JP3874813B2 - 計量コンベヤ用フィルタ及びそのフィルタ定数算出装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、例えば重量選別機等に用いられる計量コンベヤのデジタル計量信号に含まれる定周期振動ノイズを減衰させる計量コンベヤ用フィルタ、及びそのフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、デジタル秤（以下、秤と称す。）の計量信号に含まれている定周期振動ノイズを減衰させる方法として、特公昭６３−０５２６８４号公報に示されるような方法がある。この方法は、定周期振動ノイズの減衰手段として移動平均フィルタを用い、定周期振動ノイズの略整数周期分に相当するサンプリング数をこの移動平均フィルタのフィルタ定数、即ちタップ数とするものである。即ち、この移動平均フィルタによって濾波処理された計量信号は、定周期振動ノイズの略整数周期分、例えば一周期分に相当するサンプリングデータの平均値になるため、結果的に定周期振動ノイズ成分を除去することができる。
【０００３】
そして、このフィルタ定数（タップ数）を決定する方法として、特開平３−２１８２６号公報に示されるような方法がある。この方法では、減衰の対象とする定周期振動ノイズを秤系の固有振動ノイズと定め、この固有振動ノイズの周波数ｆを数１によって算出し、この固有振動周波数ｆの逆数を固有振動ノイズ、即ち定周期振動ノイズの周期Ｔとし、この周期Ｔの略整数周期分、例えば１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数としている。
【０００４】
【数１】
ｆ＝（１／２π）・｛ｇ・Ｋ／（ＷI ＋ＷT ）｝1/2
ここで、ＷI は初期荷重（計量部分の重量）、ＷT は被計量物の荷重、ｇは重力加速度、Ｋはロードセルのばね定数である。
【０００５】
従って、上記数１に、既知数であるＷI 、ＷT 、ｇ、Ｋの値を各々代入して固有振動周波数ｆを算出し、この固有振動周波数ｆの逆数（１／ｆ）である周期Ｔの１周期分に相当するサンプリング数を求めることによって、フィルタ定数を決定することができる。そして、このフィルタ定数を用いた移動平均フィルタで計量信号を濾波処理することによって、固有振動ノイズ、即ち定周期振動ノイズを減衰させることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、実際の秤系においては、上記数１のパラメータである初期荷重ＷI については、計量載台の重量と、この計量載台とロードセルとの接続金具の重量だけでなく、正確にはロードセル自体の重量も一部含まれるため、この初期荷重ＷI の正確な値を定めるのは非常に困難である。また、ロードセルのばね定数Ｋについても、ロードセルだけでなく、秤系を構成する部材、例えばロードセル支持金具、計量載台とロードセルとの接続金具、計量載台自体等の有するばね定数も加わった秤系全体としてのばね定数になるため、その正確な値を定めるのは非常に困難である。従って、これらの初期荷重ＷI 及びロードセルのばね定数Ｋについては、近似的な値を代入せざるを得なくなるため、正確な固有振動周波数、ひいては適切なフィルタ定数を算出することができなくなってしまう。これによって、計量信号に含まれている固有振動ノイズ、即ち定周期振動ノイズを十分に減衰させることができず、結果的に、高い計量精度を得ることができないという問題がある。
【０００７】
また、秤、例えば計量コンベヤの計量信号には、上記固有振動ノイズのみならず、ベルトプーリ等のプーリや、このプーリを駆動するモータの回転によって発生する振動ノイズ、また計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等、種々の周波数成分を有する定周期振動ノイズが重畳されている。従って、上記従来技術のように、計量信号に含まれている秤系の固有振動ノイズのみを減衰させても、それ以外の定周期振動ノイズが存在しているため、これらの定周期振動ノイズの影響によって高い計量精度を得ることができないという問題がある。この問題を解決する手段として、従来、時定数の非常に大きいローパスフィルタを設けたり、移動平均フィルタリングを単に多重化していたが、これによって、フィルタの応答遅れが大きくなると共に、その度合いが大きいと計量信号の過渡応答部分のデータ、即ち無効データも濾波処理の対称としてしまうため秤の計量精度を悪化させてしまうという問題がある。
【０００８】
本発明は、重量選別機等に用いられる計量コンベヤの計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち成分の大きいものは、秤系の固有振動ノイズの他に、プーリやモータの回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズが殆どであることに着目し、これらの定周期振動ノイズ成分を減衰させる計量コンベヤ用フィルタと、そのフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置を提供することを目的とする。また、計量の際に、被計量物の種類やコンベヤの搬送速度等の計量条件を設定することによって、その計量条件に応じたフィルタ定数が自動的に選択される計量コンベヤ用フィルタを提供することも本発明の目的である。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
第１の発明のフィルタ定数算出装置は、定周期振動ノイズを含む計量信号を所定のサンプリング周期でサンプリングしてデジタル化したデジタル計量信号の当該定周期振動ノイズを、該デジタル計量信号に対し移動平均フィルタリングを行うことによって減衰させる計量コンベヤ用フィルタのタップ数であるフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置において、
上記定周期振動ノイズの周期を検出する周期検出手段と、該周期検出手段が検出した上記周期の略整数周期分に相当するサンプリング数を算出するサンプリング数算出手段と、該サンプリング数算出手段が算出した上記サンプリング数を計量コンベヤ用フィルタのフィルタ定数として出力するフィルタ定数出力手段と、
上記フィルタ定数出力手段の出力した上記フィルタ定数を用いて上記周期検出手段に入力された信号に対し移動平均フィルタリングを行う濾波手段と、
該濾波手段の濾波処理回数を計数する計数手段と、
少なくとも上記計数手段の計数が所定の数に達するまで上記濾波手段によって濾波処理された信号を上記濾波処理前のデジタル計量信号に替えて上記周期検出手段に帰還入力させる帰還手段と、
上記フィルタ定数出力手段から出力される上記フィルタ定数の略総和が予め定めた値以上であるか否かを判定する判定手段とを、
具備し、
上記周期検出手段が上記デジタル計量信号を入力すると共にこの入力した信号に含まれている上記定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期を検出し、少なくとも上記計数手段の計数が所定の数に達するまで又は上記判定手段が上記フィルタ定数出力手段から出力される上記フィルタ定数の略総和が上記予め定めた値以上であると判定するまで、上記濾波手段によって濾波処理された信号を上記濾波処理前のデジタル計量信号に替えて上記周期検出手段に帰還入力させることを特徴とする。
【００１４】
第２の発明のフィルタ定数算出装置は、第１発明のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定することによって該定周期振動ノイズの周期を決定することを特徴とするものである。
【００１５】
第３の発明のフィルタ定数算出装置は、第１又は第２の発明のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズを含む信号の上記サンプリングデータに対して複数の予め定めた上記サンプリング数分の移動平均フィルタリングを行い、該移動平均フィルタリングされた後の各サンプリングデータ列のうちバラツキの最も少ないサンプリングデータ列を算出する上記移動平均フィルタリングに使用された上記サンプリング数に対応する時間を、上記定周期振動ノイズの周期とすることを特徴とするものである。
【００１６】
第４の発明のフィルタ定数算出装置は、第１、第２又は第３の発明のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズを含む信号の上記サンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって該定周期振動ノイズの存在する周波数を求め、該周波数に対応する周期を、上記定周期振動ノイズの周期とすることを特徴とするものである。
【００２０】
【作用】
第１の発明によれば、周期検出手段が、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズの周期を検出し、サンプリング数算出手段が、この周期検出手段によって検出された上記周期の１周期分に相当するサンプリング数を算出する。そして、フィルタ定数出力手段が、このサンプリング数算出手段によって算出されたサンプリング数をタップ数であるフィルタ定数として出力する。つまり、このフィルタ定数は、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズの１周期分のサンプリング数に相当する。従って、デジタル計量信号に対して、このフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、減衰の対象としている定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値を得ることができ、これによって、定周期振動ノイズ成分を減衰させることができる。
【００２１】
上記周期検出手段は、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期を検出する。そして、この周期検出手段によって検出された上記周期の１周期分に相当するサンプリング数がサンプリング数算出手段によって算出され、このサンプリング数算出手段によって算出されたサンプリング数がフィルタ定数の１つとしてフィルタ定数出力手段から出力される。ここで、濾波手段が、フィルタ定数出力手段によって出力されたフィルタ定数を用いて上記周期検出手段に入力された信号に対して移動平均フィルタリングを行う。そして、この濾波手段によって濾波処理された信号は、濾波手段の濾波処理回数が計数手段によって少なくとも所定の数、例えば減衰の対象とする定周期振動ノイズの個数だけ計数されるまで、帰還手段によって、繰り返し周期検出手段に帰還入力される。なお、これ以降、周期検出手段は、上記デジタル計量信号に替えて、帰還手段から帰還入力される信号、即ち濾波手段によって濾波処理された信号に対してその処理を行う。
【００２２】
つまり、フィルタ定数出力手段からは、デジタル計量信号に含まれている各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数が、これらの定周期振動ノイズの振幅の大きさの順に、上記計数手段の計数する所定の数だけ、例えば減衰の対象とする定周期振動ノイズの個数だけのフィルタ定数が順次出力される。即ち、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズの中でも振幅の大きい秤系の固有振動ノイズ、プーリやモータの回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等を減衰の対象とするフィルタ定数から順次出力される。これらのフィルタ定数は、上記のように、デジタル計量信号に含まれている各定周期振動ノイズの１周期分のサンプリング数に相当する。従って、デジタル計量信号に対して、これらのフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、各定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値を得ることができ、これによって、各定周期振動ノイズ成分を効率良く減衰させることができる。
【００２３】
なお、濾波手段は、フィルタ定数出力手段から出力されたフィルタ定数を用いて移動平均フィルタリングを行っているが、この移動平均フィルタリングは、その原理から、減衰の対象とする周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても比較的に大きい減衰特性を有する。従って、もし、この濾波手段によって濾波処理される信号に、この濾波手段の減衰の対象とする定周期振動ノイズの周波数の近傍、又はその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が含まれているとしても、この濾波手段の濾波処理によって、上記他の定周期振動ノイズも、上記減衰の対象とする定周期振動ノイズと共に、無視できる程度の小さいレベルに減衰される。よって、既に出力されているフィルタ定数によって十分減衰させることのできる周波数成分に対して減衰特性を有するフィルタ定数が、新たに出力されることはない。つまり、同一の周波数成分に対して十分な減衰特性を有するフィルタ定数が重複して出力されることはないので、不必要にフィルタ定数、即ちタップ数が増加することはない。
【００２４】
判定手段が、フィルタ定数出力手段が出力するフィルタ定数の略総和、即ち全タップ数の略総和が予め定めた値以上であるか否かを判定する。そして、少なくともこの判定手段によって全タップ数の略総和が上記予め定めた値以上であると判定されるか、又は上記計数手段が所定の数だけ計数するまで、濾波手段によって濾波処理された信号は、帰還手段によって周期検出手段に帰還入力され、その後の処理を繰り返される。つまり、判定手段が、フィルタ定数出力手段が出力するフィルタ定数との略総和が予め定めた値以上であると判定した場合、これ以降、フィルタ定数は出力されない。
【００２５】
第２の発明によれば、上記周期検出手段は、定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定し、この測定した時間を上記定周期振動ノイズの周期としている。
【００２６】
第３の発明によれば、上記周期検出手段は、まず、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対し、複数の予め定めたサンプリング数分、即ちフィルタ定数で移動平均フィルタリングを行う。そして、これらの移動平均フィルタリングのうち、その出力データ列のバラツキが最も少ない移動平均フィルタリングのフィルタ定数、即ちサンプリング数に対応する時間を、上記定周期振動ノイズの周期としている。
【００２７】
第４の発明によれば、上記周期検出手段は、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって、上記定周期振動ノイズの存在する周波数を求め、この周波数に対応する周期を上記定周期振動ノイズの周期としている。
【００２８】
【実施例】
本発明に係る計量コンベヤ用フィルタの第１実施例を図１及び図２を参照して説明する。図２は、計量コンベヤを用いた秤の概略構成を示すブロック図であり、本第１実施例の計量コンベヤ用フィルタは、同図における操作部と、表示部２５と、Ｉ／Ｏ２６と、演算制御部２７と、メモリ２８とによって構成される。なお、同図における１が計量コンベヤ、５は送り込みコンベヤ、６は送り出しコンベヤであり、被計量物１３、１４の搬送方向は矢印７、７に示す通りである。
【００２９】
ここで、この計量コンベヤ用フィルタの構成要素の１つである操作部２４は、オペレータがこの操作部２４を操作することによって、この計量コンベヤ用フィルタの電源をＯＮ／ＯＦＦしたり、被計量物１３、１４の種類や計量コンベヤ１の搬送速度等の計量条件を入力する等、種々の命令や情報を入力することができるものである。
【００３０】
表示部２５は、操作部２４によって入力された命令内容や、被計量物１３、１４の計量結果等を表示するものである。
【００３１】
Ｉ／Ｏ２６は、操作部２４から入力した種々の命令やＡ／Ｄ変換器２３を介して入力したデジタル計量信号を演算制御部２７に出力する機能と、演算制御部２７で算出した計量結果等を表示部２５に出力する機能とを備えている。
【００３２】
演算制御部２７は、例えばマイクロコンピュータ（ＣＰＵ）やデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）等によって構成されており、図１に示すフローチャートで表されているプログラムに従って動作することによって、選択手段、濾波手段、計量条件設定手段、及び制御信号出力手段の有する各機能を果たすことができる。そしてＩ／Ｏ２６から送られてきたデジタル計量信号に対しての処理を行い、被計量物１３、１４の計量値を算出するものである。
【００３３】
メモリ２８は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等によって構成されており、種々のフィルタ定数を書き込んだり、削除することができ、記憶手段としての機能を果たすものである。また、図１に示すフローチャートで表されているプログラムについても、このメモリ２８に記憶されている。
【００３４】
次に、図１に示すフローチャートに従って、この計量コンベヤ用フィルタの動作について説明する。まず、後述するフィルタ定数算出装置によって算出された種々のフィルタ定数を記憶する（ステップＳ３０２）。ここで、計量コンベヤ１、即ちロードセル２１から出力される計量信号には、秤系の固有振動ノイズ、プーリ２及びモータ４の回転により発生する回転ノイズ、計量コンベヤ１枠の捻じれにより発生する振動ノイズ等、比較的に振幅の大きい定周期振動ノイズが含まれており、これらの定周期振動ノイズの振幅及び周波数成分は、被計量物１４の種類（重量）及び計量コンベヤ１の搬送速度Ｖ等の計量条件の差異によって変化する。従って、このステップＳ３０２においては、後述するフィルタ定数算出装置によって算出されたこれらの様々な計量条件の下で発生する上記各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を記憶する。なお、このステップＳ３０２が、記憶手段に対応する。
【００３５】
次に、オペレータが、被計量物１４の重量や計量コンベヤ１の搬送速度Ｖ等の計量条件を設定する（ステップＳ３０４）。なお、このステップＳ３０４が、計量条件設定手段に対応する。
