JP2522303B2 - 計数はかり - Google Patents
計数はかりInfo
- Publication number
- JP2522303B2 JP2522303B2 JP62129044A JP12904487A JP2522303B2 JP 2522303 B2 JP2522303 B2 JP 2522303B2 JP 62129044 A JP62129044 A JP 62129044A JP 12904487 A JP12904487 A JP 12904487A JP 2522303 B2 JP2522303 B2 JP 2522303B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- weight
- counting
- storage means
- data storage
- weight data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
- Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は皿上の試料重量からその試料の個数を算出す
る、計数はかりに関する。
る、計数はかりに関する。
〈従来の技術〉 計数はかりは、基本的には試料の単位重量（以下、単
重と称する）を記憶しておき、皿上の試料重量をその単
重で除すことによって試料の個数を算出して表示する装
置である。
重と称する）を記憶しておき、皿上の試料重量をその単
重で除すことによって試料の個数を算出して表示する装
置である。
従来、上述の単重を求める方法としては、測定に先立
って作業者が充分判別可能なＮ個（例えば10個）の試料
を皿上に乗せ、そのときの重量ＷをＮで除して単重を算
出し、以降、もっぱらこの単重を用いて未知個数を算出
する方法と、当初は先の方法と同様にして単重を求めた
後、計数作業の進行途上において例えば算出された個数
Ｎ′がより大きくなるごとに、そのときの重量Ｗ′を個
数Ｎ′で除して新たに単重を求めて更新してゆく方法が
ある。
って作業者が充分判別可能なＮ個（例えば10個）の試料
を皿上に乗せ、そのときの重量ＷをＮで除して単重を算
出し、以降、もっぱらこの単重を用いて未知個数を算出
する方法と、当初は先の方法と同様にして単重を求めた
後、計数作業の進行途上において例えば算出された個数
Ｎ′がより大きくなるごとに、そのときの重量Ｗ′を個
数Ｎ′で除して新たに単重を求めて更新してゆく方法が
ある。
〈発明が解決しようとする問題点〉 従来の単重を求める方法のうち、前者の方法では、最
初に作業者が判別する個数Ｎをむやみに大きくできない
ので、求められる単重の精度が悪く、計数すべき未知個
数がＮに比して大となるほど計数誤差が増大するという
欠点がある。
初に作業者が判別する個数Ｎをむやみに大きくできない
ので、求められる単重の精度が悪く、計数すべき未知個
数がＮに比して大となるほど計数誤差が増大するという
欠点がある。
また、後者の方法によると、以上のような欠点はある
程度改善されるものの、次のような問題がある。すなわ
ち、一般に被測定物の単重は、ロットごとにばらついて
いることが多い。従って、今、あるロットでこの後者の
方法により、当該ロットにおいてかなり信頼性の高い単
重が得られたとしても、その値が次のロットの計数に際
してやはり信頼性の高いものであるとは云えないことに
なり、結局、計数精度を高めるには、再び最初のうちは
比較的小数個の計数を行い、徐々にこのロットについて
信頼性の高い単重を得てゆくしかなく、ロットが変わる
ごとに同じようなことを繰り返さなければならない。つ
まり、この方法は、ロットが変わる等により単重が変わ
ったときに、これまでに求められてきた単重の価値を無
視することになる。実際には、被測定物の単重は、“真
の単重”を中心としてばらついていると考えられるか
ら、現在測定中の試料に関しての“単重”を中心として
ばらついていると見做すこの後者の方法では、ロットが
変わるごとにそのロットについての“単重”を求めるた
めの前述のような動作が必要となるわけである。
程度改善されるものの、次のような問題がある。すなわ
ち、一般に被測定物の単重は、ロットごとにばらついて
いることが多い。従って、今、あるロットでこの後者の
方法により、当該ロットにおいてかなり信頼性の高い単
重が得られたとしても、その値が次のロットの計数に際
してやはり信頼性の高いものであるとは云えないことに
なり、結局、計数精度を高めるには、再び最初のうちは
比較的小数個の計数を行い、徐々にこのロットについて
信頼性の高い単重を得てゆくしかなく、ロットが変わる
