JP7457474B2 - Packaging abnormality detection device for bag making and filling machine - Google Patents
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Description
本発明は、製袋充填機に設けた横シール装置等において包材のシール異常を検出する包装異常検出装置に関する。 The present invention relates to a packaging abnormality detection device for detecting seal abnormalities of packaging materials in a horizontal sealing device or the like provided in a bag making and filling machine.
従来、内容物を充填した袋を連続して形成する製袋充填機は、筒状に巻いて縦シールしたフィルムを横シーラで横シールすることで袋の底部をシールし、内容物を充填した後で頂部を横シールして切断している。 Conventionally, a bag-making and filling machine that continuously forms bags filled with contents seals the bottom of the bag by sealing the film that has been rolled into a cylindrical shape and sealed vertically with a horizontal sealer, and after filling the bag with the contents, seals the top horizontally and cuts it.
例えば特許文献1に記載された製袋充填機は、噛み込み判定手段によって横シーラの閉じ位置と噛み込み判定しきい値により横シール装置による内容物の噛み込みの有無を判定する。そして、横シーラの閉じ位置に関する変動要因に対応して噛み込み判定しきい値補正手段によって噛み込み判定しきい値を補正している。 For example, the bag making and filling machine described in Patent Document 1 uses a jamming determination means to determine whether the contents are jammed by the horizontal sealing device based on the closed position of the horizontal sealer and a jamming determination threshold.The jamming determination threshold is then corrected by a jamming determination threshold correction means in response to fluctuation factors related to the closed position of the horizontal sealer.
しかしながら、上述の特許文献1に記載された製袋充填機では、噛み込みの有無の判断は横シール装置の閉じ位置の検出という、1種のパラメータで行っていた。この場合、包材のシール代に内容物の噛み込みの有無を判断する際に噛み込みの検出精度が十分でないことがあった。また、縦シール部の影響による横シール部の厚みの差等の要因によって噛み込みの有無の検出精度に限界があった。 However, in the bag making and filling machine described in Patent Document 1 mentioned above, the presence or absence of jamming is determined based on one type of parameter: detection of the closed position of the lateral sealing device. In this case, when determining whether or not the content is caught in the sealing margin of the packaging material, the detection accuracy of the content may not be sufficient. Furthermore, there is a limit to the accuracy of detecting the presence or absence of jamming due to factors such as the difference in thickness of the horizontal seal portion due to the influence of the vertical seal portion.
本発明は、このような実情に鑑みてなされたもので、異物の噛み込みの有無をより高精度に検出できるようにした製袋充填機の包装異常検出装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned circumstances, and an object of the present invention is to provide a packaging abnormality detection device for a bag-forming-filling machine that is capable of detecting the presence or absence of foreign matter trapped with higher precision.
本発明による製袋充填機の包装異常検出装置は、包装異常に影響する2種以上のパラメータの良品の値を予め記憶する記憶手段と、2種以上のパラメータの新たな値を検出するパラメータ取得手段と、2種以上のパラメータの良品の値と2種以上のパラメータの新たな値とに基づいて特徴量を演算する特徴量演算手段と、特徴量が2種以上のパラメータの良品の値に基づいて規定された閾値を外れる場合に異常と判断する包袋異常判断手段と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、記憶手段に記憶した2種以上のパラメータの良品の値に基づいて閾値を規定でき、パラメータ取得手段で検出した2種以上の新たなパラメータと閾値との関係により包袋異常判断手段で異常の有無を判定できる。
The packaging abnormality detection device for a bag make-fill machine according to the present invention is characterized in comprising a memory means for pre-storing values of two or more non-defective parameters which affect packaging abnormalities, a parameter acquisition means for detecting new values of the two or more parameters, a feature calculation means for calculating feature values based on the non-defective values of the two or more parameters and the new values of the two or more parameters, and a bag abnormality judgment means for judging an abnormality if the feature values deviate from a prescribed threshold value based on the non-defective values of the two or more parameters.
According to the present invention, a threshold value can be defined based on the non-defective values of two or more parameters stored in the memory means, and the presence or absence of an abnormality can be determined by the pouch abnormality judgment means based on the relationship between the threshold value and two or more new parameters detected by the parameter acquisition means.