【００３６】
そして、この設定された計量条件に対応するフィルタ定数が、上記ステップＳ３０２において記憶したフィルタ定数の中から選択されるように制御する制御信号を出力し（ステップＳ３０６）、この制御信号に応じてフィルタ定数が選択される（ステップＳ３０８）。なお、このステップＳ３０６及びステップＳ３０８が、各々制御信号出力手段及び選択手段に対応する。
【００３７】
そして、上記ステップＳ３０８において選択されたフィルタ定数を用いて、デジタル計量信号を濾波処理する（ステップＳ３１０）。なお、この選択されたフィルタ定数は、上記計量条件の下で発生する定周期振動ノイズの各１周期に相当するサンプリング数そのものであり、このステップＳ３１０においては、このサンプリング数をタップ数として移動平均フィルタリングを行う。従って、上記ステップＳ３０４においてオペレータが設定した計量条件と同じ条件で計量を行うことによって、この計量条件の下で発生する定周期振動ノイズを除去することができる。このステップＳ３１０が、請求項１に記載の濾波手段に対応する。
【００３８】
上記のように構成されているので、この計量コンベヤ用フィルタは、計量する際に、被計量物１４の重量や計量コンベヤ１の搬送速度等の計量条件を入力することによって、常に、上記計量条件の下で発生する定周期振動ノイズを減衰させるべくフィルタ定数が自動的に選択されるように構成されている。そして、この選択されたフィルタ定数は、上記定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリング数そのものであるため、上記定周期振動ノイズを効率よく減衰させることができる。従って、この計量コンベヤ用フィルタは、計量条件に応じて、常に、確実かつ高速な濾波処理を行うことができるので、このフィルタを秤に適用することによって、高精度かつ高速で計量を実現する秤を構成することができる。
【００３９】
なお、本第１実施例において、計量条件の１つとして、計量コンベヤ１の搬送速度Ｖを設定したが、この搬送速度Ｖの代わりに、被計量物１４の単位時間当たりの計量個数を設定してもよい。即ち、搬送速度Ｖにおいて、長さＬの計量コンベヤ１によって単位時間当たりに計量可能な被計量物１４の個数をＱとしたとき、これらの関係はＱ＝Ｖ／Ｌになるので、計量条件の１つとして、この単位時間当たりの計量個数Ｑを設定してもよい。もちろん、この場合、この計量個数Ｑから搬送速度Ｖを算出する手順は、メモリ２８に記憶されており、演算制御部２７がその動作を行う。
【００４０】
本発明に係るフィルタ定数算出装置の第２実施例を図２から図１３を参照して説明する。図２は、計量コンベヤを用いた秤の概略構成を示すブロック図であり、本第２実施例のフィルタ定数算出装置は、同図に示す秤そのものによって構成することができる。即ち、この秤は、物品の重量を計量するという本来の秤として機能できるのは勿論のこと、本来の秤として機能する際に計量信号の濾波処理に用いるフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置としても機能することができるように構成されている。
【００４１】
この秤がフィルタ定数算出装置として機能するとき、このフィルタ定数算出装置は、同図における操作部２４と、表示部２５と、入出力インターフェース（以下、Ｉ／Ｏという。）２６と、演算制御部２７と、メモリ２８とによって構成される。そして、最初に被計量物１３のサンプルデータ（以下、サンプルデータという。）を採取し、このサンプルデータを基に、上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに適用するフィルタ定数を算出する。なお、このサンプルデータとは、実際に被計量物１３を計量コンベヤ１に流し、このときロードセル２１から得られた計量信号を増幅器２２で増幅し、Ａ／Ｄ変換器２３でデジタル化したデジタル計量信号であって、まだ上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタによって濾波処理されていないデジタル計量信号のことである。
【００４２】
ここで、このフィルタ定数算出装置の構成要素の１つである操作部２４は、オペレータがこの操作部２４を操作することによって、このフィルタ定数算出装置の電源をＯＮ／ＯＦＦしたり、このフィルタ定数算出装置にサンプルデータを採取する命令等の種々の命令を入力したりすることができるものである。
【００４３】
表示部２５は、操作部２４によって入力された命令内容や、算出されたフィルタ定数等を表示するものである。
【００４４】
Ｉ／Ｏ２６は、操作部２４から入力した種々の命令やＡ／Ｄ変換器２３を介して採取したサンプルデータを演算制御部２７に出力する機能と、演算制御部２７で算出したフィルタ定数の算出結果等を表示部２５に出力する機能とを備えている。
【００４５】
演算制御部２７は、例えばマイクロコンピュータ（ＣＰＵ）やデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）等によって構成されており、Ｉ／Ｏ２６から送られてきたサンプルデータの処理を行い、フィルタ定数を算出するものである。
【００４６】
メモリ２８は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等によって構成されており、サンプルデータ等の各種データを書き込んだり、削除することができる。また、このメモリ２８には、図３に示すフローチャートで表されているプログラムが記憶されており、演算制御部２７は、これらのプログラムに従ってフィルタ定数を算出することができる。
【００４７】
次に、上記のように構成されているフィルタ定数算出装置の動作手順を、図３に示すフローチャートに従って説明する。なお、図２に示す秤において、被計量物１４を計量コンベヤ１に流しているときにロードセル２１が出力する計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち成分の大きいものは、秤系の固有振動ノイズの他に、計量コンベヤ１のプーリ２の回転によって発生する振動ノイズ、プーリ２の駆動用モータ４の回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズが殆どである。従って、本実施例では、主に、上記４種類の比較的に振幅の大きい定周期振動ノイズ成分を減衰させる計量コンベヤ用フィルタのフィルタ定数を算出する場合について説明する。
【００４８】
まず、オペレータが操作部２４から計量コンベヤ１の搬送速度Ｖを設定する（ステップＳ２）。ここで、プーリ２の半径をｒ、回転数をｆ1 とし、Ｖ＝ｒ・ω＝ｒ・２πｆ1 の関係から、プーリ２の回転周期Ｔ1 を算出する（ステップＳ４）。この算出式は、数２で表される。
【００４９】
【数２】
Ｔ1 ＝１／ｆ1 ＝２πｒ／Ｖ
【００５０】
次に、このプーリ２の回転周期Ｔ１ に略相当するサンプリング数ｎ１ を算出する（ステップＳ６）。このサンプリング数ｎ１ は、アナログ計量信号をデジタル化する際のサンプリング周期をτとすると、Ｔ１ ／τ≒ｎ１ −１の関係から、数３によって算出される。
【００５１】
【数３】
ｎ1 ≒（Ｔ1 ／τ）＋１
【００５２】
ここで、計量コンベヤ１のプーリ２の回転によって発生する振動ノイズは、プーリ２の重心がその回転中心から偏心していることによって生じるため、プーリ２の回転周期Ｔ１ がその定周期振動ノイズの周期となる。従って、このプーリ２の回転周期Ｔ１ に相当するサンプリング数ｎ１ をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、このプーリ２の回転により発生する定周期振動ノイズの一周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって、この定周期振動ノイズ成分を除去することができる。つまり、数３によって算出されたサンプリング数ｎ１ が、このプーリ２の回転によって発生する定周期振動ノイズを減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数となる。よって、このサンプリング数ｎ１ を、プーリ２の回転によって発生する定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数として出力する（ステップＳ８）。
【００５３】
なお、このフィルタ定数ｎ1 をタップ数とする移動平均フィルタは、減衰の対象としている定周期振動ノイズ、即ちプーリ２の回転によって発生する振動ノイズだけではなく、この振動ノイズの周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても比較的に大きい減衰特性を有する。従って、もし、このプーリ２の回転によって発生する振動ノイズの周波数の近傍、又はその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が存在しているとしても、このフィルタ定数ｎ1 をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、プーリ２の回転によって発生する振動ノイズは勿論のこと、上記他の定周期振動ノイズについても無視できる程度の小さいレベルに減衰させることができる。
【００５４】
次に、プーリ２と、このプーリ２とベルト３によって回動自在に結合されているモータ４との回転速度比をＥ、モータ４の回転数をｆ2 とし、ｆ2 ＝Ｅ・ｆ1 の関係から、モータ４の回転周期Ｔ2 を算出する（ステップＳ１０）。この算出式は、数４で表される。
【００５５】
【数４】
Ｔ2 ＝Ｔ1 ／Ｅ＝２πｒ／ＥＶ
【００５６】
そして、このモータ４の回転周期Ｔ２ に略相当するサンプリング数ｎ２ を算出する（ステップＳ１２）。このサンプリング数ｎ２ は、Ｔ２ ／τ≒ｎ２ −１の関係から、数５によって算出される。
【００５７】
【数５】
ｎ2 ≒（Ｔ2 ／τ）＋１
【００５８】
ここで、このモータ４の回転によって発生する振動ノイズは、モータ４の重心がその回転中心から偏心していることによって生じるため、モータ４の回転周期Ｔ２ がその定周期振動ノイズの周期となる。従って、このモータ４の回転周期Ｔ２ に相当するサンプリング数ｎ２ をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、このモータ４の回転により発生する定周期振動ノイズの一周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって、この定周期振動ノイズ成分を除去することができる。つまり、数５によって算出されたサンプリング数ｎ２ が、このモータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズを減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数となる。よって、このサンプリング数ｎ２ を、モータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数として出力する（ステップＳ１４）。
【００５９】
なお、このフィルタ定数ｎ2 をタップ数とする移動平均フィルタについても、モータ４の回転によって発生する振動ノイズだけではなく、この振動ノイズの周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても比較的に大きい減衰特性を有する。従って、もし、このモータ４の回転によって発生する振動ノイズの周波数の近傍、又はその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が存在しているとしても、このフィルタ定数ｎ2 をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、モータ４の回転によって発生する振動ノイズは勿論のこと、上記他の定周期振動ノイズについても比較的に無視できる程度の小さいレベルに減衰させることができる。
【００６０】
次に、実際に被計量物１４を計量コンベヤ１上に流して上記ステップＳ２において設定した速度Ｖで搬送させ、このときの被計量物１４の重量を計量する。そして、図４（ａ）に示すように、この計量によって得られたアナログ計量信号Ｗをサンプリング周期τでデジタル化し、このデジタル化した時系列の離散計量データを読み込み、そのうちＷ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN のＮ個分のデータをサンプルデータとしてメモリ２８に記憶させる（ステップＳ１６）。なお、このサンプルデータの読み込み開始のタイミングについては、フォトセンサ１５によって被計量物１４が計量コンベヤ１上に載上したことを検出した時点とする。
【００６１】
そして、図４（ｂ）に示すように、このメモリ２８に記憶されているデータ列Ｗ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN に対してフィルタ定数ｎ1 で移動平均フィルタリングを行いデータ列Ｗ11、Ｗ21、Ｗ31・・・を求め、更に、このデータ列Ｗ11、Ｗ21、Ｗ31・・・に対してフィルタ定数ｎ2 で移動平均フィルタリングを行いデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・を求める（ステップＳ１８）。そして、このステップＳ１８において、サンプルデータＷ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN に含まれているプーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズ成分、及びこれらの振動ノイズの周波数の近傍、またその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が減衰される。つまり、サンプルデータＷ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN に対し、フィルタ定数ｎ1 、ｎ2 で移動平均フィルタリングした後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・に残っている定周期振動ノイズ成分の殆どは、秤系の固有振動ノイズと、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズになる。（但し、秤系の固有振動ノイズ、又は計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズの周波数が、プーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズの周波数の近傍、またその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に存在する場合、これらの秤系の固有振動ノイズ、又は計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズも、このステップＳ１８において減衰される。）
【００６２】
ここで、この秤系の固有振動ノイズと、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズについても、上記と同様に、各々の１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数として移動平均フィルタリングを行うことによって除去できることが推測できる。そこで、まず、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・に残っている定周期振動ノイズ成分、即ち秤系の固有振動ノイズと、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズのうち、最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期Ｔm を算出する（ステップＳ２０）。ここで、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動により発生する振動ノイズについては、計量コンベヤ１枠に剛性を持たせるような構造にすることによって、その振幅を秤系の固有振動ノイズの振幅よりも小さく抑えることができる。従って、このステップＳ２０においては、まず最初に秤系の固有振動ノイズの周期Ｔ3 が算出される。なお、このステップＳ２０が、周期検出手段に対応する。また、この周期Ｔm の算出方法の詳細については後述する。
【００６３】
そして、この定周期振動ノイズの周期Ｔm に相当するサンプリング数ｎm 、即ちここでは秤系の固有振動ノイズの周期Ｔ3 に相当するサンプリング数ｎ3 を算出する（ステップＳ２２）。なお、このサンプリング数ｎm の算出式は、数６で表され、このステップＳ２２が、サンプリング数算出手段に対応する。
【００６４】
【数６】
ｎm ≒（Ｔm ／τ）＋１
【００６５】
そして、このサンプリング数ｎm 、即ちここではｎ3 を、秤系の固有振動ノイズに対応するフィルタ定数として出力する（ステップＳ２４）。なお、このステップＳ２４が、フィルタ定数出力手段に対応する。
【００６６】
次に、ステップＳ１８において、フィルタ定数ｎ１ 、ｎ２ で移動平均フィルタリングした後のデータ列Ｗ１２、Ｗ２２、Ｗ３２・・・に対して、更に、ステップＳ２４において出力されたフィルタ定数ｎｍ 、即ち、ここではｎ３ を用いて移動平均フィルタリングを行う（ステップＳ２６）。従って、このステップＳ２６において移動平均フィルタリングを行った後のデータ列Ｗ１３、Ｗ２３、Ｗ３３・・・は、プーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズと、秤系の固有振動ノイズとが減衰されている。更に、これらの振動ノイズの周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、またその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分についても減衰されている。よって、データ列Ｗ１３、Ｗ２３、Ｗ３３・・・に含まれている定周期振動ノイズのうち振幅の大きい定周期振動ノイズとしては、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズのみが残された状態になっている。（但し、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズの周波数が、プーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズと、秤系の固有振動ノイズとの周波数の近傍、またその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に存在する場合、この計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズについてもここで同時に減衰される。）なお、このステップＳ２６が、請求項３に記載の濾波手段に対応する。
