JP2021060806A

JP2021060806A - Processing program creation device

Info

Publication number: JP2021060806A
Application number: JP2019184662A
Authority: JP
Inventors: 裕二出口; Yuji Deguchi
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2019-10-07
Filing date: 2019-10-07
Publication date: 2021-04-15

Abstract

To provide a function for supporting work for designating a preparation command and a post-processing command required before and after a command related to processing of a cycle command or the like.SOLUTION: According to the present invention, a processing program creation device 1 includes a data acquisition part 100 for acquiring a processing program, a processing program analysis part 110 for extracting a command related to processing, a preparation command and a post-processing command from the processing program, and analyzing respective positions of the preparation command and the post-processing command viewed from the command related to the processing, and a learning part 152 for creating a first learning model obtained by learning the respective positions of the preparation command and the post-processing command viewed from the command related to the processing on the basis of an analysis result by the processing program analysis part 110.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、加工プログラム作成装置に関し、特に数値制御装置が実行する加工プログラムの作成装置に関する。 The present invention relates to a machining program creation device, and more particularly to a machining program creation device executed by a numerical control device.

数値制御装置は加工プログラムを読み込み、読み込んだ加工プログラムを実行することで自動運転を行っている。加工プログラムは、例えばオペレータが手動で作成する。オペレータは、加工プログラムを作成する際には、ワークの加工形状を実現するための加工に係る指令を加工プログラムに指定する一方で、指定した加工に係る指令の前後に、該加工に係る指令を実行するために必要な準備指令（工具交換指令、主軸回転指令、アプローチ指令等）や後処理指令（エスケープ指令、主軸停止指令等）を指定する。加工プログラムに指定した加工に係る指令としては、複数の指令を組み合わせて所定の形状をワークに加工するものや、１つの指令で一連の動作シーケンスを機械に行わせるサイクル指令（例えば、特許文献１）等がある。 The numerical control device reads the machining program and executes the read machining program to perform automatic operation. The machining program is manually created by the operator, for example. When creating a machining program, the operator specifies a command related to machining to realize the machining shape of the workpiece in the machining program, while issuing commands related to the machining before and after the command related to the specified machining. Specify the preparation commands (tool change command, spindle rotation command, approach command, etc.) and post-processing commands (escape command, spindle stop command, etc.) required for execution. As the command related to machining specified in the machining program, a command for machining a predetermined shape into a work by combining a plurality of commands, or a cycle command for causing a machine to perform a series of operation sequences with one command (for example, Patent Document 1). ) Etc.

特開２０１５−０１１６６９号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-011669

このように、オペレータは、加工プログラムに加工に係る指令を指定するたびに、該加工に係る指令の実行に必要な複数の補助的な指令を前後に指定する必要がある。それらの補助的な指令は機械構成、ワーク形状等により多数の指令が存在する。そのため、それらの情報を把握する必要があり、オペレータの負担になっていた。
そこで、サイクル指令等の加工に係る指令の前後に必要な準備指令や後処理指令を指定する作業を学習乃至支援する機能が望まれている。 As described above, each time the operator specifies a command related to machining in the machining program, it is necessary to specify a plurality of auxiliary commands necessary for executing the command related to the machining before and after. There are many auxiliary commands depending on the machine configuration, work shape, etc. Therefore, it is necessary to grasp such information, which is a burden on the operator.
Therefore, there is a demand for a function of learning or supporting the work of designating necessary preparatory commands and post-processing commands before and after a command related to processing such as a cycle command.

本発明の一態様による数値制御装置は、過去にオペレータが作成した加工プログラムから、加工に係る指令（サイクル指令など）の近傍に指定されている指令を抽出し、抽出した指令を所定のルールに従って機械学習する。そして、オペレータが新たに加工プログラムを作成する際に、加工に係る指令を入力した時点で、前記機械学習の結果を用いた推論処理を実行し、加工に係る指令の前後に指定するべき補助的な指令を推論結果として出力する。 The numerical control device according to one aspect of the present invention extracts a command specified in the vicinity of a command (cycle command, etc.) related to machining from a machining program created by an operator in the past, and extracts the extracted command according to a predetermined rule. Machine learning. Then, when the operator creates a new machining program, when a command related to machining is input, an inference process using the result of the machine learning is executed, and an auxiliary to be specified before and after the command related to machining. Command is output as an inference result.

そして、本発明の一態様は、工作機械の制御プログラムの作成を支援する加工プログラム作成装置であって、加工プログラムを取得するデータ取得部と、前記加工プログラムから加工に係る指令と、準備指令及び後処理指令とを抽出し、前記加工に係る指令から見たそれぞれの準備指令及び後処理指令の位置を解析する加工プログラム解析部と、前記加工プログラム解析部による解析結果に基づいて、前記加工に係る指令から見たそれぞれの準備指令及び後処理指令の位置を学習した第１学習モデルを作成する学習部と、を備えた加工プログラム作成装置である。 Then, one aspect of the present invention is a machining program creation device that supports the creation of a control program for a machine tool, and includes a data acquisition unit that acquires the machining program, a command related to machining from the machining program, a preparation command, and a preparation command. The post-processing command is extracted, and the machining program analysis unit that analyzes the positions of the preparatory command and the post-processing command as seen from the command related to the machining, and the machining program analysis section based on the analysis result of the machining program analysis section, perform the machining. It is a machining program creation device including a learning unit that creates a first learning model that learns the positions of each preparation command and post-processing command as seen from the command.

本発明の他の態様は、工作機械の制御プログラムの作成を支援する加工プログラム作成装置であって、加工に係る指令を取得するデータ取得部と、前記加工に係る指令を解析する加工プログラム解析部と、加工に係る指令から見たそれぞれの準備指令及び後処理指令の位置を学習した第１学習モデルを記憶する学習モデル記憶部に記憶される第１学習モデルと、前記加工プログラム解析部による解析結果とに基づいて、前記加工に係る指令から見た所定の位置に指定するべき準備指令及び後処理指令を推定する指令推定部と、前記加工に係る指令と、前記指令推定部が推定した準備指令及び後処理指令を含む加工プログラムの雛形を表示する推定結果表示部と、を備えた加工プログラム作成装置である。 Another aspect of the present invention is a machining program creation device that supports the creation of a control program for a machine tool, that is, a data acquisition unit that acquires a command related to machining and a machining program analysis unit that analyzes the command related to the machining. The first learning model stored in the learning model storage unit that stores the first learning model that learned the positions of the respective preparation commands and post-processing commands as seen from the processing commands, and the analysis by the processing program analysis unit. Based on the result, the command estimation unit that estimates the preparation command and the post-processing command to be specified at a predetermined position as seen from the command related to the processing, the command related to the processing, and the preparation estimated by the command estimation unit. It is a machining program creation device including an estimation result display unit for displaying a template of a machining program including commands and post-processing commands.

