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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024162109
(43)【公開日】2024-11-21
(54)【発明の名称】成形条件提案システム、試料評価システムおよびプログラム
(51)【国際特許分類】
B29C 43/58 20060101AFI20241114BHJP
【ＦＩ】
B29C43/58
【審査請求】有
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023077327
(22)【出願日】2023-05-09
(71)【出願人】
【識別番号】000002853
【氏名又は名称】ダイキン工業株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】504137912
【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】浅野 悠紀
(72)【発明者】
【氏名】北井 孝紀
(72)【発明者】
【氏名】塩見 淳一郎
(72)【発明者】
【氏名】岡田 慧
(72)【発明者】
【氏名】米田 聡
(72)【発明者】
【氏名】東 昌弘
(72)【発明者】
【氏名】関 豊光
(72)【発明者】
【氏名】匂坂 重仁
(72)【発明者】
【氏名】岸川 洋介
【テーマコード（参考）】
4F204
【Ｆターム（参考）】
4F204AP12
4F204AQ01
4F204AR11
4F204AR12
4F204FA01
4F204FB01
4F204FN11
4F204FQ01
(57)【要約】
【課題】圧縮成形により成形物を成形する際の圧縮成形条件を効率的に設定できる技術を提供する。
【解決手段】成形条件提案システムは、設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部を有する。また、成形条件提案システムは、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】成形条件提案システムは、設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部を有する。また、成形条件提案システムは、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
成形条件提案システム。
【請求項2】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つである、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項3】
前記成形物情報取得部は、前記成形物を撮像して、前記成形物の特徴量に関わる情報として撮像情報を生成するカメラであり、
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
【請求項4】
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に対して画像処理を施すことで二値化した前記成形物の画像を生成する、
請求項３に記載の成形条件提案システム。
請求項３に記載の成形条件提案システム。
【請求項5】
前記特徴量処理部は、前記成形物の厚みと前記成形物を圧縮成形するプレス時間とを変数とした評価関数を用いて前記成形物の特徴量を評価する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
請求項２に記載の成形条件提案システム。
【請求項6】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の色合いであり、
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項7】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の表面の凹凸であり、
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項8】
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数のサンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
【請求項9】
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を自動的にプレスして成形物を作成するプレス自動化システムと、
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
試料評価システム。
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
試料評価システム。
【請求項10】
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を成形物情報取得部により取得させ、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部、
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させる、
プログラム。
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、成形条件提案システム、試料評価システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
成形機が試料をプレス（圧縮成形）する際は、通常、試料に応じて圧縮成形条件を変えながらプレスを複数回行い、異なる圧縮成形条件毎の成形物を評価して、最適な圧縮成形条件を探索する。このような圧縮成形条件の探索には、多大な時間がかかることになり、また作業者の負担も大きくなる。
【0003】
特許文献１には、プレスを行う機器ではないものの、射出成形機等の成形機に係る操作量（成形条件）を決定する操作量決定装置が開示されている。この操作量決定装置は、成形に係る物理量の観測データに基づいて成形機の状態を表現する状態表現マップを生成し、この状態表現マップに基づいて成形機の操作量を出力する。また、操作量決定装置は、成形機の操作量の良し悪しの基準として、成形物が正常であるか否か、不良度合、不良タイプ等の成形結果を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】国際公開第２０２１／０６５７７９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本開示は、圧縮成形により成形物を成形する際の圧縮成形条件を効率的に設定できる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一態様によれば、設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、成形条件提案システムが提供される。
【0007】
上記の成形条件提案システムによれば、圧縮成形により成形物を成形する際の圧縮成形条件を効率的に設定できる。
【0008】
また、前記成形物の特徴量は、前記成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つである。このように成形物の特徴量として厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つを用いることで、成形条件提案システムは、成形物の特徴量を簡単に取得して、最適な圧縮成形条件を設定できる。
【0009】
また、前記成形物情報取得部は、前記成形物を撮像して、前記成形物の特徴量に関わる情報として撮像情報を生成するカメラであり、前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する。このようにカメラを適用することで、成形条件提案システムは、成形物の特徴量をよりスムーズに取得することができる。
【0010】
また、前記特徴量処理部は、前記撮像情報に対して画像処理を施すことで二値化した前記成形物の画像を生成する。これにより、成形条件提案システムは、一層精度よく成形物の特徴量を取得することができる。
【0011】
また、前記特徴量処理部は、前記成形物の厚みと前記成形物を圧縮成形するプレス時間とを変数とした評価関数を用いて前記成形物の特徴量を評価する。これにより、成形条件提案システムは、成形物の厚みとプレス時間の評価結果に応じた圧縮成形条件を良好に取得できる。
【0012】
また、前記成形物の特徴量は、前記成形物の色合いであり、前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である。このように成形物の特徴量として成形物の色合いを用いることでも、成形条件提案システムは、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
【0013】
また、前記成形物の特徴量は、前記成形物の表面の凹凸であり、前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である。このように成形物の特徴量として成形物の表面の凹凸を用いることでも、成形条件提案システムは、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
【0014】