【００６７】
そして、ステップＳ２６における移動平均フィルタリングの回数をカウントする（ステップＳ２８）。ここで、この回数が所定の回数、例えばプーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズを除く定周期振動ノイズのうち減衰の対象とする定周期振動ノイズ（秤系の固有振動ノイズと計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズ）の数と同じ数だけの回数、即ち２回に達したときは、フィルタ定数の算出動作を終了する。一方、この回数に達しないときは、ステップＳ３０に進む。なお、このステップＳ２８が、計数手段に対応する。
【００６８】
次に、現時点で算出されているフィルタ定数を用いた数７に示す条件が満足しているか否かを判定する（ステップＳ３０）。これは、図５に示すように、このフィルタ定数算出手装置が算出した全てのフィルタ定数を上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに適用して多重移動平均フィルタリングを行う際に、そのタップ数が増加することによって、ロードセル２１から得られる計量信号ＷのサンプリングデータＷ1 、Ｗ2 、Ｗ3 、・・・のうち、同図のＷN+1 以降のデータのように、被計量物１４が計量コンベヤ１上に存在する時間領域Ｔ以外のサンプリングデータについても濾波処理の対象としてしまうことを防ぐためである。なお、数７において、Ｌは計量コンベヤ１の長さ、ｌは計量コンベヤ１の搬送方向（矢印７の方向）における被計量物１４の寸法、Ｖは計量コンベヤ１の搬送速度、Ｍは算出されたフィルタ定数の全数である。そして、このステップＳ３０が、判定手段に対応する。
【００６９】
【数７】
Ｎ＞ｎ1 ＋ｎ2 ＋・・・＋ｎM −（Ｍ−１）
ここで、Ｎ＝（Ｔ／τ）＋１ ∵ Ｔ＝（Ｌ−ｌ）／Ｖ
【００７０】
ここで、上記数７の条件が満足されないときは、フィルタ定数の算出動作を終了する。一方、数７の条件が満足されるときは、ステップＳ２６において移動平均フィルタリングを行った後のデータ列Ｗ13、Ｗ23、Ｗ33・・・を、ステップＳ１８において二重移動平均フィルタリングを行った後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・に替えて、ステップＳ２０に帰還入力させる。即ち、数７の条件が満足したときは、上記秤系の固有振動ノイズに対応するフィルタ定数ｎ3 を算出した手順と同様に、ステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ２４に従って計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズに対応するフィルタ定数ｎ4 を算出する。従って、ステップＳ３０は、帰還手段にも対応する。
【００７１】
そして、上記ステップＳ２０からステップＳ２６までの動作は、ステップＳ２８においてステップＳ２６の移動平均フィルタリングの回数が所定の回数までカウントされるか、即ち減衰の対象とする定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数が全て算出されるか、または、ステップＳ３０において数７に示す条件が満足されないと判定される、即ち出力された全てのフィルタ定数を用いて多重移動平均フィルタリングを行う際に測定誤差を招くような大きい応答遅れを生じてしまうと判定されるまで繰り返される。
【００７２】
上記のように、本第２実施例のフィルタ定数算出装置は、計量信号に含まれている定周期振動ノイズ、例えばその中でも振幅の大きい秤系の固有振動ノイズ、プーリ３及びモータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズ、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズ等の各周期の１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数として算出している。従って、計量信号に対し、これらのフィルタ定数をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、各定周期振動ノイズ成分を効率よく除去することができる。つまり、各定周期振動ノイズを確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができる。
【００７３】
また、少なくとも減衰の対象とする定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を、振幅の大きい定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数から順次出力するように構成されている。従って、計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち振幅の大きい定周期振動ノイズ、即ちプーリ３及びモータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズ、秤系の固有振動ノイズ、計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等に対応するフィルタ定数から確実に算出する。
【００７４】
つまり、本第２実施例において算出したフィルタ定数ｎ1 、ｎ2 、ｎ3 、ｎ4 をタップ数とする多重移動平均フィルタを上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに適用することによって、従来のフィルタでは減衰の対象としなかったプーリ２及びモータ４の回転によって発生する振動ノイズや、計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等についても減衰させることができる。
【００７５】
なお、１つのフィルタ定数は、それが本来減衰の対象としている周波数成分の他に、この周波数の近傍、またその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても減衰特性を有するので、上記の比較的に振幅の大きい定周期振動ノイズのうち複数の定周期振動ノイズが、ある１つのフィルタ定数によって減衰される場合がある。このような場合があるので、必ずしも定周期振動ノイズの振幅の大きい順に各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数が順次算出されるとは限らない。従って、既に算出されたフィルタ定数によって減衰させることのできる周波数成分に対して減衰特性を有するフィルタ定数が、上記既に算出されたフィルタ定数とは別個に、即ち重複して算出されることはない。これによって、不必要にフィルタ定数、即ちタップ数が増加することを防ぐことができ、ひいては移動平均フィルタリングの際の応答遅れを防止することができる。
【００７６】
更に、このフィルタ定数算出装置が算出した全てのフィルタ定数によって多重移動平均フィルタリングを行う際に、被計量物が完全に計量コンベヤ上に存在している時間領域にあるサンプリングデータに対してのみ、そのフィルタリング処理が行われるように、フィルタ定数の総数、即ちタップ数を制限するように構成されている。従って、上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに、このフィルタ定数算出装置が算出した全てのフィルタ定数を適用しても、その応答遅れによって秤の計量精度を悪化させてしまうということはない。
【００７７】
なお、本第２実施例においては、プーリ２の回転によって発生する振動ノイズ、モータ４の回転によって発生する振動ノイズ、秤系の固有振動ノイズ、及び計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズの４つの定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を算出したが、上記数７を満足する場合は、図３のステップＳ２０からステップＳ３０を繰り返すことによって、更に多くのフィルタ定数を算出してもよい。
【００７８】
さて、ここで、上記ステップＳ２０において、最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期Ｔm を算出する方法について、その詳細をいくつか説明する。まず、最初に、上記定周期振動ノイズのピーク値、即ち極大値又は極小値を検出し、この各極大値間又は極小値間の時間を算出することによって上記定周期振動ノイズの周期を求める方法について、図６を参照すると共に、図７から図９に示すフローチャートに従って説明する。なお、図７における▲１▼及び▲２▼は図８における▲１▼及び▲２▼に、また、図８における▲３▼及び▲４▼は図９における▲３▼及び▲４▼に夫々つながる。そして、この図７から図９に示すフローチャートについても、メモリ２８に記憶されており、このメモリ２８に記憶されている内容に従って演算制御部２７が処理を行う。また、上記定周期振動ノイズについては、予め計量信号をシンクロスコープ等で測定することによって、その周期Ｔm の大まかな代表値ＴS を認識しておく。
【００７９】
まず、演算処理に用いる各レジスタを初期化する（ステップＳ１０２）。ここで、Ｗmax 及びＷmin は極大値及び極小値記憶レジスタ、ＲA 及びＲB ’は極大値及び極小値取得タイミングレジスタ、Ｒは取得タイミング一時記憶レジスタ、Ａ及びＢはＲA 及びＲB ’用アドレスポインタ、ｎはサンプリング数カウンタである。そして、この初期化によって、定周期振動ノイズの極大値又は極小値を検出する動作に入るスタート点Ｓ（サンプリング数ｎ＝０、データＷ0 のポイント）が設定される。
【００８０】
次に、サンプリング数ｎを１個増加させて（ステップＳ１０４）、この増加させたサンプリング数ｎに対応するデータＷn の値と、既に記憶されているＷmax の値とを比較する（ステップＳ１０６）。そして、Ｗn がＷmax よりも大きいとき、Ｗmax の値をＷn の値に更新すると共に、ＲA （ここではＲ0 ）の値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ１０８）。一方、Ｗn がＷmax よりも小さいとき、このＷn の値と、既に記憶されているＷmin の値とを比較する（ステップＳ１１０）。そして、Ｗn がＷmin よりも小さいとき、Ｗmin の値をＷn の値に更新すると共に、ＲB ’（ここではＲ0 ’）の値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ１１２）。上記ステップＳ１０４からステップＳ１１２までの動作は、サンプリング数ｎのカウント値が、定周期振動ノイズの大まかな周期ＴS に対応するサンプリング数ＮS （ＮS ＝（ＴS ／τ）＋１）の１／２から１の間、例えば３／４に達するまで繰り返される（ステップＳ１１４）。
【００８１】
上記ステップＳ１１４までの動作によって、サンプリング数ｎ＝０の時点から３／４ＮS の時点まで（図６のＰ0 の領域）における定周期振動ノイズの最大値（図６におけるＷa ）及び最小値（図６におけるＷa'）のうち、どちらか一方又は両方が検出される。即ち、この時点においては、少なくともＷmax に記憶されている値が極大値であるかまたはＷmin に記憶されている値が極小値であり、その時のタイミング（図６におけるａ及びａ’）がＲ0 及びＲ0 ’に各々記憶されている。
【００８２】
そして、このＲ0 及びＲ0 ’に各々記憶されている値が０であるか、即ちサンプリング数ｎ＝０におけるデータＷ0 が極大値又は極小値のいずれかであるかを判定する（ステップＳ１１６、１１８）。また、Ｒ0 及びＲ0 ’に各々記憶されている値がどちらも０でないとき、即ちデータＷ0 が極大値又は極小値のどちらでもないとき、Ｒ0 とＲ0 ’とを比較する（ステップＳ１２０）。そして、Ｒ0 ’＝０であるか、またはＲ0 がＲ0 ’よりも小さいとき、Ｒ0 に記憶されている値（図６におけるａ）が、スタート点Ｓから最初の極大値（図６におけるＷa ）に対応するサンプリング数（タイミング）であるため、これ以降、スタート点Ｓから２番目以降の極大値（Ｗb 、Ｗc 、・・・）に対応するサンプリング数を検出する動作▲１▼に入る。一方、Ｒ0 ＝０であるか、またはＲ0 ’がＲ0 よりも小さいとき、Ｒ0 ’に記憶されている値（図６におけるａ’）が、スタート点Ｓから最初の極小値（図６におけるＷa'）に対応するサンプリング数（タイミング）であるため、これ以降、スタート点Ｓから２番目以降の極大値（Ｗb'、Ｗc'、・・・）に対応するサンプリング数を検出する動作▲２▼に入る。
【００８３】
ここで、スタート点Ｓから２番目以降の極大値Ｗb 、Ｗc 、・・・に対応するサンプリング数ｂ、ｃ、・・・を検出する動作▲１▼に入る場合について説明する。まず、Ｒ0 （図６におけるａ）に対して更に３／４ＮS を加算した値（図６におけるａ’’）を新たにサンプリング数ｎに入力し、この値（ａ’’）をスタート点Ｓから２番目の極大値を検出する動作に入るためスタート点とする（ステップＳ１２２）。そして、このサンプリング数ｎ（ａ’’）に対応するデータＷn （図６におけるＷa'' ）を新たにＷmax に入力する（ステップＳ１２４）。
【００８４】
次に、サンプリング数ｎを１個増加させて（ステップＳ１２６）、この増加させたサンプリング数ｎに対応するデータＷn の値と、既に記憶されているＷmax の値とを比較する（ステップＳ１２８）。そして、Ｗn がＷmax よりも大きいとき、Ｗmax の値をＷn の値に更新すると共に、このときのサンプリング数ｎの値をＲに入力する（ステップＳ１３０）。一方、Ｗn がＷmax よりも小さいときは、Ｗmax 及びＲの値はそのままにしておく。上記ステップＳ１２６からステップＳ１３０までの動作は、サンプリング数ｎのカウント値が、現在のＲA 、即ちＲ0 に記憶されている値ａに、３／２ＮS を加算した値ｂに達するまで繰り返される（ステップＳ１３２）。
【００８５】
上記ステップＳ１３２までの動作によって、サンプリング数ｎ＝ａ’’の時点から３／４ＮS の時点まで（図６のＰ1 の領域）における定周期振動ノイズの極大値が検出される。即ち、この時点でＷmax に記憶されている値Ｗb がスタート点Ｓから２番目の極大値であり、その時のタイミングｂがＲに記憶されている。
【００８６】
そして、この一時記憶レジスタであるＲに記憶されている値を極大値取得タイミングレジスタＲA に保存するために、そのアドレスポインタであるＡの値を１つ更新した後（ステップＳ１３４）、Ｒの値ｂをＲA 、即ちＲ1 に記憶する（ステップＳ１３６）。上記ステップＳ１２２からステップＳ１３６までの動作は、次の極大値を検出するための領域（ＲA ＋３／２ＮS ）が、例えばメモリ２８に記憶されているサンプルデータ数Ｎを越えない限り繰り返される（ステップＳ１３８）。従って、上記ステップＳ１３８までの動作によって、定周期振動ノイズの極大値Ｗa 、Ｗb 、Ｗc 、・・・が検出され、これらに対応するタイミングａ、ｂ、ｃ、・・・が各々Ｒ0 、Ｒ1 、Ｒ2 、・・・、Ｒm に記憶される。そして、これらのタイミングＲ0 、Ｒ1 、Ｒ2 、・・・、Ｒm のうち、隣り合うタイミングの差分の平均Ｎm を算出する（ステップＳ１４０）。なお、この算出式は、数８で表される。
【００８７】
【数８】
【００８８】
上記数８によって算出されたＮm は、定周期振動ノイズの極大値間の時間、即ち周期Ｔm に対応するサンプリング数ｎm そのものである。つまり、このＮm を数９に示す式に代入することによって、定周期振動ノイズＴの周期Ｔm を求めることができる。
【００８９】
【数９】
Ｔm ≒（ｎm −１）τ＝（Ｎm −１）τ
【００９０】
一方、ステップＳ１１６又はステップＳ１２０において、スタート点Ｓから２番目以降の極小値を検出する動作に入った場合は、ステップＳ１２２ａからステップＳ１４０ａに従って処理する。なお、この処理については、上記ステップＳ１２２からステップＳ１４０において、ＲA をＲB ’に、Ｗmax をＷmin に、ＡをＢに夫々置き換え、ステップＳ１２８においてＷn ＞Ｗmax としたのを、ステップＳ１２８ａにおいてＷn ＜Ｗmin と置き換えたものであり、これ以外については同等であるため、詳細な説明を省略する。なお、ステップＳ１４０ａにおいて、定周期振動ノイズの極小値Ｗa'、Ｗb'、Ｗc'、・・・に対応するタイミングＲ0 ’、Ｒ1 ’、Ｒ2 ’、・・・、Ｒm ’のうち、隣り合うタイミングの差分の平均Ｎm を求める算出式は、数１０で表される。
【００９１】
【数１０】
【００９２】
従って、上記数１０によっても、定周期振動ノイズの極大値間の時間、即ち周期Ｔm に対応するサンプリング数ｎm に等価なＮm を算出することができる。
【００９３】
次に、定周期振動ノイズの極大値又は極小値を検出する方法として、この定周期振動ノイズを含む計量信号Ｗが単調に増加する領域と単調に減少する領域との間に極大値が存在し、計量信号Ｗが単調に減少する領域と単調に増加する領域との間に極小値が存在するということを基に、その極大値及び極小値を検出する方法について、図１０を参照しながら図１１に示すフローチャートに従って説明する。
【００９４】
まず、演算処理に用いる各レジスタを初期化する（ステップＳ２０２）。ここで、Ｒは極大値取得タイミング一時記憶レジスタ、Ｒ’は極大値取得タイミング一時記憶レジスタ、Ｒc は極大値及び極小値取得タイミング記憶レジスタ、ＣはＲc 用アドレスポインタ、ｎはサンプリング数カウンタである。そして、この初期化によって、定周期振動ノイズの極大値及び極小値を検出する動作に入るスタート点Ｓ0 （サンプリング数ｎ＝０、データＷ0 のポイント）が設定される。
【００９５】
次に、サンプリング数ｎにおけるサンプリングデータＷn の値、即ちここではステップＳ２０２の初期化において設定されたサンプリング数ｎ＝０におけるサンプリングデータＷ0 の値を極大値記憶レジスタＷmax 及び極小値記憶レジスタＷmin に各々記憶する（ステップＳ２０４）。
【００９６】
そして、サンプリング数ｎを１個増加させて（ステップＳ２０６）、この増加させたサンプリング数ｎに対応するデータＷn の値と、既に記憶されているＷmax の値とを比較する（ステップＳ２０８）。そして、Ｗn がＷmax よりも大きいとき、Ｗmax の値をＷn の値に更新すると共に、Ｒの値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ２１０）。一方、Ｗn がＷmax よりも小さいとき、このＷn の値と、既に記憶されているＷmin の値とを比較する（ステップＳ２１２）。そして、Ｗn がＷmin よりも小さいとき、Ｗmin の値をＷn の値に更新すると共に、Ｒ’の値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ２１４）。
【００９７】
上記ステップＳ２０６からステップＳ２１４までの動作は、最初にＷn がある回数（Ｋ回）以上連続して増加した上で引き続きある回数（Ｋ回）以上連続して減少するか、即ちステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立した上で引き続きステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立するか、或いは、最初にＷn がある回数（Ｋ回）以上連続して減少した上で引き続きある回数（Ｋ回）以上連続して増加するまで、即ちステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立した上で引き続きステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立するまで繰り返される。
【００９８】
そして、ステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立し（ステップＳ２１６）、これに引き続いてステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立したとき（ステップＳ２１８）、極大値取得タイミング一時記憶レジスタＲに記憶されている値がスタート点Ｓ0 から最初の極大値Ｗmax1に対応するサンプリング数（タイミング）になる。従って、このＲに記憶されている値をスタート点Ｓ0 から最初の極大値Ｗmax1に対応するタイミングとしてＲc （ここでは、Ｒ0 ）に記憶する（ステップＳ２２０）。一方、ステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立し（ステップＳ２２２）、これに引き続いてステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立したとき（ステップＳ２２４）、極小値取得タイミング一時記憶レジスタＲ’に記憶されている値がスタート点Ｓ0 から最初の極小値Ｗmin1に対応するサンプリング数（タイミング）になる。従って、このＲ’に記憶されている値をスタート点Ｓ0 から最初の極小値Ｗmin1に対応するタイミングとしてＲc （ここでは、Ｒ0 ）に記憶する（ステップＳ２２６）。
【００９９】
そして、Ｒc 用アドレスポインタＣを１つ更新し（ステップＳ２２８）、このＣの値が予め定めた値Ｄに達するまで、即ち予め定めた数だけの極大値及び極小値が算出されるまで、上記ステップＳ２０４からステップＳ２２８までの動作を繰り返す（ステップＳ２３０）。従って、レジスタＲ0 、Ｒ1 、Ｒ2 、・・・、Ｒm には、極大値Ｗmax1、Ｗmax2、・・・と、極小値Ｗmin1、Ｗmin2、・・・とが交互に記憶される。よって、各極大値間又は各極小値間、即ち計量信号Ｗに含まれている定周期振動ノイズの周期Ｔm に対応するサンプリング数Ｎm は、数１１によって算出される（ステップＳ２３２）。
【０１００】
【数１１】
【０１０１】
この数１１によって算出されたＮm は、上記数８及び数１０によって算出されたＮm と等価である。従って、この方法によっても、定周期振動ノイズの周期Ｔm に対応するサンプリングＮm を算出することができる。
【０１０２】
また、定周期振動ノイズの周期Ｔm を検出する方法として、ステップＳ１８で処理された後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対して複数のタップ数で移動平均フィルタリングを行い、そのフィルタリング結果のバラツキが最も小さいタップ数に対応する時間を求めることによって、上記定周期振動ノイズの周期Ｔm を算出する方法について説明する。
【０１０３】
即ち、定周期振動ノイズの周期Ｔm が、少なくともある時間範囲内（ＴA ＜Ｔm ＜ＴB の範囲内）にあるとし、この各時間ＴA 及びＴB に相当するサンプリング数を夫々ｎA 及びｎB とする。そして、まずタップ数ｎA によってデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対し移動平均フィルタリングを行い、この移動平均フィルタリング後のデータ列について、そのバラツキの度合いを示す標準偏差σA を算出する。次に、上記と同様に、タップ数ｎA に１タップを加えたタップ数ｎA ＋１によってデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対し移動平均フィルタリングを行い、この移動平均フィルタリング後のデータ列について、その標準偏差σA+1 を算出する。以下、同様に、タップ数ｎA ＋２、ｎA ＋３、・・・ｎB によってデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対し移動平均フィルタリングを行い、この移動平均フィルタリング後のデータ列について、その標準偏差σA+2 、σA+3 、・・・、σB を算出する。
【０１０４】
そして、算出された標準偏差σA 、σA+1 、σA+2 、σA+3 、・・・、σB のうち、最も値の小さい標準偏差σm を導き出すタップ数Ｎm に対応する時間が、定周期振動ノイズの周期Ｔm となる。なぜなら、定周期振動ノイズの周期Ｔm と、この周期Ｔm に対応するタップ数Ｎm とが近似するほど、移動平均フィルタリング結果の標準偏差値が小さくなるからであり、両者が完全に一致する場合は、移動平均フィルタリング結果の標準偏差値は常に０（一定）になるからである。なお、バラツキの度合いを求める方法としては、各移動平均フィルタリング結果の標準偏差値を比較する方法に限らず、各移動平均フィルタリング結果の最大値と最小値との差を比較してもよい。
【０１０５】
更に、上記の他に、定周期振動ノイズの周期Ｔm を検出する方法として、ステップＳ１８で処理された後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対してフーリエ変換演算を行い、このフーリエ変換の演算結果のうち、最大振幅を有する周波数成分の周期を上記定周期振動ノイズの周期Ｔm として算出する方法がある。即ち、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・をｘ（ｕ）（但し、ｕ＝０、１、２、・・・、Ｕ−１）とし、このｘ（ｕ）に対してフーリエ変換を行う。この算出式は、数１２で表される。
【０１０６】
【数１２】
【０１０７】
但し、数１２において、ｋは周波数を示すインデックスで、ｋ＝０、１、２、・・・、Ｕ−１である。この数１２によって、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・は周波数の関数に変換され、図１２に示すように、定周期振動ノイズの存在する周波数成分に大きな振幅が得られる。ここで、周波数をｆk とすると、この周波数ｆk と振幅｜Ｘ（ｆk ）｜との関係は、数１３で表される。
【０１０８】
【数１３】
Ｘ（ｆk ）＝｜Ｘ（ｆk ）｜ｅｘｐ〔ｊθ（ｆk ）〕
【０１０９】
従って、このフーリエ変換の演算結果Ｘ（ｆk ）のうち、その振幅｜Ｘ（ｆk ）｜の最大となる｜Ｘ（ｆmax ）｜に対応する周波数ｆmax が、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に含まれる定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周波数成分になる。よって、この定周期振動ノイズの周期Ｔm が、このｆmax の逆数（１／ｆmax ）になる。
【０１１０】
なお、本第２実施例においては、プーリ２及びモータ４の回転によって発生する振動ノイズに対応するフィルタ定数ｎ1 、ｎ2 については、プーリ２及びモータ４の回転周期を基に算出したが、このプーリ２及びモータ４の回転によって発生する振動ノイズに対応するフィルタ定数についても、上述した秤系の固有振動ノイズや計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズに対応するフィルタ定数を算出する方法と同様な方法で算出してもよい。つまり、全ての定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数について、振幅の大きい定周期振動ノイズに対応するものから順に、上述した秤系の固有振動ノイズや計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズに対応するフィルタ定数を算出する方法と同様な方法で算出してもよい。
【０１１１】
また、フィルタ定数を算出する際、定周期振動ノイズの振幅の大きさの順に各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を順次算出するのではなく、所望とするフィルタ定数を一括して算出してもよい。即ち、デジタル計量信号のサンプルデータＷ1 、Ｗ2 、Ｗ3 、・・・に対してフーリエ変換演算を行い、例えば図１３に示すような結果が得られたとする。そして、同図に示すように、周波数ｆ1 、ｆ2 、ｆ3 に所定の振幅レベル｜ＸL ｜以上の振幅を有する定周期振動ノイズの存在が確認されたとする。ここで、この各周波数ｆ1 、ｆ2 、ｆ3 の逆数が、上記所定の振幅レベル｜ＸL ｜以上の振幅を有する定周期振動ノイズの周期を示すので、この各周波数ｆ1 、ｆ2 、ｆ3 の逆数に相当するサンプリング数を上記各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数としてもよい。
【０１１４】
【発明の効果】
第１の発明のフィルタ定数算出装置は、定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数として算出している。従って、計量信号に対し、このフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって定周期振動ノイズ成分を効率よく減衰させることができる。つまり、定周期振動ノイズを確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができるという効果がある。
【０１１５】
また、各定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリング数を各々の定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数として算出している。従って、計量信号に対し、これらのフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、各フィルタ定数に対応する各定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって各定周期振動ノイズ成分を効率良く減衰させることができる。また、同一の周波数成分に対して十分な減衰特性を有するフィルタ定数が複数、重複して算出されないように構成されているので、不必要にフィルタ定数、即ちタップ数が増加することを防ぐことができ、ひいては移動平均フィルタリングの際の応答遅れを防止することができる。つまり、このフィルタ定数算出装置は、各定周期振動ノイズを確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができるという効果がある。
【０１１６】
また、少なくとも計数手段が所定の数だけ、例えば減衰の対象とする定周期振動ノイズの個数だけ計数するまで、振幅の大きい定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数から順次出力するように構成されている。従って、計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち、振幅の大きい秤系の固有振動ノイズは勿論のこと、プーリやモータの回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等、振幅の大きい他の定周期振動ノイズについても、確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができるという効果がある。
【０１１７】
つまり、これらのフィルタ定数をタップ数とする多重移動平均フィルタを計量コンベヤ用フィルタに適用することによって、従来のフィルタでは減衰の対象としなかった秤系の固有振動ノイズ以外の振幅の大きい定周期振動ノイズ、例えばプーリ及びモータの回転によって発生する振動ノイズや、計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等についても減衰させることができ、これによって、従来よりも高精度な計量を実現することができるという効果がある。
【０１１８】
更に、少なくとも判定手段が、フィルタ定数出力手段が出力するフィルタ定数の略総和、即ちタップ数の略総和が予め定めた値以上であると判定した場合は、それ以上、フィルタ定数出力手段からフィルタ定数を出力させないように構成されている。このように構成されているので、各フィルタ定数をタップ数とする多重の移動平均フィルタによって計量信号を濾波処理したとき、その処理時間を所定の時間内に抑えることができるため、大きい応答遅れを生じることがない。従って、計量信号の過渡応答部分のデータ、即ち無効データを濾波処理の対象とすることがないため、秤の計量精度を悪化させてしまうことがないという効果がある。
【０１１９】
第２の発明のフィルタ定数算出装置は、周期検出手段が、定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定することによって、その定周期振動ノイズの周期を検出するように構成されており、上記第１の発明と同様な効果を奏する。
【０１２０】
第３の発明のフィルタ定数算出装置は、周期検出手段が、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対し複数のフィルタ定数で移動平均フィルタリングを行い、その出力データ列のバラツキが最も少ない移動平均フィルタリングのフィルタ定数に対応する時間を上記信号の周期とするように構成されており、上記第１又は第２の発明と同様な効果を奏する。
【０１２１】
第４の発明のフィルタ定数算出装置は、周期検出手段が、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって、その信号の周波数、ひいては周期を検出するように構成されており、上記第１、第２又は第３の発明と同様な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例に係る計量コンベヤ用フィルタの動作手順を示すフローチャートである。
【図２】同実施例に係る計量コンベヤ用フィルタを備えたデジタル秤の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２実施例に係るフィルタ定数算出装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】同実施例の計量信号及びその処理状態を示す波形図である。
【図５】同実施例の計量信号及びその処理状態を示す波形図である。
【図６】同実施例の計量信号及びその処理手順を示す波形図である。
【図７】同実施例の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図７のフローチャートに続く処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートに続く処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】同実施例の計量信号及びその処理手順を示す波形図である。
【図１１】同実施例の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】同実施例の計量信号をフーリエ変換演算した周波数特性図である。
【図１３】同実施例の計量信号をフーリエ変換演算した周波数特性図である。
【符号の説明】
１ 計量コンベヤ
２ プーリ
４ モータ
１３、１４ 被計量物
２１ ロードセル
２３ Ａ／Ｄ変換器
２４ 操作部
２５ 表示部
２６ 入出力インターフェース
２７ 演算制御部
２８ メモリ
ステップＳ３０２ 種々のフィルタ定数を記憶
ステップＳ３０４ 計量条件を設定
ステップＳ３０６ 制御信号を出力
ステップＳ３０８ 制御信号に従ってフィルタ定数を選択
ステップＳ３１０ 選択されたフィルタ定数を用いて濾波処理
【産業上の利用分野】
本発明は、例えば重量選別機等に用いられる計量コンベヤのデジタル計量信号に含まれる定周期振動ノイズを減衰させる計量コンベヤ用フィルタ、及びそのフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、デジタル秤（以下、秤と称す。）の計量信号に含まれている定周期振動ノイズを減衰させる方法として、特公昭６３−０５２６８４号公報に示されるような方法がある。この方法は、定周期振動ノイズの減衰手段として移動平均フィルタを用い、定周期振動ノイズの略整数周期分に相当するサンプリング数をこの移動平均フィルタのフィルタ定数、即ちタップ数とするものである。即ち、この移動平均フィルタによって濾波処理された計量信号は、定周期振動ノイズの略整数周期分、例えば一周期分に相当するサンプリングデータの平均値になるため、結果的に定周期振動ノイズ成分を除去することができる。