本発明の一態様により、サイクル指令等の加工に係る指令の前後に必要な準備指令や後処理指令を指定する作業を学習乃至支援することが可能となる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to learn or support the work of designating necessary preparation commands and post-processing commands before and after a command related to processing such as a cycle command.

一実施形態による加工プログラム作成装置の概略的なハードウェア構成図である。It is a schematic hardware block diagram of the machining program creation apparatus by one Embodiment. 第１実施形態による加工プログラム作成装置の概略的な機能ブロック図である。It is a schematic functional block diagram of the machining program creation apparatus according to 1st Embodiment. 加工プログラムの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a machining program. 典型的な加工パターンの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a typical processing pattern. 第１学習モデルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the 1st learning model. 第２学習モデルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the 2nd learning model. 第２実施形態による加工プログラム作成装置の概略的な機能ブロック図である。It is a schematic functional block diagram of the machining program creation apparatus according to 2nd Embodiment. 第１学習モデルを用いたそれぞれの相対位置における準備指令及び後処理指令の推定方法を説明する図である。It is a figure explaining the estimation method of the preparation command and the post-processing command at each relative position using the 1st learning model. 第２学習モデルを用いたそれぞれの準備指令及び後処理指令の引数の推定方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of estimating the argument of each preparation command and post-processing command using the second learning model. 加工プログラムの雛形の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the template of a processing program. 学習モデル記憶部を外部のコンピュータ上に設けた変形例を示す図である。It is a figure which shows the modification which provided the learning model storage part on an external computer.

以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は本発明の一実施形態による加工プログラム作成装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本発明の加工プログラム作成装置１は、例えば加工プログラムに基づいて産業機械を制御する数値制御装置として実装することができる。また、本発明の加工プログラム作成装置１は、加工プログラムに基づいて産業機械を制御する数値制御装置に併設されたパソコンや、有線／無線のネットワークを介して数値制御装置と接続されたパソコン、セルコンピュータ、フォグコンピュータ、クラウドサーバの上に実装することができる。本実施形態では、加工プログラム作成装置１を、ネットワーク介して数値制御装置と接続されたパソコンの上に実装した例を示す。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram showing a main part of a machining program creating apparatus according to an embodiment of the present invention. The machining program creating device 1 of the present invention can be implemented as, for example, a numerical control device that controls an industrial machine based on a machining program. Further, the machining program creating device 1 of the present invention includes a personal computer attached to a numerical control device that controls an industrial machine based on the machining program, a personal computer connected to the numerical control device via a wired / wireless network, and a cell. It can be implemented on a computer, fog computer, or cloud server. In this embodiment, an example in which the machining program creation device 1 is mounted on a personal computer connected to the numerical control device via a network is shown.

本実施形態による加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１は、加工プログラム作成装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、バス２２を介してＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムを読み出し、該システム・プログラムに従って加工プログラム作成装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、及び外部から入力された各種データ等が一時的に格納される。 The CPU 11 included in the machining program creation device 1 according to the present embodiment is a processor that controls the machining program creation device 1 as a whole. The CPU 11 reads the system program stored in the ROM 12 via the bus 22 and controls the entire machining program creation device 1 according to the system program. Temporary calculation data, display data, various data input from the outside, and the like are temporarily stored in the RAM 13.

不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたメモリやＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等で構成され、加工プログラム作成装置１の電源がオフされても記憶状態が保持される。不揮発性メモリ１４には、インタフェース１５を介して外部機器７２から読み込まれたデータや加工プログラム、入力装置７１を介して入力されたデータや加工プログラム等が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶されたデータや加工プログラムは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、公知の解析プログラムなどの各種システム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。 The non-volatile memory 14 is composed of, for example, a memory backed up by a battery (not shown), an SSD (Solid State Drive), or the like, and the storage state is maintained even when the power of the machining program creation device 1 is turned off. The non-volatile memory 14 stores data and processing programs read from the external device 72 via the interface 15, data and processing programs input via the input device 71, and the like. The data and the processing program stored in the non-volatile memory 14 may be expanded in the RAM 13 at the time of execution / use. Further, various system programs such as a known analysis program are written in the ROM 12 in advance.

インタフェース１５は、加工プログラム作成装置１のＣＰＵ１１とＵＳＢ装置等の外部機器７２と接続するためのインタフェースである。外部機器７２側からは、例えば産業機械の制御に用いられる加工プログラムや各種パラメータ等を読み込むことができる。また、加工プログラム作成装置１内で編集した加工プログラムや各種パラメータ等は、外部機器７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。 The interface 15 is an interface for connecting the CPU 11 of the machining program creation device 1 and an external device 72 such as a USB device. From the external device 72 side, for example, a machining program used for controlling an industrial machine, various parameters, and the like can be read. Further, the machining program, various parameters, and the like edited in the machining program creation device 1 can be stored in the external storage means via the external device 72.

インタフェース２０は、加工プログラム作成装置１のＣＰＵと有線乃至無線のネットワーク５とを接続するためのインタフェースである。ネットワーク５には、数値制御装置３やフォグコンピュータ、クラウドサーバ等が接続され、加工プログラム作成装置１との間で相互にデータのやり取りを行っている。 The interface 20 is an interface for connecting the CPU of the processing program creation device 1 and the wired or wireless network 5. A numerical control device 3, a fog computer, a cloud server, and the like are connected to the network 5, and data is exchanged with each other with the machining program creation device 1.

表示装置７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ等がインタフェース１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力装置７１は、作業者による操作に基づく指令，データ等をインタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。 On the display device 70, each data read on the memory, data obtained as a result of executing a program or the like, or the like is output and displayed via the interface 17. Further, the input device 71 composed of a keyboard, a pointing device, and the like passes commands, data, and the like based on operations by the operator to the CPU 11 via the interface 18.

