(57)【要約】【課題】  射出成形機における製品の良否判別を精度良く行うことができるようにする。【解決手段】  予備段階として、成形をＰ１回行ってあらかじめ定められた複数項目Ｍについての予備段階計測データを計測し、予備段階計測データのすべてについて分布を求める。実成形段階として、成形毎に複数のセンサより計測される複数項目Ｍの種類の計測データを計測し、前記計測データと予備段階で求められた前記分布とを用いて、複数項目Ｍの計測データのばらつきを求める。複数項目Ｍの計測データのばらつきより、成形毎にばらつきの大きいｍ個の計測データを抽出し、抽出された１〜ｍ個の計測データのばらつきと、１〜ｍの数に対応するあらかじめ設定されたそれぞれの基準値とを比較する。成形毎に算出された１〜ｍ個のばらつきの少なくとも１個がこれに対応するあらかじめ設定された基準値を越えている時に製品異常の判別結果を出す。【選択図】      図１
2005170056.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
射出成形機の良否判別方法において、
予備段階として、成形をＰ１回行ってあらかじめ定められた複数項目Ｍ（但し、Ｍは２以上の整数）についての予備段階計測データを計測し、
前記予備段階計測データのすべてについて分布を求め、
実成形段階として、成形毎に複数のセンサより計測される複数項目Ｍの種類の計測データを計測し、
前記計測データと予備段階で求められた前記分布とを用いて、前記複数項目Ｍの計測データのばらつきを求め、
前記複数項目Ｍの計測データのばらつきより、成形毎にばらつきの大きいｍ個（但し、ｍは１以上の整数で、Ｍ＞ｍ）の計測データを抽出し、
前記抽出された１〜ｍ個の計測データのばらつきと、１〜ｍの数に対応するあらかじめ設定されたそれぞれの基準値とを比較し、
前記成形毎に算出された１〜ｍ個のばらつきの少なくとも１個がこれに対応するあらかじめ設定された基準値を越えている時に製品異常の判別結果を出すことを特徴とする射出成形機の良否判別方法。
【請求項２】
請求項１に記載の射出成形機の良否判別方法において、前記計測データの平均値、標準偏差を用いて前記分布を求めることを特徴とする射出成形機の良否判別方法。
【請求項３】
予備成形段階において、複数の製造回数Ｐ１について試し製造を行い、あらかじめ定められた複数項目Ｍ（但し、Ｍは２以上の整数）について計測により得られる前記製造回数Ｐ１分の予備段階計測データを求める第１のステップと、
前記予備段階計測データのすべてについて分布を求める第２のステップと、
実成形段階において、成形毎に実際の成形において得られた前記複数項目Ｍの現在の計測データと第２のステップで求められた前記分布とを用いて、ばらつきの大きいｍ個（但し、ｍは１以上の整数で、Ｍ＞ｍ）を抽出する第３のステップと、
成形毎に判別に使用する計測データの項目を、抽出された１個の項目に対応する前記現在の計測データ〜抽出されたｍ個の項目に対応する前記現在の計測データと、第２のステップで求められた前記分布とを用いて、１〜ｍの数に対応してあらかじめ設定されたそれぞれの基準値とを比較する第４のステップと、
前記成形毎に算出されたｍ個のばらつきの少なくとも１個がこれに対応するあらかじめ設定された基準値を越えている時に製品異常の判別結果を出す第５のステップを有することを特徴とする射出成形機の良否判別方法。
【請求項４】
請求項４に記載の射出成形機の良否判別方法において、前記第２のステップは前記予備段階計測データから項目１〜ｍを選ぶ組み合わせパターンを考え、組み合わされる全てのパターンＭＣ１〜ＭＣｍについて分布を求めることを特徴とする射出成形機の良否判別方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の射出成形機の良否判別方法において、前記第２のステップは前記予備段階計測データの平均値、標準偏差を用いて分布を求めることを特徴とする射出成形機の良否判別方法。
【請求項６】
