特許ウォッチ

公開番号2025024641
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-20
出願番号2023128905
出願日2023-08-07
発明の名称推定装置、モデル学習装置、推定方法、モデル学習方法、及びプログラム
出願人旭化成株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類B32B 43/00 20060101AFI20250213BHJP(積層体)
要約【課題】基材の加工における適切な条件を推定することができる。
【解決手段】推定装置1は、加工前の基材の特性を示す基材情報の入力を受け付ける第1の入力部104と、加工前の基材の特性を示す基材情報と、基材の加工条件に関する、複数の加工情報の内いずれかと、に基づいて、加工前の基材が加工された加工済み基材の性能を示す推定性能情報を推定する推定部106と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
加工前の基材の特性を示す基材情報の入力を受け付ける第１の入力部と、
前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、基材の加工条件に関する、複数の加工情報の内いずれかと、に基づいて、前記加工前の基材が加工された加工済み基材の性能を示す推定性能情報を推定する推定部と、
を備える推定装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
基材の特性を示す基材情報と、前記加工情報と、前記基材に加工を施した加工済み基材の性能を示す性能情報との関係を学習して、前記基材情報と前記加工情報とが入力されると、前記性能情報を出力するモデルをさらに備え、
前記推定部は、前記モデルに、前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、前記複数の加工情報の内いずれかと、を入力し、前記推定性能情報を出力させる、請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記第１の入力部は、前記加工前の基材が加工された加工済み基材の目標性能を示す目標性能情報の入力をさらに受け付け、
前記目標性能情報と、前記推定性能情報とに基づいて、前記基材の推奨特性を示す推奨基材情報及び前記基材の推奨加工条件を示す推奨加工情報の内少なくともいずれかを含む推奨情報を出力する推奨部を備える、請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記推奨部は
前記基材情報及び前記加工情報の内少なくともいずれかを含む候補情報を生成する生成部と、
前記候補情報に基づいて前記推定部から前記推定性能情報を取得する取得部と、
探索終了条件に基づいて新たな候補情報を生成するか否かを判定する判定部と、
を含む、請求項３に記載の推定装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記探索終了条件である、前記推定性能情報によって示される性能が前記目標性能を満たしている、又は、候補情報が生成された回数が所定の上限回数であるという条件が満たされているか否かを判定し、
前記探索終了条件が満たされていると判定された場合、前記推奨情報を表示する表示部と、
を備える、請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記第１の入力部は、前記加工に関する条件の範囲の入力をさらに受け付け、
前記推奨部は、前記加工に関する条件の範囲に応じた探索範囲情報に基づいて前記推奨情報を出力する、請求項３に記載の推定装置。
【請求項７】
前記第１の入力部は、前記加工済み基材が用いられる国又は分野の入力をさらに受け付け、
前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、複数の前記加工情報の内の前記国又は前記分野に対応する加工情報とに基づいて、前記探索範囲情報を生成する探索範囲生成部をさらに有する、請求項６に記載の推定装置。
【請求項８】
前記加工情報は、前記基材に処方するポリマーの種別、前記ポリマーに添加する添加剤の種別、並びに前記基材に前記ポリマーを塗工する塗工条件を含む、請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項９】
前記推定部は、基材情報が示す基材、及び加工情報が示す加工の内いずれかの特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部を有する、請求項１に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記第１の入力部は、前記加工済み基材がバリアする物質を示すバリア対象物質情報をさらに受け付ける、請求項１に記載の推定装置。
（【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】
本開示は、推定装置、モデル学習装置、推定方法、モデル学習方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 3,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、紙、プラスチック、布等の基材にサランラテックス等のラテックスを塗工することが知られている。例えば、特許文献１には、ハロゲン化ビニルポリマーを含み、被覆効率が特定の範囲であるハロゲン化ビニルポリマー層を紙支持体上に有する積層体が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開２０２２／０５９４７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、どの基材に対して、どのような加工を施すと所望の性能を満たす塗工済み基材を得ることができるのかを知ることは困難であった。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、基材の加工における適切な条件を推定することができる推定装置、モデル学習装置、推定方法、モデル学習方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
すなわち、本発明は以下の通りである。
［１］
加工前の基材の特性を示す基材情報の入力を受け付ける第１の入力部と、
