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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】P2024082567
(43)【公開日】2024-06-20
(54)【発明の名称】自動評価装置、自動評価方法及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
B29C 45/76 20060101AFI20240613BHJP
【ＦＩ】
B29C45/76
【審査請求】未請求
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022196505
(22)【出願日】2022-12-08
(71)【出願人】
【識別番号】000004215
【氏名又は名称】株式会社日本製鋼所
(74)【代理人】
【識別番号】100114557
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 英仁
(74)【代理人】
【識別番号】100078868
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 登夫
(72)【発明者】
【氏名】横田 工
(72)【発明者】
【氏名】佐伯 明彦
(72)【発明者】
【氏名】赤木 誉志
【テーマコード（参考）】
4F206
【Ｆターム（参考）】
4F206AM23
4F206AM33
4F206AM34
4F206AM35
4F206AM36
4F206AP00
4F206AR00
4F206JA07
4F206JL02
4F206JL09
4F206JP01
4F206JP13
4F206JP14
4F206JP17
4F206JP23
(57)【要約】
【課題】産業機械の不良品発生動作を誘発させる設定を行うだけで、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの性能評価を自動で行うことができる自動評価装置を提供する。
【解決手段】産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価装置であって、不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件を受け付ける受付部と、処理部とを備え、処理部は、受付部が受け付けた複数の不良誘発条件に基づいて、複数の不良条件を生成し、生成された不良条件を産業機械に設定し、不良条件が設定された産業機械を動作させた場合、学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、複数の不良条件それぞれを産業機械に設定し、各不良条件について産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、学習済モデルの評価レポートを生成する。
【選択図】図３
【解決手段】産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価装置であって、不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件を受け付ける受付部と、処理部とを備え、処理部は、受付部が受け付けた複数の不良誘発条件に基づいて、複数の不良条件を生成し、生成された不良条件を産業機械に設定し、不良条件が設定された産業機械を動作させた場合、学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、複数の不良条件それぞれを産業機械に設定し、各不良条件について産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、学習済モデルの評価レポートを生成する。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価装置であって、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付ける受付部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
前記受付部が受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
自動評価装置。
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付ける受付部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
前記受付部が受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
自動評価装置。
【請求項2】
前記評価レポートは、生成された前記複数の不良条件と、前記学習済モデルによって修正された前記運転条件と、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる前記運転結果とを含む
請求項１に記載の自動評価装置。
請求項１に記載の自動評価装置。
【請求項3】
前記処理部は、
ラウンドロビン方式にて、前記複数の不良誘発条件の値を順次、昇順又は降順で変更することによって、複数の不良条件を生成する
請求項１に記載の自動評価装置。
ラウンドロビン方式にて、前記複数の不良誘発条件の値を順次、昇順又は降順で変更することによって、複数の不良条件を生成する
請求項１に記載の自動評価装置。
【請求項4】
前記産業機械は射出成形機である
請求項１に記載の自動評価装置。
請求項１に記載の自動評価装置。
【請求項5】
前記不良誘発条件は、
成形材料の計量完了位置、又は射出速度の切替位置、背圧を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
成形材料の計量完了位置、又は射出速度の切替位置、背圧を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項6】
修正対象の運転条件は、
射出速度、射出圧力、ヒータ温度、保圧圧力、保圧切替位置、金型温度、ノズル温度、型締力、背圧、保圧時間、又はスクリュ回転を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
射出速度、射出圧力、ヒータ温度、保圧圧力、保圧切替位置、金型温度、ノズル温度、型締力、背圧、保圧時間、又はスクリュ回転を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項7】
前記運転結果は、成形品の不良の有無又は成形品の良否の程度と、不良の種類とを含む
請求項４に記載の自動評価装置。
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項8】
前記不良誘発条件は、
成形材料の計量完了位置、射出速度の切替位置及び背圧を含み、
修正対象の運転条件は、
保圧圧力、保圧切替位置、及び射出速度を含み、
前記運転結果は、成形品のバリ及びショートの有無、又は成形品のバリ面積及びショート面積を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
成形材料の計量完了位置、射出速度の切替位置及び背圧を含み、
修正対象の運転条件は、
保圧圧力、保圧切替位置、及び射出速度を含み、
前記運転結果は、成形品のバリ及びショートの有無、又は成形品のバリ面積及びショート面積を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項9】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度のいずれかを含み、
前記運転結果は、成形品のヒケ面積、ヒケ深さ、若しくはケの有無、成形品のウェルドライン面積若しくはウェルドラインの有無、成形品のフローマークの面積若しくはフローマークの有無、又は成形品のクレージング面積又はクレージングの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度のいずれかを含み、
前記運転結果は、成形品のヒケ面積、ヒケ深さ、若しくはケの有無、成形品のウェルドライン面積若しくはウェルドラインの有無、成形品のフローマークの面積若しくはフローマークの有無、又は成形品のクレージング面積又はクレージングの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項10】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、スクリュ回転速度、射出速度、又は背圧を含み、
前記運転結果は、成形品の焼け面積、若しくは焼けの有無、又は成形品の気泡・空洞の数を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
射出圧、シリンダ温度、保圧、スクリュ回転速度、射出速度、又は背圧を含み、
