工 業 技 術 研 究 報 告 書
Report of the Industrial Research Institute of NIIGATA Prefecture No.51 2021

No.51 令和３年度

新潟県工業技術総合研究所
Industrial Research Institute of NIIGATA Prefecture〒950-0915

新潟県新潟市中央区鐙西 1-11-1

1-11-1 Abumi-nishi, Chuo-ku, Niigata City, Niigata 950-0915, Japan

令和 4 年 8 月

目次Ⅰ 創造的研究推進費
１．3D プリンタによる新しい金型製造技術の開発（第 2 報）・・・・・・・・・・・ 3

Ⅱ共同研究
１．ディープラーニングを利用したバラ積み部品のピッキングシステム開発 ・・・・ 9
２．AI を用いた 1 液潤滑剤塗布検出装置の開発 ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 15
３．溶接ヒューム用集塵機および空気清浄機の開発 ・・・・・・・・・・・・・・・ 21

Ⅲ

受託研究
１．受発注伝票用 AI-OCR の開発 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27

Ⅳ 実用研究・小規模研究
１．GC/Q-TOF MS による精密質量測定に関する研究 ・・・・・・・・・・・・・・ 33
２．ディープラーニングを用いた外観検査の精度向上～正常品のみの学習による判別方法の評価～ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 35
３．三次元測定機を使った測定に対する測定条件による影響 ・・・・・・・・・・・ 39
４．画像処理による球状黒鉛鋳鉄品の黒鉛球状化率判定試験 ・・・・・・・・・・・ 42
５．EMC 技術の高度化に関する研究－基板プレーン共振の影響の判別とその対策法－ ・・・・・・・・・・・・・・ 45
６．マスク試験運用データベース構築事業 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 49
７．各種表面処理を施したステンレス鋼の XPS 分析 ・・・・・・・・・・・・・・ 53
８．不動態化処理ステンレス鋼の耐食性挙動 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 61
９．銅管腐食の事例調査 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 68
10．機械学習によるラマン分光分析のスペクトルデータ解析 ・・・・・・・・・・・ 74
11．ナノインデンテーション試験による換算ビッカース硬さの妥当性に関する研究 ・ 76
12．電源系低周波イミュニティ試験環境の調査検討 ・・・・・・・・・・・・・・・ 80
13．ビッカース硬さの自動測定に関する研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 82

14．鉄鋼材料における蛍光 X 線定量分析の代替方法となる ICP 定量分析の検討・・・ 86
15．塑性ひずみを付加したオーステナイト系ステンレス鋼における加熱に伴うクロム炭化物の析出 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 89
16．B.F.E.試験における画像処理を利用したコロニー数の計測法 ・・・・・・・・・ 93

Ⅴ 産学官共創ものづくり推進事業
１．人工知能技術を用いた CAE 技術に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・ 99
２．合金マトリックス粒子分散複合材の高機能化に関する調査研究 ・・・・・・・・102
３．最新繊維技術の活用に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・106
４．次世代切削加工に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・109
５．企業向けエンジニアリング DX に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・113
６．微細構造光学部品の製造技術に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・118
７．エコマテリアルに関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・122
８．新洗浄に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・125
９．耐摩耗性材料に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・128※ 令和３年度に実施した研究 121 テーマのうち、研究成果を公表できるものを報告しています。

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Ⅰ 創造的研究推進費

−1−

ノート

3D プリンタによる新しい金型製造技術の開発（第 2 報）
平石

誠*

須藤

貴裕*

青野

賢司*

New Production Method of Metal Die Utilizing Additive Manufacturing (Part 2)
HIRAISHI Makoto*, SUTOH Takahiro* and AONO Kenji*

1.

緒

言

2.2

材

料

金属 3D プリンタは，切削加工や塑性加工に

堆積材料には粒径 45～150μm の高速度工具鋼

次ぐ新たな加工技術として注目され，現在，粉末（粉末ハイス）を使用した。基材は SS400

様々な造形方式のものが実用化されている。そ製の板材（長さ 100mm，幅 20mm，厚さ 10mm）の内，DED（Directed Energy Deposition）方式のとした。

ものは基材と異なる材料を堆積できるため，必要な材料特性（例えば耐摩耗性，耐熱性など）

2.3を必要な場所に付与できること，既存の部品に

2.3.1

評価方法
断面観察および硬さ試験

基材に走査長さ 50mm の堆積層を 5 列，5 層

任意の形状を追加できることが特徴である。
本研究では，近年の製品サイクルの短期化に堆積し，走査方向に直交する断面において欠陥対応する柔軟で迅速な金型製造工程の確立を目の発生密度測定およびビッカース硬さ試験を行指して，DED 方式 3D プリンタによる硬質・耐った。欠陥の発生密度は約 20mm2 の面積につい摩耗層の堆積造形技術の開発に取り組んだ。前て光学顕微鏡像を画像解析して測定した。

報 1)では，高速度工具鋼や粒子分散複合材料の堆積造形について検討し，堆積層は金型に要求

2.3.2

抗折試験

される硬さを有することや造形時に堆積層に生基材に走査長さ 60mm の堆積層を幅 10.5mm，ずる割れを抑制する方法について報告した。本高さ 13mm に堆積し，焼戻し熱処理（540℃，1

報では，高速度工具鋼を用いて金型を試作する

時間，3 回）を施した後，ワイヤ放電加工によ際に生じた課題，すなわちり試験片（長さ 50mm，幅 4mm，厚さ 3mm）を(1)堆積層内に生ずる空孔欠陥の抑制

6 本切り出した。試験片の表面を粒径 30μm のダ(2)堆積時の余熱が堆積層に及ぼす影響

イヤモンド研磨盤で 60 秒間研磨した後，図 1 にについて検討した結果を報告する。

示す 3 点曲げ試験に供して抗折応力を測定した。

2.

実験方法

2.1

3D プリンタ

堆積造形にはパウダ DED 方式金属堆積造形装
置LAMDA200（日本電産マシンツール（株））を使用した。ファイバーレーザの定格出力は
2kW，レーザ加熱部のシールドおよび粉末送給に用いたガスは Ar である。

mm

* 研究開発センター

図1

−3−

抗折試験

抗折応力

空孔発生密度500µm
図2

堆積層内に生じた空孔欠陥

条件 1

図3

条件 2

条件 3

堆積層の抗折試験結果

3. 実験結果および考察
3.1 堆積層内に生ずる空孔欠陥

3.2 堆積時の余熱が堆積層に及ぼす影響

堆積層内には空孔欠陥がしばしば観察される。

一般的に高速度工具鋼は，1050～1300℃から

図 2 に見られる黒い点が空孔であり，球形をしマルテンサイト変態開始点（Ms 点）以下に冷ていることから気体由来であると思われる。

却して焼入れした後，520～600℃での数回の焼空孔の発生量は堆積条件によって変化し，入戻しにより炭化物の析出と生地のマルテンサイ

熱量が大きくなるほど減少する傾向が見られた。

ト変態を伴う 2 次硬化を生じさせて所望の硬さ

図 2 は空孔が比較的多く発生する条件の例であを得る。

り発生密度は 10.8 個/ mm である。また，空孔

一方，金属堆積造形した堆積層は焼入れ工程の直径は 20µm 以下のものが約 80%を占めたが，を経ず，焼戻しだけで硬化する。堆積時に鋼粉発生密度が大きい条件では稀に直径数百 µm に

末はレーザ光により融点以上に加熱されるが，達する空孔も観察された。

基材や既積層への放熱や周囲への放射によって

2

堆積条件を変化させて発生密度 2.3～9.5 個/

間もなく Ms 点以下に冷却されるものと思われ

mm の空孔を持つ試験片を作製し抗折試験に供る。図 4 に代表的な高速度工具鋼の連続冷却曲

した。

線を示す。

2

試験結果を図 3 に示す。空孔発生密度の低下に伴って抗折応力は大きくなることがわかる。
高速度工具鋼の堆積層は後述のように高い硬さ
パーライトを持つ反面，靭性は低いため，欠陥密度がその強度に強く影響したことが推察される。
なお，金型の製作過程において堆積層の機械加工を行う際に金型のエッジ部に発生した欠損

ベイナイト

は，空孔発生密度が低い条件で造形することに
Ms 点より抑制された。堆積層内の空孔欠陥を完全になくすことは困難であると思われるが，適正な堆積条件を選び，空孔欠陥の発生を抑えることが重要である。
図4−4−

高速度工具鋼(SKH51)の CCT 線図 2)

高速度工具鋼は焼入れ性が良く，ベイナイト
変態までに 10～100 min 程度（図 4 では 1700s≒
30 min）の余裕があるため，積極的な冷却操作を行わなくてもマルテンサイト変態を生じやす
い材料と言える。
しかし，金属堆積造形では所望の堆積厚さを得るまでに繰り返しレーザ光が照射され，都度，余熱により昇温するため，冷却が遅れマルテン

実証試験前

サイト変態を生じないことが懸念される。

図6

試験後試作した鍛造抜型

そこで，冷却が遅れる状態を模擬して予熱状
態での堆積実験を行った。予熱温度は高速度工充分寄与しなくなり，加えて当該炭化物の凝集

具鋼の一般的な Ms 点温度である 200℃を上回るにより軟化することが考察されている 3) 。

300℃とした。想定した温度変化を図 4 に破線で本実験においてベイナイトの生成は確認され示す。実験方法は次のとおりである。

ていないが，同様の現象が生じていると考えら・予熱した造形テーブルに基材を置き，基材がれる。硬さを重視する用途では，冷却工程を入予熱温度に達するのを待って堆積造形した。

れる等の温度履歴の管理が必要となるであろう。

・堆積後すぐに 300℃に加熱した電気炉に投入。
・設定時間保持後，炉から取り出して空冷し，3.3 試作型による加工実証
図 6 に示す鍛造抜型（ϕ50mm，高さ 60mm）

焼戻し（540℃，1 時間，3 回）を行った。保
持時間は 100～3000s とした。

を試作して，製品に見立てた S35C，厚さ 22mm

堆積層の硬さ試験の結果を図 5 に示す。造形の板材を対象に熱間型打ち試験を行った。型打のままと焼戻し後のいずれも 300s より長時間側

ち回数は 500 回とした。

において硬さの低下が生じた。焼入れ時の冷却試験の結果，製品側の形状および傷に関して速度が低下してベイナイト変態が生ずるようには従来品と変わらず問題なく，また，抜型に欠なると，焼戻し硬さが低下することが報告されけや傷は認められなかった。

ており

3,4)

，その理由として，焼入れ冷却過程でベイナイト変態由来の炭化物が析出すると，続

4.

結

言

3D プリンタによる金型の造形技術の開発を目

く焼戻し過程では炭化物形成元素が 2 次硬化に的に，高速度工具鋼の堆積造形における欠陥の
換算
HRC
67
64
60
56

抑制と余熱の影響について検討し，また，試作型による加工実証を行い，以下の結果を得た。
1)堆積層の空孔欠陥の発生を抑制することにより抗折応力は大きくなった。
2)堆積後 300℃に保持される時間が 300s を超えると，堆積層の硬さは徐々に低下した。
3)試作した鍛造抜型にて 500 回の型打ち試験を行い，型に欠けや傷は認められなかった。

投入せず

参考文献
図5

炉内保持した堆積層の硬さ

1)平石誠ほか，“3D プリンタによる新しい金型−5−

製 造 技 術 の 開 発”， 工 業 技 術 研 究 報 告 書 ，す焼入れ冷却速度の影響”, 電気製鋼,

No.50，2021，pp.9-12.

vol.52,no.3(1981), pp.165-173.

2)大同特殊鋼（株）冷間鍛造型用鋼 DRM3 カタ

4)伊藤一夫 他,“高速度工具鋼の焼もどし硬さに及ぼす焼入冷却速度の影響”,電気製鋼,

ログ(2020)

vol.53, no.4(1982), pp.248-255.

3)上原紀興 他, “熱間工具鋼の実用特性に及ぼ

−6−

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Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ

Ⅱ 共同研究−7−

研究論文ディープラーニングを利用した
バラ積み部品のピッキングシステム開発
木嶋
金泉

祐太*
亮治

大野
*****

宏*

田中

敏浩**

山田
*****

仁

森田

棚橋

広貴

渉***

*****

阿部

田村

淑人****

健太郎*****Development of Bin Picking System using Deep Learning
KIJIMA Yuta*, OHNO Hiroshi*, YAMADA Toshihiro**, MORITA Wataru***, ABE Yoshito****,KANAIZUMI Ryoji*****, TANAKA Hitoshi*****, TANAHASHI Hiroki***** and TAMURA Kentaro*****

抄録

本研究ではディープラーニングを利用したバラ積み部品のピッキングシステムを開発した。ピッキングシステムに必要な，ピッキングする部品の位置・姿勢がわかる機能，部品の情報を簡単にピッキングシステムへ登録できる機能，ピッキング前後のロボットの動作をプログラミング言語のPython
で記述できる環境を作成した。また，安価な3次元センサを使ったピッキングシステムを作成した。

1.

緒

言

2.

ピッキングシステムの概要

業務の効率化，コロナ禍における無人化が課

ピッキングシステムは，図 1 に示すように 3

題の現状において，ロボットの活用は大いに期

次元センサとロボットによって構成される。バ待される。ロボットは汎用的なアクチュエータ

ラ積み部品を 3 次元センサで撮影し，その点群ーの役割を果たすので，特に多品種小ロットのを取得する。その点群からピッキングする一つ製品を製造する工場では有用である。しかし，の部品の位置・姿勢を取得する。その部品の位

その汎用性が高いために，ロボットを取り扱う

置・姿勢によりロボットを動かして，部品をピことが難しいことが課題となっている。この課

ッキングする。ピッキングした後は，それぞれ題を解決するため，ディープラーニングの活用の部品や工程によって異なるが，部品の向きをで，なるべく簡単にロボットを動作させることができるシステムを開発した。
本研究では，バラ積み部品のピッキングシス
テムを対象に，それを実現するための様々な機能を開発した。プログラムレスでの部品の切り替えやわかりやすいプログラミング言語の活用など，簡単に運用できる工夫をした。
*

下越技術支援センター**

研究開発センター
レーザー・ナノテク研究室***

素材応用技術支援センター**** 研究開発センター
図1***** ケミコン長岡（株）−9−

ピッキングシステム

そろえたり，部品を所定の場所へ配置させたりする。
3.

バラ積み部品の点群から部品の位置・姿勢の取得方法
バラ積み部品の点群から部品の位置・姿勢を取得する方法は表 1 のとおりである。
3.1

バラ積み部品の点群から距離画像の生成

図3

物体検出 DNN

図4

点群の切り出し

距離画像は高さを輝度値に変換した画像である。本研究では，高さが高いほど輝度値が大きくなる（白くなる）画像となるようにした。バ
ラ積み部品を 3 次元センサで撮影すると，図 2
左のような点群が得られる。この点群を距離画像に変換すると図 2 右の画像になる。図 2 右では下にある部品ほど暗くなっている。表 1 の①ではこの変換が行われる。
3.2

物体検出 DNN による部品の位置検出

物体検出 DNN(Deep Neural Network)は，画像から物体検出をするためのニューラルネットワークである。図 3 左下を対象の物体としたときに，図 3 左の画像を DNN に入力すると，図 3
表1

部品の位置・姿勢の取得方法① 点群から距離画像を生成② 距離画像から物体検出 DNN にて部品の位置を検出③ 点群の切り出し④ 切り出した点群と部品の形状データ（点群）に対して ICP を実行し，部品の位置・姿勢を取得⑤ ピッキングする部品の決定

右のように対象の物体の位置が検出される。
画像と対象の物体の位置からなる正解データにより学習することで，物体検出 DNN を作成できる。表 1 の②ではピッキングしたい部品を対象として学習した物体検出 DNN を用いて，距離画像から部品の位置を検出する。
3.3

点群の切り出し表 1 の③では，バラ積み部品の点群から物体
検出 DNN で検出された位置の点群を切り出す。
図 4 にその例を示す。図 4 左の距離画像から点線の枠線で示されているように，2 つの部品が検出されている。この検出結果それぞれの位置の点群を切り出すと，図 4 右のような点群が切り出される。
3.4

ICP による部品の位置・姿勢の取得

ICP(Iterative Closest Point)は，2 つの点群が重なり合うように，その位置姿勢の関係を繰り返
し計算で調整する方法である。図 5 左の色の薄い点群が部品の形状データで，色の濃い点群が
図2

点群から距離画像への変換

バラ積み部品の点群から切り出した点群である。

（左：点群，右：距離画像）− 10 −

置・姿勢に対し計数し，点群数が少ない上の部
品からピッキングが行われる。
4.

ピッキングしたい部品の登録

3 で説明した方法で部品の位置・姿勢を取得するために，この部品の情報をピッキングシス
図5

ICP

テムに登録する必要がある。登録する流れは表
2 のとおりで，マウスクリックと数値入力だけで登録できるようにした。
4.1

部品の形状データの作成

3.4 で使用する部品の形状データを表 2 の①と②で作成する。部品一つを 3 次元センサの下に置き，撮影ボタンを押すだけで部品の形状データが取得できる。この状態だと図 7 左のよう
図6に床面の点群が存在するので，しきい値となる部品上の点群数の計数

高さを数値入力し，高さがしきい値以下の点群
これらの点群に対し ICP を実行すると，図 5 右を削除することで，図 7 右のように床面の点群のように両方が一致する位置・姿勢が取得できが削除できる。

る。表 1 の④ではこの方法で部品の位置・姿勢
4.2

を取得する。

ピッキング位置，部品の向き，面の向き
の入力

3.5

ロボットで部品をピッキングする場合，そのピッキングする部品の決定

図 4 のように表 1 の②で検出される部品は複部品のどこをロボットが持つのかは，ピッキン

数となる場合がある。その場合，表 1 の④で得グを成功させるうえで非常に重要である。部品

られる位置・姿勢は複数となるが，ロボットはによって最適な位置は変わってしまうので，ピ一つの部品しかピッキングできないので，どのッキングシステムでは，ユーザーがこの位置を部品をピッキングするか決める必要がある。ピッキングシステムでは，部品上にある点群数を計数し，その数が最も少ない部品を部品上に他の部品が乗っていない部品とし，ピッキングする。図 6 に部品上の点群数を計数する方法を示す。図 6 の①のバラ積み部品を 3 次元センサで撮影すると，図 6 の②に示す点群が得られる。

表2

部品の登録

① 部品一つを 3 次元センサで撮影し，点群を取得② 床面の除去③ 部品のピッキングする位置，向き，面の向きを入力④ 物体検出 DNN の学習

ICP の結果，図 6 の③に点線で示す 2 つの部品の位置・姿勢が得られる。図 6 の③の下にある部品の位置・姿勢に形状データを配置し，それを持ち上げていくと，図 6 の④に示す点線の範囲が作成される。この範囲内の点群数を部品上の点群数とする。図 6 の③の 2 つの部品の位
図7− 11 −

床面の除去

入力するようにした。また，図 8 に示す部品のいる物体の位置を指定していく方法は非常に手向きや面の向きも，ピッキングやその後のハン間がかかるので，4.1 で作成した部品の形状デー

ドリングに必要な場合が多い。

タを用いて，バラ積み部品を模擬した距離画像

そのため，これらの情報を簡単なマウス操作を自動生成することにした。距離画像を模擬的だけで入力できるようにした。その方法は次のに作成するので，学習に必要な部品の位置も同とおりである。最初に，この部品の形状データ時に作成される。

から距離画像を作成して表示する。図 9 は図 8

何もない空間を用意して，図 10 のように部品の部品の距離画像を想定して表示したものであの形状データを一つ一つ配置していく。配置する。表示された距離画像上で，ピッキング位置

る際には，配置する部品の位置・姿勢をランダを指定したい場合は，その位置をクリック，部ムで設定し，互いにぶつからないように配置す品の向きを指定したい場合は，その方向にドラる。一定数の配置が終わったら，その点群を距ッグをする。面の向きについては面の向きを検離画像に変換すると図 11 のような学習用の画像

出する位置をクリックすることとし，クリックが生成できる。
この画像を 100 枚～200 枚程度作成して，学した付近の部品の形状データを用いて，最小二習を行うと，この部品を検出する物体検出 DNN

乗法により面の向きを計算する。

が作成できる。学習データの作成，学習はすべ
4.3て自動で行われるので，ユーザーの操作はボタ

物体検出 DNN の学習

3.2 に記載したとおり，物体検出 DNN を学習

ンを押して 10～20 分待つだけである。

するためには，画像と対象の物体の位置が必要になる。表 1 の②では距離画像から部品を検出5.

することになるので，学習用の距離画像が必要となる。バラ積みを実際に撮影し，撮影されて

図8

別の部品をピッキングするときは，4 の方法
でその部品を登録するだけでよい。

ピッキング位置，部品の向き，
面の向き

図9

Python による運用環境の作成

図 8 の部品の距離画像− 12 −

図 10

形状データの配置

図 11

学習用の距離画像しかし，ピッキングした後の部品の運搬，部品の整列，裏面の対応など，その他の動作は部品によって多岐に及ぶ。
そこで，ピッキングシステムを運用しやすくするために，比較的わかりやすいプログラミン

表3

ピッキング位置と部品の向きの取得方法① 取得した画像からインスタンスセグメンテー
ション DNN にて個別の部品の画素を取得② 画素からピッキング位置や部品の向きを取得③ ピッキング位置や向きを 3 次元座標に変換

グ言語の Python を使用して動作を記述できる環境を作成した。3 次元センサによる点群の取得，部品の位置・姿勢検出，ロボットの動作をPython の関数で実施でき，それらをうまく組み合わせることで，複雑な動作も実行できる。
①点群の取得，②部品の位置・姿勢検出，③
位置・姿勢にロボットを動作，と命令を 3 行書
くと，図 12 のようにロボットが移動する。ロボ

図 13

バラ積み部品の画像

ットの姿勢も面の向きと合っており，複雑な動作が 3 行の命令で実行できる。

た。ただし，ピッキングの成功率は，図 1 のシ
ステムのほうが高いと思われる。

6.

安価な 3 次元センサによるピッキング
図 1 に示した 3 次元センサはパターン光を投

6.1

ピッキング位置と部品の向きの計算

影する方式で部品の形状まで取得できるが，非表 3 にピッキング位置と部品の向きの計算方常に高価である。一方，アクティブステレオ方法を示す。この 3 次元センサは 3 次元点群デー

式の数万円程度で入手可能な 3 次元センサが市タに加え 2 次元画像を取得できる。表 3 の①，販されているので，これを使用したピッキング②では，3 次元センサで撮影した図 13 のようなシステムを作成した。

バラ積み部品の画像から個別の部品のピッキン

この 3 次元センサは分解能が低いため，今回

グ位置や部品の向きを計算する。画像から個別対象とした小さな部品の図 8 に示す面の向きをの部品を検出する精度の向上や部品のピッキン

検出することは難しい。部品が斜めでもピッキ

グ位置や向きを特定するため，ここではインスングできるように，先端がフレキシブルになっ

タンスセグメンテーション DNN を活用した。

ている吸着ハンドを使用した。これによりロボインスタンスセグメンテーション DNN は，

ットは面の向きに合わせて傾きながらピッキン

3.2 で説明した物体検出 DNN で検出できる物体

グする必要が無いので，ロボットのコストも抑の位置だけでなく，その物体が撮影されているえることができる。図 1 のシステムと比べて画素も取得する。図 14 左は，図 3 で検出された

1/10 程度のコストで構成することも可能であっ図 12ロボットの動作

図 14− 13 −

インスタンスセグメンテーション DNN

物体であるが，インスタンスセグメンテーショ
ンでは，図 14 右のようにその物体が撮影されている画素も取得する。
表 3 の②では，インスタンスセグメンテーシ
ョン DNN で取得した部品の画素の重心をピッ

図 17

キング位置とした。部品の向きもこの画素から（左：部品の画像，右：マスク画像）計算した。図 15 に取得結果を示す。
6.2

画像

3 次元への変換

図 16 が図 13 を撮影したときの 3 次元センサ
で取得した 3 次元点群データである。3 次元点群データのそれぞれの点は画像の明るさデータを持っている。表 3 の③では，この関係を利用して 6.1 で計算した 2 次元の位置や向きを，3 次元に変換する。変換後のデータをロボットに送り部品がピッキングできることを確認した。
図 18
6.3

学習用画像

学習データの自動生成

表 3 の②で使用するインスタンスセグメンテーション DNN を使用するためには，物体検出
DNN のときと同様に学習する必要がある。学習
データとなる画像を作成するために，図 17 左の部品一つを撮影した画像と図 17 右のその画像の中のどこに部品が写っているかを示すマスク画
像の二つを作成する。マスク画像では白い部分
が部品の位置となる。この二つの画像から，4.3と同じような方法で図 18 のような学習用画像を自動生成した。この学習用画像で，図 15 の結果

図 15

ピッキング位置と部品の向きの取得結果が得られるインスタンスセグメンテーション（左：入力画像，右：取得結果）

DNN を構築できた。
7.

結

言

(1)ディープラーニングを利用したバラ積み部
品のピッキングシステムを開発した。
(2)マウスクリックなどの簡単な操作でピッキングの設定ができるようにした。
(3)ピッキング後のロボットの動作を Python で記述できる環境を作成した。
(4)安価な 3 次元センサを使ったピッキングシス
図 16

テムを作成した。

安価な 3 次元センサで取得した
3 次元データ− 14 −

研究論文

AI を用いた 1 液潤滑剤塗布検出装置の開発
菅家

章*

阿部

淑人*

高橋

靖**

木嶋

祐太**

真伯***

土田

村山

一成***

諏佐

大夢***

Development of AI Detection System for Single Liquid Lubricant Application
KANKE Akira*, ABE Yoshito*, TAKAHASHI Yasushi**, KIJIMA Yuta**,
TSUCHIDA Masanori***, MURAYAMA Kazunari*** and SUSA Hiromu***

抄録

冷間鍛造前のワークへ 1 液潤滑剤を塗り，それが適正に塗られたかどうかを検査する必要がある。
1 液潤滑剤の塗布量の違うワークをモノクロカメラと偏光カメラで撮影し，その画像を AI(Artificial
Intelligence)に学習させて，ワークへ 1 液潤滑剤が適正に塗られたかどうかを検査で AI に検出させる装置を開発した。AI の判定において高い正解率が得られた。

1.

緒による検査の検討を始めた。1 液潤滑剤なしと

言

自動車などの部品が製造される冷間鍛造の工ありのワークの写真を図 1 に示す。1 液潤滑剤

程において，部品の材料になる円柱形状ワークなしとありを比較したところ，ワーク表面の色の表面の滑りは鍛造金型の寿命に影響する。滑の違いはわずかで，1 液潤滑剤なしはワーク表

りをよくするため，冷間鍛造の前工程で従来は面に湯洗ムラが，1 液潤滑剤ありは塗布ムラがボンデ処理でワークに金属石けん皮膜を付けてみられた。この場合の画像処理プログラムや判いたが，マコー（株）はワークに 1 液潤滑剤を定プログラムは難しくなることが予想できた。

塗 布 す る 装 置 と し て WLS（Wetblast Lubricant

そこで本研究では AI を用いた 1 液潤滑剤塗布

System：ウェットブラスト・1 液潤滑剤塗布装検出装置の開発を試みた。1 液潤滑剤塗布量（0，置）を製造販売している。WLS を用いた処理は，

1，5，10，20g/m2）を変えたワークの画像をカ

一般的なボンデ処理と比べて設置面積が 1/10，

メラで撮影し，AI に学習させ，ワーク検査で AI

水の使用量が 1/30，産業廃棄物の排出が 1/20 なが塗布量を判定し，正常品（5，10g/m2）と不ど の 利 点 が あ る た め ，SDGs(Sustainable

良品（0，1，20g/m2）を判別する装置を開発しDevelopment Goals)に取り組む企業から注目さた。

れている。WLS の内部では，ウェットブラスト
によるスケール除去，湯洗，1 液潤滑剤塗布，乾燥が行われ，ワーク検査で，正常品と不良品に選別される。
従来はセンサで検出できる 1 液潤滑剤を使用して検査を自動化していたが，センサで検出できない 1 液潤滑剤も使用できるよう，画像処理*研究開発センター**

下越技術支援センター*** マコー（株）

図1− 15 −

1 液潤滑剤なしとありのワークの写真

2.

検出装置の開発

2.1

2.3

開発方法

検出装置の構成について

検出装置は，AI 装置，制御盤，ワーク搬送駆AI の学習と判定には 1 液潤滑剤塗布量 0，1，

動装置，カメラスタンドなどで構成される。AI

5，10，20g/m で各々特徴のみられる画像を撮装置は，学習用の画像撮影，AI の学習，AI によ

影する必要がある。塗布量，ワークの大きさな

る 1 液潤滑剤塗布量の判定，ワークの正常品とど，条件を変えて撮影した画像を比較しながら，不良品の判別で使用した。制御盤の検出装置の構成を検討した。

PLC(Programmable Logic Controller)では，ワー2

本研究でワークは S45C の大ワーク（φ45

クの搬送タイミングなど，ワーク搬送駆動装置

mm×L85mm） と 小 ワ ー ク （ φ25mm×L25mm）の動作を制御した。AI 装置と PLC は I/O ボードを使用し，1 液潤滑剤は WLS の納品先でよく使で接続し，動作タイミングを伝えた。カメラス

われるものを使用した。カメラはモノクロカメ

タンドの部分で，モノクロカメラの構成（図 2）

ラの構成と偏光カメラの構成を検討した。

と偏光カメラの構成（図 3）を変更した。

2.2

カメラ・レンズ・照明について

2.2.1

モノクロカメラの構成

WLS の内部では，スケール除去，湯洗，1 液
潤滑剤塗布，乾燥の処理が施される。ワークは
ワーク搬送駆動装置で押されて各処理を搬送され，回転ローラ上で回転しながら処理される。
ここで，搬送中に回転ローラとワークが擦れてワークに付けられた傷が，スケール除去後と 1
液潤滑剤塗布後で異なることに気がつき，それを特徴として利用できる撮影条件を調べたとこ
ろ，塗布量が増えるにつれて傷はみえにくくな
り，ワーク表面の塗布ムラは増えることがわかった。そこでレンズは，傷と塗布ムラが撮影できるよう，マクロズームレンズを使用した。照図2

モノクロカメラの構成

図3

偏光カメラの構成

明は，LED 照明を反射板で反射させた拡散照明を使用した。
2.2.2

偏光カメラの構成

ワークに塗布された 1 液潤滑剤塗布量の違いや塗布ムラは，偏光カメラで撮影した DOLP
（Degree of Linear Polarization）画像の明暗で観察できた。そこでレンズは，1pixel ごとに 0°，45°，90°，135°の偏光フィルタが構成されている偏光カメラの仕様を考慮し，高解像度レンズを使用した。照明は，LED 照明に偏光シートを付け，光を 1 方向へ偏光させた偏光照明を使用した。

− 16 −

2.4

AI 装置のソフトウェアについて

2.4.1

3.

