JP2010530809A - 機械加工システム制御装置及び方法 - Google Patents

Abstract

機械加工システムを制御する装置が提供される。この装置は、物体から生成された放射線に基づいてその物体の画像を撮像する光学ユニットと、その画像を処理して、その物体の製造及び修理に関するパラメータをリアルタイムに測定する画像処理ユニットと、を含む。この装置は、また、機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて、物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を設定するプロセスモデルと、物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値及び測定値に基づいて、機械加工システムのプロセスパラメータを制御するコントローラと、を含む。
【選択図】 図１

Description

本発明は、概して、機械加工システム又は製造システムを制御する装置に関し、特に、その機械加工システムによって製造された物体のパラメータのリアルタイム測定に基づき、その機械加工システムのプロセスパラメータを制御する装置に関する。

部品を製造し、修理するための様々なタイプの機械加工システムが知られており、利用されている。例えば、コンピュータ設計システム（ＣＡＤ）によって一層ずつ構築された機能部品を成形するのにレーザ・ネットシェイプ・機械加工システムが利用されている。通常、そのようなシステムは、レーザビームを用いて溶融池を生成する。さらに、金属又は合金の粉体の量を制御して、レーザ生成溶融池内に入れ、部品を成形する。その部品の形状及びサイズを最終的に望み通りにするためには、溶融池に関するパラメータをモニタリングすることが求められる。残念なことに、そのようなシステムは、処理が複雑なため、そのようなパラメータのリアルタイムでの測定は非常に困難である。

動作中に溶融池の境界をモニタリングするために２次元（２Ｄ）観察システムを利用するシステムもある。しかし、そのような観察システムは、溶融池領域をラフに推定するが、その溶融池の幅及び溶融池の堆積高さといったパラメータを測定するものではない。さらに、積層レイヤの高さを測定するセンサを用いるシステムもあるが、そのようなセンサは、要求される測定解像度、精度、又は測定範囲を有するものではなく、信頼に足る測定を行なうことができない。さらに、そのようなパラメータに基づいて、製造プロセス又は堆積プロセスを制御すると、部品の寸法にばらつきが生じたり、表面処理がうまくいかなかったりする結果となりかねず、所望の形状及びサイズを実現するのに、追加の機械加工が必要になる場合もある。

したがって、機械加工システム又は堆積システムによって製造された物体のパラメータを正確にリアルタイム測定する装置が必要である。さらに、機械加工処理によって成形された物体のパラメータ測定をオンラインで行なうことができ、その処理の閉ループ制御を容易に行なうことができる装置を提供することが求められている。

国際公開公報WO2004/039531 米国特許公報US6751516B1 米国特許公報US6459951B1 特開2003-017536号公報 米国特許公報US5900975A

簡単に言うと、一形態によれば、機械加工システムを制御する装置が提供される。その装置は、物体の画像を、該物体から生成された放射線に基づいて、撮像する光学ユニットと、その画像を処理し、その物体の製造又は修理に関するパラメータをリアルタイムに測定する画像処理ユニットと、を含む。この装置はまた、その機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて、その物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を決めるプロセスモデルと、その物体の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいて、その機械加工システムのプロセスパラメータを制御するコントローラと、をも含む。

他の形態では、レーザ・ネットシェープ・機械加工システムが提供される。このレーザ・ネットシェープ・機械加工システムは、溶融池を生成するレーザと、物体を成形するために溶融池内に粉体材料を供給するノズルと、溶融池から生成された放射線に基づいて物体の画像を撮像する光学ユニットと、を含む。このレーザ・ネットシェープ・機械加工システムは、また、画像を処理し、物体の製造又は修理に関するパラメータをリアルタイムに測定する画像処理ユニットと、機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を定めるプロセスモデルと、物体の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいて、機械加工システムのプロセスパラメータを制御するコントローラと、を含む。

