JPWO2020152757A1 - 加工状態検出装置、レーザ加工機および機械学習装置 - Google Patents

Abstract

レーザ加工される被加工物の加工状態を検出する加工状態検出装置（１）であって、被加工物がレーザ加工されているときに音を測定する集音部（１１）と、集音部（１１）が測定した音に基づいて、集音部（１１）の取付位置の変更必要性を判定する取付位置評価部（１３）と、取付位置評価部（１３）による評価結果を報知する評価結果報知部（１４）と、を備える。

Description

本発明は、レーザ加工における被加工物の加工状態を検出する加工状態検出装置、レーザ加工機および機械学習装置に関する。

レーザ加工における被加工物の加工状態を検出する技術として、加工時に発生する音を利用して加工状態を検出する方法が提案されている。

特許文献１に記載の発明では、被加工物がレーザ加工される際に発生する音（音響波）を音響センサで測定して得られる音響波出力が変化したことを検出すると、レーザーアブレーションが起こり始めたと判定する。

特開平８−９０２６１号公報

レーザ加工時に発生する音を測定して加工状態を検出する場合、精度の良い検出を実現するためには音響センサの取付位置が非常に重要となる。例えば、音響センサの取付位置が加工箇所に近い場合、加工ヘッドのノズルから放出されるアシストガスが直接音響センサに吹き付けられるおそれがある。この場合、音響センサが出力する測定信号には、アシストガスが音響センサに吹き付けられることで発生するウィンドノイズが混入するため、加工状態を正確に検出することが難しい。一方で、音響センサの位置が加工箇所から離れすぎていると、測定する加工音の音量が不十分となり十分な信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal to Noise Ratio）を得ることができなくなる。この場合も加工状態を正確に検出することが難しい。

したがって、加工状態を正確に検出するには、測定信号に混入するウィンドノイズの量と加工音の音量とのバランスが取れる位置に音響センサを設置する必要があるが、実際には加工対象物の材料によって加工音の大きさおよびアシストガスのガス圧は異なる。すなわち、適切な音響センサの位置は加工対象物の材料によって異なる。上述したように、特許文献１には、レーザ加工時に発生する音を音響センサで測定して得られる加工音（音響波出力）に基づいて加工状態を判定することが記載されている。しかしながら、特許文献１に記載の発明では、音響センサの取付位置が固定されているため、加工対象物の材料が変わると、測定信号に混入するウィンドノイズの量と加工音の音量とのバランスが取れなくなり検出精度が劣化する場合がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、加工状態の検出精度を向上させることが可能な加工状態検出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、本発明は、レーザ加工される被加工物の加工状態を検出する加工状態検出装置であって、被加工物がレーザ加工されているときに音を測定する集音部と、集音部が測定した音に基づいて、集音部の取付位置の変更必要性を判定する取付位置評価部と、取付位置評価部による評価結果を報知する評価結果報知部と、を備える。

本発明にかかる加工状態検出装置は、加工状態の検出精度を向上させることができる、という効果を奏する。

実施の形態１にかかる加工状態検出装置を備えるレーザ加工機の構成例を示す図 実施の形態１にかかる加工状態検出装置の構成例を示す図 学習部による学習結果を説明するための図 実施の形態１にかかる加工状態検出装置の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかる加工状態検出装置を備えるレーザ加工機の構成例を示す図 実施の形態２にかかる加工状態検出装置の構成例を示す図 実施の形態２にかかる加工状態検出装置の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態３にかかる加工状態検出装置の構成例を示す図 実施の形態１〜３にかかる加工状態検出装置を実現するハードウェアの構成例を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかる加工状態検出装置、レーザ加工機および機械学習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．
図１は、実施の形態１にかかる加工状態検出装置を備えるレーザ加工機の構成例を示す図である。実施の形態１にかかるレーザ加工機１００は、加工状態検出装置１と、加工機制御部２１と、加工ヘッド２２と、ノズル２３とを備え、被加工物３０にレーザ光を照射して被加工物３０を加工する。加工状態検出装置１は、音を測定する集音部１１と、集音部１１から出力される測定信号に基づいてレーザ加工機１００によるレーザ加工が正常に行われているか否かの判定および集音部１１の取付位置が適切か否かの判定を行う判定処理部１０と、を備える。加工状態検出装置１は、レーザ加工機１００が被加工物３０をレーザ加工する際の加工状態を検出する装置である。なお、図１では記載を省略しているが、加工状態検出装置１は、後述するデータ取得部および学習部をさらに備える。

