(57)【要約】【課題】従来に比して高精度に金属板の材質を推定できる材質推定装置及び材質推定方法を提供する。【解決手段】  材質推定装置は、金属板を処理する処理工程における操業条件を受け付け、受け付けられた操業条件を推定モデルに与え、金属板の材質の推定値である第１次推定材質を取得する。材質推定装置は、過去に処理された金属板についての操業条件である過去操業条件、推定モデルに過去操業条件を与えたときの第１次推定材質である過去第１次推定材質、及び過去操業条件によって処理された金属板の材質の実績値に基づいて、推定モデルから取得された第１次推定材質を補正し、補正後の第２次推定材質を算出し、算出された第２次推定材質を出力する。【選択図】図４
2018197698.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属板を処理する処理工程における操業条件が与えられた場合に、前記処理工程によって処理される金属板の材質を推定し、第１次推定材質を出力する推定モデルと、
過去に処理された金属板についての操業条件である過去操業条件、前記推定モデルに前記過去操業条件を与えたときの第１次推定材質である過去第１次推定材質、及び前記過去操業条件によって処理された金属板の材質の実績値を対応付けて記憶する実績データベースと、
材質推定対象の金属板に係る操業条件を受け付ける受付手段と、
前記実績データベースに記憶された互いに対応する前記過去操業条件、前記過去第１次推定材質、及び前記材質の実績値に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた前記操業条件を前記推定モデルに与えたときに出力される前記第１次推定材質を補正し、補正後の第２次推定材質を算出する補正手段と、
前記補正手段によって算出された前記第２次推定材質を出力する出力部と
を備える、
材質推定装置。
【請求項２】
前記操業条件に応じて前記第１次推定材質を補正するための補正値を算出する補正関数を、前記互いに対応する前記過去操業条件、前記過去第１次推定材質、及び前記材質の実績値に基づいて導出する導出手段をさらに備え、
前記補正手段は、前記導出手段によって導出された前記補正関数に、前記受付手段によって受け付けられた操業条件を与えて前記補正値を算出し、算出された前記補正値を前記第１次推定材質に適用して前記第２次推定材質を算出するように構成されている、
請求項１に記載の材質推定装置。
【請求項３】
前記導出手段は、複数の前記過去操業条件と、複数の前記過去第１次推定材質及び前記実績値の差との関係を近似した前記補正関数を導出するように構成されている、
請求項２に記載の材質推定装置。
【請求項４】
前記実績データベースから、前記受付手段によって受け付けられた前記操業条件に類似する前記過去操業条件を特定する特定手段をさらに備え、
前記補正手段は、前記特定手段によって特定された前記過去操業条件、並びにこれに対応する前記過去第１次推定材質及び前記材質の実績値に基づいて、前記第２次推定材質を算出するように構成されている、
請求項１乃至３の何れかに記載の材質推定装置。
【請求項５】
前記出力部は、前記特定手段によって前記操業条件に類似する前記過去操業条件が特定されなかった場合、前記第２次推定材質に代えて、前記第１次推定材質を出力するように構成されている、
請求項４に記載の材質推定装置。
【請求項６】
前記受付手段は、前記金属板の長さよりも短い処理設備内でその長手方向に搬送される前記金属板に対して前記処理工程が施される場合に、前記金属板において前記長手方向に沿って設定された複数の管理ポイントが前記処理設備に設置された測定器を通過する度に、前記測定器によって測定された前記管理ポイントにおける物理量のそれぞれを、前記操業条件として受け付けるように構成されており、
前記推定モデルは、前記管理ポイントのそれぞれにおける前記操業条件に基づいて、前記管理ポイント毎に前記第１次推定材質を出力するように構成されており、
前記補正手段は、前記管理ポイント毎に前記推定モデルから出力された前記第１次推定材質のそれぞれを補正し、前記管理ポイントのそれぞれにおける前記第２次推定材質を算出するように構成されており、
前記出力部は、前記管理ポイント毎に前記第２次推定材質を出力するように構成されている、
請求項１乃至５の何れかに記載の材質推定装置。
【請求項７】
金属板を処理する処理工程における操業条件を受け付けるステップと、
受け付けられた前記操業条件を、前記処理工程によって処理される金属板の材質を推定し、第１次推定材質を出力する推定モデルに与え、前記第１次推定材質を取得するステップと、
