JP2022180964A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】搬送経路の異常個所の特定精度を向上させる。【解決手段】コンピュータ７０は、通信部７１がコンベア装置５０で構成された搬送経路上に複数のカーブ位置が設定された図面データと搬送経路上を搬送されて得られた当該搬送経路の形状であるトラッキングデータとを取得する。そして、処理部７２がトラッキングデータにおけるカーブ位置を検出して、図面データのカーブ位置と、そのカーブ位置に対応するトラッキングデータにおけるカーブ位置と、を重ね合わせて、トラッキングデータにおけるカーブ位置間の経路を補正する。【選択図】図７

Description

本発明は、例えば倉庫等に設置されている搬送装置について収集されたデータを補正する情報処理装置に関する。

従来、倉庫等において入出庫等のために搬送装置としてコンベア装置が用いられることが多い。この種のコンベア装置では、コンベア装置を構成する部品やコンベア装置の周囲にセンサ等の検出部を固定的に設置して故障検出を行っている。

センサ等の検出部を固定的に設置した場合、検出範囲が限定されてしまうという問題がある。そこで本出願人は、特許文献１のようにカメラやセンサモジュール等を備えたコンテナを搬送物としてコンベア装置上を搬送することで、搬送経路全体の異常を低コストで検出することができる異常検出システムを提案している。

特開２０２０－１４２９２８号公報

ところで、特許文献１に記載のシステムによって収集された蓄積情報はコンピュータ等で解析されて、例えば搬送経路のどこで異常が検出されたか等を作業者等が所持する端末装置等に表示できるようになる。

しかしながら、特許文献１に記載されているようなガイドポール等のガイドの設置が困難な場合や、ローラの本数の計数する方法ではベルトコンベアには適用できないといった問題があった。

ガイドを利用しない場合、カメラで撮像した映像に基づいて搬送経路（レイアウト情報又は地図情報ともいう）を生成して当該搬送経路に基づいて異常個所を特定する方法がある。このような方法では、コンテナ搬送時の振動等による映像のブレの影響により、経路の認識精度が低下して実際のレイアウトとズレが生じることがあり、必ずしも高精度に異常個所を特定できるとはいえなかった。

本発明は、上記のような問題点を解決しようとするものであり、異常個所の特定精度を向上させることを目的とする。

上記課題を解決するためになされた請求項１に記載された発明は、搬送装置で構成された搬送経路上に複数の基準位置が設定された図面データを取得する第１取得部と、前記搬送経路上を搬送されて得られた前記搬送経路の形状である実測データを取得する第２取得部と、前記実測データにおける前記基準位置を検出する検出部と、前記図面データの前記基準位置と、前記図面データの前記基準位置に対応する前記実測データの前記基準位置と、を重ね合わせ、前記実測データにおける前記基準位置間の経路を補正する補正部と、を備えたことを特徴とする情報処理装置である。

以上説明したように本発明によれば、図面データの基準位置と、図面データの基準位置に対応する実測データの基準位置と、を重ね合わせ、実測データにおける基準位置間の経路を補正するので、実際のレイアウトである図面データと実測データがずれた場合であっても補正することができ、異常個所の特定を精度向上させることができる。

本発明の一実施形態にかかる情報処理装置で処理されるデータを収集するコンテナの上面図である。 図１に示されたコンテナのＡ－Ａ線に沿う断面図である。 図１に示されたコンテナのブロック図である。 図１に示されたコンテナで収集されたデータに基づく地図情報生成動作のフローチャートである。 図１に示されたコンテナで収集されたデータに基づく学習済みモデル生成動作のフローチャートである。 図１に示されたコンテナで収集されたデータに基づく異常検出動作のフローチャートである。 本発明の一実施形態にかかる情報処理装置としてのコンピュータのブロック図である。 図面データと実測データとのズレが生じた場合の図である。 図７に示されたコンピュータにおける補正動作のフローチャートである。 図面データを基にした搬送経路に、補正動作を行った後のトラッキングデータに基づく異常個所を表示したマップである。 本発明の一実施形態にかかる情報表示装置としてのタブレット端末ブロック図である。 本発明の一実施形態にかかる情報表示装置における表示例である。 図１２において、タイムラインを右にスライドさせた状態の表示例である。 図１２において、マップエリアを右にスライドさせた状態の表示例である。 図１２において、ビデオエリアを左にスライドさせた状態の表示例である。 図１２に示した表示例の変形例である。

本発明の一実施形態にかかる情報処理装置及び情報表示装置を図１～図１６を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置が処理するデータを収集するコンテナの上面図である。図２は、図１に示されたコンテナのＡ－Ａ線に沿う断面図である。

