JP7035890B2 - Photoelectric sensor - Google Patents
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Description
本発明は、対象物の状態についての判定機能を備える光電センサに関する。 The present invention relates to a photoelectric sensor having a function of determining the state of an object.
従来、対象物の有無を検出するセンサとして、対象物に光を照射し、対象物を透過する光を検出したり、対象物による光の遮蔽を検出したり、対象物により反射した光を検出したりする光電センサが用いられている。また、対象物の有無ではなく、対象物の状態を検出する場合には、カメラで対象物を撮像し、画像分析を行う視覚センサを用いることがある。 Conventionally, as a sensor for detecting the presence or absence of an object, the object is irradiated with light to detect the light transmitted through the object, the shielding of light by the object is detected, and the light reflected by the object is detected. A photoelectric sensor is used. Further, when detecting the state of the object instead of the presence or absence of the object, a visual sensor that captures the object with a camera and performs image analysis may be used.
光電センサについて、例えば下記特許文献1には、背景レベルに相当する検出値をゼロリセット基準値として記憶させることにより、任意の検出値を、背景レベルを基準とした相対値で表示し得るように構成した光電センサが記載されている。
Regarding the photoelectric sensor, for example, in the following
また、下記特許文献2には、鋼板表面をレーザ光で走査し、反射光波形を代表する複数個の特徴量を算出し、その特徴量を予め学習させた神経回路網に加えて疵有/無出力を行う検査方法が記載されている。
Further, in
普及している光電センサ1つでできる対象物の有無の検出よりは難しいが、光電センサに比べれば大型、高価である視覚センサの多様な能力が必要というほどではないような対象物の状態の検出需要がある。例えば、形状や模様が大きく異なる対象物を見分ける場合、単に対象物の有無を検出するだけでは足りないが、視覚センサの多様な能力が必要というほどではない。 It is more difficult than the detection of the presence or absence of an object that can be done with one popular photoelectric sensor, but it is larger and more expensive than a photoelectric sensor. There is detection demand. For example, when distinguishing objects having greatly different shapes and patterns, it is not enough to simply detect the presence or absence of the object, but it is not enough to require various capabilities of a visual sensor.
ここで、従来の光電センサと特許文献1に示されているような受光量波形を分析する手法とを組み合わせることで、原理的には対象物の状態についての判定が可能と考えられる。しかし、判定に必要な部分(特許文献2における疵の大きさに対応する部分)の波形のみを取得するための適切なトリガが得られないため、判定に必要な部分よりも長い時間範囲の波形の取得を完了してから波形分析を行うこととなり、例えば搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物に適用するにはリアルタイム性に欠ける。
Here, it is considered that the state of the object can be determined in principle by combining the conventional photoelectric sensor and the method of analyzing the received light amount waveform as shown in
そこで、本発明は、簡易な構成で、時間遅れ少なく、対象物の状態を判定する光電センサを提供する。 Therefore, the present invention provides a photoelectric sensor that has a simple configuration, has a small time delay, and determines the state of an object.
本開示の一態様に係る光電センサは、対象物が到来する検出範囲に向けて光を出射する投光部と、光の受光に基づく時系列の信号値を取得する受光部と、取得された順に順序付けて所定数の信号値を記憶し、周期的に、新たに取得された信号値により所定数の信号値を更新するFIFOメモリと、FIFOメモリに記憶された所定数の信号値により構成される波形と、対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定する判定モデルを記憶するモデル記憶部と、FIFOメモリの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、判定モデルによる判定を実行し、一致度のランクに基づいて、対象物の状態を判定する判定部と、を備える。 The photoelectric sensor according to one aspect of the present disclosure has acquired a light projecting unit that emits light toward a detection range in which an object arrives, and a light receiving unit that acquires a time-series signal value based on the light reception. It is composed of a FIFO memory that stores a predetermined number of signal values in order and periodically updates a predetermined number of signal values with newly acquired signal values, and a predetermined number of signal values stored in the FIFO memory. A model storage unit that stores a judgment model that determines the rank of the degree of coincidence between the waveform and the reference waveform corresponding to a specific state of the object, and the frequency of once each time the FIFO memory is updated once or multiple times. The determination unit is provided with a determination unit that executes determination by the determination model and determines the state of the object based on the rank of the degree of coincidence.
この態様によれば、FIFOメモリの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、FIFOメモリに記憶された信号値により構成される波形と、対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定することで、簡易な構成で、時間遅れ少なく、搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物の状態を判定することができる。 According to this aspect, a waveform composed of signal values stored in the FIFO memory and a reference waveform corresponding to a specific state of the object are used once or once for each update of the FIFO memory. By determining the rank of the degree of coincidence with, it is possible to determine the state of the object being carried one after another on the transport line with a simple configuration and with little time delay.
上記態様において、判定モデルは 、機械学習によって生成された学習済みモデルであってよい。 In the above aspect, the determination model may be a trained model generated by machine learning.
この態様によれば、学習済みモデルによって、FIFOメモリに記憶された信号値により構成される波形と、対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定することで、搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物の状態をより柔軟に判定することができる。 According to this aspect, the trained model determines the rank of the degree of coincidence between the waveform composed of the signal values stored in the FIFO memory and the reference waveform corresponding to the specific state of the object. It is possible to more flexibly determine the state of the object being carried on the line one after another.
上記態様において、判定モデルは、FIFOメモリに記憶された所定数の信号値と、所定数の信号値にそれぞれ対応する、基準波形を表す参照値との差異から一致度を算出することを含むモデルであってよい。 In the above embodiment, the determination model includes calculating the degree of agreement from the difference between a predetermined number of signal values stored in the FIFO memory and a reference value representing a reference waveform corresponding to each of the predetermined number of signal values. May be.
この態様によれば、比較的簡単なモデルによって、FIFOメモリに記憶された信号値により構成される波形と、対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定することで、搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物の状態をより高速に判定することができる。 According to this aspect, a relatively simple model is used to determine the rank of the degree of agreement between the waveform composed of the signal values stored in the FIFO memory and the reference waveform corresponding to the specific state of the object. , The state of the object being carried one after another on the transport line can be determined at higher speed.
