工 業 技 術 研 究 報 告 書
Report of the Industrial Research Institute of NIIGATA Prefecture No.50 2020

No.50 令和２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 3 年 6 月

目次Ⅰ 航空機産業参入推進事業
１．高圧クーラントを援用した超耐熱合金の外径旋削加工 ・・・・・・・・・・・・ 3

Ⅱ

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 ・・・・・・・・・・・・・・・ 9

Ⅲ

共同研究
１．ユーザビリティの高い多機能視線解析システムの研究開発 ・・・・・・・・・・ 15
２．AI を活用した金属製品の外観確認の自働化 ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 20
３．データ保管用キーデバイス作製と安定供給に向けての製造技術開発 ・・・・・・ 25

Ⅳ 受託研究１．飲料用新型液体容器および量産技術の研究開発 ・・・・・・・・・・・・・・・ 33
２．サブ波長構造を実現するための光学シミュレーションと凝集金属マスクの生成条件 ・・・・・・・・・・・・・・ 38
３．窒素含有マルテンサイト系ステンレス鋼の耐食性評価 ・・・・・・・・・・・・ 41
４．折りたたみ式宅配ボックスの強度確認試験 ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 45

Ⅴ 実用研究・小規模研究
１．ディープラーニングによる鋼の結晶粒度の測定 ・・・・・・・・・・・・・・・ 51
２．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－・ 57
３．EMC 技術の高度化に関する研究 －1～6 GHz 帯の放射電界強度測定における電波暗室の相関－ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 62
４．デジタル写真測量法による三次元形状の評価技術に関する研究 ・・・・・・・・ 64
５．変色した銅板の表面分析 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 68

６．ディープラーニングによる類似製品の検索に関する研究 ・・・・・・・・・・・ 72
７．SEM/EDS を用いた分析に関する研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 75
８．衛生・医療用繊維製品の性能評価に関する研究 ・・・・・・・・・・・・・・・ 78
９．振動試験における共振周波数探査用の 3 次元加速度センサ開発 ・・・・・・・・ 82
10．機械学習を用いた FT-IR スペクトルデータ解析 ・・・・・・・・・・・・・・・ 86
11．レプリカ法による表面粗さ評価の検討 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 88
12．高周波焼入れした炭素鋼の金属組織と硬さ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 92

Ⅵ

産学官共創ものづくり推進事業
１．金属堆積造形の積層技術に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 99
２．材料の微細構造制御による高機能化の応用技術に関する調査研究 ・・・・・・・105
３．インダストリアル IoT の活用に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・110
４．次世代切削加工技術に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・114
５．3D ものづくりに関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・117
６．機械学習による塑性加工技術の高度化に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・121
７．次世代洗浄に関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・123
８．ウェアラブルデバイスに関する調査研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・126
９．開放型石油ストーブ燃焼排気中の臭気成分発生機構の計算化学的研究 ・・・・・130※ 令和２年度に実施した研究 137 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。

Ⅰ

航空機産業参入推進事業

−1−

ノート

高圧クーラントを援用した超耐熱合金の外径旋削加工
石川

淳*

田村

信**

Turning of Super Heat Resistant Alloy with High Pressure Coolant
ISHIKAWA Atsushi* and TAMURA Makoto**

1.

緒

2.2

言

外径旋削加工条件

超耐熱合金は，高温雰囲気での機械的強度や

表 2 に旋削加工条件を示す。切削速度につい

化学的安定性に優れることから，航空機部品なては，工具メーカのカタログ推奨範囲の高速側どに用いられている。しかし，切削加工においの速度条件とした。通常外部供給クーラントにては，高温高強度と低熱伝導率の特性によって，対して，クーラント供給圧力を高圧の 3MPa，切削温度（工具と被削材の接触面温度）が高く

7MPa，15MPa として加工した場合の効果を検なることから，切削速度を上げることができず，証した。

製造コスト削減のネックとなっている。
そこで，超耐熱合金インコネル 718 の外径旋削加工試験を行い，高圧クーラントを援用することによる切削温度の低減効果を工具被削材熱電対法によって推測するとともに，工具寿命や加工面品位向上への効果について検証した。さらに高圧クーラントの援用について，電力と工具コストの面から評価した結果について報告す

図1

る。
表1
2.

旋削加工の仕様

2.1

旋削装置

工具ホルダの外観

クーラント圧力と流量・流速

クーラント圧力流量（L/min）

流速（m/sec）

通常外部供給18

1.6

インコネル 718 の外径旋削加工試験を行った。

高圧3MPa11

4.3

旋盤には，通常外部供給クーラント機能（標準高圧7MPa17

6.9

ポンプによる外部ノズルから加工部への供給方

高圧15MPa

25

10

滝澤鉄工所製 CNC 旋盤 TCN-213J を用いて，式，吐出口 63mm×3mm）のほか，最大吐出圧
表2

力 15MPa の高圧クーラントユニットが付属する。

旋削加工条件

高圧クーラントは，図 1 に示す工具ホルダのノ切削速度V (m/min)

80

ズルから，加工点に向けて供給される。表 1 に

送りf (mm/rev)

0.2

クーラント圧力とクーラント流量およびノズル

切込み量ap (mm)1

吐出口におけるクーラント流速の関係を示す。

工具インサート

CNMG120408 コーティング超硬流量は実測値，流速は流量からの計算値である。

クーラント液*研究開発センター

クーラント圧力(MPa)** 中越技術支援センター

被削材

−3−

エマルション10倍希釈
通常
3
7
15
外部供給
インコネル718 溶体時効材（直径65mm×長さ85mm）

3.

度が約 1200℃となるのに対して，高圧クーラン

切削温度の推測
加工時に工具と被削材の接触部で生じる熱起ト援用によって，切削温度は低減し，本加工条

電力を測定することによって，切削温度を求め

件においては，クーラント圧力に比例して 60～

る工具被削材熱電対法を用いて，インコネル

90℃程度の低減効果があることを推測できた。

718 の外径旋削加工における切削温度を推測した。測定の概略図を図 2 に示す。熱起電力測定

4.

工具寿命の比較では，ノンコート超硬工具インサートを用い，工具寿命試験を行い，工具インサートの寿命

同種棒材を介してリード線と接続し，また回転に対する高圧クーラント援用の効果を検証した。

する被削材には同種材の薄板を接触させた状態

寿命試験は，加工の進行に伴う工具インサート

でリード線と接続することによって，切削領域の最大逃げ面摩耗幅 VB を測定することによって以外で熱起電力が生じないようにした。

行った。図 4 に切削距離 L と最大逃げ面摩耗幅

また，熱起電力と温度の関係は，別途超硬とVB の関係を測定したグラフを示す。通常外部供

インコネル 718 の接点をハロゲンスポットヒー

給クーラントの場合は，VB の進行は早く，かつタを用いて加熱して，熱起電力を測定すると同直線的に増加している。一方，高圧クーラント

時に，熱電対を用いて接点近傍の温度を測定す

援用の場合は，VB の進行が抑制されているのがることによって求めた。

明瞭にわかる。ここで，工具寿命判断を

図 3 に通常外部供給クーラントでの加工と高VB=0.2mm とすると，通常外部供給クーラント

圧クーラント援用加工の場合での切削温度推測

では L=170m が工具寿命であるのに対して，ク値の比較を示す。通常外部供給において切削温ーラント圧力 3MPa では L=470m，7MPa では
L=435m，15MPa では L=320m となり，工具寿命に至るまでの切削距離 L が伸びている。ここで，クーラント圧力の低い 3MPa の場合が最長であるが ，寿 命判 断 後 に VB が急 増す る。 一 方 ，7MPa と 15MPa では寿命判断後もしばらくは VBが漸増する傾向にあることから，一概に 3MPa
が最良とは判断できない。いずれにせよ高圧クーラント援用による切削温度の低減が，工具イ
ンサート寿命延伸につながったものと考える。

1250
1200

切削温度(℃)

0.6

熱起電力測定の概略図
最大逃げ面摩耗幅 VB(mm)
最大逃げ面摩耗幅 VB(mm)

図2

1150
1100

通常外部
高圧3MPa高圧7MPa
高圧15MPa

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1

1050

0

1000
通常外部

高圧3MPa高圧7MPa0

高圧15MPa

200

600

切削距離 L(mm)クーラント圧力

図3

400

図4

切削温度推測値の比較−4−

工具寿命試験の結果

800

5.

加工面残留応力の比較

5000

加工面の残留応力は，疲労強度に影響し，圧工面の残留応力の発生には，加工時の熱的作用が大きくかかわることから，高圧クーラント援用によって，加工面の残留応力に変化が現れる

4000

加工コスト(円)縮応力が有益であるといわれている。一方，加高圧クーラント電力コスト
工具インサートコスト

か確認した。残留応力の測定条件を表 3 に示す。

3000
2000
1000

表 1 に示した条件で旋削加工した円筒（直径060mm，長さ 50mm）端面について，切削送り方

通常外部向（端面径方向）の残留応力を測定した。

高圧3MPa高圧7MPa

高圧15MPa

クーラント圧力

測定結果を表 4 に示す。通常外部供給クーラ

図5

加工コストの比較

ントの場合と高圧クーラント援用における旋削
加工面の残留応力は，クーラント圧力が異なっ条件で，1 時間加工した場合の高圧クーラントてもほぼ同一の引張の応力値を示した。本加工

供給に要する電力コストと工具インサートコス

条件においては，高圧クーラント援用による加トを求めた。電力コストについては，高圧クー工面の残留応力の改善につながる効果は確認でラントユニット稼働時の有効電力を測定し，電きなかった。

気料金単価（仮定 20 円／kWh）を乗じて求めた。
工具インサートコストは，工具寿命試験結果か

6.

ら，1 時間の加工（切削距離約 4800m）に必要加工コストの比較
高圧クーラント援用による工具インサート寿

な工具インサート数を算出し，工具インサート

命の延伸を確認したが，加工コストとしてメリ単価（142 円／コーナ）を乗じて求めた。加工ットがあるか試算した。表 2 に示した旋削加工

コストの算出結果を図 5 に示す。本加工条件においては，工具寿命延伸効果が大きかったこと

表3

残留応力測定条件

から，高圧クーラント供給に要する電力コストが相対的に小さくなり，加工コストとして高圧測定装置

X線応力測定装置リガクSSD/MSF-3M

X線源

Cr

クーラント援用によるメリットが明確に現れた。

測定法・走査法

Ψ0一定法・並傾法

無歪回折角(deg)129

Ψ角(deg)2

0 ~ 45 (sin Ψ等間隔6点)

温度を工具被削材熱電対法によって求め，3

解析手法

sin2Ψ法～15MPa の高圧クーラント供給によって，応力定数(MPa/deg)- 645

切削温度が 60～90℃程度低減できることを

7.

結

言

(1)インコネル 718 の外径旋削加工における切削

推測した。
表4

旋削加工面の残留応力測定結果(2)高圧クーラント援用による工具インサート
寿命延伸効果を確認した。しかし，加工面

クーラント圧力残留応力測定値(MPa)

残留応力への効果は現れなかった。

通常外部供給+ 560(3)高圧クーラント供給に係る電力コストを考高圧3MPa+ 549

慮した加工コストを比較し，高圧クーラン

高圧7MPa+ 583

ト援用によるコストメリットを明らかにし

高圧15MPa

+ 545

た。

−5−

Ⅱ

創造的研究推進費

−7−

ノート

3D プリンタによる新しい金型製造技術の開発
平石

誠*

須藤

貴裕*

青野

賢司*

New Production Method of Metal Die utilizing Additive Manufacturing
HIRAISHI Makoto*, SUTOH Takahiro* and AONO Kenji*

1.

緒

言

近年，消費者ニーズの多様化や製品サイクルの短期化に伴って，設計変更に柔軟かつ迅速に対応する金型製造技術が求められている。
また，金型には耐摩耗性も強く要求されるが，一般に耐摩耗性が良い材料は鋳造等の型成形によるため製作期間が長い。すなわち，現状では
これら 2 つの要求を満足する造形方法は存在し

図1ない。
3D プリンタはレーザ光によって溶かした金属を「重ね描き」して立体造形する。3 次元形

DED 方式金属堆積造形装置

テーブルは同時 5 軸制御，粉末供給は同時に 2材種まで可能である。

状データによって直接造形できるため多品種少量生産に適し，基材と異なる材料を堆積できる

2.2

堆積材料

ため，必要な材料特性（例えば耐摩耗性，耐熱金型に必要な硬さとして 800HV を目標値と性など）を必要な場所に付与することが可能でし，次の材料を選定した。いずれも粒径 45～ある。これらの特徴から 3D プリンタは金型の150μm の粒度分布を持つ粉末である。

造形に適したツールにもなることが期待される。

(1) 高 速 度 工 具 鋼 （ 粉 末 ハ イ ス ， High Speed
tool，以下，HS 材とする）

本研究では，金型産業における柔軟性のある製造工程の確立と製品の付加価値向上を目指し，(2)炭化物分散鉄基材料（Carbide Dispersion，

3D プリンタによる硬質・耐摩耗層の造形技術

以下，CD 材とする）

開発を目的とする。本報では，選定した硬質材

なお，CD 材は約 15mass.%Cr を含む Fe マト

料の造形において発生する欠陥とその抑制方法

リックスに数 μm の粒径の V 炭化物が分散してについて検討した結果を報告する。

いる材料である（図 2）。

2.

実験方法

2.1

3D プリンタV

金属堆積にはパウダ DED（Directed Energy
Deposition）方式造形装置 LAMDA200（三菱
重工工作機械（株））（図 1）を使用した。

10μm

ファイバーレーザの定格出力は 2kW，加工(a)反射電子像* 研究開発センター

図2

−9−

(b)V 元素の分布

炭化物分散鉄基材料

2.3

造形方法

以下の 2 パターンの造形を行った。
(1)平面堆積：SS400 製の板材（長さ 100mm，
幅 20mm，厚さ 10mm）に長さ 50mm 直線

10μm

1mm

状の堆積層を造形した。
(2)円周面堆積：S45C 製の円筒（外径 50mm，(a) 第 1 層目堆積状態

内 径 25mm ， 長 さ 60mm ） の 角 に 段 差

図43.5mm，長さ 7.5mm の入隅を設け，円筒を(b) 割れの様相

HS 材の堆積層の断面

回転させながら螺旋状に堆積造形した（図3）。

塗りつぶしは割れあり

レーザ光

割れあり

走査方向

割れなし
〇：粉末吐出 10g/min△：粉末吐出 15g/min

図5
図3

HS 材堆積層の割れの発生状況

円周面の堆積3.

実験結果および考察

3.1

平面堆積

堆積方向

HS 材を堆積した断面を図 4 に示す。図 4(a)は第 1 層目を堆積した状態であるが，基材への溶込み部に割れが発生していることがわかる。

基

割れを詳細に観察したものが図 4(b)である。

材

割れは溶融部の中心に向かって成長した柱状晶

基
割

材

れ
中間材 HS 材の粒界に沿って発生しており，凝固割れの様相を示している。
レーザ出力，送り速度，粉末供給量を変数として割れの発生状況を調べた結果を図 5 に示す。

(a)基材への直接堆積

レーザ出力が小さいほど，送り速度が小さいほ

図6(b)中間層を介した堆積HS 材の円周面への堆積

ど割れは発生しにくかった。送り速度が小さいときは単位堆積長さ当たりに供給される粉末量3.2が増加するため，基材への入熱量が少なくなる。

3.2.1

円周面堆積
HS 材の堆積

つまり，レーザ出力が小さい条件も含め，基材上記の検討結果を踏まえ円周面への堆積実験への溶込みを小さくすることによって割れの発を行った。多層の堆積の前に第 1 層のみの堆積生を抑制できると言える。

を行い，割れが発生していないことを確認した。
基材に直接 HS 材を堆積したときの断面を図

なお，CD 材を用いた場合，上記のような割れの発生は認められなかった。

6(a)に示す。第 1 層および入隅部に割れが発生− 10 −

した。割れは，溶融部の中心に位置する（基材

張応力が作用し割れに至ったものと考えられへの溶込みが最も深い位置に発生していることる。

から推察される）ことや，第 1 層の堆積時にはなお，円筒の内径を小さくしたところ割れ認められなかったことから第 2 層以降を堆積しの発生は抑えられた。熱容量の増加による基た際の余熱による再熱割れであると考えられる。

材温度の低下や熱膨張の抑制などが原因であ割れの発生を抑えるため中間層を設けることると考えられる。得られた堆積層の硬さはを検討した。中間材には鋼材への堆積において890HV であった。

割れを発生しなかった合金の中から比較的硬さの低いものを選択した。中間材を使用して堆積したときの断面を図 6(b)に示す。第 1 層，入隅部のいずれにも割れは認められなくなった。
また，観察のためエッチングを施しているが，その濃淡からも中間層と HS 材の界面では傾斜

中間材

HS 材

組成になっていることがわかる。
HS 材は造形後の熱処理によって硬さを増す。
熱処理後の堆積層の硬さ分布を図 7 に示す。横軸は基材と堆積層の界面を基準に図 6(b)中の破 線 矢 印 に 沿 っ た 距 離 で あ る 。 HS 層 で は

図7

中間層を介した HS 材堆積層の硬さ920HV（67HRC 相当）が得られている。
3.2.2

基材

堆積層

CD 材の堆積図 8 は堆積後の円筒端面を円筒軸方向から観察したものである。円筒端面にある白い円弧状の領域が堆積層であるが，それを縦貫する割れが 2 カ所に発生しているのがわかる。
2 つの割れのうち，左の割れが発生した直後の赤外線サーモグラフィを図 9 に示す。撮影時，

図8

CD 材堆積層に発生した割れ

基材は堆積の余熱によって昇温途中にあり500℃に達していた。このことから，割れは熱堆積層膨張によって生じたことが推察される。
そこで熱機械分析装置 TMA/ SS6100（セイ基材

コーインスツルメンツ（株））によって各材料の線膨張係数を測定した。結果は以下のとおりとなった。

割れ

・基材（S45C）：14.0×10-6/K
・HS 材 ：14.2×10-6/K
・CD 材 ：10.5×10-6/K （全て 40～500℃）
基材は昇温に伴い膨張するが，CD 材は基材に比べて線膨張係数が低いため堆積層には引− 11 −

図9

積層時の赤外線サーモグラフィ（基材にのみ黒体塗料を塗布）

4.

結(2)堆積層には高温割れや熱膨張係数の差に起言因する割れが生ずることがわかった。

(1)3D プリンタによる硬質・耐摩耗層の造形技術の開発を目的とし，高速度工具鋼および(3)割れを抑制し，目標硬さを有する堆積層を

V 炭化物分散鉄基材料の堆積造形における欠陥とその抑制方法について検討した。

− 12 −

造形することができた。

Ⅲ

共同研究

− 13 −

研究論文

ユーザビリティの高い多機能視線解析システムの
研究開発
菅家

章*

阿部

淑人*

須貝

裕之*

昇**

中部

金田

篤幸***

石月

斗志宏***

Research and Development of a Multifunctional Eye Tracking System with High Usability
KANKE Akira*, ABE Yoshito*, SUGAI Hiroyuki*, NAKABE Noboru**,
KANEDA Atsuyuki*** and ISHIZUKI Toshihiro***抄録

今後成長が見込まれるアイトラッキング市場への投入を図るため，操作が容易で多機能な視線解析システムを研究開発した。その設計製造工程においては，トポロジを最適化し，高剛性軽量化製品の開発に取り組んだ。無線 LAN 搭載の試作機を用い，農林水産業・製造業・サービス業・学業などの場で現場実証を実施した。近赤外線の安全性を調査し，近赤外線使用時に考慮すべき点を把握した。

1.

緒

適化と低コスト化について検討していた。

言

近年，国が目指すべき未来社会の姿として

本研究では，今後成長が見込まれるアイトラ

Society 5.0 が 提 唱 さ れ ， IoT （ Internet ofッキング市場への投入を図るため，操作が容易

Things）の活用によってモノと人がつながり，で多機能な視線解析システムを研究開発する。

情報と知識が共有されることで，新たな価値が

その設計製造工程においては，トポロジを最適生み出されている。生体情報の収集においては化し，高剛性軽量化製品を開発する。

ウエアラブルデバイスが活用され，マーケティ
ング分野では製品デザインの評価で視線と脳波2.

高ユーザビリティ視線解析システムの研究が，自動車分野では居眠り運転の評価で視線とまばたきが，技能伝承や力量評価など人材育成

開発
2.1

搭載センサの拡張

における分野では視線と体の動きが計測されて現行製品の視線解析システムのメガネフレーいる。画面上で視線を確認できるアイトラッキ

ムと，それを装着したときの写真を図 1 に示す。

ングは，様々なセンサと一緒に活用され，多機

メガネフレームの右眼下方には眼球撮影用カメ

能な視線解析システムがユーザから望まれていラと近赤外線 LED が内蔵され，その上方にはる。そのため，視線解析システムを製造販売し

視界撮影用カメラが内蔵されている。本研究でている（株）ガゾウは，操作が容易で多機能な開発した視線解析システムは，現行製品より高視線解析システムのユーザニーズに対応できる

い解像度のカメラを使用し，マイクロフォンをよう，現行製品のブラッシュアップを検討していた。また，視線解析システムの需要増加にともない，3D プリンタを用いた設計・製造の最*研究開発センター**

下越技術支援センター*** （株）ガゾウ

図1− 15 −

現行製品の視線解析システム

追加搭載した。視線解析システムの改良と現場実証を繰り返しながら試作機の開発に取り組んだ。以下に詳細を記す。
試作 1 号機は，視界撮影用カメラの解像度をHD （ High Definition:1280 × 720 画 素 ） か ら
FHD（Full HD:1920×1080 画素）へ拡張した。
これにより視界撮影用カメラの画角は 70°から120°へ広角化された。さらに，マイクロフォン

図2を追加搭載し，メガネフレーム装着者の周辺の現場実証（製造業）溶接作業

音を収集可能にした。これにより，技能伝承の場面において，熟練者がメガネフレームを装着
した場合は熟練者の作業の視線と説明の音声を同時に記録して後生へ残すことができる。また，初心者がメガネフレームを装着した場合はインターネットなどを活用して遠方の熟練者が初心者の作業の視線をみることができ，初心者の音声や作業で発生する音を聴きながら熟練者は作業を指導できる。試作 1 号機（無線 LAN 搭載）を用いて，製造業・農林水産業・サービス図3

現場実証（農業）ミニトマトの収穫

図4

現場実証（美容業）ベテラン美容師

図5

現場実証（クリーニング業）しみ抜き

業・学業などの場で現場実証を実施した。製造業では，ろう付け作業において，炎色ばかりでなく，炎のどこをみているか，フラックスを加熱しているときにどこをみているか，接合面へろう付けしているときにどこをみているかなど，作業者の視線と音声を記録しながら，熟練者と初心者の視線を比較した。溶接作業においては
自動遮光面を装着した状態で現場実証を実施した。さらに，Web 会議システムを利用し，工場にいる初心者の作業を離れた事務所にいる熟練者が指導する遠隔現場実証を試みた（図 2）。
農業ではミニトマトの収穫で現場実証を実施し，熟練者の視線を解析した（図 3）。サービス業
では美容業においてベテラン美容師の視線を解析し（図 4），クリーニング業においては，しみ抜きの遠隔指導を試みた（図 5）。これらの現場実証は，ユーザビリティのヒアリングをしながら実施した。現場実証の結果，作業姿勢は立位での見下げ動作が多いため，視線角度が約-30°を超えると視界範囲外による欠測が生じるとわかった。そこで，メガネフレームと顔の正− 16 −

面方向のなす角度を調整できる耳用と鼻用のア

2.2

レスキャリブレーション機能

タッチメントを試作し，ユーザの使用感をヒア

視線解析システムでは，眼球撮影用カメラでリングしながら試作 1 号機について評価した。

えられた注視点を視界撮影用カメラでえられた

試作 2 号機は，メガネフレームの形状を大幅

視界画像へ重畳させている。別々のカメラで撮に変更した。見下げ方向の視線角度へ対応でき影された注視点と視界画像の位置を合わせるた

るよう，視界撮影用カメラを最大-38°まで可動

め，使い始めにキャリブレーションをしなくて化した（図 6）。また，メガネフレームのホーはならないが，キャリブレーション中は頭部をルド感と強度を維持するための形状変更を実施

固定する必要があり，メガネフレーム装着者へした。試作 2 号機を用いて，クリーニング業と負担をあたえる。そこで，頭部を固定しなくて製造業で現場実証を実施し，ユーザビリティのもキャリブレーションが可能で，さらにはキャヒアリングを実施した。現場実証の結果，視界リブレーションなしで使えるレスキャリブレー

範囲外による欠測は大幅に減少したことが確認

ション機能がユーザから望まれている。また，できた。

キャリブレーションの精度向上が望まれている

試作 3 号機は，視界撮影用カメラを 1 基，左右の眼球撮影用カメラを各 1 基として，三次元ことから，これらの改良方法について，いくつか検討した。

計測可能な 3 基カメラ構成とした。試作 3 号機

今後も様々な方法を試みながら，レスキャリ

では，FPGA を用いて回路構成を統合化したブレーション機能の開発を継続する予定である。

（図 7）。
今後も視線解析システムの改良と現場実証を

3.

3D プリンタトポロジ最適化技術の研究開発

繰り返しながら製品開発に取り組む予定である。

3.1

3D プリンタ最適設計技法

研究開発中のメガネフレームについて，3Dプリンタを用いる場合の最適な設計方法を検討した。
共同研究では当所と(株)ガゾウのそれぞれが所有する 3D プリンタを用い，3D 形状デー
タをやりとりしながらメガネフレームを製作する。それぞれが所有するソフトウェアは異なる
ため，共同研究を始めるにあたり，データの互換性を確認した。また，現行製品のメガネフレ
図6

視界撮影用カメラの可動化

ームについて，装着者の顔幅と把持力（頭部を締め付ける力）の関係をコンピュータシミュレーションで計算し，今後の検討における基準とした。
次に，メガネフレームの各部の形状が剛性にあたえる影響について調査した。コンピュータ
シミュレーションで調査したパラメータを図 8に示す。コーナーr の影響，初期曲がりの影響，
ツルの長さとフレーム幅の影響，断面寸法（高さ・幅）の影響について調査した。

図73 基カメラ同時入力 FPGA− 17 −

最後に，メガネフレーム装着性能の向上につ線形の特性をもつメガネフレームは実線の両矢

いて，非線形のバネの特性をもつメガネフレー

印のように 152～157mm の顔幅が対応領域であムを仮定し，その実現方法について検討した。

る。ここで，非線形の特性をもつメガネフレー

メガネフレームを装着するユーザの顔幅は様々

ムは破線の両矢印のように 140～160mm の顔幅である。顔幅に対して把持力が弱ければメガネ
フレームはずれやすく，強ければ頭部が締め付けられて不快感をあたえる。顔幅と把持力の関係を図 9 に示す。ずれにくく不快感の少ない把持力の範囲が 0.39～0.49N であると仮定すると，が対応領域であり，一般成人の顔幅に広く対応できると考えられる。このような非線形の特性をもつメガネフレームを実現させるため，皿バネの特性を参考にして検討した。皿バネを圧縮したときの圧縮ストロークと反力の関係について計算した結果を図 10 に示す。このような非線形の特性をもつメガネフレームについて，設計方法を検討した。
3.2

3D プリンタ最適成型技法

研究開発中のメガネフレームについて，3Dプリンタを用いて造形物を成形するときの基礎データとなる，造形物の材料特性と造形特性を調査した。
造形物の材料特性では，ABS とポリカーボ
ネートについて，3D プリンタで積層方向ごと
図8調査したパラメータの試験片を成形し，引張試験で材料の機械的性質を調査した。ABS については当所と(株)ガゾウのそれぞれが所有する 3D プリンタを用いて成形し，特性を比較した。
造形物の造形特性では，数種の軟質材料で，メガネフレームのノーズパッドやイヤーフックなどの部品を成形し，装着感などを検証した。
4.

無線化による遠隔操作
高ユーザビリティ化のユーザニーズに応える

ため，Wi-Fi 6，5G 対応は高精細画像の低遅延
図9

顔幅と把持力の関係伝送を必要とする視線解析システムにとって必須である。そこで，Wi-Fi 6，5G の技術動向を調査し，Wi-Fi 6，5G 無線化による遠隔操作機
能の仕様を想定しながら，視線解析システム無線機のシングルボードコンピュータを見直した。
今後も Wi-Fi 6，5G の技術動向を調査しながら視線解析システム無線機の研究開発に取り組む予定である。

図 10

圧縮ストロークと反力の関係− 18 −

5.

継続する予定である。

近赤外線の安全性の調査
近赤外線の安全性の調査を実施した。池田ら(3)3D プリンタの開発環境の互換性を確認し，によれば，眼球の光透過特性は水の電磁波吸収

現行製品のメガネフレームの顔幅と把持力

特性の影響を受け，可視光と近赤外線の一部，の関係を計算して，各部の形状が剛性にあ波長にして 500～1000nm 近辺の電磁波をよくたえる影響を調査した。非線形バネ特性を透過し，そのような波長の強い光が入射した場

もつメガネフレームを仮定して，その実現

合，角膜，水晶体，硝子体を透過することから，方法を検討した。

網膜に傷害を与えるおそれが大きいということである

1)(4)研究開発中のメガネフレームについて，造。また，国際非電離放射線防護委員会

形物の材料特性と造形特性を調査した。

（ICNIRP）のガイドラインには，赤外域 780(5)Wi-Fi 6，5G 無線化による遠隔操作機能の～3000nm 光源について角膜への熱障害や水晶仕様を想定しながら，視線解析システム無体に起こりうる後発的な影響（白内障形成）を

線機のシングルボードコンピュータを見直避けるために暴露時間と制限されるべき照度のした。

関係が記され，さらに，可視光での強い放射が(6)近赤外線の安全性を調査し，近赤外線を使ない近赤外線あるいは赤外域 780～1400nm 光

用するときに考慮すべき点を把握した。

源について網膜を熱的損傷から保護するために(7)共同研究の成果をもとに研究開発を継続し，光源の張る角度と制限されるべき輝度の関係が

今後成長が見込まれるアイトラッキング市

2)

記されていた 。

場への投入を図る。

これらの文献などを参考にして，近赤外線を使用するときに考慮すべき点を把握しながら，

参考文献

視線解析システムの研究開発に取り組んだ。

1)渡辺敏，池田研二，加納隆，廣瀬稔，戸畑裕志，“F-2

6.

結臨床工学（CE）と ME 機器・システムの安全”，ME 教科書シリーズ，コ

言(1)視線解析システムの改良と現場実証を繰り

ロナ社，2006．

返しながら試作機の開発に取り組んだ。

2)国際非電離放射線防護委員会（ICNIRP），(2)キャリブレーション機能の改良方法につい“広帯域非コヒーレント光放射（0.38μm～て検討した。今後も様々な方法を試みなが3μm）に対する暴露限界のガイドライン”吉ら，レスキャリブレーション機能の開発を

田道利ほか監修，松尾厚ほか訳，2009．

− 19 −

研究論文

AI を活用した金属製品の外観確認の自働化
祐太*

木嶋
土屋

理規

****

章*

菅家

乙川

直仁

****

小林
長瀬

豊**
敬之

大野
****

宏***

井上

大輔****Development of Metal Parts Visual Inspection System Using AI
KIJIMA Yuta*, KANKE Akira*, KOBAYASHI Yutaka**, OHNO Hiroshi***,
TSUCHIYA Masanori****, OTOKAWA Naohito****, NAGASE Noriyuki**** and INOUE Daisuke****抄録
本研究では丸棒形状の金属製品を対象としたAI（Artificial Intelligence）で欠陥の判別を行うシステ
ムを開発した。金属製品を撮影するための環境整備，物体検出用ニューラルネットワークやCNN（Convolutional Neural Network）の検査への適用と評価，検査システムの高速化と処理時間の評価，ロボットを活用した搬送装置の構築を実施した。

1.

緒

言

AI 技術の急速な発達によって，さまざまな分野でこれを使った製品・サービスの高付加価値化や生産性向上への取組が行われている。今後到来する人口減少社会への対応や，よりよい労働環境を実現するためにも，こうした取組はますます重要になることが予想される。

図1

検査対象

図2

欠陥の撮影

本研究では金属製品を対象に AI で欠陥の判別を行うシステムを開発した。外観検査を人から AI へ置き換えることで，検査精度の向上や検査員の直接生産に寄与する付加価値の高い作業への配置転換を実現できる。
2.