加工機制御部２１は、加工ヘッド２２の位置の調整、被加工物３０へのレーザの照射、アシストガスの放出など、被加工物３０をレーザ加工するための制御を行う。加工ヘッド２２は、先端にノズル２３が取り付けられており、図示を省略したレーザ発振器から出射されるレーザ光をノズル２３から被加工物３０に向けて照射する。またこのとき、加工ヘッド２２は、図示を省略したアシストガス供給部から供給されるアシストガスをノズル２３から放出する。

図２は、実施の形態１にかかる加工状態検出装置の構成例を示す図である。実施の形態１にかかる加工状態検出装置１は、集音部１１、ＡＤ（Analog to Digital）変換部１２、取付位置評価部１３、評価結果報知部１４、加工状態検出部１５、加工状態報知部１６、データ取得部１７および学習部１８を備える。ＡＤ変換部１２、取付位置評価部１３、評価結果報知部１４、加工状態検出部１５および加工状態報知部１６は、判定処理部１０を形成する。また、データ取得部１７および学習部１８は機械学習装置４０を形成する。

集音部１１は、マイクロフォンなどの音響センサであり、例えば、レーザ加工機１００の加工ヘッド２２の内部に取り付けられる。集音部１１は、音を測定、すなわち集音し、集音した音を示す測定信号を生成して出力する。集音部１１が集音する音には、レーザ加工機１００が被加工物３０をレーザ加工することにより発生する音である加工音と、ノイズとが含まれる。本明細書では集音部１１が集音する音の成分のうち、加工音の成分を除いた残りをノイズ成分とする。なお、集音部１１を取り付ける位置は加工ヘッド２２の内部に限定されない。加工ヘッド２２の外側に取り付けてもよく、また、加工ヘッド以外に取り付けてもよい。集音部１１の取付位置は加工音を測定可能な位置であればよい。

ＡＤ変換部１２は、集音部１１から出力された測定信号をデジタル信号に変換し、デジタル形式の測定信号を出力する。なお、説明が煩雑になるのを防止するため、以下の説明では、ＡＤ変換部１２が出力するデジタル形式の測定信号を単に「測定信号」と記載する場合がある。なお、ＡＤ変換部１２が行う処理を集音部１１が行う構成としてもよい。すなわち、ＡＤ変換部１２を削除し、集音部１１がデジタル形式の測定信号を出力する構成としてもよい。

取付位置評価部１３は、ＡＤ変換部１２から出力される測定信号に基づいて、集音部１１の取付位置が適切であるか否かを判別する。

評価結果報知部１４は、取付位置評価部１３による評価結果を加工状態検出装置１のユーザに報知する。

加工状態検出部１５は、ＡＤ変換部１２から出力される測定信号に基づいて、レーザ加工機１００が行うレーザ加工による被加工物３０の加工状態、すなわち、被加工物３０に対するレーザ加工が正常に進んでいるか否かを検出する。

加工状態報知部１６は、加工状態検出部１５による加工状態の検出結果を加工状態検出装置１のユーザに報知する。

データ取得部１７は、学習部１８が後述する学習モデルを生成する際に使用する学習データを加工状態検出装置１の外部から取得する。

学習部１８は、データ取得部１７から受け取った学習データを用いて機械学習を行い、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する際に使用する学習モデルを生成する。学習部１８は、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する処理を開始するよりも前に、学習モデルを生成する。

データ取得部１７が取得する学習データは、加工状態検出装置１が加工状態を検出する対象のレーザ加工機１００が被加工物３０をレーザ加工しているときに集音した音をデータ化して得られる測定音データと、加工状態のデータとを含む。学習データに含まれる加工状態のデータとは、加工結果、すなわち、レーザ加工が正常に行われたか否かを示すデータであり、機械学習の教師データとなる。レーザ加工が正常に行われたか否かの判定は、レーザ加工機１００を使用する作業者が、レーザ加工終了後の被加工物３０である加工品を目視により確認して判断する。レーザ加工機１００が被加工物３０をレーザ加工しているときの音の集音は、集音部１１と同様の装置（音響センサ）によって行われたものとする。また、集音を行う装置は加工ヘッド２２の適切な位置に取り付けられているものとする。測定音データは、加工状態検出装置１のＡＤ変換部１２が出力する測定信号と同様の形式のデータとする。このような学習データを、データ取得部１７は、学習部１８が学習モデルを生成するのに必要な数だけ取得する。具体的な数については規定しないが、レーザ加工が正常に行われた時に生成された学習データの数とレーザ加工が正常に行われなかった時に生成された学習データの数とが同程度であり、かつ、なるべく多い数であることが望ましい。データ取得部１７が取得する学習データの数が多くなればなるほど、学習部１８が生成する学習モデルの精度が向上し、その結果、加工状態検出部１５による加工状態の検出精度、すなわち、加工状態が良好か否かの判定精度が向上する。

