WO2022137822A1 - 被選別物の識別方法、選別方法、選別装置、および識別装置 - Google Patents

被選別物の識別方法、選別方法、選別装置、および識別装置 Download PDF

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知幸 宮本
真也 原田
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Definitions

  • This disclosure relates to an identification method when selecting an object to be sorted. Further, the present disclosure relates to a sorting method and a sorting device for sorting a subject to be sorted based on the method for identifying the subject to be sorted.
  • Japanese Unexamined Patent Publication No. 2004-301690 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2004-301690
  • the inspection target object to be sorted and other foreign substances can be sorted, but the inspection target objects (Japanese Patent Laid-Open No. 2004-301690) can be sorted out.
  • the present disclosure has been made in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and appropriately grasps the state of the object to be sorted and the relationship between the plurality of objects to be sorted, and the grasped information. Based on the above, it is an object to provide a method for identifying a subject to be sorted, which appropriately identifies the subject to be sorted. Further, the present disclosure has been made in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and appropriately grasps the state of the object to be sorted and the relationship between a plurality of objects to be sorted, and the grasped information. Based on the above, it is an object of the present invention to provide a sorting method and a sorting device for a subject to be sorted, which appropriately identifies and sorts the subject to be sorted.
  • the method for identifying an object to be sorted according to the first aspect of the present disclosure is obtained by a transfer step of transferring the object to be sorted, an imaging step of imaging the object to be sorted during the transfer step, and the imaging step.
  • the image pickup information includes the adjacent information between the items to be sorted and the classification information of the items to be sorted, including an identification step for identifying the items to be sorted based on the image pickup information.
  • imaging means irradiating an object with an electromagnetic wave in order to grasp the condition of the object (reflected light) such as the external condition and the internal condition of the object (selected object). ) And at least one of the transmitted signal (transmitted light) are received (received) to form an image of the condition of the object (external or internal condition) by an optical method.
  • the "electromagnetic wave” is a wave propagating between the electric field and the change of the magnetic field, and light and radio waves are a kind of electromagnetic wave.
  • the image pickup means for performing "imaging” is an electromagnetic wave generation unit (for example, an X-ray generation unit) that irradiates an electromagnetic wave, and an electromagnetic wave detection unit (for example, X) that receives at least one of a transmitted signal and a reflected signal of the irradiated electromagnetic wave. It is configured by using a line detection unit). Further, the "adjacent information” is information attached according to the distance between adjacent objects to be sorted (adjacent distance) or the adjacency ratio (ratio of the distance between the objects to be sorted to the size of the objects to be sorted).
  • the "classification information” is information attached according to the state of the material to be sorted, for example, "good part information” which is a good part of the material to be sorted, and a defective part or an introspection of the material to be sorted. Examples include "defective part information” which is a defective part such as a defective part. When a plurality of information such as "good part information” and “bad part information” exist as this "classification information", different information (for example, color information) is attached to each "classification information". It is composed of.
  • the method for identifying an object to be sorted according to the second aspect of the present disclosure is obtained by a transfer step of transferring the object to be sorted, an imaging step of imaging the object to be sorted during the transfer step, and the imaging step.
  • the image pickup information includes an identification step for identifying the object to be sorted based on the image pickup information, and the image pickup information includes adjacent information between the objects to be sorted, classification information of the objects to be sorted, and background information of the objects to be sorted. including.
  • the method for identifying the object to be sorted according to the third aspect of the present disclosure is obtained by a transfer step of transferring the object to be sorted, an imaging step of imaging the subject to be sorted during the transfer step, and the imaging step.
  • the identification step is provided with an identification step for identifying the subject to be sorted based on the image pickup information, and the identification step is performed using an inference model generated based on the learning information regarding the subject to be sorted, and the learning information is the above-mentioned learning information.
  • the identification step includes the adjacent information between the objects to be sorted and the classification information of the objects to be sorted, and the image pickup information and the inference model are used to identify the objects to be sorted.
  • the "inference model” is a support vector machine (SVM), simple Bayes classifier, logistic regression, random forest, neural network, deep learning, K-nearest neighbor method, AdaBoost, bagging, C4.5, kernel method, stochastic method. It can be obtained using a system (learning program) configured by combining at least one of gradient descent method, lasso regression, ridge regression, elastic Net, interpolation method, and cooperative filtering. Specifically, by having such a system (learning program) learn predetermined image information (learning information, learning image), it is possible to obtain an "inference model” capable of carrying out the identification step according to the present disclosure. In the following, when it is simply expressed as “inference model", the same concept is used.
  • the learning information includes information on the adjacency between the subject to be sorted, information on the classification of the subject to be sorted, and background information on the subject to be sorted. It may be a configuration including.
  • the sorting method is based on a transfer step of transferring a subject to be sorted, an imaging step of imaging the subject to be sorted during the transfer step, and imaging information obtained in the imaging step.
  • the identification step for identifying the subject to be sorted and the sorting step for selecting the subject to be sorted based on the identification information obtained in the identification step are provided, and the imaging information is adjacent to the objects to be sorted.
  • the information and the classification information of the selected object are included.
  • the imaging information includes the adjacent information between the sorted objects, the classification information of the sorted objects, and the background information of the sorted objects. May be good.
  • the sorting method is based on a transfer step of transferring a subject to be sorted, an imaging step of imaging the subject to be sorted during the transfer step, and imaging information obtained in the imaging step.
  • the identification step includes an identification step for identifying the object to be sorted and a sorting step for selecting the object to be sorted based on the identification information obtained in the identification step, and the identification step is learning information about the object to be sorted. It is performed using the inference model generated based on the above, and the learning information includes the adjacent information between the selected objects and the classification information of the selected objects, and in the identification step, the imaging information and the above-mentioned
  • the inference model is used to identify the subject to be sorted.
  • the learning information includes information on the proximity of the subject to be sorted, information on classification of the subject to be sorted, and background information on the subject to be sorted. It may be a configuration including.
  • the sorting apparatus includes a transfer means for transferring the object to be sorted, an image pickup means for imaging the object to be sorted during the transfer in the transfer means, and image pickup information obtained by the image pickup means.
  • the identification means for identifying the subject to be sorted and the sorting means for selecting the subject to be sorted based on the identification information obtained by the identification means are provided, and the imaging information is obtained between the objects to be sorted. Adjacent information and the classification information of the selected object are included.
  • the imaging information includes the adjacent information between the objects to be sorted, the classification information of the objects to be sorted, and the background information of the objects to be sorted. May be good.
  • the sorting apparatus includes a transfer means for transferring the object to be sorted, an image pickup means for imaging the object to be sorted during the transfer in the transfer means, and imaging information obtained by the image pickup means.
  • the identification means for identifying the subject to be sorted and the sorting means for selecting the subject to be sorted based on the identification information obtained by the identification means are provided, and the identification means relates to the subject to be sorted. It has an inference model generated based on the learning information, the learning information includes adjacent information between the selected objects and the classification information of the selected objects, and the identification means is the imaging information and the said. The inference model is used to identify the subject to be sorted.
  • the "imaging means” includes an electromagnetic wave generating unit (for example, an X-ray generating unit) that irradiates an electromagnetic wave, and transmitted information (transmitted light, transmitted signal) and reflected information (reflected light, reflected signal) of the irradiated electromagnetic wave. It is configured by using an electromagnetic wave detection unit (for example, an X-ray detection unit) that detects at least one of the above.
  • the learning information includes the adjacent information between the sorted objects, the classification information of the sorted objects, and the background information of the sorted objects. It may be a configuration including.
  • the state of the object to be sorted and the relationship between a plurality of the items to be sorted are appropriately grasped, and the subject to be sorted is appropriately identified based on the grasped information. You can get the method. Further, according to the present disclosure, the state of the object to be sorted itself and the relationship between the plurality of items to be sorted are appropriately grasped, and the items to be sorted are appropriately identified and sorted based on the grasped information. A sorting method and a sorting device for the object to be sorted can be obtained.
  • It shows a partial schematic diagram (schematic side view of the X-ray identification means) of the sorting apparatus of the object to be sorted according to the embodiment of the present disclosure. It shows the flowchart about the construction method of the inference model used in the X-ray selection means (the X-ray identification means which forms) which concerns on embodiment of this disclosure. It is a schematic diagram of the image pickup information, etc. in the method of constructing the inference model used in the X-ray selection means (forming X-ray identification means) according to the embodiment of the present disclosure, and is acquired by irradiating the object to be sorted with X-rays. It shows the raw image. It is a schematic diagram of the image pickup information, etc.
  • FIG. 1 It is a schematic diagram of the imaging information and the like in the method of constructing the inference model used in the X-ray selection means (forming X-ray identification means) according to the embodiment of the present disclosure, and is based on the trimmed image, the good part (good part information, It shows a labeling image (labeling image group) in which labeling processing is performed for a defective part (bad part information, classification information), an adjacent part (adjacent information), and a background part (background information). It shows the flowchart about the identification process (the identification method of the object to be sorted) performed by using the X-ray sorting means (the X-ray identification means forming) which concerns on embodiment of this disclosure.
  • examples of the "object to be sorted” include granules such as nuts, beans, grains, resins, stones, glass, and wood.
  • "cereal grain” is a grain of grain, and grain is one of a general term for foodstuffs obtained from plants. Examples of the grain include rice, wheat, millet, Japanese millet, corn, soybean, adzuki bean, buckwheat and the like.
  • FIG. 1 shows a partial schematic view (partially schematic side view) of a sorting device for objects to be sorted according to the embodiment of the present disclosure. More specifically, FIG. 1 shows a schematic view (schematic side view) of the X-ray identification means 10 which is a part of the sorting device. Further, FIG. 2 shows a flowchart regarding a method of constructing an inference model used in the X-ray selection means according to the present embodiment. Further, FIGS. 3A to 3C show schematic views of image pickup information and the like used at the time of constructing the inference model according to the present embodiment, and FIG. 3A irradiates the object to be sorted with an electromagnetic wave (X-ray). Showing the acquired raw image, FIG.
  • FIG. 3B is trimmed from the acquired raw image in order to generate a training image (a non-limiting example of "learning information” in the scope of the claim).
  • the trimmed image (trimmed image group) is shown, and FIG. 3C shows a good part (good part information as an example of classification information), a bad part (defective part information as an example of classification information), and an adjacent part based on the trimmed image. (Adjacent information), a labeling image (labeling image group) in which the background portion (background information) has been labeled is shown.
  • the labeling image is used as a learning image (learning information). Further, FIG.
  • FIGS. 5A to 5C show schematic views of image pickup information and the like at the time of the identification step performed by using the X-ray identification means according to the present embodiment, and FIG. 5A shows an image taken by irradiating the object to be sorted with X-rays.
  • 5B shows the inference result image when the inference model is applied to the captured raw image
  • FIG. 5C shows the filtered image when the inference result image is filtered. It is an image.
  • the X-ray identification means 10 forming the sorting device is an X-ray generating unit 11 (electromagnetic wave generating unit) that irradiates the X-ray 11a on the object S to be sorted on the transport path 91.
  • an X-ray detection unit 12 (electromagnetic wave detection unit) that detects the X-ray 11a emitted from the X-ray generation unit 11.
  • the X-ray identification means 10 according to the present embodiment is a partition wall provided so as to cover the X-ray generation unit 11 and the like in addition to the X-ray generation unit 11 and the X-ray detection unit 12.
  • Various control means such as image processing means connected to each, and other components are used.
  • the X-ray identification means 10 has the X-ray generation unit 11 and the X-ray detection unit 12 by driving the transport path 91 or by having the transport path 91 having a predetermined inclination angle.
  • the object S to be sorted is configured to move between them. That is, in the X-ray identification means 10 according to the present embodiment, the object S to be sorted is in a predetermined direction (left direction or right direction in FIG. 1) between the X-ray generation unit 11 and the X-ray detection unit 12. It is configured to be transportable.
  • the step of transferring the sorted portion S in this way is a non-limiting example of the "transfer step" in the claims.
  • the "transfer step" in the present disclosure includes not only a state in which the object to be sorted S is transferred by a belt or the like, but also a state in which the object to be sorted S is released into the air and transferred in some cases. It is a concept.
  • the X-ray identification means 10 shown in FIG. 1 forms a part of the sorting device and may also function as a part of the machine learning device for constructing the inference model mounted on the sorting device. good.
  • a method of constructing an inference model mounted on the sorting device (X-ray identification means 10) according to the present embodiment will be described.
  • the machine learning device for constructing the inference model according to the present embodiment is configured by using an X-ray identification means 10 and a personal computer (hereinafter, also referred to as “PC”) (not shown).
  • the PC is an arithmetic processing unit (configured using an arithmetic unit, a control device, a clock, a register, etc.) such as a CPU (central processing unit) and a GPU (image arithmetic processing unit), a memory, an input / output device, and a bus. It is configured by using (signal circuit) and the like.
  • the machine learning device used when constructing the inference model according to the present embodiment is configured by using a PC or the like as described above, and the PC includes a support vector machine (SVM), a simple Bayes classifier, and the like.
  • SVM support vector machine
  • a learning program composed of a combination of at least one is provided.
  • a learning program is configured mainly for deep learning.
  • FIG. 2 shows a flowchart regarding a method for constructing an inference model used in the X-ray selection means according to the present embodiment
  • FIGS. 3A to 3C are images taken when constructing the inference model according to the present embodiment.
  • a schematic diagram of information (acquired image) and the like is shown.
  • the X-ray identification means 10 is used to acquire an image (X-ray transmission image) relating to the object to be sorted S on the transport path 91. It is performed (image acquisition step: step S201).
  • image acquisition step S201 a line-shaped raw image 310 is acquired with respect to the plurality of objects S to be sorted on the transport path 91 (see FIG. 3A). More specifically, in step S201, image information for a certain number of lines (for example, 512 lines) is taken in from the X-ray detection unit 12, and for this image information (raw image 310), the object S to be sorted is used. It is confirmed that the image has been taken with a predetermined threshold value, and the image is appropriately saved in the memory.
  • a trimming process is performed on a predetermined portion of the raw image 310 acquired in the image acquisition step S201 (trimming process step: step S203). That is, in this step S203, the trimmed image group 320 (first trimmed image 321 to sixth trimmed image 326) is generated from the raw image 310 (see FIG. 3B). In this trimming process step S203, the trimming process is performed so that the object to be sorted S is present in each of the trimmed images.
  • an image (first) having good part information S1 (classification information), bad part information S2 (classification information), and background information S4 of the object to be sorted S Trimmed image 321 and second trimmed image 322), an image having good part information S1 of the object to be sorted S, adjacent information S3 and background information S4 (third trimmed image 323, fourth trimmed image 324), and the object to be sorted.
  • An image (fifth trimmed image 325, sixth trimmed image 326) having good part information S1 and background information S4 of S is cut out and extracted.
  • a state having at least two or more pieces of information for example, a state having good part information S1, defective part information S2, and background information S4 (first trimming image 321 or the like), good part information, etc.
  • a state having S1 and adjacent information S3 and background information S4 third trimmed image 323 etc.
  • a state having good part information S1 and background information S4 (fifth trimmed image 325 etc.), etc.
  • the image is cut out and extracted.
  • the good part information S1 which is a good part of the object S to be sorted (a part excluding a defective part such as a defective part and an introspection defective part (invisible shape inside) in the object S to be sorted), and
  • the trimming process step S203 is performed so as to have the defective portion information S2, which is a defective portion such as a defective portion or an introspection defective portion of the object S to be sorted, at a predetermined ratio.
  • the good part information S1 and the bad part information S2 are non-limiting examples of "classification information".
  • the trimming process step S203 is performed so as to have a portion having a predetermined value or less (ratio of distances between them) at a predetermined ratio.
  • At least one of a portion where the objects to be sorted S are in contact with each other, a portion where the distance between the objects to be sorted S is a predetermined distance or less, and a portion where the adjacent ratio between the objects to be sorted S is a predetermined ratio or less is "adjacent".
  • the trimming process step S203 is performed so that the classification information, the adjacent information, and the background information have a predetermined ratio.
  • the trimming size in the trimming processing step (S203) of the present embodiment is determined according to the size (projected area of the object) and the shape of the object S to be sorted. Specifically, the trimming process is performed with a size similar to the size of the single object S to be sorted. At this time, when the object to be sorted S has a shape close to a "circle” or a "square", the size is about the same as or slightly larger than the average size (area) of the unit to be sorted ("single substance"). The trimming process is performed in the order of "average value of about -5%" ⁇ trimming size ⁇ "average value of a single unit + about 15%").
  • the size of the object S to be sorted is about the same as or slightly smaller than the average size of a single body ("average value of a single body-”.
  • the trimming process is performed in the order of "about 15%” ⁇ trimming size ⁇ "average value of a single unit + about 5%").
  • the trimming process is performed at a size of 40 ⁇ 40 pixels (a size similar to or slightly smaller than the size of an average simple substance).
  • the normalization process is performed for each trimmed image.
  • the timing of this normalization process is not limited to that after the trimming process step (S203).
  • the raw image 310 is normalized and the image is normalized.
  • the trimming process may be performed.
  • the normalization process shading correction that makes the light amount unevenness and the sensitivity of the element of the detection unit uniform, conversion that keeps the gradation value according to the electromagnetic wave intensity in the image within a certain range, and the like are performed. Will be done.
  • the normalization process is performed so that the range of the gradation value according to the electromagnetic wave intensity is within the range of 0 to 1.
  • the labeling process is performed using the trimmed image group 320 (trimmed image group after the normalization process) generated in the trimming process step S203 (labeling process step: step S205). That is, in this labeling processing step S205, from the trimmed image group after the normalization processing to the labeling image group 330 (first labeling image 331 to sixth labeling image 336) (non-limiting "learning information" in the range of the request). An example) is generated (see Figure 3C).
  • step S205 labeling processing step
  • all the pixels forming each image are based on the trimmed images 321 to 326 (each trimmed image after the normalization processing) of the trimmed image group 320. Is determined what is in the image (determination of what information is), good part labeling part SP1 (a non-limited example of "classification information” in the scope of claim), bad part labeling.
  • Section SP2 corresponding to "classification information” of the present invention
  • adjacent labeling section SP3 a non-limiting example of "adjacent information” in the scope of claim
  • background labeling section SP4 background information
  • the "classification information" in the present embodiment is information attached according to the state of the object S to be sorted, and the good part labeling unit SP1 and the bad part labeling unit SP2 in the present embodiment correspond to the classification information. Further, the adjacent labeling unit SP3 corresponds to the adjacent information, and the background labeling unit SP4 corresponds to the background information.
