JPH09207043A - 自動積付け装置 - Google Patents
自動積付け装置Info
- Publication number
- JPH09207043A JPH09207043A JP1740196A JP1740196A JPH09207043A JP H09207043 A JPH09207043 A JP H09207043A JP 1740196 A JP1740196 A JP 1740196A JP 1740196 A JP1740196 A JP 1740196A JP H09207043 A JPH09207043 A JP H09207043A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- stowage
- pattern
- shape
- pallet
- article
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Feeding Of Workpieces (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 必ず１つの積付けパターンを自動選択するこ
とのできる自動積付け装置。 【解決手段】 本装置Ａ１は，供給される物品，パレッ
トの形状を予め記憶しておく物品，パレット形状格納部
１，２と，物品をパレットに積付ける複数の代表的なパ
ターン候補及びそれらの積付け上の制約条件を予め記憶
しておく積付けパターン候補格納部３と，パターン候補
の優先順位を記憶する積付けパターン優先順位格納部４
と，演算部５とを具備し，演算部５はそれぞれ記憶され
た物品，パレットの形状及び制約条件に基づいて積付け
可能なパターン候補を抽出する積付け判断機能処理部５
a と，抽出されたパターン候補の中から優先順位に従っ
て１つのパターンを選択するＮｏ．１積付けパターン選
択機能処理部５b と，選択されたパターンと，記憶され
た物品，パレットの形状とに基づいて積付け位置を演算
するＮｏ．１積付け位置演算機能処理部５d とよりな
る。上記構成により，唯一のパターンが自動選択でき
る。
とのできる自動積付け装置。 【解決手段】 本装置Ａ１は，供給される物品，パレッ
トの形状を予め記憶しておく物品，パレット形状格納部
１，２と，物品をパレットに積付ける複数の代表的なパ
ターン候補及びそれらの積付け上の制約条件を予め記憶
しておく積付けパターン候補格納部３と，パターン候補
の優先順位を記憶する積付けパターン優先順位格納部４
と，演算部５とを具備し，演算部５はそれぞれ記憶され
た物品，パレットの形状及び制約条件に基づいて積付け
可能なパターン候補を抽出する積付け判断機能処理部５
a と，抽出されたパターン候補の中から優先順位に従っ
て１つのパターンを選択するＮｏ．１積付けパターン選
択機能処理部５b と，選択されたパターンと，記憶され
た物品，パレットの形状とに基づいて積付け位置を演算
するＮｏ．１積付け位置演算機能処理部５d とよりな
る。上記構成により，唯一のパターンが自動選択でき
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，自動積付け装置に
係り，詳しくは供給される物品を順次パレットに積付け
る自動積付け装置に関するものである。
係り，詳しくは供給される物品を順次パレットに積付け
る自動積付け装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】供給される物品を順次パレットに積付け
る自動積付け装置に関する従来技術として，特開平５−
２３８５５５号公報と特開平６−３０５５６７号公報と
が開示されている。これらのうち，特開平５−２３８５
５５号公報に開示された技術では，物品とパレットとの
サイズを基に，物品の積付けパターン候補の中から積付
けの可能な最も積付け個数の多いパターンを選択する。
また，特開平６−３０５５６７号公報に開示された技術
では，物品とパレットに関する情報から個数指標，充填
率指標，安定指標および接合力指標が記録された積付け
パターン候補を生成し，各評価要素の重視する割合を入
力して得られる総合評価により，最も適切な積付けパタ
ーンを選択する。
る自動積付け装置に関する従来技術として，特開平５−
２３８５５５号公報と特開平６−３０５５６７号公報と
が開示されている。これらのうち，特開平５−２３８５
５５号公報に開示された技術では，物品とパレットとの
サイズを基に，物品の積付けパターン候補の中から積付
けの可能な最も積付け個数の多いパターンを選択する。
また，特開平６−３０５５６７号公報に開示された技術
では，物品とパレットに関する情報から個数指標，充填
率指標，安定指標および接合力指標が記録された積付け
パターン候補を生成し，各評価要素の重視する割合を入
力して得られる総合評価により，最も適切な積付けパタ
ーンを選択する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記したような従来の
自動積付け装置では，次のような問題点があった。 （１）特開平５−２３８５５５号公報に開示された技術
では，積付けが可能で最も積付け個数の多い積付けパタ
ーンが複数存在する場合についての対処方法は開示され
ておらず，この場合は唯一の積付けパターンが自動選択
できない。従って，人間が最も適切と思われる積付けパ
ターンを選択せざるを得ない。 （２）特開平６−３０５５６７号公報に開示された技術
では，各評価要素の重視する割合を人間が入力せざるを
得ない。また，これらの指標も熟練者の判断基準とは必
ずしも一致していないので，重視する割合を試行錯誤的
に選択せざるを得ず，手間がかかる。更に，物品形状や
パレット形状によっては複数の積付けパターンに対して
総合評価が同じとなることもあり，必ずしも唯一の積付
けパターンが自動選択できるわけではない。従って，こ
の場合も，人間が最も適切と思われる積付けパターンを
最終的に選択せざるを得ない。 本発明は，この様な従来の技術における課題を解決する
ために，自動積付け装置を改良し，必ず唯一の積付けパ
ターンを自動選択することのできる自動積付け装置を提
供することを目的とするものである。
自動積付け装置では，次のような問題点があった。 （１）特開平５−２３８５５５号公報に開示された技術
では，積付けが可能で最も積付け個数の多い積付けパタ
ーンが複数存在する場合についての対処方法は開示され
ておらず，この場合は唯一の積付けパターンが自動選択
できない。従って，人間が最も適切と思われる積付けパ
ターンを選択せざるを得ない。 （２）特開平６−３０５５６７号公報に開示された技術
では，各評価要素の重視する割合を人間が入力せざるを
得ない。また，これらの指標も熟練者の判断基準とは必
ずしも一致していないので，重視する割合を試行錯誤的
に選択せざるを得ず，手間がかかる。更に，物品形状や
パレット形状によっては複数の積付けパターンに対して
総合評価が同じとなることもあり，必ずしも唯一の積付
けパターンが自動選択できるわけではない。従って，こ
の場合も，人間が最も適切と思われる積付けパターンを
最終的に選択せざるを得ない。 本発明は，この様な従来の技術における課題を解決する
ために，自動積付け装置を改良し，必ず唯一の積付けパ
ターンを自動選択することのできる自動積付け装置を提
供することを目的とするものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に，第１の発明は，供給される物品の形状及びパレット
の形状を予め記憶しておく第１の記憶手段と，上記物品
をパレットに積付ける複数の代表的なパターン候補及び
それらの積付け上の制約条件を予め記憶しておく第２の
記憶手段と，上記パターン候補の優先順位を記憶する第
３の記憶手段と，上記第１及び第２の記憶手段にそれぞ
れ記憶された物品の形状，パレットの形状及び制約条件
に基づいて積付け可能なパターン候補を抽出する抽出手
段と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補の中
から，上記第３の記憶手段に記憶された優先順位に従っ
て１つのパターンを選択する第１の選択手段と，上記第
１の選択手段により選択されたパターンと，上記第１の
記憶手段に記憶された物品の形状及びパレットの形状と
に基づいて積付け位置を演算する第１の演算手段とを具
備してなる自動積付け装置として構成されている。更に
は，上記第１の選択手段が，上記抽出手段により抽出さ
れたパターン候補の中から，積付ける物品の個数に基づ
いてパターンを選択した後に，さらに該選択されたパタ
ーンが複数存在するときは，その中で上記第３の記憶手
段に記憶された優先順位に従って１つのパターンを選択
する自動積付け装置である。
に，第１の発明は，供給される物品の形状及びパレット
の形状を予め記憶しておく第１の記憶手段と，上記物品
をパレットに積付ける複数の代表的なパターン候補及び
それらの積付け上の制約条件を予め記憶しておく第２の
記憶手段と，上記パターン候補の優先順位を記憶する第
３の記憶手段と，上記第１及び第２の記憶手段にそれぞ
れ記憶された物品の形状，パレットの形状及び制約条件
に基づいて積付け可能なパターン候補を抽出する抽出手
段と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補の中