請求項５に記載の射出成形機の良否判別方法において、前記第３のステップでは、前記第２のステップで記憶された前記予備段階計測データの平均値、標準偏差のうち、前記項目１〜ｍに対応する部分を用いてマハラノビスの距離を計算するとともに、前記項目１〜ｍに対応する距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを計算することを特徴とする射出成形機の良否判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は射出成形機における製品の良否判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
射出成形において、生じている現象はショットによりまちまちで、不良要因もさまざまである。さまざまな現象が存在するにも関わらず、従来は成形品の良否判別に使用する項目が固定であり、想定外の現象に対応できなかったり、精度良く判別することができなかった。
【０００３】
例えば、射出成形機に備えられる複数のセンサから得られる複数の計測信号に対してそれぞれある範囲を設定し、少なくとも１つの計測信号の値がそれに対して設定された範囲を越えた時に不良が発生したものと見なす、というような良否判別を行っている。つまり、これまでは、複数項目の中からいくつかの項目を判別のために選択し、以後の良否判別においては選択されたいくつかの項目を固定的に使用するようにしている（特許文献１）。
【０００４】
しかしながら、上記のような従来の手法では、複数項目の中からいくつかの項目を選択して、以後の良否判別においてはこれらのいくつかの項目を固定的に使用するので、想定外の現象に対応できなかったり、精度良く判別することができなかった。
【０００５】
【特許文献１】特開平７−１０８５７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の課題は、射出成形機における製品の良否判別を精度良く行うことができるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による射出成形機の良否判別方法の第１の態様は、予備段階として、成形をＰ１回行ってあらかじめ定められた複数項目Ｍ（但し、Ｍは２以上の整数）についての予備段階計測データを計測し、前記予備段階計測データのすべてについて分布を求め、実成形段階として、成形毎に複数のセンサより計測される複数項目Ｍの種類の計測データを計測し、前記計測データと予備段階で求められた前記分布とを用いて、前記複数項目Ｍの計測データのばらつきを求め、前記複数項目Ｍの計測データのばらつきより、成形毎にばらつきの大きいｍ個（但し、ｍは１以上の整数で、Ｍ＞ｍ）の計測データを抽出し、前記抽出された１〜ｍ個の計測データのばらつきと、１〜ｍの数に対応するあらかじめ設定されたそれぞれの基準値とを比較し、前記成形毎に算出された１〜ｍ個のばらつきの少なくとも１個がこれに対応するあらかじめ設定された基準値を越えている時に製品異常の判別結果を出すことを特徴とする。
【０００８】
本第１の態様による良否判別方法においては、前記計測データの平均値、標準偏差を用いて前記分布が求められる。
【０００９】
本発明による射出成形機の良否判別方法の第２の態様は、予備成形段階において、複数の製造回数Ｐ１について試し製造を行い、あらかじめ定められた複数項目Ｍ（但し、Ｍは２以上の整数）について計測により得られる前記製造回数Ｐ１分の予備段階計測データを求める第１のステップと、前記予備段階計測データのすべてについて分布を求める第２のステップと、実成形段階において、成形毎に実際の成形において得られた前記複数項目Ｍの現在の計測データと第２のステップで求められた前記分布とを用いて、ばらつきの大きいｍ個（但し、ｍは１以上の整数で、Ｍ＞ｍ）を抽出する第３のステップと、成形毎に判別に使用する計測データの項目を、抽出された１個の項目に対応する前記現在の計測データ〜抽出されたｍ個の項目に対応する前記現在の計測データと、第２のステップで求められた前記分布とを用いて、１〜ｍの数に対応してあらかじめ設定されたそれぞれの基準値とを比較する第４のステップと、前記成形毎に算出されたｍ個のばらつきの少なくとも１個がこれに対応するあらかじめ設定された基準値を越えている時に製品異常の判別結果を出す第５のステップを有することを特徴とする。
