JP2002543420A - プラスチック成形品の外観欠陥を定量するシステム及び方法 - Google Patents
プラスチック成形品の外観欠陥を定量するシステム及び方法Info
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Classifications
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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- B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
- B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
- B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
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Abstract
(57)【要約】
サンプルプラスチック成形品（１１）に所望の位相表面特徴を生成する種々の金型インサート（３２）を有する成形ツール（２）を用いてサンプルプラスチック成形品（１１）を製造し、そのサンプルプラスチック成形品（１１）のストリークを空間分解分光計（１０）で測定する。これらのサンプルプラスチック成形品（１１）の１又は複数からの測定値をコンピュータ化装置（１０１）に送り、これによりデータを適切にフィルタ処理し、全体的データ形状、平均ピーク及び谷シフト及びデータ勾配を表す品質数を計算する。次にこれらの計算値を用いて、フルスケールでのプラスチック成形品生産に用いるのに最適な成分及び加工条件の組合せを決定する。
Description
【０００１】
本発明は、一般にプラスチック成形品の外観のばらつきの測定に関し、具体的
には、実際の成形品にみられるストリークを再現してそのストリークを測定し解
析するツールに関する。
には、実際の成形品にみられるストリークを再現してそのストリークを測定し解
析するツールに関する。
【０００２】 例えば玩具、コンピュータやプリンタのハウジング、車両などの耐久プラスチ
ック製品の消費者は、明らかな傷やストリークや欠陥のない均一な表面仕上げを
期待している。よくある欠陥として、様々なプラスチック流が１つの部品内で合
流するところにできるストリークがある。かかるストリークは、異なるゲートか
らの異なる流れのフロントが合流するところや、グリル、ボス、リブ又は穴など
の流れが妨げられる箇所の下流に生じる。
ック製品の消費者は、明らかな傷やストリークや欠陥のない均一な表面仕上げを
期待している。よくある欠陥として、様々なプラスチック流が１つの部品内で合
流するところにできるストリークがある。かかるストリークは、異なるゲートか
らの異なる流れのフロントが合流するところや、グリル、ボス、リブ又は穴など
の流れが妨げられる箇所の下流に生じる。
【０００３】 現在、平均色或いは平均光沢又は曇り以外、外観の均一性に関する数的規格は
原料プラスチック製品の供給元にはほとんど与えられていない。しかし、成形品
を製造する成形業者及び消費者は各々明らかな傷のない製品を期待している。特
に消費者は外観欠陥を見苦しいとみるだけでなく、材料が低品質であることの徴
候とみなしかねない。
原料プラスチック製品の供給元にはほとんど与えられていない。しかし、成形品
を製造する成形業者及び消費者は各々明らかな傷のない製品を期待している。特
に消費者は外観欠陥を見苦しいとみるだけでなく、材料が低品質であることの徴
候とみなしかねない。
【０００４】 現在、成形品の品質、均一性及び無欠陥性は生産成形品の視覚検査で判断して
いるのが通例である。このため、数的規格が存在せず、検査員間のばらつきのた
め一貫性に欠け、多数のサンプルをばらつきなく迅速に処理することができない
。さらに、問題を定量化しようとすると多数の欠陥品を成形しなければならない
ので、多量の廃棄物が発生する。多くの場合、成形業者又は消費者は、「ストリ
ークあり」という以上の具体的な苦情をプラスチック供給元に伝えることができ
ず、多量の拒否された生産成形品がプラスチック供給元に視覚評価のために送り
戻されている。それでも、有効な測定ツールがないので、供給元がこの問題に対
処して解決策を講じるのは困難である。
いるのが通例である。このため、数的規格が存在せず、検査員間のばらつきのた
め一貫性に欠け、多数のサンプルをばらつきなく迅速に処理することができない
。さらに、問題を定量化しようとすると多数の欠陥品を成形しなければならない
ので、多量の廃棄物が発生する。多くの場合、成形業者又は消費者は、「ストリ
ークあり」という以上の具体的な苦情をプラスチック供給元に伝えることができ
ず、多量の拒否された生産成形品がプラスチック供給元に視覚評価のために送り
戻されている。それでも、有効な測定ツールがないので、供給元がこの問題に対
処して解決策を講じるのは困難である。
【０００５】 本願出願人に譲渡された同一発明者に係る米国特許及び米国特許出願、すなわ
ち米国特許第５８５９７０８号（１９９９年１月１２日発行）及び米国特許出願
第０９／０７５９１３号、第０９／１８８０９４号及び第０９／１８８０９５号
では、典型的直径１／２インチ以上のアパーチャの標準分光計では明らかにでき
ない小さな欠陥を解像できる空間分解分光計を用いて、視覚検査のばらつきの問
題を課題としている。さらに、アパーチャをより小さくすることができるが自動
化されていない少数の分光計とは異なり、上記の分光計はコンピュータと接続し
てモータ駆動サンプル移動及び自動データ収集を行うことが可能である。
ち米国特許第５８５９７０８号（１９９９年１月１２日発行）及び米国特許出願
第０９／０７５９１３号、第０９／１８８０９４号及び第０９／１８８０９５号
では、典型的直径１／２インチ以上のアパーチャの標準分光計では明らかにでき
ない小さな欠陥を解像できる空間分解分光計を用いて、視覚検査のばらつきの問
題を課題としている。さらに、アパーチャをより小さくすることができるが自動
化されていない少数の分光計とは異なり、上記の分光計はコンピュータと接続し
てモータ駆動サンプル移動及び自動データ収集を行うことが可能である。
【０００６】 しかし、幾つかの問題が残っている。第一に、複雑な、湾曲した又は表面模様
の付いた成形品は自動検査に適さない。第二に、この空間分解分光計は、膨大な
量のデータを発生し、成形品のスクリーニングには自動化されたデータ整理が必
要とされる。
の付いた成形品は自動検査に適さない。第二に、この空間分解分光計は、膨大な
量のデータを発生し、成形品のスクリーニングには自動化されたデータ整理が必
要とされる。
【０００７】 したがって、プラスチック成形品の外観欠陥を定量する優れたシステム及び方
法が当業界で必要とされている。
法が当業界で必要とされている。
【０００８】
実際の成形品に見られるストリークを再現する成形ツールを用いて、後で製造
すべき生産成形品の所定の位相表面特徴（例えばリブ、穴、グリル、ボス）を含
むプラスチック成形品サンプルを製造する。空間分解分光計を用いて、サンプル
部品の空間的な色特性を測定する。最後にコンピュータ化装置を用いて、データ
を適当にフィルタ処理し、全体データ形状、平均ピークシフト、平均谷シフト、
及びデータ勾配の指標となる品質数によってストリークを定量する。このプロセ
ス（１組以上のサンプルに反復適用できる）に基づいて、生産成形品を製造する
ための成分（例えばプラスチックペレット特性、カラー染料ミックス）及び製造
条件（例えば温度、押出速度）の最適処方を同定する。
すべき生産成形品の所定の位相表面特徴（例えばリブ、穴、グリル、ボス）を含
むプラスチック成形品サンプルを製造する。空間分解分光計を用いて、サンプル
部品の空間的な色特性を測定する。最後にコンピュータ化装置を用いて、データ
を適当にフィルタ処理し、全体データ形状、平均ピークシフト、平均谷シフト、
