JP2021066542A - Determination device, determination method, and determination program - Google Patents

Determination device, determination method, and determination program Download PDF

Info

Publication number
JP2021066542A
JP2021066542A JP2019191354A JP2019191354A JP2021066542A JP 2021066542 A JP2021066542 A JP 2021066542A JP 2019191354 A JP2019191354 A JP 2019191354A JP 2019191354 A JP2019191354 A JP 2019191354A JP 2021066542 A JP2021066542 A JP 2021066542A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
determination
weight
data
image data
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2019191354A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7388871B2 (en
Inventor
良美 中村
Yoshimi Nakamura
良美 中村
植松 健
Takeshi Uematsu
健 植松
菜奈 佐伯
Nana Saeki
菜奈 佐伯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kitz Corp
Original Assignee
Kitz Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kitz Corp filed Critical Kitz Corp
Priority to JP2019191354A priority Critical patent/JP7388871B2/en
Publication of JP2021066542A publication Critical patent/JP2021066542A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7388871B2 publication Critical patent/JP7388871B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

To provide a technology that can determine normality of an object stored in a package.SOLUTION: A determination device (10) includes: an image data acquisition part which acquires image data obtained by imaging a package; a weight data acquisition part which acquires weight data related to a weight of the package which stores an object; and a determination part which refers to the image data and the weight data to determine whether or not a desired object is stored in the package.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、判定装置、判定方法および判定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.

従来、物流においては、梱包材の画像データから梱包された商品を判定する技術が知られている。このような技術には、例えば、梱包材の表面における商品に関する表示を撮像し、得られた画像データに基づいて商品名をコンピュータによって特定し、当該商品名に対応する商品情報を、ネットワークを介してサーバから取得する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。当該技術は、商品に応じた識別コードを表示するラベルを作製し、梱包材に貼り付けることに利用される。 Conventionally, in physical distribution, a technique for determining a packaged product from image data of a packaging material has been known. In such a technique, for example, a display related to a product on the surface of a packaging material is imaged, a product name is specified by a computer based on the obtained image data, and product information corresponding to the product name is transmitted via a network. A technique for obtaining data from a server is known (see, for example, Patent Document 1). The technology is used to create a label that displays an identification code according to the product and attach it to the packaging material.

特開2003−104554号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2003-104554

しかしながら、上述のような従来技術は、梱包材に実際に収容されている商品が正しいか否かを判定することができないことがある。 However, the prior art as described above may not be able to determine whether the goods actually contained in the packaging material are correct.

本発明の一態様は、梱包材に収容されている対象物の正否を判定可能な技術を提供することを目的とする。 One aspect of the present invention is to provide a technique capable of determining the correctness of an object contained in a packaging material.

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る判定装置は、梱包材を撮像して得られる画像データを取得する画像データ取得部と、対象物を収容した前記梱包材の重量に関する重量データを取得する重量データ取得部と、前記画像データおよび前記重量データを参照して、前記梱包材に所望の対象物が収容されているか否かに関する判定を行う判定部と、を備える。 In order to solve the above problems, the determination device according to one aspect of the present invention relates to an image data acquisition unit that acquires image data obtained by imaging a packing material and the weight of the packing material that houses the object. It includes a weight data acquisition unit for acquiring weight data, and a determination unit for determining whether or not a desired object is contained in the packing material by referring to the image data and the weight data.

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る判定方法は、梱包材を撮像して得られる画像データを取得するステップと、対象物を収容した前記梱包材の重量に関する重量データを取得するステップと、前記画像データおよび前記重量データを参照して、前記梱包材に所望の対象物が収容されているか否かに関する判定を行うステップと、を含む。 Further, in order to solve the above-mentioned problems, the determination method according to one aspect of the present invention includes a step of acquiring image data obtained by imaging a packing material and a weight related to the weight of the packing material containing an object. A step of acquiring data and a step of determining whether or not a desired object is contained in the packing material by referring to the image data and the weight data are included.

さらに、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る判定プログラムは、上記の判定装置としてコンピュータを機能させるための判定プログラムであって、前記画像データ取得部、前記重量データ取得部および前記判定部としてコンピュータを機能させるための判定プログラムである。 Further, in order to solve the above-mentioned problems, the determination program according to one aspect of the present invention is a determination program for operating a computer as the above-mentioned determination device, and is the image data acquisition unit and the weight data acquisition unit. And it is a determination program for making a computer function as the determination unit.

本発明の一態様によれば、梱包材に収容されている対象物の正否を判定可能な技術を提供することができる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to provide a technique capable of determining the correctness of an object contained in a packaging material.

本発明の実施形態1に係る判定装置の構成の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the structure of the determination apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態1に係る判定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the functional structure of the determination apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態1に係る重量データテーブルの一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the weight data table which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態1に係る梱包物の判定方法における処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing flow in the method of determining the packaged thing which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態1において液晶パネルに表示される画像の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the image displayed on the liquid crystal panel in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施形態2に係る判定装置における機能的構成の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the functional structure in the determination apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施形態3に係る判定装置における機能的構成の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the functional structure in the determination apparatus which concerns on Embodiment 3 of this invention.

〔実施形態1〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。まず、本発明の一実施形態の判定装置の全体構成を説明する。
[Embodiment 1]
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail. First, the overall configuration of the determination device according to the embodiment of the present invention will be described.

[判定装置の全体構成]
図1は、本発明の実施形態1に係る判定装置の構成の一例を模式的に示す図である。判定装置10は、図1に示されるように、はかり1、カメラ2、液晶パネル3、通報ランプ4およびスイッチ5を有する。はかり1の両側のそれぞれには、搬送装置21、22が配置されている。搬送装置21は、はかり1へ梱包物20を搬送するための装置であり、搬送装置22は、はかり1から梱包物20を搬出するための装置である。
[Overall configuration of judgment device]
FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of the configuration of the determination device according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the determination device 10 includes a scale 1, a camera 2, a liquid crystal panel 3, a notification lamp 4, and a switch 5. Transfer devices 21 and 22 are arranged on both sides of the scale 1. The transport device 21 is a device for transporting the package 20 to the scale 1, and the transport device 22 is a device for carrying out the package 20 from the scale 1.

はかり1の側縁部のうち、搬送装置21、22と隣接しない一側縁部には、ストッパ11が配置されている。ストッパ11は、搬送装置21、22の搬送方向に沿って延在する突条であり、はかり1の天面よりも上方に突出している。 A stopper 11 is arranged on one side edge of the scale 1 that is not adjacent to the transfer devices 21 and 22. The stopper 11 is a ridge extending along the transport direction of the transport devices 21 and 22, and projects upward from the top surface of the scale 1.

はかり1は、梱包物20の重さを測定するためのデジタルはかりである。はかり1は、はかり1の天面が搬送装置21、22の天面とほぼ同一平面となる位置に配置されている。 The scale 1 is a digital scale for measuring the weight of the package 20. The scale 1 is arranged at a position where the top surface of the scale 1 is substantially flush with the top surfaces of the transport devices 21 and 22.

カメラ2は、ストッパ11を介してはかり1の反対側に配置されている。はかり1を正面から見たときに、カメラ2は、梱包物20の背面を撮影する位置に配置されている。 The camera 2 is arranged on the opposite side of the scale 1 via the stopper 11. When the scale 1 is viewed from the front, the camera 2 is arranged at a position where the back surface of the package 20 is photographed.

液晶パネル3は、ストッパ11の向こう側であってカメラ2よりも上方の十分に高い位置に、はかり1側に向けて配置されている。 The liquid crystal panel 3 is arranged on the other side of the stopper 11 and at a sufficiently high position above the camera 2 toward the scale 1.

通報ランプ4は、液晶パネル3と並んで、十分に高い位置に配置されている。通報ランプ4は、梱包物20の判定作業の進行状況に関する情報を示すための装置であり、例えば上から順に赤、黄、緑の三色のランプで構成されている。 The notification lamp 4 is arranged at a sufficiently high position along with the liquid crystal panel 3. The notification lamp 4 is a device for indicating information on the progress of the determination work of the package 20, and is composed of, for example, red, yellow, and green lamps in order from the top.

スイッチ5は、梱包物20の判定について、作業員が操作するためのスイッチである。スイッチ5は、判定作業中に当該作業員が操作可能な位置、例えば通報ランプ4の下方かつカメラ2の側方の位置に配置されている。スイッチ5は、例えば、AボタンおよびBボタンの二つのボタンを有している。Aボタンは、通常の判定処理を作業員が確認するためのボタンである。Bボタンは、判定処理における異常を作業員が確認するためのボタンである。 The switch 5 is a switch for the worker to operate the determination of the package 20. The switch 5 is arranged at a position that can be operated by the worker during the determination operation, for example, below the notification lamp 4 and at a position lateral to the camera 2. The switch 5 has, for example, two buttons, an A button and a B button. The A button is a button for the worker to confirm the normal determination process. The B button is a button for the worker to confirm an abnormality in the determination process.