コンテナ１は、搬送装置としてのコンベア装置５０上に載置されてコンベア装置５０によって搬送される。図１では矢印の方向に搬送される。なお、図１及び図２では搬送装置としてローラコンベアを示しているがベルトコンベア等他の搬送装置であってもよい。また、図１及び図２では、コンベア装置５０の一部のみを示すが、コンベア装置５０は、例えば倉庫内に設置され、直線や曲線或いは傾斜路等から構成される搬送経路を有するものである。そのため、コンベア装置５０は、複数のコンベア装置から構成されていてもよい。

図１及び図２に示したコンテナ１は、略直方体状の箱型に形成され、収容部１１を構成している。収容部１１は、物品等を出し入れ可能とするために上方に開口部が形成されている。また、収容部１１は、４つの側面部１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄと、底面部１１ｅと、から構成されている。

図１及び図２に示したように、側面部１１ａ、１１ｂは、直方体の短手方向の側面となり、側面部１１ｃ、１１ｄは、直方体の長手方向の側面となる。本実施形態では、側面部１１ａを前側、即ち搬送方向（進行方向）側とする。したがって、側面部１１ｂが後側、側面部１１ｃが進行方向に向かって左側、側面部１１ｄが進行方向に向かって右側となる。

コンテナ１は、カメラ２と、制御部３と、センサモジュール４Ｌ、４Ｒと、バッテリ５と、を備えている。

カメラ２は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子を有するカメラモジュールである。

カメラ２は、カメラ２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ、２ｅから構成されている。カメラ２ａ～２ｃは側面部１１ａに設けられ、コンテナ１の前方を撮影する。カメラ２ａ～２ｃは、コンテナ１の前方下側を中心に撮影するように設けられている（図２を参照）。カメラ２ｄは、側面部１１ｃに設けられている。カメラ２ｅは、側面部１１ｄに設けられている。

カメラ２ａはコンテナ１の搬送方向で左前方を撮影する。カメラ２ｂはコンテナ１の搬送方向で中央前方を撮影する。カメラ２ｃはコンテナ１の搬送方向で右前方を撮影する。カメラ２ｄは、コンテナ１の搬送方向で左側を撮影する。カメラ２ｅは、コンテナ１の搬送方向で右側を撮影する。また、カメラ２ａ及び２ｃは周知のサーモカメラ（赤外線サーモグラフィ）となっている。また、カメラ２ｂ、２ｄ、２ｅは広角カメラとなっている。

本実施形態では、カメラ２ａ、２ｃにより、搬送方向におけるコンベア装置５０の温度を検出することができる。即ち、カメラ２ａ、２ｃは、搬送装置の進行方向に対して前方方向の状態を検出する状態検出部として機能する。また、カメラ２ｂは、ステレオカメラとしてもよい。

制御部３は、底面部１１ｅのさらに下側に設けられている。つまり、コンテナ１は二重底となっている。制御部３は、振動吸収マット等の振動を吸収する部材８に直接又は間接的に設置されている。振動を吸収する部材８によって、搬送されることにより発生する振動の影響を制御部３等が受けにくくすることができる。

制御部３は、カメラ２が撮影した画像に基づいてコンテナ１の現在位置（自己位置）を推定する。また、制御部３は、センサモジュール４Ｌ、４Ｒで検出された結果をディープラーニングにより学習するとともに、その学習結果に基づいてセンサモジュール４Ｌ、４Ｒで検出された結果が正常の範囲にあるか否かを判定することで異常の有無を判定する。詳細は後述する。

センサモジュール４Ｌは、音センサ４ａと、振動センサ４ｃと、を備えている。センサモジュール４Ｌは、側面部１１ｃ側に寄せて設けられている。また、音センサ４ａは、振動を吸収する部材８に直接又は間接的に設置され、振動センサ４ｃは、振動を吸収する部材８よりも下側のコンテナ１の底面に直接設置されている。

センサモジュール４Ｒは、構成は基本的にセンサモジュール４Ｌと同様である。センサモジュール４Ｒは、側面部１１ｄ側に寄せて設けられている点がセンサモジュール４Ｌと異なる。つまり、センサモジュール４Ｌは、コンテナ１の進行方向向かって左側の状態を検出し、センサモジュール４Ｒは、コンテナ１の進行方向向かって右側の状態を検出する。

