(57)【要約】【課題】解析エリアが狭い領域であっても、強化繊維の配向を精度よく計測することである。【解決手段】高圧タンクのライナに巻き付けられた強化繊維の配向計測方法であって、強化繊維が巻き付けられたライナの表面画像を取得するステップと、表面画像を解析エリア毎の分割画像に分割するステップと、分割画像を周波数空間画像に周波数変換するステップと、周波数空間画像の画素値が所定範囲に収まるように周波数空間画像を正規化するステップと、正規化された周波数空間画像をニューラルネットワークモデルに入力して、当該ニューラルネットワークモデルの出力値を強化繊維の配向とするステップとを有する構成にした。【選択図】図３
2020149093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高圧タンクのライナに巻き付けられた強化繊維の配向計測方法であって、
前記強化繊維が巻き付けられたライナの表面画像を取得するステップと、
前記表面画像を解析エリア毎の分割画像に分割するステップと、
前記分割画像を周波数空間画像に周波数変換するステップと、
前記周波数空間画像の画素値が所定範囲に収まるように前記周波数空間画像を正規化するステップと、
正規化された周波数空間画像をニューラルネットワークモデルに入力して、当該ニューラルネットワークモデルの出力値を前記強化繊維の配向とするステップとを有することを特徴とする強化繊維の配向計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、強化繊維の配向計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
高圧タンクとして、ガス等の高圧流体が充填されるライナを強化繊維によって外側から補強したものが知られている。高圧タンクの製造時には、いわゆるフィラメントワインディング工法（以下、ＦＷ工法）によって、樹脂含浸された帯状の強化繊維束がライナの外面に巻き付けられる。このような高圧タンクの製造過程で、ライナに巻き付けられた強化繊維の配向を計測する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の配向計測方法では、ライナの外面に巻き付けられた強化繊維を偏光カメラによって撮像し、偏光画像から強化繊維の配向を計測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１７６６２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の配向計測方法は、強化繊維の配向に応じて偏光画像の輝度が変化することを利用して強化繊維の配向を計測している。しかしながら、この配向計測方法は、偏光画像全体を解析エリアとして偏光画像全体の平均的な輝度から強化繊維の配向を計測し、画像内の狭い領域を解析エリアとした強化繊維の配向計測に対応していない。
【０００５】
本発明では、解析エリアが狭い領域であっても、強化繊維の配向を精度よく計測することができる強化繊維の配向計測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係る強化繊維の配向計測方法は、高圧タンクのライナに巻き付けられた強化繊維の配向計測方法であって、前記強化繊維が巻き付けられたライナの表面画像を取得するステップと、前記表面画像を解析エリア毎の分割画像に分割するステップと、前記分割画像を周波数空間画像に周波数変換するステップと、前記周波数空間画像の画素値が所定範囲に収まるように前記周波数空間画像を正規化するステップと、正規化された周波数空間画像をニューラルネットワークモデルに入力して、当該ニューラルネットワークモデルの出力値を前記強化繊維の配向とするステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ライナの表面画像が解析エリア毎に分割されて周波数変換されることで、強化繊維の配向に応じた周波数空間画像が解析エリア毎に取得される。また、ニューラルネットワークモデルに対する入力の前処理として周波数空間画像が正規化されて、正規化後の周波数空間画像がニューラルネットワークモデルに入力されることで解析エリアの強化繊維の配向が出力される。ニューラルネットワークモデルの計測精度に応じて強化繊維の配向が出力されるため、解析エリアが狭い領域であっても強化繊維の配向を精度よく計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】高圧タンクの模式断面図である。
【図２】配向計測装置の模式図である。
【図３】強化繊維の配向計測処理を示すフローチャートである。
【図４】ライナの表面画像の一例である。
