JP7432228B2 - 識別装置、識別方法、およびプログラム - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 和歌山大学／鳥取大学合同ビジネス連携交流会２０１９において令和元年９月３日に発表した。 日本機械学会 中国四国学生会 第５０回学生員卒業研究発表講演会の講演論文集（ＵＳＢ）が令和２年２月２７日に販売された。

本発明は、識別装置、識別方法、およびプログラムに関する。

特許文献１には、一般廃棄物または産業廃棄物の選別システムおよびその選別方法が開示されている。当該選別システムおよび選別方法では、撮像装置によって撮像された対象物の画像データを入力データとして、予め蓄積された教師データに基づいて対象物の選別が行われる。また、日々の選別操作を実行しながら教師データをさらに蓄積することにより、選別精度を向上させる。

特開２０１７－１０９１６１号公報

しかしながら、上記特許文献１のような選別システムおよび選別方法では、主に画像データに基づく選別が行われるため、外観が類似した対象物の選別を行うことが困難となるおそれがある。例えば、対象物が外殻と中身を有する場合にその中身を識別したり、対象物の内部の損傷の有無を識別したりすることが困難であることが考えられる。

本発明は、識別装置、識別方法、およびプログラムにおいて、対象物の種類を高精度に識別することを課題とする。

本発明の第１の態様は、
対象物の種類を識別する識別装置であって、
前記対象物に振動を印加する振動印加部および前記対象物の加速度を計測する加速度計測部を有する計測装置と、
前記対象物に対して前記振動印加部で印加した振動から前記加速度計測部で計測した加速度への伝達特性を算出する伝達特性算出部と、
種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性算出部で算出した伝達特性を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器と、
種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性算出部で算出した伝達特性を判定用入力データとして前記識別器を利用して種類が未知の前記対象物の種類を判定する判定部と
を備える、識別装置を提供する。

この構成によれば、振動印加部から対象物に振動を印加し、加速度計測部で対象物の加速度を計測し、伝達特性算出部によって振動から加速度への伝達特性を算出する。識別器は、様々な対象物の種類と伝達特性との相関関係を学習済みであるため、種類が未知の対象物に対する伝達特性が与えられた場合に、当該学習済みの相関関係に基づいて対象物の種類を判定できる。従って、外観上では判別し難い対象物であっても、対象物の種類を高精度に識別できる。ここで、対象物の種類とは、一般的な物品の種類だけでなく、材質、内部状態、および損傷の程度などを含む広い概念であり、上記伝達特性によって影響を受け得る任意の特徴をいう。

前記計測装置は、第１の指部材および第２の指部材を有するロボットハンドを備え、
前記第１の指部材には、前記振動印加部が取り付けられており、
前記第２の指部材には、前記加速度計測部が取り付けられていてもよい。

この構成によれば、ロボットハンドで様々な対象物に触れることにより対象物の種類を識別できる。特に、人間が触れると危険な対象物の識別や人間が行動し難い環境における識別なども可能となる。

前記計測装置は、人間の手に装着する第１の装着具および第２の装着具を備え、
前記第１の装着具には、前記振動印加部が取り付けられており、
前記第２の装着具には、前記加速度計測部が取り付けられていてもよい。

この構成によれば、人間が対象物に触れてその種類を識別したい場合に直感的に操作できる。即ち、第１の装着具および第２の装着具を手に装着して識別したい対象物に触れることで対象物の種類を容易に識別できる。例えば、第１の装着具および第２の装着具の態様は、指先に装着するリング型や手の平に対して装着するグローブ型などであり得る。

前記計測装置は、前記対象物を押圧する押圧部および前記押圧部の押圧力と前記対象物の変位量を計測する力変位計測部を備え、
前記力変位計測部によって計測された前記押圧力と前記変位量との関係として前記対象物の弾性率を算出する弾性率算出部とをさらに備える識別装置であって、
前記識別器は、種類が既知の前記対象物に対して前記弾性率算出部で算出した弾性率を前記教師用入力データとしてさらに学習済みであり、
前記判定部は、種類が未知の前記対象物に対して前記弾性率算出部で算出した弾性率を前記判定用入力データとしてさらに含んでいてもよい。

この構成によれば、押圧部から対象物に押圧力を付加し、力変位計測部で押圧部の押圧力と対象物の変位量を計測し、弾性率算出部によって押圧力と変位量との関係として弾性率を算出する。識別器は、教師データとして弾性率と対象物の種類との相関関係を学習済みであるため、種類が未知の対象物に対する弾性率が与えられた場合に、当該学習済みの相関関係に基づいて対象物の種類を高精度に判定できる。

前記対象物を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像した前記対象物の画像データから前記対象物の画像特徴を抽出する画像特徴抽出部と
をさらに備える識別装置であって、
前記識別器は、種類が既知の前記対象物に対して前記画像特徴抽出部で抽出した前記画像特徴を前記教師用入力データとしてさらに学習済みであり、
前記判定部は、種類が未知の前記対象物に対して前記画像特徴抽出部で抽出した前記画像特徴を前記判定用入力データとしてさらに含んでいてもよい。

