JP6751812B1 - 容器を含むごみから容器を選別する容器選別システム、容器選別方法および容器選別プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】様々な状態のペットボトルの中から所望のペットボトルを選別することができる、選別システムまたその選別方法を提供する。【解決手段】容器選別システム１は、複数のペットボトルを搬送する搬送手段２と、搬送されるペットボトルを撮像する撮像部４と、撮像部４で撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析部５２と、撮像部４で撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析部５３と、第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出用ロボット６とを備える。【選択図】図３Ａ
Description
本発明は、容器（例えば、ペットボトル）を含むごみ（廃棄物）から容器を選別する容器選別システム、容器選別方法および容器選別プログラムに関する。
家庭用ごみや市街から回収されるごみ（以下、「ごみ廃棄物」という。）には、ペットボトルが含まれている。特に、市街から回収されるごみには、ペットボトル、ポリエチレンテレフタレート樹脂以外のプラスチックボトル、アルミ缶などが混在している場合が多い。また飲料用ペットボトルには、回収時分別されていたとしても、ポリプロプレンなどプラスチックのキャップが付いていたり、キャップがなくてもキャップを外した後のリングが残っている場合がある。
また、ペットボトルに（シュリンク）フィルムが巻かれたままであったり、紙などのラベルが貼られたままのもある。
さらに、ペットボトルの内容物（液体、油、固形物）がそのまま残っている場合もある。
しかし、ペットボトルの再利用（例えば、繊維、シート、ペットボトルの原料として再利用）のためには、内容物がなく、かつポリエステル樹脂以外のプラスチック（キャップ、リング、フィルム）、ラベルなどが付いていない状態のペットボトルだけを選別する必要がある。
このように、さまざまな状態のペットボトルから所望の状態のペットボトルとそれ以外とを選別することが求められている。
また、ペットボトルに（シュリンク）フィルムが巻かれたままであったり、紙などのラベルが貼られたままのもある。
さらに、ペットボトルの内容物（液体、油、固形物）がそのまま残っている場合もある。
しかし、ペットボトルの再利用（例えば、繊維、シート、ペットボトルの原料として再利用）のためには、内容物がなく、かつポリエステル樹脂以外のプラスチック（キャップ、リング、フィルム）、ラベルなどが付いていない状態のペットボトルだけを選別する必要がある。
このように、さまざまな状態のペットボトルから所望の状態のペットボトルとそれ以外とを選別することが求められている。
また、ペットボトルの選別作業は、一般的に、作業員が手動で行っている。ベルトコンベア上で搬送されるペットボトルを複数の作業員が目視で確認し、再利用に適したペットボトルだけを選別している。
しかしながら、近年の労働者減少の問題や作業環境改善の要請から、人による作業から自動選別機への導入が提案されている。
しかしながら、近年の労働者減少の問題や作業環境改善の要請から、人による作業から自動選別機への導入が提案されている。
また、ペットボトルの分別基準（平成１８年環境省令第３５号、平成１８年１２月１日改正）として、（１）圧縮されていること、（２）原材料として主として他の素材を利用した容器包装が混入していないこと、（３）容器包装以外の物が付着し、又は、混入していないこと、（４）洗浄されていること、（５）ポリエチレンテレフタレート製以外の主としてプラスチック製の容器包装が混入していないこと、（６）ポリエチレンテレフタレート製のふた以外のふたが除去されていること、などが定められている。
つまり、ペットボトルの再利用にあたって、上記基準を遵守する必要がある。
つまり、ペットボトルの再利用にあたって、上記基準を遵守する必要がある。
特許文献１の廃棄物選別システム及びその選別方法は、廃棄物をコンベアで搬送し、搬送中の廃棄物を撮像装置群で撮像し、撮像された廃棄物をモニターに表示し、作業者がモニターの画像から素材を判別し、入力部により素材を指定すると、画像データと重量センサで取得したデータに素材情報が紐付けされ、これを教師データとして学習を実施することが記載されている。そして、機械学習されたロボットが廃棄物を自動で選別する。特許文献１では、画像と重量が学習データとなっており、重量判別で難しい、フィルムやラベルの付着、キャップの有無、汚れ付着などの状態のペットボトルと、所望のペットボトルを高精度に選別することは困難である。
また、特許文献２の使用済みボトルの色別・材質別選別装置は、単一のベルトコンベア上を輸送されるボトルを、ＣＣＤカメラおよび赤外吸収分光素子を用いて自動的に色別および材質別に検出し、色付きとそうでないボトルを選別することを開示している。ペットボトルを色別に選別できるが、フィルムやラベルの付着、キャップの有無、汚れ付着などの状態のペットボトルと、所望のペットボトルを高精度に選別することは困難である。
上記実情に鑑み、本発明は、様々な状態のペットボトルの中から所望のペットボトル（例えば、キャップ付きペットボトル、シュリンクフィルム付きのペットボトルなど）を選別することができる、選別システムまたその選別方法を提供することを目的とする。
また、機械学習などの知的情報処理技術を利用して生成した選別プログラムを提供することを目的とする。
また、機械学習などの知的情報処理技術を利用して生成した選別プログラムを提供することを目的とする。
本発明の容器選別システムは、
選別対象である複数のペットボトルを搬送する搬送手段（例えば、ベルトコンベアなど）と、
前記搬送手段で搬送されるペットボトルを撮像する撮像部（１つまたは複数でもよい）と、
前記撮像部で撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析部と、
前記撮像部で撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析部と、
前記第一解析部および前記第二解析部で解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出用ロボットと、を備える。
選別対象である複数のペットボトルを搬送する搬送手段（例えば、ベルトコンベアなど）と、
前記搬送手段で搬送されるペットボトルを撮像する撮像部（１つまたは複数でもよい）と、
前記撮像部で撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析部と、
前記撮像部で撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析部と、
前記第一解析部および前記第二解析部で解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出用ロボットと、を備える。
上記第一の不適合ペットボトルは、例えば、シュリンクフィルム付きペットボトル、ラベル付きペットボトル、汚れありペットボトル（内容物ありペットボトルを含む）などである。
上記第一解析部は、画像データに画像処理を施し、第一の不適合ペットボトルを抽出する。上記画像処理は、例えば、フィルタ処理、ＨＳＶ色空間への変換処理、ノイズ除去処理などのいずれか１つもしくは２つ以上の組み合わせであってもよい。
上記第一解析部は、抽出されたシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどを含むペットボトルを、第一の不適合ペットボトルと決定してもよい。
決定された第一の不適合ペットボトルの画像データは、画像データから取得される位置情報、時刻、搬送速度と紐づけられて、記憶部に記憶されてもよい。
第一解析部は、解析する際に、記憶部から上記画像処理を実行する画像処理プログラム、および解析処理を実行する解析プログラムを読み出し、１または複数のプロセッサーで実行させてもよい。プロセッサーは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵなどを１つ以上使用してもよい。
上記第一解析部は、画像データに画像処理を施し、第一の不適合ペットボトルを抽出する。上記画像処理は、例えば、フィルタ処理、ＨＳＶ色空間への変換処理、ノイズ除去処理などのいずれか１つもしくは２つ以上の組み合わせであってもよい。
