KR20210056235A - Injection Molding System Based On AI and Method for Generating Molding Condition of Injection Molding System - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 사출성형시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 사출성형 시스템의 제어에 관한 것이다.The present invention relates to an injection molding system, and more particularly, to the control of the injection molding system.
사출성형은 플라스틱 제품을 제조함에 있어 가장 광범위하게 이용되는 제조방법이다. 예컨대, 텔레비전, 휴대폰, PDA 등과 같은 제품에 있어서 커버, 케이스를 비롯한 다양한 부품이 사출성형을 통해 제조될 수 있다.Injection molding is the most widely used manufacturing method in manufacturing plastic products. For example, in products such as TVs, mobile phones, PDAs, etc., various parts including covers and cases may be manufactured through injection molding.
일반적으로 사출성형을 통한 제품의 제조는, 다음과 같은 공정들을 거쳐 이루어진다. 우선, 안료, 안정제, 가소제, 충전제 등이 첨가된 성형재료를 호퍼에 투입하여 용융상태로 만든다. 다음, 용융상태의 성형재료를 금형 내에 주입한 후에 냉각을 통해 응고시킨다. 다음, 금형으로부터 응고된 성형재료를 추출한 후에 불필요한 부분을 제거한다. 이러한 공정들을 거쳐 다양한 종류 및 크기를 갖는 제품이 제조된다.In general, manufacturing of a product through injection molding is carried out through the following processes. First, a molding material to which pigments, stabilizers, plasticizers, fillers, and the like are added is put into a hopper to make it melt. Next, the molten molding material is injected into the mold and then cooled to solidify. Next, after extracting the solidified molding material from the mold, unnecessary parts are removed. Products having various types and sizes are manufactured through these processes.
이와 같은 사출성형을 수행하는 설비로, 사출성형기가 이용된다. 사출성형기는 용융상태의 성형재료를 공급하는 사출장치, 및 용융상태의 성형재료를 냉각을 통해 응고시키는 형체장치를 포함한다.An injection molding machine is used as an equipment for performing such injection molding. The injection molding machine includes an injection device for supplying a molding material in a molten state, and a clamping device for solidifying the molding material in a molten state through cooling.
사출성형기로 제품을 제조하기 위해서는 온도, 속도, 압력, 또는 시간 등 과 같은 다양한 성형조건들이 적절하게 설정되어야만 품질이 우수한 제품이 생산될 수 있다. 하지만, 적절한 성형조건이 설정된 상태에서 사출성형이 수행되더라도 사출성형 시 주의의 온도/습도의 변화 또는 성형재료의 물성 변화 등과 같은 외란에 의해 우수한 품질의 제품이 생산되지 않을 수 있다.In order to manufacture a product with an injection molding machine, various molding conditions such as temperature, speed, pressure, or time must be properly set to produce a product with excellent quality. However, even if injection molding is performed with appropriate molding conditions set, high quality products may not be produced due to disturbances such as changes in temperature/humidity or changes in properties of molding materials during injection molding.
이에 따라 균일한 품질의 제품을 생산하기 위해서는 주위의 환경이나 성형재료의 물성변화 등에 따른 성형조건의 변경이 필요하지만, 작업자가 성형조건을 변경하는 경우 동일한 외란이 발생하더라도 작업자에 따라 성형조건이 다르게 설정될 수 있어 균일한 성형품질을 기대하기 어렵다는 문제가 있다.Accordingly, in order to produce a product of uniform quality, it is necessary to change the molding conditions according to the surrounding environment or changes in the properties of the molding materials, but if the operator changes the molding conditions, the molding conditions differ depending on the operator even if the same disturbance occurs. Since it can be set, there is a problem that it is difficult to expect a uniform molding quality.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 제품 사출성형 시 외란에 의해 불량제품이 생산될 때 양품이 생산될 수 있도록 성형조건을 변경시킬 수 있는 인공지능 기반의 사출성형 시스템을 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.The present invention is to solve the above-described problems, and provides an artificial intelligence-based injection molding system capable of changing molding conditions so that good products can be produced when defective products are produced due to disturbance during product injection molding. Make it a technical task.
또한, 본 발명에 따르면 딥러닝 기반의 성형품질 유지모델을 이용하여 우수한 성형품질이 유지될 수 있는 성형조건을 설정할 수 있는 인공지능 기반의 사출성형 시스템을 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.In addition, according to the present invention, it is an object of the present invention to provide an artificial intelligence-based injection molding system capable of setting molding conditions capable of maintaining excellent molding quality using a deep learning-based molding quality maintenance model.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 인공지능 기반의 사출성형시스템은 성형재료를 금형에 주입하여 제품을 사출성형 하는 사출성형기(100); 상기 제품의 사출성형 시 상기 금형 내부에 주입되어 있는 상기 성형재료의 점도 프로파일 및 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 현재 사출상태 데이터를 획득하는 사출상태 데이터 획득부(710); 미리 정해진 타겟 사출상태 데이터로 학습된 성형품질 유지모델(735)에 상기 현재 사출상태 데이터를 입력하여 성형품질 유지여부를 판단하는 판단부(720); 및 상기 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면 상기 현재 사출상태 데이터가 상기 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 기 설정된 성형조건을 변경시키는 성형조건 설정부(730)를 포함하는 것을 특징으로 한다.An injection molding system based on artificial intelligence according to an aspect of the present invention for achieving the above object comprises: an
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법은, 성형재료를 금형에 주입하여 제품을 사출성형 할 때, 상기 금형 내부에 주입되어 있는 상기 성형재료의 점도 프로파일 및 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 현재 사출상태 데이터를 획득하는 단계; 양품의 사출성형 시 측정된 타겟 점도 프로파일 및 타겟 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 사출상태 데이터로 학습된 성형품질 유지모델(735)에 상기 현재 사출상태 데이터를 입력하여 성형품질 유지여부를 판단하는 단계; 및 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면 상기 현재 사출상태 데이터가 상기 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 기 설정된 성형조건을 변경시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a method for generating molding conditions of an artificial intelligence-based injection molding system according to another aspect of the present invention includes the molding that is injected into the mold when injection molding a product by injecting a molding material into a mold. Acquiring current injection state data including at least one of a viscosity profile of the material and an injection pressure value; Determine whether to maintain the molding quality by inputting the current injection state data into the molding
본 발명에 따르면, 제품 사출성형 시 외란에 의해 불량제품이 생산될 때 딥러닝 기반의 신경망 네트워크로 구현된 성형조건 생성장치가 자동으로 성형조건을 변경시킬 수 있어 제품의 품질이 향상되도록 할 수 있다는 효과가 있다.According to the present invention, when defective products are produced due to disturbances during product injection molding, the molding condition generating device implemented by a deep learning-based neural network network can automatically change the molding conditions, thereby improving product quality. It works.
