JP2021091058A - 劣化状態推定システム - Google Patents

Abstract

【課題】食肉及び食肉加工品をスライスする刃物と刃物が取り付けられた回転体とを有するスライス装置における刃物の劣化状態を推定する劣化状態推定システムを提供する。【解決手段】劣化状態推定システム１は、刃物１０の回転中心である第１軸１１を回転させる第１モータ１２の駆動電流を示す第１電流情報を取得する第１電流情報取得部３１、及び第１モータ１２に出力させるトルク指令値を示す第１トルク情報を取得する第１トルク情報取得部３２を有し、スライス装置２に設けられるデータ収集ユニット８と、第１電流情報と第１トルク情報とに基づいて、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関の有無を判定する判定部５１、及び当該判定部５１の判定結果に基づいて、刃物１０の劣化状態を推定する推定部５２を有し、ネットワークを介してデータ収集ユニット８と接続されるデータ分析ユニット９とを備える。【選択図】図３

Description

本発明は、食肉及び食肉加工品をスライスする刃物と当該刃物が取り付けられた回転体とを有するスライス装置における刃物の劣化状態を推定する劣化状態推定システムに関する。

従来、食肉の塊（肉塊）や、ハムやベーコン等の食肉加工品の食肉原木をスライスするスライス装置が利用されてきた。このようなスライス装置の一つとして、例えば所定の送り出し量で送り出される肉塊や食肉原木を自転しながら回動する丸刃で切り落とすように構成されたものがある（例えば特許文献１及び２）。

特許文献１には、冷凍された細長いブロック状の食品をスライスに切断する装置が開示されている。この装置は、所定の中心軸線を中心に回転可能な丸鋸刃を有する。この丸鋸刃は、固定の回転軸線を中心に回転するアームに軸支されている。これにより、丸鋸刃はアームの回転軸線周りに公転しながら、丸鋸刃の中心軸線に周りに自転し、上記食品からスライスが切り落とされる。

特許文献２には、マイナス２０度程度の冷凍肉塊（肉塊）をスライスする食品スライサが開示されている。この食品スライサは、切断位置と非切断位置とを円周運動により公転し、かつ、回転中心で自転回転する回転丸刃により肉塊を切断する。回転丸刃の刃先は、回転丸刃の回転中心からの距離が漸次変化する波状に形成され、これにより、切断時の切屑を低減すると共に、切断力を増大させている。また、切断後の切断肉を当て板に当て付けて切断肉のカールを矯正している。

特開２０１５−２０２５６５号公報 特開２０１７−１７０５６１号公報

特許文献１及び２に記載の技術は、冷凍された肉塊を安全かつ衛生的にスライスすることを目的としている。しかしながら、スライス装置にあっては、冷凍された肉塊だけでなく、当該肉塊よりもやわらかい肉塊（例えば生肉）や骨が含まれる肉塊、ハムやベーコン等の食肉原木をスライスすることもある。また、スライスを継続して行うと、丸鋸刃や回転丸刃の劣化等も想定される。このため、硬さが異なる様々なものをスライスする実情や、丸鋸刃や回転丸刃の劣化等を鑑みた場合、特許文献１及び２に記載の技術では、常に適切にスライスすることができるとは言い難く、改良の余地がある。

そこで、スライス装置が食肉及び食肉加工品を適切にスライスすることができる技術が求められる。

本発明は、食肉及び食肉加工品をスライスする刃物と前記刃物が取り付けられた回転体とを有するスライス装置における前記刃物の劣化状態を推定する劣化状態推定システムであって、当該劣化状態推定システムの特徴構成は、前記刃物の前記第１軸は、前記回転体の回転中心である第２軸に対して偏心した状態で取り付けられ、前記第１軸を回転させる第１モータの駆動電流を示す第１電流情報を取得する第１電流情報取得部、及び前記第１モータに出力させるトルク指令値を示す第１トルク情報を取得する第１トルク情報取得部を有し、前記スライス装置に設けられるデータ収集ユニットと、ネットワークを介して前記データ収集ユニットから伝達される前記第１電流情報と前記第１トルク情報とに基づいて、前記第１モータに関する駆動電流と前記第１モータに関するトルク指令値との相関の有無を判定する判定部、及び前記判定部の判定結果に基づいて、前記刃物の劣化状態を推定する推定部を有し、前記ネットワークを介して前記データ収集ユニットと接続されるデータ分析ユニットと、を備えている点にある。

このような特徴構成とすれば、データ分析ユニットがネットワークを介してデータ収集ユニットから第１モータに関するトルク指令値と第１モータの駆動電流とを取得し、第１モータに関するトルク指令値と第１モータの駆動電流との相関に基づいて、刃物の劣化状態を推定することができる。したがって、本劣化状態推定システムによりスライス装置の刃物の劣化状態を推定し、例えば劣化状態が、刃物が劣化していることを示すものである場合には、刃物を交換したり、刃物の回転速度を変更したりすることで、食肉及び食肉加工品を適切にスライスすることが可能となる。