搬送装置21、22は、梱包物20を平面方向における一方向に搬送するための装置であり、例えば、ベルトコンベアまたはローラコンベアである。搬送装置21からはかり1へ梱包物20を搬送する方向と、はかり1から搬送装置22によって梱包物20を搬出する方向とは、いずれも同じ一直線上の同一方向となっている。 The transport devices 21 and 22 are devices for transporting the package 20 in one direction in the plane direction, and are, for example, a belt conveyor or a roller conveyor. The direction in which the package 20 is transported from the transfer device 21 to the scale 1 and the direction in which the package 20 is carried out from the scale 1 by the transfer device 22 are both in the same straight line.

なお、梱包物20は、梱包材とそれに収容される対象物とで構成されている。本実施形態において、梱包材は段ボール箱であり、対象物はバルブであり、梱包物20は、所定のバルブを収容して封じられた段ボール箱である。段ボール箱は封じられており、収容されているバルブは外側からでは見えない。 The package 20 is composed of a package material and an object to be accommodated therein. In the present embodiment, the packing material is a corrugated cardboard box, the object is a valve, and the packing material 20 is a corrugated cardboard box containing and sealed a predetermined valve. The cardboard box is sealed and the contained valves are not visible from the outside.

梱包物20の背面には、ラベルが形成されている。ラベルとは、少なくとも対象物(バルブ)の品名が印字されている部分であり、例えば、バルブのブランド名、バルブの品名、および梱包物20中に収容されているべきバルブの個数、の情報を含む印刷部である(図5参照)。 A label is formed on the back surface of the package 20. The label is at least the part on which the product name of the object (valve) is printed, for example, information on the brand name of the valve, the product name of the valve, and the number of valves to be contained in the package 20. It is a printing unit including (see FIG. 5).

[判定装置の機能的構成]
図2は、本実施形態における判定装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。図2に示されるように、判定装置10は、機能的構成として、制御部100および記憶部104を備えている。制御部100は、カメラ2、はかり1、入力部105、液晶パネル3および通報部106と電気的に接続されている。
[Functional configuration of judgment device]
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the determination device according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, the determination device 10 includes a control unit 100 and a storage unit 104 as a functional configuration. The control unit 100 is electrically connected to the camera 2, the scale 1, the input unit 105, the liquid crystal panel 3, and the reporting unit 106.

制御部100は、画像データ取得部101、重量データ取得部102および判定部103を備えている。画像データ取得部101は、カメラ2が梱包物20の梱包材を撮像して得た画像データをカメラ2から取得する。重量データ取得部102は、はかり1が梱包物20を量って得た重量データをはかり1から取得する。 The control unit 100 includes an image data acquisition unit 101, a weight data acquisition unit 102, and a determination unit 103. The image data acquisition unit 101 acquires image data obtained by imaging the packing material of the package 20 from the camera 2. The weight data acquisition unit 102 acquires the weight data obtained by the scale 1 weighing the package 20 from the scale 1.

判定部103は、画像データ取得部101が取得した画像データと、重量データ取得部102が取得した重量データとを参照する。判定部103は、例えば記憶部104に収容されている情報またはプログラムに基づいて、段ボール箱に所望のバルブが収容されているか否かを判定する。 The determination unit 103 refers to the image data acquired by the image data acquisition unit 101 and the weight data acquired by the weight data acquisition unit 102. The determination unit 103 determines whether or not a desired valve is contained in the cardboard box, for example, based on the information or the program stored in the storage unit 104.

記憶部104は、梱包物20の判定に関する情報を有している。記憶部104は、公知の記録媒体、例えばROM(Read Only Memory)またはRAM(Random Access Memory)で構成されている。 The storage unit 104 has information regarding the determination of the package 20. The storage unit 104 is composed of a known recording medium, for example, a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory).

記憶部104に収容されている情報等は、例えば、画像データが入力されたときに当該画像データに応じた出力データを出力するモデルである。また、画像データに応じた出力データは、例えば、バルブの種別に関する情報である。バルブの種別に関する情報は、例えば、前述したラベルに印刷されている情報であり、本実施形態では、バルブのブランド名およびバルブの品名である。 The information or the like stored in the storage unit 104 is, for example, a model that outputs output data corresponding to the image data when the image data is input. Further, the output data corresponding to the image data is, for example, information regarding the type of the valve. The information regarding the type of the valve is, for example, the information printed on the label described above, and in the present embodiment, it is the brand name of the valve and the product name of the valve.

当該出力データを出力するモデルは、梱包物20の画像データから、前述の画像データに応じた出力データを出力することができればよい。当該モデルの例には、ニューラルネットワークおよびサポートベクターマシンが含まれる。ニューラルネットワークの例には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)および全結合型ニューラルネットワークが含まれる。 The model for outputting the output data may be able to output output data corresponding to the above-mentioned image data from the image data of the package 20. Examples of such models include neural networks and support vector machines. Examples of neural networks include convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs) and fully coupled neural networks.

ニューラルネットワークを用いる場合、入力データをニューラルネットワークへのインプット用に予め加工して用いてもよい。このような加工には、データの一次元的配列化、または多次元的配列化に加え、例えば、データオーギュメンテーション(Data Augumentation)などの手法を用いることができる。 When a neural network is used, the input data may be processed in advance for input to the neural network. For such processing, in addition to one-dimensional arrangement or multidimensional arrangement of data, for example, a method such as data augmentation can be used.

また、モデルには、ニューラルネットワークおよびサポートベクターマシンの他に、クラスタリング(Clustering)、帰納論理プログラミング(ILP: Inductive Logic Programming)、遺伝的アルゴリズム(GP: Genetic Programming)、または、ベイジアンネットワーク(BN: Bayesian Network)、を用いてもよい。 In addition to neural networks and support vector machines, models include clustering, inductive logic programming (ILP), genetic programming (GP), or Bayesian networks (BN: Bayesian). Network), may be used.

当該モデルは、教師データを用いて学習させた学習済みモデルであってもよい。教師データは、カメラ2の撮像による画像データ、および当該画像データに応じた出力データを含む。教師データに含まれる出力データは、梱包物20の判定に利用可能なデータであってよく、前述のバルブのブランド名およびバルブの品名の他に、梱包物20に収容されているべきバルブの個数、が含まれてよい。 The model may be a trained model trained using teacher data. The teacher data includes image data captured by the camera 2 and output data corresponding to the image data. The output data included in the teacher data may be data that can be used to determine the package 20, and in addition to the valve brand name and valve product name described above, the number of valves to be contained in the package 20. , May be included.

学習済みモデルは、十分数の教師データをニューラルネットワークに学習させ、前述の画像データに応じたパスの重みを決定することにより形成される。当該モデルを学習させるためのアルゴリズムの例には、バックプロパゲーションおよびID3が含まれる。 The trained model is formed by training a neural network with a sufficient number of teacher data and determining the weight of the path according to the image data described above. Examples of algorithms for training the model include backpropagation and ID3.

画像データにおける画像を認識するための技術は、上記の例に限定されない。当該技術は、光学的文字認識(OCR)のような、画像データをコンピュータが使用可能な文字コードに変換して文字として識別する技術であってもよい。あるいは、当該技術は、画像データの特徴から画像の情報そのものを識別する技術であってもよい。 The technique for recognizing an image in image data is not limited to the above example. The technique may be a technique such as optical character recognition (OCR) that converts image data into a character code that can be used by a computer and identifies it as a character. Alternatively, the technique may be a technique for identifying the image information itself from the characteristics of the image data.

また、記憶部104には照合テーブルが格納されている。当該照合テーブルには、梱包材に収容されるバルブのブランド名、品名および個数の情報が格納されている。照合テーブルのデータは、判定処理に先立って記憶部104に格納されていればよい。 A collation table is stored in the storage unit 104. The collation table stores information on the brand name, product name, and number of valves housed in the packaging material. The data in the collation table may be stored in the storage unit 104 prior to the determination process.

また、記憶部104には、作業予定データが格納されている。当該作業予定データは、判定装置10による判定処理に供されるべき梱包物20におけるバルブの品名および個数の情報を含む。当該作業予定データは、たとえば、作業員が当該作業予定データに対応する情報をカメラ2に撮影させて制御部100に読み込ませてもよい。あるいは、作業予定データは、判定装置10の管理者が直接、無線通信などによって制御部100に送信してもよい。 In addition, work schedule data is stored in the storage unit 104. The work schedule data includes information on the product name and the number of valves in the package 20 to be subjected to the determination process by the determination device 10. As for the work schedule data, for example, the worker may have the camera 2 take a picture of the information corresponding to the work schedule data and read it into the control unit 100. Alternatively, the work schedule data may be directly transmitted to the control unit 100 by the administrator of the determination device 10 by wireless communication or the like.

さらに、記憶部104には、重量データテーブルが格納されている、図3は、重量データテーブルの一例を説明するための図である。図3に示されるように、当該重量データテーブルには、例えば、バルブの品名、梱包物20に収容されているべきバルブの個数および梱包時の重量(バルブの単品の重量と個数との積)の情報が格納されている。 Further, the weight data table is stored in the storage unit 104, and FIG. 3 is a diagram for explaining an example of the weight data table. As shown in FIG. 3, the weight data table includes, for example, the product name of the valve, the number of valves to be contained in the package 20, and the weight at the time of packaging (product of the weight of a single valve and the number of valves). Information is stored.

