JP6952218B2 - 衝突防止の方法およびレーザマシニングツール - Google Patents

Description

本発明は、レーザマシニングヘッドの衝突防止の方法および数値制御式レーザマシニングツールに関する。特に、本発明は、請求項１に記載の衝突防止の方法、および請求項１２に記載の数値制御式レーザマシニングツールに関する。

レーザ切断機は、切断グリッドに載置された平板なシートまたは管材をレーザビームで分断するものである。切断ガスの圧力上昇または熱応力、更にはグレーチング（ｇｒａｔｅ）上での支持点の不具合に起因して、切断片が切断ヘッドの先端を覆い、切断ヘッドを閉塞する場合がある。また、切断片が残りの材料から完全に切り離され、切断機の内部へと投げ出される可能性もある。レーザ切断機における衝突阻止の以下の手法が、既に用いられている。

微小なブリッジを残す：小さい部片の外側輪郭を完全には切断しない。これらの部片は小さいブリッジで付着したままである。マシニングの最後に、これらの部片を完全に切り離すか、または更なる工程で破壊して除去しなければならない。

インテリジェントな切断輪郭の提供：切断ヘッドを切断済みの部片の上には移動させない。このことにより、移動パターンがより複雑で時間のかかるものになる。

内側輪郭の破砕処理：余分な部片を前もって破砕して、それらを支持点間に落下させ立ち上がることができないようにする。このことはエネルギー消費およびマシニング時間を増加させる。

高品質の原材料の使用：高品質の原材料の使用によって熱膨張を低減できるが、その他の不具合の原因には効果がない。

それでもなお、これらの手法は満足できない結果しかもたらさず、所望の信頼性を実現しない。
米国特許第５７５１５８４号には、加工の準備における、マシニングツール用の衝突チェックの方法が開示されている。駆動装置の制御による衝突防止については開示されていない。

本発明の目的は、先行技術の欠点を回避すること、および改善されたレーザマシニングツールを提供することである。代替の目的としては、改善された衝突防止の方法または改善されたレーザマシニングツールを提供することである。

この目的は、請求項１に記載の方法、または請求項１２に記載の数値制御式レーザマシニングツールによって達成される。

本発明に係る、レーザマシニングツールのマシニング空間内でのレーザマシニングヘッドの衝突防止の方法は、
− マシニング空間内の工作物を少なくとも１つの光センサでモニタするステップと、
− 工作物の画像を撮影するステップと、
− 工作物の画像の変化部位（ｃｈａｎｇｅ）を検出するステップと、
− 変化部位が工作物に対して直立状態のオブジェクトを含むかどうかを認識するステップと、
− 所定の切断プランおよび／またはレーザマシニングヘッドの現在の位置に基づいて、直立的なオブジェクトとレーザマシニングヘッドの間に衝突がないかをチェックするステップと、
− 衝突のリスクを認識した場合に、レーザマシニングヘッドを移動させるための駆動装置を衝突を防止するように制御するステップと、を含む。

機械の修理およびダウンタイムに繋がる切断ヘッドと工作物の間の衝突を防止するために、本発明に係る衝突防止方法は、機械の内部を少なくとも１つのセンサでモニタすることを提案する。好適なセンサは、例えば、ＴｏＦ（ｔｉｍｅ−ｏｆ−ｆｌｉｇｈｔ）カメラまたはＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラなどのカメラであり、好ましくはＣＭＯＳカメラである。センサからの実データを使用して、傾斜または流出した切断片などの直立的なオブジェクトが認識される。切断ヘッドの計画される軌道とセンサが記録した直立的なオブジェクトとを組み合わせることによって、衝突の早期の認識が可能になる。かかる事象が発生した場合、機械は停止するか、または例えば、Ｚ軸を上げることによって危機的な箇所を迂回する。例えば、１つのカメラは、様々な角度または視点から画像を生成するための、デュアル型センサまたはステレオセンサを備え得る。これらの画像は同時に、または続けてすぐに、例えば１秒未満の間隔で、記録することができる。同様に、深度表現または深度認識のための情報を提供する、様々な角度または視点からの画像を生成するために、カメラまたはレンズを空間的に移動させることが可能である。複数のカメラを使用してもよい。工作物の時間的により早い画像に対する、工作物の画像の１つ以上の変化部位が検出される。時間的により早い画像は、上記の画像に直接先行するものであり得る。上記の画像が今度は後ほど、後続の画像にとっての時間的により早い画像になる。

本発明に係る衝突防止方法は、起こり得る衝突の認識および衝突の阻止に加えて、更なる利点を有する。この場合、操作者にとっての切断エリアの視覚化がもたらされ得る。更に、グリッドおよび台の状態ならびに工作物の位置、工作物サイズ、ならびに損傷を判定することができる。

測定点が切断片の切断輪郭に沿って定められ、輝度および／または色値についてモニタされることが実現され得る。測定点のこの配置によって、カラー‐アロング‐エッジアルゴリズム（ｃｏｌｏｕｒ−ａｌｏｎｇ−ｅｄｇｅｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）などの、非常に効果的なアルゴリズムの使用が可能になる。測定点の数および厳密な配置は、例えば切断されるべき部品の幾何形状、切断速度、材料厚さなどの状況に合わせることができる。全てのまたはいくつかの面、例えば両端にある２つの対向する面に、測定点を設けることができる。

画像が時間をずらして撮影されることと、工作物の時間的により早い画像に対する工作物の画像の変化部位が検出されることが、更に実現され得る。このことにより高速画像処理が可能になる。

変化部位の３Ｄオブジェクトがモデル化されることと、３Ｄオブジェクトとレーザマシニングヘッドの間の衝突がチェックされることと、が実現され得る。センサからの実データを使用して、切断エリアの３Ｄモデルを跡付けることができる。切断ヘッドの計画される軌道とセンサが記録し計算した３Ｄトポロジとを組み合わせることによって、衝突の早期の認識が可能になる。

方法は、以下の更なるステップを含み得る：
− ある画像において、点から成りかつ切断輪郭の境界線と平行に位置する、少なくとも２つの形状を計算するステップであって、１つの形状は境界線の内側に位置し、１つの形状は境界線の外側に位置する、計算するステップと、
− 形状の点に従って画像画素を抽出するステップと、
− 各形状について画素輝度のヒストグラムを計算することによって、画像画素を正規化するステップと、
− ヒストグラムを、入力層、複数の内部層、および出力層を備える深層ニューラルネットワークに入力するステップと、
− 深層ニューラルネットワークを用いてヒストグラムを処理するステップと、
− 深層ニューラルネットワークによって変数を出力するステップと、
− 変数の値が閾値の第１の側にあることから、切断輪郭内のオブジェクトが傾斜しているかどうかを、または、変数の値が閾値の第２の側にあることから、切断輪郭内のオブジェクトが傾斜していないかどうかを、認識するステップ。

