JP5128230B2 - 組合せ秤 - Google Patents

Description

本発明は、組合せ秤に関し、特に、上下の境界重量値によって区切られた重量領域に属する重量値を持つ物品の当該重量値を種々に組み合わせて、組合せ重量値が目標重量値に等しいか最も近い組合せを選択する、組合せ秤に関する。

この種の組合せ秤として、重量値にバラツキのある同種多数の物品を複数の重量ランク別に選別した上で、それぞれの重量ランクごとに組合せの選択を行うものがある。例えば、特許文献１に開示された従来技術によれば、まず、選別モードによって、個々に重量値の異なる同種多数の物品が複数の重量ランク別に選別される。そして、組合せモードによって、同一重量ランクに属する物品の重量値が組み合わされて、組合せの合計重量値が目標重量値に一致し或いはこれに最も近い最適組合せが選択される。これにより、全体としての重量値が一定しており、しかも個々の物品の重量値が揃った商品が得られる、とされている。

特許第２６７８１６９号公報

ところで、上述の従来技術においては、具体的実施例として、選別モードによって、各物品が重量値の大きいものから順にＲ１，Ｒ２およびＲ３という３つの重量ランク別に選別され、組合せモードによって、それぞれの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３ごとにＷ１，Ｗ２およびＷ３という互いに異なる目標重量値を目指して最適組合せを選択するための組合せ演算が行われる事例が、開示されている。そして、物品としては、農産物や水産物等のいわゆる一次産品が、想定されている。ここで、１次産品である物品は、その重量値を変数として概ね正規分布する、と考えられる。従って、この物品の重量分布と、各重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３と、各目標重量値Ｗ１，Ｗ２およびＷ３と、の関係を図で表すと、例えば図９のようになる、と推察される。

即ち、物品全体の平均重量値をｗｍとすると、この物品全体の平均重量値ｗｍが中央の第２重量ランクＲ２の略中心重量値に位置するように、当該第２重量ランクＲ２と下側の第３重量ランクＲ３との境界重量値ｒ１、および第２重量ランクＲ２と上側の第１重量ランクＲ１との境界重量値ｒ２（ｒ２＞ｒ１）が、それぞれ設定される。つまり、各境界重量値ｒ１およびｒ２は、物品全体の平均重量値ｗｍに関して互いに略対称となるように設定される。そして、それぞれの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３における物品の組合せ個数をＭ１，Ｍ２およびＭ３とすると、それぞれの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３において最適組合せを構成する物品の平均重量値はＷ１／Ｍ１，Ｗ２／Ｍ２およびＷ３／Ｍ３となり、当然にＷ１／Ｍ１＞ｒ２，ｒ１＜Ｗ２／Ｍ２＜ｒ２およびＷ３／Ｍ３＜ｒ１という関係になる。

このうち中央の第２重量ランクＲ２に注目すると、当該第２重量ランクＲ２において最適組合せを構成する物品それぞれの重量値の平均重量値Ｗ２／Ｍ２からの偏差の総和は、略ゼロになる。言い換えれば、最適組合せを構成する物品のうち、平均重量値Ｗ２／Ｍ２よりも下側の言わばマイナス側領域に属する物品それぞれの重量値の当該平均重量値Ｗ２／Ｍ２からの偏差の総和の絶対値と、平均重量値Ｗ２／Ｍ２よりも上側の言わばプラス側領域に属する物品それぞれの重量値の当該平均重量値Ｗ２／Ｍ２からの偏差の総和の絶対値とは、互いに略等価になる。従って、第２重量ランクＲ２については、最適組合せを構成する物品の平均重量値Ｗ２／Ｍ２が物品全体の平均重量値ｗｍと略等価（Ｗ２／Ｍ２≒ｗｍ）になるように、つまり当該平均重量値Ｗ２／Ｍ２を軸として物品の分布形状が上下略対称に二分されるように、目標重量値Ｗ２が設定されれば、当該平均重量値Ｗ２／Ｍ２を対称軸とするマイナス側領域とプラス側領域とのそれぞれから最適組合せを構成する物品がバランスよく（満遍なく）選択される。

これに対して、例えば上側の第１重量ランクＲ１に注目すると、この第１重量ランクＲ１においても、最適組合せを構成する物品それぞれの重量値の平均重量値Ｗ１／Ｍ１からの偏差の総和は、略ゼロになる。つまり、最適組合せを構成する物品のうち、平均重量値Ｗ１／Ｍ１よりも下側のマイナス側領域に属する物品それぞれの重量値の当該平均重量値Ｗ１／Ｍ１からの偏差の総和の絶対値と、平均重量値Ｗ１／Ｍ１よりも上側のプラス側領域に属する物品それぞれの重量値の当該平均重量値Ｗ１／Ｍ１からの偏差の総和の絶対値とは、互いに略等価になる。しかし、第１重量ランクＲ１においては、第２重量ランクＲ２とは異なり、物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸となる重量値が存在しない。従って、例えば平均重量値Ｗ１／Ｍ１が境界重量値ｒ２の近くに位置するように目標重量値Ｗ１が設定された場合、言い換えればプラス側領域の方がマイナス側領域に比べて物品の分布数が多く、かつプラス側領域の方がマイナス側領域に比べて平均重量値Ｗ１／Ｍ１からの偏差の絶対値が大きい重量値を持つ物品の比率が大きくなるように、目標重量値Ｗ１が設定された場合は、プラス側領域に属する物品に比べてマイナス側領域に属する物品の方が最適組合せを構成するのに数多く必要とされる。そうすると、組合せ演算が繰り返し行われていくうちに、特にプラス側領域において、いつまで経っても選択されずに居残ってしまう物品、いわゆる滞留品、が生じる。この滞留品が生じると、組合せ演算の対象となる物品の実質数が減るため、作業効率が低下する。一方、平均重量値Ｗ１／Ｍ１が境界重量値ｒ２から離れる方向に目標重量値Ｗ１が設定された場合には、マイナス側領域において、滞留品が生じ易くなる。そして、この場合も、作業効率が低下する。このことは、下側の第３重量ランクＲ３についても、同様である。

つまり、従来技術では、第１重量ランクＲ１および第３重量ランクＲ３のように物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸重量値が存在しない重量領域において、目標重量値の設定によっては、滞留品が生じ、作業効率の低下を招く恐れがある。

そこで、本発明は、物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸重量値が存在しない重量領域において、滞留品の発生を抑制するべく適切な目標重量値を求めることができる組合せ秤を提供することを、目的とする。

