JP7221448B2 - レーザ加工システム - Google Patents

レーザ加工システム Download PDF

Info

Publication number
JP7221448B2
JP7221448B2 JP2022508668A JP2022508668A JP7221448B2 JP 7221448 B2 JP7221448 B2 JP 7221448B2 JP 2022508668 A JP2022508668 A JP 2022508668A JP 2022508668 A JP2022508668 A JP 2022508668A JP 7221448 B2 JP7221448 B2 JP 7221448B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sorting
unit
processing
machining
evaluation information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022508668A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2021186567A1 (ja
Inventor
健太 藤井
基晃 西脇
恭平 石川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Publication of JPWO2021186567A1 publication Critical patent/JPWO2021186567A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7221448B2 publication Critical patent/JP7221448B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/36Removing material
    • B23K26/38Removing material by boring or cutting
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/02Positioning or observing the workpiece, e.g. with respect to the point of impact; Aligning, aiming or focusing the laser beam
    • B23K26/03Observing, e.g. monitoring, the workpiece
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/02Positioning or observing the workpiece, e.g. with respect to the point of impact; Aligning, aiming or focusing the laser beam
    • B23K26/03Observing, e.g. monitoring, the workpiece
    • B23K26/032Observing, e.g. monitoring, the workpiece using optical means
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/70Auxiliary operations or equipment
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K26/00Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
    • B23K26/70Auxiliary operations or equipment
    • B23K26/702Auxiliary equipment
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K31/00Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups
    • B23K31/006Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups relating to using of neural networks
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23KSOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K31/00Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups
    • B23K31/12Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups relating to investigating the properties, e.g. the weldability, of materials
    • B23K31/125Weld quality monitoring
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Laser Beam Processing (AREA)

