JP6711903B2 - 不正検出システムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、飲料容器自動回収機（reverse vending machine）用の不正検出システムおよび方法に関する。本発明はまた、そのような不正検出システムを含む飲料容器自動回収機、およびコンピュータプログラム製品に関する。

金銭的な不正が飲料容器自動回収システム（ＲＶＳ）を使用して行われる公知の例がある。この不正は主に、返金資格のある使用済み飲料容器（ＵＢＣ）を、圧縮され価値が低下する前に誰かがシステムから取り出すか、またはＵＢＣを圧縮前に価値のない物と取り換えることにより実行される。

本発明の目的は、上記の不正行為を阻止することのできる不正防止システムおよび方法を提供することである。

本発明の第１の態様によれば、飲料容器自動回収機用の不正検出システムであって：飲料容器自動回収機に入った少なくとも１つの容器を検出するように適用された検出器と；動作中に飲料容器自動回収機の圧縮機の負荷を測定するように適用された圧縮機負荷センサであって、圧縮機は入った容器を前記検出器の下流で圧縮するように適用されている、圧縮機負荷センサと；圧縮機負荷センサにより測定された負荷に基づいて、検出された少なくとも１つの容器が予測通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成された圧縮機負荷センサモニタリングデバイスとを含む不正検出システムが提供される。

本発明は、圧縮機負荷センサにより測定された負荷を使用して、１つまたはそれ以上の検出された容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定することができるという理解に基づく。容器が予想通りに圧縮されていない場合には、飲料容器自動回収機は不正の試み（fraud attempt）を受けている可能性がある。本システムを装置と解釈してもよい。

ＥＰ２４４７０２０Ａ１が、測定された位相差から圧縮プロセスを判定するために設けられた評価デバイスを特に含む制御システムを開示していることに注目すべきである。しかしながら、ＥＰ２４４７０２０Ａ１は、判定された圧縮プロセスを使用して、任意の検出された容器も圧縮されているかどうかを判定することを開示していない。

個々の容器が予想通りに圧縮されているか否かを判定するために、圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、圧縮機の測定負荷を個々の容器についての（圧縮機の）予想負荷と比較するように構成してもよい。測定負荷と予想負荷との不一致は、例えば、容器が検出器により検出された後、圧縮される前に飲料容器自動回収機から取り出されたこと、または検出された容器が圧縮された容器または物品と異なることによって生じ得る。予想負荷は、例えば、閾値、圧縮機負荷の形跡（signature）、蓄積負荷などであってよい。さらに、予想負荷は、検出器による容器の検出後の所定の時間範囲内に生じるものと予想することができる。前記時間範囲の開始および／または持続時間は、例えば、飲料容器自動回収機の配置に応じて決まる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、飲料容器自動回収機のセッションについての圧縮された容器の総数を判定するように構成してもよい。圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、前記セッションについての圧縮された容器の数および検出器により検出された容器の数に基づいて、不正率（fraud factor）の変化を計算するようにさらに構成してもよい。例えば、検出器により検出された容器の数が圧縮された容器の数よりも大きい場合には、不正率が増加し得る。このようにして、本システムは、個々の容器を確認できるだけでなく、経時的な不正を検出することもできる。不正率が閾値を超えた場合にトリガ信号を発してもよい。トリガ信号は、例えば飲料容器自動回収機のアラームもしくは運転停止をトリガし、または返金額の支払い（crediting）を阻止する。あるいはまたは補足的に、不正率の導関数（derivative）をモニタして不正を迅速に検出することができる。さらに、圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、予想通りに圧縮されていない各容器について不正率を大きく増加させ、予想通りに圧縮されている各容器について不正率を小さく減少させるように構成してもよい。すなわち、予想通りに圧縮されていない容器ごとに、いくつかの容器を適切に圧縮してセッションにわたって不正率が増加しないようにしなければならない。これはまた、すべての容器が必ずしも反映されていない場合でさえ、不正率を平衡状態に維持することができることを意味する。これにより、圧縮機負荷センサによる誤読を補償することができる。

検出された複数の容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定するために、圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、飲料容器自動回収機のセッションについて圧縮機負荷センサにより測定された負荷を蓄積するように構成してもよい。さらに、検出器は飲料容器自動回収機に入れられた容器が何であるかを検出することができ、様々な容器についての所定のまたは学習した圧縮機負荷に基づいて、予想蓄積負荷を判定することができる。その後、圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは蓄積負荷を予想蓄積負荷と比較することができる。負荷が一致しない場合、不正の試みがあり得る。

前記検出器を、バーコードリーダ、セキュリティマークリーダ、形状センサ、および材料センサ、またはこれらの組合せ（例えば、システムはバーコードリーダとセキュリティマークリーダとの両方を含んでもよい）を含む群から選択してもよい。検出器を、飲料容器自動回収機の識別チャンバと共に配置してもよい。

