CN114643172A - 涂布系统、控制装置、控制方法以及程序 - Google Patents

涂布系统、控制装置、控制方法以及程序 Download PDF

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Abstract

课题谋求涂布质量的稳定化。解决手段本公开的一个方面的涂布系统具备：涂布装置，该涂布装置将涂料从排出部排出；多关节机器人，该多关节机器人以将来自排出部的涂料涂布于工件的方式变更排出部的位置和姿势；和控制装置，该控制装置控制涂布装置和多关节机器人。该控制装置具有：目标值计算部，该目标值计算部基于表示涂布装置和多关节机器人中的至少一方的动作状态的动作状态信息以及表示涂料对工件的涂布质量的目标的目标质量信息，计算用于控制涂布装置和多关节机器人的控制目标值；和动作控制部，该动作控制部按照目标值计算部计算出的控制目标值，控制涂布装置和多关节机器人。

Description

涂布系统、控制装置、控制方法以及程序
技术领域
本公开涉及一种涂布系统、控制装置、控制方法以及程序。
背景技术
专利文献1中公开了一种向被涂布物涂布粘性材料的涂布装置。该涂布装置具备：喷嘴装置，将粘性材料从喷嘴排出至上述被涂布物上；以及移动单元，使喷嘴装置相对于被涂布物移动。上述移动单元是多关节机器人，配置为通过各关节的动作使喷嘴装置相对于被涂布物移动。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：国际公开第2013/140814号
发明内容
发明要解决的问题
本公开提供一种有利于质量的稳定化的涂布系统、控制装置、控制方法以及程序。
技术方案
本公开的一个方面的涂布系统具备：涂布装置，将涂料从排出部排出；多关节机器人，以将来自排出部的涂料涂布于工件的方式变更排出部的位置和姿势；和控制装置，控制涂布装置和多关节机器人。控制装置具有：目标值计算部，基于表示涂布装置和多关节机器人中的至少一方的动作状态的动作状态信息以及表示涂料对工件的涂布质量的目标的目标质量信息，计算用于控制涂布装置和多关节机器人的控制目标值；和动作控制部，按照目标值计算部计算出的控制目标值，控制涂布装置和多关节机器人。
有益效果
根据本公开，能提供一种有利于质量的稳定化的涂布系统、控制装置、控制方法以及程序。
附图说明
图1是表示涂布系统的构成的一个例子的示意图。
图2是表示涂布装置的构成的一个例子的示意图。
图3是表示控制装置的功能构成的一个例子的框图。
图4的(a)和图4的(b)是表示涂布于工件上的涂料的一个例子的示意图。
图5是表示控制装置的硬件构成的一个例子的框图。
图6是表示涂布系统的控制方法的一个例子的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对一个实施方式进行说明。在说明中，对相同要素或具有相同功能的要素标注相同的附图标记，并省略重复的说明。
[涂布系统]
图1所示的涂布系统1是用于自动地执行涂料对涂布对象物(以下，称为“工件W”)的涂布作业的至少一部分的系统。工件W例如是汽车的车身(body)的一部分。作为工件W的一个例子，可列举出汽车的地板面板(floor panel)、车顶板(roof panel)以及车门板(door panel)等。涂布于工件W的涂料例如是密封材料或用于抑制振动的减振材料(用于隔音的构件)。减振材料也可以包括具有粘性和弹性的材料(树脂)。例如，减振材料中包括具有在常温下不发生滴液而能维持涂布形状直到固化为止的粘性的材料。涂布系统1具备多关节机器人10、涂布装置40和控制装置100。
(多关节机器人)
多关节机器人10例如是六轴的垂直多关节机器人，具有基部11、回转部12、第一臂13、第二臂14、腕部15以及致动器31、32、33、34、35、36。
基部11固定于地面或具有线性运动机构的基座等。回转部12设于基部11上，能绕竖直的轴线Ax1旋转。即，多关节机器人10具有使回转部12能绕轴线Ax1旋转的关节21。
第一臂13从回转部12伸出，能绕与轴线Ax1交叉(例如正交)的轴线Ax2旋转。即，多关节机器人10具有使第一臂13能绕轴线Ax2旋转的关节22。需要说明的是，此处的交叉包括如所谓的立体交叉那样处于相互异面的关系的状态下的交叉。以下也同样如此。
第二臂14从第一臂13的顶端部伸出，能绕与轴线Ax1交叉(例如正交)的轴线Ax3旋转。即，多关节机器人10具有使第二臂14能绕轴线Ax3旋转的关节23。轴线Ax3可以与轴线Ax2平行。
第二臂14的顶端部能绕沿着第二臂14的延伸方向与轴线Ax3交叉(例如正交)的轴线Ax4旋转。即，多关节机器人10具有使第二臂14的顶端部能绕轴线Ax4旋转的关节24。
腕部15从第二臂14的顶端部伸出，能绕与轴线Ax4交叉(例如正交)的轴线Ax5旋转。即，多关节机器人10具有能使腕部15绕轴线Ax5旋转的关节25。
在腕部15的顶端部设有动作对象的构件，该构件能绕沿着腕部15的延伸方向与轴线Ax5交叉(例如正交)的轴线Ax6旋转。即，多关节机器人10具有使动作对象的构件能绕轴线Ax6旋转的关节26。动作对象的构件是作为排出涂料的枪发挥功能的排出部41(后述)。
致动器31、32、33、34、35、36分别驱动关节21、22、23、24、25、26。例如，致动器31使回转部12绕轴线Ax1旋转，致动器32使第一臂13绕轴线Ax2旋转，致动器33使第二臂14绕轴线Ax3旋转。致动器34使第二臂14的顶端部绕轴线Ax4旋转，致动器35使腕部15绕轴线Ax5旋转，致动器36使动作对象的构件绕轴线Ax6旋转。
