特許 7607695 プリーツ形状の評価方法およびプリーツ体の製造方法

(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】2024-12-19

(45)【発行日】2024-12-27

(54)【発明の名称】プリーツ形状の評価方法およびプリーツ体の製造方法

(51)【国際特許分類】

   B01D 39/00 20060101AFI20241220BHJP

   G01B 11/02 20060101ALI20241220BHJP

【ＦＩ】

B01D39/00 B

G01B11/02 H

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023058792

(22)【出願日】2023-03-31

(65)【公開番号】P2024146082

(43)【公開日】2024-10-15

【審査請求日】2024-03-26

(73)【特許権者】

【識別番号】000002853

【氏名又は名称】ダイキン工業株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】000232760

【氏名又は名称】日本無機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000202

【氏名又は名称】弁理士法人新樹グローバル・アイピー

(72)【発明者】

【氏名】菅ノ澤 洸斗

(72)【発明者】

【氏名】岡部 真悟

(72)【発明者】

【氏名】木村 英里香

(72)【発明者】

【氏名】越村 太一

【審査官】河野 隆一朗

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－１１６３７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１７３０８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２４－０１３１９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－０８９０２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６６６１８１５（ＪＰ，Ｂ２）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ０１Ｄ ３９／００ － ３９／２０

Ｇ０１Ｂ １１／０２ － １１／０６

Ｇ０６Ｎ ２０／００ － ２０／２０

Ｇ０６Ｆ ３０／２７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

シート状の材料（３０）をプリーツ状に加工して得られるプリーツ体（２０）のプリーツ形状の評価方法であって、
前記プリーツ体（２０）の画像データ（５６）から前記プリーツ形状に関する特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された前記特徴量に基づいて前記プリーツ形状を評価する評価工程と、
を備え、
前記プリーツ体は、濾材である、
評価方法。

【請求項2】

前記評価工程では、前記抽出工程で抽出された前記特徴量を所定の基準と比較する工程を含む、
請求項１に記載の評価方法。

【請求項3】

前記特徴量は、
プリーツピッチ（ａ）、
プリーツ高さ（ｂ）、
折り線が延びる方向を第１方向とし、前記プリーツ形状が連続する方向を第２方向とし、前記第１方向と前記第２方向の両方に垂直な方向を第３方向とした場合に、第１方向視において隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分（３５）の前記第２方向における長さ（ｃ）、
前記第１方向視における前記連絡部分の曲がり度合い、
前記第１方向視において互いに隣り合う前記連絡部分同士の対称性、
前記プリーツ体にプリーツ間隔を保持する間隔保持部（２６、２７、２８、２９）が設けられている場合の前記間隔保持部の長さと幅、
および、
これらの組合せ、
のいずれかである、
請求項１または２に記載の評価方法。

【請求項4】

シート状の材料（３０）をプリーツ状に加工して得られるプリーツ体（２０）のプリーツ形状の評価方法であって、
前記プリーツ体（２０）の画像データ（５６）から前記プリーツ形状に関する特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された前記特徴量に基づいて前記プリーツ形状を評価する評価工程と、
前記プリーツ体の前記画像データと前記プリーツ体の前記画像データに対応付けられた評価済データとの組を複数用いて前記プリーツ体の前記画像データと前記評価済データとの関係を機械学習することで評価モデル（５９）を作成する評価モデル学習工程と、
を備え、
前記評価工程では、前記抽出工程で抽出された前記特徴量を、前記評価モデル学習工程で作成した前記評価モデルに基づいて評価する、
評価方法。

【請求項5】

シート状の材料（３０）をプリーツ状に加工して得られるプリーツ体（２０）のプリーツ形状の評価方法であって、
前記プリーツ体（２０）の画像データ（５６）から前記プリーツ形状に関する特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された前記特徴量に基づいて前記プリーツ形状を評価する評価工程と、
前記シート状の材料をプリーツ状に加工する加工機に入力される加工条件データと、前記シート状の材料に関する物性データと、を含む入力条件と、前記入力条件に対応して得られる前記プリーツ体を前記評価工程で評価した評価結果データの組を複数用いて、前記入力条件と前記評価結果データの関係を学習する入力条件学習工程と、
を備えた、
評価方法。

【請求項6】

前記加工条件データは、前記加工機が有する折刃と折込板の隙間量、前記加工機が前記材料を搬送する際の搬送速度、前記材料に間隔保持部を形成する樹脂が塗布される場合の塗布量、および、これらの組合せのいずれかが含まれる、
請求項５に記載の評価方法。

【請求項7】

前記入力条件学習工程で得られるモデルに基づいて前記入力条件を出力装置（６２）に出力させる、
請求項５に記載の評価方法。

【請求項8】

請求項７に記載の評価方法において出力された前記入力条件を用いて前記プリーツ体を製造する、
製造方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、プリーツ形状の評価方法およびプリーツ体の製造方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、例えば、特許文献１（特開２０１６－０２６８７０号公報）に記載のフィルタ濾材のように、シート状のものがプリーツ形状に加工されて用いられるプリーツ体が知られている。

【0003】

このようなプリーツ体は、所望の機能を発揮させるため等の目的で、加工機により意図したプリーツ形状に加工されることが望まれる。

【発明の開示】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところが、シート状物を加工して意図した形状のプリーツ体とするためには、シート状物の材料や物性、加工機の設定条件や使用環境に応じた製造条件の調整が必要になる場合があり、プリーツ形状を目視した熟練者の感覚に基づいた製造条件の調整能力に依存しているのが現状である。

【0005】

このため、プリーツ体のプリーツ形状の客観的な評価を可能にすることが望まれる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

第１観点に係る評価方法は、シート状の材料をプリーツ状に加工して得られるプリーツ体のプリーツ形状の評価方法であって、抽出工程と、評価工程と、を備える。抽出工程では、プリーツ体の画像データからプリーツ形状に関する特徴量を抽出する。評価工程では、抽出工程で抽出された特徴量に基づいてプリーツ形状を評価する。

