｙの巻取条件等の設定を行うための設定部４を有する。設定部４は、例えば液晶ディスプレイ等の表示部４ａ（本発明の報知部）と、複数の操作キー等からなる操作部４ｂとを有する。作業者は、操作部４ｂを操作することにより各種設定を変更できる。各種設定に関する情報は、記憶部５に記憶される。機台制御装置３は、少なくとも、巻取動作によるパッケージＰの生産を実行可能な生産モードと、後述するキャリブレーションモードとの間で制御モードを切換可能に構成されている。なお、表示部４ａと操作部４ｂはタッチパネルで構成されていてもよい。
（巻取ユニット）
次に、巻取ユニット２の構成について、図４を参照しつつ説明する。図４は、巻取ユニット２の概略的な正面図である。糸Ｙの走行する方向を糸走行方向とする。
図４に示すように、巻取ユニット２は、給糸部１１と、糸処理実行部１２と、巻取部１３と、ユニット制御部１４等を有する。給糸部１１、糸処理実行部１２、巻取部１３は、この順に、下から上へ並べて配置されている。
給糸部１１は、給糸ボビンＢｓに巻き付けられた糸Ｙを供給可能に構成されている。給糸部１１は、給糸ボビン支持部２１と、糸解舒補助装置２２とを有する。給糸ボビン支持部２１は、給糸ボビンＢｓを略直立状態に支持する。糸解舒補助装置２２は、給糸ボビンＢｓから糸Ｙが解舒される際の膨らみを一定の大きさに保つ。
糸処理実行部１２は、糸Ｙに関する様々な処理を実行するためのものである。糸処理実行部１２は、テンション付与部３１と、テンションセンサ３２（本発明の強力測定部）と、糸継装置３３と、ヤーンクリアラ３４（本発明の寸法取得部）と、を有する。
テンション付与部３１は、走行する糸Ｙに所定のテンションを付与可能に構成されている。テンション付与部３１の一例として、いわゆるゲート式のものが挙げられる。図４に示すように、複数の固定ゲート体３１ａと複数の可動ゲート体３１ｂとが、上下方向に交互に配置されている。そして、複数の可動ゲート体３１ｂの水平方向における位置を調整することによって、固定ゲート体３１ａと可動ゲート体３１ｂとの間を走行する糸Ｙに所定のテンションを付与する。固定ゲート体３１ａと可動ゲート体３１ｂとは、互いに噛み合うことが可能な形状を有している。糸Ｙの強力測定時（後述）には、固定ゲート体３１ａと可動ゲート体３１ｂとを互いに強く噛み合わせることにより、固定ゲート体３１ａと可動ゲート体３１ｂとの間に糸Ｙを強く挟み込み、給糸部１１からの糸Ｙの供給を止めることができる。
テンションセンサ３２は、糸Ｙに付与されているテンションを測定可能に構成されている。テンションセンサ３２は、例えば不図示のひずみゲージを有する公知のセンサである。テンションセンサ３２は、ユニット制御部１４と電気的に接続されている。
糸継装置３３は、給糸部１１と巻取部１３との間で糸Ｙが繋がっていない状態になったときに、給糸部１１側（糸走行方向上流側）の糸Ｙ（下糸Ｙ１）と巻取部１３側（糸走行方向下流側）の糸Ｙ（上糸Ｙ２）とを継ぐ糸継動作を行う装置である。糸Ｙが繋がっていない状態になる場合としては、例えば、ヤーンクリアラ３４により糸欠陥が検出されたときのカッタ３４ａ（後述）による糸切断時、給糸ボビンＢｓの交換時等がある。
糸継装置３３の下側には、給糸ボビンＢｓ側（糸走行方向における上流側）の下糸Ｙ１を捕捉して糸継装置３３へ案内する下糸捕捉案内部３５（第１捕捉案内部）が設けられている。糸継装置３３の上側には、パッケージＰ側（糸走行方向における下流側）の上糸Ｙ２を捕捉して糸継装置３３へ案内する上糸捕捉案内部３６（第２捕捉案内部）が設けられている。下糸捕捉案内部３５は、軸３５ａを中心に回転可能なパイプ状のアーム３５ｂと、アーム３５ｂの先端部に配置され、下糸Ｙ１の糸端部を吸引捕捉する吸引部３５ｃと、アーム３５ｂを回転駆動して上下に旋回させるモータ３７と、を有する。上糸捕捉案内部３６は、軸３６ａを中心に回転可能であるパイプ状のアーム３６ｂと、アーム３６ｂの先端部に配置され、上糸Ｙ２の糸端部を吸引捕捉する吸引部３６ｃと、アーム３６ｂを回転駆動して上下に旋回させるモータ３８と、を有する。
糸継装置３３による糸継ぎに際し、下糸捕捉案内部３５は、吸引部３５ｃで下糸Ｙ１の糸端部を捕捉した状態で、モータ３７によってアーム３５ｂが駆動されて上方へ旋回することで、糸継装置３３に下糸Ｙ１を案内する。上糸捕捉案内部３６は、パッケージＰの表面に付着している上糸Ｙ２の糸端部を吸引部３６ｃで吸引捕捉する。上糸Ｙ２の捕捉後に、アーム３６ｂがモータ３８によって回転駆動されて下方へ旋回することで、上糸捕捉案内部３６は、糸継装置３３に上糸Ｙ２を案内する。
ヤーンクリアラ３４は、走行する糸Ｙの太さ（糸の直径又は繊維量）等を監視する糸監視装置であり、糸欠陥及び糸Ｙの継目部分を検出する。また、ヤーンクリアラ３４は、糸欠陥の寸法（太さ、長さ）及び糸Ｙの継目部分の寸法（太さ、長さ）も検出する。ヤーンクリアラ３４にはカッタ３４ａが配置されている。ヤーンクリアラ３４によって糸欠陥が検出されたとき、カッタ３４ａが即座に糸Ｙを切断するとともに、ヤーンクリアラ３４は、検出信号をユニット制御部１４へ出力する。
巻取部１３は、糸Ｙを巻取ボビンＢｗに巻き取ってパッケージＰを形成するためのものである。巻取部１３は、巻取ボビンＢｗを回転自在に保持するクレードル４１と、綾振ドラム４２と、綾振ドラム４２を回転させるドラム駆動モータ４３とを有する。綾振ドラム４２の外周面には、糸Ｙをトラバースさせるための綾振り溝４２ａが形成されている。綾振ドラム４２が、綾振り溝４２ａによって糸Ｙをトラバースさせながら、巻取ボビンＢｗに形成されたパッケージＰと接触した状態で回転することで、パッケージＰ及び巻取ボビンＢｗは、綾振ドラム４２との接触摩擦により従動回転する。これにより、糸Ｙが巻取ボビンＢｗに巻き取られてパッケージＰが形成される。なお、巻取部１３の構成はこれに限定されない。例えば、綾振ドラム４２を綾振り溝４２ａの形成されていないローラ（タッチローラ）に替えてもよい。糸Ｙをトラバースするために、別途のトラバース機構（いわゆるアーム式トラバース機構、ベルト式トラバース機構、又は羽根式トラバース機構等）を備えても良い。パッケージＰは、綾振ドラム４２又はタッチローラとの接触摩擦により従動回転するのではなく、パッケージＰをモータで直接回転駆動する構成に変更してもよい。
ユニット制御部１４は、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭ等を備える。ユニット制御部１４は、ＲＯＭに格納されたプログラムに従い、ＣＰＵにより各部を制御する。また、ユニット制御部１４は、機台制御装置３と電気的に接続され、機台制御装置３と通信を行う。
以上の構成を備える巻取ユニット２において、以下のように巻取動作が行われる。すなわち、ユニット制御部１４が、パッケージＰと綾振ドラム４２とを接触させた状態でドラム駆動モータ４３を駆動して綾振ドラム４２を回転させることで、給糸ボビンＢｓから引出しされた糸Ｙが巻取ボビンＢｗに巻き取られてパッケージＰが形成される。
（糸継装置）
次に、糸継装置３３の構造について、図５（ａ）〜（ｃ）を参照しつつ説明する。図５（ａ）〜（ｃ）は、糸継装置３３を左方から見た図である。図５（ａ）〜（ｃ）に示すように、糸継装置３３は、糸継部材５１、解撚パイプ５２、上側ガイド板５３、下側ガイド板５４、糸寄せレバー５５、糸押さえレバー５６等を有している。
糸継部材５１は、ブロック状に構成されており、支持ブロック５７の前面に固定された支持プレート５８に取り付けられている。糸継部材５１は、支持プレート５８から糸Ｙが走行する糸道側（前側）に突出している。糸継部材５１には、上下方向に延びる糸継空間５１ａが、糸継部材５１を貫通するように形成されている。さらに、糸継部材５１には、糸継空間５１ａと連通する糸挿入隙間５１ｂが、前方に向かって開放するように且つ糸継部材５１を上下方向に貫通するように形成されている。下糸捕捉案内部３５によって捕捉された下糸Ｙ１、及び、上糸捕捉案内部３６によって捕捉された上糸Ｙ２は、糸挿入隙間５１ｂを経由して糸継空間５１ａに案内される。糸継空間５１ａの上下の開口は、解撚パイプ５２から引き出された糸端を糸継空間５１ａに導入させるための導入口５１ｃとして機能する。
糸継空間５１ａの内壁には、圧空源７１と接続された不図示のノズル孔が形成されている。圧空源により供給される圧縮空気の圧力は、例えば電空レギュレータ７２（図５（ａ）参照）により制御される。圧縮空気の圧力及び圧縮空気を噴出させる時間は、例えば、設定部４（図３等参照）によって設定可能である。下糸Ｙ１の糸端と上糸Ｙ２の糸端とを糸継空間５１ａに配置させた状態で、ノズル孔から圧縮空気を噴出させることにより、糸継空間５１ａの内部に旋回流を発生させ、糸端同士を撚り合わせることができる。
