WO2021186567A1 - レーザ加工システム - Google Patents

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WO2021186567A1
WO2021186567A1 PCT/JP2020/011767 JP2020011767W WO2021186567A1 WO 2021186567 A1 WO2021186567 A1 WO 2021186567A1 JP 2020011767 W JP2020011767 W JP 2020011767W WO 2021186567 A1 WO2021186567 A1 WO 2021186567A1
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WO
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processing
contour line
unit
sorting
machining
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Application number
PCT/JP2020/011767
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健太 藤井
基晃 西脇
恭平 石川
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Publication date
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Priority to EP20926310.2A priority patent/EP4122637A4/en
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Priority to JP2022508668A priority patent/JP7221448B2/ja
Priority to PCT/JP2020/011767 priority patent/WO2021186567A1/ja
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    • B23K31/125—Weld quality monitoring
    • Y—GENERAL 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
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    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • This disclosure relates to a laser processing system that executes sorting to move the parts cut out in the laser cutting process to a desired position.
  • Patent Document 1 discloses a production monitoring system that monitors the sorting of products.
  • monitoring data is acquired from the processing machine for each product. Then, the product corresponding to the monitoring data whose evaluation information based on the monitoring data is out of the threshold range is separated from other products. Then, when the separation from other products is executed, a predetermined notification is given, and the monitoring data outside the threshold range is displayed.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object of the present disclosure is to provide a laser processing system capable of efficiently executing a sorting operation of parts cut out by laser cutting processing.
  • the laser processing system of the present disclosure controls a laser oscillator that emits laser light and a drive unit that moves an irradiation point, which is a position where the laser light is irradiated to the work piece, along a work path, and controls the work piece.
  • the machining path is divided into a control device that executes machining to cut into parts and residual material, a detector that determines the result of observing the state of the workpiece being machined in time series as a time-series signal, and a machining path.
  • the machining state evaluation unit which determines the result of evaluating the machining state for each section based on the time-series signal as evaluation information, is associated with the contour line, which is the boundary between the part and the residual material, and the evaluation information.
  • the contour line evaluation information includes the evaluation information storage unit that stores the contour line evaluation information, and the sorting control command that controls the sorting operation of taking out the part from the position where the workpiece is machined and moving it to the target position. It is provided with a sorting operation determination unit that determines based on.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the structure of the laser processing system in Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the workpiece in this embodiment.
  • It is a flow chart which shows an example of the sorting operation in this embodiment.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the contour line evaluation information in Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the parts storage place in Embodiment 1.
  • FIG. It is a flow chart which shows an example of the operation of the sorting operation determination part in Embodiment 1.
  • FIG. 3 It is a block diagram which shows an example of the structure of the processing state evaluation part in Embodiment 3. It is a block diagram which shows an example of the structure of the learning part in Embodiment 3.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the structure of the neural network in Embodiment 3.
  • FIG. It is a block diagram which shows an example of the structure of the processing state evaluation part in Embodiment 3.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the laser processing system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the laser machining system 1000 shown in FIG. 1 includes a laser machining device 100 that executes laser machining and a sorting device 200 that sorts parts cut out by the machining performed by the laser machining device 100.
  • the laser processing apparatus 100 includes a laser oscillator 1 that emits a laser beam L, an optical path 2 that guides the laser beam L, a processing head 3 provided with an optical system 31 that collects the laser beam L, and a workpiece w.
  • a pallet 5 for mounting is provided.
  • the laser processing apparatus 100 includes a detection unit 6 for determining the time-series signal ts, a processing state evaluation unit 7 for determining the evaluation information EI, an evaluation information storage unit 8 for storing the contour line evaluation information E, and a sorting control command.
  • a sorting operation determination unit 9 for determining sc is provided.
  • the laser machining apparatus 100 further includes a control device 10 that determines an oscillator command THERc and a drive command dc, and a drive unit 4 that moves an irradiation point at a position where the laser beam L is irradiated on the workpiece w along a machining path. To be equipped.
  • the pallet 5 moves the workpiece w after processing by moving between the laser processing device 100 and the sorting device 200 to the sorting device 200.