【0007】

この評価方法によれば、プリーツ体のプリーツ形状を客観的に評価することが可能になる。

【0008】

第２観点に係る評価方法は、第１観点の評価方法であって、プリーツ体は、濾材である。

【0009】

この評価方法は、濾材のプリーツ形状を客観的に評価することが可能になるため、濾材の性能も客観的に評価することが可能になる。

【0010】

第３観点に係る評価方法は、第１観点または第２観点の評価方法であって、評価工程では、抽出工程で抽出された特徴量を所定の基準と比較する工程を含む。

【0011】

この評価方法は、プリーツ体のプリーツ形状が所定の基準を満たすものであるか否かを把握することが可能になる。

【0012】

第４観点に係る評価方法は、第１観点から第３観点のいずれかの評価方法であって、特徴量は、プリーツピッチ、プリーツ高さ、第１方向視において隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分の第２方向における長さ、第１方向視における連絡部分の曲がり度合い、第１方向視において互いに隣り合う連絡部分同士の対称性、プリーツ体にプリーツ間隔を保持する間隔保持部が設けられている場合の間隔保持部の長さと幅、および、これらの組合せのいずれかである。ここで、第１方向は、折り線が延びる方向である。第２方向は、プリーツ形状が連続する方向である。第３方向は、第１方向と第２方向の両方に垂直な方向である。

【0013】

この評価方法は、プリーツ形状の評価の客観性を高めることが可能になる。

【0014】

第５観点に係る評価方法は、第１観点から第４観点のいずれかの評価方法であって、評価モデル学習工程をさらに備える。評価モデル学習工程では、プリーツ体の画像データとプリーツ体の画像データに対応付けられた評価済データとの組を複数用いてプリーツ体の画像データと評価済データの関係を機械学習することで評価モデルを作成する。評価工程では、抽出工程で抽出された特徴量を、評価モデル学習工程で作成した評価モデルに基づいて評価する。

【0015】

この評価方法によれば、評価結果の客観性が高まる。

【0016】

第６観点に係る評価方法は、第１観点から第５観点のいずれかの評価方法であって、入力条件学習工程をさらに備える。入力条件学習工程では、入力条件と評価結果データの組を複数用いて、入力条件と評価結果データの関係を学習する。入力条件は、シート状の材料をプリーツ状に加工する加工機に入力される加工条件データと、シート状の材料に関する物性データと、を含む。評価結果データは、入力条件に対応して得られるプリーツ体を評価工程で評価したデータである。

【0017】

この評価方法によれば、評価結果の客観性がさらに高まる。

【0018】

第７観点に係る評価方法は、第６観点の評価方法であって、加工条件データは、加工機が有する折刃と折込板の隙間量、加工機が材料を搬送する際の搬送速度、材料に間隔保持部を形成する樹脂が塗布される場合の塗布量、および、これらの組合せのいずれかが含まれる。

【0019】

この評価方法によれば、評価結果の客観性がさらに高まる。

【0020】

第８観点に係る評価方法は、第６観点または第７観点の評価方法であって、入力条件学習工程で得られるモデルに基づいて入力条件を出力装置に出力させる。

【0021】

この評価方法によれば、客観的な評価に基づいた入力条件を把握することが可能になる。

【0022】

第９観点に係る製造方法は、第８観点の評価方法において出力された入力条件を用いてプリーツ体を製造する。

【0023】

この製造方法は、製造されるプリーツ体において、意図したプリーツ形状を実現させやすい。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】プリーツ体の一例の概略外観斜視図である。

【図2】間隔保持部が設けられたプリーツ体の一例の概略外観斜視図である。

【図3】プリーツ体の第１方向視におけるプリーツ形状を示す図である。

【図4】シート状の材料の一例における断面図である。

【図5】エアフィルタユニットの外観斜視図である。

【図6】シート状の材料の延伸に用いた装置の模式図である。

【図7】シート状の材料の幅方向への延伸に用いた装置（左半分）およびシート状の材料に通気性支持材をラミネートする装置（右半分）を模式的に示す図である。

【図8】レシプロ折り機の模式図である。

【図9】間隔保持部の塗布および再プリーツ加工工程に用いる装置を示す模式図である。

【図10】再プリーツ加工工程における折刃が後退した状態を示す図である。

【図11】再プリーツ加工工程における折刃が折り込み位置に移動した状態を示す図である。

【図12】カメラと評価情報処理装置の一例におけるシステム構成図である。

【図13】評価情報処理装置による評価処理のフローチャートである。

【図14】カメラと評価情報処理装置の他の例におけるシステム構成図である。

【図15】評価情報処理装置による評価処理のフローチャートである。

【図16】加工機とカメラと評価情報処理装置の一例におけるシステム構成図である。

【図17】プリーツ体の製造処理のフローチャートである。

【図18】折刃と折込板の隙間を変えた場合に得られるプリーツ体の側面視写真である。

【発明を実施するための形態】

【0025】

（１）プリーツ形状の評価方法
プリーツ形状の評価方法では、シート状の材料をプリーツ状に加工して得られるプリーツ体のプリーツ形状を評価する。この評価方法では、抽出工程と、評価工程と、を備える。抽出工程では、プリーツ体の画像データからプリーツ形状に関する特徴量を抽出する。評価工程では、抽出工程で抽出された特徴量に基づいてプリーツ形状を評価する。これにより、熟練者の視認によるプリーツ形状の評価に依存することなく、プリーツ体のプリーツ形状を客観的に評価することが可能になる。

【0026】

プリーツ体のプリーツ形状としては、例えば、プリーツ体２０の一例の概略外観斜視図である図１に示すように、シート状の材料３０について山折りと谷折をくり返すことで、複数の山折り線Ｘと複数の谷折り線Ｙが互いに平行に並ぶように折り込まれたものの形状であってよい。ここで、複数の山折り線Ｘのそれぞれに直交する直線と、複数の谷折り線Ｙのそれぞれに直交する直線とは、互いに平行であってよい。