入力部105は、判定装置10に信号を入力する構成であり、例えば前述のスイッチ5である。入力部105は、作業員の操作を入力可能な機器、例えばキーボードまたはタッチパネル、をさらに含んでもよい。通報部106は、判定処理に関する情報を通報する構成であり、例えば前述の通報ランプ4である。通報部106は、判定処理に関する情報を外部に通報可能な機器、例えば管理者に通報するための無線装置または警報などの音声を発生するためのスピーカ、をさらに含んでもよい。 The input unit 105 is configured to input a signal to the determination device 10, and is, for example, the switch 5 described above. The input unit 105 may further include a device capable of inputting the operator's operation, for example, a keyboard or a touch panel. The reporting unit 106 has a configuration for reporting information related to the determination process, and is, for example, the above-mentioned notification lamp 4. The reporting unit 106 may further include a device capable of reporting information regarding the determination process to the outside, for example, a wireless device for reporting to the administrator or a speaker for generating a voice such as an alarm.

[梱包物の判定例]
搬送装置21は、梱包物20をはかり1へ搬送する。梱包物20は、搬送装置21からはかり1に載せられる。梱包物20は、前述したように、バルブを収容した段ボール箱である。梱包物20は、ラベルをカメラ2に向けてはかり1に載せられる。さらには、梱包物20は、ラベルが印刷されている側壁部における一底縁部がストッパ11に当接する位置で、はかり1に載せられる。梱包物20の搬送とはかり1への設置は、作業員が行ってもよいし、ロボットが行ってもよい。
[Example of judgment of packaged items]
The transport device 21 transports the package 20 to the scale 1. The package 20 is placed on the scale 1 from the transport device 21. As described above, the package 20 is a corrugated cardboard box containing a valve. The package 20 is placed on the scale 1 with the label facing the camera 2. Further, the package 20 is placed on the scale 1 at a position where one bottom edge portion of the side wall portion on which the label is printed abuts on the stopper 11. The transportation of the package 20 and the installation on the scale 1 may be performed by a worker or a robot.

カメラ2は、梱包物20のラベルを十分な解像度の画像として撮影できるよう、予め調整されている。カメラ2は、ストッパ11によって距離が規定されている梱包物20における前述のラベルを撮像する。また、はかり1は、ストッパ11に当接する位置に載置された梱包物20の重量を測定する。 The camera 2 is preliminarily adjusted so that the label of the package 20 can be captured as an image having sufficient resolution. The camera 2 captures the above-mentioned label on the package 20 whose distance is defined by the stopper 11. Further, the scale 1 measures the weight of the package 20 placed at a position where it comes into contact with the stopper 11.

図4は、本実施形態に係る梱包物の判定方法における処理の流れの一例を示すフローチャートである。ステップS11において、画像データ取得部101は、カメラ2が撮影して得た梱包物20の画像データ、すなわちラベルの画像、を取得する。
また、画像データ取得部101は、取得した画像データを液晶パネル3に送信し、液晶パネル3は、受信した画像データを表示する(図5参照)。
FIG. 4 is a flowchart showing an example of a processing flow in the method for determining a package according to the present embodiment. In step S11, the image data acquisition unit 101 acquires the image data of the package 20 obtained by taking a picture of the camera 2, that is, the image of the label.
Further, the image data acquisition unit 101 transmits the acquired image data to the liquid crystal panel 3, and the liquid crystal panel 3 displays the received image data (see FIG. 5).

ステップS12において、重量データ取得部102は、梱包物20の重量のデータをはかり1から取得する。また、重量データ取得部102は、取得した重量データを液晶パネル3に送信し、液晶パネル3は、受信した重量データを表示する(図5参照)。 In step S12, the weight data acquisition unit 102 acquires the weight data of the package 20 from the scale 1. Further, the weight data acquisition unit 102 transmits the acquired weight data to the liquid crystal panel 3, and the liquid crystal panel 3 displays the received weight data (see FIG. 5).

なお、本実施形態において、ステップS11とステップS12の順は限定されず、ステップS11、ステップS12の順であってもよいし、その逆であってもよい。 In the present embodiment, the order of step S11 and step S12 is not limited, and the order of step S11 and step S12 may be the order, or vice versa.

制御部100は、画像データ取得部101による画像データの取得または重量データ取得部102による重量データの取得に応じて、判定処理の開始に応じた信号を通報部106に送信する。通報部106は、制御部100からの当該信号に応じて、通報ランプ4における黄色のランプを点灯させ、判定処理中であることを周囲に知らせる。 The control unit 100 transmits a signal corresponding to the start of the determination process to the reporting unit 106 in response to the acquisition of the image data by the image data acquisition unit 101 or the acquisition of the weight data by the weight data acquisition unit 102. The notification unit 106 lights the yellow lamp in the notification lamp 4 in response to the signal from the control unit 100 to notify the surroundings that the determination process is in progress.

ステップS13において、判定部103は、画像データ取得部101が取得した画像データおよび重量データ取得部102が取得した重量データを参照する。そして、画像段ボール箱に所望のバルブが収容されているか否かを判定する。 In step S13, the determination unit 103 refers to the image data acquired by the image data acquisition unit 101 and the weight data acquired by the weight data acquisition unit 102. Then, it is determined whether or not the desired valve is housed in the image cardboard box.

判定部103は、画像データが入力されるモデルが出力する出力データを参照して、判定を行う。たとえば、判定部103は、ラベルの画像データを、前述した学習済みモデルのような所定のモデルに入力する。当該モデルは、入力された画像データに応じて、バルブのブランド名、品名および個数の情報を出力する。このように出力データには、バルブの種別に関する情報であるバルブの品名が含まれる。 The determination unit 103 makes a determination with reference to the output data output by the model into which the image data is input. For example, the determination unit 103 inputs the image data of the label into a predetermined model such as the trained model described above. The model outputs information on the brand name, product name, and number of valves according to the input image data. As described above, the output data includes the product name of the valve, which is information on the type of the valve.

判定部103は、画像データに基づく出力データと、記憶部104に格納されている照合テーブルにおけるバルブに関する情報のうちの作業予定データに対応する情報とが一致するか否かを判定する。判定部103は、上記の出力データと上記の照合テーブルにおける情報とが一致する場合に、画像データに基づく判定結果として、正(OK)の判定を出力する。上記の出力データと上記照合テーブルの情報とが一致しない場合には、判定部103は、画像データに基づく判定結果として、否(NG)の判定を出力する。 The determination unit 103 determines whether or not the output data based on the image data and the information corresponding to the work schedule data among the information on the valves in the collation table stored in the storage unit 104 match. When the output data and the information in the collation table match, the determination unit 103 outputs a positive (OK) determination as a determination result based on the image data. If the output data does not match the information in the collation table, the determination unit 103 outputs a rejection (NG) determination as a determination result based on the image data.

また、判定部103は、重量データ取得部102が取得した重量データと、記憶部104に格納されている重量データテーブルにおける重量に関する情報とが一致するか否かを判定する。判定部103は、上記の重量データと上記の重量に関する情報とが一致する場合に、重量データに基づく判定結果として、正(OK)の判定を出力する。上記の重量データと上記の重量に関する情報とが一致しない場合には、判定部103は、重量データに基づく判定結果として、否(NG)の判定を出力する。 Further, the determination unit 103 determines whether or not the weight data acquired by the weight data acquisition unit 102 and the information regarding the weight in the weight data table stored in the storage unit 104 match. When the above weight data and the above information regarding the weight match, the determination unit 103 outputs a positive (OK) determination as a determination result based on the weight data. When the above weight data and the above information regarding the weight do not match, the determination unit 103 outputs a determination of no (NG) as a determination result based on the weight data.

ステップS14において、制御部100は、判定部103による画像の判定の情報および重量の判定の情報を参照して、画像データに基づく判定結果を表示する画面を生成し、液晶パネル3に表示する(図5参照)。図5は、本実施形態において液晶パネルに表示される画像の一例を模式的に示す図である。当該画面は、図5に示されるように、品名31、第一判定情報32および第二判定情報33を含む。 In step S14, the control unit 100 refers to the image determination information and the weight determination information by the determination unit 103 to generate a screen for displaying the determination result based on the image data and displays it on the liquid crystal panel 3 ( (See FIG. 5). FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of an image displayed on the liquid crystal panel in the present embodiment. As shown in FIG. 5, the screen includes the product name 31, the first determination information 32, and the second determination information 33.

品名31は、判定対象の情報であり、例えば、梱包物20またはそれに収容されているバルブを特定し得る情報である。当該情報は、バルブの種別に関する情報であってよい。品名31は、梱包材に収容されているべきバルブの品名を表しており、例えば「AAAA」である。 The product name 31 is information to be determined, and is, for example, information that can identify the package 20 or the valve housed therein. The information may be information regarding the type of valve. The product name 31 represents the product name of the valve that should be housed in the packaging material, and is, for example, "AAAA".