及びデータ勾配の指標となる品質数によってストリークを定量する。このプロセ
ス（１組以上のサンプルに反復適用できる）に基づいて、生産成形品を製造する
ための成分（例えばプラスチックペレット特性、カラー染料ミックス）及び製造
条件（例えば温度、押出速度）の最適処方を同定する。
【０００９】 これらの最適な成分及び条件を特定したら、このあと生産成形品を初めて、（
これらの部品の特定の位相表面性状がわかっていれば）ストリークを抑制する態
様で適正に製造することができる。これにより、うまくいかない欠陥のある生産
過程の時間と経費を節約する。
これらの部品の特定の位相表面性状がわかっていれば）ストリークを抑制する態
様で適正に製造することができる。これにより、うまくいかない欠陥のある生産
過程の時間と経費を節約する。
【００１０】
前掲の本願出願人に譲渡された同一発明者の米国特許及び特許出願に、プラス
チック類の視覚的特性、例えば色、色配合、コイニング（例えば引掻き）などを
測定する空間分解分光ツールが開示されている。
チック類の視覚的特性、例えば色、色配合、コイニング（例えば引掻き）などを
測定する空間分解分光ツールが開示されている。
【００１１】 本発明の一実施形態によるシステム及び方法は通常、３つの構成要素、すなわ
ち実際の成形品に見られるストリーク（ストリーキング）を再現する成形ツール
と、成形品の表面に沿って色を測定する空間分解分光計と、ストリークを定量す
る後処理ソフトウェアとを備える。システムの種々の構成要素は適宜単独で使用
し得る。
ち実際の成形品に見られるストリーク（ストリーキング）を再現する成形ツール
と、成形品の表面に沿って色を測定する空間分解分光計と、ストリークを定量す
る後処理ソフトウェアとを備える。システムの種々の構成要素は適宜単独で使用
し得る。
【００１２】 ここで用いる用語「サンプル」は、本発明による成形ツールにより製造される
プラスチック成形品に言及するのに用い、一方「生産」は、本発明により提供さ
れる分析ツールを用いて生産すべき最終対象物であるプラスチック成形品（例え
ばコンピュータモニターハウジング、プリンタハウジング、テレビハウジング）
に言及するのに用いる。この文脈において、本発明は、「生産」プラスチック部
品を製造するための最適な処方を求めるために「サンプル」プラスチック部品を
作成し使用することを包含し、かくして生産部品の欠陥をともなう製造、そして
かかる生産部品を製造するコストと時間を最小限に抑える。
プラスチック成形品に言及するのに用い、一方「生産」は、本発明により提供さ
れる分析ツールを用いて生産すべき最終対象物であるプラスチック成形品（例え
ばコンピュータモニターハウジング、プリンタハウジング、テレビハウジング）
に言及するのに用いる。この文脈において、本発明は、「生産」プラスチック部
品を製造するための最適な処方を求めるために「サンプル」プラスチック部品を
作成し使用することを包含し、かくして生産部品の欠陥をともなう製造、そして
かかる生産部品を製造するコストと時間を最小限に抑える。
【００１３】 図１に示すように、空間分解分光計１を前掲の米国特許及び特許出願の明細書
と同様の方法で使用する。分光計１で測定した色は、例えばＣＩＥＬａｂ指数Ｌ
，ａ，ｂ（これに限らない）のような通常のカラーフォーマットの出力１０であ
る。プラスチック成形品１１（このプラスチック部品１１はサンプル部品でも生
産部品でもよいが、図示例ではサンプルである）を評価するには、光源１３から
の入射光１２をプラスチック部品１１にサンプル点１７で照射し、サンプル点１
７からの反射光１４を分光計１で測定する。入射光１２及び反射光１４は、例え
ば光ファイバのような光キャリヤを介してプラスチック部品１１に対して搬送、
搬出し、そして必要に応じて焦点素子１６、例えば１以上の光学レンズを用いて
サンプル点１７に焦点合わせする。入射光１２は科学的な意味でサンプル点１７
に「焦点合わせ」してもしなくてもよく、したがってサンプル点１７は単に光が
当たり（１２）、反射される（１４）点と理解すべきである。ストリーク１８を
評価するために、プラスチック部品１１及びサンプル点１７を図示のｘ−ｙ−ｚ
軸の任意の組合せに沿った方向で互いに移動できる。こうして互いに所定の距離
及び方向だけ空間的に分離された複数の位置にてプラスチック部品１１上の異な
る位置から複数の読取値を取り出すことができる。図示例では、サンプル点をｘ
軸に沿って直線的にとる（１９）。次にこれらの読取値を後処理ソフトウェアに
入力し、定量化及び解析する。プラスチック成形品１１は、それが本発明にした
がって製造したサンプルブラスチック部品である場合、「モールド」又は「プラ
ック」と呼ぶこともある。次にカラーフォーマット測定値１０をコンピュータ化
装置１０１に送り、図４〜図１３に示すように後処理する。
と同様の方法で使用する。分光計１で測定した色は、例えばＣＩＥＬａｂ指数Ｌ
，ａ，ｂ（これに限らない）のような通常のカラーフォーマットの出力１０であ
る。プラスチック成形品１１（このプラスチック部品１１はサンプル部品でも生
産部品でもよいが、図示例ではサンプルである）を評価するには、光源１３から
の入射光１２をプラスチック部品１１にサンプル点１７で照射し、サンプル点１
７からの反射光１４を分光計１で測定する。入射光１２及び反射光１４は、例え
ば光ファイバのような光キャリヤを介してプラスチック部品１１に対して搬送、
搬出し、そして必要に応じて焦点素子１６、例えば１以上の光学レンズを用いて
サンプル点１７に焦点合わせする。入射光１２は科学的な意味でサンプル点１７
に「焦点合わせ」してもしなくてもよく、したがってサンプル点１７は単に光が
当たり（１２）、反射される（１４）点と理解すべきである。ストリーク１８を
評価するために、プラスチック部品１１及びサンプル点１７を図示のｘ−ｙ−ｚ
軸の任意の組合せに沿った方向で互いに移動できる。こうして互いに所定の距離
及び方向だけ空間的に分離された複数の位置にてプラスチック部品１１上の異な
る位置から複数の読取値を取り出すことができる。図示例では、サンプル点をｘ
軸に沿って直線的にとる（１９）。次にこれらの読取値を後処理ソフトウェアに
入力し、定量化及び解析する。プラスチック成形品１１は、それが本発明にした
がって製造したサンプルブラスチック部品である場合、「モールド」又は「プラ
ック」と呼ぶこともある。次にカラーフォーマット測定値１０をコンピュータ化
装置１０１に送り、図４〜図１３に示すように後処理する。
【００１４】 一実施形態では、分光計１と光キャリヤ（例えばファイバ）カップリング１５
は０〜４５度の配置で使用する。こうすると、入射光１２がプラスチック部品１
１に垂線（すなわちプラスチック部品１１表面への法線）から略０度の角度で当
たり、反射光１４が垂線から約４５度の角度で捕捉される。他の実施形態では、
入射光１２の角度が垂線から０〜３０度の間、０〜４５度の間及び０〜８９度の
間にある。他の実施形態では、反射光１４の角度が垂線から３０〜６０度の間、
０〜８９度の間にある。
は０〜４５度の配置で使用する。こうすると、入射光１２がプラスチック部品１
１に垂線（すなわちプラスチック部品１１表面への法線）から略０度の角度で当
たり、反射光１４が垂線から約４５度の角度で捕捉される。他の実施形態では、
入射光１２の角度が垂線から０〜３０度の間、０〜４５度の間及び０〜８９度の
間にある。他の実施形態では、反射光１４の角度が垂線から３０〜６０度の間、
０〜８９度の間にある。
【００１５】 サンプルプラスチック部品１１を用いる場合、プラスチック部品１１をサンプ
ルホルダに装着し、所望に応じてサンプルホルダをモータ駆動並進ステージに装
着して対象の特徴を横切って走査する。コンピュータソフトウェア又はハードウ
ェアを備えるコンピュータ化装置（図示せず）は運動システム及びデータ収集を
自動化し、生データを色座標値に変換する。コンピュータ化装置は必要な校正活
動を介してユーザを案内し、ユーザがキーパラメータを調節することで信号対雑
