JPH04168023A - 射出成形機制御装置 - Google Patents
射出成形機制御装置Info
- Publication number
- JPH04168023A JPH04168023A JP2294967A JP29496790A JPH04168023A JP H04168023 A JPH04168023 A JP H04168023A JP 2294967 A JP2294967 A JP 2294967A JP 29496790 A JP29496790 A JP 29496790A JP H04168023 A JPH04168023 A JP H04168023A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- neural network
- injection molding
- molding machine
- neuron network
- injection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- 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
- B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
- B29C45/766—Measuring, controlling or regulating the setting or resetting of moulding conditions, e.g. before starting a cycle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- 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
- B29C2945/00—Indexing scheme relating to injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould
- B29C2945/76—Measuring, controlling or regulating
- B29C2945/76929—Controlling method
- B29C2945/76979—Using a neural network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Injection Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は射出成形機制御装置に関し、詳しくは成形条件
を自動調整するための射出成形機制御装置に関する。
を自動調整するための射出成形機制御装置に関する。
（従来の技術）
射出成形機の環境条件、例えば周囲の温度、湿度、金型
や射出成形機各部の温度、冷却水水温等は時間とともに
変化する。この為、従来は専属の操作員を配置し成形品
を常時監視しながら射出条件の調整を行っている。
や射出成形機各部の温度、冷却水水温等は時間とともに
変化する。この為、従来は専属の操作員を配置し成形品
を常時監視しながら射出条件の調整を行っている。
（発明が解決しようとする課題）
上記調整は熟練操作員の所謂勘と経験に基いて行われる
ものである。従ってこれを機械に置き換えることは困鼾
である。知識情報処理により電子計算機に熟練操作員の
代りをさせるということも考えられるが、熟練操作員の
知識と経験を知識ベースに組み込むこと自体相当な時間
と労力を要するものであり、しかも金型は１台１台その
個性が異なるので、それらに十分対応し得るほどに知識
が組み込めるか否かは疑問である。
ものである。従ってこれを機械に置き換えることは困鼾
である。知識情報処理により電子計算機に熟練操作員の
代りをさせるということも考えられるが、熟練操作員の
知識と経験を知識ベースに組み込むこと自体相当な時間
と労力を要するものであり、しかも金型は１台１台その
個性が異なるので、それらに十分対応し得るほどに知識
が組み込めるか否かは疑問である。
（課題を解決するための手段）
そこで本発明では、成形品の特徴を抽出する特徴抽出手
段と、環境条件を検出する環境条件検出手段と、成形条
件を調整する調整手段と、学習状態では前記抽出された
特徴及び前記環境条件を入力層入力とし、前記調整され
た成形条件を教師信号として学習データを蓄積し、実稼
働状態では前記入力層入力に対し、該学習データに基づ
き最適出力層出力を生成する神経回路網と、前記学習状
態では前記調整された成形条件を射出成形機及び前記神
経回路網に供給し、前記実稼働状態では前記調整された
成形条件に代え前記神経回路網出力を前記射出成形機に
供給する切替手段を用い上記課題の解決をはかる。
段と、環境条件を検出する環境条件検出手段と、成形条
件を調整する調整手段と、学習状態では前記抽出された
特徴及び前記環境条件を入力層入力とし、前記調整され
た成形条件を教師信号として学習データを蓄積し、実稼
働状態では前記入力層入力に対し、該学習データに基づ
き最適出力層出力を生成する神経回路網と、前記学習状
