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公開番号2025138839
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-25
出願番号2025113406,2022197549
出願日2025-07-03,2022-12-10
発明の名称成形条件導出装置、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,個人,個人
主分類B29C 49/78 20060101AFI20250917BHJP(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】適正なブロー成形条件を容易に導出することができる成形条件導出装置、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】成形条件導出装置6は、成形体4の形状に関する情報であるボトル形状情報からなる入力データに基づいて、目標成形条件に関する情報である目標成形条件情報からなる出力データを求める。入力データが入力されると、入力データと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、目標成形条件を決定し、決定された目標成形条件に関する情報を出力データとして出力する。目標成形条件は、ブロー成形工程において設定される1つ以上のブロー成形条件の目標値である。ボトル形状情報は、容量を含む。

【選択図】図10

特許請求の範囲【請求項１】
ブロー成形によりプリフォームから成形体を得るためのブロー成形工程において設定される１つ以上のブロー成形条件の目標値である目標成形条件を導出する成形条件導出装置であって、
前記成形条件導出装置は、前記成形体の形状に関する情報であるボトル形状情報からなる入力データに基づいて、前記目標成形条件に関する情報である目標成形条件情報からなる出力データを求め、
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、前記目標成形条件を決定し、決定された前記目標成形条件に関する情報を前記出力データとして出力し、
前記ボトル形状情報には、容量が含まれる
成形条件導出装置。
続きを表示（約 2,400 文字）【請求項２】
ブロー成形によりプリフォームから成形体を得るためのブロー成形工程において設定される１つ以上のブロー成形条件の目標値である目標成形条件を導出する成形条件導出装置であって、
前記成形条件導出装置は、前記成形体の形状に関する情報であるボトル形状情報からなる入力データに基づいて、前記目標成形条件に関する情報である目標成形条件情報からなる出力データを求め、
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、前記目標成形条件を決定し、決定された前記目標成形条件に関する情報を前記出力データとして出力し、
前記入力データは、さらに、前記プリフォームの形状に関する情報であるプリフォーム形状情報を含み、
前記プリフォーム形状情報には、材料特性及び計量特性が含まれる
成形条件導出装置。
【請求項３】
前記ブロー成形工程では、
前記プリフォームを加熱装置によって加熱し、
加熱されたプリフォームがブロー成形装置に供給され、
ストレッチロッドをプリフォームの中心軸に沿って進出させることにより、プリフォームを延伸させ、プリフォーム内にブロー流体を導入することで成形体に成形する
請求項１又は請求項２に記載の成形条件導出装置。
【請求項４】
前記入力データとして用いられる前記ボトル形状情報は、さらに、前記成形体の設計図面情報、前記成形体のイメージ情報、及び、前記成形体の設計パラメータ情報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に記載の成形条件導出装置。
【請求項５】
前記ブロー成形工程は、前記プリフォームを加熱する工程である加熱工程、加熱された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、及び、前記プリフォーム内にメインブロー流体を導入する工程であるメインブロー工程を含んでおり、
前記１つ以上のブロー成形条件は、前記加熱工程における加熱装置におけるヒータの温度、前記プレブロー工程におけるプレブロー圧力、及び、前記メインブロー工程におけるメインブロー圧力である
請求項１又は請求項２に記載の成形条件導出装置。
【請求項６】
前記ブロー成形工程は、加熱された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、及び、前記プリフォーム内にメインブロー流体を導入する工程であるメインブロー工程を含んでおり、
前記１つ以上のブロー成形条件は、さらに、前記プレブロー工程におけるプレブロー開始タイミング、及び、前記メインブロー工程におけるメインブロー開始タイミングを含む
請求項１又は請求項２に記載の成形条件導出装置。
【請求項７】
前記ブロー成形工程は、加熱された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を含んでおり、
前記１つ以上のブロー成形条件は、さらに、前記プレブロー工程におけるストレッチロッドによる延伸速度を含む
請求項１又は請求項２に記載の成形条件導出装置。
【請求項８】
前記ボトル形状情報には、強度特性、及び、計量特性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に記載の成形条件導出装置。
【請求項９】
ブロー成形によりプリフォームから成形体を得るためのブロー成形工程において設定される１つ以上のブロー成形条件の目標値である目標成形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、
前記成形体の形状に関する情報であるボトル形状情報からなる入力データと、前記入力データに対応付けられ、前記目標成形条件に関する情報である目標成形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、
前記学習用データを取得する学習用データ取得部と、
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、
前記ボトル形状情報には、容量が含まれる
機械学習装置。
【請求項１０】
ブロー成形によりプリフォームから成形体を得るためのブロー成形工程において設定される１つ以上のブロー成形条件の目標値である目標成形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、
前記成形体の形状に関する情報であるボトル形状情報からなる入力データと、前記入力データに対応付けられ、前記目標成形条件に関する情報である目標成形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、
前記学習用データを取得する学習用データ取得部と、
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、
前記入力データは、さらに、前記プリフォームの形状に関する情報であるプリフォーム形状情報を含み、
前記プリフォーム形状情報には、計量特性及び材料特性が含まれる
機械学習装置。
（【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】
本発明は、成形条件導出装置、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 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来の容器肉厚設計システムでは、ブロー成形される容器の形状に関するＣＡＤデータに基づいて、容器の力学特性が算出され、これにより容器の理想肉厚が求められる。理想肉厚は、既定の条件を満たす力学特性が得られる肉厚である。そして、この理想肉厚と、シミュレーションモデルを用いて算出された容器の肉厚とが一致又は近似するようなブロー成形条件が求められる（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００３－６２８９６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、従来の容器肉厚設計システムでは、ブロー成形条件に基づいて、シミュレーションモデルを用いて算出される容器の肉厚と、実際にブロー成形される容器の肉厚とを整合させることが難しく、整合させるために、シミュレーションモデルの改良に多くの時間を費やす必要があった。
【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、適正なブロー成形条件を容易に導出することができる成形条件導出装置、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】
本発明に係る成形条件導出装置は、ブロー成形によりプリフォームから成形体を得るためのブロー成形工程において設定される１つ以上のブロー成形条件の目標値である目標成形条件を導出する。成形条件導出装置は、成形体の形状に関する情報であるボトル形状情報からなる入力データに基づいて、目標成形条件に関する情報である目標成形条件情報からなる出力データを求め、入力データが入力されると、入力データと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、目標成形条件を決定し、決定された目標成形条件に関する情報を出力データとして出力し、ボトル形状情報には、容量が含まれる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る成形条件導出装置、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、適正なブロー成形条件を容易に導出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第１の実施形態に係る容器成形システムの一例を示す概略図である。
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の実施形態に係る成形条件導出装置の一例を示すブロック図である。
図９の成形条件導出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。
第２の実施形態に係る成形条件導出装置の一例を示す機能説明図である。
図１２の成形条件導出装置の機能の一例を示す機能説明図である。
数理最適化モデルによる推論のアルゴリズムを説明するためのフローチャートである。
【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の実施形態に係る容器成形システムの一例を示す概略図である。容器成形システム１は、金型２０を使用して、ブロー成形により中空状の成形体４を生産する生産システムとして機能する。本実施形態では、二軸延伸ブロー成形法により、プリフォーム３から中空状の成形体４の一形態としてのブロー成形容器（ＰＥＴボトル）を生産する場合について説明する。プリフォーム３は、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）を含む合成樹脂を原材料とする被成形体の一形態である。
（【００１１】以降は省略されています）

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