(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属製のワークを熱処理炉内で熱処理する際の温度の時間変化を表す温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定システムであって、
加工対象のワークである対象ワークの形状を表す形状パラメータを取得する形状パラメータ取得部と、
前記対象ワークの重量と前記形状パラメータとから推測される比重に基づいて前記対象ワークの材質を取得する材質取得部と、
過去のワークに対する温度プロファイルを記憶した温度プロファイルデータベースを直接または間接に利用して、前記対象ワークを熱処理するための温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定部とを備える温度プロファイル設定システム。
【請求項２】
請求項１記載の温度プロファイル設定システムであって、
前記温度プロファイル設定部は、
前記温度プロファイルデータベースから、前記形状パラメータおよび前記材質の差違が所定の範囲内にある温度プロファイルを検索し、
該検索された温度プロファイルを、前記形状パラメータおよび前記材質の差違に基づいて補正することにより、前記温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定システム。
【請求項３】
請求項１記載の温度プロファイル設定システムであって、
前記温度プロファイル設定部は、
前記温度プロファイルデータベースを学習データとする機械学習により設定された学習モデルである温度プロファイル設定モデルを用いて前記対象ワークに対する温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定システム。
【請求項４】
請求項１〜３いずれか記載の温度プロファイル設定システムであって、
前記形状パラメータ取得部は、前記対象ワークを撮影した画像データに基づいて、前記形状パラメータを取得する温度プロファイル設定システム。    
【請求項５】
請求項４記載の温度プロファイル設定システムであって、
前記形状パラメータ取得部は、
前記ワークの画像データと前記形状パラメータとを対応づけた画像データベースによる機械学習によって設定された学習モデルである画像認識モデルを用いて、前記対象ワークを撮影した画像データに対する形状パラメータを取得する温度プロファイル設定システム。
【請求項６】
請求項１〜５いずれか記載の温度プロファイル設定システムであって、
さらに、前記形状パラメータに基づいて前記熱処理に適した前記対象ワークの規定の設置方法を特定し、該特定された規定の設置方法を指示するワーク設置指示部を備える温度プロファイル設定システム。
【請求項７】
請求項６記載の温度プロファイル設定システムであって、
前記ワーク設置指示部は、
前記熱処理炉内に設置された前記対象ワークを撮影した画像を入力し、
該対象ワークの設置状態が前記規定の設置方法に適合しているか否かを判断し、その結果を出力する温度プロファイル設定システム。
【請求項８】
請求項７記載の温度プロファイル設定システムであって、
前記設置方法の指示または結果の出力を行うための出力装置は、前記熱処理炉に取り付けられている温度プロファイル設定システム。
【請求項９】
金属製のワークを熱処理炉内で熱処理する際の温度の時間変化を表す温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定方法であって、
コンピュータが実行するステップとして、
加工対象のワークである対象ワークの形状を表す形状パラメータを取得するステップと、
前記対象ワークの重量と前記形状パラメータとから推測される比重に基づいて前記対象ワークの材質を取得するステップと、
過去のワークに対する温度プロファイルを記憶した温度プロファイルデータベースを直接または間接に利用して、前記対象ワークを熱処理するための温度プロファイルを設定するステップとを備える温度プロファイル設定方法。
【請求項１０】
金属製のワークを熱処理炉内で熱処理する際の温度の時間変化を表す温度プロファイルを設定するためのコンピュータプログラムであって、
加工対象のワークである対象ワークの形状を表す形状パラメータを取得する機能と、
前記対象ワークの重量と前記形状パラメータとから推測される比重に基づいて前記対象ワークの材質を取得する機能と、
過去のワークに対する温度プロファイルを記憶した温度プロファイルデータベースを直接または間接に利用して、前記対象ワークを熱処理するための温度プロファイルを設定する機能とをコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金属製のワークを熱処理炉内で熱処理する際の温度の時間変化を表す温度プロファイルを設定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鋼、銅、アルミニウムなどの金属に対しては熱処理炉を用いて焼入れ、焼き鈍しその他の熱処理が施される。熱処理を行う際には、加工するワークの形状、材質などに応じて温度プロファイル、即ち金属の加熱温度の時間変化を設定する必要がある。従来、温度プロファイルは、熟練工の経験に基づいて設定されることが多く、必ずしも適切な温度プロファイルが設定できるとは限らなかった。また、過去に経験のない新たな形状のワークの場合、熟練工といえども温度プロファイルの設定は困難であった。
こうした状態を踏まえ、温度プロファイルを自動的に設定する試みもなされている。特許文献１は、複数の昇温パターンで熱処理した場合の特性値を取得し、温度による特性値への寄与を解析しておくことにより、こうした寄与に基づいて適切な温度パターンを設定する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−８５３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、特許文献１は、昇温過程を含めて熱処理時間の短縮を図ることを目的とした技術であり、種々の形状のワークに対して、それぞれ適切な温度プロファイルを設定することはできない。種々の形状、材質からなるワークを対象とする場合の温度プロファイルの設定には、まだ改善の余地が残されていた。
