JP2021522070A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. カメラを通過する流れにおいて移動する材料の異種混合物の各一片の画像データをカメラによって取り込むステップであって、前記材料の異種混合物の前記材料は、異なるクラスまたは異なるタイプの材料の集合である、ステップと、
   １または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料を有する前記材料を第１分類に分類するステップと、
   前記１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料を有さない前記材料を第２分類に分類するステップと、
   自動仕分け装置によって、前記第１分類に分類された前記材料を前記第２分類に分類された前記材料から仕分けるステップと、
   を備え、
   前記材料の分類は、材料の異種混合物の各一片から捕捉された前記画像データで検出された特徴を、トレーニング段階で生成された知識ベースに保存された特徴と比較する１または複数の機械学習アルゴリズムを採用したニューラルネットワークによって実行される、方法。
2. 前記トレーニング段階中に、前記１または複数の機械学習アルゴリズムが、前記１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料と、知識ベースを作成する捕捉された画像データから抽出されたそれらの特徴との間の関係を学習する、請求項１に記載の方法。
3. 前記トレーニング段階中に、対照サンプルが前記カメラを通り送達され、前記１または複数の機械学習アルゴリズムが、前記第１分類に分類される１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料を視覚的に表す特徴を検出、抽出、学習する、請求項１に記載の方法。
4. 円形を有し、かつまた形成された孔を有する材料が前記第２分類に分類される、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１分類に分類された前記材料は、貨幣コイン、宝石、貴金属、プリント路回路基板およびそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つからなるリストから選択される、請求項１に記載の方法。
6. 所定の大きさ未満の大きさを有する前記材料の異種混合物を生成するために、前記画像データを取り込む前に材料のバルクがふるいを通るステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
7. カメラを通過する流れにおいて移動する材料の異種混合物の各一片の画像データを取り込むよう構成されたカメラであって、前記材料の異種混合物の前記材料は、異なるクラスまたは異なるタイプの材料の集合である、カメラと、
   指定されたクラスまたはタイプの材料を有する前記材料を第１分類に分類するよう構成された回路と、
   前記指定されたクラスまたはタイプの材料を有さない前記材料を第２分類に分類するよう構成された回路と、
   前記第１分類に分類された前記材料を前記第２分類に分類された前記材料から仕分けるよう構成された自動仕分け装置と、
   を備え、
   前記材料の分類は、材料の異種混合物の各一片から捕捉された前記画像データで検出された特徴を、トレーニング段階で生成された知識ベースに保存された特徴と比較する１または複数の機械学習アルゴリズムを採用したニューラルネットワークによって実行される、システム。
8. 前記トレーニング段階中に、前記１または複数の機械学習アルゴリズムが、前記１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料と、知識ベースを作成する捕捉された画像データから抽出されたそれらの特徴との間の関係を学習する、請求項７に記載のシステム。
9. 円形を有し、かつ形成された孔を有する材料を前記第２分類に分類するよう構成された回路をさらに備える、請求項８に記載のシステム。
10. 前記画像データを取り込む前に、所定の大きさ未満の大きさを有する前記材料の異種混合物を分離するためのふるいをさらに備える、請求項７に記載のシステム。
11. 前記トレーニング段階では、対照サンプルが前記カメラを通り送達され、前記１または複数の機械学習アルゴリズムが、前記第１分類に分類される１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料を視覚的に表す特徴を検出、抽出、学習する、請求項７に記載のシステム。
12. 前記第１分類は、貨幣コイン、宝石、貴金属、プリント路回路基板およびそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つからなる、請求項７に記載のシステム。
13. 前記材料の異種混合物がゾルバを含む、または、前記材料の異種混合物が使用済み自動車からのスクラップを含む、請求項７に記載のシステム。
14. 実行されると仕分けのために材料を分類する方法が実行されるコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム製品であって、
    視覚システムカメラを通過する流れにおいて移動する材料の異種混合物の各一片の画像データを受けとるステップであって、前記材料の異種混合物の前記材料が異なるクラスまたは異なるタイプの材料の集合である、ステップと、
    指定されたクラスまたはタイプの材料を有する前記材料を貨幣コインとして指定された第１分類に分類するステップと、
    前記指定されたクラスまたはタイプの材料を有さない前記材料を第２分類に分類するステップと、
    分類に関する情報を自動仕分け装置に送るステップであって、その結果、前記自動仕分け装置が前記第１分類に分類された前記材料を前記第２分類に分類された前記材料から仕分けることができる、ステップと、
    を含み、
    前記材料の分類は、材料の異種混合物の各一片から捕捉された前記画像データで検出された特徴を、トレーニング段階で生成された知識ベースに保存された特徴と比較する１または複数の機械学習アルゴリズムを採用したニューラルネットワークによって実行される、コンピュータプログラム製品。
15. 前記トレーニング段階中に、前記１または複数の機械学習アルゴリズムが、前記１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料と、知識ベースを作成する捕捉された画像データから抽出されたそれらの特徴との間の関係を学習し、
    任意選択で、前記トレーニング段階中に、対照サンプルが前記カメラを通り送達され、前記１または複数の機械学習アルゴリズムが、前記第１分類に分類される１または複数の指定されたクラスまたはタイプの材料を視覚的に表す特徴を検出、抽出、学習し、
    任意選択で、前記第１分類に分類された前記材料は、貨幣コイン、宝石、貴金属、プリント路回路基板およびそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つからなるリストから選択される、請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。