(57)【要約】  実際の結果の適合する巻き取り条件を構築することができる巻き取り条件生成装置、巻き取り装置、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置、巻き取り条件算出方法、巻き取り方法、及び巻き取り欠陥レベル予測値生成方法を提供する。巻き取り条件生成装置は、入力部と、出力部と、条件算出部と、を備え、条件算出部は、目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとした機械学習により作製された学習モデルを備え、入力部から入力された新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータから学習モデルを用いて、新規な巻き取りウエブの巻き取り条件を算出し、出力部は巻き取り条件を出力する、巻き取り条件生成装置であって、巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含み、巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含む。
2019188931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、出力部と、条件算出部と、を備える巻き取り条件生成装置であって、  前記条件算出部は、目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとして機械学習により作製された学習モデルを備え、前記入力部から入力された新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータから、前記学習モデルを用いて、新規な巻き取りウエブの巻き取り条件を算出し、  前記出力部は前記巻き取り条件を出力する、巻き取り条件生成装置であって、  前記巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含み、  前記巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含む、  巻き取り条件生成装置。
【請求項２】
前記巻き取りパラメータは、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、  前記巻き取り条件は、ウエブの巻き終わりの径、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含む、請求項１に記載の巻き取り条件生成装置。
【請求項３】
前記目標の巻き取り品質は、ウエブの巻きズレ欠陥、及びウエブの損傷欠陥が発生しないことである請求項１又は２に記載の巻き取り条件生成装置。
【請求項４】
前記機械学習は、ニューラルネットワーク、及び深層学習を含む請求項１から３の何れか一項に記載の巻き取り条件生成装置。
【請求項５】
前記教師データである、ウエブを作製した際に得られた前記巻き取り条件の集合に対し、それぞれの巻き取り条件の項目の値をＣｎｉとし、前記巻き取り条件の項目の値Ｃｎｉに設定された品質許容範囲値をＴｎｉとし、かつ前記品質許容範囲値Ｔｎｉが設定された項目数をＮとした場合、前記各項目について下記の式で求められる範囲を巻き取り条件に加え、３Ｎ−１個分の教師データ、又は前記教師データの一部を追加教師データとして付与された請求項４に記載の巻き取り条件生成装置。  Ｃｋ＝  Ｃｎｉ  ±  ０．５×Ｔｎｉ
【請求項６】
前記巻き取り条件は、巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数、ウエブを押圧するエアープレス圧力関数、及びタッチローラの押し力の関数の何れかを含む請求項１から５の何れか一項に記載の巻き取り条件生成装置。
【請求項７】
目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとして機械学習する機械学習部を備える、請求項１から６の何れか一項に記載の巻き取り条件生成装置。
【請求項８】
請求項１から７の何れか一項に記載の巻き取り条件生成装置により算出された巻き取り条件を用いて、ウエブを巻き取る巻き取り装置。
【請求項９】
入力部と、出力部と、予測値算出部と、を備える巻き取り欠陥レベル予測値生成装置であって、  前記予測値算出部は、巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータと巻き取り条件及び巻き取り欠陥レベル値の組み合わせを教師データとして機械学習により作製された学習モデルを備え、前記入力部から入力された新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータと巻き取り条件とから、前記学習モデルを用いて、巻き取り欠陥レベル予測値を算出し、  前記出力部は前記巻き取り欠陥レベル予測値を出力する、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置であって、  前記巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さ、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、  前記巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含み、  前記巻き取り欠陥レベル予測値は、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを含む、  巻き取り欠陥レベル予測値生成装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の巻き取り欠陥レベル予測値生成装置における学習モデルであり、巻き取り条件を入力し、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力する欠陥レベル算出モデルと、  巻き取り条件算出部と、を備え、  前記巻き取り条件算出部は、  前記欠陥レベル算出モデルの出力であるウエブの巻きズレ量、及び前記ウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、前記巻き取り条件を設計変数とし、前記目的関数が小さくなるまで、進化計算により、前記設計変数を変化させ、前記目的関数が最小になった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する、巻き取り条件生成装置。
【請求項１１】
目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとして機械学習により学習モデルを作製するステップと、  新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータを入力するステップと、  前記巻き取りパラメータから前記学習モデルを用いて新規な巻き取りウエブの巻き取り条件を算出するステップと、を少なくとも備える巻き取り条件算出方法であって、  前記巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含み、  前記巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含む、  巻き取り条件算出方法。
【請求項１２】
前記巻き取りパラメータは、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、  前記巻き取り条件は、ウエブの巻き終わりの径、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含む、請求項１１に記載の巻き取り条件算出方法。
【請求項１３】
前記教師データである、ウエブを作製した際に得られた前記巻き取り条件の集合に対し、それぞれの巻き取り条件の項目の値をＣｎｉとし、前記巻き取り条件の項目の値Ｃｎｉに設定された品質許容範囲値をＴｎｉとし、かつ前記品質許容範囲値Ｔｎｉが設定された項目数をＮとした場合、前記各項目について下記の式で求められる範囲を巻き取り条件に加え、３Ｎ−１個分の教師データ、又は前記教師データの一部を追加教師データとして付与するステップを含む請求項１１又は１２に記載の巻き取り条件算出方法。  Ｃｋ＝  Ｃｎｉ  ±  ０．５×Ｔｎｉ
【請求項１４】
前記巻き取り条件は、巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数、ウエブを押圧するエアープレス圧力関数、及びタッチローラの押し力の関数の何れかを含む請求項１１から１３の何れか一項に記載の巻き取り条件算出方法。
【請求項１５】
請求項１１から１４の何れか一項に記載の巻き取り条件算出方法により巻き取り条件を算出するステップと、  算出された前記巻き取り条件を用いてウエブを巻き取るステップと、  を備える巻き取り方法。
【請求項１６】
巻き取りロールを作製した際の巻き取りパラメータと巻き取り条件を入力とし、巻き取り欠陥レベル値を出力とした組み合わせの教師データを機械学習する学習モデルを作製するステップと、  新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータと巻き取り条件とを入力するステップと、  前記巻き取りパラメータと巻き取り条件とから、前記学習モデルを用いて、新規な巻き取りウエブの巻き取り欠陥レベル予測値を算出するステップと、を少なくとも備える巻き取り欠陥レベル予測値生成方法であって、  前記巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さ、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、  前記巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含み、  前記巻き取り欠陥レベル予測値は、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを含む、  巻き取り欠陥レベル予測値生成方法。
【請求項１７】