또한, 본 발명에 따르면 성형조건의 변경이 성형조건 생성장치에 의해 자동으로 수행되기 때문에 숙련된 전문가가 없더라도 빠른 시간 안에 성형조건을 양품조건으로 변경시킬 수 있다는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, since the changing of the molding conditions is automatically performed by the molding condition generating device, there is an effect that the molding conditions can be changed to the good quality conditions in a short time even if there is no skilled expert.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 사출성형시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사출성형기의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 고정금형과 이동금형이 형개되어 있는 것을 보여주는 도면이다.
도 4는 이동부에 의해 고정금형과 이동금형이 형폐되는 것을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 성형조건 생성장치의 구성을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 성형조건 생성방법을 보여주는 플로우차트이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 성형조건 변경방법을 보여주는 플로우차트이다.1 is a view showing an artificial intelligence-based injection molding system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing the configuration of an injection molding machine according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing that the fixed mold and the moving mold are opened.
4 is a view showing that a fixed mold and a moving mold are molded and closed by a moving part.
5 is a view showing the configuration of a molding condition generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart showing a method of generating a molding condition according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart showing a method of changing molding conditions according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 첨부되는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 사출성형시스템을 보여주는 도면이다.1 is a view showing an artificial intelligence-based injection molding system according to an embodiment of the present invention.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 사출성형시스템(10, 이하 '사출성형시스템' 이라 함)은 성형재료를 이용하여 최적의 성형조건에 따라 제품을 생산한다. 이를 위해 도 1에 도시된 바와 같이 사출성형시스템(10)은 사출성형기(100) 및 성형조건 생성장치(200)를 포함한다.The artificial intelligence-based injection molding system (10, hereinafter referred to as'injection molding system') according to the present invention uses molding materials to produce products according to optimal molding conditions. To this end, as shown in FIG. 1, the
본 발명에 따른 사출성형기(100)는 제품을 제조하기 위해 사출성형을 수행한다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사출성형기(100)의 구성을 보여주는 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하여 사출성형기(100)에 대해 보다 구체적으로 설명한다.2 is a view showing the configuration of an
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 사출성형기(100)는 사출장치(102) 및 형체장치(103)를 포함한다. 1 and 2, the
사출장치(102)는 형체장치(103)에 용융상태의 성형재료를 공급한다. 사출장치(102)는 배럴(121), 배럴(121)의 내부에 배치된 사출스크류(122), 및 사출스크류(122)를 구동시키는 사출구동부(123)를 포함할 수 있다. 배럴(121)은 제1축방향(X축 방향)에 대해 평행하게 배치될 수 있다. 제1축방향(X축 방향)은 사출장치(102) 및 형체장치(103)가 서로 이격된 방향에 대해 평행한 방향일 수 있다. 배럴(121)의 내부로 성형재료가 공급되면, 사출구동부(123)는 사출스크류(122)를 회전시킴으로써 배럴(121)의 내부로 공급된 성형재료를 제1방향(FD 화살표 방향)으로 이동시킬 수 있다. 이 과정에서, 성형재료는 마찰 및 가열에 의해 용융될 수 있다. 제1방향(FD 화살표 방향)은 사출장치(102)에서 형체장치(103)를 향하는 방향으로, 제1축방향(X축 방향)에 대해 평행한 방향일 수 있다. 용융상태의 성형재료가 사출스크류(122)에 대해 제1방향(FD 화살표 방향) 쪽에 위치하면, 사출구동부(123)는 사출스크류(122)를 제1 방향(FD 화살표 방향)으로 이동시킬 수 있다. 이에 따라, 용융상태의 성형재료는 배럴(121)에서 형체장치(103)로 공급될 수 있다.The
형체장치(103)는 용융상태의 성형재료를 냉각을 통해 응고시킨다. 형체장치(103)는 고정금형(150)이 결합된 고정형판(131), 이동금형(160)이 결합된 이동형판(132), 및 이동형판(132)을 제1축방향(X축 방향)을 따라 이동시키는 이동부(133)를 포함할 수 있다. The
도 3 및 도 4는 이동부가 고정금형과 이동금형을 형폐시키는 것을 보여주는 도면이다. 3 and 4 are views showing that a moving part molds and closes a fixed mold and a moving mold.
