JP6744369B2 - レーザ装置 - Google Patents

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Description

本発明は、レーザ発振器から出射したレーザ光を、光ファイバや加工ヘッド等のレーザ光学系を経由して、レーザ加工対象物であるワークに照射するレーザ装置であって、レーザ発振器から出射したレーザ光と略逆方向に伝播する反射光（あるいは、戻り光）によるレーザ光学系やレーザ装置の各部の温度上昇に伴う損傷を防止するために、反射光による各部の温度上昇の算出結果に基づいて、レーザ光出力を制御するレーザ装置に関する。
主に、板金切断用あるいは溶接用レーザ加工機として使用される高出力レーザ装置、特に高出力ファイバレーザ装置においては、加工ヘッドから出力したレーザ光が、加工対象物表面で反射したり、加工ヘッドの透過窓で反射したりしてレーザ光学系やレーザ装置内に戻り、各光ファイバや、光ファイバのコネクタや励起用レーザダイオードモジュール等、レーザ発振器やレーザ光学系の主要部にダメージを与えて損傷させることが問題になっている。
レーザ装置において、反射光によるレーザ発振器やレーザ光学系の損傷防止は重要な課題であるため、種々の関連技術が報告されている。例えば、特許文献１では、少なくともレーザ媒質である希土類添加光ファイバと、該希土類添加光ファイバを光励起する複数の励起光源と、各励起光源からの励起光を合わせて希土類添加光ファイバに入射する光結合器とを有し、希土類添加光ファイバに励起光を入射してレーザ発振を行う光ファイバレーザにおいて、前記光結合器に、希土類添加光ファイバから励起光源側に向かう戻り光の一部が伝播されるモニタポートが設けられ、且つ該モニタポートを伝播する戻り光の強度を測定し、該光強度が所定値を超えた場合に前記励起光源の出力を減じて戻り光の増幅を防止する励起光源制御手段が設けられたことを特徴とする光ファイバレーザが開示されている。
特許文献２には、レーザ発振器とレーザ加工ヘッドとを光ファイバによって接続したレーザ加工装置であって、ワークへ照射したレーザ光の前記光ファイバへの戻り光を検出する戻り光検出手段と、前記戻り光の検出値をデジタル処理するデジタル処理手段と、デジタル処理したデジタル信号を移動平均する移動平均処理手段と、上記移動平均処理手段によって処理した処理値と予め設定してあるアラーム閾値、ワーニング閾値とを比較する比較手段と、上記比較手段による比較の結果、アラーム処理、ワーニング処理を行う処理手段と、を備えていることを特徴とするレーザ加工装置が開示されており、また、戻り光の強弱に対応して、例えばレーザ発振の停止、レーザ加工の停止などのアラーム処理を行うと記載されている。
特許文献３には、レーザ発振器における増幅媒質に増幅用光ファイバを用いてレーザ光を発生させる光ファイバレーザ装置において、前記レーザ光を外部へ射出する出力用光ファイバと、少なくとも前記出力用光ファイバを前記レーザ光とは逆方向に伝搬する戻り光を減衰処理する戻り光減衰部と、前記戻り光減衰部に設けられ、前記戻り光を熱に変換する熱変換手段と、前記熱変換手段の発熱に起因する前記戻り光減衰部の温度上昇を測定する温度監視手段と、前記温度監視手段が測定した温度が所定の閾値以上に達した場合に、前記レーザ光の出力を低下または停止する制御部と、を備えることを特徴とする光ファイバレーザ装置が開示されている。
特開２００７−０４２９８１号公報 特開２０１４−０３４０３４号公報 国際公開第２０１６／００２９４７号
しかしながら、特許文献１に開示される技術は、反射光による温度上昇が問題になる各部の温度上昇に基づいて制御を行っているのでなく、適切な制御方法とは言えない。すなわち、戻り光強度が所定値を超えた状態がある程度続いてもレーザ装置が損傷を受けないようにするためには、所定値を低めに設定せざるを得ないが、戻り光強度がその所定値を超えたのが一瞬であれば、レーザ装置は損傷を受けないはずだが、戻り光の増幅を防止するために励起光源の出力を減じることになり、加工不良を発生させたり、レーザ装置の稼働率、あるいはレーザ加工の加工能率を低下させてしまったりすることになる。
また、特許文献２に開示される技術では、移動平均処理手段によって戻り光の検出値を移動平均処理することによって、一瞬少し大きな戻り光が検出された場合に、レーザ加工を停止させてしまうという問題は回避できるが、戻り光による損傷が各部の温度上昇によるものであれば、移動平均時間が短いと、戻り光によって少し前に温度が上がっているか、温度が上がっていないかが考慮されないことになるため、損傷を受けるリスクを避けるためには、やはり過剰なマージンを設定することになり、適切な条件設定はできない。反対に、移動平均時間が長いと、その時間内に温度上昇部から放熱によって温度が低下することを考慮していないため、温度上昇部の温度が実際には問題になる程上昇していないのに、戻り光の検出値の移動平均が所定値を超えたためレーザ加工を停止させてしまうということが起こり得るため、やはり、適切な条件設定はできない。
上述の光検出手段で検出された反射光（戻り光）の検出値のピーク値や、検出値の移動平均値以外に、検出値のピーク値が所定値を超えた回数、検出値のピーク値が所定値を超えた時間、１パルス出力当たりの熱量によって、レーザ光出力を低減したり、停止したりすることも考えられるが、いずれも上記の従来技術と本質的には同じ制御方法であり、時間的に様々に高速で変化する反射光に対して、常に適切にレーザ光出力を制御できる技術ではない。
更に、特許文献３は戻り光を熱に変換する熱変換手段の発熱に起因する戻り光減衰部の温度上昇を測定する温度監視手段が測定した温度が所定の閾値以上に達した場合に、レーザ光の出力を低下または停止する技術を開示しているが、戻り光に温度上昇を実際に測定して、その測定結果に基づいてレーザ光出力することは有効な方法ではあるが、前述のように、戻り光による温度上昇が問題なる各部全ての温度が検出できる温度検出手段を設けて、その温度上昇を監視して、その温度上昇に基づいて、各部の内の、いずれかの温度が所定の温度に達すると、反射光を低減するという制御を行おうとすると、レーザ装置のコストアップや大型化が問題となり現実的ではない。
上記の従来のレーザ装置においては、戻り光によるレーザ装置の損傷を防止するために、戻り光を検出する検出手段を備え、検出された反射光の光量のピーク値が所定値を超えたり、検出された反射光の検出値の時間移動平均値が所定値を超えたりした時に、レーザ光出力を停止したり、レーザ光出力を低減させることが行われている。しかし、戻り光によるレーザ装置の損傷の少なくとも大部分は、戻り光によってレーザ装置の各部の温度が上昇したことによる損傷であり、その各部の温度に基づいてレーザ光出力を制御している訳ではなく、各部の戻り光による蓄熱と各部の温度の上昇に伴う各部からの放熱の両方を考慮している訳ではないので、適確な条件設定とはなっておらず、戻り光の変動状態によっては過剰マージンとなって必要でない状況でレーザ光出力を停止したり、レーザ光出力を低減させたりして、加工不良を発生させたり、レーザ加工の能率低下を招いたりすることがあった。また、逆にレーザ光出力を低下させる必要がある場合にも、レーザ光出力を低下させず、レーザ装置やレーザ光学系が損傷を受ける可能性があった。
また、戻り光によって温度上昇する部分の温度を測定して、測定した温度が所定の閾値以上に達した場合に、レーザ光の出力を低下または停止する技術は開示されているが、戻り光による温度上昇で損傷を受ける可能性がある部分は、その熱容量や放熱場所までの熱抵抗が異なるため、それぞれ異なった温度変化を示すが、温度上昇で損傷を受ける可能性のある全ての部分の温度を測定することはレーザ装置のコストアップや大型化を招き、量産機に採用できる技術ではない。
従って、本発明の目的は、以上のような状況を鑑み、戻り光による温度上昇で損傷を受ける可能性がある各部について、少なくとも一つの部分については、その部分の温度を測定するのではなく、光検出手段で検出された反射光を含む検出結果を用いて、その部分の温度上昇を算出し、算出結果でレーザ光出力を制御することによって、時間的に様々に高速で変化する反射光に対して、不必要な時にレーザ光出力を低下させたり、反射光によって損傷を受けたりせずに、常に適切なマージンでレーザ光出力を制御できる高性能で信頼性の高いレーザ装置を提供することにある。
本発明は、反射光によって温度が上昇するレーザ装置の各温度上昇部の温度を直接測定するのではなく、各温度上昇部の温度を算出して、算出された各温度上昇部の温度を参照して、各温度上昇部の温度が所定温度を超えないように、各温度上昇部の温度が所定温度を超えそうな時には、光出力指令を緊急光出力指令に切り換えて、レーザ光出力を制御するレーザ装置に関するものである。また、各温度上昇部の温度を算出するに当たって必要となる各温度上昇部の熱容量や熱抵抗等の物理量や、各温度上昇部の温度が所定温度を超えそうな時にそれまでの既定の光出力指令から切換える緊急光出力指令を、人間が介在せずに、機械学習により学習するレーザ装置に関わるものである。
なお、本明細書では、反射光は、必ずしも何かに反射した光だけでなく、加工対象物は加熱されて放射した輻射光等も含めて、レーザ光学系やレーザ装置内をレーザ発振器から出射したレーザ光と略逆方向に伝播する光全般を意味する戻り光と同じ意味で使用している。また、反射光の大きさを表す用語については、従来技術に対する記述部分以外は、単位面積当たりの大きさを表す強度という用語ではなく、（反射光の）光量という用語を使用している。
そして、本発明の一態様に係るレーザ装置は、少なくとも一つのレーザ発振器と、前記レーザ発振器に駆動電流を供給する電源部と、前記レーザ発振器から出射したレーザ光を、光ファイバを経由して、レーザ加工対象物であるワークに照射するための加工ヘッドを含むレーザ光学系と、少なくとも一つの少なくとも前記レーザ発振器から出射したレーザ光と略逆方向に伝播する反射光を検出可能な光検出手段を含む少なくとも一つの光検出手段と、少なくとも光出力指令と前記電源部に前記光出力指令に応じた電流出力指令を出力する制御部を備えるレーザ装置であって、前記レーザ装置内あるいは前記レーザ装置外に、少なくとも一つの前記光検出手段による検出結果を用いて、少なくとも前記反射光によって温度が上昇する前記レーザ装置の各温度上昇部の内の少なくとも一つの温度上昇部の温度を算出する温度算出部と、前記温度算出部によって算出された前記各温度上昇部の算出温度を参照して、前記各温度上昇部の温度が、前記各温度上昇部の各耐熱上限温度を基準にして前記各耐熱上限温度より低温に設定された前記各温度上昇部の許容上限温度である各第１所定温度を超えないように、必要に応じて、前記各温度上昇部の温度を前記各第１所定温度より低温に設定された前記各温度上昇部の制御目標温度である各第２所定温度あるいは前記各第２所定温度より低温に制御することを目標とする緊急光出力指令を決定して出力する緊急指令決定部とを備え、前記制御部が、前記緊急光出力指令が出力された時は、出力する光出力指令を前記緊急光出力指令に切換えて出力するものである。