また、前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数のサンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する。このように複数のサンプルを用いて最適化処理を実行することで、成形条件提案システムは、より精度よく圧縮成形条件を得ることができる。
【0015】
また、本開示の他の態様は、設定された圧縮成形条件に基づいて試料を自動的にプレスして成形物を作成するプレス自動化システムと、前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、前記成形条件提案システムは、前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、試料評価システムが提供される。
【0016】
また、本開示の他の態様は、設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を成形物情報取得部により取得させ、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部、および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させる、プログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】実施形態に係る成形条件提案システムを有する試料評価システムの全体構成を示すブロック図である。
【図2】プレス自動化システムの全体構成を示す概略説明図である。
【図3】プレス自動化システムの全体構成を示す斜視図である。
【図4】ロボットと複数の治具を示す斜視図である。
【図5】成形条件提案システムの情報処理装置の機能ブロックを示すブロック図である。
【図6】ロボットのカメラによる成形物の撮像を示す斜視図である。
【図8】図８（Ａ）は、ホットプレス装置の予熱時間およびプレス時間を変動させた場合における、第１例の評価関数の評価値を示す表である。図８（Ｂ）は、ホットプレス装置の予熱時間およびプレス時間を変動させた場合における、第２例の評価関数の評価値を示す表である。図８（Ｃ）は、ホットプレス装置の予熱時間およびプレス時間を変動させた場合における、第３例の評価関数の評価値を示す表である。
【図9】圧縮成形条件を提供する処理フローを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
【0019】
図１は、実施形態に係る成形条件提案システム３を有する試料評価システム１の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、実施形態に係る試料評価システム１は、試料であるポリマーをプレス（圧縮成形）するプレス自動化システム２と、プレス自動化システム２のプレスに使用する圧縮成形条件を提案する成形条件提案システム３と、を備える。また、試料評価システム１は、プレス自動化システム２および成形条件提案システム３の各々において、各装置の制御および内部処理を行う１つの情報処理装置５０を有する。試料評価システム１は、種々の分子構成からなる１または複数の試料をプレスすることで、その試料の特性（耐久性、耐圧性、温度特性、誘電率等）を評価するシステムである。
【0020】
具体的には、プレス自動化システム２は、ロボット２０、ホットプレス装置３０、コールドプレス装置４０および情報処理装置５０を含む。プレス自動化システム２は、ロボット２０により試料であるポリマーを搬送し、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０によりポリマーのプレスを行う。この場合、情報処理装置５０は、プレス自動化システム２において、各装置の動作を制御する制御装置として機能する。
【0021】
一方、成形条件提案システム３は、情報処理装置５０および測定装置６０を含む。測定装置６０は、プレス自動化システム２でプレスされた成形物を測定して、成形物の特徴量に関わる情報を情報処理装置５０に送信する。そして、情報処理装置５０は、取得した成形物の特徴量に関わる情報に基づき、圧縮成形の成形条件を提案する演算装置として機能する。
【0022】
情報処理装置５０は、１以上のプロセッサ５１、メモリ５２、通信インタフェース５３および入出力インタフェース５４を有するコンピュータに構成されている。１以上のプロセッサ５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、複数のディスクリート半導体からなる回路等のうち１つまたは複数を組み合わせたものである。メモリ５２は、不揮発性メモリおよび揮発性メモリ（例えば、コンパクトディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ハードディスク、フラッシュメモリ等）を含む。
【0023】
通信インタフェース５３は、有線通信可能または無線通信可能なネットワークを介して、ロボット２０、ホットプレス装置３０、コールドプレス装置４０および測定装置６０の各々と、情報処理装置５０との間で情報通信を行う。なお、ネットワークは、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＰＡＮ（Personal Area Network）等のいずれかまたはこれらの組み合わせであってよい。ＷＡＮの一例としてインターネット等があげられ、ＬＡＮの一例としてＩＥＥＥ８０２．１１やイーサネット（登録商標）等があげられ、ＰＡＮの一例としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＮＦＣ（Near Field Communication）等があげられる。
【0024】
また、入出力インタフェース５４には、試料評価システム１の作業者が操作および認識可能な作業者インタフェースである入出力装置５６が接続される。入出力装置５６としては、例えば、モニタ、マウス、キーボード、タッチパネル（タブレット端末、スマートフォン等を含む）、スピーカ、マイク等を適宜採用することができる。
【0025】
ロボット２０は、情報処理装置５０との間で情報通信を行うと共に、当該ロボット２０を動作させるロボットコントローラ２９を有する。ホットプレス装置３０は、情報処理装置５０との間で情報通信を行うと共に、当該ホットプレス装置３０を動作させるホットプレスコントローラ３９を有する。コールドプレス装置４０は、情報処理装置５０との間で情報通信を行うと共に、当該コールドプレス装置４０を動作させるコールドプレスコントローラ４９を有する。
【0026】
そして、情報処理装置５０のメモリ５２には、試料評価システム１を制御するプログラムＰｒｏが記憶されている。プログラムＰｒｏは、プロセッサ５１により読み出しおよび実行されることで、試料評価システム１を制御する複数の機能ブロックを情報処理装置５０内に形成する。情報処理装置５０は、形成された各機能ブロックにより、プレス自動化システム２（ロボット２０、ホットプレス装置３０、コールドプレス装置４０）および成形条件提案システム３（測定装置６０）に対して適宜のタイミングで制御指令を出力する。すなわち、プログラムＰｒｏは、プレス自動化システム２による成形物の作成と、成形条件提案システム３による圧縮成形条件の提供と、を連動させるブリッジソフトウェアとして機能する。
【0027】
なお、図１では、試料評価システム１の情報処理装置５０として１台のコンピュータを例示しているが、複数台のコンピュータによりソフトウェア（機能部）の同一のまたは異なる一部の処理を実行してもよい。この場合、コンピュータの各々が通信し合うことで処理を実行する分散コンピューティングの形態であってもよい。一例として、情報処理装置５０は、各装置に接続されるロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ：Robot Operating System）用のコンピュータと、このＲＯＳのコンピュータに接続される複数の制御用コンピュータとにより構成することができる。また、試料評価システム１の情報処理装置５０は、端末から送信された情報をクラウド上に設けられた１台または複数台のコンピュータで処理し、この処理結果を端末に送信するような構成であってもよい。
【0028】
以下では、試料評価システム１の理解の容易化のために、まずプレス自動化システム２の各構成について、図２および図３を参照しながら説明する。図２は、プレス自動化システム２の全体構成を示す概略説明図である。図３は、プレス自動化システムの全体構成を示す斜視図である。図４は、ロボットと複数の治具を示す斜視図である。
【0029】
図２および図３に示すように、プレス自動化システム２は、ロボット２０を基準として、その周囲に、作業台１０、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０を配置している。例えば、作業台１０、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０は、平面視でＬ字状を呈するように設置されている。作業台１０は、ロボット２０からＸ軸方向に離れた位置で、Ｙ軸方向に沿って長く延在する長方形状に形成されている。ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０は、ロボット２０からＹ軸方向に離れた位置で、Ｘ軸方向に沿って並ぶように設置されている。なお、プレス自動化システム２の作業台１０および各装置の配置は、Ｌ字状に限らず、作業者の任意に設定してよい。
【0030】