本発明は、これらの課題に鑑み、金属製のワークを熱処理する際の温度プロファイルを自動で設定するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、金属製のワークを熱処理炉内で熱処理する際の温度の時間変化を表す温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定システムであって、
加工対象のワークである対象ワークの形状を表す形状パラメータを取得する形状パラメータ取得部と、
前記対象ワークの材質を取得する材質取得部と、
過去のワークに対する温度プロファイルを記憶した温度プロファイルデータベースを直接または間接に利用して、前記対象ワークを熱処理するための温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定部とを備える
温度プロファイル設定システムと構成することができる。
【０００６】
本発明によれば、温度プロファイルデータベースに蓄積された過去の温度プロファイルを利用して、温度プロファイルを設定することができる。従って、経験に頼ることなく温度プロファイルの設定が可能となり、設定者の経験による温度プロファイルの設定結果の変動を抑制し、品質的に安定した熱処理を実現することが可能となる。また、過去の温度プロファイルを利用することにより、対象ワークに適した温度プロファイルを実現できる可能性も向上させることができる。
【０００７】
本発明において、ワークの形状、材質は必ずしも統一されている必要はない。
形状パラメータは、ワークの形状を特定できるよう任意に決めればよい。ワークの形状に応じて形状パラメータの種類を変化させてもよい。
形状パラメータや材質は、自動的に取得可能としてもよいし、作業員が入力するようにしてもよい。
温度プロファイルは、温度の時間変化であるが、例えば、昇温時間、昇温時の温度勾配、昇温後の加熱温度、加熱時間などのパラメータによって温度プロファイルを特定するようにしてもよい。
また、温度プロファイルデータベースは、温度プロファイル設定システム内に備えられていてもよいし、同システムが利用可能な外部装置、例えばネットワークで接続されたサーバ等に備えられていてもよい。また、温度プロファイルデータベースを間接的に利用する場合には、必ずしも温度プロファイル設定システムが、当該データベースにアクセス可能に構成されている必要もない。
本発明においては、仕上がりに対する要求硬度など、さらに多くのパラメータを入力するものとしてもよい。かかる場合には、温度プロファイルデータベースにおいても、要求硬度に応じて温度プロファイルが記憶されていることが好ましい。こうすることにより、さらにキメ細かな温度プロファイルの設定が可能となる。
本発明においては、温度プロファイルの設定と併せて熱処理に必要となる総電力または電力の時間推移を推定してもよい。温度プロファイルと電力とは、一定の相関があるため、所定の関係式または過去の実績データに基づいて電力を推定することができる。こうして推定された電力は、例えば、熱処理の原価計算に利用したり、複数の熱処理システムについて電力のピークが重ならないよう運転のタイミングを制御するなど、種々の用途に利用可能である。
【０００８】
本発明の温度プロファイル設定システムにおいて、
前記温度プロファイル設定部は、
前記温度プロファイルデータベースから、前記形状パラメータおよび前記材質の差違が所定の範囲内にある温度プロファイルを検索し、
該検索された温度プロファイルを、前記形状パラメータおよび前記材質の差違に基づいて補正することにより、前記温度プロファイルを設定するものとしてもよい。
【０００９】
上記態様は、温度プロファイルデータベースを直接利用する態様に含まれる。
「差違が所定の範囲内」か否かの判定は、種々の方法で行うことができる。例えば、形状パラメータごとに差違の許容範囲の限界値を設定しておき、形状パラメータごとの差違の一部または全てが、この限界値内にある場合に「差違が所定の範囲内」と判定する方法をとってもよい。また、形状パラメータを個別に評価するのではなく、全形状パラメータの差違の絶対値または二乗値の和、平均などに基づいて判定してもよい。
材質については、材質ごとに「差違が所定の範囲内」と判断できる材質の範囲を予め設定しておく方法をとってもよい。
温度プロファイルの補正も種々の方法で行うことができる。例えば、過去の温度プロファイルデータベースに基づき、形状パラメータの差違に応じた補正を施すための計算式、またはテーブルを用意し、これに基づいて補正を行う方法をとることができる。
【００１０】
また、上記態様とは別に、
本発明の温度プロファイル設定システムにおいて、
前記温度プロファイル設定部は、
前記温度プロファイルデータベースを学習データとする機械学習により設定された学習モデルである温度プロファイル設定モデルを用いて前記対象ワークに対する温度プロファイルを設定するものとしてもよい。
【００１１】
上記は、人工知能による機械学習を用いて温度プロファイルを設定する態様である。例えば、形状パラメータ、材質を説明変数、温度プロファイルを目的変数とする機械学習回帰をすることにより、温度プロファイル設定モデルを得ることができる。
このように機械学習をさせる場合には、温度プロファイルは、先に説明したパラメータで記述する方法をとることが好ましい。
【００１２】
温度プロファイル設定部をどのように構成するかに関わらず、
本発明の温度プロファイル設定システムにおいては、
前記形状パラメータ取得部は、前記対象ワークを撮影した画像データに基づいて、前記形状パラメータを取得するものとしてもよい。
【００１３】
こうすることにより、比較的容易、かつ誤差を抑制して形状パラメータを取得することが可能となる。
また、種々の形状のワークを取り扱う場合、ワークの形状に応じて形状パラメータを取得する必要が生じるが、上記態様によれば、ワークの画像データに基づいて自動的に形状パラメータを取得するため、作業員の負担を軽減し、ミスを抑制することが可能となる。
画像データに基づいて形状パラメータを取得する方法は、例えば、形状パラメータに応じた寸法を、撮影された画像データから計測するようにしてもよい。この場合、計測精度を高めるため、予め規定された設置方法でワークを設置し、規定の撮影方法で撮影することを前提とすることが好ましい。また、ワークの種類は、作業員が入力するようにしてもよいし、ワークの種類ごとに予め用意された基本画像と撮影された画像データとのパターンマッチングで特定してもよい。