から，上記第３の記憶手段に記憶された優先順位に従っ
て１つのパターンを選択する第１の選択手段と，上記第
１の選択手段により選択されたパターンと，上記第１の
記憶手段に記憶された物品の形状及びパレットの形状と
に基づいて積付け位置を演算する第１の演算手段とを具
備してなる自動積付け装置として構成されている。更に
は，上記第１の選択手段が，上記抽出手段により抽出さ
れたパターン候補の中から，積付ける物品の個数に基づ
いてパターンを選択した後に，さらに該選択されたパタ
ーンが複数存在するときは，その中で上記第３の記憶手
段に記憶された優先順位に従って１つのパターンを選択
する自動積付け装置である。
【０００５】更には，上記第３の記憶手段に記憶された
優先順位を修正する第１の修正手段を具備してなる自動
積付け装置である。また，第２の発明は，供給される物
品の形状及びパレットの形状を予め記憶しておく第１の
記憶手段と，上記物品をパレットに積付ける複数の代表
的なパターン候補及びそれらの積付け上の制約条件を予
め記憶しておく第２の記憶手段と，上記第１及び第２の
記憶手段にそれぞれ記憶された物品の形状，パレットの
形状及び制約条件に基づいて積付け可能なパターン候補
を抽出する抽出手段と，上記物品をパレットに積付けた
複数の代表的な積付け例を予め記憶しておく第４の記憶
手段と，上記第４の記憶手段に記憶された積付け例の中
から，該積付け例に含まれる物品の形状及びパレットの
形状と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補に
含まれる物品の形状及びパレットの形状との適合度に従
って１つの積付け例を選択する第２の選択手段と，上記
第２の選択手段により選択された積付け例に含まれるパ
ターンと，上記第１の記憶手段に記憶された物品の形状
及びパレットの形状とに基づいて積付け位置を演算する
第２の演算手段とを具備してなる自動積付け装置として
構成されている。
優先順位を修正する第１の修正手段を具備してなる自動
積付け装置である。また，第２の発明は，供給される物
品の形状及びパレットの形状を予め記憶しておく第１の
記憶手段と，上記物品をパレットに積付ける複数の代表
的なパターン候補及びそれらの積付け上の制約条件を予
め記憶しておく第２の記憶手段と，上記第１及び第２の
記憶手段にそれぞれ記憶された物品の形状，パレットの
形状及び制約条件に基づいて積付け可能なパターン候補
を抽出する抽出手段と，上記物品をパレットに積付けた
複数の代表的な積付け例を予め記憶しておく第４の記憶
手段と，上記第４の記憶手段に記憶された積付け例の中
から，該積付け例に含まれる物品の形状及びパレットの
形状と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補に
含まれる物品の形状及びパレットの形状との適合度に従
って１つの積付け例を選択する第２の選択手段と，上記
第２の選択手段により選択された積付け例に含まれるパ
ターンと，上記第１の記憶手段に記憶された物品の形状
及びパレットの形状とに基づいて積付け位置を演算する
第２の演算手段とを具備してなる自動積付け装置として
構成されている。
【０００６】更には，上記第２の選択手段が，上記第４
の記憶手段に記憶された積付け例の中から，積付ける物
品の個数に基づいて積付け例を選択した後に，さらに該
選択された積付け例が複数存在するときは，その中から
該積付け例に含まれる物品の形状及びパレットの形状
と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補に含ま
れる物品の形状及びパレットの形状との適合度に従って
１つの積付け例を選択する自動積付け装置である。更に
は，上記積付け例の優先順位を記憶する第５の記憶手段
と，上記第 ２の選択手段により最終的に選択された積
付け例が複数存在するときは，その中から上記第５の記
憶手段に記憶された優先順位に従って１つの積付け例を
選択する第３の選択手段とを具備してなる自動積付け装
置である。更には，上記第５の記憶手段に記憶された積
付け例の優先順位を修正する第２の修正手段を具備して
なる自動積付け装置である。更には，上記積付ける物品
の個数を修正する第３の修正手段を具備してなる自動積
付け装置である。更には，上記適合度をニューラルネッ
トワークを用いて演算する自動積付け装置である。
の記憶手段に記憶された積付け例の中から，積付ける物
品の個数に基づいて積付け例を選択した後に，さらに該
選択された積付け例が複数存在するときは，その中から
該積付け例に含まれる物品の形状及びパレットの形状
と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補に含ま
れる物品の形状及びパレットの形状との適合度に従って
１つの積付け例を選択する自動積付け装置である。更に
は，上記積付け例の優先順位を記憶する第５の記憶手段
と，上記第 ２の選択手段により最終的に選択された積
付け例が複数存在するときは，その中から上記第５の記
憶手段に記憶された優先順位に従って１つの積付け例を
選択する第３の選択手段とを具備してなる自動積付け装
置である。更には，上記第５の記憶手段に記憶された積
付け例の優先順位を修正する第２の修正手段を具備して
なる自動積付け装置である。更には，上記積付ける物品
の個数を修正する第３の修正手段を具備してなる自動積
付け装置である。更には，上記適合度をニューラルネッ
トワークを用いて演算する自動積付け装置である。
【０００７】
【発明の実施の形態】及び
以下添付図面を参照して，本発明の実施の形態及び実施
例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実
施の形態及び実施例は，本発明を具体化した一例であっ
て，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではな
い。ここに，図１は第１の発明の実施の形態及び実施例
に係る自動積付け装置Ａ１の概略構成を示すブロック
図，図２は上記装置Ａ１の動作手順を示すフロー図，図
３は積付けパターン候補の例図，図４は積付けパターン
優先順位の例図，図５は第２の発明の実施の形態及び実
施例に係る自動積付け装置Ａ２の概略構成を示すブロッ
ク図，図６は上記装置Ａ２の動作手順を示すフロー図，
図７は積付けパターン候補の例図，図８は代表積付けパ
ターンの例図，図９はパレットサイズが１２００×１０
００の場合の代表積付けパターンの例図である。図１に
示す如く，本第１の発明の実施の形態及び実施例に係る
自動積付け装置Ａ１は，供給される物品の形状を予め記
憶しておく物品形状格納部１（第１の記憶手段の一部に
相当）と，パレットの形状を予め記憶しておくパレット
形状格納部２（第１の記憶手段の一部に相当）と，物品
のパレットに積付ける複数の代表的なパターン候補及び
それらの積付け上の制約条件を予め記憶しておく積付け
パターン候補格納部３（第２の記憶手段に相当）と，パ
ターン候補の優先順位を記憶する積付けパターン優先順
位格納部４（第３の記憶手段に相当）と，各格納部１〜
４の記憶内容を用いて物品のパレット上での積付け位置
を演算する演算部５と，この演算内容を実際の積付け動
作を行う動作部７へ出力する出力部６と，演算部５への
各種指令等をオペレータが入力するための入力部８とか
ら構成されている。このうち，演算部５は，物品形状格
納部１，パレット形状格納部２及び積付けパターン候補
格納部３にそれぞれ記憶された物品の形状，パレットの
形状及び制約条件に基づいて積付け可能なパターン候補
を抽出する積付け判断機能処理部５a （抽出手段に相
当）と，積付け判断機能処理部５a により抽出されたパ
ターン候補の中から，積付けパターン優先順位格納部４
に記憶された積付けパターン優先順位に従って１つのパ
ターンを選択するＮｏ．１積付けパターン選択機能処理
部５b （第１の選択手段に相当）と，Ｎｏ．１積付けパ
ターン選択機能処理部５b により選択されたパターン
と，物品形状格納部１及びパレット形状格納部２にそれ
ぞれ記憶された物品の形状及びパレットの形状とに基づ
いて積付け位置を演算するＮｏ．１積付け位置演算機能
処理部５c （第１の演算手段に相当）とを具備してな
る。更に，Ｎｏ．１積付けパターン選択機能処理部５b
が，積付け判断機能処理部５a により抽出されたパター
ン候補の中から，積付け物品の個数に基づいてパターン
を選択した後に，更に選択されたパターンが複数存在す
るときは，その中で，積付けパターン優先順位格納部４
に記憶された積付けパターン優先順位に従って一つのパ
ターンを選択することとしてもよい。更に，入力部８に
は，積付けパターン優先順位格納部４に記憶された積付
けパターン優先順位を修正する積付けパターン優先順位
修正機能処理部８a （第１の修正手段に相当）や，積付
ける物品の個数を修正する物品個数修正機能処理部８b
（第３の修正手段に相当）を設けてもよい。
例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実
施の形態及び実施例は，本発明を具体化した一例であっ
て，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではな
い。ここに，図１は第１の発明の実施の形態及び実施例
