JP2023507179A - 機械ツールの機械状態を特定し修正する方法及び診断システム - Google Patents

Abstract

本発明は、機械ツール（１４）の欠陥のある機械状態及び／又は欠陥のある少なくとも１つの構成要素状態を突き止め、修正するための方法（１０）に関し、状態は、生成された切断エッジ（２０）の撮像（２６）及び解析（３２）並びに選択された機械パラメータ（１８）との比較（３８）によって突き止められ、修正が、機械ツール（１４）を保守するために機械状態に基づいて保守命令（４０）によって行われる。

Description

本発明は、機械ツール、特にレーザー切断機械の機械状態を特定し修正する方法及び診断システムに関する。

機械ツールの機械状態は、機械加工中、特にレーザー切断中、不十分な表面品質の原因となることが多い。レーザー切断法の場合、これはワークピースの切断エッジの品質低下に繋がる。機械状態は、個々の構成要素の状態に依存する。例として、レーザー切断機械のシールドガスは焦点位置に影響し得、レーザー切断機械のノズルはガス動力学に影響し得る。個々の構成要素の影響が重なって、機械の全体状態に繋がる。

したがって実際には、専門家が、切断エッジの品質欠陥の原因を１つ又は複数の特定の個々の構成要素に起因するとみなすのは可能ではない。その代わり、欠陥のある構成要素を突き止めるには、仕様に従って少なくとも１３の個々の順次ステップを含む標準化された手動保守プログラムを実行する必要がある。

保守対策では、その実行に長い機械ダウンタイム及び熟練した専門家の使用が必要になる。これは、保守時に大きなコスト及び生産ロスを生じさせる。

従来技術は確かに、ワークピース表面の品質特徴を改善する基本として、切断エッジの記録をとる方法を提案している。しかしながら、既知の方法は常に、最適な機械状態を仮定している。

本発明は、故障した機械状態を簡単且つ迅速に突き止めて修正できるようにする方法及び診断システムを提供するという目的に基づく。

目的は、特許請求項１に記載の方法及び特許請求項４に記載の診断システムによって達成される。従属クレームは好ましい実施形態を伝える。

したがって、目的は、機械ツール、特にレーザー切断機械の機械状態を特定し修正する方法により本発明に従って達成され、本方法は、
Ａ）機械ツールによって生成される表面、特に切断エッジ表面の表面画像を提供する方法ステップと、
Ｂ）データ集計ルーチンによって表面画像を解析し、表面画像から特定可能な実際の機械パラメータを突き止める方法ステップと、
Ｄ）機械ツールで選択された機械パラメータを提供する方法ステップと、
を含み、本方法は、
Ｉ）実際の機械パラメータを選択された機械パラメータと比較する方法ステップと、
Ｊ）実際の機械パラメータと選択された機械パラメータとの間の先に突き止められた差に基づいて、機械状態、特に構成要素状態を特定する方法ステップと、
Ｋ）機械状態を修正する保守命令を出力する方法ステップと、
を含む。

本発明によれば、機械状態を修正する保守命令の出力は、機械の１つ又は複数の個々の明確な構成要素に関連し得る。したがって、仕様に従う多数の個々のチェックの形態の機械全体の保守は、特に時間有効的且つ安価な方法で排除される。

示された方法ステップの順序は、拘束方法シーケンスに関して特に有利であるが、結論として理解されるべきではない。変更された順序も同様に考えられる。

したがって、本発明は、欠陥のある機械状態及び／又は機械ツールの欠陥のある少なくとも１つの構成要素状態を突き止めて修正する方法に関する。

第１の方法ステップは、機械ツールによって生成される表面、特に切断エッジの画像を提供することを含む。表面画像は、写真の形態、特に好ましくはデジタルカラー写真の形態で提供される。これにより、画像表面を提供し、特に迅速且つ簡単に使用し続けることが可能になる。この場合、表面画像は単に、機械加工されたワークピース表面の画像を意味するものとして理解される。画像が、表面画像の他にワークピース周囲の周囲画像を更に含む場合、画像を表面画像に減らすことが提供される。換言すれば、表面画像は、表面画像を含む全体画像から断ち切られる。このために更なる方法ステップを提供し得る。表面画像は、特に好ましくは、表面画像の解析中に断ち切られる。これにより、本方法を特に簡単且つ迅速に実行することができる。