学習部１８は、データ取得部１７から学習データを受け取ると、測定音データを分析して特徴量を抽出する。学習部１８は、例えば、測定音データに対し、予め定められた区間ごとにＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を実行してスペクトルを求め、求めたスペクトルに対してフィルタバンク分析を行うことで特徴量を抽出する。学習部１８は、フィルタバンク分析に代えてスペクトラム分析を行ってもよい。学習部１８は、次に、抽出した特徴量を、学習データに含まれる加工状態のデータと対応付けて記憶する。仮に、学習部１８が測定音データから抽出する特徴量を２種類とした場合、２種類の特徴量を要素とする特徴ベクトルが示す座標は、図３に示したような分布となる。

図３は、学習部１８による学習結果を説明するための図である。図３は、測定音データから抽出した特徴量を要素とする特徴ベクトルが示す座標の分布の一例を示す。また、図３では、白丸（○）が、レーザ加工が正常である場合の測定音データから得られる特徴量に対応する座標、黒丸（●）が、レーザ加工が異常である場合の測定音データから得られる特徴量に対応する座標を示している。なお、図３では、説明を簡単化するため、学習部１８が学習に用いる特徴量を２種類とした場合の学習結果を示している。学習部１８は、測定音データの学習を進め、十分な数の特徴量が得られると、レーザ加工が正常であった場合の測定音データから得られる特徴量を要素とする特徴ベクトルに対応する座標の分布範囲である第１の範囲と、レーザ加工が異常であった場合の測定音データから得られる特徴量を要素とする特徴ベクトルに対応する座標の分布範囲である第２の範囲と、の境界２０１を求める。図３では、特徴量が２種類の場合について示したが、特徴量が３種類以上の場合も同様である。すなわち、レーザ加工が正常であった場合の測定音データから得られる特徴量を要素とする特徴ベクトルに対応する座標が分布する第１の範囲と、レーザ加工が異常であった場合の測定音データから得られる特徴量を要素とする特徴ベクトルに対応する座標が分布する第２の範囲との間には、学習する特徴量が３種類以上であっても境界が存在する。学習部１８は、例えば、ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model，混合ガウスモデル）とも称される混合正規分布モデルを使用して、上記の第１の範囲と第２の範囲の境界２０１を決定する。学習部１８は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、ＬＤＡ（Linear Discriminant Analysis）などの手法を用いて上記の第１の範囲と第２の範囲との境界２０１を決定してもよい。

学習部１８は、学習モデルの生成を終了すると、生成した学習モデルを加工状態検出部１５に出力する。

なお、加工状態検出装置１が学習部１８を備え、加工状態検出部１５が使用する学習モデルを加工状態検出装置１の内部で生成することとしたが、学習モデルの生成は加工状態検出装置１の外部の装置が行うようにしてもよい。この場合、外部の装置で生成された学習モデルをデータ取得部１７が取得して加工状態検出部１５に受け渡す。

加工状態検出部１５は、学習部１８で生成された学習モデルを保持している状態でＡＤ変換部１２から測定信号を受け取ると、測定信号を分析して特徴量を抽出する。加工状態検出部１５が測定信号から特徴量を抽出する処理は、学習部１８が学習モデルを生成する際の学習動作において測定音データから特徴量を抽出する処理と同様である。加工状態検出部１５は、抽出した特徴量と学習部１８で生成された学習モデルとを比較し、ＡＤ変換部１２から受け取った測定信号が得られたときのレーザ加工が正常に行われたか否かを判定する。具体的には、加工状態検出部１５は、抽出した各特徴量から求まる座標が、レーザ加工が正常に行われた場合に得られる各特徴量から求まる座標の分布領域内となるか否かを判定する。加工状態検出部１５は、レーザ加工が正常に行われたか否かを示す加工状態の検出結果を加工状態報知部１６に出力する。

加工状態報知部１６は、加工状態検出部１５から受け取った検出結果をユーザに報知する。加工状態報知部１６は、図示を省略した表示部への表示、ブザーの鳴動、ランプの点灯などを使用して、加工状態の報知を行う。加工状態報知部１６は、加工状態の異常が加工状態検出部１５で検出された場合に報知を行い、加工状態が正常な場合には報知を行わないようにしてもよい。また、加工状態報知部１６は、加工状態の異常をユーザに報知する処理に加えて、加工状態の異常を図１に示した加工機制御部２１に報知するようにしてもよい。この場合、加工機制御部２１は、加工状態の異常の報知を受けると、例えば、加工を自動的に停止する、加工パラメータを自動的に変更して加工異常が発生しないようにする、といった制御を行う。変更する加工パラメータの例は、レーザの出力、加工ヘッド２２の高さ、などが該当する。