  • the sorting device 200 mechanically attaches to the hand control device 12 that determines the hand drive command hd based on the sorting control command sc, the hand drive unit 13 that drives the hand 14 based on the hand drive command hd, and the hand drive unit 13. It comprises a connected hand 14. Further, the sorting device 200 includes a parts storage area 16 which is a place where parts are moved from the cut-out position and arranged. The hand 14 grips the parts on the pallet 5 and moves them to the parts storage area 16.
  • the laser oscillator 1 emits the laser beam L based on the oscillator command henc.
  • Examples of the laser oscillator 1 include a solid-state laser, a fiber laser, a gas laser, a diode laser, and the like.
  • the oscillator command THERc is a command in which the control device 10 controls the laser oscillator 1.
  • the oscillator command réellec may indicate the laser output, pulse width, duty ratio, peak intensity, current, operation timing of the laser oscillator 1, and the like.
  • the laser beam L emitted from the laser oscillator 1 passes through the optical path 2 and is incident on the processing head 3.
  • the optical path 2 may be a space including a mirror for guiding light, a lens, and the like.
  • the optical path 2 may be an optical fiber connected between the laser oscillator 1 and the processing head 3.
  • the oscillator command THERc or the drive command dc described later may include a command instructing the operation of the above device.
  • the processing head 3 is provided with an optical system 31 that collects the laser beam L.
  • a nozzle 32 in which the laser beam L and the processing gas are emitted from the inside of the processing head 3 toward the workpiece w may be provided.
  • the workpiece w is placed on the pallet 5.
  • the drive unit 4 changes the position of at least one of the workpiece w and the machining head 3, and changes the relative position between the workpiece w and the machining head 3 based on the drive command dc.
  • a servo control device having a motor and a position detector may be adopted, and the motor may be a linear motor. Further, the servo control device may employ a drive mechanism using a motor and gears.
  • the drive mechanism is not limited to the linear motion axis, and a drive mechanism having a rotation axis such as an articulated robot may be adopted.
  • the structure of the pallet 5, the processing head 3, and the like is not limited to the structure shown in FIG. 1 as long as the relative positions of the workpiece w and the processing head 3 can be changed according to the drive command dc.
  • the control device 10 determines the oscillator command THERc and the drive command dc, and controls the laser oscillator 1 and the drive unit 4.
  • the control device 10 moves the irradiation point, which is the position where the laser beam L is applied to the workpiece w, along the machining path, and executes machining to cut the workpiece w into a part and a residual material portion r. do.
  • the portion of the work piece w after processing that is to be used is referred to as a part.
  • a part other than the part that is, a part that is not a target of use is referred to as a residual material part r. Reuse and the like are not considered in distinguishing the residual material portion r from the parts.
  • the oscillator command THERc and the drive command dc may be collectively referred to as a command.
  • the locus of the irradiation point can be specified, and for example, the change in the relative position between the workpiece w and the irradiation point may be specified.
  • the processing path may be one in which the locus of the irradiation point is defined with respect to the surface of the workpiece w.
  • the processing path may be a locus in which the irradiation point actually moves, a locus in the program, or a locus in the command.
  • the surface of the workpiece w on the side where the laser beam is incident is referred to as a surface.
  • the surface opposite to the front surface is referred to as the back surface.
  • the contour of a part that is a part of the machining path is referred to as a contour line.
  • the contour line is the boundary between the part and the residual material.
  • a part of the processing path used for evaluating the processing state of the contour line is referred to as an evaluation path.
  • the portion of the machining path used by the machining state evaluation unit 7, which will be described later, to determine the evaluation information EI for the contour line is referred to as an evaluation path.
  • the evaluation path may include a part other than the contour line, that is, a part other than the boundary between the part and the residual material part.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the workpiece w in the present embodiment.
  • the workpiece w in FIG. 2 is a rectangular mild steel material having a constant thickness.
  • FIG. 2A the machining path x before the machining is executed is shown by a broken line.
  • FIG. 2B shows the evaluation path y1 and the evaluation path y2, and the component q1 and the component q2.
  • the processing state evaluation unit 7 may acquire the time-series signal ts when the evaluation path is processed and determine the evaluation information EI.