本方法は、少なくとも１つ、特に複数のデータ集計ルーチンを含む。データ集計ルーチンは、複数の「突き止められたデータ」を集計して新たなデータパケットを生成することを意図し得る。新たなデータパケットは、１つ又は複数の数字又はベクトルを含み得る。新たなデータパケットの全て又は部分は、「突き止められたデータ」として更なるデータ集計ルーチンに提供し得る。「突き止められたデータ」は例えば、データ集計ルーチンの１つによって提供される機械パラメータ、材料パラメータ、機械加工パラメータ、又はデータパケットであり得る。本方法は特に好ましくは、複数の接続されたデータ集計ルーチンを含むアルゴリズムの形態で設計される。特に、数百、特に数千のそのようなデータ集計ルーチンを互いに接続し得る。これは、本方法の品質及び速度を大幅に改善する。本方法は、加重変数を含む関数を含み得る。１つ、特に複数、特に好ましくは全てのデータ集計ルーチンは、複数の「突き止められたデータ」の各々を加重変数と結合、特に乗算し、それにより、「突き止められたデータ」を「結合データ」に変換して、「結合データ」を集計、特に加算して新たなデータパケットを生成することを意図し得る。適した加重変数は、各事例に一緒に属することが分かっているデータ、特に機械パラメータ、材料パラメータ、及び／又は機械加工パラメータを使用して本方法を実行することによって突き止め得る。

機械及び機械加工パラメータの特徴と共に切断エッジ特徴もそれら自体が、例えば本方法、特に本方法のデータ集計ルーチンのためにそれら自体がここでも「突き止められたデータ」であるデータパケット、特にマルチ構造化データ、特にデータベクトル又はデータアレイであり得る。

一方法ステップは、表面画像がデータ集計ルーチン、特に畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって解析されることを含む。このために、データ集計ルーチンはまず、提供された表面画像の関連画像領域を突き止める。これにより、データ集計ルーチンによる解析前に、低品質の画像領域又はぼやけた画像領域が識別され、必要であれば解析において二次的に解釈され、特に解析から除外されることが保証される。これにより、本方法の品質及び速度を更に改善することができる。

データ集計ルーチンは、表面仕上げ、特に表面構造に関して表面を解析し、表面仕上げの基本をなす機械ツールの実際の機械パラメータを突き止める。実際の機械パラメータは、撮像されたワークピース表面をもたらす機械ツールの実際の作動している機械の設定である。例として、レーザー切断機械が故障状態である場合、レーザー切断機械の切断プロセス中、実際にシートメタルに到達するレーザー電力は、選択されたレーザー電力と異なり得る。したがって、故障のない状態、特に非常に良好な機械状態である実際の機械パラメータは、選択された機械パラメータに対応する。

本発明では、機械パラメータは、機械ツールの、例えば焦点位置、供給速度、及び／又はガス圧等の機械加工パラメータ（幾つかの従来技術による文献では「プロセスパラメータ」と呼ばれる）を含み得、その理由は、これらが同様に、個々の構成要素の状態を推測できるようにするためである。列挙は網羅的として理解されるべきではない。例として、変更された供給速度は駆動装置の故障を示唆し得る。更に、切断エッジ面に影響する任意の機械設定は機械パラメータとして理解されるべきである。

更なる方法ステップは、機械ツールの選択された機械パラメータがデータ集計ルーチンにより提供され、実際の機械パラメータと比較されることを含む。換言すれば、実際の機械パラメータと選択された機械パラメータとが比較される。データ集計ルーチンはこの比較を使用して、実際の機械パラメータと選択された機械パラメータとの間の差又は最適機械状態と実際の機械状態との間の差を突き止める。機械状態は、機械ツールの１つのみの個々の構成要素の状態によって特定し得る。

差は、単一の値、複数の値、及び／又は多次元比較（テーブル、グラフ等）で形成し得る。特に、差は、欠陥確率の表現と共に、切断面の生産に関連する機械構成要素、特に全ての機械構成要素の在庫の形態で提供し得る。これにより、導出された保守命令を特に容易に理解することができる。