システムは、前記検出器の下流および前記圧縮機負荷センサの上流に配置された輸送監視センサをさらに含むことができる。輸送監視センサを、飲料容器自動回収機のコンベヤまたは選別機ユニットと共に配置してもよい。

検出器、輸送監視センサ、および圧縮機負荷センサの各々が容器の適切な処理を示した場合にのみ、返金信号を発することができる。このようにして、容器は、「承認」前、すなわち返金が容器から支払われる前に少なくとも３つの「チェックポイント」を通過しなければならない。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、圧縮機負荷センサにより測定された負荷の圧縮機負荷プロファイルを分析して、少なくとも１つの容器を分類するように構成することができる。各容器を、例えば、容器の種類（ペットボトル、アルミニウム缶、ガラスビンなど）に従って、かつ／または向き（底部が先、横向き、任意の向きなど）に従って分類することができる。分類されない容器は、前述した不正率を増加させ得る。さらに、圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、様々な容器についての圧縮機負荷プロファイルを記録するように構成してもよく、システムは、記録された圧縮機負荷プロファイルに基づいてシステムを訓練するように構成された機械学習ソフトウェアをさらに含む。すなわち、機械学習ソフトウェアは、古い圧縮機負荷プロファイルを新しく記録されたプロファイルに置き換えることができる。このようにして、システムは、圧縮機の損耗により生じる圧縮機負荷プロファイルの変化に適応することができる。

検出器は、検出された少なくとも１つの容器についてのさらなる情報を圧縮機負荷センサモニタリングデバイスに送るように適用される。さらなる情報は、例えば、サイズ、重量、材料の種類などを含むことができる。これにより、何が圧縮されているかを判定するシステムの能力を高めることができる。

スリップ測定を使用して圧縮機負荷を測定するために、前記圧縮機負荷センサは、圧縮機のパワートレーン内に速度センサを含むことができる。そのようなセンサはそれ自体、比較的単純である。他の実施形態において、前記センサを、トルクトランスデューサ、圧縮機のパワートレーン内に取り付けられたロードセル、周波数インバータ、電力計、およびスリップセンサを含む群から選択することができる。

システムは、第２の圧縮機と、動作中に第２の圧縮機の負荷を測定するように適用された第２の圧縮機負荷センサとをさらに含むことができる。システムは、追加の圧縮機と圧縮機負荷センサとを含むことができる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、容器が検出器により検出された瞬間に基づいて、上記少なくとも１つの容器のうちのどれかの容器についての予想圧縮時間窓を判定するように構成してもよい。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、少なくとも１つの容器についての予想圧縮時間窓、および圧縮機負荷センサにより測定された圧縮機の負荷を表す対応する負荷データを含む圧縮イベントを構築するように構成してもよい。

システムは、構築された圧縮イベントを遠隔デバイスへ送るように適用された通信手段をさらに含むことができる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（検出された少なくとも１つの容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成される）を、予想圧縮時間窓の測定負荷が所定値を超えていない場合に容器が予想通りに圧縮されていないと判定するように構成することができる。これは、不正を検出する比較的「簡単な」方法であり、容器の自重を含むデータベースを利用できない場合に特に有用となり得る。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを、少なくとも１つの容器についての測定負荷を正規化し、前記少なくとも１つの容器についての正規化された測定負荷、および１つまたはそれ以上の前の容器についての正規化された測定負荷に基づいて移動平均を計算するように構成してもよい。測定負荷を正規化することにより、異なるサイズおよび／または種類の容器についての予想負荷を知る必要がなくなる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（検出された少なくとも１つの容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成される）を、計算された移動平均が予想された所定の平均に一致する場合に容器が予想通りに圧縮されていることを判定するように構成してもよい。このようにして、検出器と圧縮機との間で容器が他の物品に置き換えられているかどうかを検出することができる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、少なくとも１つの容器についての測定負荷を、少なくとも１つの容器の自重で割ることにより正規化するように構成してもよい。

本発明の第２の態様によれば、第１の態様による不正検出システムを含む飲料容器自動回収機が提供される。この態様は、前の態様と同一または同様の特徴および技術的効果を示すことができる。

本発明の第３の態様によれば、飲料容器自動回収機の不正検出方法であって：飲料容器自動回収機に入った少なくとも１つの容器を検出する工程と；入った容器を圧縮するように意図された圧縮機の負荷を測定する工程と；圧縮機負荷センサにより測定された負荷に基づいて、検出された少なくとも１つの容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定する工程とを含む不正検出方法が提供される。この態様は、前の態様と同一または同様の特徴および技術的効果を示すことができ、また逆も同様である。