過去に処理された金属板についての操業条件である過去操業条件、前記推定モデルに前記過去操業条件を与えたときの第１次推定材質である過去第１次推定材質、及び前記過去操業条件によって処理された金属板の材質の実績値に基づいて、前記推定モデルから取得された前記第１次推定材質を補正し、補正後の第２次推定材質を算出するステップと、
算出された前記第２次推定材質を出力するステップと
を有する、
材質推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金属板の材質を推定する材質推定装置及び材質推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鋼板、アルミニウム合金板（Ａｌ合金板）等の金属板は、溶解工程（鋼板であれば製鋼工程）、熱間圧延工程、冷却工程、冷間圧延行程、焼鈍工程等の各工程を経て製造される。かかる金属板の硬度等の材質は製品の重要な品質指標であり、上記の各工程での操業条件により製品の材質が左右される。このため、従来、製造工程における操業条件を用いて、金属板の材質を推定することが行われている。例えば特許文献１には、Ａｌ合金板の製造における工程毎の金属組織（析出物量、結晶粒径、合金元素の固溶量、残留応力等）を操業条件に基づいて算出し、得られた金属組織に基づいてＡｌ合金板の材質を推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２２４７２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、操業条件と材質との関係は非常に複雑であり、実際の製造設備に合わせて操業条件から材質を推定することは容易ではない。例えば、上記の特許文献１に開示された方法では、各工程での金属組織を正確に算出することは困難であり、このため、高精度に材質を推定することは難しい。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、上記課題を解決することができる材質推定装置及び材質推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明の一の態様の材質推定装置は、金属板を処理する処理工程における操業条件が与えられた場合に、前記処理工程によって処理される金属板の材質を推定し、第１次推定材質を出力する推定モデルと、過去に処理された金属板についての操業条件である過去操業条件、前記推定モデルに前記過去操業条件を与えたときの第１次推定材質である過去第１次推定材質、及び前記過去操業条件によって処理された金属板の材質の実績値を対応付けて記憶する実績データベースと、材質推定対象の金属板に係る操業条件を受け付ける受付手段と、前記実績データベースに記憶された互いに対応する前記過去操業条件、前記過去第１次推定材質、及び前記材質の実績値に基づいて、前記受付手段によって受け付けられた前記操業条件を前記推定モデルに与えたときに出力される前記第１次推定材質を補正し、補正後の第２次推定材質を算出する補正手段と、前記補正手段によって算出された前記第２次推定材質を出力する出力部とを備える。
【０００７】
この態様において、前記材質推定装置は、前記操業条件に応じて前記第１次推定材質を補正するための補正値を算出する補正関数を、前記互いに対応する前記過去操業条件、前記過去第１次推定材質、及び前記材質の実績値に基づいて導出する導出手段をさらに備え、前記補正手段は、前記導出手段によって導出された前記補正関数に、前記受付手段によって受け付けられた操業条件を与えて前記補正値を算出し、算出された前記補正値を前記第１次推定材質に適用して前記第２次推定材質を算出するように構成されていてもよい。
【０００８】
また、上記態様において、前記導出手段は、複数の前記過去操業条件と、複数の前記過去第１次推定材質及び前記実績値の差との関係を近似した前記補正関数を導出するように構成されていてもよい。
【０００９】
また、上記態様において、前記材質推定装置は、前記実績データベースから、前記受付手段によって受け付けられた前記操業条件に類似する前記過去操業条件を特定する特定手段をさらに備え、前記補正手段は、前記特定手段によって特定された前記過去操業条件、並びにこれに対応する前記過去第１次推定材質及び前記材質の実績値に基づいて、前記第２次推定材質を算出するように構成されていてもよい。
【００１０】
また、上記態様において、前記出力部は、前記特定手段によって前記操業条件に類似する前記過去操業条件が特定されなかった場合、前記第２次推定材質に代えて、前記第１次推定材質を出力するように構成されていてもよい。