個々の構成要素の突き止められた状態及びその結果としての機械状態を続けて使用して、欠陥のある機械状態を修正するために少なくとも１つの明確な保守命令を示す出力する。これは、最適であると仮定される現在の機械状態に基づいて切断エッジ品質の改善を目的としたように機械ツールの選択された切断パラメータが最適化されることを提案しておらず、むしろ、最適に選択された切断パラメータの仮定で機械が最適化されることを提案している。これにより特に有利なことに、深い機械知識のない専門家によって明確な個々の構成要素を保守することができる。複雑な機械保守はもはや必要ない。

方法の好ましい発展では、選択された機械パラメータは、機械ツールのオペレータユニットの画像、特に写真から突き止められる。これにより、方法に必要な選択された機械パラメータがユーザによって診断のために特に簡単に提供することができる。特に、画像がデータ集計ルーチンによって評価され、選択された機械パラメータが自動的に突き止められることを提供し得る。この場合、画像と突き止められた選択された機械パラメータとが比較されて、専門家によってチェックされることを提供し得る。

代替又は追加として、選択された機械パラメータを機械インターフェース及び／又はユーザインターフェース上の自動画像生成によって提供することを提供し得る。これにより、選択された機械パラメータを診断のために自動的に突き止めることができる。

更に好ましいことは、プロセスセンサシステムによって突き止められた少なくとも１つのプロセスパラメータが提供される方法の発展による。少なくとも１つのプロセスパラメータは、変数及び／又は画像、特に写真の形態でセンサシステムによって提供し得、データ集計ルーチンによって評価される。プロセスセンサシステムは、機械ツールによって機械加工プロセスを監視し記録するのに使用される。プロセスセンサシステムは、プロセス関連品質、例えば進行速度、プロセス温度、プロセスガス圧等を突き止める少なくとも１つのセンサを含む。この列記は単なる例示であり網羅的ではないと理解されたい。

本発明が基づく目的は、本発明を実行する本発明による診断システムによって更に達成され、本システムは、イメージャモジュールと、データ集計ルーチンを有するデータ利用モジュールと、リファレンスモジュールと、評価モジュールと、出力モジュールとを有し、イメージャモジュールは、機械ツールによって機械加工された表面の画像、特に写真を提供するように構成され、データ集計ルーチンは、表面品質に関して機械加工された表面の画像を評価し、実際の機械パラメータを突き止めるように設計され、リファレンスモジュールは、選択された機械パラメータを提供するように設計され、評価モジュールは、実際の機械パラメータ及び機械状態、特に構成要素状態をとり、機械状態に基づく保守命令を出力モジュールによって提供することができる。

イメージャモジュールは、中央バッファストアと、少なくとも１つの撮像装置、特にカメラ、特に好ましくはスマートフォンカメラとを備える。少なくとも１つの撮像装置は、機械ツールに対して可動及び／又は固定であり得る。特にイメージャモジュールは、機械ツールに対して固定された少なくとも１つの撮像装置と、少なくとも１つの可変撮像装置を備える。少なくとも１つの撮像装置は、画像を中央バッファストアに記憶するように設計される。このために、少なくとも１つの撮像装置は、永続的又は一時的なデータ伝送接続により、特に無線でデータメモリに接続し得る。特に、データ伝送がスマートフォンアプリケーションによって実行されることを提供し得る。これにより、中央バッファストアへのアクセスを特に簡単に促進することができる。

中央バッファストアは、少なくとも１つ、特に複数のデジタル記憶ユニットを含み得る。中央バッファストアは、デジタル記憶ユニット及びデータストアを管理するように設計される。このために、中央バッファストアは、記憶命令、特にデータラベルをイメージャモジュールに送信し得る。これにより、中央バッファストアは複数の診断システムに中央的に特に有利に使用することができる。イメージャモジュールは、特に中央バッファストアによる記憶命令の受信に続き、記憶された画像の機械追い四間診断関連付けを行うように設計し得る。これにより、イメージャモジュールによって転送された画像を中央バッファストアに特に構造化して記憶することができる。