他の形態では、機械加工システムを制御する方法を提供する。この方法は、物体から生成された放射線に基づいて物体の画像を取得するステップと、画像を処理して物体の製造又は修理に関するパラメータを測定するステップと、を含む。この方法はまた、機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて、物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を設定する設定ステップと、物体の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいて機械加工システムのプロセスパラメータを制御するステップと、を含む。

部分的に符号を付した添付の図面を参照して、以下の詳細な説明を読めば、本発明の特徴、様相及び利点について、より一層理解が深まるであろう。
本技術にかかる閉ループ制御を有するレーザネットシェイプ機械加工システムの概略図である。 本技術にかかる図１のレーザ・ネットシェイプ・機械加工システムにおいて利用される光学ユニットの構成例を示す概略図である。 本技術にかかる図２の光学ユニットによって撮像された画像を用いて推定された溶融池のパラメータの一例を示す概略図である。 本技術にかかる図２の光学ユニットによって撮像された画像を用いて推定された溶融池のパラメータの他の例を示す概略図である。 本技術にかかる図３、図４の推定パラメータに基づいて、レーザ・ネットシェイプ・機械加工システムのプロセスパラメータを制御するため、図１のレーザ・ネットシェイプ・機械加工システムに用いられるコントローラの一例を示す概略図である。 本技術にかかる図２の光学ユニットを用いて撮像された画像を処理するための画像処理技術の一例を示す概略図である。 本技術にかかる図２の光学ユニットを用いて撮像された画像を処理するための画像処理技術の他の例を示す概略図である。 本技術にかかる図２の光学ユニットを用いて溶融池から生成されたリアル画像及びゴースト画像を示す概略図である。 本技術にかかる図８のリアル画像及びゴースト画像を分離するために用いられるビームスプリッタの構成例を示す概略図である。 本技術にかかる図８のリアル画像及びゴースト画像を分離するために用いられるビームスプリッタの他の構成例を示す概略図である。 本技術にかかる図１のレーザ・ネットシェイプ・機械加工システムを閉ループ制御して製造した部品を示す概略図である。 図１のレーザ・ネットシェイプ・機械加工システムを閉ループ制御せずに製造した部品を示す概略図である。

以下に詳しく説明するように、本技術の実施形態は、機械加工システム又は製造システムを用いた物体の製造又は修理に関するパラメータをリアルタイム測定する機能を有する。さらに、その物体の製造又は修理に関するパラメータ用のリアルタイム測定及びターゲット値に基づいて機械加工システムのプロセスパラメータを制御するために、好適な制御技術が用いられる。図を参照すると、図１は、本技術に係る閉ループ制御を備えた機械加工システム又は製造システム１０を示す概略図である。本実施形態において、機械加工システム１０は、レーザ・ネットシェイプ・マシニング（ＬＮＳＭ）システムを含む。レーザ・ネットシェイプ・機械加工システム１０は、基盤１６上に溶融池１４を生成するレーザ１２と、物体２２を成形する粉体材料２０を供給するノズル１８とを含む。更に、レーザ・ネットシェイプ・機械加工システム１０は、溶融池１４から生成された放射線に基づいて物体２２の画像を撮像する光学ユニット２４を含む。そのような溶融池１４の自己発光特性によれば、溶融池１４の画像を撮像するための外部光源が不要となり、また、外乱なく溶融池１４の放射線強度を測定できる点で有利である。本実施形態では、光学ユニット２４及びレーザ１２は、前記レーザ１２から生成されたレーザビームの軸が、前記光学ユニットの軸と一致するように配置される。光学ユニット２４及びレーザ１２のそのような共通軸構成によれば、溶融池を、如何なる移動方向への歪みもなく、固定の位置に容易に配置できる。

加えて、光学ユニット２４によって撮像された画像の処理し、物体２２の製造又は修理に関するパラメータをリアルタイムで測定するため、画像処理ユニット２６が用いられる。そのようなパラメータには、溶融池幅、溶融池１４の堆積高さ、溶融池１４の長さ、溶融池１４の温度などが含まれる。