検査システムの構築

2.1

撮影環境の整備(左：間接光照明，右：直接光照明)

検査システムはカメラ，照明，検査対象を回転させる装置で構成される。カメラと照明の位置によって撮影できる画像は大きく変わる。今回は直接光照明で撮影する方法と間接光照明で撮影する方法の 2 種類を比較した。

図 1 に検査対象の画像を，図 2 に欠陥を撮影した画像を示す。今回検出する欠陥は金属表面についている凹凸であるため，直接光照明で撮影した時の明視野と暗視野の境界付近において，*研究開発センター

欠陥とそうでない部分の差が大きくなることが**下越技術支援センター

予想された。そのため，検査対象を回転させ，***中越技術支援センター

この境界部分で全周を検査できるようにした。

**** THK 新潟（株）− 20 −

検査対象
図5
図3

GradCAM による判断根拠の表示（判断根拠とした部分が白くなる）

撮影環境（左上：撮影画像）

部分を欠陥と誤認識する場合があった。そこで，穴についてもアノテーションを行い，穴は欠陥ではなく穴として検出するようにした。図 4 に欠陥と穴の検出結果を示す。
2.2.2

ResNet101 による欠陥の検出

欠陥判別の他の方法として， CNN を用いて
図4

YOLO による欠陥と穴の検出

画像を分類した。CNN の一つで，ニューラル
ネットワークの層を深くしても学習が進むよう

図 3 に構築した撮影環境を示す。LED 照明に改良された ResNet101 を使い，画像を正常とを両サイドから検査対象にあて，上部からカメ欠陥に分類する CNN を構築した。学習には，

ラで撮影した。図 3 の左上が撮影した画像であ欠陥が撮影されている画像に加えて，正常部がり，欠陥が撮影されている。

撮影されている画像が必要となる。YOLO で学習に使用した画像に，正常部の画像を加えたも

2.2
2.2.1

ので学習を行った。学習した ResNet101 を用い欠陥検出方法YOLO による欠陥の検出て，学習していない画像が判定できることを確

欠陥を判別する仕組みとして，ディープラー

認した。

ニングを使った一般物体検出用ニューラルネッ

YOLO では検出した欠陥の位置情報を持つトワークである YOLO を用いた。YOLO は検ため結果が妥当か判断しやすいが，ResNet101

出した物体の分類だけでなく，物体が写っていによる判定では画像全体が正常または欠陥と判る場所も出力することができる。YOLO を学習

定するだけで，画像のどの部分を欠陥として判させるためには，欠陥を撮影した画像に対し，定したかがわからない。そこで，GradCAM と欠陥の位置情報を付加するためのアノテーショ

いう画像の中のどの部分が判断根拠となったかンを行う必要がある。

可視化する手法を ResNet101 に追加した。図 5

学習には欠陥が撮影されている画像のみを使に示すとおり，画像のどの部分をみて検査シス

用し，正常部の画像は使用しない。アノテーシ

テムが判断したか，根拠を表示できるようにしョン付きの欠陥の画像を学習させて，学習に用た。今回検証した ResNet101 では，欠陥と判定いない画像を判定したところ欠陥が検出できた。

した場合は，おおむね欠陥の場所が判断根拠と

しかし，検査対象には穴が開いており，そのなっていた。

− 21 −

2.2.3

複数フレームの活用

人間が判定した時には欠陥とはならないが，検査システムでは欠陥と判定してしまう微小な傷が検査対象の表面に存在する場合がある。このような傷があっても人間は検査対象を傾ける
図6などして，照明の角度を変えた画像をえて総合

複数フレーム(中:欠陥，左右：前後のフレーム)的に判定できることが，人間が誤判定しにくい要因の一つである。そこで，照明の角度を変えた画像を判定に用いる方法として，複数フレー

表1

ムを活用する方法を考案した。検査対象を回転

学習条件
ResNet101

させて撮影するので，その前後のフレームの画

項目

YOLO

像を活用すれば，照明の角度を変えた画像とす

学習用画像数

1,092

2,522

617

ることができる（図 6）。

検証用画像数

57

276

68

500

50

100

検査システムは ResNet101 と同様とした。

エポック数

ResNet101 は RGB のカラー画像を扱える。今

回転，平行移動，回転，反転，反転，ズーム
ズーム等

データ拡張

回使用している画像はモノクロなので，カラーのデータを入れる代わりに前後のフレームを含

2.3

表2

欠陥検出の評価

2.2 の 3 種類の方法にて欠陥検出を実施し，結果を比較した。
2.3.1

21 本の検査対象のうち，15 本を学習用，1
本を検証用，5 本をテスト用に分類した。学習用と検証用の画像は，カメラの露光時間を 3 種

335

93

テストデータの正解率（%）
YOLO

しき
い値

データと学習の条件

335

テスト用画像数

めて 3 つのフレームを入力とすることができる。

1フレーム 3フレーム

ResNet101
1フレーム

3フレーム

OK

NG

OK

NG

OK

NG

0.001

78.4

100

96.4

100

95.5

100

0.01

93.5

100

98.1

100

95.5

100

0.4

97.4

92.0

99.0

96.0

95.5

100

0.8

98.7

64.0

100

92.0

96.7

100

類に変えてそれぞれ撮影し，テスト用の画像はその中間の露光時間で撮影した。カメラで撮影

テスト用画像について，YOLO と ResNet101 のする画像は 1,920×1,200 であるが，ニューラル

1 フレームは全く同じ画像である。ResNet101

ネットワークが大きくなりすぎるので，YOLOの 3 フレームは前述と同様の理由で少なくなっは 320×320 に，ResNet101 は 224×224 に画像ている。

をトリミングした。
学習の条件を表 1 に示す。YOLO で使用して

2.3.2

テストデータの判定結果

いる学習用画像と検証用画像は欠陥と穴の画像

テストデータに対する正解率を表 2 に示す。

のみである。ResNet101 ではそれに正常部の画表の OK は正常部に対して正常と判定した割合像が加わる。ResNet101 の 3 フレームの画像数

で，NG は欠陥を含んだ画像に対して，欠陥とが少ないのは，YOLO と ResNet101 の 1 フレー

判定した割合である。NG が 100 の場合は，欠ムでは 3 フレームのそれぞれのフレームを 1 枚

陥を含んだ画像を正常と回答することがなかっの画像として使用できるからである。

たことを意味する。

− 22 −

検査システムは 0～1 の範囲の数値を出力す

表3

8 画像の実行時間

るが，正常判定に近いほど 0 に，欠陥判定に近CPU 数

いほど 1 に近い数値を出力する。しきい値は判

1

335ms

定の基準となる値で，しきい値以上の値を検査

2

213ms

193ms

システムが出力した場合に欠陥判定となる。し

4

175ms

131ms

きい値を低くすると欠陥が検知しやすくなるが，

8

172ms

121ms

GPU 1 個GPU 2 個正常部を誤認識しやすくなる。
YOLO と ResNet101 に関しては，わずかに

表4

画像取得終了から計算終了までの時間

ResNet101 の正解率がよかった。YOLO は正常CPU 数部に関する画像を使っていないため，その差で

1

7.7s

はないかと推測される。複数フレームを活用し

2

3.2s

2.9s

た結果については差異はあまりみられなかった。

4

2.0s

0.7s

2.4
2.4.1

GPU 1 個GPU 2 個検査システムの高速化
並列化の評価

この計算終了までの時間を測定した結果が表

2.3.1 の YOLO を用いると，1 フレームごとに4 である。CPU や GPU を増やせば，その時間が320×320 の画像 8 枚に対し判定処理を実行しな短縮できることを確認した。ただし，撮影後にければならない。処理時間を高速化するために検査対象が待機位置まで戻り正常品と欠陥品をは，リソースを割り当てて並列で処理する方法

振り分けるような場合は，待機位置までの移動があり，今回は AI で判別を行うパーソナルコとこの計算は並列に動作するため，無理に短縮ン ピ ュ ー タ に 標 準 で 搭 載 さ れ て い る CPU

する必要はない。

（Central Processing Unit）のリソースを増やした場合と GPU（Graphics Processing Unit）のリ

2.5

ロボットを活用した搬送装置の構築

ソースを増やした場合を評価した。複数の GPU

この検査システムを製造現場に適用するたを 使用 す る 場 合 は，1 個 目 は， NVIDIA 社 のめ，図 7 の搬送装置を製作した。検査対象の搬

TITAN RTX で，2 個目は RTX 3070 である。

送は垂直多関節ロボットを用いて行う。

表 3 が YOLO を用いて 8 枚の画像を計算した
実行時間である。顕著に効果が出たのは CPUを増やした場合であった。GPU を増やす効果は，
CPU を増やした時に大きくなった。GPU を増やすコストは格段に大きいため，まずは CPU の増加を検討するほうがよいと思われる。
2.4.2

アプリケーションへの適応

実際のアプリケーションでは，全周を 10°ず
つ撮影することを想定し，撮影を 2 秒で終了す
ると仮定すると，20fps で撮影することになる。
表 3 で記載した時間がかかるとするとオンタイ
ムでは終わらないので，撮影後に計算が終了するまでの待ち時間がかかる。

図7− 23 −

搬送装置

②カメラ下まで検査対象を保持，全周を撮影し検査システムで判定する。
③検査システムが判定した結果により OK 品もしくは NG 品のストッカーへ，検査対象を振
り分ける。
3.

結

言

(1)金属製品の欠陥を検出するディープラーニ
ングのシステムを開発した。
(2)欠陥を検出するために，直接光照明で撮影
図8した時の明視野と暗視野の境界付近を活用

搬送装置を上から見た図した。
(3)テストデータに対する正解率について，

検査システムが動作する PC とロボットとの

YOLO と ResNet101 を比較すると，わずか通信には産業用ネットワークプロトコルの一つに ResNet101 の方がよかった。複数フレー

である EtherNet/IP 通信を用いた。

ムを活用する方法では差異はあまりなかっ動作としては，図 8 の①～③の工程で自働搬た。
(4)検査システムの高速化方法としては，CPU送と振り分けを行う。

を増やすことが特に効果的であった。
①ストッカーより 1 本ずつ切り出された検査対(5)検査システムを製造現場に導入するため，ロボットを使用した自働化設備を製作して象を取りに行く。

いる。

− 24 −

研究論文

データ保管用キーデバイス作製と安定供給に向けての製造技術開発
小林
安井

忠

**

泰則*
三村

菅野

清治

**

明宏*
平井

山田
政夫

**

敏浩*
中川

宮口

孝司*

**

小林

正人

一則**

Development of Manufacturing Technology for Stable Supply of the Key Device
Equipped in Data Storage System
KOBAYASHI Yasunori*,KANNO Akihiro*,YAMADA Toshihiro*,MIYAGUCHI Takashi*,YASUI Tadashi**,MIMURA Seiji**, HIRAI Masao**, NAKAGAWA Masato**and KOBAYASHI Kazunori**

抄

録

大容量データ保管システムで用いられている絶縁基板上に SiO2 で構成される幅約 1µm，高さ約 3µmの柱状構造を形成させた部品（以後この部品をキーデバイスと呼称）を安定的に作製する技術の開発について検討した。本論文では Si ウェハー上に SiO2 を堆積させた基板を用い，リフトオフ法によるマスク作製およびドライエッチングによる前記柱状構造の作製について，マスク作製条件およびエッ
チングガスとして CHF3 を用いた場合のエッチング条件について検討を行った結果について報告する。

1.

緒

ングガスとして C4F8 および CF4 を用いた場合に言

SiO2 で構成される幅約 1µm，高さ約 3µm の柱

ついて，エッチング条件パラメータが微細構造形状構造を持つキーデバイスを安定的に作製する技

状やドライエッチング時のチャンバー内温度の上術の開発について検討した。上記キーデバイスは昇などに与える影響について検討を行い 2)，Si

大容量データ保管システムを構成する部品の一つ

基板上で幅約 0.3µm，高さ約 3µm，テーパー角 6°であり，この課題についてはこれまでに実基板（複程度の構造を実現できる作製条件をいくつか見出

数の絶縁性材料で構成される基板）を対象にウェしている。

ットエッチングによる Cr マスクの作製および C4F8

本論文ではリフトオフによるマスク作製条件おを用いたドライエッチングによって幅 1µm，高よび CHF3 ガスによるドライエッチング条件につさ 3µm，側面テーパー角 14°程度の微細柱状構

いて検討した結果を報告する。

造を作製する技術を確立しているが，将来的には柱状構造の断面形状のアスペクト比の向上，側面2.

テーパー角の減少などの形状の良化の要求に対す実験

現状の製造工程と本研究にて検討した製造工程を比較したものを図 1 に示す。現状の製造工程る対応が求められている。
このような現状を踏まえ，昨年度までの研究でではドライエッチング用マスク材に Cr を用いては試験用 Si 基板を用い，マスク作製プロセスとウェットエッチングによってマスクを作製してい1)

してリフトオフプロセスの導入 ならびにエッチ*

研究開発センター
レーザー・ナノテク研究室** シンコー（株）

るが，昨年度までに試験用 Si 基板（Si ウェハー
上に SiO2 を厚さ 4µm 程度になるようにスパッタしたもの）を用いてマスクをリフトオフ法によって作製することについて検討している 1,2)。本研− 25 −

究でもそれと同様の試験用 Si 基板に対して，エさがおおよそ 3µm になると推定される値を用いッチング用マスクをリフトオフ法によって作製した。なおエッチングパラメータがエッチング結果た。

に与える影響を検討する際には，ある 1 つの基準

レジストには Allresist 社製 CSAR62 および条件を設定し，その基準条件から 1 つのエッチン

MicroChem 社（現 KAYAKU Advanced Materials

グパラメータのみを変化させることによってその社）製 950PMMA を用い，マスク材には Ni を用

エッチングパラメータがエッチング結果に与えるい，レジスト種，レジスト厚，マスクスパッタ厚影響を調べた。
本研究で用いた機器のうちの主要なものを表 1

がドライエッチング後の微細柱状構造の形状に与える影響について検討した。

に示す。

電子線照射部の幅（以後これをライン幅と呼称）

また，後述する柱形状のテーパー角などの測定については 0.5，0.6，0.7，0.8，0.9µm と設定し結果は柱状構造部の断面像が得られるように試験たものを同一基板上に形成して以後のプロセスを片を破折したものを破折面に垂直な方向から撮影実施した。現像は各レジストでのメーカーの推奨した電子顕微鏡像に対し，像中に表示されている条件によって実施し，電子線の照射量（以後ドースケールを基準に定規によって寸法測定した結果

ズ量と呼称）については設定したライン幅と実際から求めたものである。

に形成される溝部分の幅がほぼ同一になるような値に設定した。
ドライエッチングのエッチングガスは CHF3 を

3.

実験結果

3.1

リフトオフによるマスク作製条件が柱状構用い，エッチングパラメータとしてエッチングガ

造形状に与える影響

ス流量，Ar ガス流量，コイル/プラテン出力，チ

リフトオフ条件を変えた場合の微細柱状構造のャンバー内圧力の影響について検討した。なお，

テーパー角の変化を調べた結果を表 2 に示す。な

コイル出力とプラテン出力についてはそれらの比お，表中のテーパー角の値はライン幅 0.5～0.9µm

を 25:2 に固定することとした。エッチング時間の結果の値の平均値である。ドライエッチングははこれまで得られているエッチング結果から柱高昨年度の研究にて決定した C4F8 による最良エッ
チング条件にて行った。

図1

現状の製造工程と開発工程の比較− 26 −

表 2 から，レジスト厚 250nm，マスクスパッタ

および 950PMMA での微細柱状構造の断面撮影結厚 140nm の条件において 950PMMA のテーパー果を示す。

角の値が 3°程度と格段に小さくなっているが，

図 2 から微細構造の上部に残留している Ni マ

再現性試験を行った結果，この作製条件ではマス

スク（破線で囲った部分）が確認できるが，そのク作製に失敗する場合が非常に多いことがわかっ

断面形状が両者で異なっていることがわかる。こている。

れまでの検討結果から，ドライエッチング後に微一方で CSAR62 を用いた場合では同様のレジ

細柱状構造の上端部に残留している Ni マスクのスト厚，マスクスパッタ厚の条件でこれまでマス

断面形状は図 2(a)のような上に尖った三角形のク作製に失敗した例はほぼないことから，本研究

ような形状が一般的であり，図 2(b)のような両におけるリフトオフ法によるマスク作製条件にお端に突起のようなものを持つ形状はこの条件に特いては，両者の比較という面では CSAR62 レジ

有のものであることがわかっている。このことはストの方が安定性に優れるものと考えている。

950PMMAを用いた場合にこのマスク作製条件でまた，検討した条件においてレジスト厚 250nm，

特異的に良好なテーパー角の結果が得られている

マスクスパッタ厚 140nm 以外の条件ではテーパ

ことおよびマスク作製に失敗する場合が多いこと

ー角はおおよそ 6～8°の範囲に留まっている。

と関連があるものと考えている。

テーパー角の測定における 1～2°程度の差は形

また，上記ドライエッチング後に残留するマス状の測定方法や結果のばらつきを考慮すると有意

ク形状の違いはそもそもマスク材スパッタ，レジ差はないものと思われる。

スト除去後に形成されるマスクの断面形状が違う

図 2 にレジスト厚 250nm，マスクスパッタ厚ためであり，それは両レジストにおいて電子線照140nm，ライン幅 0.6µm の条件における CSAR62

射，現像後に形成される溝部の断面形状が異なっていること 3)が原因として考えられる。

表1

本研究で用いた主要な装置

装置名

メーカー

機種

スパッタリング装置

芝浦メカトロニクス（株）

CFS-4EP-LL (i-Miller)（株）日立ハイテクノロジーズ

S4300SE（電子線描画部：（株）東京テクノロジー）（電子線描画部：Beam Draw）

電子線描画装置

表2

マスク作製条件が微細柱状構造のテーパー角に与える影響

レジスト種

レジスト厚
（nm）

ドーズ量
（µC/cm2）

マスクスパッタ厚
（nm）

テーパー角
（°）

CSAR62

250

70

140

6.0

CSAR62

500

157.5

140

7.6

CSAR62

500

157.5

350

6.7

950PMMA

250

122.7

140

3.1

950PMMA

500

192.5

140

7.9

950PMMA

500

192.5

350

6.8

− 27 −

CHF3 によるドライエッチングにおいてエッ

CF4 の傾向とは異なるものとなっている。昨年度

チング条件が柱状構造形状に与える影響までの検討で得られている結果 2)と合わせて C4F8，

CHF3 を用いたドライエッチング条件について

CF4，CHF3 の各エッチングガスを用いた場合にそ各条件パラメータが形成される微細柱状構造のテ

れぞれの最良エッチング条件によって得られた微ーパー角やグラス発生量など 2)に与える影響につ細柱状構造のテーパー角の結果（ライン幅 0.5～

いて検討した。マスク作製は SCAR62 レジスト

0.9µm の場合の平均値）をまとめたものを表 4 にを用い，レジスト厚 250nm，電子線ドーズ量示す。表から得られたテーパー角の値は 6 ～8°

70µC/cm ，マスクスパッタ厚 140nm の条件にての範囲内にあり，エッチングガスを変えることに行った。その結果について定性的にまとめたもの

よるテーパー角の改善効果は明確ではないと考えを表 3 に示す。表 3 の結果については，昨年度報

られる。

3.2

2

告 2)した C4F8 によるものとほぼ同一であり，
表3

エッチングパラメータとエッチング結果の相関関係
ガスディフューザ部

テーパー角

グラス発生量温度の上がり易さ

エッチングガス流量

弱い正の相関

正の相関

-

Ar 流量

正の相関

負の相関

-

コイル/プラテン出力

負の相関

正の相関

弱い負の相関チャンバー内圧力

正の相関

弱い正の相関弱い負の相関(a)

CSAR62
図2(b)950PMMA

レジスト種の違いが微細柱状構造形状に与える影響（レジスト厚 250nm，マスクスパッタ厚 140nm の場合）
表4

各エッチングガスの最適条件によるエッチング結果
エッチングガス

テーパー角（°）

C4F8

6.0

CF4

6.8

CHF3

7.9

− 28 −

4.

結行った実績があることから，本研究における言(1)Siウェハー上に SiO2 を堆積させた基板に対し，マスク作製条件では CSAR62 の方が安定性に

リフトオフ法によって作製した Niマスクを用優れると考えられる。

いた CF 系ガスによるドライエッチングプロ(4)ドライエッチング条件の検討については，C4F8，セスを適用して微細柱状構造の試作を行った。

CF4， CHF3 の各エッチングガスを用いた場合(2)リフトオフ法によるマスク作製条件が微細柱について，これまでの検討結果に基づく最良状構造形状に与える影響を調べた結果，950

エッチング条件での結果を比較すると，大きPMMA を 用 い た 場 合 に お い て レ ジ ス ト 厚

な差がないことが明らかとなった。

250nm，マスクスパッタ厚 140nm の条件の場合に特異的に小さなテーパー角が得られるこ

参考文献とがわかったが，再現性実験の結果このマス

1)小林ら，工業技術研究報告書，新潟県工業技術総合研究所，No.48，2019，pp. 8-13．

ク作製条件ではマスク作製に失敗する場合が2)小林ら，工業技術研究報告書，新潟県工業技術非常に多いことがわかった。
(3)一方でレジスト材として CSAR62 を用いた場
合では，上記条件でも安定的にマスク作製を

総合研究所，No.49，2020，pp. 3-7．
3)CSAR62 レジスト技術資料，Allresist 社．

− 29 −

Ⅳ

受託研究− 31 −

ノート

飲料用新型液体容器および量産技術の研究開発
宏*

大野
本間

克美

****

澤田

木嶋
恒輝

祐太**

****

石井

野﨑

拓夢

啓貴***
****

井口

大亮****Development of New Liquid Container for Beverages and Its Production Technology
OHNO Hiroshi*，KIJIMA Yuta**，ISHII Hirotaka***，HONMA Katsumi

****

1.

緒

，SAWADA Kouki****，NOZAKI Hiromu****言and

IGUCHI Daisuke****なお，本研究は経済産業省の戦略的基盤技術

国内の飲料市場において，ペットボトルや缶入りに代表されるコーヒー，紅茶，日本茶，ジ高度化支援事業に採択され，平成 30 年度から
令和 2 年度までに実施したものである。

ュースなどの飲料は，販売数量の多さもあって激しい競争となっている。このような状況の中，

2.

飲料用新型容器
PID は逆止弁機能を持つ注ぎ口を備えており，

家庭で簡単・安価に香りと美味しさを楽しめる
よう濃縮飲料の市場が拡大している。濃縮飲料

開封後に内容物を繰り返し注ぎ出しても，使いは消費期間が長くなるため，従来の紙容器やペ切るまで密封状態を保つ。内容物は空気に触れットボトルなどの液体容器に入れた場合，開封ないため酸化せず，腐敗も低減できる。今回開後の味や香りなどの品質の劣化が問題となって発した新型容器は図 1 に示すとおり，飲料を充いる。また，海洋プラスチック問題への関心が填した PID 内袋を紙製外容器に投入し一体化し高まっており，プラスチック使用量を削減したており，同容量のペットボトルに比べてプラス

新しい容器の開発が望まれている。

チック使用量を 80%も削減できる。

（株）悠心が開発した鮮度保持容器 PID（

また，この容器の吐出量は 10ml/sec である。

Pouch in Dispenser）は，その機能が認められ，ヤマサ醤油の「鮮度の一滴 1)」としてヒットし

3.

量産装置

た。また，経済産業省における新市場創造型標

飲料用新型容器の量産装置を図 2 に示す。製準化制度を活用した標準化案件として採択され造ラインは生産量を増やすために 2 ライン構成

た。ただ，PID は調味料用の容器としてのみ販とし，手作業で投入した PID 内袋は 1 列から 2売を行っている。

列に振り分けられ，外容器は平らな状態から箱本研究では新しい市場展開を目指し，同社の型へ自動で組み立てられる。この外容器に PID

持つ PID 技術をもとに，濃縮飲料用の新型容内袋を投入し，2 回ヒートシールを行って完成器の開発とその容器の量産技術の開発に取り組となる。

んだ。（株）悠心は新型容器と量産装置の開発を，当所は量産装置の画像処理による検査機能の開発を担当した。
*

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＋
PID 内袋→外容器**** （株）悠心
図1− 33 −

飲料用新型容器

完成品

PID 内袋の投入

外容器の投入完成品の出力
図2
4.

画像処理による検査

4.1

概要

新型容器の量産装置

量産装置において，①PID 内袋が外容器の正しい位置に投入されたか，②2 回のヒートシー
ルが正しく行われたか，これらを画像処理で検査するプログラムを開発した。
また，ヒートシール工程の検査結果を製造機にフィードバックし，不良が発生しないようヒ(a)入力画像ートシール条件（温度，圧力，時間）を教師あ

図3(b)判定結果

内袋投入工程の検査

り機械学習 2)を使い最適化する方法を検討した。
画像処理による検査は，高解像度の工業用カメ
ラを Personal Computer（PC）に接続して画像を撮像し，画像処理プログラムは無料のライブラ
リ OpenCV を利用した。量産装置の製作には時間がかかるため，先に簡易実験装置を作り，照明とカメラを取り付けて画像を取得し，検査プ
ログラムを開発した。
4.2(a)ヒートシール不良(b)ねじれ不良(c)先端部のずれ(d)内袋の飛び出し

PID 内袋投入時の検査

PID 内袋が外容器の正しい位置に投入されな
いと，次のヒートシールで不良が発生してしまう。そのため，量産装置が PID 内袋を外容器に投入した後，所定の位置に投入されたか画像処

図4

理で検査するプログラムを作成した。

− 34 −

ヒートシールの不良品

内袋は透明なビニール製のため，照明は透過型とし，PID 内袋の先端位置をソーベルフィル
タを使って検出した。先端位置が図 3 の点線で示す所定の範囲内にある場合は良，範囲外の場
合は不良と判定した。
4.3

2 値画像

入力画像
(a)良品

ヒートシールの検査

ヒートシールの検査プログラムの開発は，量
産設備の設計製作と並行して開発する必要があるため，発生する不良をあらかじめ予測した。
図 4 に示すとおり，①シール不良，シールは正しく行われたが，②先端部のねじれ不良，③先

2 値画像

入力画像

端部のずれ，④PID 内袋の飛び出しの 4 種類の(b)不良品不良が予測され，これらについて画像処理によ

図6

る検査プログラムを開発した。不良①と②は上シールの判定からのカメラ，不良③と④は斜めからのカメラ
画像から判定した。
また，正しくシールされた良品の画像を図 5に示す。
正しくシールされたかどうかは，図 6 に示すとおり適当な閾値で 2 値化し，中心部分の面積の大きさから判定した。
先端部のねじれは図 7 に示すとおり，ソーベ(b)不良品(a)良品

ルフィルタでエッジを検出し，そのエッジが所

図7

定の位置にあるかどうかで判定した。

先端部のねじれの判定

先端部のずれは図 8 に示すとおり，照明を工夫することで 2 つの先端部が 2 値化で検出され

2 値画像

入力画像

るため，この間隔から判定した。

(a)良品
2 値画像

入力画像

(b)不良品
図8

先端部のずれの判定

PID 内袋の飛び出しは図 9 に示すとおり，飛図5

ヒートシールの良品

び出している部分を次の手順で検出した。

− 35 −

取り組む。
また，機械学習には，ロジスティック回帰，(a)入力画像

サポートベクターマシン，決定木などがあり，(b)エッジ画像

実際に取得したデータで評価し，どの方法を使うか決定する。
(c)2 値画像
図9(d)飛び出し部

5．量産装置による実験

PID 内袋の飛び出しの判定

量産装置にカメラと照明を移設し，画像処理用 PC と量産設備を制御する PLC を接続して動(a)の入力画像に対し，(b)ソーベルフィルタ

作実験を行った。2 ラインのうちフロントライ

で検出したエッジ画像と，(c)2 値画像を求め，ンにおいて，PID 内袋の外容器への投入時の検この 2 値画像から外容器の先端位置を求め，先査用に取り付けたカメラと照明を図 10 に，ヒ端から上に(d)のエッジがあれば，PID 内袋の飛ートシールの検査用に取り付けたカメラと照明

び出している部分になるため，これがある場合を図 11 に示す。ヒートシールの検査では，上を不良品と判定した。

からの画像と斜め 4 方向からの画像を撮像してなお，4.2 で述べた投入工程の検査で PID 内

処理する必要があるものの，5 台のカメラを 1

袋が外容器に正しく挿入されたか検査している

台の PC で処理する場合は計算負荷がかかる。

ため，この PID 内袋が飛び出す不良はほとんど発生しないと考えられる。
4.4

照明

ヒートシール条件の自動調整

画像処理検査用 PC でヒートシールを検査し，その結果は量産設備を制御する Programmable
Logic Controller（PLC）に送られ不良品は排出される。この判定結果を製造装置にフィードバ
ックし，ヒートシール条件を自動で調整し，不良品をできるだけ発生させない方法を検討した。

カメラ

ヒートシール条件は，圧力，温度，時間があり，あらかじめ不良品が発生しないように設定する。

図 10

内袋の投入の検査

しかし，周囲の気温が低かったり装置全体の温度が低かったりすると不良品が発生する場合がカメラ 1ある。そのため，いろいろな条件でのデータをカメラ 4

収集し，不良品が発生する場合は圧力，温度，時間などの条件を変更する。実際には，多くのカメラ 2

データを取得して機械学習を行い，不良が発生した場合は，これらの条件を変更して機械学習
で結果を予測し，不良が発生しない条件に変更
してヒートシールを行う。この機能を追加する
ためには，条件の異なるデータを多く集める必カメラ 3

要があるため，量産装置完成後にデータ取得に
図 11− 36 −

ヒートシールの検査

そのため，鏡を設置して斜め 2 方向からの画像

6.

を 1 台のカメラで撮像できるようにし，4 枚の(1)PID 内袋の外容器への投入位置とヒートシー

画像を処理するようにした。

結言

ルを検査する画像処理プログラムを開発し検査用の画像は，容器が所定の位置に達するとセンサが反応し，量産設備を制御する PLC かた。
(2)量産設備に画像処理検査機能を取り付け，

ら画像検査用 PC に信号が送られ，カメラが画像を撮像する。この画像を PC が処理し，その動作することを確認した。
(3)ヒートシールの不良が発生しないようにシ

結果を PLC に送信する。PLC と PC の信号の送ール条件を自動で調整する方法を検討した。

受信では，PC に接続したデジタル入出力ユニットを介して行った。

参考文献

カメラと照明の位置，画像処理プログラムの

1)“秘密は酸化を防ぐ新容器

70 日間，鮮度が画像処理範囲やパラメータを調整し，動作実験

落ちない醤油”，日経ビジネス，2009 年 9 月を行った。PLC から PC に送信される画像処理

14 日号，2009 年，p.87．

開始タイミング信号の長さなども調整し，容器

2)塚本邦尊他，“東京大学のデータサイエンテ

が所定の位置に到達すると画像を撮像し，そのィスト育成講座 ～Python で手を動かして学後に画像処理を行い，不良の場合は排出される

ぶデータ分析”，2019 年，pp.197-232．

ことを確認した。

− 37 −

ノート

サブ波長構造を実現するための光学シミュレーションと凝集金属マスクの生成条件
宮口

孝司*

菅野

明宏*

山田

敏浩*

小林

泰則*

佐藤

健**

Opticlal Simulation and Fabrication of Metal Agglomeration Masks for Making Subwavelength Structure
MIYAGUCHI Takashi*, KANNO Akihiro*, YAMADA Toshihiro*,
KOBAYASHI Yasunori* and SATO Takeshi**

1．緒RCWA （Rigorous Coupled Wave Analysis）法に

言

誘電体表面に等価屈折率を連続的に変化させ

よってサブ波長構造の回折効率を解析した。こるようなある種のサブ波長構造を形成すると，こで計算される回析効率は反射率に相当する。

幅広い波長に渡って反射率を劇的に低下させる

図 1 に光学シミュレーションに用いた形状とことができる。これまで，液晶ディスプレイや各パラメーターの規定値を示す。基本形状は円

フェイスシールドなどの平面に連続してサブ波錐台であり，P を 3 水準 400nm, 500nm, 600nm長構造を形成する試みなどが行われてきた。

とし，D1 を 200～693nm まで変化させた場合

それらの方法の一つに，任意の 3 次元形状のの回折効率を計算した。

金型表面に金属微粒子をマスクにしてドライエ

円錐台の屈折率は 1.5，真空の屈折率を 1 とッチングすることによってサブ波長構造を形成した。円錐台はそれと同じ屈折率の平板に接しする方法がある1)。この方法を実現できれば，簡便に広い面積に渡ってサブ波長構造を形成すている。計算は，図示した円錐台の配置を単位胞とする周期的境界条件で実施した。

ることができるが，金属微粒子の詳細な生成条
件については明らかにされていない。

光は突起の無限上方から底面が接する平面に垂直に入射し，そこから反射する光の入射光に本研究では，金型表面にサブ波長構造を形成するための金属マスクを生成する条件を検討し対する強度比を回折効率として可視波長域（400～800nm） に渡って求めた。

た。金属マスクは，金属薄膜が高温下で自己組
織的に凝集する現象を応用した。
また，実験に先立ち，反射率を大きく低減す
るために必要なサブ波長構造を構成するものとしてナノ突起の形状を仮定し，必要な構造的特徴を電磁光学シミュレーションによって探索した。
2．光学シミュレーション
目標とする突起形状を設計・解析するために，

RSoft Design Group 社の DiffractMod を使用し，* 研究開発センター
レーザー・ナノテク研究室** 下越技術支援センター

図1− 38 −

光学シミュレーションに用いた形状と規定値

走査型電子顕微鏡で観察した。大気中加熱はマッフル炉で目標温度まで 30 分で加熱し 5 分保
持したのち炉冷した。試料は合成石英製の底が平らなルツボに入れ塵が入らないように，合成
石 英 製 の ふ た を し た 。 目 標 温 度 は ， Ag は600℃（膜厚 50nm のみ 500℃及び 600℃）であり，Ni は 600℃及び 900℃であった。
真空中加熱は熱インプリント装置で目標温度までフルパワーで上昇させ，目標温度到達後，直ちに上下のアンビル部に圧縮空気を送り冷却した。加熱時の上下アンビル間の距離は 3mm
図2

光学シミュレーション結果の一例
P=500nmであり，試料は ϕ100mm, 厚さ 0.525mm の Si ウェハ上に置いた。目標温度は 600℃であり，昇図 2 に光学シミュレーション結果の一例とし

温時間は約 10 分，圧力は 5～10Pa であった。

て P=500nm の結果を示す。D1 の最大値は各 Pの値において，円錐台が底面を埋め尽くす最小

3.2

実験結果

図 3 に加熱した Ag 薄膜（50nm） の走査型の径である。因みに平面の反射率は 0.04 であ電子顕微鏡像を示す。下段は凝集の均一性を確る。
D1 が大きくなると，全体的に回折効率は低認するため，俯瞰的に観察したものである。
Ag 薄膜は，厚さ 70nm を除いていずれの条下することが分かる。
また，D1 が大きくなるとピークは長波長側

件でも凝集した。大気中 500℃では比較的大きさ の 揃 っ た 直 径 300nm 程 度 の 粒 子 に 直 径にシフトする。
D1 が大きくなると回折効率は全体的に低下

100nm 以下の粒子が混在する。大気中 600℃もするが，特定の波長 λlim より低波長側では，回同様の傾向が認められるが，100nm 以下の粒子

折 効 率 が 比 較 的 高 い 領 域 が 残 る 。 P=500 ，の割合は少ない。膜厚 30nm では 100nm 以下の600nm では，それぞれ λlim=440, 520nm であり，粒子割合が多かった。粒子は観察した数十 µm

P=400nm では λlim は認められない。

の範囲に渡って均一に分布している。凝集面の3．金属薄膜の凝集による微細化

大気中 600℃

3.1

真空中 600℃

実験方法

金属薄膜はマグネトロンスパッタリング装置（芝浦メカトロニクス CFS-4EP-LL）によって成膜した。ターゲット金属の直径は ϕ76mm である。基板には，厚さ 0.525mm の Si ウェハを□15mm に切断したものを用い，アセトンとコットンワイパで表面の汚れを拭き取った。成膜時，基板の固定にはポリイミドテープを用いた。
金属薄膜は Ag と Ni であり，膜厚は 30，50，
70nm とした。
試料は大気中と真空中で加熱を行い，冷却後，− 39 −

図3

加熱した Ag 薄膜（膜厚 50nm）

目視による観察では，つやのない灰色の膜で覆底面径 D1 が大きくなると回折効率は低下し，われているように見える。

ピークは長波長側にシフトする。

真空中加熱では球状化せず，アメーバ状に凝(2)光学シミュレーションによれば，回折効率集した。この条件では定温処理時間がなかったは，λlim より低波長側で比較的高くなり，ことから，球状に凝集する前の過渡的な状態でP=500, 600nm では，それぞれ λlim=440,

凝固した可能性がある。

520nm であり， P=400nm では λlim は認めら

Ni はいずれの条件でも凝集せず，結晶粒の成長のみが認められた。

れなかった。
(3)Ni は本実験の条件範囲内では凝集することまた条件によっては 100nm 以下の孔が生じはなく，結晶粒の成長のみが認められ，条た。結晶粒は大気中の 900℃加熱のとき顕著で，件によっては 100nm 以下の孔が形成された。
(4)膜厚 30, 50nm の Ag は，それぞれ 500，

真空中加熱では孔の形成が顕著であった。

また，膜厚 70nm の場合，金属薄膜に亀裂

600℃で凝集した。凝集は大気中，真空中が生じた。

のいずれでも生起したが，真空中では球状

今後，生成条件を詳細に検討するためには，にならなかった。

画像処理による凝集粒子の直径や粒子間距離の計測が必要である。

謝辞
本研究は（公財）金型技術振興財団の「研究4．結開発助成」によって実施した研究の一部です。

言(1)サブ波長構造の基本形状とした円錐台につここに記して感謝の意を表します。

いて，光学シミュレーションの結果，周期P，高さ H および上面径 D2 を固定した場合，

参考文献
1)特許第 5317141 号− 40 −

ノート

窒素含有マルテンサイト系ステンレス鋼の耐食性評価
三浦

一真*

中津山

國雄**

Evaluation of Corrosion Resistance on Nitrogen Content Martensite Stainless SteelMIURA Kazuma* and NAKATSUYAMA Kunio **1.

