JP2020142460A - 成形品の品質予測システム及び成形機 - Google Patents
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Description
品質予測システム100は、加熱溶融した材料(以下「溶融材料」と称す)を成形機1の型4のキャビティCに供給することにより成形品を成形する成形方法に適用される。本実施形態では、成形機1が、樹脂又はゴム等の射出成形を行う射出成形機である場合を例に挙げて説明するが、成形機1は、射出成形機以外の成形機、例えば、ブロー成形機や圧縮成形機であってもよく、ダイキャスト等の金属鋳造を行う鋳造機であってもよい。
次に、図1を参照しながら、品質予測システム100の概略構成を説明する。図1に示すように、品質予測システム100は、複数の成形機1と、品質要素データ入力部110と、サーバ120と、学習装置200と、品質予測装置300とを主に備える。
(3−1:成形機1の構成)
次に、図2を参照して、成形機1の一例である射出成形機について説明する。射出成形機としての成形機1は、ベッド2と、射出装置3と、型4と、型締装置5と、動作指令部6と、制御装置7とを主に備える。
続いて、射出成形機としての成形機1による成形品の成形方法について説明する。成形機1による成形方法では、計量工程、型締工程、射出充填工程、保圧工程、冷却工程、離型取出工程が順次実行される。計量工程において、成形機1は、ヒータ35の加熱及びスクリュ33の回転に伴うせん断摩擦熱によってペレットを溶融しながら、加熱シリンダ32の先端とノズル34の間に溶融材料を貯留する。このとき、溶融材料の貯留量の増加に伴ってスクリュ33が後退するため、スクリュ33の後退位置から溶融材料の貯留量の計量が行われる。
ここで、図3及び図4を参照しながら、型4の詳細な構成を説明する。なお、型4は、いわゆる多数個取り金型であり、型4には複数のキャビティCが形成されているが、図面を簡素化するため、図3及び図4には、1つのキャビティCをのみ図示している。また、本実施形態において、成形機1が成形する成形品は、等速ジョイントに用いられる保持器である。従って、成形品は、環状、特に、円環状であり、キャビティCは、保持器の形状に倣った環状、特に円環状に形成される。なお、成形品及びキャビティCの形状は、環状以外の形状、例えば、C形状や矩形枠状等であってもよい。
次に、型4に配置される材料温度センサ44a−44cについて説明する。図4に示すように、キャビティC及び供給路4cには、型4に供給された溶融材料の温度を検出する3つの材料温度センサ44a−44cが設けられる。本実施形態において、材料温度センサ44a−44cは、第一型4aに設けられているが、第二型4bに設けることも可能である。また、材料温度センサ44a−44cは、接触式のセンサであってもよく、非接触式のセンサであってもよい。なお、型4には、少なくとも1つの材料温度センサが設けられていればよく、この場合には、材料温度センサをキャビティC内に設けることが好ましい。
(6−1.サーバ120の構成)
次に、図5を参照しながら、品質予測システム100の各構成を説明する。最初に、サーバ120の構成を説明する。図5に示すように、サーバ120は、品質要素データ入力部110と通信可能に設けられる。そして、サーバ120は、品質要素データ入力部110に入力された測定結果を、品質要素データとして収集する。
続いて、学習装置200の構成を説明する。図5に示すように、学習装置200は、サーバ120が収集した品質要素データ及び各種温度データに基づいて学習モデルを生成する。学習装置200は、成形品データ取得部210と、成形品データ記憶部220と、成形品データ抽出部230と、学習モデル生成部240とを備える。
続いて、図5を参照しながら、品質予測装置300の構成を説明する。図5に示すように、品質予測装置300は、学習モデル記憶部310と、材料温度データ取得部320と、材料温度データ抽出部330と、外気温データ取得部340と、品質予測部350と、判定部360と、出力部370とを主に備える。
ここで、図6を参照して、材料温度データの推移について説明する。図6に示すグラフは、材料温度データの推移の一例を示すグラフであり、キャビティCに設けた材料温度センサ44aが検出した材料温度データの推移を示す。
次に、品質予測システム100を用いた成形品の品質要素の予測について、例を挙げながら説明する。
最初に、第一例として、成形機1が成形した成形品の寸法を品質予測装置300によって予測する場合について説明する。本例では、品質予測装置300が、円環に形成された成形品の外径を予測する場合を例に挙げて説明するが、成形品の他の寸法(内径、軸方向長さ等)を予測することも可能である。
次に、第一例として、成形機1が成形した成形品の形状を品質予測装置300によって予測する場合について説明する。本例では、品質予測装置300が、円環に形成された成形品の外周面及び内周面の真円度を予測する場合を例に挙げて説明するが、成形品の他の形状(例えば、円筒度や真円度等の幾何公差)を予測することも可能である。