音（ＳＮ）を最適化するのを可能にする。所望に応じてサンプルを選択位置へ手
動調節することも可能である。
ルホルダに装着し、所望に応じてサンプルホルダをモータ駆動並進ステージに装
着して対象の特徴を横切って走査する。コンピュータソフトウェア又はハードウ
ェアを備えるコンピュータ化装置（図示せず）は運動システム及びデータ収集を
自動化し、生データを色座標値に変換する。コンピュータ化装置は必要な校正活
動を介してユーザを案内し、ユーザがキーパラメータを調節することで信号対雑
音（ＳＮ）を最適化するのを可能にする。所望に応じてサンプルを選択位置へ手
動調節することも可能である。
【００１６】 成形ツールは、図２及び図３に示すように、ユーザが実験室規模で実際の部品
からストリークを再現することを可能にするシステムである。成形ツールで製造
されたサンプルは典型的には滑らかな均一な表面仕上げの平坦なもので、空間分
解分光計を用いて評価するのに理想的なサンプルとなっている。
からストリークを再現することを可能にするシステムである。成形ツールで製造
されたサンプルは典型的には滑らかな均一な表面仕上げの平坦なもので、空間分
解分光計を用いて評価するのに理想的なサンプルとなっている。
【００１７】 サンプル金型、例えば図２の好ましい実施形態に示す二キャビティ成形ツール
２は、単一ゲートプラックを製造する単一ゲートキャビティ２１及びニットライ
ンのある二重ゲートプラックを製造する二重ゲートキャビティ２２を備える。ス
プル２３からキャビティ２１及び２２の片方又は両方への溶融プラスチックの押
出は、ランナー２５内の適当な位置２４にある弁により制御し、必要に応じて遮
断又は導通することができる。種々のインサートを１又は複数のインサート差込
口に入れ、例えば図示の通りの単一ゲートキャビティ内の３つの異なるインサー
ト位置２６のいずれか又はすべてにおける流れを妨害する（ストリークを発生す
る機会が増える）ことができる。溶融プラスチックはゲート３７を経てキャビテ
ィ２１又は２２に入る。
２は、単一ゲートプラックを製造する単一ゲートキャビティ２１及びニットライ
ンのある二重ゲートプラックを製造する二重ゲートキャビティ２２を備える。ス
プル２３からキャビティ２１及び２２の片方又は両方への溶融プラスチックの押
出は、ランナー２５内の適当な位置２４にある弁により制御し、必要に応じて遮
断又は導通することができる。種々のインサートを１又は複数のインサート差込
口に入れ、例えば図示の通りの単一ゲートキャビティ内の３つの異なるインサー
ト位置２６のいずれか又はすべてにおける流れを妨害する（ストリークを発生す
る機会が増える）ことができる。溶融プラスチックはゲート３７を経てキャビテ
ィ２１又は２２に入る。
【００１８】 寸法は本発明の範囲内で広範に変え得ることが明らかであるが、キャビティ２
１及び２２の長さ２７が約４〜６インチ、典型的には約５インチであるのが好ま
しく、幅２８が約２〜４インチ、典型的には約３インチであるのが好ましく、厚
さ（図示せず）が約１／３２〜１／８インチ、典型的には約１／１６インチであ
るのが好ましい。目標は、分光計を用いる評価に最適な平滑かつ平坦な表面仕上
げを有する、成形及び取り扱いの簡単な縮尺サンプルを得ることである。したが
って、本発明の範囲内で、生産サンプルに見られる結果をそれより小さなスケー
ルで最適に再現する任意の特定の寸法及び厚さを選択でき、それは上に例示した
範囲外であってもよい。特に厚さは、プラスチックの配合、特性（溶融温度及び
粘度など）及び最終生産部品厚さに依存する。重量に関しては、例えばＣｙｃｏ
ｌｏｙ Ｃ６２００部品及びランナーは重量約１．２オンス（３３ｇ）である。
Ｃｙｃｏｌｏｙ Ｃ６２００を特定のプラスチック組成に使用するが、本発明に
したがってサンプルプラスチック部品を製造するのに任意の組成を用いることが
できる。重量は通常プラスチック組成が異なっても大体同じである。
１及び２２の長さ２７が約４〜６インチ、典型的には約５インチであるのが好ま
しく、幅２８が約２〜４インチ、典型的には約３インチであるのが好ましく、厚
さ（図示せず）が約１／３２〜１／８インチ、典型的には約１／１６インチであ
るのが好ましい。目標は、分光計を用いる評価に最適な平滑かつ平坦な表面仕上
げを有する、成形及び取り扱いの簡単な縮尺サンプルを得ることである。したが
って、本発明の範囲内で、生産サンプルに見られる結果をそれより小さなスケー
ルで最適に再現する任意の特定の寸法及び厚さを選択でき、それは上に例示した
範囲外であってもよい。特に厚さは、プラスチックの配合、特性（溶融温度及び
粘度など）及び最終生産部品厚さに依存する。重量に関しては、例えばＣｙｃｏ
ｌｏｙ Ｃ６２００部品及びランナーは重量約１．２オンス（３３ｇ）である。
Ｃｙｃｏｌｏｙ Ｃ６２００を特定のプラスチック組成に使用するが、本発明に
したがってサンプルプラスチック部品を製造するのに任意の組成を用いることが
できる。重量は通常プラスチック組成が異なっても大体同じである。
【００１９】 図３は、図２の成形ツールに関連して種々の金型インサートを用いて製造する
ことのできる種々のプラスチック部品（プラック）１１の形状を示す。具体的に
は、複数の成形ツールインサートを成形ツール２の１つ又は複数のインサート位
置２６に挿入する。このようなインサートはそれぞれ、例えば「穴」３１、「ボ
ス」３２、プラスチック流に平行な「リブ」３３、プラスチック流に交差する「
リブ」３４、プラスチック流に平行な「グリル」３５、プラスチック流に交差す
る「グリル」３６を有するモールド（プラック）１１を製造するように設計され
ている。図３に示した形状は、単一ゲートキャビティ２１のゲート３７に最も近
いインサート位置２６に単一「位相」インサートを、単一ゲートキャビティ２１
の残りの２つのインサート位置２６に１対の「ブランク」インサートを置くこと
により、生成される。したがって、成形ツールインサートは、図３に示す表面特
徴３１，３２，３３，３４，３５，３６の「ネガティブ」として図示される。し
たがって、例えば「ボス」インサート３２というのは、単一ゲートキャビティ２
１に挿入したとき、そして溶融プラスチックを単一ゲートキャビティ２１中に押
し出した後、３２で示される位相表面特徴を生成するインサートを意味すると理
解すべきである。同様に成形ツールインサート３への一般的言及は、図３の６つ
のプラック１１に関連して図示したもののような表面特徴を生成する、その表面
特徴のネガティブな（反対の凹凸をもつ）成形ツールインサートに言及している
と理解すべきである。
ことのできる種々のプラスチック部品（プラック）１１の形状を示す。具体的に
は、複数の成形ツールインサートを成形ツール２の１つ又は複数のインサート位
置２６に挿入する。このようなインサートはそれぞれ、例えば「穴」３１、「ボ
ス」３２、プラスチック流に平行な「リブ」３３、プラスチック流に交差する「
リブ」３４、プラスチック流に平行な「グリル」３５、プラスチック流に交差す
る「グリル」３６を有するモールド（プラック）１１を製造するように設計され
ている。図３に示した形状は、単一ゲートキャビティ２１のゲート３７に最も近
いインサート位置２６に単一「位相」インサートを、単一ゲートキャビティ２１
の残りの２つのインサート位置２６に１対の「ブランク」インサートを置くこと
により、生成される。したがって、成形ツールインサートは、図３に示す表面特
徴３１，３２，３３，３４，３５，３６の「ネガティブ」として図示される。し
たがって、例えば「ボス」インサート３２というのは、単一ゲートキャビティ２
１に挿入したとき、そして溶融プラスチックを単一ゲートキャビティ２１中に押
し出した後、３２で示される位相表面特徴を生成するインサートを意味すると理
解すべきである。同様に成形ツールインサート３への一般的言及は、図３の６つ
のプラック１１に関連して図示したもののような表面特徴を生成する、その表面
特徴のネガティブな（反対の凹凸をもつ）成形ツールインサートに言及している
と理解すべきである。
