WO2021153029A1 - 検査装置、製袋システム、判定モデル、及び検査方法 - Google Patents

検査装置、製袋システム、判定モデル、及び検査方法 Download PDF

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WO2021153029A1
WO2021153029A1 PCT/JP2020/046120 JP2020046120W WO2021153029A1 WO 2021153029 A1 WO2021153029 A1 WO 2021153029A1 JP 2020046120 W JP2020046120 W JP 2020046120W WO 2021153029 A1 WO2021153029 A1 WO 2021153029A1
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sheet
image
pattern
pair
good
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PCT/JP2020/046120
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English (en)
French (fr)
Inventor
圭介 野田
Original Assignee
株式会社京都製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/90—Investigating the presence of flaws or contamination in a container or its contents

Definitions

  • This disclosure relates to an inspection device for inspecting a bag body, a judgment model used for inspection, a bag making system for a bag body equipped with the inspection device, and an inspection method.
  • Patent Document 1 discloses a package inspection device that detects defects at a sealing portion that seals a package, which is a type of bag. In the inspection apparatus disclosed in Patent Document 1, the inspection image and the reference image are compared, and the defect of the sealing portion is detected by pattern matching or the like.
  • the present disclosure provides an inspection device or the like capable of more accurate inspection.
  • the inspection device is a sheet pair in which a first sheet having a first pattern and a second sheet having at least a part of translucency are overlapped.
  • This is an inspection device that inspects a sheet pair that forms a bag by joining the ends of the first sheet and the second sheet, and images the sheet pair from the second sheet side. At least one of a good product sheet pair that is determined to be good or defective in the above inspection, and a defective product sheet pair that is determined to be defective among good or defective products.
  • the bag making system is a sheet pair in which a first sheet having a first pattern and a second sheet having at least a part of translucency are overlapped, and the first sheet and the above-mentioned first sheet and A forming device for forming a bag body by joining each end of the second sheet, and an inspection device described above are provided.
  • the determination model is a determination model included in a program executed by a computer and outputs output data determined based on an image input as input data, and is a first pattern.
  • a sheet pair in which a first sheet having the above and a second sheet having at least a part of translucency are overlapped, and the ends of the first sheet and the second sheet are joined to each other.
  • the inspection method is a sheet pair in which a first sheet having a first pattern and a second sheet having at least a part having translucency are overlapped, and the first sheet is described above.
  • at least one of the good product sheet pair determined to be good among good or defective and the defective product sheet pair determined to be defective among good or defective is from the second sheet side.
  • a determination step of determining at least one of the good and bad of the sheet pair corresponding to the acquired image by a determination model constructed by machine learning using the captured teacher image is included.
  • an inspection device or the like capable of more accurate inspection is provided.
  • FIG. 1 is an overview view showing the appearance of the inspection device according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a sheet pair according to the embodiment.
  • FIG. 3A is a diagram illustrating a superposition pattern according to an embodiment.
  • FIG. 3B is a second diagram illustrating a superposition pattern according to the embodiment.
  • FIG. 3C is a third diagram illustrating a superposition pattern according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an inspection device according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an imaging device according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating the content of the image acquired in the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a determination model used in the determination unit according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the bag making system according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a generation device and an inspection device according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the generator.
  • FIG. 11 is an overview view showing the appearance of the bag making system according to the modified example of the embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the bag making system according to the modified example of the embodiment.
  • a method of forming a bag by stacking two sheets and joining the ends to each other is adopted for packaging in many products.
  • a four-sided seal in which two square sheets of substantially the same size are stacked and the four sides of the ends are joined is a package suitable for transportation with less waste, and is therefore widely used.
  • the bag body formed by sealing (that is, joining) the ends in this way is supplied to the product manufacturer and shipped with the product contained therein. That is, the bag body has an opening for inserting the contained product, and the product is packaged by further sealing the opening after the product is inserted.
  • the package containing the product in this way is further loaded in the outer box or the like.
  • the durability of the sheet material used for such a package has been improved, and in consideration of the environmental load of using an outer box or the like, the sheet material is shipped only contained in the package. Things are also becoming widespread.
  • the product name, manufacturer name, etc. of the product to be included are formed using letters, numbers, etc., and the manufacturer logo, decorative pattern, etc. are used using figures, symbols, patterns, etc. Is formed.
  • the shipped products have abnormalities such as scratches, fish eyes, and pinholes on the sheet used for the package (the entire surface including the part where the end is sealed), and foreign matter mixed in the sheet.
  • the presence or absence of these abnormalities is inspected so that The inspection may be performed after (i) the product is included, (ii) before the product is included, or (iii) both.
  • the inspection is performed at least before the product is included. That ((ii) or (iii) above) is the mainstream.
  • the present disclosure is made in view of the above, and an object of the present disclosure is to provide an inspection device or the like capable of more accurate inspection.
  • each figure is a schematic view and is not necessarily exactly illustrated. Therefore, the scales and the like do not always match in each figure.
  • substantially the same configuration is designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is an overview view showing the appearance of the inspection device according to the embodiment.
  • the image pickup device 200 and the transport path 400 are shown.
  • FIG. 1 shows a first light source 207 and a second light source 208 used for imaging the sheet pair 13 (see FIG. 2 described later) by the image pickup apparatus 200.
  • the inspection device 100 in the present embodiment uses the image 209 imaged by the image pickup device 200 (see FIG. 6 described later) to carry the bag body 14 on the transport surface of the transport path 400. It is a device which determines at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 in the above.
  • a plurality of bag bodies 14 are formed in advance by a forming device and arranged on the transport path 400 at substantially regular intervals, and below the first camera 201, the second camera 202, and the third camera 203 provided in the imaging device 200. Inspection is performed by the inspection device 100 in order from the transported one. That is, in the present embodiment, the sheet pair 13 is inspected automatically and continuously after the bag body 14 is formed.
  • the "determination of at least one of good or defective” of sheet pair 13 in the present disclosure means “good product” (that is, sheet pair 13 that is determined to be good) and “defective product” (that is, sheet that is determined to be defective). It is not intended only to make a “good / bad judgment” in which both judgments are made directly to 13).
  • "judgment of at least one of good or bad” includes selection of "good or bad” that directly performs the operation of judging "good” and does not directly judge “defective”. It is a concept to do.
  • determination of at least one of good or defective includes selection of "defective or not” in which the operation of directly determining “defective product” is performed and the determination of "non-defective product” is not directly performed. It is a concept to do. Of these, what kind of determination is applied is appropriately selected and used according to conditions such as required accuracy, yield, and cost.
  • the transport path 400 is, for example, a device such as a belt conveyor that transports an object to be transported (that is, a bag body 14) placed by rotational drive of a power source or the like by moving it in a predetermined direction. Since the bag body 14 to be transported has a sheet shape, the transport path 400 may be realized by using a suction conveyor. By realizing the transport path 400 with a suction conveyor, the bag body 14 can be sucked and held on the transport surface. At this time, since the waviness of the bag body 14 and the like are suppressed, a better image 209 is acquired at the time of imaging by the imaging device 200.
  • a device such as a belt conveyor that transports an object to be transported (that is, a bag body 14) placed by rotational drive of a power source or the like by moving it in a predetermined direction. Since the bag body 14 to be transported has a sheet shape, the transport path 400 may be realized by using a suction conveyor. By realizing the transport path 400 with a suction conveyor
  • the transport path 400 is composed of at least two transport paths 400 separated at a location corresponding to the first light source 207 so that the light emitted from the first light source 207 reaches the bag body 14. Therefore, at the separated portion of the transport path 400, a configuration different from that of the suction conveyor (for example, a belt conveyor on which the object to be transported is simply placed) is adopted. While the bag body 14 is conveyed so as to straddle the separated portion, the light emitted from the first light source 207 is transmitted and received by the image pickup apparatus 200, so that the image 209 is imaged.
  • the suction conveyor for example, a belt conveyor on which the object to be transported is simply placed
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a sheet pair according to the embodiment.
  • FIG. 2A shows the sheet pair 13 before the bag body 14 is formed
  • FIG. 2B shows the sheet pair 13 after the bag body 14 is formed.
  • the portions corresponding to the joined ends 11a and 12a are shown with dot hatching.
  • the film-shaped first sheet 11 and the second sheet 12 constituting the sheet pair 13 are stacked, and the end portions 11a and the second sheet 11 of the first sheet 11 are overlapped. It is formed by joining the end portions 12a of the sheet 12.
  • the bag body 14 is formed by stacking the above-mentioned square and same-sized first sheet 11 and second sheet 12 and joining the ends 11a and 12a.
  • the present disclosure is not limited to the sheet pair 13 forming the bag body 14 having such a shape, but is limited to the formation of the bag body 14 using the first sheet 11 and the second sheet 12 having an arbitrary shape. It is applicable to.
  • a bag body 14 having an opening for separately inserting a product is formed. Specifically, one of the four-sided seals is not joined to the three-sided seal. It will be described as assuming that the bag body 14 in the state of the above is inspected.
  • first sheet 11 and the second sheet 12 are both resin sheet materials composed of nylon, polyethylene, polypropylene and the like.
  • the first sheet 11 may be a resin sheet material composed of nylon, polyethylene, polypropylene or the like
  • the second sheet 12 may be a non-woven fabric in which various natural or chemical fibers are integrated.
  • At least one of the first sheet 11 and the second sheet 12 (both in the drawing) is formed with a perforation 15 for opening the formed bag body 14.
  • a perforation 15 for opening the formed bag body 14.
  • FIG. 3A is a diagram illustrating a superposition pattern according to an embodiment.
  • FIG. 3B is a second diagram illustrating a superposition pattern according to the embodiment.
  • FIG. 3C is a third diagram illustrating a superposition pattern according to the embodiment.
  • the left-right inverted "A agent” is shown as an example of the first pattern 11b
  • the "antiviral drug” is shown as an example of the second pattern 12b.
  • the inside of the print of "A agent” and “Antiviral agent” shows a semi-light-shielding property with lower transmittance than the outside, but it is complicated in the explanation of the superposition pattern described later. It is shown in white for convenience.
  • the above-mentioned printing is formed by a method such as printing as colored characters on the transparent first sheet 11 and the second sheet 12. For example, it is printed in a color having a high contrast ratio with respect to a transparent sheet base such as red or blue and shadows.
  • the first pattern 11b and the second pattern 12b are formed in advance on the first sheet 11 and the second sheet 12, respectively.
  • at least a part of the first sheet 11 is translucent. Having translucency means, for example, being transparent, and means a state in which the opposite side can be visually recognized through the first sheet 11.
  • the overlapping pattern 14a having a relatively low transmittance is formed by overlapping the first pattern 11b and the second pattern 12b.
  • the mode of overlap between the first pattern 11b and the second pattern 12b differs depending on the arrangement positions of the first sheet 11 and the second sheet 12.
  • a pseudo-abnormal pattern 14b which is a narrow superimposition pattern 14a, is formed in a part of the superimposition pattern 14a.
  • a pseudo-abnormal pattern 14b is formed simply by overlapping the first pattern 11b and the second pattern 12b, the scratches, fish eyes, and pinholes formed on the sheet pair 13 and the sheet pair 13 are formed. It is difficult to distinguish between mixed foreign matter and the like by threshold judgment based on size.
  • the formation position of the pseudo-abnormal pattern 14b changes significantly depending on the arrangement position of the first pattern 11b and the second pattern 12b.
  • the arrangement positions of the first pattern 11b and the second pattern 12b are only slightly different, and the pseudo-abnormal pattern 14b is from the right side to the left side of the character "medicine".