本発明の第４の態様によれば、コンピュータプログラム製品であって、コンピュータデバイスで実行されたときに、圧縮機負荷センサにより測定された圧縮機の負荷に基づいて、検出器の下流に位置する圧縮機により、飲料容器自動回収機の検出器により検出された少なくとも１つの容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定する工程を実行するためのコードを含むコンピュータプログラム製品が提供される。この態様は、前の態様と同一または同様の特徴および技術的効果を示すことができ、また逆も同様である。コンピュータデバイスは、例えば、前述した圧縮機負荷センサモニタリングデバイスであってよい。

別の態様によれば、飲料容器自動回収機用の不正検出システムであって：飲料容器自動回収機に入った容器を検出するように適用された検出器と；容器が加工されているときに飲料容器自動回収機の一部の特性を測定するためのセンサと；容器の種類に基づいて、測定された特性を所定の特性値と比較するように構成されたデバイスとを含む不正検出システムが提供される。この態様は、飲料容器自動回収機の要素の動作特性を使用して、機械により加工されている容器の特定の種類に関連する特性プロファイルを作成し、かつ予想特性プロファイルと実際に測定された動作特性との不一致を使用して、考えられる不正および／または加工誤差を検出するという概念に基づく。測定される飲料容器自動回収機の一部は、入った容器を前記検出器の下流で圧縮するように適用された圧縮機であってよく、特性は、容器を圧縮する動作中の圧縮機の負荷であってよい。システムは、動作中に圧縮機の負荷を測定するように適用された圧縮機負荷センサと；圧縮機負荷センサにより測定された負荷を圧縮機の予想負荷と比較するように構成された圧縮機負荷センサモニタリングデバイスとを含むことができ、予想負荷は検出された容器に基づく。

以下で、本発明の現在好ましい実施形態を示す添付図面を参照しながら、本発明のこれらおよびその他の態様についてより詳細に説明する。

本発明の実施形態による不正検出システムを含む飲料容器自動回収機の概略図である。 アルミニウム缶についての圧縮機負荷プロファイルを示す図である。 本発明の実施形態による、個々の容器についての不正検出方法のフローチャートである。 本発明の実施形態による、セッションベースの不正検出方法のフローチャートである。 本発明の別の実施形態による、セッションベースの不正検出方法のフローチャートである。 本発明の別の実施形態による、不正検出システムを含む飲料容器自動回収機の概略図である。 本発明の１つまたはそれ以上の実施形態を示す図である。 本発明の１つまたはそれ以上の実施形態を示す図である。 本発明の１つまたはそれ以上の実施形態を示す図である。

図１は、飲料容器自動回収機１２に組み込まれた不正検出システム１０を示す。飲料容器自動回収機１２は前端ユニットとバックルームユニットとを有してもよく、すべての機能が１つのユニットに統合された一体型機械であってもよい。飲料容器自動回収機１２のすべての機能は、返却された使用済み飲料容器を、リサイクルまたは再利用のために自動で収集、選別、および処理することであり得る。

不正検出システム１０は検出器１４を含む。検出器１４を、飲料容器自動回収機１２の識別チャンバ１６と共に配置することができる。検出器１４は、飲料容器自動回収機１２に入った容器１８を検出するように適用される。検出器１４は、従来のバーコードおよび／もしくはセキュリティマークリーダ、または形状もしくは材料センサであってよい。検出器は、サイズ、重量、材料の種類、予想圧縮機負荷などの容器１８についての情報を送るようにさらに適用される。

システム１０は、輸送監視センサ２０をさらに含むことができる。輸送監視センサ２０は、検出器１４の下流に配置される。輸送監視センサ２０を、飲料容器自動回収機１２のコンベヤまたは選別機ユニット２２と共に配置してもよい。コンベヤまたは選別機ユニット２２は、一般に、容器１８を飲料容器自動回収機１２の圧縮機２４へ輸送するように適用される。圧縮機２４は、容器１８を圧縮するように意図される。図１に示す実施形態において、飲料容器自動回収機１２は、例えば（圧縮された）ペットボトルについて１つ、かつ（圧縮された）アルミニウム缶について１つの２つの行き先２６ａ、２６ｂを有する。コンベヤまたは選別機ユニット２２は、容器１８がその正しい行き先に向かって確実に輸送されるようにすることができる。図１の例では、容器１８が行き先２６ｂに向かって輸送される。

システム１０は、圧縮機負荷センサ２８をさらに含む。圧縮機負荷センサ２８は、動作中に圧縮機２４の負荷を測定するように適用される。圧縮機２４の負荷は、ここでは例えば、動作中の圧縮機の消費電力および／またはトルクと解釈することができる。容器が圧縮されると、消費電力またはトルク、およびしたがって負荷が増加する。一実施形態において、圧縮機負荷センサ２８は、圧縮機２４のパワートレーンに配置された速度センサを含む。速度センサは、例えば、モータのロータの毎分回転数を測定することができる。速度センサを使用して、モータのスリップを測定することができ、スリップはモータのトルクを決定するため、圧縮機２４の負荷を測定することができる。他の実施形態において、圧縮機負荷センサ２８は、例えば、トルクトランスデューサ、圧縮機２４のモータに取り付けられたロードセル、周波数インバータ、電力計、または別のスリップセンサであってよい。