  • the adjacent labeling unit SP3 (adjacent information) given in the labeling processing step S205 according to the present embodiment is a distance (adjacent distance) or an adjacent ratio (subject to the size of the sorted object S) between adjacent objects S to be sorted. This is information attached according to the ratio of the distance between the sorted objects S). For example, for at least one of a portion where the objects to be sorted S are in contact with each other, a portion where the distance between the objects to be sorted S is a predetermined distance or less, and a portion where the adjacent ratio between the objects to be sorted S is a predetermined ratio or less. , Adjacent labeling SP3 (adjacent information) is given.
  • the portion where it is determined that the adjacent objects S to be sorted are connected to each other is defined as the adjacent labeling unit SP3 (adjacent information). Will be done.
  • the determination criteria for each labeling are defined as follows, for example.
  • the brightness of the acquired signal is used as a criterion for labeling.
  • a plurality of brightness reference values first labeling reference value, second labeling reference value
  • the labeling process is performed based on the brightness reference values.
  • the second labeling reference value is defined as a brighter value than the first labeling reference value.
  • a good portion labeling portion SP1 is attached to a portion (dark portion) having a brightness equal to or lower than the first labeling reference value.
  • a background labeling portion SP4 is attached to a (bright portion) having a brightness equal to or higher than the second labeling reference value.
  • a portion having a predetermined brightness (a predetermined brightness between the first labeling reference value and the second labeling reference value) in a region having a brightness equal to or lower than the first labeling reference value, and the first labeling reference.
  • a defective portion labeling portion SP2 is attached to a portion having a predetermined brightness existing between a portion having a brightness equal to or lower than the value and a portion having a brightness equal to or higher than the second labeling reference value. Further, an adjacent labeling portion SP3 is attached to a region in which a plurality of regions having a brightness equal to or lower than the first labeling reference value are close to each other or in contact with each other and are darker than the second labeling reference value.
  • each of the labeling images 331 to 336 of the labeling image group 330 has four labeling (labeling) for all the pixels constituting each image. Parts SP1 to SP4) will be attached.
  • the labeling images 331 to 336 generated in step S205 are appropriately stored as learning images (learning information) in a predetermined memory.
  • the hollow portion of the object to be sorted S is recognized as a defective portion (introspection defective portion), and the labeling treatment is performed as a defective portion (the defective portion labeling portion SP2 is formed). .. Then, the portion other than the defective portion of the sorted portion S is labeled as a good portion (the good portion labeling portion SP1 is formed).
  • the labeling processing step S205 is completed based on a predetermined condition (completion determination step: step S207).
  • the "predetermined condition" is, for example, the total number of labeling images for which the labeling process has been completed, the total number of pixels for the labeling image for which the labeling process has been completed, the number of pixels for the good part labeling part and the bad part labeling in the labeling image. At least one of the total number of pixels of the part, the respective ratios, the total number of pixels of the classification information in the labeling image, the number of pixels of the adjacent information, the total number of pixels of the background information, and the respective ratios can be considered.
  • This "predetermined condition" may be one of the above conditions or a combination of a plurality of the above conditions.
  • the number of labeling images for which the labeling process has been completed is a predetermined number or more (for example, 500 or more), and the ratio of the number of the labeling images is a predetermined ratio (for example, "().
  • step S207 When it is determined in the completion determination step S207 that the labeling processing step S205 is completed based on a predetermined condition (in the case of "Yes” in S207), the processing after step S209 is then performed, and based on the predetermined condition. If it is determined that the labeling process step S205 is not completed (in the case of "No” in S207), the process after the repeated step S201 is performed.
  • step S207 When it is determined in the completion determination step S207 according to the present embodiment that the labeling process step S205 is completed (in the case of "Yes” in S207), an inference model generation process is then performed using a labeling image or the like. (Inference model generation step: step S209).
  • the inference model generation step S209 deep learning is performed based on the labeling image (learning image, learning information) stored in the memory (the labeling image is read into a PC and machine learning is performed by the learning program. Do), the inference model is generated.
  • the number of labeling images used when generating this inference model (for example, images 331 to 336 with labeling for each pixel (labeling of any of four labelings SP1 to SP4)) is, for example, 500 or more.
  • step S211 confirmation processing is performed on the inference model generated in the inference model generation step S209 (inference model confirmation step: step S211).
  • the inference model confirmation step S211 For example, as one method, the raw image 310 which is the basis of the labeling image used at the time of generating the inference model is inferred by the generated inference model, and the inference is performed. The correct answer rate is calculated by comparing the result with the learning information. Further, for example, as another method, in the inference model confirmation step S211, a test image different from the learning information used at the time of generating the inference model and test image information based on this test image (using the test image).
  • Image information that has been labeled is prepared, inference processing is performed using the inference model generated for this test image, and the inference result is compared with the test image information to determine the correct answer rate. It is calculated.
  • the inference model confirmation step S211 for example, at least one of the above-mentioned one method and the other method is carried out, and when either one is carried out, the correct answer rate at that time is a predetermined memory. When both are performed, the correct answer rate of each is stored in a predetermined memory.
  • step S213 it is determined whether or not the result of the inference model confirmation step S211 is equal to or greater than the expected value (inference model determination step: step S213).
  • whether or not the result of the inference model confirmation step S211 is equal to or higher than the expected value is determined by comparing the correct answer rate and the expected value in the inference model confirmation step S211 stored in the memory.
  • the expected value for example, the correct answer rate in comparison with the learning information is 95% or more, and the correct answer rate in comparison with the test image information is 90% or more.
  • step S213 When it is determined in the inference model determination step S213 that the correct answer rate in the generated inference model is equal to or higher than a predetermined expected value (in the case of "Yes” in S213), the construction of the inference model is completed and the inference model is generated. When it is determined that the correct answer rate in the inference model is not equal to or higher than the predetermined expected value (in the case of "No” in S213), the process of step S215 (adjustment step) is performed, and the process of repeated steps S209 and subsequent steps is performed. Is done.
  • step S215 for appropriately generating the inference model is performed as described above.
  • the adjustment step S215 include means for changing the learning rate, batch size, dropout rate, and the like, which are parameters used for learning.
  • the preparation step S215 the learning information and the test image information may be shuffled or the respective information may be increased or decreased as necessary.
  • a plurality of models may be generated as needed, and an inference model determination step S213, a preparation step S215, or the like may be performed for each of them to create a more appropriate inference model.
  • the processing after step S215 when it is determined that the correct answer rate in the generated inference model is not equal to or higher than the predetermined expected value (when "No" in S213), the processing after step S215 is performed.
  • the present invention is not limited to this. Therefore, for example, if it is determined that the correct answer rate is not more than a predetermined expectation, the process after step S201 may be performed again. More specifically, for example, if the expected value or more is not obtained even after repeating the adjustment step S215 a plurality of times (three times, etc.), the process returns to the process of step S201, and the image acquisition step S201 or later is performed. It may be configured to perform the processing of.
  • the present embodiment is performed by determining that the generated inference model is equal to or higher than a predetermined expected value in the inference model determination step S213 (by determining "Yes” in S213).
  • the "inference model" for the form will be completed.
  • the identification process of the object to be sorted S is performed using the inference model generated as described above.
  • an inference model is mounted on a control means (not shown) electrically connected to the X-ray identification means 10 of FIG. 1, and the inference model is used to perform identification processing of the object S to be sorted. Will be.
  • FIG. 4 shows a flowchart regarding a method for identifying an object to be sorted, which is performed by using the X-ray identification means 10 according to the present embodiment.
  • FIGS. 5A to 5C show schematic views of image pickup information and the like in the identification method (during the identification step) performed by using the X-ray identification means 10 according to the present embodiment, and FIG. 5A shows X-rays on the object to be sorted.
  • 5B shows an inference result image when the inference model is applied to the captured raw image
  • FIG. 5C shows a filter when the inference result image is filtered. The processed image is shown.
  • the X-ray generation unit 11 and the X-ray detection unit 12 are used to perform imaging processing on the object to be sorted S during the transfer step (claimed). It is a non-limiting example of the “imaging process” in the range of: step S401).
  • this step S401 imaging step
  • a line-shaped raw image 510 is acquired for a plurality of objects S to be sorted on the transport path 91 (see FIG. 5A).
  • step S401 X-rays are irradiated from the X-ray generation unit 11 to the object SS to be sorted, and the X-ray detection unit 12 provides image information for a certain number of lines (for example, 512 lines). Is taken in, and this image information (raw image 510) is appropriately stored in the memory. Further, in the present embodiment, the raw image 510 is appropriately normalized.
  • the image obtained in the imaging step (raw image 510 after normalization processing) is inferred as input data (a non-limiting example of "imaging information" in the range of the request).
  • the model implementation step S403 is performed. That is, the inference model is applied to the raw image 510 (raw image after normalization processing) captured in the imaging step S401 (step S403), and the inference result (inference result image 520) can be obtained (step S405). ).
  • FIG. 5B shows an inference result image 520 when the inference model is applied to the captured raw image 510. As shown in FIG.
  • the inference model by applying the inference model, for all the pixels of the inference result image 520, the good part labeling part SSP1 (classification information), the bad part labeling part SSP2 (classification information), and the adjacent labeling part. Any labeling (labeling of any of four) of SSP3 (adjacent information) and background labeling unit SSP4 (background information) will be attached.
  • a filtering processing step (step S407) is performed on the inference result image 520 obtained in the inference model implementation step S403.
  • the filtering process for example, it is confirmed how many pixels the defective portion (defective portion labeling portion SSP2) is included in the predetermined image size, and when the number of pixels is larger than the specified value, the defective portion is processed. However, if the number of pixels is smaller than the specified value, it can be treated as a good part.
  • examples of other filtering processes include processes such as smoothing, edge extraction, sharpening, and morphology conversion.
  • the defective portion labeling portion SSP2 in the inference result image 520 may be reduced (for example, reduced by 20% to 50%), or the defective portion labeling having a pixel number equal to or less than a predetermined value may be reduced.
  • the section SSP2 and the adjacent labeling section SSP3 may be deleted and replaced with another labeling section.
  • the size of the defective portion labeling portion SSP2 in the inference result image 520 is displayed small.
  • the good portion labeling portion (“good portion” at the time of specifying the classification described later).
  • background labeling part (“background part” at the time of classification specification described later) is replaced and displayed.
  • the adjacent labeling unit SSP3 is replaced with a background labeling unit (“background unit” at the time of classification specification described later) and displayed.
  • the image after passing through these filtering processes S407 is the filtered image 530 (see FIG. 5C).
  • the filtering process S407 is performed on the inference result image 520 (see FIG. 5B) obtained in the inference result S405. Then, by performing this filtering process S407, the post-filtered image 530 shown in FIG. 5C is formed, and based on this post-filtered image 530, a classification specifying process (identification process based on classification identification, identification step). Is performed (step S409).
  • the defective portion labeling portions in the inference result image 520 are located in two places.
  • SSP2 (FIG. 5B) is reduced by about 30% to identify defective portion C2 (FIG. 5C).
  • the adjacent labeling portion SSP3 (FIG. 5B) in the inference result image 520 is specified as the background portion C4 (FIG. 5C) as a result of filtering.
  • the good portion labeling portion SSP1 and the background labeling portion SSP4 of FIG. 5B are identified as the good portion C1 and the background portion C4 of FIG.
  • the "good part”, “bad part”, and “background part” are specified based on the filtered image 530.
  • the adjacent labeling portion in which the objects to be sorted are adjacent to each other is specified as a “background portion”.
  • various information is attached to each pixel.
  • the good part labeling part SSP1 classification information
  • the bad part labeling part SSP2 classification information
  • the adjacent labeling are attached to each pixel.
  • the labeling (labeling of any one of the four) of the section SSP3 (adjacent information) and the background labeling section SSP4 (background information) will be attached.
  • the classification specifying process (identification process, identification step) S409 is performed on each pixel in the filtered image 530 obtained by performing the filtering process S407 on the inference result image 520, and each pixel is performed. Is specified as one of "good part", "bad part", and "background part”.
  • the background portion C4 and the plurality of objects to be sorted are identified, and more specifically, an individual having a defective portion C2 (subject).
  • Two sorted objects CA and CB) are identified (identified), and the other sorted objects are identified (identified) as individuals having only good portion C1 (sorted objects).
  • step S411 it is determined whether or not to end the identification process of the object to be sorted.
  • the identification process identification step of the object to be sorted
  • the processes of the repeated steps S401 and subsequent steps are performed. Specifically, unless otherwise specified, there is an object S to be sorted on the transport path 91, and an imaging step is performed using the X-ray generator 11 and the X-ray detector 12 and the like. If so, the identification process is continued.
  • the imaging processing step, the inference model implementation step (inference result), the filtering processing step, the classification identification step, and the like are performed using the X-ray identification means 10 and the inference model. Therefore, the object to be sorted S is identified.
  • the identification device (discrimination means) forming the sorting device for the object to be sorted according to the present embodiment is configured and functions as described with reference to FIGS. 1 to 5C, it has the following functions and effects.
  • the configuration and operation / effect of the identification method performed by using the identification device according to the present embodiment will be described.
  • the method for identifying the object to be sorted includes a transfer step of transferring the object to be sorted, an imaging step of imaging the object to be sorted during the transfer step, and imaging information (raw image 510) obtained in the imaging step. )
  • the identification step includes an identification step for identifying the object to be sorted, using an inference model generated based on learning information (labeling image group 330, labeling images 331 to 336) regarding the object to be sorted.
  • the learning information (labeling image group 330, labeling images 331 to 336) includes adjacent information between the objects to be sorted (adjacent labeling section SP3) and classification information of the objects to be sorted (good part labeling part SP1, bad part labeling part). Including SP2), in the identification step, the image to be sorted is identified by using the imaging information and the inference model.
  • the method for identifying the object to be sorted according to the present embodiment is configured as described above, the following effects can be obtained.
  • the identification method according to the present embodiment it is possible to easily compare the inference result with the imaged information, so that the efficiency of the arithmetic processing at the time of identification can be improved.
  • the adjacent information adjacent labeling unit SP3
  • the adjacent portion is not erroneously recognized as a defective portion, and the identification accuracy can be improved.
  • the identification method according to the present embodiment by using the adjacent information, the objects to be sorted in the contacted state can be recognized as a separated state, so that the objects to be sorted can be identified with higher accuracy. Can be done.
  • the processing speed of the identification process can be increased.
  • the defective portion can be easily identified by converting the inference result into an image.
  • each pixel data can be easily used for various processes (post-processing and the like).
  • the image processing technique can be applied by treating the inference result as an image.
  • the method for identifying the object to be sorted includes a transfer step of transferring the object to be sorted, an imaging step of imaging the object to be sorted during the transfer step, and imaging information (raw) obtained in the imaging step.
  • the identification step is provided with an identification step for identifying the object to be sorted, and the identification step uses an inference model generated based on learning information (labeling image group 330, labeling images 331 to 336) regarding the object to be sorted.
  • the learning information includes adjacent information between the objects to be sorted (adjacent labeling section SP3) and classification information of the objects to be sorted (good section labeling section SP1, defective section).
  • the labeling unit SP2) and the background information of the object to be sorted may be included, and in the identification step, the image pickup information and the inference model may be used to identify the object to be sorted.
  • the identification method according to the present embodiment since the learning information includes the background information of the selected object, each selected object can be clearly identified. Further, according to the identification method according to the present embodiment, after the adjacent information (adjacent labeling unit SP3) is specified, in order to convert this adjacent information into background information, the identification process of each object to be sorted is performed more clearly. Can be done.
  • an "inference model” is generated, and the “inference model” generated in this way is mounted on an identification device (discrimination means) forming a sorting device. , The identification method is carried out using these.
  • an identification device discrimination means
  • the identification method is carried out using these.
  • a sorting device provided with an identification device equipped with the above-mentioned inference model will be described with reference to drawings and the like.
  • FIG. 6 shows a schematic configuration diagram of a sorting device (belt type sorting device) according to the second embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 6 shows a schematic configuration diagram of a belt-type sorting device 101 equipped with the identification device (discrimination means) described with reference to FIGS. 1 to 5C.
  • the sorting device 101 optically detects the object to be sorted 120 to supply the object to be sorted S0, the transport section 130 to convey the object to be sorted S0, and the object to be sorted S0. It is configured by using an optical detection unit 150, a sorting unit 160 that performs sorting processing of the object to be sorted S0, an X-ray identification device 10, and the like.
  • the material to be sorted S0 stored in the material to be sorted 120 is supplied to one end of the transporting unit 130, and the supplied material S0 is supplied with the transporting unit 130.
  • the image pickup process (identification process based on) by the X-ray identification device 10 is performed during the transfer by the X-ray identification device 10 (during the transfer process).
  • the object to be sorted S0 transported by the transport unit 130 is discharged from the other end of the transport unit 130 along the fall locus L, and the optical detection unit 150 and the optical detection unit 150 and the periphery of the discharged object S0 are discharged.
  • a sorting unit 160 is provided.
  • the sorting device 101 is configured to drive the sorting unit 160 based on the identification signal obtained from at least one of the X-ray identification device 10 and the optical detection unit 150, and the sorted object S0 is sorted.
  • the unit 160 sorts the product into either the non-defective product accommodating unit 181 or the defective product discharging unit 182.
  • the object to be sorted unit 120 forming the sorting device 101 is configured by using a storage unit for storing the object to be sorted S0, a vibration feeder, and the like.
  • the material to be sorted 120 is configured to supply the material S0 to be sorted from the material supply unit 120 to one end of the transport unit 130, if necessary.
  • the transport unit 130 forming the sorting device 101 is configured by using a transport belt 131, transport rollers 132, 133, a drive motor 134, and the like.
  • the transport belt 131 is wound endlessly between the rollers 132 and 133 provided in parallel.
  • a drive motor 134 is connected to one of the rollers 133 via a belt or the like.
  • the conveyor belt 131 is configured to be rotationally driven at a constant speed by rotating the drive motor 134.
  • the transport belt 131 forming the transport unit 130 corresponds to the transport path 91 in the first embodiment.
  • the X-ray identification device 10 described in the first embodiment is provided at a substantially central portion of the transport unit 130 according to the present embodiment in the transport direction. More specifically, as shown in FIG. 6, an X-ray generator 11 is provided at a position above the object to be sorted S0 on the transport belt 131 (conveyance path 91 in the first embodiment), and the object to be sorted S0. An X-ray detection unit 12 is provided at a lower position (between the conveyor belts 131 in FIG. 6). The image pickup information obtained by the X-ray identification device 10 is transmitted to the X-ray image processing means 173 described later. Further, in the present embodiment, a partition wall is appropriately provided in order to prevent leakage of X-rays.