かかる手法は非常に短時間で実行され、この結果応答時間が短縮される。２つの形状は、切断輪郭の内側または外側にある点の跡を含むか、またはそれから成る。切断輪郭までのずれは２から１０ｍｍの範囲内、好ましくは５ｍｍであり得る。２つ以上の形状、例えば切断輪郭の内側の２つの形状および外側の２つの形状を使用することが可能である。更に、切断前の部片または工作物の基準画像を、更なる形状として実装してもよい。切断輪郭を画定するために画像上に切断プランを投影してもよい。

画素輝度のヒストグラムを計算することによって、画像画素が正規化される。画素の輝度はその画素での光の反射に依存するものであり、その画素が位置している部片の向きまたは角度の指標である。反射値は暗色／黒色（切断片がないかまたは傾斜している）から明色／白色（完全な反射）まで達し得る。例えば、０から２５６までのグレースケール値をビニングしてもよい。各ヒストグラムは１２個から６４個の間、好ましくは３２個のビン、すなわち輝度値を有し得る。ビンは同じ輝度範囲を有してもよく、または解像度もしくは輝度分布を適合させるために異なるサイズもしくは範囲を有してもよい。ヒストグラムによる正規化の結果、どの輪郭でもその形状およびサイズに関係なく、同じ量の事前処理されたデータが得られる。形状において任意の数の画素を減らし、３２個の値しかないヒストグラムにすることによって、輪郭のサイズまたは形状についての何らかの情報が無関係になる。更に、全てのヒストグラムが同じサイズすなわちビンの数を有するので、ニューラルネットワークを用いたかかるデータの処理が改善される。

ヒストグラムを深層ニューラルネットワークに入力する前に、ヒストグラムのこの入力データを連結して、ベクトルにしてもよい。ベクトルのサイズは、使用されるカメラの数に関して異なり得る。例えば、ベクトルのサイズは、２つのカメラの場合と１つのカメラの場合で異なる。２つ以上のカメラの場合、ベクトルはヒストグラムを、および任意選択的に各カメラからの２Ｄまたは共起ヒストグラムを含む。

ニューラルネットワークは、入力層としての１つの平坦化層、バッチ正規化を伴う５つの内部緻密層、および出力層としてのシグモイド活性化を伴う１つの緻密層から成る、深層ニューラルネットワークであり得る。深層ニューラルネットワークまたはモデルは、カメラの数に関して、入力層のサイズおよび係数の数だけが異なり得る。少なくとも２つのカメラ、好ましくは２つのカメラを有するモデルを使用してもよい。切断ヘッドがカメラ間に位置する場合、完全な輪郭を示すカメラを用いて推論を行ってもよい。

出力するステップおよび認識するステップは、以下を含み得る：
− 深層ニューラルネットワークによって、切断輪郭について、０，０から１，０までの範囲内の値を有する１つの浮動小数点変数を出力することと、
− 浮動小数点変数の値が０．５以上であることから、切断輪郭内のオブジェクトが傾斜しているかどうかを、または、浮動小数点変数の値が０．５未満であることから、切断輪郭内のオブジェクトが傾斜していないかどうかを、認識すること。

２つの更なる形状が計算され、切断輪郭上に第１の更なる形状が位置し、切断輪郭の内側の全エリアを第２の更なる形状が覆うことが、実現され得る。第１の更なる形状内の点間隔は、例えば１ｍｍあたり３つの点など、非常に密であってもよい。更なる３つの形状内の点は、例えば隣り合う２つの点の間の距離が２ｍｍなど、より疎に配置されてもよい。点間の距離は、画像中でｍｍ単位で計算されても画像の画素単位で計算されてもよい。

画像画素を抽出するステップの前に、レーザマシニングツールの一部によって覆われていないのはどの画像画素かが判定され、判定のために、レーザマシニングツールの一部の動的３Ｄモデルが提供され、レーザマシニングツールからの実座標で更新され、見えている抽出されるべき画像画素が動的３Ｄモデルと画像の比較によって計算されることが、更に実現され得る。視覚情報に基づいてＡＩを使用するために、輪郭が見えているかそれとも機械の一部で覆われているかを判定してもよい。この目的のために、ブリッジと支持部と切断ヘッドとから成る切断機の動的３Ｄモデルが実装され得る。機械からの実座標で、すなわち実際の位置、速度、および／または加速度でモデルを更新し、その後、どの輪郭または輪郭のどの部分が見えているかを計算するために使用することができる。利用されるカメラから、例えば両方のカメラから、左側カメラだけから、右側カメラだけから、どの輪郭がまたは輪郭のどの部分が見えているのか、または全く見えていないのかを、更に計算してもよい。

画像画素を正規化するステップが、少なくとも２つの形状について２Ｄヒストグラムを計算することを更に含むことが、実現され得る。切断輪郭の内側および外側にある形状について、かかる２Ｄまたは共起ヒストグラムが計算される。この２Ｄヒストグラムは、ヒストグラムに関するビンの乗算、例えば３２×３２個のビンを用いる。２Ｄヒストグラムは、切断したものの内側および外側にある対応する点の輝度を相関させて、切断線に沿った処理を改善する。

認識は、工作物の切断片の予め事前計算されたあり得る位置に基づくことが、更に実現され得る。この目的のために、切り出されるべき部片である切断片の輪郭が回転され、あり得る位置に保存される。回転は軸、例えば垂直軸もしくはｚ軸を中心に、または更にはいくつかの軸を中心に、行われ得る。

切断片が識別され、その位置がこの切断片の既に計算されたあり得る位置と比較されることが、実現され得る。その場合、ランタイムまたはマシニング時間中に単純なマッチングまたは比較アルゴリズムしか必要とならず、このことにより時間が節減され、この結果プロセスがより高速になる。