第一判定情報32は、画像データ取得部101が取得した画像データに基づく判定に関する情報であり、例えば、ラベルの画像321および画像判定結果情報322を含む。ラベルの画像321は、画像データ取得部101が取得した画像データであり、例えば、バルブの種別に関する情報を含む。バルブの種別に関する情報は、前述したモデルが出力する出力データの情報であってよく、たとえば、ラベルの画像321は、バルブのブランド名「XXX」、バルブの品名「AAAA」および個数の情報「1」を含んでいる。画像判定結果情報322は、画像データに基づく判定結果の情報であり、例えば「OK」または「NG」の何れかである。 The first determination information 32 is information related to determination based on the image data acquired by the image data acquisition unit 101, and includes, for example, the label image 321 and the image determination result information 322. The image 321 of the label is the image data acquired by the image data acquisition unit 101, and includes, for example, information regarding the type of the valve. The information regarding the valve type may be the information of the output data output by the above-mentioned model. For example, the image 321 of the label shows the valve brand name "XXX", the valve product name "AAAA", and the number information "1". ”Is included. The image determination result information 322 is information on the determination result based on the image data, and is, for example, either "OK" or "NG".

第二判定情報33は、重量データ取得部102が取得した重量データに基づく判定に関する情報であり、例えば、当該重量データを表示する重量データ情報と、当該重量データに基づく判定結果の情報(重量判定結果情報)とを含む。重量データ情報は、数値で表示される情報であってもよいし、測定可能範囲に対する相対量で表示される情報であってもよいし、その両方であってもよい。 The second determination information 33 is information related to determination based on the weight data acquired by the weight data acquisition unit 102. For example, weight data information for displaying the weight data and information on the determination result based on the weight data (weight determination). Result information) and included. The weight data information may be information displayed numerically, information displayed as a relative quantity with respect to the measurable range, or both.

たとえば、第二判定情報33は、ゲージ331、重量値332および重量判定結果情報333を含む。ゲージ331は、半円環状であり、半円の弧全体ではかり1の測定可能範囲を表す。重量のデータは、はかり1の測定可能範囲に対する重量データの重量値が占める割合に応じて、半円の中心を基準に針を回動させるとともに、針が回動した範囲を着色することにより表示される。重量値332は、重量データが示す重量の値である。 For example, the second determination information 33 includes a gauge 331, a weight value 332, and a weight determination result information 333. The gauge 331 is a semicircular ring and represents the measurable range of the scale 1 over the entire semicircular arc. The weight data is displayed by rotating the needle with reference to the center of the semicircle and coloring the rotated range of the needle according to the ratio of the weight value of the weight data to the measurable range of the scale 1. Will be done. The weight value 332 is a weight value indicated by the weight data.

重量判定結果情報333は、重量データに基づく判定結果の情報であり、例えば「OK」または「NG」の何れかである。判定結果が「正」である場合に「OK」であり、「否」である場合に「NG」である。 The weight determination result information 333 is information on the determination result based on the weight data, and is, for example, either "OK" or "NG". When the determination result is "positive", it is "OK", and when it is "no", it is "NG".

図5に示す画像は、画像データに基づく判定結果および重量データに基づく判定結果のいずれもが「正」であることを示している。すなわち、梱包物20には、所望のバルブが所望の数量で収容されていることがわかる。 The image shown in FIG. 5 shows that both the determination result based on the image data and the determination result based on the weight data are “positive”. That is, it can be seen that the package 20 contains a desired number of valves.

制御部100は、画像データに基づく判定結果および重量データに基づく判定結果のいずれもが「正」である場合には、この判定結果に応じた信号を通報部106に送信する。通報部106は、制御部100からの当該信号に応じて、通報ランプ4で点灯するランプを黄色のランプから緑色のランプに切り替える。それにより、判定処理が正であることが周囲に示される。 When both the determination result based on the image data and the determination result based on the weight data are "positive", the control unit 100 transmits a signal corresponding to the determination result to the reporting unit 106. The notification unit 106 switches the lamp lit by the notification lamp 4 from the yellow lamp to the green lamp in response to the signal from the control unit 100. As a result, it is shown to the surroundings that the determination process is positive.

制御部100は、画像データに基づく判定結果および重量データに基づく判定結果の少なくともいずれかが「否」である場合には、この判定結果に応じた信号を通報部106に送信する。通報部106は、制御部100からの当該信号に応じて、通報ランプ4で点灯するランプを黄色のランプから赤色のランプに切り替える。それにより、判定処理が否であることが周囲に示される。 When at least one of the determination result based on the image data and the determination result based on the weight data is "No", the control unit 100 transmits a signal corresponding to the determination result to the reporting unit 106. The notification unit 106 switches the lamp lit by the notification lamp 4 from the yellow lamp to the red lamp in response to the signal from the control unit 100. As a result, it is shown to the surroundings that the determination process is negative.

制御部100は、入力部105からの入力信号に応じて、判定結果をリセットする。当該入力信号は、例えば、作業員がスイッチ5におけるA、Bいずれかのボタンを押すことによる信号である。 The control unit 100 resets the determination result in response to the input signal from the input unit 105. The input signal is, for example, a signal when an operator presses either the A or B button on the switch 5.

判定結果が正である場合では、はかり1上の梱包物20は、搬送装置22に載せられる。搬送装置22は、梱包物20を、次工程の作業場に向けて搬出する。ここで作業員が、スイッチ5におけるAボタンを押すと、入力部105は、Aボタンが押されたことによる信号を出力する。入力部105からの当該信号に応じて、画像データ取得部101および重量データ取得部102は、それぞれ、取得したデータを破棄する。判定部103は、当該信号に応じて、先の判定結果の情報を破棄してもよいが、先の判定結果の情報を記憶部104に記憶してもよいし、通報部106に先の判定結果の情報を管理者へ通報させてもよい。 When the determination result is positive, the package 20 on the scale 1 is placed on the transport device 22. The transport device 22 carries out the package 20 toward the work place in the next process. Here, when the worker presses the A button on the switch 5, the input unit 105 outputs a signal due to the pressing of the A button. In response to the signal from the input unit 105, the image data acquisition unit 101 and the weight data acquisition unit 102 each discard the acquired data. The determination unit 103 may discard the information of the previous determination result according to the signal, may store the information of the previous determination result in the storage unit 104, or may store the information of the previous determination result in the storage unit 104, or the reporting unit 106 may perform the previous determination. The result information may be notified to the administrator.

判定結果が否である場合、異常を確認した作業員がスイッチ5におけるBボタンを押す。入力部105がBボタンを押したことによる信号を制御部100が受信し、次いで通報部106が取得すると、通報部106は、赤色ランプの点灯を停止させる。作業員は、否の判定結果となった梱包物20をはかり1から撤去する。そしてAボタンを押すと、前述したように取得データが適宜に破棄され、あるいは記憶、通報される。 If the determination result is negative, the worker who confirmed the abnormality presses the B button on the switch 5. When the control unit 100 receives the signal caused by the input unit 105 pressing the B button and then the notification unit 106 acquires the signal, the notification unit 106 stops the red lamp from lighting. The worker removes the package 20, which is the result of the negative determination, from the scale 1. Then, when the A button is pressed, the acquired data is appropriately discarded, stored, or reported as described above.

こうして、次の梱包物20の判定処理の準備が整うと、搬送装置21は、次に判定すべき梱包物20をはかり1へ搬送する。そして、判定装置10は、次の梱包物20について、前述のようにして判定を行う。 In this way, when the preparation for the determination process of the next package 20 is completed, the transfer device 21 conveys the package 20 to be determined next to the scale 1. Then, the determination device 10 determines the next package 20 as described above.

〔作用効果〕
本実施形態では、ストッパ11によって、撮像されるべき梱包物20(ラベル)とカメラ2との距離が容易に一定に保たれる。よって、段ボール箱の表面に印刷されたラベルの画像データを正確かつ容易に取得することが可能である。
[Action effect]
In the present embodiment, the stopper 11 easily keeps the distance between the package 20 (label) to be imaged and the camera 2 constant. Therefore, it is possible to accurately and easily acquire the image data of the label printed on the surface of the corrugated cardboard box.

本実施形態では、カメラ2が撮像した画像データを解析し、画像の特徴を認識することにより、ラベル中の文字情報を識別している。このため、画像データとして識別可能な程度の解像度でラベルを撮像することができれば、十分に高い精度で梱包物20の判定を行うことが可能である。よって、カメラの制約が少なく、また撮像条件の制約も少ない。よって判定装置を安価に、かつ簡易に構成することが可能である。また、前述のモデルによるが、画像の特徴から画像情報を識別することも可能である。したがって、ロゴマークなどの文字コードに変換できない像を含む画像であっても識別することが可能である。 In the present embodiment, the character information in the label is identified by analyzing the image data captured by the camera 2 and recognizing the features of the image. Therefore, if the label can be imaged with a resolution that can be identified as image data, it is possible to determine the package 20 with sufficiently high accuracy. Therefore, there are few restrictions on the camera, and there are also few restrictions on the imaging conditions. Therefore, the determination device can be configured inexpensively and easily. Further, although it depends on the above-mentioned model, it is also possible to identify the image information from the features of the image. Therefore, even an image containing an image that cannot be converted into a character code such as a logo mark can be identified.