図２は、本発明の第１実施形態による加工プログラム作成装置１が備える機能を概略的なブロック図として示したものである。本実施形態による加工プログラム作成装置１が備える各機能は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がシステム・プログラムを実行し、加工プログラム作成装置１の各部の動作を制御することにより実現される。本実施形態による加工プログラム作成装置１は、数値制御装置３が制御対象とする産業機械に係る制御指令を含む加工プログラムをオペレータが作成する際の支援に用いる学習モデルを作成する。 FIG. 2 shows a schematic block diagram of the functions provided by the machining program creating apparatus 1 according to the first embodiment of the present invention. Each function of the machining program creation device 1 according to the present embodiment is obtained by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1 executing a system program and controlling the operation of each part of the machining program creation device 1. It will be realized. The machining program creation device 1 according to the present embodiment creates a learning model used to support the operator when creating a machining program including a control command related to an industrial machine to be controlled by the numerical control device 3.

本実施形態の加工プログラム作成装置１は、データ取得部１００、加工プログラム解析部１１０、機械学習部１５０を備える。また、加工プログラム作成装置１のＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４には、入力装置７１、外部機器７２、数値制御装置３等から取得した加工プログラムや該加工プログラムの動作環境に係る情報を記憶するための領域として加工プログラム記憶部２１０が予め用意されている。 The machining program creation device 1 of the present embodiment includes a data acquisition unit 100, a machining program analysis unit 110, and a machine learning unit 150. Further, the RAM 13 to the non-volatile memory 14 of the machining program creation device 1 is for storing the machining program acquired from the input device 71, the external device 72, the numerical control device 3, and the like, and information related to the operating environment of the machining program. A machining program storage unit 210 is prepared in advance as an area.

データ取得部１００は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理と、インタフェース１５、１８又は２０による入力制御処理とが行われることで実現される。データ取得部１００は、加工プログラムと、該加工プログラムの動作環境に係る情報とを取得して、加工プログラム記憶部２１０に記憶する。データ取得部１００は、入力装置７１、外部機器７２、数値制御装置３等から加工プログラム及び該加工プログラムの動作環境に係る情報を取得して良い。データ取得部１００が取得する加工プログラムは、例えばサイクル指令や一連の切削指令等で示される加工に係る指令を含むものであって良い。データ取得部１００が加工プログラムと共に取得する加工プログラムの動作環境に係る情報は、該加工プログラムを実行する産業機械の機械構成情報（産業機械の種類、軸構成、工具種類等）、ワーク素材情報（ワークの形状、ワークの材料等）等を含む。 The data acquisition unit 100 executes a system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and mainly performs arithmetic processing using the RAM 13 and the non-volatile memory 14 by the CPU 11, and the interface 15. It is realized by performing the input control process according to 18 or 20. The data acquisition unit 100 acquires the machining program and the information related to the operating environment of the machining program and stores it in the machining program storage unit 210. The data acquisition unit 100 may acquire information related to the machining program and the operating environment of the machining program from the input device 71, the external device 72, the numerical control device 3, and the like. The machining program acquired by the data acquisition unit 100 may include commands related to machining indicated by, for example, a cycle command, a series of cutting commands, or the like. The information related to the operating environment of the machining program acquired by the data acquisition unit 100 together with the machining program includes machine configuration information (industrial machine type, shaft configuration, tool type, etc.) of the industrial machine that executes the machining program, and work material information (work material information). The shape of the work, the material of the work, etc.) are included.

加工プログラム解析部１１０は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理が行われることで実現される。加工プログラム解析部１１０は、加工プログラム記憶部２１０に記憶されている加工プログラムと該加工プログラムの動作環境に係る情報を読み出して解析し、機械学習部１５０による学習に用いられる学習データを作成する。加工プログラム解析部１１０は、加工プログラムに含まれる加工に係る指令を特定する。そして、特定した加工に係る指令の前後に指定されている準備指令及び後処理指令に該加工に係る指令からの相対位置を関連付ける。そして、加工プログラム解析部１１０は、解析した加工プログラム及び該加工プログラムの動作環境に係る情報を機械学習部１５０に出力する。 The machining program analysis unit 110 executes a system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and mainly performs arithmetic processing using the RAM 13 and the non-volatile memory 14 by the CPU 11. It is realized by. The machining program analysis unit 110 reads and analyzes the machining program stored in the machining program storage unit 210 and the information related to the operating environment of the machining program, and creates learning data used for learning by the machine learning unit 150. The machining program analysis unit 110 specifies a command related to machining included in the machining program. Then, the relative position from the command related to the machining is associated with the preparation command and the post-processing command designated before and after the command related to the specified machining. Then, the machining program analysis unit 110 outputs the analyzed machining program and information related to the operating environment of the machining program to the machine learning unit 150.

図３は、加工プログラムの例を示している。ワークの加工に用いられる加工プログラムには、少なくとも１つの加工に係る指令を含む。例えば、工作機械においては、加工に係る指令は、サイクル指令や一連の切削指令（切削指令で始まり切削指令で終わる、切削指令乃至早送り指令の集合）で示される。図３の例では、加工プログラム解析部１１０は、加工プログラムの中からドリルサイクル指令Ｇ８１を加工に係る指令として特定する。なお、加工に係る指令が一連の切削指令で示されている場合には、該一連の切削指令が描く工具軌跡をシミュレーション処理等で算出し、図４に例示されるような典型的な加工パターンとの間で公知の形状マッチングを行い、当該一連の切削指令がどのような加工を行うものであるのかを特定しておく。 FIG. 3 shows an example of a machining program. The machining program used to machine the workpiece includes at least one machining command. For example, in a machine tool, a command related to machining is indicated by a cycle command or a series of cutting commands (a set of cutting commands or fast-forward commands starting with a cutting command and ending with a cutting command). In the example of FIG. 3, the machining program analysis unit 110 specifies the drill cycle command G81 as a command related to machining from the machining program. When the command related to machining is indicated by a series of cutting commands, the tool locus drawn by the series of cutting commands is calculated by simulation processing or the like, and a typical machining pattern as illustrated in FIG. 4 is calculated. A known shape matching is performed with and, and what kind of processing is performed by the series of cutting commands is specified.

