JPH03294147A - 工具選定システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は工具選定システムに関するもので、特に対話型
自動ＮＣプログラミング装置において、工作物の加工面
の情報から最適な使用工具を選定するシステムに関する
ものである。

〔従来の技術〕

加工上の特徴に応じて最適な工具を選定することは良好
な加工を実現する上できわめて重要な事項となっている
。

従来の工具選定システムの概略構成および処理を第２０
図を用いて説明する。このシステムはいわゆるエキスパ
ートシステムであって、加工面の特徴が入力データとし
て入出力部１に入力されると、推論エンジン部２に転送
される。この推論エンジン部ではルールベース３から必
要なルールを取出しなからワーキングメモリを用いて推
論演算を行い、最適な工具を選定して入出力部１から出
力するようになっている。

ここで、ルールベース３は入力と出力の関係を記述した
１ｆ−ｔｈｅΩ型のルールを多数有するもので、このル
ールは予め想定した加工面の特徴と工具を結び付ける知
識、ノウハウを工程設計者などの専門家や熟練作業者か
ら聞き出し、これを集大成し、知識ベースの形態で記し
たものである。

ここで、加工面の特徴とは「平面」、「ポケット」、「
段」などの面の性状を記述したものや、「ポーリング」
、「ショルダー加工」、「ポケット加工」なとの加工の
形態を記述したものが一般的に含まれる。

このような工具選定に関するエキスパートシステムをさ
らに進めれば、加工面情報から使用工具を決定し、さら
に工具経路まで自動決定する自動ＮＣプログラミングシ
ステムが得られることになる。

〔発明が解決しようとする課題〕 しかしながら、このようなエキスパートシステムの構築
には一般に長い時間が必要である。例えば１つの実用的
なシステムを作る場合、ルールの収集やルールベースの
構築にかかる時間は数年と言われている。また、ルール
はシステム構築段階である範囲に限定して定められるが
、−旦ルールが造られた後に要求精度や機械の変更に伴
い、変更や追加の要求が生ずることも多い。このような
場合、単なる変更やルール追加のみでは終わらず、ルー
ル全体を見直さなければならないこともしばしば生ずる
が、これらのシステム構築、追加、変更はシステムが大
きくなればなるほど大変な作業となっている。

また、従来、ルールの対象物は非常に多種多様であり、
システムの開発段階で汎用的なものを作ることは困難で
ある。また、一般に、知怠ベースは技術者の個人的な経
験や置かれた環境（使用している機械、工具、工場ノウ
ハウなど）が基になっているため、他の場所では必ずし
も有効でなく、同じ会社内であっても他の工場に適用さ
せる為の変更はきわめて困難である。

本発明はこのような問題点を解決するためになされたも
ので、汎用性が高く、かつシステム構築、追加、変更の
容易な工具選定システムを提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明にかかる工具選定システムによれば、加工対象の
特徴を表わす加工データと使用する工具に関する工具デ
ータを入力する入力部と、これらのデータを事例ごとに
格納するデータ記憶部と、これらの事例を構造化し、前
記工具の選択を推定するための推定定数を求める構造化
演算部と、前記推定定数を記憶する推定定数記憶部と、
新たなデータが入力される度に前記加工データと前記推
定定数から工具仕様を推定する工具仕様推定演算部と、
この工具仕様推定演算部の出力に基づいて、前記データ
記憶部に格納された事例を検索し、最も類似した事例を
求めるて出力する検索出力部と、実際に選択された工具
データに基づいて前記推定定数を変更する補正演算部と
を備えたことを特徴としている。

〔作　用〕

本発明においては、加工面情報を工具選定の立場から構
造化して整理したシステムの使用事例データを備え、新
たに入力された加工面情報から推定された工具仕様をも
とに類似した過去の事例を抽出し、その事例に含まれる
工具情報を出力するようにしている。これは工作物が与
えられ、加工が行われる場合には必ず工具が選定される
こと、および類似した加工面に対しては類似した工具が
用いられるという基本的な考えに基づいて行われるもの
である。