緒されたステンレス鋼は耐食性に優れた性質を有言

クロム（Cr）の含有率が 11～18mass%（以することが報告されている 2)。さらに，炭素と後，%）で炭素（C）を多く含み，熱処理（焼同じ侵入型固溶元素であり，固溶強化による硬入れ）でマルテンサイト組織になることで硬くさの向上も期待される。

なるマルテンサイト系ステンレス鋼は，サブゼ

そこで，今回はマルテンサイト系ステンレス

ロ処理や焼戻しによって，高い強度と耐摩耗性鋼のうち，市場に最も広く用いられている代表が付与され，一定の耐食性を有することから，鋼種である 13Cr 系ステンレス鋼と呼ばれる刃物・工具をはじめ，タービンブレード，軸受，

SUS420J2 を対象に熱処理（焼入れ）に窒素吸ブレーキディスク，フランジ，バルブなど機収処理を適用して窒素添加を行った。本報では

械・輸送機械分野等，幅広い分野に用いられて耐食性評価結果について報告する。

いるが，塩分を含む湿潤等腐食環境で使用した
場合は，孔食等の局部腐食の発生が懸念される

2.

実験方法

ことから，市場からは耐食性改善に対する要求

2.1

窒素吸収処理用いた素材はマルテンサイト系ステンレス鋼が出ている。
我々は以前からステンレス鋼の特性を改善すの代表鋼種である SUS420J2 である。この素材

るための添加元素として，炭素，ニッケルの化学 成分 を表 1 に 示 す。サ ンプ ルは 板厚（Ni），マンガン（Mn）と同じ強力なオース

0.8mm の板材で寸法は 30×50mm である。

テナイト安定化元素である窒素（N）に注目し，窒素吸収処理は（株）中津山熱処理の真空熱

クロムが 20%以上の高 Cr 系ステンレス鋼を中処理炉を用いて行った。脱脂・真空洗浄したサ

心に各種ステンレス鋼を窒素ガス雰囲気で熱処

ンプルを脱ガス処理を施した炉内に設置し，窒理してステンレス鋼中に窒素を固溶させるプロ素大気圧雰囲気にて処理を行った。窒素吸収処

セス（固相窒素吸収処理，以後，窒素吸収処理

理温度は SUS420J2 の標準の焼入れ温度と同じと表記）の研究を行っている 1)。

1050℃（一部 1070℃）とした。

ステンレス鋼の添加元素に広く用いられる希保持時間は 4h を中心に 1～8h とし，所定の少金属と異なり，気体である窒素は資源的制約

保持時間に到達して窒素吸収処理の終了と同時がなく安定供給可能である。

に窒素ガスを炉内に導入，270kPa の窒素加圧

また，ステンレス鋼の局部腐食である孔食を防止する元素のひとつであり，孔食指数におけ雰囲気でサンプルを冷却し，室温まで低下させた後にサンプルを取り出した。
窒素吸収処理後はサブゼロ処理を経て，145

る係数は耐孔食性に効果がある希少金属のモリブデン（Mo）の 3 倍以上であり，窒素が添加℃で 2h の焼戻しを行った。
なお，比較のために窒素を添加しない条件と*素材応用技術支援センター**（株）中津山熱処理− 41 −

表1

SUS420J2 の化学成分

3. 結果および考察
図 2 に 1050℃，4h で処理した窒素未添加のAr 処理(a)および窒素吸収処理(b)したサンプ
ル断面の金属組織写真を示す。Ar 処理(a)，窒素吸収処理(b)ともマルテンサイト組織を示す。

して，アルゴン（Ar）雰囲気で処理を行った。

両者を比較すると，(b)の組織が(a)に比べ，よ

処理後のステンレス鋼板材の窒素分析は蛍光り針状を呈しているものの，不明な点も多く継X 線分析装置（S8 TIGER 4kW，ブルカー･エイ

続して組織解析を行う予定である。

エックスエス（株）製）を用いた検量線法によって行った。
また，板材をサンプリングして，樹脂包埋後，鏡面研磨を行い，研磨面をカリングⅠ液（蒸留
水，エチルアルコール，塩酸各 33ml，塩化銅（Ⅱ）1.5ｇ）を用いてエッチングを行い，エッ

窒素吸収処理では，0.3%の窒素を含有している（Ar 処理は 0.03%）。マイクロビッカー
ス硬度計にて硬さを測定したところ，Ar 処理
は 620HV（ロックウェル硬さ換算で 54HRC）に対し，窒素吸収処理したものは 740HV（ロチング面を金属顕微鏡（BX53 MRF-S(D)．オリックウェル硬さ換算で 62HRC）と高くなり，ンパス（株）製）を用いて観察するとともに，窒素が添加されることで非常に硬い組織になる

ビ ッ カ ー ス 硬 さ を 測 定 （ 装 置 ： MVK-G2 ，ことが明らかとなった。
図 3 に孔食電位測定結果を示す。試験開始時（株）ミツトヨ製）した。

に示される自然浸漬電位（腐食電位）から電位
2.2

耐食性評価

掃引速度 20 mV/min で電位を上げた時のサン

一連の熱処理プロセスを行ったサンプル（板プルの電流値を測定して得られるアノード分極材）の耐食性は， JIS G 0577:2014『ステンレ曲線を示す。自然浸漬電位から電位を上げると，ス鋼の孔食電位測定方法』に準拠した孔食電位

まもなく電位の変化にかかわらず電流値が一定

測定試験と JIS Z 2371 に準拠した塩水噴霧試験になる不動態域に入る。さらに電位を上げていとによって評価した。

くと，ある電位で急激に電流値が高くなる。

孔食電位 測定 は試験 溶液 を 5.5%（質量分率）塩化ナトリウム溶液とした JIS G 0577-A
法とし，電気化学測定システム（HZ-5000（北斗電工（株）製）を用いて測定した。溶液温度
は 30℃とした。孔食電位測定試験に使用した装置を図 1 に示す。
塩水噴霧試験（装置：CASS-90 型，スガ試験機（株）製）は連続で 24h 行い，噴霧後のサンプルを目視し，さび発生の有無を判定した。

図1

図2

孔食電位測定装置− 42 −

サンプル断面の金属組織写真

これは電極面（試験面）が局部的に激しく溶け出して食孔が形成されるために起こるものであり，この電流値が立ち上がる際の電位が孔食電位であり，アノード分極曲線において，電流密度 100µA/cm2 に対応する電位を孔食電位として求めた。窒素未処理のアルゴン雰囲気で処理した(a)は 0V をわずかに超えた 0.02V で孔食が発生した。窒素吸収処理によって素材に窒素が添加されると，図 3 のアノード分極曲線で示

図5

塩水噴霧試験後のサンプルされる電流値の立ち上がりの電位は貴な方向にシフトして 0.20V となり，局部腐食を示す孔食1h，2h の窒素吸収処理では孔食電位の値にややばらつきがみられるが，下限値は 1h では発生しにくくなっている。
図 4 に窒素吸収処理時間と得られた孔食電位

0.12V，2h では 0.13V，平均値はおよそ 0.15Vとの関係を示す。●は処理温度が 1070℃，比である。4h 以上の処理では全て 0.15V 以上で較のため，窒素未添加の条件である Ar 処理しあり，平均では 0.2V に迫る値を示すことから，た結果（図中の□）を合わせて示す。

窒素吸収処理によって，耐食性は大幅に向上した。
図 5 は 24h の塩水噴霧試験後のサンプルを示す。窒素未添加の Ar 処理(a)では全体にさびが発生している。1050℃，2h の窒素吸収処理した中で下限の孔食電位（0.13V）を示したもの(b)は，さびは加工穴や端面周辺にわずかにみられる程度であった。4h 処理した(c)ではさびは観察されなかった。
なお，孔食電位が 0.15V を超えるサンプルについては，塩水噴霧試験によるさびは発生して

図3

いない。

孔食電位測定結果

孔食電位の測定及び塩水噴霧試験の結果から，
窒素吸収処理によって，汎用マルテンサイト系
ステンレス鋼である SUS420J2 の耐食性は大幅に改善することがわかった。
当センター測定データで，オーステナイト系
ステンレス鋼の代表鋼種である SUS304 の孔食電位はおおよそ 0.2V，フェライト系ステンレ
ス鋼の代表鋼種である SUS430 は 0.1V 強であり 3) ，本研究で得られた窒素含有ステンレス
鋼の耐食性は，SUS430 と SUS304 の間で窒素吸収処理時間を長くすることで SUS304 に近い耐食性を有することがわかった。

図4

窒素吸収処理時間と孔食電位との関係− 43 −

窒素はステンレス鋼の局部腐食の孔食を防止

する元素のひとつであり，前述の孔食指数から，

窒素吸収処理でさびは低減し，孔食電位が微量の添加で効果があると考えられる。窒素は0.20V を示したものはさびは観察されなかっ不動態皮膜中に存在し，皮膜を強固にしているたことによって，汎用マルテンサイト系ステ

か，不動態皮膜との境界付近に濃化して存在，

ンレス鋼である SUS420J2 の耐食性は窒素のインヒビターとして，孔食発生を抑える役目が添加で大幅に大幅に向上することが明らかにあるなどいくつかのメカニズムが提案されてい

なった。

る

4)

。今後，不動態皮膜を中心に表面及び深さ

プロファイルを詳細に分析して，窒素の効果に

参考文献

ついて研究する必要があり，これについては今

1)三浦一真，林成実，中川昌幸，岡田英樹，
中津山國雄，“窒素含有ステンレス鋼の耐孔後の研究課題（テーマ）と考える。

食性に及ぼす微量元素の影響”，日本金属学
4.

結会誌，Vol.79，No.7，2015，pp.376-383．

言2)三浦一真，“窒素含有ステンレス鋼”，金属，(1)本開発の窒素吸収処理技術によって，素材

Vol.86，No.9，2016，pp.47-53．

中に窒素が 0.3%添加される。硬さは 700
HV（60HRC）を超え，窒素未添加のものに

3)三浦一真，小林泰則，内藤隆之，“窒素吸収処理ステンレス鋼の開発”， 工業技術研究報

比べ，約 20%高い。

告書，No.38，2009，pp.39-44．

(2)耐食性を評価したところ，孔食電位は通常

4)馬場晴雄，片田康行，木村秀夫，“オーステの焼入れを想定した Ar 処理の 0.02V からナイト系ステンレス鋼のすきま腐食と再不動

0.20V に上昇した。 Ar 処理では 24h の塩水態化に及ぼす窒素の影響”，日本金属学会誌，

噴霧試験で噴霧面全域にさびが発生するが，− 44 −

Vol.71，No.7，2007，pp.570-577．

ノート

折りたたみ式宅配ボックスの強度確認試験
柳和彦*

Strength Confirmation Test of Foldable Delivery Box
YANAGI Kazuhiko*

1.

緒

言

近年ネットショッピングなどによる宅配機会

2.

試験内容

2.1

圧縮試験

第一回試験品の底板に圧縮荷重を加え，最大の増大によって，いわゆる「宅配ボックス」の試験力と変形の挙動を観察した（図 2）。

需要が高まっている。
新しく開発されたステンレス板金による折り試験は万能材料試験機（インストロンジャパ

たたみ式宅配ボックス（図 1）について，耐荷

ンカンパニイリミテッド製 5582）を用い，試験

重試験や耐久性試験の相談を受けた。

速度はクロスヘッド変位速度 10mm/min，変位

折りたたみ式の宅配ボックスについては製品

はクロスヘッド移動量とした。

規格が確認できず，製造者においても製品が破壊する最大荷重が把握されていないなど，根拠を持った耐荷重設定がされていない状況であった。そこで圧縮荷重を中心とした耐荷重試験および繰り返し荷重試験を実施し，実用的な製品
強度の確認を試みた。
まず圧縮試験を実施し，最大試験力や変形の挙動を確認し，製品の耐荷重を設定した。次に設定された耐荷重値による繰り返し荷重試験を
図2

実施し，外観の観察，折りたたみに伴う摺動の圧縮試験の様子

異常の有無を観察した。

図1

折りたたみ式宅配ボックス* 県央技術支援センター
図3− 45 −

圧縮試験[第一回]試験力-変位線図2.2

繰り返し荷重試験

本製品を繰り返し使用することで懸念される点に・フタ部や折りたたみ部など摺動部の劣化
・外観の変化（変形，残留するたわみ等）
が挙げられる。
そこで家具強度試験機（さくら工業製 AB図430）を用い，圧縮試験で設定された耐荷重値に破損個所の一部

よる繰り返し荷重試験を実施した（図 6）。
試験品を組み立て，底板に 0.59kN（約その結果，試験力 1.03kN（約 105kgf）で一

60kgf）の圧縮荷重を 10 秒間負荷する。負荷は

旦降伏し，その後 1.38kN（約 141kgf）で再度エアシリンダーを用い，10 秒間負荷した後に降伏した（図 3）。再度降伏した時点で試験を10 秒間の間隔を空ける。この操作を 500 回繰り終了し，試験品の状態を観察すると前板下部の返した。
試験操作 0 回，100 回，200 回，300 回，400

溶接部が複数箇所破損していることが確認できた（図 4）。

回，500 回毎に・フタの引き上げに要する力

試験力が降伏した時点で，各溶接箇所が破損・折りたたみ部の引き出しに要する力した可能性が示唆された。
第一回試験品の破損箇所を改良した第二回試をデジタルフォースゲージ（イマダ製 ZP500N）で測定した（図 7 および図 8）。同時に

験品を，再度圧縮試験に供した。
試験中に試験力の降伏は確認されなかったた

外観の変化，たわみなどを観察した。

め，変位量 30mm 時点で試験を終了した。
試験力 2kN（約 204kgf）を超えるまで線図に変化は見られず，以降も極端な変化は確認できなかった（図 5）。
この結果を基に，製造者によって製品の耐荷
重は 0.59kN（約 60kgf）と設定された。

図5

圧縮試験[第二回]試験力-変位線図

図6− 46 −

繰り返し荷重試験の様子

表2

折りたたみ部の引き出し力の測定
試験操作回数

図7

[N]

0回

5.9

100 回

6.2

200 回

5.9

300 回

6.8

400 回

6.9

500 回

6.7

フタ部の引き上げ力の測定
結果，フタの引き上げに要する力，折りたた

表1

フタ部の引き上げ力の測定
試験操作回数
[N]
0回
26.7
100 回
24.9
200 回
26.3
300 回
25.3
400 回
26.0
500 回
26.5

み部の引き出しに要する力とも，著しい変化は確認できなかった（表 1 および表 2）。
また外観の異常，たわみの残留も確認できな
かった。
3.

結

言

(1)本研究によって試験品の耐荷重を確認するとともに，本製品の仕様を決定し,販売に至った。
(2)製品規格が無い製品に対し，所有する試験
機器，様々な試験研究の知見・蓄積によって対応することができた。
(3)耐荷重は一般的に製品の強度を安全率で除した値とされることが多い。強度は強度試
験や計算で得られる結果を用い，安全率は製品に加わる荷重の種類や強度のばらつきの大きさ等によって統計的・経験的に決定される。このように製品の最大荷重は耐荷重とはされない。また材質，製品の使用目
的や使用方法，品質によっても安全率は変
化する。

図8

折りたたみ部の引き出し力の測定− 47 −

Ⅴ

実用研究・小規模研究− 49 −

研究論文ディープラーニングによる鋼の結晶粒度の測定
斎藤雄治*

Measurement of Steel Apparent Grain Size using Deeplearning
SAITO Yuji*

抄録

ディープラーニングによる画像認識を用いた鋼の結晶粒度の測定方法を提案した。データセットに用いた任意の粒度番号に対する組織画像は，顕微鏡観察で得られた組織画像を種々のサイズにトリミングして作成した。データセットを Keras の VGG16 モデルで学習・検証した結果，検証データに対して 94％以上の高い正解率が得られた。さらに，学習に用いていない組織画像を学習終了後のモデルで推論した結果，推論値は JIS の比較法・切断法による測定値とほぼ一致した。

1.

緒

イ

言

単位面積当たりの結晶粒数を計数する方法

鋼材などの金属材料の多くは無数の結晶粒かウ

らできている。同じ金属材料においても熱処理

試験線 1mm 当たりの捕捉する結晶粒数などによって結晶粒の大きさすなわち結晶粒度

又は交点の数を計数する方法（切断法）

が変化すると，材料の機械的性質も変化する。

作業者がこれらの方法から粒度番号を求める

このため，結晶粒度は材料の機械的性質を推測場合，アは迅速に求まるが結果にばらつきを生する重要な手掛かりになる。

じやすく，イとウは正確に求まるが計数に時間

さて，鋼の結晶粒度の評価方法として， JIS
G 0551（2020）
法

鋼－結晶粒度の顕微鏡試験方（以下， JIS と呼ぶ）がある。この規格で1)を要する。このため最近では，省力化や個人誤差の少ない測定を目的として，市販のアプリケーションを利用した測定も行われている。

は，試料を結晶粒界が明瞭になるようにエッチ

一方，現在では画像処理やディープラーニン

ングした後，顕微鏡観察で得られる組織画像かグの画像認識をするための無償ツールの利用も

ら，次式 (1) で定義される粒度番号 G を求める盛んである。本研究所においてもツールを用い方法を規定している。

た金属破断面や金属組織の画像分類 2),3) などの

=8×2

… (1)

実施例がある。

ここで， m は観察面の 1mm あたりの平均結2

晶粒数を表す。

のツールを用いて鋼の結晶粒度の測定を行った。

式 (1) の粒度番号 G を求める方法として， J
ISでは次のア～ウを規定している。
ア*

本研究では，ディープラーニングの画像認識
はじめにデータセットとなる種々の粒度番号に対する組織画像をトリミングによって作成し，結晶粒度標準図との比較による方法（比次にデータセットをディープラーニングのモデ較法）

ルで学習させた。さらに，学習終了後のモデル
で学習に用いていない組織画像の粒度番号を推中越技術支援センター− 51 −

表 1
論させて， JIS の方法による測定結果と比較した。本稿ではこれらの内容について報告する。
2.

データセットの作成方法

2.1

種々の粒度番号に対する組織画像の作成

試料

試料

熱処理

A

850℃×15 分保持後油冷

B

850℃×15 分保持後油冷＋600℃×1 時間保持後水冷

ここでは，粒度番号 G が既知の試料の金属組織を倍率 T ，サイズ x × y （横方向×縦方向）
で多数枚撮影した画像について考える。
これらの画像を倍率 100 倍の画像として見た
ときの見かけの粒度番号を G0 とすると， G0
は JIS の式 (3) において M ＝ G0 ， g ＝ T と置
くことによって次式で表せる。
=− 6.64log ( ⁄100)… (2)これによって，撮影した画像を粒度番号 G0 ，
サイズ x × y の画像として扱うことができる。
ここで，画像のサイズ x および y は式 (1) の√と比例関係にあると仮定して，粒度番号G0 ，サイズ x × y の画像をトリミングして任

(a)

試料 A

(b)

試料 B

意の粒度番号 G1 ，サイズ x1 × y1 の画像を作成する。
なお，トリミングの際， x と y の比率は変えないこととする。
式 (1) において， G0 および G1 に対する mをそれぞれ m0 および m1 とすると，次式が成
り立つ。
:√

= :

=

⁄

:√

= :

… (3-1)… (3-2)

これに，式 (1) の関係を代入して整理すると
=

⁄

= 2(
=2

(

)/

)/

… (4-1)… (4-2)

図1

粒度番号を測定した組織画像の一例を得る。式 (4-1) ， (4-2) から，種々の粒度番
号 G1 に相当する画像のトリミングサイズ x1 ×について撮影した組織画像を用いて， JIS の比y1 を求めることができる。

較法および切断法によって粒度番号を測定した。
表 1 に示す試料はいずれも直径 19mm× 長さ 22.20mm の機械構造用合金鋼 SCM435 である。

試料の粒度番号

2.1 節の方法で任意の粒度番号 G1 に相当す

組織画像は，試料の断面を鏡面研磨して（株）る組織画像のトリミングサイズ x1 × y1 を決定す山本科学工具研究社製 AGS エッチング液で結るには，あらかじめ試料の粒度番号 G を求める

晶粒界を現出してから，金属顕微鏡を用いて倍必要がある。

率 500 倍で撮影した。金属顕微鏡にはオリンパ

このため本研究では，表 1 に示す試料 A ， B

ス（株）製 BX53MRF-S(D)を用いた。

− 52 −

表2

試料の粒度番号

試料

比較法

切断法

A

9.6±0.5

9.4

B

10.0±0.9

9.8

て求めた。
2.3

データセット

2.2 節の試料 A ， B について，倍率 T ＝ 200
倍で 100 枚の組織画像（画像サイズ x × y ＝ 19

撮影した組織画像の一例を図 1 に示す。 (a)20× 1440）を撮影した。それらを 2.1 節の方法の試料 A は基地組織の腐食が少なく結晶粒界がでトリミングして，粒度番号 G1 ＝ 2.0 ～ 7.0

明瞭に認められるが， (b) の試料 B は基地組織（ 0.5 刻み， 11種類）に相当する組織画像を得が腐食され結晶粒界が不明瞭になっている。

た。トリミング後の試料 A ， B の組織画像の一

試料 A ， B の組織画像から求めた粒度番号を例を図 2 に示す。ここで，画像の一片の長さを表 2 に示す。ここで，比較法は10視野の平均値

105mmにすると実際の画像の大きさとなる。
このような画像から，次に示す a ～ c のデーとその95％信頼限界（ t 分布），切断法は 5 視野の平均値である。これらの結果のうち，本研

タセットを作成した。

究では切断法から得られた粒度番号を 2.1 節の

a ：試料 A の画像（ 11種類× 100 枚＝ 1100枚）

粒度番号 G として画像のトリミングサイズを決

b ：試料 B の画像（ 11種類× 100 枚＝ 1100枚）

定した。

c ：試料 A と B の画像（ 11種類× 200 枚＝ 2200

なお，切断法の粒度番号は画像処理

4)

によっ

枚）

(a) 試料 A （左：粒度番号 7.0 ，中：粒度番号 5.0 ，右：粒度番号 3.0 ）(b) 試料 B （左：粒度番号 7.0 ，中：粒度番号 5.0 ，右：粒度番号 3.0 ）図2

トリミング後の組織画像の一例− 53 −

100

ここで，データセット a は結晶粒界が明瞭な
画像， b は結晶粒界が不明瞭な画像， c は結晶

なお，データセットの画像については正方形にトリミングおよび画像サイズを 224 × 224 に

正解率(%)

となる。

モデル①

80

粒界が明瞭な画像と不明瞭な画像の組み合わせ

学習データ
検証データ

60
40

変更後， 3 節の学習と検証に用いた。

20
3.

ディープラーニングによる学習と検証

02.3 節のデータセット a ， b および c につい0て，ニューラルネットワークのライブラリである Keras5) の VGG166) というモデルで表 3 の条件

50
100
学習回数(回)

150(a) モデル①

によって学習・検証した。データセットにおいて，学習データと検証データの比率は 8 ： 2 と100した。以下では，データセット a ， b および c80

び③と呼ぶ。
図 3 に，各モデルの学習曲線を示す。図には学習データおよび検証データについて，学習回数に対する正解率を示した。図 3(a)のモデル①

正解率(%)

で学習したモデルをそれぞれモデル①，②およは少ない学習回数で高い正解率が得られている

モデル②
学習データ
検証データ

60
40
20

が，図 3(b)のモデル②は学習回数を多くしても高い正解率が得られにくく，図 3(c)のモデル③00とが分かる。これによって，結晶粒界が明瞭な

50
100
学習回数(回)画像からなるデータセットのほうが結晶粒の(b) モ デ ル ②

はモデル①と②の中間の正解率となっているこ

100

学習・検証の条件

モデル

VGG16（Imagenet 学習済み）

学習方法

ファインチューニング
（最後の畳込み層以降を学習）

入力画像サイズ224×224

プーリング

Maxpooling

活性化関数

Relu, Softmax

最適化アルゴリズム Adam80
正解率(%)

表3

150

モデル③
学習データ
検証データ

60
40

誤差関数

多クラス交差エントロピ

20

学習率

5×10-5：学習回数 100 まで
1×10-6：学習回数 101 以降

0

ドロップアウト率0.5

バッチサイズ32

50
100
学習回数(回)

学習回数150(c) モデル③0

学習用画像の水増し チャンネルシフト

図3− 54 −

学習曲線

150

100

表4

正解率(%)

号の推論値

モデル①

80

各モデルから得られた試料の粒度番

60

試料

モデル①

モデル②

モデル③

A

9.4±0.6
10.6±1.0

9.3±0.6
10.2±0.8

9.4±0.6
10.2±0.8

B40
大きさの違いをよく学習していることが推察さ20れる。学習終了後の検証データの正解率は，モ
デル①は99％，モデル②は94％，モデル③は970％となった。

2

3

4
5
粒度番号

6

7

ここで，学習終了後の検証データの正解率を粒度番号に対してプロットした結果を図 4 に示(a) モ デ ル ①

す。各結晶番号に対して，図 4(a)のモデル①は95％以上，図 4(b)のモデル②は85％以上，図 4100(c) のモデル③は 92.5 ％以上の正解率が得られ正解率(%)

80

モデル②ていることが分かる。

60

4.

2.2 節で粒度番号の測定に用いた組織画像（40

倍率 500 倍，各試料につき10枚）について，正方形にトリミングおよび 224 × 224 にリサイズ

20

後，学習終了後のモデルで粒度番号を推論した。
表 4 に結果を示す。表において，記号 ± の前

0
2

3

4
5
粒度番号

6

後の数値は推論値の平均値とその95％信頼限界

7（ t 分布）を表す。表 4 のモデル①～③の推論
値は，表 2 に示した JIS の比較法および切断法(b) モデル②による測定値とほぼ一致していることが分かる。

100

なお，モデル①～③の推論で得られる結果は正解率(%)

倍率 100 倍の画像に対する値であるため，倍率

モデル③

80

500 倍の画像に対しては，モデルから得られた推論値に JIS による修正値 4.6 を加えている。

60

また，本報告書の結果については当研究所の40

ホームページに掲載している 7),8) 。

20

5.

結

言

(1) 組織画像を種々のサイズにトリミングして

0
2

3

4
5
粒度番号

6

任意の粒度番号に対する組織画像を作成す

7

る方法を示した。
(2) 上記 (1) の方法から作成したデータセット(c) モ デ ル ③
図4

ディープラーニングによる粒度番号の推論

粒度番号に対する検証データの正解率− 55 −

に対して， Keras の VGG16 モデルで学習

・検証した結果，検証データに対して94％

ついて「新潟県工業技術総合研究所ホーム

以上の高い正解率が得られた。

ページ」， 2021年 2 月 4 日．

(3) 上記 (2) のモデルによる推論結果は， JIS5) https://keras.io/ja/#keras ，「 Keras Document 」，
2021年 2 月 4 日．

の比較法および切断法による測定結果とほ6) https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf，K.Simonyan

ぼ一致した。

and A.Zisserman，“Very Deep Convolutional N
etworks for Large-Scale Image Recognition ”，

参考文献
1)日本規格協会 , JIS G0551 （ 2020）

International Conference on Learning Representat

鋼－結晶

ion ， 2015， 2021年 2 月 4 日．

粒度の顕微鏡試験方法．
2)福嶋祐一，石澤賢太，樋口智，斎藤雄治，大7) http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R2/2kin19. ht

野宏，“ディープラーニングによる金属破断

ml ，ディープラーニングによる金属組織の面観察画像の分類”，工業技術研究報告書，

結晶粒度の評価「新潟県工業技術総合研究所

49， 2020， pp.37-41 ．

ホームページ」， 2021年 2 月 4 日．

3) http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R2/2kin38) http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R2/2kin26.ht. html ，ディープラーニングによる金属組織

ml ，ディープラーニングによる鋼の結晶粒

画像認識「新潟県工業技術総合研究所ホーム

度の測定「新潟県工業技術総合研究所ホームページ」， 2021年 2 月 4 日．

ページ」， 2021年 2 月 4 日．

4) http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R2/2kin16.ht
ml ，画像処理による鋼の結晶粒度の測定に− 56 −

研究論文

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－
福嶋

祐一*

石澤

賢太*

Study for Advanced Expertise of EMC Technology-Investigation of Main Factors Increasing Unintentional Radiated EmissionFUKUSHIMA Yuichi* and ISHIZAWA Kenta*

抄録

基板に起因した不要放射ノイズが発生する場合，その基板にはいくつかの特徴がある。こうした特徴を再現した基板を製作し，その不要放射ノイズ測定を試みた。信号線が基板内層を横断したり，電源層もしくはグラウンド層にできたスリットをまたいだりすることで，大きな不要放射ノイズにつながることを実験的に確認した。

1.

緒

流れると図 1(b)のように磁界と電界が発生する。

言

当支援センターに設置されている 10m 電波

電界は基準プレーン層となる内層のグラウンド

暗室（登録）は，広く県内企業から利用されて層もしくは電源層に向かって形成され，信号電

いる。VCCI の技術基準

1)をはじめとした国内

外の EMC 規格に基づいた評価が可能で，中でも不要放射ノイズ測定の利用が多い。
製品から発生する不要放射ノイズが規格を満(a)断面図たさない場合，製品で使用されている基板には不要放射ノイズ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。
そこで本報告では，それらの特徴を再現した基板をいくつか製作し，不要放射ノイズを測定した。さらに，不要放射ノイズが理論上発生しにくい基板の測定結果と比較を行い，不要放射ノイズ増大につながる基板仕様について示す。
(b)電磁界分布2.