上記態様において、判定モデルは、一致度が所定値よりも高い場合に一致度が高ランクであると判定するモデルであり、判定部は、前記高ランクの判定結果が得られた場合に、対象物の状態は特定の状態であると判定してもよい。 In the above aspect, the determination model is a model that determines that the degree of coincidence is high rank when the degree of coincidence is higher than a predetermined value, and the determination unit is a target when the determination result of the high rank is obtained. The state of the object may be determined to be a specific state.
上記態様において、判定モデルは、さらに、一致度が所定値よりも高くないが所定値より小さい第2所定値よりも高い場合に一致度が中ランクであると判定するモデルであり、判定部は、対象物が検出範囲を通過するのに要する時間の範囲内で、前記高ランクの場合がなく前記中ランクの場合があるときに、特定の状態ではない対象物が到来したと判定してもよい。 In the above aspect, the determination model is a model for determining that the degree of agreement is medium rank when the degree of agreement is not higher than the predetermined value but higher than the second predetermined value smaller than the predetermined value. , Even if it is determined that an object that is not in a specific state has arrived when the object is not in the high rank but in the middle rank within the time required for the object to pass through the detection range. good.
この態様によれば、対象物の状態が特定の状態ではない場合であっても、対象物が到来したことと、その対象物の状態が特定の状態ではないことを判定することができる。 According to this aspect, even when the state of the object is not a specific state, it can be determined that the object has arrived and that the state of the object is not a specific state.
上記態様において、信号値に基づいて判定モデルを生成し、生成した判定モデルをモデル記憶部に記憶させる動作制御部をさらに備えてもよい。 In the above embodiment, an operation control unit that generates a determination model based on the signal value and stores the generated determination model in the model storage unit may be further provided.
この態様によれば、光電センサが自ら判定モデルを生成できるので、判定モデルを外部から取得することなく、実際の対象物に応じて生成された判定モデルを使用することができる。 According to this aspect, since the photoelectric sensor can generate the determination model by itself, the determination model generated according to the actual object can be used without acquiring the determination model from the outside.
上記態様において、動作制御部は、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期に続いて、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期が現れた場合に、変動期に属する信号値に基づいて判定モデルを生成してもよい。 In the above embodiment, the motion control unit is a signal belonging to the fluctuation period when a fluctuation period in which the fluctuation of the time-series signal value is relatively large appears following a stable period in which the fluctuation of the time-series signal value is relatively small. A judgment model may be generated based on the value.
この態様によれば、信号値の中から対象物によって生じた信号値を選択的に使用して判定モデルを生成することができる。 According to this aspect, the determination model can be generated by selectively using the signal value generated by the object from the signal values.
上記態様において、動作制御部は、判定モデルを外部に出力可能であってもよい。 In the above aspect, the motion control unit may be able to output the determination model to the outside.
この態様によれば、生成した判定モデルを他の光電センサで用いることができるので、同様の対象物及び設置状況で使用される複数の光電センサごとに判定モデルの生成を繰り返す必要が無くなる。 According to this aspect, since the generated determination model can be used in another photoelectric sensor, it is not necessary to repeat the generation of the determination model for each of a plurality of photoelectric sensors used in the same object and installation situation.
上記態様において、動作制御部は、時系列の信号値を外部に出力可能であってもよい。 In the above aspect, the operation control unit may be able to output a time-series signal value to the outside.
この態様によれば、信号値を外部に出力し、外部機器で判定モデルを生成することができる。これにより、判定モデルを生成する処理に関する計算資源を光電センサ自身で持つ必要がなくなる。 According to this aspect, the signal value can be output to the outside and the determination model can be generated by the external device. This eliminates the need for the photoelectric sensor itself to have computational resources related to the process of generating the determination model.
上記態様において、動作制御部は、判定モデルを外部から取得し、モデル記憶部に記憶させてもよい。 In the above aspect, the motion control unit may acquire the determination model from the outside and store it in the model storage unit.
この態様によれば、他の装置、例えば他の光電センサにより生成された判定モデルを流用することで判定モデルの生成を省略することができる。 According to this aspect, the generation of the determination model can be omitted by diverting the determination model generated by another device, for example, another photoelectric sensor.
本発明によれば、簡易な構成で、時間遅れ少なく、対象物の状態を判定する光電センサが提供される。 According to the present invention, there is provided a photoelectric sensor that determines the state of an object with a simple configuration and with little time delay.
以下、本発明の一側面に係る実施の形態(以下、「本実施形態」と表記する。)を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。 Hereinafter, embodiments according to one aspect of the present invention (hereinafter, referred to as “the present embodiment”) will be described with reference to the drawings. In each figure, those with the same reference numerals have the same or similar configurations.
