JP2023053691A - 卵容器の荷姿検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】輸送用の入れ物内での卵容器の荷姿を確認できる。【解決手段】本発明の卵の荷姿検査装置８は、四方を囲む側壁Ｂ１を有する輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐの荷姿を検査するものであって、搬送部５と、検出部２と、判断部３とを備える。搬送部５は、複数の卵容器Ｐが入れられた輸送用の入れ物Ｂを搬送する。検出部２は、搬送部５で搬送される輸送用の入れ物Ｂの中に入れられた卵容器Ｐを検出する。判断部３は、検出部２が検出した情報に基づいて、複数の卵容器Ｐが所定の荷姿であるか否かを判断する。【選択図】図１

Description

本発明は、卵容器の荷姿検査装置に関するものである。

荷姿検査装置の一例として、荷物を搬送する搬送システムにおいて、荷物のずれや荷崩れを含む荷姿の異常を検出するものが知られている（例えば、特許文献１を参照）。この荷姿検査装置は、自動倉庫で使用され、パレットに載せられた荷物がスタッカークレーンに積まれた状態での荷姿の異常を検出する。荷姿検査装置は、発光素子と受光素子とを用いた光センサを備える。発光素子は、荷物の一端側に配置され、上下方向に傾斜して発光する。受光素子は、荷物の反対側に配置される。

卵もスタッカークレーンに積まれた状態で運ばれることがある（例えば、特許文献２を参照）。卵用のトレイは、トレイ同士が上下で係り合うような構造を有している。そのため、自動倉庫で用いられる場合に荷崩れ等が生じる可能性は低い。

一方、卵は、蓋部を備えた容器（例えば、透明のプラスチック製の卵容器）に入れられることもある。容器に入った卵は、容器同士が重ねられた状態で輸送用の入れ物（例えば、段ボール箱）に収納されて運ばれる（例えば、特許文献３を参照）。

段ボール箱内では、卵容器が上下方向に複数個積み重ねられるが、個別の卵容器は、とても不安定である。例えば、卵容器は、卵の下側を収容する本体部と、卵の上側を収容する蓋とから構成される。本体部は、卵に沿った凹凸形状をしており、蓋部も卵容器に特有の形状をしている。さらに、本体部と蓋部との接続部分には、外方に突出するフランジが設けられている。また、卵容器は、消費者が蓋部を容易に開放できるような構造になっている。そのため、卵容器を移載する際に、ロボット等を用いて蓋部の上面を吸着して卵容器が持ち上げられると、場合によっては、蓋部と本体部との一部または全部が離れてしまうこともある。

特開２０１６－４４００７号公報 特開２０１７－１０９８２１号公報 特開２０１９－４３５９１号公報

このように、卵容器には荷姿が不安定になる要素が複数ある。そのため、例えば、ロボットが段ボール箱内まで卵容器を移載するための動作を完了しても、実際は、卵容器が所定箇所に配置されていなかったり、卵容器が段ボール箱内で傾いていたり、卵容器の蓋部が外れてしまっていたりなど卵容器が所望の状態でない可能性がある。

しかしながら、従来は、そのような荷姿の異常を確認することは行われてこなかった。また、特許文献１のようなパレットとは異なり、卵容器が収容される輸送用の入れ物には、特許文献１で開示されているような荷姿検査装置をそのまま適用することは難しい。

本発明は、輸送用の入れ物内での卵容器の荷姿を確認できる卵容器の荷姿検査装置を提供することを目的とする。

本発明の卵容器の荷姿検査装置は、四方を囲む側壁を有する輸送用の入れ物内の卵容器の荷姿を検査する卵容器の荷姿検査装置であって、複数の卵容器が入れられた輸送用の入れ物を搬送する搬送部と、搬送部で搬送される輸送用の入れ物の中に入れられた卵容器を検出する検出部と、検出部が検出した情報に基づいて、複数の卵容器が所定の荷姿であるか否かを判断する判断部とを備える。

本発明によれば、輸送用の入れ物内での卵容器の荷姿を確認できる卵容器の荷姿検査装置を提供できる。

この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

本発明の一実施形態にかかる卵容器の荷姿検査装置が適用されるパック集合体の生産システムを示す正面図である。 同実施形態にかかるパック集合体の生産システムを示す側面図である。 同実施形態にかかるパック集合体の生産システムを示すブロック図である。 パック集合体を説明する正面図である。 パック集合体を説明する平面図である。 パック集合体を説明する平面図である。 輸送用の入れ物内の荷姿異常の一例を示す図６に対応する図である。 他の実施形態にかかるパック集合体の生産システムを示す図２に対応する図である。