【００１１】
また、上記態様において、前記受付手段は、前記金属板の長さよりも短い処理設備内でその長手方向に搬送される前記金属板に対して前記処理工程が施される場合に、前記金属板において前記長手方向に沿って設定された複数の管理ポイントが前記処理設備に設置された測定器を通過する度に、前記測定器によって測定された前記管理ポイントにおける物理量のそれぞれを、前記操業条件として受け付けるように構成されており、前記推定モデルは、前記管理ポイントのそれぞれにおける前記操業条件に基づいて、前記管理ポイント毎に前記第１次推定材質を出力するように構成されており、前記補正手段は、前記管理ポイント毎に前記推定モデルから出力された前記第１次推定材質のそれぞれを補正し、前記管理ポイントのそれぞれにおける前記第２次推定材質を算出するように構成されており、前記出力部は、前記管理ポイント毎に前記第２次推定材質を出力するように構成されていてもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様の材質推定方法は、金属板を処理する処理工程における操業条件を受け付けるステップと、受け付けられた前記操業条件を、前記処理工程によって処理される金属板の材質を推定し、第１次推定材質を出力する推定モデルに与え、前記第１次推定材質を取得するステップと、過去に処理された金属板についての操業条件である過去操業条件、前記推定モデルに前記過去操業条件を与えたときの第１次推定材質である過去第１次推定材質、及び前記過去操業条件によって処理された金属板の材質の実績値に基づいて、前記推定モデルから取得された前記第１次推定材質を補正し、補正後の第２次推定材質を算出するステップと、算出された前記第２次推定材質を出力するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る材質推定装置及び材質推定方法によれば、操業条件に基づいて高精度に金属板の材質を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施の形態に係る材質推定装置の構成を示す模式図。
【図２】実施の形態に係る材質推定装置の構成を示すブロック図。
【図３】実績データベースの構造を示す模式図。
【図４】実施の形態に係る材質推定装置による材質推定処理の手順を示すフローチャート。
【図５】管理ポイント毎の操業条件のデータセットの分類を説明するための模式図。
【図６】類似実績データ特定処理の手順を示すフローチャート。
【図７】補正関数の導出を説明するためのグラフ。
【図８Ａ】評価試験における第１次推定材質と実績値との比較結果を示すグラフ。
【図８Ｂ】評価試験における第２次推定材質と実績値との比較結果を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。
【００１６】
本実施の形態では、材質推定装置が、対象の金属板についての製造工程での操業条件（温度、搬送速度、圧力、環境雰囲気、成分など）から推定モデルを用いて金属板の材質（硬度、引張り強度、伸び率など）を推定し、実績データベースに記憶された過去の操業条件、材質の実績値、及び材質の推定値に基づいて、推定された材質を補正し、補正後の材質を出力する。
【００１７】
＜材質推定装置の構成＞
図１は、本実施の形態に係る材質推定装置の構成を示す模式図である。材質推定装置１０は、金属板２０の材質を推定するためのものである。金属板２０は、一方向に長く、その長手方向の複数箇所に管理ポイントが設定されている。本実施の形態に係る処理設備３０は、金属板２０に対して例えば圧延工程（熱間圧延工程、冷間圧延工程）、又は熱処理工程（焼鈍工程、焼入れ工程、冷却工程等）のような金属板２０の搬送を伴う処理工程を実施する設備であり、その長さは金属板２０の長さよりも短い。金属板２０は長手方向に処理設備３０内を搬送され、その長手方向に処理対象箇所を変化させながら処理設備３０による処理工程が施される。
【００１８】
処理設備３０には、この処理設備における処理工程を制御する制御装置３１と、複数の測定器３２と、基準位置検出器３３とが設けられている。制御装置３１は、金属板２０の製品仕様（板厚、板幅、品種、処理工程が溶解工程である場合は化学成分等）を記憶し、その製品仕様にしたがって処理工程を実施するよう処理設備３０を制御する。制御装置３１は材質推定装置１０に接続されており、製品仕様の情報を材質推定装置１０へ出力（送信）する。
【００１９】
