涂装质量预测装置以及已学习模型的生成方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及涂装质量预测装置以及已学习模型的生成方法。涂装质量预测装置具备：已学习模型，对涂料的特性和该涂料涂装时的条件与通过在该条件下涂装该涂料而获得的涂膜的表面的平滑性之间的关系进行了学习；以及运算部，使用已学习模型，根据涂料的特性和涂装时的条件计算出涂膜的表面的平滑性。的条件计算出涂膜的表面的平滑性。的条件计算出涂膜的表面的平滑性。

【技术实现步骤摘要】
涂装质量预测装置以及已学习模型的生成方法


[0001]本专利技术涉及涂装质量预测装置以及已学习模型的生成方法。

技术介绍

[0002]以往，已知有获得一定水准的涂饰外皮(finished skin)的涂装方法(例如参照日本特开2000－246167)。
[0003]日本特开2000－246167的涂装方法被配置为：在检测到涂装环境的变动的情况下，进行与该涂装环境的变动相应的涂装条件的变更。由此，能获得一定水准的涂饰外皮，因此能提高涂装质量的稳定性。
[0004]在此，在上述的涂装方法中，能在对被涂装物进行涂装时进行反馈控制而使涂装质量稳定，但并不是在对被涂装物进行涂装前预测涂装质量。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的之一在于，提供一种能在对被涂装物进行涂装前预测涂装质量的涂装质量预测装置。本专利技术的另一目的在于，提供一种已学习模型的生成方法，其能生成用于预测涂装质量的涂装质量预测装置的已学习模型。
[0006]基于本专利技术的涂装质量预测装置具备：已学习模型，对涂料的特性和该涂料涂装时的条件与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种涂装质量预测装置，其特征在于，具备：已学习模型，对涂料的特性和该涂料涂装时的条件与通过在该条件下涂装该涂料而获得的涂膜的表面的平滑性之间的关系进行了学习；以及计算部，使用所述已学习模型，根据涂料的特性和涂装时的条件计算出涂膜的表面的平滑性。2.根据权利要求1所述的涂装质量预测装置，其特征在于，所述已学习模型对涂料的特性和该涂料涂装时的条件与将通过在该条件下涂装该涂料而获得的涂膜的表面的测定结果分解成多个波长区域而获得的各波长区域的值之间的关系进行了学习。3.根据权利要求1或2所述的涂装质量预测装置，其特征在于，涂料涂装时的条件包括被涂装物的面的朝向。4.根据权利要求1～3中任一项所述的涂装质量预测装置，其特征在于，所述涂料包括中涂涂料、底色涂料以及透明涂料，所述涂膜包括中涂涂膜、形成在所述中涂涂膜上的底色涂膜以及形成在所述底色涂膜上的透明涂膜。5.根据权利要求4所述的涂装质量预测装置，其特征在于，所述底色涂料的特性基于该底色涂料的材料来计算。6.一种涂装质量预测装置，其特征在于，具备：已学习模型，对关于涂料的信息和该涂料涂装时的条件与通过在该条件下涂装该涂料而获得的多个被涂装...

【专利技术属性】
技术研发人员：光崎守，森田英明，西村彰，八寻新，冈崎和征，村井智洋，西胁大智，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：