JP2020028910A - 加工条件調整装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は第1実施形態による機械学習装置を備えた撮像装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の加工条件調整装置1は、例えばレーザ加工装置を制御する制御装置として実装することができる。また、加工条件調整装置1は、例えばレーザ加工装置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、ホストコンピュータ、エッジサーバ、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、加工条件調整装置1を、レーザ加工装置2を制御する制御装置として実装した場合の例を示す。
インタフェース21は、加工条件調整装置1と機械学習装置100とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置100は、機械学習装置100全体を統御するプロセッサ101と、システム・プログラム等を記憶したROM102、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RAM103、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ104を備える。機械学習装置100は、インタフェース21を介して加工条件調整装置1で取得可能な各情報(例えば、レーザ加工装置2によるレーザ加工におけるレーザ出力、周波数、デューティー、加工速度、アシストガスの種類や圧力、ワークの材料種類や板厚、ノズル径、ギャップ、焦点位置、レーザ加工装置2に取付けられたプラズマ計測器4により検出されたプラズマ発生量等)を観測することができる。また、加工条件調整装置1は、機械学習装置100から出力される処理結果をインタフェース21を介して取得し、取得した結果を踏まえてイオナイザ5の動作を制御する。
なお、状態判定部34は、学習の段階では必須の構成となるが、学習部110によるレーザ加工におけるイオナイザ5の設定の調整行動の学習が完了した後には必ずしも必須の構成ではない。例えば、学習が完了した機械学習装置100を顧客に出荷する場合等には、状態判定部34を取り外して出荷するようにしても良い。
2 レーザ加工装置
4 プラズマ計測器
5 イオナイザ
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
15〜19 インタフェース
20 バス
21 インタフェース
30 制御部
32 前処理部
34 状態判定部
36 イオン量算出部
50 補正係数記憶部
70 表示装置
71 入力装置
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
110 学習部
120 意思決定部
130 学習モデル記憶部
Claims (8)
- レーザ加工装置によるワークのレーザ加工時に発生するプラズマが帯びている電荷を中和するようにイオナイザの設定を調整する加工条件調整装置であって、
少なくとも前記レーザ加工時において発生するプラズマが帯びている電荷量に基づいて、前記イオナイザから照射する単位時間あたりの電荷量を算出するイオン量算出部と、
前記イオン量算出部が算出した単位時間あたりの電荷量を照射するように前記イオナイザを設定する制御部と、
を備えた加工条件調整装置。 - 少なくともワークの材料及び板厚と関連付けられて設定された補正係数が記憶された補正係数記憶部を更に備え、
前記イオン量算出部は、レーザ加工されるワークの材料及び板厚とに基づいて前記補正係数記憶部から読み出された補正係数と、前記レーザ加工時に設定されているレーザ加工条件とに基づいて、予め設定された補正式を用いて、前記レーザ加工時において発生するプラズマが帯びている電荷量に基づいて算出された前記イオナイザから照射する単位時間あたりの電荷量を補正する補正値を算出する、
請求項1に記載された加工条件調整装置。 - 前記イオナイザの設定に係るイオナイザ設定データ、前記ワークに係るワークデータ、前記レーザ加工時において発生するプラズマが帯びている電荷量に係るプラズマ発生状態データ、及び前記レーザ加工時における加工条件を示す加工条件データを含む状態変数を作成する前処理部と、
前記レーザ加工装置によるレーザ加工におけるプラズマが帯びている電荷量の良否を判定するためのプラズマ発生量判定データを含む判定データを作成する状態判定部と、
を更に備え、
前記イオン量算出部は、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、所定のレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量に対する前記イオナイザの設定の調整行動を学習する学習部と、
を備え、
前記プラズマ発生量判定データは、前記イオナイザの設定の調整行動により調整されたレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量の良否を判定するためのものである、
請求項1に記載の加工条件調整装置。 - 前記学習部は、所定のレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量が中和された状態に近い場合に高い報酬を与える強化学習を行う、
請求項3に記載の加工条件調整装置。 - 前記イオナイザの設定に係るイオナイザ設定データ、前記ワークに係るワークデータ、前記レーザ加工時において発生するプラズマが帯びている電荷量に係るプラズマ発生状態データ、及び前記レーザ加工時における加工条件を示す加工条件データを含む状態変数を作成する前処理部と、
所定のレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量に対する前記イオナイザの設定の調整行動を学習した学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記状態変数に基づいて、前記学習済みモデルを用いた前記イオナイザの設定の調整行動の推定を行う意思決定部と、
を備える請求項1に記載の加工条件調整装置。 - 前記イオナイザの設定の調整行動は、前記レーザ加工時の加工部分の近傍に照射する単位時間あたりの電荷量の調整行動である、
請求項3〜5のいずれか1つに記載の加工条件調整装置。 - レーザ加工装置によるワークのレーザ加工時に発生するプラズマが帯びている電荷を中和するようにイオナイザの設定を調整する機械学習装置であって、
前記イオナイザの設定に係るイオナイザ設定データ、前記ワークに係るワークデータ、前記レーザ加工時において発生するプラズマが帯びている電荷量に係るプラズマ発生状態データ、及び前記レーザ加工時における加工条件を示す加工条件データを含む状態変数と、前記レーザ加工装置によるレーザ加工におけるプラズマが帯びている電荷量の良否を判定するためのプラズマ発生量判定データを含む判定データとを用いて、所定のレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量に対する前記イオナイザの設定の調整行動を学習する学習部を備え、
前記プラズマ発生量判定データは、前記イオナイザの設定の調整行動により調整されたレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量の良否を判定するためのものである、
機械学習装置。 - レーザ加工装置によるワークのレーザ加工時に発生するプラズマが帯びている電荷を中和するようにイオナイザの設定を調整する機械学習装置であって、
所定のレーザ加工条件の下で行われたワークのレーザ加工において発生したプラズマが帯びている電荷量に対する前記イオナイザの設定の調整行動を学習した学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記イオナイザの設定に係るイオナイザ設定データ、前記ワークに係るワークデータ、前記レーザ加工時において発生するプラズマが帯びている電荷量に係るプラズマ発生状態データ、及び前記レーザ加工時における加工条件を示す加工条件データを含む状態変数に基づいて、前記学習済みモデルを用いた前記イオナイザの設定の調整行動の推定を行う意思決定部と、
を備える機械学習装置。
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