に係る自動積付け装置Ａ１の概略構成を示すブロック
図，図２は上記装置Ａ１の動作手順を示すフロー図，図
３は積付けパターン候補の例図，図４は積付けパターン
優先順位の例図，図５は第２の発明の実施の形態及び実
施例に係る自動積付け装置Ａ２の概略構成を示すブロッ
ク図，図６は上記装置Ａ２の動作手順を示すフロー図，
図７は積付けパターン候補の例図，図８は代表積付けパ
ターンの例図，図９はパレットサイズが１２００×１０
００の場合の代表積付けパターンの例図である。図１に
示す如く，本第１の発明の実施の形態及び実施例に係る
自動積付け装置Ａ１は，供給される物品の形状を予め記
憶しておく物品形状格納部１（第１の記憶手段の一部に
相当）と，パレットの形状を予め記憶しておくパレット
形状格納部２（第１の記憶手段の一部に相当）と，物品
のパレットに積付ける複数の代表的なパターン候補及び
それらの積付け上の制約条件を予め記憶しておく積付け
パターン候補格納部３（第２の記憶手段に相当）と，パ
ターン候補の優先順位を記憶する積付けパターン優先順
位格納部４（第３の記憶手段に相当）と，各格納部１〜
４の記憶内容を用いて物品のパレット上での積付け位置
を演算する演算部５と，この演算内容を実際の積付け動
作を行う動作部７へ出力する出力部６と，演算部５への
各種指令等をオペレータが入力するための入力部８とか
ら構成されている。このうち，演算部５は，物品形状格
納部１，パレット形状格納部２及び積付けパターン候補
格納部３にそれぞれ記憶された物品の形状，パレットの
形状及び制約条件に基づいて積付け可能なパターン候補
を抽出する積付け判断機能処理部５a （抽出手段に相
当）と，積付け判断機能処理部５a により抽出されたパ
ターン候補の中から，積付けパターン優先順位格納部４
に記憶された積付けパターン優先順位に従って１つのパ
ターンを選択するＮｏ．１積付けパターン選択機能処理
部５b （第１の選択手段に相当）と，Ｎｏ．１積付けパ
ターン選択機能処理部５b により選択されたパターン
と，物品形状格納部１及びパレット形状格納部２にそれ
ぞれ記憶された物品の形状及びパレットの形状とに基づ
いて積付け位置を演算するＮｏ．１積付け位置演算機能
処理部５c （第１の演算手段に相当）とを具備してな
る。更に，Ｎｏ．１積付けパターン選択機能処理部５b
が，積付け判断機能処理部５a により抽出されたパター
ン候補の中から，積付け物品の個数に基づいてパターン
を選択した後に，更に選択されたパターンが複数存在す
るときは，その中で，積付けパターン優先順位格納部４
に記憶された積付けパターン優先順位に従って一つのパ
ターンを選択することとしてもよい。更に，入力部８に
は，積付けパターン優先順位格納部４に記憶された積付
けパターン優先順位を修正する積付けパターン優先順位
修正機能処理部８a （第１の修正手段に相当）や，積付
ける物品の個数を修正する物品個数修正機能処理部８b
（第３の修正手段に相当）を設けてもよい。
【０００８】以下，図２を参照して，上記装置Ａ１の動
作及びその基本原理についてステップＳ１，２，…順に
説明する。図２に示すように，まず入力部８からのロッ
ト入力指令により，物品形状格納部１とパレット形状格
納部２に，物品及びパレットの縦，横の長さを予め格納
しておく（Ｓ１〜Ｓ３）。即ち，生産管理計算機（図１
参照）からのデータ転送，あるいはセンサによる測定結
果の転送，あるいは人間による入力等により物品及びパ
レットの縦と横の長さａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂをそれぞれ格
納しておく。積付けパターン候補格納部３には，積付け
パターン候補を格納しておく（Ｓ４）。その具体例とし
て図３には，積付けパターン名がＡ〜Ｅである５種類の
積付けパターン候補が示されている。同図中，積付けパ
ターン図は，１段分の積付けパターンを上から視覚的に
示したものである。積付け位置計算式は，各物品をパレ
ット上に積付ける位置のｘ方向座標値とｙ方向座標値と
を物品の縦と横の長さａ，ｂを用いて計算するための式
であり，積付けパターン制約式は，この積付けパターン
がパレット内に収まるための制約式である。この制約式
は，物品の縦と横の長さａ，ｂと，パレットの縦と横の
長さＰａ，Ｐｂにより表現されている。積付けパターン
格納部４には，これら５種類の積付けパターンに関する
情報として，積付けパターン名，積付け位置計算式及び
積付けパターン制約式が格納されている。積付けパター
ン優先順位格納部４には，図４に示すような積付けパタ
ーン優先順位に関する情報を格納しておく（Ｓ５）。こ
こでは，数値の小さいパターンほど優先度が高いことを
示している。以上の準備が整えば，演算部５が起動され
る。
作及びその基本原理についてステップＳ１，２，…順に
説明する。図２に示すように，まず入力部８からのロッ
ト入力指令により，物品形状格納部１とパレット形状格
納部２に，物品及びパレットの縦，横の長さを予め格納
しておく（Ｓ１〜Ｓ３）。即ち，生産管理計算機（図１
参照）からのデータ転送，あるいはセンサによる測定結
果の転送，あるいは人間による入力等により物品及びパ
レットの縦と横の長さａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂをそれぞれ格
納しておく。積付けパターン候補格納部３には，積付け
パターン候補を格納しておく（Ｓ４）。その具体例とし
て図３には，積付けパターン名がＡ〜Ｅである５種類の
積付けパターン候補が示されている。同図中，積付けパ
ターン図は，１段分の積付けパターンを上から視覚的に
示したものである。積付け位置計算式は，各物品をパレ
ット上に積付ける位置のｘ方向座標値とｙ方向座標値と
を物品の縦と横の長さａ，ｂを用いて計算するための式
であり，積付けパターン制約式は，この積付けパターン
がパレット内に収まるための制約式である。この制約式
は，物品の縦と横の長さａ，ｂと，パレットの縦と横の
長さＰａ，Ｐｂにより表現されている。積付けパターン
格納部４には，これら５種類の積付けパターンに関する
情報として，積付けパターン名，積付け位置計算式及び
積付けパターン制約式が格納されている。積付けパター
ン優先順位格納部４には，図４に示すような積付けパタ
ーン優先順位に関する情報を格納しておく（Ｓ５）。こ
こでは，数値の小さいパターンほど優先度が高いことを
示している。以上の準備が整えば，演算部５が起動され
る。
【０００９】そして，まず，演算部５の積付け判断機能
処理部５a は，物品及びパレットの縦と横の長さａ，
ｂ，Ｐａ，Ｐｂが，積付けパターン候補格納部３の中の
積付けパターン制約式を全て満足するか否かを判断する
（Ｓ６）。例えば，ａ＝３５０ｍｍ，ｂ＝５５０ｍｍ，
Ｐａ＝１２００ｍｍ，Ｐｂ＝１０００ｍｍであるとす
る。これらの長さを各積付けパターンの制約式にあては
めると，パターンＡとＤでは満足しない制約式があり，
パターンＢとＣとＥでは制約式を全て満足する。従っ
て，この例では，積付け判断機能処理部５a はパターン
ＢとＣとＥが積付け可能であると判断する。Ｎｏ．１積
付けパターン選択機能処理部５b は，積付け判断機能処
理部５a により積付け可能と判断されたパターンＢとＣ
とＥとに対し，積付けパターン優先順位格納部４の中の
優先順位を参照し，最も数値の小さい（優先度の高い）
パターンＢを選択する（Ｓ７）。Ｎｏ．１積付け位置演
算機能処理部５c は，Ｎｏ．１積付けパターン選択機能
処理部５b により選択されたパターンＢに関し，積付け
パターン候補格納部３の中に格納されている積付け位置
計算式と，物品及びパレットの縦と横の長さａ，ｂ，Ｐ
ａ，Ｐｂとを用いて積付け位置を計算する（Ｓ８）。こ
の計算された積付け位置は，出力部６よりＮｏ．１積付
け動作部７に伝送され，例えば産業用ロボットにより積
付け作業が行われる（Ｓ９）。このように，本装置Ａ１
では，積付け可能な積付けパターンが複数あり，さらに
その中で物品の個数の多いパターンが複数ある場合で
も，必ず唯一の積付けパ０ーンが自動選択できる。
処理部５a は，物品及びパレットの縦と横の長さａ，
ｂ，Ｐａ，Ｐｂが，積付けパターン候補格納部３の中の
積付けパターン制約式を全て満足するか否かを判断する
（Ｓ６）。例えば，ａ＝３５０ｍｍ，ｂ＝５５０ｍｍ，
Ｐａ＝１２００ｍｍ，Ｐｂ＝１０００ｍｍであるとす
る。これらの長さを各積付けパターンの制約式にあては
めると，パターンＡとＤでは満足しない制約式があり，
パターンＢとＣとＥでは制約式を全て満足する。従っ
て，この例では，積付け判断機能処理部５a はパターン
ＢとＣとＥが積付け可能であると判断する。Ｎｏ．１積
付けパターン選択機能処理部５b は，積付け判断機能処
理部５a により積付け可能と判断されたパターンＢとＣ
とＥとに対し，積付けパターン優先順位格納部４の中の
優先順位を参照し，最も数値の小さい（優先度の高い）
パターンＢを選択する（Ｓ７）。Ｎｏ．１積付け位置演
算機能処理部５c は，Ｎｏ．１積付けパターン選択機能
処理部５b により選択されたパターンＢに関し，積付け
パターン候補格納部３の中に格納されている積付け位置
計算式と，物品及びパレットの縦と横の長さａ，ｂ，Ｐ
ａ，Ｐｂとを用いて積付け位置を計算する（Ｓ８）。こ
の計算された積付け位置は，出力部６よりＮｏ．１積付
け動作部７に伝送され，例えば産業用ロボットにより積