Description

この開示は、レーザ切断加工において切り出した部品を所望の位置に移動する仕分けを実行するレーザ加工システムに関するものである。
被加工物を部品と残材部とに切断するレーザ加工装置では、加工後に、仕分け対象物である部品を、部品の種類、加工の状態等によって分類して配置すれば、後工程の効率を向上することができる。
特許文献1には、製品の分別を監視する生産監視システムが開示されている。この生産監視システムでは、一製品ごとに加工機から監視データを取得する。そして、監視データによる評価情報がしきい値の範囲外となった監視データに対応する製品を、他の製品から分別する。そして、他の製品からの分別を実行したとき所定の報知を行い、しきい値の範囲外となった監視データの表示を行う。
特開2019-46293号公報
特許文献1に記載の生産監視システムでは、分別の対象となる製品の監視データが不良の場合にも分別が実行される。そして、特許文献1に記載の生産監視システムを、レーザ切断加工によって切り出される部品の仕分けに適用した場合、加工不良によって残材部と分離されなかった部品の仕分けが実行できない場合に装置が停止してしまう等によって、レーザ切断加工によって切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供できないという課題があった。
本開示は、上記を鑑みてなされたものであって、レーザ切断加工によって切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供することを目的とする。
本開示のレーザ加工システムは、レーザ光を出射するレーザ発振器とレーザ光が被加工物に照射される位置である照射点を加工経路に沿って移動させる駆動部とを制御し、被加工物を部品と残材部とに切断する加工を実行する制御装置と、加工を実行中の被加工物の状態を時系列に観測した結果を時系列信号として決定する検出部と、加工経路を分割した区間ごとに加工の状態を時系列信号に基づいて評価した結果を評価情報として決定する加工状態評価部と、部品と残材部との間の境界である輪郭線と評価情報とを対応付け、輪郭線評価情報として記憶する評価情報記憶部と、部品を被加工物が加工される位置から取り出して目標とする位置へ移動する仕分け動作を制御する指令である仕分け制御指令を、輪郭線評価情報に基づいて決定する仕分け動作決定部とを備える。
本開示によれば、レーザ切断加工によって切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供することができる。
実施の形態1におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。 本実施の形態における被加工物の一例を示す図である。 本実施の形態における仕分け動作の一例を示すフロー図である。 実施の形態1における被加工物の一例を示す図である。 実施の形態1における輪郭線評価情報の一例を示す図である。 実施の形態1における部品置場の一例を示す図である。 実施の形態1における仕分け動作決定部の動作の一例を示すフロー図である。 実施の形態1におけるにおけるレーザ加工システムが備える処理回路をプロセッサ及びメモリで構成する場合の構成例を示す図である。 実施の形態1におけるにおけるレーザ加工システムが備える処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の構成例を示す図である。 実施の形態2におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。 実施の形態2におけるプログラム生成部が加工プログラムを生成する際の動作の一例を示すフロー図である。 実施の形態2におけるプログラム生成部が仕分けプログラムを生成する際の動作の一例を示すフロー図である。 実施の形態3におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。 実施の形態3における加工状態評価部の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態3における学習部の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態3におけるニューラルネットワークの構成の一例を示す図である。 実施の形態3における加工状態評価部の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態4におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。 実施の形態4における加工状態評価部の構成の一例を示すブロック図である。
以下に、実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は例示であり、本開示の範囲は、以下に説明する実施の形態によって限定されるものではない。また、以下に説明する実施の形態は、適宜組み合わせて実行することができる。
実施の形態1
図1は、本開示の実施の形態1におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。図1に示すレーザ加工システム1000は、レーザ加工を実行するレーザ加工装置100と、レーザ加工装置100が実行した加工によって切り出された部品を仕分ける仕分け装置200とを備える。レーザ加工装置100は、レーザ光Lを出射するレーザ発振器1、レーザ光Lを導光する光路2、レーザ光Lを集光する光学系31が設けられた加工ヘッド3、及び被加工物wを載置するパレット5を備える。さらに、レーザ加工装置100は、時系列信号tsを決定する検出部6、評価情報EIを決定する加工状態評価部7、輪郭線評価情報Eを記憶する評価情報記憶部8、及び、仕分け制御指令scを決定する仕分け動作決定部9を備える。レーザ加工装置100はさらに、発振器指令оc及び駆動指令dcを決定する制御装置10、及びレーザ光Lが被加工物wに照射される位置である照射点を加工経路に沿って移動させる駆動部4を備える。なお、パレット5は、レーザ加工装置100と仕分け装置200との間を移動することによって加工を実行した後の被加工物wを、仕分け装置200へと移動させる。
仕分け装置200は、仕分け制御指令scに基づいてハンド駆動指令hdを決定するハンド制御装置12、ハンド駆動指令hdに基づいてハンド14を駆動するハンド駆動部13、及びハンド駆動部13に機械的に接続されたハンド14を備える。さらに、仕分け装置200は、部品を、切り出された位置から移動して配置する場所である部品置場16を備える。ハンド14は、パレット5の上の部品を把持し、部品置場16へ移動させる。
レーザ発振器1は、発振器指令оcに基づいてレーザ光Lを出射する。レーザ発振器1の例としては、固体レーザ、ファイバレーザ、ガスレーザ、ダイオードレーザ等を挙げることができる。発振器指令оcは、制御装置10がレーザ発振器1を制御する指令である。発振器指令оcは、レーザ出力、パルス幅、デューティ比、ピーク強度、電流、レーザ発振器1の動作タイミング等を指示してもよい。レーザ発振器1から出射されたレーザ光Lは、光路2を通過して加工ヘッド3へ入射する。光路2は、導光のためのミラー、レンズ等を含む空間としてもよい。また、光路2を、レーザ発振器1と加工ヘッド3との間に接続された光ファイバとしてもよい。なお、光路2が、シャッター、ビーム可変機構等の機器を含む場合、発振器指令оc、又は後述する駆動指令dcは、上記の機器の動作を指示する指令を含んでもよい。
加工ヘッド3には、レーザ光Lを集光する光学系31が設けられている。図1のように、加工ヘッド3の内部から被加工物wに向けて、レーザ光L及び加工ガスが射出されるノズル32を設けてもよい。被加工物wは、パレット5の上に載置されている。駆動部4は、被加工物w又は加工ヘッド3の少なくともいずれか一方の位置を変更し、駆動指令dcに基づいて被加工物wと加工ヘッド3との相対位置を変更する。駆動部4として、モータ及び位置検出器を有するサーボ制御装置を採用してもよく、モータはリニアモータとしてもよい。また、上記のサーボ制御装置は、モータ及びギアを用いた駆動機構を採用してもよい。そして、上記の駆動機構は、直動軸に限定されず、多関節ロボットのように回転軸を有する駆動機構を採用してもよい。パレット5、加工ヘッド3等の構造は、駆動指令dcに応じて、被加工物wと加工ヘッド3との相対位置を変更できればよく、図1に示す構造に限定されるものではない。
制御装置10は、発振器指令оc及び駆動指令dcを決定し、レーザ発振器1及び駆動部4を制御する。制御装置10は、加工経路に沿ってレーザ光Lが被加工物wに照射される位置である照射点を移動させ、被加工物wを、部品と残材部rとに切断する加工を実行する。ここで、加工後の被加工物wのうち、使用の対象となる部分を部品と称する。そして、部品以外の部分、すなわち使用の対象ではない部分を残材部rと称する。なお、残材部rと部品との区別において再利用等は考慮しない。以下では、発振器指令оc、駆動指令dcを総称して指令と呼ぶ場合がある。また、加工経路の形態は、照射点の軌跡を指定できればよく、例えば、被加工物wと照射点との相対位置の変化を指定してもよい。例えば、照射点の軌跡を被加工物wの表面に対して定めたものを加工経路としてもよい。また、加工経路は、実際に照射点が動く軌跡としてもよく、プログラムの中の軌跡、又は指令の中の軌跡としてもよい。ここで、被加工物wのレーザ光が入射する側の面を表面と称している。そして、表面と反対側の面を裏面と称している。ここで、加工経路の一部であって部品の輪郭を、輪郭線と称する。輪郭線は、部品と残材部との境界である。そして、加工経路の一部であって輪郭線の加工の状態の評価に用いる部分を評価経路と称する。換言すれば、加工経路のうち、後述する加工状態評価部7が、輪郭線についての評価情報EIの決定に用いる部分を、評価経路と称する。評価経路は、輪郭線以外の部分、すなわち、部品と残材部との境界以外の部分を含む場合もある。
評価経路が、輪郭線以外の部分を含む場合を例示する。図2は、本実施の形態における被加工物wの一例を示す図である。図2の被加工物wは厚みが一定の長方形の軟鋼材とする。図2(a)には、加工を実行する前の加工経路xが破線で示されている。図2(b)には、評価経路y1及び評価経路y2と、部品q1及び部品q2が示されている。後述する加工状態評価部7は、評価経路y1及び評価経路y2で取得した時系列信号tsに基づいて、部品q1及び部品q2の輪郭線についての評価情報EIをそれぞれ決定する。すなわち、加工状態評価部7は、評価経路を加工した際の時系列信号tsを取得して評価情報EIを決定してもよい。照射点は、加工経路xに沿って、図2(a)のA点からB点まで移動する。A点において、レーザ光Lの被加工物wへの照射が開始され、被加工物wを貫通する穴が形成されるピアッシングが実行される。次に、レーザ光Lが被加工物wに照射されながら、照射点がA点からB点まで移動する。その途中で、照射点は円状の軌跡を描いて部品q1の周囲を一周する。さらに、半円状の軌跡を描いて部品q2の周囲を一周する。このようにして、被加工物wは、部品q1、部品q2及び残材部rに切断される。なお、レーザ光Lの出力は、照射点が加工経路xを移動する途中で変更してもよい。また、ピアッシングを実行する時のレーザ光Lの出力と切断加工時のレーザ光Lの出力とを変更してもよい。図2の説明に示すように、評価経路y1と部品q1の輪郭線とは一致していない。同様に、評価経路y2と部品q2の輪郭線とは同じではない。すなわち、評価経路は、部品と残材部との境界のみではなく、部品と残材部との境界に近い加工経路の一部を含んでもよい。なお、図2の例では、部品の輪郭線が評価経路の一部であるが、逆に、評価経路が輪郭線の一部となっていてもよい。
なお、図1の制御装置10は、加工プログラムmpa及び加工条件pcに基づいて発振器指令оc及び駆動指令dcを決定するが、例えば、作業者等の外部からの入力に基づいて発振器指令оc及び駆動指令dcを決定してもよい。ここで、加工プログラムmpaは、部品の形状を規定するプログラムである。加工条件pcはレーザ加工についての条件である。加工条件pcは、例えば、被加工物w、レーザ発振器1、光路2、加工ヘッド3、駆動部4、被加工物w等に関する情報を含むものとしてもよい。被加工物wに関する情報の例としては、被加工物wの、材質、大きさ、形状、表面の状態等を挙げることができる。また、レーザ発振器1に関する情報の例としては、出力、レーザ発振器1へ供給される電流の電流値、パルス繰り返し周波数、パルス出力のデューティ比、パルス波形、波長等を挙げることができる。また、光路2、加工ヘッド3、及び駆動部4に関する情報の例としては、光学系31についての情報、レーザ光Lの焦点位置に関する情報、レーザ光Lの集光径、被加工物wと加工ヘッド3との距離、加工ガスの種類、加工ガスの圧力、ノズル32の穴径、ノズル32の形状、加工速度、加工時の環境等を挙げることができる。ここで、加工速度を、加工ヘッド3と被加工物wとの間の相対速度としてもよい。また、加工時の環境の例としては、温度、湿度等を挙げることができる。
また、図1の制御装置10は、位置情報liを決定する。位置情報liは、加工経路における位置を指定する情報である。位置情報liは、位置データpdと識別子idとの組み合わせとしてもよい。位置データpdは、複数の構成要素を含み、構成要素の各々は、加工経路の中の位置の各々に対応しているとしてもよい。そして、識別子idは、複数の構成要素の中からひとつ又は複数の構成要素を指定する情報としてもよい。また、識別子idは、複数の構成要素の中から構成要素の範囲を指定してもよい。例えば、上記の構成要素を加工経路の中の位置の各々に対応しているデータ点とし、データ点をリストとしたものを位置データpdとしてもよい。データ点の例としては、加工経路に含まれる位置に付された番号、座標であらわされた加工経路の中の位置、加工経路の中の基準点からの距離の値、加工経路の中の各位置を照射点が通過する時刻等を挙げることができる。識別子idは、リストの中から、データ点のうちの一部を指定する情報としてもよい。