  • the formation position changes.
  • abnormal marks 16 such as scratches, fish eyes, pinholes, and foreign substances are actually formed, it is difficult to distinguish them from the pseudo-abnormal pattern 14b. ..
  • the abnormality mark 16 is formed so as to overlap the first pattern 11b (see FIG. 3C) and when the perforation 15 overlaps with the projected sewing machine pattern, the distinction becomes more difficult.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an inspection device according to the embodiment.
  • the inspection device 100 in the present embodiment is connected to the image pickup device 200, and by acquiring the image 209 from the image pickup device 200, the sheet pair 13 using the image 209 is good. And at least one of defects is determined.
  • the inspection device 100 includes an acquisition unit 102 and a determination unit 101.
  • the acquisition unit 102 is a processing unit that acquires an image 209 from the image pickup apparatus 200.
  • the acquisition unit 102 performs processing such as converting the acquired image 209 into a format that can be processed by the determination unit 101 described later, if necessary.
  • the determination unit 101 is a processing unit that uses the image 209 acquired by the acquisition unit 102 to determine at least one of the quality and the defect of the sheet pair 13 corresponding to the image 209. That is, based on the acquired image 209, the determination unit 101 determines whether or not the abnormality marks 16 are present on the first sheet 11 and the second sheet 12 constituting the sheet pair 13 of the bag body 14 shown in the image 209. Make a judgment based on. At this time, the determination unit 101 makes the above determination using the determination model 101a constructed (in other words, generated) by machine learning in advance. The details of the determination model 101a will be described later.
  • Both the acquisition unit 102 and the determination unit 101 are realized by executing a program using a circuit and a memory connected to the circuit. Therefore, the acquisition unit 102 and the determination unit 101 can be realized as an inspection program for executing the functions of the acquisition unit 102 and the determination unit 101 by a computer.
  • the acquisition unit 102 and the determination unit 101 may be realized by using different circuits and memories, or one circuit and memory may be shared.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an imaging device according to an embodiment. Further, FIG. 6 is a diagram for explaining the content of the image acquired in the embodiment. In FIG. 5, various components related to imaging by the imaging device 200 and various images output by imaging are shown in a block diagram.
  • the image pickup apparatus 200 includes a first camera 201, a second camera 202, and a third camera 203.
  • the image pickup apparatus 200 is arranged on the second sheet 12 side, and takes an image of the sheet pair 13 from the second sheet 12 side. Further, the image pickup by the image pickup apparatus 200 is performed by using the first light source 207 provided on the first sheet 11 side and the second light source 208 provided on the second sheet 12 side.
  • the first camera 201 is a line camera composed of a plurality of image pickup elements arranged in a direction orthogonal to the transport direction of the bag body 14 by the transport path 400. With this configuration, the first camera 201 can take an image of the entire surface of the bag body 14 to be conveyed with a small number of image pickup elements. As shown in FIG. 6, the first image 204 output by the first camera 201 includes the first grayscale image captured when the light emitted by the first light source 207 is the light of the first luminance and the first grayscale image. When the light has a second luminance different from the first luminance, it is output including the captured second light and shade image.
  • a foreign matter mark corresponding to the outer shape of the foreign matter is formed at the place where the foreign matter is mixed in both the first shading image and the second shading image. Further, by generating a difference image between the first shading image and the second shading image, the influence of wrinkles and the like on the sheet pair 13 can be reduced.
  • the second camera 202 is a line camera composed of a plurality of image pickup elements arranged in a direction orthogonal to the transport direction of the bag body 14 by the transport path 400. With this configuration, the second camera 202 can take an image of the entire surface of the bag body 14 to be conveyed with a small number of image pickup elements. As shown in FIG. 6, the second image 205 output by the second camera 202 includes an R image in which the light emitted by the first light source 207 is captured as red light received by the second camera 202. Further, the second image 205 includes a G image in which the light emitted by the first light source 207 is captured as green light received by the second camera 202.
  • the second image 205 is output including a B image in which the light emitted by the first light source 207 is captured as blue light received by the second camera 202.
  • a known method using a bandpass filter or the like is arbitrarily used.
  • the R image, G image, and B image can be more shaded according to the color of the transmitted light. That is, it is possible to further improve the contrast of foreign matter of a specific color or the like.
  • the third camera 203 is a line camera composed of a plurality of image pickup elements arranged in a direction orthogonal to the transport direction of the bag body 14 by the transport path 400. With this configuration, the third camera 203 can take an image of the entire surface of the bag body 14 to be conveyed with a small number of image pickup elements. As shown in FIG. 6, the third image 206 output by the third camera 203 is output including the reflected light image in which the light emitted by the second light source 208 is reflected by the sheet pair 13. ..
  • the reflected light image is information on the brightness value depending on the reflection at the interface. For example, when a foreign substance exhibiting absorptivity is present, the reflected light is attenuated at a portion corresponding to the foreign substance, and the brightness is reduced. Is formed.
  • the captured image 209 actually includes six types of images captured and output by three types of cameras that capture the same portion of the bag body 14.
  • the image 209 may be simply an image obtained by capturing one type of visible light image.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a determination model used in the determination unit according to the embodiment.
  • the determination unit 101 makes a determination using the determination model 101a to determine at least one of good and bad in the sheet pair 13.
  • a determination model 101a is a processing module included in a program executed using the circuit and memory described above, and outputs output data determined based on an input image.
  • the image 209 imaged by the image pickup apparatus 200 and acquired by the acquisition unit 102 is input to the determination model 101a as input data, and the determination result is output in response to the input.
  • the determination result is output as at least one of whether it is good or not and whether it is bad or not.
  • the determination model 101a is generated in advance by machine learning, but the operation and the like related to the generation of the determination model will be described later with reference to FIGS. 9 and 10.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the bag making system according to the embodiment.
  • the bag body 14 is first formed (formation step S11).
  • the bag body 14 is formed by.
  • the bag body 14 is formed by overlapping the first sheet 11 and the second sheet 12 and joining the ends to each other.
  • a bond may be an adhesive bond using an adhesive, or a welded bond in which the ends are melted by an ultrasonic generator, a heater, or the like to make them diffuse each other, and then cooled and cured. May be good.
  • An appropriate joining method may be adopted depending on the material and shape of the first sheet 11 and the second sheet 12.
  • the inspection device 100 subsequently inspects the sheet pairs 13 of the first sheet 11 and the second sheet 12 constituting the formed bag body 14 (inspection step S12).
  • the image pickup apparatus 200 captures an image in which the sheet pair 13 is captured, and the acquisition unit 102 acquires the image (acquisition step S21).
  • the inspection step S12 next, at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 appearing in the image is determined from the acquired image (determination step S22).
  • This determination may be made by determining at least one of whether the seat pair 13 is good or not and whether or not it is defective. For example, in the embodiment, whether or not the seats are good and whether or not they are defective. A pass / fail judgment is made to determine both presence / absence. A pre-generated determination model 101a is used for the determination of the sheet pair 13 in the determination step S22.
  • the bag making system is controlled based on the determination result output in the inspection step S12. Specifically, the sheet pair 13 to be controlled is determined by determining whether the sheet pair 13 is not good or defective in the determination result (determination step S13). When the determination result of the target sheet pair 13 (that is, the sheet pair 13 shown in the image) is determined to be not good or defective (Yes in the determination step S13), the bag making system is controlled to perform the determination. An operation is performed so that the bag body 14 corresponding to the sheet pair 13 can be identified (control step S14).
  • the bag making system determines that the sheet is not good or defective by an operation such as attaching a sticker, a marking, a pinhole, or the like to the bag body 14 corresponding to the sheet pair 13 targeted in the control step S14. Makes pair 13 identifiable. That is, in the control step S14, the bag making system controls a device that performs an operation such as attaching a sticker, a marking, a pinhole, or the like to such a sheet pair 13. In other words, the bag making system further includes a device (not shown) that performs operations such as attaching stickers, markings, pinholes, etc. to the seat pair 13.
  • the transport path 400 may have a configuration in which a first branch path and a second branch path (both not shown) are branched on the downstream side of the inspection device 100 with a branch point as a boundary.
  • the bag making system controls the branch point so as to convey the normal bag body 14 to the first branch path, and in the control step S14, the bag body corresponding to the sheet pair 13 determined to be bad or bad.
  • the branch point is controlled so as to transport 14 to the second branch path.
  • the bag body 14 corresponding to the sheet pair 13 automatically determined to be bad or bad can be collected downstream of the second branch road. Further, for example, if the configuration is provided with four branch paths, the bag body 14 is sorted according to the four determination results of the sheet pair 13 being good, not bad, not good, and bad. You can also. In this example, the bag body 14 determined that the sheet pair 13 is defective is discarded, and the bag body 14 determined that the sheet pair 13 is not defective or not good is collected and re-inspected (for example, visual inspection by an inspector). It may be used for inspection) and the like.
  • the operation for the sheet pair 13 is terminated. Since the present embodiment relates to a bag making system in which the bag body 14 is continuously supplied, the bag making system shifts to the operation of the next conveyed bag body 14 with respect to the sheet pair 13 (formation step). Return to S11).
  • FIG. 9 is a block diagram showing a generation device and an inspection device according to the embodiment.
  • the block diagram of the inspection device 100 shown in FIG. 4 is shown together with the generation device 300 used to generate the determination model 101a.
  • the description of the above-described configuration will be omitted or simplified.
  • the determination model 101a used by the inspection device 100 in the present embodiment is generated by the generation device 300.
  • the inspection device maker that manufactures the inspection device 100 owns the generation device 300, and stores the determination model 101a generated in advance by machine learning in the memory of the determination unit 101 or the like. It can also be used alone. That is, the inspection device 100 and the generation device 300 may be realized as separate bodies, and when the determination model 101a is generated, they are connected and used so as to be able to communicate with each other. Further, when the user who uses the inspection device 100 constructs the determination model 101a according to the application, the inspection device 100 and the generation device 300 may be integrated.
  • the generation device 300 is a device for generating the determination model 101a used in the determination unit 101 as described above.
  • the generation device 300 includes a reception unit 302 and a generation unit 301.
  • the reception unit 302 is a processing unit that receives a teacher image, which is teacher data for generating the determination model 101a by machine learning.
  • a teacher image an image obtained by capturing a pair of non-defective sheets judged to be good in the inspection from the side of the second sheet 12 is used.
  • the reception unit 302 performs processing such as converting the received teacher image into a format that can be processed by the generation unit 301 described later, if necessary.
  • the generation unit 301 is a processing unit that uses the teacher image as teacher data to generate the determination model 101a by machine learning.
  • the generation unit 301 generates an optimized model as the determination model 101a by, for example, training a neural network having a plurality of layers.
  • the neural network generated in the generation unit 301 is generated by performing machine learning using a teacher image by deep learning as an example. In such machine learning, the connection count between each artificial neuron in the neural network is modified by a method such as backpropagation.
  • the input teacher image is decomposed into luminance values and the like at each pixel of the above six types of images, and each of them is input to the input layer.
  • the output value was selected from two values of "good” or "not good” or two values of "not bad” or "bad". It is one value.
  • Both the reception unit 302 and the generation unit 301 are realized by executing a program using a circuit and a memory connected to the circuit. Therefore, it is also possible to realize it as a program for executing the functions of the reception unit 302 and the generation unit 301 by a computer.
  • the reception unit 302 and the generation unit 301 may be realized by using different circuits and memories, or may be realized by sharing one circuit and memory. Further, the acquisition unit 102, the determination unit 101, the reception unit 302, and the generation unit 301 may use one common circuit and memory.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the generator.
