JP6984941B1 - 加工制御情報生成装置、加工制御情報生成方法およびプログラム - Google Patents

加工制御情報生成装置、加工制御情報生成方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

加工制御情報生成装置(1)は、加工品情報に基づいて加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出するフィーチャ抽出部(112)と、加工方法特定モデルを用いて加工方法を特定する加工方法特定部(114)と、フィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定するフィーチャ特定部(115)と、加工順序特定モデルを用いて最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する加工順序特定部(118)と、特定された加工方法および特定された最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報に対応する加工条件を選出し、加工順序情報と、加工条件情報と、最適フィーチャ情報と、部分加工方法情報と、に基づいて、加工制御情報を生成する加工制御情報生成部(119)と、を備える。

Description

本開示は、加工制御情報生成装置、加工制御情報生成方法およびプログラムに関する。
加工後形状データから加工すべき形状特徴を認識し、個々の形状特徴を正置フィーチャとして抽出した後、抽出した正置フィーチャから使用する加工機に対応する少なくとも1つの加工座標系それぞれにおける形状特徴を示す従属フィーチャを生成し、生成した従属フィーチャ毎に使用工具および切削条件を決定し、決定した工具を使用して決定した切削条件により加工する場合の加工能率を全ての従属フィーチャについて算出した後、算出した加工能率が最も高い従属フィーチャを最適従属フィーチャと定め、この最適従属フィーチャに基づいて、統合加工データを生成する加工データ一貫生成装置が提案されている(例えば特許文献1参照)。
特開2014−075000号公報
しかしながら、特許文献1に記載された加工データ一貫生成装置では、1つの加工対象部分について複数種類の正置フィーチャが抽出されてしまうと、その分、多くの従属フィーチャが生成されてしまう。この場合、統合加工データを出力するまでの必要計算量が多くなり、加工後形状データが入力されてから統合加工データが出力されるまでの時間が長くなる虞があった。
本開示は、上記事由に鑑みてなされたもので、加工品情報から加工制御情報を生成するまでの時間を短縮できる加工制御情報生成装置、加工制御情報生成方法およびプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本開示に係る加工制御情報生成装置は、
工作機械により被加工物から加工品を削り出すための前記工作機械の加工制御情報を生成する加工制御情報生成装置であって、
前記加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報を取得する加工品情報取得部と、
前記被加工物の形状、寸法および材質を示す被加工物情報を取得する被加工物情報取得部と、
前記加工品情報に基づいて前記加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出するフィーチャ抽出部と、
前記フィーチャを示すフィーチャ情報から、前記フィーチャ情報それぞれに対応する切削加工の加工方法を特定するための加工方法特定モデルを用いて、前記加工方法を特定する加工方法特定部と、
前記フィーチャ情報および前記加工方法特定部により特定された前記加工方法を示す部分加工方法情報から、前記加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定するフィーチャ特定部と、
前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報および前記部分加工方法情報から、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定するための加工順序特定モデルを用いて、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する加工順序特定部と、
前記部分加工方法情報と、前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報と、に基づいて、使用する工具の種類および前記工具の加工パスを含む予め設定された加工条件の中から、前記加工方法および前記最適フィーチャ情報に対応する加工条件を選出し、前記加工順序を示す加工順序情報と、前記加工条件を示す加工条件情報と、前記最適フィーチャ情報と、前記部分加工方法情報と、に基づいて、前記加工制御情報を生成する加工制御情報生成部と、を備える。
本開示によれば、フィーチャ特定部が、フィーチャ情報および加工方法特定部により特定された加工方法を示す部分加工方法情報から、加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定する。これにより、フィーチャ抽出部により1つの加工対象部分について複数種類のフィーチャが抽出された場合であっても加工制御情報を生成するために使用するフィーチャをフィーチャ特定部により最適なフィーチャだけに絞り混むことができるので、その分、加工制御情報を生成するために使用するフィーチャの数を低減することができ、ひいては、加工品情報から加工制御情報を生成するまでの時間を短縮できる。
本開示の実施の形態に係る加工制御情報生成システムの概略構成図である。 実施の形態に係る加工制御情報生成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る加工制御情報生成装置の機能構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る加工方法記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。 実施の形態に係る加工方法特定モデル、フィーチャ特定モデルまたは加工順序特定モデルの一例を示す図である。 実施の形態に係る加工制御情報生成装置が実行する加工制御情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施の形態に係る加工制御情報生成装置が実行するモデル更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施の形態に係る加工制御情報生成装置が実行する加工制御情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
以下、本開示の実施の形態に係る加工制御情報生成装置について図面を参照しながら説明する。本実施の形態に係る加工制御情報生成装置は、工作機械により被加工物から加工品を削り出すための工作機械の加工制御情報を生成する。この加工制御情報生成装置は、加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報に基づいて加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出するフィーチャ抽出部と、フィーチャを示すフィーチャ情報から、フィーチャ情報それぞれに対応する切削加工の加工方法を特定するための加工方法特定モデルを用いて、加工方法を特定する加工方法特定部と、フィーチャ情報および加工方法特定部により特定された加工方法を示す部分加工方法情報から、加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定するフィーチャ特定部と、を備える。また、この加工制御情報生成装置は、最適フィーチャ情報および部分加工方法情報から、最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定するための加工順序特定モデルを用いて、最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する加工順序特定部と、部分加工方法情報と、最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報と、に基づいて、使用する工具の種類および工具の加工パスを含む予め設定された加工条件の中から、加工方法および最適フィーチャ情報に対応する加工条件を選出し、加工順序を示す加工順序情報と、加工条件を示す加工条件情報と、加工順序情報と加工条件情報と最適フィーチャ情報と部分加工方法情報とに基づいて、加工制御情報を生成する加工制御情報生成部と、を備える。
例えば図1に示すように、本実施の形態に係る加工制御情報生成装置1は、工作機械4の利用者が所有する端末装置2と、加工制御情報生成装置1の管理者が所有する端末装置3と、工作機械4と、の間でネットワークNWを介して通信可能となっている。加工制御情報生成装置1の管理者は、例えば工作機械4の利用者に対して加工品を作製するための加工制御情報を提供する事業者が挙げられる。端末装置2は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等であり、表示部に加工品情報を入力するための操作画面が表示された状態で、利用者が入力部を介して工作機械4により作製しようとする加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報を入力すると、入力された加工品情報を、ネットワークNWを介して加工制御情報生成装置1へ送信する。ここで、表示部は、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等の表示装置であり、入力部は、キーボード、表示部に重ねて配置される透明なタッチパッド等の入力装置である。また、加工品情報は、例えばIGES(Initial Graphics Exchange Specification)形式、STEP(Standard for The Exchange of Product model data)形式等の加工品の図面情報と、加工品の材質を示す情報と、を含む。
端末装置3も、端末装置2と同様に、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等であり、加工制御情報生成装置1から送信された後述する部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を、ネットワークNWを介して取得し、取得した部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を表示部に表示する。また、端末装置3は、管理者が表示部に表示される部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を参照しながら、選択する加工方法、フィーチャおよび加工順序を修正するための操作を入力部に対して行うと、入力された操作内容に基づいて、修正後の部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を含む修正指示情報を生成する。そして、端末装置3は、生成した修正指示情報を、ネットワークNWを介して加工制御情報生成装置1へ送信する。
工作機械4は、被加工物の加工中において工具に加わる負荷をモニタリングしており、1つの加工制御情報による被加工物の加工が終了する毎に、加工中に工具に加わった負荷の履歴を示す負荷情報を、ネットワークNWを介して加工制御情報生成装置1へ送信する。ここで、負荷情報には、工具に加わる負荷を計測して得られる負荷計測情報とともに、工作機械4で加工する加工品の加工品情報に基づいて抽出されるフィーチャ情報と、工作機械4の加工対象部分に対応する後述の最適フィーチャ情報と、が含まれる。
加工制御情報生成装置1は、例えばサーバ用のコンピュータであり、CPU(Central Processing Unit)101と、主記憶部102と、補助記憶部103と、通信部106と、各部を接続するバス109と、を備える。CPU101は、例えばマルチコアプロセッサである。主記憶部102は、RAM(Random Access Memory)のような揮発性メモリであり、CPU101の作業領域として使用される。補助記憶部103は、ROM(Read Only Memory)、ストレージ等の不揮発性メモリを有し、加工制御情報生成装置1の各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。通信部106は、ネットワークNWを介して端末装置2および工作機械4と通信する。
CPU101は、補助記憶部103が記憶するプログラムを主記憶部102に読み出して実行することにより、図3に示すように、加工品情報取得部111、フィーチャ抽出部112、被加工物情報取得部113、加工方法特定部114、フィーチャ特定部115、加工順序特定部118、加工制御情報生成部119、シミュレーション判定部120、加工制御情報送信部121、修正指示取得部122、モデル更新部123、負荷情報取得部124、負荷判定部125および特定情報通知部126として機能する。また、図2に示す補助記憶部103は、図3に示すように、被加工物情報記憶部131と、基本フィーチャ記憶部132と、抽出フィーチャ記憶部133と、加工方法記憶部134と、加工方法特定モデル記憶部135と、フィーチャ特定モデル記憶部136と、加工条件記憶部137と、加工順序特定モデル記憶部138と、を有する。
被加工物情報記憶部131は、予め設定された複数種類の被加工物の形状、寸法および材質を示す被加工物情報を、被加工物を識別する被加工物識別情報に対応づけて記憶する。ここで、被加工物の形状、寸法を示す情報としては、例えば被加工物がブロック材である場合にはその寸法諸元を示す情報が採用される。また、材質を示す情報としては、例えば材質名、材質記号を示す情報が採用される。更に、被加工物情報は、被加工物の切削加工に使用できる工作機械の識別情報を含んでもよい。この被加工物情報は、例えば加工制御情報生成装置1を管理する利用者が、予め加工制御情報生成装置1と通信可能な端末装置(図示せず)を介して被加工物情報記憶部131に記憶させておけばよい。
基本フィーチャ記憶部132は、予め設定された複数種類の基本フィーチャを示す基本フィーチャ情報を、フィーチャの種別を示すフィーチャ種別情報に対応づけて記憶する。ここで、基本フィーチャは、加工品の形状特徴を示すものであり、少なくとも1つの面から構成されている。抽出フィーチャ記憶部133は、フィーチャ抽出部112により抽出されたフィーチャを示すフィーチャ情報およびフィーチャ抽出部112により生成された諸元情報を対応づけて記憶する。
加工方法記憶部134は、複数種類のフィーチャそれぞれについての加工方法を示す部分加工方法情報を、加工方法識別情報に対応づけて記憶する。ここで、部分加工方法情報は、例えば図4に示すように、被加工物を加工するために必要となる工程それぞれについて、使用する工具の種別を示す工具種別情報と、工具の動作モードを示す動作モード情報と、工具の移動方法を示す工具移動モード情報と、を含む。なお、部分加工方法情報は、第1工程、第2工程、第3工程の順番に加工が行われることを示している。図4に示す例では、「ネジ孔」のフィーチャについては、第1工程において、ドリルを使用してもみつけ加工を行い、次に、第2工程において、ドリルを使用して穿孔加工を行い、最後に、第3工程において、タップを使用してネジ切り加工を行うことを示している。加工方法識別情報は、加工方法識別番号として付与されている。