レーザマシニングヘッドが変化部位を迂回するかまたは停止するように駆動されることもまた実現され得る。レーザマシニングヘッドの速さ、加速度、および／もしくは位置に、または変化部位の、すなわち工作物の直立的な部分もしくは分離された部片の位置に起因して、それ以上の迂回が不可能な場合には、停止または緊急停止の制御によって、衝突を防止することができる。衝突が防止可能な場合は、変化部位が回避または迂回される。その後レーザマシニングヘッドはそれに応じて駆動される。

マシニングすべき金属工作物を受け入れるためのマシニング空間と、工作物をマシニングするためのレーザマシニングヘッドと、を有する、本発明に係る数値制御式レーザマシニングツールは、
− 数値制御ユニットと、
− マシニング空間の少なくとも一部およびその中に配置されている工作物を撮影する少なくとも１つの光センサを有する、光センサ系と、
− 光センサ系に接続され工作物の変化部位を認識するためにセンサからのデータを処理するように構成されており、かつ、数値制御ユニットに接続されている、グラフィック処理ユニットと、を備え、
グラフィック処理ユニットは、変化部位が直立的なオブジェクトを含むかどうかを認識するように構成されており、
グラフィック処理ユニットおよび／または数値制御ユニットは、所定の切断プランならびに／またはレーザマシニングヘッドの現在の位置および／もしくは軌跡に基づいて、直立的なオブジェクトとレーザマシニングヘッドの間に衝突がないかをチェックするように構成されており、
数値制御ユニットは、衝突のリスクの認識が行われた場合に衝突を防止するように構成されている。

グラフィック処理ユニットは好ましくはリアルタイム画像処理を行うように構成され、理想的には１つ以上のＣＰＵおよび／またはＧＰＵを備える。特に好適なのは、２５６個以上のコアを有する高度並列ＧＰＵである。それ以外には、上記したものと同じ利点および変形が当てはまる。

光センサ系が２つまたは少なくとも４つのカメラ、好ましくはＣＭＯＳカメラを備えることが実現され得る。画像処理を伴わないＣＭＯＳカメラまたは画像取得ユニットの使用によって非常に高い処理速度が可能になり、この結果、レーザマシニングヘッドが高速であっても十分な応答時間が利用可能である。４つ以上のカメラの場合、例えば、より良好な解像度が達成でき、また視差を低減できる。

２つのカメラが提供され、それらの撮影エリアは同じ方向に整列されることと、第１のカメラの撮影エリアはマシニング空間の第１の半部を撮影することと、第２のカメラの撮影エリアはマシニング空間の第２の半部を撮影することと、が更に達成され得る。この配置では、少なくとも１つのカメラが常に自由な視野を有するので、レーザマシニングヘッドで陰になることが少なくなる。

４つのカメラが提供されることと、２つのカメラの撮影エリアがマシニング空間の第１の半部を撮影することと、２つのカメラの撮影エリアがマシニング空間の第２の半部を撮影することと、２つのカメラが互いに各々ずらされていることが、実現され得る。両方の視点または両方の撮影エリアを組み合わせることによって、観察されるオブジェクトの深度についての情報を得ることが可能になる。理想的には、評価を精緻化するために、切断エリアの両側にカメラが設置される。

１つのカメラまたは複数のカメラが高速接続部によってグラフィック処理ユニットに接続されることが実現され得る。危機的な状況に最小限の遅延で応答するために、この高速リンクは低レイテンシの伝送を提供する。更に、高速接続部は、カメラとグラフィック処理ユニットの間の数メートルを橋渡しし得る。高速接続部は、例えば、光ファイバ、同軸ケーブル、ツイストペアなどを備え得る。ビデオデータ用の新しいバスとしては、例えば、車両のディスプレイを駆動するために使用されるＦＰＤリンクがある。かかるリンクまたは接続部は、多数の高解像度画像の伝送のための、例えば１ＧＨｚを超える高いデータ転送速度を可能にする。

グラフィック処理ユニットがリアルタイムイーサネット接続部によって数値制御ユニットに接続されることが実現され得る。ＥｔｈｅｒＣＡＴ（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ ｆｏｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）などのリアルタイムイーサネット接続部によって、グラフィック処理ユニットがリアルタイムで処理を行うための、リアルタイムの画像データ可用性が実現される。

カメラシステムおよび／またはグラフィック処理ユニットが、固有のカメラパラメータの第１の較正と、レーザマシニングツールの座標系と比較したカメラの座標系の並進および回転のパラメータの第２の較正と、を実行するように構成されることが、更に実現され得る。固有のカメラパラメータの較正は複雑であり自動化されていない。カメラのレンズが調整されない限りは、単一の経路で十分であり得る。この較正のために、例えば様々な角度のチェス盤の画像が必要である。次いで画像処理およびこれらの画像を用いて固有のパラメータが較正される。この較正によって、カメラおよびレンズのソフトウェアモデルが作成される。並進および回転のパラメータの較正は、カメラまたはその固定具の各移動と共に繰り返すことができる。この較正は自動化が容易であり、したがってこれらのパラメータを定期的に再較正することが推奨される。機械ハウジングの振動または僅かな熱変形に起因する、時間の経過に伴う移動が予想される。この較正のためには、機械の座標系におけるおよび画像上の、少なくとも４つの点が既知でなければならない。この較正のために、十分なサイズのハリスコーナーを切断ヘッドに取り付けることができる。このハリスコーナーをカメラで認識し、現在の切断機ヘッドの座標と比較することができる。対応する機械および画像の座標を決定することができる。

本発明の更なる好ましい実施形態が、従属請求項で述べる残りの特徴から明らかになるであろう。

本願において述べる本発明の様々な実施形態は、個々の事例においてそうではないと明記しない限りは、互いと有利に組み合わせることができる。

本発明を、添付の図面を参照して例示的な実施形態として以下に説明する。

数値制御式レーザマシニングツールの概略斜視図である。 図１の数値制御式レーザマシニングツールの制御の概略的表現である。 マシニング空間を撮影するためのレーザマシニングツールの２つのカメラの概略的表現である。 マシニング空間を撮影するためのレーザマシニングツールの２つの他のカメラの概略的表現である。 図４の４つのカメラの撮影エリアの概略的表現である。 工作物の流出した部片の概略的表現である。 測定点を有する工作物の切り抜かれた部片の概略的表現である。 画像処理によって抽出された部片を示す、図７の切り抜かれた部片の概略的表現である。 抽出された部片のマッチングの概略的表現である。 レーザマシニングヘッドの衝突防止の方法のフローチャートである。 レーザマシニングヘッドの衝突防止の一般的方法のフローチャートである。 切断輪郭の形状の例示的な描写である。

