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公開番号2025005072
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-16
出願番号2023105077
出願日2023-06-27
発明の名称学習モデル作成装置、学習モデル作成システム及びプログラム
出願人東芝テック株式会社
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G06K 7/10 20060101AFI20250108BHJP(計算;計数)
要約【課題】無線タグの位置を判定するための学習モデルの作成に用いられる学習データを容易に取得可能にする。
【解決手段】実施形態の学習モデル作成装置は、第1の作成部と、第2の作成部と、を備える。前記第1の作成部は、無線タグに関するタグデータに基づいて仮想タグに関する仮想タグデータを作成する。前記第2の作成部は、前記第1の作成部により作成される複数の仮想無線タグに関する仮想タグデータを含む学習データに基づく機械学習により、判定対象無線タグに関するタグデータに基づいて前記判定対象無線タグの位置を判定するための学習モデルを作成する。
【選択図】図15

特許請求の範囲【請求項１】
無線タグに関するタグデータに基づいて仮想タグに関する仮想タグデータを作成する第１の作成部と、
前記第１の作成部により作成される複数の仮想無線タグに関する仮想タグデータを含む学習データに基づく機械学習により、判定対象無線タグに関するタグデータに基づいて前記判定対象無線タグの位置を判定するための学習モデルを作成する第２の作成部と、
を備える学習モデル作成装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記第１の作成部は、前記無線タグに対する前記無線タグと通信するアンテナの第１の相対位置から前記アンテナの第２の相対位置までの第１の範囲における前記無線タグに関するタグデータに基づいて、前記第１の相対位置から前記アンテナの第３の相対位置までの第２の範囲における前記仮想タグに関する仮想タグデータを作成する、請求項１に記載の学習モデル作成装置。
【請求項３】
前記第１の作成部は、前記第１の相対位置から所定量をシフトした相対位置を起点にして、第１の範囲における前記無線タグに関するタグデータから前記第２の範囲の幅に相当する範囲における前記無線タグに関するタグデータを抽出することで、前記第２の範囲における前記仮想タグに関する仮想タグデータを作成する、請求項２に記載の学習モデル作成装置。
【請求項４】
前記第１の作成部は、前記無線タグの位置及び前記所定量に基づいて、前記仮想無線タグの位置を算出する、請求項３に記載の学習モデル作成装置。
【請求項５】
読取装置と、
学習モデル作成装置と、
を備え、
前記読取装置は、
無線タグと通信するアンテナと、
前記無線タグに対する前記アンテナの相対位置を移動する駆動部と、
前記アンテナの複数の相対位置において前記無線タグに関するタグデータを取得する取得部と、
を備え、
前記学習モデル作成装置は、
前記無線タグに関するタグデータに基づいて仮想タグに関する仮想タグデータを作成する第１の作成部と、
前記第１の作成部により作成される複数の仮想無線タグに関する仮想タグデータを含む学習データに基づく機械学習により、判定対象無線タグに関するタグデータに基づいて前記判定対象無線タグの位置を判定するための学習モデルを作成する第２の作成部と、
を備える、
学習モデル作成システム。
【請求項６】
コンピュータに、
無線タグに関するタグデータに基づいて仮想タグに関する仮想タグデータを作成する機能と、
作成される複数の仮想無線タグに関する仮想タグデータを含む学習データに基づく機械学習により、判定対象無線タグに関するタグデータに基づいて前記判定対象無線タグの位置を判定するための学習モデルを作成する機能と、
を実行可能にするためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、学習モデル作成装置、学習モデル作成システム及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
学習モデルを用いて、無線タグの位相等のタグデータに基づいて無線タグが読取対象であるか否かを判定する装置がある。このような装置は、無線タグが配置されると予想される複数の座標において予めタグデータを取得し、取得されたタグデータを含む学習データに基づいて読取対象であるか否かを判定する学習モデルを作成する。装置は、無線タグが配置されると予想される全ての座標において予めタグデータを取得することで、学習モデルを用いた判定精度を向上させることができる。