本実施形態では、光学ユニット２４は、溶融池１４の幅をモニタリングするため、物体２２の第１画像を撮像する第１撮像カメラ２８を含む。加えて、光学ユニット２４は、溶融池１４の堆積高さをモニタリングするため、物体２２の第２画像を撮像する第２撮像カメラ３０を含む。第１及び第２撮像カメラ２８、３０の例として、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）カメラや、電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラなどが挙げられる。本実施形態では、参照符号３２及び３４によって表わされたハイパスフィルタが、第１及び第２撮像カメラ２８、３０にそれぞれ接続されていても良い。更に、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０は、また、第１、第２撮像カメラ２８、３０にそれぞれ入力するため、物体２２からの発光を分離するビームスプリッタ３６をも含む。

また、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０は、機械加工システム１０のプロセスパラメータに基づいて、物体２２の製造又は修理に関するパラメータの目標値を設定するプロセスモデル３８を含む。プロセスパラメータの例として、レーザパワー、移動速度、粉体材料供給速度などが挙げられる。レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０は、また、物体２２の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいてレーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０のプロセスパラメータを制御するコントローラ４０を含む。光学ユニットで撮像した画像を用いて物体２２の製造又は修理に関するパラメータを測定することについて、図６、図７を参照して以下に示す。更に、物体の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいて、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０のプロセスパラメータを制御することについて、図５を参照して以下に詳しく説明する。

図２は、本技術にかかる溶融池１４の画像を撮像するために図１のレーザ・ネットシェイプ・機械加工システム１０において利用される光学ユニット２４の構成例５０を示す概略図である。図示されているように、光学ユニット５０は、溶融池１４の第１、第２画像を撮像する第１及び第２撮像カメラ２８、３０を含む。第１及び第２画像は、物体２２（図１）の製造及び修理に関するパラメータのリアルタイム測定のため、画像処理ユニット２６（図１参照）によって実質的に処理される。本実施形態において、第１及び第２画像は、図３及び図４にそれぞれ示されているように、溶融池幅５２、溶融池長さ５４、及び溶融池１４の堆積高さ５６を測定するために処理される。他の実施形態では、第１及び第２撮像カメラ２８、３０によって撮像された画像を処理して、溶融池１４の温度を測定してもよい。図示するように、光学ユニット５０は、２つの撮像カメラ２８、３０を含む。しかしながら、より多く又はより少数の撮像カメラを用いて、物体２２の製造又は修理に関する所望の数のパラメータを測定しても良い。

第１及び第２撮像カメラ２８、３０を用いて撮像された第１及び第２画像は、画像処理ユニット２６によって処理される。本実施形態では、画像処理ユニット２６は、第１及び第２画像を処理して、物体２２の製造又は修理に関するパラメータを測定するために画像処理アルゴリズムを用いても良い。画像処理アルゴリズムの例は、ブロッブ解析、内接円解析及びクリッパを含むが、これらに限定されるものではない。そのような画像処理アルゴリズムについて、図６、図７を参照して以下に詳しく説明する。

第１及び第２画像を用いて測定された溶融池幅５２、溶融池長さ５４、及び溶融池１４の堆積高さ５６のようなパラメータは、更に、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０のプロセスパラメータを制御するために用いられる。図５は、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０内で用いられ、本技術に係る図３及び図４のパラメータ５２、５４及び５６に基づいて、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０のプロセスパラメータ６２を制御するコントローラの一例を示す概略図である。本実施形態において、コントローラ６０は、溶融池幅５２及び溶融池の堆積高さ５６のような、物体２２（図１）の製造及び修理に関するパラメータの測定値６４を、画像処理ユニット２６から受け取る構成となっている。