AI 学習用の画像撮影ソフトウェア

使用した画像について

3.1

学習用・検証用・テスト用画像について

AI の学習で使われる画像を撮影するソフトウ

AI は学習用の画像を用いて学習し，検証用のェアを試作した。AI 装置でこのソフトウェアを画像を用いて損失が最も小さくなるネットワー

動作させると，AI 装置は PLC の撮影信号を受け，クモデルに対して，テスト用の画像を用いて評設定されたディレイ時間後，設定されたサイズ価する。画像は 60%を学習用，20%を検証用，の画像を，設定された枚数だけ撮影し，画像を20%をテスト用の 3 グループにランダムで振り保存する。AI 装置の画面で，ディレイ時間，ワ分けた。同じワーク番号の画像は同じグループ

ーク番号，ワークサイズ，照明の明るさ，塗布で使用した。

量などの情報を設定でき，設定された情報と画像のファイル名を情報管理用データベースへ画

3.2

像ごとに登録できる。AI 装置画面には，撮影中

3.2.1

各カメラの画像について
モノクロカメラの画像について

モノクロカメラでは，大ワークと小ワークでの画像や保存された画像を表示できる。

撮影視野サイズを同じにするため，小ワークの2.4.2

輪郭より小さい 15×12.6mm で撮影した。画像のAI 学習用ソフトウェア

AI に画像を学習させるため，学習用ソフトウ

解像度は 1440×1080pixel である。ワークが回転ェアを試作した。プログラムは，「データセッ

ローラ上で回転している円周方向と，ワーク送ト用ファイルの作成」，「データの読み込み」，

りで押されて搬送されている軸方向の両方向へ「データセットクラスの作成」，「データロー

動いている間，大ワークは 8 枚，小ワークは 2

ダの作成」，「データの表示」，「学習モデル

枚の画像を連続撮影した。

の定義」，「学習に関する損失関数などの設

照明の明るさについて，学習用はレベル 1

定」，「学習用関数の定義」，「学習の実行」，（暗い）とレベル 2（明るい）の画像を使用し，「テスト用関数の定義」，「テストの実行」を検証用とテスト用はレベル 2 の画像を使用した。

試作した。プログラムを順番に実行することで以上の条件で，大ワークは，塗布量 0，1，5，
10，20g/m2 を合計 5448 枚撮影し，小ワークは，

AI の学習とテストができる。

塗布量 0，1，5，20g/m2 を合計 2140 枚撮影した。
2.4.3

撮影した大ワークの画像の例を図 4 に示す。

検出装置搭載用ソフトウェア

ワークの検査において，1 液潤滑剤の塗布量を AI で判定し，ワークの正常品と不良品を判別するソフトウェアを試作した。AI 装置でこのソ
フトウェアを動作させると，AI 装置は PLC 撮影
信号を受け，設定されたディレイ時間後，設定されたサイズの画像を，設定された枚数だけ撮影する。撮影された画像すべてを AI で判定し，正常品と不良品を判別する。AI 装置画面には，撮影中のワークの画像上に，OK（正常品）とNG（不良品）の判別結果を表示できる。

図4− 17 −

画像の例（モノクロカメラ）

に使用された画像サイズは 224×224pixel なので，画像を 224×224pixel へリサイズした。データ拡
張として，10%のランダムスケーリング，ラン
ダムフリップ（水平・垂直），360°のランダム回転を施した。
3.2.2
図5

偏光カメラの画像について

偏光カメラでは，大ワークのみ撮影した。本

トリミングの位置（モノクロカメラ）

研究中に得られた経験から，撮影視野サイズは，
大ワークの輪郭より大きい 90×75mm で撮影した。
画像の解像度は 1224×1024pixel である。ワークが回転ローラ上で円周方向へ動いている間，学習用は 16 枚，検査用は 4 枚，テスト用は 16 枚の画像を連続撮影した。
照明の明るさは，レベル 1(暗い）とレベル 2（明るい）の画像を使用した。
以上の条件で，塗布量 0，1，5，10，20g/m2
を合計 4256 枚撮影した。撮影した画像の例を図6 に示す。
撮影した画像は大ワーク上の 460×460pixel の範囲を重なりがないように 2 箇所トリミングし，
224×224pixel へリサイズした。トリミングの位

図6

置を図 7 に示す。データ拡張として，10%のラ画像の例（偏光カメラ）

ンダムスケーリング，ランダムフリップ（水平・垂直），10°のランダム回転を施した。
4.

AI 作成・学習・評価

4.1

AI 作成・学習・評価について

5 値分類，2 値分類，回帰の AI を作成し，データ拡張したデータを用いて学習させて，テス
ト用画像を用いて評価した。

図7

4.2

トリミングの位置（偏光カメラ）

5 値分類・2 値分類・回帰について

4.2.1

5 値分類

5 値分類は，「入力した画像が，5 分類の塗布撮影した画像は中央の 896×896pixel の範囲を
トリミングした。トリミングの位置を図 5 に示す。4.2.1 に記載するファインチューニングでは，学習済みネットワークモデルを使用するが，この学習済みネットワークモデルを学習するとき

量 0，1，5，10，20g/m2 のうち，どれである確率が高いか」を出力した。
AI は デ ィ ー プ ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク のResNet101 をベースに使用し，ファインチュー
ニングした。ResNet101 は画像を 1000 分類する

− 18 −

ネットワークモデルであるが，今回必要な分類10 であり，10 倍異なることから，塗布量は自然

は 5 分類である。そこでネットワークモデルの対数の値を使用し，0g/m2 は 0.1 を使用した。
AI から出力された推定値の平均値，標準偏差，

最終層サイズを 1000 から 100 へ変更し，さらに100 から 5 への全結合層を追加した。損失関数

最小値，最大値の結果について，モノクロカメ

はクロスエントロピーロスを使用した。ネット

ラは表 3 に，偏光カメラは表 4 に示す。偏光カ

ワークモデルの出力はソフトマックス処理を用

メラのほうが標準偏差は小さく，両カメラとも，

いて確率分布へ変換した。最適化手法は SGD

塗布量 5，10，20g/m2 の判定は範囲の重なりが（Stochastic Gradient Descent）を用いた。学習率あり，難しい傾向がみられた。

は 0.001 を超えないようにした。エポック数は
表1

100 にした。
5 値分類は，画像のリサイズが 224×224pixelと 448×448pixel の場合について，正解率を比較した（表 1）。カメラは偏光カメラの正解率が高く，画像のリサイズは 448×448pixel の正解率

モノクロカメラ
偏光カメラが高かった。ここで 896×896pixel のトリミング
画像を用いて 5 値分類を試みたところ，正解率

表2

は 97.7%であり，448×448pixel の結果より悪か
った。
4.2.2

5 値分類の正解率
画像サイズ(pixel)

正解率(%)

224×22497.1

448×44898.8

224×22498.8

448×44899.6

2 値分類の正解率
画像サイズ(pixel)

正解率(%)

モノクロカメラ

224×224

99.3

偏光カメラ

224×224

100

2 値分類

2 値分類は，「入力した画像が正常品と不良品のどちらの確率が高いか」を出力した。
5 値分類のネットワークモデルと異なる点として，100 から 2 への全結合層を追加した。
モノクロカメラの正解率は 99.3%，偏光カメラの正解率は 100%であった（表 2）。真陽性率（True Positive Rate）と偽陽性率（False PositiveRate）をプロットした ROC（Receiver Operating
Characteristic）カーブの結果を，モノクロカメ
ラは図 8 に，偏光カメラは図 9 に示す。偏光カ
メラの AUROC（Area Under ROC）は 1 であり，

図8

ROC カーブ（モノクロカメラ）

正常品と不良品は完全に判別できた。
4.2.3

回帰

回帰は，ワークの画像を入力すると 1 液潤滑剤の塗布量の推定値が出力される。
5 値分類のネットワークモデルと異なる点として，100 から 1 への全結合層を追加した。損失関数は 2 乗誤差を使用した。塗布量 0g/m2 と1g/m2 の差が 1 に対し，10g/m2 と 20g/m2 の差は
図9− 19 −ROC カーブ（偏光カメラ）

表3

ワークを各 10 個ずつ検査したところ，正常品と回帰の結果（モノクロカメラ）
2

塗布量(g/m )0 [0.1]

平均値

標準偏差

最小値

不良品を完全に判別できた。

最大値

1 枚でも NG 判定があれば不良品にする方法は

0.10

0.02

0.07

0.15

1

1.03

0.28

0.14

2.22

5

6.01

1.59

1.46

12.0

10

10.2

1.97

2.05

16.3

に貴重な正常品を不良品へ判別する可能性が考

2021.4
画像サイズは224×224pixel

5.60

1.17

33.1

えられる。そこで，撮影した画像のうち半数以

厳しい判別方法なので，検査数を増やしたとき

上が NG 判定だった場合を不良品にするなどの改善を検討している。偏光カメラの正解率はモ

表42

塗布量(g/m )0 [0.1]

ノクロカメラより高かったが，モノクロカメラ

回帰の結果（偏光カメラ）
平均

標準偏差

最小値

より偏光カメラは高価であるため，判別方法の

最大値

0.10

0.01

0.08

0.15

1

0.96

0.10

0.52

1.26

5

5.24

0.68

3.61

7.72

10

9.40

1.73

5.96

15.5

20
19.0
画像サイズは224×224pixel

2.02

13.7

28.2

改善によっては安価なモノクロカメラを選択できる。今後，共同研究で実施した研究成果をもとに，製品化へ向けた研究開発を継続する。
6.

結

言

(1)塗布量の特徴が撮影できるモノクロカメラ
5.

と偏光カメラのレンズと照明を選定した。

検出装置でのテスト
偏光カメラの検出装置を用いて，ワークの検(2)ワークを回転させながら連続撮影し，AI で査を試みた。判別結果は OK（正常品）と NG

OK/NG 判定が可能な検出装置を開発した。

（不良品）を AI 装置の画面へ表示した。回転し(3)各カメラを用い，AI で使用する学習用・検ているワークの画像 4 枚を連続撮影し，各画像

証用・テスト用の画像を数千枚撮影した。

を 5 値分類した結果について，塗布量 0，1，

(4)5 値分類，2 値分類，回帰の AI を作成し，学20g/m2 を NG 判定，塗布量 5，10g/m2 を OK 判定

習・評価した。5 値分類と 2 値分類において，にした。NG 判定された画像が 1 枚でもあった場

97%以上の高い正解率が得られた。

合，そのワークは不良品として AI 装置の画面へ(5)検出装置でのテストは，正常品と不良品のNG を表示した。4 枚の判定結果がすべて OK 判判別を試み，判別方法の改善を検討した。

定だった場合，正常品として AI 装置の画面へ(6)今後，共同研究で実施した研究成果をもと

OK を表示した。塗布量 0，1，5，10，20g/m2 のに，製品化へ向けた研究開発を継続する。

− 20 −

ノート

溶接ヒューム用集塵機および空気清浄機の開発
須貝
齋藤

裕之*
***

文昭

村木
本間

智彦*
義広

***

櫻井
石井

貴文**
知治

***

阿部

淑人*

齋藤

隆範***

Development of Fume Collector and Air Cleaner for Welding Factory
SUGAI Hiroyuki*, MURAKI Tomohiko*, SAKURAI Takafumi**, ABE Yoshito*,
SAITO Fumiaki***, HONMA Yoshihiro***, ISHII Tomoharu*** and SAITO Takanori***

1.

緒

言

2.

局所集塵機の火消し構造の開発

溶接工程ではヒュームと呼ばれる金属微粒子開発する局所集塵機はヒュームと共にグライを含んだ煙が発生する。ヒュームは溶接中に溶ンダー作業により生じる粉じん（以下，火花と融・蒸発した金属が空気中で凝固することによ呼ぶ）も集塵しなければならない。火花は図 1り形成される 1 nm～100 μm の微粒子である。ヒ

に示すように粒径が数 mm に達する高温の金属

ュームは作業者への健康障害を引き起こすこと片であり，砥石とワークの加工点から高速で飛が明らかとなったため，令和 3 年 4 月 1 日から散する。これをそのまま集塵した場合，フィル

特定化学物質に加えられ，規制の対象となった。

ターの焼損や集塵機の火災につながる。これをこの規制により，工場への全体換気装置の設置防ぐため集塵機は「火消し」と呼ばれる消火構や局所集塵機によるヒューム濃度の管理が義務造を備えている（図 2）。原理は，途中に設けづけられた。

た迷路形状の流路によりフィルターに到達する

一方，溶接工程では前処理の研磨や後処理のバリ取りのためのグラインダー作業も必要であまでの火花の飛行時間を長くして温度を低下させるものである。

る。この結果，溶接作業においてはグラインダ
ーとヒューム用の 2 台の集塵機が必要となり，作業空間を制約すると共に作業性を悪化させる。
そこで，これら二つの機能を一体化した局所集塵機を開発した。開発においては試作・実験と共にコンピューターによる流体解析を併用し，異なる粒径の集塵機能を両立させる構造を検討した。また，集塵機による局所排気を嫌う工場

図1

グラインダー作業時の火花もあることから，これに対応した大型空気清浄機の開発も行った。これについては装置の配置
令和３年度共同研究において実施した研究開発
内容の一部を紹介する。
*

研究開発センター**

県央技術支援センター***（株）エステーリンク

フィルターや浄化能力について検討を行った。本報告では

図2− 21 −

火消しあり

火消しなし

火花の飛行経路と火消し構造

本研究では，火花がフィルターに到達するま3.

大型空気清浄機による工場内浄化能力評価

での時間を増加させることを目的とし，流体解開発する大型空気清浄機は工場の大きさや配析により火消し構造の検討を行った。図 3 に解置に合わせて１台もしくは複数台設置すること

析結果の一例を示す。火消し構造は周期的に同を想定している。本研究では装置の設置位置やじ形状が連続することから，周期境界条件を利台数が空気浄化能力にどのように影響するかを用して一部分のみを計算することで，解析モデ

流体解析により調べた。図 5 に大型空気清浄機

ルの簡略化と計算時間の短縮を図った。計算はの解析モデルを示す。本装置は上部から汚染さ

図中の解析空間左側から集塵機の風量に相当す

れた空気を吸い込み，内部のフィルターで浄化る気体を吸引し，運転時における定常流れ場をした後，側面から吐き出す。背面には構造上，計算する。この流れ場に対して，解析空間右側

吐き出し口がない。図 6 に評価の対象とした仮から火花を模した粒径と密度をもった粒子を所

想の工場を示す。評価の方法であるが，実際の定の初速度で投入し，その軌跡を計算した。軌

工場では溶接場所やその数，そして作業時間な跡の色は投入時からの飛行時間を表している。

ど無数の組み合わせがあり，それらすべてを評投入位置により様々な軌跡を描いていることが価することは現実的ではない。そこで本研究でわかる。

は，工場内全体が汚染物質に満たされた状態

図 4 に解析空間左側，すなわちフィルターに（汚染濃度 1）から空気清浄機を運転すること到達した粒子の飛行時間とその度数分布を示す。

によりどのように浄化されてゆくかを評価の指

図中の棒グラフは目盛り時間±0.25 s の間に到標とした。計算条件として空気清浄機の風量は達した粒子の個数，折れ線グラフは到達した粒実機と同様に 1.67 m3/s (6,000m3/h)とし，空気清子の累積値である。本評価方法により，平均到浄機に吸い込まれた空気は完全に浄化（汚染濃

達時間が長く分散（ばらつき）の少ない火消し

度 0）されて吐き出されるとする。解析は非定形状を検討した。

常解析とし，工場内汚染濃度分布の時間変化を計算した。
飛行時間 s
3.0

2.0

1.0

(a)正面

0.0

図5
図3

大型空気清浄機の解析モデル

火花飛行軌跡の解析結果
500

80
70

400
平均：5.9 s
分散：2.5

50
40

300
200

30
20

大型空気清浄機
累積到達数

60

8m

100

10
0

0

48 m

3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
10.0

到達粒子数

(b)背面

飛行時間 s

図4

図6

火花のフィルター飛行時間分布− 22 −

評価の対象とした仮想工場

24 m

約2 m

図7

水平方向流速分布
図9(a)0h

開発した局所集塵機(b)1h

約 3.6 m

(c)2h

(d)3h

図 10
(e)4h

(f)5h

開発した大型空気清浄機

このような解析結果をもとに工場の広さに応じた最適な清浄機の数や配置を検討した。最後に

図8

各種の検討を元に製作した局所集塵機と大型空汚染濃度分布の時間変化

気清浄機をそれぞれ図 9, 10 に示す。
図 7, 8 に計算結果の一例を示す。図 7 は吹き出し口高さにおける水平方向の流速分布である。

4.

清浄機の背面方向の流速が遅い。また，工場内(1)本研究ではコンピューターによる流体解析

左側の流速も遅い。前者は図 5 で示したようにを利用し，局所集塵機と大型空気清浄機の清浄機の背面に吹き出し口がないため，後者は構造や設置方法などを検討した。

結言

清浄機の設置位置が工場内長手方向の右寄りで(2)局所集塵機の開発では装置の防火性能を向あり，風が届かないためである。図 8 に運転開上させるため，火消し構造を通過する火花

始から 1 時間ごとの汚染濃度分布を示す。全般の軌跡や到着時間を計算し，最適な構造に的には清浄機を中心として浄化された領域が広ついて検討した。

がっている。ただし先の流速分布の結果から予(3)大型空気清浄機の開発では，装置の設置位

想されるように，清浄機を中心として背面と左置や台数が空気浄化能力にどのように影響側の清浄化は遅れる傾向にあることがわかる。

するかについて調査を行った。

− 23 −

Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ

Ⅲ 受託研究− 25 −

ノート

受発注伝票用 AI-OCR の開発
大野

宏*

祐太*

木嶋

Development of AI-OCR for Ordering Slips
OHNO Hiroshi* and KIJIMA Yuta*

1.

緒

言

2.

開発の概要

近年，DX（Digital Transformation）を推進し提供された 100 枚弱の受発注伝票は JPG 形式て競争力を上げている企業が注目されており，

で，この方式はデータ圧縮率が高くファイルサ

新潟県でも令和 3 年 3 月に県内産業デジタル化

イズは小さいものの，一色の背景に一色の文字

1)をまとめ，啓蒙普及と支援を行っている。

がある画像では文字周辺にノイズが発生する。

構想を作成するにあたり現状を分析したところ，また，図 1 に示すとおり，文字と文字の間隔が紙を主体に業務を行っている企業が多く，DX

狭いため，発生するノイズにより 2 つの文字がを推進するためには，紙に記された文字をデジ

つながる場合がある。本開発では画像処理を使タル化する必要がある。この作業を支援するツった文字の分離を工夫し，1 文字ずつニューラ

構想

ールが人工知能技術を使った光学文字認識2)

ルネットワークで認識することにした。

（Artificial Intelligence - Optical Character Reco-

文字認識の手順は次のとおりである。最初に，gnition，AI-OCR）である。

文字を認識するニューラルネットワークを設計

新潟県内にも AI-OCR の開発に取り組んでい

し，学習用の画像データを準備し学習する。次る企業があり，既存の認識モデルを使ったとこに伝票から認識したい部分を切り出し，さらにろ誤認識が発生するとの相談があった。今回，1 個ずつ文字を切り出し，ニューラルネットワ

認識対象となる文字は英数字と句読点のみで，ークに入力して認識する。ニュラルネットワー

フォントは 1 種類であったため，ニューラルネ

クの設計と，学習・認識は Pytorch を使い，画像ットワークを使った認識モデルを一から作成し処理ライブラリは OpenCV を利用し，プログラ

た。これを AI-OCR に組み込んだところ，受発

ムは Python で作成した。

注伝票の英数字を正しく認識できたので紹介す
る。

3.

文字認識

3.1

認識モデルの設計

今回の認識対象は英数字と句読点のみと文字の種類が少なく，フォントが 1 種類のため，手書き数字の認識で良い結果が得られる畳み込み
ニューラルネットワーク Lenet3) を参考にした。
これは，1989 年にヤン・ルカンらによって提案され，単純な構造で高い認識率が得られ，ニューラルネットワーク研究の再ブームのきっかけ
図1

JPG 形式の伝票文字の拡大画像となった。ネットワークは画像の特徴を抽出す
る畳み込み層と位置ずれを吸収するプーリング* 下越技術支援センター− 27 −

入力

図2

畳み込み

プーリング

畳み込み

出力

伝票の文字を認識するモデル

図3

手作業で収集した画像

層が 2 段，これらの結果をまとめる全結合層が2 段および最後の出力層から構成される。出力層は 10 個あり，0～9 のうち最も値の大きいものを認識結果として出力する。
今回提供された受発注伝票に使われている英数字は，フォントが 1 種類で大きさも一定のため，図 2 に示すとおり，Lenet より単純な構造のニューラルネットワークのモデルとする。具体的には，畳み込み層と位置ずれを吸収するプー
リング層が 1 段（フィルター数は 20 枚），その次に畳み込み層をもう 1 層設け（フィルター数50 枚），これを 37 個の出力にまとめて出力す
る構成になっている。この 37 個は，数字が 0～
9 の 10 個，英字が A～Z の 26 個，「．」からなる。伝票に使われている「，」と「．」は区別
図4がつき難く，「，」は出現する位置が決まって水増しした画像いるため，これを 1 つにまとめ，出現位置によ種類あるため，学習用画像の枚数は全部でって「，」か「．」を判断する。

29,970 枚である。

2 つ目の畳み込み層の後に過学習を抑えるドロップアウトを設ける。これは，誤差逆伝搬に

3.3認識モデルの作成

よる学習中に一定の割合のネットワークの結合3.2 で述べた学習データを使い，3.1 で設計しをわざと欠落させるもので，学習に使っていなたモデルに入力して得られた出力値と学習デー

い文字に対しても高い認識率が期待できる。

タの値との誤差を求め，最適化アルゴリズムでモデルのパラメータを更新する。最適化アルゴ

3.2

リ ズ ム に は 確 率 的 勾 配 降 下 法 （Stochastic

学習用画像の作成貸与された画像から図 3 に示すとおり，画像

Gradient Descent）を使う。

編集ソフト（例えば mspaint）を使い 10 個の文

1 回のパラメータの更新には学習データ

字を収集する。画像サイズは 48 画素×48 画素で

29,970 個の中からランダムに取り出した 370 個ある。この画像を 2 値化して文字の重心を求め，の学習データで行い，これを 81 回（29,970÷

これが画像の中心になるよう移動する。次に，

370）繰り返し，すべての学習データを使う。

①角度を変える，②明るさを変える，③少し位

これを 20 回（エポック）繰り返したときの誤差

置を移動する，の操作をプログラムで行い，図を図 5 に示す。学習回数が増加するたびに誤差4 に示すとおり 810 枚に水増しする。文字は 37は減った。なお認識モデルの構造が単純なため− 28 −

10-1

10-2

10-3

(a) 切り出された画像

10-4
0

10

20
エポック数(回)図5

誤差の推移(b) 横方向に膨張した画像(c) 抽出した文字列
図6

発注伝票の例

図7

1 エポックに要する時間は，計算を高速化する

文字の抽出字列が得られる。

Graphics Processing Unit のないパーソナルコンピ

切り出した画像には複数の文字があり，文字ュータ（CPU Intel Core i7-8750H 2.20GHz メモリと文字の間隔はほぼ一定（20 画素）である。そ8GB）で約 75 秒であった。

のため，先端の位置と終端の位置を求め，文字数で等分して 1 文字ずつ切り出す。この文字の3.4

重心が，48×48 画素の中央になるよう画像を調

文字の切り出し伝票の中から認識したい文字列の画像を切り整し，モデルに入力して認識する。

出す。今回認識したい文字は図 6 に示す伝票のうち，注文番号や納期などである。これらの位

4.

認識実験

置はほぼ一定になるため，伝票の罫線の左上の提供された画像に対して認識実験を行った。

角を基準とし，ここから一定の大きさの画像を切り出して認識した文字数は全部で 2,772 個あ切り出す。図 7(a)にコード番号の画像を示す。

り，認識結果が正しかった文字は 2,767 個，間少し大きめに画像を切り出すため認識したい英違った文字は 5 個で，認識率は 99.82％であった。

数字以外の線や漢字の一部が含まれてしまう。

認識率 100％を目指し，次章に示す改良に取りそのため，横方向に何回か膨張処理を行い，図組んだ。

7(b)のように文字を一体化させると，文字部分が一番大きなラベル（塊り）になる。この画像

5.

文字の切り出しの改良にラベリング処理を行い最も大きな面積のラベ

認識結果を間違ったときの切り出した文字のルだけを取り出すと，図 7(c)に示す英数字の文

例を図 8 に示す。これを見ると，文字の左端に− 29 −

図8

誤認識したときの切り出した文字

図 10

改良後の切り出した文字

若干ずれてしまう。そのため，1 文字ずつ切り出したとき，先の図 8 に示すように隣の文字の一部が含まれ誤認識してしまう。そこで，図9(b)に示すとおり縦方向に文字を膨張させ，文字の先端と終端を再計算する。この処理は文字(a)認識する文字列と周辺ノイズと文字の隙間の一部も検出可能となり，図 9(c)のように縦線を入れ，この部分には文字がないと判断する。この処理の後に画像を当分割し文字を切り出すと，図 10 に示すように左上先端のノイズ部分が小さくなり，「D」と正しく認識するようになった。提供された画像に対して再度認識実験を行ったところ，誤認識は発生せず，
認識率は 100％になった。

(b)縦方向に画像を膨張
6.

結

言

(1)認識する文字の大きさはほぼ一定でフォントも 1 種類のため，構造が単純なニューラル
ネットワークモデルで高い認識率が得られた。
(2)画像形式が JPG のためノイズが発生するが文字の切り出しを改良したところ，100％の(c)文字の先端終端と隙間の検出
図9

認識率が得られた。

文字切り出しの改良

隣の文字の一部が含まれ，文字の重心も少しず

参考文献

れていることが分かる。その対策として，畳み1)https://www.pref.niigata.lg.jp/sec/sogyosuishin/

込み層とプーリング層を増やして位置ずれを減

1356891598360.html、県内産業デジタル化構

らす方法と，隣の文字がなるべく入らないよう

想，2022 年 3 月 15 日

文字の切り出しを改良する方法がある。本開発

2)坂本俊之，“PyTorch ではじめる AI 開発”，
2021, pp. 256-324.

では，処理が単純で速い後者の方法を採用した。
今回提供された画像は図 9(a)に示すとおり

3) Y. LeCun et.al, “Gradient-based Learning Ap plied

JPG であり文字周辺にノイズが発生するため，単純な画像処理では文字の先端と終端の位置が− 30 −

to Document Recongnition”, Proceedings of theIEEE, Vol.86, No.11, 1998, pp. 2278- 2324.

Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ

Ⅳ 実用研究・小規模研究− 31 −

ノート

GC/Q-TOF MS による精密質量測定に関する研究
山下

亮*

亮*

渡邉

Study of Exact Mass Measurement by Quadrupole Time of Flight Gas Chromatography Mass Spectrometry
YAMASHITA Ryo * and WATANABE Ryo *

1.

緒

言

ガスクロマトグラフ飛行時間型質量分析計（GC/TOF MS）は高い精度を有し，m/z 値が小数点以下 3～4 桁程度までの正確な精密質量を取得できることから，分子イオンが検出できれば物質の組成式の予測が可能となる。通常，分子イオンの検出には、化学イオン化（CI 法）が用いられるが，メタン，イソブタン等の試薬ガスを必要とし，さらには専用イオン源への交換な
どの煩雑な作業も伴う。
当所のアジレント・テクノロジー（株）7250
GC/Q-TOF MS は，低エネルギー電子イオン化（Low-Energy EI）モードでの測定ができる高感度イオン源を備えており，条件にもよるが，試薬ガスや特殊な設定の必要もなく，簡易な操作
で，分子イオンの検出が可能とされている。
本研究では，7250 GC/Q-TOF MS による LowEnergy EI 測定を行い，そのパラメータ値の最適化を行った。さらに検出した分子イオンの質量から組成式予測を試みた。
図1
2.

実

験

イオン化エネルギー値によるマススペク
トルの変化

試料は酢酸イソアミルもしくは市販のビールを用い，ヘッドスペース法にて GC/MS に導入した。カラムは DB-WAX カラムを用いた。LowEnergy EI 測定のイオン化エネルギーは 10～20
eV ， EI 測 定 は 70 eV と し た 。 デ ー タ は
MassHunter Workstation ソフトウエアにて解析した。データベースは NIST2017 ライブラリーを用いた。
* 下越技術支援センター

3.

結果と考察

3.1

パラメータ値のマススペクトルへの影響

図 1 にイオン化エネルギーを変更した LowEnergy EI と通常の EI で測定した酢酸イソアミル（m.w. 130）のマススペクトルを示した。
m/z 43，55 のフラグメントイオンは，イオン化
エネルギー値を下げることで，m/z 70 のイオンと比べてその強度が低下していることから，フラグメント化が抑えられていると考えられる。

− 33 −

15，20 eV では m/z 131 に分子イオンの同位体イオンと推測されるピークが検出された。さらに
10 eV まで下げると縦軸のカウントは一桁低下
し，全体的な感度の低下が見られた。この結果
から，酢酸イソアミルについては，分子イオンを検出するためのイオン化エネルギー値は 15 もしくは 20 eV が適していると考えられる。
また酢酸イソアミル以外の試料についても
Low-Energy EI 測定の検討を行ったが，分子イオンが検出されないものもあり，EI によるフラグ
メント化が起こりやすい構造では分子イオンの検出は難しいと考えられる。
3.2

実試料への適用
図2

市販のビールを EI 測定し，保持時間 13 分にオクタン酸エチルの分子イオンの検出検出されたピークのマススペクトルについて，
NIST によるデータベース検索を行ったところ，（質量誤差 1.35 ppm），オクタン酸エチルの分

ノナン酸エチル（m.w. 186）とオクタン酸エチ

子式と一致した。

ル（m.w. 172）が高いスコアでリストアップさ4.

れた。
これらの物質は，脂肪酸の長さに違いがある

フラグメント化を抑え，分子イオンを検出のパターンは似ているために特定が難しい。同
行ったところ EI 測定では検出できなかった分言

イオン化エネルギー値を最適化することで，だけで基本的な構造は同じく，マススペクトル
じ試料にて Low-Energy EI（15 eV）での測定を結(1)酢酸イソアミルの Low-Energy EI 測定を行い，することができた。
(2)検出された分子イオンの精密質量から組成式を推定することができた。汎用の GC/Q

子イオンと見られるピーク（m/z 172.1457）が検出された（図 2，矢印）。得られた精密質量
測定値は，組成式 C10H20O2 の計算上の質量

MS では Low-Energy EI および精密質量測定はできないため，未知物質の解析には本手法が有用になると考えられる。

（ モノアイソトピック質量 172.1463）に近く− 34 −

ノート

ディープラーニングを用いた外観検査の精度向上～正常品のみの学習による判別方法の評価～
木嶋

祐太*

小林

豊*

石澤

賢太*

Study for Anomaly Detection using Deep Learning
KIJIMA Yuta* ，KOBAYASHI Yutaka* and ISHIZAWA Kenta*

1.

緒

距離学習の手法として，特徴抽出に Resnet10

言工業製品の外観検査の自動化に関する県内企1 を使っている ArcFace2)を用いた。正常品以外

業からの要望は多く，ディープラーニングを活の画像としては，Google Open Images Dataset V5

用することで，外観検査の自動化が進んでいくから約 3,000 画像を抜き出した。特徴量ベクト

可能性がある。過去の研究 1)では異常品だけをルのサイズは 512 とし，正常品の画像すべての学習して異常品を検知する方法や，異常品と正特徴量の平均値を基準とし，それと対象画像と常品を学習して異常品と正常品を分類する方法のコサイン類似度を評価値とした。

を実施した。しかし，工業製品の異常品は極端に少ないことや，学習に使っていないパターン

2.2

オートエンコーダによる判別の異常品は検出できないといった背景により，オートエンコーダは，対象となる正常品画像

現場への適用まで至らないことがある。そこで，をいったん低次元の潜在変数に圧縮し，それを本研究ではネジ画像を対象として正常品のみを元の画像に復元するネットワークである。学習

学習し，異常品を判別する方法について評価をされていない画像は元の画像に復元できないた行った。

め，正常品だけで学習したオートエンコーダに異常品の画像を入力すると欠陥の部分が復元で2.

きなくなる。このことを利用して，圧縮前後の判別方法
正常品のみを学習して異常品を判別する 3 つ

画像の類似度によって異常品が判別できる。
本研究では類似度計算に SSIM3)(Structual Simの手法について検討した。

ilarity)を用いて，オートエンコーダによる判別
2.1

距離学習による判別を行った。

距離学習とは画像の特徴量を，似たデータ同士は近づき，似ていないデータ同士は離れるよ2.3

うに特徴空間にマッピングする方法である。こ

学習済み CNN から抽出した特徴量を用いた判別の距離学習を使用して，正常品およびそれと関CNN(Convolutional Neural Network)に画像を係のない画像を学習すると，正常品の特徴量を入力したときに CNN 内の各層の値が計算されて得るネットワークを作成することができる。異いくが，その値には画像の特徴が抽出されてい常品は学習している画像ではないため，正常品

ると考えられる。ビッグデータで学習した CNN

よりも若干離れた空間にマッピングされることを用いてその画像の特徴量を抽出し，正常品でを利用して異常品を判別する。

あればその特徴量はある範囲内に収まると考え，* 下越技術支援センター

異常品を判別する方法がある。

− 35 −

この異常品を判別する方法は複数提案されているが，本研究では PatchCore4)という方法を評価した。評価にあたってはその実装である Indu
strial KNN-based Anomaly Detection5)を使用した。
3.