[構成例]
図1から図3を参照しつつ、本実施形態に係る光電センサ10の構成の一例について説明する。図1は、本実施形態に係る光電センサ10を含む検出システム1の概要を示す図である。検出システム1は、光電センサ10と、コントローラ20と、コンピュータ30と、ロボット40と、搬送装置50とを備える。
[Configuration example]
An example of the configuration of the
光電センサ10は、取得される信号値に基づいて、光電センサ10の検出範囲10aに対象物100が到来したことを検出し、その対象物100の状態を判定する装置である。光電センサ10は、反射型の光電センサであったり、透過型の光電センサであったり、回帰反射型の光電センサであったりしてよい。また、光電センサ10は、対象物100にレーザビームを投光し、三角測距の原理に基づいて対象物100までの距離に対応する信号値を得る変位センサであってもよい。また、光電センサ10は、対象物100で反射される光の往復時間に基づいて対象物100までの距離に対応する信号値を得る測距センサであってもよい。本明細書において、「信号値」は、受光量の値のほか、対象物100までの距離に対応する信号値も含むものとする。
The
対象物100は、光電センサ10による検出の対象となる物であり、例えば生産される製品の完成品であったり、部品等の未完成品であったりしてよい。図1に例示する対象物100は、ベースの上に突起が付いた形状の対象物である。また、異種対象物として、同じベースを有するが突起が付いていない形状の対象物も混入して搬送されるものとする。光電センサ10が、例えば反射型の光電センサである場合、対象物100が光電センサ10の検出範囲10aに到来すると、検出される反射光量が増加する。また、対象物100がベースの上に突起が付いた形状の場合、検出範囲10aに対象物100の突起があるとさらに反射光量が増加する。
The
コントローラ20は、ロボット40及び搬送装置50を制御する。コントローラ20は、例えばPLC(Programmable Logic Controller)で構成されてよい。コントローラ20は、光電センサ10からの出力により対象物100が到来したことを検知し、さらに、判定された対象物100の状態に応じてロボット40を制御する。
The
コンピュータ30は、光電センサ10、コントローラ20及びロボット40の設定を行う。また、コンピュータ30は、コントローラ20から、コントローラ20による制御の実行結果を取得する。さらに、コンピュータ30は、光電センサ10により対象物100の状態を判定するための判定モデルを機械学習により生成する学習装置を含んでよい。ここで、判定モデルは、例えばニューラルネットワークにより構成されたり、決定木により構成されたりしてよい。
The
ロボット40は、コントローラ20による制御に従って、対象物100を操作したり加工したりする。ロボット40は、例えば対象物100をピックアップして別の場所に移動させたり、対象物100を切削したり、組み立てたりしてよい。また、ロボット40は、対象物100に突起が有るか無いかによって、加工内容又は移動先を変えてもよい。
The
搬送装置50は、コントローラ20による制御に従って、対象物100を搬送する装置である。搬送装置50は、例えばベルトコンベアであってよく、コントローラ20により設定された速度で対象物100を搬送してよい。
The
図2は、本実施形態に係る光電センサ10の構成を示す図である。光電センサ10は、投光部11、受光部12、処理部13、操作部14及び出力部15を備える。
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the
<投光部>
投光部11は、対象物100が到来する検出範囲10aに向けて光を出射する。投光部11は、投光素子11a及び駆動回路11bを含んでよい。投光素子11aは、LED(Light Emitting Diode)やレーザダイオードで構成されてよく、駆動回路11bは、投光素子11aを発光させるための電流を制御する。駆動回路11bは、投光素子11aを間欠的に、例えば0.1ms周期でパルス発光させてよい。投光素子11aから出射した光は、図示しないレンズ又は光ファイバを介して、検出範囲10aに照射されてよい。
<Light projector>
The
<受光部>
受光部12は、光の受光に基づく時系列の信号値を取得する。受光部12は、受光素子12a、増幅器12b、サンプル/ホールド回路12c及びA/D変換器12dを含んでよい。受光素子12aは、フォトダイオードによって構成されてよく、受光量を電気的な出力信号に変換する。受光部12は、検出範囲10aにおいて反射又は透過した光を、図示しないレンズ又は光ファイバを介して受光素子12aに入射させてよい。増幅器12bは、受光素子12aの出力信号を増幅する。サンプル/ホールド回路12cは、投光部11によるパルス発光のタイミングに同期して、増幅器12bにより増幅された受光素子12aの出力信号を保持する。これにより外乱光の影響が低減される。A/D変換器12dは、サンプル/ホールド回路12cにより保持されたアナログの信号値をデジタル値である受光量の値に変換する。
<Light receiving part>
The
<処理部>
処理部13は、動作制御部13a、FIFO(First In First Out)メモリ13b、モデル記憶部13c及び判定部13dを含む。処理部13は、例えば、マイクロプロセッサ、メモリ及びメモリに格納されたプログラム等から構成されるコンピュータとして構成されてよい。
<Processing unit>
The
動作制御部13aは、後述する判定モデルを取り扱う処理の他、光電センサ10全体の動作を統括制御してよい。
The
FIFOメモリ13bは、取得された順に順序付けて所定数の信号値を記憶し、周期的に、新たに取得された信号値により所定数の信号値を更新する。ここで、FIFOメモリ13bに記憶される信号値の数、すなわち所定数は、任意であるが、例えば100程度であってよい。FIFOメモリ13bは、専用のハードウェアによって実現できるほか、処理部13のメモリ上に処理部13のプログラムに従って実現されてもよい。その場合、FIFOメモリ13bの後段への信号値のシフトは、格納されているデータの物理的なシフトではなく、メモリ上のアクセス箇所の更新によって行うことができる。
The
モデル記憶部13cは、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定する判定モデルを記憶する。ここで、基準波形は、対象物100の特定の状態に対応する典型的な信号値の波形であってよく、例えば、特定の状態の複数の対象物100について取得された波形の平均であってよい。
The
モデル記憶部13cは、判定モデルとして、機械学習によって生成された学習済みモデルを記憶してよい。学習済みモデルは、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定するように学習されてよい。ここで、学習済みモデルは、コンピュータ30によって生成されて、モデル記憶部13cに記憶されてもよい。
The
判定部13dは、FIFOメモリ13bの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、判定モデルによる判定を実行し、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクに基づいて、対象物100の状態を判定する。例えば、基準波形が、ベースに突起が付いた対象物の波形である場合、判定部13dは、判定モデルによる判定を実行し、一致度が十分に高い場合に、対象物100は、ベースに突起が付いた状態であると判定してよい。このように、FIFOメモリ13bの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定することで、簡易な構成で、時間遅れ少なく、搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物100の状態を判定することができる。これにより、普及している光電センサに近い簡易な構成で、すなわち画像処理や別途のトリガ手段を必要としないで、時間遅れ少なく、対象物100の状態を判定することができる。
The
判定モデルは、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値と、所定数の信号値にそれぞれ対応する、基準波形を表す参照値との差異から前記一致度を算出することを含むモデルであってよい。
The determination model is a model including calculating the degree of agreement from the difference between a predetermined number of signal values stored in the
判定モデルは、一致度が所定値よりも高い場合に一致度が高ランクであると判定するモデルであってよく、判定部13dは、高ランクの判定結果が得られた場合に、対象物100の状態は特定の状態であると判定してもよい。判定部13dは、高ランクの判定結果が得られた場合に、高ランクの判定結果が消失した後も、対象物100の状態は特定の状態であるとの出力を所定期間維持してよい。ここで、所定期間は、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間程度であってよい。判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲で、対象物100の状態を複数回判定してよい。ここで、「対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲」は、判定モデル生成時に実測された信号値変動の継続時間として判定モデルに組み込んでよい。また、判定動作時には、信号値変動の開始を検出せずに、現在から、継続時間に対応するシフト回数分過去までの間に得られた判定結果を「検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲」としてもよい。なお、信号値変動の開始が検出されてから継続時間に対応する回数のシフトをするまでを「検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲」とすることも考えられる。このように、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクが所定値よりも高いときがあるか否かを判定することができる。