需要说明的是，多关节机器人10只要能够在所期望的范围内变更动作对象的构件的位置和姿势，就可以任意地配置。例如，多关节机器人10也可以是对上述的六轴的垂直多关节机器人追加了冗余轴的七轴的垂直多关节机器人。
(涂布装置)
涂布装置40是与多关节机器人10协作地将涂料涂布于工件W的装置。如图2所示，涂布装置40具备排出部41、压送部46以及供给部49。
排出部41排出涂料。排出部41设于多关节机器人10的腕部15中的顶端部。就是说，排出部41的位置和姿势通过多关节机器人10的动作而变更。在排出部41的顶端面42可以设有排出口。当通过多关节机器人10变更排出部41的位置和姿势时，从排出口排出的涂料的排出位置和排出方向发生变化。
排出部41具有排出阀43(开闭阀)。排出阀43通过开闭动作在从排出部41(排出口)排出涂料的状态与从排出部41不排出涂料的状态之间切换。排出阀43例如是气动阀，在排出阀43连接有输送用于开闭动作的空气的空气管。排出阀43也可以具有输出表示自身的开闭状态的信号的功能。需要说明的是，排出部41也可以不具有排出阀43。在该情况下，也可以是，位于比排出部41靠上游侧的开闭阀(例如，后述的送出阀67a、67b)在从排出部41排出涂料的状态与从排出部41不排出涂料的状态之间切换。
压送部46向排出部41压送涂料。压送部46具备泵51a、51b、送液管54以及送出阀67a、67b。
泵51a和泵51b具有彼此相同的构成和功能。泵51a、51b通过吸入动作接收涂料，分别将用于向工件W排出的涂料向排出部41送出(压送)。泵51a、51b例如是伺服增压泵，分别具有容纳部52a、52b和致动器53a、53b。容纳部52a、52b分别容纳排出用的涂料。致动器53a、53b使活塞进行动作，由此对容纳于容纳部52a、52b内的涂料施加压力，分别将该涂料向排出部41送出。
送液管54将涂料从泵51a、51b引导至排出部41。送液管54的上游侧的端部分别与泵51a、51b连接，送液管54的下游侧的端部与排出部41连接。就是说，泵51a、51b各自经由送液管54向排出部41供给涂料。送液管54具有送出管55和分支管56a、56b。送出管55与排出部41连接，分支管56a、56b从送出管55分支，分别与泵51a、51b连接。
送出阀67a对泵51a与排出部41之间进行开闭。送出阀67a设于分支管56a。送出阀67b对泵51b与排出部41之间进行开闭。送出阀67b设于分支管56b。送出阀67a、67b例如是气动阀，在送出阀67a、67b分别连接有输送用于开闭动作的空气的空气管。各个送出阀67a、67b也可以具有输出表示自身的开闭状态的信号的功能。
供给部49向压送部46供给涂料。就是说，压送部46的泵51a、51b将从供给部49供给来(吸入)的涂料向排出部41送出。供给部49具备液源57、供给管58、吸引阀68a、68b、返回管59以及循环阀69。
液源57是涂料的供给源。供给管58将液源57与各个泵51a、51b之间连接。具体而言，供给管58具有一端与液源57连接的送出管和从送出管的另一端分支而分别与泵51a、51b连接的两个分支管。吸引阀68a对液源57与泵51a之间进行开闭。吸引阀68b对液源57与泵51b之间进行开闭。吸引阀68a、68b例如是气动阀，在吸引阀68a、68b分别连接有输送用于开闭动作的空气的空气管。各个吸引阀68a、68b也可以具有输出表示自身的开闭状态的信号的功能。
返回管59将送液管54的送出管55与液源57连接。由此，能使从泵51a、51b送出的涂料不向排出部41输送而回流至液源57。循环阀69设于返回管59，在涂料回流时使返回管59内的流路从关闭状态切换为打开状态。循环阀69例如是气动阀。循环阀69也可以具有输送表示自身的开闭状态的信号的功能。
涂布装置40具有压力传感器61、62a、62b。压力传感器61、62a、62b分别测定涂布装置40内的涂料的压力(以下，简称为“涂布装置40内的压力”)作为涂布装置40的动作状态。压力传感器61、62a、62b测定涂布装置40内的多个部位的压力。上述多个部位包括沿着送液管54(分支管56a和送出管55)的方向上的位置互不相同的至少两个部位。需要说明的是，沿着送液管54的方向与送液管54延伸的方向对应，与在送液管54内涂料流动的方向对应。
例如，压力传感器61在送液管54(送出管55)中设于靠近排出部41的位置。压力传感器62a例如在送液管54中设于靠近泵51a的位置(泵51a与送出阀67a之间)。压力传感器62b例如在送液管54中设于靠近泵51b的位置(泵51b与送出阀67b之间)。
涂布装置40具有温度传感器64、65。温度传感器64、65分别测定涂布装置40内的涂料的温度(以下，简称为“涂布装置40内的温度”)作为涂布装置40的动作状态。温度传感器64、65测定涂布装置40内的多个部位的温度。上述多个部位包括沿着送液管54的方向上的位置互不相同的至少两个部位。温度传感器64例如在送液管54(送出管55)中设于靠近排出部41的位置。温度传感器65在送液管54中设于比排出部41更靠近泵51a、51b的位置。
涂布装置40具有流量传感器71。流量传感器71例如设于送液管54的送出管55。流量传感器71测定送出管55内的涂料的流量作为涂布装置40的动作状态。流量传感器71测定送出管55内的涂料的每单位时间的流量或送出管55内的涂料的累计流量。
返回图1，涂布系统1具备涂布状态检测部90。涂布状态检测部90检测已经涂布于工件W的涂料的状态。涂布状态检测部90例如具有摄像机92。摄像机92能拍摄工件W的涂布有涂料的区域。摄像机92将通过拍摄涂布有涂料的状态的工件W而得到的图像数据输出至控制装置100。摄像机92既可以固定于规定的位置，也可以在摄像机92的视野内配置有工件W时拍摄该工件W。
(控制装置)
