JP4949148B2 - Combination scale - Google Patents
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Description
本発明は、組合せ秤に関し、特に、１つまたは少数の個体から成り重量が略正規分布する個別品の当該重量を種々に組み合わせて組合せ重量値が許容重量範囲内に入る特定組合せを選択する、組合せ秤に関する。 The present invention relates to a combination weigher, and in particular, selects a specific combination in which the combination weight value falls within an allowable weight range by variously combining the weights of individual items each consisting of one or a small number of individuals and having a substantially normal distribution. It relates to a combination scale.
この種の組合せ秤においては、一般に、複数台の計量器が設けられている。そして、これら複数台の計量器のそれぞれに、被計量物として１つまたはごく少数の個体から成る個別品が供給される。各計量器に個別品が供給されると、各個別品の重量が所定の組合せ個数ずつ種々に組み合わされて、これらの組合せの中から組合せ重量値が目標重量値に基づいて定められた許容重量範囲内に入る特定組合せ、とりわけ組合せ重量値が目標重量値に最も近い最適組合せ、が選択される。最適組合せが選択されると、この最適組合せを構成する個別品が計量器から取り除かれて１つに纏められ、次工程に送られる。そして、個別品が取り除かれたことによって空になったそれぞれの計量器に新たな個別品が供給され、改めて最適組合せを選択するための組合せ演算が行われる。なお、最適組合せが選択されない場合、つまり最適組合せを含む特定組合せが１つも存在しない場合には、各計量器に供給されている（言わば組合せの場に参加している）いずれかの個別品が新たな個別品と交換された上で、改めて組合せ演算が行われる。 In this type of combination weigher, a plurality of measuring instruments are generally provided. Each of the plurality of measuring instruments is supplied with an individual product consisting of one or a very small number of individuals as objects to be weighed. When individual items are supplied to each weighing instrument, the weight of each individual item is variously combined in a predetermined number of combinations, and the combination weight value is determined based on the target weight value from these combinations. Specific combinations that fall within the range are selected, especially the optimal combination whose combination weight value is closest to the target weight value. When the optimum combination is selected, the individual items constituting the optimum combination are removed from the measuring instrument, combined into one, and sent to the next process. Then, a new individual product is supplied to each measuring instrument that has become empty as a result of the removal of the individual product, and a combination calculation for selecting the optimum combination is performed again. When the optimum combination is not selected, that is, when there is no specific combination including the optimum combination, any individual product supplied to each measuring instrument (that is, participating in the combination place) After replacement with a new individual product, the combination calculation is performed again.
ところで、ここで言う個別品を構成する個体としては、例えば野菜や魚介類等の１次産品、或いはブロイラ（加工食肉）や菓子等の２次産品がある。そして、比較的に大形の個体については、１台の計量器につき１つずつ供給され、比較的に小形の個体については、１台の計量器につき数個〜十数個程度のごく少数ずつ供給される。従って、このような個体から成る個別品の重量は、その性状（種類や製造過程等）によってバラツキを示し、概ね正規分布する。そして、この個別品の重量を所定の組合せ個数ずつ組み合わせた組合せ重量値もまた、概ね正規分布する。 By the way, as an individual which comprises the individual goods said here, there exist primary products, such as vegetables and seafood, or secondary products, such as a broiler (processed meat) and confectionery, for example. For a relatively large individual, one is supplied for each measuring instrument, and for a relatively small individual, only a few to about a dozen or so for each measuring instrument. Supplied. Therefore, the weight of the individual product composed of such individuals varies depending on its properties (type, manufacturing process, etc.) and is generally distributed normally. A combination weight value obtained by combining the weights of the individual products by a predetermined number of combinations is also generally distributed normally.
ここで、組合せ重量値をＷｙとし、当該組合せ重量値Ｗｙの平均値をＷａとし、許容重量範囲の下限重量値および上限重量値をそれぞれＷｂおよびＷｕとすると、組合せ重量値Ｗｙの累積分布と当該許容重量範囲との関係は、平均組合せ重量値Ｗａの大きさによって、例えば図１９に示すようになる。なお、通常は、最適組合せのミニマム重量値を保証するべく、下限重量値Ｗｂに目標重量値Ｗｔが設定されることが多い。 Here, when the combined weight value is Wy, the average value of the combined weight value Wy is Wa, and the lower limit weight value and the upper limit weight value of the allowable weight range are Wb and Wu, respectively, the cumulative distribution of the combined weight value Wy and the corresponding The relationship with the allowable weight range is, for example, as shown in FIG. 19 depending on the average combined weight value Wa. Normally, the target weight value Wt is often set as the lower limit weight value Wb in order to guarantee the minimum weight value of the optimum combination.
この図１９において、許容重量範囲内に付された斜線模様で示される領域が、当該許容重量範囲内に組合せ重量値Ｗｙが入る特定組合せが存在する確率を表す。そして、この斜線模様で示される領域の面積が大きいほど、特定組合せの存在確率が高いこと、つまり最適組合せが選択される確率が高いこと、を意味する。従って、図１９から判るように、相対度数（図１９において横軸方向の大きさ）がピークとなる平均組合せ重量値Ｗａが許容重量範囲内に位置する（ｃ）または（ｄ）の状態にあるときに、最適組合せの選択確率が高くなる。 In FIG. 19, a region indicated by a hatched pattern within the allowable weight range represents the probability that a specific combination having the combined weight value Wy is within the allowable weight range. The larger the area of the region indicated by the hatched pattern, the higher the existence probability of the specific combination, that is, the higher the probability that the optimum combination is selected. Accordingly, as can be seen from FIG. 19, the average combination weight value Wa at which the relative frequency (the size in the horizontal axis direction in FIG. 19) peaks is within the allowable weight range (c) or (d). Sometimes, the selection probability of the optimal combination increases.
一方、図１９の（ａ），（ｂ），（ｅ）および（ｆ）に示すように、平均組合せ重量値Ｗａが許容重量範囲内にないときには、最適組合せの選択確率が低下する。特に、平均組合せ重量値Ｗａが上限重量値Ｗｕよりも遥かに大きい（ａ）の状態にあるときや、平均組合せ重量値Ｗａが下限重量値Ｗｂよりも遥かに小さい（ｆ）の状態にあるときには、最適組合せが選択されない可能性が十分にある。最適組合せが選択されないと、上述の如く組合せの場に参加しているいずれかの個別品が新たな個別品と交換された上で、改めて組合せ演算が行われるので、極めて非効率である。 On the other hand, as shown in (a), (b), (e) and (f) of FIG. 19, when the average combination weight value Wa is not within the allowable weight range, the selection probability of the optimum combination is lowered. In particular, when the average combined weight value Wa is in a state (a) that is much larger than the upper limit weight value Wu, or when the average combined weight value Wa is much smaller than the lower limit weight value Wb (f). There is a good chance that the optimal combination will not be selected. If the optimum combination is not selected, any individual product participating in the combination field as described above is replaced with a new individual product, and the combination calculation is performed again, which is extremely inefficient.
そこで、このような不都合を解消するべく、従来、例えば特許文献１に開示された技術が提案されている。この従来技術によれば、計量器としての組合せホッパーに被計量物を供給するためのフィーダが設けられている。そして、目標重量値（厳密には目標重量値よりも少し大きい値）をＷｔとし、所定の組合せ個数をＭとしたとき、各組合せホッパーへの被計量物の供給量がＷｔ／Ｍとなるように、フィーダが制御される。このような制御が行われることで、図１９（ｄ）の状態が形成され、確実に最適組合せが選択されるようになり、作業効率が向上する。
Therefore, in order to eliminate such inconvenience, a technique disclosed in, for example,
しかし、上述の従来技術は、フィーダによる各組合せホッパーへの被計量物の供給量を微妙に制御することができる用途にのみ有効であり、当該被計量物が粉粒体や微小なバラ状体のように任意の分量に小分け可能なものであることを条件とする。従って、フィーダによる各組合せホッパーへの被計量物の供給量を微妙に制御することができない用途、例えば被計量物が上述した個別品のように１つまたはごく少数の個体から成り、その供給量を２値的（つまり供給されるか否か）または段階的にしか制御することができない用途には、従来技術では対応することができない。 However, the above-described conventional technique is effective only for applications in which the supply amount of the objects to be weighed to each combination hopper by the feeder can be finely controlled, and the objects to be weighed are fine particles or minute roses. It is a condition that it can be subdivided into arbitrary amounts as shown in FIG. Therefore, in applications where the supply amount of the objects to be weighed to each combination hopper by the feeder cannot be finely controlled, for example, the object to be weighed consists of one or a very small number of individuals like the above-mentioned individual items, and the supply amount Applications that can only be controlled binary (ie whether they are supplied) or stepwise cannot be accommodated by the prior art.
それゆえに、本発明は、１つまたはごく少数の個体から成る個別品が被計量物とされる用途においても、確実に最適組合せが選択されるように支援し、作業効率を向上させることができる組合せ秤を提供することを、目的とする。 Therefore, the present invention can help to ensure that the optimum combination is selected even in an application where an individual item consisting of one or a small number of individuals is an object to be weighed, thereby improving work efficiency. It is an object to provide a combination weigher.
この目的を達成するために、本発明は、１つまたは少数の個体から成り重量が略正規分布する個別品の当該重量を種々に組み合わせて組合せ重量値が目標重量値に基づいて定められた許容重量範囲内に入る特定組合せ、とりわけ当該組合せ重量値が目標重量値に最も近い最適組合せ、を選択する組合せ演算を行い、この組合せ演算によって最適組合せが選択されたとき、その最適組合せを構成する個別品が別の個別品と交換された後、改めて組合せ演算を行うことを、前提とする。そして、この前提の下、１回または複数回の組合せ演算によって実際に選択された言わば最適組合せ候補としての特定組合せの数と当該１回または複数回の組合せ演算による全ての組合せの数とに基づいてこれら全ての組合せの中に特定組合せが存在する確率を求める存在確率演算手段と、この存在確率演算手段によって求められた存在確率に関する確率情報を出力する確率情報出力手段と、を具備する。 To this end, the onset Ming, combination weight value is determined based on the target weight value by combining the weight of the individual articles by weight consists of one or a small number of individuals is almost normal distribution in various A combination calculation is performed to select a specific combination that falls within the allowable weight range, in particular, the optimal combination whose combination weight value is closest to the target weight value. When the optimal combination is selected by this combination calculation, the optimal combination is configured. It is assumed that the combination calculation is performed again after an individual product is exchanged for another individual product. Based on this assumption, based on the number of specific combinations as the optimal combination candidates actually selected by one or more combination operations and the number of all combinations by the one or more combination operations. And an existence probability calculating means for obtaining a probability that a specific combination exists in all the combinations, and a probability information output means for outputting probability information relating to the existence probability obtained by the existence probability calculating means.
即ち、本発明では、１回または複数回の組合せ演算による全ての組合せの中に最適組合せ候補としての特定組合せが存在する確率が、存在確率演算手段によって求められる。そして、この存在確率演算手段によって求められた存在確率に関する確率情報が、確率情報出力手段によって出力される。従って、オペレータは、この確率情報を参照することで、１回または複数回の組合せ演算による全ての組合せの中に特定組合せが存在する確率、つまり当該１回または複数回の組合せ演算ごとの最適組合せの選択確率、を認識することができる。この最適組合せの選択確率は、許容重量範囲の設定条件によって変わるので、オペレータは、この選択確率から、今現在設定されている許容重量範囲が確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することもできる。 That is, in this onset bright, the probability that a particular combination of the optimum combination candidates in all of the combination according to one or multiple combination calculation is present is determined by the existence probability calculation unit. Then, probability information relating to the existence probability obtained by the existence probability calculation means is output by the probability information output means. Therefore, the operator can refer to this probability information to determine the probability that a specific combination exists in all combinations by one or more combination operations, that is, the optimum combination for each one or more combination operations. Can be recognized. Since the selection probability of this optimum combination varies depending on the setting conditions of the allowable weight range, the operator can use this selection probability to form a state in which the currently set allowable weight range ensures that the optimum combination is selected. It can also be judged whether it is appropriate.
