JPH0348306A - Ｎｃデータ作成装置 - Google Patents
Ｎｃデータ作成装置Info
- Publication number
- JPH0348306A JPH0348306A JP18342289A JP18342289A JPH0348306A JP H0348306 A JPH0348306 A JP H0348306A JP 18342289 A JP18342289 A JP 18342289A JP 18342289 A JP18342289 A JP 18342289A JP H0348306 A JPH0348306 A JP H0348306A
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- Japan
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- 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.)
- Granted
Links
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims description 11
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
本発明は、平面加工のＮＣデータを作戊する装置に関す
る。
る。
従来、マシニングセンタ形の工作機械でのＮＣ加工にお
いて、自動プログラミングシステム或いはＣＡＭで平面
加工のＮＣデータを作戊する場合、切削領域に対して、
工具選択、切削条件、パスパターン等必要な情報を全て
入力しないとＮＣデータを作成することは不可能であっ
た。そして、例えＮＧデータが作戊されたとしても入力
した情報が全て最適なものであったか否かは判らなかっ
た。 又、与えられた情報にてＮＣデータが作戊できなかった
場合には再び情報を入力し直していた。
いて、自動プログラミングシステム或いはＣＡＭで平面
加工のＮＣデータを作戊する場合、切削領域に対して、
工具選択、切削条件、パスパターン等必要な情報を全て
入力しないとＮＣデータを作成することは不可能であっ
た。そして、例えＮＧデータが作戊されたとしても入力
した情報が全て最適なものであったか否かは判らなかっ
た。 又、与えられた情報にてＮＣデータが作戊できなかった
場合には再び情報を入力し直していた。
【発明が解決しようとする課８】
上記の工具選択やパスパターン等の入力において最適な
情報を与えるには長年積み重ねてきた経験に基づく高度
な判断力を必要とするため、かなりの経験を積まないと
的確な判断はできない。従って、新人等には無理な作業
であると共に経験から得られるような知識を後継者に伝
えるのには時間がかかり過ぎることになる。 本発明は、上記の課題を解決するために威されたもので
あり、その目的とするところは、工作物の設計図面に基
づく切削領域を表す形状データを入力するだけで予め登
録された工具とパスパターンとから形状データに対する
最適なものが選択され、最適なカッターパスが算出され
ることによりＮＧデータが作成できる装置を提供するこ
とである。
情報を与えるには長年積み重ねてきた経験に基づく高度
な判断力を必要とするため、かなりの経験を積まないと
的確な判断はできない。従って、新人等には無理な作業
であると共に経験から得られるような知識を後継者に伝
えるのには時間がかかり過ぎることになる。 本発明は、上記の課題を解決するために威されたもので
あり、その目的とするところは、工作物の設計図面に基
づく切削領域を表す形状データを入力するだけで予め登
録された工具とパスパターンとから形状データに対する
最適なものが選択され、最適なカッターパスが算出され
ることによりＮＧデータが作成できる装置を提供するこ
とである。
上記課題を解決するための発明の構或は、第１図にその
概念を示したように、工作物を回転工具により平面加工
する工作機械のＮＣデータを作戊する装置において、前
記工作物の設計図面に基づく切削領域を表す形状データ
を記憶した加工情報記憶手段１と、複数の形状パターン
を記憶した形状パターン記憶手段２と、前記工具毎の種
類及びその使用対象や径、長さ等の工具に関する情報を
記憶した工具情報記憶手段３と、前記工具の基本的な経
路である複数のパスパターンを記憶したパスパターン記
憶手段４と、前記加工情報記憶手段１に記憶された形状
データの特徴量を抽出する特徴量抽出手段５と、前記特
徴量抽出手段５により抽出された形状データの特徴量に
基づき該形状データを前記形状パターン記憶手段２に記
憶された形状パターンで分類してシンボル化するシンボ
ル化手段６と、前記シンボル化手段６によりシンボル化