付け作業が行われる（Ｓ９）。このように，本装置Ａ１
では，積付け可能な積付けパターンが複数あり，さらに
その中で物品の個数の多いパターンが複数ある場合で
も，必ず唯一の積付けパ０ーンが自動選択できる。
【００１０】尚，積付けパターン選択時に，積付け可能
なパターンからまず個数最大のパターンを選択し，更に
個数最大のパターンが複数ある場合には優先順位により
積付けパターンを選択してもよい。これにより，物品の
個数が異なる積付けパターンには同じ優先順位を設定す
ることが可能である。従って，個数の同じ積付けパター
ン毎に優先順位を管理することができて，積付けパター
ン候補数が多い場合には，優先順位の管理が容易にな
る。また，物品の個数は最大である必要は必ずしもな
く，必要に応じて，入力部８の物品個数修正機能処理部
８b により修正してもよい。更に，積付けパターン優先
順位を積付けパターン優先順位修正機能処理部８a によ
り修正可能とすることによって，オペレータは所望の優
先順位を指定することができる。尚，実際の積付け例で
は，パレットから物品がはみ出すような積付けをする場
合があり，また隣合う物品間に隙間を開けたい場合もあ
る。これらの要請に対しては，パレットからの物品のは
み出し代の長さをｈ，物品間の隙間の距離をｓとする
と，次のように各寸法ａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂの値を置き換
えることにより，容易に対処できる。 Ｐａ → Ｐａ＋２＊ｈ， Ｐｂ → Ｐｂ＋２＊ｈ ａ → ａ＋ｓ， ｂ → ｂ＋ｓ
なパターンからまず個数最大のパターンを選択し，更に
個数最大のパターンが複数ある場合には優先順位により
積付けパターンを選択してもよい。これにより，物品の
個数が異なる積付けパターンには同じ優先順位を設定す
ることが可能である。従って，個数の同じ積付けパター
ン毎に優先順位を管理することができて，積付けパター
ン候補数が多い場合には，優先順位の管理が容易にな
る。また，物品の個数は最大である必要は必ずしもな
く，必要に応じて，入力部８の物品個数修正機能処理部
８b により修正してもよい。更に，積付けパターン優先
順位を積付けパターン優先順位修正機能処理部８a によ
り修正可能とすることによって，オペレータは所望の優
先順位を指定することができる。尚，実際の積付け例で
は，パレットから物品がはみ出すような積付けをする場
合があり，また隣合う物品間に隙間を開けたい場合もあ
る。これらの要請に対しては，パレットからの物品のは
み出し代の長さをｈ，物品間の隙間の距離をｓとする
と，次のように各寸法ａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂの値を置き換
えることにより，容易に対処できる。 Ｐａ → Ｐａ＋２＊ｈ， Ｐｂ → Ｐｂ＋２＊ｈ ａ → ａ＋ｓ， ｂ → ｂ＋ｓ
【００１１】引き続いて第２の発明について説明する。
図５に示す如く，本第２の発明の実施の形態及び実施例
に係る自動積付け装置Ａ２は，上記第１の発明装置Ａ１
と同様の物品形状格納部１と，パレット形状格納部２
と，積付けパターン候補格納部３とを具備し，更に，物
品のパレットに積付けた複数の代表的な積付け例を予め
記憶しておく積付け例格納部９（第４の記憶手段に相
当）と，積付け例の優先順位を記憶する積付け例優先順
位格納部１０（第５の記憶手段に相当）と，各格納部
１，２，３，９，１０の記憶内容を用いて物品のパレッ
ト上での積付け位置を演算する演算部５′と，この演算
内容を実際の動作を行う動作部７′へ出力する出力部
６′と，演算部５′への各種指令等をオペレータが入力
するための入力部８′とから構成されている。このう
ち，演算部５′は上記装置Ａ１と同様の積付け判断機能
処理部５a ′と，積付け例格納部９に記憶された積付け
例の中からその積付け例に含まれる物品の形状及びパレ
ットの形状と，積付け判断機能処理部５a ′により抽出
されたパターン候補に含まれる物品の形状及びパレット
との形状との適合度に従って１つの積付け例を選択する
Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５b ′（第２の
選択手段に相当）と，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能
処理部５b ′により選択された積付け例に含まれるパタ
ーンと，物品形状格納部１，パレット形状格納部２に記
憶された物品の形状及びパレットの形状に基づいて積付
け位置を演算するＮｏ．２積付け位置演算機能処理部５
d ′（第２の演算手段に相当）とを具備してなる。更
に，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５b ′が，
積付け例格納部９に記憶された積付け例の中から，積付
ける物品の個数に基づいて積付け例を選択した後に，更
に選択された積付け例が複数存在するときは，その中か
ら積付け例に含まれる物品の形状及びパレットの形状
と，積付け判断機能処理部５a ′により抽出されたパタ
ーン候補に含まれる物品の形状及びパレットの形状との
適合度に従って，１つの積付け例を選択することとして
もよい。
図５に示す如く，本第２の発明の実施の形態及び実施例
に係る自動積付け装置Ａ２は，上記第１の発明装置Ａ１
と同様の物品形状格納部１と，パレット形状格納部２
と，積付けパターン候補格納部３とを具備し，更に，物
品のパレットに積付けた複数の代表的な積付け例を予め
記憶しておく積付け例格納部９（第４の記憶手段に相
当）と，積付け例の優先順位を記憶する積付け例優先順
位格納部１０（第５の記憶手段に相当）と，各格納部
１，２，３，９，１０の記憶内容を用いて物品のパレッ
ト上での積付け位置を演算する演算部５′と，この演算
内容を実際の動作を行う動作部７′へ出力する出力部
６′と，演算部５′への各種指令等をオペレータが入力
するための入力部８′とから構成されている。このう
ち，演算部５′は上記装置Ａ１と同様の積付け判断機能
処理部５a ′と，積付け例格納部９に記憶された積付け
例の中からその積付け例に含まれる物品の形状及びパレ
ットの形状と，積付け判断機能処理部５a ′により抽出
されたパターン候補に含まれる物品の形状及びパレット
との形状との適合度に従って１つの積付け例を選択する
Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５b ′（第２の
選択手段に相当）と，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能
処理部５b ′により選択された積付け例に含まれるパタ
ーンと，物品形状格納部１，パレット形状格納部２に記
憶された物品の形状及びパレットの形状に基づいて積付
け位置を演算するＮｏ．２積付け位置演算機能処理部５
d ′（第２の演算手段に相当）とを具備してなる。更
に，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５b ′が，
積付け例格納部９に記憶された積付け例の中から，積付
ける物品の個数に基づいて積付け例を選択した後に，更
に選択された積付け例が複数存在するときは，その中か
ら積付け例に含まれる物品の形状及びパレットの形状
と，積付け判断機能処理部５a ′により抽出されたパタ
ーン候補に含まれる物品の形状及びパレットの形状との
適合度に従って，１つの積付け例を選択することとして
もよい。
【００１２】更に，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処
理部５b ′により最終的に選択された積付け例が複数存
在するときは，その中から積付け例優先順位格納部１０
に記憶された積付け例優先順位に従って１つの積付け例
を選択するＮｏ．３積付けパターン選択機能処理部
５c ′（第３の選択手段に相当）を具備してもよい。更
に，入力部８′に，積付け例優先順位格納部１０に記憶
された積付け例の優先順位を修正する積付け例優先順位
修正機能部８b ′や，上記装置Ａ１と同様の物品個数修
正機能処理部８a ′を設けてもよい。更に，上記適合度
をニューラルネットワークを用いて演算することとして
もよい。以下，図６を参照して，本装置Ａ２の動作につ
いてステップＳ１１，Ｓ１２，…順に説明する。図６に
示すように，まず入力部８′からのロット入力指令によ
り，物品形状格納部１とパレット形状格納部２に，物品
及びパレットの縦と横の長さを予め格納しておく（Ｓ１
１〜Ｓ１３）。即ち，生産管理計算機（図５参照）から
のデータ転送，またはセンサによる測定結果の転送，又
は人間による入力等により物品及びパレットの縦と横の
長さａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂを格納しておく。積付けパター
ン候補格納部３には，図７に示すようなパターン候補を
格納しておく（Ｓ１４）。
理部５b ′により最終的に選択された積付け例が複数存
在するときは，その中から積付け例優先順位格納部１０
に記憶された積付け例優先順位に従って１つの積付け例
を選択するＮｏ．３積付けパターン選択機能処理部
５c ′（第３の選択手段に相当）を具備してもよい。更
に，入力部８′に，積付け例優先順位格納部１０に記憶
された積付け例の優先順位を修正する積付け例優先順位