したがって、本発明においては従来のようなルールを用
いないので、システム開発段階およびシステム使用の前
段階で予め用意するデータを少なくすることができる。

また、過去の加工面と工具との関係を表わす使用履歴を
システム内に蓄積するようにしており、その情報情報を
活用するため、システム構築が容易となる。さらに、追
加、変更があったときには随時事例データの再構造化が
行われるため、毎回ルールが変わるのと同様であり、選
定の精度の向上を図ることができる。さらに、特殊な機
械に対する独自の条件選定やオペレータの好みなども反
映させることができる。

〔実施例〕

以下、図面を参照しながら、本発明の実施例のいくつか
を詳細に説明する。

第２図は本発明にかかる工具選定システムのノ）−ドウ
エア構成の一例を示すブロック図である。

ＮＣシステム１０のバス１１に対話型システム１２が接
続され、さらに共有メモリであるリンカ−ＲＡＭ１３を
介して工具選定システム１４が接続された構成となって
いる。第３図は第２図の工具選定システム１４を素子レ
ベルの／Ｘ−ドウエアとして表わしたブロック図であっ
て、データノく入／アドレスバス２１にリンカ−ＲＡＭ
２２、実際の演算に使用される記憶領域を与えるための
ワークＲＯＭ２３、システムプログラムなどを格納した
システムＲＯＭ２４、各種の演算、判断、デー゛夕転送
制御などを行うＣＰＵ２５により構成されている。

第１図は本発明にかかる工具選定システムの概略構成を
示すブロック図であり、この図は第３図に示したハード
ウェア構成で実現される本発明のシステムにおける機能
を中心として表わした構成図である。

同図から明らかなように、このシステムは情報入力部３
１、工具仕様推定部３２、事例データ検索部３３、工具
データ記憶部３４、事例データ記憶部３５、工具データ
出力部３６、工具仕様推定定数変更部３７、事例データ
構造化部３８、加工面情報質問データ記憶部３９、工具
仕様推定定数記憶部４０を備え、また、バス４１にはデ
ータ表示用のデイスプレィ４２およびデータ入力用のキ
ーボード４３が接続されている。

本システムで扱うデータとしては、対象とする工作物の
「加工面データ」と「工具データ」があり、これらのデ
ータは対象となる工作物に応じて設定される。

ここで、「加工面データ」は加工面を特徴付ける情報で
あり、後述するように「平面」、「穴」、「ポケシト」
のような加工の種類の定義と、加工上必要な各部寸法の
数値を含むものである。また、「工具データ」は工具の
種類、大きさ、材質などの特徴を表わすデータであって
、工具の名称としてはエンドミル、フライスなどの一般
的な名称でも、機械加工現場特有の名称でもよい。

第４図から第１２図は加工面データを収集するために、
システム使用者に対してシステム使用時に発せられる質
問形式のデイスプレィ画面を示すものである。第４図は
加工すべき部分である加工面を加工経路とは独立に設定
するためのメニューを示しており、平面加工、ポケット
加工、側面加工、穴加工、輪郭加工、ポーリング加工の
いずれかを選択するようになっている。

第５図は平面加工を選択した場合のメニュー画面を示し
ており、矩形平面と内平面のいずれかを選択できるよう
になっている。

第６図は矩形平面を選択した場合の質問画面を示してお
り、ワーク面座標、ワーク面の定義、２点座標、開始点
のＸ座標およびＹ座標、Ｙ辺の長さ、Ｙ辺の長さ、傾き
角度の入力を受は付けるようになっている。すなわちこ
れらの各項目がブリンクし、入力があった時点で次の項
目に順次移動するようになっている。

第７図は内平面を選択した場合のメニュー画面を示して
おり、ワーク面座標、ワーク面の定義、２点座標、中心
点のＸ座標およびＹ座標、円の半径などの入力を受は付
けるようになっている。

第８図はポケット加工を選択した場合のメニュー画面を
示しており、四角ポケット、円ポケット、長円ポケット
、多角形ポケットのいずれかを選択できるようになって
いるる。第９図は四角ポケット、第１０図は円ポケット
、第１１図は長円ポケット、第１２図は多角形ポケット
をそれぞれ選択した場合のメニュー画面であって、それ
ぞれ必要な情報の入力を受は付けるようになっている。

