JP2021058975A

JP2021058975A - 表面仕上げ装置

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Publication number: JP2021058975A
Application number: JP2019185272A
Authority: JP
Inventors: 酒井　保; Tamotsu Sakai; 保酒井
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2019-10-08
Filing date: 2019-10-08
Publication date: 2021-04-15
Anticipated expiration: 2039-10-08
Also published as: DE102020212461A1; US11511320B2; JP7368170B2; CN112621769A; US20210101183A1

Abstract

【課題】ロボットによる高精度なキサゲ加工を可能にする表面仕上げ装置を提供する。【解決手段】この表面仕上げ装置１は、ツールが取付けられたアーム１０と、ツールに加わる力を検出する力センサ３０と、金属製の部材において加工により形成された平面を撮像する視覚センサ６０と、前記平面の目標状態を示すデータを格納している記憶装置と、視覚センサによって得られる未仕上げ撮像データと前記目標状態を示すデータとを少なくとも用いて、部材の平面上における互いに離間している複数の除去位置を決定する除去位置決定処理と、決定された複数の除去位置を順次ツール５０によって表面除去するためにアームを制御するアーム制御処理とを行う制御装置とを備え、視覚センサによって撮像される平面には表面検査剤が塗られると共に金属製の平坦面が擦り合わせられ、これにより平面に当該平面の状態に応じて表面検査剤が分布している。【選択図】図１

Description

本発明は表面仕上げ装置に関する。

従来、ロボット又は加工機械のアームの先端にキサゲ工具を取り付け、アームを動作させることによって工作機械等のベッド用板状部材の上平面等にキサゲ加工を行うことが知られている。例えば特許文献１〜４を参照されたい。

特開２０１６−１３７５５１号公報特開２０１０−２４０８０９号公報特開平０７−１３６８４３号公報特開平０５−１２３９２１号公報

上記のようにキサゲ加工を自動化する試みが行われている。しかし、キサゲ加工は、一例では、フライス加工、研磨加工等の機械を用いて精密加工された平面であって、１０μｍ以下の凹凸で穏やかに波打っている平面の平面度を、機械を用いた加工の精度を超えて調整するものである。また、キサゲ加工は、経験に基づく特別な知識および技術を持った職人のみが適切に施すことができる特殊な加工である。一例では、各職人は、自分の経験に基づきカスタマイズされた特別なキサゲ工具を用いて、手に伝わる感覚を頼りに平面の複数個所を削り、また、経験と勘に基づき削る位置に応じてキサゲ工具に加える力、削る速度等を変化させる。また、職人は、平面の状態、大きさ、用途等に応じて、削る位置、キサゲ工具の種類、キサゲ工具に加える力、および削る速度等をその経験と勘に基づき変える。このような知識および技術を持った職人の高齢化が進んでおり、その後継者も育っていない。

また、工作機械等のベッド用板状部材を複数製造する時、当該複数の板状部材の上平面の状態は互いに異なる。このため、キサゲ職人は製造された板状部材毎に削る位置を決定し、各々の位置に応じた力および速度でキサゲ加工を行っている。このように、キサゲ加工は特別な経験に基づく高度な技術を持つキサゲ職人によって行われており、これを精度良く実際に自動化することは非常に難しい。

前述の事情に鑑み、ロボットによる高精度なキサゲ加工を可能とする表面仕上げ装置が望まれる。

本開示の一態様の表面仕上げ装置は、アームと、前記アームの先端に取付けられたツールと、前記ツールに加わる力を検出する力センサと、金属製の部材において加工により形成された平面を撮像する視覚センサと、前記平面の目標状態を示すデータを格納している記憶装置と、前記視覚センサによって得られる未仕上げ撮像データと前記目標状態を示すデータとを少なくとも用いて、前記部材の前記平面上における複数の除去位置であって、互いに離間している複数の除去位置を決定する除去位置決定処理と、決定された前記複数の除去位置を順次前記ツールによって表面除去するために前記アームを制御するアーム制御処理と、を行う制御装置と、を備え、前記視覚センサによって撮像される前記平面には、表面検査剤が塗られると共に、金属製の平坦面が擦り合わせられ、これにより前記平面に当該平面の状態に応じて表面検査剤が分布しており、前記制御装置は、前記力センサの検出結果を用いて、前記表面除去を行う時に前記ツールに加わる力を制御する。