【図５】分割画像の一例である。
【図６】周波数空間画像の一例である。
【図７】ニューラルネットワークモデルの一例を示す図である。
【図８】強化繊維の主配向の計測結果の一例を示す図である。
【図９】サンプル画像の生成処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本実施形態について説明する。図１は、高圧タンクの模式断面図である。なお、以下では、高圧タンクとして車載用の燃料電池システムにおいて燃料電池に水素等の燃料ガスを貯蔵する燃料タンクを例示して説明するが、高圧タンクは燃料電池システム以外の任意の用途で使用されてもよい。
【００１０】
［高圧タンクについて］
図１に示すように、高圧タンク１０は、タンクの基材となるライナ１１の外面を、ライナ１１を補強する繊維強化樹脂層１２によって被覆して形成されている。高圧タンク１０の筒状の胴体部１４の両端から一対のドーム部１５、１６が半球状に膨出しており、各ドーム部１５、１６の頂点箇所には一対の口金２１、２６が設けられている。一方の口金２１には貫通孔２４が形成されており、貫通孔２４に取り付けられたバルブ（不図示）によってタンク内のガスの放出及び流入が行われている。他方の口金２６は貫通しておらず、口金２６によってタンク内が封止されている。
【００１１】
ライナ１１は、燃料ガスの貯留空間２０を持つように中空形状に形成されている。ライナ１１は、円筒部１７と、円筒部１７の軸方向外側に向かって縮径するように円筒部１７から膨出した一対の側端部１８、１９とを有している。ライナ１１の樹脂材料としては、例えば、ポリアミド、エチレンビニルアルコール共重合体、ポリエチレン等の樹脂を用いることができる。ライナ１１には、燃料ガスとして水素ガスの他に、例えば、ＣＮＧ（圧縮天然ガス）等の各種圧縮ガス、ＬＮＧ（液化天然ガス）、ＬＰＧ（液化石油ガス）等の各種液化ガス、その他の各種加圧物質が充填されてもよい。
【００１２】
繊維強化樹脂層１２は、未硬化樹脂（未硬化の熱硬化性樹脂）が含浸された帯状の強化繊維束２５（図２参照）がライナ１１に巻き付けられて、加熱によって未硬化樹脂が硬化されることで形成される。繊維強化樹脂層１２は、ライナ１１の円筒部１７に強化繊維束２５がフープ巻きされることで形成されるフープ層Ｌ１と、ライナ１１の全体に強化繊維束２５がヘリカル巻きされることで形成されるヘリカル層Ｌ２とを有している。フープ層Ｌ１によってライナ１１の円筒部１７の径方向の強度が確保され、ヘリカル層Ｌ２によってライナ１１の軸方向の強度が確保される。
【００１３】
なお、フープ巻きとは、ライナ１１の回転軸（中心軸）ＣＸに略直交する巻き付け角度で、ライナ１１に対して強化繊維束２５を巻き付ける巻き付け態様である。ヘリカル巻きとは、ライナ１１の回転軸ＣＸに斜めに交差する巻き付け角度で、ライナ１１に対して強化繊維束２５を巻き付ける巻き付け態様である。強化繊維としては炭素繊維、ガラス繊維、アラミド繊維等が採用されてもよい。未硬化樹脂としては熱可塑性樹脂が採用されてもよい。未硬化樹脂として熱可塑性樹脂を用いる場合、熱可塑性樹脂が軟化した状態でライナ１１の外面に強化繊維束２５が巻き付けられた後に、放冷によって熱可塑性樹脂が硬化される。
【００１４】
一方の口金２１は、アルミニウム又はアルミニウム合金等の金属によって形成されている。一方の口金２１は、本体となる筒状部２２の外周にフランジ部２３が形成され、筒状部２２の一部をドーム部１５から突出させるようにライナ１１に取り付けられている。筒状部２２の内側の貫通孔２４には、貯留空間２０に対する燃料ガスを充填及び排出するバルブ（不図示）が取り付けられている。他方の口金２６は、アルミニウム又はアルミニウム合金等の金属によって形成されている。他方の口金２６は、一方の口金２１と略同様な外形に形成されているが、一方の口金２１とは筒状部２７の内側が閉塞されている点で相違している。
【００１５】
このような高圧タンク１０の強化繊維束２５の強化繊維の配向を計測することによって、耐圧性に対する強化繊維の寄与度の解明や、開発プロセスの改革に向けたＣＡＥ（Computer  Aided  Engineering）の確立が求められている。また、ＦＷ工法の高速化に伴い、強化繊維の配向に乱れが生じる恐れがあり、強化繊維の乱れを定量的に評価する手法が必要になっている。これらを実現するためには、タンク全体の微小の解析エリア毎に強化繊維の配向を計測する必要がある。また、解析エリアに様々な配向の強化繊維が含まれていても、強化繊維の配向を精度よく計測できなければならない。
【００１６】
［配向計測装置について］
以下、図２を参照して、本実施形態に係る強化繊維の配向計測方法を適用した配向計測装置について説明する。図２は、配向計測装置の模式図である。以下の説明では、強化繊維として炭素繊維が使用されているものとする。ただし、強化繊維は画像として認識可能であれば、特に限定されず、炭素繊維以外の繊維でもよい。