これらの画面情報は加工面情報質問データ記憶部３９に
蓄積されている。そして、情報入力部３１により、デイ
スプレィ画面４２に表示された質問事項にシステム使用
者が応えてキーボード４３から入力を行って空欄を埋め
ることにより、必要な情報が情報入力部３１から入力さ
れるようになっている。すなわち、対話形式で使用者と
対話を行い、加工面情報を作成する。

加工面情報質問データは第１３図に示すような楕円で示
される質問ノードと、ノード間を接続するリンクから構
成される木構造を構成している。

ノードは使用者から加工面情報の入力を受は付けるため
の質問に、リンクに答がそれぞれ対応している。加工面
情報はこのデータの最上位のノードから質問に対する答
によって選択されるリンクにしたがってより下位のノー
ドに移動し、答のリストを生成する。例えば、第１３図
の場合、最初の質問ノードが加工の種類であるとすれば
、リンクはそれぞれ平面加工、ポケット加工などに対応
することになる。以下、同様に質問ノード毎に枝が分か
れるような木構造が得られることになる。この木構造を
リスト化したものが加工面情報となる。

そして、すべての質問事項に対する回答により最も下位
のレベルに達したものは個々の事例データとして扱われ
る。

第１４図は事例データの一般的構造を示すもので、楕円
で示されたクラスタノードを有する２進木構造を有して
おり、ある質問ノードで答えが異なる場合には異なった
下位クラスタに移行する。

したがって、下位のクラスタノードはど類似した事例を
含んでいることを意味しており、最下段のノードは事例
ノードとなる。なお、各クラスタは固有の中心値を有し
ている。

以下、最適な工具仕様を出力するための動作につき説明
する。

第１５図は本発明における動作を示すフローチャートで
ある。

まず、工具選定を行う旨をシステムに対して入力すると
、加工面情報質問用データ記憶部３９から加工面情報質
問用データを取り出し、上位のものからデイスプレィ画
面４２に表示する（ステップ５１０１）。この質問に応
じてオペレータからキーボード４３により入力された情
報は情報入力部３１を介して取り込まれ、事例データ記
憶部３５に蓄積される（ステップ５１０２）。入力され
る加工面情報としては第４図から第１２図に示したもの
の他に、非加工物の材質、面の状態などもある。

同様に、工具に関する仕様、例えば工具名、形・状、大
きさ、材質なども入力され、工具データ記憶部３４に記
憶される（ステップ５１０３）。

これらの人力が終ｒした時点で、工具仕様推定部３２で
は、人力された加工面情報と工具仕様推定定数記憶部４
０に記憶された工具仕様推定定数に基づき工具仕様の推
定を行う（ステップ５１０４）。ここで、工具仕様推定
定数は使用の可能性のある工具の分類基準値である。

なお、工具仕様推定定数記憶部４０と工具仕様推定部３
２における処理は２層ニューラルネットワークにおける
手法を用いる。そして工具仕様推定定数はニューラルネ
ットワークの“重み°と呼ばれるものに相当する。

この推定は次の式を用いて行われる。Ｗｃをベクトル形
式で表わされた加工面情報、ＴＣをベクトル形式で表わ
された工具仕様、αをｍＸｎのマトリクスである工具仕
様推定定数とすれば、Ｗｃ−ｆｗｃ　１．ｗｃ２、ｗ　
ｃ　３．−、　ｗ　ｃ　ｍ１Ｔｃ−１ｔｅｌ、ｔｃ２．
ｔｃ３．−＝、ｔｃｎｌであり、 Ｔｃ−αＷｃ　　　　　　　　　　　　　・・・・・・
０）ｔ　ｃ　ｎ−ａｎ　ｉ　＊ｗ　ｉ　　　　　　　　
−（２）として求められる。

ここで、（１）および（２）式は加工面情報と工具情報
との間には線形関係があるものと仮定しており、αはル
ールベースシステムのルールに相当することになる。

このようにして求められた工具仕様は次の事例データ検
索部３３に送られる。

事例データ検索部では、与えられた加工面に対して推定
された工具仕様を基に、事例データ記憶部３５内の構造
化された事例データを検索することにより、推定された
工具仕様のデータと最も類似した事例を取出す（ステッ
プ５１０６）。このため、 Ｄｉｊ−（ｔｃｉｋ−ｔｃｊｋ）２　　・・・（３）を
演算する。