ここで、データ点のうちの一部とは、加工経路の中に含まれるひとつの位置、離散的な複数の位置、2つの位置の間の範囲等としてもよい。また、位置データpdとして、発振器指令оc、駆動指令dc、加工プログラム、後述する仕分けプログラム等の指令、プログラム等を採用することもできる。そして、位置データpdの構成要素を、命令、指令等とし、識別子idは、構成要素の一部を指定する情報としてもよい。なお、位置情報liと、発振器指令оc又は駆動指令dcとは、対応付けられていることが望ましい。そして、図1の制御装置10は、位置情報liを発振器指令оc又は駆動指令dcと対応付けて生成することが望ましい。位置情報liと、発振器指令оc又は駆動指令dcとが対応付けられていることにより、発振器指令оc及び駆動指令dcにより形成される部品、輪郭線等をより正確に指定することができる。なお、位置情報liによって加工経路上の位置を指定した場合に、当該の位置の加工を指示する駆動指令dcを特定できる場合、位置情報liと駆動指令dcとは互いに対応付けられているとしてもよい。
ここで、識別子id及び位置データpdの形態は限定されない。位置データpdは、何らかの形態で、構成要素のリストが保持され、リストの中の構成要素を指定することが可能であるものとしてもよい。また、識別子idは、保持された構成要素のリストからひとつ又は複数の構成要素を、指定できるものとしてもよい。例えば、位置データpdが、データ番号を有し記憶装置に記録されたデータの列である場合、識別子idを、データ番号、データ番号の範囲等を指定する信号としてもよい。また、位置データpdが、発振器指令оc、駆動指令dc、又は加工プログラムmpa等である場合、識別子idは、これらの中から、加工経路の中の所望の位置、範囲の加工についての命令、指令等を指定する信号としてもよい。また、位置データpd及び識別子idのいずれか一方又は両方を、制御装置10、評価情報記憶部8、仕分け動作決定部9、ハンド制御装置12等に、あらかじめ入力しておいてもよい。そして、識別子idのみを取得して組み合わせて用いる構成としてもよい。
なお、図1の例では、制御装置10が位置情報liを決定するが、位置情報liを、レーザ加工システム1000の外部で生成することもできる。例えば、加工する部品の形状を指定したCAD(Computer Aided Design)形状データに基づいて加工プログラムmpaが生成され、部品の輪郭線についての識別子idがレーザ加工システム1000の外部において加工プログラムmpaの中に付与される構成とする。そして、加工プログラムmpaを位置データpdとして用いてもよい。ここで、付与された識別子idは、制御装置10が読み取ってもよい。なお、加工プログラムmpaの作成には、CAM(Computer Aided Manufacturing)ソフトウェアを用いてもよい。また、CAMソフトウェアは、制御装置10が読み取ることが可能な加工プログラムmpaを、CAD形状データから生成してもよい。
検出部6は、レーザ加工を実行中の加工の状態を時系列に観測し、観測した結果を時系列信号tsとして決定する。加工の状態の例としては、レーザ光Lが被加工物wに照射されることによって発生する光である加工光、レーザ光Lが被加工物wに照射されることによって発生する音である加工音、被加工物wによって反射されるレーザ光Lである反射光等についての、強度、波長、振動数、又はこれらの組み合わせを挙げることができる。ここで、加工音は、超音波を含んでもよい。検出部6の例としては、フォトダイオード、CCD(Charge Coupled Device)センサ、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)センサ、スペクトル分光器、音響センサ、振動センサ、これらの組み合わせ等を挙げることができる。
さらに、検出部6は、加工の状態に加えて、レーザ加工装置100の状態を検出することによって、より詳細に加工の状態の評価を行ってもよい。レーザ加工装置100の状態の例としては、レーザ加工装置100の周囲又は内部の雰囲気、被加工物w又は加工ヘッド3の位置、速度及び加速度、駆動部4に含まれるモータの角速度等を挙げることができる。レーザ加工装置100の状態を観測するセンサの例としては、温度センサ、湿度センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、距離センサ、位置検出器等を挙げることができる。上述のセンサを用いれば、加工音、加工光、被加工物の移動の状態に基づいて評価情報EIを決定することができる。検出部6を、複数又は複数種類のセンサによって構成してもよい。また、検出部6を様々な位置に配置してもよい。例えば、検出部6を構成するセンサを、加工ヘッド3の内部又は外部、被加工物wの表面の側又は裏面の側等に配置してもよい。また、検出部6を、検出対象の光が光ファイバを通過してセンサに入射する構成とすることもできる。以上のような検出機器を用いて検出部6を構成することによって、加工音、加工光、被加工物の移動の状態等に基づいて評価情報を決定することができる。そのため、より正確に加工の状態を観察、監視、又は、判断することができる。
加工状態評価部7は、時系列信号tsに基づいて加工の状態を評価した結果を評価情報EIとして決定する。評価情報記憶部8は、位置情報liに基づいて評価情報EIと輪郭線とを対応付け、輪郭線評価情報Eとして記憶する。ここで、前述のように、部品の輪郭線と部品の評価経路とが異なる場合、加工状態評価部7は、部品の輪郭線についての評価情報EIを、部品の評価経路についての時系列信号tsに基づいて決定する。加工状態評価部7は、加工の状態について、あらかじめ基準を定め、この基準より良好であるか又は不良であるかを示す判定結果jを含む評価情報EIを決定してもよい。判定結果jの一例を挙げる。部品と残材部rとが分離可能な状態であれば判定結果jを良好とし、部品と残材部rとが分離不可能な状態であれば判定結果jを不良として、より早く又はより正確に部品と被加工物wとの間の分離の可否を判断してもよい。ここで、分離可能及び分離不可能とはそれぞれ、後述する仕分け装置200において、部品を取り出すことが可能な状態及び不可能な状態としている。加工状態評価部7は、加工経路を複数の区間に分割し、区間ごとに評価情報EIを決定してもよい。区間は、加工経路を、一定の距離ごと又は一定の加工時間ごとに分割したものとしてもよい。また、区間は、加工経路を照射点の進行方向が変化する箇所で分割したものとしてもよい。また、区間は、加工経路を加工経路の形状が変化する点で分割したものとしてもよい。また、区間を次のように設定してもよい。すなわち、加工経路上の各位置に対して評価値を決定する。そして、この評価値があるしきい値を超える量変化した位置で加工経路を分割して区間を設定してもよい。また、上記に挙げた方法を組み合わせて区間を設定してもよい。
加工経路の中の加工した部品の外形に沿った線を部品の外周、部品の外周の中の部分であってくりぬかれた部分を囲む線を内周と称する。そして、輪郭線のうち外周の部分及び内周の部分を、外周輪郭線及び内周輪郭線と称する。外周輪郭線及び内周輪郭線に対して、加工状態評価部7が評価情報EIを決定し、評価情報記憶部8は輪郭線評価情報Eを記憶してもよい。このようにすれば、後述する仕分け動作決定部9は、内周輪郭線についての加工の状態と外周輪郭線についての加工の状態とを区別して仕分け動作の決定に使用することができる。
さらに、加工状態評価部7は、加工不良の度合い含む評価情報EIを決定してもよい。また、加工状態評価部7は、発生した加工不良の項目を区別する情報を含む評価情報EIを決定してもよい。そして、仕分け装置200は、部品をより細かく分類する仕分け動作を実行し、後工程の効率を向上してもよい。上記の加工不良の項目の例としては、バーニング、ガウジング、ドロス、キズ、上面荒れ、中面荒れ、下面荒れ、酸化膜はがれ、焼け等を挙げることができる。ここで、バーニングとは、被加工物wがレーザ光Lの照射点付近で正常な加工時より激しく燃焼し、被加工物wに貫通穴、くぼみ等が生じる現象としてもよい。ガウジングとは、レーザ光が被加工物wの裏面の側まで通過しない場合に、被加工物wが溶融した溶融物が加工対象の表面の側に吹き出る現象としてもよい。ドロスとは、溶融物等が部品に付着する現象としてもよい。キズとは、加工経路に対して発生するくぼみ、突出部等としてもよい。ここで、キズは、部品の切断面、表面、裏面等に発生するとしてもよい。上面荒れ、中面荒れ、下面荒れはそれぞれ、被加工物wの表面、切断面、裏面が荒れる現象としてもよい。酸化膜はがれとは、加工時に被加工物wの切断面に形成される酸化膜がはがれ落ち、酸化されていない表面が露出する現象としてもよい。焼けとは、加工後の部品の切断面が変色する現象としてもよい。このように、加工不良の項目に分けて加工の状態を評価することによって、発生した加工不良の項目ごとに分類する仕分けを実行することもできる。
加工状態評価部7は、特徴量を利用して加工不良の種類ごとに不良の度合いを評価してもよく、特徴量を利用して加工不良の度合いを評価してもよい。また、加工状態評価部7は、加工条件pcを用いて評価情報EIを決定してもよい。また、加工状態評価部7は、時系列信号tsから一つ又は複数の特徴量を求め、求めた特徴量から評価情報EIを決定してもよい。例えば、特徴量として、ひとつの計測値の平均値と計測値の標準偏差とを求め、上記の平均値及び標準偏差から、加工不良の度合いを示す評価情報EIを決定してもよい。また、例えば、評価情報EIの評価値を、0から1の間の値としてもよく、評価値を加工の状態が悪いほど大きい値としてもよい。
また、加工状態評価部7は、統計解析、周波数解析、フィルタバンク解析、ウェーブレット変換、又はこれらの組み合わせによって時系列信号tsから特徴量を求めてもよい。また、加工状態評価部7は、評価情報EIを決定する際に、時系列信号tsから得た特徴量に対して分類器の手法を用いてもよい。分類器の手法の例としては、線形判別、ロジスティクス回帰、サポートベクターマシン、関連ベクトルマシン、決定木等を挙げることができる。また、加工状態評価部7は、評価情報EIを決定する際に、回帰手法を用いてもよい。回帰手法の例としては、線形回帰、多項式回帰、ベイズ線形回帰、ガウス過程回帰等を挙げることができる。また、加工状態の評価にクラスタリングの手法を用いてもよい。クラスタリングの手法の例としては、K-meansアルゴリズム、混合ガウス分布、混合ベルヌーイ分布等を挙げることができる。また、加工状態評価部7は、ニューラルネットワークを用いる手法によって加工状態の評価を行ってもよい。ニューラルネットワークの例としては、ディープニューラルネットワーク、コンボリューションニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク等を挙げることができる。また、分類アルゴリズム、クラスタリング手法、回帰アルゴリズム、又はこれらを組み合わせた公知の手法を用いてもよい。
仕分け動作決定部9は、輪郭線評価情報Eに基づいて仕分け制御指令scを決定する。仕分け制御指令scは、仕分け装置200に対して仕分け動作を指示する指令である。図1の例では、仕分け動作決定部9は、部品p1から部品pMまでのM個の部品の仕分け動作を決定する。ハンド制御装置12は、位置情報liを取得し、仕分け制御指令sc及び位置情報liに基づいてハンド駆動指令hdを決定する。仕分け動作の対象となる部品を仕分け対象部品と称する。仕分け動作決定部9は、仕分け対象部品の輪郭線に含まれる複数の区間についての評価情報EIを輪郭線評価情報Eとして取得してもよい。そして、複数の評価情報EIの平均値から仕分け制御指令scを決定してもよい。また、仕分け動作決定部9は、上記の複数の評価情報EIのうち、最も悪いものを輪郭線評価情報Eとして取得し仕分け制御指令scを決定してもよい。このようにすれば、仕分け動作決定部9は、輪郭線の中で、加工の状態が最も悪い区間の評価結果に基づいて仕分け制御指令scを決定できる。そして、レーザ加工システム1000の停止、無駄な仕分け動作等を避けることができる。
また、加工状態評価部7が、各区間について、判定結果jを含む評価情報EIを決定する場合、仕分け動作決定部9は、仕分け対象部品の輪郭線に含まれる区間のうちの判定結果jが良好である区間の割合に基づいて、仕分け制御指令scを決定してもよい。例えば、仕分け動作決定部9は、仕分け対象部品に含まれる区間のうちの評価情報EIが良好である区間の割合があらかじめ定めた値を超える場合のみ、仕分け対象部品について仕分け動作を実行してもよい。また、仕分け動作決定部9は、仕分け対象部品の輪郭線に含まれる区間の中に、判定結果jが不良となる区間がひとつも含まれていない場合のみ、仕分け動作を実行すると決定してもよい。また、加工状態評価部7が、評価情報EIとして、発生した加工不良の項目ごとに不良の度合を決定する場合、仕分け動作決定部9は、発生した加工不良の項目ごとに分類を実行する仕分け制御指令scを決定してもよい。なお、仕分け動作決定部9が、位置情報li及び輪郭線評価情報Eを取得し、位置情報liに基づいて仕分け制御指令scを決定し、ハンド制御装置12は、仕分け制御指令scに基づいてハンド駆動指令hdを決定してもよい。
