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公開番号2024055693
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-18
出願番号2022162816
出願日2022-10-07
発明の名称ブロー条件調整装置、機械学習装置、推論装置、情報処理方法、機械学習方法、及び、推論方法
出願人東洋製罐株式会社,東洋製罐グループホールディングス株式会社
代理人個人
主分類B29C 49/78 20060101AFI20240411BHJP(プラスチックの加工;可塑状態の物質の加工一般)
要約【課題】プレブロー条件の目標値を容易に決定することができるブロー条件調整装置、機械学習装置、推論装置、情報処理方法、機械学習方法、及び、推論方法を得る。
【解決手段】プレブロー条件調整装置によれば、プレブロー工程のブロー条件を調整するために、複数のプレブロー条件と、当該複数のプレブロー条件を適用して成形されたブロー成形容器の質量分布とからなる入力データに基づいて、目標プレブロー条件からなる出力データが求められる。プレブロー工程は、加熱されたプリフォーム3にストレッチロッド222を挿入することによりプリフォーム3を延伸させるとともに、プリフォーム3内にエアを導入する工程である。
【選択図】図9

特許請求の範囲【請求項１】
プリフォームをブロー成形するためのブロー成形工程のうち、前記プリフォーム内にプレブロー流体を導入する工程であるプレブロー工程において設定される１つ以上のプレブロー条件の目標値である目標プレブロー条件を決定するブロー条件調整装置であって、
前記１つ以上のプレブロー条件に関する情報であるプレブロー条件情報と、当該１つ以上のプレブロー条件を適用して成形された製品の特性分布に関する情報である特性分布情報とからなる入力データに基づいて、前記目標プレブロー条件に関する情報である目標プレブロー条件情報からなる出力データを求める
ブロー条件調整装置。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
前記１つ以上のプレブロー条件には、前記プレブロー流体の圧力、前記圧力を維持している期間である圧力維持期間、前記プレブロー流体の流量、前記プリフォームにストレッチロッドを挿入することにより前記プリフォームが延伸する量である延伸量、及び、前記プリフォームが延伸する速度である延伸速度のうちの少なくともいずれか１つが含まれている
請求項１に記載のブロー条件調整装置。
【請求項３】
前記特性分布には、前記製品の質量分布、及び、前記製品の肉厚分布の少なくともいずれか１つが含まれている
請求項１又は請求項２に記載のブロー条件調整装置。
【請求項４】
前記入力データとして、前記製品の設計情報に基づいて作成されたプレブロー条件に関する情報である設計プレブロー条件情報と、前記設計情報に基づいて作成されたプレブロー条件を適用して成形された前記製品の特性分布に関する情報である設計特性分布情報とが与えられる
請求項１又は請求項２に記載のブロー条件調整装置。
【請求項５】
前記入力データが入力されると、前記入力データと前記出力データとの相関関係が機械学習により学習された学習モデルを用いて、前記目標プレブロー条件を決定し、決定された前記目標プレブロー条件に関する情報を前記出力データとして出力する
請求項１又は請求項２に記載のブロー条件調整装置。
【請求項６】
前記入力データが入力されると、前記入力データと前記出力データとの相関関係を定義した数理最適化モデルを用いて、前記目標プレブロー条件を決定し、決定された前記目標プレブロー条件に関する情報を前記出力データとして出力する
請求項１又は請求項２に記載のブロー条件調整装置。
【請求項７】
プリフォームをブロー成形するためのブロー成形工程のうち、前記プリフォーム内にプレブロー流体を導入する工程であるプレブロー工程において設定される１つ以上のプレブロー条件の目標値である目標プレブロー条件を推論するための学習モデルを生成する機械学習装置であって、
前記１つ以上のプレブロー条件に関する情報であるプレブロー条件情報と、当該１つ以上のプレブロー条件を適用して成形された製品の特性分布に関する情報である特性分布情報とからなる入力データと、前記入力データに対応付けられ、前記目標プレブロー条件に関する情報である目標プレブロー条件情報からなる出力データとにより構成される学習用データのセットを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
前記学習用データのセットが複数組入力されることにより、前記入力データと前記出力データとの相関関係を学習モデルに学習させる機械学習部と、
前記機械学習部により学習された前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と
を備えている機械学習装置。
【請求項８】
メモリと、少なくとも１つのプロセッサとを備え、プリフォームをブロー成形するためのブロー成形工程のうち、前記プリフォーム内にプレブロー流体を導入する工程であるプレブロー工程において設定される１つ以上のプレブロー条件の目標値である目標プレブロー条件を推論する推論装置であって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記１つ以上のプレブロー条件に関する情報であるプレブロー条件情報と、当該１つ以上のプレブロー条件を適用して成形された製品の特性分布に関する情報である特性分布情報とからなる入力データを取得する情報取得処理と、
