JP7729312B2 - 溶湯清浄化装置、および、溶湯清浄化方法 - Google Patents

Description

本開示は、溶湯清浄化装置、および、溶湯清浄化方法に関する。

金属溶湯を清浄化する溶湯清浄化装置に関して、特許文献１には、金属溶湯を撹拌するとともに不活性ガスを放出する回転ロータの回転子を、金属溶湯を保持する汲み出し室の底面の周縁部に沿って移動させる技術が開示されている。

特開２０１０－８４２１３号公報

溶湯清浄化装置には、例えば、ロータのメンテナンス性の向上を目的として、ロータを金属溶湯の内外へ搬送可能な搬送機構が設けられる場合がある。このような搬送機構を有する溶湯清浄化装置において、金属溶湯を簡便に清浄化する技術が望まれていた。

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

（１）本開示の一形態によれば、容器に収容された溶湯を清浄化する溶湯清浄化装置が提供される。この溶湯清浄化装置は、前記溶湯内で回転することによって前記溶湯を撹拌するとともに、前記溶湯内に不活性ガスを放出するロータと、前記ロータを前記容器に対して相対的に搬送することによって、前記ロータを前記溶湯内に挿入可能に構成された搬送部と、前記ロータが前記溶湯内に挿入されるまでの間、第１画像を撮影する第１撮影部と、前記第１画像に基づいて、前記ロータと前記溶湯との相対位置に関する位置情報を検出する第１検出部と、前記位置情報に基づいて前記搬送部を制御することで、前記ロータを前記溶湯内に挿入する搬送制御部と、前記溶湯が撹拌されている間、前記溶湯を含む第２画像を撮影する第２撮影部と、前記第２画像に基づいて、前記溶湯の撹拌に関する撹拌状態を検出する第２検出部と、前記撹拌状態に基づいて、前記ロータの回転数と前記不活性ガスの流量との少なくとも一方を調整する調整部と、を備える。
このような形態であれば、第１画像に基づいて検出される位置情報に基づいて、搬送部によってロータを溶湯内に挿入できる。また、第２画像に基づいて検出される撹拌状態に基づいてロータの回転数や不活性ガスの流量を調整できる。そのため、搬送部を備える溶湯清浄化装置において、溶湯を簡便に清浄化できる。
（２）上記形態では、前記第２検出部は、前記撹拌状態として、前記溶湯に含まれる気泡のサイズと、前記気泡の個数と、の少なくともいずれか一方によって表される前記気泡の状態を検出し、前記調整部は、前記気泡のサイズが予め定められた基準のサイズよりも大きい場合に前記気泡のサイズが小さくなるように前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整することと、前記気泡の個数が予め定められた基準の個数よりも少ない場合に前記気泡の個数が多くなるように前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整することと、の少なくとも一方を実行してもよい。このような形態であれば、第２画像に基づいて検出された気泡の状態に基づいて、ロータの回転数や不活性ガスの流量を適切に調整できる。そのため、溶湯を効果的に清浄化できる。
（３）上記形態において、前記気泡の状態の履歴と、前記回転数と前記流量との少なくとも一方の履歴と、に基づいて、前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整してもよい。このような形態であれば、履歴に基づいて、ロータの回転数や不活性ガスの流量を適切に調整できる。

（４）上記形態において、前記調整部は、前記状態の履歴と、前記回転数と前記流量との少なくとも一方の履歴と、に基づく機械学習によって生成された機械学習モデルを用いて、前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整してもよい。このような形態によれば、機械学習の結果を利用して、ロータの回転数や不活性ガスの流量を適切に調整できる。

本開示は、上述した溶湯清浄化装置としての形態以外にも、例えば、溶湯清浄化方法などの種々の形態で実現することが可能である。

溶湯清浄化装置の概略構成を示す図である。 溶湯清浄化処理のフローチャートである。 第１画像の例を示す説明図である。 第２画像の例を示す説明図である。 気泡の状態を説明する図である。

Ａ．第１実施形態：
図１は、本実施形態における溶湯清浄化装置１００の概略構成を示す図である。図１には、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚ方向に沿った矢印が表されている。Ｘ，Ｙ，Ｚ方向は、互いに直交する３つの空間軸であるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に沿った方向であり、それぞれ、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に沿う一方側の方向と、その反対方向とを、両方含む。Ｘ軸及びＹ軸は、水平面に沿った軸であり、Ｚ軸は、鉛直線に沿った軸である。以下では、＋Ｚ方向のことを「上」、－Ｚ方向のことを「下」ともいう。