【0027】

なお、プリーツ体の画像データの取得方法は、特に限定されず、例えば、山折り線と谷折り線が延びる方向から撮像されたものであってよい。なお、プリーツ体の画像データは、特に限定されないが、例えば、カメラにより山と谷のペアが３組以上３０以下撮影されるように、フレーミングをしてもよい。また、所定位置からのカメラによるプリーツ体の画像取得では、搬送方向にプリーツ体が搬送されていくことで山と谷のペアが所定数移動するような所定時間間隔で撮像することが好ましい。

【0028】

（２）抽出工程
抽出工程では、プリーツ体の画像データからプリーツ形状に関する特徴量を抽出する。ここでの抽出処理は、例えば、CPU（Central Processing Unit）やGPU（Graphics Processing Unit）等のプロセッサやRAMやROM等のメモリを有するコンピュータ等の情報処理装置を用いて抽出することが好ましい。

【0029】

（２－１）プリーツ形状の特徴量
プリーツ形状に関する特徴量としては、例えば、山折り線と谷折り線が延びる方向からプリーツ形状を見た場合に見える曲線や直線の縁部分の形状を数値化させたものであってよく、１つの特徴量だけから構成されていてもよいし、複数の特徴量を含んで構成されていてもよい。これにより、プリーツ形状の評価の客観性を高めることができる。

【0030】

より具体的には、特徴量は、例えば、プリーツピッチ、プリーツ高さ、第１方向視における隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分の第２方向における長さ、第１方向視における連絡部分の曲がり度合い、第１方向視において互いに隣り合う連絡部分同士の対称性、プリーツ体にプリーツ間隔を保持する間隔保持部が設けられている場合の間隔保持部の長さと幅、および、これらの組合せのいずれかである。ここで、第１方向は、複数の山折り線Ｘと複数の谷折り線Ｙが延びる方向である。第２方向は、プリーツ形状が連続する方向であって、複数の山折り線Ｘが並ぶ方向ということもでき、複数の谷折り線Ｙが並ぶ方向ということもできる。第３方向は、第１方向と第２方向の両方に垂直な方向である。なお、第３方向は、プリーツ形状の濾材については、被処理流体を通過させる方向ということもできる。

【0031】

ここで、プリーツ体は、図２の概略外観斜視図に示すように、隣り合う山部分同士の間隔を保持するための山間隔保持部２６と、隣り合う谷部分同士の間隔を保持するための谷間隔保持部２７と、のいずれかまたは両方が設けられていてもよい。山間隔保持部２６や谷間隔保持部２７等の間隔保持部は、任意であり、プリーツ体において設けられる位置や形状、太さ等も任意である。なお、図２では、間隔保持部が設けられたプリーツ体２０の折り込み隙間を少し広げた状態を示しているが、折り線方向から見た断面図である図３に示すように、山間隔保持部２６は隣り合う山部同士において対向する面が接触しないように間隔を保持する機能を有し、谷間隔保持部２７は隣り合う谷部同士において対向する面が接触しないように間隔を保持する機能を有する。なお、図３では、紙面の奥行き方向が第１方向であり、紙面の左右方向が第２方向であり、紙面の上下方向が第３方向となっている。なお、図３では、間隔保持部について、山間隔保持部２６が第３方向において山折り線Ｘよりも外側に設けられており、谷間隔保持部２７が第３方向において谷折り線Ｙよりも外側に設けられている場合を例として挙げている。

【0032】

以下、特徴量のパラメータについて、図３を参照して説明する。

【0033】

プリーツピッチａとしては、互いに隣り合う山折り線Ｘ同士の第２方向における長さをいい、複数の谷折り線Ｙ同士の第２方向における長さということもできる。なお、ここで、山折り線Ｘは、山部分の第３方向における端部をいう。また、谷折り線Ｙは、谷部分の第３方向における端部をいう。なお、プリーツピッチａの代わりに、プリーツピッチａからシートの厚みを減じた値をパラメータとして用いてもよい。

【0034】

プリーツ高さｂは、互いに隣り合う山折り線Ｘを結ぶ線と、当該隣り合う山折り線Ｘの間の谷折り線Ｙから第３方向に延びる線と、の交点Ｚと当該谷折り線Ｙの間の第３方向における長さをいう。また、プリーツ高さｂは、互いに隣り合う谷折り線Ｙを結ぶ線と、当該隣り合う谷折り線Ｙの間の山折り線Ｘから第３方向に延びる線と、の交点Ｚと当該山折り線Ｘの間の第３方向における長さをいう。

【0035】

第１方向視において隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分３５の第２方向における長さｃは、図３において、谷とその右側で隣り合う山を繋ぐ連絡部分３５ａのうち、谷側において最も右側に起伏している部分と、山側において最も左側に起伏している部分と、の第２方向における長さ（ｃ１）をいう。また、第１方向視において隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分３５の第２方向における長さｃは、図３において、山とその右側で隣り合う谷を繋ぐ連絡部分３５ｂのうち、山側において最も右側に起伏している部分と、谷側において最も左側に起伏している部分と、の第２方向における長さ（ｃ２）をいう。ここで、図３において、右側を第２方向における一方側ということができ、左側を第２方向における他方側ということができる。

【0036】

第１方向視における連絡部分の曲がり度合いは、特に限定されないが、例えば、連絡部分の第３方向における長さｄに対する当該連絡部分の第２方向における長さｃの比（ｃ／ｂ）とすることができる。当該比の値が大きいほど、曲がり度合いが大きいと評価することができる。そして、例えば、プリーツ体がフィルタ濾材である場合には、比（ｃ／ｂ）の値が大きいほど、曲がり度合いが大きく、流体を通過させる際の流路が狭くなり、有効表面積が減少することで、圧力損失が増大してしまう、と評価することができる。

【0037】

第１方向視において互いに隣り合う連絡部分同士の対称性は、特に限定されないが、例えば、互いに隣り合う連絡部分の曲がり度合いの相違であってよい。より具体的には、例えば、互いに隣り合う連絡部分の比（ｃ／ｂ）の差としてもよい。

【0038】

プリーツ体にプリーツ間隔を保持する間隔保持部が設けられている場合の間隔保持部の長さとしては、山折り線Ｘまたは谷折り線Ｙに交差する方向に延びる部分の長さであってよい。なお、当該長さの代わりに、例えば、プリーツ高さｂに対する間隔保持部の第３方向の長さの比を用いてもよい。

