JP2023126337A - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、学習装置、学習方法および学習済モデル - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の一実施形態に係る錠剤9の欠陥を検出する後述する情報処理装置200を含む錠剤印刷装置1の全体構成について、図1を参照しつつ説明する。図1は、錠剤印刷装置1の構成を示した図である。錠剤印刷装置1は、複数の錠剤9を搬送しながら、各錠剤9の表面に、製品としての識別を目的として、製品名、製品コード、会社名、ロゴマーク等の画像をインクジェット方式で印刷する装置である。本実施形態の錠剤9は、円盤形状を有する(後述する図4参照)。ただし、錠剤9の形状は、楕円形状等の他の形状であってもよい。なお、以下の説明においては、複数の錠剤9が搬送される方向を「搬送方向」と称し、搬送方向に対して垂直かつ水平な方向を「幅方向」と称する。
図6は、錠剤印刷装置1内の制御部70における機能の一部を概念的に示したブロック図である。図6に示すように、本実施形態の制御部70は、角度認識部71、ヘッド制御部72、および検査部を有する。これらの機能は、記憶装置703に記憶されたコンピュータプログラムPおよびデータDをメモリ702に一時的に読み出し、当該コンピュータプログラムPおよびデータDに基づいて、プロセッサ701が演算処理を行うことによって、実現される。また、検査部としての機能は、制御部70の一部または全部の機械要素からなる情報処理装置200により実現される。情報処理装置200には、予め機械学習により生成された学習済みの学習モデルがインストールされている。
続いて、情報処理装置200の構成について、説明する。上述のとおり、制御部70内の検査部としての機能は、制御部70の一部または全部の機械要素からなる情報処理装置200により実現される。情報処理装置200には、予め機械学習により生成された学習済みの学習モデルがインストールされている。情報処理装置200は、錠剤9における傷等の欠陥の有無を検査し、欠陥を有する異常な錠剤9を検出することができる装置である。図6に示すように、情報処理装置200は、機能として、画像復元部201、判定部202、および出力部203を有する。
以上、本発明の主たる実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。
9 錠剤
10 ホッパー
20 フィーダ部
30 搬送ドラム
33 第1状態検出カメラ
40 第1印刷部
41 第1搬送コンベア
42 第2状態検出カメラ
43 第1ヘッドユニット
44 第1検査カメラ
45 第1定着部
50 第2印刷部
51 第2搬送コンベア
52 第3状態検出カメラ
53 第2ヘッドユニット
54 第2検査カメラ
55 第2定着部
56 欠陥品回収部
60 搬出コンベア
70 制御部
71 角度認識部
90 割線
100 筐体
200 情報処理装置
201 画像復元部
202 判定部
203 出力部
411 第1プーリ
412 第1搬送ベルト
431 第1ヘッド
511 第2プーリ
512 第2搬送ベルト
531 第2ヘッド
561 回収箱
701 プロセッサ
702 メモリ
703 記憶装置
704 受信部
705 送信部
D データ
D1 印刷画像データ
De 欠陥
Dr 判定結果
Ih 画像データ
Ii 検査画像
Io 学習画像
Ip 撮影画像
Ir 復元画像
P コンピュータプログラム
X 学習モデル
Y 学習モデル
Claims (6)
- 割線を有する錠剤が撮像された画像の一部が隠された画像データから、前記隠された一部を復元する学習モデルを学習する画像復元部を有する学習装置であって、
前記画像復元部は、前記割線を有し傷等の欠陥の無い正常な錠剤が斜め方向から撮像された複数の学習画像のそれぞれの一部が隠された画像データから、前記隠された一部が復元された復元画像を生成できるように、ディープラーニングにより学習し、
前記割線は、錠剤のうちの前記割線が形成される割線面の中心を通り、前記割線面の両端まで真っ直ぐに延び、かつ、錠剤の側面に現れる前記割線の端部から、前記割線の位置を斜め方向から認識可能である、学習装置。 - 請求項1に記載の学習装置であって、
前記画像復元部は、前記画像データのうち、前記隠された一部の場所を順次に変更しながら、複数の前記復元画像を生成する、学習装置。 - 請求項2に記載の学習装置であって、
前記割線を有し傷等の欠陥の無い正常なものか或いは欠陥を有する異常なものか不明な錠剤が斜め方向から撮像された検査画像の一部が隠された画像データから、前記隠された一部が前記画像復元部によって復元された前記復元画像を、前記検査画像と比較することによって、錠剤が正常なものか異常なものかを判定する判定部
をさらに有し、
前記判定部は、前記復元画像と前記検査画像との差異が所定の許容値よりも大きい場合に、前記隠された一部の場所を前記欠陥の場所として決定する、学習装置。 - 請求項1から請求項3までのいずれか1項に記載の学習装置であって、
前記画像復元部は、
前記学習画像から特徴を抽出して潜在変数を生成するエンコード処理と、
前記潜在変数から前記復元画像を生成するデコード処理と、
を実行する、学習装置。 - 請求項4に記載の学習装置であって、
前記画像復元部は、前記学習において、畳み込みニューラルネットワークにより、前記エンコード処理および前記デコード処理を実行する、学習装置。 - 割線を有する錠剤が撮像された画像の一部が隠された画像データから、前記隠された一部を復元する学習モデルを学習する学習方法であって、
前記割線を有し傷等の欠陥の無い正常な錠剤が斜め方向から撮像された複数の学習画像のそれぞれの一部が隠された画像データから、前記隠された一部が復元された復元画像を生成できるように、ディープラーニングにより学習する工程
を有し、
前記割線は、錠剤のうちの前記割線が形成される割線面の中心を通り、前記割線面の両端まで真っ直ぐに延び、かつ、錠剤の側面に現れる前記割線の端部から、前記割線の位置を斜め方向から認識可能である、学習方法。
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