JP3546953B2 - Inspection method for injection molding machine - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、射出成形機の製品良否判別方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
射出成形機においては、得られた製品について様々な方法で良否の判別が行われる。良否判別方法の一例をあげると、良品が得られている運転状態でショット毎に得られるある実績値について過去複数ショット分の実績値データから中心値を算出し、この中心値に対して上下にある監視幅を設定する。そして、ショット毎に(中心値一監視幅)≦実績値≦(中心値+監視幅)を満足するかの判定を行い、満足していれば良品、満足していなければ不良品という判別を行っている。なお、実績値としては、計量時間、クッション位置、保圧完了位置、充填ピーク圧、射出ピーク速度、保圧ピーク速度等がある。通常は、これらの実績値すべてについて、中心値及び監視幅の設定を行い、すべての実績値について上記の判別を行っている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の方法では、製品が変わる毎に実績値のばらつきを調査して監視幅を設定する必要があり、オペレータには多大な作業量が要求される。
【0004】
そこで、本発明の課題は、射出成形機における製品良否判別のための設定作業を簡単に行うことができるような製品良否判別方法を提供することにある。
【0005】
本発明の他の課題は、ある製品(ある金型)で決定した設定値を、他の製品(他の金型)で流用し易くすることのできる製品良否判別方法を提供することにある。
【0006】
本発明の更に他の課題は、判別精度の向上を実現できる製品良否判別方法を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明による射出成形機の製品良否判別方法は、射出成形機の1ショット毎に得られる複数種類の実績値から少なくとも3つを選択し、選択されたそれぞれの実績値に対して過去Nショットの実績値からそれぞれ中心値を算出し、算出された中心値に対してそれぞれ上下にある監視幅を設定し、(N+1)ショット目からは前記監視幅をショット毎に更新すると共に、(N+1)ショット目からの各実績値が対応する監視幅内に入るかの判別動作を行って、入っていれば良品候補、入っていなければ不良品と判別する第1の判別ステップと、該第1の判別ステップで良品候補と判別された場合に、(N+1)ショット目からは、前記選択された少なくとも3つの実績値に対して、直前のショットの実績値と最新ショットの実績値との減算を行って減算結果がすべて正あるいは負であれば不良品候補、そうでなければ良品と判別する第2の判別ステップとを実行することを特徴とする。
【0008】
本製品良否判別方法においては、前記(N+1)ショット目からは、各ショットにおいて得られる前記選択された少なくとも3つの実績値についてそれぞれ、その直前のショットから数えて過去Nショット分の実績値から平均値及び標準偏差をショット毎に算出し、前記第2の判別ステップで不良品候補と判別されたショットの実績値に対しては、そのショットで算出された標準偏差に対し倍率kiを初期設定して(直前ショットの実績値−不良品候補実績値)≦(ki ×標準偏差)を満足するかの判定を前記選択された少なくとも3つの実績値毎に行い、すべての実績値が満足した場合には良品、そうでなければ不良品という最終判別を行う第3の判別ステップを実行することが好ましい。
【0009】
本製品良否判別方法においてはまた、前記第1の判別ステップにおける前記中心値として、直前のショットから数えて過去Nショット分の実績値から移動平均値を算出すると共に標準偏差をショット毎に算出し、前記監視幅を、(移動平均値±K×標準偏差)でショット毎に更新設定することが望ましく、この場合、前記第3の判別ステップにおける標準偏差は該第1の判別ステップで算出された標準偏差を用いることができる。
【0010】
本製品良否判別方法においては更に、各ショットにおいて得られる実績値としては、計量時間、クッション位置、保圧完了位置、充填ピーク圧、射出ピーク速度、保圧ピーク速度等があり、これらの実績値から少なくとも3つの実績値が選択されて、選択されたそれぞれの実績値について移動平均値及び標準偏差が算出され、算出された標準偏差に対する倍率ki も選択されたそれぞれの実績値について設定されることを特徴とする。
【0011】
本製品良否判別方法においては更に、前記倍率は可変であり、異なる製品を成形する場合であって以前に成形された製品と重量や形状において近い製品である場合、前記第3の判別ステップにおいては、前記以前に成形された製品の成形時に得られた最適倍率ko を初期設定の倍率ki と設定することを特徴とする。
【0012】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について説明する。本発明による製品良否判別方法を実行するために必要な機能は以下の通りである。
【0013】
実績値取得機能:製品良否判別を行うためには、従来と同様に、種々の実績値を取得することが必要である。実績値としては、前に述べたような計量時間、クッション位置、保圧完了位置、射出ピーク速度に加えて、成形サイクル時間、充填時間、充填圧力、保圧速度、V/P切換位置、保圧スクリュ時間(保圧工程中にスクリュがある位置まで移動する時間)等があり、これらの実績値は1ショットに1回取得できる。例えば、計量時間は計量タイマから、充填時間は充填タイマからそれぞれ知ることができ、クッション位置、保圧完了位置、V/P切換位置はスクリュ位置センサで測定される。また、充填圧力は金型内樹脂圧センサあるいは加熱シリンダ内の樹脂出口に近い樹脂圧センサで測定することができ、射出ピーク速度、保圧速度は射出モータの速度センサで測定することができる。いずれにしても、このような機能は従来の射出成形機でも有している。
