WO2022145091A1 - 繊維強化材における繊維層を識別する、識別装置、識別方法、及び、識別プログラム - Google Patents

繊維強化材における繊維層を識別する、識別装置、識別方法、及び、識別プログラム Download PDF

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Definitions

  • the present disclosure relates to an identification device, an identification method, and an identification program for identifying a fiber layer in a fiber reinforced plastic.
  • Patent Document 1 a moire image is acquired by an X-ray Talbot imaging device for an inspection object, and the quality of the inspection object is determined based on a two-dimensional reconstructed image generated based on the moire image.
  • the technique of estimating the evaluation index of is disclosed.
  • the present disclosure provides an identification device, an identification method, and an identification program capable of automating the identification of a fiber layer in a fiber reinforcing material and reducing the time and cost required for inspecting the orientation of the reinforcing fiber.
  • the purpose is.
  • the identification device is the first data in which the physical quantity distribution inside the fiber reinforcing material is mapped to the initial shape with respect to the fiber reinforcing material formed by deforming the reinforcing material composed of a plurality of fiber layers from the initial shape to a predetermined shape. To generate. Then, the first data is binarized to generate the second data in which the label identifying the fiber layer is mapped to the initial shape, and the second data is mapped to the predetermined shape based on the deformation data.
  • the above binarization may be based on a learning model generated based on teacher data that pairs the distribution of physical quantities inside the fiber reinforced material molded in the initial shape and the distribution of the fiber layer.
  • the above binarization may be based on semantic segmentation.
  • the deformation data may be data generated based on a calculation method for expanding the reinforcing material from a predetermined shape to an initial shape.
  • the physical quantity distribution inside the fiber reinforcing material is set to the initial shape with respect to the fiber reinforcing material formed by deforming the reinforcing material composed of a plurality of fiber layers from the initial shape to a predetermined shape. Generate the first mapped data. Then, the first data is binarized to generate the second data in which the label identifying the fiber layer is mapped to the initial shape, and the second data is mapped to the predetermined shape based on the deformation data.
  • FIG. 1 is a perspective view schematically showing a reinforcing material composed of a plurality of fiber layers.
  • FIG. 2 is a perspective view schematically showing the fiber bundle.
  • FIG. 3 is a perspective view schematically showing the fiber layer in the bent portion.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an identification device according to an embodiment.
  • X, Y, and Z mean the axial directions in the three-dimensional coordinate system, respectively. Citing these directions throughout the specification and the appended claims is for convenience of explanation only and does not limit embodiments. Moreover, the axial directions are not always orthogonal to each other.
  • the fiber reinforcing material is generally a composite of a reinforcing material made of high-strength fibers (reinforced fibers) and a base material (matrix).
  • Reinforcing fibers consist of ceramics such as graphite, boron nitride, or silicon carbide. Alternatively, it may be made of a resin such as Kevlar, or a suitable metal or alloy.
  • the matrix is a suitable ceramic such as a thermosetting resin, a thermoplastic resin, or silicon carbide.
  • a matrix made of ceramics is particularly called a ceramic-based composite material (CMC).
  • the fiber reinforcing material for example, a reinforcing material obtained by three-dimensionally weaving reinforcing fibers can be used.
  • the reinforcing material fibers run in the X and Y directions, and these fibers gently restrain each other.
  • the fiber bundles 3 and 5 run in the X and Y directions, respectively, and form layers (fiber layers) with each other to bond with each other, thereby forming a reinforcing material composed of a plurality of fiber layers.
  • the fibers may be diagonally woven rather than orthogonal to each other, and the reinforcing material may be two-dimensional, which is not laminated in the thickness direction.
  • these fiber bundles 3 and 5 are bundles of a plurality of reinforcing fibers 1 that are substantially parallel to each other.
  • each reinforcing fiber 1 is straight, but may be twisted together.
  • One fiber bundle 3 or 5 is, for example, a bundle of 500 to 800 reinforcing fibers 1, but the number can be increased or decreased arbitrarily.