  • the image pickup device 200 is connected to the inspection device 100 via the inspection device 100 as shown in FIG. 9, it is possible to take an image of a real non-defective sheet pair and acquire a teacher image.
  • a non-defective sheet pair judged to be non-defective is supplied (supply step S31).
  • the non-defective sheet pair is supplied by being placed on the transport path 400 and transported in the same manner as the sheet pair 13 in the inspection using the inspection device 100, for example.
  • the non-defective sheet pair supplied with the transport path 400 is imaged by the image pickup apparatus 200, and the captured teacher image is transmitted to the generation apparatus 300.
  • the reception unit 302 receives the teacher image (reception step S32).
  • the generation device 300 generates the determination model 101a by training a model such as a neural network by machine learning using the received teacher image as teacher data. In this way, the accuracy of the determination by the determination model 101a can be further improved by supplying the non-defective sheet pairs one after another by the automatic supply method and causing the determination model 101a to perform machine learning. It is not necessary to use a substantial non-defective sheet pair. For example, if it is possible to obtain a teacher image of the non-defective sheet pair, the supply step S31 is not essential. That is, the operation of generating the determination model 101a can be started from the reception step S32.
  • the determination model 101a generated in this way is constructed so as to allow the first pattern 11b formed on the first sheet 11 which can be seen through the second sheet 12. Therefore, the determination model 101a does not determine that the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the projection pattern on which the first pattern 11b is projected is not good or bad. Further, the generated determination model 101a is constructed so as to allow the perforations 15 formed on the first sheet 11 and the second sheet 12. Therefore, the determination model 101a does not determine that the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the perforation pattern on which the perforation 15 is projected is not good or defective. Further, the generated determination model 101a is constructed so as to allow the arrangement positions of the first sheet 11 and the second sheet 12.
  • the determination model 101a is not good or defective in the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the superimposed pattern 14a and the pseudo-abnormal pattern 14b in which the first pattern 11b and the second pattern 12b are superimposed and projected. It is not determined to be.
  • the generated determination model 101a is constructed so as to detect scratches, fish eyes, pinholes, mixed foreign substances, etc. formed on the first sheet 11 and the second sheet 12 as abnormalities. .. Since these are not included in the non-defective sheet pair, the determination model 101a has an abnormality that appears due to at least one of formed scratches, fish eyes, and pinholes, and mixed foreign matter.
  • the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the mark 16 is determined to be not good or defective.
  • the sheet pair 13 is a stack of the first sheet 11 having the first pattern 11b and the second sheet 12 having at least a part of translucency.
  • the sheet pair 13 forming the bag body 14 by joining the ends 11a and 12a of the first sheet 11 and the second sheet 12 can be inspected. Therefore, the present disclosure allows for more accurate inspection of such sheet pairs 13.
  • a defective sheet pair that is determined to be defective among good or defective is used, and the sheet pair 13 that is determined that the determination model 101a is not good or defective is used. It may be constructed to be unacceptable.
  • FIG. 11 is an overview view showing the appearance of the bag making system according to the modified example of the embodiment.
  • FIG. 11 is different from FIG. 1 in that the bag body 14 is formed on the downstream side of the inspection device 100. That is, in this modification, the inspection device 100 inspects the sheet pair 13 before the bag body 14 is formed. After that, in order to form the bag body 14, the forming device 500 for forming the bag body is shown in the drawing. That is, FIG. 11 shows the components constituting the bag making system 900.
  • the first sheet 11 and the second sheet 12 are overlapped and arranged below the image pickup apparatus 200 as a sheet pair 13.
  • the first sheet 11 and the second sheet 12 have a continuous film shape up to the forming device 500. Since the configurations of the inspection device 100 and the image pickup device 200 are the same as those of the above embodiment, the description thereof will be omitted.
  • the forming apparatus 500 melts a sheet pair having a predetermined length from such a continuous film-shaped sheet pair 13 and joins the ends of the first sheet 11 and the second sheet 12 to each other. It is a device for forming the bag body 14.
  • the shape of the bag body 14 formed is the same as that of the above embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the bag making system according to the modified example of the embodiment. Specifically, in this modification, the formation step S11 in FIG. 8 is replaced with the formation step S11a performed after the control step S14, as shown in FIG. Since other operations are the same as those in the above embodiment, the description thereof will be omitted.
  • a part of the sheet pair 13 determined to be bad or bad by the inspection device 100 is separated by, for example, a mechanism for fusing the forming device 500 so that the part is not included when forming the bag body 14. And be discarded. By doing so, the amount of discarded sheets to 13 can be reduced, and the effect of reducing the environmental load and cost can be expected.
  • the sheet pair 13 in the formed bag body 14 is good or good. At least one of the defects is not judged. That is, the quality of the bag body 14 itself is not guaranteed.
  • the application of this configuration may be considered when the product is contained in the bag body 14 and then used under specific conditions such as being inspected again.
  • the inspection device 100 in the present embodiment is a sheet pair 13 in which a first sheet 11 having the first pattern 11b and a second sheet 12 having at least a part of translucency are overlapped. It is an inspection device 100 that inspects the sheet pair 13 forming the bag body 14 by joining the ends 11a and 11b of the first sheet 11 and the second sheet 12, respectively, and is a sheet pair 13
  • the acquisition unit 102 that acquires the image 209 imaged from the second sheet 12 side, the non-defective sheet pair that is determined to be good or defective in the inspection, and the defective sheet that is determined to be good or defective.
  • At least one of the defective sheet pairs to be made is good and bad of the sheet pair 13 corresponding to the acquired image 209 by the judgment model 101a constructed by machine learning using the teacher image captured from the second sheet 12 side.
  • a determination unit 101 that determines at least one of the above is provided.
  • Such an inspection device 100 has a case where the first pattern 11b has a pattern that cannot appear on the first sheet 11 and is formed by being transmitted and overlapping at a portion having translucency of the second sheet 12. Also, at least one of good and bad can be determined. For example, since the first pattern 11b appears as a pattern corresponding to the front and back sides when viewed from the second sheet 12 side, it is difficult to identify by pattern matching using the master image when the first pattern 11b is formed. be. Therefore, by using the determination model 101a in which the image 209 that can include the first pattern 11b seen from the back side is trained by machine learning, it is determined that the image 209 is not good or bad with the first pattern 11b. It is possible to accurately determine at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 by distinguishing it from the above-mentioned part. Therefore, the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 by using the accurate determination result.
  • the first pattern 11b may be preformed on the first sheet 11 by a character, a figure, a number, a symbol, a pattern, or a combination thereof.
  • the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 by using the accurate determination result.
  • the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the projection pattern on which the first pattern 11b is projected is not determined to be good or defective, and the sheet pair 13 is not determined.
  • the pattern formed in the image 209 includes the projection pattern on which the first pattern 11b is projected, it can be distinguished from the abnormality mark 16, so that such a projection pattern is good and bad. It does not contribute to at least one judgment. That is, even if the image 209 includes the projection pattern, it is not possible to determine that the sheet pair 13 is not good or bad.
  • the abnormal marks 16 appearing on the image 209 due to the scratches, fish eyes, and pinholes formed on the sheet pair 13 and at least one of the foreign substances mixed in the sheet pair 13 are the above-mentioned projection patterns. It is distinguished from the above and contributes to the judgment of at least one of good and bad.
  • the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 based on the accurate determination result of at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13.
  • the second sheet 12 has a second pattern 12b different from the first pattern 11b, and in the determination by the determination model 101a, the first pattern 11b and the second pattern 12b are superimposed and projected.
  • the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the pattern 14a may not be determined to be good or bad.
  • the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 based on the accurate determination result of at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13.
  • the second pattern 12b may be preformed on the second sheet 12 by a character, a figure, a number, a symbol, a pattern, or a combination thereof.
  • the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 by using the accurate determination result.
  • At least one of the first sheet 11 and the second sheet 12 has a perforation 15 for opening the formed bag body 14, and the perforation 15 is projected in the determination by the determination model 101a.
  • the sheet pair 13 corresponding to the image 209 including the sewing machine pattern is not determined to be good or bad.
  • the pattern formed in the image 209 includes the perforation pattern on which the perforation 15 is projected, it can be distinguished from the abnormality mark 16, so that such a perforation pattern is at least good and bad. Does not contribute to one of the judgments. That is, even if the sewing machine pattern is included in the image 209, it cannot be determined that the sheet pair 13 is not good or is bad. Therefore, the sheet pair 13 can be accurately inspected based on the accurate determination result of at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13.
  • the inspection device 100 may inspect the sheet pair 13 after the bag body 14 is formed.
  • the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 constituting the bag body 14 with respect to the bag body 14 supplied via the forming device 500 for forming the bag body 14.
  • the inspection device 100 may inspect the sheet pair 13 before the bag body 14 is formed.
  • the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 supplied to the forming device 500 for forming the bag body 14.
  • the image 209 is captured by the image pickup apparatus 200 provided on the second sheet 12 side when the light emitted by the first light source 207 provided on the first sheet 11 side is the light of the first luminance. Includes a first light and shade image captured and a second light and shade image captured by the image pickup apparatus 200 when the light emitted by the first light source 207 is light having a second luminance different from the first luminance.
  • the first image 204 may be included.
  • the determination unit 101 uses the determination model 101a to determine at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 based on the feature amount of the first image 204 imaged on the sheet pair 13 to be inspected. Can be done accurately. Therefore, the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 by using the accurate determination result.
  • the light emitted by the first light source 207 provided on the first sheet 11 side is received by the imaging device 200 provided on the second sheet 12 side, and the red light and green light are received.
  • the second image 205 captured as each luminance value of blue light may be included.
  • a determination model 101a that has learned the quantity can be constructed. Therefore, the determination unit 101 uses the determination model 101a to determine at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 based on the feature amount of the second image 205 imaged on the sheet pair 13 to be inspected. Can be done accurately. Therefore, the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 by using the accurate determination result.
  • the light emitted by the second light source 208 provided on the second sheet 12 side is reflected by the sheet pair 13, and is received by the image pickup apparatus 200 provided on the second sheet 12 side.
  • the third image 206 captured by this may be included.
  • the determination unit 101 uses the determination model 101a to determine at least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 based on the feature amount of the third image 206 imaged on the sheet pair 13 to be inspected. Can be done accurately. Therefore, the inspection device 100 can accurately inspect the sheet pair 13 by using the accurate determination result.
  • the first sheet 11 having the first pattern 11b and the second sheet 12 having at least a part of translucency are overlapped with each other in the sheet pair 13.
  • the forming device 500 for forming the bag body 14 by joining the ends 11a and 12a of the first sheet 11 and the second sheet 12 and the inspection device 100 according to any one of the above are provided.
  • Such a bag making system 900 or the like can form a bag body 14 whose quality is guaranteed by an accurate inspection based on at least one determination of good or bad of the constituent sheet pairs 13.
  • the determination model 101a in the present embodiment is a determination model 101a included in a program executed by a computer and outputs output data determined based on the image 209 input as input data, and is the first determination model 101a.
  • And 12a are joined to form the bag body 14, and when the image 209 imaged from the second sheet 12 side is input as input data, the sheet pair 13 corresponding to the input image 209 is input. At least one of good and bad is judged, and the judgment result is output as output data.
  • Such a determination model 101a is a case where the first pattern 11b has a pattern that cannot appear on the first sheet 11 and is formed by being transmitted at a portion having translucency of the second sheet 12 and overlapping. Also, at least one of good and bad can be determined.