【0014】
実績値の記憶、表示機能:ショット毎に得られる複数種類の実績値は、射出成形機の制御装置に備えられた記憶装置に記憶することができ、必要に応じて射出成形機に備えられたディスプレイにて表示したり、プリンタにてプリントアウトすることができる。勿論、実績値のみならず、1ショット毎の各種の圧力波形や速度波形等も表示できる。そして、従来の射出成形機でもこのような機能を有している。
【0015】
標準偏差計算機能:これは、本発明特有の機能であり、あるショットにおいてその直前のショットから数えて過去Nショット分の実績値データからその平均値及び標準偏差がショット毎に算出される。つまり、平均値及び標準偏差の算出に際しては、Nショット分の実績値データは固定ではなく、ショット毎に1ショット分だけ実績値データが更新されるようにしている。このようにして得られる平均値が移動平均値であることは明らかである。
【0016】
標準偏差に対する倍率設定機能:これも本発明特有の機能であり、良好な製品良否判別を行うために、上記計算機能で算出された標準偏差そのものではなく、標準偏差にある倍率kを乗算した値を使用するようにしている。
【0017】
良否判別機能:後で説明されるように、本発明特有の第1〜第3の判別ステップによる良否判別が行われる。
【0018】
次に、本発明による製品良否判別の作用について説明する。本発明により新しい製品に対して製品良否判別のための設定を行う手順は以下の通りである。
【0019】
第1の判別ステップ
第1の判別ステップでは、成形条件出しを行って良品が得られるようになってから射出成形機の1ショット毎に得られる上記の複数種類の実績値からここでは3つ(3つ以上が好ましい)を選択し、選択された3つのそれぞれの実績値に対して過去Nショット分の実績値データからそれぞれ移動平均値を算出すると共に、標準偏差をショット毎に算出する。そして、算出された3種類の移動平均値に対してそれぞれ上下にある監視幅を、(移動平均値±K×標準偏差)として設定する。(N+1)ショット目からはこの監視幅をショット毎に更新する。続いて、(N+1)ショット目からの各実績値が、対応する監視幅内に入るかの判別動作を行って、入っていれば良品候補、入っていなければ不良品と判別する。Nは正の整数で30程度が好ましく、Kは3程度が好ましい。図3には、第1の判別ステップにおける監視幅の設定例を示す。
【0020】
なお、第1の判別ステップでは、高い判別精度は要求されないので、前に述べた従来例と同様に、ショット毎に(中心値一監視幅)≦実績値≦(中心値+監視幅)を満足するかの判定を行い、満足していれば良品候補、満足していなければ不良品という判別を行うようにしても良い。
【0021】
第2の判別ステップ
第2の判別ステップは、第1の判別ステップで良品候補と判別されたショットの各実績値に対して行われる。すなわち、第1の判別ステップで良品候補と判別された場合に、選択された3つの実績値に対して、直前、すなわち前回のショットの実績値と最新ショットの実績値との減算を行って減算結果がすべて正あるいは負であれば不良品候補、そうでなければ良品と判別する。勿論、このステップにおける減算は、(直前のショットの実績値)−(最新ショットの実績値)という減算でも良いし、逆でも良い。
【0022】
いずれにしても、3つの実績値に対するすべての減算結果がすべて正かあるいはすべて負であるかの判別動作を行って、すべて正かあるいはすべて負であるという同方向性を示していれば不良品候補、そうでなければ良品と判別する。言い換えれば、3つの実績値が、1つでも他の2つの実績値と異なる方向性、例えば1つが正であり、他の2つが負であるという異方向性を持つ場合には良品と判別する。
【0023】
因みに、この第2の判別ステップでは、同方向性の中でも、すべての実績値の減算結果が正であるという+方向の同方向性を持つ場合、樹脂密度が低く、ショートショットになる傾向性があることが確認されている。逆に、すべての実績値の減算結果が負であるという−方向の同方向性を持つ場合、樹脂密度が高く、オーバパック、つまりバリが発生しやすい傾向性があることが確認されている。
【0024】
図1は、計量時間、保圧完了位置、充填圧力の3つの実績値について、方向性を考慮した判断材料の例を示している。
【0025】
第3の判別ステップ
第3の判別ステップは最終判別ステップであり、第2の判別ステップで不良品候補と判別されたショットの実績値に対して実行される。このために、(N+1)ショット目から、各ショットにおいて得られる前記選択された3つの実績値についてそれぞれ、その直前のショットから数えて過去Nショット分の実績値データから平均値及び標準偏差σをショット毎に算出する。ここでは、これらの平均値及び標準偏差σは、第1の判別ステップで算出された値が用いられる。
【0026】
そして、過去の同種の製品での実績や統計的な知見により、標準偏差σに対する倍率kを初期倍率ki (但し、ki <K)として設定する。更に、算出された標準偏差σに対し初期倍率ki を設定して、
(直前ショットの実績値−不良品候補実績値)≦(ki ×標準偏差σ)
を満足するかの判定を前記選択された3つの実績値毎に行い、すべての実績値が満足した場合には良品、満足しなければ不良品という判別を行いながら、標準偏差σに対する最適倍率ko (但し、ko <K)を決定する。なお、この初期倍率ki は実績値毎に異なることは言うまでも無い。
【0027】
以後は、ショット毎に算出された標準偏差σに対し最適倍率ko を設定して、不良品候補と判別された実績値に対して、