プレス自動化システム２は、作業台１０上において、ロボット２０によりポリマーを保持するワークの組立を行う。そして、プレス自動化システム２は、ロボット２０により２種類のプレス装置（ホットプレス装置３０、コールドプレス装置４０）に対してワークを順に搬送し、各プレス装置にてポリマーをプレスすることで、成形物を作成する。なお、プレス自動化システム２は、２種類のプレス装置（ホットプレス装置３０、コールドプレス装置４０）を備えること限定されず、１種類のプレス装置、あるいは３種類以上の装置を適用してよい。またプレス自動化システム２は、ポリマーの加熱または冷却を行わないプレス装置を適用してもよく、あるいは１つのプレス装置において複数の温度に調整して、ポリマーをプレスする構成でもよい。
【0031】
作業台１０は、ロボット２０によりポリマーを有するワークの組立およびワークの解体がなされる作業場所を形成している。例えば、作業台１０は、基台１１と、基台１１上に設置される作業用小台１２および搬送用小台１３と、を含む。また、基台１１の天板上には、作業用小台１２および搬送用小台１３の他に、計量器１４、取出装置１５等が設置されている。なお、作業台１０は、１つの台（作業用小台１２と搬送用小台１３とが一連に連続した基台１１）であってよい。
【0032】
作業用小台１２は、ポリマーを保持するワークの組立および解体を行うための台である。プレス自動化システム２は、ワークの組立および解体を行う複数種類の治具１６（図４参照）を作業用小台１２の上面に備える。一方、搬送用小台１３は、プレス自動化システム２にてプレスされた成形物を成形条件提案システム３の測定位置に搬送するために、治具１６から成形物を分離させて、この成形物を搬送まで待機させる台である。
【0033】
計量器１４は、作業用小台１２の隣接位置に設置され、ポリマーを計量し、ネットワークを介して情報処理装置５０に計量情報（ポリマーの重量）を自動的に送信する。取出装置１５は、搬送用小台１３の隣接位置に設置され、成形物が治具１６に付着している場合に、治具１６から成形物を剥離して成形物を取り出す。この取出装置１５は、周知の型抜き装置、エジェクタ装置等を適用することができる。
【0034】
プレス自動化システム２のロボット２０は、動作部２１と、この動作部２１により目標の３次元位置に移動するエンドエフェクタ２５と、動作部２１およびエンドエフェクタ２５を制御するロボットコントローラ２９（図１参照）と、を有する。ロボットコントローラ２９は、情報処理装置５０の制御指令に基づき、動作部２１およびエンドエフェクタ２５を動作させる。
【0035】
ロボット２０の動作部２１は、基部２２と、基部２２の上部に設置される複数のアーム２３と、各アーム２３同士を連結する複数の関節部２４と、を有する垂直多関節タイプに構成されている。アーム２３は、複数（３つ以上）設けられて、末端側に手首部２３１を有する。
【0036】
複数の関節部２４は、相互に隣接し合うアーム２３の間にそれぞれ設けられ、基部２２側のアーム２３に対して末端側のアーム２３を相対移動させる。ロボット２０は、基部２２や関節部２４（またはアーム２３）の内部の各々に関節用モータを備える。また、ロボット２０は、ロボットコントローラ２９の制御下に各関節用モータに電力を給電する図示しない複数のモータドライバを有しており、各関節部２４を独立して動作させる。
【0037】
エンドエフェクタ２５は、手首部２３１（複数のアーム２３の末端）に取り付けられ、把持対象物である治具１６を把持する一組（一対）の把持体２７を備える。詳細には、エンドエフェクタ２５は、手首部２３１に固定される直方状の筐体２６を有し、筐体２６の末端面（先端面）に一対の把持体２７を配置している。筐体２６内には、一対の把持体２７を動作させる図示しない把持体動作部が設けられている。把持体動作部は、モータおよび複数のギア等を有し、ロボットコントローラ２９の制御下に、末端面の長手方向に沿って一対の把持体２７の近接および離間を行う。
【0038】
図４に示すように、一対の把持体２７が把持する把持対象物は、作業台１０に配置された複数の治具１６のうちいずれかである。エンドエフェクタ２５の各把持体２７は、その対向面に複数（２つ）の把持用凸部を有し、治具１６に設けられたグリップを把持する。
【0039】
また、ロボット２０は、エンドエフェクタ２５の筐体２６に測定装置６０を設置している。実施形態に係る測定装置６０は、カメラ６１である。例えば、カメラ６１は、複眼の撮像機器であり一対の把持体２７よりも先の部分を撮像し、各撮像情報を情報処理装置５０またはロボットコントローラ２９に送信する。情報処理装置５０は、基本的には、予め設定された治具１６の３次元目標位置に基づき、複数の関節部２４を動作してエンドエフェクタ２５を移動させる。そして３次元目標位置に近づくと、情報処理装置５０は、撮像情報から抽出したマーカ１０ｍの位置に基づきエンドエフェクタ２５の移動を補正する。これにより、ロボット２０は、目標とする治具１６に対してエンドエフェクタ２５を精度よく誘導して、一対の把持体２７により治具１６を安定的に把持することができる。
【0040】
プレス自動化システム２の複数の治具１６は、ポリマーを保持するワークを構成する、または当該ワークを組み立てるための部材である。作業用小台１２には、複数の治具１６として、フォーク治具１６ａ、プレス用治具１７、カップ治具１８、熱電対治具１６ｂが予めセットされる。また、プレス用治具１７は、ポリマーを有するワークを構成するための主要な治具であり、下プレート治具１７ａ、中間プレート治具１７ｂおよび上プレート治具１７ｃを含む。カップ治具１８は、下プレート治具１７ａにポリマーを配置するための治具であり、供給用カップ１８ａおよび飛散防止カップ１８ｂを含む。さらに、作業用小台１２には、プレス後のワークを解体して成形物を取出装置１５に搬送するための型抜き用搬送台１９が予め設置されている。
【0041】
フォーク治具１６ａは、ロボット２０のエンドエフェクタ２５により把持されて移動操作されることで、下プレート治具１７ａ、中間プレート治具１７ｂおよび上プレート治具１７ｃを選択的に保持する。
【0042】
プレス用治具１７は、下プレート治具１７ａにポリマーを載置した後に、中間プレート治具１７ｂおよび上プレート治具１７ｃが順に重ねられて組み立てられることで、ポリマーを有するワークを構成する。ワークの状態では、下プレート治具１７ａと上プレート治具１７ｃとの間でポリマーを挟み込み、また中間プレート治具１７ｂによりポリマーの横方向の抜けが防止される。そして、プレス自動化システム２は、プレス用治具１７によりポリマーを挟んだ状態でポリマーをホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０に搬送し、プレス時にそのままポリマーをプレスする構成としている。
【0043】
カップ治具１８の供給用カップ１８ａは、下プレート治具１７ａにポリマーを載置する際に使用される。また、カップ治具１８の飛散防止カップ１８ｂは、下プレート治具１７ａの載置領域に配置されて、供給用カップ１８ａによりポリマーを供給する際にポリマーの飛散を防止する。
【0044】
また、熱電対治具１６ｂは、ホットプレス装置３０やコールドプレス装置４０にワークを載置した際に、ワーク（下プレート治具１７ａ）に挿入されることで、ポリマーの温度を測定する。
【0045】
図３に戻り、次に、ポリマーを有するワークを実際にプレスするホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０について説明する。ホットプレス装置３０は、ホットプレス機体３１と、このホットプレス機体３１の動作を制御するホットプレスコントローラ３９と、を有する。ホットプレスコントローラ３９は、情報処理装置５０の制御指令に基づき、ホットプレス装置３０の動作を制御する。
【0046】
ホットプレス機体３１は、機体用筐体３１ａの上面において、ワークのプレス位置を形成する載置部３２と、載置部３２に対して近接および離間可能なプレス体３３と、を備える。機体用筐体３１ａの内部には、プレス体３３を動作させる図示しないプレス動作機構が設けられている。載置部３２およびプレス体３３の内部には、ワークを加熱するヒータ機構３４が設けられている。載置部３２は、ワークの形状に略一致する配置用凹空間を有し、配置用凹空間の開放部分からワークを進入させることで、ワークをプレス位置に位置決めさせる。
【0047】
プレス体３３は、機体用筐体３１ａ内のプレス動作機構によって載置部３２と相対的に昇降し、下降時に載置部３２と協働してワーク（すなわち下プレート治具１７ａと上プレート治具１７ｃに挟まれたポリマー）をプレスする。ポリマーのプレスにおいて、ホットプレスコントローラ３９は、情報処理装置５０から受信した制御指令の圧縮成形条件に基づき、プレス動作機構を制御する。また、プレス体３３は、プレス後に上昇して載置部３２から離れることで、ワークを取り出し可能とする。
【0048】
ホットプレス装置３０のヒータ機構３４は、図示しない温度制御ドライバを介してホットプレスコントローラ３９に接続され、ホットプレスコントローラ３９の制御下に加熱が制御される。ホットプレス装置３０は、ポリマーをプレスする際に、載置部３２の温度およびプレス体３３の温度を、圧縮成形条件に応じた目標温度に調整できる。
【0049】
一方、コールドプレス装置４０は、ホットプレス装置３０と同様に、コールドプレス機体４１と、このコールドプレス機体４１の動作を制御するコールドプレスコントローラ４９と、を有する。コールドプレスコントローラ４９は、情報処理装置５０の制御指令に基づき、コールドプレス装置４０の動作を制御する。
【0050】