The determination model may be a model that determines that the degree of coincidence is high rank when the degree of coincidence is higher than a predetermined value, and the
判定モデルは、さらに、一致度が所定値よりも高くないが所定値より小さい第2所定値よりも高い場合に一致度が中ランクであると判定するモデルであってよく、判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、高ランクの場合がなく中ランクの場合があるときに、特定の状態ではない対象物が到来したと判定してよい。判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、対象物100の状態を複数回判定し、複数回の判定のいずれにおいても判定結果が高ランクでないが、複数回の判定のうち少なくとも一度判定結果が中ランクである場合に、特定の状態ではない対象物が到来したと判定してよい。第2所定値は、ゼロより大きい値である。第2所定値は、特定の状態ではない対象物100が検出範囲10aに到来した場合における信号値に基づいて定められる閾値であってよい。これにより、対象物100の状態が特定の状態ではない場合であっても、対象物100が到来したことと、その対象物100の状態が特定の状態ではないことを判定することができる。例えば、特定の状態がベースに突起が付いた状態である場合、突起が付いていないベースのみの対象物が到来した場合、判定部13dは、一致度が中ランクであると判定してよい。
The determination model may be a model that further determines that the degree of agreement is medium rank when the degree of agreement is not higher than the predetermined value but higher than the second predetermined value smaller than the predetermined value, and the
判定部13dは、窓汚れ等による光量劣化を考慮して、信号値倍率を調節して、一致度が十分に高くなるか否かを判定してもよい。すなわち、判定部13dは、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成される波形の倍率を変更した波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度が所定値より高いか否かによって、対象物100の状態を判定してもよい。このようにすることで、窓汚れ等により投光量や受光量が変化する場合であっても、安定して対象物100の状態を判定することができる。
The
また、複数種類の対象物が混合搬送される場合、判定モデルは、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成される波形といずれかの種類の対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度が所定値よりも高い場合に一致度が高ランクであると判定するモデルであってよい。さらに、一致度が高ランクまたは中ランクである場合に、判定モデル自体が、どの種類の対象物についての判定結果であるかを示すことにより、判定部13dは、高ランク又は中ランクと判定された対象物100の種類を特定してもよい。あるいは、判定モデルは対象物100の種類別に用意され、判定部13dは、どの判定モデルが高ランク又は中ランクの判定をしたかによって高ランク又は中ランクと判定された対象物100の種類を特定してもよい。
Further, when a plurality of types of objects are mixed and conveyed, the determination model has a waveform composed of signal values stored in the
例えば、第1種の対象物と第2種の対象物とが混合搬送される場合、判定部13dは、取得された信号値により構成される波形と、第1種の対象物に対応する基準波形との一致度が高ランクである場合に、搬送されている対象物の状態は、第1種の対象物の特定の状態であると判定してよい。また、判定部13dは、取得された信号値により構成される波形と、第2種の対象物に対応する基準波形との一致度が高ランクである場合に、搬送されている対象物の状態は、第2種の対象物の特定の状態であると判定してよい。さらに、判定部13dは、いずれの対象物についても高ランクの判定がされず、取得された信号値により構成される波形と、第1種の対象物に対応する基準波形との一致度が中ランクである場合に、搬送されている対象物は、特定の状態ではない第1種の対象物であると判定してよい。また、判定部13dは、いずれの対象物についても高ランクの判定がされず、取得された信号値により構成される波形と、第2種の対象物に対応する基準波形との一致度が中ランクである場合に、搬送されている対象物の状態は、特定の状態ではない第2種の対象物であると判定してよい。第1種の対象物と第2種の対象物とが類似していたり、中ランクの判定をするための第2所定値が低い値であったりする場合には、取得された信号値により構成される波形と、第1種の対象物に対応する基準波形との一致度及び第2種の対象物に対応する基準波形との一致度が、どちらも中ランクの判定結果となることも起こりうる。このような場合には、判定部13dは、搬送されている対象物は、特定の状態ではない第1種の対象物又は特定の状態ではない第2種の対象物であり、どちらの対象物であるかは特定できない、と判定してよい。
For example, when the first-class object and the second-class object are mixed and conveyed, the
<操作部>
操作部14は、光電センサ10の操作を行うためのものであり、操作スイッチ、表示器などを含んでよい。光電センサ10の操作者は、操作部14を用いて、光電センサ10の動作モードの設定等の指示の入力や動作状態の確認を行うことができる。なお、本実施形態に係る光電センサ10は、動作モードとして、判定モデルを生成するための学習モードと、生成された判定モデルを用いて対象物100の状態を判定するための判定モードを備えてよい。
<Operation unit>
The
<出力部>
出力部15は、判定部13dによる判定結果を含む様々なデータの出力を行う。出力部15は、最も簡単には判定部13dによる判定結果の2値出力を行ってよい。なお、光電センサ10は、出力部15に代えて通信部を備え、大量のデータの入出力を行えるようにしてもよい。
<Output section>
The
図3は、本実施形態に係る光電センサ10の処理部13の構成の一例を示す図である。処理部13は、第1周期で、FIFOメモリ13bの各ステージに記憶されている信号値を1つ後方のステージにシフトして、A/D変換器12dから出力された受光量のデジタル値を初段q0に記憶する。なお、同図では、原理を説明するために、FIFOメモリ13bの段数をq0~q9の10段としているが、FIFOメモリ13bの段数はさらに多くてもよく、例えば100段程度であってもよい。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the
FIFOメモリ13bの更新を行う第1周期は、投光部11によるパルス発光の周期と同じであってもよいし、異なっていてもよい。また、FIFOメモリ13bの更新を行う第1周期は、投光部11のパルス発光及びA/D変換器12dによる変換の周期(第2周期とする)と同じであってもよいし、異なっていてもよい。例えば、第2周期は、光電センサ10に固有の値(例えば0.1ms)に固定されていてもよい。第1周期は、図1に示すコンピュータ30からコントローラ20経由で設定可能であってもよい。第1周期は、同時に処理したい信号値波形の範囲がFIFOメモリ13bに収まるように決められる必要がある。第1周期は、第2周期よりも長い場合が多く、例えば1msであってよい。
The first cycle for updating the
判定部13dは、FIFOメモリ13bの複数の段に格納されている信号値により構成される波形と、対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定モデルにより判定し、一致度のランクに基づいて対象物の状態を判定して、判定結果を第1周期で動作制御部13aに対して出力する。
The
モデル記憶部13cは、判定モデルとして、機械学習によって生成され、一致度のランクを判定する学習済みモデルを記憶してよい。ここで、判定モデルは、例えばニューラルネットワークにより構成されたり、決定木により構成されたりしてよく、その他の公知の機械学習の手法により生成された学習済みモデルを含んでよい。判定部13dは、FIFOメモリ13bの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、学習済みモデルによる判定を実行し、一致度のランクに基づいて、対象物の状態を判定してよい。
As the determination model, the
動作制御部13aは、信号値に基づいて判定モデルを生成し、生成した判定モデルをモデル記憶部13cに記憶させる。例えば、動作制御部13aは、取得された信号値に基づいて学習モデルの機械学習を実行し、学習済みモデルを生成して、生成した学習済みモデルをモデル記憶部13cに記憶させてよい。このように、動作制御部13aによって、判定モデルを生成することができる。すなわち、光電センサが自ら判定モデルを生成できるので、判定モデルを外部から取得することなく、実際の対象物に応じて生成された判定モデルを使用することができる。