修正機能部８b ′や，上記装置Ａ１と同様の物品個数修
正機能処理部８a ′を設けてもよい。更に，上記適合度
をニューラルネットワークを用いて演算することとして
もよい。以下，図６を参照して，本装置Ａ２の動作につ
いてステップＳ１１，Ｓ１２，…順に説明する。図６に
示すように，まず入力部８′からのロット入力指令によ
り，物品形状格納部１とパレット形状格納部２に，物品
及びパレットの縦と横の長さを予め格納しておく（Ｓ１
１〜Ｓ１３）。即ち，生産管理計算機（図５参照）から
のデータ転送，またはセンサによる測定結果の転送，又
は人間による入力等により物品及びパレットの縦と横の
長さａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂを格納しておく。積付けパター
ン候補格納部３には，図７に示すようなパターン候補を
格納しておく（Ｓ１４）。
【００１３】同図には，積付けパターン名がＡ〜Ｆであ
る６種類の積付けパターン候補が示されている。図中，
積付けパターン図は，１段分の積付けパターンを上から
視覚的に示したものである。積付け位置計算式は，各物
品をパレット上に積付ける物品重心位置のｘ方向座標位
置と，ｙ方向座標位置とを物品の縦と横の長さである
ａ，ｂを用いて計算するための式と物品の積付ける角度
とを記したものである。積付けパターン制約式は，この
積付けパターンがパレット内に収まるための制約を物品
の縦と横の長さａ，ｂと，パレットの縦と横の長さＰ
ａ，Ｐｂにて表現したものである。積付けパターン候補
格納部３には，これら６種類の積付けパターンに関する
情報として積付けパターン名，積付け位置計算式及び積
付けパターン制約式を格納しておく。積付け例格納部９
には，例えば図８に示すように，記号ア〜セの１４例の
積付け例に関する情報を格納しておく（Ｓ１５）。ここ
で，各積付け例は，積付け例名，パレット形状Ｐａ，Ｐ
ｂ，物品形状ａ，ｂ，及び採用したＡ〜Ｅの積付けパタ
ーン名からなる。積付け例優先順位格納部１０には，必
要に応じて各積付け例の優先順位に関する情報を格納し
ておく（Ｓ１６）。以上の準備が整えば，演算部５′が
起動される。
る６種類の積付けパターン候補が示されている。図中，
積付けパターン図は，１段分の積付けパターンを上から
視覚的に示したものである。積付け位置計算式は，各物
品をパレット上に積付ける物品重心位置のｘ方向座標位
置と，ｙ方向座標位置とを物品の縦と横の長さである
ａ，ｂを用いて計算するための式と物品の積付ける角度
とを記したものである。積付けパターン制約式は，この
積付けパターンがパレット内に収まるための制約を物品
の縦と横の長さａ，ｂと，パレットの縦と横の長さＰ
ａ，Ｐｂにて表現したものである。積付けパターン候補
格納部３には，これら６種類の積付けパターンに関する
情報として積付けパターン名，積付け位置計算式及び積
付けパターン制約式を格納しておく。積付け例格納部９
には，例えば図８に示すように，記号ア〜セの１４例の
積付け例に関する情報を格納しておく（Ｓ１５）。ここ
で，各積付け例は，積付け例名，パレット形状Ｐａ，Ｐ
ｂ，物品形状ａ，ｂ，及び採用したＡ〜Ｅの積付けパタ
ーン名からなる。積付け例優先順位格納部１０には，必
要に応じて各積付け例の優先順位に関する情報を格納し
ておく（Ｓ１６）。以上の準備が整えば，演算部５′が
起動される。
【００１４】そして，まず演算部５′の積付け判断機能
処理部５a ′が，２つの形状格納部１，２にそれぞれ格
納された物品及びパレットの縦と横の長さａ，ｂ，Ｐ
ａ，Ｐｂが積付けパターン候補格納部３の中の積付けパ
ターン制約式を全て満足するか否かを判断する（Ｓ１
７）。例えば，ａ＝４４０ｍｍ，ｂ＝５９０ｍｍ，Ｐａ
＝１２００ｍｍ，Ｐｂ＝１１００ｍｍとする。これらの
長さを各積付けパターンの制約式にあてはめると，パタ
ーンＡとＤでは満足しない制約式があり，パターンＢと
ＣとＥとＦでは制約式を全て満足する。従って，この例
では，積付け判断機能処理部５a ′はパターンＢとＣと
ＥとＦが積付け可能であると判断する。Ｎｏ．２積付け
パターン選択機能処理部５b ′は，２つの形状格納部
１，２に格納されたパレット形状と物品の形状と，積付
け例格納部９に格納された記号ア〜セの各積付け例のパ
レット形状と物品形状との適合度を計算する（Ｓ１
８）。ここで，２つの形状格納部１，２に格納されたパ
レット形状と物品の形状をＰａ１，Ｐｂ１，ａ１，ｂ
１，とし，また各積付け例のパレット形状と物品の形状
をＰａ２，Ｐｂ２，ａ２，ｂ２とすると，適合度Ｘは各
積付け例に対し次式で表現できる。 Ｘ＝｜Ｐａ１−Ｐａ２｜＋｜Ｐｂ１−Ｐｂ２｜＋｜ａ１
−ａ２｜＋｜ｂ１−ｂ２｜
処理部５a ′が，２つの形状格納部１，２にそれぞれ格
納された物品及びパレットの縦と横の長さａ，ｂ，Ｐ
ａ，Ｐｂが積付けパターン候補格納部３の中の積付けパ
ターン制約式を全て満足するか否かを判断する（Ｓ１
７）。例えば，ａ＝４４０ｍｍ，ｂ＝５９０ｍｍ，Ｐａ
＝１２００ｍｍ，Ｐｂ＝１１００ｍｍとする。これらの
長さを各積付けパターンの制約式にあてはめると，パタ
ーンＡとＤでは満足しない制約式があり，パターンＢと
ＣとＥとＦでは制約式を全て満足する。従って，この例
では，積付け判断機能処理部５a ′はパターンＢとＣと
ＥとＦが積付け可能であると判断する。Ｎｏ．２積付け
パターン選択機能処理部５b ′は，２つの形状格納部
１，２に格納されたパレット形状と物品の形状と，積付
け例格納部９に格納された記号ア〜セの各積付け例のパ
レット形状と物品形状との適合度を計算する（Ｓ１
８）。ここで，２つの形状格納部１，２に格納されたパ
レット形状と物品の形状をＰａ１，Ｐｂ１，ａ１，ｂ
１，とし，また各積付け例のパレット形状と物品の形状
をＰａ２，Ｐｂ２，ａ２，ｂ２とすると，適合度Ｘは各
積付け例に対し次式で表現できる。 Ｘ＝｜Ｐａ１−Ｐａ２｜＋｜Ｐｂ１−Ｐｂ２｜＋｜ａ１
−ａ２｜＋｜ｂ１−ｂ２｜
【００１５】そして，適合度Ｘの値が小さい積付け例ほ
ど適合度が高い（適合している）と判断する。ただし，
｜…｜は絶対値を表す。積付け例格納部９の記号ア〜セ
の１４例の積付け例に対して上記適合度Ｘを計算する
と，次のようになる。 ア Ｘ＝１５０ イ Ｘ＝３５０ ウ Ｘ＝１５０ エ Ｘ＝１７０ オ Ｘ＝６５０ カ Ｘ＝５５０ キ Ｘ＝１２７０ ク Ｘ＝６３０ ケ Ｘ＝６３０ コ Ｘ＝６３０ サ Ｘ＝４８０ シ Ｘ＝７８０ ス Ｘ＝６９０ セ Ｘ＝１２７０ この場合，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部
５b ′は，積付け判断機能処理部５a ′により積付け可
能と判断されたパターンＢとＣとＥとＦの中，適合度Ｘ
が最も小さい（最も適合している）積付け例の積付けパ
ターンを選択する。ここでは，積付け例アとウとがＸ＝
１５０となっており，適合度が最も小さいが，積付け例
アは積付けが出来ないパターンＡを採用しており，ま
た，積付け例ウは積付け可能なパターンＢを採用してい
る。従って，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５
b ′は，積付け例ウに記されている積付けパターンＢを
選択する。
ど適合度が高い（適合している）と判断する。ただし，
｜…｜は絶対値を表す。積付け例格納部９の記号ア〜セ
の１４例の積付け例に対して上記適合度Ｘを計算する
と，次のようになる。 ア Ｘ＝１５０ イ Ｘ＝３５０ ウ Ｘ＝１５０ エ Ｘ＝１７０ オ Ｘ＝６５０ カ Ｘ＝５５０ キ Ｘ＝１２７０ ク Ｘ＝６３０ ケ Ｘ＝６３０ コ Ｘ＝６３０ サ Ｘ＝４８０ シ Ｘ＝７８０ ス Ｘ＝６９０ セ Ｘ＝１２７０ この場合，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部
５b ′は，積付け判断機能処理部５a ′により積付け可
能と判断されたパターンＢとＣとＥとＦの中，適合度Ｘ
が最も小さい（最も適合している）積付け例の積付けパ
ターンを選択する。ここでは，積付け例アとウとがＸ＝
１５０となっており，適合度が最も小さいが，積付け例
アは積付けが出来ないパターンＡを採用しており，ま
た，積付け例ウは積付け可能なパターンＢを採用してい
る。従って，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５
b ′は，積付け例ウに記されている積付けパターンＢを
選択する。
【００１６】尚，このＮｏ．２積付けパターン選択機能
処理部５b ′における適合度Ｘの判断方法は，上記に限
られるわけではない。例えば，まずパレット形状の適合
度Ｘｐを次式で計算し， Ｘｐ＝｜Ｐａ１−Ｐａ２｜＋｜Ｐｂ１−Ｐｂ２｜ 次に，パレット形状の適合度Ｘｂの値が小さい積付け例
に対して，下記の物品形状適合度Ｘｂが小さい値の積付
け例を適合していると判断してもよい。 Ｘｂ＝｜ａ１−ａ２｜＋｜ｂ１−ｂ２｜ また，上記では適合度Ｘの計算に絶対値を用いたが，自
乗を用いた次式等により計算してもよい。 Ｘ＝（Ｐａ１−Ｐａ２）2 ＋（Ｐｂ１−Ｐｂ２）2＋
（ａ１−ａ２）2 ＋（ｂ１−ｂ２）2 更に，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５b ′に
おける上記の例では，実施時に必ず積付け例格納部９の
中のパレットや物品の形状を参照するが，最初に一度積