上側ガイド板５３は、糸継部材５１の上方に配置されている。上側ガイド板５３には、それぞれ前後方向に延びた、下糸Ｙ１が導入されるガイド溝５３ａと、上糸Ｙ２が導入されるガイド溝５３ｂが、左右方向（紙面垂直方向）に並べて形成されている。上側ガイド板５３には、カッタ６１及びクランプ６２が設けられている。カッタ６１は、ガイド溝５３ａに対して設けられている。クランプ６２は、ガイド溝５３ｂに対して設けられている。
下側ガイド板５４は、糸継部材５１の下方に配置されている。下側ガイド板５４には、上述したガイド溝５３ａ、５３ｂと同様に、下糸Ｙ１が導入されるガイド溝５４ａと、上糸Ｙ２が導入されるガイド溝５４ｂとが形成されている。下側ガイド板５４には、カッタ６３及びクランプ６４が設けられている。カッタ６３は、ガイド溝５４ｂに対して設けられている。クランプ６４は、ガイド溝５４ａに対して設けられている。
解撚パイプ５２は、前後方向に延びる円筒状の部材である。解撚パイプ５２は、支持ブロック５７によって支持されている。解撚パイプ５２の前端部及び後端部は、前後方向に開口している。前端部の開口は、糸Ｙを吸引する吸引口５２ａとして機能する。解撚パイプ５２は、下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の糸端をそれぞれ吸引するために２つ設けられている。下糸Ｙ１を吸引するための解撚パイプ５２は、上下方向において糸継部材５１とカッタ６１との間に配置されている。上糸Ｙ２を吸引するための解撚パイプ５２は、上下方向において糸継部材５１とカッタ６３との間に配置されている。
解撚パイプ５２の内壁には、圧空源７３と接続された不図示のノズル孔が形成されている。圧空源により供給される圧縮空気の圧力は、例えば電空レギュレータ７４により制御される。圧縮空気の圧力及び圧縮空気を噴出させる時間は、例えば、設定部４（図３等参照）によって設定可能である。ノズル孔から圧縮空気を噴出させることにより、解撚パイプ５２内に前方から後方へ向かう空気流が発生する。この空気流の作用により、吸引口５２ａから解撚パイプ５２内に糸Ｙの糸端を吸引できる。さらに、この空気流によって、解撚パイプ５２に導入された糸Ｙの糸端を解撚させることができる。
支持プレート５８には、解撚パイプ５２（吸引口５２ａ）と対向する位置に貫通孔５８ａが形成されている。糸Ｙの糸端は、支持プレート５８の貫通孔５８ａ及び解撚パイプ５２の吸引口５２ａを介して、解撚パイプ５２の内部に導入される。
糸寄せレバー５５は、糸継部材５１を挟んで上下に一対配置されている。上側の糸寄せレバー５５は、上下方向において上側の解撚パイプ５２と上側ガイド板５３との間に配置されている。下側の糸寄せレバー５５は、上下方向において下側の解撚パイプ５２と下側ガイド板５４との間に配置されている。一対の糸寄せレバー５５は、上下方向に延びる不図示の揺動軸を中心に一体揺動するように構成されている。糸寄せレバー５５が後方に向かって揺動することで、糸継空間５１ａに案内された糸Ｙが糸寄せレバー５５によって後方に寄せられる。すなわち、糸寄せレバー５５は、糸Ｙを移動させる。
糸押さえレバー５６は、糸継部材５１を挟んで上下に一対配置されている。上側の糸押さえレバー５６は、上下方向において糸継部材５１と上側の糸寄せレバー５５との間に配置されている。下側の糸押さえレバー５６は、上下方向において糸継部材５１と下側の糸寄せレバー５５との間に配置されている。一対の糸押さえレバー５６は、上下方向に延びる不図示の揺動軸を中心に一体揺動するように構成されている。糸押さえレバー５６が後方に向かって揺動することで、糸継空間５１ａに案内された糸Ｙが糸押さえレバー５６によって支持プレート５８に押し付けられる。言い換えると、糸押さえレバー５６は、糸Ｙを前後方向に移動させる。これによって、糸継空間５１ａにおいて糸Ｙの糸端に撚りが加えられる際に、糸押さえレバー５６を超えて撚りが伝播されるのを防止する。
上述した糸継部材５１、解撚パイプ５２、糸寄せレバー５５、糸押さえレバー５６、カッタ６１、６３、及びクランプ６２、６４が、本発明の処理部に相当する。糸継部材５１が、本発明の糸継部に相当する。解撚パイプ５２が、本発明の解撚部に相当する。糸寄せレバー５５及び糸押さえレバー５６が、本発明の移動部に相当する。カッタ６１、６３が、本発明の切断部に相当する。クランプ６２、６４が、本発明の保持部に相当する。圧空源７１、７３が、本発明の気体供給源に相当する。圧縮空気が、本発明の気体に相当する。なお、圧空源７１、７３は、空気以外の気体を供給しても良い。
（糸継動作）
次に、糸継装置３３によって下糸Ｙ１と上糸Ｙ２とを継ぐ糸継動作について、引き続き図５（ａ）〜（ｃ）を参照しつつ説明する。図５（ａ）は、カッタ６１、６３で下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２を切断する直前の状態を示す図である。図５（ｂ）は、下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の糸端が解撚パイプ５２に吸引された状態を示す図である。図５（ｃ）は、下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の糸端が糸継空間５１ａに配置された状態を示す図である。
何らかの理由によって糸Ｙが分断された場合、図５（ａ）に示すように、下糸捕捉案内部３５によって下糸Ｙ１が、上糸捕捉案内部３６によって上糸Ｙ２が、それぞれ糸挿入隙間５１ｂを経由して糸継空間５１ａに導入される。このとき、下糸Ｙ１はガイド溝５３ａ、５４ａにも導入され、上糸Ｙ２はガイド溝５３ｂ、５４ｂにも導入される。この状態で、糸寄せレバー５５を後方に揺動させて下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２を後方に寄せることによって、下糸Ｙ１はガイド溝５３ａ、５４ａの奥に押し込まれ、上糸Ｙ２はガイド溝５３ｂ、５４ｂの奥に押し込まれる。
続いて、ガイド溝５４ａに導入された下糸Ｙ１をクランプ６４に把持させたうえで、ガイド溝５３ａに導入された下糸Ｙ１をカッタ６１に切断させる。また、これと同時に、ガイド溝５３ｂに導入された上糸Ｙ２をクランプ６２に把持させたうえで、ガイド溝５４ｂに導入された上糸Ｙ２をカッタ６３に切断させる。切断された下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の先端側部分は、下糸捕捉案内部３５及び上糸捕捉案内部３６によって吸引除去される。下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２を切断する際には、解撚パイプ５２に前方から後方へ向かう空気流を発生させている。このため、図５（ｂ）に示すように、切断された下糸Ｙ１の糸端は、上側の解撚パイプ５２に吸引される。また、切断された上糸Ｙ２の糸端は、下側の解撚パイプ５２に吸引される。そして、下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の糸端は、解撚パイプ５２に発生している空気流によって解撚される。
続けて、糸寄せレバー５５をさらに後方に揺動させると、図５（ｃ）に示すように、解撚された下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の糸端が、解撚パイプ５２から引き出され、導入口５１ｃを介して糸継空間５１ａに導入される。そして、解撚された下糸Ｙ１及び上糸Ｙ２の糸端が糸継空間５１ａに導入された状態で、糸継空間５１ａ内に圧縮空気を噴射することで、旋回流の作用により下糸Ｙ１と上糸Ｙ２とが糸継ぎされる。糸継ぎが完了すると、糸寄せレバー５５及び糸押さえレバー５６が初期位置に戻る。
（糸の強力について）
ところで、一般的に、巻取ユニット２によって巻き取られる糸Ｙの強力（引張強度）は、所定の基準を満たす必要がある。当然、下糸Ｙ１と上糸Ｙ２との継目部分（以下、糸Ｙの継目部分とする）の強力も所定の基準を満たす必要がある。ここで、例えば、巻取ユニット２によって巻き取られる糸の種類（糸種）或いは番手等が変更される際、自動ワインダ１０１の制御モードはキャリブレーションモードに切り換えられる。キャリブレーションモードにおいては、糸継装置３３を構成する部材の位置調整及び糸継動作に関する設定変更等が行われる。これに伴い、下糸Ｙ１と上糸Ｙ２との継目部分の強力（引張強度）が基準を満たしているどうか（すなわち、キャリブレーションモードを終了可能か、或いは糸継装置３３の再調整が必要か）判断する必要がある。そのためには、まず、糸Ｙの継目部分の強力の情報を取得する必要がある。