【００１７】
図２に示すように、配向計測装置３０は、強化繊維束２５が巻き付けられたライナ１１の表面を撮像する撮像装置３１と、ライナ１１の表面画像を画像処理する画像処理装置３２とを備えている。撮像装置３１は、ライナ１１の表面を照らす照明と、ライナ１１の表面からの反射光を受光するカメラ等によって構成されている。画像処理装置３２には、撮像装置３１からライナ１１の表面画像を取得する画像取得部３４と、表面画像を解析エリア毎に分割する画像分割部３５と、分割画像を周波数空間画像に周波数変換する周波数変換部３６と、周波数変換画像を正規化する正規化部３７と、正規化後の周波数空間画像から強化繊維の配向を計測する配向計測部３８とが設けられている。
【００１８】
画像取得部３４は、撮像装置３１から強化繊維が巻き付けられたライナ１１の表面画像を取得する。画像分割部３５は、ライナ１１の表面画像を解析エリア毎の分割画像に分割する。表面画像の縦方向はライナ１１の回転位相方向、表面画像の横方向はライナ１１の軸方向であり（図４参照）、回転位相方向に１［°］間隔、軸方向に１０［ｍｍ］間隔に設定した解析エリア毎に表面画像が分割される。表面画像が分割された各分割画像（図５参照）において、画像中央の強化繊維の主配向が解析エリア内の計測対象になっている。画像分割部３５によって表面画像が分割されると、各分割画像が画像分割部３５から周波数変換部３６に出力される。
【００１９】
周波数変換部３６は、ＦＦＴ（Fast  Fourier  Transform）処理によって各分割画像を周波数空間画像（図６参照）に周波数変換する。ライナ１１の表面には強化繊維が略規則的に並んでいるため、表面画像には周期的な輝度分布が生じている。このため、表面画像を分割した分割画像が周波数変換されることで、強化繊維の配向に応じた周波数スペクトルを持った周波数空間画像が生成される。周波数空間画像においては、強化繊維の配向に直交する方向に高い画素値（輝度）の画素が分布している。周波数変換部３６によって分割画像が周波数変換されると、周波数空間画像が正規化部３７に出力される。
【００２０】
正規化部３７は、周波数空間画像の画素値が所定範囲に収まるように周波数空間画像を正規化する。所定範囲とは、画素値のバラツキに応じて適宜設定される範囲である。ここでは、周波数空間画像の画素値が平均０、標準偏差１になるように変換される。これにより、ニューラルネットワークモデルに各周波数空間画像を入力するための前処理が実施される。なお、正規化方法は、ニューラルネットワークモデルのアルゴリズムで処理し易いデータとなるように周波数空間画像が正規化されれば、特に限定されない。正規化部３７によって周波数空間画像が正規化されると、正規化後の周波数変換画像が配向計測部３８に出力される。
【００２１】
配向計測部３８は、事前に学習したニューラルネットワークモデルを用いて、正規化後の周波数変換画像から強化繊維の配向を計測する。ニューラルネットワークモデルは、畳み込み層、ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層、全結合層、最終出力層等を含んで構成されている。正規化された周波数空間画像がニューラルネットワークモデルに入力されると、畳み込み処理、ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ処理、全結合処理等の各種処理が実施されて、当該ニューラルネットワークモデルの出力値として強化繊維の配向が出力される。これにより、ライナ１１の表面画像の解析エリア毎に強化繊維の配向が計測される。
【００２２】
画像処理装置３２の各種処理は、例えば、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを読み出して実行することで実現される。プロセッサとしては、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）等が使用される。メモリとしては、用途に応じてＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等の一つ又は複数の記憶媒体が使用される。また、メモリには、本実施形態に係る強化繊維の配向計測方法を実施するためのプログラムが記憶されている。
【００２３】
［強化繊維の配向計測処理について］
続いて、図３から図７を参照して、強化繊維の配向計測処理の流れについて説明する。図３は、強化繊維の配向計測処理を示すフローチャートである。図４は、ライナの表面画像の一例である。図５は、分割画像の一例である。図６は、周波数空間画像の一例である。図７は、ニューラルネットワークモデルの一例を示す図である。図８は、強化繊維の主配向の計測結果の一例を示す図である。なお、以下の説明では、図２の符号を適宜使用して説明する。