  • the irradiation point moves from point A to point B in FIG. 2A along the processing path x.
  • point A irradiation of the workpiece w of the laser beam L is started, and piercing is executed in which a hole penetrating the workpiece w is formed.
  • the irradiation point moves from the point A to the point B while the laser beam L is irradiated to the workpiece w.
  • the irradiation point draws a circular locus and goes around the part q1. Further, a semicircular locus is drawn to go around the part q2.
  • the workpiece w is cut into the part q1, the part q2, and the residual material portion r.
  • the output of the laser beam L may be changed while the irradiation point is moving along the processing path x. Further, the output of the laser beam L when the piercing is executed and the output of the laser beam L when the cutting process is performed may be changed.
  • the evaluation path y1 and the contour line of the component q1 do not match. Similarly, the evaluation path y2 and the contour line of the component q2 are not the same.
  • the evaluation path may include not only a part of the processing path near the boundary between the part and the residual material portion but also a part of the processing path near the boundary between the part and the residual material portion.
  • the contour line of the component is a part of the evaluation path, but conversely, the evaluation path may be a part of the contour line.
  • the control device 10 in FIG. 1 determines the oscillator command (7)c and the drive command dc based on the machining program mpa and the machining condition pc.
  • the oscillator command THERc and the drive command THERc are driven based on an input from the outside such as an operator.
  • the command dc may be determined.
  • the machining program mpa is a program that defines the shape of the part.
  • the processing condition pc is a condition for laser processing.
  • the processing condition pc may include, for example, information about the workpiece w, the laser oscillator 1, the optical path 2, the machining head 3, the drive unit 4, the workpiece w, and the like.
  • Examples of the information regarding the workpiece w include the material, size, shape, surface condition, and the like of the workpiece w. Further, as an example of the information regarding the laser oscillator 1, the output, the current value of the current supplied to the laser oscillator 1, the pulse repetition frequency, the duty ratio of the pulse output, the pulse waveform, the wavelength, and the like can be mentioned.
  • information regarding the optical path 2, the processing head 3, and the drive unit 4 information about the optical system 31, information regarding the focal position of the laser beam L, the focused diameter of the laser beam L, the workpiece w, and processing Examples include the distance to the head 3, the type of processing gas, the pressure of the processing gas, the hole diameter of the nozzle 32, the shape of the nozzle 32, the processing speed, the environment at the time of processing, and the like.
  • the machining speed may be the relative speed between the machining head 3 and the workpiece w.
  • temperature, humidity and the like can be mentioned.
  • the control device 10 of FIG. 1 determines the position information li.
  • the position information li is information that specifies a position in the processing path.
  • the position information li may be a combination of the position data pd and the identifier id.
  • the position data pd may include a plurality of components, and each of the components may correspond to each of the positions in the machining path.
  • the identifier id may be information for designating one or a plurality of components from the plurality of components. Further, the identifier id may specify a range of components from a plurality of components.
  • the above component may be a data point corresponding to each position in the processing path, and a list of data points may be used as a position data pd.
  • data points are the number assigned to the position included in the machining path, the position in the machining path represented by the coordinates, the value of the distance from the reference point in the machining path, and each in the machining path.
  • the time when the irradiation point passes the position can be mentioned.
  • the identifier id may be information that specifies a part of the data points from the list.
  • a part of the data points may be one position included in the processing path, a plurality of discrete positions, a range between two positions, and the like.
  • an oscillator command THERc, a drive command dc, a machining program, a command such as a sorting program described later, a program, or the like can be adopted.
  • the component of the position data pd may be an instruction, a command, or the like
  • the identifier id may be information that specifies a part of the component. It is desirable that the position information li and the oscillator command réellec or the drive command dc are associated with each other. Then, it is desirable that the control device 10 of FIG.
  • the form of the identifier id and the position data pd is not limited.
  • the position data pd may have some form in which a list of components is held and the components in the list can be specified.
  • the identifier id may be one or a plurality of components that can be specified from the list of retained components.