コールドプレス機体４１は、機体用筐体４１ａの上面において、ワークのプレス位置を形成する載置部４２と、載置部４２に対して近接および離間可能なプレス体４３と、を備える。機体用筐体４１ａの内部には、プレス体４３を動作させる図示しないプレス動作機構が設けられている。コールドプレス装置４０は、温度を調整する構成以外はホットプレス装置３０と基本的に同様の構成を有しているため、その具体的な説明については省略する。
【0051】
コールドプレス装置４０は、載置部４２およびプレス体４３の各々を冷却する冷却機構４４を備える。例えば、冷却機構４４は、載置部４２およびプレス体４３の各々に内部流路を形成して冷媒を循環させる構造、載置部４２およびプレス体４３に放熱フィンを設けて放熱フィンを空冷または水冷する構造等を採用することができる。コールドプレス装置４０は、コールドプレスコントローラ４９の制御下に冷却機構４４を制御することで、ポリマーをプレスする際に載置部４２およびプレス体４３の温度を適切な目標温度に調整できる。
【0052】
情報処理装置５０は、以上のプレス自動化システム２のロボット２０、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０を相互に連動させて、ポリマーをプレスして成形物を作成する。具体的には図２に示すように、情報処理装置５０は、計量工程（ステップＳ１）、組立工程（ステップＳ２）、第１搬送工程（ステップＳ３）、ホットプレス工程（ステップＳ４）、第２搬送工程（ステップＳ５）、コールドプレス工程（ステップＳ６）、戻し搬送工程（ステップＳ７）、解体工程（ステップＳ８）を、この順に実施する。
【0053】
プレス自動化システム２は、計量工程（ステップＳ１）において、作業台１０の計量器１４を用いてポリマーの重量を計量する。例えば、情報処理装置５０は、ロボット２０を制御して作業台１０にセットされた供給用カップ１８ａを取り出し、この供給用カップ１８ａを計量器１４の測定部に配置する。さらに、情報処理装置５０は、測定部の測定情報を監視しながら、図示しないポリマーの容器から供給用カップ１８ａにポリマーを入れる。なお、この計量工程は、目標の重量となるように作業者の手動によりポリマーを計量してもよい。
【0054】
情報処理装置５０は、次の組立工程（ステップＳ２）において、ロボット２０により作業台１０上でワークを組み立てる。情報処理装置５０は、まず中間プレート治具１７ｂを下プレート治具１７ａに配置し、さらに飛散防止カップ１８ｂを中間プレート治具１７ｂの孔部に配置する。その後、情報処理装置５０は、ロボット２０により計量器１４にある供給用カップ１８ａを搬送し、飛散防止カップ１８ｂ内にポリマーを供給する。そして、情報処理装置５０は、供給用カップ１８ａおよび飛散防止カップ１８ｂを元の位置に戻した後、ロボット２０により上プレート治具１７ｃを搬送し、下プレート治具１７ａに上プレート治具１７ｃを載置する。これにより、ポリマーを挟んだワークが組み立てられる。
【0055】
情報処理装置５０は、第１搬送工程（ステップＳ３）において、ロボット２０によりホットプレス装置３０にワークを搬送する。この際、ロボット２０は、把持しているフォーク治具１６ａを下プレート治具１７ａに進入させることで、ワークを一体的に持ち上げる。ロボット２０は、ポリマーを保持したワークを安定的に搬送でき、ホットプレス装置３０の載置部３２に精度よく位置決めすることができる。
【0056】
そして、ホットプレス工程（ステップＳ４）において、情報処理装置５０は、ホットプレスコントローラ３９に制御指令を出力し、ホットプレスコントローラ３９の制御下にワーク（ポリマー）のホットプレスを行う。例えば、情報処理装置５０は、ワークを載置部３２に配置した後にフォーク治具１６ａを元の位置に戻すと、熱電対治具１６ｂを搬送してワークに挿入することで、ポリマーの温度を測定する。そしてホットプレス工程では、ポリマーの温度を監視しながら、プレスを１回以上（本実施形態では２回）行う。一例として、情報処理装置５０は、圧縮成形条件であるプレス時間、プレス圧、目標温度等を変えて複数回のプレスを行う。本実施形態では２回のプレスにおいて、プレス時間を変更しており、最初に予熱時間に設定してポリマーをプレスする予熱プレス処理を行い、次にプレス時間を設定してポリマーをプレスする本プレス処理を行う。これにより、ホットプレス装置３０は、下プレート治具１７ａと上プレート治具１７ｃとの間に挟まれたポリマーを安定してプレスできる。
【0057】
その後、第２搬送工程（ステップＳ５）において、情報処理装置５０は、ロボット２０を動作させてフォーク治具１６ａによりホットプレス装置３０のワークを持ち上げて、コールドプレス装置４０に搬送する。
【0058】
さらに、コールドプレス工程（ステップＳ６）において、情報処理装置５０は、コールドプレスコントローラ４９に制御指令を出力し、コールドプレスコントローラ４９の制御下にワーク（ポリマー）のコールドプレスを行う。この際、コールドプレス装置４０は、プレス体４３を下降して、設定された目標プレス圧でワークを押圧しながら、ポリマーを冷却する。このポリマーの冷却において、情報処理装置５０は、熱電対治具１６ｂの測定情報に基づきポリマーの温度の監視をする。これにより、コールドプレス装置４０でも、下プレート治具１７ａと上プレート治具１７ｃとの間に挟まれたポリマーを安定してプレスできる。なお、冷却機構４４は、冷却水を循環させる構成等を採用してもよく、フィン等のヒートシンク構造のみを有する構成でもよい。ヒートシンク構造のみでも、ホットプレスしたポリマーの熱を放熱することで、ポリマーを室温まで冷却できる。
【0059】
その後、戻し搬送工程（ステップＳ７）において、情報処理装置５０は、ロボット２０を動作させてフォーク治具１６ａによりコールドプレス装置４０のワークを持ち上げて、作業台１０に搬送する。
【0060】
解体工程（ステップＳ８）において、情報処理装置５０は、ロボット２０を動作させて、組立工程と逆に手順でワークを解体する。これにより、下プレート治具１７ａの上面に、プレスされた成形物が露出された状態となる。
【0061】
以上のプレス自動化システム２にて成形物を成形した後、試料評価システム１は、成形条件提案システム３において成形物の特徴量を評価し、また圧縮成形条件の最適化を図る処理に移行する。成形条件提案システム３は、上記したように、情報処理装置５０と、測定装置（成形物情報取得部）６０とを含んで構成される（図１参照）。また、実施形態に係る成形条件提案システム３では、測定装置６０としてカメラ６１を適用しており、成形物の特徴量に関わる情報としてこのカメラ６１の撮像情報を用いている。そして、撮像情報から抽出される成形物の特徴量としては、圧縮成形された成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つであるとよい。
【0062】
次に、この成形条件提案システム３の構成について、図５～図７を参照しながら説明していく。図５は、成形条件提案システム３の情報処理装置５０の機能ブロックを示すブロック図である。図６は、ロボット２０のカメラ６１による成形物の撮像を示す斜視図である。図７（Ａ）は、撮像された成形物の一例を示す図である。図７（Ｂ）は、撮像された成形物の別例を示す図である。
【0063】
成形条件提案システム３の情報処理装置５０は、メモリ５２に記憶されたプログラムＰｒｏをプロセッサ５１が実行することで、図５に示すように、情報処理装置５０の内部に複数のフレームワークを形成する。複数のフレームワークは、プレス自動化システム２を制御するプレス制御部７０と、成形物の特徴量を抽出および評価する特徴量処理部８０と、評価した特徴量に基づき成形条件を最適化する最適化処理部９０と、各部の処理を管理する管理部１００と、を含む。
【0064】
なお、実施形態に係る試料評価システム１は、１つの情報処理装置５０内においてプレス制御部７０、特徴量処理部８０、最適化処理部９０および管理部１００を構築しているが、各部の一部または全部が別の装置により構成されてもよい。例えば、試料評価システム１は、プレス自動化システム２の制御装置（プレス制御部７０）と、成形条件提案システム３の演算装置（特徴量処理部８０、最適化処理部９０、管理部１００）とを別々に備えてもよい。また例えば、試料評価システム１は、特徴量処理部８０を有する評価装置と、最適化処理部９０を有する最適化処理装置と、管理部１００を有する管理装置とを別々に備えてもよい。
【0065】
プレス制御部７０は、プレス自動化システム２の各装置に制御指令を出力することで各装置を動作させて、ポリマーを圧縮成形するフレームワークである。プレス制御部７０は、例えば、ロボット制御部７１、プレス装置制御部７２を有する。
【0066】
ロボット制御部７１は、上記した工程に応じて、ロボット２０を動作させる制御指令を、ロボットコントローラ２９に出力する。また、ロボット制御部７１は、ロボット２０から状態情報（動作状態、エンドエフェクタ２５の位置、エラー等）を取得して、ロボット２０の状態を認識する。
【0067】
プレス装置制御部７２は、上記した工程に応じて、ホットプレス装置３０を動作させる制御指令をホットプレスコントローラ３９に出力し、かつコールドプレス装置４０を動作させる制御指令をコールドプレスコントローラ４９に出力する。また、プレス装置制御部７２は、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０から状態情報（動作状態、実温度、実圧力、エラー等）をそれぞれ取得して、ホットプレス装置３０の状態およびコールドプレス装置４０の状態を認識する。
【0068】