【０００３】
そして、このフィルタ定数（タップ数）を決定する方法として、特開平３−２１８２６号公報に示されるような方法がある。この方法では、減衰の対象とする定周期振動ノイズを秤系の固有振動ノイズと定め、この固有振動ノイズの周波数ｆを数１によって算出し、この固有振動周波数ｆの逆数を固有振動ノイズ、即ち定周期振動ノイズの周期Ｔとし、この周期Ｔの略整数周期分、例えば１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数としている。
【０００４】
【数１】
ｆ＝（１／２π）・｛ｇ・Ｋ／（ＷI ＋ＷT ）｝1/2
ここで、ＷI は初期荷重（計量部分の重量）、ＷT は被計量物の荷重、ｇは重力加速度、Ｋはロードセルのばね定数である。
【０００５】
従って、上記数１に、既知数であるＷI 、ＷT 、ｇ、Ｋの値を各々代入して固有振動周波数ｆを算出し、この固有振動周波数ｆの逆数（１／ｆ）である周期Ｔの１周期分に相当するサンプリング数を求めることによって、フィルタ定数を決定することができる。そして、このフィルタ定数を用いた移動平均フィルタで計量信号を濾波処理することによって、固有振動ノイズ、即ち定周期振動ノイズを減衰させることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、実際の秤系においては、上記数１のパラメータである初期荷重ＷI については、計量載台の重量と、この計量載台とロードセルとの接続金具の重量だけでなく、正確にはロードセル自体の重量も一部含まれるため、この初期荷重ＷI の正確な値を定めるのは非常に困難である。また、ロードセルのばね定数Ｋについても、ロードセルだけでなく、秤系を構成する部材、例えばロードセル支持金具、計量載台とロードセルとの接続金具、計量載台自体等の有するばね定数も加わった秤系全体としてのばね定数になるため、その正確な値を定めるのは非常に困難である。従って、これらの初期荷重ＷI 及びロードセルのばね定数Ｋについては、近似的な値を代入せざるを得なくなるため、正確な固有振動周波数、ひいては適切なフィルタ定数を算出することができなくなってしまう。これによって、計量信号に含まれている固有振動ノイズ、即ち定周期振動ノイズを十分に減衰させることができず、結果的に、高い計量精度を得ることができないという問題がある。
【０００７】
また、秤、例えば計量コンベヤの計量信号には、上記固有振動ノイズのみならず、ベルトプーリ等のプーリや、このプーリを駆動するモータの回転によって発生する振動ノイズ、また計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等、種々の周波数成分を有する定周期振動ノイズが重畳されている。従って、上記従来技術のように、計量信号に含まれている秤系の固有振動ノイズのみを減衰させても、それ以外の定周期振動ノイズが存在しているため、これらの定周期振動ノイズの影響によって高い計量精度を得ることができないという問題がある。この問題を解決する手段として、従来、時定数の非常に大きいローパスフィルタを設けたり、移動平均フィルタリングを単に多重化していたが、これによって、フィルタの応答遅れが大きくなると共に、その度合いが大きいと計量信号の過渡応答部分のデータ、即ち無効データも濾波処理の対称としてしまうため秤の計量精度を悪化させてしまうという問題がある。
【０００８】
本発明は、重量選別機等に用いられる計量コンベヤの計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち成分の大きいものは、秤系の固有振動ノイズの他に、プーリやモータの回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズが殆どであることに着目し、これらの定周期振動ノイズ成分を減衰させる計量コンベヤ用フィルタと、そのフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置を提供することを目的とする。また、計量の際に、被計量物の種類やコンベヤの搬送速度等の計量条件を設定することによって、その計量条件に応じたフィルタ定数が自動的に選択される計量コンベヤ用フィルタを提供することも本発明の目的である。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
第１の発明のフィルタ定数算出装置は、定周期振動ノイズを含む計量信号を所定のサンプリング周期でサンプリングしてデジタル化したデジタル計量信号の当該定周期振動ノイズを、該デジタル計量信号に対し移動平均フィルタリングを行うことによって減衰させる計量コンベヤ用フィルタのタップ数であるフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置において、
上記定周期振動ノイズの周期を検出する周期検出手段と、該周期検出手段が検出した上記周期の略整数周期分に相当するサンプリング数を算出するサンプリング数算出手段と、該サンプリング数算出手段が算出した上記サンプリング数を計量コンベヤ用フィルタのフィルタ定数として出力するフィルタ定数出力手段と、
上記フィルタ定数出力手段の出力した上記フィルタ定数を用いて上記周期検出手段に入力された信号に対し移動平均フィルタリングを行う濾波手段と、
該濾波手段の濾波処理回数を計数する計数手段と、
少なくとも上記計数手段の計数が所定の数に達するまで上記濾波手段によって濾波処理された信号を上記濾波処理前のデジタル計量信号に替えて上記周期検出手段に帰還入力させる帰還手段と、
上記フィルタ定数出力手段から出力される上記フィルタ定数の略総和が予め定めた値以上であるか否かを判定する判定手段とを、
具備し、
上記周期検出手段が上記デジタル計量信号を入力すると共にこの入力した信号に含まれている上記定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期を検出し、少なくとも上記計数手段の計数が所定の数に達するまで又は上記判定手段が上記フィルタ定数出力手段から出力される上記フィルタ定数の略総和が上記予め定めた値以上であると判定するまで、上記濾波手段によって濾波処理された信号を上記濾波処理前のデジタル計量信号に替えて上記周期検出手段に帰還入力させることを特徴とする。
【００１４】
第２の発明のフィルタ定数算出装置は、第１発明のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定することによって該定周期振動ノイズの周期を決定することを特徴とするものである。
【００１５】
第３の発明のフィルタ定数算出装置は、第１又は第２の発明のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズを含む信号の上記サンプリングデータに対して複数の予め定めた上記サンプリング数分の移動平均フィルタリングを行い、該移動平均フィルタリングされた後の各サンプリングデータ列のうちバラツキの最も少ないサンプリングデータ列を算出する上記移動平均フィルタリングに使用された上記サンプリング数に対応する時間を、上記定周期振動ノイズの周期とすることを特徴とするものである。
【００１６】
第４の発明のフィルタ定数算出装置は、第１、第２又は第３の発明のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズを含む信号の上記サンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって該定周期振動ノイズの存在する周波数を求め、該周波数に対応する周期を、上記定周期振動ノイズの周期とすることを特徴とするものである。
【００２０】
【作用】
第１の発明によれば、周期検出手段が、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズの周期を検出し、サンプリング数算出手段が、この周期検出手段によって検出された上記周期の１周期分に相当するサンプリング数を算出する。そして、フィルタ定数出力手段が、このサンプリング数算出手段によって算出されたサンプリング数をタップ数であるフィルタ定数として出力する。つまり、このフィルタ定数は、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズの１周期分のサンプリング数に相当する。従って、デジタル計量信号に対して、このフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、減衰の対象としている定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値を得ることができ、これによって、定周期振動ノイズ成分を減衰させることができる。
【００２１】
上記周期検出手段は、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期を検出する。そして、この周期検出手段によって検出された上記周期の１周期分に相当するサンプリング数がサンプリング数算出手段によって算出され、このサンプリング数算出手段によって算出されたサンプリング数がフィルタ定数の１つとしてフィルタ定数出力手段から出力される。ここで、濾波手段が、フィルタ定数出力手段によって出力されたフィルタ定数を用いて上記周期検出手段に入力された信号に対して移動平均フィルタリングを行う。そして、この濾波手段によって濾波処理された信号は、濾波手段の濾波処理回数が計数手段によって少なくとも所定の数、例えば減衰の対象とする定周期振動ノイズの個数だけ計数されるまで、帰還手段によって、繰り返し周期検出手段に帰還入力される。なお、これ以降、周期検出手段は、上記デジタル計量信号に替えて、帰還手段から帰還入力される信号、即ち濾波手段によって濾波処理された信号に対してその処理を行う。
【００２２】
つまり、フィルタ定数出力手段からは、デジタル計量信号に含まれている各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数が、これらの定周期振動ノイズの振幅の大きさの順に、上記計数手段の計数する所定の数だけ、例えば減衰の対象とする定周期振動ノイズの個数だけのフィルタ定数が順次出力される。即ち、デジタル計量信号に含まれている定周期振動ノイズの中でも振幅の大きい秤系の固有振動ノイズ、プーリやモータの回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等を減衰の対象とするフィルタ定数から順次出力される。これらのフィルタ定数は、上記のように、デジタル計量信号に含まれている各定周期振動ノイズの１周期分のサンプリング数に相当する。従って、デジタル計量信号に対して、これらのフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、各定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値を得ることができ、これによって、各定周期振動ノイズ成分を効率良く減衰させることができる。
【００２３】
なお、濾波手段は、フィルタ定数出力手段から出力されたフィルタ定数を用いて移動平均フィルタリングを行っているが、この移動平均フィルタリングは、その原理から、減衰の対象とする周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても比較的に大きい減衰特性を有する。従って、もし、この濾波手段によって濾波処理される信号に、この濾波手段の減衰の対象とする定周期振動ノイズの周波数の近傍、又はその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が含まれているとしても、この濾波手段の濾波処理によって、上記他の定周期振動ノイズも、上記減衰の対象とする定周期振動ノイズと共に、無視できる程度の小さいレベルに減衰される。よって、既に出力されているフィルタ定数によって十分減衰させることのできる周波数成分に対して減衰特性を有するフィルタ定数が、新たに出力されることはない。つまり、同一の周波数成分に対して十分な減衰特性を有するフィルタ定数が重複して出力されることはないので、不必要にフィルタ定数、即ちタップ数が増加することはない。
【００２４】
判定手段が、フィルタ定数出力手段が出力するフィルタ定数の略総和、即ち全タップ数の略総和が予め定めた値以上であるか否かを判定する。そして、少なくともこの判定手段によって全タップ数の略総和が上記予め定めた値以上であると判定されるか、又は上記計数手段が所定の数だけ計数するまで、濾波手段によって濾波処理された信号は、帰還手段によって周期検出手段に帰還入力され、その後の処理を繰り返される。つまり、判定手段が、フィルタ定数出力手段が出力するフィルタ定数との略総和が予め定めた値以上であると判定した場合、これ以降、フィルタ定数は出力されない。
【００２５】
第２の発明によれば、上記周期検出手段は、定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定し、この測定した時間を上記定周期振動ノイズの周期としている。
【００２６】
第３の発明によれば、上記周期検出手段は、まず、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対し、複数の予め定めたサンプリング数分、即ちフィルタ定数で移動平均フィルタリングを行う。そして、これらの移動平均フィルタリングのうち、その出力データ列のバラツキが最も少ない移動平均フィルタリングのフィルタ定数、即ちサンプリング数に対応する時間を、上記定周期振動ノイズの周期としている。
【００２７】
第４の発明によれば、上記周期検出手段は、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって、上記定周期振動ノイズの存在する周波数を求め、この周波数に対応する周期を上記定周期振動ノイズの周期としている。
【００２８】
【実施例】
本発明に係る計量コンベヤ用フィルタの第１実施例を図１及び図２を参照して説明する。図２は、計量コンベヤを用いた秤の概略構成を示すブロック図であり、本第１実施例の計量コンベヤ用フィルタは、同図における操作部と、表示部２５と、Ｉ／Ｏ２６と、演算制御部２７と、メモリ２８とによって構成される。なお、同図における１が計量コンベヤ、５は送り込みコンベヤ、６は送り出しコンベヤであり、被計量物１３、１４の搬送方向は矢印７、７に示す通りである。
【００２９】
ここで、この計量コンベヤ用フィルタの構成要素の１つである操作部２４は、オペレータがこの操作部２４を操作することによって、この計量コンベヤ用フィルタの電源をＯＮ／ＯＦＦしたり、被計量物１３、１４の種類や計量コンベヤ１の搬送速度等の計量条件を入力する等、種々の命令や情報を入力することができるものである。
【００３０】
表示部２５は、操作部２４によって入力された命令内容や、被計量物１３、１４の計量結果等を表示するものである。
【００３１】
Ｉ／Ｏ２６は、操作部２４から入力した種々の命令やＡ／Ｄ変換器２３を介して入力したデジタル計量信号を演算制御部２７に出力する機能と、演算制御部２７で算出した計量結果等を表示部２５に出力する機能とを備えている。
【００３２】
演算制御部２７は、例えばマイクロコンピュータ（ＣＰＵ）やデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）等によって構成されており、図１に示すフローチャートで表されているプログラムに従って動作することによって、選択手段、濾波手段、計量条件設定手段、及び制御信号出力手段の有する各機能を果たすことができる。そしてＩ／Ｏ２６から送られてきたデジタル計量信号に対しての処理を行い、被計量物１３、１４の計量値を算出するものである。
【００３３】
メモリ２８は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等によって構成されており、種々のフィルタ定数を書き込んだり、削除することができ、記憶手段としての機能を果たすものである。また、図１に示すフローチャートで表されているプログラムについても、このメモリ２８に記憶されている。
【００３４】
次に、図１に示すフローチャートに従って、この計量コンベヤ用フィルタの動作について説明する。まず、後述するフィルタ定数算出装置によって算出された種々のフィルタ定数を記憶する（ステップＳ３０２）。ここで、計量コンベヤ１、即ちロードセル２１から出力される計量信号には、秤系の固有振動ノイズ、プーリ２及びモータ４の回転により発生する回転ノイズ、計量コンベヤ１枠の捻じれにより発生する振動ノイズ等、比較的に振幅の大きい定周期振動ノイズが含まれており、これらの定周期振動ノイズの振幅及び周波数成分は、被計量物１４の種類（重量）及び計量コンベヤ１の搬送速度Ｖ等の計量条件の差異によって変化する。従って、このステップＳ３０２においては、後述するフィルタ定数算出装置によって算出されたこれらの様々な計量条件の下で発生する上記各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を記憶する。なお、このステップＳ３０２が、記憶手段に対応する。
【００３５】
次に、オペレータが、被計量物１４の重量や計量コンベヤ１の搬送速度Ｖ等の計量条件を設定する（ステップＳ３０４）。なお、このステップＳ３０４が、計量条件設定手段に対応する。
【００３６】
そして、この設定された計量条件に対応するフィルタ定数が、上記ステップＳ３０２において記憶したフィルタ定数の中から選択されるように制御する制御信号を出力し（ステップＳ３０６）、この制御信号に応じてフィルタ定数が選択される（ステップＳ３０８）。なお、このステップＳ３０６及びステップＳ３０８が、各々制御信号出力手段及び選択手段に対応する。
【００３７】
そして、上記ステップＳ３０８において選択されたフィルタ定数を用いて、デジタル計量信号を濾波処理する（ステップＳ３１０）。なお、この選択されたフィルタ定数は、上記計量条件の下で発生する定周期振動ノイズの各１周期に相当するサンプリング数そのものであり、このステップＳ３１０においては、このサンプリング数をタップ数として移動平均フィルタリングを行う。従って、上記ステップＳ３０４においてオペレータが設定した計量条件と同じ条件で計量を行うことによって、この計量条件の下で発生する定周期振動ノイズを除去することができる。このステップＳ３１０が、請求項１に記載の濾波手段に対応する。
【００３８】
上記のように構成されているので、この計量コンベヤ用フィルタは、計量する際に、被計量物１４の重量や計量コンベヤ１の搬送速度等の計量条件を入力することによって、常に、上記計量条件の下で発生する定周期振動ノイズを減衰させるべくフィルタ定数が自動的に選択されるように構成されている。そして、この選択されたフィルタ定数は、上記定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリング数そのものであるため、上記定周期振動ノイズを効率よく減衰させることができる。従って、この計量コンベヤ用フィルタは、計量条件に応じて、常に、確実かつ高速な濾波処理を行うことができるので、このフィルタを秤に適用することによって、高精度かつ高速で計量を実現する秤を構成することができる。
【００３９】
なお、本第１実施例において、計量条件の１つとして、計量コンベヤ１の搬送速度Ｖを設定したが、この搬送速度Ｖの代わりに、被計量物１４の単位時間当たりの計量個数を設定してもよい。即ち、搬送速度Ｖにおいて、長さＬの計量コンベヤ１によって単位時間当たりに計量可能な被計量物１４の個数をＱとしたとき、これらの関係はＱ＝Ｖ／Ｌになるので、計量条件の１つとして、この単位時間当たりの計量個数Ｑを設定してもよい。もちろん、この場合、この計量個数Ｑから搬送速度Ｖを算出する手順は、メモリ２８に記憶されており、演算制御部２７がその動作を行う。
【００４０】
本発明に係るフィルタ定数算出装置の第２実施例を図２から図１３を参照して説明する。図２は、計量コンベヤを用いた秤の概略構成を示すブロック図であり、本第２実施例のフィルタ定数算出装置は、同図に示す秤そのものによって構成することができる。即ち、この秤は、物品の重量を計量するという本来の秤として機能できるのは勿論のこと、本来の秤として機能する際に計量信号の濾波処理に用いるフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置としても機能することができるように構成されている。
【００４１】
この秤がフィルタ定数算出装置として機能するとき、このフィルタ定数算出装置は、同図における操作部２４と、表示部２５と、入出力インターフェース（以下、Ｉ／Ｏという。）２６と、演算制御部２７と、メモリ２８とによって構成される。そして、最初に被計量物１３のサンプルデータ（以下、サンプルデータという。）を採取し、このサンプルデータを基に、上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに適用するフィルタ定数を算出する。なお、このサンプルデータとは、実際に被計量物１３を計量コンベヤ１に流し、このときロードセル２１から得られた計量信号を増幅器２２で増幅し、Ａ／Ｄ変換器２３でデジタル化したデジタル計量信号であって、まだ上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタによって濾波処理されていないデジタル計量信号のことである。
【００４２】
ここで、このフィルタ定数算出装置の構成要素の１つである操作部２４は、オペレータがこの操作部２４を操作することによって、このフィルタ定数算出装置の電源をＯＮ／ＯＦＦしたり、このフィルタ定数算出装置にサンプルデータを採取する命令等の種々の命令を入力したりすることができるものである。
【００４３】
表示部２５は、操作部２４によって入力された命令内容や、算出されたフィルタ定数等を表示するものである。
【００４４】
Ｉ／Ｏ２６は、操作部２４から入力した種々の命令やＡ／Ｄ変換器２３を介して採取したサンプルデータを演算制御部２７に出力する機能と、演算制御部２７で算出したフィルタ定数の算出結果等を表示部２５に出力する機能とを備えている。
【００４５】
演算制御部２７は、例えばマイクロコンピュータ（ＣＰＵ）やデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）等によって構成されており、Ｉ／Ｏ２６から送られてきたサンプルデータの処理を行い、フィルタ定数を算出するものである。
【００４６】
メモリ２８は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等によって構成されており、サンプルデータ等の各種データを書き込んだり、削除することができる。また、このメモリ２８には、図３に示すフローチャートで表されているプログラムが記憶されており、演算制御部２７は、これらのプログラムに従ってフィルタ定数を算出することができる。
【００４７】
次に、上記のように構成されているフィルタ定数算出装置の動作手順を、図３に示すフローチャートに従って説明する。なお、図２に示す秤において、被計量物１４を計量コンベヤ１に流しているときにロードセル２１が出力する計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち成分の大きいものは、秤系の固有振動ノイズの他に、計量コンベヤ１のプーリ２の回転によって発生する振動ノイズ、プーリ２の駆動用モータ４の回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズが殆どである。従って、本実施例では、主に、上記４種類の比較的に振幅の大きい定周期振動ノイズ成分を減衰させる計量コンベヤ用フィルタのフィルタ定数を算出する場合について説明する。
【００４８】
まず、オペレータが操作部２４から計量コンベヤ１の搬送速度Ｖを設定する（ステップＳ２）。ここで、プーリ２の半径をｒ、回転数をｆ1 とし、Ｖ＝ｒ・ω＝ｒ・２πｆ1 の関係から、プーリ２の回転周期Ｔ1 を算出する（ステップＳ４）。この算出式は、数２で表される。
【００４９】
【数２】
Ｔ1 ＝１／ｆ1 ＝２πｒ／Ｖ
【００５０】
次に、このプーリ２の回転周期Ｔ１ に略相当するサンプリング数ｎ１ を算出する（ステップＳ６）。このサンプリング数ｎ１ は、アナログ計量信号をデジタル化する際のサンプリング周期をτとすると、Ｔ１ ／τ≒ｎ１ −１の関係から、数３によって算出される。
【００５１】
【数３】
ｎ1 ≒（Ｔ1 ／τ）＋１
【００５２】
ここで、計量コンベヤ１のプーリ２の回転によって発生する振動ノイズは、プーリ２の重心がその回転中心から偏心していることによって生じるため、プーリ２の回転周期Ｔ１ がその定周期振動ノイズの周期となる。従って、このプーリ２の回転周期Ｔ１ に相当するサンプリング数ｎ１ をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、このプーリ２の回転により発生する定周期振動ノイズの一周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって、この定周期振動ノイズ成分を除去することができる。つまり、数３によって算出されたサンプリング数ｎ１ が、このプーリ２の回転によって発生する定周期振動ノイズを減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数となる。よって、このサンプリング数ｎ１ を、プーリ２の回転によって発生する定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数として出力する（ステップＳ８）。
【００５３】
なお、このフィルタ定数ｎ1 をタップ数とする移動平均フィルタは、減衰の対象としている定周期振動ノイズ、即ちプーリ２の回転によって発生する振動ノイズだけではなく、この振動ノイズの周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても比較的に大きい減衰特性を有する。従って、もし、このプーリ２の回転によって発生する振動ノイズの周波数の近傍、又はその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が存在しているとしても、このフィルタ定数ｎ1 をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、プーリ２の回転によって発生する振動ノイズは勿論のこと、上記他の定周期振動ノイズについても無視できる程度の小さいレベルに減衰させることができる。
【００５４】
次に、プーリ２と、このプーリ２とベルト３によって回動自在に結合されているモータ４との回転速度比をＥ、モータ４の回転数をｆ2 とし、ｆ2 ＝Ｅ・ｆ1 の関係から、モータ４の回転周期Ｔ2 を算出する（ステップＳ１０）。この算出式は、数４で表される。
【００５５】
【数４】
Ｔ2 ＝Ｔ1 ／Ｅ＝２πｒ／ＥＶ
【００５６】
そして、このモータ４の回転周期Ｔ２ に略相当するサンプリング数ｎ２ を算出する（ステップＳ１２）。このサンプリング数ｎ２ は、Ｔ２ ／τ≒ｎ２ −１の関係から、数５によって算出される。
【００５７】
【数５】
ｎ2 ≒（Ｔ2 ／τ）＋１
【００５８】
ここで、このモータ４の回転によって発生する振動ノイズは、モータ４の重心がその回転中心から偏心していることによって生じるため、モータ４の回転周期Ｔ２ がその定周期振動ノイズの周期となる。従って、このモータ４の回転周期Ｔ２ に相当するサンプリング数ｎ２ をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、このモータ４の回転により発生する定周期振動ノイズの一周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって、この定周期振動ノイズ成分を除去することができる。つまり、数５によって算出されたサンプリング数ｎ２ が、このモータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズを減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数となる。よって、このサンプリング数ｎ２ を、モータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数として出力する（ステップＳ１４）。
【００５９】
なお、このフィルタ定数ｎ2 をタップ数とする移動平均フィルタについても、モータ４の回転によって発生する振動ノイズだけではなく、この振動ノイズの周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても比較的に大きい減衰特性を有する。従って、もし、このモータ４の回転によって発生する振動ノイズの周波数の近傍、又はその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が存在しているとしても、このフィルタ定数ｎ2 をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、モータ４の回転によって発生する振動ノイズは勿論のこと、上記他の定周期振動ノイズについても比較的に無視できる程度の小さいレベルに減衰させることができる。
【００６０】
次に、実際に被計量物１４を計量コンベヤ１上に流して上記ステップＳ２において設定した速度Ｖで搬送させ、このときの被計量物１４の重量を計量する。そして、図４（ａ）に示すように、この計量によって得られたアナログ計量信号Ｗをサンプリング周期τでデジタル化し、このデジタル化した時系列の離散計量データを読み込み、そのうちＷ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN のＮ個分のデータをサンプルデータとしてメモリ２８に記憶させる（ステップＳ１６）。なお、このサンプルデータの読み込み開始のタイミングについては、フォトセンサ１５によって被計量物１４が計量コンベヤ１上に載上したことを検出した時点とする。
【００６１】
そして、図４（ｂ）に示すように、このメモリ２８に記憶されているデータ列Ｗ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN に対してフィルタ定数ｎ1 で移動平均フィルタリングを行いデータ列Ｗ11、Ｗ21、Ｗ31・・・を求め、更に、このデータ列Ｗ11、Ｗ21、Ｗ31・・・に対してフィルタ定数ｎ2 で移動平均フィルタリングを行いデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・を求める（ステップＳ１８）。そして、このステップＳ１８において、サンプルデータＷ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN に含まれているプーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズ成分、及びこれらの振動ノイズの周波数の近傍、またその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分が減衰される。つまり、サンプルデータＷ1 、Ｗ2 、・・・、ＷN に対し、フィルタ定数ｎ1 、ｎ2 で移動平均フィルタリングした後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・に残っている定周期振動ノイズ成分の殆どは、秤系の固有振動ノイズと、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズになる。（但し、秤系の固有振動ノイズ、又は計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズの周波数が、プーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズの周波数の近傍、またその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に存在する場合、これらの秤系の固有振動ノイズ、又は計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズも、このステップＳ１８において減衰される。）
【００６２】
ここで、この秤系の固有振動ノイズと、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズについても、上記と同様に、各々の１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数として移動平均フィルタリングを行うことによって除去できることが推測できる。そこで、まず、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・に残っている定周期振動ノイズ成分、即ち秤系の固有振動ノイズと、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズのうち、最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期Ｔm を算出する（ステップＳ２０）。ここで、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動により発生する振動ノイズについては、計量コンベヤ１枠に剛性を持たせるような構造にすることによって、その振幅を秤系の固有振動ノイズの振幅よりも小さく抑えることができる。従って、このステップＳ２０においては、まず最初に秤系の固有振動ノイズの周期Ｔ3 が算出される。なお、このステップＳ２０が、周期検出手段に対応する。また、この周期Ｔm の算出方法の詳細については後述する。
【００６３】
そして、この定周期振動ノイズの周期Ｔm に相当するサンプリング数ｎm 、即ちここでは秤系の固有振動ノイズの周期Ｔ3 に相当するサンプリング数ｎ3 を算出する（ステップＳ２２）。なお、このサンプリング数ｎm の算出式は、数６で表され、このステップＳ２２が、サンプリング数算出手段に対応する。
【００６４】
【数６】
ｎm ≒（Ｔm ／τ）＋１
【００６５】
そして、このサンプリング数ｎm 、即ちここではｎ3 を、秤系の固有振動ノイズに対応するフィルタ定数として出力する（ステップＳ２４）。なお、このステップＳ２４が、フィルタ定数出力手段に対応する。
【００６６】
次に、ステップＳ１８において、フィルタ定数ｎ１ 、ｎ２ で移動平均フィルタリングした後のデータ列Ｗ１２、Ｗ２２、Ｗ３２・・・に対して、更に、ステップＳ２４において出力されたフィルタ定数ｎｍ 、即ち、ここではｎ３ を用いて移動平均フィルタリングを行う（ステップＳ２６）。従って、このステップＳ２６において移動平均フィルタリングを行った後のデータ列Ｗ１３、Ｗ２３、Ｗ３３・・・は、プーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズと、秤系の固有振動ノイズとが減衰されている。更に、これらの振動ノイズの周波数の近傍、及びその周波数の整数倍、またその整数倍の周波数の近傍に比較的大きな振幅を有する他の定周期振動ノイズ成分についても減衰されている。よって、データ列Ｗ１３、Ｗ２３、Ｗ３３・・・に含まれている定周期振動ノイズのうち振幅の大きい定周期振動ノイズとしては、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズのみが残された状態になっている。（但し、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズの周波数が、プーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズと、秤系の固有振動ノイズとの周波数の近傍、またその周波数の整数倍、或いはその整数倍の周波数の近傍に存在する場合、この計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズについてもここで同時に減衰される。）なお、このステップＳ２６が、請求項３に記載の濾波手段に対応する。
【００６７】
そして、ステップＳ２６における移動平均フィルタリングの回数をカウントする（ステップＳ２８）。ここで、この回数が所定の回数、例えばプーリ２及びモータ４により発生する振動ノイズを除く定周期振動ノイズのうち減衰の対象とする定周期振動ノイズ（秤系の固有振動ノイズと計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズ）の数と同じ数だけの回数、即ち２回に達したときは、フィルタ定数の算出動作を終了する。一方、この回数に達しないときは、ステップＳ３０に進む。なお、このステップＳ２８が、計数手段に対応する。
【００６８】