【００２４】
図３に示すように、撮像装置３１によってライナ１１の表面画像が撮像され、画像取得部３４によって撮像装置３１からライナ１１の表面画像が取得される（ステップＳ０１）。上記したように表面画像の縦方向がライナ１１の回転位相方向であり、表面画像の縦方向がライナ１１の軸方向である。表面画像にはヘリカル巻きによってライナ１１に対して所定角度で略規則的に巻き付けられた強化繊維束が表示されている（図４参照）。次に、画像分割部３５によってライナ１１の回転位相方向に１［°］間隔、ライナ１１の軸方向に１０［ｍｍ］間隔の解析エリア単位で表面画像が分割される（ステップＳ０２）。各分割画像には２方向から巻き付けられた強化繊維束の各強化繊維が表示されている（図５参照）。
【００２５】
次に、周波数変換部３６によって分割画像に対してＦＦＴ処理が実施されて、分割画像から周波数空間画像に周波数変換される（ステップＳ０３）。周波数空間画像の縦方向がライナ１１の回転位相方向における分割画像の輝度分布の周期性（元画像に対する縦方向の周波数）を示し、周波数空間画像の横方向がライナ１１の軸方向における分割画像の輝度分布の周期性（元画像に対する横方向の周波数）を示している（図６参照）。周波数空間画像には高い画素値の画素が強化繊維の配向に直交してクロス状に分布している。次に、正規化部３７によって周波数変換画像の画素値が平均０、標準偏差１になるように正規化される（ステップＳ０４）。次に、配向計測部３８によって正規化後の周波数空間画像がニューラルネットワークモデルに入力され（ステップＳ０５）、ニューラルネットワークモデルの出力値から強化繊維の配向が計測される（ステップＳ０６）。
【００２６】
この場合、図７に示すように、ニューラルネットワークモデルに正規化後の周波数変換画像が入力されると、１層目の畳み込み処理によって周波数変換画像に対して複数のフィルタがかけられてフィルタ数分の画像が生成される。フィルタの枚数、フィルタサイズ、シフト量は任意に設定され、フィルタのパラメータ（フィルタ値）は事前に学習された値が設定されている。強化繊維の配向計測時には２層目のドロップアウト処理は無視され、３層目のＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ処理によって画像内がウィンドウによって複数に区切られ、各ウィンドウ内の最大値を残すようにして画像が縮小される。ウィンドウサイズは任意に設定されている。
【００２７】
ニューラルネットワークモデルの４層目から９層目までは、５層目及び８層目のドロップアウト処理を飛ばして、畳み込み処理及びＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ処理が２回繰り返され、１０層目の平坦化処理によって複数の縮小画像が一次元配列に平坦化される。１１層目の全結合処理によって一次元配列の各ノードに対して、事前に学習した重み係数に応じた処理が実施されて、１２層目の出力層に強化繊維の配向を示す出力値が出力される。そして、上記のステップＳ０３−Ｓ０６の処理が分割画像毎に実施されることで、表面画像の解析エリア毎にエリア中央の強化繊維の主配向が計測される。
【００２８】
図８に示すように、主配向の計測結果は、ライナ１１の回転位相方向の角度とライナ１１の軸方向の位置によって示される解析エリア毎に出力される。例えば、回転位相方向に１［°］間隔、軸方向に１０［ｍｍ］間隔で強化繊維の主配向が出力されている。これにより、耐圧性に対する強化繊維の配向の寄与度を解明でき、開発プロセスの改革に向けたＣＡＥを確立できる。また、解析エリア内に複数の配向の強化繊維が混在しても、エリア中央の主配向を計測できる。さらに、ＦＷ工法の高速化に伴う強化繊維の乱れを定量的に評価して、最適な設備構造や加工条件の選定に利用できる。
【００２９】
このようなニューラルネットワークモデルを構築する際に、強化繊維の配向解析では解析エリア毎に真値を用意することが困難であるため、学習用に大量のサンプル画像（分割画像）を用意することができない。通常、サンプル画像を回転・並行移動させて別のサンプル画像とするデータ拡張が行われるが、このようなサンプル画像によって学習されたニューラルネットワークモデルは汎化性能が問題になる。すなわち、サンプル画像については高精度に推定することができるが、未知の入力画像については十分な計測精度が得られない恐れがある。
【００３０】