また、前記データ収集ユニットは、前記第２軸を回転させる第２モータの駆動電流を示す第２電流情報を取得する第２電流情報取得部、及び前記第２モータに出力させるトルク指令値を示す第２トルク情報を取得する第２トルク情報取得部を更に備え、前記推定部は、前記判定結果に前記ネットワークを介して前記データ収集ユニットから伝達される前記第２電流情報と前記第２トルク情報とを加えて推定すると好適である。

このような構成とすれば、データ分析ユニットがネットワークを介してデータ収集ユニットから第２モータに関するトルク指令値と第２モータの駆動電流とを取得し、例えば第１モータに関するトルク指令値に起因せずに、第１モータの駆動電流が変化している場合に、第２モータに関するトルク指令値と第２モータの駆動電流とにより、劣化状態の推定結果が刃物の劣化状態に起因するものであるか、あるいは食肉及び食肉加工品の物性の変化に起因するものであるかを見分けることが可能となる。

また、前記刃物の劣化状態の推定は、前記判定結果と前記刃物の所定の劣化状態を示す状態情報とに基づいて前記刃物の劣化状態を推定する学習を行ったニューラルネットワークに前記判定結果を入力して行われると好適である。

このような構成とすれば、より適切に刃物の劣化状態を判定することが可能となる。したがって、スライス装置に対して、食肉及び食肉加工品を適切にスライスする環境を提供できる。

また、前記推定部による前記刃物の劣化状態が予め設定された劣化状態である場合に報知する報知部を更に備えると好適である。

このような構成とすれば、刃物の劣化が進んでいることをユーザ等に周知することができる。したがって、例えば刃物を交換したり、メンテナンスしたりすることで、スライス装置に対して、食肉及び食肉加工品を適切にスライスする環境を提供できる。

また、前記データ分析ユニットは、前記推定部により推定された前記刃物の劣化状態を示す状態情報に基づいて、前記第１モータに出力させるトルク指令値を補正する第１トルク補正値、及び前記第２モータに出力させるトルク指令値を補正する第２トルク補正値を算定するトルク補正値算定部を更に備え、前記スライス装置に設けられる第１モータ制御部が、前記第１モータに出力させるトルク指令値及び前記トルク補正値算定部から前記ネットワークを介して伝達された前記第１トルク補正値に基づいて前記第１モータを駆動し、前記スライス装置に設けられる第２モータ制御部が、前記第２モータに出力させるトルク指令値及び前記トルク補正値算定部から前記ネットワークを介して伝達された前記第２トルク補正値に基づいて前記第２モータを駆動すると好適である。

このような構成とすれば、データ分析ユニットの推定部５２により推定された刃物の劣化状態を示す状態情報に基づき、第１軸を回転させる第１モータと第２軸を回転させる第２モータとの夫々から出力されるトルクを、刃物の劣化状態に応じた値に設定することができる。したがって、スライス装置に対して、刃物の劣化状態に応じた食肉及び食肉加工品のスライス環境を提供できる。

スライス装置の構成を示す図である。 スライスユニットを示す図である。 劣化状態推定システムの構成を示すブロック図である。 加速度とトルク指令値及び駆動電流との関係を示す図である。 トルク指令値と駆動電流との関係及び振動解析の結果を示す図である。 加速度とトルク指令値及び駆動電流との関係を示す図である。 トルク指令値と駆動電流との関係及び振動解析の結果を示す図である。 正規確率プロットを示す図である。 その他の実施形態に係る劣化状態推定システムの構成を示すブロック図である。

本発明に係る劣化状態推定システムは、スライス装置の刃物の劣化状態を推定する機能を備えている。以下、本実施形態の劣化状態推定システム１について説明する。

図１は、スライス装置２の斜視図である。図２は、スライス装置２が有するスライスユニット４の正面図である。図３は、スライス装置２の主要部及び劣化状態推定システム１の構成を示すブロック図である。

スライス装置２は、食肉及び食肉加工品をスライス可能に構成される。本実施形態における食肉とは精肉の塊であって、食肉加工品とはハムやベーコン等の食肉原木である。以下では、食肉及び食肉加工品の総称をスライス対象物として説明する。スライス装置２は、一方側にスライス対象物を載置する載置台３が設けられ、載置台３に載置されたスライス対象物は、所定の送り量でスライス位置に搬送される。

スライス位置には、スライス対象物をスライスするスライスユニット４が設けられる。スライスユニット４によりスライスされた処理物は、スライス装置２の他方側に設けられたコンベヤ５を介して搬送される。