理想基板と不要放射ノイズ増大モデル

2.1

理想的な基板仕様

多層基板における信号線は，図 1(a)に示すよ
うな断面構造を持つマイクロストリップ伝送線路である。信号線に電流（以下， 信号電流）が* 中越技術支援センター(c)信号電流とリターン電流による閉回路
図1− 57 −

マイクロストリップ伝送線路

流と逆向きの電流（以下，リターン電流）を基
準プレーン層に生成する。これを回路全体で見そのためマイクロストリップ伝送線路は，多層基板において理想的な基板仕様と言える。

ると，信号電流とリターン電流による閉回路が
図 1(c)のように形成されているように見ること

2.2

不要放射ノイズ増大モデルができる。理想的なマイクロストリップ伝送線

表 1 に理想的な基板および不要放射ノイズが路であれば，信号電流がすべてリターン電流と大きい場合に共通して見られる基板仕様の代表なり，外に漏れ出ないため，不要放射ノイズは的なモデルを示す。ここで基板の層構成は，信発生しない。

号層 1－グラウンド層－電源層－信号層 2 の 4層基板とする。
表 1

理想基板モデルと不要放射ノイズ増大モデル（4 層基板）

基板
モデル
No.

モデルの詳細1・信号層 1 のみにマイクロストリップ
伝送線路が形成された基板モデル。
・信号電流がすべてリターン電流となり，不要放射ノイズが発生しない。

2・部品配置の都合などによって信号線
が内層を横断する状態を模擬した基板モデル。
・内層を横断する部分でリターン電流の経路が分断されるため，リターン
電流が不連続となる。帰還できない
電流が不要放射ノイズ増大につながると考えられる。

3

・アナログ回路とデジタル回路のグラ
ウンドを区分けするなどのために設けたスリット上に，信号線が配線された状態を模擬した基板モデル。
・グラウンド層にできたスリットによって，リターン電流の経路が分断され，不連続となる。帰還できない電流が不要放射ノイズ増大につながると考えられる。

4・電源層に設けた複数の電源を区分けするために作られたスリット上に，信号線が配線された状態を模擬した基板モデル。
・内層を横断している部分，スリット
部分でリターン電流が分断され，不連続となる。帰還できない電流が不要放射ノイズ増大につながると考えられる。

リターン電流の経路− 58 −

基板モデル No.1 は 2.1 で述べたような理想

これに対し，基板モデル No.2，3，4 は，不的な基板で，リターン電流が正しく帰還するノ

要放射ノイズが大きい場合に共通して見られるーマルモード伝送を形成した，不要放射ノイズ

基板仕様をモデル化したものである。いずれも，が小さいモデルである。

リターン電流が不連続となるため，リターン電流が信号源に帰還しない。こうした電流は迷走電流と呼ばれ，ノーマルモード伝送を逸脱し，コモンモード伝送に変換され，基板内を迷走することによって空間へと放射される。このようにして，リターン電流の不連続は，不要放射ノイズ増大につながっていると考えられる。
3.

図2

基板仕様および測定方法
今回は，2 章で述べたマイクロストリップ伝

基板モデル No.1 の基板外観図

送線路を信号層 1 のみに配線し理想状態に近づけた基板（基板モデル No.1）および不要放射ノ
イズが大きい場合に共通して見られる基板仕様（基板モデル No.2，3，4）の不要放射ノイズを測定し比較する。
3.1

基板仕様

各基板モデルは信号層 1－グラウンド層－電図3基板モデル No.2 の基板外観図

源層－信号層 2 の 4 層基板とし，グラウンド層
および電源層はともに全領域を導体層とした。
信号層 1 には，信号源として周波数 20 MHz の発振器，信号を増幅するための CMOS インバータ（74AC04），信号受信のための 47 Ω 終端
抵抗を配置した。CMOS インバータから終端抵抗までの信号線長さは約 100 mm とし，特性インピーダンスは 50 Ω とした。基板外形は，
幅 100 mm，長さ 180 mm である。図 2，3，4，
5 に基板モデル No.1，2，3，4 の基板外観図を

図4

基板モデル No.3 の基板外観図

図5

基板モデル No.4 の基板外観図

示す。

図6

− 59 −

測定系

3.2

デルと受信アンテナの基準点との間が 3 m にな

測定方法

本調査では，図 6 に示す測定系において，不るように設定した。

要 放 射 ノ イ ズ の 最 大 値 を 周 波 数 30 ～ 1000
MHz の範囲で測定し，比較した。基板モデル

4.

測定結果および考察

からの不要放射ノイズの測定方法は VCCI の技

表 2 に各基板モデルの不要放射ノイズ測定結に準拠した。基板モデルは 0.8 m の高果を示す。理想状態に近い基板モデル No.1 のさに設置し，その部品実装面が受信アンテナと不要放射ノイズが最も小さかった。信号線が内正対するように固定した。測定距離は，基板モ層を横断している基板モデル No.2 は，基板モ

術基準

1)

表2
基板
モデル
No.

各基板モデルの不要放射ノイズ測定結果
不要放射ノイズ（30 ～ 1000 MHz）
水平偏波

垂直偏波

1

2

3

4

− 60 −

デル No.1 に比べ， 60～400 MHz 付近で不要放(2)マイクロストリップ伝送線路構造の信号線

射ノイズが増大した。信号線がグラウンド層にを信号層 1 にのみ配線した理想状態に近いあるスリットをまたいでいる基板モデル No.3基板モデルが最も不要放射ノイズが小さかは，基板モデル No.1 に比べ，全域で不要放射った。

ノイズが増大した。信号線が電源層にあるスリ(3)信号線が内層を横断する場合，その部分でットをまたいでいる基板モデル No.4 も，全域

リターン電流が不連続となり，不要放射ノで不要放射ノイズが増大した。

イズが増大する。

基板モデル No.2，3，4 については，基板モ(4)電源層およびグラウンド層にあるスリット

デル No.1 に対して，大きな不要放射ノイズがを信号線がまたぐ場合，その部分でリター確認された。これは 2 章で想定していたとおり，

ン電流が不連続となり，不要放射ノイズがリターン電流が不連続になることで，不要放射増大する。

ノイズ増大につながった。

(5)基板設計を行う際には，今回示した不要放射ノイズ増大モデルを避けて設計すべきで

5.

結

言

ある。

(1)理想状態に近い基板モデルおよび不要放射
ノイズが大きい場合に共通して見かける基

参考文献

板モデルにおいて，不要放射ノイズ測定を

1)（一財）VCCI 協会，“VCCI 技術基準 VCCICISPR32:2016”，2016．

行った。

− 61 −

ノート

EMC 技術の高度化に関する研究－1～6 GHz 帯の放射電界強度測定における電波暗室の相関－
福嶋

祐一*

石澤

賢太*

Study for Advanced Expertise of EMC Technology-Site Correlation Comparison of Anechoic Chambers for Radiated Emission Measurement on 1 - 6 GHz BandFUKUSHIMA Yuichi* and ISHIZAWA Kenta*
1.

緒

表 1

言

中越技術支援センターの設備である 10 m 電
波暗室（登録）は，令和元年 7 月から供用を始めており，製造業を中心に広く県内企業に利用されている。この電波暗室は測定距離 10 mでの放射電界強度測定が可能で，下越技術支援センターに設置されている 3 m 電波暗室（登録）と同様に（一財）VCCI 協会への設備登録を行っている。
企業の製品開発において，双方の電波暗室を利用することが想定されるため，これらの相関関係を示すことは利用者にとって有益である。
令和元年度は， 両電波暗室において，周波数
1 GHz 以下の放射電界強度測定値の相関関係を

室内
有効寸法

電波暗室の主要諸元

3 m 電波暗室（下越技術支援センター）
L：9.4 m
W：6.3 mH：5.8 m

10 m 電波暗室（中越技術支援センター）
L：20.2 m
W：11.9 m
H： 7.9 m

測定距離
範囲
測定
周波数
範囲
SVSWR の許容範囲

1 m～3 m1 m～10 m

9 kHz～18 GHz

9 kHz～18 GHz

6 dB

6 dB

ターン
テーブル

直径：1.5 m
耐荷重：0.5 t

直径：3 m，5m
耐荷重：5 t

調査し，良好な結果が得られることを示した 1)。
今年度は，周波数 1 GHz 超において，主要な EMC 規格が適用される 1～6 GHz 帯で放射
電界強度測定値の相関を調査した内容について方法を適用し，運用している。③については，
電波暗室の形状や電波吸収体などの電波暗室を構成する材料の違いによって偏差が発生するた

報告する。
2.

両電波暗室は，①および②について同一の校正

め，国際規格 2) によって 6 dB の許容範囲が定められている。

対象とする電波暗室の概要
表 1 に両電波暗室の主要諸元を示す。1～6

GHz 帯における電波暗室の測定系において，放射電界強度の測定値を得るために重要な要素
は，①受信アンテナなどの測定機器の校正（国際および国家標準へのトレース），②測定系の補正係数の校正および③電波暗室の電界伝搬特性を表すサイト電圧定在波比（Site Vo ltag eStanding Wave Ratio：以下，SVSWR）特性である。
*

中越技術支援センター

3.

調査方法
本調査では図 1 に示す測定系において放射電界強度の最大値と平均値を VCCI-CISPR32 3)の測定法に基づき両電波暗室で測定した。図 2 に示すように，放射源として送信アンテナ（Schwarzbeck 製 BBHA9120D）および信号発生器（Keysight 製 N5171B）を用いた。送信アン
テナは，開口面中心がターンテーブル中心，かつ，金属大地面からの高さが 0.8 m となるよう− 62 −

図 1

図 2

測定系

図 3

放射電界強度測定値の差分（水平偏波）

図 4

放射電界強度測定値の差分（垂直偏波）

放射源（送信アンテナ＋信号発生器）に設置した。ケーブルの取り回しなどの条件は，(2) 1～6 GHz 帯における放射電界強度測定値

両電波暗室で同一となるように配置した。信号の差分は最大で 4.5 dB であった。SVSWR の発生器の出力レベルを-30 dBm で一定とし，0.5

許容範囲である 6 dB 以内であり，良好なGHz 間隔で測定を行った。

相関を示した。

4.

参考文献

調査結果
図 3 および図 4 に両電波暗室の放射電界強度

1) 石澤賢太ほか，”1 GHz 以下の放射電界強度

測定値の差分を示す。最大値と平均値ともに同測定における電波暗室の相関調査”，工業技様な傾向を示しており，最大の差分は 4.5 dB術研究報告書，No.49，2020，pp.35-36.

（垂直偏波，平均値）であった。これは，

2) IEC, “CISPR16-1-4 ed4.1 , Radio disturbanceS VSWR の許容範囲である 6 dB 以内であった。

and immunity measuring apparatus - Antennas
and test sites for radiated disturbance measure-5.

結ments”, 2020.

言(1) 1～6 GHz 帯における放射電界強度測定に

3) （一財）VCCI 協会, “VCCI 技術基準 VCCI-

関して，電波暗室間の相関調査を行った。

− 63 −CISPR32:2016”, 2016.

ノート

デジタル写真測量法による三次元形状の評価技術に関する研究
高橋

靖*，中部
本田

昇*，白川

正登*，樋口***崇 ，大川原

真 ，福田

拓哉

智*

Research on 3D Shape Evaluation Technology by Digital Photogrammetry
TAKAHASHI Yasushi* ，NAKABE noboru*，SHIRAKAWA Masato* ，HIGUCHI Satoru*
HONDA Takashi*，OHKAWARA Makoto*，and FUKUDA Takuya*

1.

緒

言

大型の部品や製品の寸法，幾何公差などの精2.

測定サンプルおよび試験方法

2.1

測定サンプル

度管理は，大型になるほど測定機器も大掛かり

図 1，2 および表 1 に示すように，大きさので高価となるため，製造現場では対応が困難と異なる 2 種類の M ブロックを測定サンプルとしなる。

た。サンプルの寸法および角度は，別途，三次

デジタル写真測量法は，SfM（Structure from

元測定機（Carl Zeiss 製 UPMC 550 CARAT）でMotion）と同義であり，写真測量の技術と，コ

測定し，その値を形状評価の基準値とした。

ンピュータビジョンから発展したステレオビ
ジョン，MVS（Multi View Stereo）を組み合わせ，複数のデジタル写真画像から，カメラの位
置・姿勢と，対象物の三次元形状を推定・復元する技術である。近年，演算装置の性能向上によって，比較的容易に三次元形状データを取得できるようになったため 1)，土木建築分野における測量や文化財のデジタルアーカイブなど，
様々な分野で用いられるようになってきている。
この技術の最大のメリットは，あらかじめキャ
リブレーションされたデジタルカメラで対象物を撮影すれば，対象物の大きさによらず，比較

図1

測定サンプルの外観

図2

測定サンプルの形状

的容易に三次元形状データを取得できる点にある。この技術によって取得した三次元形状デー
タを形状評価に応用することができれば，大型製品の精度管理を容易に実現できる可能性がある。
そこで本研究では，デジタル写真測量法により三次元形状データを取得し，その寸法と角度が，どの程度の精度で評価できるかについて検討した。
*

下越技術支援センター− 64 −

表1

2.3

測定サンプルの大まかな寸法と角度
寸法（mm）

角度（deg）

A

B

C

D

E

F

M ブロック小

75

36

24

90

90

90

M ブロック大

300

200

100

60

30

90

基準尺

今回，三次元点群データ構築に使用した SfM
ソフトウェア（Agisoft 製 Metashape Standard）
は安価であるが，基準点を設定した絶対標定ができないため，正確な長さの絶対値を与えることができない。そのため本研究では，長さの基準を与えるために，基準球 3 個を有する測定治2.2

具を基準尺として用意し，測定サンプルの周囲試験機器

形状取得に用いた試験機器を表 2 に示す。

に配置した状態で一緒に撮影し，測定サンプル

また写真撮影のため，図 3 に示すように照明と基準尺の三次元形状を同時に取得し，測定サ（蛍光灯，LED），回転テーブルなどからなる

ンプルの寸法を求めることとした。基準尺の球撮影装置を製作し，回転テーブルを駆動するス

間距離は，別途，三次元測定機で測定した。

テッピングモータ，デジタルカメラのユーティ
リティソフトウェア，RPA ソフトウェアなどを

2.4

試験方法

次の手順で試験を行った。表 3 に試験条件を組み合わせた簡易自動撮影システムを構築した。

示す。
表2

試験機器

カメラ

Canon EOS Kiss X7

レンズ

Canon EF-S24mm F2.8 STM

パソコン

CPU Intel Core i5，RAM 16GB

2.4.1

測定サンプルを載せた回転テーブルを回しつ
つ，デジタルカメラで撮影し，測定サンプルのGPU Geforce RTX 1070(VRAM8MB)
OS Windows 10 Pro
SfM ソフトAgisoft Metashape Standard

検査ソフト

GOM Inspect

写真撮影

複数枚の写真画像を取得する。
2.4.2

三次元点群データの構築

SfM ソフトを用いて多数の写真画像から高密
表3
撮影条件

試験条件

撮影距離

150～200mm（小）600～800mm（大）焦点距離

f 24mm（固定）

絞り値

F/22（優先）

ISO 感度200

Shutter 速度 1/10～1/2（可変）Alignment 設定

Geometry 設定

図3

画素数

5,184pix×3,456pix

撮影枚数

30～50

精度

高

キーポイント制限なし

タイポイント制限

なし

品質

高

深度フィルタ

簡易自動撮影システム− 65 −

中図4

図5

三次元形状データのイメージ

度な三次元点群データを構築する。三次元形状
データのイメージを図 4 に示す。

ランダムパターンを付加した様子

角度についても，基準値からの誤差が±0.3%程度で測定できているものの，M ブロック大の
角度 E のみ，誤差が-1.4%と大きくなった。この

2.4.3

検査ソフトによる解析

原因は，形状が鋭角の谷であるため，光源から検査ソフトを用いて，三次元点群データに平の光が届きにくいことと，撮影時にカメラの視面や球などの幾何要素をフィッティングさせ，野から隠れる部分が多いことから，うまく形状要素間の距離（寸法）や角度を求める。

を捉えていないことが影響しているものと思われる。

3.

この解決手段として，図 5 に示すように，測測定結果
各測定サンプルを 3 回ずつ評価し，その平均定サンプルの表面に部分的にランダムパターン

値と基準値，および基準値との誤差を表 4，表 5を付加することで，三次元形状データの欠損がに示した。その結果，寸法については，基準値

なくなり，誤差が-1.40%から 0.43%に小さくなからの誤差が±0.1%程度で測定できることがわ

ることを確認した。部分的にランダムパターン

かった。

を付加した前後での三次元形状データのイメー
ジを図 6 に示す。

表4

M ブロック小の結果

寸法 A

寸法 C

角度 D

角度 E

（mm）

（mm）

（deg）

（deg）

基準値

74.99223.94190.01490.007測定値

75.02823.95190.06090.282

誤差

0.05%

0.04%

0.05%

0.31%

表5

基準値

M ブロック大の結果

寸法 A

寸法 C

角度 D

角度 E

（mm）

（mm）

（deg）

（deg）

300.30100.2160.00029.997

図6

ランダムパターンを部分的に付加した三次元

測定値

300.00100.1060.16029.578

形状データのイメージ（左：付加前，右：付

誤差-0.10%-0.11%

0.27%-1.40%

加後）− 66 −

4.

考

察

5.

結

言

デジタル写真測量法では，三次元形状データ(1)デジタル写真測量法によって三次元形状をを取得する際に，表面の光沢や反射によると思評価したところ，基準値との誤差が，寸法われるノイズが入ると，そのノイズが後の検査に つ い て は ±0.1% 程 度 ， 角 度 に つ い て は工程に影響を与え，形状評価の精度を悪化させ±0.3%程度で測定できることがわかった。

る要因となる。そのため，三次元形状データのまた，本研究の範囲では，サンプルサイズ

ノイズ削除が必要であり，その作業に時間を要が変わっても誤差にそれほど大きな違いはする点がデメリットであると思われた。

なかった。

ノイズのより少ない三次元形状データを取得(2)三次元形状データの取得が不十分な部分にするためには，ワークの表面テクスチャーを整

ついては，形状精度悪化の要因となる。そえること（光沢や反射を除去する，ランダムパの対策として，サンプル表面へのランダムターンを付加するなど），撮影環境を整えるこ

パターンの付加が効果的であることを確認と（模様のない背景を設定する，影が出ないよ

した。

う均一に照明を当てるなど）などの検討が更に必要であると思われる。

参考文献
1)（社）日本写真測量学会編，三次元画像計測の基礎―バンドル調整の理論と実践，東京電機
大学出版局，2016，p.20．

− 67 −

ノート

変色した銅板の表面分析
諸橋春夫* 渋谷恵太* 天城裕子*

Surface Analysis of Tarnished Copper Plate
MOROHASHI Haruo*, SHIBUYA Keita* and AMAKI Yuko*

1.

緒を用いて，その表面状態を調べた。

言

銅は，耐食性が良く電気伝導性や熱伝導性に

XPS 分析では，各サンプルについて，Cu2p，も優れるため，広く工業製品に用いられている

CuLMM オージェ電子，O1s スペクトルを測定が，それらに変色が生じて商品価値が低下するした。これらの測定では，X 線源は単色 Al Kα

ことがある。そのため変色を防止する必要があ

線，照射径は 400μm とし，中和銃を使用した。

り，生じた変色の原因追及が強く求められていまた，スキャンは，パスエネルギー50eV，エネる。銅の変色については，酸化膜に起因するこルギーステップ 0.1eV とした。

とが報告

1) , 2 )ラマン分光分析は，励起波長 532nm のグリーされているが，本研究では，湿式酸化および高温酸化による変色について，各ンレーザーで測定した。

種分析によって表面状態を調べ，変色との相関関係について検討を行った。

3.

結果および考察

3.1
2.
2.1

湿式酸化および高温酸化による変色

実験方法

サンプル A～F の写真を図 1 に示す。B は本

試料

来の銅（A）と同じ色調であった。C は斑があ実験に供した試験片は，20×20×0.5mm のり

るが橙色となり，D は全面が一様に橙色になっん青銅（C1220）である。これを 20vol%H2SO4た。E は金属光沢が抑えられた茶色であり，F水溶液（液温 30℃）に 10 分間浸漬して酸化皮は黒色で皮膜の一部がはがれていた。

膜を除去（サンプル A）後，恒温恒湿器を用いた湿式酸化および電気炉を用いた高温酸化を行った。恒温恒湿器では，温度 60℃，湿度 90%
RH にて 24 時間静置（サンプル B）と試験片 2枚を重ねて 144 時間静置（サンプル C）した。
電気炉では 200℃（サンプル D），300℃（サンプル E），400℃（サンプル F）で 10 分間の処理を行った。
2.2

表面分析

上記の 6 試料について，X 線光電子分光（XPS）分析装置（サーモフィッシャーサイエン
ティフィック（株）製 K-Alpha）とレーザラマ
ン分光光度計（日本分光（株）製 NSR-3100）
図1* 下越技術支援センター− 68 −

サンプル

なお，C における変色は銅板同士が接している面でのみで生じ，接していない面では生じなかった。恒温恒湿器では結露が生じないので大気に曝されている面では湿式酸化が進行しにくく変色しなかったが，銅板同士の接触面では，その隙間に水膜が存在し，湿式酸化による変色が起こったと考えられる。加熱による変色では200℃付近で Cu2O が発生する 1) ことから D は
Cu2O 皮膜の光の干渉による発色と考えられる。
E はこげ茶色，F は黒色であることから CuO が生成していると推定できる。
3.2

XPS 分析

XPS 分析の測定結果を図 2～4 に示す。図 2

図3の Cu2p スペクトルで見られる 933eV 付近のピ

XPS 分析の測定結果（CuLMM
オージェ電子スペクトル）ークは Cu（932.6eV），Cu2O（932.7eV），
CuO（933.1eV）に由来するものであるが，各々が近い位置にあるのでこのピークで結合状態を判断することは困難である。これ以外のピークとして A，D では 943～948eV 付近に Cu2O に由来するサテライトピークがある。C，E，F では
940～945eV 付近に CuO に由来するサテライト
ピークが強く出ている。B では Cu2O と CuO のサテライトピークが微かに確認された。

図4

XPS 分析の測定結果（O1s スペクトル）

図 3 の CuLMM オージェ電子スペクトルでは，
A は Cu（918.7eV）と Cu2O（916.2eV）に由来するピークが出ており，B，D では Cu2O に由来のピークのみ確認された。C，E，F では CuO（917.6eV）に由来のピークが見られた。
図 4 の O1s スペクトルでは，A，B，D は
図2

XPS 分析の測定結果（Cu2p スペクトル）

Cu2O 由来のピーク（530.7eV），C，E，F は
CuO 由来のピーク（529.8eV）が確認された。

− 69 −

これらは CuLMM オージェ電子スペクトルの傾向と一致した。そして，D 以外のサンプルにおいては Cu(OH)2 由来のピーク（531.7eV）も確認された。
上記のピーク検出から，A は Cu，Cu2O，Cu(OH)2 が存在していることがわかる。B は
CuLMM オージェ電子スペクトルで Cu2O のピークのみであったが，Cu2p スペクトルでは弱いながらも Cu2O のサテライトピークと CuO のサテライトピークがあり， Cu2O，CuO，Cu(OH)2 が存在していると考えられる。C，E，F は CuO，Cu(OH)2，D は Cu2O のみ存在してい
ることがわかる。

図5以上のことから D の変色は Cu2O 膜の光の干渉による発色であり，E，F は黒色である CuOれた。
これはラマン分光分析の分析深さが XPS 分析の存在による変色であることが確認できた。
また，恒温恒湿処理サンプル（B，C）については，通常の大気環境下では Cu2O の膜厚があるレベルを超えた後に CuO の生成が開始する

ラマン分光分析結果

よりも深いので，最表面の CuO 膜の下に存在している Cu2O を検出したためと考えられる。
また，加熱温度が高い F では，212 cm-1 のピ

3)ことから A で見られなかった CuO が恒温恒湿ークの高さが左隣の 295cm-1 のピーク高さより処理によって生成したものと考えられる。同じも小さくなっており，413cm-1 のピークは無く橙色になった C，D は，その構造が異なっておなっている。このことから，F では E よりもり，変色部に CuO が存在すれば湿式酸化，Cu2

CuO の存在が多くなっていることが推定できる。

O のみが存在すれば 200℃付近の高温酸化が原因であると推定できることがわかった。そして，

4.

200℃での高温酸化では Cu(OH)2 が生じないこ(1)銅酸化膜の光の干渉による変色では，湿式

言

酸化では CuO が存在し，200℃の高温酸化ともわかった。

では Cu2O のみが存在する。

なお，同じ高温酸化である 300，400℃において Cu(OH)2 が検出されているが，これは生成し(2)200℃の高温酸化では，他の処理で確認されている Cu(OH)2 が存在しない。

た CuO と大気中の水分子が反応（CuO + H2O ⇄Cu(OH)2）して Cu(OH)2 が生成したためと考え(3)300，400℃加熱処理サンプルでは，表面にCuO，その下に Cu2O が存在している。

られる。
3.3

結

参考文献

ラマン分光分析

ラマン分光分析の結果（ラマンスペクトル）

1)仲田進一，“銅および銅合金の変色についを図 5 に示す。A，B，C，D ではピークは得らて”，防蝕技術，8 巻，7 号，1959，pp. 291-

れなかった。これはこれらの酸化膜が E，F に297.
2)配島雄樹，松村綾香，杉山武晴，朝長咲子，比べ薄いためと考えられる。
E，F では XPS 分析で検出されなかった Cu2O

土橋誠，小岩一郎，“変色した銅箔表面の解のピーク（図 5 中▼：212，413 cm-1）が検出さ

析 ” ， 表 面 技 術 ， Vol.59 ， No.12 ， 2008 ，− 70 −

pp.920-924.

Copper Determined by Voltammetry with a3)S. Nakayama, T. Notoya, and T. Osakai, “A

Strongly Alkaline Electrolyte”J. Electrochem.

Mechanism for the Atmospheric Corrosion ofSoc., Vol.157, No.9, 2010, C289-C294.

− 71 −

ノート

ディープラーニングによる類似製品の検索に関する研究
大野

宏*

石澤

賢太*

福嶋

祐一*

Study for Searching Similar Products using Deep Learning
OHNO Hiroshi* ，ISHIZAWA Kenta* and FUKUSHIMA Yuichi*

1.

緒

言

2.

類似品の検索方法

製造業で新規に見積もりを出す場合，過去の最初に，2 次元画像の類似画像を検索する方

類似品を参考にすることが多い。この方法は，法を説明する。2 次元の類似画像を検査する方

他の社員が出した見積もりを短時間で見つけ出法の一つとして，2 次元画像を分類する畳み込

すことが難しく，その結果，経験のある社員にみニューラルネットワーク（Convolutional Neu-

見積もり業務が偏ってしまう課題がある。他方，

ral Network：以下，CNN）を使う方法が知られ見積もりを早く正確に出すことが求められておている。図 1 に，手書き数字を分類する Lenet

り，AI（Artificial Intelligence）で見積もりを自2)動化できないかとの相談が寄せられている。実

特徴を抽出する畳み込み層と位置ずれを吸収す

際に見積もり自動化の取り組みは多く，3 次元

るプーリング層，後半は前半の結果をまとめる

CAD データをウェブ上にアップし，自動で見全結合層と最終の出力層によって構成される。

積もりを行うサービス 1)も見受けられる。

このネットワークは，手書き数字を 0～9 に分と呼ばれる CNN の構成を示す。前半は画像の

我々は，ディープラーニングを活用し新規に類することが目的であるが，最終出力層の 1 個見積もり依頼のあった製品の類似品を，過去の手前の全結合層（入力側から数えると第 6 層）製品から短時間で検索する方法の研究に取り組の出力は，入力画像が似ていると同じような値んだ。合わせて類似品検索をシステム化するこになる。この性質を利用し，第 6 層を比較してとによって，他の社員が見積もりした製品を参類似品を検索する。例として，図 2 に 4 枚の手考にすることができる。2 次元の図面や画像で書き数字画像「0」を入力した時の第 6 層のセ類似品を検索する方法は種々の課題があるため，

ル 32 個の出 力値を 示す 。(a) と(b) は縦長の

ここでは 3 次元データを活用した。

「0」，(c)と(d)は横長の「0」で，互いに画像

図1

手書き数字を分類する CNN の構成* 中越技術支援センター− 72 −

値

値

第 6 層のセル番号

第 6 層のセル番号(a)縦長の「0」その 1(b)縦長の「0」その 2
値

値

第 6 層のセル番号

第 6 層のセル番号(c)横長の「0」その 1
図2

表1(d)横長の「0」その 2

手書き数字と第 6 層の出力値

各画像間の第 6 層の差分の平均値
(a)

(a)

(b)

(c)

(d)

0.105

0.138

0.151

0.174

0.195

(b)

0.105

(c)

0.138

0.174

(d)

0.151

0.195

0.059

図3

3 次元点群を分類する PointNet の構成

0.059
3.

PointNet による類似品の検索
PointNet は，与えられた点群全体に対してクが類似しており，第 6 層の値は同じようになっ

ラス分類を行うことができ，それぞれのセグメている。この様子を数値で表したものが表 1 で，ントに対してラベル付けすることもできる。こ

4 枚の画像の第 6 層のセル 32 個同士の差分の平のネットワークは，点群データの順番による影均値を示す。画像が類似している(a) と(b) ，響と回転による影響をなくし，高い認識率を実(c)と (d)は第 6 層の値も近くなっている。

現している。

2 次元図面を比較して類似品を探す場合，実PointNet の構成を図 3 に示す。このネットワ

際の製品の実線以外に寸法線や寸法が記入されークは 3 次元の物体を k 個のクラスに分類するており，これらが製品自体の類似性の検索を妨構造になっており，最終出力層の 1 個手前のげる。また，カメラで撮像した 2 次元画像で比mlp（Multilayer perceptron）の 256 個の出力を較する場合，カメラの向きや照明によって見え比較して類似品を検索する。実際には，方が変わり類似度が下がってしまう。一方，近PointNet を改良した PointNet++ 4) を利用し，類年ディープラーニングを使い 3 次元物体をクラ

似品検索プログラムを作成した。

スごとに分類するネットワークが提案されており，これを使えば同じ原理で，類似した製品を

4.

類似品の検索実験

検索できる。本研究では 3 次元物体の分類ネッ

ModelNet10 5 )の 10 種類（bathtub，bed，chair，

トワークである PointNet 3) を使い 3 次元物体を

desk，dresser，monitor，night_stand，sofa，table，点群として扱い， その類似品を検索した。

toile）の点群データを使い，類似品の検索実験− 73 −

を行った。最初に，学習用の 3,991 個のデータを過去に見積もりした製品として学習させ，ネットワークモデルを作成した。次に，試験用908 個 の デ ー タ の 中 か ら 1 個 （ こ こ で は(a)見積もり品(b)類似品 1(c)類似品 2(d)類似品 3(e)類似品 4(f)類似品 5

bathtub）を選んで新規見積もり品とし，学習済
みネットワークに入力し最終出力層の 1 個手前の全結合層の出力値を計算する。これと，学習用に使ったデータ出力値を比較し，差分の小さいものから順に類似度の高いものとして 5 個を図4表示する。作業者は，この中から最も見積もり角張った bathtub の類似品検索結果の参考になりそうなものを選ぶ。例として図 4に角張った bathtub の類似品を 5 個，図 5 に丸みをおびた bathtub の類似品を 5 個検索した結果を示す。角張った bathtub を入力した場合は角張った形状のものが，丸みをおびた bathtub(a)見積もり品(b)類似品 1(c)類似品 2

ンピュータの主な仕様は，CPU が Intel 社製(d)類似品 3(e)類似品 4(f)類似品 5Core(TM) i7-8750H 2.20GHz 2.21 GHz，メモリサ

図5の場合は丸みをおびた形状のものが類似品として検索された。学習用データ 3,991 個の中から類似品 5 個の検索に要する時間は 8.5 秒であった。使用した Windows10 ノート型パーソナルコ

イズは 8GB である。
5.

参考文献
1)https://jp.misumi-ec.com/, ミスミの自動見積も見積もりへの適用
ここまでは過去に見積もりした製品の中から類似品を検索する方法を述べた。この類似品のり meviy, 2021 年 3 月 10 日
2)Y. LeCun et.al, “Gradient-based Learning Ap
plied to Document Recongnition”, Proceedings

製造に使用する材料の量，価格，個数，その加of the IEEE”, Vol.86, No.11, 1998, pp. 2278-

工方法や工数などの情報を紐づけて表示させ，新規見積もり品に応じて修正すれば， 短時間で見積もりを作成することができる。
6.

結

2324.
3)Charles R. Qi, et al, “PointNet: Deep Learning on
Point Sets for 3D Classification and Segmentation”, arXiv(2016), https://arxiv.org/pdf/1612.

言(1)3 次元物体を分類するネットワークを使い類似品を検索するシステムを開発した。

00593.pdf
4)Charles R. Qi, et al, “PointNet++: Deep Hierar
chical Feature Learning on Point Sets in a Metric(2)検索された類似品の材料や加工に関する情Space”, arXiv(2017), https://arxiv.org/pdf/1706.

報を表示させ，これらを修正すれば，比較的短時間で新規製品の見積もりが可能となる。

丸みをおびた bathtub の類似品検索結果

02413.pdf
5)https://modelnet.cs.princeton.edu/, PRINCETON
MODELNET, 2021 年 3 月 10 日

− 74 −

ノート

SEM/EDS を用いた分析に関する研究
近

正道*

和彦 *

浦井

Research on analysis using SEM/EDS
CHIKA Masamichi * and URAI Kazuhiko *
1.