(直前ショットの実績値−不良品候補実績値)≦(ko ×標準偏差σ)
を満足するかの判定を行い、すべての実績値が満足した場合には良品、満足しなければ不良品という判別を行う。このように、第3の判別ステップでは、成形・製品良否判別を行いながら、標準偏差に対する最適な倍率ko を見つける。
【0028】
第1、第3の判別ステップで不良品と判定された製品は射出成形機のシュータで分別、もしくは取り出し機で分別される。
【0029】
上記のように、本形態では、製品良否判別を第1〜第3の判別ステップを経由して行うことにより、良品と判別された製品に実際には不良品が含まれる可能性を極力少なくすることができ、また不良品と判別された製品に良品が含まれる可能性をも少なくできる。
【0030】
図2は、良品と判別された製品に不良品が含まれる誤判定の有無について試験した結果であり、数百ショットのサンプルでも誤判定の無いことが確認されている。
【0031】
図4は、参考のために、射出成形機に備えられたディスプレイ上の表示例を示している。ここでは、実績値として前に述べた、計量時間、クッション位置、保圧完了位置、射出ピーク速度、充填ピーク圧の他、保圧最小速度、充填圧力1、2、3を採用している。充填圧力1、2、3というのは、充填工程において異なるタイミングで充填圧力をサンプリングして得られた値である。これらの実績値のいずれを良否判別に採用するかは任意に選択でき、選択する場合は図4における監視の欄を『自動』にし、選択しない場合には『切』(『切』は図示せず)に設定すれば良い。ディスプレイ上には、上記の実績値毎に平均値や標準偏差、倍率kが表示される。勿論、平均値や標準偏差はショット毎に値が変化し得る。また、倍率kは実績値毎に異なっている。更に、これらの表示部分の下側には、ショット毎の実績値データも表示されている。
【0032】
なお、異なる製品を成形する場合であって以前に成形された製品と重量や形状において近い製品である場合、第3の判別ステップにおいては、以前に成形された製品の成形時に得られた最適倍率ko を流用して初期設定の倍率ki と設定することができる。
【0033】
【発明の効果】
▲1▼新規製品に対して製品良否判別の設定を行う際に、標準偏差に対する倍率を設定することになる。これは、物理的な絶対値でなく製品重量や形状によって決まる傾向(=無次元の相対値)であるため、一般的な統計の考え方が使用できる(例えば正規分布では、3σ内に99.7%が入る等)。また、異なる製品を成形する場合であって以前に成形された製品と重量や形状において近い製品である場合、以前に成形された製品の成形時に得られた最適倍率ko を初期設定の倍率ki と設定できる場合が多い。すなわち、製品重量や形状が近い製品での倍率kをほぼそのまま流用できる場合が多い。
【0034】
▲2▼標準偏差は判別を行うショットから、過去Nショットの実績値を使用して計算する。これにより、事前にテストを行い標準偏差を求めておく作業が不要となる。
【0035】
▲3▼以上により、射出成形機における製品良否判別のための設定作業を簡単に行うことができ、ある製品(ある金型)で決定した倍率を、他の製品(他の金型)で流用し易くすることができる。
【0036】
▲4▼製品良否判別を第1〜第3の判別ステップを経由して行うことにより、判別精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による製品良否判別方法において、3つの実績値について、方向性を考慮した判断材料の例を示した図である。
【図2】本発明による製品良否判別方法において、良品と判別された製品に不良品が含まれる誤判定の有無について試験した結果を示した図である。
【図3】本発明による製品良否判別方法において、第1の判別ステップにおける監視幅の設定例を示す。
【図4】本発明による製品良否判別においてディスプレイに表示される表示例を示した図である。
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for determining the quality of a product of an injection molding machine.
[0002]
[Prior art]
In the injection molding machine, the quality of the obtained product is determined by various methods. As an example of a pass / fail determination method, a center value is calculated from actual value data for a plurality of shots in the past for a certain actual value obtained for each shot in a driving state in which a good product is obtained, and the center value is vertically determined with respect to this central value. Set a certain monitoring width. Then, for each shot, it is determined whether or not (center value-monitoring width) ≦ actual value ≦ (center value + monitoring width) is satisfied, and if satisfied, a good product is determined, and