控制装置100控制多关节机器人10和涂布装置40。控制装置100至少基于表示涂布装置40和多关节机器人10中的至少一方的动作状态的信息(以下，称为“动作状态信息”)以及表示涂料对工件W的涂布质量的目标的信息(以下，称为“目标质量信息”)来执行：计算用于控制涂布装置40和多关节机器人10的控制目标值；以及按照计算出的控制目标值，控制涂布装置40和多关节机器人10。
涂布系统1可以具备与控制装置100连接的输入设备104和输出设备106。输入设备104是用于向控制装置100输入信息的装置。更详细而言，输入设备104将表示来自操作人员的指示的输入信息输入至控制装置100。输入设备104只要能输入所期望的信息即可，可以是任意的设备，作为其具体例子，可列举出键盘、操作面板以及鼠标等。
输出设备106是用于通知从控制装置100输出的信息的装置。输出设备106例如是供操作人员用以确认来自控制装置100的信息的监控器。该监控器只要能在画面上显示信息即可，可以是任意的监控器，作为其具体例子，可列举出液晶面板等。
如图3所示，控制装置100例如具有动作控制部112、动作信息获取部114、目标质量获取部116、质量获取部118、目标值计算部120、模型保持部122、模型构建部128、异常检测部124以及通知部126作为功能上的构成(以下，称为“功能模块”)。这些功能模块所执行的处理相当于控制装置100所执行的处理。
动作控制部112按照用于控制涂布装置40和多关节机器人10的控制目标值，控制涂布装置40和多关节机器人10。动作控制部112按照与涂布装置40的动作相关的控制目标值，以使涂料从排出部41排出的方式控制涂布装置40。动作控制部112按照与多关节机器人10的动作相关的控制目标值，控制多关节机器人10，以便将来自排出部41的涂料涂布于工件W。
也可以是，动作控制部112以使排出部41所排出的涂料与工件W的附着位置沿着预先设定的路径移动的方式变更排出部41的位置和姿势。例如，动作控制部112基于排出部41的目标位置和目标姿势，通过逆运动学运算来计算致动器31～36的目标角度(指令值)，以追随该目标角度的方式对致动器31～36进行控制。
如图4所示，在工件W上规定有表示涂料的附着位置的路径的多个涂布路径(路径P1～P5)。动作控制部112以在使排出部41的位置和姿势追随与各涂布路径相应的目标位置和目标姿势的期间从排出部41排出涂料的方式控制涂布装置40。由此，在工件W上沿着多个涂布路径形成有突条B1～B5(多个突条)。
也可以是，动作控制部112以使各个突条B1～B5的突条的涂布宽度BW和厚度BT大致固定的方式控制涂布装置40和多关节机器人10。涂布宽度BW例如是与涂布路径正交且沿着工件W的表面的方向上的突条的长度(宽度)。厚度BT例如是与涂布路径和工件W的表面双方正交的方向上的突条的长度(厚度)。也可以是，动作控制部112以使涂料以大致固定的流量被排出的方式控制泵51a、51b中的至少一方，也可以是，以使排出部41相对于工件W的移动速度大致固定的方式控制致动器31～36。
作为与涂布装置40相关的控制目标值，例如可列举出致动器53a、53b中所包括的马达的转速的指令值和排出阀43的开闭定时(更详细而言，是将开闭指令发送至排出阀43的定时)。向排出阀43发送开闭指令的定时是对一个涂布路径涂布涂料时向排出阀43发送打开指令的定时和向排出阀43发送关闭指令的定时。
作为与多关节机器人10相关的控制目标值，例如可列举出多关节机器人10的动作速度的指令值、以及与排出部41的位置和姿势的目标位置和目标姿势相应的致动器31～36的目标角度。需要说明的是，根据上述目标位置和目标姿势，规定工件W与排出部41(排出口)之间的距离的目标值。当涂布系统1开始运转时，控制目标值可以设定为初始值。控制目标值的初始值可以基于来自操作人员的输入信息来预先设定。
动作信息获取部114获取表示涂布装置40和多关节机器人10中的至少一方的动作状态的动作状态信息。动作信息获取部114例如在执行涂料对工件W的涂布中，至少从涂布装置40或多关节机器人10获取动作状态信息。动作信息获取部114也可以获取包括表示涂布装置40的动作状态的信息和表示多关节机器人10的动作状态的信息的动作状态信息。动作信息获取部114例如以规定的周期从涂布装置40获取表示该涂布装置40的动作状态的信息。动作信息获取部114例如以规定的周期从多关节机器人10获取表示该多关节机器人10的动作状态的信息。
作为与涂布装置40相关的动作状态信息，例如可列举出与连接于排出部41的送出管55的流路内的涂料相关的信息、表示排出阀43的动作状态的信息以及表示向排出部41压送涂料的泵51a、51b的动作状态的信息。与送出管55的流路内的涂料相关的信息也可以包括表示该流路内的涂料的流量的信息、表示该流路内的涂料的压力的信息以及表示该流路内的涂料的温度的信息。在一个例子中，与送出管55的流路内的涂料相关的信息从压力传感器61、62a、62b的测定结果、温度传感器64、65的测定结果以及流量传感器71的测定结果中得到。
作为表示排出阀43的动作状态的信息，例如可列举出表示从该排出阀43接收开闭指令起直至开闭状态实际转变为止的定时的信息。该定时可以根据来自排出阀43的表示开闭状态的信号来计算出。作为表示泵51a、51b的动作状态的信息，可列举出泵51a、51b中所含的致动器53a、53b的实际的转速。在一个例子中，致动器53a、53b的实际的转速分别从致动器53a、53b中所含的旋转传感器得到。
