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公開番号2025125260
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-27
出願番号2024021211
出願日2024-02-15
発明の名称分類装置、分類方法、プログラム及び学習済みモデル
出願人AGC株式会社
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類G01N 21/88 20060101AFI20250820BHJP(測定;試験)
要約【課題】煉瓦系異物などの異物に起因するガラス板の割れ易さに関する分類を行える分類装置を提供する。
【解決手段】板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する判定部を備える、分類装置。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する判定部を備える、
分類装置。
続きを表示（約 870 文字）【請求項２】
前記学習済みモデルでは、特徴量として、前記異物の大きさ、又は、前記異物に起因するクラックの伸びの長さ、クラックの数の多さ、クラックの面積の大きさ、のうちの１つ以上を使用する、
請求項１に記載の分類装置。
【請求項３】
前記画像データの画像を撮像する撮像装置を備え、
前記撮像装置は、拡散透過カメラである、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記ガラス板において割れ易い場所、又は、前記ガラス板が割れ易い時期、のうちの１つ以上を判定する、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項５】
前記画像データは、前記ガラス板の一部が撮像された画像のデータであり、前記異物が写った部分を含む、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項６】
教師データを用いて前記学習済みモデルを生成する学習制御部を備える、
請求項１又は請求項２に記載の分類装置。
【請求項７】
分類装置が、板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する、
分類方法。
【請求項８】
コンピューターに、
板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力する機能と、
前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項９】
板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを入力し、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果データを出力する、
機械学習の学習済みモデル。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、分類装置、分類方法、プログラム及び学習済みモデルに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
フロート法などによりガラス板を製造することが行われている。フロート法では、例えば、浴槽内の溶融スズ上に連続的に供給される溶融ガラスを当該溶融スズ上で流動させて帯板状に形成する。
【０００３】
特許文献１には、光学材料における色及び形状が不定型となる不良を検出する検査装置が記載されている（特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－５６３８９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、従来の技術では、ガラス板に対する瓦礫系の異物の影響については十分に検討されていなかった。
すなわち、フロート法などのガラス製造法では、ガラス板の面に煉瓦系異物が付着してクラックが発生する場合がある。この場合、ガラス板と煉瓦系異物との熱収縮の特性（例えば、熱収縮率）が異なることから、ガラス板の温度が下がると、熱収縮により当該ガラス板が割れることがあった。
なお、ガラス板に対して、熱収縮率が異なる異物が付着すると、ガラス板の温度が下がったときに、当該異物を起点としてクラックが四方八方に広がっていく現象が発生し得る。
【０００６】
本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、煉瓦系異物などの異物に起因するガラス板の割れ易さに関する分類を行える分類装置、分類方法、プログラム及び学習済みモデルを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様は、板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する判定部を備える、分類装置である。
【０００８】
本開示の一態様は、分類装置が、板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する、分類方法である。
【０００９】
本開示の一態様は、コンピューターに、板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを機械学習の学習済みモデルに入力する機能と、前記学習済みモデルからの出力結果を、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果として取得する機能と、を実現させるためのプログラムである。
【００１０】
本開示の一態様は、板状に製造されるガラス板が撮像された画像データを入力し、前記ガラス板が熱収縮特性の異なる異物により割れ易いか否かに関する判定結果データを出力する、機械学習の学習済みモデルである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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