JP6569312B2 - 処理装置、処理方法及び処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、処理装置、処理方法及び処理プログラムに関する。

従来、吸着搬送ロボットが搬送物を吸着パッドで吸着してから、搬送物の搬送が開始されるまでの区間を決めて、圧力センサが検出した吸着圧力の過渡データに基づいて、吸着パッドの磨耗を判断する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、特定のロボットに搭載されたアクティブセンサの作業（タスク）に対する寄与度が、他のロボットに搭載されたアクティブセンサの各作業（タスク）に対する寄与度よりも低い場合に、特定のロボットのセンサ感度を下げる技術についても知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１２−１５２８４３号公報 特開２００９−１３６９３３号公報

しかしながら、従来においては、センサの負荷を低減することについての対策が講じられていない。

１つの側面では、本発明は、センサの負荷を低減することが可能な処理装置、処理方法及び処理プログラムを提供することを目的とする。

一つの態様では、処理装置は、対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別する弁別部と、前記弁別部が弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定する決定部と、前記決定部が決定した指標値に基づいて、前記弁別部が弁別した区間ごとの前記センサの検出周期を設定する設定部と、を備え、前記決定部による前記指標値の決定方法は、前記弁別部が弁別した区間が前記動的区間である場合と前記非動的区間である場合とで異なる。

センサの負荷を低減することができる。

一実施形態に係る作業装置の構成を概略的に示す図である。 図２（ａ）〜図２（ｆ）は、ロボットによる両面テープの剥離紙を剥がす作業を示す図である。 センサの出力値の変化の一例を示す図である。 処理装置のハードウェア構成を示す図である。 処理装置の機能ブロック図である。 図６（ａ）〜図６（ｃ）は、区間弁別部の処理を説明するための図である。 図７（ａ）には、センサの出力値の例が示され、図７（ｂ）には、図７（ａ）のセンサの出力値から算出された過渡判別量（正規化後）の例が示され、図７（ｃ）には、図７（ｂ）の過渡判別量（正規化後）を閾値を用いて２値化した結果の例が示されている。 重要度決定部及びサンプリング周期設定部の処理を示すフローチャートである。 各区間における各センサの重要度の一例を纏めた表である。 図１０（ａ）、図１０（ｂ）は、重要度とサンプリング周期の関係表の例を示す図である。

以下、作業装置の一実施形態について、図１〜図１０に基づいて詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る作業装置１００の全体構成を説明するための図である。図１に示すように、作業装置１００は、作業部としてのロボット２２、コントローラ１４、カメラ１２、処理装置１０などを備える。

ロボット２２は、例えば産業用ロボットである。ロボット２２は、例えば、ステージ２５と、マニピュレータ２６と、を有する。マニピュレータ２６は、作用部２８を用いて作業を行う。作用部２８は例えばハンド機構や、ピンセットなどである。ステージ２５は、マニピュレータ２６を支持する。ロボット２２は、コントローラ１４により制御される。コントローラ１４は、一連の作業の時系列の教示データ列に基づいて、ロボット２２を動作させる。ここで、教示データ列は、例えば、図３に示す入出力インタフェース９７を介して外部から取得してもよいし、予めＨＤＤ９６等に格納されていてもよい。

ここで、ロボット２２は、図２（ａ）〜図２（ｆ）に示すような流れに沿って両面テープの剥離紙を剥がす作業を実行する。例えば、図２（ａ）に示すように、ステージ１１０上に対象物としての両面テープ１１５が貼り付けられているものとし、両面テープ１１５は、接着部１１２と剥離紙１１４とを有しているものとする。そして、ロボット２２は、ピンセット状の作用部２８を用いて剥離紙１１４を剥がす作業を実行する。この場合、作用部２８は、マニピュレータ２６により操作され、センサ２４が、マニピュレータ２６の歪みを検出する。