The
動作制御部13aは、判定モデルを外部に出力可能であってよい。これにより、生成した判定モデルを他の光電センサで用いることができるので、同様の対象物及び設置状況で使用される複数の光電センサごとに判定モデルの生成を繰り返す必要が無くなる。したがって、対象物の状態を判定する光電センサを効率良く準備することができる。
The
動作制御部13aは、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期に続いて、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期が現れた場合に、変動期に属する信号値に基づいて判定モデルを生成してよい。ここで、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期は、ノイズの影響を差し引いた場合に、実質的に時系列の信号値の変動が無い期間であってよい。また、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期は、ノイズの影響を差し引いた場合に、実質的に時系列の信号値の変動が有る期間であってよい。このように、変動期に属する信号値に基づいて判定モデルを生成することで、信号値の中から対象物によって生じた信号値を選択的に使用して判定モデルを生成することができる。なお、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期と、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期との具体例は、図7a及び図7bを用いて説明する。
The
図4は、本実施形態に係る光電センサ10の学習モード及び判定モードの処理のフローチャートである。はじめに、光電センサ10は、判定モデルの生成を行う学習モードであるか否かを判定する(S10)。なお、学習モード及び判定モードの切り替えは、操作部14によって行われてよい。
FIG. 4 is a flowchart of processing of the learning mode and the determination mode of the
光電センサ10が学習モードである場合(S10:YES)、光電センサ10は、時系列の信号値を取得し、動作制御部13aにより判定モデルを生成する(S11)。
When the
一方、光電センサ10が学習モードでない場合(S10:NO)、すなわち光電センサ10が判定モードである場合、光電センサ10は、新しい信号値によりFIFOメモリ13bを更新し(S12)、FIFOメモリ13bに記憶された信号値に対して判定モデルを適用することにより、対象物の状態を判定する(S13)。ここで、判定処理(S13)については、図5及び6を用いてより詳細に説明する。
On the other hand, when the
その後、光電センサ10は、判定モードを終了するか否かを判定する(S14)。判定モードの終了は、光電センサ10の稼働を終了する場合や、判定モードから学習モードに切り替えられる場合に生じてよい。判定モードを終了しない場合(S14:NO)、光電センサ10は、再び時系列の信号値を取得し(S12)、取得した信号値に対して判定モデルを適用することにより、対象物の状態を判定する(S13)。一方、判定モードを終了する場合(S14:YES)、学習モード及び判定モードの処理が終了する。
After that, the
図5は、本実施形態に係る光電センサ10により対象物の状態を判定する処理(S13)の第1例のフローチャートである。はじめに、光電センサ10は、判定モデルにより、取得した信号値により構成される波形と、基準波形との一致度のランクを判定する(S131)。一致度のランクは、例えば「高ランク」、「中ランク」、「低ランク」のような離散値で表されてよい。
FIG. 5 is a flowchart of a first example of a process (S13) for determining the state of an object by the
一致度が高ランクの場合(S132:YES)、光電センサ10は、対象物の状態は、基準波形に対応する特定の状態であると判定する(S133)。一方、一致度が高ランクでない場合(S132:NO)、光電センサ10は、判定処理を終了して、次の周期の判定時に改めて一致度が高ランクであるか否かを判定する。以上により判定処理の第1例が終了する。
When the degree of coincidence is high (S132: YES), the
図6は、本実施形態に係る光電センサ10により対象物の状態を判定する処理(S13)の第2例のフローチャートである。はじめに、光電センサ10は、判定モデルにより、取得した信号値により構成される波形と、基準波形との一致度のランクを判定する(S134)。
FIG. 6 is a flowchart of a second example of the process (S13) for determining the state of the object by the
光電センサ10は、判定した一致度が高ランクの場合(S135:YES)、対象物の状態は、基準波形に対応する特定の状態であると判定する(S136)。一方、一致度が高ランクでなく(S135:NO)、一致度が中ランクであると判定された場合(S137:YES)、光電センサ10は、対象物の状態をただちに判定せずに、判定処理を終了する。
When the determined degree of coincidence is high rank (S135: YES), the
一致度が高ランクでなく(S135:NO)、一致度が中ランクでもなく(S137:NO)、対象物が検出範囲を通過する時間の範囲内に、一致度が高ランクの場合がなく、かつ、中ランクの場合があると判定された場合(S138:YES)、光電センサ10は、特定の状態ではない対象物が到来したと判定する(S139)。一方、一致度が高ランクでなく(S135:NO)、一致度が中ランクでなくても(S137:YES)、対象物が検出範囲を通過する時間の範囲内に、一致度が高ランクの場合がなく、かつ、中ランクの場合があると判定されない場合(S138:NO)、判定処理を終了する。
The degree of matching is not high rank (S135: NO), the degree of matching is not medium rank (S137: NO), and there is no case where the degree of matching is high rank within the time range in which the object passes through the detection range. Moreover, when it is determined that there is a case of middle rank (S138: YES), the
対象物が検出範囲を通過する時間の範囲内に、一致度が高ランクの場合がなく、かつ、中ランクの場合があるか判定するため(S138)、光電センサ10は、現時点から過去の、対象物が検出範囲を通過するのに要する時間の範囲内に判定モデルにより一致度のランクを判定した一連の判定結果を判定結果格納用の図示しないFIFOメモリに記憶してよい。また、光電センサ10は、一連の判定結果をFIFOメモリに記憶せず、判定モデルにより一致度が中ランクであると判定された場合に、対象物が検出範囲を通過するのに要する時間の計時を開始し、計時が終了するまでに高ランクの判定結果が出現しなければ、特定の状態ではない対象物が到来したと判定し、計時が終了するまでに高ランクの判定結果が出現すれば、特定の状態の対象物が到来したと判定してもよい。以上により判定処理の第2例が終了する。
In order to determine whether the degree of coincidence is not high-ranked and medium-ranked within the time range in which the object passes through the detection range (S138), the
図7aは、本実施形態に係る光電センサ10の第nサイクルに測定された信号値の一例を示す図である。また、図7bは、本実施形態に係る光電センサ10の第n+1サイクルに測定された信号値の一例を示す図である。図7a及び図7bでは、縦軸に受光量の値を示し、横軸に時間とそれに対応するFIFOメモリ13bのステージを示している。両図に示すように、最新の受光量の値(時間t9の値)は、FIFOメモリ13bの初段q0に記憶されており、最も過去の受光量の値(時間t0の値)は、FIFOメモリ13bの最終段q9に記憶されている。本例では、FIFOメモリ13bは、取得された順に順序付けて10の信号値を記憶している。
FIG. 7a is a diagram showing an example of signal values measured in the nth cycle of the
破線により示す対象物の形状S1は、各受光量の値が得られるタイミングに合わせて対象物の形状を模式的に示すものである。対象物の形状S1によれば、対象物は、ベースに突起の付いた形状であることが読み取れる。 The shape S1 of the object shown by the broken line schematically shows the shape of the object according to the timing at which the value of each light receiving amount is obtained. According to the shape S1 of the object, it can be read that the object has a shape with protrusions on the base.