加工方法特定モデル記憶部135は、フィーチャ情報および諸元情報から前述の加工方法識別情報を特定するための加工方法特定モデルを示す情報を記憶する。加工方法特定モデルは、例えば図5に示すように入力層L10、隠れ層L20および出力層L30を有する順伝播型ニューラルネットワークである。ここで、入力層L10には、フィーチャ抽出部112により抽出されたフィーチャそれぞれの種別を示す数値、フィーチャの位置、寸法等を示す数値情報が入力される。隠れ層L20は、予め設定された数M[j]のノードx[j,i](1≦i≦M[j]、M[j]は正の整数)を含むN(Nは正の整数)個の層から構成されている。即ち、隠れ層L20は、各ノード列同士が繋がれた構造を有する。ここで、各ノードx[j,i]の出力y[j,i]は、下記式(1)の関係式で表される。
Figure 0006984941
ここで、W[j,i,k]は、重み係数を示し、f(*)は、活性化関数を示す。この重み係数W[j,i,k]が、前述のニューラルネットワークの構造を決めるニューラルネットワーク係数に相当する。また、活性化関数としては、シグモイド関数、ランプ関数、ステップ関数、ソフトマックス関数等の非線形関数が用いられる。隠れ層L20は、ノードに入力される情報が前の層の各ノードの出力にそれぞれに重み係数を乗じたものの総和となっている。そして、総和を引数とする活性化関数の出力が次の層へ伝達される。出力層L30は、隠れ層L20の最終層からの出力y[j,i]を、予め設定された複数種類の加工方法それぞれに対応する価値(以下、「Q値」と称する。)を要素とするQ値ベクトルに変換して出力する。出力層L30は、例えばソフトマックス関数を用いて複数種類の加工方法それぞれに対応するQ値を算出する。
加工方法特定モデルが図5に示すようなニューラルネットワークである場合、加工方法特定モデル記憶部135は、ニューラルネットワークの構造を示す情報と、そのニューラルネットワークにおける重み係数を示す情報と、を記憶する。ここで、ニューラルネットワークの構造を示す情報は、ニューラルネットワークのノード数、層数、各ノードに対応する活性化関数を示す情報を含み、前述の重み係数を示す情報は、ニューラルネットワークの各ノードに対応する重み係数W[j,i,k]を示す情報である。
図3に戻って、フィーチャ特定モデル記憶部136は、フィーチャ情報、加工方法特定部114により特定された加工方法の加工方法識別番号および諸元情報から最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを示す情報を記憶する。フィーチャ特定モデルは、加工方法特定モデルと同様に、例えば図5に示すように入力層L10、隠れ層L20および出力層L30を有するニューラルネットワークである。この場合、出力層L30は、隠れ層L20の最終層からの出力y[j,i]を、抽出されたフィーチャそれぞれに対応するQ値を要素とQ値ベクトルに変換して出力する。
加工条件記憶部137は、複数種類の工具それぞれの寸法、可能動作速度、可能動作および移動可能範囲を示す加工条件情報を、工具を識別する工具識別情報に対応づけて記憶する。また、加工条件記憶部137は、複数種類の工具それぞれについて、工具の動作速度および工具の移動方向と工具の剛性との相関関係を示す剛性情報を記憶する。
加工順序特定モデル記憶部138は、フィーチャ情報および加工方法識別情報から加工順序を特定するための加工順序特定モデルを示す情報を記憶する。加工順序特定モデルは、加工方法特定モデル、フィーチャ特定モデルと同様に、例えば図5に示すように入力層L10、隠れ層L20および出力層L30を有するニューラルネットワークである。この場合、出力層L30は、隠れ層L20の最終層からの出力y[j,i]を、予め設定された複数種類の加工順序それぞれに対応するQ値を要素とするQ値ベクトルに変換して出力する。
加工品情報取得部111は、端末装置2から送信される、工作機械4により被加工物から削り出す加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報を取得する。加工品情報取得部111は、取得した加工品情報をフィーチャ抽出部112および被加工物情報取得部113に通知する。また、加工品情報取得部111は、加工品情報の送信元の端末装置2を識別する端末識別情報を加工制御情報送信部121に通知する。ここで、端末識別情報は、例えば端末装置2に付与されたアドレス情報を含む。
被加工物情報取得部113は、被加工物の形状、寸法および材質を示す被加工物情報を被加工物情報記憶部131から取得する。被加工物情報取得部113は、加工品情報に基づいて、加工品の材質と同じ材質であって、加工品を包含する形状および寸法を有する被加工物の被加工物情報を検索して取得する。そして、被加工物情報取得部113は、取得した被加工物情報をフィーチャ抽出部112に通知する。
フィーチャ抽出部112は、加工品情報に基づいて加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出する。フィーチャ抽出部112は、基本フィーチャ記憶部132が記憶する基本フィーチャ情報を参照して、加工品情報が示す加工品形状の中から基本フィーチャと一致する部分を探索して、加工品に含まれるフィーチャの種別、寸法、位置を特定する。そして、フィーチャ抽出部112は、抽出したフィーチャを示すフィーチャ情報を抽出フィーチャ記憶部133に記憶させる。また、フィーチャ抽出部112は、抽出した各フィーチャを示すフィーチャ情報と加工品情報取得部111から通知される加工品情報と被加工物情報取得部113から通知される被加工物情報とから、各フィーチャに対応する諸元情報を生成する。諸元情報には、例えば、加工前の工具のセッティングに関する段取り状態情報と、加工すべき、領域を示す加工領域情報とが含まれる。段取り状態情報は、例えば、材質を識別する材質識別情報と、工具のセッティングの際の基準位置、基準軸方向を示す情報と、加工領域数を示す情報等を含む。また、加工領域情報は、例えば、加工領域の基準位置、寸法、加工座標系の基準軸、加工面の状態、削り代量、フィーチャを識別する少なくとも1つのフィーチャ識別情報を含む。フィーチャ抽出部112は、生成した諸元情報をフィーチャ情報に対応づけて抽出フィーチャ記憶部133に記憶させる。
加工方法特定部114は、抽出フィーチャ記憶部133が記憶する各フィーチャ情報および諸元情報から、前述の加工方法特定モデルを用いて、フィーチャそれぞれに対応する加工方法を特定する。具体的には、加工方法特定部114は、各フィーチャ情報および諸元情報から、前述の加工方法特定モデルを用いて、予め設定された複数種類の加工方法それぞれに対応するQ値を要素とするQ値ベクトルを算出する。そして、加工方法特定部114は、算出されたQ値ベクトルの要素の中で最も高いQ値に対応する加工方法を識別する加工方法識別情報を特定する。そして、加工方法特定部114は、特定した加工方法識別情報御をフィーチャ特定部115に通知する。また、加工方法特定部114は、加工方法記憶部134から特定した加工方法識別情報に対応する部分加工方法情報を取得し、取得した部分加工方法情報を特定情報通知部126に通知する。