この構成によれば、撮像部によって対象物を撮像して画像データを生成し、画像特徴抽出部によって画像データから対象物の画像特徴を抽出する。識別器は、教師データとして画像特徴と対象物の種類との相関関係を学習済みであるため、種類が未知の対象物に対して画像特徴が与えられた場合に、当該学習済みの相関関係に基づいて対象物の種類を高精度に判定できる。

前記振動印加部は、電気信号により伸縮する振動子と、前記振動子の周囲において前記振動子とともに前記対象物と接触する第１支持部とを備えてもよい。

この構成によれば、振動子が伸縮して対象物に振動を印加する際に、対象物から振動子に付加されるおそれのある剪断力を第１支持部によって受けることができる。換言すれば、第１支持部によって対象物を支持しながら振動子による振動の印加を実現できる。従って、振動子の伸縮方向における振動の印加に対して剪断方向の影響を抑制し、安定して振動を印加できるため、安定した伝達特性を取得できる。また、これにより振動子に対して剪断力が付加されることを抑制できるため、振動子の損傷も抑制できる。

前記振動印加部は、前記振動子および前記第１支持部を保持する質量体と、前記質量体を介して前記振動子および前記第１支持部を前記対象物へ向かって付勢する第１付勢部とを備えてもよい。

この構成によれば、振動子および第１支持部が質量体に保持されているため、振動子および第１支持部が質量体から慣性による反力を得ることができる。即ち、対象物に対して安定して振動を印加できる。また、振動子および第１支持部が第１付勢部によって質量体を介して対象物方向へ付勢されるため、振動子および第１支持部を対象物に確実に接触させることができる。

前記加速度計測部は、加速度を計測する加速度センサと、前記加速度センサの周囲において前記加速度センサとともに前記対象物と接触する第２支持部とを備えてもよい。

この構成によれば、振動印加部によって対象物に振動が印加された際に、対象物から加速度センサに付加される剪断力を第２支持部によって受けることができる。換言すれば、第２支持部によって対象物を支持しながら加速度センサによる加速度の計測を実現できる。従って、対象物の加速度を安定して計測でき、安定した伝達特性が得られる。また、これにより加速度センサに対して剪断力が付加されることを抑制できるため、加速度センサの損傷も抑制できる。

前記加速度計測部は、前記加速度センサを前記対象物へ向かって付勢する第２付勢部を備えてもよい。

この構成によれば、加速度センサが第２付勢部によって対象物へ向かって付勢されるため、加速度センサを対象物に確実に接触させることができる。

本発明の第２の態様は、
対象物の種類を識別する識別方法であって、
前記対象物に振動を印加して前記対象物の加速度を計測し、
前記対象物に対して印加した前記振動からで計測した前記加速度への伝達特性を算出し、
種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器を利用することにより、種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性を判定用入力データとして種類が未知の前記対象物の種類を判定する
ことを含む、識別方法を提供する。

本発明の第３の態様は、
対象物の種類を識別するためのプログラムであって、
前記対象物に振動を印加するとともに前記対象物の加速度を計測し、
前記対象物に対して印加した前記振動から計測した前記加速度への伝達特性を算出し、
種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器を利用することにより、種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性を判定用入力データとして種類が未知の前記対象物の種類を判定する
ようにコンピュータを機能させる、プログラムを提供する。

本発明によれば、識別装置、識別方法、およびプログラムにおいて、対象物の種類を高精度に識別できる。

本発明の第１実施形態に係る識別装置の概略構成図。 振動印加部の詳細を示す部分断面図。 図２のIII－III線に沿った断面図。 加速度計測部の詳細を示す部分断面図。 図４のV－V線に沿った断面図。 図１の識別装置のブロック図。 識別方法を示すフローチャート。 図７の伝達特性の算出の詳細を示すフローチャート。 図７の弾性率の算出の詳細を示すフローチャート。 図７の画像特徴の抽出の詳細を示すフローチャート。 ５つの対象物の斜視図。 図１１の第１対象物の伝達特性を示すグラフ図。 図１１の第２対象物の伝達特性を示すグラフ図。 図１１の第３対象物の伝達特性を示すグラフ図。 図１１の第４対象物の伝達特性を示すグラフ図。 図１１の第５対象物の伝達特性を示すグラフ図。 図２の振動印加部の変形例を示す部分断面図。 第２実施形態に係る識別装置の概略構成図。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る識別装置１０の概略構成図を示している。

識別装置１０は、対象物Ｔに接触することによって対象物Ｔの種類を識別するものである。ここで、対象物Ｔの種類とは、物品の一般的な種類だけでなく、材質、内部状態、および損傷の程度などを含む広い概念であり、上記伝達特性によって影響を受け得る任意の特徴をいう。

本実施形態の識別装置１０は、計測装置１００と、コントローラユニット２００とを有している。

計測装置１００は、ロボットハンド１１０を有している。ロボットハンド１１０は、対象物Ｔに接触するための第１の指部材１２０および第２の指部材１３０と、第１の指部材１２０および第２の指部材１３０を連結する基部１４０とを有している。

第１の指部材１２０の先端（基部１４０と反対端）には、振動印加部１２１が取り付けられている。また、第１の指部材１２０には３つのリンク１２２ａ～１２２ｃを軸支および接続するように３つのヒンジ部１２３ａ～１２３ｃが設けられている。３つのリンク１２２ａ～１２２ｃおよび３つのヒンジ部１２３ａ～１２３ｃは、図示しない電動モータまたは空気圧などによるアクチュエータによって駆動される。これにより、振動印加部１２１を所望の位置に移動できる。