  • the material to be sorted S0 supplied from the material supply unit 120 to one end of the transport unit 130 is the transport unit 130. It is provided around the fall locus L when it is discharged from the other end of (conveyor belt 131). Specifically, it is configured by using a light receiving unit 151 (first light receiving unit 151A, second light receiving unit 151B), a plurality of light emitting units 153, a background unit 155 corresponding to each light receiving unit 151A, 151B, and the like.
  • a light receiving unit 151 first light receiving unit 151A, second light receiving unit 151B
  • the two light receiving portions 151A and 151B are provided at positions substantially symmetrical with respect to the fall locus L.
  • the light receiving unit 151 is configured by using a solid-state image sensor (CCD image sensor, CMOS image sensor, etc.) or the like.
  • the light emitting unit 153 is configured to irradiate the optical detection position P on the fall locus L with light having a predetermined wavelength from a plurality of angles.
  • the light receiving unit 151 takes an image of the object to be sorted S0 that has reached the optical detection position P on the drop locus L, and the image pickup information (light receiving signal) regarding each object to be sorted S0 is transmitted to the image processing means 174 described later. ..
  • the sorting unit 160 forming the sorting device 101 according to the present embodiment is configured by using the nozzle unit 161 and the solenoid valve 162 and the like.
  • the nozzle portion 161 is configured to inject a fluid (for example, air) to the object to be sorted S0 on the drop locus L.
  • the solenoid valve 162 is provided between the fluid supply unit (for example, an air compressor or the like, not shown) and the nozzle unit 161 and is connected to the nozzle unit 161 based on a signal from the discrimination result coupling mechanism 175 described later. It is configured to control the fluid supply.
  • the sorting device 101 has a touch panel 171 capable of inputting various signals and the like when the device is used, and the touch panel 171 is the CPU 172 of the sorting device 101. Is electrically connected to. Further, the CPU 172 is electrically connected to the X-ray image processing means 173 and the image processing means 174. Further, the X-ray image processing means 173 and the image processing means 174 are electrically connected to the discrimination result coupling mechanism 175.
  • the X-ray image processing means 173 is configured to be able to transmit the image pickup information from the X-ray detector 11, and the image processing means 174 is configured to be able to transmit the image pickup information from the two light receiving units 151A and 151B.
  • the discrimination result coupling mechanism 175 and the solenoid valve 162 are electrically connected, and based on the discrimination signal from the discrimination result coupling mechanism 175, the fluid is ejected from the nozzle portion 161 via the solenoid valve 162 ( Ejection time, eruption timing, etc.) are controlled.
  • the sorting device 101 is configured as described above and functions as follows.
  • the material to be sorted S0 supplied from the material to be sorted 120 is transported (transferred) by the transporting unit 130, and X-rays are emitted to the material to be sorted S0 being transported (during the transfer process).
  • An imaging process is performed by the identification device 10.
  • an image pickup process is performed by the optical detection unit 150 on the object to be sorted S0 discharged from the transport unit 130.
  • a sorting process (sorting step) using the sorting unit 160 is performed based on the identification signal caused by the imaging information of at least one of the X-ray identification device 10 and the optical detection unit 150.
  • the ejection timing and ejection time of the fluid ejected from the nozzle portion 161 via the solenoid valve 162 are controlled based on the identification signal, and the fluid ejected from the nozzle portion 161 causes the sorted object S0 to be the non-defective product accommodating portion 181. Alternatively, it is selected by one of the defective product discharging units 182.
  • various information and sorting conditions regarding the object to be sorted S0 are used by using the touch panel 171 capable of inputting a predetermined signal to the CPU 172 provided in the device. Input the operating condition information such as the identification condition).
  • This operating condition information is transmitted to the X-ray image processing means 173 and the image processing means 174 via the CPU 172.
  • the image processing means 174 also sets a predetermined threshold value and the like.
  • a plurality of inference models, a plurality of threshold values (a plurality of threshold values used for identification), and the like can be mounted on the CPU 172 (or at least one of the X-ray image processing means 173 and the image processing means 174). There is.
  • the sorting device 101 after inputting the operating condition information using the touch panel 171, the sorting device 101 is driven, and the image pickup information from the X-ray detector 12 regarding the object to be sorted S0 is transmitted to the X-ray image processing means 173.
  • the image pickup information from the light receiving units 151A and 151B regarding the object to be sorted S0 is transmitted to the image processing means 174.
  • the image pickup information transmitted to the X-ray image processing means 173 and the image processing means 174 is appropriately subjected to predetermined arithmetic processing (or as the image pickup information as it is) and then transmitted to the discrimination result coupling mechanism 175.
  • the discrimination result coupling mechanism 175 the calculation based on the image pickup information from the X-ray image detecting means 173 and the image pickup information from the image processing means 174 for the same sorted object S0 in consideration of the transport speed of the sorted object S0 and the like. Processing is performed, and an identification signal (solenoid valve control signal) based on the combined discrimination result is transmitted to the solenoid valve 162.
  • the ejected state of the fluid from the nozzle portion 161 is controlled via the solenoid valve 162, and the ejected fluid is used to sort the object to be sorted S0.
  • the sorting device 101 is configured by using the X-ray sorting device 10 (X-ray identification means) described in the first embodiment and an inference model or the like, and the sorting device 101 is used. , Imaging processing step, inference model implementation step (inference result), filtering processing step, classification identification step, etc. are performed, and identification (discrimination processing) and sorting (sorting processing) of the object to be sorted S0 are performed. ..
  • the sorting device 101 Since the sorting device 101 according to the present embodiment is configured and functions as described with reference to FIG. 6 and the like (FIGS. 1 to 5C for the X-ray identification device 10), it has the following functions and effects. Hereinafter, the configuration and operation / effect of the sorting device (sorting method) according to the present embodiment will be described.
  • the sorting method is based on a transfer step of transferring the object to be sorted S0, an image pickup step of imaging the object to be sorted S0 during the transfer step, and imaging information obtained in the image pickup step. It includes an identification step for identifying S0 and a sorting step for selecting the object to be sorted S0 based on the identification information obtained in the identification step, and the identification step is generated based on the learning information about the object to be sorted S0. It is performed using the inference model, and the learning information includes the adjacent information between the selected objects and the classification information of the selected objects. In the identification step, the imaged information and the inference model are used to select the selected object S0. Identify.
  • the sorting apparatus includes a transport unit 130 (transfer means) for transferring the sorted object S0 and an X-ray identification device 10 (imaging means) for imaging the sorted object S0 during the transfer in the transport unit 130.
  • the identification means (identification means composed of at least one of the X-ray image processing means 173 and the discrimination result coupling mechanism 175) for identifying the object to be sorted S0 based on the image pickup information obtained by the X-ray identification device 10.
  • a sorting unit 160 sorting means for sorting the object to be sorted S0 based on the identification signal (identification information) obtained by the identification means, and the identification means is generated based on the learning information about the object to be sorted.
  • the learning information includes the adjacent information between the selected objects and the classification information of the selected objects, and the identification means identifies the selected object S0 by using the imaging information and the inference model. do.
  • the sorting device (sorting method) according to the present embodiment is configured and functions as described above, the following effects can be obtained.
  • the sorting apparatus (sorting method) according to the present embodiment it is possible to improve the efficiency of arithmetic processing at the time of generating an identification signal in the identification means by easily comparing the inference result with the image pickup information.
  • the control of the sorting unit is carried out based on the identification signal obtained in the above. Therefore, according to the sorting apparatus according to the present embodiment, it is possible to improve the efficiency of the arithmetic processing when sorting the object to be sorted S0.
  • the sorting device sorting method
  • the adjacent information adjacent labeling unit SP3
  • the adjacent portion is not erroneously recognized as a defective portion and the identification signal identification accuracy is not recognized. Can be enhanced. Therefore, according to the sorting apparatus according to the present embodiment, it is possible to carry out a high-precision sorting process using the identification signal having high discrimination accuracy. Further, according to the sorting apparatus (sorting method) according to the present embodiment, by using the adjacent information, it is possible to recognize the objects to be sorted in the contacted state as separated states, so that the objects to be sorted can be recognized with higher accuracy. Can be identified and sorted.
  • the identification process does not require the object cutting process at the time of identifying the object to be sorted S0.
  • the processing speed of the above can be increased, and the speed of the sorting processing can also be increased.
  • the sorting apparatus includes a transport unit 130 (transfer means) for transferring the object to be sorted S0 and an X-ray identification device 10 (imaging means) for imaging the object to be sorted S0 during the transfer in the transport unit 130.
  • the identification means (identification means composed of at least one of the X-ray image processing means 173 and the discrimination result coupling mechanism 175) for identifying the object to be sorted S0 based on the image pickup information obtained by the X-ray identification device 10.
  • a sorting unit 160 sorting means for sorting the object to be sorted S0 based on the identification signal (identification information) obtained by the identification means, and the identification means is generated based on the learning information about the object to be sorted.
  • the learning information includes the adjacent information between the selected objects, the classification information of the selected objects, and the background information of the selected objects, and the identification means uses the imaging information and the inference model. Then, the object to be sorted S0 is identified.
  • the sorting device since the learning information includes the background information of the sorted object, each sorted object can be clearly identified at the time of generating the identification signal, and a highly accurate identification signal can be obtained. .. Therefore, it is possible to realize a highly accurate sorting process by using such a highly accurate identification signal. Further, according to the sorting apparatus according to the present embodiment, after the adjacent information is specified, in order to convert the adjacent information into the background information, the identification processing of each object to be sorted is performed more clearly, and the identification signal with high accuracy is obtained. Obtainable. Therefore, according to the sorting apparatus according to the present embodiment, high-precision sorting processing can be realized.
  • FIG. 7 shows a schematic configuration diagram of a sorting device (shoot type sorting device) according to the third embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 7 shows a schematic configuration diagram of a chute type sorting device 201 equipped with the identification device (discrimination means) described with reference to FIGS. 1 to 5C.
  • the sorting device 201 includes an object supply unit 220 for supplying the object to be sorted S0, a chute 230 (transport unit, transfer means) for transferring the object S0 to be sorted, and a sorting device 201. It is configured by using an optical detection unit 250 that optically detects an object S0, a sorting unit 260 that performs a sorting process for an object S0 to be sorted, an X-ray identification device 10, and the like.
  • the material to be sorted S0 stored in the material to be sorted 220 is supplied to one end of the inclined plate portion 231 forming the chute 230, and is supplied to the inclined plate portion 231.
  • An image pickup process (identification process based on) is performed by the X-ray identification device 10 for the object to be sorted (during the transfer step) during free fall (flowing).
  • the object to be sorted S0 that falls on the chute 230 is discharged from the other end of the inclined plate portion 231 along the drop locus L, and the optical detection unit 250 and the sorting object S0 are surrounded around the discharged object S0 to be sorted.
  • a unit 260 is provided.
  • the sorting device 201 is configured to drive the sorting unit 260 based on the identification signal obtained from at least one of the X-ray identification device 10 and the optical detection unit 250, and the sorting object S0 is sorted.
  • the unit 260 sorts the product into either the non-defective product accommodating unit 281 or the defective product discharging unit 282.
  • the object to be sorted 220 forming the sorting device 201 is configured by using a storage section for storing the object S0 to be sorted, a vibration feeder, or the like.
  • the material to be sorted 220 is configured to supply the material to be sorted S0 from the material supply unit 220 to one end of the inclined plate portion 231 forming the chute 230, if necessary.
  • the chute 230 forming the sorting device 101 is configured by using the inclined plate portion 231.
  • the inclined plate portion 231 is inclined by, for example, about 30 ° to 70 ° with respect to the ground plane (horizontal plane) in consideration of the installation area in the apparatus and the falling speed (flowing speed) of the object to be sorted S0 that naturally falls. It is provided for this purpose. Further, the inclination angle of the inclined plate portion 231 may be set to be higher than the angle of repose of the object to be sorted and to an angle such that the object to be sorted flowing down on the inclined plate portion 231 does not bounce. In the present embodiment, the inclined plate portion 231 forming the chute 230 is configured to be inclined by about 60 degrees with respect to the ground plane. The inclined plate portion 231 forming the chute 230 corresponds to the transport path 91 in the first embodiment.
  • the X-ray identification device 10 described in the first embodiment is provided at a substantially central portion of the chute 230 according to the present embodiment. More specifically, as shown in FIG. 7, an X-ray generating portion 11 is provided at a position above the object to be sorted S0 that naturally falls on the inclined plate portion 231 (transport path 91 in the first embodiment), and is covered. An X-ray detection unit 12 is provided at a position below the sorted object S0 (a position below the inclined plate portion 231 in FIG. 7). The image pickup information obtained by the X-ray identification device 10 is transmitted to the X-ray image processing means 273, which will be described later. Further, in the present embodiment, a partition wall is appropriately provided in order to prevent leakage of X-rays.
  • the material to be sorted S0 supplied from the material supply unit 220 to one end of the chute 230 is the chute 230 ( It is provided around the fall locus L when it is discharged from the other end of the inclined plate portion 231).
  • the chute 230 It is configured by using a light receiving unit 251 (first light receiving unit 251A, second light receiving unit 251B), a plurality of light emitting units 253, a background unit 255 corresponding to each light receiving unit 251A, 251B, and the like.
  • a light receiving unit 251 first light receiving unit 251A, second light receiving unit 251B
  • the light receiving unit 251 is configured by using a solid-state image sensor (CCD image sensor, CMOS image sensor, etc.) or the like.
  • the light emitting unit 253 is configured to irradiate the optical detection position P on the fall locus L with light having a predetermined wavelength from a plurality of angles.
  • the light receiving unit 251 takes an image of the object to be sorted S0 that has reached the optical detection position P on the drop locus L, and the image pickup information (light receiving signal) regarding each object to be sorted S0 is transmitted to the image processing means 274 described later. ..
  • the sorting unit 260 forming the sorting device 201 according to the present embodiment is configured by using the nozzle unit 261 and the solenoid valve 262 and the like.
  • the nozzle portion 261 is configured to inject a fluid (for example, air) to the object to be sorted S0 on the drop locus L.
  • the solenoid valve 262 is provided between the fluid supply unit (for example, an air compressor or the like, not shown) and the nozzle unit 261, and is connected to the nozzle unit 261 based on a signal from the discrimination result coupling mechanism 275 described later. It is configured to control the fluid supply.
  • the sorting device 201 has a touch panel 271 capable of inputting various signals and the like when the device is used, and the touch panel 271 is the CPU 272 of the sorting device 201. Is electrically connected to. Further, the CPU 272 is electrically connected to the X-ray image processing means 273 and the image processing means 274. Further, the X-ray image processing means 273 and the image processing means 274 are electrically connected to the discrimination result coupling mechanism 275.
  • the X-ray image processing means 273 is configured to be able to transmit the image pickup information from the X-ray detector 11, and the image processing means 274 is configured to be able to transmit the image pickup information from the two light receiving units 251A and 251B.
  • the discrimination result coupling mechanism 275 and the solenoid valve 262 are electrically connected, and based on the identification signal from the discrimination result coupling mechanism 275, the fluid ejected state from the nozzle portion 261 via the solenoid valve 262 ( Ejection time, eruption timing, etc.) are controlled.
  • the sorting device 201 is configured as described above and functions as follows.
  • the material to be sorted S0 supplied from the material supply unit 220 to be sorted is transported (transferred) by the chute 230, and X-ray identification is performed with respect to the material to be sorted S0 being transported (during the transfer process).
  • An imaging process (imaging step) is performed by the apparatus 10.
  • an image pickup process (imaging step) is performed by the optical detection unit 250 on the object to be sorted S0 discharged from the transport unit 230.
  • a sorting process (sorting step) using the sorting unit 260 is performed based on the identification signal caused by the imaging information of at least one of the X-ray identification device 10 and the optical detection unit 250.
  • the ejection timing and ejection time of the fluid ejected from the nozzle portion 261 via the solenoid valve 262 are controlled based on the identification signal, and the fluid ejected from the nozzle portion 261 causes the sorted object S0 to be the non-defective product accommodating portion 281. Alternatively, it is selected by one of the defective product discharging units 282.
  • various information and sorting conditions regarding the object to be sorted S0 are used by using the touch panel 271 capable of inputting a predetermined signal to the CPU 272 provided in the device. Input the operating condition information such as the identification condition).
  • This operating condition information is transmitted to the X-ray image processing means 273 and the image processing means 274 via the CPU 272.
  • selection of one inference model from a plurality of inference models, setting of a predetermined threshold value, and the like are performed.
  • the image processing means 274 also sets a predetermined threshold value and the like.
  • the CPU 272 (or at least one of the X-ray image processing means 273 and the image processing means 274) is configured to be able to mount a plurality of inference models, a plurality of threshold values (a plurality of threshold values used for identification), and the like. There is.
  • the sorting device 201 is driven, and the image pickup information from the X-ray detector 12 regarding the object to be sorted S0 is transmitted to the X-ray image processing means 273.
  • the image pickup information from the light receiving units 251A and 251B regarding the object to be sorted S0 is transmitted to the image processing means 274.
  • the image pickup information transmitted to the X-ray image processing means 273 and the image processing means 274 is appropriately subjected to predetermined arithmetic processing (or as the image pickup information as it is) and then transmitted to the discrimination result coupling mechanism 275.
  • the discrimination result coupling mechanism 275 the calculation based on the image pickup information from the X-ray image detection means 273 and the image pickup information from the image processing means 274 for the same sorted object S0 in consideration of the transport speed of the sorted object S0 and the like. Processing is performed, and an identification signal (solenoid valve control signal) based on the combined discrimination result is transmitted to the solenoid valve 262.
  • the ejected state of the fluid from the nozzle portion 261 is controlled via the solenoid valve 262, and the ejected fluid is used to sort the object to be sorted S0.
  • the sorting device 201 is configured by using the X-ray sorting device 10 (X-ray identification means) described in the first embodiment and an inference model or the like, and the sorting device 201 is configured. , Imaging processing step, inference model implementation step (inference result), filtering processing step, classification identification step, etc. are performed, and identification (discrimination processing) and sorting (sorting processing) of the object to be sorted S0 are performed. ..