なお、本実施形態では、画像データの参照に際して、画像データを文字コードに変換した後に文字として識別することも可能である。この場合は、文字コードに変換可能な画像データを撮像するために、そのためのカメラ2、所望の精度の画像を撮像するための焦点位置の調整、および、ラベル周辺の照度などの所望の撮像条件の調整を適宜に実施すればよい。 In the present embodiment, when referring to the image data, it is also possible to identify the image data as a character after converting the image data into a character code. In this case, in order to capture image data that can be converted into a character code, the camera 2 for that purpose, the adjustment of the focal position for capturing an image with desired accuracy, and the desired imaging conditions such as the illuminance around the label. The adjustment may be carried out as appropriate.

本実施形態では、判定装置10が周囲への通報のための通報ランプ4をさらに有している。このため、梱包物20の判定処理における正常な進行および異常の発生が、周囲に通報される。よって、梱包物20の判定処理を円滑に進めていくことが可能である。 In the present embodiment, the determination device 10 further has a notification lamp 4 for reporting to the surroundings. Therefore, the normal progress and the occurrence of an abnormality in the determination process of the package 20 are notified to the surroundings. Therefore, it is possible to smoothly proceed with the determination process of the package 20.

また、本実施形態では、判定装置10は、入力部105としてのスイッチ5をさらに有している。したがって、作業員が梱包物20の判定処理を確認しながら進めることができ、また、異常判定からの復旧も作業員を介して確実に行うことが可能である。 Further, in the present embodiment, the determination device 10 further has a switch 5 as an input unit 105. Therefore, the worker can proceed while confirming the determination process of the package 20 and can surely recover from the abnormality determination through the worker.

以上の説明から明らかなように、本実施形態における判定装置10は、梱包材を撮像して得られる画像データを取得する画像データ取得部101と、対象物を収容した梱包材(梱包物20)の重量に関する重量データを取得する重量データ取得部102と、取得した画像データおよび重量データを参照して、梱包材に所望の対象物が収容されているか否かに関する判定を行う判定部103とを備えている。 As is clear from the above description, the determination device 10 in the present embodiment includes an image data acquisition unit 101 that acquires image data obtained by imaging the packing material, and a packing material (packing material 20) that houses the object. The weight data acquisition unit 102 that acquires the weight data related to the weight of the above, and the determination unit 103 that determines whether or not the desired object is contained in the packing material by referring to the acquired image data and the weight data. I have.

また、本実施形態における判定方法は、梱包材を撮像して得られる画像データを取得するステップ(S11)と、対象物を収容した梱包材の重量に関する重量データを取得するステップ(S12)と、取得した画像データおよび重量データを参照して、梱包材に所望の対象物が収容されているか否かに関する判定を行うステップ(S13)とを含んでいる。 Further, the determination method in the present embodiment includes a step (S11) of acquiring image data obtained by imaging the packaging material, and a step (S12) of acquiring weight data relating to the weight of the packaging material containing the object. It includes a step (S13) of determining whether or not a desired object is contained in the packaging material with reference to the acquired image data and weight data.

したがって、本実施形態によれば、梱包材に収容されている対象物の正否を判定することができる。 Therefore, according to the present embodiment, it is possible to determine whether or not the object contained in the packaging material is correct or not.

判定部は、画像データが入力されるモデルが出力する出力データを参照して、上記の判定を行ってもよい。この構成は、画像データが示す情報を正確に取得し、正確な判定を行う観点からより一層効果的である。 The determination unit may make the above determination with reference to the output data output by the model into which the image data is input. This configuration is even more effective from the viewpoint of accurately acquiring the information indicated by the image data and making an accurate determination.

出力データには、対象物の種別に関する情報(バルブの品名など)が含まれてもよい。この構成は、画像データから梱包されている対象物の情報を正確に取得し、正確な判定を行う観点からより一層効果的である。 The output data may include information about the type of object (such as the valve product name). This configuration is even more effective from the viewpoint of accurately acquiring the information of the packaged object from the image data and making an accurate determination.

また、出力データには、対象物の個数に関する情報が含まれてもよい。この構成は、
梱包材に複数の対象物が収容される場合であっても正確な判定を行う観点からより一層効果的である。
In addition, the output data may include information regarding the number of objects. This configuration
Even when a plurality of objects are contained in the packaging material, it is even more effective from the viewpoint of making an accurate determination.

〔実施形態2〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 2]
Other embodiments of the present invention will be described below. For convenience of explanation, the same reference numerals will be added to the members having the same functions as the members described in the above embodiment, and the description will not be repeated.

図6は、本実施形態の判定装置における機能的構成の一例を模式的に示す図である。判定装置20は、図6に示されるように、制御部200および記憶部204を有する。制御部200は、判定部203を有する以外は、実施形態1における制御部100と同様の機能的構成を有している。 FIG. 6 is a diagram schematically showing an example of a functional configuration in the determination device of the present embodiment. As shown in FIG. 6, the determination device 20 has a control unit 200 and a storage unit 204. The control unit 200 has the same functional configuration as the control unit 100 in the first embodiment except that the control unit 200 has the determination unit 203.

判定部203は、基準重量特定部207をさらに備えている。基準重量特定部207は、参照データと、前述のモデルが出力した出力データとを参照して対象物の基準重量を特定する。 The determination unit 203 further includes a reference weight specifying unit 207. The reference weight specifying unit 207 specifies the reference weight of the object by referring to the reference data and the output data output by the model described above.

記憶部204は、さらに参照データを格納している。参照データは、対象物の種別と対象物の基準重量とが互いに関連付けられたデータである。対象物の種別とは、前述したように、例えばバルブのブランド名またはバルブの品名である。対象物の基準重量とは、例えば、種別(品名)に応じたバルブの重量である。 The storage unit 204 further stores reference data. The reference data is data in which the type of the object and the reference weight of the object are associated with each other. As described above, the type of the object is, for example, the brand name of the valve or the product name of the valve. The reference weight of the object is, for example, the weight of the valve according to the type (product name).

バルブを鋳造する場合、良品のバルブであっても重量にある程度のばらつきが生じやすい。たとえば、バルブの種別によっては、10%前後の大きさの誤差を含むことがあるが、重さのばらつき方は、バルブの種別に応じて特有のばらつきとなることがある。 When casting a valve, even a good valve tends to have some variation in weight. For example, depending on the type of valve, an error of about 10% may be included, but the variation in weight may be a peculiar variation depending on the type of valve.

本実施形態では、判定部203は、画像データに基づく判定を実行し、次いで重量データに基づく判定を実行する。 In the present embodiment, the determination unit 203 executes the determination based on the image data, and then executes the determination based on the weight data.

判定部203は、画像データ取得部101から、ラベルの画像データを取得する。そして、当該画像データを前述のモデルに入力し、それに対応するバルブのブランド名、種類および個数のデータを出力データとして取得する。そして、判定部203は、取得した出力データと記憶部204が格納している照合テーブルのデータのうちの作業予定データに対応する情報とが一致するか否かを判定する。こうして、判定部203は、画像データに基づく判定結果をまず出力する。 The determination unit 203 acquires the image data of the label from the image data acquisition unit 101. Then, the image data is input to the above-mentioned model, and the data of the brand name, type and number of valves corresponding thereto are acquired as output data. Then, the determination unit 203 determines whether or not the acquired output data and the information corresponding to the work schedule data in the data of the collation table stored in the storage unit 204 match. In this way, the determination unit 203 first outputs the determination result based on the image data.

基準重量特定部207は、記憶部204における参照データを参照し、画像データに基づく判定結果で特定されたバルブの品名に関連付けられている基準重量の情報を特定する。たとえば、当該基準重量は、前述の品名「AAAA」の場合で、4.5〜5.1kgであるとする。すなわち、「AAAA」のバルブは、より少ない方で誤差が大きくなり、より大きい方では誤差は十分に小さい、との傾向の誤差を有する。 The reference weight specifying unit 207 refers to the reference data in the storage unit 204, and specifies the information of the reference weight associated with the product name of the valve specified in the determination result based on the image data. For example, the reference weight is 4.5 to 5.1 kg in the case of the above-mentioned product name "AAAA". That is, the "AAAA" valve has a tendency error that the smaller the valve, the larger the error, and the larger the valve, the sufficiently small the error.

判定部203は、基準重量特定部207が特定した基準重量と、前述の出力データにおけるバルブの個数の情報と、重量データ取得部102が取得した重量データとを参照する。そして、判定部203は、当該重量データにおける個々のバルブに関する情報が基準重量の条件を満たしているか否かを判定する。こうして、判定部203は、重量データに基づく判定結果を出力する。 The determination unit 203 refers to the reference weight specified by the reference weight specifying unit 207, the information on the number of valves in the above-mentioned output data, and the weight data acquired by the weight data acquisition unit 102. Then, the determination unit 203 determines whether or not the information regarding each valve in the weight data satisfies the condition of the reference weight. In this way, the determination unit 203 outputs the determination result based on the weight data.