前記運転結果は、成形品の焼け面積、若しくは焼けの有無、又は成形品の気泡・空洞の数を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項11】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の曇り面積若しくは曇りの有無、成形品のむら面積若しくはむらの有無、又は成形品の斑点の数を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の曇り面積若しくは曇りの有無、成形品のむら面積若しくはむらの有無、又は成形品の斑点の数を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項12】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、スクリュ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の汚れ部分の面積又は汚れの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
射出圧、スクリュ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の汚れ部分の面積又は汚れの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項13】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の銀条の有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
シリンダ温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の銀条の有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項14】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、保圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のスプル欠損の有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
射出圧、保圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のスプル欠損の有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項15】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のそり又は曲がりの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のそり又は曲がりの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項16】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のコールドスラグの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のコールドスラグの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項17】
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のジェッティングの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のジェッティングの有無を含む
請求項４に記載の自動評価装置。
【請求項18】
産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価方法であって、
コンピュータが、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付け、
受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
自動評価方法。
コンピュータが、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付け、
受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
自動評価方法。
【請求項19】
産業機械の運転条件を修正する学習済モデルを、コンピュータに評価させるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付け、
受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
処理を実行させるコンピュータプログラム。
前記コンピュータに、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付け、
受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
処理を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、学習済モデルの自動評価装置、自動評価方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
射出成形機を用いた射出成形を行う場合、まず条件出し作業を行って各種成形条件項目の設定値を修正し、成形条件を求める必要がある。成形条件の修正は、オペレータの経験に基づいて行われており、適切な成形条件を得るためには、試行錯誤を繰り返す必要がある。特許文献１には、強化学習により、射出成形機の成形条件を修正する射出成形機システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－１６６７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
強化学習、その他の機械学習により生成された学習済モデルの性能評価は、人があらかじめ決められた不良成形条件を設定し、その不良が何ショット目で良品になったか、又は決められたショット数内で何ショット良品を維持できたか記録を取ることにより行われている。学習済モデルの性能評価は、人手によって行われ、多くの時間を要している。その他、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの性能評価についても同様の問題がある。
【0005】
本開示の目的は、産業機械の不良品発生動作を誘発させる設定を行うだけで、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの性能評価を自動で行うことができる自動評価装置、自動評価方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一側面に係る自動評価装置は、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価装置であって、不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件を受け付ける受付部と、処理部とを備え、前記処理部は、前記受付部が受け付けた前記複数の不良誘発条件に基づいて、複数の不良条件を生成し、生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する。
【0007】
本開示の一側面に係る自動評価方法は、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価方法であって、コンピュータが、不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件を受け付け、受け付けた前記複数の不良誘発条件に基づいて、複数の不良条件を生成し、生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する。
【0008】
本開示の一側面に係るコンピュータプログラム（プログラム製品）は、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルを、コンピュータに評価させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件を受け付け、受け付けた前記複数の不良誘発条件に基づいて、複数の不良条件を生成し、生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、産業機械の不良品発生動作を誘発させる設定を行うだけで、産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの性能評価を自動で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本実施形態に係る射出成形装置の構成例を示す模式図である。