上記第一解析部は、抽出されたシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどを含むペットボトルを、第一の不適合ペットボトルと決定してもよい。
決定された第一の不適合ペットボトルの画像データは、画像データから取得される位置情報、時刻、搬送速度と紐づけられて、記憶部に記憶されてもよい。
第一解析部は、解析する際に、記憶部から上記画像処理を実行する画像処理プログラム、および解析処理を実行する解析プログラムを読み出し、１または複数のプロセッサーで実行させてもよい。プロセッサーは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵなどを１つ以上使用してもよい。
上記第二の不適合ペットボトルは、例えば、キャップ付きペットボトル（さらに、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング（キャップの下にあるリング）付きペットボトルを含んでいてもよい）である。
上記第二解析部は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データ（上記画像処理された画像データであってもよく、第一の不適合ペットボトルの画像データであってもよい）から第二の不適合ペットボトルを抽出してもよい。
学習データには、さらに、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルを含んでいてもよい。
上記キャップ検出プログラムは、画像データ（上記画像処理された画像データであってもよく、第一の不適合ペットボトルの画像データであってもよい）中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理ステップと、キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理ステップとを有していてもよい。
「知的情報処理技術」は、例えば、機械学習、深層学習、強化学習、深層強化学習などが挙げられる。
機械学習、深層学習、強化学習、深層強化学習のアルゴリズムは、特に制限されず、従来のアルゴリズムを用いてもよい。教師あり学習として、例えば、線形回帰、一般化線形モデル、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰、アンサンブル法、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、判別分析、単純ベイズ、最近傍法などの各種アルゴリズムを採用してもよい。
上記第二解析部は、抽出されたキャップ付きペットボトルを、第二の不適合ペットボトルと決定してもよい。
決定された第二の不適合ペットボトルの画像データは、画像データから取得される位置情報、時刻、搬送速度と紐づけられて、記憶部に記憶されてもよい。
上記キャップ検出プログラムは、記憶部（メモリ）に記憶されていてもよい。第二解析部は、解析する際に、記憶部から上記キャップ検出プログラムを読み出し、１または複数のプロセッサーで実行させてもよい。プロセッサーは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵなどを１つ以上使用してもよい。
上記第二解析部は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データ（上記画像処理された画像データであってもよく、第一の不適合ペットボトルの画像データであってもよい）から第二の不適合ペットボトルを抽出してもよい。
学習データには、さらに、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルを含んでいてもよい。
上記キャップ検出プログラムは、画像データ（上記画像処理された画像データであってもよく、第一の不適合ペットボトルの画像データであってもよい）中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理ステップと、キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理ステップとを有していてもよい。
「知的情報処理技術」は、例えば、機械学習、深層学習、強化学習、深層強化学習などが挙げられる。
機械学習、深層学習、強化学習、深層強化学習のアルゴリズムは、特に制限されず、従来のアルゴリズムを用いてもよい。教師あり学習として、例えば、線形回帰、一般化線形モデル、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰、アンサンブル法、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、判別分析、単純ベイズ、最近傍法などの各種アルゴリズムを採用してもよい。
上記第二解析部は、抽出されたキャップ付きペットボトルを、第二の不適合ペットボトルと決定してもよい。
決定された第二の不適合ペットボトルの画像データは、画像データから取得される位置情報、時刻、搬送速度と紐づけられて、記憶部に記憶されてもよい。
上記キャップ検出プログラムは、記憶部（メモリ）に記憶されていてもよい。第二解析部は、解析する際に、記憶部から上記キャップ検出プログラムを読み出し、１または複数のプロセッサーで実行させてもよい。プロセッサーは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵなどを１つ以上使用してもよい。
上記排出用ロボットは、本体と、本体と連接する把持手段（例えば、吸着、吸引手段を含む）と、本体の動作と把持手段の動作を駆動する駆動手段と、駆動手段を制御する動作制御部とを有し、不適合ペットボトルを把持手段で把持して搬送手段から取り除き、排出用箱へ排出する構成でもよい。
上記排出用ロボットは、把持対象を撮像する撮像部と、把持対象までの距離を測定する測距センサ（超音波センサ、レーダセンサ、レーザセンサなど）と、各種センサ（加速度センサ、ポジションセンサ、力覚センサ、ジャイロなど）を有していてもよい。
上記排出用ロボットは、人と協働作業が可能な協働ロボット（例えば、パラレルリンクロボット、多自由度・多関節アームロボットなど）でもよい。
上記排出用ロボットは、把持対象を撮像する撮像部と、把持対象までの距離を測定する測距センサ（超音波センサ、レーダセンサ、レーザセンサなど）と、各種センサ（加速度センサ、ポジションセンサ、力覚センサ、ジャイロなど）を有していてもよい。
上記排出用ロボットは、人と協働作業が可能な協働ロボット（例えば、パラレルリンクロボット、多自由度・多関節アームロボットなど）でもよい。
上記複数のペットボトルには、異物（例えば、ごみ袋の破片）が含まれていてもよい。異物は、第一、第二解析部でペットボトルとして抽出されない。
上記ペットボトルには、キャップおよび／またはキャップリング（キャップの下にあるリング）が付いていてもよい。
上記ペットボトルには、シュリンクフィルムが付いていてもよい。
上記ペットボトルには、ラベル（紙製、プラスチック製）が付いていてもよい。
上記ペットボトルは、内容物（液、油、固形物）が入っていてもよい。
上記ペットボトルは、洗浄されていない状態であってもよい。
上記ペットボトルは、その外側および／または内側に、異物（ごみ）、汚れなどが付着していてもよい。
上記ペットボトルは、潰れていてもよい。
上記ペットボトルには、キャップおよび／またはキャップリング（キャップの下にあるリング）が付いていてもよい。
上記ペットボトルには、シュリンクフィルムが付いていてもよい。
上記ペットボトルには、ラベル（紙製、プラスチック製）が付いていてもよい。
上記ペットボトルは、内容物（液、油、固形物）が入っていてもよい。
上記ペットボトルは、洗浄されていない状態であってもよい。
上記ペットボトルは、その外側および／または内側に、異物（ごみ）、汚れなどが付着していてもよい。
上記ペットボトルは、潰れていてもよい。
上記容器選別システムは、
搬送される前記複数のペットボトルの少なくとも上下方向の重なりをなくす高さ調整装置（搬送方向に平行な列の整列調整を含んでもよい）を備えていてもよい。
上記高さ調整装置は、少なくともキャップ口部が重ならないように（少なくともキャップまたはキャップリングが他のペットボトルと上下方向で重ならないように）することが好ましい。
上記高さ調整装置は、搬送手段の上に配置され、搬送手段（表面）から（潰れた状態または潰れていない状態の）ペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）を基準にした高さ位置に配置される高さ規制部を有し、搬送されている状態で重なっているペットボトルが高さ規制部に衝突して、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、高さ規制部の下を通過させて下流へ搬送可能とする構成でもよい。
