(57)【要約】【課題】  ニューラルネットワークを備える射出成形機において、量産成形での品質予測の精度を高めることができる制御技術を提供することを課題とする。【解決手段】  制御装置２０は、成形機１０の各部における状態を示すモニタ値の各々に管理上限値及び管理下限値を設定する管理上下限判定部２２と、この最大最小判定部２２で選択した最大値・最小値間を管理範囲とし、量産成形時に取得したモニタ値が管理範囲から外れたときに品質予測関数の修正指令を出力する関数修正要否判断部２４と、を含む。【効果】  関数修正要否判断部を備えるので、モニタ値が一定以上変化したときには、品質予測関数を修正させることができる。品質予測関数を修正することにより、品質予測値が測定値と乖離することが無くなり、品質予測の信頼性を高めることができる。【選択図】      図１
2006281662.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークに試し成形の情報を入力し、学習することで品質予測関数を定め、この品質予測関数並びにニューラルネットワークを用いて量産成形の制御を行う射出成形機の制御装置において、
この制御装置は、成形機の各部における状態を示すモニタ値の各々に管理上限値及び管理下限値を設定する管理上下限判定部と、
この管理上下限判定部で設定した管理上限値・管理下限値間を管理範囲とし、量産成形時に取得したモニタ値が前記管理範囲から外れたときに、前記品質予測関数の修正指令を出力する及び／又は警報信号発生部から警報信号を発生させる関数修正要否判断部と、を含むことを特徴とする射出成形機の制御装置。
【請求項２】
前記管理上限値及び管理下限値は、試し成形で得たモニタ群から選択した最大値及び最小値であることを特徴とする請求項１記載の射出成形機の制御装置。
【請求項３】
前記制御部は、量産成形時に取得したモニタ値が前記管理範囲から外れたときに、前記警報信号発生部から警報信号を発生させ、この警報信号が所定回数連続したとき又は警報信号の累積回数が所定数に達したときに、品質予測関数を修正させる（及び／又は成形機の動作を停止させる）ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の射出成形機の制御装置。
【請求項４】
前記制御部は、品質予測関数に前記モニタ値を与えることで品質値を予測する演算部と、この演算部で予測した品質予測値が要求品質内にあるときには成形品が良品であると認定し、品質予測値が要求品質外にあるときには成形品が不良品であると認定する良否判断部と、を含むことを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３記載の射出成形機の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はニューラルネットワークを備える射出成形機の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
射出成形機で樹脂製品を製造するときに、不良率を下げる必要があることは言うまでもない。すなわち、運転開始時に良品が得られるように複数の成形条件を調節し、不良品が出現したときには成形条件を見直して良品を得るようにする必要がある。
【０００３】
不良率を下げることを目的に完成した、成形機の製品自動検査法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平３−２６６６２２号公報（請求項１、第３頁）
【０００４】
特許文献１の請求項１は、要約すると、運転を試運転と連続自動運転とに区分し、試運転では所定数のショットを行って特定重要モニタ項目及び各運転条件モニタ項目との相関関係式を求める。
連続自動運転では、特定重要モニタ項目の実測値を取り込むことなく、各運転条件モニタ項目の実測値を取り込み、これらの実測値と前記相関関係式とにより特定重要モニタ項目を予測・演算し、この予測・演算に基づいて１ショット毎の製品の良否判定を行う。
【０００５】
特許文献１第３頁左下欄第１３行〜第１４行（１）式で、相関関係式が明示されており、この相関関係式は線形関数である。
【０００６】
特許文献１の発明に基づいて射出成形を実施したところ、次の不具合が発生した。
