特許 7286877 人工知能基盤の射出成形システムおよび成形条件生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-05-26

(45)【発行日】2023-06-05

(54)【発明の名称】人工知能基盤の射出成形システムおよび成形条件生成方法

(51)【国際特許分類】

   B29C 45/76 20060101AFI20230529BHJP

【ＦＩ】

B29C45/76

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2022520141

(86)(22)【出願日】2020-11-03

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-12-05

(86)【国際出願番号】 KR2020015202

(87)【国際公開番号】W WO2021091191

(87)【国際公開日】2021-05-14

【審査請求日】2022-03-30

(31)【優先権主張番号】10-2019-0142773

(32)【優先日】2019-11-08

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2020-0141748

(32)【優先日】2020-10-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】509023012

【氏名又は名称】エル エス エムトロン リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＬＳ Ｍｔｒｏｎ Ｌｔｄ．

【住所又は居所原語表記】１２７， ＬＳ－ｒｏ， Ｄｏｎｇａｎ－ｇｕ， Ａｎｙａｎｇ－ｓｉ， Ｇｙｅｏｎｇｇｉ－ｄｏ， １４１１９ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100091487

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 行孝

(74)【代理人】

【識別番号】100120031

【弁理士】

【氏名又は名称】宮嶋 学

(74)【代理人】

【識別番号】100107582

【弁理士】

【氏名又は名称】関根 毅

(74)【代理人】

【識別番号】100137523

【弁理士】

【氏名又は名称】出口 智也

(72)【発明者】

【氏名】ユ、ヒョンジェ

(72)【発明者】

【氏名】パク、キョンホ

(72)【発明者】

【氏名】アンドレイ、サロブ

(72)【発明者】

【氏名】リー、スンチョル

(72)【発明者】

【氏名】リー、チヒョン

【審査官】今井 拓也

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／１８２１４５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－０８３３５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０３０１５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／０５１０１１（ＷＯ，Ａ１）

【文献】韓国公開特許第１０－２０１８－０１０８９９６（ＫＲ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２９Ｃ ４５／７６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

成形材料を金型に注入して製品を射出成形する射出成形機（１００）；
前記製品の射出成形時に前記金型内部に注入されている前記成形材料の粘度プロファイルおよび射出圧力値のうち少なくとも一つを含む現在射出状態データを獲得する射出状態データ獲得部（７１０）；
予め定められたターゲット射出状態データで学習された成形品質維持モデル（７３５）に前記現在射出状態データを入力して成形品質維持の有無を判断する判断部（７２０）；および
前記判断部（７２０）によって成形品質が維持されないものと判断されると、前記現在射出状態データが前記ターゲット射出状態データを追従するように既設定された成形条件を変更させる成形条件設定部（７３０）を含むものであり、
前記射出状態データ獲得部（７１０）は、射出成形される前記製品の厚さおよび前記金型内部で時間の変化による圧力変化量を利用して前記粘度プロファイルを獲得することを特徴とする、人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項2】

前記成形条件設定部（７３０）は前記成形条件のうち、射出速度、バレル温度、および金型温度のうち少なくとも一つを変更させることを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項3】

前記ターゲット射出状態データは、良品の射出成形時に獲得されたターゲット粘度プロファイルおよび前記良品の射出成形時に測定されたターゲット射出圧力値のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項4】

前記判断部（７２０）は、前記現在射出状態データが前記ターゲット射出状態データを基準として設定された臨界範囲を外れるものと判断されると成形品質が維持されないものと判断することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項5】

前記判断部（７２０）によって成形品質が維持されないものと判断されると、
前記成形条件設定部（７３０）は、前記現在射出状態データと前記ターゲット射出状態データ間の偏差分を算出し、前記現在射出状態データが前記ターゲット射出状態データを追従するように、予め定められた射出速度制限値内で射出速度を前記偏差分に比例する値だけ変更することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項6】

前記成形条件設定部（７３０）は、前記射出速度を前記偏差分に比例する値だけ変更すると前記射出速度が前記射出速度制限値を外れることになる場合、前記射出速度を前記射出速度制限値に変更し、予め定められたバレル温度制限値内でバレル温度を前記偏差分に比例する値だけ変更することを特徴とする、請求項５に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項7】

前記成形条件設定部（７３０）は、前記バレル温度を前記偏差分に比例する値だけ変更すると前記バレル温度が前記バレル温度制限値を外れることになる場合、前記バレル温度を前記バレル温度制限値に変更し、予め定められた金型温度制限値内で金型温度を前記偏差分に比例する値だけ変更することを特徴とする、請求項６に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項8】