  • the sorting device 201 according to the present embodiment is configured and functions as described with reference to FIG. 7 and the like (FIGS. 1 to 5C for the X-ray identification device 10).
  • the sorting device 201 according to the third embodiment and the sorting device 101 according to the second embodiment described above have different partial configurations (for example, the configuration of the transport unit), but the identification means and the sorting means are different. Has a similar configuration. Therefore, the sorting device 201 according to the third embodiment also has substantially the same function and effect as the sorting device 101 described in the second embodiment. Therefore, the details of the action and effect are omitted here.
  • the material to be sorted is nuts, beans, grains, etc.
  • the present invention is not limited to this configuration. Therefore, for example, the material to be sorted may be vegetables, confectionery, processed foods, or the like.
  • the electromagnetic wave is an X-ray
  • the electromagnetic wave may be ultraviolet rays, visible rays, near infrared rays, infrared rays, microwaves, or the like.
  • the "inference model” constituting the identification method, the selection method, and the selection device is an inference model obtained by using deep learning
  • the "inference model” is a support vector machine (SVM), simple Bayes classifier, logistic regression, random forest, neural network, deep learning, k-nearest neighbor method, AdaBoost, bagging, C4.5, kernel method, probability. It may be configured using a learning program that combines at least one of gradient descent, lasso regression, ridge regression, elastic Net, interpolation, and co-filtering.
  • the present invention is not limited to this configuration. Therefore, for example, a machine learning device is configured by using an X-ray identification means provided outside the sorting device, an inference model is constructed by using the machine learning device outside the sorting device, and the constructed inference model is sorted. It may be configured to be mounted on the device.
  • the present invention is not limited to this configuration. Therefore, for example, necessary imaging information is collected using an X-ray identification means forming a sorting device or an equivalent device provided outside, and an inference model is used using the collected imaging information and the functions inside the sorting device. May be constructed. That is, if necessary, the machine learning device is configured by the sorting device itself or a part thereof, the inference model is constructed or updated in the sorting device, and the necessary inference model is appropriately selected. It may be configured to be mounted on the identification means).
  • the present invention is not limited to this configuration. Therefore, for example, in the present invention, when performing identification processing and sorting processing without constructing an inference model, "adjacent information between selected objects" and “classification information of selected objects", which are imaging information, are used. You may use it. That is, predetermined threshold information is set for these "adjacent information between the items to be sorted" and “classification information of the items to be sorted", and this threshold information and "adjacent information between the items to be sorted” regarding the items to be sorted are set.
  • the imaging information "adjacent information between the objects to be sorted”, “classification information of the objects to be sorted”, and “sorting” are performed. "Background information of objects” may be used.
  • predetermined threshold information is set for the "background information of the objects to be sorted", and these threshold information and the subject
  • the trimming process is performed with a size of 40 ⁇ 40 pixels in the trimming process step for generating the learning image (learning information)
  • the present invention has this configuration.
  • the size of trimming in this trimming process is about the same as the size of a single object to be sorted, and is appropriately determined by the shape of the object to be sorted. Therefore, for example, the trimming process may be performed at a size of 32 ⁇ 32 pixels, 64 ⁇ 64 pixels, or the like, depending on the size and shape of the single object to be sorted.
  • the classification information is the good part information and the bad part information has been described, but the present invention is not limited to this configuration, and various classification information other than the good part and the bad part can be described. Information is applicable. Therefore, for example, as the classification information, it is possible to use classification according to the degree of quality of a predetermined subject, classification regarding the type of the subject to be sorted, and the like.
  • each function of the controller may be realized by the CPU executing a predetermined program, may be realized by a dedicated circuit, or may be realized by a combination thereof. Also, a single controller may be used. Alternatively, a plurality of controllers may be used to decentralize the plurality of functions, and a plurality of required functions may be realized by the whole of the plurality of controllers.
  • templates for determining "adjacent information between objects to be sorted" and templates for determining "classification information of sorted objects" are used. You may prepare more than one.
  • Such a template may be the same as or similar to the first labeling images 331 to sixth labeling images 336 shown in FIG. 3C.
  • template matching is performed by image processing, and each template and raw image 510 (or raw image 510) are used for each of "adjacent information between selected objects" and "classification information of selected objects”.
  • the correlation coefficient between the image to which the normalization process has been performed) and the correlation coefficient may be obtained, and the "adjacent information between the items to be sorted" and the “classification information of the items to be sorted” may be determined from the correlation coefficient.
  • the present disclosure provides a method for identifying an object to be sorted, which appropriately grasps the state of the object to be sorted and the relationship between a plurality of the objects to be sorted, and appropriately identifies the object to be sorted based on the grasped information. It is provided for the purpose of providing a sorting method and a sorting device for a subject to be sorted, which appropriately identifies and sorts the subject to be sorted based on the identification information.
  • a device using X-rays or the like for inspecting the shape of the inside of an inspection target has been known, but basically, by binarizing the shade of a grayscale image without color information, the inside is used.
  • the abnormal shape part was extracted.
  • the identification method is configured as follows.
  • the method for identifying the object to be sorted according to the present embodiment is based on a transfer step of transferring the object to be sorted, an imaging step of imaging the object to be sorted during the transfer step, and imaging information obtained in the imaging step.
  • the identification step is provided with an identification step for identifying the selected object, and the identification step is performed using an inference model generated based on the learning information about the selected object, and the learning information is the adjacent information between the selected objects and the selected object.
  • It includes the classification information of the object and the background information of the object to be sorted (background labeling unit SP4), and in the identification step, it is configured to identify the object to be sorted by using the imaging information and the inference model. Then, the sorting method and the sorting device according to the present disclosure are configured by using the above-mentioned identification method.
  • the identification method, the sorting method, and the sorting device according to the present disclosure are considered to have high industrial applicability because the problems of the existing device (conventional technique) are appropriately solved.
  • X-ray identification means (X-ray identification device, identification device, imaging means) 11 ... X-ray generation unit (X-ray generation unit forming an imaging means) 11a ... X-ray 12 ... X-ray detector (X-ray detector forming an imaging means) 91 ... Transport path (transport means, transport path forming the transport means) 101 ... Sorting device (belt type sorting device) 120 ... Material supply unit to be sorted 130 ... Transport unit (transfer means) 131 ... Conveyance belt (transfer means, transfer belt forming transfer means, transfer path) 132, 133 ... Roller 134 ... Drive motor 150 ... Optical detection unit 151 ... Light receiving unit 151A ... First light receiving unit 151B ...
  • Second light receiving unit 153 Light emitting unit 155 ... Background unit 160 ...

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Abstract

被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、移送工程中における被選別物を撮像する撮像工程と、撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、被選別物を識別する識別工程とを備えている。撮像情報は、被選別物同士の隣接情報と、被選別物の分類情報と、を含む。

Description

被選別物の識別方法、選別方法、選別装置、および識別装置
　本開示は、被選別物を選別する際の識別方法に関するものである。また、本開示は、当該被選別物の識別方法に基づき、被選別物を選別する、選別方法および選別装置に関するものである。
　従来から、食品や工業製品等の検査対象物に混在する異物を識別して選別するための技術や、検査対象物そのものを所定の条件に基づいて識別して選別するための技術が、種々知られている。以下、検査対象物および異物の少なくとも一方について、識別あるいは選別の少なくとも一方の対象となるものを、被選別物という。