図１は、数値制御式レーザマシニングツール１００、特に、レーザマシニングヘッド１０２、特にレーザ切断ヘッドを有するレーザ切断機の、概略斜視図を示す。レーザ切断ヘッド１０２は、可動ブリッジ１０４上に、レーザマシニングツール１００のマシニング空間１０６内で少なくともｘ方向およびｙ方向に移動できるように配置されている。レーザ源１０８が、レーザ光を生成し、光導体１１０を介してそれをレーザ切断ヘッド１０２に供給する。工作物１１２、例えば金属シートがマシニング空間１０６内に配置され、レーザビームによって切断される。

図２は、図１の数値制御式レーザマシニングツール１００の制御装置２００の更なる概略的表現を示す。数値制御ユニット２０２はＣＮＣ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｓｅｄ Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）とも呼ばれ、ＥｔｈｅｒＣＡＴバス２０６を介してＥｔｈｅｒＣＡＴスレーブ２１０としての駆動装置２０８に位置信号が出力されるというかたちで、ＥｔｈｅｒＣＡＴマスター２０４として切断プランを実行する。駆動装置２０８のうちの１つがＥｔｈｅｒＣＡＴスレーブ２１０として例示されている。このＥｔｈｅｒＣＡＴスレーブ２１０および他のＥｔｈｅｒＣＡＴスレーブは、例えばインクリメンタルエンコーダなどのセンサからのデータをＥｔｈｅｒＣＡＴバス２０６に書き込み、例えば出力を制御するために使用されるデータをＥｔｈｅｒＣＡＴ２０６バスから読み出す。

この例では４つのカメラ２１２が提供されるが、数値制御式レーザマシニングツールのマシニング空間１０６内でのそれらの配置を、以下の図でより詳細に説明する。好ましくは、画像処理を行わないＣＭＯＳカメラまたは画像記録ユニットが提供され、このことにより非常に高い処理速度が可能になる。

カメラ２１２の画像データはグラフィック処理ユニット２１４に転送され、そこで画像データの処理が行われる。グラフィック処理ユニット２１４は好ましくは複数の、例えば５１２個以上のＧＰＵを備え、好ましくはリアルタイム画像処理を行うように構成される。特に好適なのは、２５６個以上のコアを有する高度並列ＧＰＵである。グラフィック処理ユニット２１４はまたＥｔｈｅｒＣＡＴスレーブ２１０としても動作し、したがって数値制御ユニット２０２と直接通信している。

グラフィック処理ユニット２１４および／または数値制御ユニット２０２は、図６から図１０に示しかつ以下に記載する方法または動作を実行するように構成されている。特に、グラフィック処理ユニット２１４は、工作物の変化部位を認識するためにカメラ２１２からのデータを処理し、３Ｄオブジェクトから変化部位をモデル化し、任意選択的に数値制御ユニット２０２と共に、３Ｄオブジェクトとレーザマシニングヘッドの間の衝突がないかを、所定の１つの切断プランおよび／またはレーザマシニングヘッドの現在の位置に基づいてチェックするように、構成されている。更に、数値制御ユニット２０２は、衝突のリスクの認識が行われた場合に衝突を防止するように構成されている。

グラフィック処理ユニット２１４は、数値制御ユニット２０２からＥｔｈｅｒＣＡＴバス２０６を介してレーザ切断ヘッドの切断幾何形状または軌跡を取得する。衝突事象が発生する前に、グラフィック処理ユニット２１４はＥｔｈｅｒＣＡＴバス２０６を介してこれをシグナリングする。このシグナリングは数値制御ユニット２０２に、および／または、緊急停止もしくは迂回などの可能な最速の応答として駆動装置２０８に直接、送ることができる。

このことは、衝突までに利用可能な時間に応じて漸進的に行うことができる。回避動作のための十分な時間がある場合、グラフィック処理ユニット２１４は衝突の位置または座標などのデータを数値制御ユニット２０２に送り、そして数値制御ユニット２０２は回避ルートを計算し、それに応じて駆動装置２０８を駆動する。新しい代替のルートはグラフィック処理ユニット２１４にも送られ、今度はここでこの新しいルートを、衝突がないか引き続きチェックする。

回避動作のための時間が不十分である場合、グラフィック処理ユニット２１４は、レーザ切断ヘッドの可能な最速の停止を達成するために、緊急停止コマンドを駆動装置２０８に直接送る。

グラフィック処理ユニット２１４の演算ユニット２１６は、ＣＰＵ、グラフィック処理ユニットＧＰＵ、またはこれらの組合せのいずれかによって実現され得る。演算ユニット２１６は、受信したカメラデータをリアルタイムで評価するのに、および、衝突が差し迫っているかどうかについての判定を行うのに、十分な演算能力を有する。このことは、機械の数値制御ユニット２０２が衝突防止のための適切な処置を行うのに、十分な速さで行われねばならない。演算ユニット２１６またはグラフィック処理ユニット２１４は、例えば図示したＥｔｈｅｒＣＡＴバス２０６を介して、数値制御ユニット２０２に接続されている。

制御装置２００の全要素、特にグラフィック処理ユニット２１４、カメラ２１２、およびバス２０６は、システムのリアルタイム能力に適するように構成される。

図３から図５は、少なくとも２カメラ２１２を有する数値制御式レーザマシニングツール１００のカメラシステム３００の更なる概略的表現を示す。カメラ２１２に加えて、カメラ画像の品質を高めるための好適な照明、例えばＬＥＤライトを設けてもよい。

図３は、撮影エリア３０２が同じ方向に整列されている２つのカメラ２１２を示す。第１のカメラ２１２の撮影エリア３０２は、工作物１１２のまたはマシニング空間１０６の、第１の半部を撮影する。第２のカメラ２１２の撮影エリア３０２は、工作物１１２のまたはマシニング空間１０６の、第２の半部を撮影する。こうして、２つのカメラはマシニング空間１０６全体を撮影する。２つのカメラ２１２はマシニング空間１０６の長手軸Ａから側方にずらして配置されており、この結果、撮影エリア３０２はマシニング空間１０６内へと側方にまたは斜めに延びている。