態では前記調整された成形条件を射出成形機及び前記神
経回路網に供給し、前記実稼働状態では前記調整された
成形条件に代え前記神経回路網出力を前記射出成形機に
供給する切替手段を用い上記課題の解決をはかる。
（作 用）
即ち本発明では、新しい金型が完成したら、これを射出
成形機に取り付け、前記神経回路網を学習状態にしてお
いて、熟練操作員の手で所要回数の連続運転を実行する
。−工程毎の成形品の特徴、即ちパリやヒケの有無、そ
の位置や大きさは特徴抽出手段で抽出され、神経回路網
の入力層に加えられる。又、この時の周囲温度、金型温
度等の環境条件も神経回路網の入力層に加えられる。そ
して−工程毎の成形品の特徴に対し熟練操作員が行った
成形条件の調整、例えば、射出温度を少し上げる、対比
速度を少し下げる、保圧を上げるなどの調整状況は、切
替手段を介し教師信号として神経回路網に供給される。
成形機に取り付け、前記神経回路網を学習状態にしてお
いて、熟練操作員の手で所要回数の連続運転を実行する
。−工程毎の成形品の特徴、即ちパリやヒケの有無、そ
の位置や大きさは特徴抽出手段で抽出され、神経回路網
の入力層に加えられる。又、この時の周囲温度、金型温
度等の環境条件も神経回路網の入力層に加えられる。そ
して−工程毎の成形品の特徴に対し熟練操作員が行った
成形条件の調整、例えば、射出温度を少し上げる、対比
速度を少し下げる、保圧を上げるなどの調整状況は、切
替手段を介し教師信号として神経回路網に供給される。
神経回路網はこれら入力と教師信号から成形条件の調整
に関する学習データを生成し内部蓄積する。
に関する学習データを生成し内部蓄積する。
熟練操作員の手による連続運転を終了したら、前記神経
回路網を実稼働状態にしておいて射出成形機の自動運転
を開始する。環境条件の変化により成形品にパリやヒケ
が発生すると、神経回路網は前記蓄積した学習データか
らそのときの環境条件とパリやヒケの状態に対する最も
適切な成形条件の調整量を導出する。この調整量は切替
手段を介し射出成形機に供給される。
回路網を実稼働状態にしておいて射出成形機の自動運転
を開始する。環境条件の変化により成形品にパリやヒケ
が発生すると、神経回路網は前記蓄積した学習データか
らそのときの環境条件とパリやヒケの状態に対する最も
適切な成形条件の調整量を導出する。この調整量は切替
手段を介し射出成形機に供給される。
（実施例）
以下、本発明の詳細を図示実施例に基づいて説明する。
第１図に於て、１は射出成形機、２はビデオカメラで、
成形品の外観を撮影する。
成形品の外観を撮影する。
３は画像処理装置で、前記ビデオカメラ２で捉えられた
成形品の画像と、規範画像、即ち欠陥のない成形品の画
像とを比較し、評価対象成形品の特徴、即ちヒケやパリ
等の有無、場所および大きさを抽出する。具体的には区
分された各領域毎に規範画像と対象となる成形品の画像
の大きさを比較し、規範画像に較べ欠けている部分をヒ
ケ、又反対に突出している部分をパリ、その面積の差を
それらの大きさとする。これらの情報はヒケ、パリの別
及びその位置側にその大きさに対応したデジタル信号に
変換される。
成形品の画像と、規範画像、即ち欠陥のない成形品の画
像とを比較し、評価対象成形品の特徴、即ちヒケやパリ
等の有無、場所および大きさを抽出する。具体的には区
分された各領域毎に規範画像と対象となる成形品の画像
の大きさを比較し、規範画像に較べ欠けている部分をヒ
ケ、又反対に突出している部分をパリ、その面積の差を
それらの大きさとする。これらの情報はヒケ、パリの別
及びその位置側にその大きさに対応したデジタル信号に
変換される。
４は遅延装置で、入力段４−１に新しいデータが加えら
れる度に、先に加えられたデータが第２段４−２、第３
段４−３、・・・・・・・・・と順送りされる。５は神
経回路網で、本実施例では電子計算機を用いソフトウェ
アによりこれを模擬的に実現している。６は成形条件調
整器で、神経回路網５の学習状態に於て、熟練操作員の
手で成形条件の調整をするのに使用される。７は連動ス
イッチで、単極単投部７−１と単極双投部７−２からな
る。単極単投部７−１は成形条件調整器６と射出成形機
１の間に配置され、神経回路網５が学習状態のときこの
間を接続する。
れる度に、先に加えられたデータが第２段４−２、第３
段４−３、・・・・・・・・・と順送りされる。５は神
経回路網で、本実施例では電子計算機を用いソフトウェ
アによりこれを模擬的に実現している。６は成形条件調
整器で、神経回路網５の学習状態に於て、熟練操作員の
手で成形条件の調整をするのに使用される。７は連動ス
イッチで、単極単投部７−１と単極双投部７−２からな
る。単極単投部７−１は成形条件調整器６と射出成形機
１の間に配置され、神経回路網５が学習状態のときこの
間を接続する。
単極双投部７−２は単極単投部７−１の射出成形機１側
と神経回路網５の間に配置され、神経回路網５が学習状
態のとき、単極単投部７−１を介して供給される成形条
件調整器６の出力を神経回路網５に教師信号として供給
し、神経回路網５が実稼働状態のとき、成形条件調整器
６の出力に代え神経回路網５の出力を射出成形機１に供
給する。
と神経回路網５の間に配置され、神経回路網５が学習状
