JP6875614B1 - 計量装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ノイズとして重量信号に重畳する振動成分の特性変化への対応性能を向上することができる新規の計量装置を提供する。【解決手段】 計量装置は、被計量物の重量を検出するように構成されたロードセルと、ロードセルによって検出される重量信号が表す波形から、極大値および極小値のうちの少なくとも一方を検出する極値検出部と、波形のうちの第１の極大値から、第１の極大値よりも後に発生した第２の極大値までの間をサンプリングした極大値間データ、および、第１の極小値から、第１の極小値よりも後に発生した第２の極小値までの間をサンプリングした極小値間データのうちの少なくとも一方に最小二乗法を適用して第１の回帰直線を求め、第１の回帰直線に基づいて、重量についての予測真値を取得する取得部と、を備えている。【選択図】図１

Description

本開示は計量装置に関する。

計量装置においては、被計量物を計量槽に供給する際の衝撃による自己振動がノイズとして、ロードセルによって検出される重量信号に重畳する。このようなノイズによって重量信号が変動すると、被計量物の重量の真値の速やかな把握が困難になる。このため、ローパスフィルタやデジタルフィルタを用いて、このような振動成分を除去する技術が従来から知られている（例えば、下記の特許文献１）。

特開平１０−１０４０５３号公報

しかしながら、振動の大きさや周期は、種々の要因によって変動する。例えば、所定の目標重量に達した時点で被計量物の計量槽への供給が停止される充填用はかり（定量計量方式の計量装置）では、目標重量の設定可能範囲が広いと、その設定値に応じて、被計量物の計量槽内での落下距離（換言すれば、衝突速度）が大きく変動する。また、充填用はかりでは、目標重量の設定値に応じて、計量槽への供給流量を可変に設定可能なタイプも存在する。このような落下距離や供給流量の変動は、振動の大きさや周期の変化を招く。また、計量装置の設置環境によっては、計量装置の周辺に設置された他の装置の振動が、ノイズとして重畳する。周辺の他の装置の振動は、通常、自己振動とは大きさや周期が異なる。

このように、ノイズとして重量信号に重畳する振動の特性は状況に応じて変化するので、生じ得る全ての状況に対応できるフィルタの構築は容易ではない。例えば、移動平均フィルタは、振動周期分のデータを平均化することによって効果的なノイズ除去を行えることが知られている。しかしながら、移動平均フィルタを使用する場合、生じ得る全ての状況に対応するためには、予想し得る全ての振動周期の公倍数分の期間のデータを平均化する必要がある。このような処理は長時間を要するので、定量計量方式の計量装置では、計測される重量と実際の重量との間に時間遅れが生じて、計測精度が悪化するおそれがある。また、不定量計量方式の計量装置では、計測時間の遅延、ひいては、処理能力の低下を招くことになる。

このようなことから、ノイズとして重量信号に重畳する振動成分の特性変化への対応性能を向上することができる新規の計量装置が提供されることが望ましい。

本開示は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、例えば、以下の形態として実現することが可能である。

本開示の第１の形態によれば、計量装置が提供される。この計量装置は、被計量物の重量を検出するように構成されたロードセルと、ロードセルによって検出される重量信号が表す波形の極大値および極小値のうちの少なくとも一方を検出する極値検出部と、波形の第１の極小値から、第１の極小値よりも後に発生した第２の極小値までの間をサンプリングした極小値間データ、および、波形の第１の極大値から、第１の極大値よりも後に発生した第２の極大値までの間をサンプリングした極大値間データのうちの少なくとも一方に最小二乗法を適用して第１の回帰直線を求め、第１の回帰直線に基づいて、重量についての予測真値を取得する取得部と、を備えている。

ここでの極小値および極大値とは、ロードセルによって検出される重量信号が表す波形のうちの、最も大きな振幅を有する振動成分の波に関する極値であり、当該振動成分に重畳する他の振動成分の波に関する極値は含まない。つまり、最も大きな振幅を有する振動成分の波の極値間に、他の振動成分の波の極値が出現したとしても、当該他の振動成分の波の極値は、第１の形態の「極小値」または「極大値」としては取り扱われない。

この計量装置によれば、極小値間データおよび極大値間データのうちの少なくとも一方に最小二乗法を適用するので、正確な予測真値を取得することができる。しかも、最小二乗法が適用される極小値間データおよび／または極大値間データは、計量装置の運転時の実振動から検出されるので、振動の特性に変動が生じても、その変動に対応可能である。さらに、予想し得る全ての振動周期の公倍数分の期間の重量信号に対して移動平均フィルタを適用する場合と比べて、演算負荷が小さいので、計測精度の悪化または計測時間の遅延を抑制できる。

本開示の第２の形態によれば、第１の形態において、極大値間データに含まれる極大値は、第１の極大値および第２の極大値のみである。取得部は、さらに、極大値間データが得られる度に、該極大値間データから求められる第１の回帰直線に基づいて、予測真値を取得するように構成される。この形態によれば、極大値間データのデータ量が少ない。つまり、第１の回帰直線を求めるための演算量が少なくなる。したがって、計測精度の悪化または計測時間の遅延をいっそう抑制できる。

本開示の第３の形態によれば、第１または第２の形態において、極小値間データに含まれる極小値は、第１の極小値および第２の極小値のみである。取得部は、さらに、極小値間データが得られる度に、該極小値間データから求められる第１の回帰直線に基づいて、予測真値を取得するように構成される。この形態によれば、極小値間データのデータ量が少ない。つまり、第１の回帰直線を求めるための演算量が少なくなる。したがって、計測精度の悪化または計測時間の遅延をいっそう抑制できる。

本開示の第４の形態によれば、第１の形態において、極大値間データは、第１の極大値と第２の極大値との間に少なくとも１つの第３の極大値を含む。取得部は、さらに、極大値間データが得られる度に、極大値間データから求められる第１の回帰直線に基づいて、予測真値を取得するように構成される。この形態によれば、極大値間データのデータ量が第２の形態と比べて多くなるので、より確からしい第１の回帰直線を求めることができる。その結果、予測真値の精度が向上する。

本開示の第５の形態によれば、第１または第４の形態において、極小値間データは、第１の極小値と第２の極小値との間に少なくとも１つの第３の極小値を含む。取得部は、さらに、極小値間データが得られる度に、極小値間データから求められる第１の回帰直線に基づいて、予測真値を取得するように構成される。この形態によれば、極小値間データのデータ量が第３の形態と比べて多くなるので、より確からしい第１の回帰直線を求めることができる。その結果、予測真値の精度が向上する。