이동부(133)가 이동형판(132)을 제2방향(SD 화살표 방향)으로 이동시켜서 이동금형(160)과 고정금형(150)을 형폐시키면, 사출장치(102)는 이동금형(160)과 고정금형(150)의 내부에 용융상태의 성형재료를 공급한다. 제2방향(SD 화살표 방향)은 제1축방향(X축 방향)에 대해 평행하면서 제1방향(FD 화살표 방향)에 대해 반대되는 방향이다. 그 후 형체장치(103)가 이동금형(160)과 고정금형(150)의 내부에 채워진 용융상태의 성형재료를 냉각을 통해 응고시키면, 이동부(133)는 이동형판(132)을 제1방향(FD 화살표 방향)으로 이동시킴으로써 이동금형(160)과 고정금형(150)을 형개시킨다.When the moving
형체장치(103)는 타이바(134)를 포함할 수 있다. 타이바(134)는 이동형판(132)의 이동을 가이드한다. 이동형판(132)은 타이바(134)에 이동 가능하게 결합될 수 있다. 이동형판(132)은 타이바(134)를 따라 제1축방향(X축 방향)으로 이동할 수 있다. 타이바(134)는 제1축방향(X축 방향)에 대해 평행하도록 배치될 수 있다. 타이바(134)는 고정형판(131) 및 이동형판(132) 각각에 삽입되도록 결합될 수 있다.The
한편, 본 발명에 따른 사출성형기(100)는 성형조건 생성장치(200)에 의해 생성된 성형조건에 따라 성형재료를 형폐된 이동금형(160)과 고정금형(150)으로 공급하여 제품을 생산한다. 이하에서는 이동금형(160) 및 고정금형(150)을 금형으로 기재하도록 한다.On the other hand, the
성형조건 생성장치(200)는 성형조건을 생성하여 사출성형기(100)로 전달한다. 또한, 성형조건 생성장치(200)는 사출성형기(100)가 생성된 성형조건에 따라 제품을 생산하고 있을 때, 성형품질이 유지되고 있는지 여부를 판단하고, 외란에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우 성형조건을 변경시킨다.The molding
이하, 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 성형조건 생성장치(200)에 대해 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a molding
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 성형조건 생성장치의 구성을 보여주는 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이 성형조건 생성장치(700)는 사출상태 데이터 획득부(710), 판단부(720), 성형조건 설정부(730), 및 성형품질 유지모델(735)을 포함한다. 도 5에서는 판단부(720), 성형조건 설정부(730), 및 성형품질 유지모델(735)이 별개의 구성인 것으로 도시하였지만, 이는 하나의 예일 뿐 판단부(720) 및 성형조건 설정부(730)는 소프트웨어 형태로 구성된 하나의 엔진(725)으로 구현될 수도 있다. 또한, 본 발명에 따른 성형조건 생성장치(700)는 도 5에 도시된 바와 같이, 모델 생성부(740) 및 데이터베이스(750)를 더 포함할 수도 있다.5 is a view showing the configuration of a molding condition generating apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the molding condition generating apparatus 700 includes an injection state
사출상태 데이터 획득부(710)는 사출성형기(100)가 제품을 사출성형하고 있을 때 사출성형기(100)로부터 사출상태 데이터를 획득한다. 일 실시예에 있어서, 사출상태 데이터는 금형 내부에 주입되어 있는 성형재료의 점도 프로파일 및 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 성형재료의 점도 프로파일은 사출제품의 두께, 금형 내부의 시간의 변화에 따른 압력 변화량을 기초로 산출될 수 있다.The injection state
예컨대, 사출상태 데이터 획득부(710)는 아래의 수학식 1을 이용하여 성형재료의 점도 프로파일을 산출할 수 있다.For example, the injection state
수학식 1에서, η는 점도(Visocity)를 나타내고, σw는 전단응력(Wall Shear Stress)를 나타내며, γw는 전단률(Wall Shear Rate)를 나타낸다. 또한, H는 사출제품의 두께를 나타내고, L은 압력센서와 온도센서간의 거리(또는 2개의 압력센서간의 거리)로 정의되는 유동거리를 나타내며, △P는 압력변화량을 나타내고, △t는 시간변화량을 나타낸다. 여기서, 압력변화량은 유동거리(L)만큼 유동 동안 변화된 압력의 양을 의미하고, 시간 변화량은 유동거리(L)만큼 유동 동안 걸리는 시간을 의미한다. In Equation 1, η represents the viscosity (Visocity), σ w represents the shear stress (Wall Shear Stress), and γ w represents the shear rate (Wall Shear Rate). In addition, H represents the thickness of the injection product, L represents the flow distance defined as the distance between the pressure sensor and the temperature sensor (or the distance between two pressure sensors), △P represents the amount of pressure change, and △t represents the amount of time change. Represents. Here, the amount of pressure change means the amount of pressure changed during the flow by the flow distance (L), and the time change amount means the time taken during the flow by the flow distance (L).
이를 위해, 사출상태 데이터 획득부(710)는 사출성형기(100)에 의한 사출작업이 진행 중 일 때, 시간 변화량에 따른 금형 내부의 압력 변화량을 측정하거나 사출압력을 측정할 수 있다. 사출상태 데이터 획득부(710)는 측정된 시간 변화량, 압력 변화량, 사출제품의 두께, 유동거리를 이용하여 성형재료의 점도 프로파일을 산출하게 된다.To this end, the injection state
사출상태 데이터 획득부(710)는 미리 정해진 시점마다 또는 판단부(720)로부터 사출상태 데이터 획득요청이 수신될 때마다 사출성형기(100)로부터 사출성형 데이터를 획득하여 판단부(720)로 제공할 수 있다. 이하, 미리 정해진 시점마다 또는 사출상태 데이터 획득요청이 수신될 때마다 획득되는 사출상태 데이터를 현재 사출상태 데이터로 지칭하기로 한다.The injection state
한편, 사출상태 데이터 획득부(710)는 사출성형기(100)에 의해 과거에 생산된 제품이 미리 정해진 조건을 충족시키는 양품이었을 때, 해당 제품의 사출성형 시 획득되었던 사출상태 데이터를 타겟 사출상태 데이터로 결정하고, 결정된 타겟 사출상태 데이터를 데이터베이스(750)에 저장할 수 있다. 타겟 사출상태 데이터는 타겟 점도 프로파일 및 타겟 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 타겟 점도 프로파일은 생산된 제품이 미리 정해진 조건을 충족시키는 양품이었을 때, 해당 제품의 사출성형 시 측정되는 시간 변화량, 압력 변화량, 사출제품의 두께, 유동거리를 기초로 산출될 수 있다. Meanwhile, when the product produced in the past by the
판단부(720)는 데이터 획득부(710)에 의해 획득된 현재 사출상태 데이터를 이용하여 제품의 품질이 미리 정해진 성형조건에 따라 사출된 제품의 품질과 동일하게 유지되는지 여부를 판단한다. 이때, 미리 정해진 성형조건은 성형조건 설정부(730)에 의해 사출성형기(100)의 초기동작 시 설정되었던 초기 성형조건일 수 있고, 이러한 초기 성형조건은 양품 생산 시 획득되었던 성형조건일 수 있다.The
일 실시예에 있어서, 판단부(720)는 사출상태 데이터 획득부(710)에 의해 획득된 현재 사출상태 데이터를 성형품질 유지모델(735)에 입력함으로써 성형품질이 유지되고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 성형품질 유지모델(720)은 타겟 사출상태 데이터로 학습되어 있는 딥러닝 기반의 신경망 네트워크(Neural Network)일 수 있고, 성형품질 유지모델(735)은 입력된 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 기준으로 설정되는 임계범위로부터 벗어나는 것으로 판단되면 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, the