図２及び図３に示されるように、スライスユニット４は、刃物１０と当該刃物が取り付けられた回転体２０とを有する。刃物１０は第１軸１１を回転中心として回転する。本実施形態では第１軸１１は、第１モータ１２により時計回りに回転するように構成される。回転体２０は第２軸２１を回転中心として回転する。本実施形態では、第２軸２１は、第２モータ２２により、スライスユニット４をスライス装置２の載置台３側から見て反時計回りに回転するように構成される。したがって、本実施形態では第１軸１１と第２軸２１とは互いに反対方向に回転するように構成される。

ここで、刃物１０及び回転体２０の回転速度は、制御ユニット６の操作パネル７をユーザが操作して設定される。制御ユニット６は、第１モータ１２の駆動を制御する第１モータ制御部１３及び第２モータ２２の駆動を制御する第２モータ制御部２３の夫々に対して、第１モータ１２及び第２モータ２２の夫々に出力させるトルクの指令値（トルク指令値）を出力する。第１モータ制御部１３は制御ユニット６から伝達される第１モータ１２に対するトルク指令値に基づき、第１インバータ１４を制御して（例えば、ＰＷＭ制御）、第１モータ１２を駆動する。これにより、第１軸１１が回転し、刃物１０が回転する。また、第２モータ制御部２３は制御ユニット６から伝達される第２モータ２２に対するトルク指令値に基づき、第２インバータ２４を制御して（例えば、ＰＷＭ制御）、第２モータ２２を駆動する。これにより、第２軸２１が回転し、回転体２０が回転する。

刃物１０の第１軸１１は、第２軸２１に対して偏心した状態で取り付けられる。すなわち、第１軸１１は、スライス装置２の載置台３側から見て、回転体２０と重複する位置であって、第２軸２１の外縁部よりも径方向内側の位置に設定される。ここで、刃物１０は、円板状であって、外周面にスライス対象物をスライスする刃が形成されている。これにより、第１軸１１及び第２軸２１の双方が回転した場合には、刃物１０が第１軸１１を回転中心として自転しながら、第２軸２１の周りを公転することで、上記送り量に基づいてスライス対象物をスライスすることが可能となる。

次に、劣化状態推定システム１について説明する。図３に示されるように、本実施形態の劣化状態推定システム１は、データ収集ユニット８とデータ分析ユニット９とを備えている。本実施形態では、データ収集ユニット８はスライス装置２に設けられ、データ分析ユニット９は管理端末１００に設けられる。データ収集ユニット８とデータ分析ユニット９とは互いにネットワークを介して接続される。このネットワークは、例えばスライス装置２が載置される会社内に設けられた社内ＬＡＮ（Local Area Network）でも良いし、スライス装置２が載置される会社とは異なる他の会社等と接続可能なＷＡＮ（Wide Area Network）でも良い。もちろん、その他のネットワークを介して接続することも可能である。

本実施形態におけるデータ収集ユニット８は、第１電流情報取得部３１、第１トルク情報取得部３２、第２電流情報取得部４１、第２トルク情報取得部４２、通信部４３を有し、データ分析ユニット９は、判定部５１、推定部５２、報知部５３、データ記憶部５４、通信部５５の各機能部を備えて構成される。これらの各機能部は、刃物１０の劣化状態の推定に係る処理を行うために、ＣＰＵを中核部材としてハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。

第１電流情報取得部３１は、第１モータ１２の駆動電流を示す第１電流情報を取得する。第１モータ１２の駆動電流とは、第１モータ１２が回転力を出力するために、第１モータ１２に通電される電流である。本実施形態では、上述したように第１モータ１２の駆動電流は第１インバータ１４により制御される。そこで、第１電流情報取得部３１は、第１インバータ１４を流れる電流を検出し、第１モータ１２の駆動電流とする。このような第１モータ１２の駆動電流を示す情報が、第１電流情報に相当する。

第１トルク情報取得部３２は、第１モータ１２に出力させるトルク指令値を示す第１トルク情報を取得する。第１モータ１２に出力させるトルク指令値とは、第１モータ１２から出力されるトルク（出力トルク）の指示値である。本実施形態では、このトルク指令値に基づき第１モータ制御部１３が第１インバータ１４を制御する。トルク指令値は、制御ユニット６から第１モータ制御部１３に伝達される。そこで、第１トルク情報取得部３２は、第１モータ制御部１３から第１モータ１２に対するトルク指令値を取得する。このような第１モータ１２に対するトルク指令値を示す情報が、第１トルク情報に相当する。

第２電流情報取得部４１は、第２モータ２２の駆動電流を示す第２電流情報を取得する。第２モータ２２の駆動電流とは、第２モータ２２から回転力を出力するために、第２モータ２２に通電される電流である。本実施形態では、上述したように第２モータ２２の駆動電流は第２インバータ２４により制御される。そこで、第２電流情報取得部４１は、第２インバータ２４を流れる電流を検出し、第２モータ２２の駆動電流とする。このような第２モータ２２の駆動電流を示す情報が、第２電流情報に相当する。