【図2】本実施形態に係る制御装置の構成例を示すブロック図である。
【図3】本実施形態に係る自動評価装置の構成例を示すブロック図である。
【図4】本実施形態に係る自動評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図5】本実施形態に係る自動評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図6】本実施形態に係る評価レポートの一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
本発明の実施形態に係る自動評価装置、自動評価方法及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【0012】
＜射出成形機の構成＞
図１は、本実施形態に係る射出成形機１０１の構成例を示す模式図である。本実施形態に係る射出成形機１０１は、金型２１を型締めする型締装置２と、成形材料を可塑化して射出する射出装置３と、制御装置４と、検査装置５とを備える。型締装置２及び射出装置３は成形機本体１を構成している。制御装置４は、後述する学習済モデル４０（図２参照）を用いて成形条件の修正を行う成形条件修正装置として機能する。図１に示すように、射出成形機１０１には、本実施形態に係る自動評価装置６が設けられている。自動評価装置６は、学習済モデル４０の評価を行う装置である。
図１は、本実施形態に係る射出成形機１０１の構成例を示す模式図である。本実施形態に係る射出成形機１０１は、金型２１を型締めする型締装置２と、成形材料を可塑化して射出する射出装置３と、制御装置４と、検査装置５とを備える。型締装置２及び射出装置３は成形機本体１を構成している。制御装置４は、後述する学習済モデル４０（図２参照）を用いて成形条件の修正を行う成形条件修正装置として機能する。図１に示すように、射出成形機１０１には、本実施形態に係る自動評価装置６が設けられている。自動評価装置６は、学習済モデル４０の評価を行う装置である。
【0013】
型締装置２はベッド２０上に固定された固定盤２２と、ベッド２０上をスライド可能に設けられた型締ハウジング２３と、ベッド２０上を同様にスライドする可動盤２４とを備える。固定盤２２と型締ハウジング２３は複数本、例えば４本のタイバー２５、２５、…によって連結されている。可動盤２４は、固定盤２２と型締ハウジング２３の間でスライド自在に構成されている。型締ハウジング２３と可動盤２４の間には型締機構２６が設けられている。
【0014】
型締機構２６は、例えばトグル機構から構成されている。なお、型締機構２６は、直圧式の型締機構、つまり型締シリンダによって構成してもよい。固定盤２２と可動盤２４にはそれぞれ固定金型２１ａと、可動金型２１ｂが設けられ、型締機構２６を駆動すると金型２１が型開閉されるようになっている。
【0015】
射出装置３は、基台３０上に設けられている。射出装置３は、先端部にノズル３１ａを有する加熱シリンダ３１と、当該加熱シリンダ３１内に周方向と軸方向とに回転可能に配されたスクリュ３２とを備える。スクリュ３２は駆動機構３３によって回転方向と軸方向とに駆動する。駆動機構３３は、スクリュ３２を回転方向に駆動する回転モータと、スクリュ３２を軸方向に駆動するモータ等から構成されている。なお、図１に示す駆動機構３３は、カバーにより覆われているため内部構成が図示されていない。
【0016】
加熱シリンダ３１の後端部近傍には、成形材料が投入されるホッパ３４が設けられている。また、射出成形機１０１は、射出装置３を前後方向（図１中左右方向）に移動させるノズルタッチ装置３５を備える。ノズルタッチ装置３５を駆動すると、射出装置３が前進して加熱シリンダ３１のノズル３１ａが固定盤２２の密着部にタッチするように構成されている。
【0017】
図２は、本実施形態に係る制御装置４の構成例を示すブロック図である。制御装置４は、型締装置２及び射出装置３の動作を制御するコンピュータであり、ハードウェア構成として制御部４１、記憶部４２、制御信号出力部４３、第１取得部４４と、第２取得部４５、操作パネル４６を備える。制御部４１は、機能部として学習済モデル４０を有する。学習済モデル４０は、現在設定されている成形条件と、成形品の状態を検査して得られる検査結果（運転結果）とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。学習済モデル４０は、強化学習モデルであってもよいし、教師有り学習によって得られるモデルでもよい。学習済モデル４０の種類及び構成は特に限定されるものでは無い。なお、学習済モデル４０の一部をハードウェア的に実現しても良い。
【0018】
制御装置４は、射出成形機１０１（図１参照）の動作を制御し、かつ成形条件を修正する装置である。なお、制御装置４は、ネットワークに接続されたサーバ装置であっても良い。また、制御装置４は、複数台のコンピュータで構成し分散処理する構成でもよいし、１台のサーバ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されていてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されていてもよい。
【0019】
制御部４１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＮＰＵ（Neural Processing Unit）等の演算回路、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の内部記憶装置、Ｉ／Ｏ端子、計時部等を有する。制御部４１は、後述の記憶部４２が記憶する制御プログラム（プログラム製品）を実行することにより、成形条件の修正処理を実行する。なお、制御装置４の各機能部は、ソフトウェア的に実現しても良いし、一部又は全部をハードウェア的に実現しても良い。
【0020】
記憶部４２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable
ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部４２は、射出成形機１０１及び成形品の状態に応じた成形条件の修正方法を強化学習し、成形条件修正処理をコンピュータに実行させるための制御プログラムを記憶している。記憶部４２は、強化学習モデルである学習済モデル４０を特徴付ける各種係数を記憶する。
ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部４２は、射出成形機１０１及び成形品の状態に応じた成形条件の修正方法を強化学習し、成形条件修正処理をコンピュータに実行させるための制御プログラムを記憶している。記憶部４２は、強化学習モデルである学習済モデル４０を特徴付ける各種係数を記憶する。
【0021】
制御信号出力部４３は、成形条件に基づく制御部４１の制御に従って射出成形機１０１の動作を制御するための制御信号を成形機本体１へ出力する。
【0022】
操作パネル４６は、射出成形機１０１の成形条件などを設定し、射出成形機１０１の動作を操作するためのインタフェースである。操作パネル４６は、表示パネル及び操作装置を備える。表示パネルは、液晶表示パネル、有機ＥＬ表示パネルなどの表示装置であり、制御部４１の制御に従って、射出成形機１０１の成形条件の設定を受け付けるための受付画面を表示したり、射出成形機１０１の状態、本実施形態に係る成形条件修正方法の実施状況を表示したりする。操作装置は、射出成形機１０１の成形条件を入力及び修正するための入力装置であり、操作ボタン、タッチパネルなどを有する。操作装置は受け付けた成形条件を示すデータを制御部４１に与える。
【0023】
射出成形機１０１には、各種の成形条件に係る設定値が設定される。成形条件には、射出開始位置、金型温度、ノズル温度、シリンダ温度（ヒータ温度）、ホッパ温度、型締力、射出速度、射出加速度、射出ピーク圧力（射出圧力）、射出ストロークが含まれる。また成形条件には、シリンダ先端樹脂圧、逆流防止リング着座状態、保圧圧力、保圧切替速度、保圧切替位置、保圧完了位置、クッション位置、背圧、計量トルクが含まれる。更に成形条件には、計量完了位置、スクリュ後退速度、サイクル時間、型閉時間、射出時間、保圧時間、計量時間、型開時間が含まれる。更に成形条件には、冷却時間，スクリュ回転数，金型開閉速度，突き出し速度，突き出し回数が含まれる。
【0024】
これらの設定値が設定された射出成形機１０１は、当該設定値に従って動作する。上記した成形条件の内、特に保圧圧力、保圧切替位置、射出速度は、成形品のバリ、ショート等の成形不良に関連するものである。本実施形態では、学習済モデル４０を用いて、保圧圧力［Ｍｐａ］、保圧切替位置［ｍｍ］、射出速度[ｍｍ／秒]を修正する例を説明する。
【0025】
第１取得部４４は、射出成形機１０１の状態を測定して得られる測定データを取得する入力回路である。
