粘合状态的预测系统、粘合状态的预测方法、粘合状态的预测程序以及粘合物的制造方法与流程

本发明涉及粘合状态的预测系统、粘合状态的预测方法、粘合状态的预测程序以及粘合物的制造方法。

背景技术：

1、近年来，在产业界，不仅仅是创造根据顾客需求的产品、服务，实现sdgs(sustainable development goals：可持续发展目标)也作为企业活动的开发动机而重要度增加。

2、例如，在sdgs中的9-4项中，“根据通过资源利用效率的提高和清洁技术及考虑了环境的技术、产业流程的导入扩大的基础设施改进、产业改善，提高可持续性”。这样，制造工序中的损耗的减少、产品的收获率提高、进而在上游工序中检测产品不良的技术的必要性提高。

3、这样的sdgs的要求期待通过dx(数字化转型)以及society 5.0(由各种物品、事物相互连接的互联产业(connected industries)带来的新的超智能社会)来实现。因此，要求将高速且高效地进行判定、筛选的算法以能够处理的形式作为数据来提供并应用于工序。

4、特别是，针对各种工业产品的收获率降低的原因之一，列举出粘合工序。这是因为，一般而言，在粘合工序中产生的次品不能返回成原来的部件、产品，需要废弃。例如在汽车、飞机等移动体产业中，以减少化石燃料的使用量为目的的轻型化＝要求从金属向碳强化纤维的转移、从金属的螺栓向粘合剂的转移，而且在成为环境负荷低的电动汽车化的关键的锂离子电池等中，在确保安全性的观点上，也要求更高的耐久性、即精度高的粘合力预测。并且，在各种新材料、高价的部件登场的电子产业、显示器产业中，产品开发周期短且被非常多的人使用，因此课题的重要性增加。

5、例如，近年来，作为显示器产业的变化点，伴随着折叠式化这样的形状因素的变化，产生折弯时的劣化、剥离等新的问题。因此，需要比以往更高效的开发手法。这些电子设备通常具有将多个层层叠而成的层叠结构，相邻的层间的粘合技术非常重要。

6、目前，为了判断粘合状态，需要从制造工序中抽出试样以及进行破坏试验。在以配方的最佳化、课题提出等为目的的测试工厂中进行试制的情况下，为了确认性能，以往，只有通过破坏试验检查最终完成的样本的技术。这样，在分析了最终完成的样本的检查结果后，进行反馈，再次进行试制这样的周期中，开发效率差，不能跟上市场的产品开发速度。另一方面，在试制工序上，如果实时地进行课题提取，则例如能够快速得到最佳配方，因此带来开发的效率化。

7、与此相对，作为检查系统，公开了通过获取将二维空间的位置信息和与各个位置对应的分光数据组合而成的三维信息，来进行检测对象物的可视化、附着量/膜厚的评价的系统(例如专利文献1)。然而，该系统仅使检测对象物的状态可视化，不能根据获取到的信息预先预测在检测对象物中产生的不良(例如粘合不良、固化不良)。

8、另一方面，作为预先预测粘合不良的产生的方法，公开了通过在未固化的状态下观测由树脂组成物构成的接合层的光学特性，来检测变质部的固化不良预知方法，其中，上述树脂组成物包含通过开环聚合而固化的合成树脂和光学特性根据ph而变化的ph指示剂(例如专利文献2)。

9、另外，公开了固化状态的估计方法，该估计方法具有：向包含主剂和光聚合引发剂的紫外线固化树脂照射紫外线的步骤；检测光聚合引发剂接受紫外线而释放的荧光的步骤；以及基于检测出的荧光估计紫外线固化树脂的固化状态的步骤(例如专利文献3)。

10、专利文献1：日本特开2019-191130号公报

11、专利文献2：日本特开2020-94083号公报

12、专利文献3：日本特开2007-248244号公报

13、然而，在大多情况下，粘合状态的异常的产生牵涉有各种因素。因此，仅通过捕捉一个现象，难以预测粘合状态的异常产生。因此，期望捕捉两个以上的现象、特定的现象的时间变化，即期望获取多元数据。

