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公开(公告)号:JP2019124469A
公开(公告)日:2019-07-25
申请号:JP2018002905
申请日:2018-01-11
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 愛知製鋼株式会社
IPC: G01N21/892 , G01J5/48 , G01N25/72
Abstract: 【課題】被検査材の表面に形成された疵を高い確度で検出する。 【解決手段】被検査材200の表面を加熱する加熱器104と、被検査材200の表面の 温度分布を撮像する赤外線カメラ102と、被検査材200の撮像部位を周囲の機材から の輻射光を遮断し、加熱器104によって加熱された被検査材200の温度よりも低温に 維持された低温遮断手段108と、赤外線カメラ102で撮像された被検査材200の温 度分布に基づいて被検査材200の表面の疵を検出する演算部106と、を備える表面検 査装置100とする。 【選択図】図1
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公开(公告)号:JP2017062181A
公开(公告)日:2017-03-30
申请号:JP2015187622
申请日:2015-09-25
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 愛知製鋼株式会社
IPC: G01N21/88 , G01N21/892 , G01J5/48 , G01J5/00 , G01N25/72
Abstract: 【課題】被検査材の表面に形成された疵を高い確度で検出する。 【解決手段】被検査材200の表面を加熱する加熱器104と、被検査材200の表面の温度分布を撮像する赤外線カメラ102と、を備え、赤外線カメラ102で撮像された温度画像から当該温度画像の温度ムラを示す背景温度画像を算出する背景温度画像算出手段20と、温度画像と背景温度画像との差分を温度差画像として算出する温度差画像算出手段22と、温度差画像内の温度分布に基づいて被検査材の表面の疵を検出する疵検出手段24と、を備える表面疵検査装置100とする。 【選択図】図1
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公开(公告)号:JP2018146454A
公开(公告)日:2018-09-20
申请号:JP2017043261
申请日:2017-03-07
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , 愛知製鋼株式会社
IPC: G01B11/30 , G01B11/27 , G06T7/00 , G01N21/892
Abstract: 【課題】搬送に伴って検査対象物の位置が上下方向に変動する場合であっても、画像を用いて検査対象物を精度よく検査する。 【解決手段】検査装置1は、鋼材10を搬送ローラ12−1、12−2の間隙に挟み込みながら、鋼材10を長手方向に搬送する複数の搬送装置12と、複数の搬送装置12の間に搬送された鋼材10の表面を撮像する撮像装置14と、を備え、撮像装置14で撮像された画像20から得られる鋼材10の幅と、鋼材10の実際の幅との比率を算出し、算出した比率を用いて、画像20における鋼材10の幅が鋼材10の実際の幅となるように画像20を補正すると共に、輝度テーブルを用いて、画像20における鋼材10の輝度が、比率が1の場合の輝度に近づくように画像20を補正する。 【選択図】図8
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公开(公告)号:JP2020042520A
公开(公告)日:2020-03-19
申请号:JP2018169108
申请日:2018-09-10
Applicant: 株式会社豊田中央研究所
IPC: G06F17/16
Abstract: 【課題】データの集合に対して統計解析を行うことができるように結合することができるようにする。 【解決手段】第1ランク算出部130が、複数のデータからなるデータ集合を行列表現で表したデータ行列から、不要な行又は列を削除したデータ行列のランクを算出し、当該ランクがデータ行列の行数又は列数の何れか小さい方以上でない場合、行列変更部150が、データ行列の行数又は列数を増加又は減少させるようにデータ行列を変更し、小さい方以上である場合、行列結合部160が、データ行列に、データ行列と同一種類のデータ集合を表す他のデータ行列を、行列の行方向又は列方向に結合させた結合行列を生成し、行列再変更部190が、結合行列のランクが結合行列の行数又は列数の何れか小さい方以上でない場合、不要な行又は列の削除、データ行列のランクの算出、データ行列のランクの判定、及び変更をやり直す。 【選択図】図1
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公开(公告)号:JP2019175021A
公开(公告)日:2019-10-10
申请号:JP2018060976
申请日:2018-03-28
Applicant: 株式会社豊田中央研究所
IPC: G06Q50/04 , G05B19/418