診断システムの好ましい実施形態では、リファレンスモジュールが、機械ツールから直接、選択された機械パラメータを突き止めるように設計することが提供される。リファレンスモジュールは、機械ツールと通信するように設計される。通信は、機械ツールとリファレンスモジュールとの間の永続的及び／又は一時的なデータ伝送によって形成し得る。

更に好ましいことは、リファレンスモジュールが、機械ツールのオペレータユニットの画像、特に写真から、選択された機械パラメータを突き止めるように設計される一実施形態による。これにより、選択された機械パラメータの高速捕捉及び／又はリファレンスモジュールへの高速データ転送が可能になり、オペレータユニットからリファレンスモジュールへの手動データ送信中のエラーが回避される。このために、診断システムは、機械ツール対して固定された撮像装置及び／又はモバイル撮像装置を備え得る。

更に好ましいことは、機械ツールのオペレータユニットの画像が、機械加工された表面を撮像するイメージャモジュール、特に撮像装置によって提供される一実施形態による。これにより、切断エッジ及びオペレータユニットの画像を特に簡単に転送するのに同じ撮像装置を使用することができる。特に、イメージャモジュールによって転送された画像は、データ集計ルーチンによって直接評価される。したがって、リファレンスモジュールは、既に評価された情報に特に簡単にアクセスし得る。

好ましい実施形態では、診断システムは、本方法に関連する全てのパラメータを記憶、提供するように設計される中央バッファストアを備える。特に、提供された実際の機械パラメータ、選択された機械パラメータ、プロセスパラメータ、並びに突き止められた全てのデータ及び情報（本方法に関連するパラメータ）は、個々の診断識別子下で、特に機械ツール及びユーザ識別子下で中央バッファストアに記憶される。したがって、特に有利なことに、更なる解析に診断事例を渡すのに用いることが可能である。

更に好ましいことは、イメージャモジュールが機械ツールに対して固定されるスマートフォン及び／又はカメラを含む一実施形態による。これにより、機械加工面及び／又は選択された機械パラメータの特に高速の捕捉が可能になる。

好ましい実施形態では、評価モジュールは機械ツールから物理的間隔に配置される。機械ツールからある間隔への評価モジュールの配置は、この場合、評価モジュールと機械ツールとの間の物理的に長い距離を意味すると理解される。この場合の接続は好ましくは、データネットワーク、特にインターネットによって行われる。物理的間隔に評価モジュールを配置することにより、データ集計ルーチンに処理力及びエネルギーを中央的に供給し、複数の診断システムに特に安価に使用することができる。

更なる利点は、説明及び図面から明らかになる。同様に、上記の特徴及び更に説明される特徴は、それぞれの場合において、それら自体で又は任意の所望の組み合わせにおいて複数として使用することができる。図示及び説明される実施形態は、網羅的な列挙として理解されるべきではなく、むしろ本発明を概説するための例示的な特徴のものである。

本発明による方法の概略図を示す。 本発明による診断システムの一実施形態の概略図を示す。

図１は、本発明による方法１０の概略図を示す。機械加工ステップ１２は、機械ツール１４が、機械ツール１４で選択される機械パラメータ１８に従ってワークピース１６を機械加工することを含む。選択される機械パラメータ１８は、機械ツールパラメータのみならず、機械加工ステップ１２のために機械ツールの機械加工パラメータ、特に切断パラメータも含む。機械加工されたワークピース１６は、機械加工面２０を有する。

機械加工面２０は、好ましくは機械ツールに対して固定して配置された撮像装置２４、特にカメラによって撮像、特に写真撮影され、続く撮像ステップ２２において、ワークピース１６の機械加工面２０の画像２６が生成される。

準備ステップ２８は、生成された画像２６はサブ領域３０に分割されることを含む。サブ領域３０は、無関係のサブ領域３０及び関係のあるサブ領域３０に従って分類される。無関係のサブ領域３０は例えば、これもまた撮像された周囲ワークピース又は機械加工面２０のぼやけた表現を特徴とする。関連するサブ領域は例えば、機械加工面２０の画像において良好な分解能及び品質を有する。加えて、画像２６を分割又は減少させる更なる基準を提供し得る。例示として、図２は４つのサブ領域３０を示すが、その数及び詳細レベルは単なる例示であると理解されるべきである。サブ領域３０が更なる、例えば部分的に関連するカテゴリに分類されることが更に考えられる。