前記成形条件設定部（７３０）は、前記金型温度を前記偏差分に比例する値だけ変更すると前記金型温度が前記金型温度制限値を外れることになる場合、前記金型温度を前記金型温度制限値に変更することを特徴とする、請求項７に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項9】

良品の射出成形時に測定された複数個のターゲット粘度プロファイルおよび複数個のターゲット射出圧力値のうち少なくとも一つを含む前記ターゲット射出状態データでニューラルネットワークを学習させて前記成形品質維持モデル（７３５）を生成するモデル生成部（７４０）をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤の射出成形システム。

【請求項10】

成形材料を金型に注入して製品を射出成形する時、前記金型内部に注入されている前記成形材料の粘度プロファイルおよび射出圧力値のうち少なくとも一つを含む現在射出状態データを獲得するものであり、前記粘度プロファイルは、射出成形される前記製品の厚さおよび前記金型内部で時間の変化による圧力変化量を利用して獲得される、段階；
良品の射出成形時に測定されたターゲット粘度プロファイルおよびターゲット射出圧力値のうち少なくとも一つを含むターゲット射出状態データで学習された成形品質維持モデル（７３５）に前記現在射出状態データを入力して成形品質維持の有無を判断する段階；および
成形品質が維持されないものと判断されると、前記現在射出状態データが前記ターゲット射出状態データを追従するように既設定された成形条件を変更させる段階を含むことを特徴とする、人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法。

【請求項11】

前記成形条件を変更させる段階は、
前記成形条件のうち、射出速度、バレル温度、および金型温度のうち少なくとも一つを変更させることを特徴とする、請求項１０に記載の人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法。

【請求項12】

前記成形条件を変更させる段階は、
成形品質が維持されないものと判断されると、前記現在射出状態データと前記ターゲット射出状態データ間の偏差分を算出し、予め定められた射出速度制限値内で射出速度を前記偏差分に比例する値だけ変更する段階を含むことを特徴とする、請求項１０に記載の人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法。

【請求項13】

前記成形条件を変更させる段階は、
前記射出速度を前記偏差分に比例する値だけ変更すると前記射出速度が前記射出速度制限値を外れることになる場合、前記射出速度を前記射出速度制限値に変更し、予め定められたバレル温度制限値内でバレル温度を前記偏差分に比例する値だけ変更する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項１２に記載の人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法。

【請求項14】

前記成形条件を変更させる段階は、
前記バレル温度を前記偏差分に比例する値だけ変更すると前記バレル温度が前記バレル温度制限値を外れることになる場合、前記バレル温度を前記バレル温度制限値に変更し、予め定められた金型温度制限値内で金型温度を前記偏差分に比例する値だけ変更する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項１３に記載の人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法。

【請求項15】

前記成形条件を変更させる段階は、
前記金型温度を前記偏差分に比例する値だけ変更すると前記金型温度が前記金型温度制限値を外れることになる場合、前記金型温度を前記金型温度制限値に変更する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載の人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は射出成形システムに関し、より具体的には射出成形システムの制御に関する。

【背景技術】

【0002】

射出成形機で製品を製造するためには、温度、速度、圧力、または時間などのような多様な成形条件が適切に設定されないと品質が優秀な製品が生産され得ない。しかし、適切な成形条件が設定された状態で射出成形が遂行されても、射出成形時に周囲の温度／湿度の変化または成形材料の物性変化などのような外乱によって優秀な品質の製品が生産されないこともある。

【0003】

これに伴い、均一な品質の製品を生産するためには周囲の環境や成形材料の物性変化などによる成形条件の変更が必要であるが、作業者が成形条件を変更する場合、同一の外乱が発生しても作業者により成形条件が異なって設定され得るため、均一な成形品質を期待し難いという問題がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明は前述した問題点を解決するためのもので、製品の射出成形時に外乱によって不良製品が生産される時、良品が生産され得るように成形条件を変更させることができる、人工知能基盤の射出成形システムを提供することをその技術的課題とする。

【0005】

また、本発明によると、ディープラーニング基盤の成形品質維持モデルを利用して優秀な成形品質が維持され得る成形条件を設定できる、人工知能基盤の射出成形システムを提供することをその技術的課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前述した目的を達成するための本発明の一側面に係る人工知能基盤の射出成形システムは、成形材料を金型に注入して製品を射出成形する射出成形機１００；前記製品の射出成形時に前記金型内部に注入されている前記成形材料の粘度プロファイルおよび射出圧力値のうち少なくとも一つを含む現在射出状態データを獲得する射出状態データ獲得部７１０；予め定められたターゲット射出状態データで学習された成形品質維持モデル７３５に前記現在射出状態データを入力して成形品質維持の有無を判断する判断部７２０；および前記判断部７２０によって成形品質が維持されないものと判断されると、前記現在射出状態データが前記ターゲット射出状態データを追従するように既設定された成形条件を変更させる成形条件設定部７３０を含むことを特徴とする。