なお、存在確率演算手段は、１回または複数回の組合せ演算によって選択された特定組合せの数を当該１回または複数回の組合せ演算による全ての組合せの数で除算することにより、存在確率を求めるものとしてもよい。 The existence probability calculating means obtains the existence probability by dividing the number of specific combinations selected by one or more combination operations by the number of all combinations by the one or more combination operations. It may be a thing.
また、本発明においては、存在確率の目標値となる目標確率を設定する目標確率設定手段と、当該存在確率が目標確率を維持するように許容重量範囲を更新する範囲更新手段と、をさらに備えてもよい。即ち、個別品の性状によっては、組合せ演算が繰り返し行われていくうちに、その重量分布が次第に変化し、これに伴い、組合せ重量分布が変化することがある。そして、このように組合せ重量分布が変化すると、この組合せ重量分布と許容重量範囲との関係が変わるため、ここで言う存在確率が変化し、場合によっては最適組合せが選択されないことが起こり得る。ゆえに、存在確率が一定となるように目標確率設定手段と範囲更新手段とを備えれば、常に確実に最適組合せが選択されるようになる。 Further, in this onset bright, a target probability setting means for setting a target probability of target existence probability, and extent updating means which the existence probability to update the allowable weight range so as to maintain the target probability, the more You may prepare. That is, depending on the properties of the individual products, the weight distribution gradually changes as the combination calculation is repeatedly performed, and the combination weight distribution may change accordingly. When the combination weight distribution changes in this way, the relationship between the combination weight distribution and the allowable weight range changes, so that the existence probability mentioned here changes, and in some cases, the optimum combination may not be selected. Therefore, if the target probability setting means and the range update means are provided so that the existence probability is constant, the optimum combination is always selected with certainty.
なお、目標確率設定手段は、外部から任意に与えられる指令に従って目標確率を設定するものとしてもよい。外部からの指令は、組合せ秤の稼働前に与えられてもよいし、組合せ秤の稼動中に与えられてもよい。 The target probability setting means may set the target probability according to a command arbitrarily given from the outside. The command from the outside may be given before the combination weigher is operated, or may be given during the operation of the combination weigher.
また、目標確率設定手段は、組合せ秤の稼動中の或る時点、例えば最初の１回または複数回の組合せ演算が行われた直後の時点、または外部から所定の指令が与えられた時点、における存在確率を、目標確率として設定してもよい。 Further, the target probability setting means is at a certain time point during operation of the combination weigher, for example, immediately after the first one or more combination operations are performed, or when a predetermined command is given from the outside. The existence probability may be set as the target probability.
さらに、本発明においては、複数回にわたる組合せ演算のうち特定組合せが選択されたことのある回数の比率を求める選択率演算手段と、この選択率演算手段によって求められた選択率に関する選択率情報を出力する選択率情報出力手段と、が具備されてもよい。 Further, in the present invention, the selection rate calculation means for obtaining a ratio of the number of times that a specific combination has been selected among a plurality of combination calculations, and the selection rate information regarding the selectivity obtained by the selection rate calculation means. Selection rate information output means for outputting .
この構成によれば、複数回にわたる組合せ演算のうち最適組合せが実際に選択されたことのある回数の比率が、選択率演算手段によって求められる。そして、この選択率演算手段によって求められた選択率に関する選択率情報が、選択率情報出力手段によって出力される。従って、オペレータは、この選択率情報を参照することで、複数回にわたる組合せ演算においてどれくらいの割合（ペース）で最適組合せが選択されたのかを、認識することができる。なお、この選択率情報によって表される最適組合せの選択率もまた、許容重量範囲の設定条件によって変わるので、オペレータは、この選択率から、今現在設定されている許容重量範囲が確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。 According to this configuration, the ratio of the number of times that the optimum combination has been actually selected among the plurality of combination calculations is obtained by the selection ratio calculation means. Then, the selectivity information relating to the selectivity determined by the selectivity calculation means is output by the selectivity information output means. Therefore, the operator can recognize how much the optimum combination has been selected in a plurality of combination calculations by referring to the selection rate information. Note that the selection rate of the optimum combination represented by this selectivity information also changes depending on the setting conditions of the allowable weight range, so the operator can ensure that the currently set allowable weight range is the optimal combination from this selection rate. Can be determined whether it is appropriate to form a selected state.
上述したように、本発明によれば、オペレータは、確率情報を参照することで、今現在設定されている許容重量範囲が確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。このことは、作業効率の向上に大きく貢献し、しかも、上述した従来技術では対応不可能であった１つまたはごく少数の個体から成る個別品が被計量物とされる用途にも十分に有効である。つまり、本発明によれば、従来技術では対応不可能な用途においても作業効率を向上させることができる。 As described above, according to this onset bright, the operator refers to the probability information, a suitably for forming a state in which the allowable weight range which is currently set now is certainly the best combination selection It can be determined whether or not. This greatly contributes to the improvement of work efficiency, and is also sufficiently effective for applications in which individual items consisting of one or a small number of individuals that cannot be handled by the above-described conventional technology are used as objects to be weighed. It is. That is, according to the present invention, work efficiency can be improved even in applications that cannot be handled by the conventional technology.
本発明の第１実施形態について、図１〜図１９を参照して説明する。 A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
本第１実施形態に係る組合せ秤１０は、手動式と呼ばれるものであり、図１に示すように、１台の制御装置３０と、この制御装置３０に通信ライン５０を介してバス接続されているＮ（Ｎ；２以上の整数）台の計量器７０，７０，…と、を備えている。なお、計量器７０の台数Ｎとしては、例えばＮ＝８台〜１６台程度が一般的である。
The combination weigher 10 according to the first embodiment is called a manual type, and is connected to one
このうち、制御装置３０は、指令入力手段としての操作キー３２と、表示画面を有する例えば液晶型のディスプレイ３４と、を備えている。より具体的には、制御装置３０は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）３６を備えており、このＣＰＵ３６に、入出力インタフェース回路３８を介して、当該操作キー３２およびディスプレイ３４が接続されている。また、ＣＰＵ３６には、入出力インタフェース５０を介して、上述の通信ライン５０も接続されている。さらに、ＣＰＵ３６には、記憶手段としてのメモリ回路４０も接続されており、このメモリ回路４０には、ＣＰＵ３６の動作を制御するためのプログラムが記憶されている。なお、メモリ回路４０は、ＲＯＭ（Read
Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically
Erasable and Programmable Read Only Memory）等の半導体メモリによって構成されている。また、ディスプレイ３４として、いわゆるタッチスクリーンを採用すれば、当該ディスプレイ３４に、操作キー３２と同様の機能を負わせることもできる。
Among these, the
Processing Unit) 36 is provided, and the operation key 32 and the
Only Memory (RAM), Random Access Memory (RAM), EEPROM (Electronically)
It is configured by a semiconductor memory such as Erasable and Programmable Read Only Memory). If a so-called touch screen is used as the
一方、それぞれの計量器７０は、図示しない被計量物としての個別品が手動（オペレータによる手作業）で載置される計量台７２を備えている。この計量台７２は、図３に示すように、荷重センサ７４に結合されており、荷重センサ７４は、当該計量台７２に載置された個別品の重量ｗｘに応じた電圧のアナログ計量信号を生成する。なお、荷重センサ７４としては、例えば歪ゲージ式ロードセルが適当であるが、これに限定されない。
On the other hand, each weighing
荷重センサ７４によって生成されたアナログ計量信号は、増幅回路７６によって増幅処理を施された後、Ａ／Ｄ変換回路７８に入力される。Ａ／Ｄ変換回路７８は、入力されたアナログ計量信号を、所定のサンプリング周期ΔＴでサンプリングして、ディジタル計量信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換回路７８によるサンプリング周期ΔＴは、１［ｍｓ］程度が適当であるが、これに限定されない。また、Ａ／Ｄ変換回路７８にアナログ計量信号が入力される前の段階、例えば増幅回路７６の入力側または出力側において、アナログ計量信号に含まれる比較的に高い周波数帯のノイズ成分、例えば１００［Ｈｚ］以上の主に電気的要因によるノイズ成分、を除去すべく、適当なアナログフィルタ回路を設けてもよい。
The analog weighing signal generated by the
Ａ／Ｄ変換回路７８によって変換されたディジタル計量信号は、入出力インタフェース回路８０を介して、ＣＰＵ８２に入力される。ＣＰＵ８２は、入力されたディジタル計量信号に含まれる比較的に低い周波数帯のノイズ成分、例えば１００［Ｈｚ］以下の主に機械的要因によるノイズ成分、を除去するべく、当該ディジタル計量信号に移動平均処理等の適当なディジタルフィルタリング処理を施す。そして、この処理後のディジタル計量信号に基づいて、個別品の重量ｗｘに応じた重量測定値ｗｘ’（≒ｗｘ）を算出する。なお、重量測定値ｗｘ’が所定のしきい値ｗｚよりも小さい（ｗｘ’＜ｗｚ）ときは、当該測定重量値ｗｘ’としてｗｘ’＝０という値を出す。
The digital weighing signal converted by the A /
ＣＰＵ８２によって算出された重量測定値ｗｘ’は、制御装置３０（ＣＰＵ３６）に伝えられる。このため、ＣＰＵ８２は、入出力インタフェース回路８０を介して、上述の通信ライン５０に接続されている。また、ＣＰＵ８２には、入出力インタフェース回路８０を介して、後述する最適組合せランプ８４も接続されている。さらに、ＣＰＵ８２には、半導体メモリによって構成されたメモリ回路８６も接続されており、このメモリ回路８６には、ＣＰＵ８２の動作を制御するためのプログラムが記憶されている。
The weight measurement value wx ′ calculated by the
なお、各計量器７０，７０，…には、それぞれ個別の識別番号ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が付されている。また、図には示さないが、制御装置３０，通信ライン５０および各計量器７０，７０，…は、１つの筺体に収容されることで一体化されている。
Each weighing
このように構成された組合せ秤１０によれば、次のような手順で組合せ計量作業が行われる。
According to the
即ち、まず、全ての計量器７０，７０，…（計量台７２，７２，…）に手動で個別品が載置される。なお、ここで言う個別品は、例えばリンゴやタマネギ等の比較的に大形の農産物であり、１台の計量器７０につき１個ずつ載置される。
That is, first, individual products are manually placed on all the weighing
それぞれの計量器７０（ＣＰＵ８２）は、自身に載置された個別品の重量測定値ｗｘ’を上述した要領で算出する。算出された重量測定値ｗｘ’は、通信ライン５０を介して、制御装置３０に伝えられる。
Each measuring instrument 70 (CPU 82) calculates the weight measurement value wx 'of the individual product placed on the
制御装置３０（ＣＰＵ３６）は、各計量器７０，７０，…から伝えられたＮ個の重量測定値ｗｘ’を、当該各計量器７０，７０，…の各識別番号ｎと共に、ディスプレイ３４に表示する。さらに、制御装置３０は、これらＮ個の重量測定値ｗｘ’を所定の組合せ個数Ｍずつ種々に組み合わせて、その組合せ重量値Ｗｙが、図４に示すように、目標重量値Ｗｔを下限重量値Ｗｂとする所定の許容重量範囲Ａ内にあり、かつ目標重量値Ｗｔに最も近い（または等しい）最適組合せを、選択する。なお、許容重量範囲Ａの上限重量値Ｗｕは、目標重量値Ｗｔに当該目標重量値Ｗｔの数［％］程度を足した値が適当であり、例えば目標重量値Ｗｔが３００［ｇ］であるとすると、上限重量値Ｗｕは３１０［ｇ］程度が適当である。勿論、この値に限定されない。
The control device 30 (CPU 36) displays the N weight measurement values wx ′ transmitted from the respective weighing
最適組合せが選択されると、制御装置３０は、その最適組合せを構成する個別品が載置されているそれぞれの計量器７０に対して、最適組合せランプ８４を点灯させるように指示を送る。これにより、この指示を受けた計量器７０の最適組合せランプ８４が点灯する。また、制御装置３０は、いずれの計量器７０に載置されている個別品が最適組合せを構成しているのかを表す情報をディスプレイ３４に表示する。具体的には、ディスプレイ３４に表示されている各計量器７０，７０，…の各識別番号ｎのうち、最適組合せを構成する個別品が載置されているそれぞれの計量器７０の識別番号ｎを、それ以外のものとは別の色または高輝度（ハイライト）で表示する。
When the optimum combination is selected, the
このようにいずれかの計量器７０の最適組合せランプ８４が点灯すると共に、その計量器７０を表す情報がディスプレイ３４に表示されることによって、オペレータは、最適組合せが選択されたこと、およびその最適組合せを構成する個別品が載置されている計量器７０を、認識することができる。これを受けて、オペレータは、最適組合せを構成する個別品を、それが載置されている計量器７０から手動で取り除く。取り除かれた個別品は、例えば商品（完成品）として１つに纏められ、包装のための次工程に送られる。
As described above, the
個別品が取り除かれたことによって空になった計量器７０には、制御装置３０から、最適組合せランプ８４を消灯させるための指示が送られる。これにより、この指示を受けた計量器７０の最適組合せランプ８４が消灯する。併せて、制御装置３０は、ディスプレイ３４の表示を元の状態に戻す。これをもって、一連（１回）の組合せ計量作業が完了する。そして、空になった計量器７０に新たな個別品が載置され、改めて組合せ計量作業が開始され、つまり最適組合せを選択するための組合せ演算が行われる。
An instruction for turning off the
ところで、このような組合せ秤１０においては、各計量器７０，７０，…に載置されている（言わば組合せの場に参加している）各個別品の重量ｗｘの取り合わせによっては、いずれの組合せ重量値Ｗｙも上述した許容重量範囲Ａ内に入らず、最適組合せが選択されないことがある。この場合、組合せの場に参加しているいずれかの個別品が新たな個別品と交換された上で、改めて組合せ演算が行われる。それでもなお、最適組合せが選択されない場合には、最適組合せが選択されるまで同様の作業が繰り返される。しかし、このような作業が繰り返されることは、当然に非効率である。そこで、この不都合を解消するべく、本第１実施形態では、次のような工夫が施されている。
By the way, in such a
即ち、本第１実施形態における個別品の重量ｗｘに注目すると、この個別品の重量ｗｘは、図５に示すように概ね正規分布する。なお、このように概ね正規分布する個別品の重量ｗｘの分布は、例えば個別品の平均重量値ｗａおよび標準偏差ｓによって形づけられる。また、平均重量値ｗａおよび標準偏差ｓは、例えば不特定多数の個別品の重量ｗｘを実際に測定することによって統計的に求めることができる。 That is, paying attention to the weight wx of the individual product in the first embodiment, the weight wx of the individual product is generally distributed normally as shown in FIG. In addition, the distribution of the weight wx of the individual product that is generally distributed in this manner is shaped by, for example, the average weight value wa and the standard deviation s of the individual product. Further, the average weight value wa and the standard deviation s can be obtained statistically by actually measuring the weight wx of an unspecified number of individual items, for example.
さらに、個別品の重量ｗｘが所定の組合せ個数Ｍずつ組み合わされた組合せ重量値Ｗｙもまた、図６に示すように概ね正規分布する。そして、この概ね正規分布する組合せ重量値Ｗｙの分布は、当該組合せ重量値Ｗｙの平均値Ｗａおよび標準偏差σによって形づけられる。なお、これらの平均組合せ重量値Ｗａおよび組合せ標準偏差σについても、不特定多数の組合せ重量値Ｗｙから統計的に求めることができるが、これとは別に、平均組合せ重量値Ｗａについては、次の式１によって求めることができ、組合せ標準偏差σについては、式２によって求めることができる。
Further, the combination weight value Wy in which the weights wx of the individual products are combined by a predetermined number of combinations M is also generally distributed as shown in FIG. The distribution of the combined weight value Wy that is generally distributed is shaped by the average value Wa and the standard deviation σ of the combined weight value Wy. Note that these average combination weight value Wa and combination standard deviation σ can also be statistically determined from an unspecified number of combination weight values Wy, but apart from this, the average combination weight value Wa is The combination standard deviation σ can be obtained from
《式１》
Ｗａ＝Ｍ・ｗａ
<<
Wa = M ・ wa
《式２》
σ＝Ｍ１／２・ｓ
<<
σ = M 1/2 · s
ここで、今、これらの平均組合せ重量値Ｗａおよび組合せ標準偏差σによって形づけられる組合せ重量分布において、例えば図７に示すように許容重量範囲Ａが適当に設定される、とする。この場合、同図の許容重量範囲Ａ内に付された斜線模様で示される領域が、当該許容重量範囲Ａ内に組合せ重量値Ｗｙが入る組合せ、つまり最適組合せを含む最適組合せ候補、が存在する確率Ｐを表す。そして、この斜線模様で示される領域の面積が大きいほど、最適組合せ候補の存在確率Ｐが高く、最適組合せが選択される確率（期待度）も高い。なお、この最適組合せの選択確率Ｐは、許容重量範囲Ａの設定条件によって変わる。例えば、同図に示すように許容重量範囲Ａ内に平均組合せ重量値Ｗａが入るように、つまりＷｂ＜Ｗａ＜Ｗｕという関係が成立するように、当該許容重量範囲Ａの下限重量値Ｗｂ（＝Ｗｔ）および上限重量値Ｗｕが設定されれば、最適組合せの選択確率Ｐは高くなる。また、許容重量範囲Ａの大きさ（Ｗｕ−Ｗｂ）によっても、最適組合せの選択確率Ｐは変わる。 Here, it is assumed that the allowable weight range A is appropriately set as shown in FIG. 7, for example, in the combination weight distribution formed by the average combination weight value Wa and the combination standard deviation σ. In this case, there is a combination in which the combination weight value Wy falls within the allowable weight range A, that is, an optimal combination candidate including the optimal combination, in the area indicated by the hatched pattern in the allowable weight range A in FIG. The probability P is expressed. The larger the area of the region indicated by the hatched pattern is, the higher the existence probability P of the optimum combination candidate is and the higher the probability (expectation) that the optimum combination is selected. The selection probability P of the optimum combination varies depending on the setting conditions of the allowable weight range A. For example, as shown in the figure, the lower limit weight value Wb (=) of the permissible weight range A so that the average combined weight value Wa falls within the permissible weight range A, that is, the relationship of Wb <Wa <Wu is established. If Wt) and the upper limit weight value Wu are set, the selection probability P of the optimum combination increases. The selection probability P of the optimum combination also changes depending on the size of the allowable weight range A (Wu−Wb).
従って、この最適組合せの選択確率Ｐが判明すれば、オペレータは、今現在設定されている許容重量範囲Ａによってどれくらいの確率で最適組合せが選択されることが期待できるのかを、認識することができる。言い換えれば、今現在設定されている許容重量範囲Ａが確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。このことは、作業効率の向上に大きく貢献する。この最適組合せの選択確率Ｐを求めるべく、本第１実施形態では、組合せ計量作業に先立って、初期設定作業が行われる。 Therefore, if the selection probability P of the optimum combination is found, the operator can recognize how much the optimum combination can be expected to be selected according to the currently set allowable weight range A. . In other words, it can be determined whether or not the allowable weight range A currently set is appropriate to form a state in which the optimum combination is selected with certainty. This greatly contributes to improvement of work efficiency. In the first embodiment, an initial setting operation is performed prior to the combination weighing operation in order to obtain the optimal combination selection probability P.