解析ステップ３２は、機械加工面２０がデータ集計ルーチン３４、特に畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって解析されることを含む。この場合、同じデータ集計ルーチン３４による解析ステップ３２の直前に準備ステップ２８が実行されることが考えられる。これにより、方法１０は特に効率的に実行することができ、必要とされる記憶空間は低減する。データ集計ルーチン３４は、機械状態がそのままの場合、機械加工面２０の生成に使用される実際の機械パラメータ３６を突き止めるための基礎として、機械加工面２０の画像２６を採用する。

比較ステップ３８は、選択された機械パラメータ１８は実際の機械パラメータ３６と比較され、差が突き止められることを含む。差により、機械ツール１４の個々の構成要素の性質について結論付け、機械状態を修正するための保守命令４０のシステムを生成する。

図１に示す実施形態では、機械ツール１４のオペレータユニット４２で選択された機械パラメータ１８は、データ伝送４４によって方法１０に提供される。これは例えば、手動入力により及び／又は機械ツール１４と中央バッファストア４６との間のデータ接続により達成される。

中央バッファストア４６は、機械加工面２０の画像２６、突き止められた実際の機械パラメータ３６、及び可能なプロセスパラメータ４８を記憶するのに更に使用される。

プロセスパラメータ４８は、機械加工ステップ１２中、プロセスセンサシステム５０によって生成される。プロセスセンサシステム５０は、機械加工ステップ１２及び機械ツール１４を監視するのに使用され、優勢な状況を検出する。

図２は、本発明による、特に方法１０を実行するための診断システム１００を示す。診断システム１００は、撮像装置２４、ソフトウェア、及び中央バッファストア４６を有するイメージャモジュール１１０を備える。スマートフォンの形態の撮像装置２４が、機械加工面２０の画像２６の生成に使用される。これは、例えば機械ツールに対して固定されたカメラの形態の撮像装置２４（図１参照）との機械ツール１４のコストのかかるフィッティングをなくすことが可能なことを意味する。イメージャモジュール１１０のソフトウェアは、中央バッファストア４６及び／又はデータ利用モジュール１２０にデータ接続するように設計される。これにより、第１に画像２６を中央バッファストア４６に記憶し、第２に、データ利用モジュール１２０での画像２６の更なる処理が可能になる。

データ利用モジュール１２０はデータ集計ルーチン３４を含み、機械加工面２０の画像２６をサブ領域（図１参照）に分割し、機械加工面２０の画像２６を解析するのに使用される。サブ領域３０（図１参照）の解析及び生成の結果は、中央バッファストア４６に記憶され、中央バッファストア４６はデータ伝送４４によってデータ利用モジュール１２０にリンクされる。

リファレンスモジュール１３０とオペレータユニット４２との間のデータ伝送４４が、選択された機械パラメータ１８（図１参照；機械加工パラメータ及び機械設定）を診断システム１００に送信し、それらを中央バッファストア４６に記憶するのに使用される。

評価モジュール１４０は、選択された機械パラメータ１８（図１参照）と実際の機械パラメータ３６（図１参照）との間の特に多次元差を突き止めるとともに、機械ツール１４の機械状態も突き止める。データ伝送４４を使用して、機械ツール１４を保守する保守命令４０（図１参照）を、機械ツール１４の保守を委託された専門家が出力モジュール１５０によってアクセス可能な出力ユニット、特にオペレータユニット４２及び／又はイメージャモジュール１１０のスマートフォンに送信する。

図面の全ての図をまとめて考慮すると、本発明は、機械ツール１４の欠陥のある機械状態及び／又は少なくとも１つの欠陥のある構成要素の状態を突き止めて修正する方法１０に関し、方法では、状態は、生成された切断エッジ２０の撮像２６及び解析３２並びに選択された機械パラメータ１８との比較３８によって突き止められ、修正が、機械状態に基づいて、機械ツール１４を保守する保守命令４０によって行われる。