성형조건 설정부(730)는 사출성형기(100)의 초기동작 시 적용될 초기 성형조건을 설정하여 사출성형기(100)로 출력한다. 일 실시예에 있어서, 초기 성형조건은 금형 내부의 온도 및 압력, 사출압력, 배럴온도, 사출속도, 보압시간, 및 보압압력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 초기 성형조건은 상술한 바와 같이 양품 생산 시 획득되었던 성형조건으로 설정될 수 있다. The molding
특히, 본 발명에 따른 성형조건 설정부(730)는 판단부(720)에 의한 성형품질 유지여부의 판단결과에 따라 사출성형기(100)에 적용된 성형조건을 변경시킬 수 있다. 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있는 것으로 판단되면, 현재 설정되어 있는 성형조건을 유지하는 것으로 결정한다. 하지만, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되면, 사출상태 데이터 획득부(710)에 의해 획득된 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 성형조건을 변경시킨다.In particular, the molding
일 실시예에 있어서, 성형조건 설정부(730)는 성형조건 중 사출속도, 배럴온도, 및 금형온도 중 적어도 하나를 변경시킬 수 있다. 성형조건 설정부(730)는 사출속도, 배럴온도, 및 금형온도 중 적용이 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 성형조건부터 먼저 변경시킬 수 있다. 일 예로, 사출속도는 즉각적으로 변경이 가능 성형조건이므로 성형조건 설정부(730)는 사출속도를 가장 먼저 변경시키는 것으로 결정할 수 있다. 배럴온도는 제어는 가능하지만 사출속도에 비해 적용에 걸리는 시간이 길기 때문에, 성형조건 설정부(730)는 사출속도의 변경 이후에 배럴온도를 변경하는 것으로 결정할 수 있다. 또한, 금형온도는 제어가 가능하지만 사출성형기(100)의 직접적인 구성이 아니므로 적용에 걸리는 시간이 상대적으로 가장 길기 때문에 성형조건 설정부(730)는 배럴온도의 변경 이후에 금형온도를 변경하는 것으로 결정할 수 있다. In an embodiment, the molding
구체적으로, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되면, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 사출상태 데이터와 타겟 사출상태 데이터 간의 편차분을 산출하고 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 사출속도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경한다.Specifically, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
예컨대, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 점도 프로파일과 타겟 점도 프로파일 간의 편차분을 산출한 후 현재 점도 프로파일이 타겟 점도 프로파일을 추종하도록 사출속도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경시킨다.For example, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
이때, 점도 프로파일 값이 큰 경우 점도가 크다는 의미로 성형재료가 잘 흐르지 않는다는 것을 나타내므로, 현재 점도 프로파일이 타겟 점도 프로파일보다 크면 사출속도를 증가시키거나, 배럴온도나 금형온도를 증가시킴으로써 점도 프로파일 값을 낮추어 성형재료가 잘 흐르도록 할 수 있다.At this time, if the viscosity profile value is large, it means that the viscosity is high, indicating that the molding material does not flow well, so if the current viscosity profile is larger than the target viscosity profile, increase the injection speed or increase the barrel temperature or mold temperature. It can be lowered so that the molding material flows well.
다른 예로, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 사출압력 값과 타겟 사출압력 값 간의 편차분을 산출한 후 현재 사출압력 값이 타겟 사출압력 값을 추종하도록 사출속도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경시킨다.As another example, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
여기서, 성형조건 설정부(730)는, 사출속도를 편차분에 비례하는 값으로 변경시키는 경우, 미리 정해진 사출속도 제한값 내에서 사출속도를 변경시킨다.Here, when changing the injection speed to a value proportional to the deviation, the molding
성형조건 설정부(730)는, 사출속도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 사출속도가 사출속도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경하고, 배럴온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경한다.When the injection speed is changed by a value proportional to the deviation, the molding
예컨대, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 점도 프로파일과 타겟 점도 프로파일 간의 편차분을 산출하고, 현재 점도 프로파일이 타겟 점도 프로파일을 추종하도록, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경하고, 배럴온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경시킨다.For example, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
다른 예로, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 사출압력 값과 타겟 사출압력 값 간의 편차분을 산출하고, 현재 사출압력 값이 타겟 사출압력을 추종하도록, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경하고, 배럴온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경시킨다.As another example, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
여기서, 성형조건 설정부(730)는, 배럴온도를 편차분에 비례하는 값으로 변경시키는 경우, 미리 정해진 배럴온도 제한값 내에서 배럴온도를 변경시킨다.Here, when changing the barrel temperature to a value proportional to the deviation, the molding
이 때, 성형조건 설정부(730)는, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경 시 적용되는 편차분을 제외하고 나머지 편차분에 비례하는 값만큼 배럴온도를 변경시킬 수도 있다.In this case, the molding
성형조건 설정부(730)는, 배럴온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 배럴온도가 배럴온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록, 배럴온도를 배럴온도 제한값으로 변경하고, 금형온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경한다.When the barrel temperature is changed by a value proportional to the deviation, the molding
예컨대, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 점도 프로파일과 타겟 점도 프로파일 간의 편차분을 산출하고, 현재 점도 프로파일이 타겟 점도 프로파일을 추종하도록, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경하고, 배럴온도를 배럴온도 제한값으로 변경하며, 금형온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경시킨다.For example, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