上記高さ規制部は、ペットボトルが通過する通過部と重なった状態のペットボトルが衝突する衝突部を有していてもよい。衝突部は、特に形状に制限がなく、板状、ブラシ状、櫛状などでもよい。通過部は例えば空洞でもよい。
上記搬送手段は、搬送方向に平行に複数の溝（凹状）が設けられていてもよい。溝と溝との間隔が所定の長さ（約１ｃｍから５ｃｍなど）とし、溝の幅が最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１２から１３ｃｍ）に対応したサイズとした場合に、通過部がその溝幅と同じ空洞の幅を有し、溝間隔の位置で衝突部が設けられていてもよい。この場合に、衝突部によって、重なりに加え、搬送方向と直交する幅方向で規制がなされて、搬送手段の溝にペットボトルが横に寝た状態で下流へ搬送されるため、きれいに整列させることができる。
上記搬送手段は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられていてもよい。また、上記搬送手段は、搬送方向上流側に前処理段階の搬送手段を備えていてもよい。前処理段階の搬送手段は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられていてもよい。隣り合うガイドレール同士の間隔が最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）に対応していることが好ましい。搬送方向と直交する幅方向に複数のガイドレールで列の規制がなされて、ガイドレールに沿ってペットボトルが横に寝た状態で下流へ搬送される。さらに、上下方向の重なりがあるペットボトルに対し、高さ調整装置がその重なりを無くすように機能する。
上記前処理段階の搬送手段は、搬送方向上流端がその下流端よりも高く傾斜するように構成されていてもよい。上記前処理段階の搬送手段は、搬送手段に振動を与える振動発生部が設けられていてもよい。搬送されているペットボトルに振動が伝わり、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、下流へ搬送可能とする構成でもよい。
上記前処理段階の搬送手段には、上記高さ調整装置が設置されていてもよい。前処理段階の搬送手段に高さ調整装置が設置される場合に、搬送手段にも高さ調整装置が設置されていてもよくされていなくてもよい。
搬送される前記複数のペットボトルの少なくとも上下方向の重なりをなくす高さ調整装置（搬送方向に平行な列の整列調整を含んでもよい）を備えていてもよい。
上記高さ調整装置は、少なくともキャップ口部が重ならないように（少なくともキャップまたはキャップリングが他のペットボトルと上下方向で重ならないように）することが好ましい。
上記高さ調整装置は、搬送手段の上に配置され、搬送手段（表面）から（潰れた状態または潰れていない状態の）ペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）を基準にした高さ位置に配置される高さ規制部を有し、搬送されている状態で重なっているペットボトルが高さ規制部に衝突して、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、高さ規制部の下を通過させて下流へ搬送可能とする構成でもよい。
上記高さ規制部は、ペットボトルが通過する通過部と重なった状態のペットボトルが衝突する衝突部を有していてもよい。衝突部は、特に形状に制限がなく、板状、ブラシ状、櫛状などでもよい。通過部は例えば空洞でもよい。
上記搬送手段は、搬送方向に平行に複数の溝（凹状）が設けられていてもよい。溝と溝との間隔が所定の長さ（約１ｃｍから５ｃｍなど）とし、溝の幅が最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１２から１３ｃｍ）に対応したサイズとした場合に、通過部がその溝幅と同じ空洞の幅を有し、溝間隔の位置で衝突部が設けられていてもよい。この場合に、衝突部によって、重なりに加え、搬送方向と直交する幅方向で規制がなされて、搬送手段の溝にペットボトルが横に寝た状態で下流へ搬送されるため、きれいに整列させることができる。
上記搬送手段は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられていてもよい。また、上記搬送手段は、搬送方向上流側に前処理段階の搬送手段を備えていてもよい。前処理段階の搬送手段は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられていてもよい。隣り合うガイドレール同士の間隔が最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）に対応していることが好ましい。搬送方向と直交する幅方向に複数のガイドレールで列の規制がなされて、ガイドレールに沿ってペットボトルが横に寝た状態で下流へ搬送される。さらに、上下方向の重なりがあるペットボトルに対し、高さ調整装置がその重なりを無くすように機能する。
上記前処理段階の搬送手段は、搬送方向上流端がその下流端よりも高く傾斜するように構成されていてもよい。上記前処理段階の搬送手段は、搬送手段に振動を与える振動発生部が設けられていてもよい。搬送されているペットボトルに振動が伝わり、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、下流へ搬送可能とする構成でもよい。
上記前処理段階の搬送手段には、上記高さ調整装置が設置されていてもよい。前処理段階の搬送手段に高さ調整装置が設置される場合に、搬送手段にも高さ調整装置が設置されていてもよくされていなくてもよい。
上記高さ調整装置は、回転体（ロータ）と、搬送手段の搬送方向と逆方向に回転体を回転する回転駆動部と、回転体の径方向に設けられる複数の掻き部（板状、ブラシ状、櫛状などの掻き部）と、を有し、搬送されている状態で重なっているペットボトルが回転（または非回転）している掻き部に衝突して、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、下流へ搬送可能とする構成でもよい。
上記掻き部は、上記回転体の径方向に伸縮可能または取り付け位置調整可能であってもよい。先端位置が可変であることで、搬送されるペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）に合わせることが可能となる。
ペットボトルが潰れた状態である場合、重なった状態で搬送されやすい。本発明の高さ調整装置によれば、少なくともキャップ口部が他のペットボトルと重ならないようにできるため、後段に配置される撮像手段で重なりのない状態で画像データを取得でき、第一、第二解析部による不適合ペットボトルの抽出を高精度にできる。
上記掻き部は、上記回転体の径方向に伸縮可能または取り付け位置調整可能であってもよい。先端位置が可変であることで、搬送されるペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）に合わせることが可能となる。
ペットボトルが潰れた状態である場合、重なった状態で搬送されやすい。本発明の高さ調整装置によれば、少なくともキャップ口部が他のペットボトルと重ならないようにできるため、後段に配置される撮像手段で重なりのない状態で画像データを取得でき、第一、第二解析部による不適合ペットボトルの抽出を高精度にできる。
他の本発明の容器選別方法は、
選別対象である複数のペットボトルを搬送する搬送ステップと、
搬送されるペットボトルを撮像する撮像ステップと、
前記撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析ステップと、
前記撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析ステップと、
前記第一解析ステップおよび前記第二解析ステップで解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出ステップと、を含む。