本開示の第６の形態によれば、第１ないし第５のいずれかの形態において、極値検出部は、重量信号がサンプリングされる度に、現在から過去に遡る第１の所定期間で取得された複数のサンプリング値に基づいて第２の回帰直線を取得するように構成される。極値検出部は、さらに、第２の回帰直線の傾きの符号が正から負へ変化したとき、または、第２の回帰直線の傾きの値が正の値からゼロへ変化したときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値の少なくとも一部に基づいて極大値を決定するように構成され、および／または、第２の回帰直線の傾きの符号が負から正へ変化したとき、または、第２の回帰直線の傾きの値が負の値からゼロへ変化したときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値の少なくとも一部に基づいて極小値を決定するように構成される。第１の所定期間は、計量装置の固有振動の周期の１／２よりも短く設定される。この形態によれば、第１の所定期間で取得された複数のサンプリング値に、極大値および極小値の両方が含まれることがないので、極大値または極小値を正確に検出できる。

本開示の第７の形態によれば、第６の形態において、極値検出部は、さらに、第２の回帰直線の傾きの符号が正から負へ変化したとき、または、第２の回帰直線の傾きの値が正の値からゼロへ変化したときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの、第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央の時点で得られたサンプリング値を極大値として決定するように構成され、および／または、第２の回帰直線の傾きの符号が負から正へ変化したとき、または、第２の回帰直線の傾きの値が負の値からゼロへ変化したときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの、第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央の時点で得られたサンプリング値を極小値として決定するように構成される。この形態によれば、極大値または極小値を容易に検出できる。

本開示の第８の形態によれば、第１ないし第７のいずれかの形態において、計量装置はロードセルによって支持されるように配置された容器へ被計量物を供給するように構成された供給装置と、予測真値に基づいて、供給装置から容器への被計量物の供給を停止させるための停止信号を生成するように構成された信号生成部と、を備えている。この第８の形態による計量装置は、容器に被計量物を供給しながら、被計量物の重量を計測し、所定重量の被計量物が容器に充填されたときに被計量物の容器への供給を停止する定量計量方式の計量装置である。この形態によれば、正確な予測真値に基づいて、供給停止のタイミングが決定されるので、停止精度を高めることができる。換言すれば、目標充填重量と、実際の充填重量と、の誤差を小さくできる。容器は、計量装置の一要素としての計量槽であってもよい。あるいは、容器は、計量装置に着脱可能な任意の容器（例えば、フレキシブルコンテナバッグ）であってもよい。この場合の容器は、計量後に運搬および／または貯留するためのものであり、計量装置の一要素ではない。

本開示の第９の形態によれば、第８の形態において、取得部は、さらに、過去に得られた複数の予測真値に基づいて回帰方程式を取得し、現時点における、回帰方程式が表すグラフ上の点の重量値を、現時点における予測真値として取得するように構成される。信号生成部は、さらに、現時点における予測真値に基づいて、停止信号を生成するように構成される。この形態によれば、現時点における予測真値に基づいて、供給停止のタイミングが決定されるので、停止精度をいっそう高めることができる。換言すれば、供給停止のタイミングについて、予測真値の演算時間分の遅延が生じない。

本開示の第１０の形態によれば、第１ないし第９のいずれかの形態において、計量装置は、現在から過去に遡る第２の所定期間で取得された複数の予測真値間の変動の大きさが所定の程度以下になったときに、第２の所定期間で取得された複数の予測真値の少なくとも一部に基づいて、被計量物の重量を決定する重量決定部を備えている。この第１０の形態による計量装置は、被計量物の供給が停止された後に計量を行うか、あるいは、搬送中の被計量物の計量を行う不定量計量方式の計量装置である。この形態によれば、予測真値の変動の程度に基づいて、予測真値が十分に収束したか否か（換言すれば、ノイズを十分に除去できたか否か）を迅速に判断でき、その結果、重量を速やかに決定できる。このため、計測時間を短縮化でき、ひいては、計量装置の処理能力を向上できる。

本開示の第１実施形態による計量装置の概略構成を示す模式図である。 回帰方程式更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 重量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 極値の検出方法の一例を示す図である。 極大値間データから基準予測真値を求める方法の一例を示す図である。 複数の基準予測真値に基づいて現在予測真値を求める方法の一例を示す図である。 比較例による最小二乗法の効果を示す図である。 第１実施形態による最小二乗法の効果を示す図である。 本開示の第２実施形態による計量装置の概略構成を示す模式図である。 第２実施形態による重量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１は、本開示の第１実施形態による計量装置１０の概略構成を示す模式図である。本実施形態では、計量装置１０は、定量計量方式の計量装置（充填用はかりとも称される）であり、梱包装置（図示省略）の前工程に設置されている。計量装置１０は、計量装置１０へ供給される被計量物を一定の重量ごとに分割して、梱包装置へ排出する。被計量物は、本実施形態では穀物（例えば、米）であるが、被計量物の種類は特に限定されるものではない。

図１に示すように、計量装置１０は、供給装置２０と、計量槽３０と、ロードセル４０と、排出ゲート５０と、コントローラ６０と、を備えている。供給装置２０は、供給ライン（図示せず）から被計量物（以下、穀物とも呼ぶ）を受け入れて、計量槽３０に供給する。供給装置２０は、計量槽３０への供給流量を３段階（それぞれ、大供給モード、中供給モードおよび小供給モードと呼ぶ）に変更可能に構成されている。

具体的には、供給装置２０は、ホッパと、ゲートと、電磁フィーダ（振動フィーダ）と、を備えている。ゲートは、アクチュエータ（例えば、エアシリンダ）によって開閉可能に構成されており、ホッパと計量槽３０との連通状態を開閉する。大供給モードおよび中供給モードは、ゲートの開度を調整することによって実現される。より詳細には、大供給モード時は、ゲートの開度が相対的に大きく設定され、ホッパから計量槽３０へ相対的に大きな流量の穀物が供給される。中供給モード時は、ゲートの開度が相対的に小さく設定され、ホッパから計量槽３０へ中程度の流量の穀物が供給される。小供給モードは、ゲートが完全に閉じられた状態で、電磁フィーダによって実現される。電磁フィーダは、中供給モードよりも少ない流量の穀物を、ホッパから計量槽３０へ供給する。

計量槽３０は、ロードセル４０によって支持されている。計量槽３０の下端には、排出口３１が形成されている。ロードセル４０は、計量槽３０内に一時的に貯留された穀物の重量を検出する。換言すれば、ロードセル４０は、計量槽３０内の穀物の重量を表す電気信号（以下、重量信号と呼ぶ）を出力する。排出ゲート５０は、アクチュエータ（例えば、エアシリンダ）によって排出口３１を開閉可能に構成されている。

コントローラ６０は、計量装置１０の動作全般を制御する。コントローラ６０はメモリとＣＰＵとを備えており、コントローラ６０の機能は、メモリに記憶された所定のプログラムをＣＰＵが実行することによって実現される。コントローラ６０は、極値検出部６１、取得部６２および信号生成部６３としても機能する。これらの詳細については後述する。