次に、加工プログラム解析部１１０は、特定した加工に係る指令（ドリルサイクル指令Ｇ８１）を基準として、前後に指定された準備指令及び後処理指令に対して該加工に係る指令からの相対位置を算出して関連付ける。典型的な準備指令としては、原点復帰指令、工具交換指令、主軸回転指令、ワーク座標系選択指令、工具径補正指令、アプローチ指令等が例示される。また、典型的な後処理指令としては、エスケープ指令、主軸回転停止指令、終了指令等が例示される。そして、加工プログラム解析部１１０は、各々の準備指令、後処理指令に対して、加工に係る指令からのブロック距離を相対位置として関連付ける。図３の例では、原点復帰指令Ｇ２８は加工に係る指令であるドリルサイクル指令Ｇ８１の５ブロック前に位置しているので、相対位置として−５が関連付けられる。 Next, the machining program analysis unit 110 sets the relative position from the command related to the machining to the preparation command and the post-processing command designated before and after the specified machining command (drill cycle command G81) as a reference. Calculate and associate. Typical preparation commands include a home position return command, a tool change command, a spindle rotation command, a work coordinate system selection command, a tool diameter correction command, an approach command, and the like. Further, typical post-processing commands include an escape command, a spindle rotation stop command, an end command, and the like. Then, the machining program analysis unit 110 associates the block distance from the command related to machining with each of the preparation command and the post-processing command as a relative position. In the example of FIG. 3, since the origin return command G28 is located 5 blocks before the drill cycle command G81, which is a command related to machining, −5 is associated as a relative position.

加工プログラム解析部１１０は、典型的な加工に係る指令、準備指令、後処理指令を例えばテーブル等の形式で予め設定しておき、これらテーブルを参照することで、加工プログラムに含まれる加工に係る指令、準備指令、後処理指令を特定するようにしても良い。また、加工に係る指令が一連の切削指令で示されている場合には、加工プログラム内で準備指令と後処理指令に挟まれている、切削指令で始まり切削指令で終わる、切削指令乃至早送り指令の集合を加工に係る指令として特定するようにすれば良い。 The machining program analysis unit 110 presets typical machining commands, preparation commands, and post-processing commands in the form of, for example, a table, and by referring to these tables, the machining program includes the machining included in the machining program. The command, the preparation command, and the post-processing command may be specified. In addition, when a command related to machining is indicated by a series of cutting commands, it is sandwiched between the preparation command and the post-processing command in the machining program, starts with the cutting command and ends with the cutting command, and is a cutting command or fast-forward command. The set of is specified as a command related to processing.

また、加工プログラム解析部１１０は、加工プログラムに複数の加工に係る指令が含まれていると判断できる場合には、それぞれの加工に係る指令ごとに上記した処理を実行する。一般に、加工プログラムが複数の加工に係る指令を含んでいる場合、準備指令−＞加工に係る指令−＞後処理指令の流れが繰り返されるため、加工プログラムに含まれるそれぞれの指令が、加工に係る指令、準備指令、後処理指令、その他の指令のいずれに属するのかを特定した上で、準備指令−＞加工に係る指令−＞後処理指令という流れを１つのセットとした指令群に分割することで、加工プログラムを、それぞれの加工に係る指令と該加工に係る指令に関連する準備指令及び後処理指令のセットへと分割することができる。 Further, when it can be determined that the machining program includes commands related to a plurality of machining, the machining program analysis unit 110 executes the above-described processing for each command related to each machining. Generally, when a machining program includes commands related to a plurality of machining, the flow of preparation command-> command related to machining-> post-processing command is repeated, so that each command included in the machining program is related to machining. After specifying whether it belongs to a command, preparation command, post-processing command, or other command, divide the flow of preparation command-> processing-related command-> post-processing command into one set of command groups. Then, the machining program can be divided into a set of commands related to each machining and a preparation command and a post-processing command related to the command related to the machining.

機械学習部１５０は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理が行われることで実現される。機械学習部１５０は、加工プログラム解析部１１０による解析結果に基づいた機械学習に係る処理を実行する。本実施形態による機械学習部１５０は、少なくとも学習部１５２と、学習部１５２が作成する学習モデルを記憶するためにＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４に設けられた領域である学習モデル記憶部２２０を備える。 The machine learning unit 150 executes a system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and mainly performs arithmetic processing using the RAM 13 and the non-volatile memory 14 by the CPU 11. It will be realized. The machine learning unit 150 executes a process related to machine learning based on the analysis result by the machining program analysis unit 110. The machine learning unit 150 according to the present embodiment includes at least a learning unit 152 and a learning model storage unit 220 which is an area provided in the RAM 13 to the non-volatile memory 14 for storing the learning model created by the learning unit 152.

学習部１５２は、加工プログラム解析部１１０による解析結果として入力された学習データを用いた機械学習により学習モデルを作成し、学習モデル記憶部２２０に記憶する。学習部１５２が作成する学習モデルは、加工プログラムにおける加工に係る指令の前後に指定するべき準備指令及び後処理指令を学習する第１学習モデルと、それぞれの準備指令及び後処理指令における引数を学習する第２学習モデルを含む。 The learning unit 152 creates a learning model by machine learning using the learning data input as the analysis result by the processing program analysis unit 110, and stores it in the learning model storage unit 220. The learning model created by the learning unit 152 learns the first learning model for learning the preparatory command and the post-processing command to be specified before and after the command related to machining in the machining program, and the arguments in each preparatory command and the post-processing command. Includes a second learning model to do.

学習部１５２が作成する第１学習モデルは、例えば図５に例示されるように、加工に係る指令からの相対位置に対するそれぞれの準備指令及び後処理指令の出現頻度を示すものであって良い。学習部１５２は、加工に係る指令毎に第１学習モデルを作成する。学習部１５２は、同一又は類似の加工に係る指令を含む複数の加工プログラムを加工プログラム解析部１１０が解析して得られた複数の学習データを用いて、図５に例示されるような頻度グラフを作成し、これを該加工に係る指令の第１学習モデルとすれば良い。ここで言うところの同一又は類似の加工に係る指令とは、加工に係る指令がサイクル指令で示される場合には同じ種類のサイクル指令を同一又は類似の加工に係る指令と判定し、加工に係る指令が一連の切削指令で示される場合には加工プログラム解析部１１０が特定した加工パターンが同じ加工パターンであるものを同一又は類似の加工に係る指令と判定すれば良い。学習部１５２は、加工プログラムの動作環境に係る情報に含まれる機械構成情報及びワーク素材情報毎に、第１学習モデルを作成する。例えば、学習部１５２は、サイクル指令Ｇ８２の直線３軸工作機械のための第１学習モデルと、平面加工パターン指令群の直線３軸回転２軸工作機械のための第１学習モデルとをそれぞれ個別に作成する。 The first learning model created by the learning unit 152 may indicate the frequency of appearance of the respective preparation commands and post-processing commands with respect to the relative positions from the commands related to machining, as illustrated in FIG. 5, for example. The learning unit 152 creates a first learning model for each command related to processing. The learning unit 152 uses a plurality of learning data obtained by analyzing a plurality of processing programs including commands related to the same or similar processing by the processing program analysis unit 110, and uses a frequency graph as illustrated in FIG. Is created, and this may be used as the first learning model of the command related to the processing. The command related to the same or similar machining referred to here is related to machining by determining that the same type of cycle command is a command related to the same or similar machining when the command related to machining is indicated by the cycle command. When the command is indicated by a series of cutting commands, it may be determined that the machining pattern specified by the machining program analysis unit 110 is the same machining pattern as a command relating to the same or similar machining. The learning unit 152 creates a first learning model for each of the machine configuration information and the work material information included in the information related to the operating environment of the machining program. For example, the learning unit 152 individually separates the first learning model for the linear 3-axis machine tool of the cycle command G82 and the first learning model for the linear 3-axis rotating 2-axis machine tool of the plane machining pattern command group. Create in.