音センサ４ａは、外部の音を集音して所定のコンベア装置５０の発する音を検出する。音センサ４ａとしては、例えば単一指向性マイクロフォンと周波数フィルタ等で構成することができる。振動センサ４ｃは、コンテナ１に加わる振動を検出する。振動センサ４ｃとしては、加速度センサ等で構成することができる。加速度センサとしては３軸の加速度センサが好適であるが１軸又は２軸であってもよい。また、振動センサ４ｃはセンサモジュール毎に設けなくてもよく、コンテナ１につき１つであってもよい。なお、本実施形態では、２種類のセンサで構成されているが、例えば光センサや磁気センサ等他のセンサを用いてもよい。即ち、センサモジュール４Ｌ、４Ｒは、コンベア装置５０の状態を検出する状態検出部として機能する。

バッテリ５は、振動を吸収する部材８に直接又は間接的に設置されている。バッテリ５は、上述したカメラ２、制御部３、センサモジュール４Ｌ、４Ｒへ電力を供給する。またコンテナ１は、バッテリ５を充電するための端子（不図示）を有している。或いはバッテリ５は充電のため着脱自在となっていてもよい。

図３に本実施形態にかかるコンテナ（異常検出システム）１のブロック図を示す。図３に示したように、制御部３は、処理部３ａと、記憶部３ｂと、を備えている。

処理部３ａは、例えばマイクロプロセッサ等で構成され、上述した各種センサの検出値の取得、自己位置推定、ディープラーニング、異常の有無の判定等を行う。即ち、処理部３ａは、カメラ２とともに現在位置検出部として機能する。

記憶部３ｂは、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置で構成され、センサモジュール４Ｌ、４Ｒの検出結果が自己位置推定された位置情報と関連付けて蓄積されて記憶されている。また、記憶部３ｂには、自己位置推定のための搬送経路のレイアウト（地図）情報も記憶されている。

次に、上述した構成のコンテナ１の動作について図４～図６のフローチャートを参照して説明する。図４は、カメラ２が撮影した画像から自己位置推定をするための地図情報を生成するフローチャートである。

まず、カメラ２ｂから撮影画像を収集し（ステップＳ１１）、処理部３ａは、収集した撮影画像から特徴点を抽出する（ステップＳ１２）。そして、処理部３ａは、抽出された特徴点に基づいてコンベア装置５０により形成される搬送経路における３次元地図（地図情報）を生成する（ステップＳ１３）。この３次元地図は、カメラ２ｂがコンベア装置５０で搬送される際に撮影された複数の画像からそれぞれ特徴点を抽出して繋ぎ合わせたものであり、搬送経路上の特徴点が含まれる情報となっている。

なお、地図情報としては３次元地図でなくてもよい。例えば、直線とカーブ等からなる経路の２次元の情報であってもよい（例えば図８を参照）。この場合特徴点としてはカーブを検出すればよい。

図５は、センサモジュール４Ｌ、４Ｒ及びサーモカメラであるカメラ２ａ、２ｃが検出した検出結果に基づいてディープラーニングによる学習済みモデルを生成するフローチャートである。

まず、センサモジュール４Ｌ、４Ｒ及びカメラ２ａ、２ｃが検出した検出結果を収集し（ステップＳ２１）、処理部３ａは、周知のディープラーニングにより各センサにおける正常な検出結果を学習する（ステップＳ２２）。つまり、コンベア装置５０が正常に動作している状態におけるセンサの検出結果を学習する。このとき正常な状態にはある程度の値の幅があってもよい。また、このステップでは、コンベア装置５０の位置毎に正常な状態（検出結果）を学習する。これは、コンベア装置５０の位置によって、正常な音や温度及び振動の範囲は異なることが多いためである。つまり、３次元地図情報を参照して位置と関連付けて学習する。そして、処理部３ａは、所定量の検出結果を学習させた学習済みモデルを生成する（ステップＳ２３）。

図６は、図４のフローチャートで生成した地図情報と、図５のフローチャートで生成した学習済みモデルと、を用いて異常を検出するフローチャートである。

まず、センサモジュール４Ｌ、４Ｒ及びカメラ２ａ、２ｃが検出した検出結果を収集し（ステップＳ３１）、処理部３ａは、カメラ２ｂが撮影した画像と記憶部３ｂに記憶されている地図情報とに基づいてコンテナ１の自己位置を推定する（ステップＳ３２）。そして、処理部３ａは、ステップＳ３１で収集した検出結果が、ステップＳ３２で推定した自己位置における学習済みモデルにより正常の範囲にあるか否か判定し（ステップＳ３３）、正常な範囲にない場合（ステップＳ３３：ＮＯ）は、異常検出として、例えば図示しない報知装置等により報知してもよく、異常検出された位置情報を記憶部３ｂに記憶する（ステップＳ３４）。一方、正常な範囲にある場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）は、ステップＳ３１に戻る。

