特開 2025-41360 推定装置、推定システム、推定方法およびプログラム

(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】P2025041360

(43)【公開日】2025-03-26

(54)【発明の名称】推定装置、推定システム、推定方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   B29C 45/76 20060101AFI20250318BHJP

   B29C 45/17 20060101ALI20250318BHJP

【ＦＩ】

B29C45/76

B29C45/17

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023148608

(22)【出願日】2023-09-13

(71)【出願人】

【識別番号】390006323

【氏名又は名称】ポリプラスチックス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100111235

【弁理士】

【氏名又は名称】原 裕子

(74)【代理人】

【識別番号】100170575

【弁理士】

【氏名又は名称】森 太士

(72)【発明者】

【氏名】望月 章弘

【テーマコード（参考）】

4F206

【Ｆターム（参考）】

4F206AM19

4F206AM32

4F206JA07

4F206JL02

4F206JP01

4F206JP11

4F206JP13

4F206JP21

(57)【要約】      （修正有）

【課題】射出成形機における成形不良の原因を容易に推定することができる推定装置、推定システム、推定方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】射出成形機に設置された複数のセンサー１の各々について、当該センサー１のセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得する取得部４１と、取得した複数の状態を用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定する推定部４２と、推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部４３と、を備える推定装置４。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

射出成形機に設置された複数のセンサーの各々について、当該センサーのセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得する取得部と、
取得した複数の状態を用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定する推定部と、
推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部と、を備える
推定装置。

【請求項2】

前記複数のセンサーの状態を組み合わせた複数のパターンデータと、前記パターンデータ毎に成形不良の種類および原因を対応付けたテーブルを、備え、
前記推定部は、前記取得した複数の状態と合致する、前記テーブルのパターンデータに対応づけられた成形不良の種類および原因を、前記射出成形機における成形不良の種類および原因として推定する
請求項１に記載の推定装置。

【請求項3】

前記テーブルには、前記パターンデータと、対策とが対応付けて設定され、
前記推定部は、前記取得した複数の状態と合致する、前記テーブルのパターンデータに対応づけられた対策を特定し、
前記出力部は、特定した対策を出力する
請求項２に記載の推定装置。

【請求項4】

射出成形機に設置され、センシングデータを出力する複数のセンサーと、
複数の前記センサーから前記センシングデータをそれぞれ取得し、取得した前記センシングデータを所定の順番で出力するマルチプレクサと、
前記マルチプレクサが出力した各センシングデータについて、正常か異常かを判定し、判定した状態を前記所定の順番で配置した状態データを出力するマイコンと、
推定装置と、を備え、
前記推定装置は、
前記マイコンから前記状態データを取得する取得部と、
前記状態データを用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定する推定部と、
推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部と、を備える
推定システム。

【請求項5】

推定装置が行う推定方法であって、
射出成形機に設置された複数のセンサーの各々について、当該センサーのセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得するステップと、
取得した複数の状態を用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定するステップと、
推定した成形不良の種類および原因を出力するステップと、を行う
推定装置。

【請求項6】

請求項１から３のいずれか１項に記載の推定装置として、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】

本発明は、推定装置、推定システム、推定方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

熱可塑性樹脂を用いた射出成形は、複雑な形状の部品を大量に生産できる製造方法として幅広い分野で採用されている。射出成形機の異常を検知するための技術が研究されている（特許文献１、２）。また、射出成形機で成形される成形品の不良を判定する技術も研究されている（特許文献３、４）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１２２９５５号公報

【特許文献2】国際公開２０１９／１８８６６５号公報

【特許文献3】特開２０２３－６８０５８号公報

【特許文献4】特許第７２５００７２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

従来、熟練技術者が、長年の経験、勘または知識に基づいて、射出成形機における成形不良の原因を推定している。具体的には、熟練技術者は、射出成形機が出力する音や振動、射出成形機の部品の状態を目視するなどにより、成形不良の原因を推定する。

【0005】

しかしながら、経験の浅い技術者の場合、成形不良の原因を推定することは難しく、また、成形不良の原因解明に長い時間を要する。

【0006】

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、射出成形機における成形不良の原因を容易に推定することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するため、本発明の一態様は推定装置であって、射出成形機に設置された複数のセンサーの各々について、当該センサーのセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得する取得部と、取得した複数の状態を用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定する推定部と、推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部と、を備える。

