(57)【要約】【課題】吹き付けによる施工のムラを低減することができる吹き付け条件情報演算装置、吹き付け条件情報演算方法を提供する。【解決手段】ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する取得部と、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する学習部と、前記学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する出力部とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する取得部と、
前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する学習部と、
前記学習された結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する出力部と
を有する吹き付け条件情報演算装置。
【請求項２】
前記塗装材料は、樹脂である
請求項１に記載の吹き付け条件情報演算装置。
【請求項３】
吹き付け条件情報演算装置における吹き付け条件情報演算方法であって、
取得部が、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得し、
学習部が、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習し、
出力部が、前記学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する
吹き付け条件情報演算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、吹き付け条件情報演算装置、吹き付け条件情報演算方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、吹き付けによる施工方法は、ケレンや塗装で活用されている。例えば、壁面等の施工対象に対して、ケレン作業によって下地処理を行ない、塗膜の吹き付け作業を行なわれる。例えば、特許文献１には、車両に塗装するものであり、車両に吹き付ける塗料の物性とハンドガンに供給するエアの量との関係を予め記憶しておき、これを参照することで、塗装に用いる塗料に応じたエアの量を制御するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−０５９７５７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、一般に、吹き付けによる施工方法は、作業員の施工技術や経験、吹き付ける材料の性状等によっては施工ムラが生じてしまい、必ずしも最適な条件で施工できるとは限らないため、施工品質の維持や向上がしにくい場合があるという問題がある。特許文献１においては、塗料の物性に応じてハンドガンに供給するエアの量を制御することができる。しかし、吹き付けによる施工は、エアの量のみで必ずしも最適化できるものではないため、特許文献１では改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、吹き付けによる施工のムラを低減することができる吹き付け条件情報演算装置、吹き付け条件情報演算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、本発明は、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する取得部と、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する学習部と、前記学習された結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する出力部とを有する。
【０００７】
また、本発明は、吹き付け条件情報演算装置における吹き付け条件情報演算方法であって、取得部が、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け状態情報に従った環境にてケレン工程が行なわれた後の対象面に対して塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得し、学習部が、前記吹き付け状態情報と前記付着性能情報とを用いて、前記塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習し、出力部が、前記学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する吹き付け条件情報演算方法である。
【発明の効果】
【０００８】
以上説明したように、この発明によれば、塗装材料の付着性能が所定の基準値に到達するような、ケレン工程における液体の吹き付け条件情報を学習し、学習結果を出力するようにしたので、好ましい吹き付け条件を求めることができる。これにより、求められた吹き付け条件に従って塗装材料の吹き付けの施工を行なうことで、一定基準を満たすような施行を行なうことができ、基準を満たさないような、吹き付けによる施工のムラを低減し、施工品質の維持や向上がし易くなる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態による樹脂塗膜の施工手順を示す図である。