第１に、相関関係式が線形関数であるために、試運転で得られるモニタ値がばらつくと、相関関数の信頼性が低下する。信頼性を高めるにはショット数を大幅に増加させる必要があり、その結果、試運転期間が延びて試運転コストが嵩む。
【０００７】
第２に、連続自動運転を続けるにつれて、良否判定精度が低下する。この原因は、特定重要モニタ項目の実測値を取り込まないため、経年変化的に対応できずに、時間と共に成形品と予測との差が増大したことによると考えられる。
【０００８】
前記第１の不具合に対しては、不連続な変化に好適である非線形関数として、ニューラルネットワークを利用した成形制御方法が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献２】特開平５−３０９７１１号公報（請求項１）
【０００９】
ニューラルネットワークは、非線形関数の一種と見なすことができ、ばらつきのあるモニタ値を効率よく処理することができ、試運転期間の短縮及び試運転コストの圧縮とを達成することができる。
【００１０】
図６はニューラルネットワークの原理図であり、射出成形機の動作状態をセンサで検出することで得たモニタ値、例えば「射出最前進位置」、「計量開始位置」、「材料落下口温度」、「充填ピーク圧」などを、入力１０１、１０２、１０３、１０４とする。
【００１１】
中間層１１１の値は、入力１０１、１０２、１０３、１０４を、閾値及び入力毎に定めた重み係数とで処理することで定める。中間層１１２の値は、入力１０１、１０２、１０３、１０４を、別の閾値及び入力毎に定めた重み係数とで処理することで定める。同様に中間層１１３〜１１５の値を定める。
【００１２】
出力１２１は、中間層１１１〜１１５の値を、更に別の閾値及び中間層１１１〜１１５毎に定めた重み係数で処理して定める。この出力１２１は、この例では成形品の予測重量である。
【００１３】
ニューラルネットワークは関数であるから、入力１０１〜１０４及び出力１２１を既知数、関数内における重み係数及び閾値を未知数とすることもできる。
すなわち、入力１０１〜１０４にモニタ値、出力１２１に成形品の測定重量を与える。そして、コンピュータで予測重量が測定重量に合致するまで、重み係数及び閾値を修正しながら繰り返し演算させる。予測重量が測定重量に良好に合致したときに、重み係数及び閾値が定まる。
【００１４】
このように、ニューラルネットワークは、予測重量を演算することのほか、重み係数及び閾値を定めることで品質予測関数を完成することにも使用する。
【００１５】
本発明者等は、ニューラルネットワークの性能を確認することを目的に、ニューラルネットワークを備える射出成形機を用いて、確認実験を行うことにした。実験の要領は次の通りである。
（１）良品が得られる見込みの強い成形条件を設定する。
（２）２０ショットの試し成形を行う。この際に射出成形機の動作状態をセンサで検出することでモニタ値を得る。
（３）そして、ショット毎に成形品の重量を測定する。
【００１６】
（４）モニタ値をニューラルネットワーク入力、成形品の重量をニューラルネットワーク出力として、ニューラルネットワークにおける重み係数と閾値を定めることを目的とした「学習」を実行する。
（５）そして、学習済みのニューラルネットワークを得る。このニューラルネットワークは重み係数と閾値が定まっているところの重量予測関数であると言える。したがって、この重量予測関数に、モニタ値を入力すると予測重量を出力することができる。
（６）量産成形（２１ショット目以降）を行う。この際に射出成形機の動作状態をセンサで検出することでモニタ値を得る。
【００１７】
（７）そして、成形品の重量を測定する。この測定した重量を測定重量と呼ぶ。
（８）学習済みのニューラルネットワークに、モニタ値を入力することで予測重量を演算する。
（９）測定重量と予測重量Ｗｓとを比較して、予測重量の「確からしさ」を調べる。
【００１８】
図７は確認実験の結果を示すグラフ図であり、横軸はショット、縦軸は成形品の重量、太線グラフは測定重量Ｗａｃｔ、細線グラフは予測重量Ｗｓを示す。
横軸で０〜２０は試し成形範囲、２１以上は量産成形範囲である。ニューラルネットワークで予測する予測重量Ｗｓは、モニタ値が変化するため、上下に若干変位するグラフとなる。一方、測定重量Ｗａｃｔは最初の数ショットは大きく変動したが、それ以降は安定し、５０ショットまでは予測重量Ｗｓに近似に一致した。
【００１９】
