(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
塗装ガンを用いて塗装を行なうことによって形成される膜厚分布が台形形状の場合の塗装膜厚を推定し、演算する塗装膜厚演算方法であって、
ａ；傾き、ｂ；切片、Ｌ；膜厚分布中心からの距離、Ｈ；高さ、としたとき、前記塗装膜厚μを、(i) μ＝ｂ±ａ×Ｌ（ただし、ｂ±ａ×Ｌ＜Ｈ）、(ii)μ＝Ｈ（ただし、Ｈ≦ｂ±ａ×Ｌ）の２式にモデル化し、
塗装ガンのガン速度、ガン距離、吐出量を要因として前記ａ、ｂ、Ｈを重回帰分析によって求め、前記２式からなるモデル式を完成し、
前記モデル式を用いて塗装膜厚を演算し、推定する、塗装膜厚演算方法。
【請求項２】
前記ａ、ｂ、Ｈは、ガン速度（Ｖ）、ガン距離（Ｄ）、吐出量（Ｆ）、Ｖ×Ｄ、Ｖ×Ｆ、Ｄ×Ｆ、Ｖ2 、Ｄ2 、Ｆ2 を要因とした直交分解を行ない、有意となった要因を説明変数として重回帰分析によって求める、請求項１記載の塗装膜厚演算方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗装膜厚演算方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
シミュレータによって、ベル型塗装ガンを備えた塗装ロボットのオフラインティーチングを行うときに、被塗装物の塗装膜厚を推定する方法が知られている。たとえば、特開平９−７５８３９号には、塗装ガン速度、塗装ガンと被塗装物との距離、印加電圧、塗料の吐出量、シェーピングエア圧、ベルヘッドの回転数の６変数を説明変数とし、塗装膜厚を目的変数として回帰式を求め、回帰式から、図２に示すような塗装膜厚の予測値が得られることが開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の塗装膜厚推定方法は、塗装膜厚を１つの回帰式から演算し、推定する方法であるために、膜厚分布が台形形状となる場合の塗装膜厚の推定には適していない。
本発明の目的は、膜厚分布が台形形状とされる膜厚を、従来より高い精度で推定することができる塗装膜厚演算方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明は、つぎのとおりである。
（１）  塗装ガンを用いて塗装を行なうことによって形成される膜厚分布が台形形状の場合の塗装膜厚を推定し、演算する塗装膜厚演算方法であって、
ａ；傾き、ｂ；切片、Ｌ；膜厚分布中心からの距離、Ｈ；高さ、としたとき、前記塗装膜厚μを、(i) μ＝ｂ±ａ×Ｌ（ただし、ｂ±ａ×Ｌ＜Ｈ）、(ii)μ＝Ｈ（ただし、Ｈ≦ｂ±ａ×Ｌ）の２式にモデル化し、
塗装ガンのガン速度、ガン距離、吐出量を要因として前記ａ、ｂ、Ｈを重回帰分析によって求め、前記２式からなるモデル式を完成し、
前記モデル式を用いて塗装膜厚を演算し、推定する、塗装膜厚演算方法。
（２）  前記ａ、ｂ、Ｈは、ガン速度（Ｖ）、ガン距離（Ｄ）、吐出量（Ｆ）、Ｖ×Ｄ、Ｖ×Ｆ、Ｄ×Ｆ、Ｖ2 、Ｄ2 、Ｆ2 を要因とした直交分解を行ない、有意となった要因を説明変数として重回帰分析によって求める、（１）記載の塗装膜厚演算方法。
【０００５】