ロボット２２は、まず、図２（ｂ）に示すように、作用部２８の先端をステージ１１０に当てる。次いで、ロボット２２は、図２（ｃ）、図２（ｄ）に示すように、作用部２８の先端を剥離紙１１４と接着部１１２との間に挿入し、作用部２８を用いて剥離紙１１４を摘まむ。そして、ロボット２２は、図２（ｅ）に示すように、作用部２８を用いて剥離紙１１４を接着部１１２から剥がし、図２（ｆ）に示すように、剥がした剥離紙７４を指定した位置に移動し、破棄する。

図１に戻り、センサ２４は、マニピュレータ２６に設けられ、ロボット２２が行う作業の状況を検出する。センサ２４は、例えばマニピュレータ２６の歪みを検出する歪みセンサである。センサ２４は、マニピュレータ２６に対して複数設けられているものとする。なお、センサ２４としては、例えば、３軸または６軸力覚センサを用いてもよい。この場合、センサ２４は、作用点の力ベクトルおよび／またはトルクを検出する。なお、センサ２４は、荷重センサ、圧力センサ、加速度センサまたはマイクロフォンでもよい。図３には、センサ２４の出力値の変化の一例が示されている。なお、図３において、横軸は時刻を表し、縦軸はセンサ２４の出力値（センサ値）を表す。図３に示すように、ロボット２２が、差込、剥離紙つまみ、はがし、移動、破棄等の動作を行っている間にセンサ２４の出力値（実線で示す波形）は変化する。なお、図３において、破線で上下挟まれた範囲は、後述する異常判断において利用する基準値の範囲（３σの範囲）を示している。

図１に戻り、カメラ１２は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサまたはＣＭＯＳ（Complimentary Metal Oxide Semiconductor）センサ等の２次元画像センサであるものとする。ただし、これに限られるものではなく、カメラ１２は、１次元画像センサであってもよい。

処理装置１０は、カメラ１２が取得した画像データ、センサ２４が検出するデータ、作用部２８の座標位置などに基づいて、ロボット２２の作業状況の良否（正常か異常か）を判定する。図４には、処理装置１０のハードウェア構成が示されている。図４に示すように、処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、入出力インタフェース９７、表示部９３、入力部９５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これら処理装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。表示部９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、キーボードやマウス、入力ボタン等を含む。処理装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（処理プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図５に示す、各部の機能が実現される。

図５は、処理装置１０の機能ブロック図である。処理装置１０は、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、弁別部としての区間弁別部３０、決定部としての重要度決定部３２、設定部としてのサンプリング周期設定部３４、判定部としての異常判断部３６、及び出力部３８として、機能する。

区間弁別部３０は、センサ２４からセンサデータ（時系列データ）を取得し、センサデータを取得した期間を、ロボット２２が定常状態にある区間（定常域）と、過渡的な状態にある区間（過渡域）とに弁別する。なお、過渡域とは、ロボット２２の動的区間を意味し、定常域は、ロボット２２の非動的区間を意味する。なお、区間弁別部３０は、センサデータとして、作業前に予め収集しておいた良判定測定データ群を用いる。良判定測定データ群には、予め教示データ列を用いてロボット２２に作業を行わせ、目視等で作業状況が「良（正常）」と判定された場合のセンサ２４の出力値波形（測定データ）が含まれている。なお、図３においては、定常域と過渡域の弁別結果が図の上部に示されている。

重要度決定部３２は、良判定測定データ群を用いて、定常域と過渡域のそれぞれにおける、各センサの重要度を決定する。なお、重要度を決定するセンサには、センサ２４のほか、カメラ１２等が含まれていてもよい。

サンプリング周期設定部３４は、重要度決定部３２が決定した各センサの重要度に基づいて、各区間（定常域及び過渡域のそれぞれ）におけるサンプリング周期を決定し、設定する。

異常判断部３６は、サンプリング周期設定部３４において設定されたサンプリング周期で各センサにより検出された値（出力値）に基づいて、ロボット２２の作業の良否（作業において異常が生じたか）を判断する。異常判断部３６による判断結果は、出力部３８に通知される。

