WO2022191091A1 - Food inspection system, food inspection method, and computer program - Google Patents

Food inspection system, food inspection method, and computer program Download PDF

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一樹 内田
真也 塚本
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株式会社ニチレイフーズ
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07CPOSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34Sorting according to other particular properties
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles

Definitions

  • FIG. 1 is a block diagram of a food inspection system according to this embodiment;
  • FIG. The figure which shows the example which conveys the processed food formed with the winding apparatus with a conveying apparatus.
  • the figure which shows the example which a food inspection system communicates with a terminal device and a processing apparatus.
  • the figure which shows the example which a different robot each performs the movement between several lanes.
  • the communication unit 17 communicates with a terminal device operated by a user such as a worker or an observer, and a device (processing device such as the winding device 200, etc.) that performs each process.
  • the communication unit 17 may perform either wired or wireless communication.
  • the worker 241 performs correction work on the processed food F1 to change the processed food F1 from a correctable product to a non-defective product. For example, paste is applied to the triangular portion of the spring roll wrapper and then adhered to the main body. As a result, the processed food F1 is made non-defective.
  • the non-defective processed food F1A may proceed to the next step in the same lane 2 as it is, or may be returned to the same lane 1 as the non-defective product by an operator or a robot.
  • the gluing may be done at the winding device or sent to another device if gluing the leather is done by another device.
  • the second transmitter may be physically the same circuit or device as the first transmitter, or may be a circuit or device different from the first transmitter.
  • Another example of adjustment of operating parameters in a processing apparatus other than a winding apparatus is adjustment of the size of a molding frame, filling pressure, etc. in a forming apparatus.

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Abstract

[Problem] To provide a food inspection system and a food inspection method with which it is possible to classify processed food into a type other than non-defective items and defective items. [Solution] The food inspection system according to the present disclosure comprises a sensor device that senses processed food being conveyed, and a determination unit that determines whether the processed food is a correctable item that can be corrected into a non-defective item by a correcting work on the basis of information detected by the sensor device.

Description

食品検査システム、食品検査方法及びコンピュータプログラムFOOD INSPECTION SYSTEM, FOOD INSPECTION METHOD AND COMPUTER PROGRAM
 本開示は、食品検査システム、食品検査方法及びコンピュータプログラムに関する。 This disclosure relates to a food inspection system, food inspection method, and computer program.
 生産工場内では、各種作業を自動化及び機械化する事例が増えている。しかしながら、完成品や製造途中の仕掛り品の外観検査については、人が目視により行っていることが多い。この作業を省人化及び自動化することが望まれる。 Within production factories, the number of cases of automating and mechanizing various tasks is increasing. However, visual inspections of finished products and in-process products are often visually inspected by humans. It is desirable to save manpower and automate this work.
 外観検査において、検査対象を不良品と良品とに自動判別する技術が知られている。例えば、2つの閾値を用いて、被選別物を良品、不良品、中間品の3つの種類に分類し、中間品に分類された被選別物を再度選別することで、良品を効率よく回収する光学式選別装置が知られている。 In visual inspection, a technology is known that automatically distinguishes defective products from non-defective products. For example, using two thresholds, the items to be sorted are classified into three categories: good products, defective products, and intermediate products. Optical sorting devices are known.
 しかしながら、検査対象が加工食品の場合には、良品及び不良品の2つの種類への分類では不十分なことが多い。すなわち、良品及び不良品以外の種類へ加工食品を分類する必要がある場合もある。この場合に、良品及び不良品の判定を行う上述の技術では対応できない。 However, when the object of inspection is processed food, it is often insufficient to classify it into two types, good and bad. That is, it may be necessary to classify processed foods into categories other than good and bad. In this case, the above-described technique for judging non-defective products and defective products cannot be used.
特許5673109号公報Japanese Patent No. 5673109
 本開示は、良品及び不良品以外の種類へ加工食品を分類可能な食品検査システム、食品検査方法及びコンピュータプログラムを提供する。 The present disclosure provides a food inspection system, food inspection method, and computer program capable of classifying processed foods into types other than good products and defective products.
 本開示の食品検査システムは、搬送される加工食品をセンシングするセンサ装置と、前記センサ装置により検出された情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定する判定部と、を備える。 The food inspection system of the present disclosure includes a sensor device that senses processed food being conveyed, and based on information detected by the sensor device, whether the processed food corresponds to a correctable product that can be corrected to a non-defective product by correcting work. and a determination unit that determines whether or not.
 本開示の食品検査方法は、搬送される加工食品をセンサ装置によりセンシングし、前記センサ装置により検出された情報に基づき、前記加工食品が良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定する。 The food inspection method of the present disclosure senses the conveyed processed food with a sensor device, and based on the information detected by the sensor device, determines whether the processed food corresponds to a correctable product that can be corrected to a non-defective product. judge.
 本開示のコンピュータプログラムは、搬送される加工食品のセンシングにより検出された情報を取得するステップと、
 前記情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定するステップと、
 をコンピュータに実行させる。
A computer program of the present disclosure acquires information detected by sensing processed food being transported;
Based on the information, determining whether the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work;
run on the computer.
本実施形態に係る食品検査システムのブロック図。1 is a block diagram of a food inspection system according to this embodiment; FIG. 巻き装置により形成された加工食品を搬送装置により搬送する例を示す図。The figure which shows the example which conveys the processed food formed with the winding apparatus with a conveying apparatus. 食品検査システムが端末装置及び加工装置と通信する例を示す図。The figure which shows the example which a food inspection system communicates with a terminal device and a processing apparatus. 良品の例を示す図。The figure which shows the example of a non-defective product. 修正可能品の例を示す図。The figure which shows the example of a modifiable article. 不良品の例を示す図。The figure which shows the example of a defective article. 修正可能品に分類された加工食品を他のレーンに移動させる例を示す図。The figure which shows the example which moves the processed food classified into the modifiable goods to another lane. 不良品に分類された加工食品他のレーンに移動させる例を示す図。A diagram showing an example of moving processed foods classified as defective products to other lanes. 複数のレーン間移動を各々異なるロボットが行う例を示す図。The figure which shows the example which a different robot each performs the movement between several lanes. 欠陥の種別に応じて、修正可能品を複数のレーンに振り分ける例を示す図。FIG. 10 is a diagram showing an example of distributing repairable products to a plurality of lanes according to defect types; 欠陥の種別に応じて、不良品を複数のレーンに振り分ける例を示す図。FIG. 4 is a diagram showing an example of distributing defective products to a plurality of lanes according to defect types; 本実施形態に係る食品検査システムの動作の一例を示すフローチャート。4 is a flow chart showing an example of the operation of the food inspection system according to the embodiment; 変形例2の具体例を説明する図。FIG. 11 is a diagram for explaining a specific example of modification 2; 変形例3の具体例を説明する図。FIG. 11 is a diagram for explaining a specific example of Modification 3;
 以下では、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。図面において同一又は対応する要素には同じ参照符号を付し、詳細な説明は適宜省略する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding elements are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
 図1は、本実施形態に係る食品検査システム1のブロック図である。図2は、加工食品工場において、巻き装置200により形成された加工食品Fである春巻きを搬送装置201により搬送する例を示す平面図である。加工食品Fは一例として製造途中の食品である。図1の食品検査システム1は、加工食品工場に配置され、搬送装置201により搬送される加工食品の検査(例えば外観検査)を行う。外観検査は加工食品の外観又は形状に関する検査である。搬送装置201により搬送される加工食品の一部又は全部が、食品検査システム1の検査対象(検査対象食品)となる。図1の食品検査システム1が、インターネット等のワイドエリアネットワーク又は無線LAN(Wireless Local Area Network)等のローカルネットワークを介して、複数に分割して配置されていてもよい。 FIG. 1 is a block diagram of a food inspection system 1 according to this embodiment. FIG. 2 is a plan view showing an example of conveying spring rolls, which are processed foods F formed by the winding device 200, by the conveying device 201 in the processed food factory. The processed food F is, for example, a food in the process of being manufactured. The food inspection system 1 of FIG. 1 is placed in a processed food factory and performs inspection (for example, appearance inspection) of processed food transported by a transport device 201 . Appearance inspection is an inspection regarding the appearance or shape of processed foods. A part or all of the processed food transported by the transport device 201 becomes an inspection target (inspection target food) of the food inspection system 1 . The food inspection system 1 of FIG. 1 may be divided into a plurality and arranged via a wide area network such as the Internet or a local network such as a wireless LAN (Wireless Local Area Network).
 図2の巻き装置200は、春巻き用の具材を春巻き皮で包み、方形状に成形して、搬送装置201の搬送ベルト202に投下する。図の例では加工食品Fは3列に並べて搬送されている。図2の搬送装置201は、巻き装置200により投入された加工食品をベルトによって下流側に搬送する。図2の例では搬送装置201により加工食品Fが一定の速度で、矢印付きの線で示す下方向に搬送されている。搬送元側(巻き装置200側)を上流側、搬送方向側を下流側と呼ぶ。一定時間ごとに検査のために一時的にベルトを停止してもよいし、常時、ベルトを駆動させてもよい。搬送装置201として、例えばベルトコンベヤ、チェーンコンベヤ、ローラコンベヤ、メッシュコンベヤ、グラビティコンベヤなど各種のコンベヤ装置を用いることができる。巻き装置200は食品の加工装置の一例である。他の加工装置の例として、食品の形状を整え計量を行う成形装置、衣材などを付着させる粉付機、バタラー、ブレッダー、ケーシングを行うスタッファー、具材を包む包餡機、食品の上に具材をトッピングするトッピングマシンなどが挙げられる。 The winding device 200 in FIG. 2 wraps spring roll ingredients with spring roll wrappers, forms them into a rectangular shape, and drops them onto the conveyor belt 202 of the conveyor device 201 . In the illustrated example, the processed foods F are conveyed in three rows. The conveying device 201 in FIG. 2 conveys the processed food fed by the winding device 200 to the downstream side by means of a belt. In the example of FIG. 2, the conveying device 201 conveys the processed food F at a constant speed in the downward direction indicated by the arrowed line. The transport source side (winding device 200 side) is called the upstream side, and the transport direction side is called the downstream side. The belt may be temporarily stopped for inspection at regular intervals, or the belt may be driven all the time. Various conveyor devices such as a belt conveyor, a chain conveyor, a roller conveyor, a mesh conveyor, and a gravity conveyor can be used as the conveying device 201 . The winding device 200 is an example of a food processing device. Examples of other processing equipment include molding equipment that shapes and weighs food, powder coating equipment that attaches coating materials, butterers, breaders, stuffers that perform casing, filling equipment that wraps ingredients, and food products. Examples include a topping machine for topping ingredients.
 本実施形態では加工食品として春巻きを扱うが、検査対象となる加工食品は特定の食品に限定されない。例えば加工食品は、チャーハン、コロッケ、メンチカツ、唐揚げ、フライドチキン、ハンバーグ、おにぎり、餃子、中華饅頭、焼売、ピザ、グラタンなど何でもよい。 In this embodiment, spring rolls are treated as processed foods, but processed foods to be inspected are not limited to specific foods. For example, the processed food may be fried rice, croquette, mince cutlet, fried chicken, fried chicken, hamburger steak, rice ball, dumplings, Chinese steamed buns, steamed dumplings, pizza, gratin, and the like.
 図1の食品検査システム1は、食品検査装置10、撮像装置20、仕分け装置30、表示装置40及び警報装置50を備えている。図1の食品検査システム1の要素は図1に示したものに限定されず、図1に示した以外の要素を備えていてもよい。例えば、食品検査システム1は、ユーザが操作する入力装置を備えていてもよい。入力装置の例は、タッチパネル、マウス、キーボード、ウェアラブル装置などを含む。ユーザは、例えば、加工食品工場における作業員、監視員、管理者などである。 The food inspection system 1 of FIG. 1 includes a food inspection device 10, an imaging device 20, a sorting device 30, a display device 40 and an alarm device 50. The elements of the food inspection system 1 of FIG. 1 are not limited to those shown in FIG. 1, and elements other than those shown in FIG. 1 may be provided. For example, the food inspection system 1 may include an input device operated by a user. Examples of input devices include touch panels, mice, keyboards, wearable devices, and the like. The users are, for example, workers, supervisors, managers, etc. in a processed food factory.
 食品検査装置10は、撮像装置20を用いて搬送装置201を搬送される加工食品Fを撮像し、加工食品Fの検査(例えば外観検査)を行う。例えば、加工食品Fが良品、不良品、修正可能品のいずれかに該当するかを判定する。修正可能品は、修正作業により良品に修正可能な加工食品である。食品検査装置10は、仕分け装置30を制御し、搬送装置201で搬送される加工食品Fを判定結果に応じた工程に振り分ける。また、食品検査装置10は、判定結果に応じた情報、例えば不良品又は修正可能品が検出されたことの通知情報をユーザの端末装置に送信したり、不良品が検出された場合に、警報信号を出力したりする。また食品検査装置10は、修正可能品又は不良品が検出された場合に、食品の加工を行った加工装置(例えば巻き装置等)に動作パラメータの指示信号を送信することも行う。 The food inspection device 10 uses the imaging device 20 to image the processed food F transported by the transport device 201, and inspects the processed food F (for example, visual inspection). For example, it is determined whether the processed food F is a non-defective product, a defective product, or a correctable product. Modifiable products are processed foods that can be modified into good products by modification work. The food inspection device 10 controls the sorting device 30 and sorts the processed food F transported by the transporting device 201 to processes according to the determination result. In addition, the food inspection apparatus 10 transmits information according to the determination result, for example, notification information that a defective product or a correctable product has been detected to the user's terminal device, or when a defective product is detected, an alarm output a signal. The food inspection device 10 also transmits an operation parameter instruction signal to a processing device (for example, a winding device, etc.) that processed the food when a correctable product or a defective product is detected.
 このような食品検査装置10は、記憶部11、画像処理部12、制御部13、判定部14、情報生成部15、警報部16及び通信部17を備えている。 Such a food inspection device 10 includes a storage unit 11, an image processing unit 12, a control unit 13, a determination unit 14, an information generation unit 15, an alarm unit 16 and a communication unit 17.
 通信部17は、作業員又は監視員等のユーザが操作する端末装置、及び各工程の処理を行う装置(巻き装置200等の加工装置など)と通信する。通信部17は有線又は無線の通信のいずれを行ってもよい。 The communication unit 17 communicates with a terminal device operated by a user such as a worker or an observer, and a device (processing device such as the winding device 200, etc.) that performs each process. The communication unit 17 may perform either wired or wireless communication.
 図3は、食品検査システム1が端末装置2及び加工装置3と通信する例を示す。端末装置2の例は、ノートPC(Personal Computer)、スマートフォン、デスクトップPC、タブレット端末などを含む。各工程の処理を行う装置として図3では、加工装置3と通信する例を示す。加工装置3は、図3の巻き装置200でもよいし、その他の装置(具材を調理する装置、皮を製造する装置、油で加熱する装置、加熱後の加工食品を冷凍する装置など)でもよい。各工程の処理を行う装置は、加工装置以外に、食品検査システム1が対象とする検査以外の検査(例えば重量検査)を行う検査装置、仕分け装置30等を含んでもよい。 FIG. 3 shows an example in which the food inspection system 1 communicates with the terminal device 2 and the processing device 3. Examples of the terminal device 2 include a notebook PC (Personal Computer), a smart phone, a desktop PC, a tablet terminal, and the like. FIG. 3 shows an example of communicating with the processing device 3 as a device that performs processing of each step. The processing device 3 may be the winding device 200 in FIG. 3, or other devices (devices for cooking ingredients, devices for producing skins, devices for heating with oil, devices for freezing processed foods after heating, etc.). good. Apparatuses that perform each step may include, in addition to the processing apparatus, inspection apparatuses that perform inspections other than the inspections targeted by the food inspection system 1 (for example, weight inspections), the sorting apparatus 30, and the like.
 制御部13は、食品検査装置10の全体と、撮像装置20、仕分け装置30、表示装置40及び警報装置50を制御する。制御部13は、CPU等のプロセッサにより構成されても、専用のハードウェアによって構成されてもよい。 The control unit 13 controls the entire food inspection device 10, the imaging device 20, the sorting device 30, the display device 40, and the alarm device 50. The control unit 13 may be configured by a processor such as a CPU, or may be configured by dedicated hardware.
 撮像装置20は、搬送装置201により搬送される加工食品をセンシングし、情報を検出するセンサ装置である。撮像装置20は、搬送装置201により搬送される加工食品Fを撮像可能な位置に配置されている。撮像装置20は、搬送装置201により搬送される加工食品Fを撮像し、画像データを取得する。1つの画像データには1つ又は複数の加工食品Fが含まれる。一例として一定時間間隔で撮像を行い、搬送される全ての加工食品が少なくともいずれかの画像データに含まれてもよい。あるいは、搬送される全ての加工食品の一部がサンプリングされ、撮像されてもよい。撮像装置20は、加工食品の撮像画像を取得可能なカメラ又はセンサである。撮像装置20は、RGBのカラーの輝度情報を検出可能なRGBカメラでもよいし、モノクロの輝度情報を検出可能なモノクロカメラでもよいし、距離(デプス)を検出可能なデプスカメラでもよいし、輝度情報と距離情報との双方を検出可能なカメラ(例えばステレオカメラ)でもよい。撮像装置20はLidar(Light detecting and ranging)を含んでもよい。搬送される加工食品をセンシングするセンサ装置は撮像装置に限定されない。詳細は後述する変形例1で説明する。またセンサ装置の個数は1つでも、2以上でもよい。 The imaging device 20 is a sensor device that senses the processed food conveyed by the conveying device 201 and detects information. The imaging device 20 is arranged at a position capable of imaging the processed food F conveyed by the conveying device 201 . The imaging device 20 captures an image of the processed food F conveyed by the conveying device 201 and acquires image data. One image data includes one or more processed foods F. As an example, images may be taken at regular time intervals, and all processed foods to be transported may be included in at least one of the image data. Alternatively, a portion of all processed food delivered may be sampled and imaged. The imaging device 20 is a camera or sensor capable of acquiring a captured image of processed food. The imaging device 20 may be an RGB camera capable of detecting RGB color luminance information, a monochrome camera capable of detecting monochrome luminance information, or a depth camera capable of detecting distance (depth). A camera capable of detecting both information and distance information (for example, a stereo camera) may be used. The imaging device 20 may include Lidar (Light detecting and ranging). The sensor device that senses the conveyed processed food is not limited to the imaging device. Details will be described in modification 1 described later. Also, the number of sensor devices may be one or two or more.
 撮像装置20は撮像した加工食品Fの画像データを記憶部11に格納する。画像データには時刻(タイムスタンプ)、識別子、撮影場所、ファイルの種類等の属性情報が付加されている。 The imaging device 20 stores the captured image data of the processed food F in the storage unit 11 . Attribute information such as time (time stamp), identifier, shooting location, and file type is added to the image data.
 記憶部11は、データ又は情報を記憶可能な記憶媒体である。記憶部11は、撮像装置20によって取得された画像データを記憶する。記憶部11は、画像データ以外に、食品検査装置10の動作に必要なデータ又は情報を記憶していてもよい。例えば食品検査装置10の動作の全部又は一部がCPU等のプロセッサにより実行される場合に、プロセッサに実行させるプログラム、及び各部の動作に必要な動作パラメータを記憶していてもよい。記憶部11は、判定部14による判定結果の情報、情報生成部15により生成された情報を記憶してもよい。記憶部11は、メモリ、ハードディスク、光装置など任意の記録媒体である。記憶部11は食品検査装置10の外部に設けられてもよい。例えば記憶部11がネットワーク上のストレージ装置であってもよい。 The storage unit 11 is a storage medium capable of storing data or information. The storage unit 11 stores image data acquired by the imaging device 20 . The storage unit 11 may store data or information necessary for the operation of the food inspection device 10 in addition to the image data. For example, when all or part of the operations of the food inspection apparatus 10 are executed by a processor such as a CPU, a program to be executed by the processor and operation parameters necessary for the operation of each unit may be stored. The storage unit 11 may store information on the determination result by the determination unit 14 and information generated by the information generation unit 15 . The storage unit 11 is an arbitrary recording medium such as memory, hard disk, and optical device. The storage unit 11 may be provided outside the food inspection device 10 . For example, the storage unit 11 may be a storage device on the network.
 画像処理部12は、画像データに前処理を行い、判定部14の処理に適したデータとする。前処理の例は、ノイズの除去処理、コントラスト・明るさ・色の補正処理、エッジ強調、及び拡大・縮小の少なくとも1つを含む。画像処理部12は、処理後の画像データを記憶部11に格納する。 The image processing unit 12 performs preprocessing on the image data to make the data suitable for processing by the determination unit 14 . Examples of pre-processing include at least one of noise removal processing, contrast/brightness/color correction processing, edge enhancement, and enlargement/reduction. The image processing unit 12 stores the processed image data in the storage unit 11 .
 判定部14は、記憶部11に記憶された画像処理部12による処理後の画像データに基づいて、加工食品Fの検査(例えば外観検査)を行い、加工食品Fが修正可能品に該当するか否かを判定する。ここでは、判定部14は、加工食品Fが、良品、不良品、修正可能品のいずれかに該当するかを判定する。修正可能品は、修正作業により良品に修正可能な加工食品である。修正作業の例は、加工食品の形状又は外観を修正する作業を含む。 The determination unit 14 performs an inspection (for example, an appearance inspection) of the processed food F based on the image data processed by the image processing unit 12 stored in the storage unit 11, and determines whether the processed food F corresponds to a correctable product. determine whether or not Here, the determination unit 14 determines whether the processed food F corresponds to any of a good product, a defective product, and a correctable product. Modifiable products are processed foods that can be modified into good products by modification work. Examples of modification work include work that modifies the shape or appearance of the processed food product.
 判定部14は、加工食品Fを不良品又は修正可能品に分類した場合、さらに欠陥の種別を判定する。 When the processed food F is classified as a defective product or a repairable product, the determination unit 14 further determines the type of defect.
 判定部14が判定を行う方法として、学習済みの分類モデルを用いることができる。学習済みの分類モデルは、学習用のサンプルデータとして、加工食品の画像データと、画像データが示す加工食品が、良品、不良品、修正可能品のいずれかを示すカテゴリ値とを含むデータを用意する。学習用のサンプルデータを用いて、検査対象となる加工食品の画像データから、良品、不良品、修正可能品のいずれかを推定結果として出力するニューラルネットワークを生成する。推定結果は、良品、不良品、修正可能品のそれぞれの確率でもよい。この場合、良品、不良品、修正可能品のうち最も確率が高いものを決定する。学習済みモデルはニューラルネットワークであることに限定されず、重回帰モデル、決定木など、ロジスティック回帰モデルなど、任意のモデルを用いることができる。また、セマンティックセグメンテーション等の画像セグメンテーションを用いてもよい。 A learned classification model can be used as a method for the determination unit 14 to perform determination. The trained classification model prepares sample data for training, including image data of processed foods and category values indicating whether the processed foods represented by the image data are good, defective, or modifiable. do. Using sample data for learning, a neural network is generated that outputs any of good, defective, or modifiable products as an estimation result from image data of processed foods to be inspected. The estimation results may be probabilities of non-defective products, defective products, and modifiable products. In this case, the one with the highest probability among non-defective products, defective products, and correctable products is determined. A trained model is not limited to a neural network, and any model such as a multiple regression model, a decision tree, or a logistic regression model can be used. Image segmentation such as semantic segmentation may also be used.
 判定部14が欠陥の種別を判定する方法として、上記と同様、学習済みモデルを用いることができる。例えば修正可能品の画像データと、欠陥の種別の値とを含む学習用のサンプルデータを用意する。学習用のサンプルデータを用いて、判定対象となる加工食品の画像データから、欠陥の種別を推定結果として出力するニューラルネットワークを生成する。推定結果は、候補となる欠陥の種別毎の確率でもよい。この場合、複数の候補のうち最も確率が高いものを、欠陥の種別の推定結果とする。修正可能品の場合の学習済みモデルの生成例を示したが、不良品の場合の学習済みモデルも同様にして生成すればよい。学習済みモデルはニューラルネットワークであることに限定されず、重回帰モデル、決定木など、ロジスティック回帰モデルなど、任意のモデルを用いることができる。また、セマンティックセグメンテーション等の画像セグメンテーションを用いてもよい。 As a method for the determination unit 14 to determine the type of defect, a learned model can be used in the same manner as described above. For example, learning sample data including image data of correctable products and defect type values is prepared. Using sample data for learning, a neural network is generated that outputs the type of defect as an estimation result from the image data of the processed food to be judged. The estimation result may be a probability for each type of candidate defect. In this case, the one with the highest probability among the plurality of candidates is used as the estimation result of the defect type. An example of generating a trained model for a correctable product has been shown, but a trained model for a defective product may be generated in the same manner. A trained model is not limited to a neural network, and any model such as a multiple regression model, a decision tree, or a logistic regression model can be used. Image segmentation such as semantic segmentation may also be used.
 判定部14は、良品、不良品、修正可能品の分類と、欠陥の種別の判定とを同時に同じモデルを用いて行ってもよい。 The determination unit 14 may simultaneously use the same model to classify non-defective products, defective products, and repairable products, and to determine the type of defect.
 図4、図5及び図6を用いて、良品、修正可能品、不良品の例と、欠陥の種別の例を示す。 Examples of non-defective products, repairable products, and defective products, and examples of defect types are shown using FIGS.
 図4は、良品の例を示す。春巻きの皮が具材を方形状に巻いており、皮の破れ、糊付け不良、形状の崩れ、汚れの付着等がない。 Fig. 4 shows an example of a good product. The spring roll wrapper wraps the ingredients in a rectangular shape, and there is no tearing of the wrapper, poor gluing, deformation of the shape, adhesion of dirt, or the like.
 図5(A)は、修正可能品の例を示す。春巻きの皮の一部が接着されておらず、本体部から剥がれている。剥がれた部分101は三角状になっている。三角状の部分101に糊付けし、本体部分に巻けば、良品に容易に修正可能である。図5(A)に示す欠陥を、例えば“三角”として識別する。
 図5(B)は、修正可能品の他の例を示す。春巻きの皮に具材(例えばタケノコ)が付着している。付着した具材を取り除けば、容易に良品に修正可能である。図5(B)に示す欠陥を、例えば“具材付着”として識別する。
FIG. 5A shows an example of a modifiable product. Part of the spring roll skin is not adhered and is peeling off from the main body. The stripped portion 101 has a triangular shape. By gluing the triangular portion 101 and winding it around the main body, it can be easily corrected to a non-defective product. A defect shown in FIG. 5A is identified as, for example, a "triangle".
FIG. 5B shows another example of a modifiable product. Ingredients (such as bamboo shoots) are attached to the skin of spring rolls. By removing the adhering ingredients, it can be easily corrected to a non-defective product. The defect shown in FIG. 5B is identified as, for example, "adhesion of ingredients".
 図5(A)の場合、三角状の部分101に糊付けし、本体部に巻くことで、巻き形状が容易に修正される。形状の修正作業の例は、巻くこと以外にも、対象とする加工食品に応じて様々定義できる。例えば、割る、又はほぐす等の形状の修正があってもよい。例えば卵が割られずに殻ごと残っている場合に、卵の殻を割って中身を取り出してもよい。また麺が固まっている場合にほぐす作業を行ってもよい。図5(B)の場合、付着した具材を取り除くことで、春巻きの外観を容易に修正できる。外観の修正は、付着物を取り除く他、食材を取り付ける作業の場合もあり得る。例えばチーズ片が加工食品の表面から落ちてしまっている場合に、チーズ片を取り付ける作業があり得る。また、修正作業の他の例として、衣材の剥がれについては衣材のつけなおし、成形不良については形状の修正などもあり得る。 In the case of FIG. 5(A), the winding shape can be easily corrected by gluing the triangular portion 101 and winding it around the main body. Examples of shape correction work can be defined variously according to the target processed food besides rolling. For example, there may be shape modifications such as splitting or unraveling. For example, if the egg is not cracked and remains with the shell, the shell of the egg may be cracked to remove the contents. In addition, when the noodles are hardened, it may be loosened. In the case of FIG. 5B, the appearance of the spring roll can be easily modified by removing the adhering ingredients. Appearance modification may include removal of adhering matter and attachment of foodstuffs. For example, if a piece of cheese has fallen off the surface of the processed food, there may be an operation to attach the piece of cheese. Further, as other examples of correction work, peeling of the coating material may be reapplied, and defective molding may be corrected in shape.
 図6(A)は、不良品の例を示す。春巻きの皮に着色等の汚れ111が付着している。この場合、修正作業で良品に直すことは困難である。図6(A)に示す欠陥を、例えば“汚れ”として識別する。
 図6(B)は、不良品の他の例を示す。春巻きの皮が破れ、中の具材が漏れている。修正作業で良品に直すことは困難である。図6(B)に示す欠陥を、例えば“皮破れ”として識別する。中身の具材を回収して、再利用する場合もあり得る。
 図6(C)は、不良品のさらに他の例を示す。春巻きの皮が方形状から大きく崩れている。修正作業で良品に直すことは困難である。図6(C)に示す欠陥を、例えば“形状崩れ”として識別する。
FIG. 6A shows an example of defective products. Dirt 111 such as coloring adheres to the skin of the spring roll. In this case, it is difficult to make a non-defective product by repair work. The defect shown in FIG. 6A is identified as, for example, "dirt".
FIG. 6B shows another example of defective products. The skin of the spring roll was torn and the ingredients inside were leaking. It is difficult to make a non-defective product by repair work. The defect shown in FIG. 6B is identified as, for example, "skin tear". Ingredients inside may be collected and reused.
FIG. 6C shows still another example of defective products. The skin of the spring roll has collapsed greatly from the square shape. It is difficult to make a non-defective product by repair work. The defect shown in FIG. 6C is identified as, for example, "shape collapse".
 判定部14は、修正可能品又は不良品として検出された加工食品Fの位置を算出する。例えば、当該加工食品Fを含む画像データを用いて、3次元空間(現実空間)における加工食品Fの位置を算出する。例えば、画像データが距離情報を含む場合に、加工食品Fの画像に含まれる複数の画素が示す距離情報と、撮像装置20との位置と向きとに基づき、距離情報に基づき位置を算出する。例えば距離情報の平均を算出し、撮像装置20の向きの方向に、撮像装置20の位置に平均を加算することにより、加工食品Fの位置を算出してもよい。 The determination unit 14 calculates the position of the processed food F detected as a correctable product or defective product. For example, using image data including the processed food F, the position of the processed food F in a three-dimensional space (real space) is calculated. For example, when the image data includes distance information, the position is calculated based on the distance information indicated by the pixels included in the image of the processed food F and the position and orientation of the imaging device 20 . For example, the position of the processed food F may be calculated by calculating the average of the distance information and adding the average to the position of the imaging device 20 in the direction of the orientation of the imaging device 20 .
 または搬送装置201のベルトに基準となるマークが配置されている場合に、マークを基準とした相対位置として、加工食品Fの位置を算出してもよい。 Alternatively, when a reference mark is placed on the belt of the conveying device 201, the position of the processed food F may be calculated as a relative position with reference to the mark.
 制御部13は、判定部14の判定結果(分類結果)に応じて、搬送装置201で搬送される加工食品Fを、該当するレーン(工程)に振り分けるように、仕分け装置30に指示信号を送信する。指示信号は、一例として搬送装置201で搬送される加工食品Fのうち良品、修正可能品又は不良品を識別可能な情報と、仕分けの対象となる加工食品Fの位置を示す情報とを含む。良品は搬送装置201で搬送される下流側にそのまま同じレーンで送る。但し、良品を別のレーンに振り分け、修正可能品又は不良品を同じレーンで送るようにしてもよい。 The control unit 13 transmits an instruction signal to the sorting device 30 so as to sort the processed food F conveyed by the conveying device 201 into the corresponding lane (process) according to the determination result (classification result) of the determination unit 14. do. The instruction signal includes, for example, information capable of identifying a non-defective product, a correctable product, or a defective product among the processed foods F transported by the transport device 201, and information indicating the position of the processed food F to be sorted. Non-defective products are sent to the downstream side where they are conveyed by the conveying device 201 as they are on the same lane. However, good products may be distributed to another lane, and correctable products or defective products may be sent on the same lane.
 仕分け装置30は、制御部13から受信した指示信号に基づき、搬送装置201で搬送される加工食品Fを、該当する工程のレーンに振り分ける。一例として、修正可能品に分類された加工食品Fを修正工程に振り分け、不良品に分類された加工食品Fを廃棄工程に振り分ける。良品に判定された加工食品Fを良品用の次工程に振り分ける。 Based on the instruction signal received from the control unit 13, the sorting device 30 sorts the processed food F conveyed by the conveying device 201 to the lane of the corresponding process. As an example, the processed food F classified as a correctable product is sorted to the correction process, and the processed food F classified as the defective product is sorted to the disposal process. The processed food F judged to be non-defective is distributed to the next process for non-defective products.
 良品用の次工程以降の工程は、一例として、計測工程(重量、温度、成分等)、不良品又は修正可能品の発生の予兆有無の調査工程、整列工程(角度又は位置の調整、重なりの解消、表裏反転など)、調理工程(例えば油ちょう工程)、冷凍工程などがある。修正工程を経た加工食品Fを、良品用の次工程以降の工程に戻してもよいし、良品用の次工程以降の工程のうちの少なくとも一部と同じ工程を修正工程と同じレーンで、修正工程の後に続けて行ってもよい。不良品又は修正可能品の発生予兆の有無の調査は、ニューラルネットワーク等のモデルを用いて学習することで判定できる。例えば、良品の範囲内ではあるが、良品の標準レベルよりも劣る加工食品の画像を教師データとしてモデル学習を行う。 Examples of the processes after the next process for non-defective products include the measurement process (weight, temperature, composition, etc.), the investigation process for the presence or absence of signs of the occurrence of defective products or correctable products, the alignment process (adjustment of angle or position, overlap removal, turning inside out, etc.), cooking process (for example, frying process), and freezing process. The processed food F that has undergone the correction process may be returned to the next process and subsequent processes for non-defective products, or the same process as at least part of the subsequent processes for non-defective products may be corrected in the same lane as the correction process. You may carry out continuously after a process. The presence or absence of a sign of occurrence of defective products or correctable products can be determined by learning using a model such as a neural network. For example, model learning is performed using an image of a processed food that is within the range of good products but inferior to the standard level of good products as teacher data.
 上述の工程は一例であり、他の工程でもよい。例えば不良品の欠陥の種別が汚れの場合に、廃棄工程ではなく、汚れの成分を解析する工程に不良品を振り分けてもよい。また不良品の欠陥の種別が“形状崩れ”の場合に、春巻きの中身の具材を回収する工程に振り分けてもよい。 The above process is an example, and other processes may be used. For example, if the defect type of the defective product is contamination, the defective product may be sorted into the process of analyzing the components of the contamination instead of the disposal process. Also, if the defect type of the defective product is "shape collapse", it may be sorted to the step of collecting the ingredients inside the spring roll.
 仕分け装置30は、一例として、伸縮可能なアームを有するロボット(機械によるオペレータ)である。ロボットは例えばレーンの間の通路に配置され、レーン間で加工食品を移動させる。例えば、ロボットは、搬送装置201からピックアップした加工食品を、例えば修正工程のレーンに移動させる。他のロボットは、修正工程で修正された加工食品をピックアップして、良品のレーンに戻してもよい。 The sorting device 30 is, for example, a robot (mechanical operator) having an extendable arm. Robots are placed, for example, in aisles between lanes to move processed food between lanes. For example, the robot moves the processed food picked up from the transport device 201 to, for example, a lane for the correction process. Other robots may pick up the processed food that has been modified in the modification process and return it to the good product lane.
 仕分け装置30はロボットに限定されない。例えば仕分け装置30は、工場の施設内の天井に設けられたレールを移動する移動体でもよい。移動体は搬送装置201で搬送される加工食品をクレーンによって持ち上げる。移動体は、持ち上げた加工食品を該当する工程を行うレーンまで移動させ、加工食品を降ろす。また仕分け装置30は搬送される加工食品をアームにより搬送路の外側に押し出す機構でもよい。この場合、仕分け装置30は搬送装置201の搬送路に沿って取り付けられ、搬送方向に直交する方向にアームを突出させることで、加工食品を外側に押し出すことができる。押し出された加工食品は、例えば回収装置(回収ボックス当)により回収される。回収された加工食品の中身が再利用される場合もあり得る。 The sorting device 30 is not limited to robots. For example, the sorting device 30 may be a moving body that moves on rails provided on the ceiling in the facility of the factory. The moving body lifts the processed food conveyed by the conveying device 201 by a crane. The moving body moves the lifted processed food to the lane where the corresponding process is performed, and unloads the processed food. Alternatively, the sorting device 30 may be a mechanism that pushes out the conveyed processed food to the outside of the conveying path by an arm. In this case, the sorting device 30 is attached along the conveying path of the conveying device 201, and the processed food can be pushed out by protruding the arm in the direction orthogonal to the conveying direction. The extruded processed food is collected, for example, by a collecting device (corresponding to a collection box). The contents of the collected processed food may be reused.
 その他、仕分け装置30は、搬送装置201で搬送される加工食品を他の工程(レーン)に移動させることが可能な装置であれば、どのような装置であってもよい。 In addition, the sorting device 30 may be any device as long as it is a device capable of moving the processed food conveyed by the conveying device 201 to another process (lane).
 図7~図11を用いて、搬送装置201で搬送される加工食品群を複数の工程に振り分ける具体例を示す。
 図7は、修正可能品に分類された加工食品F1を、修正工程を行うレーン2の搬送装置211に移動させる例を示す。レーン1には巻き装置から投下された加工食品を搬送する搬送装置201が設けられている。レーン2には修正可能品を、修正作業を行う場所(修正可能工程)へ搬送する搬送装置211が設けられている。搬送装置211は搬送ベルト212をローラで駆動することによって修正可能品を搬送する。レーン3には、不良品と判定された加工食品を廃棄装置220に搬送する搬送装置221が設けられている。廃棄装置220は、不良品を収集する装置である。搬送装置221は搬送ベルト222をローラで駆動することによって不良品を搬送する。レーン1及びレーン2間に配置されたロボットである仕分け装置30が、食品検査装置10からの指示信号に基づいて、修正可能品に分類された加工食品F1を搬送ベルト202で搬送される加工食品群の中からピックアップする。加工食品F1の位置は指示信号に含まれる。図示の例では、加工食品F1の欠陥の種別は、春巻きの皮の三角状の部分が本体部分に巻かれていない“三角”である。仕分け装置30はピックアップした加工食品F1をレーン2の搬送装置211の上流側に降ろす。加工食品F1は搬送ベルト212によって修正作業を行う作業員241が存在する方向に搬送される。
7 to 11 show a specific example of dividing the group of processed foods conveyed by the conveying device 201 into a plurality of processes.
FIG. 7 shows an example of moving the processed food F1 classified as a modifiable product to the conveying device 211 in lane 2 where the modification process is performed. Lane 1 is provided with a conveying device 201 for conveying the processed food dropped from the winding device. Lane 2 is provided with a conveying device 211 that conveys a correctable product to a place (correctable process) where corrective work is performed. The transport device 211 transports the modifiable item by driving the transport belt 212 with rollers. Lane 3 is provided with a conveying device 221 that conveys processed food determined to be defective to a discarding device 220 . The disposal device 220 is a device that collects defective products. A conveying device 221 conveys defective products by driving a conveying belt 222 with rollers. A sorting device 30, which is a robot arranged between lanes 1 and 2, conveys processed foods F1 classified as correctable products on a conveying belt 202 based on an instruction signal from the food inspection device 10. Pick up from the crowd. The position of processed food F1 is included in the instruction signal. In the illustrated example, the defect type of the processed food F1 is "Triangle", which means that the triangular part of the skin of the spring roll is not wrapped around the body part. The sorting device 30 unloads the picked-up processed food F1 to the upstream side of the conveying device 211 on the lane 2 . The processed food F1 is conveyed by the conveyor belt 212 in the direction of the worker 241 who performs the correction work.
 作業員241は、加工食品F1に対して修正作業を行い、加工食品F1を修正可能品から良品にする。例えば、春巻きの皮の三角状の部分に糊付けを行い、本体に接着させる。これにより、加工食品F1は良品にされる。良品にされた加工食品F1Aは、そのまま同じレーン2で次の工程に進んでもよいし、良品と同じレーン1に作業員又はロボットによって戻されてもよい。 The worker 241 performs correction work on the processed food F1 to change the processed food F1 from a correctable product to a non-defective product. For example, paste is applied to the triangular portion of the spring roll wrapper and then adhered to the main body. As a result, the processed food F1 is made non-defective. The non-defective processed food F1A may proceed to the next step in the same lane 2 as it is, or may be returned to the same lane 1 as the non-defective product by an operator or a robot.
 修正作業を行う主体は作業員(人間のオペレータ)ではなく、ロボット等の装置(機械のオペレータ)であってもよい。この場合、例えばロボット等の装置は、搬送装置211で搬送される加工食品F1を検出し、加工食品F1に修正作業を行う。これにより加工食品F1を良品にする。ロボット等の装置は、良品にされた加工食品F1をレーン1に戻してもよい。ロボット等の装置は、食品検査装置10の制御部13から欠陥の種別の情報を受信してもよい。この場合、ロボット等の装置は、欠陥種別の情報に基づき、加工食品F1に対して行う修正作業の内容を決定してもよい(ロボット等の装置は複数の修正作業が可能であるとする)。 The main body that performs the correction work may be a device such as a robot (machine operator) instead of a worker (human operator). In this case, for example, a device such as a robot detects the processed food F1 transported by the transport device 211, and performs correction work on the processed food F1. This makes the processed food F1 a non-defective product. A device such as a robot may return the non-defective processed food F1 to lane 1 . A device such as a robot may receive defect type information from the control unit 13 of the food inspection device 10 . In this case, a device such as a robot may determine the details of the repair work to be performed on the processed food F1 based on the defect type information (it is assumed that the device such as a robot can perform multiple repair work). .
 図8は、不良品に分類された加工食品F2をレーン1の搬送装置201で搬送される加工食品群からピックアップして、廃棄工程を行うレーン3の搬送装置221に移動させる例を示す。仕分け装置30のアームは伸縮可能であり、レーン3まで届くことができる。仕分け装置30が、食品検査装置10から受信した指示信号に基づいて、不良品に分類された加工食品F2を特定し、ピックアップする。図の例では、加工食品F2の欠陥の種別は、汚れ111が付着した“汚れ”である。仕分け装置30はピックアップした加工食品F2をレーン2に移動させ、搬送装置211の上流側で降ろす。加工食品F1は搬送ベルト212によって廃棄装置220に搬送され、廃棄装置220によって収集される。 FIG. 8 shows an example of picking up processed food F2 classified as defective from the group of processed foods transported by the transporting device 201 of lane 1 and moving it to the transporting device 221 of lane 3, which performs the disposal process. The arm of the sorting device 30 is extendable and can reach up to the lane 3. Based on the instruction signal received from the food inspection device 10, the sorting device 30 identifies and picks up the processed food F2 classified as defective. In the illustrated example, the defect type of the processed food F2 is "dirt" with the dirt 111 attached. The sorting device 30 moves the picked up processed food F2 to lane 2 and unloads it on the upstream side of the conveying device 211 . The processed food F1 is conveyed to the discarding device 220 by the conveying belt 212 and collected by the discarding device 220 .
 図7及び図8に示した例では、同じロボットが修正可能品のレーン間移動と、不良品のレーン間移動との双方を行ったが、各レーン間移動を別々のロボットが行ってもよい。 In the examples shown in FIGS. 7 and 8, the same robot performs both lane-to-lane movement of correctable items and lane-to-lane movement of defective items, but separate robots may perform each lane-to-lane movement. .
 図9は、修正可能品のレーン間移動と、不良品のレーン間移動とを別々のロボットが行う例を示す。ロボット(仕分け装置)30が修正可能品である加工食品F1のレーン間移動を行い、ロボット(仕分け装置)31が不良品である加工食品F2のレーン間移動を行っている。食品検査装置10は、ロボット30とロボット31との双方に有線又は無線で接続されている。 FIG. 9 shows an example in which separate robots move correctable products between lanes and defective products between lanes. A robot (sorting device) 30 moves the processed food F1, which is a correctable product, between lanes, and a robot (sorting device) 31 moves the processed food F2, which is a defective product, between the lanes. The food inspection device 10 is connected to both the robot 30 and the robot 31 by wire or wirelessly.
 修正可能品に分類された加工食品について、欠陥の種別に応じて異なる工程(レーン)に加工食品を振り分けてもよい。例えば“三角”の欠陥の種別に分類された修正可能品と、“具材付着”の欠陥の種別に分類された修正可能品とで、振り分けるレーンを異ならせてもよい。また、欠陥の種別に応じて修正作業を人間のオペレータが行うか、ロボット(機械によるオペレータ)が行うかを決定してもよい。修正作業を人間が行うと決定した場合には、人間が修正を行う工程(レーン)に加工食品を振り分ける。修正作業をロボットが行うと決定した場合には、ロボットが修正を行う工程(レーン)に加工食品を振り分ける。 For processed foods classified as correctable products, processed foods may be sorted into different processes (lanes) according to the type of defect. For example, the lanes to be sorted may be different between the repairable products classified into the “triangle” defect type and the repairable products classified into the “material attachment” defect type. Further, it may be determined whether the repair work is performed by a human operator or by a robot (machine operator) according to the type of defect. When it is decided that the correction work is to be performed by a human, the processed food is distributed to the steps (lanes) in which the human is to perform the correction. When it is decided that the robot will perform the correction work, the processed food is distributed to the steps (lanes) in which the robot corrects.
 図10は、仕分け装置30が欠陥の種別に応じて、修正可能品をレーン2-1、2-2に振り分ける例を示す。この例ではレーン2-1では人間が修正作業を行う工程が行われ、レーン2-2ではロボット242が修正作業を行う工程が行われる。仕分け装置30は、アームを伸縮することで、レーン2-1、2-2のいずれにも、レーン1から加工食品(修正可能品)を移動可能である。レーン2-1は、図9等のレーン2と同じあり、作業員が“三角”に対する修正作業を行う。 FIG. 10 shows an example in which the sorting device 30 sorts correctable products into lanes 2-1 and 2-2 according to the type of defect. In this example, in lane 2-1, the process of correcting work is performed by a human, and in lane 2-2, the process of correcting work by the robot 242 is performed. The sorting device 30 can move processed foods (modifiable products) from lane 1 to lanes 2-1 and 2-2 by extending and retracting arms. Lane 2-1 is the same as lane 2 in FIG. 9, etc., and the worker performs correction work for the "triangle".
 レーン2-2には搬送装置223が設けられている。搬送装置223は、搬送ベルト224を駆動して、“具材付着”に対する修正作業を行う工程(作業工程2)に加工食品F2を移動させる。作業工程2では修正作業用のロボット242が加工食品F2から、表面に付着した具材102を取り除く作業を行うことにより、良品とする。良品とされた加工食品は、前述と同様、他のロボット又は作業員によって、レーン1に戻されてもよい。 A transport device 223 is provided in lane 2-2. The conveying device 223 drives the conveying belt 224 to move the processed food F2 to the process (operation process 2) of correcting the "adhesion of ingredients". In the work process 2, the robot 242 for correcting work removes the ingredients 102 adhering to the surface from the processed food F2, thereby making the processed food F2 non-defective. Processed food that is deemed non-defective may be returned to Lane 1 by another robot or worker as described above.
 図10の例ではレーン2-1とレーン2-2とで修正作業の内容が異なっていたが、同じでもよい。例えば、“三角”に対する修正作業を人間が行う場合と、ロボット242が行う場合とがあってもよい。例えば“具材付着”の場合に応じて、付着している具材の種類に応じて、人間が修正作業を行うか、ロボットが修正作業を行うかを切り替えてもよい。この場合、判定部14において欠陥の詳細(本例では付着している具材の種類)を判定し、欠陥の詳細を示す情報を仕分け装置30に送信してもよい。 In the example of FIG. 10, the contents of the correction work were different between lane 2-1 and lane 2-2, but they may be the same. For example, there may be cases where the correction work for the "triangle" is performed by a human or by the robot 242 . For example, in the case of "adhesion of ingredients", it may be possible to switch between a human performing the correction work and a robot performing the correction work according to the type of the adhering ingredients. In this case, the determination unit 14 may determine the details of the defect (in this example, the type of ingredients attached), and transmit information indicating the details of the defect to the sorting device 30 .
 欠陥の種別に応じて加工食品の振り分け先の工程(レーン)を決定する処理を制御部13が行ってもよい。この場合、制御部13が仕分け装置30に加工食品を振り分ける先となる工程(レーン)を指示する情報を送信する。仕分け装置30は、指示された情報に従って、加工食品を振り分ける。 The control unit 13 may perform the process of determining the process (lane) to which the processed food is to be distributed according to the type of defect. In this case, the control unit 13 transmits to the sorting device 30 information indicating the process (lane) to which the processed food is to be sorted. The sorting device 30 sorts the processed foods according to the instructed information.
 不良品に分類された加工食品についても、修正可能品の場合と同様に、欠陥の種別に応じて異なるレーンに加工食品を振り分けてもよい。例えば“汚れ”の欠陥の種別に分類された修正可能品はレーン3-1に振り分け、“皮破れ”又は“形状崩れ”の欠陥の種別に分類された修正可能品はレーン3-2に振り分けてもよい。レーン3-2では例えば春巻きの中身の具材の回収を行う。 For processed foods classified as defective products, processed foods may be sorted into different lanes according to the type of defect, as in the case of correctable products. For example, correctable products classified into the defect type of "dirt" are sorted to lane 3-1, and correctable products classified into the defect type of "ripped skin" or "out of shape" are sorted to lane 3-2. may In the lane 3-2, for example, the ingredients inside spring rolls are collected.
 図11は、仕分け装置31及び仕分け装置33が欠陥の種別に応じて、不良品をレーン3と回収装置230(回収装置230もレーンの一形態として考える)とに振り分ける例を示す。仕分け装置31及びレーン3は図9と同じである。仕分け装置33が搬送装置221に設けられており、搬送される加工食品(不良品)F3をアーム33Aにより搬送路の外側に押し出す機構を有する。仕分け装置33は、搬送方向に直交する方向にアーム33Aを突出させることで、加工食品F3を搬送路の外側に押し出す。押し出された加工食品F3は、回収装置230により回収される。 FIG. 11 shows an example in which the sorting device 31 and the sorting device 33 distribute defective products to the lane 3 and the recovery device 230 (the recovery device 230 is also considered as one form of lane) according to the type of defect. The sorting device 31 and lane 3 are the same as in FIG. The sorting device 33 is provided in the conveying device 221, and has a mechanism for pushing out the conveyed processed food (defective product) F3 to the outside of the conveying path by means of an arm 33A. The sorting device 33 pushes the processed food F3 out of the transport path by projecting the arm 33A in a direction orthogonal to the transport direction. The extruded processed food F3 is recovered by the recovery device 230. FIG.
 良品に分類された加工食品Fは、例えば、整列工程、加熱工程(油ちょう、グリル、又はボイルなど)、冷凍工程等の種々の工程を経る。 Processed foods F classified as non-defective products go through various processes such as arranging process, heating process (frying, grilling, boiling, etc.), and freezing process.
 制御部13は、不良品又は修正可能品を検出した場合、警報信号を生成し、警報信号を警報装置50に提供する。警報装置50は警報信号に基づき警報を出力する。警報装置50は、一例として、音(警報音又は音声等)を出力する音出力装置、光を発する発光装置、振動を発生させる振動装置などのうちの少なくとも1つを含む。音出力装置の例は、スピーカ又はサイレン等を含む。発光装置の例は、警報ランプ、又は警報灯(例えば積層灯)を含む。警報装置が発光灯の場合、光が作業員又は監視員に気づく高さに発光部が配置されてもよい。振動発生装置は、振動子などにより指定されたパターンの振動を発生させる。 When the control unit 13 detects a defective product or a correctable product, it generates an alarm signal and provides the alarm signal to the alarm device 50 . The alarm device 50 outputs an alarm based on the alarm signal. The alarm device 50 includes, for example, at least one of a sound output device that outputs sound (an alarm sound or voice), a light emitting device that emits light, a vibration device that generates vibration, and the like. Examples of sound output devices include speakers, sirens, or the like. Examples of light emitting devices include warning lamps or warning lights (eg stack lights). If the alarm device is a light emitting lamp, the light emitting part may be arranged at a height where the light is noticeable to the operator or the supervisor. The vibration generator generates vibration in a specified pattern using a vibrator or the like.
 警報装置50は1つ又は複数設けられる。警報装置の設置場所は任意でよい。例えば、設置場所は、検査工程を行う場所の近傍でもよいし、不良品又は修正可能品の発生の原因となり得る加工を行う加工装置の近傍でもよい。作業員又は監視員が事務作業を行う事務所でもよい。その他、設置場所は、作業員又は監視員が注目しやすい箇所でもよい。 One or more alarm devices 50 are provided. The installation location of the alarm device may be arbitrary. For example, the installation location may be in the vicinity of the location where the inspection process is performed, or in the vicinity of a processing device that performs processing that may cause defective products or repairable products. It can also be an office where workers or supervisors do their office work. In addition, the installation location may be a location that is easily noticed by workers or observers.
 制御部13は、不良品又は修正可能品の欠陥の種別に応じて、警報信号を生成してもよい。例えば欠陥の種別に応じて緊急度を決定し、緊急度が低い場合は青、中程度の場合は黄色、高い場合は赤色の発光を指示してもよい。例えば不良品の場合に、欠陥の種別が、異物又は事前に定めた種別のいずれにも該当しないものである場合、緊急度が高いと判断する。異物の例として、有害性のある物、非食材、加工食品に含まれているべきでない食材などがあり得る。欠陥の種別が、破れ、変形、潰れ等である場合、緊急度が低いと判断する。欠陥の種別が、破れ、変形、潰れ等である場合であっても、慢性的に起こるものである場合は緊急度が低いと判断し、突発的に起こった場合(例えば数ヶ月ぶりに起こった場合など)には緊急度が高いと判断してもよい。 The control unit 13 may generate an alarm signal according to the type of defective product or repairable product. For example, the degree of urgency may be determined according to the type of defect, and if the degree of urgency is low, it may be blue, if it is medium, it should be yellow, and if it is high, it should be red. For example, in the case of a defective product, if the type of defect is neither a foreign substance nor a predetermined type, it is determined that the degree of urgency is high. Examples of foreign substances include harmful substances, non-ingredients, and ingredients that should not be contained in processed foods. If the type of defect is tear, deformation, crushing, etc., it is determined that the degree of urgency is low. Even if the type of defect is tear, deformation, crushing, etc., if it occurs chronically, it is judged to be of low urgency. case, etc.), it may be judged that the degree of urgency is high.
 警報装置50は、制御部13から受信した警報信号に基づき警報を発する。警報装置50が発光装置の場合、警報信号は、発光の色、発光パターン等を特定する信号を含み、指示信号に従って発光装置が発光を行うことで、警報を発する。警報装置50が音出力装置の場合、警報信号は、音の種類又は音のパターンを特定する信号を含み、指示信号に従って音出力装置が音を出力することで警報を発する。警報装置50が振動装置の場合、警報信号は、振動のパターンを指定する指示信号を含み、指示信号に従って振動装置が振動することで、警報を発する。 The alarm device 50 issues an alarm based on the alarm signal received from the control unit 13. When the alarm device 50 is a light-emitting device, the alarm signal includes a signal specifying the color of light emission, the light emission pattern, etc., and the light-emitting device emits light according to the instruction signal to issue an alarm. When the alarm device 50 is a sound output device, the alarm signal includes a signal specifying the type of sound or the pattern of the sound, and the sound output device outputs the sound according to the instruction signal to issue an alarm. When the alarm device 50 is a vibration device, the warning signal includes an instruction signal specifying a vibration pattern, and the vibration device vibrates according to the instruction signal to issue an alarm.
 制御部13は、不良品又は修正可能品を検出した場合、不良品又は修正可能品が検出されたことを示す通知信号を生成し、生成した通知信号を、通信部17から端末装置2(図3参照)に送信してもよい。通信信号は、一例として不良品又は修正可能品の欠陥の種類、不良品又は修正可能品が検出された場所を特定する情報(発生箇所情報)を含めてもよい。また通知信号は、検出された不良品又は修正可能品を含む画像データを含んでもよい。また通知信号は、不良品が検出された場合に、緊急度の情報を含んでもよい。発生場所情報は、不良品又は修正可能品が発生したレーンを特定する情報、工場内の区間を特定する情報、又は、不良品又は修正可能品が検出された検査工程を特定する情報などを含んでもよい。 When a defective product or a correctable product is detected, the control unit 13 generates a notification signal indicating that the defective product or the correctable product has been detected, and transmits the generated notification signal from the communication unit 17 to the terminal device 2 (FIG. 3). The communication signal may include, for example, the type of defect of the defective product or the correctable product, and information specifying the location where the defective product or the correctable product is detected (occurrence location information). The notification signal may also include image data including detected defective or correctable items. The notification signal may also include information on the degree of urgency when defective products are detected. The place of occurrence information includes information identifying the lane where the defective product or correctable product was generated, information identifying the section in the factory, or information identifying the inspection process where the defective product or correctable product was detected. It's okay.
 端末装置2は通知信号を受信し、通知信号に含まれる情報又はデータを画面に表示することで、ユーザ(作業員又は監視員等)に不良品又は修正可能品の発生を認識させることができる。ユーザは、例えば不良品又は修正可能品の発生元となった加工装置に駆け付け、欠陥の種類に応じて加工装置の点検又は動作パラメータの調整を行うことができる。例えば、欠陥の種類が“皮破れ”であれば、皮を製造する装置の点検、又は巻き装置の巻き機構の点検を行ってもよい。また巻き装置の動作パラメータ(巻きの強さなど)を調整してもよい。通知信号の送信先は、工場の生産現場内に限定されず、作業員又は管理者等の居室や、他の事業所(本社やコントロールセンター)でもよい。これにより遠隔で端末装置の画面を確認し、端末装置から遠隔で加工装置の動作パラメータの調整を行うことができる。 The terminal device 2 receives the notification signal and displays the information or data contained in the notification signal on the screen, thereby making it possible for the user (worker, supervisor, etc.) to recognize the occurrence of defective products or correctable products. . The user can, for example, rush to the processing equipment that has generated the defective product or the repairable product, and inspect the processing equipment or adjust the operating parameters according to the type of defect. For example, if the type of defect is "ripped skin", an inspection of the equipment that produces the skin, or an inspection of the winding mechanism of the winding equipment may be performed. Also, operating parameters of the winding device (such as winding strength) may be adjusted. The destination of the notification signal is not limited to the inside of the production site of the factory, but may be the room of a worker or manager, or another place of business (head office or control center). As a result, it is possible to remotely check the screen of the terminal device and adjust the operation parameters of the processing device remotely from the terminal device.
 制御部13は、不良品又は修正可能品を検出した場合、不良品又は修正可能品の欠陥の種類に応じた動作パラメータを生成し、生成した動作パラメータを通信部17から、不良品又は修正可能品の発生の原因となった加工を行う加工装置に送信してもよい。通信部17は、修正可能品の欠陥の種別に応じた動作パラメータを送信する第1送信部を備える。通信部17は、不良品の欠陥の種別に応じた動作パラメータを送信する第2送信部を備える。例えば、欠陥の種類が“三角”である場合に、糊付けが不足していると判断し、皮への糊付けを行う装置に糊付け量又は糊付けの位置を修正する動作パラメータを送信してもよい。糊付けは巻き装置で行われてもよいし、皮への糊付けを別の装置が行う場合は、別の装置に送信する。これにより、不良品又は修正可能品の発生確率を低減、すなわち良品の発生確率を高めることができる。第2送信部は第1送信部と物理的に同じ回路又は装置であってもよいし、第1送信部とは別の回路又は装置であってもよい。巻き装置以外の加工装置における動作パラメータの他の調整例として、成形装置では成形枠のサイズや充填圧力などの調整がある。また、粉付機、バタラー、ブレッダーであれば付着量の調整、スタッファーであれば充填圧力などの調整、包餡機であれば具材と包材の量や位置などの調整がある。また、トッピングマシンであれば吐出量や位置などの調整などがある。 When a defective product or a repairable product is detected, the control unit 13 generates operation parameters according to the type of defect of the defective product or the repairable product, and transmits the generated operation parameters to the defective product or the repairable product from the communication unit 17. It may be sent to the processing device that performs the processing that caused the generation of the product. The communication unit 17 includes a first transmission unit that transmits operation parameters according to the defect type of the repairable product. The communication unit 17 includes a second transmission unit that transmits operation parameters according to the defect type of the defective product. For example, if the type of defect is "triangle", it may be determined that the gluing is insufficient, and an operation parameter for correcting the gluing amount or gluing position may be sent to the device that glues the leather. The gluing may be done at the winding device or sent to another device if gluing the leather is done by another device. As a result, the probability of producing defective products or correctable products can be reduced, that is, the probability of producing non-defective products can be increased. The second transmitter may be physically the same circuit or device as the first transmitter, or may be a circuit or device different from the first transmitter. Another example of adjustment of operating parameters in a processing apparatus other than a winding apparatus is adjustment of the size of a molding frame, filling pressure, etc. in a forming apparatus. In the case of flouring machines, batterers, and breaders, there is adjustment of the adhesion amount, in the case of stuffers, the filling pressure is adjusted, and in the case of filling machines, the amount and position of ingredients and packaging materials are adjusted. Also, if it is a topping machine, there are adjustments such as the discharge amount and position.
 情報生成部15は、判定部14の判定結果に基づき、監視員の監視用情報を生成する。一例として、情報生成部15は、良品、修正可能品及び不良品の判定結果に関する統計情報を生成する。他の例として、情報生成部15は、欠陥の種別に関する統計情報を生成する。情報生成部15は、監視用情報を、通信部17を介して監視員の端末装置2に送信する。監視員は、端末装置2の画面に表示される監視用情報を見ることで、判定結果の状況を把握できる。 The information generation unit 15 generates monitoring information for the observer based on the determination result of the determination unit 14 . As an example, the information generation unit 15 generates statistical information regarding the determination results of non-defective products, modifiable products, and defective products. As another example, the information generation unit 15 generates statistical information about defect types. The information generation unit 15 transmits the monitoring information to the terminal device 2 of the observer via the communication unit 17 . By viewing the monitoring information displayed on the screen of the terminal device 2, the monitoring staff can grasp the status of the determination result.
 監視用情報は、一例として春巻き装置のレーンごとに修正可能品及び不良品の判定結果の頻度の合計(発生合計件数)を含んでもよい。警報装置50による警報は、発生合計件数が閾値を超えた場合にのみ行ってもよい。監視用情報は、不良品の発生率、修正可能品の発生率又は良品の発生率を含んでもよい。また監視用情報は、修正可能品又は不良品について、欠陥の種別毎の発生率を含んでもよい。また監視用情報は、良品について、不良品又は修正可能の発生予兆の確率を含んでもよい。監視用情報を生成及び表示するアプリケーション機能は食品検査装置10に含まれてもよいし、端末装置2に搭載されていてもよい。 As an example, the monitoring information may include the total frequency (total number of occurrences) of the determination results of correctable products and defective products for each lane of the spring roll machine. The warning by the warning device 50 may be issued only when the total number of occurrences exceeds the threshold. The monitoring information may include the rate of defective items, the rate of correctable items, or the rate of good items. The monitoring information may also include the incidence rate of each defect type for correctable or defective products. The monitoring information may also include the probability of a defective product or a sign of correctable occurrence for a non-defective product. An application function for generating and displaying monitoring information may be included in the food inspection device 10 or may be installed in the terminal device 2 .
 監視員は監視用情報を確認することで、不良品の発生及び修正可能品の発生に容易に気づくことができる。特に、不良品の発生及び修正可能品の発生件数が緩慢的に増加する場合にも、気づくことができる。また巻き装置の台数が多い場合にも、レーン別の発生件数(合計発生件数、欠陥の種別別の件数等)を定量的に把握できる。また不良品及び修正可能品の突発的な増加にも即座に気づくことができ、調整すべき加工装置(巻き装置等)も容易に把握できる。また監視員は、不良品又は修正可能品の発生の傾向を管理できる。 Observers can easily notice the occurrence of defective products and correctable products by checking the monitoring information. In particular, it can also be noticed when the number of occurrences of defective products and correctable products increases slowly. In addition, even when there are many winding devices, the number of occurrences for each lane (total number of occurrences, number of defects by type, etc.) can be quantitatively grasped. In addition, a sudden increase in defective products and correctable products can be noticed immediately, and the processing equipment (winding equipment, etc.) to be adjusted can be easily grasped. Observers can also manage trends in the occurrence of defective or correctable items.
 図12は、本実施形態に係る食品検査システム1の動作の一例を示すフローチャートである。図12のステップの順序は一例であり、一部の順序が入れ替わってもよい。例えばステップS104~S106の順序が変更されてもよい。搬送装置201で搬送される加工食品をセンサ装置でセンシングし、センシング情報を検出する。例えば撮像装置20により加工食品を撮像し、画像データを取得する(S101)。また取得した画像データをリアルタイムに映像として表示装置40に表示し、ユーザ(作業員又は監視員等)に加工食品の搬送状況を視認可能にしてもよい。 FIG. 12 is a flow chart showing an example of the operation of the food inspection system 1 according to this embodiment. The order of steps in FIG. 12 is an example, and a part of the order may be changed. For example, the order of steps S104 to S106 may be changed. The processed food conveyed by the conveying device 201 is sensed by the sensor device to detect sensing information. For example, an image of processed food is captured by the imaging device 20 to obtain image data (S101). Also, the acquired image data may be displayed as a video in real time on the display device 40 so that the user (worker, supervisor, etc.) can visually confirm the transportation status of the processed food.
 画像データに画像処理部12で画像処理を行い、判定処理に適した画像データにした後、判定部14で画像データに含まれる各加工食品が修正可能品であるか否かを判定する(S102)。ここでは、加工食品が、良品、修正可能品及び不良品のいずれに該当するかを判定する。すなわち加工食品を良品、修正可能品及び不良品のいずれに分類する。判定部14で修正可能品又は不良品と判定された加工食品について欠陥の種別をさらに判定してもよい。 After image processing is performed on the image data by the image processing unit 12 to make the image data suitable for determination processing, the determination unit 14 determines whether or not each processed food included in the image data is an item that can be modified (S102). ). Here, it is determined whether the processed food is a non-defective product, a correctable product, or a defective product. That is, it classifies processed foods as good, modifiable, or defective. A defect type may be further determined for the processed food determined as a correctable product or a defective product by the determination unit 14 .
 振り分け装置30は、判定結果に応じて加工食品を該当する工程に振り分ける(S103)。修正可能品と判定された加工食品は修正工程に振り分け、不良品と判定された加工食品は廃棄工程に振り分け、良品と判定された加工食品は次工程に振り分ける。欠陥の種別に応じてさらに細かく加工食品(修正可能品又は不良品)を振り分ける工程を分類してもよい。 The sorting device 30 sorts the processed food to the corresponding process according to the determination result (S103). Processed foods that are determined to be correctable are sorted to the correction process, processed foods that are determined to be defective are sorted to the disposal process, and processed foods that are determined to be non-defective are sorted to the next process. The process of distributing processed foods (correctable products or defective products) may be further classified according to the type of defect.
 制御部13は、修正可能品又は不良品が検出された場合、警報信号を生成し、警報装置50から警報を出力する(S104)。欠陥の種別に応じて、警報信号の内容を異ならせてもよい。また制御部13は、修正可能品又は不良品が検出された場合、ユーザ(作業員又は監視員等)に修正可能品又は不良品に関する通知情報を生成し、端末装置2に通信部17を介して、送信してもよい(S105)。また、制御部13は、修正可能品又は不良品の欠陥の種別に応じて、欠陥の原因となる加工を行った加工装置に対する動作パラメータを決定する。制御部13は、動作パラメータを含む指示信号を、通信部17を介して加工装置に送信する(S106)。これにより修正可能品又は不良品の発生可能性を低減することができる。 When a correctable product or a defective product is detected, the control unit 13 generates an alarm signal and outputs the alarm from the alarm device 50 (S104). The content of the alarm signal may be changed according to the type of defect. In addition, when a correctable product or a defective product is detected, the control unit 13 generates notification information regarding the correctable product or the defective product to the user (worker or supervisor, etc.), and sends it to the terminal device 2 via the communication unit 17. and may be transmitted (S105). In addition, the control unit 13 determines the operation parameters for the processing apparatus that performed the processing that caused the defect, according to the defect type of the repairable product or the defective product. The control unit 13 transmits an instruction signal including operation parameters to the processing device via the communication unit 17 (S106). This can reduce the likelihood of correctable or defective products.
 以上、本実施形態によれば、搬送される加工食品の検査において修正可能品を検出するようにしたことにより、修正可能品の検出のために作業員を配置する必要はない。これにより、修正可能品か否かの判定に個人差が生じる問題を無くし、修正可能品を安定した精度で検出できる。 As described above, according to the present embodiment, it is not necessary to assign workers to detect correctable products by detecting correctable products in the inspection of transported processed foods. As a result, it is possible to eliminate the problem of individual differences in determining whether or not an item is a modifiable item, and to detect a modifiable item with stable accuracy.
 また本実施形態では、良品及び不良品のみならず、修正可能品を検出するようにしたことにより、従来の技術では不良品と判定されていたものを修正可能品と判定することで、廃棄ロスを低減できる。 In addition, in this embodiment, not only non-defective products and defective products but also correctable products are detected. can be reduced.
 また、本実施形態によれば、加工食品を良品、不良品及び修正可能品のいずれに分類されたかに応じて、仕分け装置により加工食品を後段の工程に振り分ける。これにより、作業員が分類を行う場合に比較して、個人差の問題が解消し、各工程に該当する分類以外の加工食品が入る可能性を低減できる。 In addition, according to this embodiment, the sorting device sorts the processed food to the subsequent steps according to whether the processed food is classified as a non-defective product, a defective product, or a correctable product. This eliminates the problem of individual differences and reduces the possibility that processed foods other than those classified in each process will be included, compared to the case where workers classify.
 また本実施形態によれば不良品及び修正可能品の場合に欠陥の種別を判定し、判定した種別に応じて、仕分け装置により加工食品を後段の工程に振り分ける。これにより、不良品又は修正可能品に分類された加工食品を、欠陥の種別に応じた工程に効率的に振り分けることができる。 In addition, according to this embodiment, the type of defect is determined in the case of defective products and repairable products, and the sorting device sorts the processed foods to the subsequent processes according to the determined type. As a result, the processed foods classified as defective or correctable can be efficiently sorted to the process according to the defect type.
 また本実施形態によれば良品に分類された加工食品について不良品又は修正可能品の発生の予兆を検出することで、事前に加工装置のパラメータを調整し、不良品又は修正可能品の発生率の増加を低減できる。 In addition, according to the present embodiment, by detecting a sign of the occurrence of defective products or correctable products for processed foods classified as non-defective products, the parameters of the processing equipment can be adjusted in advance, and the occurrence rate of defective products or correctable products can reduce the increase in
 (変形例1)
 上述した実施形態では加工食品から撮像装置(RGBカメラ、デプスカメラなど)でセンシングした画像データに基づき加工食品を修正可能品、良品又は不良品へ分類した。また欠陥の種別を判定した。加工食品をセンシングするセンサ装置はRGBカメラ及びデプスカメラ等に限られず、他のセンサ装置でもよい。
(Modification 1)
In the above-described embodiment, processed foods are classified into correctable products, non-defective products, and defective products based on image data sensed by an imaging device (RGB camera, depth camera, etc.). Also, the type of defect was determined. A sensor device for sensing processed food is not limited to an RGB camera, a depth camera, or the like, and other sensor devices may be used.
 例えばセンサ装置は、温度センサでもよい。具体例として、加工食品が発する熱を検知するサーマルカメラ又は放射温度計がある。この場合、判定部14は、加工食品の温度分布画像データに基づき、加工食品を修正可能品、良品又は不良品へ分類する。また判定部14は、修正可能品又は不良品に分類された加工食品の欠陥の種別を判定する。温度分布画像データに画像処理部12で前処理を行ってもよい。分類には、前述したニューラルネットワーク等のモデル、又はセマンティックセグメンテーション等の画像セグメンテーションを用いてもよい。 For example, the sensor device may be a temperature sensor. A specific example is a thermal camera or radiation thermometer that detects the heat emitted by processed food. In this case, the determination unit 14 classifies the processed food into a modifiable product, a non-defective product, or a defective product based on the temperature distribution image data of the processed food. The determination unit 14 also determines the types of defects in processed foods classified as correctable products or defective products. The temperature distribution image data may be preprocessed by the image processing unit 12 . The classification may use a model such as the neural network described above, or image segmentation such as semantic segmentation.
 またセンサ装置は、X線カメラ又は赤外線カメラでもよい。X線カメラは、X線発生装置から加工食品に放射され、加工食品を透過したX線を検出する。赤外線カメラは、赤外線発生装置から加工食品に放射され、加工食品を透過した赤外線(例えば近赤外線)を検出する。食材(具材、皮など)によってX線又は赤外線の透過率は異なり、X線画像データ又は赤外線画像データは、加工食品の内部状態(食材の分布)を表している。判定部14は、X線画像データ又は赤外線画像データに基づき、加工食品を修正可能品、良品又は不良品へ分類する。また判定部14は、修正可能品又は不良品に分類された加工食品の欠陥の種別を判定する。X線画像データ又は赤外線画像データに画像処理部で前処理を行ってもよい。分類には、前述したニューラルネットワーク等のモデル、又はセマンティックセグメンテーション等の画像セグメンテーションを用いてもよい。 The sensor device may also be an X-ray camera or an infrared camera. The X-ray camera detects X-rays emitted from the X-ray generator to the processed food and transmitted through the processed food. The infrared camera detects infrared rays (for example, near-infrared rays) emitted from the infrared generator to the processed food and transmitted through the processed food. The X-ray or infrared transmittance differs depending on the food (ingredients, skin, etc.), and the X-ray image data or infrared image data represents the internal state (food distribution) of the processed food. Based on the X-ray image data or the infrared image data, the determination unit 14 classifies the processed food into a modifiable product, a non-defective product, or a defective product. The determination unit 14 also determines the types of defects in processed foods classified as correctable products or defective products. Preprocessing may be performed on the X-ray image data or the infrared image data by the image processing unit. The classification may use a model such as the neural network described above, or image segmentation such as semantic segmentation.
 またセンサ装置は、加工食品の体積を測定する3次元センサ(3Dセンサ)でもよい。3Dセンサは例えば加工食品の画素単位の体積(深さ等)の分布の画像データを取得する。判定部14は、体積の分布画像データに基づき、加工食品を修正可能品、良品又は不良品へ分類する。また判定部14は、修正可能品又は不良品に分類された加工食品の欠陥の種別を判定する。分類には、前述したニューラルネットワーク等のモデル、又はセマンティックセグメンテーション等の画像セグメンテーションを用いてもよい。 The sensor device may also be a three-dimensional sensor (3D sensor) that measures the volume of processed food. For example, the 3D sensor acquires image data of distribution of volume (depth, etc.) in units of pixels of the processed food. Based on the volume distribution image data, the determination unit 14 classifies the processed food into a modifiable product, a non-defective product, or a defective product. The determination unit 14 also determines the types of defects in processed foods classified as correctable products or defective products. The classification may use a model such as the neural network described above, or image segmentation such as semantic segmentation.
 またセンサ装置は、ハイパースペクトルカメラ又は赤外線センサでもよい。ハイパースペクトルカメラで得られるスペクトル画像データから加工食品の成分分布を表した画像を生成する。また赤外線発光装置から発光され、加工食品を透過する赤外線の受光の画像データから成分分布を表した画像を生成する。判定部14は、成分分布の画像データに基づき、加工食品を修正可能品、良品又は不良品へ分類する。また判定部14は、修正可能品又は不良品に分類された加工食品の欠陥の種別を判定する。成分分布の画像データに画像処理部で前処理を行ってもよい。分類には、前述したニューラルネットワーク等のモデル、又はセマンティックセグメンテーション等の画像セグメンテーションを用いてもよい。 The sensor device may also be a hyperspectral camera or an infrared sensor. An image representing the component distribution of processed food is generated from spectral image data obtained by a hyperspectral camera. Also, an image representing the component distribution is generated from the image data of the received infrared light emitted from the infrared light emitting device and transmitted through the processed food. The determination unit 14 classifies the processed food into a modifiable product, a non-defective product, or a defective product based on the image data of the component distribution. The determination unit 14 also determines the types of defects in processed foods classified as correctable products or defective products. The image data of component distribution may be preprocessed by the image processing unit. The classification may use a model such as the neural network described above, or image segmentation such as semantic segmentation.
 修正可能品、良品又は不良品の判定と、欠陥の種別の判定とに異なるセンサ装置を用いてもよい。例えば修正可能品、良品又は不良品へ分類のためにRGBカメラを用い、欠陥の種別の判定のためにX線カメラを用いてもよい。 Different sensor devices may be used for determining correctable products, non-defective products, and defective products, and for determining the type of defect. For example, an RGB camera may be used for classification into correctable, good, or bad products, and an X-ray camera may be used for defect type determination.
 上述した実施形態において良品の加工食品に対する計測工程において、前述したセンサ装置を用いて、重量測定、温度測定又は成分測定を行ってもよい。 In the above-described embodiment, in the measurement process for non-defective processed food, the sensor device described above may be used to measure the weight, temperature, or components.
 (変形例2)
 仕分け装置30の代わりに、作業員が搬送装置201で搬送される加工食品の仕分けを行ってもよい。この場合、表示装置40を作業員が視認可能な位置に配置する。表示装置40には搬送装置201を搬送される加工食品群を撮像した画像(映像)を表示するとともに、修正可能品又は不良品と判定された加工食品を識別する情報を表示する。例えば、修正可能又は不良品と判定された加工食品の画像に対して、修正可能又は不良品を示す情報を重畳して又は近傍に表示する。修正可能又は不良品を示す情報は、“修正可能”又は“不良品”の文字でもよいし、特定のマークでもよいし、加工食品の画像の色を変換してもよい。作業員は、表示装置40に表示された情報に基づき、修正可能品又は不良品を容易に特定できる。作業員は、画像を参照して特定した修正可能品又は不良品をピックアップし、該当する工程に振り分ける。
(Modification 2)
Instead of the sorting device 30, a worker may sort the processed food conveyed by the conveying device 201. FIG. In this case, the display device 40 is arranged at a position visible to the worker. The display device 40 displays an image (video) of the group of processed foods conveyed by the conveying device 201, and also displays information identifying the processed foods determined to be correctable or defective. For example, information indicating a correctable or defective product is displayed superimposed on or adjacent to the image of the processed food determined to be correctable or defective. The information indicating the correctable or defective product may be the words "correctable" or "defective product", a specific mark, or the color conversion of the image of the processed food. Based on the information displayed on the display device 40, the operator can easily identify correctable products or defective products. The worker refers to the image, picks up the correctable product or defective product specified, and distributes it to the corresponding process.
 図13は、変形例2の具体例を説明する図である。図13(A)は作業員の前方に設けられた表示装置40と、搬送装置201によって搬送される加工食品F6(修正可能品)とを示す正面図である。表示装置40には加工食品F6の画像と、加工食品F6が“三角”の欠陥の種別の修正可能品であることを示す情報が表示されている。図では加工食品が1つのみ示されているが、実際には、複数の加工食品が搬送されていてよい。図13(A)では作業員の図示を省略している。 FIG. 13 is a diagram illustrating a specific example of modification 2. FIG. FIG. 13A is a front view showing the display device 40 provided in front of the worker and the processed food F6 (modifiable product) conveyed by the conveying device 201. FIG. The display device 40 displays an image of the processed food F6 and information indicating that the processed food F6 is a repairable item with a "triangle" defect type. Although only one processed food is shown in the figure, a plurality of processed foods may actually be transported. Illustration of workers is omitted in FIG.
 図13(B)は、図13(A)に対応する平面図である。作業員251が表示装置40を見て、加工食品F6が“三角”の欠陥の種別の修正可能品であると判断する。作業員251は、加工食品F6をピックアップして、レーン2の搬送装置211に移動させている。 FIG. 13(B) is a plan view corresponding to FIG. 13(A). The worker 251 looks at the display device 40 and determines that the processed food F6 is a correctable product with the type of "triangle" defect. The worker 251 picks up the processed food F6 and moves it to the conveying device 211 of lane 2 .
 (変形例3)
 画像を投影するプロジェクタ(投影装置)を配置し、プロジェクタから加工食品Fに修正可能又は不良品を識別する情報を含む画像を直接、投影してもよい。またレーザ等の発光装置を配置し、発光装置から加工食品Fに光を照射してもよい。画像が加工食品Fに長い間投影され続けるよう、搬送装置201のベルトの駆動に同期してプロジェクタの向きを制御してもよい。作業員又はロボットは、加工食品Fを直接見て、修正可能品又は不良品を特定できる。
(Modification 3)
A projector (projection device) for projecting an image may be arranged, and an image including information identifying correctable or defective products may be directly projected onto the processed food F from the projector. Alternatively, a light-emitting device such as a laser may be arranged to irradiate the processed food F with light from the light-emitting device. The direction of the projector may be controlled in synchronization with the driving of the belt of the conveying device 201 so that the image is projected onto the processed food F for a long time. A worker or robot can directly view the processed food F to identify correctable or defective items.
 図14は、変形例3の具体例を説明する図である。図14(A)は食品検査装置10に接続されたプロジェクタ41が、搬送装置201によって搬送される加工食品F6(修正可能品)に修正可能又は不良品を識別する情報を含む画を投影している。加工食品Fはプロジェクタ41の投影領域42内に存在する間、画像を投影される。画像は、“三角”の文字を含んでいる。図14(B)は加工食品F6に投影された画像である“三角”を平面的に示す図である。加工食品F6に直接、“三角”の文字が表示され、作業員251(又はロボット)はこの文字を視認することで、修正可能品である加工食品F6を容易に特定できる。 FIG. 14 is a diagram explaining a specific example of Modification 3. FIG. FIG. 14A shows that the projector 41 connected to the food inspection apparatus 10 projects an image including information identifying correctable or defective products onto the processed food F6 (correctable product) conveyed by the conveying device 201. there is An image is projected on the processed food F while it exists within the projection area 42 of the projector 41 . The image contains the characters "triangle". FIG. 14B is a plan view showing the "triangle" image projected on the processed food F6. A character "triangle" is displayed directly on the processed food F6, and the worker 251 (or robot) can easily identify the modified processed food F6 by visually recognizing this character.
 (ハードウェア構成)
 図1の食品検査システム1又は食品検査装置10は、一例として、1以上のCPU(中央処理装置)、記憶部、通信部を備え、OS(オペレーティングシステム)とアプリケーションが動作する計算機などの情報処理装置として構成されてもよい。OS及びアプリケーションは本実施形態に係る動作を実現するためのコンピュータプログラムの一例に相当する。食品検査システム1又は食品検査装置10のそれぞれの一部または全部の機能を、FPGA、ASICなどの半導体回路やGPU(Graphics Processing Unit)によって実現してもよい。食品検査システム1又は食品検査装置10、物理的な計算機であってもよいし、仮想計算機(Virtual Machine:VM)、コンテナ(container)またはこれらの組み合わせにより実現されるものであってもよい。1つ以上の物理計算機、仮想計算機、コンテナに食品検査システム1又は食品検査装置10の機能を分担させてもよい。可用性の向上や負荷分散のために食品検査システム1又は食品検査装置10の台数を増やした構成を用いることも排除されない。
(Hardware configuration)
The food inspection system 1 or food inspection apparatus 10 of FIG. 1 includes, for example, one or more CPUs (Central Processing Units), a storage unit, a communication unit, and information processing such as a computer on which an OS (Operating System) and applications operate. It may be configured as a device. The OS and applications are examples of computer programs for realizing the operations according to this embodiment. A part or all of the functions of the food inspection system 1 or the food inspection device 10 may be implemented by a semiconductor circuit such as FPGA or ASIC, or a GPU (Graphics Processing Unit). The food inspection system 1 or the food inspection device 10 may be a physical computer, or may be realized by a virtual machine (VM), a container, or a combination thereof. One or more physical computers, virtual computers, or containers may share the functions of the food inspection system 1 or food inspection device 10 . It is not excluded to use a configuration in which the number of food inspection systems 1 or food inspection apparatuses 10 is increased in order to improve availability or distribute the load.
 本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲の限定することは意図していない、これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention, which may be used in various other forms. Various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
 また、本明細書に記載された本開示の効果は例示に過ぎず、その他の効果があってもよい。 Also, the effects of the present disclosure described in this specification are merely examples, and other effects may be obtained.
 なお、本開示は以下のような構成を取ることもできる。
[項目1]
 搬送される加工食品をセンシングするセンサ装置と、
 前記センサ装置により検出された情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定する判定部と、
 を備えた食品検査システム。
[項目2]
 前記修正作業は、前記加工食品の形状及び外観の少なくとも一方を修正する作業を含む 項目1に記載の食品検査システム。
[項目3]
 前記判定部は、前記修正可能品に該当すると判定された前記加工食品の欠陥の種別を判定する
 項目1又は2に記載の食品検査システム。
[項目4]
 前記欠陥の種別に応じて、前記加工食品の加工を行った加工装置の動作を調整する動作パラメータを前記加工装置に送信する第1送信部
 を備えた項目3に記載の食品検査システム。
[項目5]
 前記修正可能品に該当すると判定された前記加工食品に対し、人間のオペレータ及び機械のオペレータのいずれにより前記修正作業を行うかを決定する制御部
 を備えた項目1~4のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目6]
 前記判定部は、前記加工食品を良品、不良品、前記修正可能品のいずれかに分類する
 項目1~5のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目7]
 前記判定部は、前記不良品に分類された前記加工食品の欠陥の種別を判定する
 項目6に記載の食品検査システム。
[項目8]
 前記不良品に分類された前記加工食品の前記欠陥の種別に応じて、前記加工食品の加工を行った加工装置の動作を調整する動作パラメータを、前記加工装置に送信する第2送信部
 を備えた項目7に記載の食品検査システム。
[項目9]
 前記判定部は、前記良品に分類された前記加工食品に不良品又は修正可能品の予兆があるか否かを判定する
 を備えた項目6~8のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目10]
 前記修正可能品に分類された前記加工食品を、前記加工食品に前記修正作業を行う工程に振り分け、
 前記良品に分類された前記加工食品を、前記加工食品に第1処理を行う工程に振り分け、
 前記不良品に分類された前記加工食品を、前記加工食品に第2処理を行う工程に振り分ける仕分け装置
 を備えた項目6~9のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目11]
 前記加工食品が前記不良品又は前記修正可能品に分類された場合に、不良品又は修正可能品が検出されたことを示す情報を送信する通信部と、
 前記情報を受信し、前記情報を表示部に表示する端末装置と、
 を備えた項目6~10のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目12]
 前記加工食品は、製造途中の食品である
 項目1~11のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目13]
 前記センサ装置は、撮像装置であり、
 前記判定部は、加工食品の画像データと前記画像データが示す前記加工食品が修正可能品か否かの値とが関連づいた学習済みモデルと、前記撮像装置により取得された画像データとに基づき、搬送される前記加工食品が前記修正可能品に該当するか否かを判定する
 項目1~12のいずれか一項に記載の食品検査システム。
[項目14]
 搬送される加工食品をセンサ装置によりセンシングし、
 前記センサ装置により検出された情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定する
 食品検査方法。
[項目15]
 搬送される加工食品のセンシングにより検出された情報を取得するステップと、
 前記情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定するステップと、
 をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
[項目16]
 前記修正可能品に該当すると判定された前記加工食品の欠陥の種別を判定するステップと、
 前記欠陥の種別に応じて、前記加工食品の加工を行った加工装置の動作を調整する動作パラメータを前記加工装置に送信するステップと
 をさらに前記コンピュータに実行させるための項目15に記載のコンピュータプログラム。
[項目17]
 前記加工食品を良品、不良品、前記修正可能品のいずれかに分類するステップと、
 前記良品に分類された前記加工食品に不良品又は修正可能品の予兆があるか否かを判定するステップと
 をさらに前記コンピュータに実行させるための項目15又は16に記載のコンピュータプログラム。
In addition, this disclosure can also take the following configurations.
[Item 1]
a sensor device that senses the processed food being conveyed;
a determination unit that determines whether or not the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work, based on the information detected by the sensor device;
Food inspection system with
[Item 2]
The food inspection system according to item 1, wherein the modification work includes modification of at least one of shape and appearance of the processed food.
[Item 3]
3. The food inspection system according to item 1 or 2, wherein the determination unit determines a defect type of the processed food determined to correspond to the correctable product.
[Item 4]
4. The food inspection system according to item 3, further comprising: a first transmission unit configured to transmit, to the processing device, operation parameters for adjusting the operation of the processing device that processed the processed food according to the type of the defect.
[Item 5]
any one of items 1 to 4, comprising a control unit that determines whether the modification work is to be performed by a human operator or a machine operator for the processed food that has been determined to be a modifiable product. A food inspection system as described.
[Item 6]
6. The food inspection system according to any one of items 1 to 5, wherein the determination unit classifies the processed food into one of a non-defective product, a defective product, and the correctable product.
[Item 7]
Item 7. The food inspection system according to Item 6, wherein the determination unit determines a defect type of the processed food classified as the defective product.
[Item 8]
a second transmission unit configured to transmit, to the processing device, an operation parameter for adjusting the operation of the processing device that processed the processed food according to the defect type of the processed food classified as the defective product; The food inspection system according to item 7.
[Item 9]
9. The food inspection system according to any one of items 6 to 8, wherein the determination unit determines whether or not the processed food classified as the non-defective product has a sign of a defective product or a correctable product.
[Item 10]
Allocating the processed food classified as the modifiable product to a step of performing the modification work on the processed food,
Allocating the processed food classified as non-defective products to a step of performing a first process on the processed food,
10. The food inspection system according to any one of items 6 to 9, further comprising a sorting device that sorts the processed food classified as defective to a step of subjecting the processed food to a second process.
[Item 11]
a communication unit that transmits information indicating that a defective product or a correctable product has been detected when the processed food is classified as the defective product or the correctable product;
a terminal device that receives the information and displays the information on a display unit;
The food inspection system according to any one of items 6 to 10, comprising:
[Item 12]
The food inspection system according to any one of items 1 to 11, wherein the processed food is a food in the process of being manufactured.
[Item 13]
The sensor device is an imaging device,
The determination unit is based on a trained model in which image data of processed food and a value indicating whether or not the processed food indicated by the image data is a modifiable product are associated with each other, and image data acquired by the imaging device. 13. The food inspection system according to any one of items 1 to 12, wherein the food inspection system determines whether or not the transported processed food corresponds to the correctable product.
[Item 14]
Sensing the conveyed processed food with a sensor device,
A food inspection method for determining, based on information detected by the sensor device, whether or not the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work.
[Item 15]
a step of acquiring information detected by sensing of the processed food being conveyed;
Based on the information, determining whether the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work;
A computer program that causes a computer to execute
[Item 16]
Determining the type of defect of the processed food determined to correspond to the correctable product;
16. The computer program according to item 15, further causing the computer to execute a step of transmitting, to the processing device, an operation parameter for adjusting the operation of the processing device that processed the processed food according to the type of the defect. .
[Item 17]
classifying the processed food as one of good, bad, and modifiable;
17. The computer program according to item 15 or 16, further causing the computer to execute: a step of determining whether or not the processed food classified as non-defective has a sign of a defective product or a correctable product.
1 食品検査システム
2 端末装置
3 加工装置
10 食品検査装置
11 記憶部
12 画像処理部
13 制御部
14 判定部
15 情報生成部
16 警報部
17 通信部
20 撮像装置
30、31、33 仕分け装置
40 表示装置
41 プロジェクタ
42 投影領域
50 警報装置
101 部分
102 具材
200 巻き装置
201、211、221,223 搬送装置
202、212、222、224 搬送ベルト
220 廃棄装置
230 回収装置
241、251、252 作業員
242 ロボット
1 food inspection system 2 terminal device 3 processing device 10 food inspection device 11 storage unit 12 image processing unit 13 control unit 14 determination unit 15 information generation unit 16 alarm unit 17 communication unit 20 imaging devices 30, 31, 33 sorting device 40 display device 41 Projector 42 Projection area 50 Alarm device 101 Part 102 Ingredient 200 Winding device 201, 211, 221, 223 Transport device 202, 212, 222, 224 Transport belt 220 Waste device 230 Recovery device 241, 251, 252 Worker 242 Robot

Claims (17)

  1.  搬送される加工食品をセンシングするセンサ装置と、
     前記センサ装置により検出された情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定する判定部と、
     を備えた食品検査システム。
    a sensor device that senses the processed food being conveyed;
    a determination unit that determines whether or not the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work, based on the information detected by the sensor device;
    Food inspection system with
  2.  前記修正作業は、前記加工食品の形状及び外観の少なくとも一方を修正する作業を含む 請求項1に記載の食品検査システム。 The food inspection system according to claim 1, wherein the modification work includes modification of at least one of the shape and appearance of the processed food.
  3.  前記判定部は、前記修正可能品に該当すると判定された前記加工食品の欠陥の種別を判定する
     請求項1又は2に記載の食品検査システム。
    The food inspection system according to claim 1 or 2, wherein the determination unit determines a type of defect of the processed food determined to correspond to the correctable product.
  4.  前記欠陥の種別に応じて、前記加工食品の加工を行った加工装置の動作を調整する動作パラメータを前記加工装置に送信する第1送信部
     を備えた請求項3に記載の食品検査システム。
    4. The food inspection system according to claim 3, further comprising: a first transmission unit that transmits, to the processing device, operation parameters for adjusting the operation of the processing device that processed the processed food according to the type of the defect.
  5.  前記修正可能品に該当すると判定された前記加工食品に対し、人間のオペレータ及び機械のオペレータのいずれにより前記修正作業を行うかを決定する制御部
     を備えた請求項1~4のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    5. Any one of claims 1 to 4, further comprising a control unit that determines whether the correction work is to be performed by a human operator or a machine operator for the processed food that is determined to be the correctable product. The food inspection system described in .
  6.  前記判定部は、前記加工食品を良品、不良品、前記修正可能品のいずれかに分類する
     請求項1~5のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    6. The food inspection system according to any one of claims 1 to 5, wherein the determination unit classifies the processed food into one of a good product, a defective product, and the correctable product.
  7.  前記判定部は、前記不良品に分類された前記加工食品の欠陥の種別を判定する
     請求項6に記載の食品検査システム。
    7. The food inspection system according to claim 6, wherein the determination unit determines a defect type of the processed food classified as the defective product.
  8.  前記不良品に分類された前記加工食品の前記欠陥の種別に応じて、前記加工食品の加工を行った加工装置の動作を調整する動作パラメータを、前記加工装置に送信する第2送信部
     を備えた請求項7に記載の食品検査システム。
    a second transmission unit configured to transmit, to the processing device, an operation parameter for adjusting the operation of the processing device that processed the processed food according to the defect type of the processed food classified as the defective product; The food inspection system according to claim 7.
  9.  前記判定部は、前記良品に分類された前記加工食品に不良品又は修正可能品の予兆があるか否かを判定する
     を備えた請求項6~8のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    The food inspection system according to any one of claims 6 to 8, wherein the determination unit determines whether or not the processed food classified as the non-defective product has a sign of a defective product or a correctable product. .
  10.  前記修正可能品に分類された前記加工食品を、前記加工食品に前記修正作業を行う工程に振り分け、
     前記良品に分類された前記加工食品を、前記加工食品に第1処理を行う工程に振り分け、
     前記不良品に分類された前記加工食品を、前記加工食品に第2処理を行う工程に振り分ける仕分け装置
     を備えた請求項6~9のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    Allocating the processed food classified as the modifiable product to a step of performing the modification work on the processed food,
    Allocating the processed food classified as non-defective products to a step of performing a first process on the processed food,
    10. The food inspection system according to any one of claims 6 to 9, further comprising a sorting device that sorts the processed food classified as defective to a process of subjecting the processed food to a second process.
  11.  前記加工食品が前記不良品又は前記修正可能品に分類された場合に、不良品又は修正可能品が検出されたことを示す情報を送信する通信部と、
     前記情報を受信し、前記情報を表示部に表示する端末装置と、
     を備えた請求項6~10のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    a communication unit that transmits information indicating that a defective product or a correctable product has been detected when the processed food is classified as the defective product or the correctable product;
    a terminal device that receives the information and displays the information on a display unit;
    The food inspection system according to any one of claims 6 to 10, comprising:
  12.  前記加工食品は、製造途中の食品である
     請求項1~11のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    The food inspection system according to any one of claims 1 to 11, wherein the processed food is a food in the process of being manufactured.
  13.  前記センサ装置は、撮像装置であり、
     前記判定部は、加工食品の画像データと前記画像データが示す前記加工食品が修正可能品か否かの値とが関連づいた学習済みモデルと、前記撮像装置により取得された画像データとに基づき、搬送される前記加工食品が前記修正可能品に該当するか否かを判定する
     請求項1~12のいずれか一項に記載の食品検査システム。
    The sensor device is an imaging device,
    The determination unit is based on a trained model in which image data of processed food and a value indicating whether or not the processed food indicated by the image data is a modifiable product are associated, and image data acquired by the imaging device. 13. The food inspection system according to any one of claims 1 to 12, wherein the food inspection system determines whether or not the transported processed food corresponds to the correctable product.
  14.  搬送される加工食品をセンサ装置によりセンシングし、
     前記センサ装置により検出された情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定する
     食品検査方法。
    Sensing the conveyed processed food with a sensor device,
    A food inspection method for determining, based on information detected by the sensor device, whether or not the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work.
  15.  搬送される加工食品のセンシングにより検出された情報を取得するステップと、
     前記情報に基づき、前記加工食品が修正作業により良品に修正可能な修正可能品に該当するか否かを判定するステップと、
     をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
    a step of acquiring information detected by sensing of the processed food being conveyed;
    Based on the information, determining whether the processed food corresponds to a modifiable product that can be modified into a non-defective product by modification work;
    A computer program that causes a computer to execute
  16.  前記修正可能品に該当すると判定された前記加工食品の欠陥の種別を判定するステップと、
     前記欠陥の種別に応じて、前記加工食品の加工を行った加工装置の動作を調整する動作パラメータを前記加工装置に送信するステップと
     をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項15に記載のコンピュータプログラム。
    Determining the type of defect of the processed food determined to correspond to the correctable product;
    16. The computer according to claim 15, further causing said computer to execute a step of transmitting, to said processing apparatus, an operation parameter for adjusting the operation of said processing apparatus that processed said processed food according to said defect type. program.
  17.  前記加工食品を良品、不良品、前記修正可能品のいずれかに分類するステップと、
     前記良品に分類された前記加工食品に不良品又は修正可能品の予兆があるか否かを判定するステップと
     をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項15又は16に記載のコンピュータプログラム。
    classifying the processed food as one of good, bad, and modifiable;
    17. The computer program according to claim 15 or 16, further causing the computer to execute a step of determining whether or not the processed food classified as non-defective has a sign of defective or correctable.
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