上記第一解析ステップは、画像データをフィルタ処理でボトル輪郭などをエッジ検出し、ＨＳＶ色空間で、ペットボトルに付いているシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどの候補領域を抽出し、シュリンクフィルム、ラベル、汚れなど以外をノイズとして処理するノイズ除去を施して、ノイズ除去して残った物をシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどとして検出してもよい。
上記第二解析ステップは、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データから第二の不適合ペットボトルを抽出してもよい。
上記容器選別方法は、上記撮像ステップよりも前に、搬送される前記複数のペットボトルの少なくとも上下方向の重なりをなくす高さ調整ステップを、含んでいてもよい。
選別対象である複数のペットボトルを搬送する搬送ステップと、
搬送されるペットボトルを撮像する撮像ステップと、
前記撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析ステップと、
前記撮像された画像データ（例えば、動画、静止画）から、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析ステップと、
前記第一解析ステップおよび前記第二解析ステップで解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出ステップと、を含む。
上記第一解析ステップは、画像データをフィルタ処理でボトル輪郭などをエッジ検出し、ＨＳＶ色空間で、ペットボトルに付いているシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどの候補領域を抽出し、シュリンクフィルム、ラベル、汚れなど以外をノイズとして処理するノイズ除去を施して、ノイズ除去して残った物をシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどとして検出してもよい。
上記第二解析ステップは、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データから第二の不適合ペットボトルを抽出してもよい。
上記容器選別方法は、上記撮像ステップよりも前に、搬送される前記複数のペットボトルの少なくとも上下方向の重なりをなくす高さ調整ステップを、含んでいてもよい。
他の本発明は、容器解析プログラムであって、
少なくとも１つのプロセッサーにより、上記第一解析ステップおよび／または上記第二解析ステップを実現するプログラムである。
他の本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
上記解析出プログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
他の本発明は、情報処理装置であって、
少なくとも１つのプロセッサーと、
前記プロセッサーで実行可能な容器解析プログラムを記憶するためのメモリと、を含み、
前記プロセッサーは、解析プログラムを実行する、情報処理装置である。
少なくとも１つのプロセッサーにより、上記第一解析ステップおよび／または上記第二解析ステップを実現するプログラムである。
他の本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
上記解析出プログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
他の本発明は、情報処理装置であって、
少なくとも１つのプロセッサーと、
前記プロセッサーで実行可能な容器解析プログラムを記憶するためのメモリと、を含み、
前記プロセッサーは、解析プログラムを実行する、情報処理装置である。
他の本発明は、情報処理装置であって、
少なくとも１つのプロセッサーと、
前記プロセッサーで実行可能なキャップ検出プログラムを記憶するためのメモリと、を含み、
前記プロセッサーは、キャップ検出プログラムを実行する、情報処理装置である。
また、他の本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記キャップ検出プログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
少なくとも１つのプロセッサーと、
前記プロセッサーで実行可能なキャップ検出プログラムを記憶するためのメモリと、を含み、
前記プロセッサーは、キャップ検出プログラムを実行する、情報処理装置である。
また、他の本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記キャップ検出プログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また、他の本発明のキャップ検出プログラム生成方法は、
少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを生成する学習データ生成ステップと、
前記学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムを生成するモデル生成ステップと、を含む。
上記モデル生成ステップは、
画像データ中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理を実行し、
キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理を実行し、キャップ検出プログラムを生成してもよい。
上記モデル生成ステップは、
上記第一抽出処理をディープニューラルネットワークのプログラムで実行し、上記第二抽出処理を畳み込みニューラルネットワークのプログラムで実行するように、キャップ検出プログラムを生成してもよい。
少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを生成する学習データ生成ステップと、
前記学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムを生成するモデル生成ステップと、を含む。
上記モデル生成ステップは、
画像データ中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理を実行し、
キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理を実行し、キャップ検出プログラムを生成してもよい。
上記モデル生成ステップは、
上記第一抽出処理をディープニューラルネットワークのプログラムで実行し、上記第二抽出処理を畳み込みニューラルネットワークのプログラムで実行するように、キャップ検出プログラムを生成してもよい。
上記学習データ生成ステップにおいて、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを、ノイズ除去などの前処理をしたり、特徴選択をしたり、特徴変換で特徴量を抽出して、学習データとしてもよい。
また、他の発明のキャップ検出プログラム生成方法は、
モデル生成ステップで生成されたキャップ検出プログラムを再学習（チューニング）する再学習ステップと、を含む。再学習は、例えば、学習回数（Ｅｐｏｃｈ）の変更、学習データの変更または追加、特徴量の変更などでもよい。
キャップ検出プログラム生成方法で生成されたキャップ検出プログラムは、記憶媒体に記憶され、外部装置へ出力可能に構成される。
また、他の発明のキャップ検出プログラム生成方法は、
モデル生成ステップで生成されたキャップ検出プログラムを再学習（チューニング）する再学習ステップと、を含む。再学習は、例えば、学習回数（Ｅｐｏｃｈ）の変更、学習データの変更または追加、特徴量の変更などでもよい。
キャップ検出プログラム生成方法で生成されたキャップ検出プログラムは、記憶媒体に記憶され、外部装置へ出力可能に構成される。
上記第一、第二解析部は、メモリ、プロセッサー、ソフトウエアプログラムを有する情報処理装置（例えば、コンピュータ、サーバ）や、専用回路、ファームウエアなどで構成してもよい。情報処理装置は、オンプレミスまたはクラウドのいずか一方、あるいは両方の組み合わせであってもよい。
（実施形態１）
図１Ａ、２Ａ、３Ａは、本発明を適用した実施形態である容器選別システム１の一例を示す。本実施形態では、選別対象の容器はペットボトルである。ペットボトルは、潰した状態と潰れていない状態がある。ペットボトルは、容器回収袋（例えば、プラスチックフィルム製袋）に収納されており、選別前に圧縮手段などで、潰されてもよく、潰されていない状態でもよく、人が手で押し潰した状態であってもよい。