フィーチャ特定部115は、抽出フィーチャ記憶部133が記憶するフィーチャ情報および諸元情報と、加工方法特定部114から通知される加工方法識別情報と、から、前述のフィーチャ特定モデルを用いて、加工品の加工に採用するのに最適なフィーチャを特定する。具体的には、フィーチャ特定部115は、フィーチャ情報、諸元情報および加工方法識別情報から、前述のフィーチャ特定モデルを用いて、抽出されたフィーチャそれぞれに対応するQ値を要素とするQ値ベクトルを算出する。そして、フィーチャ特定部115は、算出されたQ値ベクトルの要素のうち最も高いQ値に対応するフィーチャを最適なフィーチャとして特定する。そして、フィーチャ特定部115は、特定した最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報とそれに対応する加工方法識別情報とを加工制御情報生成部119に通知する。また、フィーチャ特定部115は、特定したフィーチャ情報を特定情報通知部126に通知する。
加工順序特定部118は、フィーチャ情報および加工方法識別情報から、前述の加工順序特定モデルを用いて、各フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する。具体的には、加工順序特定部118は、加工条件情報、フィーチャ情報および加工方法識別情報から、前述の加工順序特定モデルを用いて、予め設定された複数種類の加工順序それぞれに対応するQ値を算出する。そして、加工順序特定部118は、算出されたQ値ベクトルの要素のうち最も高いQ値に対応する加工順序を特定する。また、加工順序特定部118は、特定した加工順序に従って各フィーチャに対応する加工対象部分を加工する際、先行して加工する加工対象部分から退避してから次に加工する加工対象部分に到達するまでの工具のリトラクト経路およびアプローチ経路を設定する。加工順序特定部118は、設定した加工順序を示す加工順序情報と、設定したリトラクト経路およびアプローチ経路を示す経路情報と、を加工制御情報生成部119に通知する。また、加工順序特定部118は、特定した加工順序を示す加工順序情報を特定情報通知部126に通知する。
加工制御情報生成部119は、加工方法記憶部134が記憶する部分加工方法情報の中から、フィーチャ特定部115から通知される加工方法識別情報に対応する部分加工方法情報を取得する。そして、加工制御情報生成部119は、取得した部分加工方法情報とフィーチャ特定部115から通知されるフィーチャ情報とに基づいて、使用する工具の種類および工具の移動経路(加工パス)を含む予め設定された加工条件の中から、フィーチャ情報に対応する加工条件を選出する。具体的には、加工制御情報生成部119は、加工条件記憶部137が記憶する加工条件情報を参照して、部分加工情報およびフィーチャ情報に基づいて、各フィーチャ情報が示す加工対象部分の加工において干渉が無い加工条件情報を選出する。加工制御情報生成部119は、選出した加工条件情報と、加工順序特定部118から通知される加工順序情報および経路情報と、フィーチャ情報および部分加工方法情報と、に基づいて、全てのフィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工するための加工制御情報を生成する。そして、加工制御情報生成部119は、生成した加工制御情報を、シミュレーション判定部120および加工制御情報送信部121に通知する。
シミュレーション判定部120は、加工制御情報生成部119から通知される加工制御情報に基づいて、加工シミュレーションを行うことにより、各フィーチャ情報が示す加工対象部分の加工における干渉の有無を判定する。シミュレーション判定部120は、加工シミュレーションの結果、加工対象部分の加工における干渉が有ると判定すると、干渉発生通知情報をモデル更新部123に通知する。加工制御情報送信部121は、加工制御情報生成部119が生成した加工制御情報を、加工品情報取得部111から通知される端末識別情報に基づいて、端末装置2へ送信する。
修正指示取得部122は、管理者が所有する端末装置3から修正指示情報を取得すると、取得した修正指示情報から、部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を抽出し、抽出した部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報をモデル更新部123に通知する。
モデル更新部123は、修正指示取得部122から部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報が通知された場合、通知された部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を用いて、加工方法特定モデル、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルそれぞれを更新する。ここで、モデル更新部123は、例えば修正指示取得部122から通知された部分加工方法情報が示す加工方法のQ値が0よりも大きい値でありそれ以外の加工方法のQ値が0に設定されたQ値ベクトルを教師データとして加工方法特定モデルを更新する。また、モデル更新部123は、例えば修正指示取得部122から通知されたフィーチャ情報が示すフィーチャのQ値が0よりも大きい値でありそれ以外のフィーチャのQ値が0に設定されたQ値ベクトルを教師データとしてフィーチャ特定モデルを更新する。更に、モデル更新部123は、例えば修正指示取得部122から通知された加工順序情報が示す加工順序のQ値が0よりも大きい値でありそれ以外の加工順序のQ値が0に設定されたQ値ベクトルを教師データとして加工順序特定モデルを更新する。
また、モデル更新部123は、シミュレーション判定部120から干渉発生通知情報を取得した場合、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルを用いて特定されたフィーチャ情報および加工順序情報とは異なる新たなフィーチャ情報および加工順序情報を選出し、選出したフィーチャ情報および加工順序情報を用いて、前述と同様にして、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルそれぞれを各別に更新する。また、モデル更新部123は、負荷判定部125からフィーチャ情報および加工順序情報が通知されると、通知されたフィーチャ情報および加工順序情報とは異なる新たなフィーチャ情報および加工順序情報を選出し、選出したフィーチャ情報および加工順序情報を用いて、前述と同様にして、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルそれぞれを各別に更新する。
負荷情報取得部124は、工作機械4から送信される、各フィーチャに対応する加工対象部分を加工する際に工具に加わる負荷を示す負荷情報を取得し、取得した負荷情報を負荷判定部125に通知する。負荷情報には、工具に加わる負荷を計測して得られる負荷計測情報と、工作機械4の加工対象部分に対応するフィーチャ情報と、加工対象を加工する際の加工順序を示す加工順序情報と、が含まれる。負荷判定部125は、負荷情報取得部124から通知される負荷情報に含まれる負荷計測情報が示す負荷計測値が予め設定された基準負荷を超えるか否かを判定する。そして、負荷判定部125は、負荷計測値が基準負荷を超えると判定すると、負荷情報に含まれるフィーチャ情報および加工順序情報をモデル更新部123に通知する。
特定情報通知部126は、加工方法特定部114から通知される部分加工方法情報と、フィーチャ特定部115から通知されるフィーチャ情報と、加工順序特定部118から通知される加工順序情報と、を取得する。そして、特定情報通知部126は、取得した部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を、管理者が所有する端末装置3へ送信する。