請求項９に記載の巻き取り欠陥レベル予測値生成装置における学習モデルであり、巻き取り条件を入力し、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力する欠陥レベル算出モデルの作製ステップと、  巻き取り条件算出ステップと、を備え、  前記巻き取り条件算出ステップにおいて、  前記欠陥レベル算出モデルの出力であるウエブの巻きズレ量、及び前記ウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、前記巻き取り条件を設計変数とし、前記目的関数が小さくなるまで、進化計算により、前記設計変数を変化させ、前記目的関数が小さくなった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する、巻き取り条件生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、巻き取り条件生成装置、巻き取り装置、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置、巻き取り条件算出方法、巻き取り方法、及び巻き取り欠陥レベル予測値生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  薄い金属板、紙、プラスチックフィルムなどのウエブを利用して物を製造する場合、ウエブは、例えば、塗布、乾燥等の処理された後、巻き取り装置により巻き取られる。巻き取り装置により作製された巻き取りウエブは、ロールの形態で、保管、輸送等される。【０００３】  上述の巻き取りにおいて、巻き取りウエブに、ウエブの巻きズレ、及びウエブの損傷が生じないことが求められる。ウエブの巻きズレは、ロールに巻かれたウエブが、ウエブの幅方向にずれる現象である。ウエブの損傷は、ロールに巻かれたウエブに、シワ、凹み、模様等の変形が生じる現象である。【０００４】  ウエブの巻きズレに対して、ウエブを巻き取る際の張力を高くする等、ウエブをきつく巻くことが、ウエブの巻きズレを抑制するのに有効とされている。しかしながら、ウエブをきつく巻くことは、ウエブの損傷が発生する原因ともなる。【０００５】  一方、ウエブの損傷に対して、ウエブを巻き取る際の張力を低くする等、ウエブをゆるく巻くことが、ウエブの損傷を抑制するのに有効とされている。しかしながら、ウエブをゆるく巻くことは、ウエブの巻きズレが発生する原因ともなる。【０００６】  上述したように、ウエブの巻きズレとウエブの損傷とはトレードオフの関係にあり、ウエブの巻きズレ、及びウエブの損傷を抑制できる巻き取り条件を構築することは容易ではない。これらに対応するため、種々の提案がなされている（特許文献１、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７‐１００８５０号公報
【特許文献２】特許第５７７６０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  特許文献１及び特許文献２では、巻き取り張力を求めるために理論モデルを用いている。しかしながら、理論モデルを用いた場合、理論モデルを考慮した範囲に限定されてしまう。また、実際のウエブの巻き取りが理論モデルに適合するとは限らない。理論モデルが適合しない場合、精度の高い巻き取り条件を構築することは難しい。【０００９】  そのため、ウエブの巻き取り条件を構築するには、現実的には、実際に巻き取り装置を利用して構築する必要があり、経済的にも、時間的にも負担が大きい。【００１０】  本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、理論モデルの適否に拘らず、実際の結果に適合する巻き取り条件を構築することができる巻き取り条件生成装置、巻き取り装置、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置、巻き取り条件算出方法、巻き取り方法、及び巻き取り欠陥レベル予測値生成方法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】
【００１１】  第１の態様に係る巻き取り条件生成装置は、入力部と、出力部と、条件算出部と、を備える巻き取り条件生成装置であって、条件算出部は、目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとして機械学習により作製された学習モデルを備え、入力部から入力された新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータから、学習モデルを用いて、新規な巻き取りウエブの巻き取り条件を算出し、出力部は巻き取り条件を出力する、巻き取り条件生成装置であって、巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含み、巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含む。【００１２】  第２の態様に係る巻き取り条件生成装置において、巻き取りパラメータは、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、巻き取り条件は、ウエブの巻き終わりの径、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含む。【００１３】  第３の態様に係る巻き取り条件生成装置において、目標の巻き取り品質は、ウエブの巻きズレ欠陥、及びウエブの損傷欠陥が発生しないことである。【００１４】  第４の態様に係る巻き取り条件生成装置において、機械学習は、ニューラルネットワーク、及び深層学習を含む。【００１５】  第５の態様に係る巻き取り条件生成装置において、教師データである、ウエブを作製した際に得られた巻き取り条件の集合に対し、それぞれの巻き取り条件の項目の値をＣｎｉとし、巻き取り条件の項目の値Ｃｎｉに設定された品質許容範囲値をＴｎｉとし、かつ品質許容範囲値Ｔｎｉが設定された項目数をＮとした場合、各項目について下記の式で求められる範囲を巻き取り条件に加え、３Ｎ−１個分の教師データ、又は教師データの一部を追加教師データとして付与される。【００１６】  Ｃｋ＝  Ｃｎｉ  ±  ０．５×Ｔｎｉ  第６の態様に係る巻き取り条件生成装置において、巻き取り条件は、巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数、ウエブを押圧するエアープレス圧力関数、及びタッチローラの押し力の関数の何れかを含む。【００１７】  第７の態様に係る巻き取り条件生成装置において、目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとして機械学習する機械学習部を備える。【００１８】  第８の態様のウエブを巻き取る巻き取り装置は、上記の巻き取り条件生成装置により算出された巻き取り条件を用いて、ウエブを巻き取る。【００１９】  第９の態様の欠陥レベル予測値生成装置は、入力部と、出力部と、予測値算出部と、を備える巻き取り欠陥レベル予測値生成装置であって、予測値算出部は、巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータと巻き取り条件及び巻き取り欠陥レベル値の組み合わせを教師データとして機械学習により作製された学習モデルを備え、入力部から入力された新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータと巻き取り条件とから、学習モデルを用いて、巻き取り欠陥レベル予測値を算出し、出力部は巻き取り欠陥レベル予測値を出力する、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置であって、巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さ、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含み、巻き取り欠陥レベル予測値は、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを含む。【００２０】  第１０の態様の巻き取り条件生成装置は、上述の巻き取り欠陥レベル予測値生成装置における学習モデルであり、巻き取り条件を入力し、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力する欠陥レベル算出モデルと、巻き取り条件算出部と、を備え、巻き取り条件算出部は、欠陥レベル算出モデルの出力であるウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、巻き取り条件を設計変数とし、目的関数が小さくなるまで、進化計算により、設計変数を変化させ、目的関数が最小になった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する。【００２１】  第１１の態様の巻き取り条件算出方法は、目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製した際の巻き取りパラメータ、及び巻き取り条件の組み合わせを教師データとして機械学習により学習モデルを作製するステップと、新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータを入力するステップと、巻き取りパラメータから学習モデルを用いて新規な巻き取りウエブの巻き取り条件を算出するステップと、を少なくとも備える巻き取り条件算出方法であって、巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含み、巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含む。【００２２】  第１２の態様の巻き取り条件算出方法において、巻き取りパラメータは、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、巻き取り条件は、ウエブの巻き終わりの径、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含む。【００２３】  第１３の態様の巻き取り条件算出方法において、教師データである、ウエブを作製した際に得られた巻き取り条件の集合に対し、それぞれの巻き取り条件の項目の値をＣｎｉとし、巻き取り条件の項目の値Ｃｎｉに設定された品質許容範囲値をＴｎｉとし、かつ品質許容範囲値Ｔｎｉが設定された項目数をＮとした場合、各項目について下記の式で求められる範囲を巻き取り条件に加え、３Ｎ−１個分の教師データ、又は教師データの一部を追加教師データとして付与するステップを含む。【００２４】  Ｃｋ＝  Ｃｎｉ  ±  ０．５×Ｔｎｉ  第１４の態様の巻き取り条件算出方法において、��き取り条件は、巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数、ウエブを押圧するエアープレス圧力関数、及びタッチローラの押し力の関数の何れかを含む。【００２５】  第１５の態様の巻き取り方法は、上述の巻き取り条件算出方法により巻き取り条件を算出するステップと、算出された巻き取り条件を用いてウエブを巻き取るステップと、を備える。【００２６】  第１６の態様の巻き取り欠陥レベル予測値生成方法は、巻き取りロールを作製した際の巻き取りパラメータと巻き取り条件を入力とし、巻き取り欠陥レベル値を出力とした組み合わせの教師データを機械学習する学習モデルを作製するステップと、新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータと巻き取り条件とを入力するステップと、巻き取りパラメータと巻き取り条件とから、学習モデルを用いて、新規な巻き取りウエブの巻き取り欠陥レベル予測値を算出するステップと、を少なくとも備える巻き取り欠陥レベル予測値生成方法であって、巻き取りパラメータは、ウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さ、ウエブを巻き取る巻芯の径、巻き取りウエブを作製したライン名称、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の最大厚みと最小厚みとの差、及びウエブの弾性率の少なくとも一つを含み、巻き取り条件は、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ナーリング高さ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力、及びウエブを押圧するタッチローラの押し力の少なくとも一つを含み、巻き取り欠陥レベル予測値は、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを含む。【００２７】  第１７の態様の巻き取り条件生成方法は、上記の巻き取り欠陥レベル予測値生成装置における学習モデルであり、巻き取り条件を入力し、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力する欠陥レベル算出モデルの作製ステップと、巻き取り条件算出ステップと、を備え、巻き取り条件算出ステップにおいて、欠陥レベル算出モデルの出力であるウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、巻き取り条件を設計変数とし、目的関数が小さくなるまで、進化計算により、設計変数を変化させ、目的関数が小さくなった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する。