表示部11は、表示情報diを取得し作業者等に表示する。表示情報diは、レーザ加工に関する情報、すなわちレーザ加工装置100についての情報、仕分け動作に関する情報、仕分け装置200に関する情報等としてもよい。図1に示すように、表示部11は、制御装置10から加工の状況に関する情報を取得してもよく、仕分け装置200から仕分けの状況に関する情報を取得してもよい。なお、表示部11は、制御装置10を操作するためのヒューマンマシンインターフェイス(Human Machine Interface)としてもよい。ここで、ヒューマンマシンインターフェイスとは、人と機械との間にあって、指示内容、情報等の伝達を行う接続部分である。例えば図1では、加工プログラムmpa及び加工条件pcを、外部から制御装置10に入力しているが、表示部11をタッチパネルとして、加工プログラムmpaの指定、加工条件pcの入力、加工状況の表示等を、表示部11を介して実行してもよい。なお、表示部11は、仕分け装置200に設けてもよく、表示部11を、レーザ加工システム1000から省いてもよい。表示部11によって、作業者、監督者、ユーザ等に対して、加工、仕分け等に関する情報を表示し周知することができる。
ハンド駆動部13は、ハンド駆動指令hdに基づいてハンド14の位置を変更する。また、ハンド駆動部13は、ハンド駆動指令hdに基づいてハンド14が対象物を把持している状態である把持状態と対象物を把持していない状態である非把持状態とを切り替える。ここで、部品が加工によって被加工物wから切り出された位置を把持位置と称する。仕分け動作において部品の移動の目標となる位置を仕分け位置と称する。ハンド駆動部13の例としては、モータ及び位置検出器を含むサーボ制御装置、ロボットアーム等を挙げることができる。ハンド駆動部13の例としては、互いに直交する3軸の方向に位置の変更が可能なハンド14を備える門型フレーム、ハンド14を備える垂直多関節ロボット等を挙げることができる。ハンド14の例としては、真空吸着パッド、クランプ、グリッパ、永久磁石、電磁石等を挙げることができる。なお、本開示では、磁石による吸着、真空吸着等の動作も把持と称する。
パレット5は、レーザ加工の終了後、被加工物wをレーザ加工装置100から仕分け装置200へと搬送する。図1には、レーザ加工装置100及び仕分け装置200の中にそれぞれ、加工及び仕分け動作を実行中のパレット5が示されている。パレット5は、1つでもよく複数でもよい。なお、仕分け装置200がレーザ加工装置100の内部に配置される構成とし、仕分け装置200に設けられたハンド14が、パレット5の上の部品を把持し、部品置場16へと移動させる構成としてもよい。図1の仕分け装置200の中の残材部r及び部品pn+1は、断面が図示されている。また、部品pnは、仕分け動作を実行中であり、ハンド14によって把持されている。そして、部品pn+1は、加工が完了し仕分け動作が実行される前の状態が図示されている。また、部品p1から部品pn―1は、加工と仕分け動作とが完了し、部品置場16に配置されている。また、部品pn+2から部品pMは、図1に示されている被加工物wの断面内にないため、図示されていない。なお、部品p1から部品pMは、大きさ、形状等が互いに異なってもよく同じでもよい。
図3は、本実施の形態における仕分け動作の一例を示すフロー図である。ステップS101において、ハンド駆動部13は、ハンド14を把持位置へ移動させる。ステップS102において、ハンド14は、把持位置にある部品を把持する。ステップS103において、ハンド駆動部13は、把持状態を維持しつつハンド14を把持位置から仕分け位置へ移動させる。ステップS104において、ハンド14は、把持状態を解除して非把持状態となる。部品は、部品置場16の中の仕分け位置に配置される。以上が、仕分け動作の一例である。
図4は、本実施の形態における被加工物wの一例を示す図である。図4の被加工物wの中には、部品p1、部品p2及び部品p3の3個の部品が示されている。ここで、部品p1及び部品p2は、外周輪郭線を有し内周輪郭線を有していない。そして、部品p3は、外周輪郭線及び内周輪郭線を有している。部品p1、部品p2及び部品p3の外周輪郭線の識別子idをそれぞれ、Nо.1、Nо.2及びNо.3とする。そして、部品p3の内周輪郭線の識別子idを、Nо.3―1とする。部品p3は、識別子No.3の輪郭線を介して残材部rの一部に接している。また、部品p3は、識別子No.3―1の輪郭線を介して残材部rの別の一部に接している。
図5は、本実施の形態における輪郭線評価情報の一例を示す図である。図5の評価情報EIは、判定結果jを含むものとする。区間の評価情報EIが良好とは、仕分け動作を実行した場合に、対象となる輪郭線において、残材部rと部品との間が分離可能であるとする。そして、評価情報EIが不良とは、残材部rと部品との間が分離不可能であるとする。図4に示す加工経路のうち、細い実線の部分に含まれる区間は、評価情報EIが良好であるとする。また、太い実線で描かれている部分に含まれる区間は、評価情報EIが不良であるとする。図5には、識別子idと、識別子idに対応する評価情報EIとを示している。図5では、全体について加工が良好な輪郭線は、passと記載している。一方、加工が不良な区間を含む輪郭線は、failureと記載している。図5では、No.1及びNo.3に対応する評価情報EIがpassであり、No.2及びNo.3―1に対応する評価情報EIがfailureである。
図6は、本実施の形態における部品置場の一例を示す図である。図6には、図4の被加工物wに含まれる部品の仕分け動作を実行後の状態が示されている。図6に示す部品置場16は、良品を配置する良品置場161及び不良品を配置する不良品置場162を有する。passとなった部品p1は、良品置場161に配置されている。failureとなった部品p3は、不良品置場162に配置されている。部品p2は、外周輪郭線の評価情報EIが不良で取り出しができないため、部品置場16へ移動されず、図6に示されていない。なお、部品置場16の形態は限定されず、部品を分別して配置できるものであればよい。例えば、複数段の棚、複数の箱等でもよい。また、残材部rも仕分け動作の対象に含め、良品、不良品、残材部rの3種類に分類してもよい。これにより、残材部rを容易に廃棄することができる。
図7は、本実施の形態における仕分け動作決定部9の動作の一例を示すフロー図である。図7を用いて、レーザ加工システム1000の動作フローを例示する。図7の動作例では、動作フローを開始する前に、評価情報記憶部8が輪郭線評価情報Eを記憶しているとする。また、仕分け動作決定部9は、部品p1から部品pMまでのM個の部品について仕分け動作を決定する。ここで、仕分け対象の部品には部品番号が付され、部品番号がiの部品をpiと称している。また、部品が内周及び外周を有する場合、評価情報記憶部8は、内周輪郭線及び外周輪郭線の両方についての評価情報EIを、輪郭線評価情報Eとして記憶しているとする。ステップS111において、仕分け動作決定部9は、部品番号iを初期化する。例えば、図6のように部品番号iを0にしてもよい。ステップS112において仕分け動作決定部9は、部品番号iを1増加させる。ステップS113において、仕分け動作決定部9は、部品piの輪郭線評価情報Eである輪郭線評価情報Eiを評価情報記憶部8から読み出す。続いて、ステップS114において、仕分け動作決定部9は、部品piの輪郭線評価情報Eのうち、外周輪郭線の輪郭線評価情報Eが良であるか又は不良であるかの判断を実行する。良と判断した場合、ステップS116へ進む。一方、不良と判断した場合、ステップS115へ進む。一例として、図4の被加工物wについて、ステップS114を実行した場合の仕分け動作決定部9の動作を説明する。部品p1及び部品p3については、外周輪郭線の輪郭線評価情報Eを良と判断しステップS116へ進む。一方、部品p2については外周輪郭線の輪郭線評価情報Eを不良と判断しステップS115へ進む。
ステップS115において仕分け動作決定部9は、部品piについての仕分け動作を停止することを決定しステップS121へ進む。ステップS116において、仕分け動作決定部9は、部品piが内周輪郭線を有するか否かの判断を実行する。仕分け動作決定部9は、あらかじめ加工プログラムmpaを取得しておき、加工プログラムmpaに基づいてステップS116の判断を実行してもよい。ステップS116において、部品piが内周輪郭線を有すると仕分け動作決定部9が判断した場合、ステップS118へ進む。一方、ステップS116において、部品piが内周輪郭線を有しないと仕分け動作決定部9が判断した場合、ステップS117へ進む。ステップS117において仕分け動作決定部9は、部品piについて、内周輪郭線についての判断を実行しないことを決定しステップS121へ進む。一例として、図4に示す被加工物wについてステップS116を実行した場合の動作を説明する。仕分け動作決定部9は、部品p1については、内周輪郭線を有しないと判断し、ステップS117へと進み、S117において内周輪郭線についての判断を実行しないことを決定する。仕分け動作決定部9は、部品p3については、内周輪郭線を有すると判断しステップS118へと進む。
ステップS118において、仕分け動作決定部9は、内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eの良否、すなわち加工の状態の良否を判断する。ステップS118において、内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eは良と判断された場合、ステップS119へ進む。ステップS119において、仕分け動作決定部9は、部品piを内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eが良、すなわち内周良として仕分けを実行することを決定し、ステップS121へ進む。ステップS118において、内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eが不良と判断した場合、ステップS120へ進む。ステップS120において、仕分け動作決定部9は、部品piを内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eが不良、すなわち内周不良として仕分けを実行することを決定し、ステップS121へ進む。一例として、図4に示す被加工物wについてのステップS118の動作を説明する。仕分け動作決定部9は、部品p3の内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eは不良であると判断し、ステップS120へ進む。そして、ステップS120において、仕分け動作決定部9は、部品p3を、内周輪郭線についての輪郭線評価情報Eが不良であるとして仕分けることを決定し、ステップS121へ進む。
ステップS121において、仕分け動作決定部9は、部品番号iがM以上であるか否かを判断する。前述のとおり、Mは部品番号iのうちで最も大きな値である。ステップS121において、部品番号iがM未満であると判断した場合、ステップS112へと進む。そして、仕分け動作決定部9は、ステップS121において部品番号iがM以上と判断するまで、ステップS112からステップS121までの動作フローを繰り返し実行する。ステップS121において、部品番号iがM以上と判断した場合、仕分け動作決定部9は、被加工物wについての仕分け動作の決定を完了する。以上が、図7に示す仕分け動作決定部9の動作フローの一例についての説明である。仕分け動作決定部9は、輪郭線評価情報Eに基づき、部品p1から部品pMまでについての仕分け動作を決定し、これらの仕分け動作を指示する指令を含む仕分け制御指令scを決定してもよく、各部品についてそれぞれ仕分け制御指令scを決定してもよい。なお、図7のフロー図では、一つの部品が内周輪郭線を一つ有する場合を例示したが、一つの部品が複数の内周輪郭線を有する場合、各内周輪郭線についての条件分岐を設けてもよい。
本実施の形態の仕分け動作決定部9は、輪郭線評価情報Eに基づいて仕分け制御指令scを決定するので、部品と、その部品の輪郭線の加工の状態の評価とを対応付け、仕分け制御指令scの決定に反映することができる。そのため、例えば、残材部rと部品との分離ができない場合、当該の部品の仕分け動作を実行しないことを決定できる。そして、不良により残材部と部品とが分離できない場合でも、仕分け装置200は、仕分け動作を継続することができる。そして、作業者による補助を減らし、より自動的又は自律的に、レーザ加工と仕分け動作を実行できる。また、仕分け動作のために、レーザ加工の完了後に必要な検査の量を減らすことができる。
さらに、本実施の形態の加工状態評価部7は、評価情報EIを決定し、評価情報記憶部8は、評価情報EIと輪郭線とを対応付けて輪郭線評価情報として記憶する。そのため、仕分け動作決定部9は、輪郭線の各々の加工の状態、部品の各々の加工の状態等を、仕分け動作の分類に反映することができる。そして、レーザ加工システム1000は、効率的な仕分けを実行することができる。
また、加工状態評価部7は、内周輪郭線と外周輪郭線とを識別する情報を含む輪郭線評価情報Eを決定してもよい。そして、仕分け動作決定部9は、部品の内周輪郭線と外周輪郭線とを識別する情報を仕分け動作の決定に反映してもよい。また、加工状態評価部7は、加工不良の項目ごとに加工の状態を評価する評価情報EIを決定し、仕分け動作決定部9は、発生した加工不良の項目ごとに部品を分類する仕分け制御指令scを決定してもよい。また、加工状態評価部7は、残材部rと部品との分離が可能であるか否かを示す情報を含む輪郭線評価情報Eを決定し、仕分け動作決定部9は、分離が不可能な部品については仕分け動作を実行しないとする仕分け制御指令scを決定してもよい。また、加工状態評価部7は、加工不良の度合いを含む評価情報EIを決定し、仕分け動作決定部9は、部品を加工不良の度合いに応じて分類することを指示する仕分け制御指令scを決定してもよい。また、加工状態評価部7は、各部品に発生した加工不良を追加工等の後処理によってどの程度緩和できるかを示す情報を含む輪郭線評価情報Eを決定してもよい。そして、仕分け動作決定部9は、後処理を実行する部品と実行しない部品との分類を指示する仕分け制御指令scを決定してもよい。そして、後処理を含む後工程の効率を向上してもよい。