  • the determination model 101a in which the image 209 is trained by machine learning the first pattern 11b is distinguished from the portion determined to be not good or defective, and at least the goodness and the defect of the sheet pair 13 are distinguished. One of the judgments can be made accurately.
  • the generation device 300 in the present embodiment is a sheet pair 13 in which a first sheet 11 having the first pattern 11b and a second sheet 12 having at least a part of translucency are overlapped. At least one of the good and bad of the sheet pair 13 based on the image 209 of the sheet pair 13 forming the bag body 14 by joining the ends 11a and 12a of the 1 sheet 11 and the second sheet 12 respectively.
  • a generator 300 that generates a determination model 101a for making a determination, and a pair of non-defective products that are judged to be good or bad in the inspection, and a non-defective sheet that is judged to be good or bad.
  • a reception unit 302 that receives a teacher image obtained by capturing at least one of the non-defective sheet pairs from the second sheet 12 side, and a generation unit that generates a determination model 101a by machine learning using the teacher image received by the reception unit 302 as teacher data. 301 and.
  • Such a generation device 300 can generate a determination model 101a that exerts the above effect.
  • the inspection method in the present embodiment is a first sheet pair 13 in which a first sheet 11 having the first pattern 11b and a second sheet 12 having at least a part of translucency are overlapped.
  • This is an inspection method in the inspection of the sheet pair 13 forming the bag body 14 by joining the ends 11a and 12a of the sheet 11 and the second sheet 12, and the sheet pair 13 is imaged from the second sheet 12 side.
  • Judgment that at least one of the good and bad of the sheet pair 13 corresponding to the acquired image 209 is judged by the judgment model 101a constructed by machine learning using the teacher image captured from the second sheet 12 side. Step S22 and the like.
  • Such an inspection method also applies to the case where the first pattern 11b has a pattern that cannot appear on the first sheet 11 and is formed by being transmitted and overlapping at the translucent portion of the second sheet 12. , Good and bad can be determined at least one of them.
  • the determination model 101a in which the image 209 is trained by machine learning the first pattern 11b is distinguished from the portion determined to be not good or defective, and at least the goodness and the defect of the sheet pair 13 are distinguished.
  • One of the judgments can be made accurately. Therefore, the sheet pair 13 can be accurately inspected by using the accurate determination result by the above inspection method.
  • the first sheet is formed in a sheet pair 13 in which the first sheet 11 having the first pattern 11b and the second sheet 12 having at least a part of being translucent are overlapped.
  • At least one of the goodness and the badness of the sheet pair 13 is determined by the forming step S11 or S11a for forming the bag body 14 by joining the ends 11a and 12a of the 11 and the second sheet 12 and the above-mentioned inspection method.
  • a bag body 14 whose quality is guaranteed can be formed by an accurate inspection based on at least one determination of goodness and badness of the constituent sheet pairs 13.
  • the generation method in the present embodiment is a sheet pair 13 in which the first sheet 11 having the first pattern 11b and the second sheet 12 having at least a part of translucency are overlapped, and the first sheet pair 13.
  • the goodness of the sheet pair 13 and the goodness of the sheet pair 13 in the inspection of the sheet pair 13 It is a method of generating a determination model 101a used for determining at least one of defects, and is determined to be a good sheet pair that is determined to be good among good or defective, and a defective sheet pair that is determined to be good or defective in inspection.
  • a reception step S32 that accepts a teacher image obtained by capturing at least one of a pair of defective sheets from the second sheet 12 side and a teacher image received in the reception step S32 are used as teacher data to generate a determination model 101a by machine learning. Including step S33.
  • Such a generation method has the same effect as the above-mentioned generation device 300.
  • a back surface inspection device is further provided on the downstream side of the inspection device in the transport path. You may.
  • the components constituting such a back surface inspection device may be the same as those of the inspection device, and the description thereof will be omitted.
  • a reversing device for reversing the posture of the sheet pair is provided between the inspection device and the back surface inspection device so that the first sheet is in the vertically upper position and the second sheet is in the vertically lower position by the reversing device. The posture of the seat pair is reversed. In this way, the bag body whose quality is guaranteed by the inspection with higher accuracy may be formed by using the result of the inspection using the image captured from the first sheet side.
  • the imaging device has been described by showing a diagram in which three cameras (first to third cameras) are built in one housing, but the three cameras of the imaging device are on the transport path, respectively. It may be arranged in different places. That is, the first image is captured by the first camera at the first position of the transport path, the second image is captured by the second camera at the second position of the transport path, and the third camera is captured at the third position of the transport path.
  • the third image may be imaged by.
  • the inspection device has been described as being installed in the transport path, but the present invention is not limited to this. Also included in the present disclosure is to place the sheet pair 13 on a stationary mounting table, such as an inspection stage, and perform an inspection using an image captured by an area camera instead of a line camera.
  • the sheet pair described in the above embodiment has a configuration in which two sheets are stacked, but when three or more sheets are stacked and joined to form a three-dimensional bag body, three sheets are formed. It is also possible to inspect a sheet pair composed of the above sheets.
  • the present disclosure can be realized not only as hardware of an inspection device or the like, but also as a program including a process performed by each component of the inspection device or the like as a step, and as a computer-readable recording medium on which the program is recorded. It can also be realized.
  • the program may be pre-recorded on a recording medium, or may be supplied to the recording medium via a wide area communication network including the Internet or the like.
  • the above-mentioned comprehensive or specific embodiment may be realized by a system, a device, an integrated circuit, a computer program or a computer-readable recording medium, and any of the system, the device, the integrated circuit, the computer program and the recording medium. It may be realized by various combinations.