【0008】

本発明の一態様は、推定システムであって、射出成形機に設置され、センシングデータを出力する複数のセンサーと、複数の前記センサーから前記センシングデータをそれぞれ取得し、取得した前記センシングデータを所定の順番で出力するマルチプレクサと、前記マルチプレクサが出力した各センシングデータについて、正常か異常かを判定し、判定した状態を前記所定の順番で配置した状態データを出力するマイコンと、推定装置と、を備え、前記推定装置は、前記マイコンから前記状態データを取得する取得部と、前記状態データを用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定する推定部と、 推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部と、を備える。

【0009】

本発明の一態様は、推定装置が行う推定方法であって、射出成形機に設置された複数のセンサーの各々について、当該センサーのセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得するステップと、取得した複数の状態を用いて、前記射出成形機における成形不良の種類および原因を推定するステップと、推定した成形不良の種類および原因を出力するステップと、を行う。

【0010】

本発明の一態様は、上記推定装置として、コンピュータを機能させるプログラムである。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、射出成形機における成形不良の原因を容易に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、実施形態に係る推定システムの全体構成図である。

【図2】図２は、パターンデータと成形不良の原因とを対応付けたテーブルの一例である。

【図3】図３は、射出成形機の概要を示す模式図である。

【図4】図４は、成形不良の原因推定方法の概要を説明するための説明図である。

【図5】図５は、成形不良の原因推定方法を示すフローチャートである。

【図6】図６は、出力画面の一例を示す図である。

【図7】図７は、ハードウェア構成例である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

【0014】

図１は、本発明の実施形態に係る推定システムの概略構成図である。図示する推定システムは、射出成形機９に配置される複数のセンサー１と、マルチプレクサ２と、マイコン３と、推定装置４とを備え、射出成形機９における成形不良の種類（現象）および成形不良の原因を推定する。

【0015】

各センサー１は、射出成形機９のいずれかの位置に設置され、前記位置で発生する射出成形（部品）の異常を検出するためのセンシングデータを出力する。各センサー１はそれぞれ異なる種類のセンサーであってもよい。また、各センサー１は、種類に応じて対応する射出成形機９の所定の箇所に設置されるものとする。

【0016】

マルチプレクサ２は、複数のセンサー１からセンシングデータをそれぞれ取得し、取得したセンシングデータを所定の順番で出力する。例えば、マルチプレクサ２は、１回の射出成形が完了したタイミングで、所定の順番で各センサー１に射出成形時のセンシングデータを問い合わせ、取得する。なお、センシングデータには、センサー１の識別情報が付加されているものとする。マルチプレクサ２は、取得した順番に複数のセンシングデータを結合したセンシングデータを、マイコン３に出力する。

【0017】

マイコン３（マイクロコンピュータ）は、マルチプレクサ２が出力した各センシングデータについて正常か異常かを判定し、判定した状態を前記所定の順番で配置した状態データを出力する。具体的には、マイコン３は、マルチプレクサ２から出力された順番で、各センサー１のセンシングデータをフォーマット変換し、変換後のセンシングデータが正常な状態を示しているのか、あるいは、異常な状態を示しているのかを判定する。例えば、マイコン３は、センサー１（センシングデータ）毎に設定され所定の閾値、ピーク値などを用いて、センシングデータが正常か異常かを判定してもよい。そして、マイコン３は、前記順番で各センシングデータについて判定した状態（正常／異常）を配置した状態データを、推定装置４に出力する。マイコン３は、例えばＵＳＢケーブルなどを用いてセンサー１および推定装置４と接続される。

【0018】

マイコン３には、例えばArduino等のマイコンボードを用いることができる。マイコン３の動作を規定するプログラムは、推定装置４で作成し、コンパイル後のプログラムを、ＵＳＢケーブルなどを介してマイコン３にインストールすることができる。

【0019】

推定装置４は、マイコン３から取得した状態データを用いて、射出成形機９における成形不良の種類および原因を推定する。推定装置４には、サーバ、パソコンなどのコンピュータを用いることができる。図示する推定装置４は、取得部４１と、推定部４２と、出力部４３と、記憶部４４とを有する。なお、推定装置４の各部４１～４４は、例えばNode-RED等のフローベースドプログラミングツールを用いて開発してもよい。

【0020】

取得部４１は、射出成形機９に設置された複数のセンサー１の各々について、当該センサー１のセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得する。取得部４１は、複数のセンサー１が示す状態が所定の順番で配置された状態データを、マイコンから取得してもよい。