【0026】
型締装置２及び射出装置３（図１参照）には、射出成形機１０１の状態を示す情報であって、成形機本体１の動作を制御するために必要な物理量を検出する一又は複数のセンサ１ａが設けられている。センサ１ａは第１取得部４４に接続されている。物理量には、例えば電圧、電流、温度、湿度、トルク、圧力等の力、可動部の速度、加速度、回転角、位置、流体の流量、速度等が含まれる。センサ１ａは、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサ、湿度センサ、トルクセンサ、圧力センサ、速度センサ、加速度センサ、回転角度センサ、測位センサ、流量センサ、流速計等である。センサ１ａは物理量を示す測定信号を制御装置４へ出力する。センサ１ａから出力された測定信号は第１取得部４４に入力し、第１取得部４４は測定信号を測定データとして取得する。
【0027】
測定データは、射出成形機１０１の運転状況を示すデータであり、例えば、サイクル時間［秒］、射出時間［秒］、保圧時間［秒］、保圧切替位置［ｍｍ］、保圧切替速度［ｍｍ／秒］、保圧切替圧力［Ｐａ］、クッション位置［ｍｍ］、保圧完了位置［ｍｍ］、計量時間［秒］、背圧［Ｐａ］、計量完了位置［ｍｍ］等が含まれる。
【0028】
第２取得部４５は、射出成形機１０１にて成形された成形品の状態を検査して得られる検査結果データを取得する入力回路である。第２出力部には検査装置５が接続されている。検査装置５は、成形品の状態を検出するカメラ、測距センサ、重量計等であり、成形品の状態に係る物理量を測定し、測定して得た物理量データに基づいて、成形品の状態を示す検査結果データを得る。検査結果データは、例えば、成形品のバリ面積［ｍｍ2 ］、ショート面積［ｍｍ2 ］を示すデータである。
【0029】
また、制御装置４には自動評価装置６が接続される。自動評価装置６は、制御装置４に着脱可能に構成するとよい。学習済モデル４０の評価を行う際、制御装置４の制御部４１は、自動評価装置６と協動して学習済モデル４０の評価に係る処理を実行する。具体的には、制御部４１は、後述する自動評価装置６から出力された成形不良を誘発させるための情報（後述の不良成形条件及び試験回数）を受信し、受信した情報に基づいて、成形不良が誘発されるように成形条件を変更し、複数回の成形を行い、成形品の検査結果データを自動評価装置６へ送信する処理を実行する。
【0030】
図３は、本実施形態に係る自動評価装置６の構成例を示すブロック図である。自動評価装置６は、学習済モデル４０の性能評価を自動で行うコンピュータであり、ハードウェア構成としてプロセッサ（処理部）６１、記憶部６２、受付部６３、データ入出力部６４、及びレポート出力部６５を備える。自動評価装置６は、ネットワークに接続されたサーバ装置であっても良い。また、制御装置４及び自動評価装置６は一つのコンピュータであってもよい。つまり、制御装置４が自動評価装置６の処理を実行するように構成してもよい。更に、自動評価装置６は、複数台のコンピュータで構成し分散処理する構成でもよいし、１台のサーバ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されていてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されていてもよい。
【0031】
プロセッサ６１は、ＣＰＵ、マルチコアＣＰＵ、ＧＰＵ、ＧＰＧＰＵ、ＴＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＮＰＵ等の演算回路、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の内部記憶装置、Ｉ／Ｏ端子、計時部等を有する。プロセッサ６１は、後述の記憶部６２が記憶するコンピュータプログラム（プログラム製品）６２ａを実行することにより、本実施形態に係る自動評価方法を実施する。なお、自動評価装置６の各機能部は、ソフトウェア的に実現しても良いし、一部又は全部をハードウェア的に実現しても良い。
【0032】
記憶部６２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部６２は、学習済モデル４０の性能評価を自動実行するためのコンピュータプログラム６２ａを記憶している。また、記憶部６２は、学習済モデル４０の評価結果である評価レポート６２ｂを記憶する。
【0033】
本実施形態に係るコンピュータプログラム６２ａは、記録媒体６９にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記憶部６２は、読出装置によって記録媒体６９から読み出されたコンピュータプログラム６２ａを記憶する。記録媒体６９はフラッシュメモリ等の半導体メモリである。また、記録媒体６９はＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ＢＤ（Blu-ray(登録商標)Disc）等の光ディスクでも良い。更に、記録媒体６９は、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスク、磁気光ディスク等であっても良い。
【0034】
更にまた、通信網に接続されている外部サーバから本実施形態に係るコンピュータプログラム６２ａをダウンロードし、記憶部６２に記憶させても良い。
【0035】
受付部６３は、キーボード、タッチパネル、マウス等の入力装置である。受付部６３は、学習済モデル４０の性能評価を行うために、射出成形機１０１の不良品発生動作を誘発するための情報を受け付ける。
【0036】
具体的には、受付部６３は、成形機本体１に設定される運転条件のうち、成形品の不良を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、分割数、試験ショットの回数（ｍ回）を受け付ける。以下、当該回数を試験回数と呼ぶ。上限値及び下限値は、成形品の不良を誘発するために変更してもよい不良誘発条件の数値範囲を定めるための情報である。分割数は、当該数値範囲内を分割する数である。分割数は、当該数値範囲内を分割して作成される不良誘発条件の数を決定するため情報であれば、その定義は特に限定されるものではない。
不良誘発条件は、例えば、成形材料の計量完了位置、射出速度の切替位置、又は背圧である。これらの条件を変更することによって、金型２１への成形材料の充填量を増減させることができる。
試験回数は、複数の異なる不良成形条件毎に、試験ショットを行う回数である。受付部６３は、計量完了位置、射出第１段切替位置、射出第２段切替位置及び背圧それぞれの上限値、下限値、及び分割数と、試験回数とをプロセッサ６１に与える。
不良誘発条件は、例えば、成形材料の計量完了位置、射出速度の切替位置、又は背圧である。これらの条件を変更することによって、金型２１への成形材料の充填量を増減させることができる。
試験回数は、複数の異なる不良成形条件毎に、試験ショットを行う回数である。受付部６３は、計量完了位置、射出第１段切替位置、射出第２段切替位置及び背圧それぞれの上限値、下限値、及び分割数と、試験回数とをプロセッサ６１に与える。
【0037】
射出第１段切替位置は、射出開始後、射出速度を切り替える第１回目の位置である。射出第２段切替位置は、射出第１段切替位置で射出速度が切り替えられた後、射出速度を切り替える第２回目の位置である。
【0038】
例えば、射出切替位置の上限値が６０［ｍｍ］、下限値が４０［ｍｍ］、分割数がｎ＝２０である場合、射出切替位置の設定値範囲（４０～６０［ｍｍ］）を、（４０－２０）／ｎ刻みでｎ個に分割することができる。ｎ分割して得られる射出切替位置の設定値は、４０、４１、４２、…６０となる。設定値の数は、（ｎ＋１）個である。他の不良誘発条件についても同様である。
【0039】
データ入出力部６４は、制御装置４との間でデータの入出力を行う入出力インタフェースである。入出力インタフェースは、データ信号が入出力する端子、通信回路等を含む。データ入出力部６４は、有線又は無線で制御装置４に接続される。
【0040】
プロセッサ６１は、受付部６３が受け付けた不良誘発条件の上限値、下限値及び分割数に基づいて、複数（ｎ個）の不良成形条件を生成する。具体的には、プロセッサ６１は、不良誘発条件の上限値及び下限値で表される数値範囲を当該分割数で分割することによって、当該不良誘発条件の複数の設定値を得る。プロセッサ６１は、同様にして、他の不良誘発条件についても複数の設定値を得る。そして、プロセッサ６１は、複数の不良誘発条件それぞれの設定値を組み合わせることによって、複数の不良成形条件を生成する。プロセッサ６１は、生成した不良成形条件を示すデータ及び試験回数を、データ入出力部６４を介して制御装置４へ出力する。例えば、ｍ回の試験ショット間隔で、ｎ個の不良成形条件及び試験回数を順次、制御装置４へ出力することによって、当該不良成形条件を設定する。なお、複数（ｎ個）の不良成形条件及び試験回数をまとめて、制御装置４へ出力するように構成してもよい。
【0041】