【００２０】 図３に示した６つの特定形状は、「生産」プラスチック成形品でよくみられる
「位相」表面特徴の典型的なものであり、したがってこれにより、計画されてい
る生産過程において生産成形品に生成されるであろう表面特徴を有する「サンプ
ル」成形品を製造することが可能になる。もちろん、これらはインサートにより
生成できるタイプの形状の例にすぎず、図３に明示されていない別の表面特徴を
生成するように設計された成形ツールインサート３も本発明にしたがって開発し
、使用できると理解すべきである。また、リブやグリル（並びに半径方向に対称
でない他のタイプのインサートにより生成される他の表面特徴）は、ゲート３７
を通過する主流に対して任意の角度で配向することができる。同様に、二重ゲー
トキャビティ２２は略平行な入力の２つのゲート３７を使用するが、本発明によ
れば任意の数のゲートを、相互に種々の相対配向にて、使用できる。
「位相」表面特徴の典型的なものであり、したがってこれにより、計画されてい
る生産過程において生産成形品に生成されるであろう表面特徴を有する「サンプ
ル」成形品を製造することが可能になる。もちろん、これらはインサートにより
生成できるタイプの形状の例にすぎず、図３に明示されていない別の表面特徴を
生成するように設計された成形ツールインサート３も本発明にしたがって開発し
、使用できると理解すべきである。また、リブやグリル（並びに半径方向に対称
でない他のタイプのインサートにより生成される他の表面特徴）は、ゲート３７
を通過する主流に対して任意の角度で配向することができる。同様に、二重ゲー
トキャビティ２２は略平行な入力の２つのゲート３７を使用するが、本発明によ
れば任意の数のゲートを、相互に種々の相対配向にて、使用できる。
【００２１】 したがって、使用時には、製造すべき「生産」プラスチック部品がある位相特
徴（topological features）を別々に或いは組み合わせて有することがわかって
いれば、「位相」成形ツールインサート３を１つ以上のインサート位置２６に置
き、「ブランク」インサートを残りのインサート位置２６に置く。次に、溶融プ
ラスチックをゲート３７を介して単一ゲートキャビティ２１又は二重ゲートキャ
ビティ２２中に押し出す。（生産プラスチック部品を二重ゲート射出成形により
製造することがわかっている場合には、二重ゲートキャビティ２２を使用するの
がよい。）プラスチックを硬化させ、そして３１〜３６のような表面特徴を有す
る（場合によっては二重ゲート射出成形特徴を有する）プラックを取りだし、図
１に関連して前述したように空間分解分光計１の下に置く。１又は複数の位相表
面特徴から（又は二重ゲートキャビティ２２を用いた場合には二重ゲートから）
生じるストリーク１８を、後述するように分光計１により解析する。なお、図１
の具体的構成に例として用いたプラック１１は、プラスチック流３５に平行な「
グリル」を有するものである。
徴（topological features）を別々に或いは組み合わせて有することがわかって
いれば、「位相」成形ツールインサート３を１つ以上のインサート位置２６に置
き、「ブランク」インサートを残りのインサート位置２６に置く。次に、溶融プ
ラスチックをゲート３７を介して単一ゲートキャビティ２１又は二重ゲートキャ
ビティ２２中に押し出す。（生産プラスチック部品を二重ゲート射出成形により
製造することがわかっている場合には、二重ゲートキャビティ２２を使用するの
がよい。）プラスチックを硬化させ、そして３１〜３６のような表面特徴を有す
る（場合によっては二重ゲート射出成形特徴を有する）プラックを取りだし、図
１に関連して前述したように空間分解分光計１の下に置く。１又は複数の位相表
面特徴から（又は二重ゲートキャビティ２２を用いた場合には二重ゲートから）
生じるストリーク１８を、後述するように分光計１により解析する。なお、図１
の具体的構成に例として用いたプラック１１は、プラスチック流３５に平行な「
グリル」を有するものである。
【００２２】 図４〜図１３の説明で以下に詳述するように、ハードウェア又はソフトウェア
を適当な組合せで備えるコンピュータ化装置を用いる後処理は、色走査の生の結
果を平滑化することによりノイズを軽減し、ストリーク発生領域における最も明
るい点と最も暗い点との間の（ＣＩＥＬａｂ知覚色空間を用いる）Ｌ値の差を計
算する。すなわち、部品の下側に暗線が観察されたら、その線のいずれかの側の
「ノーマル」色並びに変色域両側の「ノーマル」領域同士の変化に注目するのが
望ましい。種々の実施形態が可能である。単一ストリーク部品の場合、ΔＬ又は
曲線下面積を計算することができる。多重ストリークのある部品の場合、各スト
リークについての値を平均するか、各ストリークについての値を個別に報告する
ことができる。ユーザは生データ又はそれ以上の後処理をしていない平滑化デー
タいずれかを見ることを選択することができる。なお、本発明をＣＩＥＬａｂ知
覚色空間に関連して説明するが、色を特徴付け解析する他の手段も本発明に採用
することができる。
を適当な組合せで備えるコンピュータ化装置を用いる後処理は、色走査の生の結
果を平滑化することによりノイズを軽減し、ストリーク発生領域における最も明
るい点と最も暗い点との間の（ＣＩＥＬａｂ知覚色空間を用いる）Ｌ値の差を計
算する。すなわち、部品の下側に暗線が観察されたら、その線のいずれかの側の
「ノーマル」色並びに変色域両側の「ノーマル」領域同士の変化に注目するのが
望ましい。種々の実施形態が可能である。単一ストリーク部品の場合、ΔＬ又は
曲線下面積を計算することができる。多重ストリークのある部品の場合、各スト
リークについての値を平均するか、各ストリークについての値を個別に報告する
ことができる。ユーザは生データ又はそれ以上の後処理をしていない平滑化デー
タいずれかを見ることを選択することができる。なお、本発明をＣＩＥＬａｂ知
覚色空間に関連して説明するが、色を特徴付け解析する他の手段も本発明に採用
することができる。
【００２３】 図１〜図３を参照しながら説明した本発明にしたがって多数のプラスチック成
形品サンプルを製造し、それぞれを空間分解分光計１で走査し終わったら、種々
のサンプルを比較し、どのサンプルが最適な外観を有するか決定するのが望まし
い。このことにより、生産にどの成分ミックスを、そしてどの組合せの加工条件
を使用すべきかを決定することが可能になる。
形品サンプルを製造し、それぞれを空間分解分光計１で走査し終わったら、種々
のサンプルを比較し、どのサンプルが最適な外観を有するか決定するのが望まし
い。このことにより、生産にどの成分ミックスを、そしてどの組合せの加工条件
を使用すべきかを決定することが可能になる。
【００２４】 本発明のこの目的には、３つの主要タイプのデータが使用できる。第一に、ピ
ーク及び谷曲線それぞれの勾配は色変化が所定のサンプルのあるスペースから他
のスペースにどんなに迅速に起こるかを表すので、平滑な（勾配の小さい）変化
のほうが急な（勾配の大きい）変化より好ましいので、これらの勾配に基づいて
「品質」測定値を得るのが望ましい。第二に、サンプルの外観の全体的形状特性
の詳細な記述を得るのが望ましい。最後に、所定のサンプルの望ましさを示す一
つの測度は、各ピークから隣りの谷への高さ変化並びにこれらの全体平均に基づ
く。すべての場合に、所定のサンプルについてある直線位置から次の位置まで測
定した統計的に有意でない色変化があるので、これらの計算のいずれかを行う前
に、各サンプルにつきこれらの有意でない変化をフィルタ除去し、考察している
スペースにおける真のピークと谷のプロットを得るのが望ましい。
ーク及び谷曲線それぞれの勾配は色変化が所定のサンプルのあるスペースから他
のスペースにどんなに迅速に起こるかを表すので、平滑な（勾配の小さい）変化
のほうが急な（勾配の大きい）変化より好ましいので、これらの勾配に基づいて
「品質」測定値を得るのが望ましい。第二に、サンプルの外観の全体的形状特性
の詳細な記述を得るのが望ましい。最後に、所定のサンプルの望ましさを示す一
