JP2022185810A - 精度の高い注液を実現する方法、システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】単純な構成でかつ精度の高い注液を実現するシステムを提供する。【解決手段】注液容器を回転させて注液作業を行うロボットを制御するためのシステムであって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始制御、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液制御、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了制御、を実行し、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記システムの提供。【選択図】図１

Description

本発明は、精度の高い注液を実現する方法、システムおよびプログラムに関する。

近年、損傷した組織等の修復のために、種々の細胞を移植する試みが行われている。例えば、狭心症、心筋梗塞などの虚血性心疾患により損傷した心筋組織の修復のために、胎児心筋細胞、骨格筋芽細胞、間葉系幹細胞、心臓幹細胞、ＥＳ細胞、心筋細胞等の利用が試みられている。このような試みの一環として、スキャフォールドを利用して形成した細胞構造物や、細胞をシート状に形成したシート状細胞培養物が開発されてきた。

これらの細胞培養物は、従来、細胞培養センター（CPC : Cell Processing Center）と呼ばれるクリーンルームにおいて専門の知識を有する作業者による手作業で製造されており、このような細胞培養物の製造費用および製造にかかる労力は大きく、その効率化が望まれている。そこで、これらの細胞の培養に関する作業を多関節型ロボットにより行う自動細胞培養装置が提案されている（特許文献１）。しかしながら、細胞培養において作業者の手技に依存するような高度な作業を自動化することは困難であるなどの問題がある。

細胞培養において、廃液作業、注液作業などを含む培地交換プロセスは、作業者の手技に依存するプロセスであり、例えば、注液作業には、ピペットによる培養液の吸引・注液作業、液だれした培養液を拭き取る作業、ピペットの交換作業などの高度な作業が含まれている。特に、ピペットで注液ボトル内の培養液を吸引して、培養フラスコなどに注液する場合は、複雑なピペット操作に時間がかかることや、ピペット先端からの液だれリスクが高いという問題がある。

本発明者らは、注液容器に装着して注液量を一定に保つデバイス、デバイスを装着した注液容器を回転させて液体を注液する方法、注液開始制御、注液制御および注液終了制御を自動実行するロボットシステムなどを提案した（特許文献２）。かかるロボットシステムでは、主に、注液制御における注液量の傾きから、目標とする注液量に達するまでの時間を算出することによって、注液制御の所定時間を設定することができる。

国際公開２０１６／１０４６６６ 国際公開２０１９／２３０９２２

このような中、本発明者らは、注液作業を効率よく行うための手段を開発するにあたり、特に、作業者の高度な手技に依存する注液作業を、高い精度で実施することは困難であるなど問題に直面した。したがって、本発明の目的は、そのような問題を解決し、単純な構成でかつ精度の高い注液を実現することを目的とする。

本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意研究を進める中で、注液作業を行う場合に、注液作業開始から注液量が安定する迄に、ある程度の時間を要することに着眼した。さらに研究を進めた結果、注液時間の算出に、注液量の傾きに対応する切片を使用することで、上記問題が解決できることを見出し、本発明を完成させた。

すなわち本発明は、以下に関する。
［１］注液容器を回転させて注液作業を行うロボットを制御するためのシステムであって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始制御、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液制御、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了制御、を実行し、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記システム。
[２]所定時間が、さらに逆回転において液体が注液されなくなるまでの時間ΔＴに基づいて算出されることを特徴とする、[１]に記載のシステム。
[３]所定時間が、さらに注液終了ステップを行わなかった場合の注液量に対する注液終了ステップを行った場合の最終注液比率Ｘ％に基づいて算出されることを特徴とする、［１］または［２］に記載のシステム。

［４］所定時間が、さらに注液終了制御開始時の注液量を補正することで算出されることを特徴とする、［１］～［３］のいずれか一項に記載のシステム。
［５］所定時間が、さらに目標注液量を補正することで算出されることを特徴とする、請求項［１］～［３］のいずれか一項に記載のシステム。
［６］所定時間が、注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］、切片および目標注液量をパラメータとした線形回帰モデルを用いることでリアルタイムに算出される、［１］に記載のシステム。
［７］線形回帰モデルの構築が、機械学習により行われる、［６］に記載のシステム。