14、另外，期望在获取到上述那样的多维数据之后，进一步根据适于各个材料的算法，分析以及预测粘合状态。

15、与此相对，专利文献2的方法只不过是能够仅针对特定的原因(盐分附着)而应用于特定的材料(通过开环聚合而固化的合成树脂)的限定的技术。另外，获取的数据仅是关于荧光的数据，不是多元数据。在专利文献3中获取的与荧光强度、其时间变化有关的数据是局部的数据，不是包含二维空间的位置信息的数据。因此，都不能高精度地预测粘合状态的异常的产生。这样，现状是尚不知道能够应用于各种粘合材料且高精度的粘合状态的预测方法、预测系统。

技术实现思路

1、本发明是鉴于这些情况而完成的，其目的在于提供能够应用于各种粘合材料且能够高精度地预测粘合状态的粘合状态的预测系统。另外，本发明的目的也在于提供粘合状态的预测方法、粘合状态的预测程序以及粘合物的制造方法。

2、本发明的粘合状态的预测系统是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的系统，其中，具有：数据获取部，获取两个以上的、包含上述对象物的二维坐标上的物性值信息的数据；以及粘合状态预测部，使用获取到的两个以上的上述数据，预测上述对象物与上述被粘合体之间的粘合状态。

3、本发明的粘合状态的预测方法是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的方法，其中，具有：获取两个以上的、包含上述对象物的二维坐标上的物性值信息的数据的工序；以及使用获取到的两个以上的上述数据预测上述对象物与上述被粘合体之间的粘合状态的工序。

4、本发明的粘合状态的预测程序是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的程序，其用于使计算机执行：获取两个以上的、包含上述对象物的二维坐标上的物性值信息的数据的工序；以及使用获取到的两个以上的上述数据预测上述对象物与上述被粘合体之间的粘合状态的工序。

5、本发明的粘合物的制造方法包括：通过对具有粘合性的对象物进行本发明的预测方法来预测上述对象物与被粘合体之间的粘合状态的工序；以及基于上述预测的结果调整上述对象物的处理条件的工序。

6、根据本发明，能够提供能够应用于各种粘合材料且能够高精度地预测粘合状态的粘合状态的预测系统、预测方法、预测程序以及使用了它们的粘合物的制造方法。

技术特征：

1.一种粘合状态的预测系统，是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的系统，其中，

2.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

3.根据权利要求2所述的粘合状态的预测系统，其中，

4.根据权利要求3所述的粘合状态的预测系统，其中，

5.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

6.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

7.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

8.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

9.根据权利要求8所述的粘合状态的预测系统，其中，

10.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

11.根据权利要求10所述的粘合状态的预测系统，其中，

12.根据权利要求11所述的粘合状态的预测系统，其中，

13.根据权利要求11或12所述的粘合状态的预测系统，其中，

14.根据权利要求13所述的粘合状态的预测系统，其中，

15.根据权利要求10所述的粘合状态的预测系统，其中，

16.根据权利要求15所述的粘合状态的预测系统，其中，

17.根据权利要求1所述的粘合状态的预测系统，其中，

18.一种粘合状态的预测方法，是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的方法，其中，

19.一种粘合状态的预测程序，是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的程序，其中，

20.一种粘合物的制造方法，其中，包括：

技术总结本发明涉及粘合状态的预测系统、粘合状态的预测方法、粘合状态的预测程序以及粘合物的制造方法。本发明的粘合状态的预测系统是预测使具有粘合性的对象物粘合于被粘合体时的粘合状态的系统，其中，具有：数据获取部，获取两个以上的、包含所述对象物的二维坐标上的物性值信息的数据；以及粘合状态预测部，使用获取到的两个以上的所述数据，预测所述对象物与所述被粘合体之间的粘合状态。技术研发人员：竹村千代子,山田哲也,大久保康受保护的技术使用者：柯尼卡美能达株式会社技术研发日：技术公布日：2024/12/23