ここでＤｉｊは工具仕様ｉとｊとの距離を表わし、ｋは
工具仕様の要素を表わしているから、（３）式は類似の
距離すなわち類似の程度を表わしていることになる。

したがって、（３）式を用いて最も類似している事例を
取出すようにすればよい。

工具データ出力部３６は、検索された事例に対応する工
具情報を工具データ記憶部３４から取出して出力する（
ステップ５１０７）。この出力は工具仕様推定定数変更
部に送られる。このとき、使用者より次の類似事例の検
索要求があれば、システムはその要求に従い、次々に類
似事例を検索し出力する。

したがって工具仕様出力にしたがってオペレータは工具
を選択することになる。

なお、オペレータは工具仕様出力の通りに工具を選択す
るとは限らない。例えば、オペレータの好みやカンで工
具仕様を変えることがある。このような場合、実際に選
択された工具仕様がキーボード４３から入力される。こ
のようにして選択された工具情報がシステムに伝えられ
ると工具仕様推定定数の変更が行われる。この変更は今
回と同じ加工面情報が入力されたとき、今回選定された
工具の仕様が確実に推定されるようにするためである。

このため、工具仕様推定定数変更部３７では次のように
次の式にしたがって推定定数が修正される（ステップ８
１０８）。

α１ｊ（ｔ＋１）−α１ｊ（ｔ）＋ε（Ｙｊ　−Ｔｃ　
ｊ　　（ｔ））Ｗｅ　１（１） ・・・・・・（４） ここで、Ｙｊは今回の加工に使用した値、Ｔｃｊ（ｔ）
はシステムが出力した値である。

この式はＦＤＰ　（ｐｚｒｓｌｓｌｌ　ｐｉｓｌｒｉｂ
ｕｔｅｄｐｒｏｃｅｓｓｉｏｎ）の分野で用いられる「
連想記憶に関する直交化学習」と称されているもので、
入力ＷｃからＴｃが推定できるようなαを逐次的に求め
るものである。このαは「確率的降下法」により収束す
ることが証明されており、入力に応じて解析を毎回行い
、αを逐次的に収束させるもので、従来の多変量解析が
多くの事例から統計的手法により所望の値を求めるのと
は異なる。

このようにして変更された工具仕様推定定数は工具仕様
推定定数記憶部４０に記憶されると共に事例データ構造
化部３８に送られる。事例データ構造化部３８は修正さ
れた工具仕様推定定数を用い、いままで蓄えられた事例
について再度工具仕様を計算しその値を基に事例を類似
構造化する（ステップ５１０９）。

ステップ５１０９における構造化は、階層的クラスタリ
ングとして知られている手法を用いる。

この手順は第１６図に示すように、個々の事例を初期ク
ラスタとしくステップ５２０１）、クラスタ間の距離マ
トリクスに新しい事例を加え（ステップ５２０２）、前
述した（３）式を用いて事例間距離マトリクス内で値の
最も小さいものを探しくステップ５２０３）、取り出さ
れた最も小さい値の事例の対を群平均法を用いて融合し
くステップ５２０４）　、全部のクラスタが２進本構造
として融合されたら終了する（ステップ５２０５）とい
う過程を経て行われる。

すなわち、初期クラスタとしてそれぞれ独立した事例ク
ラスタを考え、新たな事例クラスタを追加する。これら
の上位概念に当たる上位クラスタを考えることができる
ので、全体の構造は第１６図に示すようなものとなる。

下位クラスタ間の相互距離は（３）式を用いて計算する
ことができる。

このようにして計算された相互距離の小さいものを選び
２つの事例を結合すべく上位クラスタと下位クラスタと
の間に新しい中間クラスタを設ける。

第１７図において右の２つの下位クラスタが距離的に近
いことがわかった場合、これらのクラスタの平均値を有
する中間レベルのクラスタを設けて融合することができ
る（第１８図）。ここで融合とは２つのクラスタを１つ
にして他のクラスタとの距離を計算することである。以
下、群平均法による同様の操作を繰返して全部のクラス
タが融合され、２道木構造が完成するまで続行される。