  • the inspection device and the like of the present disclosure are used for the purpose of more accurately determining and inspecting the quality of the sheet equality forming the bag body and the like.

Landscapes

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Abstract

検査装置（１００）は、第１パターン（１１ｂ）を有する第１シート（１１）と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート（１２）と、を重ねたシート対（１３）であって、第１シート（１１）及び第２シート（１２）の各々の端部（１１ａ及び１２ａ）が接合されることで袋体（１４）を形成するシート対（１３）の検査を行う検査装置（１００）であって、シート対（１３）を第２シート（１２）側から撮像した画像（２０９）を取得する取得部（１０２）と、検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が第２シート（１２）側から撮像された画像を用いた機械学習によって構築された判定モデル（１０１ａ）により、画像（２０９）に対応するシート対（１３）の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定部（１０１）と、を備える。

Description

検査装置、製袋システム、判定モデル、及び検査方法
　本開示は、袋体の検査を行う検査装置、検査に用いられる判定モデル、検査装置を備える袋体の製袋システム、及び検査方法に関する。
　各種の製品を包装する、及び、液状の製品を搬送するためにパッキングする等の目的から、これらの製品は袋体に入れられる。このような袋体は、傷の形成及び異物の混入等の異常の発生を抑制するために製品が入れられる前にこのような異常の有無について検査が行われる。従来、このような検査では、一部の簡易なものを除き、検査作業員による目視での検査が一般的である。これに対して、例えば、特許文献１には、袋体の一種である包装体を封止する封止箇所において不良を検出する包装物の検査装置が開示されている。特許文献１に開示された検査装置では、検査画像と基準画像とを比較し、パターンマッチング等により封止部の不良の検出が行われる。
特開２０１７－０８３４０３号公報
　しかしながら、上記の特許文献１において開示された検査装置では、正確な検査ができない場合がある。
　そこで、本開示は、より正確に検査できる検査装置等を提供する。
　上記課題を解決するために、本開示の一態様に係る検査装置は、第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対であって、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部が接合されることで袋体を形成するシート対の検査を行う検査装置であって、前記シート対を前記第２シート側から撮像した画像を取得する取得部と、前記検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が前記第２シート側から撮像された教師画像を用いた機械学習によって構築された判定モデルにより、取得された前記画像に対応する前記シート対の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定部と、を備える。
　また、本開示の一態様に係る製袋システムは、第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対において、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部を接合することで袋体を形成する形成装置と、上記に記載の検査装置と、を備える。
　また、本開示の一態様に係る判定モデルは、コンピュータによって実行されるプログラムに含まれ、入力データとして入力された画像に基づいて判定された出力データを出力する判定モデルであって、第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対であって、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部が接合されることで袋体を形成するシート対を前記第２シート側から撮像された画像が前記入力データとして入力された場合に、取得された前記画像に対応する前記シート対の良及び不良の少なくとも一方の判定を行い、判定結果を前記出力データとして出力する。
　また、本開示の一態様に係る検査方法は、第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対であって、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部が接合されることで袋体を形成するシート対の検査における検査方法であって、前記シート対を前記第２シート側から撮像した画像を取得する取得ステップと、前記検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が前記第２シート側から撮像された教師画像を用いた機械学習によって構築された判定モデルにより、取得された前記画像に対応する前記シート対の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定ステップと、を含む。
　本開示によれば、より正確に検査できる検査装置等が提供される。
図１は、実施の形態に係る検査装置の外観を示す概観図である。 図２は、実施の形態に係るシート対について説明する図である。 図３Ａは、実施の形態に係る重畳パターンについて説明する第１図である。 図３Ｂは、実施の形態に係る重畳パターンについて説明する第２図である。 図３Ｃは、実施の形態に係る重畳パターンについて説明する第３図である。 図４は、実施の形態に係る検査装置を示すブロック図である。 図５は、実施の形態に係る撮像装置を説明する図である。 図６は、実施の形態において取得される画像の内容を説明する図である。 図７は、実施の形態に係る判定部において用いられる判定モデルを説明する図である。 図８は、実施の形態に係る製袋システムの動作を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態に係る生成装置及び検査装置を示すブロック図である。 図１０は、生成装置の動作を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態の変形例に係る製袋システムの外観を示す概観図である。 図１２は、実施の形態の変形例に係る製袋システムの動作を示すフローチャートである。
　（本開示を得るに至った知見）
　２枚のシートを重ねて端部どうしを接合することで袋体を形成する手法が多くの製品におけるパッケージングに採用されている。例えば、略同サイズの方形のシート２枚を重ね、端部の四方を接合した四方シールは、無駄の少ない輸送に適したパッケージであるため、一般に広く使用されている。このようにして端部をシール（つまり、接合）することで形成された袋体は、製品メーカに供給され、内部に製品が内包された状態で出荷される。すなわち、袋体には、内包される製品を入れるための開口が残されており、製品を入れた後に当該開口をさらにシールすることで製品がパッケージングされる。
　従来では、このようにして製品が内包されたパッケージは、さらに外装箱等に装填されていた。しかしながら、近年では、このようなパッケージに用いられるシート材の耐久性が向上され、また、外装箱等を使用することの環境負荷への配慮から、パッケージに内包されるのみの状態で出荷されることも普及しつつある。
　ここで、このようにパッケージに内包されるのみで製品が出荷されるためには、パッケージに用いられるシートに各種の情報がパターンとして形成される必要がある。具体的には、パッケージに用いられるシートには、文字及び数字等を用いて内包される製品の製品名及びメーカ名等が形成され、図形、記号、及び模様等を用いてメーカロゴ及び装飾模様等が形成される。
　また、出荷される製品には、パッケージに用いられたシート（端部のシールが行われる箇所も含む全面）における傷、フィッシュアイ、及びピンホールの形成、ならびにシートへの異物の混入等の異常が生じないように、これらの異常の有無の検査が行われる。検査は、（ｉ）製品が内包された後に行われる場合と、（ｉｉ）製品が内包される前に行われる場合と、（ｉｉｉ）この双方を行う場合とがある。上記のように、パッケージング用の袋体と製品とが別のメーカによって製造される、又は別の製造ラインにおいて製造される等の場合には、少なくとも製品が内包される前に検査が行われること（上記の（ｉｉ）又は（ｉｉｉ））が主流である。
　このような検査では、様々な異常の発生要因に基づく、様々なバリエーションの異常が存在し、自動化が困難であるとされている。そのため、近年まで、検査は検査員等の人手によって実施されてきた経緯がある。
　近年に至り、このような検査の一部が画像等を用いた自動検査に置き換えられつつあるものの、その正確度は十分とはいえない場合がある。そこで、本開示は上記に鑑みてなされ、より正確に検査できる検査装置等の提供を目的とする。
　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本開示の包括的又は具体的な例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される、数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ならびに、ステップ及びステップの順序等は、一例であって本開示を限定する主旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、各図において縮尺などは必ずしも一致していない。各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　（実施の形態）
　［構成］
　はじめに、図１～図６を用いて、実施の形態に係る検査装置の構成、及び検査装置によって検査される対象である袋体の構成について説明する。図１は、実施の形態に係る検査装置の外観を示す概観図である。図１では、検査装置１００に加えて、撮像装置２００及び搬送路４００が図示されている。また、図１には、撮像装置２００によるシート対１３（後述する図２参照）の撮像に用いられる第１光源２０７及び第２光源２０８が図示されている。
　図１に示すように、本実施の形態における検査装置１００は、撮像装置２００によって撮像された画像２０９（後述する図６参照）を用いて、搬送路４００の搬送面を搬送される袋体１４におけるシート対１３の良及び不良の少なくとも一方を判定する装置である。袋体１４は、あらかじめ形成装置によって形成されて搬送路４００上に略一定間隔で複数配置され、撮像装置２００に備えられた第１カメラ２０１、第２カメラ２０２、及び第３カメラ２０３の下方に搬送されたものから順に検査装置１００による検査が行われる。つまり、本実施の形態では、自動的かつ連続的に袋体１４が形成された後のシート対１３の検査が行われる。
　ここで、本開示におけるシート対１３の「良又は不良の少なくとも一方の判定」とは、「良品」（つまり良と判定されるシート対１３）と「不良品」（つまり不良と判定されるシート対１３）との双方の判定を直接的に行って選別する「良否判定」のみを意図するものではない。例えば、「良又は不良の少なくとも一方の判定」は、「良品」と判定する動作を直接的に行い、「不良品」との判定を直接的に行わない「良か否か」の選別も包含する概念である。また、「良又は不良の少なくとも一方の判定」は、「不良品」と判定する動作を直接的に行い、「良品」との判定を直接的に行わない「不良か否か」の選別も包含する概念である。これらのうち、どのような判定を適用するかは、要求される正確さ、歩留まり、及びコストなどの条件により、適宜、選択され使い分けられる。
　搬送路４００は、例えば、動力源の回転駆動等によって載置された被搬送物（つまり袋体１４）を所定の方向に移動させることで搬送を行うベルトコンベア等の装置である。搬送路４００は、搬送の対象となる袋体１４がシート形状であるため、サクションコンベアを用いて実現してもよい。搬送路４００をサクションコンベアによって実現することで、袋体１４を搬送面に吸引して保持することができる。このとき袋体１４のうねり等が抑制されるため、撮像装置２００による撮像の際により良好な画像２０９が取得される。
　ただし、搬送路４００は、第１光源２０７から出射された光が袋体１４に到達するように、第１光源２０７に対応する箇所において離間した、少なくとも２つの搬送路４００から成る。このため、搬送路４００の離間箇所においては、サクションコンベアと異なる構成（例えば、単に被搬送物が載置されるのみのベルトコンベア等）が採用される。袋体１４が離間箇所をまたぐようにして搬送されながら、第１光源２０７から出射された光が透過して、撮像装置２００において受光されることで、画像２０９が撮像される。
　ここで、袋体１４について説明する。図２は、実施の形態に係るシート対について説明する図である。図２の（ａ）は、袋体１４が形成される前のシート対１３を示しており、図２の（ｂ）は、袋体１４が形成された後のシート対１３を示している。図２の（ｂ）では、接合された端部１１ａ及び１２ａに対応する箇所を、ドットハッチングを付して示している。
　上記に説明したように、本実施の形態における袋体１４は、シート対１３を構成するフィルム状の第１シート１１及び第２シート１２が重ねられ、第１シート１１の端部１１ａ及び第２シート１２の端部１２ａが接合されることで、形成される。本実施の形態においては、上記した方形かつ同サイズの第１シート１１及び第２シート１２を重ねて、端部１１ａ及び１２ａを接合することで袋体１４が形成される例を説明する。なお、本開示は、このような形状の袋体１４を形成するシート対１３のみに限定されることなく、任意の形状の第１シート１１及び第２シート１２を使用する袋体１４の形成に対して適用可能である。
　また、本実施の形態では、上記したように、別途製品が入れられるための開口を有する袋体１４を形成しており、具体的には、四方シールのうち、一方が接合されていない三方シールの状態の袋体１４の検査を行うものとして説明する。
　第１シート１１及び第２シート１２は、同一の材料が用いられてもよく、異なる材料が用いられてもよい。例えば、第１シート１１及び第２シート１２は、ともにナイロン、ポリエチレン、ポリプロピレン等から構成される樹脂製シート材料である。また、例えば、第１シート１１は、ナイロン、ポリエチレン、ポリプロピレン等から構成される樹脂製シート材料であり、第２シート１２は、各種の天然又は化成繊維を集積した不織布であってもよい。
　また、第１シート１１及び第２シート１２の少なくとも一方（図中では両方）に、形成された袋体１４を開封するためのミシン目１５が形成されている。このようなミシン目１５に沿って袋体１４を割くことで、袋体１４を開封する際の開口部の形状を制御でき、内包される製品の取りこぼし等の事故を抑制できる。
　ここで、第１シート１１及び第２シート１２に形成される第１パターン１１ｂ及び第２パターン１２ｂについて説明する。図３Ａは、実施の形態に係る重畳パターンについて説明する第１図である。図３Ｂは、実施の形態に係る重畳パターンについて説明する第２図である。図３Ｃは、実施の形態に係る重畳パターンについて説明する第３図である。図３Ａ～図３Ｃでは、第１パターン１１ｂの一例として左右反転された「Ａ剤」の印字を示し、また、第２パターン１２ｂの一例として「抗ウイルス薬」の印字をそれぞれ示している。なお、図中では「Ａ剤」及び「抗ウイルス薬」の印字の内部は、外部よりも透過率の低い半遮光性を示す箇所であるが、後述の重畳パターンの説明において煩雑であるため、便宜上白抜きで示している。例えば、上記した印字は、透明の第１シート１１及び第２シート１２に着色された文字として印刷等の方法によって形成される。例えば、赤又は青等、透明であるシートの下地及び影等に対してコントラスト比の高い色によって印刷される。