ごとに同じようなことを繰り返さなければならない。つ
まり、この方法は、ロットが変わる等により単重が変わ
ったときに、これまでに求められてきた単重の価値を無
視することになる。実際には、被測定物の単重は、“真
の単重”を中心としてばらついていると考えられるか
ら、現在測定中の試料に関しての“単重”を中心として
ばらついていると見做すこの後者の方法では、ロットが
変わるごとにそのロットについての“単重”を求めるた
めの前述のような動作が必要となるわけである。
本発明の目的は、ロットが変わる等により単重が変動
しても計数精度が劣化しにくく、かつ、計数動作を重ね
るごとに確実に計数精度が向上し、しかも、単重の算出
方法が比較的容易な計数はかりを提供することにある。
しても計数精度が劣化しにくく、かつ、計数動作を重ね
るごとに確実に計数精度が向上し、しかも、単重の算出
方法が比較的容易な計数はかりを提供することにある。
〈問題点を解決するための手段〉 上記の目的を達成するための構成を、第１図に示す基
本概念図を参照しつつ説明すると、本発明は、皿上荷重
を検出する荷重検出部ａからの重量データｙと、個数演
算用データ記憶手段ｂの内容に基づいて、個数演算手段
ｃにより皿上の試料個数ｘを算出するはかりにおいて、
過去ｋ回の計数動作における各計数結果xiと重量データ
yiの組み合わせ（xi,yi），（x2,y2）……，（xk,yk）
を記憶する個数−重量データ記憶手段ｄと、そのｋ組の
個数−重量データ（xi,yi）を用いて近似関数ｘ＝fk(y)
を求める関数式演算手段ｅを備え、上記個数−重量デー
タ記憶手段ｄに上記の組み合わせ（xi,yi）を新たに記
憶するごとに上記近似関数ｘ＝fi(y)を求め、その結果
により個数演算用データ記憶手段ｂの内容を更新するよ
う構成したことによって、特徴づけられる。
本概念図を参照しつつ説明すると、本発明は、皿上荷重
を検出する荷重検出部ａからの重量データｙと、個数演
算用データ記憶手段ｂの内容に基づいて、個数演算手段
ｃにより皿上の試料個数ｘを算出するはかりにおいて、
過去ｋ回の計数動作における各計数結果xiと重量データ
yiの組み合わせ（xi,yi），（x2,y2）……，（xk,yk）
を記憶する個数−重量データ記憶手段ｄと、そのｋ組の
個数−重量データ（xi,yi）を用いて近似関数ｘ＝fk(y)
を求める関数式演算手段ｅを備え、上記個数−重量デー
タ記憶手段ｄに上記の組み合わせ（xi,yi）を新たに記
憶するごとに上記近似関数ｘ＝fi(y)を求め、その結果
により個数演算用データ記憶手段ｂの内容を更新するよ
う構成したことによって、特徴づけられる。
〈作用〉 第２図は本発明の原理を説明するための図で、縦軸に
単重、横軸に測定回数または試料のロットをとって示す
グラフである。この図に示すように、試料の測定回数ご
とのまたはロットごとの単重は真の単重を中心として
ばらつく。ここで、真の単重とは、無限大個の試料を
１度に計数したときに得られる単重である。つまり、母
集団としては、今後生産される試料をも含むことにな
る。推定単重k-1，kは、過去既に計数に供された試
料の単重の平均値は、つまり現時点においても最も真の
単重に近いと考えられる単重で、ｋ−１回目の計数終
了時点ではk-1,k回目終了時点ではkとなる。とすれ
ば、ｋが充分に大きい場合、あるロット（ｋ）の測定時
に、そのロットにおける単重がこれまでに得られている
推定単重k-1から大きくずれたとしても、次のロット
（ｋ＋１）では再び推定単重kに近づくと考えられ
る。特に試料が何らかの品質管理下において製造された
ものであればなおさらである。
単重、横軸に測定回数または試料のロットをとって示す
グラフである。この図に示すように、試料の測定回数ご
とのまたはロットごとの単重は真の単重を中心として
ばらつく。ここで、真の単重とは、無限大個の試料を
１度に計数したときに得られる単重である。つまり、母
集団としては、今後生産される試料をも含むことにな
る。推定単重k-1，kは、過去既に計数に供された試
料の単重の平均値は、つまり現時点においても最も真の
単重に近いと考えられる単重で、ｋ−１回目の計数終
了時点ではk-1,k回目終了時点ではkとなる。とすれ
ば、ｋが充分に大きい場合、あるロット（ｋ）の測定時
に、そのロットにおける単重がこれまでに得られている
推定単重k-1から大きくずれたとしても、次のロット
（ｋ＋１）では再び推定単重kに近づくと考えられ
る。特に試料が何らかの品質管理下において製造された
ものであればなおさらである。
本発明において過去ｋ回の計数動作における個数と重
量データの組み合わせ（xi,y1）からｘとｙとの関係の
近似式ｘ＝fk(y)を求め、それに基づいてｋ＋１回目の