溶湯清浄化装置１００は、ロータ１１１を有する撹拌部１１０と、撮影部１２５と、搬送部１３０と、予熱部１４０と、制御部２００とを備える。

溶湯清浄化装置１００は、容器Ｃｔに収容された溶湯ＭＭ内でロータ１１１を回転させて溶湯ＭＭを撹拌するとともに、ロータ１１１から溶湯ＭＭ内に不活性ガスを放出することによって、溶湯ＭＭ内に気泡を発生させる。溶湯ＭＭ内に発生した気泡は、溶湯ＭＭ内の水素ガスや金属酸化物等の不純物を取り込み、溶湯ＭＭの液面へと浮上する。これによって、溶湯ＭＭが清浄化される。本実施形態における容器Ｃｔは、鉛直方向に沿って見たときに、略円形状の断面形状を有する開口Ｏｐを有しており、開口Ｏｐ内に溶湯ＭＭを収容する。不活性ガスとしては、例えば、アルゴンや窒素が用いられる。

撹拌部１１０は、ロータ１１１と、シャフト１１２と、支持部１１３と、回転駆動部１１４とを有する。撹拌部１１０は、例えば、ロータ１１１の回転によって溶湯ＭＭが渦を巻くことを抑制するためのバッフル板を有していてもよい。

シャフト１１２は、その軸方向に長尺な、中空のパイプ状を有している。シャフト１１２は、支持部１１３によって、回転可能に支持されている。シャフト１１２は、その軸ＡＸの方向が鉛直方向に沿うように配置されている。ロータ１１１は、シャフト１１２の下側の端部に設けられている。本実施形態では、ロータ１１１は、シャフト１１２と一体に形成されている。ロータ１１１には、不活性ガスを放出するためのガス放出孔１１５が形成されている。ガス放出孔１１５は、例えば、ロータ１１１の下面に設けられていてもよいし、ロータ１１１の側面に設けられていてもよい。回転駆動部１１４は、例えば、モータによって構成され、シャフト１１２を回転させることによってロータ１１１を軸ＡＸ中心に回転させる。回転駆動部１１４は、後述する制御部２００の調整部２６０によって制御される。

本実施形態では、不活性ガスは、ガス供給部１２０から、支持部１１３に形成されたガス供給孔１１６を介してシャフト１１２の中空部内に導入され、ガス放出孔１１５を介して溶湯ＭＭ内へと放出される。ガス供給部１２０は、例えば、不活性ガスを貯留するボンベによって構成され、ガス供給部１２０とガス供給孔１１６とを接続する配管を介して、ガス供給孔１１６に不活性ガスを供給する。図１には、不活性ガスの供給の流れが一点鎖線によって示されている。ガス放出孔１１５から放出される不活性ガスの流量は、例えば、制御部２００による制御下で、支持部１１３内に設けられたバルブの開度が変更されることによって調節される。以下では、ロータ１１１から放出される不活性ガスの流量のことを単に「ガス流量」とも呼ぶ。

搬送部１３０は、ロータ１１１を容器Ｃｔに対して相対的に搬送することによって、ロータ１１１を容器Ｃｔに対して相対的に移動させることで、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入可能に構成されている。本実施形態における搬送部１３０は、固定された容器Ｃｔに対してロータ１１１を搬送する。以下では、ロータ１１１を容器Ｃｔに対して相対的に搬送することを、単に「ロータ１１１の搬送」とも呼ぶ。また、容器Ｃｔに対するロータ１１１の相対的な移動を、単に「ロータ１１１の移動」とも呼ぶ。

本実施形態における搬送部１３０は、レール１３１と、クレーン１３２とを備える。レール１３１は、容器Ｃｔの上方と、予熱部１４０の上方とを通過するように、Ｘ方向に沿って配置されている。クレーン１３２は、ホイスト式クレーンとして構成され、レール１３１に取り付けられている。クレーン１３２は、撹拌部１１０の支持部１１３を吊り下げ固定する。クレーン１３２は、第１搬送機構１３３と、第２搬送機構１３４とを有する。第１搬送機構１３３は、モータの回転によってトロリーを駆動させることで、クレーン１３２をレール１３１に沿って搬送する。これによって、ロータ１１１がＸ方向に沿って搬送される。第２搬送機構１３４は、モータの回転によってプーリを駆動させ、支持部１１３に接続されたワイヤの巻き出しおよび巻き取りを行うことで、支持部１１３を上下に搬送する。これによって、ロータ１１１がＺ方向に沿って搬送される。第１搬送機構１３３および第２搬送機構１３４は、後述する搬送制御部２５５によって制御される。

撮影部１２５は、画像を撮影するカメラとして構成されている。本実施形態では、撮影部１２５は、支持部１１３の＋Ｘ方向側に配置され、支持部１１３に固定されている。そのため、撮影部１２５は、搬送部１３０によって、撹拌部１１０とともに容器Ｃｔに対して搬送される。本実施形態では、撮影部１２５は、下向きに画像を撮影する。