なお、参照データは、バルブの品名およびバルブの基準重量に、さらにバルブの個数の情報がさらに関連付けられていてもよい。この場合では、判定部203は、バルブの個数の情報が反映されている重量データと、バルブの個数の情報に関連付けられたバルブの基準重量とを参照する。よって、重量データに基づく判定において、重量データと基準重量とを直接参照し、対比することにより、重量データに基づく判定結果を出力することが可能となる。したがって、前述の重量データに基づく判定に比べて、判定の工程をより簡略化することが可能である。 In the reference data, information on the number of valves may be further associated with the product name of the valve and the reference weight of the valve. In this case, the determination unit 203 refers to the weight data reflecting the information on the number of valves and the reference weight of the valve associated with the information on the number of valves. Therefore, in the determination based on the weight data, the determination result based on the weight data can be output by directly referring to and comparing the weight data and the reference weight. Therefore, the determination process can be further simplified as compared with the determination based on the weight data described above.

また、参照データがバルブの個数の情報をさらに含む場合では、実施形態1と同様に、画像データに基づく判定と重量データに基づく判定の順序は、この順であってもよいし、逆であってもよい。 Further, when the reference data further includes information on the number of valves, the order of the determination based on the image data and the determination based on the weight data may be in this order or vice versa, as in the first embodiment. You may.

以上の説明から明らかなように、本実施形態では、判定部は、対象物の種別及び対象物の基準重量が互いに関連付けられた参照データと、前述の出力データとを参照して、対象物の基準重量を特定し、特定した基準重量と、重量データとを参照して、判定を行う。したがって、鋳造により製造されたバルブのように、梱包材に収容される対象物が重量の特有のばらつきを有する場合であっても、十分に高い精度で梱包物の正否を判定することができる。 As is clear from the above description, in the present embodiment, the determination unit refers to the reference data in which the type of the object and the reference weight of the object are related to each other and the above-mentioned output data, and refers to the object. The reference weight is specified, and the determination is made with reference to the specified reference weight and the weight data. Therefore, even when the object to be contained in the packaging material has a peculiar variation in weight, such as a valve manufactured by casting, the correctness of the package can be determined with sufficiently high accuracy.

本実施形態において、判定部は、対象物の種別、対象物の個数、及び対象物の基準重量が互いに関連付けられた参照データと、前述の出力データとを参照して、対象物の基準重量を特定し、特定した基準重量と、重量データをと参照して、判定を行ってもよい。この構成は、バルブの個数の情報が反映された状態で重量データと基準重量とが参照されることから、特有のばらつきを有する重量の対象物が梱包材に複数収容される場合であっても十分に高い精度で梱包物の正否を簡易に判定する観点からより一層効果的である。 In the present embodiment, the determination unit determines the reference weight of the object by referring to the reference data in which the type of the object, the number of the objects, and the reference weight of the object are associated with each other and the output data described above. The determination may be made by referring to the specified and specified reference weight and the weight data. In this configuration, since the weight data and the reference weight are referred to while the information on the number of valves is reflected, even when a plurality of objects having a unique variation in weight are accommodated in the packaging material. It is even more effective from the viewpoint of easily determining the correctness of the package with sufficiently high accuracy.

〔実施形態3〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 3]
Other embodiments of the present invention will be described below. For convenience of explanation, the same reference numerals will be added to the members having the same functions as the members described in the above embodiment, and the description will not be repeated.

図7は、本実施形態の判定装置における機能的構成の一例を模式的に示す図である。判定装置30は、図7に示されるように、制御部300および記憶部304を有する以外は、実施形態1の判定装置と同様の機能的構成を有する。 FIG. 7 is a diagram schematically showing an example of a functional configuration in the determination device of the present embodiment. As shown in FIG. 7, the determination device 30 has the same functional configuration as the determination device of the first embodiment except that it has a control unit 300 and a storage unit 304.

制御部300は、画像データ取得部101、重量データ取得部302、判定部203、タイマー310、教師データ取得部308および学習部309を備えている。画像データ取得部101は、実施形態1の画像データ取得部と同様の機能を有している。判定部203は、実施形態2の判定部と同様の機能的構成を有している。記憶部304は、学習部309から出力される情報をさらに受け付けるように構成されている。 The control unit 300 includes an image data acquisition unit 101, a weight data acquisition unit 302, a determination unit 203, a timer 310, a teacher data acquisition unit 308, and a learning unit 309. The image data acquisition unit 101 has the same function as the image data acquisition unit of the first embodiment. The determination unit 203 has the same functional configuration as the determination unit of the second embodiment. The storage unit 304 is configured to further receive the information output from the learning unit 309.

本実施形態は、画像データおよび重量データの取得方法、ならびに、学習済みモデルを生成可能に構成されている点、で実施形態2と異なっている。 The present embodiment is different from the second embodiment in that the method of acquiring the image data and the weight data and the trained model can be generated.

本実施形態では、重量データを取得した後に画像データが取得される。はかり1に梱包物20が前述の位置に載せられると、はかり1は梱包物20の重量を測定する。そして、重量データ取得部102は、はかり1が測定した梱包物20の重量データを取得する。 In the present embodiment, the image data is acquired after the weight data is acquired. When the package 20 is placed on the scale 1 at the above-mentioned position, the scale 1 measures the weight of the package 20. Then, the weight data acquisition unit 102 acquires the weight data of the package 20 measured by the scale 1.

重量データ取得部102は、重量データを取得した旨の信号をタイマー310に送信する。タイマー310は、重量データ取得部102からの当該信号に応じて、例えば5秒間などの所定の時間を計測する。タイマー310による時間の計測が終了すると、タイマー310は、所定時間を計測した旨の信号をカメラ2に出力する。 The weight data acquisition unit 102 transmits a signal to the effect that the weight data has been acquired to the timer 310. The timer 310 measures a predetermined time such as 5 seconds in response to the signal from the weight data acquisition unit 102. When the time measurement by the timer 310 is completed, the timer 310 outputs a signal indicating that the predetermined time has been measured to the camera 2.

カメラ2は、タイマー310からの当該信号に応じて、梱包物20のラベルの撮影を開始し、画像データ取得部101は、カメラ2が撮影したラベルの画像データを取得する。 The camera 2 starts photographing the label of the package 20 in response to the signal from the timer 310, and the image data acquisition unit 101 acquires the image data of the label photographed by the camera 2.

このように、本実施形態では、重量データ取得部102が重量データを取得した後、所定時間経過した後に、カメラ2が梱包材を撮像する。 As described above, in the present embodiment, the camera 2 takes an image of the packing material after a predetermined time has elapsed after the weight data acquisition unit 102 has acquired the weight data.

また、本実施形態では、制御部300は、教師データ取得部308および学習部309を備えている。教師データ取得部308は、例えば入力部105から教師データを取得する。教師データは、例えば、十分数用意されたラベルの画像データと、当該ラベルに対応するバルブのブランド名、バルブの品名、バルブの個数およびバルブの基準重量の情報とを含む。 Further, in the present embodiment, the control unit 300 includes a teacher data acquisition unit 308 and a learning unit 309. The teacher data acquisition unit 308 acquires teacher data from, for example, the input unit 105. The teacher data includes, for example, image data of a sufficient number of prepared labels and information on the brand name of the valve corresponding to the label, the product name of the valve, the number of valves, and the reference weight of the valve.

学習部309は、ラベルの画像データごとに、教師データを用いてモデルを学習させる。当該モデルは、例えばニューラルネットワークである。学習部309は、学習済みモデルを記憶部304に格納する。記憶部304に格納された学習済みモデルは、前述の出力データを出力するためのモデルとして、梱包物20の判定に用いられる。 The learning unit 309 trains the model using the teacher data for each image data of the label. The model is, for example, a neural network. The learning unit 309 stores the learned model in the storage unit 304. The trained model stored in the storage unit 304 is used for determining the package 20 as a model for outputting the above-mentioned output data.

このように、本実施形態は、教師データを用いてモデルを学習させる学習部をさらに備え、教師データには、梱包材を撮像して得られる画像データと、当該画像データに関連付けられた種別に関する情報とが含まれている。 As described above, the present embodiment further includes a learning unit for learning the model using the teacher data, and the teacher data includes the image data obtained by imaging the packing material and the type associated with the image data. Contains information.

本実施形態では、判定装置30は、重量データを取得した後に画像データを取得する。一般に、画像データの認定を伴う画像データに基づく判定処理に比べて、重量データに基づく判定処理は簡易である。重量データに基づく判定で「否」の判定結果となった場合、画像データに基づく判定結果の正否に関わらず、梱包物20の判定結果は「否」となる。したがって、画像データに基づく判定処理を省略することができる。したがって、本実施形態では、重量データに基づく判定処理で「否」の判定結果となった場合に、判定に関する処理の負荷をより軽減することが可能である。 In the present embodiment, the determination device 30 acquires the image data after acquiring the weight data. In general, the determination process based on the weight data is simpler than the determination process based on the image data accompanied by the certification of the image data. When the determination result based on the weight data is "No", the determination result of the package 20 is "No" regardless of whether the determination result based on the image data is correct or not. Therefore, the determination process based on the image data can be omitted. Therefore, in the present embodiment, it is possible to further reduce the load of the processing related to the determination when the determination result of "No" is obtained in the determination process based on the weight data.