個数xk+1を算出するということは、とりもなおさずk
に基づいてxk+1を算出するということで、その時点にお
いて真の単重に最も近いと考えられる単重に基づく個
数が得られる。ちなみに、前述した従来の前者および後
者の方法によってｋ＋１回目の個数xk+1を算出する場
合、それぞれに用いられる単重はaおよびbである。
量データの組み合わせ（xi,y1）からｘとｙとの関係の
近似式ｘ＝fk(y)を求め、それに基づいてｋ＋１回目の
個数xk+1を算出するということは、とりもなおさずk
に基づいてxk+1を算出するということで、その時点にお
いて真の単重に最も近いと考えられる単重に基づく個
数が得られる。ちなみに、前述した従来の前者および後
者の方法によってｋ＋１回目の個数xk+1を算出する場
合、それぞれに用いられる単重はaおよびbである。
〈実施例〉 本発明の実施例を、以下、図面に基づいて説明する。
第３図は本発明実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
荷重検出部１は皿1a上の荷重に対応する信号を発生
し、そのデジタル変換データは制御部２に刻々と採り込
まれる。
し、そのデジタル変換データは制御部２に刻々と採り込
まれる。
制御部２はマイクロコンピュータを主体として構成さ
れており、プログラムの実行や各周辺機器の制御を行う
CPU21,後述するプログラムが書き込まれたROM22,荷重検
出部１からのサンプリングデータを記憶するエリアやワ
ークエリアが設定されたRAM23,および後述する近似式や
個数−重量データを記憶するための不揮発性RAM24を備
えている。そして、この制御部２には、皿1a上の試料個
数をデジタル表示するための表示器３が接続されてい
る。
れており、プログラムの実行や各周辺機器の制御を行う
CPU21,後述するプログラムが書き込まれたROM22,荷重検
出部１からのサンプリングデータを記憶するエリアやワ
ークエリアが設定されたRAM23,および後述する近似式や
個数−重量データを記憶するための不揮発性RAM24を備
えている。そして、この制御部２には、皿1a上の試料個
数をデジタル表示するための表示器３が接続されてい
る。
第４図はROM22に書き込まれたプログラムを示すフロ
ーチャートで、この図を参照しつつ以下に作用を述べ
る。
ーチャートで、この図を参照しつつ以下に作用を述べ
る。
ST3までは初めての試料を測定する場合の最初の単重
設定ルーチンである。すなわち、あらかじめ設定された
例えばx0＝10個の試料を皿1a上に載せる。このときの試
料重量y0と既知個数x0とから、次の式を求めて不揮発性
RAM24に記憶する。
設定ルーチンである。すなわち、あらかじめ設定された
例えばx0＝10個の試料を皿1a上に載せる。このときの試
料重量y0と既知個数x0とから、次の式を求めて不揮発性
RAM24に記憶する。
その後、ST4以下の未知個数の測定に移行する。未知
個数の試料を皿1a上に載せると（ST4）、そのときの試
料重量yk+1と不揮発性RAM24内の式を用いてその試料個
数xk+1が算出される（ST5）。すなわち、 xk+1＝｛fk(yk+1）に最の近い整数｝ ……（２）を演算
する。そしてこのxk+1を表示器３に表示する（ST6）。
第１回目の未知個数の測定においては、未知個数x1は、 で求められる。
個数の試料を皿1a上に載せると（ST4）、そのときの試
料重量yk+1と不揮発性RAM24内の式を用いてその試料個
数xk+1が算出される（ST5）。すなわち、 xk+1＝｛fk(yk+1）に最の近い整数｝ ……（２）を演算
する。そしてこのxk+1を表示器３に表示する（ST6）。
第１回目の未知個数の測定においては、未知個数x1は、 で求められる。
次に、ST5で求められた個数xk+1と、そのときの試料
重量yk+1の組み合わせデータ（xk+1,yk+1）が不揮発性R
AM24内に追加記憶され、追加後のデータ群（xi,yi）を
全て使用して、ｘとｙとの関係の近似式、 ｘ＝fk+1(y) ……（３） が求められ、不揮発性RAM24内の式が更新される（ST
7）。
重量yk+1の組み合わせデータ（xk+1,yk+1）が不揮発性R
AM24内に追加記憶され、追加後のデータ群（xi,yi）を
全て使用して、ｘとｙとの関係の近似式、 ｘ＝fk+1(y) ……（３） が求められ、不揮発性RAM24内の式が更新される（ST
7）。
この近似式は、例えば最小二乗法によって求められ、
原点通過の１次式と見做すと、 である。第１回目の未知個数x1の算出後においては、デ
ータは（x0,y0），（x1,y1）であるから、 ｘ＝｛（x0 2+x1 2）／（x0・xy+x1・y1）｝ｙとなる。