出力部３８は、異常判断部３６がロボット２２に異常が生じたと判断した場合に、異常が生じた旨を表示部９３等を介して出力する。

次に、図５の各部の処理（区間弁別処理、サンプリング周期設定処理、作業時の処理）について、詳細に説明する。

＜区間弁別処理＞
以下、区間弁別部３０による区間弁別処理について詳細に説明する。図６（ａ）〜図６（ｃ）は、区間弁別部３０の処理を説明するための図である。なお、図６（ａ）〜図６（ｃ）は、良判定測定データ群の波形の一部を取り出して示すものであり、横軸は時刻を表し、縦軸はセンサ２４の出力値（センサ値）を表す。

区間弁別部３０は、図６（ａ）に示すように、センサ２４の出力値の波形において注目点を設定し、当該注目点に対して予め決定した固定幅（ｗｉｎｄｏｗ）を設定する。次いで、区間弁別部３０は、図６（ｂ）に示すように、設定されたｗｉｎｄｏｗ内において、注目点よりも前（過去）の出力値の平均値μ１および標準偏差σ１を算出し、注目点よりも後（未来）の出力値の平均値μ２および標準偏差σ２を算出する。

次いで、区間弁別部３０は、標準偏差σ１，σ２から過渡判別量εを算出する。一例として、区間弁別部３０は、平均値μ１，μ２および標準偏差σ１，σ２から過渡判別量εを算出する。過渡判別量εは、一例として、下記式（１）で表すことができる。また、ΔμおよびΔσは、下記式（２）および下記式（３）で表すことができる。
ε＝（Δμ²＋Δσ²）^1/2 …（１）
Δμ＝｜μ２−μ１｜ …（２）
Δσ＝｜σ２−σ１｜ …（３）

次に、区間弁別部３０は、図６（ｃ）に示すように、所定の時間間隔後の時刻を次の注目点に設定し、図６（ａ）および図６（ｂ）で説明した手順で次の過渡判別量εを算出する。その後は、図６（ａ）〜図６（ｃ）の手順を繰り返すことにより、過渡判別量εの時系列データを得ることができる。区間弁別部３０は、得られた過渡判別量εの時系列データに対して、１を最大値、０を最小値とする正規化を行う。

図７（ａ）には、センサの出力値（３つのセンサの出力値）の例が示され、図７（ｂ）には、図７（ａ）のセンサの出力値（３つのセンサの出力値）から算出された過渡判別量（正規化後）の例が示されている。区間弁別部３０は、図７（ｂ）の過渡判別量（正規化後）と、所定の閾値とを比較して、正規化後の過渡判別量を２値化する。なお、閾値との比較の際には、複数のセンサの過渡判別量の平均と閾値とを比較することとしてもよいし、その他の方法で複数のセンサの過渡判別量と閾値とを比較することとしてもよい。そして、区間弁別部３０は、図７（ｃ）に示すように、正規化後の過渡判別量が閾値以上であれば「１」、閾値未満であれば「０」とし、「１」となった区間を「過渡域」、「０」となった区間を「定常域」とすることで、区間弁別を行う。

＜サンプリング周期設定処理＞
次に、図８のフローチャートに沿って、重要度決定部３２及びサンプリング周期設定部３４の処理について、詳細に説明する。なお、図８の処理は、例えばロボット２２の作業開始前に実行されたり、作業開始後所定時間間隔で実行される。

図８の処理においては、まず、ステップＳ１０において、重要度決定部３２は、良判定測定データ群を取得する。

次いで、ステップＳ１２では、重要度決定部３２は、センサごとに標準偏差を計算する。次いで、ステップＳ１４では、重要度決定部３２は、定常域、過渡域ごとに各センサの標準偏差の平均値を計算する。次いで、ステップＳ１６では、重要度決定部３２は、定常域それぞれの平均標準偏差を取得する。次いで、ステップＳ１８では、重要度決定部３２は、ステップＳ１６で取得した平均標準偏差の逆数を計算する。更に、重要度決定部３２は、ステップＳ２０において、定常域ごとに平均標準偏差の逆数を正規化する（最大値「１」、最小値が「０」となるようにする）。図９には、各センサの各定常域、過渡域における重要度をまとめた表の一例が示されている。