次に、現時点で算出されているフィルタ定数を用いた数７に示す条件が満足しているか否かを判定する（ステップＳ３０）。これは、図５に示すように、このフィルタ定数算出手装置が算出した全てのフィルタ定数を上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに適用して多重移動平均フィルタリングを行う際に、そのタップ数が増加することによって、ロードセル２１から得られる計量信号ＷのサンプリングデータＷ1 、Ｗ2 、Ｗ3 、・・・のうち、同図のＷN+1 以降のデータのように、被計量物１４が計量コンベヤ１上に存在する時間領域Ｔ以外のサンプリングデータについても濾波処理の対象としてしまうことを防ぐためである。なお、数７において、Ｌは計量コンベヤ１の長さ、ｌは計量コンベヤ１の搬送方向（矢印７の方向）における被計量物１４の寸法、Ｖは計量コンベヤ１の搬送速度、Ｍは算出されたフィルタ定数の全数である。そして、このステップＳ３０が、判定手段に対応する。
【００６９】
【数７】
Ｎ＞ｎ1 ＋ｎ2 ＋・・・＋ｎM −（Ｍ−１）
ここで、Ｎ＝（Ｔ／τ）＋１ ∵ Ｔ＝（Ｌ−ｌ）／Ｖ
【００７０】
ここで、上記数７の条件が満足されないときは、フィルタ定数の算出動作を終了する。一方、数７の条件が満足されるときは、ステップＳ２６において移動平均フィルタリングを行った後のデータ列Ｗ13、Ｗ23、Ｗ33・・・を、ステップＳ１８において二重移動平均フィルタリングを行った後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32・・・に替えて、ステップＳ２０に帰還入力させる。即ち、数７の条件が満足したときは、上記秤系の固有振動ノイズに対応するフィルタ定数ｎ3 を算出した手順と同様に、ステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ２４に従って計量コンベヤ１枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズに対応するフィルタ定数ｎ4 を算出する。従って、ステップＳ３０は、帰還手段にも対応する。
【００７１】
そして、上記ステップＳ２０からステップＳ２６までの動作は、ステップＳ２８においてステップＳ２６の移動平均フィルタリングの回数が所定の回数までカウントされるか、即ち減衰の対象とする定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数が全て算出されるか、または、ステップＳ３０において数７に示す条件が満足されないと判定される、即ち出力された全てのフィルタ定数を用いて多重移動平均フィルタリングを行う際に測定誤差を招くような大きい応答遅れを生じてしまうと判定されるまで繰り返される。
【００７２】
上記のように、本第２実施例のフィルタ定数算出装置は、計量信号に含まれている定周期振動ノイズ、例えばその中でも振幅の大きい秤系の固有振動ノイズ、プーリ３及びモータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズ、計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズ等の各周期の１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数として算出している。従って、計量信号に対し、これらのフィルタ定数をタップ数として移動平均フィルタリングを行うことによって、各定周期振動ノイズ成分を効率よく除去することができる。つまり、各定周期振動ノイズを確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができる。
【００７３】
また、少なくとも減衰の対象とする定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を、振幅の大きい定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数から順次出力するように構成されている。従って、計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち振幅の大きい定周期振動ノイズ、即ちプーリ３及びモータ４の回転によって発生する定周期振動ノイズ、秤系の固有振動ノイズ、計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等に対応するフィルタ定数から確実に算出する。
【００７４】
つまり、本第２実施例において算出したフィルタ定数ｎ1 、ｎ2 、ｎ3 、ｎ4 をタップ数とする多重移動平均フィルタを上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに適用することによって、従来のフィルタでは減衰の対象としなかったプーリ２及びモータ４の回転によって発生する振動ノイズや、計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等についても減衰させることができる。
【００７５】
なお、１つのフィルタ定数は、それが本来減衰の対象としている周波数成分の他に、この周波数の近傍、またその周波数の整数倍、更にはその整数倍の周波数の近傍の周波数成分に対しても減衰特性を有するので、上記の比較的に振幅の大きい定周期振動ノイズのうち複数の定周期振動ノイズが、ある１つのフィルタ定数によって減衰される場合がある。このような場合があるので、必ずしも定周期振動ノイズの振幅の大きい順に各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数が順次算出されるとは限らない。従って、既に算出されたフィルタ定数によって減衰させることのできる周波数成分に対して減衰特性を有するフィルタ定数が、上記既に算出されたフィルタ定数とは別個に、即ち重複して算出されることはない。これによって、不必要にフィルタ定数、即ちタップ数が増加することを防ぐことができ、ひいては移動平均フィルタリングの際の応答遅れを防止することができる。
【００７６】
更に、このフィルタ定数算出装置が算出した全てのフィルタ定数によって多重移動平均フィルタリングを行う際に、被計量物が完全に計量コンベヤ上に存在している時間領域にあるサンプリングデータに対してのみ、そのフィルタリング処理が行われるように、フィルタ定数の総数、即ちタップ数を制限するように構成されている。従って、上記第１実施例における計量コンベヤ用フィルタに、このフィルタ定数算出装置が算出した全てのフィルタ定数を適用しても、その応答遅れによって秤の計量精度を悪化させてしまうということはない。
【００７７】
なお、本第２実施例においては、プーリ２の回転によって発生する振動ノイズ、モータ４の回転によって発生する振動ノイズ、秤系の固有振動ノイズ、及び計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズの４つの定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を算出したが、上記数７を満足する場合は、図３のステップＳ２０からステップＳ３０を繰り返すことによって、更に多くのフィルタ定数を算出してもよい。
【００７８】
さて、ここで、上記ステップＳ２０において、最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期Ｔm を算出する方法について、その詳細をいくつか説明する。まず、最初に、上記定周期振動ノイズのピーク値、即ち極大値又は極小値を検出し、この各極大値間又は極小値間の時間を算出することによって上記定周期振動ノイズの周期を求める方法について、図６を参照すると共に、図７から図９に示すフローチャートに従って説明する。なお、図７における▲１▼及び▲２▼は図８における▲１▼及び▲２▼に、また、図８における▲３▼及び▲４▼は図９における▲３▼及び▲４▼に夫々つながる。そして、この図７から図９に示すフローチャートについても、メモリ２８に記憶されており、このメモリ２８に記憶されている内容に従って演算制御部２７が処理を行う。また、上記定周期振動ノイズについては、予め計量信号をシンクロスコープ等で測定することによって、その周期Ｔm の大まかな代表値ＴS を認識しておく。
【００７９】
まず、演算処理に用いる各レジスタを初期化する（ステップＳ１０２）。ここで、Ｗmax 及びＷmin は極大値及び極小値記憶レジスタ、ＲA 及びＲB ’は極大値及び極小値取得タイミングレジスタ、Ｒは取得タイミング一時記憶レジスタ、Ａ及びＢはＲA 及びＲB ’用アドレスポインタ、ｎはサンプリング数カウンタである。そして、この初期化によって、定周期振動ノイズの極大値又は極小値を検出する動作に入るスタート点Ｓ（サンプリング数ｎ＝０、データＷ0 のポイント）が設定される。
【００８０】
次に、サンプリング数ｎを１個増加させて（ステップＳ１０４）、この増加させたサンプリング数ｎに対応するデータＷn の値と、既に記憶されているＷmax の値とを比較する（ステップＳ１０６）。そして、Ｗn がＷmax よりも大きいとき、Ｗmax の値をＷn の値に更新すると共に、ＲA （ここではＲ0 ）の値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ１０８）。一方、Ｗn がＷmax よりも小さいとき、このＷn の値と、既に記憶されているＷmin の値とを比較する（ステップＳ１１０）。そして、Ｗn がＷmin よりも小さいとき、Ｗmin の値をＷn の値に更新すると共に、ＲB ’（ここではＲ0 ’）の値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ１１２）。上記ステップＳ１０４からステップＳ１１２までの動作は、サンプリング数ｎのカウント値が、定周期振動ノイズの大まかな周期ＴS に対応するサンプリング数ＮS （ＮS ＝（ＴS ／τ）＋１）の１／２から１の間、例えば３／４に達するまで繰り返される（ステップＳ１１４）。
【００８１】
上記ステップＳ１１４までの動作によって、サンプリング数ｎ＝０の時点から３／４ＮS の時点まで（図６のＰ0 の領域）における定周期振動ノイズの最大値（図６におけるＷa ）及び最小値（図６におけるＷa'）のうち、どちらか一方又は両方が検出される。即ち、この時点においては、少なくともＷmax に記憶されている値が極大値であるかまたはＷmin に記憶されている値が極小値であり、その時のタイミング（図６におけるａ及びａ’）がＲ0 及びＲ0 ’に各々記憶されている。
【００８２】
そして、このＲ0 及びＲ0 ’に各々記憶されている値が０であるか、即ちサンプリング数ｎ＝０におけるデータＷ0 が極大値又は極小値のいずれかであるかを判定する（ステップＳ１１６、１１８）。また、Ｒ0 及びＲ0 ’に各々記憶されている値がどちらも０でないとき、即ちデータＷ0 が極大値又は極小値のどちらでもないとき、Ｒ0 とＲ0 ’とを比較する（ステップＳ１２０）。そして、Ｒ0 ’＝０であるか、またはＲ0 がＲ0 ’よりも小さいとき、Ｒ0 に記憶されている値（図６におけるａ）が、スタート点Ｓから最初の極大値（図６におけるＷa ）に対応するサンプリング数（タイミング）であるため、これ以降、スタート点Ｓから２番目以降の極大値（Ｗb 、Ｗc 、・・・）に対応するサンプリング数を検出する動作▲１▼に入る。一方、Ｒ0 ＝０であるか、またはＲ0 ’がＲ0 よりも小さいとき、Ｒ0 ’に記憶されている値（図６におけるａ’）が、スタート点Ｓから最初の極小値（図６におけるＷa'）に対応するサンプリング数（タイミング）であるため、これ以降、スタート点Ｓから２番目以降の極大値（Ｗb'、Ｗc'、・・・）に対応するサンプリング数を検出する動作▲２▼に入る。
【００８３】
ここで、スタート点Ｓから２番目以降の極大値Ｗb 、Ｗc 、・・・に対応するサンプリング数ｂ、ｃ、・・・を検出する動作▲１▼に入る場合について説明する。まず、Ｒ0 （図６におけるａ）に対して更に３／４ＮS を加算した値（図６におけるａ’’）を新たにサンプリング数ｎに入力し、この値（ａ’’）をスタート点Ｓから２番目の極大値を検出する動作に入るためスタート点とする（ステップＳ１２２）。そして、このサンプリング数ｎ（ａ’’）に対応するデータＷn （図６におけるＷa'' ）を新たにＷmax に入力する（ステップＳ１２４）。
【００８４】
次に、サンプリング数ｎを１個増加させて（ステップＳ１２６）、この増加させたサンプリング数ｎに対応するデータＷn の値と、既に記憶されているＷmax の値とを比較する（ステップＳ１２８）。そして、Ｗn がＷmax よりも大きいとき、Ｗmax の値をＷn の値に更新すると共に、このときのサンプリング数ｎの値をＲに入力する（ステップＳ１３０）。一方、Ｗn がＷmax よりも小さいときは、Ｗmax 及びＲの値はそのままにしておく。上記ステップＳ１２６からステップＳ１３０までの動作は、サンプリング数ｎのカウント値が、現在のＲA 、即ちＲ0 に記憶されている値ａに、３／２ＮS を加算した値ｂに達するまで繰り返される（ステップＳ１３２）。
【００８５】
上記ステップＳ１３２までの動作によって、サンプリング数ｎ＝ａ’’の時点から３／４ＮS の時点まで（図６のＰ1 の領域）における定周期振動ノイズの極大値が検出される。即ち、この時点でＷmax に記憶されている値Ｗb がスタート点Ｓから２番目の極大値であり、その時のタイミングｂがＲに記憶されている。
【００８６】
そして、この一時記憶レジスタであるＲに記憶されている値を極大値取得タイミングレジスタＲA に保存するために、そのアドレスポインタであるＡの値を１つ更新した後（ステップＳ１３４）、Ｒの値ｂをＲA 、即ちＲ1 に記憶する（ステップＳ１３６）。上記ステップＳ１２２からステップＳ１３６までの動作は、次の極大値を検出するための領域（ＲA ＋３／２ＮS ）が、例えばメモリ２８に記憶されているサンプルデータ数Ｎを越えない限り繰り返される（ステップＳ１３８）。従って、上記ステップＳ１３８までの動作によって、定周期振動ノイズの極大値Ｗa 、Ｗb 、Ｗc 、・・・が検出され、これらに対応するタイミングａ、ｂ、ｃ、・・・が各々Ｒ0 、Ｒ1 、Ｒ2 、・・・、Ｒm に記憶される。そして、これらのタイミングＲ0 、Ｒ1 、Ｒ2 、・・・、Ｒm のうち、隣り合うタイミングの差分の平均Ｎm を算出する（ステップＳ１４０）。なお、この算出式は、数８で表される。
【００８７】
【数８】
上記数８によって算出されたＮm は、定周期振動ノイズの極大値間の時間、即ち周期Ｔm に対応するサンプリング数ｎm そのものである。つまり、このＮm を数９に示す式に代入することによって、定周期振動ノイズＴの周期Ｔm を求めることができる。
【００８９】
【数９】
Ｔm ≒（ｎm −１）τ＝（Ｎm −１）τ
【００９０】
一方、ステップＳ１１６又はステップＳ１２０において、スタート点Ｓから２番目以降の極小値を検出する動作に入った場合は、ステップＳ１２２ａからステップＳ１４０ａに従って処理する。なお、この処理については、上記ステップＳ１２２からステップＳ１４０において、ＲA をＲB ’に、Ｗmax をＷmin に、ＡをＢに夫々置き換え、ステップＳ１２８においてＷn ＞Ｗmax としたのを、ステップＳ１２８ａにおいてＷn ＜Ｗmin と置き換えたものであり、これ以外については同等であるため、詳細な説明を省略する。なお、ステップＳ１４０ａにおいて、定周期振動ノイズの極小値Ｗa'、Ｗb'、Ｗc'、・・・に対応するタイミングＲ0 ’、Ｒ1 ’、Ｒ2 ’、・・・、Ｒm ’のうち、隣り合うタイミングの差分の平均Ｎm を求める算出式は、数１０で表される。
【００９１】
【数１０】
従って、上記数１０によっても、定周期振動ノイズの極大値間の時間、即ち周期Ｔm に対応するサンプリング数ｎm に等価なＮm を算出することができる。
【００９３】
次に、定周期振動ノイズの極大値又は極小値を検出する方法として、この定周期振動ノイズを含む計量信号Ｗが単調に増加する領域と単調に減少する領域との間に極大値が存在し、計量信号Ｗが単調に減少する領域と単調に増加する領域との間に極小値が存在するということを基に、その極大値及び極小値を検出する方法について、図１０を参照しながら図１１に示すフローチャートに従って説明する。
【００９４】
まず、演算処理に用いる各レジスタを初期化する（ステップＳ２０２）。ここで、Ｒは極大値取得タイミング一時記憶レジスタ、Ｒ’は極大値取得タイミング一時記憶レジスタ、Ｒc は極大値及び極小値取得タイミング記憶レジスタ、ＣはＲc 用アドレスポインタ、ｎはサンプリング数カウンタである。そして、この初期化によって、定周期振動ノイズの極大値及び極小値を検出する動作に入るスタート点Ｓ0 （サンプリング数ｎ＝０、データＷ0 のポイント）が設定される。
【００９５】
次に、サンプリング数ｎにおけるサンプリングデータＷn の値、即ちここではステップＳ２０２の初期化において設定されたサンプリング数ｎ＝０におけるサンプリングデータＷ0 の値を極大値記憶レジスタＷmax 及び極小値記憶レジスタＷmin に各々記憶する（ステップＳ２０４）。
【００９６】
そして、サンプリング数ｎを１個増加させて（ステップＳ２０６）、この増加させたサンプリング数ｎに対応するデータＷn の値と、既に記憶されているＷmax の値とを比較する（ステップＳ２０８）。そして、Ｗn がＷmax よりも大きいとき、Ｗmax の値をＷn の値に更新すると共に、Ｒの値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ２１０）。一方、Ｗn がＷmax よりも小さいとき、このＷn の値と、既に記憶されているＷmin の値とを比較する（ステップＳ２１２）。そして、Ｗn がＷmin よりも小さいとき、Ｗmin の値をＷn の値に更新すると共に、Ｒ’の値を現在のサンプリング数ｎの値に更新する（ステップＳ２１４）。
【００９７】
上記ステップＳ２０６からステップＳ２１４までの動作は、最初にＷn がある回数（Ｋ回）以上連続して増加した上で引き続きある回数（Ｋ回）以上連続して減少するか、即ちステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立した上で引き続きステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立するか、或いは、最初にＷn がある回数（Ｋ回）以上連続して減少した上で引き続きある回数（Ｋ回）以上連続して増加するまで、即ちステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立した上で引き続きステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立するまで繰り返される。