本実施形態における撮影部１２５は、ロータ１１１が溶湯ＭＭに挿入されるまでの間に第１画像を撮影する第１撮影部、および、溶湯ＭＭが撹拌されている間に第２画像を撮影する第２撮影部として機能する。第１画像は、後述する位置情報の検出に用いられる。本実施形態では、撮影部１２５は、第１画像として、例えば、溶湯ＭＭや容器Ｃｔを含む画像や、容器Ｃｔの周辺を含む画像を撮影する。第２画像は、溶湯ＭＭを含む画像である。

予熱部１４０は、例えば、バーナによって構成される。予熱部１４０は、ロータ１１１が溶湯ＭＭ内に挿入される前に、制御部２００による制御下で、ロータ１１１およびシャフト１１２を、例えば、２００℃以上３００℃以下の温度に予熱する。本実施形態では、予熱部１４０は、ロータ１１１が、容器Ｃｔと水平方向に離間した位置ＰＨに位置した状態で、ロータ１１１およびシャフト１１２を予熱する。位置ＰＨは、容器Ｃｔの＋Ｘ方向側に配置されている。ロータ１１１やシャフト１１２が予熱されることで、ロータ１１１が溶湯ＭＭ内に挿入される際に、ロータ１１１やシャフト１１２に付着した水滴が溶湯ＭＭ内に混入することを抑制できる。また、本実施形態では、位置ＰＨが容器Ｃｔから水平方向に離間しているので、予熱中に水滴が溶湯ＭＭ内に混入することをも抑制できる。

制御部２００は、コンピュータ２０５と、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）２５０とを有する。

コンピュータ２０５は、ＣＰＵと、記憶部と、外部との信号の入出力を行う入出力インターフェイスとを備える。本実施形態では、コンピュータ２０５に備えられた記憶部は、後述する機械学習モデル２０６を記憶している。コンピュータ２０５に備えられたＣＰＵは、記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより、コンピュータ２０５に、第１検出部２１０および第２検出部２１５としての機能等の各種機能を実現させる。第１検出部２１０は、第１画像に基づいて、ロータ１１１と溶湯ＭＭとの相対位置に関する位置情報を検出する。第２検出部２１５は、第２画像に基づいて、溶湯ＭＭの撹拌に関する状態を表す撹拌状態を検出する。

ＰＬＣ２５０は、ＣＰＵと、記憶部と、外部との信号の入出力を行う入出力インターフェイスとを備える。ＰＬＣ２５０に備えられたＣＰＵは、記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより、ＰＬＣ２５０に、搬送制御部２５５や調整部２６０としての機能等の各種機能を実現させる。搬送制御部２５５は、第２検出部２１５によって検出された位置情報に基づいて搬送部１３０を制御することによって、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入する。調整部２６０は、第１検出部２１０によって検出された撹拌状態に基づいて、ロータ１１１の回転数、および、ガス流量を調整する。以下では、ロータ１１１の回転数のことを「ロータ回転数」とも呼ぶ。他の実施形態では、例えば、ＰＬＣ２５０の各種機能がコンピュータによって実現されていてもよい。

図２は、本実施形態における溶湯清浄化方法を表す溶湯清浄化処理のフローチャートである。溶湯清浄化処理は、例えば、容器Ｃｔ内に溶湯ＭＭが収容され、かつ、ロータ１１１が容器Ｃｔ外の待機位置に位置した状態で、制御部２００に対してユーザによる所定の開始操作が行われた場合に実行される。ステップＳ１０５にて、制御部２００は、ロータ１１１が位置ＰＨに位置した状態で、予熱部１４０を制御して、ロータ１１１およびシャフト１１２を予熱する。

ステップＳ１１０およびステップＳ１１５にて、制御部２００は、挿入処理を実行する。挿入処理とは、位置情報に基づいてロータ１１１を搬送することでロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入する挿入工程を実行する処理を指す。

本実施形態における挿入処理では、制御部２００は、まず、ステップＳ１１０にて、水平位置調整処理を実行する。水平位置調整処理では、制御部２００は、撮影部１２５による第１画像の撮影と第１画像に基づく位置情報の検出とを実行しつつ、位置情報に基づいて第１搬送機構１３３を制御することで、ロータ１１１を溶湯ＭＭの真上に位置させる。