初期設定作業においては、まず、制御装置３０の操作キー３２から、個別品の平均重量値ｗａおよび標準偏差ｓが入力される。なお、これら平均重量値ｗａおよび標準偏差ｓは、上述したように不特定多数の個別品の重量ｗｘから統計的に求められる。併せて、所定の組合せ個数Ｍも、キー入力される。すると、制御装置３０（ＣＰＵ３６）は、キー入力されたこれら平均重量値ｗａ，標準偏差ｓおよび組合せ個数Ｍをメモリ回路４０に記憶する。そして、上述した式１に基づいて平均組合せ重量値Ｗａを求めると共に、式２に基づいて組合せ標準偏差σを求め、これら平均組合せ重量値Ｗａおよび組合せ標準偏差σについてもメモリ回路４０に記憶する。
In the initial setting operation, first, the average weight value wa and the standard deviation s of individual products are input from the operation keys 32 of the
続いて、目標重量値Ｗｔおよび上限重量値Ｗｕが、キー入力される。すると、制御装置３０は、キー入力されたこれら目標重量値Ｗｔおよび上限重量値Ｗｕをメモリ回路４０に記憶すると共に、目標重量値Ｗｔを下限重量値Ｗｂとして記憶する。さらに、平均組合せ重量値Ｗａが下限重量値Ｗｂおよび上限重量値Ｗｕによって規定される許容重量範囲Ａ内に入るか否か、つまり図７に示したようにＷｂ＜Ｗａ＜Ｗｕという関係が成立するか否か、を判定する。そして、この関係が成立する場合は、そのまま初期設定作業を継続させ、そうでない場合には、設定無効を表すアラームを一定期間にわたって出力した後、初期設定作業を強制的に終了させる。なお、アラームは、例えばディスプレイ３４にメッセージを表示する等の視覚的態様によって出力してもよいし、ブザーを鳴らす等の聴覚的態様によって出力してもよい。
Subsequently, the target weight value Wt and the upper limit weight value Wu are key-input. Then, the
初期設定作業を継続させる場合、つまりＷｂ＜Ｗａ＜Ｗｕという関係が成立する場合、制御装置３０は、下限重量値Ｗｂおよび上限重量値Ｗｕのそれぞれについて、平均組合せ重量値Ｗａからの距離を求める。例えば、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでについては、次の式３に基づいて、規準化された距離ｄ１を求め、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでについては、式４に基づいて、規準化された距離ｄ２を求める。
When the initial setting operation is continued, that is, when the relationship of Wb <Wa <Wu is established, the
《式３》
ｄ１＝｛Ｗｕ−Ｗａ｝／σ
<< Formula 3 >>
d1 = {Wu−Wa} / σ
《式４》
ｄ２＝｛Ｗａ−Ｗｂ｝／σ
<< Formula 4 >>
d2 = {Wa−Wb} / σ
さらに、制御装置３０は、これらの距離ｄ１およびｄ２を図８に示す標準正規分布表と照合することで、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕ（＝Ｗａ＋ｄ１・σ）までの範囲についての最適組合せの選択確率ｐ１と、下限重量値Ｗｂ（＝Ｗａ−ｄ２・σ）から当該平均組合せ重量値Ｗａまでの範囲についての最適組合せの選択確率ｐ２と、を導き出す。例えば、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの距離ｄ１がｄ１＝０．２であり、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの距離ｄ２がｄ２＝０．４である、とすると、これらの値を図８の標準正規分布表における変数Ｚに代入することで、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの範囲についての選択確率ｐ１としてｐ１＝０．０７９３という値を導き出し、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの範囲についての選択確率ｐ２としてｐ２＝０．１５５４という値を導き出す。そして、次の式５によって、下限重量値Ｗｂから上限重量値Ｗｕまでの許容重量範囲Ａ全体についての最適組合せの選択確率Ｐを求める。
Further, the
《式５》
Ｐ＝ｐ１＋ｐ２
<<
P = p1 + p2
この式５から、上述のｐ１＝０．０７９３およびｐ２＝０．１５５４というケースでは、最適組合せの選択確率ＰはＰ＝０．２３４７となる。これは、即ち、今現在設定されている許容重量範囲Ａによれば２３．４７［％］という確率Ｐで最適組合せが選択されることが期待できる、ということを意味する。なお、図８の標準正規分布表は、データ化された状態でメモリ回路４０に記憶されている。また、この標準正規分布表において、変数Ｚが３．５以上の確率値は、一律に０．４９９９とされる。
From
このようにして最適組合せの選択確率Ｐを求めると、制御装置３０は、この選択確率Ｐをディスプレイ３４に表示する。従って、オペレータは、このディスプレイ３４に表示された最適組合せの選択確率Ｐを参照することで、今現在設定されている許容重量範囲Ａによってどれくらいの確率で最適組合せが選択されることが期待できるのかを、認識することができる。言い換えれば、今現在設定されている許容重量範囲Ａが確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。そして、例えば、最適組合せの選択確率Ｐが不適当であると判断した場合には、許容重量範囲Ａを適宜設定し直せばよい。
When the selection probability P of the optimum combination is obtained in this way, the
なお、ディスプレイ３４に表示された最適組合せの選択確率Ｐは、次に説明する目標確率Ｐｔとしてメモリ回路４０に記憶される。また、ディスプレイ３４には、目標重量値Ｗｔおよび上限重量値Ｗｕも表示される。さらに、この初期設定作業においては、後述する最大許容偏差Ｅｍａｘおよび最大許容係数Ｋａというパラメータもキー入力され、メモリ回路４０に記憶される。このうちの最大許容偏差Ｅｍａｘもまた、ディスプレイ３４に表示される。
Note that the selection probability P of the optimum combination displayed on the
この初期設定作業が行われた後、上述した要領で組合せ計量作業が行われるが、当該組合せ計量作業においては、目標確率Ｐｔ通りの確率Ｐで最適組合せが選択されるのが理想的である。しかし、目標確率Ｐｔは飽くまで不特定多数の個別品の重量分布から統計学的に導き出された理論値であるため、実際の組合せ計量作業において必ずしもこの目標確率Ｐｔ通りの確率Ｐで最適組合せが選択されるとは限らない。特に、実際の組合せ計量作業においては、組合せの場に参加しているＮ個という数少ない個別品の中から最適組合せが選択されるため、この影響が大きい。さらに、個別品の性状によっては、組合せ計量作業が繰り返し行われていくうちに、その重量分布が次第に変化し、これに伴い、組合せ重量分布が変化することがある。そして、組合せ重量分布が変化すると、当該組合せ重量分布と許容重量範囲Ａとの関係が変わるため、最適組合せの選択確率Ｐが変化し、場合によっては最適組合せが選択されないことが起こり得る。ゆえに、本第１実施形態では、組合せ計量作業が繰り返し行われていく中で、最適組合せの選択確率Ｐが目標確率Ｐｔを維持するように、許容重量範囲Ａ、特に上限重量値Ｗｕが、次の要領で更新される。 After this initial setting operation is performed, the combination weighing operation is performed in the above-described manner. In the combination weighing operation, it is ideal that the optimum combination is selected with the probability P as the target probability Pt. However, since the target probability Pt is a theoretical value that is statistically derived from the weight distribution of an unspecified number of individual items until the tiredness, the optimum combination is always selected with the probability P as the target probability Pt in actual combination weighing work. It is not always done. In particular, in an actual combination weighing operation, this influence is great because the optimum combination is selected from among the few individual products participating in the combination place. Further, depending on the properties of the individual products, the weight distribution gradually changes as the combination weighing operation is repeatedly performed, and the combination weight distribution may change accordingly. When the combination weight distribution changes, the relationship between the combination weight distribution and the allowable weight range A changes, so that the selection probability P of the optimal combination changes, and in some cases, the optimal combination may not be selected. Therefore, in the first embodiment, the allowable weight range A, particularly the upper limit weight value Wu is set so that the selection probability P of the optimum combination maintains the target probability Pt while the combination weighing operation is repeatedly performed. It will be updated as follows.
即ち、組合せ計量作業が１回行われるたびに、つまり上述した組合せ演算が１回行われるたびに、制御装置３０は、この１回の組合せ演算において選択された最適組合せ候補の数Ｇｘをカウントする。そして、このカウントした最適組合せ候補の数Ｇｘを、全ての組合せ数Ｇｚで除算することによって、つまり次の式６によって、このたびの組合せ演算における最適組合せ候補の存在確率Ｐｘを求める。なお、全組合せ数Ｇｚは、式７によって求められる。
That is, every time the combination weighing operation is performed once, that is, each time when the above-described combination calculation is performed, the
《式６》
Ｐｘ＝Ｇｘ／Ｇｚ
<< Formula 6 >>
Px = Gx / Gz
《式７》
Ｇｚ＝Ｎ！／［Ｍ！・｛Ｎ−Ｍ｝！］
<< Formula 7 >>
Gz = N! / [M!・ {NM}! ]
このようにして今現在の最適組合せ候補の存在確率Ｐｘを求めると、制御装置３０は、この存在確率Ｐｘを自身（ＣＰＵ３６）に内蔵された図示しない専用レジスタに順次加算する。そして、この処理をＱ（Ｑ；２以上の整数）回にわたって繰り返し行った後、次の式８に基づいて、当該Ｑ回分の存在確率Ｐｘの平均値Ｐａを求める。なお、この式８における右辺のΣＰｘは、Ｑ回分の存在確率Ｐｘの加算値である。また、Ｑの値は、任意に設定できる。
When the present probability Px of the present optimal combination candidate is obtained in this way, the
《式８》
Ｐａ＝｛ΣＰｘ｝／Ｑ
<< Formula 8 >>
Pa = {ΣPx} / Q
制御装置３０は、式８に基づいて求めた平均存在確率Ｐａをディスプレイ３４に表示する。従って、オペレータは、このディスプレイ３４に表示された平均存在確率Ｐａを参照することで、今現在、平均してどれくらいの確率Ｐで最適組合せが選択されているのかを、認識することができる。併せて、次回以降の組合せ計量作業においてどれくらいの確率Ｐで最適組合せが選択されるのかを、推測することができる。また、ディスプレイ３４には、目標確率Ｐｔとしての最適組合せの選択確率Ｐが表示されているので、この目標確率Ｐｔをも参照することで、今現在、当該目標確率Ｐｔ通りに最適組合せが選択されているかどうかを、認識することもできる。
The
さらに、制御装置３０は、平均存在確率Ｐａと目標確率Ｐｔとを比較して、これら両者を等価（Ｐａ＝Ｐｔ）にするために必要な上限重量値Ｗｕの更新量Δｗｕを、次の式９によって算出する。
Further, the
《式９》
Δｗｕ＝Ｋｂ・｛Ｐａ−Ｐｔ｝
<<
Δwu = Kb · {Pa−Pt}
なお、この式９において、右辺のＫｂは、変換係数であり、この変換係数Ｋｂは、次の式１０によって求められる。
In
《式１０》
Ｋｂ＝σ／０．３４１３
<<
Kb = σ / 0.3413
この式１０において、右辺の０．３４１３という値は、図８に示した標準正規分布表で変数Ｚが１のときの確率値である。なお、この変換係数Ｋｂは、上述した初期設定作業において予め求められ、メモリ回路４０に記憶される。
In
ここで、例えば、必要更新量Δｗｕが正数（Δｗｕ＞０）の場合、つまり今現在の平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔよりも大きい（Ｐａ＞Ｐｔ）場合、制御装置３０は、次の式１１に基づいて、上限重量値Ｗｕを下げる方向に更新する。
Here, for example, when the required update amount Δwu is a positive number (Δwu> 0), that is, when the current average existence probability Pa is larger than the target probability Pt (Pa> Pt), the
《式１１》
Ｗｕ＝Ｗｕ−Δｗｕ
<< Formula 11 >>
Wu = Wu−Δwu
なお、この式１１において、左辺のＷｕは、更新後の上限重量値であり、右辺のＷｕは、更新前の上限重量値である。 In Equation 11, Wu on the left side is the upper limit weight value after update, and Wu on the right side is the upper limit weight value before update.
これとは異なり、必要更新量Δｗｕがゼロ（Δｗｕ＝０）の場合、つまり今現在の平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔと等価（Ｐａ＝Ｐｔ）である場合、制御装置３０は、上限重量値Ｗｕを更新せず、現状のままとする。
In contrast, when the required update amount Δwu is zero (Δwu = 0), that is, when the current average existence probability Pa is equivalent to the target probability Pt (Pa = Pt), the
そして、必要更新量Δｗｕが負数（Δｗｕ＜０）の場合、つまり今現在の平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔよりも小さい（Ｐａ＜Ｐｔ）場合も、制御装置３０は、上述の式１１
に基づいて、上限重量値Ｗｕを更新する。なお、この場合、上限重量値Ｗｕは、上がる方向に更新される。
Even when the required update amount Δwu is a negative number (Δwu <0), that is, when the current average existence probability Pa is smaller than the target probability Pt (Pa <Pt), the
Based on the above, the upper limit weight value Wu is updated. In this case, the upper limit weight value Wu is updated in the increasing direction.
このように、平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔと等価でない（Ｐａ≠Ｐｔ）場合には、これら両者が等価になるように上限重量値Ｗｕが更新される。これにより、平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔに維持され、常に、期待通りの確率Ｐで最適組合せが選択されるようになる。 Thus, when the average existence probability Pa is not equivalent to the target probability Pt (Pa ≠ Pt), the upper limit weight value Wu is updated so that they are equivalent. As a result, the average existence probability Pa is maintained at the target probability Pt, and the optimum combination is always selected with the expected probability P.
ただし、上限重量値Ｗｕが上がる方向に更新される場合には、注意を要する。即ち、上限重量値Ｗｕが無制限に上がるとすると、許容重量範囲Ａが極端に拡大し、目標重量値Ｗｔから大きく離れた組合せ重量値Ｗｙを持つ組合せについても、最適組合せとして選択される可能性がある。そうすると、最適組合せの組合せ重量値Ｗｙの目標重量値Ｗｔからの偏差Ｅｘ（＝Ｗｙ−Ｗｔ；式１４参照）が大きくなり、いわゆる歩留まりが悪化する。そこで、この歩留まりの悪化を抑制するべく、制御装置３０は、許容重量範囲Ａの大きさを、次の式１２で表される最大許容重量範囲Ａｍａｘ以下（Ａ≦Ａｍａｘ）に制限する。
However, care should be taken when the upper limit weight value Wu is updated in the increasing direction. That is, if the upper limit weight value Wu rises indefinitely, the allowable weight range A is extremely expanded, and a combination having a combination weight value Wy far away from the target weight value Wt may be selected as the optimum combination. is there. Then, the deviation Ex (= Wy−Wt; see formula 14) of the combination weight value Wy of the optimum combination from the target weight value Wt increases, and so-called yield deteriorates. Therefore, in order to suppress the deterioration of the yield, the
《式１２》
Ａｍａｘ＝Ｋａ・（Ｗｕ−Ｗｂ）
<< Formula 12 >>
Amax = Ka · (Wu−Wb)
この式１２において、Ｋａは、上述の初期設定作業で設定された最大許容係数であり、この最大許容係数Ｋａの値としては、例えばＫａ＝１．５〜２．０程度が適当である。また、この式１８における上限重量値Ｗｕは、初期設定作業で設定された初期値である。 In Expression 12, Ka is the maximum allowable coefficient set in the above-described initial setting operation, and the value of the maximum allowable coefficient Ka is, for example, about Ka = 1.5 to 2.0. Further, the upper limit weight value Wu in the equation 18 is an initial value set in the initial setting operation.