ネジ頭の画像による評価

3.1

ネジ頭画像のデータセット

工業製品のデータセットとしてよく使われている MVTec AD(Anomaly detection dataset)6) Screw の，ネジ頭部分だけを 320×320 で切り出した
画像をデータセットとした。図 1 に正常品と異

図2

常品の例を示す。正常品の画像は 361 枚で，学

欠陥検出位置習用 325 枚，検証用 12 枚（オートエンコーダとPatchCore は学習用として活用），テスト用 24
枚にランダムで分けた。異常品の画像は 24 枚ですべてテスト用である。
3.2

ネジ頭の画像の判別結果

3.1 で示したテスト用画像に対して判別を実施
図3

し，機械学習の評価指数としてよく使われる A

ネジ全体画像の例

UROC(Area Under Receiver Operating Characteristic)を求めた。その結果を表 1 に示す。図 2 の①4.

に入力した画像，②にオートエンコーダの欠陥

4.1

ネジ全体画像による評価
ネジ全体画像のデータセット

検出位置，③に PatchCore の欠陥検出位置を示

オートエンコーダと PatchCore について，ネす。欠陥と検出した部分は白く表示しており，

ジ全体画像（図 3）に対して判別を実施した。

オートエンコーダと PatchCore については欠陥

正常品の画像は 361 枚で，学習用 242 枚，テスの位置を正しく検出していた。

ト用 119 枚にランダムで分けた。異常品の画像
は 119 枚ですべてテスト用である。
4.2

オートエンコーダのネジ全体画像の判別

オートエンコーダでテスト用画像を判別した
結果，AUROC は 0.775 であった。次に AUROCの改善のため，一つの画像に対する欠陥の面積
図1

ネジ頭画像の例（左：正常品，右：異常品）

比率を増やした場合と AE-grad7)を用いた場合を評価した。
面積比率を増やす場合は，ネジの方向をそろ

表1

ネジ頭画像の判別結果

判別方法
距離学習
オートエンコーダ
PatchCore

AUROC
0.866
1.000
1.000

えた画像を，図 4 のように 4 分割し，それぞれの部位ごとにオートエンコーダを学習した。
AE-grad は，オートエンコーダ出力の勾配を用いて，入力画像を繰り返し更新していく手法− 36 −

で，図 4 の画像に対し AE-grad を適用した。
画像を 4 分割した場合は，評価値を 4 つの画像の評価値の最大値とした。結果は表 2 のとおりで，AE-grad を用いた手法が最も大きかった。
しかし，図 5 のような小さい欠陥の画像に対しては，欠陥でない箇所も誤検出して，異常の評
価値が高くなっている場合も見受けられたので，過大な AUROC となっている可能性があった。

図4

図6

画像の変換（左：変換前，右：変換後）

表3

PatchCore でのネジ全体画像の判別結果
AUROC

画像そのまま0.885

図 6 の変換

0.961

4 分割

0.976

画像の分割
4.3

表2

データセットPatchCore でのネジ全体画像の判別

PatchCore でテスト用画像を判別した結果，

オートエンコーダでのネジ全体画像の判

AUROC は 0.885 であった。次に，4.2 と同様に

別結果
データセット
画像そのまま
4 分割
4 分割

判別方法
オートエンコーダ
オートエンコーダ
AE-grad

AUROC
0.775
0.964
0.998

4 分割した画像と，4 分割せずに背景のみを除去
した図 6 の変換を行った画像について評価した。
評価結果は表 3 のとおりである。
4 分割した場合の AUROC が一番高くなったが，背景を除去するだけでも十分効果はあることがわかった。また，背景を除去しただけの場
合に比べて 4 分割した場合は，小さい欠陥を検出しやすく，小さな正常部の変化を異常と誤検出する傾向があった。
5.

結

言

(1)正常品のみの学習による判別方法で，オートエンコーダや PatchCore といった手法が有効であった。
(2)画像に対する欠陥の面積比率を増やすこと ，AE-grad，背景の除去により性能が上がった。
参考文献
1)木嶋祐太ほか，“AI を活用した金属製品の外
図5

観確認の自働化”，工業技術研究報告書，新誤検出− 37 −

潟県工業技術総合研究所，No.50，2021，pp.2

tion”, arXiv(2021), https://arxiv.org/pdf/2106.082

0-24.

65.pdf2) Jiankang Deng, Jia Guo, Stefanos Zafeiriou,“Arc5) https://github.com/rvorias/ind_knn_ad,Industrial

face:Additive angular margin loss for deep face re

KNN-based Anomaly Detection,2022 年 3 月 10

cognition”,Proceedings of the IEEE/CVF Confer日

ence on Computer Vision and Pattern Recognitio6)Paul Bergmann, Michael Fauser, David Sattleggen(CVPR), 2019, pp. 4690-4699

r, Carsten Steger,“Mvtec ad – a comprehensive re3) Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E. P. Simon

al-world dataset for unsupervised anomaly detecti

celli, “Image quality assessment: From error visibon”, In Proceedings of the IEEE/CVF Conference

ility to structural similarity”, IEEE Transactions o

on Computer Vision and Pattern Recognition (Cn Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612,2

VPR),2019, pp. 9592-9600004.

7)David Dehaene, Oriel Frigo, Sébastien Combrexe

4) Karsten Roth, Latha Pemula, Joaquin Zepeda, Be

lle, Pierre Eline, “Iterative energy-based projectio

rnhard Scholkopf, Thomas Brox, Peter Gehler,“Tn on a normal data manifold for anomaly localizat

owards Total Recall in Industrial Anomaly De tecion”, Eighth International Conference on Learnin
g Representations(ICLR),2020− 38 −

ノート

三次元測定機を使った測定に対する測定条件による影響
吉田 正樹＊ 近 正道＊ 櫻井 貴文＊
Effects of Measurement Conditions on Dimension Measurement using a Coordinate Measuring Machine
YOSHIDA Masaki*,CHIKA Masamichi* and SAKURAI Takafumi＊

1. 緒言
県央技術支援センターでは研究や、依頼試験など

2. 測

寸法測定を行う際に三次元測定機を使用している。
この測定機は三次元形状や寸法等の測定について，

2.1.1 三次元測定機（株）ミツトヨ製 三次元測定機 FALCIO-Apex707

高い精度で比較的簡単に測定が可能な測定装置で

表１に主な諸元を，図 1 に三次元測定機を示す。

定2.1 測定機ある。このため多くの企業に採用され，品質管理な
表 1 三次元測定機の主な諸元

どに利用されている。
三次元測定機は様々なワークに利用され、測定値

測定範囲(mm)

X=705,Y=705,Z=605の信頼性の向上がさらに期待されている。しかしな

指示誤差(μm)(1.4+3L/1000)(L:測定長)

がらワークの種類が多いことから測定条件を一定

プロービング誤差

1.8μm

スタイラス

φ3×30mmにすることが難しく，特にマニュアル測定の際に測定値の誤差やバラツキに顕著に表れていると感じられる事がある。
そこで今回，これまで実際の測定を行ってきた測定結果に影響が大きいと思われる測定条件について検討を行った。

図 1 三次元測定機* 県央技術支援センター

図 2 プロービングシステム− 39 −

2.1.2 プロービングシステム
プロービングシステムはレニショー製のプロー
ビングシステムのタッチトリガープローブを用いた。プロービングシステムを表 2 に，外観を図 2 に示す。
表 2 プロービングシステム
プローブヘッド

PH10M

タッチシグナルプローブ

TP200

2.1.3 キャリブレーション
キャリブレーションは図 3 に示す普段用いている ϕ20mm のキャリブレーションボールで行った。
測定速度 1mm/sec で赤道上の 4 点と頂点の 1 点の計 5 点で行った。

図 4 エクステンション

2.1.4 エクステンション
プロ－ブ長さの変更には 60mm のセラミックス
製エクステンションを使用した。エクステンション
を図 4 に示す。
2.2 測定環境
測定環境は室温 20℃，湿度 35%とした。
2.3 供 試 材測定した供試品は図 5 に示すリングゲージを用いた。直径の呼び寸法は ϕ40mm である。
図 5 リングゲージ

図 6 座標系の取り方

図 3 キャリブレーションボール

− 40 −

2.4 測定方法
図 6 のようにリングゲージの内径円柱の軸を基準軸として, リングゲージ上面を Z 軸原点とする座標系を作り， 上面から 8mm 下がった位置の穴を円として測定し，Z=0 の基準面にその円を投影して直径とした。その円周を均等に 12 等分する各点にタッチプローブで接触して各座標を取り込み，その各点から最小二乗法で円を計算し，その直径を求めた。
これを 5 回繰り返しその平均を測定値とした。
測定速度は 0.5,1.0,5.0,10.0mm/sec とした。また、スタイラス長さは 30mm とエクステンションを加えた 90mm の 2 種類とした。
2.5 測定結果

図 8 スタイラス長さの影響

2.5.1 測定速度の影響
結果を図 7 に示す。
測定速度が速いほうの測定値が大きくなった。

2.5.2 スタイラス長さの影響
結果を図 8 に示す。スタイラス長さが長い方が大きい値となった。
3. 結言
当センターの保有する三次元測定機について，
円内径測定において測定速度とプローブ長さの影響を確認し，以下の知見を得た。
(1)測定速度は速すぎると測定値に大きく影響を与えるので，測定速度を小さく取ることが誤差の少ない計測には必要であることが分かった。
(2)スタイラス長さは，キャリブレーションを行ってたわみ等の影響は補正されているが，測定値に影響を与えることが分かった。短くすると，より誤差の少ない測定が可能になることが分かった。

図 7 測定速度の影響− 41 −

ノート

画像処理による球状黒鉛鋳鉄品の黒鉛球状化率判定試験
斎藤雄治*

Nodularity Measurement of Spheroidal Graphite Cast Iron Castings using Image Processing
SAITO Yuji*

1．緒

lm

言

球状黒鉛鋳鉄品は黒鉛が球状の鋳鉄である。
球状黒鉛鋳鉄品の引張強さや伸びなどの機械的A

性質は，黒鉛の球状化の程度に大きく影響を受

Am

ける

1,2 ）

。黒鉛の球状化の程度を黒鉛球状化率と呼んでいる 2）。
黒鉛球状化率の試験方法は JIS G5502(2007)3）

図1（以下，G5502）で規定されている。この試験

丸み係数の定義式の記号

方法は，顕微鏡で撮影した黒鉛組織等の個々の黒鉛形状を G5502 図 4 のⅠ～Ⅵの形状分類図と図 1 に示す黒鉛において，面積 A，長軸長さ比較して，形状ⅤとⅥの黒鉛の存在割合を求め

lm，長軸を直径とする円の面積 Am を画像処理でるものである。

求める場合を考える。このとき，丸み係数 R は

ここで，G5502 では画像処理によって黒鉛球

G5505 の付属書 B より次式で定義される。

状化率を算出する場合，上記の方法に準じると

R = A / Am ···································· (1)だけ規定している。このため，黒鉛の形状を評式(1)において，丸み係数 R は黒鉛が円形のとき価するパラメータや，G5502 図 4 の形状ⅤとⅥに最大値 1 をとり，円形から遠ざかると最小値に分類するためのパラメータのしきい値につい0 に近づく。
ここで，G5505 の図 B.3 に G5502 の図 4 と類ては，別途決める必要がある。
本研究では，画像処理を使って黒鉛球状化率

似の形状Ⅰ～Ⅵの形状分類図が規定されており，を測定した。黒鉛の形状を評価するパラメータ

G5505 の表 B.1 には形状Ⅰ～Ⅵに対する丸み係には JIS G5505(2020)CV 黒鉛鋳鉄品 4）（以下，数のしきい値も規定されている。しかし，

G5505）の附属書 B で定義されている丸み係数

G5502 の図 4 と G5505 の図 B.3 の形状分類図をを用いた。また，丸み係数のしきい値は，比較すると黒鉛の形状が若干異なっている。こG5502 の図 4 の形状Ⅰ～Ⅵの各図の黒鉛の丸みのことから，G5505 の表 B.1 の丸み係数のしき係数の平均値から決定した。さらに，上記の方

い値を G5502 の黒鉛形状の分類に用いることは法を用いて，組織画像から黒鉛球状化率を算出

適切ではないと考えられる。

するウェブアプリを作成した。
3．丸み係数のしきい値
ここでは，画像処理を使って G5502 の図 4 に

2．丸み係数の算出方法
ここでは，画像処理を使った黒鉛の丸み係数の算出方法について説明する。

準じて黒鉛形状を分類するための丸み係数のしきい値を求める。

* 中越技術支援センター− 42 −

まず，G5502 の図 4 のⅠ～Ⅵの各図の黒鉛にーマ数字とともに大きくなっていることが分か対して，次の①～④により丸み係数を求める。

る。一方，標準偏差は形状ⅣとⅤが大きく，範①G5502 の図 4 のⅠの画像データをグレースケ

囲が重なっていることが分かる。
そこで，G5502 図 4 のⅠ～Ⅵの各図において，ールで読み込む。
②画像について白黒反転による大津の二値化処
理

5）

大きい黒鉛は形状Ⅰ～Ⅵの特徴をよく表していると仮定して，Ⅰ～Ⅵの各図で大きい順に 10 個を行う。

③G5502 の図 4 が倍率 100 倍の組織画像に相当の黒鉛に対して丸み係数 R の平均値と標準偏差すると仮定して，画像の縁に接触している黒を算出した。その結果を図 3 に示す。図 2 に比鉛や大きさ 1.5mm（実寸法 15μm）未満の黒

べて標準偏差は小さくなり，形状ⅣとⅤの標準鉛を除去する。

偏差の範囲が重なっていないことが分かる。

④黒鉛の輪郭を抽出し，各輪郭について面積と本研究では，図 3 の結果において，形状Ⅳの長軸の長さを求め，式(1)の丸み係数 R を算出

平均値 0.347 と形状Ⅴの平均値 0.500 の中間値する。

0.423≒0.42 を形状ⅣとⅤを分類する丸み係数の⑤G5502 の図 4 のⅡ～Ⅵについても，上記①～

しきい値とした。

④と同様に丸み係数 R を求める。
本研究では，これらの処理に OpenCV 6）とい4．丸み係数の近似計算
式(1)の丸み係数 R の計算式で，黒鉛（輪郭）う画像処理のライブラリを用いた。
上記の画像処理で得られた形状Ⅰ～Ⅵの丸みの面積 A を求める関数は OpenCV にあるが，黒係数の平均値と標準偏差を図 2 に示す。図には鉛（輪郭）の長軸の長さ lm を求める関数はない

平均値を丸印で，標準偏差をエラーバーで，そ。このため Am の算出は煩雑となる。

れぞれ示した。また，エラーバーの上には平均

そこで，式(1)の代わりに次式の丸み係数 R’

値と標準偏差の算出に用いた黒鉛数を示した。

R’ = A / A’m ·································· (2)

図 2 より，丸み係数の平均値は形状を表すロを定義する。ここに，A’m は黒鉛の最小外接円

図2

図3

G5502 図 4 の形状Ⅰ～Ⅵの各図の黒鉛

G5502 図 4 の形状Ⅰ～Ⅵの個々の黒鉛に対する丸み係数 R の平均値と標準偏（各 10 個）に対する丸み係数 R の平差

均値と標準偏差− 43 −

4 に準じて黒鉛形状ⅣとⅤを分類するしきい値の求め方を示した。
(2)式(1)の近似式として式(2)を提案した。
(3)JIS G5502 の図 4 の黒鉛形状に対して，式(1)の R と式(2)の R’はほぼ同値となることを示した。
(4)式(1)と式(2)から得られた黒鉛形状ⅣとⅤを分類するしきい値は 0.42 と同値となった。
(5)本研究の方法により，黒鉛球状化率を算出
するウェブアプリを作成した。
参考文献
1)日本鋳造工学会編，“鋳物技術者と機械設計
図4

G5502 図 4 の黒鉛の丸み係数 R と R’

技術者のための新版 鋳鉄の材質”，2012 年，p.40-41．

の面積である。OpenCV には黒鉛（輪郭）の最

2)日本強靭鋳鉄協会，“新版 球状黒鉛鋳鉄品の小外接円の直径を求める関数があるため，A’m

標準顕微鏡組織写真集”，1996 年，p.2．
3)日本規格協会，“JIS G5502(2007)球状黒鉛鋳の算出は容易である。
G5502 図 4 の形状Ⅰ～Ⅵにおいて，3.節の③の条件を満たす黒鉛に対して，式(1)と式(2)で鉄品”．
4)日本規格協会，“JIS G5505(2020)CV 黒鉛鋳

丸み係数 R と R’を算出した結果を図 4 に示す。

鉄品”．

図 4 から R’は R とほぼ同値となっていることが

5)Otsu, N., “A threshold selection method from

分かる。また，丸み係数 R’について図 3 と同様

graylevel histograms”, IEEE Transactions on

な評価を行った結果，形状ⅣとⅤを分類するしSystems, Man, and Cybernetics, vol.9, no.1(1979),

きい値は 0.42 となり 3 で示した丸み係数 R のしpp.62–66.
6)https://opencv.org/

きい値と同値が得られた。
なお，上記の結果は当研究所のホームページ

7)http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R3/3kin1.htm
l，画像処理による球状黒鉛鋳鉄品の黒鉛形状にも掲載している 7）。

の分類について「新潟県工業技術総合研究所
ホームページ」，2022 年 2 月 22 日．

5．ウェブアプリの作成
Javascript 版の OpenCV である OpenCV.js

8）を使ったウェブアプリを作成して，ホームページ

8)https://docs.opencv.org/4.4.0/index.html
9)http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R3/3kin5.htm

した。このウェブアプリでは式(2)のl， 黒鉛球状化率評価のウェブアプリ「新潟丸み係数 R’から黒鉛球状化率を算出している。

県工業技術総合研究所ホームページ」，2022

に公開

9）

年 2 月 22 日．
6．結言(1)式(1)の丸み係数 R について，JIS G5502 の図− 44 −

ノート

EMC 技術の高度化に関する研究－基板プレーン共振の影響の判別とその対策法－
福嶋

祐一*

石井

啓貴*

Study for Advanced Expertise of EMC Technology- Identification of Influence of PCB Plane Resonance and Its Solution FUKUSHIMA Yuichi* and ISHII Hirotaka*

1.

緒

平板間で 2 次元的に伝搬し，基板端部で反射す

言

製品からの不要放射ノイズが問題となる場合，製品に使用されている基板には不要放射ノイズることで定在波が発生し，基板外へ不要放射ノイズとして放射される 2)。

の発生原因となる特徴的な基板設計が共通して見られる。昨年度の報告では，その特徴を再現

2.2

プレーン共振の判別方法

した基板を製作し，どのような基板設計が不要

基板のプレーン共振の有無は，高周波透過係

放射ノイズを増大させるかを示した 1)。マイク数（S21 パラメータ）を測定することにより把

ロストリップ伝送線路構造を崩さず信号線を配握することができる 3, 4)。S21 の振幅にピークが線した基板は不要放射ノイズが発生しない理想

存在し，その時の位相が 0 もしくは π（または的な基板であるが，同構造による基板設計にも-π）である場合，電源層とグラウンド層とが共かかわらず不要放射ノイズが確認されていた

1)。

振状態にあるといえる 4)。

これは，信号線の伝送線路構造によるものではなく，基板形状に起因して共振現象が発生する
基板プレーン共振（以降，プレーン共振と呼ぶ）
によるものであると考えられる。
そこで本報告では，その不要放射ノイズがプ
レーン共振によるものかを調査した結果を示す
とともに，プレーン共振の対策効果を確認した
結果について示す。
2.

プレーン共振の判別方法とその結果

2.1

プレーン共振(a)ネットワークアナライザと基板との接続

多層基板において電源層とグラウンド層は，その間に誘電体層を挟んだ平行平板を形成する。
2 層からなる平行平板は共振器となり，固有周波数で共振現象が発生し，不要放射ノイズの原因となる。この現象をプレーン共振と呼ぶ。通常，プレーン共振によるノイズ成分は，2 つの(b)基板端部における接続
図 1* 中越技術支援センター− 45 −

S21 の測定セッティングS21 は，図 1(a)に示すようにネットワークア

0 もしくは π（または-π）の部分で S21 の振幅がナライザに基板を接続して測定する。基板と同ピークとなる周波数があることが分かる。図 4軸ケーブルの接続については，図 1(b)のとおり，の不要放射ノイズの測定結果と比べると，不要

同軸ケーブルの内導体を電源層，外導体をグラ

放射ノイズスペクトラムのピークと S21 のピー

ウンド層のそれぞれの端部とする。得られた

クとがよく一致していることが分かる。このこ

S21 のピークと，昨年度測定した理想的な基板とから，基板 No.1 で確認されていた不要放射ノの不要放射ノイズの測定結果とを比較すること

イズは，プレーン共振によるものであると判断

で，相関を確認する。

できる。

2.3

表 1

評価基板

評価基板には，昨年度製作した信号層 1 のみ

基板サイズにマイクロストリップ伝送線路が形成された図

基板厚2 および表 1 に示す仕様の基板 No.1 を用いる。
この基板は図 2(b)に示すように信号電流がすべ

基板層構成てリターン電流となることから理想的には不要
放射ノイズが発生しないが，実測においては不要放射ノイズが確認されていたものである。
2.4

測定結果および考察

図 3 に基板 No.1 の S21 を測定した結果，図 4

信号源
信号増幅
信号負荷
信号線長さ
信号線の特性
インピーダンス

基板 No.1 の仕様
長さ 180 mm，幅 100 mm
1.6 mm(電源-グラウンド間：1 mm)
・信号層 1-グラウンド層-電源層-信号層 2 の 4 層
・電源層，グラウンド層は全領域を導体層
周波数 20 MHz の発振器
CMOS インバータ（74AC04）
47 Ω 抵抗100 mm50 Ωに昨年度測定した基板 No.1 の不要放射ノイズの測定結果 1) を示す。図 3 に示すように，位相が(a)S21 の振幅(a)基板外観図(b)基板断面図
図 2

評価基板(b)S21 の位相基板 No.1
図 3− 46 −

基板 No.1 の S21 測定結果

図 4

基板 No.1 の不要放射ノイズ測定結果
図 6（水平偏波）

不要放射ノイズ測定セッティング（30 MHz～1 GHz）

図 5

プレーン共振対策基板（基板 No.1-2）
図 7

3.

プレーン共振対策とその効果

3.1

プレーン共振対策および評価基板

不要放射ノイズ測定セッティング（1～6 GHz）

らアンテナの基準位置までの距離を 3 m とした。

共振周波数をなくすことを目的として，共振測定周波数範囲は 30 MHz～6 GHz とした。図 6の要素である基板の静電容量の変更を試みるこに 1 GHz 以下の測定セッティング，図 7 に 1 GHzととした。基板の静電容量を増やすために，図以上の測定セッティングを示す。

5 に示すように，0.1μF のセラミックコンデンサ
を基板端部の電源層－グラウンド層間に計 16 個

S21 は，2.2 節で述べた方法と同様な手順で測定を行った。

実装した基板（基板 No.1-2）を用意した。そのほかの仕様は，基板 No.1 と同様である。

3.3

測定結果および考察

図 8，図 9 に基板 No.1-2 の不要放射ノイズの
3.2

測定方法

基板 No.1-2 の対策効果の確認のために，基板からの不要放射ノイズの測定と， S21 の測定を行う。
不要放射ノイズの測定は，昨年度の報告 1)と同じように VCCI 協会が定める技術基準 VCCI CISPR32 5) に準拠し，測定を行った。基板は高さ 0.8 m の発泡性の台の上に置き，基板面か測定結果を示す。図 8 は 1 GHz 以下，図 9 は 1
GHz 以上の結果である。また図 10 に S21 の測定
結果を示す。2 章で示した基板 No.1 に比べ，基板 No.1-2 のほうが不要放射ノイズが大きく低下した。また S21 の測定結果から分かるようにプ
レーン共振の周波数は高周波側に大きく移動しており，一部は GHz 帯まで移動した。しかしな
がら，1 GHz 以上の不要放射ノイズの測定結果− 47 −

減衰が大きいことなどが要因としてあげられる。
このことから，信号周波数がそれほど高くない
場合，プレーン共振の影響は 1 GHz 以上の帯域で現れにくいものと考えられる。
4.

結

言

(1)昨年度理想基板として製作したマイクロス
トリップ伝送線路構造を崩さずに信号線を
図 8

基板 No.1-2 の不要放射ノイズ測定結果

配線した基板 No.1 で確認されていた不要放（30 MHz～1 GHz，水平偏波）

射ノイズは，プレーン共振によるものであることが分かった。
(2)電源層－グラウンド層の高周波透過係数を測定することで，その平行平板のプレーン共振周波数を特定できることが分かった。
(3)基板端部にセラミックコンデンサを実装した基板では，プレーン共振による不要放射
ノイズを低減できることが分かった。
(4)信号周波数が低い場合，プレーン共振の影
響は 1 GHz 以上の帯域で現れにくいと考えら

図 9

基板 No.1-2 の不要放射ノイズ測定結果れる。

（1～6 GHz，水平偏波）
参考文献
1)福嶋祐一ほか，“EMC 技術の高度化に関する研究－不要放射ノイズが増大する主要因の調査－”，工業技術研究報告書，No.50，2021，
pp.57-61.
2)和田修己，“プリント回路版からの電磁波放射（その 2）”，エレクトロニクス実装学会誌，
Vol.4，No.4，2001，pp.322-327.
3)T. H. Hubing et al.，“Power Bus Decoupling on
図 10Multilayer

基板 No.1-2 の S21 測定結果

PrintedCircuit

Borads”，IEEE

Transactions on Electromagnetic Compatibility，
Vol.37，No.2，1995，pp.155-166.

では，プレーン共振による不要放射ノイズは確

4)T. Harada et al.，“Investigation on Radiated Emis

認されなかった。

sion Characteristics of Multilayer Printed Circuit

GHz 帯にプレーン共振が移動したにもかかわらず不要放射ノイズとして確認されなかったの

Boards”，IEICE

は，信号周波数 20 MHz に対して高次数の周波

Communications，Vol.E80-B，No.11，1997，

数であるために不要放射ノイズにつながるエネ

pp.1645-1651.

ルギーが少なかったこと，また GHz 帯での空間Transactionson5)（一財）VCCI 協会，“VCCI 技術基準 VCCICISPR32:2016”，2016.

− 48 −

ノート

マスク試験運用データベース構築事業
明歩谷

英樹*

三村

和弘*

古畑

雅弘*

森田

渉*

皆川

森夫*

Data Base Construction Project for Operating Mask Tests
MYOUBUDANI Hideki*, MIMURA Kazuhiro*, FURUHATA Masahiro* , MORITA Wataru* andMINAGAWA Morio*

1.

緒

言

新型コロナウィルス感染症拡大以降，マスク
等のフィルターを有する製品や医療用ガウン等の衛生・医療用繊維製品の市場拡大に伴い，マスクを中心に性能評価に関する問い合わせや試験依頼が増えている。また，2021 年 6 月にはマ
図1

スクに関する性能評価のための試験方法である

各種マスク素材の一例

日本産業規格（JIS T9001，T9002）が制定され,公的基準が整備されている。これらの要望や今

その後，HEPA フィルターによりクリーンな後の製品開発支援に対処するため，当センター

環境に維持されたチャンバー内に粒径 0.1μm のではマスク等の衛生・医療用繊維製品の性能評

ポリスチレンラテックス粒子を連続供給，一定価に用いられる P.F.E（Particle Filtration Efficien-

流量(28.3L/min)で吸引しながらろ材を通過させcy）試験検査装置及び B.F.E（Bacterial Filtration

たときのろ材通過前（一次側）の粒子数とろ材

Efficiency）試験検査装置を整備し，試験の体制を通過後（二次側）の粒子数をそれぞれ粒子数1)を整えた 。

測定器で計測する。捕集効率(P.F.E(%))は以下

本報では，当センターで入手した様々なマスの式で求められる。

ク素材（図 1 に一部を示す）に関する P.F.E 試

P.F.E(%) =(1−N2/N1)×100

験，B.F.E 試験を実施した試験結果を紹介する。

N1：ろ材通過前（一次側）の粒子数
N2：ろ材通過後（二次側）の粒子数

2.

マスクの性能評価

2.1

P.F.E 試験：微小粒子捕集効率試験

2.1.1

2.1.2

P.F.E 試験方法について

当センター保有の P.F.E 試験検査装置（PFE-01
型，柴田科学（株）製）は，米国材料試験協会
規格 ASTM F2299「医療用フェイスマスク素材のポリスチレンラテックス球による初期捕集効

静電気による影響について

様々なフィルター素材について P.F.E 試験を実施したところ，静電気によって補集効率(P.F.E(%))が変動することが分かってきた。ここでは，フィルターに静電気を付加することによる影響について試験を行ったので結果を紹介する。

率試験方法」で規定された装置で，チャンバー
中央部に ϕ100mm に切り出したろ材をセットす

2.1.2.1

る。

帯電試験

繊維製品が帯電するのは，電子の動きと繊維に含まれている水分が関係するといわれている。

* 素材応用技術支援センター− 49 −

陰電気側

ポリエチレンポリエステル

麻

綿

羊毛

絹

ナイロン

ガラス

陽電気側

した場合とその逆の場合の結果を図 3 に示す。
未処理品では 40%以下であった P.F.E(%)が摩擦帯電によって大きく向上し，除電後は低下することが分かった。この結果から，帯電処理がP.F.E(%)を大きく向上させることがわかった。
なお実使用においては呼気による水分などで

図2

帯電圧が低下するため，効果が低下すると考え摩擦帯電列られるのでその点の対策を併せて検討する必要
各繊維素材の摩擦による帯電しやすさは，図 2に示す摩擦帯電列2)がある。

に関係しているとされ，帯電列が離れている組み合わせほど帯電し易いと2.2されている。ここで，オンヨネ（株）提供のポ

2.2.1

B.F.E 試験：バクテリア捕集効率試験
B.F.E 試験方法について

リエステルとナイロンの編み地を用いて，編み当センター保有の B.F.E 試験検査装置（BFE-

地の表面を塩ビパイプにて 10 回摩擦して帯電さ02 型，柴田科学（株）製）は，ASTM F 2101 にせた試料，帯電後除電処理した試料及び未処理規定されている。B.F.E 試験では黄色ぶどう球品について P.F.E 試験を実施した。帯電圧の測定

菌を使用する。細菌懸濁液を送液ポンプでネブは静電気測定器 STATIRON-M（シシド静電気

ライザーに供給し圧縮空気と混合することによ（株）製）を用い，塩ビパイプで 10 回摩擦する

り細菌含有のミストを発生する。そのミスト粒ことで 100kV であることを確認した。

子を試験粒子としてフィルタ素材のろ過効率を(試験条件)

測定する。捕集効率(B.F.E(%))は以下の式で求・試験粒子径：0.1μm（0.1±0.004μm）

められる。
B.F.E(%) =(1 –S/B)×100

・粒子の種類：NANOSPHERE SIZE STANDAR-

B：ブランクのコロニー数

DS 3100Å（Thermo Fisher Scientific（株）製）

S：試料を介したときのコロニー数

・測定時間：57 秒
・試験流量：28.3L/min
・試験面積：4902mm22.2.2

・試験回数：5 回（結果は平均値）

抗菌加工剤による影響について

見附コットン産業より提供された綿の織物マ
スク素材について，B.F.E 試験を実施した。炭

2.1.2.2と藍の染色加工を行ったものに更に抗菌性 3)の試験結果

表側をポリエステル編み地（以下 PET とする）

知られている藍抽出液で処理した素材について

で裏側をナイロン編み地（以下 Ny とする）に

①未処理

図3

③（①を帯電）⑤（③を除電）

ニット生地の帯電処理の影響

図4− 50 −

織物生地の抗菌加工の影響

表1

も試験を行った。その試験結果を図 4 に示す。
（試験条件）

項目

・ 供 試 菌 ： 黄 色 ブ ド ウ 球 菌 (Staphylococcus
・試験回数：3 回（結果は平均値）
藍抽出液の加工はスプレーにて行い 3 回処理したものと 5 回処理したものを用意した。
（試験結果）
未処理品に対して，藍抽出液を処理することで B.F.E(%)が向上することがわかった。抗菌加工剤の添加によって，B.F.E(%)が影響することが確認できたことから，抗菌加工剤によるマスクへの処理は B.F.E(%)向上に有効であると考える。
各種マスクの性能評価データベースの構
築
2.3.1

単位

微小粒子
捕集効率
(P.F.E)
バクテリ
ア飛まつ
捕集効率
(B.F.E)
ウイルス
飛まつ捕
集効率
（V.F.E）
花粉粒子
捕集効率
圧力損失
遊離ホル
ムアルデ
ヒド
特定アゾ
染料
蛍光

aureus)2.3

一般用マスクの品質基準

マスクの性能評価基準について

マスクの性能評価基準として，JIS T9001:202

品質基準

%

≧95

%

≧95

%

≧95

%

≧95

製品にて機能を標ぼうする
項目につい
て，実施す
る。

Pa/cm2

＜60

μg/g

≦75

μg/g

≦30

－

著しい蛍光を認めず

1 では医療用マスク及び一般用マスクの性能要件及び試験方法が，JIS T9002:2021 では感染対策医療用マスクの性能要件及び試験方法が制定された。これらの規格では微小粒子捕集効率・ろ紙(P.F.E)，バクテリア飛まつ捕集効率(B.F.E)の他，

・N95 規格表示の使い切りマスク

ウイルス飛まつ捕集効率(V.F.E)，花粉粒子捕集

・政府提供ガーゼマスク

効率，圧力損失，人工血液バリア性などを規定

・銅布フィルターを組み合わせたマスクなどしている。参考のため，表１に一般用マスクの(試験条件)

品質基準を示す。この基準では P.F.E，B.F.E な

P.F.E 試験： 2.1.2 と同条件で実施

どの捕集効率は 95％以上であることが求められ

B.F.E 試験： 2.2.2 と同条件で実施ている。詳細は各規格を参照のこと。

(データベース)
各試料に対する P.F.E，B.F.E の試験結果の一

2.3.2

マスクの性能評価データベース

部を表 2 に示す。

企業から提供され試験結果公開の許可を得た試料のほか当センターで独自に調整した試料に3.

関する測定データをデータベースとして蓄積し(1)P.F.E 試験，B.F.E 試験について，測定条件ている。この項では今後のマスク素材開発の一の把握やノウハウを蓄積することで，試験助になることを目的に，特徴的なものについて体制を整えることができた。

情報提供する。

言(2)P.F.E 試験の微小粒子捕集効率は試料の帯電(試料)・JIS L0803 準拠

結状態により影響を受けることから，帯電加染色堅ろう度用添付白布（綿，絹）工がマスクの性能向上に効果的であることを示した。

− 51 −

表2

マスクの性能評価データベース

試料名
JIS 添付白布（綿）1 枚
JIS 添付白布（綿）2 枚
JIS 添付白布(綿)3 枚
JIS 添付白布(絹)1 枚
JIS 添付白布(絹)2 枚
JIS 添付白布(絹)3 枚
ろ紙 1C
ろ紙

5C

ろ紙 5A
N95 規格使い切り不織布マスク
政府配布マスク
銅細線フィルター＋布マスク(3)B.F.E 試験は，抗菌加工することで向上させることができることを示した。

P.F.E
(%)

通気
抵抗
（Pa）

B.F.E
（%）

19.7

2.3

18.4

42.2

15.0

33.5

30.8

25.3

34.2

15.2

0.0

15.4

49.4

0.0

20.2

55.3

0.0

42.8

皆川森夫，“衛生・医療用繊維製品の性能評

71.5

－

価に関する研究”，工業技術研究報告書，－No.50，2020，pp.78-81.

96.8

753.3
測定限
界以上
906.7

98.8

35.7

90.5

3)世嘉良宏斗，湧田裕子，池原幹人，“沖縄県

65.9

12.0

48.0

工業技術 セン ター研 究報 告”，第 21 号，

99.1

84.0

97.7

2018,6-9.

76.4(4)各種マスク素材についての試験を行い，データベースを構築した。

－

謝

辞
当研究を実施するに当たり，各種情報や試料提供をいただきました多くの県内企業様に感謝申し上げます。
参考文献
1)三浦一真，古畑雅弘，明歩谷英樹，佐藤清治，

2) 愛 知 県 尾 張 繊 維 技 術 セ ン タ ー ， “TEXTIL
HANDBOOK”，1992，208.

− 52 −

研究論文

各種表面処理を施したステンレス鋼の XPS 分析
諸橋

春夫*

水沼

達郎*

XPS Analysis of Surface-treated Stainless Steel
MOROHASHI Haruo* and MIZUNUMA Tatsuro*抄

録

未処理および各種表面処理を行ったステンレス鋼（SUS304）の不動態皮膜の構造を X 線光電子分光（XPS）分析により解析した。その結果，化学的処理（酸洗，電解研磨）を行った試料は，表面付
近に Cr 酸化物が濃縮しており，機械的処理（バフ研磨）を行った試料は，未処理と同じ構造であった。この結果に基づいて，XPS 分析を利用した各種表面処理ステンレス鋼の耐食性評価についても考察を行った。
1.

緒304）の No.1 仕上げ材，2B 仕上げ材，2B 仕上言

ステンレス鋼は，その表面を数 nm 程度の極げ材を酸洗（酸洗試料），バフ研磨（バフ研磨

めて薄い不動態皮膜（Cr に酸素，水酸基，水が試料），電解研磨（電解研磨試料）したもので結合した化合物）が覆っているため耐食性に優ある。なお，酸洗では硝ふっ酸水溶液，次いでれている。そのため素材そのもので使用される硝酸水溶液での処理を行った。

ことも多いが，二次加工（溶接などの熱加工や切削などの機械加工）後には，通常バフ研磨や

2.2

XPS 分析

電解研磨などの表面処理が行われる。このよう

XPS 分析では，深さ方向の各元素の濃度分布な背景の中，素材そのものや表面処理後のステ（デプスプロファイル），Cr2p スペクトル，

ンレス鋼の耐食性評価が求められる場合がある。

Fe2p スペクトルについて，Ar イオンエッチング

しかし，ステンレス鋼の腐食試験方法は，多くを行うことにより測定した。用いた XPS 分析装の方法が存在するもののどれも簡便な方法とは

置は，サーモフィッシャーサイエンティフィッ

言い難く，処理品の評価が行われにくいのが現

ク（株）製 K-Alpha である。X 線源は，単色 Al状である。一方で酸洗や電解研磨により耐食性

Kα 線を用い，照射径は 400μm とし，中和銃をは向上するとされており，この処理ステンレス使用した。定性分析であるサーベイスキャンは，

鋼の不動態皮膜は，未処理品とは構造が異なる

パ ス エ ネ ル ギ ー200eV， エ ネ ル ギ ー ス テ ッ プという報告がされている

1,2)。そこで本研究では，

1eV とした。ナロースキャンは，Cr2p，Fe2p ス

各種表面処理を行ったステンレス鋼の不動態皮ペクトルについて，パスエネルギー50eV，エネ

膜の構造について，比較的簡便な XPS 分析で解

ルギーステップ 0.1eV として行った。Ar イオン

析し，得られた結果を耐食性評価に利用するこ

エッチング条件は，SiO2 換算で 10nm/min となるとを検討した。

加速電圧 3kV，エッチングエリア 2×2mm とし，エッチング間隔は 3sec で合計 42sec エッチング

2.

実

験

2.1

試

料

した。

実験に供した試験片は，ステンレス板（SUS* 下越技術支援センター− 53 −

3.

結

3.1

果

デプスプロファイル

深さ方向分析において C，O，Cr，Fe，Ni の濃度の合計が 100Atomic%となるようにして求めたデプスプロファイルを図 1～5 に示す。全ての試料において 21sec エッチング面より浅い表面付近に Cr 濃度が高い領域がある。これは不動態皮膜が形成されているためと考えられる。また，化学的処理（酸洗，電解研磨）試料は，未処理（No.1 仕上げ材，2B 仕上げ材）およびバフ

図3

研磨試料よりも表面付近に Cr が濃縮しているこ

デプスプロファイル（酸洗試料）とが確認できた。
3.2

Cr2p スペクトルCr2p スペクトルにおいては，金属 Cr のピー
ク位置は 574eV 付近，Cr 酸化物のピーク位置

図1

図4

デプスプロファイル（バフ研磨試料）

図5

デプスプロファイル（電解研磨試料）

デプスプロファイル（No.1 仕上げ材）

は 577eV 付近である。そして Cr2p スペクトルの深さ方向変化（図 6～10）において，化学的処理試料は，9sec エッチング面（3 層目）まで
Cr 酸化物ピークが大きいが，未処理およびバフ
図2

デプスプロファイル（2B 仕上げ材）

研磨試料は，さらに深い 15sec エッチング面− 54 −

図6

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（No.1 仕上げ材）

図7

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（2B 仕上げ材）

図8

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（酸洗試料）

図9Cr2p スペクトルの深さ方向変化（バフ研磨試料）− 55 −

図 10

図 11

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（電解研磨試料）

9sec エッチング面の Cr2p

図 13スペクトル（2B 仕上げ材）

図 12

15sec エッチング面の Cr2p
スペクトル（2B 仕上げ材）

9sec エッチング面の Cr2p

図 14スペクトル（電解研磨試料）

15sec エッチング面の Cr2p
スペクトル（電解研磨試料）（5 層目）まで大きくなっている。この状況を酸化物が多いことを示している。しかし，15sec

2B 仕上げ材と電解研磨試料において詳細に確認

エッチング面（図 13，14）では，2B 仕上げ材

した結果を図 11～14 に示す。これらの 9sec エは Cr 酸化物ピークが金属 Cr ピークよりも高い

ッチング面（図 11，12）では，どちらの試料も，が，電解研磨試料は低く，2B 仕上げ材の方が，Cr 酸化物ピークが金属 Cr ピークよりも高く，深い位置まで Cr 酸化物が多く存在していること− 56 −

を示している。以上のことから，電解研磨試料は 710eV 付近である。そして Fe2p スペクトルのは 2B 仕上げ材よりも浅い位置に Cr 酸化物が濃深さ方向変化（図 15～19）では，化学的処理試

縮していることがわかる。

料は，3sec エッチング面（1 層目）の Fe 酸化物
ピークが大きいが，未処理およびバフ研磨試料

3.3

は，さらに深い 6sec エッチング面（2 層目）まFe2p スペクトルFe2p スペクトルにおいては，金属 Fe のピー
ク位置は 707eV 付近，Fe 酸化物のピーク位置

で大きくなっている。この状況を 2B 仕上げ材と電解研磨試料において詳細に確認した結果を

図 15

Fe2p スペクトルの深さ方向変化（No.1 仕上げ材）

図 16

Fe2p スペクトルの深さ方向変化（2B 仕上げ材）

図 17

Fe2p スペクトルの深さ方向変化（酸洗試料）− 57 −

図 20

図 18

Fe2p スペクトルの深さ方向変化（バフ研磨試料）

図 19Fe2p スペクトルの深さ方向変化（電解研磨試料）

3sec エッチング面の Fe2p

図 22スペクトル（2B 仕上げ材）

図 21

6sec エッチング面の Fe2pスペクトル（2B 仕上げ材）

3sec エッチング面の Fe2p

図 23スペクトル（電解研磨試料）

6sec エッチング面の Fe2pスペクトル（電解研磨試料）− 58 −

表1

最大 Cr 濃度およびそのエッチング時間

試料No.1仕上げ材

2B仕上げ材

酸洗試料

Cr濃度(Atomic％)

16.0
9

18.2
9

19.4
9

エッチング時間(sec)

表2

バフ研磨試料 電解研磨試料

17.2
12

24.5
9

9 秒エッチング面での Cr/Fe 濃度比

試料No.1仕上げ材

2B仕上げ材

酸洗試料

Cr/Fe比

0.63

0.80

0.86

バフ研磨試料 電解研磨試料

0.59

1.52

図 20～23 に示す。これらの 3sec エッチング面

処理はステンレスの耐食性を向上させる 3,4)が，（図 20，21）では，どちらの試料も Fe 酸化物

本研究の結果から，その要因は表面付近での Cr

ピークが金属 Fe ピークよりも高く，酸化物が多酸化物の濃縮であると考えられる。以上のこと

いことを示している。しかし，6sec エッチングから，XPS 分析によって Cr 酸化物および Fe 酸面（図 22，23）では，2B 仕上げ材は Fe 酸化物化物の挙動を確認すれば，表面処理したステンピークが金属 Fe ピークよりも高いが，電解研磨

レス鋼の耐食性を判断できるものと考えられる。

試料は低い。以上のことから，電解研磨試料はまた，ステンレスは，溶接によって酸化膜が2B 仕上げ材よりも Fe 酸化物の存在している領生じテンパーカラーを呈するが，この高温で生域が薄いことがわかる。

じる酸化膜は，不動態皮膜とは異なり耐食性を低下させることが知られている 5,6,7)。そしてス

3.4

テンレス製品製造においては，溶接後にバフ研

最大 Cr 濃度および Cr/Fe 濃度比

最大 Cr 濃度（表 1）については，電解研磨試

磨を行い，テンパーカラーを除去する場合があ

料が一番高く，次に酸洗試料が高かった。また，る。本研究では，このバフ研磨を行った試料の9sec エッチング面での Cr/Fe 濃度比（表 2）につ

分析結果は，未処理試料とほぼ同じであった。

いても，電解研磨試料が一番高く，次に酸洗試

このことは，バフ研磨は，溶接による耐食性劣料が高かった。これらのことから化学的処理試化を改善する有効な手段であることを示してい

料は，未処理およびバフ研磨試料よりも Cr が濃る。

縮し，さらに酸洗試料よりも電解研磨試料の濃縮度合いが大きいことがわかった。

5.

結

言

各種表面処理を行ったステンレス鋼の不動態4.

考皮膜を XPS 分析により解析し，以下のことを明察

XPS 分析結果において，化学的処理試料は，らかにした。

未処理およびバフ研磨試料よりも表面から浅い(1)酸洗および電解研磨試料は，未処理および位置に Cr 酸化物が濃縮しており，Cr 酸化物おバフ研磨試料よりも表面から浅い位置に Cr

よび Fe 酸化物は深くまで存在していないことが酸化物が濃縮しており，Cr および Fe の酸化確認できた。そして，Cr の濃縮は，酸洗よりも物は深くまで存在していない。また，Cr の電解研磨で顕著であった。なお，この濃縮の原

濃縮は，酸洗よりも電解研磨の方が大きい。

因としては，ステンレス鋼は化学的処理におい(2)XPS による不動態皮膜の解析は，腐食試験て Fe が Cr よりも多く溶出するためであると考より簡便であり，かつ各種表面処理したスえられる。また，酸洗，電解研磨などの化学的− 59 −

テンレス鋼の耐食性評価に応用できること

4)http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R3/3kin9.htmlを見出した。
(3)バフ研磨は，溶接による耐食性劣化を改善

5)藤井政夫，熊田誠：“18Cr-8Ni ステンレス鋼の孔食におよぼす酸化皮膜の影響”，日本する有効な手段であることが推測できる。

金属学会誌，Vol.34，No.10，1970，pp.10051011.

参考文献
1)https://www.mst.or.jp/Porals/0/case/pdf/c0003.pdf

6)呂戊辰，袁本鎮：“ステンレス鋼の高温酸化2)https://kistec.jp/wp/wpcotent/upoads/koudo/pdf/

および孔食の研究”，日本化学会誌，

vol3_no6.pdf

Vol.1987，No.6，1987，pp.1054-1058.

3)金子智，佐藤義和：“ステンレス鋼の化学的

7)東茂樹，幸英昭，村山順一郎，工藤赳夫：な研磨法の現状 ―電解研磨と化学研磨―”，“ステンレス鋼の耐食性に及ぼす溶接スケー

表面技術，Vol.41，No.3，1990，pp. 203-206.

ルの影響”，Boshoku Gijutsu，Vol.39，No.11，
1990，pp.603-609.

− 60 −

研究論文

不動態化処理ステンレス鋼の耐食性挙動
諸橋

春夫*

水沼

達郎*

Corrosion Resistance of Passivated Stainless Steel
MOROHASHI Haruo* and MIZUNUMA Tatsuro*

抄録

本研究では，各種条件の硝酸水溶液を用いて不動態化処理を行ったステンレス鋼についての耐食性評価を行った。耐食性評価は，ステンレス鋼で発生する局部腐食のうちの孔食に着目し，孔食電位測定と塩化第二鉄腐食試験を行った。その結果，処理した試料の耐食性は未処理試料より向上していることが確認できた。また，X 線光電子分光(XPS)分析を行い，耐食性が高い試料では表面に Cr が濃縮していることを確認した。そして，この濃縮が耐食性向上に寄与するものと推定した。
1.

緒行ったステンレス鋼についての耐食性評価を行言ステンレス鋼は，耐食性，機械的性質，表面った。耐食性評価は，ステンレス鋼で発生するの美観に優れているため，建築，輸送機器，家

局部腐食のうちの孔食に着目し，孔食電位測定

電から身近な家庭用品にいたるまで様々な分野と塩化第二鉄腐食試験を行った。また，X 線光で利用されている。このステンレス鋼の特徴で電子分光(XPS)分析は，ステンレス鋼の不動態ある高い耐食性は，その表面に不動態皮膜と呼皮膜などの研究に活用されている 1,2)。本研究

ばれる非常に薄い（数 nm）保護皮膜（Cr を主でも不動態皮膜について XPS 分析を行い，皮膜とする水和オキシ水酸化物）が形成され，そのの構造と耐食性の関係について検討を行った。

皮膜によって母材が保護されていることによる。
しかし，ステンレス鋼でも溶接や切削などの2.

実加工を受けた場合や置かれた環境によっては，

2.1

不動態化処理験

期待される耐食性が発揮されないことがある。

実験に用いたステンレス鋼は，板厚 2mm の

特に局部的な腐食である孔食，すきま腐食，応SUS430 と SUS304 である。その化学組成を表 1

力腐食割れなどが問題となることがある。そこに示す。これらを 20×25mm に切断後，孔食電位で通常，加工されたステンレス鋼は，酸による測定用試料と XPS 用試料は，片面（測定面）を洗浄によって清浄化して使用されている。また，

バフ研磨まで行い，塩化第二鉄腐食試験用試料

この処理は表面に保護皮膜を生成させる不動態

は，両面および側面を耐水研磨紙で#1000 まで

化処理の役割を兼ねている場合が多く，耐食性研磨した。
これらの研磨試料について，不動態化処理を向上のための不動態化処理のみを目的とした場行った。処理条件は，SUS430 については 10，合もある。
このような背景の中，不動態化処理後のステ

20，30，40，50mass%の硝酸水溶液を用い，液ンレス鋼の耐食性評価が求められている。そこ

温 30，40，50℃，浸漬時間 60 分，SUS304 につで，本研究では，硝酸を用いて不動態化処理をいては 50mass%の硝酸水溶液を用い，液温 50℃，
浸漬時間 60 分で行った。

* 下越技術支援センター− 61 −

表1

2.2

ステンレス鋼の化学成分

孔食電位測定孔食電位測定で用いた試験装置の概略を図 1に示す。本装置は電解槽，参照電極，ポテンシ
ョスタット，解析用 PC から構成されている。
なお，対極に Pt 電極，参照電極にはカロメル電極を用いている。測定試料は，前述の不動態化
処理試料に導線をスポット溶接によって接続し，10×10mm の試料面を残して試験片および導線を

2.3

塩化第二鉄腐食試験

塩化第二鉄腐食試験において，試験で用いた溶液は，0.05mol/L の HCl 水溶液に FeCl3･6H2O
を溶解して塩酸酸性 6%FeCl3 溶液に調整した。
この溶液中に質量測定後の試料を水平に保持す
るように置き，35℃で 6 時間浸漬した。そして，浸漬後の試料の質量を測定して単位面積，単位
時間当たりの減量（g/m2･h）を求めた。

絶縁物で被覆した。試験溶液は，5%NaCl 水溶液を使用し，試験前にアスピレータによる脱気を 60 分行い，温度は 30±1℃とした。また，測2.4

XPS 分析

XPS 分析では，深さ方向の各元素の濃度分布

定中においても電解槽内の脱気を行うため N2 ガ

（デプスプロファイル）と Cr2p スペクトルの測スを流入した。

定を Ar イオンエッチングにより行った。用いた測定は，試料を電解槽内の試験溶液中に完全XPS 分析装置は，サーモフィッシャーサイエンに浸し，10 分放置後，自然電極電位から電位掃ティフィック（株）製 K-Alpha である。X 線源

引 速 度 20mV/min で ア ノ ー ド 電 流 密 度 が1000μA/cm2 に達するまで行った。孔食電位は，は，単色 Al Kα 線を用い，照射径は 400μm とし，中和銃を使用した。定性分析であるサーベイス

アノード分極曲線において電流密度が 100μA/

キャンは，パスエネルギー200eV，エネルギー

cm2 に対応する電位のうち最も貴な値とした。

ステップ 1eV とした。ナロースキャンは，Cr2p
スペクトルについて，パスエネルギー50eV，エネルギーステップ 0.1eV として行った。Ar イオ
ンエッチング条件は，SiO2 換算で 10nm/min とな
る加速電圧 3kV，エッチングエリア 2×2mm とし，エッチング間隔は 2sec で合計 60sec エッチング
した。
3.

結

果

3.1

孔食電位測定図 2 は，SUS430 の孔食電位の測定例である。
一例として未処理試料と 50℃の 10%HNO3 水溶液で不動態化処理を行った試料のアノード分極曲線を示した。この図では，曲線が急激に立ち上がった電位，すなわち電流が急激に流れた電図1

孔食電位測定装置の概略図

位で不動態皮膜が破壊されたことを示している。

− 62 −

この電位が孔食電位であり，孔食電位が高ければ耐食性が優れていることを意味する。この図から未処理試料より処理試料の方が，孔食電位が高くなっており，耐孔食性が向上していることがわかる。
図 3 に処理濃度と孔食電位の関係を示す。すべての処理試料が未処理試料より孔食電位が高くなっており，耐孔食性が向上している。また，
SUS430 では低濃度の HNO3 水溶液を用いた場合
は，処理温度を高くすると孔食電位が高くなる
ことがわかる。しかし，処理濃度を 50%まで上げると孔食電位が低くなり，SUS304 も高濃度の処理試料では低い値であった。
3.2

塩化第二鉄腐食試験

図 4 に塩化第二鉄腐食試験における処理濃度

図2

孔食電位の測定例（アノード分極曲線）

図3

処理濃度と孔食電位の関係

図4

処理濃度と腐食量の関係− 63 −

と腐食量の関係を示す。すべての処理試料が未処理試料より腐食量が少なくなっているが，
SUS304 では，処理濃度の違いによる大きな影
響は見られなかった。SUS430 では，処理温度に関係なく 10%HNO3 水溶液を用いた場合が，最も腐食量が少なく，処理濃度および処理温度が高くなると腐食量が増える傾向が見られた。
3.3

XPS 分析

SUS430（未処理，10%-50℃処理，50%-50℃処理）のデプスプロファイルを図 5～7 に示す。

図5

デプスプロファイル（SUS430: 50％-50℃処理）（SUS430:未処理）

図9

デプスプロファイル（SUS430:10％-50℃処理）

図7

デプスプロファイル

図8

図6

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（SUS430:未処理)

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（SUS430:10％-50℃処理）− 64 −

図 10

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（SUS430:50％-50℃処理）

これらは C，O，Cr，Fe の濃度の合計が 100
Atomic%として求めたものである。処理した試料は，2 秒エッチング面まで Fe よりも Cr の濃度が高くなっており，表面付近で Cr 濃度が高くなっている。そして，50%-50℃処理は 10%-50℃
処理より深い位置まで O 濃度が高くなっている。
ま た SUS430 （ 未 処 理 ， 10%-50℃ 処 理 ， 50%50℃処理）の Cr2p スペクトルの深さ方向変化（3D 表示）を図 8～10 に示す。ここで金属 Crのピーク位置は 574eV 付近，Cr(Ⅲ)酸化物のピーク位置は 576.5eV 付近である。このことから

図 11

デプスプロファイル

デプスプロファイル（SUS304:10％-50℃処理）

図 13（SUS304:未処理）

図 14

図 12

デプスプロファイル（SUS304:50％-50℃処理）

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（SUS304:未処理)− 65 −

図 15

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（SUS304:10％-50℃処理)

図 16

Cr2p スペクトルの深さ方向変化（SUS304:50％-50℃処理)

10%-50℃処理試料は，未処理および 50%-50℃することにより未処理試料より耐孔食性が向上

処理よりも表面付近に Cr(Ⅲ)酸化物が濃縮してすることを確認できた。しかし，硝酸濃度 50%

存在していることがわかる。

の処理では，孔食電位は低い値であった。これ

次に SUS304（未処理，10%-50℃処理，50%-は適度な硝酸濃度の水溶液中では，自然浸漬電

50℃処理）について，C，O，Cr，Fe，Ni の濃位が不動態域にあり保護性に富む不動態皮膜を度の合計が 100Atomic%として求めたデプスプ生成するが，高濃度な硝酸水溶液中では，自然

ロファイルを図 11～13，Cr2p スペクトルの深さ

浸漬電位が高くなった過不動態となり，保護性

方向変化（3D 表示）を図 14～16 に示す。デプに劣る不動態皮膜が生成したためと考えられる。

スプロファイルにおいて，処理した試料は，6

また，XPS 分析の Cr2p スペクトルでは，SUS

秒エッチング面付近まで Fe よりも Cr の濃度が430 ， SUS304 と も に 10%-50℃ 処 理 試 料 は ，高くなっており，50%-50℃処理は 10%-50℃処

Cr(Ⅲ)酸化物が表面に濃縮しており（図 9，15），

理より深い位置まで O 濃度が高くなっている。

この濃縮が耐食性を向上させていると考えられまた，Cr2p スペクトルにおいて， 10%-50℃処る。50%-50℃処理試料は，デプスプロファイル

理（図 15）では，他の試料よりも表面付近ににおいて 10%-50℃処理試料と同様に未処理試料

Cr(Ⅲ)酸化物が濃縮しており，SUS430 と同じ挙より表面部の Cr 濃度が高くなっているが，Cr2p動を示している。

スペクトルにおいては，10%-50℃処理試料よりも深い位置まで Cr(Ⅲ)酸化物が存在しているこ4.

考とを確認できる。このことから過不動態域では，

察

孔食電位測定（図 3）では，不動態化処理を深い位置まで Cr(Ⅲ)酸化物を生成し，この生成− 66 −

が孔食電位を低くする原因であると考えられる。

(2)硝酸濃度 50％で処理した試料は，低濃度処

塩化第二鉄腐食試験においても処理試料は未理の場合より孔食電位が低い値であった。

処理試料より耐食性が向上していた。しかし，また，XPS 分析での Cr2p スペクトルにおい孔食電位測定の結果とは異なる挙動を示した。

て，10％-50℃処理試料よりも深い位置まで

SUS304 では処理条件による耐食性の変化は，Cr(Ⅲ)酸化物が存在していることを確認した。

ほとんど見られず，SUS430 では処理濃度およ

この酸化の進行が，孔食電位低下の原因とび処理温度が高くなると腐食量が増える傾向が考えられる。

見られるものの変化量が小さかった。このこと(3)塩化第二鉄腐食試験では，未処理試料よりは，使用した溶液の不動態皮膜を破壊する能力

不動態化処理試料の腐食量が減少した。しが，十分に大きいためと考えられる。以上のこかし，処理条件の違いによる腐食量の変化とから，この試験は，不動態化処理の有無によは小さかった。これは，使用した溶液の不る差は評価できるが，処理条件の違いによる耐動態皮膜を破壊する能力が，十分に大きい

食性の評価には適していないと考えられる。

ためと考えられる。

5.

結

言

参考文献

(1) 5%NaCl 水溶液中での孔食電位測定では，未1)杉本克久，岸興作，池田重良，沢田可信：

処理試料より不動態化処理試料の孔食電位“18Cr-8Ni ステンレス鋼の不働態皮膜の X 線が高くなっており，耐孔食性が向上してい光電子スペクトル”，日本金属学会誌，ることが確認できた。また，XPS 分析におVol.38，No.1，1974，pp.55-62.

いて不動態化処理試料は未処理試料より表

2) 岡 本 剛 ， 橘 孝 二 ， 柴 田 俊 夫 ， 星 野 清 ：面に Cr が濃縮していることを確認した。こ“ESCA によるステンレス鋼不働態皮膜の解の濃縮が耐食性向上に寄与するものと考え析”，日本金属学会誌，Vol.38，No.2，1974，

られる。

pp.117-124.

− 67 −

研究論文

銅管腐食の事例調査
諸橋

春夫*

中部

昇*

水沼

達郎*

Investigation of Corroded Copper Tubes
MOROHASHI Haruo*，NAKABE Noboru* and MIZUNUMA Tatsuro*

抄録

本研究では，一般家庭で使用されて冷媒漏洩が発生した除湿機冷却器の銅管について，その腐食原因の調査を行った。その結果，それらの腐食は，蟻の巣状腐食または外面腐食であることがわかった。
そして，それらの腐食原因の物質についても推定を行った。また，この原因調査で X 線コンピュー
タ断層撮影（X 線 CT）を用いることにより，非破壊で内部の腐食形態が観察でき，観察後に腐食生成物の成分分析を行うことができた。
1.

緒てフーリエ変換赤外分光光度(FTIR)法による分言

冷凍機の冷媒配管に銅管が広く使用されてい析を行い，腐食原因の検討を行った。

るが，この銅管に小さな腐食孔が生成して冷媒漏洩を発生することがある。現在，この腐食の2.

原因を調査するためには，腐食部断面の観察が

2.1

実

験

試

料

重要事項となっている。しかし，腐食部が肉眼実験に供した試験片は，一般家庭で使用されでの発見が困難なほど小さい場合，腐食孔を断て冷媒漏洩が発生した除湿機冷却器の銅管（試面観察できるように試料調製（切断，樹脂包埋，料 A，B，C）である。これらの銅管は，外形研磨）することは，非常に難しい。また，腐食7.0mm，底肉厚 0.23mm，溝深さ 0.12mm，JIS

原因調査のためには，銅管外面の腐食孔に存在

H3300 C1220 りん脱酸銅の内面溝付銅管である。

する腐食生成物を分析することも非常に重要で

なお，試料 A，B は界面活性剤水溶液，試料 Cあるが，試料調製を行うと，この腐食生成物をは冷媒を用いて，おおよその漏洩部を確認した。

失うことになる。
一方，非常に小さな腐食孔が生成する蟻の巣

2.2

観

察

状腐食を人工的環境で多く発生させた銅管につX 線 CT による観察は，NIKON METROLO-

いて，X 線 CT を用いてその内部まで三次元的GY 製マイクロフォーカス X 線 CT 装置(MCTに観察した事例が報告 1)されている。この方法

225)を用いて行った。銅管外側の漏洩部周辺には，従来の試料調製が不要であり，腐食生成物

ついては， （株）島津理化製 STZ-171-TLED にも失わずに小さな腐食孔の断面観察ができる。

よる実体顕微鏡観察，日本電子（株）製 JXA-

そこで本研究では，実際に使用された除湿機

8100 による走査電子顕微鏡(SEM)観察を行った。

において冷媒漏洩が発生した銅管について，X
線 CT による観察を行った。そして，この結果

2.3

った。また，腐食原因と推定される物質につい析

腐食生成物などの成分分析は，日本電子（株）に基づいて銅管外側の腐食部について観察および X 線マイクロアナライザー(EPMA)分析を行

分

製 JXA-8100 を用いた EPMA 分析，（株）パーキンエルマージャパン製フーリエ変換赤外分光* 下越技術支援センター− 68 −

分析装置 Spectrum One を用いた FTIR 法より行った。

また，実体顕微鏡観察において，腐食孔周辺は赤褐色であり，緑青の腐食生成物は見られない。このことも既に報告 2)されている蟻の巣状3.