図３は、第１画像の例を示す説明図である。図３は、水平位置調整処理において撮影される第１画像の例として、画像Ｐｃ１と画像Ｐｃ２と画像Ｐｃ３とを示し、後述する高さ調整処理において撮影される第１画像の例として、画像Ｐｃ４とＰｃ５とを示している。図３では、第１画像に含まれる溶湯ＭＭに網点模様のハッチングが付されている。画像Ｐｃ１は、ロータ１１１の中心位置Ｃ１が、容器Ｃｔの＋Ｘ方向側の位置Ｐ１に位置している間に撮影された画像を表す。本実施形態では、中心位置Ｃ１が位置Ｐ１に位置している場合には、容器Ｃｔは、撮影部１２５の視野外に位置する。そのため、画像Ｐｃ１には、容器Ｃｔおよび溶湯ＭＭが含まれていない。画像Ｐｃ３は、中心位置Ｃ１と、溶湯ＭＭの中心部ＣＰとが重なった状態で撮影された画像を表す。画像Ｐｃ２は、中心位置Ｃ１が位置Ｐ１と中心位置Ｃ２との間の位置Ｐ２に位置している間に撮影された画像を表す。画像Ｐｃ２は、画像Ｐｃ１よりも後に撮影された画像であり、画像Ｐｃ３は、画像Ｐｃ２よりも後に撮影された画像である。本実施形態における第１画像には、実際にはシャフト１１２やロータ１１１が含まれるが、図３では省略されている。

本実施形態では、制御部２００は、挿入処理において、第１画像の画像認識を実行し、画像認識の結果に基づいて位置情報を検出する。より詳細には、制御部２００は、第１画像を二値化した後に、二値化された第１画像に含まれる溶湯ＭＭの輪郭を画像認識によって認識することで、溶湯ＭＭを検出する。そして、溶湯ＭＭの検出結果に基づいて、位置情報を検出する。より詳細には、例えば、制御部２００は、画像Ｐｃ１に基づいて位置情報を検出する場合、画像Ｐｃ１において溶湯ＭＭが認識されないことに基づいて、ロータ１１１と容器Ｃｔとの間の水平方向における距離が非常に遠いことを表す情報を、位置情報として検出する。また、制御部２００は、画像Ｐｃ２や画像Ｐｃ３に基づいて位置情報を検出する場合、画像Ｐｃ２や画像Ｐｃ３の画像認識によって検出された溶湯ＭＭの中心位置Ｃ２とロータ１１１の中心位置Ｃ１との距離を、位置情報として検出する。

本実施形態では、制御部２００は、水平位置調整処理において、図３の画像Ｐｃ３のように、中心位置Ｃ１が中心部ＣＰと重なるまで、第１画像の撮影と、位置情報の検出と、ロータ１１１のＸ方向に沿った移動とを繰り返し実行する。例えば、第１画像として画像Ｐｃ１が撮影された場合、制御部２００は、画像Ｐｃ１に基づく位置情報に基づいて、ロータ１１１を－Ｘ方向に所定の距離、搬送した後、再度、第１画像の撮影および位置情報の検出を実行する。制御部２００は、これらの処理を、第１画像に溶湯ＭＭが含まれるまで繰り返す。その後、例えば、第１画像として画像Ｐｃ２が撮影された場合、制御部２００は、画像Ｐｃ２に基づく位置情報に基づいて、ロータ１１１を－Ｘ方向に搬送する。中心部ＣＰの範囲は、例えば、ロータ１１１と容器Ｃｔとの接触を抑制しつつ、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入できる範囲として設定される。なお、本実施形態のように、ロータ１１１がクレーン１３２によって搬送される場合、例えば、水平位置調整処理における第１画像の撮影は、ロータ１１１の搬送の停止後、ロータ１１１の水平移動に起因する揺れの幅が所定の幅以下となった後に実行されてもよい。この場合、ロータ１１１の揺れの幅は、例えば、第１撮影部によって撮影される画像に基づいて検出されてもよい。

図２のステップＳ１１５にて、制御部２００は、高さ調整処理を実行する。高さ調整処理では、制御部２００は、撮影部１２５による第１画像の撮影と、第１画像に基づく位置情報の検出とを実行しつつ、位置情報に基づいて第２搬送機構１３４を制御することで、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入する。図３に示した画像Ｐｃ４は、ロータ１１１が溶湯ＭＭの真上に位置し、かつ、画像Ｐｃ３が撮影された際よりも下方に位置している間に撮影された画像を表す。画像Ｐｃ５は、画像Ｐｃ４よりも後に撮影された画像であり、ロータ１１１が溶湯ＭＭ内に挿入された状態で撮影された画像を表す。

本実施形態では、制御部２００は、高さ調整処理において、ロータ１１１が溶湯ＭＭ内に挿入されるまで、第１画像の撮影と、位置情報の検出と、ロータ１１１のＺ方向に沿った移動とを繰り返し実行する。例えば、制御部２００は、画像Ｐｃ４に基づいて位置情報を検出する場合、画像Ｐｃ４に含まれる溶湯ＭＭの輪郭の直径に基づいて、位置情報として、ロータ１１１と容器Ｃｔとの間の鉛直方向における距離を検出する。そして、制御部２００は、検出した距離に基づいて、例えば、ロータ１１１を下方へと移動させ、再度、第１画像の撮影および位置情報の検出を実行する。