更に、コントローラ６０は、溶融池幅５２及び堆積高さ５６といった、物体２２の製造及び修理に関するパラメータの目標値６６を、プロセスモデル３８から受け取る。本実施形態では、プロセスモデル３８は、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０を用いた物体の製造又は修理のプロセスをシミュレートして、物体２２の製造及び修理に関するパラメータの目標値６６を定めるパラメータモデル６８を含む。パラメータモデル６８は、実験データと数式を用いて生成されうる。特に、パラメータモデル６８は、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０を用いて、物体２２の製造又は修理のための処理をシミュレートし、機械加工システム１０の複数の動作条件のためのパラメータに対して、目標値６６を設定してもよい。

本実施形態では、プロセスモデル３８は、外部入力付き自己回帰移動平均モデル（ＡＲＭＡＸ）を含む。コントローラ６０は、物体２２の製造又は修理に関するパラメータの測定値６４及び目標値６６に基づいて、プロセスパラメータ６２を制御する。本実施形態では、プロセスパラメータ６２は、レーザパワー及び移動速度を含む。しかし、コントローラ６０を用いて、製造システム１０の他のプロセスパラメータ６２を制御してもよい。

本実施形態では、コントローラ６０は、物体２２の製造又は修理に関するパラメータの測定値６４及び目標値６６に基づいて、製造システム１０のプロセスパラメータ６２を制御する閉ループ制御アルゴリズム７０を含む。本実施形態では、コントローラ６０は、溶融池幅及びその堆積高さのそれぞれの測定値６４及び目標値６６に基づいてレーザパワーと移動速度とを制御する第１、第２制御ループ７２、７４を含む。なお、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０のプロセスパラメータ６２を制御するために、第１、第２制御ループ７２、７４を独立して又は組み合わせて機能させても良い。一実施形態では、コントローラ６０は、比例積分微分（ＰＩＤ）制御部、予測背制御部、または、ファジー制御部を含む。しかし、他のコントローラを用いても良い。ある実施形態では、コントローラ６０は、第１及び第２撮像カメラ２８、３０（図１）の動作設定を制御する構成となっている。

上述したように、画像処理ユニット２６（図１）は、第１及び第２撮像カメラ２８、３０からの第１及び第２画像を処理し、物体２２の製造又は修理に関するパラメータを測定するため、画像処理アルゴリズムを用いる。図６は、本技術に係る図２の光学ユニット５０を用いて撮像された画像を処理する画像処理技術９０の例を示す概略図である。本実施形態では、画像処理技術９０は、溶融池１４（図３）の溶融池幅５２（図３）を測定するため、内接円解析を含んでいる。図示したように、第１撮像カメラ２８（図２）は、溶融池１４の画像９２を撮像するために用いられる。画像９２は、次に、背景から物体を分離して、バイナリ・ラージ・オブジェクト（ｂｌｏｂ）９４を形成するために２値化される。本実施形態では、バイナリ・ラージ・オブジェクト（ｂｌｏｂ）９４における画素は、所定の閾値よりも大きなグレーレベル値を有する。更に、背景の画素は、その所定の閾値以下のグレーレベル値を有する。

本実施形態では、最大のｂｌｏｂ９６が選択され、ｂｌｏｂ９６内の各画素の、ｂｌｏｂ９６の境界からの距離が測定される。更に、ｂｌｏｂ９６の境界からもっとも離れた画素が選択される。この距離は、溶融池１４の内接円９８の半径として表わされる。更に、この円１００の半径は、溶融池１４の溶融池幅５２を表わしている。

図７は、本技術に係る図２の光学ユニットを用いて撮像された画像を処理するための画像処理技術１１０の他の例を示す図である。本実施形態では、画像処理技術１１０は、溶融池１４（図３）の堆積高さ５６（図４）の測定のためのｂｌｏｂ解析を含む。図のように、第２撮像カメラ３０（図２）を用いて、溶融池１４の画像１１２が撮像される。次に、背景から物体を分離してバイナリ・ラージ・オブジェクト（ｂｌｏｂ）１１４を形成するため、画像１１２が２値化される。本実施形態では、ｂｌｏｂ１１４における画素は、所定の閾値よりも大きなグレーレベル値を有する。更に、背景の画素は、所定の閾値よりも小さなグレーレベル値を有する。一実施形態では、ｂｌｏｂ１１４のトップ画素１１６が識別され、トップ画素の基盤１６（図１）からの距離１１８は、溶融池１４の堆積高さ５６の測定値である。