結果および考察3.1

試料 A

腐食の特徴と一致する。
蟻の巣状腐食は，低級有機酸が原因物質であ

試料 A の X 線 CT による三次元画像とその A-ることが知られている。そこで冷却器においてA’断面を図 1，2 に示す。これらより銅管外側

低級有機酸の発生源となりうる物質を検討したに小さな穴が帯状に多く存在し，それらの穴はところ，クッション材の粘着剤（接着部）が候

外側から内側に向かって進行していることがわ

補として考えられたので，これを FTIR 法で分かる。断面観察（図 2）では，貫通している箇

析した。その結果（図 5），粘着剤はアクリル所を一箇所見つけることができ，その箇所では系であることが確認できた。アクリル系粘着剤

貫通している穴から別方向へ枝分かれしているには酢酸ビニルが配合されている場合があり 3)，穴も確認できた。この形態は，この貫通箇所の

この酢酸ビニルは，加水分解により酢酸とアセ

腐食が，蟻の巣状腐食であることを示している。

トアルデヒドに分解される。このことからクッ

外側表面では，この貫通している穴を肉眼でション材の粘着剤から発生した酢酸により，蟻発見することは難しく，実体顕微鏡観察（図 3）
および SEM 観察（図 4）では，その穴に腐食生成物が詰まっていることが確認できる。なお，
X 線 CT では腐食生成物の密度が小さいため，腐食生成物を除去しなくても穴の形状を観察で
きた。

図3

図1

試料 A の三次元画像

図2

試料 A の A-A’断面画像

試料 A の実体顕微鏡写真

図4− 69 −

試料 A の SEM 写真

腐食部周辺には緑青の腐食生成物が確認できた。
これらのことから，試料 B は外面腐食を生じたと考えられる。

図5

粘着剤の IR スペクトルの巣状腐食が発生した可能性があると考えられ
る。
3.2

図7

試料 B の B-B’断面画像

図8

試料 B の実体顕微鏡写真

試料 B

試料 B の X 線 CT による三次元画像とその BB’断面を図 6，7 に示す。これらより銅管外側には試料 A よりも大きな穴が多く存在し，それらの穴は外側から内側に向かって進行している
ことがわかる。断面観察（図 7）では，貫通している箇所を一箇所見つけることができた。そして，その穴の形状は，試料 A とは明らかに異なっており，外面腐食で生じる形状 4)に似ている。なお，図 6，8 において左下から右上に向かって見られる溝は，試料調製時に付いた疵である。
実体顕微鏡観察（図 8）および SEM 観察（図9）では，その穴に腐食生成物が詰まっている
ことが確認できる。また，図 8 で見られる上部の黒色部は，油性ペンのマーキングであるが，

図6

図9

試料 B の三次元画像− 70 −

試料 B の SEM 写真

3.3より生じる。これらのことから，試料 C では，

試料 C

試料 C の X 線 CT による三次元画像（図 10）冷却器で生じた結露に除湿機内に吹き込んだ空から，銅管外側の穴の面積は試料 A，B に比べ気に含まれる硫酸イオンが溶解して酸性水溶液てかなり大きく，円周方向に溝ができていることが確認できる。また，C-C’断面（図 11）で見られる穴の形状は試料 B に類似している。実
体顕微鏡観察（図 12）および SEM 観察（図 13）
では，その穴に腐食生成物が詰まっていることが確認でき，図 12 では腐食部周辺に緑青の腐食生成物が確認できる。
試料 A および C の銅管外側の貫通した穴付近について EPMA 分析を行った。また，試料 C が使用されていた冷却器の放熱用アルミニウムフ
ィンには，銅管との接触部に付着物が確認され

図 11

試料 C の C-C’断面画像

図 12

試料 C の実体顕微鏡写真た。このアルミニウムフィンの付着物が存在している箇所についても EPMA 分析を行った。それらの検出元素と半定量値を表 1～3 に示す。試料 C の Al の検出量は試料 A より大きいことから，試料 C では，銅管とともに銅管に接しているアルミニウムフィンも多く腐食し，その生成物が付着したと考えられる。
また試料 A，C およびアルミニウムフィンの付着物の存在している箇所において S が検出されている。なお，PM2.5 を含む大気エアロゾルが 外 気 か ら 住 宅 室 内 へ 侵 入 5) し ， そ の 中 のPM2.5 に硫酸イオンが多く含まれているという
報告 6)がある。また，硫酸イオンは外気からの侵入率が高いと考えられるとの報告 7)もある。
さらに試料 C は，腐食形態が外面腐食に似ており，外面腐食は酸性またはアルカリ性の液体に

図 10

試料 C の三次元画像

図 13− 71 −

試料 C の SEM 写真

表1

試料 A の腐食物の半定量結果が生成し，外面腐食が発生したと考えられる。
試料 B の腐食形態も試料 C に類似していることから試料 B の腐食孔発生原因も硫酸イオンを含む酸性水溶液による外面腐食であると考えられ
る。
4.

結

言

(1)一般家庭で使用されて冷媒漏洩が発生した
除湿機冷却器の銅管について，その腐食原因の調査を行った。その結果，蟻の巣状腐食または外面腐食であることが確認でき，それらの腐食原因物質も推定できた。
表2

試料 C の腐食物の半定量結果(2)本研究では，X 線 CT を用いることにより，腐食孔のある銅管について非破壊で内部の腐食形態が観察でき，腐食生成物が温存できるため観察後に成分分析が行えた。この様に X 線 CT の利用は，銅管の冷媒漏洩原因調査に非常に有効であることが確認できた。
参考文献
1)細木哲郎，伊藤真一，渡辺雅人，崩岡久敏：“銅管に発生させた蟻の巣状腐食の CT スキャ ナ に よ る 観 察 ” ， 材 料 と 環 境 ，Vol.66，
No.12，2017，pp.405-408.
2) 能 登 谷 武 紀 ： “ 銅 管 の 蟻 の 巣 状 腐 食 ” ，

表3

アルミニウムフィン上の付着物

Boshoku

Gijutsu，Vol.39，No.6，1990，

半定量結果

pp.315-320.
3) 中 前 勝 彦 ： “ 粘 着 と 粘 着 剤 ” ， 高 分 子 ，Vol.30，No.9，1981，pp.669-673.
4)https://www.njt-copper.com/media/20210610173710-865.pdf
5)鍵直樹：“室内空気環境における新たな汚染物質”，保健医療科学，Vol.63，No.4，2014，
pp.350-358.
6)杉山広和，信森達也，前田 泉：“環境中の大気汚染物質に関する研究（微小粒子 PM2.5による大気汚染）－第 3 報

オキシダント高濃度，わら焼き，黄砂飛来時におけるイオン
成分濃度－”，岡山県環境保健センター年報，
Vol.32，2008，pp.11-16.

− 72 −

7)船坂邦弘，古市裕子，酒井 護：“住宅構造の違いによる大気エアロゾルの室内への侵入と対策提案 ―微量化学分析からのアプロー− 73 −

チ―”，住総研研究論文集・実践研究報告集，No.44，2017，pp.97-107.

ノート

機械学習によるラマン分光分析のスペクトルデータ解析
天城裕子*

Raman Spectrum Analysis Using Machine Learning
AMAKI Yuko*

1．緒言る手法について検討した。温度計の赤色色素のラマン分光分析は近年低価格化や小型化によ

データについて，パラメータを適当に設定したり普及が進み，異物分析や材料解析の分野におAsymmetric Least Squares Smoothing 法 1)により処ける強力なツールとなっている。鉄さびや DLC，理を行った結果を図 1 に示す。データにより補セラミック材料などの無機物から樹脂系などの正効果がやや異なるが，おおむね解析可能な程

有機物，一部の液体など適用範囲が広いこと，度に補正することができた。

複雑な前処理が不要で簡易にスペクトルデータ

あわせて，データポイント数の調整や，測定が得られることなどが長所である。しかしながデータの中心波数による分類などを行い，次項

ら当所の装置には標準データベースが付属して以降の解析用データとした。

いないため，未知試料の測定では解析が困難な場合がある。現状は想定される物質からの過去
データや文献データの検索を行い，解析を行っ補正前ているが，これらは煩雑な作業であり，また測定者の経験に依存する部分が多い。本研究では過去の標準データとの照合プログラムを作成，簡易的な検索を行えるようにすることを目的と
補正後

する。

raman shift/cm-1

2．検討及び結果
2.1

標準データの準備および前処理

図1

ベースライン補正

測定データは解析プログラム用の独自形式のため，ソフトウェアのエクスポート機能で csv
または txt 形式に変換し，各種作業を行った。比
較用の標準データは 1000 程度を準備した。同等
サンプルの重複があるため，有効数としては半数程度である。今回は重複分を削除せずそのまま使用した。

2.2

比較法の検討

前項で変換したサンプルデータと，比較用の標準物質データとの類似度を，Python の scipy
ライブラリによる以下の 2 手法で検討した。
(1)データ全体の相関係数(2)メインピークをいくつか検出し，検出ピー

ラマン分光分析では蛍光の影響などで不定形クの位置と相対強度での比較かつ高いバックグラウンドノイズが現れる場合(1) 法については，scipy.stats.pearsonr，scipy.

が多い。生データの状態ではこの高いバックグ

stats.spearmanr でそれぞれピアソン，スピアマン

ラウンドが解析結果に影響する。これを除去すの相関係数を算出したところ，両者の傾向に大* 下越技術支援センター− 74 −きく差はみられないため，暫定的にピアソンの相関係数の降順で比較を行った。(2)法については scipy.signal.argrelmax を用いてピークを検出した。図 1 の補正後データでの，(2)法の検出結果を図 2 に示す。矢印に示すように判定しない
ピークがみられる。これらはパラメータの調整で検出可能であるが，ノイズをピークと誤判定するようになる。ラマンはサンプルにより

raman shift/cm-1

FWHM や S/N が大きく変わるため，(2)法にお図2

ピーク検出結果ける汎用的なパラメータの設定は難しいと思われる。以降の(1)法との比較については，ノイズを拾わない程度のパラメータを用いて行った。

サンプル

同じデータについて，図 3 に(1)法，図 4 に(2)法でのそれぞれ一致度上位 3 データとの比較結果を示す。なお，図 3，4 とも一番上がサンプ

検索

ルデータである。図 3 の(1)法では上位 3 データ

結果

とも赤色色素系の物質であったのに対し，図 4の(2)法ではやや精度が落ちる。メインのピー

data point

クがいくつか未検出なのが原因と思われる。
図3(2)法ではピーク検出用のパラメータの選定が(1)法による比較結果

困難な課題があり，(1)法ではより安定した結果が得られると考えられる。
2.3

サンプル

測定用 PC での実施方法の検討

実際の測定中に使用することを想定し，測定用 PC で使用可能にするための方法を検討した。

検索結果

非 python 環境での動作方法として，pyinstallerなどを用いた windows 用の exe 化による方法があるが，作成したファイルはエラーにより動作

data pointを確認できなかった。python のバージョン，モ

図4(2)法による比較結果

ジュールの対応/非対応などの要因が考えられるが詳細は不明である。プログラムを持ち歩いて

3．結

他の PC で使用することは基本的になく，exe 化(1)ラマンデータの簡易的な検索システムを構のメリットはあまりないと考えられるため，

言築することができた。

python を導入することとした。移行元 PC に

(2)比較用データの種類が精度に影響するため

miniconda と最小限のモジュールをインストール

今後比較用データの拡充を行っていく。

した仮想環境を設定し，この環境をコピーした
測定用 PC で動作を確認した。

参考文献
1)PHC Eilers, HFM Boelens - Leiden University
Medical Centre Report, 2005

− 75 −

ノート

ナノインデンテーション試験による換算ビッカース硬さの妥当性に関する研究
白川正登*

Study on the Validity of Converted Vickers Hardness by Nanoindentation TestSHIRAKAWA Masato*

1.

緒より求められる換算ビッカース硬さ HVc を求め，

言

金属の薄膜やめっき層などの硬さ試験にナノHV と HVc の相関について調べた。

インデンテーション試験（計装化押込み試験）

ビッカース硬さ試験にはアカシ製マイクロビを行う機会があるが，そこで求められるマルテッカース硬さ試験機 MVK-H2 を，計装化押込み

ンス硬さ HM や押込み硬さ HIT といった硬さは，試験にはフィッシャー・インストルメンツ製薄従来の金属材料の硬さ試験結果と比較すること

膜硬度計 HM500 を用いた。ビッカース硬さ試験が難しい。金属材料の計装化押込み試験の規格

は，JIS Z 2244 により行い，試験荷重は，100HVである ISO14577-1 では，試験によって求められ

以 上 の 硬 さ は 4.903N，100HV 未 満 の 硬 さ はる押込み硬さ HIT は，理想的なビッカース圧子

2.942N とした。計装化押込み試験は，それぞれの形状から計算によりビッカース硬さ HV に換の試験片に対し，試験荷重 F を 100mN，10mN，算することができるとされているが，その一方

1mN の 3 条件で試験を行った。計装化押込み試

で，この換算ビッカース硬さをビッカース硬さ

験の主な試験条件を表 1 に示す。各試験片につの代替として用いないこととされている。

いて，ビッカース硬さ HV は 5 点，換算ビッカ

ナノインデンテーション試験で計算により求められる換算ビッカース硬さ HVc とビッカース

ース硬さ HVc は 10 点の試験を行い，結果の平均値により評価した。

硬さ HV の値の相関について検証し，ナノイン
デンテーション試験結果のビッカース硬さとし3. 試験結果及び考察
各試験片のビッカース硬さ HV 及び各試験荷ての取り扱いの可能性について検討した。

重での計装化押込み試験により求められた換算
2.

試験方法

2.1

試験片

試験には，鉄鋼材料 6 種類（S1~S6）及び銅合金系材料 6 種類（C1~C6）の計 12 種類の試験片を用いた。試験片は，それぞれ鏡面研磨されたものを用いた。
2.2

試験方法

それぞれの試験片のビッカース硬さ HV をビッカース硬さ試験により求めた。計装化押込み試験により求められた HIT(N/mm )から計算に
2* 下越技術支援センター− 76 −

表1

計装化押込み試験の主な試験条件

圧子の種類

ビッカース圧子（四角錘ダイヤモンド圧子）

最大押し込み荷重

100mN , 10mN , 1mN

最大押し込み荷重までの到達時間20秒

荷重増加条件√F（荷重の平方根）の時間当たりの増加割合が一定

最大荷重保持時間

5秒

除荷時間

20秒

ビッカース硬さ HVc を表 2 に示す。HVc は，本1200

研究の範囲では，すべての試験でビッカース硬換算ビッカース硬さ HVc

さより大きな値となっており，HVc をそのまま
ビッカース硬さとして用いるのは好ましくないと考える。さらに，同一試験片に対し試験荷重が小さくなるほど，HVc の値が大きくなる傾向も確認された。

800
600
400

各試験荷重の HVc と HV の関係を図 1(a)～200(c) に 示 す 。 図 中 の エ ラ ー バ ー は 各 試 験 片 の0

HVc 10 点の標準偏差を，点線は線形近似曲線を押込み試験における試験荷重が小さくなるほど換算ビッカース硬さ HVc

ここで，計装化押込み試験により求められる
換算ビッカース硬さ HVc の試験荷重 10mN 及び1mN の場合の試験片 S6 と C2 の値，試験荷重
1mN の場合の試験片 S5 と C1 の値を比較してみ0る。一方，同じ試験片の HV の値を見てみると，

0

200

400

(b)試験荷重F

902.9

1007.11062.51209.6

S2

711.3

804.7

833.2

797.2

S3

602.9

689.4

713.3

749.6

S4

449.1

513.1

556.0

622.8

S5

307.2

352.0

399.3

507.7

S6

185.1

228.3

290.2

380.0

C1

404.8

467.4

469.2

494.2

C2

202.8

232.6

243.3

267.7

C3

113.5

133.7

181.7

242.7

C4

101.7

116.3

139.8

184.8

C5

43.5

55.7

84.7

145.1

C6

42.3

48.8

69.7

129.3

換算ビッカース硬さ HVc

1200

S1

800

1,000

10mN

1400

換算ビッカース硬さ HVc

1mN

600

ビッカース硬さ HV

硬さ試験結果

10mN

100mN

400

系の試験片（C2，C1）より大きな値となってい

100mN

1,000

600

200

試験荷重

800

800

ると，鉄鋼系の試験片（S6，S5）の方が銅合金※

600

y = 1.1281x + 37.912
R² = 0.9962

1000

れた。

硬さ
HV

400

1200

試験結果のバラツキが大きくなることが確認さ

試験片

200

(a)試験荷重

HVc と HV に強い相関がみられるものの計装化

ビッカース

0

ビッカース硬さ HV示している。いずれの試験荷重においても，

表2

y = 1.1174x + 8.7135
R² = 0.9996

1000

y = 1.1369x + 92.24
R² = 0.9672

1000
800
600
400
200
0

0

200

400

600

800

1,000

ビッカース硬さ HV(c)試験荷重
図11mN

各試験荷重における換算ビッカース硬さとビッカース硬さの関係※ HV0.5（但し、C5及びC6は、HV0.3）− 77 −

銅合金系の方が鉄鋼系より大きな値となってお算ビッカース硬さ HVc からビッカース硬さの目り，その大小関係は HVc の大小関係と逆転して安となる値が得られる可能性がある。一方，試いる。そこで，計装化押込み試験荷重 10mN と験荷重 1mN の試験結果（図 2(b)），特に鉄鋼

1mN における HVc と HV の関係を鉄鋼系と銅合系材料のビッカース硬さの値が大きい側で，試金系の種類別に評価した結果を図 2 に示す。材験結果の平均値のプロットが，線形近似曲線か

料種類に分けずに評価した場合（図 1(b)，(c)）

ら外れる傾向が見られる。押し込み深さが小さと比べ，試験結果の平均値のプロットが近似曲すぎることに起因すると考える。試験荷重 1mN線に一致している。特に 10mN の試験結果は，の計装化試験における押し込み深さは，0.048

近似曲線とよく一致している。以上の結果から，~0.149μm であった。計装化押込み試験では，試鉄鋼や銅合金のような金属材料では，試験荷重

験面の表面粗さが試験結果に影響するため，押10mN 以上の試験において適切な近似式を作成

し込み深さ h が算術平均粗さ Ra の 20 倍以上ですることで，計装化押込み試験で求められる換あることが求められている。本研究で用いた試
験片は，鏡面研磨により Ra は 0.02~0.04μm 程度に仕上げられており，試験荷重 1mN の試験の一1200

換算ビッカース硬さ HVc

1000

部でやや条件を満たさない（h=18.5Ra~19.5 Ra）

y = 1.0759x + 76.078

ものの，その他の試験では条件（h≧20800Ra）を満たしていた。但し，ISO14577-1 では，600

押し込み深さ 0.2μm 以下の試験をナノレンジと

400
200
0

鉄鋼系

呼び，ナノレンジの試験では，その試験結果は，銅合金系

実際の圧子形状（先端形状の理想幾何学形状との違い，例えば圧子先端の微小な稜線や丸みな

y = 1.0688x + 36.226
0

200

400

600

ど）や圧子先端の接触領域の影響を強く受ける
800

1,000

とされており，圧子先端形状や試験機の非常にビッカース硬さ HV(a)試験荷重

注意深い校正，補正が必要とされている。今回

10mN

は，試験荷重 10mN の試験では，ほぼすべての換算ビッカース硬さ HVc

試験で押し込み深さが 0.2μm 以上であったが，1400

試験荷重 1mN の試験では，すべての試験結果が1200

押し込み深さ 0.2μm 未満であった。試験結果の
y = 1.053x + 156.86

1000

バラツキや線形近似曲線からの外れなど，押し込み深さ h が小さい試験では注意が必要である。

800

押し込み深さが小さい場合には，金属組織，残

600
400

留応力，表面の汚れなども影響すると考えられ銅合金系

るが，本研究では，その影響について評価できず，今後の課題と考える。

200
0

鉄鋼系

y = 0.9628x + 98.168
0

200

400

600

800

4.

1,000

図2

言

(1)計装化押込み試験結果として得られる換算

ビッカース硬さ HV(b)試験荷重

結

ビッカース硬さ HVc を，そのままビッカー

1mN

材料種類別に見た換算ビッカース硬さとビッカース硬さの関係− 78 −

ス硬さの代替として用いるのは好ましくないことを確認した。

(2)鉄鋼材料や銅合金系の金属材料では，適切な近似式を作成することで，HVc からビッ

カース硬さの目安となる値が得られる可能性がある。

− 79 −

ノート

電源系低周波イミュニティ試験環境の調査検討
石澤

賢太*

牧野

斉*

小林

豊*

Investigation and Examination of Low-Frequency Immunity Test Environment for Power Supply PortISHIZAWA Kenta* MAKINO Hitoshi* and KOBAYASHI Yutaka*

1.

緒

言
S相
R相
T相

イミュニティ試験の国際規格 IEC 61000-4 シ
リーズは，試験実施にあたり必要な試験方法・手順を定めた基本規格である。試験は図 1 の試
験電圧波形の一例に示すように，供給されている電源の品質をあえて劣化させ，機器の電気的耐性を評価するものである。
これまで，電源系低周波イミュニティ試験を実施する場合，規格シリーズから IEC61000-411

1)(a)IEC 61000-4-13 フラットカーブ，三相の実施のみが求められていた。しかし近年，
通常電圧

それ以外の規格による電源系低周波イミュニテ

移行電圧

試験電圧

ィ試験実施の要求が増えている。一因として，電力送電網のスマートグリッド化による電源品
質の低下が挙げられる。すでに国や業界団体が電源品質確保にかかるガイドラインを発行 2) している点からも，分散型電源の系統連系増加が電力系統の品質維持に影響していると考える。
本稿では下越ならびに中越の両技術支援セン(b)IEC 61000-4-28 電源周波数変動，単相三線ターで実施可能な試験を示し，電源系低周波イ

図1

試験電圧波形の一例

ミュニティ試験規格を概説する。
のいずれかを選択できる。4-29 は，4-11 ならび
2.

に 14 を直流機器に置き換えたものである。直流実施可能な試験と試験規格の概要
表 1 に当所で実施可能な電源系低周波イミュ

定常電圧のほか，イベント時電圧とイベント継ニティ試験の一覧を示す。以降の文中では，試続時間，ならびに繰り返し回数を設定すること

験規格番号 IEC 61000-4-X を 4-X と記す。こので試験できる。

うち，4-17 と 4-29 は，直流給電機器を対象とし前出した 4-17 と 4-29 の 2 試験以外は，交流給た試験規格である。4-17 では直流入力電圧に含電機器を対象とした試験規格である。中には 4-

まれるリプル（ripple，脈動）に対する機器の耐27 のように，三相交流を給電する機器のみを対性を試験する。リプル波形は，単相若しくは三象とするものも存在する。よって，交流給電機

相交流電圧を全波整流して生成した場合器を対象とした試験規格は，機器の給電方式に*応じ該当するもののみを適用する。

下越技術支援センター

交流給電機器を対象とした試験規格において− 80 −

表1

当所で実施可能な試験規格，試験名称ならびに各試験規格が対象とする給電方式

試験規格
IEC 61000
4-11
4-13
4-14
4-17
4-27
4-28
4-29

4-34

試験名称

対象とする給電方式
単相
単相
二線
三線

直流

電圧ディップ，短時間停電，
電圧変動イミュニティ
高調波と次数間高調波
イミュニティ
電圧変動イミュニティ
直流電源入力端子におけるリプルに対するイミュニティ
不平衡イミュニティ
電源周波数変動イミュニティ
直流入力端子における電圧ディップ，短時間停電，
電圧変動イミュニティ
16 A を超える機器の電圧ディップ，短時間停電，
電圧変動イミュニティ

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇
〇

〇

〇

〇

〇

〇

最も特殊なものは 4-13 である。この試験では電表2給電可能な最大電源容量

源周波数 50 Hz あるいは 60 Hz を基本波として，その高調波(n 倍)と次数間高調波(n.5 倍)を重畳したひずみ波を機器に印加する。複数の試験波形

三相

技術支援
センター

が規定されていることに加え，機器に対し全て

直流
[kW]
6.3
18.0

下越
中越

の試験波形を印加するとは限らない点が特徴で最大電源容量
単相
単相二線
三線
／三相
[kVA]
[kVA]
6.0
9.0
6.0
18.0

ある。試験ならびに判定のながれを示したフローチャートが製品クラス毎に与えられており，系については，両技術支援センターともに対応

これに沿って対象波形のみを印加する。試験にしていないことから，機器の逆潮流運転ができ要する時間を試験前に正確に見積もることがでないことに注意が必要である。

きないことに注意が必要である。
また交流給電機器の場合，電圧変動イミュニ
ティ試験規格として 4-11 ならびに 4-14 の 2 種類

4.

結

言

(1)IEC 61000-4 シリーズ規格を調査し，対応する試験環境の整備について検討した。

が存在する。両試験における最も大きな違いは電圧変動の周期である。1 試験あたりの所要時(2)下越ならびに中越の両技術支援センターに間は, 4-11 でおよそ 30 秒，4-14 で約 7 分である。

整備した試験環境の試験能力を示した。

後者はたとえば，大型負荷への電源投入や，負荷時タップ切換変圧器の動作によって起こる長参考文献

周期の電圧変動を想定している。

1)IEC61000-4-11，”Testing and measurement techniques - Voltage dips, short interruptions and3.

voltage variations immunity tests”，2020.

試験能力
表 2 に両技術支援センターの試験能力として

2)資源エネルギー庁，”電力品質確保に係る系給電可能な電源容量と給電方式を示す。系統連− 81 −

統連系技術要件ガイドライン” ，2019.

ノート

ビッカース硬さの自動測定に関する研究高橋靖*

Research on Automatic Measurement of Vickers Hardness
TAKAHASHI Yasushi*

1.

緒によるプログラムで自動化した。また，圧痕の言

ビッカース硬さ試験では，圧痕の対角線長さ

検出にディープラーニング（Pytorch）による物を計測顕微鏡で測る際に，読み取りを人の眼に体検出を適用し，その検出精度について検討し頼っているため，試験者による違いや測定値にた。

バラツキが生じる原因となっている。このため，
近年では，その読み取りを画像処理により自動

2.

的に行うことのできる硬さ試験機も市販されて

2.1

試験機器
試験機器

いる。しかし，金属組織が現出したような地模表 1 に示す試験機器を使用し，顕微鏡レンズ

様のある測定サンプルでは，通常の画像処理でを介してモノクロカメラからパーソナルコン

も圧痕の輪郭をうまく抽出することができず，ピュータに画像を取り込み，処理を行う自動測

自動での読み取りができない。

定システムを構築した。その外観を図 1 に示す。

本研究では，ビッカース硬さ試験における圧2.2

痕の輪郭検出，対角線長さの測定，HV 硬さ計
算を画像処理ライブラリ OpenCV を使い Python
表1
ビッカース
硬度計

長さの値付け対物ミクロスケール（（株）渋谷光学製
OB2002，ピッチ 0.01mm）により，自動測定シ
ステムの縦方向，横方向の長さを値付けした。

試験機器（株）アカシ製 MVK-H2
試験力:9.8mN~19.6N

2.3

HV 硬さの間接検証

JIS B7725 に準じ，HV 硬さの間接検証を実施

計測顕微鏡対物レンズ:×40
最小表示:0.1µm

し，自動測定システムの画像処理により測定し計測範囲:0~175µm

た HV 硬さは JIS の許容範囲内であることを確認

モノク ロカメ Basler 社製 acA2040-120um

した。よって以降の検討では，この HV 硬さをラ

センサー:1/1.8”CMOS
解像度:3Mpix
画素数:2048 1536pix

基準値とした。

顕微鏡レンズ

オリンパス光学工業（株）製NFK3.3xLD，NFK5xLD

パーソナル

日本電気（株）製 PC-VJ19EF-J

コンピュータ

OS:Windows10 64it

ソフトウェアPython 3.8.5
pytorch 1.10.0
Basler pylon ドライバー
Basler pypylon
図1*

下越技術支援センター− 82 −

自動測定システムの外観

3.

表3

試験方法

3.1

測定サンプル

使用したディープラーニング方式

硬さ基準片（山本科学工具研究社製，HMV
200，HMV500）および，これらを 5%硝酸エタ

SSD

ノール溶液によりエッチングし，金属組織を現Faster R-CNN出したものを測定サンプルとした。
表2

YOLOv5

試験条件

3.2

使用したソフトウェア
参考文献 1 のサンプルプロ
グラム
Detectron22)
Ultralytics YOLOv53)

試験方法

自動測定システムでは，ビッカース硬度計に

圧痕サイズ

基準片

試験力

より測定サンプルに圧痕を打った後，圧痕の画

13.6µm

HMV5000.49N

像をカメラで取得し，画像処理（二値化処理，

21.4µm

HMV2000.49N

輪郭抽出）を行い，Bounding Box 座標の取得，

68.1µm

HMV2004.9N

対角線長さの測定，HV 硬さの計算を行う。試（計算値）

験条件は表 2 に示すように圧痕サイズが異なる
3 種類となるよう設定した。図 2 の左に通常の画像処理による自動測定処理の流れを示す。
3.3

ディープラーニングによる圧痕の検出

ディープラーニングによる物体検出と付随の学習済みモデル 1)を使い，取得したカメラ画像
から直接圧痕を検出して，Bounding Box 座標を

カメラ画像取得

取得し，そこから対角線長さの測定，HV 硬さの計算を行う。その流れを図 2 の右に示す。使用したディープラーニングは表 3 に示す 3 方式
とした。
3.4
画像処理

Bounding Box 検出精度の評価

ディープラーニングによる圧痕の Bounding

ディープラーニング

Box の検出精度については IOU(Intersection Over
Union)により評価した。IOU は 2 つの領域 A，
B がどれぐらい重なっているかを示す指標であり，IOU=(A B)/(A B）で求められる。IOU=1
ならば A と B は完全に重なっていることを意味
し，IOU=0 ならば A と B は重なりが全くないことを意味する。自動測定システムの画像処理にBounding Box 座標の取得より求めた Bounding Box を基準として，ディー

対角線長さの測定

プラーニングが検出した Bounding Box の IOU を

HV 硬さの算出計算した。さらに検出した Bounding Box から
HV 硬さの推論値を計算し, HV 硬さとの誤差を

図2

自動測定処理の流れ求めた。

− 83 −

4.

試験結果
試験結果を表 4 に，ディープラーニングにより検出した Bounding Box の例を図 4 に示す。各方式のディープラーニングによる物体検出と付随の学習済みモデルでは，様々な score で labelを判断し，圧痕の Bounding Box を検出した。
ディープラーニングの方式によって IOU に違いがみられた。なお，IOU は低いほど HV 誤差は(a)SSD

大きくなる。
圧痕サイズによる違いについて，圧痕サイズ
が 68.1µm と大きい場合は，IOU が 0.6 程度でもHV 推論値は誤差の小さい結果が得られた。一方，圧痕サイズ 13.6µm と小さい場合は、IOU が高くても，Bounding Box のわずかな差が HV 硬さに影響するため，誤差も大きい傾向がみられた。

(b)Faster R-CNN
表4

試験結果

圧痕サイズ:13.6µm

500HV0.05

方式

score

IOU

推論値

誤差

SSD

0.13

0.67

338

32.2%

Faster R-CNN

0.95

0.95

476

4.4%

YOLOv5

0.80

0.95

471

5.4%

圧痕サイズ:21.4µm

200HV0.05(c)YOLOv5

方式

score

IOU

推論値

誤差

SSD

0.78

0.87

175

12.3%

Faster R-CNN

0.93

0.94

193

3.1%

YOLOv5

0.71

0.96

197

1.3%

図4

ディープラーニングによるBounding Box 検出結果

5.

考

察

本研究で適用したディープラーニングの中で圧痕サイズ:68.1µm

200HV0.5

は，YOLOv5 が最新方式のため比較的誤差が小

方式

score

IOU

推論値

誤差

さかった。また，今回のディープラーニングは，

SSD

0.91

0.54

175

12.6%

付随の学習済みモデルを用いており，モデルのFaster R-CNN

0.74

0.58

209

4.8%

YOLOv5

0.63

0.60

201

0.4%

チューニングがなされていないため，圧痕の検
出精度はそれほど高くなかったものと思われた。
特に，サイズの小さな圧痕を検出する場合は，高い Bounding Box 検出精度が要求されることが− 84 −

分かった。今後，自動測定システムで圧痕の訓ようなケースでは，通常の画像処理による自動練データを収集し，ディープラーニングを学習

測定では Bounding Box 検出が困難であった（図させることより，Bounding Box 検出の精度を向5b）。一方，ディープラーニングによる物体検上させる必要があると思われる。

出を適用したところ，Bounding Box 検出が可能

また，地模様のある圧痕（図 5a）を測定するであり（図 5c），ディープラーニング適用の優位性を示すものと思われる。
6.