【発明の効果】
【００２８】  本発明によれば、理論モデルの適否に拘らず、実際の結果の適合する巻き取り条件を構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、巻き取り条件生成装置の概略ブロック図である。
【図２】図２は、巻き取り条件算出方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、教師データに含まれる巻き取りパラメータと巻き取り条件の一例を示すテーブルである。
【図４】図４は、教師データに含まれる巻き取りパラメータと巻き取り条件の別の例を示すテーブルである。
【図５】図５は、機械学習部の概略ブロック図である。
【図６】図６は、学習モデルの概略ブロック図である。
【図７】図７は、ウエブを巻き取る巻き取り装置の概略図である。
【図８】図８は、図７とは異なる巻き取り装置の概略図である。
【図９】図９は、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置の概略ブロック図である。
【図１０】図１０は、教師データに含まれる入力データと出力データの一例を示すテーブルである。
【図１１】図１１は、教師データに含まれる入力データと出力データの別の例を示すテーブルである。
【図１２】図１２は、機械学習部の概略ブロック図である。
【図１３】図１３は、学習モデルの概略ブロック図である。
【図１４】図１４は、巻き取り条件生成装置の概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】  以下、添付図面にしたがって本発明の好ましい実施形態について説明する。本発明は以下の好ましい実施形態により説明される。本発明の範囲を逸脱すること無く、多くの手法により変更を行うことができ、実施形態以外の他の実施形態を利用することができる。したがって、本発明の範囲内における全ての変更が特許請求の範囲に含まれる。
【００３１】  ＜巻き取り条件生成装置＞  図１は、巻き取り条件生成装置の概略ブロック図である。図１に示されるように、巻き取り条件生成装置１０は、入力部２０と、条件算出部３０と、出力部４０と、記憶部５０と、備える。
【００３２】  入力部２０は、巻き取り条件生成装置１０に外部からのデータを受け入れる。入力部２０は、例えば、キーボード、タッチパッド、電気信号に対する通信インターフェイス、及びそれらの組み合わせで構成することができる。入力部２０は、構成は特に限定されない。入力部２０が通信インターフェイスであれば、他の電子機器に記憶されているデータを入力部２０から直接受け入れることができる。通信インターフェイスは有線であっても、無線であってもよい。
【００３３】  記憶部５０は、入力部２０から入力されたデータを記憶する。実施形態では、複数の教師データＴＤ１、教師データＴＤ２・・・教師データＴＤｎが、記憶部５０に記憶されている。記憶部５０としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスクを含む装置、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュメモリを含む装置等を用いることができる。なお、ｎは整数である。
【００３４】  教師データＴＤｎとは、目標の巻き取り品質を満たしているかが確認された巻き取りウエブに関連する情報である。目標の巻き取り品質は、ウエブの巻きズレ欠陥が発生しないこと、及びウエブの損傷欠陥が発生しないことである。欠陥が発生しないとは、欠陥が全く発生しないこと、及び欠陥が許容される範囲であることの両方を含んでいる。教師データＴＤｎとして、巻き取りウエブの作製に関し良質なデータが抽出されている。
【００３５】  教師データＴＤ１は巻き取りパラメータＰ１と巻き取り条件Ｃ１とを含み、教師データＴＤ２は巻き取りパラメータＰ２と巻き取り条件Ｃ２とを含んでいる。各教師データＴＤｎは、巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとを含んでいる。教師データＴＤｎに含まれる巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとは、巻き取りウエブを作製するための情報であって、巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎは組み合わせの情報として取得されている。巻き取りパラメータＰｎは、巻き取りウエブを作製する際の前提となる条件であり、巻き取り条件Ｃｎは、実際に巻き取りウエブを作製する際の運転条件等となる。巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎの内容については後述する。
【００３６】  条件算出部３０は、機械学習部３２と学習モデル３４とを備えている。機械学習部３２は、複数の教師データＴＤ１、教師データＴＤ２・・・教師データＴＤｎのあつまりを教師データ群として、機械学習するよう構成されている。機械学習部３２において、巻き取りパラメータＰｎは入力教師データを構成する。巻き取り条件Ｃｎは出力教師データとなる。
【００３７】  機械学習部３２は、巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとの組み合わせである教師データＴＤｎから、後述する、巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとの相関関係を学習する。
【００３８】  条件算出部３０は、機械学習部３２により学習された学習結果を、学習モデル３４として備えている。学習モデル３４は、入力部２０から入力された、新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータＰnewから、新規な巻き取りウエブの巻き取り条件Ｃnewを予測値として算出する。新規な巻き取りウエブの巻き取りパラメータＰnewは、新規な巻き取りパラメータＰnewとも称し、図中では巻き取りパラメータＰnewと表示する。新規な巻き取りウエブの巻き取り条件Ｃnewは、新規な巻き取り条件Ｃnewとも称し、図中では巻き取り条件Ｃnewと表示する。実施形態では、条件算出部３０は、機械学習部３２を備えているが、条件算出部３０は、少なくとも学習モデル３４を備えていればよい。
【００３９】  出力部４０は、学習モデル３４により算出された新規な巻き取り条件Ｃnewを出力する。出力部４０は、例えば、ディスプレイ、プリンター、電気信号に対する通信インターフェイス、及びそれらの組み合わせで構成することができる。出力部４０が通信インターフェイスであれば、例えば、巻き取り装置に備えられる制御装置（不図示）に、新規な巻き取り条件Ｃnewを直接伝送することができる。入力部２０と同様に、通信インターフェイスは有線であっても、無線であってもよい。
【００４０】  巻き取り条件生成装置１０を利用した巻き取り条件算出方法について説明する。図２に示されるように、巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎの組み合わせを教師データＴＤｎとして、例えば、機械学習部３２の機械学習により学習モデル３４が作製される（ステップＳ１１）。複数の教師データＴＤｎを利用して、学習することが好ましい。
【００４１】  次に、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗが入力される（ステップＳ１２）。新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗが学習モデル３４に入力される。
【００４２】  次に、学習モデル３４は、入力された新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗから、新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗを予測値として算出する（ステップＳ１３）。
【００４３】  目標の巻き取り品質を満たす教師データＴＤｎに基づいて機械学習部３２が学習モデル３４を作製しているので、良質な巻き取りができる期待値の高い新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗを得ることができる。
【００４４】  ＜教師データ＞  教師データＴＤｎの構成について説明する。図３は、教師データＴＤに用いることができる巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとの組み合わせの一例を示すテーブルである。図３に示すように、巻き取りパラメータＰｎは、例えば、ライン名称（ライン番号とも称する）、ウエブを巻き取る巻芯の径（ｍｍ）、ウエブの幅（ｍｍ）、ウエブの搬送速度（ｍ／ｍｉｎ）、ウエブの巻き取り長さ（ｍ）、ウエブの厚み（μｍ）、ウエブ幅方向の厚み分布における最大厚みと最小厚みの差（μｍ）、及びウエブの弾性率（ＧＰａ）の８項目を含んでいる。
【００４５】  ライン名称は、製造ラインを識別するための名称であり、ライン毎に固有の番号が付与されている。ウエブを巻き取る巻芯の径は、巻き取り装置にセットされる巻芯の径であり、ウエブの巻き始めの径でもある。ウエブの幅は、ウエブの長手方向と直交する方向の長さである。ウエブの搬送速度は、製造ラインを搬送方向に沿って移動するウエブの速度である。ウエブの巻き取り長さは、巻芯の巻き取られるウエブの長さであり、巻き取りウエブ（完成品のロールの状態）のウエブの長さである。ウエブの厚みは、ウエブの対向する２つの主面の距離である。主面とは面積の大きな面である。ウエブの厚みは、厚み計により測定することができる。ウエブ幅方向の厚み分布における最大厚みと最小厚みの差とは、ウエブの両端から一定距離の分だけ除いたウエブの幅方向において、所定間隔で厚みを測定した際の、最大厚みと最小厚みとの差である。連続厚み測定器（アンリツ製）で測定することができる。ウエブの弾性率は、テンシロン（引張試験機）で測定された値である。
【００４６】  巻き取り条件Ｃｎは、巻き始めのウエブの張力（Ｎ）、巻き終わりのウエブの張力（Ｎ）、ナーリング高さ（μｍ）、ウエブの巻き終わりの径（ｍｍ）、ウエブを押圧するタッチローラの押し力（Ｎ）、及びウエブを押圧するエアープレスの圧力（ｋＰａ）の６項目を含んでいる。