緒

2.2

言

供 試 材

当センターの走査型電子顕微鏡（SEM） は，供試材は，電子プローブマイクロアナライザ

エネルギー分散型 X 線分析装置（EDS) を搭載

用の分析標準試料である硫化鉄（FeS2）とSEMしている。EDS は元素分析装置で，高倍率で観用試料台（真鍮製，寸法：φ10×20mm）の2種類

察した試料表面の特定箇所を，点または線，エを用いた。元素分析を行う試料は，非導電性材

リアなど指定した領域での元素分析が可能であ料が部分的に含まれることがあるため，SEM用る。近年，不具合品の発生原因を追及するため試料台には，分析前に導電処理（Auコーティンの不具合箇所の元素分析などに，EDS が利用さグ）を施した。Auコーティングは，日本電子（

れている。

株）製オートファインコータJFC-1600を用い，

EDS による元素分析では，測定範囲において，試料中に含まれる元素含有量が少ないと，元素ターゲット間距離を25mm，電流は30mA，コー
ティング時間は30秒で行った。

が検出できないことや，検出元素によっては，

表2に硫化鉄（FeS2）の元素成分を示す。

検出スペクトルがオーバーラップすることがあ

また，表3に波長分散型蛍光X線分析装置（リるので，試料の形状，試料への導電処理（Au

ガク製ZSX PrimusⅡ）で測定した真鍮製試料台

コーティングなど），SEM の加速電圧，作動距の元素成分を示す。この時の測定面の大きさは

離，スポットサイズなどが分析結果に影響を与

φ10mmである。

える可能性がある。
そこで，SEM/EDS における観察条件が分析結表2

果に及ぼす影響を把握するため，分析標準試料

元素
S
Fe

および SEM 用試料台で，各種観察条件の下で分析を行ったので報告する。
2.

実

験

2.1

分析装置

表3

SEM
EDS

*

分析装置

日本電子（株）製
日本電子（株）製

JSM-6510LV
JED-2300

上越技術支援センター− 75 −

質量(%)
53.45
46.55

真鍮製 SEM 用試料台の元素成分
元素
Cu
Zn
Pb
Au
Ag
Al
Si
Fe
Ni

分析に使用した装置を表1に示す。

表1

硫化鉄（FeS2）の元素成分

質量(%)
59.0
36.4
2.2
1.7
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1

3.

実験結果

3.1.2

3.1

加速電圧の影響

真鍮製SEM用試料台

真鍮製SEM用試料台を用いて，加速電圧を

EDS分析時のスポットサイズは， CPSカウン

5kV毎に変えて，同じ箇所を各10回繰り返し元

ター数が10000以上になるように，調整が必要

素分析を行った。分析結果を表5に示す。観察倍である。適正なスポットサイズは，加速電圧に率は500倍，スポットサイズは63とした。表5によって変化する。そこで，2種類の供試材を用い示したように，加速電圧が高くなるにつれ，コて，加速電圧の影響について調査した。

ーティング元素のAuの割合が減少している。加速電圧が高くなると，入射電子の拡散領域が大

3.1.1

分析標準試料硫化鉄（FeS2）

きくなるためである。加速電圧を高くすると，

分析標準試料の硫化鉄（FeS2）を用いて，加速電圧を変えた時の適正なスポットサイズにつ

本来試料に含まれる元素CuとZnの検出割合が増
え，標準偏差も小さくなる結果となった。

いて調査した。調査した結果を図1に示す。図1

なお，加速電圧5kVと10kVでは，Nbが検出さに示したように，加速電圧を上げると，CPSカ

れたが，Nbの特性X線であるLα線とAuの特性X

ウント数が増えるため，適正なスポットサイズ

線であるMα線がオーバーラップするためと考えは小さくなる結果となった。

られる。

各加速電圧で適正なスポットサイズで元素分析を行った結果を表4に示す。作動距離は10mm

3.2

作動距離（WD）の影響とし，観察倍率は500倍とした。表4に示したよ

本調査で使用する装置において，SEM 対物レ

うにPbが検出されたが，Pbの特性X線であるMα

ンズ下面と試料の距離を表す作動距離は，EDS

線がSの特性X線であるKα線とオーバーラップす

検出器と試料，対物レンズの位置関係から 10mmるためと考えられる。

と推奨されている。しかし，分析を行う試料は，凹凸がある面で作動距離を 10mm に設定することが困難な場合がある。そこで，作動距離を変えた時の CPS カウンター数について調査した。
表5
元
素
Cu
Zn

図1

加速電圧と適正なスポットサイズの関係
表4

電圧
(kV)
5
10
15
20
25
30

Au

硫化鉄（FeS2）の分析結果

C
0
4.53
0
0
0
0

元素（質量%）
S
Fe
100
0
38.08
40.28
45.93
44.30
44.73
41.58
44.13
44.24
43.72
45.93

C
Pb
0
17.10
9.76
13.69
11.63
10.36

O
Nb
Al

− 76 −

真鍮製 SEM 用試料台の分析結果

項目
平均
標準偏差
平均
標準偏差
平均
標準偏差
平均
標準偏差
平均
標準偏差
平均
標準偏差
平均
標準偏差

5
91.02
2.47
4.87
0.17
1.77
0.19
2.34
2.28
-

加速電圧(kV)
101534.45 49.79
0.50
0.56
27.61
0.46
51.63 15.07
1.82
0.17
8.15
6.36
0.33
0.15
2.54
1.18
0.18
0.07
2.94
1.71
0.29
0.31

20
51.05
0.37
29.59
0.23
10.81
0.18
7.71
0.32
0.84
0.30
-

調査した結果を表 6 に示す。作動距離を正し

表7い設定（10mm）から近づけると CPS カウンタ

作動距離変更時の硫化鉄の分析結果

作動距離
(mm)
9(-1)
10(±0)
11(+1)
12(+2)
13(+3)
14(+4)
15(+5)

ー数は減少することがわかる。
また，作動距離を正しい設定から離していくと，1mm 以上離したところから，作動距離を離すに従って CPS カウンター数は減少していく傾向となった。
作動距離が元素分析に及ぼす影響を調査する
ため，作動距離を変えて分析標準試料の硫化鉄

検出元素
単位：質量％
C
S
Fe
12.42
50.49
37.10
0
58.11
41.99
0
58.30
41.70
0
58.90
41.10
0
58.18
41.82
0
58.98
41.02
0
58.84
41.16

（FeS2）の元素分析を行った。加速電圧は 20kV，

4.

スポットサイズは 60，観察倍率は 500 倍とした。

(1)SEM/EDS の分析において，加速電圧や作動分析した結果を表 7 に示す。作動距離を正しい

距離，導電処理（Au コーティング）が，分設定（10mm）から離しても分析結果は大きく析結果に影響を及ぼすことが分かった。

変化しない結果となった。しかし，実際に凹凸(2)分析時，5～10kVの低加速電圧下での分析でがある試料を元素分析する場合，分析しない他は，試料表面の情報しか得られない。従っ部位からの X 線を拾う可能性があるため，注意て，オーバーラップが少なく,分析結果のバが必要と考える。

ラツキも少ない20kVの加速電圧が望ましい。

表6

作動距離と CPS カウンター数

作動距離(mm)9(-1)
10(±0)
11(+1)
12(+2)
13(+3)
14(+4)
15(+5)

結言(3)試料と対物レンズ下面の作動距離が正しい
設定（10mm）より近くなるとCPSカウンタ

CPS カウンター数
5585
9627
9839
9717
9587
7241
6915

ー数が減少したが，正しい設定より3mm以内の離れた範囲であれば，正しい設定時と同程度のCPSカウンター数が得られた。従って，凹凸のある試料でも，試料の最高点とSEM対物レンズ下面の距離を10mmに合わせることで，試料の最高点より若干低い箇所の分析にも有効である。

− 77 −

ノート

衛生・医療用繊維製品の性能評価に関する研究
三浦

一真*

古畑

雅弘*

明歩谷

英樹*

佐藤

清治*

皆川

森夫*

Study on Performance Evaluations of Sanitary and Medical Textile Products
MIURA Kazuma*, FURUHATA Masahiro*, MYOBUDANI Hideki *, SATO Seiji*
and MINAGAWA Morio*
1.

緒ルスが含まれた粒子がどれくらいろ過（捕集）言

マスクなどのフィルターを有する製品や医療で き た の か を 表 す ウ ィ ル ス ろ 過 効 率 （ Viral

用ガウンなどの衛生・医療用繊維製品の市場拡

Filtration Efficiency）試験（以後，V.F.E 試験と大に伴い，マスクを中心に性能評価に関する問表記）があり，P.F.E 試験ではインフルエンザ

い合わせや試験依頼が増えている。

ウィルス，ウィルス単体（飛沫核），結核菌ウ

これらの要望や今後の製品開発支援に対処すィルスなど，B.F.E 試験では花粉や咳・くしゃるため，当センターではマスクなどの衛生・医みに伴う水分を含んだウィルスの飛沫（ひま

療用繊維製品の性能評価に用いられる試験手法つ）など，V.F.E 試験ではインフルエンザウィ

に関する調査を行い，並行して関連する試験のルス，咳・くしゃみを伴う水分を含んだウィル

環境整備・体制づくりを進めている。

スの飛沫などがそれぞれ対象となり，ろ過（捕本報では，当センターで実施可能な試験手法
を中心に，試験手法と実施した試験結果の一例

集）効率が 99%の場合，それぞれ「PFE99%」，「BFE99%」，「VFE99%」と表記 1)する。

を紹介する。

通気性試験は生地の組織の隙間を通る空気のまた，フィルターを有する製品への適用が期量を調べることによって，生地の通気性の程度待される素材である炭素化繊維について，そのを評価する試験であり，1cm2 の面積を 1 秒間

特徴と実用化に向けた課題を述べる。

で通過する空気量の通気度（cm3/(cm2 s)）で表し，この数値の大小で比較，マスクでは呼吸の2.

試験手法及び試験結果

2.1

しやすさを示すための指標として用いられる。

試験手法

接触冷温感試験は肌が生地に触れたときに生性能評価には，粒子捕集（ろ過）効率，通気性能，接触冷温感があげられる。

じる「温かい」「冷たい」といった肌から生地への熱の移動量によって異なる皮膚感覚を評価

粒子捕集（ろ過）効率試験は粒子のバリア性する。

能を評価する試験法で，約 0.1μm サイズの粒通気性試験と接触冷温感試験については，そ子をどれくらいろ過（捕集）できたのかを表す

れぞれ JIS L 1096「織物及び編物の生地試験方

微粒子ろ過効率（Particle Filtration Efficiency）
試験（以後，P.F.E 試験と表記），3μm の細菌法」，JIS L 1927 「繊維製品の接触冷感性評価
方法」に準拠した繊維製品の試験を数多く行っを含む粒子がどれくらいろ過（捕集）できたのており，これらの経験をもとに，マスクなどのかを表すバクテリア（細菌）ろ過効率

フィルターを有する製品の試験を行っている。

（Bacterial Filtration Efficiency）試験（以後，
B.F.E 試験と表記），約 0.1μm～5.0μm のウィ

一方，粒子捕集（ろ過）効率試験については，
P.F.E 試験と B.F.E 試験について準備をすすめているところである。次節ではそれぞれの試験手* 素材応用技術支援センター− 78 −

法概略と一部試験を試行し得られた結果につい
て述べる。
2.2

粒子捕集（ろ過）効率試験

図 1 に P.F.E 試験検査装置（PFE-01 型，柴田科学（株）製）を示す。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率試

図1

P.F.E 試験検査装置外観

験方法」で規定された装置で，チャンバー中央部に φ100mm にサンプリングしたろ材をセッ

子を試験粒子としてフィルター素材のろ過効率トする。その後，HEPA フィルターによってクを測定する。黄色ぶどう球菌の懸濁液の作製方

リーンな環境に維持されたチャンバー内に粒径法やミスト生成条件の設定は把握できていない

0.1μm のポリスチレンラテックス粒子を連続供ことから，最適な B.F.E 試験条件の設定が課題

給，一定流量（28.3L/min）で吸引しながらろである。

材を通過させたときのろ材通過前（一次側）の粒子数とろ材を通過後（二次側）の粒子数をそ

3.

れぞれ粒子数測定器で計測する。捕集効率

炭素化繊維
綿，セルロース系繊維（キュプラなど）及び（PFE%）は以下の式で求められる。

絹を高温で焼成する（炭素化処理）ことで得らPFE(%) =(1−二次側粒子数/一次側粒子数)×100

れる炭素化繊維は軽量かつ柔軟性があり，吸着

表１にろ材 A～D について，3 回試験を行い，性・導電性・撥水性・透湿性・電磁波シールド

一次側と二次側で計測された粒子数と粒子数か性などの特性が付与されることから，衣料はもら計算された捕集効率（PFE%），捕集効率のとより非衣料分野の様々な製品に幅広い需要が平均値を示す。捕集効率の値が大きいほど，微期待される。

小粒子を捕集（ろ過）できる性能が高いことを示す。表 1 の結果を見ると，ろ材 A は二次側

表1

ろ材の粒子捕集効率（PFE％）試験結果

で計測された粒子数はわずかで，ほとんどがろ
材で捕集されたことを示す。ろ材 B も捕集効
率は 99%と高く，ろ材 C で 84%，ろ材 D は約60%で粒子の 40%がろ材を通過していることを示す。なお，本装置は差圧計があり，通気抵抗を測定することができる。まだデータの検証ができていないことから，記載していないが，通気抵抗は捕集効率と相関があり，検証後，その関係を示す予定である。
図 2 に B.F.E 試験検査装置（BFE-02 型，柴田科学（株）製）を示す。ASTM F 2101 に規定されており，B.F.E 試験では黄色ぶどう球菌を使用する。細菌懸濁液を送液ポンプでネブライザーに供給し圧縮空気と混合することによって細菌含有のミストを発生する。そのミスト粒− 79 −

図2

B.F.E 試験装置外観

図3

絹の炭素化処理前後のシート外観

図 3 は絹の炭素化処理前(a)と処理後(b)の外観を示す。(b)は 1300℃で処理したもので，処理によって黒色状となり約 1/3 ほど収縮する。
炭素化繊維を電子顕微鏡によって観察し，□で囲まれた(A)部の EDS 分析結果を図 4 に示す。この結果より，炭素化繊維は完全にグラフ
ァイト（炭素）化していることがわかる。
炭素化処理前の絹織物シートの抵抗値は十数Ω であるが，炭素化処理でグラファイト化する
ことで抵抗値は低下し，2～3Ω までに低下するものもある。この場合，導電性が向上し，電磁波シールド特性を有する。電磁波シールド特性
は素材の開口率，すなわち繊維組織によって変化し，以前の研究では絹の織物で最もシールド

図4

特性が高い場合，30～40dB を得ている 2)。柔炭素化繊維（絹）の電子顕微鏡写真
および EDS 分析結果

軟性を有しながら，一定の電磁波シールド特性を有することが特徴であり，織物の網目組織を撥水性や透湿度については，現行のフッ素系

工夫することで特性はさらに上がるものと考え膜のレベルに到達している。フッ素系膜が高温る。

下で有害とされ，後処理にコストがかかるのに炭素化繊維は吸着性能を有することから，マスクなどのフィルター材への応用が期待される。

対して，炭素化繊維は無害であり，コストの面で有利になると考える。

また，撥水性や透湿性の特性を有する。本研

炭素化繊維はハンドリングが行えるレベルの究で撥水性評価のための接触角測定や透湿度試

強度ではあるが，製品に用いるためには，シー

験を行い，接触角は 130～140°，透湿度は 400

トの強度の改善が必要である。炭素化繊維～500g/m2 h を得た。膜蒸留法による海水の淡（絹）のシート強度は繊維素材・繊維組織・厚水化に用いられている水処理膜としての応用がさ・開口率で変わる。シート強度については測期待される。

定を始めたところであり，詳細については今後報告するが，現状では最高で 10N の強度を得− 80 −

用いられるのに対し，炭素化繊維は柔軟性や伸縮性といった炭素繊維にない特徴を有することから，炭素繊維とすみ分けすることで，今後の需要が期待される。絹，キュプラ，レーヨンを中心とした炭素化繊維について，技術課題解決や製品適用のための実用化研究を継続していく。
4.

結

言

(1)マスクなどの衛生・医療用繊維製品の性能評価の試験手法として，粒子捕集（ろ過）図5

効率試験（P.F.E 試験と B.F.E 試験），通気

炭素化繊維粉体の電子顕微鏡写真

性試験，接触冷温感試験をあげ，各試験方法の概略を述べた。

ている。ニットは織物より伸度が高く，強度も上回っている。今後，繊維素材・組織，炭素化(2)粒子捕集（ろ過）効率試験のうち，4 種類

処理プロセスとの相関に関するデータを蓄積すのろ材の P.F.E 試験を試行し，捕集効率るとともに，伸縮性を有するニットを活用し，（P.F.E%）を得た。
(3)炭素化繊維はマスクなどのフィルター材や強度改善のための生地を設計する。
炭素化繊維は軽量であることから粉砕による工業用膜への適用が期待される。実用化の粉体の微粒子化が可能である。φ0.1µm 以下のためにはシート強度の向上が課題である。

粉体に加工することができれば，フィルター材

粉体は実用化の見通しを得た。

のほか，化粧品などへの応用ができることから，
参考文献

炭素化繊維の粉砕処理を試行した。
図 5 はボールミルによる粉砕処理後の炭素化

1)古畑雅弘，河原崇史，渋谷恵太，桑原理絵，

繊維粉体の電子顕微鏡写真である。試行段階の

笠原勝次，石澤賢太，中津山國雄，細貝一ため，粒径がばらついており，平均では φ0.5

也：“炭素化繊維による電磁波シールド材の開発”，月間 JETI，Vol.66，No.2，2018，µm 程度であるが，φ0.1µm の粒径も得られておpp.37-38．

り，粉体処理技術を開発することで実用化に必
要な φ0.1µm の粉体を得ることは可能と考える。

2)高島悠一郎，“マスクの種類と素材，その評

炭素繊維が高強度・高剛性繊維として，プラス

価方法”，繊維学誌雑，Vol.77，No.3，2021,

チックとの複合材料を含み，航空宇宙分野や産pp.106-110.

業分野の構造材料，スポーツ・レジャー用品に− 81 −

ノート

振動試験における共振周波数探査用の3 次元加速度センサ開発
康平*

土井

牧野

斉*

須田

孝義*

Development of a 3-Dimensional Accelerometer for Resonant Frequency Searching in Vibration Tests
DOI Kohei*, MAKINO Hitoshi* and SUDA Takayoshi*

1.

緒

ザーボードの 2 部構成として設計し，2 つの基

言

当所で実施している振動試験では，振動によ板はフラットケーブルを介して接続することとる製品の耐久性を確認しており，振動の共振周した。そのブロック図を図 1 に，設計した回路

波数を知ることで不具合を低減するための対策

図を図 2 に示す。一般的に振動試験では加振周を講じることができる。現状の共振周波数探査

波数を 500 Hz 程度まで掃引することが多い。

は，X，Y，Z の各方向について個別に行って共振周波数探査では，その高調波成分を考慮しいるが，この方法では各方向の共振周波数を同て加速度センサの遮断周波数（使用上限周波時に探査できないため非効率である。本稿では，数）を 1.5 kHz までとした。そのことから本開X，Y，Z 方向の共振周波数を同時に探査でき

発では加速度センサには広帯域な応答特性（遮る 3 次元加速度センサを開発したので報告する。

断周波数：1.5 kHz）を持つ Analog Devices（AD）社製 3 軸 MEMS 加速度センサを採用し

2.

3 次元加速度センサの製作
3 次元加速度センサの回路をセンサ基板とマた。回路基板の製作は外部委託した。図 3 に製作したセンサ基板とマザーボードを示す。

センサ基板

マザーボード+15

リニアレギュレータ
リニアレギュレータ

リニアレギュレータ

8 V→2.5 V

8 V→5 VX 軸方向センサ

15 V→8 V

f =1.5 kHzc

X-出力
Y 軸方向センサ

Z 軸方向センサ

f =1.5 kHzc

Y-出力
f =1.5 kHzc

Z-出力fc：遮断周波数
参照電圧

参照電圧出力+15
温度電圧3 軸加速度センサ
ADXL356

バッファ
AD8604

図1

計装アンプ
AD620

フラットケーブル-15

3 次元加速度センサのブロック図* 下越技術支援センター− 82 −

-15

2.5V

2
3

8

10

11

V1P8ANAV SUPPLY

RANGE

X
Y

ST1

Z

ST2

Analog Devices
3軸MEMS加速度センサ

T

6

14
4

C1

C2

C3

1n

1n

1n

STBY

100

11

V1P8ANA

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

OUT
BYP

U4

IN
SHDN
GND

4

LT1761-5

3

C15
10n
C14
10u

4

LT1761-2.5
OUT

U3

IN
SHDN

BYP

7

1M
3
1

C17

5

Vref

R9

6
IC4
AD620

100

3

C8
100n

1
2

+15V

D1
7808DT

1

IC1

J4

X
R12

IC5
AD620

C9
100n

100

1
2

100n
-15V

100n

J3

C14

6

RG

1
2

100n

RG
C15

100n

RG

-15V
C13
1u

100

RG

R8
1M

C16

1
3

1M

+15V

R10

R11
1M
5

3
1
8
2

フラットケーブル

R6

+15V
R8

100n

8
2

1

C16
1u

C13

IC3
AD620

-15V

2.5V

5

C17
100n

100

R4
1M

X1
Yp
Yn
Zp
Zn
Vref pVref n
Xp
Xn
GND
+8 V

220

5V

C18
10n

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

100
R4

100n
U2A

1
AD8604
R2

omit

X1

J2

Z

-15V
6

RG

1
2

100n

100n

RG

8
2

R3

5V
C12

2

7
C11
1u

R6
220

2

3
1

C11

R1
1M

C12

1M

R7
100
R8

R1

U1
ADXL356TEZ

7 Z

R5
omit

3

VSSIO

VDDIO

C10
100n

6

VSS

5

9
ST2

U2B

5

13

+15V

R5

100
R12
100

R9 220
omit

12

4

ST1

R11

100

5

RANGE

V1P8DIG

1

Y

8

R10

R3

6
IC2
AD620

4

U2C

9

RG

7

100n

100

Y

100n

RG

8
2

4

220
R13
omit 10

3
1

1M

2

100n

100
R16

R14

C10

5

100n

13

R2

7

C5

R15

5

1u

C7

X

14

4

1u

C9

U2D

7

1u

+15V
12

4

C4

GND

C6

C7
330n

C6
100n

D2

C3
100n

D3

1
2
3

J5

J1

2

C8

-15V

センサ基板

マザーボード

図2

3 次元加速度センサの回路図

センサ基板

マザーボード

X Y

Z

立方治具

3 次元加速度センサ

オシロスコープ

図4

3.

振動試験機

加速度感度評価の実験系

25

製作したセンサ基板とマザーボード

1.8 kHz3 次元加速度センサの性能評価
3 次元加速度センサの性能を評価するために

感 度 (mV/G)

図3

加振

20
15
10
X軸感度

周波数－感度特性を測定することとし，図 4 に

5示す実験系を構成した。加振加速度を 5 G 一定，

下限感度

Y軸感度
Z軸感度

0
0

加振周波数範囲 50 Hz から 2 kHz において 50

500

1000

1500

2000

周波数 (Hz)Hz 間隔で加振し，3 次元加速度センサの出力
図5

電圧を測定した。図 5 は周波数－感度特性の測3 次元加速度センサの周波数-感度特性

定結果である。加振周波数 50 Hz における出力電圧を基準に，3 dB（約 3 割）低下する周波数4.

を使用上限周波数として定義する。これによると使用上限周波数は 1.8 kHz であった。

模擬試験品による評価
模擬試験品（ブックスタンド）を用いて，図6 に示す実験系で共振周波数探査を行った。

− 83 −

210軸方向の定義Z

3 次元加速度センサ

加速度 (G)

センサ基板

X

立方治具

X
Y
Z

17 Hz

Y

0

10

-2

10

マザーボード
模擬試験品

-4

10

加振
X Y

Z
振動試験機

オシロスコープ

図6050
周波数 (Hz)

図9

共振周波数探査の実験系

100

周波数解析の結果

模擬試験品の共振周波数は予備試験によって17 Hz であることが分かっており，図 9 の結果

図 7 に 3 次元加速度センサを用いた共振周波と一致する。

数探査の様子を示す。模擬試験品にセンサ基板を取り付け，加振周波数を 5 Hz から 100 Hz ま

5.

共振周波数による評価

で，加振加速度 5 G 一定で掃引しながら，3 次共振周波数探査の妥当性確認のために，模擬

元加速度センサの出力電圧の変化によって共振試験品を前項の評価によって確認した共振周波周波数を探査した。その出力電圧を図 8 に示し，

数 17 Hz において，加速度 0.5 G で加振した。

フーリエ変換によって周波数解析した結果を図

3 次元加速度センサの出力電圧を図 10 に示

9 に示す。

し，フーリエ変換によって周波数解析した結果を図 11 に示す。
軸方向の定義 Z
Y

1.2

X

出力電圧 (V)

立方治具

模擬試験品

1
0.8

センサ基板

マザーボード

0.6
0

X
Y
Z

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

時間 (s)

図7

図 10

共振周波数探査の様子

17 Hz 加振時の出力電圧

2

10

X
Y
Z

1

加速度 (G)

出力電圧 (V)

1.1

0.9
0.8

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

34 Hz

10

51 Hz

68 Hz

-2

-4

10

0

50
周波数 (Hz)時間 (s)

図8

X
Y
Z

10

0.7
0

17 Hz

共振周波数探査における出力電圧

図 11− 84 −

共振時の周波数解析の結果

100

Z 軸方向に 17 Hz で共振を示すピークが，X

3 軸方向の共振周波数探査を同時に実施で軸方向に 34 Hz（加振周波数の 2 倍）のピーク

きることを示した。併せて共振の高調波をが生じており，加振方向の Z 軸以外に，X 軸と観測することができ，加振方向以外の共振

Y 軸方向にも振動が生じていることが分かる。

も検出できることが分かった。
(2)今後は 3 次元加速度センサの応用範囲の拡6.

結大を目指すと共に，企業の技術支援の 1 つ言(1)開発した 3 次元加速度センサによって，として発展させていく予定である。

− 85 −

ノート

機械学習を用いた FT-IR スペクトルデータ解析
天城裕子*

FT-IR Spectrum Analysis Using Machine Learning
AMAKI Yuko*

1．緒

2.2

言

教師あり学習：スパースモデリング

当所の依頼試験などにおいては，未知サンプ

スパースモデリングは，入力データを（なるルの赤外分光分析（以下 FT-IR）スペクトルデ

べく少ない）辞書用データの組み合わせで表現

ータは混合物のデータとして取得される場合がする手法である。今回は製品や標準品などのラ多い。FT-IR 装置に付属のスペクトルデータ検

ベル付けをした実測定サンプル約 700 点を辞書索ソフトでは単一成分でないと該当成分が一致

用データとし，scikit-learn ライブラリの Sparse

しないことが多く，比較品の入手が不可の場合，

Coder を用いて分離を試みた。SparseCoder の測定者の知見に基づく逆引き検索や，手作業で計算用のアルゴリズム 1)で，デフォルトの OM

差分をとり差分データで改めて解析を行うなど

P は小さくても鋭いピークをよく拾う傾向，の方法で対応する必要がある。
また，酸化・劣化やモルフォロジの変化でもスペクトルデータの形状は変化するが，そのようなデータはデータベースに登録がない場合がほとんどで，解析には測定者の経験を要する。
そこで，これらの作業の効率化のため機械学習を用いた解析方法について検討した。
2．各手法による検討
2.1

教師なし学習：独立成分分析法（ICA）

同一サンプルで複数データを取得し，Python(a) 分離前の scikit-learn ライブラリの ICA（Independent C
omponent Analysis）で分離を行った結果を図 1に示す。サンプルは鍋の付着物で，食材由来成分の混合データであることが予想される。図 1(a)が任意の 3 か所を採取し測定した分離前データ，図 1(b)が分離後である。分離後スペク
トルは上から焦げなどでみられるカルボン酸塩，
糖類，タンパク質由来のスペクトルに近い形状を示した。いずれも食材成分でよくみられる成分である。
(b) 3 成分分離後* 下越技術支援センター

図1− 86 −ICA テスト結果

Lasso-LARS（Least Angle Regression）はブローいデータラベルである，混合比の高い第 1，第ドなピークも含めてスペクトルの全体的な形状

2 成分までは比較的良好に学習できていることに合わせこむ傾向がみられた。FT-IR のスペクが確認できる。一方で第 3 成分以降は，うまく

トルデータの処理に関しては Lasso-LARS のほ

評価できていないことがわかる。原因はデータうが適していると思われる。図 2 はシリコーンによるもの，学習不足，もしくはモデルが適当と炭酸カルシウム，カオリン，テフロンを混合でないことなどが考えられる。今後の検討課題

したテストデータで評価を行った結果である。

である。

混合元に近い物質を返すことが確認できた。
表1

損失関数と精度

label

loss

accuracylabel1

0.206

0.93

1. 炭酸カルシウム+カオリン

label2

0.913

0.75

2. テフロン

label3

2.669

0.45

label4

5.447

0.17

total loss

9.235

-

元データ

3. シリコーン
4. シリコーン-2
5. テフロン-2

3．結言(1)ICA は，辞書データに一致するものがないと想定される場合に有効である。ただし，
図2

スパースモデリングのテスト結果

分離後データにラベルがないため，その後の解析にやや慣れが必要である。

教師あり学習：ディープラーニング(2)スパースコーディングは分離目的以外にも

前項でのデータセットからランダム 4 種を強類似データとの照合が可能であり，一般的度比 1：0.5：0.25：0.1 で混合した 20 万データ

な検索ソフトの使用感に近い。辞書用デー

を新しいデータセットとし，Google Colaborato

タの拡充が課題である。

2.3

ry 上で Keras の畳み込みニューラルネットワ(3)ディープラーニングについては，主成分はークでテストを行った。混合データの 85%（1

学習可能であることを確認した。主成分以7 万）を学習用データ，残りを評価用とし，混外の成分を認識するためには，データセッ

合元の 4 種データを判定した。モデルは畳み込

トや学習モデルの再検証が必要である。

2)

3)み層とドロップアウト層を適宜組み合わせて作
参考文献

成した。

1)https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/

なお，FT-IR のスペクトルデータでは波数位

sklearn.decomposition.SparseCoder.html

置が重要なため，画像抽出などでよく用いられ

2)https://colab.research.google.com/notebooks/intr

る Max プーリング層は設けなかった。

o.ipynb?hl=ja#scrollTo=5fCEDCU_qrC0

表 1 に 5 回学習後の損失関数と精度を示す。
表内で label1 から label4 の順に混合強度比の高3)https://keras.io/ja/− 87 −

ノート

レプリカ法による表面粗さ評価の検討
高橋靖*

Examination of Surface Roughness Evaluation by Replica Method
TAKAHASHI Yasushi*

1.

緒面））を使用した。表面粗さ標準片に示されて

言

大型ワークや細い溝の底面の表面粗さを測定

いる表面粗さの公称値は Ra0.025，0.05，0.1，

したいというニーズがあるが，そのままでは，

0.2，0.4，0.8，1.6，3.2(μm)の 8 種類である。

試験機器の耐荷重や触針サイズの制約から，測その 8 種類の表面粗さ標準片のレプリカを採取定ができない場合がある。その対策として，試し，マスター，レプリカ A，B の 3 種類の計 24

料表面の凹凸をレプリカに転写し（表面の凹凸種類を試験品とした。その外観を図 1 に示す。

のプロファイルは反転する），採取したレプリ
カの表面粗さを評価する代替方法がある（以下，

2.2

試験機器

レプリカ法と呼ぶ）。上市されているレプリカ

非接触式の表面粗さ測定には，非接触式表面剤は，サブミクロンの解像度，転写性があると形状測定機（アメテック製 CCI HD XL）を用い謳われているものがあるが，表面粗さ評価に実た。本装置は，白色干渉方式の一つである

用上どの範囲で使えるかわかっていない。

Coherence Correlation Interferometry（CCI）によ

また，既報

1)

ではレプリカ剤の違いついては，って，0.01nm の分解能で Z 方向の凹凸を検出し，ISO 25178 に準拠した面粗さ評価が可能である。

述べられていない。
そこで本研究では，2 種類のレプリカ剤を用いて，実物（以下，マスターと呼ぶ）とレプリ

表1カの表面粗さを調査し，表面粗さ評価における使用したレプリカ剤

レプリカ法の適用範囲について検討した。
呼び

色

粘度

硬度

ポットライ 硬化時間

ShoreAフ(min)(min)2.