本実施形態では、糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得するために、糸巻取設備１００は、以下のような構成を有する。大まかには、糸巻取設備１００は、糸Ｙの継目部分の強力に関連する関連情報に基づき、機械学習によって予め構築された学習モデルを用いて、糸Ｙの継目部分の強力の値を推定可能に構成されている。
（機械学習の簡単な説明）
糸巻取設備１００の構成に関する説明の前に、機械学習についてごく簡単に説明する。機械学習とは、明示的にプログラムで指示しなくても、コンピュータが膨大な入力データに基づく学習を行って学習モデルを構築し、さらに、構築された学習モデルを用いて、入力データに対応する所望の出力データを取得可能にする技術である。ここでは、学習モデルとは、複雑な計算式の一種であり、関連情報を入力データとして糸Ｙの継目部分の強力の推定値（以下、単に強力の推定値ともいう）を出力するためのものである。また、ここでは、「学習モデルを構築する」とは、既存の複数の学習モデルの中から予め選択された学習モデルにおいて、入力データに基づく機械学習を行うことにより、強力の推定値を適切に出力可能にすること（すなわち、使用可能にすること）である。学習モデルの例として、公知のニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト等が挙げられる。本実施形態では、一例として、ニューラルネットワークが選択されたものとして説明を進める。また、以下では、構築された学習モデルを「学習済モデル」とも称する。
ニューラルネットワークの一例について、図６を参照しつつ簡単に説明する。ニューラルネットワークは、人間の神経細胞であるニューロンをモデル化したノードが複数組み合わされて形成された学習モデルである。図６に示すように、ニューラルネットワーク３００は、入力層３０１と、中間層３０２と、出力層３０３とを有する。中間層３０２及び出力層３０３は、ノードを有する（図６の各丸印が１つのノードに相当する）。各ノードは、入力されたデータに基づき、各ノードに対応して設けられた関数（一般的に、活性化関数等と呼ばれる）を用いて所定の出力データを出力する。ニューラルネットワーク３００においては、入力層３０１に入力された入力データ（図６のＸ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４を参照）が中間層３０２に渡される。中間層３０２においては、入力データＸ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４に基づいて、中間データ（図６の中間データＨ１、Ｈ２、Ｈ３を参照）が出力され、出力層３０３に渡される。なお、図６においては、中間層３０２は１層であるものとしたが、これには限られず、２層以上であっても良い。最後に、出力層３０３は、中間データに基づき、出力データ（図６の出力データＹ１を参照）を出力する。ここで、上述した活性化関数は、それぞれ、変更可能な複数のパラメータ（一般的に、重みと呼ばれる）を有している。これらの重みが変更されると、ニューラルネットワーク３００に同じ入力値が入力されても、出力値が変わる。「学習モードの構築」は、言い換えると、機械学習によってこれらの重みを適切な値に収束させることである。
学習済モデルを構築するための機械学習の手法は、「教師あり学習」と「教師なし学習」に大きく分類できる。教師あり学習は、入力データと、当該入力データと対応する正解データ（教師データ）とをコンピュータに読み込ませ、教師データと概ね等しい適切な出力データが得られるように学習モデルを構築する手法である。本実施形態では、学習モデルは、教師あり学習によって構築される。教師なし学習は、教師あり学習と異なり、教師データが与えられない機械学習である（詳細な説明は省略する）。
一般的に、機械学習には、２つのフェーズがある。１つ目のフェーズは、コンピュータが膨大な入力データに基づいて学習を行い、学習済モデルを構築する「学習フェーズ」である。２つ目のフェーズは、学習フェーズにおいて構築された学習済モデルを使用して、入力データに基づき出力データを取得する「使用フェーズ」である。
（糸巻取設備の構成）
次に、糸巻取設備１００のうち、糸Ｙの継目部分の強力値の推定に関する構成について、図７及び図８を参照しつつ説明する。図７は、糸巻取設備１００の学習フェーズにおける機能を示す機能ブロック図である。言い換えると、当該機能ブロック図は、教師あり学習によって学習済モデルを新規に構築し又は学習済モデルにさらに機械学習を行わせるフェーズにおける機能ブロック図である。図８は、糸巻取設備１００の使用フェーズにおける機能を示す機能ブロック図である。言い換えると、当該機能ブロック図は、パッケージＰを生産する生産工場等に設置された糸巻取設備１００が、学習フェーズにおいて予め構築された学習済モデルを利用して強力の値を推定するフェーズにおける機能ブロック図である。
まず、糸巻取設備１００のうち、学習フェーズにおいて用いられる構成について説明する。ここでは、説明の便宜上、パッケージＰを生産する生産工場に設置された糸巻取設備１００において、学習済モデルを構築するための構成について説明する。しかしながら、学習済モデルは、生産工場とは別の場所（糸巻取設備１００の製造場所等）において、以下で説明する構成と同様の構成を用いて、糸巻取設備１００が生産工場に設置される前に予め構築されていても良い。
図７に示すように、糸巻取設備１００の自動ワインダ１０１は、関連情報取得部８１と、モデル記憶部８２と、通信部８４と、テンションセンサ３２とを備える。また、糸巻取設備１００の統括制御装置１０２は、機台制御装置３と通信可能且つクラウドサーバ１１０と通信可能な通信部１０３を備える。さらに、統括制御装置１０２は、パッケージＰの生産工場とは別の場所に設けられたクラウドサーバ１１０と電気的に接続されている。なお、関連情報取得部８１の設定記憶部８８（後述）、モデル記憶部８２及び通信部８４は、機台制御装置３に含まれる。言い換えると、機台制御装置３が、設定記憶部８８、モデル記憶部８２及び通信部８４としての機能を有する。
学習フェーズでは、大まかに以下のような処理が行われる。まず、関連情報取得部８１によって関連情報が取得される。また、テンションセンサ３２は、上述した教師データに相当する糸Ｙの継目部分の強力の値を測定する。関連情報及びテンションセンサ３２による強力の測定値は、通信部８４によって統括制御装置１０２の通信部１０３を介してクラウドサーバ１１０へ送信される。クラウドサーバ１１０は、糸巻取設備１００から受信した膨大な関連情報及び糸Ｙの継目部分の強力の測定値（以下、単に強力の測定値ともいう）に基づいて教師あり学習を行い、学習済モデルを構築して、機台制御装置３に学習済モデルを提供する。
関連情報取得部８１は、糸Ｙの継目部分の強力に関連する関連情報を取得するためのものである。関連情報は、機械学習における入力データに相当する。図７に示すように、関連情報取得部８１は、ヤーンクリアラ３４と、マイク８５と、温度計８６と、湿度計８７と、設定記憶部８８と、を有する。ヤーンクリアラ３４は、上述したように、糸Ｙの継目部分の寸法に関する情報を取得可能である。マイク８５は、糸継装置３３の近傍に配置されており（図４参照）、糸継動作時に糸継装置３３によって発生する音を検知可能である。マイク８５は、ユニット制御部１４と電気的に接続されている（図３参照）。マイク８５による検知結果は、ユニット制御部１４を介して機台制御装置３に送信される。温度計８６は、自動ワインダ１０１が設置された空間（すなわち、糸継装置３３が設置された空間）の温度の情報を取得する。湿度計８７は、糸継装置３３が設置された空間の湿度の情報を取得する。温度計８６及び湿度計８７は、機台制御装置３と電気的に接続されている（図３参照）。設定記憶部８８は、記憶部５（図３参照）の一部である。設定記憶部８８には、巻取ユニット２によって巻き取られる糸Ｙの種類の情報、糸Ｙの番手の情報、及び、糸継装置３３の動作設定の情報等が記憶されている。糸継装置３３の動作設定とは、例えば、上述した圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の圧力の設定及び圧縮空気の噴射時間の設定である。上述した情報が、糸Ｙの継目部分の強力と関連する関連情報である。