次いで、ステップＳ２２では、サンプリング周期設定部３４が、正規化した平均標準偏差に基づいて定常域ごとのサンプリング周波数を決定し、設定する。具体的には、サンプリング周期設定部３４は、正規化した平均標準偏差の逆数を重要度として決定し、決定した重要度と、予め用意しておいた図１０（ａ）に示すような関係表と、に基づいて、各センサの各定常域におけるサンプリング周波数を決定する。なお、本実施形態において、定常域における重要度を平均標準偏差の逆数（正規化後）としているのは、定常域では、検出値にばらつきが少ない（平均標準偏差の値が小さい）ほどロボット２２の作業に対するセンサの寄与度（重要性）が高いといえるからである。

なお、図１０（ａ）の関係表では、重要度を４段階に分け、重要度が高いほど（値が大きいほど）サンプリング周期を短く設定し、センサの出力頻度を高くすることが定義されている。なお、関係表としては、図１０（ｂ）に示すような表を用いることとしてもよい。図１０（ｂ）においては、重要度が低い区間では、センサによる検出を停止（ＯＦＦ）することとしてもよい。

次いで、ステップＳ２４は、重要度決定部３２は、ステップＳ１４において計算した平均標準偏差の中から、過渡域それぞれの平均標準偏差を取得する。次いで、ステップＳ２６では、重要度決定部３２は、過渡域ごとに平均標準偏差を正規化する。

次いで、ステップＳ２８では、サンプリング周期設定部３４は、正規化した平均標準偏差をそのまま重要度とし、当該重要度と、図１０（ａ）（又は図１０（ｂ））の関係表とに基づいて、各センサの各過渡域におけるサンプリング周波数を決定し、設定する。その後は、図８の全処理を終了する。なお、過渡域における重要度として、平均標準偏差（正規化後）を用いることとしているのは、過渡域では、検出値にばらつきがあるほど（平均標準偏差の値が大きいほど）、ロボット２２の作業に対するセンサの寄与度（重要性）が高いといえるからである。

図８の処理において、例えば、複数のセンサの各定常域、各過渡域の重要度が図６（ａ）に示すような値であったとする。この場合、サンプリング周期設定部３４は、図１０（ａ）の関係表に基づいて、センサ１の定常域１のサンプリング周期を４０ｍｓ、過渡域１のサンプリング周期を１０ｍｓ、定常域２のサンプリング周期を２０ｍｓ、というように決定し、各センサのサンプリング周期の設定を行うこととなる。

＜ロボット２２の作業時の処理＞
ロボット２２は、教示データ列に基づき、図２（ａ）〜図２（ｆ）の作業を行う。センサ２４は、ロボット２２に関する検出量（歪み等）を検出する。この場合、センサ２４は、サンプリング周期設定部３４が設定したサンプリング周期で、検出を実行する。これにより、重要度の高い区間のセンサにおいて高頻度で出力値を得ることができ、一方、重要度の低い区間のセンサにおいて低頻度で出力値を得ることとなるので、必要に応じた頻度で、出力値を得ることができる。

上記作業の間、異常判断部３６は、センサ２４の出力値の時系列データを取得する。そして、異常判断部３６は、一例として、出力値が基準値の範囲（例えば、良判定測定データ群の３σの範囲（図３の破線で上下に挟まれた範囲））から外れた場合に、異常が発生したと判断する。なお、σは、標準偏差を意味する。なお、異常の判定方法については、例えば、出力値が基準値の範囲から外れた回数の累積値が所定値を超えたときに、異常が発生したと判断するなど、上述した方法とは異なる方法を採用することとしてもよい。