作为表示多关节机器人10的动作状态的信息，例如可列举出表示多关节机器人10中所含的致动器31～36的动作状态的信息。表示致动器31～36的动作状态的信息包括表示致动器31～36的实际的转速和实际的旋转角度的信息。根据这些转速和旋转角度，能计算排出部41的实际的位置和姿势(排出部41与工件W之间的实际的距离)以及排出部41的实际的动作速度。在一个例子中，致动器31～36的实际的转速和实际的旋转角度根据致动器31～36各自所含的旋转传感器的测定结果而得到。需要说明的是，排出部41的位置、姿势以及动作速度取决于多关节机器人10的动作，因此表示多关节机器人10的动作状态。
目标质量获取部116获取表示涂料对工件W的涂布质量的目标的目标质量信息。涂布质量例如至少包括工件W上的涂料的涂布宽度或工件W上的涂料的厚度。目标质量信息也可以包括工件W上的涂料(突条)的涂布宽度BW的目标值和工件W上的涂料(突条)的厚度BT的目标值(也参照图4)。
质量获取部118从涂布状态检测部90的检测结果中获取表示涂料对工件W的涂布质量的实绩的信息(以下，称为“实绩质量信息”)。质量获取部118例如也可以获取已经形成于工件W上的突条的涂布宽度BW的实绩值和已经形成于工件W上的突条的厚度BT的实绩值中的至少一方作为实绩质量信息。
质量获取部118也可以从通过摄像机92拍摄已经涂布有涂料的工件W而得到的图像数据中获取突条的涂布宽度BW的实绩值和突条的厚度BT的实绩值。质量获取部118可以获取一个涂布路径内的多个部位处的涂布宽度BW或厚度BT的实绩值，也可以在一个突条(涂布路径)中分别获取涂布宽度BW的平均值和厚度BT的平均值作为实绩值。
目标值计算部120计算规定动作控制部112控制涂布装置40和多关节机器人10时的动作的条件的控制目标值。上述的控制目标值的初始值例如假定周围的环境等为基准状态而设定，在实际涂布涂料时，目标的涂布质量(例如，涂布宽度BW的目标值)与实际的涂布质量(例如，涂布宽度BW的实绩值)之间可能产生差别。因此，目标值计算部120计算控制目标值以使该差别缩小。在目标值计算部120计算出控制目标值的情况下，动作控制部112将当前设定中的控制目标值(例如初始值)更新为目标值计算部120计算出的控制目标值。然后，动作控制部112按照更新后(计算后)的控制目标值，控制涂布装置40和多关节机器人10。
目标值计算部120基于动作状态信息和目标质量信息来计算控制目标值。例如，目标值计算部120基于动作状态信息和目标质量信息，以使目标质量信息与实绩质量信息之差缩小的方式计算控制目标值。目标值计算部120可以基于动作状态信息、目标质量信息以及实绩质量信息(例如，质量获取部118获取到的实绩质量信息)计算控制目标值。在一个例子中，目标值计算部120使用被构建为根据目标质量信息与实绩质量信息之差和动作状态信息的输入来输出控制目标值的变化量的推定模型，计算控制目标值。该推定模型保存(存储)于模型保存部122。
也可以是，目标值计算部120在由目标质量信息表示的目标质量和由实绩质量信息表示的实绩质量的偏离等级(以下，称为“质量偏离等级”)超过了规定等级的情况下计算控制目标值。即，也可以在目标质量与实绩质量的质量偏离等级超过规定等级时，进行控制目标值的更新(调节)。也可以是，目标值计算部120在每次对一个涂布路径涂布涂料时，进行质量偏离等级与上述规定等级的比较。上述规定等级例如考虑涂布质量中的允许误差而预先设定。
作为目标质量与实绩质量偏离的原因之一，可认为是使多关节机器人10和涂布装置40动作的环境(外部环境)的变化。例如，若设置有多关节机器人10和涂布装置40的区域的周围的温度发生变化，则涂布装置40内的涂料的温度会从在控制目标值的初始值的设定中考虑的基准状态下的值(基准值)发生变化。在该情况下，涂料的粘性(粘度)发生变化，因此即使以相同的控制目标值使涂布装置40动作，从排出部41排出的涂料在工件W上的附着行为也会发生变化。其结果是，作为涂布质量的涂布宽度BW或涂料的厚度BT会受到影响。目标值计算部120利用上述的推定模型来计算控制目标值，使得即使涂料的温度变化也会得到接近于目标质量的实绩质量。
作为目标质量与实绩质量偏离的原因之一，除了上述外部环境的变化以外，还可认为是实际的动作相对于控制目标值的变化(与基准值的偏差)。装置的实际的动作相对于控制目标值的变化通过对动作状态信息与基准值进行比较来检测出。例如，有时，当排出阀43接收到打开指令直至实际打开为止的定时比基准值延迟时，排出开始时刻(紧前)的送液管54内的压力变高，在形成于一个涂布路径的突条中开头部分的涂料会变粗。即，定时的延迟会对作为涂布质量之一的涂布宽度BW造成影响。
目标值计算部120利用上述的推定模型来计算控制目标值，使得即使直至实际打开为止的定时变化，也会得到接近于目标质量的实绩质量。上述基准值也可以设定为动作状态信息的统计值来代替基准状态下的值。例如，与排出阀43的开闭动作相关的基准值也可以设定为排出阀43实际打开的定时的累积平均值。
作为目标质量与实绩质量偏离的原因的其他例子，可列举出在控制目标值的初始值的设定中考虑的涂布系统1中所含的各装置的标准的规格(例如尺寸)与实际动作中的各装置的规格(例如尺寸)之差。例如，同种的涂布系统1有时分别在不同的使用环境(工厂内的不同的设置位置或不同的工厂)中使用。在该情况下，假定各装置的尺寸(例如送液管54的长度)根据使用环境而不同。
可认为涂料的实绩质量与在对工件W排出涂料中所得到的动作状态信息相关。因此，也可以是，目标值计算部120在动作信息获取部114获取到的动作状态信息与基准值的偏离等级(以下，称为“动作偏离等级”)超过规定的设定等级的情况下计算控制目标值。在动作状态信息包括表示多个动作状态的信息的情况下，设定与多个动作状态分别对应的基准值。并且，目标值计算部120针对各个多个动作状态，将表示动作状态的信息和对应的基准值的动作偏离等级与上述设定等级进行比较。