つまり、制御装置３０は、上限重量値Ｗｕを上げる方向に更新した場合、この更新後の上限重量値Ｗｕと下限重量値Ｗｂとで規定される更新後の最大許容範囲Ａ（＝Ｗｕ−Ｗｂ）を、最大許容重量範囲Ａｍａｘと比較する。そして、更新後の最大許容範囲Ａが最大許容重量範囲Ａｍａｘよりも大きい（Ａ＞Ａｍａｘ）ときは、次の式１３に基づいて、上限重量値Ｗｕを更新し直す。
That is, when the
《式１３》
Ｗｕ＝Ｗｂ＋Ａｍａｘ
<< Formula 13 >>
Wu = Wb + Amax
これによって、許容重量範囲Ａの大きさが最大許容重量範囲Ａｍａｘ以下に制限され、歩留まりの悪化が抑制される。なお、このように許容重量範囲Ａに制限を掛けた場合には、制御装置３０は、その旨を表すアラームを一定期間にわたって出力する。
Thereby, the size of the allowable weight range A is limited to the maximum allowable weight range Amax or less, and the deterioration of the yield is suppressed. When the allowable weight range A is limited as described above, the
さらに、制御装置３０は、上限重量値Ｗｕの更新と並行して、最適組合せの歩留まりを逐次評価する。具体的には、上述したＱ回にわたる組合せ演算において、最適組合せが選択されるたびに、次の式１４によって、その組合せ重量値Ｗｙの目標重量値Ｗｔからの偏差Ｅｘを求める。
Further, the
《式１４》
Ｅｘ＝Ｗｙ−Ｗｔ
<< Formula 14 >>
Ex = Wy-Wt
そして、制御装置３０は、この式１４によって求めた偏差Ｅｘを、自身に内蔵された上述とは別の図示しない専用レジスタに順次加算する。なお、最適組合せが選択されないときには、この式１４による偏差Ｅｘの算出は行わず、また専用レジスタへの加算も行わない。そして、Ｑ回にわたる組合せ演算が終わった時点で、それまでの偏差Ｅｘの加算値ΣＥｘを最適組合せの選択回数Ｃで除算することによって、つまり次の式１５によって、当該偏差Ｅｘの平均値Ｅａを求める。
And the
《式１５》
Ｅａ＝｛ΣＥｘ｝／Ｃ
<< Formula 15 >>
Ea = {ΣEx} / C
このようにして平均偏差Ｅａを求めると、制御装置３０は、求めた平均偏差Ｅａをディスプレイ３４に表示する。従って、オペレータは、ディスプレイ３４に表示された平均偏差Ｅａを参照することで、今現在、平均してどれくらいの歩留まりが得られているのか、言わば歩留まりの傾向を、認識することができる。
When the average deviation Ea is obtained in this way, the
さらに、制御装置３０は、平均偏差Ｅａと、上述の初期設定作業で設定された最大許容偏差Ｅｍａｘと、を比較する。そして、平均偏差Ｅａが最大許容偏差Ｅｍａｘ以下（Ｅａ≦Ｅｍａｘ）であるのきにのみ、上限重量値Ｗｕの更新を許可し、そうでないときには、上限重量値Ｗｕの更新を不許可とする。また、不許可の場合には、歩留まりが不良であることを表すアラームを一定期間にわたって出力する。
Furthermore, the
そしてさらに、制御装置３０は、上述のＱ回にわたる組合せ演算において、最適組合せがどれくらいの割合（ペース）で選択されたのかを表す選択率Ｒを求める。具体的には、Ｑ回の組合せ演算における最適組合せの選択回数Ｃを当該Ｑ回という組合せ演算回数で除算することによって、つまり次の式１６によって、選択率Ｒを求める。
Further, the
《式１６》
Ｒ＝Ｃ／Ｑ
<< Formula 16 >>
R = C / Q
そして、制御装置３０は、この式１６によって求めた選択率Ｒを、ディスプレイ３４に表示する。従って、オペレータは、このディスプレイ３４に表示された選択率Ｒを参照することで、今現在どれくらいの割合で実際に最適組合せが選択されているのかという一種の実績を、把握することができる。また、この選択率Ｒからも、今現在設定されている許容重量範囲Ａが確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。
Then, the
なお、毎回の組合せ演算において確実に最適組合せが選択されているときには、当然に、選択率ＲはＲ＝１となる。しかし、この選択率Ｒのみからでは、どれくらいの確実性（余裕度）で最適組合せが選択されているのかが判らない。従って、この選択率Ｒと併せて、上述の平均存在確率Ｐａを確認することで、オペレータは、どれくらいの確実性で最適組合せが選択されているのかを認識することができ、より効率的に組合せ計量作業を進めていくことができる。 Of course, when the optimum combination is surely selected in each combination calculation, the selection rate R is R = 1. However, only with this selection rate R, it cannot be determined how much certainty (margin) the optimum combination is selected. Therefore, by confirming the above-mentioned average existence probability Pa together with the selection rate R, the operator can recognize how much the optimum combination is selected, and the combination can be performed more efficiently. We can proceed with weighing work.
さて、このように作業効率の向上を支援するべく、制御装置３０側のＣＰＵ３６は、次のように動作する。なお、計量器７０側のＣＰＵ８２の動作については、この支援機能に直接関係しないので、説明を省略する。
In order to support the improvement of work efficiency in this way, the
まず、初期設定作業においては、ＣＰＵ３６は、図９のフローチャートで示される初期設定タスクに従って動作する。
First, in the initial setting work, the
即ち、初期設定タスクに入ると、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１に進み、オペレータに対して所定のパラメータの入力を要求する。なお、ここで言う所定のパラメータとは、個別品の平均重量値ｗａと標準偏差ｓ，組合せ個数Ｍ，目標重量値Ｗｔ，上限重量値Ｗｕ，最大許容偏差Ｅｍａｘおよび最大許容係数Ｋａのことである。
That is, when entering the initial setting task, the
そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ３に進み、いずれかのパラメータが入力されたか否かを判定し、その入力を確認すると、ステップＳ５に進み、入力されたパラメータをメモリ回路４０に記憶する。なお、パラメータとして目標重量値Ｗｔが入力された場合は、これを下限重量値Ｗｂとしても記憶する。そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ７に進み、全てのパラメータの入力が完了したか否かを判定し、完了していない場合には、ステップＳ３に戻る。
Then, the
ステップＳ７において、全てのパラメータの入力が完了すると、ＣＰＵ３６は、ステップＳ９に進み、その他のパラメータを算出する。具体的には、式１に基づいて平均組合せ重量値Ｗａを算出し、式２に基づいて組合せ標準偏差σを算出し、式１０に基づいて変換係数Ｋｂを算出し、式１２に基づいて最大許容重量範囲Ａｍａｘを算出する。そして、これらの算出結果Ｗａ，σ，ＫｂおよびＡｍａｘを、メモリ回路４０に記憶する。
When the input of all parameters is completed in step S7, the
さらに、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１１に進み、ステップＳ９で記憶された平均組合せ重量値Ｗａが、ステップＳ５で記憶された下限重量値Ｗｂおよび上限重量値Ｗｕによって規定される許容重量範囲Ａ内に入るか否か、つまりＷｂ＜Ｗａ＜Ｗｕという関係が成立するか否か、を判定する。ここで、例えば、この関係が成立しない場合は、ステップＳ１３に進み、設定無効を表すアラームを一定期間にわたって出力した後、この初期設定タスクを終了する。一方、そうでない場合は、ステップＳ１５に進む。
Further, the
ステップＳ１５において、ＣＰＵ３６は、上述した要領で（式１〜式５参照）、最適組合せの選択確率Ｐを算出する。そして、この算出結果Ｐを、次のステップＳ１７で、目標確率Ｐｔとしてメモリ回路４０に記憶する。さらに、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１９に進み、この目標確率Ｐｔを含む一部のパラメータ、詳しくは当該目標確率Ｐｔの他に目標重量値Ｗｔ，上限重量値Ｗｕおよび最大許容偏差Ｅｍａｘを、ディスプレイ３４に表示する。そして、このステップＳ１９の実行をもって、初期設定タスクを終了する。
In step S15, the
次に、組合せ計量作業において、ＣＰＵ３６は、図１０〜図１４のフローチャートで示される組合せ計量タスクに従って動作する。
Next, in the combination weighing work, the
即ち、組合せ計量タスクに入ると、ＣＰＵ３６は、まず、図１０のステップＳ１０１に進み、各計量器７０，７０，…からそれぞれの重量測定値ｗｘ’を取得する。そして、取得した重量測定値ｗｘ’を、図１５に示す受信レジスタに記憶する。なお、受信レジスタは、ＣＰＵ３５によって、メモリ回路４０内に構成される。また、メモリ回路４０内には、この受信レジスタとは別に、図１６に示すメモリレジスタも、構成される。そして、後述するように、ＣＰＵ３６は、これら受信レジスタの記憶内容とメモリレジスタの記憶内容とを比較して、両者が不一致なときにのみ、受信レジスタの記憶内容をそのままメモリレジスタにコピーする。さらに、図には示さないが、このメモリレジスタの記憶内容に従って、各計量器７０，７０，…による各重量測定値ｗｘ’を、各識別番号ｎと共に、ディスプレイ３４に表示する。
That is, when entering the combination weighing task, the
ステップＳ１０１を実行した後、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１０３に進み、所定のフラグＦに“０”が設定されているか否かを判定する。このフラグＦは、今現在、最適組合せが選択されている状態にあるか否かを表す指標であり、当該最適組合せが選択されている状態にあるときにのみ、このフラグＦに“１”が設定され、そうでないときには、“０”が設定される。なお、上述した初期設定タスクを終えたとき、ＣＰＵ３６は、このフラグＦに“０”を設定する。このステップＳ１０１において、例えば、フラグＦに“０”が設定されているとき、つまり今現在は最適組合せが選択されていない状態にあるとき、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１０５に進む。
After executing Step S101, the
ステップＳ１０５において、ＣＰＵ３６は、最適組合せを選択するための組合せ演算を開始する条件（準備）が整ったか否か、言い換えれば前回の組合せ計量作業が終わって次の組合せ計量作業が開始された直後であるか否か、を判定する。なお、このステップＳ１０５の組合せ演算開始可否判定処理については、後で詳しく説明する。
In step S105, the
そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１０７に進み、ステップＳ１０５での判定結果に基づいて、その先の進路を決定する。ここで、例えば、ステップＳ１０５での判定結果が組合せ演算を開始する条件が整っていないことを表す場合、ＣＰＵ３６は、一旦、この組合せ計量タスクを終了する。そうでない場合には、ステップＳ１０９に進む。
Then, the
ステップＳ１０９において、ＣＰＵ３６は、最適組合せを選択するための組合せ演算処理を実行する。なお、このステップＳ１０９の組合せ演算処理は、図１６に示したメモリレジスタの記憶内容に基づいて行われる。併せて、ＣＰＵ３６は、このステップＳ１０９において、全ての組合せの数Ｇｚと最適組合せ候補の数Ｇｘとをカウントする。