図４は、数値制御式レーザマシニングツール１００のカメラシステム４００の更なる概略的表現を示す。ここでは、２つのカメラ２１２は、図３の配置と比較して、マシニング空間１０６の長手軸Ａに対して鏡写しに配置されている。同様に、撮影エリア４０２は傾斜しており、図３と比較すると、長手軸Ａの反対側に整列されている。図３と同様に、第１のカメラ２１２の撮影エリア４０２は、工作物１１２のまたはマシニング空間の、第１の半部を撮影する。第２のカメラ２１２の撮影エリア４０２は、工作物１１２のまたはマシニング空間の、第２の半部を撮影する。

図５は、４つのカメラ（ここには図示せず）の撮影エリア３０２および４０２と共に、数値制御式レーザマシニングツール１００のカメラシステム５００の更なる概略図を示す。

この例では、評価を精緻化するために、切断エリアまたはマシニングエリアの両側にカメラが設置される。両方の視点３０２および４０２を組み合わせることによって、観察されるオブジェクトの深度についての情報が得られる。この深度または空間情報によって、工作物１１２の変化部位から３Ｄオブジェクトをモデル化することが可能になる。

図６は、工作物の流出した部片または切断片６００の概略図を示す。ここに示す切断片６００は切断輪郭６０２の隣に位置しているが、そこは切断片６００が元々、すなわち切断前に位置していた場所である。ここに示す図は、例えば、単一のカメラで撮影したものであり得る。

ガス圧によって飛ばされ原材料または工作物１１２上の任意の場所に着地する、そのような切断片６００の検出は、まず工作物１１２の基準描画を作成し、次いで現在の描画または撮影画像をこの基準描画と連続的に比較することで、行うことができる。このことは特に、原材料がまだ加工されていない箇所で行うことができる。比較において位置または変化が危機的であると分類される場合、工作物１１２の上に留まっている部片の厳密な位置、特に高さを、３Ｄフィッティングによって判定することができる。

すなわち、切断片６００とレーザマシニングヘッドの間の起こり得る衝突における、可能な是正処置として、流出した切断片６００をガス圧で吹き飛ばすことができるか、このエリアを切断しないようにするか、または動作が中断される。

図７は、工作物１１２の切り抜かれた部片または切断片７００の概略的表現を示す。図７の上側の２つの図は今度は、１つ以上のカメラからの撮影したものであり得る。図７の最も下の図には、工作物１１２の画像の変化部位を検出するための、カラー‐アロング‐エッジアルゴリズムが描かれている。

カラー‐アロング‐エッジアルゴリズムには、機械の座標系における３Ｄ点の、２Ｄ画像上への非常に正確な投影が望ましい。このためには、カメラ２１２を較正しなければならない。画像処理は、例えばグラフィック処理ユニット２１４において実行され、較正および投影のために使用される。２つの異なる較正が実行される。第１のものは固有のカメラパラメータの較正である。第２の較正は、機械１００の座標系と比較した、カメラ２１２の座標系における並進および回転のパラメータの較正である。

固有のカメラパラメータの較正は複雑であり自動化されていない。カメラ２１２のレンズが調整されない限りは、単一の経路で十分であり得る。この較正のために、様々な角度のチェス盤の画像が必要である。次いで画像処理およびこれらの画像を用いて固有のパラメータが較正される。この較正によって、カメラおよびレンズのソフトウェアモデルが作成される。

並進および回転のパラメータの較正は、カメラ２１２またはその固定具の各移動と共に繰り返すことができる。この較正は自動化が容易であり、したがってこれらのパラメータを定期的に再較正することが推奨される。機械ハウジングの振動または僅かな熱変形に起因する、時間の経過に伴う移動が予想される。この較正のためには、機械の座標系におけるおよび画像中の、少なくとも４つの点が既知でなければならない。

この較正のための標的として、十分なサイズのハリスコーナーを切断ヘッドに取り付けることができる。このハリスコーナーをカメラ２１２で認識し、現在の切断機ヘッドの座標と比較することができる。対応する機械および画像の座標を結び付けることができる。

標的、例えばハリスコーナーは、好ましくは切断ヘッドに取り付けられる。この標的は、画像上のおおよその位置が知られていれば、自動的に認識可能である。このことは定期的な較正の場合に当てはまる。

したがって、較正プロセスに関して、以下のステップがそれぞれ実行される。まず、切断ヘッドが４つの定められた位置に位置決めされる。これらの位置の各々において、２つのカメラまたは２つの視野角の各々を用いて、１つの画像が撮影される。各画像上で、ハリスコーナーの画像の座標が判定される。機械の４つの位置の座標、および画像のハリスコーナーの座標から、並進および回転のパラメータが計算される。

工作物１１２からレーザビーム７０２によって、切断片７００が切り出される。このプロセスはカメラで観察される。グラフィック処理ユニット２１４において実行される画像処理において、断面輪郭に沿った特定の測定点７０４において測定が行われる。測定点７０４を使用して、工作物１１２の画像の変化部位を検出する。

ここで、切断片７００が傾斜すると、第１のステップにおいて、カメラに到達する輪郭７０６に沿った光の量の変化が検出される。光の量のこの変化は、切断片７００の反射角度の変化によって生じる。このことは、輝度の増加と輝度の減少の両方を意味し得る。

傾斜した切断片７００の一部が残っている工作物１１２の下に隠れ、この結果強いコントラストが生まれる。ここではこのコントラストは、白色と黒色の間の変化として示されている。実際には、色値、輝度値、および／またはコントラスト値の変化を使用することができる。

これらの変化が分析され、更なる処理を開始するための閾値に達したかどうかを確認するためのチェックが行われる。図７の一番下の図によれば、輪郭７０６内にある測定点７０４の色値と、輪郭７０６の外側に位置する点との間の差が判定され、次いで評価される。

反射した光の両方の色値が同じであるかまたは非常に僅かしか離れていない場合には、切断片７００は傾斜していないか（図７、上）、または、傾斜した切断片７００および残っている工作物１１２は、ほぼ同じ高さ（図７、中）に、例えば切断片７００の下側左のコーナーの場合である。この場合リスクはなく、値は閾値を下回る。更なる処置は必要なく、モニタリングを継続することになる。

両方の色値が異なる場合には、切断片７００はこれらの測定点においてもはや輪郭７０６内にはなく（図７、中央）、例えば切断片７００の上側左のコーナーの場合である。この場合もやはりリスクはなく、値は閾値を下回る。更なる処置は必要なく、モニタリングを継続することになる。

両方の色値が部分的に異なる場合には、切断片７００はこれらの測定点において輪郭７０６の外側でかつ残っている工作物１１２よりも上に位置しており（図７、中央）、例えば切断片７００の上側右のコーナーの場合である。この場合、切断片７００が立ち上がり閾値を超過しているので、衝突のリスクがある。