【００１０】
第２の態様による良否判別方法においては、前記第２のステップは前記予備段階計測データから項目１〜ｍを選ぶ組み合わせパターンを考え、組み合わされる全てのパターンＭＣ１〜ＭＣｍについて分布を求める。
【００１１】
第２の態様による良否判別方法においてはまた、前記第２のステップは前記予備段階計測データの平均値、標準偏差を用いて分布を求める。
【００１２】
第２の態様による良否判別方法においては更に、前記第３のステップでは、前記第２のステップで記憶された前記予備段階計測データの平均値、標準偏差のうち、前記項目１〜ｍに対応する部分を用いてマハラノビスの距離を計算するとともに、前記項目１〜ｍに対応する距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを計算する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明による射出成形機の良否判別方法によれば、以下のような効果が得られる。
【００１４】
想定外の不良にも対処できる。  
判別に有効な最適項目の自動選択が可能である。  
あらかじめ不良データを用意する必要がない。  
良否判別の精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に、本発明を射出成形機における成形品の良否判別に適用した実施の形態について説明する。本形態では、以下のような前提が必要となる。射出成形機には、成形動作を制御すると共に、成形に伴って複数のセンサから得られる計測信号に基づく複数種類の計測データを収集する制御装置が備えられる。計測データは実績値とも呼ばれる。制御装置には設定値やその他の情報を入力するための設定入力部の他、収集した計測データを記憶する記憶装置や計測データをロギング情報として表示するためのディスプレイやプリンタ等の出力装置が備えられている。計測データには、クッション位置、保圧完了位置、Ｖ（速度）／Ｐ（圧力）切換位置、充填ピーク圧というように様々な種類がある。これらは射出成形機本体に設置されたセンサにより計測されるものであるが、これらの他に、サイクル時間、充填時間、計量時間、保圧スクリュ時間というような時間に関するデータもあり、これらは制御装置の持つ計時機能により得られる。本発明では、このような計時機能もセンサとして扱い、これにより得られるデータも計測データ、つまり実績値として扱うものとする。本発明では、上記のような様々な計測データの中からＭ（Ｍは２以上の整数）個を選択して利用するようにしており、これらを複数項目Ｍと呼ぶ。
【００１６】
次に、実施の形態による成形品の良否判別方法の概略を説明する。本形態による成形品の良否判別方法はＭＴＳ（Ｍａｈａｒａｎｏｂｉｓ  Ｔａｇｕｃｈｉ  ｓｙｓｔｅｍ）法に基づいており、基準空間作成段階（予備段階）と実成形段階とに分けられる。
【００１７】
基準空間作成段階は以下のステップからなる。
【００１８】
ａ．試しうちを行い、良品が得られた複数のショット数Ｐ１についてあらかじめ定められた複数項目Ｍ（但し、Ｍは２以上の整数）について計測により得られるショット数Ｐ１分の実績値を良品データとして記憶する。
【００１９】
ｂ．ショット数Ｐ１分の良品データを用いて複数項目Ｍについて平均値及び標準偏差を算出すると共に、後述する複数項目Ｍ分の相関係数行列を算出して記憶する。
【００２０】