【0007】

前述した目的を達成するための本発明の他の側面に係る人工知能基盤射出成形システムの成形条件生成方法は、成形材料を金型に注入して製品を射出成形する時、前記金型内部に注入されている前記成形材料の粘度プロファイルおよび射出圧力値のうち少なくとも一つを含む現在射出状態データを獲得する段階；良品の射出成形時に測定されたターゲット粘度プロファイルおよびターゲット射出圧力値のうち少なくとも一つを含むターゲット射出状態データで学習された成形品質維持モデル７３５に前記現在射出状態データを入力して成形品質維持の有無を判断する段階；および成形品質が維持されないものと判断されると、前記現在射出状態データが前記ターゲット射出状態データを追従するように既設定された成形条件を変更させる段階を含むことを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によると、製品の射出成形時に外乱によって不良製品が生産される時、ディープラーニング基盤のニューラルネットワークで具現された成形条件生成装置が自動で成形条件を変更させることができるため、製品の品質が向上するようにすることができるという効果がある。

【0009】

また、本発明によると、成形条件の変更が成形条件生成装置によって自動で遂行されるため、熟練した専門家がなくても短い時間内に成形条件を良品条件に変更させることができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施例に係る人工知能基盤の射出成形システムを示している図面である。

【0011】

【図2】本発明の一実施例に係る射出成形機の構成を示している図面である。

【0012】

【図3】固定金型と移動金型が型開されている姿を示している図面である。

【0013】

【図4】移動部によって固定金型と移動金型が型閉されることを示している図面である。

【0014】

【図5】本発明の一実施例に係る成形条件生成装置の構成を示している図面である。

【0015】

【図6】本発明の一実施例に係る成形条件生成方法を示しているフローチャートである。

【0016】

【図7】本発明の一実施例に係る成形条件変更方法を示しているフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下では、添付される図面を参照して本発明の実施例について詳細に説明する。

【0018】

図１は、本発明の一実施例に係る人工知能基盤の射出成形システムを示している図面である。

【0019】

本発明に係る人工知能基盤の射出成形システム（１０、以下「射出成形システム」という）は、成形材料を利用して最適な成形条件に従って製品を生産する。このために図１に図示された通り、射出成形システム１０は射出成形機１００および成形条件生成装置２００を含む。

【0020】

本発明に係る射出成形機１００は製品を製造するために射出成形を遂行する。

【0021】

図２は、本発明の一実施例に係る射出成形機１００の構成を示している図面である。図１および図２を参照して射出成形機１００についてより具体的に説明する。

【0022】

図１および図２に図示された通り、本発明に係る射出成形機１００は射出装置１０２および型締装置１０３を含む。

【0023】

射出装置１０２は型締装置１０３に溶融状態の成形材料を供給する。射出装置１０２はバレル１２１、バレル１２１の内部に配置された射出スクリュー１２２、および射出スクリュー１２２を駆動させる射出駆動部１２３を含むことができる。バレル１２１は第１軸方向（Ｘ軸方向）に対して平行に配置され得る。第１軸方向（Ｘ軸方向）は射出装置１０２および型締装置１０３が互いに離隔した方向に対して平行な方向であり得る。バレル１２１の内部に成形材料が供給されると、射出駆動部１２３は射出スクリュー１２２を回転させることによってバレル１２１の内部に供給された成形材料を第１方向（ＦＤ矢印方向）に移動させることができる。この過程で、成形材料は摩擦および加熱によって溶融し得る。第１方向（ＦＤ矢印方向）は射出装置１０２から型締装置１０３に向かう方向であって、第１軸方向（Ｘ軸方向）に対して平行な方向であり得る。溶融状態の成形材料が射出スクリュー１２２に対して第１方向（ＦＤ矢印方向）側に位置すると、射出駆動部１２３は射出スクリュー１２２を第１方向（ＦＤ矢印方向）に移動させることができる。これに伴い、溶融状態の成形材料はバレル１２１から型締装置１０３に供給され得る。

【0024】

型締装置１０３は溶融状態の成形材料を冷却を通じて凝固させる。型締装置１０３は固定金型１５０が結合された固定型板１３１、移動金型１６０が結合された移動型板１３２、および移動型板１３２を第１軸方向（Ｘ軸方向）に沿って移動させる移動部１３３を含むことができる。