　図３Ａ～図３Ｃに示すように、第１シート１１及び第２シート１２には、それぞれ、第１パターン１１ｂ及び第２パターン１２ｂがあらかじめ形成されている。ここで、第１シート１１は、少なくとも一部が透光性を有する。透光性を有するとは、例えば、透明であることをいい、第１シート１１を介して反対側を視認可能な状態をいう。
　図３Ａにハッチングで示すように、第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとが重複することで比較的透過率の低い重畳パターン１４ａが形成される。
　ここで、図３Ｂに示すように、第１シート１１及び第２シート１２の配置位置によっては第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとの重複の態様が異なる。具体的には、重畳パターン１４ａのうち、一部に狭小な重畳パターン１４ａである疑似異常パターン１４ｂが形成される。このような疑似異常パターン１４ｂは、単に第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとの重複によって形成されているものの、シート対１３に形成された傷、フィッシュアイ、及びピンホール、ならびにシート対１３に混入した異物等と、サイズによる閾値判断での区別が困難である。
　特に、上記したように、第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとの配置位置によっては、疑似異常パターン１４ｂの形成位置が大きく変化する。具体的には、図３Ｂ及び図３Ｃに示すように、第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとの配置位置がわずかに異なるのみで、疑似異常パターン１４ｂは、「薬」の文字の右側から左側へと、形成位置が変化する。このような場合に、図３Ｃに示すように、実際に傷、フィッシュアイ、ピンホール、及び異物等の異常痕１６が形成された場合、これらと、疑似異常パターン１４ｂとの区別は困難である。特に、異常痕１６が第１パターン１１ｂに重複するように形成される場合（図３Ｃ参照）、及び、ミシン目１５が投影されたミシンパターンに重複する場合は、区別がさらに困難となる。
　図４は、実施の形態に係る検査装置を示すブロック図である。図１を用いて説明したように、本実施の形態における検査装置１００は、撮像装置２００と接続され、撮像装置２００から画像２０９を取得することで、当該画像２０９を用いたシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う。
　図４に示すように検査装置１００は、取得部１０２と判定部１０１とを備える。取得部１０２は、撮像装置２００から画像２０９を取得する処理部である。取得部１０２は、必要に応じて後述の判定部１０１において処理可能な形式に、取得した画像２０９を変換する等の処理を行う。
　判定部１０１は、取得部１０２において取得された画像２０９を用いて、当該画像２０９に対応するシート対１３の良又は不良の少なくとも一方の判定を行う処理部である。つまり、判定部１０１は、取得した画像２０９に基づいて、当該画像２０９に写る袋体１４のシート対１３を構成する第１シート１１及び第２シート１２に異常痕１６が存在するか否かに基づく判定を行う。このとき判定部１０１は、あらかじめ機械学習により構築（言い換えると生成）された判定モデル１０１ａを用いて上記の判定を行う。判定モデル１０１ａの詳細については後述する。
　取得部１０２及び判定部１０１は、いずれも、回路及び当該回路に接続されたメモリを用い、プログラムが実行されることで実現される。したがって、取得部１０２及び判定部１０１は、取得部１０２及び判定部１０１の機能をコンピュータにより実行させるための検査プログラムとして実現することも可能である。取得部１０２と判定部１０１とは、それぞれ別の回路とメモリとを用いて実現されてもよく、一つの回路とメモリとが共通化されてもよい。
　ここで、画像２０９の撮像に用いられる撮像装置２００及び撮像された画像２０９について説明する。図５は、実施の形態に係る撮像装置を説明する図である。また、図６は、実施の形態において取得される画像の内容を説明する図である。図５では、撮像装置２００による撮像に関わる各種構成要素と、撮像によって出力される各種画像とをブロック図で示している。
　図５に示すように、また、上記に説明したように、撮像装置２００は、第１カメラ２０１、第２カメラ２０２、及び第３カメラ２０３を備える。撮像装置２００は、第２シート１２側に配置されており、第２シート１２側からシート対１３の撮像を行う。また、撮像装置２００による撮像は、第１シート１１側に設けられた第１光源２０７、及び第２シート１２側に設けられた第２光源２０８を用いて実施される。
　第１カメラ２０１は、搬送路４００による袋体１４の搬送方向と直交する方向に配列された複数の撮像素子から成るラインカメラである。このように構成することで、第１カメラ２０１は、搬送される袋体１４の全面を少ない撮像素子数で撮像することができる。図６に示すように、第１カメラ２０１が出力する第１画像２０４は、第１光源２０７によって照射された光が第１輝度の光であるときに、撮像された第１濃淡像と、第１輝度とは異なる第２輝度の光であるときに、撮像された第２濃淡像と、を含んで出力される。
　例えば、遮光性を有する異物の混入等において、第１濃淡像及び第２濃淡像のいずれにおいても同様に、異物の混入箇所では、異物の外形に対応する異物痕が形成される。また、第１濃淡像と第２濃淡像との差分画像を生成することでシート対１３のシワ等の影響を低減できる。
　第２カメラ２０２は、搬送路４００による袋体１４の搬送方向と直交する方向に配列された複数の撮像素子から成るラインカメラである。このように構成することで、第２カメラ２０２は、搬送される袋体１４の全面を少ない撮像素子数で撮像することができる。図６に示すように、第２カメラ２０２が出力する第２画像２０５は、第１光源２０７によって照射された光が第２カメラ２０２によって受光された赤色光として撮像されたＲ画像を含む。また、第２画像２０５は、第１光源２０７によって照射された光が第２カメラ２０２によって受光された緑色光として撮像されたＧ画像を含む。また、第２画像２０５は、第１光源２０７によって照射された光が第２カメラ２０２によって受光された青色光として撮像されたＢ画像を含んで出力される。このような、各色の光の撮像は、バンドパスフィルタ等を使用する公知の方法が任意に用いられる。
　Ｒ画像、Ｇ画像、及びＢ画像は、透過した光の色に応じて、濃淡をより強調することができる。つまり、特定の色の異物等について、よりコントラストを向上することができる。
　第３カメラ２０３は、搬送路４００による袋体１４の搬送方向と直交する方向に配列された複数の撮像素子から成るラインカメラである。このように構成することで、第３カメラ２０３は、搬送される袋体１４の全面を少ない撮像素子数で撮像することができる。図６に示すように、第３カメラ２０３が出力する第３画像２０６は、第２光源２０８によって照射された光がシート対１３において反射した光が撮像された反射光画像を含んで出力される。
　反射光画像は、界面での反射に依存する輝度値の情報であり、例えば、吸光性を示す異物等が存在する場合に、当該異物に対応する箇所で反射光の減衰が生じ、輝度の濃淡が形成される。
　このように本実施の形態においては、撮像される画像２０９が、実際には袋体１４の同じ個所を撮像する３種類のカメラによって撮像され出力された６種類の画像を含んでいる例を説明するが、画像２０９は、単に１種類の可視光画像が撮像された画像であってもよい。
　図７は、実施の形態に係る判定部において用いられる判定モデルを説明する図である。上記したように、本実施の形態では、判定部１０１において判定モデル１０１ａを用いた判定を行うことにより、シート対１３における良又は不良の少なくとも一方の判定が行われる。このような判定モデル１０１ａは、前述した回路及びメモリを用いて実行されるプログラムに含まれ、入力された画像に基づいて判定された出力データを出力する処理モジュールである。
　図７に示すように、判定モデル１０１ａには、撮像装置２００によって撮像され、取得部１０２によって取得された画像２０９が入力データとして入力され、当該入力に応じて判定結果が出力される。判定結果は、良か否か、及び、不良か否かの少なくとも一方として出力される。判定モデル１０１ａは、あらかじめ機械学習によって生成されるが、判定モデルの生成に関する動作等については、図９及び図１０を用いて後述する。
　［動作］
　次に、製袋システムの動作について、図１～図５を適宜参照しつつ、図８を用いて説明する。図８は、実施の形態に係る製袋システムの動作を示すフローチャートである。
　本実施の形態における製袋システムでは、はじめに袋体１４の形成が行われる（形成ステップＳ１１）。例えば、図１に示す搬送路４００の上流で、第１シート１１と第２シート１２とを重ねたシート対１３において、第１シート１１と第２シート１２との端部同士を接合する形成装置によって袋体１４が形成される。
　袋体１４の形成は、上記したように、第１シート１１と第２シート１２とを重ねて、端部同士を接合することによって行われる。このような接合は、接着材による接着接合であってもよく、超音波発生器又は加熱器等により端部同士を溶融して互いに拡散状態とした後、冷却して硬化させる溶着接合であってもよい。第１シート１１及び第２シート１２の材質及び形状等に応じで、適切な接合方法が採用されればよい。
　製袋システムでは、続いて、形成された袋体１４を構成する第１シート１１及び第２シート１２のシート対１３に対して、検査装置１００による検査を行う（検査ステップＳ１２）。検査ステップＳ１２では、まず、撮像装置２００によりシート対１３が写る画像を撮像し、取得部１０２によって当該画像を取得する（取得ステップＳ２１）。検査ステップＳ１２では、次に、取得した画像により画像に写るシート対１３の良又は不良の少なくとも一方を判定する（判定ステップＳ２２）。
　この判定は、シート対１３が良であるか否か、及び、不良であるか否かの少なくとも一方を判定すればよく、例えば、実施の形態では、良であるか否か、及び、不良であるか否かの両方を判定する良否判定を行う。なお、判定ステップＳ２２におけるシート対１３の判定には、あらかじめ生成された判定モデル１０１ａが用いられる。
　検査ステップＳ１２では、次に、判定ステップＳ２２における判定結果を出力する（出力ステップＳ２３）。
　このように、検査ステップＳ１２において出力された判定結果に基づき、製袋システムが制御される。具体的には、判定結果においてシート対１３が良でない、又は、不良であるかの判定により制御対象となるシート対１３を決定する（決定ステップＳ１３）。対象としているシート対１３（つまり画像に写るシート対１３）の判定結果が、良でない、又は、不良であると判定された場合（決定ステップＳ１３でＹｅｓ）、製袋システムを制御して、当該シート対１３に相当する袋体１４を特定可能なようにするための動作が行われる（制御ステップＳ１４）。
　例えば、製袋システムは、制御ステップＳ１４において対象としているシート対１３に相当する袋体１４にステッカ、マーキング、又はピンホール等を付す等の動作により、良でない又は不良であると判定されたシート対１３を特定可能にする。つまり、製袋システムは、制御ステップＳ１４において、このようなシート対１３にステッカ、マーキング、又はピンホール等を付す等の動作を行う装置を制御する。言い換えると、製袋システムは、シート対１３にステッカ、マーキング、又はピンホール等を付す等の動作を行う、図示しない装置をさらに備える。
　また、搬送路４００が、検査装置１００よりも下流側に分岐点を境にして分岐した第１分岐路と第２分岐路と（いずれも不図示）を有する構成であってもよい。製袋システムは、通常の袋体１４を第１分岐路へと搬送するように分岐点を制御し、制御ステップＳ１４では、良でない又は不良であると判定されたシート対１３に相当する袋体１４を第２分岐路へと搬送するように分岐点を制御する。
　このようにすることで、自動的に良でない又は不良であると判定されたシート対１３に相当する袋体１４を第２分岐路の下流に回収することができる。また、例えば、分岐路を４路備える構成とすれば、袋体１４を、シート対１３の良である、不良でない、良でない、及び不良である、の４つの判定結果に応じて分別することもできる。この例では、シート対１３が不良であると判定された袋体１４を廃棄し、シート対１３が不良でない又は良でないと判定された袋体１４を回収して再検査（例えば検査員による目視検査）等に供してもよい。
　対象としているシート対１３の判定結果が、良である、又は、不良でないと判定された場合（決定ステップＳ１３でＮｏ）、当該シート対１３に対する動作を終了する。なお、本実施の形態は、連続的に袋体１４が供給される製袋システムに関するもののため、製袋システムは、次に搬送された袋体１４のシート対１３に対する動作に移行する（形成ステップＳ１１に戻る）。
　［判定モデルの生成］
　次に、図９及び図１０を用いて、判定モデル１０１ａの生成のための構成及び動作について説明する。図９は、実施の形態に係る生成装置及び検査装置を示すブロック図である。図９では、図４に示した検査装置１００のブロック図に、判定モデル１０１ａの生成に用いられる生成装置３００を併せて示している。以下の判定モデル１０１ａの生成のための構成に関する説明では、既述の構成についての説明を省略又は簡略化して説明する。
　図９に示すように、本実施の形態における検査装置１００によって用いられる判定モデル１０１ａは、生成装置３００によって生成される。例えば、検査装置１００を製造する検査装置メーカが生成装置３００を所有し、あらかじめ機械学習によって生成された判定モデル１０１ａを判定部１０１等のメモリに格納することで、検査装置１００は、検査装置１００単独でも使用可能である。つまり、検査装置１００と、生成装置３００とは、別体として実現されてもよく、判定モデル１０１ａを生成する際に、互いに通信可能に接続されて使用される。また、検査装置１００を使用するユーザが、用途に応じた判定モデル１０１ａを構築する等の場合は、検査装置１００と生成装置３００とが一体化されてもよい。
　生成装置３００は、上記のように判定部１０１において用いられる判定モデル１０１ａの生成を行うための装置である。生成装置３００は、具体的には、受付部３０２と生成部３０１とを備える。受付部３０２は、判定モデル１０１ａを機械学習によって生成するための教師データである教師画像を受け付ける処理部である。教師画像としては、検査において良であると判定される良品シート対を第２シート１２側から撮像した画像が用いられる。受付部３０２は、受け付けた教師画像を、必要に応じて後述の生成部３０１において処理可能な形式に変換する等の処理を行う。
　生成部３０１は、教師画像を教師データとして用いて、機械学習により判定モデル１０１ａを生成する処理部である。生成部３０１は、判定モデル１０１ａとして例えば、複数の階層を有するニューラルネットワークに学習させることで最適化されたモデルを生成する。生成部３０１において生成されるニューラルネットワークは、一例としてディープラーニングによって教師画像を用いた機械学習を行うことで生成される。このような機械学習においては、バックプロパゲーション等の手法によりニューラルネットワークにおける各人工ニューロン間の結合計数が修正される。入力される教師画像は、上記の６種類の画像の各々のピクセルにおける輝度値等に分解され、各々が入力層に入力される。また、出力される値は、「良である」もしくは「良でない」の２値、又は、「不良でない」もしくは「不良である」の２値のうち、いずれか一方の２値から選択された１つの値である。
　受付部３０２及び生成部３０１は、いずれも、回路及び当該回路に接続されたメモリを用い、プログラムが実行されることで実現される。したがって、受付部３０２及び生成部３０１の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムとして実現することも可能である。受付部３０２と生成部３０１とは、それぞれ別の回路とメモリとを用いて実現されてもよく、一つの回路とメモリとが共通化されて実現されてもよい。また、取得部１０２、判定部１０１、受付部３０２、及び生成部３０１が、共通化された一つの回路とメモリとを使用してもよい。
