JP2019217591A

JP2019217591A - 調整要否判断装置

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Publication number: JP2019217591A
Application number: JP2018116389A
Authority: JP
Inventors: 真一尾関; Shinichi Ozeki
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2018-06-19
Filing date: 2018-06-19
Publication date: 2019-12-26
Anticipated expiration: 2038-06-19
Also published as: DE102019115934A1; US20190384253A1; US10962953B2; CN110614537A; JP6737840B2; CN110614537B

Abstract

【課題】軸位置の調整を行う必要があるか否かを自動的に判断することが可能な調整要否判断装置を提供すること。【解決手段】本発明の調整要否判断装置１は、ワークの加工をした後に、該加工を行った加工機２が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判断する調整要否判断装置１であって、加工時に観測された加工機２が備える各軸の軸位置のズレの要因に係る物理量を取得するデータ取得部１００と、物理量を時系列データとして記憶する時系列データ記憶部２００と、時系列データに基づいて加工機２が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判定する調整要否判定部１２０と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、調整要否判断装置に関する。

少なくとも１以上の軸を備えた加工機を用いてワークの加工を行う場合、加工時に発生する熱に基づく熱変位や振動による変位により、それぞれの軸の位置にずれが生じることがある。例えば、図７に例示される２つの回転軸を備えた５軸加工機における回転テーブルには、ワークを揺りかご状に回転させる第１回転軸と、ワークを水平方向に回転させる第２回転軸とを備えているが、この第１回転軸、第２回転軸の回転の中心位置は、加工時に発生する熱による各部位の変位や、加工時に発生する振動による各部位の組み付け部位間の位置の微妙な変位により、各回転軸の位置にズレを生じることがある。

このような軸位置のズレに対処するために、加工機を使用するオペレータは加工を開始する際に、加工機の各軸位置のズレ量を計測し、計測した各軸のズレ量に応じてオフセット値を設定する（特許文献１，２等）。例えば、図７に例示される回転テーブルでは、計測用プローブを用いて回転テーブル上に取付けられた計測用基準球の位置を測定することにより、第１回転軸、第２回転軸のそれぞれの中心位置を計測し、計測した各回転軸の中心位置に基づいて交叉オフセットを計算、これらの値を数値制御装置に設定して補正させることで、回転軸の中心位置を理想的な位置に調整し、加工精度を維持することが推奨されている。また、回転テーブルの回転軸の中心位置のズレを検出する技術として、例えば特許文献３には、カメラにより機械の一部を撮像し、撮像した画像に基づいて位置ズレを検出した場合に、補正を行う技術が開示されている。

特許第４９５９０２８号公報特許第５８７５５６８号公報特許第４８３９５３５号公報

しかしながら、加工を行った後で、該加工による軸の位置のズレが、調整が必要なほどのものであるかどうか判断は、オペレータの判断に委ねられていることが多く、実際に調整が不要な（軸の位置がそれ程ズレていない）場合であっても調整を実施してしまう場合が存在し、その様な場合には不要な調整作業のために全体的なサイクルタイムが長くなるという問題が生じる。この問題は軸の位置のズレを自動的に調整できる場合でも同様であり、調整に掛かるオペレータの手間こそ省くことができても、不要な自動調整に掛かる時間の分だけサイクルタイムが長くなるということに変わりは無い。その為、軸の位置の調整が不要な場合には、そのことを人手を介さず自動的に判断し、必要時にのみ調整を実施することが望まれている。また、特許文献３のようにカメラ等を用いて直接軸位置のズレを検出する方法では、軸のズレを検出するためだけに本来不要であるはずのカメラ等の撮像装置を用意する必要があり、コスト面での問題が生じる。

そこで本発明の目的は、軸位置の調整を行う必要があるか否かを自動的に判断することが可能な調整要否判断装置を提供することである。

本発明の一態様は、ワークの加工をした後に、該加工を行った加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判断する調整要否判断装置であって、前記加工時に観測された前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの要因に係る物理量を取得するデータ取得部と、前記物理量を時系列データとして記憶する時系列データ記憶部と、該時系列データに基づいて、前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判定する調整要否判定部と、を備えた調整要否判断装置である。

本発明により、軸位置の調整を行う必要があるか否かを自動的に判断することが可能となり、余分な調整作業を行う必要がなくなるため、サイクルタイム及び作業コストの短縮が期待できる。

一実施形態による調整要否判断装置の概略的なハードウェア構成図である。一実施形態による調整要否判断装置の概略的な機能ブロック図である。調整要否判定部の判定処理について説明する図である。調整要否判定部の他の判定処理について説明する図である。調整要否判定部の他の判定処理について説明する図である。他の実施形態による調整要否判断装置の概略的なハードウェア構成図である。５軸加工機における回転テーブルを例示する図である。