図7aにおいて実線により示す波形W1は、第nサイクルに取得され、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成された波形である。また、図7bにおいて実線により示す波形W2は、第n+1サイクルに取得され、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成された波形である。両図に示すように、第nサイクルにFIFOメモリ13bに記憶されていた信号値は、第n+1サイクルにおいて1つ後段にシフトされてFIFOメモリ13bに記憶されている。
The waveform W1 shown by the solid line in FIG. 7a is a waveform composed of signal values acquired in the nth cycle and stored in the
検出範囲10aには一定の広がりがあるため、対象物100の段差に対応するタイミング付近では段差の上面と下面との両方からの反射光が受光され、波形W1及び波形W2を構成する信号値は中間的な値となる。中間的な受光量の値は、わずかな取得タイミングの違いで大きく変動しやすい。したがって、同一形状の対象物100についても毎回受光量の値は変動し得る。判定モデルの生成にあたっては、平均化の効果が得られるように、ある程度の回数にわたって対象物100を搬送させて、受光量の値の取得を繰り返すことが好ましい。
Since the
動作制御部13aは、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期に続いて、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期が現れた場合に、変動期に属する信号値に基づいて判定モデルを生成してよい。図7aの例の場合、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期は、時間t0からt1までであり、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期は、時間t2からt8までである。また、図7bの例の場合、時系列の信号値の変動が比較的小さい安定期は、時間t8以降であり、時系列の信号値の変動が比較的大きい変動期は、時間t2からt7までである。動作制御部13aは、FIFOメモリ13bの最終段から初段に向かって隣り合うステージに記憶された値を比較して、その差が閾値以上である隣り合うステージが存在する場合に、隣り合うステージのうち初段に近い側のステージから初段に向かって変動期に属する信号値が記憶されていると判定し、隣り合うステージのうち最終段に近い側のステージから最終段に向かって安定期に属する信号値が記憶されていると判定してもよい。具体的には、動作制御部13aは、図7aの例の場合、最終段q9と第8段q8に記憶された値を比較して、その差が0であり閾値以下であるため、第8段q8と第7段q7に記憶された値を比較して、その差が2であり閾値以上であると判定してよい。ここで、閾値は、例えば1であってよい。そして、動作制御部13aは、記憶された値の差が閾値以上である第8段q8と第7段q7のうち初段q0に近い側の第7段q7から初段q0に向かって変動期に属する信号値が記憶されていると判定し、第8段q8と第7段q7のうち最終段に近い側の第8段q8から最終段q9に向かって安定期に属する信号値が記憶されていると判定してよい。
The
判定部13dは、FIFOメモリ13bの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値により構成される波形W1と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度を判定モデルにより判定し、一致度のランクに基づいて、対象物の状態を判定してよい。例えば、基準波形が図7aに破線で示した対象物の形状S1とほぼ等しい波形である場合、判定部13dは、FIFOメモリ13bの各ステージに記憶された信号値と基準波形の信号値との差の絶対値の総和を求めて、その値が小さいほど一致度が高いとして、対象物の状態が特定の状態であるか判定してよい。このように、光電センサ10が判定モードで動作している時に、搬送されてきた対象物100が突起のある対象物である場合、FIFOメモリ13bの特定のシフトサイクルにおいて、取得される受光量の値で構成される波形とモデル生成時における受光量の値で構成される基準波形との一致の程度が高くなる。
The
図8は、本実施形態に係る光電センサ10の第nサイクルに測定された信号値の他の例を示す図である。同図では、縦軸に受光量の値を示し、横軸に時間とそれに対応するFIFOメモリ13bのステージを示している。
FIG. 8 is a diagram showing another example of the signal value measured in the nth cycle of the
図8において実線により示す波形W3は、第nサイクルに取得され、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成された波形である。また、破線により示す対象物の形状S2は、各受光量の値が得られるタイミングに合わせて対象物の形状を模式的に示すものである。対象物の形状S2によれば、対象物は、突起が無いベースのみの形状であることが読み取れる。
The waveform W3 shown by the solid line in FIG. 8 is a waveform composed of signal values acquired in the nth cycle and stored in the
波形W3を図7aに示す波形W1と比較すると、時間t4からt6までの間の受光量の値に差異がある。判定モードで動作しているときに搬送されるものが突起のない対象物である場合、対象物の通過に要する時間の範囲内で、FIFOメモリ13bのいくつかのシフトサイクルにおいて、取得される受光量の値で構成される波形と、判定モデル生成時における受光量の値で構成される基準波形との一致度は、第2所定値より大きくなり、中程度になるが、所定値より高くならず、高程度になることはない。従って、判定部13dは、突起のある対象物ではないが、一致度が中程度となることがあることをもって、突起のある対象物と何らかの共通性のある対象物が到来したと判定してよい。本例では、対象物のベース部分が共通しているので一致の程度が中程度となった。
Comparing the waveform W3 with the waveform W1 shown in FIG. 7a, there is a difference in the value of the received light amount between the times t4 and t6. When the object to be conveyed is an object without protrusions when operating in the determination mode, the received light received in some shift cycles of the
図9は、本実施形態に係る光電センサ10の処理部13の構成の他の例を示す図である。同図に示す処理部13の構成の例は、図3に示す処理部13の構成の例と比較して、モデル記憶部13cに参照値Rが記憶されている点で相違し、それ以外の構成について共通する。
