JP7128267B2

JP7128267B2 - 作業支援装置

Info

Publication number: JP7128267B2
Application number: JP2020515406A
Authority: JP
Inventors: 智哉藤田; 剛佐藤; 淳志堀; 健太郎森; 厚松原; 大輔河野; 孝楠見
Original assignee: Kyoto University; Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Kyoto University; Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-04-26
Filing date: 2018-04-26
Publication date: 2022-08-30
Anticipated expiration: 2038-04-26
Also published as: WO2019207732A1; JPWO2019207732A1

Description

本発明は、未習熟の作業者の作業習熟を支援する作業支援装置に関する。

工場の作業現場において、作業者の新規雇用時、または新しい作業が導入される時などに、作業習熟のための訓練が実施される。作業習熟のための訓練は、手順書または指示書を暗記したり、練習用の製品を利用した同一の手順の反復であったり、現場で熟練作業者または監督者による指導を受けたりするなど、対象となる作業または作業を行う現場に応じて様々な形態がとられている。

従来、未習熟の作業者の作業習熟を支援するための技術が提案されている。たとえば、特許文献１では、操作訓練の習熟度向上を評価することのできる操作訓練用装置が提案されている。

特開２００２－２８７６１３号公報

たとえばＮＣ（数値制御：Numerical Control）工作機械に設定する加工条件の決定作業の熟練作業者は、加工対象の加工状態の差異を音の違いまたは切りくずの見え方の違いとして身体の感覚器官で感受し、必要な加工精度を実現するための加工条件を決定することができる。しかしながら、未習熟の作業者は、身体の感覚器官の訓練が十分に行われていないため、加工対象の加工状態のわずかな差異を身体の感覚器官で感受することができない。このため、未習熟の作業者は、熟練作業者が行う作業と同等の作業を行うことは難しい、という問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、未習熟の作業者であっても、熟練作業者が行う作業と同等の作業を行うことを可能とさせることができる作業支援装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる作業支援装置は、作業環境が作業対象物に作用する際の前記作業環境のパラメータを作業者が決定する際に用いられる作業支援装置であって、作業環境または作業対象物の状態量を測定するセンサのセンサ信号を取得する取得部と、作業者の感覚器官で感受可能な特徴量の出力方式が作業者毎に設定される第１の設定部と、第１の設定部から出力される設定指令に基づいて、センサ信号を作業者毎に設定された感覚器官で感受可能な特徴量に変換する変換部と、特徴量を作業者毎に設定された感覚器官が感受可能なように出力する出力部と、状態量の理論値が設定される第２の設定部と、理論値から理論的に計算される第４のセンサ信号を生成する計算部と、を備える。

本発明にかかる作業支援装置は、未習熟の作業者であっても、熟練作業者が行う作業と同等の作業を行うことを可能とさせることができるという効果を奏する。

本発明の実施の形態１にかかる作業支援装置の構成を説明するための図本発明の実施の形態１にかかる作業支援装置をＮＣ工作機械における加工条件の決定作業に適用した実施例を説明するための図図２に示すＮＣ工作機械の概略構成を示す斜視図図２に示す力センサのセンサ信号から抽出されたベクトル情報の特徴量を表示した画像の一例を示す図本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置の構成を説明するための図図５に示すセンサ情報変換部の構成を説明するための図本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置をロボットのピックアンドプレースにおけるパラメータの調整作業に適用した実施例を説明するための図図７に示すロボットの概略構成を示す斜視図図７に示す感覚発生装置群と作業者の配置の一例を説明するための図本発明の実施の形態３にかかる作業支援装置の構成を説明するための図本発明の実施の形態４にかかる作業支援装置の構成を説明するための図図１１に示す訓練評価入力部に入力する条件の入力画面の一例を示す図図１１に示す情報保存部に保存された条件および訓練評価を作業者毎に表示装置に表示した画面の一例を示す図本発明の実施の形態５にかかる作業支援装置の構成を説明するための図図１４に示す作業支援装置を使用した作業訓練の手順の一例を示したフローチャート本発明の実施の形態６にかかる作業支援装置の構成を説明するための図本発明の実施の形態７にかかる作業支援装置の構成を説明するための図各実施の形態における作業支援装置のハードウェア構成の一例を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかる作業支援装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
まず、本発明の実施の形態１にかかる作業支援装置について説明する。図１は、本発明の実施の形態１にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。

図１に示す、作業支援装置１００ａは、未習熟の作業者１（以下、単に「作業者１」という）の作業習熟を支援する。作業支援装置１００ａは、センサ信号取得部２と、センサ情報変換部３と、感覚情報出力部４とを備える。センサ信号取得部２は、取得部に対応する。センサ情報変換部３は、変換部に対応する。感覚情報出力部４は、出力部に対応する。

センサ信号取得部２は、センサ群１０１の測定結果であるセンサ信号ＳＳを取得する。センサ群１０１は、少なくとも１つのセンサで構成される。センサ群１０１を構成する一部のセンサは、作業環境１０２に設けられ、作業環境１０２の物理量ＰＱ１を測定する。物理量ＰＱ１は、状態量に対応する。センサ群１０１を構成する他のセンサは、作業対象物１０３に設けられ、作業対象物１０３の物理量ＰＱ２を測定する。物理量ＰＱ２は、状態量に対応する。センサ群１０１を構成するセンサは、作業環境１０２および作業対象物１０３のうちのいずれか一方にのみ設けられていてもよい。