基準位置検出器３３は、処理設備３０の金属板２０の進入口付近に設置され、直下を通過する金属板２０の搬送方向下流側端（以下、「先頭位置」という）を基準位置として検出可能である。基準位置検出器３３としては、例えば金属板２０の通過によって光が遮られることを検出する光センサを用いることができる。また、金属板２０同士が溶接により連結された状態で搬送される場合は、溶接線を基準位置として検出することができる。この場合、基準位置検出器３３としては、変位計又は画像センサを用いることができる。基準位置検出器３３は材質推定装置１０に接続されており、基準位置の検出データを材質推定装置１０へ出力する。
【００２０】
各測定器３２は、加熱又は冷却工程の場合には金属板２０の温度（板温）、圧延工程の場合には板厚及び板幅、圧延荷重、搬送速度等の圧延条件等を測定する。各測定器３２は材質推定装置１０に接続されており、その測定データを材質推定装置１０へ出力する。また、金属板２０の材質試験を実施する試験装置３４が処理設備３０の近傍に設けられており、処理工程の後の金属板２０が試験装置３４に供され、材質試験が行われる。この試験装置３４も材質推定装置１０に接続されており、その試験結果のデータを材質推定装置１０へ出力する。
【００２１】
図２は、本実施の形態に係る材質推定装置１０の構成を示すブロック図である。材質推定装置１０は、コンピュータ１１によって実現される。コンピュータ１１は、本体１１０と、入力部１２０と、表示部１３０とを備えている。本体１１０は、ＣＰＵ１１１と、ＲＯＭ１１２と、ＲＡＭ１１３と、ハードディスク１１４と、入出力インタフェース１１５と、映像出力インタフェース１１６とを備えている。ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ハードディスク１１４、入出力インタフェース１１５、及び映像出力インタフェース１１６は、バスによって相互に接続されている。
【００２２】
金属板２０の材質推定用のコンピュータプログラムである材質推定プログラム１５０をＣＰＵ１１１が実行することにより、コンピュータ１１が材質推定装置１０として機能する。
【００２３】
ＲＯＭ１１２には、ＣＰＵ１１１に実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。ＲＡＭ１１３は、ハードディスク１１４に記録されている材質推定プログラム１５０の読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１１の作業領域として利用される。
【００２４】
ハードディスク１１４は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１１に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。材質推定プログラム１５０も、このハードディスク１１４にインストールされている。
【００２５】
材質推定プログラム１５０には、金属板２０の材質を推定するための数理モデルである推定モデル１５１が含まれる。この推定モデル１５１としては、例えば、特開２００２−１２６８０９号公報に記載された数式で表されたモデルを用いることができる。具体的には、圧延処理後の鋼板の降伏点ＹＰを推定するための次式に示すモデルを一例として挙げることができる。
ＹＰ＝ａ・ｆ１＋ｂ・ｆ２＋ｃ・ｆ３＋ｄ・ｆ４＋ｅ
但し、ｆ１は成分の、ｆ２は板厚の、ｆ３は圧延処理後の鋼板における再結晶部と未再結晶部のそれぞれのγ組織の粒径Ｄγの相加平均の、ｆ４は圧延処理後の鋼板における再結晶部と未再結晶部のそれぞれの残留歪εｒの相加平均のそれぞれ関数であり、ｅは定数である。
ここで、あるパス（鋼板が圧延機に通されること）において圧延前の鋼板の再結晶部Ａから第１再結晶部Ａ１及び第１未再結晶部Ａ２が生じ、同未再結晶部Ｂから第２再結晶部Ｂ１及び第２未再結晶部Ｂ２が生じた場合に、元の再結晶部Ａの再結晶率Ｘａ、及び元の未再結晶部Ｂの再結晶率Ｘｂは、下式によって計算される。
Ｘａ＝１−ｅｘｐ［−０．６９３（ｔ／ｔｘｒ＝０．５）］
ここで、ｔｘｒ＝０．５＝Ａ・ＳｖＢ・εｓＣ・εＤ・ｅｘｐ（Ｅ／Ｔ）
Ｘｂ＝１−ｅｘｐ［−０．６９３（ｔ／ｔｘｒ＝０．５）］
ここで、ｔｘｒ＝０．５＝Ａ・ＳｖＢ・εｓＣ・（ε＋εｒｐ）Ｄ・ｅｘｐ（Ｅ／Ｔ）
但し、上式におけるｔはパス間時間、ｔｘｒ＝０．５は再結晶率が５０％となる時間、εｓは歪速度、εは相当歪、εｒｐは元（前パス）の未再結晶部Ｂの残留歪、Ｔは圧延温度であり、Ｓｖは圧下により変形した結晶の有効粒界面積を示すもので、下記式によって与えられる。