その後、第２のアルゴリズムを開始するための閾値に達する。第２のアルゴリズムは３Ｄフィッティングと呼ばれるもので、これについては図８および図９を参照して説明する。変化、およびしたがって生じ得るリスクが迅速に認識されるカラー‐アロング‐エッジアルゴリズムとは対照的に、３Ｄフィッティングには、対応する部片が実際に切断ヘッドに対して、およびしたがってマシニングプロセスに関して、リスクを呈するかどうかの認識が関与している。変化が検出されるがそれが最終的にリスクとはならないことは、十分あり得る。そのようなケースでは、アルゴリズムの分岐に起因して、マシニングプロセスの停止には至らない。

図８は、画像処理によって抽出された部片を示す、図７の切り抜かれた部片の概略的表現を示す。カメラ画像中の直立的な切断片７００の輪郭８００が判定される。この目的のために、例えば減算アルゴリズムが使用される。この判定はグラフィック処理ユニット２１４においても行われる。

図９は、抽出された部片のマッチングの概略的表現を示す。マッチングまたは比較もグラフィック処理ユニット２１４で行われる。

切断プランからまず、カラー‐アロング‐エッジアルゴリズムで検出された、危機的な切断片７００が選択される。カメラ画像（図８を参照）とは対照的に、部片７００の完全な輪郭９００が切断プランから取得される。

ある可能なマッチングアルゴリズムは、以下に記載するように機能する。

元の輪郭９００を、３Ｄフィッティングアルゴリズムによって、１つの、いくつかの、または３つ全ての軸に沿って回転させる。この結果、輪郭９００は、切断片７００が存在し得る全てのあり得る位置においてモデル化される。例として、ここでは輪郭９００ａ、９００ｂ、および９００ｃが示されている。

行う必要があるのは比較だけであり、モデル化は必要ないことから、輪郭９００ａ、９００ｂ、および９００ｃ、または切断片のこのモデル化は、試験中のアルゴリズムの効率が可能な限り高まるように、切断の開始前に行うことができる。

次に、モデルの情報が利用可能でありかつ切断片が傾斜している場合、カメラが認識した傾斜した部片７００の輪郭８００を、モデル９００ａ、９００ｂ、および９００ｃと比較する。

モデルと傾斜した部片７００の輪郭８００との間の最良のマッチングが定められる。ここではそれは輪郭９００ａである。ここから、その部片がどの位置でおよびどの程度直立状態であるかを計算することができる。次の数秒の間に切断ヘッドがどこに移動するかについての情報と併せて、衝突が起こり得るか否かを計算することができる。

衝突が起こり得る場合、その位置の周囲のエリアがリスクゾーンとしてマークされる。この時点で、制御ユニットが対策として何を開始すべきかを決定しなければならない。例えば機械を素早く停止することによって、衝突を阻止できる。より一層効率的な解決法は、切断ヘッドをリスクゾーンの周囲で駆動させるか、衝突を回避するように上昇させるか、またはこれらの組合せのいずれかである。

図１０は、レーザマシニングツールのマシニング空間内でのレーザマシニングヘッドによる衝突防止の方法のフローチャートを示す。

第１のステップ１０００において、カメラデータ、すなわち工作物の画像が、少なくとも１つの光センサ、好ましくは２つの、４つの、または更に多くのセンサを用いて生成される。

第２のステップ１００２において、既に記載したカラー‐アロング‐エッジアルゴリズムによって、工作物の画像の変化部位が検出される。ステップ１００４において局所的な変化が検出される場合、方法はブロック１０１０に進む。検出されない場合には、ステップ１００２のモニタリングに分岐して戻り、この結果モニタリングがループされる。このアルゴリズムは、工作物の供給や除去などの全体的な変化ではなく、切断片などの局所的な変化を検出する。２つのステップ１００２および１００４は、局所変化認識プロセスの一部である。

数値制御プロセス１０１２は数値制御ユニットにおいて実行される。数値制御ユニットは切断プラン１０１４および切断ヘッドの現在の位置１０１６を知っており、ステップ１０１８において、所与の切断プラン１０１４および／またはレーザマシニングヘッドの現在の位置から、切断ヘッドの計画される軌道またはルートを計算する。

切断プラン１０１４は、内部空間またはマシニング空間をモデル化するためのプロセスに供給される。このプロセス、および局所変化認識プロセスは、グラフィック処理ユニットに形成されるかまたはこれによって実行される、衝突モニタリングシステムにおいて機能する。

内部モデル化プロセスのブロック１００６には、切断プラン１０１４が供給される。内部またはマシニングされるべき工作物のトポロジが切断プラン１０１４から作成される。トポロジは、工作物および工作物に計画される切断パターンを含み、切断片のそれぞれの外周および場所を含み得る。このトポロジはブロック１０１０に供給される。

ブロック１０１０において、３Ｄフィッティング、すなわち、上記したような変化部位の３Ｄオブジェクトのモデル化が、実行される。この目的のために、カメラデータ１０００はブロック１０１０に供給される。３Ｄフィッティングは、ブロック１００４において局所的な変化部位が検出されると開始される。モデル化の出力として、変化部位の３Ｄトポロジ１００８、例えば輪郭８００が提供される。

この３Ｄトポロジ１００８は、計画される軌道１０１８と同様に、プロセス衝突検出器に供給される。このプロセスは、グラフィック処理ユニットに形成されるかまたはこれによって実行される。

３Ｄトポロジ１００８および計画される軌道１０１８は、衝突検出器１０２０に、グラフィック処理ユニットにおけるアルゴリズムに、および／または数値制御ユニット１０１２に供給される。衝突検出器１０２０は、３Ｄトポロジ１００８が計画される軌道内にあるかどうかを確認するためのチェックを行う。ステップ１０２２において衝突が起こり得ると判定されると、方法はブロック１０２４に進む。起こり得ると判定されない場合には、ステップ１００２のモニタリングに分岐して戻り（図示せず）、この結果モニタリングがループされる。ブロックまたはステップ１００２は連続的に実行される。

ステップ１０２４において、衝突のリスクの認識が行われた場合に、衝突を防止するようにレーザマシニングヘッドを駆動することで対策が取られる。この対策は、停止、および／または障害の回避もしくは迂回である。ブロック１０２０、１０２２、および１０２４は、衝突検出器のプロセスの一部である。