システム１０は、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０をさらに含む。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は別個のデバイスであっても、飲料容器自動回収機１２のメインコンピュータまたは制御システムと一体化されていてもよい。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、接続３１ａ、３１ｂを介して少なくとも検出器１４および圧縮機負荷センサ２８に接続される。接続３１ａ、３１ｂは有線であっても無線であってもよい。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、一般に、圧縮機負荷センサ２８により測定された負荷に基づいて、検出された少なくとも１つの容器１８が予想通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成される。

個々の容器１８について、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、圧縮機負荷センサ２８により測定された負荷を容器１８についての圧縮機２４の予想負荷と比較することができる。予想負荷は、例えば、一般的な閾値、容器特有の閾値、圧縮機負荷の形跡（以下参照）、蓄積負荷などであってよい。予想負荷は、飲料容器自動回収機の配置に応じて、検出器１４による容器の検出後のある時間に生じるものと予想される。飲料容器自動回収機１２を通る輸送時間が容器によっていくらか異なることがあるため、予想負荷が生じると予想される時間は、例えば範囲として表すことができる。

さらに、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、圧縮機負荷センサ２８により測定された負荷の圧縮機負荷プロファイルを分析するように構成してもよい。このようにして、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、分析された圧縮機負荷プロファイルに基づいて、圧縮された容器１８を分類することができる。各容器１８を、例えば、容器の種類（ペットボトル、アルミニウム缶、ガラスビンなど）に従って、かつ／または向き（底部が先、横向き、任意の向きなど）に従って分類することができる。アルミニウム缶の圧縮機負荷プロファイルまたは形跡の例が図２に示される。さらに、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、様々な容器についての圧縮機負荷プロファイルを記録するように構成してもよい。記録されたプロファイルを、例えばデータベース３２に記憶させてもよい。データベース３２は、予め記憶された圧縮機負荷プロファイルを含むこともできる。さらに、システム１０は、記録された圧縮機負荷プロファイルに基づいてシステム１０を訓練するように構成された機械学習ソフトウェア３４を含むことができる。すなわち、機械学習ソフトウェア３４は、（データベース３２中の）古い圧縮機負荷プロファイルを新しく記録されたプロファイルに置き換えることができる。このようにして、システム１０は、圧縮機２４の経時的な損耗により生じる圧縮機負荷プロファイルの変化に適応することができる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、不正率を計算するようにさらに構成してもよい。計算された不正率が閾値Ｘを超えた場合にトリガ信号を発することができる。トリガ信号は、例えば飲料容器自動回収機１２のアラームもしくは運転停止をトリガすることができる。あるいはまたは補足的に、不正率の導関数を使用して不正を迅速に検出することができる。不正率を、最初に閾値Ｘ未満の値に設定することができる。

一実施形態において、不正率は容器の検出に基づいて変化する。検出器１４により検出された各容器について、容器（ＵＢＣ）が進行中であることを示す信号を圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０に送ってもよい。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、データベース３２に記憶された圧縮機負荷プロファイルのいずれかに一致する圧縮機負荷プロファイルを、圧縮機負荷センサ２８により測定された負荷に見つけるよう試みる。一致するごとに、かつデータベース３２のプロファイルに一致しない圧縮機負荷プロファイル（分類されない容器）が見つかるごとに、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０はカウンタを増分する。その後、不正率の変化を、カウンタ、および飲料容器自動回収機１２のセッション（セッション：消費者が入れた最初の容器から最後の容器まで、またはこれらの容器のサブセット）について検出器１４により検出された容器の数に基づいて、以下の例示式に従って計算することができる：
不正率の変化＝（｜（検出された容器の数−圧縮された容器の数）｜＊Ａ）−（圧縮された容器の数＊Ｂ）
ここで（Ａ＞Ｂ）

１５個の容器が検出器により検出され、計１２個の容器が圧縮されている（１０個が分類され、２個が分類されない）場合には、不正率の変化は（１５−１２）Ａ−（１２）Ｂ＝３Ａ−１２Ｂとなる。

検出された容器と圧縮された容器との差の絶対値を使用することにより、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０が、何らかの方法で（somehow）圧縮された容器の数が検出器１４により検出された容器の数よりも大きいことを見つけた場合にも、不正率を増加させることができる。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、例えば、検出された容器についての２つの圧縮機負荷の形跡を見つけることにより、カウンタを２度増分する。