された形状データに対して前記工具情報記憶手段３に記
憶された工具情報から適用可能な工具を選択する工具選
択手段７と、前記シンボル化手段６によりシンボル化さ
れた形状データに対して前記パスパターン記憶手段４に
記憶された複数のパスパターンから適用可能なパスパタ
ーンを選択するパスパターン選択手段８と、前記工具選
択手段７により選択された工具と前記パスパターン選択
手段８により選択されたパスパターンとにより前記加工
情報記憶手段１に記憶された形状データに対するカッタ
ーパスを算出するカッターパス演算手段９と、前記カッ
ターパス演算手段９により算出されたカッターパスと該
カッターパスを算出した工具との組合せにてＮＣデータ
を生成するＮＣデータ生成手段１０とを備えたことを特
徴とする。
概念を示したように、工作物を回転工具により平面加工
する工作機械のＮＣデータを作戊する装置において、前
記工作物の設計図面に基づく切削領域を表す形状データ
を記憶した加工情報記憶手段１と、複数の形状パターン
を記憶した形状パターン記憶手段２と、前記工具毎の種
類及びその使用対象や径、長さ等の工具に関する情報を
記憶した工具情報記憶手段３と、前記工具の基本的な経
路である複数のパスパターンを記憶したパスパターン記
憶手段４と、前記加工情報記憶手段１に記憶された形状
データの特徴量を抽出する特徴量抽出手段５と、前記特
徴量抽出手段５により抽出された形状データの特徴量に
基づき該形状データを前記形状パターン記憶手段２に記
憶された形状パターンで分類してシンボル化するシンボ
ル化手段６と、前記シンボル化手段６によりシンボル化
された形状データに対して前記工具情報記憶手段３に記
憶された工具情報から適用可能な工具を選択する工具選
択手段７と、前記シンボル化手段６によりシンボル化さ
れた形状データに対して前記パスパターン記憶手段４に
記憶された複数のパスパターンから適用可能なパスパタ
ーンを選択するパスパターン選択手段８と、前記工具選
択手段７により選択された工具と前記パスパターン選択
手段８により選択されたパスパターンとにより前記加工
情報記憶手段１に記憶された形状データに対するカッタ
ーパスを算出するカッターパス演算手段９と、前記カッ
ターパス演算手段９により算出されたカッターパスと該
カッターパスを算出した工具との組合せにてＮＣデータ
を生成するＮＣデータ生成手段１０とを備えたことを特
徴とする。
特徴量抽出手段５により加工情報記憶手段ｌに記憶され
た形状データの特徴量が抽出され、その特徴量に基づい
てシンボル化手段６は形状データを形状パターン記憶手
段２に記憶された形状パターンで分類してシンボル化す
る。次に、工具選択手段７はシンボル化された形状デー
タに対して工具情報記憶手段３に記憶された工具情報か
ら適用可能な工具を選択する。又、パスパターン選択手
段８はシンボル化された形状データに対してパスパター
ン記憶手段４に記憶された複数のパスパターンから適用
可能なパスパターンを選択する。 そして、カッターパス演算手段９により上記選択された
工具とパスパターンとから上記形状データに対するカッ
ターパスが算出され、そのカッターパスと工具との組合
せにてＮＣデータ生成手段ｌＯはＮＣデータを生戒する
。
た形状データの特徴量が抽出され、その特徴量に基づい
てシンボル化手段６は形状データを形状パターン記憶手
段２に記憶された形状パターンで分類してシンボル化す
る。次に、工具選択手段７はシンボル化された形状デー
タに対して工具情報記憶手段３に記憶された工具情報か
ら適用可能な工具を選択する。又、パスパターン選択手
段８はシンボル化された形状データに対してパスパター
ン記憶手段４に記憶された複数のパスパターンから適用
可能なパスパターンを選択する。 そして、カッターパス演算手段９により上記選択された
工具とパスパターンとから上記形状データに対するカッ
ターパスが算出され、そのカッターパスと工具との組合
せにてＮＣデータ生成手段ｌＯはＮＣデータを生戒する
。
以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説明する。
第２図においてｌＯは数値制御装置であり、この数値制
御装置ｌＯには、サーボモータ駆動回路ＤＵＸ．ＤＵＹ
，ＤＵＺ， シーケ７スＤ７｝ｏ−ラ１１が図略のイン
タフェースを介して接続されている。 一方、２０は上記構戊の数値制御装置ＩＱによって制御
されるマシニングセン′タ形の工作機城であり、前記サ
ーボモータ駆動回路ＤＵＸ，ＤＵＹ，ＤＵＺのそれぞれ
によって駆動されるサーボモータ２１．２２．２３の回
転によって、工作物Ｗを支持する工作物テーブル２５と
、主軸モータＳＭによって駆動される主軸２６を軸架す
る主軸ヘッド２４との間の相対位置が三次元的に変更さ