In step S109, the
ステップＳ１０９の実行後、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１１１に進み、当該ステップＳ１０９における最適組合せ候補の存在確率Ｐｘを算出する。この算出は、上述した式６に従う。そして、ステップＳ１１３に進み、先のステップＳ１１１における算出結果Ｐｘを上述した専用レジスタに加算する。なお、この存在確率Ｐｘ加算用のレジスタは、最初にこの組合せ計量タスクが実行される前（つまり初期設定タスクの実行後）に、その内容ΣＰｘを一旦クリア（ΣＰｘ＝０）される。
After execution of step S109, the
そして、ＣＰＵ３６は、図１１のステップＳ１１５に進み、上述のステップＳ１０９における組合せ演算によって最適組合せが選択されたか否かを判定する。ここで、例えば、最適組合せが選択されたと判定すると、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１１７に進み、上述したフラグＦに“１”を設定する。さらに、ステップＳ１１９に進み、当該最適組合せを構成する個別品が載置された計量器７０を特定する。具体的には、メモリ回路４０内に構成した図１７に示す最適組合せテーブルにおいて、最適組合せに対応する計量器７０の最適組合せ当否欄に“１”を設定し、そうでない計量器７０の最適組合せ当否欄には“０”を設定する。
Then, the
さらに、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１２１に進み、最適組合せの組合せ重量値Ｗｙをディスプレイ３４に表示する。そして、ステップＳ１２３に進み、上述した式１４に基づいて、最適組合せの偏差Ｅｘを算出し、この算出結果Ｅｘを、次のステップＳ１２５で、専用レジスタに加算する。なお、この偏差Ｅｘ加算用のレジスタもまた、最初にこの組合せ計量タスクが実行される前に、その内容ΣＥｘを一旦クリア（ΣＥｘ＝０）される。
Further, the
ステップＳ１２５の実行後、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１２７に進み、上述のステップＳ１０９における組合せ演算処理によって最適組合せが選択されたことを表す指標Ｃ’に“１”を設定する。そして、ステップＳ１２９に進み、最適組合せが選択された回数Ｃをカウント（Ｃ＝Ｃ＋Ｃ’）する。なお、このカウント値Ｃは、最初にこの組合せ計量タスクが実行される前に、一旦リセット（Ｃ＝０）される。
After execution of step S125, the
一方、上述したステップＳ１１５において、最適組合せが選択されていないと判定した場合には、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１３１に進む。そして、このステップＳ１３１において、指標Ｃ’に“０”を設定した後、ステップＳ１２９に進む。従って、このステップＳ１３１を経由した場合は、ステップＳ１２９において、最適組合せの選択回数Ｃはカウントされない。
On the other hand, if it is determined in step S115 described above that the optimal combination has not been selected, the
ステップＳ１２９の実行後、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１３３に進み、上述したステップＳ１０９の組合せ演算処理の実行回数ｑをカウント（ｑ＝ｑ＋１）する。なお、このカウント値ｑもまた、最初にこの組合せ計量タスクが実行される前に、一旦リセット（ｑ＝０）される。そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１３５に進み、このカウント値ｑが予め定められた最大値Ｑに達した（ｑ＝Ｑ）か否かを判定する。
After execution of step S129, the
このステップＳ１３５において、例えばカウント値ｑが最大値Ｑに達していない（ｑ＜Ｑ）場合、ＣＰＵ３６は、一旦、組合せ演算タスクを終了する。これに対して、カウント値ｑが最大値Ｑに達した（ｑ＝Ｑ）場合は、図１２のステップＳ１３７に進む。
In this step S135, for example, when the count value q does not reach the maximum value Q (q <Q), the
ステップＳ１３７において、ＣＰＵ３６は、上述した式８に基づいて、最適組合せ候補の平均存在確率Ｐａを算出する。そして、この算出結果Ｐａを、次のステップＳ１３９で、ディスプレイ３４に表示する。さらに、ステップＳ１４１に進み、式１６に基づいて、最適組合せの選択率Ｒを算出し、その算出結果Ｒを、ステップＳ１４３で、ディスプレイ３４に表示した後、ステップＳ１４５に進む。そして、式１５に基づいて、最適組合せの平均偏差Ｅａを算出した後、その算出結果Ｅａを、ステップＳ１４７で、ディスプレイ３４に表示する。
In step S137, the
そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１４９に進み、最適組合せの選択回数のカウント値Ｃをリセット（Ｃ＝０）した後、ステップＳ１５１に進み、組合せ演算の実行回数のカウント値ｑをリセット（ｑ＝０）する。さらに、ステップＳ１５３に進み、存在確率Ｐｘ加算用のレジスタの内容ΣＰｘをクリア（ΣＰｘ＝０）した後、ステップＳ１５５に進み、偏差Ｅｘ加算用のレジスタの内容ΣＥｘをクリア（ΣＥｘ＝０）する。
Then, the
ステップＳ１５５の実行後、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１５７に進み、上述のステップＳ１４５で算出された最適組合せの平均偏差Ｅａと初期設定された最大許容偏差Ｅｍａｘとを比較する。ここで、例えば、平均偏差Ｅａが最大許容偏差Ｅｍａｘよりも大きい（Ｅａ＞Ｅｍａｘ）場合は、ステップＳ１５９に進み、歩留まりが不良であることを表すアラームを一定期間にわたって出力した後、この組合せ計量タスクを終了する。一方、ステップＳ１５７において、平均偏差Ｅａが最大許容偏差Ｅｍａｘ以下（Ｅａ≦Ｅｍａｘ）である場合は、図１３のステップＳ１６１に進む。
After executing step S155, the
ステップＳ１６１において、ＣＰＵ３６は、上述した式９に基づいて、上限重量値Ｗｕの必要更新量Δｗｕを算出する。そして、この算出された必要更新量Δｗｕが正数（Δｗｕ＞０）であるか否かを、次のステップＳ１６３で、判定する。
In step S161, the
このステップＳ１６３において、例えば、必要更新量Δｗｕが正数である場合、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１６５に進み、上述した式１１に基づいて、上限重量値Ｗｕを下げる方向に更新する。そして、ステップＳ１６７において、ディスプレイ３４に表示されている上限重量値Ｗｕを更新した後、この組合せ計量タスクを終了する。一方、ステップＳ１６３において、必要更新量Δｗｕが正数でない（Δｗｕ≦０）場合は、ステップＳ１６９に進む。
In this step S163, for example, if the required update amount Δwu is a positive number, the
ステップＳ１６９において、ＣＰＵ３６は、必要更新量Δｗｕがゼロ（Δｗｕ＝０）であるか否かを判定し、ゼロである場合には、そのまま組合せ計量タスクを終了する。そして、必要更新量Δｗｕがゼロでない場合、つまり負数（Δｗｕ＜０）である場合は、ステップＳ１６９からステップＳ１７１に進む。
In step S169, the
ステップＳ１７１において、ＣＰＵ３６は、上述の式１１に基づいて、上限重量値Ｗｕを更新する。なお、この場合、上限重量値Ｗｕは、上がる方向に更新される。そして、ステップＳ１７３に進み、ステップＳ１７１で更新された上限重量値Ｗｕと下限重量値Ｗｂとで規定される更新後の最大許容範囲Ａ（＝Ｗｕ−Ｗｂ）を、最大許容重量範囲Ａｍａｘと比較する。ここで、例えば、更新後の最大許容範囲Ａが最大許容重量範囲Ａｍａｘ以下（Ａ≦Ａｍａｘ）の場合は、上述のステップＳ１６７において、ディスプレイ３４の上限重量値Ｗｕの表示を更新した後、組合せ計量タスクを終了する。一方、更新後の最大許容範囲Ａが最大許容重量範囲Ａｍａｘよりも大きい（Ａ＞Ａｍａｘ）場合は、ステップＳ１７５に進む。
In step S171, the
ステップＳ１７５において、ＣＰＵ３６は、上述した式１３に基づいて、上限重量値Ｗｕを再更新する。つまり、許容重量範囲Ａの大きさを最大許容重量範囲Ａｍａｘに制限する。そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１７７に進み、許容重量範囲Ａの大きさを制限したことを表すアラームを一定期間にわたって出力した後、ステップＳ１６７を経て、この組合せ計量タスクを終了する。
In step S175, the
さらに、上述した図１０のステップＳ１０３において、フラグＦに“１”が設定されているとき、つまり今現在最適組合せが選択されている状態にあるとき、ＣＰＵ３６は、図１４のステップＳ１７９に進む。そして、このステップＳ１７９において、図１７に示した最適組合せテーブルに従って、最適組合せを構成する個別品が載置されているそれぞれの計量器７０に対して、最適組合せランプ８４を点灯させるよう指示を送る。これにより、この指示を受けた計量器７０の最適組合せランプ８４が点灯する。併せて、図には示さないが、ＣＰＵ３６は、ディスプレイ３４に表示されている各計量器７０，７０，…の各識別番号ｎのうち、最適組合せを構成するそれぞれの計量器７０の識別番号ｎを、それ以外のものとは別の態様で表示する。
Furthermore, in step S103 of FIG. 10 described above, when “1” is set in the flag F, that is, when the optimum combination is currently selected, the
そして、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１８１に進み、組合せ計量作業が完了したか否か、つまり最適組合せを構成する全ての個別品がそれぞれの計量器７０から取り除かれたか否か、を判定する。なお、この判定は、図１５に示した受信レジスタと図１７に示した最適組合せテーブルとを参照（照合）することで行われる。そして、このステップＳ１８１における判定結果に基づいて、次のステップＳ１８３で、その先の進路を決定する。
Then, the
ステップＳ１８３において、例えば未だ組合せ計量作業が完了していないと判定した場合、ＣＰＵ３６は、そのままこの組合せ計量タスクを終了する。一方、組合せ計量作業が完了していると判定した場合は、ステップＳ１８５に進み、図１７に示した最適組合せテーブルに従って、今現在最適組合せランプ８４が点灯している状態にあるそれぞれの計量器７０に対して、当該最適組合せランプ８４を消灯させるよう指示を送る。これにより、この指示を受けた計量器７０の最適組合せランプ８４が消灯する。併せて、図には示さないが、ＣＰＵ３６は、ディスプレイ３４に特別な態様で表示されているそれぞれの計量器７０各識別番号ｎを、元の状態に戻す。
In step S183, for example, if it is determined that the combination weighing work has not yet been completed, the
さらに、ＣＰＵ３６は、ステップＳ１８７に進み、最適組合せを構成する個別品が載置された計量器７０の特定を解除し、詳しくは最適組合せテーブルの全ての計量器７０，７０，…の最適組合せ当否欄に“０”を設定する。そして、ステップＳ１８７において、フラグＦに“０”を設定した後、この組合せ計量タスクを終了する。
Further, the
続いて、上述した図１１におけるステップＳ１０５の組合せ演算開始可否判定処理について、図１８を参照して、詳しく説明する。 Next, the combination calculation start availability determination process in step S105 in FIG. 11 described above will be described in detail with reference to FIG.