［８］注液容器を回転させて注液作業を行うための方法であって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始ステップ、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液ステップ、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了ステップ、を含み、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記方法。
［９］注液容器を回転させて注液作業を行うロボットを制御するためのプログラムであって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始制御、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液制御、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了制御、をコンピュータに実行させ、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記プログラム。

本発明によれば、注液作業において、注液量の傾きに対応する切片を用いることで、注液精度を高めることができる。本発明によれば、注液精度を高めることで、効率よく迅速で精度の高い注液作業が可能であり、特に、高い注液精度が求められる細胞培養物の製造などに適している。

図１は、本発明のシステムで制御するロボットの動作を説明する模式図を示す。 図２は、注液終了動作開始後の注液量の予測方法を示す。 図３は、従来の所定時間算出のためのフローチャートを示す。 図４は、１回目とｎ回目の注液量と時間のグラフを示す。 図５は、切片と注液量の相関性のグラフを示す。 図６は、切片と注液量誤差の相関性のグラフを示す。 図７は、本発明の注液アルゴリズムのフローチャートを示す。 図８は、本発明の注液アルゴリズムのフローチャートを示す。 図９は、ｙ＝０の時刻と注液量の相関性のグラフを示す。 図１０は、注液終了動作開始時の残量と注液量の相関性のグラフを示す。 図１１は、線形回帰モデルの概念図を示す。 図１２は、検証実験結果のグラフを示す。

本発明における液体を構成する成分は、例えば、水、生理食塩水、生理緩衝液（例えば、ＨＢＳＳ、ＰＢＳ、ＥＢＳＳ、Ｈｅｐｅｓ、重炭酸ナトリウム等）、培地（例えば、ＤＭＥＭ、ＭＥＭ、Ｆ１２、ＤＭＥＭ／Ｆ１２、ＤＭＥ、ＲＰＭＩ１６４０、ＭＣＤＢ、Ｌ１５、ＳｋＢＭ、ＲＩＴＣ８０－７、ＩＭＤＭ等）、糖液（スクロース溶液、Ｆｉｃｏｌｌ－ｐａｑｕｅ（登録商標）ＰＬＵＳ等）、海水、血清含有溶液、レノグラフィン（登録商標）溶液、メトリザミド溶液、メグルミン溶液、グリセリン、エチレングリコール、アンモニア、ベンゼン、トルエン、アセトン、エチルアルコール、ベンゾール、オイル、ミネラルオイル、動物脂、植物油、オリーブ油、コロイド溶液、流動パラフィン、テレピン油、アマニ油、ヒマシ油などが挙げられる。

本発明における収容容器は、とくに限定されないが、例えば、細胞培養容器、接着細胞用の細胞培養フラスコ、浮遊細胞用の細胞培養フラスコなどが挙げられる。細胞培養フラスコとは、略矩形の本体部分を有し、本体部分の平坦な面の少なくとも１つに細胞培養に必要となる表面処理が施されており、細胞培養面を下にして複数個重ねることで、多段培養が可能な容器をいう。
本発明における注液容器は、収容容器に注液する液体（培地）などを収容できる容器であれば、とくに限定されないが、例えば、シェイカーフラスコ、三角フラスコ、ローラーボトル、注液ボトル、ビーカー、培地瓶、角型培地瓶、滅菌瓶、滅菌ボトルなどが挙げられる。

本発明においてロボットは、とくに限定されないが、例えば、直動・回転装置、マニピュレータ、多関節ロボットなどが挙げられる。多関節ロボットとしては、２軸多関節ロボット、３軸多関節ロボット、４軸多関節ロボット、５軸多関節ロボット、６軸多関節ロボット、７軸多関節ロボットなどが挙げられる。

