JP7359788B2 - 医薬品容器のパターン認識に基づく検査を実施するためのロボットシステム - Google Patents
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Description
Claims (20)
- エンドエフェクタと複数の関節式セグメントとを含むロボットアームと、
イメージャを含む撮像システムと、
コントローラであって、
前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して容器を取り出させ、
前記容器が前記イメージャの視野内にある間に前記容器が複数の向きに順次配置されるように、前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して前記容器を操作させ、
前記イメージャに複数の画像を捕捉させ、前記複数の画像のそれぞれは、前記容器が前記複数の向きのうちの各1つにある間に捕捉され、
パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記容器内のサンプルの1つ以上の属性を決定し、前記容器の1つ以上の属性が容器の一部が変形を有することを含み、
前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性に基づいて、前記容器及び前記サンプルが1つ以上の基準を満たしているかどうかを決定し、
前記容器及び前記サンプルが前記1つ以上の基準を満たしているかどうかに基づいて、(i)前記ロボットアームに、不合格の容器及び/又はサンプル用に確保された領域内に前記容器を入れさせるか、又は(ii)前記ロボットアームに、不合格にならなかった容器及び/又はサンプル用に確保された領域内に前記容器を入れさせる、のいずれかである
ように構成されている、コントローラと、
を含む、ロボット検査プラットフォーム。 - 前記コントローラは、機械学習モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性を決定するように構成されており、前記機械学習モデルは、前記容器及びサンプルの属性を分類するように訓練されている、請求項1に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 前記コントローラは、少なくとも、
前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して複数の訓練用容器を順次取り出させることと、
取り出された前記複数の訓練用容器のそれぞれに関して、(i)前記訓練用容器が前記イメージャの視野内にある間に前記訓練用容器が前記複数の向きに順次配置されるように、前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して前記訓練用容器を操作させることと、(ii)前記イメージャに各複数の訓練用画像を捕捉させ、前記各複数の訓練用画像のそれぞれは、前記訓練用容器が前記複数の向きのうちの各1つにある間に捕捉されることと、(iii)前記訓練用容器及び/又は前記訓練用容器内のサンプルに関する属性の手動ラベリングを容易にするために、前記各複数の画像を、ディスプレイを介して使用者に提示させることと、
によって、前記機械学習モデルの訓練を容易にするように構成されている、請求項2に記載のロボット検査プラットフォーム。 - 前記コントローラは、前記パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、異なる物体の種類間を区別するように構成されている、請求項1~3のいずれか一項に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 前記異なる物体の種類は、泡及び粒子を含む、請求項4に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 前記異なる物体の種類は、(i)特定種類の泡、及び(ii)特定種類の粒子のうちの1つ又は両方を含む、請求項4又は5に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 前記1つ以上の基準は、物体の種類に応じた少なくとも1つの基準を含む、請求項4~6のいずれか一項に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 前記複数の向きは、前記容器の長手方向軸線を中心とした複数の回転を含む、請求項1~7のいずれか一項に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 不合格の容器及び/又はサンプルのために確保された前記領域は箱である、請求項1~8のいずれか一項に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 前記コントローラは、前記ロボットアームにプレートから前記容器を取り出させるように構成されている、請求項1~9のいずれか一項に記載のロボット検査プラットフォーム。
- 不合格にならなかった容器及び/又はサンプルのために確保された前記領域は、前記プレート内の領域である、請求項10に記載のロボット検査プラットフォーム。
- パターン認識を使用して容器の検査を実施する方法であって、
ロボットアームに、前記ロボットアームのエンドエフェクタを使用して容器を取り出させることと、
前記容器がイメージャの視野内にある間に前記容器が複数の向きに順次配置されるように、前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して前記容器を操作させることと、
前記イメージャに複数の画像を捕捉させることであって、前記複数の画像のそれぞれは、前記容器が前記複数の向きのうちの各1つにある間に捕捉されることと、
パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記容器内のサンプルの1つ以上の属性を決定することであって、前記容器の1つ以上の属性が容器の一部が変形を有することを含むことと、
前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性に基づいて、前記容器及び前記サンプルが1つ以上の基準を満たしているかどうかを決定することと、
前記容器及び前記サンプルが前記1つ以上の基準を満たしているかどうかに基づいて、(i)前記ロボットアームに、不合格の容器及び/又はサンプル用に確保された領域内に前記容器を入れさせること、又は(ii)前記ロボットアームに、不合格にならなかった容器及び/又はサンプル用に確保された領域内に前記容器を入れさせること、のいずれかと、
を含む、方法。 - パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記流体サンプルの前記1つ以上の属性を決定することは、
機械学習モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性を決定することであって、前記機械学習モデルは、前記容器及びサンプルの属性を分類するように訓練されていること
を含む、請求項12に記載の方法。 - 少なくとも、
前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して複数の訓練用容器を順次取り出させることと、
取り出された前記複数の訓練用容器のそれぞれに関して、(i)前記訓練用容器が前記イメージャの視野内にある間に前記訓練用容器が前記複数の向きに順次配置されるように、前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して前記訓練用容器を操作させることと、(ii)前記イメージャに各複数の訓練用画像を捕捉させることであって、前記各複数の訓練用画像のそれぞれは、前記訓練用容器が前記複数の向きのうちの各1つにある間に捕捉されることと、(iii)前記訓練用容器及び/又は前記訓練用容器内のサンプルに関する属性の手動ラベリングを容易にするために、前記各複数の画像を、ディスプレイを介して使用者に提示させることと、
によって、前記機械学習モデルの訓練を容易にすることを更に含む、請求項13に記載の方法。 - 前記パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記サンプルの1つ以上の属性を決定することは、前記パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、異なる物体の種類間を区別することを含む、請求項12~14のいずれか一項に記載の方法。
- 前記1つ以上の基準は、物体の種類に応じた少なくとも1つの基準を含む、請求項15に記載の方法。
- 前記複数の向きは、前記容器の長手方向軸線を中心とした複数の回転を含む、請求項12~16のいずれか一項に記載の方法。
- パターン認識を使用して容器の検査を実施する方法であって、
ロボットアームに、前記ロボットアームのエンドエフェクタを使用して容器を取り出させることと、
イメージャを、前記容器が前記イメージャの視野内にある間に複数の向きに順次配置させることと、
前記イメージャに前記容器の複数の画像を捕捉させることであって、前記複数の画像のそれぞれは、前記イメージャが前記複数の向きのうちの各1つにある間に捕捉されることと、
パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記サンプルの1つ以上の属性を決定することであって、前記容器の1つ以上の属性が容器の一部が変形を有することを含むことと、
前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性に基づいて、前記容器及び前記サンプルが1つ以上の基準を満たしているかどうかを決定することと、
前記容器及び前記サンプルが前記1つ以上の基準を満たしているかどうかに基づいて、(i)前記ロボットアームに、不合格の容器及び/又はサンプル用に確保された領域内に前記容器を入れさせること、又は(ii)前記ロボットアームに、不合格にならなかった容器及び/又はサンプル用に確保された領域内に前記容器を入れさせること、のいずれかと、
を含む、方法。 - パターン認識モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性を決定することは、
機械学習モデルを使用して前記複数の画像を解析することにより、前記容器及び前記サンプルの前記1つ以上の属性を決定することであって、前記機械学習モデルは、前記容器及びサンプルの属性を分類するように訓練されていること
を含む、請求項18に記載の方法。 - 少なくとも、
前記ロボットアームに、前記エンドエフェクタを使用して複数の訓練用容器を順次取り出させることと、
取り出された前記複数の訓練用容器のそれぞれに関して、(i)前記訓練用容器が前記イメージャの視野内にある間に前記イメージャを前記複数の向きに順次配置させることと、(ii)前記イメージャに各複数の訓練用画像を捕捉させることであって、前記各複数の訓練用画像のそれぞれは、前記イメージャが前記複数の向きのうちの各1つにある間に捕捉されることと、(iii)前記訓練用容器及び/又は前記訓練用容器内のサンプルに関する属性の手動ラベリングを容易にするために、前記各複数の画像を、ディスプレイを介して使用者に提示させることと、
によって、前記機械学習モデルの訓練を容易にすることを更に含む、請求項19に記載の方法。
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