  • the position data pd is a string of data having a data number and recorded in the storage device
  • the identifier id may be a signal for designating the data number, the range of the data number, and the like.
  • the identifier id is a command or command for machining a desired position or range in the machining path. Etc. may be used as a signal to specify. Further, either one or both of the position data pd and the identifier id may be input in advance to the control device 10, the evaluation information storage unit 8, the sorting operation determination unit 9, the hand control device 12, and the like. Then, only the identifier id may be acquired and used in combination.
  • the control device 10 determines the position information li, but the position information li can also be generated outside the laser processing system 1000.
  • a machining program mpa is generated based on CAD (Computer Aided Design) shape data that specifies the shape of the part to be machined, and an identifier id for the contour line of the part is included in the machining program mpa outside the laser machining system 1000. It shall be the configuration to be granted.
  • the machining program mpa may be used as the position data pd.
  • the assigned identifier id may be read by the control device 10.
  • CAM Computer Aided Manufacturing
  • CAM Computer Aided Manufacturing
  • the detection unit 6 observes the processing state during laser processing in time series, and determines the observed result as a time series signal ts.
  • the processing state are processing light, which is light generated when the laser beam L is irradiated to the workpiece w, and processing, which is sound generated when the laser beam L is irradiated to the workpiece w. Examples thereof include intensity, wavelength, frequency, or a combination thereof for sound, reflected light which is laser light L reflected by the workpiece w, and the like.
  • the processing sound may include ultrasonic waves.
  • Examples of the detection unit 6 include a photodiode, a CCD (Charge Coupled Device) sensor, a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) sensor, a spectrum spectroscope, an acoustic sensor, a vibration sensor, and a combination thereof.
  • a photodiode a CCD (Charge Coupled Device) sensor
  • a CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • a spectrum spectroscope an acoustic sensor
  • a vibration sensor and a combination thereof.
  • the detection unit 6 may evaluate the processing state in more detail by detecting the state of the laser processing apparatus 100 in addition to the processing state.
  • the state of the laser machining apparatus 100 include the atmosphere around or inside the laser machining apparatus 100, the position, speed and acceleration of the workpiece w or the machining head 3, the angular velocity of the motor included in the drive unit 4, and the like. Can be done.
  • the sensor for observing the state of the laser processing apparatus 100 include a temperature sensor, a humidity sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, a distance sensor, a position detector, and the like.
  • the detection unit 6 may be composed of a plurality of or a plurality of types of sensors. Further, the detection unit 6 may be arranged at various positions. For example, the sensors constituting the detection unit 6 may be arranged inside or outside the processing head 3, on the front surface side or the back surface side of the workpiece w, and the like. Further, the detection unit 6 may be configured such that the light to be detected passes through the optical fiber and is incident on the sensor. By configuring the detection unit 6 using the detection device as described above, the evaluation information can be determined based on the processing sound, the processing light, the moving state of the workpiece, and the like. Therefore, it is possible to observe, monitor, or judge the processing state more accurately.
  • the processing state evaluation unit 7 determines the result of evaluating the processing state based on the time-series signal ts as the evaluation information EI.
  • the evaluation information storage unit 8 associates the evaluation information EI with the contour line based on the position information li and stores it as the contour line evaluation information E.
  • the machining state evaluation unit 7 transmits the evaluation information EI about the contour line of the part and the time series signal ts about the evaluation path of the part. Determine based on.
  • the processing state evaluation unit 7 may set a standard for the processing state in advance and determine the evaluation information EI including the determination result j indicating whether the processing state is better or worse than the standard. An example of the judgment result j is given.
  • the machining state evaluation unit 7 may divide the machining path into a plurality of sections and determine the evaluation information EI for each section.
  • the section may be a machining path divided by a fixed distance or a fixed machining time.
  • the section may be divided into a processing path at a point where the traveling direction of the irradiation point changes. Further, the section may be divided by dividing the processing path at a point where the shape of the processing path changes. Further, the section may be set as follows. That is, the evaluation value is determined for each position on the processing path. Then, the machining path may be divided at a position where the evaluation value changes by an amount exceeding a certain threshold value, and a section may be set. Further, the section may be set by combining the methods described above.