设定等级例如考虑与推定为超过涂布质量的允许误差的基准值的偏离量而预先设定。在一个例子中，可以是，在直至排出阀43实际打开为止的定时偏离的情况下，目标值计算部120利用上述的推定模型来调节向排出阀43发送打开指令的定时，以使直至实际打开为止的定时接近于基准值(以使与基准值的偏离等级缩小)。
模型构建部128构建用于目标值计算部120计算控制目标值的推定模型。模型构建部128构建表示目标质量信息、实绩质量信息以及动作状态信息与控制目标值的关系的推定模型。在推定模型中，可以针对目标质量信息、实绩质量信息以及动作状态信息，示出与控制目标值自身的关系或与控制目标值的变化量的关系。模型构建部128例如构建如下推定模型：从所蓄积的各种信息的实绩数据，根据目标质量信息、实绩质量信息以及动作状态信息的输入，输出控制目标值(的推荐值)。此外，模型构建部128也可以构建如下推定模型：从所蓄积的各种信息的实绩数据，根据目标质量信息与实绩质量信息之差和动作状态信息的输入，输出控制目标值的变化量(从当前设定的控制目标值起的推荐的变化量)。以下，对推定模型的构建的一个例子进行说明。
模型构建部128蓄积动作状态信息和控制目标值以及基于该动作状态信息和该控制目标值的实绩质量信息。模型构建部128使控制目标值在规定的范围内变化，将此时的动作状态信息和控制目标值与实绩质量信息建立对应地进行蓄积。此时，模型构建部128也可以在一个动作状态信息中蓄积控制目标值的变化量和基于控制目标值的该变化量的实绩质量信息的变化量。即，模型构建部128也可以在多关节机器人10和涂布装置40以特定的动作状态进行动作的情况下，执行将控制目标值的变化量与实绩质量信息的变化量建立对应地进行蓄积的蓄积处理。模型构建部128也可以在任意动作状态的值不同的各种动作状态信息中反复执行上述蓄积处理。
也可以是，模型构建部128反复执行蓄积处理，基于通过将控制目标值的变化量与实绩质量信息的变化量建立对应而得到的蓄积数据来进行机器学习，由此构建推定模型。该推定模型被构建为表示实绩质量信息的变化量和动作状态信息与控制目标值的变化量的关系。详细而言，推定模型被构建为：在输入了实绩质量信息的变化量(当前的实绩质量与目标质量之差)和动作状态信息(当前的动作状态信息)时，根据这些输入值来输出使当前的实绩质量与目标质量之差缩小的控制目标值的变化量。
作为推定模型的一个例子，可以使用将实绩质量信息的变化量和动作状态信息作为输入矢量，将控制目标值的变化量作为输出矢量的神经网络。神经网络具有输入层、一层或多层的中间层以及输出层。输入层将输入矢量保持原样地输出至下一中间层。中间层通过激活函数对来自前一层的输入进行转换而输出至下一层。输出层通过激活函数对来自距输入层最远的中间层的输入进行转换，输出转换结果。
异常检测部124基于动作状态信息和基准值的上述动作偏离等级与规定的动作允许等级(允许等级)的比较结果，检测涂布装置40或多关节机器人10的动作的异常。也可以是，在动作偏离等级超过动作允许等级的情况下，异常检测部124判定为涂布装置40或多关节机器人10中产生异常。允许等级预先设定为比上述的设定等级大的值。允许等级例如设定为判断为动作状态和基准值偏离至在控制目标值的修正中无法调节的程度的等级。
在动作状态信息包括表示多个动作状态的信息的情况下，异常检测部124可以对动作状态信息中所含的多个动作状态分别检测异常。异常检测部124可以按规定周期判定有无异常，也可以在每次在涂布路径形成突条时判定有无异常。在与涂布装置40相关的动作状态信息与基准值的动作偏离等级超过允许等级的情况下，异常检测部124判定为涂布装置40中产生了异常。在与多关节机器人10相关的动作状态信息与基准值的动作偏离等级超过允许等级的情况下，异常检测部124判定为多关节机器人10中产生了异常。
通知部126通知异常检测部124的检测结果。例如，在异常检测部124检测到异常时，通知部126将表示产生了异常的信号输出至输出设备106。通知部126也可以进一步将表示涂布装置40和多关节机器人10中的哪一个产生了异常的信号输出至输出设备106。输出设备106也可以在接收到表示产生了异常的信号时，显示与该信号相应的信息。
图5是举例示出控制装置100的硬件构成的框图。如图5所示，控制装置100具有电路150。电路150包括一个或多个处理器152、存储器154、存储设备(storage)156、驱动器(驱动电路)158以及输入/输出端口162。存储设备156例如具有非易失性的半导体存储器等能由计算机读取的存储介质。
存储设备156存储有用于使控制装置100执行如下步骤的程序：基于表示涂布装置40和多关节机器人10中的至少一方的动作状态的动作状态信息与表示涂料对工件W的涂布质量的目标的目标质量信息来计算控制目标值；以及按照计算出的控制目标值，控制涂布装置40和多关节机器人10。例如存储设备156存储有用于在控制装置100中构成上述各功能模块的程序。
存储器154暂时存储从存储设备156的存储介质加载的程序和处理器152的运算结果。处理器152与存储器154协作来执行上述程序，由此构成控制装置100的各功能模块。驱动器158按照来自处理器152的指令，向多关节机器人10的致动器31～36输出驱动电力。输入/输出端口162按照来自处理器152的指令，在致动器31～36、排出阀43、致动器53a、53b、压力传感器61、62a、62b、温度传感器64、65、流量传感器71、输入设备104以及输出设备106等之间进行信息的输入/输出。
需要说明的是，电路150未必限于通过程序来构成各功能。例如电路150也可以通过专用的逻辑电路或集成了该逻辑电路的ASIC(Application Specific IntegratedCircuit：专用集成电路)来构成至少一部分的功能。
[控制方法]
