特許 7498396 ゴム材料の混練工程管理システムおよびゴム材料の混練方法

(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】2024-06-04

(45)【発行日】2024-06-12

(54)【発明の名称】ゴム材料の混練工程管理システムおよびゴム材料の混練方法

(51)【国際特許分類】

   B29B 7/28 20060101AFI20240605BHJP

   B29B 7/18 20060101ALI20240605BHJP

   B29B 7/52 20060101ALI20240605BHJP

【ＦＩ】

B29B7/28

B29B7/18

B29B7/52

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2020185613

(22)【出願日】2020-11-06

(65)【公開番号】P2022075068

(43)【公開日】2022-05-18

【審査請求日】2023-10-05

(73)【特許権者】

【識別番号】000006714

【氏名又は名称】横浜ゴム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001368

【氏名又は名称】清流国際弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100129252

【弁理士】

【氏名又は名称】昼間 孝良

(74)【代理人】

【識別番号】100155033

【弁理士】

【氏名又は名称】境澤 正夫

(72)【発明者】

【氏名】郡司 雄二

(72)【発明者】

【氏名】川口 剛

(72)【発明者】

【氏名】石田 政幸

(72)【発明者】

【氏名】川田 豊

【審査官】正木 裕也

(56)【参考文献】

【文献】実開平５－５８２２３（ＪＰ，Ｕ）

【文献】特開２００６－１４２８０２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２９Ｂ ７／２８

Ｂ２９Ｂ ７／１８

Ｂ２９Ｂ ７／５２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

混練ロール装置の所定位置の画像データを取得するカメラ装置と、前記画像データ、前記混練ロール装置の稼働情報および前記混練ロール装置により混練されるゴム材料の固有情報が入力、記憶される記憶部と、前記記憶部と通信可能に接続された演算部とを備えて、
前記ゴム材料の混練バッチ毎に、前記画像データに基づいて前記演算部により前記混練ロール装置に前記ゴム材料が予め設定された正規状態で巻き付けられているか否かが判断されて、この判断結果と前記稼働情報とを用いて前記ゴム材料の前記混練ロール装置による混練時間が算出されて、この算出された混練時間が前記稼働情報および前記固有情報と関連付けられて前記記憶部に記憶される構成にしたことを特徴とするゴム材料の混練工程管理システム。

【請求項2】

前記画像データの前記所定位置の色の濃淡に基づいて、前記混練ロール装置に前記ゴム材料が前記正規状態で巻き付けられているか否かが判断される請求項１に記載のゴム材料の混練工程管理システム。

【請求項3】

前記記憶部に、前記混練ロール装置に前記ゴム材料が前記正規状態で巻き付けられている正規状態画像データと、前記混練ロール装置に前記ゴム材料が前記正規状態以外の状態で巻き付けられている非正規状態画像データと、前記混練ロール装置に何も巻き付けられていないゴム無し状態画像データとを教師データとして機械学習された予測モデルが記憶されていて、前記予測モデルを用いて前記カメラ装置により取得された前記画像データとに基づいて、前記演算部により前記混練ロール装置に前記ゴム材料が前記正規状態で巻き付けられているか否かが判断される請求項１に記載のゴム材料の混練工程管理システム。

【請求項4】

前記カメラ装置として、前記混練ロール装置の正面視で前記所定位置の前記画像データを取得する正面カメラ装置と、前記混練ロール装置の側面視で前記所定位置の前記画像データを取得する側面カメラ装置とを有する請求項１～３のいずれかに記載のゴム材料の混練工程管理システム。

【請求項5】

前記混練ロール装置の外部環境温度を検知する温度センサを有し、前記温度センサにより検知された検知温度データが、算出された前記混練時間とともに前記稼働情報および前記固有情報と関連付けられて前記記憶部に記憶される請求項１～４のいずれかに記載のゴム材料の混練工程管理システム。

【請求項6】

請求項１～５のいずれかに記載のゴム材料の混練工程管理システムを用いて前記混練ロール装置によって前記ゴム材料を混練することにより、予め設定された所定仕様の混練ゴムを製造することを特徴とするゴム材料の混練方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ゴム材料の混練工程管理システムおよびゴム材料の混練方法に関し、さらに詳しくは、混練ロール装置による混練工程でのゴム材料の実際の混練状態をより高精度で把握できるゴム材料のゴム材料の混練工程管理システムおよびこの混練工程管理システムを用いたゴム材料の混練方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