プレス装置制御部７２がホットプレス装置３０やコールドプレス装置４０に出力する制御指令には、圧縮成形条件が含まれる。ホットプレス装置３０の圧縮成形条件としては、例えば、載置部３２の目標温度、プレス体３３の目標温度、プレス圧、プレス時間等があげられる。また、コールドプレス装置４０の圧縮成形条件としては、例えば、冷却機構４４がヒートシンク構造を採る場合にはプレス圧、プレス時間等があげられ、冷却機構４４が冷却水の循環構造を採る場合には、プレス圧、プレス時間の他に、載置部３２の目標温度、プレス体３３の目標温度を含んでよい。
【0069】
特徴量処理部８０は、測定装置６０により成形物を測定し、測定情報から成形物の特徴量を抽出し、抽出した成形物の特徴量を評価するフレームワークである。特徴量処理部８０は、成形物測定制御部８１と、特徴量抽出部８２と、特徴量評価部８３とを含む。
【0070】
成形物測定制御部８１は、測定装置６０であるカメラ６１により成形物を撮像し、その撮像情報（測定情報）を取得する。図６に示すように、カメラ６１は、ロボット２０のエンドエフェクタ２５に取り付けられている。例えば、成形物測定制御部８１（またはロボット制御部７１）は、ロボット２０の動作を制御して、型抜き用搬送台１９に載置された成形物Ｐに対向するように、カメラ６１を適宜の位置に移動させる。なお、カメラ６１（または図示しない照明装置）は、成形物の特徴量の認識精度を高めるため、成形物の撮像時に成形物に対して適宜の照明を照射してもよい。あるいは、成形条件提案システム３は、ロボット２０とは別に、成形物の特徴量に関わる情報（また特徴量自体）を測定する図示しない測定装置（カメラ等）を測定位置に備え、圧縮成形された成形物を測定位置に搬送して測定する構成でもよい。
【0071】
カメラ６１は、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示すような成形物の撮像情報を撮像し、情報処理装置５０にこの撮像情報を送信する。なお、図７（Ａ）では、正円に近い（円形度が高い）状態に圧縮成形された成形物Ｐ１の撮像情報ＣＩ１を例示している。また、図７（Ｂ）では、円形が崩れた（円形度が低い）状態に圧縮成形された成形物Ｐ２の撮像情報ＣＩ２を例示している。
【0072】
特徴量抽出部８２は、成形物測定制御部８１によりカメラ６１の撮像情報を取得すると、撮像情報に対して適宜の画像処理を施して成形物を認識し、その特徴量を抽出する。この画像処理の方法は、特に限定されず、周知の方法を採用し得る。例えば、画像処理は、撮像情報の枠の認識、マスク処理（枠の外側の除去）、ＨＳＶカラー変換処理、二値化処理およびモルフォロジー処理（ノイズ除去および穴埋め）を、この順に行うことがあげられる。特徴量抽出部８２は、このような画像処理により二値化した成形物の画像を生成することで、成形物の画像を精度よく抽出できる。
【0073】
そして、特徴量抽出部８２は、画像処理によって認識された成形物から、厚み、面積、円形度を含む形状等の特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部８２は、予め計量されたポリマーの重量、抽出した形状や面積に基づき、成形物の厚みを算出することができる。あるいは、成形物の厚みは、成形物に対して傾斜した位置から撮像を行い、その撮像情報および傾斜角等を用いて算出してもよい。
【0074】
特徴量評価部８３は、成形物の特徴量の評価するための評価関数を予め保有しており、評価関数を用いてプレスされた成形物の特徴量（成形物の厚み、面積、円形度等）を評価する。この評価において、特徴量評価部８３は、プレス時の圧縮成形条件のパラメータを合わせて評価してもよい。以下では、成形物の厚みおよび／またはプレス時間を評価する第１例の評価関数～第３例の評価関数について、幾つかあげて説明する。
【0075】
第１例の評価関数は、成形物の厚みを単純に評価する、つまり成形物が薄いと高評価となる関数である。具体的には、成形物の厚みをｔとした場合に、以下の式（１）により評価値（評価結果）ｙを算出する。評価値ｙは、値が大きい程（１に近い程）、高い評価となる。
【0076】
〔第１例の評価関数〕
ｙ=１－ｔ …（１）
ｙ=１－ｔ …（１）
【0077】
第２例の評価関数は、厚み制約を満たした成形物に対しプレス時間を評価する、つまり厚み制約を満たしプレス時間が短い場合に高評価となる関数である。具体的には、成形物の厚みをｔ、厚み閾値をｔｔｈｒｅ、時間重みをＷＴ、予熱時間をＴｐｒｅ、プレス時間をＴｐｒｅｓｓ、加熱時間の合計をＴｍａｘとした場合に、以下の式（２）、（３）により評価値ｙを算出する。この評価値ｙも、値が大きい程（１に近い程）、高い評価となる。
【0078】
〔第２例の評価関数〕
ｙ＝０ ［ｔ＞ｔｔｈｒｅの場合］…（２）
ｙ＝１－ＷＴ（Ｔｐｒｅ＋Ｔｐｒｅｓｓ）／Ｔｍａｘ ［ｔ≦ｔｔｈｒｅの場合］…（３）
ｙ＝０ ［ｔ＞ｔｔｈｒｅの場合］…（２）
ｙ＝１－ＷＴ（Ｔｐｒｅ＋Ｔｐｒｅｓｓ）／Ｔｍａｘ ［ｔ≦ｔｔｈｒｅの場合］…（３）
【0079】
第３例の評価関数は、厚み制約を満たした成形物に対し成形物の厚みおよびプレスの時間を評価する、つまり厚み制約を満たしプレスが短時間かつ成形物の厚みが薄いと高評価となる関数である。具体的には、成形物の厚みをｔ、厚み閾値をｔｔｈｒｅ、時間重みをＷＴ、予熱時間をＴｐｒｅ、プレス時間をＴｐｒｅｓｓ、加熱時間の合計をＴｍａｘ、厚み重みをＷｔとした場合に、以下の式（４）、（５）により評価値ｙを算出する。この評価値ｙも、値が大きい程（１に近い程）、高い評価となる。
【0080】
〔第３例の評価関数〕
ｙ＝０ ［ｔ＞ｔｔｈｒｅの場合］…（４）
ｙ＝１－ＷＴ（Ｔｐｒｅ＋Ｔｐｒｅｓｓ）／Ｔｍａｘ－Ｗｔｔ／ｔｔｈｒｅ ［ｔ≦ｔｔｈｒｅの場合］…（５）
ただし、Ｗｔ＋ＷＴ＝１が成立するものとする。
ｙ＝０ ［ｔ＞ｔｔｈｒｅの場合］…（４）
ｙ＝１－ＷＴ（Ｔｐｒｅ＋Ｔｐｒｅｓｓ）／Ｔｍａｘ－Ｗｔｔ／ｔｔｈｒｅ ［ｔ≦ｔｔｈｒｅの場合］…（５）
ただし、Ｗｔ＋ＷＴ＝１が成立するものとする。
【0081】
図８（Ａ）は、ホットプレス装置３０の予熱時間およびプレス時間を変動させた場合における、第１例の評価関数の評価値を示す表である。図８（Ｂ）は、ホットプレス装置３０の予熱時間およびプレス時間を変動させた場合における、第２例の評価関数の評価値を示す表である。図８（Ｃ）は、ホットプレス装置３０の予熱時間およびプレス時間を変動させた場合における、第３例の評価関数の評価値を示す表である。
【0082】
図８（Ａ）に示すように、第１例の評価関数では、予熱時間が３００秒でプレス時間が４００秒の場合に、最も高い評価値となっている。言い換えれば、成形物のプレスにおいては、時間をかければ成形物の厚みが薄くなる傾向にある。ただし、作業効率の面では、時間がかかることになる。
【0083】
また、図８（Ｂ）に示すように、第２例の評価関数では、予熱時間が０秒でプレス時間が２００秒の場合に、最も高い評価値となっている。なお、図８（Ｂ）中において、予熱時間が０秒または１００秒でプレス時間が１００秒の場合に評価値が低いのは、成形物の厚みｔが厚み閾値ｔｔｈｒeより大きいためである。
【0084】
さらに、図８（Ｃ）に示すように、第３例の評価関数では、予熱時間が０秒でプレス時間が２００秒の場合に、やはり最も高い評価値となっている。このように、第３例の評価関数では、成形物の厚みｔが厚み閾値ｔｔｈｒe以下であれば、時間（予熱時間、プレス時間）が短いところが、評価値が高くなることを示している。
【0085】
特徴量評価部８３は、例えば、第３例の評価関数を用いて、成形物の厚みおよびプレス時間を評価することで、所定以上薄い成形物であり、かつ作業時間が短い圧縮成形条件のパラメータを算出することができる。なお、図８（Ａ）～図８（Ｃ）は、ホットプレス装置３０の圧縮成形条件のパラメータである予熱時間、プレス時間を例として、評価関数の例を説明したものであり、他の圧縮成形条件やコールドプレス装置４０の圧縮成形条件についても同様に、評価関数を評価することができる。
【0086】
図５に戻り、最適化処理部９０は、特徴量処理部８０により評価した成形物の特徴量および圧縮成形条件のパラメータに基づき、最適化した圧縮成形条件を探索するフレームワークである。実施形態における最適化処理部９０の最適化処理では、機械学習であるベイズ最適化処理を実行する。具体的には、最適化処理部９０は、データセット部９１およびベイズ最適化部９２を内部に有する。
【0087】
データセット部９１は、圧縮成形条件の関数を探索するためのサンプルを読み出してベイズ最適化部９２に出力する。例えば、データセット部９１は、特徴量処理部８０により算出された成形物の特徴量の評価値と、その評価値に紐づいた圧縮成形条件のパラメータとを含むサンプルを複数種類（３種類以上）読み出す。なお、４種類以上のサンプルがメモリ５２に記憶されている場合、データセット部９１は、所定数（３種類以上）のサンプルをランダムサンプリングで読み出してもよい。
【0088】
ベイズ最適化部９２は、例えば、成形物を３回作成することにより３種類以上のサンプルが使用可能となった段階で、これらのサンプルを用いてベイズ最適化処理を実行する。一例として、ベイズ最適化処理では、上記した第３例の評価関数、特徴量の評価結果、圧縮成形条件のパラメータを入力として、獲得関数を算出していく。この場合例えば、ベイズ最適化部９２は、ベイズ最適化処理において以下の（ａ）（ｂ）のルールを設定する。
（ａ）先に行ったサンプル番号の獲得関数が大きい場合に、次点を選択
（ｂ）獲得関数の値が同じであれば、サンプル番号が低いものを選択
（ａ）先に行ったサンプル番号の獲得関数が大きい場合に、次点を選択
（ｂ）獲得関数の値が同じであれば、サンプル番号が低いものを選択
【0089】