この目的を達成するために、本発明は、重量値を変数として概ね正規分布状に分布する物品のうち或る上下２つの境界重量値によって区切られた重量領域に属する当該物品の当該重量値を種々に組み合わせて、組合せ重量値が組合せ目標重量値に等しいか最も近い組合せを選択する組合せ秤を、前提とする。ここで言う重量領域においては、物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸となる軸重量が不存在である。この前提の下、上側の境界重量値と組合せ目標重量値を所定の組合せ個数で除した物品１個当たりの目標重量値である単体目標重量値との間の上側領域に属する物品の重量値の当該単体目標重量値からの偏差の和である上側偏差合計値の絶対値と、下側の境界重量値と単体目標重量値との間の下側領域に属する物品の重量値の当該単体目標重量値からの偏差の和である下側偏差合計値の絶対値と、が互いに等しくなるように、組合せ目標重量値を算出する目標重量値算出手段、を具備する。この目標重量値算出手段は、当該重量領域を複数の領域に細分化すると共に、細分化された複数の領域それぞれの重量値と当該複数の領域それぞれにおける物品の正規分布に従う存在確率とに基づいて単体目標重量値を求め、さらに、当該単体目標重量値に組合せ個数を乗ずることで組合せ目標重量値を算出する。

即ち、本発明では、重量値を変数として概ね正規分布状に分布する物品のうち或る上下２つの境界重量値によって区切られた重量領域に属する当該物品の当該重量値が種々に組み合わされて、その組合せ重量値が組合せ目標重量値に等しいか最も近い組合せが、選択される。ここで言う重量領域においては、物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸となる軸重量が不存在である。言い換えれば、上側の境界重量値と物品１個当たりの目標重量値である単体目標重量値との間の上側領域における物品の分布形状と、下側の境界重量値と当該単体目標重量値との間の下側領域における物品の分布形状と、は互いに非対称である。しかしながら、上側領域に属する物品の重量値の単体目標重量値からの偏差の和である上側偏差合計値の絶対値と、下側領域に属する物品の重量値の当該単体目標重量値からの偏差の和である下側偏差合計値の絶対値と、は互いに等しい。つまりは、そうなるように単体目標重量値が求められ、ひいては当該単体目標重量値に所定の組合せ個数が乗ぜられることによって組合せ目標重量値が求められる。従って、例えば、上側領域の方が下側領域に比べて物品の分布数が多い場合には、当該上側領域の方が下側領域に比べて単体目標重量値からの偏差の絶対値が大きい重量値を持つ物品の比率が小さくなる。ゆえに、この場合は、上側領域に属する物品の方が下側領域に属する物品に比べて最適組合せを構成するのに数多く必要とされるので、これら上側領域および下側領域のそれぞれにおいて物品の過不足は生じず、特に上側領域における滞留品の発生が抑制される。このことは、上側領域の方が下側領域に比べて物品の分布数が少ない場合も、同様である。勿論、上側領域および下側領域に両方における物品の分布数が互いに同じである場合も、同様である。ここで、目標重量値算出手段は、当該重量領域を複数の領域に細分化すると共に、細分化された各領域それぞれの重量値と当該各領域それぞれにおける物品の正規分布に従う存在確率とに基づいて単体目標重量値を求め、さらに、当該単体目標重量値に組合せ個数を乗ずることで組合せ目標重量値を算出する。

なお、本発明において、正規分布に従う物品の分布形状は、例えば当該物品の平均重量値と、標準偏差や分散等の当該物品の重量値のバラツキ度合を表すデータと、によって決まる。これらのデータは、例えば組合せ秤の稼働運転前に、組合せ演算の対象となる物品それぞれの重量値を測定することによって得ることができる。また、組合せ秤の稼働運転中に得られた物品それぞれの重量測定値からも、当該データを得ることができる。

さらに、本発明においては、複数の重量領域が設定されるものとしてもよい。この場合、目標重量値算出手段は、それぞれの重量領域ごとに組合せ目標重量値を算出するものとする。

また、本発明では、目標重量値算出手段によって算出された組合せ目標重量値を設定する目標重量値設定手段を、さらに備えてもよい。

上述したように、本発明によれば、物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸重量値が存在しない重量領域においても、この重量領域全体からバランスよく最適組合せを構成する物品が選択されるようにするための適切な組合せ目標重量値が求められる。これにより、滞留品の発生が抑制され、作業効率が向上する。

本発明の一実施形態について、図１〜図８を参照して説明する。

本実施形態に係る組合せ秤１０は、手動式と呼ばれるものであり、図１に示すように、１台の制御装置３０と、この制御装置３０に通信ライン５０を介してバス接続されたＮ（Ｎ；２以上の整数）台の計量器７０，７０，…と、を備えている。なお、計量器７０の台数Ｎの値は、Ｎ＝１０〜２０程度が適当である。

このうち、制御装置３０は、命令入力手段としての操作キー３２と、表示手段としての液晶型のディスプレイ３４と、を備えている。より具体的には、制御装置３０は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）３６を備えており、このＣＰＵ３６に、入出力インタフェース回路３８を介して、操作キー３２およびディスプレイ３４が接続されている。なお、ディスプレイ３４としていわゆるタッチスクリーンを採用することによって、当該ディスプレイ３４に操作キー３２と同様の機能を担わせてもよい。

さらに、ＣＰＵ３６には、入出力インタフェース３８を介して、上述の通信ライン５０も接続されている。また、ＣＰＵ３６には、記憶手段としてのメモリ回路４０も接続されている。このメモリ回路４０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory），ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）等の半導体メモリによって構成されており、このメモリ回路４０には、ＣＰＵ３６の動作を制御するための制御プログラム（メインプログラム）が記憶されている。

一方、それぞれの計量器７０は、図示しない被計量物としての物品が手動（オペレータによる手作業）で載置される計量台７２を備えている。この計量台７２は、図３に示すように、荷重センサ７４に結合されており、荷重センサ７４は、当該計量台７２に載置された物品の重量値ｗｘに応じた電圧のアナログ計量信号を生成する。なお、荷重センサ７４としては、例えば歪ゲージ式ロードセルが適当であるが、これに限定されない。