態のとき、単極単投部７−１を介して供給される成形条
件調整器６の出力を神経回路網５に教師信号として供給
し、神経回路網５が実稼働状態のとき、成形条件調整器
６の出力に代え神経回路網５の出力を射出成形機１に供
給する。
環境条件ＰＩと成形品の特徴を表わすデータｗｐの詳細
を第２図に示す。本実施例では金型に取り付けた温度検
出器からのデータ（金型温度）と、射出成形機１の外周
部に設置した温度検出器からのデータ（周囲温度）を環
境条件Ｐ■として、又画像処理装［３からパリ、ヒケ夫
々について４つの区画に分けてその大きさを表現したデ
ジタルデータを成形品の特徴データＷＰとして神経回路
網５に供給している。
を第２図に示す。本実施例では金型に取り付けた温度検
出器からのデータ（金型温度）と、射出成形機１の外周
部に設置した温度検出器からのデータ（周囲温度）を環
境条件Ｐ■として、又画像処理装［３からパリ、ヒケ夫
々について４つの区画に分けてその大きさを表現したデ
ジタルデータを成形品の特徴データＷＰとして神経回路
網５に供給している。
第３図に遅延装置４の詳細を示す。本実施例では時間遅
れ素子（例えばシフトレジスタ）を５個縦続接続して遅
延装置！［４を構成しており、前述のように入力段４−
１に新しいデータが加えられる度に、先に加えられたデ
ータが第２段４−２、第３段４−３、・・・・・・・・
・、最終段４−６と順送りされる。従って、各段４−２
〜４−６には入力段４−１に対し１−５工程前のデータ
が保持されており、これらデータも時間的経過を反映す
る為に神経回路網５の入力層に加えられている。
れ素子（例えばシフトレジスタ）を５個縦続接続して遅
延装置！［４を構成しており、前述のように入力段４−
１に新しいデータが加えられる度に、先に加えられたデ
ータが第２段４−２、第３段４−３、・・・・・・・・
・、最終段４−６と順送りされる。従って、各段４−２
〜４−６には入力段４−１に対し１−５工程前のデータ
が保持されており、これらデータも時間的経過を反映す
る為に神経回路網５の入力層に加えられている。
神経回路網５の出力信号の詳細を第４図及び第５図に示
す。本実施例では樹脂の射出温度ＴＳ、及び射出速度Ｖ
Ｓを制御対象とする。これらの信号は夫々３ビツトで構
成されており、各ビットの状態の組合せで第５図に示さ
れる多制御内容を表わす。
す。本実施例では樹脂の射出温度ＴＳ、及び射出速度Ｖ
Ｓを制御対象とする。これらの信号は夫々３ビツトで構
成されており、各ビットの状態の組合せで第５図に示さ
れる多制御内容を表わす。
本実施例装置の動作については作用の項で既に述べたが
、実施例に即して再度説明する。
、実施例に即して再度説明する。
即ち、新しい金型が完成したら、これを射出成形機に取
り付け、先ず前記神経回路網５と連動スイッチ７を学習
状態にしておく。そして熟練操作員の手で所要回数の連
続運転を実行する。
り付け、先ず前記神経回路網５と連動スイッチ７を学習
状態にしておく。そして熟練操作員の手で所要回数の連
続運転を実行する。
このとき−工程毎に成形品ＰＤの外観がビデオカメラ２
によって撮影される。その画像は画像処理装置３で規範
画像と照合され、その成形品の特徴、即ちパリやヒケの
有無、その位置や大きさを表わす情報ＷＰが生成され神
経回路網５の入力層に加えられる。又、このときの周囲
温度、金型温度情報ＰＩも環境条件として神経回路網５
の入力層に加えられる。そして−工程毎の成形品ＰＤの
特徴に対し熟練操作員が行った成形条件の調整、例えば
、射出温度ＴＳを少し上げる、射出速度ｖＳを少し下げ
る、等の調整状況は連動スイッチ７を介し教師信号ＴＳ
として神経回路網５に供給される。神経回路網５はこれ
ら人力ＷＰ、ＰＩ及び遅延装置４に保持されているこれ
らの前工程に於ける成形品の特徴と、この教師信号から
成形条件の調整に関する学習データを生成し、これを内
部に蓄積する。
によって撮影される。その画像は画像処理装置３で規範
画像と照合され、その成形品の特徴、即ちパリやヒケの
有無、その位置や大きさを表わす情報ＷＰが生成され神
経回路網５の入力層に加えられる。又、このときの周囲
温度、金型温度情報ＰＩも環境条件として神経回路網５
の入力層に加えられる。そして−工程毎の成形品ＰＤの
特徴に対し熟練操作員が行った成形条件の調整、例えば
、射出温度ＴＳを少し上げる、射出速度ｖＳを少し下げ
る、等の調整状況は連動スイッチ７を介し教師信号ＴＳ
として神経回路網５に供給される。神経回路網５はこれ
ら人力ＷＰ、ＰＩ及び遅延装置４に保持されているこれ
らの前工程に於ける成形品の特徴と、この教師信号から
成形条件の調整に関する学習データを生成し、これを内
部に蓄積する。
熟練操作員の手による連続運転を終了したら前記神経回
路網５と連動スイッチ７を実稼働状態にして射出成形機
１の自動運転を開始する。
路網５と連動スイッチ７を実稼働状態にして射出成形機
１の自動運転を開始する。
環境条件の変化により成形品ＰＤにパリやヒケが発生す
ると、神経回路網５は前記蓄積した学習データからその
ときの環境条件ＰＩとパリやヒケの状態ＷＰに対する最
も適切な出方たる成形条件の調整量ＶＳ、ＴＳを導出す
る。この調整量ＶＳ、ＴＳは切替手段７−２を介し射出