【００１４】
画像データに基づいて形状パラメータを取得する態様においては、
前記形状パラメータ取得部は、
前記ワークの画像データと前記形状パラメータとを対応づけた画像データベースによる機械学習によって設定された学習モデルである画像認識モデルを用いて、前記対象ワークを撮影した画像データに対する形状パラメータを取得するものとしてもよい。
【００１５】
人工知能による機械学習を用いて形状パラメータを取得する態様である。上述の画像認識モデルは、例えば、以下に示す２つの学習モデルを備える構成とすることができる。第１に、画像データに応じてワークの種別を与える教師データに基づいて、機械学習分類により、画像データからワーク種別を判断するための学習モデルを得ることができる。第２に、ワークの種別ごとに、画像データから形状パラメータを得る機会学習回帰を行うことにより、形状パラメータを取得するための学習モデルを得ることができる。ここで種別とは、基本形状、および当該基本形状をｘ、ｙ、ｚ方向の拡大・縮小によって生成される種々の派生形状の集合を意味する。上記態様では、まず、ワーク種別を判断するための学習モデルを用いてワークの種別を判断する。そして、判断された種別に応じて、形状パラメータを取得するための学習モデルを用いて、画像データから形状パラメータを取得する。このように２段階で学習モデルを利用することにより、形状パラメータを取得することが可能となる。
画像認識モデルは、可能であれば、上記態様に関わらず、画像データから直接に形状パラメータを取得できる学習モデルとして構成しても構わない。
【００１６】
本発明において、
前記材質取得部は、前記対象ワークの重量と前記形状パラメータとから推測される比重に基づいて該対象ワークの材質を取得するものとしてもよい。
【００１７】
上記態様によれば、作業員の負担を軽減し、ミスを抑制することが可能となる。
比重は種々の方法で推測可能であるが、例えば、形状パラメータから対象ワークの体積を概算し、重量との比を求めても良い。また、ワークの種別と形状パラメータに対して、体積を与えるテーブルを用意しておいてもよい。
重量は、作業員が入力してもよいし、ワークを設置したときに自動で計測するようにしてもよい。かかる態様は、鋼、銅、アルミニウムなど種類の異なる金属を取り扱うときに有用である。
【００１８】
本発明においては、
さらに、前記形状パラメータに基づいて前記熱処理に適した前記対象ワークの規定の設置方法を特定し、該特定された規定の設置方法を指示するワーク設置指示部を備えるものとしてもよい。
【００１９】
温度プロファイルは、ワークの設置方法によっても影響を受けるため、このように温度プロファイルを設定した前提となるワークの設置方法を指示することにより、適切な熱処理を実現することが可能となる。設置方法の指示は、例えば、設置状態を示す画像をディスプレイに表示する方法、設置方法を説明する音声ガイドなど種々の方法をとることができる。音声ガイドを用いる場合、ガイド用の音声を多言語で用意し、作業者が理解できる言語を選択可能としてもよい。
【００２０】
ワーク設置指示部を備える場合には、
前記ワーク設置指示部は、
前記熱処理炉内に設置された前記対象ワークを撮影した画像を入力し、
該対象ワークの設置状態が前記規定の設置方法に適合しているか否かを判断し、その結果を出力するものとしてもよい。
【００２１】
こうすることにより、過失によってワークが不適切な状態で設置されたまま熱処理が施される可能性を抑制できる。
設置方法に適合しているか否かの判断は、規定の設置状態を表す画像と、撮影された画像との一致度により判断する方法をとることができる。
判断結果の出力は、ディスプレイに表示する方法、音声で出力する方法など種々の方法をとることができる。音声は多言語としてもよい。
【００２２】
ワーク設置指示部を備える場合には、
前記設置方法の指示または結果の出力を行うための出力装置は、前記熱処理炉に取り付けられているものとしてもよい。
【００２３】
こうすれば、作業員が容易に指示を確認することができる。設置方法の指示等を画像で行う場合には、ディスプレイを取り付けることになり、音声ガイドとする場合には、スピーカを取り付けることになる。もちろん、両方とりつけても構わない。
【００２４】
本発明は、上述の種々の特徴を、必ずしも全て備えている必要はなく、適宜、その一部を省略したり組み合わせたりして構成してもよい。
また、本発明は、上述した温度プロファイル設定システムとしての態様に限らず、コンピュータによって温度プロファイルを設定する温度プロファイル設定方法、およびかかる方法をコンピュータによって実現するためのコンピュータプログラム、さらにかかるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として構成することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】熱処理炉および温度プロファイル設定システムの構成を示す説明図である。
【図２】温度プロファイルデータベースの構造を示す説明図である。
【図３】形状パラメータ取得処理のフローチャートである。
【図４】画像認識モデル生成処理および形状パラメータ取得処理のフローチャートである。
【図５】材質取得処理のフローチャートである。
【図６】温度プロファイル設定処理のフローチャートである。
【図７】温度プロファイル設定モデル生成処理および温度プロファイル設定処理のフローチャートである。
【図８】ワーク設置指示処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、熱処理炉に対して、外付けのシステムで温度プロファイルを設定する場合を例にとって、本発明の実施例について説明する。実施例で示す構成は、一例であり、種々の変形例が構成可能である。例えば、実施例では、１機の熱処理炉に対して、１台の温度プロファイル設定システムが対応する例を示すが、温度プロファイル設定システムは、複数の熱処理炉に対応するシステムとして構成することもできる。また、温度プロファイル設定システムは、熱処理炉とネットワーク等で接続されていてもよいし、スタンドアロンで稼働するものとしてもよい。