つの測度は、各ピークから隣りの谷への高さ変化並びにこれらの全体平均に基づ
く。すべての場合に、所定のサンプルについてある直線位置から次の位置まで測
定した統計的に有意でない色変化があるので、これらの計算のいずれかを行う前
に、各サンプルにつきこれらの有意でない変化をフィルタ除去し、考察している
スペースにおける真のピークと谷のプロットを得るのが望ましい。
【００２５】 図４及び図５は、この全体的計算プロセスを示すフローチャートである。４０
２で、コンピュータ化装置１０１は最初に、解析のために走査されたプラスチッ
ク部品サンプル１１の総数を求める。以下の説明で、用語「サンプル」又は「サ
ンプルデータ」は一般に、各プラスチック部品サンプルについて図１〜図３に概
略を示したプロセスにより得られるＣＩＥＬａｂ（又は同様の測定）カラーデー
タ点のセット全体に言及するのに使用する。例えば、１ダースのプラスチック部
品サンプルを製造し、走査した場合、これらの１２の部品サンプルと関連した１
２セットのサンプルデータが得られ、各データサンプルは多数のデータ点を含む
。４０４で、各サンプルについてのデータ点の数とともに、各サンプルに関連し
た名前又は類似の識別子を決める。同様に各サンプルについての第１データ点を
同定する。４０６で、各データ点を、サンプルの名前又は識別子、サンプル全体
におけるその特定点の数、その点の原点（すなわちそのサンプルについての第１
データ点）に対する空間位置及びＬ、ａ及びｂ値を含む幾つかの関連する情報と
ともにコンピュータ化装置に記憶させる。４０８で、データを完全性について調
べる。すべての必要なデータフィールド（サンプル名前又は識別子、サンプルに
おける点の数、サンプル上の空間位置、Ｌ、ａ、ｂ）が存在するか、そして数値
フィールド（名前以外のすべて）が数値であるかを判定する。４０８から、不完
全な生データを４１０、４１２及び４１４で除外し、一方５で、図５に関連して
以下に説明するプロセスを用いて、完全な生データを一度に１サンプルについて
解析し、すべてのサンプルについて解析が完了するまで行う。次に４１６で結果
を適当なデータ出力装置、例えばスプレッドシート、コンピュータディスプレイ
・モニター、プリンタなどに適当なデータフォーマット、例えば数値データ、グ
ラフ表示などにて出力する。このプロセスは４１８で完了する。
２で、コンピュータ化装置１０１は最初に、解析のために走査されたプラスチッ
ク部品サンプル１１の総数を求める。以下の説明で、用語「サンプル」又は「サ
ンプルデータ」は一般に、各プラスチック部品サンプルについて図１〜図３に概
略を示したプロセスにより得られるＣＩＥＬａｂ（又は同様の測定）カラーデー
タ点のセット全体に言及するのに使用する。例えば、１ダースのプラスチック部
品サンプルを製造し、走査した場合、これらの１２の部品サンプルと関連した１
２セットのサンプルデータが得られ、各データサンプルは多数のデータ点を含む
。４０４で、各サンプルについてのデータ点の数とともに、各サンプルに関連し
た名前又は類似の識別子を決める。同様に各サンプルについての第１データ点を
同定する。４０６で、各データ点を、サンプルの名前又は識別子、サンプル全体
におけるその特定点の数、その点の原点（すなわちそのサンプルについての第１
データ点）に対する空間位置及びＬ、ａ及びｂ値を含む幾つかの関連する情報と
ともにコンピュータ化装置に記憶させる。４０８で、データを完全性について調
べる。すべての必要なデータフィールド（サンプル名前又は識別子、サンプルに
おける点の数、サンプル上の空間位置、Ｌ、ａ、ｂ）が存在するか、そして数値
フィールド（名前以外のすべて）が数値であるかを判定する。４０８から、不完
全な生データを４１０、４１２及び４１４で除外し、一方５で、図５に関連して
以下に説明するプロセスを用いて、完全な生データを一度に１サンプルについて
解析し、すべてのサンプルについて解析が完了するまで行う。次に４１６で結果
を適当なデータ出力装置、例えばスプレッドシート、コンピュータディスプレイ
・モニター、プリンタなどに適当なデータフォーマット、例えば数値データ、グ
ラフ表示などにて出力する。このプロセスは４１８で完了する。
【００２６】 図４の工程５である図５は、単一サンプルについてのデータの処理全体を具体
的に示す。図５において、コンピュータ化装置１０１は最初に５０で所定サンプ
ルについての生データを得る。次に、上で言及した３種の計算のうち第一のもの
、すなわち品質計算５１が始まる。
的に示す。図５において、コンピュータ化装置１０１は最初に５０で所定サンプ
ルについての生データを得る。次に、上で言及した３種の計算のうち第一のもの
、すなわち品質計算５１が始まる。
【００２７】 ５１１で、ｘ及びｙ座標フィットの正確さを規定するパラメータを用いる一連
の点への多重線形フィットを用いて、人の目に見分けにくいＬ、ａ、ｂの小さな
ゆらぎをフィルタ除去する。図６に示すように、生データ中の局所的「ノイズ」
をフィルタ除去し、ある予め規定した閾値パラメータより大きい変化（バリエー
ション）のみを維持する。この結果得られる「圧縮」データプロットが、図６に
おいて対応する「生」データプロットに重ねられている。５１２及び５１３で、
この圧縮したデータを、図７、図８及び図９に示した反復回（本例では３回）さ
らにフィルタ処理する。５１２での第１反復（図７）はすべての局所的極限点、
すなわち最大点及び最小点を同定する。極小値及び極大値の検出により、サンプ
ル中の「ストリーク」のような欠陥や不一致を判定することができる。５１３で
の第２反復（図８）は、隣接極小値及び極大値からのＬ（又はａ及びｂ）の変化
が所定の制限値より小さい極小値及び極大値のすべてを、データセットから除去
し、かくして有意な変化のみを維持する。第３及び最終反復は、やはり５１３（
図９）で、その片側に高い極大点ともう一方の側に低い極大点を有する極小点を
データセットに戻す。図９の例で示される５１３からのデータ出力は、これ以後
、（最終反復）「フィルタ処理」データと称する。このフィルタ処理後のＬ、ａ
及びｂ値のゆらぎは、サンプルの外観の変化を示す。
の点への多重線形フィットを用いて、人の目に見分けにくいＬ、ａ、ｂの小さな
ゆらぎをフィルタ除去する。図６に示すように、生データ中の局所的「ノイズ」
をフィルタ除去し、ある予め規定した閾値パラメータより大きい変化（バリエー
ション）のみを維持する。この結果得られる「圧縮」データプロットが、図６に
おいて対応する「生」データプロットに重ねられている。５１２及び５１３で、
この圧縮したデータを、図７、図８及び図９に示した反復回（本例では３回）さ
らにフィルタ処理する。５１２での第１反復（図７）はすべての局所的極限点、
すなわち最大点及び最小点を同定する。極小値及び極大値の検出により、サンプ
ル中の「ストリーク」のような欠陥や不一致を判定することができる。５１３で
の第２反復（図８）は、隣接極小値及び極大値からのＬ（又はａ及びｂ）の変化
が所定の制限値より小さい極小値及び極大値のすべてを、データセットから除去
し、かくして有意な変化のみを維持する。第３及び最終反復は、やはり５１３（
図９）で、その片側に高い極大点ともう一方の側に低い極大点を有する極小点を
データセットに戻す。図９の例で示される５１３からのデータ出力は、これ以後
、（最終反復）「フィルタ処理」データと称する。このフィルタ処理後のＬ、ａ
及びｂ値のゆらぎは、サンプルの外観の変化を示す。
【００２８】 次に、５１４で品質数を計算する。品質数（quality number）は、明らかなス
トリークの数及び信号強度シフトにしたがってサンプルをランク付けする手段で
ある。これを５１５で線形化し、幾つかの試験サンプルのランク付けを正しいス
ケールで行う。図１０はこの品質数の計算例を示す。Ｑ＝品質数、ΣｄＬ／ｄｘ
＝５１３からのフィルタ処理データの勾配の和、そしてＭ＝適当な乗数、例えば
１０００とすると、次式が成り立つ。
トリークの数及び信号強度シフトにしたがってサンプルをランク付けする手段で