本発明において「所定の軸」とは、注液容器を回転する際の回転中心となる軸をいい、注液容器が一般的な縦長の容器の場合は、所定の軸は容器の長軸に垂直な軸として設定される。
本発明において「ＴＣＰ」とは、ツールセンターポイント（Tool Center Point）をいい、ロボット先端部に位置するツール、グリッパ、作業対象物などの制御対象物の位置、姿勢を表現するための座標系をいう。ＴＣＰは、例えば、エンドエフェクタ（グリッパ、ツールなど）や作業対象物（フラスコ、ボトルなど）などの任意の位置、姿勢（動作、制御に都合の良い位置、姿勢）に設定でき、６軸多関節ロボットであれば、通常、ロボット第６軸の座標系に対して定義する。

本発明において、「所定の軸周りに回転させる」とは、対象物を所定の軸を中心に回転させることをいう。例えば、所定の軸を注液容器の開口部の一端に設定した場合は、かかる一端を中心にした回転動作だけで、注液容器内の液体の排出を行うことができる。また、例えば、所定の軸を注液容器の中心（重心）に設定した場合であっても、注液容器の中心軸まわりの回転動作と、円弧軌道の並進動作とを組み合わせて、上記のように注液容器の開口部の一端を中心に注液容器を回転させることもできる。

また、例えば、ロボットが、多関節ロボットである場合は、所定の軸と、ＴＣＰとを対応させることで、ロボット制御を効率化することができる。ロボットが、例えば６軸多関節ロボットである場合は、第６軸の回転軸と、ＴＣＰの回転軸とを平行にすることで、第６軸の回転動作と、第１～５軸の少しの動作で、上記のように注液容器を回転させることができ、さらに、第６軸の回転軸と、ＴＣＰの回転軸とを一致させた場合は、第６軸の回転動作だけで上記のように注液容器を回転させることができる。

本発明における細胞の例としては、限定されずに、接着細胞（付着性細胞）を含む。接着細胞は、例えば、接着性の体細胞（例えば、心筋細胞、線維芽細胞、上皮細胞、内皮細胞、肝細胞、膵細胞、腎細胞、副腎細胞、歯根膜細胞、歯肉細胞、骨膜細胞、皮膚細胞、滑膜細胞、軟骨細胞など）および幹細胞（例えば、筋芽細胞、心臓幹細胞などの組織幹細胞、胚性幹細胞、ｉＰＳ（induced pluripotent stem）細胞などの多能性幹細胞、間葉系幹細胞等）などを含む。体細胞は、幹細胞、特にｉＰＳ細胞から分化させたものであってもよい。シート状細胞培養物を形成し得る細胞の非限定例としては、例えば、筋芽細胞（例えば、骨格筋芽細胞など）、間葉系幹細胞（例えば、骨髄、脂肪組織、末梢血、皮膚、毛根、筋組織、子宮内膜、胎盤、臍帯血由来のものなど）、心筋細胞、線維芽細胞、心臓幹細胞、胚性幹細胞、ｉＰＳ細胞、滑膜細胞、軟骨細胞、上皮細胞（例えば、口腔粘膜上皮細胞、網膜色素上皮細胞、鼻粘膜上皮細胞など）、内皮細胞（例えば、血管内皮細胞など）、肝細胞（例えば、肝実質細胞など）、膵細胞（例えば、膵島細胞など）、腎細胞、副腎細胞、歯根膜細胞、歯肉細胞、骨膜細胞、皮膚細胞等が挙げられる。本発明においては、単層の細胞培養物を形成するもの、例えば、筋芽細胞または心筋細胞などが好ましく、とくに好ましくは骨格筋芽細胞またはｉＰＳ細胞由来の心筋細胞である。本発明における細胞の例としては、限定されずに、浮遊系細胞を含む。浮遊系細胞は、単核球や、造血幹細胞、リンパ球由来細胞（Ｔリンパ球、Ｂリンパ球）等の血液細胞などを含む。

本発明において、「注液作業」は、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始動作、回転を所定時間停止させて、液体を収容容器に注液する注液動作、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了動作を含む。注液作業は、例えば、直動・回転装置に設置された注液容器を手動で回転させることで行うこともできる。所定の軸は、注液容器の長軸に垂直であり、所定の軸上に、ロボットシステムの位置・姿勢制御の座標系（ＴＣＰ）を設定することもできる。本発明において、注液作業に関わる一連の動作を（ロボット）制御と表現する場合がある。