以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は本発明の一実施形態による調整要否判断装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の調整要否判断装置１は、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、調整要否判断装置１は、製造機械を制御する制御装置と併設されたパソコンや、制御装置とネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、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出来る。図１は、製造機械を制御する制御装置とネットワークを介して接続されたコンピュータとして調整要否判断装置１を実装した場合の例を示している。

本実施形態による調整要否判断装置１が備えるＣＰＵ１１は、調整要否判断装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、バス２２を介して接続されているＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムを読み出し、該システム・プログラムに従って調整要否判断装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示装置７０に表示するための表示データ及び入力装置７１を介してオペレータが入力した各種データ等が格納される。

不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたＳＲＡＭ等を用いたり、ＳＳＤ等を用いたりする等して、調整要否判断装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、入力装置７１を介して入力されたデータやプログラム、制御装置により制御される加工機２から（図示しないＵＳＢ装置等を介して）オフライン乃至（インタフェース２０を介して）オンラインで取得されたデータ、（図示しないＵＳＢ装置等を介して）オフライン乃至（インタフェース２１を介して）オンラインで加工に用いられるセンサ３（熱センサや振動センサ、応力センサ等）から取得されたデータ等が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶されたデータやプログラム等は、利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、時系列データの解析のために必要とされる各種アルゴリズムや、その他の必要とされる処理を実行するためのシステム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。

図２は、本発明の一実施形態による調整要否判断装置１の概略的な機能ブロック図である。図２に示した各機能ブロックは、図１に示した調整要否判断装置１が備えるＣＰＵ１１がシステム・プログラムを実行し、調整要否判断装置１の各部の動作を制御することにより実現される。

本実施形態の調整要否判断装置１は、データ取得部１００、調整要否判定部１２０、調整指令部１３０、表示部１４０を備え、また、データ取得部１００が取得したデータを時系列データとして記憶する時系列データ記憶部２００が不揮発性メモリ１４上に確保されている。

データ取得部１００は、加工機２おいてワークの加工時に取得されたモータ位置、モータ速度、モータ電流／電圧等の加工における駆動部に係るデータや、（存在するのであれば）加工において使用される熱センサや振動センサ、応力センサ等のセンサ３が加工時に検出した軸位置のズレの要因に係る物理量（ズレの要因となり得る物理量、及び該要因を間接的に示す物理量）を計測して得られたデータを時系列データとして時系列データ記憶部２００へと記憶する機能手段ある。データ取得部１００は、例えば取得された各データに対して調整要否判断装置１に内蔵された図示しないＲＴＣ等から取得した時刻データを関連付けることにより時系列データを生成して、それぞれのデータごとに時系列データ記憶部２００へと記憶する。また、データ取得部１００は、外部で作成された時系列データをそのまま時系列データ記憶部２００に記憶するようにしても良い。データ取得部１００が時系列データ記憶部２００へと記憶する時系列データは、時間と関連付けられた値の集合（離散値）であっても良く、また、該離散値に基づいて求められた近似式（連続値）であっても良い。データ取得部１００が取得するデータとしては、例えば、加工機２が備える送り軸モータの位置、速度、トルクコマンド、電流値／電圧値、主軸モータの速度、トルクコマンド、電流値／電圧値、ポンプの圧力等のような加工における駆動部に係るデータであって良く、これらのデータは加工機２を制御する制御装置から取得可能であるため、特別なコストをかけることなく取得することができる。また、データ取得部１００が取得するデータとしては、更に、加工機２の各部の温度（熱）、振動、各部に掛かる圧力（応力）等を用いてもよく、これらのデータは加工機２による加工を行う際に、加工の状況を観測するためのセンサ３が加工機２に取付けられている場合に限って取得可能である。

データ取得部１００が取得する時系列データは、少なくとも加工機２から取得できる加工に係るデータが含まれていれば良く、また、加工機２にセンサ３が取付けられているのであれば、必要に応じてセンサ３が計測して得られた物理量の時系列データを用いるようにしても良い。加工に係るデータが取得できれば、該加工において軸位置に調整が必要なレベルのズレが生じたか否かを判定することは可能であるが、これに加えてセンサ３が計測して得られた物理量の時系列データを利用できるのであれば、軸位置に調整が必要なレベルのズレが生じたか否かの判定の精度を向上させることが期待できる。

