JP6908642B2 - レーザ加工装置 - Google Patents
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Description
これを実現するためにロボット制御装置から動作中のロボットの位置姿勢情報をスキャナ制御装置に送信し、スキャナ制御装置内でロボットの動作を考慮して、経路を作成している。ここで、ロボット制御装置は、ロボットの移動指令のプログラムがあり、ロボットのモータを制御する。スキャナ制御装置は、レーザの照射位置とレーザの出力条件(パワー)が記載されたプログラムがあり、スキャナのモータとレーザの出力を制御する。(特許文献1参照)
このように、ロボットのTCP(Tool Center Point:工具先端点)の位置姿勢情報をリアルタイムでスキャナ制御装置に送信することで、ロボットが動きながら所望の位置に溶接する(いわゆるOnTheFly制御)ことが可能となっている。
[レーザ加工装置の全体構成]
図1は、本実施形態に係るレーザ加工装置の全体構成を示すブロック図であり、例としてリモートレーザ溶接ロボットシステムとして構成されたレーザ加工装置の一実施形態を示している。図2は、本実施形態に係るレーザ加工装置におけるスキャナ4の光学系を説明する図である。なお、各図面において同一又は相当の部分に対しては同一の符号を附すこととする。
レーザ加工装置1は、スキャナ移動装置としてのロボット2と、レーザ発振器3と、レーザ照射装置としてのスキャナ4と、ロボット制御装置5と、レーザ照射制御装置としてのスキャナ制御装置6とを備える。
なお、実溶接におけるロボットの動く方向はほとんどXY平面の方向に限定される。また、ロボット速度については、溶接にある程度時間がかかるため、速く動かすことはできない。具体的には、ロボット速度は例えば30〜120mm/秒の範囲で動かす場合が多い。また、姿勢についても、例えば、X、Y、Z軸回りそれぞれ15度程度あれば実際の動きをカバーすることができる場合が多い。
図2は、図1に示すスキャナ4の光学系を説明する図である。図2に示すように、スキャナ4は、レーザ発振器3から出射されるレーザ光Lを反射させる2つのガルバノミラー41、42と、ガルバノミラー41、42をそれぞれ回転駆動するガルバノモータ41a、42aと、カバーガラス43とを備える。
また、ロボット制御装置5は、ロボット2の位置及び姿勢、すなわちスキャナ4の位置及び姿勢に関する情報(例えば、指令値)をスキャナ制御装置6に供給する。具体的には、ロボット2の位置は、ロボット2の先端部22aの位置、すなわちスキャナ4の位置である。また、ロボット2の姿勢は、ロボット2の先端部22aの姿勢、すなわちスキャナ4の姿勢(例えば、回転角度)である。
ロボット制御装置5は、各ロボットモータに駆動制御データを出力して各ロボットモータの回転駆動を制御することにより、アーム22の先端部22aに取り付けられたスキャナ4をワーク10に対して例えば、前述したように、ほとんどXY平面の方向に移動させる。また、ロボット制御装置5はスキャナ4を、例えば30〜120mm/sの範囲で動かす。また、ロボット制御装置5はスキャナ4の姿勢を、例えばX、Y、Z軸回りそれぞれ最高で15度程度回転させる。
スキャナ制御装置6は、所定の作業プログラム(加工条件(パワー、周波数、デューティ等のレーザの照射条件)を含む)に応じて、レーザ発振器3に対して所望の出力のレーザ光が出射されるようにレーザ出力指令を出力する。また、スキャナ制御装置6は、所定の作業プログラム(加工経路を含む)に応じて、スキャナ4のガルバノモータ41a、42aに駆動制御データを出力することによりガルバノミラー41、42を回転させ、スキャナ4からワーク10に対して出射されるレーザ光Lの走査を制御する。
ロボット制御装置5は、プログラム解析部51と、補間部52と、フィードバック部としての加減速計算部53と、モータ出力部54とを備える。
駆動情報はロボット2の位置及び姿勢(先端部22aに取り付けられたスキャナ4の位置及び姿勢(例えば、各軸角度))、並びに移動速度(先端部22aに取り付けられたスキャナ4の速度及び各軸角速度)の指令値を含み、これらの指令値に関する情報はスキャナ制御装置6に供給される。
図6に学習済みモデルの一例を示す。図6に示すように、学習済みモデル65は、例えば駆動情報を入力層として、スキャナ4の実位置データと実姿勢データを出力層とする多層ニューラルネットワークである。
学習済みモデル65は、後述する機械学習装置7により生成される。
一方、ロボット2が動作しないモードオフの場合、ロボット移動考慮計算部66は、補間部64から出力された補間情報(走査経路)と予め設定されているパラメータに基づいて各ガルバノミラー41、42の回転速度を算出する。
ロボット移動考慮計算部66によって算出された回転速度のデータは加減速計算部67に出力される。