図２は、振動印加部１２１の詳細を示す部分断面図である。図２では、後述する第１支持部１２１ｂが断面としてハッチングを付されて示されている。また、図３は、図２のIII－III線に沿った断面図である。

振動印加部１２１は、電気信号により伸縮する振動子１２１ａと、振動子１２１ａの周囲において振動子１２１ａとともに対象物Ｔと接触する第１支持部１２１ｂとを有している。

振動子１２１ａは、例えば円柱状であり、円柱状の軸心方向（図２の矢印Ａ１方向）に伸縮する圧電セラミクス型である。本実施形態の圧電セラミクス型の振動子１２１ａの振幅は、数十ｋＨｚの高い帯域まで安定した振動特性を有する。従って、様々な対象物Ｔの種類に対応して広帯域の周波数の振動を印加できる。

第１支持部１２１ｂは、例えば円環状であり、振動子１２１ａの周囲に配置されている。第１支持部１２１ｂの先端には、薄膜状の滑り止め部材１２１ｃが取り付けられている。滑り止め部材１２１ｃは、対象物Ｔと接触した際に剪断方向の力を受けることができるように、例えばゴムや樹脂などの摩擦係数の高い材質からなる。

また、振動印加部１２１は、振動子１２１ａと第１支持部１２１ｂとを保持する質量体１２１ｄと、質量体１２１ｄを介して振動子１２１ａおよび第１支持部１２１ｂを対象物Ｔへ向かって付勢する第１付勢部１２１ｅとを有している。

質量体１２１ｄは、振動子１２１ａおよび第１支持部１２１ｂに対して基端側（対象物Ｔと反対側）に配置されている。質量体１２１ｄは、振動子１２１ａの振動に対して慣性による反力を与えられるように振動子１２１ａよりも一定程度重い部材である。

第１付勢部１２１ｅは、例えばコイルばねである。第１付勢部１２１ｅは、質量体１２１ｄに対して基端側に配置されている。第１付勢部１２１ｅは、ヒンジ部１２３ｃに取り付けられた連結具１２１ｆと質量体１２１ｄとの間に配置されている。詳細には、第１付勢部１２１ｅの一端が質量体１２１ｄに取り付けられ、他端が連結具１２１ｆに取り付けられている。

また、第１付勢部１２１ｅの中心には、質量体１２１ｄと連結具１２１ｆとを機械的に接続するスライド機構１２１ｇが設けられている。スライド機構１２１ｇは、質量体１２１ｄと連結具１２１ｆとの距離を可変にするとともに、第１付勢部１２１ｅの変位方向を実質的に中心軸方向（図２の矢印Ａ１方向）に制限する。これにより、対象物Ｔをロボットハンド１１０（図１参照）によって正確に把持できる。代替的には、スライド機構１２１ｇは、第１付勢部１２１ｅの周囲に等間隔に複数設けられてもよい。

再び図１を参照して、第２の指部材１３０の先端（基部１４０と反対端）には、加速度計測部１３１が取り付けられている。第２の指部材１３０には、第１の指部材１２０と同様に、３つのリンク１３２ａ～１３２ｃを軸支および接続するように３つのヒンジ部１３３ａ～１３３ｃが設けられている。３つのリンク１３２ａ～１３２ｃおよび３つのヒンジ部１３３ａ～１３３ｃは、図示しない電動モータまたは空気圧などによるアクチュエータによって駆動される。これにより、加速度計測部１３１を所望の位置に移動できる。

図４は、加速度計測部１３１の詳細を示す部分断面図である。図４では、後述する第２支持部１３１ｂが断面としてハッチングを付されて示されている。また、図５は、図４のV－V線に沿った断面図である。

加速度計測部１３１は、加速度を計測する加速度センサ１３１ａと、加速度センサ１３１ａの周囲において加速度センサ１３１ａとともに対象物Ｔと接触する第２支持部１３１ｂとを有している。

加速度センサ１３１ａは、例えば円柱状であり、円柱状の軸心方向（図４の矢印Ａ２方向）における加速度を計測するものである。本実施形態では、図２の振動印加部１２１と図３の加速度計測部１３１とによって対象物Ｔを挟みこむようにして把持するため、図２のＡ１方向および図４のＡ２方向は一致する。

第２支持部１３１ｂは、例えば円環状であり、加速度センサ１３１ａの周囲に配置されている。第２支持部１３１ｂの先端には、薄膜状の滑り止め部材１３１ｃが取り付けられている。滑り止め部材１３１ｃは、対象物Ｔと接触した際に剪断方向の力を受けることができるように、例えばゴムや樹脂などの摩擦係数の高い材質からなる。なお、滑り止め部材１３１ｃは、振動印加部１２１の滑り止め部材１２１ｃと同一部材であってもよい。第２支持部１３１ｂの基端（対象物Ｔと反対端）は、ヒンジ部１３３ｃに取り付けられた連結具１３１ｄに取り付けられている。