本発明において、注液作業は、注液容器を回転して液体を排出することで行われる。注液容器は、注液量が安定的な容器、すなわち、注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］が、所定の範囲の時間でほぼ直線となる区間ができる容器であれば、どのような容器を使用してもよい。例えば、注液容器に着脱自在に装着可能な蓋体と、蓋体に設けられた第１貫通孔に嵌入可能な注液チューブと、蓋体に設けられた第２貫通孔に嵌入可能な吸気チューブとを含むデバイス（特許文献２参照）を注液容器に取り付けて使用することもできる。本発明において、注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］とは、注液量［ｍｌ］と時間［ｓ］との関係をグラフにしたときの所定の範囲の時間（ほぼ直線となる区間）の注液量の縦の長さと横の長さの比を意味する。

本発明において、「システム」は、注液作業を行うロボットを制御することができるコンピュータシステムをいう。システムは、ロボット制御に関わるパラメータ（例えば、位置、回転角度、回転角速度、注液量、時間、切片、目標注液量、所定時間など）に基づいて、ロボットによる注液容器の位置・姿勢決めや、回転、回転停止、逆回転などを自動的に制御することができる。また、システムは、収容容器をリアルタイムで測定する測定器からの情報に基づいて、パラメータ（例えば、所定時間）を補正することもできる。

システムは、ロボットの制御手順を記述したプログラムや各種パラメータを記憶する記憶部、かかるプログラムを処理してロボットを制御する制御部、ロボットの制御に関わるパラメータを算出する算出部、ロボットや測定器などの外部機器と通信する通信部、パラメータを最適化する機械学習部、パラメータを表示する表示部などを含むことができる。注液作業を手動で行う場合、作業者は、表示部に表示されたパラメータにしたがって注液容器の回転動作を行うこともできる。算出部および機械学習部の機能を実現するプログラムを、ネットワークや各種の記憶媒体を介してロボットに読み込ませ、ロボットに内蔵された処理部（ＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを実行することもできる。

以下、本発明の好適な実施態様について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
〔第１実施態様〕
本発明の一側面は、注液容器を回転させて注液作業を行うロボットを制御するためのシステムであって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始制御、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液制御、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了制御、を実行し、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き[ｍｌ／ｓ]および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記システムに関する。

図１に示されるように、注液動作は、所定の軸周りに、（１）注液容器（注液ボトル）を回転させる注液開始動作、（２）回転を所定時間停止させて、液体（培養液、培地）を収容容器（培養フラスコ）に注液する注液動作、および（３）所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了動作を含む。注液開始動作は、注液容器を上向きに水平から３０ｄｅｇ傾いた初期姿勢から、下向きに水平から４５ｄｅｇ傾けた注液姿勢（注液動作）まで回転させ、注液動作中は、注液容器を下向きに水平から４５ｄｅｇ傾けた姿勢を保ち、注液終了動作は、注液容器を上向きに水平から３０ｄｅｇ傾いた初期姿勢まで逆回転させて初期姿勢に戻す。

システムは、通信部でロボットと通信し、記憶部に記憶されているプログラムとパラメータにしたがって、制御部でロボットを制御して、上記の注液動作を実行させることができる。システムは、収容容器内の注液量をリアルタイムで測定する測定器（ロードセル）からの情報を用いて、算出部で注液量Ｑの傾き［ｍｌ／ｓ］を算出することができる。

一態様において、本発明のシステムの算出部は、回転を停止させる所定時間を単純な一次関数（ｙ軸：注液量、ｘ軸：時間、傾き：注液量Ｑ／時間、切片：０）と、目標注液量Ｖｔ［ｍｌ］から算出することができる。一方で、注液終了動作中（逆回転中）に注液チューブ内の液体が排出（注液）される場合があるため、システムの算出部は、注液終了動作中に注液される可能性のある液体の注液量も考慮に入れた上で、注液動作における所定時間を設定することもできる。