モデル記憶部８２は、記憶部５（図３参照）の一部である。モデル記憶部８２には、関連情報を入力データとした機械学習により、学習フェーズにおいて構築された学習済モデルが記憶される。学習済モデルは、関連情報に基づき継目部分の強力の値を推定するために用いられる。また、モデル記憶部８２は、学習済モデルを上書きして記憶する（すなわち、学習済モデルを更新する）ことが可能である。通信部８４は、統括制御装置１０２との通信を行う。
クラウドサーバ１１０は、統括制御装置１０２との通信を行う通信部１１１と、膨大なデータに基づき教師あり学習を行う学習部１１２とを有する。通信部１１１は、統括制御装置１０２を介して糸巻取設備１００からデータを受信し、受信したデータを学習部１１２に入力する。機械学習を行う前の学習部１１２には、既存の複数の学習モデルの中から予め選択された、構築前の（すなわち、上述した重みが適切化されていない）学習モデルが記憶されている。学習部１１２は、入力されたデータに基づいて学習モデルに教師あり学習を行わせる。具体例として、学習部１１２は、関連情報を入力データとして、学習モデルを用いて糸Ｙの継目部分の強力の値を推定し、強力の推定値と強力の測定値との誤差が小さくなるように、上述した重みの値を変更するフィードバックを行う。上記フィードバックは、例えば、バックプロパゲーションと呼ばれる公知のアルゴリズムにより実行可能である。学習部１１２は、入力データに基づく糸Ｙの強力の推定、及び、推定された強力の値と教師データである強力の測定値とに基づくフィードバックを何度も行うことによって、糸Ｙの継目部分の強力の値を正確に推定するための学習済モデルを構築する。
次に、糸巻取設備１００のうち、使用フェーズにおいて用いられる構成について説明する。図８に示すように、糸巻取設備１００は、関連情報取得部８１と、モデル記憶部８２と、強力推定部８３と、調整情報取得部９１と、調整指示部９２とを備える。関連情報取得部８１及びモデル記憶部８２は、上述したものと同様である。なお、関連情報取得部８１の設定記憶部８８、モデル記憶部８２、強力推定部８３、調整情報取得部９１、及び調整指示部９２は、機台制御装置３に含まれる。言い換えると、機台制御装置３が、設定記憶部８８、モデル記憶部８２、強力推定部８３、調整情報取得部９１、及び調整指示部９２としての機能を有する。
強力推定部８３は、モデル記憶部８２に記憶された学習済モデルを用いて、上述した関連情報に基づき、糸Ｙの継目部分の強力の値を推定する。言い換えると、関連情報を入力として所定の演算を行い、継目部分の強力の値を出力する。
使用フェーズでは、大まかには以下の処理が行われる。まず、関連情報取得部８１によって取得された関連情報に基づき、学習フェーズにおいて予め構築された学習済モデルを用いて、強力推定部８３が、糸Ｙの継目部分の強力の値を推定する。また、強力推定部８３による推定結果等に基づき、調整情報取得部９１が、糸継装置３３を構成する部材の位置調整等に関する情報（調整情報）、及び、糸継装置３３による糸継動作の動作設定に関する情報（変更情報）のうち少なくとも一方を取得する。さらに、調整指示部９２が、調整情報及び／又は変更情報に基づいて必要な指示を行う。
調整情報取得部９１は、ヤーンクリアラ３４によって測定された糸Ｙの継目部分の寸法に関する情報、及び、強力推定部８３によって推定された糸Ｙの継目部分の強力の値に基づき、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしているかどうか判断する。さらに、調整情報取得部９１は、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしていない場合に、糸継装置３３を構成する部材の位置調整等に必要な情報（調整情報及び／又は変更情報）を取得する。調整情報とは、例えば、糸継装置３３を構成する部材の部材の位置の調整量に関する情報（例えば、どの向きに何ｍｍ動かすべきかを示す情報）である。調整情報の具体例は、解撚パイプ５２の前後方向における位置、解撚パイプ５２の軸周りの角度、糸寄せレバー５５の上下方向における位置、糸押さえレバー５６の上下方向における位置等である。変更情報とは、糸継装置３３による糸継動作の動作設定の変更に関する情報である。変更情報の具体例は、圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の必要な圧力、圧縮空気を噴射する時間の必要な長さ等である。調整情報及び／又は変更情報を取得するための計算式或いはテーブルが、例えば記憶部５に記憶されている。
調整指示部９２は、報知制御部９３と、上述した表示部４ａ（図２等参照）とを有する。報知制御部９３は、調整情報取得部９１の判断結果、及び、調整情報取得部９１が取得した調整情報及び／又は変更情報に基づき、表示部４ａに所定の表示を行わせる。
（学習フェーズにおける機械学習の手順）
次に、糸巻取設備１００が学習フェーズにおいて機械学習を行う手順について、図９に示すフローチャートを参照しつつ説明する。各構成要素については、主に図７等を参照されたい。説明の便宜上、本実施形態では、パッケージＰを生産する生産工場に糸巻取設備１００が新たに設置される際に、学習済モデルを新規に構築する手順について説明する。しかしながら、学習済モデルは、上述したように、生産工場とは別の場所で予め構築されても良い。このようにすることで、糸巻取設備１００の生産工場への搬入から生産開始までにかかる期間を短くすることができる。
初期状態として、機台制御装置３の制御モードはキャリブレーションモードとなっている。また、糸Ｙは下糸Ｙ１と上糸Ｙ２とに分断されている。機台制御装置３の設定記憶部８８には、糸Ｙの種類、番手、圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の圧力、圧縮空気を噴射する時間等の設定が記憶されている。
まず、機台制御装置３は、巻取ユニット２（図４参照）のユニット制御部１４（図４参照）に信号を送信し、巻取ユニット２に糸継動作を行わせる（Ｓ１０１）。糸継動作中に発生する音は、マイク８５により検知される。機台制御装置３は、ユニット制御部１４を介して、マイク８５による検知結果を取得する。また、機台制御装置３は、糸継動作中、温度計８６による温度の検知結果及び湿度計８７による湿度の検知結果を取得する。
次に、機台制御装置３は、ユニット制御部１４に信号を送信し、巻取ユニット２に巻取動作を所定時間行わせる。巻取動作中、糸Ｙの継目部分を含む走行中の糸Ｙの継目部分の寸法等の情報が、ヤーンクリアラ３４により取得される。機台制御装置３は、ユニット制御部１４を介して、糸Ｙの継目部分の寸法の情報を取得する（Ｓ１０２）。このように、糸継動作中及び糸の走行中において、機台制御装置３の関連情報取得部８１により、関連情報（走行中の糸Ｙの継目部分の寸法、温度、湿度、糸継動作時に発生する音、糸Ｙの種類、糸Ｙの番手、及び、糸継装置３３の動作設定等に関する情報）が取得される。なお、ヤーンクリアラ３４が取得した糸Ｙの継目部分の寸法の情報が最終的に学習部１１２や強力推定部８３に伝達されるルートは、上述のようなユニット制御部１４を介して機台制御装置３に送信されるルートに限定されない。例えば、ヤーンクリアラ３４が取得した情報が機台制御装置３に直接送信されてもよいし、複数のヤーンクリアラ３４を管理する専用の上位装置を別途備え、当該上位装置を介して学習部１１２や強力推定部８３に上記情報が送信されてもよい。
次に、機台制御装置３は、ユニット制御部１４に信号を送信して、巻取ユニット２に糸Ｙの破断時の糸Ｙのテンションの測定を行わせる（Ｓ１０３）。糸Ｙを破断させるための具体的な手法として、ユニット制御部１４は、テンション付与部３１の固定ゲート体３１ａと可動ゲート体３１ｂとを強く噛み合わせながら巻取部１３に巻取動作を行わせる。これにより、固定ゲート体３１ａと可動ゲート体３１ｂとの間に糸Ｙが挟み込まれ、給糸部１１からの糸Ｙの供給が止められる。この状態で巻取部１３のドラム駆動モータ４３が動作し続けると、糸Ｙに強いテンションが付与され、糸Ｙが意図的に破断される。糸Ｙが破断される瞬間の、テンションセンサ３２による測定値が、糸Ｙの強力（引張強度）に相当する。このようにして得られた糸Ｙの継目部分の強力の情報が、上述した教師データである。ここで、１つの教師データと、当該教師データに対応づけられた関連情報とが、教師あり学習用の１セットの情報（教師あり学習１回分の情報）として取り扱われる。なお、関連情報の取得及び糸Ｙの強力の測定値の取得は、原則として複数回繰り返し行われる。これにより、教師あり学習用の複数セットの情報が取得される。つまり、教師あり学習用の膨大なデータが得られる。