　近年においては、被選別物を選別等するための技術として、撮像画像を用いるものが提案されている。例えば、果実などの食品中に含まれる異物や夾雑物を除去するために、被選別物に光を照射して反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定等することによって、適宜被選別物の選別処理を行う技術が知られている（特開２００４－３０１６９０号公報）。
　より具体的には、特開２００４－３０１６９０号公報にかかる従来技術においては、まず、被選別物（食品と食品に含まれる異物等）に光を照射することによって得られる反射光の可視光および近赤外光の吸収スペクトルを測定する。次に、この吸収スペクトルに対して二次微分処理を行い、食品とその他の異物等との間で異なる二次微分スペクトルを示す波長帯を測定する。そして、食品について、上述した波長帯の二次微分分光画像を作成することによって、この食品に含まれる異物等を検出することが可能となる。
　しかしながら、上記従来技術（特開２００４－３０１６９０号公報）においては、被選別物である検査対象物とそれ以外の異物等とは選別可能であるが、検査対象物同士（特開２００４－３０１６９０号公報における食品同士）を所定条件に基づき識別して選別することが困難であるという問題があった。
　また、上記従来技術においては、被選別物である検査対象物そのものの状態を把握することが困難であった。具体的には、検査対象物の表面状態等に基づいて識別等が必要であったとしても、上記従来技術では、検査対象物の表面状態あるいは内部状態（不可視形状を含む欠陥品・形状異常等）を精度よく把握できないため、これらを基準として識別して選別することが困難であるという問題があった。
　そこで、本開示は、上記従来技術の問題を解決するためになされたものであって、被選別物そのものの状態、および複数の被選別物同士の関係を適切に把握して、かかる把握した情報に基づき、被選別物を適切に識別する、被選別物の識別方法を提供することを課題とする。
　また、本開示は、上記従来技術の問題を解決するためになされたものであって、被選別物そのものの状態、および複数の被選別物同士の関係を適切に把握して、かかる把握した情報に基づき、被選別物を適切に識別して選別する、被選別物の選別方法および選別装置を提供することを課題とする。
　本開示の第一態様にかかる被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、前記移送工程中における前記被選別物を撮像する撮像工程と、前記撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別工程とを備え、前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含む。
　ここで、「撮像」とは、対象物（被選別物）の外部状況や内部状況等、対象物の状況を把握するために、対象物に対して電磁波を照射し、その反射信号（反射光）および透過信号（透過光）の少なくとも一方を受信（受光）して、対象物の状況（外部や内部の状況）を光学的な方法で結像させることをいう。また、「電磁波」とは、電場と磁場の変化を伝搬する波動であり、光や電波は電磁波の一種である。「撮像」を実施する撮像手段は、電磁波を照射する電磁波発生部（例えば、Ｘ線発生部）と、照射された電磁波の透過信号および反射信号の少なくとも一方を受信する電磁波検出部（例えば、Ｘ線検出部）とを用いて構成される。
　また、「隣接情報」とは、隣接する被選別物間の距離（隣接距離）あるいは隣接割合（被選別物の大きさに対する被選別物間の距離の割合）に応じて付される情報であり、例えば、被選別物同士が接触している部分、被選別物間の距離が所定距離以下の部分、および被選別物間の隣接割合が所定割合以下の部分の少なくとも一つに、被選別物および背景等と異なる所定の情報（例えば、色情報）を付して構成される。
　さらに、「分類情報」とは、被選別物の状態に応じて付される情報であり、例えば、被選別物の良好な部分である「良部情報」や、被選別物の欠損部や内観不良部等の不良な部分である「不良部情報」等があげられる。この「分類情報」として、例えば、「良部情報」や「不良部情報」等の複数の情報が存在する場合、それぞれの「分類情報」については、それぞれ異なる情報（例えば、色情報）を付して構成される。
　本開示の第二態様にかかる被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、前記移送工程中における前記被選別物を撮像する撮像工程と、前記撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別工程とを備え、前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報と、前記被選別物の背景情報とを含む。
　本開示の第三態様にかかる被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、前記移送工程中における前記被選別物を撮像する撮像工程と、前記撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別工程とを備え、前記識別工程が、前記被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含み、前記識別工程では、前記撮像情報と前記推論モデルとを用いて、前記被選別物を識別する。
　ここで、「推論モデル」は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、単純ベイズ分類器、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、Ｋ近傍法、ＡｄａＢｏｏｓｔ、バギング、Ｃ４．５、カーネル法、確率的勾配降下法、ラッソ回帰、リッジ回帰、Ｅｌａｓｔｉｃ　Ｎｅｔ、内挿法、および協調フィルタリングの少なくとも一つ以上を組み合わせて構成されたシステム（学習プログラム）を用いて得ることができる。具体的には、かかるシステム（学習プログラム）に所定の画像情報（学習情報、学習用画像）を学習させることによって、本開示にかかる識別工程を実施可能な「推論モデル」を得ることができる。以下においても、単に「推論モデル」と表記される場合には、同様の概念とする。
　また、この第三態様にかかる被選別物の識別方法においては、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報と、前記被選別物の背景情報とを含む構成であってもよい。
　本開示の第四態様にかかる選別方法は、被選別物を移送する移送工程と、前記移送工程中における前記被選別物を撮像する撮像工程と、前記撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別工程と、前記識別工程にて得られた識別情報に基づき、前記被選別物を選別する選別工程とを備え、前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含む。
　また、本実施態様にかかる選別方法においては、前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報と、前記被選別物の背景情報とを含む構成であってもよい。
　本開示の第五態様にかかる選別方法は、被選別物を移送する移送工程と、前記移送工程中における前記被選別物を撮像する撮像工程と、前記撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別工程と、前記識別工程にて得られた識別情報に基づき、前記被選別物を選別する選別工程とを備え、前記識別工程が、前記被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含み、前記識別工程では、前記撮像情報と前記推論モデルとを用いて、前記被選別物を識別する。
　また、この第五態様にかかる被選別物の選別方法においては、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報と、前記被選別物の背景情報とを含む構成であってもよい。
　本開示の第六態様にかかる選別装置は、被選別物を移送する移送手段と、前記移送手段における移送中に前記被選別物を撮像する撮像手段と、前記撮像手段にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別手段と、前記識別手段にて得られた識別情報に基づき、前記被選別物を選別する選別手段とを備え、前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含む。
　また、本実施態様にかかる選別装置においては、前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報と、前記被選別物の背景情報とを含む構成であってもよい。
　本開示の第七態様にかかる選別装置は、被選別物を移送する移送手段と、前記移送手段における移送中に前記被選別物を撮像する撮像手段と、前記撮像手段にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別手段と、前記識別手段にて得られた識別情報に基づき、前記被選別物を選別する選別手段とを備え、前記識別手段が、前記被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを有し、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含み、前記識別手段が、前記撮像情報と前記推論モデルとを用いて、前記被選別物を識別する。
　ここで、「撮像手段」は、電磁波を照射する電磁波発生部（例えば、Ｘ線発生部）と、照射された電磁波の透過情報（透過光、透過信号）および反射情報（反射光、反射信号）の少なくとも一方を検出する電磁波検出部（例えば、Ｘ線検出部）とを用いて構成される。
　また、この第七態様にかかる被選別物の選別装置においては、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報と、前記被選別物の背景情報とを含む構成であってもよい。
　本開示によれば、被選別物そのものの状態、および複数の被選別物同士の関係を適切に把握して、かかる把握した情報に基づき、被選別物を適切に識別する、被選別物の識別方法を得ることができる。
　また、本開示によれば、被選別物そのものの状態、および複数の被選別物同士の関係を適切に把握して、かかる把握した情報に基づき、被選別物を適切に識別して選別する、被選別物の選別方法および選別装置を得ることができる。
本開示の実施形態にかかる被選別物の選別装置の一部概略図（Ｘ線識別手段の概略側面図）を示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）にて用いられる推論モデルの構築方法に関するフローチャートを示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）にて用いられる推論モデルの構築方法における撮像情報等の概略図であり、被選別物にＸ線を照射して取得された生画像を示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）にて用いられる推論モデルの構築方法における撮像情報等の概略図であり、学習用画像を生成するために、取得された生画像からトリミング処理が行われたトリミング画像（トリミング画像群）を示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）にて用いられる推論モデルの構築方法における撮像情報等の概略図であり、トリミング画像に基づき、良部（良部情報、分類情報）、不良部（不良部情報、分類情報）、隣接部（隣接情報）、背景部（背景情報）についてのラベリング処理が行われたラベリング画像（ラベリング画像群）を示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）を用いて行われる識別工程（被選別物の識別方法）に関するフローチャートを示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）を用いて行われる識別工程時における撮像情報等の概略図であり、被選別物にＸ線を照射して撮像された生画像を示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）を用いて行われる識別工程時における撮像情報等の概略図であり、撮像された生画像に推論モデルを適用した際の（推論モデルによる推論を行った後の）推論結果画像を示したものである。 本開示の実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）を用いて行われる識別工程時における撮像情報等の概略図であり、推論結果画像にフィルタリングを行った際のフィルタ処理後画像を示したものである。 本開示の第二実施形態にかかる選別装置（ベルト式選別装置）の概略構成図を示したものである。 本開示の第三実施形態にかかる選別装置（シュート式選別装置）の概略構成図を示したものである。
　以下、図面に基づいて、本開示の実施形態にかかる被選別物の識別方法、被選別物の選別方法、および被選別物の選別装置等について説明する。
　ここで、「被選別物」としては、例えば、ナッツ、豆類、穀粒、樹脂、石、ガラス、木材等の粒状物があげられる。また、「穀粒」とは、穀物の粒のことであり、穀物とは、植物から得られる食材の総称の一つである。穀物としては、例えば、米、麦、粟、稗、トウモロコシ、大豆、小豆、蕎麦等があげられる。
＜第一実施形態＞
　図１は、本開示の実施形態にかかる被選別物の選別装置の一部概略図（一部概略側面図）を示したものである。より具体的には、図１は、選別装置の一部であるＸ線識別手段１０の概略図（概略側面図）を示したものである。また、図２は、本実施形態にかかるＸ線選別手段にて用いられる推論モデルの構築方法に関するフローチャートを示したものである。さらに、図３Ａ～３Ｃは、本実施形態にかかる推論モデル構築時に用いられる撮像情報等の概略図を示したものであって、図３Ａは、被選別物に電磁波（Ｘ線）を照射して取得された生画像を示し、図３Ｂは、学習用画像（請求の範囲の「学習情報」の非限定的な一例である）を生成するために、取得された生画像からトリミング処理が行われたトリミング画像（トリミング画像群）を示し、図３Ｃは、トリミング画像に基づき、良部（分類情報の一例としての良部情報）、不良部（分類情報の一例としての不良部情報）、隣接部（隣接情報）、背景部（背景情報）についてのラベリング処理が行われたラベリング画像（ラベリング画像群）を示している。本開示にかかる実施形態においては、ラベリング画像が学習用画像（学習情報）として用いられる。また、図４は、本実施形態にかかるＸ線選別手段（を成すＸ線識別手段）を用いて行われる識別工程（被選別物の識別方法）に関するフローチャートを示したものである。さらに、図５Ａ～５Ｃは、本実施形態にかかるＸ線識別手段を用いて行われる識別工程時における撮像情報等の概略図を示し、図５Ａは、被選別物にＸ線を照射して撮像された生画像を示し、図５Ｂは、撮像された生画像に推論モデルを適用した際の推論結果画像を示し、図５Ｃは、推論結果画像にフィルタリングを行った際のフィルタ処理後画像を示したものである。
　図１に示すように、本開示にかかる選別装置を成すＸ線識別手段１０は、搬送路９１上の被選別物Ｓに対してＸ線１１ａを照射するＸ線発生部１１（電磁波発生部）、およびＸ線発生部１１から照射されたＸ線１１ａを検出するＸ線検出部１２（電磁波検出部）等を用いて構成されている。この図１では省略しているが、本実施形態にかかるＸ線識別手段１０は、Ｘ線発生部１１およびＸ線検出部１２の他に、Ｘ線発生部１１等を覆うように設けられる隔壁や、それぞれに接続された画像処理手段等の種々の制御手段や、その他の構成要素等を用いて構成されている。
　また、本実施形態にかかるＸ線識別手段１０は、搬送路９１が駆動することによって、あるいは搬送路９１が所定の傾斜角度を有することによって、Ｘ線発生部１１とＸ線検出部１２との間を被選別物Ｓが移動すべく構成されている。つまり、本実施形態にかかるＸ線識別手段１０においては、被選別物Ｓが、Ｘ線発生部１１とＸ線検出部１２との間を所定の方向（図１における左方向または右方向）に移送可能に構成されている。このように被選別部Ｓが移送される工程が、請求の範囲の「移送工程」の非限定的な一例である。なお、本開示における「移送工程」は、被選別物Ｓがベルト等にて移送されている状態のみならず、場合によっては、被選別物Ｓが空中に放出して移送されている状態も含む概念である。
　本実施形態において、図１に示すＸ線識別手段１０は、選別装置の一部を成すと共に、選別装置に搭載される推論モデルを構築する際の機械学習装置の一部としても機能してもよい。以下においては、まず、本実施形態にかかる選別装置（のＸ線識別手段１０）に搭載される推論モデルの構築方法等について説明する。
　本実施形態にかかる推論モデルを構築する場合の機械学習装置は、Ｘ線識別手段１０およびパーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」ともいう。）（図示省略）等を用いて構成されている。ＰＣは、ＣＰＵ（中央演算処理装置）やＧＰＵ（画像演算処理装置）等の演算処理装置（演算装置、制御装置、クロック、レジスタ等を用いて構成されている）、メモリ、入出力装置、バス（信号回路）等を用いて構成されている。
　本実施形態にかかる推論モデルを構築する際に用いられる機械学習装置は、上記のようにＰＣ等を用いて構成されており、かかるＰＣには、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、単純ベイズ分類器、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、Ｋ近傍法、ＡｄａＢｏｏｓｔ、バギング、Ｃ４．５、カーネル法、確率的勾配降下法、ラッソ回帰、リッジ回帰、Ｅｌａｓｔｉｃ　Ｎｅｔ、内挿法、および協調フィルタリングの少なくとも一つ以上を組み合わせて構成された学習プログラムが設けられている。本実施形態においては、例えば、ディープラーニングをメインにして学習プログラムが構成されている。
　本実施形態においては、Ｘ線識別手段１０を用いて得られた撮像情報（取得画像）およびこの撮像情報（取得画像）を適宜加工した画像情報の少なくとも一方を学習用画像とし、この学習用画像と学習プログラムとを用いて、推論モデルが構築される。以下、図１～図３Ｃを用いて、推論モデルの構築方法について、説明する。上述したように、図２は、本実施形態にかかるＸ線選別手段にて用いられる推論モデルの構築方法に関するフローチャートを示し、図３Ａ～３Ｃは、本実施形態にかかる推論モデル構築時に用いられる撮像情報（取得画像）等の概略図を示している。
　図２に示すように、本実施形態にかかる推論モデルを構築する際には、Ｘ線識別手段１０を用いて、搬送路９１上の被選別物Ｓに関する画像（Ｘ線透過画像）の取得が行われる（画像取得工程：ステップＳ２０１）。本実施形態においては、この画像取得工程Ｓ２０１にて、搬送路９１上の複数の被選別物Ｓに関し、ライン状の生画像３１０が取得される（図３Ａ参照）。より具体的には、ステップＳ２０１においては、Ｘ線検出部１２から一定ライン数（例えば、５１２ライン）分の画像情報が取り込まれ、この画像情報（生画像３１０）については、被選別物Ｓが撮像されていることを所定の閾値で確認して、適宜メモリに保存される。
　次いで、本実施形態においては、画像取得工程Ｓ２０１にて取得された生画像３１０の所定部分についてトリミング処理が行われる（トリミング処理工程：ステップＳ２０３）。つまり、このステップＳ２０３にて、生画像３１０からトリミング画像群３２０（第一トリミング画像３２１～第六トリミング画像３２６）が生成される（図３Ｂ参照）。このトリミング処理工程Ｓ２０３においては、トリミングされたそれぞれの画像中に被選別物Ｓが存在した状態となるように、トリミング処理が行われる。
　本実施形態においては、このステップＳ２０３（トリミング処理工程）にて、被選別物Ｓの良部情報Ｓ１（分類情報）と不良部情報Ｓ２（分類情報）と背景情報Ｓ４とを有する画像（第一トリミング画像３２１、第二トリミング画像３２２）、被選別物Ｓの良部情報Ｓ１と隣接情報Ｓ３と背景情報Ｓ４とを有する画像（第三トリミング画像３２３、第四トリミング画像３２４）、および被選別物Ｓの良部情報Ｓ１と背景情報Ｓ４とを有する画像（第五トリミング画像３２５、第六トリミング画像３２６）が、切り出し抽出される。
　このトリミング処理工程Ｓ２０３においては、少なくとも二つ以上の情報を有する状態（例えば、良部情報Ｓ１と不良部情報Ｓ２と背景情報Ｓ４とを有する状態（第一トリミング画像３２１等）や、良部情報Ｓ１と隣接情報Ｓ３と背景情報Ｓ４とを有する状態（第三トリミング画像３２３等）や、良部情報Ｓ１と背景情報Ｓ４とを有する状態（第五トリミング画像３２５等）等）となるように、画像の切り出し抽出が行われる。
　本実施形態においては、被選別物Ｓの良好な部分（被選別物Ｓにおいて欠損部や内観不良部（内部の不可視形状）等の不良な部分を除いた部分）である良部情報Ｓ１や、被選別物Ｓの欠損部や内観不良部等の不良な部分である不良部情報Ｓ２を所定の割合で有するように、トリミング処理工程Ｓ２０３が行われる。この良部情報Ｓ１や不良部情報Ｓ２が、「分類情報」の非限定的な一例である。
　また、本実施形態においては、被選別物Ｓ同士が接触している部分、および隣接する被選別物Ｓ間の距離（隣接距離）あるいは隣接割合（被選別物Ｓの大きさに対する被選別物Ｓ間の距離の割合）が所定値以下の部分を所定の割合で有するように、トリミング処理工程Ｓ２０３が行われる。例えば、被選別物Ｓ同士が接触している部分、被選別物Ｓ間の距離が所定距離以下の部分、および被選別物Ｓ間の隣接割合が所定割合以下の部分の少なくとも一つが、「隣接情報」の非限定的な一例である。
　さらに、本実施形態においては、分類情報と隣接情報と背景情報とが所定の割合となるように、トリミング処理工程Ｓ２０３が行われる。
　本実施形態のトリミング処理工程（Ｓ２０３）におけるトリミングサイズは、被選別物Ｓの大きさ（物体の投影面積）や形状に応じてそのサイズが定められる。