タイヤやコンベヤベルトなど種々のゴム製品は、未加硫の成形品を加硫することで製造される。この成形品を成形するには、原料ゴムと種々の配合剤とからなるゴム材料を混練した混練ゴムが使用される。例えば、バンバリーミキサ（密閉型混練機）によって混練されたゴム材料を、いわゆるアンダーミキサと呼ばれる混練装置によって繰り返し混練することで、所定仕様の混練ゴムが製造される（例えば、特許文献１参照）。

【0003】

この混練装置としてはオープン型の混練ロール装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。混練ロール装置による混練工程での混練時間は、製造する混練ゴムの所定仕様に応じて設定される。この混練時間が過小であると、原料ゴムに対する各種配合剤の分散具合が不十分になって所定仕様の混練ゴムを確保できないことがある。一方、この混練時間が過剰になれば生産性が低下する。一般的に、この混練時間は混練ロール装置の稼働時間で管理されている。

【0004】

ところが、ゴム材料の実際の混練時間は、混練ロール装置にゴム材料が予め設定された正規状態で巻き付けられた状態になって混練が開始されてから混練が終了するまでの時間である。ゴム材料の混練を開始するまでには混練ロール装置を稼働させてゴム材料を正規状態に巻き付けるなど、多少の準備時間が必要になる。この準備時間は混練バッチ毎にばらつくことがあるため、混練ロール装置の稼働時間だけを指標にすると、ゴム材料の実際の混練時間を精度よく把握できない。それ故、混練ロール装置による混練工程でのゴム材料の実際の混練状態をより高精度で把握するには改善の余地がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１６－４３４８６号公報

【文献】特開２００５－６６８７７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明の目的は、混練ロール装置による混練工程でのゴム材料の実際の混練状態をより高精度で把握できるゴム材料の混練工程管理システムおよびこの混練管理システムを用いたゴム材料の混練方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するため、本発明のゴム材料の混練工程管理システムは、混練ロール装置の所定位置の画像データを取得するカメラ装置と、前記画像データ、前記混練ロール装置の稼働情報および前記混練ロール装置により混練されるゴム材料の固有情報が入力、記憶される記憶部と、前記記憶部と通信可能に接続された演算部とを備えて、前記ゴム材料の混練バッチ毎に、前記画像データに基づいて前記演算部により前記混練ロール装置に前記ゴム材料が予め設定された正規状態で巻き付けられているか否かが判断されて、この判断結果と前記稼働情報とを用いて前記ゴム材料の前記混練ロール装置による混練時間が算出されて、この算出された混練時間が前記稼働情報および前記固有情報と関連付けられて前記記憶部に記憶される構成にしたことを特徴とする。

【0008】

本発明のゴム材料の混練方法は、上記のゴム材料の混練工程管理システムを用いて前記混練ロール装置によって前記ゴム材料を混練することにより、予め設定された所定仕様の混練ゴムを製造することを特徴とする。

【発明の効果】

【0009】

本発明のゴム材料の混練工程管理システムによれば、前記画像データに基づいて前記演算部により前記混練ロール装置に前記ゴム材料が予め設定された正規状態で巻き付けられているか否かを判断する。そのため、この判断結果と前記稼働情報とを用いて前記演算部により前記ゴム材料の前記混練ロール装置による混練時間をより正確に算出することができる。そして、算出した前記混練時間を前記稼働情報および前記固有情報と関連付けて前記記憶部に記憶することで、混練バッチ毎に、前記混練ロール装置による混練工程での前記ゴム材料の実際の混練状態をより高精度で把握することが可能になる。

【0010】

本発明のゴム材料の混練方法によれば、前記混練工程での前記ゴム材料の実際の混練状態をより高精度で把握できるので、予め設定された所定仕様の混練ゴムを製造するには有利になる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】混練ロール装置に設置された本発明のゴム材料の混練工程管理システムの実施形態を混練ロール装置の側面視で例示する説明図である。

【図2】図１の混練ロール装置を平面視で例示する説明図である。

【図3】図１の混練ロール装置にゴム材料が正規状態で巻き付けられて混練工程の準備が完了した状態を例示する説明図である。

【図4】図３の混練ロール装置を平面視で例示する説明図である。

【図5】図３の混練ロール装置によってゴム材料を混練している状態を例示する説明図である。

【図6】図５の混練ロール装置を平面視で例示する説明図である。

【図7】製造された混練ゴムが取り出された状態の混練ロール装置を側面視で例示する説明図である。

【図8】管理システムによって取得された画像データを例示する説明図である。

【図9】記憶部に記憶されているデータベースを例示する説明図である。

【図10】混練ロール装置にゴム材料が正規状態で巻き付けられていることを示す画像データを例示する説明図である。

【図11】混練ロール装置にゴム材料が非正規状態で巻き付けられていることを示す画像データを例示する説明図である。

【図12】混練ロール装置に何も巻き付けられていない状態を示す画像データを例示する説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明のゴム材料の混練工程管理システムおよびゴム材料の混練方法を図に示した実施形態に基づいて説明する。