最適化処理部９０は、プレス自動化システム２により成形物を作成し、当該成形物を評価してサンプルを増やす度に、上記のベイズ最適化処理を繰り返すことで、最適化した圧縮成形条件を探索できる。ベイズ最適化処理を繰り返す回数は、成形物の特徴量および圧縮成形条件のパラメータの数にもよるが、例えば、成形物の厚みおよびプレス時間の評価関数を用いる場合には１０回以下に抑えることができる。勿論、最適化処理部９０は、繰り返す回数を増やすことで、より精度の高い圧縮成形条件を得ることができる。
【0090】
また、管理部１００は、プレス自動化システム２および成形条件提案システム３の各動作を制御することで、成形物の作成と、成形物の特徴量の評価、および圧縮成形条件の探索（圧縮成形条件の最適化）とを繰り返して行う。この際、管理部１００は、成形条件提案システム３により得られた評価結果および圧縮成形条件を、作業者の操作によらずに自動的に記憶して、次のプレス自動化システム２の圧縮成形条件に反映する。すなわち、管理部１００は、プレス自動化システム２と成形条件提案システム３の圧縮成形条件のパラメータのライブラリを連携させる。これにより、試料評価システム１は、作業者の操作の介入なしに、圧縮成形条件に基づくプレス自動化システム２による成形物の作成、成形条件提案システム３による成形物の特徴量の評価、圧縮成形条件の最適化を繰り返して、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
【0091】
本実施形態に係る成形条件提案システム３（試料評価システム１）は、基本的には、以上のように構成されるものであり、以下その動作（成形条件提案方法）について図９を参照しながら説明する。図９は、圧縮成形条件を提供する処理フローを示すフローチャートである。
【0092】
試料評価システム１の情報処理装置５０は、試料であるポリマーをプレス（圧縮成形）することで、ポリマーを評価する。この際、情報処理装置５０は、図９に示すステップＳ１０１～ステップＳ１０７を順に制御することで、適宜の圧縮成形条件でポリマーをプレスして成形物を作成していく。
【0093】
情報処理装置５０は、成形条件提案方法において、まず予め設定された圧縮成形条件に基づきポリマーのプレスを行うことで、成形物を作成する（ステップＳ１０１）。すなわち、管理部１００は、プレス制御部７０の制御下にプレス自動化システム２（ロボット２０、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０）を動作させる。プレス自動化システム２による成形物の作成では、上記した各工程を行う。そして、ホットプレス装置３０およびコールドプレス装置４０は、プレス制御部７０から受信した制御指令（圧縮成形条件）に応じてポリマーをプレスする。これにより、圧縮成形条件に応じた成形物が作成される。
【0094】
この成形物の作成後に、情報処理装置５０の特徴量処理部８０は、測定装置６０（カメラ６１）によりプレスされた成形物を測定し、成形物の測定情報（撮像情報）を取得する（ステップＳ１０２）。成形物測定制御部８１は、例えば、ロボット２０を制御して成形物に正対する位置にカメラ６１を配置して、成形物の撮像情報を取得する。
【0095】
そして、特徴量抽出部８２は、取得した撮像情報に対して適宜の画像処理を施すことで、成形物の特徴量を抽出する（ステップＳ１０３）。以下では、成形物の特徴量として成形物の厚みを用いる場合について説明する。
【0096】
特徴量評価部８３は、予め保有する評価関数を用いて、抽出した成形物の特徴量、および成形物を作成した際の圧縮成形条件を評価して、そのサンプルをメモリ５２に蓄積する（ステップＳ１０４）。例えば上記したように、第３例の評価関数を用いて成形物の厚みと、プレス時間とを評価し、その評価結果である評価値および圧縮成形条件を紐づけたサンプルについてメモリ５２に記憶する。
【0097】
その後、情報処理装置５０は、ポリマーのプレス（圧縮成形）を終了するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。例えば、情報処理装置５０は、プレスにより成形物を作成する目標回数を予め設定しており、現在の成形物の作成回数が目標回数に達したか否かを判定する。そして、作成回数が目標回数に達した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）には、今回の成形条件提案方法を終了する。一方、作成回数が目標回数に達しておらずポリマーのプレスを継続する場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）には、ステップＳ１０６に進む。なお、ポリマーのプレスの終了の判定方法は、特に限定されず、例えば、作業者の操作指令に基づき終了してもよい。
【0098】
そして、ステップＳ１０６において、情報処理装置５０の最適化処理部９０は、蓄積した適宜のサンプルを用いて最適化処理（ベイズ最適化処理）を行い、圧縮成形条件を算出する（ステップＳ１０６）。これにより、成形条件提案システム３は、使用したサンプルに基づき最適化した圧縮成形条件をプレス自動化システム２に提供することができる。
【0099】
管理部１００は、この最適化処理部９０が算出（探索）した圧縮成形条件を、次のプレス自動化システム２の圧縮成形条件にセットする（ステップＳ１０７）。そして、管理部１００は、ステップＳ１０１に戻り、プレス制御部７０の制御下にプレス自動化システム２による成形物の作成を再び行う。情報処理装置５０は、以上の処理フローを適宜の回数繰り返すことで、ポリマーに最適な圧縮成形条件を効率的に得ることができる。
【0100】
なお、本開示の成形条件提案システム３および成形条件提案方法は、上記の実施形態に限定されず種々の変形例をとり得る。例えば、上記の実施形態では、成形物の特徴量として成形物の厚みを評価した。しかしながら、成形物の特徴量は、成形物の厚みに限らず、撮像情報から抽出できる成形物の面積や円形度でもよい。すなわち、特徴量評価部８３は、成形物の円形度を評価する評価関数や成形物の面積を評価する評価関数を備え、成形物の円形度の評価値、成形物の面積の評価値を得る構成でもよい。また、最適化処理部９０も、成形物の円形度の評価値や成形物の面積の評価値のサンプルを用いて最適化処理を実施してよい。
【0101】
また例えば、成形条件提案システム３は、成形物の複数の特徴量を組み合わせた評価関数を用いて評価を行い、この評価結果に基づき最適化処理を行ってもよい。複数の特徴量の評価では、各特徴量について適宜重み付けすることで、ユーザが優先する特徴量を設定できる。同様に、成形条件提案システム３は、圧縮成形条件の複数のパラメータを組み合わせた評価関数を用いて評価を行い、この評価結果に基づき最適化処理を行ってもよい。複数のパラメータの評価では、各パラメータについて適宜重み付けすることで、ユーザが優先するパラメータを設定できる。さらに、成形条件提案システム３は、成形物の複数の特徴量および圧縮成形条件の複数のパラメータを組み合わせた評価関数を用いて評価を行い、この評価結果に基づき最適化処理を行ってもよい。
【0102】
また、上記の実施形態に係る成形条件提案システム３は、圧縮成形条件を探索する最適化処理としてベイズ最適化処理を行う構成とした。しかしながら、最適化処理は、ベイズ最適化処理に限定されず、強化学習等の他の機械学習手法を採ってもよい。例えば、他の最適化処理としては、最急降下法、ニュートン法、準ニュートン法、ペナルティ関数法、拡張ラグランジュ関数法、内点法、逐次２次計画法等があげられる。
【0103】
さらに、上記の実施形態に係る成形条件提案システム３は、成形物の特徴量に関わる情報の取得において、カメラ６１により撮像情報を撮像する構成とした。しかしながら、成形物の特徴量は、この他にも、色合いや表面の凹凸、融点、ガラス転位温度等であってもよく、各特徴量の取得のために適宜の機器を選択してよい。
【0104】
例えば、成形条件提案システム３は、測定装置６０として成形物の色合いを測定可能な測色計を適用できる。この場合、測色計は、成形物の特徴量に関わる情報として成形物の白色度合の情報またはＲＧＢの情報等を測定する。情報処理装置５０は、取得した白色度合および／またはＲＧＢを評価する評価関数を用いて評価値を算出し、この評価結果のサンプルに基づき最適化処理を行うことで圧縮成形条件を探索できる。
【0105】
また例えば、成形条件提案システム３は、測定装置６０として成形物の表面の凹凸を測定可能なレーザ変位計を適用できる。情報処理装置５０は、取得した表面の凹凸を評価する評価関数を用いて評価値を算出し、この評価結果のサンプルに基づき最適化処理を行うことで圧縮成形条件を探索できる。
【0106】
以上に開示された実施形態は、例えば、以下の態様および効果を有する。
【0107】
［付記１］
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
成形条件提案システム。
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
成形条件提案システム。
【0108】
［付記１の効果］
上記の成形条件提案システムによれば、圧縮成形された成形物の特徴量を用いて、圧縮成形条件を最適化することができる。これにより、作業者が成形物の特徴量を測定して圧縮成形条件を設定する作業負荷を抑制でき、しかも成形条件提案システムは、圧縮成形条件を効率的に設定できる。例えば、成形物の特徴量（厚み等）に基づき作業者が経験的に圧縮成形条件を設定した場合と比べて、成形条件提案システムは、より最適な圧縮成形条件を提供できるため、圧縮成形による成形物の作成と、成形物の特徴量の評価とを繰り返す回数を低減できる。その結果、圧縮成形条件の探索を大幅に短縮できる。