次に、本実施の形態に係る加工制御情報生成装置1が実行する加工制御情報生成処理理について、図6から図8を参照しながら説明する。なお、この加工制御情報生成処理は、例えば加工制御情報生成装置1へ電源が投入された後、加工制御情報生成処理を実行するためのアプリケーションが起動したことを契機として開始される。まず、加工品情報取得部111は、図6に示すように、端末装置2から送信される加工品情報を取得したか否かを判定する(ステップS101)。ここで、加工品情報取得部111が、加工品情報を取得していないと判定すると(ステップS101:No)、後述のステップS117の処理が実行される。
一方、加工品情報取得部111が、加工品情報を取得したと判定したとする(ステップS101:Yes)。この場合、被加工物情報取得部113は、加工品情報に基づいて、被加工物情報記憶部131が記憶する被加工物情報の中から加工品の材質と同じ材質であって、加工品を包含する形状および寸法を有する被加工物の被加工物情報を取得する(ステップS102)。次に、フィーチャ抽出部112は、基本フィーチャ記憶部132が記憶する基本フィーチャ情報を参照して、加工品情報が示す加工品形状の中から基本フィーチャと一致する部分を探索することにより、加工品に含まれるフィーチャを抽出する。そして、フィーチャ抽出部112は、抽出した各フィーチャを示すフィーチャ情報と加工品情報取得部111から通知される加工品情報と被加工物情報取得部113から通知される被加工物情報とから、各フィーチャに対応する諸元情報を生成する(ステップS103)。ここで、フィーチャ抽出部112は、抽出したフィーチャを示すフィーチャ情報を抽出フィーチャ記憶部133に記憶させる。
続いて、加工方法特定部114は、抽出フィーチャ記憶部133が記憶する各フィーチャ情報および諸元情報から、前述の加工方法特定モデルを用いて、フィーチャそれぞれに対応する加工方法を特定する(ステップS104)。
その後、フィーチャ特定部115は、抽出フィーチャ記憶部133が記憶する各フィーチャ情報および加工方法特定部114から通知される加工方法識別情報から、前述のフィーチャ特定モデルを用いて、加工品の加工に採用するのに最適なフィーチャを特定する(ステップS105)。
次に、加工制御情報生成部119は、加工方法特定部114により特定された加工方法識別情報に対応する部分加工方法情報を取得し、取得した部分加工方法情報とフィーチャ特定部115により特定されたフィーチャ情報とに基づいて、加工条件を選出する(ステップS106)。
続いて、加工順序特定部118は、フィーチャ情報および部分加工方法情報から、前述の加工順序特定モデルを用いて、各フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する(ステップS107)。
その後、加工順序特定部118は、設定した加工順序に従って各フィーチャに対応する加工対象部分を加工する際、先行して加工する加工対象部分から退避してから次に加工する加工対象部分に到達するまでの工具のリトラクト経路およびアプローチ経路を設定する(ステップS108)。
次に、加工制御情報生成部119は、加工順序情報および経路情報と、加工条件情報、フィーチャ情報および部分加工方法情報と、に基づいて、全てのフィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工するための加工制御情報を生成する(ステップS109)。続いて、シミュレーション判定部120は、加工制御情報生成部119により生成された加工制御情報に基づいて、加工品の加工シミュレーションを実行する(ステップS110)。
その後、シミュレーション判定部120は、加工シミュレーションの結果、各フィーチャ情報が示す加工対象部分の加工において干渉が発生したか否かを判定する(ステップS111)。ここで、シミュレーション判定部120により干渉が発生したと判定されると(ステップS111:Yes)、モデル更新部123は、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルを用いて特定されたフィーチャ情報および加工順序情報とは異なる新たなフィーチャ情報および加工順序情報を選出する(ステップS112)。次に、後述のフィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルを更新するためのモデル更新処理が実行される(ステップS116)。
一方、シミュレーション判定部120により干渉が発生していないと判定されると(ステップS111:No)、特定情報通知部126は、部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を取得して管理者が所有する端末装置3へ送信する(ステップS113)。続いて、修正指示取得部122は、端末装置3から修正指示情報を取得したか否かを判定する(ステップS114)。ここで、修正指示取得部122は、端末装置3から修正指示情報を取得したと判定すると(ステップS114:Yes)、取得した修正指示情報から、部分加工方法情報、フィーチャ情報および加工順序情報を抽出する(ステップS115)。その後、モデル更新部123が、加工方法特定モデル、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルを更新するためのモデル更新処理を実行する(ステップS116)。
ここで、本実施の形態に係る加工制御情報生成装置1が実行するモデル更新処理について図7を参照しながら詳細に説明する。まず、モデル更新部123は、加工方法特定モデルを更新するか否かを判定する(ステップS201)。モデル更新部123は、加工方法特定モデルが更新対象でないと判定すると(ステップS201:No)、後述のステップS206の処理を実行する。一方、モデル更新部123は、加工方法特定モデルが更新対象であると判定すると(ステップS201:Yes)、モデル更新部123は、抽出フィーチャ記憶部133が記憶するフィーチャ情報および諸元情報から、加工方法特定モデルを用いて、予め設定された複数種類の加工方法それぞれに対応するQ値を要素とするQ値ベクトルを算出する(ステップS202)。次に、モデル更新部123は、モデル更新部123に通知された部分加工方法情報が示す加工方法のQ値が0よりも大きい値でありそれ以外の加工方法のQ値が0に設定されたQ値ベクトルを生成し、ステップS202で算出したQ値ベクトルと生成したQ値ベクトルとの誤差を算出する(ステップS203)。ここで、モデル更新部123は、例えば2つのQ値ベクトルのノルムを算出する。続いて、モデル更新部123は、算出された誤差に基づいて、誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)により加工方法特定モデルを構成するニューラルネットワークの重み係数を新たに決定する(ステップS204)。その後、モデル更新部123は、決定した重み係数を示す重み係数情報で、加工方法特定モデル記憶部135が記憶する重み係数情報を更新する(ステップS205)。