荷重センサ７４によって生成されたアナログ計量信号は、増幅回路７６によって増幅された後、Ａ／Ｄ変換回路７８に入力される。Ａ／Ｄ変換回路７８は、入力されたアナログ計量信号を、所定のサンプリング周期でサンプリングして、ディジタル計量信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換回路７８によるサンプリング周期は、例えば１［ｍｓ］程度が適当であるが、これに限定されない。また、Ａ／Ｄ変換回路７８にアナログ計量信号が入力される前の段階、例えば増幅回路７６の入力側または出力側において、アナログ計量信号に含まれる比較的に高い周波数帯のノイズ成分、例えば１００［Ｈｚ］以上の主に電気的要因によるノイズ成分、を除去すべく、適当なアナログフィルタ回路を設けてもよい。

Ａ／Ｄ変換回路７８によって変換されたディジタル計量信号は、入出力インタフェース回路８０を介して、ＣＰＵ８２に入力される。ＣＰＵ８２は、入力されたディジタル計量信号に含まれる比較的に低い周波数帯のノイズ成分、例えば１００［Ｈｚ］以下の主に機械的要因によるノイズ成分、を除去するべく、当該ディジタル計量信号に移動平均処理等の適当なディジタルフィルタリング処理を施す。そして、処理後のディジタル計量信号に基づいて、物品の重量値ｗｘを算出する。

ＣＰＵ８２によって算出された物品の重量値ｗｘは、制御装置３０（ＣＰＵ３６）に伝えられる。このため、ＣＰＵ８２は、入出力インタフェース回路８０を介して、上述の通信ライン５０に接続されている。また、ＣＰＵ８２には、入出力インタフェース回路８０を介して、後述する“Ｒ１”，“Ｒ２”および“Ｒ３”という互いに異なる発光色の３種類のランプ８４，８６および８８も接続されている。さらに、ＣＰＵ８２には、半導体メモリによって構成されたメモリ回路９０も接続されており、このメモリ回路９０には、ＣＰＵ８２の動作を制御するための上述とは別の制御プログラム（サブプログラム）が記憶されている。

なお、各計量器７０，７０，…には、それぞれを識別するための個別の計量器番号ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が付されている。また、図には示さないが、制御装置３０，通信ライン５０および各計量器７０，７０，…は、１つの筺体に収容されることで一体化されている。

このように構成された本実施形態の組合せ秤１０によれば、次のような手順で組合せ計量作業が行われる。

即ち、まず、全ての計量器７０，７０，…（計量台７２，７２，…）に手動で物品が載置される。なお、ここで言う物品は、例えばリンゴやタマネギ等の比較的に大形の農産物であり、１台の計量器７０につき１個ずつ載置される。

それぞれの計量器７０（ＣＰＵ８２）は、自身に載置された物品の重量値ｗｘを上述した要領で算出する。算出された重量値ｗｘは、通信ライン５０を介して、制御装置３０に伝えられる。

制御装置３０（ＣＰＵ３６）は、各計量器７０，７０，…から伝えられたＮ個の重量値ｗｘを、当該各計量器７０，７０，…の各識別番号ｎと共に、ディスプレイ３４に表示する。併せて、制御装置３０は、それぞれの重量値ｗｘを、Ｒ１，Ｒ２およびＲ３という３つの重量ランク別に振り分けて、その結果をも、ディスプレイ３４に表示する。さらに、制御装置３０は、それぞれの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３ごとに最適組合せを選択するための組合せ演算を行う。

具体的には、例えば第１の重量ランクＲ１については、これに属する重量値ｗｘを所定の組合せ個数Ｍ１ずつ組み合わせる。そして、組合せ重量値Ｗｙ１が、この第１重量ランクＲ１用に設定された目標重量値Ｗｔ１を下限とする許容重量範囲内にあり、かつ当該目標重量値Ｗｔ１に等しいか最も近い組合せを、最適組合せとして選択する。なお、許容重量範囲の幅ΔＷ１は、目標重量値Ｗｔ１の数［％］程度とされる。

第２の重量ランクＲ２についても、同様に、これに属する重量値ｗｘを所定の組合せ個数Ｍ２ずつ組み合わせる。そして、組合せ重量値Ｗｙ２が、この第２重量ランクＲ２用に設定された目標重量値Ｗｔ２を下限とする許容重量範囲内にあり、かつ当該目標重量値Ｗｔ２に等しいか最も近い組合せを、最適組合せとして選択する。なお、この第２重量ランクＲ２についての許容重量範囲の幅ΔＷ２もまた、目標重量値Ｗｔ２の数［％］程度とされる。また、この第２重量ランクＲ２における組合せ個数Ｍ２は、第１重量ランクＲ１おける組合せ個数Ｍ１と同数であっても、そうでなくてもよい、

さらに、第３の重量ランクＲ３についても、これに属する重量値ｗｘを所定の組合せ個数Ｍ３ずつ組み合わせる。そして、組合せ重量値Ｗｙ３が、この第３重量ランクＲ３用の目標重量値Ｗｔ３を下限とする許容重量範囲内にあり、かつ当該目標重量値Ｗｔ３に等しいか最も近い組合せを、最適組合せとして選択する。なお、許容重量範囲の幅ΔＷ３もまた、目標重量値Ｗｔ３の数［％］程度とされる。また、この第３重量ランクＲ３における組合せ個数Ｍ３は、第１重量ランクＲ１における組合せ個数Ｍ１および第２重量ランクＲ２における組合せ個数Ｍ２の少なくともいずれかと同数でも、そうでなくてもよい。

このような組合せ演算によって、例えば第１重量ランクＲ１について最適組合せが選択されると、制御装置３０は、当該最適組合せを構成する物品が載置されているそれぞれの計量器７０に対して、上述の“Ｒ１”という例えば黄色のランプ８４を点灯させるように指示を送る。すると、この指示を受けた計量器７０の“Ｒ１”ランプ８４が点灯する。この“Ｒ１”ランプ８４が点灯することによって、オペレータは、第１重量ランクＲ１について最適組合せが選択されたこと、および当該“Ｒ１”ランプ８４が点灯している計量器７０に載置されている物品が第１ランクＲ１の最適組合せを構成すること、を認識する。そして、オペレータは、この最適組合せを構成する物品を、それが載置されている計量器７０から手動で取り除く。取り除かれた物品は、第１重量ランクＲ１の組合せ商品として１つに纏められ、例えば出荷のための次工程に送られる。