上記のような構成又は動作によって、レーザ加工システム1000は、より効率良く仕分けを実行することができる。また、より細かい仕分けを実行することができる。また、仕分け動作を実行する前に、仕分け動作を実行するかしないかを決定し、より自動的又は自律的な動作が可能な仕分け装置を構成することもできる。また、レーザ加工システム1000は、後工程に要する時間、手間を減ずることができる。
図8は、本実施の形態におけるレーザ加工システム1000が備える処理回路を、プロセッサ10001及びメモリ10002で構成する場合の構成例を示す図である。処理回路がプロセッサ10001及びメモリ10002で構成される場合、レーザ加工システム1000の処理回路の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェア、ファームウェア等はプログラムとして記述され、メモリ10002に格納される。処理回路では、メモリ10002に記憶されたプログラムをプロセッサ10001が読み出して実行することによって、各機能を実現する。すなわち、処理回路は、レーザ加工システム1000の処理が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ10002を備える。また、これらのプログラムは、レーザ加工システム1000の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
ここで、プロセッサ10001は、CPU(Central Processing Unit)、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、又はDSP(Digital Signal Processor)等であってもよい。メモリ10002は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(登録商標)(Electrically EPROM)等の、不揮発性又は揮発性の半導体メモリとしてもよい。また、メモリ10002を、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、又はDVD(Digital Versatile Disc)等としてもよい。
図9は、本実施の形態におけるレーザ加工システム1000が備える処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の構成例を示す図である。処理回路が専用のハードウェアで構成される場合、図8に示す処理回路10003は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、又はこれらを組み合わせたものとしてもよい。レーザ加工システム1000の機能を、機能ごとに処理回路10003によって実現してもよく、複数の機能をまとめて処理回路10003によって実現してもよい。処理回路を設置する場所は、レーザ加工装置100、仕分け装置200の内部等に限定されるものではない。例えば、処理回路をレーザ加工装置100及び仕分け装置200と離れた場所に配置し、ネットワークで処理回路とレーザ加工装置100及び仕分け装置200とを接続しても良い。また、例えば、加工状態評価部7、評価情報記憶部8、仕分け動作決定部9、制御装置10、ハンド制御装置12等を処理回路としてもよい。そして、加工状態評価部7をレーザ加工装置100、仕分け装置200の内部又は近くに配置してもよい。なお、レーザ加工システム1000の構成要素は、図1の形態に限定されるものではない。例えば、レーザ発振器1、光路2、加工ヘッド3、駆動部4、パレット5、仕分け装置200等をレーザ加工システム1000の外部に設けてもよい。
以上説明したように、位置情報liを用いて、加工経路の中の位置と、加工の状態の評価と、仕分け動作の決定とを対応させることができる。そして、輪郭線評価情報Eに応じて、より効率よく、又はより正確に仕分け動作を実行することができる。そして、本実施の形態によれば、レーザ切断加工によって切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供することができる。また、レーザ切断加工中に不良が発生した場合においても、作業を中断することなく自動的に部品を仕分けることができるレーザ加工システムを提供することができる。なお、位置情報liと、発振器指令оc又は駆動指令dcとを対応付けることによって、輪郭線と評価情報とを対応づけ、仕分け動作を正確に決定してもよい。
実施の形態2.
図10は、本実施の形態におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。レーザ加工システム1000aは、実施の形態1のレーザ加工システム1000の構成要素に加え、プログラム生成部15を備え、仕分け動作決定部9に代えて、仕分け動作決定部9aを備える。図1の仕分け動作決定部9は、輪郭線評価情報Eに基づいて仕分け制御指令scを決定する。一方、図10の仕分け動作決定部9aは、輪郭線評価情報E及び仕分けプログラムspに基づいて仕分け制御指令scを決定する。図10の説明において、図1と同じ又は対応する構成要素については同一の符合を付す。
プログラム生成部15は、加工形状データmsdに基づいて加工プログラムmpaと仕分けプログラムspとを生成する。そして、加工プログラムmpa及び仕分けプログラムspには、プログラム生成部15によって識別子idが付与される。図10に示すレーザ加工システム1000aでは、加工プログラムmpa、仕分けプログラムsp及び識別子idを位置情報liとして用いる。加工プログラムmpa及び仕分けプログラムspをそれぞれ用いることによって、評価情報記憶部8及び仕分け動作決定部9aは、仕分け対象部品と、仕分け対象部品の輪郭線についての評価結果とを対応付ける。
ここで、プログラム生成部15は、例えば、CAM(Computer Aided Manufacturing)ソフトウェアに基づいて動作する処理装置としてもよい。また、加工形状データmsdは、例えば、CAD(Computer-Aided Design)データと呼ばれるデータとしてもよい。加工形状データmsdは、被加工物wから加工によって切り出される部品の形状が記述されたデータとしてもよい。なお、加工プログラムmpa及び仕分けプログラムspと、発振器指令оc又は駆動指令dcとは、対応付けられていることが望ましい。
図11は、本実施の形態におけるプログラム生成部15が加工プログラムmpaを生成する際の動作の一例を示すフロー図である。ステップS201において、プログラム生成部15は、加工形状データmsdに基づいて、加工する部品の数、及び被加工物wの中における部品の位置を指定する。ステップS202において、プログラム生成部15は、ステップS201で指定した部品の数及び位置に基づき加工経路を生成する。例えば、プログラム生成部15は、被加工物wに座標系を設定し、設定した座標系を用いて加工経路を生成してもよい。ステップS203において、プログラム生成部15は、加工経路を輪郭線に分割する。プログラム生成部15はさらに、評価経路、区間等を決定してもよい。ステップS204において、プログラム生成部15は、輪郭線ごとに識別子idを付与する。なお、加工プログラムmpaは、内周輪郭線と外周輪郭線とを識別する情報を含んでもよい。ここで、プログラム生成部15は、実施の形態1の制御装置10と同様の方法で識別子idを仕分け対象となる部品の各々に対して付してもよい。ステップS202からステップS204は、順番を変えて実行してもよく、これらを同時に実行してもよい。以上が、プログラム生成部15が加工プログラムmpaを生成する動作フローの一例である。
なお、本実施の形態では、加工プログラムmpa及び識別子idの組み合わせと、仕分けプログラムsp及び識別子idとの組み合わせとを、位置情報liとして使用する。図10では、識別子idが加工プログラムmpaに付与されているため、加工プログラムmpaに加えて識別子idを図示することはしていない。制御装置10は、加工プログラムmpaに基づいて発振器指令оc及び駆動指令dcを決定する際に、加工プログラムmpaと識別子idと、発振器指令оc又は駆動指令dcとを対応付ける。換言すれば、制御装置10は、発振器指令оc又は駆動指令dcを決定することによって、加工プログラムmpa及び識別子idに従って加工を実行する。すなわち、加工プログラムmpa及び識別子idに従って部品及び輪郭線が形成される。
図12は、本実施の形態におけるプログラム生成部15が仕分けプログラムspを生成する際の動作の一例を示す図である。ステップS211において、プログラム生成部15は、加工形状データmsdに基づき、部品の位置、数を決定する。ステップS212においてプログラム生成部15は、各部品について把持位置を決定する。ステップS212において、例えば、プログラム生成部15は、被加工物wに座標系を設定し、座標系を用いて各部品の位置を決定してもよい。ステップS213において、プログラム生成部15は、ステップS211で決定した各部品の位置に基づいて、各部品の仕分け位置を決定する。例えば、把持位置を、ハンド14が部品を把持する際のハンド14の位置としてもよい。ステップS213において、プログラム生成部15は仕分け位置を決定する。
ステップS214において、プログラム生成部15は、仕分けプログラムspの各輪郭線の加工を指示する部分に識別子idを付す。すなわち、輪郭線に識別子idを付す。ここで仕分けプログラムspに付す識別子idは、加工プログラムmpaに付された識別子idと対応付けられていることが望ましい。換言すれば、加工プログラムmpaと仕分けプログラムspとで、同じ輪郭線に対応する部分には、同じ識別子idが付されていることが望ましい。輪郭線に識別子idを付すことによって、仕分け動作を実行する部品と、部品の含む輪郭線についての加工の状態とを対応付け、仕分け動作の決定に利用することができる。ステップS215において、プログラム生成部15は、仕分けプログラムspに、輪郭線ごとに輪郭線評価情報Eに応じた条件分岐を設ける。輪郭線評価情報Eに応じた条件分岐とは、例えば、複数の仕分け動作の選択肢を仕分けプログラムscに設けておき、仕分け動作決定部9aは、仕分け動作を、輪郭線評価情報Eに応じて選択肢の中から選択する構成としてもよい。条件分岐を設けることによって、仕分け動作を輪郭線評価情報Eに応じて変更することができる。また、仕分けプログラムspは、内周輪郭線と外周輪郭線とを識別する情報を含んでもよい。また、条件分岐は、部品ごとに設けてもよい。以上が、仕分けプログラムを生成する動作の一例である。図12に示す仕分けプログラムspを生成する順序は例示に過ぎず、必要に応じてステップS211からステップS215までの各ステップの順序を変更してもよく、一部又は全部を同時に実行してもよい。
なお、本実施の形態の仕分け動作決定部9aは、仕分けプログラムsp及び識別子idを、位置情報liとして使用する。図10では、仕分けプログラムspに識別子idが付与されているため、仕分けプログラムspに加えて識別子idを図示することはしていない。仕分け動作決定部9aは、仕分け動作を決定する際に、仕分けプログラムsp及び識別子idを用いて、仕分け対象部品、輪郭線及び輪郭線評価情報Eを対応付ける。
また、評価情報記憶部8は、プログラム生成部15で生成された加工プログラムmpa及び識別子idを、位置情報liとして取得する。評価情報記憶部8は、位置情報liに基づいて評価情報EIと輪郭線とを対応付け輪郭線評価情報Eとして記憶する。また、仕分け動作決定部9aは、プログラム生成部15で生成された仕分けプログラムsp及び識別子idを、位置情報liとして取得する。仕分け動作決定部9aは、位置情報liに基づいて仕分け指令scを決定する。なお、図10の例では、仕分け動作決定部9aが仕分けプログラムsp及び識別子idを位置情報liとして取得するが、実施の形態1の図1の例のように、ハンド制御装置12が位置情報liを取得し、仕分け制御指令sc及び位置情報liに基づいてハンド駆動指令hdを決定してもよい。
以上説明したように、本実施の形態によれば、レーザ切断加工によって切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供することができる。また、レーザ切断加工中に不良が発生した場合においても、作業を中断することなく自動的に部品を仕分けることができるレーザ加工システムを提供することができる。また、レーザ加工システム1000aは、プログラム生成部15を備え、プログラム生成部15は、加工形状データmsdと加工条件pcとに基づき、加工プログラムmpaと仕分けプログラムspとを生成する。図10に示すレーザ加工システム1000aにおいて、加工プログラムmpa、仕分けプログラムsp及び識別子idは、位置情報liとして使用される。そして、位置情報liを用いて加工経路上の位置を指定し、部品の輪郭線と、部品の輪郭線の評価結果と、当該の部品の仕分け動作とを対応付け、加工の状態の評価と仕分け動作の決定を連携させることもできる。そして、輪郭線評価情報Eに応じて、より効率良く、又はより正確に仕分け動作を実行することができる。
実施の形態3.