ある。これを５１５で線形化し、幾つかの試験サンプルのランク付けを正しいス
ケールで行う。図１０はこの品質数の計算例を示す。Ｑ＝品質数、ΣｄＬ／ｄｘ
＝５１３からのフィルタ処理データの勾配の和、そしてＭ＝適当な乗数、例えば
１０００とすると、次式が成り立つ。
【００２９】 Ｑ＝ｌｎ（Ｍ×ΣｄＬ／ｄｘ） （１） 同様に、ａ及びｂデータについても、上式において単にＬの代わりにａ及びｂを
代入する。Ｌ、ａ及びｂ曲線の第一微分係数（勾配）との関係により、Ｑは本質
的にあらゆる測定されたストリークの平滑さ又は急峻さを判定する。前述したよ
うに、これはすべてのサンプルのうちどれをフルスケール生産レシピの基準とし
て使用すべきかを判断するのに使用する３つの主要測度の第一のものである。
代入する。Ｌ、ａ及びｂ曲線の第一微分係数（勾配）との関係により、Ｑは本質
的にあらゆる測定されたストリークの平滑さ又は急峻さを判定する。前述したよ
うに、これはすべてのサンプルのうちどれをフルスケール生産レシピの基準とし
て使用すべきかを判断するのに使用する３つの主要測度の第一のものである。
【００３０】 次に、５２で、５１３からの品質数Ｑを計算するのに用いたのと同じフィルタ
処理データ（図９に示す）を用いて、データの全体的形状特性を記述する。５２
１でこのフィルタ処理データを使用して、信号ピークの明瞭な表示が得られ、次
にこれを図１１に示すように種々の方法で定量化することができる。実際、種々
のサンプルからとったデータは、異なるタイプの欠陥が様相の異なるピーク形状
を与えることを示す。５２２で、高さ、勾配、幅及び曲線形状などの記述的デー
タは、ユーザがサンプル間の差を定量し、定性的に記述するのを可能にする。１
サンプル中の欠陥の数並びに各個別欠陥の信号強度はユーザに重要である。これ
は、すべてのサンプルのうちどれをフルスケール生産レシピの基準として使用す
べきかを判断するのに使用する３つの主要測度の第二のものである。形状解析５
２から得られる幅、高さ及び勾配データの一部を図１１の右上に図示する。
処理データ（図９に示す）を用いて、データの全体的形状特性を記述する。５２
１でこのフィルタ処理データを使用して、信号ピークの明瞭な表示が得られ、次
にこれを図１１に示すように種々の方法で定量化することができる。実際、種々
のサンプルからとったデータは、異なるタイプの欠陥が様相の異なるピーク形状
を与えることを示す。５２２で、高さ、勾配、幅及び曲線形状などの記述的デー
タは、ユーザがサンプル間の差を定量し、定性的に記述するのを可能にする。１
サンプル中の欠陥の数並びに各個別欠陥の信号強度はユーザに重要である。これ
は、すべてのサンプルのうちどれをフルスケール生産レシピの基準として使用す
べきかを判断するのに使用する３つの主要測度の第二のものである。形状解析５
２から得られる幅、高さ及び勾配データの一部を図１１の右上に図示する。
【００３１】 最後に、５３でＬ、ａ及びｂシフト計算を行い、採用したサンプルにおける信
号強度シフト及び色シフトを記述する。品質計算５１と形状解析５２は同じ圧縮
データ５１１及びフィルタ処理データ５１３，５２１を共有するが、好ましい実
施形態でのシフト計算５３はそれらデータを共有しない。５３１で、生データ中
の局所的「ノイズ」をフィルタ除去し、そしてある予め規定された閾値パラメー
タより大きい変化のみを維持し、５１１で得たものと同様の第２圧縮データセッ
トを得る。しかし、シフト計算５３には、品質５１及び形状５２計算及び解析に
用いたのとは異なる１セットの閾値パラメータを用いるのが通常好ましい。５１
２と同様に、５３２でも極大点及び極小点を得るが、この場合もこれらの点は５
３１で用いた好ましい異なる閾値パラメータに基づく。３回のフィルタ反復５１
３は行わない。次に、５３３で、シフトを計算する。図１３はサンプルＬシフト
計算のグラフを示す。次にある所定の閾値高さ未満のピークを捨て、Ｌシフト並
びにａ及びｂシフトをその所定の閾値を超えるピークから計算する（５１２）。
Ｓ＝シフト、Ｔ＝閾値を超えるピーク高さの総和、Ｎ＝閾値を超えるピーク高さ
の数とすると、次式が成り立つ。
号強度シフト及び色シフトを記述する。品質計算５１と形状解析５２は同じ圧縮
データ５１１及びフィルタ処理データ５１３，５２１を共有するが、好ましい実
施形態でのシフト計算５３はそれらデータを共有しない。５３１で、生データ中
の局所的「ノイズ」をフィルタ除去し、そしてある予め規定された閾値パラメー
タより大きい変化のみを維持し、５１１で得たものと同様の第２圧縮データセッ
トを得る。しかし、シフト計算５３には、品質５１及び形状５２計算及び解析に
用いたのとは異なる１セットの閾値パラメータを用いるのが通常好ましい。５１
２と同様に、５３２でも極大点及び極小点を得るが、この場合もこれらの点は５
３１で用いた好ましい異なる閾値パラメータに基づく。３回のフィルタ反復５１
３は行わない。次に、５３３で、シフトを計算する。図１３はサンプルＬシフト
計算のグラフを示す。次にある所定の閾値高さ未満のピークを捨て、Ｌシフト並
びにａ及びｂシフトをその所定の閾値を超えるピークから計算する（５１２）。
Ｓ＝シフト、Ｔ＝閾値を超えるピーク高さの総和、Ｎ＝閾値を超えるピーク高さ
の数とすると、次式が成り立つ。
【００３２】 Ｓ＝Ｔ／Ｎ （２） すなわち、シフトは単に所定サンプルの平均ピーク高さを判定し、これは前述し
たように、すべてのサンプルのうちどれをフルスケール生産レシピの基準として
使用すべきかを判断するのに使用する３つの主要測度の第三のものである。所望
に応じて、平均ではなくて個別のシフトを報告してもよい。
たように、すべてのサンプルのうちどれをフルスケール生産レシピの基準として
使用すべきかを判断するのに使用する３つの主要測度の第三のものである。所望
に応じて、平均ではなくて個別のシフトを報告してもよい。
【００３３】 なお、図６〜図１３は、コンピュータ化装置１０１に記憶され、それにより演
算処理される数値データのグラフ表示であり、そして、もちろん、図６〜図１３
は本発明の単なる例示であり、限定的なものではない。さらに、座標、勾配、形
状などの特徴を表示する数値データを含む数値データはコンピュータ化装置１０
１内に、当業者に明らかな種々広範な仕方で表示できる。最後に、図６〜図１３
に潜在する数値データを当業界で周知の慣行にてコンピュータ化装置１０１に表
示する特定の方法は、本発明の範囲内に包含されると理解すべきである。
算処理される数値データのグラフ表示であり、そして、もちろん、図６〜図１３
は本発明の単なる例示であり、限定的なものではない。さらに、座標、勾配、形
状などの特徴を表示する数値データを含む数値データはコンピュータ化装置１０
１内に、当業者に明らかな種々広範な仕方で表示できる。最後に、図６〜図１３
に潜在する数値データを当業界で周知の慣行にてコンピュータ化装置１０１に表
示する特定の方法は、本発明の範囲内に包含されると理解すべきである。
【００３４】 このシステムを用いて、明暗ストリーク、スプレーマーク（放射条）、表面欠
陥（光沢又は粗さ）などを含むあらゆる形態の外観欠陥を定量することができる
。
陥（光沢又は粗さ）などを含むあらゆる形態の外観欠陥を定量することができる
。
【００３５】 以上、この発明の幾つかの好ましい特徴を図示し説明したが、当業者には種々
の変更、変形、置き換えが想起できるであろう。したがって、特許請求の範囲は
このような変更例や変形例もすべて本発明の要旨の範囲内に入るものとして包含
する。
の変更、変形、置き換えが想起できるであろう。したがって、特許請求の範囲は
このような変更例や変形例もすべて本発明の要旨の範囲内に入るものとして包含
する。
【図１】 本発明の一実施形態にしたがって空間分解分光計により調査、分析中のプラス
チック部品から色読取値を得る過程を示す線図である。
チック部品から色読取値を得る過程を示す線図である。
【図２】 本発明の一実施形態による成形ツールの平面図である。