これと同様に、例えば第２重量ランクＲ２について最適組合せが選択されると、制御装置３０は、当該最適組合せを構成する物品が載置されているそれぞれの計量器７０に対して、“Ｒ２”という例えば赤色のランプ８６を点灯させるように指示を送る。これにより、この指示を受けた計量器７０の“Ｒ２”ランプ８６が点灯し、これをもって、オペレータは、重量ランクＲ２について最適組合せが選択されたこと、および当該“Ｒ２”ランプ８６が点灯している計量器７０に載置されている物品が第２ランクＲ２の最適組合せを構成すること、を認識する。そして、オペレータは、この最適組合せを構成する物品を、それが載置されている計量器７０から手動で取り除き、重量ランクＲ２の組合せ商品として、次工程に送る。

さらに、第３重量ランクＲ３について最適組合せが選択されると、制御装置３０は、当該最適組合せを構成する物品が載置されているそれぞれの計量器７０に対して、“Ｒ３”という例えば青色のランプ８８を点灯させるように指示を送る。これにより、この指示を受けた計量器７０の“Ｒ３”ランプ８８が点灯する。オペレータは、このＲ３”ランプ８８が点灯している計量器７０から物品を取り除き、取り除いた物品を、第３ランクＲ３の組合せ商品として、次工程に送る。

物品が取り除かれたことによって空になった計量器７０には、制御装置３０から、点灯中のランプ８４，８６または８８を消灯させるための指示が送られる。これにより、この指示を受けた計量器７０のランプ８４，８６または８８が消灯する。そして、空になった計量器７０に新たな物品が載置されると、制御装置３０は、上述と同じ要領で、改めて組合せ演算を行う。

ところで、本実施形態における物品は、農産物という一次産品であることから、図４に示すように、重量値ｗｘを変数として概ね正規分布する、とみなすことができる。この物品の重量分布は、例えば当該物品の平均重量値ｗｍおよび標準偏差σによって決まり、これら平均重量値ｗｍおよび標準偏差σは、例えば組合せ計量作業に先立って、本実施形態における計量器７０または別の計量装置によりそれぞれの物品の重量値ｗｘを実際に測定することによって取得することができる。そして、このような物品の重量分布に対して、重量値ｗｘの大きい側から小さい側に向かって（図４において上側から下側に向かって）第１重量ランクＲ１，第２重量ランクＲ２および第３重量ランクＲ３がこの順番で設定される。

具体的には、物品全体の平均重量値ｗｍが中央の第２重量ランクＲ２の略中心重量値に位置するように、当該第２重量ランクＲ２と上側の第１重量ランクＲ１との境界重量値ｒ１２、および第２重量ランクＲ２と下側の第２重量ランクＲ２との境界重量値ｒ２３（ｒ２３＜ｒ１２）が、それぞれ設定される。つまり、これらの境界重量値ｒ１２およびｒ２３は、物品全体の平均重量値ｗｍに関して互いに略対称となるように設定される。さらに、第１重量ランクＲ１については、その下限重量値である境界重量値ｒ１２よりも大きい上限重量値ｒｕ（ｒｕ＞ｒ１２）が設定される。そして、第３重量ランクＲ３については、その上限重量値である境界重量値ｒ２３よりも小さい下限重量値ｒｓが設定される。

即ち、重量値ｗｘが、第１重量ランクＲ１と第２重量ランクＲ２との境界重量値ｒ１２以上であり、かつ上限重量値ｒｕ以下である（ｒ１２≦ｗｘ≦ｒｕ）、という条件を満たす物品は、第１重量ランクＲ１に選別され、この第１重量ランクＲ１に属する物品同士で組合せ演算が行われる。そして、重量値ｗｘが、第２重量ランクＲ２と第３重量ランクＲ３との境界重量値ｒ２３よりも大きく、かつ第１重量ランクＲ１と第２重量ランクＲ２との境界重量値ｒ１２よりも小さい（ｒ２３＜ｗｘ＜ｒ１２）、という条件を満たす物品は、第２重量ランクＲ２に選別され、この第２重量ランクＲ２に属する物品同士で組合せ演算が行われる。さらに、重量値ｗｘが、下限重量値ｒｓ以上であり、かつ第２重量ランクＲ２と第３重量ランクＲ３との境界重量値ｒ２３以下である（ｒｓ≦ｗｘ≦ｒ２３）という条件を満たす物品は、第３重量ランクＲ３に選別され、この第３重量ランクＲ３に属する物品同士で組合せ演算が行われる。そして、これらの条件のいずれをも満たさない物品、つまり重量値ｗｘが上限重量値ｒｕよりも大きい（ｗｘ＞ｒｕ）物品、または重量値ｗｘが下限重量値ｒｓよりも小さい（ｗｘ＜ｒｓ）物品は、商品として出荷するのに不適当な不良品であるとして、組合せ演算の対象から除外される。なお、上限重量値ｒｕは、例えばｒｕ＝ｗｍ＋３・σに設定され、下限重量値ｒｓは、例えばｒｓ＝ｗｍ−３・σに設定される。これによって、全物品のうちの約９９．７［％］が、組合せ演算の対象とされる。

ここで、中央の第２重量ランクＲ２に注目すると、当該第２重量ランクＲ２において最適組合せを構成する物品の平均重量値ｗｔ２は、ｗｔ２＝Ｗｔ２／Ｍ２となる。そして、この平均重量値ｗｔ２から最適組合せを構成する物品それぞれの重量値ｗｘまでの偏差（＝ｗｘ−ｗｔ２）の総和は、略ゼロになる。言い換えれば、最適組合せを構成する物品のうち、平均重量値ｗｔ２から第２重量ランクＲ２の上限重量値である境界重量値ｒ１２までの間の言わばプラス側領域Ｃに属する物品それぞれの重量値ｗｘの当該平均重量値ｗｔ２からの偏差の総和の絶対値と、第２重量ランクＲ２の下限重量値である境界重量値ｒ２３から平均重量値ｗｔ２までの間の言わばマイナス側領域Ｄに属する物品それぞれの重量値ｗｘの当該平均重量値ｗｔ２からの偏差の総和の絶対値とは、互いに略等価になる。従って、第２重量ランクＲ２については、最適組合せを構成する物品の平均重量値ｗｔ２が物品全体の平均重量値ｗｍと略等価（ｗｔ２≒ｗｍ）になるように、つまり平均重量値ｗｔ２を軸として物品の分布形状が上下略対称に二分されるように、目標重量値Ｗｔ２が設定されれば、プラス側領域Ｃとマイナス側領域Ｄとのそれぞれから最適組合せを構成する物品がバランスよく選択される。