このため、ニューラルネットワークモデルでは、上記したフィルタ値や重み係数等のパラメータ数を少なくすることで過学習を抑えて汎化性能を高めている。具体的には、畳み込み層とＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層を３層ずつ設けることによってパラメータ数を削減して周波数変換画像の本質的特徴を抽出可能にしている。また、全結合層を１層とすることでパラメータが必要以上に増えないようにしている。なお、パラメータ数を減らし過ぎると十分な計測精度が得られないため、所望の計測精度が得られる範囲でパラメータ数が調整されている。
【００３１】
さらに、ニューラルネットワークモデルの汎化性能を高めるために、学習時には３層の畳み込み層の全てにドロップアウト処理を適用して、畳み込み後の画像の一部の値を欠損させた画像を作成する。欠損箇所を変えた複数の画像を用いて、複数のニューラルネットワークモデルによって並列に学習し、学習結果の平均を出力することでニューラルネットワークモデルの汎化性能が向上されている。
【００３２】
［ニューラルネットワークモデルの学習について］
以下、図９を参照して、ニューラルネットワークモデルの学習について説明する。図９は、サンプル画像の生成処理の説明図である。
【００３３】
図９に示すように、学習データとしてライナ１１の表面画像４１から複数のサンプル画像４２が切り出され、サンプル画像４２を回転させて別のサンプル画像４２にすることで学習データが増殖される。例えば、強化繊維の主配向が１０［°］、１７０［°］のサンプル画像４２を１［°］ずつ回転させて別のサンプル画像４２とすることで、多数のサンプル画像４２が生成される。これにより、サンプル画像４２と真値のセットを大量に作り出すことが可能である。多数のサンプル画像４２のうち、５割が学習用のサンプル画像４２ａ、２割が検証用のサンプル画像４２ｂ、３割がテスト用のサンプル画像４２ｃとして使用される。
【００３４】
全てのサンプル画像４２を学習用にしてニューラルネットワークモデルを構築しないのは、サンプル画像４２についてのみ計測精度が高いニューラルネットワークモデルとなって汎化性能が低下するからである。学習用のサンプル画像４２ａは、ニューラルネットワークモデルの学習に使用するための学習データである。検証用のサンプル画像４２ｂは、ニューラルネットワークモデルの学習時にパラメータを検証するための検証データである。テスト用のサンプル画像４２ｃは、ニューラルネットワークモデルの完成後に、ニューラルネットワークモデルの精度を評価するためのテストデータである。
【００３５】
学習用のサンプル画像４２ａによってニューラルネットワークモデルの学習が繰り返され、畳み込み処理のフィルタのフィルタ値や全結合処理の重み係数等のパラメータが更新される。学習したニューラルネットワークモデルに対して未知のデータである検証用のサンプル画像４２ｂが、当該ニューラルネットワークモデルに入力されて強化繊維の配向計測の精度が検証される。ニューラルネットワークモデルの精度が低い場合には学習が継続されてパラメータが更新され続け、ニューラルネットワークモデルの精度が高くなった時点で学習が停止されてニューラルネットワークモデルのパラメータが決定される。
【００３６】
ニューラルネットワークモデルが構築されると、ニューラルネットワークモデルに対して未知のデータであるテスト用のサンプル画像４２ｃが、当該ニューラルネットワークモデルに入力されて強化繊維の配向計測の精度が評価される。ニューラルネットワークモデルの精度が高い場合には、配向計測装置３０の配向計測部３８（図２参照）に適用されて、ライナ１１の表面に巻き付けられた強化繊維の配向計測に使用される。
【００３７】
以上のように、本実施形態の強化繊維の配向計測方法では、ライナ１１の表面画像が解析エリア毎に分割されて周波数変換されることで、解析エリア毎に強化繊維の配向に応じた周波数空間画像が取得される。また、ニューラルネットワークモデルに対する入力の前処理として周波数空間画像が正規化されて、正規化後の周波数空間画像がニューラルネットワークモデルに入力されることで解析エリアの強化繊維の配向が出力される。ニューラルネットワークモデルの計測精度に応じて強化繊維の配向が出力されるため、解析エリアが狭い領域であっても強化繊維の配向を精度よく計測することができる。
【００３８】
［ニューラルネットワークモデルの評価］
続いて、ニューラルネットワークモデルの学習処理の一例について説明する。本願発明者らは、ライナの表面画像から６０×６０ピクセルのサンプル画像を用意し、以下のニューラルネットワークモデルを用いて学習した。そして、テスト用のサンプル画像を用いてニューラルネットワークモデルの精度を評価した結果、強化繊維の配向の平均誤差が２．４４°という結果が得られた。
【００３９】
＜ニューラルネットワークモデルのモデル構造＞
