TW202110384A - 餐具自動洗淨系統 - Google Patents

Abstract

本發明之目的在於提供一種餐具自動洗淨系統，該系統能夠於將餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之狀態下，判別各餐具之種類及狀態，由機器人安全地拾取餐具，且收納於特定之收納位置。 本發明之實施形態之餐具自動洗淨系統係具備餐具投入部、餐具洗淨部、餐具搬送部、識別餐具而取得餐具資訊之餐具資訊取得部、餐具載置部、及餐具拿取部者，其特徵在於上述餐具資訊取得部所取得之資訊中，包含餐具種類、餐具大小、餐具形狀、餐具顏色、餐具位置、餐具姿勢、餐具朝向、餐具標記、或餐具編碼中之至少一者，若上述餐具資訊取得部識別正由上述餐具搬送部搬送之餐具，則上述餐具拿取部基於以上述餐具資訊取得部取得之資訊，對應餐具之狀態來拿取餐具。

Description

餐具自動洗淨系統

本發明關於一種自動洗淨餐具等之系統。

近年來，基於餐飲店從業者不足等之背景，而有欲使餐飲店之業務或服務之步驟自動化的要求。對於餐具洗淨，亦有自動化之要求，先前已有提案出如專利文獻1之技術。

上述專利文獻1記載之餐具洗淨系統為了識別陶瓷器，而於陶器之器足內預先設置可供人識別之記號或文字，以相機取得洗淨用輸送機上之圖像，自取得之圖像讀取藉由樣板比對而設置於陶瓷器之記號或文字，藉此辨識陶瓷器而藉由機器手臂機構揀選陶瓷器。

上述專利文獻2記載之餐具洗淨系統為，於餐具之器足標記有可供人識別且用以判定餐具之種類(大小、茶碗、丼碗、盤等)之識別符、及用以特定識別符之位置、範圍和朝向之符號，以相機取得洗淨用輸送機上之圖像，從取得之圖像藉由樣式比對而識別設置於陶瓷器之識別符，且藉由機器手臂機構揀選餐具。又，專利文獻2中，作為識別符，為可供人識別者，條碼、二維碼、磁碼等除外。

上述專利文獻3記載之餐具洗淨系統係對於自餐具洗淨機取出且自等候區移至揀選區且靜止之餐具，處理以揀選區相機取得之圖像而判別餐具之種類且計算餐具之重心位置，藉由機器手臂機構揀選，按餐具之種類向釋出區堆疊。於專利文獻3中，進行樣式比對處理作為圖像處理，判定餐具種類、重心位置、自上方觀察盤子時之長邊方向之朝向(長方形上之盤子朝向)。

於上述專利文獻4記載之餐具洗淨系統係由機器手臂進行：將洗淨用托架搬入洗淨室、開閉餐具洗淨機之門、按下洗淨開關、自洗淨室將洗淨用托架搬出至搬出台、及自搬出台揀選餐具且將餐具移送至儲放托架。於洗淨用托架靜止之狀態，以揀選相機拍攝與洗淨用托架之位置對應之搬出台上之揀選區之圖像，對該圖像進行樣式比對處理，藉此判定餐具之種類、餐具之重心位置、自上方觀察盤子時之長邊方向之朝向(長方形上之盤子朝向)。 [先前技術文獻] [專利文獻]

[專利文獻1]日本專利特開2018-126272號公報 [專利文獻2]日本專利特開2019-037349號公報 [專利文獻3]國際公開第2018/034251號 [專利文獻4]國際公開第2018/034252號

[發明所欲解決之問題]

於上述專利文獻1記載之餐具洗淨系統中，藉由將設置於陶瓷器之器足內之可供人識別之記號或文字，根據以相機取得之圖像進行樣板比對，辨識出陶瓷器而藉由機器手臂機構揀選陶瓷器。然而，其前提為需在陶瓷器全數相對於輸送機水平地倒扣排列之狀態(器足朝向正上方之狀態)下使用，且未對於判別陶瓷器之種類加以記載。於將陶瓷器以三維不同之角度在輸送機上搬送之情形時，專利文獻1之餐具洗淨系統無法因應。又，設置於陶瓷器之器足內之記號或文字限定為可供人識別者。進而，未能做到自動化地將陶瓷器排列於洗淨用輸送機。

於上述專利文獻2記載之餐具洗淨系統中，於餐具之器足內設置用以判定餐具種類之識別符、及用以特定識別符位置、範圍和朝向之符號，而由餐具洗淨系統藉由樣式比對處理判別餐具之種類。然而，其前提為需在餐具全數相對於輸送機水平地倒扣排列之狀態(器足朝向正上方之狀態)下使用，於將餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之情形時，專利文獻2之餐具洗淨系統無法因應。又，設置於陶瓷器之器足內之記號或文字限定為可供人識別者。進而，未能做到自動化地將餐具排列於洗淨用輸送機。

於上述專利文獻3記載之餐具洗淨系統中，對揀選區中靜止之餐具，處理以揀選區相機取得之圖像並判別餐具種類。因此，必須區分揀選區之揀選輸送機與洗淨輸送機，進而於其間設置中繼輸送機，從而輸送機之構造變得複雜。又，其前提為需在餐具全數相對於輸送機水平地倒扣排列之狀態(器足朝向正上方之狀態)下使用，於將餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之情形時，專利文獻3之餐具洗淨系統無法因應。再者，未能做到自動化地將餐具排列於洗淨輸送機。

於上述專利文獻4記載之餐具洗淨系統中，在洗淨用托架為靜止之狀態下，以揀選相機拍攝與洗淨用托架之位置對應之搬出台上之揀選區之圖像，對該圖像進行樣式比對處理，而判別餐具之種類。因此，無法運用在拾取輸送機上移動中之餐具之用途。又，其前提為需在餐具全數相對於輸送機水平地倒扣排列之狀態(器足朝向正上方之狀態)下使用，於將餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之情形時，專利文獻4之餐具洗淨系統無法因應。再者，未能做到自動化地將餐具排列於洗淨用托架。

於上述專利文獻1～4中，未考慮於將複數個餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之狀態下由機器人拾取餐具之情況。本發明者為實現全自動之餐具自動洗淨系統，基於例如從將洗淨前之餐具排列至輸送機之階段開始自動化、排列餐具之角度實用上不限於器足朝向正上方之狀態、拾取輸送機上移動中之餐具、對機器人之姿勢加以限制等條件，經由對餐具及機器人進行靜態及動態分析，深入汲出進行有關全自動之餐具自動洗淨系統之研究開發，而終至完成本發明之實施形態。即，本發明之目的在於提供一種餐具自動洗淨系統，其能夠於將餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之狀態下，判別各餐具之種類或狀態，由機器人安全地拾取餐具，且載置於特定之收納位置。 [解決問題之技術手段]

本發明之上述目的可藉由以下構成而達成。即，本發明之第1態樣之餐具自動洗淨系統具備： 餐具洗淨部，其將自投入餐具之餐具投入部所投入之餐具洗淨； 餐具搬送部，其搬送由上述餐具洗淨部洗淨之餐具； 餐具資訊取得部，其識別由上述餐具搬送部搬送之餐具，且取得該餐具之資訊； 餐具載置部，其載置由上述餐具搬送部搬送之餐具；及 餐具拿取部，其自上述餐具搬送部拿取餐具，且向上述餐具載置部載置該餐具；且其特徵在於， 上述餐具資訊取得部取得之資訊中，包含餐具種類、餐具大小、餐具形狀、餐具顏色、餐具位置、餐具姿勢、餐具朝向、附於餐具之標記、或附於餐具之碼中之至少任一者； 若上述餐具資訊取得部識別由上述餐具搬送部搬送之餐具，則上述餐具拿取部基於上述餐具資訊取得部所取得之資訊，對應於餐具之狀態而拿取餐具。 [發明之效果]