ここで、ステップＳ３３はセンサ毎に判定する。つまり、センサ毎に検出結果が正常の範囲内にあるか否か判定し、全てのセンサの検出結果が正常の範囲内である場合に正常であるとする。したがって、１つのセンサの検出結果が正常の範囲外である場合は異常と判定する。

このようにすることで、例えば次のような故障の兆候を捉えることができる。但し、以下の故障内容の特定まではコンテナ１で行わなくてもよく、少なくとも当該位置で何らかの異常があることを検出すればよい。そして、故障内容の特定は別の測定装置や作業者の点検等により行えばよい。

例えば、音センサ４ａの検出結果により、コンベア装置５０のローラ若しくはシャフトの破損、キャリアローラへの駆動力不伝達、ローラの空回り等を検出することができる。また、振動センサ４ｃの検出結果により、コンベア装置５０のローラ若しくはシャフトの破損、ローラ面の傾き、キャリアローラへの駆動力不伝達、ローラの空回り等を検出することができる。カメラ２ａ、２ｃの検出結果により、コンベア装置５０の電源の異常発熱等を検出することができる。

また、音センサ４ａの検出結果と振動センサ４ｃの判定結果を組み合わせることで、コンベア装置５０の電源の故障等を検出することができる。また、音センサ４ａの検出結果とカメラ２ａ、２ｃの検出結果と振動センサ４ｃの判定結果を組み合わせることで、コンベア装置５０のモータの故障等を検出することができる。

例えば、音センサ４ａの検出結果単独で、コンベア装置５０のローラ若しくはシャフトの破損、キャリアローラへの駆動力不伝達、ローラの空回りのいずれかが発生していることを検出することができ、自己位置推定結果による位置情報と対応付けることで、どこでこのような故障の兆候があったかを特定することができる。

ところで、上記の方法でコンテナ１の制御部３では異常個所を特定することができる。しかし、例えば搬送経路をマップとして表示し、そのマップ上に異常個所を表示する際に、コンテナ１で収集した情報から作成した搬送経路（地図情報）は、コンテナ搬送時の振動等による映像のブレの影響により、経路の認識精度が低下して実際の搬送経路のレイアウトとズレが生じる場合がある。そこで、本実施形態では、コンテナ１で収集したデータから作成した地図情報（実測データ）を、予め用意した搬送経路の図面（図面データ）を用いて補正することで、実際の搬送経路に合ったマップ表示ができるようにする。なお、以降に説明するのは実測データとしては、上述した２次元の地図情報を対象とするものである。

図７に上述した補正処理を行う情報処理装置としてのコンピュータ７０の機能構成を示す。コンピュータ７０は、コンベア装置５０の近傍に設置されてもよいし、搬送装置とは別の部屋等に設置されてもよい。コンピュータ７０は、サーバコンピュータあるいはパーソナルコンピュータで構成すればよく、デスクトップ型、ノート型、タブレット型等であってもよい。

コンピュータ７０は、通信部７１と、処理部７２と、記憶部７３と、を備えている。通信部７１は、例えばＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の通信方式により無線通信を行う。通信部７１は、コンテナ１が収集された異常個所や実測データ等を受信する。なお、この場合コンテナ１も通信機能を有するのは勿論である。また、図７では無線通信により異常情報（異常個所、異常内容等）や実測データ等を受信するようにしているが、搬送後にＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＬＡＮ（Local Access Network）等により有線接続して取得してもよいし、メモリカード等の記憶媒体を介して取得してもよい。

処理部７２は、例えばマイクロプロセッサ等で構成され、上述した実測データの補正処理等を行う。記憶部７３は、例えば、ＳＳＤ等の記憶装置で構成され、通信部７１が受信した各種データを記憶する。

本実施形態では、まず、予め搬送経路を示す図面データを用意する。この図面データは、実測データに基づくものではなく、搬送経路を構築する際に用いた設計データ等から作成されたものである。したがって、図面データは、後述するカーブの角度や直線の長さ等は実際の搬送経路に沿った正確性を有するものである。

図８に図面データと実測データとのズレが生じた場合の図を示す。図８において、実線は実測データ（以下トラッキングデータともいう）を示し、破線は図面データを示す。即ち、実測データは搬送経路の形状の情報も含まれる。符号ｔ１～ｔ１０はトラッキングデータにおける経路上のカーブ位置を示し、符号ｄ１～ｄ１０は図面データにおける経路上のカーブ位置を示している。なお、符号ｔ０、ｄ０は経路の始点、符号ｔ１１、ｄ１１は経路の終点を示している。