다른 예로, 성형조건 설정부(730)는, 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되고 있지 않은 것으로 판단되는 경우, 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 현재 사출압력 값과 타겟 사출압력 값 간의 편차분을 산출하고, 현재 사출압력 값이 타겟 사출압력을 추종하도록, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경하고, 배럴온도를 배럴온도 제한값으로 변경하며, 금형온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경시킨다.As another example, when it is determined that the molding quality is not maintained by the
여기서, 성형조건 설정부(730)는, 금형온도를 편차분에 비례하는 값으로 변경시키는 경우, 미리 정해진 금형온도 제한값 내에서 금형온도를 변경시킨다.Here, when the mold temperature is changed to a value proportional to the deviation, the molding
이 때, 성형조건 설정부(730)는, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경 시 적용되는 편차분 및 배럴온도를 배럴온도 제한값으로 변경 시 적용되는 편차분을 제외하고 나머지 편차분에 비례하는 값만큼 금형온도를 변경시킬 수도 있다.At this time, the molding
성형조건 설정부(730)는, 금형온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 금형온도가 금형온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 금형온도를 금형온도 제한값으로 변경한다.When the mold temperature is changed by a value proportional to the deviation, the molding
한편, 금형온도를 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 금형온도가 금형온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 성형조건 생성장치(200)는 성형품질의 유지가 어려운 것으로 판단하여 작업자에게 알람을 발생시킬 수도 있다.On the other hand, if the mold temperature is changed by a value proportional to the deviation, if the mold temperature is out of the mold temperature limit value, the molding
이와 같이, 본 발명에 따른 성형조건 설정부(730)는 현재 사출상태 데이터와 타겟 사출상태 데이터 간에 차이가 있는 경우, 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 사출속도, 배럴온도, 및 금형온도를 순차적으로 변경시키기 때문에, 사출작업 시 외란이 발생하더라도 사출을 통해 생산되는 제품의 품질이 양품과 동일한 수준으로 유지되도록 할 수 있다.As described above, when there is a difference between the current injection state data and the target injection state data, the molding
또한, 본 발명에 따르면 성형조건의 변경이 작업자의 경험에 의해 수행되는 것이 아니라, 딥러닝 기반의 신경망 네트워크로 구성된 성형품질 유지모델(735)을 이용하여 수행되기 때문에 작업자의 숙련정도에 관계없이 성형품질을 일정하게 유지시킬 수 있다.In addition, according to the present invention, since the change of the molding conditions is not performed by the experience of the operator, but is performed using the molding
성형조건 설정부(730)는 변경된 성형조건을 사출성형기(100)로 출력한다. 이에 따라 사출성형기(100)는 변경된 성형조건에 따라 사출성형을 수행하여 제품을 생산하게 된다.The molding
성형품질 유지모델(735)은 사출상태 데이터 획득부(710)에 의해 현재 사출상태 데이터가 입력되면, 현재 사출상태 데이터 및 타겟 사출상태 데이터에 기초하여 성형품질 유지여부를 판단하다. 성형품질 유지모델(735)은 모델 생성부(740)에 의해 학습될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 성형품질 유지모델(735)은 복수개의 가중치 및 복수개의 바이어스(bias)를 기초로 성형품질 유지여부가 판단될 수 있게 하는 딥러닝 기반의 신경망 네트워크일 수 있다. 이러한 실시예를 따르는 경우, 성형품질 유지모델(735)은 ANN(Artificial Neural Network) 알고리즘으로 구현될 수 있다.When the current injection state data is input by the injection state
모델 생성부(740)는 성형품질 유지모델(735)을 생성하고, 생성된 성형품질 유지모델(735)을 학습시킨다. 구체적으로, 모델 생성부(740)는 복수개의 타겟 사출상태 데이터들을 학습데이터 세트로 이용하여 신경망 네트워크를 학습시킴으로써 성형품질 유지모델(735)을 생성할 수 있다.The
구체적으로, 모델 생성부(740)는 양품 생산 시 획득된 타겟 점도 프로파일 및 타겟 사출압력 값 중 적어도 하나를 이용하여 복수개의 학습데이터 세트를 생성하고, 생성된 복수개의 학습데이터 세트로 신경망 네트워크를 학습시킴으로써 성형품질 유지모델(735)을 생성한다.Specifically, the
또한, 모델 생성부(740)는 일정 주기로 새로운 타겟 사출상태 데이터가 생성되면, 새로운 타겟 사출상태 데이터를 이용하여 성형품질 유지모델(735)을 학습시킬 수도 있다.In addition, when the new target injection state data is generated at a certain period, the
이와 같이, 본 발명은 모델 생성부(740)에 의해 생성된 성형품질 유지모델(735)을 통해 작업자가 사출성형에 관한 전문적 지식 없이도 성형품질 유지여부에 대한 판단 및 성형품질 유지를 위한 성형조건 변경을 수행하도록 가이드할 수 있어, 사출작업에 대한 전문가의 의존도가 낮아져 무인 사출 성형 시스템을 기반으로 사출 분야의 스마트 팩토리를 구축할 수 있다는 효과가 있다.As described above, the present invention determines whether or not to maintain the molding quality and changes the molding conditions for maintaining the molding quality through the molding
데이터베이스(750)에는 사출상태 데이터 획득부(710)에 의해 생성된 현재 사출상태 데이터 및 타겟 사출상태 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 데이터베이스(750)에는 성형조건 설정부(730)에 의해 설정 또는 변경되는 성형조건들이 저장될 수 있다. 이외에도, 데이터베이스(750)에는 사출성형 시 이용되는 다양한 정보들이 저장될 수 있다.The
이하, 본 발명에 따른 사출성형시스템에서의 성형조건 생성방법에 대해 도 6을 참조하여 구체적으로 설명한다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사출성형시스템에서의 성형조건 생성방법을 보여주는 플로우차트이다. 도 6에 도시된 사출성형시스템에서의 성형조건 생성방법은 도 1에 도시된 사출성형시스템에 의해 수행될 수 있다.Hereinafter, a method for generating molding conditions in the injection molding system according to the present invention will be described in detail with reference to FIG. 6. 6 is a flowchart showing a method of generating molding conditions in an injection molding system according to an embodiment of the present invention. The method of generating molding conditions in the injection molding system shown in FIG. 6 can be performed by the injection molding system shown in FIG. 1.