本発明の一実施形態の表面仕上げ装置の斜視図である。本実施形態の表面仕上げ装置の要部側面図である。本実施形態の表面仕上げ装置のロボットの制御装置のブロック図である。本実施形態において表面除去される板状部材に金属製部材を擦り合わせている状態を示す図である。本実施形態において表面除去される板状部材の表面に関する未仕上げ撮像データの一例である。本実施形態のロボットの制御装置の処理の例を示すフローチャートである。本実施形態において決定された除去位置の例を示す図である。本実施形態において表面除去された板状部材の表面に関する観察データの一例である。

本発明の一実施形態に係る表面仕上げ装置１が、図面を用いながら以下説明されている。
一実施形態の表面仕上げ装置１は、ロボット２と、ロボット２のアーム１０を制御するための制御装置２０とを備える。また、この表面仕上げ装置１は、ロボット２のアーム１０の先端に取付けられた力センサ３０と、ロボット２のアーム１０の先端に力センサ３０を介して取付けられたツール５０と、視覚センサ６０とを備える。

本実施形態では、表面仕上げ装置１は、図１に示されるような板状部材Ｐの厚さ方向一方の面である平面Ｓの複数個所に表面除去を行う。板状部材Ｐは例えば工作機械のベッドとして用いられるものである。板状部材Ｐの平面Ｓはフライス加工、研磨加工等によって完全な平面を目標に精密加工されたものである。しかし、そのような精密加工が行われた後でも、平面Ｓが１０μｍ以下の凹凸で緩やかに波打っている場合が多く、平面Ｓの一部が僅かに傾斜している場合もある。当該凹凸および傾斜は工作機械の加工精度を向上するために無い方が好ましい。

このため、従来は、平面Ｓのほぼ全面に表面検査剤を塗った後、図４に示されるように平面Ｓに金属製部材における平坦面Ｓ_０を擦り合わせ、これにより平面Ｓ上における前記凹凸又は前記傾斜の有無を検査している。つまり、平坦面Ｓ_０との擦り合わせによって表面検査剤が除去された部分が他に対して突出している部分である。

例えば、発見された前記凹凸又は前記傾斜に基づき、職人がノミ状の工具又は先端が平板状である工具を平面Ｓの複数の除去位置に押し当てると共に、各除去位置において職人が前記工具を数ｃｍ以下の距離、例えば２ｃｍ以下の距離だけ動かす。これにより、各除去位置が工具によって引っ掻かれ、各除去位置の表面除去が行われる。当該表面除去は、数μｍ、典型的には３μｍ以下の厚みを平面Ｓから除去するものである。当該表面除去によって、平面Ｓの前記波打っている状態が軽減又は無くなり、これは工作機械の加工精度を向上する上で好ましい。

一方、ボールネジブラケットが取付けられる取付面、前記平面Ｓ等が完全に鏡面状の平面であり、その相手側部材との間に隙間が全く無くなると、平面Ｓおよび前記取付面と相手側部材との間に潤滑油が存在しなくなる。これは、焼き付き等の作動不良の原因になり好ましくない。当該作動不良を無くすために、職人がノミ状の工具又は先端が平板状である工具を例えば前記取付面の複数の除去位置に押し当てると共に、各除去位置において職人が前記工具を数ｃｍ以下の距離、例えば２ｃｍ以下の距離だけ動かす。当該表面除去は、数μｍ、典型的には３μｍ以下の厚みを平面Ｓから除去するものである。当該表面除去によって、前記取付面に油たまりとして機能する凹部が形成され、これは焼き付き等の動作不良の軽減又は防止に貢献する。

本実施形態のツール５０は、図２に示されるように、力センサ３０を介してロボット２のアーム１０の先端部に固定された被固定部５１と、被固定部５１から延びている板状の延設部５２と、延設部５２の先端に固定された平板状の先端部５３とを有する。一例では、被固定部５１および延設部５２は金属から成り、先端部５３は工具鋼等の高硬度の鋼から成る。本実施形態では、ロボット２は、先端部５３を板状部材Ｐの平面Ｓに押し当て、前記表面除去を行う。
視覚センサ６０は本実施形態では二次元カメラであるが、三次元カメラを用いることも可能である。