図２のステップＳ１２０からステップＳ１４５にて、制御部２００は、撹拌処理を実行する。撹拌処理とは、ロータ１１１によって溶湯ＭＭを撹拌しながら溶湯ＭＭ内に不活性ガスを放出する撹拌工程を実行する処理のことを指す。

本実施形態における撹拌処理では、制御部２００は、まず、ステップＳ１２０にて、溶湯ＭＭの清浄化を開始する。より詳細には、制御部２００は、ステップＳ１２０において、ロータ回転数およびガス流量を、それぞれ予め定められた初期値に設定し、溶湯ＭＭの撹拌および不活性ガスの放出を開始する。ステップＳ１２５にて、制御部２００は、第２画像を撮影する。制御部２００は、溶湯ＭＭに含まれる気泡の状態を安定させてから第２画像を撮影するために、ステップＳ１２０や後述するステップＳ１３５の実行後、例えば、数秒経過してからステップＳ１２５を実行すると好ましい。ステップＳ１３０にて、制御部２００は、ステップＳ１２５で撮影された第２画像に基づいて撹拌状態を検出する。

図４は、第２画像の例を示す説明図である。図４には、第２画像の例として、溶湯ＭＭに含まれる気泡Ｂｂを含む画像Ｐｃ６が示されている。図４では、図３と同様に、溶湯ＭＭに網点模様のハッチングが付されている。本実施形態では、制御部２００は、図２のステップＳ１３０において、撹拌状態として、溶湯ＭＭに含まれる気泡のサイズと個数との少なくとも一方によって表される気泡の状態を検出する。一般に、気泡の１個あたりのサイズが小さいほど、また、気泡の個数が多いほど、溶湯ＭＭと気泡との気液界面の面積が増大し、溶湯ＭＭ内の不純物が気泡に取り込まれやすくなる。

本実施形態では、制御部２００は、ステップＳ１３０では、例えば、画像認識を実行することによって画像Ｐｃ６に含まれる気泡Ｂｂを認識し、その認識結果に基づいて気泡のサイズおよび個数を検出する。より詳細には、制御部２００は、例えば、画像Ｐｃ６を二値化した後に、二値化された画像Ｐｃ６に含まれる気泡Ｂｂの輪郭を画像認識によって認識することで気泡Ｂｂを認識する。そして、認識した気泡Ｂｂのサイズおよび個数を測定する。気泡Ｂｂのサイズは、例えば、各気泡Ｂｂの最大径の合計値を気泡Ｂｂの個数で除すことによって算出される算術平均値として定義される。

図５は、本実施形態における気泡の状態を説明する図である。図５には、気泡のサイズを横軸とし、気泡の個数を縦軸とする模式的なグラフが示されている。本実施形態では、気泡のサイズが予め定められた第１サイズＳ１以下であり、かつ、気泡の個数が予め定められた第１個数Ｎ１以上である場合、制御部２００は、ステップＳ１３０において、気泡の状態を状態Ａとして検出する。また、気泡のサイズが予め定められた第２サイズＳ２以下であり、かつ、気泡の個数が予め定められた第２個数Ｎ２以上であり、かつ、状態Ａの条件を満たさない場合、制御部２００は、気泡の状態を状態Ｂとして検出する。また、気泡のサイズが第２サイズＳ２よりも大きい場合、または、気泡の個数が第２個数Ｎ２未満である場合、制御部２００は、気泡の状態を状態Ｃとして検出する。

ステップＳ１３５にて、制御部２００は、調整処理を実行する。調整処理とは、検出された撹拌状態に基づいてロータ回転数とガス流量との少なくとも一方を調整する調整工程を実行する処理を指す。以下では、ロータ回転数とガス流量との少なくとも一方を調整することを、「撹拌条件を調整する」とも言う。本実施形態におけるステップＳ１３５では、制御部２００は、まず、ステップＳ１３０で検出された気泡の状態が予め定められた、気泡のサイズと個数との少なくとも一方に関する判定条件を満たすか否かを判定する。本実施形態では、制御部２００は、気泡のサイズが予め定められた基準サイズ以下であり、かつ、気泡の個数が予め定められた基準個数以上である場合に、気泡の状態が判定条件を満たすと判定する。本実施形態では、基準サイズは、第１サイズＳ１である。また、基準個数は、第１個数Ｎ１である。つまり、制御部２００は、気泡の状態が状態Ａである場合に判定条件を満たすと判定し、気泡の状態が状態Ｂや状態Ｃである場合に判定条件を満たさないと判定する。気泡の状態が判定条件を満たすと判定した場合、制御部２００は、ロータ回転数とガス流量とを変更せず維持する。気泡の状態が判定条件を満たさないと判定した場合、制御部２００は、気泡の個数が多くなるように撹拌条件を調整する。この場合、ロータ回転数とガス流量との両方を変更してもよいし、いずれか一方を固定して他方のみを変更してもよい。なお、気泡の個数とサイズとは負の相関関係にあるので、気泡のサイズが小さくなるように撹拌条件を調整することによっても、気泡の個数が多くなることが実現される。