異常判断部３６によりロボット２２に異常が生じたと判断された場合、出力部３８はその旨を表示部９３上に出力する。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、区間弁別部３０が、対象物（両面テープ１１５）に対して作業を行うロボット２２の力又は変位を検出するセンサ２４の出力値に基づいて、ロボット２２が作業を行う過渡域と、過渡域以外の定常域とを弁別し、重要度決定部３２が、区間弁別部３０が弁別した過渡域及び定常域ごとに、センサ２４の出力値に基づいてセンサ２４の重要度を決定し、サンプリング周期設定部３４が、重要度に基づいて、センサ２４の検出周期（サンプリング周期）を設定する。これにより、各区間の重要度に基づいて各センサのサンプリング周波数を調整するため、センサにかかる負荷、ならびにデータ量の低減を図ることができる。これにより、センサ、データベース、システムの長寿命化や、データ解析の負荷を低減させることができる。

また、本実施形態では、センサの区間ごとの重要度に基づいてサンプリング周期を設定するので、ロボット２２による作業の良否判定の精度を維持しつつ、センサにかかる負荷やデータ量の低減を図ることが可能となる。

なお、上記実施形態では、図１０（ａ）や図１０（ｂ）に示すような関係表を用いてサンプリング周期を決定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、調整前のサンプリング周期（基準値）ｆと、重要度αとを用いて、調整後のサンプリング周期ｆ’を次式（４）に基づいて算出してもよい。
ｆ’＝α×ｆ …（４）

また、αが所定数ｋ未満の場合に、ｆ’＝０と決定するようにしてもよい。なお、調整後のサンプリング周期ｆ’を算出する式としては、上記式（４）に限らず、その他の換算式を用いることとしてもよい。

なお、上記実施形態では、重要度として、平均標準偏差そのもの又は平均標準偏差の逆数を用いる場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、平均標準偏差以外の統計量、すなわち、最頻値や中央値、平均値などを用いてもよい。この場合、統計量そのものを重要度とするか、統計量の逆数を重要度とするかについては、各統計量の性質等に基づいて適宜判断するようにすればよい。また、重要度として、区間弁別部３０が区間弁別処理の際に算出した過渡判別量を用いることとしてもよい。

なお、上記実施形態においては、ロボット２２の動作状態を更に考慮して、センサの重要度を決定し、サンプリング周期を設定するようにしてもよい。これにより、例えば、カメラは全体を把握できる一方で作用部２８の先端部のような細かい領域を監視することは困難であることや、力覚センサは作業している部分で力がかかっている領域を監視することはできる一方で力が小さいまたは何も力が加わっていないときには利用できない、というようなセンサの得手不得手を考慮してサンプリング周期を調整することができる。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別する弁別部と、
前記弁別部が弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定する決定部と、
前記決定部が決定した指標値に基づいて、前記センサの検出周期を設定する設定部と、を備える処理装置。
（付記２） 前記決定部は、前記弁別部が弁別した区間ごとの、前記センサの出力値の標準偏差、平均値、中央値、最頻値の少なくとも１つに基づいて前記指標値を決定することを特徴とする付記１に記載の処理装置。
（付記３） 前記決定部は、前記弁別部が区間を弁別する際に用いた前記センサの出力値に基づく値を前記指標値として決定することを特徴とする付記１又は２に記載の処理装置。
（付記４） 前記設定部が設定した検出周期で前記センサに検出させ、前記センサの出力値に基づいて、前記作業部の作業の良否を判定する判定部を更に備える付記１〜３のいずれかに記載の処理装置。
（付記５） 対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別し、
弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定し、
決定した前記指標値に基づいて、前記センサの検出周期を設定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする処理方法。
（付記６） 前記決定する処理では、前記弁別する処理において弁別した区間ごとの、前記センサの出力値の標準偏差、平均値、中央値、最頻値の少なくとも１つに基づいて前記指標値を決定することを特徴とする付記５に記載の処理方法。
（付記７） 前記決定する処理では、前記弁別する処理において区間を弁別する際に用いた前記センサの出力値に基づく値を前記指標値として決定することを特徴とする付記５又は６に記載の処理方法。
（付記８） 前記設定する処理で設定した検出周期で前記センサに検出させ、前記センサの出力値に基づいて、前記作業部の作業の良否を判定する処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする付記５〜７のいずれかに記載の処理方法。
（付記９） 対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別し、
弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定し、
決定した前記指標値に基づいて、前記センサの検出周期を設定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする処理プログラム。
（付記１０） 前記決定する処理では、前記弁別する処理において弁別した区間ごとの、前記センサの出力値の標準偏差、平均値、中央値、最頻値の少なくとも１つに基づいて前記指標値を決定することを特徴とする付記９に記載の処理プログラム。
（付記１１） 前記決定する処理では、前記弁別する処理において区間を弁別する際に用いた前記センサの出力値に基づく値を前記指標値として決定することを特徴とする付記９又は１０に記載の処理プログラム。
（付記１２） 前記設定する処理で設定した検出周期で前記センサに検出させ、前記センサの出力値に基づいて、前記作業部の作業の良否を判定する処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする付記９〜１１のいずれかに記載の処理プログラム。