　具体的には、被選別物Ｓの単体の大きさと同程度の大きさでトリミング処理が行われる。この際、被選別物Ｓが「円」や「正方形」に近い形状である場合には、その被選別物Ｓの平均的な単体の大きさ（面積）と同程度あるいは少し大きいサイズ（「単体の平均値－５％程度」≦トリミングサイズ≦「単体の平均値＋１５％程度」）にトリミング処理が行われる。また、被選別物Ｓが「楕円形」や「長方形」に近い形状である場合には、その被選別物Ｓの平均的な単体の大きさと同程度あるいは少し小さいサイズ（「単体の平均値－１５％程度」≦トリミングサイズ≦「単体の平均値＋５％程度」）にトリミング処理が行われる。
　例えば、本実施形態においては、被選別物Ｓがアーモンドであれば、４０×４０ピクセルのサイズ（平均的な単体の大きさと同程度あるいは少し小さいサイズ）で、トリミング処理が行われる。
　また、本実施形態においては、トリミング処理工程（Ｓ２０３）後、各トリミング画像に対して、正規化処理が行われる。但し、この正規化処理のタイミングはトリミング処理工程（Ｓ２０３）後に限定されず、例えば、画像取得工程（Ｓ２０１）後に、生画像３１０に対して正規化処理を行い、この正規化処理を行った画像にトリミング処理工程を行ってもよい。ここで、「正規化処理」としては、光量ムラや検出部の素子の感度を均一にするシェーディング補正や、画像に対して電磁波強度に応じた階調の値を一定の範囲におさめる変換等が行われる。例えば、本実施形態においては、電磁波強度に応じた階調の値の範囲が、０～１の範囲におさまるように、正規化処理が行われる。
　次いで、本実施形態においては、トリミング処理工程Ｓ２０３にて生成されたトリミング画像群３２０（正規化処理後のトリミング画像群）を用いて、ラベリング処理が行われる（ラベリング処理工程：ステップＳ２０５）。つまり、このラベリング処理工程Ｓ２０５にて、正規化処理後のトリミング画像群からラベリング画像群３３０（第一ラベリング画像３３１～第六ラベリング画像３３６）（請求の範囲の「学習情報」の非限定的な一例である）が生成される（図３Ｃ参照）。
　本実施形態においては、このステップＳ２０５（ラベリング処理工程）にて、トリミング画像群３２０の各トリミング画像３２１～３２６（正規化処理後の各トリミング画像）を基にして、各画像を成す全てのピクセルについて、何が写っているのかの判断（どの情報であるのかの判断）が行われ、良部ラベリング部ＳＰ１（請求の範囲の「分類情報」の非限定的な一例である）、不良部ラベリング部ＳＰ２（本発明の「分類情報」に相当）、隣接ラベリング部ＳＰ３（請求の範囲の「隣接情報」の非限定的な一例である）、背景ラベリング部ＳＰ４（請求の範囲の「背景情報」の非限定的な一例である）のいずれかのラベリングが付される。
　本実施形態における「分類情報」とは、被選別物Ｓの状態に応じて付される情報であり、本実施形態における良部ラベリング部ＳＰ１や不良部ラベリング部ＳＰ２が分類情報に該当する。また、隣接ラベリング部ＳＰ３が隣接情報に該当し、背景ラベリング部ＳＰ４が背景情報に該当する。
　本実施形態にかかるラベリング処理工程Ｓ２０５にて付与される隣接ラベリング部ＳＰ３（隣接情報）は、隣接する被選別物Ｓ間の距離（隣接距離）あるいは隣接割合（被選別物Ｓの大きさに対する被選別物Ｓ間の距離の割合）に応じて付される情報である。例えば、被選別物Ｓ同士が接触している部分、被選別物Ｓ間の距離が所定距離以下の部分、および被選別物Ｓ間の隣接割合が所定割合以下の部分の少なくとも一つに対して、隣接ラベリングＳＰ３（隣接情報）が付与される。ここで、本実施形態においては、例えば、ある一定値で二値化した場合に、隣接する被選別物Ｓ同士が繋がっていると判断される部分が、隣接ラベリング部ＳＰ３（隣接情報）として定義される。
　また、本実施形態にかかるラベリング処理工程Ｓ２０５において、それぞれのラベリングの判断基準は、例えば、以下のように定められる。
　具体的には、取得される信号の明るさがラベリングの判断基準として用いられる。
　本実施形態においては、例えば、複数の明るさの基準値（第一ラベリング基準値、第二ラベリング基準値）を設け、この明るさの基準値に基づいてラベリング処理が行われる。ここでは、第一ラベリング基準値よりも第二ラベリング基準値の方が、より明るい値として定義するものとする。
　上記の第一ラベリング基準値および第二ラベリング基準値を用い、本実施形態においては、例えば、第一ラベリング基準値以下の明るさを有する部分（暗い部分）について良部ラベリング部ＳＰ１が付され、第二ラベリング基準値以上の明るさを有する（明るい部分）について背景ラベリング部ＳＰ４が付される。また、第一ラベリング基準値以下の明るさを有する領域中に所定の明るさ（第一ラベリング基準値と第二ラベリング基準値との間の所定の明るさ）を有する部分、および第一ラベリング基準値以下の明るさを有する箇所と第二ラベリング基準値以上の明るさを有する箇所との間に存在する所定の明るさを有する部分について不良部ラベリング部ＳＰ２が付される。さらに、第一ラベリング基準値以下の明るさを有する領域が複数近接あるいは接触している領域であって、第二ラベリング基準値よりも暗い部分について、隣接ラベリング部ＳＰ３が付される。
　つまり、本実施形態においては、上記判断基準に基づき、図３Ｃに示すように、ラベリング画像群３３０の各ラベリング画像３３１～３３６は、それぞれの画像を構成する全てのピクセルについて、４つラベリング（ラベリング部ＳＰ１～ＳＰ４）が付されることとなる。このステップＳ２０５にて生成されたラベリング画像３３１～３３６は、適宜、所定のメモリに学習用画像（学習情報）として記憶される。
　このラベリング処理工程Ｓ２０５においては、例えば、被選別物Ｓの空洞部等が不良部（内観不良部）と認識されて不良部としてのラベリング処理がなされる（不良部ラベリング部ＳＰ２が形成される）。そして、被選別部Ｓの不良部以外の部分について、良部としてのラベリング処理がなされる（良部ラベリング部ＳＰ１が形成される）。
　次いで、本実施形態においては、所定の条件に基づき、ラベリング処理工程Ｓ２０５を完了するか否かの判断が行われる（完了判断工程：ステップＳ２０７）。
　ここで、「所定の条件」とは、例えば、ラベリング処理が完了したラベリング画像の総数、ラベリング処理が完了したラベリング画像の総ピクセル数、ラベリング画像中の良部ラベリング部のピクセル数と不良部ラベリング部のピクセル数の合計やそれぞれの割合、およびラベリング画像中の分類情報のピクセル数と隣接情報のピクセル数と背景情報のピクセル数の合計やそれぞれの割合等の少なくとも一つが考えられる。この「所定の条件」は、上記条件の一つでもよいし、上記条件の複数を組み合わせてもよい。
　本実施形態にかかる完了判断工程Ｓ２０７においては、例えば、ラベリング処理が完了したラベリング画像が所定数以上（例えば、５００枚以上）であり、そのラベリング画像数の割合が所定の割合（例えば、「（ＳＰ１＋ＳＰ４）を有する画像数：（ＳＰ１＋ＳＰ２＋ＳＰ４）を有する画像数：（ＳＰ１＋ＳＰ２＋ＳＰ３）を有する画像数＝（６０±１０％）：（２５±１０％）：（１５±１０％）」の割合）となったか否かに基づき、ラベリング処理工程Ｓ２０５を完了するか否かの判断が行われる。
　完了判断工程Ｓ２０７において、所定の条件に基づきラベリング処理工程Ｓ２０５を完了すると判断した場合（Ｓ２０７にて「Ｙｅｓ」の場合）には、次いで、ステップＳ２０９以降の処理が行われ、所定の条件に基づきラベリング処理工程Ｓ２０５を完了しないと判断した場合（Ｓ２０７にて「Ｎｏ」の場合）には、繰り返しステップＳ２０１以降の処理が行われる。
　本実施形態にかかる完了判断工程Ｓ２０７において、ラベリング処理工程Ｓ２０５を完了すると判断した場合（Ｓ２０７にて「Ｙｅｓ」の場合）には、次いで、ラベリング画像等を用いて、推論モデルの生成処理が行われる（推論モデル生成工程：ステップＳ２０９）。
　本実施形態にかかる推論モデル生成工程Ｓ２０９においては、メモリに記憶されたラベリング画像（学習用画像、学習情報）に基づきディープラーニングを行い（ラベリング画像をＰＣに読み込ませて学習プログラムにて機械学習を行い）、推論モデルが生成される。
　この推論モデル生成時に使用されるラベリング画像（例えば、ピクセルごとにラベリング（４つのラベリングＳＰ１～ＳＰ４のうちのいずれかのラベリング）を付された画像３３１～３３６）の数は、例えば５００枚以上であり、これらのラベリング画像数の割合は、例えば、「（ＳＰ１＋ＳＰ４）を有する画像数：（ＳＰ１＋ＳＰ２＋ＳＰ４）を有する画像数：（ＳＰ１＋ＳＰ２＋ＳＰ３）を有する画像数＝６０％：２５％：１５％」の割合となっている。
　次いで、本実施形態においては、推論モデル生成工程Ｓ２０９にて生成された推論モデルに関し、確認処理が行われる（推論モデル確認工程：ステップＳ２１１）。この推論モデル確認工程Ｓ２１１においては、例えば、一の方法として、推論モデル生成時に利用したラベリング画像の基となっている生画像３１０に対して、生成された推論モデルによる推論処理を行い、その推論結果と学習情報とを対比して、正解率が算出される。また、例えば、他の方法として、この推論モデル確認工程Ｓ２１１においては、推論モデル生成時に利用した学習情報とは別のテスト用画像とこのテスト用画像に基づくテスト用画像情報（テスト用画像を用いてラベリング処理が行われた画像情報）とを準備し、このテスト用画像に対して生成された推論モデルによる推論処理を行い、その推論結果とテスト用画像情報とを対比して、正解率が算出される。
　本実施形態にかかる推論モデル確認工程Ｓ２１１においては、例えば、上述した一の方法および他の方法の少なくとも一方が実施され、いずれか一方を実施した際には、その際の正解率が所定のメモリに記憶され、両方を実施した際には、それぞれの正解率が所定のメモリに記憶される。
　次いで、本実施形態においては、推論モデル確認工程Ｓ２１１の結果が期待値以上であるか否かの判断が行われる（推論モデル判断工程：ステップＳ２１３）。ここで、推論モデル確認工程Ｓ２１１の結果が期待値以上であるか否かについては、メモリに記憶された推論モデル確認工程Ｓ２１１における正解率と期待値とを対比して判断される。期待値としては、例えば、学習情報との対比における正解率が９５％以上、且つテスト用画像情報との対比における正解率が９０％以上等であることがあげられる。
　推論モデル判断工程Ｓ２１３において、生成された推論モデルにおける正解率が所定の期待値以上であると判断された場合（Ｓ２１３にて「Ｙｅｓ」の場合）には、推論モデルの構築が終了し、生成された推論モデルにおける正解率が所定の期待値以上ではないと判断された場合（Ｓ２１３にて「Ｎｏ」の場合）には、ステップＳ２１５（調整工程）の処理を経て、繰り返しステップＳ２０９以降の処理が行われる。
　ステップＳ２１３の処理の後、再度ステップＳ２０９以降の処理が行われる場合には、上述したように、推論モデルを適切に生成するための調整工程Ｓ２１５が行われる。
　本実施形態にかかる調整工程Ｓ２１５としては、例えば、学習に使用するパラメータである学習率、バッチサイズ、ドロップアウト率等を変更する手段があげられる。また、この調製工程Ｓ２１５においては、必要に応じて、学習情報とテスト用画像情報とをシャッフルしたり、それぞれの情報を増減させたりしてもよい。さらに、本実施形態においては、必要に応じて複数のモデルを生成し、それぞれについて推論モデル判断工程Ｓ２１３や調製工程Ｓ２１５等を行い、より適切な推論モデルを作成してもよい。
　なお、本実施形態においては、生成された推論モデルにおける正解率が所定の期待値以上ではないと判断された場合（Ｓ２１３にて「Ｎｏ」の場合）に、ステップＳ２１５以降の処理が行われる構成について説明したが、本発明はこれに限定されない。したがって、例えば、正解率が所定の期待以上ではないと判断された場合、再度ステップＳ２０１以降の処理を行うように構成してもよい。より具体的には、例えば、調整工程Ｓ２１５を複数回（３回等）繰り返しても想定した期待値以上の結果を得られなかった場合には、ステップＳ２０１の処理に戻り、画像取得工程Ｓ２０１以降の処理を行うような構成としてもよい。
　本実施形態においては、推論モデル判断工程Ｓ２１３にて、生成された推論モデルが所定の期待値以上であると判断されることによって（Ｓ２１３にて「Ｙｅｓ」と判断されることによって）、本実施形態にかかる「推論モデル」が完成することとなる。
　本実施形態においては、上述のようにして生成された推論モデルを用いて、被選別物Ｓの識別処理が行われる。具体的には、図１のＸ線識別手段１０に電気的に接続された制御手段（図示省略）等に推論モデルが搭載され、かかる推論モデルを用いて、被選別物Ｓの識別処理が行われる。
　以下、本実施形態にかかる被選別物Ｓの識別方法について、図１、図４、図５Ａ～５Ｃ等を用いて説明する。ここで、図４は、本実施形態にかかるＸ線識別手段１０を用いて行われる被選別物の識別方法に関するフローチャートを示したものである。また、図５Ａ～５Ｃは、本実施形態にかかるＸ線識別手段１０を用いて行われる識別方法（識別工程時）における撮像情報等の概略図を示し、図５Ａは、被選別物にＸ線を照射して撮像された生画像を示し、図５Ｂは、撮像された生画像に推論モデルを適用した際の推論結果画像を示し、図５Ｃは、推論結果画像にフィルタリングを行った際のフィルタ処理後画像を示したものである。
　図１および図４に示すように、本実施形態にかかる識別方法においては、Ｘ線発生部１１およびＸ線検出部１２を用いて移送工程中の被選別物Ｓに関する撮像処理が行われる（請求の範囲の「撮像工程」の非限定的な一例である：ステップＳ４０１）。本実施形態においては、このステップＳ４０１（撮像工程）にて、搬送路９１上の複数の被選別物Ｓに関し、ライン状の生画像５１０が取得される（図５Ａ参照）。より具体的には、ステップＳ４０１においては、被選別物ＳＳに対してＸ線発生部１１からＸ線が照射され、Ｘ線検出部１２にて一定ライン数（例えば、５１２ライン）分の画像情報が取り込まれ、この画像情報（生画像５１０）については、適宜メモリに保存される。また、本実施形態においては、この生画像５１０に対して、適宜正規化処理が行われる。
　次いで、本実施形態においては、撮像工程にて得られた画像（正規化処理後の生画像５１０）を入力データ（請求の範囲の「撮像情報」の非限定的な一例である）として、推論モデル実施工程Ｓ４０３が行われる。つまり、撮像工程Ｓ４０１にて撮像された生画像５１０（正規化処理後の生画像）に推論モデルが適用され（ステップＳ４０３）、その推論結果（推論結果画像５２０）を得ることができる（ステップＳ４０５）。
　ここで、図５Ｂは、撮像された生画像５１０に推論モデルを適用した際の推論結果画像５２０を示したものである。図５Ｂに示すように、推論モデルが適用されることによって、推論結果画像５２０の全てのピクセルについては、良部ラベリング部ＳＳＰ１（分類情報）、不良部ラベリング部ＳＳＰ２（分類情報）、隣接ラベリング部ＳＳＰ３（隣接情報）、および背景ラベリング部ＳＳＰ４（背景情報）のいずれかのラベリング（４つのうちのいずれかのラベリング）が付されることとなる。
　次いで、本実施形態においては、推論モデル実施工程Ｓ４０３にて得られた推論結果画像５２０に対して、フィルタリング処理工程（ステップＳ４０７）が行われる。
　ここで、フィルタリング処理としては、例えば、所定の画像サイズ中に不良部（不良部ラベリング部ＳＳＰ２）が何ピクセル含まれているかを確認し、規定値よりもピクセル数が多い場合に不良部として処理し、規定値よりもピクセル数が少ない場合に良部として処理する手段があげられる。また、他のフィルタリング処理としては、例えば、平滑化、エッジ抽出、鮮鋭化、モルフォロジー変換等の処理があげられる。
　このフィルタリング処理Ｓ４０７を行うことによって、例えば、推論結果画像５２０中の不良部ラベリング部ＳＳＰ２は縮小されたり（例えば、２０％～５０％縮小されたり）、所定値以下のピクセル数を有する不良部ラベリング部ＳＳＰ２や隣接ラベリング部ＳＳＰ３は削除されて他のラベリング部に置換されたりする。
　具体的には、フィルタリング処理Ｓ４０７の結果、一例として、推論結果画像５２０中の不良部ラベリング部ＳＳＰ２の大きさは小さく表示される。また、フィルタリング処理Ｓ４０７の結果の他例として、推論結果画像５２０中の所定値以下のピクセル数を有する不良部ラベリング部ＳＳＰ２については、良部ラベリング部（後述する分類特定時の「良部」）や背景ラベリング部（後述する分類特定時の「背景部」）に置き換えられて表示される。さらに、隣接ラベリング部ＳＳＰ３については、背景ラベリング部（後述する分類特定時の「背景部」）に置き換えられて表示される。これらのフィルタリング処理Ｓ４０７を経た後の画像が、フィルタ処理後画像５３０（図５Ｃ参照）である。
　本実施形態においては、上述したように、推論結果Ｓ４０５にて得られた推論結果画像５２０（図５Ｂ参照）に対して、フィルタリング処理Ｓ４０７が行われる。そして、このフィルタリング処理Ｓ４０７を行うことによって、図５Ｃに示すフィルタ処理後画像５３０が形成され、このフィルタ処理後画像５３０に基づいて、分類の特定処理（分類の特定に基づく識別処理、識別工程）が行われる（ステップＳ４０９）。
　図５Ｂおよび図５Ｃに示すように、推論結果画像５２０にフィルタリング処理工程Ｓ４０７を施して得られるフィルタ処理後画像５３０においては、フィルタリングの結果、推論結果画像５２０中の二か所の不良部ラベリング部ＳＳＰ２（図５Ｂ）が約３０％縮小されて、不良部Ｃ２（図５Ｃ）が特定される。また、推論結果画像５２０中の隣接ラベリング部ＳＳＰ３（図５Ｂ）は、フィルタリングの結果、背景部Ｃ４（図５Ｃ）として特定される。さらに、図５Ｂの良部ラベリング部ＳＳＰ１および背景ラベリング部ＳＳＰ４は、フィルタリングの結果、図５Ｃの良部Ｃ１および背景部Ｃ４として特定される。
　つまり、本実施形態においては、フィルタ処理後画像５３０に基づいて、「良部」「不良部」および「背景部」の特定が行われる。本実施形態においては、被選別物同士が隣接している隣接ラベリング部については、「背景部」としての特定処理が行われる。
　本実施形態においては、ピクセル単位に種々の情報が付され、例えば、推論結果画像５２０は、各ピクセルについて、良部ラベリング部ＳＳＰ１（分類情報）、不良部ラベリング部ＳＳＰ２（分類情報）、隣接ラベリング部ＳＳＰ３（隣接情報）、および背景ラベリング部ＳＳＰ４（背景情報）のいずれかのラベリング（４つのうちのいずれかのラベリング）が付されることとなる。そして、本実施形態においては、推論結果画像５２０にフィルタリング処理Ｓ４０７を行って得られたフィルタ処理後画像５３０における各ピクセルについて、分類の特定処理（識別処理、識別工程）Ｓ４０９が行われ、各ピクセルが、「良部」「不良部」および「背景部」のいずれかに特定される。
　本実施形態においては、分類特定処理Ｓ４０９の結果として、図５Ｃに示すように、背景部Ｃ４と、複数の被選別物とが特定され、より具体的には、不良部Ｃ２を有する個体（被選別物ＣＡ，ＣＢ）が二つ特定され（識別され）、その他の被選別物は良部Ｃ１のみを有する個体（被選別物）として特定される（識別される）。
　次いで、本実施形態においては、分類特定処理Ｓ４０９の後、被選別物の識別処理を終了するか否かの判断がなされる（ステップＳ４１１）。ここで、識別処理を終了すると判断した場合（Ｓ４１１にて「Ｙｅｓ」の場合）には、Ｘ線識別手段１０を用いて行われる識別処理（被選別物の識別工程）が終了し、識別処理を終了しないと判断した場合（Ｓ４１１にて「Ｎｏ」の場合）には、繰り返しステップＳ４０１以降の処理が行われる。
　具体的には、特別な指示がない限り、搬送路９１上にて搬送される被選別物Ｓが存在し、Ｘ線発生部１１およびＸ線検出部１２等を用いて撮像工程が実施されている場合には、識別処理は継続して行われる。
　本実施形態においては、上述したように、Ｘ線識別手段１０と推論モデル等とを用いて、撮像処理工程、推論モデル実施工程（推論結果）、フィルタリング処理工程、および分類特定工程等が行われて、被選別物Ｓの識別が行われることとなる。
　本実施形態にかかる被選別物の選別装置を成す識別装置（識別手段）は、図１～図５Ｃを用いて説明したように構成され機能するため、以下のような作用効果を有する。以下、本実施形態にかかる識別装置を用いて行われる識別方法の構成と作用効果について説明する。
　本実施形態にかかる被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、移送工程中における被選別物を撮像する撮像工程と、撮像工程にて得られた撮像情報（生画像５１０）に基づき、被選別物を識別する識別工程とを備え、識別工程が、被選別物に関する学習情報（ラベリング画像群３３０，ラベリング画像３３１～３３６）に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、学習情報（ラベリング画像群３３０、ラベリング画像３３１～３３６）が、被選別物同士の隣接情報（隣接ラベリング部ＳＰ３）と、被選別物の分類情報（良部ラベリング部ＳＰ１，不良部ラベリング部ＳＰ２）とを含み、識別工程では、撮像情報と推論モデルとを用いて、被選別物を識別する。
　本実施形態にかかる被選別物の識別方法は、以上のように構成されているため、次のような効果を得ることができる。
　本実施形態にかかる識別方法によれば、推論結果と撮像情報との比較を容易に実施可能であるため、識別時の演算処理の効率を高めことができる。また、本実施形態にかかる識別方法によれば、隣接情報（隣接ラベリング部ＳＰ３）を用いるため、隣接部を不良部と誤認識せず、識別精度を高めることができる。さらに、本実施形態にかかる識別方法によれば、隣接情報を用いることによって、接触した状態の被選別物を別離した状態として認識可能であるため、より高精度に各被選別物を識別することができる。また、本実施形態にかかる識別方法によれば、図５Ａ～５Ｃに示すように、物体の切り出し処理を必要としないため、識別処理の処理速度を高めることができる。さらに、本実施形態によれば、推論結果を画像に変換することによって、不良部の特定を容易に実施することができる。また、本実施形態によれば、ピクセル単位で結果が出るため、各ピクセルデータを各種処理（後処理等）に簡単に利用できることとなる。さらに、本実施形態によれば、推論結果を画像として取り扱うことで、画像処理技術を適用することが可能となる。
　また、本実施形態にかかる被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、移送工程中における被選別物を撮像する撮像工程と、撮像工程にて得られた撮像情報（生画像５１０）に基づき、被選別物を識別する識別工程とを備え、識別工程が、被選別物に関する学習情報（ラベリング画像群３３０，ラベリング画像３３１～３３６）に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、学習情報（ラベリング画像群３３０、ラベリング画像３３１～３３６）が、被選別物同士の隣接情報（隣接ラベリング部ＳＰ３）と、被選別物の分類情報（良部ラベリング部ＳＰ１，不良部ラベリング部ＳＰ２）と、被選別物の背景情報（背景ラベリング部ＳＰ４）とを含み、識別工程では、撮像情報と推論モデルとを用いて、被選別物を識別すべく構成してもよい。
