特開2026-163405IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

材質決定システム、選別システム、及び、金属材料の製造方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】発生頻度が低い組成の金属構造体についても材質を決定可能な材質決定システムを提供する。
【解決手段】材質決定システム１０は、仮想的手法により金属製の破砕片の材質毎に決定した前記破砕片の破砕形状から、説明変数を破砕形状、目的変数を前記破砕片の材質とする機械学習モデル１７を構築する構築部１２と、機械学習モデル１７と、実際に取得した前記破砕片の破砕形状とから、取得した前記破砕片の材質を決定する決定部１３と、前記仮想的手法により決定した破砕片の破砕形状と、前記破砕片の材質とを関連付けた形状ＤＢ１５と、前記破砕片の由来となる金属構造体の形状に関する情報と、前記金属構造体の破砕により生じる破砕片中の特徴的な部分の形状と、前記破砕片の材質、とを関連付けた製品ＤＢ１６と、を備える。
【選択図】図２

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

特許文献１に記載の発明では、実際に撮影された破砕片画像を用いて、破砕片の金属組成を判定する機械学習モデルが構築される（段落００２５）。しかし、金属構造体に対する要求強度等の要求物性から決定される金属組成の中には、要求物性を満たすものの、実際には使用されていない金属組成、使用されているものの殆ど使用されていない金属組成等があり得る。これらの場合に、新たに金属構造体を作製して破砕させることになり、手間がかかる。 本開示が解決しようとする課題は、発生頻度が低い組成の金属構造体についても材質を決定可能な材質決定システム及び金属材料の製造方法の提供である。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の材質決定システムは、仮想的手法により金属製の破砕片の材質毎に決定した前記破砕片の破砕形状から、説明変数を破砕形状、目的変数を前記破砕片の材質とする機械学習モデルを構築する構築部と、前記機械学習モデルと、実際に取得した前記破砕片の破砕形状とから、取得した前記破砕片の材質を決定する決定部と、を備える。その他の解決手段は、発明を実施するための形態において後記する。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示によれば、発生頻度が低い組成の金属構造体についても材質を決定可能な材質決定システム及び金属材料の製造方法を提供できる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本開示の選別システムの模式図である。
【図2】 本開示の材質決定システムのブロック図である。
【図3】 形状データベースの模式図である。
【図4】 ラベル付けを行う場合の機械学習モデルの構築方法を示すフローチャートである。
【図5】 製品データベースの模式図である。
【図6】 ラベル付けを行わない場合の機械学習モデルの構築方法を示すフローチャートである。
【図7】 材質決定システムの具体的なハードウェア構成を示すブロック図である。
【図8】 本開示の金属材料の製造方法を示すフローチャートである。

選択図 図2出願人が指定した本件の代表的な図

１ 選別システム １０ 材質決定システム １１ 受付部 １２ 構築部 １３ 決定部 １４ 制御部 １５ 形状ＤＢ １６ 製品ＤＢ １７ 機械学習モデル １８ 記憶部 １９ 出力部 ２ 金属構造体 ３ 破砕片 ３０ ベルトコンベア ３１ カメラ ３２ カメラ ３３ カメラ ３４ カメラ ３５ 容器 ３６ 容器 ４ 混在物 ４０ 入力装置 ４１ 選別装置 ４２ 出力装置 ５ 金属材料

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