図面データには、基準位置としてカーブ位置が登録されている（登録は手動で検出・設定すればよい）。カーブとは一の直線とその一の直線と異なる方向へ向かう直線とを接続するものである。カーブ位置とは、例えばカーブの頂点位置とすればよいが、カーブの始点又は終点であってもよい。一方、トラッキングデータにおいては、カメラ画像から直線を画像認識等に検出することによりカーブも検出が可能となる。トラッキングデータにおいて検出されたカーブ位置は基準位置の対応位置となる。カーブの大小によりカーブと認識する位置が異なる場合があるので、図面データのカーブ位置とトラッキングデータのカーブ位置は同じ判定基準（頂点位置、始点、終点等）とする。

上述した振動等の影響により、図８に示したように、トラッキングデータは方向やカーブの角度、直線の長さ等が図面データと異なって取得される場合がある。そこで、本実施形態では、図面データのカーブ位置とトラッキングデータのカーブ位置とを重ね合わせ、カーブ間の直線は、例えば線形補間することで、トラッキングデータを補正する。

具体的には、まず、始点ｔ０をｄ０に重ね合わせ、その後各カーブ位置同士を重ね合わせていく。例えば、トラッキングデータにおける１つ目のカーブ位置であるｔ１を、対応する図面データにおける１つ目のカーブ位置であるｄ１に重ね合わせる。以下同様に各カーブ位置の重ね合わせを終点まで行う。この重ね合わせはトラッキングデータを図面データに合わせるように行う。そして、トラッキングデータの重ね合わせたカーブ位置間の直線部分は線形補間を行う。このようにしてトラッキングデータを補正する。

上述した補正動作を図９のフローチャートにまとめる。まず、通信部７１が図面データとトラッキングデータを取得する（ステップＳ４１、Ｓ４２）。なお、ステップＳ４１とステップＳ４２は順序が逆であってもよい。そして、処理部７２がカーブ位置の重ね合わせ処理を行い（ステップＳ４３）、さらに線形補間をする（ステップＳ４４）。

以上の説明から明らかなように、通信部７１が、搬送装置で構成された搬送経路上に複数の基準位置が設定された図面データを取得する第１取得部及び、搬送経路上を搬送されて得られた搬送経路の形状である実測データを取得する第２取得部として機能する。また、処理部７２が、実測データにおける基準位置の対応位置を検出する検出部及び、図面データの基準位置と、実測データにおける基準位置の対応位置と、を重ね合わせ、実測データにおける基準位置間の経路を補正する補正部として機能する。

図１０は、図面データを基にした搬送経路に、上述した補正動作を行った後のトラッキングデータに基づく異常個所を表示したマップを示す。図１０において、破線はローラコンベア、実線はベルトコンベア、「＋」は連結部、「□」は昇降機、「◇」は在荷センサ、「〇」は点検口、「☆」は緊急停止スイッチの位置をそれぞれ示している。また、「×」は異常箇所を示す。異常個所は温度異常、振動異常、音異常等の異常の種類によって色を変更してもよい。

上記した破線、実線、「＋」、「□」、「◇」、「〇」、「☆」は設備に関する情報であり、図面データに予め登録可能である。「×」はトラッキングデータ（コンテナ１から取得したデータ）から取得したものを上述した補正処理により位置が補正されたものである。図１０は、図面データをベースとしているため、搬送経路としての正確性は高い。また、異常個所も上記した方法により補正されているので、異常が発生した位置がより精度良く表示されている。

図１０に示したマップは端末装置等に単独で表示してもよいが、他の情報と合わせて表示すると、より異常の原因の特定が行い易くなる。図１２に本実施形態にかかる情報表示装置における表示例を示す。なお、情報表示装置としては、以下の説明では、タッチパネルを有するディスプレイを備える機器（タブレット端末やスマートフォン等）で説明するが、ノート型のコンピュータやデスクトップ型のコンピュータのモニタ画面でもよい。

図１１に情報表示装置としてのタブレット端末８０の機能構成を示す。タブレット端末８０は、通信部８１と、処理部８２と、記憶部８３と、表示部８４と、を備えている。通信部７１は、例えばＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の通信方式により無線通信を行う。通信部８１は、コンピュータ７０で補正されたデータやコンテナ１で収集された異常情報やカメラ２の撮像画像情報等のデータを受信する。異常情報には異常箇所や異常の内容（音異常、温度異常、振動異常）等が含まれる。コンテナ１で収集されたデータは、コンピュータ７０を介して受信してもよいし、直接受信してもよい。また、無線通信に限らずＵＳＢやＬＡＮ等により有線接続であってもよいし、メモリカード等の記憶媒体を介して取得してもよい。