制御装置４は、自動評価装置６から出力された不良成形条件を設定し、成形機本体１を動作させる。なお、不良成形条件は、設定される各種の成形条件の一部である。制御装置４は、受付部６３が受け付けた試験回数、成形品を製造する。また、制御装置４は、学習済モデル４０を用いて、成形条件の修正を行う。具体的には、制御装置４は、射出成形が行われた場合、検査装置５によって成形品を検査して得られる検査結果データを取得し、現在の成形条件及び検査結果データを学習済モデル４０に入力することによって、成形条件の修正量を出力させる。制御装置４は、学習済モデル４０から出力された修正量に基づいて、成形条件を修正する。制御装置４は、上記試験回数の試験ショットそれぞれにおいて行われた成形条件の修正内容と、検査結果とを自動評価装置６へ出力する。
【0042】
プロセッサ６１は、データ入出力部６４を介して、修正内容及び検査結果データを取得する。修正内容は、例えば学習済モデル４０から出力された修正量、又は当該修正量によって修正された成形条件等、学習済モデル４０の出力に関連する情報である。プロセッサ６１は、射出成形機１０１の制御装置４に設定した複数の不良成形条件、学習済モデル４０を用いて行われた成形条件の修正内容、成形品の検査結果に基づく、学習済モデル４０の評価レポート６２ｂを生成する（図６参照）。
【0043】
」
レポート出力部６５は、表示装置、印刷装置等の出力装置である。レポート出力部６５は、プロセッサ６１によって生成された評価レポート６２ｂを外部へ出力する。なお、レポート出力部６５は、外部端末へ評価レポート６２ｂを送信する通信回路であってもよい。
レポート出力部６５は、表示装置、印刷装置等の出力装置である。レポート出力部６５は、プロセッサ６１によって生成された評価レポート６２ｂを外部へ出力する。なお、レポート出力部６５は、外部端末へ評価レポート６２ｂを送信する通信回路であってもよい。
【0044】
図４及び図５は、本実施形態に係る自動評価方法の処理手順を示すフローチャートである。プロセッサ６１は、複数の不良誘発条件の上限値、下限値及び分割数と、不良成形条件毎に行う試験回数とを受け付ける（ステップＳ１１）。
【0045】
次いで、プロセッサ６１は、各不良誘発条件の上限値及び下限値の数値範囲を、分割数で分割することによって、複数の不良誘発条件それぞれの設定値を算出する（ステップＳ１２）。プロセッサ６１は、算出された各不良誘発条件の設定値を組み合わせることによってｎ個の不良成形条件を生成する（ステップＳ１３）。
【0046】
例えば、プロセッサ６１は、ラウンドロビン方式にて、複数の不良誘発条件の設定値を順次、昇順又は降順で変更することによって、複数の不良成形条件を生成することができる。具体的には、複数の不良誘発条件から選択される第１の不良誘発条件の設定値を下限値から上限値まで、分割数に応じた変更幅だけ順次加算することによって、変更し、不良誘発条件を生成する。第１の不良誘発条件が上限値に達したら、第２の不良誘発条件の設定値を同様にして変更する。以下同様にして、複数の不良成形条件の設定値を順に変更することによって、複数の不良成形条件が得られる。
もちろん、不良誘発条件の設定値を上限値から下限値まで、分割数に応じた変更幅だけ順次減算することによって、変更し、不良誘発条件を生成するようにしてもよい。
もちろん、不良誘発条件の設定値を上限値から下限値まで、分割数に応じた変更幅だけ順次減算することによって、変更し、不良誘発条件を生成するようにしてもよい。
【0047】
なお、ラウンドロビン方式は一例であり、複数の不良誘発条件それぞれを、上限値及び下限値の数値範囲内でランダムに変更することによって、複数の不良成形条件を生成するように構成してもよい。ただし、同一の不良成形条件は除外する。
【0048】
次いで、プロセッサ６１は、不良成形条件変数Ｘに１を初期設定し（ステップＳ１４）、試験回数変数Ｙに１を初期設定する（ステップＳ１５）。不良成形条件変数は、複数の不良成形条件を区別するための変数である。試験回数変数は、試験ショットを行った回数を示す変数である。
【0049】
次いで、プロセッサ６１は、不良成形条件変数Ｘが、ステップＳ１３で生成した不良成形条件数ｎであるか否かを判定する（ステップＳ１６）。つまり、プロセッサ６１は、全ての不良成形条件について、試験ショットを実行したか否かを判定する。
【0050】
不良成形条件変数が、不良成形条件数ｎに達していないと判定した場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、プロセッサ６１は、第Ｘ番目の不良成形条件を制御装置４に設定する（ステップＳ１７）。
【0051】
次いで、プロセッサ６１は、試験回数変数Ｙが、ステップＳ１１で受け付けた試験回数ｍであるか否かを判定する（ステップＳ１８）。試験回数変数Ｙが試験回数ｍであると判定した場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、プロセッサ６１は、処理をステップＳ１５へ戻す。試験回数変数Ｙが試験回数ｍに到達していないと判定した場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、プロセッサ６１は、成形機本体１を動作させて成形品を製造させ、成形された成形品を検査する（ステップＳ１９）。
【0052】
そして、制御装置４は、成形品の検査結果と、現在設定されている成形条件とに基づいて、成形条件を修正する（ステップＳ２０）。例えば、制御装置４は、学習済モデル４０を用いて、保圧、保圧切替位置及び第３段目の射出速度を修正する。
【0053】
次いで、プロセッサ６１は、制御装置４から成形条件の修正内容及び検査結果を取得し（ステップＳ２１）、処理をステップＳ１８へ戻す。
【0054】
以上のステップＳ１５～ステップＳ２１を繰り返すことによって、ｎ個の不良成形条件それぞれについて、試験回数ｍ回の試験ショットを行い、学習済モデル４０を用いて行われた成形条件の修正内容と、当該修正によって得られた成形品の検査結果データとを収集することができる。
【0055】
ステップＳ１６において、良成形条件変数が、不良成形条件数ｎであると判定した場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、プロセッサ６１は、取得した修正内容及び検査結果データに基づいて、不良成形条件が設定され、不良品が成形され始めてから、良品の成形品が得られるようになるまでのショット数を特定する（ステップＳ２２）。プロセッサ６１は、当該ショット数を、複数の不良成形条件毎に算出する。
【0056】
また、プロセッサ６１は、取得した修正内容及び検査結果に基づいて、成形品の良品維持率を算出する（ステップＳ２３）。例えば、プロセッサ６１は、ある不良成形条件が設定された状況において良品成形が続いた最大回数を、試験回数で割ることによって、良品維持率を算出する。プロセッサ６１は、良品維持率を、複数の不良成形条件毎に算出する。
【0057】
次いで、プロセッサ６１は、生成した不良成形条件と、取得した修正内容及び検査結果データと、算出した良品維持率等とに基づいて、学習済モデル４０の性能を示した評価レポート６２ｂを生成する（ステップＳ２４）。そして、プロセッサ６１は、生成した評価レポート６２ｂを、レポート出力部６５にて外部出力し（ステップＳ２５）、処理を終える。
【0058】
図６は、本実施形態に係る評価レポート６２ｂの一例を示す模式図である。評価レポート６２ｂは、例えば、複数の成形条件毎に、設定した不良成形条件と、学習済モデル４０によって行われた修正内容と、成形品の検査結果と、評価とを対応付けた一覧表である。なお、図６では２１個の成形条件が図示されているが、不良成形条件の個数は一例である。
【0059】
より具体的には、評価レポート６２ｂの一覧表を構成する各行には、不良成形条件、修正内容、検査結果及び評価が表示される。不良成形条件には、計量完了位置、射出１段切替位置、射出２段切替位置、及び背圧等の不良誘発条件が含まれる。修正内容には、保圧、保圧切替位置、及び第３段目の射出速度が含まれる。検査結果には、試験回数ｍ回の試験ショットが行われたときに得られた成形品それぞれの検査結果データが含まれる。評価には、不良発生から良品が得られるまでのショット数、良品維持率が含まれる。
評価レポート６２ｂの一覧表を構成する各列には、複数の不良成形条件にそれぞれ対応しており、上記した不良誘発条件の設定値、修正対象の各条件の修正量、成形品の検査結果、良品が得られるまでのショット数、良品維持率が表示される。
評価レポート６２ｂの一覧表を構成する各列には、複数の不良成形条件にそれぞれ対応しており、上記した不良誘発条件の設定値、修正対象の各条件の修正量、成形品の検査結果、良品が得られるまでのショット数、良品維持率が表示される。
【0060】
このように構成された本実施形態に係る自動評価装置６によれば、射出成形機１０１の不良品発生動作を誘発させる条件設定を行うだけで、射出成形機１０１の成形条件を修正する学習済モデル４０の性能評価を自動で行うことができる。
【0061】