付け例格納部９中のパレットや物品の形状を学習し，そ
の後は積付け例格納部９中の形状を参照することなく２
つの形状格納部１，２中の形状からのみ適合度Ｘを計算
することもできる。この場合，ニューラルネットワーク
を利用してもよい。
処理部５b ′における適合度Ｘの判断方法は，上記に限
られるわけではない。例えば，まずパレット形状の適合
度Ｘｐを次式で計算し， Ｘｐ＝｜Ｐａ１−Ｐａ２｜＋｜Ｐｂ１−Ｐｂ２｜ 次に，パレット形状の適合度Ｘｂの値が小さい積付け例
に対して，下記の物品形状適合度Ｘｂが小さい値の積付
け例を適合していると判断してもよい。 Ｘｂ＝｜ａ１−ａ２｜＋｜ｂ１−ｂ２｜ また，上記では適合度Ｘの計算に絶対値を用いたが，自
乗を用いた次式等により計算してもよい。 Ｘ＝（Ｐａ１−Ｐａ２）2 ＋（Ｐｂ１−Ｐｂ２）2＋
（ａ１−ａ２）2 ＋（ｂ１−ｂ２）2 更に，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５b ′に
おける上記の例では，実施時に必ず積付け例格納部９の
中のパレットや物品の形状を参照するが，最初に一度積
付け例格納部９中のパレットや物品の形状を学習し，そ
の後は積付け例格納部９中の形状を参照することなく２
つの形状格納部１，２中の形状からのみ適合度Ｘを計算
することもできる。この場合，ニューラルネットワーク
を利用してもよい。
【００１７】即ち，積付け例格納部９中の積付け例をニ
ューラルネットワークにより学習しておけば，学習後は
積付け例格納部９中のデータを用いることなくパレット
や物品の形状から，Ａ〜Ｆの積付けパターンを選択する
ことができる。例えば，ニューラルネットワークを３層
とし，入力層は４ニューロン，出力層は６ニューロン，
中間層は１０ニューロンであるとする。入力層にはパレ
ットや物品の形状寸法Ｐａ，Ｐｂ，ａ，ｂの値を入力す
るものとする。また，６ニューロンの出力層はＡ〜Ｆま
での積付けパターンを表すものとし，次のように表現す
るものとする。 Ａ：１，０，０，０，０，０ Ｂ：０，１，０，０，０，０ Ｃ：０，０，１，０，０，０ ： ： Ｆ：０，０，０，０，０，１ ここでは，このような表記方法を用いて，前記図８に示
した積付け例を表現し，実際に，その積付け例をバック
プロパゲーションによるニューラルネットワークを用い
て学習した。学習後のニューラルネットワークに，２つ
の形状格納部１，２に格納された物品及びパレットの縦
と横の長さａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂをそれぞれ入力すると，
出力層の６つのニューロンの出力値は次のようになっ
た。 １．００，０．１７，０．００，０．００，０．００，
０．００ 即ち，１つ目のニューロンの値が大きいと積付けパター
ンＡを，２つ目のニューロンの値が大きいと積付けパタ
ーンＢを選択しているので，この場合は，第１候補とし
て積付けパターンＡを，第２候補として積付けパターン
Ｂを選択していると判断できる。一方，積付け判断機能
処理部５a ′はパターンＢとＣとＥとＦが積付け可能で
あると判断したので，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能
処理部５ b ′は第２候補の積付けパターンＢを選択す
る。このように，積付け例格納部９に格納されている積
付けパターン例は，ニューラルネットワークの学習に利
用するだけで，以後のパターン選択には用いる必要はな
い。尚，学習にのみ積付けパターン例を用いる方法は，
上記バックプロパゲーションによるニューラルネットワ
ークに限られるわけではなく，例えばラジアルベーシス
ファンクションズによる学習ネットワークによっても可
能である。
ューラルネットワークにより学習しておけば，学習後は
積付け例格納部９中のデータを用いることなくパレット
や物品の形状から，Ａ〜Ｆの積付けパターンを選択する
ことができる。例えば，ニューラルネットワークを３層
とし，入力層は４ニューロン，出力層は６ニューロン，
中間層は１０ニューロンであるとする。入力層にはパレ
ットや物品の形状寸法Ｐａ，Ｐｂ，ａ，ｂの値を入力す
るものとする。また，６ニューロンの出力層はＡ〜Ｆま
での積付けパターンを表すものとし，次のように表現す
るものとする。 Ａ：１，０，０，０，０，０ Ｂ：０，１，０，０，０，０ Ｃ：０，０，１，０，０，０ ： ： Ｆ：０，０，０，０，０，１ ここでは，このような表記方法を用いて，前記図８に示
した積付け例を表現し，実際に，その積付け例をバック
プロパゲーションによるニューラルネットワークを用い
て学習した。学習後のニューラルネットワークに，２つ
の形状格納部１，２に格納された物品及びパレットの縦
と横の長さａ，ｂ，Ｐａ，Ｐｂをそれぞれ入力すると，
出力層の６つのニューロンの出力値は次のようになっ
た。 １．００，０．１７，０．００，０．００，０．００，
０．００ 即ち，１つ目のニューロンの値が大きいと積付けパター
ンＡを，２つ目のニューロンの値が大きいと積付けパタ
ーンＢを選択しているので，この場合は，第１候補とし
て積付けパターンＡを，第２候補として積付けパターン
Ｂを選択していると判断できる。一方，積付け判断機能
処理部５a ′はパターンＢとＣとＥとＦが積付け可能で
あると判断したので，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能
処理部５ b ′は第２候補の積付けパターンＢを選択す
る。このように，積付け例格納部９に格納されている積
付けパターン例は，ニューラルネットワークの学習に利
用するだけで，以後のパターン選択には用いる必要はな
い。尚，学習にのみ積付けパターン例を用いる方法は，
上記バックプロパゲーションによるニューラルネットワ
ークに限られるわけではなく，例えばラジアルベーシス
ファンクションズによる学習ネットワークによっても可
能である。
【００１８】次に，ステップＳ１９（後述）をスキップ
する。そして，Ｎｏ．２積付け位置演算機能処理部
５d ′では，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５
b ′により選択されたパターンＢに関し，積付けパター
ン候補格納部３の中に記されている積付け位置計算式
と，物品の縦と横の長さａ，ｂとを用いて，積付け位置
を計算する（Ｓ２０）。この計算された積付け位置は，
出力部６′によりＮｏ．２積付け動作部７′に伝送さ
れ，ここで積付け作業が行われる（Ｓ２１）。このよう
に，本装置Ａ２では，熟練者が直接良否の判断ができる
物品形状とパレット形状とに対する積付けパターンの代
表例を直接用いることにより，積付けが可能である。そ
して，装置の設定や調整に要する時間と労力とを従来例
に比べて大幅に短縮できる。尚，本装置Ａ２は，パレッ
トの形状が変化する場合に限らず，パレットのサイズが
決まっている場合にも用いることができる。例えば，パ
レットの形状が横１２００ｍｍ，縦１０００ｍｍの場合
を例に取ると，積付け例格納部９に格納されている情報
は図９に示すようなものとなる。この場合，Ｎｏ．２積
付けパターン選択機能処理部５b ′では，適合度Ｘは各
積付け例に対し次のように記述できる。 Ｘ＝｜ａ１−ａ２｜＋｜ｂ１−ｂ２｜
する。そして，Ｎｏ．２積付け位置演算機能処理部
５d ′では，Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部５
b ′により選択されたパターンＢに関し，積付けパター
ン候補格納部３の中に記されている積付け位置計算式
と，物品の縦と横の長さａ，ｂとを用いて，積付け位置
を計算する（Ｓ２０）。この計算された積付け位置は，
出力部６′によりＮｏ．２積付け動作部７′に伝送さ
れ，ここで積付け作業が行われる（Ｓ２１）。このよう
に，本装置Ａ２では，熟練者が直接良否の判断ができる
物品形状とパレット形状とに対する積付けパターンの代
表例を直接用いることにより，積付けが可能である。そ
して，装置の設定や調整に要する時間と労力とを従来例
に比べて大幅に短縮できる。尚，本装置Ａ２は，パレッ
トの形状が変化する場合に限らず，パレットのサイズが
決まっている場合にも用いることができる。例えば，パ
レットの形状が横１２００ｍｍ，縦１０００ｍｍの場合
を例に取ると，積付け例格納部９に格納されている情報
は図９に示すようなものとなる。この場合，Ｎｏ．２積
付けパターン選択機能処理部５b ′では，適合度Ｘは各
積付け例に対し次のように記述できる。 Ｘ＝｜ａ１−ａ２｜＋｜ｂ１−ｂ２｜
【００１９】また，積付け可能な積付けパターンが複数
ある場合に，その中で物品の個数が多い積付けパターン
を優先的に選択することにより，パレットへの積付け効
率を上げることができる。例えば，上記の場合，２つの
形状格納部１，２に格納された物品の形状及びパレット
の形状がａ＝４５０ｍｍ，ｂ＝５５０ｍｍ，Ｐａ＝１３
５０ｍｍ，Ｐｂ＝１０００ｍｍとすると，上記では，物
品４個を積付けるパターンＢが選択されるが，積付け判
断機能処理部５a ′は物品５個の積付けパターンＡをも
積付け可能と判断する。従って，パレットのサイズが決
まっている場合では，積付けパターンＡを選択すること
になり，積付け効率が向上する。また，積付けたい物品
の個数が分かっている場合には，積付け可能な積付けパ
ターンの中から，まず積付けたい個数のパターンの適合