このことを踏まえて、制御装置３０（ＣＰＵ３６）は、第２重量ランクＲ２についての目標重量値Ｗｔ２をＷｔ２＝ｗｍ・Ｍ２に設定する。これにより、当該第２重量ランクＲ２において最適組合せを構成する物品の平均重量値ｗｔ２が物品全体の平均重量値ｗｍと略等価になり、プラス側領域Ｃとマイナス側領域Ｄとのそれぞれから最適組合せを構成する物品がバランスよく選択されるようになる。

続いて、上側の第１重量ランクＲ１に注目すると、この第１重量ランクＲ１において最適組合せを構成する物品の平均重量値ｗｔ１は、ｗｔ１＝Ｗｔ１／Ｍ１となる。そして、この第１重量ランクＲ１においても、最適組合せを構成する物品それぞれの重量値ｗｘの当該平均重量値ｗｔ１からの偏差（＝ｗｘ−ｗｔ１）の総和は、略ゼロになる。つまり、最適組合せを構成する物品のうち、平均重量値ｗｔ１から上限重量値ｒｕまでの間のプラス領域Ａに属する物品それぞれの重量値ｗｘの当該平均重量値ｗｔ１からの偏差の総和の絶対値と、第１重量ランクＲ１の下限重量値である境界重量値ｒ１２から平均重量値ｗｔ１までの間のマイナス側領域Ｂに属する物品それぞれの重量値ｗｘの当該平均重量値ｗｔ１からの偏差の総和の絶対値とは、互いに略等価になる。しかし、第１重量ランクＲ１においては、第２重量ランクＲ２とは異なり、物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸となる軸重量値が存在しない。従って、第２重量ランクＲ２と同じ要領で、当該第１重量ランクＲ１についての組合せの目標重量値Ｗｔ１を設定することはできない。また、不用意に目標重量値Ｗｔ１が設定されると、上述の従来技術と同様に、プラス側領域Ａおよびマイナス側領域Ｂのいずれかにおいて滞留品が生じ、作業効率が低下する。このことは、第３重量ランクＲ３についても、同様である。

そこで、第１重量ランクＲ１および第３重量ランクＲ３については、制御装置３０は、第２重量ランクＲ２とは異なる要領で、それぞれの目標重量値Ｗｔ１およびＷｔ３を設定する。例えば、第１重量ランクＲ１については、次の通りである。

即ち、第１重量ランクＲ１において最適組合せを構成する物品の平均重量値ｗｔ１は、当該最適組合せを構成する物品１個当たりの目標重量値である、とみなすことができるので、制御装置３０は、第１重量ランクＲ１のプラス側領域Ａに属する全ての物品の重量値ｗｘの当該目標重量値ｗｔ１からの偏差の総和の絶対値と、マイナス側領域Ｂに属する全ての物品の重量値ｗｘの目標重量値ｗｔ１からの偏差の総和の絶対値と、が互いに等価になるような当該目標重量値ｗｔ１を求める。このために、まず、第１重量ランクＲ１における物品の重量分布を規準化する。具体的には、物品の重量値ｗｘを、変数ｚｘを用いて、次の式１のように表す。

《式１》
ｚｘ＝｛ｗｘ−ｗｍ｝／σ

そして、制御装置３０は、第１重量ランクＲ１の下限重量値である境界重量値ｒ１２、および上限重量値ｒｕについても、それぞれ変数ｚ１２およびｚｕを用いて、次の式２および式３のように表す。

《式２》
ｚ１２＝｛ｒ１２−ｗｍ｝／σ

《式３》
ｚｕ＝｛ｒｕ−ｗｍ｝／σ

さらに、制御装置３０は、この規準化された重量分布上で、図５に示すように、下限重量値ｚ１２から上限重量値ｚｕまでの間を所定の重量値幅Δｚ単位で細分化する。つまり、任意の重量値ｚｘを、次の式４によって表す。

《式４》
ｚ［ｋ］＝ｚ［０］＋ｋ・Δｚ

ここで、ｋは、細分化の序列を表す変数（ｋ＝０，１，２，…，Ｋ）であり、ｚ［０］は、下限重量値ｚ１２に相当する。そして、変数ｋの最大値Ｋは、ｚ［Ｋ−１］＜ｚｕ≦ｚ［Ｋ］を満足するように設定される。なお、図５は、説明の便宜上、ｚ［Ｋ］＝ｚｕの状態を示す。また、重量値幅Δｚとしては、例えば計量器７０の最小目盛値Δｗを規準化した値（＝Δｗ／σ）が用いられる。

このように下限重量値ｚ１２から上限重量値ｚｕまでの間を細分化した後、制御装置３０は、細分化されたそれぞれの領域において物品が存在する確率（累積確率）Δｐ［ｋ］を求める。具体的には、互いに隣り合う２つの重量値ｚ［ｋ−１］およびｚ［ｋ］で挟まれた領域における確率Δｐ［ｋ］を、次の式５によって求める。

《式５》
Δｐ［ｋ］＝ｐ［ｋ］−ｐ［ｋ−１］

この式５において、ｐ［ｋ］は、ｚｘ＝０〜ｚ［ｋ］の領域における物品の存在確率であり、図６に示す標準正規分布表から導き出される。つまり、同標準正規分布表においてｚｘ＝ｚ［ｋ］（またはこれに最も近い条件）に対応する確率値が、ｐ［ｋ］の値として導き出される。そして、式５において、ｐ［ｋ−１］は、ｚｘ＝０〜ｚ［ｋ−１］の領域における物品の存在確率であり、これもまた、図６の標準正規分布表から導き出される。つまり、同標準正規分布表においてｚｘ＝ｚ［ｋ−１］（またはこれに最も近い条件）に対応する確率値が、ｐ［ｋ−１］の値として導き出される。なお、図６の標準正規分布表は、予めデータ化された状態でメモリ回路４０に記憶されている。また、この標準正規分布表において、変数ｚｘが３．５以上（ｚｘ≧３．５）の確率値は、一律に０．４９９９とされる。

このようにして全ての細分化領域における物品の存在確率Δｐ［ｋ］（ただし、Δｐ［０］はない。）を求めた後、制御装置３０は、物品１個当たりの規準化された目標重量値ｚｔ１を求める。つまり、プラス側領域Ａに属する全ての物品の重量値ｚｘの目標重量値ｚｔ１からの偏差（＝ｚｘ−ｚｔ１）の総和の絶対値εａと、マイナス側領域Ｂに属する全ての物品の重量値ｚｘの目標重量値ｚｔ１からの偏差の総和の絶対値εｂと、が互いに等価になるような当該目標重量値ｚｔ１を求める。なお、この規準化された目標重量値ｚｔ１は、次の式６によって表される。