if not satisfied, a defective product is determined. ing. Note that the actual values include a weighing time, a cushion position, a pressure-holding completion position, a filling peak pressure, an injection peak speed, a pressure-holding peak speed, and the like. Normally, the center value and the monitoring width are set for all of these actual values, and the above determination is made for all of the actual values.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above method, it is necessary to set the monitoring width by examining the variation of the actual value every time the product changes, and a large amount of work is required for the operator.
[0004]
Therefore, an object of the present invention is to provide a product quality determination method that can easily perform a setting operation for product quality determination in an injection molding machine.
[0005]
Another object of the present invention is to provide a method of determining the quality of a product, which can easily apply a set value determined for a certain product (a certain mold) to another product (a different mold).
[0006]
Still another object of the present invention is to provide a method of determining the quality of a product, which can improve the accuracy of determination.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In the method of determining the quality of a product of an injection molding machine according to the present invention, at least three of a plurality of types of actual values obtained for each shot of the injection molding machine are selected, and the past N shots are selected for each of the selected actual values. The center value is calculated from the actual value, and the upper and lower monitoring widths are set for the calculated center value. From the (N + 1) th shot, the monitoring width is updated for each shot, and the (N + 1) shot A first discriminating step of performing a discriminating operation to determine whether each actual value from the eye falls within a corresponding monitoring width, and discriminating a non-defective product if it is included; If it is determined in step that the candidate is a good item, from the (N + 1) th shot, the actual value of the immediately preceding shot and the actual value of the latest shot are subtracted from the at least three selected actual values. Subtraction result Te all positive or negative and if it defective candidates, and executes a second determination step of determining a non-defective otherwise.