ｃ．複数項目Ｍから項目１、２、…、ｍ−１、ｍ（但し、ｍは１以上の整数で、Ｍ＞ｍ）を選ぶ組み合わせパターンを考え、考えられる組み合わせパターンＭＣ１、ＭＣ２、…、ＭＣｍ−１、ＭＣｍのすべてについてＭＴＳ法におけるＭａｈａｒａｎｏｂｉｓ（以下、マハラノビスと呼ぶ）の距離を計算するための計算式（以下、マハラノビスの計算式と呼び、後述する）により上記のｂで記憶された複数項目Ｍ分の平均値及び標準偏差のうちの前記項目１、２、…、ｍ−１、ｍに対応する部分と複数項目Ｍ分の相関係数行列のうちの前記項目１、２、…、ｍ−１、ｍに対応する部分とを利用してマハラノビスの距離を計算すると共に、考えられる組み合わせパターンのすべてについて距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを計算して記憶する。
【００２１】
一方、実成形段階では射出成形の量産時の各ショットの実績値を使い、下記手順を踏む。
【００２２】
A1.直交表の組み合わせに従い、現在のショットの複数項目Ｍの実績値を使ってｎ通り（Ｌ１２直交表では１２通り、Ｌ８直交表では８通り）のマハラノビスの距離を算出する。
【００２３】
A2.算出されたｎ通りのマハラノビスの距離から直交表の組み合わせ分、つまりｎ通り（Ｌ１２直交表では１２通り、Ｌ８直交表では８通り）のＳＮ比を算出する。
【００２４】
A3.算出されたｎ通りのＳＮ比を使って複数項目Ｍの各項目の水準平均（直交表における第１水準、第２水準）を算出し、水準平均差（第１水準平均−第２水準平均）の大きいものからｍ項目見つける。水準平均差の大きい項目が有効な項目であり、大きいものから順に、水準平均差が最も大きい１番目の１項目、１番目の項目と次に大きい２番目の項目との２つの項目、…、１番目と２番目と、…、（ｍ−２）番目と、（ｍ−１）番目の（ｍ−１）個の項目、１番目と２番目と、…、（ｍ−２）番目と、（ｍ−１）番目と、ｍ番目のｍ個の項目を抽出する。但し、良否に関わらずこの計算を行う。良品の場合、水準平均差が小さいか負の数であったりするが、不良と仮定して水準平均差の大きいものから上記の項目を抽出する。
【００２５】
A4.これら最適な１項目、２項目、…、（ｍ−１）項目、ｍ項目に対応する現在のショットの実績値を使って、再度マハラノビスの距離を新たな距離として計算する。つまり、抽出された１つの項目に対応する現在のショットの実績値、抽出された２つの項目に対応する現在のショットの実績値、…、抽出された（ｍ−１）個の項目に対応する現在のショットの実績値、抽出されたｍ個の項目に対応する現在のショットの実績値を用いて、マハラノビスの計算式により現在のショットのマハラノビスの距離をｍ個の新たな距離としてそれぞれ算出する。そして、算出されたｍ個の新たな距離のそれぞれと、上記１項目、２項目、…、（ｍ−１）項目、ｍ項目の組み合わせに対してあらかじめ設定されたｍ個の基準値とそれぞれと比較し、ｍ個の新たな距離の少なくとも１つがこれに対応する基準値を越えている時に不良の判別結果を出す。
【００２６】
A5.本形態では更に、上記のｍ個の新たな距離と、抽出された１つの項目、抽出された２つの項目、…、抽出された（ｍ−１）個の項目、抽出されたｍ個の項目と同じ組み合わせの組み合わせパターンについて上記のｃで記憶された距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを用いてあらかじめ定められた計算式によりｍ個の新たな距離の大きさの度合いを距離分布の標準偏差の単位によるばらつきとして算出するようにしている。そして、算出されたｍ個のばらつきをそれぞれ上記１項目、２項目、…、（ｍ−１）項目、ｍ項目の組み合わせに対応して設定された所定の基準値のそれぞれと比較し、ｍ個のばらつきの少なくとも１つがこれに対応する所定の基準値を越えている時に不良の判別結果を出す。
【００２７】
良品の場合、上記の新たな距離、ばらつきの値は小さくなっている。なお、上記のA4、A5は一方のみ行っても良いが、両方の方が判別精度が高くなることは言うまでもない。
【００２８】
このようにショット毎にダイナミックに大きいものから順に１〜ｍ個の最適項目を見つけ出し、１〜ｍ個の最適項目に対応する実績値からマハラノビスの距離が新たな距離として計算して用いる他、ばらつきをも良否判別の要素として組み合わせて用いることにより、ＭＴＳ法による良否判別を精度良く行える。