【0039】

プリーツ体にプリーツ間隔を保持する間隔保持部が設けられている場合の間隔保持部の幅は、山折り線Ｘまたは谷折り線Ｙと平行な方向である第１方向における長さであってよい。

【0040】

また、プリーツ体にプリーツ間隔を保持する間隔保持部が第１方向に所定間隔で設けられている場合には、当該第１方向における間隔をさらに特徴量として用いてもよい。

【0041】

（３）評価工程
評価工程では、抽出工程で抽出された特徴量に基づいてプリーツ形状を評価する。ここでの評価処理は、例えば、各種情報処理を行うCPU（Central Processing Unit）やGPU（Graphics Processing Unit）等のプロセッサやRAMやROM等のメモリを有するコンピュータ等の評価情報処理装置を用いて抽出することが好ましい。

【0042】

評価工程では、例えば、抽出工程で抽出された特徴量を、所定の基準と比較する工程を含むことが好ましい。これにより、プリーツ体のプリーツ形状が所定の基準を満たすものであるか否かを把握することが可能になる。

【0043】

なお、所定の基準としては、上述した特徴量毎に設けられていてもよいし、上述した特徴量のうちの少なくともいずれか２つ以上を用いた数式により定められたものであってもよい。

【0044】

また、所定の基準の定め方は、特に限定されるものではなく、例えば、得られたプリーツ体のプリーツ形状が所望の条件を満たしていることを保証するための基準であってよい。

【0045】

また、例えば、プリーツ体がフィルタ濾材である場合には、得られたプリーツ体に対して被処理流体を通過させる場合の圧力損失が所定条件を満たすことになる所定の基準を定めるようにしてもよい。

【0046】

（４）プリーツ体の用途
プリーツ状に加工してされるシート状態の材料３０は、特に限定されないが、例えば、濾材、吸着体等が挙げられる。このような濾材や吸着体は、複数の層を有して構成されるものであってもよい。濾材としては、例えば、図４の断面図に示すように、主捕集層３１と、その一方に積層された第１支持層３２と、他方に積層された第２支持層３３と、を備えたものであってよい。また、濾材としては、主捕集層３１に対して、被処理流体を通過させる方向における一方側または他方側にのみ積層された支持層を有するものであってもよい。

【0047】

なお、濾材としては、被処理流体が気体であるエアフィルタ濾材であってもよいし、被処理流体が液体の濾材であってもよいし、被処理流体が粉体の濾材であってもよいし、被処理流体が気体、液体、粉体の少なくとも２つ以上の混合物であってもよい。

【0048】

濾材としては、例えば、ガラス繊維製濾材、有機繊維製濾材、ナノファイバーを備えた濾材が挙げられる。有機繊維製濾材としては、例えば、ポリテトラフルオロエチレン（以下、ＰＴＦＥという場合がある。）からなる多孔膜（以下、ＰＴＦＥ多孔膜という場合がある。）等のフッ素樹脂多孔膜が挙げられる。このようなフッ素樹脂多孔膜は、ガラス繊維製濾材に比べて同じ圧力損失で比較したとき塵の捕集効率が高いことから、特に、ＨＥＰＡフィルタ(High Efficiency Particulate Air Filter)やＵＬＰＡフィルタ（Ultra low Penetration Air Filter）に好適に用いられている。

【0049】

ここで、プリーツ形状の濾材は、複数の山折り線Ｘが位置する平面と複数の谷折り線Ｙが位置する平面とのそれぞれに交差する方向に被処理流体を通過させて用いる場合に、プリーツ形状が抵抗を受けて変形することで、濾材の下流側で互いに対向する面同士が接してしまい、通過抵抗の増大や有効濾過面積の減少が生じ、性能低下が生じうる。このプリーツ形状の変形は、プリーツ形状の均一性が低い場合に生じやすいため、得られたプリーツ体のプリーツ形状の均一性が高いことが求められる。これに対して、この評価方法では、濾材のプリーツ形状を客観的に評価することが可能になるため、濾材の性能も客観的に評価することが可能になる。また、この評価方法によりプリーツ形状について良好な評価を得たプリーツ体は、濾材の性能が良好であることを推定することも可能になる。

【0050】

（５）プリーツ体を備えるユニット
次に、図５を参照して、プリーツ体を備えるユニットについて説明する。

【0051】

プリーツ体を備えるユニット１００は、上記説明したプリーツ体２０と、プリーツ体２０を収容する枠体２５と、を備えている。

【0052】

枠体２５は、例えば、樹脂や金属等の板材を組み合わせて作られ、プリーツ体２０と枠体２５の間は好ましくはシール剤によりシールされる。シール剤は、プリーツ体２０と枠体２５の間のリークを防ぐためのものであり、例えば、エポキシ、アクリル、ウレタン系などの樹脂製のものが用いられる。

【0053】

（６）濾材の製造方法
図６および図７に、シート状の材料の例である濾材の製造方法について、一例の概要を示す。なお、ここでは、フッ素樹脂多孔膜の一例であるＰＴＦＥ多孔膜を例に挙げて説明する。

【0054】

図６において、１は巻き出しロール、２は巻き取りロール、３～５はロール、６，７はヒートロール、８～１２はロールをそれぞれ示す。また、図７において、１４は巻き出しロール、１５は余熱ゾーン、１６は延伸ゾーン、１７は熱固定ゾーン、１９はラミネートロール、２１は巻き取りロールをそれぞれ示す。

【0055】

多孔膜作製工程では、図６に示す工程と図７の左半分に示す工程とにより、ＰＴＦＥ未焼成フィルムを２軸延伸してＰＴＦＥ多孔膜を作製する。このようなフッ素樹脂多孔膜は、薄く、柔らかいものであるため、以下の工程で、支持材を積層することで支持させる。

【0056】

熱ラミネート工程では、図７の右半分に示す工程により、ＰＴＦＥ多孔膜の両側に不織布からなる通気性支持材１８を熱ラミネートしてフィルタ濾材であるシート状の材料３０を得る。

