JP6981448B2 - コントローラ、コントローラの制御方法、学習装置、およびプログラム - Google Patents
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Description
まず、図1及び図2を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図1は、本実施形態に係るコントローラ50により制御される輸液装置10の概略構成の一例を示している。図2は、コントローラ50の要部構成を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態に係るコントローラ50の構成について、図1から図6に基づいて詳細に説明する。
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。図1は、本実施形態に係るコントローラ50により制御される輸液装置10の概略構成の一例を模式的に示す図である。図2は、コントローラ50の要部構成を示すブロック図である。コントローラ50は、輸液装置10を駆動する駆動モータ25のモータ軸情報を参照して、輸液装置10に装着された輸液チューブ20の正誤判定を行う機能を有している。
図1に示すように、輸液装置10は、蓋体11と、作動部12とを備えている。蓋体11と、作動部12とは、輸液装置10の装置内部に収容されている。作動部12は、複数のフィンガ13を備えている。また、輸液装置10には、交換可能な輸液チューブ20が備えられている。輸液チューブ20は、蓋体11によって、作動部12に対して押さえつけられている。輸液チューブ20は、液体が貯留された液体注入元40から、液体を充填するバイアル瓶等の充填容器30まで延びるように、輸液装置10に装着されて使用される。
図2に示すように、コントローラ50は、制御部60と、データ記録部70と、を含んでいる。また、コントローラ50は、学習装置80と通信可能に接続されている。
制御部60は、変数受け渡し部62、サブフレーム生成部63、特徴量算出部64、機械学習演算部65、判定出力部66を含んでいる。
輸液装置10では、製造する製品に応じて、互いに異なる直径の複数の輸液チューブ20から適した輸液チューブ20が選択されて装着される。輸液チューブ20は、直径が異なると、それぞれ、輸液チューブ20を圧縮および弛緩する駆動モータ25のモータ軸の値が異なるものとなる。
図5は、学習装置80の処理の流れを示すフローチャートであり、学習済みモデルを生成する処理の流れを示す。例えば輸液装置10のカリブレーションを行う工程において、コントローラ50、および学習装置80によって、学習済みモデルを生成する処理が実行される。
学習装置80は、各輸液チューブ20の学習済みモデルをコントローラ50に供給する。コントローラ50の制御部60は、取得した各輸液チューブ20の学習済みモデルを特徴量算出部64、および機械学習演算部65に保存する(ステップS6)
また、学習装置80は、各輸液チューブ20の異常度の閾値をコントローラ50に供給する。コントローラ50の制御部60は、取得した各輸液チューブ20の異常度の閾値を判定出力部66に保存する(ステップS7)。
図6は、コントローラ50による輸液チューブ20の正誤判定処理の流れを示すフローチャートである。コントローラ50は、輸液チューブ20を交換する段取り替えの工程で、製造する製品に対して、輸液チューブ20の付け間違いが発生したか否かを判定する正誤判定を行う。コントローラ50は、学習装置80によって生成された各輸液チューブ20と、モータ軸情報との相関関係の正常状態を示す学習済みモデルに対する、装着された輸液チューブ20の特徴量の異常度が、閾値を超えているか否かに応じて、輸液チューブ20の正誤判定を行う。
本発明の実施形態2について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態1にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、実施形態2に係る輸液装置10、コントローラ50、および学習装置80の構成については、図1、および図2を参照して説明した実施形態1の構成と同様であり、その説明を省略する。
本発明の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態1および2にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