《式６》
ｚｔ１＝｛ｗｔ１−ｗｍ｝／σ

具体的には、まず、制御装置３０は、図７に示すように、仮の目標重量値ｚｔ１’をｚｔ１’＝ｚ［１］に設定する。そして、下限重量値ｚ［０］からこの仮の目標重量値ｚ［１］までの間の仮のマイナス側領域Ｂ’における偏差合計値εｂ’を求める。このとき、仮のマイナス側領域Ｂ’を構成するｚ［０］〜ｚ［１］の間の細分化領域においては、重量値ｚｘに拘らず物品の相対度数が一定であるとみなし、この細分化領域ｚ［０］〜ｚ［１］における偏差の絶対値の平均値ｅｍ［１，１］を、次の式７によって求める。なお、この偏差平均値ｅｍ［１，１］のカッコ内に示されている２つの数値のうち、前者の“１”という数値は、仮の目標重量値ｚ［１］のカッコ内の数値を表し、後者の“１”という数値は、当該細分化領域ｚ［０］〜ｚ［１］の上限重量値ｚ［１］のカッコ内の数値を表す。

《式７》
ｅｍ［１，１］＝｛１／２｝・Δｚ

そして、制御装置３０は、この式７によって求められた偏差平均値ｅｍ［１，１］に、当該細分化領域ｚ［０］〜ｚ［１］における物品の存在確率Δｐ［１］を乗ずることによって、つまり次の式８によって、当該細分化領域ｚ［０］〜ｚ［１］に属する物品全体の偏差ｅ［１，１］を求める。

《式８》
ｅ［１，１］＝ｅｍ［１，１］・Δｐ［１］

なお、この時点での仮のマイナス側領域Ｂ’は、１つの細分化領域ｚ［０］〜ｚ［１］のみによって構成されているので、この式８により求められる偏差ｅ［１，１］が、そのまま当該仮のマイナス側領域Ｂ’における偏差合計値εｂ’となる。つまり、仮の偏差合計値εｂ’は、次の式９によって求められる。

《式９》
εｂ’＝ｅ［１，１］＝ｅｍ［１，１］・Δｐ［１］

次に、制御装置３０は、仮の目標重量値ｚ［１］から上限重量値ｚ［Ｋ］までの間の仮のプラス側領域Ａ’における偏差合計値εａ’を求める。即ち、まず、仮のプラス側領域Ａ’を構成する全ての細分化領域ｚ［１］〜ｚ［２］，ｚ［２］〜ｚ［３］，…，ｚ［Ｋ−１］〜ｚ［Ｋ］のそれぞれにおける偏差平均値ｅｍ［１，２］，ｅｍ［１，３］，…，ｅｍ［１，Ｋ］を求める。例えば、ｅｍ［１，２］については、次の式１０によって求め、ｅｍ［１，３］については、式１１によって求め、ｅｍ［１，Ｋ］については、式１２によって求める。

《式１０》
ｅｍ［１，２］＝｛１／２｝・Δｚ

《式１１》
ｅｍ［１，３］＝｛１／２｝・Δｚ＋Δｚ

《式１２》
ｅｍ［１，Ｋ］＝｛１／２｝・Δｚ＋｛Ｋ−２｝・Δｚ

そして、制御装置３０は、各偏差平均値ｅｍ［１，２］，ｅｍ［１，３］，…，ｅｍ［１，Ｋ］に対して、それぞれに対応する細分化領域ｚ［１］〜ｚ［２］，ｚ［２］〜ｚ［３］，…，ｚ［Ｋ−１］〜ｚ［Ｋ］における物品の存在確率Δｐ［２］，Δｐ［３］，…，Δｐ［Ｋ］を乗ずることで、それぞれの細分化領域ｚ［１］〜ｚ［２］，ｚ［２］〜ｚ［３］，…，ｚ［Ｋ−１］〜ｚ［Ｋ］における偏差ｅ［１，２］，ｅ［１，３］，…，ｅ［１，Ｋ］を求める。例えば、ｅ［１，２］については、次の式１３によって求め、ｅ［１，３］については、式１４によって求め、ｅ［１，Ｋ］については、式１５によって求める。

《式１３》
ｅ［１，２］＝ｅｍ［１，２］・Δｐ［２］

《式１４》
ｅ［１，３］＝ｅｍ［１，３］・Δｐ［３］

《式１５》
ｅ［１，Ｋ］＝ｅｍ［１，Ｋ］・Δｐ［Ｋ］

さらに、制御装置３０は、これらの偏差ｅ［１，２］，ｅ［１，３］，…，ｅ［１，Ｋ］を互いに足し合わせることによって、つまり次の式１６によって、仮のプラス側領域Ａ’における偏差合計値εａ’を求める。

《式１６》
εａ’＝ｅ［１，２］＋ｅ［１，３］＋…＋ｅ［１，Ｋ］

このようにして仮のプラス側領域Ａ’における偏差合計値εａ’と仮のマイナス側領域Ｂ’における偏差合計値εｂ’とが求められると、制御装置３０は、これら両者を互いに比較する。そして、次の式１７が成立するか否かを判定する。

《式１７》
εａ’≦εｂ’

ここで、この式１７が成立する場合、つまり仮のマイナス側領域Ｂ’における偏差合計値εｂ’が仮のプラス側領域Ａ’における偏差合計値εａ’以上となった場合、制御装置３０は、その時点での仮の目標重量値ｚｔ１’＝ｚ［１］を適切な目標重量値ｚｔ１として特定する。一方、そうでない場合は、仮の目標重量値ｚｔ１’を１段階引き上げる。つまり、現時点での仮の目標重量値ｚｔ１’がｚｔ１’＝ｚ［ｋ］であるならば、ｚｔ１’＝ｚ［ｋ＋１］とする。そして、改めて、それぞれの仮の領域Ａ’およびＢ’における偏差合計値εａ’およびεｂ’を求める。

即ち、１段階引き上げられた後の仮の目標重量値ｚｔ１’が、例えば図８に示すようにｚｔ１’＝ｚ［ｋ］であるとすると、制御装置３０は、仮のマイナス側領域Ｂ’を構成するそれぞれの細分化領域ｚ［ｋ’］〜ｚ［ｋ’＋１］（ｋ’＝０，１，２，…，ｋ−１）における偏差平均値ｅｍ［ｋ，ｋ’＋１］を、次の式１８によって求める。