以下、図１～図７を参照して説明する。本実施形態にかかる卵容器Ｐの荷姿検査装置８は、パック集合体Ｓの生産システム１０に用いられる。

まず、パック集合体Ｓについて説明する。パック集合体Ｓは、例えば、ＧＰセンター（Ｇｒａｄｉｎｇ ａｎｄ Ｐａｃｋｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ）で作られる。パック集合体Ｓは、トラックなどに載せられて、消費者が購入可能な店頭へと運ばれる。

パック集合体Ｓは、輸送用の入れ物Ｂに複数個の卵容器Ｐが詰められた状態のものである。輸送用の入れ物Ｂには、一つの平面内に複数個の卵容器Ｐが並べられるとともに、上下方向に複数個の卵容器Ｐが積み重ねられる。

輸送用の入れ物Ｂは、四方を囲む側壁Ｂ１を有するもので、本実施形態では段ボール箱で説明するが、プラスチック製のコンテナなどであってもよい。輸送用の入れ物Ｂは、蓋Ｂ２を備えていてもよい。

卵容器Ｐは、種々の大きさ、形状のものがあるが、図では、１０個入りのもので、蓋部Ｐ３の天面が平坦な卵容器Ｐを示している。卵容器Ｐは、容器Ｐ１に複数個の卵が詰められて、封緘された状態のものである。このような卵容器Ｐを撮影するにあたっては、輪郭を捉えにくく、また、光沢面を備えており、リブの凹凸により表面が一様ではなく撮影時にぎらつきを生じる。そのため、卵容器Ｐを撮影するためには特殊な撮影方法または画像処理方法が必要となる。

容器Ｐ１は、この分野でよく知られるもので、材質または形状が異なる種々のタイプのものを含む。容器Ｐ１は、例えば、透明な合成樹脂製のものである。容器Ｐ１は、外力により変形する厚さで作られており、複数のリブが設けられている。容器Ｐ１は、本体部Ｐ２と、蓋部Ｐ３とを備える。本体部Ｐ２は、卵の下側を収容するもので、卵に沿った凹凸形状をなし、全体的に下方に向かって内側に傾斜した形状をなす。蓋部Ｐ３は、卵の上側を収容するもので、上方に向かって内側に傾斜した形状をなす。蓋部Ｐ３は、卵に沿った凹凸形状をなしていてもよい。蓋部Ｐ３は、上面側に突起を有する。突起は、例えば、天面の各コーナー部分に設けられており、上に積まれた卵容器Ｐの位置ずれを防止する。

卵容器Ｐは、外方に突出するフランジＰ４を備える。フランジＰ４の一辺は、本体部Ｐ２と蓋部Ｐ３とが一体成形されてつながっている。フランジＰ４の一辺は、ミシン目が設けられた状態で接続されていてもよい。フランジＰ４の他の一辺は、図示しないテープを用いて接続されている。フランジＰ４の他の一辺は、熱溶着で接続されていてもよい。本体部Ｐ２と蓋部Ｐ３とは、消費者が容易に分離できるような状態で接続されている。

輸送用の入れ物Ｂには、上の段の卵容器Ｐの本体部Ｐ２と下の段の卵容器Ｐの蓋部Ｐ３とが接するように積み重ねられる。上の段と下の段とで、同じ並べ方でもよいし、並べ方が異なっていてもよい。なお、卵容器Ｐは、卵の下方を収容する部分が凹凸形状をなし、積み重ねられた後に輸送用の入れ物Ｂ内で姿勢が変化し得る。言い換えれば、卵容器Ｐの上に別の卵容器Ｐが置かれて、非常に不安定な状態で積み重ねられる。例えば、上の卵容器Ｐの本体部Ｐ２が下の卵容器Ｐの蓋部Ｐ３の傾斜面に載せられたり、上の卵容器Ｐの荷重により下の卵容器Ｐの蓋部Ｐ３が下方に凹んだりする。また、後述する変形可能なフランジＰ４を備えるため、隣接する卵容器Ｐ間の距離が変化し得る。

パック集合体Ｓを生産するための生産システム１０は、輸送用の入れ物Ｂ内に複数個の卵容器Ｐを移載して、輸送用の製品であるパック集合体Ｓを完成させるためのシステムである。パック集合体Ｓの生産システム１０は、移載部１と、検出部２と、判断部３と、第一搬送部４と、第二搬送部５と、製函部６と、封緘部７とを備える。第二搬送部５と、検出部２と、判断部３とは、本実施形態の卵容器Ｐの荷姿検査装置８を構成する。