【0021】

推定部４２は、取得した複数の状態を用いて、射出成形機９における成形不良の種類および成形不良の原因を推定する。具体的には、推定部４２は、状態データを用いて、射出成形機９における成形不良の種類および原因を推定する。推定部４２は、取得した複数の状態と合致する、記憶部４４に記憶されたテーブルのパターンデータに対応づけられた成形不良の種類および原因を、射出成形機９における成形不良の種類および原因として推定してもよい。成形不良の種類には、バリ、ショートショット、ジェッティング、シルバーマークなどがある。

【0022】

出力部４３は、推定部４２が推定した成形不良の種類および原因を、図示しないディスプレイに出力する。なお、推定部４２は、成形不良がないと推定した場合は、正常であることをディスプレイに出力する。

【0023】

記憶部４４には、複数のセンサー１の状態を組み合わせた複数のパターンデータと、前記パターンデータ毎に成形不良の種類および原因を対応付けたテーブルを、備える。

【0024】

図２は、記憶部４４に記憶されるテーブルの一例である。図示するテーブルは、成形不良の種類（現象）および原因毎に、複数のセンサー１の状態を組み合わせた複数のパターンデータ２０１が設定されている。ここでは、状態として、正常を「０」とし、異常を「１」で表している。テーブルには、パターンデータ２０１毎に、対応する成形不良の原因を解消するための対策が設定されていてもよい。

【0025】

図３は、射出成形機９の概要を示す模式図である。射出成形機９は、成形材料（樹脂など）を熱で溶融し、射出成形して溶融した樹脂を金型に射出して、成形品を生成する。射出成形機９は、型締めユニット７と、金型５と、射出ユニット６とを有する。射出ユニット６は、成形材料を熱で溶融して金型５に射出する。図示する射出ユニット６は、ノズル６０、シリンダ６１、逆流防止弁６２、ヒータ６３、スクリュー６４、ホッパー６５、モーター６６などを備える。

【0026】

金型５は、タイバー５１、固定側金型５２、可動側金型５３などを備える。型締めユニット７は、金型５の可動側金型５３を固定側金型５２に近づけて、金型５を閉じる型締めを行う。型締めユニット７は、クロスヘッド７１、エジェクタ機構７２などを備える。

【0027】

本実施形態では、市販の射出成形機９に新たに複数のセンサー１を取り付けて、各センサー１が測定したセンシングデータを用いて、射出成形機９における成形不良の種類および原因を推定する。型締めユニット７および金型５に取り付けるセンサー１としては、例えば、型開きセンサー、タイバーセンサー、型内圧センサー、金型温度センサー、樹脂温度センサーなどがある。射出ユニット６に取り付けるセンサーとしては、例えば、ガス濃度検出センサー、ＩＲスペクトルセンサー、音センサーなどがある。また、射出成形機９に取り付けるセンサー１は、異なる種類の複数のセンサー１を用いるものとする。

【0028】

図４は、本実施形態の成形不良の種類および原因の推定方法の概要を、説明するための説明図である。図４に示す例では、説明を容易にするために、成形不良の種類が「バリ」と推定される場合に限定して説明する。ここでは、金型５に取り付けた型開きセンサーと、タイバーセンサーと、型内圧センサーと、図示しない他センサーを用いるものとする。成形不良の種類が「バリ」の場合、他センサーとしては、バリ検出器、ＡＩカメラなどを用いることができる。

【0029】

この場合、マルチプレクサ２は、所定の順番（ここでは、型開きセンサー、タイバーセンサー、型内圧センサー、他センサーの順番）で、各センサーからセンシングデータを取得し、取得した順番でセンシングデータを結合したセンシングデータを、マイコン３に出力する。なお、各センシングデータには、各センサー１の識別情報が付加されているものとする。

【0030】

マイコン３は、マルチプレクサ２が出力した各センシングデータについて正常か異常かを判定し、判定した状態を前記所定の順番で配置した状態データを出力する。ここは、マイコン３は、状態として、正常と判定した場合に「０」を、異常と判定した場合に「１」を設定する。例えば、型開きセンサーが正常（０）で、タイバーセンサーが正常（０）で、型内圧センサーが正常（０）で、他センサーが異常（１）の場合、マイコン３が生成する状態データは、「０００１」となる。

【0031】

推定装置４は、状態データを取得すると、状態データを用いて、成形不良の種類および原因を推定する。ここでは、推定装置４の記憶部４４には、図示するようなテーブル３０１が記憶されているものとする。テーブル３０１は、図２に示すテーブルを説明の便宜上簡略化したものである。この場合、推定装置４は、状態データに対応する不良原因の種類（現象）および原因を特定する。

