注射成型装置的检查方法、试验用模具以及检查系统与流程

本公开涉及注射成型装置的检查方法、试验用模具以及检查系统。

背景技术：

在专利文献1中公开了一种注射成型装置，其通过在端面形成有螺旋沟槽的转子和与转子的端面抵接的料筒进行材料的塑化。

专利文献1：日本特开2010-241016号公报

注射成型装置存在由于长期的使用而装置的状态发生变化或者发生异常的情况。此外，即使是相同结构的注射成型装置彼此，也存在成型品的品质发生偏差的情况。因此，要求能够高精度地检查注射成型装置的技术。

技术实现要素：

根据本公开的第一方式，提供一种注射成型装置的检查方法。该检查方法具备：第一工序，获取使用试验用模具得到的传感器的第一检测值，该试验用模具具有对从第一注射成型装置注射到由固定模具以及可动模具划分的模腔部内的熔融材料的温度或压力进行测量的所述传感器；第二工序，从第二注射成型装置向所述模腔部内注射熔融材料，并获取所述传感器的第二检测值；以及第三工序，使用所述第一检测值和所述第二检测值进行检查。

根据本公开的第二方式，提供一种安装于注射成型装置的试验用模具。该试验用模具具备：固定模具；可动模具；模腔部，由所述固定模具以及所述可动模具划分；以及传感器，对从所述注射成型装置注射到所述模腔部内的熔融材料的温度或压力进行测量。

根据本公开的第三方式，提供一种注射成型装置的检查系统。该检查系统具备：试验用模具，具有固定模具、可动模具、模腔部以及传感器，并安装于所述注射成型装置，该模腔部由所述固定模具以及所述可动模具划分，该传感器对从所述注射成型装置注射到所述模腔部内的熔融材料的温度或压力进行测量；终端装置，具有获取部以及发送部，该获取部获取所述传感器的检测值，该发送部发送所述检测值；以及服务器，具有接收部、检查部以及输出部，该接收部接收由所述发送部所发送的所述检测值，该检查部使用所述检测值进行所述注射成型装置的检查，该输出部输出所述检查的结果。

附图说明

图1是示出检查系统的概略结构的图。

图2是示出注射成型装置的概略结构的截面图。

图3是示出转子的结构的立体图。

图4是示出料筒的结构的说明图。

图5是示出可动模具的固定模具侧的端面的俯视图。

图6是示出树脂温度的传感器值的变化的图。

图7是示出树脂压力的传感器值的变化的图。

图8是检查处理的流程图。

图9是示出第二实施方式中的检查系统的概略结构的图。

图10是第三实施方式中的服务器的检查部的功能框图。

图11是检查部执行的q学习的流程图。

图12是示出可动模具的其他例子的俯视图。

附图标记说明

10：注射成型装置；12：成型模具；20、20b：检查系统；100：塑化部；101：第一注射成型装置；102：第二注射成型装置；110：材料供给部；120：熔融部；121：壳体；122：驱动电机；130：转子；132：沟槽形成面；133：侧面；134：材料导入口；135：沟槽部；136：凸条部；137：中央部；138：滞留抑制部；140：料筒；142：对置面；144：引导沟槽；146：连通孔；148：加热部；149：止回阀；150：注射控制部；151：气缸；152：柱塞；153：柱塞驱动部；156：注射喷嘴；160：试验用模具；162：可动模具；163：固定模具；165：分模面；166、166c：模腔部；167：流道；168：浇口；169：通气孔；170：合模装置；171：模具驱动部；172：滚珠丝杠；180：挤出机构；181：起模杆；182：支承板；183：挤出板；184：支承棒；185：弹簧；186：推力轴承；188：多个贯通孔；189：孔部；190：温度压力传感器；191：模具温度传感器；192：位置传感器；500、501、502：控制装置；600：终端装置；610：获取部；620：发送部；700：服务器；710：接收部；720、720c：检查部；721：状态观测部；722：判定结果获取部；723：学习部；725：回报计算部；726：模型更新部；727：机器学习模型；730：输出部。

具体实施方式

a.第一实施方式：

图1是示出本实施方式中的检查系统20的概略结构的图。检查系统20是检查注射成型装置10的系统。注射成型装置10具备使材料塑化的塑化部100、向塑化部100供给材料的材料供给部110、和用于开闭安装于注射成型装置10的模具的合模装置170。注射成型装置10由控制装置500控制。控制装置500例如由可编程逻辑控制器构成。本实施方式中的注射成型装置10与“第一注射成型装置”和“第二注射成型装置”的双方相当。

检查系统20具备试验用模具160、终端装置600和服务器700。试验用模具160是用于注射成型装置10的检查而使用的模具，能够拆装地安装于注射成型装置10。在通过注射成型装置10量产或试制成型品的情况下，代替试验用模具160，而将成型用模具安装于注射成型装置10。后述试验用模具160的详情，在试验用模具160设置有对从注射成型装置10注射到试验用模具160内的熔融材料的温度、压力进行测量的传感器。

终端装置600由具备cpu以及存储器的计算机构成。终端装置600例如被进行注射成型装置10的维护的作业人员使用。终端装置600具备获取设置于试验用模具160的传感器的检测值的获取部610、和将该检测值通过无线通信或者有线通信向服务器700发送的发送部620。获取部610通过控制装置500获取传感器的检测值。

服务器700由具备cpu以及存储器的计算机构成。服务器700构成为能够与终端装置600通信。服务器700例如通过互联网int与终端装置600连接。也能够将服务器700称为云服务器。服务器700具备接收通过终端装置600的发送部620所发送的检测值的接收部710、使用该检测值进行注射成型装置10的检查的检查部720、和输出该检查结果的输出部730。后述由检查系统20执行的处理内容。

在图1中表示出沿着相互正交的x、y、z方向的箭头。x、y、z方向是沿着作为相互正交的三个空间轴的x轴、y轴、z轴的方向，分别包含沿着x轴、y轴、z轴的一侧的方向和其相反方向的双方。x轴以及y轴是沿着水平面的轴，z轴是沿着铅垂线的轴。在其他图中，也适当地表示出沿着x、y、z方向的箭头。图1中的x、y、z方向与其他图中的x、y、z方向表示相同方向。

图2是示出注射成型装置10的概略结构的截面图。在图2中示出从图1的下方侧、即-z方向观察到注射成型装置10的截面。如上述那样，注射成型装置10具备塑化部100和合模装置170，并安装有试验用模具160。另外，在图2中概略地示出试验用模具160的结构，后述其详细的结构。

塑化部100具备熔融部120、注射控制部150和注射喷嘴156。

熔融部120与图1所示的材料供给部110连通。从材料供给部110向熔融部120供给材料。在本实施方式中，材料供给部110由料斗构成。在材料供给部110收纳颗粒、粉末等状态的材料。在本实施方式中，作为材料，在材料供给部110储存有呈颗粒状形成的abs树脂。

熔融部120具备壳体121、驱动电机122、转子130、料筒140、加热部148和止回阀149。熔融部120使从材料供给部110所供给的材料的至少一部分塑化，生成具有流动性的浆糊状的塑化材料，并向注射控制部150引导。“塑化”意思是通过将具有热塑性的材料加热到玻璃化转变点以上的温度而软化，并呈现流动性。“熔融”不仅意思是使具有热塑性的材料加热到熔点以上的温度而变为液状，还意思是使具有热塑性的材料塑化。另外，有时也将本实施方式的转子130称为“扁平螺杆”、“涡旋盘(scroll)”。

转子130具有沿着其中心轴rx的方向的高度小于直径的大致圆柱形状。转子130收纳于由壳体121和料筒140包围的空间。转子130具有在与料筒140对置的端面设置有沟槽部135的沟槽形成面132。转子130的沟槽形成面132与料筒140的对置面142对置。在转子130的与沟槽形成面132的相反侧的面连接有驱动电机122。转子130通过驱动电机122产生的扭矩而以中心轴rx为中心进行旋转。驱动电机122在控制装置500的控制下驱动。另外，有时也将中心轴rx称为转子130的旋转轴。

图3是示出转子130的沟槽形成面132侧的结构的立体图。在图3中由单点划线示出转子130的中心轴rx的位置。如上述那样，在沟槽形成面132设置有沟槽部135。

转子130的沟槽部135构成所谓的涡旋沟槽。沟槽部135以从中央部137朝向转子130的外周画弧的方式呈涡状延伸。沟槽部135也可以构成为呈渐开线状、螺旋状延伸。在沟槽形成面132设置有构成沟槽部135的侧壁部并沿着各沟槽部135延伸的凸条部136。沟槽部135连续至设置于转子130的侧面133的材料导入口134。该材料导入口134是将材料接受到沟槽部135的部分。使从材料供给部110所供给的材料经由材料导入口134向转子130与料筒140之间供给。

转子130的沟槽形成面132的中央部137作为连接沟槽部135的一端的凹陷而构成。如图2所示，中央部137与设置于料筒140的对置面142的连通孔146对置。中央部137与中心轴rx交叉。

本实施方式的转子130在中央部137设有朝向连通孔146凸出的滞留抑制部138。在本实施方式中，滞留抑制部138具有大致圆锥状的形状，滞留抑制部138的中心轴与转子130的中心轴rx大致一致。滞留抑制部138的前端配置于比对置面142的连通孔146的开口端靠连通孔146的内部。由于通过滞留抑制部138使中央部137内的塑化材料高效地向连通孔146引导，因此防止塑化材料的滞留。有时也将塑化材料的滞留称为“沉淀”。

在图3中示出具有三个沟槽部135和三个凸条部136的转子130的例子。设置于转子130的沟槽部135、凸条部136的数量并不限定于三个。在转子130可以只设置一个沟槽部135，也可以设置两个以上的多个沟槽部135。此外，也可以对照沟槽部135的数量而设置任意数量的凸条部136。

在图3中图示出在三处形成有材料导入口134的转子130的例子。设置于转子130的材料导入口134的数量并不限定于三处。在转子130可以将材料导入口134只设置于一处，也可以设置于两处以上的多处。

图4是示出料筒140的对置面142侧的结构的说明图。如上述那样，料筒140具有与转子130的沟槽形成面132对置的对置面142。在对置面142的中央设置有与注射喷嘴156连通的连通孔146。在对置面142中的连通孔146的周边设置有多个引导沟槽144。各个引导沟槽144的一端连接于连通孔146，从连通孔146朝向对置面142的外周呈涡状延伸。各个引导沟槽144具有将造型材料向连通孔146引导的功能。另外，为了高效地使造型材料到达连通孔146，而优选在料筒140形成有引导沟槽144，但也可以不形成引导沟槽144。

图2所示的加热部148加热熔融部120。在本实施方式中，加热部148由设置于料筒140内的四根棒状的加热器构成。加热部148由控制装置500控制。

止回阀149设置于连通孔146内。止回阀149抑制塑化材料从连通孔146向转子130的中央部137、沟槽部135的逆流。

熔融部120一边通过上述的转子130、料筒140以及加热部148将供给到转子130与料筒140之间的材料朝向连通孔146输送，一边加热而生成塑化材料，并使塑化材料从连通孔146向注射控制部150流出。

注射控制部150具备气缸151、柱塞152和柱塞驱动部153。气缸151是与料筒140的连通孔146连接的大致圆筒状的部件。柱塞152在气缸151的内部移动。柱塞152通过由电机、齿轮等构成的柱塞驱动部153而被驱动。柱塞驱动部153由控制装置500控制。

注射控制部150在控制装置500的控制下，通过使柱塞152在气缸151内滑动而执行计量操作和注射操作。计量操作是指通过使柱塞152在远离连通孔146的方向上移动而向气缸151内引导连通孔146内的塑化材料，并在气缸151内进行计量的操作。注射操作是指通过使柱塞152在向连通孔146接近的方向上移动而经由注射喷嘴156向成型模具注射气缸151内的塑化材料的操作。

如上述那样，注射喷嘴156与连通孔146连通。通过执行上述的计量操作和注射操作，从而使在气缸151内计量出的塑化材料从注射控制部150经由连通孔146向注射喷嘴156送出，并从注射喷嘴156向试验用模具160注射。

使向注射喷嘴156送出的塑化材料从注射喷嘴156向试验用模具160的模腔部166注射。试验用模具160具有相互面对面的可动模具162以及固定模具163，并在两者之间具有模腔部166。模腔部166通过形成于可动模具162以及固定模具163的凹凸形状被划分。模腔部166具有与成型品的形状相当的空间。在本实施方式中，可动模具162以及固定模具163由金属材料形成。可动模具162以及固定模具163也可以由陶瓷材料、树脂材料形成。

合模装置170具备模具驱动部171和滚珠丝杠172。模具驱动部171由电机、齿轮等构成，经由滚珠丝杠172连接于可动模具162。模具驱动部171的驱动由控制装置500控制。滚珠丝杠172将模具驱动部171的驱动的动力向可动模具162传递。合模装置170在控制装置500的控制下，通过模具驱动部171以及滚珠丝杠172使可动模具162移动，从而进行试验用模具160的开闭。

在可动模具162设置有用于使成型品从成型模具12脱模的挤出机构180。挤出机构180具有起模杆181、支承板182、支承棒184、弹簧185、挤出板183和推力轴承186。

起模杆181是用于将在模腔部166内已成型的成型品挤出的棒状部件。起模杆181以贯通可动模具162并插通至模腔部166的方式设置。支承板182是支承起模杆181的板部件。起模杆181固定于支承板182。支承棒184固定于支承板182，并插通在形成于可动模具162的贯通孔。弹簧185配置于可动模具162与支承板182之间的空间，并被支承棒184插通。弹簧185以在成型时起模杆181的头部构成模腔部166的壁面的一部分的方式对支承板182施力。挤出板183固定于支承板182。推力轴承186安装于挤出板183，并以滚珠丝杠172的头部不会损伤挤出板183的方式设置。另外，代替推力轴承186，也可以使用推力滑动轴承等。

图5是示出可动模具162的固定模具163侧的端面的俯视图。将可动模具162的固定模具163侧的端面称为分模面165。在分模面165形成有用于使具有哑铃试验片的形状的成型品成型的模腔部166。此外，以与模腔部166连通的方式，在分模面165形成有流道167、浇口168、通气孔169。此外，在模腔部166、流道167形成有被起模杆181插通的多个贯通孔188。

在模腔部166的内壁面埋入有能够测量从注射成型装置10注射到模腔部166内的熔融材料的温度和压力的双方的温度压力传感器190。在本实施方式中，以对模腔部166内的三处的温度以及压力进行测量的方式，埋入有三个温度压力传感器190。各温度压力传感器190具备用于测量压力的石英元件和用于测量温度的热电偶。进一步地，在可动模具162，将用于测量模腔部166的附近的模具的温度的模具温度传感器191配置于从可动模具162的侧面朝向内部而形成的孔部189。进一步地，本实施方式的可动模具162在其外周部的各边的大致中央部设有位置传感器192。位置传感器192是非接触式的移位传感器，检测可动模具162相对于固定模具163的位置。作为位置传感器192，能够使用光学式、涡电流式等各种方式的传感器。另外，安装位置传感器192的场所以及位置传感器192的数量是任意的。在以下，将温度压力传感器190、模具温度传感器191以及位置传感器192统称为传感器ss。此外，在以下，将由传感器ss测量的温度、压力、位置称为传感器值。

图6是示出由传感器ss检测出的树脂温度的传感器值的变化的图。图7是示出由传感器ss检测出的树脂压力的传感器值的变化的图。如这些图所示，模腔部166内的树脂温度的传感器值以及树脂压力的传感器值在每个成型周期会周期性地发生变化，大约在刚刚成型开始之后值达到最大，这之后，随着进行模具打开以及脱模，温度以及压力均降低。通过传感器ss得到的传感器值被按时间序列存储在控制装置500。

图8是在检查系统20中执行的检查处理的流程图。该检查处理是用于实现注射成型装置10的检查方法的处理，例如在注射成型装置10的维护时被执行。例如，每隔200小时、半年或者一年的这样的预定的期间，执行维护。

首先，在第一工序s10中，终端装置600的获取部610获取由传感器ss测量出的第一检测值。在本实施方式中，服务器700获取在注射成型装置10的制造时使用试验用模具160测量出的传感器值的时间序列数据来作为第一检测值。时间序列数据是通过在预定期间连续地获取传感器值而得到的数据。在本实施方式中，将在一个成型周期期间通过获取传感器值而得到的时间序列数据作为第一检测值获取。第一检测值例如在注射成型装置10的制造时、设置时被测量，并存储于控制装置500。服务器700通过终端装置600从控制装置500获取第一检测值。另外，第一检测值也可以不存储在控制装置500而存储在终端装置600、服务器700。

在第二工序s20中，服务器700的接收部710从终端装置600获取由传感器ss测量出的第二检测值。更具体地，首先，作业人员对被长年使用后的注射成型装置10安装试验用模具160。然后，控制装置500通过控制注射成型装置10而实际进行注射成型，并将使用试验用模具160的传感器ss得到的传感器值的时间序列数据作为第二检测值向服务器700发送，从而服务器700获取第二检测值。

在第三工序s30中，服务器700的检查部720使用在第一工序s10以及第二工序s20中获取到的第一检测值以及第二检测值进行注射成型装置10的检查。在本实施方式中，通过对第一检测值和第二检测值进行比较来检查注射成型装置10的状态变化。更具体地，检查部720从第一检测值以及第二检测值算出树脂温度与树脂压力的各个时间序列数据中的峰值的降低量，并使用该降低量将注射成型装置10的长年劣化的程度作为状态变化进行判定，输出部730将该判定结果向终端装置600发送。终端装置600将从服务器700接收到的判定结果显示于显示装置，从而向作业人员通报注射成型装置10的劣化程度。

除了劣化程度之外、或者代替劣化程度，在第一检测值的峰值与第二检测值的峰值的差分超过预定的阈值的情况下，服务器700也可以判定为发生了异常。例如，如果温度的峰值的差分超过阈值，则能够判断为在塑化部100发生了异常。如果压力的峰值的差分超过阈值，则能够判断为在塑化部100或合模装置170发生了异常。除此之外，如果可动模具162相对于固定模具163的分开距离的峰值的差分超过阈值，则能够判断为在合模装置170发生了异常。另外，也可以不使用时间序列数据的峰值而使用时间序列数据的平均值、中央值等代表值来进行与各阈值的比较。

根据以上所说明的本实施方式的检查系统20，由于使用第一检测值和第二检测值进行注射成型装置10的检查，因此能够高精度地检查注射成型装置10，其中，第一检测值在注射成型装置10的制造时等被测量，第二检测值在长年使用注射成型装置10之后被测量。更具体地，通过使用第一检测值和第二检测值而能够检查注射成型装置10的随着时间经过的状态变化、有无异常。特别是，由于第一检测值以及第二检测值是对形成于试验用模具160的模腔部166内的树脂的温度、压力直接测量出的值，因此通过使用这些值而能够高精度地检查注射成型装置10。此外，在本实施方式中，由于第一检测值和第二检测值是通过在预定的期间获取传感器ss的输出而得到的时间序列数据，因此基于随着注射成型装置10的成型动作的传感器值的变化而能够更高精度地进行注射成型装置10的检查。

b.第二实施方式：

图9是示出第二实施方式中的检查系统20b的概略结构的图。第二实施方式中的检查系统20b包含第一注射成型装置101和第二注射成型装置102。第一注射成型装置101和第二注射成型装置102是分别具有同一结构的不同的装置。第一注射成型装置101由控制装置501控制，第二注射成型装置102由控制装置502控制。

在本实施方式中的检查处理中，在图8所示的第一工序s10中，服务器700通过终端装置600以及控制装置501获取使用安装于第一注射成型装置101的试验用模具160的传感器ss而得到的第一检测值。在第二工序s20中，服务器700通过终端装置600以及控制装置502获取使用安装于第二注射成型装置102的试验用模具160的传感器ss而得到的第二检测值。在第三工序s30中，服务器700使用在第一工序s10以及第二工序s20中得到的第一检测值以及第二检测值来执行检查。在本实施方式中，服务器700使用第一检测值和第二检测值来检查第一注射成型装置101与第二注射成型装置102的状态的偏差。“状态”包括树脂温度、树脂压力、可动模具的位置、长年变化的程度等各种各样的参数。此外，“偏差”包括这些参数的一致度、偏离度、差分等值。

根据在以上所说明的本实施方式的检查系统20b，由于从不同的注射成型装置10获取第一检测值和第二检测值，因此通过对这些检测值进行比较，从而能够检查第一注射成型装置101与第二注射成型装置102的状态的偏差。另外，在图9中示出两台注射成型装置，但注射成型装置的台数也可以是三台以上。通过从多个注射成型装置获取检测值，从而能够高精度地检查各注射成型装置的状态的统计性偏差。此外，在图9中只示出一台终端装置600，但也可以在每个注射成型装置10准备终端装置600。

c.第三实施方式：

图10是第三实施方式中的服务器700的检查部720c的功能框图。在第三实施方式中，在图8所示的第三工序s30中，服务器700使用对第一检测值以及第二检测值与注射成型装置10的异常的相关关系进行了机器学习的机器学习模型，进行注射成型装置10的检查。

作为功能块，检查部720c具备状态观测部721、判定结果获取部722和学习部723。学习部723具备回报计算部725和模型更新部726。服务器700所具备的cpu执行存储于存储器的程序，从而软件性地实现这些功能块。

检查部720c使用机器学习模型727根据由状态观测部721获取到的第一检测值以及第二检测值来判定注射成型装置10的异常状态。检查部720c将该判定结果向终端装置600发送。终端装置600使用显示装置向作业人员提示该判定结果。本实施方式中的“检查”是指检查部720c使用机器学习模型727来判定注射成型装置10的异常状态。

状态观测部721从终端装置600获取第一检测值以及第二检测值来作为状态变量，并观测这些值。

判定结果获取部722从终端装置600获取表示通过终端装置600提示给作业人员的异常的判定结果是否被作业人员接受了的判定数据。例如，在由终端装置600所提示的异常的检查结果与现实的异常状态吻合的情况下，作业人员对终端装置600进行表示接受该检查结果的操作。此外，在由终端装置600所提示的异常的检查结果与现实的异常状态不吻合的情况下，作业人员对终端装置600进行表示不接受该检查结果的操作。终端装置600根据由作业人员所进行的操作而生成判定数据，并向服务器700的判定结果获取部722发送。

学习部723使用由状态观测部721观测到的第一检测值以及第二检测值、和由判定结果获取部722获取到的判定数据来学习第一检测值以及第二检测值与注射成型装置10的异常状态的相关关系。学习部723基于该学习结果，更新机器学习模型727。机器学习模型727例如由后述的价值函数来表示。注射成型装置10的“异常状态”中例如包括合模装置170所具备的齿轮的磨损、自柱塞152的树脂泄露、加热部148的加热不良、转子130的旋转不良等可能在注射成型装置10发生的各种异常状态。

学习部723执行的学习算法并不特别限定，例如能够采用有教师学习、无教师学习、强化学习、神经网络等、作为机器学习而众所周知的学习算法。作为学习算法的一例，图10所示的学习部723执行强化学习。强化学习是如下方法：试错性地反复进行观测存在学习对象的环境的当前状态且在当前状态下执行规定的行动并对该行动给与某种回报的这样的循环，作为最优解而学习使回报的总计最大化的那样的策略。

对学习部723执行的强化学习的算法的一例进行说明。该例子的算法是作为q学习而已知的算法，并且是将行动主体的状态s和在该状态s下行动主体可选择的行动α作为独立变量而对表示在状态s下选择出行动α的情况下的行动的价值的函数q(s、α)进行学习的方法。在状态s下选择价值函数q变为最高的行动α为最优解。通过重复在状态s与行动α的相关性未知的状态下开始进行q学习并在任意状态s下选择各种行动α的试错，从而反复地更新价值函数q，而接近最优解。在此，构成为在作为在状态s下选择出行动α的结果而在环境、即状态s发生了变化时得到与该变化相应的回报r、也就是说行动α的加权，并以选择得到更高回报r的行动α的方式诱导学习，从而能够使价值函数q在比较短时间内接近最优解。

一般，能够如下述的式(1)那样表示价值函数q的更新式。

q(st+1，αt+1)←q(st，αt)+α(rt+1+γmaxq(st+1，α)-q(st，αt))······(1)

在式(1)中，st以及αt分别是时刻t下的状态以及行动，状态通过行动αt变化到st+1。rt+1是状态从st变化到st+1而得到的回报。maxq的项意思是在时刻t+1进行了变为最大的价值q的行动α时的q。α以及γ分别是学习系数以及折扣率，在0＜α≤1、0＜γ≤1的范围内任意设定。

在学习部723执行q学习的情况下，状态观测部721观测到的状态变量s以及判定结果获取部722获取到的判定数据dj相应于更新式的状态s，与和第一检测值以及第二检测值相应的注射成型装置10的异常状态对应的行动相应于更新式的行动α，回报计算部725求出的回报r相应于更新式的回报r。因此，模型更新部726通过使用回报r的q学习来重复更新表示当前的注射成型装置10的异常状态的函数q。回报计算部求出的回报r例如能够在作业人员接受了使用价值函数q判定出的异常状态的判定结果的情况下设为正的回报r，而在不被接受的情况下设为负的回报r。

图11是检查部720c执行的q学习的流程图。首先，在步骤s100中，检查部720c一边参照该时间点的机器学习模型727，一边对与状态观测部721观测到的状态变量s所示的当前状态对应的异常状态进行判定。接下来，学习部723在步骤s110中取入状态观测部721观测到的当前状态的状态变量s，在步骤s120中取入判定结果获取部722获取到的当前状态的判定数据dj。接下来，学习部723在步骤s130中基于判定数据dj来判断在步骤s100中判定出的异常状态是否适当，在适当的情况下，在步骤s140中，将回报计算部725求出的正的回报r应用于函数q的更新式，接着，在步骤s160中，使用当前状态下的状态变量s以及判定数据dj、回报r、和行动价值的值，更新机器学习模型727。在步骤s130中，在判断为异常状态不适当的情况下，学习部723在步骤s150中将回报计算部725求出的负的回报r应用于函数q的更新式，在步骤s160中使用当前状态下的状态变量s以及判定数据dj、回报r、和行动价值的值，更新机器学习模型727。检查部720c通过重复进行步骤s100～s160来反复地更新机器学习模型727，推进异常判定的学习。

根据以上所说明的第三实施方式，能够基于第一检测值以及第二检测值、和机器学习结果来判定注射成型装置10的异常状态。因此，能够高精度地检查注射成型装置10。另外，在本实施方式中，设为对注射成型装置10的异常状态进行学习以及判定，但除此之外，例如也可以设为对注射成型装置10的异常原因、异常处进行学习以及判定。

d.其他实施方式：

(d-1)在上述实施方式中，如图5所示，试验用模具160具有模腔部166，该模腔部166具有哑铃试验片的形状。与此相对，例如，如图12所示，试验用模具160也可以具有模腔部166c，该模腔部16c具有漩涡状的形状。如果使用具有这样的形状的模腔部166c的试验用模具160，则能够评价熔融材料的流动性。

(d-2)在上述实施方式中，使用时间序列数据作为第一检测值以及第二检测值。与此相对，也可以使用成型周期中的预定的定时下的传感器值、注射成型装置10的启动时、结束时等的传感器值来作为第一检测值以及第二检测值。

(d-3)在上述实施方式中，试验用模具160具备模具温度传感器191和位置传感器192。与此相对，试验用模具160也可以不具备这些传感器。此外，代替温度压力传感器190，试验用模具160也可以具备只测量树脂温度或者树脂压力的传感器。

(d-4)在上述实施方式中，服务器700进行注射成型装置10的检查。与此相对，也可以不是服务器700而是注射成型装置10自身、控制装置500、终端装置600来进行注射成型装置10的检查。

(d-5)在上述实施方式中，示出了在可动模具162侧形成有模腔部166的例子。与此相对，也可以在固定模具163侧形成模腔部166。

(d-6)在上述实施方式中，注射成型装置10所具备的塑化部100使用在端面设置有沟槽部135的转子130进行材料的塑化。与此相对，塑化部100也可以使用收纳于圆筒状的料筒之中的螺旋状的直列式螺杆进行材料的塑化。

e.其他方式：

本公开并不限于上述的实施方式，能够在不脱离其主旨的范围内通过各种结构来实现。例如，为了解决上述的技术问题的一部分或全部、或者为了达成上述的效果的一部分或全部，与以下所记载的各方式中的技术特征对应的实施方式的技术特征能够适当地进行替换、组合。此外，如果该技术特征在本说明书中未被说明为是必须的，则能够适当地进行删除。

(1)根据本公开的第一方式，提供一种注射成型装置的检查方法。该检查方法具备：第一工序，获取使用试验用模具得到的传感器的第一检测值，该试验用模具具有对从第一注射成型装置注射到由固定模具以及可动模具划分的模腔部内的熔融材料的温度或压力进行测量的所述传感器；第二工序，从第二注射成型装置向所述模腔部内注射熔融材料，并获取所述传感器的第二检测值；以及第三工序，使用所述第一检测值和所述第二检测值进行检查。

根据该方式的检查方法，通过使用第一检测值和第二检测值而能够高精度地检查注射成型装置。

(2)也可以是，在上述方式中，所述第二注射成型装置是所述第一注射成型装置被长年使用后的装置，在所述第三工序中，检查所述第一注射成型装置的随着时间经过的状态变化。

(3)也可以是，在上述方式中，所述第一注射成型装置与所述第二注射成型装置是不同的装置，在所述第三工序中，检查所述第一注射成型装置与所述第二注射成型装置的状态的偏差。

(4)也可以是，在上述方式中，在所述第三工序中检查所述第二注射成型装置的异常。

(5)也可以是，在上述方式中，在所述第三工序中，使用对所述第一检测值以及所述第二检测值与所述异常的相关关系进行了机器学习的机器学习模型，进行所述检查。根据该方式，能够更高精度地检查注射成型装置。

(6)也可以是，在上述方式中，所述第一检测值以及所述第二检测值是通过在预定期间获取所述传感器的输出而得到的时间序列数据。根据该方式，能够基于随着注射成型装置的成型动作的传感器的输出的变化而更高精度地检查注射成型装置。

(7)也可以是，在上述方式中，所述试验用模具具有测量所述可动模具的位置的传感器。根据该方式，能够使用可动模具的位置检查注射成型装置。

(8)也可以是，在上述方式中，所述第一注射成型装置以及所述第二注射成型装置具备塑化部，该塑化部具有在端面形成有沟槽的转子、配置为与所述端面对置并形成有连通孔的料筒、和加热部。

(9)根据本公开的第二方式，提供一种安装于注射成型装置的试验用模具。该试验用模具具备固定模具、可动模具、由所述固定模具以及所述可动模具划分的模腔部、和对从所述注射成型装置注射到所述模腔部内的熔融材料的温度或压力进行测量的传感器。

(10)根据本公开的第三方式，提供一种注射成型装置的检查系统。该检查系统具备试验用模具、终端装置和服务器，其中，该试验用模具具有固定模具、可动模具、由所述固定模具以及所述可动模具划分的模腔部、以及对从所述注射成型装置注射到所述模腔部内的熔融材料的温度或压力进行测量的传感器，并安装于所述注射成型装置，该终端装置具有获取所述传感器的检测值的获取部、以及发送所述检测值的发送部，该服务器具有接收由所述发送部所发送的所述检测值的接收部、使用所述检测值进行所述注射成型装置的检查的检查部、以及输出所述检查的结果的输出部。