１０ 方法
１２ 機械加工ステップ
１４ 機械ツール
１６ ワークピース
１８ 選択された機械パラメータ
２０ 機械加工面
２２ 撮像ステップ
２４ 撮像装置
２６ 機械加工表面の撮像
２８ 準備ステップ
３０ サブ領域
３２ 解析ステップ
３４ データ集計ルーチン
３６ 実際の機械パラメータ
３８ 比較ステップ
４０ 保守命令
４２ オペレータユニット
４４ データ伝送
４６ 中央バッファストア
４８ プロセスパラメータ
５０ プロセスセンサシステム
１００ 診断システム
１１０ イメージャモジュール
１２０ データ利用モジュール
１３０ リファレンスモジュール
１４０ 評価モジュール
１５０ 出力モジュール

Claims (10)

1. 機械ツール（１４）、特にレーザー切断機械の機械状態を特定し修正する方法（１０）であって、
   Ａ）前記機械ツール（１４）によって生成される表面（２０）、特に切断エッジ表面の表面画像（２６）を提供する方法ステップと、
   Ｂ）データ集計ルーチン（３４）によって前記表面画像（２６）を解析し、前記表面画像（２６）から特定可能な実際の機械パラメータ（３６）を突き止める方法ステップと、
   Ｄ）前記機械ツール（１４）で選択された機械パラメータ（１８）を提供する方法ステップと、
   を含み、前記方法（１０）は、
   Ｉ）前記実際の機械パラメータ（３６）を前記選択された機械パラメータ（１８）と比較する方法ステップと、
   Ｊ）前記実際の機械パラメータ（３６）と前記選択された機械パラメータ（１８）との間の先に突き止められた差に基づいて、前記機械状態、特に前記構成要素状態を特定する方法ステップと、
   Ｋ）前記機械状態を修正する保守命令（４０）を出力する方法ステップと、
   を更に含む、方法。
2. Ｃ）前記機械ツール（１４）のオペレータユニット（４２）の画像、特に写真から、前記選択された機械パラメータ（１８）を突き止める方法ステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. Ｅ）プロセスセンサシステムによって突き止められた少なくとも１つのプロセスパラメータ（４８）を提供する方法ステップを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 特に請求項１～３のいずれか１項に記載の方法（１０）を実行する診断システム（１００）であって、イメージャモジュール（１１０）と、データ集計ルーチン（３４）を有するデータ利用モジュール（１２０）と、リファレンスモジュール（１３０）と、評価モジュール（１４０）と、出力モジュール（１５０）とを有し、前記イメージャモジュール（１１０）は、前記機械ツール（１４）によって機械加工された表面（２０）の画像（２６）、特に写真を提供するように構成され、前記データ集計ルーチン（３４）は、表面品質に関して前記機械加工された表面（２０）の前記画像を評価し、実際の機械パラメータ（３６）を突き止めるように設計され、前記リファレンスモジュール（１３０）は、選択された機械パラメータ（１８）を提供するように設計され、前記評価モジュール（１４０）は、前記機械状態、特に前記構成要素状態を突き止めるためのベースとして前記実際の機械パラメータ（３６）及び前記選択された機械パラメータ（１８）をとるように設計され、前記機械状態に基づく保守命令（４０）を前記出力モジュール（１５０）によって提供することができる、診断システム。
5. 前記リファレンスモジュール（１３０）は、前記機械ツール（１４）から直接、前記選択された機械パラメータ（１８）を突き止めるように設計される、請求項４に記載の診断システム。
6. 前記リファレンスモジュール（１３０）は、前記機械ツール（１４）の前記オペレータユニット（４２）の画像（２６）、特に写真から、前記選択された機械パラメータ（１８）を突き止めるように設計される、請求項４に記載の診断システム。
7. 前記オペレータユニット（４２）の前記画像は、前記イメージャモジュール（１１０）によって提供される、請求項６に記載の診断システム。
8. 前記方法に関連するパラメータの全てを記憶、提供するように設計される中央バッファストア（４６）を備える、請求項４～７のいずれか１項に記載の診断システム。
9. 前記イメージャモジュール（１１０）は、前記機械ツールに対して固定されたスマートフォン及び／又はカメラを含む、請求項４～８のいずれか１項に記載の診断システム。
10. 前記評価モジュール（１４０）は、前記機械ツール（１４）から物理的間隔に配置される、請求項４～９のいずれか１項に記載の診断システム。

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