特許ウォッチ

公開番号2025014220
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2023116564
出願日2023-07-18
発明の名称検品システム、検品方法、及び、検品プログラム
出願人コニカミノルタ株式会社
代理人弁理士法人信友国際特許事務所
主分類G01N 21/88 20060101AFI20250123BHJP(測定;試験)
要約【課題】複数枚の記録媒体を含む束を検品できるようにする。
【解決手段】本発明の検品システムは、加工処理された複数枚の記録媒体を含む束の形状に関する情報を取得する取得部と、この取得部により取得した上記情報に基づいて上記束の検品を行う判定部と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
加工処理された複数枚の記録媒体を含む束の形状に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得した前記情報に基づいて前記束の検品を行う判定部と、
を備える検品システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記判定部は、ディープラーニングモデルを用いて前記束の検品を行う
請求項１に記載の検品システム。
【請求項３】
前記ディープラーニングモデルとして、教師なし学習方式のモデルを用いる
請求項２に記載の検品システム。
【請求項４】
前記ディープラーニングモデルとして、オートエンコーダを用いる
請求項２に記載の検品システム。
【請求項５】
前記ディープラーニングモデルは、前記束の表紙の坪量毎に学習されたモデルであり、
前記判定部は、前記ディープラーニングモデルを用いて前記束の検品を行う場合に、前記束の表紙の坪量に対応するモデルを参照する
請求項２に記載の検品システム。
【請求項６】
前記ディープラーニングモデルは、前記束を構成する記録媒体の枚数毎に学習されたモデルであり、
前記判定部は、前記ディープラーニングモデルを用いて前記束の検品を行う場合に、前記束を構成する記録媒体の枚数に対応するモデルを参照する
請求項２に記載の検品システム。
【請求項７】
前記ディープラーニングモデルは、前記束の表紙の坪量及び前記束を構成する記録媒体の枚数の組み合わせ毎に学習されたモデルであり、
前記判定部は、前記ディープラーニングモデルを用いて前記束の検品を行う場合に、前記組み合わせに対応するモデルを参照する
請求項２に記載の検品システム。
【請求項８】
前記取得部が取得する前記情報は、三次元情報である
請求項１に記載の検品システム。
【請求項９】
前記取得部が取得する前記情報は、三次元情報であり、
前記三次元情報を前記束の厚みと大きさに応じて正規化する正規化処理部を備え、
前記ディープラーニングモデルには、前記正規化処理部によって正規化されたデータが用いられる
請求項２に記載の検品システム。
【請求項１０】
前記取得部が取得する前記情報は、三次元情報であり、
前記三次元情報を画像化する画像化処理部を備え、
前記ディープラーニングモデルには、前記画像化処理部によって画像化されたデータが用いられる
請求項２に記載の検品システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、検品システム、検品方法、及び、検品プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
通常、冊子製本などの後加工は印刷後に行われる。従来、印刷によって生成される印刷物を検査する技術は知られている。例えば特許文献１には、「印刷用紙の表面高さを検出するセンサを利用して紙くせ不良と縮み不良の両方を検査するシステム」が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１７―８８３２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来においては、複数枚の記録媒体を含む束を検品する技術がなかった。このため、後加工によって生成される冊子などの検品作業は、人手に頼らざるを得ない状況であった。
【０００５】
本発明の目的は、複数枚の記録媒体を含む束を検品できる検品システム、検品方法、及び、検品プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る検品システムは、加工処理された複数枚の記録媒体を含む束の形状に関する情報を取得する取得部と、この取得部により取得した上記情報に基づいて上記束の検品を行う判定部と、を備える。
【０００７】
本発明に係る検品方法は、加工処理された複数枚の記録媒体を含む束の形状に関する情報を取得し、この取得した上記情報に基づいて上記束の検品を行う。
【０００８】
本発明に係る検品プログラムは、加工処理された複数枚の記録媒体を含む束の形状に関する情報を取得する取得工程と、この取得工程により取得した上記情報に基づいて上記束の検品を行う判定工程と、をコンピュータに実行させるための検品プログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数枚の記録媒体を含む束を検品できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、本発明の実施形態に係る検品システムの構成の一例を示す概略図である。
図２は、中綴じ製本の一例を説明する図である。
図３は、綴じなし製本の一例を説明する図である。
図４は、本発明の実施形態に係る検品システムの一部の構成を示す機能ブロック図である。
図５は、良品の紙束に対応するモノクロヒートマップの例を示す図である。
図６は、不良品の紙束に対応するモノクロヒートマップの例を示す図である。
図７は、良品の紙束に対応する二次元等高線の例を示す図である。
図８は、不良品の紙束に対応する二次元等高線の例を示す図である。
図９は、良品学習の流れを説明する模式図である。
図１０は、学習モデルを用いた推論の流れを説明する模式図である。
図１１は、元画像と生成画像に差分がない場合を説明する図である。
図１２は、元画像と生成画像に差分がある場合を説明する図である。
図１３は、不良箇所がある紙束の例を説明する図である。
図１４は、学習モデルの構築方法の一例を示すフローチャートである。
図１５は、紙束の面方向で行われる正規化を説明する図である。
図１６は、紙束の高さ方向で行われる正規化を説明する図である。
図１７は、紙束の高さ方向の形状が表紙の坪量によって変化する例を説明する図である。
図１８は、紙束の高さ方向の形状が用紙の枚数によって変化する例を説明する図である。
図１９は、本発明の実施形態に係る検品システムを用いて紙束を検品する方法の一例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】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許