センサ情報変換部３は、センサ信号取得部２が取得したセンサ信号ＳＳを、演算などにより、人間の感覚器官で感受可能な特徴量ＦＶに変換する。感覚情報出力部４は、センサ情報変換部３が変換した特徴量ＦＶを含む感覚情報ＳＩを、感覚発生装置群１０４へ出力する。感覚発生装置群１０４は、少なくとも１つの感覚発生装置で構成される。感覚発生装置群１０４は、特徴量ＦＶを作業者１の感覚器官に伝達する。

作業者１は、熟練作業者が行う作業と同等の作業を行うことは難しい。本実施の形態によれば、作業者１の作業において、作業環境１０２および作業対象物１０３の物理量ＰＱ１，ＰＱ２を、特徴量ＦＶとして作業者１が直感的に理解しやすい感覚器官に伝達させることができる。これにより、作業者１であっても、熟練作業者が行う作業と同等の作業を行うことを可能とさせることができる。

実施の形態１の実施例．
次に、本発明の実施の形態１にかかる作業支援装置の実施例について説明する。図２は、本発明の実施の形態１にかかる作業支援装置をＮＣ工作機械における加工条件の決定作業に適用した実施例を説明するための図である。図３は、図２に示すＮＣ工作機械の概略構成を示す斜視図である。

図３に示すＮＣ工作機械５は、マシニングセンタと呼ばれるＮＣ工作機械であって、工具を用いて、加工ワーク６の不要な部分を除去して加工ワーク６を目的の形状に加工する。ＮＣ工作機械５は、送り軸機構２０ｘ，２０ｙ，２０ｚと、テーブル２４と、コラム２５と、ラム２６と、主軸２７とを備える。送り軸機構２０ｘは、回転モータ２１ｘと、送り軸である送りねじ２２ｘと、回転角検出器２３ｘとを備える。送り軸機構２０ｘは、回転モータ２１ｘの回転運動を送りねじ２２ｘにより直線運動に変換する。送り軸機構２０ｙ，２０ｚは、送り軸機構２０ｘと同様であるため説明は省略する。ＮＣ工作機械５では、回転モータ２１ｘ，２１ｙ，２１ｚのそれぞれのモータ回転角を、回転角検出器２３ｘ，２３ｙ，２３ｚのそれぞれで検出し、回転モータ２１ｘ，２１ｙ，２１ｚのそれぞれのモータ回転角をそれぞれ数値制御することにより、任意の３次元運動を実現することができる。主軸２７の先端には、工具を取り付け可能であり、主軸２７を回転させるとともに、工具とテーブル２４上に載置された加工ワーク６との間の相対位置を制御することにより、加工ワーク６の不要な部分を除去して加工ワーク６を目的の形状に加工する。

本実施例では、ラム２６には、ラム２６の振動の加速度を測定する加速度センサ７１が取り付けられている。本実施例では、加工ワーク６には、送り軸である送りねじ２２ｘ，２２ｙ，２２ｚとそれぞれ直交する３方向の加工力を測定する力センサ７２が取り付けられている。

図２に示すように、作業支援装置１００ａをＮＣ工作機械５における加工条件の決定作業に適用した場合、作業環境１０２はＮＣ工作機械５となり、作業対象物１０３は加工ワーク６となり、センサ群１０１ａを構成するセンサはＮＣ工作機械５に設けられる加速度センサ７１と加工ワーク６に設けられる力センサ７２となり、感覚発生装置群１０４ａを構成する感覚発生装置は振動発生装置８１と表示装置８２となる。

次に、ＮＣ工作機械５における加工条件の決定作業における、作業支援装置１００ａを用いた作業者１の作業習熟の支援の流れについて説明する。ＮＣ工作機械５における加工条件の決定作業は、新しい材料で作られた加工ワーク６を用いた製品加工、または新規のＮＣ工作機械５の導入時などにおいて、ＮＣ工作機械５で加工ワーク６を加工する際にＮＣ工作機械５に設定する加工条件を決定する作業である。作業者１は、加工条件の決定作業においては、加工ワーク６の加工面精度の目標値を実現するための回転数、送り速度、切り込み量、およびピックフィード量の各パラメータを決定する。回転数、送り速度、切り込み量、およびピックフィード量の各パラメータは、加工条件に対応する。

まず、作業者１は、工具メーカの推奨する加工条件をＮＣ工作機械５に設定する。ＮＣ工作機械５は、設定された加工条件である各パラメータに基づいて、主軸２７の単位時間あたりの回転数、および送り軸である送りねじ２２ｘ，２２ｙ，２２ｚの運動軌跡に関する加工プログラムを生成する。