つづいて、実施の形態１にかかる加工状態検出装置１が、集音部１１の取付位置が適切か否かを評価する動作について説明する。図４は、実施の形態１にかかる加工状態検出装置１の動作の一例を示すフローチャートである。図４に記載のフローチャートは、加工状態検出装置１が、集音部１１の取付位置を評価する動作を示す。加工状態検出装置１は、図４のフローチャートに従った動作を、レーザ加工機１００が被加工物３０の加工を開始するタイミングと同時に、または、加工を開始するタイミングよりも一定時間前に、開始する。

加工状態検出装置１は、まず、レーザ加工機１００が被加工物３０を加工する際に発生する音を測定する（ステップＳ１１）。具体的には、集音部１１が音を測定し、測定結果を示す測定信号を出力する。加工状態検出装置１は、次に、測定した音を分析する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２では、まず、ＡＤ変換部１２が、集音部１１から出力される測定信号をデジタル信号に変換し、取付位置評価部１３がデジタル形式の測定信号を分析する。具体的には、取付位置評価部１３は、測定信号に含まれる加工音と、加工音以外のノイズ成分とを求める。ノイズ成分にはウィンドノイズの成分が含まれる。なお、取付位置評価部１３は、加工音の周波数帯域の情報を保持しているものとする。加工音の周波数帯域の情報は、例えば、レーザ加工機１００がレーザ加工を行っていない状態およびレーザ加工機１００がレーザ加工を行っている状態のそれぞれにおいて集音部１１が音を測定し、測定結果を示す２つのデジタル形式の測定信号を取付位置評価部１３が分析することにより生成する。具体的には、まず、２つの測定信号の周波数スペクトルを求め、次に、２つの周波数スペクトルを比較し、加工音の周波数帯域の情報を生成する。加工音の周波数帯域の情報を生成する処理は、集音部１１の取付位置が適切か否かを評価する動作を加工状態検出装置１が開始するよりも前に、実施する。

加工状態検出装置１は、次に、集音部１１の取付位置が適切か否かをステップＳ１２での分析結果に基づいて判定する（ステップＳ１３）。このステップＳ１３での判定は取付位置評価部１３が行う。取付位置評価部１３は、加工音のＳＮＲが、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を精度良く判定できるレベルである場合、集音部１１の取付位置が適切と判定する。取付位置評価部１３は、例えば、加工音のＳＮＲが予め定められた第１のしきい値よりも大きい場合、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を精度良く判定できると判断する。取付位置評価部１３がステップＳ１３での判定処理で使用する第１のしきい値は、シミュレーションなどを行って決定しておく。

加工状態検出装置１は、集音部１１の取付位置が適切な場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、図４に示した動作を終了する。また、加工状態検出装置１は、集音部１１の取付位置が適切ではない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、加工音が小さいか否かを判定する（ステップＳ１４）。具体的には、取付位置評価部１３が、ステップＳ１２で求めた加工音の強度が予め定められた第２のしきい値よりも小さいか否かを判定する。なお、ステップＳ１４での判定処理で使用する第２のしきい値は、上記のステップＳ１３での判定処理で使用する第１のしきい値とは異なる。ステップＳ１４での判定処理で使用する第２のしきい値は、シミュレーションなどを行って決定しておく。

加工状態検出装置１は、加工音が小さい場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、集音部１１の取付位置を被加工物３０に近づけるようユーザに報知する（ステップＳ１６）。このステップＳ１６での報知は評価結果報知部１４が行う。評価結果報知部１４は、例えば、集音部１１の取付位置を被加工物３０に近づける必要がある旨を表示装置に表示させるなどしてユーザに報知する。評価結果報知部１４は、ブザーの鳴動、ランプの点灯などによってユーザへの報知を行ってもよい。加工状態検出装置１は、ステップＳ１６を実行した後は図４に示した動作を終了する。

加工状態検出装置１は、加工音が大きい場合、すなわち、加工音の強度が予め定められた第３のしきい値以上の場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、ノイズが大きいか否かを判定する（ステップＳ１５）。具体的には、取付位置評価部１３が、ステップＳ１２で求めたノイズ成分の強度が第３のしきい値よりも大きいか否かを判定する。なお、ステップＳ１５での判定処理で使用する第３のしきい値は、上記のステップＳ１３での判定処理で使用する第１のしきい値および上記のステップＳ１４での判定処理で使用する第２のしきい値とは異なる。ステップＳ１５での判定処理で使用する第３のしきい値は、シミュレーションなどを行って決定しておく。