本実施形態では、卵の荷姿検査装置８は、ＧＰセンター等において生産されるパック集合体Ｓの生産過程を撮影し、この撮影によって得られた画像データを、所定のモデルにしたがって検査し、その検査結果を出力する。このモデルは、例えば機械学習によって得られたものであり、格納部３１に格納されている。生産システム１０は、検査結果に基づいて、パック集合体Ｓに異常があるか否かを判定する。それにより、検出部２よりも下流側に位置する装置、例えば、封緘部７や、パレタイザ（図示しない）へと、当該輸送用の入れ物Ｂを搬送してもよいか否かを自動的に検出する。パレタイザは、輸送用の入れ物Ｂを複数集めてパレットなどに載置する。

移載部１は、卵容器Ｐを保持して、第一搬送部４から輸送用の入れ物Ｂまで卵容器Ｐを移載する。移載部１は、一回に複数個の卵容器Ｐを持ち上げて移動させる。移載部１は、例えば、慣用の多関節ロボット（例えば、６軸垂直多関節ロボットなど）を用いる。移載部１は、真空機構（図示しない）に接続され、上下方向に伸縮可能な蛇腹構造を有する複数の吸着部１１を備える。移載部１は、吸着部１１を用いて卵容器Ｐの上面を吸着して持ち上げる。本実施形態では、吸着部１１が蓋部Ｐ３の天面側のみで保持しているため、卵容器Ｐが持ち上げられると、卵の荷重によって、接続されたフランジＰ４部分に大きな負荷がかかる。また、移動に伴い横揺れが生じるため、吸着部１１の保持状態も安定しない。

検出部２は、第二搬送部５で搬送される輸送用の入れ物Ｂの中に入れられた卵容器Ｐを検出する。検出部２は、例えば、卵容器Ｐの画像を撮影するカメラである。検出部２は、第二搬送部５の上方に設けられ、搬送される輸送用の入れ物Ｂを撮影する。撮影された画像は、判断部３へ送られる。

判断部３は、検出部２が検出した情報に基づいて、複数の卵容器Ｐが所定の荷姿であるか否かを判断する。本実施形態では、判断部３は、検出部２で撮影された画像に基づいて、領域内での異常を検出する。判断部３は、画像データを所定の項目に照らして検査し、その結果（例えば、卵容器Ｐの荷姿に異常が生じているか否か）を出力する。判断部３による判断は、例えば、機械学習によって得られた所定の学習モデルにしたがって行われる。異常が生じている例としては、卵容器Ｐが所定箇所に配置されていないこと、卵容器Ｐが傾いていること、卵容器Ｐの蓋部Ｐ３が外れていることなどが挙げられる。なお、判断部３は、コンピュータを用いて構成されている。

判断部３は、検出部２が検出した情報に基づいて、複数の卵容器Ｐが所定の荷姿であるか否かを判断する。すなわち、画像データに基づいて、輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐの荷姿が正常か異常かを判定する。荷姿が異常の場合は、例えば、以下の第１～第３の場合がある。

第１の場合は、卵容器Ｐが所定箇所に配置されていない場合である。第１の場合の一例を図７に示す。判断部３は、例えば、画像に含まれる卵容器Ｐの個数から第１の場合を判定することができる。

第２の場合は、卵容器Ｐが傾いている場合である。判断部３は、例えば、画像に含まれる卵容器Ｐの向きから第２の場合を判定することができる。

第３の場合は、卵容器Ｐの蓋部Ｐ３が外れている場合である。判断部３は、例えば、蓋部Ｐ３が検出できないこと、または、蓋部Ｐ３に設けられたラベルが検出できないこと等から第３の場合を判定することができる。

このように、画像データに応じて輸送用の入れ物Ｂに複数段に積まれる卵容器Ｐの荷姿を判定することができる。

学習モデルは、教師データを用いて予め学習がなされている。輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐの荷姿が正常であると判明している多数の卵容器Ｐの状態について、画像データが取得され、教師データが作成される。教師データには、輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐの荷姿が正常な状態であることを表す情報と、輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐの荷姿を撮影した画像を表す画像データとが含まれる。教師データに含まれる卵容器Ｐの荷姿の画像データが入力層の各ノードに入力され、教師データに含まれる情報が示す状態に合致したスコアを出力層の各ノードから出力されるように、各ノードの演算のパラメータが調整される学習がなされている。例えば、学習では、出力層の各ノードの出力値及び教師データから期待される出力値を変数とする誤差関数により誤差を計算し、誤差逆伝搬法によって当該誤差が最小となるように、各ノードの演算のパラメータを調整している。