原点通過の１次式と見做すと、 である。第１回目の未知個数x1の算出後においては、デ
ータは（x0,y0），（x1,y1）であるから、 ｘ＝｛（x0 2+x1 2）／（x0・xy+x1・y1）｝ｙとなる。
以下、同様に未知個数の測定を行うごとに、算出され
た試料個数xk+1とそのときの試料重量yk+1を不揮発性RA
M24内に採り込んで、これらを含めた近似式を作って更
新する。
た試料個数xk+1とそのときの試料重量yk+1を不揮発性RA
M24内に採り込んで、これらを含めた近似式を作って更
新する。
第５図に以上の動作を説明するグラフを示す。
このグラフにおいて、黒丸は過去ｋ回の測定における個
数−重量データをプロットしたもので、直線はこれらの
データから最小二乗法で求めた近似式ｘ＝fk(y)を示し
ている。ここで、ｘ軸は整数値しかとらないので、yk+1
が得られれば（２）式によってxk+1が求められるわけで
あるが、（２）式は具体的には、例えば −0.5＜ε≦0.5として、 xk+1=fk(yk+1）＋ε ……（５） で表わされる。このとき、｜ε｜が例えば0.25以上な
ら、今回の試料サンプル集団はそれまでに得られている
近似式を導いたｋ個の（x,y）集団とは少し性質が違う
（単重値が異なるまたは単重値がずれすぎている）と考
えることもできるので、この場合、近似式決定のための
データ（xk+1,yk+1）を加えないように構成することも
できる。また、計数された個数xk+1が小さければ、その
試料についての（x,y）データは、母集団の単重値とか
け離れやすい（その程度は、個数の1/2乗に反比例す
る）うえに、測定された試料重量yk+1も小さいことにな
って荷重検出部１の分解能の関係で誤差が生じやすいの
で、この場合にもやはり近似式決定のためのデータとし
て採用しないよう構成することがむしろ望ましい。
数−重量データをプロットしたもので、直線はこれらの
データから最小二乗法で求めた近似式ｘ＝fk(y)を示し
ている。ここで、ｘ軸は整数値しかとらないので、yk+1
が得られれば（２）式によってxk+1が求められるわけで
あるが、（２）式は具体的には、例えば −0.5＜ε≦0.5として、 xk+1=fk(yk+1）＋ε ……（５） で表わされる。このとき、｜ε｜が例えば0.25以上な
ら、今回の試料サンプル集団はそれまでに得られている
近似式を導いたｋ個の（x,y）集団とは少し性質が違う
（単重値が異なるまたは単重値がずれすぎている）と考
えることもできるので、この場合、近似式決定のための
データ（xk+1,yk+1）を加えないように構成することも
できる。また、計数された個数xk+1が小さければ、その
試料についての（x,y）データは、母集団の単重値とか
け離れやすい（その程度は、個数の1/2乗に反比例す
る）うえに、測定された試料重量yk+1も小さいことにな
って荷重検出部１の分解能の関係で誤差が生じやすいの
で、この場合にもやはり近似式決定のためのデータとし
て採用しないよう構成することがむしろ望ましい。
ところで、近似式を前述のように原点通過の１次式と
すれば、更新前の式 とおくと、更新後は、 となるので、不揮発性RAM24内には、過去ｋ回の個数−
重量データとして（xi,yi）,i＝0,1,2,……,kを記憶し
ておく必要はなく、実質的に（６）式のＡとＢを更新し
つつ記憶しておけばよいことになり、また、近似式の更
新は（７）式に基づいて行うことができ、プログラムお
よびメモリ容量を節約できる。
すれば、更新前の式 とおくと、更新後は、 となるので、不揮発性RAM24内には、過去ｋ回の個数−
重量データとして（xi,yi）,i＝0,1,2,……,kを記憶し
ておく必要はなく、実質的に（６）式のＡとＢを更新し
つつ記憶しておけばよいことになり、また、近似式の更
新は（７）式に基づいて行うことができ、プログラムお
よびメモリ容量を節約できる。
ただし、近似式は、ｙ切片を持つ一次関数であっても
よいし、高次関数であってもよいことは勿論で、例えば
近似式として３次関数を採用すれば、荷重検出部１のリ
ニアリティ誤差を補償できることもあり得るという効果
が期待できる。また、ｙ切片を持つ１次関数を採用すれ
ば、わずかなゼロ点のずれによるみかけ上の試料重量の
ずれを補償することも可能である。
よいし、高次関数であってもよいことは勿論で、例えば
近似式として３次関数を採用すれば、荷重検出部１のリ
ニアリティ誤差を補償できることもあり得るという効果
が期待できる。また、ｙ切片を持つ１次関数を採用すれ
ば、わずかなゼロ点のずれによるみかけ上の試料重量の
ずれを補償することも可能である。