加工状態検出装置１は、ノイズが小さい場合、すなわち、ノイズ成分の強度が予め定められた強度よりも小さい場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、図４に示した動作を終了する。一方、加工状態検出装置１は、ノイズが大きい場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、集音部１１の取付位置を被加工物３０から遠ざけるようユーザに報知する（ステップＳ１７）。このステップＳ１７での報知は評価結果報知部１４が行う。評価結果報知部１４は、例えば、集音部１１の取付位置を被加工物３０から遠ざける必要がある旨を表示装置に表示させるなどしてユーザに報知する。評価結果報知部１４は、ブザーの鳴動、ランプの点灯などによってユーザへの報知を行ってもよい。加工状態検出装置１は、ステップＳ１７を実行した後は図４に示した動作を終了する。

このように、加工状態検出装置１において、集音部１１は、レーザ加工機１００が被加工物３０を加工する際に発生する音を測定する。取付位置評価部１３は、集音部１１での音の測定結果を示す測定信号に基づいて、集音部１１の取付位置が適切か否か、すなわち、集音部１１の取付位置の変更必要性を判定する。また、取付位置評価部１３は、集音部１１の取付位置の変更が必要な場合、集音部１１で測定された音に含まれる加工音およびノイズ成分それぞれの強度に基づいて、集音部１１の取付位置をどのように変更すべきかを判断する。評価結果報知部１４は、取付位置評価部１３による評価結果、具体的には、集音部１１の取付位置をどのように変更すべきかをユーザに報知する。これにより、加工状態検出装置１のユーザは、集音部１１の取付位置を適切な位置に変更することができる。よって、加工状態検出装置１は、被加工物３０の材料が変化するなどによって集音部１１の取付位置が適切な位置から外れた状態となった場合に、集音部１１の取付位置を適切な位置に変更するようユーザに報知し、集音部１１の取付位置を適切な位置とすることが可能となる。すなわち、加工状態検出装置１は、様々な材質の被加工物３０の加工状態を高精度に検出することが可能となり、加工状態の検出精度が向上する。

なお、加工状態検出装置１は、集音部１１の取付位置が適切ではないと判断した場合に集音部１１をどのように変更すべきかを判断してユーザに報知することとしたが、この報知は必須ではない。加工状態検出装置１は、少なくとも、集音部１１の取付位置が適切ではない旨をユーザに報知すればよい。集音部１１の取付位置が適切ではない旨の報知を受けた場合、ユーザは集音部１１の取付位置を変更すると考えられる。取付位置の変更に伴い、加工状態検出装置１の加工状態の検出精度が向上する。

実施の形態２．
図５は、実施の形態２にかかる加工状態検出装置を備えるレーザ加工機の構成例を示す図である。実施の形態２にかかるレーザ加工機１００ａは、加工状態検出装置１ａと、加工機制御部２１と、加工ヘッド２２と、ノズル２３とを備える。すなわち、レーザ加工機１００ａは、実施の形態１にかかるレーザ加工機１００が備える加工状態検出装置１を加工状態検出装置１ａに置き換えた構成である。レーザ加工機１００ａの加工状態検出装置１ａ以外の構成は実施の形態１と共通であるため、実施の形態１と共通の構成要素については説明を省略する。加工状態検出装置１ａは、加工ヘッド２２に取り付けられた複数の集音部１１₁，１１₂および１１₃と、判定処理部１０ａとを備える。なお、図５では記載を省略しているが、加工状態検出装置１ａは、実施の形態１にかかる加工状態検出装置１と同様に、データ取得部１７および学習部１８をさらに備える。図５では加工状態検出装置１ａが３つの集音部１１₁，１１₂および１１₃を備える場合の例を示したが、加工状態検出装置１ａが備える集音部の数は２であってもよいし、４以上であってもよい。

図６は、実施の形態２にかかる加工状態検出装置１ａの構成例を示す図である。加工状態検出装置１ａは、複数の集音部１１₁，１１₂，１１₃，…と、複数のＡＤ変換部１２₁，１２₂，１２₃，…と、取付位置評価部１３ａと、加工状態検出部１５と、加工状態報知部１６と、データ取得部１７と、学習部１８と、データ選択部１９とを備える。複数のＡＤ変換部１２₁，１２₂，１２₃，…、取付位置評価部１３ａ、加工状態検出部１５および加工状態報知部１６は判定処理部１０ａを形成する。