そうすることで、レーザ加工装置1では、ロボット2でスキャナ4を移動させながら、スキャナ4でレーザ光を走査することにより、ワーク10を任意の形状で溶接(加工)することができる。
機械学習装置7は、前述したように、ロボット制御装置5によりロボット2に装着されたスキャナ4を予め複数の方向及び速度で移動させるときのロボット2に係る駆動情報を入力データとし、その際の装着されたスキャナ4の実位置データと実姿勢データとを正解データとする訓練データにより教師あり学習を行う。
そうすることで、機械学習装置7は、ロボット制御装置5(加減速計算部53)により生成された移動経路に沿ってロボット2(すなわち、先端部22aに取り付けられたスキャナ4)を移動させるための各ロボット用サーボモータの駆動情報を入力として、当該指令値に対して、スキャナ4の実位置データと実姿勢データを出力値とする学習済みモデル(ニューラルネットワーク)を生成する。ここで、ニューラルネットワークは、多層ニューラルネットワークとしてもよい。
図7に機械学習を行うためのシステムの概要図を示す。図7に示すように、機械学習装置7は、駆動情報取得部71と、実位置姿勢情報取得部72と、機械学習部73と、を備える。
ここで、駆動情報取得部71は、ロボット制御装置5より、装着されたスキャナ4を予め複数の方向及び速度で移動させるときのロボット2に係る駆動情報(機械学習時における訓練データの入力データ)を取得する。
ここで、レーザ光としては、実際のレーザ光ではなく、ガイドレーザ(レーザポインタの光)を出力させてもよい。また、その際、スキャナ4の同じ位置及び姿勢において、予め設定された複数の照射位置に対してガイドレーザを出力するようにしてもよい。
ここで、ロボット制御装置5Aは、図5に示すロボット制御装置5と基本的に同じ装置であり、加減速計算部53の出力する駆動情報の送信先を、ロボット移動考慮計算部66A及び機械学習装置7(駆動情報取得部71)に変更したものである。
また、スキャナ制御装置6Aは、図5に示すスキャナ制御装置6と基本的に同じ装置であり、図5に示すレーザ加工装置1のスキャナ制御装置6の構成から、学習済みモデル65を外すとともに、ロボット移動考慮計算部66をロボット移動考慮計算部66Aに変更したものである。
具体的には、ロボット移動考慮計算部66Aは、補間部64から出力された補間情報(走査経路)、及びロボット制御装置5(加減速計算部53)から受信した、駆動情報(ロボット2の位置及び姿勢(先端部22aに取り付けられたスキャナ4の位置及び姿勢))、並びに移動速度(先端部22aに取り付けられたスキャナ4の速度及び各軸角速度の指令値)に基づいて、補間情報(走査経路)を補正し、予め設定されているパラメータに基づいて各ガルバノミラー41、42の回転速度を算出する。その際、スキャナ4の同じ位置及び姿勢に対して、予め設定された複数の照射位置に対してガイドレーザを出力する場合、複数の照射位置に対応して各ガルバノミラー41、42の回転速度を複数個算出するようにしてもよい。
具体的には、ワーク10の位置に、フォトセンサ(図示せず)を設置し、当該駆動情報により、ロボット2を移動させたときのスキャナ4から射出されるガイドレーザの光を観測し、ガイドレーザの実際に照射された位置データに基づいて、スキャナ4の実位置データと実姿勢データとを算出する。例えば、実位置姿勢情報取得部72は、指令上照射したかった位置と実際に照射した位置との差分をフォトセンサで測定することで、スキャナ4の実際の位置及び姿勢を算出してもよい。
なお、スキャナ4の実際の位置及び姿勢を算出する方法は、これに限られない。センサによる物体の位置及び姿勢の計測が可能である場合には、センサによる出力値に基づいて、位置及び姿勢を算出してもよい。センサとしては、例えば、トランスミッタが発する磁界を物体に装着するレシーバで検出することにより位置及び姿勢を計測する磁気式センサであってもよい。また、スキャナ4上に配置されたマーカをシーンに固定されたカメラによって撮影することにより位置及び姿勢を計測する光学式センサであってもよい。その外、6自由度の位置及び姿勢を計測するセンサであればいかなるセンサであっても使用することが可能である。そうすることで、スキャナ4の位置姿勢を正確に測定することができる。
以上のようにして、機械学習装置7は、ロボット制御装置5によりロボット2に装着されたスキャナ4を予め複数の方向及び速度で移動させるときのロボット2に係る駆動情報を入力データとし、その際の装着されたスキャナ4の実位置データと実姿勢データとを正解データとする訓練データを生成することができる。
具体的には、スキャナ制御装置6は、ロボット制御装置5からスキャナ4の指令位置及び指令姿勢データと、指令速度データ等を取得することで、スキャナ4の実位置及び実姿勢を考慮した補正をすることで、予定した指令位置からずれのない精度の高い溶接加工を行うことができる。