第２トルク情報取得部４２は、第２モータ２２に出力させるトルク指令値を示す第２トルク情報を取得する。第２モータ２２に出力させるトルク指令値とは、第２モータ２２から出力されるトルク（出力トルク）の指示値である。本実施形態では、このトルク指令値に基づき第２モータ制御部２３が第２インバータ２４を制御する。トルク指令値は、制御ユニット６から第２モータ制御部２３に伝達される。そこで、第２トルク情報取得部４２は、第２モータ制御部２３から第２モータ２２に対するトルク指令値を取得する。このような第２モータ２２に対するトルク指令値を示す情報が、第２トルク情報に相当する。

第１電流情報、第１トルク情報、第２電流情報、及び第２トルク情報はデータ収集ユニット８の通信部４３から、ネットワークを介して、データ分析ユニット９の通信部５５に伝達され、データ記憶部５４に記憶される。

判定部５１は、データ記憶部５４に記憶されている第１電流情報と第１トルク情報とに基づいて、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関の有無を判定する。第１電流情報はネットワークを介してデータ収集ユニット８の第１電流情報取得部３１から伝達される。第１トルク情報はネットワークを介してデータ収集ユニット８の第１トルク情報取得部３２から伝達される。第１モータ１２に関する駆動電流とは、第１電流情報により示される第１モータ１２の駆動電流である。第１モータ１２に関するトルク指令値とは、第１トルク情報により示される第１モータ１２に出力させるトルク指令値である。相関とは密接な関係である。したがって、判定部５１は、第１電流情報取得部３１から伝達される第１電流情報と第１トルク情報取得部３２から伝達される第１トルク情報とに基づいて、第１電流情報により示される第１モータ１２の駆動電流と第１トルク情報により示される第１モータ１２に出力させるトルク指令値とに互いに密接な関係があるか否かを判定する。

ここで、スライス対象物をスライスする場合、予めトルク指令値に対して駆動電流がどの程度の値になるか予測できる。また、このような駆動電流は、トルク指令値が同じ値であっても、例えばスライス対象物の種別やスライス対象の物性（スライス対象物の材質や硬さ等）に応じて異なることもある。そこで、判定部５１は、第１モータ１２の駆動電流が、スライス対象物のトルク指令値により想定される値であるか否かに基づき、第１電流情報により示される第１モータ１２の駆動電流と第１トルク情報により示される第１モータ１２に出力させるトルク指令値とに互いに密接な関係があるか否かを判定することが可能である。

具体的には、第１モータ１２の駆動電流が、スライス対象物のトルク指令値により想定される範囲内の値である場合に、第１電流情報により示される第１モータ１２の駆動電流と第１トルク情報により示される第１モータ１２に出力させるトルク指令値とに互いに密接な関係があると判定し、第１モータ１２の駆動電流が、スライス対象物のトルク指令値により想定される範囲内の値でない場合に、第１電流情報により示される第１モータ１２の駆動電流と第１トルク情報により示される第１モータ１２に出力させるトルク指令値とに互いに密接な関係がないと判定することが可能である。

また、例えば第１モータ１２に関するトルク指令値の増大に応じて第１モータ１２に関する駆動電流が増大した場合や、第１モータ１２に関するトルク指令値の減少に応じて第１モータ１２に関する駆動電流が減少した場合に、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値とに相関があると判定することも可能である。逆に、例えば第１モータ１２に関するトルク指令値が変化（増大又は減少）しても、第１モータ１２に関する駆動電流が変化（増大又は減少）しない場合や、第１モータ１２に関するトルク指令値が変化（増大又は減少）しなくても、第１モータ１２に関する駆動電流が変化（増大又は減少）した場合に、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値とに相関がないと判定することも可能である。

更には、判定部５１は、第１モータ１２に関する駆動電流、及び第１モータ１２に関するトルク指令値に基づき刃物１０の回転軸である第１軸１１の加速度について回帰分析（重回帰分析）を行い、第１軸１１の加速度について、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関の有無を判定するように構成することも可能である。更には、判定部５１は、第１モータ１２に関する駆動電流、第１モータ１２に関するトルク指令値、第２モータ２２に関する駆動電流、第２モータ２２に関するトルク指令値に基づき、第１軸１１の加速度について回帰分析（重回帰分析）を行い、第１軸１１の加速度について、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関の有無を判定するように構成することも可能である。判定部５１による判定結果はデータ記憶部５４に記憶され、後述する推定部５２が利用する。もちろん、判定部５１から直接、判定結果を推定部５２に伝達するように構成することも可能である。

推定部５２は、判定部５１の判定結果に基づいて、刃物１０の劣化状態を推定する。判定部５１の判定結果とは、上述した第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関の有無の判定結果であって、判定部５１から推定部５２に伝達される、あるいは、データ記憶部５４から取得する。例えば、推定部５２は、第１モータ１２に関するトルク指示値に応じた第１モータ１２に関する駆動電流でない場合には、刃物１０が劣化していると推定する。

また、上述したように判定部５１が回帰分析に基づき相関の有無を判定する場合には、当該判定結果に基づき推定部５２が第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関がないとする判定結果が伝達されたときに刃物１０が劣化していると推定することが可能である。

更には、判定部５１は、第１モータ１２に関する駆動電流、第１モータ１２に関するトルク指令値、第２モータ２２に関する駆動電流、第２モータ２２に関するトルク指令値に基づき、第１軸１１の加速度について回帰分析（重回帰分析）を行い、相関の有無を判定する場合でも、第１モータ１２に関する駆動電流と第１モータ１２に関するトルク指令値との相関がないとする判定結果が伝達されたときに刃物１０が劣化していると推定することが可能である。

具体的には、例えば第１モータ１２に関するトルク指令値が一定値であるにも関わらず、第１モータ１２の駆動電流が増大している場合に、第２モータ２２に関するトルク指令値が一定値であるにも関わらず、第２モータ２２の駆動電流が増大していると、刃物１０の劣化ではなく、スライス対象物に何らかの変化があった（「柔らかい部位から硬い部位への刃物１０の進入」や、「骨が含まれない部位から骨が含まれる部位への刃物１０の進入」等）と想定される。このため、判定部５１により、第１モータ１２に関するトルク指令値と第１モータ１２の駆動電流とが相関がないと判定された場合であっても、推定部５２による刃物１０が劣化しているとする誤推定を防止できる。

同様に、第１モータ１２に関するトルク指令値が一定値であるにも関わらず、第１モータ１２の駆動電流が減少している場合に、第２モータ２２に関するトルク指令値が一定値であるにも関わらず、第２モータ２２の駆動電流が減少していると、刃物１０の劣化ではなく、スライス対象物に何らかの変化があった（「硬い部位から柔らかい部位への刃物１０の進入」や、「骨が含まれる部位から骨が含まれない部位への刃物１０の進入」等）と想定される。このため、推定部５２は、判定結果にネットワークを介してデータ収集ユニット８から伝達される第２電流情報と第２トルク情報とを加えて推定することで、第１モータ１２の駆動電流の変化が、刃物１０の劣化状態によるものであるか、スライス対象物の変化によるものであるかを判別することが可能となる。したがって、判定部５１により、第１モータ１２に関するトルク指令値と第１モータ１２の駆動電流とが相関がないと判定された場合であっても、推定部５２による刃物１０が劣化しているとする誤推定を防止できる。推定部５２による推定結果は、データ記憶部５４に記憶するように構成しても良い。

報知部５３は、推定部５２による刃物１０の劣化状態が予め設定された劣化状態である場合に報知する。報知部５３には、推定部５２から刃物１０の劣化状態の推定結果が伝達される、あるいはデータ記憶部５４から取得する。この推定結果において、刃物１０の劣化状態が予め設定された劣化状態であることが示される場合、すなわち、刃物１０が予め設定された劣化状態である場合には、報知部５３は刃物１０が劣化していることを報知する。この報知部５３による報知は、ネットワークを介して制御ユニット６に設けられる操作パネル７に報知情報（刃物１０が劣化していることを明示する報知や警告等）を表示して行っても良いし、音声や光を出力することで報知するように構成することも可能である。また、ユーザやメーカのサービスマン（サービスセンター）が所有する携帯端末に劣化していることを示す情報を明示するように構成することも可能である。もちろん、管理端末１００において報知するように構成することも可能である。

また、報知部５３による報知は、所定の劣化状態であることを示す報知以外に、刃物１０の交換を促す報知であっても良いし、刃物１０を研ぐことを促す報知であっても良い。

以下、２つのスライス装置２の運転中に、取得した各データに基づく刃物１０の評価について説明する。理解を容易にするために、２つのスライス装置２を、夫々、第１スライス装置及び第２スライス装置とする。以下のデータは、所定の一日における、第１スライス装置及び第２スライス装置の夫々の運転中に取得されたデータであって、データとして第１電流情報、第１トルク情報、第２電流情報、第２トルク情報と共に、刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度が取得される。なお、以下に示す図は、上記のように所定の一日において一定のサンプリング間隔にて取得されたデータであるので、スライス対象物の変更やスライス条件の変更だけでなく、ユーザの交代やスライス装置２のメンテナンスの実施も含まれる。