【0013】

図１、図２に例示する本発明のゴム材料の混練工程管理システム１（以下、管理システム１という）の実施形態は、カメラ装置２と、カメラ装置２により取得された画像データＤが入力、記憶される記憶部３と、記憶部３と通信可能に接続された演算部４とを備えている。この実施形態では、管理システム１はさらに温度センサ５およびモニタ６を備えている。

【0014】

この管理システム１は、オープン型の混練ロール装置７に設置される。混練ロール装置７は例えば、バンバリーミキサの下方に配置される。混練ロール装置７は、一対の混練ロール８と、一対の混練ロール８の上方位置に配置されるブレンダロール９とを有している。それぞれの混練ロール８とブレンダロール９は平行に配列されている。それぞれの混練ロール８は互いに反対方向に回転する。ブレンダロール９にはロール外周面をロール幅方向に移動するトラバース部９ａが備わっている。混練ロール装置７は混練制御装置１０によって制御される。

【0015】

バンバリーミキサによって混練されたゴム材料Ｒは、一対の混練ロール８の間に投入されて通過し、通過したゴム材料Ｒはブレンダロール９に掛け回されて再び一対の混練ロール８の間に投入される。このようにして、ゴム材料Ｒが混練ロール装置７によって繰り返し混練されることで所定仕様の混練ゴムＲｍが製造される。

【0016】

カメラ装置２は、混練ロール装置７の所定位置Ｐの画像データＤを取得する。この所定位置Ｐは、ゴム材料Ｒが予め設定された正規状態で混練ロール装置７に巻き付けられていることが、取得した画像データＤによって確認できる位置に設定される。この正規状態とは、ゴム材料Ｒが不具合なく正常に混練ロール装置７によって混練できるように、一対の混練ロール８とブレンダロール９との間に掛け回されている状態である。所定位置Ｐは例えば、ブレンダロール９の幅方向中央部（幅方向中央部のブレンダロール９の長さの５０％～７０％程度の範囲）に設定される。この実施形態では、ブレンダロール９の幅方向中央部で、一対のトラバース部９ａの間の領域が所定位置Ｐに設定されている。

【0017】

カメラ装置２としては、静止画または動画の画像データＤを取得できるデジタルカメラ（ＣＣＤカメラ）が用いられる。この実施形態では、カメラ装置２として、混練ロール装置７の正面視で所定位置Ｐの画像データＤを取得する正面カメラ装置２Ａと、混練ロール装置７の側面視で所定位置Ｐの画像データＤを取得する側面カメラ装置２Ｂとを有している。正面カメラ装置２Ａ、側面カメラ装置２Ｂはそれぞれ１台に限らず複数台設けることもできる。側面カメラ装置２Ｂは任意で設ければよく、正面カメラ装置２Ａだけを有する仕様にすることもできる。

【0018】

記憶部３および演算部４としては、種々のコンピュータを用いることができる。したがって、記憶部３はコンピュータのメモリであり、演算部４はＣＰＵである。記憶部３および演算部４には、温度センサ５、モニタ６、混練制御装置１０が通信可能に接続されている。

【0019】

温度センサ５は、混練ロール装置２の外部環境温度（設置場所の温度）を検知する。温度センサ５により検知された検知温度データは、記憶部３に入力、記憶される。温度センサ５は任意で設けることができる。

【0020】

モニタ６は、記憶部３に記憶されているデータや演算部４により演算、算出されたデータを表示する。記憶部３および演算部４を別途、一般的なモニタに接続して使用することができるので、記憶部３および演算部４に常時接続される専用のモニタ６は任意で設ければよい。

【0021】

混練制御装置１０から記憶部３には、混練バッチ毎のゴム材料Ｒの固有情報Ｆ（バッチ番号、原料ゴムや配合剤の仕様、設定されている混練時間などのデータ）が入力されて記憶部３に記憶される。また、混練バッチ毎に、混練制御装置１０から記憶部３に、混練ロール装置７の稼働情報Ｍ（混練ロール装置７の稼働時間、混練ロール８の回転速度、トラバース部９ａの移動速度、移動範囲などのデータ）が入力されて、記憶部３に記憶される。