れる。 又、２７は複数種類の工具を保持する工具マガジンであ
り、図略のマガジン割出装置と工具交換装置２８とによ
って工具マガジン２７内の工具が選択的に主軸２６に装
着されて工作物Ｗの加工が行われる。 又、シーケンスコントローラｌ１には、コンピュータ１
２と主軸モータＳＭの回転数を制御する主軸モータ駆動
回路１５とが接続されている。このコンピュータｌ２は
マイクロプロセッサ１２ａ１ク０７ク信号発生回路１２
ｂ，ＲＯＭ１２ｃ．ＲＡＭ１２ｄ１固定ディスク１２ｅ
，インタフェース１２ｆ．１２ｇ．１２ｈによって主に
構戊され、インタフェース１２ｈにはキーボードｌ３と
ＣＲＴ表示装置１４が接続されている。 次に、ＮＣデータを生威しようとする切削平面における
一つの形状データに対するＭＰＵ １ ２ ａの処理手
順を第３図のフローチャートに基づき、第４図（ａ）〜
（ｅ）を参照して説明する。 先ず、形状パターン記憶手段、工具情報記憶手段、パス
パターン記憶手段を達或する固定ディスク１２ｅにキー
ボード１３から、前以って、例えば、第４図（ｂ）のよ
うな１１種類の形状パターンと、第４図（ｄ）のように
工具径、工具長等と共に適用可能な形状パターンを付し
た工具情報と、第４図（ｅ）のように形状パターンごと
に適用可能なパスパターンとをそれぞれ入力し登録して
おく。 ステップ１００で工作機械２０の工作物テーブル２５上
に支持された工作物Ｗの設計図面に基づく切削領域を表
す形状データを加工情報記憶手段を達戊するＲＡＭ１２
ｄにキーボードｌ３から入力する。 次に、特徴量抽出手段を達戊するステップ１０２に移行
し、ステップ１００で入力された形状データを加工単位
に分解する。次にステップ１０４に移行して、例えば、
一つの加工単位から或る形状データ（第４図（ａ））を
読み込み、その特徴量を抽出する（具体的な特１１＆ｆ
ｆｉ抽出については後述）。 そして、シンボル化手段を達戊するステップ１０６に移
行し、固定ディスク１２ｅに記憶された形状パターン（
第４図（ｂ））を読み出し、それらの形状パターンと比
較してステップ１０４で抽出された形状データの特ｔ！
ｉ量から形状データを第４図（ｅ）に示したようにシン
ボル化する（具体的なシンボル化については後述〉。 次に、工具選択手段を達或するステップ１０８に移行し
、固定ディスク１２ｅに記憶された工具の工具情報（第
４図（ｄ））を読み出し、ステップ１０６でシンボル化
された形状データ（′Ｍ４図（Ｃ））に対して適用可能
な工具情報を有する工具を選択する。 そして、パスパターン選択手段を達戊するステップ１１
０に移行し、固定ディスク１２ｅに記憶されたパスパタ
ーン（第４′図（ｅ））を読み出し、ステップ１０６で
シンボル化された形状データ（第４図（Ｃ））に対して
適用可能なパスパターンを選択する。 次に、カッターパス演算手段を達戊するステップ１１２
に移行し、ステップ１０８で選択された工具とステップ
１１０で選択されたパスパ多−ンとにより形状データに
おけるカッターパスを算出する。 そして、ＮＣデータ生戒手段を達戊するステップ１１４
に移行し、ステップ１１２で算出されたカッターパスと
そのカッターパスを算出した工具との組合せによりＮＣ
データを生成する。 次にステップ１１６に移行して、ステップ１０２で加工
単位に分解された形状データ全てについて処理が終了し
たか否かが判定される。ステップ１１６で加工単位に分
解された形状データの処理が終了していなければ判定は
Ｎｏとなり、ステップ１０４に移行し、処理が終了して
いない一つの加工単位から戊る形状データを読み込んで
上述と同様の処理を実行する。そして、加工単位に分解
された形状データ全ての処理が終了するとステップ１１
６の判定はＹ［！Ｓとなり、本プログラムを終了する。 尚、上述のステップ１１２で算出されたカッターパスに
よるステップ１１４のＮＣデータ生成の後において、そ
のカッターパスが工作機械２０の工具の可動領域から外
れていたり、工作物テーブル２５に工作物Ｗを支持する
ための治具等と干渉していないかをチェックして、問題
があればパスパターンを変更したり、工具の切削開始位
置等のパラメータを変更したりして別のＮＣデータを生
成し、それでも問題がある場合にはエラーストップする
ようにすると、より好ましいプログラムとすることがで
きる。 ここで、上記一つの加工単位から或る形状データ（′ｆ
Ｊ４図（ａ））に対する特徴量抽出及びシンボル化につ
いて説明する。 特ｆｔｋｆｆｉ抽出及びシンボル化を具体的に説明する
ために、上述と同様に、′Ｍ４図（ａ）〜（ｅ）を参照
する。 先ず、予め登録してある形状パターン（第４図（ｂ））
は、■全面，■リング，■閉ポケット．■平壁，■凹壁
，■凸壁，■凹凸壁，■開ポケット．■平行壁，［相］
オフセット壁．■非平行壁であり、各々の形状パターン