ＮＣ工作機械５は、加工プログラムに基づいて、主軸２７、および送り軸である送りねじ２２ｘ，２２ｙ，２２ｚの運動を制御して、加工ワーク６の加工を行う。加速度センサ７１は、加工中に発生する振動の加速度を測定する。力センサ７２は、加工中に発生する加工力を測定する。

作業支援装置１００ａのセンサ信号取得部２は、加速度センサ７１の測定結果であるセンサ信号ＳＳａを取得する。作業支援装置１００ａのセンサ情報変換部３は、センサ信号取得部２が取得したセンサ信号ＳＳａにフィルタ処理を施して加速度に関する特徴量に変換する。本実施例では、たとえばローパスフィルタによって高周波の振動成分が除去される。作業支援装置１００ａの感覚情報出力部４は、加速度に関する特徴量を含む感覚情報ＳＩａを、振動発生装置８１へ出力する。振動発生装置８１は、加速度に関する特徴量を、作業者１の感覚器官に伝達する。振動発生装置８１は、ゲーム用のコントローラまたは携帯電話に使用されるバイブレータが例示される。振動発生装置８１は、加速度に関する特徴量の時間波形を振動として出力する。これにより、加工中に発生した振動を、作業者１の触覚に伝達させることが可能となる。

センサ信号取得部２は、力センサ７２の測定結果であるセンサ信号ＳＳｂを取得する。センサ情報変換部３は、センサ信号取得部２が取得したセンサ信号ＳＳｂを、力の向きと力の大きさとを示したベクトル情報の特徴量に変換する。感覚情報出力部４は、力のベクトル情報の特徴量を含む感覚情報ＳＩｂを、表示装置８２へ出力する。表示装置８２は、力のベクトル情報の特徴量を、作業者１の感覚器官に伝達する。表示装置８２は、ビデオモニタ、またはウエアラブルグラスが例示される。表示装置８２は、力のベクトル情報の特徴量を表示した画像を出力する。これにより、加工中に発生した加工力を、作業者１の視覚に伝達させることが可能となる。図４は、図２に示す力センサ７２のセンサ信号ＳＳｂから抽出されたベクトル情報の特徴量を表示した画像の一例を示す図である。図４に示す画像では、力センサ７２により１０ｍｓ毎に測定された力の向きと力の大きさとが矢印で、すなわちベクトルで連続的に表示されており、力の大きさが大きい矢印が実線の矢印で示され、力の大きさが中間の矢印が破線の矢印で示され、力の大きさが小さい矢印が点線の矢印で示されている。図４に示す画像を見た作業者１は、実線の矢印で示された部分について、加工力が大きいために加工状態に差異が生じる可能性を認識することができる。

ＮＣ工作機械５に設定する加工条件の決定作業を行う熟練作業者は、加工ワーク６の加工状態の差異を音の違いまたは切りくずの見え方の違いとして身体の感覚器官で感受し、必要な加工精度を実現するための加工条件を決定することができる。しかしながら、作業者１は、身体の感覚器官の訓練が十分に行われていないため、加工ワーク６の加工状態のわずかな差異を身体の感覚器官で感受することができない。本実施例によれば、作業者１の作業において、加速度に関する特徴量とベクトル情報の特徴量とを作業者１の感覚器官に伝達させることにより、加工中に発生した振動と加工力とを作業者１に認識させることができる。これにより、作業者１であっても、熟練作業者が行う作業と同等の作業を行うことを可能とさせることができる。すなわち、作業者１は、熟練作業者が加工中に発生する音、切り屑の飛び方などから判断している加工情報を振動と視覚情報として得られるので、感覚器官での認知能力を高めることなく加工状態を判断することが可能となる。作業者１は、加工結果と加工情報とを対比させることで異常または加工誤差が発生している箇所が特定できるようになる。これにより、作業者１は、異常または加工誤差が発生しないように加工条件を決定することができるようになり、適切な加工条件を決定することが可能になる。

本実施例では、ＮＣ工作機械５は設定された加工条件である各パラメータに基づいて、加工プログラムを生成しているが、加工条件である各パラメータの設定結果から加工プログラムを生成するＣＡＭ（Computer Aided Manufacturing）ソフトウエアによって作成された加工プログラムが転送されてもよい。

本実施例では、作業支援装置１００ａをフライス型のマシニングセンタであるＮＣ工作機械５に適用しているが、作業支援装置１００ａを旋盤型のＮＣ工作機械、５軸工作機械、複合加工機、レーザ加工機、または放電加工機などのフライス型のマシニングセンタとは異なる機械構成、または異なる加工原理を用いて目的の形状を創成するＮＣ工作機械に適用してもよい。

本実施例では、フィルタ処理を、ローパスフィルタで行っているが、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、バンドエリミネイトフィルタのいずれか１つまたは、それらの２つ以上の組み合わせで行ってもよい。また、特徴量は、複数のセンサ信号をベクトルとして統合して抽出してもよく、３軸センサの信号を１次元のスカラー量として抽出してもよい。

本実施例では、センサ群１０１ａを構成するセンサとして加速度センサ７１と力センサ７２とを使用しているが、温度センサ、レーザ変位計、ドップラー振動計などを使用してもよい。本実施例では、同一の対象に複数種類のセンサが設けられてもよく、同一の対象に同一種類のセンサが複数設けられていてもよい。

