JP7186944B2 - 加工装置および加工方法 - Google Patents
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Description
<加工装置の構成>
図1は、本発明の一実施の形態に係る加工装置の一例を示す概略構成図である。加工装置10は、図1に示すように、制御ユニット100、加工ユニット200、表示部300、および入力部400を備えている。
制御ユニット100は、コンピュータCOM_1、記憶装置190を備えている。コンピュータCOM_1は、例えばCPU等のプロセッサ、RAM、ROM(いずれも図示は省略)を備えている。コンピュータCOM_1は、ROM等に格納されたプログラムをRAMに展開し、RAMから読み出したプログラムをプロセッサで実行することにより、図1に示す各機能ブロックを実現する。なお、各機能ブロックの一部機能は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、あるいは制御基板等のハードウェアで構成されてもよい。
加工ユニット200は、図1に示すように、コンピュータCOM_2、加工機構部220、加工部状態情報収集機構部230、位置決め機構240、試料ステージ250等を備えている。
次に、加工方式生成フォーマットの学習方法について説明する。図8は、加工方式生成フォーマットの学習方法に関わるフロー図である。図8のフローにはステップS10~S120の各工程が含まれる。なお、ここでは、加工対象物251の加工前の加工部状態情報は取得済みであるものとする。
一方、加工方式生成フォーマットが加工条件参照テーブル方式である場合、例えば、ステップS30を先に実行し、加工部状態情報から特徴量等の各種情報を取得しておく。
図9は、加工機構部とその周辺の構成を例示する図である。図9には、加工機構部としてレーザ加工を行うレーザ加工機構部700が例示されている。
図10は、加工機構部とその周辺の構成の他の例を示す図である。図10(a)には、加工機構部としてナイフカットを行うナイフカット機構部800が例示されている。図10(a)における加工部状態情報収集機構部230は、レーザ加工機構部700と同様な構成を有する(詳細な図示は省略)。
図11は、加工機構部とその周辺の構成の他の例を示す図である。図11には、加工機構部として削ぎ切り加工を行う削ぎ切り加工機構部900が例示されている。図11における加工部状態情報収集機構部230は、レーザ加工機構部700と同様な構成を有する(詳細な図示は省略)。
図12は、表示部に表示される表示内容の一例を示す図である。加工前画像表示部951には、加工前の加工部の画像(加工前画像)が表示され、加工後画像表示部952には、加工後の加工部の画像(加工後画像)が表示される。加工前3次元形状表示部953には、例えば、加工前における3次元形状測定器710で測定した加工部の断面形状が表示される。
本実施の形態によれば、加工指示情報生成部120は、加工前の加工部状態情報、加工条件格納領域192に格納された加工条件、および加工方式生成フォーマット格納領域191に格納された加工方式生成フォーマットに基づき加工方式を生成し、加工方式に基づき加工ユニット200に対する加工指示情報を生成する。
Claims (10)
- 加工対象物の加工を行う加工装置であって、
加工ユニットと、
加工方式生成フォーマットと、加工条件とを格納する記憶装置と、
前記加工ユニットを制御する制御ユニットと、
を備え、
前記加工ユニットは、前記加工対象物の加工を行う加工機構部と、加工前の前記加工
対象物の加工部状態情報を取得する加工部状態情報収集機構とを備え、
前記制御ユニットは、
加工前の前記加工部状態情報、前記記憶装置に格納された前記加工条件、および前記加
工方式生成フォーマットに基づき加工方式を生成し、前記加工方式に基づき前記加工ユニ
ットに対する加工指示情報を生成し、
前記制御ユニットは、加工前後のそれぞれの前記加工部状態情報に基づき、前記加工方
式生成フォーマットの学習を行い、
前記制御ユニットは、加工前の前記加工部状態情報に含まれる加工前画像と、加工後の
前記加工部状態情報に含まれる加工後画像とを比較して加工成否判定を行い、前記加工成
否判定の結果をフィードバックすることで、前記加工方式生成フォーマットの学習を行う、
加工装置。 - 請求項1に記載の加工装置において、
前記制御ユニットは、加工前の前記加工部状態情報に含まれる加工前画像に基づき、前
記加工対象物に対する加工位置を特定する加工位置情報を生成し、
加工前の前記加工部状態情報、前記加工条件、前記加工位置情報および前記加工方式生
成フォーマットに基づき前記加工方式を生成する、
加工装置。 - 請求項1に記載の加工装置において、
前記加工方式生成フォーマットは、前記加工部状態情報、前記加工条件、および加工前
の前記加工部状態情報に含まれる加工前画像に基づき前記加工対象物に対する加工位置を
特定する加工位置情報を入力し、前記加工方式を出力する、ディープ・ニューラル・ネッ
トワークである、
加工装置。 - 請求項3に記載の加工装置において、
前記制御ユニットは、ネットワーク構造または重みを変更することで学習を行う、
加工装置。 - 請求項1に記載の加工装置において、
前記加工ユニットは、複数の前記加工機構部を備えている、
加工装置。 - 請求項1に記載の加工装置において、
前記加工対象物は、複数層からなる、
加工装置。 - 加工ユニットと、
加工方式生成フォーマットと、加工条件とを格納する記憶装置と、
前記加工ユニットを制御する制御ユニットと、を用いた、加工対象物に対する加工方法であって、
前記加工ユニットが、加工前の前記加工対象物の加工部状態情報を取得する、加工部状
態情報取得工程と、
前記制御ユニットが、加工前の前記加工部状態情報、前記記憶装置から読み出した前記
加工条件および前記加工方式生成フォーマットに基づき加工方式を生成する、加工方式生
成工程と、
前記制御ユニットが、前記加工方式に基づき前記加工ユニットに対する加工指示情報を
生成する、加工指示情報生成工程と、
を備え、
前記制御ユニットが、加工前後のそれぞれの前記加工部状態情報に基づき、前記加工方
式生成フォーマットの学習を行う、学習工程を備え、
前記学習工程では、前記制御ユニットは、加工前の前記加工部状態情報に含まれる加工
前画像と、加工後の前記加工部状態情報に含まれる加工後画像とを比較して加工成否判定
を行い、前記加工成否判定の結果をフィードバックすることで、前記加工方式生成フォー
マットの学習を行う、
加工方法。 - 請求項7に記載の加工方法において、
前記制御ユニットが、加工前の前記加工部状態情報に含まれる加工前画像に基づき、前
記加工対象物に対する加工位置を特定する加工位置情報を生成する、加工位置情報生成工
程を備え、
前記加工方式生成工程では、前記制御ユニットは、加工前の前記加工部状態情報、前記
加工条件、前記加工位置情報および前記加工方式生成フォーマットに基づき前記加工方式
を生成する、
加工方法。 - 請求項7に記載の加工方法において、
前記加工方式生成フォーマットが、前記加工部状態情報、前記加工条件、および加工前
の前記加工部状態情報に含まれる加工前画像に基づき前記加工対象物に対する加工位置を
特定する加工位置情報を入力し、前記加工方式を出力する、ディープ・ニューラル・
ネットワークであり、
前記学習工程では、前記制御ユニットは、前記ディープ・ニューラル・ネットワークの
ネットワーク構造または重みを変更することで学習を行う、
加工方法。 - 請求項7に記載の加工方法において、
前記加工対象物は、複数層からなる、
加工方法。
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