ロボット２のアーム１０は、複数のアーム部材および複数の関節を備えている。また、アーム１０は、複数の関節をそれぞれ駆動する複数のサーボモータ１１を備えている（図３参照）。各サーボモータ１１として、回転モータ、直動モータ等の各種のサーボモータが用いられ得る。各サーボモータ１１はその作動位置および作動速度を検出するための作動位置検出装置を有し、作動位置検出装置は一例としてエンコーダである。作動位置検出装置の検出値は制御装置２０に送信される。

力センサ３０は、周知の６軸力センサである。力センサ３０は、図１に示されるように、アーム１０の手首フランジ１２に固定されている。また、力センサ３０のＺ軸の延びる方向は、アーム１０の手首フランジ１２の中心軸線ＣＬが延びる方向と平行である。本実施形態では、力センサ３０の中心軸線が手首フランジ１２の中心軸線ＣＬと一致している。以下の説明では、図１に示されている力センサ３０のＸ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向を、単にＸ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向と称する場合がある。

力センサ３０は、ツール５０に加わるＺ軸方向の力、Ｘ軸方向の力、およびＹ軸方向の力を検出する。また、力センサ３０は、ツール５０に加わるＺ軸周りのトルク、Ｘ軸周りのトルク、およびＹ軸周りのトルクも検出する。本実施形態では力センサ３０として６軸センサを用いているが、３軸力センサ、２軸力センサ、１軸力センサ等を用いることも可能である。

制御装置２０は、図３に示されるように、ＣＰＵ等のプロセッサ２１と、表示装置２２と、不揮発性ストレージ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有する記憶装置２３と、キーボード、タッチパネル、操作盤等である入力装置２４と、信号の送受信を行うための送受信部２５とを備えている。入力装置２４および送受信部２５は入力部として機能する。制御装置２０は力センサ３０および各サーボモータ１１に接続されている。

本実施形態では、制御装置２０はロボット２に設けられたロボット制御装置である。一方、制御装置２０は、ロボット制御装置内又はロボット制御装置外に設けられ、上記の構成を有するコンピュータであってもよい。

記憶装置２３にはシステムプログラム２３ａが格納され、システムプログラム２３ａは制御装置２０の基本機能を担っている。記憶装置２３には動作プログラム２３ｂも格納されている。動作プログラム２３ｂはロボット２の基準座標系を基準に作成され、当該基準座標系においてアーム１０の先端部に取付けられたツール５０を複数の除去位置および姿勢に順次配置するためのものである。

記憶装置２３には表面除去プログラム２３ｃも格納されている。表面除去プログラム２３ｃは、各除去位置に配置されたツール５０を力制御を用いながら所定の距離、例えば数ｃｍ以下の距離（本実施形態では２ｃｍ以下の距離）だけ押し、これにより、各除去位置において平面Ｓをツール５０によって引っ掻くものである。

記憶装置２３には除去位置決定プログラム２３ｄも格納されている。除去位置決定プログラム２３ｄは、視覚センサ６０の撮像データを画像処理し、処理後画像において前記複数の除去位置を決定するものである。

記憶装置２３には学習プログラム２３ｅも格納されている。本実施形態では、学習プログラム２３ｅに基づき作動する制御装置２０が学習部として機能するが、学習プログラム２３ｅに基づき他のコンピュータが学習部として機能してもよい。
制御装置２０は、動作プログラム２３ｂ、表面除去プログラム２３ｃ、除去位置決定プログラム２３ｄ、および学習プログラム２３ｅに基づいて、例えば以下の処理を行う（図６）。

先ず、板状部材Ｐが所定の載置部７０上に載置又は固定されている状態で、制御装置２０は除去位置決定プログラム２３ｄに基づき視覚センサ６０に撮像指令を送信する（ステップＳ１−１）。これにより、制御装置２０は視覚センサ６０によって得られた未仕上げ撮像データを受信する。本実施形態では、視覚センサ６０の視野に板状部材Ｐの平面Ｓの全体が入っている。視覚センサ６０の視野に板状部材Ｐの平面Ｓの一部だけが入っている場合は、制御装置２０は、視覚センサ６０を移動しながら板状部材Ｐの平面Ｓの全体を撮像する。この場合、視覚センサ６０はロボット２のアーム１０等の移動手段によって移動可能である。