接着，参照图6，对在涂布系统1中执行的控制方法的一个例子进行说明。图6是表示在模型构建部128已经构建了推定模型后，控制装置100所执行的控制流程的流程图。
在该控制流程中，控制装置100首先执行步骤S01、S02。在步骤S01中，例如，目标质量获取部116获取表示涂布质量的目标的目标质量信息。目标质量获取部116也可以从经由输入设备104的来自操作人员的输入信息中获取目标质量信息。在步骤S02中，例如，控制装置100将用于控制涂布装置40和多关节机器人10的控制目标值设定为初始值。控制装置100也可以预先存储控制目标值的初始值。
接着，控制装置100执行步骤S03。在步骤S03中，例如，动作控制部112按照被设定为初始值的控制目标值，对一个涂布路径排出涂料。由此，在工件W上形成一个突条。在步骤S03中，在执行向工件W排出涂料期间，动作信息获取部114从涂布装置40和多关节机器人10获取表示这些动作的状态的动作状态信息。动作信息获取部114也可以在执行涂料的排出中以规定的周期获取动作状态信息。
接着，控制装置100执行步骤S04。在步骤S04中，例如，针对在步骤S03中涂布的涂料，质量获取部118从涂布状态检测部90的检测结果中获取表示工件W上的涂料的涂布质量的实绩的实绩质量信息。质量获取部118也可以从由摄像机92拍摄工件W上的包括在步骤S03中形成的突条的范围而得到的图像数据，获取在步骤S03中形成的突条的涂布宽度BW和厚度BT。质量获取部118也可以获取涂布路径(突条的延伸方向上的)多个部位处的涂布宽度BW和厚度BT。
接着，控制装置100执行步骤S05。在步骤S05中，例如，目标值计算部120判定是否需要调节控制目标值。例如，目标值计算部120判定在步骤S04中得到的实绩质量信息与在步骤S01中得到的目标质量信息的质量偏离等级是否超过规定等级。目标值计算部120既可以在涂布路径的多个部位分别将质量偏离等级与规定等级进行比较，也可以将涂布路径的多个部位处的实绩质量信息的平均值与规定等级进行比较。
目标值计算部120可以判定在步骤S03中得到的动作状态信息与基准值的动作偏离等级是否超过上述设定等级来代替实绩质量与目标质量的偏离是否超过上述设定等级。在质量偏离等级超过规定等级的情况下，或者在关于任意的动作状态信息的动作偏离等级超过设定等级的情况下，目标值计算部120判定为需要调节控制目标值。另一方面，在质量偏离等级为规定等级以下的情况下，或者在关于任意的动作状态信息的动作偏离等级为设定等级以下的情况下，目标值计算部120判定为无需调节控制目标值。
在步骤S05中判断为需要调节控制目标值的情况(步骤S05：是)下，控制装置100执行步骤S06。在步骤S06中，例如，目标值计算部120利用上述的推定模型，基于当前的状态和目标质量信息来计算控制目标值的调节幅度。该调节幅度相当于在当前的状态下为了得到目标质量状态而应对控制目标值进行调节的量。当前的状态包括步骤S03中得到的当前的动作状态信息和步骤S04中得到的当前的实绩质量信息。目标值计算部120通过将计算出的控制目标值的上述调节幅度与当前的控制目标值(例如，控制目标值的初始值)相加，由此计算新的控制目标值。
另一方面，在步骤S05中，在判断为无需调节控制目标值的情况(步骤S05：否)下，控制装置100不执行步骤S06。接着，控制装置100执行步骤S07。在步骤S07中，例如，控制装置100判断对所有涂布路径(例如，对多个工件W设定的所有涂布路径)的涂布是否都结束。
在步骤S07中，在判断为对所有涂布路径的涂布未结束的情况(步骤S07：否)下，控制装置100的处理返回至步骤S03。在该情况下，控制装置100再次执行步骤S03～S05(S06)的处理。在步骤S03中的对下一个涂布路径的涂布中，动作控制部112按照在执行之前的涂布路径后计算出的控制目标值，控制涂布装置40和多关节机器人10，以便对作为涂布对象的涂布路径排出涂料。在步骤S07中，在判断为对所有涂布路径的涂布都结束的情况(步骤S07：是)下，控制装置100的一系列处理结束。
上述的一系列处理为一个例子，可以适当变更。在上述一系列处理中，控制装置100既可以并行执行一个步骤和下一个步骤，也可以按与上述的例子不同的顺序执行各步骤。控制装置100既可以省略任意步骤，也可以在任意步骤中执行与上述的例子不同的处理。
控制装置100可以与步骤S05的执行相配合，或每隔执行步骤S03中的规定周期，检测涂布装置40和多关节机器人10的动作的异常。例如，针对动作状态信息中所含的各个多个动作状态，在动作状态与基准值之间的上述动作偏离等级超过上述动作允许等级的情况下，控制装置100的异常检测部124检测为在涂布装置40和多关节机器人10中的任一方中产生了异常。在上述动作偏离等级为上述动作允许等级以下的情况下，异常检测部124可以判定为涂布装置40和多关节机器人10均正常动作。
(变形例)
在上述的例子中，从涂布状态检测部90的检测结果中得到实绩质量信息，但也可以基于动作状态信息推定实绩质量信息。从多关节机器人10得到的该多关节机器人10的动作状态和从涂布装置40得到的该涂布装置40的动作状态会对涂布于工件W上的涂料的涂布质量(例如，突条的涂布宽度BW和厚度BT)造成影响。因此，可以根据动作状态信息推定涂布质量。例如，如图3所示，控制装置100具有质量推定部132。在该情况下，涂布系统1也可以不具备涂布状态检测部90。
质量推定部132基于动作信息获取部114获取到的动作状态信息来推定涂布质量。以下，将表示由质量推定部132推定出的涂布质量的信息也称为“实绩质量信息”。目标值计算部120可以基于由动作状态信息、目标质量信息以及质量推定部132推定出的实绩质量信息来计算控制目标值。例如，目标值计算部120也可以根据通过将由质量推定部132推定出的实绩质量信息与目标质量信息之差输入至上述的推定模型而得到的控制目标值的变化量(输出值)，求出控制目标值的调节量。