【0025】

図３および図４は、移動部が固定金型と移動金型を型閉させることを示している図面である。

【0026】

移動部１３３が移動型板１３２を第２方向（ＳＤ矢印方向）に移動させて移動金型１６０と固定金型１５０を型閉させると、射出装置１０２は移動金型１６０と固定金型１５０の内部に溶融状態の成形材料を供給する。第２方向（ＳＤ矢印方向）は第１軸方向（Ｘ軸方向）に対して平行し、かつ第１方向（ＦＤ矢印方向）に対して反対となる方向である。その後、型締装置１０３が移動金型１６０と固定金型１５０の内部に満たされた溶融状態の成形材料を冷却を通じて凝固させると、移動部１３３は移動型板１３２を第１方向（ＦＤ矢印方向）に移動させることによって移動金型１６０と固定金型１５０を型開させる。

【0027】

型締装置１０３はタイバー１３４を含むことができる。タイバー１３４は移動型板１３２の移動をガイドする。移動型板１３２はタイバー１３４に移動可能に結合され得る。移動型板１３２はタイバー１３４に沿って第１軸方向（Ｘ軸方向）に移動することができる。タイバー１３４は第１軸方向（Ｘ軸方向）に対して平行に配置され得る。タイバー１３４は固定型板１３１および移動型板１３２それぞれに挿入されるように結合され得る。

【0028】

一方、本発明に係る射出成形機１００は成形条件生成装置２００により生成された成形条件に従って成形材料を型閉された移動金型１６０と固定金型１５０に供給して製品を生産する。以下では、移動金型１６０および固定金型１５０を金型と記載することにする。

【0029】

成形条件生成装置２００は成形条件を生成して射出成形機１００に伝達する。この時、成形条件生成装置２００は最適な成形条件を生成するために、該当成形条件に従って生産された製品を利用して成形条件が適合であったかどうかを判断する。

【0030】

以下、図５を参照して本発明に係る成形条件生成装置２００についてより具体的に説明する。

【0031】

図５は、本発明の一実施例に係る成形条件生成装置の構成を示している図面である。図５に図示された通り、成形条件生成装置２００は射出状態データ獲得部７１０、判断部７２０、成形条件設定部７３０、および成形品質維持モデル７３５を含む。図５では判断部７２０、成形条件設定部７３０、および成形品質維持モデル７３５が別個の構成であるものとして図示したが、これは一例に過ぎず、判断部７２０および成形条件設定部７３０はソフトウェアの形態で構成された一つのエンジン７２５で具現されてもよい。また、本発明に係る成形条件生成装置２００は図５に図示された通り、モデル生成部７４０およびデータベース７５０をさらに含んでもよい。

【0032】

射出状態データ獲得部７１０は射出成形機１００が製品を射出成形している時、射出成形機１００から射出状態データを獲得する。一実施例において、射出状態データは金型内部に注入されている成形材料の粘度プロファイルおよび射出圧力値のうち少なくとも一つを含むことができる。この時、成形材料の粘度プロファイルは射出製品の厚さ、金型内部の時間の変化による圧力変化量に基づいて算出され得る。

【0033】

例えば、射出状態データ獲得部７１０は下記の数学式１を利用して成形材料の粘度プロファイルを算出することができる。

【0034】

【数1】

【0035】

数学式１で、ηは粘度（Ｖｉｓｏｃｉｔｙ）を示し、σ_ｗはせん断応力（Ｗａｌｌ Ｓｈｅａｒ Ｓｔｒｅｓｓ）を示し、γ_ｗはせん断率（Ｗａｌｌ Ｓｈｅａｒ Ｒａｔｅ）を示す。また、Ｈは射出製品の厚さを示し、Ｌは圧力センサと温度センサ間の距離（または２個の圧力センサ間の距離）で定義される流動距離を示し、△Ｐは圧力変化量を示し、△ｔは時間変化量を示す。ここで、圧力変化量は流動距離Ｌだけ流動する間変化した圧力の量を意味し、時間変化量は流動距離Ｌだけ流動する間にかかる時間を意味する。

【0036】

このために、射出状態データ獲得部７１０は射出成形機１００による射出作業が進行中であるとき、時間変化量による金型内部の圧力変化量を測定したり射出圧力を測定することができる。射出状態データ獲得部７１０は測定された時間変化量、圧力変化量、射出製品の厚さ、流動距離を利用して成形材料の粘度プロファイルを算出することになる。

【0037】

射出状態データ獲得部７１０は、予め定められた時点ごとにまたは判断部７２０から射出状態データ獲得要請が受信されるたびに射出成形機１００から射出成形データを獲得して判断部７２０に提供することができる。以下、予め定められた時点ごとにまたは射出状態データ獲得要請が受信されるたびに獲得される射出状態データを現在射出状態データと指称することにする。