【００９８】
そして、ステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立し（ステップＳ２１６）、これに引き続いてステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立したとき（ステップＳ２１８）、極大値取得タイミング一時記憶レジスタＲに記憶されている値がスタート点Ｓ0 から最初の極大値Ｗmax1に対応するサンプリング数（タイミング）になる。従って、このＲに記憶されている値をスタート点Ｓ0 から最初の極大値Ｗmax1に対応するタイミングとしてＲc （ここでは、Ｒ0 ）に記憶する（ステップＳ２２０）。一方、ステップＳ２１２における条件（Ｗn ＜Ｗmax ）がＫ回以上成立し（ステップＳ２２２）、これに引き続いてステップＳ２０８における条件（Ｗn ＞Ｗmax ）がＫ回以上成立したとき（ステップＳ２２４）、極小値取得タイミング一時記憶レジスタＲ’に記憶されている値がスタート点Ｓ0 から最初の極小値Ｗmin1に対応するサンプリング数（タイミング）になる。従って、このＲ’に記憶されている値をスタート点Ｓ0 から最初の極小値Ｗmin1に対応するタイミングとしてＲc （ここでは、Ｒ0 ）に記憶する（ステップＳ２２６）。
【００９９】
そして、Ｒc 用アドレスポインタＣを１つ更新し（ステップＳ２２８）、このＣの値が予め定めた値Ｄに達するまで、即ち予め定めた数だけの極大値及び極小値が算出されるまで、上記ステップＳ２０４からステップＳ２２８までの動作を繰り返す（ステップＳ２３０）。従って、レジスタＲ0 、Ｒ1 、Ｒ2 、・・・、Ｒm には、極大値Ｗmax1、Ｗmax2、・・・と、極小値Ｗmin1、Ｗmin2、・・・とが交互に記憶される。よって、各極大値間又は各極小値間、即ち計量信号Ｗに含まれている定周期振動ノイズの周期Ｔm に対応するサンプリング数Ｎm は、数１１によって算出される（ステップＳ２３２）。
【０１００】
【数１１】
この数１１によって算出されたＮm は、上記数８及び数１０によって算出されたＮm と等価である。従って、この方法によっても、定周期振動ノイズの周期Ｔm に対応するサンプリングＮm を算出することができる。
【０１０２】
また、定周期振動ノイズの周期Ｔm を検出する方法として、ステップＳ１８で処理された後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対して複数のタップ数で移動平均フィルタリングを行い、そのフィルタリング結果のバラツキが最も小さいタップ数に対応する時間を求めることによって、上記定周期振動ノイズの周期Ｔm を算出する方法について説明する。
【０１０３】
即ち、定周期振動ノイズの周期Ｔm が、少なくともある時間範囲内（ＴA ＜Ｔm ＜ＴB の範囲内）にあるとし、この各時間ＴA 及びＴB に相当するサンプリング数を夫々ｎA 及びｎB とする。そして、まずタップ数ｎA によってデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対し移動平均フィルタリングを行い、この移動平均フィルタリング後のデータ列について、そのバラツキの度合いを示す標準偏差σA を算出する。次に、上記と同様に、タップ数ｎA に１タップを加えたタップ数ｎA ＋１によってデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対し移動平均フィルタリングを行い、この移動平均フィルタリング後のデータ列について、その標準偏差σA+1 を算出する。以下、同様に、タップ数ｎA ＋２、ｎA ＋３、・・・ｎB によってデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対し移動平均フィルタリングを行い、この移動平均フィルタリング後のデータ列について、その標準偏差σA+2 、σA+3 、・・・、σB を算出する。
【０１０４】
そして、算出された標準偏差σA 、σA+1 、σA+2 、σA+3 、・・・、σB のうち、最も値の小さい標準偏差σm を導き出すタップ数Ｎm に対応する時間が、定周期振動ノイズの周期Ｔm となる。なぜなら、定周期振動ノイズの周期Ｔm と、この周期Ｔm に対応するタップ数Ｎm とが近似するほど、移動平均フィルタリング結果の標準偏差値が小さくなるからであり、両者が完全に一致する場合は、移動平均フィルタリング結果の標準偏差値は常に０（一定）になるからである。なお、バラツキの度合いを求める方法としては、各移動平均フィルタリング結果の標準偏差値を比較する方法に限らず、各移動平均フィルタリング結果の最大値と最小値との差を比較してもよい。
【０１０５】
更に、上記の他に、定周期振動ノイズの周期Ｔm を検出する方法として、ステップＳ１８で処理された後のデータ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に対してフーリエ変換演算を行い、このフーリエ変換の演算結果のうち、最大振幅を有する周波数成分の周期を上記定周期振動ノイズの周期Ｔm として算出する方法がある。即ち、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・をｘ（ｕ）（但し、ｕ＝０、１、２、・・・、Ｕ−１）とし、このｘ（ｕ）に対してフーリエ変換を行う。この算出式は、数１２で表される。
【０１０６】
【数１２】
但し、数１２において、ｋは周波数を示すインデックスで、ｋ＝０、１、２、・・・、Ｕ−１である。この数１２によって、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・は周波数の関数に変換され、図１２に示すように、定周期振動ノイズの存在する周波数成分に大きな振幅が得られる。ここで、周波数をｆk とすると、この周波数ｆk と振幅｜Ｘ（ｆk ）｜との関係は、数１３で表される。
【０１０８】
【数１３】
Ｘ（ｆk ）＝｜Ｘ（ｆk ）｜ｅｘｐ〔ｊθ（ｆk ）〕
【０１０９】
従って、このフーリエ変換の演算結果Ｘ（ｆk ）のうち、その振幅｜Ｘ（ｆk ）｜の最大となる｜Ｘ（ｆmax ）｜に対応する周波数ｆmax が、データ列Ｗ12、Ｗ22、Ｗ32、・・・に含まれる定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周波数成分になる。よって、この定周期振動ノイズの周期Ｔm が、このｆmax の逆数（１／ｆmax ）になる。
【０１１０】
なお、本第２実施例においては、プーリ２及びモータ４の回転によって発生する振動ノイズに対応するフィルタ定数ｎ1 、ｎ2 については、プーリ２及びモータ４の回転周期を基に算出したが、このプーリ２及びモータ４の回転によって発生する振動ノイズに対応するフィルタ定数についても、上述した秤系の固有振動ノイズや計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズに対応するフィルタ定数を算出する方法と同様な方法で算出してもよい。つまり、全ての定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数について、振幅の大きい定周期振動ノイズに対応するものから順に、上述した秤系の固有振動ノイズや計量コンベヤ１枠の捻じれ振動ノイズに対応するフィルタ定数を算出する方法と同様な方法で算出してもよい。
【０１１１】
また、フィルタ定数を算出する際、定周期振動ノイズの振幅の大きさの順に各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数を順次算出するのではなく、所望とするフィルタ定数を一括して算出してもよい。即ち、デジタル計量信号のサンプルデータＷ1 、Ｗ2 、Ｗ3 、・・・に対してフーリエ変換演算を行い、例えば図１３に示すような結果が得られたとする。そして、同図に示すように、周波数ｆ1 、ｆ2 、ｆ3 に所定の振幅レベル｜ＸL ｜以上の振幅を有する定周期振動ノイズの存在が確認されたとする。ここで、この各周波数ｆ1 、ｆ2 、ｆ3 の逆数が、上記所定の振幅レベル｜ＸL ｜以上の振幅を有する定周期振動ノイズの周期を示すので、この各周波数ｆ1 、ｆ2 、ｆ3 の逆数に相当するサンプリング数を上記各定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数としてもよい。
【０１１４】
【発明の効果】
第１の発明のフィルタ定数算出装置は、定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリング数をフィルタ定数として算出している。従って、計量信号に対し、このフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって定周期振動ノイズ成分を効率よく減衰させることができる。つまり、定周期振動ノイズを確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができるという効果がある。
【０１１５】
また、各定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリング数を各々の定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数として算出している。従って、計量信号に対し、これらのフィルタ定数をタップ数とする移動平均フィルタリングを行うことによって、各フィルタ定数に対応する各定周期振動ノイズの１周期分に相当するサンプリングデータの平均値が得られ、これによって各定周期振動ノイズ成分を効率良く減衰させることができる。また、同一の周波数成分に対して十分な減衰特性を有するフィルタ定数が複数、重複して算出されないように構成されているので、不必要にフィルタ定数、即ちタップ数が増加することを防ぐことができ、ひいては移動平均フィルタリングの際の応答遅れを防止することができる。つまり、このフィルタ定数算出装置は、各定周期振動ノイズを確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができるという効果がある。
【０１１６】
また、少なくとも計数手段が所定の数だけ、例えば減衰の対象とする定周期振動ノイズの個数だけ計数するまで、振幅の大きい定周期振動ノイズに対応するフィルタ定数から順次出力するように構成されている。従って、計量信号に含まれている定周期振動ノイズのうち、振幅の大きい秤系の固有振動ノイズは勿論のこと、プーリやモータの回転によって発生する振動ノイズ、及び計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等、振幅の大きい他の定周期振動ノイズについても、確実に、かつ高速で減衰させることができる移動平均フィルタのフィルタ定数を算出することができるという効果がある。
【０１１７】
つまり、これらのフィルタ定数をタップ数とする多重移動平均フィルタを計量コンベヤ用フィルタに適用することによって、従来のフィルタでは減衰の対象としなかった秤系の固有振動ノイズ以外の振幅の大きい定周期振動ノイズ、例えばプーリ及びモータの回転によって発生する振動ノイズや、計量コンベヤ枠の捻じれ振動によって発生する振動ノイズ等についても減衰させることができ、これによって、従来よりも高精度な計量を実現することができるという効果がある。
【０１１８】
更に、少なくとも判定手段が、フィルタ定数出力手段が出力するフィルタ定数の略総和、即ちタップ数の略総和が予め定めた値以上であると判定した場合は、それ以上、フィルタ定数出力手段からフィルタ定数を出力させないように構成されている。このように構成されているので、各フィルタ定数をタップ数とする多重の移動平均フィルタによって計量信号を濾波処理したとき、その処理時間を所定の時間内に抑えることができるため、大きい応答遅れを生じることがない。従って、計量信号の過渡応答部分のデータ、即ち無効データを濾波処理の対象とすることがないため、秤の計量精度を悪化させてしまうことがないという効果がある。
【０１１９】
第２の発明のフィルタ定数算出装置は、周期検出手段が、定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定することによって、その定周期振動ノイズの周期を検出するように構成されており、上記第１の発明と同様な効果を奏する。
【０１２０】
第３の発明のフィルタ定数算出装置は、周期検出手段が、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対し複数のフィルタ定数で移動平均フィルタリングを行い、その出力データ列のバラツキが最も少ない移動平均フィルタリングのフィルタ定数に対応する時間を上記信号の周期とするように構成されており、上記第１又は第２の発明と同様な効果を奏する。
【０１２１】
第４の発明のフィルタ定数算出装置は、周期検出手段が、定周期振動ノイズを含む信号のサンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって、その信号の周波数、ひいては周期を検出するように構成されており、上記第１、第２又は第３の発明と同様な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例に係る計量コンベヤ用フィルタの動作手順を示すフローチャートである。
【図２】同実施例に係る計量コンベヤ用フィルタを備えたデジタル秤の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２実施例に係るフィルタ定数算出装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】同実施例の計量信号及びその処理状態を示す波形図である。
【図５】同実施例の計量信号及びその処理状態を示す波形図である。
【図６】同実施例の計量信号及びその処理手順を示す波形図である。
【図７】同実施例の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図７のフローチャートに続く処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートに続く処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】同実施例の計量信号及びその処理手順を示す波形図である。
【図１１】同実施例の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】同実施例の計量信号をフーリエ変換演算した周波数特性図である。
【図１３】同実施例の計量信号をフーリエ変換演算した周波数特性図である。
【符号の説明】
１ 計量コンベヤ
２ プーリ
４ モータ
１３、１４ 被計量物
２１ ロードセル
２３ Ａ／Ｄ変換器
２４ 操作部
２５ 表示部
２６ 入出力インターフェース
２７ 演算制御部
２８ メモリ
ステップＳ３０２ 種々のフィルタ定数を記憶
ステップＳ３０４ 計量条件を設定
ステップＳ３０６ 制御信号を出力
ステップＳ３０８ 制御信号に従ってフィルタ定数を選択
ステップＳ３１０ 選択されたフィルタ定数を用いて濾波処理
Claims (4)
- 定周期振動ノイズを含む計量信号を所定のサンプリング周期でサンプリングしてデジタル化したデジタル計量信号の上記定周期振動ノイズを、該デジタル計量信号に対し移動平均フィルタリングを行うことによって減衰させる計量コンベヤ用フィルタのタップ数であるフィルタ定数を算出するフィルタ定数算出装置において、
上記定周期振動ノイズの周期を検出する周期検出手段と、
該周期検出手段が検出した上記周期の略整数周期分に相当するサンプリング数を算出するサンプリング数算出手段と、
該サンプリング数算出手段が算出した上記サンプリング数を上記計量コンベヤ用フィルタのフィルタ定数として出力するフィルタ定数出力手段と、
上記フィルタ定数出力手段の出力した上記フィルタ定数を用いて上記周期検出手段に入力された信号に対し移動平均フィルタリングを行う濾波手段と、
該濾波手段の濾波処理回数を計数する計数手段と、
少なくとも上記計数手段の計数が所定の数に達するまで上記濾波手段によって濾波処理された信号を上記濾波処理前のデジタル計量信号に替えて上記周期検出手段に帰還入力させる帰還手段と、
上記フィルタ定数出力手段から出力される上記フィルタ定数の略総和が予め定めた値以上であるか否かを判定する判定手段とを、
具備し、
上記周期検出手段が上記デジタル計量信号を入力すると共にこの入力した信号に含まれている上記定周期振動ノイズのうち最も振幅の大きい定周期振動ノイズの周期を検出し、少なくとも上記計数手段の計数が所定の数に達するまで又は上記判定手段が上記フィルタ定数出力手段から出力される上記フィルタ定数の略総和が上記予め定めた値以上であると判定するまで、上記濾波手段によって濾波処理された信号を上記濾波処理前のデジタル計量信号に替えて上記周期検出手段に帰還入力させることを特徴とするフィルタ定数算出装置。 - 請求項１に記載のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズの極大値間または極小値間の時間を測定することによって該定周期振動ノイズの周期を決定することを特徴とするフィルタ定数算出装置。
- 請求項１又は２に記載のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズを含む信号の上記サンプリングデータに対して複数の予め定めた上記サンプリング数分の移動平均フィルタリングを行い、該移動平均フィルタリングされた後の各サンプリングデータ列のうちバラツキの最も少ないサンプリングデータ列を算出する上記移動平均フィルタリングに使用された上記サンプリング数に対応する時間を、上記定周期振動ノイズの周期とすることを特徴とするフィルタ定数算出装置。
- 請求項１、２又は３に記載のフィルタ定数算出装置において、上記周期検出手段が、上記定周期振動ノイズの周期を検出する際、該定周期振動ノイズを含む信号の上記サンプリングデータに対してフーリエ変換演算を行うことによって該定周期振動ノイズの存在する周波数を求め、該周波数に対応する周期を、上記定周期振動ノイズの周期とすることを特徴とするフィルタ定数算出装置。
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