【００２７】
Ａ．システム構成：
図１は、熱処理炉および温度プロファイル設定システムの構成を示す説明図である。熱処理炉１と、温度プロファイル設定システム１０を図示した。熱処理炉１は、鋼などの金属に対して、焼き入れ、焼き鈍しその他の熱処理を行う周知の装置である。ここでは、１機のみを示したが、複数の熱処理炉１を備えていても構わない。
【００２８】
実施例の熱処理炉１は、温度プロファイル設定システム１０で設定した温度プロファイルや、ワークの設置に関する指示などを表示するためのディスプレイ２を備えている。ディスプレイ２を備えることにより、熱処理炉１の作業員が、熱処理炉１を扱いながら、温度プロファイル設定システム１０からの指示を確認することができる利点がある。
ディスプレイ２は、温度プロファイル設定システム１０に専用である必要はなく、予め熱処理炉１に備えられたものに対して、温度プロファイル設定システム１０からの出力に応じた表示を行うことができるようにソフトウェアをインストールすることで実現してもよい。また、ディスプレイ２は、熱処理炉１と別体で備えてもよい。熱処理炉１の作業員が、熱処理炉１を扱いながら、温度プロファイル設定システム１０からの指示を確認する必要がない場合には、ディスプレイ２を省略しても差し支えない。
【００２９】
熱処理炉１は、ワークの設置状態を撮影するための静止画撮影用のカメラ３を備えている。本実施例では、このカメラ３は、（目的１）撮影した画像に基づいてワークの種別や形状パラメータを取得する目的、（目的２）加工時のワークの設置状態の適否を判断する目的にそれぞれ使用される。従って、それぞれの目的の要否に応じて、カメラ３の設置は種々の構成をとることができる。例えば、目的１にのみ使用する場合であれば、カメラ３は、熱処理炉１に備え付ける必要はなく、別体として差し支えない。目的２に使用する場合であっても、必ずしも熱処理炉１の内部にカメラ３を備え付ける必要はなく、炉の扉を開けた状態で外部から炉内を撮影可能な位置に設置してもよい。目的１、目的２のいずれにも使用しない場合には、カメラ３は省略しても差し支えない。
【００３０】
次に温度プロファイル設定システム１０の構成について説明する。本実施例では、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを備えるコンピュータに、図示する各機能部を実現するためのソフトウェアをインストールすることによって、ソフトウェア的に構成した。各機能部の一部または全部をハードウェアによって実現しても構わない。また、温度プロファイル設定システム１０は、１台のコンピュータで実現する必要はなく、その一部をネットワークで接続されたサーバ上に構成するなどして、複数のコンピュータによって実現されるシステムとして構成してもよい。
【００３１】
以下、各機能部の内容について説明する。
入出力部２０は、温度プロファイル設定システム１０への情報の入出力を行う。例えば、カメラ３からの画像データの入力、ディスプレイ２への種々の出力、温度プロファイル設定システム１０のオペレータからの指示の入力などが挙げられる。また、温度プロファイル設定システム１０が他のサーバと接続されている場合には、当該サーバとの情報授受も行う。なお、カメラ３、ディスプレイ２との情報の授受は、有線、無線による接続を利用して行う他、フラッシュメモリその他の媒体を利用して行っても差し支えない。
【００３２】
形状パラメータ取得部３０は、加工対象となるワークの種別、形状パラメータなどを取得する。形状パラメータとは、温度プロファイルを設定するために必要となるワークの寸法、例えば、高さや肉厚などを特定するパラメータである。本実施例では、ワークの種別に応じて取得すべき形状パラメータが予め定められているものとした。形状パラメータは、本実施例では、３通りの方法で取得可能である。一つは、オペレータがこれらの情報を入力する方法、２つ目は、カメラ３で撮影された画像に基づいて計測する方法、３つ目は、カメラ３で撮影された画像に基づき人工知能を利用して形状パラメータを取得する方法である。
【００３３】
画像データベース３１は、形状パラメータ取得部３０が、人工知能によって形状パラメータを取得する場合に利用されるデータベースである。画像データベース３１は、過去に扱ったワークの画像データと、ワークの種別、形状パラメータなどを対応づけた機械学習用のデータベースとなっている。形状パラメータ取得部３０は、画像データベース３１を利用した機械学習によって学習モデルを生成し、この学習モデルを利用して形状パラメータを取得する。画像データベース３１は、必ずしも温度プロファイル設定システム１０に備えられている必要はなく、このシステムがアクセス可能なところに備えられていればよい。また、形状パラメータ取得部３０に、学習済みのモデルを組み込む場合には、画像データベース３１には、学習モデルの生成時にアクセスできれば足り、ワークについて形状パラメータを取得する時点ではアクセス不能であっても差し支えない。
【００３４】
材質取得部４０は、ワークの材質を取得する。本実施例では、オペレータが入力する方法、ワークの形状および重量から比重を求め、これに基づいて材質を特定する方法の２通りで取得可能である。
【００３５】
温度プロファイルデータベース６０は、種々のワークに対する過去の熱処理の結果、即ち、ワークの材質、種別、形状パラメータ、熱処理の際に適用された温度プロファイル、熱処理結果の良否などを記憶したデータベースである。データ構造は後述する。温度プロファイルデータベース６０は、後述する通り、温度プロファイル設定部７０が、加工対象となるワークの温度プロファイルを設定する際に利用される。温度プロファイルデータベース６０は、必ずしも温度プロファイル設定システム１０に備えられている必要はなく、このシステムがアクセス可能なところに備えられていればよい。また、温度プロファイル設定部７０が人工知能を利用して温度プロファイルを設定する場合には、学習モデルの生成時にアクセスできれば足り、温度プロファイルを設定する時点ではアクセス不能であっても差し支えない。
【００３６】