また、包装異常は横シール装置による包材の横シール時の異物噛み込みであり、包袋異常判断手段は異物の噛み込みを判断する噛み込み判断手段であることが好ましい。
包材の横シール時に異物の噛み込みがあった場合、包袋異常判断手段によって包装異常を判定できる。
Further, it is preferable that the packaging abnormality is a foreign object caught during the horizontal sealing of the packaging material by the horizontal sealing device, and the packaging abnormality determining means is a jamming determining means for determining whether the foreign object is caught.
If a foreign object is caught during horizontal sealing of the packaging material, packaging abnormality can be determined by the packaging abnormality determining means.
また、特徴量演算手段における特徴量は、2種以上のパラメータの良品の値と新たに取得したパラメータの値に基づいて算出されるマハラノビス距離であり、包袋異常判断手段は、マハラノビス距離が2種以上のパラメータの良品の値に基づいて規定した閾値から外れる場合に異常と判定することができる。 The feature in the feature calculation means is the Mahalanobis distance calculated based on the non-defective values of two or more parameters and the newly acquired parameter values, and the filer anomaly determination means can determine an anomaly when the Mahalanobis distance deviates from a threshold value defined based on the non-defective values of two or more parameters.
また、2種以上のパラメータ等から算出された特徴量が閾値を逸脱しないと判断された場合に、記憶手段の2種以上のパラメータの値を更新または追加するようにしてもよい。
記憶手段に記憶された2種以上のパラメータの良品の値を、閾値を逸脱しない2種以上の新たなパラメータに置き換えまたは追加することで、正常の範囲が変化した場合でも噛み込みを高精度に検出できる。
Furthermore, when it is determined that the feature quantity calculated from two or more parameters does not deviate from a threshold value, the values of the two or more parameters in the storage means may be updated or added.
By replacing or adding the good values of two or more parameters stored in the storage means with two or more new parameters that do not deviate from the threshold, the bite can be detected with high precision even if the normal range changes. Can be detected.
本発明による製袋充填機の包装異常検出装置によれば、2種以上のパラメータの良品の値と2種以上のパラメータの良品の値とに基づいて特徴量演算手段で特徴量を演算し、特徴量が2種以上のパラメータの良品の値に基づいて規定された閾値を外れる場合に異常と判断することで、従来1種のパラメータでは検出できなかった包装異常を高精度に判別することができる。 According to the packaging abnormality detection device for a bag making and filling machine according to the present invention, the feature amount is calculated by the feature amount calculation means based on the values of the non-defective product of two or more types of parameters and the values of the non-defective product of the two or more types of parameters, By determining an abnormality when the feature value deviates from a predetermined threshold based on the values of two or more parameters for non-defective products, packaging abnormalities that could not be detected using a single parameter can be determined with high accuracy. can.
以下、本発明の実施形態による製袋充填機1の包装異常検出装置2について添付図面により説明する。
図1に示す実施形態による製袋充填機1は、包材としてのフィルムfを繰り出すフィルム供給装置3と繰り出されたフィルムfから袋Fを製造する縦型製袋充填機4とを備えている。フィルム供給装置3は、シート状のフィルムfを繰り出すフィルムロール6と、繰り出されたフィルムfを縦型製袋充填機4に搬送する複数のローラを配設させたローラ機構7とを備えている。
Hereinafter, a packaging
The bag making and filling machine 1 according to the embodiment shown in FIG. 1 includes a film supplying device 3 that feeds out a film f as a packaging material, and a vertical bag making and
縦型製袋充填機4は、内容物を投入するホッパ9の下部に製袋チューブ10が上下方向に設置されている。フィルムロール6のローラ機構7から搬送されるフィルムfはフォーマ11でガイドされて製袋チューブ10に供給されて筒状に成形される。製袋チューブ10の下端部は袋Fの水平断面形状に応じた筒状に形成されている。製造された袋Fは縦シール部F1と底部シール部F2と頂部シール部F3を有している。製袋チューブ10で筒状に成形されたフィルムfは合掌された周方向両端部が縦シーラ12で上下方向にシールされる。