結

言

(1)ビッカース硬さ試験における圧痕の Bounding Box 検出，対角線長さの測定，HV 硬さの計算を Pytorch と OpenCV を使いプログラム
により自動化した。この自動測定システム
により求めた HV 硬さは，JIS B7725 による間接検証の許容範囲内であった。
(a)元画像(2) 3 方式のディープラーニングによる物体検出と付随の学習済みモデルを用いて圧痕のBounding Box 検出を行い，画像処理により求めた Bounding Box を基準として，ディープ
ラーニングによる Bounding Box 検出精度を検討した。その結果，ディープラーニングの方式によって IOU に違いがみられた。また，圧痕サイズはより小さいほうが，IOU の
高い精度が要求されることが分かった。
(3)地模様のある圧痕を測定する場合，通常の画像処理では Bounding Box 検出が困難であ(b)通常の画像処理

るが，ディープラーニングによる物体検出を適用することにより Bounding Box 検出が可能であることを確認した。
参考文献
1)新納弘幸著，PyTorch による物体検出，（株）オーム社，2020，p.144，p156～170
2)https://github.com/facebookresearch/detectron2，
2022 年 3 月 30 日(c)ディープラーニング
図53)https://github.com/ultralytics/yolov5/releases，
2022 年 3 月 30 日

地模様のある圧痕の例− 85 −

ノート

鉄鋼材料における蛍光 X 線定量分析の代替方法となる ICP 定量分析の検討
内藤隆之*

An Examination of Quantitative Analysis on Steel Material by ICP spectrometry
in place of Fluorescent X-rays analysis
NAITOU Takayuki*

1.

緒(2)低合金鋼 1 号(150-12)

言

蛍光 X 線分析装置による鉄鋼材料の定量分析(3)ステンレス鋼 316 種(652-10)では，主に 10mm 程度の厚みで，20mmϕ 程度の(4)高純度鉄 3 種(003-5)平面を持つ試料について，一様な面粗さに調製(1)～(3)の成分を表 1 に示す。また，(4)はしてから分析している。分析時間は 1 試料当た検量線作成用のマトリックス試料とした。

り 15 分程度であり，安易な試料調製で迅速に多成分を分析できる装置として常用しており，高2.2

試料調製容器稼働率の状態にある。そこで，安定的な分析環

試料溶解工程における溶液成分の揮散に伴う境を整えるために当該装置の代替として多成分

分析成分の損失を防止する目的で，密閉容器で同時分析が可能な ICP 発光分光分析装置によるある三愛科学（株）製高圧用反応分解容器 HU-

定量分析について検討した。
ICP 発光分光分析（以下，ICP 分析）では，前処理として，適当な酸による溶解操作で水溶液に調製する必要がある。本研究では，蛍光 X 線分析（以下，XRF 分析）の代替を目指すことから JIS 法(G1258-1~3)操作の負担軽減を意図した調製方法（例えば，使用薬剤の減量化など）や，
分析操作の短縮（例えば，含有量に応じた分取操作の省略など）について検討を行った。

25（内容積 25ml）を使用した。
2.3

分析装置

本研究で使用した ICP 分析装置はアジレント製 5110 ICP-OES VDV で，測定条件を表 2 に示す。また，XRF 分析装置はブルカー・エイエッ
クスエス製 S8 TIGER 4kW であり，常時の依頼分析の測定条件とした。
2.4

試

薬

富士フィルム和光純薬（株）製の試薬を使用
2.

実

験

した。

2.1

試

料

・特級試薬：硝酸(1.40)，硫酸，フッ化水素酸

本研究で使用した試料は，（一社）日本鉄鋼

・金属標準液(1000mg/L)：以下の 11 元素

連盟製の鉄鋼標準試料(1)～(4)である。

Si,Mn,P,Ni,Cr,Mo,Cu,V,Ti,Co,Y(1) 鋳鉄 1 号 3C(120-1)
表1

P

Ni

Cr

Mo

V

Ti

Co

(1) 鋳鉄1号3C（120-1）

1.32

0.70

0.053

0.12

0.28

0.007

0.29

0.007

0.006

－

(2) 低合金鋼1号（150-12）

0.19

0.115

0.041

4.34

0.32

0.22

0.045

0.016

－

－

(3) ステンレス鋼316種（652-10）

0.61

1.34

0.330

10.63

16.87

2.07

0.085

－

－

0.20

成

分

(%)

Si

Mn

分析試料の成分* 中越技術支援センター− 86 −

Cu

表2

表3

ICP 測定条件

RF パワー(kW)1.20

プラズマガス流量(L/min)

12.0

補助ガス流量(L/min)

1.00

ネブライザー流量(L/min)

0.70

試料溶液の送液ポンプ速度(rpm)12

試料溶液の置換時間(s)10

測定前の安定化時間(s)

30

成分

波長 1

Si

288.158－

Mn

257.610293.305*P

178.222－Ni

231.604

221.320**Cr

267.716－Mo

202.032－Cu

327.395－V

292.401－

Ti

336.122－Co

238.892－Y

377.433－

5* ,10

測定時間(s)3

測定の繰返し回数(回)
ラジアル測定での測光高さ(mm)8 , 9*
Y**

内標準元素
ステンレス鋼の Mn,Ni,Cr,Mo に適用*** ステンレス鋼の Si,Mn,Ni,Cr,Mo,Cu,Co に適用

各成分の測定波長(nm)

*

波長 2

鋳鉄に適用

** 低合金鋼に適用

2.5

試料調製方法

試料調製容器に試料 100mg を量り取り，混酸8ml（内訳：硝酸 2ml，硫酸 2ml，フッ化水素酸
2ml，水 2ml）を加えて密栓後，予め 130℃に調整しておいた乾燥器内で 3 時間静置して試料を素酸が必要となり，そのため使用器具は全て樹脂製品とし，標準液の調製では PP 製ホールピペットを使用した。PP 製のホールピペットはガラ溶解した。その後，乾燥器から密閉容器を取りス製のものと比べて種類が少なく，当所では出しドラフトチャンバー内で 1 時間空冷した。

5ml と 10ml の 2 種類のみ所有している。このた

空冷後に開栓し，試料の溶解した水溶液を PP 製め，分析成分毎に個別の濃度を設定するよりも100ml メスフラスコに移し入れ，少量の純水で可能な限り全成分共通の濃度に設定することを

内容器を濯ぎ（3 回繰り返し），純水を加えて優先させたかったことによる。更に，検量線の定容した。なお、分析試料は 10 試料を調製

濃度範囲を様々な鉄鋼材料へ適用させることも(n=10)して ICP 分析を行った。
2.6

考慮した。

検量線作成

以下の 2 種類の検量線（濃度単位：mg/L）を作成した。
(1)鋳鉄・低合金用：0,5,20,50（全成分共通）(2)ステンレス鋼用：0,5,20,50(Si,Mn,P,Mo,Cu)
0,10,50,100(Ni,Co)

3.

結果と考察

3.1

ICP 分析結果

結果を表 4 a) ～c) に示す。各試料の成分毎に各々の検量線で重み付けの有無を採用すること
で，10 試料の平均値は鋳鉄・低合金鋼・ステン
レス鋼の全てで認証値とほぼ同等な結果が得ら

0,50,100,200(Cr)れ、本研究の試料調製の有効性を確認した。

なお，内標準元素の Y は 10mg/L とした。
また，検量線は重み付けの有無を条件に加えて作成した。本研究での各成分の測定波長(nm)を表 3 に示す。

検量線の濃度領域は 2.6 項のとおりであるが，本研究の試料では成分によって，検量線の低濃度領域での測定の場合（特に P,V など），重み
付け無しではマイナスの結果となる場合があっ

今回，分析成分にケイ素が含まれているため，溶液調製において使用薬品の中にフッ化水た。このようにマイナスとなった場合でも重み付けをすることで検量線の切片がブランク試料− 87 −

表4

表5

ICP 分析結果

a)鋳鉄 1 号 3C(120-1)の場合

鋳

認証値
(%)

平均値
(%)

Si*

1.32

1.356

0.026

1.95

Mn*

0.70

0.697

0.015

2.14

P*

0.053

0.047

0.004

8.34

Ni*

0.12

0.116

0.002

1.95

成

分

標準偏差 変動係数
(%)
(%)

Cr*

0.28

0.277

0.006

2.23

Mo*

0.007

0.006

0.0001

2.40

Cu*

0.29

0.288

0.007

2.36

V*

0.007

0.006

0.001

11.96

Ti*

0.006

0.006

0.00023.46b)低合金鋼 1 号(150-12)の場合
成

分

認証値
(%)

平均値
(%)

XRF 分析と ICP 分析の比較
鉄

低合金鋼

ステンレス鋼

成分

XRF
(%)

ICP
(%)

XRF
(%)

ICP
(%)

XRF
(%)

ICP
(%)

Si

1.56

1.603

0.29

0.303

0.39

0.392

Mn

0.88

0.904

0.72

0.770

1.81

1.829

P

0.056

0.060

0.023

0.022

0.056

0.059

Ni

－

－

0.08

0.096

7.97

8.457

Cr

0.03

0.028

0.97

1.017

17.1

17.84

Mo

－

－

0.18

0.160

0.24

0.239

Cu

0.50

0.504

0.16

0.156

0.17

0.179

V

－

－

0.002

0.002

－

－

Co

－

－

－

－

0.15

0.148

の分析値へ近づくように傾きが修正されたこと

標準偏差 変動係数(%)(%)

により認証値に近しい数値を得ることができた。
具 体 例 と し て は ， 鋳 鉄 の Mo（ 認 証 値 ：

Si*

0.19

0.189

0.002

1.23

0.007%）の場合に-0.025%（重み付け無し）に

Mn*

0.115

0.111

0.002

1.46

対して 0.006%（重み付け有り）となり，低合金

P*

0.041

0.043

0.002

4.44

Ni

4.34

4.313

0.051

1.18

鋼 の V（ 認 証 値 ：0.016%） の 場 合 に -0.016%

Cr*

0.32

0.314

0.004

1.43

Mo*

0.22

0.212

0.004

1.71

Cu*

0.045

0.043

0.001

1.94

V*

0.016

0.015

0.001

5.06

（重み付け無し）に対して 0.015%（重み付け有り ） と な り ， ス テ ン レ ス 鋼 の P（ 認 証 値 ：0.033%）の場合に -0.031%（重み付け無し）に対して 0.025%（重み付け有り）となった。
3.2c)ステンレス鋼 316 種(652-10)の場合

汎用鋼種を用いた XRF 分析との比較結果を表

認証値
(%)

平均値
(%)

Si

0.61

0.599

0.026

4.29

ステンレス鋼の主成分（Ni と Cr）は測定条件の

Mn

1.34

1.313

0.021

1.57

再検討（測光高さや測定時間）が課題となる。

P*

0.033

0.025

0.003

12.88

Ni

10.63

10.515

0.231

2.19

4.

成

分

標準偏差 変動係数(%)(%)

XRF 分析との比較

5 に示す。全成分でほぼ同じ数値を確認したが，

結

言

Cr

16.87

16.681

0.285

1.71

(1)鉄鋼標準試料の ICP 分析について各分析成分

Mo

2.07

2.010

0.030

1.49

の検量線毎に重み付けの有無を考慮に入れ

Cu

0.085

0.085

0.002

2.08

Co

0.20

0.190

0.005

2.68

た結果，認証値に近い数値が得られた。
(2)汎用鋼種による XRF 分析との比較では，全*検量線に重み付けを行った。

成分でほぼ同等の数値を確認できた。

− 88 −

ノート

塑性ひずみを付加したオーステナイト系ステンレス鋼
における加熱に伴うクロム炭化物の析出斎藤雄治*

Precipitation of Chromium Carbide by Heating in Austenitic Stainless Steels with Plastic Strain
SAITO Yuji*

1．緒

表1

言

SUS304 などのオーステナイト系ステンレス鋼を概ね 600～800℃の範囲に数分～数時間さらC

Si

試験片の化学成分 (mass%)

Mn

P

S

Ni

0.06 0.40 0.98 0.031 0.005 7.9

Cr

Mo

Cu

Fe

18.0 0.19 0.64bal.

すと，結晶粒界にクロム炭化物が析出する，いわゆる鋭敏化が生じる。鋭敏化は耐食性の低下
や応力腐食割れの原因となることが知られている。
ここで，この材料に塑性ひずみが生じている
場合は，上記の温度範囲より低い温度で鋭敏化が発生したり，結晶粒内にもクロム炭化物が析出する 1)。これらは耐食性の低下に直接関係するので重要なことと考えられるが，公開されている情報は少ないようである。

図1

試験片の樹脂包埋本研究では，オーステナイト系ステンレス鋼
SUS304 に塑性ひずみを付加後に各温度に加熱

その後，試料を樹脂包埋し，表面を鏡面研磨処理した試料の金属組織を観察することにより，および電解腐食（条件：10%しゅう酸水溶液中

鋭敏化の程度や結晶粒内のクロム炭化物の析出で電流密度 0.6A/cm2 で 30s 2)）して，金属顕微の状態を調べた。

鏡を用いて金属組織を観察した。ここで，電解腐食中の電流密度を安定させるため，観察面以

2．実験

外の金属部分が腐食液に浸らないようにした。

表 1 に示す化学成分の冷間圧延ステンレス鋼

その方法は，図 1 に示すように試料を「くの字」

板 SUS304 から，圧延方向を長手方向にとったに曲げてから電極とするクリップに取り付けて

JIS B2241 の 13B 号試験片（厚さ 0.8mm）を作製

樹脂包埋するものである。なお，非加熱の試料した。万能材料試験機を用いて，試験片に常温についてはビッカース硬さ試験も行った。

で塑性ひずみ（0%，15%，30%）を付加後，試実験で用いた試験機器は次のとおり。

験片の平行部を長さ 2cm に切断して試料とした・成分分析：（株）堀場製作所製

炭素・硫黄。これらの試料を電気マッフル炉を用いて各温分析装置 EMIA-920V2 及びブルカー・エイエ

度（非加熱，500，550，600，650 及び 700℃）

ックスエス（株）製に 1 時間保持後に空冷の加熱処理を行った。

TIGER 4kW

* 中越技術支援センター

蛍光 X 線分析装置 S8・塑性ひずみ付加：（株）島津製作所製− 89 −

万能図2

非加熱および加熱処理後の試験片の金属組織− 90 −

表2

600℃に 1 時間保持後の金属組織については，

非加熱のビッカース硬さ試験の結果

塑性ひずみの付加量 (％)

ビッカース硬さ (HV0.5)

0

178

15

255

30

298

550℃に 1 時間保持後の金属組織と比較すると，0%はほとんど変化していないが，15%では双晶の部位が濃くなり，30%では双晶の部位がより濃くなっている。このことから，15%では双晶の部位においてクロム炭化物の析出が始まり，30%では双晶の部位においてクロム炭化物の析

材料試験機 AG-100KNG-M1

出量が増加したと考えられる。さらに，15%と・金属組織観察：オリンパス（株）製
微鏡

BX53MRF-S(D)・加熱処理：ヤマト科学（株）製
ル炉

金属顕

30%では一部の結晶粒において粒界が濃くなっていることから，鋭敏化（結晶粒界におけるク

電気マッフ

ロム炭化物の析出）も始まったと考えられる。

F0410

650℃に 1 時間保持後の金属組織については，・硬さ試験：（株）明石製作所製
ッカース硬度計

マイクロビ

MVK-G2500

600℃に 1 時間保持後の金属組織と比較すると，0%にも鋭敏化が認められる。一方，15%および30%では双晶の部位のクロム炭化物の析出量の3．実験結果および考察

さらなる増加と，鋭敏化の進行が認められる。

表 2 に，非加熱の試料に対するビッカース硬700℃に 1 時間保持後の金属組織については，

さ試験の結果を示す。表 2 より，塑性ひずみの650℃に 1 時間保持後の金属組織と比較すると，付加量が大きくなるにしたがって硬さ値が高く

いずれも鋭敏化の進行および双晶の部位でのクなっており，加工硬化が大きくなっている。

ロム炭化物の析出量の増加が認められる。

図 2 に，0%，15%，30%の塑性ひずみの付加
後に加熱処理した試料の金属組織を示した。こなお，本報告書の結果は当研究所のホームページにも掲載している 3)。

こで，金属組織の横方向は材料の圧延方向（塑性ひずみの付加方向）である。

4．結言

非加熱の金属組織については，オーステナイ塑性ひずみを付加した SUS304 鋼板の試験片

トの結晶粒が認められる。また，15%と 30%のを加熱処理して金属組織を観察した。得られた金属組織には結晶粒内に細かい平行線（双晶）

結果は次のとおり。

も認められる。

(1)同じ加熱処理の条件で比較したときに，塑

500℃に 1 時間保持後の金属組織については，性ひずみの付加量が大きいほど，炭化物が非加熱の金属組織と比較すると，0%と 15%はほ多く析出することを確認した。

とんど変化していないが，30%は双晶の部位が(2)塑性ひずみを付加すると，付加しないとき濃くなっている。このことから，30%では双晶に比べて低い温度で鋭敏化が発生し進行すの部位においてクロム炭化物が析出したと考えることを確認した。

られる。
550℃に 1 時間保持後の金属組織については，

参考文献

500℃に 1 時間保持後の金属組織と比較すると，

1)秋山・寺崎・米田，“オーステナイト系ステ

0%と 15%はほとんど変化していないが，30%はンレス鋼の粒界腐食における鋭敏化現象に及双晶の部位がより濃くなっている。このことかぼす塑性加工の影響”，日本金属学会誌，第ら，30%では双晶の部位においてクロム炭化物

52 巻，第 11 号(1988)，pp.1137-1143．

の析出量が増加したと考えられる。

2)石田制一編，標準顕微鏡組織 第 3 類 構造用合− 91 −

金鋼・特殊用途鋼，（株）山本科学工具研究

レス鋼 SUS304 の加熱に伴う炭化物の析出につ社，(2001)，pp.14-16．

いて「新潟県工業技術総合研究所ホームペー

3)http://www.iri.pref.niigata.jp/top-

ジ」，2022 年 2 月 9 日．

ics/R3/3kin4.html， 塑性ひずみを加えたステン− 92 −

ノート

B.F.E.試験における画像処理を利用したコロニー数の計測法
皆川森夫*

Colony Counting Method Using Image Processing in B.F.E.Testing
MINAGAWA Morio*

1.

緒

試験後,カスケードインパクタ各段にセット

言バクテリア飛まつ捕集効率（Bacterial Filtra-

した寒天培地を培養後，形成したコロニーをデtion Efficiency；本文中「B.F.E.」と略す）試験

ジタルカメラで撮影し，画像処理に供した。形は，黄色ブドウ球菌を含む懸濁液のエアロゾル成したコロニーの画像の例を図 1 に示す。またを 6 段構成のカスケードインパクタ内にセット

本研究で画像処理に供する画像データのサイズ

した寒天培地入りのペトリ皿で捕集し，これを（画素数），またペトリ皿およびコロニーの実

培養することで，コロニー（細菌の集合体）を寸法と画素数の対応等の仕様に関して表 1 に示作り，その数によりマスク等のバクテリア飛ます。

つ捕集効率を求めるものである。
その際，黄色ブドウ球菌のコロニー数は，ペ

2.2

画像処理法の検討

トリ皿 1 枚あたり多いもので 400 個以上形成さ本研究における画像処理には，無償で利用可

れる場合もある。このため目視により逐一，コ

能な画像処理ライブラリ Open Source Computer

ロニー数を計測するのは，時間と手間を要する

Vision Library（以下「OpenCV」）を利用して，作業となっている。
そこで本研究では，画像処理を利用すること
で，コロニー数を効率的に計測する方法について検討し，B.F.E.試験の省力化を図るものとする。
2.

画像処理による計数プログラムの開発

2.1

画像処理に供するデータ
JIS T 9001:2021 医療用及び一般用マスクの性能

図1

形成した黄色ブドウ球菌コロニー（試料なしの結果）

要件及び試験方法のなかのバクテリア飛まつ捕集効率試験法に準じて B.F.E.試験を行った。
B.F.E.試験は，絹の JIS 標準添付白布を試料と表1し，これを 1 枚，2 枚，3 枚積層させた場合について，各々3 回ずつ行った。また試料のない状
態でのブランク試験は 1 回のみとした。

項目内容

撮像デバイス

デジタル一眼レフカメラ D3500（（株）Nikon）

original 画像の・4,200×2,800pixel

サイズと階調* 素材応用技術支援センター

実寸法と画素数の対応− 93 −

画像データの仕様

・256 階調
・ペトリ皿（φ90mm）：2,000～2,500 pixel
・コロニー（約φ1.4mm）：30～40 pixel画像データ内のオブジェクト数（要素数）を数えるための画像処理法を検討し，プログラムを作成した 1)。
なお OpenCV による画像処理用プログラムの開発および実行環境には，科学・統計計算用ア
プリケーションを多くパッケージングしたプラットフォーム Anaconda が提供する統合開発環境

図3

Jupyter Notebook を利用し，プログラムの作成に二値化した黄色ブドウ球菌コロニー（図 1 を画像処理したもの）

使用する言語には Python を利用した。
本研究で開発した画像処理の主なフローを図

コロニー数を表 3 に示す。なお表中で，試料枚2 に示す。このなかで 1～7 の各タスクに対応す数が 0 枚（ブランク試験）の場合以外の数値にる関数が逐次画像データを処理する。

関しては，各試料につき 3 回ずつ測定した数値

また画像処理の条件を表 2，実際に画像処理の平均値を示す。

により二値化したデータの実例を図 3 に示す。

今回の画像処理方法では，図 3 でも分かるよ
うにペトリ皿の周縁部の画像データが除去され

3.

結

3.1

コロニー数の比較

果ないため，コロニー数の計算結果に誤差を生ずると考えられる。

開発したプログラムにより算出したコロニー

そこで前処理として，ペトリ皿の周縁部に関数と目視で計数したコロニー数，開発したプロ

して，画像編集ソフト Adobe Photoshop を利用

グラムとトリミング処理を組み合わせた場合のしフリーハンドでトリミングしたうえで，コロ
ニー数を計算した。その結果，コロニー総数（平均値）は目視に対し 7～41 個の差に収まった。なお画像処理により計算したコロニー数は，平滑化（ノイズ除去）処理におけるカーネルサ
イズと二値化の閾値によって増減するため，ト
リミング後の値が目視計測に近づくようにカー
ネルサイズと閾値を調整した。
表3

図2

表2
処理
平滑化処理（ノイズ除去）法
二値化処理の閾値

画像処理のフロー

画像処理条件条件
・メディアンフィルタ法（重み付けなし）2)・カーネルサイズ：39×39
130− 94 −

コロニー総数の計測結果（単位:個）

表4

バクテリア飛まつ捕集効率 B.F.E.の比較（単位:%）※1 B.F.E.は各試料につき n=3 で測定した結果の平均値※2 誤差＝|実測値－画像処理による計算値|

3.2

理法に関して検討し，その有用性を確認しバクテリア飛まつ捕集効率の比較

3.1 の結果をもとにバクテリア飛まつ捕集効率
B.F.E.を計算した結果を表 4 に示す。

た。
(2)改良すべき課題として，照明その他の撮像

なおバクテリア飛まつ捕集効率 B.F.E.は次式

環境の安定化，トリミングの自動化，画像処理条件の最適化などが挙げられる。

による。

𝐵𝐵. 𝐹𝐹. 𝐸𝐸. (%)＝（𝐴𝐴 − 𝐵𝐵）𝐴𝐴

(3)本研究で開発した画像処理プログラムを利用することで，B.F.E.試験での省力化を期待

× 100

できる。

A:試料がない場合の黄色ブドウ球菌のコロニー総数
B:試料がある場合の黄色ブドウ球菌のコロニー総数

参考文献
1)http://labs.eecs.tottoriu.ac.jp/sd/Mem

その結果，画像処理（トリミング）で求めた

ber/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials.html，B.F.E.の誤差は，目視の場合に対して 2%以内に収まった。

OpenCV-Python チュートリアル
2)東北学院大学工学部ロボット開発工学研究室
熊谷 正明，“ロボット博士の基礎からのメカ

4． 結

言

(1) B.F.E.試験で必要となる黄色ブドウ球菌のコ
ロニー数を効率的に計測するための画像処− 95 −

トロニクスセミナー第 10 回カメラと画像処理
の基礎”

Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ
Ȼ

Ⅴ 産学官共創ものづくり推進事業

− 97 −

調査・報告

人工知能技術を用いた CAE 技術に関する調査研究
聡*

片山

昇**

中部

馬場

大輔***

本田

崇**

櫻井

貴文****

村木智彦*****A Research on CAE Technology Applying the Artificial Intelligence Technology
KATAYAMA Satoshi*，NAKABE Noboru**，BABA Daisuke***，HONDA Takashi**，
SAKURAI Takafumi**** and MURAKI Tomohiko*****

1.

緒

言

CAE(Computer Aided Engineering)は仮想的な

2.

CAE ソフトウェアの調査結果

2.1

構造解析ソフトウェア

実験環境をコンピュータ内に構築し，数値計算

構造解析ソフトウェアでは，製品の軽量化や（シミュレーション）により加工方法の妥当性

応力低減を目的に，製品形状や寸法の最適化がや製品性能を検証する技術である。その効果は実施される。形状最適化ではトポロジー最適化

試作回数の低減など，特に設計開発工程においが，寸法最適化では実験計画法が用いられるこて発揮されるが，近年ではデジタルツインをはとが多い 6,7)。人工知能技術は，寸法最適化におじめとする他工程との連携技術により 1,2)，製造

ける近似モデル作成（メタモデリング）や最適

業におけるデジタルトランスフォーメーション

値の探索に用いられている。
ANSYS 製汎用構造解析ソフトウェア Ansys(DX)の推進，特にエンジニアリングチェーン

Mechanical では最適化モジュールとして Ansysの強化に欠かせない技術となっている。
DX 推進に向けた CAE の活用方法のひとつに，DesignXplorer が付属する。このモジュールには製品形状や材料特性をパラメータとして値を変メタモデリングアルゴリズムとしてニューラル

更しながら計算し，その影響度や最適値を調査

ネットワークなど 6 種類，最適化アルゴリズムするパラメトリックスタディがある。近年ではとして多目的遺伝的アルゴリズムなど 7 種類が製品の機能や品質に対する要求の高まりにより，搭載されている。そのほか，感度解析機能，パ

大規模なパラメトリックスタディや複数の要求

ラメータ相関解析機能，シックスシグマ解析機

を同時に満たす条件を求める多目的最適化を実能も搭載しており，多角的なデータ分析が可能

3)。これらの計算で出力である。また Ansys Mechanical は同社製プロセ

されるデータ量は膨大であり，パラメータとのス自動化・設計最適化ソリューション Ansys

関係性も複雑なことから，データ分析に人工知

optiSLang，Noesis Solutions 製最適設計支援ツー

能技術が用いられることが多い 4,5)。最適化技術

ル Optimus，DATADVANCE 製設計空間探索プラおよび人工知能技術は，今後の CAE の活用におットフォーム pSeven など，最適化に特化したソいて欠かすことのできない技術であるといえる。

フトウェアと連携することで，逐次実験計画法

そこで本研究では，各製造分野の CAE ソフトなど，より高度な最適化・データ分析が可能と施する例が増えている

ウェアに搭載されている最適化技術や人工知能なる。

技術について調査し，DX 推進に向けた CAE の活用方法について検討した。
*

中越技術支援センター**

下越技術支援センター***

上越技術支援センター****

県央技術支援センター*****

研究開発センター

2.2

樹脂流動解析ソフトウェア

樹脂流動解析ソフトウェアでは，成形後の反り量や保圧時の型締め力の低減を目的に，ゲート位置や成形条件の最適化が実施される。

− 99 −

CoreTech System 製樹脂流動解析ソフトウェア

モジュール DOE，最適化モジュール OPT が用

Moldex 3D は，実験計画法を用いたデータ分

意されている。また pSeven と連携した計算パラ

析・最適化モジュール Expert を有しており，複メータ同定も可能である 8)。

数の品質要素を対象としたゲート位置および成Altair Engineering 製プレス成形シミュレーシ

形条件の最適化が可能である。また ESTECO 製ョンソフトウェア Altair Inspire Form および同社

多目的ロバスト設計最適化支援ツール

製複合領域設計性能スタディ・最適化ソフトウ

modeFRONTIER と連携したパラメータ同定も可ェア Altair HyperStudy では，実験計画法要因分能である。

析やメタモデリングおよび成形条件の最適化が東レエンジニアリング D ソリューションズ

可能である。また Altair Inspire Form には金型の（株）製樹脂流動解析ソフトウェア 3D TIMON

追加コンセプトを作成し，代替案の評価と最適では，（株）くいんと製汎用パラメータ最適化化を行うダイ形状モジュールも搭載されている。

ソフトウェア AMDESS との連携により，ランナーの断面形状やバルブゲートの開閉タイミング

2.5

材料特性値同定ソフトウェア

をパラメータとした最適化が可能である。また

CAE において材料データ（材料特性値）の精計算設定の共有を目的とした解析データ管理シ

度は計算結果に大きな影響を及ぼす。材料特性

ステム DShare，人工知能技術により計算精度の値は各種の評価試験により取得することが一般向上および効率化を図る AI TIMON など，CAE的であり，これには多大な時間を必要としてきにおける技能伝承に向けたモジュールも用意さたが，近年では材料の合金成分や代表的な試験れている。

データを入力することで材料特性値を予測する
ソフトウェアが開発されている。

2.3

Sente Software 製金属物性値計算ソフトウェア

鋳造解析ソフトウェア

鋳造解析ソフトウェアでは，引け巣低減や歩JMatPro は，金属合金の温度，冷却速度，ひず留まり向上を目的に，溶湯温度や押湯位置の最み速度依存の物理的，熱力学的物性値および機適化が実施される。

械的物性値を，その化学成分より計算するソフ（株）日立産業制御ソリューションズ製鋳造

トウェアである。一般鋼，ステンレス鋼，アルシミュレーションシステム ADSTEFAN では，

ミニウム合金，鋳物などに対応しており，鍛造

Optimus および modeFRONTIER との連携により，解析ソフトウェア，鋳造解析ソフトウェアへデ多目的最適化を実施できる。また人工知能技術ータを受け渡すことが可能である。

を利用した欠陥予測ツール ADPT が搭載されてESI 製 プ レ ス 成 形 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア PAM-

おり，実際の鋳造欠陥情報と計算結果を教師デ

STAMP に搭載されている材料パラメータ予測ツータとして作成したデータベースにより，新たール ESI Mat-Wizard では，0°，45°，90°方向な鋳造方法や製品に対する欠陥発生の危険性をの単軸引張試験データを入力することで，2 軸予測することが可能である。

引張試験や面内反転負荷試験を実施することなく，降伏関数や加工硬化則のパラメータを推定2.4することが可能である。同等の機能を有するソ

塑性加工解析ソフトウェア

鍛造加工やプレス加工を対象とする塑性加工

フトウェアとして，EZModeling 製最適材料モデ

解析ソフトウェアでは，加工精度の向上や加工

ル選定および材料パラメータ同定ツール

工程数の低減を目的に，加工条件や金型形状のCalSysSmart，（株）CEM 研究所製降伏関数異最適化が実施される。

方性同定ツール MatYLD，吉田・上森モデル材

Scientific Forming Technologies Corporation 製鍛料パラメータ同定ツール MatPara がある。

造解析ソフトウェア DEFORM には実験計画法− 100 −

3.

(3) DX 推進に向け，計算結果の分析技術に対す

DX 推進に向けた CAE の活用方法
上述のように，現在市販されている CAE ソフ

る知識と経験を蓄積していくことが重要でトウェアの多くには，最適化技術や人工知能技あると考えられる。

術が搭載されている。この流れは中小企業に広く普及している設計者向け CAE ソフトウェアに参考文献も展開することが予想され，今後は多くの設計

1)白瀬敬一，“デジタルツインの捉え方－シミ

者が最適化技術や人工知能技術を利用するもの

ュレーションからデジタルツインへ－”，日と考えられる。

本機械学会誌，124 巻，1231 号，2021，pp.6-

CAE の活用においては計算品質を保証する観点から，V&V（Verification & Validation：検証と9.
2)工藤弘行，“水素社会実現のためのプラント

9)

妥当性確認） への理解も重要であるが，まず運転管理・点検技術の開発”， 福島県ハイテは計算結果の活用を目的とし，最適化技術や人

クプラザ試験研究報告，2020，pp.1-8.