【0057】

巻き取り工程では、フィルタ濾材であるシート状の材料３０を巻き取りロール２１に巻き取る。

【0058】

なお、フィルタ濾材は、ＨＥＰＡフィルタ、ＵＬＰＡフィルタ、または中性能フィルタとして用いることが可能であるものが好ましい。フッ素樹脂多孔膜を利用したこれらのフィルタ濾材は、繊維径が非常に細かく、微細な繊維構造を有するとともに膜厚が小さい。なお、フッ素樹脂多孔膜の膜厚は、例えば、１μｍ以上１００μｍ以下であってよく、圧力損失を低減させる観点から、１μｍ以上５０μｍ以下が好ましく、１μｍ以上３０μｍ以下がより好ましい。また、フッ素樹脂多孔膜の平均繊維径は、例えば、０．０１μｍ以上０．２５μｍ以下であってよく、０．０５μｍ以上０．２μｍ以下であることが好ましい。当該平均繊維径は、走査型電子顕微鏡写真の画像からランダムに５０個の繊維を選択し、数平均繊維径として算出してもよい。

【0059】

（７）プリーツ体の製造方法
図８および図１０に、プリーツ体２０の製造方法の一例の概要を示す。

【0060】

プリーツ体の製造方法では、巻き出し工程と、プリーツ加工工程と、展開工程と、間隔保持部塗布工程と、再プリーツ加工工程と、が行われる。

【0061】

巻き出し工程では、上記巻き取り工程で巻き取りロール２１に巻き取られたシート状の材料３０を巻き出す。なお、巻き取りロール２１に巻き取られた材料３０は、巻き癖が生じている場合があり、巻き取りロール２１の半径が短い箇所ほど大きな曲率で巻き取られているため、巻き癖が大きくなる傾向にある。

【0062】

プリーツ加工工程では、図８に示すように、加工機の一対の上折刃４１と下折刃４２を用いることで、シート状の材料３０を、交互に折り返して波型形状に加工（プリーツ加工）して、波型の折り線を形成する。なお、加工機は、上折刃４１と下折刃４２の間の折り込み加工箇所に対してシート状の材料３０を送り出しながら、上折刃４１と下折刃４２により材料３０を折り込む。このため、材料３０には、搬送進行方向に力が作用した状態で上折刃４１と下折刃４２により折り込まれることになる。ここで、加工機では、設定入力を受け付けること等により、材料３０の搬送速度を調節可能である。その後、波型形状に加工された材料３０を、ヒータ２２により加熱することで、折り癖をつける。

【0063】

展開工程では、図９に示すように、プリーツ加工された材料３０をシート状に展開する。

【0064】

間隔保持部塗布工程では、図９に示すように、展開された材料３０に対して、加工機が、山間隔保持部２６、２８、谷間隔保持部２７、２９等の間隔保持部を形成する樹脂等の材料を塗布する。間隔保持部の塗布は、材料３０の搬送方向と厚み方向の両方に直交する方向に所定間隔で配置されたノズルから、溶融状態の樹脂を塗布させること等により行われる。なお、加工機は、設定入力を受け付けること等により、間隔保持部の塗布量を調節することができる。具体的には、搬送速度に対する溶融状態の樹脂の吐出速度を調節することにより、塗布量が調節される。

【0065】

再プリーツ加工工程では、間隔保持部が塗布された材料３０に対して、加工機の一対の上折刃４３と下折刃４４を用いて、再度プリーツ加工してプリーツ体２０を得る。なお、上折刃４３と下折刃４４は、間隔保持部と干渉しないように、櫛歯形状となっている。なお、上述のプリーツ加工工程と同様に、加工機は、上折刃４３と下折刃４４の間の折り込み加工箇所に対してシート状の材料３０を送り出しながら、上折刃４３と下折刃４４により材料３０を折り込む。このため、材料３０には、搬送進行方向に力が作用した状態で上折刃４３と下折刃４４により折り込まれることになる。ここで、加工機では、設定入力を受け付けること等により、材料３０の搬送速度を調節可能である。

【0066】

なお、再プリーツ加工工程では、図１０に示すように、上折刃４３が上方に退き下折刃４４が下方に退いた状態で、材料３０が搬送方向に搬送される状態から、図１１に示すように、上折刃４３が下方の折り込み位置に降下し、下折刃４４が上方の折り込み位置に上昇することで、材料３０をプリーツ形状に加工していく。なお、以下、プリーツ加工工程と再プリーツ加工工程の両方を含めてプリーツ加工と称する場合がある。ここで、図１１に示すように、プリーツ加工機では、設定入力を受け付けること等により、プリーツ高さｂまたはプリーツ高さｂに対して所定量だけ大きな長さに対応するように、上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕが調節される。さらに、プリーツ加工機では、設定入力を受け付けること等により、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓが調節される。同様に、プリーツ加工機では、設定入力を受け付けること等により、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔが調節される。

【0067】

以上のように、プリーツ加工機では、材料３０の搬送速度、隙間ｓ、隙間ｔ、間隔保持部を形成する樹脂等の材料の塗布量の調節等により、得られるプリーツ体の形状が変わりうる。例えば、材料３０の搬送速度が変わると上折刃４３や下折刃４４等の折刃から材料３０に掛かる圧力が変化し、隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分３５の第２方向における長さｃの変化やプリーツピッチａの変化が生じる場合があり、得られるプリーツ体の形状が変わりうる。また、間隔保持部を形成する樹脂等の材料の塗布量が変わると、プリーツピッチａの変化が生じる場合があり、得られるプリーツ体の形状が変わりうる。さらに、隙間ｓや隙間ｔが変わると、上折刃４３や下折刃４４等の折刃から材料３０に掛かる圧力が変化し、材料３０において折刃により折られる位置が変化し、隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分３５の第２方向における長さｃの変化やプリーツピッチａの変化が生じる場合があり、得られるプリーツ体の形状が変わりうる。その他、材料３０の剛性が大きい場合や材料３０の厚みが大きい場合には、プリーツ加工による折癖が付きにくいことで得られるプリーツ体の形状が変わりうる。