【0038】

一方、射出状態データ獲得部７１０は射出成形機１００によって過去に生産された製品が予め定められた条件を満たす良品であったとき、該当製品の射出成形時に獲得された射出状態データをターゲット射出状態データとして決定し、決定されたターゲット射出状態データをデータベース７５０に保存することができる。ターゲット射出状態データはターゲット粘度プロファイルおよびターゲット射出圧力値のうち少なくとも一つを含むことができ、ターゲット粘度プロファイルは生産された製品が予め定められた条件を満たす良品であったとき、該当製品の射出成形時に測定される時間変化量、圧力変化量、射出製品の厚さ、流動距離に基づいて算出され得る。

【0039】

判断部７２０は射出状態データ獲得部７１０によって獲得された現在射出状態データを利用して、製品の品質が予め定められた成形条件によって射出された製品の品質と同一に維持されるかどうかを判断する。この時、予め定められた成形条件は成形条件設定部７３０により射出成形機１００の初期動作時に設定された初期成形条件であり得、このような初期成形条件は良品生産時に獲得された成形条件であり得る。

【0040】

一実施例において、判断部７２０は射出状態データ獲得部７１０によって獲得された現在射出状態データを成形品質維持モデル７３５に入力することによって、成形品質が維持されているかどうかを判断することができる。この時、成形品質維持モデル７３５はターゲット射出状態データで学習されているディープラーニング基盤のニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり得、成形品質維持モデル７３５は入力された現在射出状態データがターゲット射出状態データを基準として設定される臨界範囲から外れるものと判断されると、成形品質が維持されないものと判断することができる。

【0041】

成形条件設定部７３０は、射出成形機１００の初期動作時に適用される初期成形条件を設定して射出成形機１００に出力する。一実施例において、初期成形条件は金型内部の温度および圧力、射出圧力、バレル温度、射出速度、保圧時間、および保圧圧力のうち少なくとも一つを含むことができる。この時、初期成形条件は前述した通り、良品生産時に獲得された成形条件として設定され得る。

【0042】

特に、本発明に係る成形条件設定部７３０は判断部７２０による成形品質維持の有無の判断結果により、射出成形機１００に適用された成形条件を変更させることができる。成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されているものと判断されると、現在設定されている成形条件を維持するものと決定する。しかし、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断されると、射出状態データ獲得部７１０によって獲得された現在射出状態データがターゲット射出状態データを追従するように成形条件を変更させる。

【0043】

一実施例において、成形条件設定部７３０は成形条件のうち、射出速度、バレル温度、および金型温度のうち少なくとも一つを変更させることができる。成形条件設定部７３０は射出速度、バレル温度、および金型温度のうち、適用が容易で迅速に適用できる成形条件から先に変更させることができる。一例として、射出速度は即刻に変更が可能成形条件であるので、成形条件設定部７３０は射出速度を最も先に変更させるものと決定することができる。バレル温度は、制御は可能であるものの、射出速度に比べて適用にかかる時間が長いため、成形条件設定部７３０は射出速度の変更後にバレル温度を変更するものと決定することができる。また、金型温度は制御は可能であるものの、射出成形機１００の直接的な構成ではないため適用にかかる時間が相対的に最も長いので、成形条件設定部７３０はバレル温度の変更後に金型温度を変更するものと決定することができる。

【0044】

具体的には、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断されると、成形品質維持モデル７３５を利用して現在射出状態データとターゲット射出状態データ間の偏差分を算出し、現在射出状態データがターゲット射出状態データを追従するように射出速度を偏差分に比例する値だけ変更する。

【0045】

例えば、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断される場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在粘度プロファイルとターゲット粘度プロファイル間の偏差分を算出した後、現在粘度プロファイルがターゲット粘度プロファイルを追従するように射出速度を偏差分に比例する値だけ変更させる。

【0046】

この時、粘度プロファイル値が大きい場合粘度が大きいという意味であり、成形材料がよく流れないということを示すので、現在粘度プロファイルがターゲット粘度プロファイルより大きいと、射出速度を増加させるか、バレル温度や金型温度を増加させることによって粘度プロファイル値を低くして、成形材料がよく流れるようにすることができる。

【0047】

他の例として、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断される場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在射出圧力値とターゲット射出圧力値間の偏差分を算出した後、現在射出圧力値がターゲット射出圧力値を追従するように射出速度を偏差分に比例する値だけ変更させる。