上記構成を備えたレーザ装置は、少なくとも反射光によって損傷を受ける温度上昇部について、温度上昇部の温度を算出して、その算出結果を参照して光出力指令を調整する（光出力を制御する）ことによって、従来の反射光の検出値に対する光出力制御（反射光の検出値のピーク値が所定値を超えた場合や、反射光の検出値のピーク値が所定値を超えた回数が所定回数を超えた場合や、反射光の検出値が所定値を超えている時間が所定時間を超えた場合や、反射光の検出値の所定時間当りの平均値が所定値を超えた場合に光出力を停止あるいはパルス幅時間幅短縮やデューティ低減を含めて光出力を低減する制御方法）と異なり、反射光に対して、合理的かつ適切なマージン設定が可能になり、レーザ装置の稼働率向上と信頼性向上を両立させることが可能になる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部が、少なくとも一つの前記各温度上昇部に流入する各流入熱量の時間積分から前記各温度上昇部から流出する各流出熱量の時間積分を減算した値は、前記各温度上昇部に蓄積されている各エネルギーに一致するというエネルギー保存の式あるいは前記エネルギー保存の式を変形した式から前記各温度上昇部の温度を算出するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、時間的に様々に光量が変動する反射光による各温度上昇部の温度上昇を、エネルギー保存の式から求めることによって、反射光による温度上昇が懸念される複数箇所について、論理的に温度上昇を算出することができ、合理的かつ適切なマージン設定が可能になる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部が、少なくとも一つの前記各温度上昇部に流入する各流入熱量の時間積分から前記各温度上昇部から流出する各流出熱量の時間積分を減算した値は、前記各温度上昇部に蓄積されている各エネルギーに一致するというエネルギー保存の式を時間で微分した微分方程式の一般解として、前記各温度上昇部の温度を算出するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、各温度上昇部の温度が、有限要素法等のような数値解析手法を使用することなく、微分方程式の一般解として算出できるので、高速で算出でき、光出力指令の出力や光出力制御が遅れて、レーザ装置が損傷を受けるということが防止できる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部が、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出可能な、少なくとも一つの前記光検出手段の検出値を関数として含む各流入熱量の式を記録してもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、予め実験等によって求めた多項式等の、温度上昇部に流入する流入熱量を光検出手段の検出値を関数として含み、光検出手段の検出値を代入することに流入熱量が算出できる式を利用することによって、各温度上昇部への流入熱量を短時間で計算することができる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部が、前記各温度上昇部から前記各温度上昇部の各温度定点までの各熱抵抗と、前記各温度上昇部の各熱容量を記録しており、前記各温度上昇部の温度から前記各温度上昇部の各温度定点の温度を減じた温度差を前記各温度上昇部から前記各温度上昇部の各温度定点までの各熱抵抗で除した値を前記各温度上昇部から流出する前記各流出熱量として、前記各温度上昇部の温度から前記各温度上昇部の各温度定点の温度を減じた温度差に前記各温度上昇部の各熱容量を乗じた値を前記各温度上昇部に蓄積されている各エネルギーとして、前記各温度上昇部の温度を算出してもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、予め熱解析や実験等によって求めた、温度上昇部から温度定点までの熱抵抗と、温度上昇部の熱容量から、温度上昇部からの流出熱量や温度上昇部の蓄積エネルギーが求められるので、温度上昇部への流入熱量が短時間で計算できると、各温度上昇部の温度も短時間で計算できるようになる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部が、線状の温度上昇部については、単位長さ当たりの熱容量と、温度定点までの単位長さ当たりの熱抵抗を用いて、前記線状の温度上昇部の温度を算出してもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、光ファイバ等の線状部位の温度上昇も算出が可能になる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、複数の前記光検出手段を備え、複数の前記光検出手段の検出結果から前記光ファイバのコアを伝播してくる反射光の光量と、前記光ファイバのクラッドを伝播してくる反射光の光量を区別して検出可能であるが望ましい。
上記構成を備えたレーザ装置は、温度上昇部によって、コアを伝播してくる反射光による温度上昇への影響の大きさとクラッドを伝搬してくる反射光による温度上昇への影響の大きさが異なっているので、コアを伝播してくる反射光とクラッドを伝搬してくる反射光の光量を区別して検出することによって、各温度上昇部に流入する流入熱量が精度良く算出できるようになり、各温度上昇部の温度も精度良く算出できるようになる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、複数の前記光検出手段を備え、複数の前記光検出手段の内の、少なくとも一つの光検出手段が他の光検出手段と応答波長特性が異なっていてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、レーザ光より長波長でファイバレーザのＦＢＧ（Ｆｉｂｅｒ Ｂｒａｇｇ Ｇｒａｔｉｎｇ）における反射率等の光学的特性が異なるストークス光や、１フォトン当りエネルギーの差のため、検出結果と熱量の比が、レーザ光とは異なるレーザ加工部分からの輻射光やプラズマ光を区別して検出できるので、各温度上昇部に流入する熱量が精度良く算出できるようになる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記緊急指令決定部が、少なくとも前記温度算出部が算出した前記各温度上昇部の前記算出温度を入力データとして、前記各温度上昇部の温度、あるいは、前記各温度上昇部の温度とその推移に対して、光出力をフィードバック制御する制御方法に基づいて、前記緊急光出力指令を決定するようにしても良い。
上記構成を備えたレーザ装置は、フィードバック制御は、簡単な制御方法であり、緊急指令決定部に対する負荷が小さく、温度上昇部の温度の算出とほぼ同時に緊急光出力指令を決定でき、温度上昇部の温度が第２所定温度より上昇した場合に、高速に対応できる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記緊急指令決定部が、少なくとも前記温度算出部が算出したある時点と前記ある時点までの前記各温度上昇部の算出温度と、前記制御部から出力されている光出力指令や出力されようとしている光出力指令から、前記ある時点後の前記各温度上昇部の温度の推移を予測し、予測された前記各温度上昇部の温度の推移を参照して、前記緊急光出力指令を決定するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、予測された温度上昇部の温度の推移を参照して、フィードフォワード制御を行うことによって、より精度良く、温度上昇部の温度を制御可能あり、温度上昇部の温度が第２所定温度を大きく上回る確率を低減できる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部により、前記各温度上昇部について算出された前記各温度上昇部の温度が前記第１所定温度に達した場合や、前記各温度上昇部の温度が前記第１所定温度を上回った場合には、前記レーザ光の光出力を直ちに停止するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、急に極めて大きな光量の反射光が発生した場合等でも、各温度上昇部について算出された温度が、第１所定温度に達した時や第１所定温度を上回った時には、直ちにレーザの光出力を停止することによってレーザ装置に損傷を回避することができる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部と共に、ネットワークに接続しており、前記ネットワークに接続している同一セル内の複数の前記レーザ装置と、前記温度算出部を共有してもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、μｓオーダの高速な計算能力が要求される温度算出部を複数台のレーザ装置で共有することで設備コストが低減できる。また、ネットワークを介して共有する温度算出部に接続するレーザ装置を同一セル内のレーザ装置に限定することにより、温度算出部がエッジコンピュータとして機能し、温度算出部の算出結果を通信等による時間遅れを殆ど生じることなく、レーザ装置の制御部や、緊急指令決定部に伝達することができ、緊急光出力指令への切換えが遅れて、レーザ装置が損傷を受けることも防止できる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記温度算出部が第１機械学習装置の第１学習部と通信可能に接続され、前記第１学習部は、前記レーザ装置の前記各温度上昇部の内の少なくとも一つの温度上昇部について、少なくとも一つの前記光検出手段の検出値を関数として含み、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出可能な各流入熱量の式と、前記各温度上昇部の前記各熱容量と、前記各温度上昇部から前記各温度定点までの前記各熱抵抗との内、少なくとも一つの物理量を算出可能な式あるいは物理量を機械学習によって学習し、前記温度算出部が、前記第１学習部から入手して記録した前記第１学習部の学習結果を参照して、前記各温度上昇部の温度を算出するようにしてもよい。
各温度上昇部の熱容量や熱抵抗は、精度の保証はないが材質の物性値や熱解析等から凡その値は求めることができるので、実験を繰り返すことで、各温度上昇部に流入する流入熱量を光検出手段による検出値を関数とする式（多項式等）として求めることは不可能でない。しかしながら、レーザ光を出射しながら反射光の光量をコントロールすることは難しく実験条件が容易に制御できないこともあり、精度の良い関数を求めるには多大な工数を要する。上記構成を備えたレーザ装置は、これらの物理量を機械学習によって繰り返し学習させることにより求めるようにすることで、人間が介在することなく、精度良く求めることができる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、前記第１機械学習装置が、少なくとも第１状態観測部を備え、前記第１状態観測部は、少なくとも学習期間は、少なくとも一つの温度検出手段が少なくとも一つの前記温度上昇部の温度を測定可能に設置され、学習用光出力指令プログラムに沿って光出力指令を実行する学習用レーザ装置の前記制御部と通信可能に接続され、少なくとも前記光検出手段による検出結果と前記温度検出手段による前記温度上昇部の温度の測定結果を前記学習用レーザ装置の状態データとして観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第１学習部が利用しやすいように加工した後に、前記第１学習部に出力し、前記第１学習部は、少なくとも前記光検出手段による検出結果と前記温度検出手段による前記温度上昇部の温度の測定結果を含む前記学習用レーザ装置の状態データの規則性に関するモデルを学習し、学習結果として、少なくとも一つの前記温度上昇部について、少なくとも一つの前記光検出手段による検出値の関数として計算可能な前記温度上昇部に流入する前記流入熱量と、前記温度上昇部の前記熱容量と、前記温度上昇部から温度定点までの前記熱抵抗との内、少なくとも一つの物理量を算出可能な式あるいは物理量を含む第１学習モデルを構築するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、温度検出手段が温度上昇部の温度を測定可能に設置された学習用レーザ装置から入力データとして、光検出手段による検出結果と温度上昇部の温度の測定結果を、レーザ出力や反射光の検出条件を変えながら、多数取得して、規則性等に関するモデルを、教師なし学習により、機械学習することによって、人間が介在することなく、上記の物理量を算出可能な式や物理量について妥当と推定される式（関数）や値を導出することができる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、第２状態観測部とラベル取得部と第２学習部を備えた第２機械学習装置と前記制御部が通信可能に接続され、前記第２状態観測部は、少なくとも前記光出力指令を含むレーザ装置の状態を表す状態データを観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第２学習部が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第２学習部に出力し、前記ラベル取得部は前記入力データに対応する前記温度算出部によって算出された前記各温度上昇部の算出温度の時系列データをラベルとして取得して、取得結果を前記第２学習部に出力し、前記第２学習部は、前記入力データから前記ラベルを表現するために構築した第２学習モデルに基づいて、前記入力データに対するラベルの誤差を計算する誤差計算部と、前記誤差に応じて前記第２学習モデルを更新する学習モデル更新部を備え、前記第２学習モデルの更新を繰り返すことによって学習した前記第２学習部の学習結果を参照して、前記緊急指令決定部が、前記制御部からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して出力するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、レーザ装置が種々の状態下にある場合について、光出力指令に対して温度上昇部の温度がどのように変化するかを機械学習によって求めるようにすれば、人間が介在することなく、光出力指令に対して温度上昇部の温度を精度良く予測できるようになる。
