CN111736535B - 机床和管理系统 - Google Patents

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CN111736535B CN202010189655.3A CN202010189655A CN111736535B CN 111736535 B CN111736535 B CN 111736535B CN 202010189655 A CN202010189655 A CN 202010189655A CN 111736535 B CN111736535 B CN 111736535B
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Abstract

本申请涉及一种机床和管理系统，本申请提供一种机床(1)，包括：语音输入部(6)，用于输入操作者的语音；语音识别部(7)，用于识别被输入至语音输入部(6)的语音；状况判断部(8)，用于判断语音输入部(6)中输入了语音时的机床(1)的动作状况；显示部(9)；存储部(5)，用于存储多个画面(5b)；以及画面选择部(10)，用于从多个画面(5b)中选择与由语音识别部(7)识别出的语音和由状况判断部(8)判断出的机床(1)的动作状况的组合对应的画面，并将所选择的画面显示于显示部(9)。

Description

机床和管理系统
技术领域
本发明涉及一种机床和管理系统。
背景技术
一直以来，已知一种用于工业机器人的操作面板，其识别操作者的语音并显示基于该语音而选择的画面(例如，参照专利文献1)。
另外，还提出了一种通过学习来提高语音识别的精度的技术(例如，参照专利文献2和3)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2006-068865号公报
专利文献2：日本特开平07-219591号公报
专利文献3：日本特开2011-002656号公报
发明内容
发明所要解决的问题
近年来，机床中用于机床的设置或操作的画面数量不断增加。因此，有时需要进行大量的画面切换操作来显示期望的画面，并且对于经验较少的操作者而言可能存在难以显示期望的画面的情况。在语音识别用于画面的显示的情况下，仅基于语音而从大量的画面中准确地判断操作者所期望的画面较为困难。
用于解决问题的手段
本发明的一个方面为一种机床，包括：语音输入部，用于输入操作者的语音；语音识别部，用于识别被输入至所述语音输入部的语音；状况判断部，用于判断所述语音输入部中输入了所述语音时的所述机床的动作状况；显示部；存储部，用于存储多个画面；以及画面选择部，用于从所述存储部存储的所述多个画面中，选择与由所述语音识别部识别出的所述语音和由所述状况判断部判断出的所述机床的动作状况的组合对应的画面，并将所选择的画面显示于所述显示部。
附图说明
图1为根据一个实施方式的机床的框图。
图2为表示机床的动作状况、操作者的语音、以及由画面选择部选择的画面的示例的图表。
图3为根据其它实施方式的管理系统的框图。
图4为根据其它实施方式的管理系统的框图。
具体实施方式
以下，参照附图对根据一个实施方式的机床1进行说明。
如图1所示，机床1包括：机械主体2，其对工件进行加工；以及数控装置(CNC)3，其对机械主体2进行控制。
例如，机械主体2包括：工作台，其通过夹具而固定有工件；转塔，其对多个工具进行保持；以及主轴，其择一地保持多个工具。机械主体2通过使工作台与主轴相对移动，从而利用旋转的工具对工件进行加工。另外，机械主体2具有在主轴与转塔之间自动更换工具的功能。
CNC3包括控制部4和存储部5，控制部4具有处理器，存储部5具有非易失性存储器、ROM以及RAM等。存储部5中存储有加工程序5a，加工程序5a用于控制机械主体2的动作。控制部4根据加工程序5a向机械主体2发送控制指令，从而使机械主体2执行基于加工程序5a的动作，例如通过工具进行的工件的加工及工具更换等。
另外，存储部5中存储有用于供操作者对机床1进行设定或对机床1进行操作的大量的画面5b。