사출성형기(100)는 성형조건 생성장치(200)에 의해 설정된 성형조건에 따라 제품을 생산한다(S800). 일 실시예에 있어서, 사출성형기는 양품 생산 중 이었을 때 적용되었던 성형조건을 초기 성형조건으로 설정할 수 있다.The
성형조건 생성장치(200)는 사출성형기(100)에 의해 제품이 사출성형 중일 때, 사출성형기(100)의 금형 내부에 주입되어 있는 성형재료의 현재 점도 프로파일 및 현재 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 현재 사출상태 데이터를 획득한다(S810).When the product is being injection-molded by the
일 실시예에 있어서, 현재 점도 프로파일은 제품의 사출성형 시 시간 변화량, 압력 변화량, 사출제품의 두께, 및 유동거리를 이용하여 산출될 수 있다.In one embodiment, the current viscosity profile may be calculated using the time change amount, the pressure change amount, the thickness of the injection product, and the flow distance during the injection molding of the product.
이후, 성형조건 생성장치(200)는 현재 사출성형 데이터 및 타겟 사출성형 데이터를 기초로 성형품질이 유지되고 있는지 여부를 판단한다(S820). 이때, 타겟 사출성형 데이터는 양품 생산 중 이었을 때 획득되었던 사출상태 데이터를 의미한다. 일 실시예에 있어서, 성형조건 생성장치(200)는 타겟 사출상태 데이터로 학습된 성형품질 유지모델에 현재 사출상태 데이터를 입력함으로써 성형품질 유지여부를 판단할 수 있다.Thereafter, the molding
구체적으로, 성형조건 생성장치(200)는 성형품질 유지모델에 의해 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 기준으로 설정되는 임계범위를 벗어나는 것으로 판단되면 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단하고, 임계범위를 벗어나지 않는 것으로 판단되면 성형품질이 유지되는 것으로 판단한다Specifically, the molding
S820의 판단결과, 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 현재 사출상태 데이터가 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 기 설정된 성형조건을 변경시킨다(S830). 일 실시예에 있어서, 성형조건 생성장치(200)는 기 설정된 성형조건 중 사출속도, 배럴온도, 및 금형온도 중 적어도 하나를 변경시킬 수 있다.As a result of the determination of S820, if it is determined that the molding quality is not maintained, the molding
이때, 성형조건 생성장치(200)에 의해 변경되는 성형조건이 사출성형기(100)로 출력됨에 따라 사출성형기(100)는 변경되는 성형조건에 따라 사출성형을 수행하게 된다(S800).At this time, as the molding conditions changed by the molding
한편, S820의 판단결과 성형품질이 유지되고 있는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 현재 적용된 성형조건을 유지하는 것으로 결정한다(S840).On the other hand, if it is determined that the molding quality is being maintained as a result of the determination in S820, the molding
이때, 성형조건 생성장치(200)에 의해 성형조건을 유지하는 것으로 출력됨에 따라 사출성형기(100)는 적용된 성형조건에 따라 사출성형을 수행하게 된다(S800).At this time, as the molding
이하, 도 9를 참조하여, 성형조건 생성장치가 성형조건을 변경시키는 과정을 보다 구체적으로 설명한다. 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 성형조건 생성장치가 성형조건을 변경시키는 과정을 보여주는 플로우차트이다. 도 9에 도시된 과정은 성형조건 생성장치(200)에 의해 수행되며, 성형조건 생성장치(200)는 성형품질 유지모델을 이용하여 도 9에 도시된 과정을 수행할 수 있다.Hereinafter, a process in which the molding condition generating apparatus changes the molding conditions will be described in more detail with reference to FIG. 9. 9 is a flowchart showing a process of changing the molding condition by the molding condition generating apparatus according to an embodiment of the present invention. The process shown in FIG. 9 is performed by the molding
먼저, 성형조건 생성장치(200)는 도 8에 도시된 S820의 판단결과, 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면, 현재 사출상태 데이터와 타겟 사출상태 데이터 간의 편차분을 산출한다(S900).First, when it is determined that the molding quality is not maintained as a result of the determination of S820 shown in FIG. 8, the molding
성형조건 생성장치(200)는 편차분에 비례하는 값만큼 사출속도를 변경시킨다(S910).The molding
성형조건 생성장치(200)는 변경된 사출속도가 사출속도 제한값을 벗어나는지 여부를 판단한다(S920).The molding
S920의 판단결과, 변경된 사출속도가 사출속도 제한값을 벗어나지 않는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 변경된 사출속도를 포함하는 변경된 성형조건을 사출성형기(100)로 출력한다(S1000).As a result of the determination of S920, if it is determined that the changed injection speed does not exceed the injection speed limit value, the molding
한편, S920의 판단결과, 변경된 사출속도가 사출속도 제한값을 벗어나는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경하고(S930), 편차분에 비례하는 값만큼 배럴온도를 변경시킨다(S940). 이 때, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경 시 적용되는 편차분을 제외하고 나머지 편차분에 비례하는 값만큼 배럴온도를 변경시킬 수도 있다.On the other hand, as a result of the determination of S920, if it is determined that the changed injection speed exceeds the injection speed limit value, the molding
성형조건 생성장치(200)는 변경된 배럴온도가 배럴온도 제한값을 벗어나는지 여부를 판단한다(S950).The molding
S950의 판단결과, 변경된 배럴온도가 배럴온도 제한값을 벗어나지 않는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 변경된 사출속도(사출속도 제한값) 및 변경된 배럴온도를 포함하는 변경된 성형조건을 사출성형기(100)로 출력한다(S1000).As a result of the determination of S950, if it is determined that the changed barrel temperature does not exceed the barrel temperature limit value, the molding
한편, S950의 판단결과, 변경된 배럴온도가 배럴온도 제한값을 벗어나는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 배럴온도를 배럴온도 제한값으로 변경하고(S960), 편차분에 비례하는 값만큼 금형온도를 변경시킨다(S970). 이 때, 사출속도를 사출속도 제한값으로 변경 시 적용되는 편차분 및 배럴온도를 배럴온도 제한값으로 변경 시 적용되는 편차분을 제외하고 나머지 편차분에 비례하는 값만큼 금형온도를 변경시킬 수도 있다.On the other hand, as a result of the determination of S950, if it is determined that the changed barrel temperature is out of the barrel temperature limit value, the molding
성형조건 생성장치(200)는 변경된 금형온도가 금형온도 제한값을 벗어나는지 여부를 판단한다(S980).The molding
S980의 판단결과, 변경된 금형온도가 금형온도 제한값을 벗어나지 않는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 변경된 사출속도(사출속도 제한값), 변경된 배럴온도(배럴온도 제한값), 및 변경된 금형온도를 포함하는 변경된 성형조건을 사출성형기(100)로 출력한다(S1000).As a result of the determination of S980, if it is determined that the changed mold temperature does not exceed the mold temperature limit value, the molding