本実施例では、感覚発生装置群１０４ａを構成する感覚発生装置として振動発生装置８１と表示装置８２とを使用しているが、音発生装置などの感覚発生装置を使用してもよい。

本実施例では、感覚情報出力部４は、感覚情報ＳＩａ，ＳＩｂをセンサ信号ＳＳａ，ＳＳｂの取得タイミングから遅らせて出力してもよい。感覚情報出力部４は、感覚情報ＳＩａ，ＳＩｂを繰り返し出力してもよい。感覚情報出力部４は、感覚情報ＳＩａ，ＳＩｂを、センサ信号ＳＳａ，ＳＳｂの測定に要した時間よりも短い時間または長い時間で出力してもよい。

実施の形態２．
次に、本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置について説明する。図５は、本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。図６は、図５に示すセンサ情報変換部の構成を説明するための図である。本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置１００ｂは、出力方式設定部７を備える点、およびセンサ情報変換部３の構成が異なる点が、上述した実施の形態１と主に異なる。実施の形態１と重複した構成および作用については説明を省略し、以下に異なる構成および作用についての説明を行う。

図５に示す作業支援装置１００ｂは、出力方式設定部７を備える。作業者１は、出力方式設定部７に、特徴量の出力方式を設定する。出力方式設定部７は、特徴量の出力方式の設定指令ＳＣをセンサ情報変換部３に出力する。出力方式設定部７は、第１の設定部に対応する。

図６に示すセンサ情報変換部３は、感覚情報設定部３１と、アルゴリズム保存部３２と、変換演算実行部３３とを備える。出力方式設定部７が出力した設定指令ＳＣは、感覚情報設定部３１に入力される。感覚情報設定部３１は、入力された設定指令ＳＣに基づいて、特徴量の演算で用いる演算式の選択指令ＣＣをアルゴリズム保存部３２へ出力する。アルゴリズム保存部３２は、入力された選択指令ＣＣに基づいて、アルゴリズム保存部３２に保存された演算式から特徴量の演算で用いる演算式を選択し、選択した演算式の情報ＡＥＩを変換演算実行部３３に出力する。変換演算実行部３３は、センサ信号ＳＳと、演算式の情報ＡＥＩとから、特徴量ＦＶの演算を行い、特徴量ＦＶを感覚情報出力部４に出力する。感覚情報出力部４は、設定指令ＳＣと特徴量ＦＶに対応した感覚発生装置を選択し、選択した感覚発生装置に感覚情報ＳＩを出力する。

本実施の形態によれば、作業者１は、特徴量の出力方式を設定することが可能となるので、作業者１の最適な感覚器官に特徴量を伝達させることができる。

実施の形態２の実施例．
次に、本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置の実施例について説明する。図７は、本発明の実施の形態２にかかる作業支援装置をロボットのピックアンドプレースにおけるパラメータの調整作業に適用した実施例を説明するための図である。図８は、図７に示すロボットの概略構成を示す斜視図である。図９は、図７に示す感覚発生装置群と作業者の配置の一例を説明するための図である。

図８に示すロボット８は、対象ワーク９を把持し、対象ワーク９を移動させる。ロボット８は、ロボットハンド５１と、ロボットアーム５２と、減速機付きモータ５３とを備える。ロボット８では、ロボットハンド５１と減速機付きモータ５３との動作は、ロボットコントローラ７３で数値制御される。

本実施例では、ロボットハンド５１には、ロボットハンド５１に生じる直交する３方向の力と、ロボットハンド５１の各軸のトルクを測定する力覚センサ７４とが取り付けられている。

図７に示すように、作業支援装置１００ｂをロボット８のピックアンドプレースにおけるパラメータの調整作業に適用した場合、作業環境１０２はロボット８となり、作業対象物１０３は対象ワーク９となり、センサ群１０１ｂを構成するセンサはロボット８のロボットコントローラ７３とロボットハンド５１に設けられる力覚センサ７４となり、感覚発生装置群１０４ｂを構成する感覚発生装置は振動発生装置８１と表示装置８２と音発生装置８３と力覚発生装置８４となる。

次に、ロボット８のピックアンドプレースにおけるパラメータの調整作業における、作業支援装置１００ｂを用いた作業者１の作業習熟の支援の流れについて説明する。図９に示すように、作業者１は、振動発生装置８１ａと、表示装置８２ａと、音発生装置８３ａとを装着する。ロボットコントローラ７３には、音発生装置８３ｂと、力覚発生装置８４ａが取り付けられている。

まず、作業者１は、入力装置を用いて、作業支援装置１００ｂの出力方式設定部７に、特徴量の出力方式を設定する。入力装置は、キーボード、マウス、ボタン、またはスイッチが例示される。たとえば、作業者１が、力覚情報の特徴量を音として伝達させることを設定する場合、作業者１は、力覚情報の特徴量を音として音発生装置８３で出力することを設定する。また、作業者１は、抽出する帯域を設定する。これにより、変換演算実行部３３では、力覚センサ７４のセンサ信号ＳＳｄに対して、作業者１が設定した帯域の信号を分離するフィルタ処理が施されて、特徴量ＦＶが演算されることになる。