試験品，試験方法

A

黒

低

30

3

10

2.1

試験品

B

灰

極低

30

0.5～1

4

レプリカ剤は，解像度 1μm 以下で，かつ，色，粘度，硬化時間の異なる市販製品の 2 種類 A，B（表 1）を用いた。本品は二液混合型のシリコンゴムであり，硬化した後も比較的柔らかいため，接触式の粗さ測定には適用できないが，非接触式の粗さ測定は可能である。
なお，レーザー顕微鏡による測定には，一般的に比較的反射率の高い B が使われている。
本研究では測定対象として，表面粗さ標準片（Rubert & CO.LTD，Scale No.115（ 平 面 研 削*

図1

試験品の外観（上からマスター，
レプリカ A，B）

下越技術支援センター− 88 −

表 2，3 に非接触式表面形状測定機の仕様，

2.4

対物レンズの仕様を示す。

評価の基準値について

あらかじめ，接触式表面粗さ測定機（東京精密製 サーフコム 5000DX）によって，マスター

2.3

試験方法

の表面粗さを評価したところ，Ra は粗さ標準片試験品の表面 3 か所について，非接触式表面の公称値 Ra とほぼ一致し，Rz も公称値 Ra と非形状測定機によって，三次元表面形状を取得し，常に高い相関を示したことから，以降の検討で高さ方向に反転した後，表面 1 か所につき，5 つは，マスターの接触式表面粗さ測定機による測の断面曲線から二次元表面粗さ（算術平均高さ

定値 Ra，Rz をそれぞれの基準値とした。

Ra，最大高さ Rz（JIS Z 0601，ISO 4287））を表2求めた。反射率の設定は，レプリカは「低反射率 4」とし，マスターのみ金属面で光沢があり反射率が比較的高いため「一般」とした。
二次元表面粗さを求める際のカットオフの設

非接触式表面形状測定機の仕様

垂直測定範囲（Z）

2.2 mm

垂直分解能（Z）（max）

0.01 nm

フロアノイズ（Z）

定は，JIS B 0633（ISO 4288）に準じ，表 4 のと<0.02 nm

表面の繰返し精度<0.01 nmおりとした。用いる対物レンズによって，エリ

測定点数

2,048 × 2,048

アサイズが基準長さに満たない場合は，基準長

段差繰返し精度<0.02%

さを確保するため，表 5 に示すようにステッチ

対物レンズ

10 倍，50 倍，100 倍ング機能（オーバーラップ率 20%）によってエリアサイズを測定方向（X 軸方向）に拡張した。

表3

Green LED（ピーク波

光源

長 520nm）

非接触式表面形状測定機の対物レンズの仕様

対物レンズ

FOV（視野）水平分解能（μm）

最大傾斜角度（deg）

NA（開口数）

10 倍

1.65mm×1.65mm

0.83

14

0.3

50 倍

0.33mm×0.33mm

0.16

27.5

0.55

100 倍

0.165mm×0.165mm

0.08

38

0.7

表4

カットオフの設定
表面粗さ標準片の公称値 Ra（μm）

0.025

0.05

0.1

0.2

0.4

0.8

1.6

3.2

Ra のカットオフ（mm）

0.25

0.25

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

2.5

Rz のカットオフ（mm）

0.25

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

2.5

表5
対物レンズ

基準長さを満たすステッチング数とエリアサイズの関係
基準長さ（mm）
0.25

0.8

2.5

10 倍

1×1，1.66mm×1.66mm

1×1，1.66mm×1.66mm

2×1，2.98mm×1.66mm

50 倍

1×1，0.33mm×0.33mm

3×1，0.86mm×0.33mm

10×1，2.72mm×0.33mm

100 倍

2×1，0.30mm×0.17mm

6×1，0.83mm×0.17mm

19×1，2.55mm×0.17mm− 89 −

3.1

レプリカ A の測定結果

3.2

レプリカ B の測定結果

レプリカ A の粗さを非接触式表面形状測定機

レプリカ B の粗さを非接触式表面形状測定機（対物レンズ 10 倍）によって測定し，基準値と（対物レンズ 10 倍）によって測定し，基準値と比較した結果を，図 2 に示す。

比較した結果を，図 3 に示す。

ここでグラフのマーカーは測定値の平均値，

ここでグラフのマーカーは測定値の平均値，

エラーバーは t 分布による平均値の 95%信頼区

エラーバーは t 分布による平均値の 95%信頼区間を示す。近似直線式 y と決定係数 R も示す。

間を示す。近似直線式 y と決定係数 R2 も示す。

その結果，図 2(a)および(b)の囲枠に示すよ

その結果，図 3(a)および(b)の囲枠に示すように Ra は Ra0.2 以上の領域で， Rz は Rz1.5 以

うに Ra は Ra 0.1 以上の領域で，Rz は Rz3.4 以上の領域で，基準値とほぼ一致したが，それよ上の領域で，基準値とほぼ一致したが，それより小さい領域では，基準値から外れ，やや大きり小さい領域では，基準値から外れ，やや大きくなる傾向がみられた。

くなる傾向がみられた。

2

10

10

y = 1.0046x
R² = 0.9989

1

測定値 Ra

測定値 Ray = 1.0412x
R² = 0.9984
1

0.1

0.1

0.01
0.01

0.1

1

0.01
0.01

10

1

10

基準値 Ra(a) Ra

基準値 Ra(a) Ra100

100
y = 1.0556x
R² = 0.9976

y = 1.0453x
R² = 0.9967

10

測定値 Rz

測定値 Rz

0.1

1

10

1

0.1

0.1
0.1

1

10

基準値

Rz

0.1

100

10

基準値 Rz(b) Rz(b) Rz
図2

1

図3

レプリカ A の測定結果− 90 −

レプリカ B の測定結果

100

エラーバーは t 分布による平均値の 95%信頼区

10間を示す。近似直線式 y と決定係数 R2 も示す。

y = 1.0438x
R² = 0.9994

その結果，図 4 の囲枠に示すように，(a)10 倍

測定値 Ra1のレンズは Ra 0.4 以上の領域で，基準値とほぼ一致したが，それより小さい領域で，基準値から外れ，やや誤差が大きくなる傾向がみられた。

0.1

一方で(b)100 倍のレンズは Ra 3.2 から Ra 0.025の領域まで基準値とよく一致した。

0.01
0.01

対物レンズ 100 倍の結果が，対物レンズ 10
0.1

1

10

倍の結果より，Ra のより細かい領域まで基準値

基準値 Raとよく一致した理由について，対物レンズの倍(a) 10 倍

率が高いほど，断面曲線の X 軸サンプリングが細かくなるためと考えられた。しかし，同時に10

FOV（視野）も小さくなるため，粗さ評価に必測定値 Ray = 1.0887x
R² = 0.9954

要な基準長さを確保するために，ステッチング
によるエリアサイズの拡張が必要であり，より1

多くの測定時間を要することがデメリットであ
る。
0.1

4.

結

言

(1)レプリカ法はサブミクロンまでの領域にお
0.01
0.01

いても粗さ評価に適用でき，Ra のより小さ
0.1

1

10

な領域を評価する場合には，より粘度が低

基準値 Raいレプリカ剤の方が適するものと思われた。

(b) 100 倍(2)非接触式表面形状測定機による表面粗さの
図4

対物レンズによる違い

測定範囲は，対物レンズ 10 倍では，Ra0.4 以
上の領域までが妥当であり，それより小さ

3.3

い領域を測定する場合は，対物レンズ 100 倍

対物レンズによる違い

を使用するべきである。

非接触式表面形状測定機の対物レンズを変えた場合の違いを調べるため，マスターを 10 倍と100 倍の対物レンズで測定し，Ra の測定値と基参考文献

準値を比較した結果を図 4 に示す。

1)斎藤雄治，レプリカ法による非接触表面粗さ

ここでグラフのマーカーは測定値の平均値，測定，工 業 技 術 研 究 報 告 書，No.47， 2017，p.84-85．

− 91 −

ノート

高周波焼入れした炭素鋼の金属組織と硬さ斎藤雄治*

Metallographic Structure and Hardness of Induction Hardened Carbon Steels
SAITO Yuji*

1.

緒

言

高周波焼入れは，鋼材の表面を誘導電流によって急加熱した後に急冷して，マルテンサイト
組織にする表面硬化処理である。これによって，靭性，耐摩耗性，疲労限度が向上するため，産業機械のベッド，シャフト，歯車，レール，カムなど多くの部品に使われている。高周波焼入れに適した鋼種は S45C ， SCM435 などの中炭素鋼である。

図1

供試材の切断位置，試料の採取位置

ここで，高周波焼入れは加熱時間が短いため，焼入れ前の炭化物の状態が焼入れ後の硬さや金属組織に大きく影響することが知られている 1)-3)。高周波焼入れ前の金属組織は，微細な粒状炭化物が均一分布している状態が最適とされている。この金属組織にすることができる熱処理として調質（焼入れ＋ 500 ～ 600 ℃程度の焼戻し）が挙げられる。
しかし，コストカットや作業時間の短縮のため高周波焼入れ前の調質を省略することがある。
この場合，焼入れ硬化層の硬さや金属組織がばらつくことが知られている。このことを確認す

図2

硬さ試験・金属組織観察の位置るため本研究では，納入状態の炭素鋼に高周波焼入れしたときに，焼入れ硬化層の金属組織や

図 1 に示すように切断および一方を焼戻し（電硬さにどのようなばらつきが生じるかを調べた。

気マッフル炉で 200 ℃に 1 時間保持後空冷）して，試料 A （高周波焼入れのまま）と試料 B （

2.

実

験

高周波焼入れ＋焼戻し）を採取した。

市販の機械構造用炭素鋼 S45C の丸棒を直径

これらの試料について，断面のビッカース硬40mm ，長さ250mmに機械加工後，高周波焼入さ試験および金属組織観察を行った。金属組織れ（有効硬化層深さ 1.5mm 以上）した。その後，観察に用いた腐食液は，硝酸－アルコール溶液*

中越技術支援センター（配合： HNO3 5ml ，エチルアルコール 100ml− 92 −）である。図 2 に，硬さ試験と金属組織を観察(b) ～ (f) は硬化層の種々の深さの位置の金属した位置を矢印で示す。

組織である。また， (g) は硬化層と生材の境界

なお，熱処理にはヤマト科学（株）製

電気の金属組織で， (h) は生材の金属組織である。

マッフル炉 F0410 ，硬さ試験には（株）明石製

なお， (a) において中央の縦方向に見られるビッカース硬度計 MVK-G2500 ，金属

細かい点は，ビッカース硬さ試験による圧痕で作所製組織観察にはオリンパス光学工業（株）製

金ある。

属顕微鏡 BX53MRF-S(D) 型をそれぞれ用いた。

図 4 の試料 A の金属組織では，表面付近の (b)は均一なマルテンサイト組織になっているが，3.

表面からの深さが 0.5mm の (c) ではマルテンサ

実験結果および考察

3.1

硬さ試験

イト組織の周りに黒色の組織（不完全焼入れ組

図 3 に，表面から深さ方向のビッカース硬さ織）が見られる。

（ HV0.3 ）を示す。ビッカース硬さは試料 A ，また， 1.0mm の (d) では不完全焼入れ組織がB ともに表面から深さ方向に向かって増減を繰明瞭になり，その中に白色の組織（フェライト

り返しながら，徐々に減少していることが分か組織）が見られるようになる。さらに， 1.5mm

る。

の (e) と 2.0mm の (f) ではフェライト組織の量

ここで， JIS G 0559 鋼の炎焼入及び高周波焼が顕著に増え，生材の (h) ではフェライト組織

において，炭素量が 0.

とパーライト組織が見られ，境界の (g) では，

43% 以上 0.53% 未満の鋼材における有効硬化層(f) と (h) の混合組織となっている。上記の不深さは450HVの位置までの深さと規定されてい完全焼入れ組織は，微細パーライト組織や炭素る。これを図 3 に適用した結果，有効硬化層深量が少ないマルテンサイト組織からなると考え

さは試料 A 1.9mm ，試料 B 1.8mm であった。

られる。

入硬化層深さ測定方法4)

ここで， (c) ～ (f) の組織と (h) の組織を比
3.2

金属組織観察較すると， (c) ～ (f) において不完全焼入れ組

図 4 に試料 A ，図 5 に試料 B の結果を示す。

織やフェライト組織が見られる位置は，高周波各図において (a) は硬化層全体の金属組織で，焼入れ前はフェライト組織であったことが推測

ビッカース硬さ（HV0.3）

される。フェライト組織は短時間の加熱ではフ800 S45C丸棒

ェライト組織として残存しやすく，仮にオース700

する前に冷却が始まり不完全焼入れ組織に変態

テナイト組織に変態しても周囲から炭素が拡散しやすいと考えられるからである。図 3 におい

600て断面硬さが細かい増減を繰り返した理由としては，圧痕の位置に硬度が低い不完全焼入れ組

500織があったことが考えられる。高周波焼入れ前

450HVに調質を行い金属組織を細かく均一にすれば，

400
300
0

試料A（高周波焼入れ）

硬さや金属組織のばらつきを小さくすることが試料B（高周波焼入れ＋焼戻し）可能と考えられる。

0.5

1.0

1.5

表面からの深さ（mm）
図3

表面から深さ方向の硬さ分布2.0

図 5 の試料 B の組織についても図 4 の試料 Aの組織と同様であるが，不完全焼入れ組織がやや不明瞭となっている。これは，焼戻しによって金属組織の均質化が進んだためと考えられる。

− 93 −

図4

試料 A の金属組織− 94 −

図5

試料 B の金属組織− 95 −

本報告書の結果については当研究所のホーム
ページにも掲載している

5)

参考文献
1)日本鉄鋼協会編，鋼の熱処理。

改訂 5 版，19

89，pp27～28．
4.

結2)山方三郎，よくわかる最新熱処理技術の基本

言

市販の S45C 丸棒の生材を高周焼入れまたは高周波焼入れ焼戻しして，硬化層断面の硬さ試と仕組み，2014， pp140 ～ 141 ．
3)仁平宣弘，最新熱処理のしくみと技術，2017，
pp126 ～ 127 ．

験および金属組織観察を行い，以下について確

4)日本規格協会， JIS G 0559 ，鋼の炎焼入及び認した。
(1) 硬化層の硬さは，表面から深さ方向に向かって増減を繰り返しながら徐々に減少した。

高周波焼入硬化層深さ測定方法，2019．
5) http://www.iri.pref.niigata.jp/topics/R2/2kin20.ht(2) 硬化層の金属組織は，表面ではマルテンサ

ml ，高周波焼入れした炭素鋼 S45C の金属イトであるが，内部に行くにしたがって不組織と硬さ，「新潟県工業技術総合研究所ホ

完全焼入れ組織が多く見られた。

ームページ」，2021年 2 月 8 日．

− 96 −

Ⅵ

産学官共創ものづくり推進事業− 97 −

調査・報告

金属堆積造形の積層技術に関する調査研究
平石

誠*

須藤

貴裕*

青野

賢司*

小林

泰則**

石川

淳*

A Report on Additive Manufacturing Utilizing Metal Deposition
HIRAISHI Makoto*, SUTOH Takahiro*, AONO Kenji*, KOBAYASHI Yasunori** and ISHIKAWA Atsushi*

1.

緒

言

金属堆積造形技術は，金属製品の生産技術として広く使われている切削加工や塑性加工に並ぶ，次世代の加工技術になることが期待されている。少量生産に対する機動力，自由な造形性を背景とした部品点数の削減，それによる生産性の向上，ジェネレーティブデザインの適用による性能向上など，依然高いとされる加工コス
トのデメリットを補って余りあるような適用事
図1

例が出てきており，近い将来の金属加工業にと導入した金属堆積造形装置って大きな変革をもたらすと思われる。
金属堆積造形には様々な造形方式があり，そ

ところである。

れぞれ一長一短がある。現状では詳細形状や複しかし，局所加熱であるが故に造形物には溶

雑形状の造形に有利であるとされるパウダーベ

接と同様に変形，残留応力，割れ，空孔などのッドフュージョン（PBF）方式が先行している欠陥が生じうる。本調査研究では，実験・試作

が，造形物の物性や造形速度では指向性エネル

を通じて金属堆積造形における課題を抽出し開ギー堆積（Directed Energy Deposition, DED）方発力の蓄積を図るとともに，迅速な課題対応を式の方が優れているとされている。

目的に金属堆積層の組織や変形を予測する解析

当所では，実製品の製造には上記の特徴を持技術についての調査を行った。

つ DED 方式が有利であると考え，令和 2 年 3月に同方式の金属堆積造形装置 三菱重工工作

2.

調査活動

機械（株）製 LAMDA200 を導入した（図 1）。

2.1

先行する機関の取組

DED 方式によれば，既存の金属製品や治工具

大学，公設試験研究機関，造形機メーカ，造等に，目的の機能に応じた材料を，レーザ光を形サービスビューロを調査した。

用いた局所加熱によって付加造形することがで

2.1.1

研究開発

きる。さらに当該装置の特徴として同時に 2 種

造形物の形状の安定化や品質保証への要請か類の金属材料を供給することが可能であること

ら，溶融池の挙動やプラズマ発光の変動を監視から，当所では異種材造形の研究を進めている

するインプロセスモニタリングの開発が行われ* 研究開発センター**

研究開発センター
レーザー・ナノテク研究室ている。これに基づく造形条件の制御は一部実用化されているが，機械学習を利用して異常を判定する技術開発も精力的に取り組まれている。

− 99 −

また，金属積層造形によって作られた材料はに時間がかかる，③材料が高い，④材料が限ら

従来の製法によるものと異なる特性を示すことれている等が挙げられる。同じ製品・部品の製が多いため，機械学習による特性予測に基づき作方法として比較する限り，従来加工方法に比加工条件を推定する研究が行われている他，べて不利であると思われる。

FEM 解析に基づいて異材種を積層したり，積なお， DED 方式と PBF 方式を比べたとき，

層条件を制御して弾性率を調整したりして造形

上記の②，④については DED 方式の方が有利

物の熱変形を抑える研究が進められている。

である。
金属堆積造形品の品質が従来加工法に比べて

2.1.2

適用分野

劣るわけではないが，溶融・凝固を繰り返しな

DED 方式の造形装置を保有する機関では，がら一層ずつ積層するため，個々の造形物に品

堆積造形の利点として，既存品への形の付加，

質のばらつきや欠陥が生ずる懸念がある。造形

異種材料の付加（＝機能の付加），ニアネット

物全体の非破壊検査は膨大な検査時間を要し困

シェイプによる後加工の削減などを挙げた。こ難であるため，造形中に検査も行うインプロセ

れらを活かした一つの適用例として金型の製作

スモニタリング技術が検討されている。

や改修，補修を挙げるところが多かった。

金属堆積造形の導入を考えたとき，製品・部

造形サービスビューロでは，自動車部品を中品の設計や構造はそのままに，造形方法だけを心に航空機や医療機器の部品試作を多く受託し金属堆積造形に置き換えたのではメリットを出ている。他の方法に比べて製作コストが高いた

せない。金属堆積造形「ならではの設計」いわ

め，積層造形ならではのメリット（ラティス構

ゆる DfAM（Design for Additive Manufacturing）

造やトポロジー最適化を適用した複雑形状，急への転換が重要である。具体的には，一体造形

熱急冷による優れた材料特性など）が活かせなによる部品点数の低減，金型レス化によるリーい用途では受託に繋がらないとのことであった。

ドタイムの縮減，トポロジー最適化による軽量化，これらを組み合わせた工程全体としての低

2.2
2.2.1

市場動向

コスト化，併せて物理現象に最適化した形状造形による性能向上が取り組まれている 2)。

市場規模

2030 年の金属堆積造形品（造形装置や金属粉
末材料は除く）の国内市場規模は 2 兆円程度の市場規模になることが予測されている

1)

。医療，

2.3

技術動向

2.3.1 変形予測

航空・宇宙，発電などの部品単価の高い分野で金属堆積造形は，レーザなど熱源を用いて金は既に実用化が進んでいる。金型工具や医療分属を溶融・凝固するプロセスであることから，野は中でも市場規模が大きく，それぞれの市場

熱応力などによる変形は避けられない。高精度の約 1 割を造形品が占めるとされている。本県な造形を実現するためには，変形を予測してモの金型産業は集積度が高く，金属堆積造形の導デルを補正する必要があり，変形予測は金属堆入効果が特に期待される分野である。

積造形技術の実用化に不可欠で，今後の動向が注目される分野である。金属堆積造形の変形予

2.2.2

測分野では，PBF 方式の報告 3)が多くあるが，市場参入に向けた課題

今後，市場が拡大するための課題はコストとDED 方式についても汎用有限要素法解析ソフ
トウェアを用いて取り組んだ例が報告 4),5)され品質管理である。
金属堆積造形にかかるコストは従来加工法にている。これらは，従来の肉盛溶接で用いられ比べて高く，要因として①装置が高い，②造形た手法によるもので，造形物全体の温度履歴を− 100 −

非定常的に計算し，その温度履歴と温度に依存
温度勾配 G(℃/m)

した物性値を用いて熱弾塑性解析を造形プロセスの全時刻で行う必要があることから，計算時間が膨大になることが知られている 6)。また，
汎用ソフトウェアであるため，様々な設定ができる一方で，解析専任者でなければ取り扱いが難しい面がある。そうした中で，「次世代型産業用 3D プリンタの造形技術開発・実用化事業（NEDO） 6) 」では，従来から大型構造物の溶凝固速度 R(m/s)

接シミュレーションに使用されてきた固有ひず

図2

凝固マップ 7)

み法を，3 次元積層造形に使用できるように拡張し，計算の高速化を実現している。このソフ具体例として，Ti 合金を DED 方式で造形しトウェアは，（株）金属積層造形サポートシス

た場合，送り速度や粉末供給量を大きくしたり，

テムがクラウドサービスとして提供しており，あるいはレーザパワーを小さくしたりすると，計算の高速化に加え，（株）C&G システムズ

温度勾配 G が減少し，結果，等軸晶が増えるこの CAM システムと連携でき，造形形状や造形とが報告されている 8)。
G と R の制御や測定は現状では不可能であり，条件，パス情報を簡単に設定できることを特徴としている。そのほか，市販のソフトウェアで造形物の部位によっても異なるため，溶融池のは，MSC Software 製 Simufact Welding などがパ内部についてシミュレーションを実行すること

ウダ DED 方式に対応しており，造形に使用すが必要となる。ただし，組織形成の計算との連る NC プログラムを使ってシミュレーションで成（あるいは連携）解析は開発途上にあり 9)，

きるなど，ユーザインターフェースが簡略化さ

現状では実験よりも高コストとなる可能性もあれ，解析専任者でなくとも比較的取り扱いやす

るため，単に目的とする組織を得るための最適くなっている。今後は，解析専任者でなくとも条件を求めることが目的であれば，機械学習の取り扱いやすいこのようなソフトウェアの開発

利用を検討した方が有益となる可能性も文献 9)がますます進むと考えられる。

中で指摘されている。

2.3.2 組織予測

2.3.3 溶融・凝固シミュレーション

金属堆積造形物の機械的性質は金属組織の影

DED に対応しうる溶融・凝固シミュレーショ

響を受けるため，その予測・制御に関心が寄せンには，レーザを用いた溶接プロセスにおけるられており，指標として凝固マップの活用が提シミュレーション手法を用いたもの，それらの案されている。

手法を発展させたものが存在している。

凝固マップは凝固組織の形態（柱状晶か等軸

市販の溶接シミュレーションを転用したソフ

晶か）を固液界面での温度勾配（G）と固液界

トには例えば前述の MSC Software 製 Simufact

面の移動速度（凝固速度）（R）で整理したもWelding などがあり，変形や残留応力の他，組ので，概略は図 2 のようである。マップの左織予測に関しては，組織変化や結晶粒サイズが上では柱状晶が，右下では等軸晶が生ずる。ま

計算可能なようである 10)。

7)

た，右上に寄るほど結晶粒は微細に，左下に寄‘SPLICE11)’は，レーザ光を熱源とした材料加るほど粗大になる。柱状晶と等軸晶の境界の条工などに対する数値解析的な評価手法の確立を

件は合金によって異なる。

目的として国の研究機関が中心となって開発し− 101 −

たレーザ溶融・凝固計算シミュレーションコー

500mm/min およびレーザ出力 1000W の送り速ドであり，解析の原理や手法が公開されており，

度 750mm/min の条件では，粉体供給量 20g/min

その妥当性も確認がとれていると思われる。

と 25g/min でほぼ同じ高さとなった。これは，送り速度が小さいほど単位堆積長さ当たりに供

3. 実験
3.1

給される粉体量が増加するため，25g/min では

構造用材料

入熱量に対して粉体供給が過剰となり溶融でき

パウダ DED 方式において研究事例

12)

の多い

なかったものと推測される。2000W についても，

Ni 基合金（Inconel718 相当）の粉体を使用し，さらに粉体供給量を増加させた場合には同様の

幅 20mm×長さ 100mm×厚さ 10mm の SS400 製現象が生じると考えられる。なお，その他の条母材の上に長さ 50mm の直線状に造形した。造件ではレーザ出力の違いによる顕著な違いはな

形条件は表 1 とし，各造形条件における堆積高
さと堆積幅を測定した（図 3）。
図 4 に送り速度と堆積高さの関係を示す。図中左からレーザ出力 1000W，1500W，2000W となっており，単位時間当たりの粉体供給量ごととともに低下し，送り速度が同一であれば，粉体供給量が多いほど高くなる傾向を示した。ただし，レーザ出力 1000W と 1500W の送り速度
表1

1500W

2000W

堆積高さ（mm）にプロットした。堆積高さは，送り速度の増加

1000W

造形条件

粉体

PI718
(Inconel718相当品)

粉体粒径(μm)45～150

母材

SS400

レーザスポット径(mm)

1.8

レーザ出力(W)

1000，1500，2000

送り速度(mm/min)

500，750，1000，2000

粉体供給量(g/min)

10，15，20，25

送り速度（m/min）
送り速度と堆積高さの関係

堆積幅（mm）

図4

1000W

1500W

2000W

送り速度（m/min）
図3

堆積高さと堆積幅の測定

図5− 102 −

送り速度と堆積幅の関係

図6

造形したインペラ形状

く，堆積高さは，単位時間当たりの粉体供給量と送り速度，すなわち，単位堆積長さ当たりの粉体供給量に依存することがわかった。図 5 には送り速度と堆積幅の関係を示す。堆積幅は，

図7

打ち抜き型モデル（切削加工後）送り速度が速くなるほど小さくなり，レーザ出力が高いほど大きくなる傾向を示した。送り速で，堆積部の割れを抑制しつつ，高い刃先硬さ

度が遅い範囲では単位時間当たりの粉体供給量の達成を狙った。

が多いほど小さくなる傾向を示す部分もあるが，図 7 に造形後切削加工した打ち抜き型モデル

全体的な傾向としては粉体供給量の影響は少なを示す。造形した刃部全体にわたって割れは確

いと考えられる。

認できない。また，同一条件で造形した試験片以上の基礎的実験の結果をもとに，インペラ

断面を観察した結果から，刃元（高さ 2mm 程形状の造形を試みた。造形後の写真を図 6 に示度まで）の硬さは 500HV 程度で，刃先に近づす。あらかじめ切削加工した直径 70mm の円す

くにつれて硬くなり，刃先（高さ 3mm 付近）

い台状の母材の上に 12 層を堆積し，翼 6 枚をでは 730HV 程度の硬さが得られており，狙い造形した。造形後の寸法は翼高さ約 8mm，翼厚どおりに造形することができた。

約 3mm であり，造形時間は翼 6 枚で約 8 分で
あった。

4.

結

言

(1)技術動向 造形形状の安定化や品質保証への3.2

需要から，インプロセスモニタリングに基

硬質材料

DED 方式による造形の適用分野の一つとしてづく条件制御や機械学習を併用した異常判

打ち抜き型が挙げられる。打ち抜き型は耐摩耗定技術の開発が行われている。この他，金性などの点から刃先には高い硬さが要求される。

属積層造形に特有の材料特性を発現する加ここでは，硬質材料として知られる Co 基合金

工条件や造形物の熱変形を抑える加工条件を用いて，刃高 3mm，刃先硬さ 700HV 以上をの予測技術に関する研究が進められている。

目標とした打ち抜き型の造形を試みた。Co 基(2)市場動向 2030 年の造形品の国内市場規模は合金はその組成によって数種に分類されるが，2 兆円程度であり，金型工具や医療，航空・多くの炭化物を生成して高い硬さが得られる材

宇宙分野の市場規模が大きい。DED 方式は，

種は溶接割れが発生しやすく，多層肉盛が困難

付加造形やニアネットシェイプの造形とい。そこで，硬さの異なる 2 種類の Coった特徴から，金型の製作や改修は適用先

になる

13)

基合金を用い，堆積部の組成を傾斜させること− 103 −

として期待される。

(3)市場参入 金属堆積造形のコストは従来加工

Temperature Field of 12crni2 by Laser Melting法に比べて高い。導入に当たっては，製造

Deposition”, 2019 4th International Conference法の置き換えではなく，DfAM に基づいて部

on Insulating Materials, Material Application

品点数の低減，金型レス化，軽量化を組みand Electrical Engineering, vol.677, no.2(2019)

合わせた工程全体としての低コスト化，同

5)KamranShah, “LASERDIRECT METALDEPOSITION OF DISSIMILAR AND

時に性能向上が取り組まれている。

(4)変形予測 溶接用シミュレーションを 3 次元

FUNCTIONALLY GRADED ALLOYS”, The
University of Manchester, (2011)

積層造形向けに拡張し，計算の高速化を実現したものや，NC プログラムに対応し扱

6)次世代型産業用 3D プリンタの造形技術開発

い易いソフトウェアが開発されている。

実用化事業平成 29 年度～平成 30 年度成果報(5)組織予測 凝固マップの活用や実験を通じた告書（報告書管理番号 20190000001139），

機械学習の利用が検討されている。市販の国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総シミュレーションソフトにも組織変化や結合開発機構，2019，p.89.

晶粒サイズの予測が可能とするものがある。

7)（株）金属積層造形サポートシステム（MAMSS）ホームページ，https://mamss.co.jp/，(6)Ni 基合金粉末を用いて堆積実験を行った。

2021 年 3 月 19 日閲覧

堆積高さは単位堆積長さ当たりの粉体供給量に依存し，レーザ出力の影響は少なかっ

8) Adrita Dass, Atieh Moridi, “State of the Art in

た。一方，堆積幅は送り速度やレーザ出力

Directed Energy Deposition: From Additiveに依存し，粉体供給量の影響は少なかった。

Manufacturing to Materials Design”, Coatings,
vol.9, no.7(2019)(7)Co 基合金を用いて打ち抜き型を試作した。
高い硬さを示す Co 合金は割れを生じやすい

9)小泉雄一郎，“計算機シミュレーションを用が，硬さの異なる２種類の組成を傾斜させいた Additive Manufacturing プロセス最適化予ることで割れを抑制しつつ高い刃先硬さを測”，スマートプロセス学会誌，8，4，2019，

有した型を造形することができた。

pp.132-138.
10)NTT データエンジニアリングシステムズホ

参考文献ームページ, https://www.nttd- es.co.jp/ maga-

1)技術戦略研究センターレポート, 国立研究開

zine/backnumber/no74/no74-sw.html，2021 年
3 月 19 日閲覧

発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構，
vol.32(2019)11)村松壽晴，“レーザー加工プロセス計算科

2)欧米に対抗する日本の AM 技術の現状, （一学シミュレーションコード SPLICE の整備―

社）日本溶接協会 3D 積層造形技術委員会オ

令和元年度研究成果―”，日本原子力研究ープンセミナー資料(2021).

開発機構，2019.

3)例えば，菱田貴一，古本達明ら，“積層造12)例えば, 栗谷龍彦ほか，“Inconel718 のレー

形物の変形抑止法に関する研究－熱構造連成

ザ金属積層造形における現象観察および空解析による変形挙動の考察－”，2016 年度

孔分析”，2016 年度精密工学会秋季大会学精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，

術講演会講演論文集，2016，pp.313-314.

2016，pp.551-552.

13)加藤喜久ほか，“KV 粉末を用いた PPW 肉

4)Chenghong Duan, Junjing Zhou, Xiangpeng Luo,
Minghuang Zhao, “Numerical Simulation of

盛溶接金属の特性”，電気製鋼，72，3，
2001，pp.195-200.

− 104 −

調査・報告材料の微細構造制御による高機能化の応用技術に関する調査研究
昌幸*

渋谷

恵太**

正道***

岡田

英樹*

中川
近

天城
河原

裕子**
崇史**

樋口
福田

智**
拓哉**

Report on Applied Technology for Improving Functionality of Materials by Controlling the Microstructure
NAKAGAWA Masayuki*，SHIBUYA Keita**，AMAKI Yuko**，HIGUCHI Satoru**，
CHIKA Masamichi*** ，OKADA Hideki*，KAWAHARA Takashi** and FUKUDA Takuya **1.