上述したように、内接円解析及びｂｌｏｂ解析といった画像処理技術が、溶融池幅５２及び、溶融池１４の堆積高さ５６といったパラメータを測定するために用いられてもよい。しかし、光学ユニット５０で取り込んだ画像を用いて物体２２の製造又は修理に関するパラメータを測定するにあたり、他の複数の好適な画像処理技術をもちいてもよい。

図１のレーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０は、第１及び第２撮像カメラ２８、３０に対する入力のため、物体２２からの発光を分離するビームスプリッタ３６を含む。一実施形態では、ビームスプリッタ３６により、溶融池１４から２つの画像が生成される。図８は、本技術に関する図２の光学ユニット５０を用いて図１の溶融池１４から生成されたリアル画像及びゴースト画像１３０を示す図である。図のように、リアル画像１３２は、ビームスプリッタ３６の底面から生成される。更に、ゴースト画像１３４は、ビームスプリッタ３６の上面から生成される。ある実施形態においては、リアル画像１３２とゴースト画像１３４との間に重なり部分が存在することによって、ゴースト画像１３４が、画質及び画像から測定されたパラメータの測定精度に影響を及ぼす可能性がある。

図９は、本技術に係る図８のリアル画像１３２及びゴースト画像１３４を分離するために用いられるビームスプリッタ３６の例示的な構成１４０を示す概略図である。ここで図示された実施形態においては、リアル画像１３２及びゴースト画像１３４を分離するため、リアル画像１３２とゴースト画像１３４との間の距離が増加するような厚み１４２を有するビームスプリッタ３６を選択する。その結果、リアル画像１３２とゴースト画像１３４との間の重複部分が無くなり、画質が向上する。図１０は、本技術にかかる図８のリアル画像１３２及びゴースト画像１３４を分離するために用いられるビームスプリッタ３６の他の構成例１５０を示す概略図である。この例では、ビームスプリッタ３６は、ビームスプリッタの反射面１５４にコーティング１５２を施す。更に、フィルタ１５６を、溶融池１４から生成されたゴースト画像１３４をフィルタリングするための第１撮像カメラ２８の前に配置する。これにより、ゴースト画像１３４は完全に除去され、第１撮像カメラ２８は、溶融池に対応するリアル画像１３２を受けとる。

上述したように、物体の製造又は修理に関するパラメータのリアルタイム測定値６４及び目標値６６に基づいて、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０（図１）のプロセスパラメータ６２（図５）を制御するため、好適な制御技術を用いる。そのようなプロセスパラメータ６２の閉ループ制御により、レーザ・ネットシェープ・機械加工システム１０を用いて形成された物体２２の堆積の幾何学的精度が実質的に向上する。図１１は、図１のレーザ・ネットシェープ・機械加工システムの閉ループ制御によって製造された部品１６０を示す。図１２は、レーザ・ネットシェープ・機械加工システムの閉ループ制御を用いずに製造された部品１６２を示す。このように、機械加工システム１０のプロセスパラメータの閉ループ制御によって形成された部品１６０は、機械加工システム１０のプロセスパラメータの閉ループ制御を用いずに形成された部品１６２に比して、比較的すぐれた幾何学的精度を有する。

上述した方法の様々な側面は、様々なマシニング装置において有効である。上述した技術は、機械加工システムを用いて物体を製造又は修理する動作に関して、パラメータのリアルタイム測定を提供するために用いられる。上述の技術はまた、そのパラメータの測定値及び目標値に基づいて、機械加工システムの閉ループ制御を行なうために用いることができ、そのような機械加工システムを用いて製造された物体の幾何学的精度を改善させることができる。本技術によれば、エア・フォイルのような複雑な形状の物体に対して、高速でカスタマイズされた製造又は修理を行なうことが容易になるという利点がある。更に、本技術によれば、複雑な形状をニアネットシェイプ加工するにあたり、追加的な機械加工の必要性がなく、複雑な物体の製造及び修理のコストを低減させることができる。