作業者１は、ロボット８のピックアンドプレースにおけるパラメータを決定する。ロボットコントローラ７３は、ロボット８のピックアンドプレースにおける、減速機付きモータ５３のそれぞれの電流フィードバック値の信号、およびそれぞれのモータ角度の信号を取得する。力覚センサ７４は、ロボット８のピックアンドプレースにおける、ロボットハンド５１に生じる直交する３方向の力と、ロボットハンド５１の各軸のトルクとを測定する。

作業支援装置１００ｂのセンサ信号取得部２は、力覚センサ７４の測定結果であるセンサ信号ＳＳｄを取得する。作業支援装置１００ｂのセンサ情報変換部３は、センサ信号取得部２が取得したセンサ信号ＳＳｄに、作業者１が設定した帯域の信号を分離するフィルタ処理を施して、音情報の特徴量に変換する。作業支援装置１００ａの感覚情報出力部４は、音情報の特徴量を含む感覚情報ＳＩｃを、音発生装置８３へ出力する。音発生装置８３は、音情報の特徴量を、作業者１の感覚器官に伝達する。音発生装置８３は、イヤホンが例示され、音情報の特徴量を音の強弱で出力する。これにより、作業中に発生したロボットハンド５１の把持力を、音情報の特徴量で作業者１の聴覚に伝達させることが可能となる。

作業者１毎に手先の感覚または空間把握能力が異なるため、特徴量の出力方式を一義的な方式として作業支援を行うことは適切でない。本実施例では、作業者１は、入力装置によって、特徴量の出力方式を設定することが可能となる。これにより、身体能力、好み、感覚などが異なる作業者１であっても個人に最適な感覚器官へ特徴量を伝達することが可能となり、様々な人材を作業に従事させることが可能となる。

本実施例では、作業者１は、感覚発生装置群１０４ｂの他の感覚発生装置に、力覚センサ７４のセンサ信号ＳＳｄから抽出した特徴量を出力することも可能である。これにより、たとえば、聴力が低下した作業者１が作業を行う際は、視覚情報として作業の状態量を表示したり、視力が低下してきた高齢の作業者１が作業を行う際は、振動情報として振動を伝達したりすることができる。

本実施例では、聴覚、視覚、触覚を用いた感覚発生装置を使用しているが、たとえば、匂いを発生する芳香剤などを複数用意し、匂いの差異で把持力を伝達する嗅覚発生装置、芳香剤を密封した筐体の排気ファンなどの強さを制御して、匂いの強弱で把持力を伝達する嗅覚発生装置などを使用してもよい。さらに、口腔内に電気刺激を印加することで味覚を変化させて把持力を伝達する味覚発生装置を使用してもよい。

実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３にかかる作業支援装置について説明する。図１０は、本発明の実施の形態３にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。本発明の実施の形態３にかかる作業支援装置１００ｃは、情報保存部１０を備える点が、上述した実施の形態１と主に異なる。実施の形態１と重複した構成および作用については説明を省略し、以下に異なる構成および作用についての説明を行う。

図１０に示す作業支援装置１００ｃは、情報保存部１０を備える。情報保存部１０は、センサ信号取得部２が現在の作業において取得したセンサ信号ＣＳＳと、センサ信号取得部２が過去の作業において取得したセンサ信号ＰＳＳと保存する。情報保存部１０は、第１の保存部に対応する。センサ信号ＣＳＳは、第１のセンサ信号に対応する。センサ信号ＰＳＳは、第２のセンサ信号に対応する。

センサ情報変換部３は、センサ信号取得部２が取得したセンサ信号ＣＳＳを、演算などにより、人間の感覚器官で感受可能な特徴量ＦＶａに変換する。情報保存部１０は、特徴量ＦＶａを保存してもよい。センサ情報変換部３は、情報保存部１０に保存されているセンサ信号ＰＳＳを、演算などにより、人間の感覚器官で感受可能な特徴量ＦＶｂに変換する。情報保存部１０は、特徴量ＦＶｂを保存してもよい。感覚情報出力部４は、センサ情報変換部３が変換した特徴量ＦＶａを含む感覚情報ＳＩａと特徴量ＦＶｂを含む感覚情報ＳＩｂとを、感覚発生装置群１０４へそれぞれ出力する。感覚発生装置群１０４は、特徴量ＦＶａと特徴量ＦＶｂとを作業者１の感覚器官に伝達する。

本実施の形態によれば、作業者１の作業において、現在の作業における作業環境１０２および作業対象物１０３の物理量ＰＱ１，ＰＱ２を、特徴量ＦＶａとして作業者１の感覚器官に伝達させることができるとともに、過去の作業における作業環境１０２および作業対象物１０３の物理量ＰＱ１，ＰＱ２を、特徴量ＦＶｂとして作業者１の感覚器官に伝達させることができる。これにより、現在の作業と過去の作業との差を作業者１に認識させることができる。