【００４７】  巻き始めのウエブの張力は、巻き始める際にウエブに加えられる張力である。巻き終わりのウエブの張力は、ウエブが巻き取り長さに達した際に、ウエブに加えられる張力である。ナーリング高さは、ウエブの両端部の形成されたナーリング領域の厚みと、ナーリングの形成されていない領域の厚みとの差である。ナーリングはウエブの両端部の形成される凹凸である。ウエブの巻き終わりの径は、ウエブが巻き取り長さに達した際のウエブの径である。ウエブを押圧するタッチローラの押し力は、ウエブを巻き取る際に、タッチローラが巻芯の方向にウエブを押し付ける力である。ウエブを押圧するエアープレスの圧力は、ウエブを巻き取る際に、ノズルから噴出されるエアーが巻芯の方向にウエブを押し付ける圧力又はその際のエアーノズル内の内圧である。
【００４８】  図４は、教師データＴＤに用いることができる巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとの組み合わせの別の例を示すテーブルである。
【００４９】  図３のテーブルと異なる項目について説明する。図４のテーブルにおいて、巻き取り条件Ｃｎは、巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数（Ｎ）、タッチロールの押し力関数（Ｎ）、及びエアープレス圧力関数（ｋＰａ）を含んでいる。巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数が、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ウエブの巻き終わりの径を含でいる。また、タッチロールの押し力関数がウエブを押圧するタッチローラの押し力を含んでいる。また、エアープレス圧力関数がウエブを押圧するエアープレスの圧力を含んでいる。なお、図４においては、「巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数」を「径方向座標に対して表される張力関数」と表現する。
【００５０】  したがって、巻き取り条件Ｃｎは、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ウエブの巻き終わりの径、ウエブを押圧するタッチローラの押し力、及びウエブを押圧するエアープレスの圧力を含んでいない。
【００５１】  巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数は、ウエブの巻き取り径とウエブの張力との関係を規定した関数である。張力関数は、例えば、張力を縦軸とウエブ径を横軸としてグラフにプロットした場合、直線、折れ線、曲線等で表すことができる。
【００５２】  タッチロールの押し力関数は、ウエブの巻き取り径とタッチロールの押し力との関係を規定した関数である。エアープレス圧力関数は、ウエブの巻き取り径とエアープレス圧力との関係を規定した関数である。
【００５３】  教師データＴＤｎにおいて、巻き取りパラメータＰｎは入力データを構成し、巻き取り条件Ｃｎは出力データを構成する。巻き取りパラメータＰｎは、基本的には、ライン名称、ウエブを巻き取る巻芯の径、ウエブの幅、ウエブの厚み、ウエブ幅方向の厚み分布における最大厚みと最小厚みの差、及びウエブの弾性率のように、ウエブの巻き取りが開始されると調整できない項目を含んでいる。一方、実施形態の巻き取りパラメータＰｎは、ウエブの巻き取り開始後でも調整可能なウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含んでいる。ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さは、生産性を決定する要因である。ウエブの生産性の目標を達成することを前提にしているので、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さが、入力データである巻き取りパラメータＰｎに含まれている。ウエブの生産性の目標を達成し、かつ目標の巻き取り品質を満たす巻き取りウエブを作製することが重要となる。
【００５４】  巻き取り条件Ｃｎは、基本的には、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ウエブの巻き終わりの径、ウエブを押圧するタッチローラの押し力、及びウエブを押圧するエアープレスの圧力のように、ウエブの巻き取りが開始後に調整可能な項目を含んでいる。
【００５５】  一方、実施形態の巻き取り条件Ｃｎは、巻き取り開始後に調整できないナーリング高さを含んでいる。ナーリングは、巻き取りウエブを作製する際、又は巻き取り後の、巻きズレを防止するために設けられる。ナーリング高さは、巻き取り品質に関係すること、及び巻き取り開始前に調整可能であることから、出力データである巻き取り条件Ｃｎに含まれている。
【００５６】  図３、及び図４において、巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎを例示したが、これらに限定されない。巻き取りパラメータＰｎは、少なくともウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含んで入ればよい。巻き取り条件Ｃｎは、少なくとも、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含んでいればよい。
【００５７】  また、より精度の高い新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗを得るため、巻き取り条件Ｃｎとして、以下の項目を追加してもよい。例えば、巻き始めと巻き終わりの張力（Ｎ）、及び巻き取り径（ｍｍ）に加えて、巻き始めと巻き終わりの間の張力（Ｎ）、及び対応する巻き取り径（ｍｍ）を追加することができる。
【００５８】  タッチローラの押し力（Ｎ）と巻き取り径（ｍｍ）のとの関係を追加することができる。同様に、エアープレスの圧力（ｋＰａ）と巻き取り径（ｍｍ）のとの関係を追加することができる。
【００５９】  ＜条件算出部＞  条件算出部３０に備えられる機械学習部３２及び学習モデル３４について説明する。図５は機械学習部３２の概略構成図である。図５に示されるように、機械学習部３２は、ニューラルネットワーク１００及び深層学習を含んでいる。ニューラルネットワーク１００は、入力層１０２、第１中間層１０４、第２中間層１０６、及び出力層１０８を備える、いわゆる３層のニューラルネットワークで構成されている。入力層１０２、及び出力層１０８は、５個のニューロンを備える。第１中間層１０４、及び第２中間層１０６は、それぞれ３個のニューロンを備える。ニューラルネットワーク１００は全結合されている。ここで、深層学習は、入力層１０２から出力層１０８までの間で構成される層を多層化構造にした際に学習がうまく実行されない問題（勾配消失、過学習等）を起きにくいよう性能を向上したものを意味する。
【００６０】  教師データＴＤｎから巻き取りパラメータＰｎが入力データとして入力層１０２に入力される。入力データとして、少なくともウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含んでいる。
【００６１】  入力層１０２に入力された入力データは、ある重みが乗算され、さらにバイアスが加算され、第１中間層１０４に入力される。第１中間層１０４に入力された入力データは、ある重みが乗算され、さらにバイアスが加算され、第２中間層１０６に入力される。第２中間層１０６に入力された入力データは、ある重みが乗算され、さらにバイアスが加算され、出力層１０８に入力される。それぞれのニューロンにおいて、乗算される重み、及び加算されるバイアスの値は任意に設定されている。ニューロンにおいて入力を出力に変換する活性化関数として、例えば、ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）を用いることができる。なお、活性化関数は、ＲｅＬＵに限定されない。
【００６２】  巻き取りパラメータＰｎに対応する条件出力結果ＲＬｎが出力層１０８から出力される。条件出力結果ＲＬｎは、少なくとも、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含んでいる。
【００６３】  条件出力結果ＲＬｎが調整部３６に入力される。調整部３６に、教師データＴＤｎから巻き取りパラメータＰｎに対応する巻き取り条件Ｃｎが入力される。巻き取り条件Ｃｎは、少なくとも、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含んでいる。
【００６４】  調整部３６は、条件出力結果ＲＬｎと巻き取り条件Ｃｎを対比する。調整部３６は、例えば、２乗和誤差を損失関数として、その値を求める。準備されている教師データ群に含まれる全ての教師データＴＤ1〜ｎについて同様の操作を行う。調整部３６は、条件出力結果ＲＬｎと巻き取り条件Ｃｎの２乗和誤差の総和が最小になるよう、重み、及びバイアスを調整する。このような調整を複数回繰り返すことで、学習が実行される。学習を終えると、学習された重みとバイアスｗｂのデータが不図示の記憶部に記憶される。
【００６５】  ニューラルネットワーク１００に関し、入力層１０２、第１中間層１０４、第２中間層１０６、及び出力層１０８の個数、及びニューロンの個数は、特に限定されない。入出力データの項目数が多いほど、層の個数とニューロンの個数を増やすことが好ましい。
【００６６】  ニューラルネットワーク１００を利用した学習において、過学習の対策のためDropoutの手法を適用することができる。Dropoutは、中間層のニューロンをランダムに消去する手法である。Dropoutにより、ニューラルネットワーク１００の汎化性能を向上させることができる。過学習の対策はDropoutに限定されず、種々の正則化の手法を適用することができる。
【００６７】  図６は、学習モデル３４の概略構成図である。学習モデル３４は、ニューラルネットワーク２００は、入力層２０２、第１中間層２０４、第２中間層２０６、及び出力層２０８を備える、いわゆる３層のニューラルネットワークで構成されている。入力層２０２、及び出力層２０８は、５個のニューロンを備える。第１中間層２０４、及び第２中間層２０６は、それぞれ３個のニューロンを備える。ニューラルネットワーク２００には、図５に示す機械学習部３２で学習された重みとバイアスｗｂが、それぞれのニューロンに設定されている。
【００６８】  新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗがニューラルネットワーク２００に入力層２０２に入力される。それぞれのニューロンで重みとバイアスｗｂのデータを用いて、重みが乗算され、バイアスが加算され、出力層２０８に入力される。新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗに対応する新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗが予測値として算出され、出力層２０８から出力される。
【００６９】  実施形態では機械学習部３２と学習モデル３４とが別々のニューラルネットワークを用いた場合を説明した。機械学習部３２と学習モデル３４とが共通のニューラルネットワークを用いてもよい。機械学習部３２のニューラルネットワークにより重みとバイアスとを学習する。次いで、学習された重みとバイアスとを機械学習部３２のニューラルネットワークに設定する。機械学習部３２を学習モデル３４として機能させることができる。