続いて、品質予測部350による予測結果の活用例を説明する。まず、品質予測装置300において、判定部360は、品質予測装置300による予測結果を取得する。そして、判定部360は、品質予測部350による予測結果に基づき、成形品が良品であるか否かの判定を行う。例えば、判定部360は、品質予測部350による予測結果として得られた成形品の寸法又は形状が、予め設定された閾値以内であるか否か(寸法公差内又は幾何公差内に収まるか否か)の判定を行う。そして、判定部360は、成形品の寸法又は形状が閾値以内であれば、当該成形品が良品であると判定する。これにより、品質予測システム100を用いる作業者等は、判定部360による判定結果に基づき、成形品の良否を容易に判定できる。
上記した品質予測システム100の成形機1において、型4には1つのキャビティCに対してゲート43が1つのみであるが、1つのキャビティCに対して2つ以上のゲート43を設けてもよい。
Claims (15)
- 成形機の型のキャビティに溶融材料を供給することにより成形品を成形する成形方法に適用され、
前記型に配置され、前記キャビティに供給された前記溶融材料の温度を検出する材料温度センサと、
前記材料温度センサにより検出された前記溶融材料の温度と前記成形品の品質要素との関係を表す学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記溶融材料の温度及び前記学習モデルに基づいて、前記成形品の品質を予測する品質予測部と、
を備える、成形品の品質予測システム。 - 前記学習モデル記憶部は、前記溶融材料が前記キャビティに供給された状態で前記型を開いたときに前記材料温度センサが検出した前記溶融材料の温度である第一温度と前記成形品の品質要素との関係を表す前記学習モデルを記憶し、
前記品質予測部は、前記第一温度及び前記学習モデルに基づいて、前記成形品の品質を予測する、請求項1に記載の成形品の品質予測システム。 - 前記成形品の品質予測システムは、さらに、前記型が配置された場所の外気温を測定する外気温センサを備え、
前記学習モデル記憶部は、前記第一温度と前記外気温と前記成形品の品質要素との関係を示す前記学習モデルを記憶し、
前記品質予測部は、前記第一温度、前記外気温、及び、前記学習モデル、に基づいて、前記成形品の品質要素を予測する、請求項2に記載の成形品の品質予測システム。 - 前記成形品の品質要素は、前記成形品の寸法である、請求項2又は3に記載の成形品の品質予測システム。
- 前記成形品及び前記キャビティは、円環であり、
前記成形品の品質要素は、前記成形品の外径である、請求項4に記載の成形品の品質予測システム。 - 前記学習モデル記憶部は、前記溶融材料が前記キャビティに供給される過程で前記材料温度センサが検出した前記溶融材料の最大温度である第二温度と前記成形品の品質要素との関係を表す前記学習モデルを記憶し、
前記品質予測部は、前記第二温度及び前記学習モデルに基づいて、前記成形品の品質を予測する、請求項1に記載の成形品の品質予測システム。 - 前記成形品の品質要素は、前記成形品の寸法又は形状である、請求項6に記載の成形品の品質予測システム。
- 前記成形品及び前記キャビティは、円環であり、
前記成形品の品質要素は、前記成形品の外径又は真円度である、請求項7に記載の成形品の品質予測システム。 - 前記材料温度センサは、前記キャビティ内において前記型のゲートから前記溶融材料が流入する流入経路の中で、前記溶融材料の温度が最も高くなる位置に配置される、請求項1−8の何れか一項に記載の成形品の品質予測システム。
- 前記材料温度センサは、前記キャビティ内において前記型のゲートから前記溶融材料が流入する流入経路において、前記ゲートよりも前記ゲートから最遠位置よりの位置に少なくとも配置される、請求項5又は8に記載の成形品の品質予測システム。
- 前記品質予測システムは、さらに、前記品質予測部による品質要素の予測結果に基づき、前記成形品が良品であるか否かの良否判定を行う判定部を備える、請求項1−10の何れか一項に記載の成形品の品質予測システム。
- 前記品質予測システムは、さらに、
前記溶融材料の温度及び前記成形品の品質要素に基づき、前記学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
を備え、
前記学習モデル記憶部は、前記学習モデル生成部により生成された前記学習モデルを記憶する、請求項1−11の何れか一項に記載の成形品の品質予測システム。 - 前記品質予測システムは、さらに、
複数の前記成形機と通信可能に設けられ、前記溶融材料の温度及び前記成形品の品質要素を収集するサーバを備え、
前記学習モデル生成部は、前記サーバが収集した前記溶融材料の温度及び前記成形品の品質要素に基づき、前記学習モデルを生成する、請求項12に記載の成形品の品質予測システム。 - 成形機の型のキャビティに溶融材料を供給することにより成形品を成形する成形方法に適用され、
前記型に配置され、前記キャビティに供給された前記溶融材料の温度を検出する材料温度センサと、
前記材料温度センサにより検出された前記溶融材料の温度と前記成形品の品質要素との関係を表す学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
を備える、成形品の品質予測システム。 - 請求項1−13の何れか一項に記載の成形品の品質予測システムに用いられる前記成形機であって、
前記成形機の制御装置に動作指令データを与える動作指令部と、
前記品質予測部による品質要素の予測結果に基づき、前記動作指令データの調整を行う動作指令データ調整部と、
を備える、成形機。
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