本実施形態では、制御部２００は、気泡の状態の履歴と、回転数と流量との少なくとも一方の履歴とに基づいて撹拌条件を調整する。以下では、回転数と流量との少なくとも一方の履歴のことを、撹拌条件の履歴とも呼ぶ。より詳細には、制御部２００は、気泡の状態の履歴と、撹拌条件の履歴とに基づく機械学習によって生成された機械学習モデル２０６を用いて、撹拌条件を調整する。機械学習モデル２０６は、例えば、気泡の状態の履歴と撹拌条件の履歴とに基づいて、気泡の個数をより多くするためのロータ回転数やガス流量の最適な調整量を強化学習によって学習したモデルとして生成される。なお、機械学習モデル２０６を生成するための学習アルゴリズムは、特に限定されず、他の実施形態では、例えば、教師あり学習や教師なし学習であってもよい。

ステップＳ１４０にて、制御部２００は、撹拌条件の調整結果を記録する。例えば、制御部２００は、ステップＳ１４０において、ステップＳ１３５の調整処理を実行する前の気泡の状態と、調整処理を実行する前のロータ回転数やガス流量とを関連付けてコンピュータ２０５の記憶部に記録し、調整処理を実行した後の気泡の状態と、調整処理を実行した後のロータ回転数やガス流量とを関連付けて記憶部に記録する。また、例えば、調整処理による気泡の状態の変化と、調整処理におけるロータ回転数やガス流量の変更量とが関連付けて記録されてもよい。これによって、気泡の状態の履歴と、撹拌条件の履歴とが更新される。その後、制御部２００は、更新された気泡の状態の履歴と撹拌条件の履歴とに基づいて機械学習モデル２０６を更新する。

ステップＳ１４５にて、制御部２００は、溶湯ＭＭの清浄化を終了するか否かを判定する。制御部２００は、例えば、ステップＳ１４５を実行した時点で、ステップＳ１２０の開始時点からの経過時間が所定の撹拌時間以上であった場合に、溶湯ＭＭの清浄化を終了すると判定する。この場合、制御部２００は、撹拌処理において検出された状態に基づいて撹拌時間の長さを変化させてもよい。例えば、制御部２００は、撹拌処理において気泡の状態として状態Ａが検出される度に撹拌時間を短くし、状態Ｃが検出される度に撹拌時間を長くしてもよい。制御部２００は、溶湯ＭＭの清浄化を終了しないと判定した場合、再度、処理をステップＳ１２５に戻す。制御部２００は、溶湯ＭＭの撹拌を終了すると判定した場合、ステップＳ１５０にて、ロータ１１１の回転および不活性ガスの放出を停止させ、溶湯ＭＭの撹拌を停止させる。

以上で説明した本実施形態における溶湯清浄化装置１００によれば、ロータ１１１が溶湯ＭＭ内に挿入されるまでの間に撮影によって第１画像を得る第１撮影部と、第１画像に基づいて位置情報を検出する第１検出部２１０と、位置情報に基づいて搬送部１３０を制御することでロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入する搬送制御部２５５とを備える。また、溶湯ＭＭが撹拌されている間に撮影によって第２画像を得る第２撮影部と、第２画像に基づいて撹拌状態を検出する第２検出部２１５と、撹拌状態に基づいて撹拌条件を調整する調整部２６０とを備える。

これによって、第１画像に基づいて検出される位置情報に基づいて、搬送部１３０によってロータ１１１を溶湯ＭＭ内に挿入できる。そのため、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内に自動で挿入できるだけでなく、例えば、第１画像によらずにロータ１１１の位置を制御してロータ１１１を溶湯ＭＭに挿入する形態と比較して、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内の所望の位置に挿入しやすい。特に、本実施形態では、制御部２００は、第１画像における溶湯ＭＭの検出結果に基づいて位置情報を検出するので、例えば、容器Ｃｔの形状や配置位置が変更された場合であっても、ロータ１１１を溶湯ＭＭ内の所望の位置に容易に挿入できる。また、本実施形態では、第２画像に基づいて検出される撹拌状態に基づいてロータ回転数やガス流量を調整できる。そのため、ロータ１１１を溶湯ＭＭに挿入した後にロータ回転数やガス流量を自動で調整できるだけでなく、実際の撹拌状態に応じたロータ回転数やガス流量の調整を作業者の熟練度によらずに実現できる。このように、搬送部１３０を備える溶湯清浄化装置１００において、溶湯ＭＭを簡便に清浄化できる。