ペットボトルには、キャップ付き、キャップなし、ラベル付きキャップ付き、ラベル付きキャップなしがある。ラベルはプラスチックラベル、紙ラベルでもよく、シュリンクフィルムラベルでもよい。
図１Ａ、２Ａ、３Ａは、本発明を適用した実施形態である容器選別システム１の一例を示す。本実施形態では、選別対象の容器はペットボトルである。ペットボトルは、潰した状態と潰れていない状態がある。ペットボトルは、容器回収袋（例えば、プラスチックフィルム製袋）に収納されており、選別前に圧縮手段などで、潰されてもよく、潰されていない状態でもよく、人が手で押し潰した状態であってもよい。
ペットボトルには、キャップ付き、キャップなし、ラベル付きキャップ付き、ラベル付きキャップなしがある。ラベルはプラスチックラベル、紙ラベルでもよく、シュリンクフィルムラベルでもよい。
容器回収袋から取り出されたペットボトルは、搬送手段であるベルトコンベア２の搬送方向上流側に投入される。この際に、ペットボトルは無造作に投入されるため、多くのペットボトルが整列されておらず上下左右方向に重なった状態で下流方向へ搬送される。なお、容器回収袋からペットボトルを取り出す際に、容器回収袋を破くと、袋の破片も異物として混入し搬送されるが、本実施形態によれば、この袋の破片も区別できる。
ベルトコンベア２は、無端ベルトコンベアの単一構成、または複数の無端ベルトコンベアの組み合わせで構成されていてもよく、特に制限されない。
ベルトコンベア２は、無端ベルトコンベアの単一構成、または複数の無端ベルトコンベアの組み合わせで構成されていてもよく、特に制限されない。
撮像部４は、排出ロボットの上流に設置され、搬送されるペットボトルを撮像する。本実施形態において、撮像部４は、ベルトコンベア２の搬送方向に直交する幅方向に沿って２つ設置される。
撮像された画像は、容器解析部５の第一記憶部５１へ送信される。容器解析部５は、画像データに各種画像処理を施してもよい。撮像部４は、エリアセンサカメラ、ラインセンサカメラでもよい。
撮像された画像は、容器解析部５の第一記憶部５１へ送信される。容器解析部５は、画像データに各種画像処理を施してもよい。撮像部４は、エリアセンサカメラ、ラインセンサカメラでもよい。
図３Ａに容器選別システム１およびキャップ検出プログラム生成装置１００の構成要素の機能ブロックを示す。
容器解析部５は、第一記憶部５１、第一解析部５２、第二解析部５３、第二記憶部５４を有する。
第一記憶部５１は、撮像部４で撮像された画像データ、画像内の位置情報（二次元座標）、撮像時刻、ベルトコンベア２の搬送速度とを紐づけて記憶してもよい。
第一解析部５２は、撮像部４で撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する。
第二解析部５３は、撮像部４で撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する。
第二記憶部５４は、キャップ検出プログラムを記憶している。キャップ検出プログラムは、後述するキャップ検出プログラム生成装置１００からネットワークを介して取得されてもよく、不図示のクラウド環境、オンプレミス環境のサーバを介して、またはＣＤ−ＲＯＭなどコンピュータ可読記憶媒体を介して、取得されてもよい。
容器解析部５は、第一記憶部５１、第一解析部５２、第二解析部５３、第二記憶部５４を有する。
第一記憶部５１は、撮像部４で撮像された画像データ、画像内の位置情報（二次元座標）、撮像時刻、ベルトコンベア２の搬送速度とを紐づけて記憶してもよい。
第一解析部５２は、撮像部４で撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する。
第二解析部５３は、撮像部４で撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する。
第二記憶部５４は、キャップ検出プログラムを記憶している。キャップ検出プログラムは、後述するキャップ検出プログラム生成装置１００からネットワークを介して取得されてもよく、不図示のクラウド環境、オンプレミス環境のサーバを介して、またはＣＤ−ＲＯＭなどコンピュータ可読記憶媒体を介して、取得されてもよい。
第一解析部５２は、解析プログラムを第二記憶部５４から読み出し、プロセッサーでこの解析プログラムを実行する。
解析プログラムは、第一記憶部５１から読み出した画像データをフィルタ処理でボトル輪郭などをエッジ検出し、ＨＳＶ色空間でペットボトルに付いているシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどの候補領域を抽出し、シュリンクフィルム、ラベル、汚れなど以外をノイズとして処理するノイズ除去を施して、ノイズ除去して残ったものをシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどとして検出する。
第一解析部５２は、検出されたシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどを含むペットボトルを、第一の不適合ペットボトルと決定する。
第一記憶部５１は、決定された第一の不適合ペットボトルの画像データと、第一の不適合ペットボトルの画像内の位置情報（二次元座標）、撮像時刻、ベルトコンベア２の搬送速度とを紐づけて記憶する。これらを第一解析データと称する。
解析プログラムは、第一記憶部５１から読み出した画像データをフィルタ処理でボトル輪郭などをエッジ検出し、ＨＳＶ色空間でペットボトルに付いているシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどの候補領域を抽出し、シュリンクフィルム、ラベル、汚れなど以外をノイズとして処理するノイズ除去を施して、ノイズ除去して残ったものをシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどとして検出する。
第一解析部５２は、検出されたシュリンクフィルム、ラベル、汚れなどを含むペットボトルを、第一の不適合ペットボトルと決定する。
第一記憶部５１は、決定された第一の不適合ペットボトルの画像データと、第一の不適合ペットボトルの画像内の位置情報（二次元座標）、撮像時刻、ベルトコンベア２の搬送速度とを紐づけて記憶する。これらを第一解析データと称する。
第二解析部５３は、キャップ検出プログラムによって、画像データから第二の不適合ペットボトルを抽出する。
第二解析部５３は、キャップ検出プログラムを第二記憶部５４から読み出し、プロセッサーでこのキャップ検出プログラムを実行し、画像データからキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出する。
具体的に、キャップ検出プログラムは、画像データ中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理ステップと、キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理ステップとを有する。
キャップ検出プログラムの第一抽出処理ステップは、ディープニューラルネットワークのプログラムで処理することを含んでいてもよく、第二抽出処理ステップは畳み込みニューラルネットワークのプログラムで処理することを含んでいてもよい。
第二解析部５３は、抽出されたキャップ付きペットボトルを、第二の不適合ペットボトルと決定する。
第一記憶部５１は、決定された第二の不適合ペットボトルの画像データと、第二の不適合ペットボトルの画像内の位置情報（二次元座標）、撮像時刻、ベルトコンベア２の搬送速度とを紐づけて記憶する。これらを第二解析データと称する。
なお、キャップ検出プログラムの生成は後述する。
第二解析部５３は、キャップ検出プログラムを第二記憶部５４から読み出し、プロセッサーでこのキャップ検出プログラムを実行し、画像データからキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出する。
具体的に、キャップ検出プログラムは、画像データ中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理ステップと、キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理ステップとを有する。
キャップ検出プログラムの第一抽出処理ステップは、ディープニューラルネットワークのプログラムで処理することを含んでいてもよく、第二抽出処理ステップは畳み込みニューラルネットワークのプログラムで処理することを含んでいてもよい。
第二解析部５３は、抽出されたキャップ付きペットボトルを、第二の不適合ペットボトルと決定する。
