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公開番号2025064483
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-17
出願番号2023174295
出願日2023-10-06
発明の名称学習済みモデル、射出成形機の管理装置、及び教師データの生成方法
出願人住友重機械工業株式会社
代理人個人,個人
主分類B22D 17/32 20060101AFI20250410BHJP(鋳造;粉末冶金)
要約【課題】設定負担を低減する。
【解決手段】一実施形態に係る学習済みモデルは、入力層と、当該入力層に接続された1または2以上の中間層と、当該中間層に接続された出力層とを有し、射出成形機で成形品を生産するための所定の項目で設定された又は検出された第1値毎に、前記成形品を生産している間に検出された結果又は前記成形品が生産された後に前記成形品を計測された結果を示した第1データと、前記第1値毎に、前記第1値が設定された場合又は前記第1値が検出された場合に生産された前記成形品の評価を示した評価情報に基づいて導出された、前記所定の項目の設定に関する情報を正解として示した正解情報と、に基づいた機械学習が行われ、生産している間に検出された結果又は生産された後に計測された結果を示した第2データが前記入力層から入力された場合に、前記所定の項目の設定に関する情報を前記出力層から出力するよう、コンピュータを機能させる。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
入力層と、当該入力層に接続された１または２以上の中間層と、当該中間層に接続された出力層とを有し、
射出成形機で成形品を生産するための所定の項目で設定された又は検出された第１値毎に、前記成形品を生産している間に検出された結果又は前記成形品が生産された後に前記成形品を計測された結果を示した第１データと、前記第１値毎に、前記第１値が設定された場合又は前記第１値が検出された場合に生産された前記成形品の評価を示した評価情報に基づいて導出された、前記所定の項目の設定に関する情報を正解として示した正解情報と、に基づいた機械学習が行われ、
生産している間に検出された結果又は生産された後に計測された結果を示した第２データが前記入力層から入力された場合に、前記所定の項目の設定に関する情報を前記出力層から出力するよう、
コンピュータを機能させるための学習済みモデル。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記出力層から出力される前記設定に関する情報は、前記所定の項目に対する設定値、又は前記所定の項目について現在設定されている値に対する修正値である、
請求項１に記載の学習済みモデル。
【請求項３】
前記第１データ及び前記第２データは、前記成形品を生産している間に、前記射出成形機に設けられた検出装置によって検出された結果を時系列で示した集合データである、
請求項１に記載の学習済みモデル。
【請求項４】
前記第１データ及び前記第２データは、前記成形品が生産された後に、前記成形品の計測結果を示した集合データである、
請求項１に記載の学習済みモデル。
【請求項５】
前記所定の項目は、前記射出成形機に設定される型締力、又は前記射出成形機に設定される保圧時間である、
請求項１乃至４のいずれか一つに記載の学習済みモデル。
【請求項６】
入力層と、当該入力層に接続された１または２以上の中間層と、当該中間層に接続された出力層とを有し、射出成形機で成形品を生産するための所定の項目で設定された又は検出された第１値毎に、前記成形品を生産している間に検出された結果又は前記成形品が生産された後に計測された結果を示した第１データと、前記第１値毎に、前記第１値が設定された場合又は前記第１値が検出された場合に生産された前記成形品の評価を示した評価情報に基づいて導出された、前記所定の項目の設定に関する情報を正解として示した正解情報と、に基づいた機械学習が行われた学習済みモデルと、
生産している間に検出された結果又は生産された後に計測された結果を示した第２データを前記入力層から入力し、前記所定の項目の設定に関する情報を前記出力層から取得する推論部と、
を備える射出成形機の管理装置。
【請求項７】
前記推論部は、射出成形機が前記成形品を生産するサイクル間で、前記第２データを前記入力層から入力し、前記所定の項目の設定に関する情報を前記出力層から取得する、
請求項６に記載の射出成形機の管理装置。
【請求項８】
前記推論部から取得した前記情報に基づいて、前記所定の項目の設定を行う設定部、
をさらに備える請求項６に記載の射出成形機の管理装置。
【請求項９】
機械学習に用いられる教師データを生成する方法であって、
射出成形機で成形品を生産するための所定の項目として設定された又は検出された第１値毎に、前記成形品を生産している間に検出された結果又は前記成形品が生産された後に計測された結果を示した第１データを取得し、
前記第１値毎に、前記第１値が設定された場合又は前記第１値が検出された場合に生産された前記成形品の評価を示した評価情報を取得し、
前記第１値毎に取得された前記評価情報に基づいて、前記所定の項目の正解に関する情報を生成し、
前記所定の項目の正解に関する情報と、前記第１データと、を組み合わせた教師データを生成する、