根據本發明之實施形態，可提供一種餐具自動洗淨系統，其能夠於將餐具以三維不同之角度在輸送機上搬送之狀態下，判別各餐具之種類或狀態，由機器人安全地拾取餐具，且載置於特定之收納位置。

以下，參照圖式說明本發明之實施形態之餐具自動洗淨系統。惟以下所示之實施形態乃例示用以將本發明之技術思想具體化之餐具自動洗淨系統者，並非將本發明特定於該等者，亦可同樣應用於專利申請範圍所涵蓋之其他實施形態者。

[第1實施形態] 對本發明之第1實施形態之餐具自動洗淨系統，參照圖1～圖9進行說明。

圖1係本實施形態之餐具自動洗淨系統之步驟圖之一例。本實施形態之餐具自動洗淨系統包含餐具投入部1、餐具洗淨部2及餐具取出部3。又，本實施形態之餐具自動洗淨系統包含自餐具去除殘渣或垃圾之步驟S1、將餐具排列置放於輸送機上之步驟S2、藉由水流與洗劑進行洗淨之步驟S3、乾燥之步驟S4、及將餐具自輸送機上移向存放場所之步驟S5。於餐具投入部1中，執行自餐具去除殘渣或垃圾之步驟S1、及將餐具排列置放於輸送機上之步驟S2；於餐具洗淨部2中，執行藉由水流與洗劑進行洗淨之步驟S3、及乾燥之步驟S4；於餐具取出部3中，執行將餐具自輸送機上移向存放場所之步驟S5。

圖2係本實施形態之餐具自動洗淨系統之整體構成圖之一例。作為餐具11，包含用餐所使用之所有的道具或器具，例如不拘於西式餐具、日式餐具、形狀等之種類，例如有：用以盛放食品之盤、盆、碗、丼碗、鉢等；裝飲料之有柄杯、無柄杯、玻璃杯、茶碗、酒器等；處理食物之筷子、餐叉、餐刀、湯匙、攪拌棒、調羹等；烹飪用具或廚房用品即鍋子、煎鍋或砧板、菜刀、主廚刀、盆、量杯、容器、鍋鏟、刮鏟、杓子等。餐具11藉由餐具搬送部10，自餐具投入部1經由餐具洗淨部2被搬送至餐具取出部3。餐具搬送部10可設為例如用以將餐具自餐具投入部1通過餐具洗淨部2搬送至餐具取出部3之單一輸送機，但亦可分為例如餐具投入部1用之輸送機、餐具洗淨部2用之輸送機、及餐具取出部3用之輸送機而由複數個輸送機構成，更可於各部中將輸送機分為複數個而設置，或可設為1個輸送機而取代複數個輸送機。

餐具搬送部10雖非特別限定，但為例如可搬送餐具之輸送機。另，作為輸送機之種類，可因應各種類型之輸送機，例如：a)輸送機面為平面，且預先使餐具倒扣於輸送機上之類型者即平面輸送機；b)於輸送機面之下設置插入餐具之空間，可因應較薄之餐具乃至洗淨托架之下；下方刮板(underflight)輸送機；c)將餐具立靠在輸送機上之突起而進行洗淨，可因應較薄之餐具乃至洗淨托架之刮板(flight)輸送機；d)對收納於洗淨托架之餐具進行洗淨時使用之托架輸送機等。

於餐具取出部3設置有：作為餐具拿取部之多關節機器人12；餐具載置部13，其用以集中載置由餐具拿取部自餐具搬送部10拿取之餐具；及識別由餐具搬送部10搬送之餐具且取得餐具資訊之餐具資訊取得部14。於餐具取出部3中，基於來自餐具資訊取得部14之餐具資訊，藉由作為餐具拿取部之多關節機器人12而拿取餐具，且將拿取出之餐具集中載置於餐具載置部13。此處，作為餐具拿取部，例示多關節機器人12，但本實施形態並非限定於此者，只要具備可拿取餐具之機制，則包含所有的餐具拿取用機構，例如具有自由變形之機械臂的機器人、吊升型機器人等之產業用機器人等。於餐具載置部13中，將藉由餐具拿取部拿取出之餐具例如按種類加以集合載置。作為餐具載置部13中集中載置餐具之方法，例如以將相同種類之餐具以倒扣之狀態沿相同方向重疊載置。餐具取出部3可根據來自餐具資訊取得部14之資訊而掌握餐具之種類與姿勢，因此可以例如使俯視為長方形之餐具之長邊與短邊之方向一致之狀態，將餐具重疊並載置於餐具載置部13。作為餐具之種類，包含餐具之大小、形狀、色彩等。又，多關節機器人12即使於以餐具搬送部10正在搬送餐具之狀態、即餐具移動時，亦可自餐具搬送部10拿取餐具。

於本實施形態中，基於將餐具自動洗淨系統全自動化之觀點加以說明，但例如亦可將餐具投入部1之一部分以手動進行。

餐具投入部1包含餐具浸漬單元、餐具汲出單元、及洗淨泵，餐具浸漬單元具有餐具浸漬槽及噴嘴，餐具汲出單元具有餐具汲出用輸送機、餐具對齊部及濾網。於餐具浸漬槽儲有水，藉由來自噴嘴之水流，自餐具去除殘渣或垃圾。將由濾網過濾後之水藉由洗淨泵予以加壓，並自噴嘴噴射。利用來自噴嘴之水流去除殘渣或垃圾後之餐具，藉由餐具汲出用輸送機被搬送至餐具洗淨部2。另，洗淨泵描繪於餐具洗淨部之下部，濾網描繪於餐具汲出用輸送機之下部，噴嘴描繪於餐具汲出用輸送機之正面，但其僅為一例，可根據餐具浸漬單元、餐具拿取單元及餐具洗淨部之形狀或配置，而適當變更洗淨泵、濾網及噴嘴之配置。

餐具對齊部係於餐具汲出用輸送機上使被搬送至餐具洗淨部之餐具之種類或姿勢對齊之機構，例如可使用多關節機器人等產業用機器人等。要被餐具拿取用輸送機拿取之餐具，於其當時之狀態下，可能會有餐具重疊、或處於餐具姿勢不適於餐具洗淨部2洗淨之狀態。餐具對齊部藉由調整餐具之配置或姿勢，而讓餐具洗淨部2容易洗淨餐具，或於餐具取出部3中容易取出餐具。若例如大盤子於餐具汲出用輸送機上以倒扣之狀態被搬送，則有可能於大盤子之下重疊著小盤子或碗等較小之其他餐具，而於後續步驟即餐具洗淨部2中產生殘餘物之虞。又，若餐具重疊，則有可能於餐具資訊取得部14中未取得餐具資訊，該情形時，會有於餐具取出部3中產生漏取出餐具之可能性。因此，若於餐具汲出用輸送機上有大盤子倒扣之狀態，則將大盤子調整為立靠在餐具拿取用輸送機上之突起之狀態，以避免例如大盤子重疊於其他餐具之上。