また、加速度計測部１３１は、加速度センサ１３１ａを対象物Ｔへ向かって付勢する第２付勢部１３１ｅを有している。

第２付勢部１３１ｅは、例えばスポンジ状の緩衝材である。第２付勢部１３１ｅは、加速度センサ１３１ａに対して基端側に取り付けられている。第２付勢部１３１ｅは、第２支持部１３１ｂとともに連結具１３１ｄに取り付けられている。

また、本実施形態における計測装置１００は、対象物Ｔを押圧する押圧部１２１（図２参照）と、押圧部１２１の押圧力と対象物Ｔの変位量を計測する力変位計測部１７０とを有している。

押圧部１２１としては、振動印加部１２１を利用するため、両部分には同じ符号を付している。なお、振動印加部１２１を押圧部１２１として利用する際には、後述するように変位を計測するため、対象物Ｔに対して振動を印加しなくてもよい。

力変位計測部１７０は、押圧部１２１の移動量（即ち対象物Ｔの変位量）を計測できる変位計測部（図示せず）と、押圧部１２１からの押圧力を計測できる押圧力計測部１７１とを有している。変位計測部は、詳細を図示しないが、押圧部１２１の変位を計測できる態様であれば特に限定されず、公知の変位計を使用し得る。押圧力計測部１７１は、例えば荷重を計測するロードセルであり得る。押圧力計測部１７１は、例えば連結具１３１ｄ内に配置されているが、その位置や態様も特に限定されない。

再び図１を参照して、本実施形態における計測装置１００は、対象物Ｔを撮像する撮像部１８０を有している。

撮像部１８０は、例えばデジタルカメラである。撮像部１８０は、対象物Ｔの静止画像を撮像するものである。

図６は、本実施形態の識別装置１０のコントローラユニット２００を含むブロック図を示している。

コントローラユニット２００は、制御部２１０と、記憶部２２０と、表示部２３０とを有している。

制御部２１０は、識別処理を実行するとともに識別装置１０全体の制御を行う。制御部２１０は、例えば、ソフトウェアと協働して上記機能を実現するＣＰＵ（Central Processing Unit)またはＭＰＵ(Micro Processing Unit）を含む。制御部２１０は、記憶部２２０に格納されたデータやプログラムを読み出して種々の演算処理を行うことで、所定の機能を実現する。また、制御部２１０によって実行されるプログラムは、所定の通信規格に従って通信を行う通信部等から提供されてもよいし、可搬性を有する記録媒体に格納されていてもよい。

代替的には、制御部２１０は、所定の機能を実現するように設計された専用の電子回路、若しくは再構成可能な電子回路等のハードウェア回路で構成されてもよい。また、制御部２１０は、種々の半導体集積回路で構成されてもよい。種々の半導体集積回路としては、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵの他に、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などが挙げられる。

制御部２１０は、機能的構成として、動作管理部２１１、演算部２１２、および判定部２１３を有している。これらは、上記のハードウェア資源であるプロセッサ等と、記憶部２２０等で記憶されたソフトウェアであるプログラムとの協働により実現される。

動作管理部２１１は、識別装置１０の様々な動作を管理する部分である。動作管理部２１１は、振動制御部２１１ａと、駆動制御部２１１ｂと、撮像制御部２１１ｃとを有している。

振動制御部２１１ａは、振動子１２１ａに与える電気信号を制御する部分である。また、振動制御部２１１ａは、信号発生部２１１ａ１と、信号増幅部２１１ａ２とを有している。信号発生部２１１ａ１は、振動子１２１ａに与える電気信号を発生させる部分である。本実施形態では、信号発生部２１１ａ１は、振動子１２１ａに対して与える電気信号として白色雑音を発生させている。信号増幅部２１１ａ２は、信号発生部２１１ａ１によって生成された電気信号を増幅して振動子１２１ａに伝送する。振動子１２１ａは、信号増幅部２１１ａ２で増幅された電気信号を受け、対象物Ｔに振動を印加するように伸縮を繰り返す。

駆動制御部２１１ｂは、第１の指部材１２０および第２の指部材１３０をそれぞれ駆動制御する。これにより、ロボットハンド１１０によって、対象物Ｔを把持したり、対象物Ｔを押圧したりすることができる。

撮像制御部２１１ｃは、撮像部１８０を制御する部分である。撮像制御部２１１ｃによって撮像部１８０を制御して対象物Ｔを撮像し、対象物Ｔの画像データを取得する。

演算部２１２は、様々な演算を実行する部分である。演算部２１２は、伝達特性算出部２１２ａと、弾性率算出部２１２ｂと、画像特徴抽出部２１２ｃとを有している。

伝達特性算出部２１２ａは、対象物Ｔに対して振動印加部１２１で印加した振動から加速度計測部１３１で計測した加速度への伝達特性を算出する部分である。

弾性率算出部２１２ｂは、力変位計測部１７０によって計測された押圧力と変位量との関係として対象物Ｔの弾性率を算出する部分である。

画像特徴抽出部２１２ｃは、撮像部１８０で撮像した対象物Ｔの画像データから対象物Ｔの画像特徴を抽出する部分である。画像特徴とは、画像データから読み取り可能な対象物Ｔの大きさ、形状、および色などの外観特徴を示す。