本実施の形態では、感覚発生装置群１０４を構成する感覚発生装置は、過去の特徴量ＦＶｂと現在の特徴量ＦＶａとを作業者１に同時に伝達してもよいし、順番に伝達してもよい。感覚発生装置群１０４を構成する感覚発生装置は、過去の特徴量ＦＶｂと現在の特徴量ＦＶａとの差分を作業者１に伝達してもよい。

感覚発生装置として表示装置８２を使用する場合は、過去の特徴量ＦＶｂと現在の特徴量ＦＶａとを重ねて表示してもよい。この場合、たとえば作業者１が現在設定した加工条件と過去に設定した加工条件との効果の差異を容易に理解することが可能となる。感覚発生装置として音発生装置８３を使用する場合は、過去の特徴量ＦＶｂと現在の特徴量ＦＶａとの差分を作業者１に音量の強弱で伝達してもよい。

実施の形態４．
次に、本発明の実施の形態４にかかる作業支援装置について説明する。図１１は、本発明の実施の形態４にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。本発明の実施の形態４にかかる作業支援装置１００ｄは、訓練評価入力部１１を備える点が、上述した実施の形態３と主に異なる。実施の形態３と重複した構成および作用については説明を省略し、以下に異なる構成および作用についての説明を行う。

図１１に示す作業支援装置１００ｄは、訓練評価入力部１１を備える。訓練指導者１２は、訓練評価入力部１１に、入力装置を用いて、作業者１の現在の作業についての、条件および訓練評価を入力する。訓練評価入力部１１は、第１の入力部に対応する。入力装置は、キーボード、マウス、ボタン、またはスイッチが例示される。図１２は、図１１に示す訓練評価入力部１１に入力する条件の入力画面の一例を示す図である。図１２では、上述したＮＣ工作機械５における加工条件の入力画面が示されている。訓練指導者１２が、訓練評価入力部１１に入力する訓練評価は、作業者１が行った作業が良好であるか不良であるかである。訓練指導者１２が、訓練評価入力部１１に入力する訓練評価は、合と否のような２値の入力でもよいし、数字による５段階評価であってもよく、１００点満点での評価であってもよい。訓練評価入力部１１に入力された条件および訓練評価は、情報保存部１０において、現在のセンサ信号ＣＳＳと関連付けされて保存される。

図１３は、図１１に示す情報保存部１０に保存された条件および訓練評価を作業者毎に表示装置８２に表示した画面の一例を示す図である。図１３では、作業者１としての３人の作業者が作業を行った際に、訓練指導者１２が訓練評価入力部に入力した条件と訓練評価とが３次元マップに表示されている。図１３では、訓練評価が良好である場合が丸印で示され、不良である場合がバツ印で示されている。

本実施の形態によれば、作業者１は、条件および訓練評価を認識することにより、直接的な指導を訓練指導者１２から受けなくても、作業で改善すべきポイントや自身の作業の短所を知ることが可能となる。

本実施の形態によれば、たとえば、作業者１が、訓練指導者１２とは異なる言語のみしか話すことができない外国人労働者であり、作業者１と訓練指導者１２とが、言語による十分な意思疎通ができない場合であっても、作業者１に対して訓練評価を認識させることが可能となる。

実施の形態５．
次に、本発明の実施の形態５にかかる作業支援装置について説明する。図１４は、本発明の実施の形態５にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。本発明の実施の形態５にかかる作業支援装置１００ｅは、出力方式設定部７とノウハウ入力部１３とノウハウ保存部１４とを備える点が、上述した実施の形態４と主に異なる。実施の形態２および実施の形態４と重複した構成および作用については説明を省略し、以下に異なる構成および作用についての説明を行う。

図１４に示す作業支援装置１００ｅは、訓練指導者１２の保有する文書化することが難しい技能の作業者１への伝承に使用される。訓練指導者１２は、第１の作業者に対応する。作業者１は、第２の作業者に対応する。作業支援装置１００ｅは、出力方式設定部７と、ノウハウ入力部１３と、ノウハウ保存部１４とを備える。訓練指導者１２は、ノウハウ入力部１３に、ノウハウ情報を入力する。ノウハウ情報とは、参照すべきセンサの種類、使用するアルゴリズム、知覚しやすい感覚発生装置の種類、良好な結果が得られる特徴量の傾向が例示される。ノウハウ入力部１３は、第２の入力部に対応する。ノウハウ保存部１４は、ノウハウ入力部１３に入力されたノウハウ情報を保存する。ノウハウ保存部１４は、第２の保存部に対応する。