又，若相對於輸送機之搬送方向預先使餐具姿勢一致，例如預先使餐具以背面(底足)朝向輸送機之行進方向之方式一致地排列，則可於餐具洗淨部2中適當洗淨各餐具，且於餐具取出部3中容易取出各餐具。再者，如後所述，於餐具投入部1中，根據預先決定之餐具種類、位置及姿勢之規則投入餐具，藉此可提高餐具取出部3中之餐具種類、位置及姿勢之圖像辨識精度，減少餐具拿取失敗，且提高拿取餐具之速度。

根據餐具洗淨部2之類型，即，根據餐具投入位置與餐具取出位置之配置，調整餐具投入部1及餐具取出部3之配置。因此，如圖2所示之餐具自動洗淨系統之整體構成圖為本實施形態之一例，且為對直線類型進行說明者，本實施形態並非限定於該圖式所示之佈局，可為與轉角類型或地面類型等其他多種類型之餐具洗淨部2對應之佈局。

圖3係顯示本實施形態之餐具取出部3之方塊圖之一例。餐具取出部3包含作為餐具資訊取得部14之圖像取得部、餐具取出運算部30及多關節機器人12等。餐具取出運算部30為例如由個人電腦(以下稱為「PC(Personal Computer)」)或平板終端等構成者，具有餐具位置/姿勢檢測部31、餐具取出順序計劃部32、及餐具取出動作指令部33。餐具位置/姿勢檢測部31自餐具資訊取得部14取得餐具位置、姿勢及種類等相關之資訊。

餐具取出順序計劃部31對餐具搬送部10輸出輸送機之運作或停止之指令，且對餐具投入部1輸出與輸送機之運作相應之運作或停止之指令。 又，餐具位置/姿勢檢測部31除與餐具資訊取得部14連接外，並與餐具投入部1、餐具搬送部10及餐具洗淨部2等連接，當能夠與各部通信之情形時，餐具位置/姿勢檢測部31亦可將例如來自餐具投入部1之餐具投入時之餐具位置或姿勢資訊、餐具搬送部之餐具搬送速度之資訊、餐具洗淨部之洗淨水流之強度相關之資訊等，運用在餐具位置、姿勢及種類等相關資訊之取得。

餐具取出動作指令部33對多關節機器人12輸出餐具取出動作之指令，多關節機器人12基於該指令，自餐具搬送部10拿取餐具，且向餐具載置部集中載置餐具。

圖4係本實施形態之餐具取出部3之概述圖之一例。圖4A為餐具取出部3之俯視圖，圖4B為餐具取出部3之立體圖。於餐具取出部3中，基於來自餐具資訊取得部14之餐具資訊，由作為餐具拿取部之多關節機器人12拿取由餐具搬送部10搬送之餐具，且向餐具載置部13集中載置所拿取之餐具。此處，圖4A及圖4B中，多關節機器人12、餐具搬送部10及餐具載置部13之配置為本實施形態之一例，亦可於例如隔著餐具搬送部10而於多關節機器人12之相反側，設置餐具搬送部10。如此，藉由將多關節機器人12在餐具搬送部10上拿取餐具之位置與餐具載置部13之距離設定為盡可能短，可使餐具拿取部12之動作高速化。

於餐具搬送部10之行進側之端部，設置有接收多關節機器人12無法拿取之餐具用之餐具接收部(省略圖式)。因多關節機器人12之各關節具有可動極限，故於自1個姿勢位移至下個姿勢時，會有伴隨著可動極限之限制。根據餐具之姿勢，有可能因多關節機器人12之可動極限而無法拿取餐具。又，若餐具資訊取得部14無法適當讀取AR標記42，例如餐具彼此重疊之情形等，則有多關節機器人12無法拿取餐具之可能性。因此，藉由於餐具搬送部10之行進側之端部預先設置餐具接收部，即使於例如多關節機器人12無法拿取餐具之情形時，亦可安全地接收餐具，可使餐具自動洗淨系統具備冗餘性。

圖5係本實施形態之標記之使用例之說明圖之一例。於本實施例中，對如下之例進行說明：將標記例如AR標記42設置於餐具之背面(底足)，以作為餐具資訊取得部14之餐具檢測用相機取得餐具之圖像並進行圖像辨識，藉此辨識餐具且取得餐具位置、姿勢及種類相關之資訊。

作為餐具資訊取得部14之餐具檢測用相機如圖4所示，設置於例如餐具搬送部10之上方，且為餐具拿取部12之上游側，且於餐具搬送部10之兩側，朝向餐具搬送部10之寬度方向中央。於餐具之背面(底足)設置有依餐具種類而異之標記，例如AR標記42。另，作為本實施形態之標記，並非限定於AR標記42者，只要為可識別餐具種類、餐具位置、或餐具姿勢之至少任一者之標記，則可使用任意標記。 另，於圖4中，例示設置2個餐具資訊取得部14者，但餐具資訊取得部14之數目未限定於2個，只要為1個以上即可。例如，亦可設置4個餐具資訊取得部14。如為設置4個餐具資訊取得部14之情形，相對於圖4所示之2個餐具資訊取得部14之各者將高度設為相同，且於沿輸送機之搬送方向離開之位置設置餐具資訊取得部14。例如，若將4個餐具資訊取得部14配置於與4角形輸送線之各角落對應之位置，且以光軸聚集於輸送機之橫寬方向中心之特定區域之方式調整朝向，則可藉由4個餐具資訊取得部14自搬送方向之正反兩方向取得餐具之圖像。 即，若設置4個餐具資訊取得部14，則即使是與餐具11之背面(底足)朝向輸送機之行進方向一致排列之規則不符之餐具11，亦可藉由光軸朝輸送機之行進方向側傾斜之餐具資訊取得部14，取得餐具11之背面(底足)之圖像。

關於AR標記42，「AR標記意指於圖像辨識型AR(Augmented Reality：擴增實境)系統中，用以指定顯示附加資訊之位置之標識、即既定之圖案圖像。」(依據網站IT用語辭典e-Words)。藉由使用AR標記42，於以餐具檢測用相機檢測之圖像中，儘管餐具之圖像會因觀察角度或距離而變化，但只要利用AR標記42，即可讀取附加於AR標記42之數位資訊，且可檢測AR標記42之姿勢、即附有AR標記之餐具之姿勢。又，若預先於AR標記42中將餐具之種類編碼化，則藉由以餐具檢測用相機拍攝AR標記，可將餐具之位置、姿勢及種類等作為餐具之資訊而檢測。另，作為藉由拍攝AR標記42而取得之餐具之位置資訊，舉出餐具之背面(底足)之中心位置。

於多關節機器人12之機械臂之前端側安裝有機械手40，於機械手40之前端側設置有用以吸附餐具之吸附部41。

圖6係顯示本實施形態之機械手40之立體圖之一例。機械手40具備延伸部45、延伸部45之一端側之機械手安裝部46、延伸部45之另一端側之吸附部41、及真空軟管47。機械手安裝部46安裝於多關節機器人12之機械臂側。真空軟管47之配管通過延伸部45延伸至吸附部41，吸附部41可藉由真空而吸附餐具之背面(底足)。另，真空軟管之另一端側安裝於多關節機器人12上設置之機器人側真空軟管安裝部(省略圖示)，吸附部41藉由該機器人側真空軟管安裝部進行真空吸附。