別の実施形態において、不正率は、容器の分類に基づいてさらに変化する。ここで、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、データベース３２の圧縮機負荷プロファイルに一致する、見つけられた圧縮機負荷プロファイルをカウントするだけであり、すなわち有効な容器として分類される、圧縮された容器をカウントする。その後、以下の例示式に従って不正率の変化を計算することができる：
不正率の変化＝（｜（検出された容器の数−分類された容器の数）｜＊Ａ）−（分類された容器の数＊Ｂ）
ここで（Ａ＞Ｂ）

検出された１５個の容器および分類された１０個の容器の上記の例を使用すると、不正率の変化は（１５−１０）Ａ−（１０）Ｂ＝５Ａ−１２Ｂとなる。

図３は、個々の容器１８の不正検出方法のフローチャートである。Ｓ１で、検出器１４は、飲料容器自動回収機１２の識別チャンバ１６内の容器１８を検出する。Ｓ２で、システム１０は、容器１８のバーコードが見つけられ承認されたかどうかを確認することができる。バーコードが見つけられず承認されなかった場合、容器１８は、容器１８を飲料容器自動回収機１２に入れた消費者に返却される。バーコードが見つけられ承認された場合、システム１０は、容器１８のセキュリティマークが見つけられ承認されたかどうかをさらに確認することができる（Ｓ３）。セキュリティマークが見つけられず承認されなかった場合、容器１８は消費者に返却される。セキュリティマークが見つけられ承認された場合、容器１８は、コンベヤまたは選別機ユニット２２によりその指定された行き先２６ａまたは２６ｂに向けて輸送される（Ｓ４）。Ｓ５で、システム１０は、輸送監視センサ２０が予想通りにトリガされたかどうか、すなわち容器１８がユニット２２により適切に輸送または選別されたことを確認することができる。輸送監視センサ２０が予想通りにトリガされなかった場合、容器１８についての返金は記録されない。輸送監視センサ２０が予想通りにトリガされた場合、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、例えば、容器１８について圧縮機負荷センサ２８により測定された負荷を予想負荷と比較することにより、容器１８が予想通りに圧縮されているかどうかを判定する（Ｓ６）。容器１８が予想通りに圧縮されている（測定負荷と予想負荷が一致する）場合には、容器１８についての返金信号を発することができる。容器１８が予想通りに圧縮されていない（測定負荷と予想負荷が一致しない）場合には、容器１８についての返金は記録されない。全体として、容器１８は、承認前、すなわち容器１８について返金が支払われる前に４つのチェックポイント（Ｓ２、Ｓ３、Ｓ５、Ｓ６）を通過しなければならない。他の実施形態において、チェックポイントＳ２、Ｓ３、Ｓ５のいずれかを省略してもよい。

図４は、本発明の実施形態による、セッションベースの不正検出方法のフローチャートである。Ｓ１０で、検出器１４は、飲料容器自動回収機１２の識別チャンバ１６内の容器１８を検出する。Ｓ１１で、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、いずれかの容器が圧縮されているかどうかを判定する。容器が圧縮されている場合、カウンタをそれに応じて増分する（Ｓ１２）。容器が圧縮されていない場合、カウンタを増分しない（Ｓ１３）。その後、システム１０はセッションが終了したかどうかを確認する（Ｓ１４）。セッションが終了していない場合、別の容器１８がＳ１０で検出されるなどである。セッションが終了している場合、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、カウンタ、および検出器１４により検出された容器１８の数に基づいて不正率の変化を計算する（Ｓ１５）。その後、システム１０は不正率が閾値Ｘを超えているかどうかを確認する（Ｓ１６）。不正率が閾値Ｘを超えている場合、トリガ信号を発する（Ｓ１７）。不正率が閾値Ｘを超えていない場合、飲料容器自動回収機１２の動作を通常通り継続する（Ｓ１８）。

図５は、本発明の別の実施形態による、セッションベースの不正検出方法のフローチャートである。Ｓ２０で、圧縮機負荷センサ２８は、セッション中の圧縮機２４の負荷を測定する。Ｓ２０の右のグラフは、経時的な測定負荷を示す。Ｓ２１で、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、圧縮機負荷センサ２８により測定された負荷を蓄積する。Ｓ２１の右のグラフは、経時的な蓄積負荷を示す。Ｓ２２で、システム１０はセッションについての予想蓄積負荷を判定する。すなわち、検出器１４は、セッション中に飲料容器自動回収機１２に入れられた容器が何であるかを検出し、様々な容器についての所定のまたは学習した圧縮機負荷に基づいて、予想蓄積負荷が判定される。その後、Ｓ２３で、Ｓ２１による蓄積負荷をＳ２２による予想負荷と比較する。負荷が一致しない場合には、不正の試みの疑いがあることを示す（Ｓ２４）。負荷が一致する場合には、飲料容器自動回収機１２の動作を通常通り継続することができる。