度を評価する。例えば，上記の例で積付けたい個数を３
個とすると，積付けパターンＥが選択される。しかし，
上記では，必ずしもただ１つのパターンが選択されない
場合があるが，これをただ１つの積付けパターンを自動
選択するようにしなければならない。例えば，上記例に
おいて２つの形状格納部１，２に，ａ＝４４０ｍｍ，ｂ
＝５９０ｍｍ，Ｐａ＝１２００ｍｍ，Ｐｂ＝１１００ｍ
ｍが格納された場合は，ステップＳ１８で積付け例ウ，
エの適合度Ｘが共に１６０となり，積付け可能なパター
ンの中で最小となる。この場合，積付け例優先順位格納
部１０には積付け例の上部に記されている積付け例ほど
優先順位が高いと定義していたとする。Ｎｏ．３積付け
パターン選択機能処理部５c ′は，上記積付け例の優先
順位に従って，積付け例ウを採用し，積付けパターンＢ
を自動選択する（Ｓ１９）。このように積付け可能なパ
ターンの適合度が全く一致するという特殊なケースに対
しても，必ず１つのパターンが自動選択できる。
ある場合に，その中で物品の個数が多い積付けパターン
を優先的に選択することにより，パレットへの積付け効
率を上げることができる。例えば，上記の場合，２つの
形状格納部１，２に格納された物品の形状及びパレット
の形状がａ＝４５０ｍｍ，ｂ＝５５０ｍｍ，Ｐａ＝１３
５０ｍｍ，Ｐｂ＝１０００ｍｍとすると，上記では，物
品４個を積付けるパターンＢが選択されるが，積付け判
断機能処理部５a ′は物品５個の積付けパターンＡをも
積付け可能と判断する。従って，パレットのサイズが決
まっている場合では，積付けパターンＡを選択すること
になり，積付け効率が向上する。また，積付けたい物品
の個数が分かっている場合には，積付け可能な積付けパ
ターンの中から，まず積付けたい個数のパターンの適合
度を評価する。例えば，上記の例で積付けたい個数を３
個とすると，積付けパターンＥが選択される。しかし，
上記では，必ずしもただ１つのパターンが選択されない
場合があるが，これをただ１つの積付けパターンを自動
選択するようにしなければならない。例えば，上記例に
おいて２つの形状格納部１，２に，ａ＝４４０ｍｍ，ｂ
＝５９０ｍｍ，Ｐａ＝１２００ｍｍ，Ｐｂ＝１１００ｍ
ｍが格納された場合は，ステップＳ１８で積付け例ウ，
エの適合度Ｘが共に１６０となり，積付け可能なパター
ンの中で最小となる。この場合，積付け例優先順位格納
部１０には積付け例の上部に記されている積付け例ほど
優先順位が高いと定義していたとする。Ｎｏ．３積付け
パターン選択機能処理部５c ′は，上記積付け例の優先
順位に従って，積付け例ウを採用し，積付けパターンＢ
を自動選択する（Ｓ１９）。このように積付け可能なパ
ターンの適合度が全く一致するという特殊なケースに対
しても，必ず１つのパターンが自動選択できる。
【００２０】尚，入力部８′により積付け例格納部９に
格納されている積付け例を追加したり修正したりするこ
とにより，オペレータの好みを反映した積付けパターン
で積付けを行うこともできる。例えば，上記例では，パ
ターンＢが選択されたが，実験等の結果，パターンＣの
ほうが好ましいことがわかれば，積付けパターン候補格
納部３に，ａ＝４４０ｍｍ，ｂ＝５９０ｍｍ，Ｐａ＝１
２００ｍｍ，Ｐｂ＝１１００ｍｍ，積付け名＝Ｃのデー
タを積付け例として追加することにより，以後この積付
け例の形状に一致または類似したパレット形状及び物品
形状が格納されると，積付けパターンＣが選択されるこ
とになる。従って，好ましくない積付けパターンが選択
された場合の調整において，単に好ましい積付け例を追
加するだけで良く，従来例にあるような試行錯誤を伴う
多大な時間や労力を費やす必要はない。尚，実際の積付
けでは，パレットから物品がはみ出す積付けをすること
があり，また隣合う物品間に隙間を開ける場合もある。
これらに対しては，上記装置Ａ１と同様の処置をするこ
とにより，容易に対処することができる。
格納されている積付け例を追加したり修正したりするこ
とにより，オペレータの好みを反映した積付けパターン
で積付けを行うこともできる。例えば，上記例では，パ
ターンＢが選択されたが，実験等の結果，パターンＣの
ほうが好ましいことがわかれば，積付けパターン候補格
納部３に，ａ＝４４０ｍｍ，ｂ＝５９０ｍｍ，Ｐａ＝１
２００ｍｍ，Ｐｂ＝１１００ｍｍ，積付け名＝Ｃのデー
タを積付け例として追加することにより，以後この積付
け例の形状に一致または類似したパレット形状及び物品
形状が格納されると，積付けパターンＣが選択されるこ
とになる。従って，好ましくない積付けパターンが選択
された場合の調整において，単に好ましい積付け例を追
加するだけで良く，従来例にあるような試行錯誤を伴う
多大な時間や労力を費やす必要はない。尚，実際の積付
けでは，パレットから物品がはみ出す積付けをすること
があり，また隣合う物品間に隙間を開ける場合もある。
これらに対しては，上記装置Ａ１と同様の処置をするこ
とにより，容易に対処することができる。
【００２１】
【発明の効果】本発明に係る自動積付け装置は，上記し
たように構成されているため，必ず唯一の積付けパター
ンを自動選択することができる。
たように構成されているため，必ず唯一の積付けパター
ンを自動選択することができる。
【図１】 第１の発明の実施の形態及び実施例に係る自
動積付け装置Ａ１の概略構成を示すブロック図。
動積付け装置Ａ１の概略構成を示すブロック図。
【図２】 上記装置Ａ１の動作手順を示すフロー図。
【図３】 積付けパターン候補の例図。
【図４】 積付けパターン優先順位の例図。
【図５】 第２の発明の実施の形態及び実施例に係る自
動積付け装置Ａ２の概略構成を示すブロック図。
動積付け装置Ａ２の概略構成を示すブロック図。
【図６】 上記装置Ａ２の動作手順を示すフロー図。
【図７】 積付けパターン候補の例図。
【図８】 代表積付けパターンの例図。
【図９】 パレットサイズが１２００×１０００の場合
の代表積付けパターンの例図。
の代表積付けパターンの例図。
Ａ１，Ａ２…自動積付け装置 １…物品形状格納部（第１の記憶手段の一部に相当） ２…パレット形状格納部（第１の記憶手段の一部に相
当） ３…積付けパターン候補格納部（第２の記憶手段に相
当） ４…積付けパターン優先順位格納部（第３の記憶手段に
相当） ５a ，５a ′…積付け判断機能処理部（抽出手段に相
当） ５b …Ｎｏ．１積付けパターン選択機能処理部（第１の
選択手段に相当） ５b ′…Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部（第２
の選択手段に相当） ５c ′…Ｎｏ．３積付けパターン選択機能処理部（第３
の選択手段に相当） ５d …Ｎｏ．１積付け位置演算機能処理部（第１の演算
手段に相当） ５d ′…Ｎｏ．２積付け位置演算機能処理部（第２の演
算手段に相当） ８a …積付けパターン優先順位修正機能処理部（第１の
修正手段に相当） ８a ′…積付け例優先順位修正機能処理部（第２の修正
手段に相当） ８b ，８b ′…物品数量修正機能処理部（第３の修正手
段に相当） ９…積付け例格納部（第４の記憶手段に相当） １０…積付け例優先順位格納部（第５の記憶手段に相
当）
当） ３…積付けパターン候補格納部（第２の記憶手段に相
当） ４…積付けパターン優先順位格納部（第３の記憶手段に
相当） ５a ，５a ′…積付け判断機能処理部（抽出手段に相
当） ５b …Ｎｏ．１積付けパターン選択機能処理部（第１の
選択手段に相当） ５b ′…Ｎｏ．２積付けパターン選択機能処理部（第２
の選択手段に相当） ５c ′…Ｎｏ．３積付けパターン選択機能処理部（第３
の選択手段に相当） ５d …Ｎｏ．１積付け位置演算機能処理部（第１の演算
手段に相当） ５d ′…Ｎｏ．２積付け位置演算機能処理部（第２の演
算手段に相当） ８a …積付けパターン優先順位修正機能処理部（第１の
修正手段に相当） ８a ′…積付け例優先順位修正機能処理部（第２の修正
手段に相当） ８b ，８b ′…物品数量修正機能処理部（第３の修正手
段に相当） ９…積付け例格納部（第４の記憶手段に相当） １０…積付け例優先順位格納部（第５の記憶手段に相
当）
Claims (9)
- 【請求項１】 供給される物品の形状及びパレットの形
状を予め記憶しておく第１の記憶手段と，上記物品をパ
レットに積付ける複数の代表的なパターン候補及びそれ
らの積付け上の制約条件を予め記憶しておく第２の記憶
手段と，上記パターン候補の優先順位を記憶する第３の
記憶手段と，上記第１及び第２の記憶手段にそれぞれ記
憶された物品の形状，パレットの形状及び制約条件に基
づいて積付け可能なパターン候補を抽出する抽出手段
と，上記抽出手段により抽出されたパターン候補の中か
ら，上記第３の記憶手段に記憶された優先順位に従って
１つのパターンを選択する第１の選択手段と，上記第１
の選択手段により選択されたパターンと，上記第１の記
憶手段に記憶された物品の形状及びパレットの形状とに
基づいて積付け位置を演算する第１の演算手段とを具備
してなる自動積付け装置。 - 【請求項２】 上記第１の選択手段が，上記抽出手段に
より抽出されたパターン候補の中から，積付ける物品の
個数に基づいてパターンを選択した後に，さらに該選択
されたパターンが複数存在するときは，その中で上記第
３の記憶手段に記憶された優先順位に従って１つのパタ
ーンを選択する請求項１記載の自動積付け装置。 - 【請求項３】 上記第３の記憶手段に記憶された優先順