【0048】

ここで、成形条件設定部７３０は、射出速度を偏差分に比例する値に変更させる場合、予め定められた射出速度制限値内で射出速度を変更させる。

【0049】

成形条件設定部７３０は、射出速度を偏差分に比例する値だけ変更すると射出速度が射出速度制限値を外れることになる場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在射出状態データがターゲット射出状態データを追従するように、射出速度を射出速度制限値に変更し、バレル温度を偏差分に比例する値だけ変更する。

【0050】

例えば、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断される場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在粘度プロファイルとターゲット粘度プロファイル間の偏差分を算出し、現在粘度プロファイルがターゲット粘度プロファイルを追従するように、射出速度を射出速度制限値に変更し、バレル温度を偏差分に比例する値だけ変更させる。

【0051】

他の例として、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断される場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在射出圧力値とターゲット射出圧力値間の偏差分を算出し、現在射出圧力値がターゲット射出圧力を追従するように、射出速度を射出速度制限値に変更し、バレル温度を偏差分に比例する値だけ変更させる。

【0052】

ここで、成形条件設定部７３０は、バレル温度を偏差分に比例する値に変更させる場合、予め定められたバレル温度制限値内でバレル温度を変更させる。

【0053】

この時、成形条件設定部７３０は、射出速度を射出速度制限値に変更時に適用される偏差分を除き、残りの偏差分に比例する値だけバレル温度を変更させてもよい。

【0054】

成形条件設定部７３０は、バレル温度を偏差分に比例する値だけ変更するとバレル温度がバレル温度制限値を外れることになる場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在射出状態データがターゲット射出状態データを追従するように、バレル温度をバレル温度制限値に変更し、金型温度を偏差分に比例する値だけ変更する。

【0055】

例えば、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断される場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在粘度プロファイルとターゲット粘度プロファイル間の偏差分を算出し、現在粘度プロファイルがターゲット粘度プロファイルを追従するように、射出速度を射出速度制限値に変更し、バレル温度をバレル温度制限値に変更し、金型温度を偏差分に比例する値だけ変更させる。

【0056】

他の例として、成形条件設定部７３０は、判断部７２０によって成形品質が維持されていないものと判断される場合、成形品質維持モデル７３５を利用して現在射出圧力値とターゲット射出圧力値間の偏差分を算出し、現在射出圧力値がターゲット射出圧力を追従するように、射出速度を射出速度制限値に変更し、バレル温度をバレル温度制限値に変更し、金型温度を偏差分に比例する値だけ変更させる。

【0057】

ここで、成形条件設定部７３０は、金型温度を偏差分に比例する値に変更させる場合、予め定められた金型温度制限値内で金型温度を変更させる。

【0058】

この時、成形条件設定部７３０は、射出速度を射出速度制限値に変更時に適用される偏差分およびバレル温度をバレル温度制限値に変更時に適用される偏差分を除き、残りの偏差分に比例する値だけ金型温度を変更させてもよい。

【0059】

成形条件設定部７３０は、金型温度を偏差分に比例する値だけ変更すると金型温度が金型温度制限値を外れることになる場合、金型温度を金型温度制限値に変更する。

【0060】

一方、金型温度を偏差分に比例する値だけ変更すると金型温度が金型温度制限値を外れることになる場合、成形条件生成装置２００は成形品質の維持が難しいものと判断して作業者にアラームを発生させてもよい。

【0061】

このように、本発明に係る成形条件設定部７３０は、現在射出状態データとターゲット射出状態データ間に差がある場合、現在射出状態データがターゲット射出状態データを追従するように、射出速度、バレル温度、および金型温度を順次変更させるため、射出作業時に外乱が発生しても射出を通じて生産される製品の品質が良品と同一の水準に維持されるようにすることができる。

【0062】

また、本発明によると、成形条件の変更が作業者の経験によって遂行されるものではなく、ディープラーニング基盤のニューラルネットワークで構成された成形品質維持モデル７３５を利用して遂行されるため、作業者の熟練の程度にかかわらず成形品質を一定に維持させることができる。

【0063】

成形条件設定部７３０は変更された成形条件を射出成形機１００に出力する。これに伴い、射出成形機１００は変更された成形条件によって射出成形を遂行して製品を生産することになる。

【0064】

成形品質維持モデル７３５は射出状態データ獲得部７１０によって現在射出状態データが入力されると、現在射出状態データおよびターゲット射出状態データに基づいて成形品質維持の有無を判断する。成形品質維持モデル７３５はモデル生成部７４０により学習され得る。一実施例において、成形品質維持モデル７３５は複数個の加重値および複数個のバイアス（ｂｉａｓ）に基づいて成形品質維持の有無が判断され得るようにするディープラーニング基盤のニューラルネットワークであり得る。このような実施例に従う場合、成形品質維持モデル７３５はＡＮＮ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）アルゴリズムで具現され得る。