第一記憶部５１は、決定された第二の不適合ペットボトルの画像データと、第二の不適合ペットボトルの画像内の位置情報（二次元座標）、撮像時刻、ベルトコンベア２の搬送速度とを紐づけて記憶する。これらを第二解析データと称する。
なお、キャップ検出プログラムの生成は後述する。
排出用ロボット６は、第一解析部５２および第二解析部５３で解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出ボックス７１、７２へ排出する。本実施形態の排出用ロボット６は、パラレルリンクロボットである。
図２Ａに示すパラレルリンクロボット６は、リンク機構を備える本体６１と、リンク機構の先端に設けられる把持手段６２と、リンク機構動作と把持手段６２の動作を駆動する駆動手段（不図示）と、駆動手段を制御する動作制御部（不図示）とを有する。本実施形態の把持手段６２は、例えば、吸引パットである。吸引パットに接続されて空気を引き込む吸引装置（不図示）が設けられる。パラレルリンクロボット６は、把持対象を撮像する撮像部と、把持対象までの距離を測定する測距センサ（超音波センサ、レーダセンサ、レーザセンサなど）と、各種センサ（加速度センサ、ポジションセンサ、力覚センサ、ジャイロなど）を有していてもよい。
容器解析部５で決定された第一および第二の不適合ペットボトルに係る第一、第二解析データが第一記憶部５１から読み出されてパラレルリンクロボット６の動作制御部へ送られ、この第一、第二解析データに基づいてパラレルリンクロボット６が動作し、第一および第二の不適合ペットボトルを吸引して、排出ボックス７１、７２へ排出する。
図２Ａに示すパラレルリンクロボット６は、リンク機構を備える本体６１と、リンク機構の先端に設けられる把持手段６２と、リンク機構動作と把持手段６２の動作を駆動する駆動手段（不図示）と、駆動手段を制御する動作制御部（不図示）とを有する。本実施形態の把持手段６２は、例えば、吸引パットである。吸引パットに接続されて空気を引き込む吸引装置（不図示）が設けられる。パラレルリンクロボット６は、把持対象を撮像する撮像部と、把持対象までの距離を測定する測距センサ（超音波センサ、レーダセンサ、レーザセンサなど）と、各種センサ（加速度センサ、ポジションセンサ、力覚センサ、ジャイロなど）を有していてもよい。
容器解析部５で決定された第一および第二の不適合ペットボトルに係る第一、第二解析データが第一記憶部５１から読み出されてパラレルリンクロボット６の動作制御部へ送られ、この第一、第二解析データに基づいてパラレルリンクロボット６が動作し、第一および第二の不適合ペットボトルを吸引して、排出ボックス７１、７２へ排出する。
（キャップ検出プログラム生成装置および方法）
図３Ａに示す、キャップ検出プログラム生成装置１００は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを生成する学習データ生成部１０１と、前記学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムを生成するモデル生成部１０２と、を有する。
モデル生成部１０２は、画像データ中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理部１０２１と、キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理部１０２２を有するキャップ検出プログラムを生成する。モデル生成部１０２は、第一抽出処理部１０２１の処理をディープニューラルネットワークのプログラムで実行するように構成し、第二抽出処理部１０２２の処理を畳み込みニューラルネットワークのプログラムで実行するように構成する。
図３Ａに示す、キャップ検出プログラム生成装置１００は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを生成する学習データ生成部１０１と、前記学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムを生成するモデル生成部１０２と、を有する。
モデル生成部１０２は、画像データ中の複数のペットボトルから、ボトル口部分（キャップありもなしも含む部分）を抽出してキャップ候補領域を決定する第一抽出処理部１０２１と、キャップ候補領域からキャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを判定する第二抽出処理部１０２２を有するキャップ検出プログラムを生成する。モデル生成部１０２は、第一抽出処理部１０２１の処理をディープニューラルネットワークのプログラムで実行するように構成し、第二抽出処理部１０２２の処理を畳み込みニューラルネットワークのプログラムで実行するように構成する。
また、学習データ生成部１０１は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを、ノイズ除去などの前処理をしたり、特徴選択をしたり、特徴変換で特徴量を抽出して、学習データを作成してもよい。
また、キャップ検出プログラム生成装置１００は、モデル生成部１０２で生成されたキャップ検出プログラムを再学習（チューニング）する再学習部１０４を有していてもよい。
再学習は、例えば、学習回数（Ｅｐｏｃｈ）の変更、学習データの変更または追加、特徴量の変更などでもよい。
モデル生成部１０２で生成されたまたは再学習されたキャップ検出プログラムは、記憶部１０３に記憶され、外部装置または容器選別システム１へ送信可能に構成される。
また、キャップ検出プログラム生成装置１００は、モデル生成部１０２で生成されたキャップ検出プログラムを再学習（チューニング）する再学習部１０４を有していてもよい。
再学習は、例えば、学習回数（Ｅｐｏｃｈ）の変更、学習データの変更または追加、特徴量の変更などでもよい。
モデル生成部１０２で生成されたまたは再学習されたキャップ検出プログラムは、記憶部１０３に記憶され、外部装置または容器選別システム１へ送信可能に構成される。
（実施形態２：高さ調整装置）
図１Ｂ、２Ｂ、３Ｂに示す実施形態２は、実施形態１と同じ構成要素に加え、さらに撮像装置４より搬送方向上流側のベルトコンベア２に高さ調整装置３が配置されている。高さ調整装置３は、少なくともキャップ口部が他のペットボトルと上下方向で重ならないようにする機能である。符号が同じ構成要素は同じ機能を有しているため説明を省略または簡単にする。以下同様である。
図２Ｂに示す高さ調整装置３は、回転体（ロータ）３１と、ベルトコンベア２の搬送方向と逆方向に回転体３１を回転する回転駆動部（モータなど、不図示）と、回転体３１の径方向に設けられる複数の掻き部３２と、を有する。複数の掻き部３２は、回転体３１の径方向に放射状に８つ同間隔に設けられているがこれに制限されず、８つ以下、８つ以上でもよい。回転体３１の全周に掻き部に相当する複数の凸部が形成されていてもよい。掻き部３２は、例えば、板状、ブラシ状、櫛状などである。
図１Ｂ、２Ｂ、３Ｂに示す実施形態２は、実施形態１と同じ構成要素に加え、さらに撮像装置４より搬送方向上流側のベルトコンベア２に高さ調整装置３が配置されている。高さ調整装置３は、少なくともキャップ口部が他のペットボトルと上下方向で重ならないようにする機能である。符号が同じ構成要素は同じ機能を有しているため説明を省略または簡単にする。以下同様である。
図２Ｂに示す高さ調整装置３は、回転体（ロータ）３１と、ベルトコンベア２の搬送方向と逆方向に回転体３１を回転する回転駆動部（モータなど、不図示）と、回転体３１の径方向に設けられる複数の掻き部３２と、を有する。複数の掻き部３２は、回転体３１の径方向に放射状に８つ同間隔に設けられているがこれに制限されず、８つ以下、８つ以上でもよい。回転体３１の全周に掻き部に相当する複数の凸部が形成されていてもよい。掻き部３２は、例えば、板状、ブラシ状、櫛状などである。
掻き部３２の先端可動部３２１は、回転体３１の径方向に伸縮可能または取り付け位置調整可能である。先端可動部３２１の位置がＤＨからＤＬの間で可変であり、搬送されるペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）に合わせることができる。例えば、ペットボトル２００ｍｌの場合にコンベア表面から先端可動部３２１の先端までの距離Ｄ１を６０ｍｍから７０ｍｍとし、５００ｍｌの場合に２２０ｍｍから２３０ｍｍとし、２Ｌの場合に１２０ｍｍから１３０ｍｍとなるように設定してもよい。
掻き部３２（先端可動部３２１）に、搬送されている状態で重なっている上側のペットボトルが衝突して、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、下流へ搬送できる。