於多關節機器人12吸附餐具並搬送時，若以高速運送較大之餐具、較重之餐具，則振動變大，有可能無法順利進行後續之上疊。該振動之原因在於機械手40之吸附部41吸附餐具後變形。藉由以包圍吸附部41之方式設置剛性高於機械手之環狀構件，且於吸附時以內力吸附餐具而抑制機械手40變形，可大幅地減少藉由多關節機器人12吸附餐具並搬送時之餐具振動。

圖7係顯示本實施形態之機械手40A之另一實施例之立體圖之一例。機械手40A具備延伸部45、延伸部45之一端側之機械手安裝部46、延伸部45之另一端側之結合部49、設置於結合部之第1吸附部41A與第2吸附部41B、及機械手側真空軟管安裝部48。於機械手側真空軟管安裝部48安裝有未圖示之真空軟管，該真空軟管之另一端安裝於機器人側真空軟管安裝部(省略圖示)。來自機械手側真空軟管安裝部之配管通過延伸部45延伸至吸附部41A、41B，吸附部41A、41B可藉由真空而吸附餐具之背面(底足)。兩吸附部41A、41B以大致90度間隔設置於結合部49。因吸附部41A、41B為2個部位，多關節機器人12無需採取不合理的姿勢即可拿取餐具。又，藉此可減少餐具取出失敗之比例。

圖8之圖8A係機械手之另一變化例之立體圖，圖8B係機械手之另一變化例之側視圖。於圖8中，對與圖7相同之構成使用相同符號，且省略其說明。

多關節機器人12可能因餐具11之辨識(餐具11之位置與姿勢)誤差，而發生於非餐具11之位置進行拿取動作之情況。例如，多關節機器人12有可能在較餐具11靠後側之位置進行拿取動作。 此時，吸附部41等之機械手40之一部分會與餐具搬送部10之輸送機或其他構件接觸，而發生在未能拿取到餐具11之狀態下，便將機械手40向輸送機推壓之情況，從而有致使輸送機、餐具11或機械手40破損之虞。

先前，於機械手40設置有力感測器(6軸感測器)，藉由力感測器檢測機械手40所負載之力，當機械手40負載過大的外力之情形時，便會停止多關節機械手12之動作。 然而，因力感測器不防水、易因衝擊力損壞、且價高，故有想將其省略之要求。

機械手40C具備複數個彈簧機構60及球接頭61。另，機械手40C亦具備力感測器62。 複數個彈簧機構60及球接頭61係減輕機械手40C承受來自輸送機等之推壓對象之反作用力(外力)，以及輸送機、及/或餐具11所承受之來自機械手40C之推壓力。 複數個彈簧機構60設置於圓形板狀部分即機械手安裝部46、與和機械手安裝部46對向配置之圓形板狀構件之間。

彈簧機構60係於機械手40C朝輸送機等被推壓時，其具有彈性之部分於機械手安裝部46與圓形板狀構件之間因外力而彈性變形，藉此使外力減輕者。 該彈簧機構60藉由適當設定彈簧常數，於未負載外力之彈性中立狀態下不變形，僅於負載過大之外力時彈性變形。

球接頭61配置於機械手安裝部46之中央位置。因此，彈簧機構60之彈性力僅於以球接頭61為中心旋轉之方向作用。 因此，即使因於與機械手40C之手腕(機械手安裝部46)有距離之處具有吸附部41A、41B而對手腕施加較平移力大之力矩，亦防止機械手40C朝平移方向不必要地彎曲，且彈簧機構60順著自吸附部41A、41B承受之力矩而彈性變形。

藉由使用該機械手40C，即使在未能拿取到餐具11便使吸附部41等之機械手40C之一部分朝輸送機推壓之情形下，因可減輕機械手40C所承受之來自輸送機等推壓對象之反作用力(外力)、及輸送機、餐具11自機械手40C承受之推壓力，故可防止輸送機、餐具11及機械手40C破損。 另，於本實施形態中，僅沿以球接頭61為中心旋轉之方向作用彈性力，但亦可設為相對於球接頭61之軸方向亦作用彈性力之構成。

圖9係本實施形態之餐具載置部13之說明圖，圖9A係上疊式餐具載置部之說明圖，圖9B係下疊式餐具載置部之說明圖。於圖9A之上疊式餐具載置部13之情形中，餐具載置部13之上表面設為平面。多關節機器人12基於餐具資訊取得部14所取得之餐具種類資訊，按餐具種類將餐具堆疊於餐具載置部13之特定場所。於餐具取出運算部30中，因按餐具之種類計算餐具載置部13載置有多少餐具，故可預測與餐具之種類及數量相應之餐具上疊之高度。又，亦可預先於餐具載置部13設置根據位置檢測有無餐具之機構、及檢測餐具上疊之高度之機構，例如，藉由解析拍攝餐具載置部13之餐具載置部圖像取得部(省略圖示)，可檢測載置於餐具載置部13之餐具之位置、種類及個數。

於圖9B之下疊式之餐具載置部13之情形中，藉由按種類預先決定下疊餐具之位置，於各下疊位置設置根據餐具重量升降之機構，而可調整為下一個堆積之餐具正好處在位於餐具載置部13上表面之位置。藉此，因多關節機器人12預先掌握餐具下疊之場所及高度，故可正確地將各餐具下疊。另，若於各下疊位置未設置根據餐具重量而升降之機構，則藉由於餐具取出運算部30中預先按餐具之種類計算餐具載置部13載置有多少餐具，且預先設置檢測餐具上疊之高度之機構，而可載置各餐具直至特定之下疊高度。又，如為設置有檢測載置有各餐具之高度之適當機構之情形，亦可對多關節機器人12指示各餐具之下疊位置。

[關於餐具資訊取得部] 為了按餐具之種類向餐具載置部13分類疊放餐具，而於餐具背面(底足)設置有依種類而異之AR標記。藉由將AR標記設置於餐具，即便為餐具之位置與姿勢非固定者，多關節機器人12亦可拿取餐具。使用作為餐具資訊取得部14之複數個餐具檢測用相機之輸入，利用卡爾曼濾波器進行各AR標記之追蹤，藉此可提高辨識餐具位置及姿勢之精度。又，即使於餐具搬送部10動作中，多關節機器人12亦可拿取移動中餐具。

[關於餐具拿取部] 由多關節機器人12用於拾取餐具之機器人之姿勢雖不計其數，但實際上機器人採取之姿勢或容易採取之姿勢有限。若未適當選擇機器人之姿勢，則機器人會因無法動彈之姿勢或過於接近可動極限而停止。例如，若機器人之姿勢取奇點，會有致使機器人停止之情況。因此，使用多關節機器人12之動作容易度指標即可操作度、及距離可動極限之近度，自數個候補姿勢中選擇機器人容易動作之姿勢而拾取餐具。

通常，多關節機器人12之動作期望自起點至終點移動最短距離，但於拾取餐具時有若移動最短距離，則關節有可能超過可動範圍。因此，預先模擬多關節機器人12自起點至終點之動作，使有可能超出可動範圍之某個關節之角度符合近乎達到終點之最短距離之角度後才開始動作。藉此，可防止特定關節在成為達到終點之姿勢前超出可動範圍之狀況。

將餐具上疊於餐具載置部13時，若高度不合，則有使餐具落下而發出較大聲響之虞、或因推壓餐具而使得餐具破損之虞。因此，於多關節機器人12之機械臂與機械手40之間設置力感測器，檢測餐具被推壓之力，避免餐具落下。使用順應性控制，使多關節機器人12之機械臂前端或機械手40具有虛擬之彈簧性，即便推壓餐具亦不會使其破損。以力感測器檢測堆疊偏離之方向，並順著該方向。