ところが、５０ショット付近で、測定重量Ｗａｃｔが予測重量Ｗｓより下方へ外れ、８０ショットまでこのままであった。８０ショット付近で、今度は測定重量Ｗａｃｔが予測重量Ｗｓより上方へ外れ、１１０ショットまでこのままであった。
測定重量Ｗａｃｔが上又は下への外れの原因は経年変化や量産成形時の成形条件の微修正等が考えられるが、試し成形で確立した品質予測関数は、量産成形範囲では予測重量が測定重量と乖離する可能性がある。この乖離は予測精度の低下に繋がるため改善する必要がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
本発明は、量産成形での品質予測の精度を高めることができる射出成形機の制御装置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】
【００２１】
請求項１に係る発明は、ニューラルネットワークに試し成形の情報を入力し、学習することで品質予測関数を定め、この品質予測関数並びにニューラルネットワークを用いて量産成形の制御を行う射出成形機の制御装置において、
この制御装置は、成形機の各部における状態を示すモニタ値の各々に管理上限値及び管理下限値を設定する管理上下限判定部と、
この管理上下限判定部で設定した管理上限値・管理下限値間を管理範囲とし、量産成形時に取得したモニタ値が前記管理範囲から外れたときに、前記品質予測関数の修正指令を出力する及び／又は警報信号発生部から警報信号を発生させる関数修正要否判断部と、を含むことを特徴とする。
【００２２】
請求項２に係る発明では、管理上限値及び管理下限値は、試し成形で得たモニタ群から選択した最大値及び最小値であることを特徴とする。
【００２３】
請求項３に係る発明では、制御部は、量産成形時に取得したモニタ値が前記管理範囲から外れたときに、前記警報信号発生部から警報信号を発生させ、この警報信号が所定回数連続したとき又は警報信号の累積回数が所定数に達したときに、品質予測関数を修正させる（及び／又は成形機の動作を停止させる）ことを特徴とする。
【００２４】
請求項４に係る発明は、制御部は、品質予測関数にモニタ値を与えることで品質値を予測する演算部と、この演算部で予測した品質予測値が要求品質内にあるときには成形品が良品であると認定し、品質予測値が要求品質外にあるときには成形品が不良品であると認定する良否判断部と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
請求項１に係る発明では、関数修正要否判断部を備えるので、モニタ値が一定以上変化したときには、品質予測関数を修正させることができる。品質予測関数を修正することにより、品質予測値が測定値と乖離することが無くなり、品質予測の信頼性を高めることができる。
又は、モニタ値が一定以上変化したときに警報信号発生部で警報信号を発生させることができ、作業者等に品質予測関数の見直しを促すことができ、品質予測の信頼性を高めることができる。
【００２６】
請求項２に係る発明では、管理上限値及び管理下限値は、試し成形で得たモニタ群から選択した最大値及び最小値である。最大値及び最小値は一義的に決まるため、システムの管理が容易になる。
【００２７】
請求項３に係る発明では、第１段階を警報、第２段階を関数修正とした。すなわち、本発明では、経年変化や量産成形時の成形条件の修正によりモニタ値の管理上下限値を超えた場合には、警報信号を発生する。これにより、品質予測関数の修正が必要であることを作業者等に認識させることができる。また、管理上下限値を超えない範囲の修正に対しては、再度品質予測関数を修正する必要が無いため、品質精度を保証できると共に、作業の効率化をも図ることができる。
【００２８】
請求項４に係る発明では、量産成形時に、成形品を測定することなしに、良否判定することができるようにした。成形品をいちいち測定しなくてよいので、測定コストを省くことができ、成形コストを低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明を実施するための最良の形態を添付図に基づいて以下に説明する。なお、本発明の「管理上限値」は実施例では「最大値」、同様に「管理下限値」は「最小値」、「管理上下限判定部」は「最大最小判断部」を例にして説明する。
【００３０】
図１は本発明に係る射出成形機の制御装置のブロック構成図であり、金型１１を型締めする型締装置１２及び金型１１へ樹脂を射出する射出装置１３を基本構成とする射出成形機１０は、ニューラルネットワークを基本要素とする制御装置２０を備える。