FIG. 9 is a diagram showing another example of the configuration of the
モデル記憶部13cは、判定モデルとして、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値と、所定数の信号値にそれぞれ対応する、基準波形を表す参照値Rとの差異から一致度を算出するモデルを記憶してよい。一致度を算出するモデルは、本例の場合、5つの参照値Rと、それらに対応するFIFOメモリのq0からq4までのステージに記憶された信号値との差の絶対値の総和を算出し、その値が小さいほど一致度が大きくなるように一致度を算出するモデルであってよい。モデル記憶部13cには、参照値r4、r3、r2、r1及びr0が格納され、それぞれFIFOメモリ13bのq0、q2、q4、q6及びq8に格納されている値と対応していてよい。
As a determination model, the
判定部13dが備える判定モデルは、対応関係にある各値の差の絶対値を求め、各差の絶対値の総和が第1閾値より小さいことを第1基準とし、第1基準を満たすとき一致度が高ランクであると判定するモデルであってよい。判定部13dが備える判定モデルは、さらに、各差の絶対値の総和が第1閾値と、第1閾値より大きい第2閾値との間にあることを第2基準とし、対象物100の通過に要する時間の範囲内で、第2基準は満たすことがあるが第1基準は満たすことがないときに一致度が中ランクであると判定するモデルであってよい。
The determination model provided in the
判定部13dは、FIFOメモリ13bの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、判定モデルによる判定を実行し、一致度のランクに基づいて、対象物の状態を判定してよい。このように、比較的簡単なモデルによって、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度を判定することで、搬送ライン上を次々と運ばれてくる対象物100の状態をより高速に判定することができる。
The
判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、対象物100の状態を複数回判定し、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値と、所定数の信号値にそれぞれ対応する、基準波形を表す所定数の参照値Rとの差異が小さいことを判定するための第1基準を少なくとも一度満たす場合に、対象物100の状態は特定の状態であると判定してよい。例えば、判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値と、所定数の信号値にそれぞれ対応する、基準波形を表す所定数の参照値Rとの差異が小さいことを判定するための第1基準を少なくとも一度満たす場合、対象物100がベースに突起が付いた形状の対象物であると判定してよい。このように、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、FIFOメモリ13bに記憶された信号値により構成される波形と、対象物100の特定の状態に対応する基準波形との一致度が所定値よりも高いときがあるか否かを判定することができる。
The
また、判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、対象物100の状態を複数回判定し、複数回の判定全てにおいて第1基準を満たさないが、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値と、所定数の信号値にそれぞれ対応する、基準波形を表す所定数の参照値Rとの差異が中程度であることを判定するための第2基準を少なくとも一度満たす場合に、特定の状態ではない対象物100が到来したと判定してよい。例えば、判定部13dは、対象物100が検出範囲10aを通過するのに要する時間の範囲内で、FIFOメモリ13bに記憶された所定数の信号値と、基準波形を表す所定数の参照値Rとの差異が小さいことを判定するための第1基準を満たさないが、差異が中程度であることを判定するための第2基準を少なくとも一度満たす場合、対象物100に突起が無く、ベースのみの形状の対象物であると判定してよい。このように、対象物100の状態が特定の状態ではない場合であっても、対象物100が到来したことと、その対象物100の状態が特定の状態ではないことを判定することができる。
Further, the
図10は、本実施形態に係る光電センサ10に外部から判定モデルをインストールする例を示す図である。同図に示す光電センサ10の処理部13の構成の例は、図3に示す処理部13の構成の例と比較して、動作制御部13aが、時系列の受光量の値を外部に出力し、それに基づいて外部のコンピュータで生成された判定モデルを入力し、入力した判定モデルをモデル記憶部13cに記憶させる点で相違し、それ以外の構成について共通する。
FIG. 10 is a diagram showing an example of installing a determination model from the outside on the
動作制御部13aは、時系列の信号値を外部に出力可能であってよい。外部に出力される信号値は、FIFOメモリ13bに記憶されている信号値であってよい。信号値を外部に出力し、外部機器で判定モデルを生成することができる。これにより、判定モデルを生成する処理に関する計算資源を光電センサ自身で持つ必要がなくなる。
The
動作制御部13aは、判定モデルを外部から取得し、モデル記憶部13cに記憶させてよい。動作制御部13aは、外部のコンピュータで生成された判定モデルを取得したり、他の光電センサにより生成された判定モデルを取得したりしてよい。他の装置、例えば他の光電センサにより生成された判定モデルを流用することで判定モデルの生成を省略することができる。
The
なお、動作制御部13aは、時系列の信号値を外部に出力することなく、他の光電センサにおいて生成されたモデル、又は他の光電センサで取得された時系列の信号値に基づいて外部のコンピュータで生成されたモデルを入力して使用するようにしてもよい。
The
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。 The embodiments described above are for facilitating the understanding of the present invention, and are not for limiting the interpretation of the present invention. Each element included in the embodiment and its arrangement, material, condition, shape, size, and the like are not limited to those exemplified, and can be appropriately changed. Further, it is possible to partially replace or combine the configurations shown in different embodiments.