【図２】吹き付け条件情報演算装置の機能を説明する概略ブロック図である。
【図３】吹き付け条件情報演算装置１０の動作を説明するフローチャートである。
【図４】付着試験結果の一例を示す図である。
【図５】３層ニューラルネットワークの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態による吹き付け条件情報演算装置について図面を参照して説明する。ここで、吹き付け条件情報演算装置の説明を行なう前に、本実施形態における吹き付け施工について説明する。本実施形態において、吹き付け施工は、吹き付け装置を用いて、施工対象面に樹脂塗膜を施工する場合を一例として説明する。
図１は、本発明の実施の形態による樹脂塗膜の施工手順を示す図である。
本実施形態において、樹脂塗膜の施工方法は、コンクリート２の表面であるコンクリート表面２ａをケレンした後にポリウレア系の樹脂塗膜３を塗布することによりコンクリートの構造物１を構成する施工方法が用いられる。
この施工対象面としては、コンクリート表面２ａである。この樹脂塗膜３の施工方法は、ウォータージェットケレン作業によるケレン工程と、樹脂吹き付け工程とを含む。
ウォータージェットケレン作業は、ウォータージェットノズル４を使用し、高圧水を噴射させることでコンクリート表面２ａを斫る作業（ケレン工程）によって実施される。樹脂吹き付け工程は、ケレン工程で斫ったコンクリート表面に吹き付けノズル５を使用して樹脂塗膜３を吹き付ける作業によって実施される。
樹脂吹き付け工程においては、ポリウレア樹脂をコンクリート構造物の表面に数ミリの厚さで吹き付ける吹き付け工法が用いられる。このウォータージェットケレン作業を行なった後に、樹脂吹き付け工法を実施することで、コンクリート等の構造物１の耐衝撃性や耐久性を向上させることができる。
【００１１】
樹脂塗膜３としては、イソシアネートと、ポリオール及びアミンのうちの少なくとも一方からなる硬化剤と、の化学反応により形成された化合物である、ポリウレタン樹脂、或いはポリウレア樹脂から構成されている合成樹脂を採用することができる。
【００１２】
ここで、ケレン工程において、施工面（コンクリート表面２ａ）の斫った後の状態によっては、樹脂塗膜３のコンクリート表面２ａに対する付着性能が異なる。そのため、樹脂塗膜３の付着性能が一定基準を満たすように、ケレンすることが必要である。このケレンでは、構造物１やコンクリート表面２ａの性状やウォータージェットから噴射される水の吹き付け方等の種々の条件によってケレンされた面の状態が変わり得るが、本実施形態においては、特に、ウォータージェットのから噴射される水の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量に着目し、これらの好適な条件を吹き付け制御支援装置にて得ることとした。
【００１３】
図２は、吹き付け条件情報演算装置の機能を説明する概略ブロック図である。
吹き付け条件情報演算装置１０は、入力部１１と、学習部１２、出力部１３とを含んで構成される。
入力部１１は、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報と、当該吹き付け条件に従ってケレン工程が行なわれた後の対象面に塗装材料が吹き付けられることで施工された、当該塗装材料の対象物に対する付着性能を表す付着性能情報とを取得する。この液体は、例えば水である。
【００１４】
また、入力部１１は、ケレン工程において噴射する液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを含む吹き付け状態情報について、タッチパネルやキーボード、マウス等のいずれかの入力装置を介して入力されるデータの入力を受付けることで取得する。この吹き付け状態情報は、入力装置を介して入力される場合について説明するが、例えば、ウォータージェットで噴射される液体の圧力を測定する圧力センサ、ウォータージェットから噴射される液体と噴射対象物と角度である吹き付け角度を計算した計算結果、ウォータージェットから噴射する液体の吹き付け流量を測定する流量センサ、からデータを得ることができるのであれば、これらのデータを取得するようにしてもよい。
ウォータージェットから噴射される液体と噴射対象物と角度である吹き付け角度については、ケレン作業面の法線方向に対するウォータージェットの吹き付け方向の角度によって定まる。例えば、ウォータージェットの噴射方向がいずれの方向を向いているかの角度について、姿勢センサをウォータージェットに設け、測定を行なうことで、水平面に対するウォータージェットの角度を取得し、吹き付け対象面の角度については、吹き付け対象面と水平方向に対する角度を測定するか、あるいは施工図データから読み出すことで得る。そして、これらウォータージェットの噴射方向の角度と吹き付け対象面の角度とから、これらの相対的な角度を求めることで、ケレン作業面の法線方向に対するウォータージェットの吹き付け方向の角度を求めることができる。
【００１５】