判定部２１３は、対象物Ｔの種類の判定を実行する部分である。判定部２１３は、対象物Ｔの種類を識別する識別器２１３ａを有している。識別器２１３ａとしては、例えば、ニューラルネットワークまたはＳＶＭ（Support Vector Machine）等、任意の学習器を用いることができる。なお、識別器２１３ａとして、いわゆるディープラーニングが適用されるものであってもよいのは勿論である。例えば、ニューラルネットワークについては、その構成は公知の技術と同様である。即ち、ニューラルネットワークは、入力層に所定の入力データを与えると、それが中間層および出力層へと順に伝搬（演算）されることにより、出力層から出力データとして「対象物Ｔの種類」を出力する。

本実施形態では、識別器２１３ａは、種類が既知の対象物Ｔに対する以下の特徴を教師用入力データとし、対象物Ｔの種類を教師用出力データとし、教師用入力データと教師用出力データとの相関関係を学習済みである。教師用入力データは、種類が既知の対象物Ｔに対する、伝達特性算出部２１２ａで算出した伝達特性と、弾性率算出部２１２ｂで算出した弾性率と、画像特徴抽出部２１２ｃで抽出した画像特徴とを含む。

上記学習済みの識別器２１３ａは、種類が未知の対象物Ｔに対して、以下の判定用入力データが入力されることにより、対象物Ｔの種類を識別する。判定用入力データは、種類が未知の対象物Ｔに対する、伝達特性算出部２１２ａで算出した伝達特性と、弾性率算出部２１２ｂで算出した弾性率と、画像特徴抽出部２１２ｃで抽出した画像特徴とを含む。

記憶部２２０には、制御部２１０で稼働するプログラムや上記の各種の教師データのような識別処理に必要なデータが記録されている。

表示部２３０は、判定部２１３の判定結果を表示する部位である。表示部２３０は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、またはプラズマディスプレイ等により構成される。

図７は、本実施形態の識別方法を示すフローチャートである。図８は、図７における伝達特性の算出（ステップＳ７－１）の詳細を示すフローチャートである。図９は、図７における弾性率の算出（ステップＳ７－２）の詳細を示すフローチャートである。図１０は、画像特徴の抽出（ステップＳ７－３）の詳細を示すフローチャートである。

識別処理を開始すると、伝達特性の算出（ステップＳ７－１）、弾性率の算出（ステップＳ７－２）、および画像特徴の抽出（ステップＳ７－３）を順に実行する。

伝達特性の算出（ステップＳ７－１）では、振動制御部２１１ａによって振動印加部１２１を制御し、対象物Ｔに振動を印加する（ステップＳ８－１）。その際に、加速度計測部１３１によって対象物Ｔの加速度を計測する（ステップＳ８－２）。当該振動と当該加速度から伝達特性算出部２１２ａによって伝達特性を算出する（ステップＳ８－３）。詳細については、例を挙げて後述するが、本実施形態では所定の押圧力で所定時間対象物Ｔを押圧し、計測された加速度について高速フーリエ変換を実行し、得られた結果を加算平均することで伝達特性が得られる。即ち、伝達特性として各周波数に対するゲイン値のグラフが得られる。伝達特性は、対象物Ｔの種類に応じてゲイン値のピークの大きさ、ゲイン値のピークをとる周波数、および周波数変化に対するゲイン値の増減傾向などが異なる。

弾性率の算出（ステップＳ７－２）では、駆動制御部２１１ｂによって押圧部１２１を制御し、押圧部１２１から対象物Ｔに押圧力を付加する（ステップＳ９－１）。このとき、押圧力計測部１７１にて計測する押圧力が所定の荷重となるまで押圧し、その際の押圧部１２１の移動量（即ち、対象物Ｔの変位量）を変位計測部によって計測する（ステップＳ９－２）。そして、弾性率算出部２１２ｂによって、当該押圧力と当該変位量との関係として対象物Ｔの弾性率を算出する（ステップＳ９－３）。

画像特徴の抽出（ステップＳ７－３）では、撮像制御部２１１ｃによって撮像部１８０を制御し、撮像部１８０によって対象物Ｔを撮像する（ステップＳ１０－１）。そして、画像特徴抽出部２１２ｃによって、撮像部１８０で撮像した対象物Ｔの画像データから対象物Ｔの画像特徴を抽出する（ステップＳ１０－２）。

上記のようにして、伝達特性と、弾性率と、画像特徴とを取得すると（ステップＳ７－１～Ｓ７－３）、それらを判定用入力データとして識別器２１３ａを利用して種類が未知の対象物Ｔの種類を判定する（ステップＳ７－４）。識別器２１３ａは、様々な対象物Ｔの種類と伝達特性と、弾性率と、画像特徴との相関関係を学習済みであるため、識別器２１３ａに伝達特性と、弾性率と、画像特徴とを判定用入力データとして入力することにより、対象物Ｔの種類を高精度に識別できる。ここで得られた対象物Ｔの種類は、表示部２３０に表示される（ステップＳ７－５）。

本実施形態は、上記方法を構成する各ステップをコンピュータに実行させるプログラムによって実現してもよい。当該プログラムを実行することによっても、上記方法と同様の作用効果を得ることができる。換言すると、これは上記方法を使用しているとも言える。

また、上記構成および方法では、３つの入力データ（伝達特性、弾性率、および画像特徴）を利用する例を説明したが、必要に応じて弾性率および画像特徴については省略されてもよい。この場合、ステップＳ７－２およびステップＳ７－３の処理並びにそれらに関する構成および方法については省略され得る。