温度プロファイル設定部７０は、ワークの材質、種別、形状パラメータに基づいて、熱処理の際の温度プロファイルを設定する。本実施例では、２通りの方法により設定が可能である。１番目は、温度プロファイルデータベース６０に記憶された過去の温度プロファイルを適宜、補正して設定する方法である。２番目は、温度プロファイル設定部７０を学習データとして生成された学習モデルを用いて人工知能により温度プロファイルを設定する方法である。
【００３７】
表示部８０は、設定された温度プロファイルをディスプレイ２に表示するための表示データを生成する。この表示データは、入出力部２０を介してディスプレイ２に表示される。表示部８０は、温度プロファイル設定部７０に備えられているディスプレイ（図示しない）に結果を表示する機能も果たす。
【００３８】
ワーク設置指示部５０は、加工対象となるワークが、熱処理炉１において、適切に設置されるよう作業員に指示するための表示データを生成する。この表示データは、入出力部２０を介してディスプレイ２に表示される。併せて、温度プロファイル設定部７０に備えられているディスプレイ（図示しない）に表示するしてもよい。また、ワーク設置指示部５０は、カメラ３で撮影した画像データに基づいてワークが適切に設置されているか否かを判断し、その結果を表示する機能も果たす。もっとも、ワーク設置指示部５０のこれらの機能は、省略しても差し支えない。ワーク設置指示部５０は、画像表示に代えて、または画像表示とともに音声出力を行うようにしてもよい。例えば、ワークの設置方法を音声で指示してもよいし、ワークが適正に設置されているか否かの判断結果を音声で伝えても良い。また、ワークの設置も含めた細かな作業手順を、順次、音声で案内するようにしてもよい。これらの音声を出力する場合、音声データを多言語で用意しておき、作業員が理解できる言語を選択できるようにしてもよい。
【００３９】
図２は、温度プロファイルデータベースの構造を示す説明図である。種々のワークに対する過去の熱処理の結果を記録したデータベースであり、処理した１件のワークごとに、図示するデータを記憶する。「材質」には、ＳＳ材、ＳＭ材などの普通鋼、Ｓ−Ｃ材、Ｈ鋼などの特殊鋼その他の材質が記憶される。鋼以外の材料を対象としてもよい。
ワークの形状を特定するデータとして、「種別」および「形状パラメータ」が記憶される。ワークは、任意の形状をなしているが、基本形状を共通とするものにグループ化することができる。即ち、基本形状をｘ、ｙ、ｚ方向に拡大・縮小した形状は同一のグループと分類するのである。こうして分類されたグループを、それぞれワークの「種別」と呼ぶものとする。「形状パラメータ」は、ワークの種別ごとに、具体的な形状を特定するためのパラメータである。例えば、図示する基本形状のワークに対しては、土台部分の直径ｄ１、高さｈ、上の筒状部分の直径ｄ３、内径ｄ２などを形状パラメータとすることができる。形状パラメータは、任意に設定可能である。また、形状パラメータは、必ずしもワークの形状を一義に特定できるように定める必要はなく、温度プロファイルの設定に影響を与えるパラメータのみを用いるようにしても構わない。
「温度プロファイル」は、ワークに適用された温度の時間的変化である。温度プロファイルは、種々の形式をとることができる。鋼に対する温度プロファイルは、図示するように余熱時間ｔ１、加熱時間ｔ２で概ね規定できることから、温度プロファイルのデータとして、これらの時間ｔ１、ｔ２を記憶するものとした。この他、昇温時や冷却過程の温度勾配、冷却時間などをさらに含めても良い。
「熱処理結果」は、ワークに対する加工の結果を記憶する。良好／不良などの形で記憶してもよいし、表面硬さなどを測定した結果など定量的なデータとして記憶してもよい。
図２は、温度プロファイルデータベース６０の一例に過ぎず、温度プロファイルデータベース６０は、この一部を省略したり、他のデータを追加してもよい。
【００４０】
Ｂ．形状パラメータの取得：
加工の対象となるワーク（以下、「対象ワーク」という）に対して温度プロファイルを設定するための処理について以下、説明する。
まず、対象ワークの形状パラメータを取得する必要がある。形状パラメータは、３つの方法で取得することができる。一つは、オペレータがこれらの情報を入力する方法である。この方法では、例えば、図２中に示した種々の形状パラメータを、オペレータが計測して入力することになる。２つ目は、カメラ３で撮影された画像に基づいて計測する方法、３つ目は、カメラ３で撮影された画像に基づき人工知能を利用して形状パラメータを取得する方法である。
いずれの方法をとるかは、オペレータが選択するものとしてもよいし、予めいずれか一つの方法に固定しておいてもよい。また、３つの方法に優先順位を設け、１番目の方法が採用できない場合やエラーで終わった場合に、２番目の方法を採用する、というように順次適用するようにしてもよい。本実施例では、他の処理についても、複数の方法を挙げることがあるが、その場合も、いずれの方法を採用するかについては、上述の通りである。
【００４１】
形状パラメータの取得に関する２つ目、３つ目の方法について、以下、フローチャートを示して処理内容を説明する。
図３は、形状パラメータ取得処理のフローチャートである。上述の２つ目の方法、即ち、カメラ３で撮影された画像に基づいて計測する方法であり、主として形状パラメータ取得部３０が実行する処理である。
処理を開始すると、温度プロファイル設定システム１０は、ワークの画像を入力する（ステップＳ１０）。この画像は、設置したワークをカメラ３で撮影したものである。図３の態様では、ワークは、その種別ごとに予め規定された姿勢で設置するものとした。
温度プロファイル設定システム１０は、予め記憶されているワークごとの基本画像と、入力した画像とをパターンマッチングで照合する（ステップＳ１１）。基本画像は、ワークの種別ごとに用意されている。パターンマッチングでは、基本画像を縦横に種々の倍率で変化させ、撮影した画像と最も一致率の高い状態を見いだすようにする。そして、この一致率が、所定の閾値以上であれば、対象ワークは、予め異本画像が用意されたワーク種別に該当し、かつ、その設置状態が適切であると判断することができる（ステップＳ１２）。
一方、いずれのワーク種別に対する基本画像を用いても一致率が所定の閾値に満たない場合には、ワーク種別または設置状態のいずれかが不適切ということになる（ステップＳ１２）。従って、ワークを設置しなおし、改めてステップＳ１０からの処理を実行することになる。