【００２９】
以下に、図１を参照して、成形品の良否判別方法の実施の形態について具体例をあげて説明する。本良否判別方法は、ＭＴＳ法を利用することを前提としているが、このＭＴＳ法そのものについては良く知られているので、説明は省略する。本良否判別方法は、前述のように、複数のショット数Ｐ１の試しうちにより得られる複数項目Ｍの実績値を使用してＭＴＳ法における基準空間を作成し、判別に必要な参照データを得るための基準空間作成段階と、この準備段階で得られた基準空間及び参照データを利用し実成形により得られた複数項目Ｍの実績値を用いてショット毎に成形品の良否判別を行う実成形段階とに分けられる。
【００３０】
ここでは、基準空間作成段階ではＰ１ショット（ここではＰ１＝１００とする）の試しうちを行うものとし、すべてのショットで良品が得られたものとする。また、実績値として８項目（Ｍ＝８）の値が計測されるものとする。８項目の例をあげると、第１項目は計量時間、第２項目はＶ（速度）／Ｐ（圧力）切換え位置、第３項目は保圧完了位置（スクリュ位置）、第４項目は最小クッション位置（スクリュ位置）、第５項目は全域ピーク圧（樹脂圧力）、第６項目は充填ピーク圧（樹脂圧力）、第７項目は保圧最小速度（スクリュ速度）、第８項目は充填圧力の積分値（射出開始からピーク値に達するまでの充填圧力について計算された総和）であるが、上記の項目の数、種類はあくまでも一例である。
【００３１】
ステップＳ１では１００ショットの試しうちが行われ、１００ショット分について上記８項目の実績値が良品データとして記憶される。
【００３２】
ステップＳ２では、ステップＳ１で記憶された１００ショット分の良品データを用いて、上記８項目について平均値及び標準偏差を算出する。また、成形品に対するマハラノビスの距離Ｄ２を計算するための計算式が作られる。計算式の一般式は、下記の数１で表される。
【００３３】
【数１】
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【００３４】
なお、数１において記号の上にバーが付されているのは平均値であることを意味し、以降でこのような上にバーが付された記号、例えばｘであればバーｘと呼ぶことにする。そして、ｘｉは項目ｉの毎ショットの実績値、バーｘｉは項目ｉの１００ショット分の実績値の平均値、σｉは項目ｉの標準偏差、ｒｉ，ｊは相関係数行列を表す。８項目の場合の相関係数行列は、下記の数２で表される。
【００３５】
【数２】
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【００３６】
ステップＳ３では、８項目の実績値、つまり記憶された良品データから複数項目、例えば１つの項目と、２つの項目と、３つの項目（ｍ＝３）を選ぶ組み合わせパターンを考え、考えられるすべてのパターンについて１００ショット分の良品データを用いてマハラノビスの距離Ｄｉ２を計算する。勿論、１つの項目の場合、これに対応する項目の良品データが用いられる。２つの項目の場合にはこれら２つの項目に対応する良品データが、３つの項目の場合にはこれら３つの項目に対応する良品データがそれぞれ用いられる。続いて、すべてのパターンについて距離分布の平均値バーＤｉ２と距離分布の標準偏差σＤi 2 を計算して参照データとして記憶し、実成形時の良否判別に用いる。
【００３７】
具体例を図２を参照して説明すると、８項目の実績値から１つの項目、２つの項目、３つの項目を選ぶ組み合わせパターンの種類は９２（＝８Ｃ１＋８Ｃ２＋８Ｃ３）通りのパターンがある。例えば、３つの項目の場合について言えば、５６（＝８Ｃ３）通りのパターンがある。そして、第１のパターンにおいて第１項目の計量時間、第２項目のＶ／Ｐ切換え位置、第３項目の保圧完了位置が選ばれたとすると、ステップＳ２において記憶されているこれら３つの項目の良品データが読み出されてそれぞれ下記の数３のｘ１、ｘ２、ｘ３に代入され、１００ショット分についてマハラノビスの距離Ｄ２が計算される。計算された１００個のマハラノビスの距離Ｄ２は図２（ａ）に示される分布図で表され、距離分布の平均値Ｄ１２と距離分布の標準偏差σＤ1 2 が計算される。