以下では、本実施形態の適用例として、５つの対象物Ｔ１～Ｔ５（図１１参照）を識別する場合を説明する。

図１１は、５つの卵形状の対象物Ｔ１～Ｔ５の斜視図を示している。対象物Ｔ１～Ｔ５は、外観上類似しているが、それぞれ、プラスチック製卵、木製卵、ゴム製卵、殻付きのゆで卵、および殻なしのゆで卵である。

まず、対象物Ｔ１～Ｔ５の伝達特性による差異を確認する。具体的には、押圧部１２１による対象物Ｔ１～Ｔ５に対する押圧力が０．５Ｎになるまで押圧した状態で、振動印加部１２１によって広帯域周波数の振動を２４秒間印加し、加速度計測部１３１によって対象物Ｔ１～Ｔ５の加速度を計測した。それらの計測結果を高速フーリエ変換したものを加算平均し、得られた伝達特性を図１２～１６に示す。

図１２～１６では、横軸が周波数（Ｈｚ）を示し、縦軸がゲイン値（ｄＢ）を示している。図１２はプラスチック製卵（対象物Ｔ１）の伝達特性を示し、図１３は木製卵（対象物Ｔ２）の伝達特性を示し、図１４はゴム製卵（対象物Ｔ３）の伝達特性を示し、図１５は殻付きのゆで卵の伝達特性（対象物Ｔ４）を示し、図１６は殻なしのゆで卵（対象物Ｔ５）の伝達特性を示している。

図１２～１６を参照して、対象物Ｔ１～Ｔ５の種類に応じてピーク値の大きさ、ピーク値をとる周波数、周波数変化に対するゲイン値の増減傾向などが異なっていることが確認できる。従って、このような伝達特性と対象物Ｔ１～Ｔ５との関係を教師データとして学習済みの識別器２１３ａを利用することによって、伝達特性に基づいた対象物Ｔ１～Ｔ５の識別が可能となる。特に、このような機械学習を利用した識別器２１３ａを利用することによって、人間には判別が困難となり得る伝達特性を判定用入力データとして入力した場合であっても高精度の識別が可能となり得る。

本発明の具体的な適用例としては、散らかった様々な物品を識別して所定の場所へと収納する片付けロボット、ビルの外壁またはトンネルの内壁などの構造物の損傷を確認する点検ロボット、および積層構造、割れ、空隙などの岩石の内部状態を探査可能な惑星表面探査ロボットなどが挙げられる。特に、このように識別対象が限定される条件下においては、使用する教師データも限られるため、一層正確な識別が可能となり得る。

また、本実施形態では、ロボットハンド１１０が２つの指部材１２０，１３０を有している例を記載しているが、このような指部材は３つ以上であってもよい。例えば、ロボットハンド１１０は、振動印加部１２１が取り付けられた１つの指部材と、加速度計測部１３１が取り付けられた２つ以上の指部材とを有してもよい。また、振動印加部１２１と押圧部１２１を一体の構成としているが、それぞれ別の指部材を用意してもよい。

上記実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

振動印加部１２１から対象物Ｔに振動を印加し、加速度計測部１３１で対象物Ｔの加速度を計測し、伝達特性算出部２１２ａによって振動から加速度への伝達特性を算出する。識別器２１３ａは、様々な対象物Ｔの種類と伝達特性との相関関係を学習済みであるため、種類が未知の対象物Ｔに対する伝達特性が与えられた場合に、当該学習済みの相関関係に基づいて対象物Ｔの種類を判定できる。このように本実施形態では、外観上では判別し難い対象物Ｔであっても、対象物Ｔの種類を高精度に識別できる。

また、本実施形態では、ロボットハンド１１０によって様々な対象物の種類を識別できる。特に、人間が触れると危険な対象物Ｔの識別や人間が行動し難い環境における識別なども可能となる。

また、押圧部１２１から対象物Ｔに押圧力を付加し、力変位計測部１７０で押圧部１２１の押圧力と対象物Ｔの変位量を計測し、弾性率算出部２１２ｂによって押圧力と変位量との関係として弾性率を算出する。識別器２１３ａは、教師データとして弾性率と対象物Ｔの種類との相関関係を学習済みであるため、種類が未知の対象物Ｔに対する弾性率が与えられた場合に、当該学習済みの相関関係に基づいて対象物の種類を高精度に判定できる。

また、撮像部１８０によって対象物Ｔを撮像して画像データを生成し、画像特徴抽出部２１２ｃによって画像データから対象物Ｔの画像特徴を抽出する。識別器２１３ａは、教師データとして画像特徴と対象物の種類との相関関係を学習済みであるため、種類が未知の対象物Ｔに対して画像特徴が与えられた場合に、当該学習済みの相関関係に基づいて対象物Ｔの種類を高精度に判定できる。

また、振動子１２１ａが伸縮して対象物Ｔに振動を印加する際に、対象物Ｔから振動子１２１ａに付加されるおそれのある剪断力を第１支持部１２１ｂによって受けることができる。換言すれば、第１支持部１２１ｂによって対象物Ｔを支持しながら振動子１２１ａによる振動の印加を実現できる。従って、振動子１２１ａの伸縮方向における振動の印加に対して剪断方向の影響を抑制し、安定して振動を印加できるため、安定した伝達特性を取得できる。また、これにより振動子１２１ａに対して剪断力が付加されることを抑制できるため、振動子１２１ａの損傷も抑制できる。