【0022】

演算部４は、画像データＤに基づいて混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かを判断する。この判断をするために例えば、演算部４には、混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているときの所定位置Ｐの色の濃度の許容範囲が記憶されている。正規状態ではブレンダロール９の所定位置Ｐにはゴム材料Ｒが巻き付けられているので、所定位置Ｐの色はブレンダロール９の外周面の色ではなくゴム材料Ｒの色になる。そこで、このゴム材料Ｒの色の濃度を基準にして、所定位置Ｐの色の濃度の許容範囲が決定される。そして、画像データＤの所定位置Ｐでの濃度が許容範囲であれば、ゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられていると判断する。この濃度が許容範囲外であれば、ゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられていないと判断する。

【0023】

このように画像データＤでの所定位置Ｐの濃度（濃淡）に基づいて、混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かが判断される。所定位置Ｐの色の濃淡を利用する場合は、ブレンダロール９の外周面の色を、ゴム材料Ｒの色に対して濃淡差が大きいものにする必要がある。そこで、ブレンダロール９の外周面の色は、ゴム材料Ｒが黒色系であれば銀色系や白色系の淡い色にして、ゴム材料Ｒが白色系であれば黒色系などの濃い色にする。

【0024】

次に、この管理システム１を用いた本発明のゴム材料の混練方法の手順の一例を説明する。

【0025】

混練ロール装置７には、バンバリーミキサによって混練されたゴム材料Ｒが投入される。このゴム材料Ｒは、原料ゴムに対して種々の配合剤が十分に分散されていない状態である。

【0026】

混練ロール装置７では、混練工程の準備のために混練ロール装置７を稼働させて、図３、図４に例示するように、ゴム材料Ｒを一対の混練ロール８の間に挿入、通過させてブレンダロール９に掛け回す。ゴム材料Ｒがこのようにブレンダロール９に掛け回された状態になると、混練工程の準備が完了する。

【0027】

引き続き、混練ロール装置７が稼働することで図５、図６に例示する混練工程が開始される。混練工程では、図５に例示するように、ゴム材料Ｒが環状につながった状態で、一対の混練ロール８の間に投入されて通過し、その後、ブレンダロール９に掛け回されて再び一対の混練ロール８の間に投入される。このようにして、ゴム材料Ｒが設定された時間で混練ロール装置７によって繰り返し混練されて、所定仕様の混練ゴムＲｍが製造される。混練工程中には、ブレンダロール９のロール外周面をトラバース部９ａが互いの間隔を一定に保ってロール幅方向に往復移動を繰り返すことで、ゴム材料Ｒでの各種配合剤の分散が促進される。

【0028】

図７に例示するように、製造された混練ゴムＲｍは、混練ロール装置７から取り出されて別工程において成形品を成形するための部材として使用される。次いで、成形された成形品を加硫することでゴム製品が完成する。ゴム製品としては、タイヤ、コンベヤベルト、防舷材などを例示できる。

【0029】

混練ロール装置７による混練工程では、ゴム材料Ｒの混練バッチ毎に、図８に例示するように、カメラ装置２（正面カメラ装置２Ａ）によって所定位置Ｐの画像データＤが取得される。尚、側面カメラ装置２Ｂにより取得される画像データＤは、図５に示す所定位置Ｐを拡大したようなものになる。そして、画像データＤに基づいて演算部４により混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かが判断される。この判断結果と稼働情報Ｍとを用いて、混練ロール装置７によるゴム材料Ｒの実際の混練時間Ｔが演算部４により算出される。

【0030】

具体的には、画像データＤに基づいてゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられていると判断され、かつ、混練ロール装置７が稼働している時間が、ゴム材料Ｒの実際の混練時間Ｔとして算出される。算出された混練時間Ｔは、稼働情報Ｍおよび固有情報Ｆと関連付けられて記憶部３に記憶される。

【0031】

記憶部３には、図９に例示するデータベースが構築されていて、混練バッチ毎に、固有情報Ｆ、稼働情報Ｍ、画像データＤ、検知温度データ、算出された混練時間Ｔが関連付けられて記憶される。稼働情報Ｍ、画像データＤ、検知温度データは、時系列で記憶される。したがって、所望の混練バッチの固有情報Ｆ（バッチ番号）を演算部４に入力することで、記憶部３に記憶されているそのバッチ番号のゴム材料Ｒの混練時間Ｔをモニタ６に表示して把握することができる。さらに、そのバッチ番号のゴム材料Ｒのその他の固有情報Ｆ、稼働情報Ｍ、画像データＤ、検知温度データもモニタ６に表示して把握することができる。