また、搬送装置21からはかり1へ梱包物20を載せ、はかり1から搬送装置22へ梱包物20を移す作業を作業員が実行する場合がある。この場合、本実施形態では、梱包物20をはかり1における前述の位置に載せれば、梱包物20の重量の測定とカメラ2によるラベルの撮影が自動で行われる。よって、作業員による重量の測定およびカメラ2による撮像のための作業を省略することが可能である。 Further, the worker may perform the work of placing the package 20 from the transfer device 21 on the scale 1 and transferring the package 20 from the scale 1 to the transfer device 22. In this case, in the present embodiment, if the package 20 is placed on the scale 1 at the above-mentioned position, the weight of the package 20 is measured and the label is automatically photographed by the camera 2. Therefore, it is possible to omit the work for measuring the weight by the worker and for imaging by the camera 2.

また、本実施形態では、教師データ取得部308および学習部309をさらに備えている。したがって、判定装置30において実際に取得されるデータ(例えばカメラ2によって撮像されたラベルの画像)を教師データに用いることが可能である。よって、実質的に実使用と同じ条件の教師データをモデルの学習に用いることができ、梱包物20の判定の精度を高める観点から有利である。 Further, in the present embodiment, the teacher data acquisition unit 308 and the learning unit 309 are further provided. Therefore, it is possible to use the data actually acquired by the determination device 30 (for example, the image of the label captured by the camera 2) as the teacher data. Therefore, the teacher data under substantially the same conditions as the actual use can be used for learning the model, which is advantageous from the viewpoint of improving the accuracy of the determination of the package 20.

以上の説明から明らかなように、判定装置は、教師データを用いてモデルを学習させる学習部をさらに備え、教師データには、梱包材を撮像して得られる画像データと、当該画像データに関連付けられた種別に関する情報とが含まれていてもよい。この構成は、梱包物20の判定の精度を高める観点からより一層効果的である。 As is clear from the above description, the determination device further includes a learning unit that trains the model using the teacher data, and the teacher data is associated with the image data obtained by imaging the packing material and the image data. It may include information about the type given. This configuration is even more effective from the viewpoint of improving the accuracy of determination of the package 20.

また、判定装置は、梱包材を撮像し、撮像した画像データを画像データ取得部に供給する撮像部(カメラ2)をさらに備え、撮像部は、重量データ取得部が重量データを取得した後、所定時間経過した後に梱包材を撮像してもよい。この構成は、否の判定時における判定処理の負荷を軽減する観点および作業員による撮影および重量測定に関する作業の省力化の観点からより一層効果的である。 Further, the determination device further includes an imaging unit (camera 2) that images the packing material and supplies the captured image data to the image data acquisition unit, and the imaging unit is after the weight data acquisition unit acquires the weight data. The packing material may be imaged after a lapse of a predetermined time. This configuration is even more effective from the viewpoint of reducing the load of the determination process at the time of determination of rejection and from the viewpoint of labor saving of the work related to the photographing and the weight measurement by the worker.

なお、本実施形態において、教師データは、さらに判定結果が関連付けられているデータであってもよい。たとえば、判定装置は、前述の学習部をさらに備え、教師データには、梱包材を撮像して得られる画像データと、当該画像データに関連付けられた重量に関する情報と、当該画像データと重量に関する情報とに関連付けられた判定結果とが含まれていてもよい。この構成は、ラベルの画像データ中の文字認識をすることなく梱包物20の判定を行うことが可能となることから、判定処理の負荷を軽減する観点からより一層効果的である。 In the present embodiment, the teacher data may be data to which the determination result is further associated. For example, the determination device further includes the above-mentioned learning unit, and the teacher data includes image data obtained by imaging the packing material, information on the weight associated with the image data, and information on the image data and the weight. The determination result associated with and may be included. This configuration is even more effective from the viewpoint of reducing the load of the determination process because the package 20 can be determined without recognizing the characters in the image data of the label.

〔ソフトウェアによる実現例〕
判定装置10、20および30の制御ブロック(特に判定部103、203)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of realization by software]
The control blocks (particularly the determination units 103 and 203) of the determination devices 10, 20 and 30 may be realized by a logic circuit (hardware) formed in an integrated circuit (IC chip) or the like, or may be realized by software. May be good.

後者の場合、判定装置10、20および30は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。当該プログラムは、例えば、判定装置10、20、30としてコンピュータを機能させるための判定プログラムであって、画像データ取得部、重量データ取得部および前記判定部としてコンピュータを機能させるための判定プログラムであってよい。 In the latter case, the determination devices 10, 20 and 30 include a computer that executes the instructions of a program that is software that realizes each function. The computer includes, for example, one or more processors and a computer-readable recording medium that stores the program. The program is, for example, a determination program for operating a computer as determination devices 10, 20, and 30, and is a determination program for operating a computer as an image data acquisition unit, a weight data acquisition unit, and the determination unit. You can do it.

そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。 Then, in the computer, the processor reads the program from the recording medium and executes it, thereby achieving the object of the present invention. As the processor, for example, a CPU (Central Processing Unit) can be used. As the recording medium, a "non-temporary tangible medium", for example, a ROM (Read Only Memory) or the like, a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, a programmable logic circuit, or the like can be used. Further, a RAM (Random Access Memory) for expanding the above program may be further provided.

また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。 Further, the program may be supplied to the computer via an arbitrary transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.) capable of transmitting the program. It should be noted that one aspect of the present invention can also be realized in the form of a data signal embedded in a carrier wave, in which the above program is embodied by electronic transmission.

〔変形例〕
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
[Modification example]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope of the claims, and the embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in the different embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.

たとえば、前述の実施形態において、通報部106は、判定処理の進行状況について、通報ランプ4の点灯に加えて、音声による通知を実行してもよい。 For example, in the above-described embodiment, the notification unit 106 may execute a voice notification regarding the progress of the determination process in addition to lighting the notification lamp 4.

また、前述の実施形態において、重量データテーブルにおける重量データは、梱包物20の判定前に測定したバルブの重量データであってもよい。判定前とは、例えば、バルブの製造時であってもよいし、バルブを梱包材に収容する時(梱包時)であってもよい。このようなバルブの重量の事前における実測値のデータを、例えばバルブの製造ロットごとに管理する。そして、製造ロットに対応するバルブの重量データと、梱包物20について取得した重量データとを参照し、一致するものがある場合に、重量データに基づく判定結果として正の判定を行ってもよい。 Further, in the above-described embodiment, the weight data in the weight data table may be the weight data of the valve measured before the determination of the package 20. Before the determination, for example, it may be at the time of manufacturing the valve or at the time of accommodating the valve in the packing material (at the time of packing). The data of the measured value of the weight of such a valve in advance is managed for each production lot of the valve, for example. Then, the weight data of the valve corresponding to the production lot and the weight data acquired for the package 20 may be referred to, and if there is a match, a positive determination may be made as a determination result based on the weight data.

前述の実施形態において、梱包物20をさらなる梱包材に収容する場合には、同様の判定装置を用いて、さらなる梱包物に所望の梱包物20が収容されているか否かを判定してもよい。さらなる梱包における間違いを防止する観点から有効である。 In the above-described embodiment, when the package 20 is accommodated in the additional packaging material, it may be determined whether or not the desired package 20 is contained in the additional packaging using the same determination device. .. It is effective from the viewpoint of preventing further packaging mistakes.

前述の実施形態において、判定装置は、判定結果の情報を判定装置の管理者へ送信してもよい。正の判定結果は、梱包物20の生産実績を示す。管理者は、梱包物20の生産予定と正の判定結果の情報とを関連付けて表示することにより、梱包物20の生産における作業の進捗を即時かつ容易に確認することが可能となる。また、梱包物20の判定結果を作業員が記録する場合では、作業員の記録の作業を省略することが可能となる。よって、作業員の作業を軽減する観点から効果的である。 In the above-described embodiment, the determination device may transmit the determination result information to the manager of the determination device. A positive determination result indicates the production record of the package 20. By displaying the production schedule of the package 20 and the information of the positive determination result in association with each other, the manager can immediately and easily confirm the progress of the work in the production of the package 20. Further, when the worker records the determination result of the package 20, the work of recording the worker can be omitted. Therefore, it is effective from the viewpoint of reducing the work of workers.

前述した実施形態3において、教師データ取得部および学習部は、判定装置とは別の装置が有していてもよく、学習済みモデルのみが、例えば入力部を介して判定装置へ入力されてもよい。 In the third embodiment described above, the teacher data acquisition unit and the learning unit may be included in a device other than the determination device, and even if only the learned model is input to the determination device via, for example, the input unit. Good.