また、振動子１２１ａおよび第１支持部１２１ｂが質量体１２１ｄに保持されているため、振動子１２１ａおよび第１支持部１２１ｂが質量体１２１ｄから慣性による反力を得ることができる。即ち、対象物Ｔに対して安定して振動を印加できる。また、振動子１２１ａおよび第１支持部１２１ｂが第１付勢部１２１ｅによって質量体１２１ｄを介して対象物Ｔ方向へ付勢されるため、振動子１２１ａおよび第１支持部１２１ｂを対象物Ｔに確実に接触させることができる。

図１７は、図２の振動印加部１２１の変形例を示す部分断面図である。振動印加部１２１の第１付勢部１２１ｅは、図２に示すようなコイルばねの態様に代えて、図１７に示すようにヒンジ部１２３ｂに取り付けられ、ヒンジ部１２３ｂの駆動を弾性化するバンパーの態様としてもよい。さらに言えば、第１付勢部１２１ｅは、各ヒンジ部のアクチュエータ（図示せず）を柔軟にトルク制御することによって代替されてもよい。

また、振動印加部１２１によって対象物Ｔに振動が印加された際に、対象物Ｔから加速度センサ１３１ａに付加される剪断力を第２支持部１３１ｂによって受けることができる。換言すれば、第２支持部１３１ｂによって対象物Ｔを支持しながら加速度センサ１３１ａによる加速度の計測を実現できる。従って、対象物Ｔの加速度を安定して計測でき、安定した伝達特性が得られる。また、これにより加速度センサ１３１ａに対して剪断力が付加されることを抑制できるため、加速度センサ１３１ａの損傷も抑制できる。

また、加速度センサ１３１ａが第２付勢部１３１ｅによって対象物Ｔ方向へ付勢されるため、加速度センサ１３１ａを対象物に確実に接触させることができる。

（第２実施形態）
図１８に示す第２実施形態の識別装置１０は、人間の手に装着する計測装置１００を使用する。計測装置１００に関する構成以外は、第１実施形態の識別装置１０の構成と実質的に同じである。従って、第１実施形態にて示した構成と同じ部分については同じ符号を付して説明を省略する場合がある。

本実施形態では、計測装置１００は、対象物Ｔに接触可能なように、人間の手に装着される。計測装置１００は、人差し指に装着される第１の装着具１２５と、親指に装着される第２の装着具１３５と、手首に装着される手首ホルダ１４１とを有している。

第１の装着具１２５には、振動印加部１２１が取り付けられており、第２の装着具１３５には、加速度計測部１３１が取り付けられている。振動印加部１２１と加速度計測部１３１は、それぞれ指の腹側に取り付けられ、互いに対向し、対象物Ｔを挟み込むことができるように装着される。ただし、本実施形態においても、対象物Ｔを把持する必要はなく、把持以外の態様で対象物Ｔと接触するようにしてもよい。

第１の装着具１２５と、第２の装着具１３５と、手首ホルダ１４１とは、リンク１４２ａ～１４２ｃおよびヒンジ部１４３ａ～１４３ｃを介して機械的に接続されている。ヒンジ部１４３ａ～１４３ｃには図示しない角度検出器が設けられており、振動印加部１２１および加速度計測部１３１の移動量を計測できるようになっている。

本実施形態の識別装置１０の作用効果については第１実施形態と実質的に同様である。ただし、本実施形態では、人間が対象物Ｔの種類を識別したい場合に直感的に操作できる。即ち、第１の装着具１２５および第２の装着具１３５を手に装着して識別したい対象物Ｔに触れることで対象物Ｔの種類を容易に識別できる。

本実施形態の変形例として、詳細を図示しないが、手の平に対して装着するグローブ状の計測装置１００を使用してもよい。即ち、第１の装着具１２５および第２の装着具１３５のように振動印加部１２１および加速度計測部１３１をそれぞれ指先に配置するのではなく、これらが手の平上に位置するように構成されてもよい。

以上より、本発明の具体的な実施形態およびその変形例について説明したが、本発明は上記形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変更して実施することができる。

１０ 識別装置
１００ 計測装置
１１０ ロボットハンド
１２０ 第１の指部材
１２１ 振動印加部（押圧部）
１２１ａ 振動子
１２１ｂ 第１支持部
１２１ｃ 滑り止め部材
１２１ｄ 質量体
１２１ｅ 第１付勢部
１２１ｆ 連結具
１２１ｇ スライド機構
１２２ａ～１２２ｃ リンク
１２３ａ～１２３ｃ ヒンジ部
１２５ 第１の装着具
１３０ 第２の指部材
１３１ 加速度計測部
１３１ａ 加速度センサ
１３１ｂ 第２支持部
１３１ｃ 滑り止め部材
１３１ｄ 連結具
１３１ｅ 第２付勢部
１３２ａ～１３２ｃ リンク
１３３ａ～１３３ｃ ヒンジ部
１３５ 第２の装着具
１４０ 基部
１４１ 手首ホルダ
１４２ａ～１４２ｃ リンク
１４３ａ～１４３ｃ ヒンジ部
１７０ 力変位計測部
１７１ 押圧力計測部
１８０ 撮像部
２００ コントローラユニット
２１０ 制御部
２１１ 動作管理部
２１１ａ 振動制御部
２１１ａ１ 信号発生部
２１１ａ２ 信号増幅部
２１１ｂ 駆動制御部
２１１ｃ 撮像制御部
２１２ 演算部
２１２ａ 伝達特性算出部
２１２ｂ 弾性率算出部
２１２ｃ 画像特徴抽出部
２１３ 判定部
２１３ａ 識別器
２２０ 記憶部
２３０ 表示部