について比較のため例えば、以下の４項目毎に各形状パ
ターンを検索する。 （１）壁の個数はいくつ？ ０個である形状パターン の １個である形状パターン ■，■．■，■．■，■ ２個である形状パターン ■，■，［相］，■（２）閉
ループか？ ＹＩ！Ｓである形状パターン ■，■ Ｎロである形状パターン ■，■，■．■．■．■，■
，［相］．■ （３）壁の構或要素の種類は？ 構戒要素の無い形状パターン ・■ 直線のみから或る形状パターン゜゜■．■，■直線と曲
線から或る形状パターン ■，■．■．■． ■．［相］，■ （４）壁の構戊要素の個数はいくつ？ ０個である形状ノぐターン の １個である形状パターン ■ ２個である形状パターン゜■．■ ３個である形状パターン・■ そして、形状データ（第４図（ａ））に対する特徴量抽
出として、上述と同様の４項目に対して各項目毎の検索
を実行する。 （１）壁の個数はいくつ？ １個 （２）閉ループか？ Ｎｏ （３）壁の構或要素の種類は？ 直線のみ （４）壁の構戒要素の個数はいくつ？ ２個 次に、種々雑多な形状データにおいて抽出した形状デー
タの特徴量に対し、１．０〜−１．０のパラメータで表
される確信度により形状パターンのどれに分類されるか
を決定する。 上記手法は、例えば、特徴ｆｌＡの形状データにおいて
形状パターンＢであるだろう確信度はｂで形状パターン
Ｃであるだろう確信度はＣという処理を他の特徴量につ
いても行い最終的に確信度の最も高いものを該当する形
状データの形状パターンとしてシンボル化処理をするも
のである。 上記確信度の計算方法は、 ｎｅｗ−ｃｆ←−ｃｆ＋ｏｌｄ−ｃｆ−ｃｆ Ｘ ｏｌ
ｄ−ｃｆであり、 確信度の判定基準は、 １．０〜０．８の場合゜確実 ０，８〜０．４の場合゜ほぼ確実 ０．４〜−０．４の場合゜゜不明 一〇．４〜−１．０の場合゛不確実 とする。 そして、形状データ（第４ｒＩＩＪ（ａ））の各項目毎
に抽出された特徴量から導き出される確信度と各々の形
状パターン（第４図（υ）とを比較する。 先ず、形状データの上記（１）項目における特徴量（１
個）から形状データが形状パターン■．■，■，■，■
．■である確信度ｃｆは「ほぼ確実」に近い「不明」で
あり ０．２とし、形状パターン■．■．■，［相］，
■である確信度ｃｆは全く「不確実」であり−１．０と
して有り得ないので除外する。 次に、上記（２）項目における特（ｔｋｆｆｉ （Ｎｏ
）から形状データが形状パターン■．■．■．■．■で
ある確信度ｃｆは「ほぼ確実」に近い「不明」であり
０．２とすると、 ｎｅｗ−（（←一ｏ． ２＋０． ２−０． ２Ｘ Ｏ
． ２＝０． ３６となる。又、形状パターン■である
確信度ｃｆは全く「不確実」であり−１．０とすると、
ｎｅｗ−ｃｌ←−−１． ｏ＋ｏ． ２− （−１．
０） Ｘ ０．２＝−０． ６となるので除外する。 そして、上記（３）項目における特徴量（直線のみ〉か
ら形状データが形状パターン■，■である確信度ｃｆは
「ほぼ確実」に近い「不明Ｊであり０．２とすると、 ｎｅｗ−ｃｆ←−０．２＋０． ３６−０． ２ ｘ
Ｏ． ３６ヒ０． ４８８となる。又、形状パターン■
．■，■である確信度ｃｆは「不確実」に近い「不明」
であり−０．２とすると、 ｎｅｗ−ｃｆ←−−−０． ２４０．３６− （−０．
２） Ｘ −０． ３＝０． ２３２となる。 更に、上記（４）項目における特徴量（２個）から形状
データが形状パターン■である確信度ｃｆは「ほぼ確実
Ｊに近い「不明」であり０．２とすると、ｎｅｗ一ｃ『
←−０． ２＋０． ２３２−０． ２ Ｘ ０． ２
３２＝０． ３８５６となる。そして、形状パターン■
である確信度ｃｆも「ほぼ確実」に近い「不明」であり
０．２とすると、 ｎｅｗ−ｃｆ Ｏ．２＋０．４８８−０．２Ｘ
０．４８８＝０．５９０４となる。又、形状パターン
■．■である確信度ｃｆは「不確実ｊに近い「不明」で
あり−０．２とすると、ｎｅｗ−ｃｆ −０． ２
＋０． ２３２− （−０． ２） Ｘ Ｏ． ２３２
＝０． ０８２となる。更に、形状パターン■である確
信度Ｃ『は全く「不確実」であり−１．０とすると、ｎ
ｅｗ ｃｆ −１．０＋０， ４Ｈ−（−１． ０
） ８ ０． ４８８＝−０． ０２４となるので除外
する。 このように、各項目順に確信度を算出し確信度がマイナ
スとなる形状パターンをその都度除外し、残った形状パ
ターンのうち最終的な確信度であるｎｅｗ−ｃｆ値の一
番大きい形状パターンを形状データとする。つまり、上
述の４項目で形状データを判定する場合は、形状パター
ン■の凸壁となり、形状データ（第４図（ａ） ）が！
４図（Ｃ）に示したようにシンボル化される。 上記実施例で説明したように、工作物Ｗの設計図面に基
づく切削領域を表す形状データを入力するだけで、その