【0068】

プリーツ体の画像データは、例えば、再プリーツ加工工程を経て得られるプリーツ体をカメラ４８で撮像することで得られる。

【0069】

（８）プリーツ形状の評価の一例
以下に、エアフィルタ濾材として用いられるプリーツ体について、第１方向視における隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分の第２方向における長さｃの１つの画像中の平均値を指標として、プリーツ形状を評価情報処理装置５０とカメラ４８を用いて評価する場合を例に挙げて説明する。

【0070】

ここでは、図９に示すように、カメラ４８は、再プリーツ加工工程を終えて、プリーツ形状が形成されたプリーツ体を、折り目の延長方向から撮影するように設けられている。また、図１２に示すように、カメラ４８は、撮像したプリーツ体の画像データ４９を記録しており、通信回線を介して評価情報処理装置５０に送付することができる。

【0071】

評価情報処理装置５０は、各種情報処理を行うCPUやGPU（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ５１と、RAMやROM等を有して構成されるメモリ５３と、データを表示出力することが可能なディスプレイ５２と、を有している、コンピュータ等の情報処理装置である。メモリ５３には、カメラ４８から送られてきた画像データ４９を、そのまま画像データ５６として格納される。また、メモリ５３には、画像データ５６を指標化させるための指標化プログラム５４と、基準値データ５５と、が格納されている。

【0072】

以上に示す構成において、評価情報処理装置５０による評価処理フローを図１３に示す。

【0073】

ステップＳ１１では、プロセッサ５１は、カメラ４８から送信されてきた画像データ４９を、そのまま画像データ５６としてメモリ５３に格納させる。

【0074】

ステップＳ１２では、プロセッサ５１は、メモリ５３に格納されている指標化プログラム５４をステップＳ１１で取得した画像データ５６について実行することで、当該画像データ５６に対応した特徴量である指標値を算出する。具体的には、１つの画像データ５６に含まれる複数の連絡部分３５（図３参照）の第２方向における長さｃの平均値を指標値として算出する。具体的には、図３に示すｃ１とｃ２の１つの画像中の合計を１つの画像中の連絡部分３５の数で除して得られる値を指標値として算出する。

【0075】

ステップＳ１３では、プロセッサ５１は、ステップＳ１２で算出した指標値が、メモリ５３に格納されている基準値データの示す基準値よりも小さいか否かを判断する。そして、小さいと判断された場合には、ステップＳ１４に移行し、大きいと判断された場合には、ステップＳ１６に移行する。

【0076】

ステップＳ１４では、プロセッサ５１は、プリーツ体２０の連絡部分３５の第２方向における長さｃの平均値が基準値よりも小さいため、起伏が小さく、プリーツ形状が良好であると判断する。

【0077】

ステップＳ１５では、プロセッサ５１は、良品であることをディスプレイ５２に表示出力し、次の画像データの取得の処理へ移行する。

【0078】

ステップＳ１６では、プロセッサ５１は、プリーツ体２０の連絡部分３５の第２方向における長さｃの平均値が基準値よりも大きいため、起伏が大きく、プリーツ形状が不良であると判断する。

【0079】

ステップＳ１７では、プロセッサ５１は、不良品であることをディスプレイ５２に表示出力し、次の画像データの取得の処理へ移行する。

【0080】

なお、以上の処理において、基準値データ５５は、既に得られているプリーツ体２０のうち良好なプリーツ形状を有していると視認されるものの指標値に基づいて定めるようにしてもよい。また、基準値データ５５は、既に得られているプリーツ体２０のうち所定の圧力損失の測定値が所定値よりも低いことが確認されたものの指標値に基づいて定めるようにしてもよい。

【0081】

（９）評価方法の機械学習の一例
以下に、エアフィルタ濾材として用いられるプリーツ体について、第１方向視における隣り合う山と谷を繋ぐ連絡部分の第２方向における長さｃの１つの画像中の平均値を指標として、プリーツ形状を図１４に示すように構成された評価情報処理装置５０ａとカメラ４８を用いて機械学習により評価する場合を例に挙げて説明する。なお、評価情報処理装置５０ａは、メモリ５３に評価用機械学習プログラム５８を格納しており、評価結果と対応する画像データとを対応付けた評価対応関係データ５７をメモリ５３に蓄積するように格納させ、機械学習により得られる評価モデル５９をメモリ５３に格納させる点で、評価情報処理装置５０とは異なる。

【0082】

以上に示す構成において、評価情報処理装置５０ａによる評価処理フローを図１５に示す。なお、ステップＳ１１～Ｓ１５およびＳ１７までは、上記評価情報処理装置５０による評価処理フローと同様であるため、割愛する。上記ステップＳ１５またはＳ１７の処理を終えた後は、それぞれステップＳ１８に移行する。

【0083】

ステップＳ１８では、プロセッサ５１は、ステップＳ１５における評価結果を対応する画像データと共に対応づけて評価対応関係データ５７としてメモリ５３に格納させる。同様に、ステップＳ１７における評価結果を対応する画像データと共に対応づけて評価対応関係データ５７としてメモリ５３に格納させる。

【0084】

ステップＳ１９では、プロセッサ５１は、評価対応関係データ５７が所定量以上蓄積されているか否かを判断する。ここで、評価対応関係データ５７の蓄積量が所定量未満である場合には、ステップＳ１１に戻って評価対応関係データ５７の蓄積を続ける。また、評価対応関係データ５７の蓄積量が所定量以上である場合には、ステップＳ２０に移行する。

【0085】

ステップＳ２０では、プロセッサ５１は、評価対応関係データ５７に含まれる画像データと評価結果の複数組のデータを用いて、ディープラーニング等によりニューラルネットワークを機械学習させ、評価モデル５９を得る。なお、機械学習のアルゴリズムとしては、ディープラーニングに限られず、サポートベクターマシン、ガウシアンプロセス、決定木、ランダムフォレスト等の公知のアルゴリズムを用いてもよい。

【0086】

ステップＳ２１では、プロセッサ５１は、ステップＳ２０で得た評価モデル５９を、メモリ５３に格納させる。これにより、ステップＳ１２における指標化において、メモリ５３に格納されている評価モデル５９を用いた指標化を行い、評価を続ける。