In the vertical bag making and
筒状のフィルムfは製袋チューブ10に沿って繰り出しベルト13で間欠的に下方に搬送される。製袋チューブ10の下方に搬送される筒状のフィルムfは、横シール装置15によって先行する袋Fの上端開口である頂部シール部F3を封止すると共に次の袋Fの底部シール部F2を封止する。底部シール部F2を封止された袋Fはホッパ9から落下する内容物が充填され、その上端開口の頂部シール部F3と次の袋Fの底部シール部F2が横シール装置15で同時に封止されてその間が図示しないカッタでカットされる。このようにして、袋Fが順次製造される。
The cylindrical film f is intermittently conveyed downward along the
次に、縦型製袋充填機4の横シール装置15について図2により説明する。
図2において、横シール装置15は製袋チューブ10の下方で、製袋チューブ10から繰り出される筒状のフィルムfに直交する水平面内に配設されている。横シール装置15には、筒状のフィルムfを挟んで両側に一対のヒータブロック16a、16bが開閉可能に配設されている。ヒータブロック16a、16bは図示しないカッタを挟んで上側部分に袋Fの底部シール部F2をシールする部分、下側部分に袋Fの頂部シール部F3をシールする部分を有している。横シール装置15には図3に示す包装異常検出装置2が設けられている。
Next, the
In Figure 2, the
各ヒータブロック16a、16bには一対の軸部17、17がヒータブロック16a、16bに直交する方向に配設されている。軸部17、17の両端には横シーラブラケット18と連結ブラケット19とが連結されている。横シーラブラケット20は軸部17を貫通させてスライド可能に支持されている。軸部17、17と横シーラブラケット18及び連結ブラケット19は四角形枠状に形成され、図示しない継手に支持されて軸部17の長手方向に往復移動可能とされている。
Each
横シーラブラケット18には一方のヒータブロック16aが連結されている。横シーラブラケット20には他方のヒータブロック16bが連結されている。横シーラブラケット20と連結ブラケット19との間にはクランク軸状の第一連係部材22と第二連係部材23とが配設されている。第一連係部材22は第一モータM1と、その出力軸に長手方向中央で連結されたクランクレバー24aと、クランクレバー24aの両端にそれぞれ回動可能に支持されたクランクアーム25aとを有している。
一方のクランクアーム25aの一端は横シーラブラケット20に支承され、他方のクランクアーム25aの端部は連結ブラケット19に支承されている。第二連係部材23も第一連係部材22と同様な構成を有しており、第二モータM2と、クランクレバー24bと、その両側のクランクアーム25bとをそれぞれ有している。
One
One end of one
図2において、第一モータM1を時計回りに、第二モータM2を反時計回りに回転させると第一連係部材22と第二連係部材23が収縮して横シーラブラケット20及びヒータブロック16bが他方のヒータブロック16aから離間する方向に移動する。これに連動して連結ブラケット19がヒータブロック16b側に近づくため、ヒータブロック16aはヒータブロック16bから離間する方向に移動する。
これとは逆に、第一モータM1を反時計回り、第二モータM2を時計回りに回転させると第一連係部材22及び第二連係部材23が伸張して横シーラブラケット20及びヒータブロック16bが他方のヒータブロック16aに近づく方向に移動する。これに連動して連結ブラケット19がヒータブロック16bから離間する方向に移動するため、ヒータブロック16aはヒータブロック16bに接近する方向に移動する。そして、ヒータブロック16a、16bで筒状のフィルムfを挟んで押圧して加熱シールする。
In FIG. 2, when the first motor M1 is rotated clockwise and the second motor M2 is rotated counterclockwise, the first linking
On the contrary, when the first motor M1 is rotated counterclockwise and the second motor M2 is rotated clockwise, the first linking
第一モータM1には第一モータM1の位置検出手段として例えばエンコーダ28aが設置され、第一モータM1の回転角度(回転量)を検出する。第二モータM2には第二モータM2の位置検出手段としてエンコーダ28bが設置され、エンコーダ28bで第二モータM2の回転角度(回転量)を検出する。第一モータM1の回転角度及び第二モータM2の回転角度に基づいて、後述するフィルムf(袋Fの底部シール部F2及び頂部シール部F3)の閉じ位置データに変換可能である。
また、ヒータブロック16a、16bには温度センサ31a、31bが設置され、温度センサ31a、31bによってヒータブロック16a、16bの温度を測定して後述する熱流データに変換可能である。
For example, an
Further,
次に横シール装置15の包装異常検出装置2について図3により説明する。包装異常検出装置2は横シール装置15でフィルムf(袋F)の底部シール部F2及び頂部シール部F3を加熱シールする際に内容物等の異物の噛み込みによるシール不良(異常)を検出するものである。
包装異常検出装置2は、第1パラメータ取得手段30と第2パラメータ取得手段32とを備えている。第1パラメータ取得手段30は、エンコーダ28a、28bで検出された第一モータM1及び第二モータM2の回転角度データをそれぞれ演算してフィルムf(袋F)の閉じ位置データに変換する。
閉じ位置データはフィルムf(袋F)の頂部シール部F3及び/または底部シール部F2の加熱シール部分での異物の噛み込みの有無によって値が増減される。また、第一モータM1及び第二モータM2の回転角度データは第1パラメータ取得手段30によってフィードバック制御して指示トルク値に基づいて第一モータM1と第二モータM2を出力制御する。
Next, the packaging
The packaging
The closing position data value increases or decreases depending on the presence or absence of a foreign object caught in the heat sealed portion of the top sealed portion F3 and/or the bottom sealed portion F2 of the film f (bag F). In addition, the rotation angle data of the first motor M1 and the second motor M2 is feedback-controlled by a first parameter acquisition means 30, and the output of the first motor M1 and the second motor M2 is controlled based on a command torque value.