【図３】 図２の成形ツールと組み合わせて用いる種々の金型形状を示す平面図である。
【図４】 本発明の実施形態にしたがって色読取値を後処理する方法を示すフローチャー
トである。
トである。
【図５】 図４の工程５を示すフローチャートである。
【図６〜９】 ピークと谷を含む色信号形状を表示するサンプルデータであって、本発明にし
たがって後処理フィルタリングの反復数回をうけるたびのサンプルデータを示す
。
たがって後処理フィルタリングの反復数回をうけるたびのサンプルデータを示す
。
【図１０】 本発明の一実施形態により考慮しているサンプルの品質測度を、図６〜９のサ
ンプルデータから計算するのに用いる方法を示す。
ンプルデータから計算するのに用いる方法を示す。
【図１１】 図６〜９のサンプルデータの形状を記述するのに用いる方法を示す。
【図１２、１３】 サンプル全体についてのピークから谷までの変化度合を、図６のサンプル生デ
ータを用いて平均するのに用いる方法を示す。
ータを用いて平均するのに用いる方法を示す。
１ 空間分解分光計 ２ 成形ツール ３ インサート １１ プラスチック成形品 １４ 反射光 １７ サンプル点 ２１，２２ キャビティ ２６ インサート位置 ３１ 穴 ３２ ボス ３３，３４ リブ ３５，３６ グリル ３７ ゲート ５０ 生データ １０１ コンピュータ化装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｂ２９Ｋ 105:20 Ｂ２９Ｋ 105:20 (72)発明者 ポスリンスキー，アンドリュー・ジョセフ アメリカ合衆国、12308、ニューヨーク州、 スケネクタデイ、グレード・ドライブ、20 番 (72)発明者 ハッティ，ハーシャ・マイソール アメリカ合衆国、12308、ニューヨーク州、 スケネクタデイ、1675・アベニュー・ビ ー、アパートメント・302番 (72)発明者 カンテロ，クレイグ・アラン アメリカ合衆国、12309、ニューヨーク州、 スケネクタデイ、2150・ローザ・ロード、 シー12シー番 (72)発明者 シファーリ，ジェームズ・ルイス アメリカ合衆国、12309、ニューヨーク州、 スケネクタデイ、2146・ローザ・ロード、 アパートメント・３番 (72)発明者 ヨコヤマ，ケナ・キミ アメリカ合衆国、12110−3709、ニューヨ ーク州、ラザム、ドアストーン・ドライ ブ、145番 (72)発明者 シミゴル，グリゴリー・アレクサンドロヴ ィ アメリカ合衆国、12047、ニューヨーク州、 コーホーズ、マナー・アベニュー・サイ ツ、90番 (72)発明者 ワン，ヒュア アメリカ合衆国、12309、ニューヨーク州、 ニスカユナ、ヒルサイド・アベニュー・２ ビー−21、1187番 (72)発明者 バレン，ジェームズ・ポール アメリカ合衆国、12302、ニューヨーク州、 スコウシャ、ホルストマン・ドライブ、 150番 (72)発明者 オスボーン，アーサー・ジョセフ アメリカ合衆国、12414、ニューヨーク州、 カッツキル、ブルーム・ストリート、195 番 Ｆターム(参考） 2F065 AA49 AA60 BB05 BB21 DD06 FF46 HH12 JJ08 LL02 LL67 MM03 PP12 QQ05 QQ29 QQ33 QQ42 2G051 AA90 AB07 BB17 CA20 CB01 CC15 CC17 EA01 EA02 EA03 EA12 EA17 EA25 EB01 EC02 EC03 EC05 4F206 AM19 AP20 JA07 JB12 JL02 JL07 JL09 JP12 JP15 JP17 JP21 JQ90 5B057 AA01 BA02 CA12 CA16 DA03 DB02 DC22
Claims (18)
- 【請求項１】 プラスチック成形品（１１）の外観欠陥を同定し定量するシ
ステムであって、 複数のサンプルプラスチック成形品（１１）を製造する成形ツール（２）、 少なくとも１つのサンプルプラスチック成形品（１１）上の複数のサンプル点
（１７）からの反射光（１４）の複数の生データ読取値（５０）を得る空間分解
分光計（１）、及び 生データ読取値（５０）を解析し定量することにより生データ読取値（５０）
を後処理するコンピュータ化装置（１０１） を備えてなるシステム。 - 【請求項２】 成形ツール（２）がさらに、１以上のゲート（３７）を有す
るキャビティ（２１，２２）を備えていて、 溶融プラスチックを１以上のゲート（３７）を通してキャビティ（２１，２２
）中に押し出して、１以上のゲート（３７）を通しての押出しから生じる外観欠
陥を有するサンプルプラスチック成形品（１１）を製造する、請求項１記載のシ
ステム。 - 【請求項３】 成形ツール（２）がさらに、 １以上のゲート（３７）及び１以上のインサート位置（２６）を有するキャビ
ティ（２１，２２）及び １以上のインサート位置（２６）に挿入される、１以上のネガティブ位相特徴
を有する１以上の成形ツールインサート（３）を備えていて、 溶融プラスチックをゲート（３７）を通してキャビティ（２１，２２）中に押
し出して、１以上の成形ツールインサート（３）のネガティブ位相特徴に対応す
るポジティブ位相表面特徴を有するとともにこれらのポジティブ位相表面特徴か
ら生じる外観欠陥を有するサンプルプラスチック成形品（１１）を製造する、請
求項１記載のシステム。 - 【請求項４】 ネガティブ位相特徴とその対応ポジティブ位相特徴が、 平坦な、特徴のない表面、 穴（３１）、 ボス（３２）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が０〜４５
度であるリブ（３３）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が４５〜９
０度であるリブ（３４）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が０〜４５
度であるグリル（３５）、及び ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が４５〜９
０度であるグリル（３６） からなる位相特徴群から選択される、請求項３記載のシステム。 - 【請求項５】 コンピュータ化装置（１０１）が、 生データ（５０）から所定の閾値未満の局所ノイズをフィルタ除去することに
より、圧縮データを計算するコンピュータ化データ圧縮手段（５１１）、 圧縮データ中の極大点及び極小点からなる極限点を同定することにより、第一
反復フィルタ処理データを計算するコンピュータ化第一反復フィルタ処理手段（
５１２）、 第一反復フィルタ処理データから、隣接極限点との変動の大きさが所定の制限
値未満の極限点を除去することにより、第二反復フィルタ処理データを計算する
コンピュータ化第二反復フィルタ処理手段（５１３）、及び 片側に高い極大点が隣接し、もう一方の側に低い極大点が隣接する極小点を第
二反復フィルタ処理データに戻すことにより、最終反復フィルタ処理データグラ
フを計算するコンピュータ化第三反復フィルタ処理手段（５１３） を含む、請求項１記載のシステム。 - 【請求項６】 コンピュータ化装置（１０１）がさらに、 最終反復フィルタ処理データグラフから、次式： Ｑ＝ｌｎ（Ｍ×ΣｄＬ／ｄｘ） （１） （式中のΣｄＬ／ｄｘは最終反復フィルタ処理データの勾配の和を表し、Ｍは線
形化乗数である）で与えられる品質数Ｑを計算し線形化するコンピュータ化品質
計算手段（５１４，５１５）を備える、請求項５記載のシステム。 - 【請求項７】 コンピュータ化装置（１０１）がさらに、最終反復フィルタ
処理データグラフからデータ形状記述子を導びき出すコンピュータ化形状計算手
段（５２２）を備え、データ形状記述子は、 上記極大点の少なくとも１つの、それに隣接した少なくとも１つの極小点から
の高さ、 上記極大点の少なくとも１つとそれに隣接した少なくとも１つの極小点との間