　以下、生成装置３００による判定モデル１０１ａの生成の動作について説明する。図１０は、生成装置の動作を示すフローチャートである。図１０では、図９に示すように検査装置１００を介して撮像装置２００が接続されているため、実体のある良品シート対を撮像させ、教師画像を取得することができる。
　はじめに良品と判定される良品シート対が供給される（供給ステップＳ３１）。良品シート対は、例えば、検査装置１００を用いた検査におけるシート対１３と同様に搬送路４００上に載置されて搬送されることで供給される。搬送路４００を供給される良品シート対は、撮像装置２００によって撮像され、撮像された教師画像が生成装置３００へと送信される。生成装置３００では、受付部３０２が教師画像を受け付ける（受付ステップＳ３２）。
　生成装置３００では、受け付けた教師画像を教師データとして用いた機械学習によって、ニューラルネットワーク等のモデルに学習させることで、判定モデル１０１ａを生成する。このようにして、自動供給方式で、次々と良品シート対を供給して、判定モデル１０１ａに機械学習させることで、判定モデル１０１ａによる判定の正確度をより向上できる。なお、実体のある良品シート対を用いる必要はなく、例えば、良品シート対が撮像された教師画像を入手することが可能であれば、供給ステップＳ３１は必須ではない。つまり、判定モデル１０１ａの生成の動作を、受付ステップＳ３２から開始することもできる。
　このようにして生成された判定モデル１０１ａは、第２シート１２を透過して見える第１シート１１に形成された第１パターン１１ｂを許容するように構築されている。したがって、判定モデル１０１ａは、第１パターン１１ｂが投影された投影パターンを含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であるとは判定しない。また、生成された判定モデル１０１ａは、第１シート１１及び第２シート１２に形成されたミシン目１５を許容するように構築されている。したがって、判定モデル１０１ａは、ミシン目１５が投影されたミシンパターンを含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であるとは判定しない。また、生成された判定モデル１０１ａは、第１シート１１及び第２シート１２の配置位置を許容するように構築されている。したがって、判定モデル１０１ａは、第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとが重畳して投影された重畳パターン１４ａ及び疑似異常パターン１４ｂを含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であるとは判定しない。
　一方で、生成された判定モデル１０１ａは、第１シート１１及び第２シート１２に形成された傷、フィッシュアイ、及びピンホール、ならびに混入された異物等を異常として検出するように構築されている。これらは、良品シート対には含まれないものであるため、判定モデル１０１ａは、形成された傷、フィッシュアイ、及びピンホール、ならびに混入された異物等の少なくとも一つに起因して出現する異常痕１６を含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であると判定する。
　このように、判定モデル１０１ａが最適化されるため、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３であって、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａが接合されることで袋体１４を形成するシート対１３に対して、検査を行うことができる。よって、本開示により、このようなシート対１３に対してより正確な検査が可能となる。
　なお、良品シート対に代えて、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対を用いて、判定モデル１０１ａが、良でない、又は、不良であると判定されるシート対１３を許容しないように構築されてもよい。
　［変形例］
　以下ではさらに、図１１及び図１２を用いて、実施の形態の変形例について説明する。図１１は、実施の形態の変形例に係る製袋システムの外観を示す概観図である。図１１では、図１に対して、検査装置１００の下流側で袋体１４が形成されている点が異なっている。つまり、本変形例では、検査装置１００は、袋体１４が形成される前のシート対１３について検査を行う。その後、袋体１４を形成するため、図中には袋体を形成する形成装置５００が示されている。すなわち、図１１には、製袋システム９００を構成する構成要素が示されている。
　図１１に示すように、本変形例では、第１シート１１及び第２シート１２が重ねられ、シート対１３として撮像装置２００の下方に配置される。第１シート１１及び第２シート１２は、形成装置５００に至るまで一続きのフィルム形状である。検査装置１００及び撮像装置２００の構成は、上記実施の形態と同様のため説明を省略する。形成装置５００は、このような一続きのフィルム形状のシート対１３から、所定の長さのシート対を溶断して、第１シート１１と第２シート１２との端部同士を接合することで袋体１４を形成する装置である。形成される袋体１４の形状は、上記実施の形態と同様である。
　上記に説明した構成により、本変形例における製袋システム９００の動作は、図８で説明した実施の形態における製袋システムの動作と順序が異なる。図１２は、実施の形態の変形例に係る製袋システムの動作を示すフローチャートである。具体的に、本変形例では、図８の形成ステップＳ１１が、図１２に示すように、制御ステップＳ１４よりも後に実施される形成ステップＳ１１ａに置き換えられる。その他の動作については、上記実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
　検査装置１００によって、良でない又は不良であると判定されたシート対１３の一部分は、例えば、袋体１４を形成する際に当該一部分が含まれないように形成装置５００の溶断を行う機構によって切り離され、廃棄される。このようにすることで、廃棄されるシート対１３の量を縮小でき、環境負荷及びコスト削減への効果が期待できる。
　ただし、本構成では、袋体１４の形成の最終工程である第１シート１１及び第２シート１２の接合の前に検査が実施されるため、形成された袋体１４におけるシート対１３の良又は不良の少なくとも一方の判定が行われない。つまり、袋体１４そのものの良否が担保されない。一例として、袋体１４内に製品が内包された後に、再度検査が行われる等の特定の条件で使用される場合に、本構成の適用が検討され得る。
　［効果等］
　以上、説明したように、本実施の形態における検査装置１００は、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３であって、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１１ｂが接合されることで袋体１４を形成するシート対１３の検査を行う検査装置１００であって、シート対１３を第２シート１２側から撮像した画像２０９を取得する取得部１０２と、検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が第２シート１２側から撮像された教師画像を用いた機械学習によって構築された判定モデル１０１ａにより、取得された画像２０９に対応するシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定部１０１と、を備える。
　このような検査装置１００は、第１パターン１１ｂが、第２シート１２の透光性を有する箇所において透過され、重なり合うことで形成される、第１シート１１には現れ得ないパターンを有する場合についても、良及び不良の少なくとも一方の判定を行うことができる。例えば、第１パターン１１ｂは、第２シート１２側から見た際に表裏の裏側にあたるパターンとして見えるため、第１パターン１１ｂを形成させた際のマスタ画像を用いたパターンマッチングでは、識別が困難である。このため、このような裏側から見える第１パターン１１ｂを含み得る画像２０９を機械学習によって学習させた判定モデル１０１ａを用いることで、第１パターン１１ｂと、良でない、又は、不良であると判定される箇所とを区別し、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、検査装置１００は、正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、第１パターン１１ｂは、文字、図形、数字、記号、模様、又はこれらの少なくとも２つの組み合わせによって第１シート１１にあらかじめ形成されてもよい。
　これによれば、文字、図形、数字、記号、模様、又はこれらの少なくとも２つの組み合わせによってあらかじめ形成された第１パターン１１ｂを有する第１シート１１を含むシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、検査装置１００は、正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、判定モデル１０１ａによる判定では、第１パターン１１ｂが投影された投影パターンを含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であるとは判定せず、シート対１３に形成された傷、フィッシュアイ、及びピンホール、ならびにシート対１３に混入した異物の少なくとも一つに起因して画像２０９上に出現する異常痕１６を含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であると判定してもよい。
　これによれば、画像２０９に形成されるパターンが、第１パターン１１ｂが投影された投影パターンを含んでいる場合に、異常痕１６と区別できるため、このような投影パターンは、良及び不良の少なくとも一方の判定に寄与しない。つまり、画像２０９に投影パターンが含まれていても、シート対１３を良でない、又は、不良であるとする判定には至らない。一方で、シート対１３に形成された傷、フィッシュアイ、及びピンホール、ならびにシート対１３に混入した異物の少なくとも一つに起因して画像２０９上に出現する異常痕１６は、上記の投影パターンとは区別され、良及び不良の少なくとも一方の判定に寄与する。すなわち、投影パターンに加えてこのような異常痕１６が含まれる場合には、シート対１３を良でない、又は、不良であると判定することができる。よって、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の正確な判定結果に基づいて、検査装置１００は、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、第２シート１２は、第１パターン１１ｂとは異なる第２パターン１２ｂを有し、判定モデル１０１ａによる判定では、第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとが重畳して投影された重畳パターン１４ａを含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であるとは判定しなくてもよい。
　これによれば、画像２０９に形成されるパターンが、第１パターン１１ｂと第２パターン１２ｂとが重畳して投影された重畳パターン１４ａを含んでいる場合に、異常痕１６と区別できるため、このような重畳パターン１４ａは、良及び不良の少なくとも一方の判定に寄与しない。つまり、画像２０９に重畳パターン１４ａが含まれていても、シート対１３を良でない、又は、不良であるとする判定には至らない。よって、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の正確な判定結果に基づいて、検査装置１００は、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、第２パターン１２ｂは、文字、図形、数字、記号、模様、又はこれらの少なくとも２つの組み合わせによって第２シート１２にあらかじめ形成されてもよい。
　これによれば、文字、図形、数字、記号、模様、又はこれらの少なくとも２つの組み合わせによってあらかじめ形成された第２パターン１２ｂを有する第２シート１２を含むシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、検査装置１００は、正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、第１シート１１及び第２シート１２の少なくとも一方は、形成された袋体１４を開封するためのミシン目１５を有し、判定モデル１０１ａによる判定では、ミシン目１５が投影されたミシンパターンを含む画像２０９に対応するシート対１３を、良でない、又は、不良であるとは判定しない。
　これによれば、画像２０９に形成されるパターンが、ミシン目１５が投影されたミシンパターンを含んでいる場合に、異常痕１６と区別できるため、このようなミシンパターンは、良及び不良の少なくとも一方の判定に寄与しない。つまり、画像２０９にミシンパターンが含まれていても、シート対１３を良でない、又は、不良であるとする判定には至らない。よって、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の正確な判定結果に基づいて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、検査装置１００は、袋体１４が形成された後のシート対１３について、検査を行ってもよい。
　これによれば、検査装置１００は、袋体１４を形成するための形成装置５００を経て供給される袋体１４について、袋体１４を構成するシート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、検査装置１００は、袋体１４が形成される前のシート対１３について、検査を行ってもよい。
　これによれば、検査装置１００は、袋体１４を形成するための形成装置５００へと供給されるシート対１３について、正確に検査を行うことができる。
　また、例えば、画像２０９は、第１シート１１側に設けられた第１光源２０７によって照射された光が第１輝度の光であるときに、第２シート１２側に設けられた撮像装置２００によって撮像された第１濃淡像と、第１光源２０７によって照射された光が第１輝度とは異なる第２輝度の光であるときに、撮像装置２００によって撮像された第２濃淡像と、を含む第１画像２０４を含んでもよい。
　これによれば、第１濃淡像と第２濃淡像とを含む第１画像２０４に現れ得る特徴量を学習した判定モデル１０１ａを構築できる。したがって、判定部１０１は、当該判定モデル１０１ａを用いて、検査対象のシート対１３において撮像された第１画像２０４の特徴量をもとに、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、検査装置１００は、正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、画像２０９は、第１シート１１側に設けられた第１光源２０７によって照射された光が、第２シート１２側に設けられた撮像装置２００によって受光された赤色光、緑色光、及び青色光の各々の輝度値として撮像された第２画像２０５を含んでもよい。
　これによれば、赤色光の輝度値（つまりＲ画像）、緑色光の輝度値（つまりＧ画像）、及び青色光の輝度値（つまりＢ画像）として撮像された第２画像２０５に現れ得る特徴量を学習した判定モデル１０１ａを構築できる。したがって、判定部１０１は、当該判定モデル１０１ａを用いて、検査対象のシート対１３において撮像された第２画像２０５の特徴量をもとに、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、検査装置１００は、正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、例えば、画像２０９は、第２シート１２側に設けられた第２光源２０８によって照射された光がシート対１３において反射し、第２シート１２側に設けられた撮像装置２００によって受光されることで撮像された第３画像２０６を含んでもよい。