形状データに対する最適な工具とパスパターンとが選択
され、最適なカッターパスが算出されてＮＣデータが生
戒される。
御装置ｌＯには、サーボモータ駆動回路ＤＵＸ．ＤＵＹ
，ＤＵＺ， シーケ７スＤ７｝ｏ−ラ１１が図略のイン
タフェースを介して接続されている。 一方、２０は上記構戊の数値制御装置ＩＱによって制御
されるマシニングセン′タ形の工作機城であり、前記サ
ーボモータ駆動回路ＤＵＸ，ＤＵＹ，ＤＵＺのそれぞれ
によって駆動されるサーボモータ２１．２２．２３の回
転によって、工作物Ｗを支持する工作物テーブル２５と
、主軸モータＳＭによって駆動される主軸２６を軸架す
る主軸ヘッド２４との間の相対位置が三次元的に変更さ
れる。 又、２７は複数種類の工具を保持する工具マガジンであ
り、図略のマガジン割出装置と工具交換装置２８とによ
って工具マガジン２７内の工具が選択的に主軸２６に装
着されて工作物Ｗの加工が行われる。 又、シーケンスコントローラｌ１には、コンピュータ１
２と主軸モータＳＭの回転数を制御する主軸モータ駆動
回路１５とが接続されている。このコンピュータｌ２は
マイクロプロセッサ１２ａ１ク０７ク信号発生回路１２
ｂ，ＲＯＭ１２ｃ．ＲＡＭ１２ｄ１固定ディスク１２ｅ
，インタフェース１２ｆ．１２ｇ．１２ｈによって主に
構戊され、インタフェース１２ｈにはキーボードｌ３と
ＣＲＴ表示装置１４が接続されている。 次に、ＮＣデータを生威しようとする切削平面における
一つの形状データに対するＭＰＵ １ ２ ａの処理手
順を第３図のフローチャートに基づき、第４図（ａ）〜
（ｅ）を参照して説明する。 先ず、形状パターン記憶手段、工具情報記憶手段、パス
パターン記憶手段を達或する固定ディスク１２ｅにキー
ボード１３から、前以って、例えば、第４図（ｂ）のよ
うな１１種類の形状パターンと、第４図（ｄ）のように
工具径、工具長等と共に適用可能な形状パターンを付し
た工具情報と、第４図（ｅ）のように形状パターンごと
に適用可能なパスパターンとをそれぞれ入力し登録して
おく。 ステップ１００で工作機械２０の工作物テーブル２５上
に支持された工作物Ｗの設計図面に基づく切削領域を表
す形状データを加工情報記憶手段を達戊するＲＡＭ１２
ｄにキーボードｌ３から入力する。 次に、特徴量抽出手段を達戊するステップ１０２に移行
し、ステップ１００で入力された形状データを加工単位
に分解する。次にステップ１０４に移行して、例えば、
一つの加工単位から或る形状データ（第４図（ａ））を
読み込み、その特徴量を抽出する（具体的な特１１＆ｆ
ｆｉ抽出については後述）。 そして、シンボル化手段を達戊するステップ１０６に移
行し、固定ディスク１２ｅに記憶された形状パターン（
第４図（ｂ））を読み出し、それらの形状パターンと比
較してステップ１０４で抽出された形状データの特ｔ！
ｉ量から形状データを第４図（ｅ）に示したようにシン
ボル化する（具体的なシンボル化については後述〉。 次に、工具選択手段を達或するステップ１０８に移行し
、固定ディスク１２ｅに記憶された工具の工具情報（第
４図（ｄ））を読み出し、ステップ１０６でシンボル化
された形状データ（′Ｍ４図（Ｃ））に対して適用可能
な工具情報を有する工具を選択する。 そして、パスパターン選択手段を達戊するステップ１１
０に移行し、固定ディスク１２ｅに記憶されたパスパタ
ーン（第４′図（ｅ））を読み出し、ステップ１０６で
シンボル化された形状データ（第４図（Ｃ））に対して
適用可能なパスパターンを選択する。 次に、カッターパス演算手段を達戊するステップ１１２
に移行し、ステップ１０８で選択された工具とステップ
１１０で選択されたパスパ多−ンとにより形状データに
おけるカッターパスを算出する。 そして、ＮＣデータ生戒手段を達戊するステップ１１４
に移行し、ステップ１１２で算出されたカッターパスと
そのカッターパスを算出した工具との組合せによりＮＣ
データを生成する。 次にステップ１１６に移行して、ステップ１０２で加工
単位に分解された形状データ全てについて処理が終了し
たか否かが判定される。ステップ１１６で加工単位に分
解された形状データの処理が終了していなければ判定は
Ｎｏとなり、ステップ１０４に移行し、処理が終了して
いない一つの加工単位から戊る形状データを読み込んで
上述と同様の処理を実行する。そして、加工単位に分解
された形状データ全ての処理が終了するとステップ１１
６の判定はＹ［！Ｓとなり、本プログラムを終了する。 尚、上述のステップ１１２で算出されたカッターパスに
よるステップ１１４のＮＣデータ生成の後において、そ
のカッターパスが工作機械２０の工具の可動領域から外
れていたり、工作物テーブル２５に工作物Ｗを支持する
ための治具等と干渉していないかをチェックして、問題