Ｓｖ＝（２４／πＤγ）［０．４９１４ｅｘｐ（ε）＋０．１５５ｅｘｐ（−ε）＋０．１４３３ｅｘｐ（−３ε）］
上記のＸａが臨界再結晶率Ｘｃ以下の場合、第１再結晶部Ａ１のγ粒径Ｄγと、第１未再結晶部Ａ２の残留歪εｒとは下式により与えられる。
Ｄγ＝Ｆ・（０．２＋０．８Ｘａ）／（ＳｖＧ・εＨ）
εｒ＝λ・ε
但しλ＝ｅｘｐ［−Ｉ・ｅｘｐ（−Ｊ／Ｔ）・ｔＫ・εＬ］
また、ＸａがＸｃを超える場合、第１再結晶部Ａ１のγ粒径Ｄｇは下式により与えられる。
Ｄｇ２＝Ｄγ２＋Ｍ・ｔ・ｅｘｐ（Ｎ／Ｔ）
但し、上式におけるＦ〜Ｎは成分系に合わせて別途圧延シミュレーション実験によって決定される値である。
上記のＸｂが臨界再結晶率Ｘｃ以下の場合、第２再結晶部Ｂ１のγ粒径Ｄγと、第２未再結晶部Ｂ２の残留歪εｒとは下式により与えられる。
Ｄγ＝Ｆ・（０．２＋０．８Ｘａ）／（ＳｖＧ・（ε＋εｒｐ）Ｈ）
εr ＝λ・（ε＋εｒｐ）
また、ＸｂがＸｃを超える場合、第２再結晶部Ｂ１のγ粒径Ｄｇは上記Ａ１と同様にして求められる。
【００２６】
また、ハードディスク１１４には、実績データベース（ＤＢ）１５２が設けられている。図３は、実績ＤＢ１５２の構造を示す模式図である。実績ＤＢ１５２は、過去に処理設備３０による処理工程が施された金属板２０についての実績データが格納される。より詳細には、実績ＤＢ１５２には、金属板２０の管理ポイント毎のレコードが格納される。かかる実績ＤＢ１５２には、金属板２０の製品ＩＤ、管理ポイントＩＤ、この金属板２０の管理ポイントに対して過去に実施された処理工程における各操業条件（操業条件１、操業条件２、…、操業条件Ｍ）、この金属板２０の管理ポイントに対して過去に実施された材質推定の結果（過去推定値）、この金属板２０の管理ポイントにおける材質試験結果（材質の実績値）の各フィールドが設けられている。操業条件は、板厚、板幅、品種、化学成分等の製品仕様並びに測定器３２により測定された測定値、即ち、板温、板厚、板幅、圧延荷重、搬送速度等である。なお、過去推定値は、後述する推定モデルによる材質推定の結果であり、補正される前の推定値（第１次推定材質）である。
【００２７】
再び図２を参照する。入出力インタフェース１１５には、キーボード及びマウスからなる入力部１２０が接続されている。また、入出力インタフェース１１５には、制御装置３１、測定器３２、基準位置検出器３３、及び試験装置３４が接続されている。制御装置３１、測定器３２、基準位置検出器３３、及び試験装置３４から出力されたデータが入出力インタフェース１１５を介してＣＰＵ１１１に与えられる。
【００２８】
映像出力インタフェース１１６は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部１３０に接続されており、ＣＰＵ１１１から与えられた映像データに応じた映像信号を表示部１３０に出力するようになっている。表示部１３０は、入力された映像信号にしたがって、画像を表示する。
【００２９】
＜材質推定装置の動作＞
次に、材質推定装置１０の動作について説明する。図４は、本実施の形態に係る材質推定装置１０による材質推定処理の手順を示すフローチャートである。処理工程の実施では、制御装置３１が処理設備３０を制御する。これにより、処理前の金属板が搬送され、その先頭から処理設備３０に進入し、処理設備３０内において処理工程が実施される。制御装置３１は製品仕様を材質推定装置１０に出力し、基準位置検出器３３は金属板２０の基準位置の検出データを材質推定装置１０に出力し、各測定器３２は、板温、板厚、板幅、圧延荷重、搬送速度などを測定し、測定結果を材質推定装置１０に出力する。
【００３０】
材質推定装置１０のＣＰＵ１１１は、制御装置３１から出力された製品仕様、及び各測定器３２から出力された測定データを、操業条件として受け付ける（ステップＳ１０１）。次に、ＣＰＵ１１１は、受け付けられた操業条件を、管理ポイント毎のデータセットに分類する（ステップＳ１０２）。ここで、ステップＳ１０２の処理について説明する。図５は、管理ポイント毎の操業条件のデータセットの分類を説明するための模式図である。処理設備３０内では、金属板２０が搬送方向に通板速度Ｓ（ｔ）によって搬送される。測定器３２の搬送方向上流側に距離Ｄだけ離れて基準位置検出器３３が設置されている。また、基準位置２１よりも搬送方向上流側に距離Ｌだけ離れた位置に管理ポイント２２が設定されているものとする。基準位置検出器３３の直下を金属板２０の基準位置２１が通過する時刻をａとし、測定器３２の直下を管理ポイント２２が通過する時刻をａ＋ｋとすると、次式（１）が成り立つ。
【数１】
2018197698.tif 000003
したがって、ＣＰＵ１１１は、基準位置検出器３３が基準位置２１の検出データを受信した時刻ａから、式（１）にしたがって時刻ａ＋ｋを算出し、この時刻ａ＋ｋにおける測定器３２の測定結果を当該管理ポイント２２の操業条件のデータセットに含める。ＣＰＵ１１１は、このような処理を全管理ポイント２２及び全測定器３２について実行することで、全ての管理ポイント２２についての操業条件のデータセットを作成する。但し、製品仕様のような金属板２０で１つ与えられる操業条件は、全ての管理ポイント２２のデータセットに含められる。
【００３１】
次にＣＰＵ１１１は、材質推定対象の管理ポイント２２を１つ選択する（ステップＳ１０３）。以下、選択された管理ポイント２２を「推定対象管理ポイント」という。さらにＣＰＵ１１１は、推定対象管理ポイント２２の操業条件のデータセットを推定モデル１５１に適用し、材質の推定値である第１次推定材質を算出する（ステップＳ１０４）。
【００３２】
次にＣＰＵ１１１は、推定対象管理ポイントについての入力された操業条件に類似する操業条件を含む実績データを特定する類似実績データ特定処理を実行する（ステップＳ１０５）。この類似実績データ特定処理について詳細に説明する。図６は、類似実績データ特定処理の手順を示すフローチャートである。類似実績データ特定処理において、まずＣＰＵ１１１は、実績ＤＢ１５２のレコード番号を示す変数ｉを「１」にセットし（ステップＳ１０５１）、推定対象管理ポイントにおける操業条件（以下、「推定対象データ」という）と、実績ＤＢ１５２のｉ番目のレコード（以下、「実績データｉ」という）における上記と同一の操業条件との類似度を算出する（ステップＳ１０５２）。類似度ｗｉは、次の式（２）及び（３）を用いて算出される。
【数２】
2018197698.tif 000004
但し、ｄｉは推定対象データと実績データｉの過去操業条件との距離を示す。ここでの距離には、ユークリッド距離、マハラノビス距離等を使用できる。また、ｊは操業条件の番号を示し、ｔｇｔは推定対象の金属板２０を示し、Ｘｉｊは実績データｉにおける過去操業条件ｊを示し、Ｘｔｇｔ＿ｊは推定対象データにおける操業条件ｊを示し、ａｊは距離を求めるためのパラメータであり、Ｃは類似度を求めるためのパラメータである。パラメータａｊ,Ｃは物理的知見又は統計解析結果に基づいて定めてもよいし、後述するステップＳ１０９において算出される第２次推定材質の二乗誤差が最小になるように遺伝的アルゴリズム、ＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）等の最適化計算により定めてもよい。
【００３３】
次にＣＰＵ１１１は、類似度ｗｉと所定の基準値とを比較し、類似度ｗｉが基準値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５３）。この基準値は、オペレータの経験によって定めてもよいし、第２次推定材質の二乗誤差が最小になるように遺伝的アルゴリズム、ＰＳＯ等の最適化計算により定めてもよい。類似度ｗｉが基準値以上である場合（ステップＳ１０５３においてＹＥＳ）、実績データｉを、推定対象データと類似する実績データ（以下、「類似実績データ」という）として特定し、ハードディスク１１４に記憶し（ステップＳ１０５４）、ステップＳ１０５５へ処理を移す。他方、類似度ｗｉが基準値未満である場合（ステップＳ１０５３においてＮＯ）、ＣＰＵ１１１は、そのままステップＳ１０５５へ処理を移す。
【００３４】
ＣＰＵ１１１は、ｉが最大値（実績ＤＢ１５２に登録されている製品数）Ｐに達したか否かを判定し（ステップＳ１０５５）、達していない場合には（ステップＳ１０５５においてＮＯ）、ｉをインクリメントして（ステップＳ１０５６）、処理をステップＳ１０５２へと処理を戻す。これにより、ＣＰＵ１１１はｉを１からＰまで変化させながら、類似度ｗｉを算出し、類似度ｗｉが基準値以上の類似実績データを特定する。ｉがＰに達した場合は（ステップＳ１０５５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、類似実績データ特定処理を終了する。
【００３５】
再び図４を参照する。類似実績データ特定処理の後、ＣＰＵ１１１は、類似実績データが１つ以上特定されたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。類似実績データが１つ以上特定されている場合（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、実績ＤＢ１５２から類似実績データを抽出し、抽出された類似実績データの操業条件（過去操業条件）を説明変数、類似度を重み、過去推定値と実績値との差を目的変数として補正関数を導出する（ステップＳ１０７）。具体的に説明すると、この補正関数の導出には、重み付き重回帰が用いられる。つまり、補正関数ｆＨを次式（４）のように定義する。