【００７０】  機械学習部３２と学習モデル３４とは、物理的に離れていてもよい。機械学習部３２と学習モデル３４とは、機械学習部３２の学習結果を学習モデル３４が利用する関係にあればよく、特に限定されない。また、学習モデル３４は、別のサーバ等の装置で作製されたモデルあってもよい。すなわち、別のサーバ等による学習済みの学習モデル３４を、巻き取り条件生成装置１０の条件算出部３０に投入してもよい。
【００７１】  機械学習部３２に学習させる際、多くの良質な教師データＴＤｎを用いて学習することが予測値の精度向上につながる。一方、巻き取りの品質範囲が限定的な巻き取り条件Ｃｎを抽出し、この巻き取り条件Ｃｎを含む教師データＴＤｎを利用して機械学習部３２で学習させると、学習モデル３４から出力される新規な巻き取り条件Ｃnewの各項目も限定的な値となる。学習の結果が、教師データＴＤに依存するからである。そのため、巻き取り条件Ｃnewの各項目がどの程度許容幅を持つかを認識することが困難であった。
【００７２】  実施形態では、以下の手法により、信頼性のある教師データＴＤｎを有効に増やすことができ、巻き取り条件Ｃnewの各項目の許容幅を確認することができる。
【００７３】  まず、教師データＴＤｎに含まれる巻き取り条件Ｃｎの集合から各項目（例えば、巻き始めのウエブの張力、ナーリング高さ等）を抽出する。各項目における製造管理幅を確認する。各項目が、それぞれ、製造管理幅を持つ場合がある。製造管理幅は巻き取りに際し許容される品質許容範囲値である。例えば、上述の張力は１０Ｎの製造管理幅を持つ。すなわち、ウエブを巻き取る際、ある張力に対して±５Ｎが許容される範囲となる。同様にナーリング高さは、品種により例えば１μｍの製造管理幅を持っており、±０．５μｍが許容される範囲となる。
【００７４】  そこで、巻き取り条件Ｃｎに含まれる各項目について、以下の式１に示す製造管理幅の０．５倍を加算した場合と、製造管理幅の０．５倍を減算した場合とを、項目として含ませている。
【００７５】  Ｃｋ＝Ｃｎｉ±  ０．５×Ｔｎｉ    （式１）  ここで、Ｃｎｉは巻き取り条件Ｃｎに含まれる項目を、Ｔは製造管理幅を示している。すなわちＣｋはＣｎｉ＋０．５×ＴｎｉとＣｎｉ−０．５×Ｔｎｉとを含んでいる。これらを含め、巻き取り条件Ｃｎに対する追加巻き取り条件Ｃａｄとして許容する。すなわち、巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎの組み合わせとする教師データＴＤｎ以外に、巻き取りパラメータＰｎ及び追加巻き取り条件Ｃａｄの組み合わせを追加教師データＴＤadとして教師データＴＤｎに加えることになる。
【００７６】  次に、巻き取り条件Ｃｎに対して追加巻き取り条件Ｃａｄがどの程度増加するかを説明する。上述のＣｋ＝Ｃｎｉ±０．５×Ｔｎｉを認めると、結果、一つの項目に注目すれば、Ｃｎｉ、Ｃｎｉ＋０．５×Ｔｎｉ、及びＣｎｉ−０．５×Ｔｎｉの３つの値を含むことになる。
【００７７】  例えば、巻き取り条件Ｃｎが４項目を有し、それぞれ項目の値がＣｎ１からＣｎ４であり、各項目がそれぞれＴｎ１からＴｎ４の製造管理幅を有る場合について説明する。以下は、巻き取り条件Ｃｎの各項目の値の組み合わせを示している。Ｎｏ１：（Ｃｎ１＋0.5×Ｔｎ１、Ｃｎ２＋0.5×Ｔｎ２、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ２：（Ｃｎ１           、Ｃｎ２＋0.5×Ｔｎ２、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ３：（Ｃｎ１−0.5×Ｔｎ１、Ｃｎ２＋0.5×Ｔｎ２、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ４：（Ｃｎ１＋0.5×Ｔｎ１、Ｃｎ２           、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ５：（Ｃｎ１           、Ｃｎ２           、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ６：（Ｃｎ１−0.5×Ｔｎ１、Ｃｎ２           、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ７：（Ｃｎ１＋0.5×Ｔｎ１、Ｃｎ２−0.5×Ｔｎ２、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ８：（Ｃｎ１           、Ｃｎ２−0.5×Ｔｎ２、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）Ｎｏ９：（Ｃｎ１−0.5×Ｔｎ１、Ｃｎ２−0.5×Ｔｎ２、Ｃｎ３＋0.5×Ｔｎ３、Ｃｎ４＋0.5×Ｔｎ４）・・・・・Ｎｏ８１・・・  上述したように、Ｃｎ１からＣｎ４の各項目が、それぞれ３つの値を取ることができるので、その組み合わせの個数は３４＝８１となる。１個の教師データＴＤｎが８１倍の教師データに増えることが理解できる。ただし、教師データにおける製造管理幅を現場で取得した際に、巻き取り条件のうち一つの項目のみ加算もしくは減算し、他の項目はそのままの値で良好な巻き取り品質となることを確認して得られた製造管理幅の場合は、教師データも同様にする。すなわち、上記の例で示すと、その組み合わせの個数は３×Ｎとなり、製造管理幅を設定した項目が４個の場合は、教師データＴＤｎは１２倍の教師データに増加することが理解できる。
【００７８】  上述では、Ｃｎ１からＣｎ４の各項目が、Ｔｎ１からＴｎ４の製造管理幅を有する場合について説明した。例えば、項目Ｃｎ４の製造管理幅Ｔｎ４が０と設定されている場合、組み合せの計算から除外される。したがって、組み合わせの個数は３３＝２７となる。Ｃｎ１からＣｎ４の各項目の中で一つでも製造管理幅Ｔｎが定められていると、組み合わせの個数は３１＝３となる。この場合であっても、１個の教師データＴＤｎが３倍の教師データに増えることが理解できる。
【００７９】  上述の手法によれば、式１の範囲を巻き取り条件に加えことにより、品質許容範囲が設定された項目数をＮとした場合、３Ｎ−１個分の教師データを追加教師データとして付与することができる。実際の製造管理幅に基づいて信頼性のある追加教師データＴＤａｄを増やせることができ、追加教師データＴＤａｄを加えた教師データＴＤｎを用いて学習することにより予測値の精度向上を図ることができる。機械学習部３２により学習モデル３４を作製する前に、追加教師データＴＤａｄを付与するステップを設けることが好ましい。
【００８０】  また、製造管理幅を実際の製造現場で設定した際に、他の項目はそのままの値に設定していた場合は、それに合わせ、追加教師データは、製造管理幅を設定した項目のみを加減算し、他の項目は変更しない。すわなち、３Ｎ−１個分の教師データのみを追加教師データとして付与することが好ましい。また、３Ｎ−１個分の教師データの一部を追加教師データとして付与することができる。
【００８１】  ＜巻き取り装置＞  実施形態の巻き取り装置について、図７、及び図７に参照して説明する。図７に示されるように、巻き取り装置３００は、製造ライン５００の下流側に配置される。製造ライン５００は、ウエブ１を製造するための設備、例えば、塗布装置、乾燥装置等を含んでいる。ウエブ１を製造するための設備であれば、特に限定されない。製造ライン５００はコントローラ５０２によりウエブ１に対する各種処理が制御される。コントローラ５０２は、駆動ローラ５０４の回転速度を制御することができ、ウエブの搬送速度を調整することができる。
【００８２】  巻き取り装置３００は、巻芯３０２、モータ３０４、支持台３０６、及びタッチローラ３０８、押圧機構３１０、張力測定ローラ３１２、張力センサ３１４、ダンサーローラ３１８、ダンサー機構３２０、ガイドローラ３２２、測長ローラ３２４、及びコントローラ３２６を含んでいる。
【００８３】  巻芯３０２は支持台３０６に回動自在に保持されている。モータ３０４が巻芯３０２を回転駆動する。コントローラ３２６はモータ３０４の回転を制御し、巻芯３０２を矢印Ａ方向に回転させる。回転により、ウエブ１は巻芯３０２に巻き取られる。
【００８４】  ウエブ１は、可撓性の連続した帯状であって膜厚の薄い部材を意味し、樹脂フィルム、紙、金属、レジンコーティッド紙、又は合成紙等が包含される。樹脂フィルムの材質は、例えば、ポリエチレン、ポリプロピレン等のポリオレフィン、ポリ酢酸ビニル、ポリ塩化ビニル、ポリスチレン等のビニル重合体、６，６─ナイロン、６─ナイロン等のポリアミド、ポリエチレンテレフタレート、ポリエチレン─２，６─ナフタレート等のポリエステル、ポリカーボネート、セルローストリアセテート、セルロースダイアセテート等のセルロースアセテート等が例示することができる。樹脂フィルムは、例えば、機能が付与（例えば、機能層の形成等）されていても良い。
【００８５】  ウエブ１の搬送経路の途中に、張力測定ローラ３１２、ダンサーローラ３１８、ガイドローラ３２２がそれぞれ配置されている。張力測定ローラ３１２には張力センサ３１４が接続される。また、ダンサーローラ３１８には、ダンサーローラ３１８を移動させるダンサー機構３２０が設けられ、一定の力でウエブに張力を与えている。ダンサー位置センサは、ダンサー位置を測定する。測定されたダンサー位置はコントローラ３２６に入力される。コントローラ３２６は、測定結果に基づいて、制御し、ダンサーローラ３１８を移動してウエブ１に安定した張力を与えることができる。
【００８６】  タッチローラ３０８は、巻芯３０２の回転軸と平行な回転軸を有し、巻芯３０２に巻き取られるウエブ１に当接する。タッチローラ３０８には押圧機構３１０が設けられている。押圧機構３１０は、コントローラ３２６によって制御され、巻芯３０２に向かって所定の押し力でタッチローラ３０８を押し付ける。タッチローラ３０８は、巻芯３０２に巻き取られるウエブ１に巻き込まれるエアーの含有率を低くすることができる。押圧機構３１０は、例えば、タッチローラ３０８を支持するアームと、アームを押すエアーシリンダ等で構成される。コントローラ３２６は、エアーシリンダの空気圧を制御することができ、ウエブを押圧するタッチローラ３０８の押し力を調整することができる。
【００８７】  測長ローラ３２４は、ウエブ１に当接して設けられており、ウエブ１の移動に伴って回転する。測長ローラ３２４には、不図示のエンコーダが設けられている。エンコーダからの信号がコントローラ３２６に入力される。コントローラ３２６は、測長ローラ３２４を通過するウエブ１の送り長、ここではウエブの巻き取り長さを測定することができる。ウエブの巻き取り長さが、予め定められた値に達すると、コントローラ３２６は巻芯３０２の回転を停止する。
【００８８】  ウエブの巻き取り径は、コントローラ３２６により、常時演算され、算出されている。例えば、巻芯３０２が一回転するのに必要なウエブの長さを計測し、ウエブの長さを３．１４で除算することにより径を求めることができる。
【００８９】  図７に示す実施形態において、巻き取り条件生成装置１０の条件算出部３０の学習モデル３４（不図示）には、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗが入力されている。条件算出部３０の学習モデル３４が、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗから、新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗを予測値として算出する。