Claims (10)

1. 対象物の種類を識別する識別装置であって、
   前記対象物に振動を印加する振動印加部および前記対象物の加速度を計測する加速度計測部を有する計測装置と、
   前記対象物に対して前記振動印加部で印加した振動から前記加速度計測部で計測した加速度への伝達特性を算出する伝達特性算出部と、
   種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性算出部で算出した伝達特性を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器と、
   種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性算出部で算出した伝達特性を判定用入力データとして前記識別器を利用して種類が未知の前記対象物の種類を判定する判定部と
   を備え、
   前記計測装置は、人間の手に装着する第１の装着具および第２の装着具を備え、
   前記第１の装着具には、前記振動印加部が取り付けられており、
   前記第２の装着具には、前記加速度計測部が取り付けられている、識別装置。
2. 対象物の種類を識別する識別装置であって、
   前記対象物に振動を印加する振動印加部および前記対象物の加速度を計測する加速度計測部並びに前記対象物を押圧する押圧部および前記押圧部の押圧力と前記対象物の変位量を計測する力変位計測部を有する計測装置と、
   前記対象物に対して前記振動印加部で印加した振動から前記加速度計測部で計測した加速度への伝達特性を算出する伝達特性算出部と、
   前記力変位計測部によって計測された前記押圧力と前記変位量との関係として前記対象物の弾性率を算出する弾性率算出部と、
   種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性算出部で算出した伝達特性および前記弾性率算出部で算出した弾性率を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器と、
   種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性算出部で算出した伝達特性および前記弾性率算出部で算出した弾性率を判定用入力データとして前記識別器を利用して種類が未知の前記対象物の種類を判定する判定部と
   を備える、識別装置。
3. 前記計測装置は、第１の指部材および第２の指部材を有するロボットハンドを備え、
   前記第１の指部材には、前記振動印加部が取り付けられており、
   前記第２の指部材には、前記加速度計測部が取り付けられている、請求項２に記載の識別装置。
4. 前記対象物を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像した前記対象物の画像データから前記対象物の画像特徴を抽出する画像特徴抽出部と
   をさらに備える識別装置であって、
   前記識別器は、種類が既知の前記対象物に対して前記画像特徴抽出部で抽出した前記画像特徴を前記教師用入力データとしてさらに学習済みであり、
   前記判定部は、種類が未知の前記対象物に対して前記画像特徴抽出部で抽出した前記画像特徴を前記判定用入力データとしてさらに含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の識別装置。
5. 前記振動印加部は、電気信号により伸縮する振動子と、前記振動子の周囲において前記振動子とともに前記対象物と接触する第１支持部とを備える、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の識別装置。
6. 前記振動印加部は、前記振動子および前記第１支持部を保持する質量体と、前記質量体を介して前記振動子および前記第１支持部を前記対象物へ向かって付勢する第１付勢部とを備える、請求項５に記載の識別装置。
7. 前記加速度計測部は、加速度を計測する加速度センサと、前記加速度センサの周囲において前記加速度センサとともに前記対象物と接触する第２支持部とを備える、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の識別装置。
8. 前記加速度計測部は、前記加速度センサを前記対象物へ向かって付勢する第２付勢部を備える、請求項７に記載の識別装置。
9. 対象物の種類を識別する識別方法であって、
   前記対象物に振動を印加して前記対象物の加速度を計測し、
   前記対象物に対して印加した前記振動から計測した前記加速度への伝達特性を算出し、
   前記対象物を押圧し、押圧力と前記対象物の変位量を計測し、
   前記押圧力と前記変位量との関係として前記対象物の弾性率を算出し、
   種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性および前記弾性率を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器を利用することにより、種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性および前記弾性率を判定用入力データとして種類が未知の前記対象物の種類を判定する
   ことを含む、識別方法。
10. 対象物の種類を識別するためのプログラムであって、
    前記対象物に振動を印加するとともに前記対象物の加速度を計測し、
    前記対象物に対して印加した前記振動から計測した前記加速度への伝達特性を算出し、
    前記対象物を押圧し、押圧力と前記対象物の変位量を計測し、
    前記押圧力と前記変位量との関係として前記対象物の弾性率を算出し、
    種類が既知の前記対象物に対して前記伝達特性および前記弾性率を教師用入力データとし、前記対象物の種類を教師用出力データとし、前記教師用入力データと前記教師用出力データとの相関関係を学習済みの識別器を利用することにより、種類が未知の前記対象物に対して前記伝達特性および前記弾性率を判定用入力データとして種類が未知の前記対象物の種類を判定する
    ようにコンピュータを機能させる、プログラム。

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