コントローラ６０は、以下のようにして、計量装置１０の動作を制御する。まず、コントローラ６０は、排出ゲート５０を閉じた状態で、供給装置２０に制御信号を送り、大供給モードで穀物を供給装置２０から計量槽３０に供給させる。大供給モードは、計量槽３０内の穀物の重量が第１の閾値に達するまで継続される。計量槽３０内の穀物の重量が第１の閾値に達すると、次いで、コントローラ６０は、供給装置２０の供給モードを、大供給モードから中供給モードへ切り替える。中供給モードは、計量槽３０内の穀物の重量が第２の閾値に達するまで継続される。計量槽３０内の穀物の重量が第２の閾値に達すると、次いで、コントローラ６０は、供給装置２０の供給モードを、中供給モードから小供給モードへ切り替える。計量槽３０内の穀物の重量は、ロードセル４０からコントローラ６０へ入力される重量信号に基づいて判断される。

そして、計量槽３０内の穀物の重量が第３の閾値に達すると、コントローラ６０は、供給装置２０に制御信号を送り、供給装置２０から計量槽３０への穀物の供給を停止する。第３の閾値は、目標重量（供給停止後に計量槽３０内に貯留されるべき穀物の重量）よりも僅かに小さい値に設定される。具体的には、第３の閾値は、目標重量と第３の閾値との差分が、計量槽３０内の穀物の重量が第３の閾値に達した後に計量槽３０内へ入る穀物（例えば、重量が第３の閾値に達した瞬間に計量槽３０へ向けて落下中である穀物）の重量に相当するように設定される。第３の閾値は、実験的に予め設定されていてもよいし、被計量物の種類や小供給モードにおける供給速度に応じて動的に設定されてもよい。供給停止の後、コントローラ６０は、アクチュエータに制御信号を送り、排出ゲート５０を開ける。これによって、目標重量の穀物が梱包装置へ排出される。梱包装置では、目標重量の穀物が、袋、缶、箱などの容器に充填される。本実施形態では、目標重量は、第３の閾値を変更することによって、被計量物の種類や、梱包装置で使用される容器の大きさなどに応じて、可変に設定され得る。また、各供給モードでの供給流量や、各供給モードの切換えのタイミングは、目標重量の設定値に応じて変更され得る。

上記のように供給装置２０から計量槽３０への供給フェーズを３段階に分けることによって、目標重量に達するまでの時間を短縮化できるとともに、目標重量での供給停止を正確に実施することができる。なお、大供給から中供給への切り替えのタイミング、および、中供給から小供給への切り替えのタイミングのうちの、少なくとも一方は、計量槽３０内の穀物の重量に基づいて判断される代わりに、供給装置２０から計量槽３０への供給継続時間によって判断されてもよい。

このような計量装置１０では、供給装置２０から計量槽３０へ穀物を供給する際の穀物の衝突によって計量装置１０が振動する。この振動（以下、主振動とも呼ぶ）は、ロードセル４０によって出力される重量信号にノイズ（以下、主振動ノイズとも呼ぶ）として重畳する。主振動は、計量装置１０の固有振動である。また、計量装置１０の設置環境によっては、計量装置１０の周辺に設置された他の装置に起因する振動（以下、外部振動とも呼ぶ）も重量信号にノイズ（以下、外部ノイズとも呼ぶ）として重畳する。さらに、重量信号には、電子機器の高周波ノイズも重畳する。高周波ノイズには、伝導ノイズと放射ノイズとが含まれる。

計量装置１０は、このような各種ノイズが重量信号に重畳しても、穀物の重量を精度良く決定する機能を有している。以下、当該機能について詳細に説明する。本実施形態では、この機能は、回帰方程式更新処理と、重量決定処理と、によって実現される。図２は、回帰方程式更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。図３は、重量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、回帰方程式更新処理について以下に説明する。回帰方程式更新処理とは、重量決定処理で使用される回帰方程式を取得または更新するための処理である。この回帰方程式更新処理は、供給装置２０から計量槽３０への穀物の供給中に、重量信号のサンプリング周期ごとに繰り返し実行される。サンプリング周期は、目標重量に関して求められる精度に応じて適宜、設定され得る。本実施形態では、サンプリング周期は１ｍｓである。図２に示すように、回帰方程式更新処理が開始されると、コントローラ６０は、重量信号をサンプリングして、サンプリング値をメモリに追加する（ステップＳ１１０）。

次いで、コントローラ６０は、極値検出部６１の処理として、極値検出処理を実行する（ステップＳ１２０）。この処理は、重量信号が表す波形の極値を検出する処理である。本実施形態では、極値として、極大値および極小値の両方が検出される。ここでの極値とは、重量信号が表す波形のうちの、最も大きな振幅を有する振動成分の波（つまり、主振動ノイズの波）に関する極値であり、その他の振動成分の波（つまり、外部振動ノイズおよび高周波ノイズの波）に関する極値は含まれない。

この極値検出処理について、図４を参照して説明する。この処理では、コントローラ６０は、まず、ノイズが重畳した重量信号７１に関して現在から過去に遡る所定期間（以下、第１の所定期間とも呼ぶ）で取得された複数のサンプリング値に基づいて第２の回帰直線を取得する。換言すれば、ステップＳ１１０で追加されたサンプリング値を最新とする過去の所定個数のサンプリング値に基づいて、第２の回帰直線が取得される。上述の通り、回帰方程式更新処理（ひいては、極値検出処理）は、サンプリング周期ごとに繰り返し実行されるので、第１の所定期間は、回帰方程式更新処理（極値検出処理）が実行される度に１ｍｓずつシフトされる。そして、第２の回帰直線もサンプリング周期ごとに得られることになる。

図４では、第１の所定期間の変遷を期間ＴＥ１，ＴＥ２，ＴＥ３，ＴＥｍ，ＴＥｎとして例示している。「ＴＥ」の後に付された１，２，３，ｍ，ｎは、何回目の回帰方程式更新処理（極値検出処理）のための第１の所定期間であるかをそれぞれ示している。第１の所定期間は、重量信号に重畳し得る外部振動ノイズ（典型的には、５０または６０Ｈｚ）および高周波ノイズ（典型的には、５００〜１０００Ｈｚ）の周期よりも長い期間で設定される。また、第１の所定期間は、計量装置１０の固有振動の周期の１／２よりも短く設定される。計量装置１０の固有振動の周期は、典型的には、５０〜２００ｍｓ（周波数は、２０〜５Ｈｚ）である。本実施形態では、第１の所定期間は４０ｍｓである。このため、第２の回帰直線の取得の基礎となるサンプリング値の数は４０個である。