前記入力データを取得すると、前記メモリに格納されている機械学習による学習モデルを用いて、前記目標プレブロー条件を推論する推論処理と、
推論された前記目標プレブロー条件を含む出力データを出力する出力処理と
を実行する推論装置。
【請求項９】
メモリと、少なくとも１つのプロセッサとを備え、プリフォームをブロー成形するためのブロー成形工程のうち、前記プリフォーム内にプレブロー流体を導入する工程であるプレブロー工程において設定される１つ以上のプレブロー条件の目標値である目標プレブロー条件を推論する推論装置であって、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記１つ以上のプレブロー条件に関する情報であるプレブロー条件情報と、当該１つ以上のプレブロー条件を適用して成形された製品の特性分布に関する情報である特性分布情報とからなる入力データを取得する情報取得処理と、
前記入力データを取得すると、前記メモリに格納されている数理最適化モデルを用いて、前記目標プレブロー条件を推論する推論処理と、
推論された前記目標プレブロー条件を含む出力データを出力する出力処理と
を実行する推論装置。
【請求項１０】
プリフォームをブロー成形するためのブロー成形工程のうち、前記プリフォーム内にプレブロー流体を導入する工程であるプレブロー工程において設定される１つ以上のプレブロー条件の目標値である目標プレブロー条件を決定するための情報処理方法であって、
前記１つ以上のプレブロー条件に関する情報であるプレブロー条件情報と、当該１つ以上のプレブロー条件を適用して成形された製品の特性分布に関する情報である特性分布情報とからなる入力データに基づいて、前記目標プレブロー条件に関する情報である目標プレブロー条件情報からなる出力データを求める
情報処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ブロー条件調整装置、機械学習装置、推論装置、情報処理方法、機械学習方法、及び、推論方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、プリフォームをブロー成形することで中空容器を製造するブロー成形装置では、ブロー成形工程を制御する少なくとも１つのパラメータの量が、シミュレーションモデルに基づいて設定されていた。このようなシミュレーションモデルでは、ブローガス供給領域における流動横断面積、流動抵抗、発生する圧力、ブローガスの体積流、及び、体積変化等が考慮されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０１２－５０８６５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来のブロー成形装置では、シミュレーションモデルを実際のブロー成形環境に整合させることが難しく、目標とする特性分布を実現するための制御条件、特に、適切な質量分布や肉厚分布を実現するために重要となるプレブロー工程における制御条件であるプレブロー条件を得るまで、多くの試作を繰り返す必要があった。
【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するために為されたものであり、プレブロー条件の目標値を容易に決定することができるブロー条件調整装置、機械学習装置、推論装置、情報処理方法、機械学習方法、及び、推論方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るブロー条件調整装置は、プリフォームをブロー成形するためのブロー成形工程のうち、プリフォーム内にプレブロー流体を導入する工程であるプレブロー工程において設定される１つ以上のプレブロー条件の目標値である目標プレブロー条件を決定するブロー条件調整装置であって、１つ以上のプレブロー条件に関する情報であるプレブロー条件情報と、当該１つ以上のプレブロー条件を適用して成形された製品の特性分布に関する情報である特性分布情報とからなる入力データに基づいて、目標プレブロー条件に関する情報である目標プレブロー条件情報からなる出力データを求める。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係るブロー条件調整装置、機械学習装置、推論装置、情報処理方法、機械学習方法、及び、推論方法によれば、プレブロー条件の目標値を容易に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第１の実施形態に係るブロー成形装置の一例を示すブロック図である。
第１の実施形態に係るブロー成形容器の成形ユニットの一例を示す概略構成図である。
ブロー成形工程の流れを示すフローチャートである。
延伸量を説明するための図である。
第１の実施形態に係る機械学習装置の一例を示すブロック図である。
第１の実施形態に係る学習モデル及び学習用データの一例を示す図である。
機械学習装置により実行される機械学習ルーチンの一例を示すフローチャートである。
第１の実施形態に係るブロー条件調整装置の一例を示すブロック図である。
図８のブロー条件調整装置の機能の一例を示す機能説明図である。
コンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るブロー成形装置の一例を示すブロック図である。ブロー成形装置２は、その主要な構成要素として、ロータリユニット２１、複数の成形ユニット２２、及び、制御ユニット２３を備えている。
（【００１１】以降は省略されています）

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