成形機１に供給される。
ると、神経回路網５は前記蓄積した学習データからその
ときの環境条件ＰＩとパリやヒケの状態ＷＰに対する最
も適切な出方たる成形条件の調整量ＶＳ、ＴＳを導出す
る。この調整量ＶＳ、ＴＳは切替手段７−２を介し射出
成形機１に供給される。
（発明の効果）
以上説明したように、本発明によれば熟練操作員による
射出成形機の射出条件調整技術を機械上に容易に複写、
再現することができ、射出成形機の無人運転が可能にな
る。又、神経回路網の学習は自動的に行われるので、知
識情報処理の知識ベースを構築する場合と異なり殆ど費
用が掛らない。更に１台１台の金型の個性の違いにも的
確に対応することができる。又無大連続運転が可能とな
ったことにより、製造コストの大幅な低下が期待できる
。
射出成形機の射出条件調整技術を機械上に容易に複写、
再現することができ、射出成形機の無人運転が可能にな
る。又、神経回路網の学習は自動的に行われるので、知
識情報処理の知識ベースを構築する場合と異なり殆ど費
用が掛らない。更に１台１台の金型の個性の違いにも的
確に対応することができる。又無大連続運転が可能とな
ったことにより、製造コストの大幅な低下が期待できる
。
図は本発明の一実施例を示し、第１図は回路構成を示す
ブロック図、第２図は神経回路網の入力信号を示す線図
、第３図は遅延装置と神経回路網の接続を示すブロック
図、第４図は神経回路網の出力信号を示す線図、第５図
は神経回路網出力信号の制御内容を示すテーブルである
。 １・・射出成形機 ２・・・ビデオカメラ３・
・・画像処理装置 ４・・・遅延装置５・・神経
回路網 ６・・・成形条件調整器７・・連動ス
イッチ ７−１・・・単極単投部７−２・・・単極
双投部 ＰＩ・・・環境条件特許出願人 ぺんて
る株式会社 小 林 尚 登
ブロック図、第２図は神経回路網の入力信号を示す線図
、第３図は遅延装置と神経回路網の接続を示すブロック
図、第４図は神経回路網の出力信号を示す線図、第５図
は神経回路網出力信号の制御内容を示すテーブルである
。 １・・射出成形機 ２・・・ビデオカメラ３・
・・画像処理装置 ４・・・遅延装置５・・神経
回路網 ６・・・成形条件調整器７・・連動ス
イッチ ７−１・・・単極単投部７−２・・・単極
双投部 ＰＩ・・・環境条件特許出願人 ぺんて
る株式会社 小 林 尚 登
Claims (1)
- 成形品の特徴を抽出する特徴抽出手段と、環境条件を
検出する環境条件検出手段と、成形条件を調整する調整
手段と、学習状態では前記抽出された特徴及び前記環境
条件を入力層入力とし、前記調整された成形条件を教師
信号として学習データを蓄積し、実稼働状態では前記入
力層入力に対し、該学習データに基づき最適出力層出力
を生成する神経回路網と、前記学習状態では前記調整さ
れた成形条件を射出成形機及び前記神経回路網に供給し
、前記実稼働状態では前記調整された成形条件に代え前
記神経回路網出力を前記射出成形機に供給する切替手段
を備えたことを特徴とする射出成形機制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2294967A JPH04168023A (ja) | 1990-10-31 | 1990-10-31 | 射出成形機制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2294967A JPH04168023A (ja) | 1990-10-31 | 1990-10-31 | 射出成形機制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04168023A true JPH04168023A (ja) | 1992-06-16 |
Family
ID=17814626
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2294967A Pending JPH04168023A (ja) | 1990-10-31 | 1990-10-31 | 射出成形機制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04168023A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020062848A (ja) * | 2018-10-19 | 2020-04-23 | 株式会社Ｉｂｕｋｉ | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
-
1990
- 1990-10-31 JP JP2294967A patent/JPH04168023A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020062848A (ja) * | 2018-10-19 | 2020-04-23 | 株式会社Ｉｂｕｋｉ | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
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