【００３８】
【数３】
2005170056.tif 000005
【００３９】
次に、第２のパターンにおいて第２項目のＶ／Ｐ切換え位置、第３項目の保圧完了位置、第４項目の最小クッション位置が選ばれたとすると、これら３つの項目の良品データがそれぞれ数３のｘ１、ｘ２、ｘ３に代入され、１００ショット分についてマハラノビスの距離Ｄ２が計算される。計算された１００個のマハラノビスの距離Ｄ２は図２（ｂ）に示される分布図で表され、距離分布の平均値Ｄ２２と距離分布の標準偏差σＤ2 2 が計算される。以下、同様にして、第５６のパターンまで上記の計算が行われ、第５６のパターンの場合、図２（ｃ）に示されるように、距離分布の平均値はＤ５６２、標準偏差はσＤ562 が得られる。これらの計算結果はすべて記憶される。
【００４０】
なお、１つの項目の場合は、８（＝８Ｃ１）通りであり、マハラノビスの距離の計算には、数３においてｘ１、平均値バーｘ１、標準偏差σ１、相関係数ｒ１，１のみが用いられる。同様に、２つの項目の場合には２８（＝８Ｃ２）通りであり、マハラノビスの距離の計算には、数３においてｘ１、ｘ２、平均値バーｘ１、バーｘ２、標準偏差σ１、σ２、相関係数ｒ１，１、ｒ１，２、ｒ１，２、ｒ２，２が用いられる。
【００４１】
以上のステップＳ１〜Ｓ３が基準空間作成段階である。
【００４２】
続いて、実成形段階に入る。以下の動作は、ショット毎に行われる。
【００４３】
ステップＳ４では、数３における平均値バーｘｉとして上記の１００ショット分の平均値ではなく、現在のショットから数えて過去Ｐ２ショット分（ここではＰ２＝３０とする）の移動平均を使用し、標準偏差については１００ショット分の良品データによるσｉをそのまま使用して下記の数４により現在のショットの実績値ｘｉを基準化する。
【００４４】
【数４】
2005170056.tif 000006
【００４５】
このように過去３０ショット分の移動平均を採用するのは、射出成形におけるうねりの影響を解消するためである。つまり、射出成形機においては、圧力などの物理量は時間の経過とともに緩やかに波打つように変動することがあり、この現象をうねりと呼んでいる。但し、実成形中にうねりが生じていても良品が成形されており、うねり自体が直接的な不良要因になるとは言えない。しかし、本方法のようにＭＴＳ法を採用する場合、うねりの影響が現れるので、これを取り除いて一律の状況下で計算を行う必要がある。このために、現在のショットから最近の過去３０ショット分の移動平均を用いるようにしているのである。但し、このステップＳ４においては過去３０ショット分の移動平均ではなく、ステップＳ２で計算された１００ショット分の平均値バーｘi を用いても良い。
【００４６】
ステップＳ５では、基準化された８項目の実績値を上記の数１に当てはめて、マハラノビスの距離を算出する。但し、この場合のマハラノビスの距離の算出に際しては、図３に示すような、Ｌ１２直交表に従い、１２通りのマハラノビスの距離を算出する。
【００４７】
図３において、直交表は全項目の数により異なり、８項目の場合にはＬ１２直交表が用いられる。一方、７項目（Ｍ＝７）や６項目（Ｍ＝６）のような８項目未満であれば図４に示すようなＬ８直交表が用いられ、８通りのマハラノビスの距離が算出される。なお、この直交表において縦の列は項目を示す。また、”１”は第１水準、”２”は第２水準を表し、ここでは第１水準に該当する実績値を用い、第２水準に該当する実績値は用いないことを意味する。例えば、第１行の場合、すべての項目の基準化データを用いてマハラノビスの距離Ｄ１２を算出し、第２行の場合には第１〜第５項目の基準化データを用い、第６〜第８項目の基準化データは用いずにマハラノビスの距離Ｄ２２を算出することを意味する。いずれにしても、上記のＬ１２直交表に基づいて１２通りのマハラノビスの距離Ｄ１２〜Ｄ１２２が算出される。