Abstract: 【課題】製品の不良原因究明や品質改善等に有効な管理テーブルの効率的な生成方法を提供する。 【解決手段】本発明は、生産工程が行われる環境を指標する環境変数を時系列に沿って離散的に実測して得られた実データに基づいて、実測時刻の中間時刻に対応する環境変数である中間データを算出する中間データ算出ステップ(S13)と、実データと中間データにより、所定間隔の時刻毎に対応する環境変数を記述した環境テーブルを作成する環境テーブル生成ステップ(S14)と、環境テーブルに基づいて、製品の品質に関与し得る環境を特徴付ける特徴量を生産工程毎に特定する特徴量特定ステップ(S16)と、生産工程毎に特徴量を関連づけた管理テーブルを作成する管理テーブル生成ステップ(S17)と、を備えた管理テーブルの生成方法である。環境テーブルを介することにより、短時間で管理テーブルの生成が可能となる。 【選択図】図1A
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公开(公告)号:JP5973965B2
公开(公告)日:2016-08-23
申请号:JP2013136813
申请日:2013-06-28
Applicant: 株式会社豊田中央研究所 , トヨタ車体株式会社
IPC: G01N29/11 , G01N29/265 , G01N25/72 , G01N29/44
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公开(公告)号:JP2020102082A
公开(公告)日:2020-07-02
申请号:JP2018240705
申请日:2018-12-25
Applicant: 株式会社豊田中央研究所
IPC: G05B19/418 , G06N20/00 , G05B23/02
Abstract: 【課題】 説明変数から目的変数を予測可能な予測モデルを生成する予測モデル生成装置において、目的変数の予測精度を向上しつつ汎化性を確保可能な予測モデルを生成する技術を提供する。 【解決手段】 予測モデル生成装置は、製品の製造工程で得られる説明変数と製品に関連する目的変数との対応関係が示された学習サンプルデータを用いて、機械学習によって仮予測モデルを生成する仮予測モデル生成部と、仮予測モデルを用いて算出された目的変数の予測値と、実際の目的変数の値との差分値を算出し、算出した第1の差分値と、説明変数とを用いて機械学習によって修正用学習モデルを生成する修正用学習モデル生成部と、仮予測モデルと修正用学習モデルとを用いて、予測モデルを生成する予測モデル生成部と、を備える。 【選択図】 図1
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公开(公告)号:JP2017044600A
公开(公告)日:2017-03-02
申请号:JP2015167731
申请日:2015-08-27
Applicant: 株式会社豊田中央研究所
IPC: G01B11/25
Abstract: 【課題】三次元形状の計測に要する時間を短縮するとともに、三次元形状の計測誤差を低減する。 【解決手段】レーザ発振器16から照射されたレーザ光は、凹レンズ18とシリンドリカルレンズ20によって、X方向に延びる線状のレーザ光に形成され、その線状のレーザ光が計測対象物10に照射される。これにより、計測対象物10が線状に加熱される。その線状に加熱された領域の温度分布が赤外線カメラ26によって撮影される。その線状に加熱される位置が、線状に加熱された領域の短手方向に走査される。演算部30は、その走査に伴って赤外線カメラ26によって取得された画像群に基づいて、計測対象物10の表面の三次元形状を演算する。 【選択図】図1
Abstract translation: 甲同时降低三维形状的测量所需的时间,以降低三维形状的测量误差。 在X方向上延伸的线性激光束被形成为从激光振荡器16,凹透镜18和柱面透镜20发射的激光束,所述线性激光束被照射到测量对象10 这一点。 由此,测量对象10被线性加热。 其中在线路状加热的区域的温度分布由红外线摄像头26捕获。 其位置被线性加热在加热后的线性区域的横向方向上扫描。 基于由红外线摄像头26与它的扫描获取的图像组上计算单元30,计算测量对象10的表面的三维形状。 点域1
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9.抵抗溶接の評価方法、抵抗溶接機の制御方法、抵抗溶接機の制御装置、および抵抗溶接機 有权
Title translation: 电阻焊接时,电阻焊接机的控制方法的评价方法中,电阻的控制器焊机,和电阻焊机-
公开(公告)号:JP2020170327A
公开(公告)日:2020-10-15
申请号:JP2019071029
申请日:2019-04-03
Applicant: 株式会社豊田中央研究所
IPC: G05B23/02 , G05B19/418
Abstract: 【課題】製品の製造工程における異常を検知する異常検知装置において、ノイズ成分が含まれる時系列データに対して、異常の検知精度を向上する技術を提供する。 【解決手段】異常検知装置1は、製品の品質に関連する目的変数と製造工程で得られる説明変数との対応関係の時間的変化を示す時系列データを取得するデータ取得部11と、取得された時系列データに対するランダムフォレストによる学習を行い、前記目的変数に対する説明変数のランダムフォレストインポータンスの変化パターンを抽出するパターン抽出部13と、抽出された変化パターンを用いて、製造工程10における異常を検知する異常検知部16と、を備える。 【選択図】図1
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