こうして、ワークの設置状態が適切であると判断されると（ステップＳ１２）、温度プロファイル設定システム１０は、撮影された画像データに基づいて、対象ワークの形状パラメータを計測する（ステップＳ１３）。予め基本画像において、どの距離・角度を計測すれば形状パラメータが得られるかは、分かっているため、対象ワークの画像データについても基本画像に対応する位置の距離・角度を計測すれば良い。
また、パターンマッチングにおいて、基本画像を縦横に拡大・縮小しているから、この比率を基本画像に対応する形状パラメータに乗じることで、対象ワークの形状パラメータを取得してもよい。形状パラメータをより精度良く計測するため、画像データを、撮影条件、即ち撮影時の画角やカメラ３と対象ワークとの相対的な位置および方向などの情報に基づいて、画像データを計測に適した画像にアフィン変換した上で計測を行うようにしてもよい。
【００４２】
図４は、画像認識モデル生成処理および形状パラメータ取得処理のフローチャートである。上述の３つ目の方法、即ち、カメラ３で撮影された画像に基づき人工知能を利用して形状パラメータを取得する方法であり、主として形状パラメータ取得部３０が実行する処理である。また、処理においては、直接または間接に、画像データベース３１を利用する。
【００４３】
この処理では、形状パラメータの取得に先立って、画像認識モデル生成処理が実行される。この処理は、画像データベース３１に記憶された過去の画像データに基づいて、対象ワークを撮影した画像データから形状パラメータを取得するための学習モデルを生成する処理である。この学習モデルを、画像認識モデルという。
画像認識モデル生成処理を開始すると、画像データベース３１を読み込む（ステップＳ２０）。画像データベース３１には、画像データ、ワークの種別、ワークの形状パラメータが対応付けて記憶されている。これらの過去のワークの形状パラメータに関するデータを学習用データとして読み込むのである。
次に、温度プロファイル設定システム１０は、機械学習分類を行う（ステップＳ２１）。これによって、画像データからワークの種別を認識するための学習モデルを生成することができる。
また、温度プロファイル設定システム１０は、ワーク種別ごとに機械学習回帰を行う（ステップＳ２２）。これによって、画像データからワークの形状パラメータを特定するための学習モデルを生成することができる。
このように、本実施例では、画像認識モデル生成処理では、ワーク種別を特定するための学習モデルと、形状パラメータを特定するための学習モデルの２種類を生成している。これらの２種類の学習モデルを、画像認識モデルと総称しているのである。なお、上述のフローチャートでは、ワーク種別を認識する学習モデルの生成と、形状パラメータを取得するための学習モデルの生成とを、一連の処理とじて実行するものとして説明したが、両者は、必ずしも一連の処理として行わなければならないものではなく、学習データの内容等に応じていずれか一方のみを行うものとしてもよい。
【００４４】
図の右側には、形状パラメータ取得処理のフローチャートを示した。この処理は、画像認識モデル生成処理で生成された学習モデルを利用して形状パラメータを特定する処理である。
処理を開始すると、温度プロファイル設定システム１０は、対象ワークの画像データを入力する（ステップＳ２５）。そして、ワーク種別を認識するための学習モデルを、この画像データに適用することにより、ワーク種別認識処理を実行する（ステップＳ２６）。即ち、人工知能によって、ワーク種別を認識するのである。
次に、ワーク種別に応じた学習モデルを用いて形状パラメータの認識処理を実行する（ステップＳ２７）。こうすることで、人工知能を利用して画像データに対応する形状パラメータを特定することができる。
本実施例では、このように、いわゆる分類処理に相当するワーク種別の認識と、回帰処理に相当する形状パラメータの特定を別の学習データによって実行することにより、それぞれの精度向上を図ることができ、全体として認識精度を高めることができている。
【００４５】
以上の通り、図４の方法においては、画像データベース３１は、学習モデルを生成する際に利用されるのみであり、形状パラメータを特定する時には利用されない。従って、温度プロファイル設定システム１０は、常に画像データベース３１にアクセス可能としておく必要はなく、学習モデルの生成後は、画像データベース３１へのアクセスが遮断されても構わない。
【００４６】
Ｃ．材質の取得：
形状パラメータの取得が終了すると、温度プロファイル設定システム１０は、対象ワークの材質を取得する。材質の取得は、オペレータが入力する方法、対象ワークの比重に基づいて特定する方法をとることができる。以下、比重に基づいて特定する方法について説明する。もっとも、比重は、鋼、銅、アルミニウムなど種類の異なる金属の場合に有用な方法であり、鋼について、炭素の含有量などの相違がある場合には、判別困難であるため、温度プロファイル設定システム１０が、鋼しか扱わない場合には、材質の取得は、オペレータが入力する方法に限定しても構わない。
【００４７】
図５は、材質取得処理のフローチャートである。処理を開始すると、温度プロファイル設定システム１０は、ワーク種別および形状パラメータを入力する（ステップＳ３０）。これらの情報についても、オペレータが入力してもよいし、形状パラメータ取得処理によって得られた結果を読み込むようにしてもよい。
【００４８】
温度プロファイル設定システム１０は、次に、対象ワークの体積を算出する（ステップＳ３１）。体積は、ワークの種別に応じて基本形状の体積を予め記憶しておき、形状パラメータに基づいて基本形状の体積を補正する形で算出してもよい。また、形状パラメータを用いて、種々の体積算出公式にあてはめて計算してもよい。
温度プロファイル設定システム１０は、また、対象ワークの重量を入力する（ステップＳ３２）。重量は、オペレータが入力するようにしてもよいし、重量センサによって計測した対象ワークの重量を読み込むようにしてもよい。
温度プロファイル設定システム１０は、得られた体積および重量に基づいて対象ワークの比重を算出する（ステップＳ３３）。「比重＝重量／体積」によって求めることができる。