model=models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(8,(3,3),activation='relu',input_shape=(60,60,1)))
#畳み込み層（３×３のフィルタを８枚、活性化関数はｒｅｌｕ関数）
model.add(layers.Dropout(0.1))
#ドロップアウト処理を追加
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
#ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層（２×２サイズのウィンドウ内の最大値のみ残す）
model.add(layers.Conv2D(8,(3,3),activation='relu'))
#畳み込み層（３×３のフィルタを８枚、活性化関数はｒｅｌｕ関数）
model.add(layers.Dropout(0.1))
#ドロップアウト処理を追加
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
#ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層（２×２サイズのウィンドウ内の最大値のみ残す）
model.add(layers.Conv2D(8,(3,3),activation='relu'))
#畳み込み層（３×３のフィルタを８枚、活性化関数はｒｅｌｕ関数）
model.add(layers.Dropout(0.1))
#ドロップアウト処理を追加
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
#ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層（２×２サイズのウィンドウ内の最大値のみ残す）
model.add(layers.Flatten())
#画像を一次元配列に平坦化
model.add(layers.Dense(20,activation='sigmoid'))
#全結合層（ノード数２０、活性化関数はｓｉｇｍｏｉｄ関数）
model.add(layers.Dense(1))
#出力層（強化繊維の配向の出力）
＜ニューラルネットワークモデルの学習＞
rmsprop=optimizers.rmsprop(lr=0.001)
#パラメータの更新方法はｒｍｓｐｒｏｐ、学習率は０．００１
model.compile(optimizer=rmsprop,loss='mse',metrics=['mae'])
#損失関数は最小二乗誤差、評価関数は平均絶対誤差
model.fit(X_train,Y_train,epochs=1000,batch_size=100,validation_data=(X_val,Y_val))
#エポック数は１０００、バッチサイズは１００
【００４０】
なお、本実施形態では、ライナ１１にヘリカル巻きされた強化繊維の配向を計測する構成について説明したが、ライナ１１にフープ巻きされた強化繊維の配向についても同様に計測することが可能である。
【００４１】
また、本実施形態では、強化繊維束２５が帯状に形成されたが、この構成に限定されない。強化繊維束２５は、未硬化樹脂が含浸された複数の強化繊維が繊維方向を揃えて纏められていればよい。
【００４２】
また、本実施形態の強化繊維の配向計測方法を実施するプログラムは記憶媒体に記憶されてもよい。記憶媒体は特に限定されないが、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の非一過性の記憶媒体であってもよい。
【００４３】
また、本実施形態について説明したが、他の実施形態として実施形態および変形例を全体的又は部分的に組み合わせたものでもよい。さらに、本開示の技術は本実施形態に限定されるものではなく、技術的思想の趣旨を逸脱しない範囲において様々に変更、置換、変形されてもよい。さらには、技術の進歩または派生する別技術によって、技術的思想を別の仕方によって実現することができれば、その方法を用いて実施されてもよい。したがって、特許請求の範囲は、技術的思想の範囲内に含まれ得る全ての実施態様をカバーしている。
【符号の説明】
【００４４】
１０：高圧タンク、１１：ライナ、３０：配向計測装置、３１：撮像装置、３２：画像処理装置、３４：画像取得部、３５：画像分割部、３６：周波数変換部、３７：正規化部、３８：配向計測部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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