　これによれば、反射光画像である第３画像２０６に現れ得る特徴量を学習した判定モデル１０１ａを構築できる。したがって、判定部１０１は、当該判定モデル１０１ａを用いて、検査対象のシート対１３において撮像された第３画像２０６の特徴量をもとに、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、検査装置１００は、正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、本実施の形態における製袋システム９００等は、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３において、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａを接合することで袋体１４を形成する形成装置５００と、上記のいずれかに記載の検査装置１００と、を備える。
　このような製袋システム９００等は、構成するシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定に基づく正確な検査によって、品質が担保された袋体１４を形成することができる。
　また、本実施の形態における判定モデル１０１ａは、コンピュータによって実行されるプログラムに含まれ、入力データとして入力された画像２０９に基づいて判定された出力データを出力する判定モデル１０１ａであって、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３であって、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａが接合されることで袋体１４を形成するシート対１３を第２シート１２側から撮像された画像２０９が入力データとして入力された場合に、入力された画像２０９に対応するシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を行い、判定結果を出力データとして出力する。
　このような判定モデル１０１ａは、第１パターン１１ｂが、第２シート１２の透光性を有する箇所において透過され、重なり合うことで形成される、第１シート１１には現れ得ないパターンを有する場合についても、良及び不良の少なくとも一方の判定を行うことができる。画像２０９を機械学習によって学習させた判定モデル１０１ａを用いることで、第１パターン１１ｂと、良でない、又は、不良であると判定される箇所とを区別し、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。
　また、本実施の形態における生成装置３００は、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３であって、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａが接合されることで袋体１４を形成するシート対１３を撮像した画像２０９に基づき、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を行うための判定モデル１０１ａを生成する生成装置３００であって、検査において、良又は不良のうち良と判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方を第２シート１２側から撮像した教師画像を受け付ける受付部３０２と、受付部３０２が受け付けた教師画像を教師データとして用いて、機械学習により判定モデル１０１ａを生成する生成部３０１と、を備える。
　このような生成装置３００は、上記の効果を奏する判定モデル１０１ａを生成できる。
　また、本実施の形態における検査方法は、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３であって、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａが接合されることで袋体１４を形成するシート対１３の検査における検査方法であって、シート対１３を第２シート１２側から撮像した画像２０９を取得する取得ステップＳ２１と、検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が第２シート１２側から撮像された教師画像を用いた機械学習によって構築された判定モデル１０１ａにより、取得された画像２０９に対応するシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定ステップＳ２２と、を含む。
　このような検査方法は、第１パターン１１ｂが、第２シート１２の透光性を有する箇所において透過され、重なり合うことで形成される、第１シート１１には現れ得ないパターンを有する場合についても、良及び不良の少なくとも一方の判定を行うことができる。画像２０９を機械学習によって学習させた判定モデル１０１ａを用いることで、第１パターン１１ｂと、良でない、又は、不良であると判定される箇所とを区別し、シート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定を正確に行うことができる。よって、上記の検査方法により正確な判定結果を用いて、シート対１３を正確に検査できる。
　また、本実施の形態における製袋方法は、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３において、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａを接合することで袋体１４を形成する形成ステップＳ１１又はＳ１１ａと、上記の検査方法によりシート対１３の良及び不良の少なくとも一方を判定することでシート対１３を検査する検査ステップＳ１２と、を含む。
　このような製袋方法は、構成するシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定に基づく正確な検査によって、品質が担保された袋体１４を形成することができる。
　また、本実施の形態における生成方法は、第１パターン１１ｂを有する第１シート１１と、少なくとも一部が透光性を有する第２シート１２と、を重ねたシート対１３であって、第１シート１１及び第２シート１２の各々の端部１１ａ及び１２ａが接合されることで袋体１４を形成するシート対１３を撮像した画像２０９に基づき、シート対１３の検査においてシート対１３の良及び不良の少なくとも一方の判定に用いられる判定モデル１０１ａの生成方法であって、検査において、良又は不良のうち良と判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方を第２シート１２側から撮像した教師画像を受け付ける受付ステップＳ３２と、受付ステップＳ３２において受け付けた教師画像を教師データとして用いて、機械学習により判定モデル１０１ａを生成する生成ステップＳ３３と、を含む。
　このような生成方法は、上記の生成装置３００と同様の効果を奏する。
　（その他の実施の形態）
　以上、本開示に係る検査装置等について、上記実施の形態等に基づいて説明したが、本開示は、上記の実施の形態等に限定されるものではない。例えば、各実施の形態等に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
　上記実施の形態等において、第１シートが鉛直下側、第２シートが鉛直上側の姿勢のシート対を検査する構成を説明したが、搬送路における検査装置の下流側にさらに裏面検査装置を備えてもよい。このような裏面検査装置を構成する構成要素は、検査装置と同様でよく、説明を省略する。検査装置と裏面検査装置との間には、シート対の姿勢を反転するための反転装置が設けられ、当該反転装置によって第１シートが鉛直上側、第２シートが鉛直下側の姿勢になるようにシート対の姿勢が反転される。このようにして、第１シート側から撮像した画像を用いて検査した結果を用いて、さらに正確度の高い検査によって品質が担保された袋体を形成してもよい。
　また、上記実施の形態等では、撮像装置が３つのカメラ（第１～第３カメラ）を一つの筐体に内蔵する図を示して説明したが、撮像装置の３つのカメラは、それぞれ搬送路上の異なる箇所に配置されてもよい。つまり、搬送路の第１位置で第１カメラによる第１画像の撮像を行い、搬送路の第２位置で第２カメラによる第２画像の撮像を行い、搬送路の第３位置で第３カメラによる第３画像の撮像を行ってもよい。撮像装置を１筐体化することによる大型化を抑制でき、撮像装置の設置の空間的制約を縮小できる。したがって、このような変形例では、検査装置を適用する適用可能性を拡大することができる。
　また、上記実施の形態において、検査装置は、搬送路に設置される構成として説明したが、これに限らない。検査ステージのように、移動しない載置台に、シート対１３を載置し、ラインカメラに代わるエリアカメラによって撮像された画像を用いて検査を行うことも、本開示に含まれる。
　また、上記実施の形態において説明したシート対は、２枚のシートを重ねる構成であったが、３枚以上のシートを重ねて接合することで立体形状の袋体を形成する場合における、３枚以上のシートから構成されるシート対に対して検査を行うこともできる。
　また、例えば、本開示は、検査装置等のハードウェアとして実現できるだけでなく、検査装置等の各構成要素が行う処理をステップとして含むプログラム、及び、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。プログラムは、記録媒体に予め記録されていてもよく、あるいは、インターネットなどを含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
　つまり、上述した包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　本開示の検査装置等は、袋体等を形成するシート対等について、より正確に良否を判定して検査する目的等に利用される。
　　１１　第１シート
　　１１ａ　第１端部
　　１１ｂ　第１パターン
　　１２　第２シート
　　１２ａ　第２端部
　　１２ｂ　第２パターン
　　１３　シート対
　　１４　袋体
　　１４ａ　重畳パターン
　　１４ｂ　疑似異常パターン
　　１５　ミシン目
　　１６　異常痕
　１００　検査装置
　１０１　判定部
　１０１ａ　判定モデル
　１０２　取得部
　２００　撮像装置
　２０１　第１カメラ
　２０２　第２カメラ
　２０３　第３カメラ
　２０４　第１画像
　２０５　第２画像
　２０６　第３画像
　２０７　第１光源
　２０８　第２光源
　２０９　画像
　３００　生成装置
　３０１　生成部
　３０２　受付部
　４００　搬送路
　５００　形成装置
　９００　製袋システム

Claims (14)

  1. 　第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対であって、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部が接合されることで袋体を形成するシート対の検査を行う検査装置であって、
    　前記シート対を前記第２シート側から撮像した画像を取得する取得部と、
    　前記検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が前記第２シート側から撮像された教師画像を用いた機械学習によって構築された判定モデルにより、取得された前記画像に対応する前記シート対の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定部と、を備える
    　検査装置。
  2. 　前記第１パターンは、文字、図形、数字、記号、模様、又はこれらの少なくとも２つの組み合わせによって前記第１シートにあらかじめ形成される
    　請求項１に記載の検査装置。
  3. 　前記判定モデルによる判定では、
    　前記第１パターンが投影された投影パターンを含む前記画像に対応する前記シート対を、良でない、又は、不良であるとは判定せず、
    　前記シート対に形成された傷、フィッシュアイ、及びピンホール、ならびに前記シート対に混入した異物の少なくとも一つに起因して前記画像上に出現する異常痕を含む前記画像に対応する前記シート対を、良でない、又は、不良であると判定する
    　請求項１又は２に記載の検査装置。
  4. 　前記第２シートは、前記第１パターンとは異なる第２パターンを有し、
    　前記判定モデルによる判定では、前記第１パターンと前記第２パターンとが重畳して投影された重畳パターンを含む前記画像に対応する前記シート対を、良でない、又は、不良であるとは判定しない
    　請求項１～３のいずれか一項に記載の検査装置。
  5. 　前記第２パターンは、文字、図形、数字、記号、模様、又はこれらの少なくとも２つの組み合わせによって前記第２シートにあらかじめ形成される
    　請求項４に記載の検査装置。
  6. 　前記第１シート及び前記第２シートの少なくとも一方は、形成された前記袋体を開封するためのミシン目を有し、
    　前記判定モデルによる判定では、前記ミシン目が投影されたミシンパターンを含む前記画像に対応する前記シート対を、良でない、又は、不良であるとは判定しない
    　請求項１～５のいずれか一項に記載の検査装置。
  7. 　前記検査装置は、前記袋体が形成された後の前記シート対について、前記検査を行う
    　請求項１～６のいずれか一項に記載の検査装置。
  8. 　前記検査装置は、前記袋体が形成される前の前記シート対について、前記検査を行う
    　請求項１～６のいずれか一項に記載の検査装置。
  9. 　前記画像は、前記第１シート側に設けられた第１光源によって照射された光が第１輝度の光であるときに、前記第２シート側に設けられた撮像装置によって撮像された第１濃淡像と、前記第１光源によって照射された光が前記第１輝度とは異なる第２輝度の光であるときに、前記撮像装置によって撮像された第２濃淡像と、を含む第１画像を含む
    　請求項１～８のいずれか一項に記載の検査装置。
  10. 　前記画像は、前記第１シート側に設けられた第１光源によって照射された光が、前記第２シート側に設けられた撮像装置によって受光された赤色光、緑色光、及び青色光の各々の輝度値として撮像された第２画像を含む
    　請求項１～９のいずれか一項に記載の検査装置。
  11. 　前記画像は、前記第２シート側に設けられた第２光源によって照射された光が前記シート対において反射し、前記第２シート側に設けられた撮像装置によって受光されることで撮像された第３画像を含む
    　請求項１～１０のいずれか一項に記載の検査装置。
  12. 　第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対において、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部を接合することで袋体を形成する形成装置と、
    　請求項１～１１のいずれか一項に記載の検査装置と、を備える
    　製袋システム。
  13. 　コンピュータによって実行されるプログラムに含まれ、入力データとして入力された画像に基づいて判定された出力データを出力する判定モデルであって、
    　第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対であって、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部が接合されることで袋体を形成するシート対を前記第２シート側から撮像された画像が前記入力データとして入力された場合に、取得された前記画像に対応する前記シート対の良及び不良の少なくとも一方の判定を行い、判定結果を前記出力データとして出力する
    　判定モデル。
  14. 　第１パターンを有する第１シートと、少なくとも一部が透光性を有する第２シートと、を重ねたシート対であって、前記第１シート及び前記第２シートの各々の端部が接合されることで袋体を形成するシート対の検査における検査方法であって、
    　前記シート対を前記第２シート側から撮像した画像を取得する取得ステップと、
    　前記検査において、良又は不良のうち良であると判定される良品シート対、及び、良又は不良のうち不良であると判定される不良品シート対の少なくとも一方が前記第２シート側から撮像された教師画像を用いた機械学習によって構築された判定モデルにより、取得された前記画像に対応する前記シート対の良及び不良の少なくとも一方の判定を行う判定ステップと、を含む
    　検査方法。
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