【００４８】
ステップＳ６では、算出された１２通りのマハラノビスの距離Ｄ１２〜Ｄ１２２から下記の数５（第１の計算式）により望大特性の１２通りのＳＮ比η（ここではｓｎ１〜ｓｎ１２）が算出される。
【００４９】
【数５】
2005170056.tif 000007
【００５０】
ステップＳ７では、算出されたＳＮ比ｓｎ１〜ｓｎ１２を用いて、下記の数６により各項目の第１水準、第２水準のＳＮ比の平均値ｓｎｉ，１、ｓｎｉ，２を算出し、項目毎に水準平均差（ｓｎｉ，１、ｓｎｉ，２）を算出する。つまり、８個の水準平均差が算出される。
【００５１】
【数６】
2005170056.tif 000008
【００５２】
但し、ｓｎi はＬ１２直交表におけるｉ行目の組み合わせのＳＮ比を示す。また、ｓｎ1,1 、ｓｎ1,2 はそれぞれ、Ｌ１２直交表における第１項目の第１水準、第２水準のＳＮ比の平均値を示す。例えば、第２項目の場合、第１水準平均にはｓｎ１、ｓｎ２、ｓｎ３、ｓｎ７、ｓｎ８、ｓｎ９が用いられ、第２水準平均にはｓｎ４、ｓｎ５、ｓｎ６、ｓｎ１０、ｓｎ１１、ｓｎ１２が用いられる。一方、第８項目の場合、第１水準平均にはｓｎ１、ｓｎ３、ｓｎ６、ｓｎ８、ｓｎ１１、ｓｎ１２が用いられ、第２水準平均にはｓｎ２、ｓｎ４、ｓｎ５、ｓｎ７、ｓｎ９、ｓｎ１０が用いられる。
【００５３】
ステップＳ８では、８項目のそれぞれについて算出された８個の水準平均差について値の大きい順から３個（ｍ＝３）の項目を抽出する。つまり、水準平均差（ｓｎｉ，１−ｓｎｉ，２）の値の大きい項目が有効な項目であり、これらのうち大きいものから３個（ｍ＝３）抽出する。但し、良否に関わらずこの計算を行う。良品の場合、水準平均差（ｓｎｉ，１−ｓｎｉ，２）が小さいか負の数であったりするが、不良と仮定して水準平均差の大きいものからｍ個見つける。
【００５４】
そして、これら３つの項目を以下のように用いる。
【００５５】
１．最大差のみの項目を用いる。  
２．最大差とその次に大きい差との２つの項目の組み合わせを用いる。  
３．最大差と、その次に大きい差と、更にその次に大きい差との３つの項目の組み合わせを用いる。
【００５６】
例えば、最大差の項目が計量時間（第１項目）、次に大きい項目がＶ／Ｐ切換え位置（第２項目）、更に次の項目が保圧完了位置（第３項目）であり、これら３つの項目すべてを用いるものとする。この場合、現在のショットで得られた計量時間、Ｖ／Ｐ切換え位置、保圧完了位置の３つの項目の実績値（基準化されたデータ）を数３の式に代入してマハラノビスの距離を新たな距離として算出し、算出した新たな距離ＤＮＥＷを３項目の場合についてあらかじめ設定された基準値と比較する。
【００５７】
一方、最大差のみの１項目を用いる場合、現在のショットで得られた計量時間の実績値を数３の変形式（ｘ１ のみを用いる）に代入してマハラノビスの距離を新たな距離として算出し、算出した新たな距離ＤＮＥＷを１項目の場合についてあらかじめ設定された基準値と比較する。また、最大差とその次に大きい差との２つの項目の組み合わせを用いる場合、現在のショットで得られた計量時間、Ｖ／Ｐ切換え位置の実績値を数３の変形式（ｘ１、ｘ２を用いる）に代入してマハラノビスの距離を新たな距離として算出し、算出した新たな距離ＤＮＥＷを２項目の場合についてあらかじめ設定された基準値と比較する。それぞれの基準値については後述する。
【００５８】
ステップＳ８では更に、上記の１〜３のそれぞれについて下記の数７（第２の計算式）によりばらつきが算出される。つまり、３つの項目すべてを用いる場合、これについて得られた上記の新たな距離ＤＮＥＷと、上記３つの項目の組み合わせパターンについてステップＳ３で算出、記憶された第１のパターン（計量時間、Ｖ／Ｐ切換え位置、保圧完了位置の組み合わせ）の距離分布の平均値バーＤ１２と距離分布の標準偏差σＤ1 2 とを用いて数７によりばらつきを算出して３項目の場合について設定された所定の基準値と比較する。