机床1还包括：语音输入部6，用于输入操作者的语音；语音识别部7，用于识别被输入至语音输入部6的语音；状况判断部8，用于判断机床1的动作状况；显示部9；画面选择部10，用于基于语音和动作状况的组合来选择要显示于显示部9的画面；标签确定部11，用于确定标签，所述标签表示所选择的画面是否为正解；以及学习部12，其基于标签来学习语音和动作状况的组合与所选择的画面之间的对应关系。
语音输入部6和显示部9例如设置于覆盖机械主体2的箱型的壳体的前表面。
语音识别部7、状况判断部8、画面选择部10、标签确定部11以及学习部12设置于CNC3。语音识别部7、状况判断部8、画面选择部10、标签确定部11以及学习部12也可以与CNC3连接并设置于能够与CNC3进行通信的信息处理装置。语音识别部7、状况判断部8、画面选择部10、标签确定部11以及学习部12分别具有处理器，并通过处理器来执行后述的处理。学习部12也可以是存储于存储部5的学习程序，控制部4根据该学习程序进行学习，从而实现学习部12的功能。
语音输入部6例如具有麦克风。输入至语音输入部6的语音数据被发送至语音识别部7。
显示部9作为用于供操作者对机床1进行设定或操作的用户接口而发挥功能。例如，显示部9具有显示画面的触控面板。操作者通过对触控面板的触控操作，从而对显示的画面进行输入操作或对画面进行转换。
语音识别部7对来自语音输入部6的语音数据进行分析，并对操作者说出的话语进行识别。例如，语音识别部7将语音数据转换为字符串，并将语音识别为字符串。
状况判断部8对语音输入部6中输入了语音时的机床1的动作状况进行判断。例如，状况判断部8获取机械动作状态数据、周边设备数据以及历史数据中的至少一个，并基于获取的数据对动作状况进行判断。
机械动作状态数据是与机械主体2的当前状态相关联的数据，并且包含存储部5存储的加工程序5a和参数5c中的至少一个。机械动作状态数据也可以包含周边设备20用的梯形图程序。参数5c包含：操作者针对机械主体2和周边设备20而设定的设定参数、表示载物台和主轴的位置等的机械主体2的当前状态的状态参数、以及其它各种参数。
周边设备数据包含表示机床1与周边设备20的连接状况的数据。周边设备20安装于机械主体2、或配置于机械主体2的周边。周边设备20可以是与机床1协作的设备，也可以是与机床1相互独立动作的设备。例如，周边设备20可以为：切削传送带、油雾集尘机(misteater)、向工作台安装工件并从工作台取出工件的机器人、以及设置于工作台的附加轴工作台。周边设备20与CNC3连接。
历史数据包含存储部5存储的操作历史5d和警报历史5e。操作历史5d为操作者对显示部9执行的操作的历史。警报历史5e为CNC3发出的警报的历史。
画面选择部10基于存储部5存储的学习模型5g，从存储部5的大量画面5b中选择与由语音识别部7识别出的操作者的语音和由状况判断部8判断出的机床1的动作状况的组合对应的画面。画面选择部10将所选择的画面发送至显示部9，并使显示部9显示所选择的画面。
标签确定部11用于确定标签，所述标签表示由画面选择部10选择并显示于显示部9的画面是否为操作者所期望的正解画面。
基于由标签确定部11确定的标签，存储部5存储正解数据以作为学习数据5f。正解数据由机床1的动作状况、语音、以及正解画面的集合构成。每当响应于操作者的语音而将正解画面显示于显示部9时追加新的正解数据，从而累积正解数据。除了正解数据以外，还可以将非正解数据也存储于存储部5。非正解数据由机床1的动作状况、语音以及非正解的画面的集合构成。
例如，标签确定部11基于所选择的画面被显示于显示部9之后操作者的操作，判断所选择的画面是正解还是非正解。
在所选择的画面为正解的情况下，操作者通常会对所选择的画面进行按下按钮、选择菜单或者输入数值等的输入操作。因而，在所选择的画面显示于显示部9之后，如果不将所选择的画面切换为其它的画面而对其进行输入操作，则标签确定部11判断所选择的画面为正解。
另一方面，在选择的画面为非正解的情况下，操作者通常不会对所选择的画面进行输入操作而将其切换为其它的画面。因而，在所选择的画面显示于显示部9之后，如果不对所选择的画面进行输入操作而将其切换为其它的画面，则标签确定部11判断所选择的画面为非正解。