次に、機台制御装置３の通信部８４は、関連情報及び糸Ｙの強力の測定値を統括制御装置１０２に送信する（Ｓ１０４）。統括制御装置１０２は、通信部１０３によって、機台制御装置３から受信したデータをクラウドサーバ１１０に送信する。クラウドサーバ１１０には、教師あり学習用の複数セットの情報が送信される。
次に、クラウドサーバ１１０は、通信部１１１により、統括制御装置１０２を介して機台制御装置３から上記データを受信し、学習部１１２に入力する。学習部１１２は、入力されたデータに基づき教師あり学習を実行する（Ｓ１０５）。具体的には、まず、学習部１１２は、上述したように、予め選択された構築前の学習モデルを用いて、関連情報に基づき、糸Ｙの継目部分の強力を推定する。次に、学習部１１２は、推定された強力の値と、当該関連情報に対応する強力の測定値（教師データ）との誤差を小さくするためのフィードバック（上述した重みの変更）をバックプロパゲーションにより行う。学習部１１２は、上記学習を、クラウドサーバ１１０に送信された教師あり学習用のセットの数に応じて複数回行う。
次に、機台制御装置３は、機械学習を終了させるかどうか（学習フェーズから使用フェーズにフェーズを切り換えるかどうか）の判断を作業者に促すための表示を表示部４ａ（図３参照）に行わせる（Ｓ１０６）。作業者が機械学習を終了させるための操作を操作部４ｂ（図３参照）によって行った場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、学習済モデルは、通信部１１１によって、統括制御装置１０２の通信部１０３を介して機台制御装置３に送信され、モデル記憶部８２に記憶される。以上のようにして、学習フェーズにおける機械学習が終了する。このとき、作業者は、機台制御装置３の制御モードを生産モードに切り換えても良い。一方、作業者が機械学習をさらに続けるための操作を操作部４ｂ（図３参照）によって行った場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、機台制御装置３は、ステップＳ１０１に戻って、機械学習を続けるための処理を再開する。以上のようにして、学習フェーズにおける機械学習が行われ、学習済モデルが構築される。なお、「機械学習を終了させるかどうかを作業者に判断を促すための表示をする」ことに替えて、「全ての学習用データで学習し終わったときに終了を自動で判断して、学習終了の報知又は学習済モデル送信開始の報知を行う」ようにしてもよい。
（使用フェーズにおける糸継装置の調整等の手順）
次に、使用フェーズ（すなわち、生産工場等において糸巻取設備１００によるパッケージＰの生産が実施可能であるフェーズ）における糸継装置３３の調整等の手順について、図１０に示すフローチャートを主に用いて説明する。各構成要素については、主に図８等を参照されたい。糸巻取設備１００は、生産工場等に設置された後の完成品として用いられるときには、学習フェーズにおいて教師あり学習を行う必要はなく、基本的には使用フェーズにおいて強力の推定値を取得する。
初期状態として、機台制御装置３の制御モードはキャリブレーションモードとなっている。また、糸Ｙは下糸Ｙ１と上糸Ｙ２とに分断されている。機台制御装置３の設定記憶部８８には、糸Ｙの種類、番手、圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の圧力、圧縮空気を噴射する時間等の設定が記憶されている。
まず、作業者は、例えば、ある巻取ユニット２に巻き取らせる糸の種類を変更する。具体的には、作業者は、新しい給糸ボビンＢｓを給糸部１１によって支持させ、空の巻取ボビンＢｗをクレードル４１（図４参照）に装着する。なお、これらの作業は、自動的に行われても良い。
次に、作業者は、機台制御装置３の操作部４ｂ（図３参照）を操作して、機台制御装置３に以下の一連の制御を開始させる。以下に説明する制御方法が、本発明の糸強力推定方法に相当する。また、機台制御装置３には、以下の手順を実行するためのプログラム（本発明の糸強力推定プログラム）が記憶部５に記憶されている。
まず、機台制御装置３は、糸の種類が変更された巻取ユニット２に糸継動作を行わせる（Ｓ２０１）。糸継動作中に発生する音は、マイク８５により検知される。機台制御装置３は、ユニット制御部１４を介して、マイク８５による検知結果を取得する。また、機台制御装置３は、糸継動作中、温度計８６による温度の検知結果及び湿度計８７による湿度の検知結果を取得する。
次に、機台制御装置３は、巻取ユニット２に巻取動作を所定時間行わせる。巻取動作中、糸Ｙの継目部分を含む走行中の糸Ｙの継目部分の寸法の情報が、ヤーンクリアラ３４によって取得される。機台制御装置３は、ユニット制御部１４を介して、糸Ｙの継目部分の寸法の情報を取得する（Ｓ２０２。本発明の関連情報取得ステップ、関連情報取得手順）。このように、糸継動作中及び糸の走行中に、機台制御装置３の関連情報取得部８１により、関連情報（走行中の糸Ｙの継目部分の寸法、温度、湿度、糸継動作時に発生する音、糸Ｙの種類、糸Ｙの番手、及び、糸継装置３３の動作設定等に関する情報）が取得される。
次に、機台制御装置３は、取得した関連情報を学習済モデルに入力し、糸Ｙの継目部分の強力の推定値を取得する（Ｓ２０３。本発明の強力推定ステップ、強力推定手順）。具体的には、強力推定部８３が、関連情報取得部８１により取得された関連情報を入力データとして、学習フェーズにおいて予め構築されモデル記憶部８２に記憶された学習済モデルを用いて、糸Ｙの継目部分の強力の値を推定して出力する。このように、学習済モデルを用いて、演算によって強力の値が推定される。したがって、例えば糸Ｙを引っ張って意図的に破断させるといった機械的な手法によって強力の値を推定する場合と比べて、強力の値を短時間で精度良く取得できる。
次に、調整情報取得部９１は、ヤーンクリアラ３４によって測定された糸Ｙの継目部分の寸法に関する情報、及び、強力推定部８３によって推定された糸Ｙの継目部分の強力の値に基づき、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしているかどうか判断する（Ｓ２０４）。これらが基準を満たしている場合（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、調整情報取得部９１は、これらが基準を満たしていることを示す情報を報知制御部９３に入力する。報知制御部９３は、表示部４ａを制御して、制御モードを生産モードに切り換えても良いことを示す情報を表示させる。この場合、作業者は、制御モードをキャリブレーションモードから生産モードに切り換える操作を行う。これにより、キャリブレーションモードが終了する。言い換えると、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしている場合、調整情報取得部９１は、調整情報・変更情報を取得する必要がない。
一方、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしていない場合（Ｓ２０４：Ｎｏ）、機台制御装置３は、糸Ｙの切断を指示する信号をユニット制御部１４に送信する。例えば、糸Ｙの継目部分の強力の推定値が基準を満たしている（推定値が十分に大きい）場合でも、糸Ｙの継目部分が太過ぎる場合等には、基準が満たされていないと判断される。或いは、継目部分の太さ及び形状等が基準を満たしている場合でも、継目部分の強力の推定値が低過ぎる場合には、基準が満たされていないと判断される。このような場合、ユニット制御部１４は、上記信号に従って、ヤーンクリアラ３４のカッタ３４ａによって糸Ｙを切断させる（Ｓ２０５）。
次に、調整情報取得部９１は、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値の情報に基づき、糸継装置３３を構成する部材の位置調整等に必要な情報（調整情報）及び糸継動作の動作設定の変更に関する情報（変更情報）のうち少なくとも一方を取得する（Ｓ２０６）。具体的には、解撚パイプ５２の前後方向における位置、解撚パイプ５２の軸周りの角度、糸寄せレバー５５の上下方向における位置、糸押さえレバー５６の上下方向における位置等の情報（調整情報）や、圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の必要な圧力、圧縮空気を噴射する時間の必要な長さ等の情報（変更情報）が取得される。このようにして、必要に応じて調整情報及び／又は変更情報が取得される。