なお、試料個数xk+1の求め方および近似式の求め方と
して、上述の手法のほか、以下に示すような手法を採用
することができ、この場合、第４図に示すフローチャー
トのうち、ST5乃至ST7は第３図に示すST61乃至ST64に置
換される。
して、上述の手法のほか、以下に示すような手法を採用
することができ、この場合、第４図に示すフローチャー
トのうち、ST5乃至ST7は第３図に示すST61乃至ST64に置
換される。
すなわち、この例では、ｋ＋１回目の測定において得
られた試料重量yk+1と、不揮発性RAM24内の近似式ｘ＝f
k(y)とから、まず仮の試料個数ｘ′k+1（整数）を算出
する（ST61）。次に、得られたｘ′k+1とyk+1との組み
合わせを仮の新たなデータとして、既に記憶されている
ｋ組のデータと併わせて、仮の近似式ｘ＝ｆ′k+1(y)を
求め、その式に基づいて試料個数xk+1を算出して表示す
る（ST62,ST63）。これによって得られた試料個数xk+1
は、実質的にｋ＋１回目の個数−重量データをも含めた
近似式に基づくものとなり、先の例よりも精度の向上が
見込まれる。このxk+1の算出後は、先の例と同様に試料
重量yk+1とともに実際に不揮発性RAM24内に追加し、そ
のデータも含めたデータから新たに近似式ｘ＝fk+1(y)
を求めて更新する（ST64）。
られた試料重量yk+1と、不揮発性RAM24内の近似式ｘ＝f
k(y)とから、まず仮の試料個数ｘ′k+1（整数）を算出
する（ST61）。次に、得られたｘ′k+1とyk+1との組み
合わせを仮の新たなデータとして、既に記憶されている
ｋ組のデータと併わせて、仮の近似式ｘ＝ｆ′k+1(y)を
求め、その式に基づいて試料個数xk+1を算出して表示す
る（ST62,ST63）。これによって得られた試料個数xk+1
は、実質的にｋ＋１回目の個数−重量データをも含めた
近似式に基づくものとなり、先の例よりも精度の向上が
見込まれる。このxk+1の算出後は、先の例と同様に試料
重量yk+1とともに実際に不揮発性RAM24内に追加し、そ
のデータも含めたデータから新たに近似式ｘ＝fk+1(y)
を求めて更新する（ST64）。
ところで、以上の各実施例においては、未知個数の測
定ごとに原則として近似式を更新する場合の例を示した
が、本発明はこれに限定されることなく、所定の測定回
数ごとに、あるいは指令を与えるごとに、近似式を更新
するよう構成することもできる。すなわち、過去ｋ回の
個数−重量データの組み合わせは、必らずしも連続する
データである必要はなく、間欠的に採取する等の不連続
のデータであってもよい。また、ｘとｙの二つの量から
これらｘとｙの関係の近似式を求める方法としては、最
小二乗法に限らず、他の方法を用い得ることは云うまで
もない。
定ごとに原則として近似式を更新する場合の例を示した
が、本発明はこれに限定されることなく、所定の測定回
数ごとに、あるいは指令を与えるごとに、近似式を更新
するよう構成することもできる。すなわち、過去ｋ回の
個数−重量データの組み合わせは、必らずしも連続する
データである必要はなく、間欠的に採取する等の不連続
のデータであってもよい。また、ｘとｙの二つの量から
これらｘとｙの関係の近似式を求める方法としては、最
小二乗法に限らず、他の方法を用い得ることは云うまで
もない。
〈発明の効果〉 以上説明したように、本発明によれば、過去ｋ回の計
数動作における計数結果xiと重量データyiを記憶し、そ
のｋ組のデータ（xi,yi）を用いてｘとｙの関係の近似
式ｘ＝fk(y)を求め、この近似式を用いてｋ＋１回目の
測定において得られた重量データyk+1からその個数xk+1
をxk+1=fk(yk+1）により算出するとともに、新たに個数
−重量データ（x,y）を記憶するごとに近似式を更新す
るよう構成したから、計数を重ねれば重ねるほど、近似
式は試料母集団のｘとｙとの関係をあらわす式に近づ
き、換言すれば母集団の真の単重により近い推定単重が
得られることになり、特に試料が工業製品のように何ら
かの品質管理を施されているものであれば、製造ロット
による計数誤差が生じにくく、従来のようにロットが変
わるごとに初期化をする必要がない。その結果、作業者
は同じ製品を測定する限りにおいて、単に計数作業のみ
に専念できることになる。例えばねじ等のように、毎日
同一の試料を計数する場合、計数作業を重ねるにつれ
て、つまり長期に亘って使用すればするほど、突極的に
は真の単重を用いて計数することになり、計数精度は向
上してゆくことになる。
数動作における計数結果xiと重量データyiを記憶し、そ
のｋ組のデータ（xi,yi）を用いてｘとｙの関係の近似
