JP2018144207A - 仕上げ加工量予測装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の仕上げ加工量予測装置10は、部品の各部分の仕上げ加工量を学習する機械学習装置20を備え、該機械学習装置20は、仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を示す仕上げ加工量データ、及び該仕上げ加工前に測定される該部品が取り付けられた機械の各部分の精度を示す精度データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部22と、前記仕上げ加工後の部品が取り付けられた機械の各部分の精度の適否判定結果を示す判定データを取得する判定データ取得部24と、状態変数と判定データとを用いて、部品の各部分の仕上げ加工量を精度データと関連付けて学習する学習部26と、を備える。
【選択図】図1
Description
一例として、ワイヤ放電加工機の例を示す。図9は、ワイヤ放電加工機の加工槽の断面図である。ワイヤ放電加工機を設置する際に、加工槽1内に配置されたワークを載置するテーブル2の上面は可能な限り平面且つ水平になっていることが望ましいが、工場の床面の傾斜やその他の要因により、そのまま設置したのではテーブル2の上面が水平や平面度を保てない場合がある。このような場合、テーブル2の上部を取り外し、テーブル2の下部へと取り付けた際にテーブル2の上面が水平になるようにテーブル2の上部の取り付け面を研磨する。
図1は、第1の実施形態による仕上げ加工量予測装置10の概略的な機能ブロック図である。仕上げ加工量予測装置10は、極端な高精度が必要な部品の仕上げを行う際の、当該部品の各部に対する仕上げ加工量(研磨回数、研磨量、きさげ回数など)を、いわゆる機械学習により自ら学習するためのソフトウェア(学習アルゴリズム等)及びハードウェア(コンピュータのCPU等)を含む機械学習装置20を備える。仕上げ加工量予測装置10が備える機械学習装置20が学習する部品の各部に対する仕上げ加工量は、当該部品が取り付けられて使用される機械の各部分の精度(基準位置とのズレ)と、当該部品の各部に対する仕上げ加工量との、相関性を表すモデル構造に相当する。
2 テーブル
3 ベッド
4 レール
5 テーブル
10 仕上げ加工量予測装置
16 学習部
20 機械学習装置
22 状態観測部
24 判定データ取得部
26 学習部
28 報酬計算部
30 価値関数更新部
32 誤差計算部
34 モデル更新部
40 仕上げ加工量予測装置
42 状態データ取得部
50 機械学習装置
52 意思決定部
60 産業機械
60’ 産業機械
70 組立システム
70’ 組立システム
72 ネットワーク
Claims (8)
- 機械に取り付けられる部品の各部分の仕上げ加工を行う場合の該部品の各部分の仕上げ加工量を予測する仕上げ加工量予測装置であって、
前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を示す仕上げ加工量データ、及び該仕上げ加工の開始前に測定される該部品を取り付けた機械の各部分の精度を示す精度データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記仕上げ加工後の部品が取り付けられた機械の各部分の精度の適否判定結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を前記精度データと関連付けて学習する学習部と、
を備える仕上げ加工量予測装置。 - 前記状態観測部は、前記状態変数として、前記部品の品種を識別する品種情報をさらに観測し、
前記学習部は、前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を前記精度データ及び前記品種情報の双方と関連付けて学習する、
請求項1に記載の仕上げ加工量予測装置。 - 前記学習部は、
前記適否判定結果に関連する報酬を求める報酬計算部と、
前記報酬を用いて、前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量の価値を表す関数を更新する価値関数更新部とを備える、
請求項1または2に記載の仕上げ加工量予測装置。 - 前記学習部は、
前記状態変数及び前記判定データから前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を導く相関性モデルと予め用意された教師データから識別される相関性特徴との誤差を計算する誤差計算部と、
前記誤差を縮小するように前記相関性モデルを更新するモデル更新部とを備える、
請求項1または2に記載の仕上げ加工量予測装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する、
請求項1〜4のいずれか1つに記載の仕上げ加工量予測装置。 - 前記学習部による学習結果に基づいて、前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を表示または出力する意思決定部を更に備える、
請求項1〜5のいずれか1つに記載の仕上げ加工量予測装置。 - 前記学習部は、複数の産業機械のそれぞれについて得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて、該複数の産業機械のそれぞれにおける前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を学習する、
請求項1〜6のいずれか1つに記載の仕上げ加工量予測装置。 - 機械に取り付けられる部品の各部分の仕上げ加工を行う場合の該部品の各部分の仕上げ加工量を学習する機械学習装置において、
前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を示す仕上げ加工量データ、及び該仕上げ加工の開始前に測定される該部品を取り付けた機械の各部分の精度を示す精度データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記仕上げ加工後の部品が取り付けられた機械の各部分の精度の適否判定結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記仕上げ加工における部品の各部分の仕上げ加工量を前記精度データと関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
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