　このような構成によれば、上述した種々の作用効果に加えて、以下のような作用効果を得ることができる。
　本実施形態にかかる識別方法によれば、学習情報に被選別物の背景情報を含むため、各被選別物を明確に識別可能となる。また、本実施形態にかかる識別方法によれば、隣接情報（隣接ラベリング部ＳＰ３）を特定後、この隣接情報を背景情報に変換するため、より明確に各被選別物の識別処理を実施することができる。
　本実施形態においては、図１～図５Ｃに示したように、「推論モデル」が生成され、このようにして生成された「推論モデル」が選別装置を成す識別装置（識別手段）に搭載され、これらを用いて識別方法が実施される。
　以下、図面等を用いて、上述した推論モデルが搭載された識別装置を備えた選別装置について説明する。
＜第二実施形態＞
　図６は、本開示の第二実施形態にかかる選別装置（ベルト式選別装置）の概略構成図を示したものである。具体的には、この図６は、図１～図５Ｃにて説明した識別装置（識別手段）を搭載したベルト式選別装置１０１の概略構成図を示したものである。
　図６に示すように、本実施形態にかかる選別装置１０１は、被選別物Ｓ０を供給する被選別物供給部１２０、被選別物Ｓ０を搬送する搬送部１３０、被選別物Ｓ０を光学検出する光学検出部１５０、被選別物Ｓ０の選別処理を行う選別部１６０、およびＸ線識別装置１０等を用いて構成されている。
　本実施形態にかかる選別装置１０１においては、被選別物供給部１２０に貯留された被選別物Ｓ０が搬送部１３０の一方端部に供給され、供給された被選別物Ｓ０には、搬送部１３０による搬送中に（移送工程中に）Ｘ線識別装置１０による撮像処理（に基づく識別処理）が行われる。次いで、搬送部１３０によって搬送される被選別物Ｓ０は、搬送部１３０の他方端部から落下軌跡Ｌに沿うように放出され、放出された被選別物Ｓ０の周囲には、光学検出部１５０および選別部１６０が設けられている。本実施形態にかかる選別装置１０１は、Ｘ線識別装置１０および光学検出部１５０の少なくとも一方から得られる識別信号に基づき、選別部１６０が駆動すべく構成されており、被選別物Ｓ０は、選別部１６０によって、良品収容部１８１あるいは不良品排出部１８２のいずれかに選別処理される。
　本実施形態にかかる選別装置１０１を成す被選別物供給部１２０は、被選別物Ｓ０を貯留する貯留部や振動フィーダ等を用いて構成されている。この被選別物供給部１２０は、必要に応じて、被選別物供給部１２０から搬送部１３０の一方端部に、被選別物Ｓ０を供給すべく構成されている。
　本実施形態にかかる選別装置１０１を成す搬送部１３０は、搬送ベルト１３１、搬送ローラ１３２，１３３、および駆動モータ１３４等を用いて構成されている。搬送ベルト１３１は、並行に設けられたローラ１３２，１３３間に無端状に巻回されている。一方のローラ１３３には、ベルト等を介して駆動モータ１３４が連結されている。搬送ベルト１３１は、この駆動モータ１３４を回転させることによって、一定速度で回転駆動すべく構成されている。この搬送部１３０を成す搬送ベルト１３１は、第一実施形態における搬送路９１に相当する。
　本実施形態にかかる搬送部１３０の搬送方向の略中央部には、第一実施形態にて説明したＸ線識別装置１０が設けられている。より具体的には、図６に示すように、搬送ベルト１３１（第一実施形態における搬送路９１）上の被選別物Ｓ０の上方位置にＸ線発生部１１が設けられ、被選別物Ｓ０の下方位置（図６においては搬送ベルト１３１の間）にＸ線検出部１２が設けられている。このＸ線識別装置１０にて得られた撮像情報は、後述するＸ線画像処理手段１７３に送信される。また、本実施形態においては、Ｘ線の漏洩を防止するために、適宜隔壁が設けられている。
　本実施形態にかかる選別装置１０１を成す光学検出部１５０は、被選別物供給部１２０から搬送部１３０（を成す搬送ベルト１３１）の一方端部に供給された被選別物Ｓ０が、搬送部１３０（搬送ベルト１３１）の他方端部から放出された際の落下軌跡Ｌの周囲に設けられている。具体的には、受光部１５１（第一受光部１５１Ａ，第二受光部１５１Ｂ）、複数の発光部１５３、各受光部１５１Ａ，１５１Ｂに対応した背景部１５５等を用いて構成されている。本実施形態においては、図６に示すように、二つの受光部１５１Ａ，１５１Ｂが落下軌跡Ｌを中心にして略対称の位置に設けられている。この受光部１５１は、固体撮像素子（ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等）等を用いて構成されている。発光部１５３は、落下軌跡Ｌ上の光学検出位置Ｐに対して複数の角度から所定波長の光を照射すべく構成されている。受光部１５１は、落下軌跡Ｌ上の光学検出位置Ｐに到達した被選別物Ｓ０を撮像し、それぞれの被選別物Ｓ０に関する撮像情報（受光信号）が、後述する画像処理手段１７４に送信される。
　本実施形態にかかる選別装置１０１を成す選別部１６０は、ノズル部１６１および電磁弁１６２等を用いて構成されている。ノズル部１６１は、落下軌跡Ｌ上の被選別物Ｓ０に対して流体（例えば、空気）を噴射すべく構成されている。電磁弁１６２は、流体供給部（例えば、空気圧縮機等、図示省略）とノズル部１６１との間に設けられており、後述する判別結果結合機構１７５からの信号に基づき、ノズル部１６１への流体供給を制御すべく構成されている。
　また、図６に示すように、本実施形態にかかる選別装置１０１は、装置を使用する際の種々の信号等を入力可能なタッチパネル１７１を有しており、このタッチパネル１７１は選別装置１０１のＣＰＵ１７２に電気的に接続されている。また、このＣＰＵ１７２は、Ｘ線画像処理手段１７３および画像処理手段１７４に電気的に接続されている。さらに、Ｘ線画像処理手段１７３および画像処理手段１７４は、判別結果結合機構１７５に電気的に接続されている。
　Ｘ線画像処理手段１７３には、Ｘ線検出器１１からの撮像情報が送信可能に構成され、画像処理手段１７４には、二つの受光部１５１Ａ，１５１Ｂからの撮像情報が送信可能に構成されている。そして、判別結果結合機構１７５と電磁弁１６２とが電気的に接続されており、この判別結果結合機構１７５からの識別信号に基づき、電磁弁１６２を介してノズル部１６１からの流体の噴出状態（噴出時間、噴出タイミング等）が制御される。
　本実施形態にかかる選別装置１０１は、以上のように構成され、以下のように機能する。
　本実施形態においては、被選別物供給部１２０から供給された被選別物Ｓ０が、搬送部１３０にて搬送（移送）され、搬送中（移送工程中）の被選別物Ｓ０に対してＸ線識別装置１０による撮像処理（撮像工程）が行われる。次いで、本実施形態においては、搬送部１３０から放出された被選別物Ｓ０に対して光学検出部１５０による撮像処理（撮像工程）が行われる。次いで、本実施形態においては、Ｘ線識別装置１０および光学検出部１５０の少なくとも一方の撮像情報に起因する識別信号に基づき、選別部１６０を用いた選別処理（選別工程）が行われる。つまり、識別信号に基づき電磁弁１６２を介してノズル部１６１から噴出される流体の噴出タイミングおよび噴出時間等が制御され、ノズル部１６１から噴出される流体によって、被選別物Ｓ０が良品収容部１８１あるいは不良品排出部１８２のいずれかに選別される。
　本実施形態にかかる選別装置１０１を使用する際、まずは、装置に設けられたＣＰＵ１７２に対して、所定の信号を入力可能なタッチパネル１７１を用いて、被選別物Ｓ０に関する種々の情報や選別条件（識別条件）等の作動条件情報を入力する。この作動条件情報は、ＣＰＵ１７２を介して、Ｘ線画像処理手段１７３および画像処理手段１７４に送信される。この作動条件情報の内容に応じて、例えば、Ｘ線画像処理手段１７３においては、複数の推論モデルの中から一つの推論モデルの選択や所定の閾値の設定等が行われる。また、画像処理手段１７４においても、所定の閾値の設定等が行われる。本実施形態においては、ＣＰＵ１７２（あるいはＸ線画像処理手段１７３および画像処理手段１７４の少なくとも一方）に、複数の推論モデルや複数の閾値（識別に用いる複数の閾値）等が実装可能に構成されている。
　本実施形態においては、タッチパネル１７１を用いて作動条件情報を入力した後、選別装置１０１を駆動させ、被選別物Ｓ０に関するＸ線検出器１２からの撮像情報がＸ線画像処理手段１７３に送信され、被選別物Ｓ０に関する受光部１５１Ａ，１５１Ｂからの撮像情報が画像処理手段１７４に送信される。Ｘ線画像処理手段１７３および画像処理手段１７４に送信された撮像情報は、適宜所定の演算処理を経て（あるいはそのままの撮像情報として）、判別結果結合機構１７５に送信される。判別結果結合機構１７５においては、被選別物Ｓ０の搬送速度等を考慮し、同一の被選別物Ｓ０に対するＸ線画像検出手段１７３からの撮像情報と画像処理手段１７４からの撮像情報とに基づく演算処理が行われ、その結合された判別結果に基づく識別信号（電磁弁制御信号）が電磁弁１６２に送信される。この電磁弁１６２を介してノズル部１６１からの流体の噴出状態が制御され、この噴出される流体によって、被選別物Ｓ０の選別処理が行われる。
　本実施形態においては、上述したように、第一実施形態にて説明したＸ線選別装置１０（Ｘ線識別手段）と推論モデル等とを用いて選別装置１０１が構成され、この選別装置１０１において、撮像処理工程、推論モデル実施工程（推論結果）、フィルタリング処理工程、および分類特定工程等が行われて、被選別物Ｓ０の識別（識別処理）および選別（選別処理）が行われることとなる。
　本実施形態にかかる選別装置１０１は、図６等（Ｘ線識別装置１０については図１～図５Ｃ）を用いて説明したように構成され機能するため、以下のような作用効果を有する。以下、本実施形態にかかる選別装置（選別方法）の構成と作用効果について説明する。
　本実施形態にかかる選別方法は、被選別物Ｓ０を移送する移送工程と、移送工程中における被選別物Ｓ０を撮像する撮像工程と、撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、被選別物Ｓ０を識別する識別工程と、識別工程にて得られた識別情報に基づき、被選別物Ｓ０を選別する選別工程とを備え、識別工程が、被選別物Ｓ０に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、学習情報が、被選別物同士の隣接情報と、被選別物の分類情報とを含み、識別工程では、撮像情報と推論モデルとを用いて、被選別物Ｓ０を識別する。
　また、本実施形態にかかる選別装置は、被選別物Ｓ０を移送する搬送部１３０（移送手段）と、搬送部１３０における移送中に被選別物Ｓ０を撮像するＸ線識別装置１０（撮像手段）と、Ｘ線識別装置１０にて得られた撮像情報に基づき、被選別物Ｓ０を識別する識別手段（Ｘ線画像処理手段１７３および判別結果結合機構１７５の少なくとも一方から構成される識別手段）と、識別手段にて得られた識別信号（識別情報）に基づき、被選別物Ｓ０を選別する選別部１６０（選別手段）とを備え、識別手段が、被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを有し、学習情報が、被選別物同士の隣接情報と、被選別物の分類情報とを含み、識別手段が、撮像情報と推論モデルとを用いて、被選別物Ｓ０を識別する。
　本実施形態にかかる選別装置（選別方法）は、以上のように構成され機能するため、次のような効果を得ることができる。
　本実施形態にかかる選別装置（選別方法）によれば、推論結果と撮像情報との比較を容易に行うことによって識別手段における識別信号生成時の演算処理の効率を高めることが可能となり、このようにして得られた識別信号に基づいて選別部の制御が実施される。したがって、本実施形態にかかる選別装置によれば、被選別物Ｓ０を選別する際の演算処理の効率化を図ることができる。
　また、本実施形態にかかる選別装置（選別方法）によれば、識別信号生成時において隣接情報（隣接ラベリング部ＳＰ３）を用いるため、隣接部を不良部と誤認識せず、識別信号の識別精度を高めることができる。したがって、本実施形態にかかる選別装置によれば、この識別精度の高い識別信号を用いて高精度の選別処理を実施することができる。
　さらに、本実施形態にかかる選別装置（選別方法）によれば、隣接情報を用いることによって、接触した状態の被選別物を別離した状態として認識可能であるため、より高精度に各被選別物を識別および選別することができる。
　また、本実施形態にかかる選別装置（選別方法）によれば、先に説明した図５Ａ～５Ｃに示すように、被選別物Ｓ０の識別時において物体の切り出し処理を必要としないため、識別処理の処理速度を高め、ひいては選別処理の速度も高めることができる。
　さらに、本実施形態にかかる選別装置は、被選別物Ｓ０を移送する搬送部１３０（移送手段）と、搬送部１３０における移送中に被選別物Ｓ０を撮像するＸ線識別装置１０（撮像手段）と、Ｘ線識別装置１０にて得られた撮像情報に基づき、被選別物Ｓ０を識別する識別手段（Ｘ線画像処理手段１７３および判別結果結合機構１７５の少なくとも一方から構成される識別手段）と、識別手段にて得られた識別信号（識別情報）に基づき、被選別物Ｓ０を選別する選別部１６０（選別手段）とを備え、識別手段が、被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを有し、学習情報が、被選別物同士の隣接情報と、被選別物の分類情報と、被選別物の背景情報とを含み、識別手段が、撮像情報と推論モデルとを用いて、被選別物Ｓ０を識別する。
　このような構成によれば、上述した種々の作用効果に加えて、以下のような作用効果を得ることができる。
　本実施形態にかかる選別装置によれば、学習情報に被選別物の背景情報を含むため、識別信号生成時において、各被選別物を明確に識別し、高精度の識別信号を得ることができる。よって、かかる高精度の識別信号を用いて、高精度の選別処理を実現することができる。
　また、本実施形態にかかる選別装置によれば、隣接情報を特定後、この隣接情報を背景情報に変換するため、より明確に各被選別物の識別処理を実施し、高精度の識別信号を得ることができる。よって、本実施形態にかかる選別装置によれば、高精度の選別処理を実現することができる。
＜第三実施形態＞
　図７は、本開示の第三実施形態にかかる選別装置（シュート式選別装置）の概略構成図を示したものである。具体的には、この図７は、図１～図５Ｃにて説明した識別装置（識別手段）を搭載したシュート式選別装置２０１の概略構成図を示したものである。
　図７に示すように、本実施形態にかかる選別装置２０１は、被選別物Ｓ０を供給する被選別物供給部２２０、被選別物Ｓ０を移送するシュート２３０（搬送部、移送手段）、被選別物Ｓ０を光学検出する光学検出部２５０、被選別物Ｓ０の選別処理を行う選別部２６０、およびＸ線識別装置１０等を用いて構成されている。
　本実施形態にかかる選別装置２０１においては、被選別物供給部２２０に貯留された被選別物Ｓ０がシュート２３０を成す傾斜板部２３１の一方端部に供給され、供給されて傾斜板部２３１上を自然落下中（流下中）の（移送工程中の）被選別物Ｓ０については、Ｘ線識別装置１０による撮像処理（に基づく識別処理）が行われる。次いで、シュート２３０を落下する被選別物Ｓ０は、傾斜板部２３１の他方端部から落下軌跡Ｌに沿うように放出され、放出された被選別物Ｓ０の周囲には、光学検出部２５０および選別部２６０が設けられている。本実施形態にかかる選別装置２０１は、Ｘ線識別装置１０および光学検出部２５０の少なくとも一方から得られる識別信号に基づき、選別部２６０が駆動すべく構成されており、被選別物Ｓ０は、選別部２６０によって、良品収容部２８１あるいは不良品排出部２８２のいずれかに選別処理される。
　本実施形態にかかる選別装置２０１を成す被選別物供給部２２０は、被選別物Ｓ０を貯留する貯留部や振動フィーダ等を用いて構成されている。この被選別物供給部２２０は、必要に応じて、被選別物供給部２２０からシュート２３０を成す傾斜板部２３１の一方端部に、被選別物Ｓ０を供給すべく構成されている。
　本実施形態にかかる選別装置１０１を成すシュート２３０は、傾斜板部２３１を用いて構成されている。傾斜板部２３１は、装置内の設置領域および自然落下する被選別物Ｓ０の落下速度（流下速度）等を考慮して、例えば、接地面（水平面）に対して３０°～７０°程度傾斜すべく設けられている。また、この傾斜板部２３１の傾斜角度は、被選別物の安息角よりも高角度で、且つ傾斜板部２３１上を流下する被選別物が跳ねないような角度に設定されてもよい。本実施形態において、シュート２３０を成す傾斜板部２３１は、接地面に対して約６０度傾斜すべく構成されている。シュート２３０を成す傾斜板部２３１は、第一実施形態における搬送路９１に相当する。
　本実施形態にかかるシュート２３０の略中央部には、第一実施形態にて説明したＸ線識別装置１０が設けられている。より具体的には、図７に示すように、傾斜板部２３１（第一実施形態における搬送路９１）上を自然落下する被選別物Ｓ０の上方位置にＸ線発生部１１が設けられ、被選別物Ｓ０の下方位置（図７においては傾斜板部２３１の下方位置）にＸ線検出部１２が設けられている。このＸ線識別装置１０にて得られた撮像情報は、後述するＸ線画像処理手段２７３に送信される。また、本実施形態においては、Ｘ線の漏洩を防止するために、適宜隔壁が設けられている。
　本実施形態にかかる選別装置２０１を成す光学検出部２５０は、被選別物供給部２２０からシュート２３０（を成す傾斜板部２３１）の一方端部に供給された被選別物Ｓ０が、シュート２３０（傾斜板部２３１）の他方端部から放出された際の落下軌跡Ｌの周囲に設けられている。具体的には、受光部２５１（第一受光部２５１Ａ，第二受光部２５１Ｂ）、複数の発光部２５３、各受光部２５１Ａ，２５１Ｂに対応した背景部２５５等を用いて構成されている。本実施形態においては、図７に示すように、二つの受光部２５１Ａ，２５１Ｂが落下軌跡Ｌを中心にして略対称の位置に設けられている。この受光部２５１は、固体撮像素子（ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等）等を用いて構成されている。発光部２５３は、落下軌跡Ｌ上の光学検出位置Ｐに対して複数の角度から所定波長の光を照射すべく構成されている。受光部２５１は、落下軌跡Ｌ上の光学検出位置Ｐに到達した被選別物Ｓ０を撮像し、それぞれの被選別物Ｓ０に関する撮像情報（受光信号）が、後述する画像処理手段２７４に送信される。
　本実施形態にかかる選別装置２０１を成す選別部２６０は、ノズル部２６１および電磁弁２６２等を用いて構成されている。ノズル部２６１は、落下軌跡Ｌ上の被選別物Ｓ０に対して流体（例えば、空気）を噴射すべく構成されている。電磁弁２６２は、流体供給部（例えば、空気圧縮機等、図示省略）とノズル部２６１との間に設けられており、後述する判別結果結合機構２７５からの信号に基づき、ノズル部２６１への流体供給を制御すべく構成されている。
　また、図７に示すように、本実施形態にかかる選別装置２０１は、装置を使用する際の種々の信号等を入力可能なタッチパネル２７１を有しており、このタッチパネル２７１は選別装置２０１のＣＰＵ２７２に電気的に接続されている。また、このＣＰＵ２７２は、Ｘ線画像処理手段２７３および画像処理手段２７４に電気的に接続されている。さらに、Ｘ線画像処理手段２７３および画像処理手段２７４は、判別結果結合機構２７５に電気的に接続されている。
　Ｘ線画像処理手段２７３には、Ｘ線検出器１１からの撮像情報が送信可能に構成され、画像処理手段２７４には、二つの受光部２５１Ａ，２５１Ｂからの撮像情報が送信可能に構成されている。そして、判別結果結合機構２７５と電磁弁２６２とが電気的に接続されており、この判別結果結合機構２７５からの識別信号に基づき、電磁弁２６２を介してノズル部２６１からの流体の噴出状態（噴出時間、噴出タイミング等）が制御される。
　本実施形態にかかる選別装置２０１は、以上のように構成され、以下のように機能する。
　本実施形態においては、被選別物供給部２２０から供給された被選別物Ｓ０が、シュート２３０にて搬送（移送）され、搬送中（移送工程中）の被選別物Ｓ０に対してＸ線識別装置１０による撮像処理（撮像工程）が行われる。次いで、本実施形態においては、搬送部２３０から放出された被選別物Ｓ０に対して光学検出部２５０による撮像処理（撮像工程）が行われる。次いで、本実施形態においては、Ｘ線識別装置１０および光学検出部２５０の少なくとも一方の撮像情報に起因する識別信号に基づき、選別部２６０を用いた選別処理（選別工程）が行われる。つまり、識別信号に基づき電磁弁２６２を介してノズル部２６１から噴出される流体の噴出タイミングおよび噴出時間等が制御され、ノズル部２６１から噴出される流体によって、被選別物Ｓ０が良品収容部２８１あるいは不良品排出部２８２のいずれかに選別される。
　本実施形態にかかる選別装置２０１を使用する際、まずは、装置に設けられたＣＰＵ２７２に対して、所定の信号を入力可能なタッチパネル２７１を用いて、被選別物Ｓ０に関する種々の情報や選別条件（識別条件）等の作動条件情報を入力する。この作動条件情報は、ＣＰＵ２７２を介して、Ｘ線画像処理手段２７３および画像処理手段２７４に送信される。この作動条件情報の内容に応じて、例えば、Ｘ線画像処理手段２７３においては、複数の推論モデルの中から一つの推論モデルの選択や所定の閾値の設定等が行われる。また、画像処理手段２７４においても、所定の閾値の設定等が行われる。本実施形態においては、ＣＰＵ２７２（あるいはＸ線画像処理手段２７３および画像処理手段２７４の少なくとも一方）に、複数の推論モデルや複数の閾値（識別に用いる複数の閾値）等が実装可能に構成されている。
　本実施形態においては、タッチパネル２７１を用いて作動条件情報を入力した後、選別装置２０１を駆動させ、被選別物Ｓ０に関するＸ線検出器１２からの撮像情報がＸ線画像処理手段２７３に送信され、被選別物Ｓ０に関する受光部２５１Ａ，２５１Ｂからの撮像情報が画像処理手段２７４に送信される。Ｘ線画像処理手段２７３および画像処理手段２７４に送信された撮像情報は、適宜所定の演算処理を経て（あるいはそのままの撮像情報として）、判別結果結合機構２７５に送信される。判別結果結合機構２７５においては、被選別物Ｓ０の搬送速度等を考慮し、同一の被選別物Ｓ０に対するＸ線画像検出手段２７３からの撮像情報と画像処理手段２７４からの撮像情報とに基づく演算処理が行われ、その結合された判別結果に基づく識別信号（電磁弁制御信号）が電磁弁２６２に送信される。この電磁弁２６２を介してノズル部２６１からの流体の噴出状態が制御され、この噴出される流体によって、被選別物Ｓ０の選別処理が行われる。
　本実施形態においては、上述したように、第一実施形態にて説明したＸ線選別装置１０（Ｘ線識別手段）と推論モデル等とを用いて選別装置２０１が構成され、この選別装置２０１において、撮像処理工程、推論モデル実施工程（推論結果）、フィルタリング処理工程、および分類特定工程等が行われて、被選別物Ｓ０の識別（識別処理）および選別（選別処理）が行われることとなる。
　本実施形態にかかる選別装置２０１は、図７等（Ｘ線識別装置１０については図１～図５Ｃ）を用いて説明したように構成され機能する。
　この第三実施形態にかかる選別装置２０１と、先に説明した第二実施形態にかかる選別装置１０１とは、部分的な構成（例えば、搬送部の構成）は異なるが、識別手段および選別手段については同様の構成を有している。したがって、この第三実施形態にかかる選別装置２０１においても、第二実施形態にて説明した選別装置１０１と略同様の作用効果を有する。よって、ここでは、作用効果の詳細は割愛する。
＜その他の実施形態＞
　なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に適合し得る範囲で必要に応じて種々の変更を加えて実施することも可能であり、それらはいずれも本発明の技術的範囲に含まれる。
　上記実施形態においては、被選別物がナッツ、豆類、穀粒等である場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。したがって、例えば、被選別物は、野菜、菓子、加工食品等であってもよい。
　また、上記実施形態においては、電磁波がＸ線である場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。したがって、例えば、電磁波は、紫外線、可視光線、近赤外線、赤外線、マイクロ波等であってもよい。
　さらに、上記実施形態においては、識別方法、選別方法、および選別装置を構成する「推論モデル」が、ディープラーニングを用いて得られた推論モデルである場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。したがって、例えば、「推論モデル」は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、単純ベイズ分類器、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、Ｋ近傍法、ＡｄａＢｏｏｓｔ、バギング、Ｃ４．５、カーネル法、確率的勾配降下法、ラッソ回帰、リッジ回帰、Ｅｌａｓｔｉｃ　Ｎｅｔ、内挿法、および協調フィルタリングの少なくとも一つ以上を組み合わせた学習プログラムを用いて構成されてもよい。
　また、上記実施形態においては、選別装置の一部を成すＸ線識別手段を用いて推論モデルを構築する場合（Ｘ線識別手段を含めた選別装置の一部が機械学習装置として機能する場合）について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。したがって、例えば、選別装置外に設けられたＸ線識別手段等を用いて機械学習装置を構成し、この選別装置外の機械学習装置を用いて推論モデルを構築し、構築された推論モデルを選別装置に搭載すべく構成してもよい。
　さらに、上記実施形態においては、選別装置の一部を成すＸ線識別手段とＰＣとを用いて推論モデルを構築する場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。したがって、例えば、選別装置を成すＸ線識別手段あるいは外部に設けられた同等の装置を用いて必要な撮像情報を収集し、収集された撮像情報等と選別装置内部の機能とを用いて推論モデルを構築してもよい。つまり、必要に応じて、選別装置自身あるいはその一部にて機械学習装置を構成し、選別装置内にて、推論モデルの構築や更新等を行い、適宜必要な推論モデルを選別装置（を成す識別手段）に搭載すべく構成してもよい。
　また、上記実施形態においては、推論モデルを構築し、構築された推論モデルを用いて、被選別物の識別処理および選別処理を行う場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。したがって、例えば、本発明は、推論モデルを構築することなく、識別処理および選別処理を行う際において、撮像情報である「被選別物同士の隣接情報」と「被選別物の分類情報」とを用いてもよい。つまり、これらの「被選別物同士の隣接情報」と「被選別物の分類情報」とに関して所定の閾値情報を設定し、この閾値情報と、被選別物に関する「被選別物同士の隣接情報」および「被選別物の分類情報」との対比を行うことにより、適宜、被選別物について良品あるいは不良品の識別処理および選別処理を行う構成であってもよい。
　さらに、本発明は、推論モデルを構築することなく、識別処理および選別処理を行う際において、撮像情報である「被選別物同士の隣接情報」と「被選別物の分類情報」と「被選別物の背景情報」とを用いてもよい。つまり、上述した「被選別物同士の隣接情報」および「被選別物の分類情報」に加え、「被選別物の背景情報」についても所定の閾値情報を設定し、これらの閾値情報と、被選別物に関する「被選別物同士の隣接情報」「被選別物の分類情報」および「被選別物の背景情報」との対比を行うことにより、適宜、被選別物について良品あるいは不良品の識別処理および選別処理を行う構成であってもよい。
　また、上記実施形態においては、学習用画像（学習情報）を生成する際のトリミング処理工程にて、４０×４０ピクセルのサイズで、トリミング処理が行われる場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されない。このトリミング処理工程時のトリミングのサイズは、先にも説明したように、被選別物の単体の大きさと同程度の大きさであって、被選別物の形状によって適宜定められる。したがって、例えば、被選別物の単体の大きさや形状に応じて、３２×３２ピクセル、６４×６４ピクセル等のサイズにて、トリミング処理工程を行ってもよい。
　また、上記実施形態においては、分類情報が良部情報と不良部情報とである場合について説明したが、本発明はこの構成に限定されず、分類情報として、良部や不良部以外の種々の情報を適用可能である。したがって、例えば、分類情報として、所定の被選別物の品質の程度毎の分類や、被選別物の種類に関する分類等を用いることも可能である。
　また、ＣＰＵ１７２、Ｘ線画像処理手段１７３、画像処理手段１７４、判別結果結合機構１７５の機能の少なくとも一部は、選別機１０の動作の少なくとも一部を制御するコントローラによって実現されてもよい。この点は、ＣＰＵ２７２、Ｘ線画像処理手段２７３、画像処理手段２７４、判別結果結合機構２７５の機能の少なくとも一部についても同様である。この場合、コントローラの各機能は、所定のプログラムをＣＰＵが実行することによって実現されてもよいし、専用回路によって実現されてもよいし、これらの組み合わせによって実現されてもよい。また、単一のコントローラが使用されてもよい。あるいは、複数の機能を分散化するために複数のコントローラが使用され、複数のコントローラの全体によって、必要な複数の機能が実現されてもよい。
　また、推論モデルを構築することなく、識別処理および選別処理を行う場合には、例えば、「被選別物同士の隣接情報」決定用と「被選別物の分類情報」決定用のそれぞれのテンプレートを複数用意しておいてもよい。そのようなテンプレートは、図３Ｃに示した第一ラベリング画像３３１～第六ラベリング画像３３６と同一または類似であってもよい。テンプレートを使用する場合、画像処理でテンプレートマッチングを行い、「被選別物同士の隣接情報」と「被選別物の分類情報」のそれぞれに関して、各テンプレートと、生画像５１０（または、生画像５１０に対して正規化処理が行われた画像）と、の相関係数を求め、当該相関係数から「被選別物同士の隣接情報」および「被選別物の分類情報」を決定してもよい。
　本開示は、被選別物そのものの状態、および複数の被選別物同士の関係を適切に把握して、かかる把握した情報に基づき、被選別物を適切に識別する、被選別物の識別方法を提供すると共に、かかる識別情報に基づき、被選別物を適切に識別して選別する、被選別物の選別方法および選別装置を提供することを目的としてなされたものである。
　従来から、検査対象内部の形状検査等を行うためにＸ線等を利用した装置は知られているが、基本的に、色情報のないグレースケール画像の濃淡を二値化することにより、内部形状異常部等を抽出していた。しかしながら、このような従来装置においては、検査対象自身の異常部と検査対象の周辺部分（検査対象同士の隣接状態等）とを明確に認識することは困難であった。
　このような問題点を解決すべく、例えば、本開示にかかる識別方法は、次のように構成される。
　本実施形態にかかる被選別物の識別方法は、被選別物を移送する移送工程と、移送工程中における被選別物を撮像する撮像工程と、撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、被選別物を識別する識別工程とを備え、識別工程が、被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、学習情報が、被選別物同士の隣接情報と、被選別物の分類情報と、被選別物の背景情報（背景ラベリング部ＳＰ４）とを含み、識別工程では、撮像情報と推論モデルとを用いて、被選別物を識別すべく構成されている。
　そして、上記識別方法を用いて、本開示にかかる選別方法および選別装置が構成される。
　以上のとおり、本開示にかかる識別方法、選別方法、および選別装置は、既存の装置（従来技術）の問題点を適切に解決しているため、産業上の利用可能性は高いと考えられる。
　　１０…Ｘ線識別手段（Ｘ線識別装置、識別装置、撮像手段）
　　１１…Ｘ線発生部（撮像手段を成すＸ線発生部）
　　１１ａ…Ｘ線
　　１２…Ｘ線検出部（撮像手段を成すＸ線検出部）
　　９１…搬送路（移送手段、移送手段を成す搬送路）
　１０１…選別装置（ベルト式選別装置）
　１２０…被選別物供給部
　１３０…搬送部（移送手段）
　１３１…搬送ベルト（移送手段、移送手段を成す搬送ベルト、搬送路）
　１３２、１３３…ローラ
　１３４…駆動モータ
　１５０…光学検出部
　１５１…受光部
　１５１Ａ…第一受光部
　１５１Ｂ…第二受光部
　１５３…発光部
　１５５…背景部
　１６０…選別部（選別手段）
　１６１…ノズル部
　１６２…電磁弁
　１７１…タッチパネル
　１７２…ＣＰＵ（中央演算処理装置）
　１７３…Ｘ線画像処理手段
　１７４…画像処理手段
　１７５…判別結果結合機構
　１８１…良品収容部
　１８２…不良品排出部
　２０１…選別装置（シュート式選別装置）
　２２０…被選別物供給部
　２３０…シュート（搬送部、移送手段）
　２３１…傾斜板部（移送手段、移送手段を成す傾斜板部、搬送路）
　２５０…光学検出部
　２５１…受光部
　２５１Ａ…第一受光部
　２５１Ｂ…第二受光部
　２５３…発光部
　２５５…背景部
　２６０…選別部（選別手段）
　２６１…ノズル部
　２６２…電磁弁
　２７１…タッチパネル
　２７２…ＣＰＵ（中央演算処理装置）
　２７３…Ｘ線画像処理手段
　２７４…画像処理手段
　２７５…判別結果結合機構
　２８１…良品収容部
　２８２…不良品排出部
　３１０…生画像
　３２０…トリミング画像群
　３２１～３２６…第一トリミング画像～第六トリミング画像（トリミング画像）
　３３０…ラベリング画像群（学習用画像、学習情報）
　３３１～３３６…第一ラベリング画像～第六ラベリング画像（ラベリング画像）（学習用画像、学習情報）
　５１０…生画像（撮像情報）
　５２０…推論結果画像
　５３０…フィルタ処理後画像
　　　Ｓ、ＳＳ、Ｓ０…被選別物
　　　Ｓ１…良部情報（分類情報）
　　　Ｓ２…不良部情報（欠陥情報）（分類情報）
　　　Ｓ３…隣接情報
　　　Ｓ４…背景情報
　　　ＳＰ１、ＳＳＰ１…良部ラベリング部（分類情報）
　　　ＳＰ２、ＳＳＰ２…不良部ラベリング部（分類情報）
　　　ＳＰ３、ＳＳＰ３…隣接ラベリング部（隣接情報）
　　　ＳＰ４、ＳＳＰ４…背景ラベリング部（背景情報）
　　　Ｃ１…良部（良部ラベリング部、分類情報）
　　　Ｃ２…不良部（不良部ラベリング部、分類情報）
　　　Ｃ４…背景部（背景ラベリング部、背景情報）
　　　ＣＡ、ＣＢ…被選別物

Claims (7)

  1. 　被選別物を移送する移送工程と、
    　前記移送工程中における前記被選別物を撮像する撮像工程と、
    　前記撮像工程にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別工程とを備え、
    　前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含む
    　被選別物の識別方法。
  2. 　請求項１に記載の被選別物の識別方法であって、
    　前記撮像情報が、さらに、前記被選別物の背景情報を含む
    　被選別物の識別方法。
  3. 　請求項１または請求項２に記載の識別方法であって、
    　前記識別工程が、前記被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを用いて行われ、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含み、
    　前記識別工程では、前記撮像情報と前記推論モデルとを用いて、前記被選別物を識別する
    　被選別物の識別方法。
  4. 　被選別物の選別方法であって、
    　請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の被選別物の識別方法と、
    　前記識別工程にて得られた識別情報に基づき、前記被選別物を選別する選別工程とを備えた
    　被選別物の選別方法。
  5. 　被選別物を移送する移送部と、
    　前記移送部における移送中に前記被選別物を撮像する撮像部と、
    　前記撮像部にて得られた撮像情報に基づき、前記被選別物を識別する識別部と、
    　前記識別部にて得られた識別情報に基づき、前記被選別物を選別する選別部とを備え、
    　前記撮像情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含む
    　選別装置。
  6. 　請求項５に記載の選別装置であって、
    　前記識別部が、前記被選別物に関する学習情報に基づいて生成された推論モデルを有し、前記学習情報が、前記被選別物同士の隣接情報と、前記被選別物の分類情報とを含み、
    　前記識別部が、前記撮像情報と前記推論モデルとを用いて、前記被選別物を識別する
    　選別装置。
  7. 　複数の被識別物を移送する移送部と、
    　前記移送部における移送中に前記複数の被識別物を撮像する撮像部と、
    　前記撮像部にて得られた撮像情報に基づき、個々の被識別物を識別する識別部と
    　を備え、
    　前記撮像情報は、隣接する少なくとも二つの被識別物の近接の程度を表す近接情報を含む
    　識別装置。
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EP21909977.7A EP4270304A4 (en) 2020-12-24 2021-11-04 IDENTIFICATION METHOD FOR AN OBJECT TO BE SORTED, SORTING METHOD, SORTING DEVICE AND IDENTIFICATION DEVICE
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Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1076233A (ja) * 1996-09-06 1998-03-24 Fuji Electric Co Ltd 農産物のガク向き検出装置
JPH10279060A (ja) * 1997-04-08 1998-10-20 Ishii Ind Co Ltd 物品搬送装置
JP2000237696A (ja) * 1999-02-18 2000-09-05 Ishii Ind Co Ltd 物品検査装置
JP2002039731A (ja) * 2000-07-25 2002-02-06 Techno Ishii:Kk 被検出物の空洞化検出方法及びその装置
JP2002062126A (ja) * 2000-08-23 2002-02-28 Ishii Ind Co Ltd 長尺物計測装置
JP2002062113A (ja) * 2000-08-17 2002-02-28 Ishii Ind Co Ltd 被検出物の計測方法及びその装置
JP2002312762A (ja) * 2001-04-12 2002-10-25 Seirei Ind Co Ltd ニューラルネットワークを利用した穀粒選別装置
JP2004301690A (ja) 2003-03-31 2004-10-28 Nissei Co Ltd 食品中の異物・夾雑物の検出方法
JP2005055245A (ja) * 2003-08-01 2005-03-03 Seirei Ind Co Ltd 穀粒選別装置および穀粒選別方法
JP2005083775A (ja) * 2003-09-05 2005-03-31 Seirei Ind Co Ltd 穀粒選別装置
JP2005091159A (ja) * 2003-09-17 2005-04-07 Seirei Ind Co Ltd 穀粒選別装置
JP2006064662A (ja) * 2004-08-30 2006-03-09 Anritsu Sanki System Co Ltd 異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置
JP2007198394A (ja) * 2002-09-18 2007-08-09 Nippon Soken Inc 蒸発燃料漏れ検査装置
JP2015161522A (ja) * 2014-02-26 2015-09-07 株式会社イシダ Ｘ線検査装置
JP2015529154A (ja) * 2012-09-07 2015-10-05 トムラ ソーティング リミテッド 収穫された根菜作物を処理する方法及び装置
WO2018131685A1 (ja) * 2017-01-13 2018-07-19 株式会社ニチレイフーズ 莢豆の検査方法及び莢豆食品の製造方法
JP2019023664A (ja) * 2018-11-14 2019-02-14 オムロン株式会社 Ｘ線検査の処理装置およびｘ線検査方法
JP2020012741A (ja) * 2018-07-18 2020-01-23 株式会社ニチレイフーズ 莢豆の検査方法及び莢豆食品の製造方法

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1076233A (ja) * 1996-09-06 1998-03-24 Fuji Electric Co Ltd 農産物のガク向き検出装置
JPH10279060A (ja) * 1997-04-08 1998-10-20 Ishii Ind Co Ltd 物品搬送装置
JP2000237696A (ja) * 1999-02-18 2000-09-05 Ishii Ind Co Ltd 物品検査装置
JP2002039731A (ja) * 2000-07-25 2002-02-06 Techno Ishii:Kk 被検出物の空洞化検出方法及びその装置
JP2002062113A (ja) * 2000-08-17 2002-02-28 Ishii Ind Co Ltd 被検出物の計測方法及びその装置
JP2002062126A (ja) * 2000-08-23 2002-02-28 Ishii Ind Co Ltd 長尺物計測装置
JP2002312762A (ja) * 2001-04-12 2002-10-25 Seirei Ind Co Ltd ニューラルネットワークを利用した穀粒選別装置
JP2007198394A (ja) * 2002-09-18 2007-08-09 Nippon Soken Inc 蒸発燃料漏れ検査装置
JP2004301690A (ja) 2003-03-31 2004-10-28 Nissei Co Ltd 食品中の異物・夾雑物の検出方法
JP2005055245A (ja) * 2003-08-01 2005-03-03 Seirei Ind Co Ltd 穀粒選別装置および穀粒選別方法
JP2005083775A (ja) * 2003-09-05 2005-03-31 Seirei Ind Co Ltd 穀粒選別装置
JP2005091159A (ja) * 2003-09-17 2005-04-07 Seirei Ind Co Ltd 穀粒選別装置
JP2006064662A (ja) * 2004-08-30 2006-03-09 Anritsu Sanki System Co Ltd 異物検出方法、異物検出プログラム及び異物検出装置
JP2015529154A (ja) * 2012-09-07 2015-10-05 トムラ ソーティング リミテッド 収穫された根菜作物を処理する方法及び装置
JP2015161522A (ja) * 2014-02-26 2015-09-07 株式会社イシダ Ｘ線検査装置
WO2018131685A1 (ja) * 2017-01-13 2018-07-19 株式会社ニチレイフーズ 莢豆の検査方法及び莢豆食品の製造方法
JP2020012741A (ja) * 2018-07-18 2020-01-23 株式会社ニチレイフーズ 莢豆の検査方法及び莢豆食品の製造方法
JP2019023664A (ja) * 2018-11-14 2019-02-14 オムロン株式会社 Ｘ線検査の処理装置およびｘ線検査方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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