  • the reinforcing material composed of the plurality of fiber layers is molded into a predetermined shape appropriately set from the initial shape by a known molding method such as pressing or bagging. Following or in parallel with molding, the matrix material is impregnated and solidified to form a matrix and produce a fiber reinforced material.
  • a known molding method such as pressing or bagging.
  • the matrix material is impregnated and solidified to form a matrix and produce a fiber reinforced material.
  • this is just for convenience of explanation, and various products are manufactured from fiber reinforced plastics.
  • the distribution and orientation of the fiber layer and fiber bundle in the fiber reinforced plastic can be observed three-dimensionally using a measuring device that can observe the inside of the object non-destructively. For example, even if it is optically opaque like CMC, computer tomography (X-ray CT) using X-rays can be used. Alternatively, if it is a fiber reinforced resin using a transparent resin, it is also possible to use optical means. Of course, instead of or in addition to these, internal observation means using other particles can be used.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the identification device.
  • the identification device 20 includes a receiving unit 21, a database 23, a controller 25, and an output unit 27.
  • the controller 25 is connected so as to be able to communicate with the receiving unit 21, the database 23, and the output unit 27.
  • the output unit 27 may be provided by the identification device 20 itself, or may be installed outside the identification device 20 and connected to the identification device 20 by a wireless or wired network.
  • the receiving unit 21 is connected wirelessly or by wire so as to be able to communicate with the measuring device 30.
  • the receiving unit 21 receives data regarding the physical quantity distribution inside the fiber reinforced material acquired by the measuring device 30.
  • the database 23 stores information necessary for binarization performed by the label generation unit 253, which will be described later.
  • the label generation unit 253 performs binarization using a learning model
  • the position belongs to any of the plurality of fiber layers constituting the reinforcing material based on the distribution of physical quantities in and around the position. It may be configured to output a label indicating the fiber.
  • semantic segmentation can be mentioned.
  • the database 23 may store data regarding the physical quantity distribution inside the fiber reinforcing material acquired by the receiving unit 21.
  • the output unit 27 outputs the information generated by the controller 25, which will be described later.
  • the output unit 27 outputs a label mapped to a predetermined shape of the fiber reinforced material by the controller 25 to the user or the like to identify any of the plurality of fiber layers constituting the fiber reinforced material. do.
  • the output unit 27 may be a display that presents information to the user by displaying figures and characters by combining a plurality of display pixels, or a speaker that notifies the user of the information by voice. May be good.
  • the method of outputting information by the output unit 27 is not limited to the examples given here.
  • the controller 25 (control unit) is a general-purpose microcomputer including a CPU (central processing unit), a memory, and an input / output unit.
  • a computer program (identification program) for functioning as an identification device is installed in the controller 25. By executing the computer program, the controller 25 functions as a plurality of information processing circuits (251, 255, 255, 257) included in the identification device.
  • the computer program (identification program) may be stored in a storage medium that can be read and written by a computer.
  • This disclosure shows an example of realizing a plurality of information processing circuits (251, 255, 255, 257) by software.
  • an information processing circuit (251, 253, 255, 257) by preparing dedicated hardware for executing each of the following information processing.
  • a plurality of information processing circuits (251, 255, 255, 257) may be configured by individual hardware.
  • the information processing circuit (251, 255, 255, 257) may also be used as a control unit used for monitoring or controlling the measuring device 30.
  • the controller 25 includes a mapping execution unit 251, a label generation unit 253, a reverse mapping execution unit 255, and a deformation data acquisition unit 257 as a plurality of information processing circuits (251, 255, 255, 257). ..
  • the deformation data acquisition unit 257 acquires deformation data that associates the predetermined shape of the reinforcing material constituting the fiber reinforcing material with the initial shape of the reinforcing material.