在控制装置100具有质量推定部132的情况下，控制装置100也可以按与图6所示的流程图相同的流程执行一系列的处理。在该情况下，在步骤S04中，质量推定部132也可以基于在步骤S03中得到的动作状态信息(在向涂布路径排出涂料中得到的动作状态信息)，推定涂布于该涂布路径的涂料的质量信息。当执行步骤S06时，目标值计算部120也可以根据在步骤S04中推定出的实绩质量信息与在步骤S01中得到的目标质量之差，以及在步骤S03中得到的动作状态信息，利用推定模型来计算(调节)控制目标值。
控制装置100的模型构建部128也可以构建用于推定实绩质量信息的推定模型。模型构建部128蓄积动作状态信息和表示基于该动作状态信息的涂布质量(例如，由摄像机等得到的涂布质量)的信息。模型构建部128基于将动作状态信息和表示涂布质量的信息建立对应后所蓄积的蓄积数据，构建根据动作状态信息的输入而输出实绩质量信息的推定模型。
也可以构建一个推定模型来代替推定控制目标值的调节量(应调节的量)的推定模型和从动作状态信息推定实绩质量信息的推定模型。例如，目标值计算部120也可以利用被构建为表示当前的动作状态信息和目标质量信息与控制目标值的变化量的关系的其他推定模型，计算(调节)控制目标值。
涂布状态检测部90可以利用激光代替摄像机来检测工件W上的涂料(突条)的状态。在该情况下，质量获取部118可以从由激光的受光状态得到的测定结果中获取突条的涂布宽度BW等。涂布装置40也可以具有一个泵来代替两个泵(泵51a、51b)。
[实施方式的效果]
上述实施方式的涂布系统1具备：涂布装置40，将涂料从排出部41排出；多关节机器人10，以将来自排出部41的涂料涂布于工件W的方式变更排出部41的位置和姿势；以及控制装置100，控制涂布装置40和多关节机器人10。控制装置100具有：目标值计算部120，基于表示涂布装置40和多关节机器人10中的至少一方的动作状态的动作状态信息以及表示涂料对工件W的涂布质量的目标的目标质量信息，计算用于控制涂布装置40和多关节机器人10的控制目标值；和动作控制部112，按照目标值计算部120计算出的控制目标值，控制涂布装置40和多关节机器人10。
得到目标质量的控制目标值会根据涂布装置40和多关节机器人10中的至少一方的动作状态而发生变化。在该涂布系统1中，基于表示动作状态的信息和表示目标质量的信息计算出控制目标值，因此以可得到更接近于目标质量的质量的控制目标值来执行对涂布装置40和多关节机器人10的控制。因此，有利于涂布于工件W的涂料的质量的稳定化。
也可以是，在上述实施方式的涂布系统1中，目标值计算部120还基于表示涂料对工件W的涂布质量的实绩的实绩质量信息，计算控制目标值。在该情况下，能考虑当前的涂料的涂布质量与目标质量的差量，计算控制目标值。因此，有利于控制目标值的高精度的计算。
也可以是，在上述实施方式的涂布系统1中，目标值计算部120使用被构建为表示目标质量信息、实绩质量信息以及动作状态信息与控制目标值的关系的推定模型，计算控制目标值。在该情况下，通过将目标质量信息、实绩质量信息以及动作状态信息应用于推定模型，能容易地计算控制目标值。因此，有利于控制装置100的运算的简化。
也可以是，上述实施方式的涂布系统1还具备：质量推定部132，基于动作状态信息来推定实绩质量信息。也可以是，目标值计算部120基于动作状态信息、目标质量信息以及质量推定部132所推定出的实绩质量信息，计算控制目标值。在该情况下，能在不观察实际涂布于工件W的涂料的涂布结果的情况下调节控制目标值。因此，有利于用于调节控制目标值的作业的简化。
也可以是，在上述实施方式的涂布系统1中，质量推定部132使用被构建为根据动作状态信息的输入来输出实绩质量信息的推定模型，推定基于动作状态信息的实绩质量信息。在该情况下，在推定实绩质量信息时，通过将动作状态信息应用于推定模型，能求出实绩质量信息的推定值。因此，有利于从动作状态信息推定实绩质量信息时的控制装置100的运算的简化。
也可以是，上述实施方式的涂布系统1还具备：涂布状态检测部90，检测已经涂布于工件W的涂料的状态；和质量获取部118，从涂布状态检测部90的检测结果中获取实绩质量信息。也可以是，目标值计算部120基于动作状态信息、目标质量信息和质量获取部118获取到的实绩质量信息，计算控制目标值。在该情况下，根据实际涂布于工件W的涂料的状态，得到表示涂布质量的信息，因此可高精度地得到实绩质量信息。因此，有利于控制目标值的高精度的计算。
也可以是，在上述实施方式的涂布系统1中，动作状态信息包括表示从由直至排出部41为止的流路内的涂料的流量、该流路内的涂料的压力、该流路内的涂料的温度、设于该流路内的开闭阀(排出阀43)的动作状态、向排出部41压送涂料的泵51a、51b的动作状态以及多关节机器人10中所含的致动器31～36的动作状态构成的组中选出的至少一个的信息。这些信息可能因外部的环境原因而变动，或者，这些信息与表示指令值的控制目标值之间可能产生差别。在上述构成中，考虑该变动或差别来计算控制目标值。因此，有利于控制目标值的高精度的调节。例如，根据直至排出部41为止的流路内的涂料的温度(例如，在温度为25℃的情况与温度为35℃的情况下)，控制目标值的应调节的量不同。在上述的涂布系统1中，考虑涂料的温度来计算控制目标值的调节量，因此能调节与当前的装置的状态相应的控制目标值。
也可以是，在上述实施方式的涂布系统1中，涂料对工件W的涂布质量至少包括工件W上的涂料的涂布宽度BW或工件W上的涂料的厚度BT。在该情况下，能使涂布于工件W上的涂料的涂布宽度或厚度接近于目标值。