学习部12基于存储部5存储的正解数据来学习语音和机床1的动作状况的组合与正解画面之间的对应关系，从而创建表示语音和动作状况的组合与画面之间的对应关系的学习模型5g。
也可以将作为初始学习数据而准备的正解数据预先存储于存储部5。在该情况下，学习部12使用初始学习数据进行学习并创建学习模型5g。其后，在响应于操作者的语音而将正解画面显示于显示部9时，新的正解数据被追加于初始学习数据。学习部12使用追加于初始学习数据的正解数据进行追加学习并随时更新学习模型5g。
接着，对机床1的作用进行说明。
在操作者想要将期望的画面显示于显示部9时，会发出与期望的画面相关联的词语。操作者发出的词语经由语音输入部6而发送至语音识别部7，并被语音识别部7识别。另外，通过状况判断部8判断操作者说出话语时的机床1的动作状况。
接着，画面选择部10基于学习模型5g从存储部5内的大量画面5b中选择与操作者的语音和机床1的动作状况的组合对应的画面，并将所选择的画面显示于显示部9。
在一个实施例中，状况判断部8基于机械动作状态数据和历史数据的组合来判断动作状况。历史数据有时表示到此时为止的操作者的操作、机床1的动作、以及工件等的特征或趋势。因而，可以基于机械动作状态数据和历史数据的组合而更准确地判断动作状况。
在另一个实施例中，状况判断部8基于机械动作状态数据和周边设备数据的组合来判断动作状况。在与机床1协作的周边设备20连接于CNC3的情况下，追加用于周边设备20的设定和操作的画面。特别地，在周边设备为机器人的情况下，由于设定复杂，因而追加的画面数量较多。在这种情况下，可以通过将周边设备数据也作为判断材料，从而选择适当的画面。
为了通过显示部9的操作而将期望的画面显示于显示部9，有时需要大量的画面切换。因而，对于不熟练的操作者而言，到达期望的画面较为困难。根据本实施方式，即使是不熟练的操作者，仅仅通过说出与期望的画面相关联的词语，也能够将期望的画面显示于显示部9。在该情况下，除了操作者的语音以外，还可以通过考虑机床1的动作状况而准确地选择操作者所期望的画面。例如，即使在存储部5存储的大量画面5b中包含多个类似的画面、或者包含与同一语音对应的多个画面的情况下，也能够准确地判断操作者所期望的画面，并将适当的画面显示于显示部9。
另外，对于操作者而言，记忆大量画面5b的各个名称较为困难。根据本实施方式，通过学习部12对与语音和动作状况的组合对应的画面进行学习。即，通过学习，将操作者说出的任意的话语与期望的画面建立关联。因而，操作者不仅能够通过画面名称那样的固定词语来显示期望的画面，还可以通过含糊的话语来显示期望的画面，从而能够提高可用度。例如，当操作者在更换转塔的工具后想要设定工具的重量时，通过“设定工具重量的画面”、“工具重量的画面”、“在工具更换时取出的物品”或“常用的”等诸如此类的语音，从而将用于设定工具的重量的画面显示于显示部9。
在所选择的画面显示于显示部9之后，当所选择的画面为期望的画面时，操作者通常对所选择的画面进行输入操作。
另一方面，当所选择的画面不是期望的画面时，操作者通常在将所选择的画面切换为期望的画面之后，对期望的画面进行输入操作。因而，标签确定部11在判断所选择的画面为非正解后，也可以将进行了输入操作的切换后的画面确定为正解画面，并将语音、动作状况以及被确定的正解画面的集合追加于正解数据。
图2示出了机床1的动作状况、输入至语音输入部6的操作者的语音、以及由画面选择部10选择的画面的示例。
在第一示例中，机床1的动作状况为：在通过保持于主轴的丝锥对工件进行刚性攻丝的过程中，加工程序5a例如因操作者实施的紧急停止而停止。在这一情况中，工作台和主轴在丝锥被拧入工件内的状态下停止。操作者为了一边使丝锥倒转一边将其从工件中拔出并使主轴复原至原点位置，说出“复原画面”。
状况判断部8例如基于控制部4的加工程序5a的进度状况、表示主轴和工作台的当前位置的参数、紧急停止按钮的按下等来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“复原画面”的语音的组合而选择“刚性攻丝复位”画面。操作者通过对显示部9所显示的“刚性攻丝复位”画面进行操作，从而一边使丝锥反向旋转一边将其从工件中拔出。