調整要否判定部１２０は、時系列データ記憶部２００に記憶された時系列データに基づいて解析する機能手段である。調整要否判定部１２０は、図３に例示するように、データ取得部１００が取得した時系列データを解析し、当該時系列データの値の最大値が予め定めた第１の閾値を超えた場合に、軸位置に調整が必要なレベルのズレが生じたものと判定するようにして良い（最大値に基づく判定）。第１の閾値は、時系列データの値がこれを超えた場合に確実に調整する必要がある軸位置のズレが生じるラインを示しており、予め実験やシミュレーション等を行うことで時系列データの種類毎に求めておく。

調整要否判定部１２０は、図４に例示するように、データ取得部１００が取得した時系列データを解析し、当該時系列データの値が予め定めた第２の閾値を超えた部分の積分値（面積Ａ）が予め定めた第３の閾値を超えた場合に、軸位置に調整が必要なレベルのズレが生じたものと判定するようにして良い（積分値に基づく判定）。第２の閾値は、時系列データの値がこれを超えた場合に軸位置のズレに影響を与えるラインを示しており、この影響度を累積した値が第３の閾値を超えた場合に軸位置のズレを確実に調整する必要があることを示している。第２の閾値、第３の閾値についても、予め実験やシミュレーション等を行うことで時系列データの種類毎に求めておく。なお、時系列データが時間と関連付けられた値の集合（離散値）で示される環境下では、図５に例示されるように、各値と第２の閾値との差分（第２の閾値を超えた分）の積算値を積分値（面積Ａ’）として用いるようにしても良い。

調整要否判定部１２０は、時系列データの種類毎に上記した判定を行い、いずれかの時系列データに基づいて軸位置に調整が必要なレベルのズレが生じたものと判定された場合に、軸位置の調整が必要であると判定するようにしても良い。また、それぞれの時系列データの最大値を引数とする第１の評価関数を予め定義しておき、調整要否判定部１２０は、該第１の評価関数により算出された値が予め定めた第４の閾値を超えた場合に、軸位置の調整が必要であると判定するようにしても良い。更に、それぞれの時系列データの（第２の閾値を超えた部分の）積分値を引数とする第２の評価関数を予め定義しておき、調整要否判定部１２０は、該第２の評価関数により算出された値が予め定めた第５の閾値を超えた場合に、軸位置の調整が必要であると判定するようにしても良い。これら評価関数は、例えばそれぞれの引数に対して予め定めた所定の係数を掛けた値を積算したものであっても良い。各評価関数及び閾値は、予め実験やシミュレーション等を行うことで時系列データの種類毎に求めておけば良い。

また、調整要否判定部１２０は、公知の機械学習器として構成しても良い。機械学習器を用いる場合、例えば簡単な構成とする場合には、教師あり学習を行う機械学習器として調整要否判定部１２０を構成し、データ取得部１００が取得して時系列データ記憶部２００へと記憶したそれぞれの時系列データを入力データとし（例えば、各時系列データから所定の周期でのサンプリング点の系列を入力データとして用いれば良い）、該時系列データが取得された加工後に軸位置の調整が行われたか否か（即ち、調整が必要であるか否か）を出力データとする教師データを作成し、該教師データに基づく教師あり学習を行う。調整要否判定部１２０が学習に用いる教師データは、ＣＡＥ解析ソフトやシミュレーションソフトを用いた解析に基づいて作成するようにしても良い。そして、推論に利用可能なレベルでの機械学習が為された後に、調整要否判定部１２０は、時系列データが入力されると機械学習により構築された学習済みモデルを用いた推定処理を行い、該時系列データが取得された加工が行われた後に、軸位置の調整が必要であるか否かの推定結果を出力する。調整要否判定部１２０を構成する機械学習器としては、例えば多層ニューラルネットを用いることができる。また、時系列データを取り扱う関係上、調整要否判定部１２０を構成する機械学習器は時系列データを容易に扱うことができるリカレントニューラルネットワーク等として構成すると好適である。

なお、調整要否判定部１２０は、公知の機械学習器として構成する場合、例えば、データ取得部１００が取得して時系列データ記憶部２００へと記憶した時系列データを入力データとし、該時系列データが取得された加工後に行われた各軸に対する軸位置の調整量を出力データとする教師データを作成し、該教師データに基づく教師あり学習を行わせることで、推論に利用可能なレベルでの機械学習が為された後に、調整要否判定部１２０は、時系列データが入力されると機械学習により構築された学習済みモデルを用いた推定処理を行い、該時系列データが取得された加工が行われた後に行うべき各軸の軸位置の調整量を出力させることができる。この時に出力された各軸の軸位置の調整量の推定結果と、その時に行っている加工に求められる精度とを比較し、十分な加工精度が得られない場合に、軸位置の調整を行う必要があると判定するようにすれば良い。