図１５は、図１４に示す作業支援装置１００ｅを使用した作業訓練の手順の一例を示したフローチャートである。まず、訓練指導者１２が作業支援装置１００ｅを使用し、作業のデモンストレーションを行う（ステップＳ１）。次いで、訓練指導者１２が自身の作業のノウハウ情報をノウハウ入力部１３に入力する（ステップＳ２）。ノウハウ入力部１３に入力されたノウハウ情報は、ノウハウ保存部１４に保存され、訓練指導者１２による作業中のセンサ信号ＳＳは、過去の作業において取得したセンサ情報として、情報保存部１０に保存される。次いで、作業者１が作業支援装置１００ｅを使用し、訓練指導者１２が行った作業と同一の作業を行う（ステップＳ３）。作業者１による作業中のセンサ信号は、現在の作業において取得したセンサ情報として、情報保存部１０に保存される。作業者１には、訓練指導者１２が作業を行った際のセンサ信号ＳＳから抽出された特徴量と、作業者１が自身の作業を行った際のセンサ信号ＳＳから抽出された特徴量とが伝達される。作業者１は、ノウハウ保存部１４に保存されているノウハウ情報を参照して、出力方式を変更する（ステップＳ４）。目標技能を習得していないときは（ステップＳ５でＮｏ）、ステップＳ３およびステップＳ４の手順を繰り返し、目標技能を習得したときは（ステップＳ５でＹｅｓ）、作業訓練を終了する。

本実施の形態によれば、訓練指導者１２が作業を行った際のセンサ信号ＳＳから抽出された特徴量と、作業者１が自身の作業を行った際のセンサ信号ＳＳから抽出された特徴量とを比較することができるため、作業者１は訓練指導者１２から直接的な指導を受けなくても、作業者１へ技能の伝承が可能となる。これにより、たとえば、後継者の居ない熟練作業者が自身の技能のセンサ情報とノウハウ情報とを保存しておくことにより、熟練作業者が高齢化によって技能が衰えた後または没後において後継者が現れた際に技能の伝承が可能となる。

実施の形態６．
次に、本発明の実施の形態６にかかる作業支援装置について説明する。図１６は、本発明の実施の形態６にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。本発明の実施の形態６にかかる作業支援装置１００ｆは、ＡＩ（Artificial Intelligence）解析部１５を備える点が、上述した実施の形態５と主に異なる。実施の形態５と重複した構成および作用については説明を省略し、以下に異なる構成および作用についての説明を行う。

図１６に示す作業支援装置１００ｆは、ＡＩ解析部１５を備える。ＡＩ解析部１５は、情報保存部１０に保存されたセンサ信号ＰＳＳと条件および評価結果とからノウハウ情報を抽出し、抽出したノウハウ情報をノウハウ保存部１４に保存する。ＡＩ解析部１５での解析に使用されるアルゴリズムは、教師あり学習であり、センサ信号ＰＳＳと条件および評価結果とから訓練セットを作成し、学習を行う。ＡＩ解析部１５では、たとえば、ニューラルネットワークやＱ学習のアルゴリズムを使用すればよい。

本実施の形態によれば、ＡＩ解析部１５が、訓練指導者１２および作業者１が認識していない暗黙知を抽出して作業者１に伝えることが可能となる。

実施の形態７．
次に、本発明の実施の形態７にかかる作業支援装置について説明する。図１７は、本発明の実施の形態７にかかる作業支援装置の構成を説明するための図である。本発明の実施の形態７にかかる作業支援装置１００ｇは、理論値設定部１６と理論値計算部１７とを備える点が、上述した実施の形態１と主に異なる。実施の形態１と重複した構成および作用については説明を省略し、以下に異なる構成および作用についての説明を行う。

図１７に示す作業支援装置１００ｇは、理論値設定部１６と、理論値計算部１７とを備える。作業者１は、理論値設定部１６に、作業環境１０２の物理量ＰＱ１の理論値、および作業対象物１０３の物理量ＰＱ２の理論値を設定する。理論値設定部１６は、第２の設定部に対応する。理論値計算部１７は、理論値設定部１６に設定された理論値から理論的に計算されるセンサ信号ＴＳＳを生成し、センサ信号ＴＳＳをセンサ情報変換部３に出力する。理論値計算部１７は、計算部に対応する。

センサ情報変換部３は、センサ信号取得部２が取得したセンサ信号ＳＳを、演算などにより、人間の感覚器官で感受可能な特徴量ＦＶａに変換する。センサ情報変換部３は、理論値計算部１７から入力されたセンサ信号ＴＳＳを、演算などにより、人間の感覚器官で感受可能な特徴量ＦＶｂに変換する。感覚情報出力部４は、センサ情報変換部３が変換した特徴量ＦＶａを含む感覚情報ＳＩａと特徴量ＦＶｂを含む感覚情報ＳＩｂとを、感覚発生装置群１０４へそれぞれ出力する。感覚発生装置群１０４は、特徴量ＦＶａと特徴量ＦＶｂとを作業者１の感覚器官に伝達する。

本実施の形態によれば、作業者１は、実際のセンサ信号ＳＳから抽出された特徴量ＦＶａと、理論値から理論的に計算されるセンサ信号ＴＳＳから抽出された特徴量ＦＶｂとを比較することができ、作業者１に理論値から理論的に計算することができない暗黙知を習得させることが可能となる。

次に、上述した各実施の形態における作業支援装置１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆ，１００ｇのハードウェア構成について説明する。図１８は、上述した各実施の形態における作業支援装置１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆ，１００ｇ（以下、これらを「作業支援装置１００」という）のハードウェア構成の一例を示す図である。