図６は、本発明の別の実施形態による不正検出システム１０を含む飲料容器自動回収機１２を示す。図６の飲料容器自動回収機１２は、２つの検出器１４、１４’および識別チャンバ１６、１６’と２つの輸送監視センサ２０、２０’およびコンベヤまたは選別機ユニット２２、２２’とを含むことを除いて、図１の飲料容器自動回収機１２と同様である。システムは、少なくとも２つの圧縮機２４_１、２４_２−ｎと少なくとも２つの圧縮機負荷センサ２８_１、２８_２−ｎとをさらに含むことができる。共通の圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を使用して、すべての圧縮機２４_１−ｎを処理することができる。あるいは、システムは、圧縮機／圧縮機負荷センサごとに１つの圧縮機負荷センサモニタリングデバイスを含んでもよい。

本発明の１つまたはそれ以上の実施形態によれば、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、容器１８が検出器１４により検出された瞬間に基づいて、容器１８についての予想圧縮時間窓３６（図７ｂ参照）を判定するように構成することができる。言い換えると、予想圧縮時間窓３６は、容器１８が検出器１４により観察された時点に対して定義される。予想圧縮時間窓３６は、所定の持続時間または長さを有する時間範囲であってよく、予想圧縮時間窓３６は、飲料容器自動回収機１２の配置に応じて、容器１８が検出器１４により検出された瞬間後の所定の時間に開始または発生することができる。

検出器１４は、ここでは、選別機ユニット２２（図７ａ参照）と共に、または２つ以上の選別機ユニットがある場合には圧縮機２４の前の最後の選別機ユニットと共に、容器１８を検出するように適用される。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、参照符号３８で概略的に示すように、圧縮イベントを構築するようにさらに構成することができる。圧縮イベント３８は、少なくとも１つの容器１８についての予想圧縮時間窓３６、および圧縮機負荷センサ２８により測定された圧縮機２４の負荷を表す対応する負荷データを含むことができる。負荷データは、測定負荷が所定値を超える時間４０、測定負荷のピーク、およびその時間についての測定負荷の積分のうちの少なくとも１つを含むことができる。所定値は、容器が圧縮されていないときの圧縮機２４のアイドル負荷にオフセットを加えたものであってよい。図７ｂでは、所定値が縦軸で５０に設定されている。

圧縮された容器１８のみについて、圧縮イベント３８’は予想圧縮時間窓およびその容器についての負荷データを含む。概ね共に圧縮された、予想圧縮時間窓３６が重なる容器１８について、圧縮イベント３８”は、これらのすべての容器についての予想圧縮時間窓および負荷データを含むことができる。

圧縮イベント３８は、容器１８の材料（ＡＬＵ、ＦＥ、ＰＥＴ、ガラスなど）、自重（例えば、グラムで表す）、および体積（例えば、ミリリットルで表す）のうちの少なくとも１つのなどの追加の情報を含むことができる。そのような追加の情報を、例えばシステム１０のバーコードリーダ４６により読み取られる容器１８のバーコードに基づいてデータベースで検索することができる。

システム１０は、構築された圧縮イベント３８を、例えばデータ視覚化および／またはオフライン分析のために遠隔デバイス４４に送るように適用された通信手段４２をさらに含むことができる。オフライン分析は、数日／数週間にわたる各機械１２からの構築された圧縮イベントを分析して、挙動の大きな変化を探し、かつ／または同様の機械間の非常に長い時間差を探すことを含み得る。構築された圧縮イベント３８を、例えば１日に１度、遠隔デバイス４４に送ることができる。

圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、対応する予想圧縮時間窓３６の測定負荷が所定値を超えていない場合、例えば、図７ｂの予想圧縮時間窓３６”のように予想圧縮時間窓に測定負荷がない場合、検出された容器１８が予想通りに圧縮されていないことを判定するようにさらに構成することができる。逆に、測定負荷が所定値を超えている予想圧縮時間窓３６’では、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は物品、おそらく対応する容器１８が圧縮されたことを判定することができる。このようにして、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０は、各構築された圧縮イベントについて、検出された容器１８ごとに圧縮されていない容器（「逸れた（stray）物品」）の割合を判定することができる。予想圧縮時間窓３６’では、この割合は０／１＝０％である。予想圧縮時間窓３６”では、割合は１／１＝１００％である。予想圧縮時間窓３６’”（構築された圧縮イベント３８”）では、割合は０／５＝０％である。最後に検出された容器１８の数（例えば５０個）についての圧縮されていない容器の分（share）の移動平均を、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０により計算することができる。この移動平均を所定の最大値（圧縮されていない容器の量）と比較することができる。移動平均を使用して不正率を計算および／または更新することができる。移動平均は指数移動平均であってよい。