  • the line along the outer circumference of the machined part in the machining path is called the outer circumference of the part, and the line that surrounds the hollowed out part in the outer circumference of the part is called the inner circumference.
  • the outer peripheral portion and the inner peripheral portion of the contour line are referred to as an outer peripheral contour line and an inner peripheral contour line.
  • the processing state evaluation unit 7 may determine the evaluation information EI for the outer peripheral contour line and the inner peripheral contour line, and the evaluation information storage unit 8 may store the contour line evaluation information E.
  • the sorting operation determining unit 9 which will be described later, can be used to determine the sorting operation by distinguishing between the processing state of the inner peripheral contour line and the processing state of the outer peripheral contour line.
  • the processing state evaluation unit 7 may determine the evaluation information EI including the degree of processing defects. Further, the processing state evaluation unit 7 may determine the evaluation information EI including the information for distinguishing the items of the generated processing defects. Then, the sorting device 200 may execute a sorting operation for classifying the parts in more detail to improve the efficiency of the post-process.
  • the above-mentioned processing defect items include burning, gouging, dross, scratches, top surface roughness, middle surface roughness, bottom surface roughness, oxide film peeling, and burning.
  • the burning may be a phenomenon in which the workpiece w burns more violently in the vicinity of the irradiation point of the laser beam L than during normal machining, and through holes, dents, etc.
  • Gouging may be a phenomenon in which when the laser beam does not pass to the back surface side of the workpiece w, the molten material in which the workpiece w is melted blows out to the surface side of the workpiece w.
  • Dross may be a phenomenon in which melt or the like adheres to a part.
  • the scratches may be dents, protrusions, etc. generated in the processing path.
  • the scratch may be generated on the cut surface, the front surface, the back surface, or the like of the part.
  • Roughening of the upper surface, roughening of the middle surface, and roughening of the lower surface may be phenomena in which the front surface, the cut surface, and the back surface of the workpiece w are roughened, respectively.
  • the oxide film peeling may be a phenomenon in which the oxide film formed on the cut surface of the workpiece w is peeled off during processing to expose the unoxidized surface. Burning may be a phenomenon in which the cut surface of the processed part is discolored. In this way, by evaluating the processing state by dividing into the items of processing defects, it is possible to execute the sorting according to the items of the processing defects that have occurred.
  • the processing state evaluation unit 7 may use the feature amount to evaluate the degree of defect for each type of processing defect, or may use the feature amount to evaluate the degree of processing defect. Further, the processing state evaluation unit 7 may determine the evaluation information EI using the processing condition pc. Further, the processing state evaluation unit 7 may obtain one or a plurality of feature quantities from the time-series signal ts and determine the evaluation information EI from the obtained feature quantities. For example, as a feature amount, the average value of one measured value and the standard deviation of the measured values may be obtained, and the evaluation information EI indicating the degree of processing defect may be determined from the above average value and the standard deviation. Further, for example, the evaluation value of the evaluation information EI may be a value between 0 and 1, and the evaluation value may be a value larger as the processing state is worse.
  • the processing state evaluation unit 7 may obtain a feature amount from the time series signal ts by statistical analysis, frequency analysis, filter bank analysis, wavelet transform, or a combination thereof. Further, the processing state evaluation unit 7 may use the method of the classifier for the feature amount obtained from the time series signal ts when determining the evaluation information EI. Examples of classifier methods include linear discrimination, logistics regression, support vector machines, related vector machines, decision trees, and the like. Further, the processing state evaluation unit 7 may use a regression method when determining the evaluation information EI. Examples of regression methods include linear regression, polynomial regression, Bayesian linear regression, Gaussian process regression, and the like. Further, a clustering method may be used to evaluate the processing state.
  • Examples of clustering methods include a K-means algorithm, a mixed Gaussian distribution, a mixed Bernoulli distribution, and the like. Further, the machining state evaluation unit 7 may evaluate the machining state by a method using a neural network. Examples of neural networks include deep neural networks, convolution neural networks, recurrent neural networks, and the like. Further, a classification algorithm, a clustering algorithm, a regression algorithm, or a known method combining these may be used.