以上、本発明の特徴の一態様のみ図示し、説明したが、当業者であれば、多くの変形や変更を行なうであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨に含まれるそのような変形及び変更を、全てカバーしようとするものであると理解すべきである。

Claims (29)

1. 機械加工システムを制御する装置であって、
   物体の画像を、該物体から生成された放射線に基づいて、撮像する光学ユニットと、
   前記画像を処理し、前記物体の製造又は修理に関するパラメータをリアルタイムに測定する画像処理ユニットと、
   前記機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて、前記物体の製造又は修理に関する前記パラメータの目標値を定めるプロセスモデルと、
   前記物体の製造又は修理に関する前記パラメータの測定値及び目標値に基づいて、前記機械加工システムのプロセスパラメータを制御するコントローラと、
   を含むことを特徴とする装置。
2. 前記光学ユニットは、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）カメラ、又は、電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラを含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記プロセスモデルは、前記物体の製造又は修理のプロセスをシミュレートして、前記機械加工システムの複数の動作条件に対して、前記物体の製造又は修理に関する前記パラメータの目標値を定めるためのパラメータモデルを含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. 前記プロセスモデルは、外部入力付き自己回帰移動平均モデル（ＡＲＭＡＸ）であることを特徴とする請求項３に記載の装置。
5. 前記コントローラは、比例積分微分（ＰＩＤ）制御部、予測制御部、または、ファジー制御部を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
6. 前記物体から生成されたゴースト画像を実質的に除去するフィルタを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の装置。
7. 前記機械加工システムは、レーザ・ネットシェイプ・機械加工システムを含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
8. 前記光学ユニットは、レーザ生成溶融池からの放射線に基づいて画像を撮像することを特徴とする請求項７に記載の装置。
9. 前記物体の製造又は修理に関する前記パラメータは、溶融池幅、溶融池長さ、溶融池堆積高さ、溶融池の温度、又はそれらの組合せであることを特徴とする請求項７に記載の装置。
10. 前記光学ユニットは、
    