【００９０】  新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗが、コントローラ３２６、及びコントローラ５０２に入力される。新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗに基づいて、巻き取り装置３００によりウエブを巻き取ることにより、目標の品質を満たす巻き取りウエブを作製することができる。
【００９１】  次に、図７を参照して、図７と異なる巻き取り装置４００について説明する。なお、上述の巻き取り装置３００と同一の部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する場合がある。
【００９２】  巻き取り装置４００は、巻き取り装置３００とは異なりタッチローラ３０８に代えて、エアーノズル４０２を備える。エアーノズル４０２に形成されたスリット状の開口（不図示）からウエブ１のエアーを吹き付けてエアープレスすることにより、巻芯３０２に巻き取られるウエブ１に巻き込まれるエアーを非接触で除去することができる。
【００９３】  エアーノズル４０２は、エアーノズル４０２の開口の長手方向と巻芯３０２の回転軸とが平行になるように配置される。実施形態では、エアーノズル４０２は、エアー噴出方向がウエブ１の主面と直交する位置に配置されている。エアーノズル４０２のエアー噴出方向をウエブ１の主面に対して直交する位置から傾けてもよい。
【００９４】  エアーノズル４０２には、エアーの発生源として、フィルタ、エアータンク及びコンプレッサからなるブロア４０４が配管４０６を介して接続されている。コントローラ３２６はブロア４０４を制御することができ、ウエブを押圧するエアープレスの圧力を調整することができる。
【００９５】  図７においては、巻き取り装置４００と駆動ローラ５０４との間に、ナーリングローラ５０６が配置される。ナーリングローラ５０６は、ウエブ１の端部を、ウエブ１の厚み方向から挟圧（ニップ）するため、一対で構成される。ウエブ１の両端部にナーリングを設けるため一対のナーリングローラ５０６が２個、ウエブ１の両端部に配置される。ナーリングはウエブに形成された凹凸である。ウエブに凹凸を形成するため、一対のナーリングローラ５０６に一方には、突起（不図示）が設けられている。
【００９６】  ナーリングローラ５０６には、ニップ圧調整機構（不図示）が設けられている。ニップ圧調整機構は、ナーリングローラ５０６とウエブ１との距離を調整することができる。ニップ圧調整機構は、コントローラ５０２に制御することができ、ナーリング高さを調整することができる。また、ナーリングローラ５０６に形成される突起の形状、大きさ等を変更することにより、ナーリング高さを調整することができる。
【００９７】  図７に示す実施形態において、巻き取り条件生成装置１０の条件算出部３０の学習モデル３４（不図示）には、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗが入力されている。条件算出部３０の学習モデル３４が、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗから、新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗを予測値として算出する。
【００９８】  新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗが、コントローラ３２６、及びコントローラ５０２に入力される。新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗに基づいて、巻き取り装置４００によりウエブを巻き取ることにより、目標の品質を満たす巻き取りウエブを作製することができる。上述したように、巻き取り条件算出方法により巻き取り条件が算出され、算出された巻き取り条件を用いて、例えば、巻き取り装置３００、及び４００によるウエブの巻き取り方法が提供される。
【００９９】  実施形態の巻き取り条件生成装置１０を利用し、学習モデル３４の評価を行った。巻き取りパラメータとして、搬送速度、巻き取り長さ、及びウエブ幅を選択した。巻き取り条件としては、巻き始めの張力、及び巻き終わりの張力を選択した。学習に使用しなかったテストデータで評価したところ、学習モデル３４により生成された予測値と実際の製造条件値との差の少なさを表す学習モデル３４から算出された巻き取り条件の正答率は、８０％から９５％の範囲であった。学習モデル３４が実際の巻き取り条件と同等であり、十分使用できることが理解できる。
【０１００】  通常の製造ラインを用いて巻き取り条件を試作で構築する場合と比較して、実施形態の巻き取り条件生成装置を利用することにより、コストを及び時間を１／１０から１／５程度の範囲に抑えることができる予測される。
【０１０１】  ここまで説明した実施形態において、例えば、機械学習部３２、学習モデル３４、コントローラ３２６、及びコントローラ５０２の各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、画像処理に特化したプロセッサであるＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【０１０２】  １つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＧＰＵの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、サーバ及びクライアント等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【０１０３】  さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
【０１０４】  次に、巻き取り欠陥レベル予測値生成方法について説明する。
【０１０５】  図９は、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置の概略ブロック図である。図９に示されるように、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置１０１０は、入力部１０２０と、予測値算出部１０３０と、出力部１０４０と、記憶部１０５０と、備える。
【０１０６】  入力部１０２０は入力部２０と同様の構成であり、出力部１０４０は出力部４０と同様の構成であり、記憶部１０５０は記憶部５０と同様の構成である。
【０１０７】  教師データＴＤｎとは、巻き取りロールを作製した際の目標の巻き取り品質を満たす条件だけでなく、様々な欠陥レベルを発生させる情報である。教師データＴＤｎとして、巻き取りウエブの作製に関する良質なデータに加えて、弱い欠陥レベルから強い欠陥レベルまで様々な巻き取りデータが抽出されていることが望ましい。
【０１０８】  教師データＴＤ１は入力データＩＮ１と出力データＯＵＴ１とを含み、教師データＴＤ２は入力データＩＮ２と出力データＯＵＴ２とを含んでいる。各教師データＴＤｎは、入力データＩＮｎと出力データＯＵＴｎとを含んでいる。教師データＴＤｎに含まれる入力データＩＮｎは、巻き取りウエブを作製するための情報であって、巻き取りパラメータＰｎと巻き取り条件Ｃｎとの組み合わせの情報として取得されている。教師データＴＤｎに含まれる出力データＯＵＴｎは、巻き取りウエブの品質に関する情報であって、ウエブの巻きズレ量とウエブの損傷欠陥レベルとを含む巻き取り欠陥レベル値である。
【０１０９】  ウエブの巻きズレ量（ｍｍ）は、巻き終わった後のロール輸送時、又は衝撃付与実験装置で衝撃を与えられた際の幅方向への巻きズレ量（ｍｍ）、もしくは周方向への巻きズレ量（ｍｍ）を意味する。主な巻きズレである幅方向への巻きズレは、幅方向に巻きの途中でずれである。また、周方向ずれは、巻きズレ前に端面に直線を書き、巻きズレた後その直線を測った際のずれ量である。
【０１１０】  ウエブの損傷欠陥は、ウエブが変形し折れ曲がったり痕ができたりして損傷した欠陥を意味する。損傷欠陥のレベルとは、欠陥の強度を表している。欠陥の強度は、官能評価で行われ、例えば、レベル１〜レベル１０の１０段階評価で、変形の強度が強いものほど高い数値のレベルに分類される。
【０１１１】  ウエブの損傷欠陥が、しわや凹み、模様などの複数の種類を有する場合には、それぞれについてのレベルを出力データとして、扱う。例えば、欠陥が巻きズレ、縦しわ、横しわ、凹みがある場合には、出力データは巻きズレ量、縦しわレベル、横しわレベル、凹みレベルの４つで構成される。
【０１１２】  予測値算出部１０３０は、機械学習部１０３２と学習モデル１０３４とを備えている。機械学習部３２は、複数の教師データＴＤ１、教師データＴＤ２・・・教師データＴＤｎのあつまりを教師データ群として、機械学習するよう構成されている。機械学習部３２において、入力データＩＮｎは入力教師データを構成する。出力データＯＵＴｎは出力教師データとなる。
【０１１３】  機械学習部１０３２は、教師データＴＤｎから、後述する、入力データＩＮｎと出力データＯＵＴｎとの相関関係を学習する。
【０１１４】  目標の巻き取り品質を満たす教師データＴＤｎに基づいて機械学習部３２が学習モデル３４を作製しているので、新規な入力データＩＮｎｅｗ（新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗ）から、出力データＯＵＴｎｅｗ（巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥レベル）の予測値を得ることができる。
【０１１５】  ＜教師データ＞  教師データＴＤｎの構成について説明する。図１０は、教師データＴＤに用いることができる入力データＩＮｎと出力データＯＵＴｎの組み合わせの一例を示すテーブルである。図１０に示されるように、入力データＩＮｎとして巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎを含んでいる。巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎの各項目は、図３に対応している。出力データＯＵＴｎとして巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥レベルを含んでいる。
【０１１６】  図１１は、教師データＴＤに用いることができる入力データＩＮｎと出力データＯＵＴｎの組み合わせの別の例を示すテーブルである。図１１に示されるように、巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎの各項目は、図４に対応している。
【０１１７】  ＜予測値算出部＞  予測値算出部１０３０に備えられる機械学習部１０３２及び学習モデル１０３４について説明する。図１２は機械学習部１０３２の概略構成図である。図１２に示されるように、機械学習部１０３２は、ニューラルネットワーク１００及び深層学習を含んでいる。ニューラルネットワーク１００は、入力層１０２、第１中間層１０４、第２中間層１０６、及び出力層１０８を備える、いわゆる３層のニューラルネットワークで構成されている。入力層１０２、及び出力層１０８は、５個のニューロンを備える。第１中間層１０４、及び第２中間層１０６は、それぞれ３個のニューロンを備える。ニューラルネットワーク１００は全結合されている。