特に、温度上昇部の算出温度をラベル（正解データ）とし、光出力指令を含むレーザ装置の状態を表す入力データとラベルのペアのサンプルを多数入力して、前記入力データから前記ラベルを表現する学習モデルを構築する教師あり学習によって学習させると、比較的容易に、光出力指令を含む入力データに対する温度上昇部の算出温度を予測できるようになる。
本発明の他の態様に係るレーザ装置は、第３状態観測部と判定データ取得部と第３学習部と意志決定部を備えた第３機械学習装置と前記制御部が通信可能に接続され、前記第３学習部は報酬計算部と価値関数更新部を備え、前記第３状態観測部は、少なくとも、ある時点までの前記光出力指令と、前記ある時点までの少なくとも一つの前記温度上昇部の前記算出温度の時系列データを含むレーザ装置の状態を表す状態データを観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第３学習部が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第３学習部に出力し、前記意志決定部は、前記第３学習部の学習結果を参照して、前記ある時点後に、前記光出力指令を継続して実行すると、前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度より高温になると予測した場合は、前記ある時点後の前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度に制御されると推定される光出力指令を決定して、前記レーザ装置の前記制御部に出力し、前記判定データ取得部は、前記意志決定部が決定して出力した光出力指令の結果である前記各温度上昇部の算出温度と前記各第２所定温度との差を判定データとして取得して前記報酬計算部に出力し、前記報酬計算部は、前記判定データに対してプラスの報酬あるいはマイナスの報酬を計算し、前記価値関数更新部は、計算された報酬をもとに価値関数を更新し、前記価値関数の更新を繰り返すことによって学習した前記第３学習部の学習結果である価値関数を参照して、前記レーザ装置が学習のために使用されている期間以外は、前記レーザ装置の前記緊急指令決定部が、前記制御部からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して出力するようにしてもよい。
上記構成を備えたレーザ装置は、種々の状態下で動作するレーザ装置に目標動作を行わせるために、判定データをもとに各状態における最適な行動（緊急光出力指令の出力）を試行錯誤的に学習することによって、人間が介在することなく、レーザ装置の状態が異なる条件下でも、温度上昇部の温度を目的とする温度に制御するための光出力指令をより精度良く出力できるようになる。
本発明によれば、時間的に様々に高速で変化する反射光に対して、反射光による温度上昇によって損傷する可能性のある各温度上昇部について、各温度上昇部の温度を高速で算出して、算出した各温度上昇部の温度に基づいて、必要に応じて、既定の光出力指令からレーザ光出力を低減する等の緊急光出力指令に切換えることによって、常に必要充分で適切なマージンを確保することができ、不必要にレーザ光出力が低下したり、レーザ装置が損傷を受けたりすることにない、加工能率が高く、信頼性の高いレーザ装置を提供できる。また、各温度上昇部の温度の算出に必要な物理量や式や、各温度上昇部の温度を目標とする温度に制御するため緊急光出力指令を機械学習で学習して求めることによって、人間が介在しないため、開発コストが抑えられ、上記の加工能率が高く、信頼性の高いレーザ装置を大幅なコストアップ無しに提供できる。
本発明の第１実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。 温度上昇部の熱の流れを示した模式図である。 本発明の第１実施形態における温度上昇部の温度上昇の算出例のグラフと、従来技術である光検出手段の検出値の移動平均値のグラフを比較のために併記した図である。 本発明の第１実施形態における温度上昇部の温度上昇の算出例のグラフと、従来技術である光検出手段の検出値の移動平均値のグラフを比較のために併記した図である。 反射光等による光検出手段の検出値が温度上昇部への流入熱量が比例するとして、温度上昇部への流入熱量がパルス状に変化した場合の本発明の第１実施形態における温度上昇部の温度上昇の算出例のグラフを示した図である。 反射光等による光検出手段の検出値が温度上昇部への流入熱量が比例するとして、温度上昇部への流入熱量がパルス状に変化した場合の本発明の第１実施形態における温度上昇部の温度上昇の算出例のグラフを示した図である。 反射光等による光検出手段の検出値が温度上昇部への流入熱量が比例するとして、温度上昇部への流入熱量がパルス状に変化した場合の本発明の第１実施形態における温度上昇部の温度上昇の算出例のグラフを示した図である。 光出力を算出された温度上昇部の温度上昇のフィードバックによって制御した場合の温度上昇部の温度上昇の変化例を示した図である。 光出力指令を先読みして温度上昇部の温度上昇の推移を予測し、予測した結果に基づいて光出力を制御した場合の温度上昇部の温度上昇の変化例を示した図である。 本発明の第２実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態のレーザ装置の他の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態のレーザ装置の他の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態のレーザ装置に第２機械学習装置が学習結果を出力するまでの学習過程の一例を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態のレーザ装置の他の概念的な構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態において、報酬の設定方法の一例を示す図である。 本発明の第５実施形態のレーザ装置に第３機械学習装置が学習結果を出力するまでの学習過程の一例を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態において、報酬の設定方法の他の一例を示す図である。
以下、本発明に係るレーザ装置の実施例を、図面を参照して説明する。各図面において、同じ部材には同じ参照符号を付している。また、異なる図面において同じ参照符号が付されたものは同じ機能を有する構成要素であることを意味するものとする。なお、これらの図面は見易くするために、縮尺を適宜変更している。
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図であり、本実施例のレーザ装置１は、レーザ発振器２と、前記レーザ発振器２に駆動電流を供給する電源部３と、前記レーザ発振器２から出射したレーザ光１１を、光ファイバ１０を経由して、レーザ加工対象物であるワーク１２に照射するための加工ヘッド９を含むレーザ光学系４と、前記レーザ発振器２から出射したレーザ光と略逆方向に伝播する反射光を検出可能な２つの光検出手段５と、少なくともレーザ装置１の各部に光出力指令に対応した制御信号を出力し、前記電源部３には前記光出力指令に応じた電流出力指令を出力する制御部６を備えると共に、前記光検出手段５による検出結果を用いて、少なくとも前記反射光によって温度が上昇する前記レーザ装置１の各温度上昇部の内の少なくとも一つの前記温度上昇部の温度を算出する温度算出部７と、前記温度算出部７によって算出された前記各温度上昇部の温度を参照して、前記各温度上昇部の温度が、前記各温度上昇部の各耐熱上限温度を基準にして前記各耐熱上限温度より低温に設定された前記各温度上昇部の許容上限温度である各第１所定温度を超えないように、必要に応じて、前記各温度上昇部の温度を前記各第１所定温度より低温に設定された前記各温度上昇部の制御目標温度である各第２所定温度あるいは前記各第２所定温度より低温に制御することを目標とする緊急光出力指令を決定して出力する緊急指令決定部８とを備えており、前記制御部６が、前記緊急光出力指令が出力された時は、出力する光出力指令を前記緊急光出力指令に切換えて出力するようになっている。図１において、白抜きの矢印はレーザ光を模擬的に示し、実線の矢印は信号線等とその信号の方向を模擬的に示しており、図１以降の概念的な構成を示すブロック図においても同様である。
なお、図１では、レーザ光学系４と共に、加工ヘッド９や光ファイバ１０も図示しているが、本願では、特に断らない限り、レーザ光学系４という用語は、加工ヘッド９や光ファイバ１０等を含んだ意味で使用しており、レーザダイオードモジュールを励起光源とするレーザ発振器２の場合は、増幅用光ファイバ等の光増幅媒体やレーザ光を光増幅媒体に入射させるための光学系や、レーザダイオードモジュールをレーザ光源とするレーザ発振器２の場合は、レーザダイオードモジュールからのレーザ光を合波する合波器等もレーザ光学系に含まれるものとして記述している。
レーザ発振器２から出射されたレーザ光の一部は、ワーク１２（加工対象物）の表面や加工ヘッド９の透過窓等で反射されて、レーザ発振器２から出射されたレーザ光とは逆方向にレーザ光学系４内を伝播してきて、レーザ発振器２やレーザ光学系４の各部の温度を上昇させて損傷を与える場合がある。そのため、不必要にレーザ光出力を低下させて、加工不良発生や加工能率低下を招くことなく、かつ、レーザ発振器２やレーザ光学系４の各部の温度が上昇し過ぎて損傷することが決してないように、少なくとも反射光による温度上昇によって損傷する各温度上昇部については、各温度上昇部の温度を算出し、算出した結果である各温度上昇部の温度に基づいて、各温度上昇部の温度が所定の温度以上に上昇しないように、必要に応じて、光出力指令を切り換えるというのが本発明の意図する所である。
なお、図１において、駆動部１３は、加工ヘッド９とワーク１２の相対位置を変えるためのものであり、加工ヘッド９をロボットハンド等に把持させて、加工ヘッド９側の位置を変えるようにしてもよく、前記光出力指令には、前記駆動部１３に対して出力される加工ヘッド９とワーク１２の相対位置を変える指令が含まれていてもよい。また、駆動部１３によって、ワーク１２を図１に示した以外の光検出手段５に置換えて、所定のスケジュールに沿って、光出力指令と実際の光出力に乖離が生じていないかをチェックしたり、ワーク１２をアドソーバに置換えて、加工ヘッド９の透過窓等の汚染により、ワーク１２からの反射光以外の反射光が増加していないかをチェックしたりすることができるように構成してもよい。