回帰方程式更新処理（極値検出処理）が実行される度にこのようにして取得される第２の回帰直線の傾きは、第１の所定期間の変遷につれて徐々に変化していく。図４では、期間ＴＥ１に対応する第２の回帰直線７２１と、期間ＴＥｍに対応する第２の回帰直線７２２と、期間ＴＥｎに対応する第２の回帰直線７２３と、を例示している。図４の例では、期間ＴＥ１に対応する第２の回帰直線７２１の傾きの符号は負である。そして、第１の所定期間が、期間ＴＥ１，ＴＥ２，ＴＥ３と進むにつれて、第２の回帰直線の傾きは、第２の回帰直線７２１の傾きから徐々に大きくなっていく（つまり、負の値の絶対値がより大きくなっていく）。そして、さらに第１の所定期間が進むと、第２の回帰直線の傾きは、ある時点から減少に転じる（つまり、負の値の絶対値がより小さくなっていく）。このことは、第２の回帰直線７２１および第２の回帰直線７２２の傾きから明らかである。そして、さらに第１の所定期間が進むと、第２の回帰直線の傾きは、ある時点でゼロになる。図４の例では、期間ＴＥｎに対応して、傾きがゼロの第２の回帰直線７２３が取得される。図示は省略するが、さらに第１の所定期間が進むと、第２の回帰直線の傾きの符号は正になり、第２の回帰直線の傾きは、徐々に増加し、その後、徐々に減少してゼロになる。第２の回帰直線の傾きは、主振動の波形に起因して、このような増減を繰り返すことになる。

上述の通り、第１の所定期間は、計量装置１０の固有振動（つまり、主振動ノイズ）の周期の１／２よりも短く設定される。つまり、一つの第１の所定期間で取得される複数のサンプリング値には、極大値および極小値の一方が含まれることはあるが、両方が含まれることは基本的にはない。このため、重量信号７１が表す波形が理想的な正弦波である場合、第２の回帰直線の傾きの値が負の値からゼロへ変化したとき、その第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央に対応するサンプリング値は、重量信号７１の極小値である。

本実施形態では、コントローラ６０は、この点を利用して、第２の回帰直線の傾きの符号が負から正へ変化したとき、または、第２の回帰直線の傾きの値が負の値からゼロへ変化したときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの、当該第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央に対応するサンプリング値を、重量信号７１の極小値として決定する。実行中のステップＳ１２０の直前で実行されたステップＳ１２０において取得された第２の回帰直線の傾きの符号が負であり（条件１と呼ぶ）、かつ、実行中のステップＳ１２０において取得された第２の回帰直線の傾きの値がゼロであるか、または、当該第２の回帰直線の傾きの符号が正である（条件２と呼ぶ）場合には、極小値が検出されるが、その他の場合（つまり、条件１，２の少なくとも一方が満たされない場合）には、極小値は検出されない。図４の例では、傾きの値がゼロの第２の回帰直線７２３に対応する期間ＴＥｎ（これは、時点Ｔ１から時点Ｔ３までの期間である）の中央（つまり、時点Ｔ２）に対応するサンプリング値が極小値７３として決定される。

同様に、重量信号７１が表す波形が理想的な正弦波である場合、第２の回帰直線の傾きの値が正の値からゼロへ変化したとき、その第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央に対応するサンプリング値は、重量信号７１の極大値である。このため、コントローラ６０は、第２の回帰直線の傾きの符号が正から負へ変化したとき、または、第２の回帰直線の傾きの値が正の値からゼロへ変化したときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの、当該第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央の時点で得られたサンプリング値を極大値として決定する（図示は省略）。実行中のステップＳ１２０の直前で実行されたステップＳ１２０において取得された第２の回帰直線の傾きの符号が正であり（条件３と呼ぶ）、かつ、実行中のステップＳ１２０において取得された第２の回帰直線の傾きの値がゼロであるか、または、当該第２の回帰直線の傾きの符号が負である（条件４と呼ぶ）場合には、極大値が検出されるが、その他の場合（つまり、条件３，４の少なくとも一方が満たされない場合）には、極大値は検出されない。

代替実施形態では、コントローラ６０は、条件１，２の両方を満たしたときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値の少なくとも一部に基づいて極小値を決定するように構成されてもよい。同様に、コントローラ６０は、条件３，４の両方を満たしたときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値の少なくとも一部に基づいて極大値を決定するように構成されてもよい。例えば、第１の所定期間の中央の時点で得られたサンプリング値と、その直前および直後で得られたサンプリング値と、に基づいて（つまり、三つのサンプリング値に基づいて）、極小値および極大値が決定されてもよい。この場合、極値をＥＶ、三つのサンプリング値をＳ１，Ｓ２，Ｓ３と定義すると、極値は、次式（１）によって求められてもよい。ａ，ｂ，ｃは、重み付け係数であり、実験的に設定されてもよい。
ＥＶ＝（ａＳ１＋ｂＳ２＋ｃＳ３）／３ ・・・（１）

上述した極値の決定手法は一例に過ぎず、上述の手法に代えて、他の任意の手法を採用可能である。例えば、条件１〜４の判断に用いるための第２の回帰直線の傾きの符号は、時間経過に伴う傾きの推移において、同一の符号が所定回数続いたときにのみ、正または負に確定されてもよい。こうすれば、ノイズの影響による誤判定を抑制できる。あるいは、条件１，２の両方を満たしたときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの最小値が、極小値として決定されてもよいし、条件３，４の両方を満たしたときの第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの最大値が、極大値として決定されてもよい。

このようにして極値検出処理を行うと、次いで、コントローラ６０は、図２に示すように、ステップＳ１２０において極値（すなわち、極小値または極大値）が検出されたか否かを判断する（ステップＳ１３０）。判断の結果、極値が検出されていなければ（ステップＳ１３０：ＮＯ）、コントローラ６０は回帰方程式更新処理を終了する。なお、図示は省略しているが、ステップＳ１２０で検出された極値が、初めて検出された極大値である場合、または、初めて検出された極小値である場合にも、コントローラ６０は回帰方程式更新処理を終了する。

一方、極値が検出されていれば（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、より正確には、２つ目以降の極大値、または、２つ目以降の極小値がステップＳ１２０で検出されていれば、コントローラ６０は、極小値間データまたは極大値間データに最小二乗法を適用して、第１の回帰直線を取得する（ステップＳ１４０）。この処理は、取得部６２の処理として実行される。ステップＳ１２０において極小値が検出されていれば、ステップＳ１４０では、極小値間データに最小二乗法が適用される。一方、ステップＳ１２０において極大値が検出されていれば、ステップＳ１４０では、極大値間データに最小二乗法が適用される。

極小値間データとは、１つの極小値（以下、第１の極小値と呼ぶ）から、第１の極小値よりも後に発生した他の極小値（以下、第２の極小値と呼ぶ）までの間をサンプリングしたデータ（換言すれば、サンプリング値群）である。極大値間データとは、１つの極大値（以下、第１の極大値と呼ぶ）から、第１の極大値よりも後に発生した他の極大値（以下、第２の極大値と呼ぶ）までの間でサンプリングしたデータ（換言すれば、サンプリング値群）である。