緒処理を組み合わせたプロセスにおいては変形抵

言

材料の微細構造を制御することによって材料

抗のその場測定も重要だが，ひずみによるマルに機能性を付与することが可能である。例えば

テンサイト変態温度の低下の影響を実際に微細鉄鋼材料は焼き入れなどの熱処理によって硬く

構造分析によって把握することが不可欠となる。

したり耐摩耗性を向上させることが広く行われまた，時効処理や浸炭，窒化などの析出相のてきた。焼き入れにおいて組織をオーステナイ

分散強化組織においても，析出相の同定や分散ト状態から急冷することでマルテンサイト変態状態の評価が重要である。

が起こり，過飽和に固溶された炭素が結晶格子

高付加価値を狙った材料の高機能化には，微をひずませることによって高硬度という物性が細構造を制御したプロセスの最適化が重要なポ得られる。

イントとなることは間違いない。

また，高温焼き戻しにおいてはカーバイドがまた，このような開発に微細構造分析手法を微細に分散，析出することによって硬さ，耐摩リンクさせることによって，他社との差別化を耗性が得られるほか，焼き入れで脆くなったマ図った製品，技術開発を加速することが可能でトリックスの靭性を回復することによって，強あると考える。

度，靭性のバランスを持たせることができる。

本調査研究では，新潟大学の大木基史准教授

プロセスによって微細構造を制御する手法はの研究シーズである WC-Ni 系硬質皮膜の開発

このような鉄鋼材料のみならず，さまざまな実に関して主に電界放出形走査電子顕微鏡（FE-用材料の高機能化，高性能化に用いられている。

SEM）／エネルギ－分散元素分析装置（EDS）

微細構造制御を応用したプロセスの最適化にによる微細構造解析を行い，連携して研究開発は得られた微細構造の分析が重要となる。熱処を行っている。この皮膜は Ni-W めっきに浸炭

理のみによる場合，材料の平衡状態図から処理を施すことで硬い粒状のタングステンカーバイ

条件の目安を得ることが可能であり，硬さからド（WC）を析出させることによって得られる，得られた微細構造を推定することが容易である

硬度，耐摩耗性を向上させた皮膜である。成膜

一方，オースフォーミング

1）など，加工と熱は炭素鋼表面に無電解めっきしたのち電解めっきを行う。そして皮膜の還元熱処理によって合*研究開発センター

金めっきの微細構造を変化させたのちガス浸炭**

下越技術支援センター***

によって，WC を析出させる。このように Ni-

上越技術支援センター− 105 −

W 合金めっき中に WC を析出させた組織は，

2.1.2

放電プラズマ焼結（SPS）による複合

Ni-W 合金マトリックス中に WC という硬質粒材

子が分散したものとなり，WC を Co をバイン

Ni と W の粉末を重量比 40:60 で混合し，ダーとして焼結した超硬合金に類似したものにϕ15mm × h5mm 程度のサイズに焼結した。焼なる。このような硬質めっきが無電解めっきで結圧力は 30MPa，加熱は Ni が液相温度に達し得られれば，電極が不要，非導電性の母材に製て急激な緻密化が起こったおよそ 1230℃程度

膜できるなどのメリットがある。本研究では，まで行った。

無電解 Ni-W めっきによる硬質皮膜の可能性を調べるため，無電解 Ni-W めっきと固体浸炭を2.2

行い微細構造変化を評価した。

2.2.1

実験結果
無電解 Ni-W めっきによる硬質皮膜

また，焼結プロセスによれば粉末原料の配合

無電解 Ni-W めっきのままを Ni-W，めっき比によってさまざまな合金を得ることが容易で後に熱処理を行ったものを Ni-W-H，めっき後あり，機能性合金開発に適した方法である。本に浸炭を行ったものを Ni-W-C，めっき後に熱と固体処理，浸炭を行ったものを Ni-W-H-C とする。

浸炭によって，この硬質皮膜と同様な微細構造

図 1 にそれらの結晶構造変化を XRD によってを得ることを試みた。

測定した結果を示す。Ni-W では非晶のハロー

研究では，放電プラズマ焼結（SPS）

2）

パターンが見られたが，Ni-W-H では，Ni3P，2.

WC-Ni 系硬質複合材の微細構造分析（Fe, Ni） のピークが生じており，熱処理によ2.1

WC-Ni 系硬質複合材生成プロセスって Ni3P の析出と W，Fe，P を固溶した Ni 合

2.1.1

無電解 Ni-W めっきによる硬質皮膜

金マトリックスの結晶化が生じていると考えら

耐水研磨紙（#2000 まで）を使って表面を磨れる。

いた S45C（60×16×5mm）を基材として用い，

また，Ni-W-C および Ni-W-H-C では WC のめっきの前処理として，アセトンで拭き取り脱ピークが見られ，浸炭によって WC の析出が脂し，40℃に加温した硫酸（1+10）に 10 秒程起こっていると考えれられる。

度浸漬した後，十分に水洗を行った。熱処理はまた，浸炭前の熱処理の有無によって WC

N2 雰囲気で 700℃1Hr 保持，炉冷した。浸炭はピークの強度比が異なることから，結晶配向に固体浸炭法を用い，粉砕した活性炭と炭酸バリ変化が生じていると考えられる。

ウムの混合スラリー中で 900℃に昇温後，1Hr保持した。

図 2(a)～(d)に Ni-W，Ni-W-H，Ni-W-C，Ni-W-H-C の断面 SEM 観察を示す。

2.5μm

2.5μm

(a)Ni-W

図1

2.5μm

XRD プロファイル

2.5μm(c)Ni-W-C
図2− 106 −(b)Ni-W-H(d)Ni-W-H-C
断面 SEM 観察

2.5μm2.5μm(ｱ)Ni-W-C(ｲ)Ni-W-H-C(a)C マップ

図42.5μm

NiW である。

2.5μm

また，いくつか帰属の不明な小さいピークは(ｱ)Ni-W-C(ｲ)Ni-W-H-C(b)W マップ図3

XRD プロファイル

その他の化合物によるものと思われる。浸炭後には WC のピークが明瞭に現れており，浸炭

元素マップによって WC が析出したことを示している。

Ni-W は一様な皮膜になっており，XRD の結図 5 に焼結体の断面 SEM 観察（反射電子像）

果と同様，非晶と考えられる。Ni-W-H では微を示す。組成のコントラストから複数の相によ細な析出が見られるが，XRD の結果から NiWる組織になっていることがわかる。拡大した領結晶と考えられる。図 3(a),(b)に(ｱ)Ni-W-C お

域の SEM 観察を図 6 に示す。組成コントラス

よび(ｲ)Ni-W-H-C の C，W マップをそれぞれ

トの異なる図中に示した 4 カ所において定性分示す。Ni-W-C では粒子状の析出が見られる。

析を行った。

比較的大きいものは直方体のような形状で1μm 程度のサイズで，細かいものは 100nm 以下程度と思われる。C，W の元素マップおよび
XRD の WC ピークから，これらは浸炭によって析出した WC であると考えられる。Ni-W-HC においても，C，W マップおよび XRD 結果
から，WC の析出と考えられるが，WC 結晶の析出深さが小さく，細長い片状に深さ方向に成長している。前述のとおり，Ni-W-C，Ni-W-HC の XRD プロファイルにおいて WC ピーク強

10μm

図5

焼結体の断面 SEM 観察

度比が異なっており，結晶配向が異なっていると考えられる。これらの浸炭条件は同じため，浸炭前の熱処理の有無によって，このような微細構造の変化が生じたと考えられる。
2.2.2

放電プラズマ焼結（SPS）による複合
材

2.5μm

焼結体および浸炭後の XRD プロファイルを
図 4 に示す。焼結体では主なピークは Ni，W，− 107 −

図6

焼結体断面の分析位置

表1

表 2 各分析位置の W，Ni の割合

各分析位置の W，Ni の割合(wt%)（mass%）（mass%）

分析位置1 分析位置2 分析位置3 分析位置4

A

B

W

98.1

75.1

97.6

38.3

W

29.4

38.2

Ni

1.9

24.9

2.4

61.7

Ni

70.6

61.8

表 1 に W と Ni の正規化した mass%値をそれ

WC が集中している領域は浸炭前における分ぞれ示す。分析位置 1 と 3 は W が 98.1%，

析領域 2 と 3，すなわち W，NiW の分布と一97.5%と非常に高く，W あるいは W が主成分致していると考えられる。浸炭層の領域およびの化合物と考えられる。分析位置 4 の組織は内部の Ni-W 合金マトリックスの点分析を行い，Ni が主成分の Ni-W 合金，すなわち W を固溶正規化した Ni, W の成分比率を表 2 に示す。浸した Ni-W 合金マトリックス相であると思われ炭層 A では内部 B よりも Ni-W マトリックス

る。

中の W 量が少なくなっており，浸炭層では，また，分析位置 2 の組織は，モル比に換算す
るとおよそ 1:1 となるため，NiW と推測される。

Ni 中に固溶した W が WC となり析出しているのではないかと考えられる。

固体浸炭に供した焼結体の断面の SEM 観察WC 析出は大別すると 2 つのモードがあるよと EBSD による WC 結晶マップを図 7(a)，(b)うに思われる。W リッチの領域における析出にそれぞれ示す。□で囲んだ領域が EBSD 測と Ni 中に固溶した W からの析出である。原料

定領域である。WC の分布から，浸炭層深さは粉末の成分割合や Ni に対する W の固溶度からおよそ 10μm 程度と考えられる。図 8 に広範囲

これらの相分布を制御することによって，析出

の断面 SEM 観察を示す。

する WC の集中度や Ni-W 合金マトリックスからの WC の析出など微細構造制御が可能であると考えられる。
3.

って Ni-W 合金マトリックス中に WC が析出10μmした膜構造が得られた。浸炭前の熱処理に（b）EBSD（WC）

図7

言(1)無電解 Ni-W めっきの熱処理および浸炭によWC（a）SEM 観察

結よって浸炭後の WC の微細構造や析出深さ

相マップが変化することが確認され，無電解 Ni-W め

浸炭表面の断面っき膜において熱処理条件によって微細構造制御ができ，高機能化を図ることが可能であると考えられる。
(2)SPS によって Ni-W 合金の焼結体を試作し，A浸炭を行った。表面からおよそ 10μm 程度の深さの領域で WC 析出層が得られた。

B

WC は W リッチ相の W のほか，Ni-W マト
リックス中から析出していると考えられ，焼結による W リッチ相と Ni-W 合金相の微10μm細構造制御によって高機能化を図ることが
図8

固体浸炭した表面の断面 SEM 観察可能であると考えられる。

− 108 −

2)http://sinterland.jp/technology/，放電プラズマ

参考文献
1)門間，“改訂第 4 版鉄鋼材料学”，実教出版（株），1985， pp.263-269.

焼結，「（株）シンターランドホームペー
ジ」2021 年 3 月 25 日

− 109 −

調査・報告インダストリアル IoT の活用に関する調査研究
木嶋

祐太*

石澤

賢太

星野
*****

公明**
福嶋

石井

祐一

*****

啓貴***
馬場

土井
大輔

康平***

******

本多明歩谷

章作****

英樹*******

Research Report on Utilization of IoT in Manufacturing Industry
KIJIMA Yuta*, HOSHINO Kimiaki**, ISHII Hirotaka***, DOI Kohei***, HONDA Shosaku****,ISHIZAWA Kenta*****, FUKUSHIMA Yuichi*****, BABA Daisuke****** and MYOBUDANI Hideki*******

1.

緒

体の 9 割以上の企業が DX にまったく取り組め

言本調査研究事業では，県内企業の生産性向上ていない（DX 未着手企業）か，散発的な実施を図るため，製造業における IoT（Internet ofに留まっている（DX 途上企業）状況であるこThings）の普及状況や AI（Artificial Intelligenceとが明らかになった。
また，2020 年は新型コロナウィルスの影響）などの関連技術動向について調査した。
また，県内企業の IoT 活用推進を支援するツによりこれまでの環境が大きく変化してしまうールとして，（国研）産業技術総合研究所のことを体験し，企業文化を変革する機会にもな「MZ プラットフォーム」「スマート製造ツーった。経済産業省の DX レポート 23)には，テルキット」1)などを技術シーズとし，その普及

レワークをはじめとした社内の IT インフラや活動や試行実験を実施した。

就業に関するルールを迅速に変更し変化に対応できた企業と，対応できなかった企業で DX の2.

国内企業の状況

進捗に差が開いている，という記載がある。

AI・IoT や IT 化などは DX（Digital Trans-

このような状況に遅れをとらないためにも，

formation）と関連することが多い。本来の DX

これまで当所として実施してきた DX の認知向の定義は，データとデジタル技術を活用して，上，ツールの導入支援，人材育成といった対応製品やサービス，ビジネスモデルを変革するとが依然として必要であると思われる。

ともに，業務そのものや，組織，プロセス，企
業文化・風土を変革することである。そのため

3.

県内企業調査結果に，まずは業務をデジタル化する必要があり，

3.1

IoT や IT 化について

AI・IoT は DX を推進する手段となる。

生産状況の取得や見える化といった IoT や（独）情報処理推進機構（IPA）が収集した2020 年での DX 推進指標

2）によると，実に全*研究開発センター

**

企画管理室

***

下越技術支援センター****

県央技術支援センター*****

中越技術支援センター******

上越技術支援センター*******

素材応用技術支援センター

IT 化に関して，県内企業の状況を調査した。
・企業内に IT を専門としている部署がなく，データを取得したいと思っていてもどう進
めたらよいかわからないという部分は依然として課題である。
・外部委託で構築した既設の情報システムを保持している場合があるが，メンテナンスが難しいので，サブシステムを自社で構築したいという要望がある。

− 110 −

・既に IoT や IT システムでデータを取得している企業は多い。県の補助金を活用し IT 企業の協力を得て，クラウドの音声認識を利用
し生産状況を入力するシステムを使っている企業もある。
・クラウドやセンサを活用した新しいサービスを開発している県内企業もある。取り組みが進んでいる企業には必ずキーとなる IT 人
材がいて，推進役となっている。
図 1 アンケート（AI の活用状況）の結果
3.2

AI について機械学習やディープラーニングといった AIに関連した技術の県内企業における活用について調査した。
・AI に関連した技術の活用状況について，AI
関連セミナーに参加した企業に取ったアン
ケートによると，図 1 に示すとおり，まだ活用していないという企業が多い。
・外観検査に AI を活用したいという企業が多図 2 計測システムの構成い。当所が開催したディープラーニングの使い方講習会に参加し，これをきっかけにた 1)。今年度は，試験棟研究室に設置されたビ開発を開始し活用に至った企業もある。

ルトインチャンバーの消費電流を，職員室にお・機械装置の状態の読み取りのため，数字の認

いてリアルタイムに観測できるシステムを製作

識に AI を活用してみたいという要望があっした。ビルトインチャンバーを観測対象としたた。

のは，製造業における大規模設備の稼働状況を・ある程度データが集まっている状況にあり，

モニタリングするにあたって，消費電流を対象

その解析に AI を活用してみたいという要望とすることで，比較的簡易に大型設備の稼働実があった。その場合，解析の方法と，自社績を把握することを見据えているからである。

にとって役に立つ情報が本当に得られていまた，取得したデータは機器故障の予防保全に活用できる可能性がある。

るのかがわからないことが課題である。
4.

4.1

MZ プラットフォームの試行

システムの構成

IoT を推進するツールとして MZ プラットフ

計測システムの構成を図 2 に示す。消費電流

ォームとスマート製造ツールキットの計測シスを計測するセンサとしてクランプ式電流センサ

テムを製作した。MZ プラットフォームを活用

CTL-24-CLS （ （ 株 ） ユ ー ・ ア ー ル ・ デ ィ ーし，IoT システムを安価で比較的簡便に，かつ製）を使用した。リングコアに巻かれた二次巻

測定対象側を大きく改造することなく，ある程線と，貫通電線の間が対巻き線数の変流比とな

度 IoT 側で独立して構築したものである。

る，電流トランス方式のセンサである。出力電

令和元年度は，当所試験棟 1 階の疲労試験機

流を負荷抵抗に流すことで電圧信号に変換する。

を対象に，計測機器の試作と実証実験を実施し測定する電線をクランプ内に貫通させるだけで− 111 −

電子回路に直接入力可能な電流情報が得られる
ので，測定対象となる生産設備の大きな改造を施すことなく，生産系とは独立で IoT システムが構築できる。今回使用したクランプ式電流センサは，測定範囲が，300Arms （50/60Hz）までとなっており，負荷抵抗に応じてアナログ電圧が出力される。エッジ側 PC はアナログ入力
ポートを持たないため，センサヘッドとして，

図3

ームによるアプリケーション

Arduino Nano を使用した。
4.2

クライアント側 PC の MZ プラットフォ

MZ プラットフォームのアプリケーション（エッジ側 PC の処理）
エッジ側 PC では，MZ プラットフォームにと計測の原理エッジ側 PC のアプリケーションおよびクラより作成したアプリケーションにより，イアント側 PC の消費電流グラフ確認のソフト

Arduino Nano とシリアル通信を行い，Arduino

ウェアについては，MZ プラットフォームを使側で算出した消費電流の実効値を取得する。エ

用して作成した。

ッジ側アプリケーションでは電流値のサンプリ
ング間隔を設定できるようにし，設定されたサンプリング間隔ごとにシリアル通信で Arduino（Arduino Nano の処理）
ビルトインチャンバーに電源を供給している側と通信して，取得した電流値を SQL コマン

配電盤の 1 相にセンサをクランプする。クラン

ドにより MySQL サーバに送信し，電流値を時プ式電流センサは 2 次側巻き線出力に接続する系列で格納するようにした。

負荷抵抗に応じて計測できる最大電流が変化するので，設備の定格に応じて負荷抵抗を設定し（クライアント側 PC の処理）結線した。クランプ式電流センサの 2 次巻き線

クライアント側 PC では，MZ プラットフォ

出力を Arduino Nano のアナログ入力ポートにームで作成したアプリケーションにより，電流接続し，クランプ式電流センサの 2 次側電圧出値の時系列データを折れ線グラフで可視化する。

力を検出することとする。2 次側電圧出力は交まず，クライアント側アプリ内で時系列データ

流電圧であるため，Arduino Nano のタイマー割を取得するための SQL 文を作成し，MZ プラ

り込み処理を使用し，1 周期当たり 80 回電圧

ットフォームのデータベースアクセスコンポー

値をサンプリングし，交流電圧の実効値を

ネントを通じて，MySQL サーバに接続する。

Arduino Nano 側で算出した。さらに 2 次側電圧

SQL 文により出力された，時系列データをア

出力の実効値とクランプ式電流センサの換算係

プリ側へ取り込み，グラフコンポーネントで折数から，クランプに流れる 1 次側の電流値を算れ線グラフと，テーブルコンポーネントで数値出する。

データを表形式で表示させるようにした。

また，Arduino Nano とエッジ側 PC は，シリアル通信を使い，エッジ側 PC からクランプ式

4.3

試行実験の結果

電流センサの電流値の問い合わせのための文字

消費電流のサンプリング間隔は 10 秒間隔にコードを受信するごとに，Arduino Nano 側で算設定した。測定結果のグラフおよびアプリケー

出した電流値を出力するようスケッチを作成しション画面を図 3 に示す。試行実験の結果，ビた。

ルトインチャンバーの運転特性の要因で，電流− 112 −

のオン・オフの制御が頻繁に行われている様子

要望や取得したデータを AI によって解析したや，グラフの形状から温度プロファイルごとのいという要望など，その範囲が広がっており，

大まかなトレンドが見えるようになり，消費電各企業内で取り組めることを増やしていくこと

流の時系列の推移を遠隔で容易に観測することが必要と思われる。

ができた。

今後の対応として，今回実施した試行実験のような情報を提供するなどして，様々なデバイ

4.4

MZ プラットフォームに関連した県内企業

スやツールなどの導入支援を引き続き支援しての調査いく必要がある。

MZ プラットフォームの使用感や，企業が抱える AI・IoT 関係の技術課題などについて聴取

6.

した。

(1)国内企業の状況を見ると，DX 化推進に関結言・プログラム開発における汎用性の高さや適用して，9 割以上の企業が DX 未着手企業，

範囲の広さに可能性を感じるなど，前向きに

DX 途上企業であり，コロナ渦によりさら評価されている一方，独特の操作感への戸惑なる 2 極化が進む可能性もある。

いや，ソースコードの記述が不要とはいえ現(2)県内企業では既に取り組んでいる企業もあ

場の初級者にはやや難しいとの感想もあった。

るが，一方社内に体制ができていない企業

・生産現場における IoT によるデータ収集，帳など AI・IoT を進めることが難しい状況は

票作業の効率化，収集されたデータの見える依然としてある。引き続き導入支援などを化などに技術的課題やニーズがあった。

していく必要がある。

・MZ プラットフォームの啓蒙普及，ツールの(3)MZ プラットフォームを活用して測定対象

習得には，さらなる継続的な取り組みが必要を大きく改造することなく，比較的容易にである。

IoT システムを構築できることが確認でき

また，データベース管理システムの基礎知た。この仕組みを県内企業に展開していき

識や SQL 構文の基礎，IoT システム構築にあたい。

たっての基礎知識などを組み合わせた，総合的な研修計画が必要である。

参考文献

・MZ プラットフォーム以外にも様々なノーコ

1)星野公明ほか，“インダストリアル IoT の活ード・ローコード系のツールに関心がもたれ用に関する調査研究”，工業技術研究報告書，ていた。

新潟県工業技術総合研究所，No.49，2020，
pp.73-76.

5.

2)デジタルトランスフォーメーションの加速

課題とその対応に向けた研究会，“DX レポート 2（中間と県内企業の AI・IoT の活用について，既に取りまとめ）”，経済産業省，2020，p.7.

り組んでいる企業もあるが，一方で社内に体制ができていない企業もあり，そういった企業に

3)デジタルトランスフォーメーションの加速に向けた研究会，“DX レポート 2（中間ととっては推進が難しい状況が伺える。
サブシステムとして自社で構築したいという− 113 −りまとめ）”，経済産業省，2020，pp.9-12.

調査・報告次世代切削加工技術に関する調査研究
田村

信*

石川

淳**

菅野

明宏**

須藤

貴裕**

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

緒は優れた熱特性を有していることが特徴である。

言

当所では，1995 年に戦略技術研究「超高速マトリックスにアルミニウム合金を用いたアル切削加工技術」に着手し，これまで金属難削材

ミニウム基複合材料（Al 基複合材料）が最もである高硬度金型鋼，チタン合金，ニッケル基使用されており，より軽量化を目的とする場合耐熱合金などを対象として，高速ミーリング加にはマトリックスにマグネシウム合金が，高温工の適用を進めてきた。

域で使用するためにはチタン合金が用いられて近年，材料面において，異なる材料を組み合いる。

わせて優れた性質を創出する「複合材料」の活

また，強化材料には炭化ケイ素（SiC）やカ用が進展している。航空機産業を例にすれば，ーボンが用いられている。MMC の材料特性値

機体の軽量化のために従来のアルミニウム合金

は，マトリックスの種類および強化材料の種類

から炭素繊維強化プラスチック複合材（CFRP）

や形態によって変わり，様々な特性の材料が製への変換が拡大し，新規機体開発においては必造されている。

須材料となっている。
また，金属基複合材料（MMC），セラミッ

2.2

MMC の市場動向

クス基複合材料（CMC）についても，強度，

MMC は航空機の機体やエンジンなどの構成

軽量，耐熱性などのさらなる高機能化が求めら部材としての適用のほか，自動車部品やパワーれる分野への適用が進みつつある。

デバイスの放熱部品として採用されている。

一方，これら複合材料は部材としての形状創

航空機分野では，エンジンのファンステータブ製が困難なことが多く，切削加工についても高レードへの適用例がある 1)。チタン合金に比べい難削性を示し，普及に向けた課題のひとつとて軽量化が可能なこと， CFRP に比べて耐食性なっている。そこで，本調査研究では，MMCが高く，衝撃特性が優れていることが採用の理を対象として，市場および技術動向を調査する由である。自動車分野ではエンジンやブレーキとともに簡易な切削加工試験を実施し，加工技の部品に採用された事例がみられ，例えばブレ術開発の可能性と方向性について検討した。

ーキキャリパは Al 基複合材料を採用すること
で重量が従来の 50%に低減されるなどの効果が2.

MMC の動向調査

得られている 2)。航空機分野と自動車分野では

2.1

MMC の概要

部材の軽量化や高強度化を目的に使用されていMMC は母材（マトリックス）に金属を用い，る事例が多くみられる。

セラミックスなどの強化材料を複合させた材料

良好な熱特性を利用するという観点から，パであり，軽量かつ高強度，高耐摩耗性，さらにワーデバイスの放熱基板としての適用例がある。

*

パワーデバイスの高出力化に伴い，発熱量の増

中越技術支援センター** 研究開発センター− 114 −

加対策が課題となっており，Al 基複合材料はは，静岡鐵工所製立形 NC フライス SMV-520

300℃程度の温度でも優れた機械的性質を持つを用いて，図 2 に示すとおり，被削材ブロック

こと，さらに熱膨張が小さく，熱伝導率が高い

側面を表 1 に示す加工条件で切削し，切削加工

3)

ことを理由に採用が進んでいる 。ネットワーの進行に伴う，工具刃先の損傷を観察した。
図 3 に工具切れ刃逃げ面の観察結果を示す。

クの高速大容量化，EV・HV の増大などを背景

除去量 3.0cm3 では，摩耗や欠損は観察されず，に，今後も利用拡大が期待できる。
一方で，MMC の 2020 年における市場規模は

工具切れ刃は良好な状態を保っている。除去量4)4 億 6700 万ドルと推定 されており，材料とし4.5cm3 では，切れ刃の一部に損傷が観察されるては大きくないのが実情である。材料特性が優ようになり，除去量 6.0cm3 では，損傷領域がれている反面，コストが高いことが普及のネックとなっており，材料製造や二次加工の低コスト化が今後の利用拡大への課題である 5)。
2.3

MMC の加工技術

日本国内には，強化材料に SiC 粒子を用いた
Al 基複合材料の部材を製造するメーカが数社存在する。一般的に Al 基複合材料部材は，砂型
重量鋳造で製造されるが，強化材料に起因して湯流れ性が悪くなるため，鋳造欠陥を生じやす
く，また寸法精度も悪化する。2010 年以降，国図1

Al 基複合材料の組織

内各製造メーカは技術開発を進めており，砂型
低圧鋳造法，溶湯鍛造法，精密鋳造法など，各メーカ独自の製造技術を有している。一方，二次加工として必要となる切削加工については，強化材料の高硬度な特性によって，切削工具の損傷が激しく，工具費などの加工コスト低減が大きな課題として存在し，Al 基複合材料の用途や販路拡大に対する足かせとなっている。
3.

図2

MMC の切削加工試験
強化材料に平均粒径 25μm の SiC 粒子を 40%

表1

体積含有した Al 基複合材料を対象に切削加工試験を実施した。強化材料である SiC の硬度は2000HV 程度であり，一般的に工具材は被削材

工具の 3 倍以上の硬度が必要といわれていることから，ダイヤモンドの適用が考えられる。本試験
では，市販のダイヤモンドコーティング超硬工具を使用し，除去加工量の程度や工具損傷状況などを把握した。被削材に用いた Al 基複合材
料の組織観察写真を図 1 に示す。切削加工試験− 115 −

切削試験方法
加工条件

種類

ダイヤモンドコーティング
超硬エンドミル（2枚刃）

直径 (mm)16

工具突き出し (mm)50

切削速度 (m/min)50

送り速度 (mm/min)200（fz=0.1mm／t）

軸方向切り込み (mm)10

径方向切り込み (mm)

0.1

潤滑

外部クーラント供給（水溶性エマルション10%）

広範囲に拡大している。図 4 に示す電子顕微鏡

コーティングの剥離が存在していることがわか観察像からは，部分的に大きなダイヤモンドる。摩耗形態が不均一であることから，この後急激に工具損傷が進むものと想像される。
また図 5 に切削加工面の電子顕微鏡観察像を示す。加工面には 10µm 以下の細かな粒状の付着物が観察される。成分分析から SiC 粒子であることがわかり，工具切れ刃の衝突によって被削材中の SiC 粒子が粉砕したものと推定される。
品質への影響については，適用部品の要求に応じて検討する必要がある。
4.

結

言

(1)MMC は今後も成長市場での利用拡大が期
図3

工具切れ刃逃げ面観察結果

待でき，新たな鋳造法などの技術開発が進んでいるが，依然切削などの二次加工技術に課題を抱えている。
(2)ダイヤモンドコーティングエンドミルによる Al 基複合材料の切削加工試験を実施し，工具摩耗特性や加工面性状について把握した。
参考文献
1)https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/683/1/012063/pdf，「IOPSCIENCE ホームページ」，2021 年 3 月 8 日

図4

刃先の電子顕微鏡観察像

2)https://multimedia.3m.com/mws/media/1440890
O/3m-nextel-ceramic-textiles-fibers-and-（除去量 6.0cm3 後）composites.pdf，「3M ホームページ」，2021
年3月8日
3)佐々木元，”高熱伝導性アルミニウム基複合材料の開発とプロセス制御”，軽金属，第 62
巻， 第 5 号，2012，pp.223–230.
4)https://www.gii.co.jp/report/smrc951527-metal-matrix-composites-global-market-outlook.html，「（株）グローバルインフォメーションホー
ムページ」，2021 年 3 月 8 日
5)陳平，”金属基複合材料の切削加工技術”，
鉄と鋼，Vol.80，No.2，1994，pp.54-58.
図5

被削材加工面の電子顕微鏡観察像− 116 −

調査・報告3D ものづくりに関する調査研究須貝 裕之*

岡田

英樹*

馬場

大輔**

片山

聡***

大川原

真****

A Report of Manufacturing Technology Using Three-dimentional Apparatuses
SUGAI Hiroyuki*, OKADA Hideki*, BABA Daisuke**, KATAYAMA Satoshi*** and OKAWARA Makoto****

1.

緒

言

3D スキャナやプリンタを活用したものづく

2.

活動概要

2.1

3D プリンタに適した対象の調査・検討

りは製品開発や製造プロセスに大きな革新をも

3D 機器を活用したものづくりを行っている

たらすと期待されている。特に医療福祉，自動先進企業の調査を行った。（株）田村義肢製作

車，航空機などの分野の最先端領域における適所（新潟市）は，義足やコルセットなどの医療用は日々多くの報道がなされている。

器具を製造している。当企業ではコルセットな

一方，国内の中小の製造業では活用が進んでどの体幹装具を製作する際に基準となる患部のいるとは言い難い。これは日本独自の高度に完身体形状（陽性モデル）を造形するシステムを成されたすり合わせによる生産システムが足か導入した。このシステムは身体形状を測定するせになっていることに加えて，射出成形や切3D スキャナと測定した形状の可視化・修正ソ

削・研削加工，塑性加工といった従来の生産技

フトウエア，そして硬質ポリウレタン素材の切術と比較した際の 3D プリンタの弱点（造形品

削によって陽性モデルを成形する加工機によっ

質・寸法精度の低さや造形速度の遅さなど）がて構成されている（図 1）。

既存の生産システムへの参入を難しくしている

本システムの導入によって，従来の石膏ギプ

ことがその一因として考えられる。従って，

スによる採型から石膏製陽性モデルの製作まで

3D プリンタによるものづくりを普及させるたに要する時間 90 分を 15～20 分に短縮できた。

めには，従来技術との使い分けによって，その加えて採型時における患者の負担低減や測定し優位性を活かした利用分野を検討もしくは作りた身体形状の数値化・可視化によるエビデンス出す必要がある。

構築，陽性モデルの軽量化による作業者の負担

そこで本研究会では「3D プリンタに適した低減など多くの効果が得られている。このよう対象の調査・検討」，「3D プリンタ造形物のに生体におけるオーダーメード的な製品は精度

材料特性やコスト評価」，「コンピューターにや生産時間に対する要求も低く，3D スキャナ

よる設計支援技術の研究」などの調査や実験・やプリンタの利点を活かした方法と言える。

研究を通じて，3D ものづくりを活用した県内企業における既存製品の高付加価値化や新たな製品の開発を支援することを目的として活動を行った。ここでは代表的な結果について報告する。
*

研究開発センター**

上越技術支援センター*** 中越技術支援センター

図1**** 下越技術支援センター

デジタル造形システムによる
体幹装具の製作過程− 117 −

2.

長さ方向がその他の方向に比べて約 11 %低か

3D プリンタ造形物の材料特性
3D プリンタによる造形物を，模型など形状った。

を表現する目的ではなく構造部材として使用す

また，3D プリンタによる造形物のヤング率る場合には，ヤング率や引張強さなど強度計算

は，一般的な製法による ABS の値の範囲からの根拠となる機械的特性が必要となる。加えて，見ると下限であり，中央値から見て約 10 ～射出成形などの一般的な方法とは異なる成形方

20 %低い。このことは一般的な剛性を前提に法であるため，同じ材質でもこれらの特性が異部品を設計すると，変形が約 11～25 %大きくなる可能性がある。これを調べるため，FDMなる可能性を示唆している。

型 3D プリンタで ABS 樹脂の試験片を作成して引張試験を行った。

図 4 に応力-ひずみ曲線の結果を示す。引張強さについては，厚さと幅方向が同程度なのになお，積層方向によっても特性が異なる可能

対して長さ方向は約 22 %低い。長さ方向が低性があるため，図 2 に示すように積層方向を 3

い理由は，積層方向と引張方向が同じため，フ種類に変えた試験片を用意して試験を行った。

ィラメント界面の接合強度が影響したものと考ここでは試験片の板厚，幅，長さ方向に積層しえられる。
また，これらの値は一般的な ABS 樹脂と同たものをそれぞれ「厚さ方向」，「幅方向」，「長さ方向」と呼ぶ。

程度か下限程度であった。次に破断伸びについ図 3 に ヤン グ 率 の 結 果 を 示 す 。図 中 に はてであるが，厚さ方向が最も大きく，長さ方向

ABS 樹脂の一般的な値の範囲をあわせて示す。

が最も小さい。加えて，長さ方向の伸びは厚さ方向の約 34 %しかない。長さ方向が小さい理由は先の引張強さ同様，界面の接合強度によるものと思われる。さらに積層方向ごとの曲線の傾向を見てみると，厚さと幅方向は最大応力を長さ方向越えた後も破断せず，応力が緩やかに低下して積層方向から破断する。これに対して，長さ方向は応力が増加している途上で破断する。この様な破断

幅方向おいて注意する必要がある。

170 mm図2

特性は構造材料としては危険であり，設計時に厚さ方向引張試験片の造形方向

以上の結果から，3D プリンタによる造形物
は，設計時において剛性の低さや積層方向への引張に注意する必要がある。
35

3000

30

一般的な値の範囲

252000

応力 （MPa）

ヤング率 （MPa）

2500

1500
1000
500

20
15
10
5

0

長さ

幅

厚さ

0
厚さ

幅

0

長さ

2

3

4

ひずみ （％）

積層方向

図3

1

積層方向とヤング率

図4− 118 −

積層方向と応力-ひずみ曲線

5

ホッパー
ローター
制御板
図5

農業用ドローンと散布装置
図7

図6

粒状物質の拡散シミュレーション

図8

散布状態の計算結果

制御板の CAD 形状と 3D プリンタ造形物

コンピューターによる設計支援技術の研究

シミュレーションの際に作成した CAD デー

ここでは形状の検討から造形までのサイクル

タを利用して 3D プリンタで制御板を試作したを極めて短時間・低コストで行える 3D プリン（図 8）。この方法によって部材の形状や板厚

タの特徴を活かすため，コンピューターシミュなどの制約がない制御板を開発することができレーションと組み合わせて開発を行った事例にた。

3.