於餐具之辨識有誤而無法吸附之情形等時，餐具或餐具搬送部10會以吸附部41以外之處觸碰並推壓，而可能導致多關節機器人12或餐具搬送部10故障，或者可能損壞餐具。使用順應性控制，且以力感測器檢測堆疊偏離之方向，並且當施加之力超過設定之手前端之力之閾值的情形時視作拾取失敗而進行異常處理(略過餐具、或再次以感測器測量而測量正確的位置姿勢等處理)，便可繼續進行處理。

將餐具堆疊於餐具載置部13時，若於餐具載置部1之側存在位置偏離、或先前放置之餐具之位置姿勢有所偏離，有可能會產生推壓餐具之力而使餐具破損、或餐具彈跳因而載置失敗。因此，藉由利用順應性控制，可減少該等失敗率。又，因在順應性控制下得知手前端偏離之方向，故藉由使手前端之目標值向該方向移動、即順勢，便可推定位置姿勢之偏離本身且加以消除。

[關於預測] 於檢測AR標記時，作為相機之一般特性，相機之光軸方向(深度方向)之精度較差。若AR標記之位置精度較差，則機器人拾取餐具之位置可能發生偏離而有拾取失敗之情形。又，若無法從相機清楚分辨AR標記之朝向、或被擋住，有可能無法檢測餐具。因此，使用複數台相機，對AR標記進行追踪。使用卡爾曼濾波器對AR標記進行追踪。藉由以卡爾曼濾波器混合推定由複數個相機測量到之標記之位置及姿勢，即使存在無法由相機測量AR標記之瞬間，亦可不遺漏AR標記地追蹤其位置及姿勢。

使用卡爾曼濾波器，為了精度更佳地進行推定，而進行下述2點改良： (a)於卡爾曼濾波器中，可設定誤差大小(誤差之協方差矩陣)作為參數。因已知相機光軸方向之誤差原理上較大，故藉由將相機光軸方向之誤差值設定得較大，而提高位置與姿勢之推定精度。 (b)於卡爾曼濾波器中，可推定其他參數作為狀態量，例如：(1)標記之大小與假設不同；(2)相機姿勢較假設稍有偏離；(3)輸送機之朝向略微偏離等之量。藉由使用該等狀態量，可精度更佳地推定標記之位置及姿勢。

關於相機之配置，因已知相機之光軸方向測定精度較差，故藉由將相機之光軸方向設為盡可能不同的朝向，可防止精度惡化之偏差。因此，作為圖像取得部之2個相機配置為夾著輸送機且光軸自兩側朝向輸送機之中心方向。

將餐具投入餐具洗淨部時，因有一定的規則，故取出時之餐具位置亦可依據該規則而加以預測。又，將餐具投入洗碗機時讀取標記資訊之情形時，因已預先掌握輸送機上之餐具配置，故可高精度地預測拾取餐具之位置。

又，拾取餐具之順序可舉例如下：1)以複數個相機測量標記，且以卡爾曼濾波器推定其位置；2)若標記偏離相機視野，則根據輸送機之移動量(以設置於輸送機之編碼器直接測量之移動量)，繼續推定移動後之標記位置；3)基於推定之位置，由機器人拾取應位於該處之餐具。於輸送機上，若餐具碰撞到他物、或有餐具於輸送機上不穩定之情形，因於相機未觀測標記之期間餐具仍有可能移動，故以相機持續觀察標記直至機器人拾取餐具，才是最確實的做法。只要能夠使餐具始終落在相機之視野內，則餐具位置之測定精度進而獲得改善。然而，即便餐具始終落在視野內，但卡爾曼濾波器自身仍需使用複數個相機以提高觀測精度。另，若為了將相機之視野對著機器人之動作範圍附近而使相機靠近機器人，可能會導致機器人碰撞到相機，故必須對整體構成或相機之配置下工夫。

[關於學習] 以機器人進行餐具投入之情形時，可接受拾取失敗案例而隨時修正餐具投入時之規則。為避免機器人出現不合理的姿勢，可藉由學習將投入餐具之規則最適化。例如，可將適於拾取之放入方法、規則正確之餐具之放入方法、或者將餐具設為容易拿取的朝向之放入方法，以例如強化學習之機制加以學習，而將餐具投入規則最適化。

強化學習係對機器人之行動結果設定報酬，且使其獲得盡可能提高該報酬之行動的方法。作為報酬之一例，以真空吸附之壓力感測器判定餐具拾取之成功與失敗之結果，當成功拾取時給予報酬。有效的做法是，以觀測到之餐具圖像等為輸入，以該報酬最大化之方式獲得機器人拾取時之軌道修正量(之決定方法)，如此進行強化學習。 另，若要一面實際運轉本實施形態之餐具自動洗淨系統、一面進行強化學習，因必須試行特定次數，故於強化學習進行中且在拾取精度尚待提高之期間內，為防止因餐具與機械臂碰撞等而引起破損或故障，採用上述之順應性控制較為有效。

因機器人之姿勢受限，故有無法以最短距離使機械臂前端移動之情形。為了能夠於拾取當前餐具之動作後繼而順暢地拾取下一個餐具，亦可進行如下之學習，即，將多關節機器人12之機械臂前端之軌道之修正量最適化，或者對於選出哪個餐具作為拾取對象加以最適化等。例如，若使用完成學習之AI(Artificial Intelligence：人工智能)，則自洗碗機之導入初期，便能夠使機器人如熟練者般以順暢之動作迅速地拾取餐具。有效的做法為，例如，對機器人拾取時之軌道加入修正量，藉由朝拾取熟練之方向強化學習、或是依據DNN(Deep Neural Networks：深度神經網路)之監督式學習等，而進行該修正量之最適化，亦有助於機器人之高速化。

[實施形態2] 參照圖10～圖11，說明本發明之實施形態2之餐具自動洗淨系統。於本實施形態中，對實施形態1中使用之標記之複數個變化例進行說明。

[變化例1] 於變化例1中，對貼附印刷有AR標記之貼紙之方法進行說明。於餐具之背面(底足)，藉由接著劑或黏著劑而貼附片材構件，該片材構件例如但特別限定於以下任一者： (a)於白底片材構件以黑色油墨印刷有AR標記之片材構件、 (b)於透明片材構件以黑色油墨印刷有AR標記之片材構件、 (c)於黑色片材構件以白色油墨印刷有AR標記之片材構件、或 (d)於透明片材構件以白色油墨印刷有AR標記之片材構件。 此處，片材構件及油墨顏色非限定為透明、白色或黑色，只要為於將印刷後之片材構件貼附於餐具背面時可讀取AR標記之顏色組合即可。藉由調整圖像辨識之軟體，可因應各種顏色組合，但因一般餐具之顏色多為白或黑，故多使用白底黑油墨、或黑字白油墨之組合。該情形時，可將白底餐具用之標記之圖案黑白反轉而使用於黑底餐具。另，上述(b)之片材構件用於白色等可識別黑色油墨之淺色餐具，上述(d)之片材構件用於黑色等可識別白色油墨之深色餐具。