掻き部３２（先端可動部３２１）に、搬送されている状態で重なっている上側のペットボトルが衝突して、ペットボトル同士の重なりを無くし（少なくともキャップ口部が重ならないようにし）、下流へ搬送できる。
（別実施形態）
図４に示す別実施形態の高さ調整装置は、ベルトコンベア２の上に配置され、ベルトコンベア表面からペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）を基準にした高さ位置に配置される高さ規制部３５を有する。高さ規制部３５は、ペットボトルが通過する通過部３５２と、重なった状態のペットボトルが衝突する衝突部３５１を有する。衝突部３５１は、特に形状に制限がなく、板状、ブラシ状、櫛状などでもよい。通過部３５２は、例えば空洞でもよく、門型でもよい。
搬送されている状態で重なっているペットボトルが衝突部３５１に衝突し、ペットボトル同士の重なりを無くし、少なくともキャップ口部が重ならないようにした状態のペットボトルが通過部３５２を通過し、下流へ搬送させることができる。
図４に示す別実施形態の高さ調整装置は、ベルトコンベア２の上に配置され、ベルトコンベア表面からペットボトル本体の最大径または長径（横に寝かせて搬送した場合の高さ）を基準にした高さ位置に配置される高さ規制部３５を有する。高さ規制部３５は、ペットボトルが通過する通過部３５２と、重なった状態のペットボトルが衝突する衝突部３５１を有する。衝突部３５１は、特に形状に制限がなく、板状、ブラシ状、櫛状などでもよい。通過部３５２は、例えば空洞でもよく、門型でもよい。
搬送されている状態で重なっているペットボトルが衝突部３５１に衝突し、ペットボトル同士の重なりを無くし、少なくともキャップ口部が重ならないようにした状態のペットボトルが通過部３５２を通過し、下流へ搬送させることができる。
（前処理段階の搬送装置）
図５Ａ、５Ｂに示す前処理段階の搬送装置２１０は、上記ベルトコンベア２の上流に設けられる。本実施形態において、前処理段階の搬送装置２１０は、ベルトコンベアとして構成されている。
図５Ａの平面視において、搬送装置２０１は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられている。複数のガイドレール２１１、２１２、２１３、２１４、２１５、２１６は、搬送装置２１０の上方に設けられる。ガイドレール同士の間隔Ｗは、最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）に対応している。ガイドレール２１１、２１２、２１３、２１４、２１５、２１６の長さは、搬送方向上流側から下流側まで伸びているがこれに制限されず、これよりも短くてもよい。ガイドレールの高さは、搬送装置２１０のベルト面から最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）の１／２よりも高いことが好ましい。
なお、ガイドレールの替わりに、ベルトコンベア表面からレール状に複数の突起物が搬送方向に平行に立設されていてもよい。
また、前処理段階の搬送装置２１０には実施形態１と同様の高さ調整装置３が配置される。
図５Ａ、５Ｂに示す前処理段階の搬送装置２１０は、上記ベルトコンベア２の上流に設けられる。本実施形態において、前処理段階の搬送装置２１０は、ベルトコンベアとして構成されている。
図５Ａの平面視において、搬送装置２０１は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられている。複数のガイドレール２１１、２１２、２１３、２１４、２１５、２１６は、搬送装置２１０の上方に設けられる。ガイドレール同士の間隔Ｗは、最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）に対応している。ガイドレール２１１、２１２、２１３、２１４、２１５、２１６の長さは、搬送方向上流側から下流側まで伸びているがこれに制限されず、これよりも短くてもよい。ガイドレールの高さは、搬送装置２１０のベルト面から最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）の１／２よりも高いことが好ましい。
なお、ガイドレールの替わりに、ベルトコンベア表面からレール状に複数の突起物が搬送方向に平行に立設されていてもよい。
また、前処理段階の搬送装置２１０には実施形態１と同様の高さ調整装置３が配置される。
図５Ｂの側面視において、搬送装置２１０は、搬送方向上流端がその下流端よりも高く傾斜するように構成されている。また、搬送装置２１０の搬送方向上流側に第一振動発生部２２０と、それよりも下流側に第二振動発生部２２１が設けられている。各振動発生部は、搬送装置２１０を床から支持する支持脚を兼ねていてもよく、別途支持脚が設けられていてもよい。
第一振動発生部２２０は、搬送方向に対し所定角度で下方に傾斜する搬送装置２１０の搬送方向上流側に設けられており、搬送装置２１０に振動を与え、ペットボトルの重なりを解消させる。
第二振動発生部２２１は、第一振動発生部２４より搬送方向下流側に設けられ、搬送装置２１０に振動を与える。第二振動発生部２２１による振動は、第一振動発生部２２０の振動で解消されなかったペットボトルの重なりを解消させるのに寄与する。
第一、第二振動発生部２２０、２２１による振動と、複数のガイドレールと、高さ調整装置３によって、ペットボトルの重なりを解消するとともに、ペットボトルを整列した状態で、下流へ搬送することが可能になる。
なお、別実施形態として高さ調整装置３が省略されていてもよい。
第一振動発生部２２０は、搬送方向に対し所定角度で下方に傾斜する搬送装置２１０の搬送方向上流側に設けられており、搬送装置２１０に振動を与え、ペットボトルの重なりを解消させる。
第二振動発生部２２１は、第一振動発生部２４より搬送方向下流側に設けられ、搬送装置２１０に振動を与える。第二振動発生部２２１による振動は、第一振動発生部２２０の振動で解消されなかったペットボトルの重なりを解消させるのに寄与する。
第一、第二振動発生部２２０、２２１による振動と、複数のガイドレールと、高さ調整装置３によって、ペットボトルの重なりを解消するとともに、ペットボトルを整列した状態で、下流へ搬送することが可能になる。
なお、別実施形態として高さ調整装置３が省略されていてもよい。
搬送装置２１０上で、重なりが解消されたペットボトルは、下流側のコンベアベルト２に移り、さらに、下流の撮像部４を経て、排出用ロボット６へと搬送される。搬送装置２１０は、所定角度で傾斜しているが、コンベアベルト２は設置面に対し水平配置される。
（別実施形態の搬送装置）
図６に示す別実施形態のベルトコンベア２は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられている。
ガイドレール２０１、２０２、２０３、２０４、２０５、２０６は、ベルトコンベア２の上方に設けられる。ガイドレール同士の間隔Ｗは、最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）に対応している。
ガイドレール２０１、２０２、２０３、２０４、２０５、２０６の長さは、搬送方向上流側から下流側まで伸びているがこれに制限されず、少なくとも高さ調整装置を通過するまでの長さであることが好ましく、排出用ロボットより上流まで、撮像部の撮像エリア範囲まで、または撮影エリア範囲より上流までのいずれかまでの長さでもよい。
複数のガイドレールによって、ペットボトルを整列した状態で、下流へ搬送することが可能になる。
また、ガイドレールの替わりに、ベルトコンベア表面からレール状に複数の突起物が搬送方向に平行に立設されていてもよい。
図６に示す別実施形態のベルトコンベア２は、搬送方向に平行に複数のガイドレールが設けられている。
ガイドレール２０１、２０２、２０３、２０４、２０５、２０６は、ベルトコンベア２の上方に設けられる。ガイドレール同士の間隔Ｗは、最大サイズペットボトル（例えば２Ｌボトル）のボトル本体幅（例えば、約１１から１２ｃｍ）に対応している。
ガイドレール２０１、２０２、２０３、２０４、２０５、２０６の長さは、搬送方向上流側から下流側まで伸びているがこれに制限されず、少なくとも高さ調整装置を通過するまでの長さであることが好ましく、排出用ロボットより上流まで、撮像部の撮像エリア範囲まで、または撮影エリア範囲より上流までのいずれかまでの長さでもよい。
複数のガイドレールによって、ペットボトルを整列した状態で、下流へ搬送することが可能になる。