図２に示されるように、例えば、事前に、注液開始動作、注液動作および注液終了動作を行い、注液終了動作区間（図２下図）において、注液チューブ内の液体がすべて排出（注液）されるまでの時間ΔＴ［ｓ］を測定する。そして、かかる時間ΔＴを記憶部に記憶しておき、実際の注液動作において、上記のように、注液量Ｑに基づいて算出された所定時間から、時間ΔＴを差し引いた時間を所定時間として設定することもできる。

また一方で、注液終了動作における逆回転速度（角速度）が遅い場合は、注液量は徐々に小さく、すなわち、図２に示されるように、注液終了動作中の時間ΔＴにおける注液量は、注液量Ｑの様な比例関係ではなく、緩やかな曲線を描き、時間ΔＴにおいて、注液終了動作を行わなかった場合の注液量と、注液終了動作を行った場合の注液量とに差が生じることがある。時間ΔＴとは、すなわち、注液終了動作を開始してから注液量が増加しなくなるまでの時間をいう。

したがって、一態様において、注液終了動作を行わなかった場合の注液量に対する注液終了動作を行った場合の注液量の比率（最終注液比率Ｘ％）を事前に測定して記憶部に記憶しておき、実際の注液動作において、注液量Ｑ、時間ΔＴおよび最終注液比率Ｘ％から、時間ΔＴ経過後の注液量Ｖｘ［ｍｌ］を算出する。そして、目標とする注液量から注液量Ｖｘを差し引いた注液量Ｖｅ［ｍｌ］に達する時間を所定時間として設定することもできる。所定時間の算出は、例えば、図３に示されるフローチャートにしたがって行うことができる（特許文献２参照）。

本発明者らは、上記の手法により注液作業の精度を高めていく過程で、図４に示されるように、注液開始動作（１回目）の開始直後には注液量が安定せず、収容容器への注液量が安定する迄（注液量の傾き[ｍｌ／ｓ]がほぼ直線になる注液動作の開始迄）に時間を要することに着眼した。また、注液作業を繰り返すと、注液容器内の液体残量が減っていくため、例えば、ｎ回目の注液開始動作の開始から注液量が安定する迄の時間が、１回目よりさらに増加することにも着眼した。

すなわち、本発明は、上記の各所定時間の算出において、さらに注液量Ｑの傾き[ｍｌ／ｓ]に対応する切片を加えることで、より精度の高い注液を実現する。切片は、注液量Ｑの直線がｙ軸と交わる点を基準として、注液量［ｍｌ］を単位として表現することも（Ｙ切片）、注液量Ｑの直線がｘ軸と交わる点を基準として、時間［ｓ］を単位として表現することも（Ｘ切片）できる。すなわち、まず所定の範囲の時間（ほぼ直線となる区間）の注液量から注液流量（傾き）［ｍｌ／ｓ］を計算する。そして、その注液流量（傾き）を直線とした場合の時刻０［ｓ］における注液量が、Ｙ切片［ｍｌ］となり、注液量＝０［ｍｌ］となる時刻ｔ［ｓ］が、Ｘ切片［ｓ］となる。一態様において、上記の様に、所定時間を単純な一次関数で算出する場合、目標注液量ＶｔをＹ切片（注液量［ｍｌ］）で補正したり、所定時間をＸ切片（時間［ｓ］）で補正したりすることができる。

また、注液動作を繰り返すと、図４でｎ回目の注液として示されるように、（１）切片は、マイナス方向に移動（注液回数を重ねても傾きはほぼ変わらないので、ｙ＝０の時刻は遅くなる）し、これに伴って、注液終了動作中の液体残量（残液量）も減少する（残液量が少ないので、注液終了動作の早い段階で、注液がすぐ途切れる）結果、（２）注液量が減少することが分かる。

以下に、本発明を実施例を参照してより詳細に説明するが、これは本発明の特定の具体例を示すものであり、本発明はこれに限定されるものではない。
補正（１）
補正（１）においては、切片（またはｙ＝０の時刻）を用いて注液終了動作のタイミングを補正した。つまり（１）の情報で（２）の影響の補正を行った（ただし、これは限定した注液量の場合に限る）。