また、自動評価装置６は、性能評価の結果を図６に示すような評価レポート６２ｂとして外部出力することができる。射出成形機１０１のオペレータ、学習済モデル４０を導入したり、保守点検を行う技術者は、評価レポート６２ｂを参照することによって、学習済モデル４０の性能を確認したりすることができる。評価レポート６２ｂには、不良誘発条件、成形条件の修正内容、成形品の検査結果、評価が含まれており、学習済モデル４０の性能を詳しく評価検証することができる。
【0062】
更に、複数の不良誘発条件の設定値をラウンドロビン方式によって変更することにより、重複無く、簡易に複数の不良成形条件を生成することができる。
【0063】
更にまた、射出成形機１０１の成形条件を修正する学習済モデル４０の性能評価を行うことができる。特に、本実施形態に係る自動評価装置６は、バリ及びショート不良に対応する学習済モデル４０の性能評価を効果的に行うことができる。
【0064】
なお、本実施形態では、主に検査結果であるバリ面積及びショート面積に基づいて、成形品のバリ及びショートを解消するための成形条件の修正を行う学習済モデル４０の評価を行う例を説明したが、成形品のバリ及びショートの有無に基づいて成形条件の修正を行う学習済モデル４０の評価を行うこともできる。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のバリ及びショートの有無を示す検査結果を含む。
また、バリ及びショート以外の他の成形不良を解消する学習済モデル４０の評価も行うことができる。
また、バリ及びショート以外の他の成形不良を解消する学習済モデル４０の評価も行うことができる。
【0065】
例えば、ひけ、ウェルドライン、波状表面（フローマーク）、又はクレージングを解消する学習済モデル４０を評価する場合、射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
ひけを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるヒケ面積、ヒケ深さ、又はヒケの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のヒケ面積、ヒケ深さ、又はヒケの有無を示す検査結果を含む。
ウェルドラインを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるウェルドライン面積又はウェルドラインの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のウェルドライン面積又はウェルドラインの有無を示す検査結果を含む。
フローマークを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるフローマークの面積又はフローマークの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のフローマークの面積又はフローマークの有無を示す検査結果を含む。
クレージングを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるクレージング面積又はクレージングの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のクレージング面積又はクレージングの有無を示す検査結果を含む。
ひけを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるヒケ面積、ヒケ深さ、又はヒケの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のヒケ面積、ヒケ深さ、又はヒケの有無を示す検査結果を含む。
ウェルドラインを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるウェルドライン面積又はウェルドラインの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のウェルドライン面積又はウェルドラインの有無を示す検査結果を含む。
フローマークを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるフローマークの面積又はフローマークの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のフローマークの面積又はフローマークの有無を示す検査結果を含む。
クレージングを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるクレージング面積又はクレージングの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のクレージング面積又はクレージングの有無を示す検査結果を含む。
【0066】
焼け、又は気泡・空洞を解消する学習済モデル４０を評価する場合、射出圧、シリンダ温度、保圧、スクリュ回転速度、射出速度、背圧のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品の焼けを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる焼け面積又は焼けの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の焼け面積又は焼けの有無を示す検査結果を含む。
成形品の気泡・空洞を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる気泡・空洞の数とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の気泡・空洞の数を示す検査結果を含む。
成形品の焼けを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる焼け面積又は焼けの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の焼け面積又は焼けの有無を示す検査結果を含む。
成形品の気泡・空洞を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる気泡・空洞の数とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の気泡・空洞の数を示す検査結果を含む。
【0067】
表面のくもり、又はむら・斑点を解消する学習済モデル４０を評価する場合、シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品の表面のくもりを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる曇り面積又は曇りの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の曇り面積又は曇りの有無を示す検査結果を含む。
成形品のむらを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるむら面積又はむらの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のむら面積又はむらの有無を示す検査結果を含む。
成形品の斑点を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる斑点の数とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の斑点の数を示す検査結果を含む。
成形品の表面のくもりを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる曇り面積又は曇りの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の曇り面積又は曇りの有無を示す検査結果を含む。
成形品のむらを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるむら面積又はむらの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のむら面積又はむらの有無を示す検査結果を含む。
成形品の斑点を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる斑点の数とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の斑点の数を示す検査結果を含む。
【0068】
表面の汚れを解消する学習済モデル４０を評価する場合、射出圧、スクリュ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品の表面の汚れを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる汚れ部分の面積又は汚れの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の汚れ部分の面積又は汚れの有無を示す検査結果を含む。