  • the deformation data is, for example, for each node of the mesh structure expressing the initial shape of the reinforcing material (node before deformation), and each node of the mesh structure expressing the predetermined shape of the reinforcing material (node after deformation). It is the data associated with.
  • the deformation data acquisition unit 257 expands a predetermined shape into a flat initial shape based on an existing calculation method for calculating a plane development from a three-dimensional structure, and calculates deformation data. You may. Further, the deformation data acquisition unit 257 calculates the deformation data by deformation simulation using the finite element method or the like with reference to the step of deforming the reinforcing material from the initial shape to a predetermined shape when molding the fiber reinforcing material. It may be something to do. In addition, the transformation data may be set by the user.
  • the deformation data acquisition unit 257 may calculate the deformation data by setting the analysis target range among the fiber reinforcing materials and setting the shape of the analysis target range as a predetermined shape. Further, the deformation data acquisition unit 257 may calculate the deformation data for the initial shape specified by the user. In addition, the user may set the transformation data itself.
  • the mapping execution unit 251 maps the acquired physical quantity distribution to the initial shape based on the deformation data and generates the first data. Specifically, when the physical quantity at the post-deformation node related to the predetermined shape can be obtained based on the physical quantity distribution, the pre-deformation node corresponding to the post-deformation node is referred to and referred to based on the deformation data. The obtained pre-deformation node is associated with the physical quantity at the post-deformation node. In this way, the mapping execution unit 251 generates first data in which the value of the physical quantity is set based on the physical quantity distribution for each of the pre-deformation nodes related to the initial shape.
  • the label generation unit 253 binarizes the first data and generates the second data in which the label identifying the fiber layer constituting the reinforcing material is mapped to the initial shape. For example, using the learning model stored in the database 23, a label indicating the fiber layer at the position of the pre-deformation node related to the initial shape is associated with the pre-deformation node. In this way, the label generation unit 253 generates the second data in which the label identifying the fiber layer is set for each of the pre-deformation nodes related to the initial shape.
  • the reverse mapping execution unit 255 maps the label set by the label generation unit 253 to the predetermined shape by mapping the second data to the predetermined shape based on the deformation data. Specifically, in the second data, when the label associated with the pre-deformation node related to the initial shape can be obtained, the post-deformation node corresponding to the pre-deformation node is referred to and referred to based on the deformation data. The obtained post-deformation node is associated with the label of the pre-deformation node. In this way, the inverse mapping execution unit 255 generates data in which a label for identifying the fiber layer is set for each of the deformed nodes related to the predetermined shape.
  • the data generated by the reverse mapping execution unit 255 is output to the outside via the output unit 27.
  • the identification device, the identification method, and the identification program according to the present disclosure relate to a fiber reinforcing material obtained by deforming a reinforcing material composed of a plurality of fiber layers from an initial shape and forming a predetermined shape.
  • the first data that maps the physical quantity distribution inside the reinforcing material to the initial shape is generated.
  • the first data is binarized to generate the second data in which the label identifying the fiber layer is mapped to the initial shape, and the second data is mapped to the predetermined shape based on the deformation data.
  • the above binarization may be based on a learning model generated based on teacher data that pairs the distribution of physical quantities inside the fiber reinforced material molded in the initial shape and the distribution of the fiber layer.
  • the fiber layer can be identified based on the teacher data of the physical quantity distribution inside the fiber reinforcing material formed in the initial shape and the distribution of the fiber layer. It can be carried out. Therefore, it is not necessary to prepare teacher data corresponding to a complicated predetermined shape, and it is possible to automate the identification of the fiber layer in the fiber reinforced material having various shapes. As a result, the accuracy of identification of the fiber layer can be improved.
  • the above binarization may be based on semantic segmentation.
  • the inside of the fiber reinforcing material whose physical quantity distribution is measured can be classified into a plurality of regions for each fiber layer.
  • the fiber layer to which the fiber inside the fiber reinforcing material belongs can be easily identified based on the position information of the fiber.