なお、視覚センサ６０による撮像が行われる前に、平面Ｓには表面検査剤が塗られ、その後に平面Ｓに図４に示されるように金属製部材における平坦面Ｓ_０が擦り合わせられている。当該作業は本実施形態では検査用処理と称する。前記擦り合わせによって、平面Ｓ上において他よりも突出している部分（高い部分）の表面検査剤が除去される。表面検査剤は一例では色付きの粉末であり、このような粉末は光明丹と呼ばれている。

続いて、制御装置２０は除去位置決定プログラム２３ｄに基づき、得られた未仕上げ撮像データに必要に応じて画像処理を施し、処理後画像において表面検査剤の分布状態を検出する（ステップＳ１−２）。例えば、図５に示されるように、板状部材Ｐの平面Ｓにおいて表面検査剤が存在していない範囲ＡＲが検出される。なお、平面Ｓにおいて表面検査剤による色の濃度に応じて複数種類の範囲が検出されてもよい。この場合、平面Ｓにおいて、色が第１の色よりも薄い第１範囲、色が第１の色よりも濃い第２の色よりも薄い第２範囲等が検出される。なお、ステップＳ１−２において得られた分布状態を示す画像も、未仕上げ撮像データの一態様である。

続いて、制御装置２０は除去位置決定プログラム２３ｄによって作動し、平面Ｓにおける前記範囲ＡＲ、第１範囲、第２範囲等の分布に基づき、図７に示されるように表面除去を行うべき複数の除去位置ＲＰを決定する（Ｓ１−３）。複数の除去位置ＲＰは互いに離間している。また、この時、制御装置２０は、各除去位置ＲＰについて除去方向も図７の矢印のように決定する。なお、除去方向が固定されている時は、制御装置２０は除去方向の決定を行わない。

なお、表面除去が行われた後の平面Ｓの状態を視覚センサ６０又は他の視覚センサによって撮像することによって得られる複数の仕上げ後撮像データが、制御装置２０の記憶装置２３に格納されていてもよい。本実施形態では、複数の仕上げ後撮像データは同じ種類の板状部材Ｐの平面Ｓに関するものであるが、異なる種類の板状部材の平面に関するものであってもよく、他の部材の平面に関するものであってもよい。また、使用上問題無い状態になっている平面Ｓについてこれら複数の仕上げ後撮像データが格納されている。

また、複数の板状部材Ｐを作成した場合、平面Ｓにおける前記範囲ＡＲ、第１範囲、第２範囲等の分布は複数の板状部材Ｐで互いに異なる。このため、複数の仕上げ後撮像データは、互いに表面除去の位置および数が異なる。
ステップＳ１−３を行う際に、制御装置２０は、複数の仕上げ後撮像データ（目標状態を示すデータ）の中からステップＳ１−２で検出される表面検査剤の分布状態に適合した仕上げ後撮像データも用いて、表面除去を行うべき複数の除去位置ＲＰを決定する。複数の仕上げ後撮像データがそれぞれ表面除去を行う前の表面検査剤の分布状態のデータを持っていてもよい。この場合、除去位置ＲＰの決定がより正確に行われることになる。

ステップＳ１−３を行う際に、目標状態を示すデータとして、操作者が入力装置２４に目標を入力してもよい。一例では、操作者は、第１の目標として、表面除去の目的を入力する。また、第２の目標として、操作者は、表面除去の後の平面Ｓに前記検査用処理を行い、平面Ｓを視覚センサ６０によって撮像した時に、前記範囲ＡＲが平面Ｓにおいて占める範囲をパーセンテージで入力する。また、操作者は、第３の目標として、表面除去を重点的に行うべき範囲を入力する。例えば、図５において平面Ｓの上半分、上下方向の中間部等の平面Ｓの一部の表面除去を重点的に行う時は、その一部の範囲を指定するための入力が行われる。第１の目標は、表面仕上げ装置１において表面除去の目的が決まっている場合は不要である。第１〜第３の目標は記憶装置２３に格納される。

ステップＳ１−３を行う際に、制御装置２０は、複数の仕上げ後撮像データ、第１の目標、第２の目標、および第３の目標のうち一つ又はその組合せを用いて、表面除去を行うべき複数の除去位置ＲＰを決定してもよい。