【0032】

例えば、状態データが「０００１」の場合は、生成不良の種類は「バリ」で、生成不良原因は「金型に隙間がある」と推定する。状態データが「１００１」の場合は、生成不良の種類は「バリ」で、生成不良原因は「型変形」と推定する。状態データが「１１０１」の場合は、生成不良の種類は「バリ」で、生成不良原因は「型締力不足」と推定する。状態データが「１１１１」の場合は、生成不良の種類は「バリ」で、生成不良原因は「成形条件異常」と推定する。

【0033】

図５は、本実施形態の処理の流れを示す、フローチャートである。

【0034】

マルチプレクサ２は、複数のセンサー１からセンシングデータを所定の順番でそれぞれ取得し、取得した順番でセンシングデータを結合してマイコン３に出力する（Ｓ１１）例えば、マルチプレクサ２は、１回の射出成形が完了したタイミングで、各センサー１からセンシングデータを取得してもよい。なお、センシングデータには、センサー１の識別情報が付加されているものとする。

【0035】

マイコン３は、マルチプレクサ２が出力した各センシングデータについて正常か異常かを判定し、判定した状態（正常：０、異常：１）を前記所定の順番で配置した状態データを推定装置４に出力する（Ｓ１２）。

【0036】

推定装置４は、マイコン３から複数の状態を含む状態データを取得し（Ｓ１３）、状態データを用いて成形不良の原因を推定する（Ｓ１４）。具体的には、推定装置４は、取得した状態データと合致する、記憶部４４のテーブルのパターンデータに対応づけられた成形不良の種類および原因を、射出成形機９における成形不良の種類および原因として推定する。推定装置４は、テーブルを参照して、状態データに合致するパターンデータに対応付けられた対策も取得してもよい。

【0037】

そして、推定装置４は、推定した成形不良の種類および原因をディスプレイ（不図示）に表示する（Ｓ１５）。また、推定装置４は、Ｓ１４で対策も取得した場合、成形不良の種類および原因とともに、対策もディスプレイに表示してもよい。

【0038】

図６は、ディスプレイに表示される出力画面の一例を示す図である。図示する例では、各センサー１の状態（正常、異常）を示す第１表示部６０１と、成形不良の種類、原因および対策を示す第２表示部６０２とを有する。

【0039】

以上説明した本実施形態の推定装置４は、射出成形機９に設置された複数のセンサー１の各々について、当該センサー１のセンシングデータに基づいて判定された正常または異常を示す状態を取得する取得部４１と、取得した複数の状態を用いて、前記射出成形機９における成形不良の種類および原因を推定する推定部４２と、推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部４３と、を備える。

【0040】

また、本実施形態の推定システムは、射出成形機９に設置され、センシングデータを出力する複数のセンサー１と、複数の前記センサーから前記センシングデータをそれぞれ取得し、取得した前記センシングデータを所定の順番で出力するマルチプレクサ２と、前記マルチプレクサ２が出力した各センシングデータについて、正常か異常かを判定し、判定した状態を前記所定の順番で配置した状態データを出力するマイコン３と、推定装置４とを備える。推定装置４は、マイコン３から状態データを取得する取得部４１と、状態データを用いて、射出成形機９における成形不良の種類および原因を推定する推定部４２と、推定した成形不良の種類および原因を出力する出力部４３と、を備える。

【0041】

これまで、熟練技術者が、長年の経験、勘または知識に基づいて、射出成形機における成形不良の原因を推定してきたが、本実施形態によれば、複数のセンサー１が出力するセンシングデータを用いて、射出成形機９における成形不良の原因を容易に推定することができる。

【0042】

上記説明した推定装置４は、例えば、図７に示すような汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。図示するコンピュータシステムは、CPU（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：Hard Disk Drive、SSD：Solid State Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える。メモリ９０２およびストレージ９０３は、記憶装置である。このコンピュータシステムにおいて、CPU９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、推定装置４の各機能が実現される。

【0043】

また、推定装置４は、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、推定装置４は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。推定装置４のプログラムは、HDD、SSD、USB（Universal Serial Bus）メモリ、CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。コンピュータ読取り可能な記録媒体は、例えば非一時的な（non-transitory）記録媒体である。

【0044】

本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。

【符号の説明】

【0045】

１ ：センサー
２ ：マルチプレクサ
３ ：マイコン
４ ：推定装置
４１：取得部
４２：推定部
４３：出力部
４４：記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】