  • the deformation data may be data generated based on a calculation method for expanding the reinforcing material from a predetermined shape to an initial shape. This eliminates the need for the user to separately instruct the correspondence between the predetermined shape and the initial shape during the analysis of the fiber reinforcing material. As a result, it is possible to automate the identification of fiber layers in fiber reinforced materials having various shapes. As a result, the accuracy of identifying the fiber layer can be improved.
  • Processing circuits include programmed processors, electrical circuits, etc., as well as devices such as application specific integrated circuits (ASICs), or circuit components arranged to perform the described functions. Etc. are also included.
  • the identification of fiber layers in fiber reinforcements can be automated and the time and cost required to inspect the orientation of the reinforcing fibers can be reduced, for example, the United Nations-led Sustainable Development Goals. It can contribute to Goal 12 “Securing sustainable production and consumption patterns” of (SDGs).

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Abstract

識別装置、識別方法、及び、識別プログラムによれば、複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、繊維強化材の内部の物理量分布を初期形状にマッピングした第１データを生成し、第１データの二値化を行って、繊維層を識別するラベルを初期形状にマッピングした第２データを生成し、変形データに基づいて第２データを所定形状にマッピングする。

Description

繊維強化材における繊維層を識別する、識別装置、識別方法、及び、識別プログラム
　本開示は、繊維強化材における繊維層を識別する、識別装置、識別方法、及び、識別プログラムに関する。
　特許文献１には、検査対象物に関して、Ｘ線タルボ撮影装置によってモアレ画像を取得し、モアレ画像に基づいて生成した二次元の再構成画像に基づいて、当該検査対象物の良否判定を行うための評価指標を推定する技術が開示されている。
特開２０１９－１８４４５０号公報
　高強度の繊維（強化繊維）を母材（マトリックス）と複合した、いわゆる繊維強化材によって成形された構造物の内部の強化繊維の向きを検査しようとする場合、検査対象である強化繊維がどの繊維層に属するかを識別する必要がある。しかしながら、特許文献１に開示される技術を用いる場合、繊維層の識別を自動的に行うことは困難であるため、代わりに、作業員が手動で繊維層の識別を行う必要があった。したがって、強化繊維の向きの検査に必要な時間とコストが膨大なものとなっていた。
　より具体的には、構造物の屈曲部など、複数の繊維層からなる補強材を折り曲げて形成した箇所では、補強材の折り曲げ方向に関する情報を確認しなければ、繊維強化材に含まれる繊維がいずれの繊維層に属するかを識別する際の識別の精度を向上させにくい。そのため、繊維層の識別作業に時間とコストがかかるという問題が生じていた。また、繊維層の識別作業に習熟した作業員を養成するための時間とコストが生じるという問題が生じていた。