[0008]
In this product quality judgment method, from the (N + 1) th shot, each of the at least three selected actual values obtained in each shot is averaged from the actual values of the past N shots counted from the immediately preceding shot. A value and a standard deviation are calculated for each shot, and a magnification ki is initially set with respect to the standard deviation calculated for the shot for the actual value of the shot determined as a defective candidate in the second determination step. It is determined whether or not (the actual value of the immediately preceding shot−the actual result value of the defective product candidate) ≦ (ki × standard deviation) is satisfied for each of the at least three selected actual values, and when all the actual values are satisfied, It is preferable to execute a third determination step of making a final determination of a non-defective product or a defective product.
[0009]
In this product quality judgment method, a moving average value and a standard deviation are calculated for each shot from the actual values of the past N shots counted from the immediately preceding shot as the center value in the first judgment step. Preferably, the monitoring width is updated and set for each shot by (moving average value ± K × standard deviation). In this case, the standard deviation in the third determining step is calculated in the first determining step. Standard deviation can be used.
[0010]
In this product quality judgment method, the actual values obtained for each shot further include a weighing time, a cushion position, a pressure holding completion position, a filling peak pressure, an injection peak speed, a pressure holding peak speed, and the like. , At least three actual values are selected, a moving average value and a standard deviation are calculated for each of the selected actual values, and a magnification ki with respect to the calculated standard deviation is also set for each of the selected actual values. It is characterized.
[0011]
Further, in the present product quality judgment method, the magnification is variable, and when a different product is molded and the product is similar in weight and shape to a previously molded product, in the third determination step, The optimal magnification ko obtained at the time of molding the previously molded product is set as an initial magnification ki.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described. The functions required to execute the product quality judgment method according to the present invention are as follows.
[0013]
Achievement value acquisition function: In order to determine the quality of a product, it is necessary to acquire various achievement values as in the conventional case. The actual values include the molding cycle time, the filling time, the filling pressure, the holding pressure speed, the V / P switching position, the holding time, the weighing time, the cushion position, the pressure holding completion position, and the injection peak speed as described above. There are pressure screw time (time during which the screw moves to a certain position during the pressure holding process) and the like, and these actual values can be acquired once per shot. For example, the weighing time can be known from the weighing timer, and the filling time can be known from the filling timer, and the cushion position, the pressure holding completion position, and the V / P switching position are measured by the screw position sensor. The filling pressure can be measured by a resin pressure sensor in the mold or a resin pressure sensor near the resin outlet in the heating cylinder, and the injection peak speed and the holding pressure speed can be measured by a speed sensor of the injection motor. In any case, such a function is also provided in a conventional injection molding machine.
[0014]
Function for storing and displaying actual values: A plurality of types of actual values obtained for each shot can be stored in a storage device provided in a control device of the injection molding machine, and provided in the injection molding machine as necessary. It can be displayed on a display or printed out by a printer. Of course, not only the actual value but also various pressure waveforms and speed waveforms for each shot can be displayed. A conventional injection molding machine has such a function.
[0015]
Standard deviation calculation function: This is a function unique to the present invention, and the average value and the standard deviation are calculated for each shot from the actual value data of the past N shots counted from the shot immediately before in a certain shot. That is, when calculating the average value and the standard deviation, the actual value data for N shots is not fixed, but the actual value data is updated by one shot for each shot. It is clear that the average obtained in this way is a moving average.
[0016]
Magnification setting function for standard deviation: This is also a function unique to the present invention, and is not a standard deviation itself calculated by the above calculation function but a value obtained by multiplying a standard deviation by a magnification k to perform good product quality judgment. I'm trying to use
[0017]
Pass / fail determination function: As will be described later, pass / fail determination is performed by first to third determination steps unique to the present invention.
[0018]
Next, the operation of the product quality judgment according to the present invention will be described. The procedure for making settings for product quality determination for a new product according to the present invention is as follows.