【0032】

このように、この管理システム１では、画像データＤに基づいて混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かを判断するので、混練ロール装置７によるゴム材料Ｒの実際の混練時間をより正確に算出することができる。そして、算出した混練時間Ｔを稼働情報Ｍおよび固有情報Ｆと関連付けて記憶部３に記憶することで、混練バッチ毎に、混練ロール装置７による混練工程でのゴム材料Ｒの実際の混練状態をより高精度で把握することができる。

【0033】

ゴム材料Ｒの実際の混練状態を精度よく把握できるので、混練不足の混練バッチを特定することができる。そして、上述した種々のデータを分析することで、混練不足の原因を把握することができ、所定仕様どおりの混練ゴムＲｍを得るための混練条件を把握することもできる。この分析結果をフィードバックして混練工程を行うことで、種々の配合剤がより均等化して分散された混練ゴムＲｍを安定して得るには有利になる。

【0034】

この実施形態のように温度センサ５を有していると、混練バッチ毎の混練工程での外部環境温度が把握できる。そのため、製造された混練ゴムＲｍの特性に対する外部環境温度の影響具合を混練バッチ毎により詳細に分析することができる。

【0035】

カメラ装置２として、正面カメラ装置２Ａと側面カメラ装置２Ｂとを有していると、正面カメラ装置２Ａにより取得された画像データＤだけでなく、側面カメラ装置２Ｂにより取得された画像データＤも用いて、混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かを判断できる。これに伴い、この混練工程でのゴム材料Ｒの実際の混練時間Ｔを精度よく把握するには益々有利になる。

【0036】

先の実施形態では、混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かを、画像データＤでの所定位置Ｐの色の濃淡に基づいて判断しているが、その他に例えばＡＩ技術を用いて判断する構成にすることもできる。

【0037】

例えば、様々な画像データＤを教師データとして機械学習された予測モデルＰＭを用いて、混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かを判断することもできる。この構成の場合は、図１０に例示する混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられている正規状態画像データＤ１と、図１１に例示する混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態以外の状態で巻き付けられている非正規状態画像データＤ２と、図１２に例示する混練ロール装置７に何も巻き付けられていないゴム無し状態画像データＤ３とを教師データとして機械学習された予測モデルＰＭが記憶部３に記憶される。

【0038】

この予測モデルＰＭは、記憶部３に入力された所定位置Ｐの画像データＤに基づいて、混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かを予測するためのコンピュータプログラムである。この実施形態では、カメラ装置２によって画像データＤが取得される所定位置Ｐが、混練ロール８、ブレンダロール９およびこれらの間の領域になっている。

【0039】

画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３では、ゴム材料Ｒによって覆われる混練ロール装置７の範囲（ゴム材料Ｒの位置）、ゴム材料Ｒの大きさ、形状（形態）が異なる。それ故、画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３を教師データとして用いて、正規状態でゴム材料Ｒが巻き付けられている場合と、正規状態以外（非正規状態でゴム材料Ｒが巻き付けられている場合および何も巻き付けられていない場合）の場合とでの混練ロール装置７における相違点や、それぞれの場合における特徴を人工知能（ＡＩ）に機械学習させることで、前述した予測モデルＰＭを生成することが可能になる。記憶部３による機械学習の手法としては、例えば、ディープラーニングや、ニューラルネットワーク、回帰、クラスタリング、パターンマッチングなどが例示できる。

【0040】

混練ロール装置７による混練工程では、混練バッチ毎に、予測モデルＰＭを用いてカメラ装置２により取得された画像データＤに基づいて、演算部４により混練ロール装置７にゴム材料Ｒが正規状態で巻き付けられているか否かが判断される。この判断結果と稼働情報Ｍとを用いて混練ロール装置７によるゴム材料Ｒの実際の混練時間Ｔが算出されるのは先の実施形態と同じである。また、算出された混練時間Ｔが、稼働情報Ｍおよび固有情報Ｆと関連付けられて記憶部３に記憶されるのも先の実施形態と同じである。予測モデルＰＭの予測精度を高めるために、記憶部３には、できるだけ多数の多様なそれぞれの画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３を記憶させて機械学習させることが好ましい。

【符号の説明】

【0041】

１ 管理システム
２ カメラ装置
２Ａ 正面カメラ装置
２Ｂ 側面カメラ装置
３ 記憶部
４ 演算部
５ 温度センサ
６ モニタ
７ 混練ロール装置
８ 混練ロール
９ ブレンダロール
９ａ トラバース部
１０ 混練制御装置
Ｒ ゴム材料
Ｒｍ 混練ゴム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】