格納部３１は、機械学習によって得られた学習モデルを格納する。学習モデルは、画像データに応じて卵容器Ｐの状態を判定する処理を行うための学習済みのモデルである。学習モデルは、入力層、中間層、出力層を備えたニューラルネットワークを用いる。入力層は、画像データが入力される。例えば、画像に含まれる各画素での画素値が、入力される。出力層は、卵容器Ｐの状態を出力する。格納部３１は、入れ物Ｂの種類ごと、卵容器Ｐの種類ごとに記憶、蓄積された画像データが学習された学習モデルを備える。すなわち、各製品アイテムに対応した学習モデルを備える。

判断部３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、内部メモリ、入出力インターフェース、ＡＤ（analogue-to-digital）変換部などの専用のコンピュータまたは汎用のコンピュータによって構成される。内部メモリに格納されたプログラムにしたがって、ＣＰＵおよびその周辺機器が協働することによって、判断部３としての機能が発揮される。

なお、判断部３による判断結果に基づいて、第二搬送部５または検出部２よりも下流側の機器の少なくとも一つに信号を出力する制御部（図示しない）を備えてもよい。具体的には、制御部は、異常であると判定された結果に基づいて、異常信号を出力する。制御部は、第二搬送部５の動作を止める、または、検出部２よりも下流側の機器である封緘部７やパレタイザの動作を止める。

第一搬送部４は、卵容器用の搬送部であり、卵容器Ｐを搬送して、卵容器用の待機部４１に供給する。卵容器用の待機部４１は、第一搬送部４の下流部分に設けられており、移載部１が卵容器Ｐを保持可能となるように卵容器Ｐの移動を制限するストッパ４２が設けられている。

第二搬送部５は、輸送用の入れ物用の搬送部であり、輸送用の入れ物Ｂを搬送して、搬送の途中で輸送用の入れ物Ｂ内に卵容器Ｐが入れられる。第二搬送部５は、移載部１が卵容器Ｐを安定して積み込むことができるように入れ物Ｂの移動を制限するストッパ（図示しない）が設けられている。

製函部６は、段ボール箱を折り畳まれた状態から底を形成した状態にする。製函部６は、第二搬送部５の上流部分に配置される。

封緘部７は、図示しないテープなどを用いて段ボール箱の蓋Ｂ２を閉めた状態にする。封緘部７は、第二搬送部５の下流部分に配置される。

次に、卵容器Ｐの荷姿検査装置８で実行される、パック集合体Ｓの生産方法と、画像データに基づく異常検出処理の一例を示す。

まず、製函部６で組み立てられた空の輸送用の入れ物Ｂが、第二搬送部５で所定位置まで搬送される（ステップＳ１）。移載部１は、卵容器Ｐを卵容器用の待機部４１から持ち上げ、輸送用の入れ物Ｂの所定位置へ移載する（ステップＳ２）。移載部１は、卵容器Ｐの待機部４１と、輸送用の入れ物Ｂとの間を複数回往復する。輸送用の入れ物Ｂに所定個数の卵容器Ｐが収容されると、第二搬送部５は、輸送用の入れ物Ｂを検出部２のある方へ搬送する。

検出部２は、次に検査する製品アイテムについて設定処理が行われた状態で待機している。設定処理では、製品アイテムに対応する学習モデルを選択する。格納部３１は、パラメータの異なる複数の学習モデルを含んでおり、これらの学習モデルの中から用いるべき学習モデルを選択する。

第二搬送部５に設けられたセンサ（図示しない）が、卵容器Ｐが入った状態の輸送用の入れ物Ｂの到来を検知すると、検出部２は、輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐを撮影する（ステップＳ３）。その後、判断部３は、画像データに基づいて、卵容器Ｐの荷姿の異常の有無を判定する（ステップＳ４）。判定処理は、学習モデルを用いて判定する処理である。例えば、卵容器Ｐの荷姿が正常であるか、または異常であるか、のそれぞれの分類に属する可能性を推定結果として取得し、推定結果に基づいて、卵容器Ｐの荷姿の正常または異常を特定する（ステップＳ５）。

判定結果は、制御部へ出力されてもよい。例えば、ステップＳ５で、卵容器Ｐの荷姿が正常であれば、制御部に正常信号を出力して、第二搬送部５の搬送を続ける。一方、卵容器Ｐの荷姿が異常であれば、制御部がエラー出力を行い、第二搬送部５の搬送を止める。