加工状態検出装置１ａにおいて、加工状態検出部１５、加工状態報知部１６、データ取得部１７および学習部１８は、実施の形態１にかかる加工状態検出装置１の加工状態検出部１５、加工状態報知部１６、データ取得部１７および学習部１８と同じものである。これらの構成要素が行う処理については説明を省略する。

加工状態検出装置１ａにおいて、複数の集音部１１₁，１１₂，１１₃，…は、それぞれ、レーザ加工機１００ａの加工ヘッド２２の内部の異なる位置に取り付けられている。なお、複数の集音部１１₁，１１₂，１１₃，…のそれぞれは、実施の形態１にかかる加工状態検出装置１の集音部１１と同じものである。そのため、複数の集音部１１₁，１１₂，１１₃，…が行う処理については説明を省略する。以下の説明では、集音部１１₁，１１₂，１１₃，…をまとめて、複数の集音部１１、各集音部１１、などと記載する場合がある。

また、加工状態検出装置１ａの複数のＡＤ変換部１２₁，１２₂，１２₃，…のそれぞれは、実施の形態１にかかる加工状態検出装置１のＡＤ変換部１２と同じものである。そのため、複数のＡＤ変換部１２₁，１２₂，１２₃，…が行う処理については説明を省略する。なお、以下の説明では、ＡＤ変換部１２₁，１２₂，１２₃，…をまとめて、複数のＡＤ変換部１２、各ＡＤ変換部１２、などと記載する場合がある。

加工状態検出装置１ａにおいて、複数のＡＤ変換部１２のそれぞれが出力するデジタル形式の測定信号は、取付位置評価部１３ａおよびデータ選択部１９に入力される。

取付位置評価部１３ａは、各ＡＤ変換部１２から入力された測定信号の品質を比較し、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する処理で使用する測定信号を決定する。取付位置評価部１３ａは、例えば、入力された測定信号のうち、ＳＮＲが最も良いものを、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する処理で使用する信号に決定する。取付位置評価部１３ａは、決定結果をデータ選択部１９に通知する。

データ選択部１９は、各ＡＤ変換部１２から入力された測定信号のうち、取付位置評価部１３ａから通知された決定結果が示す測定信号を選択して加工状態検出部１５へ出力する。

図７は、実施の形態２にかかる加工状態検出装置１ａの動作の一例を示すフローチャートである。図７に記載のフローチャートは、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する処理で使用する測定信号を決定する動作を示す。加工状態検出装置１ａは、図７のフローチャートに従った動作を、レーザ加工機１００ａが被加工物３０の加工を開始するタイミングと同時に、または、加工を開始するタイミングよりも一定時間前に、開始する。

加工状態検出装置１ａは、まず、各集音部１１で、レーザ加工機１００ａが被加工物３０を加工する際に発生する音を測定する（ステップＳ２１）。

加工状態検出装置１ａは、次に、測定した各音を分析する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２では、まず、各ＡＤ変換部１２が、前段の各集音部１１から出力される測定信号をデジタル信号に変換し、取付位置評価部１３ａが測定信号を分析する。具体的には、取付位置評価部１３ａは、測定信号のそれぞれについて、含まれる加工音と、加工音以外のノイズ成分とを求める。

加工状態検出装置１ａは、次に、使用するデータ、すなわち、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する処理で使用する測定信号を決定する（ステップＳ２３）。このステップＳ２３では、取付位置評価部１３ａが、複数のＡＤ変換部１２のそれぞれから入力される測定信号について、ＳＮＲを算出し、ＳＮＲが最も良い測定信号を、加工状態を検出する処理で使用する測定信号に決定する。取付位置評価部１３ａは、決定した測定信号をデータ選択部１９に通知する。データ選択部１９は、各ＡＤ変換部１２から入力される測定信号の中から、取付位置評価部１３ａから通知された測定信号を選択して出力する。

なお、取付位置評価部１３ａは、加工状態検出部１５が被加工物３０の加工状態を検出する処理で使用可能な測定信号のＳＮＲの基準値を保持しておき、各ＡＤ変換部１２から入力される各測定信号のＳＮＲがいずれも上記の基準値に満たない場合、その旨をユーザに報知して集音部１１の取付位置の変更を要求するようにしてもよい。

以上のように、実施の形態２にかかる加工状態検出装置１ａは、複数の集音部１１を備え、各集音部１１が出力する測定信号のうち、品質が最も良い測定信号を使用して、被加工物３０の加工状態を検出する。これにより、加工状態の検出処理で使用する音を集音する集音部１１の取付位置をユーザが修正するプロセスを省略することができ、ユーザの作業負荷および時間的コストを削減することが可能となる。