式ｘ＝fk(y)を求め、この近似式を用いてｋ＋１回目の
測定において得られた重量データyk+1からその個数xk+1
をxk+1=fk(yk+1）により算出するとともに、新たに個数
−重量データ（x,y）を記憶するごとに近似式を更新す
るよう構成したから、計数を重ねれば重ねるほど、近似
式は試料母集団のｘとｙとの関係をあらわす式に近づ
き、換言すれば母集団の真の単重により近い推定単重が
得られることになり、特に試料が工業製品のように何ら
かの品質管理を施されているものであれば、製造ロット
による計数誤差が生じにくく、従来のようにロットが変
わるごとに初期化をする必要がない。その結果、作業者
は同じ製品を測定する限りにおいて、単に計数作業のみ
に専念できることになる。例えばねじ等のように、毎日
同一の試料を計数する場合、計数作業を重ねるにつれ
て、つまり長期に亘って使用すればするほど、突極的に
は真の単重を用いて計数することになり、計数精度は向
上してゆくことになる。
第１図は本発明の構成を示す基本概念図、 第２図は本発明の原理説明図、 第３図は本発明実施例の構成を示すブロック図、 第４図はそのROM22に書き込まれたプログラムを示すフ
ローチャート、 第５図はその作用説明図、 第６図は本発明の他の実施例のプログラムの要部を示す
フローチャートである。 １……荷重検出部 1a……皿 ２……制御部 21……CPU 22……ROM 23……RAM 24……不揮発性RAM ３……表示器
ローチャート、 第５図はその作用説明図、 第６図は本発明の他の実施例のプログラムの要部を示す
フローチャートである。 １……荷重検出部 1a……皿 ２……制御部 21……CPU 22……ROM 23……RAM 24……不揮発性RAM ３……表示器
Claims (5)
- 【請求項１】皿上荷重を検出する荷重検出部からの重量
データと、個数演算用データ記憶手段の内容に基づい
て、個数演算手段により皿上試料個数を算出するはかり
において、過去ｋ回の計数動作における各計数結果xiと
重量データyiの組み合わせ（xi,yi），（x2,y2）……，
（xk,yk）を記憶する個数−重量データ記憶手段と、そ
のｋ組の個数−重量データ（xi,yi）を用いて近似関数
ｘ＝fk(y)を求める関数式演算手段を備え、上記個数−
重量データ記憶手段に上記組み合わせを新たに記憶する
ごとに上記近似関数を求め、その結果により上記個数演
算用データ記憶手段の内容を更新するよう構成したこと
を特徴とする計数はかり。 - 【請求項２】上記個数−重量データ記憶手段に新たな組
み合わせ（xk+1,yk+1）を記憶するのは、上記個数演算
用データ記憶手段の内容に基づいて算出されたxk+1を整
数化する際に丸められる部分の大きさが、あらかじめ設
定された所定値以下であることを特徴とする、特許請求
の範囲第１項記載の計数はかり。 - 【請求項３】上記個数−重量データ記憶手段に新たな組
み合わせ（xk+1,yk+1）を記憶するのは、上記xk+1もし
くはyk+1があらかじめ設定された所定値以上であるとき
に限るよう構成したことを特徴とする、特許請求の範囲
第１項または第２項記載の計数はかり。 - 【請求項４】上記近似関数ｘ＝fk(y)は１次関数である
ことを特徴とする、特許請求の範囲第１項、第２項また
は第３項記載の計数はかり。 - 【請求項５】上記近似関数ｘ＝fk(y)はｘ＝０およびｙ
＝０を通る関数であることを特徴とする、特許請求の範
囲第１項、第２項、第３項または第４項記載の計数はか
り。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62129044A JP2522303B2 (ja) | 1987-05-25 | 1987-05-25 | 計数はかり |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62129044A JP2522303B2 (ja) | 1987-05-25 | 1987-05-25 | 計数はかり |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63292024A JPS63292024A (ja) | 1988-11-29 |
| JP2522303B2 true JP2522303B2 (ja) | 1996-08-07 |
Family
ID=14999701
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62129044A Expired - Fee Related JP2522303B2 (ja) | 1987-05-25 | 1987-05-25 | 計数はかり |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2522303B2 (ja) |