上記（１）の塗装膜厚演算方法では、ａ；傾き、ｂ；切片、Ｌ；膜厚分布中心からの距離、Ｈ；高さ、としたとき、塗装膜厚が、(i) μ＝ｂ±ａ×Ｌ（ただし、ｂ±ａ×Ｌ＜Ｈ）、(ii)μ＝Ｈ（ただし、Ｈ≦ｂ±ａ×Ｌ）の２式で台形形状に近似されるので、塗装ガンのガン速度、ガン距離、吐出量を要因として重回帰分析によって(i) 、(ii)の２式のａ、ｂ、Ｈが求められて完成されたモデル式を用いることによって、台形形状の塗装膜厚の推定を従来より高精度に行うことができる。
上記（２）の塗装膜厚演算方法では、ガン速度（Ｖ）、ガン距離（Ｄ）、吐出量（Ｆ）、Ｖ×Ｄ、Ｖ×Ｆ、Ｄ×Ｆ、Ｖ2 、Ｄ2 、Ｆ2 を要因とした直交分解を行ない、有意となった要因を説明変数として重回帰分析を行ない（１）のａ、ｂ、Ｈを求めているので、従来より高精度の塗装膜厚の演算が可能となる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
塗装は、たとえば、多軸ロボットにベル（回転霧化式）塗装ガンなどの塗装ガンが取り付けられた塗装ロボットによって行われる。塗装が被塗装物に実際に実施される前の塗装準備段階には、塗装ロボットに対してコンピュータ（シュミレータ）によるシミュレーション手法を用いてオフラインティーチングが行われる。その際に、被塗装物に形成される予定の塗装膜の塗装膜厚がコンピュータによって演算され、塗装膜厚の推定が可能となる。また、形成される塗装膜を塗装膜厚の違いによって色分けし、立体的な膜厚分布としてコンピュータに画面表示することが可能である。このとき、推定された塗装膜厚が基準膜厚に達していない場合には、塗装条件の変更が行われることになる。なお、本発明実施例では、被塗装物に対して塗装ロボットが塗料を噴霧したときに形成される塗装膜の膜厚分布は、図１に示すような、台形形状となる。そのため、被塗装物に対して塗装ロボットが一定のスピードで塗料を噴霧しながら移動したときに形成される塗装膜の、塗装ロボットの移動方向に直交する断面は、図１に示すような台形形状となる。
【０００７】
以下には、塗装ロボットのオフラインティーチング時に行う、本発明実施例の塗装膜厚演算方法を説明する。
まず、塗装膜厚の演算のために、塗装膜厚に影響を与える要因を絞り込む。要因は、塗装条件、環境、塗料に大きく分けられる。塗装条件には、ベル塗装ガンがロボットによって移動されるときのガン速度、ベル塗装ガンから被塗装物までの距離を示すガン距離、ベル塗装ガンから吐出される塗料の量を示す吐出量、ベル塗装ガンが回転する回転数、ベル塗装ガンから吐出される塗料に吹き付けられるシェーピングエアのエア圧などの要因が含まれる。環境には、塗装時の温度、湿度、風速などの要因が含まれる。塗料には、比重、希釈率、粘度、温度などの要因が含まれる。
上記の複数の要因を絞り込むために、本発明実施例では予備実験を行った。その結果、塗装膜厚に大きな影響を与えるのは、ガン速度、ガン距離、吐出量であることがわかった、そのため、塗装膜厚に影響を与える要因として、ガン速度、ガン距離、吐出量を選定した。
【０００８】