作為防水片材，期望使用例如片材構件之表面具有防水膜或防水塗層且耐水性及耐熱性較高者。為了能夠重複洗淨使用，對於將片材構件貼附於餐具用之接著劑或黏著劑，亦期望使用耐水性及耐熱性較高者。又，只要可貼附片材構件，則餐具形狀或材質可為任意者。另，AR標記必須設置於例如餐具背面之底足等之平面部分。因可後續將片材構件貼附於既有餐具，故不必準備特別之餐具。

對防水片材或塗層，已說明使用耐水性及耐熱性較高者，但本實施例並非限定於此者，因餐具被重複洗淨且盛放食品並使用，故例如期望防水片材或塗層於化學性及物理性上亦具有耐久性。即，期望例如耐鹼性、耐酸性等對各種食品、且對洗劑均具有抗耐性，即便重複洗淨亦難以剝落，且對使用時或洗淨時之摩擦亦具有耐久性。

[變化例2] 使用圖10說明變化例2。變化例2為藉由雷射加工將AR標記42印刻於餐具背面之方法。作為變化例2使用之餐具，只要為可藉由雷射加工而形成槽之素材即可，例如可為三聚氰胺製。作為餐具之形狀，只要為具有僅供設置AR標記之平面部分、例如於背面具有平面之底足之餐具，則可為任意形狀者。

對於欲填入與餐具背面之AR標記對應之油墨之部分，例如藉由雷射加工出約0.3 mm間隔之陰影線狀、即複數條大致平行之線狀槽。於該槽內填入與餐具顏色不同顏色之油墨。陰影線之間隔並非特別限定者，可設為較例如約0.3 mm更窄之間隔，亦可設為較其更寬之間隔。作為油墨，期望使用耐水性且耐熱性者。填入槽內之油墨因被保持於槽內且具有耐久性，故無需設置塗層等。但為進而提高耐久性，亦可於AR標記部設置具有耐水性及耐熱性之防水膜或防護塗層。因可後續對既有餐具進行雷射加工，故不必準備特別之餐具。

圖10A為將黑色油墨填入白底餐具之例。標記之大小非特別限定，可設為約20 mm見方，又，為因應更小之餐具，可為約15 mm見方等更小之大小，再者亦可為約30 mm見方等更大之尺寸。圖10B為將白色油墨填入黑色餐具之例。餐具之顏色及油墨之顏色非限定於黑色或白色，只要為可讀取AR標記42之顏色之組合即可。藉由調整圖像辨識之軟體，可因應各種顏色組合、各種尺寸之標記。另，為簡化圖像辨識之運算法及提高位置或姿勢等之辨識精度，期望預先統一AR標記之尺寸。

[變化例3] 使用圖11對變化例3進行說明。變化例3為將AR標記42直接印刷於餐具背面後進行塗佈之方法。首先，說明於三聚氰胺製餐具之製造步驟中設置AR標記之方法。於三聚氰胺製之餐具之製造步驟中，藉由適當之油墨印刷AR標記，且於其表面實施塗佈例如三聚氰胺塗佈。塗層之材質非限定於三聚氰胺者，但於餐具素材為例如三聚氰胺製之情形，期望AR標記之表面之塗層亦設為三聚氰胺塗層。作為油墨未非特別限定，例如可使用紫外線顯色油墨、紫外線變色油墨、紫外線硬化油墨等。

已舉出三聚氰胺製之餐具為例加以說明，但變化例3之AR標記印刷方法非限定於三聚氰胺製之餐具，亦可應用於陶器、玻璃、樹脂等各種餐具，即，設為實施與材質相應之適當塗佈例如樹脂塗佈者。又，可後續對既有餐具印刷AR標記。該情形時，因可後續對既有餐具進行雷射加工，故不必準備特別之餐具。又，因AR標記經塗佈，故耐久性較高。

圖11A係將黑色油墨印刷於白底餐具之例。雖有因餐具之材質、油墨之規格或狀態、塗層之規格或狀態而使得黑色油墨之顯色變薄之情形，但藉由調整圖像辨識軟體，即使於黑色油墨之顯色變薄之情形下，亦可辨識AR標記。圖11B係將白色油墨印刷於黑底餐具之例。雖有因餐具之材質、油墨之規格或狀態、塗層之規格或狀態而使得白色油墨之顯色例如略帶褐色之情形，但藉由調整圖像辨識軟體，仍可辨識AR標記。另，變化例3之餐具之顏色及油墨之顏色之組合非限定於黑色或白色，只要可識別AR標記，則可為其他各種顏色之組合，且藉由調整圖像辨識軟體，可辨識各種顏色組合之AR標記。

[變化例4] 於變化例4中，說明將具有AR標記之標籤接著於餐具之方法。例如，預先將AR標記印刷於硬幣狀之形狀(薄圓狀之形狀)之標籤，以該標籤之印刷面為正面，將其以接著劑或黏著劑貼附於餐具背面之例如底足。於標籤之印刷面，期望設置具有耐水性及耐熱性之防水膜或防護塗層。又，對於用以將標籤貼附於餐具之接著劑或黏著劑，亦期望使用具有耐水性及耐熱性者。變化例4之標籤之形狀或材質等之規格非限定於硬幣狀，只要具有AR標記，則可為任意規格。因後續對既有餐具貼附具有AR標記之標籤，故不必準備特別之餐具。

[變化例5] 於變化例5中，對標記之種類、標記之位置進行說明。於變化例1～4中，說明使用AR標記作為標記之例，但於本實施形態中，標記非限定於AR標記，只要為可識別餐具種類、餐具位置、或餐具姿勢中至少任1者之標記，則可使用任意標記。

又，標記之配置可設置於餐具背側之例如底足中央，但本實施形態並非限定於此者。例如，只要標記按餐具種類位於特定位置，則於圖像辨識軟體中，藉由預先登錄該位置，便可掌握拾取餐具之位置。

[實施形態3] 參照圖12說明本發明之實施形態3之餐具自動洗淨系統。於圖12中，使用與圖1～11中說明之符號相同者，且省略其說明。於實施形態1、2中，已說明餐具資訊取得部14使用AR標記辨識餐具之例，而於實施形態2中，說明在無AR標記下辨識餐具之例。

依據來自作為餐具資訊取得部14之複數個餐具檢測用相機之圖像、及3維點群(例如自複數相機圖像獲得)進行餐具之辨識，即便無AR標記，亦可辨識餐具之位置及姿勢。雖非特別限定，但可使用例如Intel RealSense Depth Camera D400系列之可深度測量之立體視覺之深度相機。其搭載可檢測兩個影像之差異而進行即時性深度影像處理之影像感測器組(2個深度感測器，最大解析度1280×720)，且可縮放色彩資料，並搭載IR(InfraRed：紅外線)投射器，以USB(Universal Serial Bus：通用串列匯流排)供電進行動作。例如於觀測純白素色之壁面時，為更正確取得深度資料，藉由照射對象之主動IR投射器投影紅外線之隨機點陣圖案，並於表觀對象物上附加圖樣，而容易取得2個相機圖像之對應。

作為獲得3維點群之方法，除上述之立體相機方式外，亦可使用：1)照射雷射光或LED(Light Emitting Diode：發光二極體)等之圖案，拍攝該圖樣之映現方式，取得3維點群之方法(Structured Light：結構光)；2)照射雷射光或LED等光，測量反射回來之時間之方式(Time of Flight：飛行時間方式)；及3)探索圖像之對焦位置而得知縱深資訊(聚焦方式)等。