[0019]
First discriminating step In the first discriminating step, three (3) here are obtained from the above-mentioned plural types of actual values obtained for each shot of the injection molding machine after molding conditions are determined and a non-defective product is obtained. (Preferably three or more) is selected, a moving average value is calculated for each of the selected three result values from the result value data for the past N shots, and a standard deviation is calculated for each shot. Then, the upper and lower monitoring ranges for the three calculated moving average values are set as (moving average value ± K × standard deviation). From the (N + 1) -th shot, this monitoring width is updated for each shot. Subsequently, an operation of determining whether or not each actual value from the (N + 1) -th shot falls within the corresponding monitoring width is performed, and if it is included, it is determined as a good product candidate, and if not, it is determined as a defective product. N is a positive integer, preferably about 30, and K is preferably about 3. FIG. 3 shows an example of setting the monitoring width in the first determination step.
[0020]
In the first discrimination step, high discrimination accuracy is not required, so that (center value-monitoring width) ≦ actual value ≦ (central value + monitoring width) is satisfied for each shot, as in the conventional example described above. A determination may be made as to whether the product is a good product candidate if satisfied, or a defective product if not satisfied.
[0021]
Second discriminating step The second discriminating step is performed for each actual value of the shot determined as a good item candidate in the first discriminating step. That is, when it is determined in the first determination step that the result is a good candidate, subtraction is performed on the selected three actual values by subtracting the actual value of the previous shot from the actual value of the latest shot and the actual value of the latest shot. If all the results are positive or negative, it is determined to be a defective product candidate; otherwise, it is determined to be a good product. Of course, the subtraction in this step may be the subtraction of (the actual value of the previous shot)-(the actual value of the latest shot) or vice versa.
[0022]
In any case, a determination is made as to whether all the subtraction results for the three actual values are all positive or all negative, and if the same directionality of all positive or all negative is indicated, it is defective. Candidate, otherwise determined to be good. In other words, if at least one of the three actual values has a different direction from the other two actual values, for example, if one has a different direction, that is, one is positive and the other two are negative, it is determined to be good. .
[0023]
By the way, in the second discrimination step, even in the same direction, if the result of subtraction of all the actual values has the same direction in the + direction, the resin density is low, and there is a tendency for short shots. It has been confirmed that there is. Conversely, it has been confirmed that when the results of subtraction of all the actual values are negative, the resin has a high resin density and has a tendency to overpack, that is, to easily generate burrs, when the results have the same negative direction.
[0024]
FIG. 1 shows an example of a judgment material in consideration of directionality for three actual values of a measuring time, a pressure-holding completion position, and a filling pressure.
[0025]
Third determination step The third determination step is a final determination step, which is performed on the actual value of the shot determined as a defective candidate in the second determination step. For this reason, from the (N + 1) th shot, for the three selected actual values obtained in each shot, the average value and the standard deviation σ are calculated from the actual value data of the past N shots counted from the immediately preceding shot. Calculated for each shot. Here, as the average value and the standard deviation σ, the values calculated in the first determination step are used.
[0026]
Then, the magnification k with respect to the standard deviation σ is set as an initial magnification ki (where ki <K) based on past results of the same kind of product and statistical knowledge. Further, an initial magnification ki is set for the calculated standard deviation σ,
(Actual value of previous shot-Actual value of defective candidate candidate) ≦ (ki × standard deviation σ)
Is determined for each of the selected three performance values. If all of the performance values are satisfied, it is determined that the product is good, and if it is not satisfied, it is determined that the product is defective. (However, ko <K) is determined. Needless to say, this initial magnification ki differs for each actual value.
[0027]
Thereafter, the optimum magnification ko is set for the standard deviation σ calculated for each shot, and the actual value determined as a defective product candidate is
(Actual value of previous shot−Actual value of defective candidate candidate) ≦ (ko × standard deviation σ)
Is determined, and if all the actual values are satisfied, it is determined as a good product, and if not, it is determined as a defective product. As described above, in the third determination step, the optimum magnification ko with respect to the standard deviation is found while performing the molding / product quality determination.
[0028]
The products determined to be defective in the first and third determination steps are separated by a shooter of an injection molding machine or separated by a take-out machine.
[0029]
As described above, in the present embodiment, the quality of a product is determined through the first to third determination steps, thereby minimizing the possibility that a product determined to be a good product actually includes a defective product. It is also possible to reduce the possibility that non-defective products include non-defective products.