また、第2パラメータ取得手段32は、温度センサ31a、31bで測定されたヒータブロック16a、16bの温度を熱流のデータに変換する。熱流は熱の時間当たりの移動量と方向を示すものである。熱量は、フィルムfを挟むヒータブロック16a、16b間を流れるエネルギー(J=ジュール)であり、フィルムfの加熱シールに関係するデータである。フィルムfの新たに取得した閉じ位置データと熱流データはそれぞれ特徴量演算手段37へ送信される。
図4は取得した閉じ位置データ及び熱流データの分布を確率密度関数で表したものである。
Further, the second parameter acquisition means 32 converts the temperatures of the
FIG. 4 shows the distribution of the acquired closed position data and heat flow data using a probability density function.
包装異常検出装置2では、記憶手段34において、書き換え可能な第一記憶手段35と第二記憶手段36を有している。第一記憶手段35は、予め測定されたフィルム閉じ位置データの正常値(パラメータの良品の値)データ群を第1パラメータとして記憶している。また、第二記憶手段36は、予め測定されたフィルムfの熱流データの正常値データ群(パラメータの良品の値)を第2パラメータとして記憶している。
正常値データ群(パラメータの良品の値)とは、袋F(フィルムf)の底部シール部F2と頂部シール部F3の加熱シール部分において異物の噛み込みが認められない、または許容範囲内である複数の閉じ位置データ群と熱流データ群を示すものである。
そして、第一記憶手段35と第二記憶手段36に記憶されたデータ群の個々のパラメータは互いに対応している。
In the packaging
The normal value data group (parameter values of non-defective products) means that no foreign matter is found in the heat-sealed parts of the bottom seal part F2 and the top seal part F3 of the bag F (film f), or it is within the allowable range. It shows a plurality of closed position data groups and heat flow data groups.
The individual parameters of the data groups stored in the first storage means 35 and the second storage means 36 correspond to each other.
包装異常検出装置2では、第1パラメータ取得手段30、第2パラメータ取得手段32、第一記憶手段35、第二記憶手段36にそれぞれ電気的に接続された特徴量演算手段37が設けられている。特徴量演算手段37では、第一記憶手段35からフィルムfの閉じ位置データの正常値データ群が入力され、第二記憶手段36から熱流データの正常値データ群が入力される。
これらの正常値データ群によって、特徴量演算手段37では、図5に示すように、閉じ位置データ及び熱流データの2種のパラメータを縦軸及び横軸としてマハラノビス距離、即ち複数の等高線状の多重楕円からなる等マハラノビス距離線を表示することができる。等マハラノビス距離線は相関係数によって長径と短径の比が規定された楕円である。
The packaging
Using these normal value data groups, the feature amount calculation means 37 can display the Mahalanobis distance, i.e., an equal Mahalanobis distance line consisting of multiple contour-like ellipses, with two types of parameters, the closing position data and the heat flow data, on the vertical and horizontal axes, as shown in Fig. 5. The equal Mahalanobis distance line is an ellipse whose major axis/minor axis ratio is determined by the correlation coefficient.
ここで、2種のパラメータ( 閉じ位置データ、熱流データ)を2変量とし、それぞれが正規化されたデータの場合、そのマハラノビス距離Dは公知の次式で表すことができる。正規化は第一記憶手段35、第二記憶手段36に記憶された正常値データ群によりそれぞれ行う。 Here, when the two types of parameters (closed position data and heat flow data) are bivariate and each is normalized data, the Mahalanobis distance D can be expressed by the following well-known formula. Normalization is performed using the normal value data groups stored in the first storage means 35 and the second storage means 36, respectively.
