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公开(公告)号：CN101274315A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810087876.9
申请日：2008-03-27
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 长谷川昌孝
Abstract: 本发明提供一种涂敷装置，其能够得到膜的厚度精度高、而且表面平滑且没有涂敷不均的涂敷膜。该涂敷装置具备：支承辊部(21)，其具有以外周面支承沿长度方向行进的长条状的板(16)的支承辊20；涂敷液供给部18，其以一定间隔的间隙和支承辊(20)对置配置，向板(16)供给涂敷液，通过在所述间隙形成的所述涂敷液的液珠进行涂敷，其中，在一个架台(30)上支承涂敷液供给部(18)和支承辊部(21)双方，将架台(30)固定于有源型除振装置(32)上。
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公开(公告)号：CN111511476B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201880082156.5
申请日：2018-12-10
Applicant: 富士胶片株式会社
Abstract: 本发明的课题在于提供一种在通过气溶胶沉积法进行的成膜中，能够提高成膜速度的成膜方法。将包含成膜材料的原料液气溶胶化，向以10kHz以下的频率振动的基材提供所生成的气溶胶，将包含成膜材料的膜成膜于基材上，由此解决课题。
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公开(公告)号：CN114008631A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202080045534.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 富士胶片株式会社
Abstract: 本发明提供一种在将从产品的多维物性数据导出的多维物性相关数据作为学习用输入数据而提供给机器学习模型进行学习的情况下，能够进一步提高通过机器学习模型进行的产品质量的预测精度的学习装置、学习装置的动作方法、学习装置的动作程序及运用装置。学习装置的学习部将从产品的物性数据导出的、包含具有多个项目的相关数据的学习用输入数据提供给第1机器学习模型进行学习，并输出临时机器学习模型。提取部利用临时机器学习模型，从相关数据的多个项目中提取有助于提高质量预测精度的程度满足预先设定条件的高贡献项目。学习部选择性地将高贡献项目的相关数据提供给第2机器学习模型进行学习，并将第2机器学习模型作为供实际运用的学习完毕模型进行输出。
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公开(公告)号：CN113994281A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202080040798.6
申请日：2020-05-19
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 长谷川昌孝
IPC: G05B19/418 , G05B13/04
Abstract: 在优化支援装置、方法及程序中，能够以高精度预测产物的生产工艺中的各种条件等。优化支援装置具备：第1转换部，将表示用于生产产物的工艺的运行条件的运行条件参数转换为表示工艺的状态的状态参数；及第2转换部，将状态参数转换为表示产物的品质的品质参数。
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公开(公告)号：CN110691998A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201880035113.1
申请日：2018-06-05
Applicant: 富士胶片株式会社
IPC: G02B5/30
Abstract: 本发明提供一种能够获得能够显示精细且所期望的色阶的图像的胆甾醇型液晶层，并具有高生产率的液晶薄膜的制造方法及功能性薄膜的制造方法。本发明的液晶薄膜的制造方法依次具有：涂布工序，沿长度方向运送支撑体的同时，将包含胆甾醇型液晶化合物及感光性的手性试剂的液晶组合物涂布于支撑体表面；照射工序，向未干燥状态的液晶组合物的涂布膜照射手性试剂感光的波长的光；取向工序，对涂布膜进行加热来使液晶进行取向；及固化工序，对所取向的涂布膜进行固化，在照射工序中，经由配置于支撑体侧的图案掩模而对涂布膜照射光，图案掩模为具有对手性试剂所感光的波长的光的透射率不同的3个以上的区域的多灰度的图案掩模，照射工序中，通过经由多灰度的图案掩模而对涂布膜照射光，从而对于涂布膜的各区域照射不同的照射量的光。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103307285B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201310060701.X
申请日：2013-02-26