また、ガイドレールの替わりに、ベルトコンベア表面からレール状に複数の突起物が搬送方向に平行に立設されていてもよい。
また、本実施形態は、ペットボトルに限らず、他のプラスチック容器にも適用できる。
また、本実施形態における第二解析部は、キャップの有無に限定されず、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルを抽出してもよい。
第二解析部は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトル、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトル、キャップなしペットボトル、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトルまたはキャップリング付きペットボトルを検出する検出プログラムによって、画像データから不適合ペットボトルを抽出してもよい。
また、本実施形態における第二解析部は、キャップの有無に限定されず、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルを抽出してもよい。
第二解析部は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトル、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトル、キャップなしペットボトル、汚れありペットボトル、ラベル付きペットボトル、シュリンクフィルム付きペットボトルまたはキャップリング付きペットボトルを検出する検出プログラムによって、画像データから不適合ペットボトルを抽出してもよい。
１ 容器選別システム
２ 搬送手段（ベルトコンベア）
３ 高さ調整装置
４ 撮像部
５ 容器解析部
６ 排出用ロボット
５１ 第一記憶部
５２ 第一解析部
５３ 第二解析部
５４ 第二記憶部
１００ キャップ検出プログラム生成装置
１０１ 学習データ生成部
１０２ モデル生成部
１０３ 記憶部
１０４ 再学習部
２１０ 前処理段階の搬送装置
２２０ 第一振動発生部
２２１ 第二振動発生部
２ 搬送手段（ベルトコンベア）
３ 高さ調整装置
４ 撮像部
５ 容器解析部
６ 排出用ロボット
５１ 第一記憶部
５２ 第一解析部
５３ 第二解析部
５４ 第二記憶部
１００ キャップ検出プログラム生成装置
１０１ 学習データ生成部
１０２ モデル生成部
１０３ 記憶部
１０４ 再学習部
２１０ 前処理段階の搬送装置
２２０ 第一振動発生部
２２１ 第二振動発生部
Claims (7)
- 複数のペットボトルを搬送する搬送手段と、
前記搬送手段で搬送されるペットボトルを撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析部と、
前記撮像部で撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析部と、
前記第一解析部および前記第二解析部で解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出用ロボットと、を備え、
前記第一解析部は、画像データに画像処理を施し、第一の不適合ペットボトルを抽出し、
前記第二解析部は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データから第二の不適合ペットボトルを抽出する、容器選別システム。 - 複数のペットボトルを搬送する搬送手段と、
前記搬送手段で搬送されるペットボトルを撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析部と、
前記撮像部で撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析部と、
前記第一解析部および前記第二解析部で解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出用ロボットと、
搬送される前記複数のペットボトルの少なくとも上下方向の重なりをなくす高さ調整装置と、を備え、
前記高さ調整装置は、回転体と、前記搬送手段の搬送方向と逆方向に前記回転体を回転する回転駆動部と、前記回転体の径方向に設けられる複数の掻き部と、を有する容器選別システム。 - 前記掻き部は、前記回転体の径方向に伸縮可能または取り付け位置調整可能である、請求項２に記載の容器選別システム。
- 前記第一解析部は、画像データに画像処理を施し、第一の不適合ペットボトルを抽出し、
前記第二解析部は、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データから第二の不適合ペットボトルを抽出する、請求項２に記載の容器選別システム。 - 前記搬送手段は、搬送方向上流側に前処理段階の搬送手段を備え、
前記前処理段階の搬送手段は、搬送方向上流端がその下流端よりも高く傾斜するように構成されており、
前記前処理段階の搬送手段は、
搬送方向に平行に複数のガイドレールと、当該搬送手段に振動を与える振動発生部と、高さ調整装置とを備える、請求項１または２に記載の容器選別システム。 - 複数のペットボトルを搬送する搬送ステップと、
搬送されるペットボトルを撮像する撮像ステップと、
前記撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析ステップと、
前記撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析ステップと、
前記第一解析ステップおよび前記第二解析ステップで解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出ステップと、を含み、
前記第一解析ステップは、画像データに画像処理を施し、第一の不適合ペットボトルを抽出し、
前記第二解析ステップは、少なくともキャップ付きペットボトル、キャップリング付きペットボトルおよびキャップなしペットボトルを含む学習データを用いて知的情報処理技術によって生成される、キャップ付きペットボトルまたはキャップなしペットボトルを検出するキャップ検出プログラムによって、画像データから第二の不適合ペットボトルを抽出する、容器選別方法。 - 複数のペットボトルを搬送する搬送ステップと、
搬送される前記複数のペットボトルの少なくとも上下方向の重なりをなくす高さ調整ステップと、
搬送されるペットボトルを撮像する撮像ステップと、
前記撮像された画像データから、第一の不適合ペットボトルを解析する第一解析ステップと、
前記撮像された画像データから、第二の不適合ペットボトルを解析する第二解析ステップと、
前記第一解析ステップおよび前記第二解析ステップで解析された第一および第二の不適合ペットボトルを排出する排出ステップと、を含み、
前記高さ調整ステップは、回転体と、前記搬送手段の搬送方向と逆方向に前記回転体を回転する回転駆動部と、前記回転体の径方向に設けられる複数の掻き部と、を有する高さ調整装置で実行される、容器選別方法。
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| JP2019231446A JP6751812B1 (ja) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 容器を含むごみから容器を選別する容器選別システム、容器選別方法および容器選別プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2019231446A JP6751812B1 (ja) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 容器を含むごみから容器を選別する容器選別システム、容器選別方法および容器選別プログラム |
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Family Applications (1)
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| JP2019231446A Active JP6751812B1 (ja) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 容器を含むごみから容器を選別する容器選別システム、容器選別方法および容器選別プログラム |
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