学習部１５２が作成する第２学習モデルは、例えば図６に例示されるように、それぞれの準備指令及び後処理指令の引数の利用頻度を示すものであって良い。学習部１５２は、加工に係る指令毎に第２学習モデルを作成する。学習部１５２は、同一又は類似の加工に係る指令を含む複数の加工プログラムを加工プログラム解析部１１０が解析して得られた複数の学習データを用いて、それぞれの準備指令及び後処理指令毎の引数の組の頻度を示す頻度グラフを作成し、これを第２学習モデルとすれば良い。学習部１５２は、加工プログラムの動作環境に係る情報に含まれる機械構成情報及びワーク素材情報毎に、第２学習モデルを作成する。例えば、学習部１５２は、直線３軸工作機械のため原点復帰指令Ｇ２８の第２学習モデルと、直線３軸回転２軸工作機械のための原点復帰指令Ｇ２８の第２学習モデルとをそれぞれ個別に作成する。 The second learning model created by the learning unit 152 may indicate the frequency of use of the arguments of the respective preparation commands and post-processing commands, as illustrated in FIG. 6, for example. The learning unit 152 creates a second learning model for each command related to processing. The learning unit 152 uses a plurality of learning data obtained by analyzing a plurality of processing programs including commands related to the same or similar processing by the processing program analysis unit 110 for each preparation command and post-processing command. A frequency graph showing the frequency of a set of arguments may be created, and this may be used as the second learning model. The learning unit 152 creates a second learning model for each of the machine configuration information and the work material information included in the information related to the operating environment of the machining program. For example, the learning unit 152 individually sets the second learning model of the origin return command G28 for a linear 3-axis machine tool and the second learning model of the origin return command G28 for a linear 3-axis rotary 2-axis machine tool. create.

上記構成を備えた本実施形態による加工プログラム作成装置１は、加工プログラムの加工に係る指令の前後に指定するべき準備指令及び後処理指令を学習する。また、本実施形態による加工プログラム作成装置１は、準備指令及び後処理指令の引数を学習する。学習結果は学習モデルとして記憶される。加工プログラム作成装置１が作成する学習モデルは、オペレータが加工プログラムを作成する際に入力した加工に係る指令に用いるべき準備指令及び後処理指令を推定するために用いることができる。 The machining program creation device 1 according to the present embodiment having the above configuration learns the preparation command and the post-processing command to be designated before and after the command related to the machining of the machining program. Further, the machining program creation device 1 according to the present embodiment learns the arguments of the preparation command and the post-processing command. The learning result is stored as a learning model. The learning model created by the machining program creation device 1 can be used to estimate the preparation command and the post-processing command to be used for the command related to machining input by the operator when creating the machining program.

本実施形態による加工プログラム作成装置１の一変形例として、加工プログラムの解析を行う際に、加工プログラム解析部１１０は、予め準備指令の順序を、所定のルールに従って並び替えするようにしても良い。例えば、一般的な準備処理の順番として、原点復帰処理−＞工具交換処理−＞主軸回転―＞…といったような典型的な順序を決めるルールを定めておき、このルールに従って準備指令の並び替えを行っておいても良い。また、加工プログラム解析部１１０は、後処理指令についても同様に所定のルールに従って並び替えするようにしても良い。準備指令や後処理指令には実行する順序が特に決まっていないものがある。そのため、オペレータによっては、異なる順序で準備指令を指定する場合があり、そのような加工プログラムが頻発すると、学習部１５２による学習の精度が低下する場合がある。本変形例の構成を備えることで、この学習の制度の低下をある程度緩和することができる。 As a modification of the machining program creation device 1 according to the present embodiment, when analyzing the machining program, the machining program analysis unit 110 may rearrange the order of the preparation commands in advance according to a predetermined rule. .. For example, as a general preparatory processing order, a rule for determining a typical order such as origin return processing-> tool replacement processing-> spindle rotation-> ... is defined, and the preparatory commands are rearranged according to this rule. You may go. Further, the machining program analysis unit 110 may also rearrange the post-processing commands according to a predetermined rule. Some preparation commands and post-processing commands do not have a specific execution order. Therefore, depending on the operator, the preparation commands may be specified in a different order, and if such a machining program occurs frequently, the accuracy of learning by the learning unit 152 may decrease. By providing the configuration of this modified example, it is possible to alleviate this deterioration of the learning system to some extent.

図７は、本発明の第２実施形態による加工プログラム作成装置１が備える機能を概略的なブロック図として示したものである。本実施形態による加工プログラム作成装置１が備える各機能は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がシステム・プログラムを実行し、加工プログラム作成装置１の各部の動作を制御することにより実現される。本実施形態による加工プログラム作成装置１は、数値制御装置３が制御対象とする産業機械に係る制御指令を含む加工プログラムをオペレータが作成する際に、既に作成されている学習モデルを用いた支援を行う。 FIG. 7 shows a schematic block diagram of the functions provided by the machining program creating apparatus 1 according to the second embodiment of the present invention. Each function of the machining program creation device 1 according to the present embodiment is obtained by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1 executing a system program and controlling the operation of each part of the machining program creation device 1. It will be realized. The machining program creation device 1 according to the present embodiment provides support using a learning model that has already been created when the operator creates a machining program including a control command related to an industrial machine controlled by the numerical control device 3. Do.