があればパスパターンを変更したり、工具の切削開始位
置等のパラメータを変更したりして別のＮＣデータを生
成し、それでも問題がある場合にはエラーストップする
ようにすると、より好ましいプログラムとすることがで
きる。 ここで、上記一つの加工単位から或る形状データ（′ｆ
Ｊ４図（ａ））に対する特徴量抽出及びシンボル化につ
いて説明する。 特ｆｔｋｆｆｉ抽出及びシンボル化を具体的に説明する
ために、上述と同様に、′Ｍ４図（ａ）〜（ｅ）を参照
する。 先ず、予め登録してある形状パターン（第４図（ｂ））
は、■全面，■リング，■閉ポケット．■平壁，■凹壁
，■凸壁，■凹凸壁，■開ポケット．■平行壁，［相］
オフセット壁．■非平行壁であり、各々の形状パターン
について比較のため例えば、以下の４項目毎に各形状パ
ターンを検索する。 （１）壁の個数はいくつ？ ０個である形状パターン の １個である形状パターン ■，■．■，■．■，■ ２個である形状パターン ■，■，［相］，■（２）閉
ループか？ ＹＩ！Ｓである形状パターン ■，■ Ｎロである形状パターン ■，■，■．■．■．■，■
，［相］．■ （３）壁の構或要素の種類は？ 構戒要素の無い形状パターン ・■ 直線のみから或る形状パターン゜゜■．■，■直線と曲
線から或る形状パターン ■，■．■．■． ■．［相］，■ （４）壁の構戊要素の個数はいくつ？ ０個である形状ノぐターン の １個である形状パターン ■ ２個である形状パターン゜■．■ ３個である形状パターン・■ そして、形状データ（第４図（ａ））に対する特徴量抽
出として、上述と同様の４項目に対して各項目毎の検索
を実行する。 （１）壁の個数はいくつ？ １個 （２）閉ループか？ Ｎｏ （３）壁の構或要素の種類は？ 直線のみ （４）壁の構戒要素の個数はいくつ？ ２個 次に、種々雑多な形状データにおいて抽出した形状デー
タの特徴量に対し、１．０〜−１．０のパラメータで表
される確信度により形状パターンのどれに分類されるか
を決定する。 上記手法は、例えば、特徴ｆｌＡの形状データにおいて
形状パターンＢであるだろう確信度はｂで形状パターン
Ｃであるだろう確信度はＣという処理を他の特徴量につ
いても行い最終的に確信度の最も高いものを該当する形
状データの形状パターンとしてシンボル化処理をするも
のである。 上記確信度の計算方法は、 ｎｅｗ−ｃｆ←−ｃｆ＋ｏｌｄ−ｃｆ−ｃｆ Ｘ ｏｌ
ｄ−ｃｆであり、 確信度の判定基準は、 １．０〜０．８の場合゜確実 ０，８〜０．４の場合゜ほぼ確実 ０．４〜−０．４の場合゜゜不明 一〇．４〜−１．０の場合゛不確実 とする。 そして、形状データ（第４ｒＩＩＪ（ａ））の各項目毎
に抽出された特徴量から導き出される確信度と各々の形
状パターン（第４図（υ）とを比較する。 先ず、形状データの上記（１）項目における特徴量（１
個）から形状データが形状パターン■．■，■，■，■
．■である確信度ｃｆは「ほぼ確実」に近い「不明」で
あり ０．２とし、形状パターン■．■．■，［相］，
■である確信度ｃｆは全く「不確実」であり−１．０と
して有り得ないので除外する。 次に、上記（２）項目における特（ｔｋｆｆｉ （Ｎｏ
）から形状データが形状パターン■．■．■．■．■で
ある確信度ｃｆは「ほぼ確実」に近い「不明」であり
０．２とすると、 ｎｅｗ−（（←一ｏ． ２＋０． ２−０． ２Ｘ Ｏ
． ２＝０． ３６となる。又、形状パターン■である
確信度ｃｆは全く「不確実」であり−１．０とすると、
ｎｅｗ−ｃｌ←−−１． ｏ＋ｏ． ２− （−１．
０） Ｘ ０．２＝−０． ６となるので除外する。 そして、上記（３）項目における特徴量（直線のみ〉か
ら形状データが形状パターン■，■である確信度ｃｆは
「ほぼ確実」に近い「不明Ｊであり０．２とすると、 ｎｅｗ−ｃｆ←−０．２＋０． ３６−０． ２ ｘ
Ｏ． ３６ヒ０． ４８８となる。又、形状パターン■
．■，■である確信度ｃｆは「不確実」に近い「不明」
であり−０．２とすると、 ｎｅｗ−ｃｆ←−−−０． ２４０．３６− （−０．
２） Ｘ −０． ３＝０． ２３２となる。 更に、上記（４）項目における特徴量（２個）から形状
データが形状パターン■である確信度ｃｆは「ほぼ確実
Ｊに近い「不明」であり０．２とすると、ｎｅｗ一ｃ『
←−０． ２＋０． ２３２−０． ２ Ｘ ０． ２
３２＝０． ３８５６となる。そして、形状パターン■
である確信度ｃｆも「ほぼ確実」に近い「不明」であり
０．２とすると、 ｎｅｗ−ｃｆ Ｏ．２＋０．４８８−０．２Ｘ
０．４８８＝０．５９０４となる。又、形状パターン
■．■である確信度ｃｆは「不確実ｊに近い「不明」で
あり−０．２とすると、ｎｅｗ−ｃｆ −０． ２
＋０． ２３２− （−０． ２） Ｘ Ｏ． ２３２
＝０． ０８２となる。更に、形状パターン■である確