上記の成形条件提案システムによれば、圧縮成形された成形物の特徴量を用いて、圧縮成形条件を最適化することができる。これにより、作業者が成形物の特徴量を測定して圧縮成形条件を設定する作業負荷を抑制でき、しかも成形条件提案システムは、圧縮成形条件を効率的に設定できる。例えば、成形物の特徴量（厚み等）に基づき作業者が経験的に圧縮成形条件を設定した場合と比べて、成形条件提案システムは、より最適な圧縮成形条件を提供できるため、圧縮成形による成形物の作成と、成形物の特徴量の評価とを繰り返す回数を低減できる。その結果、圧縮成形条件の探索を大幅に短縮できる。
【0109】
［付記２］
前記成形物の特徴量は、前記成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つである、
付記１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物の特徴量は、前記成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つである、
付記１に記載の成形条件提案システム。
【0110】
［付記２の効果］
成形物の特徴量として厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つを用いることで、成形条件提案システムは、成形物の特徴量を簡単に取得して、最適な圧縮成形条件を設定できる。
成形物の特徴量として厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つを用いることで、成形条件提案システムは、成形物の特徴量を簡単に取得して、最適な圧縮成形条件を設定できる。
【0111】
［付記３］
前記成形物情報取得部は、前記成形物を撮像して、前記成形物の特徴量に関わる情報として撮像情報を生成するカメラであり、
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
付記２に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、前記成形物を撮像して、前記成形物の特徴量に関わる情報として撮像情報を生成するカメラであり、
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
付記２に記載の成形条件提案システム。
【0112】
［付記３の効果］
このようにカメラを適用することで、成形条件提案システムは、成形物の特徴量をよりスムーズに取得することができる。
このようにカメラを適用することで、成形条件提案システムは、成形物の特徴量をよりスムーズに取得することができる。
【0113】
［付記４］
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に対して画像処理を施すことで二値化した前記成形物の画像を生成する、
付記３に記載の成形条件提案システム。
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に対して画像処理を施すことで二値化した前記成形物の画像を生成する、
付記３に記載の成形条件提案システム。
【0114】
［付記４の効果］
これにより、成形条件提案システムは、一層精度よく成形物の特徴量を取得することができる。
これにより、成形条件提案システムは、一層精度よく成形物の特徴量を取得することができる。
【0115】
［付記５］
前記特徴量処理部は、前記成形物の厚みと前記成形物を圧縮成形するプレス時間とを変数とした評価関数を用いて前記成形物の特徴量を評価する、
付記２乃至４のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
前記特徴量処理部は、前記成形物の厚みと前記成形物を圧縮成形するプレス時間とを変数とした評価関数を用いて前記成形物の特徴量を評価する、
付記２乃至４のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
【0116】
［付記５の効果］
これにより、成形条件提案システムは、成形物の厚みとプレス時間の評価結果に応じた圧縮成形条件を良好に取得できる。
これにより、成形条件提案システムは、成形物の厚みとプレス時間の評価結果に応じた圧縮成形条件を良好に取得できる。
【0117】
［付記６］
前記成形物の特徴量は、前記成形物の色合いであり、
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
付記１乃至５のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
前記成形物の特徴量は、前記成形物の色合いであり、
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
付記１乃至５のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
【0118】
［付記６の効果］
このように成形物の特徴量として成形物の色合いを用いることでも、成形条件提案システムは、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
このように成形物の特徴量として成形物の色合いを用いることでも、成形条件提案システムは、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
【0119】
［付記７］
前記成形物の特徴量は、前記成形物の表面の凹凸であり、
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
付記１乃至６のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
前記成形物の特徴量は、前記成形物の表面の凹凸であり、
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
付記１乃至６のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
【0120】
［付記７の効果］
このように成形物の特徴量として成形物の表面の凹凸を用いることでも、成形条件提案システムは、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
このように成形物の特徴量として成形物の表面の凹凸を用いることでも、成形条件提案システムは、適切な圧縮成形条件を得ることができる。
【0121】
［付記８］
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数のサンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
付記１乃至７のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数のサンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
付記１乃至７のいずれか１項に記載の成形条件提案システム。
【0122】
［付記８の効果］
このように複数のサンプルを用いて最適化処理を実行することで、成形条件提案システムは、より精度よく圧縮成形条件を得ることができる。
このように複数のサンプルを用いて最適化処理を実行することで、成形条件提案システムは、より精度よく圧縮成形条件を得ることができる。
【0123】
［付記９］
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を自動的にプレスして成形物を作成するプレス自動化システムと、
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
試料評価システム。
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を自動的にプレスして成形物を作成するプレス自動化システムと、
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備える、
試料評価システム。
【0124】
［付記９の効果］
上記によれば、試料評価システムは、成形条件提案システムにおいて圧縮成形により成形物を成形する際の成形条件を効率的に設定でき、プレス自動化システムにおける試料の圧縮成形をスムーズに行うことができる。
上記によれば、試料評価システムは、成形条件提案システムにおいて圧縮成形により成形物を成形する際の成形条件を効率的に設定でき、プレス自動化システムにおける試料の圧縮成形をスムーズに行うことができる。
【0125】
［付記１０］
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を成形物情報取得部により取得させ、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部、
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させる、
プログラム。
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を成形物情報取得部により取得させ、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部、
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させる、
プログラム。
【0126】
［付記１０の効果］
上記によれば、プログラムは、圧縮成形により成形物を成形する際の成形条件を効率的に設定できる。
