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公開番号2024053352
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-15
出願番号2022159563
出願日2022-10-03
発明の名称情報処理方法、プログラム及び情報処理装置
出願人国立大学法人大阪大学,合同会社H.U.グループ中央研究所
代理人個人,個人
主分類G01N 35/04 20060101AFI20240408BHJP(測定;試験)
要約【課題】検体ラックに挿入されたチューブを好適に別の検体ラックへ移し替える、または同じ検体ラック内で好適に並び替えることができる情報処理方法等を提供する。
【解決手段】情報処理方法は、複数のチューブが挿入されたチューブラックを撮像した画像を取得し、前記画像から現在のチューブの配置を認識し、現在のチューブの配置を入力した場合に、次に移動すべきチューブの位置を出力するよう学習済みの強化学習モデルに、認識したチューブの配置を入力することで次のチューブの位置を出力し、移動後のチューブの位置に基づき、前記強化学習モデルを更新する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数のチューブが挿入されたチューブラックを撮像した画像を取得し、
前記画像から現在のチューブの配置を認識し、
現在のチューブの配置を入力した場合に、次に移動すべきチューブの位置を出力するよう学習済みの強化学習モデルに、認識したチューブの配置を入力することで次のチューブの位置を出力し、
移動後のチューブの位置に基づき、前記強化学習モデルを更新する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記強化学習モデルは、深層強化学習モデルである
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記チューブの種類に応じて、チューブラックに一又は複数のチューブ収容領域を設定し、
現在のチューブの配置と、前記チューブ収容領域とを前記強化学習モデルに入力することで、次に移動させるべきチューブの位置を出力する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項４】
移動後のチューブの位置が前記チューブ収容領域内である場合、前記強化学習モデルにプラスの報酬を付与し、
移動後のチューブの位置が前記チューブ収容領域から離れた場合、前記強化学習モデルにマイナスの報酬を付与する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記チューブラックに挿入されたチューブの本数を徐々に増やした複数の前記画像を取得し、
チューブの本数が少ない前記画像から順番に学習を開始し、前記強化学習モデルを更新する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記強化学習モデルからの出力に基づくチューブの移動シーケンスから、余分動作を削除する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項７】
チューブを把持したロボットアームの画像と、チューブが挿入されていない空のチューブラックの画像とを取得し、
前記ロボットアームの画像からチューブの画像部分を抽出して前記空のチューブラックの画像に重畳することで合成画像を生成し、
前記合成画像に基づき、チューブラックの画像を入力した場合にチューブラック内のチューブを認識する認識モデルを生成し、
前記認識モデルを用いて、現在のチューブの配置を認識する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項８】
複数のチューブが挿入されたチューブラックを撮像した画像を取得し、
前記画像から現在のチューブの配置を認識し、
現在のチューブの配置を入力した場合に、次に移動すべきチューブの位置を出力するよう学習済みの強化学習モデルに、認識したチューブの配置を入力することで次のチューブの位置を出力し、
移動後のチューブの位置に基づき、前記強化学習モデルを更新する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
制御部を備えた情報処理装置であって、
前記制御部が、
複数のチューブが挿入されたチューブラックを撮像した画像を取得し、
前記画像から現在のチューブの配置を認識し、
現在のチューブの配置を入力した場合に、次に移動すべきチューブの位置を出力するよう学習済みの強化学習モデルに、認識したチューブの配置を入力することで次のチューブの位置を出力し、
移動後のチューブの位置に基づき、前記強化学習モデルを更新する
情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、プログラム及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、人間が行っていた作業をロボットが行うことで省人化を図ることが行われている。例えば特許文献１では、検体容器（試験管等のチューブ）の状態が規格外の検体容器をロボットが把持し、検体ラックから空の別の検体ラックへ移し替える検体自動仕分システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１２－８８１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、チューブをチューブラック内で仕分ける場合に、検体容器の移動経路を計画するのに膨大な計算時間が必要になるという問題がある。
【０００５】
一つの側面では、検体ラックに挿入されたチューブを好適に別の検体ラックへ移し替える、または同じ検体ラック内で好適に並び替えることができる情報処理方法等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの側面では、情報処理方法は、複数のチューブが挿入されたチューブラックを撮像した画像を取得し、前記画像から現在のチューブの配置を認識し、現在のチューブの配置を入力した場合に、次に移動すべきチューブの位置を出力するよう学習済みの強化学習モデルに、認識したチューブの配置を入力することで次のチューブの位置を出力し、移動後のチューブの位置に基づき、前記強化学習モデルを更新する処理をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、チューブラックに挿入されたチューブを好適に並び替えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
自動仕分システムの構成例を示す説明図である。
サーバの構成例を示すブロック図である。
端末の構成例を示すブロック図である。
強化学習モデルの概要を示す説明図である。
状態と動作の定義を示す説明図である。
報酬に関する説明図である。
学習難易度とチューブの数との関係を示す説明図である。
余分動作例を示す説明図である。
第１パターンの余分動作の削除例を示す説明図である。
第２パターンの余分動作の削除例を示す説明図である。
強化学習モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。
並び替え計画処理の手順を示すフローチャートである。
実施の形態２の概要を示す説明図である。
自動アノテーションに関する説明図である。
認識モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、自動仕分システムの構成例を示す説明図である。本実施の形態では、チューブラックに挿入された複数種類のチューブを、チューブの種類毎に自動的に並び替える自動仕分システムについて説明する。自動仕分システムは、情報処理装置１、端末２、ロボット３、３Ｄカメラ４を含む。情報処理装置１及び端末２は、ネットワークＮを介して通信接続されている。
【００１０】
なお、本明細書では、チューブラックに挿入されたチューブには、検体が収容されたチューブ、検体が収容されていない空のダミーチューブ、チューブ以外の棒状物（遠心分離器のバランス用のウェイトなど）を含む。また、本明細書において「検体」とは、検査装置などの対象試料のことを指し、生体成分を含む試料や試薬環境サンプルなどを意味する。生体成分としては、生体から取り出された血液（血清、血漿）、尿、唾液、脳脊髄液等がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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