また、本実施形態では、第１検出部２１０は、撹拌状態として溶湯ＭＭに含まれる気泡の状態を検出し、調整部２６０は、気泡の状態が予め定められた条件を満たさない場合、気泡の個数が多くなるように撹拌条件を調整する。これによって、第２画像の画像認識によって検出された気泡の状態に基づいて、ロータ回転数やガス流量を適切に調整できる。そのため、溶湯ＭＭを効果的に清浄化できる。

また、本実施形態では、調整部２６０は、気泡の状態の履歴と、撹拌条件の履歴とに基づいて、撹拌条件を調整する。そのため、履歴に基づいてロータ回転数とガス流量とを適切に調整できる。なお、上述したように、調整部２６０が、撹拌条件としてロータ回転数とガス流量との一方のみを調整する場合、撹拌条件の履歴は、ロータ回転数とガス流量との一方の履歴であってもよい。例えば、調整部２６０が、撹拌条件の調整としてロータ回転数のみを調整する場合、撹拌条件の履歴は、ロータ回転数のみの履歴であってもよい。

また、本実施形態では、調整部２６０は、気泡の状態の履歴と撹拌条件の履歴とに基づく機械学習によって生成された機械学習モデル２０６を用いて、撹拌条件を調整する。そのため、機械学習の結果を利用して、ロータ回転数やガス流量を適切に調整できる。

Ｂ．他の実施形態：
（Ｂ１）上記実施形態では、搬送部１３０は、レール１３１とクレーン１３２とを備え、クレーン１３２によってロータ１１１を移動させている。これに対して、搬送部１３０は、このように構成されていなくてもよく、例えば、撹拌部１１０を支持しつつ移動する無人搬送フォークリフト（ＡＧＦ：Automated Guided Forklift）として構成されていてもよい。また、搬送部１３０は、例えば、容器Ｃｔをロータ１１１に対して搬送するように構成されていてもよい。また、例えば、搬送部１３０は、容器Ｃｔとロータ１１１との両方を搬送するように構成されていてもよい。

（Ｂ２）上記実施形態では、制御部２００は、第１画像に含まれる溶湯ＭＭの画像認識の結果に基づいて位置情報を検出しているが、このように位置情報を検出しなくてもよい。例えば、制御部２００は、位置情報を検出する際に、第１画像に含まれる容器Ｃｔを画像認識してもよいし、容器Ｃｔや溶湯ＭＭの位置を検出するための標識を画像認識してもよい。また、搬送部１３０が容器Ｃｔをロータ１１１に対して搬送するように構成されている場合、例えば、ロータ１１１を画像認識してもよい。また、制御部２００は、例えば、第１撮影部によって撮影される画像と位置情報との関係を教師あり学習等の機械学習によって学習した機械学習モデルを用いて、第１画像に基づいて位置情報を検出してもよい。このような機械学習モデルを位置情報の検出に用いることで、容器Ｃｔに付着した不純物（例えば、金属酸化物）の影響による、位置情報の検出精度の低下を抑制できる。

（Ｂ３）上記実施形態では、撮影部１２５が第１撮影部および第２撮影部として機能しているため、撮影部１２５を、第１画像と第２画像との両方を撮影可能に配置することを要する。これに対して、第１撮影部と第２撮影部とがそれぞれ個別に設けられてもよい。この場合、第１画像を撮影できるように第１撮影部を配置し、第２画像を撮影できるように第２撮影部を配置すればよいので、第１撮影部や第２撮影部の配置の自由度を高めることができる。例えば、溶湯ＭＭと対向可能な位置に配置された第２撮影部とは別体の第１撮影部をロータ１１１と対向可能な位置に配置すれば、第１画像として、ロータ１１１を含む画像を容易に撮影できる。また、第１画像として、容器Ｃｔや溶湯ＭＭの位置を検出するための標識を含む画像を撮影する場合、標識の配置の自由度を高めることができる。

（Ｂ４）上記実施形態では、気泡の状態は、気泡のサイズと個数との両方によって表されているが、いずれか一方によって表されてもよい。この場合、判定条件は、気泡のサイズと個数とのいずれか一方に関する条件であればよい。また、第２検出部２１５は、撹拌状態として、気泡の状態を検出しているが、気泡の状態を検出しなくてもよい。例えば、複数の第２画像に基づいて、撹拌状態として、溶湯ＭＭの流動状態を検出してもよい。