図４の（Ａ）には第１スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第１モータ１２に関するトルク指令値との関係が示され、図４の（Ｂ）には第１スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第１モータ１２の駆動電流との関係が示される。図４の（Ｃ）には第１スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第２モータ２２に関するトルク指令値との関係が示され、図４の（Ｄ）には第１スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第２モータ２２の駆動電流との関係が示される。また、図５の（Ａ）には第１スライス装置における第１モータ１２に関するトルク指令値と第１モータ１２の駆動電流との関係が示され、図５の（Ｂ）には第１スライス装置における第２モータ２２に関するトルク指令値と第２モータ２２の駆動電流との関係が示される。各図には、線形近似した場合の数式と決定係数（Ｒ−二乗値）が示される。更に、図５の（Ｃ）には第１スライス装置における第２モータ２２の駆動電流を用いてＦＦＴ解析を行った振動解析の結果が示される。

同様に、図６の（Ａ）には第２スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第１モータ１２に関するトルク指令値との関係が示され、図６の（Ｂ）には第２スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第１モータ１２の駆動電流との関係が示される。図６の（Ｃ）には第２スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第２モータ２２に関するトルク指令値との関係が示され、図６の（Ｄ）には第２スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度と第２モータ２２の駆動電流との関係が示される。また、図７の（Ａ）には第２スライス装置における第１モータ１２に関するトルク指令値と第１モータ１２の駆動電流との関係が示され、図７の（Ｂ）には第２スライス装置における第２モータ２２に関するトルク指令値と第２モータ２２の駆動電流との関係が示される。各図には、線形近似した場合の数式と決定係数（Ｒ−二乗値）が示される。更に、図７の（Ｃ）には第２スライス装置における第２モータ２２の駆動電流を用いてＦＦＴ解析を行った振動解析の結果が示される。

図３−図７より、第１スライス装置よりも第２スライス装置の方が、刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度のばらつきが大きく、振幅も大きいことがわかる。このため、第２スライス装置の刃物１０の劣化状態が、第１スライス装置の刃物１０の劣化状態よりも進んでいることがわかる。劣化状態推定システム１は、このような取得したデータを用いた回帰分析により評価することで、適切に刃物１０の劣化状態を推定することが可能となる。

なお、スライス装置２の運転中に取得されたデータでは、加速度が常に変動している。これは、所定の設定値でスライス対象物をスライスした場合であっても、スライス対象物の物性（例えば肉の硬さ等）によって実測値が異なるからである。しかしながら、この変動が、負荷変動（スライス対象物の物性の変化による変動）によるものか、あるいは刃物１０の切れ味の低下（刃物１０の劣化による変動）によるものかを切り分けることが容易ではない。そこで、第１軸１１の振動の正否を判定するために、所定の基準値に基づきフィルタリングした結果を用いている。

また、図８の（Ａ）には、第１スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度について、第１電流情報、第１トルク情報、第２電流情報、第２トルク情報に基づき回帰分析を行い、データ数を百分位数にした際の回帰分析に基づく加速度の予測値の正規確率プロットが示される。同様に、図８の（Ｂ）には、第２スライス装置における刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度について、第１電流情報、第１トルク情報、第２電流情報、第２トルク情報に基づき回帰分析を行い、データ数を百分位数にした際の回帰分析に基づく加速度の予測値の正規確率プロットが示される。図８から、第１スライス装置よりも第２スライス装置の方が中央部分の勾配が大きいことから、刃物１０の回転軸である第１軸１１に発生する加速度の予測値の変化が大きいことがわかる。このため、上記の通り、第２スライス装置の刃物１０の方が、第１スライス装置の刃物１０よりも劣化が進んでいることがわかる。したがって、このような正規確率プロットに基づいて適切に刃物１０の劣化状態を推定することが可能である。

以上のように、劣化状態推定システム１がスライス装置２の刃物１０の劣化状態を推定し、必要に応じて刃物１０のメンテナンスを行うことが可能となる。したがって、スライス装置２がスライス対象物を適切にスライスできる環境を提供することが可能となる。また、以上のように構成することで、ＩｏＴ（Internet of Things）技術により、ネットワークを介してスライス中のパラメータ（第１電流情報、第１トルク情報、第２電流情報、第２トルク情報等）をリアルタイムに収集すると共に、各所（例えばスライス装置２が配置される事業所）から生成されるデータを管理し、このようなデータに基づき、スライス加工における正規データとリアルタイムデータとを比較し分析することができるので、刃物１０の品質の劣化具合を検出することが可能となる。

〈その他の実施形態〉
上記実施形態では、推定部５２は、判定部５１の判定結果に第２電流情報取得部４１と第２トルク情報取得部４２とを加えて推定するとして説明したが、推定部５２は判定部５１の判定結果のみで推定するように構成することも可能である。