処理部８２は、例えばマイクロプロセッサ等で構成され、上述したタブレット端末８０の全体制御を司る。記憶部８３は、例えば、ＳＳＤ等の記憶装置で構成され、通信部８１が受信した各種データを記憶する。表示部８４は、例えばタッチパネルを有する液晶ディスプレイ等で構成され、後述する各種表示や表示の切替等を行う。

図１２は、情報表示装置のディスプレイ等の表示部の表示例である。図１２の表示例は、表示領域が左から順にタイムライン１０１、マップエリア１０２、ビデオエリア１０３、となっている。

タイムライン１０１は、搬送経路をコンテナ１が移動した際の異常の検出状況を時系列（経時変化）に示した図である。タイムライン１０１は、時間表示部１０１ａと、情報表示部１０１ｂと、を備えている。時間表示部１０１ａは、始点からの移動時間を示している（図１２では下から上に向かって時間が進む）。情報表示部１０１ｂは、異常部１０１ｂ１と、絶対移動量１０１ｂ２と、が表示される。異常部１０１ｂ１と絶対移動量１０１ｂ２とは重ねて表示されている。

異常部１０１ｂ１は、異常が検出された時間を示すものであり、上述した異常個所に対応するものである。異常部１０１ｂ１は、異常個所については赤色で塗りつぶす等判別し易い表示とするのが好ましい。

絶対移動量１０１ｂ２は、トラッキングデータに含まれる加速度センサの検出値に基づいて処理部８２で算出される。具体的には３軸の加速度センサの各軸（ｘ、ｙ、ｚ）の加速度の絶対値を加算して算出された値である。このように算出された絶対移動量は、コンテナ１に加わった振動の大きさを示すことができる。つまり、絶対移動量の大きい箇所は大きな振動が加わっていると云える。

即ち、タブレット端末８０は、通信部８１がコンベア装置５０で構成された搬送経路の搬送時の加速度情報を取得する加速度取得部として機能し、処理部８２が加速度情報に基づく搬送経路上の振動の大きさを示す絶対移動量を算出する算出部及び絶対移動量取得部として機能し、表示部８４が絶対移動量を表示する。

なお、絶対移動量は、センサのサンプリング周期毎に算出してもよいが、複数のサンプリング周期をまとめて算出してもよい。例えば、サンプリング周期が１０００Ｈｚの場合、１ミリ秒毎に算出することとなるが、例えば１００サンプル（０．１秒）毎に算出してもよい。これは例えば１００サンプル分を加算してもよいし、１００サンプルに１回を表示用として使用するようにしてもよい。あるいは１００サンプルの平均値であってもよい。

また、絶対移動量は、３軸の加速度センサの各軸（ｘ、ｙ、ｚ）の加速度の絶対値を加算して算出するのが好ましいが、使用している加速度センサが２軸又は１軸の場合は、２軸分の加速度の絶対値を加算した値や１軸の加速度の絶対値としてもよい。また、加速度センサが複数ある場合は、全ての加速度センサの検出値を加算してもよいし、平均値としてもよい。

タイムライン１０１は、その領域を右にスライドさせることで図１３に示すように各軸の加速度のデータ１０１ｃを表示させることができる。なお、加速度以外にもセンサモジュール４Ｌ、４Ｒで取得したデータ（音等）やサーモカメラであるカメラ２ａ、２ｃで撮像された映像から判別された温度等を表示させてもよい。各軸の加速度のデータ表示状態で左にスライドさせると図１２の状態に戻る。

マップエリア１０２は、図１０に示したマップが表示されている。マップエリア１０２は、その領域を右にスライドさせることで図１４に示すようにマップを拡大表示させることができる。なお、図１４ではタイムライン１０１の表示は残しているが、マップを全面表示させてもよい。マップを拡大表示状態で左にスライドさせると図１２の状態に戻る。

ビデオエリア１０３は、カメラ２で撮像された映像（撮像画像情報）が表示されている。図１２では、ビデオエリア１０３には３つの映像が表示可能となっている。そのため、例えばカメラ２ｂ、カメラ２ｄ、カメラ２ｅの映像を同時に表示させることが可能となる。図１２では、ビデオ１０３ａがカメラ２ｂの映像、ビデオ１０３ｂがカメラ２ｄの映像、ビデオ１０３ｃがカメラ２ｅの映像となっている。

また、ビデオエリア１０３の表示される映像は、その時間がタイムライン１０１上に表示される。図１２では、タイムライン１０１上の符号Ｌで表示される線の位置を示す時間の映像がビデオエリア１０３に表示される。