1 はかり
2 カメラ
3 液晶パネル
4 通報ランプ
5 スイッチ
10、20、30 判定装置
11 ストッパ
20 梱包物
21 搬送装置
22 搬送装置
31 品名
32 第一判定情報
33 第二判定情報
100、200、300 制御部
101 画像データ取得部
102、302 重量データ取得部
103、203、204 判定部
104、204、304 記憶部
105 入力部
106 通報部
207 基準重量特定部
308 教師データ取得部
309 学習部
310 タイマー
321 画像
322 画像判定結果情報
331 ゲージ
332 重量値
333 重量判定結果情報
1 Scale 2 Camera 3 Liquid crystal panel 4 Notification lamp 5 Switch 10, 20, 30 Judgment device 11 Stopper 20 Package 21 Conveyor device 22 Conveyor device 31 Product name 32 First judgment information 33 Second judgment information 100, 200, 300 Control unit 101 Image data acquisition unit 102, 302 Weight data acquisition unit 103, 203, 204 Judgment unit 104, 204, 304 Storage unit 105 Input unit 106 Notification unit 207 Reference weight identification unit 308 Teacher data acquisition unit 309 Learning unit 310 Timer 321 Image 322 Image Judgment result information 331 gauge 332 weight value 333 weight judgment result information

Claims (11)

梱包材を撮像して得られる画像データを取得する画像データ取得部と、
対象物を収容した前記梱包材の重量に関する重量データを取得する重量データ取得部と、
前記画像データおよび前記重量データを参照して、前記梱包材に所望の対象物が収容されているか否かに関する判定を行う判定部と、
を備える判定装置。
An image data acquisition unit that acquires image data obtained by imaging the packaging material,
A weight data acquisition unit that acquires weight data related to the weight of the packaging material containing the object, and a weight data acquisition unit.
With reference to the image data and the weight data, a determination unit that determines whether or not a desired object is contained in the packaging material, and a determination unit.
Judgment device including.
前記判定部は、前記画像データが入力されるモデルが出力する出力データを参照して、前記判定を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。
The determination device according to claim 1, wherein the determination unit makes the determination by referring to the output data output by the model into which the image data is input.
前記出力データには、前記対象物の種別に関する情報が含まれる
ことを特徴とする請求項2に記載の判定装置。
The determination device according to claim 2, wherein the output data includes information regarding the type of the object.
前記判定部は、
対象物の種別及び対象物の基準重量が互いに関連付けられた参照データと、前記出力データとを参照して、前記対象物の基準重量を特定し、
特定した基準重量と、前記重量データとを参照して、前記判定を行う
ことを特徴とする請求項3に記載の判定装置。
The determination unit
By referring to the reference data in which the type of the object and the reference weight of the object are associated with each other and the output data, the reference weight of the object is specified.
The determination device according to claim 3, wherein the determination is performed with reference to the specified reference weight and the weight data.
前記出力データには、前記対象物の個数に関する情報が含まれる
ことを特徴とする請求項3に記載の判定装置。
The determination device according to claim 3, wherein the output data includes information on the number of the objects.
前記判定部は、
対象物の種別、対象物の個数、及び対象物の基準重量が互いに関連付けられた参照データと、前記出力データとを参照して、前記対象物の基準重量を特定し、
特定した基準重量と、前記重量データをと参照して、前記判定を行う
ことを特徴とする請求項5に記載の判定装置。
The determination unit
The reference weight of the object is specified by referring to the reference data in which the type of the object, the number of the objects, and the reference weight of the object are associated with each other and the output data.
The determination device according to claim 5, wherein the determination is performed with reference to the specified reference weight and the weight data.
教師データを用いて前記モデルを学習させる学習部を更に備え、
前記教師データには、
梱包材を撮像して得られる画像データと、
当該画像データに関連付けられた種別に関する情報と、が含まれている
ことを特徴とする請求項2〜6のいずれか一項に記載の判定装置。
Further equipped with a learning unit for learning the model using teacher data,
The teacher data includes
Image data obtained by imaging the packaging material and
The determination device according to any one of claims 2 to 6, wherein information about a type associated with the image data and information about the type are included.
教師データを用いて前記モデルを学習させる学習部を更に備え、
前記教師データには、
梱包材を撮像して得られる画像データと、
当該画像データに関連付けられた重量に関する情報と、
当該画像データと前記重量に関する情報とに関連付けられた判定結果と、
が含まれている
ことを特徴とする請求項2〜6のいずれか一項に記載の判定装置。
Further equipped with a learning unit for learning the model using teacher data,
The teacher data includes
Image data obtained by imaging the packaging material and
Information about the weight associated with the image data and
Judgment result associated with the image data and the information about the weight, and
The determination device according to any one of claims 2 to 6, wherein the determination device is included.
前記梱包材を撮像し、撮像した画像データを前記画像データ取得部に供給する撮像部を更に備え、
前記撮像部は、前記重量データ取得部が前記重量データを取得した後、所定時間経過した後に、前記梱包材を撮像する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか一項に記載の梱包物の判定装置。
An imaging unit that images the packaging material and supplies the captured image data to the image data acquisition unit is further provided.
The packaging according to any one of claims 1 to 8, wherein the imaging unit captures an image of the packaging material after a predetermined time has elapsed after the weight data acquisition unit acquires the weight data. Object judgment device.
梱包材を撮像して得られる画像データを取得するステップと、
対象物を収容した前記梱包材の重量に関する重量データを取得するステップと、
前記画像データおよび前記重量データを参照して、前記梱包材に所望の対象物が収容されているか否かに関する判定を行うステップと、
を含む判定方法。
Steps to acquire image data obtained by imaging the packaging material,
A step of acquiring weight data regarding the weight of the packaging material containing the object, and
With reference to the image data and the weight data, a step of determining whether or not a desired object is contained in the packaging material, and a step of determining whether or not the desired object is contained in the packaging material.
Judgment method including.
請求項1に記載の判定装置としてコンピュータを機能させるための判定プログラムであって、前記画像データ取得部、前記重量データ取得部および前記判定部としてコンピュータを機能させるための判定プログラム。 A determination program for operating a computer as the determination device according to claim 1, wherein the determination program functions as the image data acquisition unit, the weight data acquisition unit, and the determination unit.
JP2019191354A 2019-10-18 2019-10-18 Judgment device, judgment method and judgment program Active JP7388871B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019191354A JP7388871B2 (en) 2019-10-18 2019-10-18 Judgment device, judgment method and judgment program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019191354A JP7388871B2 (en) 2019-10-18 2019-10-18 Judgment device, judgment method and judgment program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021066542A true JP2021066542A (en) 2021-04-30
JP7388871B2 JP7388871B2 (en) 2023-11-29

Family

ID=75638188

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019191354A Active JP7388871B2 (en) 2019-10-18 2019-10-18 Judgment device, judgment method and judgment program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7388871B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023178910A (en) * 2022-06-06 2023-12-18 サイエナジー株式会社 Inspection device, inspection method and program

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI126245B (en) 2005-03-09 2016-08-31 Konecranes Finland Oy Procedure for placing a palletless goods package on a warehouse shelf and handing it over therefrom and administering the package logistics and equipment for carrying out the procedure
US8489232B2 (en) 2008-09-30 2013-07-16 Amazon Technologies, Inc. Systems and methods for receiving shipment parcels
US9766114B2 (en) 2015-08-26 2017-09-19 R.J. Reynolds Tobacco Company Capsule object inspection system and associated method
JP6724484B2 (en) 2016-03-31 2020-07-15 日本電気株式会社 Inspection processing device, inspection system, product master registration device, inspection processing method and program

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023178910A (en) * 2022-06-06 2023-12-18 サイエナジー株式会社 Inspection device, inspection method and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP7388871B2 (en) 2023-11-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8502180B2 (en) Apparatus and method having dual sensor unit with first and second sensing fields crossed one another for scanning the surface of a moving article
EP2720030B1 (en) Medicine management system and method using the same
US11460340B2 (en) Weighing system, electronic scale, and electronic scale marker for performing inventory management
CN104859909B (en) Packaging method and control device of mobile phone
CA2691153C (en) Apparatus and method for scanning the surface of a moving article
JP7427684B2 (en) Drug verification system, drug management method and program
CN108872265A (en) Detection method, apparatus and system
US20180157246A1 (en) Automated production system for mobile phone
JP2016042332A (en) Work operation inspection system
CN105629941A (en) Real-time quality management system for steel pipe transfer process by using RFID
JP2021066542A (en) Determination device, determination method, and determination program
CN108398179A (en) A kind of meausring apparatus detection method and system
US20220036371A1 (en) Identifying and grading system and related methods for collectable items
US20220284699A1 (en) System and method of object detection using ai deep learning models
US20220026375A1 (en) Circuit board anomaly indication
JP2021120205A (en) Printer, program, printing method and unique id generation method
JP2001175854A (en) Device for quality inspection by image
JP6841927B2 (en) Mounting accuracy measurement system and mounting accuracy measurement method for component mounting line
JP6642013B2 (en) Article management system and article management method
JP2016017810A (en) Container inspection apparatus and container inspection method
JP3849768B2 (en) measuring device
CN117358622B (en) Method, device and system for detecting indoor and outdoor units of air conditioner
JP2015200584A (en) Vehicle weight metrology system and vehicle weight metrology method
WO2021090808A1 (en) Measurement device and measurement system
JP2019038550A (en) Device management system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220906

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230608

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230711

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230908

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20231031

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20231116

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7388871

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350