教師データの生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習済みモデル、射出成形機の管理装置、及び教師データの生成方法に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、射出成形機で適切に成形品を生成するためには、当該成形品に適切な設定を行う必要がある。当該設定を行うためには、当該設定で生産された成形品の品質を確認して、設定を再調整することを繰り返して、適切な設定を導き出していた。このため、当該設定には、職人が時間と労力を要していた。
【０００３】
近年、コンピュータの処理能力の向上に伴い、人工知能が発展する傾向にある。例えば、特許文献１には、機械学習により品質を推定する技術が提案されている。他の例としては、特許文献２には、第１学習モデルに設定値及び計測値を入力することで良否度合いを出力し、第２学習モデルに当該良否度合い及び計測値を入力することで、不良度合いを低減させる設定値を出力する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－１９１６１９号公報
特開２０２１－６６０８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、学習済みモデルを用いて成形時に検出された検出データから品質の推定を行った後、品質の変化の傾向を評価してから、成形条件の修正量を導出している。つまり、特許文献１に記載された技術は、学習済みモデルを用いて成形品の評価を行うに留まっており、当該評価を考慮して、品質を向上させるための設定を導出するためには、さらに複数の手順を要していた。
【０００６】
また、特許文献２に記載された技術では、良否度合いの出力と、当該良否度合いに基づいて不良度合いを低減させた設定値の出力と、の二段階の処理を行っているので２種類の学習モデルが必要になっている。つまり、特許文献２に記載された技術は、品質を向上させるための設定を導出するための手順及び工程が複雑になっている。
【０００７】
本発明の一態様は、学習済みモデルから所定の項目の設定に関する情報を出力することで、成形品を成形するための設定負担を低減する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る学習済みモデルは入力層と、当該入力層に接続された１または２以上の中間層と、当該中間層に接続された出力層とを有し、射出成形機で成形品を生産するための所定の項目で設定された又は検出された第１値毎に、前記成形品を生産している間に検出された結果又は前記成形品が生産された後に前記成形品を計測された結果を示した第１データと、前記第１値毎に、前記第１値が設定された場合又は前記第１値が検出された場合に生産された前記成形品の評価を示した評価情報に基づいて導出された、前記所定の項目の設定に関する情報を正解として示した正解情報と、に基づいた機械学習が行われ、生産している間に検出された結果又は生産された後に計測された結果を示した第２データが前記入力層から入力された場合に、前記所定の項目の設定に関する情報を前記出力層から出力するよう、コンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、射出成形を行うための設定負担を低減する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、一実施形態に係る射出成形機の型開完了時の状態を示す図である。
図２は、一実施形態に係る射出成形機の型締時の状態を示す図である。
図３は、第１の実施形態に係る学習装置及び射出成形機の制御装置による学習済みモデルに関する連携を示した概念図である。
図４は、第１の実施形態に係る学習装置及び制御装置の機能構成の一例を示す図である。
図５は、第１の実施形態に係る評価取得部が取得した評価情報を例示した図である。
図６は、第１の実施形態に係る正解情報算出部による型締力設定値の正解の生成手法の一例を示した図である。
図７は、第１の実施形態に係る正解情報算出部により生成された正解に関する情報を例示した図である。
図８は、第１の実施形態に係る評価取得部が取得する型締力の差を例示した図である。
図９は、変形例に係る評価取得部が取得する型締力の差を例示した図である。
図１０は、第１の実施形態に係る評価取得部が取得した測定値を例示した図である。
図１１は、第１の実施形態に係る正解情報算出部による型締力設定値の正解に関する情報の算出手法の一例を示した図である。
図１２は、第１の実施形態に係る正解情報算出部により算出された正解に関する情報を例示した図である。
図１３は、第１の実施形態に係る学習装置及び制御装置で用いられる学習済みモデルの構造を例示した図である。
図１４は、変形例２に係る評価取得部が取得した評価情報を例示した図である。
図１５は、変形例２に係る保圧時間と重量との対応関係を示したグラフである。
図１６は、変形例２に係る実施形態に係る正解情報算出部により生成された正解に関する情報を例示した図である。
図１７は、第２の実施形態に係る学習装置、群管理装置及び射出成形機の構成を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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