上記実施形態では、推定部５２は判定部５１の判定結果に基づいて、刃物１０の劣化状態を推定するとして説明した。刃物１０の劣化状態の推定は、判定部５１の判定結果と刃物１０の所定の劣化状態を示す状態情報とに基づいて刃物１０の劣化状態を推定する学習を行ったニューラルネットワークに判定部５１の判定結果を入力して行うように構成することも可能である。ここで、ニューラルネットワークとは、コンピュータに実行させる人間の脳を模したアルゴリズムであって、例えば上述した判定部５１の判定結果と刃物１０の劣化状態を示す状態情報とが入力された場合に、あたかも人間の脳が判別したような結果として、刃物１０の劣化状態の推定結果を出力するに構成されたものである。本実施形態のニューラルネットワークは、刃物１０の劣化状態を適切に推定できるように、予め学習を行っているものが用いられる。

具体的には、本実施形態ではニューラルネットワークは、刃物１０の所定の劣化状態を示す状態情報を教師データとして入力した場合に、当該状態情報に沿った刃物１０の劣化状態の推定結果や、メンテナンス時期の推定結果を出力するように学習が行われたものが用いられる。すなわち、上述した判定部５１の判定結果をニューラルネットワークに入力する前に、予め、例えば所定の劣化度（劣化度合）で劣化している劣化状態を示す状態情報とラベル、劣化していない劣化状態を示す状態情報とラベルを与えて、ラベル毎の劣化度の特徴を学習させておく。これにより、判定部５１の判定結果を与えた場合に、刃物１０の劣化状態を容易に推定することが可能となる。

また、メンテナンス時期の判定も同様に、予め、例えばメンテナンス時期まで余裕がある劣化状態の刃物１０の状態情報とラベル、メンテナンスをすべき劣化状態の刃物１０の状態情報とラベルを与えて、ラベル毎のメンテナンス時期の特徴を学習させておく。これにより、判定部５１の判定結果を与えた場合に、刃物１０のメンテナンス時期を容易に判定することが可能となる。

換言すれば、推定部５２は、刃物１０が劣化している時の状態情報を教師データとして入力した場合に、刃物１０が劣化しているとする判定結果を出力する学習、及び刃物１０のメンテナンスが必要である時の状態情報を教師データとして入力した場合に、刃物１０のメンテナンス時期の判定結果を出力する学習を行ったニューラルネットワークに判定部５１の判定結果を入力して行うと良い。

もちろん、判定部５１の判定結果に代えて、第１電流情報、第１トルク情報を入力して刃物１０の劣化状態を推定する学習を行ったニューラルネットワークを用いて刃物１０の劣化状態を推定するように構成することも可能であるし、第１電流情報、第１トルク情報、第２電流情報、第２トルク情報を入力して刃物１０の劣化状態を推定する学習を行ったニューラルネットワークを用いて刃物１０の劣化状態を推定するように構成することも可能である。また、ニューラルネットワーク以外の人工知能（Artificial Intelligence）を利用して刃物１０の劣化状態を推定するように構成することも可能である。

ここで、図９は、その他の実施形態に係る劣化状態推定システム１の構成を示すブロック図である。図９に示されるように、劣化状態推定システム１は、更にデータ分析ユニット９が、推定部５２により推定された刃物１０の劣化状態を示す状態情報に基づいて、第１モータ１２に出力させるトルク指令値を補正する第１トルク補正値、及び第２モータ２２に出力させるトルク指令値を補正する第２トルク補正値を算定するトルク補正値算定部５６を備えても良い。刃物１０が劣化すると、スライス対象物をスライスする時に刃物１０とスライス対象物との間で抗力が増大することが知られている。また、スライスされたスライス対象物の品質は、スライス対象物に対する刃物１０の進入プロセス（例えば突き切り、押し切り、引き切り等）によって差異が生じることも知られている。このため、所定の設定値（第１モータ１２に出力させるトルク指令値及び第２モータ２２に出力させるトルク指令値）でスライス対象物をスライスした場合には、スライス対象物の品質が悪化する可能性がある。そこで、上述したトルク補正値算定部５６が、劣化情報に基づいて第１モータ１２に出力させるトルク指令値を補正する第１トルク補正値を算定すると共に、第２モータ２２に出力させるトルク指令値を補正する第２トルク補正値を算定すると好適である。

これにより、第１モータ制御部１３が、制御ユニット６から伝達される第１モータ１２に出力させるトルク指令値及びトルク補正値算定部５６からネットワークを介して伝達される第１トルク補正値に基づいて第１モータ１２を駆動すると共に、第２モータ制御部２３が、制御ユニット６から伝達される第２モータ２２に出力させるトルク指令値及びトルク補正値算定部５６からネットワークを介して伝達される第２トルク補正値に基づいて第２モータ２２を駆動することができる。すなわち、スライス対象物を適切にスライスする条件を常に最新の状態に更新することが可能となる。なお、第１トルク補正値及び第２トルク補正値は、夫々、第１モータ１２に出力させるトルク指令値及び第２モータ２２に出力させるトルク指令値を所定値だけ増減させる補正値であっても良いし、第１モータ１２に出力させるトルク指令値及び第２モータ２２に出力させるトルク指令値に代えて、第１モータ１２に出力させるトルクの値及び第２モータ２２に出力させるトルクの値を示す補正値であっても良い。