【数３】
2018197698.tif 000005
但し、Ｍは操業条件数を示し、β０は定数であり、β１,…,βＭは計数である。ここで、過去推定値と実績値との差をｙとおき、次式（５）のｅｒｒが最小になるβ１,…,βＭを算出することで、補正関数を導出する。
【数４】
2018197698.tif 000006
但し、Ｎは抽出された類似実績データ数を示す。
【００３６】
図７は、補正関数の導出を説明するためのグラフである。図７において、縦軸は目的変数を、横軸は説明変数を示している。また、白色の丸印は類似実績データではない実績データを示し、黒色の丸印は類似実績データを示している。上記したβ１,…,βＭの算出は、最小二乗法により類似実績データにおける過去操業条件と、過去推定値及び実績値の差ｙの関係を近似した近似関数を、補正関数（図７に示す直線）として求めることを意味する。
【００３７】
再び図４を参照する。補正関数が導出されると、ＣＰＵ１１１は、補正関数に、推定対象データを入力して補正値を算出し（ステップＳ１０８）、次式（６）より補正後の材質推定値である第２次推定材質を算出する（ステップＳ１０９）。
第２次推定材質＝第１次推定材質−補正値                        （６）
【００３８】
次にＣＰＵ１１１は、算出された第２次推定材質を表示部１３０に表示させる（ステップＳ１１０）。これにより、類似実績データによる補正後の第２次推定材質がオペレータに提示される。第２次推定材質の出力の後、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１１２へ処理を移す。
【００３９】
また、ステップＳ１０６において、類似実績データが１つも特定されていない場合（ステップＳ１０６においてＮＯ）、ＣＰＵ１１１は、第２次推定材質を算出することなく、ステップＳ１０４で算出された第１次推定材質を表示部１３０に表示させる（ステップＳ１１１）。類似実績データが１つもない場合、実績データによる補正関数を導出して第１次推定材質を補正すると、かえって推定誤差が拡大することがある。したがって、今回の操業条件に類似する過去操業条件が実績ＤＢ１５２に登録されていない場合、補正されていない第１次推定材質が出力される。これにより、推定誤差を最小限にとどめた推定値をオペレータに提示できる。第１次推定材質の出力の後、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１１２へ処理を移す。オペレータは、出力された第１又は第２次推定材質を確認して、処理工程の操業条件を見直し、制御装置３１を操作して操業条件を変更する等適宜対処する。
【００４０】
ＣＰＵ１１１は、推定対象の金属板２０の製品ＩＤ及び管理ポイントＩＤ、各操業条件、及び材質推定値を実績ＤＢ１５２に登録する（ステップＳ１１２）。これにより、実績ＤＢ１５２に実績データが蓄積される。なお、実績ＤＢ１５２に登録される材質推定値は、第２次推定材質が算出されている場合には第２次推定材質とされ、第２次推定材質が算出されていない場合には第１次推定材質とされる。
【００４１】
次にＣＰＵ１１１は、全ての管理ポイント２２が推定対象管理ポイントとして選択されたか否かを判定し（ステップＳ１１３）、まだ選択されていない管理ポイント２２が残っている場合には（ステップＳ１１３においてＮＯ）、ステップＳ１０１へ処理を戻し、新たに入力される操業条件を受け付け（ステップＳ１０１）、操業条件を管理ポイント毎のデータセットに分類し（ステップＳ１０２）、まだ選択されていない管理ポイント２２の１つを推定対象管理ポイントに選択して（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０４以下の処理を実行する。金属板２０の全ての管理ポイント２２の選択が完了した場合（ステップＳ１１３においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１１４へ処理を移す。
【００４２】