また、得られた比重に基づいて温度プロファイル設定システム１０は、対象ワークの材質を特定する（ステップＳ３４）。種々の材質に対する比重を予め記憶したテーブルを用意しておき、ステップＳ３３で得られた比重に基づいて、最も比重が近い材質を選択すればよい。ステップＳ３３で得られる比重には、誤差が含まれるため、予め用意したテーブルに完全に一致する必要はない。このとき、誤差の許容範囲を考慮せず、算出された比重との差異が最も小さい材質をテーブルの中から選択するようにしてもよい。こうして選択された材質の比重と、算出された比重との間の誤差が所定の許容範囲内の場合にのみ材質を特定するようにしてもよい。かかる態様では、誤差が許容範囲を超える場合には、エラーを出力して処理を終了することになる。
【００４９】
Ｄ．温度プロファイルの設定：
以上で得られた結果に基づいて、温度プロファイル設定システム１０は、温度プロファイルの設定を行う。本実施例では、温度プロファイルは、（１）過去の温度プロファイルを補正する方法、（２）人工知能を利用して設定する方法の２通りをとることができる。
【００５０】
図６は、温度プロファイル設定処理のフローチャートである。（１）過去の温度プロファイルを補正する方法についての処理であり、温度プロファイル設定部７０が主として実行する処理である。
処理を開始すると温度プロファイル設定システム１０は、ワーク種別、材質、形状パラメータを入力する（ステップＳ４０）。
そして、温度プロファイルデータベースから、これらの情報に近似した温度プロファイルを抽出する（ステップＳ４１）。抽出する際に、各情報ごとに、対象ワークと温度プロファイルデータベースに記憶された温度プロファイルとの差異または誤差の許容範囲の取扱を変えても良い。例えば、材質については、完全に一致するもののみを抽出対象とし、ワーク種別や形状プロファイルについては所定の誤差を許容してもよい。さらに、形状パラメータのうち、直径についての誤差は軽い重みで評価し、肉厚については重い重みで評価するというように、形状パラメータごとに重みを変えて評価し、近似した温度プロファイルを選択するようにしてもよい。
【００５１】
こうして温度プロファイルを選択すると、温度プロファイル設定システム１０は、形状パラメータに基づいて温度プロファイルを補正する（ステップＳ４２）。補正は、種々の方法で行うことができる。例えば、直径、肉厚などの各形状パラメータが温度プロファイルに与える影響が予め既知の場合には、その影響を与える算出式またはデータに基づいて補正をすればよい。また、近似した過去の温度プロファイルを２つ以上選択し、形状パラメータに基づいて、これらを補間することにより、対象ワークに応じた温度プロファイルを設定するようにしてもよい。
温度プロファイル設定システム１０は、こうして設定された温度プロファイルを出力して（ステップＳ４３）、温度プロファイル設定処理を終了する。
【００５２】
図７は、温度プロファイル設定モデル生成処理および温度プロファイル設定処理のフローチャートである。（２）人工知能を利用して設定する方法についての処理であり、温度プロファイル設定部７０が主として実行する処理である。この処理においては、直接または間接に、温度プロファイルデータベース６０を利用する。
【００５３】
この処理では、温度プロファイルの設定に先立って、温度プロファイル設定モデル生成処理が実行される。この処理は、温度プロファイルデータベース６０に記憶された過去の画像データに基づいて、対象ワークに対応した温度プロファイルを設定するための学習モデルを生成する処理である。この学習モデルを、温度プロファイル設定モデルという。
温度プロファイル設定モデル生成処理を開始すると、温度プロファイル設定システム１０は、温度プロファイルデータベース６０を読み込む（ステップＳ５０）。温度プロファイルデータベース６０には、図２で説明した通り、ワークの情報、温度プロファイルの情報、熱処理の結果が対応付けて記憶されている。これらの過去の熱処理に関するデータを学習用データとして読み込むのである。
次に、温度プロファイル設定システム１０は、ワークの種別、材質ごとに機械学習回帰を行う（ステップＳ５１）。これによって、ワークの種別、材質ごとに形状パラメータから温度プロファイルを設定するための学習モデルを生成することができる。
本実施例では、ワークの種別、材質ごとに機械学習を行うものとしたが、材質ごとに機械学習を行うようにしてもよいし、ワークの種別、材質の区別なく全体について機械学習を行うようにしてもよい。
【００５４】
図の右側には、温度プロファイル設定処理のフローチャートを示した。この処理は、温度プロファイル設定モデル生成処理で生成された学習モデルを利用して温度プロファイルを設定する処理である。
処理を開始すると、温度プロファイル設定システム１０は、対象ワークの種別、材質、形状パラメータを入力する（ステップＳ５５）。そして、ワーク種別、材質に応じた学習モデルを用いて温度プロファイルを設定する（ステップＳ５６）。こうすることで、人工知能を利用して形状パラメータに対応する温度プロファイルを設定することができる。温度プロファイル設定システム１０は、設定された温度プロファイルを出力して（ステップＳ５７）、この処理を終了する。
【００５５】
以上の通り、図７の方法においては、温度プロファイルデータベース６０は、学習モデルを生成する際に利用されるのみであり、温度プロファイルを設定する時には利用されない。従って、温度プロファイル設定システム１０は、常に温度プロファイルデータベース６０にアクセス可能としておく必要はなく、学習モデルの生成後は、温度プロファイルデータベース６０へのアクセスが遮断されても構わない。
【００５６】
Ｅ．ワークの設置指示：
次に、設定された温度プロファイルに基づいて、熱処理炉の作業員に対してワークの設置方法などを指示する処理について説明する。
【００５７】
図８は、ワーク設置指示処理のフローチャートである。主としてワーク設置指示部５０が実行する処理である。
処理を開始すると、温度プロファイル設定システム１０は、ワーク画像及びワーク種別を入力する（ステップＳ６０）。ワーク画像は、熱処理炉内に設置されたワークをカメラ３によって撮影した画像である。ワーク種別は、温度プロファイルを設定する過程で取得された結果を利用すればよい。
【００５８】
そして、温度プロファイル設定システム１０は、パターンマッチングを行う（ステップＳ６１）。即ち、ワーク種別に応じた規定の設置方法を表す基準画像データと、撮影された画像データとを比較し、両者の一致率を算出する（ステップＳ６１）。基準画像データに対して、対象ワークの形状パラメータに応じて拡大、縮小などの補正を施した上で比較してもよい。