補正式の求め方(補正１―１)
目標注液量を７５［ｍｌ］として従来のアルゴリズム（特許文献２参照）を実施した場合、切片と注液量との相関性は、図５のようになる。システムはロードセルで測定しているため、注液量は［Ｎ］で表している（［ｍｌ］でも可）。目標注液量７５［ｍｌ］（０．７３５［Ｎ］）を中間に、残液量が多い状態から、注液が進むにつれ、切片は負の方向にシフトする。図５から、注液量と切片の関係は直線の相関があることが分かるので、直線近似式を求めることができる。したがって、切片の値が分かれば、目標値に対して、どの程度注液量が増減するか、近似式より計算できる。切片の値から、増減量を計算し、注液動作停止タイミングをずらせば、目標注液量に近づけることができる。

図５において、切片がｘ＝－０．２１７［Ｎ］（０．２７７［ｍｌ］）の時、目標の０．７３５［Ｎ］（７５［ｍｌ］）となる。したがって、ｘ_０＝－０．２１７［Ｎ］（０．２７７［ｍｌ］）とした補正式を求めることができる。
線形近似：ｙ［ｍｌ］＝ａ［ｍｌ／ｍｌ］^＊ｘ［ｍｌ］＋ｂ［ｍｌ］、または、
ｙ［Ｎ］＝ａ［Ｎ／Ｎ］^＊ｘ［Ｎ］＋ｂ［Ｎ］
補正量：ｃ_１［ｍｌ］＝－ａ［ｍｌ／ｍｌ］^＊（ｘ［ｍｌ］－ｘ_０［ｍｌ］）、または、
ｃ_１［Ｎ］＝－ａ［Ｎ／Ｎ］^＊（ｘ［Ｎ］－ｘ_０［Ｎ］）
補正式：Ｖａ［ｍｌ］＝Ｖｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］、または、Ｖａ［Ｎ］＝Ｖｂ［Ｎ］＋ｃ_１［Ｎ］（ここで、Ｖｂは補正前、Ｖａは補正後）。

補正式の求め方(補正１―２)
補正１―１では、目標注液量を７５［ｍｌ］とした時の従来のアルゴリズムのデータから補正式を求めた。補正１―２の方法として、上記のようなΔＴとＸ％を求めるときのデータを用いることも可能である。

補正１―２では、事前にΔＴ［ｓ］、Ｘ％を決定するためにデータを取得した。決定方法としては、所定量の注液量、例えば、６８［ｍｌ］を超えたら注液終了動作を開始する。結果として注液量は約７５［ｍｌ］程度になる。その時の注液データからΔＴ［ｓ］、Ｘ％を算出した。残量最大の状態から、残量がなくなるまで繰り返して（５００ｍｌボトルの場合、６回＝７５×６＝４５０［ｍｌ］）データを取得して、ΔＴ［ｓ］、Ｘ％を求める。何セットか（１セット以上）実施して平均を求めた。

図６は、切片と注液量誤差の相関性を示す。なお、図６は補正１―２を説明するための仮想的なデータである。補正式は、以下のステップで求めることができる。
（１）ΔＴとＸ％を計算する。
（２）各データについて、求められたΔＴとＸ％を用いて、６８［ｍｌ］で注液終了動作を開始したら、制御アルゴリズム的（理論的）には何ｍｌ注液されるはずか（仮想の目標注液Ｖｖ）を求めることができる。
（３）実際に注液された量Ｖｒと仮想の目標注液量Ｖｖについて注液量誤差Ｖｅが求まる。
（４）同様に切片と注液量誤差Ｖｅの近似式を求め、補正式を求めることができる。

図７は、補正１―１または補正１―２を使用した、第１の注液アルゴリズムのフローチャートを示す。ここでは、補正式：Ｖａ［ｍｌ］＝Ｖｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］をＶｅａ［ｍｌ］＝Ｖｅｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］と考える。従来のアルゴリズムで算出した注液終了動作開始注液量Ｖｅｂ［ｍｌ］を超えた時に注液終了動作を開始した場合、ｃ_１［ｍｌ］分少なくなることが分かった。したがって、注液終了動作開始注液量（補正前）Ｖｅｂ［ｍｌ］をｃ_１［ｍｌ］分だけ増えるまで待ってから、注液終了動作を開始するとｃ_１［ｍｌ］分多く注液されることになる。つまり、Ｖｅａ［ｍｌ］＝Ｖｅｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］とする。