前記段落で説明した機能は予想圧縮時間窓で何かが圧縮されたことを判定することができるが、実際に圧縮された物品が、検出された同一の容器であったことは完全に確証できないことを理解されたい。このために、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、検出された少なくとも１つの容器１８についての測定負荷を前述した追加の情報に示される少なくとも１つの容器１８の自重で割ることにより、検出された少なくとも１つの容器１８についての測定負荷を正規化するようにさらに構成してもよい。正規化された測定負荷を１グラム当たりの遅れとして表してもよく、「遅れ」は圧縮により生じた圧縮機２８の遅延であり、したがって圧縮機２８の負荷を表す。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、少なくとも１つの容器１８についての正規化された測定負荷、および１つまたはそれ以上の前の容器についての正規化された測定負荷に基づいて移動平均を計算するようにさらに構成することができる。移動平均は指数移動平均であってよく、１つまたはそれ以上の前の容器は、例えば１０個、５０個、または１００個の前の容器であってよい。圧縮機負荷センサモニタリングデバイス３０を、計算された移動平均が（所定の限度内で）予想された所定の平均に一致する場合に、容器１８が概して予想通りに圧縮されていることを判定するようにさらに構成してもよい。計算された移動平均が予想された所定の平均に一致しない場合、容器１８の一部は予想通りに圧縮されておらず（取り出された、または置き換えられた）、これにより、不正の試みが存在し得る。これを使用して、不正率を計算および／または更新することができる。

動作時（図７ｃ）に、容器１８についての予想圧縮時間窓３６が工程Ｓ１で判定される。工程Ｓ２で、圧縮機２４の負荷が測定される。工程Ｓ３で、容器の自重を含む前述した追加のデータが引き出される。

工程Ｓ４で、予想圧縮時間窓３６、負荷、および追加のデータに基づいて圧縮イベント３８が構築される。工程Ｓ５で、構築された圧縮イベント３８を遠隔デバイス４４に送ることができる。

工程Ｓ６で、予想圧縮時間窓の測定負荷が所定値を超えていない場合、容器が予想通りに圧縮されていないことが判定され、これにより、圧縮されていない、検出された容器１８の分を判定することができる。工程Ｓ７で、圧縮されていない容器の分の移動平均が計算される。

工程Ｓ８で、１つまたはそれ以上の容器１８についての測定負荷が正規化される。工程Ｓ９で、正規化された測定負荷の移動平均が計算される。工程Ｓ１０で、計算された移動平均が所定の予想平均と比較される。

当業者は、本発明が前述した実施形態に決して限定されないことを理解するだろう。むしろ、添付の特許請求の範囲内で多くの修正および変更が可能である。

Claims (23)