成形品の表面の汚れを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる汚れ部分の面積又は汚れの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の汚れ部分の面積又は汚れの有無を示す検査結果を含む。
【0069】
例えば、銀条を解消する学習済モデル４０を評価する場合、シリンダ温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品の銀条を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる銀条の有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の銀条の有無を示す検査結果を含む。
成形品の銀条を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られる銀条の有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品の銀条の有無を示す検査結果を含む。
【0070】
例えば、スプル欠損を解消する学習済モデル４０を評価する場合、射出圧、保圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品のスプル欠損を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるスプル欠損の有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のスプル欠損の有無を示す検査結果を含む。
成形品のスプル欠損を解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるスプル欠損の有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のスプル欠損の有無を示す検査結果を含む。
【0071】
例えば、そり、曲がりを解消する学習済モデル４０を評価する場合、射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、射出速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品のそり又は曲がりを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるそり又は曲がりの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のそり又は曲がりの有無を示す検査結果を含む。
成形品のそり又は曲がりを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるそり又は曲がりの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のそり又は曲がりの有無を示す検査結果を含む。
【0072】
例えば、コールドスラグを解消する学習済モデル４０を評価する場合、シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。
成形品のコールドスラグを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるコールドスラグの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のコールドスラグの有無を示す検査結果を含む。
成形品のコールドスラグを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるコールドスラグの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のコールドスラグの有無を示す検査結果を含む。
【0073】
例えば、ジェッティングを解消する学習済モデル４０を評価する場合、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、金型温度のいずれかを不良誘発条件として採用するとよい。 成形品のジェッティングを解消する学習済モデル４０は、成形条件と、成形品の状態を検査して得られるジェッティングの有無とが入力された場合、所定の成形条件の修正量を出力するモデルである。当該学習済モデル４０の評価レポートは、成形品のジェッティングの有無を示す検査結果を含む。
【0074】
なお、本実施形態では、射出成形機１０１の成形条件を修正する学習済モデル４０の性能評価を行う例を説明したが、押出機、その他の産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの性能評価を行うように構成してもよい。
【0075】
本開示の課題を解決するための手段を付記する。
（付記１）
産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価装置であって、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付ける受付部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
前記受付部が受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
自動評価装置。
（付記２）
前記評価レポートは、生成された前記複数の不良条件と、前記学習済モデルによって修正された前記運転条件と、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる前記運転結果とを含む
付記１に記載の自動評価装置。
（付記３）
前記処理部は、
ラウンドロビン方式にて、前記複数の不良誘発条件の値を順次、昇順又は降順で変更することによって、複数の不良条件を生成する
付記１又は付記２に記載の自動評価装置。
（付記４）
前記産業機械は射出成形機である
付記１から付記３のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記５）
前記不良誘発条件は、
成形材料の計量完了位置、又は射出速度の切替位置、背圧を含む
付記４に記載の自動評価装置。
（付記６）
修正対象の運転条件は、
射出速度、射出圧力、ヒータ温度、保圧圧力、保圧切替位置、金型温度、ノズル温度、型締力、背圧、保圧時間、又はスクリュ回転を含む
付記４又は付記５に記載の自動評価装置。
（付記７）
前記運転結果は、成形品の不良の有無又は成形品の良否の程度と、及び不良の種類とを含む
付記４から付記６のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記８）
前記不良誘発条件は、
成形材料の計量完了位置、射出速度の切替位置及び背圧を含み、
修正対象の運転条件は、
保圧圧力、保圧切替位置、及び射出速度を含み、
前記運転結果は、成形品のバリ及びショートの有無、又は成形品のバリ面積及びショート面積を含む
付記４から付記７のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記９）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度のいずれかを含み、
前記運転結果は、成形品のヒケ面積、ヒケ深さ、若しくはケの有無、成形品のウェルドライン面積若しくはウェルドラインの有無、成形品のフローマークの面積若しくはフローマークの有無、又は成形品のクレージング面積又はクレージングの有無を含む
付記４から付記８のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１０）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、スクリュ回転速度、射出速度、又は背圧を含み、
前記運転結果は、成形品の焼け面積、若しくは焼けの有無、又は成形品の気泡・空洞の数を含む
付記４から付記９のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１１）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の曇り面積若しくは曇りの有無、成形品のむら面積若しくはむらの有無、又は成形品の斑点の数を含む
付記４から付記１０のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１２）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、スクリュ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の汚れ部分の面積又は汚れの有無を含む