《式１８》
ｅｍ［ｋ，ｋ’＋１］＝｛１／２｝・Δｚ＋［ｋ−｛ｋ’＋１｝］・Δｚ

なお、この式１８において、ｋ＝１、ｋ’＝０の場合が、上述の式７に対応する。

そして、制御装置３０は、この式１８によって求められたそれぞれの細分化領域ｚ［ｋ’］〜ｚ［ｋ’＋１］における偏差平均値ｅｍ［ｋ，ｋ’＋１］に対して、当該細分化領域ｚ［ｋ’］〜ｚ［ｋ’＋１］における物品の存在確率Δｐ［ｋ’＋１］を乗ずることによって、つまり次の式１９によって、当該細分化領域ｚ［ｋ’］〜ｚ［ｋ’＋１］における物品全体の偏差ｅ［ｋ，ｋ’＋１］を求める。

《式１９》
ｅ［ｋ，ｋ’＋１］＝ｅｍ［ｋ，ｋ’＋１］・Δｐ［ｋ’＋１］

なお、この式１９において、ｋ＝１、ｋ’＝０の場合が、上述の式８に対応する。

さらに、制御装置３０は、式１９によって求められたそれぞれの細分化領域ｚ［ｋ’］〜ｚ［ｋ’＋１］における偏差ｅ［ｋ，ｋ’＋１］を総和することによって、つまり次の式２０によって、仮のマイナス側領域Ｂ’における偏差合計値εｂ’を求める。

《式２０》
εｂ’＝Σｅ［ｋ，ｋ’＋１］

なお、この式２０において、変数ｋ’の範囲は、上述の如くｋ’＝０，１，２，…，ｋ−１である。また、この式２０において、ｋ＝１、ｋ’＝０の場合が、上述の式９に対応する。

併せて、制御装置３０は、仮のプラス側領域Ａ’を構成するそれぞれの細分化領域ｚ［ｋ”］〜ｚ［ｋ”＋１］（ｋ”＝ｋ，ｋ＋１，ｋ＋２，…，Ｋ−１）における偏差平均値ｅｍ［ｋ，ｋ”＋１］を、次の式２１によって求める。

《式２１》
ｅｍ［ｋ，ｋ”＋１］＝｛１／２｝・Δｚ＋｛ｋ”−ｋ｝・Δｚ

なお、この式２１において、ｋ＝１、ｋ”＝１の場合が、上述の式１０に対応する。そして、この式２１において、ｋ＝１、ｋ”＝２の場合が、上述の式１１に対応する。さらに、この式２１において、ｋ＝１、ｋ”＝Ｋ−１の場合が、上述の式１２に対応する。

制御装置３０は、式２１によって求められたそれぞれの細分化領域ｚ［ｋ”］〜ｚ［ｋ”＋１］における偏差平均値ｅｍ［ｋ，ｋ”＋１］に対して、当該細分化領域ｚ［ｋ”］〜ｚ［ｋ”＋１］における物品の存在確率Δｐ［ｋ”＋１］を乗ずることによって、つまり次の式２２によって、当該細分化領域ｚ［ｋ”］〜ｚ［ｋ”＋１］における物品全体の偏差ｅ［ｋ，ｋ”＋１］を求める。

《式２２》
ｅ［ｋ，ｋ”＋１］＝ｅｍ［ｋ，ｋ”＋１］・Δｐ［ｋ”＋１］

なお、この式２２において、ｋ＝１、ｋ”＝１の場合が、上述の式１３に対応する。そして、この式２２において、ｋ＝１、ｋ”＝２の場合が、上述の式１４に対応し、同式２２において、ｋ＝１、ｋ”＝Ｋ−１の場合が、上述の式１５に対応する。

さらに、制御装置３０は、式２２によって求められたそれぞれの細分化領域ｚ［ｋ”］〜ｚ［ｋ”＋１］における偏差ｅ［ｋ，ｋ”＋１］を総和することによって、つまり次の式２３によって、仮のプラス側領域Ａ’における偏差合計値εａ’を求める。

《式２３》
εａ’＝Σｅ［ｋ，ｋ”＋１］

なお、この式２３において、変数ｋ”の範囲は、上述したようにｋ”＝ｋ，ｋ＋１，ｋ＋２，…，Ｋ−１である。また、この式２３において、ｋ＝１の場合が、上述の式１６に対応する。

このようにして仮のプラス側領域Ａ’における偏差合計値εａ’と仮のマイナス側領域Ｂ’における偏差合計値εｂ’とが求められると、制御装置３０は、これら両者を互いに比較して、上述の式１７が成立するか否かを判定する。そして、式１７が成立する場合には、その時点での仮の目標重量値ｚｔ１’＝ｚ［ｋ］を適切な目標重量値ｚｔ１として特定する。一方、そうでない場合は、式１７が成立するまで、同様の動作を繰り返す。

適切な目標重量値ｚｔ１が特定されると、制御装置３０は、これを図４に示した現実の分布上における目標重量値ｗｔ１に変換する。つまり、上述の式６の変形式である次の式２４によって、当該現実の目標重量値ｗｔ１を求める。

《式２４》
ｗｔ１＝ｚｔ１・σ＋ｗｍ

そして、制御装置３０は、この式２４によって求められた物品１個当たりの目標重量値ｗｔ１に対して、第１ランクＲ１における組合せ個数Ｍ１を乗ずることで、つまり次の式２５によって、当該第１ランクＲ１における組合せの目標重量値Ｗｔ１を求める。

《式２５》
Ｗｔ１＝ｗｔ１・Ｍ１

制御装置３０は、この式２５によって求められた目標重量値Ｗｔ１を設定する。これにより、第１重量ランクＲ１においても、プラス側領域Ａおよびマイナス側領域Ｂのそれぞれから最適組合せを構成する物品がバランスよく選択されるようになる。

これと同様の要領で、制御装置３０は、第３重量ランクＲ３についても、目標重量値Ｗｔ１を設定する。これにより、第３重量ランクＲ３においても、プラス側領域Ｅおよびマイナス側領域Ｆのそれぞれから最適組合せを構成する物品がバランスよく選択されるようになる。

以上のように、本実施形態によれば、第１重量ランクＲ１および第３重量ランクＲ３のように物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸重量値が存在しない領域においても、これらの領域全体からバランスよく最適組合せを構成する物品が選択されるようにするための適切な目標重量値Ｗｔ１およびＷｔ２が求められる。これにより、滞留品の発生が抑制され、作業効率が向上する。