この組合せ演算開始可否判定処理において、ＣＰＵ３６は、まず、ステップＳ２０１に進み、図１５に示した受信レジスタの記憶内容と、図１６に示したメモリレジスタの記憶内容と、を比較する。そして、これら両者が不一致であるか否かを、次のステップＳ２０３で判定する。
In this combination calculation start availability determination process, the
このステップＳ２０３において、受信レジスタの記憶内容とメモリレジスタの記憶内容とが不一致であると判定したとき、ＣＰＵ３６は、ステップＳ２０５に進み、受信レジスタの記憶内容をそのままメモリレジスタにコピーする。そして、ステップＳ２０７に進み、このメモリレジスタにコピーされた各重量測定値ｗｘ’の中に新たにゼロ（ｗｘ’＝０）となったもの、つまり新たに空になった計量器７０、が存在するか否か、を判断する。
When it is determined in step S203 that the storage contents of the reception register and the storage contents of the memory register do not match, the
このステップＳ２０７において、例えば新たにゼロとなった重量測定値ｗｘ’が存在する場合、ＣＰＵ３６は、ステップＳ２０９に進み、組合せ演算を開始する条件が整っていないことを表す“開始不可”という判定を下す。そして、このステップＳ２０９の実行をもって、組合せ演算開始可否判定処理を終了する。なお、上述のステップＳ２０３において、受信レジスタの記憶内容とメモリレジスタの記憶内容とが不一致でないときも、ＣＰＵ３６は、このステップＳ２０９を実行して、組合せ演算開始可否判定処理を終了する。
In this step S207, for example, when there is a weight measurement value wx ′ that is newly zero, the
一方、ステップＳ２０７において、新たにゼロとなった重量測定値ｗｘ’が存在しない場合、ＣＰＵ３６は、ステップＳ２１１に進む。そして、このステップＳ２１１において、組合せ演算を開始する条件が整っていることを表す“開始可能”という判断を下して、組合せ演算開始可否判定処理を終了する。
On the other hand, if there is no weight measurement value wx ′ that is newly zero in step S207, the
以上のように、本第１実施形態によれば、組合せ計量作業に先立って行われる初期設定作業において、任意の許容重量範囲Ａ（下限重量値Ｗｂとしての目標重量値Ｗｔおよび上限重量値Ｗｕ）が設定されると、この許容重量範囲Ａによって最適組合せが選択されると期待される確率Ｐがディスプレイ３４に表示される。従って、オペレータは、このディスプレイ３４に表示された最適組合せの選択確率Ｐを参照することで、今現在設定されている許容重量範囲Ａによってどれくらいの確率で最適組合せが選択されることを期待できるのかを、認識することができる。言い換えれば、今現在設定されている許容重量範囲Ａが、確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。このことは、組合せ計量作業における作業効率の向上に大きく貢献する。しかも、本第１実施形態のように１台の計量器７０につき個別品が１つずつ載置される用途、つまり上述した従来技術では対応不可能な用途にも、十分に有効である。
As described above, according to the first embodiment, in the initial setting work performed prior to the combination weighing work, an arbitrary allowable weight range A (target weight value Wt and upper limit weight value Wu as the lower limit weight value Wb). Is set, the probability P expected to select the optimum combination according to the allowable weight range A is displayed on the
また、組合せ計量作業においては、最適組合せの選択確率Ｐが実際に測定され、この測定結果Ｐｘの平均値Ｐａがディスプレイ３４に表示される。従って、オペレータは、この平均確率Ｐａを参照することで、今現在、実際にどれくらいの確率Ｐで最適組合せが選択されているのかを、認識することができる。また、これから先の組合せ計量作業において期待される選択確率Ｐを、推定することもできる。さらに、この平均確率Ｐａが初期設定された目標確率Ｐｔを維持するように、上限重量値Ｗｕが適宜に更新されるので、常に、期待通りの確率Ｐで最適組合せが選択されるようになり、作業効率が向上する。
In the combination weighing operation, the selection probability P of the optimum combination is actually measured, and the average value Pa of the measurement result Px is displayed on the
さらに加えて、組合せ計量作業においては、Ｑ回にわたって組合せ演算が行われるたびに、このＱ回にわたる組合せ演算においてどれくらいの割合で最適組合せが選択されたのかを表す選択率Ｒが求められ、この選択率Ｒもディスプレイ３４に表示される。従って、オペレータは、この選択率Ｒを参照することで、今現在どれくらいの割合で実際に最適組合せが選択されているのかという一種の実績を、認識することができる。また、この選択率Ｒからも、今現在設定されている許容重量範囲Ａが確実に最適組合せが選択される状態を形成するのに適切であるかどうかを、判断することができる。
In addition, in the combination weighing operation, every time the combination calculation is performed Q times, a selection ratio R indicating how much the optimum combination has been selected in the combination calculation over Q times is obtained. The rate R is also displayed on the
なお、本第１実施形態においては、個別品として、リンゴやタマネギ等の比較的に大形の農産物を例に挙げたが、これに限らない。例えば、他の野菜や果物等の農産物であってもよいし、魚介類や海藻類等の水産物であってもよい。また、これら農産物や水産物等の１次産品に限らず、ブロイラや菓子等の加工品、いわゆる２次産品、であってもよい。そして、比較的に小形のものについては、個別品として、１台の計量器につき数個〜十数個程度の少量ずつ載置されてもよく、このような用途に対しても、本第１実施形態と同様の作用および効果を奏する。 In the first embodiment, relatively large agricultural products such as apples and onions are exemplified as individual products. However, the present invention is not limited thereto. For example, other agricultural products such as vegetables and fruits may be used, and marine products such as seafood and seaweeds may be used. Moreover, not only primary products, such as these agricultural products and marine products, but processed products, such as a broiler and a confectionery, what is called secondary products may be sufficient. And about a comparatively small thing, a small quantity of about several to about a dozen or so may be placed as one individual product, and for such applications, the first The same operations and effects as the embodiment are exhibited.
また、本第１実施形態では、手動式の組合せ秤１０を例に挙げて説明したが、半自動式や自動式の組合せ秤にも、本発明を適用することができる。なお、参考までに、半自動式の組合せ秤とは、それぞれの計量器に個別品が供給されるときは手動で行われ、当該計量器から個別品が取り除かれるときは自動で行われる方式のものである。そして、自動式とは、個別品の供給および除去がいずれも自動で行われる方式のものである。
In the first embodiment, the
さらに、本第１実施形態では、初期設定作業において、任意の目標重量値Ｗｔと上限重量値Ｗｔとが設定されると、この目標重量値Ｗｔとしての下限重量値Ｗｂと上限重量値Ｗｕとによって規定される許容重量範囲Ａに応じた最適組合せの選択確率Ｐが求められ、この選択確率Ｐが目標確率Ｐｔとして設定されることとしたが、これに限らない。例えば、これとは逆に、任意の目標確率Ｐｔが設定されると、この目標確率Ｐｔに応じた下限重量値Ｗｂと上限重量値Ｗｕとが求められ、自動的に設定されるようにしてもよい。具体的には、次の要領による。 Furthermore, in the first embodiment, when an arbitrary target weight value Wt and an upper limit weight value Wt are set in the initial setting operation, the lower limit weight value Wb and the upper limit weight value Wu as the target weight value Wt are set. The selection probability P of the optimum combination corresponding to the prescribed allowable weight range A is obtained, and this selection probability P is set as the target probability Pt, but this is not restrictive. For example, on the contrary, when an arbitrary target probability Pt is set, the lower limit weight value Wb and the upper limit weight value Wu corresponding to the target probability Pt are obtained and set automatically. Good. Specifically, according to the following procedure.
まず、任意の目標確率Ｐｔと併せて、図７に示した平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの範囲についての選択確率ｐ１と、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの範囲についての選択確率ｐ２と、の任意の按分比率ｐ１：ｐ２が、キー入力される。ここで、按分比率ｐ１：ｐ２がｐ１：ｐ２＝ｐ１ｘ：ｐ２ｘであるとすると、制御装置３０は、次の式１７および式１８に基づいて、それぞれの範囲についての選択確率ｐ１およびｐ２を算出する。
First, together with an arbitrary target probability Pt, the selection probability p1 for the range from the average combination weight value Wa to the upper limit weight value Wu and the range from the lower limit weight value Wb to the average combination weight value Wa shown in FIG. An arbitrary proration ratio p1: p2 is selected by key input. Here, assuming that the proration ratio p1: p2 is p1: p2 = p1x: p2x, the
《式１７》
ｐ１＝Ｐｔ・［ｐ１ｘ／｛ｐ１ｘ＋ｐ２ｘ｝］
<Equation 17>
p1 = Pt · [p1x / {p1x + p2x}]
《式１８》
ｐ２＝Ｐｔ・［ｐ２ｘ／｛ｐ１ｘ＋ｐ２ｘ｝］
<< Formula 18 >>
p2 = Pt · [p2x / {p1x + p2x}]
制御装置３０は、これらの式１７および式１８に基づいて算出した選択確率ｐ１およびｐ２を図８に示した標準正規分布表と照らし合わせることで、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの距離ｄ１と、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの距離ｄ２と、を求める。そして、このうちの平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの距離ｄ１を、上述の式３の変形式である次の式１９に代入することで、当該上限重量値Ｗｕを算出する。一方、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの距離ｄ２を、上述の式４の変形式である式２０に代入することで、当該下限重量値Ｗｂを算出する。
The
《式１９》
Ｗｕ＝Ｗａ＋ｄ１・σ
<Formula 19>
Wu = Wa + d1 · σ
《式２０》
Ｗｂ＝Ｗａ−ｄ２・σ
<< Formula 20 >>
Wb = Wa−d2 · σ
そして、制御装置３０は、これらの式１９および式２０に基づいて算出した上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂを設定する。また、下限重量値Ｗｂについては、目標重量値Ｗｔとしても設定する。
Then, the
なお、この方法では、目標重量値Ｗｔが自動的に設定されるが、上述の按分比率ｐ１：ｐ２に代えて、任意の目標重量値Ｗｔが設定されることによって、この目標重量値Ｗｔと任意の目標確率Ｐｔとから上限重量値Ｗｕが求められ、自動的に設定されるようにしてもよい。 In this method, the target weight value Wt is automatically set. However, by setting an arbitrary target weight value Wt instead of the above-described proportionality ratio p1: p2, the target weight value Wt and the arbitrary weight value Wt are set. The upper limit weight value Wu may be obtained from the target probability Pt, and may be set automatically.
さらに、目標確率Ｐｔについては、必要に応じて更新されてもよい。例えば、最初に組合せ計量作業が開始された直後は、初期設定された目標確率Ｐｔが適用され、当該組合せ計量作業において上述した平均存在確率Ｐａが１回または複数回求められたときに、その時点での当該平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔとして設定されてもよい。また、平均存在確率Ｐａが所定回数求められるたびに（つまり定期的に）、その時点での当該平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔとして設定されてもよい。さらに、操作キー３２から所定の指令が与えられたときに、その時点での平均存在確率Ｐａが目標確率Ｐｔとして設定されてもよいし、操作キー３２によって任意の時点で任意に目標確率Ｐｔが設定されてもよい。これらのいずれの態様（言わばモード）を採用するかは、状況に応じて適宜選択可能としてもよい。 Furthermore, the target probability Pt may be updated as necessary. For example, immediately after the first combination weighing operation is started, the initially set target probability Pt is applied, and when the above-described average existence probability Pa is obtained one or more times in the combination weighing operation, The average existence probability Pa at may be set as the target probability Pt. Further, every time the average existence probability Pa is obtained a predetermined number of times (that is, periodically), the average existence probability Pa at that time may be set as the target probability Pt. Furthermore, when a predetermined command is given from the operation key 32, the average existence probability Pa at that time may be set as the target probability Pt, or the target probability Pt is arbitrarily set at any time by the operation key 32. It may be set. Which of these modes (in other words, mode) is adopted may be appropriately selected depending on the situation.