次に、調整指示部９２の報知制御部９３は、調整情報及び／又は変更情報を表示部４ａに表示させる（Ｓ２０７）。つまり、表示部４ａによって、調整情報及び／又は変更情報が作業者に報知される。このように、調整指示部９２は、本実施形態では、調整情報及び／又は変更情報に基づき、必要な指示を作業者に対して行う。
作業者は、表示部４ａに表示された調整情報に基づいて、糸継装置３３を構成する部材の調整作業を行い、且つ／又は、変更情報に基づいて、動作設定の変更作業を実施する（Ｓ２０８）。その後、作業者は、糸継動作を再び行うための操作を行う。機台制御装置３は、ユニット制御部１４に指令を送り、巻取ユニット２に糸Ｙの継目部分を切断除去させた後、再び糸継動作を行わせる（すなわち、ステップＳ２０１に戻る）。このようにして、使用フェーズにおける糸継装置３３の調整等が行われる。
（学習済モデルの再構築）
上述した学習済モデルは、使用フェーズにおいて使用された後であっても、学習フェーズにおいて再構築する（言い換えると、学習済モデルによる強力の推定値の精度をさらに向上させる）ことができる。具体的には、適切なタイミングで機台制御装置３の制御モードを生産モードからキャリブレーションモードに切り換え、関連情報及び糸Ｙの継目部分の強力の測定値を取得し、クラウドサーバ１１０に送信すれば良い。これにより、クラウドサーバ１１０の学習部１１２によって学習済モデルが再構築され、機台制御装置３に提供される。なお、必ずしも、クラウドサーバ１１０による学習済モデルの再構築が完了するまで制御モードをキャリブレーションモードに維持しなくても良い。すなわち、必要な情報を機台制御装置３からクラウドサーバ１１０へ送信した後、作業者は、制御モードを生産モードに切り換えてパッケージＰの生産をすぐに再開しても良い。そして、クラウドサーバ１１０による学習済モデルの再構築の完了後に、再構築後の学習済モデルを機台制御装置３が受信しても良い。
以上のように、糸継動作中或いは糸の走行中に取得可能な関連情報に基づいて、糸Ｙの継目部分の強力の値を、学習済モデルを用いた演算により推定できる。このため、例えば糸Ｙを意図的に破断させるといった機械的な手法によって継目部分の強力測定を行う場合と比べて、継目部分の強力を推定するまでの時間を短く抑えることができる。また、学習済モデルは機械学習により予め構築されたものであるため、学習済モデルを用いた推定により、高精度の強力の値を取得できる。したがって、糸の継目部分の強力の情報を短時間で精度良く取得できる。
また、関連情報として、糸の継目部分の強力と関連しうる様々な情報を用いることにより、継目部分の強力の推定精度を高めることができる。
また、強力の推定値を利用して取得された調整情報及び／又は変更情報に基づき、調整指示部９２によって必要な指示を行うことができる。これにより、当該指示に従って、糸継装置３３を構成する部材の調整等を行うことができる。
また、強力の推定値に加えて糸Ｙの継目部分の寸法に関する情報も上記調整等のために用いられるので、調整等の精度をより高めることができる。
また、糸Ｙの継目部分の強力に問題があった場合に具体的にどのような調整及び／又は設定変更が必要か、作業者に知らせることができる。したがって、作業者が糸継装置３３を構成する部材の調整等を行う場合に、調整作業等を効率良く行うことができる。
また、実測された糸Ｙの継目部分の強力の情報を教師データとした教師あり学習の学習済モデルが予め構築されている。したがって、継目部分の強力の値を精度良く推定できる。
また、モデル記憶部８２は、前記学習済モデルを更新して記憶可能である。したがって、より精度の良い学習済モデルが構築された場合に、モデル記憶部８２に記憶された学習済モデルを更新することで、継目部分の強力の推定精度をいっそう高めることができる。
また、クラウドサーバ１１０において再構築された学習済モデルを複数の糸巻取設備１００に共有させることができる。したがって、学習済モデルの再構築の手間を軽減でき、且つ、強力の推定精度のばらつきを抑制できる。
次に、前記実施形態に変更を加えた変形例について説明する。但し、前記実施形態と同様の構成を有するものについては、同じ符号を付して適宜その説明を省略する。
（１）前記までの実施形態において、調整情報及び／又は変更情報は表示部４ａに表示されるものとしたが、これには限られない。例えば、巻取ユニット２が調整情報及び／又は変更情報を出力可能な表示部を有していても良い。或いは、音声を出力可能な音声出力部（不図示）が設けられており、調整指示部９２が音声出力部に調整情報及び／又は変更情報を示す音声を出力させても良い。或いは、糸巻取設備１００は、調整情報及び／又は変更情報を報知するための報知部として、携帯端末（例えば、スマートフォン或いはタブレット端末）を備えていても良い。
（２）前記までの実施形態において、糸継装置３３の調整等を作業者が行うものとしたが、これには限られない。以下、図１１〜図１３を参照しつつ説明する。図１１は、後述する糸継装置２０１の概略的な側面図である。図１２は、後述する糸巻取設備２００の使用フェーズにおける機能ブロック図である。図１３は、後述する機台制御装置２０３の、使用フェーズにおける一連の制御を示すフローチャートである。
図１１に示すように、糸継装置２０１は、糸継装置２０１を構成する部材（上述した処理部）の調整（初期位置の調整等）を実行可能な調整駆動部２０２を有する。一例として、調整駆動部２０２は、アクチュエータ２０４、２０５、２０６、２０７を有する。アクチュエータ２０４は、解撚パイプ５２の前後方向における位置を調整可能である。アクチュエータ２０５は、解撚パイプ５２の軸周りの回転角度を調整可能である。アクチュエータ２０６は、糸寄せレバー５５の上下方向における初期位置を調整可能である。アクチュエータ２０７は、糸押さえレバー５６の上下方向における初期位置を調整可能である。調整駆動部２０２は、ユニット制御部１４を介して機台制御装置２０３と電気的に接続されている。図１２に示すように、調整指示部２１０は、駆動制御部２１１と、設定変更部２１２とを有する。言い換えると、機台制御装置２０３は、駆動制御部２１１及び設定変更部２１２としての機能を有する。駆動制御部２１１は、上述した調整情報に基づき、必要に応じて調整駆動部２０２を駆動制御する。設定変更部２１２は、変更情報に基づき、必要に応じて動作設定を変更する。動作設定は、上述したように、圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の圧力の設定及び圧縮空気の噴射時間の設定である。
機台制御装置２０３の、使用フェーズにおける一連の制御について図１３を参照しつつ説明する。初期状態として、糸Ｙは下糸Ｙ１と上糸Ｙ２とに分断されている。まず、作業者は、キャリブレーションモードにおいて糸種等を変更した後、制御モードを生産モードに切り換え、機台制御装置２０３を操作して糸継動作を開始させる。つまり、機台制御装置２０３は、キャリブレーションモードではなく生産モードにおいて、巻取ユニット２に糸継動作を実施させ、その後巻取動作を開始させる（Ｓ３０１）。次に、機台制御装置２０３は、ヤーンクリアラ３４による糸Ｙの寸法測定等によって、関連情報の取得を行う（Ｓ３０２）。次に、機台制御装置２０３は、取得した関連情報を学習済モデルに入力し、強力推定部８３によって糸Ｙの継目部分の強力の推定値を取得する（Ｓ３０３）。次に、調整情報取得部９１は、糸Ｙの継目部分の寸法に関する情報及び糸Ｙの継目部分の強力の値に基づき、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしているかどうか判断する（Ｓ３０４）。
糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしていない場合（Ｓ３０４：Ｎｏ）、機台制御装置３ａは、巻取ユニット２のヤーンクリアラ３４のカッタ３４ａに糸Ｙを切断させる（Ｓ３０５）。調整情報取得部９１は、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値の情報に基づき調整情報及び／又は変更情報を取得する（Ｓ３０６）。具体的には、調整情報は、解撚パイプ５２の前後方向における位置、解撚パイプ５２の軸周りの角度、糸寄せレバー５５の上下方向における位置、糸押さえレバー５６の上下方向における位置等の情報である。変更情報は、圧空源７１、７３から供給される圧縮空気の必要な圧力、圧縮空気を噴射する時間の必要な長さ等の情報である。調整指示部２１０の駆動制御部２１１は、調整情報に基づいて調整駆動部２０２を駆動制御する。調整指示部２１０の設定変更部２１２は、変更情報に基づいて動作設定を変更する。このようにして、糸継装置２０１の調整等が人手を介さず自動的に行われる（Ｓ３０７）。その後、機台制御装置２０３は、ステップＳ３０１に戻り、糸継動作の実施及び巻取動作の再開を巻取ユニット２に行わせる。なお、機台制御装置２０３は、表示部４ａ（図２等参照）に調整情報及び／又は変更情報を表示させても良く、或いはこれらの情報を表示させなくても良い。