【００３１】
制御装置２０には、外部とのインタフェース機能を発揮する成形機通信機能部２１と、射出成形機１０の動作状態に係る種々のモニタ値を取り入れ、モニタ値群から最大値及び最小値を選択する最大最小判定部２２と、この最大最小判定部２２に必要なモニタ値群を記憶するメモリ２３と、品質予測関数を修正するか否かを判定する（判定フローは後述する。）関数修正要否判定部２４と、この関数修正要否判定部２４が関数修正指令を発したときに警報信号を発生する警報信号発生部２５と、２台のニューラルネットワークＩ２６及びニューラルネットワークＩＩ２７と、ニューラルネットワークＩ２６又はニューラルネットワークＩＩ２７で定めた品質予測関数にモニタ値を与えることで品質予測値を演算する演算部２８と、この演算部２８で演算した品質予測値と要求品質とを比較して良否判定を行う良否判定部２９とを含む。
【００３２】
なお、演算のために演算部２８にもニューラルネットワークが必要であるが、このニューラルネットワークは独自に備えることのほか、ニューラルネットワークＩ、ＩＩ２６、２７を利用することは差し支えない。
【００３３】
以上の述べた制御装置２０の作用をフローで説明する。
図２は本発明に係る制御装置の基本制御フロー図であり、ＳＴ××はステップ番号を示す。
ＳＴ０１：良品が得られる見込みの高い成形条件を設定する。
ＳＴ０２：２０ショット程度の試し成形を実施する。
ＳＴ０３：射出成形機の動作状態を表すモニタ値を読込む。
【００３４】
ＳＴ０４：試し成形で得た成形品の重量（測定重量）を、読込む。
ＳＴ０５：ＳＴ０３でのモニタ値を入力、ＳＴ０４での測定重量を出力として、ニューラルネットワークＩで学習させる。
ＳＴ０６：試し成形を終了するか否かを調べる。ＮＯであればＳＴ０２に戻って試し成形を続ける。
【００３５】
ＳＴ０７：ＳＴ０６でＹＥＳであれば、試し成形は終了し、品質予測関数を決定する。
ＳＴ０８：モニタ値群から、最大値Ｍ１と最小値Ｍ２を選ぶ。この処理はモニタ値の種類毎に行う。これで、量産成形の準備が整ったことになる。
【００３６】
ＳＴ０９：量産成形を実施する。
ＳＴ１０：量産成形におけるモニタ値Ｍ３を読込む。
ＳＴ１１：モニタ値Ｍ３が最大値Ｍ１と最小値Ｍ２との間（この間を管理範囲という）にあるか否かを調べる。ＮＯであれば、ＳＴ１３（図３）へ進んで関数を修正し、ＳＴ０９へ戻って量産成形を続ける。
ＳＴ１２：ＳＴ１１でＹＥＳであれば、量産成形を終了するか否かを調べ、ＮＯであれば量産成形を続ける。
【００３７】
本発明ではＳＴ１１の判別に並行して、ＳＴ１８（図５のＳＴ１９〜ＳＴ２２）による良否判定を行うことを特徴の一つとする。
【００３８】
図３は本発明に係る関数修正処理のフロー図である。
ＳＴ１３：図２のＳＴ１１がＮＯのときに、本発明では関数を修正する必要があると判断する。そして、関数を修正する場合には、関数を修正することを作業者等に知らせる必要があると考え、メッセージを表示して注意を促すことにする。メッセージは警告音であっても差し支えない。
ＳＴ１４：関数修正が必要であるとの信号に基づいて、そのときに成形した成形品の重量を測定させて、この測定重量を読込む。
【００３９】
ＳＴ１５：ＳＴ１０のモニタ値Ｍ３を入力条件、ＳＴ１４で読込んだ測定重量を出力条件として、ニューラルネットワークＩＩで、重み係数及び閾値を修正することを目的に学習させる。
ＳＴ１６：修正関数（修正品質予測関数）を決定する。
ＳＴ１７：今までの品質予測関数を、修正関数に置き換える。そして、図２のＳＴ０９に戻す。
【００４０】
図４は本発明装置で実施した測定重量と予測重量の比較グラフ図であり、横軸はショット、縦軸は成形品の重量、太線グラフは測定重量Ｗａｃｔ、細線グラフは予測重量Ｗｓを示す。
横軸で０〜２０は試し成形範囲、２１以上は量産成形範囲である。ニューラルネットワークで予測する予測重量Ｗｓは、モニタ値が変化するため、上下に若干変位するグラフとなる。一方、測定重量Ｗａｃｔは最初の数ショットは変動したが、以降安定し、５０ショットまでは予測重量Ｗｓと良く近似した。
【００４１】
ところが、５０ショット付近で、測定重量Ｗａｃｔが急減した。本発明の制御装置は５０ショット付近で関数を修正したため、予測重量Ｗｓが下方修正されて測定重量Ｗａｃｔによく近似する。８０ショット及び１１０ショット付近でも同様修正がなされ、予測重量Ｗｓが測定重量Ｗａｃｔによく近似することが確認できた。