在第二示例中，机床1的动作状况为：在主轴与转塔之间的工具的自动更换过程中，加工程序5a例如因操作者实施的紧急停止而停止。在工具更换时，转塔和主轴分别配置于工具更换位置。操作者为了使转塔复原至原点位置而说出“复原画面”。
状况判断部8例如基于控制部4的加工程序5a的进度状况、表示转塔和主轴的当前位置的参数、紧急停止按钮的按下等来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“复原画面”的语音的组合而选择“转塔复原”画面。操作者通过对显示部9所显示的“转塔复原”画面进行操作，从而使转塔复原至原点位置。
在第一示例和第二示例中，操作者的语音相同但动作状况彼此不同，因而显示部9所显示的画面不同。如上所述，除了语音以外还考虑到动作状况，从而能够准确地判断操作者所期望的画面，并将适当的画面显示于显示部9。
在第三示例中，机床1的动作状况为：工作台未复原至X轴的原点位置。操作者为了使工作台复原至X轴的原点位置而说出“原点复原画面”。
状况判断部8例如基于控制部4的加工程序5a的进度状况、表示工作台的当前位置的参数等来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“原点复原画面”的语音的组合而选择X轴用的“原点复原”画面。操作者通过对显示部9所显示的X轴用的“原点复原”画面进行操作，从而使工作台复原至X轴的原点位置。
在第四示例中，机床1的动作状况为：工作台未复原至Y轴的原点位置。操作者为了使工作台复原至Y轴的原点位置而说出“原点复原画面”。
状况判断部8例如基于控制部4的加工程序5a的进度状况、表示工作台的当前位置的参数等来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“原点复原画面”的语音的组合而选择Y轴用的“原点复原”画面。操作者通过对显示部9所显示的Y轴用的“原点复原”画面进行操作，从而使工作台复原至Y轴的原点位置。
在第三示例和第四示例中，操作者的语音相同但动作状况彼此不同，因而显示部9所显示的画面不同。如上所述，除了语音以外还考虑到动作状况，从而能够准确地判断操作者所期望的画面，并将适当的画面显示于显示部9。
在第五示例中，机床1的动作状况为：未设定由操作者创建的梯形图程序的X地址和Y地址。梯形图程序用于监视和控制周边设备20，X地址与来自周边设备20的输入信号对应，Y地址与输出信号对应。操作者为了设定X地址和Y地址而说出“设定画面”。
状况判断部8例如基于存储部5存储的梯形图程序和地址(参数)来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“设定画面”的语音的组合而选择“外部接口”画面。操作者通过对显示部9所显示的“外部接口”画面进行操作，从而设定梯形图程序的X地址和Y地址。
在第六示例中，机床1的动作状况为：未设定与设置于工作台的附加轴工作台相关的参数的状况。操作者为了设定附加轴工作台的参数而说出“附加轴画面”。
状况判断部8例如基于附加轴工作台到CNC3的连接状况以及与附加轴工作台相关的参数来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“附加轴画面”的语音的组合而选择用于设定附加轴参数的“参数编辑”画面。操作者通过对显示部9所显示的“参数编辑”画面进行操作，从而设定附加轴工作台的参数。
在第七示例中，机床1的动作状况为：在操作网络设定画面并对IP地址等进行设定之后再次接通电源时，发生网络相关的警报。操作者说出“希望解除警报”。
状况判断部8例如基于发生警报时的状态、存储部5存储的操作历史5d来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“希望解除警报”的语音的组合而选择“网络设定”画面。操作者通过对显示部9所显示的“网络设定”画面进行操作，从而修正IP地址等的设定并解除警报。