한편, S950의 판단결과, 변경된 배럴온도가 배럴온도 제한값을 벗어나는 것으로 판단되면, 성형조건 생성장치(200)는 금형온도를 금형온도 제한값으로 변경하고(S990), 변경된 사출속도(사출속도 제한값), 변경된 배럴온도(배럴온도 제한값), 및 변경된 금형온도(금형온도 제한값)를 포함하는 변경된 성형조건을 사출성형기(100)로 출력한다(S1000).On the other hand, as a result of the determination of S950, when it is determined that the changed barrel temperature is outside the barrel temperature limit value, the molding
한편, 성형조건 생성장치(200)는 변경된 배럴온도가 배럴온도 제한값을 벗어나는 것으로 판단되면, 성형품질의 유지가 어려운 것으로 판단하여 작업자에게 알람을 발생시킬 수도 있다.On the other hand, when it is determined that the changed barrel temperature exceeds the barrel temperature limit value, the molding
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.Those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the above-described present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof.
그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not limiting. The scope of the present invention is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.
10: 사출성형시스템
100: 사출성형기
200: 성형조건 생성장치
710: 사출상태 데이터 획득부
720: 판단부
730: 성형조건 설정부
735: 성형품질 유지모델
740: 모델 생성부
750: 데이터베이스10: injection molding system 100: injection molding machine
200: molding condition generating device 710: injection state data acquisition unit
720: determination unit 730: molding condition setting unit
735: molding quality maintenance model 740: model generation unit
750: database
Claims (16)
상기 제품의 사출성형 시 상기 금형 내부에 주입되어 있는 상기 성형재료의 점도 프로파일 및 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 현재 사출상태 데이터를 획득하는 사출상태 데이터 획득부(710);
미리 정해진 타겟 사출상태 데이터로 학습된 성형품질 유지모델(735)에 상기 현재 사출상태 데이터를 입력하여 성형품질 유지여부를 판단하는 판단부(720); 및
상기 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면 상기 현재 사출상태 데이터가 상기 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 기 설정된 성형조건을 변경시키는 성형조건 설정부(730)를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.An injection molding machine 100 for injection molding a product by injecting a molding material into a mold;
An injection state data acquisition unit 710 for acquiring current injection state data including at least one of a viscosity profile and an injection pressure value of the molding material injected into the mold during injection molding of the product;
A determination unit 720 that inputs the current injection state data into the molding quality maintenance model 735 learned from predetermined target injection state data to determine whether to maintain the molding quality; And
When it is determined that the molding quality is not maintained by the determination unit 720, the current injection state data comprises a molding condition setting unit 730 that changes a preset molding condition so that the target injection state data is followed. Injection molding system based on artificial intelligence.
상기 성형조건 설정부(730)는 상기 성형조건 중 사출속도, 배럴온도, 및 금형온도 중 적어도 하나를 변경시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 1,
The molding condition setting unit 730 changes at least one of an injection speed, a barrel temperature, and a mold temperature among the molding conditions.
상기 사출상태 데이터 획득부(710)는, 사출성형되는 상기 제품의 두께 및 상기 금형 내부에서 시간 변화에 따른 압력 변화량을 이용하여 상기 점도 프로파일을 획득하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 1,
The injection state data acquisition unit 710 acquires the viscosity profile using the thickness of the product to be injection-molded and the amount of pressure change according to a change in time inside the mold.
상기 타겟 사출상태 데이터는 양품의 사출성형 시 획득된 타겟 점도 프로파일 및 상기 양품의 사출성형 시 측정된 타겟 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 1,
The target injection state data includes at least one of a target viscosity profile obtained during injection molding of a good product and a target injection pressure value measured during injection molding of the good product.
상기 판단부(720)는 상기 현재 사출상태 데이터가 상기 타겟 사출상태 데이터를 기준으로 설정된 임계범위를 벗어나는 것으로 판단되면 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 1,
The determination unit 720 determines that the molding quality is not maintained when it is determined that the current injection state data is out of a threshold range set based on the target injection state data.
상기 판단부(720)에 의해 성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면,
상기 성형조건 설정부(730)는, 상기 현재 사출상태 데이터와 상기 타겟 사출상태 데이터 간의 편차분을 산출하고, 상기 현재 사출상태 데이터가 상기 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 미리 정해진 사출속도 제한값 내에서 사출속도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 1,
If it is determined that the molding quality is not maintained by the determination unit 720,
The molding condition setting unit 730 calculates a deviation between the current injection state data and the target injection state data, and injection within a predetermined injection speed limit value so that the current injection state data follows the target injection state data. Artificial intelligence-based injection molding system, characterized in that the speed is changed by a value proportional to the deviation.