本実施形態の加工プログラム作成装置１は、データ取得部１００、加工プログラム解析部１１０、推定結果表示部１２０、機械学習部１５０を備える。 The machining program creation device 1 of the present embodiment includes a data acquisition section 100, a machining program analysis section 110, an estimation result display section 120, and a machine learning section 150.

本実施形態によるデータ取得部１００は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理と、インタフェース１８，２０による入力制御処理とが行われることで実現される。データ取得部１００は、加工に係る指令及び該指令の動作環境に係る情報を取得して、機械学習部１５０に出力する。データ取得部１００は、例えば入力装置７１を介してオペレータから加工に係る指令を取得するようにしても良い。また、データ取得部１００は、入力装置７１や数値制御装置３から、指令の動作環境にかかる情報を取得して良い。データ取得部１００が取得する加工に係る指令は、例えばサイクル指令や切削指令で始まり切削指令で終わる切削指令乃至早送り指令の集合等であって良い。データ取得部１００が加工に係る指令と共に取得する該指令の動作環境に係る情報は、該指令を実行する産業機械の機械構成情報（産業機械の種類、軸構成、工具種類等）、ワーク素材情報（ワークの加工形状、ワークの材料等）等を含む。 The data acquisition unit 100 according to the present embodiment executes the system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and mainly performs arithmetic processing using the RAM 13 and the non-volatile memory 14 by the CPU 11. , It is realized by performing the input control processing by the interfaces 18 and 20. The data acquisition unit 100 acquires a command related to processing and information related to the operating environment of the command, and outputs the command to the machine learning unit 150. The data acquisition unit 100 may acquire a command related to processing from the operator via, for example, the input device 71. Further, the data acquisition unit 100 may acquire information related to the operating environment of the command from the input device 71 and the numerical control device 3. The command related to machining acquired by the data acquisition unit 100 may be, for example, a set of a cutting command or a fast-forward command starting with a cycle command or a cutting command and ending with a cutting command. The information related to the operating environment of the command acquired by the data acquisition unit 100 together with the command related to machining includes the machine configuration information (type of industrial machine, shaft configuration, tool type, etc.) of the industrial machine that executes the command, and the work material information. (Work processing shape, work material, etc.) etc. are included.

本実施形態による加工プログラム解析部１１０は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理が行われることで実現される。加工プログラム解析部１１０は、データ取得部１００が取得した加工に係る指令及び該指令の動作環境に係る情報を解析して、機械学習部１５０による推定処理に用いられる学習データを作成する。加工プログラム解析部１１０は、例えば加工に係る指令が一連の切削指令で示されている場合に、該一連の切削指令が描く工具軌跡をシミュレーション処理等で算出し、典型的な加工パターンとの間で公知の形状マッチングを行い、当該一連の切削指令がどのような加工を行うものであるのかを特定する処理等を行う。 The machining program analysis unit 110 according to the present embodiment executes the system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and performs arithmetic processing mainly using the RAM 13 and the non-volatile memory 14 by the CPU 11. Is realized by doing. The machining program analysis unit 110 analyzes the command related to machining acquired by the data acquisition unit 100 and the information related to the operating environment of the command, and creates learning data used for the estimation process by the machine learning unit 150. For example, when a command related to machining is indicated by a series of cutting commands, the machining program analysis unit 110 calculates the tool locus drawn by the series of cutting commands by simulation processing or the like, and creates an interval with a typical machining pattern. The shape matching known in the above is performed, and a process for specifying what kind of processing the series of cutting commands is to be performed is performed.

機械学習部１５０は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理が行われることで実現される。機械学習部１５０は、データ取得部１００から入力された加工に係る指令及び該指令の動作環境に係る情報と、学習モデル記憶部２２０に記憶されている学習モデルに基づく機械学習に係る処理を実行する。本実施形態による機械学習部１５０は、少なくとも指令推定部１５４と、第１実施形態による学習部１５２により作成された学習モデルが記憶されるＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４に設けられた領域である学習モデル記憶部２２０を備える。 The machine learning unit 150 executes a system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and mainly performs arithmetic processing using the RAM 13 and the non-volatile memory 14 by the CPU 11. It will be realized. The machine learning unit 150 executes a command related to processing input from the data acquisition unit 100, information related to the operating environment of the command, and a process related to machine learning based on the learning model stored in the learning model storage unit 220. To do. The machine learning unit 150 according to the present embodiment is an area provided in the RAM 13 to the non-volatile memory 14 in which the learning model created by at least the command estimation unit 154 and the learning unit 152 according to the first embodiment is stored. A storage unit 220 is provided.

指令推定部１５４は、データ取得部１００から入力された加工に係る指令及び該指令の動作環境に係る情報と、学習モデル記憶部２２０に記憶された学習モデルを用いて、該加工に係る指令の前後にあるべき準備指令及び後処理指令の推定処理を実行する。指令推定部１５４は、推定した結果を推定結果表示部１２０へと出力する。 The command estimation unit 154 uses the command related to processing input from the data acquisition unit 100, the information related to the operating environment of the command, and the learning model stored in the learning model storage unit 220 to issue the command related to the processing. Executes the estimation processing of the preparation command and the post-processing command that should be before and after. The command estimation unit 154 outputs the estimated result to the estimation result display unit 120.