図８は、補正１―１または補正１―２を使用した、第２の注液アルゴリズムのフローチャートを示す。ここでは、補正式：Ｖａ［ｍｌ］＝Ｖｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］をＶｔａ［ｍｌ］＝Ｖｔｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］と考える。この場合、元の目標注液量Ｖｔ［ｍｌ］、ΔＴ［ｓ］、Ｘ％から注液終了動作開始注液量Ｖｅ［ｍｌ］を算出して、注液終了動作を開始すると、ｃ_１［ｍｌ］少なくなるので、目標注液量Ｖｔ［ｍｌ］をｃ_１［ｍｌ］分だけ増やして（目標注液量を修正して）、ΔＴ［ｓ］、Ｘ％から注液終了動作開始注液量Ｖｅ［ｍｌ］を算出する。つまり、Ｖｔａ［ｍｌ］＝Ｖｔｂ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］とする。目標注液量を増やして、注液終了動作開始注液量Ｖｅ［ｍｌ］を算出するので、ｃ_１［ｍｌ］分多く注液されることになる。

図９は、ｙ＝０の時刻と注液量の相関性を示す。注液回数を重ねても傾きはほぼ変わらないので、切片（Ｙ切片）を用いた補正とｙ＝０の時刻を用いた補正はほぼ同じ結果が得られた。すなわち、注液回数を重ねても傾きはほぼ変わらず、ｙ＝０の時刻は遅くなり、注液量とｙ＝０の時刻の関係は１次の線形の相関があることが分かるので、線形近似式を求めることができる。
線形近似：ｙ［ｍｌ］＝－ａ［ｍｌ／ｓ］^＊ｘ［ｓ］＋ｂ［ｍｌ］
補正量：ｃ_１［ｍｌ］＝ａ［ｍｌ／ｓ］^＊（ｘ［ｓ］－ｘ_０［ｓ］）
そして、かかる補正量を図７、図８の注液アルゴリズムに適応することもできる。

補正（２）
上記の切片またはｙ＝０の時刻を用いた補正は、目標注液量７５［ｍｌ］の注液に対する補正式で、「（２）注液終了動作中の注液量が減少する」の影響の補正も含んでいることになる。しかしながら、目標注液量が７５［ｍｌ］と異なる場合、注液終了動作開始時の残量は、目標注液量が７５［ｍｌ］の場合に比べて増減する。すなわち（２）の影響が変化するため、（１）の補正だけでは不十分となる。したがって、補正（２）においては、目標注液量が７５［ｍｌ］と異なる場合についての補正方法について説明する。

まず、終了動作開始時の残量と終了動作開始後の注液量の関係を調べた。図１０に示されるように、残量が少ない方が、注液量が減る（すなわち（２）のこと）。終了動作開始時の残量と終了動作開始後の注液量には、直線の相関があることが分かるので、直線近似式を求めることができる。残量が分かれば、終了動作開始後の注液量が計算できる。また、単位残量あたりの注液量の変化（傾き）「ａ」がわかる。

上記（１）の補正式は、７５［ｍｌ］の時の補正式である。例えば、注液量が５０［ｍｌ］の場合、切片が同じであっても、終了動作開始時の残量は、７５［ｍｌ］の時よりも、７５－５０＝２５［ｍｌ］多くなる。すなわち、残液量が多いため、（１）だけの補正では、多く注液されてしまうことになる。残量が２５［ｍｌ］多いと、どれだけ多く注液されるかは、上記傾きａから計算でき、その分をｃ_２として補正する。これにより、目標注液量が７５［ｍｌ］と異なる場合についても適用できる。