本実施形態では、第２の極小値および第２の極大値は、それぞれ、最も直近に取得された極小値および極大値である。また、本実施形態では、第１の極小値と第２の極小値とは、互いに隣接する極小値である。つまり、第１の極小値と第２の極小値との間に、それら以外の極小値は含まれていない。換言すれば、極小値間データは、主振動の１周期分のデータである。同様に、第１の極大値と第２の極大値とは、互いに隣接する極大値である。つまり、第１の極大値と第２の極大値との間に、それら以外の極大値は含まれていない。換言すれば、極大値間データは、主振動の１周期分のデータである。

図５では、重量信号７１のうちの、第１の極大値７４１を始点とし、第２の極大値７４２を終点とする極大値間データに最小二乗法を適用することによって得られた第１の回帰直線７５を示している。第１の回帰直線７５は、重量信号７１の波形の振幅の略中央に位置しており、最小二乗法によって振動成分が除去された重量値（すなわち、予測真値）を表している。図示は省略するが、極小値間データに最小二乗法を適用する場合にも、同様にして、穀物の重量についての予測真値を表す第１の回帰直線が得られる。

次いで、コントローラ６０は、図２に示すように、取得部６２の処理として、第１の回帰直線に基づいて、穀物の重量についての予測真値を取得する（ステップＳ１５０）。本実施形態では、ステップＳ１４０において極小値間データに最小二乗法が適用される場合には、コントローラ６０は、第２の極小値（つまり、最新の極小値）が発生した時点における、第１の回帰直線上の点の重量値を予測真値として取得する。同様に、ステップＳ１４０において極大値間データに最小二乗法が適用される場合には、コントローラ６０は、第２の極大値（つまり、最新の極大値）が発生した時点における、第１の回帰直線上の点の重量値を予測真値として取得する。つまり、本実施形態では、コントローラ６０は、第１の回帰直線が表す予測真値のうちの、最新の極値が発生した時点の予測真値を取得する。こうして取得される予測真値を基準予測真値とも呼ぶ。図５では、第１の回帰直線７５に基づいて取得される基準予測真値７６を示している。基準予測真値７６は、第２の極大値７４２が取得された時点Ｔ４における、第１の回帰直線７５上の点の重量値である。こうして取得された基準予測値は、メモリに保存される。

図６では、極小値７３１から極小値７３２までの極小値間データに基づいて取得された基準予測真値７６１、極大値７４１から極大値７４２までの極大値間データに基づいて取得された基準予測真値７６２、極小値７３２から極小値７３３までの極小値間データに基づいて取得された基準予測真値７６３、極大値７４２から極大値７４３までの極大値間データに基づいて取得された基準予測真値７６４、極小値７３３から極小値７３４までの極小値間データに基づいて取得された基準予測真値７６５、極大値７４３から極大値７４４までの極大値間データに基づいて取得された基準予測真値７６６、および、極小値７３４から極小値７３５までの極小値間データに基づいて取得された基準予測真値７６７を示している。このように、基準予測真値は、２つ目以降の極小値、または、２つ目以降の極大値が検出される度に追加されていく。

このようにして基準予測真値を取得すると、次いで、コントローラ６０は、図２に示すように、過去に取得された基準予測真値の個数が所定数Ｎ以上であるか否かを判断する（ステップＳ１６０）。本実施形態では、所定数Ｎは５である。判断の結果、基準予測真値の数がＮ個未満であれば（ステップＳ１６０：ＮＯ）、コントローラ６０は、回帰方程式更新処理を終了する。

一方、基準予測真値の数がＮ個以上であれば（ステップＳ１６０：ＹＥＳ）、コントローラ６０は、取得部６２の処理として、最新のＮ個の基準予測真値に基づいて回帰方程式を取得する（ステップＳ１７０）。取得された回帰方程式は、メモリに保存される。以前に実行された回帰方程式更新処理において取得された回帰方程式がメモリに既に保存されている場合には、ステップＳ１７０では、保存されていた回帰方程式が、新たに取得された回帰方程式に更新される。本実施形態では、回帰方程式は、最小二乗法によって求められる。ただし、他の任意の近似手法が使用されてもよい。

また、本実施形態では、回帰方程式は一次式（つまり、回帰直線）の形態で取得される。ただし、回帰方程式は、二次曲線など、より高次の回帰曲線の形態で取得されてもよい。図６では、直近に取得された５個の基準予測真値７６３，７６４，７６５，７６６，７６７に基づいて取得される回帰方程式７７を示している。このようにして回帰方程式が取得または更新されると、回帰方程式更新処理は終了となる。

次いで、重量決定処理について以下に説明する。重量決定処理とは、回帰方程式更新処理によって取得または更新された回帰方程式に基づいて、穀物の現在の重量（換言すれば、予測真値）を決定する処理である。つまり、重量決定処理とは、穀物の重量をリアルタイムで決定する処理である。重量決定処理は、取得部６２の処理として、コントローラ６０によってサンプリング周期ごと（つまり、１ｍｓごと）に繰り返し実行される。

図３に示すように、重量決定処理が開始されると、コントローラ６０は、メモリに回帰方程式が保存されているか否かを判断する（ステップＳ２１０）。判断の結果、回帰方程式が保存されていなければ（ステップＳ２１０：ＮＯ）、コントローラ６０は重量決定処理を終了する。つまり、回帰方程式更新処理によって回帰方程式が初めて取得されるまでは、コントローラ６０は、穀物の重量を決定しない。

一方、回帰方程式が保存されていれば（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、コントローラ６０は、回帰方程式から現時点の予測真値（以下、現在予測真値と呼ぶ）を算出し、その値を穀物の現時点の重量として決定する（ステップＳ２２０）。具体的には、コントローラ６０は、現時点における、回帰方程式が表すグラフ上の点の重量値を、現在予測真値として取得する。図６では、現時点Ｔ５における、回帰方程式７７が表すグラフ上の点の重量値が、現在予測真値７８として取得されることを示している。

このようにして、コントローラ６０は、サンプリング周期（本実施形態では１ｍｓ）ごとに穀物の現時点の重量を決定する。このようにして決定される現時点の重量は、上述した大供給モード、中供給モードおよび小供給モード間での供給モードの切り替えの判断に使用される。本実施形態では、上述した回帰方程式更新処理においてメモリに記憶された極値、基準予測真値および回帰方程式は、供給モードが切り替えられる度に消去される。このため、供給モードの切り替えに起因して生じ得る供給速度（つまり、重量の変化率）の変化や振動特性の変化の影響を受けることなく、穀物の現在の重量を正確に決定することができる。また、コントローラ６０は、上述のようにして決定された現時点の重量が上述の第３の閾値に達すると、コントローラ６０は、信号生成部６３の処理として、供給装置２０から計量槽３０への穀物の供給を停止させるための停止信号を生成し、供給装置２０に送信する。これを受けて、供給装置２０は、計量槽３０への穀物の供給を停止する。