続いて、制御装置２０は、表面除去プログラム２３ｃに基づき、何れのツール５０を使うべきか決定する（ステップＳ１−４）。表面仕上げ装置１はツール置き台、ツールカートリッジ等のツール保管部８０を備えており、ツール保管部８０には複数のツール５０が保管されている。複数のツール５０は互いに先端部５３の形状、材質等が異なる。ステップＳ１−４の決定の時に、制御装置２０は、例えば、複数の仕上げ後撮像データ、第１の目標、第２の目標、および第３の目標のうち一つ又はその組合せと、ステップＳ１−２において未仕上げ撮像データに基づき得られた表面検査剤の分布状態とを用いる。

続いて、制御装置２０は、表面除去プログラム２３ｃに基づき、ステップＳ１−４において決定されたツール５０をロボット２に装着するために、ロボット２のアーム１０を制御する（ステップＳ１−５）。当該装着を行うために、本実施形態では、アーム１０の手首フランジ１２には公知のオートツールチェンジャーの雄部品が固定され、各ツール５０の被固定部５１にはオートツールチェンジャーの雌部品が固定されている。

続いて、制御装置２０は、動作プログラム２３ｂに基づき、ステップＳ１−３において決定された複数の除去位置ＲＰに順次ツール５０の先端を配置するために、アーム１０を制御する（ステップＳ１−６）。この時、制御装置２０は、力センサ３０の検出結果を用いて、各除去位置ＲＰにおいてツール５０の先端が平面Ｓに接触したことを検出し、接触が検出された時にツール５０が除去位置ＲＰに配置されたと判断する。ステップＳ１−６において、制御装置２０は、ツール５０の先端を図７に示された矢印の方向に向けるために、アーム１０の先端部の姿勢を制御する。

続いて、制御装置２０は、表面除去プログラム２３ｃに基づき、力センサ３０の検出結果を用いてツール５０に加わる力を制御しながら、ツール５０をその先端が向かう方向に２ｃｍ以下の距離だけ移動させる（ステップＳ１−７）。ステップＳ１−７において、制御装置２０が、ツール５０を移動させる移動速度を制御してもよい。例えば、制御装置２０は、ツール５０の移動速度が所定の速度範囲に入るように制御する。

制御装置２０は、ステップＳ１−６およびＳ１−７を除去位置ＲＰの数に応じた回数だけ繰り返したら（ステップＳ１−８）、制御装置２０は、入力装置２４への入力等に基づき、視覚センサ６０に撮像指令を送信する（ステップＳ１−９）。入力装置２４への前記入力が行われる前に、平面Ｓには前記検査用処理が行われている。

また、制御装置２０は、ステップＳ１−９によって得られた撮像データ（観察データ）に必要に応じて画像処理を施し、処理後画像において表面検査剤の分布状態を検出する（ステップＳ１−１０）。ステップＳ１−１０において得られた分布状態を示す画像も観察データの一例である。なお、ステップＳ１−１０において得られた分布状態を示す画像は、次以降の表面除去において仕上げ後撮像データとして用いられる。ステップＳ１−１０における制御装置２０の処理は、ステップＳ１−２における処理と同様である。なお、ステップＳ１−１０で得られた観察データを用いて、制御装置２０は表面除去が行われた平面Ｓの平面度を評価することが可能となる。

図８に表面除去が行われた平面Ｓの例が示されている。各除去位置ＲＰにおいて表面除去を行うことによって形成された表面除去跡ＲＭの中には表面検査剤が溜まりやすい。このため、ステップＳ１−１０において、制御装置２０は、表面除去跡ＲＭの中の表面検査剤を無視して表面検査剤の分布状態を検出することもできる。
なお、図８では、表面除去跡ＲＭは互いに離れているが、表面除去跡ＲＭが互いにオーバーラップしていてもよい。

制御装置２０は、ステップＳ１−２で得られた未仕上げ撮像データとしての表面検査剤の分布状態の画像と、ステップＳ１−１０で得られた観察データとしての表面検査剤の分布状態の画像とを、両者を対応付けた状態で記憶装置２３に保存する（ステップＳ１−１１）。保存された観察データは、次以降の表面除去において、ステップＳ１−３の仕上げ後撮像データとして用いられる。