つぎに、図１に示すような台形形状の膜厚分布を、μ；膜厚、ａ；傾き、ｂ；切片、Ｌ；膜厚分布中心からの距離、Ｈ；高さ、としたとき、２つの直線式、(i) μ＝ｂ±ａ×Ｌ（ｂ±ａ×Ｌ＜Ｈ）、(ii)μ＝Ｈ（Ｈ≦ｂ±ａ×Ｌ）に近似することにより、モデル化した。なお、(i) 式のμ＝ｂ＋ａ×Ｌとμ＝ｂ−ａ×Ｌは対称形であり、一方の式で膜厚は推定できるので、以下には、μ＝ｂ−ａ×Ｌについては省略している。
【０００９】
つぎに、多元配置実験を実施した。
下記の表１に示すように、ガン速度（Ｖ）の水準を水準１（Ｖ１）、水準２（Ｖ２）、水準３（Ｖ３）に、ガン距離（Ｄ）の水準を水準１（Ｄ１）、水準２（Ｄ２）、水準３（Ｄ３）に、吐出量（Ｆ）の水準を水準１（Ｆ１）、水準２（Ｆ２）、水準３（Ｆ３）に分けた。そして、ガン測度、ガン距離、吐出量の各水準を組み合わせて、たとえば、実験１ではＶ１、Ｄ１、Ｆ２の組み合わせとし、実験２ではＶ１、Ｄ１、Ｆ２の組み合わせとし、実験３ではＶ１、Ｄ１、Ｆ３の組み合わせとするなどにより、ガン速度、ガン距離、吐出量の各水準のすべての組み合わせを作り、すべての組み合わせの場合における塗装を行ない、塗装膜厚を測定する実験を行った。
【００１０】
【表１】
0003614037.tif 000002
【００１１】
つぎに、多元配置実験による実験データをもとに、分散分析を行った。
要因は、ガン速度（Ｖ）、ガン距離（Ｄ）、吐出量（Ｆ）と、さらに、交互作用である、Ｖ×Ｄ、Ｖ×Ｆ、Ｄ×Ｆとした。結果の一例を、下記の表２の分散分析表に示す。なお、表２の分散分析表は、切片ｂおよび高さＨにおける平均平方和、回帰自由度、平均平方の記載を省略している。分散分析表の中の、＊＊は高度に有意であることを示すことから、Ｖ、Ｄ、Ｆはａ、ｂ、Ｈに対してそれぞれ有意であり、Ｖ×ＤはＨに対して有意であることがわかった。
【００１２】
【表２】
0003614037.tif 000003
【００１３】
つぎに、ガン速度、ガン距離、吐出量が膜厚に与える影響が線形的な影響であるか否か、すなわち、たとえばガン速度の場合、ガン速度が２倍、３倍になると膜厚も２倍、３倍になるか否か、を検証するために、直交分解を行った。
要因は、ガン速度（Ｖ）（１次の項と２次の項）、ガン距離（Ｄ）（１次の項と２次の項）、吐出量（Ｆ）（１次の項と２次の項）、および各要因の交互作用である、Ｖ×Ｄ、Ｖ×Ｆ、Ｄ×Ｆとした。結果の一例を、下記の表３の直交分析表に示す。直交分析表の中の、＊＊は高度に有意であることを示し、＊は有意であることを示すことから、Ｖの１次の項と２次の項、Ｄの１次の項、Ｆの１次の項はａ、ｂ、Ｈにそれぞれ有意であり、Ｖ×ＤはＨに対して有意であることがわかった。
【００１４】
【表３】
0003614037.tif 000004
【００１５】
つぎに、直交分解で有意となった要因を説明変数とし、重回帰分析によって(i) 、(ii)の目的変数ａ、ｂ、Ｈを算出した。その結果、
ａ＝Ｋ1 ＋Ｋ2 Ｖ＋Ｋ3 Ｖ2 ＋Ｋ4 Ｄ＋Ｋ5 Ｆ
ｂ＝Ｌ1 ＋Ｌ2 Ｖ＋Ｌ3 Ｖ2 ＋Ｌ4 Ｄ＋Ｌ5 Ｆ
Ｈ＝Ｍ1 ＋Ｍ2 Ｖ＋Ｍ3 Ｖ2 ＋Ｍ4 Ｄ＋Ｍ5 Ｆ＋Ｍ6 ＶＤ