Yは熱流データ、
kはパラメータの種類の数であり、この場合は2である。
rはX,Yの相関係数で、次式で表すことができる。
k is the number of parameter types, which is 2 in this case.
r is a correlation coefficient between X and Y, which can be expressed by the following equation.
また、第1パラメータ取得手段30と第2パラメータ取得手段32から入力される新たに取得した閉じ位置データ及び熱流データ(パラメータの新たな値)の相関データを、図5に示す等マハラノビス距離線を示す閾値Sに重ねて、マハラノビス距離即ち特徴量としてプロットすることができる。
特徴量演算手段37には、等マハラノビス距離線と新たに取得した閉じ位置データ及び熱流データの相関データのマハラノビス距離との関係から異物の噛み込みの有無を判断する噛み込み判断手段39が接続されている。噛み込み判断手段39にはマハラノビス距離の閾値Sを決定する閾値設定手段40が接続されている。
Furthermore, the correlation data of the newly acquired closing position data and heat flow data (new parameter values) input from the first parameter acquisition means 30 and the second parameter acquisition means 32 can be plotted as the Mahalanobis distance, i.e., feature, superimposed on the threshold value S indicating the equal Mahalanobis distance line shown in Figure 5.
A jamming determination means 39 for determining whether or not a foreign object is jammed based on the relationship between the equal Mahalanobis distance line and the Mahalanobis distance of the correlation data of the newly acquired closing position data and heat flow data is connected to the feature calculation means 37. A threshold setting means 40 for determining a threshold value S of the Mahalanobis distance is connected to the jamming determination means 39.
閾値設定手段40では、第1パラメータ取得手段30と第2パラメータ取得手段32から入力される新たに取得した閉じ位置データと熱流データとの関係でその分散の度合いから、例えば標準偏差が3σの距離にある最も外側の等マハラノビス距離線を選択して閾値Sを設定する。そして、噛み込み判断手段39によって、プロットした全ての新たな閉じ位置データ及び熱流データの相関データについて閾値Sの範囲内であれば正常値と判断し、範囲外であれば異常値と判断する。図5によれば、q1、q2の閉じ位置データ及び熱流データが閾値Sの範囲を外れた異常値と認定される。
なお、閉じ位置データ及び熱流データの相関のない真円のものが図6に示されている。この場合、中心(平均値)からの距離がマハラノビス距離である。
The threshold value setting means 40 determines, for example, a distance with a standard deviation of 3σ based on the degree of dispersion between the newly acquired closed position data input from the first parameter acquisition means 30 and the second parameter acquisition means 32 and the heat flow data. The outermost equi-Mahalanobis distance line in is selected and the threshold value S is set. Then, the
Note that FIG. 6 shows a perfect circle in which the closed position data and heat flow data have no correlation. In this case, the distance from the center (average value) is the Mahalanobis distance.
なお、第1パラメータ取得手段30と第2パラメータ取得手段32から入力される新たな閉じ位置データと熱流データが全て正常値(良品の値)と認定された場合、これらの閉じ位置データと熱流データの正常値データ群を第一記憶手段35及び第二記憶手段36に書き換えて記憶する。これによって、第一記憶手段35及び第二記憶手段36の正常値データ群を随時書き換えて更新できるため、正常値の範囲が時間等の経過と共に変化する場合でも噛み込みを高精度に検出できる。
特徴量演算手段37のマハラノビス距離によって製造される袋Fの底部シール部F2や頂部シール部F3の横シール部分が噛み込みによって異常と判断された場合、縦型製袋充填機4の作動を停止させて外筒する袋Fを取り除く。或いは、縦型製袋充填機4を停止させることなく袋Fを順次製造して、異常と判断された袋Fを製造ラインから外すことができる。
Note that if all new closed position data and heat flow data input from the first parameter acquisition means 30 and the second parameter acquisition means 32 are certified as normal values (values of good products), these closed position data and heat flow data The normal value data group is rewritten and stored in the first storage means 35 and the second storage means 36. As a result, the normal value data group in the first storage means 35 and the second storage means 36 can be rewritten and updated at any time, so that even if the range of normal values changes over time, it is possible to detect a bite with high accuracy.