また、図１において、各部は機能ブロックを意味しており、一つの機能ブロックで複数の機能ブロックの機能を兼ね備えてもよく、例えば、温度算出部７や緊急指令決定部８が、制御部６と一体化されており、制御部６が温度算出部７や緊急指令決定部８の機能を兼ね備えてもよい。
次に、前記温度算出部７が、前記各温度上昇部の温度を算出する方法であるが、基本となる式は、前記各温度上昇部に流入する各流入熱量の時間積分から前記各温度上昇部から流出する各流出熱量の時間積分を減算した値は、前記各温度上昇部に熱平衡状態よりも更に蓄積されている各エネルギーに一致するというエネルギー保存の式である。
このエネルギー保存の式を具体的に記載すると、次の数１式のようになり、一つの温度上昇部への流入熱量と、その温度上昇部からの流出熱量（放熱量）を示す熱の流れを模式的に示すと図２のようになる。
Figure 0006744369
数１式において、ｑi（ｔ）は、時間によって変化する各温度上昇部に流入する流入熱量（Ｗ）であり、ｉは、各温度上昇部を区別するための添え字である。従って、数１式の左辺の第１項は、各温度上昇部に流入する流入熱量（Ｗ）の時間積分である。また、Ｔi（ｔ）は、各温度上昇部の温度から各温度上昇部の温度定点の温度を減じた温度差であり、温度定点の温度からの温度上昇（Ｋ）であり、各温度上昇部の温度定点とは、各温度上昇部への流入熱量が０（ゼロ）の熱平衡状態で、各温度上昇部の温度が同じ温度になる点（位置あるいは場所）のことであり、各温度上昇部が水冷板に熱的に接続している場合は冷却水を温度定点とし、各温度上昇部が空冷されている周辺の空気を温度定点と考えれば良い。Ｒiは、各温度上昇部と、各温度上昇部の温度定点の間の熱抵抗（Ｋ／Ｗ）である。従って、数１式の左辺の第２項は、各温度上昇部から流出する流出熱量（Ｗ）の時間積分である。Ｃiは、各温度上昇部の熱容量（Ｊ／Ｋ）である。従って、数１式の右辺は、各温度上昇部に蓄積されているエネルギー（Ｊ）である。なお、温度定点の温度は、例えば通常の温度検出手段で検出することができる。
数１式から、有限要素法等の数値解析手法によって近似解を求める形で、各温度上昇部の温度を算出できないことはないが、解を得るのに、時間をようするので、μｓオーダでレーザ光出力を制御することは困難であるが、数１式の両辺を時間で微分すると、数２式のようになり、この一階線型常微分方程式は、一般解を求めることができ、その一般解は、数３式で表すことができる。
Figure 0006744369
Figure 0006744369
微分方程式の一般解として、前記各温度上昇部の温度を算出することができるので、前述のような有限要素法等の数値解析手法によって近似解を求める場合と異なり、前記温度算出部を高性能コンピュータで構成すれば、μｓオーダでレーザ光出力を制御することが可能になり、レーザ光出力を低下させるのが遅れて、反射光によってレーザ装置１が損傷を受けることを防止できる。また、各温度上昇部について算出した温度によって、必要に応じて、すなわち、各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を超えた時や超えかけた時にしかレーザ光出力を低下させないので、不必要に加工不良を発生させたり、加工能率を低下させたりすることも防止できる。
なお、数３式で各温度上昇部の温度を算出するに当たっては、必ずしも数学的な演算として積分計算を行う必要はなく、積分の部分を近似的に数４式に示したように総和に置き換えて計算しても良いことは言うまでもない。
Figure 0006744369
ここで、Δｔ＝ｔ／ｎ，ｆ（ｔ1）＝ｆ（０），ｆ（ｔn）＝ｆ（ｔ−Δｔ）≒ｆ（ｔ）である。
なお、上記の数式によって、前記各温度上昇部に温度を算出するためには、前記温度算出部７が、前記各温度上昇部から前記各温度上昇部の各温度定点までの各熱抵抗と、前記各温度上昇部の各熱容量を記録していることが望ましい。なお、光ファイバ等のように線状の温度上昇部については、単位長さ当たりの熱容量と、温度定点までの単位長さ当たりの熱抵抗を用いて、前記線状の温度上昇部の温度を算出することが望ましい。これらの各温度上昇部の熱抵抗や熱容量は、各温度上昇部の物性や構造が分かっていると熱解析等で見積ることが可能である。
また、上記の数式において使用している、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出するために、前記温度算出部７が、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出可能な、少なくとも一つの前記光検出手段５の検出値を関数として含む各流入熱量の式を記録していることが望ましい。また、反射光がない状態でもレーザ発振器２から出射されたレーザ光によっても各温度上昇部の温度は上昇する場合が多いので、少なくとも、前記各温度上昇部に流入する流入熱量には、レーザ光出力と反射光の光量の両方を考慮することが望ましい。レーザ光出力の影響については、光検出手段５の検出結果を使用してもよいし、光検出手段５の検出結果を使用せずに光出力指令を使用してもよい。光出力指令を使用すると、その光出力指令において反射光がない状態での光検出手段５の検出値から増加した分が反射光によるものとして反射光の光量を検出できる。また、少なくとも２つの光検出手段５を使用すれば、レーザ光出力と反射光を区別して検出することが可能になる。
また、反射光については、光ファイバ１０のコアを伝播してくる反射光と光ファイバのクラッドを伝搬してくる反射光では、前者はレーザ装置１の奥深くまで伝播しやすいのに比べて、後者はそれより手前側（レーザ光学系４側）で光ファイバ１０から漏れ出す等、各温度上昇部の温度上昇に与える影響の大きさが異なっているので、図１のように、複数の前記光検出手段５を備え、複数の前記光検出手段５の検出結果から前記光ファイバ１０のコアを伝播してくる反射光の光量と、前記光ファイバ１０のクラッドを伝播してくる反射光の光量を区別して検出可能であることが望ましい。例えば、図１の左側の光検出手段５と右側の光検出手段５の間に光ファイバの融着部を設けると、右側の光検出手段５はクラッドを伝搬してくる反射光は検出できるが、コアを伝播してくる反射光は、右側の光検出手段５では殆ど検出されないのに対して、融着部でコアを伝搬してきた反射光の一部がコアからクラッドに漏れ出すので左側の光検出手段５にはコアを伝播してきた反射光が検出できるので、両者の検出結果からコアを伝播してくる反射光と光ファイバのクラッドを伝搬してくる反射光を区別して検出することができる。
また、複数の前記光検出手段５を備えるに当たって、複数の光検出手段５の内のいくつかの光検出手段５については、レーザ出力光と波長の異なる光を検出するために、他の光検出手段５と応答波長特性が異なる光検出手段５を備えることも有効である。例えば、励起光子が低周波数の光子と分子の振動モードのフォノンに変換されることによって発生するストークス光や、ワークのレーザ加工部分から放射される輻射光やプラズマ光等、レーザ光と波長の異なる反射光（戻り光）をレーザ光と区別して検出することによって、各温度上昇部への流入熱量をより正確に算出することが可能になる。何故なら、波長が異なると、ファイバレーザのＦＢＧ（Ｆｉｂｅｒ Ｂｒａｇｇ Ｇｒａｔｉｎｇ）における反射率や光学部品の反射防止膜における反射率等がレーザ光と異なるので、光検出手段によって検出された単位時間当たり光子（フォトン）数が同じでも、各温度上昇部にまで伝搬していくフォトン数が異なってくる上、波長が異なると１フォトン当りのエネルギーが異なるので各温度上昇部への流入熱量が変わってくるからである。応答波長特性が異なる光検出手段５は、エネルギーギャップの異なる半導体を用いたフォトダイオードを使用する他、光を入射させる透過窓等を透過波長の異なるバンドパスフィルターにする等の方法によって準備することができる。
以上のように、一般的には、光検出手段５の数が多くなるほど、各温度上昇部に流入する流入熱量を正確に見積れるようになるので、光検出手段５の個数は図１に示したように、２つには限定されない。また、図１における光検出手段５の検出位置は例示であり、検出位置は限定されない。また、光検出手段５からの出力は、制御部６を経由せずに、直接前記温度算出部７や前記緊急指令決定部８に入力させる信号線を設けてもよい。
ここで、ｎ個の光検出手段５を備えている場合について、前記温度算出部７が記録しておくことが望ましい前記光検出手段５の検出値から前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量が算出できる式の求め方の例について簡単に説明する。
ある温度上昇部（ｉ番目の温度上昇部）に流入する流入熱量（ｑi（ｔ））は、ｎ個の各光検出手段５の検出値（ｘj（ｔ）：ｊ＝１，２，・・，ｎ）と光出力指令（ｙ（ｔ））の関数として、例えば、次の数５式のようなｘj（ｔ）とｙ（ｔ）の多項式で近似的に表すことができる。
Figure 0006744369
数５式において、ｘjやｙは、上記のように、時間の関数であるが、簡単化のために（ｔ）を省略している。
ここで、実験用のレーザ装置１に、各温度上昇部の温度が測定できるように、通常の温度検出手段１９や二次元の温度分布をリモートセンシングできるサーモグラフィー等をセットアップして、様々な光出力指令や様々な反射光が発生する条件で、実験を繰り返して、数４式のｑi（ｔ）を前述の数３式のｑi（ｔ）に代入して求めた各温度上昇部の算出結果の温度と測定結果の温度が一致するように、多項式の各ａijkやｂik等の係数や定数ｃiを決めて行くことで、数４式によって、前記光検出手段５の検出値から前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量が算出できるようになる。なお、数３式による各温度上昇部の温度の算出に必要な各温度上昇部の熱抵抗や熱容量は、前述のように、熱解析等で見積ることが可能なので、熱解析等で見積った値を使用すればよい。
数５式の多項式の定数が求まると、各光検出手段５の検出結果から各温度上昇部への流入熱量が分かり、数３式に代入することで、ほぼリアルタイムで各温度上昇部の温度を算出できるようになり、各温度上昇部の温度を、前記各第２所定温度あるいは前記各第２所定温度より低温に制御することが可能になる。
ただ、算出精度を上げるために、光検出手段５の個数ｎが多くしたり、ｍを大きくして高次の多項式にしたりすると、数４式の多項式の全ての定数を精度良く決定するには、非常に時間を要するようになり、人間が実施することはほぼ困難になってくるので、機械学習によって、人間が介在せずに、前記光検出手段５の検出値から前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量が算出できる式を求めることが望ましい。前記各流入熱量が算出できる式を機械学習で求める方法については後述する。
ここで、以上のように、各温度上昇部の温度が算出できるようになると、従来技術とはどのように違う効果があるのかを実際の算出例をもとに説明する。
図３〜図７は実際の算出例を示すグラフである。まず、図３は、ある温度上昇部の熱容量が０．０１Ｋ／Ｋ、温度定点までの熱抵抗が１０Ｋ／Ｗとして、その温度上昇部に間歇的に１０Ｗあるいは９Ｗの流入熱量があった場合の算出例であり、その温度上昇部の温度上昇を太い実線で示している。細い点線は、単位が異なるが流入熱量を１０倍した値を示しており、縦軸の目盛で１００であれば、流入熱量は１０Ｗということを示している。最初の流入熱量のパルスで、この温度上昇部の温度は温度定点の温度より８０Ｋ高いまで上昇しているので、温度定点の温度＋８０Ｋがこの温度上昇部の前記第２所定温度であれば、これ以上温度が上昇すれば緊急光出力指令を決定して、この緊急光出力指令に切換えるということになる。