    前記溶融池幅又は溶融池長さ、或いはそれらの組合せをモニタリングするために、前記物体の第１画像を撮像する第１撮像カメラと、
    前記溶融池堆積高さをモニタリングするため、前記物体の第２画像を撮像する第２撮像カメラと、
    を含むことを特徴とする請求項９に記載の装置。
11. 前記プロセスパラメータは、レーザパワー、移動速度、マテリアルフィード速度又はそれらの組合せを含むことを特徴とする請求項７に記載の装置。
12. レーザ・ネットシェイプ・機械加工システムであって、
    溶融池を生成するレーザと、
    物体を成形するために溶融池内に粉体材料を供給するノズルと、
    前記溶融池から生成された放射線に基づいて物体の画像を撮像する光学ユニットと、
    前記画像を処理し、前記物体の製造又は修理に関するパラメータをリアルタイムに測定する画像処理ユニットと、
    前記機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を定めるプロセスモデルと、
    前記物体の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいて、機械加工システムのプロセスパラメータを制御するコントローラと、
    を含むことを特徴とする機械加工システム。
13. 前記物体の製造又は修理に関する前記パラメータは、溶融池幅、溶融池長さ、又は、溶融池堆積高さ、溶融池の温度、又はそれらの組合せを含むことを特徴とする請求項１２に記載の機械加工システム
14. 前記光学ユニットは、
    前記溶融池幅又は溶融池長さ、或いはそれらの組合せをモニタリングするために、前記物体の第１画像を撮像する第１撮像カメラと、
    前記溶融池堆積高さをモニタリングするため、前記物体の第２画像を撮像する第２撮像カメラと、
    を含むことを特徴とする請求項１３に記載の機械加工システム。
15. 前記第１及び第２撮像カメラは、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）カメラ又は、電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラ、またはその組合せを含むことを特徴とする請求項１４に記載の機械加工システム。
16. 前記第１及び第２撮像カメラに対して入力するため、前記物体からの光を分離するビームスプリッタと、
    前記ビームスプリッタに対して光学的に接続され、前記物体から生成されたゴースト画像を除去するフィルタと、を更に備えたことを特徴とする請求項１４に記載の機械加工システム。
17. 前記画像処理ユニットは、前記溶融池幅、溶融池長さ、溶融池堆積高さ、溶融池の温度、又はそれらの組合せをリアルタイムに測定する画像処理アルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１３に記載の機械加工システム。
18. 前記画像処理ユニットは、ブロッブ解析、最大内円解析、或いは、溶融池幅又は溶融池長さの測定用のクリッパ、及びその堆積高さの測定用のクリッパを用いることを特徴とする請求項１７に記載の機械加工システム。
19. 前記光学ユニット及びレーザを、前記レーザから生成されたレーザビームの軸が、前記光学ユニットの軸と一致するように配置したことを特徴とする請求項１２に記載の機械加工システム。
20. 前記レーザパワー、移動速度、マテリアルフィード速度又はそれらの組合せを含むことを特徴とする請求項１２に記載の機械加工システム。
21. 前記コントローラは、
    前記溶融池幅及び溶融池長さの測定値及び目標値に基づいて、レーザパワーを制御する第１制御ループと、
    前記溶融池の堆積高さの測定値及び目標値に基づいて、前記移動速度を制御する第２制御ループと、
    を含み、
    前記第１及び第２制御ループは、前記機械加工システムのプロセスパラメータを制御するため、同時に又は独立して動作することを特徴とする請求項２０に記載の機械加工システム。
22. 前記コントローラは、比例積分微分（ＰＩＤ）制御、予測制御、または、ファジー制御を行なうことを特徴とする請求項２１に記載の機械加工システム。
23. 前記コントローラは、
    前記溶融池高さの測定値及び目標値に基づいてレーザパワーを制御する第１制御ループと、
    前記溶融池の堆積幅及び前記溶融池長さの測定値及び目標値に基づいて、前記移動速度を制御する第２制御ループと、
    を含み、
    前記第１及び第２制御ループは、前記機械加工システムのプロセスパラメータを制御するため、同時に又は独立して動作することを特徴とする請求項２０に記載の機械加工システム。
24. 前記プロセスモデルは、前記機械加工システムを用いて物体の製造又は修理を行なうプロセスをシミュレートし、前記機械加工システムの複数の動作条件に対して、前記物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を設定するパラメータモデルを含むことを特徴とする請求項１２に記載の機械加工システム。
25. 前記プロセスモデルは、外部入力付き自己回帰移動平均モデル（ＡＲＭＡＸ）を含むことを特徴とする請求項２４に記載の機械加工システム。
26. 機械加工システムを制御する方法であって、
    前記物体から生成された放射線に基づいて物体の画像を取得するステップと、
    前記画像を処理して前記物体の製造又は修理に関するパラメータを測定するステップと、
    前記機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて、前記物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を設定する設定ステップと、
    前記物体の製造又は修理に関するパラメータの測定値及び目標値に基づいて前記機械加工システムのプロセスパラメータを制御するステップと、を含むことを特徴とする方法。
27. 前記設定ステップは、前記機械加工システムのプロセスパラメータに基づいて、前記物体の製造又は修理に関するパラメータの目標値を測定するパラメータプロセスモデルを用いるステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
28. 前記機械加工システムは、レーザ・ネットシェイプ・機械加工システムを含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
29. 前記物体の製造又は修理に関するパラメータは、溶融池幅、溶融池長さ、溶融池堆積高さ、又は溶融池温度、或いはそれらの組合せを含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。