【０００３】
しかしながら、判定精度の高い学習モデルを作成するためには、装置は、上述のように全座標においてタグデータを取得しなければならない。そのため、装置は、判定精度の高い学習モデルの作成に用いられる学習データを取得するために、多くの時間を要する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－０４７７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施形態が解決しようとする課題は、無線タグの位置を判定するための学習モデルの作成に用いられる学習データを容易に取得可能にする技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の学習モデル作成装置は、第１の作成部と、第２の作成部と、を備える。前記第１の作成部は、無線タグに関するタグデータに基づいて仮想タグに関する仮想タグデータを作成する。前記第２の作成部は、前記第１の作成部により作成される複数の仮想無線タグに関する仮想タグデータを含む学習データに基づく機械学習により、判定対象無線タグに関するタグデータに基づいて前記判定対象無線タグの位置を判定するための学習モデルを作成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、実施形態に係る学習モデル作成システムの構成の一例を示すブロック図である。
図２は、実施形態に係る第１の判定範囲及び第２の判定範囲を説明するための上面図である。
図３は、実施形態に係るアンテナの動きを説明するための上面図である。
図４は、実施形態に係るアンテナの動きを説明するための上面図である。
図５は、実施形態に係るアンテナの動きを説明するための側面図である。
図６は、実施形態に係るタグデータに基づく仮想タグデータの作成を説明するための図である。
図７は、実施形態に係る位置ＰＡのタグに関するタグデータを示すグラフである。
図８は、実施形態に係る位置ＰＢのタグに関するタグデータを示すグラフである。
図９は、実施形態に係る位置ＰＢの仮想タグに関する仮想タグデータを示すグラフである。
図１０は、実施形態に係る位置ＰＡのタグに関するタグデータと位置ＰＢの仮想タグに関する仮想タグデータとの関係を示す図である。
図１１は、実施形態に係る読取装置のプロセッサーによる処理の一例を示すフローチャートである。
図１２は、実施形態に係る学習モデル作成装置のプロセッサーによる処理の一例を示すフローチャートである。
図１３は、実施形態に係る学習モデル作成装置のプロセッサーによるデータ合成の処理の一例を示すフローチャートである。
図１４は、実施形態に係る学習モデル作成装置のプロセッサーによるデータシフトの処理の一例を示すフローチャートである。
図１５は、実施形態に係る学習モデル作成装置のプロセッサーによる仮想タグデータの作成を説明するための図である。
図１６は、実施形態に係る読取装置の第１の変形例を説明するための上面図である。
図１７は、実施形態に係る読取装置の第２の変形例を説明するための側面図である。
図１８は、実施形態に係る読取装置の第２の変形例を説明するための上面図である。
図１９は、複数のタグの配置を説明するための上面図である。
図２０は、タグデータを示すグラフである。
図２１は、タグデータを示す複数のグラフである。
図２２は、２つのタグのそれぞれに関するタグデータを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（実施形態）
以下、実施形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態の説明に用いる各図面は、各部の縮尺を適宜変更している場合がある。また、以下の実施形態の説明に用いる各図面は、説明のため、構成を省略して示している場合がある。
【０００９】
（構成例）
図１は、学習モデル作成システムＳの構成の一例を示すブロック図である。
学習モデル作成システムＳは、読取装置１及び学習モデル作成装置２を含む。
【００１０】
読取装置１は、タグ３と無線通信し、タグ３を読み取る装置である。タグ３を読み取ることは、タグ３に格納されている情報を取得すること及びタグ３に関するタグデータを取得することを含む。タグデータを取得することは、タグデータを検出すること又はタグデータを計測することの意味を含む。読取装置１は、倉庫内の検品等に適用することができるが、店舗であってもよく、読取装置１の適用例は、これに限定されない。読取装置１の構成例については後述する。
（【００１１】以降は省略されています）

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