なお、本実施形態においては、中央の第２重量ランクＲ２についての目標重量値Ｗｔ２をＷｔ２＝ｗｍ・Ｍ２に設定したが、この第２重量ランクＲ２についても、第１重量ランクＲ１および第３重量ランクＲ３と同じ要領で、当該目標重量値Ｗｔ２を求めてもよい。ただし、この場合も、結果的には、概ねＷｔ２＝ｗｍ・Ｍとなる。

また、本実施形態では、それぞれの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３において、商品のミニマム重量値を保証するべく、目標重量値Ｗｔ１，Ｗｔ２およびＷｔ３を下限として許容重量範囲を設定したが、これに限らない。例えば、それぞれの許容重量範囲の中心に目標重量値Ｗｔ１，Ｗｔ２およびＷｔ３を設定したり、或いは許容重量範囲を設けずに単に目標重量値Ｗｔ１，Ｗｔ２およびＷｔ３のみを設定したりする等、個々の用途に応じた態様とすればよい。

さらに、それぞれの計量器７０に各重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３に対応する３つのランプ８４，８６および８８を設けたが、これに限らない。例えば、一般に知られているＲＧＢ−ＬＥＤ（発光ダイオード）のように任意の発光色に変更可能な発光素子を用いることで、これらのランプ８４，８６および８８を１つに纏めてもよい。また、単色発光の素子であっても、その点灯態様を変える（点滅させたり当該点滅の周期を変えたりする）ことで、これら複数のランプ８４，８６および８８を設けるのと同様の作用を奏するようにしてもよい。

そして、本実施形態では、組合せ計量作業と並行して、各物品を各重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３別に選別することとしたが、これに限らない。例えば、上述の従来技術と同様に、組合せ計量作業に先立って、まず各物品を各重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３別に選別するための選別作業を行い、この選別作業の後に、それぞれの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３ごとに組合せ計量作業を行うようにしてもよい。

この場合、選別作業時に得られた各物品の重量値ｗｘをメモリ回路４０等に記憶させておけば、各重量値ｗｘ別（または上述した重量値幅Δｚごとに細分化される領域のような小領域別）の物品の分布数を得ることができる。そして、上述した式５等における存在確率Δｐ［ｋ］に代えて、この各重量値ｗｘ別の分布数を用いることによっても、第１重量ランクＲ１における目標重量値Ｗｔ１を求めることができる。このことは、第３重量ランクＲ３における目標重量値Ｗｔ１を求める場合も、同様である。

また、本実施形態においては、図７および図８に示したような規準化された分布上で目標重量値ｚｔ１を求め、ひいては現実の分布上での目標重量値Ｗｔ１を求めることとしたが、これに限らない。つまり、規準化された分布ではなく、現実の分布上で（言わば直接的に）当該目標重量値Ｗｔ１を求めてもよい。

さらに、本実施形態においては、３つの重量ランクＲ１，Ｒ２およびＲ３を設定したが、これ以外の数の重量ランクを設定してもよい。

また、複数の重量ランクに分けなくとも、物品の重量分布がそれ自体を上下略対称に二分し得る軸重量値を持たない場合には、本発明を適用することができる。

そして、物品として、リンゴやタマネギ等の比較的に大形の農産物を例に挙げたが、これに限らない。例えば、他の野菜や果物等の農産物であってもよいし、魚介類や海藻類等の水産物であってもよい。また、これら農産物や水産物等の１次産品に限らず、ブロイラ（加工食肉）やかまぼこ等の加工品、いわゆる２次産品、であってもよい。

さらに、本実施形態では、手動式の組合せ秤１０を例に挙げて説明したが、半自動式や自動式の組合せ秤にも、本発明を適用することができる。なお、参考までに、半自動式の組合せ秤とは、それぞれの計量器に個別品が供給されるときは手動で行われ、当該計量器から個別品が取り除かれるときは自動で行われる方式のものである。そして、自動式とは、個別品の供給および除去がいずれも自動で行われる方式のものである。

本発明の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。 同実施形態における制御装置の詳細を示すブロック図である。 同実施形態におけるそれぞれの計量器の詳細を示すブロック図である。 同実施形態における物品の重量分布とこれに設定される重量ランクとの関係を示す図解図である。 同実施形態における目標重量値の算出手順の一例を説明するための図解図である。 図５に続く手順を示す図解図である。 図５に続く手順を示す図解図である。 同実施形態における制御装置側のメモリ回路に記憶されている標準正規分布表を示す図解図である。 従来技術における物品の重量分布とこれに設定される重量ランクとの関係を示す図解図である。

符号の説明

１０ 組合せ秤
３０ 制御装置
３２ 操作キー
３４ ディスプレイ
３６ ＣＰＵ
４０ メモリ回路
７０ 計量器

Claims (3)

1. 重量値を変数として概ね正規分布状に分布する物品のうち或る上下２つの境界重量値によって区切られた重量領域に属する該物品の該重量値を種々に組み合わせて、組合せ重量値が組合せ目標重量値に等しいか最も近い組合せを選択する組合せ秤において、
   上記重量領域においては上記物品の分布形状を上下略対称に二分し得る軸となる軸重量が不存在であり、
   上側の上記境界重量値と上記組合せ目標重量値を所定の組合せ個数で除した上記物品１個当たりの目標重量値である単体目標重量値との間の上側領域に属する該物品の重量値の該単体目標重量値からの偏差の和である上側偏差合計値の絶対値と、下側の上記境界重量値と該単体目標重量値との間の下側領域に属する該物品の重量値の該単体目標重量値からの偏差の和である下側偏差合計値の絶対値と、が互いに等しくなるように、該組合せ目標重量値を算出する目標重量値算出手段を具備し、
   上記目標重量値算出手段は、上記重量領域を複数の領域に細分化すると共に、細分化された該複数の領域それぞれの重量値と該複数の領域それぞれにおける上記物品の上記正規分布に従う存在確率とに基づいて上記単体目標重量値を求め、さらに、該単体目標重量値に上記組合せ個数を乗ずることで上記組合せ目標重量値を算出すること、
   を特徴とする、組合せ秤。
2. 複数の上記重量領域が設定されており、
   上記目標重量値算出手段はそれぞれの上記重量領域ごとに上記組合せ目標重量値を算出する、
   請求項１に記載の組合せ秤。
3. 上記目標重量値算出手段によって算出された上記組合せ目標重量値を設定する目標重量値設定手段をさらに備える、請求項１または２に記載の組合せ秤。

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