在第八示例中，机床1的动作状况为：通过来自与机床1联动作业的机器人的控制装置的数字输出(DO)信号来控制机械主体2的夹具的夹紧及松开。操作者为了将由DO信号实施的对夹具的控制切换为由机器人的示教器实施的手动操作而说出“希望操作夹具”。
状况判断部8例如基于由控制部4执行的加工程序5a、机器人到CNC3的连接状况等来判断所述动作状况。画面选择部10基于该动作状况与“希望操作夹具”的语音的组合而选择“数字输出”画面，并将用于显示“数字输出”画面的指令经由通信网络等而发送至机器人的控制装置。机器人的控制装置响应指令而使示教器显示“数字输出”画面。操作者通过对示教器所显示的“数字输出”画面进行操作，从而从由DO信号实施的控制切换为由示教器实施的手动操作。
如上所述，画面选择部10也可以选择周边设备20的显示部所显示的画面。
在上述实施方式中，画面选择部10也可以根据语音和动作状况的组合选择多个画面以作为候选，并从优先顺序较高的画面开始依次将多个画面显示于显示部9。在该情况下，画面选择部10也可以响应操作者的“错误”或“下一个”等的语音而显示下一个画面。
优先顺序例如基于响应语音并显示了画面之后的操作者的操作来设定。
例如，在第五示例的情况下，基于显示了“外部接口”画面之后的操作者的操作来设定优先等级。在操作者对“外部接口”画面进行输入操作的情况下，“外部接口”画面的优先顺序被设定为第一。另一方面，在操作者将“外部接口”画面切换为“梯形图程序编辑”画面并对“梯形图程序编辑”画面进行输入操作的情况下，“梯形图程序编辑”画面的优先顺序被设定为第一，“外部接口”画面的优先顺序被设定为第二。
在上述实施方式中，机床1也可以不包括标签确定部11和学习部12。在该情况下，通过使用了大量学习数据的学习而获得的学习模型5g也可以存储于存储部5。
在上述实施方式中，机床1也可以包括输出学习部12的学习的结果即学习模型5g的发送接收部(输出部)13，并从发送接收部13向不具有学习部的其它机床发送学习模型5g。由此，即使在不具有学习部的其它机床中，也能够基于学习模型5g而选择并显示与语音和动作状况的组合对应的最佳的画面。
在上述实施方式中，学习部12使用由单一机床1收集的学习数据进行学习，但取而代之地，学习部12也可以使用由多个机床1收集的学习数据进行学习。图3和图4中示出了根据其它实施方式的管理系统100、200。
图3所示的管理系统100包括多个机床1A、1B、1C。一个机床1A的CNC3(控制装置)与其它机床1B、1C连接，并从其它机床1B、1C接收学习数据。机床1A的学习部12使用机床1A、1B、1C的学习数据进行学习，并从发送接收部13输出学习模型。机床1B、1C通过发送接收部(输入部)13接收来自机床1A的学习模型。在其它机床1B、1C具有学习部12的情况下，其它机床1B、1C也可以通过追加学习来更新接收到的学习模型，并基于更新后的学习模型来选择画面。
图4所显示的管理系统200包括多个机床1A、1B、1C和上位控制系统(控制装置)30。在管理系统200中，机床1A、1B、1C为边缘装置，上位控制系统30与多个机床1A、1B、1C连接。上位控制系统的示例可以是生产管理系统、出厂管理系统、机器人用管理系统、部门管理系统等。上位控制系统包括：具有处理器等的控制部；显示装置；具有非易失性存储器、ROM、RAM等的存储部；键盘、触控面板、操作板等的输入装置等。上位控制系统也可以是云服务器。
上位控制系统30具有学习部12和发送接收部13。上位控制系统30从多个机床1A、1B、1C接收学习数据，并将学习数据存储于存储部，对存储的学习数据进行汇总。管理系统200所包含的各机床1A、1B、1C既可以具有学习部12，也可以不具有学习部12。上位控制系统30通过使用了汇总后的学习数据的学习来创建学习模型，并将学习模型发送至各机床1A、1B、1C。
在一个机床1所存储的学习数据中会产生偏差。例如，每个操作者用于呼出画面的话语不同，因而学习数据容易受到操作者的倾向的影响。根据存在偏差的学习数据而获得的学习模型未必也适合其他的操作者。通过使用从多个机床1A、1B、1C汇总后的学习数据，从而能够创建通用性更高的学习模型。