であった。算出されたａ、ｂ、Ｈを(i) 、(ii)に代入することによってモデル式を完成した。Ｋ1 〜Ｋ5 、Ｌ1 〜Ｌ5 、Ｍ1 〜Ｍ6 は回帰母数である。本発明実施例の一例によると、Ｋ1 ＝−６．２５×１０-1、Ｋ2 ＝１．２６×１０-3、Ｋ3 ＝−１．１５×１０-6、Ｋ4 ＝９．５６×１０-4、Ｋ5 ＝−２．９６×１０-4、Ｌ1 ＝２２．０、Ｌ2 ＝−５．５×１０-2、Ｌ3 ＝４．９３×１０-5、Ｌ4 ＝−２．７８×１０-2、Ｌ5 ＝１．６４×１０-2、Ｍ1 ＝１５．６、Ｍ2 ＝−３．９４×１０-2、Ｍ3 ＝２．３９×１０-5、Ｍ4 ＝−２．６１×１０-2、Ｍ5 ＝７．５６×１０-3、Ｍ6 ＝３．６４×１０-5である。
なお、目的変数ａにおいて、寄与率は０．９３、目的変数ｂにおいて寄与率は０．９４、目的変数Ｈにおいて寄与率は０．９８であった。
【００１６】
完成したモデル式をコンピュータに入力した後、塗装ロボットのオフラインティーチング時に、ガン測度、ガン距離、吐出量をコンピュータに入力することによって、モデル式を用いた演算が行われ、塗装膜厚、膜厚分布の推定ができる。
なお、塗料を塗り重ねるように塗装ロボットの動きがティーチングされる場合には、塗り重ねられる部分は台形形状が重なっている状態にあるとされて、塗装膜厚、膜厚分布を推定することができる。したがって、塗装ロボットの動きがどのようにティーチングされても、最終的に形成される塗装膜が、モデル式であらわされる台形形状が重なったり、あるいは部分的に重なった形状などであれば、台形形状の重なり量が演算されることにより、塗装膜厚、膜厚分布の推定は可能である。
【００１７】
本発明実施例の塗装膜厚演算方法によれば、完成されたモデル式を用いることによって、塗装膜厚の推定が可能となる。モデル式は、台形形状の膜厚分布を近似した(i) 、(ii)の２式から得られているので、従来のように一つの式しかない場合に比べ、膜厚分布が台形形状となる場合の塗装膜厚の推定の精度が高くなる。
【００１８】
また、目的変数ａ、ｂ、Ｈを算出するときに、各要因の交互作用、２次の項が折り込まれるので、モデル式の精度が高まる。
【００１９】
【発明の効果】
請求項１の塗装膜厚演算方法では、ａ；傾き、ｂ；切片、Ｌ；膜厚分布中心からの距離、Ｈ；高さ、としたとき、塗装膜厚が、(i) μ＝ｂ±ａ×Ｌ（ただし、ｂ±ａ×Ｌ＜Ｈ）、(ii)μ＝Ｈ（ただし、Ｈ≦ｂ±ａ×Ｌ）の２式で台形形状に近似されるので、塗装ガンのガン速度、ガン距離、吐出量を要因として重回帰分析によって(i) 、(ii)の２式のａ、ｂ、Ｈが求められて完成されたモデル式では、膜厚分布が台形形状である塗装膜の塗装膜厚の推定を従来より高精度に行うことができる。
請求項２の塗装膜厚演算方法では、Ｖ（ガン速度）、Ｄ（ガン距離）、Ｆ（吐出量）、Ｖ×Ｄ、Ｖ×Ｆ、Ｄ×Ｆ、Ｖ2 、Ｄ2 、Ｆ2 を要因とした直交分解を行ない、有意となった要因を説明変数として重回帰分析を行ない、請求項１に示される式中のａ、ｂ、Ｈを求め、(i) 、(ii)の２式を完成させ用いることによって、従来より高精度の塗装膜厚の演算、推定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例の塗装膜厚分布のモデルを示す図である。
【図２】従来の塗装膜厚演算方法における膜厚分布の予測値と測定値との関係図である。
【図１】
0003614037.tif 000005
【図２】
0003614037.tif 000006