のフィルタ処理データグラフの勾配、 少なくとも１対の選択された極限点間のフィルタ処理データグラフの幅、及び フィルタ処理データグラフの少なくとも１つの領域の曲線形状 からなるデータ形状記述子群から選択される少なくとも１つである、 請求項５記載のシステム。 - 【請求項８】 コンピュータ化装置（１０１）がさらに、 生データ（５０）から所定のノイズ閾値未満の局所ノイズをフィルタ除去する
ことにより、生データ（５０）中の極大点及び極小点からなる極限点を同定する
（５３２）ことにより、圧縮データを計算するコンピュータ化データ圧縮手段（
５３１）、及び 圧縮データの極限点の平均ピーク高さを計算するコンピュータ化シフト計算手
段（５３３）を備え、 ここでピーク高さの平均シフトＳは、次式： Ｓ＝Ｔ／Ｎ （式中のＴは所定の高さ閾値を超えるピーク高さの総和を表し、Ｎは所定の高さ
閾値を超えるピーク高さの数を表す）として計算する、 請求項１記載のシステム。 - 【請求項９】 成形ツール（２）を用いて複数のサンプルプラスチック成形
品（１１）を製造する工程と、 空間分解分光計（１）を用いて、少なくとも１つのサンプルプラスチック成形
品（１１）上の複数のサンプル点（１７）からの反射光（１４）の複数の生デー
タ読取値（５０）を得る工程と、 コンピュータ装置（１０１）を用いて、生データ読取値（５０）を後処理する
ことにより生データ読取値（５０）を解析し定量する工程と を含む、プラスチック成形品（１１）の外観欠陥を同定し定量する方法。 - 【請求項１０】 成形ツール（２）を用いてサンプルプラスチック成形品（
１１）を製造する工程が、 溶融プラスチックを１以上のゲート（３７）を通してキャビティ（２１，２２
）中に押し出し、これにより１以上のゲート（３７）を通しての押出しから生じ
る外観欠陥を有するサンプルプラスチック成形品（１１）を製造する工程を含む
、 請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】 成形ツール（２）を用いてサンプルプラスチック成形品（
１１）を製造する工程が、 １以上のネガティブ位相特徴を有する１以上の成形ツールインサート（３）を
キャビティ（２１，２２）の１以上のインサート位置（２６）に挿入する工程、
及び 溶融プラスチックを１以上のゲート（３７）を通してキャビティ（２１，２２
）中に押し出し、これにより１以上の成形ツールインサート（３）のネガティブ
位相特徴に対応するポジティブ位相表面特徴を有するとともにこれらのポジティ
ブ位相表面特徴から生じる外観欠陥を有するサンプルプラスチック成形品（１１
）を製造する工程を含む、 請求項９記載の方法。 - 【請求項１２】 さらに、ネガティブ位相特徴とその対応ポジティブ位相特
徴を、 平坦な、特徴のない表面、 穴（３１）、 ボス（３２）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が０〜４５
度であるリブ（３３）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が４５〜９
０度であるリブ（３４）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が０〜４５
度であるグリル（３５）、及び ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が４５〜９
０度であるグリル（３６） からなる位相特徴群から選択する工程を含む、請求項１１記載の方法。 - 【請求項１３】 コンピュータ装置（１０１）を用いて、生データ読取値（
５０）を後処理することにより生データ読取値（５０）を解析し定量する工程が
、 所定の閾値未満の局所ノイズをフィルタ除去することにより、生データ（５０
）から圧縮データを計算する工程（５１１）、 圧縮データ中の極大点及び極小点からなる極限点を同定することにより、第一
反復フィルタ処理データを計算する工程（５１２）、 第一反復フィルタ処理データから、隣接極限点との変動の大きさが所定の制限
値未満の極限点を除去することにより、第二反復フィルタ処理データを計算する
工程（５１３）、及び 片側に高い極大点が隣接し、もう一方の側に低い極大点が隣接する極小点を第
二反復フィルタ処理データに戻すことにより、最終反復フィルタ処理データグラ
フを計算する工程（５１３）を含む、 請求項９記載の方法。 - 【請求項１４】 さらに、 最終反復フィルタ処理データグラフから、次式： Ｑ＝ｌｎ（Ｍ×ΣｄＬ／ｄｘ） （１） （式中のΣｄＬ／ｄｘは最終反復フィルタ処理データの勾配の和を表し、Ｍは線
形化乗数である）で与えられる品質数Ｑを計算し線形化する工程（５１４，５１
５）を含む、請求項１３記載の方法。 - 【請求項１５】 さらに、最終反復フィルタ処理データグラフからデータ形
状記述子を導びき出す工程（５２２）を含み、データ形状記述子は、 上記極大点の少なくとも１つの、それに隣接した少なくとも１つの極小点から
の高さ、 上記極大点の少なくとも１つとそれに隣接した少なくとも１つの極小点との間
のフィルタ処理データグラフの勾配、 少なくとも１対の選択された極限点間のフィルタ処理データグラフの幅、及び フィルタ処理データグラフの少なくとも１つの領域の曲線形状 からなるデータ形状記述子群から選択される少なくとも１つである、 請求項１３記載の方法。 - 【請求項１６】 コンピュータ装置（１０１）を用いて、生データ読取値（
５０）を後処理することにより生データ読取値（５０）を解析し定量する工程が
さらに、 生データ（５０）から所定のノイズ閾値未満の局所ノイズをフィルタ除去する
ことにより、生データ（５０）中の極大点及び極小点からなる極限点を同定する
（５３２）ことにより、圧縮データを計算する工程（５３１）、及び 圧縮データの極限点の平均ピーク高さを計算する工程（５３３）を含み、 ここでピーク高さの平均シフトＳは、次式： Ｓ＝Ｔ／Ｎ （式中のＴは所定の高さ閾値を超えるピーク高さの総和を表し、Ｎは所定の高さ
閾値を超えるピーク高さの数を表す）として計算する、 請求項９記載の方法。 - 【請求項１７】 サンプルプラスチック成形品（１１）を製造する、ゲート
付きキャビティを備える成形ツール（２）において、ゲート付きキャビティが、 （ｉ）１以上のゲート（３７）を有するキャビティ（２１，２２）であり、 この場合溶融プラスチックを１以上のゲート（３７）を通してキャビティ（２
１，２２）中に押し出して、１以上のゲート（３７）を通しての押出しから生じ
る外観欠陥を有するサンプルプラスチック成形品（１１）を製造するか、又は （ｉｉ）１以上のゲート（３７）及び１以上のインサート位置（２６）を有す
るキャビティ（２１，２２）であり、 この場合成形ツールがさらに１以上のインサート位置（２６）に挿入される、
１以上のネガティブ位相特徴を有する１以上の成形ツールインサート（３）を備
え、 溶融プラスチックをゲート（３７）を通してキャビティ（２１，２２）中に押
し出して、１以上の成形ツールインサート（３）のネガティブ位相特徴に対応す
るポジティブ位相表面特徴を有するとともにこれらのポジティブ位相表面特徴か
ら生じる外観欠陥を有するサンプルプラスチック成形品（１１）を製造する、 成形ツール（２）。 - 【請求項１８】 ネガティブ位相特徴とその対応ポジティブ位相特徴が、 平坦な、特徴のない表面、 穴（３１）、 ボス（３２）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が０〜４５
度であるリブ（３３）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が４５〜９
０度であるリブ（３４）、 ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が０〜４５
度であるグリル（３５）、及び ゲート（３７）を通しての溶融プラスチックの押出しに対する角度が４５〜９
０度であるグリル（３６） からなる位相特徴群から選択される、請求項１７記載の成形ツール（２）。
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