作業支援装置１００は、作業支援装置１００の外部からの情報が入力される入力回路および情報を作業支援装置１００の外部へ出力する出力回路を含む入出力インタフェース回路２０１と、プロセッサ２０２と、メモリ２０３とを備える。入出力インタフェース回路２０１は、外部から受信した情報をメモリ２０３に送る。メモリ２０３は、入出力インタフェース回路２０１から受け取った情報を記憶する。また、メモリ２０３にはコンピュータプログラムが記憶されている。プロセッサ２０２は、メモリ２０３に記憶されているコンピュータプログラムを読み出し、メモリ２０３に記憶されている情報に基づいて演算処理を行う。プロセッサ２０２による演算結果を示す演算結果情報は、メモリ２０３に送られる。入出力インタフェース回路２０１は、メモリ２０３に記憶されている情報を外部に送る。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略および変更することも可能である。

１作業者、２センサ信号取得部、３センサ情報変換部、４感覚情報出力部、５ＮＣ工作機械、６加工ワーク、７出力方式設定部、８ロボット、９対象ワーク、１０情報保存部、１１訓練評価入力部、１２訓練指導者、１３ノウハウ入力部、１４ノウハウ保存部、１５ＡＩ解析部、１６理論値設定部、１７理論値計算部、２０ｘ，２０ｙ，２０ｚ送り軸機構、２１ｘ，２１ｙ，２１ｚ回転モータ、２２ｘ，２２ｙ，２２ｚ送りねじ、２３ｘ，２３ｙ，２３ｚ回転角検出器、２４テーブル、２５コラム、２６ラム、２７主軸、３１感覚情報設定部、３２アルゴリズム保存部、３３変換演算実行部、５１ロボットハンド、５２ロボットアーム、５３減速機付きモータ、７１加速度センサ、７２力センサ、７３ロボットコントローラ、７４力覚センサ、８１，８１ａ振動発生装置、８２，８２ａ表示装置、８３，８３ａ，８３ｂ音発生装置、８４，８４ａ力覚発生装置、１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆ，１００ｇ作業支援装置、１０１，１０１ａ，１０１ｂセンサ群、１０２作業環境、１０３作業対象物、１０４，１０４ａ，１０４ｂ感覚発生装置群、２０１入出力インタフェース回路、２０２プロセッサ、２０３メモリ。

Claims

作業環境が作業対象物に作用する際の前記作業環境のパラメータを作業者が決定する際に用いられる作業支援装置であって、
前記作業環境または前記作業対象物の状態量を測定するセンサのセンサ信号を取得する取得部と、
前記作業者の感覚器官で感受可能な特徴量の出力方式が前記作業者毎に設定される第１の設定部と、
前記第１の設定部から出力される設定指令に基づいて、前記センサ信号を前記作業者毎に設定された感覚器官で感受可能な特徴量に変換する変換部と、
前記特徴量を前記作業者毎に設定された感覚器官が感受可能なように出力する出力部と、
前記状態量の理論値が設定される第２の設定部と、
前記理論値から理論的に計算される第４のセンサ信号を生成する計算部と、
を備えることを特徴とする作業支援装置。
前記作業環境は工作機械であり、前記パラメータは前記工作機械の加工条件であることを特徴とする請求項１に記載の作業支援装置。
前記作業環境はロボットであり、前記パラメータは前記ロボットの動作パラメータであることを特徴とする請求項１に記載の作業支援装置。
前記変換部は、前記第１の設定部から出力される設定指令に基づいて、前記特徴量の演算式を選択し、選択した演算式で前記特徴量への変換を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の作業支援装置。
前記出力部は、前記第１の設定部から出力される設定指令に基づいて、前記特徴量を前記作業者の前記感覚器官に伝達するための感覚発生装置を選択し、選択した前記感覚発生装置へ前記特徴量を含む感覚情報を出力する請求項４に記載の作業支援装置。
前記センサのセンサ信号であって、現在の作業に関するセンサ信号である第１のセンサ信号と、前記センサのセンサ信号であって、過去の作業に関するセンサ信号である第２のセンサ信号とを保存する第１の保存部を備え、
前記変換部は、前記第１のセンサ信号を第１の特徴量に変換するとともに、前記第２のセンサ信号を第２の特徴量に変換し、
前記出力部は、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを出力する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の作業支援装置。
前記第２のセンサ信号は、第１の作業者が第１の作業を実行したときに取得され、第１のセンサ信号は、第２の作業者が前記第１の作業を実行するときに取得される
ことを特徴とする請求項６に記載の作業支援装置。
前記第１の保存部は、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを保存する
ことを特徴とする請求項６に記載の作業支援装置。
作業の評価が入力される第１の入力部を備え、
前記第１の保存部は、前記センサのセンサ信号であって、前記評価の対象となった作業に関するセンサ信号である第３のセンサ信号と関連付けして前記評価を保存する
ことを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の作業支援装置。
ノウハウ情報が入力される第２の入力部を備え、
前記ノウハウ情報を保存する第２の保存部を備える
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の作業支援装置。
前記第１の保存部に保存されている前記第３のセンサ信号と前記評価とに基づいてノウハウ情報を抽出するArtificial Intelligence解析部を備える
ことを特徴とする請求項９に記載の作業支援装置。