　本開示は上述の状況を鑑みて成されたものである。即ち、本開示は、繊維強化材における繊維層の識別を自動化し、強化繊維の向きの検査に必要な時間とコストを削減することができる、識別装置、識別方法、及び、識別プログラムを提供することを目的とする。
　本開示に係る識別装置は、複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、繊維強化材の内部の物理量分布を初期形状にマッピングした第１データを生成する。そして、第１データの二値化を行って、繊維層を識別するラベルを初期形状にマッピングした第２データを生成し、変形データに基づいて第２データを所定形状にマッピングする。
　上記二値化は、初期形状で成形した繊維強化材の内部の物理量分布と繊維層の分布を対とする教師データに基づいて生成された学習モデルに基づくものであってもよい。
　上記二値化は、セマンティック・セグメンテーションに基づくものであってもよい。
　上記変形データは、補強材を所定形状から初期形状まで展開する計算手法に基づいて生成されたデータであってもよい。
　本開示に係る識別方法、及び、識別プログラムは、複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、繊維強化材の内部の物理量分布を初期形状にマッピングした第１データを生成する。そして、第１データの二値化を行って、繊維層を識別するラベルを初期形状にマッピングした第２データを生成し、変形データに基づいて第２データを所定形状にマッピングする。
　本開示によれば、繊維強化材における繊維層の識別を自動化し、強化繊維の向きの検査に必要な時間とコストを削減することができる。
図１は、複数の繊維層からなる補強材を模式的に表す斜視図である。 図２は、繊維束を模式的に表す斜視図である。 図３は、曲げ部における繊維層を模式的に表す斜視図である。 図４は、一実施形態に係る識別装置の構成を示すブロック図である。
　以下、いくつかの例示的な実施形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
　また、いくつかの図において、Ｘ，Ｙ，Ｚは３次元座標系におけるそれぞれ軸方向を意味する。本明細書および添付の特許請求の範囲を通じて、これらの方向を引用するのは説明の便宜のために過ぎず、実施形態を制限するものではない。また各軸方向は互いに直交するとは限らない。
　［繊維強化材における補強材の態様］
　繊維強化材は、一般に、高強度の繊維（強化繊維）からなる補強材を母材（マトリックス）と複合したものである。強化繊維は例えばグラファイト、ボロンナイトライド、あるいは炭化ケイ素のごときセラミックスよりなる。あるいは、ケブラーのごとき樹脂、あるいは適宜の金属や合金よりなることがありうる。マトリックスは、熱硬化性樹脂、熱可塑性樹脂、あるいは炭化ケイ素のごとき適宜のセラミックスである。マトリックスがセラミックスよりなるものは、特にセラミックス基複合材料（ＣＭＣ）と呼ばれる。
　主に図１を参照するに、本実施形態による繊維強化材には、例えば強化繊維を３次元的に織成した補強材を利用することができる。補強材において、Ｘ，Ｙ方向に繊維が走り、これらの繊維が互いを緩やかに拘束している。一例によれば、繊維束３，５はそれぞれＸ，Ｙ方向に走り、また互いに層（繊維層）をなして互いに結合し、以って、複数の繊維層からなる補強材をなす。もちろんこれは例示に過ぎず、繊維は互いに直交ではなく斜め織であってもよく、また補強材は厚さ方向に積層されていない２次元的なものであってもよい。
　図２を参照するに、これらの繊維束３，５は、それぞれ、互いに略平行な複数の強化繊維１を束ねたものである。図示の例では各強化繊維１は真直だが、互いに撚り合わされていてもよい。一の繊維束３，５は例えば５００ないし８００本の強化繊維１を束ねたものだが、その数は任意に増減することができる。
　かかる複数の繊維層からなる補強材は、プレスやバギングのごとき公知の成形方法により、初期形状から適宜設定された所定形状に成形される。成形に引き続き、あるいは成形と並行して、マトリックス原料を含浸して固化することにより、マトリックスが形成されて繊維強化材が製造される。もちろんこれは説明の便宜に過ぎず、種々の製品が繊維強化材により製造される。
　繊維強化材における繊維層、繊維束の分布および向きは、物体内部を非破壊で観察可能な計測装置を利用して３次元的に観察することができる。例えばＣＭＣのごとく光学的に不透明なものであっても、Ｘ線を利用したコンピュータ断層撮影（Ｘ線ＣＴ）を利用することができる。あるいは透明な樹脂を利用した繊維強化樹脂ならば、光学的手段を利用することも可能である。もちろん、これらに代えて、または加えて、他の粒子による内部観察手段を利用することができる。