一方、太い破線と太い一点鎖線は、比較とのために、光検出手段の検出値の移動平均値を示しており、移動平均時間幅は、前者が２ｍｓ、後者が１６ｍｓであり、検出感度は、グラフ上でほぼ同じ最大値にあるように調整している。どちらも、最初のパルスの検出値の移動平均値は１００であり、このパルスに関しては、光出力を低下あるいは停止させる所定値（閾値）は、１００に設定すると良いように見えるが、２番目のように短いパルスの場合、その温度上昇部の温度は４４Ｋ程度しか上昇してないが、移動平均時間幅が狭い方は、検出値の移動平均値が１００に達しており、不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させてしまうことになる。このように、移動平均時間幅が狭い場合の光検出手段５の検出値の移動平均値や、光検出手段５の検出値のピーク値に対して閾値を設定すると、不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させてしまうことになる。閾値を上げると、不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させてしまう確率は低減できるが、少し長いパルスに対しては、閾値に達する前に、温度上昇部の温度が上がり過ぎて損傷を招くリスクが増大する。逆に、移動平均時間幅が広い場合の光検出手段５の検出値の移動平均値については、３番目のように、少し低いパルスでも長いパルスに対しては、閾値の１００に達しておらず、９０に留まっているにも関わらず、温度上昇部の温度上昇は８０Ｋを上回り９０Ｋに達しており、閾値を９０以下にする必要があることを示している。
図４は、パルス条件以外は、図３と同じ条件のグラフであるが、温度上昇部の温度上昇は、最大７５Ｋであるのに対して、移動平均時間幅が広い場合の光検出手段５の検出値の移動平均値については、前のパルスの影響が残って、最大９３程度まで上昇している。不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させてしまわないようにするには、閾値を９３以上にする必要があることを示している。すなわち、図３の３番目のようなパルスの場合は、温度上昇部の損傷を招かないためには閾値を９０以下にする必要があり、図４のようなパルス波形に対しては不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させてしまわないためには閾値を９３以上にする必要があるということになり、温度上昇部の損傷を招かないことと不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させないことを両立させる閾値の設定ができないことを意味している。
光検出手段５の検出値の所定時間内の積分値に閾値を設けるのも、検出値の移動平均値に閾値を設けるのも、本質は全く同じであり、温度上昇部の損傷を招かないことと不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させないことを両立させる閾値は設定できない。
その他に、光検出手段５の検出値が所定時間内に閾値を超えた回数が所定回数に達するという設定方法もある。温度上昇部の損傷を招かないことと不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させないことを両立させる閾値は設定できないという状況は上記と同様であることを図５〜図７で説明する。温度上昇を算出した温度上昇部の熱物性パラメータは、図３や図４と同じであり、その温度上昇部の温度上昇を太い実線で示している。細い点線は、単位が異なるが流入熱量を５倍した値を示しており、縦軸の目盛で１００であれば、流入熱量は２０Ｗということを示している。光検出手段５による検出値は流入熱量に比例するとして、流入熱量と同じ値になるものとしている。図５では、所定値（閾値）を１００として、検出値が１００に達した回数が１０回に達した時に、温度上昇部の温度上昇が８０Ｋに達している。従って、図５の場合は、閾値を１００に設定して検出値が閾値を所定時間（この場合は０．２ｓ）に１０回超えると、レーザ光出力を低下あるいは停止させるという設定が妥当と思われる。ところが、図６のように、パルス幅が少し狭くなると、温度上昇部の温度上昇が６３Ｋ程度に達していないのにレーザ光出力を低下あるいは停止させることになってしまい、逆に図７のように、パルス幅が少し広くなると、最初のパルスで温度上昇部の温度上昇が略８０Ｋに達しており、１０番目のパルスでは温度上昇部の温度上昇が９４Ｋ程度になっており、温度上昇部が損傷を受ける可能性があることを示している。このように、やはり、温度上昇部の損傷を招かないことと不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させないことを両立させる設定は行えない。
図３〜図７において、説明を分かり易くするために、流入熱量や光検出手段５の検出値は規則正しい変動をしているように記載しているが、実際の反射光は時間的に様々に変動しているので、流入熱量や光検出手段の検出値も変動し、更に、温度上昇で損傷する箇所がいつも同じで決まっていればよいが、温度上昇で損傷する箇所が複数箇所ある場合、各温度上昇部によって、熱容量も熱抵抗も耐熱上限温度もそれぞれ異なっているので、従来技術のように、光検出手段５の検出結果だけに基づいて、温度上昇部の損傷を招かないことと不必要にレーザ光出力を低下あるいは停止させないことを両立させる設定は、到底できないことは明らかである。
次に、前記温度算出部７が算出した前記各温度上昇部の温度に基づいて、必要に応じて、すなわち、前記各温度上昇部の温度が、前記各第２所定温度を超えたり、あるいは、前記各第２所定温度を超えかけたりした時に、光出力指令を前記緊急光出力指令に切換えて、前記各温度上昇部の温度を結果的に、前記各第２所定温度あるいは前記各第２所定温度に制御する方法について説明する。
最も簡単な方法は、前記緊急指令決定部８が、少なくとも前記温度算出部が算出した前記各温度上昇部の温度を入力データとして、前記各温度上昇部の温度、或いは、前記各温度上昇部の温度とその推移に対して、レーザ光出力をフィードバック制御する制御方法に基づいて、前記緊急光出力指令を決定する方法である。図８は、このフィードバック制御による制御結果の一例である。図８も、図６や図７と同様に、太い実線は、温度上昇部の温度上昇を示し、細い点線は、単位が異なるが流入熱量を５倍した値を示しており、縦軸の目盛で１００であれば、流入熱量は２０Ｗということを示している。なお、光出力が一定であっても反射光の強さが変動するため、光検出手段による検出値も変動し、流入熱量も変動するが、説明を簡単にするため、光出力も光検出手段５による検出値も流入熱量と比例関係にあるとして、流入熱量と同じ一本の細い点線で表している。温度上昇を算出した温度上昇部の熱物性パラメータは、図３〜図７と同じであり、温度上昇部の温度上昇が、８０Ｋを上回ると、０．２ｍｓ間光出力を停止する緊急光出力指令を実行することによって、その温度上昇部の温度上昇が８０Ｋを殆ど上回らないようにフィードバック制御している。この場合、できるだけ加工不良を発生しないようにするために、ピーク光出力を変えずに、一瞬の間だけ光出力を停止することによって、温度上昇部の温度上昇が８０Ｋ以上になるのを抑制しているが、ピーク光出力を下げる等の制御を行ってもよい。
フィードバック制御は、簡単な制御方法であり、緊急指令決定部８に対する負荷が小さく、温度上昇部の温度の算出とほぼ同時に緊急光出力指令を決定でき、温度上昇部の温度が第２所定温度より上昇した場合に、高速に対応できる。ＰＩＤ制御を適用すれば、前記各温度上昇部の温度がオーバーシュートして第２所定温度を大幅に上回ることも防止できる。
また、他の制御方法として、前記緊急指令決定部８が、少なくとも前記温度算出部７が算出したある時点と前記ある時点までの前記各温度上昇部の温度上昇の推移と、前記制御部６から出力されている光出力指令や出力されようとしている光出力指令から、前記ある時点後の前記各温度上昇部の温度の推移を予測し、予測された前記各温度上昇部の温度の推移を参照して、前記緊急光出力指令を決定するようにしてもよい。予測された温度上昇部の温度の推移を参照して、フィードフォワード制御を行うことによって、より早い段階で温度上昇部の温度が第２所定温度を上回ることを予測して、緊急光出力指令を決定して出力するので、温度上昇部の温度が第２所定温度を大きく上回る確率を低減できる。
図９は、出力されようとしている光出力指令を先読みして、温度上昇部の温度の推移を予測し、予測された前記各温度上昇部の温度の推移を参照して、緊急光出力指令を決定した場合の例を示している。図９は、図８と温度上昇部の熱物性パラメータや太い実線や細い破線が示す意味は同じである。この制御方法では、出力されようとしている光出力指令を先読みして、温度上昇部の温度上昇を予測し、温度上昇部の温度上昇が８０Ｋに制御されるように、ピーク光出力は変えずに、０．０２ｍｓ間光出力を停止する光出力指令を適切な時間間隔で挿入した緊急光出力指令を実行することによって、温度上昇部の温度上昇を精度良く８０Ｋに制御している。なお、図９の細い一点鎖線の部分は、上記の０．０２ｍｓの短い光出力停止をそのままグラフにすると、グラフの線の間隔が狭くなって図が分かり難くなるため、グラフの線を省略した部分である。この制御方法によって、図８に制御結果を示した制御方法より、温度上昇部の温度上昇の揺れが低減でき、光出力停止時間も短いので加工不良が発生する確率もより低減できる。
温度上昇部の温度上昇が８０Ｋ以上或いは８０Ｋ近くになると、温度上昇部の温度上昇を８０Ｋあるいは８０Ｋ近傍に制御しないで、８０Ｋより下げてしまう制御方法も当然考えられるが、加工不良が発生する確率が高くなるという問題があるので、温度上昇部の温度上昇を精度良く制御できるのであれば、図８や図９で説明した制御方法のように、必要以上に光出力あるいは平均光出力を下げてしまわないことが望ましい。
但し、前記温度算出部７により、前記各温度上昇部について算出された前記各温度上昇部の温度が前記第１所定温度に達した場合や、前記各温度上昇部の温度が前記第１所定温度を上回った場合には、急に極めて大きな光量の反射光が発生した等の異常な現象が発生したと考えられ、レーザ装置１の損傷を極力回避するために、緊急光出力指令の出力を待たず、前記制御部６の判断でレーザ光の光出力を直ちに停止することが望ましい。
なお、光出力指令の実行に伴う前記各温度上昇部の温度の推移を正確に予測するには、光出力指令や温度上昇部の温度以外のレーザ装置１の状態やワークの状態等も考慮した解析が必要になるので、光出力指令を含むレーザ装置１の状態に対する前記各温度上昇部の温度の推移の予測できるようにするためにも機械学習を適用してもよい。光出力指令を含むレーザ装置１の状態に対する前記各温度上昇部の温度の推移の予測への機械学習の適用方法についても後述する。
＜第２実施形態＞
図１０は、本発明の第２実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図であり、本実施例のレーザ装置１は、前記温度算出部７と共に、ネットワーク１４に接続しており、前記ネットワーク１４に接続している同一セル内の複数の前記レーザ装置１と、前記温度算出部７を共有している。前記温度算出部７は、図１０に示したように、レーザ装置１内に含まれていなくても、図１に示したように、いずれかのレーザ装置１内に設置されていてもよい。図１０及び図１０以降の概念的な構成を示すブッロク図においては、レーザ装置１の構成ブロックについては、前記レーザ発振器２や前記レーザ光学系４等の構成ブロックは省略している。図１０に示したように、μｓオーダの高速な計算能力が要求される温度算出部を複数台のレーザ装置で共有することで設備コストが低減できる。また、ネットワークを介して共有する温度算出部に接続するレーザ装置を同一セル内のレーザ装置に限定することにより、温度算出部がエッジコンピュータとして機能し、温度算出部の算出結果を通信等による時間遅れを殆ど生じることなく、レーザ装置の制御部や、緊急指令決定部に伝達することができ、緊急光出力指令への切換えが遅れて、レーザ装置が損傷を受けることも防止できる。前記ネットワークに接続している同一セル内の前記レーザ装置１の台数は、一般的には数台から数十台の範囲が適切であると考えられるが、この範囲に限定するものではない。
＜第３実施形態＞