【００５９】
【数７】
2005170056.tif 000009
【００６０】
つまり、対応する組み合わせパターンの距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを用いて、実成形において算出された新たな距離ＤＮＥＷの大きさの度合いをばらつきとしてσ単位で表し、所定の基準値と比較する。
【００６１】
一方、１つの項目のみを用いる場合、これについて得られた上記の新たな距離ＤＮＥＷと、上記１つの項目のパターンについてステップＳ３で算出、記憶された対応パターン（計量時間のみ）の距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを用いて数７によりばらつきを算出して１項目の場合について設定された所定の基準値と比較する。また、２つの項目を用いる場合、これについて得られた上記の新たな距離ＤＮＥＷと、上記２つの項目の組み合わせパターンについてステップＳ３で算出、記憶された対応パターン（計量時間とＶ／Ｐ切換え位置の組み合わせ）の距離分布の平均値と距離分布の標準偏差とを用いて数７によりばらつきを算出して２項目の場合について設定された所定の基準値と比較する。
【００６２】
なお、基準値は経験的に設定され、以下の通りである。
【００６３】
３項目使用時：距離は４、ばらつきは４
２項目使用時：距離は４．５、ばらつきは４
１項目使用時：距離は１２、ばらつきは６
本形態では、新たな距離ＤＮＥＷを絶対基準、ばらつきを相対基準として用いて上記の基準値を用いた良否判別を以下のように行う。
【００６４】
つまり、１項目、２項目、３項目の場合について算出された３つの新たな距離のうち、少なくとも１つが対応する基準値を越え、かつこの少なくとも１つに対応するばらつきがこれに対して設定された基準値を越えている時に不良の判別結果を出す。
【００６５】
上記のように、良否判別に距離とばらつきとを用いるのは以下の理由による。つまり、いずれか一方で判別すると、必要以上に不良と判別してしまう可能性があるからである。具体的には、図５（ａ）に示すように距離値が基準値を越えていなければこれに対応するばらつきが基準値を越えていても良品として判別する。一方、図５（ｂ）に示すように距離値とばらつきの両方がそれぞれの基準値を越えていると不良と判別する。このように、距離とばらつきとを良否判別に用いることで、誤判別率を低下させることができる。
【００６６】
なお、誤判別率がそれほど問題にならないのであれば、上記の距離値、ばらつきの一方のみで良否判別を行うようにしても良い。
【００６７】
以上のように、実成形段階ではショット毎に選ばれるｍ個の最適項目からマハラノビスの距離が計算され、ＭＴＳ法による製品判別を精度良く行える。
【００６８】
なお、上記の形態では、本発明を射出成形機の成形品の良否判別に適用する場合について説明したが、本発明は射出成形機のみならず、押出し成形機等の成形機全般は勿論のこと、一般の製造機、つまり複数のセンサを備えて、これら複数のセンサからの測定データを用いて製品の良否判別を行う製造機全般に適用可能であることは言うまでも無い。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の実施の形態による良否判別方法の手順を説明するためのフローチャート図である。
【図２】図１のステップＳ３で計算される距離分布の平均値と距離分布の標準偏差を表す波形を示した図である。
【図３】本発明で使用されるＬ１２直交表の一例を示した図である。
【図４】本発明で使用されるＬ８直交表の一例を示した図である。
【図５】本発明において良否判別に使用されるマハラノビスの距離とばらつきの両方を採用する理由を説明するための図である。
【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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