【0087】

以上のように、機械学習により得られる評価モデル５９を用いてプリーツ体のプリーツ形状を指標化させて評価を行うことにより、プリーツ体のプリーツ形状の客観的な評価が可能になる。

【0088】

なお、上記機械学習では、特に限定されず、例えば、良品と判断されるプリーツ体の画像データに共通する特徴を機械学習により抽出させることで、新たな指標化を可能とする評価モデル５９を得るものであってもよい。そして、評価モデル５９により指標化される値に対応するように、基準値を更新させるようにしてもよい。この場合には、プリーツ形状の評価をより客観的なものとすることができる。なお、ここでの、画像データから抽出される特徴量としては、上述の「（２－１）プリーツ形状の特徴量」において説明したもののいずれかまたはその組合せが用いられるようにしてもよい。

【0089】

（１０）プリーツ体の製造時の情報処理
以下、プリーツ体の製造時の情報処理を、加工機６０と評価情報処理装置５０とカメラ４８を例に用いて、図１６のブロック図と、図１７のフローチャートに基づいて説明する。なお、ここでは、加工機６０と評価情報処理装置５０とカメラ４８とは互いに通信可能に接続されている。

【0090】

加工機６０は、各種情報処理を行うCPU（Central Processing Unit）やGPU（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ６１と、RAMやROM等のメモリ７０と、ディスプレイ６２と、温度センサ６３と、湿度センサ６４と、受付部６５と、搬送部６６と、折刃部６７と、塗布部６８と、ロール部６９等を備えている。

【0091】

温度センサ６３は、プリーツ加工が行われる空間の気温を把握するためのセンサである。

【0092】

湿度センサ６４は、プリーツ加工が行われる空間の湿度を把握するためのセンサである。

【0093】

受付部６５は、各種情報の入力を受け付ける。ここでは、加工しようとする濾材としてのシート状の材料３０の物性データ、プリーツ体のプリーツ高さｂに応じた上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕの設定データ、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓの設定データ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔの設定データ、間隔保持部の塗布量の設定データ、各ローラの回転速度の設定データ等の入力を受け付ける。例えば、シート状の材料３０の物性データとしては、材料３０の剛性を示す情報、材料３０の厚みを示す情報、材料３０を構成する材質を示す情報、材料３０の所定の圧力損失を示す情報、材料３０の所定の捕集効率を示す情報、材料３０のうちのフッ素樹脂多孔膜等の主捕集層における平均繊維径を示す情報等が挙げられる。

【0094】

搬送部６６は、プリーツ加工時の各ローラの回転速度の調節を行う。

【0095】

折刃部６７は、プリーツ加工時における上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕ、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔ等を、受付部６５の受付情報に基づいて調節する。

【0096】

塗布部６８は、プリーツ加工時における間隔保持部の塗布量を、受付部６５の受付情報に基づいて調節する。

【0097】

ロール部６９は、プリーツ加工時において巻き取りロール２１から送り出される材料３０の各部分についての巻き癖の程度を示す情報を把握する。ロール部６９は、例えば、巻き取りロール２１から送り出される材料３０が位置していた巻き取りロール２１における半径の情報を用いて、当該半径が小さい箇所に位置していた部分ほど巻き癖が大きいものとして把握する。この巻き癖の程度の判断は、巻き取りロール２１からの送り出しと併せて行われる。なお、巻き取りロール２１における半径の情報ではなく、材料３０の全長と厚みの関係から巻き癖を把握するようにしてもよい。

【0098】

ディスプレイ６２は、各種制御時の情報の表示出力を行う。

【0099】

プロセッサ６１は、受付部６５で受け付けた、プリーツ体のプリーツ高さｂに応じた上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕの設定データ、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓの設定データ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔの設定データ、間隔保持部の塗布量の設定データ、各ローラの回転速度の設定データ等を実現させるように、加工機６０の各部分を駆動制御することで、プリーツ加工を行う。

【0100】

このプリーツ加工時には、加工されるシート状の材料３０の物性データ、ロール部６９が把握した巻き癖の程度の情報、温度センサ６３が把握した温度情報、湿度センサ６４が把握した湿度情報、上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕの設定データ、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓの設定データ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔの設定データ、間隔保持部の塗布量の設定データ、各ローラの回転速度の設定データ等の製造時条件をリアルタイムで把握し、当該製造時条件を当該製造時条件で得られたプリーツ体と対応させつつメモリ７０に格納させる。なお、対応関係の特定は、特に限定されず、搬送速度、搬送距離、加工時刻等からプロセッサ６１が適宜算出して求めてもよい。

【0101】

そして、得られたプリーツ体は、上述と同様にして、評価情報処理装置５０では、カメラ４８で取得され、送信されてくる画像データ４９を、メモリ５３に画像データ５６として格納させつつ、指標化を行って評価する。当該評価結果は、評価情報処理装置５０から加工機６０側に送信され、対応する製造時条件と対応させ、製造時条件と評価結果の関係を示す製造時条件対応関係データ７１としてメモリ７０に格納されていく。

【0102】

そして、製造時条件対応関係データ７１が所定量蓄積された場合には、製造時条件と評価結果の関係を示す製造時条件対応関係データを用いて、ディープラーニング等によりニューラルネットワークを機械学習させて、製造時条件モデル７２を得て、メモリ７０に格納させる。なお、機械学習のアルゴリズムとしては、ディープラーニングに限られず、サポートベクターマシン、ガウシアンプロセス、決定木、ランダムフォレスト等の公知のアルゴリズムを用いてもよい。

【0103】

製造時条件モデル７２が得られた後は、プロセッサ６１は、受付部６５で受け付けた、プリーツ体のプリーツ高さｂに応じた上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕの設定データ、加工されるシート状の材料３０の物性データ、ロール部６９が把握した巻き癖の程度の情報、温度センサ６３が把握した温度情報、湿度センサ６４が把握した湿度情報を、製造時条件モデル７２に入力することで把握される加工機制御量を実現させるように、加工機６０の各部分を駆動制御することで、プリーツ加工を行う。ここで、加工機制御量としては、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔ、間隔保持部の塗布量、各ローラの回転速度が挙げられる。