図１１は、本発明の第３実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図であり、前記温度算出部７が第１機械学習装置１５の第１学習部１６と通信可能に接続され、前記第１学習部１６は、前記レーザ装置１の前記各温度上昇部の内の少なくとも一つの温度上昇部について、前述の数５式のような少なくとも一つの前記光検出手段５の検出値を関数として含み、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出可能な各流入熱量の式と、前記各温度上昇部の前記各熱容量と、前記各温度上昇部から前記各温度定点までの前記各熱抵抗との内、少なくとも一つの物理量を算出可能な式あるいは物理量を機械学習によって学習し、前記温度算出部７が、前記第１学習部１６から入手して記録した前記第１学習部１６の学習結果を参照して、前記各温度上昇部の温度を算出するようにしている。
各温度上昇部の熱容量や熱抵抗は、精度の保証はないが材質の物性値や熱解析等から凡その値は求めることができるので、実験を繰り返すことで、各温度上昇部に流入する流入熱量を光検出手段５による検出値を関数とする前述の数５式のような式として求めることは不可能でないが、レーザ光を出射しながら反射光の光量をコントロールすることは難しく実験条件が容易に制御できないこともあり、精度の良い関数を求めるには多大な工数を要するので、これらの物理量を人間が介在することなく、機械学習によって学習させて、その学習結果を利用しようとするものである。各温度上昇部の熱容量や熱抵抗についても、機械学習を通じて、材質の物性値や熱解析等から求めた凡その値を補正することで、前述の数３式の算出結果、すなわち、各温度上昇部の温度上昇がより正確に算出できるようになる。
上記の学習結果を獲得するための具体的な学習方法を以下に説明する。前記第１機械学習装置１５は、第１状態観測部１７を備え、前記第１状態観測部１７は、少なくとも学習期間は、少なくとも一つの前記各温度上昇部の温度が温度検出手段１９により測定可能にセットアップされ、学習用光出力指令プログラムに沿って光出力指令を実行する学習用レーザ装置１８の前記制御部６と通信可能に接続されている。
温度検出手段１９としては、通常の接触型の温度検出手段の他、二次元温度分布をリモートセンシング可能なサーモグラフィー装置（赤外カメラ）等を用いてもよい。これらの温度検出手段１９は、原則として、学習用レーザ装置１８にのみ設置して、量産機のレーザ装置１には設置する必要はないが、低コストで簡単に温度が測定できる温度上昇部については、温度検出手段１９を設置して、実際に温度を測定した結果を、緊急光出力指令の決定に併用してもよい。また、前記第１状態観測部１７が観測する状態データには、温度上昇部の温度に影響を与える可能性がある状態を測定するセンサ、例えば、学習用レーザ装置１８の周辺温度等を測定するための外付けの温度センサから出力されるデータも含まれることが望ましい。
前記第１状態観測部１７は、光出力指令や各光検出手段５の検出値や各温度上昇部の温度の測定結果等の前記学習用レーザ装置１８の内部データと、外付けのセンサ等からデータを取得し、必要に応じて、それらのデータを加工して前記第１学習部１６に出力する。
第１学習部１６は、少なくとも前記光検出手段５による検出結果と前記温度検出手段１９による前記温度上昇部の温度の測定結果を含む前記学習用レーザ装置１８の状態データの規則性に関するモデルを学習し、学習結果として、前記各温度上昇部について、前記光検出手段５による検出値の関数として計算可能な前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量と、前記各温度上昇部の前記各熱容量と、前記各温度上昇部から各温度定点までの前記各熱抵抗を含む第１学習モデル２０を構築する。すなわち、多量の入力データに対して、前述の数３式のＣiとＲi、前述の数５式の各ａijkやｂikを等の係数や定数ｃiの値をいくらにすれば、各温度上昇部の温度上昇の測定結果と最も一致するかという入力データの規則性を学習する第１学習モデル２０を、例えば、教師なし学習のアルゴリズムによって機械学習することができる。そして、学習用レーザ装置１８以外のレーザ装置１も、その学習結果を参照することによって、人間が介在することなく、各温度上昇部の温度が算出可能になる。
なお、前記温度算出部７と前記第１機械学習装置１５の前記第１学習部１６、前記第１機械学習装置１５の前記第１状態観測部１７と前記学習用レーザ装置１８の前記制御部６は、図１２のように、ネットワーク１４を経由して通信可能に接続する構成としてもよい。また、同じく図１２に示したように、前記温度算出部７を、前記学習用レーザ装置１８と、前記学習用レーザ装置１８以外の複数のレーザ装置１との間で、ネットワーク１４を介して共有する構成にしてもよい。また、学習用レーザ装置１８は、学習期間以外、あるいは学習後は、前記第１機械学習装置１５あるいはネットワークから切り離してもよく、前記第１機械学習装置１５も学習した学習結果を学習用レーザ装置１８以外のレーザ装置１の温度算出部７に出力して、学習結果が温度算出部７に記録された後は、レーザ装置１あるいはネットワーク１４から切り離してもよい。
レーザ光出力や反射光の検出条件を変えながら、多数のデータを取得して、規則性等に関する第１学習モデル２０を機械学習するにあたって、反射光の検出値を制御するために、駆動部１３を利用して、加工ヘッド９とワーク１２の相対位置を一定の速さでワーク１２の表面と平行な方向に移動させながら、パルスのピーク値、パルス幅、パルス周期等を系統的に変えて、測定を繰り返すようにしてもよい。一定の速さで加工ヘッド９とワーク１２の相対位置を移動させながら、パルス光を出力すると、常にレーザ光がワーク１２の表面の新しい位置に照射されるので、同じ波形のパルス光に対して、ほぼ同じような反射光が戻ってくることから、反射光の検出値を制御しながらデータ取得が可能になる。
＜第４実施形態＞
図１３と図１４は、本発明の第４実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図であり、レーザ装置１の制御部６が、第２状態観測部２１とラベル取得部２２と第２学習部２３を備えた第２機械学習装置２４と前記制御部６が通信可能に接続されている。図１４が図１３と異なる点はネットワーク１４を経由して通信可能に接続され、前記温度算出部７を複数のレーザ装置１が共有している点である。
図１３あるいは図１４に示されているように、前記第２状態観測部２１は、少なくとも前記光出力指令を含むレーザ装置１の状態を表す状態データを観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第２学習部２３が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第２学習部２３に出力する。レーザ装置１の状態を表す状態データには、前記光出力指令の他に、前記光検出手段５の検出値、前記各温度定点の温度、前記レーザ光学系４の光学的特性、前記加工ヘッド９と前記ワーク１２の相対位置を変える前記駆動部１３への駆動指令等のレーザ装置１の内部データや、図示していないが、レーザ装置１の周辺温度を測定する温度センサ等の外付けセンサのデータ、前記ワーク１２の材質や厚さ、サイズ、表面処理条件等の前記ワーク１２に関するデータ等、レーザ光学系４をレーザ光とは逆方向に伝播してくる反射光の光量に影響するデータや反射光の光量に影響を受けるデータも含まれていることが望ましい。
前記ラベル取得部２２は前記入力データに対応する前記温度算出部７によって算出された前記各温度上昇部の算出温度の時系列データをラベルとして取得して、取得結果を前記第２学習部２３に出力する。
前記第２学習部２３は、誤差計算部２５と学習モデル更新部２６を備えている。前記第２学習部２３は、前記入力データと前記ラベルの関係を学習し、前記入力データから前記ラベルを表現するために第２学習モデルを構築し、前記誤差計算部２５は、構築した第２学習モデルに基づいて新たに入力された入力データに対するラベルの誤差を計算し、前記学習モデル更新部２６は、前記誤差に応じて前記第２学習モデルを更新する。前記第２学習部２３は、前記第２学習モデルの更新を繰り返すことによって学習を進める。
前記緊急指令決定部８は、前記第２学習部２３の学習が少なくともある程度進んだ時点で、前記第２学習部２３の学習結果を参照して、レーザ装置１の状態も考慮して前記制御部６からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して出力する。前記緊急指令決定部８に前記第２学習部２３の学習結果を記録して、前記緊急光出力指令をより高速で決定できるようにしてもよい。前記緊急指令決定部８に前記第２学習部２３の学習結果を記録した後は、第２機械学習装置２４をレーザ装置１から切り離してもよい。
図１５は、本実施形態における第２機械学習装置２４の具体的な学習過程と学習結果の利用過程の一例を示すフローチャートである。図１５に示したように、図１３または図１４に示した第２機械学習装置２４において、学習動作（学習処理）が開始すると、第２状態観測部２１が光出力指令を含むレーザ装置１の状態データを観測し（ステップＳ１０１）、観測した状態データを必要に応じて前記第２学習部２３が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第２学習部２３に出力する（ステップＳ１０２）。一方、ラベル取得部２２は前記入力データに対応する温度算出部７によって算出された各温度上昇部の算出温度の時系列データをラベルとして取得し（ステップＳ１０３）、前記入力データに対応したラベルを第２学習部２３に出力する（ステップＳ１０４）。次に、第２学習部２３が、既に第２学習モデルを、構築済みか否かを判定し（ステップＳ１０５）、第２学習モデルの初期モデルも構築済みでないと判定された場合は、第２学習部２３は、前記入力データと対応ラベルの関係を学習して第２学習モデルの初期モデルの構築を試みた（ステップＳ１０６）後に、ステップＳ１０１に戻って、更に多数の入力データと対応するラベルのペアが入力されるようにする。ステップＳ１０５で、第２学習モデルを構築済みと判定された場合は、誤差計算部２５は、構築された第２学習モデルに基づいて新たに入力された入力データに対するラベルの誤差を計算し（ステップＳ１０７）、学習モデル更新部２６は、前記誤差に応じて第２学習モデルを更新する（ステップＳ１０８）。続いて、学習結果が目標とするレベルに達しているか否かを判定するために、図１５のフローチャートの例では、最近の所定入力データ数に対するラベルの前記誤差の移動平均値が目標値より小さいか否かを判定し（ステップＳ１０９）、前記誤差の移動平均値が目標値より小さくないと判定された場合は、ステップＳ１０１に戻って、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０８のステップを繰り返すことによって学習を継続し、ステップＳ１０９で前記誤差の移動平均値が目標値より小さいと判定された場合は、第２学習部２３は、学習結果をレーザ装置１の緊急指令決定部８に出力し（ステップＳ１１０）、緊急指令決定部８が受取った学習結果を緊急指令決定部８に記録した（ステップＳ１１１）後に、学習動作を終了する。
レーザ装置１がある状態下にある時に、光出力指令によって、温度上昇部の温度がどのように変化するかは、反射光の光量はその時点のレーザ光出力に比例する等と仮定すれば近似的に求めることも可能ではあるが、反射光の光量は様々な条件に影響を受けるので、そのような仮定は現実とは必ずしも一致しておらず、光出力指令に対して温度上昇部の温度がどのように変化するかを予測しても予測精度が低い。また、レーザ装置１が種々の状態下にある場合について、光出力指令に対して温度上昇部の温度がどのように変化するかを実験等で求めようとすると膨大な工数を要する。
しかし、上述のように、レーザ装置１が種々の状態下にある場合について、光出力指令に対して温度上昇部の温度がどのように変化するかを機械学習によって求めるようにすれば、人間が介在することなく、光出力指令に対して温度上昇部の温度を精度良く予測できるようになる。
特に、本実施形態のように、温度上昇部の算出温度をラベル（正解データ）とし、光出力指令を含むレーザ装置１の状態を表す入力データとラベルのペアのサンプルを多数入力して、前記入力データから前記ラベルを表現する学習モデルを構築する教師あり学習によって学習させると、比較的容易に、光出力指令を含む入力データに対する温度上昇部の算出温度を予測できるようになる。