以上のように構成することで、ＩｏＴ技術を応用することにより、既存のデータとリアルタイムの取得されるデータ（リアルタイムデータ）とで教師データを生成することができる。また、スライス装置２単体の処理では実現不可能な高速処理を、ＩｏＴ技術を利用して高性能な演算処理装置で演算し、将来的に発生する未知の現象（データ）の発生や変化にも応用が可能となり、スライス装置２へ制御パラメータをフィードバックし最適なスライス条件を自動的に生成することが可能となる。更には、これまで使用してきたスライス条件を記憶したライブラリを、ネットワークを介して常に、最適なものに更新することが可能となる。

上記実施形態では、劣化状態推定システム１が、報知部５３を備えるとして説明したが、劣化状態推定システム１は報知部５３を備えなくても良い。

本発明は、食肉及び食肉加工品をスライスする刃物と当該刃物が取り付けられた回転体とを有するスライス装置における刃物の劣化状態を推定する劣化状態推定システムに用いることが可能である。

１：劣化状態推定システム
２：スライス装置
８：データ収集ユニット
９：データ収集ユニット
１０：刃物
１１：第１軸
１２：第１モータ
１３：第１モータ制御部
２０：回転体
２１：第２軸
２２：第２モータ
２３：第２モータ制御部
３１：第１電流情報取得部
３２：第１トルク情報取得部
４１：第２電流情報取得部
４２：第２トルク情報取得部
５１：判定部
５２：推定部
５３：報知部
５６：トルク補正値算定部

Claims (5)

1. 食肉及び食肉加工品をスライスする刃物と前記刃物が取り付けられた回転体とを有するスライス装置における前記刃物の劣化状態を推定する劣化状態推定システムであって、
   前記刃物は、第１軸を回転中心として回転し、
   前記刃物の前記第１軸は、前記回転体の回転中心である第２軸に対して偏心した状態で取り付けられ、
   前記第１軸を回転させる第１モータの駆動電流を示す第１電流情報を取得する第１電流情報取得部、及び前記第１モータに出力させるトルク指令値を示す第１トルク情報を取得する第１トルク情報取得部を有し、前記スライス装置に設けられるデータ収集ユニットと、
   ネットワークを介して前記データ収集ユニットから伝達される前記第１電流情報と前記第１トルク情報とに基づいて、前記第１モータに関する駆動電流と前記第１モータに関するトルク指令値との相関の有無を判定する判定部、及び前記判定部の判定結果に基づいて、前記刃物の劣化状態を推定する推定部を有し、前記ネットワークを介して前記データ収集ユニットと接続されるデータ分析ユニットと、
   を備える劣化状態推定システム。
2. 前記データ収集ユニットは、前記第２軸を回転させる第２モータの駆動電流を示す第２電流情報を取得する第２電流情報取得部、及び前記第２モータに出力させるトルク指令値を示す第２トルク情報を取得する第２トルク情報取得部を更に備え、
   前記推定部は、前記判定結果に前記ネットワークを介して前記データ収集ユニットから伝達される前記第２電流情報と前記第２トルク情報とを加えて推定する請求項１に記載の劣化状態推定システム。
3. 前記刃物の劣化状態の推定は、前記判定結果と前記刃物の所定の劣化状態を示す状態情報とに基づいて前記刃物の劣化状態を推定する学習を行ったニューラルネットワークに前記判定結果を入力して行われる請求項１又は２に記載の劣化状態推定システム。
4. 前記推定部による前記刃物の劣化状態が予め設定された劣化状態である場合に報知する報知部を更に備える請求項１から３のいずれか一項に記載の劣化状態推定システム。
5. 前記データ分析ユニットは、前記推定部により推定された前記刃物の劣化状態を示す状態情報に基づいて、前記第１モータに出力させるトルク指令値を補正する第１トルク補正値、及び前記第２モータに出力させるトルク指令値を補正する第２トルク補正値を算定するトルク補正値算定部を更に備え、
   前記スライス装置に設けられる第１モータ制御部が、前記第１モータに出力させるトルク指令値及び前記トルク補正値算定部から前記ネットワークを介して伝達された前記第１トルク補正値に基づいて前記第１モータを駆動し、
   前記スライス装置に設けられる第２モータ制御部が、前記第２モータに出力させるトルク指令値及び前記トルク補正値算定部から前記ネットワークを介して伝達された前記第２トルク補正値に基づいて前記第２モータを駆動する請求項２に記載の劣化状態推定システム。

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