以上の実施例においては、工具データの記憶と事例デー
タの記憶を別個の記憶部に記憶するようにしているが、
これらが関連付けて取り出せるようになっていれば良く
、同じ記憶装置内の異なるアドレスに記憶するようにし
ても良い。

また、実施例では工具の選定のみを対象にしたが、これ
をさらに進めて対話型自動ＮＣプログラミングシステム
の一部として使用することができることはいうまでもな
い。

〔発明の効果〕

以上のように、本発明によれば、従来のようなルールを
用いずに、過去の加工面と工具との関係を表わす事例を
システム内に蓄積するようにしており、その情報を活用
して最も近い例を選び出すことにより工具を選定するよ
うにしているので、膨大なデータ蓄積によるルールを形
成することなく、最適な工具を選定することができる。

このため、システム構築が短期間で可能となり、追加、
変更に対しても適切に対処することができる。また、実
際に選定された工具仕様に基づいて事例データを再構造
化する学習を行っているので、特殊な環境や機械に対す
る独自の条件選定やオペレータの好みなども反映させる
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明にかかる工具選定システムの概略構成を
示すブロック図、第２図は本発明にかかる工具選定シス
テムのハードウェア構成の一例を示すブロック図、第３
図は素子レベルのノ＼−ドウエアとして表わしたブロッ
ク図、第４図は加工面設定のためのメニューを示す説明
図、第５図は平面加工を選択した場合のメニュー画面を
示す説明図、第６図は矩形平面を選択した場合の質問画
面を示す説明図、第７図は円平面を選択した場合のメニ
ュー画面を示す説明図、第８図はポケット加工を選択し
た場合のメニュー画面を示す説明図、第９図から第１２
図はポケットについてのメニュー画面を示す説明図であ
って、第９図は四角ポケット、第１０図は円ポケット、
第１１図は長円ポケット、第１２図は多角形ポケットを
それぞれ選択した場合を示し、第１３図は加工面情報質
問データの本構造を示す説明図、第１４図は事例データ
の一般的構造を示す説明図、第１５図は本発明における
動作を示すフローチャート、第１６図は階層的クラスタ
リング処理を示すフローチャート、第１７図は初期クラ
スタの説明図、第１８図および第１９図は群平均法の説
明図、第２０図は従来のルールベース型の工具選定シス
テムの構成を示すブロック図である。 １４・・・工具選定システム、２２・・・リンカ−ＲＡ
Ｍ１２３・・・ワークＲＡＭ、２４・・・システムＲＯ
Ｍ。 ２５・・・ＣＰＵ、３１・・・情報入力部、３２・・・
工具仕様推定部、３３・・・事例データ検索部、３４・
・・工具データ記憶部、３５・・・事例データ記憶部、
３６・・・工具データ出力部、３７・・・工具仕様推定
定数変更部、３８・・・事例データ構造化部、３９・・
・加工面情報質問データ記憶部、４０・・・工具仕様推
定定数記憶部、４１・・・バス、４２・・・デイスプレ
ィ、４３・・・キーボード。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、加工対象の特徴を表わす加工データと使用する工具
   に関する工具データを入力する入力部と、 これらのデータを事例ごとに格納するデータ記憶部と、 これらの事例を構造化し、工具の選択を推定するための
   推定定数を求める構造化演算部と、前記推定定数を記憶
   する推定定数記憶部と、新たなデータが入力される度に
   前記加工データと前記推定定数から工具仕様を推定する
   工具仕様推定演算部と、 この工具仕様推定演算部の出力に基づいて、前記データ
   記憶部に格納された事例を検索し、最も類似した事例を
   求めるて出力する検索出力部と、実際に選択された工具
   データに基づいて前記推定定数を変更する補正演算部と
   を備えたことを特徴とする工具選定システム。 ２、構造化演算部は階層的クラスタリングにより工具デ
   ータの類似構造を形成する演算を行うものである請求項
   １記載の工具選定システム。