【0104】

以上の処理を、図１５のフローチャートに従ってあらためて説明する。

【0105】

ステップＳ３１では、加工機６０のプロセッサ６１は、受付部６５を介して、シート状の材料３０の物性データ、プリーツ体のプリーツ高さｂに応じた上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕの設定データ、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓの設定データ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔの設定データ、間隔保持部の塗布量の設定データ、各ローラの回転速度の設定データ、加工されるシート状の材料３０の物性データ等の入力を受け付ける。また、プロセッサ６１は、ロール部６９が把握した巻き癖の程度の情報、温度センサ６３が把握した温度情報、湿度センサ６４が把握した湿度情報をそれぞれ受け付ける。これらにより、プロセッサ６１は、設定データに応じた製造時条件を把握する。なお、設定データとしては、特に限定されず、所望のプリーツ形状を得るために経験的に把握された条件であってよい。

【0106】

ステップＳ３２では、プロセッサ６１は、ステップＳ３２で把握した製造時条件に従ってプリーツ加工を行い、プリーツ体を得る。

【0107】

ステップＳ３３では、評価情報処理装置５０のプロセッサ５１は、ステップＳ３２で把握した製造時条件で製造されたプリーツ体のプリーツ形状を評価する。

【0108】

ステップＳ３４では、加工機６０のプロセッサ６１は、評価情報処理装置５０から送られてきたステップＳ３３での評価結果と、対応する製造時条件と、を対応させて製造時条件対応関係データ７１としてメモリ７０に格納させる。

【0109】

ステップＳ３５では、プロセッサ６１は、製造時条件対応関係データ７１として格納されたデータ量が所定量以上蓄積されているか否かを判断する。データ量が十分に蓄積している場合には、ステップＳ３８に移行する。データ量が不十分である場合には、ステップＳ３１に戻り、製造および評価による関係データの取得を続ける。

【0110】

ステップＳ３６では、プロセッサ６１は、製造時条件対応関係データ７１に含まれる製造時条件と評価結果の複数組のデータを用いて、ディープラーニング等によりニューラルネットワークを機械学習させ、製造時条件モデル７２を得る。

【0111】

ステップＳ３７では、プロセッサ６１は、ステップＳ３６で得た製造時条件モデル７２を、メモリ７０に格納させる。

【0112】

ステップＳ３８では、プロセッサ６１は、加工機制御量以外の製造時条件を把握する。具体的には、上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕ、加工されるシート状の材料３０の物性データ、ロール部６９が把握した巻き癖の程度の情報、温度センサ６３が把握した温度情報、湿度センサ６４が把握した湿度情報を把握する。

【0113】

ステップＳ３９では、プロセッサ６１は、ステップＳ３８で得た加工機制御量以外の製造時条件を、ステップＳ３６で得た製造時条件モデル７２に入力することにより、製造時条件を把握する。そして、得られた製造時条件に従ってプリーツ加工を行い、プリーツ体を得る。なお、ここで特定された製造時条件は、ディスプレイ６２に表示出力される。

【0114】

ステップＳ４０では、評価情報処理装置５０のプロセッサ５１は、ステップＳ３９で製造されたプリーツ体のプリーツ形状を評価する。

【0115】

ステップＳ４１では、加工機６０のプロセッサ６１は、評価情報処理装置５０から送られてきたステップＳ４０での評価結果と、対応する製造時条件と、を対応させて製造時条件対応関係データ７１としてメモリ７０に格納させる。

【0116】

ステップＳ４２では、プロセッサ６１は、製造時条件対応関係データ７１として格納されたデータ量がさらに所定量以上蓄積されているか否かを判断する。データ量が十分に蓄積している場合には、ステップＳ３６に移行し、機械学習を行うことで製造時条件モデル７２を更新させる。データ量が不十分である場合には、ステップＳ３８に戻り、製造および評価による製造時条件対応関係データ７１の取得を続ける。

【0117】

以上のように、製造時条件モデルにより定まる製造時条件を用いてプリーツ体を製造することにより、客観的に良好と判断されうるプリーツ形状を備えたプリーツ体を、バラツキを抑制しながら安定して製造することが可能になる。

【0118】

また、製造時条件モデルを得ることにより、上折込板４５と下折込板４６との上下方向の間隔ｕ、加工されるシート状の材料３０の物性データ、ロール部６９が把握した巻き癖の程度の情報、温度センサ６３が把握した温度情報、湿度センサ６４が把握した湿度情報等の加工機制御量以外の製造時条件が変化した場合であっても、客観的に良好と判断されうるプリーツ形状を備えたプリーツ体を、バラツキを抑制しながら安定して製造することが可能になる。

【0119】

なお、上記製造時条件のうち、下折込板４６の上面と上折刃４３の下端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｓの設定データ、上折込板４５の下面と下折刃４４の上端とが最も近接する際の上下方向の隙間ｔの設定データを例に挙げて、これらの設定データを変えた場合に得られるプリーツ体のプリーツ形状が変化する様子を確認した。

【0120】

ここでは、１つのプリーツ体の製造時条件における隙間ｓと隙間ｔは同じ値とし、隙間ｓと隙間ｔについて、（ａ）＜（ｂ）＜（ｃ）＜（ｄ）＜（ｅ）の関係となるように製造時条件を変えて、図１８に示すプリーツ体（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）を得た。

【0121】

図１８から明らかなように、隙間ｓと隙間ｔと、プリーツ体のプリーツ形状に相関があることが確認された。

【0122】

以上、本開示の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

【符号の説明】

【0123】

２０ プリーツ体
２６、２７、２８、２９ 間隔保持部
３０ シート状の材料
３５ 連絡部分
５６ 画像データ
５９ 評価モデル
６２ ディスプレイ（出力装置）
ａ プリーツピッチ
ｂ プリーツ高さ
ｃ 連絡部分の第２方向における長さ

【先行技術文献】

【特許文献】

【0124】

【文献】特開２０１６－０２６８７０号公報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】