上述した計量装置１０によれば、極小値間データに最小二乗法を適用してノイズを除去するので、正確な予測真値を取得することができる。同様に、計量装置１０によれば、極大値間データに最小二乗法を適用してノイズを除去するので、重量についての正確な予測真値を取得することができる。

この点について、図７および図８を参照して詳しく説明する。図７および図８では、理想的な正弦波の波形を有するノイズが重畳した重量信号８１を示している。ここでは、重量の真値は一定であるものとして示している。図７に示す比較例では、重量信号８１の１周期分のサンプリング値（波形上の点で示す）に最小二乗法を適用して得られる回帰直線８７を示している。この回帰直線８７は、負の傾きを有しており、傾きがゼロの重量の真値８８とは、大きく異なっている。一方、図８では、図７とは位相が異なる１周期分のサンプリング値（波形上の点で示す）を示している。より具体的には、重量信号８１の極大値間データから得られるサンプリング値を示している。この例では、最小二乗法を適用して得られる回帰直線８８０は、傾きがゼロであり、重量の真値と一致する。つまり、最小二乗によるノイズ除去の精度は、サンプリング期間をどのように設定するかによって大きく変わるのである。本実施形態によれば、極大値間データから得られるサンプリング値に最小二乗法を適用しているので、図８と同様に、正確な予測真値が得られることになる。この点は、極小値間データに最小二乗法を適用する場合も同様である。

さらに、計量装置１０によれば、計量装置１０の運転時の実振動から検出された極小値間データおよび極大値間データに最小二乗法が適用されるので、固定的な振動周期を想定して設計される移動平均フィルタとは対照的に、様々な要因によって振動の特性に変動が生じても、その変動に対応可能である。さらに、計量装置１０によれば、主振動よりも高周波の振動成分が重量信号に重畳しても、当該振動成分も除去することができる。

さらに、計量装置１０によれば、現在の予測真値を求めるための演算量が少ないので、サンプリング周期ごとにリアルタイムで（つまり、遅延なしに）穀物の現在の重量を正確に計測することが可能である。その結果、供給装置２０の供給停止のタイミングを精度良く決定することができる。換言すれば、目標重量に対する穀物の実際の重量の誤差を小さくできる。

さらに、計量装置１０によれば、極小値間データに基づいて基準予測真値を取得するとともに、極大値間データに基づいて基準予測真値を取得する。このため、極小値間データおよび極大値間データの一方に基づいて基準予測真値を取得する場合と比べて、回帰方程式の算出の基礎となる基準予測真値を取得できる時間間隔が短くなる。このため、回帰方程式をより精度良く算出できる。また、回帰方程式を取得する基礎となるＮ個の基準予測真値をより短い期間で取得できる。このことは、小供給モードでの供給が開始されてから現在予測真値が最初に取得されるまでに必要な時間が短くなることを意味している。このため、小供給モードでの運転時間をより短く設定し、中供給モードでの運転時間をより長く設定することが可能になる。これにより、供給装置２０から計量槽３０への穀物の供給時間が短くなり、ひいては、計量の高速化が可能となる。

図９は、本開示の第２実施形態による計量装置３１０の概略構成を示す模式図である。本実施形態では、計量装置３１０は、不定量計量方式の計量装置（より具体的には、ホッパースケール）であり、被計量物の供給が停止された後に計量を行うように構成される。以下、計量装置３１０について、第１実施形態と異なる点についてのみ説明する。図９に示すように、計量装置３１０は、供給装置２０、計量槽３０およびコントローラ６０に代えて、供給ゲート３２０、計量槽３００およびコントローラ３６０を備えている。計量槽３００は供給口３３２を備えており、供給ゲート３２０は、アクチュエータ（例えば、エアシリンダ）によって供給口３３２を開閉可能に構成されている。コントローラ３６０は、信号生成部６３に代えて、重量決定部３６３として機能する。

コントローラ３６０は、以下のようにして、計量装置１０の動作を制御する。まず、コントローラ３６０は、排出ゲート５０を閉じた状態で、供給ゲート３２０を開ける。これにより、供給ライン（図示せず）から穀物が計量槽３００へ供給される。次いで、コントローラ３６０は、供給ゲート３２０を閉じて、ロードセル４０から出力される重量信号に基づいて、計量槽３００内の穀物の重量を決定する。その後、コントローラ３６０は、排出ゲート５０を開けて、穀物を排出する。

このような計量装置３１０では、上述した各種ノイズが重量信号に重畳しても、穀物の重量を早期に（つまり、主振動成分が収束する前に）精度良く決定する機能を有している。そのような機能を実現する重量決定処理について以下に説明する。

図１０は重量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。この重量決定処理は、供給ゲート３２０が閉じられた後、重量信号のサンプリング周期ごとに繰り返し実行される。図１０に示すように、重量決定処理が開始されると、コントローラ３６０は、ステップＳ１１０〜Ｓ１６０の処理を実行する。これらの処理は、図２に示した回帰方程式更新処理のステップＳ１１０〜Ｓ１６０と同一の処理であり、ここでは説明を省略する。

過去に取得された基準予測真値の数がＮ個以上であれば（ステップＳ１６０：ＹＥＳ）、コントローラ３６０は、重量決定部３６３の処理として、最新のＮ個の基準予測真値の変動の大きさが閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ４１０）。本実施形態では、変動の大きさは、最新のＮ個の基準予測真値のうちの最大値と最小値との差として与えられる。また、閾値は、重量についての許容誤差に対応する値として予め設定される。代替実施形態では、変動の大きさは、最新のＮ個の基準予測真値のうちの最大値と最小値との比として与えられてもよい。

判断の結果、変動の大きさが閾値よりも大きければ（ステップＳ４１０：ＮＯ）、それは、予測真値の変動が許容誤差よりも大きいことを意味している。そこで、コントローラ３６０は、穀物の重量を決定することなく、重量決定処理を終了する。

一方、変動の大きさが閾値以下であれば（ステップＳ４１０：ＹＥＳ）、それは、予測真値の変動が許容誤差の範囲内であることを意味している。そこで、コントローラ３６０は、重量決定部３６３の処理として、最新のＮ個の基準予測真値に基づいて穀物の重量を決定する（ステップＳ４２０）。本実施形態では、コントローラ６０は、まず、最新のＮ個の基準予測真値の間を線形補間して、サンプリング周期（１ｍｓ）ごとの予測真値を取得する。例えば、Ｎ＝３であり、かつ、図６に示す基準予測真値７６５，７６６，７６７に基づいて穀物の重量を決定する場合には、基準予測真値７６５と基準予測真値７６６との間を線形補間することによって得られるサンプリング周期ごとの予測真値と、基準予測真値７６６と基準予測真値７６７との間を線形補間することによって得られるサンプリング周期ごとの予測真値とが取得される。そして、基準予測真値７６５〜７６７間で取得された全ての予測真値（基準予測真値を含む）の平均値を、穀物の重量として決定する。