ついて紹介する。

このように，当所においてシミュレーション

農薬・肥料などを散布する農業用ドローンとと 3D プリンタの組合せは，研究開発における散布装置を図 5 に示す。このドローンはホッパ

効率の向上と高度な開発につながるものとしてーに収納した粒状の農薬などを高速回転するロ様々な用途での適用が進んでいる。

ーターに供給し，拡散させながら散布を行う。
制御板は拡散に指向性を持たせる装置である。

4.

従来，制御板の開発は板材の接着による試作と実験の繰り返しであった。このため制御板の形

本研究会の活動の成果として，次年度実施する共同研究 1 件が採択された。
また，シミュレーションと 3D プリンタを組状検討には「勘」に頼る部分が多く，板材による試作には形状的な制約が多かった。

研究テーマの提案

み合わせた研究支援についても，次年度実施すそこで本研究では制御板形状の検討を三次元る複数の研究テーマで活用される予定である。

CAD とコンピューターシミュレーションで行った。解析結果の一例を図 6 および図 7 に示す。

5.

散布装置内における粒状物質の軌跡を計算し，(1)人体を対象としたオーダーメード的な製品

その結果，地上に散布される分布の状態を確認

は精度や生産時間に対する要求も低く，3Dしながら開発を行った。

− 119 −

結言

スキャナやプリンタの利点を活かした利用(3)コンピューターシミュレーションと 3D プ

法であると言える。

リンタの組合せは，有効に利用できれば，(2)FDM 方式の 3D プリンタによる造形物を構造部材に用いる際は，剛性の低さや積層方向の強度などに注意する必要がある。

− 120 −

製品・研究開発における効率の向上と高度な開発につながり得る。

調査・報告機械学習による塑性加工技術の高度化に関する調査研究
片山

聡*

本田

崇**

櫻井

貴文***

村木

智彦****

Research on Advanced Technique of Plasticity Using Machine Learning
KATAYAMA Satoshi*，HONDA Takashi**，SAKURAI Takafumi*** and MURAKI Tomohiko****

1.

緒

言

塑性加工分野の技術開発において重要な役割

2.

調査内容

2.1

技術動向・活用事例調査を果たすのが CAE 技術である。CAE 技術では

塑性加工分野における機械学習・データマイ

コンピュータ内に構築した仮想環境で実験・試

ニングの適用事例は，CAE 技術との連携，IoT

作を繰り返せるため，加工段取りや金型の製作技術との連携，要因分析に大別される。

に多大な費用と期間を要する塑性加工においてCAE 技術との連携では加工条件の最適化，

は特にその効果が大きい。また実際の加工では材料特性値やシミュレーションパラメータの同観察できない金型内部の材料挙動を可視化でき

定に機械学習が利用されている。加工条件の最ることも利点である。一方，シミュレーション

適化では応答曲面法と遺伝的アルゴリズムが組

結果の評価・分析や改善策の考案は作業者の経み合わされることが多いが，高効率な探索手法

験に頼っているのが現状であり，その自動化がとして逐次応答曲面法を用いた探索も注目され技術課題となっている。

ている 1)。材料特性値やシミュレーションパラ

これを解決する技術として注目されているのメータの同定は大学・企業だけでなく，公設試が機械学習・データマイニングである。機械学でも積極的に研究が進められており 2),3)，最適

習は入力条件と出力値の関連性から法則を構築化ツールやひずみ計測を目的とした画像相関法

する技術で，未知の入力条件に対する出力値のシステムの導入も進んでいる。

予測や識別，分類を可能とする。データマイニ

IoT 技術との連携では，予知保全や加工精度

ングは多くのデータを分析して有益な情報，知の改善に機械学習が利用されている。予知保全

識を見出す技術で，その分析手法として統計解では加工力や金型温度の時間変化を記録し，現析や機械学習を利用する。これらはシミュレー

在時刻からの状態変化を予測することで故障なション結果だけでなく，様々な分野のデータ分

どの発生を防いでいる 4)。加工精度の改善では，

析にも用いられる。

金型内の材料の表面位置を取得し，理想状態とそこで本調査研究では塑性加工分野における機械学習・データマイニングの適用事例を調査の差異をもとに加工ストロークを調整して高精度化を実現している 5)。
なお，これらの研究の多くにはサーボプレス

した。
また温間絞り加工シミュレーションを対象に，が使用されている。
要因分析では，決定木やランダムフォレスト

機械学習・データマイニングツールの予測精度を検証した。
*

中越技術支援センター**

下越技術支援センター***

県央技術支援センター****

研究開発センターなどの手法を用いたデータマイニングによって，ばらつき発生要因の特定 6)や加工条件の重要度の算出 7)が行われている。これらの取り組みは
暗黙知の可視化を実現し，塑性加工分野における技能伝承の一助になると考えられる。

− 121 −

2.2

3.

検証実験

結

言

塑性加工分野における機械学習・データマイ(1)塑性加工分野における機械学習・データマ

ニングツールの予測精度を検証するため，非線

イニングの適用先はシミュレーション結果

形構造解析ソフトウェア LS-DYNA を用いて温の予測や加工機械の予知保全，暗黙知の可間円筒絞り加工シミュレーションを実施し，最視化による技能伝承など多岐にわたり，県

適化ツール ANSYS DesignXplorer およびオープ

内企業の技術力向上に大きく貢献すると考ンソースとして公開されているデータマイニンえられる。

グツール Orange による機械学習を試みた。

(2)オープンソースのデータマイニングツール

温間円筒絞り加工シミュレーションは金型形

Orange の予測精度を検証し，商用ツールと状，材料特性値を固定し，金型温度，絞り比を差がないことを確認した。県内企業におい入力条件（3 因子），加工高さを出力値（予測ても導入しやすいツールであると考えられ，

対象）として設定した。学習データは 60 条件，

当所においても事例の作成に努める必要が

検証データは 15 条件とし，ラテン超方格法にある。

よってサンプリングした。学習性能の評価には学習データに対する決定係数（R2）を，予測精

参考文献

度の評価には検証データに対する平均平方二乗

1)北山哲士，“機械学習を活用した最適設計

誤差率（RMSPE）を用いた。学習アルゴリズとその応用事例”，最適設計法の活用・講演

ムはニューラルネットワークとし，それぞれの資料，2020 年 12 月 18 日

ツールにて R が最大になるよう中間層におけ

2)松下五樹，“鍛造シミュレーションの高度

るニューロン数や活性化関数などを調整した。

化－進化的計算手法と機械学習の活用－”，

各ツールの R と RMSE を表 1 に示す。今回実第 26 回型技術ワークショップ 2020 in ふじ

施したシミュレーションにおいてはツール間ののくに講演資料，2020 年 12 月 3 日

223)村田真伸，“名古屋市工業研究所における差は見られず，3.35%前後の数値となった。
本検証実験で使用した Orange はウィジェッ

塑性加工分野の取り組み”，ぷらすとす，
vol.3，no.35，2020，pp.682-686.

トを接続してワークフローを作成するビジュア
ルプログラミングツールであり，プログラミン

4)長洲慶典，“加工センシングによるプレス

グ未経験者が機械学習・データマイニングを学

金型異常検知に関する研究”，長野県工業技習するのに適している。

術総合センター研究報告書，no.15，2020，
pp.7-12.

また決定木など，各種アルゴリズムによる要因分析も可能であり，汎用性も高い。そのため，

5)稲田篤盛，“サーボプレスの知能化による機械学習・データマイニングを始めようとする

板鍛造の高精度加工”，東海支部第 89 回塑

県内企業においては導入しやすいツールのひと性加工懇談会講演資料，2020 年 11 月 14 日

つであるといえる。当所においても企業支援，

6)佐々木千明，“機械学習による寸法ばらつ

技術普及を目的に，さらなる精度検証や事例作

きの要因分析手法の検討”，第 71 回塑性加成に努める必要がある。

工連合後援会講演論文集，2020，pp.47-48.
7)橋本翔，“ねじり付加鍛造接合における機表1

2

各ツールの R と RMSPE

ツール名
OrangeANSYS DesignXplorer

R
0.965
0.969
2

械学習の援用による接合条件の検討”，第RMSPE(%)
3.376
3.326

− 122 −

71 回塑性加工連合後援会講演論文集，2020，
pp.21-22.

調査・報告次世代洗浄に関する調査研究
土田

知宏*

内藤

隆之 **

中川

昌幸***

裕子****

天城

河原

崇史****

Report of Market and Technology Trend of Next Generation Cleaning
TSUCHIDA Tomohiro *, NAITO Takayuki ** , NAKAGAWA Masayuki*** ,AMAKI Yuko**** and KAWAHARA Takashi****1.

緒

ドライアイスブラストとは，図 1 のようにド

言昨年度の「ファインバブルに関する調査研

ライアイスをブラスト材に使用し，圧縮空気で究」で，県内企業の工業洗浄におけるファイン

汚れの付着した試料に衝突させると，汚れに入バブルへの期待が高いことが分かった。

り込み，ドライアイスの摩擦力，固体から気体

また，ファインバブル水による洗浄実験を通に昇華する際の体積膨張などの要因によって汚して無洗剤（または減洗剤）洗浄の実現可能性

れを剥離・洗浄する技術である。この技術は試を示すことができ，最適な洗浄条件の追求や実料を傷つけ難く，洗浄剤が残留せず乾燥工程が試料での検討を進めていく必要があると分かっいらないというメリットがある 2)。

た 1) 。
そこで，今年度はファインバブルを含む,次

ドライ
アイス

試

世代洗浄技術（アルカリ，超音波，蒸気，洗剤など）の調査・検討をし，動向調査と洗浄実験

料

汚れ
⇒

をメインに調査研究を行った。

図1

ドライアイスブラストの模式図

2.

活動概要

（公財）燕三条地場産業振興センターと試料

2.1

県内企業の動向

条件について検討し，県央地区で多く扱われる

県央地区を中心に企業訪問し動向を伺った。

バフ研磨品を想定した試料を用いて，本調査研

ファインバブル水による洗浄実験を希望する

究でドライアイスブラスト装置（図 2）をレン

企業があり，当所のファインバブル発生装置をタルして洗浄実験を行った。

用いて 3 回実験を行った。
洗浄や剥離にファインバブルを応用したいとの要望もあり，工業洗浄のニーズが高いと感じ
られた。
2.2

ドライアイスブラストの洗浄実験

今までは，水や有機溶剤を使用した湿式洗浄の実験が中心であったが，ドライアイスブラス
トという洗浄技術について検討した。
*

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

図2− 123 −

ドライアイスブラスト装置

（試

料）

25×60×1mm の SUS304（研磨剤）
BS 青棒 K-1 研磨剤（（株）イチグチ製）（実験装置）（レンタル品）
・ドライアイスブラスト装置 ASCOJET918（日本液炭（株）製）
・パウダーショット（日本液炭（株）製）（実験方法）
バフ研磨装置に青棒を塗布し試料を研磨ししたものを試験片とした。
試験片表面にブラスト噴射圧力を変えて，
1 分間のブラスト処理を行った。
比較試料として，試験片を室温のジクロロメタン中で 1 分間超音波洗浄し，さらに液交換してもう 1 回洗浄したものを用意した。
処理後の試験片を走査型電子顕微鏡 SU
3800（（株）日立ハイテク製）で炭素量を測

図3

定し，清浄度を評価した。

炭素量による清浄度評価（実験結果）
実験結果を図 3 に示す。未洗浄の試験片は青棒に由来する炭素量が 4.56%であった。ド

企業数は県内企業 14 社となっている。活動実績は以下のとおりである。

ライアイスブラストとパウダーショットとも
ブラスト噴射圧力が高いほど未洗浄に比べ炭なお，当該研究会は次年度も継続する予定であり，引き続き連携していく。

素量は低減したことから，洗浄効果があることが分かった。しかし，ジクロロメタン洗浄

第 1 回：令和 2 年 7 月 16 日（木）の 3.06％には及ばなかった。

演題

今回レンタルした使用機器は比較的高価で，「低温環境下におけるウルトラファイ
ンバブルの保存性および洗浄効果」

消耗品なども大量消費するので，今後の開発

講師

新潟大学

動向を注視していく予定である。

演題「マイクロバブルによる油脂の洗浄効

助教

牛田晃臣

氏

果と隙間洗浄性について」
2.3

講師

県内支援機関などとの連携事業

ファインバブルの用途開発や利用普及などを（公財）燕三条地場産業振興センター
椿宗久

氏推進するため，新潟大学と（公財）燕三条地場

演題「ファインバブルによる洗浄実験」

産業振興センターとの連携によって表面技術に

講師

中越技術支援センター

内藤隆之

関する研究会を昨年度から立ち上げた。活動目
標を『ファインバブル水による洗浄技術』とし

第 2 回：令和 2 年 10 月 26 日（月）て，その中で講演などを実施しながらファイン

演題「汚れの付着と落とし方の原理」

バブルに関する知見を深め，技術開発テーマの

講師

新潟大学

検討を継続している。今年度の当該研究会参加− 124 −

准教授

城内紗千子

氏

第 3 回：令和 2 年 12 月 14 日（月）演題

3.

「超音波洗浄の基礎と超音波・ファイ

ズが高いと感じられた。
(2)ドライアイスブラストによる洗浄実験によ超音波システム研究所
代表

斉木和幸

言

(1)県内企業の調査によって，工業洗浄のニー

ンバブル洗浄のメリット」
講師

結って，清浄度はジクロロメタンには及ばな氏かったが，実現可能性を示すことができた。
第 4 回：令和 3 年 3 月 16 日（火）演題(3)新潟大学，（公財）燕三条地場産業振興セ「異なる手法によって発生させたマインターと連携して表面技術に関する研究会

クロバブルの洗浄効果」

を 4 回開催した。

講師

新潟大学

演題

「マイクロバブルによる隙間洗浄効

参考文献

果」

1)内藤隆之他，「ファインバブルに関する調

講師
演題
講師

准教授

牛田晃臣

氏

（公財）燕三条地場産業振興センター

査研究」工業技術研究報告書，49，2020，

椿宗久

pp.65-68.

氏「次世代洗浄に関する調査研究『ドラ2) http://www.n-eco.co.jp/blast/index.html

イアイスブラストを中心に』」「日本液炭（株）ホームページ」

県央技術支援センター

土田知宏− 125 −

調査・報告ウェアラブルデバイスに関する調査研究
古畑

雅弘*

中部

**

昇

明歩谷
渋谷

英樹*

恵太

**

佐藤

本多

清治*

章作

***

皆川
山田

森夫*
敏浩****

Research on Wearable Devices
FURUHATA Masahiro*，MYOBUDANI Hideki*，SATO Seiji*，MINAGAWA Morio*
NAKABE Noboru**，SHIBUYA Keita**，HONDA Syosaku*** and YAMADA Toshihiro****

1.

緒

言

近年はポリエステル，ナイロンなどの汎用繊維

衣服にセンサを備えたウェアラブルデバイスに銀，銅めっきした導電性繊維が電気抵抗値がは，着るだけで体温，呼吸数，心拍などを測定

低く，耐久性，透湿性に優れることから多くのできることから，医療や介護現場での患者の見製品に用いられている 3)。

守りや病気の予防，スポーツやリハビリにおけ

一方，ウェラブルデバイスの対象は人だける身体の負荷の測定など幅広い用途で開発が行ではなく，ペットや家畜へも拡大している。犬

われている

1)

。既に一部で商品化も始まっていや猫の健康状態をモニタリングする取り組みや，る。ウェアラブルデバイスには，着用者が負担

牛の発情期を検知するシステムの開発が行われにならない着心地や快適性の確保，洗濯耐久性ている 4)。

の向上，デバイスの小型化などが求められる。

またウェアラブルデバイスの定義から外れ

本研究では，ウェアラブルデバイスに関する

るが，導電性を活かして構造物の劣化診断シス技術動向や県内企業の取り組みについて調査すテムの開発なども行われている 5)。

るとともに，デバイスに必要不可欠な繊維の導電性付与に関する実験を行った。

2.2

県内企業の動向

県内では，ウェアラブルデバイス用の各種セ
2.

調査概要

ンサーや高伸張性導電性ペーストを開発してい2.1

技術動向・事例調査

る企業のほか，取得したデータから，独自のア

ウェアラブルデバイスの開発においては，着ルゴリズムでデータ解析を行う企業がある。

用時のストレスが少なく生体情報を長時間，正確に測定できることが重要である。このため屈一方，ウェアラブルデバイスの製品化には要素技術が多く，一社単独では製品化は難しく，

曲や身体の動きに追従できるように,センサや用途も明確に定まらないことから，参入を躊躇

配線には，伸縮性，フレキシブル性が求められする企業も多い。しかしこうした状況下においる。伸縮性フィルムに導電性ペーストをプリンても，本事業をとおして，ウェアラブルデバイ

トしたデバイスなどが開発されているが，通気スの開発や活用について，具体的な提案，要望

性や発汗時の蒸れが課題であるとされている 2)。

が出てきており，今後の活動に繋げていきたい。

*

素材応用技術支援センター**

下越技術支援センター

3***

県央技術支援センター

3.1

****

研究開発センター レーザー・ナノテク研究室− 126 −

試作・評価
試作・評価の概要

後加工によって繊維に導電性を付与する技術

について知見を得るために，糊付け試験機を用いて，県内企業より提供いただいた導電性ペー
ストのコーティング試験を行った。
またこれより作製した編物と，比較試料として県内企業が開発している炭素化繊維について
導電性評価を行った。
3.2

コーティング試験

糊付け試験機を用いて，導電性ペーストの主
図3

剤と希釈液の配合割合，コーティング回数，絞炭素化処理した絹編物りの有無による条件を変えて糸を作製し，テス
ターによって電気抵抗値を測定し最適条件を検めコーティング回数は 2 回が最適と考えた。

討した。素材は PET 16.7tex 糸を用いた。糊付

ペーストの主剤と希釈液の割合を 1:2，コー

け試験機を図 1，加工した糸の電子顕微鏡写真

ティングを 2 回行った糸の電気抵抗値は，を図 2 に示す。コーティング回数が増加するほ140Ω/m～7,000Ω/m であった。さらにこの繊維ど付着量は多かったが，ペーストが繊維内部にを撚り合わせることで，100Ω/m～250Ω/m にま入り込むのではなく，繊維表面に付着する傾向

で低下させることができた。一般にウェアラブが見られた。コーティング 1 回では付着ムラがルデバイスに使用する導電性繊維の抵抗値は多く，3 回では繊維が硬化し，以降の製織，編300Ω/m 以下が必要で，試作した糸は導電性繊立工程に影響を及ぼす可能性があった。このた

維として適用可能であることが示唆された。
3.3

炭素化繊維

県内企業において，レーヨンなどのセルロー
ス系繊維や絹を高温で焼成（炭素化処理）して炭素化繊維を開発している。図 3 は天竺編みした絹編物を炭素化処理したものである。大きさ
は約 2/3 に収縮するが，処理前の形態をそのまま保持している。この素材は，軽量かつ柔軟性
図1

糊付け試験機があり，吸着性，導電性などの特性が付与されることから，様々な製品に幅広い活用が期待されている。ここでは導電性繊維として活用の可能性を検討するために比較試料として電気的評価を行った。
3.4

繰返し伸縮による導電性の測定試験に用いた試料を図 4 に示す。(a)は試作したコーティング糸を 2 本撚り合わせて作製した編物である。2 本撚り合わせた状態での電気抵抗値は 150Ω/m であった。編物は直線的な組
図2

加工糸の電子顕微鏡写真

織を編立可能なインターシャ編機と呼ばれる特− 127 −

(a)ペースト編物(c)炭素化繊維(b)プリント生地
図4

試験に用いた試料
1,000

殊編機にて作製した。コーティングによって糸800(b) は(a)と同組成の導電性ペーストをストレ
ッチ性織物にプリントした試料である。(c)は抵抗（Ω）

が硬化したため編立が困難で編目が粗くなった。

絹編物を炭素化したものである。万能材料試験

600
400
200
0

機を用いて 0～40%伸縮させた時の電気抵抗値

060を 4 端子法で測定した。結果を図 5 に示す。(a)

100

抵抗（Ω）

きく，伸縮回数の増加に伴い伸度 0%時の抵抗

240

120

れは編目が粗く繊維同士の接触が弱かったためは 10～100Ω で，伸縮による抵抗値の変動が大180(a)ペースト編物

ペースト編物は高い電気抵抗値を示したが，こと考えられる。(b)プリント生地の電気抵抗値

120

時間（S)

80
60
40

値が増加しており耐久性に課題があることがわ

20かった。一方，(c)炭素化繊維は 30～40Ω で，

0

0

60

120

伸縮による電気抵抗値の変動が小さく耐久性に

180

240

時間（S)

(b)プリント生地も優れていた。これは炭素化繊維がウェアラブ50

ルデバイス用配線材として活用できる可能性を40

また，(b)は試料が伸長したときに抵抗値が増加するが，(a)，(c)は逆に抵抗値が低下する

抵抗（Ω）

示している。

30
20

現象が見られた。これは (b)は織物，(a)，(c)10は編物という試料の構造に起因している。編物

0

0

60

120

180

は伸長すると，繊維同士の接触面積や接触度合

時間（S)が強くなり抵抗値が低下したと考えられる。

(c)炭素化繊維
図5− 128 −

電気抵抗値

240

4.

結

言

ステムとスマートテキスタイル

たり－”，繊維学会誌，Vol.75，第 12 号，(1)ポリエステル，ナイロンなどの汎用繊維に

2019，pp．620-622．

銀，銅めっきした導電性繊維は電気抵抗値が小さく，耐久性，透湿性に優れており活－特集にあ2)https://www.toyobo.co.jp/news/2020/release_813.html「東洋紡(株)ホームページ」

用が拡大している。
(2)県内ではウェアラブルデバイスの開発やそ

3)https://www.mitsufuji.co.jp/の活用について関心を示す企業があるものの，製品化には要素技術が多く，取り組み「ミツフジ（株）ホームページ」
4)檜垣彰吾ほか，“牛用ウェアラブルセンサのを躊躇する企業が多い。

開発と人工知能（AI）によるセンシングデー(3)導電性ペーストを用いて糸にコーティング

タの解析”，NIAH ニュース，No.69，2021，
pp．1-5．

試験を行い，電気的特性を評価した。
(4)炭素化繊維がウェアラブル用配線材として

5)窪寺健吾，“テキスタイルセンサーを用いた
鋼 構 造 物 用 き 裂 検 知 手 法 の 開 発 ” ， TIRI

有効であることが示唆された。

News，2 月号，2021，pp．6-7．
参考文献
1)宮原大地，“装着型バイタルサイン測定シ− 129 −

調査・報告開放型石油ストーブ燃焼排気中の臭気成分発生機構の計算化学的研究
笠原

勝次*

渋谷

恵太**

Computational Study of Odor Substances Generation Mechanisms in Combustion Exhaust Gas from Open
Kerosene Stove
KASAHARA Katsuji* and SHIBUYA Keita**

1.

緒

言

表1

評価対象臭気物質

石油ストーブ使用時の臭気発生程度の評価については，JIS S2019 においても定常燃焼時の官能評価にとどまり，その構成成分の定量的評
価はおろか定性的評価法についても，確立されているというには程遠いのが実情である。これには，石油ストーブからの臭気がいくつかの臭気成分が重なり合った複合臭であって，その複雑な発生メカニズムが理解されていないことが

記号
M1
M2
M3
M4
M5
M6
M7

化合物名
Methyl Cyclohexane
Methyl Propyl Ketone
Crotone Aldehydem-xylenep-xylene
Allyl Acetone
Propion Aldehyde

2.1.2

燃料と反応モデル

構造式
CH3C6H11
CH3C3H7CO
CH3C2H2CHO
CH3C6H4CH3
CH3C6H4CH3C4H7CH3CO
C2H5CHO

主因と思われる。一方，臭気成分の定量的評価方法の開発を目指した研究例 1) 3)もあり，機器分析の手法である程度の分析が可能なことは示されているが，臭気成分についての発生メカニ
ズムや臭気の構成成分についての理解については未だ課題が多い。そこで，今回の調査において，臭気成分の発生メカニズムを解明するために，遠藤 1)による機器分析で特定された 7 成分について，燃焼反応の化学反応速度論的シミュ
レーションソフトウエアである Cantera を用いて，消火操作時の燃焼条件でその発生挙動につ実験（シミュレーション）

2.1

反応モデルの構築

2.1.1

る JIS1 号白灯油相当の燃料の燃焼反応モデルを構築した。
反応モデルの構築は E. Ranzi4)らの構築した
C1-C16 炭化水素の低温から高温域（270-3000
K）で煤形成と NOx 生成を考慮した包括的燃焼モデルをベースとして，表 1 の 7 つの臭気物
質，およびそれらの関連する反応（生成反応と分解反応）と速度係数を含むように改変して用いた。

いて評価を行ったので，報告する。
2.

石油ストーブ燃料として，一般的に用いられ

2.2

シミュレーション環境

燃焼反応シミュレーションはオープンライセ
ンスで配布されている速度論的反応シミュレー

臭気成分

表 1 に示す 7 成分について，評価対象とした。

ションソ フトウ エアで あ る Cantera（Canteraver. 2.5.1 ） を 同 じ く オ ー プ ン ラ イ セ ン ス の* 研究開発センター

Anaconda で用意した Python 環境に計算と出力**用のライブラリも同様にインストールして行っ

下越技術支援センター

た。

− 130 −

表2

着火遅れ時間によるモデルの評価

初期温度
[K]

圧力
[atm]

燃料
当量比

1176
1133
1060
1117
1273
1053
1105

20.4
20
20.7
20.9
20.7
18.7
22.3

1
0.99
0.98
0.99
0.99
0.99
0.99

着火遅れ時間[µs]ベースモデル
新規に構築したモデ（計算値）
ル（計算値）
106
106
178
178
571
568
243
243
42
42
672
658
343
343

文献値
（測定値）
76
110
336
143
25
406
202

Cantera への反応モデルの入力は 2.1.2 項で構2.3構築したモデルの評価築したモデルをテキストファイルで記述して2.1 項で構築したモデルは化学種として表 1 のCantera に付属のコンバータライブラリを用い

7 化学種とその関連する反応（生成反応およびて，入力ファイルに変換して行った。

分解反応）を含むことを確認した（全化学種
687 種，31,329 反応）。

(1)温度変化(2)Xylenes (M4, M5) モル分率(3)Allyl Acetone (M6) モル分率(4)Propion Aldehyde (M7)モル分率

図1

感度解析結果の一例(一部)− 131 −

また，モデルの燃焼特性，特に着火性の評価

炉内圧力は 1.0atm，代表燃料組成を iso-のために，燃焼特性の評価手法として一般的に

Dodecane として，その他の条件は表 3 の(1)用いられる着火遅れ時間を Cantera を用いて計～(3)の 3 種類とした。

算し，白灯油と類似のケロシン留分であり，物性値の似ているケロシン系ジェット燃料の JetA の文献値5)3.

構築したモデルを用いて Cantera によって行の着火遅れ時間および今回ベースモデルとして用いた E.Ranzi らのモデルから算結果った感度解析の結果を表 4 に示す。

出した遅れ時間と比較した。

感度解析の結果はピーク温度と燃焼ガス中

文献値とベースモデル，および我々の構築しの各臭気物質濃度を反映する数値として全化学たモデルの計算値と計算条件を表 2 に示す。計種の合計モル数に対する各臭気物質のモル数の算値はいずれも文献値のほぼ 1.7 倍程度の値を比であるモル分率で示した。各物質を示す記号示した。

は表 1 と同様であり，燃焼条件は表 3 と同様で

一方，我々の構築したモデルとベースモデルある。

の計算値は低温域である 1053K と 1060K でCantera は仕様として m,p-の Xylene を識別し我々の構築したモデルの方がわずかに低い値をないので，両者を合わせて Xylenes と表示して示した以外は良い一致を示した。低温域の違い

おり，モル分率も両者の合計となっている。

は追加した化学種が低温域での反応に寄与しや

なお，燃焼条件の番号は表 3 と同一である。

すいことを示している。

を 100 万分の 1 に下げたことによって，ピー
ク温度が 890K 低下したことが分かる。各臭気2.4

物質のモル分率は 100 万分の 1 よりも数桁低い

シミュレーション条件

燃焼条件に対する，各臭気物質濃度の変化とレベルまで下がっているものもあり，燃料供給

温度変化の関係を把握するために，構築したモ

量の減少分よりも減少が激しいことが分かる。

デルを用いて Cantera で断熱定圧均一燃焼炉

消火時に燃料を絞る方法は理にかなっている方

モデルによる感度解析を行った。

法といえる。
なお，燃料当量比を絞った後，温度が低下し

表3

燃焼条件
(1)
(2)
(3)

感度解析条件初期温度[K]
1500
1500
1200

始めたところを想定したのが，条件(3)の初期

燃料当量比φ1.0
1.0×10-6
1.0×10-6

表4
燃焼
条件

(1)
(2)
(3)

ピーク
温度
[K]

2800
1910
1200.01

M1

M2

MethylCyclohexane

MethylPropylKetone
4.75×10-12
2.62×10-20
6.15×10-24

2.30×10-10
5.18×10-16
7.75×10-18

温度が 1200K のものである。
Crotone Aldehyde M3 と Propion Aldehyde M7
以外はさらにそのモル分率を大きく低下させているが，M3 と M7 は条件(2)の初期温度 1500K

感度解析結果臭気物質のモル分率
M3
M4, M5

M6

M7

CrotoneAldehyde

Xylenes

AllylAcetone

PropionAldehyde

2.30×10-11
2.51×10-20
8.05×10-20

3.30×10-7
5.05×10-16
1.48×10-18

9.50×10-15
3.05×10-20
2.00×10-33

4.45×10-05
2.22×10-20
5.01×10-11− 132 −

で同じ等量比のものと比べると，むしろモル分

ル分率を下げる効果が期待でき，その結果，率が増大している。

大気放出量の低下も期待できる。

これは，初期温度 1200K では，0.01K しか燃(3)その他の臭気物質については，消火操作に焼温度が上昇しないことから，分解反応が起こ

よる温度低下に伴い，燃焼ガス中のピーク

りにくくなっているのが原因かもしれない。

モル分率が低下する傾向がみられた。ただまた，これは感度解析のピークモル分率を見し，個々の感度解析グラフの挙動を見ると，る限りはアルデヒド類に共通にみられる傾向の

温度上昇に伴い，急激にモル分率を下げるようである。

挙動も見られ，温度低下による臭気物質発感度解析結果の例として，定常燃焼条件で計生挙動の低下も期待できるが，高温保持に算した結果の一部を図 1 に示す。(1)の温度変よる分解促進も期待できる。

化を見ると，初期温度の 1500K から，反応開(4)全体的にみて，消火時に直ちに燃焼筒温度

始直後に 20K 程度の温度低下を起こした後，を下げるよりも，消火後わずかな時間高温

徐々に温度が上昇し始め，反応開始後 0.1ms 程を保持するほうが臭気物質全般の低減に効

度で急激な温度上昇が起こり，漸近的に最高値

果的であると考えられる。

の 2800K に達している。
また，図 1 の(2)～(4)に臭気物質のうち，参考文献

M4, M5 のモル分率の合計，および M6, M71)遠藤伸一，“開放式石油ストーブ燃焼排ガス

各々のモル分率の変化を示す。いずれの臭気物

中の臭気成分について”，大気環境学会誌，

質とも，(1)の燃焼温度の上昇とともにモル分

31 巻，1 号，1996 年，pp.30-42.

率が急激に上昇するが，最高値に達した後，温2)斉藤幸子，“臭気不快度の評価方法，昭和 63

度変化とは異なり，最高値を維持することなく，

年度製品科学研究所研究講演会資料―21 世

急速に減少している。これは温度上昇に伴って紀を拓くヒューマンライフとセンシング技

生成量が多くなるのではなく，ある程度の温度術”，177 巻，1988 年，pp.80-95.

までは生成反応が増大するが，さらに温度が上

3)大迫政浩，西田耕之助“におい質パターンに昇することで分解反応が盛んになるために，急よる複合臭の評価方法の検討（第 1 報）―基激にモル分率が低下していると捉えることがで本臭の推定―，大気汚染学会誌，25 巻，1990

きる。

年，pp.46-55.
4)E. Ranzi, et al. “Reduced kinetic schemes of4.

結complex reaction systems: Fossil and Biomass-

言(1)消火操作で燃料供給量を絞ることで，ピー

derived transportation Fuels” International Jour-

ク温度の低下が起こり，臭気物質の発生量

nal of Chemical Kinetics, vol.46 (9), (2014)

も実際は低下していることが分かった。

pp.512-542.

(2)アルデヒド類は燃焼温度が低下すると，燃5)V.P. Zhukov, et al. “Autoignition of Kerosene

焼ガス中のモル分率が増加する傾向がある。

(Jet-A)/Air Mixtures behind reflected shock

消火操作時でも，ある程度の時間定常燃焼

waves”, Fuel, vol.126(15),(2014) pp.169-176.

時に近い温度を維持するほうが燃焼ガスモ− 133 −

工 業 技 術 研 究 報 告 書
№50

令和２年度

令和3年6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
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