信度Ｃ『は全く「不確実」であり−１．０とすると、ｎ
ｅｗ ｃｆ −１．０＋０， ４Ｈ−（−１． ０
） ８ ０． ４８８＝−０． ０２４となるので除外
する。 このように、各項目順に確信度を算出し確信度がマイナ
スとなる形状パターンをその都度除外し、残った形状パ
ターンのうち最終的な確信度であるｎｅｗ−ｃｆ値の一
番大きい形状パターンを形状データとする。つまり、上
述の４項目で形状データを判定する場合は、形状パター
ン■の凸壁となり、形状データ（第４図（ａ） ）が！
４図（Ｃ）に示したようにシンボル化される。 上記実施例で説明したように、工作物Ｗの設計図面に基
づく切削領域を表す形状データを入力するだけで、その
形状データに対する最適な工具とパスパターンとが選択
され、最適なカッターパスが算出されてＮＣデータが生
戒される。
本発明は、加工情報記憶手段に記憶された形状データの
特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、その抽出された形
状データの特徴量に基づき形状データを形状パターン記
憶手段に記憶された形状パターンで分類してシンボル化
するシンボル化手段と、そのシンボル化された形状デー
タに基づいて工具情報記ｔａ手段に記憶された工具情報
から適用可能な工具を選択する工具道択手段と、同じく
シンボル化された形状データに基づいてパスパターン記
憶手段に記憶された複数のパスパターンから適用可能な
パスパターンを選択するパスパターン選択手段と、上記
工具選択手段により選択された工具と上記パスパターン
選択手段により選択されたパスパターンとにより加工情
報記憶手段に記憶された形状データに対するカッターパ
スを算出するカッターパス演算手役と、そのカッターパ
ス演算手段により算出されたカッターパスとカッターパ
スを算出した工具との組合せにてＮＣデータを生成する
ＮＣデータ生成手段とを備えているので、工作物の設計
図面に基づく形状データを入力するだけで、その形状デ
ータに対して最適な工具とパスパターンとが選択されカ
ッターパスが算出されるので、結果として形状データに
対する最適なＮＣデータが生成できる。
特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、その抽出された形
状データの特徴量に基づき形状データを形状パターン記
憶手段に記憶された形状パターンで分類してシンボル化
するシンボル化手段と、そのシンボル化された形状デー
タに基づいて工具情報記ｔａ手段に記憶された工具情報
から適用可能な工具を選択する工具道択手段と、同じく
シンボル化された形状データに基づいてパスパターン記
憶手段に記憶された複数のパスパターンから適用可能な
パスパターンを選択するパスパターン選択手段と、上記
工具選択手段により選択された工具と上記パスパターン
選択手段により選択されたパスパターンとにより加工情
報記憶手段に記憶された形状データに対するカッターパ
スを算出するカッターパス演算手役と、そのカッターパ
ス演算手段により算出されたカッターパスとカッターパ
スを算出した工具との組合せにてＮＣデータを生成する
ＮＣデータ生成手段とを備えているので、工作物の設計
図面に基づく形状データを入力するだけで、その形状デ
ータに対して最適な工具とパスパターンとが選択されカ
ッターパスが算出されるので、結果として形状データに
対する最適なＮＣデータが生成できる。
第１図は本発明の概念を示したブロックダイヤグラム。
第２図は本発明の具体的な一実施例に係るＮＣデータ作
戊装置を有する数値制御装置及び工作機械の構戊を示し
た構戊図。第３図は同実施例装置で使用されているＭＰ
Ｕの処理手順を示したフローチャート。第４図（ａ）は
同実施例に係る一つの加工単位から戒る形状データを示
した説明図。 第４図（ロ）は同実施例に係る予め登録された形状パタ
ーンを示した説明図。第４図（Ｃ）は同実施例に係るシ
ンボル化された形状データを示した説明図。 第４図（ｄ）は同実施例に係る工具情報を示した説明図
。第４図（ｅ）は第４図（Ｃ）のシンボル化された形状
データに対して予め登録されたパスパターンを示した説
明図である。 数値制御装置 １２゛コンピュータ マイクロプロセッサ 固定ディスク ２０ 工作機械 ２２．２３・・サーボモータ 工作物テーブル ＳＭ 主軸モータ 工作物 １０ １２ａ １２ｅ ２１． ２５ Ｗ
戊装置を有する数値制御装置及び工作機械の構戊を示し
た構戊図。第３図は同実施例装置で使用されているＭＰ
Ｕの処理手順を示したフローチャート。第４図（ａ）は
同実施例に係る一つの加工単位から戒る形状データを示
した説明図。 第４図（ロ）は同実施例に係る予め登録された形状パタ
ーンを示した説明図。第４図（Ｃ）は同実施例に係るシ