[0030]
FIG. 2 shows the result of a test performed on the presence or absence of a misjudgment in which a defective product is included in a product determined as a non-defective product, and it has been confirmed that there is no misjudgment even in a sample of several hundred shots.
[0031]
FIG. 4 shows a display example on a display provided in the injection molding machine for reference. Here, in addition to the weighing time, the cushion position, the pressure holding completion position, the injection peak speed, and the filling peak pressure, the minimum holding pressure speed and the filling pressures 1, 2, and 3 are used as the actual values. The filling pressures 1, 2, and 3 are values obtained by sampling the filling pressure at different timings in the filling step. Which of these performance values is used for the pass / fail judgment can be arbitrarily selected. When selecting, the monitoring column in FIG. 4 is set to “automatic”, and when not selected, “off” (“off” is shown in the drawing). )). On the display, an average value, a standard deviation, and a magnification k are displayed for each of the above-described actual values. Of course, the average value and the standard deviation may change for each shot. Further, the magnification k is different for each actual value. Furthermore, the actual value data for each shot is also displayed below these display portions.
[0032]
In the case where a different product is molded and the product is similar in weight and shape to the previously molded product, in the third determination step, the optimum magnification obtained in molding the previously molded product is determined. The default magnification ki can be set by diverting ko.
[0033]
【The invention's effect】
{Circle around (1)} When a product quality judgment is set for a new product, a magnification for the standard deviation is set. This is not a physical absolute value but a tendency determined by the product weight and shape (= dimensionless relative value), so that a general statistical idea can be used (for example, 99.7 within 3σ in a normal distribution). % Etc.). Further, when a different product is molded and the product is similar in weight and shape to the previously molded product, the optimal magnification ko obtained at the time of molding the previously molded product is set to the initial magnification ki and Can be set in many cases. That is, in many cases, the magnification k of a product having a similar product weight or shape can be used almost as it is.
[0034]
{Circle around (2)} The standard deviation is calculated using the actual values of the past N shots from the shot to be determined. This eliminates the need to perform a test in advance to determine the standard deviation.
[0035]
(3) As described above, the setting work for determining the quality of the product in the injection molding machine can be easily performed, and the magnification determined for one product (a certain mold) is diverted to another product (another mold). Can be made easier.
[0036]
{Circle around (4)} By performing the product quality determination through the first to third determination steps, it is possible to improve the determination accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a judgment material in consideration of directionality for three actual values in a product quality judgment method according to the present invention.
FIG. 2 is a view showing a result of a test performed on the presence or absence of an erroneous determination in which a defective product is included in a product determined as a non-defective product in the product quality determining method according to the present invention.
FIG. 3 shows an example of setting a monitoring width in a first determination step in the product quality determination method according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a display example displayed on a display in product quality determination according to the present invention.

Claims (5)

射出成形機の1ショット毎に得られる複数種類の実績値から少なくとも3つを選択し、選択されたそれぞれの実績値に対して過去Nショットの実績値からそれぞれ中心値を算出し、算出された中心値に対してそれぞれ上下にある監視幅を設定し、(N+1)ショット目からは前記監視幅をショット毎に更新すると共に、(N+1)ショット目からの各実績値が対応する監視幅内に入るかの判別動作を行って、入っていれば良品候補、入っていなければ不良品と判別する第1の判別ステップと、
該第1の判別ステップで良品候補と判別された場合に、(N+1)ショット目からは、前記選択された少なくとも3つの実績値に対して、直前のショットの実績値と最新ショットの実績値との減算を行って減算結果がすべて正あるいは負であれば不良品候補、そうでなければ良品と判別する第2の判別ステップとを実行することを特徴とする射出成形機の製品良否判別方法。
At least three are selected from a plurality of types of actual values obtained for each shot of the injection molding machine, and for each of the selected actual values, a center value is calculated from the actual values of the past N shots. Monitoring widths above and below the center value are set, and from the (N + 1) -th shot, the monitoring width is updated for each shot, and each actual value from the (N + 1) -th shot falls within the corresponding monitoring width. A first discriminating step of performing a discriminating operation as to whether or not the discriminating part is present, and if not, discriminating it as a good product candidate;
If it is determined in the first determination step that the candidate is a good item candidate, from the (N + 1) th shot, the actual value of the immediately preceding shot and the actual value of the latest shot are compared with the at least three selected actual values. And a second determining step of determining a defective product if all the subtraction results are positive or negative, and a non-defective product otherwise.