位を修正する第１の修正手段を具備してなる請求項１又
は２記載の自動積付け装置。 - 【請求項４】 供給される物品の形状及びパレットの形
状を予め記憶しておく第１の記憶手段と，上記物品をパ
レットに積付ける複数の代表的なパターン候補及びそれ
らの積付け上の制約条件を予め記憶しておく第２の記憶
手段と，上記第１及び第２の記憶手段にそれぞれ記憶さ
れた物品の形状，パレットの形状及び制約条件に基づい
て積付け可能なパターン候補を抽出する抽出手段と，上
記物品をパレットに積付けた複数の代表的な積付け例を
予め記憶しておく第４の記憶手段と，上記第４の記憶手
段に記憶された積付け例の中から，該積付け例に含まれ
る物品の形状及びパレットの形状と，上記抽出手段によ
り抽出されたパターン候補に含まれる物品の形状及びパ
レットの形状との適合度に従って１つの積付け例を選択
する第２の選択手段と，上記第２の選択手段により選択
された積付け例に含まれるパターンと，上記第１の記憶
手段に記憶された物品の形状及びパレットの形状とに基
づいて積付け位置を演算する第２の演算手段とを具備し
てなる自動積付け装置。 - 【請求項５】 上記第２の選択手段が，上記第４の記憶
手段に記憶された積付け例の中から，積付ける物品の個
数に基づいて積付け例を選択した後に，さらに該選択さ
れた積付け例が複数存在するときは，その中から該積付
け例に含まれる物品の形状及びパレットの形状と，上記
抽出手段により抽出されたパターン候補に含まれる物品
の形状及びパレットの形状との適合度に従って１つの積
付け例を選択する請求項４記載の自動積付け装置。 - 【請求項６】 上記積付け例の優先順位を記憶する第５
の記憶手段と，上記第２の選択手段により最終的に選択
された積付け例が複数存在するときは，その中から上記
第５の記憶手段に記憶された優先順位に従って１つの積
付け例を選択する第３の選択手段とを具備してなる請求
項４又は５記載の自動積付け装置。 - 【請求項７】 上記第５の記憶手段に記憶された積付け
例の優先順位を修正する第２の修正手段を具備してなる
請求項６記載の自動積付け装置。 - 【請求項８】 上記積付ける物品の個数を修正する第３
の修正手段を具備してなる請求項２又は５記載の自動積
付け装置。 - 【請求項９】 上記適合度をニューラルネットワークを
用いて演算する請求項４〜８のいずれかに記載の自動積
付け装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1740196A JPH09207043A (ja) | 1996-02-02 | 1996-02-02 | 自動積付け装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1740196A JPH09207043A (ja) | 1996-02-02 | 1996-02-02 | 自動積付け装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09207043A true JPH09207043A (ja) | 1997-08-12 |
Family
ID=11942981
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1740196A Pending JPH09207043A (ja) | 1996-02-02 | 1996-02-02 | 自動積付け装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09207043A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017165565A (ja) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | ファナック株式会社 | 複数の種類の物品を積み付けるための積み付けパターン計算装置および積み付け装置 |
| CN109816162A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-28 | 江苏楚门机器人科技有限公司 | 一种基于码放位置的优先级评价的垛型实时决策方法 |
-
1996
- 1996-02-02 JP JP1740196A patent/JPH09207043A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017165565A (ja) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | ファナック株式会社 | 複数の種類の物品を積み付けるための積み付けパターン計算装置および積み付け装置 |
| US9957120B2 (en) | 2016-03-17 | 2018-05-01 | Fanuc Corporation | Stowage pattern calculation device and stowage device for stowing plurality types of objects |
| CN109816162A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-28 | 江苏楚门机器人科技有限公司 | 一种基于码放位置的优先级评价的垛型实时决策方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| DE102020104468A1 (de) | Robotersystem mit objektidentifizierungs- und handhabungsmechanismus und verfahren zu seinem betrieb | |
| CN110914024B (zh) | 路径输出方法、路径输出系统和路径输出程序 | |
| CN113537096B (zh) | 基于ros的agv叉车库位托盘识别及辅助定位方法及系统 | |
| JP2011230239A (ja) | ワークの把持方法 | |
| US20210129319A1 (en) | Controller, control method, and computer program product | |
| US4969109A (en) | Robot control apparatus | |
| JP2020082322A (ja) | 機械学習装置、機械学習システム、データ処理システム及び機械学習方法 | |
| Scheurer et al. | Path planning method for palletizing tasks using workspace cell decomposition | |
| CN116460843A (zh) | 一种基于元启发式算法的多机器人协作抓取方法及系统 | |
| Thakar et al. | A survey of wheeled mobile manipulation: A decision-making perspective | |
| CN109436821A (zh) | 一种实现多边形物体自定义码垛的方法 | |
| JPH09207043A (ja) | 自動積付け装置 | |
| JP7008136B2 (ja) | 機械学習装置及びこれを備えたロボットシステム | |
| Riboli et al. | Collision-free and smooth motion planning of dual-arm Cartesian robot based on B-spline representation | |
| Felip et al. | Contact-based blind grasping of unknown objects | |
| US20030225554A1 (en) | Method of predicting carrying time in automatic warehouse system | |
| CN110888904B (zh) | 起重机货物自动装载顺序的智能优化方法及系统 | |
| Logothetis et al. | Efficient cooperation of heterogeneous robotic agents: A decentralized framework | |
| JPH08118274A (ja) | 産業用ロボット装置 | |
| Son | A neural/fuzzy optimal process model for robotic part assembly | |
| JPH1177578A (ja) | パレタイズハンド機構及びその位置補正方法 | |
| JP2521338B2 (ja) | パレタイジング／デパレタイジング制御方法 | |
| Soewandito et al. | Neuro-adaptive motion control with velocity observer in operational space formulation | |
| JPH09254063A (ja) | 積付けロボットシステム | |
| JP2023164120A (ja) | 積付けパターン生成装置及び方法 |