  • the sorting operation determination unit 9 determines the sorting control command sc based on the contour line evaluation information E.
  • the sorting control command sc is a command for instructing the sorting device 200 to perform a sorting operation.
  • the sorting operation determining unit 9 determines the sorting operation of M parts from the part p1 to the part pM.
  • the hand control device 12 acquires the position information li and determines the hand drive command hd based on the sorting control command sc and the position information li. Parts that are subject to sorting operations are referred to as sorting target parts.
  • the sorting operation determination unit 9 may acquire the evaluation information EI for a plurality of sections included in the contour line of the sorting target component as the contour line evaluation information E. Then, the sorting control command sc may be determined from the average value of the plurality of evaluation information EIs. Further, the sorting operation determination unit 9 may acquire the worst of the above-mentioned plurality of evaluation information EIs as the contour line evaluation information E and determine the sorting control command sc. In this way, the sorting operation determination unit 9 can determine the sorting control command sc based on the evaluation result of the section in which the machining state is the worst in the contour line. Then, it is possible to avoid stopping the laser processing system 1000, unnecessary sorting operation, and the like.
  • the sorting operation determination unit 9 determines that the determination result j in the section included in the contour line of the sorting target part is The sorting control command sc may be determined based on the ratio of the sections that are good. For example, the sorting operation determination unit 9 may execute the sorting operation for the parts to be sorted only when the ratio of the sections having good evaluation information EI among the sections included in the parts to be sorted exceeds a predetermined value. good. Further, even if the sorting operation determining unit 9 determines that the sorting operation is executed only when the section included in the contour line of the part to be sorted does not include any section in which the determination result j is defective. good.
  • the sorting operation determination unit 9 executes sorting for each item of machining defect that has occurred.
  • the control command sc may be determined.
  • the sorting operation determination unit 9 acquires the position information li and the contour line evaluation information E, determines the sorting control command sc based on the position information li, and the hand control device 12 determines the hand based on the sorting control command sc.
  • the drive command hd may be determined.
  • the display unit 11 acquires the display information di and displays it to the worker or the like.
  • the display information di may be information on laser machining, that is, information on the laser machining device 100, information on sorting operations, information on the sorting device 200, and the like.
  • the display unit 11 may acquire information on the processing status from the control device 10 or may acquire information on the sorting status from the sorting device 200.
  • the display unit 11 may be a human machine interface for operating the control device 10.
  • the human-machine interface is a connection portion between a person and a machine that transmits instructions, information, and the like. For example, in FIG.
  • the machining program mpa and the machining condition pc are input to the control device 10 from the outside, but the display unit 11 is used as a touch panel to specify the machining program mpa, input the machining condition pc, display the machining status, and the like. May be executed via the display unit 11.
  • the display unit 11 may be provided in the sorting device 200, or the display unit 11 may be omitted from the laser processing system 1000.
  • the display unit 11 can display and inform workers, supervisors, users, and the like of information regarding processing, sorting, and the like.
  • the hand drive unit 13 changes the position of the hand 14 based on the hand drive command hd. Further, the hand drive unit 13 switches between a gripping state in which the hand 14 is gripping the object and a non-grasping state in which the hand 14 is not gripping the object based on the hand drive command hd.
  • the position where the part is cut out from the workpiece w by processing is referred to as a gripping position.
  • the target position for moving parts in the sorting operation is called the sorting position.
  • Examples of the hand drive unit 13 include a servo control device including a motor and a position detector, a robot arm, and the like.
  • Examples of the hand drive unit 13 include a gantry frame including a hand 14 whose position can be changed in the directions of three axes orthogonal to each other, a vertical articulated robot including the hand 14.
  • Examples of the hand 14 include a vacuum suction pad, a clamp, a gripper, a permanent magnet, an electromagnet, and the like. In the present disclosure, operations such as suction by a magnet and vacuum suction are also referred to as gripping.
  • FIG. 1 shows a pallet 5 in which a processing and sorting operation is being executed in the laser processing device 100 and the sorting device 200, respectively.
  • the number of pallets 5 may be one or a plurality.