【0065】

モデル生成部７４０は成形品質維持モデル７３５を生成し、生成された成形品質維持モデル７３５を学習させる。具体的には、モデル生成部７４０は複数個のターゲット射出状態データを学習データセットとして利用してニューラルネットワークを学習させることによって、成形品質維持モデル７３５を生成することができる。

【0066】

具体的には、モデル生成部７４０は良品生産時に獲得されたターゲット粘度プロファイルおよびターゲット射出圧力値のうち少なくとも一つを利用して複数個の学習データセットを生成し、生成された複数個の学習データセットでニューラルネットワークを学習させることによって成形品質維持モデル７３５を生成する。

【0067】

また、モデル生成部７４０は一定の周期で新しいターゲット射出状態データが生成されると、新しいターゲット射出状態データを利用して成形品質維持モデル７３５を学習させてもよい。

【0068】

このように、本発明はモデル生成部７４０によって生成された成形品質維持モデル７３５を通じて、作業者が射出成形に関する専門的な知識がなくても成形品質維持の有無に対する判断および成形品質維持のための成形条件の変更を遂行するようにガイドすることができるため、射出作業に対する専門家の依存度が低くなって無人射出成形システムに基づいて射出分野のスマートファクトリーを構築することができるという効果がある。

【0069】

データベース７５０には射出状態データ獲得部７１０によって生成された現在射出状態データおよびターゲット射出状態データが保存され得る。また、データベース７５０には成形条件設定部７３０によって設定または変更される成形条件が保存され得る。その他にも、データベース７５０には射出成形時に利用される多様な情報が保存され得る。

【0070】

以下、本発明に係る射出成形システムでの成形条件生成方法について図６を参照して具体的に説明する。図６は、本発明の一実施例に係る射出成形システムでの成形条件生成方法を示しているフローチャートである。図６に図示された射出成形システムでの成形条件生成方法は、図１に図示された射出成形システムによって遂行され得る。

【0071】

射出成形機１００は成形条件生成装置２００によって設定された成形条件によって製品を生産する（Ｓ８００）。一実施例において、射出成形機は良品生産中であった時に適用された成形条件を初期成形条件として設定することができる。

【0072】

成形条件生成装置２００は射出成形機１００により製品が射出成形中であるとき、射出成形機１００の金型内部に注入されている成形材料の現在粘度プロファイルおよび現在射出圧力値のうち少なくとも一つを含む現在射出状態データを獲得する（Ｓ８１０）。

【0073】

一実施例において、現在粘度プロファイルは製品の射出成形時の時間変化量、圧力変化量、射出製品の厚さ、および流動距離を利用して算出され得る。

【0074】

その後、成形条件生成装置２００は現在射出成形データおよびターゲット射出成形データに基づいて成形品質が維持されているかどうかを判断する（Ｓ８２０）。この時、ターゲット射出成形データは良品生産中であった時に獲得された射出状態データを意味する。一実施例において、成形条件生成装置２００はターゲット射出状態データで学習された成形品質維持モデルに現在射出状態データを入力することによって成形品質維持の有無を判断することができる。

【0075】

具体的には、成形条件生成装置２００は成形品質維持モデルによって、現在射出状態データがターゲット射出状態データを基準として設定される臨界範囲を外れるものと判断されると成形品質が維持されないものと判断し、臨界範囲を外れないものと判断されると成形品質が維持されるものと判断する。

【0076】

Ｓ８２０の判断結果、成形品質が維持されないものと判断されると、成形条件生成装置２００は現在射出状態データがターゲット射出状態データを追従するように既設定された成形条件を変更させる（Ｓ８３０）。一実施例において、成形条件生成装置２００は既設定された成形条件のうち、射出速度、バレル温度、および金型温度のうち少なくとも一つを変更させることができる。

【0077】

この時、成形条件生成装置２００によって変更される成形条件が射出成形機１００に出力されることによって、射出成形機１００は変更される成形条件によって射出成形を遂行することになる（Ｓ８００）。

【0078】

一方、Ｓ８２０の判断結果、成形品質が維持されているものと判断されると、成形条件生成装置２００は現在適用された成形条件を維持するものと決定する（Ｓ８４０）。

【0079】

この時、成形条件生成装置２００により成形条件を維持するものと判断されることによって、射出成形機１００は適用された成形条件により射出成形を遂行することになる（Ｓ８００）。

【0080】

以下、図７を参照して、成形条件生成装置が成形条件を変更させる過程をより具体的に説明する。図７は、本発明の一実施例に係る成形条件生成装置が成形条件を変更させる過程を示しているフローチャートである。図７に図示された過程は成形条件生成装置２００により遂行され、成形条件生成装置２００は成形品質維持モデルを利用して図７に図示された過程を遂行できる。