Applicant: 富士胶片株式会社
IPC: F16J15/447 , B08B7/00 , B29D7/01 , C08J5/18
CPC classification number: B29C43/46
Abstract: 本发明提供一种迷宫式密封件、清洗单元及方法、溶液制膜方法。清洗单元使包含干冰颗粒的清洗气体(67)从喷嘴喷出而与周面(21a)接触。清洗气体(67)所接触的周面(21a)的清洗区被壳体主体(64)覆盖，吸引壳体主体(64)内的气体，从而吸引从周面(21a)剥离的污染物或清洗气体(67)等。与壳体主体(64)的周面(21a)对置的对置面(64d)上设置有迷宫式密封件(77)，迷宫式密封件(77)具有分别向槽(91～93)与喷嘴侧的壁面(77a)开口来贯穿内部的孔(101)。孔(101)通过集合管(111)及管(82)与排气部(71)连接。通过排气部(71)吸引凸片(85～88)周围的气体。
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公开(公告)号：CN113543874B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202080019523.4
申请日：2020-03-02
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 长谷川昌孝
Abstract: 在数据生成装置及方法以及学习装置及方法中，能够适当地进行产生过程的条件设定。数据生成装置生成包括用于学习神经网络的多个学习数据的数据集，所述神经网络为如下：在用于产生产物的过程中，若输入过程条件，则输出与过程条件对应的产生结果且由多个层通过多个耦合权重耦合而成。此时，在将神经网络的耦合权重的总数设为M0时，设定2×M0个以上的多个过程条件。并且，获取通过根据多个过程条件中的每一个产生产物来导出且与多个过程条件中的每一个对应的产生结果。生成包括多个过程条件及产生结果的多个学习数据作为数据集。
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公开(公告)号：CN111491746B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201880081409.7
申请日：2018-12-11
Applicant: 富士胶片株式会社
IPC: B05D1/02 , B05D3/00 , B05D3/02 , B05D3/06 , B05D3/10 , B05D3/12 , C23C14/22 , C23C24/04 , G02F1/13
Abstract: 本发明的课题在于提供一种在通过气溶胶沉积法进行的成膜中，能够进行高精度地图案化的成膜的成膜方法。通过将包含成膜材料的原料液气溶胶化，向基材供给气溶胶，将成膜材料成膜于基材上时，基材在被成膜面上具有相对于原料液为疏液性的疏液区域及相对于原料液为亲液性的亲液区域，将疏液区域的宽度设为L，将气溶胶的直径设为D时，满足“D≥L/2”来解决课题。
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公开(公告)号：CN114072811A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202080045879.5
申请日：2020-05-20
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 长谷川昌孝
Abstract: 本发明提供一种在将从产品的多维物性数据导出的多维物性相关数据作为学习用输入数据而提供给机器学习模型进行学习的情况下，能够进一步提高通过机器学习模型进行的产品质量的预测精度的学习装置、学习装置的动作方法、学习装置的动作程序及运用装置。学习装置的第1导出部将自动编码器应用于多维物性数据，导出与多维物性数据相关的多维物性相关数据作为学习用输入数据。学习部将包含多维物性相关数据的学习用输入数据提供给机器学习模型进行学习，并将机器学习模型作为供实际运用的学习完毕模型进行输出。
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公开(公告)号：CN113543874A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202080019523.4
申请日：2020-03-02
Applicant: 富士胶片株式会社
Inventor： 长谷川昌孝
Abstract: 在数据生成装置及方法以及学习装置及方法中，能够适当地进行产生过程的条件设定。数据生成装置生成包括用于学习神经网络的多个学习数据的数据集，所述神经网络为如下：在用于产生产物的过程中，若输入过程条件，则输出与过程条件对应的产生结果且由多个层通过多个耦合权重耦合而成。此时，在将神经网络的耦合权重的总数设为M0时，设定2×M0个以上的多个过程条件。并且，获取通过根据多个过程条件中的每一个产生产物来导出且与多个过程条件中的每一个对应的产生结果。生成包括多个过程条件及产生结果的多个学习数据作为数据集。
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