一方、糸Ｙの継目部分の寸法及び強力の推定値が基準を満たしている場合（Ｓ３０４：Ｙｅｓ）、少なくとも、ヤーンクリアラ３４によって糸欠陥が検出されるか、給糸ボビンＢｓが空になるまで巻取動作が継続される（Ｓ３０８）。糸欠陥が検出されて糸Ｙが切断され或いは給糸ボビンＢｓが空になった場合は、ステップＳ３０１に戻る。このように、制御モードを生産モードに維持したまま、糸Ｙの継目部分の強力の推定及び糸継装置２０１の調整等を行うことができる。
このように、糸継装置２０１を構成する部材の調整作業を調整駆動部２０２によって行うことができる。したがって、作業者が人手で調整作業を行う場合と比べて、作業の手間を軽減させることができる。また、設定変更部２１２によって、動作設定の変更を人手によらず行うことができる。したがって、動作設定の変更作業を作業者が行う場合と比べて、作業時間を短縮させることができる。また、動作設定の変更ミスを防止することもできる。また、動作設定に応じて、糸Ｙの継目部分の強力は大きく変わりうる。この変形例では、設定変更部２１２によって動作設定が変更されるので、上記のような重要な動作設定も確実に変更できる。また、制御モードを生産モードに維持した状態で糸継装置２０１の調整等を実施できるので、糸継装置２０１の調整等のために制御モードをキャリブレーションモードに切り換える必要がある場合と比べて、生産効率を向上させることができる。
（３）前記までの実施形態において、クラウドサーバ１１０が学習部１１２としての機能を有するものとしたが、これには限られない。すなわち、図１４に示すように、糸巻取設備３００において、統括制御装置３０２が学習部１１２としての機能を有していても良い。この場合でも、学習部１１２は、関連情報と、テンションセンサ３２によって測定された糸Ｙの継目部分の強力の測定値とを用いた教師あり学習によって学習済モデルを再構築しても良い。これにより、生産の現場等において得られた強力の実測値を利用してさらに機械学習を行うことにより、学習済モデルをさらに改良できる。なお、この場合、糸巻取設備３００は、必ずしもクラウドサーバ１１０と通信可能でなくても良い。また、統括制御装置３０２の代わりに、機台制御装置３が学習部１１２としての機能を有していても良い。
（４）前記までの実施形態において、学習部１１２は、学習フェーズにおいて、関連情報に基づいて糸Ｙの継目部分の強力を推定し、その後、強力の推定値と強力の測定値との差を小さくするようにフィードバックを行うものとしたが、これには限られない。例えば、学習部１１２は、関連情報及び強力の測定値が入力されるように構成されており、且つ、これらの情報に基づいて、バックプロパゲーションによらず学習済モデルを構築するように構成されていても良い。
（５）前記までの実施形態において、学習部１１２は教師あり学習を行うものとしたが、これには限られない。例えば、学習部１１２は、教師なし学習を行っても良い。
（６）前記までの実施形態において、関連情報は、走行中の糸Ｙの継目部分の寸法、温度、湿度、糸継動作時に発生する音、糸Ｙの種類、糸Ｙの番手、及び、糸継装置３３の設定に関する情報であるものとしたが、これには限られない。関連情報は、これらのうち１種類以上であれば良い。或いは、他の情報が関連情報に含まれていても良い。
（７）前記までの実施形態において、調整情報取得部９１は、糸Ｙの継目部分の強力の推定値と糸Ｙの継目部分の寸法の情報とに基づいて調整情報及び／又は変更情報を取得するものとしたが、これには限られない。例えば、調整情報取得部９１は、糸Ｙの継目部分の強力の推定値のみに基づいて調整情報及び／又は変更情報を取得しても良い。
（８）前記までの実施形態において、モデル記憶部８２は、学習モデルを更新して記憶可能であるものとしたが、これには限られない。すなわち、モデル記憶部８２は必ずしも更新可能でなくても良い。
（９）前記までの実施形態において、機台制御装置３は調整情報取得部９１及び調整指示部としての機能を有するものとしたが、これには限られない。例えば、機台制御装置３は、学習済モデルを用いて糸Ｙの継目部分の強力の値を推定するだけでも良い。
（１０）前記までの実施形態において、学習フェーズにおいては、テンションセンサ３２によって糸Ｙの強力が測定されるものとしたが、これには限られない。すなわち、糸Ｙの継目部分の引張強度を試験するための引張強度試験機（不図示）を用いて継目部分の強力を測定しても良い。
（１１）本発明は、自動ワインダ１０１を備える糸巻取設備１００に限らず、例えば、後述する空気精紡機を備える糸巻取設備にも適用可能である。以下、空気精紡機について具体的に説明する。なお、より詳細については、例えば特開２０１９−１９４１６号公報を参照されたい。
図示は省略するが、空気精紡機は、複数の紡績ユニットと、糸継台車と、機台制御装置とを備える。複数の紡績ユニットは、一列に配列されている。糸継台車は、糸継装置を備え、複数の紡績ユニットの配列方向に沿って走行可能に構成されている。すなわち、空気紡績機において、糸継装置は、複数の紡績ユニットに共通して設けられている。各紡績ユニットは、糸を生成し、生成した糸を巻取ボビンに巻き取ってパッケージを形成する。糸継台車は、ある紡績ユニットにおいて走行中の糸が何らかの理由で切れた場合、当該紡績ユニットの前まで走行し、当該紡績ユニットにおいて糸継動作を行う。
各紡績ユニットは、糸走行方向において上流側から順に、ドラフト装置と、空気紡績装置と、ヤーンクリアラ（糸監視装置）と、テンションセンサと、巻取装置とを備える。紡績ユニットにおいては、前記までの実施形態とは逆に、糸は上側から下側へ走行する。つまり、糸は下側から上側へ走行しても良く、上側から下側へ走行しても良い。ドラフト装置は、繊維束（スライバ）をドラフトする。空気紡績装置は、ドラフト装置でドラフトされた繊維束に対し、旋回空気流によって撚りを与えて糸を生成する。ドラフト装置及び空気紡績装置が、本発明の給糸部に相当する。ヤーンクリアラは、走行中の糸の状態を監視し、糸欠陥を検出する。ヤーンクリアラによって糸欠陥が検出されたとき、糸が切断される。糸の切断は、例えば、空気紡績装置が糸の生成（紡績）を停止すること又はドラフト装置がドラフト動作を停止することにより実行される。すなわち、ヤーンクリアラは、カッタを備えていなくても良い。巻取装置は、糸を巻取ボビンに巻き取ってパッケージを形成する。
糸継台車は、糸継装置と、サクションパイプ（第１捕捉案内部）と、サクションマウス（第２捕捉案内部）とを有する。サクションパイプは、空気紡績装置から供給される糸を捕捉して糸継装置に案内する。サクションマウスは、糸走行方向における巻取装置側の糸を捕捉して糸継装置に案内する。糸継装置は、圧縮空気を用いるスプライサ又は糸を機械的に継ぐノッター等である。糸継装置は、案内された糸同士を継ぐ糸継動作を行う。なお、糸走行方向において、空気紡績装置と巻取装置との間に、糸を一時的に貯留する糸貯留装置が設けられていても良い。また、糸監視装置の糸走行方向における上流側に、テンションセンサが配置されていても良い。
以上のような構成を有する空気精紡機を有する糸巻取設備において、機台制御装置が、予め構築された学習モデル（学習済モデル）を用いて、糸の継目部分の強力を推定しても良い。
また、糸巻取設備は、糸継ぎがいわゆるピーシングによって行われる空気精紡機を備えていてもよい。また、糸巻取設備は、オープンエンド精紡機を備えていてもよい。すなわち、糸継動作が、「パッケージにつながる糸を種糸とし、その種糸を適宜の機構で紡績部に戻す（紡績部内に供給する）とともに精紡機の上流側（例えばドラフト装置又はコーミングローラ）から繊維束又は繊維を紡績部に供給し、エアの力で種糸の周りに繊維束又は繊維を巻き付かせる」ことによって実施されるものであってもよい。本発明の糸巻取設備は、糸継装置によって継がれた糸の継目が結び目のない状態になる継目部分の強力の値を推定できれば好ましい。
すなわち、糸巻取設備は、以下のような設備であってもよい。
糸を供給可能な給糸部（例えば、給糸部は少なくとも糸を紡績可能な紡績部を含む。具体的には、エアジェットタイプの紡績部、又はオープンエンドタイプの紡績部）と、