ビデオエリア１０３は、いずれかの映像について、その領域を左にスライドさせることで図１５に示すように拡大表示させることができる。なお、図１５ではタイムライン１０１の表示は残しているが、映像を全面表示させてもよい。映像を拡大表示状態で右にスライドさせると図１２の状態に戻る。

なお、図１２に示した表示例は、例えば図１６に示したような変形例であってもよい。図１６に示した変形例は、図１２と同様に表示領域が左から順にタイムライン１０１、マップエリア１０２、ビデオエリア１０３となっている。

タイムライン１０１は、図１２と同様に、時間表示部１０１ａと、情報表示部１０１ｂと、を備えている。情報表示部１０１ｂは、異常部１０１ｂ１と、絶対移動量１０１ｂ２と、が表示される。異常部１０１ｂ１と絶対移動量１０１ｂ２とは重ねて表示されている。

図１６では、異常部１０１ｂ１は、サーモカメラである左右のカメラ２ａ、２ｃ毎に表示されている。図１６において、左側のカメラ２ａにより検出された温度異常を示す異常部１０１ｂ１は符号１０１ｃ１で示した領域に表示され、右側のカメラ２ｃにより検出された温度異常を示す異常部１０１ｂ１は符号１０１ｃ２で示した領域に表示される。このようにすると、どちら側で異常が検出されたかが表示されるので、異常個所の特定がより容易になる。

また、図１６のタイムライン１０１には、ジャンプボタン１０１ｄ１、１０１ｄ２が追加されている。ジャンプボタン１０１ｄ１、１０１ｄ２は、ラインＬの位置を次の異常部１０１ｂ１にジャンプ（遷移）させるボタンである。ジャンプボタン１０１ｄ１は、図中上方向の次の異常部１０１ｂ１にジャンプさせ、ジャンプボタン１０１ｄ２は、図中下方向の次の異常部１０１ｂ１にジャンプさせる。

また、図１６のタイムライン１０１には、スクロールボタン１０１ｅ１、１０１ｅ２が追加されている。スクロールボタン１０１ｅ１、１０１ｅ２は、タイムライン１０１を時間軸方向に（上下方向）にスクロールさせるボタンである。スクロールボタン１０１ｅ１は、図中上方向にスクロールさせ、スクロールボタン１０１ｅ２は、図中下方向にスクロールさせる。

さらに図１６のタイムライン１０１には、温度表示部１０１ｆと、合計異常数１０１ｇと、がそれぞれ追加されている。温度表示部１０１ｆは、カメラ２ａ、２ｃにより検出された温度値を表示するものであり、各異常部１０１ｂ１に対応して表示される。合計異常数１０１ｇは、カメラ２ａで検出された異常部１０１ｂ１の合計数と、カメラ２ｃで検出された異常部１０１ｂ１の合計数と、をそれぞれ表示したものである。

図１６のマップエリア１０２は、基本的に図１２と同様であるが、異常個所「×」の横に異常時の数値が表示されている。図１６の「Ｌ５２」との表示の場合、左側のカメラ２ａにより検出された異常であり、検出された温度が５２℃であったことを示している。なお、この異常時の数値は全ての異常個所「×」に表示する必要はなく例えば選択された１か所のみでよい。選択された１か所の場合、数値を表示する異常個所は「×」を他よりも大きくかつ太くするのが好ましい（表示色を変更してもよい）。

また、図１６のマップエリア１０２は、タイムライン１０１のラインＬと対応する箇所がプレビューポイントＰとして表示される。このようにすることにより、位置と時間とをリンクさせて確認することが可能となる。なお、ラインＬが移動するとプレビューポイントＰも移動するのは勿論であるが、このプレビューポイントＰは常にマップエリア１０２の中央に表示されるようにしてもよい。さらに、プレビューポイントＰはビデオエリア１０３に表示される映像の時間とリンクさせてもよい（プレビューポイントＰで撮像された映像がビデオエリア１０３に表示される）。

図１６のビデオエリア１０３は、基本的には図１２と同様である。なお、図１２と異なりビデオ１０３ｂにはカメラ２ａの映像、ビデオ１０３ｃにはカメラ２ｃの映像を表示させてもよい。

以上説明した本実施形態によれば、コンピュータ７０は、通信部７１がコンベア装置５０で構成された搬送経路上に複数のカーブ位置が設定された図面データと搬送経路上を搬送されて得られた当該搬送経路の形状であるトラッキングデータとを取得する。そして、処理部７２がトラッキングデータにおけるカーブ位置を検出して、図面データのカーブ位置と、そのカーブ位置に対応するトラッキングデータにおけるカーブ位置と、を重ね合わせて、トラッキングデータにおけるカーブ位置間の経路を補正する。