ただし、重量の決定は、最新のＮ個の基準予測真値の少なくとも一部に基づいて、任意の態様で決定されてもよい。例えば、より簡易的に、最新のＭ個（Ｍは２以上、Ｎ以下の整数）の基準予測真値の平均値が穀物の重量として決定されてもよい。

上述した計量装置３１０によれば、予測真値が十分に収束したか否か（換言すれば、ノイズを十分に除去できたか否か）を迅速に判断できる。したがって、重量信号の収束を待つことなく、重量を正確かつ速やかに決定できる。このため、計測時間を短縮化でき、ひいては、計量装置３１０の処理能力を向上できる。

代替実施形態では、上述した第１および第２の実施形態のいずれかにおいて、ステップＳ１６０での判断に使用する基準予測真値の個数（所定数Ｎ）は、２以上の任意の整数として予め定められ得る。第１実施形態において、所定数Ｎの数を相対的に小さく（例えば、２または３に）すれば、つまり、回帰方程式を取得する基礎となる基準予測真値の数を相対的に小さくすれば、小供給モードでの供給が開始されてから現在予測真値が最初に取得されるまでに必要な時間が短くなる。このため、小供給モードでの運転時間をより短く設定し、中供給モードでの運転時間をより長く設定することが可能になる。これにより、供給装置２０から計量槽３０への穀物の供給時間が短くなり、ひいては、計量処理の高速化が可能となる。逆に、所定数Ｎの数を相対的に大きく（例えば、４以上の任意の数に）すれば、より確からしい回帰方程式が得られるので、ステップＳ２２０で算出する現在予測真値の予測精度が向上する。

また、第２実施形態において、所定数Ｎの数を相対的に小さく（例えば、２または３に）すれば、つまり、基準予測真値の変動の大きさの判断の基礎となる基準予測真値の数を相対的に小さくすれば、ステップＳ４１０の判断をより早期から開始できる。このため、より早期に重量を決定できる可能性がある。その結果、計測時間を短縮できる。逆に、所定数Ｎの数を相対的に大きく（例えば、４以上の任意の数に）すれば、予測真値の変動の判断をより精度よく行えるので、ステップＳ４２０で決定する重量の精度が向上する。

所定数Ｎの数を相対的に小さくすることによって得られるこのような効果は、同様の理由によって、上述の第１および第２実施形態のように極小値間データおよび極大値間データを主振動の１周期分のデータとする場合にも得られる。

さらなる代替実施形態では、上述した第１および第２の実施形態のいずれかにおいて、取得された予測真値に対して、追加的なノイズ除去処理が適用されてもよい。追加的なノイズ除去処理は、最小二乗法によって実現されてもよい。この場合、ステップＳ１４０，Ｓ１５０では、コントローラ６０またはコントローラ３６０は、最小二乗法を２回繰り返して、基準予測真値を取得してもよい。例えば、コントローラ６０またはコントローラ３６０は、最初の最小二乗法によって得られた三つ以上の基準予測真値の間を線形補間してサンプリング周期（１ｍｓ）ごとの予測真値を取得し、取得された全ての予測真値（基準予測真値を含む）に対して最小二乗法を適用して第１の回帰直線を取得し、当該第１の回帰直線から得られる予測真値を最終的な基準予測真値として取得してもよい。あるいは、追加的なノイズ除去処理は、予め用意されたデジタルフィルタを用いて行われてもよい。

このような追加的なノイズ除去処理の実行の可否は、重量信号の特性に応じて、コントローラ６０またはコントローラ３６０によって判断されてもよい。例えば、コントローラ６０またはコントローラ３６０は、重量信号の振幅が所定値以上である場合に、追加的なノイズ除去処理を実行し、それ以外の場合に、追加的なノイズ除去処理を実行しないように構成されてもよい。この場合、振幅は、所定期間内の極大値の最大値と、極小値の最小値と、の差として求められてもよい。あるいは、コントローラ６０またはコントローラ３６０は、最新のＮ個の基準予測真値の変動の大きさが所定の程度以上である場合に、追加的なノイズ除去処理を実行し、それ以外の場合に、追加的なノイズ除去処理を実行しないように構成されてもよい。

追加的なノイズ除去処理の実行の可否が重量信号の特性に応じて判断される場合、コントローラ６０は、供給停止の判断のための上述の第３の閾値を動的に設定してもよい。具体的には、コントローラ６０は、追加的なノイズ除去処理が実行される場合に、追加的なノイズ除去処理が実行されない場合よりも、第３の閾値を小さい値に設定してもよい。つまり、小供給モードでの供給が開始されてから現在予測真値が最初に取得されるまでの時間が相対的に長い場合には、第３の閾値が相対的に小さい値に設定され、中供給モードから小供給モードへの切り替えのタイミングが早められてもよい。

さらなる代替実施形態では、上述した第１実施形態において、計量槽３０に代えて、計量装置１０に着脱可能な容器が使用されてもよい。この場合、容器は、ロードセル４０によって支持されるように、つまり、容器内の穀物の重量をロードセル４０によって検出できるように配置される。容器は、典型的にはフレキシブルコンテナバッグであるが、他の種類の袋、缶または箱であってもよい。この場合、計量装置１０は、排出ゲート５０を備えておらず、供給装置２０からの穀物の供給が停止されると、容器が搬出される。同様に、上述した第２実施形態において、計量槽３００に代えて、計量装置１０に着脱可能な容器が、ロードセル４０によって支持されるように配置されてもよい。この場合、容器の上流側に供給ゲートが配置され、排出ゲート５０は設けられない。

以上、本開示の実施形態について説明してきたが、上記した開示の実施形態は、本開示の理解を容易にするためのものであり、本開示を限定するものではない。本開示は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本開示にはその均等物が含まれる。また、上述した課題の少なくとも一部を解決できる範囲、または、効果の少なくとも一部を奏する範囲において、特許請求の範囲および明細書に記載された各構成要素の任意の組み合わせ、または、任意の省略が可能である。

例えば、上述したフローチャートは、一例に過ぎず、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、フローチャートを構成する各処理は、処理順序の変更や、等価な処理への変更が可能である。

さらに、ステップＳ１４０で使用される極小値間データは、三つ以上の極小値を含んでいてもよい。つまり、極小値間データは、主振動の２周期分以上のデータであってもよい。同様に、ステップＳ１４０で使用される極大値間データは、三つ以上の極大値を含んでいてもよい。極大値間データは、主振動の２周期分以上のデータであってもよい。こうすれば、より確からしい第１の回帰直線を求めることができる。その結果、予測真値の精度が向上する。