実施の形態３．
図８は、実施の形態３にかかる加工状態検出装置１ｂの構成例を示す図である。加工状態検出装置１ｂは、実施の形態２で説明した加工状態検出装置１ａの取付位置評価部１３ａを取付位置評価部１３ｂに変更し、データ選択部１９をビームフォーミング部２０に置き換えた構成である。本実施の形態では、実施の形態２にかかる加工状態検出装置１ａと異なる部分である取付位置評価部１３ｂおよびビームフォーミング部２０について説明を行い、他の構成要素については説明を省略する。なお、実施の形態３にかかる加工状態検出装置１ｂを備えるレーザ加工機の構成は、実施の形態２にかかるレーザ加工機と同様である。すなわち、実施の形態３にかかるレーザ加工機の構成は、図５に示したレーザ加工機１００ａの加工状態検出装置１ａを図８に示した加工状態検出装置１ｂに置き換えたものとなる。

加工状態検出装置１ｂにおいて、各ＡＤ変換部１２が出力する測定信号は取付位置評価部１３ｂおよびビームフォーミング部２０に入力される。

取付位置評価部１３ｂは、各ＡＤ変換部１２から入力される測定信号のそれぞれについて、予め定められた基準の品質を満たすか否かを判定する。取付位置評価部１３ｂは、例えば、各測定信号のＳＮＲを求め、ＳＮＲが予め定められた基準値を満たすか否かを判定する。取付位置評価部１３ｂは、判定結果をビームフォーミング部２０に通知する。

ビームフォーミング部２０は、各ＡＤ変換部１２から入力される測定信号のうち、予め定められた基準の品質を満たすと取付位置評価部１３ｂで判定された測定信号を用いてビームフォーミングを行う。すなわち、ビームフォーミング部２０は、基準の品質を満たす測定信号を用いてビームフォーミングを行い、レーザ加工の加工箇所から到来している音を強調した測定信号を生成する。ビームフォーミング部２０が行うビームフォーミングは従来から使用されている一般的なビームフォーミングの手順と同様であるため、説明は省略する。ビームフォーミング部２０は、ビームフォーミングを行い生成した信号を加工状態検出部１５に出力する。

以上のように、実施の形態３にかかる加工状態検出装置１ｂは、複数の集音部１１を備え、各集音部１１が出力する測定信号のうち、基準の品質を満たす測定信号を用いてビームフォーミングを行い、加工状態の検出処理で使用する信号を生成する。これにより、加工状態を検出する対象のレーザ加工機の周囲に他のレーザ加工機などのノイズ源が存在する場合に、ノイズ源が発するノイズの影響を低減させることができる。このため、加工状態の検出を高精度に行うことが可能となる。

つづいて、上記の各実施の形態で説明した加工状態検出装置１、１ａおよび１ｂのハードウェア構成について説明する。図９は、実施の形態１〜３にかかる加工状態検出装置を実現するハードウェアの構成例を示す図である。

加工状態検出装置１、１ａおよび１ｂは、例えば、図９に示した各ハードウェア、具体的には、プロセッサ１０１、メモリ１０２、インタフェース回路１０３、表示装置１０４および音響センサ１０５により実現できる。

プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、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、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）、システムＬＳＩ（Large Scale Integration）などである。また、メモリ１０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）などである。インタフェース回路１０３は、加工状態検出装置１、１ａおよび１ｂの外部の装置との間でデータの受け渡しを行うための回路である。表示装置１０４は液晶モニタ、ディスプレイなどである。音響センサ１０５はマイクなどである。

加工状態検出装置１を実現する場合、加工状態検出装置１のＡＤ変換部１２、取付位置評価部１３、評価結果報知部１４、加工状態検出部１５、加工状態報知部１６、データ取得部１７および学習部１８は、プロセッサ１０１およびメモリ１０２により実現される。具体的には、ＡＤ変換部１２、取付位置評価部１３、評価結果報知部１４、加工状態検出部１５、加工状態報知部１６、データ取得部１７および学習部１８として動作するためのプログラムをメモリ１０２に格納しておき、メモリ１０２に格納されているプログラムをプロセッサ１０１が読み出して実行することにより、上記の各部が実現される。また、加工状態検出装置１の集音部１１は、音響センサ１０５で実現される。

なお、図９に示したインタフェース回路１０３は、データ取得部１７が上述した学習データを取得する際に使用される。表示装置１０４は、評価結果報知部１４が評価結果を報知する際、および、加工状態報知部１６が加工状態の検出結果を報知する際に、使用される。

