JP2019139755A - 研磨工具摩耗量予測装置、機械学習装置及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は一実施形態による研磨工具摩耗量予測装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。研磨工具摩耗量予測装置1は、例えばロボット等の製造機械を制御する制御装置として実装することができる。また、研磨工具摩耗量予測装置1は、例えばロボット等の製造機械を制御する制御装置に併設されたパソコンや、制御装置に有線/無線のネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、エッジコンピュータ、フォグコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することができる。本実施形態では、研磨工具摩耗量予測装置1を、ロボットを制御する制御装置として実装した場合の例を示す。
なお、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることも可能である。
なお、他の一般的な学習モデルの最適化乃至効率化の手法(各学習モデルを解析し、その解析結果に基づいて学習モデルのハイパパラメータを最適化する等)も適宜導入することが可能である。
コンピュータ5が備えるCPU511は、コンピュータ5を全体的に制御するプロセッサである。CPU511は、ROM512に格納されたシステム・プログラムをバス520を介して読み出し、該システム・プログラムに従ってコンピュータ5全体を制御する。RAM513には一時的な計算データ、入力装置531を介して作業者が入力した各種データ等が一時的に格納される。
なお、機械学習装置100については、コンピュータ5のCPU511と協働して学習モデルの最適化乃至効率化に用いられる点を除けば、図1で説明したものと同様のハードウェア構成を備える。
2 ロボット
5 コンピュータ
6 クラウドサーバ
7 フォグコンピュータ
8 エッジコンピュータ
9 セル
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
15,18,19,21 インタフェース
17 I/Oユニット
20 バス
30 軸制御回路
34 制御部
40 サーボアンプ
50 サーボモータ
60 スピンドル制御回路
61 スピンドルアンプ
62 スピンドルモータ
63 ポジションコーダ
70 表示器/MDIユニット
71 操作盤
72 外部機器
100 機械学習装置
101 プロセッサ
102 ROM
103 RAM
104 不揮発性メモリ
106 状態観測部
108 ラベルデータ取得部
110 学習部
112 誤差計算部
114 モデル更新部
122 推定結果出力部
170 システム
172 ネットワーク
511 CPU
512 ROM
513 RAM
514 不揮発性メモリ
516、516,517 インタフェース
520 バス
530 表示装置
531 入力装置
Claims (14)
- 研磨工具によるワークの研磨加工における前記研磨工具の摩耗量を予測する研磨工具摩耗量予測装置であって、
前記研磨加工の加工条件を示す研磨加工条件データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、該状態変数に基づいて、前記研磨加工の加工条件に対する前記研磨工具の摩耗量をモデル化した学習モデルを用いた学習乃至予測をする機械学習装置を備える
研磨工具摩耗量予測装置。 - 、
前記機械学習装置は、
前記研磨加工の加工条件を示す研磨加工条件データを、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、
前記研磨加工による前記研磨工具の摩耗量を示す摩耗量データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記研磨加工の加工条件と、前記研磨工具の摩耗量とを関連付けて学習した前記学習モデルを生成する学習部と、
を備える請求項1に記載の研磨工具摩耗量予測装置。 - 前記状態観測部は、環境の現在状態を表す状態変数として、研磨加工条件データに加えて、研磨加工時に発生した音を示す研磨音データ、研磨加工時の研磨ツールの研磨工具部の温度を示す研磨温度データ、前記研磨工具の種類を示す工具種類データ、研磨加工時の環境を示す加工環境データの少なくともいずれかを観測する、
請求項2に記載の研磨工具摩耗量予測装置。 - 前記学習部は、
前記状態変数から前記研磨工具の摩耗量を推定する前記学習モデルとしての相関性モデルと、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2又は3に記載の研磨工具摩耗量予測装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記ラベルデータとを多層構造で演算する、
請求項2〜4のいずれか1つに記載の研磨工具摩耗量予測装置。 - 前記機械学習装置は、
前記研磨加工の加工条件を示す研磨加工条件データを、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、
前記研磨加工の加工条件と、前記研磨工具の摩耗量とを関連付けて学習した前記学習モデルを備えた学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習モデルとに基づいて、前記研磨工具の摩耗量を推定した結果を出力する推定結果出力部と、
を備える請求項1に記載の研磨工具摩耗量予測装置。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバに存在する、
請求項1〜6のいずれか1つに記載の研磨工具摩耗量予測装置。 - 研磨工具によるワークの研磨加工における、前記研磨加工の加工条件を示す研磨加工条件データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、該状態変数に基づいて、前記研磨加工の加工条件に対する前記研磨工具の摩耗量をモデル化した学習モデルを用いた学習乃至予測をする、
機械学習装置。 - 前記研磨加工の加工条件を示す研磨加工条件データを、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、
前記研磨加工による前記研磨工具の摩耗量を示す摩耗量データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記研磨加工の加工条件と、前記研磨工具の摩耗量とを関連付けて学習した前記学習モデルを生成する学習部と、
を備える請求項8に記載の機械学習装置。 - 前記研磨加工の加工条件を示す研磨加工条件データを、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、
前記研磨加工の加工条件と、前記研磨工具の摩耗量とを関連付けて学習した前記学習モデルを備えた学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習モデルとに基づいて、前記研磨工具の摩耗量を推定した結果を出力する推定結果出力部と、
を備える請求項8に記載の機械学習装置。 - 複数の装置がネットワークを介して相互に接続されたシステムであって、
前記複数の装置は、少なくとも請求項2に記載された研磨工具摩耗量予測装置を備えた第1のロボットを含む
システム。 - 前記複数の装置は、機械学習装置を備えたコンピュータを含み、
前記コンピュータは、前記研磨工具摩耗量予測装置の前記学習部における学習により生成された少なくとも1つの学習モデルを取得し、
前記コンピュータが備える機械学習装置は、取得した前記学習モデルに基づいて最適化乃至効率化を行う、
請求項11に記載のシステム。 - 前記複数の装置は、前記第1のロボットとは異なる第2のロボットを含み、
前記第1のロボットが備えた研磨工具摩耗量予測装置が備える学習部による学習結果は、前記第2のロボットと共有される、
請求項11に記載のシステム。 - 前記複数の装置は、前記第1のロボットとは異なる第2のロボットを含み、
前記第2のロボットにおいて観測されたデータは、前記ネットワークを介して前記第1のロボットが備えた研磨工具摩耗量予測装置が備える学習部による学習に利用可能である、
請求項11に記載のシステム。
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