次に、モデル更新部123は、フィーチャ特定モデルを更新するか否かを判定する(ステップS206)。モデル更新部123は、フィーチャ特定モデルが更新対象でないと判定すると(ステップS206:No)、後述のステップS211の処理を実行する。一方、モデル更新部123は、フィーチャ特定モデルが更新対象であると判定すると(ステップS206:Yes)、モデル更新部123は、抽出フィーチャ記憶部133が記憶するフィーチャ情報および諸元情報と加工方法特定部114により特定された加工方法識別情報とから、前述のフィーチャ特定モデルを用いて、複数のフィーチャそれぞれに対応するQ値を要素とするQ値ベクトルを算出する(ステップS207)。続いて、モデル更新部123は、モデル更新部123に通知されるフィーチャ情報に対応するフィーチャのQ値が0よりも大きい値でありそれ以外のフィーチャのQ値が0に設定されたQ値ベクトルを生成し、ステップS207で算出したQ値ベクトルと生成したQ値ベクトルとの誤差を算出する(ステップS208)。その後、モデル更新部123は、算出された誤差に基づいて、誤差逆伝播法によりフィーチャ特定モデルを構成するニューラルネットワークの重み係数を新たに決定する(ステップS209)。次に、モデル更新部123は、決定した重み係数を示す重み係数情報で、フィーチャ特定モデル記憶部136が記憶する重み係数情報を更新する(ステップS210)。
続いて、モデル更新部123は、加工順序特定モデルを更新するか否かを判定する(ステップS211)。モデル更新部123は、加工順序特定モデルが更新対象でないと判定すると(ステップS211:No)、そのまま図6のステップS104の処理が実行される。一方、図7に示すように、モデル更新部123は、加工順序特定モデルが更新対象であると判定すると(ステップS211:Yes)、モデル更新部123は、フィーチャ情報および部分加工方法情報から、前述の加工順序特定モデルを用いて、加工順序特定部118は、フィーチャ情報および加工方法識別情報から、前述の加工順序特定モデルを用いて、予め設定された複数種類の加工順序それぞれに対応するQ値を算出する(ステップS212)。その後、モデル更新部123は、モデル更新部123に通知された加工順序情報が示す加工順序のQ値が0よりも大きい値でありそれ以外の加工順序のQ値が0に設定されたQ値ベクトルを生成し、ステップS212で算出したQ値ベクトルと生成したQ値ベクトルとの誤差を算出する(ステップS213)。次に、モデル更新部123は、算出された誤差に基づいて、誤差逆伝播法により加工順序特定モデルを構成するニューラルネットワークの重み係数を新たに決定する(ステップS214)。続いて、モデル更新部123は、決定した重み係数を示す重み係数情報で、加工順序特定モデル記憶部138が記憶する重み係数情報を更新する(ステップS215)。図6に戻って、その後、再びステップS104の処理が実行される。
また、ステップS114において、修正指示取得部122が、端末装置3から修正指示情報を取得していないと判定したとする(ステップS114:No)。この場合、図8に示すように、加工制御情報送信部121は、加工制御情報生成部119が生成した加工制御情報を、加工品情報取得部111が取得した加工品情報の送信元の端末装置2へ送信する(ステップS117)。
続いて、負荷情報取得部124は、工作機械4から送信される、各最適フィーチャに対応する加工対象部分を加工する際に工具に加わる負荷を示す負荷情報を取得したか否かを判定する(ステップS118)。ここで、負荷情報取得部124が、負荷情報を取得していないと判定すると(ステップS118:No)、再びステップS101の処理が実行される。一方、負荷情報取得部124が、負荷情報を取得したと判定すると(ステップS118:Yes)、負荷判定部125は、負荷情報に含まれる負荷計測情報が示す負荷計測値が予め設定された基準負荷を超えるか否かを判定する(ステップS119)。ここで、負荷判定部125が、負荷計測値が基準負荷以下であると判定すると(ステップS119:No)、再びステップS101の処理が実行される。
一方、負荷判定部125が、負荷計測値が基準負荷を超えると判定すると(ステップS119:Yes)、負荷情報に含まれるフィーチャ情報および加工順序情報を抽出する(ステップS120)。その後、モデル更新部123は、負荷情報から抽出されたフィーチャ情報および加工順序情報とは異なる新たなフィーチャ情報および加工順序情報を選出する(ステップS121)。次に、後述のフィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルを更新するためのモデル更新処理が実行される(ステップS116)。
以上説明したように、本実施の形態に係る加工制御情報生成装置1によれば、フィーチャ特定部115が、フィーチャ情報および加工方法特定部114により特定された加工方法を示す部分加工方法情報から、加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定する。これにより、フィーチャ抽出部112により1つの加工対象部分について複数種類のフィーチャが抽出された場合であっても加工制御情報を生成するために使用するフィーチャをフィーチャ特定部115により最適なフィーチャだけに絞り混むことができるので、その分、加工制御情報を生成するために使用するフィーチャの数を低減することができ、ひいては、加工品情報から加工制御情報を生成するまでの時間を短縮できる。
以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は前述の実施の形態によって限定されるものではない。例えば、実施の形態において、工作機械4が設置された環境に応じて、加工制御情報を補正する補正部を備えるものであってもよい。具体的には、加工制御情報生成装置が、例えば工作機械4が設置される環境パラメータ(温度、湿度等)と、工具により被加工物を切削、研磨等する際の切削速度、研磨速度等と、の相関関係を示す情報を記憶する環境パラメータ相関情報記憶部(図示せず)を備えるものであってもよい。そして、補正部が、工作機械4から送信される環境パラメータ情報を取得してから、環境パラメータ相関情報記憶部が記憶する情報を参照して、加工制御情報に含まれる切削速度、研磨速度等のパラメータ情報を、取得した環境パラメータ情報が示す環境パラメータに対応するパラメータを示すパラメータ情報に補正するものであってもよい。
実施の形態では、加工方法特定モデル、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルとして順伝播型ニューラルネットワークを採用する例について説明したが、これに限定されるものではなく、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、ボルツマンマシン等を採用してもよい。或いは、加工方法特定モデル、フィーチャ特定モデルおよび加工順序特定モデルとして、サポートベクターマシン、決定木、その他の機械学習により得られるモデルを採用してもよい。
また、本開示に係る加工制御情報生成装置1の各種機能は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、ネットワークに接続されているコンピュータに、上記動作を実行するためのプログラムを、コンピュータシステムが読み取り可能な非一時的な記録媒体(CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)等)に格納して配布し、当該プログラムをコンピュータシステムにインストールすることにより、上述の処理を実行する加工制御情報生成装置1を構成してもよい。
また、コンピュータにプログラムを提供する方法は任意である。例えば、プログラムは、通信回線の掲示版(BBS(Bulletin Board System))にアップロードされ、通信回線を介してコンピュータに配信されてもよい。そして、コンピュータは、このプログラムを起動して、OS(Operating System)の制御の下、他のアプリケーションと同様に実行する。これにより、コンピュータは、上述の処理を実行する加工制御情報生成装置1として機能する。