調整指令部１３０は、調整要否判定部１２０が、軸位置の調整が必要であるという推定結果を出力した場合に、加工機２を制御する制御装置に対して加工機２の各軸の軸位置のズレを計測し、計測した結果に基づいてオフセット値を設定するように指令する。また、調整要否判定部１２０が、各軸の軸位置の調整量の推定結果を出力するように実装されている場合には、調整指令部１３０は、加工機２を制御する制御装置に対して各軸の軸位置の調整量の推定結果に基づいて各軸のオフセット値を設定するように指令する。調整指令部１３０は、加工機２が軸位置の調整を自動で行う機能を備えていない場合には調整要否判断装置１に実装する必要は無い。なお、加工機２において行われる軸位置のズレの計測動作およびオフセット値の設定動作については、既に公知となっているので、本明細書における詳細な説明は省略する。

表示部１４０は、調整要否判定部１２０が軸位置の調整が必要であるという推定結果を出力した場合に、その旨を表示装置７０へと表示する。また、調整要否判定部１２０が、各軸の軸位置の調整量の推定結果を出力するように実装されている場合には、表示部１４０は、加工機２の各軸の軸位置の調整量の推定結果を表示装置７０へと表示する。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
例えば、調整要否判定部１２０を公知の機械学習器として構成する場合、図６に示すように、調整要否判断装置１に対してインタフェース２３を介して機械学習装置３００を接続し、該機械学習装置３００の上に調整要否判定部１２０を実装するようにしても良い。機械学習装置３００は、機械学習装置３００全体を統御するプロセッサ３０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ３０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ３０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ３０４が、バス３０５を介して接続されて構成される。機械学習装置３００は、インタフェース２３を介して調整要否判断装置１で取得可能な各情報を観測することができる。また、調整要否判断装置１は、機械学習装置３００から出力される製造機械が備える各軸の軸位置の調整に係る情報をインタフェース２３を介して取得する。この様に構成することで、機械学習に係る処理をＣＰＵ１１で実行する必要がなくなるため、調整要否判断装置１を制御装置上に実装する場合等に、制御装置としての本来の処理に影響を与えることなく各軸の軸位置の調整の学習や推定を行わせることができるようになる。

１調整要否判断装置
２加工機
３センサ
１１ＣＰＵ
１２ＲＯＭ
１３ＲＡＭ
１４不揮発性メモリ
１８，１９，２０，２１，２３インタフェース
２２バス
７０表示装置
７１入力装置
１００データ取得部
１１０プログラム取得部
１２０調整要否判定部
１３０調整指令部
１４０表示部
２００時系列データ記憶部
３００機械学習装置
３０１プロセッサ
３０２ＲＯＭ
３０３ＲＡＭ
３０４不揮発性メモリ
３０５バス

Claims

ワークの加工をした後に、該加工を行った加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判断する調整要否判断装置であって、
前記加工時に観測された前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの要因に係る物理量を取得するデータ取得部と、
前記物理量を時系列データとして記憶する時系列データ記憶部と、
該時系列データに基づいて、前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判定する調整要否判定部と、
を備えた調整要否判断装置。
前記物理量は、前記加工機から取得される送り軸モータの位置、速度、トルクコマンド、電流値／電圧値、主軸モータの速度、トルクコマンド、電流値／電圧値、ポンプの圧力のいずれかを少なくとも含む、
請求項１に記載の調整要否判断装置。
前記物理量は、前記加工機に取付けられたセンサから取得される温度、振動、圧力のいずれかを少なくとも含む、
請求項２に記載の調整要否判断装置。
前記調整要否判定部は、前記時系列データの値が予め定めた第１の閾値を超えた場合に、前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整が必要であると判定する、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の調整要否判断装置。
前記調整要否判定部は、前記時系列データの予め定めた第２の閾値を超えた部分の積分値が予め定めた第３の閾値を超えた場合に、前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整が必要であると判定する、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の調整要否判断装置。
前記調整要否判定部は、前記時系列データの最大値を引数とする第１の評価関数の演算結果に基づいて、前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判定する、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の調整要否判断装置。
前記調整要否判定部は、前記時系列データの予め定めた第２の閾値を超えた部分の積分値を引数とする第２の評価関数の演算結果に基づいて、前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整の要否を判定する、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の調整要否判断装置。
前記調整要否判定部は、加工が行われた際に取得された時系列データを入力データとし、該加工後に前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整が行われたか否かを出力データとする教師データを用いて行われた機械学習により構成された学習モデルを備えた機械学習器として構成される、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の調整要否判断装置。
前記調整要否判定部は、加工が行われた際に取得された時系列データを入力データとし、該加工後に行われた調整における前記加工機が備える各軸の軸位置のズレの調整量を出力データとする教師データを用いて行われた機械学習により構成された学習モデルを備えた機械学習器として構成される、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の調整要否判断装置。