指令推定部１５４は、学習モデル記憶部２２０に記憶される第１学習モデルの内で、データ取得部１００から入力された加工に係る指令及び該指令の動作環境に係る情報に対応する第１学習モデルを用いて、加工に係る指令の前後にあるべき準備指令及び後処理指令を推定する。図８は、頻度グラフとして作成された第１学習モデルを例示する図である。指令推定部１５４は、第１学習モデルを参照して、頻度グラフ上で加工に係る指令からのそれぞれの相対位置において頻度が高い指令を、加工に係る指令の前後にあるべき準備指令及び後処理指令として推定するようにしても良い。図８の例では、加工に係る指令の５つ前のブロックに原点復帰指令Ｇ２８、４つ前のブロックに工具交換指令Ｍ６、３つ前に主軸回転指令Ｍ３、２つ前にワーク座標系設定指令Ｇ５４、１つ前にアプローチ指令Ｇ００及びＧ４３が、それぞれ準備指令として推定される。このように、指令推定部１５４は、それぞれの相対位置において最も頻度が高い１つの指令をその相対位置にあるべき準備指令及び後処理指令と推定しても良いし、予め定めた所定の第１閾値以上の頻度の２以上の指令をその相対位置にあるべき準備指令及び後処理指令と推定しても良い。一方で、指令推定部１５４は、それぞれの相対位置における指令コードの頻度がすべて予め定めた所定の第２閾値以下である場合には、その相対位置にあるべき準備指令及び後処理指令が存在しないと推定しても良い。 In the first learning model stored in the learning model storage unit 220, the command estimation unit 154 is the first learning corresponding to the command related to processing input from the data acquisition unit 100 and the information related to the operating environment of the command. The model is used to estimate the preparatory and post-processing commands that should be before and after the machining command. FIG. 8 is a diagram illustrating a first learning model created as a frequency graph. With reference to the first learning model, the command estimation unit 154 issues a command having a high frequency at each relative position from the command related to machining on the frequency graph, and a preparatory command and post-processing that should be before and after the command related to machining. It may be estimated as a command. In the example of FIG. 8, the origin return command G28 is placed on the block five before the command related to machining, the tool change command M6 is set on the block four before, the spindle rotation command M3 is set three before, and the work coordinate system is set two before. Directive G54, one approach command G00 and G43 are presumed as preparatory commands, respectively. As described above, the command estimation unit 154 may presume that one command having the highest frequency in each relative position is a preparation command and a post-processing command that should be in the relative position, or a predetermined first predetermined command. Two or more commands with a frequency equal to or higher than the threshold value may be estimated as a preparation command and a post-processing command that should be at their relative positions. On the other hand, when the frequency of the command code at each relative position is equal to or less than a predetermined second threshold value, the command estimation unit 154 does not have a preparation command and a post-processing command that should be at the relative position. It may be estimated that.

指令推定部１５４は、加工に係る指令とのそれぞれの相対位置にあるべき準備指令及び後処理指令を推定した場合、更に推定したそれぞれの準備指令及び後処理指令について、引数の推定を行っても良い。指令推定部１５４は、指令の引数を推定する際に、学習モデル記憶部２２０に記憶される第２学習モデルの内で、データ取得部１００から入力された加工に係る指令及び該指令の動作環境に係る情報に対応する準備指令及び後処理指令毎に作成された第２学習モデルを用いて、それぞれの準備指令及び後処理指令の引数を推定する。図９は、頻度グラフとして作成された第２学習モデルを例示する図である。指令推定部１５４は、第２学習モデルを参照して、それぞれの準備指令及び後処理指令について、頻度グラフ上で頻度が高い引数の組を、加工に係る指令の前後にあるべき準備指令及び後処理指令として推定するようにしても良い。図９の例では、準備指令である原点復帰指令Ｇ２８にはＸ，Ｙ，Ｚの２つの引数の組を、準備指令であるワーク座標系選択肢例Ｇ５４にはＸ，Ｙの２つの引数の組を、それぞれの指令に適した引数の組として推定される。指令推定部１５４は、最も頻度が高い引数の組をその指令に適した引数の組として推定しても良い。また、複数の引数の組が予め定めた所定の第３閾値以上の頻度を示す場合には、これら複数の引数の組に含まれるすべての引数をその指令に適した引数として推定しても良い。 When the command estimation unit 154 estimates the preparation command and the post-processing command that should be at their respective relative positions to the command related to machining, the command estimation unit 154 may further estimate the arguments for each of the estimated preparation command and the post-processing command. good. When the command estimation unit 154 estimates the argument of the command, the command related to the processing input from the data acquisition unit 100 and the operating environment of the command in the second learning model stored in the learning model storage unit 220. Using the second learning model created for each of the preparation command and the post-processing command corresponding to the information related to, the arguments of each preparation command and the post-processing command are estimated. FIG. 9 is a diagram illustrating a second learning model created as a frequency graph. With reference to the second learning model, the command estimation unit 154 sets a set of frequently used arguments on the frequency graph for each preparation command and post-processing command, and the preparation command and post-processing that should be before and after the command related to machining. It may be estimated as a processing command. In the example of FIG. 9, the origin return command G28, which is a preparation command, has a set of two arguments X, Y, and Z, and the work coordinate system option example G54, which is a preparation command, has a set of two arguments X, Y. Is estimated as a set of arguments suitable for each directive. The command estimation unit 154 may estimate the most frequent set of arguments as a set of arguments suitable for the command. Further, when a set of a plurality of arguments shows a frequency equal to or higher than a predetermined third threshold value, all the arguments included in the set of the plurality of arguments may be estimated as arguments suitable for the command. ..

推定結果表示部１２０は、図１に示した加工プログラム作成装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理と、インタフェース１７による出力制御処理とが行われることで実現される。推定結果表示部１２０は、指令推定部１５４が推定した加工に係る指令の前後にあるべき準備指令及び後処理指令と、それぞれの準備指令及び後処理指令に適した引数の組とに基づいて、表示装置７０に対して加工に係る指令を含む加工プログラムの雛形を表示する。 The estimation result display unit 120 executes a system program read from the ROM 12 by the CPU 11 included in the machining program creation device 1 shown in FIG. 1, and performs arithmetic processing mainly by the CPU 11 using the RAM 13 and the non-volatile memory 14, and the interface 17. It is realized by performing the output control processing by. The estimation result display unit 120 is based on the preparation command and the post-processing command that should be before and after the command related to the machining estimated by the command estimation unit 154, and a set of arguments suitable for each preparation command and the post-processing command. A template of a machining program including a command related to machining is displayed on the display device 70.

図１０は、推定結果表示部１２０が表示する加工プログラムの雛形の例を示す図である。推定結果表示部１２０は、加工に係る指令からの相対位置に、推定結果表示部１２０が推定した準備指令及び後処理指令を指定した加工プログラムを作成する。また、推定結果表示部１２０は、それぞれの準備指令及び後処理指令の後ろに、推定結果表示部１２０が推定した引数の組を挿入する。推定結果表示部１２０は、指令推定部１５４が１つの相対位置に対して複数の準備指令又は後処理指令があるべきと推定した場合には、当該相対位置に推定した複数の準備指令又は後処理指令を並べて指定するようにして良い。 FIG. 10 is a diagram showing an example of a template of a machining program displayed by the estimation result display unit 120. The estimation result display unit 120 creates a machining program in which the preparation command and the post-processing command estimated by the estimation result display unit 120 are specified at positions relative to the command related to machining. Further, the estimation result display unit 120 inserts a set of arguments estimated by the estimation result display unit 120 after each of the preparation command and the post-processing command. When the command estimation unit 154 estimates that there should be a plurality of preparation commands or post-processing commands for one relative position, the estimation result display unit 120 estimates that there should be a plurality of preparation commands or post-processing commands at the relative positions. The commands may be specified side by side.

