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公開番号2024111218
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-16
出願番号2024099842,2020217535
出願日2024-06-20,2020-12-25
発明の名称検査装置、及び検査方法
出願人新東工業株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G01N 21/95 20060101AFI20240808BHJP(測定;試験)
要約【課題】鋳型の外観の検査精度を向上する。
【解決手段】検査装置(1)は、機械学習により構築された学習済モデル(LM)を用いて、鋳型(9)の外観を検査する検査ステップを実行する一または複数のプロセッサを備えている。学習済モデル(LM)の入力は、鋳型(9)の外観を撮像した検査画像を含む。学習済モデル(LM)の出力は、鋳型(9)の外観の検査結果を示す情報である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
検査ステップと警告ステップとを実行する一または複数のプロセッサと、鋳型に中子をセットする中子セット場から確認可能に配置された出力デバイスと、を備えており、
前記検査ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、機械学習により構築された学習済モデルを用いて、前記鋳型の外観を検査し、
前記学習済モデルの入力は、前記鋳型の外観を撮像した検査画像を含み、
前記学習済モデルの出力は、前記鋳型の外観の検査結果を示す情報であり、
前記警告ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、前記学習済モデルの出力が前記鋳型の外観に欠陥が有ることを示す場合、前記検査結果を示す情報に基づいて警告情報を前記出力デバイスに出力する、
ことを特徴とする検査装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記鋳型の外観は、前記鋳型の製品面の外観である、
ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記一または複数のプロセッサは、
前記鋳型の造型に用いた模型の種類に応じた学習済モデルを選択する選択ステップを更に実行し、
前記検査ステップにおいて、前記選択ステップにて選択された学習済モデルを用いて、前記鋳型の外観を検査する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記学習済モデルの入力は、正常な鋳型の外観を撮像した基準画像をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の検査装置。
【請求項５】
前記学習済モデルの入力は、前記鋳型を構成する鋳物砂を示す砂情報、前記鋳型の造型状況を示す造型情報、前記鋳型の搬送状況を示す搬送情報、及び環境情報の一部または全部をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の検査装置。
【請求項６】
前記学習済モデルの出力は、前記鋳型の外観における欠陥の有無を少なくとも示す、
ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の検査装置。
【請求項７】
一または複数のプロセッサが、検査ステップと警告ステップとを実行することを含む検査方法であって、
前記検査ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、機械学習により構築された学習済モデルを用いて、鋳型の外観を検査し、
前記学習済モデルの入力は、前記鋳型の外観を撮像した検査画像を含み、
前記学習済モデルの出力は、前記鋳型の外観の検査結果を示す情報であり、
前記警告ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、前記学習済モデルの出力が前記鋳型の外観に欠陥が有ることを示す場合、前記検査結果を示す情報に基づいて警告情報を、前記鋳型に中子をセットする中子セット場から確認可能に配置された出力デバイスに出力する、
ことを特徴とする検査方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋳型の外観を検査する技術に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、鋳型の外観を検査する検査装置が記載されている。この検査装置は、鋳型を撮像した検査画像と予め設けられた基準画像との差分画像を生成し、生成した差分画像に基づいて鋳型が正常であるか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０１８／２１６４９５号（２０１８年１１月２９日国際公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した検査装置は、実際は正常である鋳型を正常でないと判定したり、実際は正常でない鋳型を正常であると判定したりする可能性があり、検査精度を向上させる余地がある。
【０００５】
例えば、上述した検査装置は、差分画像を解析して得られる欠陥のうち擬似欠陥を除去した上で、鋳型が正常であるか否かを判定する。擬似欠陥には、例えば、撮像時に照射した光が鋳型に付着した離型剤に反射することにより発生するものがある。上述した検査装置は、このような疑似欠陥の特徴を予め定義しておくことにより、疑似欠陥を除去する。しかしながら、擬似欠陥の特徴を全て事前に定義しておくことは難しい。そのため、上述した検査装置は、事前に定義していない特徴を示す擬似欠陥を除去することができない。また、疑似欠陥の特徴として本来の欠陥が示さない特徴を定義しておくことは難しい。そのため、上述した検査装置は、本来の欠陥が事前に定義した疑似欠陥の特徴を示す場合には、当該本来の欠陥を除去してしまう。
【０００６】
本発明の一態様は、鋳型の外観の検査精度を向上する技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る検査装置は、検査ステップと警告ステップとを実行する一または複数のプロセッサと、鋳型に中子をセットする中子セット場から確認可能に配置された出力デバイスと、を備えており、前記検査ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、機械学習により構築された学習済モデルを用いて、前記鋳型の外観を検査し、前記警告ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、前記学習済モデルの出力が前記鋳型の外観に欠陥が有ることを示す場合、前記検査結果を示す情報に基づいて警告情報を前記出力デバイスに出力する。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る検査方法は、一または複数のプロセッサが、検査ステップと警告ステップとを実行することを含む検査方法であって、前記検査ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、機械学習により構築された学習済モデルを用いて、鋳型の外観を検査し、前記警告ステップにおいて、前記一または複数のプロセッサは、前記学習済モデルの出力が前記鋳型の外観に欠陥が有ることを示す場合、前記検査結果を示す情報に基づいて警告情報を、前記鋳型に中子をセットする中子セット場から確認可能に配置された出力デバイスに出力する。
【０００９】
そして、前記検査装置、及び前記検査方法において、前記学習済モデルの入力は、前記鋳型の外観を撮像した検査画像を含む。前記学習済モデルの出力は、前記鋳型の外観の検査結果を示す情報である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、鋳型の外観の検査精度を向上する技術を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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