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
本開示は、加工品の図面情報から被加工物からその加工品を削り出す工作機械の加工制御情報を提供する装置として好適である。
1:加工制御情報生成装置、2,3:端末装置、4:工作機械、101:CPU、102:主記憶部、103:補助記憶部、106:通信部、109:バス、111:加工品情報取得部、112:フィーチャ抽出部、113:被加工物情報取得部、114:加工方法特定部、115:フィーチャ特定部、118:加工順序特定部、119:加工制御情報生成部、120:シミュレーション判定部、121:加工制御情報送信部、122:修正指示取得部、123:モデル更新部、124:負荷情報取得部、125:負荷判定部、126:特定情報通知部、131:被加工物情報記憶部、132:基本フィーチャ記憶部、133:抽出フィーチャ記憶部、134:加工方法記憶部、135:加工方法特定モデル記憶部、136:フィーチャ特定モデル記憶部、137:加工条件記憶部、138:加工順序特定モデル記憶部、L10:入力層、L20:隠れ層、L30:出力層、NW ネットワーク

Claims (8)

  1. 工作機械により被加工物から加工品を削り出すための前記工作機械の加工制御情報を生成する加工制御情報生成装置であって、
    前記加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報を取得する加工品情報取得部と、
    前記被加工物の形状、寸法および材質を示す被加工物情報を取得する被加工物情報取得部と、
    前記加工品情報に基づいて前記加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出するフィーチャ抽出部と、
    前記フィーチャを示すフィーチャ情報から、前記フィーチャ情報それぞれに対応する切削加工の加工方法を特定するための加工方法特定モデルを用いて、前記加工方法を特定する加工方法特定部と、
    前記フィーチャ情報および前記加工方法特定部により特定された前記加工方法を示す部分加工方法情報から、前記加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定するフィーチャ特定部と、
    前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報および前記部分加工方法情報から、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定するための加工順序特定モデルを用いて、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する加工順序特定部と、
    前記部分加工方法情報と、前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報と、に基づいて、使用する工具の種類および前記工具の加工パスを含む予め設定された加工条件の中から、前記加工方法および前記最適フィーチャ情報に対応する加工条件を選出し、前記加工順序を示す加工順序情報と、前記加工条件を示す加工条件情報と、前記最適フィーチャ情報と、前記部分加工方法情報と、に基づいて、前記加工制御情報を生成する加工制御情報生成部と、を備える、
    加工制御情報生成装置。
  2. 前記加工方法特定部により特定された前記加工方法と、前記フィーチャ特定部により特定された前記最適なフィーチャと、前記加工順序特定部により特定された前記加工順序と、の少なくとも1つについて修正するための修正指示情報を取得する修正指示取得部と、
    前記修正指示情報に対応する修正後の加工方法を示す部分加工方法情報と、修正後の最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報と、の少なくとも1つに基づいて、前記加工方法特定モデル、前記フィーチャ特定モデルおよび前記加工順序特定モデルのうちの少なくとも1つを更新するモデル更新部と、を更に備える、
    請求項1に記載の加工制御情報生成装置。
  3. 前記加工制御情報生成部により生成された前記加工制御情報を用いて前記工作機械を制御したときに前記工作機械に加わる負荷が予め設定された基準負荷を超えるか否かを判定する負荷判定部を更に備え、
    前記モデル更新部は、前記負荷判定部により前記負荷が前記基準負荷を超えると判定されると、前記フィーチャ情報から前記加工制御情報を生成するのに用いた最適フィーチャ情報と部分加工方法情報とは異なる最適フィーチャ情報と部分加工方法情報とを用いて前記フィーチャ特定モデルおよび前記加工順序特定モデルのうちの少なくとも1つを更新する、
    請求項2に記載の加工制御情報生成装置。
  4. 複数種類の加工方法それぞれを示す複数の部分加工方法情報を、それぞれ、加工方法識別情報に対応づけて記憶する加工方法記憶部を更に備え、
    前記加工方法特定部は、前記加工方法記憶部が記憶する前記複数の部分加工方法情報の中から、前記加工方法特定モデルにより特定される加工方法識別情報に対応する部分加工方法情報を選択する、
    請求項1から3のいずれか1項に記載の加工制御情報生成装置。
  5. 複数の被加工物情報を、それぞれ、少なくとも1種類の加工品情報に対応づけて記憶する被加工物情報記憶部を更に備え、
    前記被加工物情報取得部は、前記被加工物情報記憶部が記憶する前記複数の被加工物情報の中から、前記加工品情報取得部が取得した加工品情報に対応づけられた被加工物情報を取得する、
    請求項1から4のいずれか1項に記載の加工制御情報生成装置。
  6. 前記工作機械が設置された環境に応じて、前記加工制御情報を補正する補正部を更に備える、
    請求項1から5のいずれか1項に記載の加工制御情報生成装置。
  7. 工作機械により被加工物から加工品を削り出すための前記工作機械の加工制御情報を生成する加工制御情報生成方法であって、
    前記加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報を取得するステップと、
    前記被加工物の形状、寸法および材質を示す被加工物情報を取得するステップと、
    前記加工品情報に基づいて前記加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出するステップと、
    前記フィーチャを示すフィーチャ情報から、前記フィーチャ情報それぞれに対応する切削加工の加工方法を特定するための加工方法特定モデルを用いて、前記加工方法を特定するステップと、
    前記フィーチャ情報および特定した前記加工方法を示す部分加工方法情報から、前記加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定するステップと、
    前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報および前記部分加工方法情報から、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定するための加工順序特定モデルを用いて、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定するステップと、
    前記部分加工方法情報と、前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報と、に基づいて、使用する工具の種類および前記工具の加工パスを含む予め設定された加工条件の中から、前記加工方法および前記最適フィーチャ情報に対応する加工条件を選出するステップと、