[附記]
対象物(100)が到来する検出範囲(10a)に向けて光を出射する投光部(11)と、
前記光の受光に基づく時系列の信号値を取得する受光部(12)と、
取得された順に順序付けて所定数の前記信号値を記憶し、周期的に、新たに取得された前記信号値により所定数の前記信号値を更新するFIFOメモリ(13b)と、
前記FIFOメモリ(13b)に記憶された所定数の前記信号値により構成される波形と、前記対象物(100)の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定する判定モデルを記憶するモデル記憶部(13c)と、
前記FIFOメモリ(13b)の更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、前記判定モデルによる判定を実行し、前記一致度のランクに基づいて、前記対象物(100)の状態を判定する判定部(13d)と、
を備える光電センサ(10)。
[Appendix]
A light projecting unit (11) that emits light toward the detection range (10a) where the object (100) arrives, and
A light receiving unit (12) that acquires a time-series signal value based on the light reception, and a light receiving unit (12).
A FIFO memory (13b) that stores a predetermined number of the signal values in order of acquisition and periodically updates the predetermined number of the signal values with the newly acquired signal values.
A determination model for determining the rank of the degree of coincidence between the waveform composed of the predetermined number of the signal values stored in the FIFO memory (13b) and the reference waveform corresponding to the specific state of the object (100). The model storage unit (13c) to be stored and
The determination by the determination model is executed once every time the FIFO memory (13b) is updated once or a plurality of times, and the state of the object (100) is determined based on the rank of the degree of agreement. Judgment unit (13d)
A photoelectric sensor (10).
1…検出システム、10…光電センサ、10a…検出範囲、11…投光部、11a…投光素子、11b…駆動回路、12…受光部、12a…受光素子、12b…増幅器、12c…サンプル/ホールド回路、12d…A/D変換器、13…処理部、13a…動作制御部、13b…FIFOメモリ、13c…モデル記憶部、13d…判定部、14…操作部、15…出力部、20…コントローラ、30…コンピュータ、40…ロボット、50…搬送装置、100…対象物 1 ... Detection system, 10 ... Photoelectric sensor, 10a ... Detection range, 11 ... Floodlight, 11a ... Floodlight element, 11b ... Drive circuit, 12 ... Light receiving unit, 12a ... Light receiving element, 12b ... Amplifier, 12c ... Sample / Hold circuit, 12d ... A / D converter, 13 ... Processing unit, 13a ... Operation control unit, 13b ... FIFA memory, 13c ... Model storage unit, 13d ... Judgment unit, 14 ... Operation unit, 15 ... Output unit, 20 ... Controller, 30 ... computer, 40 ... robot, 50 ... transfer device, 100 ... object
Claims (10)
前記光の受光に基づく時系列の信号値を取得する受光部と、
取得された順に順序付けて所定数の前記信号値を記憶し、周期的に、新たに取得された前記信号値により所定数の前記信号値を更新するFIFOメモリと、
前記FIFOメモリに記憶された所定数の前記信号値により構成される波形と、前記対象物の特定の状態に対応する基準波形との一致度のランクを判定する判定モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記FIFOメモリの更新を1回又は複数回行う毎に一度の頻度で、前記判定モデルによる判定を実行し、前記一致度のランクに基づいて、前記対象物の状態を判定する判定部と、
を備え、
前記基準波形は、前記特定の状態の複数の対象物について取得された波形に基づいて生成され、
前記一致度のランクは、前記一致度と所定値との比較に基づいて、判定される、光電センサ。 A light projecting unit that emits light toward the detection range where the object arrives,
A light receiving unit that acquires a time-series signal value based on the light reception, and a light receiving unit.
A FIFO memory that stores a predetermined number of the signal values in order of acquisition and periodically updates a predetermined number of the signal values with the newly acquired signal values.
A model storage unit that stores a determination model for determining the rank of the degree of coincidence between a waveform composed of a predetermined number of signal values stored in the FIFO memory and a reference waveform corresponding to a specific state of the object. ,
A determination unit that executes determination by the determination model once or once each time the FIFO memory is updated, and determines the state of the object based on the rank of the degree of agreement.
Equipped with
The reference waveform is generated based on the waveforms acquired for the plurality of objects in the specific state.
The rank of the degree of agreement is determined based on the comparison between the degree of agreement and a predetermined value, and is a photoelectric sensor.
請求項1に記載の光電センサ。 The determination model is a trained model generated by machine learning.
The photoelectric sensor according to claim 1.
請求項1に記載の光電センサ。 The determination model calculates the degree of agreement from the difference between the predetermined number of signal values stored in the FIFO memory and the reference value representing the reference waveform corresponding to the predetermined number of signal values. It is a model that includes
The photoelectric sensor according to claim 1.
前記判定部は、前記高ランクの判定結果が得られた場合に、前記対象物の状態は前記特定の状態であると判定する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の光電センサ。 The determination model is a model for determining that the degree of agreement is high when the degree of agreement is higher than a predetermined value.
When the high-ranked determination result is obtained, the determination unit determines that the state of the object is the specific state.
The photoelectric sensor according to any one of claims 1 to 3.
前記判定部は、前記対象物が前記検出範囲を通過するのに要する時間の範囲内で、前記高ランクの場合がなく前記中ランクの場合があるときに、前記特定の状態ではない前記対象物が到来したと判定する、
請求項4に記載の光電センサ。 The determination model is a model for determining that the degree of agreement is medium rank when the degree of agreement is not higher than the predetermined value but higher than the second predetermined value smaller than the predetermined value.
The determination unit is not in the specific state when the object is not in the high rank but in the middle rank within the time required for the object to pass through the detection range. Judges that has arrived,
The photoelectric sensor according to claim 4.
請求項1から5のいずれか一項に記載の光電センサ。 An operation control unit that generates the determination model based on the signal value and stores the generated determination model in the model storage unit is further provided.
The photoelectric sensor according to any one of claims 1 to 5.
請求項6に記載の光電センサ。 The operation control unit belongs to the fluctuation period when a fluctuation period in which the fluctuation of the signal value in the time series is relatively large appears following a stable period in which the fluctuation of the signal value in the time series is relatively small. Generate the determination model based on the signal value,
The photoelectric sensor according to claim 6.
請求項6又は7に記載の光電センサ。 The motion control unit can output the determination model to the outside.
The photoelectric sensor according to claim 6 or 7.
請求項6又は7に記載の光電センサ。 The operation control unit can output the time-series signal value to the outside.
The photoelectric sensor according to claim 6 or 7.
請求項1から5のいずれか一項に記載の光電センサ。 An operation control unit that acquires the determination model from the outside and stores it in the model storage unit is further provided.
The photoelectric sensor according to any one of claims 1 to 5.
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