また、上述した式９〜式１１を含むアルゴリズムに基づいて上限重量値Ｗｕを更新することとしたが、これ以外のアルゴリズムを採用してもよい。例えば、上述のＱ回にわたる組合せ演算が行われるたびに実際の平均組合せ重量値Ｗａおよび組合せ標準偏差σを求め、この求めた平均組合せ重量値Ｗａおよび組合せ標準偏差σに従う組合せ重量分布上で最適組合せの選択確率Ｐが目標確率Ｐｔと等価になるように、上限重量値Ｗｕを更新してもよい。
In addition, although the upper limit weight value Wu is updated based on the algorithm including the above-described
次に、本発明の第２実施形態について、説明する。 Next, a second embodiment of the present invention will be described.
上述した第１実施形態においては、最適組合せのミニマム重量値を保証するべく、目標重量値Ｗｔが下限重量値Ｗｂに設定されると共に、この目標重量値Ｗｔとしての下限重量値Ｗｂが一定（不変）とされたが、本第２実施形態においては、目標重量値Ｗｔが下限重量値Ｗｂと上限重量値Ｗｕとの間に設定され、例えば平均組合せ重量値Ｗａに設定される。従って、この平均組合せ重量値Ｗａが変化すると、これに追随して目標重量値Ｗｔも変化する。さらに、組合せ計量作業が繰り返し行われる中で、第１実施形態では、上限重量値Ｗｕのみが更新されたが、本第２実施形態では、上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂの両方が更新される。このような態様は、例えば、最終的に商品となる最適組合せの組合せ重量値Ｗｙをできるだけ一定の目標重量値Ｗｔに合わせたいという要求よりも、各最適組合せ間で組合せ重量値Ｗｙのバラツキをできるだけ抑えたいという要求に、即したものである。 In the first embodiment described above, the target weight value Wt is set to the lower limit weight value Wb and the lower limit weight value Wb as the target weight value Wt is constant (invariable) in order to guarantee the minimum weight value of the optimum combination. However, in the second embodiment, the target weight value Wt is set between the lower limit weight value Wb and the upper limit weight value Wu, for example, the average combined weight value Wa. Accordingly, when the average combined weight value Wa changes, the target weight value Wt also changes following this. Furthermore, while the combination weighing operation is repeatedly performed, only the upper limit weight value Wu is updated in the first embodiment. However, in the second embodiment, both the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb are updated. The Such an embodiment can, for example, vary the combination weight value Wy between the optimum combinations as much as possible, rather than the requirement to match the combination weight value Wy of the optimum combination that will eventually become a product to the target weight value Wt as constant as possible. It is in line with the demand to suppress.
さて、本第２実施形態における初期設定作業では、第１実施形態におけるのと同様、個別品の平均重量値ｗａおよび標準偏差ｓ，ならびに任意の組合せ個数Ｍが、キー入力される。すると、制御装置３０は、上述の式１に基づいて、平均組合せ重量値Ｗａを求め、この平均組合せ重量値Ｗａを目標重量値Ｗｔとして設定する。併せて、上述の式２に基づいて、組合せ標準偏差σを求める。
Now, in the initial setting work in the second embodiment, as in the first embodiment, the average weight value wa and the standard deviation s of individual products and the arbitrary number M of combinations are key-inputted. Then, the
さらに、任意の上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂが、キー入力される。すると、制御装置３０は、第１実施形態と同じ要領で、これら上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂによって規定される許容重量範囲Ａ全体についての最適組合せの選択確率Ｐを求める。そして、これを目標確率Ｐｔとして設定する。なお、上限重量値Ｗｕは平均組合せ重量値Ｗａよりも大きく（Ｗｕ＞Ｗａ）、下限重量値Ｗｂは平均組合せ重量値Ｗａよりも小さい（Ｗｂ＜Ｗａ）ことが条件とされ、この条件（Ｗｂ＜Ｗａ＜Ｗｕ）を満足しない場合、制御装置３０は、第１実施形態と同様に、設定無効を表すアラームを出力した後、初期設定作業を強制的に終了させる。
Further, an arbitrary upper limit weight value Wu and a lower limit weight value Wb are key-inputted. Then, the
この初期設定作業の後、組合せ計量作業が開始される。そして、この組合せ計量作業が繰り返し行われていく中で、最適組合せの選択確率Ｐが目標確率Ｐｔを維持するように、上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂの両方が、適宜に更新される。 After this initial setting work, the combination weighing work is started. Then, as this combination weighing operation is repeatedly performed, both the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb are appropriately updated so that the selection probability P of the optimum combination maintains the target probability Pt.
具体的には、制御装置３０は、次の式２１に基づいて、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの距離Ｄ１を求めると共に、式２２に基づいて、平均組合せ重量値Ｗａから下限重量値Ｗｕまでの距離Ｄ２を求める。
Specifically, the
《式２１》
Ｄ１＝Ｗｕ−Ｗａ
<< Formula 21 >>
D1 = Wu-Wa
《式２２》
Ｄ２＝Ｗａ−Ｗｂ
<< Formula 22 >>
D2 = Wa-Wb
そして、制御装置３０は、Ｑ回（Ｑ；２以上の整数）にわたって組合せ演算を行うたびに、このＱ回の組合せ演算における全ての組合せ重量値Ｗｙから今現在の実際の平均組合せ重量値Ｗａおよび組合せ標準偏差σを求める。そして、今現在の平均組合せ重量値Ｗａを、新たな目標重量値Ｗｔとして設定し直す。
Then, every time the
さらに、制御装置３０は、第１実施形態と同じ要領で、Ｑ回の組合せ演算における平均存在確率Ｐａを求める。そして、この平均存在確率Ｐａと目標確率Ｐｔとを比較して、これら両者を等価（Ｐａ＝Ｐｔ）にするために必要な更新量Δｗを、次の式２３によって算出する。なお、この式２３における右辺のＫｂは、第１実施形態で説明したのと同様の変換係数である。
Furthermore, the
《式２３》
Δｗ＝Ｋｂ・｛Ｐａ−Ｐｔ｝
<< Formula 23 >>
Δw = Kb · {Pa−Pt}
制御装置３０は、この必要更新量Δｗを、次の式２４に代入することで、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの新たな距離Ｄ１ｎｅｗを求める。これと同様に、当該必要更新量Δｗを、式２５に代入することで、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの新たな距離Ｄ２ｎｅｗを求める。なお、これら式２４および式２５におけるＤ１’は、初期設定直後の平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの距離であり、Ｄ２’は、初期設定直後の下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの距離である。
The
《式２４》
Ｄ１ｎｅｗ＝Ｄ１−［Ｄ１’／｛Ｄ１’＋Ｄ２’｝］・Δｗ
<< Formula 24 >>
D1new = D1- [D1 ′ / {D1 ′ + D2 ′}] · Δw
《式２５》
Ｄ２ｎｅｗ＝Ｄ２−［Ｄ２’／｛Ｄ１’＋Ｄ２’｝］・Δｗ
<< Formula 25 >>
D2new = D2- [D2 ′ / {D1 ′ + D2 ′}] · Δw
そして、制御装置３０は、これら式２４および式２５によって求めた、つまり元の距離Ｄ１およびＤ２に必要更新量Δｗを按分加算した、新たな距離Ｄ１ｎｅｗおよびＤ２ｎｅｗを、それぞれ次の式２６および式２７に代入することで、上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂを更新する。
Then, the
《式２６》
Ｗｕ＝Ｗａ＋Ｄ１ｎｅｗ
<< Formula 26 >>
Wu = Wa + D1new
《式２７》
Ｗｂ＝Ｗａ−Ｄ２ｎｅｗ
<< Formula 27 >>
Wb = Wa-D2new
このようにして上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂが更新されることによって、最適組合せの選択確率Ｐ（平均存在確率Ｐａ）が目標確率Ｐｔに維持され、常に、確実に最適組合せが選択され、ひいては効率よく計量作業が進められる。勿論、これ以外のアルゴリズムによって、上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂが更新されてもよい。 By updating the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb in this way, the selection probability P (average existence probability Pa) of the optimal combination is maintained at the target probability Pt, and the optimal combination is always selected reliably. As a result, the weighing work can be carried out efficiently. Of course, the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb may be updated by other algorithms.
なお、本第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、事前の初期設定作業において、目標確率Ｐｔが設定されると、これに応じた上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂが自動的に設定されるようにしてもよい。 In the second embodiment, as in the first embodiment, when the target probability Pt is set in the initial initial setting work, the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb corresponding to the target probability Pt are automatically set. You may make it set to.
また、平均組合せ重量値Ｗａから上限重量値Ｗｕまでの距離Ｄ１（Ｄ１’）と、下限重量値Ｗｂから平均組合せ重量値Ｗａまでの距離Ｄ２（Ｄ２’）と、の比率Ｄ１：Ｄ２は、任意であるが、好ましくは、Ｄ１：Ｄ２＝１：１とされる。 The ratio D1: D2 between the distance D1 (D1 ′) from the average combined weight value Wa to the upper limit weight value Wu and the distance D2 (D2 ′) from the lower limit weight value Wb to the average combined weight value Wa is arbitrary. However, it is preferable that D1: D2 = 1: 1.
さらに、本第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂを更新する過程において、これら上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂによって規定される許容重量範囲Ａの大きさを最大許容範囲Ａｍａｘ以下に制限してもよい。また、この上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂの更新と並行して、最適組合せについての歩留まり（偏差Ｅｘ）の評価を行い、その評価結果によっては、当該上限重量値Ｗｕおよび下限重量値Ｗｂの更新を停止させてもよい。 Further, in the second embodiment, as in the first embodiment, in the process of updating the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb, an allowable weight range defined by the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb. The size of A may be limited to the maximum allowable range Amax or less. In parallel with the update of the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb, the yield (deviation Ex) for the optimum combination is evaluated. Depending on the evaluation result, the upper limit weight value Wu and the lower limit weight value Wb Update may be stopped.
１０ 組合せ秤
３０ 制御装置
３２ 操作キー
３４ ディスプレイ
３６ ＣＰＵ
４０ メモリ回路
７０ 計量器
10
40
Claims (6)
１回または複数回の上記組合せ演算によって選択された上記特定組合せの数と該１回または複数回の組合せ演算による全ての上記組合せの数とに基づいて該全ての組合せの中に上記特定組合せが存在する確率を求める存在確率演算手段と、
上記存在確率演算手段によって求められた存在確率に関する確率情報を出力する確率情報出力手段と、
を具備することを特徴とする、組合せ秤。 Combining the weights of individual products consisting of one or a small number of individuals and having the weight distributed approximately normally, various combinations are performed to select a specific combination whose combined weight value falls within the allowable weight range, and the specific combination is configured In a combination weigher that performs the combination calculation again after an individual product is replaced with another individual product,
Based on the number of the specific combinations selected by the one or more combination operations and the number of all the combinations by the one or more combination operations, the specific combination is included in all the combinations. An existence probability calculating means for obtaining an existence probability;
Probability information output means for outputting probability information related to the existence probability obtained by the existence probability calculation means;
A combination weigher characterized by comprising:
上記存在確率が上記目標確率を維持するように上記許容重量範囲を更新する範囲更新手段と、
をさらに備える、請求項１または２に記載の組合せ秤。 Target probability setting means for setting a target probability that is a target value of the existence probability;
Range updating means for updating the allowable weight range so that the existence probability maintains the target probability;
The combination weigher according to claim 1 or 2, further comprising:
上記選択率演算手段によって求められた選択率に関する選択率情報を出力する選択率情報出力手段と、
をさらに備える、請求項１ないし５のいずれかに記載の組合せ秤。 A selection ratio calculating means for obtaining a ratio of the number of times of that said specific combination is selected among the combination calculation over multiple times,
Selectivity information output means for outputting selectivity information relating to the selectivity obtained by the selectivity calculation means;
The combination balance according to claim 1 , further comprising:
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