ンボル化された形状データを示した説明図。 第４図（ｄ）は同実施例に係る工具情報を示した説明図
。第４図（ｅ）は第４図（Ｃ）のシンボル化された形状
データに対して予め登録されたパスパターンを示した説
明図である。 数値制御装置 １２゛コンピュータ マイクロプロセッサ 固定ディスク ２０ 工作機械 ２２．２３・・サーボモータ 工作物テーブル ＳＭ 主軸モータ 工作物 １０ １２ａ １２ｅ ２１． ２５ Ｗ
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 工作物を回転工具により平面加工する工作機械のＮＣデ
ータを作成する装置において、 前記工作物の設計図面に基づく切削領域を表す形状デー
タを記憶した加工情報記憶手段と、複数の形状パターン
を記憶した形状パターン記憶手段と、 前記工具毎の種類及びその使用対象や径、長さ等の工具
に関する情報を記憶した工具情報記憶手段と、 前記工具の基本的な経路である複数のパスパターンを記
憶したパスパターン記憶手段と、前記加工情報記憶手段
に記憶された形状データの特徴量を抽出する特徴量抽出
手段と、 前記特徴量抽出手段により抽出された形状データの特徴
量に基づき該形状データを前記形状パターン記憶手段に
記憶された形状パターンで分類してシンボル化するシン
ボル化手段と、 前記シンボル化手段によりシンボル化された形状データ
に対して前記工具情報記憶手段に記憶された工具情報か
ら適用可能な工具を選択する工具選択手段と、 前記シンボル化手段によりシンボル化された形状データ
に対して前記パスパターン記憶手段に記憶された複数の
パスパターンから適用可能なパスパターンを選択するパ
スパターン選択手段と、前記工具選択手段により選択さ
れた工具と前記パスパターン選択手段により選択された
パスパターンとにより前記加工情報記憶手段に記憶され
た形状データに対するカッターパスを算出するカッター
パス演算手段と、 前記カッターパス演算手段により算出されたカッターパ
スと該カッターパスを算出した工具との組合せにてＮＣ
データを生成するＮＣデータ生成手段と を備えたことを特徴とするＮＣデータ作成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18342289A JP2763923B2 (ja) | 1989-07-14 | 1989-07-14 | Ｎｃデータ作成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18342289A JP2763923B2 (ja) | 1989-07-14 | 1989-07-14 | Ｎｃデータ作成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0348306A true JPH0348306A (ja) | 1991-03-01 |
| JP2763923B2 JP2763923B2 (ja) | 1998-06-11 |
Family
ID=16135505
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18342289A Expired - Fee Related JP2763923B2 (ja) | 1989-07-14 | 1989-07-14 | Ｎｃデータ作成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2763923B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010188443A (ja) * | 2009-02-16 | 2010-09-02 | Nakamura Tome Precision Ind Co Ltd | 板状ワークの外周研削装置 |
-
1989
- 1989-07-14 JP JP18342289A patent/JP2763923B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010188443A (ja) * | 2009-02-16 | 2010-09-02 | Nakamura Tome Precision Ind Co Ltd | 板状ワークの外周研削装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2763923B2 (ja) | 1998-06-11 |
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Legal Events
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