これにより、例えばロボット2の動きに伴い生じる機械的なしなりにより生じるずれ等に対して、対応することができる。
また、学習済みモデル65を生成した後においても、例えば訓練データを新たに生成して、再学習させることで、学習済みモデル65をアップデートすることで、より精度の高い溶接加工を行うことができる。
例えば、ロボット制御装置5が機械学習装置7の全部又は一部の機能(例えば、駆動情報取得部71、実位置姿勢情報取得部72、及び機械学習部73のうち少なくとも一つの機能部)を備えるようにしてもよい。同様に、スキャナ制御装置6が機械学習装置7の全部又は一部の機能(例えば、駆動情報取得部71、実位置姿勢情報取得部72、及び機械学習部73のうち少なくとも一つの機能部)を備えるようにしてもよい。
また、機械学習装置7の全部又は一部の機能をクラウド上の仮想サーバ機能等を利用して、実現するようにしてもよい。
プログラムは、様々なタイプのコンピュータ可読媒体(computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。コンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。コンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば、光磁気ディスク)、CD−ROM(Read Only Memory)、CD−R、CD−R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(random access memory))を含む。
2 ロボット
3 レーザ発振器
4 スキャナ
41、42 ガルバノミラー
41a、42a ガルバノモータ
5 ロボット制御装置
51 プログラム解析部
52 補間部
53 加減速計算部
54 モータ出力部
6 スキャナ制御装置
61 プログラム解析部
62 レーザ指令計算部
63 レーザ指令出力部
64 補間部
65 学習済みモデル
66 ロボット移動考慮計算部
67 加減速計算部
68 モータ出力部
7 機械学習装置
71 駆動情報取得部
72 実位置姿勢情報取得部
73 機械学習部
10 ワーク
L レーザ光
Claims (4)
- ワークに対してレーザ光を照射するレーザ照射装置と、
前記レーザ照射装置を装着した状態で、前記ワークに対して移動させるロボットと、
前記レーザ照射装置を制御して、前記レーザ光の照射位置を制御するレーザ照射制御装置と、
前記ロボットを制御して、装着された前記レーザ照射装置の位置及び姿勢のうちの少なくとも一方を制御するロボット制御装置と、
を備え、
前記ロボット制御装置は、
装着された前記レーザ照射装置の位置及び姿勢のうちの少なくとも一方を制御する前記ロボットの指令位置及び姿勢の情報と指令速度に係る情報とを含む駆動情報を前記レーザ照射制御装置に送信するフィードバック部を備え、
前記レーザ照射制御装置は、
前記ロボット制御装置により、装着された前記レーザ照射装置を予め複数の方向及び速度で移動させるときの前記ロボットに係る駆動情報を入力データとし、その際の装着された前記レーザ照射装置の実位置データと実姿勢データとを正解データとする訓練データにより予め教師あり学習して得られる学習済みモデルと、
前記学習済みモデルにより、前記フィードバック部から受信した前記駆動情報からリアルタイムに算出される前記レーザ照射装置の実位置データと実姿勢データに基づいて、前記レーザ光の照射位置を補正する補正部と、
を備えるレーザ加工装置。 - 前記レーザ照射装置は、前記レーザ光を所定の照射経路及び所定の照射速度で走査するガルバノスキャナであり、
前記補正部は、
前記ロボット制御装置から受信した前記駆動情報に基づいて、前記ガルバノスキャナの照射経路及び照射速度を補正し、
レーザ光を前記照射経路及び前記照射速度で走査させるためのガルバノモータの駆動情報を生成する加減速計算部を備える、請求項1に記載のレーザ加工装置。 - 前記ロボット制御装置により、装着された前記レーザ照射装置を予め複数の方向及び速度で移動させるときの前記ロボットに係る駆動情報を取得する駆動情報取得部と、
前記駆動情報により前記ロボットを移動させたときの前記レーザ照射装置の実位置データと実姿勢データとを取得する実位置姿勢情報取得部と、
前記ロボットに係る駆動情報を入力データとして、前記レーザ照射装置の実位置データと実姿勢データを正解データとして、機械学習して学習モデルを生成する機械学習部と、
を備える機械学習装置を含む、請求項1又は請求項2に記載のレーザ加工装置。 - 前記機械学習部は、多層ニューラルネットにより学習モデルを生成する、請求項3に記載のレーザ加工装置。
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