付記４から付記１１のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１３）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の銀条の有無を含む
付記４から付記１２のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１４）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、保圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のスプル欠損の有無を含む
付記４から付記１３のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１５）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のそり又は曲がりの有無を含む
付記４から付記１４のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１６）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のコールドスラグの有無を含む
付記４から付記１５のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１７）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のジェッティングの有無を含む
付記４から付記１６のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１）
産業機械の運転条件を修正する学習済モデルの自動評価装置であって、
不良品発生動作を誘発する複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数を受け付ける受付部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
前記受付部が受け付けた前記複数の不良誘発条件それぞれの上限値、下限値、及び分割数に基づいて、前記上限値及び下限値間の数値範囲を前記分割数で分割して得られる各不良誘発条件の値を組み合わせることによって、複数の不良条件を生成し、
生成された前記不良条件を前記産業機械に設定し、
前記不良条件が設定された前記産業機械を動作させた場合、前記学習済モデルによって運転条件が修正されたときの運転結果を取得し、
前記複数の不良条件それぞれを前記産業機械に設定し、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる運転結果に基づいて、前記学習済モデルの評価レポートを生成する
自動評価装置。
（付記２）
前記評価レポートは、生成された前記複数の不良条件と、前記学習済モデルによって修正された前記運転条件と、各不良条件について前記産業機械を複数回数動作させて得られる前記運転結果とを含む
付記１に記載の自動評価装置。
（付記３）
前記処理部は、
ラウンドロビン方式にて、前記複数の不良誘発条件の値を順次、昇順又は降順で変更することによって、複数の不良条件を生成する
付記１又は付記２に記載の自動評価装置。
（付記４）
前記産業機械は射出成形機である
付記１から付記３のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記５）
前記不良誘発条件は、
成形材料の計量完了位置、又は射出速度の切替位置、背圧を含む
付記４に記載の自動評価装置。
（付記６）
修正対象の運転条件は、
射出速度、射出圧力、ヒータ温度、保圧圧力、保圧切替位置、金型温度、ノズル温度、型締力、背圧、保圧時間、又はスクリュ回転を含む
付記４又は付記５に記載の自動評価装置。
（付記７）
前記運転結果は、成形品の不良の有無又は成形品の良否の程度と、及び不良の種類とを含む
付記４から付記６のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記８）
前記不良誘発条件は、
成形材料の計量完了位置、射出速度の切替位置及び背圧を含み、
修正対象の運転条件は、
保圧圧力、保圧切替位置、及び射出速度を含み、
前記運転結果は、成形品のバリ及びショートの有無、又は成形品のバリ面積及びショート面積を含む
付記４から付記７のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記９）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度のいずれかを含み、
前記運転結果は、成形品のヒケ面積、ヒケ深さ、若しくはケの有無、成形品のウェルドライン面積若しくはウェルドラインの有無、成形品のフローマークの面積若しくはフローマークの有無、又は成形品のクレージング面積又はクレージングの有無を含む
付記４から付記８のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１０）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、スクリュ回転速度、射出速度、又は背圧を含み、
前記運転結果は、成形品の焼け面積、若しくは焼けの有無、又は成形品の気泡・空洞の数を含む
付記４から付記９のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１１）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の曇り面積若しくは曇りの有無、成形品のむら面積若しくはむらの有無、又は成形品の斑点の数を含む
付記４から付記１０のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１２）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、スクリュ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の汚れ部分の面積又は汚れの有無を含む
付記４から付記１１のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１３）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品の銀条の有無を含む
付記４から付記１２のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１４）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、保圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のスプル欠損の有無を含む
付記４から付記１３のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１５）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
射出圧、シリンダ温度、保圧、ノズル温度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のそり又は曲がりの有無を含む
付記４から付記１４のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１６）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、ノズル温度、スクリュ回転速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のコールドスラグの有無を含む
付記４から付記１５のいずれか１つに記載の自動評価装置。
（付記１７）
前記不良誘発条件及び修正対象の運転条件は、
シリンダ温度、保圧、ノズル温度、スクリュ回転速度、射出速度、背圧、又は金型温度を含み、
前記運転結果は、成形品のジェッティングの有無を含む
付記４から付記１６のいずれか１つに記載の自動評価装置。
【符号の説明】
【0076】
１ ：成形機本体
１ａ ：センサ
２ ：型締装置
３ ：射出装置
４ ：制御装置
５ ：検査装置
６ ：自動評価装置
４０ ：学習済モデル
６１ ：プロセッサ
６２ ：記憶部
６２ａ ：コンピュータプログラム
６２ｂ ：評価レポート
６３ ：受付部
６４ ：データ入出力部
６５ ：レポート出力部
６９ ：記録媒体
１０１ ：射出成形機
１ａ ：センサ
２ ：型締装置
３ ：射出装置
４ ：制御装置
５ ：検査装置
６ ：自動評価装置
４０ ：学習済モデル
６１ ：プロセッサ
６２ ：記憶部
６２ａ ：コンピュータプログラム
６２ｂ ：評価レポート
６３ ：受付部
６４ ：データ入出力部
６５ ：レポート出力部
６９ ：記録媒体
１０１ ：射出成形機
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】