線形近似：ｙ［ｍｌ］＝ａ［ｍｌ／ｍｌ］^＊ｘ［ｍｌ］＋ｂ［ｍｌ］
補正量：ｃ_２［ｍｌ］＝－ａ［ｍｌ／ｍｌ］^＊（ｘ［ｍｌ］－７５［ｍｌ］）
とすることができ、上記の補正量：ｃ_１［ｍｌ］と補正量：ｃ_２［ｍｌ］を組み合わせることで、より精密な補正式：Ｖ［ｍｌ］＝Ｖ［ｍｌ］＋ｃ_１［ｍｌ］＋ｃ_２［ｍｌ］を求めることができる。システムの算出部は、上記の各補正式に基づいて所定時間をリアルタイムで補正（算出）することができる。

補正（３）
一態様において、本発明のシステムは、以下のステップを含む、機械学習による予測方法を使用して注液作業を自動化することもできる。
（１）注液実験により注液量の傾きｘ_１、切片ｘ_２、目標注液量ｘ_３、注液停止タイミングｙを算出する。
（２）Ｐｙｔｈｏｎの機械学習ライブラリ（ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ）を用いて、線形回帰モデルを構築する。
（３）線形回帰モデルを用いて注液作業を自動化し、注液中に注液停止タイミングｙをリアルタイムで予測し注液を終了する。

図１１は、線形回帰モデルの概念図を示す。線形回帰モデルは、次式で表される。
ｙ＝ｗ_１ｘ_１＋ｗ_２ｘ_２＋ｗ_３ｘ_３＋ｅ
（ｙ：注液停止タイミング、ｘ_１：注液量の傾き（Slope）、ｘ_２：切片（Intercept）ｘ_３：目標注液量（Target Volume）、ｅ：オフセット）

先行実験として、（１）水道水（Water）と培養液（Culture Media）で各１００回の訓練データを取得し、（２）訓練データを基に線形回帰モデルを構築し、重みｗ_１、ｗ_２、ｗ_３、オフセットｅなどのパラメータ（Parameter）を算出した。学習結果を表１に示す。

検証実験として、従来のΔＴとＸを用いた注液アルゴリズムの検証と、機械学習を用いた注液アルゴリズムの検証とを行った（縦軸を注液量（Volume）、横軸を注液回数（Number of times）とした）結果を、図１２に、これらの比較結果を表２に示す。

表２において枠内に示されるように、機械学習の方が注液精度が高いことが分かった。

以上、本発明によれば、注液作業において、注液量の傾きに対応する切片を用いることで、注液精度を高めることができる。本発明によれば、注液精度を高めることで、効率よく迅速で精度の高い注液作業が可能であり、特に、高い注液精度が求められる細胞培養物の製造などに適している。
本発明を図示の実施態様について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明においては、各構成は、同様の機能を発揮し得る任意のものと置換することができ、あるいは、任意の構成を付加することもできる。

Claims (9)

1. 注液容器を回転させて注液作業を行うロボットを制御するためのシステムであって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始制御、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液制御、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了制御、を実行し、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記システム。
2. 所定時間が、さらに逆回転において液体が注液されなくなるまでの時間ΔＴに基づいて算出されることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
3. 所定時間が、さらに注液終了ステップを行わなかった場合の注液量に対する注液終了ステップを行った場合の最終注液比率Ｘ％に基づいて算出されることを特徴とする、請求項１または２に記載のシステム。
4. 所定時間が、さらに注液終了制御開始時の注液量を補正することで算出されることを特徴とする、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 所定時間が、さらに目標注液量を補正することで算出されることを特徴とする、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
6. 所定時間が、注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］、切片および目標注液量をパラメータとした線形回帰モデルを用いることでリアルタイムに算出される、請求項１に記載のシステム。
7. 線形回帰モデルの構築が、機械学習により行われる、請求項６に記載のシステム。
8. 注液容器を回転させて注液作業を行うための方法であって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始ステップ、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液ステップ、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了ステップ、を含み、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記方法。
9. 注液容器を回転させて注液作業を行うロボットを制御するためのプログラムであって、所定の軸周りに、注液容器を回転させる注液開始制御、回転を所定時間停止させて、液体を注液する注液制御、および所定の軸周りに、注液容器を逆回転させる注液終了制御、をコンピュータに実行させ、所定時間が、リアルタイムで測定された注液量の傾き［ｍｌ／ｓ］および切片に基づいて算出されることを特徴とする、前記プログラム。

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