ステップ１０２４の結果は、ＣＮＣプロセス１０１２に供給されて処理および実装される。例えば、緊急停止のために、レーザマシニングヘッドの駆動装置を直接、すなわち数値制御ユニットを関与させずに制御することもできる。

図１１は、レーザマシニングヘッドの衝突防止の一般的方法のフローチャートを示す。第１のステップ１１００において、切断エリア全体またはマシニング空間全体が、センサシステムによって連続的にモニタされる。

ステップ１１０１において、上で述べたような局所的な変化がないかのチェックも引き続き行われる。局所的な変化は通常、切断プロセスによって引き起こされる。局所的な変化がない場合、ステップ１１００に分岐して戻ることにより、結果的にモニタリングがループする。

局所的な変化が認識される場合、方法はステップ１１０２に進み、ここで上で概説したように変化が分析される。

図１２は、図６の切断輪郭６０２のような切断輪郭の形状の例示的な描写を示す。切断輪郭に関して、システムは、形状１２００、１２０２、１０２４、および１２０６と呼ぶ４つの点の組を計算する。形状１２００、１２０２、１２０４、および１２０６は、工作物の画像または切断輪郭上に配置され得る。

第１の形状１２００は、実際の切断線上にある点から成る。第２の形状１２０２は、切断輪郭から５ｍｍずらした内側にある点の跡から成る。第３の形状１２０４は、切断輪郭からやはり例えば５ｍｍずらした、外側にある点の跡から成る。第４の形状１２０６は、切断輪郭の内側の全エリアを覆う。

画像から、４つの形状１２００、１２０２、１２０４、および１２０６の画像画素が抽出される。正規化ステップにおいて、４つの形状１２００、１２０２、１０２４、および１２０６の各々について、画素輝度のヒストグラムが計算される。各ヒストグラムは例えば３２個のビンを有する。更に、第２の形状１２０２および第３の形状１２０４、３について、共起ヒストグラムが計算される。この共起または２Ｄヒストグラムは３２×３２個のビンを含み、切断部の内側および外側の対応する点の輝度を相関させる。２Ｄヒストグラムのｘ軸が第２の形状１２０２であってもよく、２Ｄヒストグラムのｙ軸が第３の形状１２０４であってもよい。

次いで、入力データのベクトルへの連結が計算される。ベクトルのサイズは、２つのカメラのニューラルネットワークの場合と１つのカメラのニューラルネットワークの場合とで異なる。

ニューラルネットワークは、入力データを、連結されたヒストグラムを含むベクトルとして受け入れる。２つのカメラによって見えている輪郭を予測するニューラルネットワークの場合は、以下のシークエンスが使用される：
・ 右側カメラからの形状１２００のヒストグラム（３２個の値）
・ 左側カメラからの形状１２００のヒストグラム（３２個の値）
・ 右側カメラからの形状１２０２のヒストグラム（３２個の値）
・ 左側カメラからの形状１２０２のヒストグラム（３２個の値）
・ 右側カメラからの形状１２０４のヒストグラム（３２個の値）
・ 左側カメラからの形状１２０４のヒストグラム（３２個の値）
・ 右側カメラからの形状１２０６のヒストグラム（３２個の値）
・ 左側カメラからの形状１２０６のヒストグラム（３２個の値）
・ 右側カメラからの共起ヒストグラム（３２×３２＝１０２４個の値）
・ 左側カメラからの共起ヒストグラム（３２×３２＝１０２４個の値）
これは合計でニューラルネットワーク用の２３０４個の入力値となる。

ただ１つのカメラによって見えている輪郭を予測するニューラルネットワークの場合は、シークエンスは以下の通りである：
・ 形状１２００のヒストグラム（３２個の値）
・ 形状１２０２のヒストグラム（３２個の値）
・ 形状１２０４のヒストグラム（３２個の値）
・ 形状１２０６のヒストグラム（３２個の値）
・ 共起ヒストグラム（３２×３２＝１０２４個の値）
これを合計すると、ニューラルネットワーク用の１１５２個の入力値となる。

ニューラルネットワークはこの例では、入力層としての１つの平坦化層、バッチ正規化を伴う５つの内部緻密層、および出力層としてのシグモイド活性化を伴う１つの緻密層から成る、深層ニューラルネットワークである。

正規化され連結された入力データから、深層ニューラルネットワークは、１つの輪郭あたり０，０から１，０までの範囲内の１つの浮動小数点値を出力する。値が０，５未満である場合、輪郭は安全であると予測される。値が０，５以上である場合、輪郭は危険な傾斜を有すると予測される。

レーザマシニングヘッドの衝突防止の方法を示す図１０において、ニューラルネットワークの上記した実装によって、内部モデル化（ステップ１００６および１０１０）およびステップ１００８を置き換えることができる。別法として、ニューラルネットワークの上記した実装によって、局所的な変化の認識（ステップ１００２および１００４）、内部モデル化（ステップ１００６および１０１０）、およびステップ１００８を置き換えることができる。

ここに提示する、レーザマシニングツールのマシニング空間内でのレーザマシニングヘッドによる衝突防止の方法によって、計画される軌道においてあり得る障害の、リアルタイムでの単純かつ精確な認識、および、衝突のリスクを認識した場合の衝突防止が可能になる。

Claims (18)