１０ 処理装置
２２ ロボット（作業部）
２４ センサ
３０ 区間弁別部（弁別部）
３２ 重要度決定部（決定部）
３４ サンプリング周期設定部（設定部）
３６ 異常判断部（判定部）
１１５ 両面テープ（対象物）

Claims (8)

1. 対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別する弁別部と、
   前記弁別部が弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定する決定部と、
   前記決定部が決定した指標値に基づいて、前記弁別部が弁別した区間ごとの前記センサの検出周期を設定する設定部と、を備え、
   前記決定部による前記指標値の決定方法は、前記弁別部が弁別した区間が前記動的区間である場合と前記非動的区間である場合とで異なる、ことを特徴とする処理装置。
2. 前記設定部は、前記センサの検出周期を設定する区間が前記動的区間である場合に、前記センサの出力値のばらつきが大きいほど前記センサの検出周期を短く設定し、前記センサの検出周期を設定する区間が前記非動的区間である場合に、前記センサの出力値のばらつきが小さいほど前記センサの検出周期を短く設定する、ことを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
3. 前記設定部は、前記作業部の動作状態に基づいて、前記センサの検出周期を設定する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の処理装置。
4. 前記決定部は、前記弁別部が弁別した区間ごとの、前記センサの出力値の標準偏差、平均値、中央値、最頻値の少なくとも１つに基づいて前記指標値を決定す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処理装置。
5. 前記決定部は、前記弁別部が区間を弁別する際に用いた前記センサの出力値に基づく値を前記指標値として決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の処理装置。
6. 前記設定部が設定した検出周期で前記センサに検出させ、前記センサの出力値に基づいて、前記作業部の作業の良否を判定する判定部を更に備える請求項１〜５のいずれか一項に記載の処理装置。
7. 対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別し、
   弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定し、
   決定した前記指標値に基づいて、前記弁別する処理で弁別した区間ごとの前記センサの検出周期を設定する、
   処理をコンピュータが実行し、
   前記決定する処理における前記指標値の決定方法は、前記弁別する処理で弁別した区間が前記動的区間である場合と前記非動的区間である場合とで異なる、ことを特徴とする処理方法。
8. 対象物に対して作業を行う作業部の力又は変位を検出するセンサの出力値に基づいて、前記作業部が作業を行う動的区間と、動的区間以外の非動的区間とを弁別し、
   弁別した区間ごとに、前記作業部の作業に対する前記センサの寄与度を示す指標値を前記センサの出力値に基づいて決定し、
   決定した前記指標値に基づいて、前記弁別する処理で弁別した区間ごとの前記センサの検出周期を設定する、
   処理をコンピュータに実行させ、
   前記決定する処理における前記指標値の決定方法は、前記弁別する処理で弁別した区間が前記動的区間である場合と前記非動的区間である場合とで異なる、ことを特徴とする処理プログラム。
   

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