＜第５実施形態＞
図１６と図１７は、本発明の第５実施形態のレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図であり、レーザ装置１の制御部６が、第３状態観測部２７と判定データ取得部２８と第３学習部２９と意志決定部３０を備えた第３機械学習装置３１と前記制御部６が通信可能に接続されている。前記第３学習部２９は、報酬計算部３２と価値関数更新部３３を備えている。図１７が図１６と異なる点はネットワーク１４を経由して通信可能に接続され、前記温度算出部７を複数のレーザ装置１が共有している点である。
前記第３状態観測部２７は、少なくとも、ある時点までの前記光出力指令と、前記ある時点までの少なくとも一つの前記温度上昇部の前記算出温度の時系列データを含むレーザ装置１の状態を表す状態データを観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第３学習部２９が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第３学習部２９に出力する。第４実施形態と同様に、レーザ装置１の状態を表す状態データには、前記光出力指令の他に、前記光検出手段５の検出値、前記各温度定点の温度、前記レーザ光学系４の光学的特性、前記加工ヘッド９と前記ワーク１２の相対位置を変える前記駆動部１３への駆動指令等のレーザ装置１の内部データや、図示していないが、レーザ装置１の周辺温度を測定する温度センサ等の外付けセンサのデータ、前記ワーク１２の材質や厚さ、サイズ、表面処理条件等の前記ワーク１２に関するデータ等、レーザ光学系４をレーザ光とは逆方向に伝播してくる反射光の光量に影響するデータや反射光の光量に影響を受けるデータも含まれていることが望ましい。
前記意志決定部３０は、前記第３学習部２９の学習結果を参照して、前記ある時点後に、前記光出力指令を継続して実行すると、前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度より高温になると予測した場合は、前記ある時点後の前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度に制御されると推定される光出力指令を決定する。
前記レーザ装置１が学習のために使用されている期間は、前記意志決定部３０が決定した光出力指令は、前記レーザ装置１の制御部６に出力され、制御部６は意志決定部３０から出力された光出力指令に従って、前記レーザ装置１の電源部３を始め、光出力指令の出力が必要な前記レーザ装置１の各部に光出力指令を出力する。すなわち、前記レーザ装置１が学習のために使用されている期間は、意志決定部３０が、前記レーザ装置１の緊急指令決定部８の機能を肩代わりする。
前記判定データ取得部２８は、前記意志決定部３０が決定して出力した光出力指令を前記レーザ装置１が実行した結果である前記各温度上昇部の算出温度と前記各第２所定温度との差を判定データとして取得して、前記第３学習部２９の前記報酬計算部３２に出力する。
前記報酬計算部３２は、前記判定データに対してプラスの報酬あるいはマイナスの報酬を計算する。例えば、ある温度上昇部の算出温度がその温度上昇部に対して設定されている第２所定温度より高温になると予測して、その温度上部の算出温度がその温度上昇部に対して設定されている第２所定温度を超えないように光出力指令を出力した場合に、その温度上昇部に対して設定されている第２所定温度からその光出力指令の結果であるその温度上昇部の算出温度を差し引いた温度差をｚ（Ｋ）とすると、報酬をｚの関数で表して、図１８に示したように設定にしてもよい。ｚの関数の係数や指数は一例であるが、図１８に示した関数等で設定することによって、ｚ＜０の場合は、すなわち、ある温度上昇部の算出温度がその温度上昇部に対して設定されている第２所定温度を超えた場合は、ｚの絶対値が大きくなるに従って報酬は急速に小さくなり、｜ｚ｜が０．５Ｋ以上の場合はマイナスの報酬が設定される。逆にｚ≧０の場合、すなわち、ある温度上昇部の算出温度がその温度上昇部に対して設定されている第２所定温度を超えなかった場合は、ｚの絶対値が大きくなるに従って報酬は次第に小さくなるが、｜ｚ｜が１Ｋ以内の場合はプラスの報酬が設定される。算出温度が第２所定温度を超えた場合は、同じ例えば１Ｋの温度差でも、大きなマイナスの報酬が設定されるので、算出温度ができるだけ第２所定温度を超えないように学習を誘導することができる。
前記価値関数更新部３３は、報酬計算部３２で計算された報酬をもとに価値関数を更新する。以上の過程を繰り返して、前記価値関数の更新を繰り返すことによって、前記第３学習部２９の学習結果である価値関数の特徴抽出能力が向上し、レーザ装置１の様々な状態も考慮して光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測する精度が向上する。
前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測する精度が目標とするレベルに達した場合は、前記第３学習部２９の学習結果である価値関数を、学習のために使用されていた前記レーザ装置１も含めて各レーザ装置１の前記緊急指令決定部８に出力し、前記緊急指令決定部８が前記価値関数を記録して、前記緊急指令決定部８が前記価値関数を参照して、レーザ装置１の様々な状態も考慮して前記制御部からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して出力するようにしてもよい。
図１９は、本実施形態における第３機械学習装置３１の具体的な学習過程と学習結果の利用過程の一例を示すフローチャートである。図１９に示したように、図１６または図１７に示した第３機械学習装置３１において、学習動作（学習処理）が開始すると、第３状態観測部２７が、少なくとも、ある時点までの前記光出力指令と、前記ある時点までの少なくとも一つの前記温度上昇部の前記算出温度の時系列データを含むレーザ装置１の状態を表す状態データを観測し（ステップＳ２０１）、観測した状態データを必要に応じて前記第３学習部２９が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第３学習部２９に出力する（ステップＳ２０２）。
前記意志決定部３０は、前記第３学習部２９のそれまでの学習結果を参照して、前記ある時点後に、既定の前記光出力指令を継続して実行した場合の各温度上昇部の算出温度の推移を予測し（ステップＳ２０３）、各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度超えると予測されるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。
各温度上昇部の算出温度の少なくとも一つが前記各第２所定温度を超えると予測された場合は、前記意志決定部３０は、ある前記ある時点後の前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度に制御されると推定される光出力指令を決定する（ステップＳ２０５）。前記意志決定部３０が決定した光出力指令は、前記レーザ装置１の制御部６に出力され、制御部６は意志決定部３０から出力された光出力指令に従って、前記レーザ装置１の電源部３を始め、光出力指令の出力が必要な前記レーザ装置１の各部に光出力指令を出力する（ステップＳ２０６）。前記判定データ取得部２８は、前記意志決定部３０が決定して出力した光出力指令を前記レーザ装置１が実行した結果である前記各温度上昇部の算出温度と前記各第２所定温度との差を判定データとして取得する（ステップＳ２０７）。
前記報酬計算部３２は、前記判定データ取得部２８から受取った判定データに対して報酬を計算する（ステップＳ２０８）。判定データに対する報酬の計算の例として、ある温度上昇部の算出温度がその温度上昇部に対して設定されている第２所定温度より高温になると予測して、その温度上部の算出温度がその温度上昇部に対して設定されている第２所定温度を超えないように光出力指令を出力した場合に、その温度上昇部に対して設定されている第２所定温度からその光出力指令の結果であるその温度上昇部の算出温度を差し引いた温度差をｚ（Ｋ）として、例えば、前述の図１８に示した報酬の設定方法を採用することができる。
前記価値関数更新部３３は、報酬計算部３２で計算された報酬をもとに価値関数を更新する（ステップＳ２０９）。
続いて、学習結果が目標とするレベルに達しているか否かを判定するために、図１９のフローチャートの例では、最近の報酬の移動平均値が目標値より大きいか否かを判定し（ステップＳ２１０）、前記誤差の移動平均値が目標値より小さくないと判定された場合は、ステップＳ２０１に戻って学習を継続し、前記報酬の移動平均値が目標値より大きいと判定された場合は、第３学習部２９の学習結果である価値関数をレーザ装置１の緊急指令決定部８に出力し（ステップＳ２１４）、緊急指令決定部８が受取った価値関数を緊急指令決定部８に記録した（ステップＳ２１５）後に、学習動作を終了する。
学習動作終了後は、前記緊急指令決定部８が記録した前記価値関数を参照して、レーザ装置１の様々な状態も考慮して前記制御部６からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して制御部６に出力する
なお、ステップＳ２０４で、いずれの温度上昇部の算出温度もそれぞれの温度上昇部に対して設定された第２所定温度を超えないと予測された場合は、ステップＳ２０１に戻ってもよいが、図１９のフローチャートのように、前記判定データ取得部２８が、既定の前記光出力指令を継続して実行した結果である前記各温度上昇部の算出温度と前記各第２所定温度との差を判定データとして取得し（ステップＳ２１１）、各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度を超えているか否かを判定し（ステップＳ２１２）、いずれの温度上昇部の算出温度もそれぞれ温度上昇部に設定されている第２所定温度を超えていない場合は、ステップＳ２０１に戻るが、各温度上昇部の算出温度の少なくとも一つが前記各第２所定温度を超えていた場合、すなわち、前述のｚ（Ｋ）がｚ＜０の場合は、例えば、図１８に示した報酬の設定方法と類似の図２０に示した報酬の設定方法に従って、報酬計算部３２がマイナスの報酬を計算（ステップＳ２１３）した後に、ステップＳ２０９に進むようにしてもよい。
ステップＳ２０１〜ステップＳ２１３のステップを繰り返し、前記価値関数の更新を繰り返すことによって、前記第３学習部２９の学習結果である価値関数の特徴抽出能力が向上する。
本実施形態のように、種々の状態下で動作するレーザ装置１に目標動作を行わせるために、判定データをもとに各状態における最適な行動（緊急光出力指令の出力）を試行錯誤的に学習する強化学習によって、人間が介在することなく、レーザ装置の状態が異なる条件下でも、温度上昇部の温度を目的とする温度に制御するための光出力指令をより精度良く出力できるようになる。
なお、上記の実施形態は本発明を説明するために示したものであり、特許の請求範囲を限定するものではなく、種々の変形も可能である。第３実施形態から第５実施形態の機械学習においては、学習結果も、ネットワーク等を通じて、複数の機械学習装置で共有してもよい。また、本発明は、反射光によるレーザ装置やレーザ光学系の損傷において、本発明に記載した温度上昇以外の損傷モードがあったとしても、少なくとも温度上昇によって損傷を受ける部分に適用することができる。
１ レーザ装置
２ レーザ発振器
３ 電源部
４ レーザ光学系
５ 光検出手段
６ 制御部
７ 温度算出部
８ 緊急指令決定部
９ 加工ヘッド
１０ 光ファイバ
１１ レーザ光
１２ ワーク（加工対象物）
１３ 駆動部
１４ ネットワーク
１５ 第１機械学習装置
１６ 第１学習部
１７ 第１状態観測部
１８ 学習用レーザ装置
１９ 温度検出手段
２０ 第１学習モデル
２１ 第２状態観測部
２２ ラベル取得部
２３ 第２学習部