-
1987
- 1987-05-25 JP JP62129044A patent/JP2522303B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63292024A (ja) | 1988-11-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2619934B2 (ja) | タンク内の材料の量を測定する装置および方法 | |
| US4262523A (en) | Measurement of fluid density | |
| US6374190B2 (en) | Method for calibrating an angle sensor and navigation system having an angle sensor | |
| US5308931A (en) | Hysteresis-compensated weighing apparatus and method | |
| CN113051653B (zh) | 一种基于多维度数据分析的城市规划道路修建施工评估管理系统 | |
| WO2000049419A1 (en) | Method to measure high angles of attack and mach number of a sensor probe | |
| JP2522303B2 (ja) | 計数はかり | |
| US5629489A (en) | Load cell assembly with linearization and common mode discrimination of complementary force-responsive signals | |
| Stöckl et al. | Development of criteria for the evaluation of reference method values | |
| CN112464986B (zh) | 一种指针型圆盘仪表的读数方法及设备 | |
| JPS62228118A (ja) | 電子天びん | |
| Hertl et al. | An autonomous approach to road temperature prediction | |
| RU2102596C1 (ru) | Способ обработки сигналов инклинометрических преобразователей (его вариант) | |
| SU1364875A1 (ru) | Способ определени угла наклона объекта | |
| Ali | Accuracy of stadia tacheometry with optical theodolites and levels | |
| SU1583748A1 (ru) | Способ цифровой индикации массы в электронных весах | |
| SU637434A1 (ru) | Способ определени параметров работы нейтронного влагомера | |
| JP2501826Y2 (ja) | デ―タ処理装置 | |
| JPH095261A (ja) | 生コンクリート製造における水分計の含水率曲線 自動検証システム。 | |
| CN116500300A (zh) | 石英挠性加速度计的标定方法 | |
| JPH0150848B2 (ja) | ||
| SU1267311A1 (ru) | Способ поверки измерительных устройств | |
| WO1985000427A1 (en) | Moisture meter for granular material, particularly for grain | |
| Vizirov | Systematic error of digital readout | |
| SU1673841A1 (ru) | Способ проверки считывающих головок со шкал стрелочных приборов и устройство дл его осуществлени |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |