物品输送装置的控制方法及物品输送装置与流程

1.本发明涉及物品输送装置的控制方法及物品输送装置。


背景技术：

2.近年来，利用深度学习来控制各种装置的技术的开发得到推进。为了实现该控制，需要一边变更该装置的各种控制参数，一边大量地获取学习数据。
3.现有技术文献
4.专利文献
5.专利文献1：日本特开第2020-11326号公报


技术实现要素：

6.发明要解决的技术问题
7.但是，在如上所述装置中进行实际的生产时，存在为了避免成品率的恶化，不能自由地变更各种控制参数，不能获取足够的学习用数据以进行上述控制的问题。
8.因此，鉴于上述课题，本发明的目的在于提供一种物品输送装置的控制方法及物品输送装置，能够一边避免成品率的恶化，一边获取足够的学习用数据以进行控制。
9.用于解决技术问题的方案
10.一实施方式所涉及的物品输送装置的控制方法，其要点在于，具有工序a，将表示通过输送部向配置于下游侧的部件输送的所述物品的重量值的与投入量相关的信息、表示所述输送部上的所述物品的状态的信息以及所述输送部的控制参数用作学习用数据，并生成学习模型，该学习模型推测为了输送目标重量的所述物品而设定的所述控制参数；工序b，基于所述学习模型，进行所述物品的输送控制；工序c，选择性切换参与实际的生产的生产模式和不参与所述生产的非生产模式，来使所述物品输送装置运行；以及，工序d，在以所述非生产模式使所述物品输送装置运行时，收集并存储实际得到的与所述投入量相关的信息以及所述控制参数，作为所述学习用数据。
11.一实施方式所涉及的物品输送装置，其要点在于，具备输送部，输送被投入的物品；学习模型生成部，将表示通过所述输送部向配置于下游侧的部件输送的所述物品的重量值的与投入量相关的信息、表示所述输送部上的所述物品的状态的信息以及所述输送部的控制参数用作学习用数据，并生成学习模型，该学习模型推测为了输送目标重量的所述物品而设定的所述控制参数；以及控制部，基于所述学习模型，进行所述物品的输送控制，所述控制部选择性切换参与实际的生产的生产模式和不参与所述生产的非生产模式，来使所述物品输送装置运行，在以所述非生产模式使所述物品输送装置运行时，收集并存储实际得到的与所述投入量相关的信息以及所述控制参数，作为所述学习用数据。
12.发明效果
13.根据本发明，能够提供一种物品输送装置的控制方法以及物品输送装置，能够一边避免成品率的恶化，一边获取足够的学习用数据以进行控制。
附图说明
14.图1是表示一实施方式所涉及的组合计量装置1的整体的一个示例的立体图。
15.图2是表示一实施方式所涉及的组合计量装置1的功能块的一个示例的图。
16.图3是表示一实施方式所涉及的组合计量装置1的控制方法的一个示例的流程图。
17.附图标记说明
[0018]1…
物品输送装置、组合计量装置；10
…
分散台；11
…
供料槽；12
…
储存料斗；12a
…
闸门；13
…
计量料斗；14
…
助推料斗；15
…
集合排出斜槽；20
…
输送部；30
…
学习模型生成部；40
…
控制部；50
…
图像获取部。
具体实施方式
[0019]
下面，参照附图对本发明的优选实施方式进行详细说明。需要说明的是，在下面的附图的记载中，对相同或类似的部分标注相同或类似的附图标记。但是，应该留意，附图是示意性的，各尺寸的比例等与实际不同。因此，具体的尺寸等应该参酌下面的说明来判断。另外，在附图相互之间也可能包含相互的尺寸关系或比例不同的部分。在本说明书和附图中，对具有实质上相同的功能、结构的要素标注相同的附图标记，从而省略重复说明，另外，省略与本发明没有直接关系的要素的图示。
[0020]
(第一实施方式)
[0021]
下面，参照图1～图3，在本发明的第一实施方式中，对作为物品输送装置1的一个示例的组合计量装置1进行说明。图1是表示本实施方式所涉及的组合计量装置1的整体的一个示例的立体图，图2是表示一实施方式所涉及的组合计量装置1的功能块的一个示例的图，图3是表示一实施方式所涉及的组合计量装置1的控制方法的一个示例的流程图。
[0022]
如图1所示，本实施方式所涉及的组合计量装置1具有分散台10、供料槽11、储存料斗12、计量料斗13、助推料斗14以及集合排出斜槽15。
[0023]
分散台10构成为，使从供给装置(未图示)落下的被计量物向供料槽11分散。例如，本实施方式中的分散台10构成为，通过围绕沿上下方向延伸的旋转轴c旋转驱动，将被计量物一边在圆周方向上分散，一边向径向外侧输送，但分散台10并不限于该结构，只要具有将被计量物向供料槽11输送的功能，可以是任何结构。
[0024]
例如，被计量物为生的鸡肉等柔软且具有粘性的食品。但是，被计量物并限于此。
[0025]
供料槽11构成为，向对应设置于各自下游的储存料斗14供给由分散台10供给的被计量物。例如，供料槽11也可以构成为，通过振动向下游输送被计量物。
[0026]
储存料斗12构成为，暂时滞留由供料槽11供给的被计量物。储存料斗12的下部分别设置有闸门12a，通过闸门12a的开闭动作，滞留于储存料斗12的被计量物被排出到设置在闸门12a下方的计量料斗13。
[0027]
计量料斗13构成为，暂时滞留储存料斗12排出的被计量物。计量料斗13与质量检测器(未图示)连接。
[0028]
另外，计量料斗13的下部分别设置有闸门(未图示)，通过该闸门的开闭动作，滞留于计量料斗13的被计量物被排出到配置于该闸门下方的助推料斗14。
[0029]
助推料斗14构成为，收纳由计量料斗13供给的被计量物，并暂时保持被计量物。助推料斗14的下部分别设置有闸门(未图示)，通过该闸门的开闭动作，滞留于助推料斗14的
被计量物被排出到配置于该闸门下方的集合排出斜槽15。
[0030]
集合排出斜槽15构成为，使从多个助推料斗14排出的被计量物集合，并向下方落下。
[0031]
如图2所示，组合计量装置1具有输送部20、学习模型生成部30以及控制部40作为功能块。进一步，组合计量装置1也可以具有图像获取部50。
[0032]
输送部20配置为输送被投入的物品。例如，输送部20由分散台10、供料槽11等构成。以下，在本说明书中，以将供料槽11作为输送部20的情况为例进行说明。
[0033]
图像获取部50构成为，获取载置于供料槽11(输送部20)上的物品的图像。例如，图像获取部50可以由任意类型的照相机构成。
[0034]
学习模型生成部30构成为，生成学习模型，该学习模型推测为了通过供料槽11输送目标重量的物品而设定的控制参数。
[0035]
在该学习模型中，将表示通过供料槽11向配置于下游侧的部件(例如储存料斗12)输送的物品的重量值的与投入量相关的信息、表示供料槽11上的物品的状态的信息以及供料槽11(输送部20)的控制参数被用作学习用数据。
[0036]
例如，学习模型生成部30构成为，通过机器学习、深度学习等生成学习模型。
[0037]
其中，例如，通过供料槽11向配置于下游侧的部件输送的物品的重量值是由供料槽11经储存料斗12向计量料斗13供给的物品的重量值，是通过与计量料斗13连接的重量检测器(称重传感器)获取的重量值。
[0038]
需要说明的是，与该投入量相关的信息可以是上述物品的重量值本身，也可以是与上述物品的重量值对应的任意值。
[0039]
另外，作为供料槽11的控制参数，可以是使供料槽11振动的时间，或为了使供料槽11振动而施加的电压等。其中，如后所述，控制参数具有第一控制参数和第二控制参数。
[0040]
而且，表示供料槽11(输送部20)上的物品的状态的信息，例如可以是通过上述图像获取部50获取到的物品的图像。
[0041]
具体而言，学习模型生成部30构成为，利用由控制部40收集并存储的学习用数据来生成该学习模型。
[0042]
另外，学习模型生成部30也可以构成为，将通过图像获取部50获取到的物品的图像作为与上述投入量相关的信息。
[0043]
控制部40构成为，基于由学习模型生成部30生成的学习模型，进行由输送部20进行的物品输送的控制。
[0044]
另外，控制部40构成为，选择性切换参与实际的生产的生产模式和不参与实际的生产的非生产模式，而使组合计量装置1运行。
[0045]
其中，生产模式是在生产线等中进行非计量物的计量作业的组合计量装置1的模式。
[0046]
另一方面，非生产模式是将滞留在组合计量装置1内的被计量物全部排出的组合计量装置1的模式(即进行全部排出的组合计量装置1的模式)，或者驱动的组合计量装置1的测试模式。
[0047]
控制部40构成为，在以非生产模式使组合计量装置1运行时，收集并存储实际得到的与投入量相关的信息以及控制参数作为学习用数据。
[0048]
根据该结构，在组合计量装置1中未进行实际的生产时，即在组合计量装置1以非生产模式运行时，能够自由地变更控制参数来收集学习用数据，而不会意识到成品率的恶化。
[0049]
另外，控制部40也可以构成为，在以生产模式使组合计量装置1运行时，也收集并存储实际得到的与投入量相关的信息以及控制参数作为学习用数据。
[0050]
根据该结构，在组合计量装置1中进行实际的生产时，即组合计量装置1以生产模式运行时，通过收集在实际的生产中使用的控制参数所涉及的学习用数据，能够高效地生成学习模型。
[0051]
具体而言，控制部40也可以构成为，以生产模式使组合计量装置1运行时，收集并存储上述第一控制参数以及利用第一控制参数时的与投入量相关的信息作为学习用数据。
[0052]
需要说明的是，第一控制参数可以是在规定期间中从以生产模式运行的组合计量装置1收集的控制参数，也可以是事先决定的规定范围的参数。其中，规定范围是能够在以生产模式运行的组合计量装置1中使用的控制参数的范围。
[0053]
根据该结构，组合计量装置1能够一边进行实际的生产一边收集学习用数据。
[0054]
控制部40在以非生产模式使组合计量装置1运行时，收集并存储不同于第一范围的第二范围的控制参数以及利用第二范围的控制参数时的与投入量相关的信息作为学习用数据。
[0055]
需要说明的是，第二控制参数是组合计量装置1能够取得的全部控制参数中的第一控制参数以外的参数。其中，第二控制参数可以是组合计量装置1能够取得的全部控制参数中的第一控制参数以外的全部参数，也可以是组合计量装置1能够取得的全部控制参数中的第一控制参数以外的部分参数。
[0056]
根据该结构，通过只收集组合计量装置1以生产模式运行时不能收集的与控制参数相关的学习用数据，能够高效地获取足够的学习用数据以进行输送控制。
[0057]
以下，参照图3对一实施方式所涉及的组合计量装置1的运行的一个示例进行说明。
[0058]
如图3所示，在步骤s101中，组合计量装置1的控制部40根据来自操作者的指示，使组合计量装置1以生产模式运行，收集并存储第一控制参数所涉及的学习用数据。
[0059]
在步骤s102中，组合计量装置1的控制部40根据来自操作者的指示，将组合计量装置1的模式从生产模式切换为非生产模式。
[0060]
在步骤s103中，组合计量装置1的控制部40从以非生产模式运行的组合计量装置1中收集并存储第二控制参数所涉及的学习用数据。
[0061]
在步骤s104中，组合计量装置1的学习模型生成部30利用由控制部40收集并存储的学习用数据，来生成学习模型。
[0062]
在步骤s105中，组合计量装置1的控制部40基于由学习模型生成部30生成的学习模型，进行由输送部20进行的物品的输送控制。
[0063]
根据本实施方式，能够一边避免成品率的恶化，一边获取足够的学习用数据以进行组合计量装置1中的输送控制。
[0064]
虽然使用上述的实施方式对本发明进行了详细地说明，但对于本领域技术人员来说，显而易见地，本发明并不限于本说明书中所描述的实施方式。本发明能够在不脱离由权
利要求书的记载所决定的本发明的主旨以及范围的情况下，作为修正以及变更方式来实施。因此，本说明书的记载目的在于示例说明，对本发明没有任何限制的意思。
[0065]
例如，在上述实施方式中，将组合计量装置1作为物品输送装置1进行了说明。但是，物品输送装置1并不限于组合计量装置1，例如也可以是向组合计量装置1供给食品的食品用输送装置。