前記給糸部によって供給された糸（例えば、前記紡績部によって紡績された糸）をボビンに巻き取る（さらに、巻き取ってパッケージを形成する）巻取部と、
糸走行方向における前記給糸部と前記巻取部との間で分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置（具体的には、紡績部に供給される繊維束又は繊維と巻取部から延びる糸（パッケージにつながる糸）とを繋ぐ糸継装置。この場合の糸継装置は紡績部と適宜の種糸案内機構とを含む）と、
前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得部と、
少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルが記憶されたモデル記憶部と、
前記学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定部と、を備えることを特徴とする糸巻取設備。
４ａ 表示部（報知部）
１１ 給糸部
１３ 巻取部
３２ テンションセンサ（強力測定部）
３３ 糸継装置
３４ ヤーンクリアラ（寸法取得部）
５１ 糸継部材（糸継部）
５２ 解撚パイプ（解撚部）
５５ 糸寄せレバー（移動部）
５６ 糸押さえレバー（移動部）
６１ カッタ（切断部）
６２ クランプ（保持部）
６３ カッタ（切断部）
６４ クランプ（保持部）
７１ 圧空源（気体供給源）
７３ 圧空源（気体供給源）
８１ 関連情報取得部
８２ モデル記憶部
８３ 強力推定部
９１ 調整情報取得部
９２ 調整指示部
９３ 報知制御部
１００ 糸巻取設備
１１０ クラウドサーバ（サーバ）
２０２ 調整駆動部
２１１ 駆動制御部
２１２ 設定変更部
Ｂｗ 巻取ボビン（ボビン）
Ｙ 糸

Claims (14)

  1. 糸を供給可能な給糸部と、
    前記給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、
    糸走行方向における前記給糸部と前記巻取部との間で分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置と、
    前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得部と、
    少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルが記憶されたモデル記憶部と、
    前記学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定部と、を備えることを特徴とする糸巻取設備。
  2. 前記関連情報は、
    走行中の糸の継目部分の寸法の情報、前記糸継装置が設置された空間の温度の情報、前記空間の湿度の情報、前記糸継装置による糸継動作時に発生する音の情報、糸の種類の情報、糸の番手の情報、及び、前記糸継装置の設定に関する情報のうち、１種類以上の情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の糸巻取設備。
  3. 前記強力推定部によって推定された強力の値に基づき、必要に応じて、前記糸継装置を構成する部材の調整に関する調整情報、及び、前記糸継装置による糸継動作の動作設定の変更に関する変更情報のうち少なくとも一方を取得する調整情報取得部と、
    前記調整情報及び／又は前記変更情報に基づいて必要な指示を行う調整指示部と、を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の糸巻取設備。
  4. 前記糸の継目部分の寸法の情報を取得する寸法取得部を備え、
    前記調整情報取得部は、前記強力推定部による強力の推定値と、前記寸法取得部によって取得された情報とに基づいて前記調整情報及び／又は前記変更情報を取得することを特徴とする請求項３に記載の糸巻取設備。
  5. 前記調整指示部は、
    情報を報知する報知部と、
    前記報知部に前記調整情報及び／又は前記変更情報の報知を行わせる報知制御部と、を有することを特徴とする請求項３又は４に記載の糸巻取設備。
  6. 前記糸継装置は、
    糸を保持する保持部、糸を移動させる移動部、糸を切断する切断部、糸を解撚する解撚部、及び、糸を継ぐ糸継部のうち少なくとも１つを含む処理部と、
    前記処理部の調整を実行可能な調整駆動部と、を有し、
    前記調整指示部は、
    前記調整情報に基づいて前記調整駆動部を駆動制御する駆動制御部を有することを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の糸巻取設備。
  7. 前記調整指示部は、
    前記変更情報に基づいて前記動作設定を変更する設定変更部を有することを特徴とする請求項３〜６のいずれかに記載の糸巻取設備。
  8. 前記糸継装置は、気体供給源から供給される気体により糸に所定の処理を施し、
    前記動作設定は、前記気体の圧力の設定及び前記気体を流す時間の設定のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項７に記載の糸巻取設備。
  9. 前記学習モデルは、前記機械学習として、教師データを用いた教師あり学習を実行することにより予め構築されたモデルであり、
    前記教師あり学習に用いられた教師データは、予め測定された糸の継目部分の強力の情報であることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の糸巻取設備。
  10. 前記モデル記憶部は、前記学習モデルを更新して記憶することが可能であることを特徴とする請求項９に記載の糸巻取設備。
  11. 前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の強力を測定する強力測定部と、
    少なくとも、前記関連情報と、前記強力測定部によって測定された糸の強力の測定値と、を用いた教師あり学習によって前記学習モデルを再構築する学習部と、を備えることを特徴とする請求項１０に記載の糸巻取設備。
  12. 前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の強力を測定する強力測定部と、
    少なくとも、前記関連情報と、前記強力測定部によって測定された糸の強力の測定値と、を用いた教師あり学習によって前記学習モデルを再構築する学習部を有するサーバとの通信を行う通信部と、を備えることを特徴とする請求項１０に記載の糸巻取設備。
  13. 糸を供給可能な給糸部と、前記給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、糸走行方向における前記給糸部と前記巻取部との間で分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置と、を備える糸巻取設備において、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力を推定する強力推定方法であって、
    前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得ステップと、
    少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定ステップと、を備えることを特徴とする強力推定方法。
  14. 糸を供給可能な給糸部と、前記給糸部によって供給された糸をボビンに巻き取る巻取部と、糸走行方向における前記給糸部と前記巻取部との間で分断された糸を継ぐ糸継動作を行う糸継装置と、コンピュータと、を備える糸巻取設備において、前記コンピュータに、前記糸継装置によって糸継ぎされた糸の継目部分の強力を推定させるための強力推定プログラムであって、
    前記糸継動作中に取得可能な情報及び糸の走行中に取得可能な情報のうち１種類以上の、前記継目部分の強力と関連する情報である関連情報を取得する関連情報取得手順と、
    少なくとも前記関連情報を入力データとした機械学習により予め構築された、前記継目部分の強力の値を推定するための学習モデルを用いて、前記関連情報に基づき前記継目部分の強力の値を推定する強力推定手順と、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする強力推定プログラム。
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