JP6514260B2 - 制御装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態による制御装置10の概略的な機能ブロック図である。制御装置10は、例えば、基板上に取り付けられた電気部品に対して放熱板を接着するロボット(図示せず)を制御する制御装置として実装することができる。制御装置10は、ロボットによる放熱板の接着動作における動作パラメータ(指令位置、アーム速度、押しつけ圧力、押しつけ時間など)を、いわゆる機械学習により自ら学習するためのソフトウェア(学習アルゴリズム等)及びハードウェア(コンピュータのCPU等)を含む機械学習装置20を備える。制御装置10が備える機械学習装置20が学習する動作パラメータは、放熱板の接着に用いる熱伝導体に係る状態と、当該状態におけるロボットによる放熱板の接着動作における動作パラメータとの、相関性を表すモデル構造に相当する。
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。
よる学習開始後の適当な時期に、機械学習装置50(又は20)によるロボットによる放熱板の接着動作の動作パラメータの学習の到達度(すなわちロボットによる放熱板の接着動作の動作パラメータの信頼性)が要求レベルに達したか否かの判断を実行することができる。
20,50 機械学習装置
22 状態観測部
24 判定データ取得部
26 学習部
28 報酬計算部
30 価値関数更新部
42 状態データ取得部
52 意思決定部
60,60’ ロボット
70,70’ 部品実装システム
72 ネットワーク
Claims (8)
- 電気部品に対して熱伝導体を介して放熱板を接着するためのロボットを制御する制御装置であって、
前記ロボットによる前記放熱板の接着動作の動作パラメータを学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記動作パラメータを示す動作パラメータデータ、及び前記熱伝導体に係る状態を示す熱伝導体状態データを、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、
前記接着動作の適否判定結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記動作パラメータを前記熱伝導体状態データと関連付けて学習する学習部と、
を備える制御装置。 - 前記状態観測部は、前記状態変数として、前記電気部品の種別を識別する電気部品種別情報及び前記電気部品が組みつけられている基盤の種別を識別する基盤種別情報の少なくともいずれかを更に観測し、
前記学習部は、前記動作パラメータを前記熱伝導体状態データに加えて、前記電気部品種別情報及び前記基盤種別情報の少なくともいずれかと関連付けて学習する、
請求項1に記載の制御装置。 - 前記学習部は、
前記適否判定結果に関連する報酬を求める報酬計算部と、
前記報酬を用いて、前記熱伝導体に係る状態に対する前記動作パラメータの価値を表す関数を更新する価値関数更新部とを備える、
請求項1または2に記載の制御装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記学習部による学習結果に基づいて、前記動作パラメータに基づく指令値を出力する意思決定部を更に備える、
請求項1〜4のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記学習部は、複数のロボットのそれぞれについて得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて、該複数のロボットのそれぞれにおける前記動作パラメータを学習する、
請求項1〜5のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバ又はセルコントローラに存在する、
請求項1〜6のいずれか1つに記載の制御装置。 - 電気部品に対して熱伝導体を介して放熱板を接着するためのロボットによる前記放熱板の接着動作の動作パラメータを学習する機械学習装置であって、
前記動作パラメータを示す動作パラメータデータ、及び前記熱伝導体に係る状態を示す熱伝導体状態データを、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、
前記接着動作の適否判定結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記動作パラメータを前記熱伝導体状態データと関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
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