上記によれば、プログラムは、圧縮成形により成形物を成形する際の成形条件を効率的に設定できる。
【0127】
今回開示された実施形態に係る成形条件提案システム３、試料評価システム１、およびプログラムＰｒｏは、すべての点において例示であって制限的なものではない。実施形態は、添付の請求の範囲およびその主旨を逸脱することなく、様々な形態で変形および改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。例えば、成形条件提案システム３は、試料評価システム１の圧縮成形条件を提案するものに限らず、プレスを行って目標の成形物を製造する装置の圧縮成形条件を提案する構成でもよい。
【符号の説明】
【0128】
１ 試料評価システム
３ 成形条件提案システム
５０ 情報処理装置
６０ 測定装置
６１ カメラ
８０ 特徴量処理部
９０ 最適化処理部
Ｐｒｏ プログラム
３ 成形条件提案システム
５０ 情報処理装置
６０ 測定装置
６１ カメラ
８０ 特徴量処理部
９０ 最適化処理部
Ｐｒｏ プログラム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【手続補正書】
【提出日】2024-07-17
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
成形条件提案システム。
【請求項2】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つである、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項3】
前記成形物情報取得部は、前記成形物を撮像して、前記成形物の特徴量に関わる情報として撮像情報を生成するカメラであり、
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
【請求項4】
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に対して画像処理を施すことで二値化した前記成形物の画像を生成する、
請求項３に記載の成形条件提案システム。
請求項３に記載の成形条件提案システム。
【請求項5】
前記特徴量処理部は、前記成形物の厚みと前記成形物を圧縮成形するプレス時間とを変数とした評価関数を用いて前記成形物の特徴量を評価する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
請求項２に記載の成形条件提案システム。
【請求項6】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の色合いであり、
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項7】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の表面の凹凸であり、
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項8】
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を自動的にプレスして成形物を作成するプレス自動化システムと、
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
試料評価システム。
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
試料評価システム。
【請求項9】
設定された圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された成形物の特徴量に関わる情報を成形物情報取得部により取得させ、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部、
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させ、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
プログラム。
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させ、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記圧縮成形条件を算出する、
プログラム。
【手続補正書】
【提出日】2024-10-04
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を圧縮成形した成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記成形物の特徴量に関わる情報を取得した前記試料の前記圧縮成形条件を算出する、
成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記成形物の特徴量に関わる情報を取得した前記試料の前記圧縮成形条件を算出する、
成形条件提案システム。
【請求項2】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の厚み、面積、円形度のうち少なくとも１つである、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項3】
前記成形物情報取得部は、前記成形物を撮像して、前記成形物の特徴量に関わる情報として撮像情報を生成するカメラであり、
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に含まれる前記成形物の画像から当該成形物の特徴量を抽出する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
【請求項4】
前記特徴量処理部は、前記撮像情報に対して画像処理を施すことで二値化した前記成形物の画像を生成する、
請求項３に記載の成形条件提案システム。
請求項３に記載の成形条件提案システム。
【請求項5】
前記特徴量処理部は、前記成形物の厚みと前記成形物を圧縮成形するプレス時間とを変数とした評価関数を用いて前記成形物の特徴量を評価する、
請求項２に記載の成形条件提案システム。
請求項２に記載の成形条件提案システム。
【請求項6】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の色合いであり、
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、前記成形物の色を測定する測色計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項7】
前記成形物の特徴量は、前記成形物の表面の凹凸であり、
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
前記成形物情報取得部は、所定の位置から前記成形物の表面までの距離を計測する変位計である、
請求項１に記載の成形条件提案システム。
【請求項8】
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を自動的にプレスして成形物を作成するプレス自動化システムと、
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記成形物の特徴量に関わる情報を取得した前記試料の前記圧縮成形条件を算出する、
試料評価システム。
前記プレス自動化システムに前記圧縮成形条件を提案する成形条件提案システムと、を備える試料評価システムであって、
前記成形条件提案システムは、
前記圧縮成形条件に基づいて圧縮成形された前記成形物の特徴量に関わる情報を取得する成形物情報取得部と、
前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部と、
前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部と、を備え、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記成形物の特徴量に関わる情報を取得した前記試料の前記圧縮成形条件を算出する、
試料評価システム。
【請求項9】
設定された圧縮成形条件に基づいて試料を圧縮成形した成形物の特徴量に関わる情報を成形物情報取得部により取得させ、前記成形物情報取得部が取得した前記成形物の特徴量に関わる情報に基づき、前記成形物の特徴量を評価するように構成された特徴量処理部、
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させ、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記成形物の特徴量に関わる情報を取得した前記試料の前記圧縮成形条件を算出する、
プログラム。
および前記特徴量処理部が評価した評価結果と、設定された前記圧縮成形条件とに基づき最適化処理を行い、最適化した圧縮成形条件を提供するように構成された最適化処理部、としてコンピュータを機能させ、
圧縮成形による前記成形物の成形を複数回繰り返して、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけたサンプルについて当該複数回の圧縮成形毎に蓄積し、
前記最適化処理部は、前記特徴量処理部の評価結果および前記圧縮成形条件を紐づけた複数の前記サンプルを読み出して前記最適化処理を実行し、前記成形物の特徴量に関わる情報を取得した前記試料の前記圧縮成形条件を算出する、
プログラム。