以上説明したように、本実施形態にかかる卵容器Ｐの荷姿検査装置８は、四方を囲む側壁Ｂ１を有する輸送用の入れ物Ｂ内の卵容器Ｐの荷姿を検査する。卵容器Ｐの荷姿検査装置８は、第二搬送部５と、検出部２と、判断部３とを備える。第二搬送部５は、複数の卵容器Ｐが入れられた輸送用の入れ物Ｂを搬送する。検出部２は、第二搬送部５で搬送される輸送用の入れ物Ｂの中に入れられた卵容器Ｐを検出する。判断部３は、検出部２が検出した情報に基づいて、複数の卵容器Ｐが所定の荷姿であるか否かを判断する。

なお、本発明は上述した実施形態に限られない。

上記実施形態では、輸送用の入れ物Ｂへの卵容器Ｐの移載がすべて完了した後に、第二搬送部５で輸送用の入れ物Ｂを検出部２へ移動させて、卵容器Ｐの荷姿を検査するものについて説明したが、本発明の卵容器の荷姿検査装置８は、輸送用の入れ物Ｂへの移載が完了する前に検査を行うものであってもよい。

例えば、検出部２は、移載部１が輸送用の入れ物Ｂの所定位置へ卵容器Ｐを載せる動作を行うたびに、すなわち、一回の移載動作ごとに検出するものであってもよい。または、検出部２は、移載部１が複数回動作を行った後に検出してもよい。例えば、検出部２は、輸送用の入れ物Ｂの一層分の卵容器Ｐを移載した後に検出する。検出部２は、移載部１に設けられていてもよい。検出部２は、輸送用の入れ物Ｂが第二搬送部５で搬送されている最中に検出を行ってもよいし、輸送用の入れ物Ｂが第二搬送部５上で停止した状態で検出を行ってもよい。

判断部３は、移載部１が輸送用の入れ物Ｂの所定位置へ卵容器Ｐを載せる動作を行うたびに、すなわち、一回の移載動作ごとに判断するものであってもよい。または、判断部３は、移載部１が複数回動作を行った後に判断してもよい。例えば、判断部３は、輸送用の入れ物Ｂの一層分の卵容器Ｐを移載した後に判断する。

卵容器の荷姿検査装置８は、さらに、判断部３による判断結果に基づいて、移載部１に次の動作を指示する制御部を備えてもよい。具体的には、制御部は、異常がないという検出結果である場合には、次の動作は、移載部１による処理を継続させる動作であり、一方、異常があるという検出結果である場合には、次の動作は、異常信号を出力して、移載部１による処理を停止させる動作である。異常信号は、異常検出時にすぐに出力されるものであってもよいし、１つの輸送用の入れ物Ｂに対する全ての移載が完了した後に出力されるものであってもよい。

輸送用の入れ物Ｂは、四方を囲む側壁Ｂ１を有するものであればどのようなものであってもよく、蓋Ｂ２を備えていなくてもよい。また、図８に示すように、輸送用の入れ物Ｂは、プラスチック製のコンテナであってもよい。なお、図８では、上述した実施形態と同一またはこれに対応する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

卵容器Ｐは、紙製のパックや紙製のトレイであってもよい。

検出部２は、画像を撮影するものには限られず、例えば、光電センサなどを用いるものであってもよい。荷姿の異常は、上述した第１～第３の場合には限られない。また、判断部３は、検出部２とは別の場所にあってもよく、例えば、クラウド上に設けられていてもよい。

上述した実施形態では、機械学習を用いた例で説明したが、機械学習を用いることなく、一般的な画像処理を用いて卵容器Ｐの荷姿の検査を行ってもよい。

今回開示された実施の形態は例示であってこれに制限されるものではない。本発明は上記で説明した範囲ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、卵容器の荷姿検査装置に利用することができる。

１０…生産システム
１…移載部
２…吸着部
３…判断部
３１…格納部
４…第一搬送部
４１…待機部
４２…ストッパ
５…第二搬送部
６…製函部
７…封緘分
８…卵容器の荷姿検査装置
Ｓ…集合体
Ｂ…輸送用の入れ物
Ｂ１…側壁
Ｂ２…蓋
Ｐ…卵容器
Ｐ１…容器
Ｐ２…本体部
Ｐ３…蓋部
Ｐ４…フランジ

Claims (1)

1. 四方を囲む側壁を有する輸送用の入れ物内の卵容器の荷姿を検査する卵容器の荷姿検査装置であって、
   複数の卵容器が入れられた前記輸送用の入れ物を搬送する搬送部と、
   前記搬送部で搬送される前記輸送用の入れ物の中に入れられた卵容器を検出する検出部と、
   前記検出部が検出した情報に基づいて、前記複数の卵容器が所定の荷姿であるか否かを判断する判断部とを備える、卵容器の荷姿検査装置。

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