塗装材料は、例えば、上述した樹脂塗膜３を形成するための塗料として用いられる合成樹脂である。付着性能情報は、ケレン工程によって斫りが行なわれた施工対象面に対して、塗装材料が吹き付けられることで形成される樹脂塗膜３が硬化した後に、その樹脂塗膜３の施工対象面に対する付着強度が付着性能として評価・測定される。入力部１１は、この測定された樹脂塗膜３の付着性能を表す付着性能情報を取得する。
付着性能の測定は、例えば、施工対象面をウォータージェットで噴射される高圧水によって斫った後に、樹脂塗膜３を吹き付ける施工をしたときの、樹脂塗膜の付着強度を確認する、樹脂塗膜の付着性能を評価することで行なわれる。入力部１１は、この評価値を付着性能情報としてデータ入力を受付ける。
【００１６】
学習部１２は、吹き付け状態情報と付着性能情報とを用いて、塗装材料の対象物に対する付着性能が所定の基準値に到達するような液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とを表す吹き付け条件情報を学習する。この学習部は、例えば、コンピュータ等のＣＰＵ（Central Processing Unit）と記憶装置（例えば、ハードディスク、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory））との組み合わせによって構成され、ＣＰＵが記憶装置に記憶された学習アルゴリズムに基づくプログラムを実行することにより学習部１２としての機能が実現される。
【００１７】
学習部１２は、ケレン工程において噴射される液体の吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量とについて、前記ケレン工程によってケレンされた面に形成される塗膜の付着性能を表す付着結果情報を用いてニューラルネットワークに学習させる。
学習部１２には、学習が行なわれることで学習が行なわれた後の学習モデルが学習済モデルとして記憶される。学習済モデルは、後述する吹き付け圧力、吹き付け角度、吹き付け流量を示すデータを出力するために用いられる。
【００１８】
この学習は、強化学習によって行なわれるが、機械学習等であってもよい。
学習モデルとしては、例えば、ニューラルネットワークを用いることができる。このニューラルネットワークは、吹き付け圧力を演算する第１層、吹き付け角度を演算する第２層、吹き付け流量を演算する第３層とを含む。
【００１９】
また、学習部１２は、報酬計算部１２１と関数更新部１２２を有する。
報酬計算部１２１は、入力部１１から入力される吹き付け状態情報と、入力部１１から入力される付着性能情報とに基づいて報酬を計算する。
報酬計算部１２１は、入力部１１から入力される付着性能情報を取得し、学習部１２における学習モデルを強化学習させるための報酬を計算する。
ここで報酬として用いられるデータは、例えば、付着性能の値である。強化学習は、例えば、付着性能の基準値（１．５Ｎ／ｍｍ２）を超えた場合に最も高い報酬が得られるように学習モデルの学習器を更新することができる。
関数更新部１２２は、入力部１１を介して取得する吹き付け状態情報及び報酬計算部１２１によって計算された報酬に基づいて、吹き付け条件情報を計算するための関数を更新する。
【００２０】
出力部１３は、学習結果に基づいて吹き付け圧力と吹き付け角度と吹き付け流量を示す値を出力する。出力部１３は、例えば液晶表示装置であり、出力対象の値を画面上に表示することで出力してもよいし、外部機器（例えば吹き付け装置）に出力することで設定値として利用させるようにしてもよい。
【００２１】
このような吹き付け条件情報演算装置１０は、例えば、パソコンやタブレットによって構成するようにしてもよいし、吹き付け装置内に設けるようにしてもよい。
【００２２】
次に、上述した吹き付け条件情報演算装置１０の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
入力部１１は、入力装置または各種センサから得られる情報を得ることで吹き付け状態情報を取得する（ステップＳ１０１）。作業員は、この吹き付け状態情報に従った、ウォータージェットから噴射する水の吹き付け圧力、吹き付け角度、吹き付け流量にて、水を施工対象面である壁面等に噴射する。これにより、ケレン工程が実施される。ケレン工程が実施され、施工対象面に塗装材料が吹き付けられると、所定の硬化時間を経過した後に、付着性能の評価が行なわれる。付着性能の評価が行なわれると、入力部１１は、評価結果を表す付着性能情報を取得する（ステップＳ１０２）。評価結果は、例えば、付着性能として付着強度（Ｎ／ｍｍ２）を表す値が入力される。
【００２３】
付着性能が取得されると、報酬計算部１２１は、吹き付け状態情報と付着性能情報とに基づいて、報酬を計算する（ステップＳ１０３）。
例えば、報酬計算部１２１は、例えば、付着性能が高いほど報酬を増やし、付着性能が低いほど報酬を減らすように報酬を計算する。また、報酬計算部１２１は、付着性能を表す基準値を予め記憶しておき、この基準値と付着性能情報との関係に基づいて、報酬を決定することもできる。例えば、付着性能情報が表す付着強度が基準値未満である場合、基準値に近いほど報酬を増やし、付着性能情報が表す付着強度が基準値以上となった場合には、より報酬が増えるように計算することができる。
次に、関数更新部１２２は、入力部１１から入力される吹き付け状態情報と、報酬計算部１２１によって計算された報酬とに基づいて、吹き付け条件情報を計算するための関数を更新する（ステップＳ１０４）。