工知能技術の知識や経験を蓄積するというのも

3)小平剛央，“大規模並列計算を用いた複数のひとつの方法である。これらの技術の概要は

車体構造の同時設計最適化”，日本機械学会

Orange や RapidMiner などの非プログラミングツ

誌，119 巻，1169 号，2016，p.222.

ールを用いることで，比較的容易に学ぶことが4)横井俊昭，“CAE と機械学習による設計最適できる。現在 CAE ソフトウェアを所有していな化に向けた取り組み”，計算力学講演会講演い企業においてもこれらのツールを活用するこ

論文集，2018，p.163.

とで，今後の CAE 活用および DX 推進に役立つ

5)平野徹，“CAE と AI の融合によるデジタル
ツイン開発とスマートサービスのモデル化”，ものと考えられる。
なお，本報告書に記載した Ansys Mechanical，

計算力学講演会講演論文集，2019，p.F01-1.

pSeven，Moldex 3D，DEFORM，ADSTEFAN，

6)奥村克博，“トポロジー・形状最適化による

ESI Mat-Wizard は本年度当所に導入されており，

軽 量構造の設計手法の開発”， 福岡県工業

今後はこれらを用いた企業支援，共同研究，受技術センター研究報告，30 号，2020，pp.53-

託研究を実施するとともに，データ分析技術に56.

関する調査研究も開始する予定となっている。

7)満嶋弘二，“モデルベース開発のための CAE
活用法”， KYB 技報，62 号，2021，pp.42-45.

4.

結8)吉田佳典，“機械学習に基づく最適化手法を

言(1)現在市販されている CAE ソフトウェアの多用いた金型－素材接触界面における摩擦係数

くには，最適化技術や人工知能技術が搭載

および熱伝達係数の同時自動同定”， 塑性加

されている。

工春季講演会講演論文集，2021，pp.169-170.

(2)人工知能技術はメタモデリングや最適値の

9)前田太一，“CAE 解析手順の標準化手法の開自動探索，過去の計算データからの結果予発”，設計工学，53 巻，8 号，2018，pp.615-

測に用いられている。

626.

− 101 −

調査・報告合金マトリックス粒子分散複合材の高機能化に関する
調査研究
昌幸*

中川

近

正道

天城
****

裕子**
岡田

森田

英樹

*

渉***

福田

樋口

拓哉

智**

*****

Report on Improving Functionality of Arroy Matrix Composites of Particle Dispersions
NAKAGAWA Masayuki*， AMAKI Yuko**，MORITA Wataru***，HIGUCHI Satoru**，
CHIKA Masamichi**** ，OKADA Hideki* and FUKUDA Takuya *****
1.

緒

言

と合金マトリックス界面の親和性が主な課題に

超ハイテン材やアモルファス合金など高強度なると考えられるが，R3 年度は(1)合金の高機材加工には超硬合金を超える硬さや耐摩耗性を能化（高強度化）法について，Ni-W 合金を対持つ高耐久性の金型が求められている。超硬合

象とし，メカニカルアロイング 1）（以下 MA）

金においては硬質相であるカーバイドの微粒子と放電プラズマ焼結（以下 SPS）によるプロセ化や結合相である Co や Ni 等金属含有量を減らスを検討した。MA は強ひずみ加工のひとつですことにより，高硬度化を図ることが可能であある。ひずみの付与法により ECAP2） ，ARB3）

る一方，硬くなるほど脆くなり，高耐久性金型などのプロセスがあり，いずれも強加工と動的の課題となっている。

再結晶による結晶の微細化の効果による材料強さらに硬いダイヤモンド焼結体(PCD)の打ち化法である。MA は例えば遊星回転型ボールミ

抜き金型への適用も一部試みられているもののルを用い，粉砕，圧延，積層，粉砕を繰り返す

欠けやチッピングが課題となっており，硬さとことにより結晶を微細化させる処理である。得

靭性を兼ね備えた高耐久性金型が求められてきられた粉末の焼結法としては，その微細構造をている。

維持して粗大化や反応を抑制できる放電プラズ

超硬合金や PCD は粒子状の硬質相と Co，Niなどの金属の結合相から成る複合材料である。

マ焼結 4）(SPS)との組み合わせにより高強度化が可能なのではないかと考えられる。

このような微細構造をもつ材料における破壊は
主に強度の低い金属相の破壊が支配的となる。

2.

すなわち，このような材料の強化法のひとつとして Co，Ni など結合金属相の合金化による強MA による金属粉末の混錬処理と SPS（MASPS 法）の検討

2.1

遊星回転型ボールミルを用いた MA化が考えられる。本調査研究ではこのような微（株）高純度化学研究所製金属粉末 Ni（粒径細構造を持つ複合材を合金マトリックス複合材

2～3µm）および W（粒径 150µm 以下）を用いとし，高耐久性金型への適用可能性について調た。混合比は重量比で 2：3 となるよう秤量し，

査検討を行った。このような複合材においては，

超硬合金球あるいは鋼球とともにタングステン(1)合金の高機能化（高強度化），(2)分散粒子

カーバイド製の容器に入れ，遊星回転型ボール
ミルを用い，MA を行った。使用した装置はフ*研究開発センター

リッチュ ジャパン（株）製 Planetary Micromill**

下越技術支援センター

Pulverisette7 である。それぞれ処理条件の異な***素材応用技術支援センター

るサンプルを用意し，MA による効果を比較，****

県央技術支援センター評価した。比較した MA 処理条件を表 1 に示す。

*****

上越技術支援センター− 102 −

表1
サンプル名

サンプルおよび MA 処理条件
サンプル量（g）

ボール種

ボール
回転速度 時間
重量
(rpm)
（min）
（g）

W

Ni

計

ブランク

1.8

1.2

3

－－

－－

400

15

A

1.8

1.2

3

φ12(Steel) ｘ6

66

560

15

B

1.8

1.2

3

φ12(WC) ｘ6

150

560

15

C

1.8

1.2

3

φ12(WC) ｘ6

150

560

30

20µm

20µm

(a)ブランク(b)A

各粉末サンプルは，XRD プロファイル測定，粉末の断面 SEM 観察により評価した。
2.2

20µm

放電プラズマ焼結(SPS)

20µm

各サンプルに対し，MA 処理したのち SPS を(c)B行った。使用した装置は，（株）シンターラン
ド製 LABOX-650F である。焼結体の寸法はおよ

図1

(d)C

粉末の断面 SEM 観察（反射電子像）

そ ϕ15×h5mm 程度になるよう ϕ15 の黒鉛の型に9g 程度の混合粉末を封入し，SPS に供した。

性加工を受けずに撹拌されたと考えられる。A

SPS 焼結条件は以下のとおりである。初期加と B では，ボール種（重量）以外の MA 処理条

圧 10MPa を付与し，600℃まで 6min で昇温した件は同一で，B は超硬合金製，A は鋼製のボー

後 900℃まで 15℃/min 程度で昇温した。900℃，

ルを用いており，ボール重量は B は A の 2.3 倍40MPa で 25min 保 持 し た の ち ， 1000℃ ま で程度であることから加工度が大きいと考えられ10℃/min で加熱，20MPa で加圧した。その後る。A は W，Ni ともに平たく圧延されたような1000℃，20MPa で 60min 保持したのち液相温度形状となっているが，B は W，Ni の各層がさら付近の 1100℃程度まで加熱し，除荷後，炉内でに薄く圧延，積層されて，複合化された粒径が自然冷却した。

大きくなっていることが分かる。これは MA に

焼結体評価として，SEM 観察，EDS 分析，
XRD プロファイル測定，マイクロビッカース硬よって圧延と積層接合が繰り返され粒径が大きくなったと考えられる。
C は B と同一 MA 処理条件で処理時間を 15min

さ測定を行った。

から 30min と 2 倍処理したものであり，B より
3.

実験結果

もさらに加工度が大きい。C の断面観察では B

3.1

MA による混合粉末の微細構造の積層状態よりさらに緻密な微細構造になって表 1 に示した 4 種類の粉末（ブランク，A，B，C）の断面 SEM 観察（反射電子像）を図 1(a)～(d)にそれぞれ示す。組成の違いから明瞭に白とグレーのコントラストの領域から成り，それそれぞれ W，Ni の分布を示している。また，
MA 粉末は樹脂包埋後断面研磨したため，粉体いることが見てとれる。また，複合化された粒が破壊され，粒径が小さくなっていることが分かる。このように MA により破砕，圧延，積層接合などの塑性変形の進行により，混合粉末の微細構造がその程度に応じて変化したと考えられる。

周辺の黒いコントラスト部が樹脂の領域である。
ブランクにおいて，比較的大きな W 粒子と数µm 程度の Ni 粒子が見られる。ブランクはボー

3.2

ルを入れずに処理したため，原料粉末粒子が塑− 103 −

MA された混合粉末の XRD プロファイル測定

図 2 に各サンプルの XRD プロファイルを示す。

3500

さいが，加工により塑性流動し結晶性が下がっ

Intensity(cps)

3000

たため，回折強度が低下したのではないかと考
W

2500

えられる。

2000

Ni

1500

C

1000

B

各サンプルを SPS により焼結した焼結体の500

A

EDS 面分析結果を図 4（a）～（d）にそれぞれ

0

38

40

42

44

46

48

3.3

ブランク

示す。MA された粉末断面と同様，加工度が大きくなるにつれて，組織が微細になっているこ

2θ(°)

図2

MA された混合粉末の SPS 焼結体とが分かる，B と C では粉末断面で見られた圧各サンプルの XRD プロファイル

延，積層，接合から成る微細構造が SPS 焼結体でも維持されていることが見てとれる。図 5 にサンプル C の断面における Ni，W の EDS 面分
析結果を示す。SPS 焼結体は図 5 中に示すよう

20µm

W

図3

Ni

(b)A

(a)ブランク

各サンプルの W/Ni ピーク強度比NiW2θ40°付近のピークは W，44°付近のピーク
は Ni のピークである。MA による加工度は前述

Wのとおり A ＜B＜C である。ブランクは撹拌さ

図4

Ni

W

(d)C

(c)B

れたのみでほぼ塑性加工を受けていないと考えられる。各サンプルの W と Ni のピーク強度を

Ni

SPS 焼結体の断面 EDS 面分析

比較するとブランクでは Ni のピークが非常に強くなっているが，A，B，C と加工度が大きくな

Ni 固溶体るにつれて，W ピークが大きくなり，Ni ピーク

中間相

Wが小さくなっている。この W ピークと Ni ピー
クの強度比の比較を図 3 に示す。MA による加工度と W と Ni のピーク強度比は正の相関があることが分かる。W は原料粉末では 150μm 程度以下の粒径であり粉末表面における回折が支配的であると考えられるが，加工により粒度が小さくなることで回折に寄与する体積が増大する
ためピーク強度が大きくなると考えられる。一方，Ni は原料粉末の状態で 2～3μm と非常に小− 104 −

(a)Ni
図5

(b)W

SPS 焼結体（サンプル C）の断面
EDS 面分析(2)MA を行い，塑性変形が進行することにより，複合積層構造が微細化していく過程で W/Niの XRD ピーク比が増大していくことが分かった。XRD プロファイルにより MA の進行度が評価できると考えられる。
(3)MA で生成した微細構造は固相焼結である
SPS 後も維持された。また MA 処理による加工度が大きいほど組織が微細化し，硬い焼結体が得られた。MA-SPS により，Ni-W 合
金の微細構造制御が可能であり、機械的性
図6

質向上が期待できると考えられる。

SPS 焼結体のビッカース硬さ

参考文献に Ni 固溶体（Ni リッチ領域）中に W（W リッ

1)荻野，“メカニカルアロイング法による新材チ領域）が分散し，その界面に Ni，W から成る料の作製”，溶接学会誌，Vol.29 No.12，1992，

中間層が生じていることが分かった。

pp.906-911.

図 6 に SPS 焼結体のビッカース硬さ試験の結2)堀田，“ECAP 加 工 による微細粒組織 の形果を示す。MA の加工度が大きいほど硬くなっ成 ” ， 溶 接 学 会 誌 ，Vol.74，No.2，2005，

た。ブランクの焼結体硬さが 115HV だったのに

pp.88-91.
3)紙川ら，“ARB による加工後焼 鈍された極

対し，C では 625HV に達した。

低炭素 IF 鋼の組織と機械的性質に及ぼすひず4.

結み量の影響”，鉄と鋼，vol.89 ，No.2，2003，

言pp.273-280.

(1)Ni，W 混合粉末を MA 処理することにより，圧延，積層接合，破砕等の塑性加工が繰り

4)http://sinterland.jp/technology/， 放 電 プ ラ ズ マ

返され，微細な Ni,W の積層構造をもつ複合

焼結，「（株）シンターランドホームページ」

粉体が得られた。

2022 年 3 月 30 日

− 105 −

調査・報告最新繊維技術の活用に関する調査研究
明歩谷

英樹*

三村

和弘*

古畑

雅弘*

森田

渉*

皆川

森夫*

笠原

勝次**

渋谷

恵太***

Research on Utilization of the Latest Textile Technology
MYOUBUDANI Hideki*, MIMURA Kazuhiro*, FURUHATA Masahiro*, MORITA Wataru*,
MINAGAWA Morio*, KASAHARA Katsuji** and SHIBUYA Keita***

1.

緒

言

県内製造業の競争力向上につながる新たな繊
維材料や加工技術を探索するため，最新繊維技術の動向や県内繊維産地が培ってきた技術を調査する。また，県内繊維産地の技術を新たな産業分野に展開するための用途開発についても検討を行う。
令和 2 年度に当センターに導入した高強度繊
維織機やホールガーメント装置などの有効活用を図るため，機器説明会を開催するとともに，高強度繊維を用いた織物や導電性繊維を編みこんだニットの試作に取り組み，技術蓄積と啓蒙

図1

個別機器説明会

普及を行った。
2.

個別機器説明会・講演会【日時】令和 4 年 1 月 26 日（水）13：00～

2.1

個別機器説明会【内容】

高強度繊維織機、ホールガーメント装置など①「最新繊維技術に関する調査研究」

新規導入機器 6 台をはじめ、当センター保有機

素材応用技術支援センター

器を体験してもらう説明会（図 1）を実施した②「高強度繊維とその製織技術」

ところ，3 社 12 名の参加があった。参加者から英樹（株）トヨシマビジネスシステム

は今後の新規導入機器の利用方法や使用時に必要な手順などの質問が多くあがった。その後 1

明歩谷

杉山

俊輔

氏

③「最新ニット技術と島精機製作所の戦略」

年間を通して新規導入機器を見学した人数は 53（株）島精機製作所

撫養

祥幸

氏

社 101 名となった。
講演後の質疑においては，「炭素繊維のユー
2.2

最新繊維技術セミナー

ザーとの接点をどのように開拓したらよいの

最新の繊維機械の動向について，業界のトッ
プランナーである 2 社の方から講演いただいた。

か？」，「ホールガーメント装置での産業資材分野への成功事例は？」など活発な意見交換がなされた。10 社 18 名の参加があった。

* 素材応用技術支援センター**

研究開発センター***（公財）にいがた産業創造機構− 106 −

すメーカーの技術力向上が求められていることが確認できた。
2.4

試作開発

2.4.1

高強度繊維織機の活用

高強度繊維織機は炭素繊維，アラミド繊維などの高強度繊維やフラットヤーンの織物を少量の繊維で製織することが可能な小型見本織機である。一般に高強度繊維は形状が扁平のものが多く，糸が撚れたり捻れたりすると意匠性が低
図2

下することから，本織機ではこれを防ぐため

hamon ウエアに，たて糸，よこ糸の供給は転がし方式を採用
し，センサーにより張力を一定に制御すること

2.3
2.3.1

先進地，展示会調査で高品質の高強度繊維織物を作製することが可ミツフジ（株）視察能である。加えて一般の織機より小幅(500mm)

ナイロンフィラメントに銀めっきを施した
導電性繊維「AGposs」の製造をはじめ，ウエアラブルデバイス「hamon」（図 2）などを展開する先進的取り組みを行っているミツフジ（株）福島工場（福島県伊達郡川俣町）をのため，少ない糸量，省スペースで製織可能
で，整経も大型のクリール（準備装置）やドラ
ムを必要としないため，作業も大幅に省力化が可能となっている。この織機を用いて，炭素繊
維，扁平糸の試織を実施した。

視察した。「hamon」を活用して心拍の揺らぎをモニターすることで，ストレスの状況を

2.4.1.1

見える化するシステムを開発中である。ウエ

炭素繊維の製織

炭素繊維 3K（3,000 本のフィラメントでできアの耐洗濯性は通常洗濯で 100 回に耐えるこた糸）を用いて織物組織（平，綾，繻子等）やとが確認できている。さらに，ウエアラブル

密度条件を変えて製織試験を行い、その表面のデバイスの開発については，川俣町と連携し意匠性の評価を行った。作製した炭素繊維織物

ウエアの着用モニターを募り，より多くのデの一例を図 3 に示す。炭素繊維 100%で組織柄ータ収集を実施している。

を部分的に替えた高強度織物を製織することが

2.3.2

JBKS 調査

全国のニット関連企業が出展している国内最大のニット展示会「JBKS：Japan Best Knit
Selection」を調査した。五泉ニット工業協同組
合，見附ニット工業協同組合が組合としてブースを設け国内外のバイヤーやデザイナーに向けて，インターシャ編み技術や縫製技術，モンゴ
ルカシミア素材を PR していた。従来のアパレ
ルや百貨店からの OEM 生産とは異なり，メーカーからの提案や共同開発での新商品開発に力を入れていく方式に転換を図っている。ますま
図3− 107 −

炭素繊維織物図5
図4

ニット CAD データ

導電性繊維を入れたプルオーバー
す。このデータ作成においても，糸を運ぶキャできた。組織や密度の変更はパソコン上で容易

リアの位置や干渉の発生防止，度目条件，糸のに変更が可能で，操作性は良い。よこ糸は必要

張力など様々な要因を配慮した上で取り組む必な糸量を送り出すため，張力が少なく，織上り

要があることがわかった。今回は腕のみに電極がきれいに仕上がる。

を入れるデータ作成であったが，よりウエアラ
ブルデバイスを想像できる複雑な電極を配置し2.4.2たニット試作に取り組んでいきたい。

ホールガーメント装置の活用

ニット業界においては裁断や縫製を行わずセーター丸ごとを製編できるホールガーメント技

3.

術が登場して，一つの技術分野が新しく確立さ(1)導入された新規繊維設備についての個別機れたといわれている。当センターではホールガ器説明会を開催し，多くの県内企業へ情報ーメントを製造するホールガーメント装置と，提供することができた。

結言

その制御データ作成のためのシステムを導入(2)最新繊維技術活用セミナーを開催し，炭素し，技術蓄積と用途開発調査を行っている。

繊維の製織技術，ホールガーメント装置の今回，ホールガーメント装置を活用し今後参活用事例について，情報交換を行った。

入の可能性が期待されるウエアラブルデバイス(3)高強度織機を活用した炭素繊維及び扁平糸の実現に向けた試作に取り組んだ。図 4 に示すの試織を行い，活用可能性や用途開発につようなプルオーバーで手から腕の部分に地の糸いて調査した。

（今回はウールを使用）とは異なる導電性繊維(4)ホールガーメント装置を活用し，ウエアラを縦に入れる構造のニットとした。この試作のブルデバイスの実現に向けた試作を行っために作成したニット CAD データを図 5 に示た。

− 108 −

調査・報告次世代切削加工に関する調査研究
田村

信*

石川

淳**

菅野

明宏**

大川原

真***

福田

拓哉****

Report of Market and Technology Trend of Next-generation Cutting Technology
TAMURA Makoto*，ISHIKAWA Atsushi**，KANNO Akihiro**，
OKAWARA Makoto*** and FUKUDA Takuya****1.

緒化材料を複合させた材料である。繊維やマトリ言

当所では，1995 年に戦略技術研究「超高速切ックスの微小な破壊領域では脆性的な挙動を示

削加工技術」に着手し，これまで金属難削材ですものの，含有した繊維によりクラックの進展

ある高硬度金型鋼，チタン合金，ニッケル基耐が抑制されるため，材料全体としてはセラミッ

熱合金などを対象として，高速ミーリング加工

クス材料で問題となる脆性的な破壊を防止できの適用を進めてきた。

ることが特徴である。この材料は 1000℃以上の

近年，材料面において，異なる材料を組み合耐熱性を持ち，耐熱合金の代表であるニッケル

わせて優れた性質を創出する「複合材料」の活

基耐熱合金に比べて比重が 1/4 と軽量であり，用が進展している。航空機産業を例にすれば，さらに釘が刺さるほどの破壊靭性を持っており，

機体の軽量化のために従来のアルミニウム合金

その特徴から航空機をはじめ発電，自動車，エから炭素繊維強化プラスチック複合材(CFRP)

ネルギー関連などの幅広い産業で利用拡大が期への変換が拡大し，新規機体開発においては必待され，一部では実用化が始まっている。

須材料となっている。また，金属基複合材料(MMC)，セラミックス基複合材料(CMC)につ

2.2

CMC の市場動向

SiC/SiC（A/B の記述は A が繊維の種類を示し，

いても，強度，軽量，耐熱性などのさらなる高機能化が求められる分野への適用が進みつつあB がマトリックスの種類を示す）は，1990 年代

る。

より軍用機部品として使用されてきてきたが，一方，これらの複合材料は部材としての形状

2014 年には民間航空機エンジン部品に初めて採創製が困難なことが多く，切削加工についても用された。この材料は次世代耐熱材料として高い難削性を示し，普及に向けた課題のひとつ

CMC の中で最も注目を集めており，今後，航空となっている。そこで，本調査研究では，CMC

機分野において，適用範囲の拡大が計画されてを対象として，市場および技術動向を調査する

いるほか，さらなる高温への対応に向けた材料とともに簡易な切削加工試験を実施し，加工技開発が各国で活発に進められている。
C/SiC は，航空機用や自動車用ブレーキディ

術開発の可能性について検討した。

スクなどの耐摩耗材料やロケット部品などに使2.

CMC の動向調査

用されている。自動車用ブレーキディスクは，

2.1

CMC の概要

ヨーロッパでは適用事例が増加しており，使用

CMC は母材（マトリックス）にセラミックス
を用い，短繊維や長繊維セラミックスなどの強*中越技術支援センター**

研究開発センター

量の増加によりコストが低減し，適用範囲が拡大すると期待されている。
このほかにも熱処理炉部材や産業装置部材に使用されるなど，使用実績が豊富な C/C などが*** 下越技術支援センター**** 上越技術支援センター− 109 −

ある。

壊靱性を有するなど、SiC/SiC と同程度の機械

このような背景から CMC の市場は拡大を続特性を有している。

けており，市場規模は 2021 年の 88 億ドルから，

加工試験方法を図 1，加工条件を表 1 に示す。

2031 年には約 3 倍の 250 億ドルに達すると予測試験では図 2 に示した垂直方向繊維と水平方向されている 1)。

繊維が混在している面に対して 1 方向切削にて5 面の加工を行い，工具の損傷状況について観

2.3

察した。

CMC に対する加工

多くの CMC 製部材は表面の 1～2mm 程度の余肉を除去して製品面とする必要がある。
CMC は材料を構成している繊維およびマトリックスが高硬度であること，また，不均一な構造であることから，切削や研削による除去加工が難しく，加工能率や工具寿命などの点で課題を有していることが指摘されている 2）。現状，
CMC の加工では，ダイヤモンド電着工具などの図1

ダイヤモンド砥粒を用いた工具が使われている

加工試験方法が，加工能率の向上が課題となっている。また，曲面を有している部材も多くあり，三次元形状

表1に対応した加工技術が求められている。

ダイヤモンドコーティング
ラジアスエンドミル
直径4mm，コーナーR1mm，2枚刃

工具

2.4

加工条件

ダイヤモンドコーティングの動向-1

CMC の加工にダイヤモンドコーティングエン

回転速度 min20000

ドミルが適用できれば加工能率の大幅な向上が送り速度 mm/min

3200（一刃送り0.08mm/刃）期待できる。

軸方向切り込み mm

0.5

ダイヤモンドコーティングは国内の複数の企

径方向切込み mm

0.2

業が開発を進めており，ダイヤモンド粒径，多使用機械

静岡鐵工所製NCフライス盤SMV-520

層構造，切れ刃形状などを特徴としたコーティ

クーラント

水溶性潤滑剤10倍希釈

ングが提案されている。また，ダイヤモンドは600℃程度で，質量の減少を伴い酸化することが知られており 3），耐熱性の改善のために特殊な製法により酸化開始温度を 700℃まで高めた
コーティングなども提案されている。
3.

CMC の切削加工試験

ダイヤモンドコーティングラジアスエンドミルを用いた切削加工試験を行った。被削材には（株）超高温材料研究センターが製造するチラ
ノヘックス（SiC/SiO2 ）を用いた。この材料はSiO2 を被覆した SiC 織物を重ねてホットプレス
成形した複合材料で，高温強度に優れ，高い破
図2− 110 −

加工面の組織(a)未使用時の切れ刃(a)工具全体(b)剥離 1
図3(c)剥離 2

工具観察結果（マイクロスコープ）(b)コーナーR 開始部

図 3 にマイクロスコープによる工具観察結果を示す。切れ刃の切り込み境界部近傍にはコー
ティングの剥離が観察された。図 4 に示した電子顕微鏡による観察では，コーナーR 開始部の切れ刃の摩耗は，擦過による摩耗と考えられるが，境界部の切れ刃には凹凸および穴が観察され，擦過摩耗とは明らかに異なる損傷を受けていることがわかる。本試験条件ではコーナーR
開始部の切削速度は 100m/min であるのに対して，境界部では 2 倍以上の 230m/min となって

(c) 境界部

おり，境界部の加工点温度はコーナーR 開始部に比べて高いため，切れ刃は酸化により損傷し

図4

工具観察結果（電子顕微鏡）結

言たものと考えられる。
以上より，ダイヤモンドコーティングエンド
ミルを用いて加工できる可能性があるものの，

4.

コーティングの剥離や酸化による切れ刃の損傷(1)CMC は耐熱材料として期待され，市場拡大が懸念されるため，コーティングについては耐が続いている。一方，CMC に対する加工で剥離性と耐摩耗性の改善が望まれる。また、加は，加工能率向上が課題となっており，三工点の温度に留意した適切な加工条件設定が必

次元形状の加工に対応した加工技術が求め要である。

られている。

− 111 −

(2)ダイヤモンドコーティングラジアスエンド

2)古本達明ほか，”軸付砥石によるセラミッミルによるチラノヘックスの切削加工試験

クス基複合材料の研削加工”，砥粒加工学会を実施し，工具摩耗特性について把握した。

誌，Vol.58，No.6，2014，pp．24-29．
3)飯島昇ほか，”焼結ダイヤモンド工具の切参考文献

削性能と摩耗機構（第 2 報）”，精密機械，501)https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000295.00

巻，9 号，1984，pp．125-130．

0071640.html− 112 −

調査・報告企業向けエンジニアリング DX に関する調査研究
石井

啓貴*

星野

公明**

天城

裕子***

木嶋

祐太***

大野

宏***

Research Report on Engineering Digital transformation for enterprises
ISHII Hirotaka*， HOSHINO Kimiaki**， AMAKI Yuko***， KIJIMA Yuta*** and OHNO Hiroshi***1.