【００５９】
一致率が所定の閾値Ｔｈよりも大きい場合（ステップＳ６２）、温度プロファイル設定システム１０は、対象ワークの設置状態が適切であると判断して、ディスプレイ２に対して、設置状態ＯＫの表示を行い（ステップＳ６３）、温度プロファイルを表示する（ステップＳ６４）。こうすることにより、対象ワークの設置状態についての熱処理炉の作業員の不安を解消でき、また、温度プロファイルを容易に設定することができる。
【００６０】
一方、一致率が所定の閾値Ｔｈ以下の場合（ステップＳ６２）、温度プロファイル設定システム１０は、対象ワークの設置状態が不適切であると判断して、ディスプレイ２に対して、対象ワークの規定の設置方法を画像で表示する（ステップＳ６５）。このための画像は、ワークの種別ごとに予め用意しておけばよい。画像で表示することにより、仮に外国人など言語によるコミュニケーションに支障がある場合であっても、正確に指示を伝えることができる利点がある。指示した後、温度プロファイル設定システム１０は、再度、対象ワークの画像の入力以降の処理（ステップＳ６０以降）を繰り返し実行する。
【００６１】
閾値Ｔｈは、このように対象ワークの設置状態の適否を判断するための指標であるから、その目的に応じて任意に設定することができる。設置状態が、熱処理の結果に与える影響に応じて設定すればよい。閾値Ｔｈは、ワークの種別、材質などに応じて変動させてもよい。
【００６２】
熱処理の結果は、温度プロファイルのみならず、ワークの設置状態によっても影響を受けることがあるが、上述のワーク設置処理を行うことにより、対象ワークを適切に設置した状態で熱処理を施すことが可能となり、良好な熱処理結果を得ることが可能となる利点がある。
【００６３】
ワーク設置指示処理は、上述の態様のみならず、種々の変形例が可能である。例えば、ワーク画像の入力（ステップＳ６０）、およびこれに基づくパターンマッチング（ステップＳ６１、Ｓ６２）は省略しても差し支えない。この場合は、対象ワークが適切に設置されているか否かに関わらず、規定の設置方法を表示するようにしてもよい（ステップＳ６５）。
また、ワークの設置状態の指示（ステップＳ６３）は、必ずしも画像を利用するものに限られず、言語で説明するようにしてもよい。
さらに、温度プロファイルの表示（ステップＳ６４）は、ワークの設置状態についての表示と連動して同一のディスプレイに行う必要はなく、例えば、温度プロファイルの表示を省略して、自動的に熱処理炉に温度プロファイルを設定可能としてもよいし、温度プロファイルは、温度プロファイル設定システム１０を構成するディスプレイに表示してもよい。
【００６４】
Ｆ．効果および変形例：
以上で説明した実施例の温度プロファイル設定システムによれば、温度プロファイルデータベースに蓄積された過去の温度プロファイルを利用して、温度プロファイルを設定することができる。従って、経験に頼ることなく温度プロファイルの設定が可能となり、設定者の経験による温度プロファイルの設定結果の変動を抑制し、品質的に安定した熱処理を実現することが可能となる。また、過去の温度プロファイルを利用することにより、対象ワークに適した温度プロファイルを実現できる可能性も向上させることができる。
【００６５】
実施例で説明した種々の特徴は必ずしも全てを備えている必要はなく、適宜、その一部を省略したり組み合わせたりしても差し支えなく、実施例においては、種々の変形例が可能である。実施例における機械学習において、目的変数、説明変数は、それぞれワーク種別の分類、形状パラメータの特定、温度プロファイルの設定という目的に応じて適切なものを設定すればよい。機械学習のための方法も同様である。
【００６６】
実施例では、焼き入れ、焼き鈍しなどの区別なく熱処理としてまとめて説明したが、温度プロファイルの設定等は、熱処理の種類に応じて行うようにしてもよい。この場合、過去の温度プロファイルデータベース６０は、熱処理の種類に応じて構築すればよい。
【００６７】
実施例によって得られた種々の結果、例えば、画像データに基づくワーク種別や形状パラメータを特定した結果や、ワークについての温度プロファイルの設定結果およびこれに基づく熱処理の結果などは、それぞれ適宜、画像データベース３１、温度プロファイルデータベース６０に追加し、さらに機械学習等に利用するようにしてもよい。
【００６８】
ワークの設置方法の指示や、ワークの設置方法の適否についての判断結果などは、画像で出力するだけでなく、音声によって出力するようにしてもよい。
【００６９】
実施例においては、温度プロファイル設定のための追加のパラメータとして、仕上がりに対する要求硬度を入力するものとしてもよい。こうすることにより、さらにキメ細かな温度プロファイルの設定が可能となる。  
【００７０】
実施例においては、温度プロファイルの設定と併せて熱処理に必要となる総電力または電力の時間推移を推定してもよい。温度プロファイルと電力とは、一定の相関があるため、所定の関係式または過去の実績データに基づいて電力を推定することができる。こうして推定された電力は、例えば、熱処理の原価計算に利用したり、複数の熱処理システムについて電力のピークが重ならないよう運転のタイミングを制御するなど、種々の用途に利用可能である。
実施例については、このほかにも、種々の変形例が設定可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は、金属製のワークを熱処理炉内で熱処理する際の温度の時間変化を表す温度プロファイルを設定するために用いることができる。
【符号の説明】
【００７２】
１     熱処理炉
２     ディスプレイ
３     カメラ
１０   温度プロファイル設定システム
２０   入出力部
３０   形状パラメータ取得部
３１   画像データベース
４０   材質取得部
５０   ワーク設置指示部
６０   温度プロファイルデータベース
７０   温度プロファイル設定部
８０   表示部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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