図13は、本実施の形態におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。図13に示すレーザ加工システム1000bは、レーザ加工装置100b及び仕分け装置200aを備える。レーザ加工装置100bは、実施の形態1の図1に示す加工状態評価部7に代えて加工状態評価部7aを備える。また、仕分け装置200aは、図1に示すハンド制御装置12に代えてハンド制御装置12aを備える。図13の説明において、実施の形態1の図1の構成要素と同じ又は対応する構成要素については、図1と同一の符合を付す。
図14は、本実施の形態における加工状態評価部の構成の一例を示すブロック図である。図14に示す加工状態評価部7aは、加工信号psを記憶する加工信号記憶部71、仕分け判定結果sjを決定する仕分け判定部72、及び、輪郭線判定結果cjを記憶する判定結果記憶部73を備える。加工状態評価部7aはさらに、状態量sqを観測する状態量観測部74、学習を実行する学習部75、及び、評価情報EIを決定する意思決定部76を備える。
加工信号記憶部71は、時系列信号ts及び位置情報liを取得し、位置情報liに基づいて時系列信号ts又は時系列信号tsから生成した特徴量と、輪郭線とを対応付け、加工信号psとして記憶する。仕分け判定部72は、部品の取り出しが成功したか又は失敗したかを把持状態情報gsに基づいて判定する。仕分け判定部72は、把持状態情報gsと部品とを対応づける際、ハンド駆動指令hdを取得し、位置情報liに加えて又は位置情報liに代えてハンド駆動指令hdを用いてもよい。判定した結果を仕分け判定結果sjと称する。ここで、ハンド14が部品を把持して把持位置から部品を移動する動作を取り出しと称する。部品の取り出しに失敗する場合とは、例えば、部品と残材部rとが溶融物等の付着によって接合されている場合、部品と残材部rとの間が完全に切断されていない場合等を挙げることができる。判定結果記憶部73は、位置情報liに基づいて仕分け判定結果sjを輪郭線と対応付け、輪郭線判定結果cjとして記憶する。判定結果記憶部73は、仕分け判定結果sjと、判定の対象となる部品の輪郭線又は、判定の対象となる部品の外周輪郭線と対応付けることが望ましい。
図13のハンド制御装置12aは、図1のハンド制御装置12の動作に加えて、把持状態情報gsを決定する。把持状態情報gsは、仕分け判定部72が取り出しの成否を判断する際に用いる情報である。ハンド制御装置12aの動作及び仕分け判定部72の動作を以下に例示する。ハンド制御装置12aは、あらかじめ部品の重量を部品重量として記憶しておき、ハンド14が実際に把持したものの重量と部品重量との差を算出し、この差の絶対値と記憶した部品重量との比を把持状態情報gsとする。仕分け判定部72は、把持状態情報gsの値があらかじめ定めたしきい値以下である場合のみ、ハンド14による部品の取り出しが成功したと判定してもよい。ここで、ハンド14が実際に把持するものの重量は、ハンド駆動部13が発生する駆動力、トルク等から推定することもできる。なお、部品重量は、部品の形状から算出される体積及び比重等から算出することもできる。例えば、被加工物wの板厚、被加工物wの比重、及び部品の輪郭線に囲まれた部分の面積から部品重量を算出してもよい。また、別の例として、ハンド14の把持可能な重量を、部品の重量と、部品の重量及び残材部rの重量の合計値との間の値に設定しておく。そして、ハンド14が把持状態にあるか否かを示す情報を把持状態情報gsとして決定してもよい。
なお、仕分け判定部72は、ハンド制御装置12a以外の装置等から把持状態情報gsを取得してもよい。把持状態情報gsを決定するセンサを例示する。例えば、ハンド14の把持機構が真空吸着パッドである場合に、真空吸着パッドを流れる空気の流量を検出するセンサを採用してもよい。また、ハンド14の把持状態と非把持状態とで通電状態と非通電状態とが切り替わるスイッチを上記のセンサとしてもよい。また、ハンド14の把持機構と部品との間の距離を検出する距離センサを採用してもよい。また、あらかじめ定めた距離以下の範囲に物体があるか否かを検知する近接センサを採用してもよい。また、LED(Light Emitting Diode)等の光源と光源から出射された光を対象物によって反射させ、対象物の有無を検知する光センサを採用してもよい。また、ハンド14の把持機構を撮影するカメラを上記のセンサに採用してもよい。
状態量観測部74は、状態量sqを観測する。ここで、状態量sqは、加工信号ps及び輪郭線判定結果cjを含み、レーザ加工又は仕分け動作に関する量である。学習部75は、状態量sqに基づいて、加工信号psから輪郭線判定結果cjを推定、又は決定するための学習を実行する。学習部75は、様々な学習アルゴリズムを用いて学習を実行することができる。例えば、強化学習、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習等の公知の学習アルゴリズムを適用することができる。一例として、学習部75が、加工信号psの入力に対して輪郭線判定結果cjを出力する推定用関数Esを学習する場合について説明する。図15は、本実施の形態における学習部75の構成の一例を示すブロック図である。学習部75は、誤差erを計算する誤差計算部751と、誤差erに基づいて推定用関数Esを更新する推定用関数更新部752とを備える。ここで、誤差erは、輪郭線判定結果cjの推定値と、輪郭線判定結果cjの実測値との間の誤差である。推定用関数更新部752は、状態量sqに基づいて、誤差erが小さくなるように推定用関数Esを更新する。
また、学習部75は、ニューラルネットワークモデルを利用し、教師あり学習によって、輪郭線判定結果cjと加工信号psとの関係を学習してもよい。ここで、ある入力と結果(ラベル)のデータの組を大量に学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデルを教師あり学習とよんでいる。図16は、本実施の形態におけるニューラルネットワークの構成の一例を示す図である。ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層(隠れ層)、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、1層でもよく2層以上でもよい。
説明をわかりやすくするため、図16のニューラルネットワークは、入力数を3、層数を3としている。複数の入力が、X1からX3で構成される入力層に入力されると、入力値にw11からw16で構成される重みW1を乗じた値が、Y1とY2とで構成される中間層に入力される。さらに、中間層の入力値に、w21からw24で構成される重みW2を乗じた値が、Z1とZ2で構成される出力層から出力される。この出力結果は、重みW1の値と重みW2の値に依存して変化する。図16に示すニューラルネットワークは、状態量sqに基づいて作成されるデータセットに従って、教師あり学習により、加工信号psと輪郭線判定結果cjとの関係を学習する。すなわち、学習部75は、入力層に加工信号psを入力して、出力層から出力される輪郭線判定結果cjと実際に得られる輪郭線判定結果cjとの誤差が小さくなるように、重みW1及び重みW2を調整する。学習部75がニューラルネットワークモデルを利用して学習を実行する場合、意思決定部76は、学習を実行した結果得られたニューラルネットワークモデルを学習部75から取得してもよい。
状態量観測部74は、加工信号ps及び輪郭線判定結果cjに加えて、これら以外の量を、状態量sqとして観測してもよい。例えば、被加工物wの状態、レーザ加工装置100の状態、仕分け装置200の状態等に関する量を状態量sqに含めてもよい。図17は、本実施の形態における加工状態評価部の構成の一例を示すブロック図である。図17において図14と同じ又は対応する構成要素については、図14と同一の符号を付す。図17のレーザ加工システム1000bは、加工面画像撮影評価部80を備える。加工面画像撮影評価部80は、部品の加工面を撮影し、撮影した画像を解析して加工面の状態を評価する。そして、評価した結果を、加工面画像情報msiとして決定する。加工面の状態の例としては、加工不良の有無、発生した加工不良の種類すなわち加工不良の項目、加工不良の度合い等を挙げることができる。状態量観測部74は、加工信号ps及び輪郭線判定結果cjに加えて加工面画像情報msiを状態量sqとして観測する。そして、学習部75は、加工面画像情報msiを含む状態量sqに基づいて、加工信号psから輪郭線判定結果cjを決定するための学習を実行する。学習部75は、加工面画像情報msiを学習に用いることができる。そして、意思決定部76は、加工面画像情報msiを用いた学習の結果を利用して、より正確に輪郭線判定結果cj及び評価情報EIを決定することができる。なお、状態量sqのうち、仕分け動作を実行する部品についての加工信号psは、仕分け動作の決定までに取得することが望ましい。また、加工面画像撮影評価部80は、レーザ加工システム1000bの構成要素としてもよい。また、加工面画像撮影評価部80による加工面の画像の撮影、解析、これらの入力等は、一部を作業者等が行ってもよい。
学習部75は、加工信号psの入力に対して輪郭線判定結果cjの出力を実行するモデルの学習を行ってもよい。学習部75がこのような学習を行うモデルの例としては、成功と失敗とを分ける分類モデル、成功を1とし失敗を0とするような回帰モデルを挙げることができる。また、加工条件pcを状態量sqの一部として用いて、より正確な判定が行えるモデルを学習してもよい。例えば、状態量観測部74は、輪郭線と対応付けられた加工条件pcを状態量sqの一部として観測してもよい。
以上説明したように、本実施の形態によれば、レーザ切断加工によって切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供することができる。また、仕分け動作において、残材部rと部品とを効率よく分離することができる。また、レーザ切断加工中に不良が発生した場合においても、仕分け動作を中断することなく自動的又は自律的に部品を仕分けることができるレーザ加工システムを提供することができる。
さらに、レーザ加工システム1000bは、学習部75を備える。学習部75は、加工信号psと輪郭線判定結果cjとを含むレーザ加工又は仕分け動作に関する状態量sqに基づき、加工信号psから輪郭線判定結果cjを決定するための学習を実行する。そのため、学習の結果を利用して、評価情報EIを、早く又は正確に決定することができる。また、輪郭線判定結果cjと加工信号psとの関係を学習すれば、仕分け動作、取り出し等の成否を、より正確に状態量sqから推定することができる。また、加工信号記憶部71が加工信号psを記憶することによって、学習部75は、より多くのデータを利用して、学習を実行することができる。
実施の形態4.
図18は、本実施の形態におけるレーザ加工システムの構成の一例を示す図である。図18に示すレーザ加工システム1000cは、レーザ加工装置100c及び仕分け装置200を備える。レーザ加工装置100cは、実施の形態1の図1に示す加工状態評価部7に代えて加工状態評価部7cを備える。加工状態評価部7cは、図13及び図14を用いて説明した学習を実行済みの学習済み学習機を備える。図19は、本実施の形態の加工状態評価部の一例を示す図である。加工状態評価部7cは、加工信号記憶部71、加工状態量観測部77、および意思決定部76aを備える。図19において、図14と同じ又は対応する構成要素については、同一の符号を付す。
図19の加工状態量観測部77は、加工信号psを含み、加工又は仕分けに関する量を加工状態量vとして観測する。また、加工状態量vは、判定結果cj及び加工信号ps以外の状態量sqに含まれる量を含んでもよい。次に、意思決定部76aは、図14の学習部75が学習による更新を実行した推定用関数Esを有している。この学習済の推定用関数Es、又は意思決定部76aを、学習済み学習機としてもよい。意思決定部76aは、加工状態量vに基づいて加工信号psから、判定結果cj及び評価情報EIを決定する。なお、実施の形態3の図17のように、加工面画像撮影評価部80からの加工面画像情報msiを用いた学習を実行した学習済み学習機を構成してもよい。
以上説明したように、本実施の形態によれば、レーザ切断加工により切り出した部品の仕分け動作を効率よく実行することができるレーザ加工システムを提供することができる。また、仕分け動作において、残材部rと部品とを効率よく分離することができる。また、レーザ切断加工中に不良が発生した場合においても、仕分け動作を中断することなく自動的又は自律的に部品を仕分けることができるレーザ加工システムを提供することができる。
さらに、レーザ加工システム1000cは、学習済み学習機である意思決定部76aを備える。そのため、加工状態評価部7cは、学習を実行することなく学習の結果を利用して加工状態量vから輪郭線判定結果cj及び評価情報Eを決定することができる。そして、学習済み学習機を用いることにより、学習の結果を、学習を実行したレーザ加工システムとは異なる別のレーザ加工システムに適用することができる。そして、レーザ加工システムの各々が、個別に学習を実行する時間を省き、効率的な仕分け動作を実現できるレーザ加工システムを提供することができる。
1 レーザ発振器、4 駆動部、6 検出部、7、7a、7b、7c 加工状態評価部、8 評価情報記憶部、9、9a 仕分け動作決定部、10 制御装置、11 表示部、15 プログラム生成部、71 加工信号記憶部、72 仕分け判定部、73 判定結果記憶部、74 状態量観測部、75 学習部、76、76a 意思決定部、77 加工状態量観測部、1000、1000a、1000b、1000c レーザ加工システム、dc 駆動指令、E 輪郭線評価情報、EI 評価情報、id 識別子、L レーザ光、li 位置情報、mpa 加工プログラム、оc 発振器指令、pd位置データ、ps 加工信号、r 残材部、sc 仕分け制御指令、sj 仕分け判定結果、sq 状態量、ts 時系列信号、v 加工状態量、w 被加工物。