金属板２０の末端が処理設備３０を通過し、金属板２０の全長にわたって処理工程による処理が完了すると、金属板２０の各管理ポイント２２に対して試験装置３４による材質試験が実施される。試験装置３４は、材質試験を実施するとその試験結果を製品ＩＤ及び管理ポイントＩＤと共に材質推定装置１０へ送信する。ＣＰＵ１１１は、試験装置３４から送信された試験結果を受信し（ステップＳ１１４）、製品ＩＤ及び管理ポイントＩＤに対応付けて試験結果を実績ＤＢ１５２に登録する（ステップＳ１１５）。以上で材質推定処理が終了する。
【００４３】
以上のように構成することにより、本実施の形態に係る材質推定装置によれば、推定モデルによって算出した第１次推定材質を、操業条件と過去推定値及び実績値の差との関係を近似した補正関数によって補正するため、高精度に材質を推定することができる。
【００４４】
また、金属板２０の長手方向に管理ポイント２２を設定し、管理ポイント２２毎に操業条件を取得し、第２次推定材質を算出することで、非常に長い金属板２０の全長に亘って操業条件が均一でなく、金属板２０の長手方向の箇所によって処理後の材質が変化する場合にも、各管理ポイント２２での材質を推定することができる。
【００４５】
＜評価試験＞
発明者らは本実施の形態に係る材質推定方法の性能評価試験を実施した。本試験では、金属板２０を鋼板、処理工程を焼鈍工程、推定する材質を引張強度とし、第１次推定材質と第２次推定材質とを算出し、第１次推定材質と実績値との比較、及び第２次推定材質と実績値との比較をそれぞれ実施した。図８Ａは、本試験における第１次推定材質と実績値との比較結果を示すグラフであり、図８Ｂは、第２次推定材質と実績値との比較結果を示すグラフである。図８Ａにおいて、縦軸は第１次推定材質を示し、横軸は実績値を示し、対角に引かれた直線は「第１次推定値＝実績値」となる直線である。また、図８Ｂにおいて、縦軸は第２次推定材質を示し、横軸は実績値を示し、対角に引かれた直線は「第２次推定値＝実績値」となる直線である。図８Ａ及び図８Ｂに示されるように、第２次推定材質では、第１次推定材質に比べて予測値のばらつきが低減しており、より実績値に近くなっている。したがって、第１次推定材質を補正することで、高精度に材質を推定できることが分かる。
【００４６】
（その他の実施の形態）
上述した実施の形態においては、算出された第２次推定材質を表示部１３０に表示する構成としたが、第２次推定材質の出力の形態はこれに限定されるものではない。第２次推定材質を印刷装置によって印刷する構成とすることもできる。また、第２次推定材質そのものをオペレータに提示するのではなく、他の装置に出力することもできるし、材質推定プログラム１５０から他のコンピュータプログラムに出力することもできる。例えば、材質の推定値を製品仕様の材質に近づけるための操業条件の変更値を算出するコンピュータプログラムをＣＰＵ１１１で実行しておき、算出された第２次推定材質を当該コンピュータプログラムに出力し、操業条件の変更値を算出する構成とすることもできる。この場合、操業条件の変更値を出力してオペレータに通知することで、オペレータはこの変更値にしたがって操業条件を変更することができる。また、材質推定装置１０が制御装置３１に第２次推定材質を出力（送信）することで、制御装置３１が第２次推定材質にしたがって操業条件の制御量を算出し、処理工程の自動制御を行う構成とすることもできる。
【００４７】
また、上述した実施の形態では、単一のコンピュータ１１によって材質推定プログラム１５０のすべての処理が実行される構成について述べたが、本発明はこれに限定されるものではなく、材質推定プログラム１５０と同様の処理を、複数の装置（コンピュータ）により分散して実行する分散システムとすることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明の材質推定装置及び材質推定方法は、金属板の材質を推定する材質推定装置及び材質推定方法等として有用である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  材質推定装置
１１  コンピュータ
１２０  入力部
１３０  表示部
１１１  ＣＰＵ
１１２  ＲＯＭ
１１３  ＲＡＭ
１１４  ハードディスク
１５０  材質推定プログラム
１５１  推定モデル
１５２  実績データベース
２０  金属板
２２  管理ポイント
３０  処理設備
３２  測定器
３４  試験装置
【図１】
2018197698.tif 000007
【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】
2018197698.tif 000013
【図８Ａ】
2018197698.tif 000014
【図８Ｂ】
2018197698.tif 000015