緒(1) 導入紹介セミナー

言〇「カワイ精工における DX 事例紹介」

製造業の生産性向上を図るためには，デジタ
ルトランスフォーメーション(DX)の推進は極〔講師〕（株）カワイ精工

めて重要であり，DX の推進には，重要基盤技

川合

忠実

専務取締役

氏

術である AI･IoT，ロボット技術などの積極的な〇「製造業の DX 化に使える！AWS(Amazon

活用が不可欠である 1)。また，製品製造のマス

Web Services)の各種サービス紹介と活用方

カスタマイゼーション化などから，設計・開発

法」

部門への負荷が増大しており，特に今後製造業〔講師〕クラスメソッド（株）

データア

が目指すべきものづくり力の向上を実現するに

ナリティクス宏は，「エンジニアリングチェーン」の強化が極

事業本部

笠原

氏

(2) サイバーセキュリティセミナー

めて重要であると指摘されている 2)。

〇「DX 時代に求められるサイバーセキュ

一方で，「エンジニアリングチェーン」は，リティ対策」

デジタル化対応の遅れなどにより，作業工程間〔講師〕（株）IT スクエア

営業本部の連携不足や，上流の開発・設計工程の状況変

マーケティング 開発課 長

齊藤

化が下流の生産・製造部門へ反映されにくい，

氏などの課題が指摘されている 3)。

雅之〇「「中小企業の情報セキュリティ対策ガ

製造業の生産現場にはこれらの課題がある一イドライン」について」

方で，AI ･IoT といった最新のデジタル技術の進〔講師〕下越技術支援センター

歩や，「ノーコード／ローコード」ツールの普

大野

参事

宏

及により，エンドユーザーによるシステム開発が進展し，「エンジニアリングチェーン」の強3．試行実験について化につながり，製造業の生産性向上をもたらす

3.1

Python を使った製造業向けサンプルアプ
リケーションの作成可能性が生まれてきている。
本調査事業では，製造業における DX の推進

製造業における DX 推進の課題として，ユーを図るためセミナーなどの開催や，製造現場へザー企業での IT 技術の利活用があげられる。ITの技術展開を図るための各種の試行実験を行っを活用するためにはある程度の知識習得が必要たので，報告する。

である。IT に関するエンジニアが豊富な IT 企業とは違い，エンジニアが少ないユーザー企業ではある程度簡単に使いこなせることが求められ

2. 普及活動
製造業における DX の啓蒙普及を図るため，る。ここでは，開発の容易さや拡張性などの観事例や関連技術を紹介するセミナーを開催した。

点から，ユーザー企業が IT 技術を円滑に導入す*

中越技術支援センター

**

企画管理室

***

下越技術支援センター

るためには Python の活用が有効と考え，現場で− 113 −

の活用を見据えたサンプルアプリケーションを作成した。
今回のサンプルアプリケーションの特徴は 2
つで，ユーザーインタフェースの Web 化とデー
タベースシステム(DBS) の活用である。特にWeb 化については，タブレット端末などの活用
やインストールレスで導入できるので，複数の作業者が活用する際に適している。
製造業の現場での普及展開を想定し，研究所
図1

内で試行実験を行うこととし，設備（公用車）

公用車記録アプリの画面の使用簿を音声認識で記録するアプリケーショ
ン，および試験装置操作マニュアル表示/可動提供する。データベースには文字列変換テーブ

時間計測をするアプリケーションを作成した。

ルを設けており，過去の音声認識の間違いを記録することができる。

3.1.1

音声認識された文字列は，Web サーバに送信

音声認識技術を活用した記録簿の入力

現状では紙で保存している公用車の使用簿をされ，文字列変換テーブルにて修正されて端末音声で入力できるようにした。表示画面（図 1）に返信される。端末には結果が表示され，入力に発声することで，それぞれの情報を入力でき者は間違いがないかを確認する。すべての項目

る。音声認識には Web Speech API を用いた。

が入力された後でも，入力者は間違いデータをWeb ブラウザが提供している機能なので，無料修正できる。ここで修正された結果は，文字列で使用することができる。

変換テーブルに記録され，今後の変換に役立て

アプリの概略を図 2 に示す。Web サーバは表
示画面と音声認識のユーザーインタフェースをられる。最後に記録用のデータベースに全てのデータが保存される。

Pythonアプリ
Webサーバ ⑤文字列変換の端末(スマホ)②発声「〇〇精工」

確認・変換「〇〇精巧」→「〇〇精工」①Webサイトを表示④文字列を送信⑫修正結果の反映⑥変換後の文字列
を送信⑪保存データの送信⑬結果の保存③音声を文字列(「〇〇精巧」)に変換⑦文字列(「〇〇精工」)を表示⑧ ②～⑦を繰り返す⑨人によるデータの修正⑩送信ボタンを押す

図2

公用車記録アプリの概略− 114 −DBS(MySQL)

文字列変換
テーブル

公用車の
使用簿

の試験機のマニュアル表示ボタンと，可動時間
計測ボタンが図 3 のように表示されて，それぞれ DBS にアクセスしながら目的の動作を行う。
3.2

ローコード IoT ツール MESH を活用した温度測定システム，試験機モニターの試行
実験

簡 便 な IoT シ ス テ ム の 構 築 を 目 的 と し ，SONY のローコード IoT ツール MESH を活用した計測・設備の稼働状況のモニタリングシステ
図3

ムの試行実験を行った。

試験装置操作マニュアル表示／
可動時間計測アプリの画面

3.2.1

MESH の概要

MESH はソニーが販売しているノーコードの3.1.2

試験装置操作マニュアル表示／可動時

センサーユニットで，パソコンやスマホと組み合わせて使用する。センサーユニットは，間計測試験機に QR コードを貼付し，端末で読み込

MESH ブロックと呼ばれ，押しボタンスイッチ，

むとマニュアルと稼働時間計測用のボタンが表

LED 表示器，動きを感知するセンサ，人感セン示できるアプリを作成した。その画面を図 3 に，サ，明るさを感知するセンサ，温湿度センサ，

概略を図 4 に示す。音声認識と同様のシステム

GPIO(General purpose Input Output)の 7 種類があ構成で，QR コードをカメラで撮影すると，そる。

Pythonアプリ

DB(MySQL)

Webサーバ

端末(タブレット等)①Webサイトを表示⑤QRコードから試験機を取得

④画像を送信⑥試験機用のボタンを表示⑧マニュアル⑨マニュアルの表示⑪開始/終了時間②スマホのカメラにアクセス③カメラでQRコードを撮影

開始終了時間⑦マニュアルボタンを押す⑩開始/終了ボタンを押す
図4

試験機

試験装置操作マニュアル表示／
可動時間計測アプリの概略− 115 −

MESH の使い方は，専用アプリをホームペー
ジからダウンロードしてインストールし，図 5に示すように MESH ブロックを配置し，パソコンやタブレットのスピーカー，カメラ，マイクなどの機能と組み合わせて配線を行い，各種パ
ラメータを設定する。ウェブサービースとの連携機能も充実しており，センサの測定結果を
Gmail でメール送信したり，Google スプレッド
シートに記録したり，LINE にメッセージを送信したりすることができる。図 6 はアプリによ図7

る設定の例である。
3.2.2

温度測定システム

3.2.3

システム構成MESH を活用した試験機モニター

ボタンを押したら LED を点灯させて温度を測構築したシステムは熱分析装置（以下 TG-

定し，Google のスプレッドシートに記録し，DTA）と X 線回折装置（以下 XRD）を対象とGmail にメールを送るアプリを作成した。最初

し，測定の進捗をモニターするものである。どは端末に Windows10 のパソコンを使い，その後，ちらの装置も測定自体はプログラムによる制御

Raspberry Pi に変更した。システム構成を図 7 にを行っているが，進捗状況については都度現場示す。ボタンを押すと LED が点灯して温度が測での目視確認が必要である。効率よく測定を実定され，そのデータが Google のスプレッドシー

施するためには進捗状況を適切に知ることが必トに記録され，Gmail に送られることを確認し要となってくる。以下にシステム概要及び動作

た 。 ま た ， 端 末 を Windows10 パ ソ コ ン か ら

状況を記載する。

Raspberry Pi に変更し，同じく動作することを確
認した。

3.2.4

システムの構成

TG-DTA への MESH 設置の概要を図 8 に示す。
TG-DTA では MESH の温度ユニットを装置外壁に固定して温度をモニターし，一定間隔で通知するよう設定した。モニター開始は同時に設置したボタンブロックのボタン押下のタイミング
図5

図6

MESH の外観とし，再度の押下で終了とした。

図8

アプリによる設定− 116 −

TG-DTA システム（右は通知画面）

4. 「ノーコード／ローコード」開発
製造業の DX を推進するための IT システム開発ツールとして，コードを書かずにマウス操作，または少ないコード記述でアプリケーションが作成できる「ノーコード ／ローコード」開発が，近年注目を集めている。
「ノーコード／ローコード」開発では，従来のコードによるプログラミングが必要な開発形
態に比べ，技術的なハードルが低くなり，製造
図9

現場作業者によるシステム開発の「内製化」が

XRD システム（右は通知画面）

これまで以上に進むことが予想される。
XRD への設置の概要を図 9 に示す。XRD では
明るさユニットを装置内ランプ付近に設置し，5.

測定開始と終了時に通知するよう設定した。こ(1)製造業における DX の推進には，重要基盤技の XRD のランプは調整時は点滅，測定時は点灯術であるデジタル技術を活用したデータのするので，一定時間点灯後を測定開始とし，消一元管理，AI･IoT，ロボット技術などの積灯を測定終了のタイミングとした。

極的な導入が不可欠である。

MESH ユニットの制御には専用アプリをイン

言(2)製造業における DX の推進を図るため先進事
例紹介などのセミナーを開催した。

ストールしたモバイル端末を使用した。両シス
テムともアプリの LINE アプレットを使用し，結(3)製造現場への展開を想定した試行実験として，音声認識技術を活用した記録簿，試験LINE で通知する方式とした。

装置操作マニュアル表示／可動時間計測，
3.2.5

温度測定システム，試験機の稼働状況モニ

動作概要

TG-DTA のモニターシステムについては， 10

タリングを行い，県内企業への活用可能性について検討した。

分間隔で温度を通知する方式でモニターを行った。室温 15～20℃前後の環境下で，試料室内温(4)「ノーコード／ローコード」開発ツールを

度 1200℃時におおむね装置外壁は MESH の数値

活用し製造現場作業者によるシステム開発で 32～33℃の結果となった。XRD のモニターの「内製化」が進むことが予想される。

システムについては，室温などの変動要素はな
参考文献

く，問題なく動作することを確認した。

1)木嶋祐太ほか，“インダストリアル IoT の活3.2.6

用に関する調査研究”，工業技術研究報告書，

考察

全体には簡便に IoT システムを構築可能なの

新潟県工業技術総合研究所，No.50，2021，
pp.110-113.

が大きな利点である。今回は試験機モニターに使用したが，企業においては各種設備の稼働状

2)2020 年版ものづくり白書,経済産業省,2020，
pp.65-126

況のモニタリングや，データ収集などに適用可能と思われる。さらにシステムの破棄および再3)（株）日立ソリューションズ東日本

構築も容易なため，システム構築段階での試行

ページ，https://www.hitachi-solutions-east.

錯誤を行いやすく，本格的な IoT システム構築

co.jp/products/ecm/outline/，2022 年 3 月 23 日の前段階などにも適用可能と考えられる。

− 117 −

ホーム

調査・報告微細構造光学部品の製造技術に関する調査研究
明宏*

菅野

宮口

孝司*

山田

敏浩*

小林

泰則*

Research on Manufacturing Technology of Optical Components with Microstracture
KANNO Akihiro*, MIYAGUCHI Takashi*, YAMADA Toshihiro* and KOBAYASHI Yasunori*1.

緒

設計することにより，クロスパターンの光や，

言

近年，回折光学素子（DOE：Diffractive Optical
Element）やマイクロレンズアレイ，サブ波長構

リング状の光など所望のパターンの光を照射することができる。

造など表面に微細な形状を有する微細構造光学

ここでは回折格子形状の微細レベルを調べる

部品が様々な機器に用いられており，その用途ために，既存の DOE について回折格子形状のは拡大しつつある。例えば，非接触三次元距離電子顕微鏡観察及び断面形状の測定を行った。

測 定 装 置 で あ る LiDAR(Light Detection and

その結果，例えばドットパターンを照射する

Ranging)の一部では，ドットパターン状の光をDOE においては，回折格子の幅は最大約 10μm

対象物に照射するために DOE が使用され，対で，深さは 600nm 程度の形状であることがわ

象物からの反射光の受光部にマイクロレンズア

かった。

レイが使用されている。また，無反射ディスプ

また，DOE の製造方法について調査したとレイや高性能なカメラレンズには，光の波長ところインプリントによる事例がみられた 3） 。

同程度の微細構造を有するサブ波長構造（モスDOE は，光の波長程度の微細構造をもち，そ

1,2)，それらの微細してその光学的な特性の波長依存性が大きいこ

構造光学部品は今後さらなる需要増が見込まれとが特徴である 4）。すなわち，微細構造の波長ている。

レベルの形状誤差が光学特性に影響を及ぼすたアイ構造）の採用も見られ

本調査研究では，今後の県内企業による微細め，微細形状を高精度に転写することが重要と

構造光学部品の製造や利活用への対応を見据え，考えられる。また，生産性の向上に関しては射LiDAR などに用いられている DOE を中心に技

出成形等の適用が考えられる。

術調査等を行った。また，DOE 形状について
フォトリソグラフィによる試作実験を行い，製3.

DOE 回折格子形状の形成実験

造技術の実現可能性を調べるとともに微細形状

3.1

フォトリソグラフィによる微細金型作製

ここでは，ナノインプリント用の金型を作製形成における技術的課題の把握を行った。

するために Si 基板上に DOE の回折格子形状を
2.

回折光学素子（DOE）に関する技術調査
図 1 に DOE による光照射パターンの模式図を示す。LiDAR では，レーザー光を DOE によりドット状の光パターンに分割して対象物へ照射する。この DOE は回折格子の形状を適切に* 研究開発センター
レーザー・ナノテク研究室

図1− 118 −DOE による光照射パターンの模式図

表1

実験では図 2(a)に示したユニットセルのデ本研究に用いた主要な装置

装置名

メーカー

ータを縦と横に 5 個ずつ配置して 200μm 角の機種

S4300SE
電子線描画（株）日立ハイテクノロジーズ
装置（電子線描画部：（株）東京テクノロジー） （BeamDraw）
ドライエッ
チング装置

住友精密工業(株)Multiplex
ASE-HR

データ（図 2(b)）を作成し，電子線描画装置
により描画した。ここで，レジストは CSAR62（Allresist 社製）を用いた。図 3 に電子線描画装置でレジストにパターンを描画し，現像した結果を示す。ここでは描画パターンが目標とす

表2

Si 基板金型作製のプロセスフロー

順番

プロセスの内容

1

Si 基板へのレジスト塗布（スピンコート）

2

電子線描画装置によるパターン描画

3

描画パターンの現像

4

Si のドライエッチング

5

レジストの剥離る幅や形状になるようにドーズ量を調整し，53µC/cm2 とした。
次に，ドライエッチングにより Si 基板上に回折格子形状を形成した。ドライエッチングは垂直にエッチング加工するボッシュプロセスで行った。ドライエッチング後の Si 基板を非接
触表面形状測定機（アメテック（株）製 CCIHD XL 型）により断面形状を測定した結果，形成する。
表 1 に研究に用いた主要な装置を示す。表 2にそ の プロ セス フ ロー を 示す 。 図 2(a) に は
DOE 回折格子のパターン例を示す。これをユニットセルと呼び，DOE 表面には，このユニットセルが多数並んだ形状が形成されている。

平均深さは約 670nm で，目標深さ 600nm に対して約 10%深かった。これはあらかじめパターン描画をしていない Si 基板でエッチングレ
ートを測定し，エッチング深さのコントロールを試みたが，実際の DOE 形状のエッチング時には，レジスト現像後に表面に現れる Si の表
面積が異なることがエッチングの深さに影響を及ぼしたものと考えられる。
3.2

ナノインプリントによる微細形状の転写作製した Si 基板金型を用いて，DOE 回折格
子形状の転写実験を行った。インプリントの紫(a)ユニットセル(b)電子線描画装置の描画用パターン

図2

図3

DOE 回折格子のパターン例− 119 −

電子線描画装置による描画結果

図4

インプリント品の断面形状測定結果(b)照射パターン(ドットパターン)(a)パターン照射実験光学系
図5

試作 DOE のレーザー照射パターン観察実験

外線硬化性樹脂には OrmoStamp(Micro Resist

切な硬化時間や樹脂の量などについての検討がTechnology 社製)を用いた。

必要と考えられる。

図 4 にインプリント品の非接触表面形状測定機による測定結果を示す。測定結果では凸部上3.3

試作 DOE の光パターン照射実験

面の傾きや角部の盛り上がり（例えば丸囲み

前述の手順で DOE 回折格子の Si 基板金型を部）等の形状誤差がみられた。角部の盛り上が作製し，ナノインプリントで DOE を試作した。

りについてはドライエッチングによる Si 側壁

ここでは 200μm 角の描画データを縦と横方向の段差が，離型時に樹脂の角部を引き上げたこに 5 回ずつ，計 25 回描画し，1mm 角の回折格とが要因の一つと考えられる。これは Si への子を作製した。
図 5 に，試作した DOE のレーザー照射パタ

テーパーエッチング等を行うことにより改善さーンの観察実験の様子を示す。入射レーザー光れる可能性がある。
また，詳細は割愛するが，インプリント品のの径が 1mm 角の回折格子より大きく，回折格

表面には長さ約 16mm に対して高さ 1µm 程度

子の外側を直進する光が中央に強く出ているものうねりがみられた。これは樹脂の硬化時のゆのの，DOE により回折したドットパターン状

がみやヒケ等が考えられ，インプリント時の適の光が確認できる。すなわち，試作した DOE− 120 −

が回折格子として機能することを確認できた。

参考文献
1)菊田久雄，“反射低減技術の新展開”，光4

結学，vol.40，no.1 (2011)，pp.2-10.

言(1)既存の DOE の表面観察及び形状測定等を

2)奥野丈晴，“サブ波長構造による高性能反行い，その回折格子がどの程度微細な形状

射防止膜の開発とそのカメラ用レンズへの応であるかを把握した。

用”，光学，vol.40 ，no.1 (2011)，pp.11-16.

(2)回折格子形状についてフォトリソグラフィで3)https://www.dnp.co.jp/biz/solution/ products/

Si 基板金型を作製し，ナノインプリントに

detail/1188760_1567.html ， 回 折 光 学 素 子

より樹脂への転写実験を行った結果，概ね（DOE），「大日本印刷（株）ホームペー形状が形成できることを確認した。

ジ」，2022 年 3 月 18 日.

(3)本手法による微細形状形成においては，凸4)小舘香椎子，神谷武志，“回折光学素子の部上面の傾きや角部の盛り上がり，深さのコントロール性，面のうねり等に技術的な課題があることを把握した。

− 121 −

数値解析とその応用”，丸善，2011，p.1.

調査・報告エコマテリアルに関する調査研究
岡田

英樹*

中川

昌幸*

渡邉

亮**

水沼

達郎**

Research on Enviroment Conscious Materials
OKADA Hideki*, NAKAGAWA Masayuki*, WATANABE Ryo** and MIZUNUMA Tatsuro**

1.

緒

プラスチックの開発や既存材料の再利用技術開言

温室効果ガスに由来する地球温暖化，マイク
ロプラスチックによる海洋汚染などの地球環境

発など循環型社会への移行に向けた動きも活発に見られる。

問題が大きく取り上げられ，SDGs（持続可能

そこで本調査研究では，環境配慮型であるエ

な開発目標），カーボンニュートラルといったコマテリアルに関して情報収集を行った。エコワードが話題となっている。令和 3 年版環境白マテリアルは対象範囲が広いため，高分子材料書

1)には，「このような気候変動問題を始めとを主な対象とした。

した問題の対処には，『脱炭素社会への移行』，

化石資源由来のプラスチック材料の使用率を『循環経済への移行』，『分散型社会への移行』下げるために，バイオマス材料と混合した材料という 3 つの移行を加速させ，持続可能で強靱が市販されている。しかし，バイオマス材料のな経済社会へのリデザイン（再設計）を強力に含有率が高くなると，フィラー含有率が高いプ

進めていくことが不可欠」とされている。このラスチック材料と同様に流動性が低下するため，

3 つの移行を進めるために様々な取り組みが提

成形品質を保つには成形温度や金型温度を高く案されている中で，適した材料がエコマテリアする必要が出てくる。その一方で，成形温度やル（Environmental Conscious Materials; 環境配慮

金型温度を高くするとバイオマス成分が分解し，型材料）である。エコマテリアルは 1990 年代に黄変の問題が発生する。そこで，市販されてい提唱された考え方で，「環境負荷を最小にし，るバイオプラスチックの耐熱性について示差熱

再資源化率を最大にした材料」，あるいは，天秤と赤外分光分析を用いて評価した。

「その材料を使用することによって，製品，シまた，プラスチック材料のマテリアルリサイ

ステムの環境効率が従来材料と比較して飛躍的

クルには分別が必須であり，廃プラスチックのに向上した材料」と定義されている 2)。また，

材質判別に有用とされる近赤外線スペクトル測

バイオプラスチックの開発は盛んに行われ，生定について検証を行った。ここでは近赤外線ス

分解性プラスチックやバイオマスプラスチック

ペクトル測定について報告する。

を使った製品開発が行われ，バイオマス由来のエンジニアリングプラスチックなどが上市され

2.

調査内容

るようになってきている。しかし，生産効率の2.1

エコマテリアルに関する調査

悪さや原料確保の難しさなどにより既存のもの

政府は，前述のような環境問題に対応するたからの置き換えが進んでいない現状もある。まめ，令和元年 5 月に「プラスチック資源循環戦

た，化石資源由来の製品でもリサイクル可能な略」を策定し，3R＋Renewable の基本原則と，6つのマイルストーンを掲げ，令和 3 年 6 月には*研究開発センター「プラスチックに係る資源循環の促進等に関す**

下越技術支援センターる法律」（略してプラスチック資源循環法）が− 122 −

成立した 3)。同法は令和 4 年 4 月 1 日から施行

2.2

各種プラスチック材料の近赤外線スペク
トル測定

され，プラスチック使用製品の設計から廃棄物の処理まで，プラスチックのライフサイクルに

プラスチックリサイクルにおけるマテリアル

関わるあらゆる主体におけるプラスチックの資リサイクルやケミカルリサイクルの比率を高め

源循環の取組みを促進するための措置を盛り込るためには，種類別に選別することが求められんだものとなっている。この法律の中では，プている。廃プラスチック材料の選別には，比重

ラスチック製品使用製造事業者には，減量化，選別，静電分離選別，近赤外線や中赤外線，ラ

簡素化，長寿命化，リサイクル性の向上，代替

マン散乱など光学法による識別選別といった方

材料（紙や木質材料，バイオプラスチック，再法がある。特に近赤外線による判別では，中赤

生プラスチック）への変更が求められている。

外線に比べて吸収が弱いため，透過反射測定がバイオプラスチックは，微生物によって分解可能であることから採用が進んでいる 8)。ここされる「生分解性プラスチック」およびバイオ

では，赤外分光分析 FT-IR（（株）パーキンエ

マスを原料に製造される「バイオマスプラスチ

ルマージャパン製 Spectum One）を用いて，各ック」の総称である 4)。バイオプラスチックの種 プ ラ ス チ ッ ク 材 料 の 近 赤 外 線 領 域 (1300～

導入が進まない理由としては，環境省が発行し2500nm)の透過スペクトル測定を行った。

たバイオプラスチック導入ロードマップ 5)の中

図 1 に各種プラスチック材料の近赤外線領域

で「ライフサイクル全体で温室効果ガスが真にの透過スペクトルを示す。材質ごとに異なるス削減されているか，バイオマス原料は持続可能

ペクトル形状であることが確認できた。一般的であるのか，適切な場面で生分解機能が発揮さにはピーク形状の先鋭化のために二次微分をしれているかといった疑問が提起されることがあたスペクトルが判別に使用される。

る。また，バイオマスを原料とすることで，従来の化石資源由来プラスチックと比較して，原料調達の効率性，生物プロセス等による製造特性により，樹脂製造におけるコストが最適化されていないことが大きなボトルネックとなっている。」とされている。バイオプラスチックの導入を促進するためには，これら課題を解決するための開発が欠かせない。バイオプラスチックの研究開発の流れとしては，生物由来の原料の生産方法やその合成の効率化，生分解性プラ
スチックの高機能化などのほか，セルロースナ
ノファイバーのような植物由来の素材開発などがある。工業技術総合研究所では北越コーポレーション（株）と共同で，オールセルロース材料の製品化を目指して，セルロースナノファイ
バーを使った表面処理剤の開発やヴァルカナイ
ズドファイバーの加工技術に関して研究を行った 6, 7)。
図1− 123 −

各種プラスチックの近赤外スペクトル3.

結25 日閲覧．

言(1)プラスチック材料を取り巻く環境の変化と

4)日本バイオプラスチック協会，バイオプラス

して，プラスチック資源循環法が成立し，チック入門, http://www.jbpaweb.net/bp/，2022

エコマテリアルの考え方の重要性が高まる

年 3 月 25 日閲覧．
5)環境省，バイオプラスチック導入ロードマッと考えられる。
(2)プラスチック材料の判別のため，近赤外ス

プ，http://www.env.go.jp/recycle/plastic/bio/pdf/
bioplasticRoadmap_210329.pdf，2022 年 3 月 2

ペクトルの測定を行った。

5 日閲覧．
6)岡田英樹ら，“セルロースナノファイバー(C

参考文献
1)環境省編，令和 3 年版環境白書・循環型社会

NF)を利用した表面コーティング剤の開発”，

白書・生物多様性白書，https://www.env.go.jp/

工業技術研究報告書，No. 48 (2019)，pp. 84-

policy/hakusyo/r03/pdf/full.pdf，2022 年 3 月 25
日閲覧．
2)山本良一ら，エコマテリアルハンドブック，

86．
7)岡田英樹ら，“セルロースナノファイバー(CNF)を用いた材料の加工技術開発”，工業技丸善，(2006)．

術研究報告書，No. 49 (2020)，pp. 23-26．

3)経済産業省・環境省，プラスチックに係る資

8)松本高利ら，”近赤外分光測定とニューラル

源循環の促進等に関する法律について，httpネットワーク解析を組み合わせたプラスチッ

s://plastic-circulation.env.go.jp/wp-content/theme

ク廃棄物の非破壊判別”，分析化学，Vol. 48，

s/plastic/assets/pdf/pamphlet.pdf，2022 年 3 月− 124 −

No. 5，(1999)，pp. 483-489．

調査・報告新洗浄に関する調査研究
土田

知宏*

内藤

隆之 **

昌幸***

中川

天城

裕子****

Report of Market and Technology Trend of New Cleaning
TSUCHIDA Tomohiro *, NAITO Takayuki ** , NAKAGAWA Masayuki*** and AMAKI Yuko****

1.

緒

言

昨年度の「次世代洗浄に関する調査研究」で，県内企業の工業洗浄の期待が高いと分かった。
また，ドライアイスブラストによる洗浄実験を通して無洗剤洗浄の実現可能性を示すことができ，洗剤の有無を含めた，最適な洗浄方法の検討を進めていく必要があると分かった 1)。
そこで，今年度はファインバブルを含む,新洗浄技術（アルカリ，超音波，蒸気，洗剤など）について，県内企業の意識調査や，技術動向の調査・検討を行った。
2.

活動概要

2.1

県外技術動向調査・情報収集

JASIS2021 で清浄度評価に用いる分析機器を

図1

マイクロバブルシャワー洗浄調査し，2021 洗浄総合展で洗剤と洗浄機器の調査を行った。特に「溶剤洗浄の代替技術」の情
報収集については，有益な情報は皆無に等しく，

2.3

超音波洗浄実験

この問題の難しさを改めて認識できた。
2.2

図 1 に示すマイクロバブルシャワー洗浄で，シャワーノズルからの噴射による過剰な発泡を県内企業の動向

県央地区を中心に，洗浄の技術相談で意向を伺った。各企業では，洗浄について課題を抱えており，洗浄問題の改善に関心は示すものの，
溶剤洗浄と同等以上の洗浄能力を有し，かつ低抑制する消泡剤入りの洗剤を選定し，マイクロバブルシャワーと超音波洗浄実験を行った。
（試・麻バフ研磨：中仕上げ

ずに苦心している状況にある。
県央技術支援センター**

中越技術支援センター***

研究開発センター****

下越技術支援センター料）

25×60×1mm の SUS304

コストである条件を満たす代替方法が，見出せ*洗剤を用いたマイクロバブルシャワーと・綿バフ研磨：鏡面仕上げ（洗剤）

TAK クリーナー AKR-201（消泡剤入）（東製（株）製）
濃度 1％で 40℃加温− 125 −

（実験装置）・ マ イ ク ロ バ ブ ル 発 生 器 HELIX NOZZLE
TH-03（大生工業（株）製）

・高出力超音波洗浄機 W-338MK-II（本多電子（株）製）（実験方法）
燕市磨き屋一番館に研磨委託した試料（麻バフ・中仕上げと綿バフ・鏡面仕上げの 2 種類）を試験片とし，予備実験を基に検討した最適条件で以下の洗浄実験を行った。
・ 試験 片 を 洗 浄浴 槽 に 浸 漬 し， 超 音 波 発 振45kHz で 3 分間超音波洗浄した。

図2

炭素量による清浄度評価

・図 1 に示した様に試験片表面に 30 往復のマ
イクロバブルシャワー洗浄を行った。

今年度の活動実績は以下のとおりであり，当・比較試料として，試験片を 40℃のジクロロ

該研究会は次年度も継続する予定である。

メタンに浸漬し，超音波発振 45kHz で 3 分間
第一回：令和 3 年 7 月 26 日（月）超音波洗浄したものを用意した。
洗浄後の試験片表面の炭素量を走査型電子

演題「ファインバブルの応用事例と課題」

顕微鏡 SU3800（（株）日立ハイテク製）で講師

測定し，洗浄前の炭素量と比較した。

演題「表面処理技術研究会の概要」（実験結果）

講師

実験結果を図 2 に示す。洗浄前の試験片は研磨剤に由来する炭素量が 5.0～4.3%で，超

新潟大学

准教授

牛田

晃臣

氏

（公財）燕三条地場産業振興センター
椿

宗久

氏

第二回：令和 3 年 10 月 26 日（月）音波洗浄、マイクロバブルシャワーとジクロ

演題「超音波の基礎と超音波洗浄の実際」

ロメタン洗浄は，炭素量が 4.1～3.6%と同等

講師の洗浄効果であることが分かった。

（株）カイジョー部長

しかし，本実験で使用した洗剤は比較的高浩史

氏

第三回：令和 4 年 2 月 16 日（水）価で，溶剤洗浄の代替による工程見直しを考

演題「ファインバブル洗浄装置と洗浄事例の慮しつつ今後の開発動向を注視していく予定

紹介」

である。

講師

日東精工（株）東京支店
松味

2.4

長谷川

超音波機器事業部

邦治

氏

県内支援機関等との連携事業

ファインバブルの用途開発や利用普及などを

3.

結

言

推進するため，新潟大学と（公財）燕三条地場(1)マイクロバブルシャワーと超音波洗浄実験

産業振興センターとの連携により表面技術に関により，洗浄効果はジクロロメタンと同等する研究会を令和元年度から立ち上げた。活動で，代替洗浄としての実現可能性を示すこ

目標を『ファインバブル水による洗浄技術』ととができた。

して，その中で講演などを実施しながらファイ(2)新潟大学，（公財）燕三条地場産業振興センバブルに関する知見を深め，技術開発テーマ

ンターと連携して表面技術に関する研究会の検討を継続している。

を 3 回開催した。

− 126 −

(3)今後は個別に受託研究や技術指導で対応する予定である。

参考文献
1)土田知宏他，次世代洗浄に関する調査研究，
工業技術研究報告書，50，2020，p.123-125.

− 127 −

調査・報告耐摩耗性材料に関する調査研究
山田

敏浩*

諸橋

春夫**

内藤

隆之***

Report of Market and Technology Trend of Wear Resistant Materials
YAMADA Toshihiro*, MOROHASHI Haruo** and NAITOU Takayuki***1.

緒

化学プラント，医療分野などで使用されてお言

工具，摺動部品などの分野では，高硬度で耐摩耗性の高い材料が求められており，用途により，それぞれ耐摩耗性と同時に他の特性を必要とされる場合も多い。

って様々な耐摩耗材料が用いられる。無機材料

産業機械，半導体製造装置では，粉塵の発生の中には，軽量であることに加えて硬さ，耐熱を嫌う用途や薬液に晒される用途に用いられて性，耐食性などで優れた特性をもつ材料も多おり，部材の軽量化に関するニーズもある。化く，幅広い産業分野で用途を拡大している。

学分野，医療分野では，ポンプ，バルブなど耐本事業では，無機材料を中心とした耐摩耗材

薬品性を必要とする用途に用いられている。

料に関する動向調査を行った。また，調査のなかで耐摩耗性と同時に耐薬品性を必要とするニ

2.3

耐薬品性試験

ーズがあることがわかったことから，無機材料（株）シンターランド製 SL400H について耐の耐薬品性に関する知見を得るため県内企業が薬品性試験を行った。SL400H の物性値を表 1製造する製品について耐薬品性試験を実施しに示す。SL400H は TiN，TiB2 で構成される材た。

料であり，硬さが 2600HV と高く，耐摩耗性に優れる。この材料は現在，放電プラズマ焼結の

2.

調査概要

型として，不活性ガス雰囲気下で 2000℃，大気

2.1

市場調査

中で 700℃までの焼結プロセスで使用されてい無機材料関連部材の 2019 年の国内生産額はるが，今後用途の拡大を目指している。

約 3 兆円であり，全世界の生産額に占める日本のシェアは約 4 割ほどである 1)。

たビーカーを 50℃に設定したウォーターバス内

生産額では電磁気・光学用途の占める割合が大きく，それに次ぐ用途として，機械的用途，
熱・半導体関連用途，化学，生体・生物用途が続く 1,2)。
2.2

試験は，図 1 に示すように薬品と試料を入れに静置し，24 時間保持する方法で行った。
試験に用いる薬品は，県内企業からの意見を参考に，塩酸，硫酸，硝酸，アンモニア水，水酸
表1

技術調査

無機材料は耐摩耗性を必要とする工具，金SL400H

物性値

密度(g/cm3)4.83

熱膨張係数(10-6/K)

7

硬さ(HV)

2600

レーザー・ナノテク研究室

電気抵抗率(μΩcm)

32**

下越技術支援センター

熱伝導率(W/m-K)

67

***

中越技術支援センター

型，をはじめ産業機械，半導体製造装置，* 研究開発センター− 128 −

表2

図1

耐薬品性試験結果

薬品

試験温度
(℃)

減量
(g/m2/DAY)

塩酸 10vol%

50

2.77

硫酸 20vol%

50

2.88

硝酸 10vol%

50

297

人工海水

50

0.335

水酸化ナトリウム 10wt%

50

0.176

アンモニア水 10vol%

50

0.164

耐薬品性試験
耐摩耗性に加えて良好な耐薬品性や軽量化のニーズがある。

化ナトリウム，人工海水（林純薬工業（株）製(2)SL400H の耐薬品性試験を行った結果，アン
モニア水，水酸化ナトリウム，人工海水に

人工海水(D1141-98)）とした。
試験結果を表 2 に示す。アンモニア水，水酸

対して良好な耐薬品性を示した。

化ナトリウム，人工海水に対して優れた耐薬品性を示した。また，硝酸に対して減量が多かっ

参考文献

た。

1) https://www.meti.go.jp/policy/nonferrous_met
al/strategy2016/summary.pdf

今回は市販の TiB2 と TiN で構成される無機材料に対して耐薬品性の評価を行ったが，特定の「2030 年を見据えた非鉄金属産業戦略の概

薬品に対する耐薬品性を求める場合，各薬品に要」適応する組成の粒子で材料を作製する必要があ2) https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H28F
Y/000136.pdf

る。

「平成 28 年度 製造基盤技術実態等調査
3.

結セラミックス関連技術の国際競争力強化に

言(1)産業機械，半導体，化学などの用途では，− 129 −

向けた調査検討」

工 業 技 術 研 究 報 告 書
№51

令和３年度

令和4年8月発行

編集発行人

新 潟 県 工 業 技 術 総 合 研 究 所

所〒950-0915

在地

新潟市中央区鐙西1丁目11番1号
TEL
印

刷

所

株式会社

025−247−1301

新潟フレキソTEL025−385−4677