【０１１８】  教師データＴＤｎから入力データＩＮｎとして巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎが入力層１０２に入力される。
【０１１９】  入力層１０２に入力された入力データは、ある重みが乗算され、さらにバイアスが加算され、第１中間層１０４に入力される。第１中間層１０４に入力された入力データＩＮｎは、ある重みが乗算され、さらにバイアスが加算され、第２中間層１０６に入力される。第２中間層１０６に入力された入力データＩＮｎは、ある重みが乗算され、さらにバイアスが加算され、出力層１０８に入力される。それぞれのニューロンにおいて、乗算される重み、及び加算されるバイアスの値は任意に設定されている。
【０１２０】  巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎに対応する欠陥レベル予測値ＥＬｎが出力層１０８から出力される。
【０１２１】  欠陥レベル予測値ＥＬｎが調整部３６に入力される。調整部３６に、教師データＴＤｎから巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎに対応する出力データＯＵＴｎが入力される。出力データＯＵＴｎは、巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥レベルを含んでいる。
【０１２２】  調整部３６は、欠陥レベル予測値ＥＬｎと出力データＯＵＴｎを対比する。調整部３６は、例えば、２乗和誤差を損失関数として、その値を求める。準備されている教師データ群に含まれる全ての教師データＴＤ1〜ｎについて同様の操作を行う。調整部３６は、欠陥レベル予測値ＥＬｎと出力データＯＵＴｎの２乗和誤差の総和が最小になるよう、重み、及びバイアスを調整する。このような調整を複数回繰り返すことで、学習が実行される。学習を終えると、学習された重みとバイアスｗｂのデータが不図示の記憶部に記憶される。
【０１２３】  ニューラルネットワーク１００の構成は、図５に示される機械学習部３２に含まれるニューラルネットワーク１００と同様の構成を取り得ることができる。
【０１２４】  図１３は、学習モデル１０３４の概略構成図である。学習モデル１０３４は、ニューラルネットワーク２００は、入力層２０２、第１中間層２０４、第２中間層２０６、及び出力層２０８を備える、いわゆる３層のニューラルネットワークで構成されている。入力層２０２、及び出力層２０８は、５個のニューロンを備える。第１中間層２０４、及び第２中間層２０６は、それぞれ３個のニューロンを備える。ニューラルネットワーク２００には、図１２に示す機械学習部１０３２で学習された重みとバイアスｗｂが、それぞれのニューロンに設定されている。
【０１２５】  新規な入力データＩＮｎｅｗとして新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ、及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗがニューラルネットワーク２００に入力層２０２に入力される。それぞれのニューロンで重みとバイアスｗｂのデータを用いて、重みが乗算され、バイアスが加算され、出力層２０８に入力される。新規な入力データＩＮｎｅｗに対応する新規な出力データＯＵＴｎｅｗが、新規な巻き取りウエブに対する、巻き取り欠陥レベル予測値として算出され、出力層２０８から出力される。すなわち、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ、及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗから新規に巻き取られるウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥レベルを予測することができる。
【０１２６】  実施形態では機械学習部１０３２と学習モデル１０３４とが別々のニューラルネットワークを用いた場合を説明した。機械学習部１０３２と学習モデル１０３４とが共通のニューラルネットワークを用いてもよい。機械学習部１０３２のニューラルネットワークにより重みとバイアスとを学習する。次いで、学習された重みとバイアスとを機械学習部３２のニューラルネットワークに設定する。機械学習部１０３２を学習モデル１０３４として機能させることができる。
【０１２７】  機械学習部１０３２と学習モデル１０３４とは、物理的に離れていてもよい。機械学習部１０３２と学習モデル１０３４とは、機械学習部１０３２の学習結果を学習モデル１０３４が利用する関係にあればよく、特に限定されない。また、学習モデル１０３４は、別のサーバ等の装置で作製されたモデルあってもよい。すなわち、別のサーバ等による学習済みの学習モデル１０３４を、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置１０１０の予測値算出部１０３０に投入してもよい。
【０１２８】  次に、最適な巻き取り条件生成装置、及び最適な巻き取り条件生成方法について説明する。
【０１２９】  図１４に示されるように、巻き取り条件生成装置２０１０は、巻き取り条件算出部２０２０と、欠陥レベル算出モデル２０３０とを備える。欠陥レベル算出モデル２０３０は、巻き取り欠陥レベル予測値生成装置１０１０における学習モデル１０３４であり、巻き取り条件を入力とし、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力するモデルである。
【０１３０】  上述したように、欠陥レベル算出モデル２０３０は、入力データＩＮｎ（巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎ）を教師データＴＤｎとして対して巻き取り欠陥レベル予測値を出力データＯＵＴｎとして出力するように学習されたモデルである。一方で、巻き取り欠陥レベル予測値を出力データＯＵＴｎが小さく、すなわち欠陥レベルを良化させるための、入力データＩＮｎに含まれる巻き取り条件Ｃｎを算出することはできない。
【０１３１】  巻き取り条件算出部２０２０は、設計変数を進化計算させて、目標関数が最小となるように演算処理できるよう構成されている。ここで、進化計算は、遺伝的アルゴリズム等の最適手法による計算を意味する。
【０１３２】  巻き取り条件算出部２０２０は、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、巻き取り条件を設計変数とし、目的関数が最小になるまで、進化計算することができる。
【０１３３】  実施形態において、巻き取り条件算出部２０２０は、設計変数を変化させ、目的関数が小さくなった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する。
【０１３４】  巻き取り条件算出部２０２０は、欠陥レベルを良化させるための巻き取り条件Ｃｎｅｗを算出できる。
【０１３５】  ここまで説明した実施形態において、例えば、機械学習部１０３２、学習モデル１０３４、巻き取り条件算出部２０２０、及び欠陥レベル算出モデル２０３０各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、画像処理に特化したプロセッサであるＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【０１３６】  １つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、あるいはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＧＰＵの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、サーバ及びクライアント等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【符号の説明】
【０１３７】１０  巻き取り条件生成装置２０  入力部３０  条件算出部３２  機械学習部３４  学習モデル３６  調整部４０  出力部５０  記憶部１００  ニューラルネットワーク１０２  入力層１０４  第１中間層１０６  第２中間層１０８  出力層２００  ニューラルネットワーク２０２  入力層２０４  第１中間層２０６  第２中間層２０８  出力層３００  巻き取り装置３０２  巻芯３０４  モータ３０６  支持台３０８  タッチローラ３１０  押圧機構３１２  張力測定ローラ３１４  張力センサ３１８  ダンサーローラ３２０  ダンサー機構３２２  ガイドローラ３２４  測長ローラ３２６  コントローラ４００  巻き取り装置４０２  エアーノズル４０４  ブロア４０６  配管５００  製造ライン５０２  コントローラ５０４  駆動ローラ５０６  ナーリングローラ１０１０  巻き取り欠陥レベル予測値生成装置１０２０  入力部１０３０  予測値算出部１０３２  機械学習部１０３４  学習モデル１０４０  出力部１０５０  記憶部２０１０  巻き取り条件生成装置２０２０  巻き取り条件算出部２０３０  欠陥レベル算出モデルＡ  矢印
【図１】
2019188931.tif 000003
【図２】
2019188931.tif 000004
【図３】
2019188931.tif 000005
【図４】
2019188931.tif 000006
【図５】
2019188931.tif 000007
【図６】
2019188931.tif 000008
【図７】
2019188931.tif 000009
【図８】
2019188931.tif 000010
【図９】
2019188931.tif 000011
【図１０】
2019188931.tif 000012
【図１１】
2019188931.tif 000013
【図１２】
2019188931.tif 000014
【図１３】
2019188931.tif 000015
【図１４】
2019188931.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月10日(2020.11.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
第１０の態様の巻き取り条件生成装置は、上述の巻き取り欠陥レベル予測値生成装置における学習モデルであり、巻き取り条件を入力し、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力する欠陥レベル算出モデルと、巻き取り条件算出部と、を備え、巻き取り条件算出部は、欠陥レベル算出モデルの出力であるウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、巻き取り条件を設計変数とし、目的関数が最小になるまで、進化計算により、設計変数を変化させ、目的関数が最小になった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