加工状態検出装置１を実現する場合の例を説明したが、加工状態検出装置１ａおよび１ｂを実現する場合も同様である。

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、変更することも可能である。

１，１ａ，１ｂ 加工状態検出装置、１０，１０ａ 判定処理部、１１，１１₁，１１₂，１１₃ 集音部、１２，１２₁，１２₂，１２₃ ＡＤ変換部、１３，１３ａ，１３ｂ 取付位置評価部、１４ 評価結果報知部、１５ 加工状態検出部、１６ 加工状態報知部、１７ データ取得部、１８ 学習部、１９ データ選択部、２０ ビームフォーミング部、２１ 加工機制御部、２２ 加工ヘッド、２３ ノズル、３０ 被加工物、４０ 機械学習装置、１００，１００ａ レーザ加工機。

Claims (12)

1. レーザ加工される被加工物の加工状態を検出する加工状態検出装置であって、
   前記被加工物がレーザ加工されているときに音を測定する集音部と、
   前記集音部が測定した音に基づいて、前記集音部の取付位置の変更必要性を判定する取付位置評価部と、
   前記取付位置評価部による評価結果を報知する評価結果報知部と、
   を備えることを特徴とする加工状態検出装置。
2. 前記集音部は、前記被加工物に対してレーザ光を照射する加工ヘッドに取り付けられる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の加工状態検出装置。
3. 前記取付位置評価部は、前記音の信号対雑音比が予め定められた第１のしきい値よりも大きい場合、前記集音部の取付位置の変更が不要であることを示す評価結果を生成する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の加工状態検出装置。
4. 前記取付位置評価部は、前記音の信号対雑音比が予め定められた第１のしきい値以下の場合、前記音に含まれる成分のうち、前記被加工物をレーザ加工することにより発生する音の成分である加工音の強度を確認し、前記加工音の強度が予め定められた第２のしきい値よりも小さいときは、前記集音部を前記被加工物に近づける必要があることを示す評価結果を生成する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の加工状態検出装置。
5. 前記取付位置評価部は、前記音の信号対雑音比が予め定められた第１のしきい値以下の場合、前記音に含まれる成分のうち、前記被加工物をレーザ加工することにより発生する音以外の成分であるノイズの強度を確認し、前記ノイズの強度が予め定められた第３のしきい値よりも大きいときは、前記集音部を前記被加工物から遠ざける必要があることを示す評価結果を生成する、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の加工状態検出装置。
6. 前記集音部を複数備え、
   前記取付位置評価部は、複数の前記集音部のそれぞれが測定した音を示す測定信号のうち、信号対雑音比が最も良い測定信号を、前記加工状態を検出する処理で使用する測定信号に決定する、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の加工状態検出装置。
7. 前記被加工物をレーザ加工する際に発生する音と、前記被加工物に対するレーザ加工の結果とを用いて行う機械学習で生成された学習モデルを保持し、前記取付位置評価部が決定した測定信号と前記学習モデルとを用いて前記加工状態を検出する加工状態検出部、
   を備えることを特徴とする請求項６に記載の加工状態検出装置。
8. 前記集音部を複数備え、
   前記取付位置評価部は、複数の前記集音部のそれぞれが測定した音を示す測定信号のうち、信号対雑音比が基準を満たす測定信号を、前記加工状態を検出する処理で使用する測定信号に決定し、
   前記信号対雑音比が基準を満たす測定信号を用いたビームフォーミングを行い前記加工状態の検出処理で使用する信号を生成する、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の加工状態検出装置。
9. 前記被加工物をレーザ加工する際に発生する音と、前記被加工物に対するレーザ加工の結果とを用いて行う機械学習で生成された学習モデルを保持し、前記ビームフォーミングによって生成された信号と前記学習モデルとを用いて前記加工状態を検出する加工状態検出部、
   を備えることを特徴とする請求項８に記載の加工状態検出装置。
10. 前記集音部を加工ヘッドの内部に取り付けたことを特徴とする請求項１から９のいずれか一つに記載の加工状態検出装置。
11. 請求項１から１０のいずれか一つに記載の加工状態検出装置を備えることを特徴とするレーザ加工機。
12. レーザ加工される被加工物の加工状態を検出する加工状態検出装置において、前記加工状態の検出に用いる学習モデルを生成する機械学習装置であって、
    前記加工状態検出装置が加工状態を検出する対象のレーザ加工機が被加工物をレーザ加工しているときに測定した音をデータ化して得られる測定音データと、前記被加工物の加工結果とを取得するデータ取得部と、
    前記測定音データおよび前記加工結果に基づいて前記学習モデルを生成する学習部と、
    を備えることを特徴とする機械学習装置。

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