上記構成を備えた本実施形態による加工プログラム作成装置１は、学習モデル記憶部２２０に記憶される学習モデルを用いて、加工プログラムの加工に係る指令の前後に指定するべき準備指令及び後処理指令を推定し、推定結果に基づく加工プログラムの雛形をオペレータに対して提示することができる。また、加工プログラムの雛形には、それぞれの準備指令及び後処理指令に適した引数の組も示すことができる。オペレータは、このようにして示された加工プログラムの雛形を見ながら必要となる情報を更に入力することで、比較的容易に加工プログラムを完成させることができるようになる。 The machining program creation device 1 according to the present embodiment having the above configuration uses the learning model stored in the learning model storage unit 220 to specify a preparation command and a post-processing command before and after a command related to machining of the machining program. Can be estimated and a template of the machining program based on the estimation result can be presented to the operator. In addition, the template of the machining program can also indicate a set of arguments suitable for each preparation command and post-processing command. The operator can complete the machining program relatively easily by inputting the necessary information while looking at the template of the machining program shown in this way.

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
例えば、加工プログラム作成装置１が備える第１学習モデル及び第２学習モデルを、他の加工プログラム作成装置１との間で共有する構成を取ることができる。この時、ネットワーク５を介して複数の加工プログラム作成装置１が接続し、ネットワーク５を介して第１学習モデル及び第２学習モデルを互いに通信することで共有するように構成しても良い。このように構成することで、複数の加工プログラム作成装置１でそれぞれ作成した加工プログラムを収集して第１学習モデル及び第２学習モデルの作成及び利用が可能となる。学習モデルを作成するために用いる加工プログラムが増加することで、学習の精度の向上が見込まれ、そのようにして作成された学習モデルを用いることで推定の精度の向上も同様に見込まれる。
また、例えば図１１に例示されるように、フォグコンピュータやクラウドサーバ等の外部のコンピュータ６に第１学習モデル及び第２学習モデルを記憶する学習モデル記憶部２２０’を設け、これを複数の加工プログラム作成装置１で共有するように構成しても良い。このように構成すると、それぞれの加工プログラム作成装置１は学習モデル記憶部２２０を備える必要がなくなるため、大規模なメモリを備える必要がなくなり、コスト面で大きなメリットがある。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the examples of the above-described embodiments, and can be implemented in various embodiments by making appropriate changes.
For example, the first learning model and the second learning model included in the machining program creation device 1 can be shared with another machining program creation device 1. At this time, a plurality of machining program creation devices 1 may be connected via the network 5 and may be configured to share the first learning model and the second learning model by communicating with each other via the network 5. With this configuration, it is possible to collect the machining programs created by the plurality of machining program creation devices 1 and to create and use the first learning model and the second learning model. By increasing the number of processing programs used to create the learning model, the accuracy of learning is expected to improve, and by using the learning model created in this way, the accuracy of estimation is also expected to improve.
Further, as illustrated in FIG. 11, for example, a learning model storage unit 220'that stores the first learning model and the second learning model is provided in an external computer 6 such as a fog computer or a cloud server, and a plurality of processes thereof are performed. It may be configured to be shared by the program creation device 1. With this configuration, each machining program creation device 1 does not need to be provided with the learning model storage unit 220, so that it is not necessary to provide a large-scale memory, which is a great cost advantage.

１加工プログラム作成装置
３数値制御装置
５ネットワーク
６コンピュータ
１１ＣＰＵ
１２ＲＯＭ
１３ＲＡＭ
１４不揮発性メモリ
１５，１７，１８，２０インタフェース
２２バス
７０表示装置
７１入力装置
７２外部機器
１００データ取得部
１１０加工プログラム解析部
１２０推定結果表示部
１５０機械学習部
１５２学習部
１５４指令推定部
２１０加工プログラム記憶部
２２０，２２０’ 学習モデル記憶部 1 Machining program creation device 3 Numerical control device 5 Network 6 Computer 11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 Non-volatile memory 15, 17, 18, 20 Interface 22 Bus 70 Display device 71 Input device 72 External device 100 Data acquisition unit 110 Machining program analysis unit 120 Estimate result display unit 150 Machine learning unit 152 Learning unit 154 Command estimation unit 210 Machining Program storage 220, 220'Learning model storage

Claims

A machining program creation device that supports the creation of machine tool control programs.
The data acquisition unit that acquires the machining program and
A machining program analysis unit that extracts machining-related commands, preparation commands, and post-processing commands from the machining program, and analyzes the positions of the respective preparation commands and post-processing commands as seen from the machining commands.
Based on the analysis result by the processing program analysis unit, a learning unit that creates a first learning model that learns the positions of each preparation command and post-processing command as seen from the command related to the processing, and a learning unit.
Machining program creation device equipped with.

The learning unit creates a second learning model that has learned the arguments of the preparation command and the post-processing command.
The machining program creating apparatus according to claim 1.

The learning unit creates the first learning model for each command related to the same or similar processing.
The machining program creating apparatus according to claim 1.

The data acquisition unit further acquires information related to the operating environment of the machining program.
The learning unit creates the first learning model for each machining program operating environment based on the information related to the operating environment of the machining program.
The machining program creating apparatus according to claim 1.

A machining program creation device that supports the creation of machine tool control programs.
A data acquisition unit that acquires commands related to processing,
A machining program analysis unit that analyzes commands related to machining,
The first learning model stored in the learning model storage unit that stores the first learning model that learned the positions of the respective preparation commands and post-processing commands as seen from the commands related to processing, and the analysis results by the processing program analysis unit. Based on the above, a command estimation unit that estimates a preparation command and a post-processing command that should be placed at a predetermined position as seen from the command related to the processing, and
A command related to the processing, an estimation result display unit that displays a template of a processing program including a preparation command and a post-processing command estimated by the command estimation unit, and an estimation result display unit.
Machining program creation device equipped with.

The learning model storage unit further stores the second learning model that has learned the arguments of the preparation command and the post-processing command.
The command estimation unit further estimates the arguments of the estimated preparation command and post-processing command.
The machining program creating apparatus according to claim 5.

The learning model created by the learning unit is shared among the plurality of processing program creating devices via a network.
The machining program creating apparatus according to claim 1.

The learning model used for estimation by the command estimation unit is shared among the plurality of processing program creation devices via a network.
The machining program creating apparatus according to claim 5.