附图标记说明
1、1A、1B、1C：机床
2：机械主体
3：数控装置(控制装置)
4：控制部
5：存储部
6：语音输入部
7：语音识别部
8：状况判断部
9：显示部
10：画面选择部
11：标签确定部
12：学习部
13：发送接收部(输出部、输入部)
20：周边设备
30：上位控制系统(控制装置)
100、200：管理系统

Claims (11)

1.一种机床，其特征在于，包括：
语音输入部，用于输入操作者的语音；
语音识别部，用于识别被输入至所述语音输入部的语音；
状况判断部，用于判断所述语音输入部中输入了所述语音时的所述机床的动作状况；
显示部；
存储部，用于存储多个画面；
画面选择部，用于从所述存储部存储的所述多个画面中，选择与由所述语音识别部识别出的所述语音和由所述状况判断部判断出的所述机床的动作状况的组合对应的画面，并将所选择的画面显示于所述显示部；以及
标签确定部，用于确定标签，所述标签表示由所述画面选择部选择的画面是否为所述操作者所期望的正解画面；以及
学习部，用于基于由所述语音识别部识别出的所述语音、由所述状况判断部判断出的所述动作状况以及由所述标签确定部确定的所述标签，学习所述语音和所述动作状况的组合与所述画面之间的对应关系。
2.根据权利要求1所述的机床，其特征在于，
所述状况判断部基于机械动作状态数据、周边设备数据以及历史数据中的至少一个对所述动作状况进行判断，
所述机械动作状态数据包含所述存储部存储的加工程序和参数中的至少一个，
所述周边设备数据包含周边设备与所述机床的连接状况，
所述历史数据包含所述存储部存储的操作者的操作历史和警报历史中的至少一个。
3.根据权利要求2所述的机床，其特征在于，
所述状况判断部基于所述机械动作状态数据和所述历史数据对所述动作状况进行判断。
4.根据权利要求2所述的机床，其特征在于，
所述状况判断部基于所述机械动作状态数据和所述周边设备数据对所述动作状况进行判断。
5.根据权利要求4所述的机床，其特征在于，
所述周边设备包含机器人，所述机器人与所述机床联动作业。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的机床，其特征在于，
还包括：输出部，所述输出部输出所述学习部的学习结果。
7.根据权利要求6所述的机床，其特征在于，
所述输出部将所述学习结果输出至其它机床。
8.根据权利要求6所述的机床，其特征在于，
所述输出部将所述学习结果输出至上位控制系统。
9.一种管理系统，其特征在于，包括：
机床；以及
控制装置，
所述机床包括：
语音输入部，用于输入操作者的语音；
语音识别部，用于识别被输入至所述语音输入部的语音；
状况判断部，用于判断所述语音输入部中输入了所述语音时的所述机床的动作状况；
显示部；
存储部，用于存储多个画面；
画面选择部，用于从所述存储部存储的所述多个画面中，选择与由所述语音识别部识别出的所述语音和由所述状况判断部判断出的所述机床的动作状况的组合对应的画面，并将所选择的画面显示于所述显示部；
标签确定部，用于确定标签，所述标签表示由所述画面选择部选择的画面是否为所述操作者所期望的正解画面；以及
输出部，用于将由所述语音识别部识别出的所述语音、由所述状况判断部判断出的所述动作状况以及由所述标签确定部确定的所述标签作为学习数据输出，
所述控制装置包括：
输入部，用于从所述机床的所述输出部接收所述学习数据；以及
学习部，用于基于所述学习数据来学习所述语音和所述动作状况的组合与所述画面之间的对应关系。
10.根据权利要求9所述的管理系统，其特征在于，
包括多个机床，
所述控制装置为所述多个机床中任一个的数控装置，并将所述学习部的学习结果发送至其它机床。
11.根据权利要求9所述的管理系统，其特征在于，
包括多个机床和连接于所述多个机床的上位控制系统，
所述控制装置为所述上位控制系统，并将所述学习部的学习结果发送至所述多个机床中的各个机床。
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