机器学习装置、预测装置以及控制装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种机器学习装置、预测装置以及控制装置，每次进行注射成形时预测成形后的模具状态。机器学习装置具有：输入数据取得部，其取得包含任意的成形条件和状态信息的输入数据，所述成形条件至少包含任意注射成形机进行任意成形品的成形中树脂的种类、添加剂的种类、所述添加剂的混合率、以及所述树脂的温度，所述状态信息表示所述成形条件涉及的成形前的模具的摩损量；标签取得部，其取得标签数据，该标签数据表示所述输入数据所包含的所述成形条件涉及的成形后的所述模具的状态信息；学习部，其使用由所述输入数据取得部取得的输入数据和由所述标签取得部取得的标签数据来执行监督学习，生成学习完成模型。

【技术实现步骤摘要】
机器学习装置、预测装置以及控制装置
本专利技术涉及机器学习装置、预测装置以及控制装置。
技术介绍
例如通过注射成形机将树脂注射到模具中来成形塑料等树脂制品(以下，也称为“成形品”)。所述成形品的品质因材料即树脂的种类或树脂温度、注射速度、注射压力等成形条件而发生变化。因此，要求每当对成形品进行成形时预先设定适当的成形条件。例如，已知如下技术：根据用试成形而获得良品时使用的多个成形条件以及所述良品的品质值来确定神经网络，使用该神经网络与多个成形条件的变化对应地，对品质值怎样变化进行目视确认，由此来设定适当的成形条件。例如，参照专利文献1。现有技术文献专利文献1：日本特开2008－110486号公报但是，用于成形的模具因随着重复注射成形而与熔融树脂之间的摩擦和/或对树脂添加的添加剂而产生的腐蚀性气体等而发生磨损。由此，导致成形所得的成形品的尺寸精度以及表面精度降低。该情况下，通过将磨损的模具更换为新模具，可以恢复尺寸精度以及表面精度等成形品的品质。更换模具(寿命)的时刻例如通过喷射次数等来判断，但是模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器学习装置，其特征在于，具有：/n输入数据取得部，其取得包含任意的成形条件和状态信息的输入数据，所述成形条件至少包含任意注射成形机进行任意成形品的成形中树脂的种类、添加剂的种类、所述添加剂的混合率、以及所述树脂的温度，所述状态信息表示所述成形条件涉及的成形前的模具的摩损量；/n标签取得部，其取得标签数据，该标签数据表示所述输入数据所包含的所述成形条件涉及的成形后的所述模具的状态信息；以及/n学习部，其使用由所述输入数据取得部取得的输入数据和由所述标签取得部取得的标签数据来执行监督学习，生成学习完成模型。/n

【技术特征摘要】
20190611 JP 2019-1086791.一种机器学习装置，其特征在于，具有：
输入数据取得部，其取得包含任意的成形条件和状态信息的输入数据，所述成形条件至少包含任意注射成形机进行任意成形品的成形中树脂的种类、添加剂的种类、所述添加剂的混合率、以及所述树脂的温度，所述状态信息表示所述成形条件涉及的成形前的模具的摩损量；
标签取得部，其取得标签数据，该标签数据表示所述输入数据所包含的所述成形条件涉及的成形后的所述模具的状态信息；以及
学习部，其使用由所述输入数据取得部取得的输入数据和由所述标签取得部取得的标签数据来执行监督学习，生成学习完成模型。


2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，
所述成形条件包含所述模具相关的信息和/或所述成形品相关的信息。


3.一种预测装置，其特征在于，具有：
学习完成模型，其由权利要求1或2所述的机器学习装置生成；
输入部，其在注射成形机进行的成形之前，输入此后要进行的成形条件和当前的模具的状态信息；以及
预测部，其将由...

【专利技术属性】
技术研发人员：尾关真一，
申请(专利权)人：发那科株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP