- 2020-7-21
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- プラスチック, ポリプロピレン, 劣化診断, 機械学習, 産業技術総合研究所, 産総研, 研究, 破断伸び, 近赤外スペクトル, 近赤外線, 非破壊
産業技術総合研究所(産総研)は2020年7月20日、近赤外線を照射することで、自動車部品や建築材料などに幅広く用いられているポリプロピレン部品を、非破壊で劣化診断する技術を開発したと発表した。
産総研によると、金属よりも劣化しやすいプラスチック部品は、品質保証のために出荷までに何度も検査が必要で、それが製造業企業などの大きなコスト要因になっている。また、従来の品質試験は、対象に力を加えて計測する破壊検査のため、実際に製品内に組み込まれているプラスチック部品の品質や劣化の診断ができなかった。
試料が破断されるまでの引っ張り伸び率である「破断伸び」は、劣化が進むと減少する。今回の研究では、劣化の程度が異なる何種類かのポリプロピレン試料をあらかじめ準備。それらが吸収する近赤外光を計測すると共に、破断伸びを計測した。
ポリプロピレンは、劣化の進行に伴って近赤外光の吸収特性が変化する。これによって近赤外スペクトルの形状変化から劣化を推定することが可能だ。各波長での光吸収の大きさに回帰係数を掛けて足し合わせることで破断伸びを算出することができるが、スペクトルのような膨大な数のデータを個々に回帰係数を算出するのは困難だ。従って今回は機械学習を活用して効率的に回帰係数を導出した。
このようにして算出したテストデータの破断伸びと、機械試験で測定した実際の破断伸びを比較すると、よく一致した結果を得られた。
今回開発した技術は、材料を破壊することなくしかも光の吸収を数秒間測定するだけで、破断伸びを高精度で予測できる新たな診断技術として利用可能だ。製造現場で何度も実施される従来の品質検査を今回の技術に置き換えることで、製造コスト削減につながることが期待される。また、これまで評価が困難だった、製品に組み込み済のポリプロピレン部品の品質や劣化診断の方法としても期待される。この技術はポリプロピレンと同様に結晶構造を持つ他種のプラスチックの劣化診断に適用できる可能性があるという。
産総研では今後、今回開発した劣化診断を自動車部品や建設資材の品質管理、プラスチック部品のリサイクルに適用するために、企業への橋渡しを積極的に図っていく。