【００２４】
以上のようにして、吹き付け条件情報演算装置１０は、吹き付け条件情報を学習する。
学習が行なわれると、吹き付け条件情報演算装置１０の出力部１３は、吹き付け条件情報を出力する。この出力は、例えば出力部１３が表示装置である場合には、その表示装置の画面上に表示をしてもよいし、他の機器にデータを出力するインタフェースである場合には、吹き付け条件情報をデータとして出力してもよい。例えば、出力部１３が表示装置である場合には、画面上に、吹き付け条件情報として、「吹き付け圧力  ○○ＭＰａ、吹き付け角度  ○度、流量○Ｌ／ｍｉｎ」等が表示される。作業員は、これを視認し、この吹き付け条件情報に対応する吹き付け状態情報となるように、ウォータージェットから水を噴射する圧力や流量となるようにウォータージェットの噴射装置の設定値として設定（あるいはバルブ等の操作）を行ない、噴射する角度が吹き付け状態情報にて示された角度となるように維持して噴射を行なう。
吹き付け条件情報をデータとしてインタフェースから出力する場合には、例えば、ウォータージェットから噴射する水の圧力や流量を制御する吹き付け装置に対して吹き付け条件情報を出力することで、吹き付け装置に対して圧力と流量を設定することができる。
【００２５】
ここでは、学習部１２における学習の開始時（学習アルゴリズムの開始時）には、吹き付け条件情報と付着性能との相関性は未知の状態であるが、付着性能が所定の性能を満たすように学習を進めるにしたがい、徐々に特徴を識別して相関性を解釈する。そして学習部１２は、学習の進行に従い、吹き付け条件情報と付着性能との相関性を表す条件を最適解に近づけることができる。
【００２６】
このような吹き付け条件情報演算装置１０を用い、ある施工対象面において、ウォータージェットケレン作業を行う場合、以下の条件が最適であるとして吹き付け条件情報を求めることができる。
吹き付け圧力：１５０ＭＰａ±２０ＭＰａ
吹き出し角度：ケレン作業面の法線から２０°±５°
吹き付け流量：６Ｌ／ｍｉｎ±０．５Ｌ／ｍｉｎ
そして、この吹き付け条件情報に従ってケレン工程が行なわれた後に、樹脂塗膜３が施工対象面に吹き付けられた際の付着性能は、樹脂塗膜３の膜厚を２ｍｍとして施工したとき、付着性能が基準値（１．５Ｎ／ｍｍ２）を超えることが確認できた。
この付着試験結果を図４に示す。この図においては、吹き付け条件情報のうち水の吹き付け圧力と付着性能との関係について着目した付着試験結果が図示されている。この図において、横軸はケレン工程における水の吹き付け圧力を表し、縦軸は付着性能を表す。ここでは、吹き付け圧力が１００ＭＰａから２００ＭＰａの間においては、付着性能（付着強度）がいずれも基準値（１．５Ｎ／ｍｍ２）を超えたことを確認することができた。
【００２７】
このように、要求される膜厚（例えば、２ｍｍ）に対し、付着性能を満たす吹付条件は吹付圧力、吹付角度、吹付流量に基づくものであり、これらの諸量をそれぞれ３水準（例えば、圧力である場合、平均吹付圧力より大きな圧力、平均吹付圧力、平均吹付圧力より小さな圧力）に分けることで、図５に示すように、３層ニューラルネットワークを構築することができる。実際の付着性能を強化学習することで、各技術レベルの水準にボーナス加点がなされ、最適な経路が選択、記録されることで、ディープラーニングによる人工知能になり、最適な吹付施工を行うことができるようになる。
【００２８】
以上説明した実施形態において、上述の吹き付け条件情報演算装置１０を用いることで、吹き付けを標準化したり、あるいは吹き付けを最適化することも可能となる。例えば、施工対象面の性状が今までとは異なる性状であったり、あるいは、今までに利用したことがない塗装材料を利用する場合には、付着性能の基準を満たす吹き付け条件情報が把握できない場合であっても、吹き付け条件情報演算装置１０による学習を進めることによって、付着性能の基準を満たすような吹き付け条件情報を得ることができる。
また、本実施形態において、吹き付け条件情報演算装置１０に人工知能を用いる場合、最適吹付施工法は、樹脂塗膜を形成する施工に適用するだけでなく、機械群や車両のボディ表面を塗装して塗膜を形成する吹付工場等においても適用することができる。
また、付着強度を満足するような吹き付け条件情報に従って樹脂塗膜３を形成することで、必要以上に塗装材料を吹き付けてしまうような無駄を低減することが可能であり、また、ウォータージェットを必要以上に稼動させることを低減することができるため、ウォータージェットを稼動させる電気代を抑えることができる。
【００２９】
上述した実施形態における吹き付け条件情報演算装置１０の各部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００３０】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００３１】
１０  吹き付け条件情報演算装置
１１  入力部
１２  学習部
１３  出力部
１２１  報酬計算部
１２２  関数更新部
【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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