【００４２】
図５は本発明に係る良否判定処理のフロー図である。
ＳＴ１８：予め入力した要求品質から、重量の上限値（許容範囲上限値）Ｇ１及び下限値（許容範囲下限値）Ｇ２を読込む。
ＳＴ１９：品質予測関数に、ＳＴ１０で読込んだモニタ値Ｍ３を与えて、演算して予測重量Ｇ３を得る。
ＳＴ２０：予測重量Ｇ３が、上限値Ｇ１と下限値Ｇ２との間にあるか否か、すなわち要求品質内にあるか否かを調べる。
ＳＴ２１：ＳＴ２０でＹＥＳであれば成形品が良品であると認定する。
ＳＴ２２：ＳＴ２０でＮＯであれば成形品が不良品であると認定する。
このフローによれば、量産成形における成形品を対象に、成形品の重量を測定することなしに良否判定をすることができる。この結果、成形品の重量を測定する工程を省くことができ、生産コストを低減することができる。
【００４３】
尚、成形品の品質は、重量、寸法、形状など種類は問わない。
また、本実施例では、管理上限値及び管理下限値にモニタ項目の最大値及び最小値をそのまま使用したが、これに限らず、モニタ値の出現度合いを勘案して任意の値を設定することができる。
【００４４】
たとえば、量産成形を行いながら、品質予測関数の予測精度を向上させたい場合があったとする。この場合には、管理上限値及び／又は管理下限値を最大値よりも低く、最小値よりも高く設定することで、故意に修正度合いを高める。これにより品質予測関数の見直しによる品質予測関数の予測精度向上が図れる。
したがって、経年変化によるモニタ項目の変動や成形条件の変更に対しても品質関数の予測精度を維持できるようになり、結果的に品質予測関数の見直し回数を低減させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明は、ニューラルネットワークを備える射出成形機に好適である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明に係る射出成形機の制御装置のブロック構成図である。
【図２】本発明に係る制御装置の基本制御フロー図である。
【図３】本発明に係る関数修正処理のフロー図である。
【図４】本発明装置で実施した測定重量と予測重量の比較グラフ図である。
【図５】本発明に係る良否判定処理のフロー図である。
【図６】ニューラルネットワークの原理図である。
【図７】確認実験の結果を示すグラフ図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０…射出成形機、２０…制御装置、２２…管理上下限判定部としての最大最小判定部、２４…関数修正要否判定部、２５…警報信号発生部、２６…ニューラルネットワークＩ、２７…ニューラルネットワークＩＩ、２８…演算部、２９…良否判定部。
【図１】
2006281662.tif 000003
【図２】
2006281662.tif 000004
【図３】
2006281662.tif 000005
【図４】
2006281662.tif 000006
【図５】
2006281662.tif 000007
【図６】
2006281662.tif 000008
【図７】
2006281662.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成17年4月7日(2005.4.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項３】
前記制御部は、量産成形時に取得したモニタ値が前記管理範囲から外れたときに、前記警報信号発生部から警報信号を発生させ、この警報信号が所定回数連続したとき又は警報信号の累積回数が所定数に達したときに、品質予測関数を修正させることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の射出成形機の制御装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
請求項３に係る発明では、制御部は、量産成形時に取得したモニタ値が前記管理範囲から外れたときに、前記警報信号発生部から警報信号を発生させ、この警報信号が所定回数連続したとき又は警報信号の累積回数が所定数に達したときに、品質予測関数を修正させることを特徴とする。