このようにすることにより、図面データのカーブ位置と、その図面データのカーブ位置に対応するトラッキングデータのカーブ位置と、を重ね合わせ、トラッキングデータにおけるカーブ位置間の経路を補正するので、実際のレイアウトである図面データとトラッキングデータがずれた場合であっても補正することができ、異常個所の特定を精度向上させることができる。

また、カーブ位置を基準位置としているので、基準位置の設定が容易となる。また、基準位置間も直線となるため、線形補間をすることができ、補正処理が容易となる。

また、トラッキングデータは、コンベア装置５０の状態を検出するカメラ２ａ、２ｃやセンサモジュール４Ｌ、４Ｒを有するコンテナ１が搬送経路を搬送されることで得られるため、コンテナ１を搬送すれば自動的にトラッキングデータを取得することができる。

また、タブレット端末８０は、通信部８１がコンベア装置５０で構成された搬送経路の搬送時の加速度情報を取得し、処理部８２が加速度情報に基づいて絶対移動量を算出する。そして、表示部８４が絶対移動量を表示する。このようにすることにより、絶対移動量が大きい箇所は、振動が大きく重大な故障が発生している可能性がある箇所と判断して、優先して確認することができる。

また、加速度情報は３軸の加速度情報であって、算出部は、３軸の各加速度の絶対値を加算して絶対移動量を算出するので、コンテナ１に上下、前後、左右の各方向から加わる振動を絶対移動量に反映させることができ、より精度良く異常個所を検出することができる。

また、表示部８４は、絶対移動量を経時変化として表示するので、どの時点で大きな振動が加わったかを特定することができ、迅速に異常個所を特定することができる。

また、タブレット端末８０は、搬送経路上の異常発生箇所に関する情報である異常発生情報を取得し、表示部８４は、異常発生情報と絶対移動量とを重ねて表示するので、異常発生箇所と振動の大きな箇所との関係を示すことができる。また、振動系の異常と、振動系以外の異常との切り分けも容易にできる。

また、異常発生情報には、搬送経路上をカメラで撮像した撮像画像情報も含み、表示部８４には、異常発生情報と絶対移動量とが重ねて表示されるタイムライン１０１と、搬送経路のレイアウトが表示されるマップエリア１０２と、撮像画像情報を表示するビデオエリア１０３と、が表示されている。このようにすることにより、３種類の情報を同時に表示することができる。また、タイムラインとマップと撮像画像情報とをリンクさせて表示させることも可能となり、より異常の原因等の探索が容易となる。

なお、上述した情報表示装置は、図１２等に示したような表示ができるデータを取得できれば、コンピュータ７０で行った補正処理は必須ではない。また、情報表示装置は、絶対移動量の算出も必須ではなく、外部で算出されたものを取得してもよい。つまり、情報表示装置は、少なくとも絶対補正量と異常情報を取得して重ねて表示させればよい。

また、タイムライン１０１は、時間ではなく距離に換算して表示してもよい。この場合、異常個所の経路の始点からの距離が明確になる。

また、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の情報処理装置、情報表示装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

１ コンテナ（搬送物）
２ａ カメラ（状態検出部）
２ｂ カメラ
２ｃ カメラ（状態検出部）
２ｄ カメラ
２ｅ カメラ
３ 制御部
４Ｌ センサモジュール（状態検出部）
４Ｒ センサモジュール（状態検出部）
５０ 搬送装置
７０ コンピュータ（情報処理装置）
７１ 通信部（第１取得部、第２取得部）
７２ 処理部（検出部、補正部）
８０ タブレット端末（情報表示装置）
８１ 通信部（取得部）
８２ 処理部（算出部）
８４ 表示部
１０１ タイムライン（タイムライン部）
１０２ マップエリア（マップ部）
１０３ ビデオエリア（ビデオ部）

Claims (3)

1. 搬送装置で構成された搬送経路上に複数の基準位置が設定された図面データを取得する第１取得部と、
   前記搬送経路上を搬送されて得られた前記搬送経路の形状である実測データを取得する第２取得部と、
   前記実測データにおける前記基準位置の対応位置を検出する検出部と、
   前記図面データの前記基準位置と、前記対応位置と、を重ね合わせ、前記実測データにおける前記基準位置間の経路を補正する補正部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記基準位置は、前記搬送経路におけるカーブ位置であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記実測データは、前記搬送装置の状態を検出する状態検出部を有する搬送物が前記搬送経路を搬送されることで得られることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

Images