也可以是，上述实施方式的涂布系统1还具备：动作信息获取部114，在执行涂料对工件W的涂布中，至少从涂布装置40或多关节机器人10获取动作状态信息。也可以是，目标值计算部120在动作信息获取部114获取到的动作状态信息与基准值的偏离等级超过规定的设定等级的情况下计算控制目标值。当动作状态信息偏离于基准值时，可认为目标质量与实绩质量之差变大。在上述构成中，即使动作状态信息偏离于基准值也可计算控制目标值，因此能缩小目标质量与实绩质量之差。因此，有利于涂布于工件W的涂料的质量的稳定化。
也可以是，上述实施方式的涂布系统1还具备：异常检测部124，基于上述偏离等级与比上述设定等级大的规定的允许等级的比较结果，检测涂布装置40或多关节机器人10的动作的异常。在该情况下，在调节控制目标值时，能检测无法使实绩质量接近于目标质量的程度的变动。
附图标记说明
1：涂布系统
10：多关节机器人
31～36：致动器
40：涂布装置
41：排出部
43：排出阀
51a、51b：泵
90：涂布状态检测部
100：控制装置
112：动作控制部
114：动作信息获取部
118：质量获取部
120：目标值计算部
124：异常检测部
132：质量推定部
W：工件
BW：涂布宽度
BT：厚度

Claims (13)

1.一种涂布系统，所述涂布系统具备：
涂布装置，所述涂布装置将涂料从排出部排出；
多关节机器人，所述多关节机器人以将来自所述排出部的所述涂料涂布于工件的方式变更所述排出部的位置和姿势；和
控制装置，所述控制装置控制所述涂布装置和所述多关节机器人，
所述控制装置具有：
目标值计算部，所述目标值计算部基于表示所述涂布装置和所述多关节机器人中的至少一方的动作状态的动作状态信息以及表示所述涂料对所述工件的涂布质量的目标的目标质量信息，计算用于控制所述涂布装置和所述多关节机器人的控制目标值；和
动作控制部，所述动作控制部按照所述目标值计算部计算出的所述控制目标值，控制所述涂布装置和所述多关节机器人。
2.根据权利要求1所述的涂布系统，其中，
所述目标值计算部还基于表示所述涂料对所述工件的涂布质量的实绩的实绩质量信息，计算所述控制目标值。
3.根据权利要求2所述的涂布系统，其中，
所述目标值计算部使用被构建为表示所述目标质量信息、所述实绩质量信息以及所述动作状态信息与所述控制目标值的关系的推定模型，计算所述控制目标值。
4.根据权利要求2或3所述的涂布系统，所述涂布系统还具备：
质量推定部，基于所述动作状态信息来推定所述实绩质量信息，
所述目标值计算部基于所述动作状态信息、所述目标质量信息以及所述质量推定部推定出的所述实绩质量信息，计算所述控制目标值。
5.根据权利要求4所述的涂布系统，其中，
所述质量推定部使用被构建为根据所述动作状态信息的输入来输出所述实绩质量信息的推定模型，推定基于所述动作状态信息的所述实绩质量信息。
6.根据权利要求2或3所述的涂布系统，所述涂布系统还具备：
涂布状态检测部，所述涂布状态检测部检测已经涂布于所述工件的所述涂料的状态；和
质量获取部，所述质量获取部从所述涂布状态检测部的检测结果中获取所述实绩质量信息，
所述目标值计算部基于所述动作状态信息、所述目标质量信息以及所述质量获取部获取到的所述实绩质量信息，计算所述控制目标值。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的涂布系统，其中，
所述动作状态信息包括表示从由直至所述排出部为止的流路内的所述涂料的流量、所述流路内的所述涂料的压力、所述流路内的所述涂料的温度、设于所述流路内的开闭阀的动作状态、向所述排出部压送所述涂料的泵的动作状态以及所述多关节机器人中所含的致动器的动作状态构成的组中选出的至少一个的信息。
8.根据权利要求1至3中任一项所述的涂布系统，其中，
所述涂料对所述工件的涂布质量至少包括所述工件上的所述涂料的涂布宽度或所述工件上的所述涂料的厚度。
9.根据权利要求1至3中任一项所述的涂布系统，所述涂布系统还具备：
动作信息获取部，所述动作信息获取部在执行所述涂料对所述工件的涂布中，至少从所述涂布装置或所述多关节机器人获取所述动作状态信息，
所述目标值计算部在所述动作信息获取部获取到的所述动作状态信息与基准值的偏离等级超过规定的设定等级的情况下计算所述控制目标值。
10.根据权利要求9所述的涂布系统，所述涂布系统还具备：
异常检测部，所述异常检测部基于所述偏离等级与比所述设定等级大的规定的允许等级的比较结果，检测所述涂布装置或所述多关节机器人的动作的异常。
11.一种控制装置，所述控制装置具备：
目标值计算部，所述目标值计算部基于表示涂布装置和多关节机器人中的至少一方的动作状态的动作状态信息以及表示涂料对工件的涂布质量的目标的目标质量信息，计算用于控制所述涂布装置和所述多关节机器人的控制目标值，所述涂布装置将所述涂料从排出部排出，所述多关节机器人以将来自所述排出部的所述涂料涂布于所述工件的方式变更所述排出部的位置和姿势；和
动作控制部，所述动作控制部按照所述目标值计算部计算出的所述控制目标值，控制所述涂布装置和所述多关节机器人。
12.一种控制方法，所述控制方法包括：
基于表示涂布装置和多关节机器人中的至少一方的动作状态的动作状态信息以及表示涂料对工件的涂布质量的目标的目标质量信息，计算用于控制所述涂布装置和所述多关节机器人的控制目标值，所述涂布装置将所述涂料从排出部排出，所述多关节机器人以将来自所述排出部的所述涂料涂布于所述工件的方式变更所述排出部的位置和姿势；以及
按照计算出的所述控制目标值，控制所述涂布装置和所述多关节机器人。
13.一种程序，所述程序使计算机执行权利要求12所述的控制方法。
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