又，例如圖12所示，若於餐具之圖像辨識中使用DNN，則可裁切僅含有該餐具之圖像或點群之區域，因而亦提高餐具位置及姿勢之檢測精度。於圖12中由檢測框50顯示辨識出之餐具，進而顯示其類別作為類別顯示51。

於實施形態3中例示藉由來自複數個餐具檢測用相機之圖像、及3維點群而進行餐具辨識之方法，但本實施形態並非限定於此者，亦可應用例如使用2維圖像檢測餐具之方法、藉由學習而控制辨識餐具之方法、自餐具之圖像檢測底足之方法、使該等組合之方法等。例如，即使根據2維圖像，亦可檢測餐具之位置及姿勢，故即便無AR標記，亦可對餐具進行圖像辨識，且基於該圖像辨識，由多關節機器人12之具有吸附部41之機械手40吸附餐具之底足並拿取。

[實施形態4] 參照圖13說明本發明之實施形態4之餐具自動洗淨系統。圖13係實施形態4之餐具取出部之俯視圖。於圖13中，對與圖1～12相同之構成，使用相同符號並省略其說明。於實施形態4中，說明與多關節機器人12一同使用容器收納機器人56之例。

於以1台多關節機器人12、例如6軸多關節機器人進行自餐具搬送部10拿取餐具11並收納於容器57之動作的情形中，因多關節機器人12之可動範圍受限，故難以將餐具水平地上疊並收納於容器57。因此，若欲由1台多關節機器人12實現將餐具11自餐具搬送部10拿取並收納於容器57之全部動作，會使得裝置大型化。

於圖13中，與多關節機器人12一同使用容器收納機器人56，進行自餐具搬送部10拿取餐具11並收納於容器57之動作。多關節機器人12自餐具搬送部10拿取餐具11，以將餐具11倒扣之狀態、即底足朝上之姿勢載置於交接台55。載置於交接台55之餐具11藉由容器收納機器人56收納於容器57。作為容器收納機器人56非特別限定，可使用例如水平多關節機器人。

多關節機器人12及容器收納機器人56具有拿取餐具11之機構。例如，多關節機器人12具有具備吸附部41之機械手40，可藉由吸附部41吸附餐具11之底足而拿取餐具11。又，例如，容器收納機器人56亦於機械臂之前端側具有吸附部41，可藉由吸附部41吸附餐具11之底足並拿取餐具11。

多關節機器人12拿取由餐具搬送部10搬送來之餐具11，且將餐具11載置於交接台55。容器收納機器人56拿取載置於交接台55之餐具11，並收納至容器57。於圖13中，於容器收納機器人56可收納餐具之範圍內，配置有4個容器，但容器之數量非限定於此，於容器收納機器人56可收納餐具之範圍內配置1個以上。容器收納機器人56可根據餐具11之種類，將餐具11收納於特定容器。例如，可將1種餐具11收納於1個容器。

多關節機器人12及容器收納機器人56位於交接台55之周邊等、彼此之可動區域重疊之處。因此，以多關節機器人12及容器收納機器人56互不干涉之方式進行協調控制。於本實施形態中，多關節機器人12及容器收納機器人56之動作之作用經明確區分，干涉其動作之境況受到限定。因此，對於本實施例之協調控制，亦可應用例如單純之聯鎖控制等未必需要複雜之控制，且，作為該協調控制，可應用各種控制方法。

於將餐具11收納於容器57時，若未預先確實地取得餐具之外形、即平放堆疊時之寬度(例如於圓形之餐具時為半徑，於方形之餐具時為一邊(尤其長邊)之長度等)，則有餐具11接觸到餐具自動洗淨系統之各部而破損之虞。若無法確實取得餐具11之餐具外形，例如當以圖像辨識推定餐具大小時，因必須追加圖像取得部、或需要圖像處理之計算機，故使得成本變高。

因此，於交接台55之特定位置設置特定形狀之區劃構件。於多關節機器人12以平置之姿勢於交接台55卸下餐具11時，將餐具之側面水平移動直至推壓到區劃構件，並檢測接觸到區劃構件之位置。該檢測可使用各種感測器，例如設置於多關節機器人12之機械臂前端部或機械手40等之力感測器、振動感測器、及加速度感測器、或多關節機器人12之驅動馬達之負載電流感測器、圖像取得部等。區劃構件之位置為預先已知，且因亦可計算多關節機器人12之軌跡，故可根據多關節機器人12拿取之餐具11接觸到區劃構件之位置來計算餐具外形。此外，若可如此計算餐具11之外形，則即使於未登錄餐具11尺寸之情形下，亦可做到將餐具11自動化地收納至容器57。

[實施形態5] 參照圖14說明本發明之實施形態5之餐具自動洗淨系統。圖14A係餐具自動洗淨系統之上視圖，圖14B係餐具自動洗淨系統之立體圖。於圖14中，對與圖1～13相同之構成，使用相同符號且省略其說明。於實施形態5中，與實施形態4同樣地，說明與多關節機器人12一同使用容器收納機器人56之例。

若於餐具搬送部10之旁側配置多關節機器人12(參照圖13)，則多關節機器人12之機械手40將難以伸到多關節機器人12設置側之相反側之餐具搬送部10之端部周邊區域，致使能採取姿勢之範圍變窄。結果，若將多關節機器人12配置於餐具搬送部10之旁側，則有因餐具搬送部10之餐具11之搬送區域而難以拿取餐具11之情形。

又，若將多關節機器人12配置於餐具搬送部10之旁側，將使得系統整體變大，空間效率變差。

本實施形態之餐具自動洗淨系統具備：跨搬送部架台70，其用於沿餐具搬送部10之寬度方向跨於餐具搬送部10之上的位置，設置多關節機器人12。

跨搬送部架台70為門型，將多關節機器人12固定於架在上部之壁面。於本實施形態中，以多關節機器人12之可動範圍為以餐具搬送部10之寬度方向之中心成對稱之範圍之方式，將多關節機器人12固定於跨搬送部架台70。

於本實施形態5之餐具自動洗淨系統中，以多關節機器人12之可動範圍為以餐具搬送部10之寬度方向之中心成對稱之範圍之方式，將多關節機器人12固定於跨搬送部架台70，因而多關節機器人12可於餐具搬送部10上之寬度方向上較廣的範圍內拿取餐具11，且易採取各種姿勢。

又，於本實施形態5之餐具自動洗淨系統中，因於以往未有效活用之餐具搬送部10之出口之上方附近配置多關節機器人12，故可謀求系統整體之小型化、及不佔通路等之省空間化。

[實施形態6] 參照圖15說明本發明之實施形態6之餐具自動洗淨系統。圖15係顯示餐具自動洗淨系統之交接台55周邊之圖。於圖15中，於與圖1～14相同之構成，使用相同符號且省略其說明。

若於多關節機器人12將餐具11拿取且倒扣放置於交接台55時，辨識餐具11之種類及餐具11之高度，則可配合交接台55之高度而放置餐具11。然而，若錯誤辨識餐具11之種類，會有將餐具11對交接台55推壓、或餐具11自交接台55上方掉落之情況。 如此當錯誤辨識餐具11之種類之情形時，會因餐具11之破損或交接台55上之餐具11之位置偏差過大，而有容器收納機器人56無法動作之問題。 此種問題可藉由降低多關節機器人12之速度、提高對餐具11之辨識之確實性而解決，但餐具11之處理性能無法發揮。