請求項1記載の製品良否判別方法において、
前記(N+1)ショット目からは、各ショットにおいて得られる前記選択された少なくとも3つの実績値についてそれぞれ、その直前のショットから数えて過去Nショット分の実績値から平均値及び標準偏差をショット毎に算出し、
前記第2の判別ステップで不良品候補と判別されたショットの実績値に対しては、そのショットで算出された標準偏差に対し倍率ki を初期設定して(直前ショットの実績値−不良品候補実績値)≦(ki ×標準偏差)を満足するかの判定を前記選択された少なくとも3つの実績値毎に行い、すべての実績値が満足した場合には良品、そうでなければ不良品という最終判別を行う第3の判別ステップを実行することを特徴とする射出成形機の製品良否判別方法。
In the method according to claim 1,
From the (N + 1) th shot, for each of the at least three selected actual values obtained in each shot, the average value and standard deviation from the actual values for the past N shots counted from the immediately preceding shot are calculated for each shot. Calculate,
For the actual value of the shot determined as a defective candidate in the second determination step, the magnification ki is initially set with respect to the standard deviation calculated for the shot (the actual value of the immediately preceding shot−the defective candidate). A determination as to whether or not (actual value) ≦ (ki × standard deviation) is satisfied is made for each of the at least three selected actual values. A method for judging the quality of a product of an injection molding machine, wherein a third judging step of judging is performed.
請求項2記載の製品良否判別方法において、
前記第1の判別ステップにおける前記中心値として、直前のショットから数えて過去Nショット分の実績値から移動平均値を算出すると共に標準偏差をショット毎に算出し、前記監視幅を、(移動平均値±K×標準偏差)でショット毎に更新設定し、
前記第3の判別ステップにおける標準偏差は該第1の判別ステップで算出された標準偏差を用いることを特徴とする射出成形機の製品良否判別方法。
In the method according to claim 2,
As the center value in the first determination step, a moving average value is calculated from the actual values of the past N shots counted from the immediately preceding shot, and a standard deviation is calculated for each shot. (Value ± K × standard deviation), update setting for each shot,
A method for determining the quality of a product of an injection molding machine, wherein the standard deviation in the third determining step uses the standard deviation calculated in the first determining step.
請求項1〜3のいずれかに記載の製品良否判別方法において、各ショットにおいて得られる実績値としては、計量時間、クッション位置、保圧完了位置、充填ピーク圧、射出ピーク速度、保圧ピーク速度等があり、これらの実績値から少なくとも3つの実績値が選択されて、選択されたそれぞれの実績値について移動平均値及び標準偏差が算出され、算出された標準偏差に対する倍率ki も選択されたそれぞれの実績値について設定されることを特徴とする射出成形機の製品良否判別方法。In the product quality determination method according to any one of claims 1 to 3, the actual values obtained in each shot include a weighing time, a cushion position, a pressure holding completion position, a filling peak pressure, an injection peak speed, and a pressure holding peak speed. At least three performance values are selected from these performance values, a moving average value and a standard deviation are calculated for each of the selected performance values, and a magnification ki with respect to the calculated standard deviation is also selected. A method for determining the quality of a product of an injection molding machine, wherein the method is set for the actual value of the injection molding machine. 請求項2〜4のいずれかに記載の製品良否判別方法において、前記倍率は可変であり、異なる製品を成形する場合であって以前に成形された製品と重量や形状において近い製品である場合、前記第3の判別ステップにおいては、前記以前に成形された製品の成形時に得られた最適倍率ko を初期設定の倍率ki と設定することを特徴とする射出成形機の製品良否判別方法。The product quality determination method according to any one of claims 2 to 4, wherein the magnification is variable, in the case of molding a different product, and in a case where the product is similar in weight and shape to a previously molded product, In the third judging step, a product quality judgment method for an injection molding machine, wherein an optimum magnification ko obtained at the time of molding the previously molded product is set as an initial magnification ki.
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