制御装置２０は、学習プログラム２３ｅによって作動し、次の表面除去を行う際のステップＳ１−３の複数の除去位置ＲＰの決定のための学習を行う（ステップＳ１−１２）。この時、制御装置２０は、記憶装置２３に保存されている未仕上げ撮像データおよび観察データと、複数の仕上げ後撮像データ、第１の目標、第２の目標、および第３の目標のうち一つ又はその組合せとを用いる。複数の仕上げ後撮像データ、第１の目標、第２の目標、および第３の目標のうち一つ又はその組合せは、前述のように、目標状態を示すデータである。

例えば、目標状態を示すデータに対して、観察データにおける表面検査剤の分布状態を評価する。例えば図５の左下の小さな範囲ＡＲは表面除去によって十分に広がったが、図５の上および右下の大きな範囲ＡＲが表面除去によって十分に広がらなかった場合、上および右下の大きな範囲ＡＲに関する表面除去が不十分であったと評価される。当該評価がされる場合、制御装置２０は、学習結果として、範囲ＡＲが大きい場合に除去位置ＲＰの数を増やすおよび／又は除去位置ＲＰを配置する範囲を大きくする。当該学習結果を得る上で、範囲ＡＲ同士の離間距離も考慮され得る。その他、各範囲ＡＲの形状、各範囲ＡＲの位置、各範囲ＡＲの周囲の表面検査剤の色の濃さ等も考慮され得る。

なお、ステップＳ１−１２において、制御装置２０が単に観察データにおける表面検査剤の分布状態を評価してもよい。
なお、制御装置２０は、学習プログラム２３ｅによって作動し、前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを用いて、表面除去を行う時に前記ツールに加わる力を最適化するための学習を行うこともできる。観察データにおいて、表面検査剤が表面除去跡ＲＭの端部に多く溜まっている場合がある。このように表面除去跡ＲＭの端部に表面検査剤が多く溜まる原因の一つは、当該端部に形成されている大きな段差である。当該段差は表面除去における削り取り量に関係している。

このため、制御装置２０は、前記最適化の一例として、前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを用いて、表面除去を行う時にツール５０に加わる力を大きく又は小さくすることができる。
なお、前記ステップＳ１−１２において、表面検査剤の溜まり量に基づき前記段差の大きさを推定し、当該推定結果を用いて各表面除去の跡（表面除去跡ＲＭ）の適否を判断することもできる。

また、制御装置２０は、学習プログラム２３ｅによって作動し、前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを用いて、表面除去を行う時のツール５０の移動速度を最適化するための学習を行うこともできる。前記段差が大きくなる原因の一つとして、ツール５０の移動速度が遅いことが考えられる。このため、制御装置２０は、前記最適化の一例として、前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを用いて、表面除去を行う時のツール５０の移動を速く又は遅くすることができる。

また、制御装置２０は、学習プログラム２３ｅによって作動し、前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを用いて、状況に応じた最適なツール５０について学習することもできる。前記段差が大きくなる原因の一つとして、今回の表面除去に使用したツール５０がその平面Ｓに適していない場合もある。例えば、前記段差が大きくなり過ぎる傾向がある場合もあり、表面除去跡ＲＭが意図しない形状になっている場合もある。これらには、平面Ｓの加工粗さ等が影響している可能性がある。平面Ｓを加工する工具や研磨する工具の劣化等によって、平面Ｓの加工粗さは変化していく。また、平面Ｓの場所によって加工痕の延びる方向が異なる。これらの表面状態は未仕上げ撮像データにあらわれるので、制御装置２０は、今回の未仕上げ撮像データにあらわれる表面状態に対してツール５０が適していたか否かを学習できる。

なお、操作者は観察データに関する情報を入力装置２４から入力することができる。例えば、操作者はキサゲ加工の職人又はキサゲ加工について十分な経験および知識を有する者であり、キサゲ加工後の平面Ｓの状態を正確に評価することができる。操作者は、ステップＳ１−１０で得られる観察データについて、合格又は不合格の判定、不合格である場合の理由等を入力装置２４に入力する。制御装置２０は、入力された観察データに関する情報を当該観察データと対応付けて記憶装置２３に保存する。当該観察データに関する情報は学習用データの一例であり、除去位置ＲＰの数や位置に関する学習、ツール５０に加える力に関する学習、ツール５０の移動速度に関する学習に用いられる。
なお、記憶装置２３に格納されている前記複数の仕上げ後撮像データの中に、キサゲ加工の職人が加工した平面Ｓの仕上げ後撮像データが含まれていてもよい。