　図３に示すように、補強材が多様な方向に曲がることが必要である。このように、構造物の屈曲部など、複数の繊維層からなる補強材を折り曲げて形成した箇所では、繊維強化材に含まれる繊維束がいずれの繊維層に属するかを識別する際の識別の精度を向上させにくい状況が生じる。折れ曲がりの角度が急峻になるほど、また、折れ曲がりの方向が複数方向に増えるほど、注目する繊維束が属する繊維層の識別の難易度が増す。
　［識別装置の構成］
　図４は、識別装置の構成を示すブロック図である。
　図４に示すように、識別装置２０は、受信部２１と、データベース２３と、コントローラ２５と、出力部２７と、を備える。コントローラ２５は、受信部２１、データベース２３、出力部２７と通信可能なように接続される。
　その他、出力部２７は、識別装置２０自体が備えていてもよいし、識別装置２０の外部に設置されて、無線又は有線のネットワークによって識別装置２０と接続されるものであってもよい。
　受信部２１は、無線又は有線によって計測装置３０と通信可能なように接続される。受信部２１は、計測装置３０によって取得した繊維強化材の内部の物理量分布に関するデータを受信する。
　データベース２３は、後述するラベル生成部２５３によって実施する二値化に必要な情報を格納する。例えば、ラベル生成部２５３が学習モデルを用いて二値化を行う場合、屈曲していない形状（初期形状）にある補強材をそのまま成形して得られる繊維強化材の内部の物理量分布と繊維層の分布を対とする教師データに基づいて生成された学習モデルを格納する。
　例えば、学習モデルは、繊維強化材の内部のある位置に注目した際に、当該位置及びその周辺の物理量の分布に基づいて、当該位置が、補強材を構成する複数の繊維層のいずれに属すかを示すラベルを出力するよう構成されていてもよい。このように、一定の領域に属する各ドットに対するラベル付けを行って二値化を行う手法の例としては、セマンティック・セグメンテーションが挙げられる。
　その他、データベース２３は、受信部２１によって取得した繊維強化材の内部の物理量分布に関するデータを格納するものであってもよい。
　出力部２７は、後述するコントローラ２５によって生成された情報を出力する。特に、出力部２７は、コントローラ２５によって、繊維強化材の所定形状に対してマッピングされたラベルであって、繊維強化材を構成する複数の繊維層のいずれかを識別するラベルをユーザ等に出力する。
　例えば、出力部２７は、複数の表示画素の組合せにより図形、文字を表示することで、ユーザに情報を提示するディスプレイであってもよいし、音声により、ユーザに情報を通知するスピーカであってもよい。出力部２７による情報の出力方法は、ここに挙げた例に限定されない。
　コントローラ２５（制御部）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。コントローラ２５には、識別装置として機能するためのコンピュータプログラム（識別プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、コントローラ２５は、識別装置が備える複数の情報処理回路（２５１、２５３、２５５、２５７）として機能する。なお、コンピュータプログラム（識別プログラム）は、コンピュータによって読み書き可能な記憶媒体に格納されるものであってもよい。
　本開示では、ソフトウェアによって複数の情報処理回路（２５１、２５３、２５５、２５７）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（２５１、２５３、２５５、２５７）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（２５１、２５３、２５５、２５７）を個別のハードウェアにより構成してもよい。さらに、情報処理回路（２５１、２５３、２５５、２５７）は、計測装置３０の監視または制御に用いる制御ユニットと兼用してもよい。
　図４に示すように、コントローラ２５は、複数の情報処理回路（２５１、２５３、２５５、２５７）として、マッピング実行部２５１、ラベル生成部２５３、逆マッピング実行部２５５、変形データ取得部２５７を備える。
　変形データ取得部２５７は、繊維強化材を構成する補強材の所定形状と、補強材の初期形状とを対応付ける変形データを取得する。ここで、変形データとは、例えば、補強材の初期形状を表現するメッシュ構造の各ノード（変形前ノード）に対して、補強材の所定形状を表現するメッシュ構造の各ノード（変形後ノード）を対応付けたデータである。