If the horizontal seal portions of the bottom seal portion F2 and top seal portion F3 of the bag F manufactured by the Mahalanobis distance of the feature calculation means 37 are judged to be abnormal due to biting, the operation of the vertical bag making and filling
次に、比較例として、エンコーダ28a、28bで測定した新たな閉じ位置データを1種のパラメータとして取得した場合における縦型製袋充填機4の包装異常検出方法について説明する。
図7において、走行するフィルムfを横シール装置15で加熱シールしてフィルムfから袋Fを順次製造する場合、閉じ位置データを順次取得してプロットしたグラフである。図において、縦軸が閉じ位置データ、横軸が測定回数である。図8は、このグラフを正規分布図に表示したものである。この場合、標準偏差をσとして±3σの範囲内に99.7%の閉じ位置データが含まれ、これらを正常値として判断することができる。
Next, as a comparative example, a packaging abnormality detection method of the vertical bag-forming-filling
In FIG. 7, when the running film f is heated and sealed by the
図9は、この閉じ位置データを熱流データとの相関関係で横軸と縦軸にプロットしたものである。図9において、閉じ位置データだけでなく熱流データの標準偏差もσとして±3σの範囲内に99.7%の熱流データが含まれる。比較例で判断した閉じ位置データと熱流データをそれぞれ±3σの範囲を閾値として仕切ると、上限の+3σを外れる閉じ位置データp1と下限-3σを外れる閉じ位置データp2が噛み込みの異常値であり、不良品と認定される。
しかしながら、閉じ位置データ及び熱流データの±3σの範囲内であっても、正常値の多数の閉じ位置データ群、熱流データ群から離れたデータq1とq2は異常値の可能性が高い。しかし、1種のパラメータによる包装異常検出方法では、これらのデータq1、q2は閉じ位置データ及び熱流データのいずれであっても正常値の範囲内と判定されてしまう。
この点を考慮して、上述した本発明の実施形態のように、2種のパラメータを用いてマハラノビス距離によって正常値と異常値を判別することで、より高精度な判断を行うことができる。
In FIG. 9, this closed position data is plotted on the horizontal and vertical axes in correlation with heat flow data. In FIG. 9, not only the closed position data but also the standard deviation of the heat flow data is defined as σ, and 99.7% of the heat flow data is included within the range of ±3σ. If the closed position data and heat flow data determined in the comparative example are each divided into ±3σ ranges as threshold values, the closed position data p1 that is outside the upper limit of +3σ and the closed position data p2 that is outside of the lower limit of -3σ are abnormal values for biting. Yes, it is recognized as a defective product.
However, even within the range of ±3σ of the closed position data and heat flow data, data q1 and q2 that are far from the normal closed position data group and heat flow data group are highly likely to be abnormal values. However, in the packaging abnormality detection method using one type of parameter, these data q1 and q2 are determined to be within the normal value range, regardless of whether they are the closed position data or the heat flow data.
In consideration of this point, as in the embodiment of the present invention described above, more accurate judgment can be made by distinguishing between normal values and abnormal values based on the Mahalanobis distance using two types of parameters.
上述したように本実施形態による製袋充填機1の包装異常検出装置2によれば、2種のパラメータに基づいてマハラノビス距離により横シール装置15の異物の噛み込みの有無によるシール異常の有無を判断できる。そのため、製造される袋Fについて横シール部分の包装異常の有無を高精度に検出できる。
しかも、第一記憶手段35及び第二記憶手段36の正常値データ群が随時更新可能であるので、正常値の範囲が経時的に変化する場合でもこれに応じて噛み込みによる包装異常の検出精度を高精度に維持できる。
As described above, according to the packaging
Moreover, since the normal value data group in the first storage means 35 and the second storage means 36 can be updated at any time, even if the range of normal values changes over time, the detection accuracy of packaging abnormalities due to biting can be adjusted accordingly. can be maintained with high precision.
以上、本発明の実施形態による製袋充填機1の包装異常検出装置2について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることはなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で適宜の変更や置換等が可能であり、これらはいずれも本発明に含まれる。以下に、本発明の変形例等について説明するが、上述した実施形態と同一または同様な部分、部材には同一の符号を用いて説明を省略する。
Although the packaging
上述した実施形態による包装異常検出装置2では、パラメータとして閉じ位置データ及び熱流データからなる2種のデータ(2次元のデータ)を用いて横シール装置15の噛み込みの有無による包装異常を判断している。しかし、本発明では、選択するパラメータは上記の2種類のパラメータに限定されるものではなく、種々のパラメータを採用できる。例えば、横シーラの速度、加速度、熱流積分値、熱流微分値、駆動用モータの電流値、力、力積、力微分値等、各種のパラメータを適宜採用することができる。
The packaging
また、採用するパラメータは2種に限定されるものではなく、製袋充填機1で用いる3種以上のパラメータを採用して、各パラメータの正常値データ群からマハラノビス距離またはパラメータの関係性の式を予め求めて、新たに取得するパラメータとの関係を噛み込みの有無による包装異常として判断してもよい。そのため、特徴量演算手段37はマハラノビス距離に限定されるものではなく、主成分分析やニューラルネットワークを利用して算出することもできる。 In addition, the parameters to be adopted are not limited to two types, but three or more types of parameters used in the bag making and filling machine 1 are adopted, and the Mahalanobis distance or the relationship between the parameters is calculated from the normal value data group of each parameter. may be determined in advance and the relationship with the newly acquired parameter may be determined as a packaging abnormality based on the presence or absence of biting. Therefore, the feature calculation means 37 is not limited to the Mahalanobis distance, but can also be calculated using principal component analysis or a neural network.
なお、第1パラメータ取得手段30と第2パラメータ取得手段32はパラメータ取得手段に含まれる。
また、上述した実施形態では、縦型製袋充填機4の横シール装置15について説明したが、本発明は製袋充填機1として横型製袋充填機に横シール装置や縦シール装置等のシール装置を取り付ける場合にも適用することができる。
The first
In addition, in the above-mentioned embodiment, a
1 製袋充填機
2 包装異常判断装置
4 縦型製袋充填機
15 横シール装置
16a、16b ヒータブロック
28a、28b エンコーダ
30 第1パラメータ取得手段
31a、31b 温度センサ
32 第2パラメータ取得手段
34 記憶手段
35 第一記憶手段
36 第二記憶手段
37 特徴量演算手段
39 噛み込み判断手段
40 閾値設定手段
M1 第一モータ
M2 第二モータ
f フィルム
F 袋
1 Bag making and filling
Claims (3)
前記2種以上のパラメータの新たな値を検出するパラメータ取得手段と、
前記2種以上のパラメータの良品の値と前記2種以上のパラメータの新たな値とに基づいて特徴量を演算する特徴量演算手段と、
前記特徴量が2種以上のパラメータの良品の値に基づいて規定された閾値を外れる場合に異常と判断する異常判断手段と、
を備え、
前記包装異常は横シール装置による包材の横シール時の異物噛み込みであり、
前記異常判断手段は異物の噛み込みを判断する噛み込み判断手段であり、
前記2種以上のパラメータのうち、1種のパラメータは、前記包材の横シール時に前記包材を挟むヒータブロック間を流れる熱の時間当たりの移動量と方向を示す熱流データである、
ことを特徴とする製袋充填機の包装異常検出装置。 a storage means for storing in advance values of good products for two or more parameters that affect packaging abnormalities;
parameter acquisition means for detecting new values of the two or more types of parameters;
feature amount calculation means for calculating a feature amount based on the values of non-defective products of the two or more types of parameters and new values of the two or more types of parameters;
Abnormality determining means for determining an abnormality when the feature value deviates from a threshold value defined based on values of non-defective products of two or more parameters;
Equipped with
The above-mentioned packaging abnormality is a foreign object caught during the horizontal sealing of the packaging material by the horizontal sealing device,
The abnormality determining means is a biting determining means for determining whether a foreign object is bitten,
Among the two or more types of parameters, one type of parameter is heat flow data indicating the amount and direction of movement per time of heat flowing between heater blocks sandwiching the packaging material during lateral sealing of the packaging material.
A packaging abnormality detection device for a bag making and filling machine, characterized in that:
前記異常判断手段は、前記マハラノビス距離が前記2種以上のパラメータの良品の値に基づいて規定した前記閾値から外れる場合に異常と判定する請求項1に記載された製袋充填機の包装異常検出装置。 the feature amount in the feature amount calculation means is a Mahalanobis distance calculated based on the non-defective product values of the two or more types of parameters and the newly acquired parameter values;
2. A packaging abnormality detection device for a bag making and filling machine as described in claim 1, wherein the abnormality judgment means judges an abnormality to exist when the Mahalanobis distance deviates from the threshold value defined based on the values of the two or more parameters for non-defective products.
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