Claims (12)

  1. レーザ光を出射するレーザ発振器と前記レーザ光が被加工物に照射される位置である照射点を加工経路に沿って移動させる駆動部とを制御し、前記被加工物を部品と残材部とに切断する加工を実行する制御装置と、
    前記加工を実行中の前記被加工物の状態を時系列に観測した結果を時系列信号として決定する検出部と、
    前記加工経路を分割した区間ごとに前記加工の状態を前記時系列信号に基づいて評価した結果を評価情報として決定する加工状態評価部と、
    前記部品と前記残材部との間の境界である輪郭線と前記評価情報とを対応付け、輪郭線評価情報として記憶する評価情報記憶部と、
    前記部品を前記被加工物が加工される位置から取り出して目標とする位置へ移動する仕分け動作を制御する指令である仕分け制御指令を、前記輪郭線評価情報に基づいて決定する仕分け動作決定部と
    を備えることを特徴とするレーザ加工システム。
  2. 前記評価情報記憶部は、前記加工経路における位置を指定する情報である位置情報を用いて前記輪郭線と前記評価情報とを対応付け、
    前記位置情報は、複数の構成要素を含むデータであって前記構成要素の各々が前記加工経路の中の複数の位置にそれぞれ対応付けられたデータである位置データと、複数の前記構成要素の中のひとつ又は複数を指定する情報である識別子とを含むことを特徴とする請求項1に記載のレーザ加工システム。
  3. 前記レーザ発振器は、発振器指令に基づいて前記レーザ光を出射し、前記駆動部は、駆動指令に基づいて前記照射点を前記加工経路に沿って移動させ、
    前記制御装置は、前記位置情報と前記発振器指令及び前記駆動指令の少なくともいずれか一方とを対応付けるように、前記発振器指令及び前記駆動指令を決定することを特徴とする請求項2に記載のレーザ加工システム。
  4. 加工プログラム及び仕分けプログラムを生成するプログラム生成部を備え、
    前記制御装置は、前記加工プログラムに基づいて前記発振器指令及び前記駆動指令を決定し、
    前記仕分け動作決定部は、前記仕分けプログラムに基づいて前記仕分け制御指令を決定し、
    前記評価情報記憶部は、前記加工プログラムを前記位置データとして用いることを特徴とする請求項3に記載のレーザ加工システム。
  5. 前記部品が前記部品の外周の輪郭である外周輪郭線と前記部品の内周の輪郭である内周輪郭線とを有する場合、
    前記加工状態評価部は、前記外周輪郭線及び前記内周輪郭線のそれぞれについて前記評価情報を決定し、
    前記評価情報記憶部は、前記外周輪郭線及び前記内周輪郭線のそれぞれを前記評価情報と対応付け、前記輪郭線評価情報として記憶することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
  6. 前記仕分け動作決定部は、前記輪郭線評価情報に基づいて前記部品の各々について仕分け動作を実行するか又はしないかを決定することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
  7. 前記加工状態評価部は、前記輪郭線において前記残材部と前記部品とが分離可能な状態である場合、前記輪郭線について加工の状態が良好と判定し、前記輪郭線において前記残材部と前記部品とが分離不可能な状態である場合、前記輪郭線について加工の状態が不良と判定し、判定した結果を含む前記評価情報を決定することを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
  8. 前記加工状態評価部は、バーニング、ガウジング、ドロス、キズ、上面荒れ、中面荒れ、下面荒れ、酸化膜はがれ、焼けのうちの少なくともいずれかひとつの加工不良の項目について前記加工の状態を評価する情報を含む前記評価情報を決定することを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
  9. 前記検出部は、音響センサ、光センサ、カメラ、振動センサ、加速度センサ、ジャイロセンサのうちの少なくともいずれかひとつを含むことを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
  10. 前記仕分け動作に関する情報、又は前記加工に関する情報を表示する表示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項に記載のレーザ加工システム。
  11. 前記加工状態評価部は、
    前記時系列信号又は前記時系列信号から抽出した特徴量の少なくともいずれか一方を前記輪郭線と対応付けて加工信号として記憶する加工信号記憶部と、
    前記部品の仕分け動作が成功であるか又は失敗であるかを判定した結果を仕分け判定結果として決定する仕分け判定部と、
    前記仕分け判定結果を前記輪郭線と対応付けて輪郭線判定結果として記憶する判定結果記憶部と、
    前記加工信号及び前記輪郭線判定結果を含む量であって加工又は仕分け動作に関する量を状態量として観測する状態量観測部と、
    前記状態量に基づいて、前記加工信号から前記輪郭線判定結果を決定するための学習を実行する学習部と、
    前記学習部が学習した結果に基づいて前記加工信号から前記評価情報を決定する意思決定部と
    を備えることを特徴とする請求項1から10のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
  12. 前記加工状態評価部は、
    前記時系列信号又は前記時系列信号から抽出した特徴量の少なくともいずれか一方を前記輪郭線と対応付けて加工信号として記憶する加工信号記憶部と、
    前記加工信号を含む量であってレーザ加工又は仕分け動作に関する量を加工状態量として観測する加工状態量観測部と、
    前記部品の仕分け動作が成功であるか又は失敗であるかを判定した結果である仕分け判定結果と、前記加工信号とを含む加工又は仕分け動作に関する量に基づいて、前記加工信号から前記評価情報を決定するための学習を行った学習済み学習機と
    を備えることを特徴とする請求項1から10のいずれか1項に記載のレーザ加工システム。
JP2022508668A 2020-03-17 2020-03-17 レーザ加工システム Active JP7221448B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/011767 WO2021186567A1 (ja) 2020-03-17 2020-03-17 レーザ加工システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2021186567A1 JPWO2021186567A1 (ja) 2021-09-23
JP7221448B2 true JP7221448B2 (ja) 2023-02-13