    前記加工順序を示す加工順序情報と、前記加工条件を示す加工条件情報と、前記最適フィーチャ情報と、前記部分加工方法情報と、に基づいて、前記加工制御情報を生成するステップと、を含む、
    加工制御情報生成方法。
  8. コンピュータを、
    加工品の仕上がり形状および寸法を示す加工品情報を取得する加工品情報取得部、
    被加工物の形状、寸法および材質を示す被加工物情報を取得する被加工物情報取得部、
    前記加工品情報に基づいて前記加工品の形状特徴を示すフィーチャを抽出するフィーチャ抽出部、
    前記フィーチャを示すフィーチャ情報から、前記フィーチャ情報それぞれに対応する切削加工の加工方法を特定するための加工方法特定モデルを用いて、前記加工方法を特定する加工方法特定部、
    前記フィーチャ情報および前記加工方法特定部により特定された前記加工方法を示す部分加工方法情報から、前記加工品の加工に最適なフィーチャを特定するためのフィーチャ特定モデルを用いて、最適なフィーチャを特定するフィーチャ特定部、
    前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報および前記部分加工方法情報から、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定するための加工順序特定モデルを用いて、前記最適フィーチャ情報に対応する加工対象部分の全てを加工する際の加工順序を特定する加工順序特定部、
    前記部分加工方法情報と、前記最適なフィーチャを示す最適フィーチャ情報と、に基づいて、使用する工具の種類および前記工具の加工パスを含む予め設定された加工条件の中から、前記加工方法および前記最適フィーチャ情報に対応する加工条件を選出し、前記加工順序を示す加工順序情報と、前記加工条件を示す加工条件情報と、前記最適フィーチャ情報と、前記部分加工方法情報と、に基づいて、工作機械により被加工物から加工品を削り出すための前記工作機械の加工制御情報を生成する加工制御情報生成部、
    として機能させるためのプログラム。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001142517A (ja) * 1999-11-16 2001-05-25 Amada Co Ltd 板金モデルの成形形状認識方法及びその装置並びに板金モデルの成形形状認識方法のプログラムを記憶した記憶媒体
JP2005309713A (ja) * 2004-04-21 2005-11-04 New Industry Research Organization 工程設計支援システム及び支援方法
JP2014073546A (ja) * 2012-10-03 2014-04-24 Toyota Central R&D Labs Inc 加工データ一貫生成装置、加工データ一貫生成プログラム及び加工データ一貫生成方法
US20140358269A1 (en) * 2013-05-28 2014-12-04 Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. Feature geometry aspect recognition and machining
JP2018106417A (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 ファナック株式会社 数値制御装置及び機械学習装置
WO2020121477A1 (ja) * 2018-12-13 2020-06-18 三菱電機株式会社 機械学習装置、加工プログラム生成装置および機械学習方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003186512A (ja) * 2001-12-14 2003-07-04 Toyota Motor Corp 中間段階モデル作成装置及び方法
CN100412738C (zh) * 2003-07-04 2008-08-20 三菱电机株式会社 自动编程方法及自动编程装置
JP4300275B2 (ja) * 2004-10-21 2009-07-22 義昭 垣野 工程設計方法、工程設計装置及びコンピュータプログラム
KR101257275B1 (ko) * 2011-10-26 2013-04-22 화천기공 주식회사 자동가공기능을 갖는 지능형 cnc공작기계 및 그 제어방법
JP5768794B2 (ja) 2012-10-03 2015-08-26 株式会社豊田中央研究所 加工データ一貫生成装置、加工データ一貫生成プログラム及び加工データ一貫生成方法
JP6034835B2 (ja) * 2014-08-26 2016-11-30 ファナック株式会社 サイクルタイムを短縮するための情報を提示する数値制御装置
CN108292130B (zh) * 2015-11-19 2020-09-22 村田机械株式会社 信息处理装置、加工系统、数据构造以及数据处理方法
CN110945443B (zh) * 2017-07-28 2023-04-18 多曼兹株式会社 用加工设备制造计算机设计的家具零部件的系统及方法
US10061300B1 (en) * 2017-09-29 2018-08-28 Xometry, Inc. Methods and apparatus for machine learning predictions and multi-objective optimization of manufacturing processes
JP6898371B2 (ja) * 2019-02-28 2021-07-07 ファナック株式会社 加工条件調整装置及び加工条件調整システム
JP7464383B2 (ja) * 2019-12-10 2024-04-09 ファナック株式会社 ワークモデルの修正量を学習する機械学習装置、制御装置、加工システム、及び機械学習方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001142517A (ja) * 1999-11-16 2001-05-25 Amada Co Ltd 板金モデルの成形形状認識方法及びその装置並びに板金モデルの成形形状認識方法のプログラムを記憶した記憶媒体
JP2005309713A (ja) * 2004-04-21 2005-11-04 New Industry Research Organization 工程設計支援システム及び支援方法
JP2014073546A (ja) * 2012-10-03 2014-04-24 Toyota Central R&D Labs Inc 加工データ一貫生成装置、加工データ一貫生成プログラム及び加工データ一貫生成方法
US20140358269A1 (en) * 2013-05-28 2014-12-04 Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. Feature geometry aspect recognition and machining
JP2018106417A (ja) * 2016-12-26 2018-07-05 ファナック株式会社 数値制御装置及び機械学習装置
WO2020121477A1 (ja) * 2018-12-13 2020-06-18 三菱電機株式会社 機械学習装置、加工プログラム生成装置および機械学習方法

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