　変形データ取得部２５７は、立体構造から平面の展開図を生成する既存の展開図算出の計算手法に基づいて、所定形状を平面状の初期形状に展開して、変形データを算出するものであってもよい。さらには、変形データ取得部２５７は、繊維強化材を成形する際の補強材を初期形状から所定形状まで変形させる工程を参照して、有限要素法を用いた変形シミュレーションなどにより、変形データを算出するものであってもよい。その他にも、変形データがユーザによって設定されるものであってもよい。
　なお、繊維強化材のうちユーザが解析対象範囲を設定し、当該解析対象範囲の形状を所定形状として、変形データ取得部２５７は変形データを算出するものであってもよい。さらには、変形データ取得部２５７は、ユーザが指定した初期形状を対象として変形データを算出するものであってもよい。その他、ユーザが変形データ自体を設定してもよい。
　マッピング実行部２５１は、変形データに基づいて、取得した物理量分布を初期形状にマッピングして第１データを生成する。具体的には、物理量分布に基づいて、所定形状に係る変形後ノードでの物理量が取得できている場合、当該変形後ノードに対応する変形前ノードを変形データに基づいて参照し、参照して得られた変形前ノードに、当該変形後ノードでの物理量を対応付ける。このようにして、初期形状に係る変形前ノードのそれぞれに対して、物理量分布に基づいて物理量の値が設定された第１データを、マッピング実行部２５１は生成する。
　ラベル生成部２５３は、第１データの二値化を行って、補強材を構成する繊維層を識別するラベルを初期形状にマッピングした第２データを生成する。例えば、データベース２３に格納された学習モデルを使用して、初期形状に係る変形前ノードの位置にある繊維層を示すラベルを、当該変形前ノードに対応付ける。このようにして、初期形状に係る変形前ノードのそれぞれに対して、繊維層を識別するラベルが設定された第２データを、ラベル生成部２５３は生成する。
　逆マッピング実行部２５５は、変形データに基づいて、第２データを所定形状にマッピングすることで、ラベル生成部２５３にて設定されたラベルを所定形状にマッピングする。具体的には、第２データにおいて、初期形状に係る変形前ノードに対応付けられたラベルが取得できる場合、当該変形前ノードに対応する変形後ノードを変形データに基づいて参照し、参照して得られた変形後ノードに、変形前ノードでのラベルを対応付ける。このようにして、所定形状に係る変形後ノードのそれぞれに対して、繊維層を識別するラベルが設定されたデータを、逆マッピング実行部２５５は生成する。
　逆マッピング実行部２５５によって生成されたデータは、出力部２７を経由して外部に出力される。
　［実施形態の効果］
　以上詳細に説明したように、本開示に係る識別装置、識別方法、及び、識別プログラムは、複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、繊維強化材の内部の物理量分布を初期形状にマッピングした第１データを生成する。そして、第１データの二値化を行って、繊維層を識別するラベルを初期形状にマッピングした第２データを生成し、変形データに基づいて第２データを所定形状にマッピングする。
　これにより、繊維強化材における繊維層の識別を自動化し、強化繊維の向きの検査に必要な時間とコストを削減することができる。また、構造物の屈曲部など、複数の繊維層からなる補強材を折り曲げて形成した箇所において、繊維強化材に含まれる繊維束がいずれの繊維層に属するかを識別する際の識別の精度を向上させることができる。
　上記二値化は、初期形状で成形した繊維強化材の内部の物理量分布と繊維層の分布を対とする教師データに基づいて生成された学習モデルに基づくものであってもよい。これにより、補強材の折り曲げ方向が複雑な所定形状であっても、初期形状で成形した繊維強化材の内部の物理量分布と繊維層の分布を対とする教師データに基づいて繊維層の識別を行うことができる。そのため、複雑な所定形状に対応した教師データを用意する必要がなく、さまざまな形状を持つ繊維強化材における繊維層の識別を自動化することができる。その結果、繊維層の識別の精度を向上させることができる。
　上記二値化は、セマンティック・セグメンテーションに基づくものであってもよい。これにより、物理量分布を測定した繊維強化材の内部を、繊維層ごとに複数の領域に分類することができる。その結果、繊維強化材の内部の繊維が属する繊維層を、繊維の位置情報に基づいて容易に判別できる。
　上記変形データは、補強材を所定形状から初期形状まで展開する計算手法に基づいて生成されたデータであってもよい。これにより、繊維強化材の解析中に、所定形状と初期形状との対応関係をユーザが別途指示する必要がなくなる。その結果、さまざまな形状を持つ繊維強化材における繊維層の識別を自動化することができる。その結果、繊維層の識別の精度を向上させることができる。