さらに、ステップＳ１２０では、コントローラ６０は、極大値および極小値の一方のみを検出してもよい。この場合、ステップＳ１４０では、コントローラ６０は、極小値間データおよび極大値間データの一方のみに最小二乗法を適用して、第１の回帰直線を取得してもよい。こうすれば、極値検出処理の演算負荷を低減できる。

さらに、第１実施形態と第２実施形態とを組み合わせることもできる。例えば、第１実施形態において、計量槽３０内の穀物の重量が、供給停止の判断のための上述の第３の閾値に達して、供給装置２０から計量槽３０への穀物の供給が停止された後、コントローラ６０は、第２実施形態として図１０に示した重量決定処理を実行して、穀物の最終的な重量を決定してもよい。コントローラ６０は、こうして決定される最終的な重量を計量処理のログデータとしてメモリに記憶してもよい。また、コントローラ６０は、最終的な重量と目標重量との差分に応じて、上述の第３の閾値を設定し直してもよい。

さらに、図１０に示した重量決定処理は、搬送中の被計量物の計量を行う不定量計量方式の計量装置（例えば、コンベアスケール）にも適用可能である。

１０...計量装置
２０...供給装置
３０...計量槽
３１...排出口
４０...ロードセル
５０...排出ゲート
６０，３６０...コントローラ
６１...極値検出部
６２...取得部
６３...信号生成部
７１...重量信号
７３...極小値
７５...第１の回帰直線
７６...基準予測真値
７７...回帰方程式
７８...現在予測真値
８１...重量信号
８７...回帰直線
８８...真値
３００...計量槽
３１０...計量装置
３２０...供給ゲート
３３２...供給口
３６３...重量決定部
７２１，７２２，７２３...第２の回帰直線
７３１，７３２，７３３，７３４，７３５...極小値
７４１，７４２，７４３，７４４...極大値
７６１，７６２，７６３，７６４，７６５，７６６，７６７...基準予測真値
８８０...回帰直線（真値）

Claims (10)

1. 計量装置であって、
   被計量物の重量を検出するように構成されたロードセルと、
   前記ロードセルによって検出される重量信号が表す波形の極大値および極小値のうちの少なくとも一方を検出する極値検出部と、
   前記波形の第１の極小値から、該第１の極小値よりも後に発生した第２の極小値までの間をサンプリングした極小値間データ、および、前記波形の第１の極大値から、該第１の極大値よりも後に発生した第２の極大値までの間をサンプリングした極大値間データのうちの少なくとも一方に最小二乗法を適用して第１の回帰直線を求め、該第１の回帰直線に基づいて、前記重量についての予測真値を取得する取得部と
   を備える計量装置。
2. 請求項１に記載の計量装置であって、
   前記極大値間データに含まれる前記極大値は、前記第１の極大値および前記第２の極大値のみであり、
   前記取得部は、さらに、前記極大値間データが得られる度に、該極大値間データから求められる前記第１の回帰直線に基づいて、前記予測真値を取得するように構成された
   計量装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の計量装置であって、
   前記極小値間データに含まれる前記極小値は、前記第１の極小値および前記第２の極小値のみであり、
   前記取得部は、さらに、前記極小値間データが得られる度に、該極小値間データから求められる前記第１の回帰直線に基づいて、前記予測真値を取得するように構成された
   計量装置。
4. 請求項１に記載の計量装置であって、
   前記極大値間データは、前記第１の極大値と前記第２の極大値との間に少なくとも１つの第３の極大値を含み、
   前記取得部は、さらに、前記極大値間データが得られる度に、該極大値間データから求められる第１の回帰直線に基づいて、前記予測真値を取得するように構成された
   計量装置。
5. 請求項１または請求項４に記載の計量装置であって、
   前記極小値間データは、前記第１の極小値と前記第２の極小値との間に少なくとも１つの第３の極小値を含み、
   前記取得部は、さらに、前記極小値間データが得られる度に、該極小値間データから求められる前記第１の回帰直線に基づいて、前記予測真値を取得するように構成された
   計量装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の計量装置であって、
   前記極値検出部は、前記重量信号がサンプリングされる度に、現在から過去に遡る第１の所定期間で取得された複数のサンプリング値に基づいて第２の回帰直線を取得するように構成され、
   前記極値検出部は、さらに、前記第２の回帰直線の傾きの符号が正から負へ変化したとき、または、前記第２の回帰直線の傾きの値が正の値からゼロへ変化したときの前記第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値の少なくとも一部に基づいて前記極大値を決定するように構成され、および／または、前記第２の回帰直線の傾きの符号が負から正へ変化したとき、または、前記第２の回帰直線の傾きの値が負の値からゼロへ変化したときの前記第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値の少なくとも一部に基づいて前記極小値を決定するように構成され、
   前記第１の所定期間は、前記計量装置の固有振動の周期の１／２よりも短く設定された
   計量装置。
7. 請求項６に記載の計量装置であって、
   前記極値検出部は、さらに、前記第２の回帰直線の傾きの符号が正から負へ変化したとき、または、前記第２の回帰直線の傾きの値が正の値からゼロへ変化したときの前記第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの、前記第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央の時点で得られたサンプリング値を前記極大値として決定するように構成され、および／または、前記第２の回帰直線の傾きの符号が負から正へ変化したとき、または、前記第２の回帰直線の傾きの値が負の値からゼロへ変化したときの前記第２の回帰直線に対応する複数のサンプリング値のうちの、前記第２の回帰直線に対応する第１の所定期間の中央の時点で得られたサンプリング値を前記極小値として決定するように構成された
   計量装置。
8. 請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の計量装置であって、
   前記ロードセルによって支持されるように配置された容器へ前記被計量物を供給するように構成された供給装置と、
   前記予測真値に基づいて、前記供給装置から前記容器への前記被計量物の供給を停止させるための停止信号を生成するように構成された信号生成部と
   を備える計量装置。
9. 請求項８に記載の計量装置であって、
   前記取得部は、さらに、過去に得られた複数の予測真値に基づいて回帰方程式を取得し、現時点における、前記回帰方程式が表すグラフ上の点の重量値を、現時点における予測真値として取得するように構成され、
   前記信号生成部は、さらに、前記現時点における予測真値に基づいて、前記停止信号を生成するように構成された
   計量装置。
10. 請求項１ないし請求項９のいずれか一項に記載の計量装置であって、
    現在から過去に遡る第２の所定期間で取得された複数の予測真値間の変動の大きさが所定の程度以下になったときに、前記第２の所定期間で取得された複数の予測真値の少なくとも一部に基づいて、前記被計量物の前記重量を決定する重量決定部を備える
    計量装置。

Images