本実施形態では、視覚センサ６０によって得られる未仕上げ撮像データと第１の目標等の目標状態を示すデータとを用いて、平面Ｓ上における複数の除去位置ＲＰが決定され、アーム１０の先端のツール５０によって複数の除去位置ＲＰにおいて順次表面除去が行われる。また、力センサ３０の検出結果を用いて、制御装置２０は表面除去の時にツール５０に加わる力を制御する。

当該構成によって、自動的に表面除去を行う位置が決定されるので、キサゲ加工の職人等のように当該加工に精通した者が居なくても、表面除去を行う位置を決定することができる。また、ツール５０に加わる力が制御されるので、例えば３μｍ以下の深さでの表面除去を正確に行うことが可能となる。

また、本実施形態では、観察データに基づき、表面除去を行った後の平面Ｓの適否判定および／又は表面除去跡ＲＭの状態の適否判定が行われる。このため、キサゲ加工の職人等のように当該加工に精通した者が居なくても、表面除去後の平面Ｓが使用できるものか否かを判断することが可能となる。

また、本実施形態では、観察データは、表面除去が行われた後の平面Ｓを視覚センサ６０又は他の視覚センサによって撮像することによって得られる撮像データである。前述のように、複数の板状部材Ｐの平面Ｓの状態は互いに異なっており、除去位置ＲＰの分布や数も板状部材Ｐ毎に異なる。つまり、表面除去後の範囲ＡＲの総面積が同一である２つの平面Ｓがあっても、２つの平面Ｓにあらわれる範囲ＡＲの形状、数等は互いに異なる。このため、表面除去が行われた後の平面Ｓの撮像データを観察データとして用いることは、表面除去が行われた後の平面Ｓの状態を正確に判断することに繋がる。
なお、観察データは、平面Ｓの表面形状を表面粗さ測定等によって測定して得られるデータであってもよい。

また、本実施形態では、少なくとも未仕上げ撮像データ、目標状態を示すデータ、および観察データを学習用データとして用いて、複数の除去位置ＲＰの決定のための学習を行う。例えば、観察データとして表面除去後の平面Ｓにおける表面検査剤の分布状態を用いると、学習において平面Ｓのどの部分において表面除去の過不足があるか判断することが可能となる。

また、前述のように、複数の板状部材Ｐの平面Ｓの状態は互いに異なっており、除去位置ＲＰの分布や数も板状部材Ｐ毎に異なる。このため、同じ場所に同じ表面除去を行っても、複数の板状部材Ｐの平面Ｓの平面度を均一にすることができない。また、キサゲ加工の職人は自身の持つ知識や感覚を正確に他人に伝えることができない。板状部材Ｐ毎に適用する技術や感覚が異なり、キサゲ加工用のツールが職人毎に異なることが、このような状況の原因の一つである。機械学習の学習用データとして表面除去後の平面Ｓにおける表面検査剤の分布状態を用いると、制御装置２０は学習の繰り返しによってキサゲ加工の職人が持っている知識や感覚に対応するデータを得ることができる。これは、従来は機械の加工精度の限界を超えており職人の技術に頼らなければならなかった領域を、機械によって加工することを可能にするために、極めて有用である。

また、本実施形態では、少なくとも未仕上げ撮像データおよび観察データを学習用データとして用いて、表面除去を行う時にツール５０に加える力を最適化するための学習を行う。前述のように、キサゲ加工の職人は自身の持つ知識や感覚を正確に他人に伝えることができない。表面除去跡ＲＭの適否は表面除去を行う箇所によって異なり、例えば、他よりもかなり高いところは深めに表面除去を行う必要があり、僅かに高いところは浅めに表面除去を行う必要がある。この加減は数値であらわすことが難しく、これが前記状況の原因の一つである。

例えば、学習用データとして、未仕上げ撮像データと、表面除去後の平面Ｓにおける表面検査剤の分布状態とを用いると、制御装置２０は学習の繰り返しによってキサゲ加工の職人が持っている知識や感覚に対応するデータを得ることができる。

同様に、本実施形態では、少なくとも未仕上げ撮像データおよび観察データを学習用データとして用いて、表面除去を行う時のツール５０の移動速度を最適化するための学習を行う。移動速度についても、ツール５０に加える力と同様に、制御装置２０は学習の繰り返しによってキサゲ加工の職人が持っている知識や感覚に対応するデータを得ることができる。

本実施形態では、制御装置２０は、未仕上げ撮像データと目標状態を示すデータとを少なくとも用いて、アーム１０の先端に取付けられるべきツール５０を決定する。ツール５０の延設部５２は比較的細長く、先端部５３も比較的薄いので、表面除去を行っている時にツール５０の一部が僅かに撓むことがある。当該撓みも表面除去を正確に行う上で必要な場合があり、当該撓みの特性はツール５０毎に異なる。なお、その他の特性もツール５０毎に異なる。
上記のように自動的にツール５０が選択される構成は、キサゲ加工の職人等のように当該加工に精通した者が居なくても、表面除去を行う位置を決定することを可能にする。

なお、前記学習を他のコンピュータが行ってもよい。例えば、複数の制御装置２０に接続されているホストコンピュータに学習プログラム２３ｅが格納されていてもよい。この場合、各制御装置２０からホストコンピュータに未仕上げ撮像データ、観察データ、仕上げ後撮像データ、表面除去時のアーム１０の動作に関するデータ等が送信され、ホストコンピュータは受信したデータを用いて上記学習を行う。

また、ツール５０がロボット２のアーム１０に取付けられる代わりに、ツール５０が加工機械のアームに取付けられていてもよい。この場合でも前述と同様の作用効果を奏する。

１表面仕上げ装置
２ロボット
１０アーム
１１サーボモータ
２０制御装置
２３記憶装置
２３ｃ表面除去プログラム
２３ｄ除去位置決定プログラム
２３ｅ学習プログラム
３０力センサ
５０ツール
５１被固定部
５２延設部
５３先端部
６０視覚センサ
Ｐ板状部材
Ｓ平面

Claims

アームと、
前記アームの先端に取付けられたツールと、
前記ツールに加わる力を検出する力センサと、
金属製の部材において加工により形成された平面を撮像する視覚センサと、
前記平面の目標状態を示すデータを格納している記憶装置と、
前記視覚センサによって得られる未仕上げ撮像データと前記目標状態を示すデータとを少なくとも用いて、前記部材の前記平面上における複数の除去位置であって、互いに離間している複数の除去位置を決定する除去位置決定処理と、決定された前記複数の除去位置を順次前記ツールによって表面除去するために前記アームを制御するアーム制御処理と、を行う制御装置と、を備え、
前記視覚センサによって撮像される前記平面には、表面検査剤が塗られると共に、金属製の平坦面が擦り合わせられ、これにより前記平面に当該平面の状態に応じて表面検査剤が分布しており、
前記制御装置は、前記力センサの検出結果を用いて、前記表面除去を行う時に前記ツールに加わる力を制御する、表面仕上げ装置。
前記ツールによる前記表面除去が行われた前記平面の状態の観察データに基づき、前記表面除去を行った後の前記平面の適否判定および／又は前記表面除去の跡の状態の適否の判断を行う、請求項１に記載の表面仕上げ装置。
前記観察データは、前記表面除去が行われた後の前記平面を前記視覚センサ又は他の視覚センサによって撮像することによって得られる撮像データである、請求項２に記載の表面仕上げ装置。
少なくとも前記未仕上げ撮像データ、前記目標状態を示すデータ、および前記観察データを学習用データとして用いて、前記複数の除去位置の決定のための学習を行う学習部を備える、請求項２又は３に記載の表面仕上げ装置。
少なくとも前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを学習用データとして用いて、前記表面除去を行う時に前記ツールに加える力を最適化するための学習を行う学習部を備える、請求項２又は３に記載の表面仕上げ装置。
少なくとも前記未仕上げ撮像データおよび前記観察データを学習用データとして用いて、前記表面除去を行う時の前記ツールの移動速度を最適化するための学習を行う学習部を備える、請求項２又は３に記載の表面仕上げ装置。
複数のツールを保持しているツール保管部をさらに備え、
前記制御装置は、前記未仕上げ撮像データと前記目標状態を示すデータとを少なくとも用いて、前記アームの前記先端に取付けられるべきツールを決定するツール決定処理と、決定された前記ツールを前記アームの前記先端に取付けるために前記アームを制御するツール交換処理と、を行う、請求項１〜６の何れかに記載の表面仕上げ装置。