　上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサ、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置、又は、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。
　本開示によれば、繊維強化材における繊維層の識別を自動化し、強化繊維の向きの検査に必要な時間とコストを削減することができるので、例えば、国際連合が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標１２「持続可能な生産消費形態を確保する。」に貢献することができる。
　本開示は、ここでは記載していない様々な実施の形態などを含むことは勿論である。したがって、本開示の技術的範囲は、上述の説明から妥当な請求の範囲に係る事項によってのみ定められる。
　特願２０２０－２１８９３８号（出願日：２０２０年１２月２８日）の全内容は、ここに援用される。
　１　　　強化繊維
　３，５　繊維束
　２０　　識別装置
　２１　　受信部
　２３　　データベース
　２５　　コントローラ
　２５１　マッピング実行部
　２５３　ラベル生成部
　２５５　逆マッピング実行部
　２５７　変形データ取得部
　２７　　出力部
　３０　　計測装置

Claims (6)

  1. 　複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、
    　前記繊維強化材の内部の物理量分布を受信する受信部と、
    　前記物理量分布に基づいて、前記繊維強化材に含まれる繊維がいずれの前記繊維層に属するかを識別するコントローラと、
    を備える識別装置であって、
    　前記コントローラは、
    　　前記初期形状と前記所定形状を対応付ける変形データに基づいて、前記物理量分布を前記初期形状にマッピングした第１データを生成し、
    　　前記第１データの二値化を行って、前記繊維層を識別するラベルを前記初期形状にマッピングした第２データを生成し、
    　　前記変形データに基づいて前記第２データを前記所定形状にマッピングすることで、前記ラベルを前記所定形状にマッピングする、識別装置。
  2. 　前記二値化は、前記初期形状で成形した繊維強化材の内部の物理量分布と前記繊維層の分布を対とする教師データに基づいて生成された学習モデルに基づく、請求項１に記載の識別装置。
  3. 　前記二値化は、セマンティック・セグメンテーションに基づく、請求項１又は２に記載の識別装置。
  4. 　前記変形データは、前記補強材を前記所定形状から前記初期形状まで展開する計算手法に基づいて生成されたデータである、請求項１～３のいずれか一項に記載の識別装置。
  5. 　複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、前記繊維強化材の内部の物理量分布に基づいて、前記繊維強化材に含まれる繊維がいずれの前記繊維層に属するかを識別する識別方法であって、
    　前記初期形状と前記所定形状を対応付ける変形データに基づいて、前記物理量分布を前記初期形状にマッピングした第１データを生成し、
    　前記第１データの二値化を行って、前記繊維層を識別するラベルを前記初期形状にマッピングした第２データを生成し、
    　前記変形データに基づいて前記第２データを前記所定形状にマッピングすることで、前記ラベルを前記所定形状にマッピングする、識別方法。
  6. 　複数の繊維層からなる補強材を初期形状から変形させて所定形状で成形した繊維強化材に関して、前記繊維強化材の内部の物理量分布に基づいて、前記繊維強化材に含まれる繊維がいずれの前記繊維層に属するかを識別する識別プログラムであって、
    　コンピュータに、
    　　前記初期形状と前記所定形状を対応付ける変形データに基づいて、前記物理量分布を前記初期形状にマッピングした第１データを生成するステップと、
    　　前記第１データの二値化を行って、前記繊維層を識別するラベルを前記初期形状にマッピングした第２データを生成するステップと、
    　　前記変形データに基づいて前記第２データを前記所定形状にマッピングすることで、前記ラベルを前記所定形状にマッピングするステップと、
    を実行させるための識別プログラム。
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