상기 성형조건 설정부(730)는, 상기 사출속도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 상기 사출속도가 상기 사출속도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 상기 사출속도를 상기 사출속도 제한값으로 변경하고, 미리 정해진 배럴온도 제한값 내에서 배럴온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 6,
When the injection speed is changed by a value proportional to the deviation, the molding condition setting unit 730 changes the injection speed to the injection speed limit value when the injection speed exceeds the injection speed limit value. Artificial intelligence-based injection molding system, characterized in that the barrel temperature is changed by a value proportional to the deviation within a predetermined barrel temperature limit value.
상기 성형조건 설정부(730)는, 상기 배럴온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 상기 배럴온도가 상기 배럴온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 상기 배럴온도를 상기 배럴온도 제한값으로 변경하고, 미리 정해진 금형온도 제한값 내에서 금형온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 7,
When the barrel temperature is changed by a value proportional to the deviation, the molding condition setting unit 730 changes the barrel temperature to the barrel temperature limit value, and in advance Artificial intelligence-based injection molding system, characterized in that the mold temperature is changed by a value proportional to the deviation within a predetermined mold temperature limit value.
상기 성형조건 설정부(730)는, 상기 금형온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 상기 금형온도가 상기 금형온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 상기 금형온도를 상기 금형온도 제한값으로 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 8,
When the mold temperature is changed by a value proportional to the deviation, the molding condition setting unit 730 changes the mold temperature to the mold temperature limit value when the mold temperature exceeds the mold temperature limit value. Injection molding system based on artificial intelligence.
양품의 사출성형 시 측정된 복수개의 타겟 점도 프로파일 및 복수개의 타겟 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 상기 타겟 사출상태 데이터로 신경망 네트워크를 학습시켜 상기 성형품질 유지모델(735)을 생성하는 모델 생성부(740)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 사출성형시스템.The method of claim 1,
A model generation unit that generates the molding quality maintenance model 735 by learning a neural network network with the target injection state data including at least one of a plurality of target viscosity profiles and a plurality of target injection pressure values measured during injection molding of good products Artificial intelligence-based injection molding system, characterized in that it further comprises (740).
양품의 사출성형 시 측정된 타겟 점도 프로파일 및 타겟 사출압력 값 중 적어도 하나를 포함하는 타겟 사출상태 데이터로 학습된 성형품질 유지모델(735)에 상기 현재 사출상태 데이터를 입력하여 성형품질 유지여부를 판단하는 단계; 및
성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면, 상기 현재 사출상태 데이터가 상기 타겟 사출상태 데이터를 추종하도록 기 설정된 성형조건을 변경시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법.Acquiring current injection state data including at least one of a viscosity profile and an injection pressure value of the molding material injected into the mold when injection molding a product by injecting a molding material into a mold;
Determine whether to maintain the molding quality by inputting the current injection state data into the molding quality maintenance model 735 learned with target injection state data including at least one of the measured target viscosity profile and target injection pressure value during injection molding of good products The step of doing; And
If it is determined that the molding quality is not maintained, the method for generating molding conditions of an artificial intelligence-based injection molding system, comprising the step of changing a preset molding condition so that the current injection state data follows the target injection state data. .
상기 성형조건을 변경시키는 단계는,
상기 성형조건 중 사출속도, 배럴온도, 및 금형온도 중 적어도 하나를 변경시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법.The method of claim 11,
The step of changing the molding conditions,
A method for generating molding conditions of an artificial intelligence-based injection molding system, characterized in that changing at least one of an injection speed, a barrel temperature, and a mold temperature among the molding conditions.
상기 성형조건을 변경시키는 단계는,
성형품질이 유지되지 않는 것으로 판단되면, 상기 현재 사출상태 데이터와 상기 타겟 사출상태 데이터 간의 편차분을 산출하고, 미리 정해진 사출속도 제한값 내에서 사출속도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법.The method of claim 11,
The step of changing the molding conditions,
If it is determined that the molding quality is not maintained, calculating a deviation between the current injection state data and the target injection state data, and changing the injection speed by a value proportional to the deviation within a predetermined injection speed limit value. A method for generating molding conditions of an artificial intelligence-based injection molding system, comprising:
상기 성형조건을 변경시키는 단계는,
상기 사출속도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 상기 사출속도가 상기 사출속도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 상기 사출속도를 상기 사출속도 제한값으로 변경하고, 미리 정해진 배럴온도 제한값 내에서 배럴온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법.The method of claim 13,
The step of changing the molding conditions,
When the injection speed is changed by a value proportional to the deviation, when the injection speed exceeds the injection speed limit value, the injection speed is changed to the injection speed limit value, and the barrel temperature is set within a predetermined barrel temperature limit value. The method of generating molding conditions of an artificial intelligence-based injection molding system, further comprising the step of changing by a value proportional to the deviation.
상기 성형조건을 변경시키는 단계는,
상기 배럴온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 상기 배럴온도가 상기 배럴온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 상기 배럴온도를 상기 배럴온도 제한값으로 변경하고, 미리 정해진 금형온도 제한값 내에서 금형온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법.The method of claim 14,
The step of changing the molding conditions,
When the barrel temperature is changed by a value proportional to the deviation, when the barrel temperature is out of the barrel temperature limit value, the barrel temperature is changed to the barrel temperature limit value, and the mold temperature is set within a predetermined mold temperature limit value. The method of generating molding conditions of an artificial intelligence-based injection molding system, further comprising the step of changing by a value proportional to the deviation.
상기 성형조건을 변경시키는 단계는,
상기 금형온도를 상기 편차분에 비례하는 값만큼 변경하면 상기 금형온도가 상기 금형온도 제한값을 벗어나게 되는 경우, 상기 금형온도를 상기 금형온도 제한값으로 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 사출성형시스템의 성형조건 생성방법.The method of claim 15,
The step of changing the molding conditions,
When the mold temperature is changed by a value proportional to the deviation, when the mold temperature exceeds the mold temperature limit value, changing the mold temperature to the mold temperature limit value. How to create molding conditions for an injection molding system.
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