２４ 第２機械学習装置
２５ 誤差計算部
２６ 学習モデル更新部
２７ 第３状態観測部
２８ 判定データ取得部
２９ 第３学習部
３０ 意志決定部
３１ 第３機械学習装置
３２ 報酬計算部
３３ 価値関数更新部

Claims (16)

  1. 少なくとも一つのレーザ発振器と、前記レーザ発振器に駆動電流を供給する電源部と、前記レーザ発振器から出射したレーザ光を、光ファイバを経由して、レーザ加工対象物であるワークに照射するための加工ヘッドを含むレーザ光学系と、少なくとも一つの少なくとも前記レーザ発振器から出射したレーザ光と略逆方向に伝播する反射光を検出可能な光検出手段を含む少なくとも一つの光検出手段と、少なくとも光出力指令と前記電源部に前記光出力指令に応じた電流出力指令を出力する制御部を備えるレーザ装置であって、
    前記レーザ装置内あるいは前記レーザ装置外に、少なくとも一つの前記光検出手段による検出結果を用いて、少なくとも前記反射光によって温度が上昇する前記レーザ装置の各温度上昇部の内の少なくとも一つの温度上昇部の温度を算出する温度算出部と、
    前記温度算出部によって算出された前記各温度上昇部の算出温度を参照して、前記各温度上昇部の温度が、前記各温度上昇部の各耐熱上限温度を基準にして前記各耐熱上限温度より低温に設定された前記各温度上昇部の許容上限温度である各第１所定温度を超えないように、必要に応じて、前記各温度上昇部の温度を前記各第１所定温度より低温に設定された前記各温度上昇部の制御目標温度である各第２所定温度あるいは前記各第２所定温度より低温に制御することを目標とする緊急光出力指令を決定して出力する緊急指令決定部と、
    を備え、
    前記制御部が、前記緊急光出力指令が出力された時は、出力する光出力指令を前記緊急光出力指令に切換えて出力する、
    レーザ装置。
  2. 前記温度算出部が、少なくとも一つの前記各温度上昇部に流入する各流入熱量の時間積分から前記各温度上昇部から流出する各流出熱量の時間積分を減算した値は、前記各温度上昇部に蓄積されている各エネルギーに一致するというエネルギー保存の式あるいは前記エネルギー保存の式を変形した式から前記各温度上昇部の温度を算出する、
    請求項１に記載のレーザ装置。
  3. 前記温度算出部が、少なくとも一つの前記各温度上昇部に流入する各流入熱量の時間積分から前記各温度上昇部から流出する各流出熱量の時間積分を減算した値は、前記各温度上昇部に蓄積されている各エネルギーに一致するというエネルギー保存の式を時間で微分した微分方程式の一般解として、前記各温度上昇部の温度を算出する、
    請求項１又は２に記載のレーザ装置。
  4. 前記温度算出部が、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出可能な、少なくとも一つの前記光検出手段の検出値を関数として含む各流入熱量の式を記録している、
    請求項２又は３に記載のレーザ装置。
  5. 前記温度算出部が、前記各温度上昇部から前記各温度上昇部の各温度定点までの各熱抵抗と、前記各温度上昇部の各熱容量を記録しており、前記各温度上昇部の温度から前記各温度上昇部の各温度定点の温度を減じた温度差を前記各温度上昇部から前記各温度上昇部の各温度定点までの各熱抵抗で除した値を前記各温度上昇部から流出する前記各流出熱量として、前記各温度上昇部の温度から前記各温度上昇部の各温度定点の温度を減じた温度差に前記各温度上昇部の各熱容量を乗じた値を前記各温度上昇部に蓄積されている各エネルギーとして、前記各温度上昇部の温度を算出する、
    請求項２〜４のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  6. 前記温度算出部が、線状の温度上昇部については、単位長さ当たりの熱容量と、温度定点までの単位長さ当たりの熱抵抗を用いて、前記線状の温度上昇部の温度を算出する、
    請求項５に記載のレーザ装置。
  7. 複数の前記光検出手段を備え、複数の前記光検出手段の検出結果から前記光ファイバのコアを伝播してくる反射光の光量と、前記光ファイバのクラッドを伝播してくる反射光の光量を区別して検出可能である、
    請求項１〜６のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  8. 複数の前記光検出手段を備え、複数の前記光検出手段の内の、少なくとも一つの光検出手段が他の光検出手段と応答波長特性が異なる、
    請求項１〜７のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  9. 前記緊急指令決定部が、少なくとも前記温度算出部が算出した前記各温度上昇部の前記算出温度を入力データとして、前記各温度上昇部の温度、あるいは、前記各温度上昇部の温度とその推移に対して、光出力をフィードバック制御する制御方法に基づいて、前記緊急光出力指令を決定する、
    請求項１〜８のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  10. 前記緊急指令決定部が、少なくとも前記温度算出部が算出したある時点と前記ある時点までの前記各温度上昇部の算出温度と、前記制御部から出力されている光出力指令や出力されようとしている光出力指令から、前記ある時点後の前記各温度上昇部の温度の推移を予測し、予測された前記各温度上昇部の温度の推移を参照して、前記緊急光出力指令を決定する、
    請求項１〜８のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  11. 前記温度算出部により、前記各温度上昇部について算出された前記各温度上昇部の算出温度が前記第１所定温度に達した場合や、前記各温度上昇部の温度が前記第１所定温度を上回った場合には、前記レーザ光の光出力を直ちに停止する、
    請求項１〜１０のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  12. 前記温度算出部と共に、ネットワークに接続しており、前記ネットワークに接続している同一セル内の複数の前記レーザ装置と、前記温度算出部を共有している、
    請求項１〜１１のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  13. 前記温度算出部が第１機械学習装置の第１学習部と通信可能に接続され、
    前記第１学習部は、前記レーザ装置の前記各温度上昇部の内の少なくとも一つの温度上昇部について、少なくとも一つの前記光検出手段の検出値を関数として含み、前記各温度上昇部に流入する前記各流入熱量を算出可能な各流入熱量の式と、前記各温度上昇部の前記各熱容量と、前記各温度上昇部から前記各温度定点までの前記各熱抵抗との内、少なくとも一つの物理量を算出可能な式あるいは物理量を機械学習によって学習し、
    前記温度算出部は、前記第１学習部から入手して記録した前記第１学習部の学習結果を参照して、前記各温度上昇部の温度を算出する、
    請求項５〜から１２のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  14. 前記第１機械学習装置が、少なくとも第１状態観測部を備え、
    前記第１状態観測部は、少なくとも学習期間は、少なくとも一つの温度検出手段が少なくとも一つの前記温度上昇部の温度を測定可能に設置され、学習用光出力指令プログラムに沿って光出力指令を実行する学習用レーザ装置の前記制御部と通信可能に接続され、少なくとも前記光検出手段による検出結果と前記温度検出手段による前記温度上昇部の温度の測定結果を前記学習用レーザ装置の状態データとして観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第１学習部が利用しやすいように加工した後に、前記第１学習部に出力し、
    前記第１学習部は、少なくとも前記光検出手段による検出結果と前記温度検出手段による前記温度上昇部の温度の測定結果を含む前記学習用レーザ装置の状態データの規則性に関するモデルを学習し、学習結果として、少なくとも一つの前記温度上昇部について、少なくとも一つの前記光検出手段による検出値の関数として計算可能な前記温度上昇部に流入する前記流入熱量と、前記温度上昇部の前記熱容量と、前記温度上昇部から温度定点までの前記熱抵抗との内、少なくとも一つの物理量を算出可能な式あるいは物理量を含む第１学習モデルを構築する、
    請求項１３に記載のレーザ装置。
  15. 第２状態観測部とラベル取得部と第２学習部を備えた第２機械学習装置と前記制御部が通信可能に接続され、
    前記第２状態観測部は、少なくとも前記光出力指令を含むレーザ装置の状態を表す状態データを観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第２学習部が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第２学習部に出力し、
    前記ラベル取得部は前記入力データに対応する前記温度算出部によって算出された前記各温度上昇部の算出温度の時系列データをラベルとして取得して、取得結果を前記第２学習部に出力し、
    前記第２学習部は、
    前記入力データから前記ラベルを表現するために構築した第２学習モデルに基づいて、前記入力データに対するラベルの誤差を計算する誤差計算部と、
    前記誤差に応じて前記第２学習モデルを更新する学習モデル更新部と、
    を備え、
    前記第２学習モデルの更新を繰り返すことによって学習した前記第２学習部の学習結果を参照して、前記緊急指令決定部が、前記制御部からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して出力する、
    請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のレーザ装置。
  16. 第３状態観測部と判定データ取得部と第３学習部と意志決定部を備えた第３機械学習装置と前記制御部が通信可能に接続され、
    前記第３学習部は報酬計算部と価値関数更新部を備え、
    前記第３状態観測部は、少なくとも、ある時点までの前記光出力指令と、前記ある時点までの少なくとも一つの前記温度上昇部の前記算出温度の時系列データを含むレーザ装置の状態を表す状態データを観測し、観測した状態データを必要に応じて前記第３学習部が利用しやすいように加工した後に入力データとして前記第３学習部に出力し、
    前記意志決定部は、前記第３学習部の学習結果を参照して、前記ある時点後に、前記光出力指令を継続して実行すると、前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度より高温になると予測した場合は、前記ある時点後の前記各温度上昇部の算出温度が前記各第２所定温度に制御されると推定される光出力指令を決定して、前記レーザ装置の前記制御部に出力し、
    前記判定データ取得部は、前記意志決定部が決定して出力した光出力指令の結果である前記各温度上昇部の算出温度と前記各第２所定温度との差を判定データとして取得して前記報酬計算部に出力し、
    前記報酬計算部は、前記判定データに対してプラスの報酬あるいはマイナスの報酬を計算し、
    前記価値関数更新部は、計算された報酬をもとに価値関数を更新し、前記価値関数の更新を繰り返すことによって学習した前記第３学習部の学習結果である価値関数を参照して、
    前記レーザ装置が学習のために使用されている期間以外は、前記レーザ装置の前記緊急指令決定部が、前記制御部からの光出力指令に対する前記各温度上昇部の算出温度の推移を予測し、前記各温度上昇部の温度が前記各第２所定温度を上回らないように、必要に応じて、前記緊急光出力指令を決定して出力する、
    請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のレーザ装置。
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