1. 飲料容器自動回収機（１２）用の不正検出システム（１０）であって：
   飲料容器自動回収機に入った少なくとも１つの容器（１８）を検出するように適用された検出器（１４）と；
   動作中に飲料容器自動回収機の圧縮機（２４）の負荷を測定するように適用された圧縮機負荷センサ（２８）であって、圧縮機は入った容器を前記検出器の下流で圧縮するように適用されている、圧縮機負荷センサと；
   圧縮機負荷センサにより測定された負荷に基づいて、検出された少なくとも１つの容器が予測通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成された圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）と
   を含み、
   前記圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）は、容器（１８）が検出器（１４）により検出された瞬間に基づいて、上記少なくとも１つの容器のうちのどれかの容器（１８）についての予想圧縮時間窓（３６）を判定するように構成され、そして
   前記圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）は、予想圧縮時間窓（３６）の測定負荷が所定値を超えていない場合に容器（１８）が予想通りに圧縮されていないと判定するように構成される、
   前記不正検出システム。
2. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、圧縮機負荷センサにより測定された負荷を検出された容器についての予想圧縮機負荷と比較することにより、検出された個々の容器（１８）が予想通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成される、請求項１に記載の不正検出システム。
3. 予想負荷は、検出器による容器の検出後の所定の時間範囲内に生じるものと予想される、請求項２に記載の不正検出システム。
4. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、飲料容器自動回収機のセッションについての圧縮された容器の数を判定し、前記セッションについての圧縮された容器の数および検出器により検出された容器の数に基づいて、不正率の変化を計算するように構成される、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の不正検出システム。
5. 不正率が閾値を超えた場合にトリガ信号が発せられる、請求項４に記載の不正検出システム。
6. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、予想通りに圧縮されていない各容器について不正率を第１の量Ａで増加させ、予想通りに圧縮されている各容器について不正率を第２の量Ｂで減少させるように構成され、前記第１の量は前記第２の量より大きい、請求項４または５に記載の不正検出システム。
7. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、飲料容器自動回収機のセッションについて圧縮機負荷センサにより測定された負荷を蓄積することにより、検出された複数の容器（１８）が予想通りに圧縮されているかどうかを判定するように構成される、請求項１〜６のいずれか１項に記載の不正検出システム。
8. 前記検出器は、バーコードリーダ、セキュリティマークリーダ、形状センサ、および材料センサを含む群から選択される、請求項１〜７のいずれか１項に記載の不正検出システム。
9. 前記検出器の下流および前記圧縮機負荷センサの上流に配置された輸送監視センサ（２０）をさらに含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の不正検出システム。
10. 検出器、輸送監視センサ、および圧縮機負荷センサの各々が容器の適切な処理を示した場合にのみ、返金信号が発せられる、請求項８または９に記載の不正検出システム。
11. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、圧縮機負荷センサにより測定された負荷の圧縮機負荷プロファイルを分析して少なくとも１つの容器を分類するように構成される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の不正検出システム。
12. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイスは、様々な容器についての圧縮機負荷プロファイルを記録するように構成され、システムは、記録された圧縮機負荷プロファイルに基づいてシステムを訓練するように構成された機械学習ソフトウェアをさらに含む、請求項１１に記載の不正検出システム。
13. 検出器は、検出された少なくとも１つの容器についてのさらなる情報を圧縮機負荷センサモニタリングデバイスに送るように適用される、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の不正検出システム。
14. 前記圧縮機負荷センサは、圧縮機のパワートレーン内に速度センサを含む、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の不正検出システム。
15. 第２の圧縮機（２４₂）と、動作中に第２の圧縮機の負荷を測定するように適用された第２の圧縮機負荷センサ（２８₂）とをさらに含む、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の不正検出システム。
16. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）は、少なくとも１つの容器（１８）についての予想圧縮時間窓（３６）、および圧縮機負荷センサ（２８）により測定された圧縮機（２４）の負荷を表す対応する負荷データを含む圧縮イベント（３８）を構築するように構成される、請求項１に記載の不正検出システム。
17. 構築された圧縮イベント（３８）を遠隔デバイス（４４）へ送るように適用された通信手段（４２）をさらに含む、請求項１６に記載の不正検出システム。
18. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）は、少なくとも１つの容器（１８）についての測定負荷を正規化し、前記少なくとも１つの容器（１８）についての正規化された測定負荷、および１つまたはそれ以上の前の容器についての正規化された測定負荷に基づいて移動平均を計算するように構成される、請求項１に記載の不正検出システム。
19. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）は、計算された移動平均が予想された所定の平均に一致する場合に容器（１８）が予想通りに圧縮されていることを判定するように構成される、請求項１８に記載の不正検出システム。
20. 圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）は、少なくとも１つの容器（１８）についての測定負荷を、少なくとも１つの容器（１８）の自重で割ることにより正規化するように構成される、請求項１８または１９に記載の不正検出システム。
21. 請求項１〜２０のいずれか１項に記載の不正検出システム（１０）を含む飲料容器自動回収機（１２）。
22. 飲料容器自動回収機（１２）の不正検出方法であって：
    飲料容器自動回収機に入った少なくとも１つの容器（１８）を検出器（１４）が検出する工程と；
    容器（１８）が検出器（１４）によって検出された瞬間に基づいて、上記少なくとも１つの容器のうちのどれかの容器（１８）についての予想圧縮時間窓（３６）を、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）が判定する工程と
    入った容器を圧縮するように意図された圧縮機（２４）の負荷を、圧縮機負荷センサ（２８）が測定する工程と；
    圧縮機負荷センサにより測定された負荷に基づいて、検出された少なくとも１つの容器が予想通りに圧縮されているかどうかを判定する工程であって、前記予想圧縮時間窓（３６）の測定負荷が所定値を超えていない場合に容器（１８）が予想通りに圧縮されていないと、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）が判定する、前記工程と
    を含む、前記不正検出方法。
23. 飲料容器自動回収機（１２）用の不正検出の為のコンピュータプログラム製品であって、圧縮機負荷センサモニタリングデバイス（３０）で実行されたときに：
    容器（１８）が検出器（１４）により検出された瞬間に基づいて、飲料容器自動回収機（１２）の検出器（１４）により検出された少なくとも１つの容器（１８）についての予想圧縮時間窓（３６）を判定する工程と
    該飲料容器自動回収機の該検出器によって検出された少なくとも１つの該容器が予想通りに圧縮されているかどうかを、該検出器の下流に設けられた圧縮機によって、圧縮機負荷センサにより測定された該圧縮機の負荷に基づいて、判定する工程であって、前記予想圧縮時間窓（３６）の測定負荷が所定値を超えていない場合に容器（１８）が予想通りに圧縮されていないと判定する、前記工程と
    を実行するためのコードを含む、前記コンピュータプログラム製品。

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