【0081】

まず、成形条件生成装置２００は図６に図示されたＳ８２０の判断結果、成形品質が維持されないものと判断されると、現在射出状態データとターゲット射出状態データ間の偏差分を算出する（Ｓ９００）。

【0082】

成形条件生成装置２００は偏差分に比例する値だけ射出速度を変更させる（Ｓ９１０）。

【0083】

成形条件生成装置２００は変更された射出速度が射出速度制限値を外れるかどうかを判断する（Ｓ９２０）。

【0084】

Ｓ９２０の判断結果、変更された射出速度が射出速度制限値を外れないものと判断されると、成形条件生成装置２００は変更された射出速度を含む変更された成形条件を射出成形機１００に出力する（Ｓ１０００）。

【0085】

一方、Ｓ９２０の判断結果、変更された射出速度が射出速度制限値を外れるものと判断されると、成形条件生成装置２００は射出速度を射出速度制限値に変更し（Ｓ９３０）、偏差分に比例する値だけバレル温度を変更させる（Ｓ９４０）。この時、射出速度を射出速度制限値に変更時に適用される偏差分を除き、残りの偏差分に比例する値だけバレル温度を変更させてもよい。

【0086】

成形条件生成装置２００は変更されたバレル温度がバレル温度制限値を外れるかどうかを判断する（Ｓ９５０）。

【0087】

Ｓ９５０の判断結果、変更されたバレル温度がバレル温度制限値を外れないものと判断されると、成形条件生成装置２００は変更された射出速度（射出速度制限値）および変更されたバレル温度を含む変更された成形条件を射出成形機１００に出力する（Ｓ１０００）。

【0088】

一方、Ｓ９５０の判断結果、変更されたバレル温度がバレル温度制限値を外れるものと判断されると、成形条件生成装置２００はバレル温度をバレル温度制限値に変更し（Ｓ９６０）、偏差分に比例する値だけ金型温度を変更させる（Ｓ９７０）。この時、射出速度を射出速度制限値に変更時に適用される偏差分およびバレル温度をバレル温度制限値に変更時に適用される偏差分を除き、残りの偏差分に比例する値だけ金型温度を変更させてもよい。

【0089】

成形条件生成装置２００は変更された金型温度が金型温度制限値を外れるかどうかを判断する（Ｓ９８０）。

【0090】

Ｓ９８０の判断結果、変更された金型温度が金型温度制限値を外れないものと判断されると、成形条件生成装置２００は変更された射出速度（射出速度制限値）、変更されたバレル温度（バレル温度制限値）、および変更された金型温度を含む変更された成形条件を射出成形機１００に出力する（Ｓ１０００）。

【0091】

一方、Ｓ９５０の判断結果、変更された金型温度が金型温度制限値を外れるものと判断されると、成形条件生成装置２００は金型温度を金型温度制限値に変更し（Ｓ９９０）、変更された射出速度（射出速度制限値）、変更されたバレル温度（バレル温度制限値）、および変更された金型温度（金型温度制限値）を含む変更された成形条件を射出成形機１００に出力する（Ｓ１０００）。

【0092】

一方、成形条件生成装置２００は変更された金型温度が金型温度制限値を外れるものと判断されると、成形品質の維持が難しいものと判断して作業者にアラームを発生させてもよい。

【0093】

本発明が属する技術分野の当業者は、前述した本発明がその技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態で実施され得るということが理解され得るであろう。

【0094】

また、本明細書に説明されている方法は少なくとも部分的に、一つ以上のコンピュータプログラムまたは構成要素を使って具現され得る。この構成要素は、揮発性および不揮発性メモリを含むコンピュータ読み取り可能な媒体または機械読み取り可能な媒体を通じて一連のコンピュータ指示語で提供され得る。前記指示語はソフトウェアまたはファームウェアで提供され得、全体的または部分的に、ＡＳＩＣｓ、ＦＰＧＡｓ、ＤＳＰｓ、またはその他の類似素子のようなハードウェア構成に具現されてもよい。前記指示語は一つ以上のプロセッサまたは他のハードウェア構成によって実行されるように構成され得るが、前記プロセッサまたは他のハードウェア構成は前記一連のコンピュータ指示語を実行する時、本明細書に開示された方法および手続きのすべてまたは一部を遂行したり遂行できるようにする。

【0095】

したがって、以上で記述した実施例はすべての面で例示的なものであり、限定的ではないものと理解されるべきである。本発明の範囲は前記詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味および範囲そしてその等価概念から導き出されるすべての変更または変形された形態は本発明の範囲に含まれるものと解釈されるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】