1. レーザマシニングツール（１００）のマシニング空間（１０６）内でのレーザマシニングヘッド（１０２）の衝突防止の方法であって、
   − 前記マシニング空間（１０６）内の工作物（１１２）を少なくとも１つの光センサでモニタするステップと、
   − 前記工作物（１１２）の画像を撮影するステップと、
   − 前記工作物（１１２）の画像の変化部位を検出するステップと、を含み、
   − 前記変化部位が前記工作物（１１２）に対して直立状態のオブジェクトを含むかどうかを認識することと、
   − 所定の切断プランおよび／または前記レーザマシニングヘッドの現在の位置（１０１６）に基づいて、前記直立的なオブジェクトと前記レーザマシニングヘッド（１０２）の間に衝突がないかをチェックすることと、
   − 衝突のリスクを認識した場合に、前記レーザマシニングヘッド（１０２）を移動させるための駆動装置を衝突を防止するように制御することと、を特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、測定点（７０４）が切断片（６００；７００）の切断輪郭（６０２）に沿って定められ、輝度および／または色値についてモニタされることを特徴とする方法。
3. 請求項１または２に記載の方法であって、前記画像は時間をずらして撮影されることと、前記工作物（１１２）の時間的により早い画像に対する前記工作物（１１２）の画像の変化部位が検出されることと、を特徴とする方法。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の方法であって、前記変化部位の３Ｄオブジェクトはモデル化され、前記３Ｄオブジェクトと前記レーザマシニングヘッドの間に衝突がないかをチェックされることを特徴とする方法。
5. 請求項１から３のいずれか１項に記載の方法であって、更に：
   − ある画像において、点から成りかつ切断輪郭（６０２）の境界線と平行に位置する、少なくとも２つの形状（１２０２、１２０４）を計算するステップであって、１つの形状（１２０２）は前記境界線の内側に位置し、１つの形状（１２０４）は前記境界線の外側に位置する、計算するステップと、
   − 前記形状（１２０２、１２０４）の前記点に従って画像画素を抽出するステップと、
   − 各形状（１２０２、１２０４）について画素輝度のヒストグラムを計算することによって、前記画像画素を正規化するステップと、
   − 前記ヒストグラムを、入力層、複数の内部層、および出力層を備える深層ニューラルネットワークに入力するステップと、
   − 前記深層ニューラルネットワークを用いて前記ヒストグラムを処理するステップと、
   − 前記深層ニューラルネットワークによって変数を出力するステップと、
   − 前記変数の値が閾値の第１の側にあることから、前記切断輪郭（６０２）内のオブジェクトが傾斜しているかどうかを、または、前記変数の値が閾値の第２の側にあることから、前記切断輪郭（６０２）内のオブジェクトが傾斜していないかどうかを、認識するステップと、を特徴とする方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、２つの更なる形状（１２００、１２０６）が計算され、前記切断輪郭（６０２）上に第１の更なる形状（１２００）が位置し、前記切断輪郭（６０２）の内側の全エリアを第２の更なる形状（１２０６）が覆うことを特徴とする方法。
7. 請求項５または６に記載の方法であって、画像画素を抽出する前記ステップの前に、前記レーザマシニングツール（１００）の一部によって覆われていないのはどの画像画素かが判定され、前記判定のために、前記レーザマシニングツール（１００）の前記一部の動的３Ｄモデルが提供され、前記レーザマシニングツール（１００）からの実座標で更新され、見えている抽出されるべき画像画素が前記動的３Ｄモデルと前記画像の比較によって計算されることを特徴とする方法。
8. 請求項５から７のいずれか１項に記載の方法であって、前記画像画素を正規化する前記ステップは、前記少なくとも２つの形状（１２０２、１２０４）について２Ｄヒストグラムを計算することを更に含むことを特徴とする方法。
9. 請求項１から８のいずれか１項に記載の方法であって、前記認識は、前記工作物（１１２）の切断片の予め事前計算されたあり得る位置に基づくことを特徴とする方法。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の方法であって、切断片（６００；７００）が識別され、その位置がこの切断片（６００；７００）の既に計算されたあり得る位置と比較されることを特徴とする方法。
11. 請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法であって、前記レーザマシニングヘッド（１０２）が、その軌跡を利用して、前記変化部位を迂回することまたは停止することが見込まれることを特徴とする方法。
12. マシニングすべき金属工作物を受け入れるためのマシニング空間（１０６）と、前記工作物をマシニングするためのレーザマシニングヘッド（１０２）と、を有する、数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、
    数値制御ユニット（２０２、１０１２）と、
    前記マシニング空間（１０６）の少なくとも一部およびその中に配置されている前記工作物（１１２）を撮影する少なくとも１つの光センサ（２１２）を有する、光センサ系と、
    前記光センサ系に接続され前記工作物（１１２）の変化部位を認識するべく前記センサ（２１２）からのデータを処理するように構成されており、かつ、前記数値制御ユニット（２０２、１０１２）に接続されている、グラフィック処理ユニット（２１４）と、を備え、
    前記グラフィック処理ユニット（２１４）は、変化部位が前記工作物（１１２）に対して直立状態のオブジェクトを含むかどうかを認識するように構成されていることと、
    前記グラフィック処理ユニット（２１４）および／または前記数値制御ユニット（２０２、１０１２）は、所定の切断プランならびに／または前記レーザマシニングヘッドの現在の位置および／もしくは軌跡（１０１６）に基づいて、前記直立的なオブジェクトと前記レーザマシニングヘッド（１０２）の間に衝突がないかをチェックするように構成されていることと、
    前記数値制御ユニット（２０２、１０１２）は、衝突のリスクの認識が行われた場合に衝突を防止するように構成されていることと、を特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
13. 請求項１２に記載の数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、前記光センサ系は、少なくとも２つのまたは好ましくは少なくとも４つのカメラ（２１２）、好ましくはＣＭＯＳカメラを備えることを特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
14. 請求項１３に記載の数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、２つのカメラ（２１２）が提供され、それらの撮影エリア（３０２）は同じ方向に整列されていることと、第１のカメラ（２１２）の前記撮影エリア（３０２）は前記マシニング空間（１０６）の第１の半部を撮影することと、第２のカメラ（２１２）の前記撮影エリア（３０２）は前記マシニング空間（１０６）の第２の半部を撮影することと、を特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
15. 請求項１３または１４に記載の数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、４つのカメラ（２１２）が提供されることと、２つのカメラ（２１２）の撮影エリア（３０２；４０２）は前記マシニング空間（１０６）の第１の半部を撮影することと、２つのカメラ（２１２）の撮影エリア（３０２、４０２）は前記マシニング空間（１０６）の第２の半部を撮影することと、前記２つのカメラ（２１２）は互いにずらされて各々配置されていることと、を特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
16. 請求項１２から１５のいずれか１項に記載の数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、前記光センサ系は高速接続部によって前記グラフィック処理ユニット（２１４）に接続されていることを特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
17. 請求項１２から１６のいずれか１項に記載の数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、前記グラフィック処理ユニット（２１４）はリアルタイムイーサネット接続部によって前記数値制御ユニット（２０２、１０１２）に接続されていることを特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
18. 請求項１２から１７のいずれか１項に記載の数値制御式レーザマシニングツール（１００）であって、前記カメラシステムおよび／または前記グラフィック処理ユニット（２１４）は、固有のカメラパラメータの第１の較正と、前記レーザマシニングツール（１００）の座標系と比較した前記カメラ（２１２）の座標系の並進および回転のパラメータの第２の較正と、を実行するように構成されていることを特徴とする、数値制御式レーザマシニングツール。
    

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