第１７の態様の巻き取り条件生成方法は、上記の巻き取り欠陥レベル予測値生成装置における学習モデルであり、巻き取り条件を入力し、ウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルを出力する欠陥レベル算出モデルの作製ステップと、巻き取り条件算出ステップと、を備え、巻き取り条件算出ステップにおいて、欠陥レベル算出モデルの出力であるウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥のレベルのそれぞれの和を目的関数とし、巻き取り条件を設計変数とし、目的関数が最小になるまで、進化計算により、設計変数を変化させ、目的関数が小さくなった際の設計変数である巻き取り条件を、巻き取り条件として出力する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
本発明によれば、理論モデルの適否に拘らず、実際の結果に適合する巻き取り条件を構築することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
ライン名称は、製造ラインを識別するための名称であり、ライン毎に固有の番号が付与されている。ウエブを巻き取る巻芯の径は、巻き取り装置にセットされる巻芯の径であり、ウエブの巻き始めの径でもある。ウエブの幅は、ウエブの長手方向と直交する方向の長さである。ウエブの搬送速度は、製造ラインを搬送方向に沿って移動するウエブの速度である。ウエブの巻き取り長さは、巻芯に巻き取られるウエブの長さであり、巻き取りウエブ（完成品のロールの状態）のウエブの長さである。ウエブの厚みは、ウエブの対向する２つの主面の距離である。主面とは面積の大きな面である。ウエブの厚みは、厚み計により測定することができる。ウエブ幅方向の厚み分布における最大厚みと最小厚みの差とは、ウエブの両端から一定距離の分だけ除いたウエブの幅方向において、所定間隔で厚みを測定した際の、最大厚みと最小厚みとの差である。連続厚み測定器（アンリツ製）で測定することができる。ウエブの弾性率は、テンシロン（引張試験機）で測定された値である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
巻き始めのウエブの張力は、巻き始める際にウエブに加えられる張力である。巻き終わりのウエブの張力は、ウエブが巻き取り長さに達した際に、ウエブに加えられる張力である。ナーリング高さは、ウエブの両端部に形成されたナーリング領域の厚みと、ナーリングの形成されていない領域の厚みとの差である。ナーリングはウエブの両端部に形成される凹凸である。ウエブの巻き終わりの径は、ウエブが巻き取り長さに達した際のウエブの径である。ウエブを押圧するタッチローラの押し力は、ウエブを巻き取る際に、タッチローラが巻芯の方向にウエブを押し付ける力である。ウエブを押圧するエアープレスの圧力は、ウエブを巻き取る際に、ノズルから噴出されるエアーが巻芯の方向にウエブを押し付ける圧力又はその際のエアーノズル内の内圧である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
図３のテーブルと異なる項目について説明する。図４のテーブルにおいて、巻き取り条件Ｃｎは、巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数（Ｎ）、タッチローラの押し力関数（Ｎ）、及びエアープレス圧力関数（ｋＰａ）を含んでいる。巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数が、巻き始めのウエブの張力、巻き終わりのウエブの張力、ウエブの巻き終わりの径を含でいる。また、タッチローラの押し力関数がウエブを押圧するタッチローラの押し力を含んでいる。また、エアープレス圧力関数がウエブを押圧するエアープレスの圧力を含んでいる。なお、図４においては、「巻き取りロールの径方向座標に対して表される張力関数」を「径方向座標に対して表される張力関数」と表現する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
タッチローラの押し力関数は、ウエブの巻き取り径とタッチローラの押し力との関係を規定した関数である。エアープレス圧力関数は、ウエブの巻き取り径とエアープレス圧力との関係を規定した関数である。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５６】
図３、及び図４において、巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎを例示したが、これらに限定されない。巻き取りパラメータＰｎは、少なくともウエブの幅、ウエブの搬送速度、及びウエブの巻き取り長さを含んでいればよい。巻き取り条件Ｃｎは、少なくとも、巻き始めのウエブの張力、及び巻き終わりのウエブの張力を含んでいればよい。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗがニューラルネットワーク２００の入力層２０２に入力される。それぞれのニューロンで重みとバイアスｗｂのデータを用いて、重みが乗算され、バイアスが加算され、出力層２０８に入力される。新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗに対応する新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗが予測値として算出され、出力層２０８から出力される。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
また、製造管理幅を実際の製造現場で設定した際に、他の項目はそのままの値に設定していた場合は、それに合わせ、追加教師データは、製造管理幅を設定した項目のみを加減算し、他の項目は変更しない。すわなち、３Ｎ−１個分の教師データのみを追加教師データとして付与することが好ましい。また、３Ｎ−１個分の教師データの一部を追加教師データとして付与することができる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
＜巻き取り装置＞
実施形態の巻き取り装置について、図７、及び図８を参照して説明する。図７に示されるように、巻き取り装置３００は、製造ライン５００の下流側に配置される。製造ライン５００は、ウエブ１を製造するための設備、例えば、塗布装置、乾燥装置等を含んでいる。ウエブ１を製造するための設備であれば、特に限定されない。製造ライン５００はコントローラ５０２によりウエブ１に対する各種処理が制御される。コントローラ５０２は、駆動ローラ５０４の回転速度を制御することができ、ウエブの搬送速度を調整することができる。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９１】
次に、図８を参照して、図７と異なる巻き取り装置４００について説明する。なお、上述の巻き取り装置３００と同一の部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する場合がある。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９５】
図８においては、巻き取り装置４００と駆動ローラ５０４との間に、ナーリングローラ５０６が配置される。ナーリングローラ５０６は、ウエブ１の端部を、ウエブ１の厚み方向から挟圧（ニップ）するため、一対で構成される。ウエブ１の両端部にナーリングを設けるため一対のナーリングローラ５０６が２個、ウエブ１の両端部に配置される。ナーリングはウエブに形成された凹凸である。ウエブに凹凸を形成するため、一対のナーリングローラ５０６に一方には、突起（不図示）が設けられている。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９７】
図８に示す実施形態において、巻き取り条件生成装置１０の条件算出部３０の学習モデル３４（不図示）には、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗが入力されている。条件算出部３０の学習モデル３４が、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗから、新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗを予測値として算出する。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
通常の製造ラインを用いて巻き取り条件を試作で構築する場合と比較して、実施形態の巻き取り条件生成装置を利用することにより、コスト及び時間を１／１０から１／５程度の範囲に抑えることができる予測される。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１１】
ウエブの損傷欠陥が、しわや凹み、模様などの複数の種類を有する場合には、それぞれについてのレベルを出力データとして、扱う。例えば、欠陥が巻きズレ、縦しわ、横しわ、凹みである場合には、出力データは巻きズレ量、縦しわレベル、横しわレベル、凹みレベルの４つで構成される。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２５】
新規な入力データＩＮｎｅｗとして新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ、及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗがニューラルネットワーク２００の入力層２０２に入力される。それぞれのニューロンで重みとバイアスｗｂのデータを用いて、重みが乗算され、バイアスが加算され、出力層２０８に入力される。新規な入力データＩＮｎｅｗに対応する新規な出力データＯＵＴｎｅｗが、新規な巻き取りウエブに対する、巻き取り欠陥レベル予測値として算出され、出力層２０８から出力される。すなわち、新規な巻き取りパラメータＰｎｅｗ、及び新規な巻き取り条件Ｃｎｅｗから新規に巻き取られるウエブの巻きズレ量、及びウエブの損傷欠陥レベルを予測することができる。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３０】
上述したように、欠陥レベル算出モデル２０３０は、入力データＩＮｎ（巻き取りパラメータＰｎ、及び巻き取り条件Ｃｎ）を教師データＴＤｎとして入力して巻き取り欠陥レベル予測値を出力データＯＵＴｎとして出力するように学習されたモデルである。一方で、巻き取り欠陥レベル予測値を出力データＯＵＴｎが小さく、すなわち欠陥レベルを良化させるための、入力データＩＮｎに含まれる巻き取り条件Ｃｎを算出することはできない。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３５】
ここまで説明した実施形態において、例えば、機械学習部１０３２、学習モデル１０３４、巻き取り条件算出部２０２０、及び欠陥レベル算出モデル２０３０の各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、画像処理に特化したプロセッサであるＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１３】
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【国際調査報告】
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