本實施形態之餐具自動洗淨系統具備：檢測器80，其檢測餐具11穿越與交接台55上方隔開特定間隔之水平面之情況。

檢測器80例如由透過型感測器實現。使用透過型感測器作為檢測器80之情形，檢測器80將直線狀之雷射例如投影至與交接台55上方隔開數cm之水平面上，檢測雷射穿越餐具11之情況。

餐具自動洗淨系統於多關節機器人12將餐具11拿取並倒扣而放置於交接台55時，即使於未辨識餐具11之種類之情形、或未辨識餐具11之高度之情形下，亦可藉由檢測器80檢測出餐具11穿越與交接台55上方隔開特定間隔之水平面之時序，使多關節機器人12減速，並且推定餐具11之高度，藉此配合交接台55之高度而放置餐具11。

於本實施形態6之餐具自動洗淨系統中，因藉由檢測器80檢測餐具11穿越與交接台55上方隔開特定間隔之水平面之情況，可不依靠餐具11之圖像辨識，而配合交接台55之高度放置餐具11，故可進行高速且確實之餐具11之處理。

以上，已對本發明之若干實施形態加以說明，但該等實施形態係例示用以將本發明之技術思想具體化之餐具自動洗淨系統者，並非將本發明限定於該等者，亦可同等應用於其他實施形態，又可省略、追加、變更該等實施形態之一部分、或將各實施形態之態樣加以組合。

1:餐具投入部 2:餐具洗淨部 3:餐具取出部 10:餐具搬送部 11:餐具 12:多關節機器人 13:餐具載置部 14:餐具資訊取得部 30:餐具取出運算部 31:餐具位置/姿勢檢測部 32:餐具取出順序計劃部 33:餐具取出動作指令部 35:圖像取得部 36:餐具投入部 37:餐具搬送部 38:餐具洗淨部 40:機械手 40A:機械手 40C:機械手 41:吸附部 41A:第1吸附部 41B:第2吸附部 42:AR標記 45:延伸部 46:機械手安裝部 47:真空軟管 48:機械手側真空軟管安裝部 49:結合部 50:檢測框 51:類別顯示 55:交接台 56:容器收納機器人 57:容器 60:彈簧機構 61:球接頭 62:力感測器 70:跨搬送部架台 80:檢測器 S1~S5:步驟

圖1係餐具自動洗淨系統之步驟圖。 圖2A、2B係餐具自動洗淨系統之整體構成圖。 圖3係餐具取出部之方塊圖。 圖4之圖4A係餐具取出部之俯視圖，圖4B係餐具取出部之立體圖。 圖5係標記之使用例之說明圖。 圖6係機械手之立體圖。 圖7之圖7A係機械手之變化例之立體圖，圖7B係機械手之變化例之側視圖。 圖8之圖8A係機械手之另一變化例之立體圖，圖8B係機械手之另一變化例之側視圖。 圖9之圖9A係上疊式餐具載置部之說明圖，圖9B係下疊式餐具載置部之說明圖。 圖10之圖10A係機械手之變化例之立體圖，圖10B係機械手之變化例之側視圖。 圖11A、11B係於餐具之背面直接印刷AR(Augmented Reality：擴增實境)標記後進行塗佈之方法。 圖12係不使用餐具標記之餐具之圖像辨識之說明圖。 圖13係實施形態4之餐具取出部之俯視圖。 圖14之圖14A係餐具自動洗淨系統之上視圖，圖14B係餐具自動洗淨系統之立體圖。 圖15係顯示餐具自動洗淨系統之交接台周邊之圖。

S1~S5:步驟

Claims (14)

1. 一種餐具自動洗淨系統，其包含： 餐具洗淨部，其將自投入餐具之餐具投入部所投入之餐具洗淨； 餐具搬送部，其搬送在上述餐具洗淨部洗淨之餐具； 餐具資訊取得部，其識別由上述餐具搬送部搬送之餐具，且取得該餐具之資訊； 餐具載置部，其載置由上述餐具搬送部搬送之餐具；及 餐具拿取部，其自上述餐具搬送部拿取餐具，且向上述餐具載置部載置該餐具；且其特徵在於： 上述餐具資訊取得部取得之資訊中，包含餐具種類、餐具大小、餐具形狀、餐具顏色、餐具位置、餐具姿勢、餐具朝向、附註於餐具之標記、或附註於餐具之編碼中之至少任一者； 上述餐具資訊取得部一識別出由上述餐具搬送部搬送之餐具，上述餐具拿取部便基於上述餐具資訊取得部所取得之資訊，對應餐具之狀態來拿取餐具。
2. 如請求項1之餐具自動洗淨系統，其中於餐具正被上述餐具搬送部搬送之狀態下，上述餐具資訊取得部拿取餐具。
3. 如請求項1或2之餐具自動洗淨系統，其中上述餐具資訊取得部包含圖像取得部。
4. 如請求項1至3中任一項之餐具自動洗淨系統，其中若上述餐具資訊取得部取得之資訊為標記，則上述標記為下述至少1者： (1)貼附有貼紙者； (2)藉由雷射加工而形成者； (3)藉由印刷而被賦予者； (4)經塗佈者；或 (5)貼附著印刷有上述標記之其他構件者。
5. 如請求項1至3中任一項之餐具自動洗淨系統，其中於未在餐具設置標記之狀態下識別餐具。
6. 如請求項1至5中任一項之餐具自動洗淨系統，其中上述餐具資訊取得部或上述餐具拿取部會預測餐具之位置。
7. 如請求項1至6中任一項之餐具自動洗淨系統，其中上述餐具拿取部具備彈性構件。
8. 如請求項1至7中任一項之餐具自動洗淨系統，其中上述餐具投入部、上述餐具資訊取得部、或上述餐具拿取部之至少任一者，利用機械學習而受控制。
9. 如請求項1至8中任一項之餐具自動洗淨系統，其中上述餐具資訊取得部包含1個以上之攝像部，可自藉由該攝像部取得之1或複數個圖像取得餐具之資訊。
10. 如請求項1至9中任一項之餐具自動洗淨系統，其中 上述餐具拿取部包含藉由吸附部而拿取餐具之多關節機器人；且 上述吸附部包含吸附方向不同之複數個吸附部。
11. 如請求項1至10中任一項之餐具自動洗淨系統，其中進而使用容器收納機器人將餐具收納於容器。
12. 一種餐具自動洗淨方法，其包含： 餐具洗淨步驟，其洗淨被投入之餐具； 餐具搬送步驟，其搬送在上述餐具洗淨步驟洗淨之餐具； 餐具資訊取得步驟，其識別在上述餐具搬送步驟搬送之餐具，且取得該餐具之資訊；及 餐具拿取步驟，其拿取在上述餐具搬送步驟搬送之餐具，且載置該拿取之餐具；且其特徵在於： 於上述餐具資訊取得步驟所取得之資訊中，包含餐具種類、餐具大小、餐具形狀、餐具顏色、餐具位置、餐具姿勢、餐具朝向、附註於餐具之標記、或附註於餐具之編碼中之至少任一者； 若藉由上述餐具資訊取得步驟識別在上述餐具搬送步驟正在搬送之餐具，則於上述餐具拿取步驟中，基於以上述餐具資訊取得步驟取得之資訊，對應餐具之狀態來拿取餐具。
13. 一種餐具自動洗淨程式，其特徵在於可藉由電腦部，執行如請求項12之餐具自動洗淨方法中之各步驟。
14. 一種記憶媒體，其記憶如請求項13之餐具自動洗淨程式。

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