（Ｂ５）上記実施形態では、制御部２００は、機械学習モデル２０６を用いてロータ回転数やガス流量を調整している。これに対して、制御部２００は、機械学習モデル２０６を用いてロータ回転数やガス流量を調整しなくてもよく、例えば、第２画像に基づいて検出された気泡の状態に基づいて、気泡の状態の履歴と、その気泡の状態を実現するためのロータ回転数およびガス流量の履歴との関係を記録したデータを参照することによって、ロータ回転数やガス流量を調整してもよい。また、このデータは、例えば、気泡の状態とロータ回転数およびガス流量との関係を予め実験した結果やシミュレーションした結果に基づいて作成されたデータが、過去から現在までの予め定められた期間分の履歴に基づいて補正されたデータであってもよい。これにより、例えば、溶湯清浄化装置１００の設置場所の温度や湿度の季節的な変化による清浄化への影響を加味して、ロータ回転数およびガス流量を調整できる。また、このデータは、溶湯清浄化装置１００の設置場所の温度や湿度に基づいて補正されたデータであってもよい。

（Ｂ６）上記実施形態では、制御部２００は、気泡の状態の履歴と、撹拌条件の履歴とに基づいて、撹拌条件を調整している。これに対して、制御部２００は、このように撹拌条件を調整しなくてもよい。例えば、制御部２００は、気泡の状態とロータ回転数やガス流量との関係を予め実験した結果やシミュレーションした結果に基づいて、撹拌条件を調整してもよい。

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

１００…溶湯清浄化装置、１１０…撹拌部、１１１…ロータ、１１２…シャフト、１１３…支持部、１１４…回転駆動部、１１５…ガス放出孔、１１６…ガス供給孔、１２０…ガス供給部、１２５…撮影部、１３０…搬送部、１３１…レール、１３２…クレーン、１３３…第１搬送機構、１３４…第２搬送機構、１４０…予熱部、２００…制御部、２０５…コンピュータ、２０６…機械学習モデル、２１０…第１検出部、２１５…第２検出部、２５５…搬送制御部、２６０…調整部

Claims (5)

1. 容器に収容された溶湯を清浄化する溶湯清浄化装置であって、
   前記溶湯内で回転することによって前記溶湯を撹拌するとともに、前記溶湯内に不活性ガスを放出するロータと、
   前記ロータを前記容器に対して相対的に搬送することによって、前記ロータを前記溶湯内に挿入可能に構成された搬送部と、
   前記ロータが前記溶湯内に挿入されるまでの間、第１画像を撮影する第１撮影部と、
   前記第１画像に基づいて、前記ロータと前記溶湯との相対位置に関する位置情報を検出する第１検出部と、
   前記位置情報に基づいて前記搬送部を制御することで、前記ロータを前記溶湯内に挿入する搬送制御部と、
   前記溶湯が撹拌されている間、前記溶湯を含む第２画像を撮影する第２撮影部と、
   前記第２画像に基づいて、前記溶湯の撹拌に関する撹拌状態を検出する第２検出部と、
   前記撹拌状態に基づいて、前記ロータの回転数と前記不活性ガスの流量との少なくとも一方を調整する調整部と、を備える、溶湯清浄化装置。
2. 請求項１に記載の溶湯清浄化装置であって、
   前記第２検出部は、前記撹拌状態として、前記溶湯に含まれる気泡のサイズと、前記気泡の個数と、の少なくとも一方によって表される前記気泡の状態を検出し、
   前記調整部は、前記状態が予め定められた条件を満たさない場合、前記個数が多くなるように前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整する、溶湯清浄化装置。
3. 請求項２に記載の溶湯清浄化装置であって、
   前記状態の履歴と、前記回転数と前記流量との少なくとも一方の履歴と、に基づいて、前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整する、溶湯清浄化装置。
4. 請求項３に記載の溶湯清浄化装置であって、
   前記調整部は、前記状態の履歴と、前記回転数と前記流量との少なくとも一方の履歴と、に基づく機械学習によって生成された機械学習モデルを用いて、前記回転数と前記流量との少なくとも一方を調整する、溶湯清浄化装置。
5. 容器に収容された溶湯を、ロータを用いて清浄化する溶湯清浄化方法であって、
   前記ロータが前記溶湯内に挿入されるまでの間、第１画像を撮影する工程と、
   前記第１画像に基づいて、前記ロータと前記溶湯との相対位置に関する位置情報を検出する工程と、
   前記位置情報に基づいて、前記ロータを前記容器に対して相対的に搬送することによって、前記ロータを前記溶湯内に挿入する工程と、
   前記溶湯内で前記ロータを回転させることによって前記溶湯を撹拌するとともに、前記ロータから前記溶湯内に不活性ガスを放出する工程と、
   前記溶湯を撹拌している間、前記溶湯を含む第２画像を撮影する工程と、
   前記第２画像に基づいて、前記溶湯の撹拌に関する状態を表す撹拌状態を検出する工程と、
   前記撹拌状態に基づいて、前記ロータの回転数と前記不活性ガスの流量との少なくとも一方を調整する工程と、を備える、溶湯清浄化方法。