前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、基材の加工条件に関する、複数の加工情報の内いずれかと、に基づいて、前記加工前の基材が加工された加工済み基材の性能を示す推定性能情報を推定する推定部と、
を備える推定装置。
［２］
基材の特性を示す基材情報と、前記加工情報と、前記基材に加工を施した加工済み基材の性能を示す性能情報との関係を学習して、前記基材情報と前記加工情報とが入力されると、前記性能情報を出力するモデルをさらに備え、
前記推定部は、前記モデルに、前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、前記複数の加工情報の内いずれかと、を入力し、前記推定性能情報を出力させる、［１］に記載の推定装置。
［３］
前記第１の入力部は、前記加工前の基材が加工された加工済み基材の目標性能を示す目標性能情報の入力をさらに受け付け、
前記目標性能情報と、前記推定性能情報とに基づいて、前記基材の推奨特性を示す推奨基材情報及び前記基材の推奨加工条件を示す推奨加工情報の内少なくともいずれかを含む推奨情報を出力する推奨部を備える、［１］又は［２］に記載の推定装置。
［４］
前記推奨部は
前記基材情報及び前記加工情報の内少なくともいずれかを含む候補情報を生成する生成部と、
前記候補情報に基づいて前記推定部から前記推定性能情報を取得する取得部と、
探索終了条件に基づいて新たな候補情報を生成するか否かを判定する判定部と、
を含む、［３］に記載の推定装置。
［５］
前記判定部は、前記探索終了条件である、前記推定性能情報によって示される性能が前記目標性能を満たしている、又は、候補情報が生成された回数が所定の上限回数であるという条件が満たされているか否かを判定し、
前記探索終了条件が満たされていると判定された場合、前記推奨情報を表示する表示部と、
を備える、［４］に記載の推定装置。
［６］
前記第１の入力部は、前記加工に関する条件の範囲の入力をさらに受け付け、
前記推奨部は、前記加工に関する条件の範囲に応じた探索範囲情報に基づいて前記推奨情報を出力する、［３］に記載の推定装置。
［７］
前記第１の入力部は、前記加工済み基材が用いられる国又は分野の入力をさらに受け付け、
前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、複数の前記加工情報の内の前記国又は前記分野に対応する加工情報とに基づいて、前記探索範囲情報を生成する探索範囲生成部をさらに有する、［６］に記載の推定装置。
［８］
前記加工情報は、前記基材に処方するポリマーの種別、前記ポリマーに添加する添加剤の種別、並びに前記基材に前記ポリマーを塗工する塗工条件を含む、［１］から［７］のいずれかに記載の推定装置。
［９］
前記推定部は、基材情報が示す基材、及び加工情報が示す加工の内いずれかの特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部を有する、［１］から［８］のいずれかに記載の推定装置。
［１０］
前記第１の入力部は、前記加工済み基材がバリアする物質を示すバリア対象物質情報をさらに受け付ける、［１］から［９］のいずれかにに記載の推定装置。
［１１］
前記推定部は、基材情報が示す基材、及び加工情報が示す加工の内いずれかの特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部を有し、
前記特徴量算出部は、前記基材情報および前記加工情報の内少なくともいずれかと、前記バリア対象物質情報とを用いて、前記基材情報および前記加工情報の内少なくともいずれかと、前記バリア対象物質情報との特徴を示す第１特徴量を算出する、［１０］に記載の推定装置。
［１２］
前記推定部は、前記第１特徴量に基づいて、前記加工済み基材が前記バリア対象物質に対して有するバリア性能を示すバリア性能情報を推定する、［１１］に記載の推定装置。
［１３］
前記第１の入力部は、前記加工前の基材が加工された加工済み基材の目標性能を示す目標性能情報の入力をさらに受け付け、
前記目標性能情報は、前記加工済み基材が物質をバリアする性能であるバリア性能の目標を示す目標バリア性能情報を含む、［１２］に記載の推定装置。
［１４］
前記性能は、前記加工済み基材のバリア性、ヒートシール性、機械的安定性、耐屈曲性、保香性、耐油性、耐薬品性、難燃性、高周波シール性、及び色目の少なくとも１つを含む、［１］から［１３］のいずれかに記載の推定装置。
［１５］
前記モデルは、前記性能の種別ごと前記基材ごとのモデルを含み、
前記推定部は、前記性能の種別及び前記加工前の基材の特性を示す基材情報によって示される基材に対応するモデルに、前記基材情報と、前記加工前の基材の加工に関する加工情報とを入力し、前記推定性能情報を出力させる、［２］に記載の推定装置。
［１６］
前記加工に関する条件の入力を受け付ける第２の入力部をさらに備え、
前記推定部は、前記加工前の基材の特性を示す基材情報と、前記第２の入力部によって入力が受け付けられた前記条件を満たす加工を示す加工情報とに基づいて、前記推定性能情報を推定する、［１］から［１５］のいずれかに記載の推定装置。
［１７］
【発明の効果】
【０００７】
本開示に係る推定装置、モデル学習装置、推定方法、モデル学習方法、及びプログラムによれば、基材の加工における適切な条件を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態に係る推定装置の一例を示す機能ブロック図である。
第１の入力部に情報を入力するための操作画面の一例である。
推奨情報を表示し、第２の入力部に情報を入力するための画面の一例である。
本実施形態に係るモデル学習装置の一例を示す機能ブロック図である。
図１に示す推定装置における動作の一例を示すフローチャートである。
図４に示すモデル学習装置における動作の一例を示すフローチャートである。
推定装置のハードウェアブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜推定装置の構成＞
図１を参照して本実施形態の推定装置１の構成について説明する。
【００１０】
本実施形態に係る推定装置１は、加工情報記憶部１０１と、規制情報記憶部１０２と、モデル記憶部１０３と、第１の入力部１０４と、探索範囲生成部１０５と、推定部１０６と、推奨部１０７と、表示部１０８と、第２の入力部１０９とを備える。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許