Family

ID=77770949

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022508668A Active JP7221448B2 (ja) 2020-03-17 2020-03-17 レーザ加工システム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230080251A1 (ja)
EP (1) EP4122637A4 (ja)
JP (1) JP7221448B2 (ja)
CN (1) CN115243826A (ja)
WO (1) WO2021186567A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023061287A (ja) * 2021-10-19 2023-05-01 株式会社アマダ 溶接システム及び溶接モニタ装置
KR20240035660A (ko) * 2022-09-08 2024-03-18 한국공학대학교산학협력단 레이저 가공 모니터링 방법 및 장치
WO2024095708A1 (ja) * 2022-11-04 2024-05-10 村田機械株式会社 判定システム及び判定方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130327194A1 (en) 2011-02-15 2013-12-12 Trumpf Laser- Und Systemtechnik Gmbh Method for Monitoring Cutting Processing on a Workpiece
JP2014226728A (ja) 2013-05-23 2014-12-08 トルンプフ ヴェルクツォイクマシーネン ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング ウント コンパニー コマンディートゲゼルシャフトTrumpf Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG 不完全切断を識別するための方法および装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CH707367A8 (de) * 2012-12-18 2014-12-15 Micromachining Ag Verfahren zum Bearbeiten einer Folge von Werkstücken mittels mindestens eines Bearbeitungsstrahls.
JP2016032847A (ja) * 2014-07-31 2016-03-10 ブラザー工業株式会社 切断装置、及び切断データ作成プログラム
JP7134453B2 (ja) 2017-09-05 2022-09-12 株式会社Kmc 生産監視システム及び生産監視方法
JP6771684B2 (ja) * 2018-06-22 2020-10-21 三菱電機株式会社 レーザ加工装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130327194A1 (en) 2011-02-15 2013-12-12 Trumpf Laser- Und Systemtechnik Gmbh Method for Monitoring Cutting Processing on a Workpiece
JP2014226728A (ja) 2013-05-23 2014-12-08 トルンプフ ヴェルクツォイクマシーネン ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング ウント コンパニー コマンディートゲゼルシャフトTrumpf Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG 不完全切断を識別するための方法および装置

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2021186567A1 (ja) 2021-09-23
CN115243826A (zh) 2022-10-25
US20230080251A1 (en) 2023-03-16
WO2021186567A1 (ja) 2021-09-23
EP4122637A1 (en) 2023-01-25
EP4122637A4 (en) 2023-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7221448B2 (ja) レーザ加工システム
JP7322070B2 (ja) 取り外し工具を用いてワークピースを取り扱う方法およびこの方法を実施する機械
CN112334264B (zh) 激光加工装置
CN1147384C (zh) 产生具有切割刀刃金属件的制造方法及其设备
RU2407633C2 (ru) Способ и устройство для определения местоположения и извлечения предметов из транспортирующего устройства
US20220322592A1 (en) Method and device for disassembling electronics
WO2016209583A1 (en) Time of flight camera for welding machine vision
US20220016767A1 (en) Method and system for object grasping
US20220314433A1 (en) Automation system and method for handling products
WO2023118470A1 (en) Method and apparatus for cutting and removing parts
JP2017124450A (ja) ピックアップ装置
Weyrich et al. High speed vision based automatic inspection and path planning for processing conveyed objects
Eren et al. Recent developments in computer vision and artificial intelligence aided intelligent robotic welding applications
KR102177635B1 (ko) Plc 제어 기반 차량 제조 공정 모니터링 장치 및 방법
CN114746213A (zh) 显示装置、机床及液体的放出方法
CN115608643B (zh) 工业互联网的工业检测方法及系统
US20220351362A1 (en) Methods And Apparatus For Detecting Defects For Poultry Piece Grading
JP7308966B2 (ja) レーザ加工装置およびレーザ加工方法
US20240058953A1 (en) Object picking optimization
WO2023285018A1 (en) Calibration of a quality estimator for a laser cutting method
JP2024506353A (ja) マシニングプロセス中の欠陥を識別する方法及びマシニング装置
JP2023041373A (ja) 不純物除去方法、及びこれを用いた造形物の製造方法
JP2024011380A (ja) 誘導システム
WO2022231781A1 (en) Method and apparatus for detecting defects for poultry piece grading
BAGLIONI Object Recognition for Industrial Manipulators using Convolutional Neural Networks

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220216

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230104

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230201

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7221448

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150