コントローラ50は、輸液チューブ120の交換が行われると、輸液チューブ120の付け間違いが発生したか否かを判定する正誤判定を行う。図6に示したフローチャートのステップS11〜ステップS13の後、制御部60は、ステップS14において、特徴量算出部64の機能により、各サブフレームにおける駆動モータ25のモータ軸情報を参照して、特徴量を算出する。本実施形態では、特徴量算出部64は、モータ軸のトルク値に基づいて、特徴量を算出する。
コントローラ50の制御ブロック(特にサブフレーム生成部63、特徴量算出部64、機械学習演算部65および判定出力部66)、および学習装置80の制御ブロック(特に特徴量算出部81および機械学習モデル生成部82)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
・クラスタリング(Clustering)
・帰納論理プログラミング(ILP: Inductive Logic Programming)
・遺伝的アルゴリズム(GP: Genetic Programming)
・ベイジアンネットワーク(BN: Baysian Network)
・ニューラルネットワーク(NN: Neural Network)
ニューラルネットワークを用いる場合、3Dデータをニューラルネットワークへのインプット用に予め加工して用いるとよい。このような加工には、データの1次元的配列化、または多次元的配列化に加え、例えば、データアーギュメンテーション(Deta Argumentation)等の手法を用いることができる。
20 輸液チューブ
25 駆動モータ
26 モータ制御部
50 コントローラ
60 制御部
63 サブフレーム生成部
64 特徴量算出部
65 機械学習演算部
66 判定出力部
80 学習装置
81 特徴量算出部
82 機械学習モデル生成部
Claims (12)
- 輸液装置の各部を制御する制御部を備えたコントローラにおいて、
前記制御部は、
前記輸液装置の輸液チューブを順次圧縮および弛緩する作動部を駆動する駆動モータのモータ軸のトルク値を含むモータ軸情報を取得し、前記モータ軸情報に基づいて、前記輸液チューブの正誤判定を行うことを特徴とするコントローラ。 - 前記制御部は、
前記モータ軸情報を参照して、前記駆動モータの駆動状態が所定の状態の期間における特徴量を算出し、当該特徴量に基づいて、前記輸液チューブの正誤判定を行うことを特徴とする請求項1に記載のコントローラ。 - 前記制御部は、
前記モータ軸情報を参照し、
前記駆動モータのモータ軸の回転速度が所定値以上の期間において、前記輸液チューブの正誤判定を行うことを特徴とする請求項1または2に記載のコントローラ。 - 前記制御部は、
前記駆動モータのモータ軸情報が機械学習により学習された学習済みモデルを用いて、前記輸液チューブの正誤判定を行うことを特徴とする請求項1から3の何れか一項に記載のコントローラ。 - 前記輸液装置では、種類の異なる複数の前記輸液チューブが使用可能であり、
前記制御部は、
前記駆動モータのモータ軸情報に基づいて、使用されている前記輸液チューブの種類を判定することを特徴とする請求項1から4の何れか一項に記載のコントローラ。 - 前記制御部は、
使用されている前記輸液チューブの径を判定することを特徴とする請求項5に記載のコントローラ。 - 前記輸液装置は、ペリスタルティックポンプであることを特徴とする請求項1から6の何れか一項に記載のコントローラ。
- 輸液装置の各部を制御するコントローラの制御方法において、
前記輸液装置の輸液チューブを順次圧縮および弛緩する作動部を駆動する駆動モータを制御し、
前記駆動モータのモータ軸のトルク値を含むモータ軸情報に基づいて、前記輸液チューブの正誤判定を行うことを特徴とするコントローラの制御方法。 - 請求項4に記載のコントローラから前記モータ軸情報を取得し、機械学習によって、前記輸液チューブに対する前記モータ軸情報の学習済モデルを生成し、生成した前記学習済モデルを、前記コントローラに転送することを特徴とする学習装置。
- 請求項1に記載のコントローラとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記制御部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項9に記載の学習装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項1から7の何れか一項に記載のコントローラと、
前記輸液装置の輸液チューブを順次圧縮および弛緩する作動部を駆動する駆動モータと、
前記駆動モータの駆動を制御するモータ制御部と、を備え、
前記制御部は、前記駆動モータのモータ軸の動作状態を示すモータ軸情報を前記モータ制御部から取得し、前記モータ軸情報に基づいて、前記輸液チューブの正誤判定を行うことを特徴とする輸液システム。
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