  • the sorting device 200 may be arranged inside the laser processing device 100, and the hand 14 provided in the sorting device 200 may grip the parts on the pallet 5 and move them to the parts storage area 16. good.
  • the cross section of the residual material portion r and the component pn + 1 in the sorting device 200 of FIG. 1 is shown. Further, the component pn is executing the sorting operation and is gripped by the hand 14.
  • the state of the component pn + 1 is shown before the machining is completed and the sorting operation is executed. Further, the parts p1 to the parts pn-1 have been processed and sorted, and are arranged in the parts storage area 16. Further, the parts pn + 2 to the part pM are not shown because they are not in the cross section of the workpiece w shown in FIG. The size, shape, and the like of the parts p1 to pM may be different from each other or may be the same.
  • FIG. 3 is a flow chart showing an example of the sorting operation in the present embodiment.
  • the hand drive unit 13 moves the hand 14 to the gripping position.
  • the hand 14 grips the component in the gripping position.
  • the hand driving unit 13 moves the hand 14 from the gripping position to the sorting position while maintaining the gripping state.
  • the hand 14 releases the gripped state and goes into the non-grasped state.
  • the parts are arranged at the sorting positions in the parts storage area 16. The above is an example of the sorting operation.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the workpiece w in the present embodiment.
  • the component p1 and the component p2 have an outer peripheral contour line and do not have an inner peripheral contour line.
  • the component p3 has an outer peripheral contour line and an inner peripheral contour line.
  • the identifier ids of the outer peripheral contour lines of the parts p1, the parts p2, and the parts p3 are N Cincinnati.1, N Cincinnati.2, and N Cincinnati.3.
  • the identifier id of the inner peripheral contour line of the component p3 is set to N réelle.3-1.
  • the component p3 has an identifier No. It is in contact with a part of the residual material portion r via the contour line of 3. Further, the component p3 is in contact with another part of the residual material portion r via the contour line of the identifier No. 3-1.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of contour line evaluation information in the present embodiment.
  • the evaluation information EI in FIG. 5 includes the determination result j.
  • Good evaluation information EI of the section means that when the sorting operation is executed, the remaining material portion r and the part can be separated in the target contour line. Then, it is assumed that the evaluation information EI is defective because the residual material portion r and the component cannot be separated. Of the processing paths shown in FIG. 4, it is assumed that the evaluation information EI is good in the section included in the thin solid line portion. Further, it is assumed that the evaluation information EI is defective in the section included in the portion drawn by the thick solid line.
  • FIG. 5 shows the identifier id and the evaluation information EI corresponding to the identifier id. In FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a parts storage place in the present embodiment.
  • FIG. 6 shows a state after executing the sorting operation of the parts included in the workpiece w of FIG.
  • the parts storage area 16 shown in FIG. 6 has a non-defective product storage area 161 for arranging non-defective products and a defective product storage area 162 for arranging defective products.
  • the pass part p1 is arranged in the non-defective product storage area 161.
  • the failure part p3 is arranged in the defective product storage area 162.
  • the component p2 is not moved to the component storage area 16 because the evaluation information EI of the outer peripheral contour line is defective and cannot be taken out, and is not shown in FIG.
  • the form of the parts storage area 16 is not limited as long as the parts can be separated and arranged. For example, a plurality of shelves, a plurality of boxes, and the like may be used. Further, the residual material portion r may be included in the target of the sorting operation, and may be classified into three types: a non-defective product, a defective product, and a residual material portion r. As a result, the residual material portion r can be easily discarded.
  • FIG. 7 is a flow chart showing an example of the operation of the sorting operation determining unit 9 in the present embodiment.
  • the operation flow of the laser processing system 1000 is illustrated with reference to FIG. 7.
  • the evaluation information storage unit 8 stores the contour line evaluation information E before starting the operation flow.
  • the sorting operation determining unit 9 determines the sorting operation for M parts from the part p1 to the part pM.
  • the parts to be sorted are assigned part numbers, and the parts having the part number i are referred to as pi.
  • the evaluation information storage unit 8 stores the evaluation information EI for both the inner circumference contour line and the outer circumference contour line as the contour line evaluation information E.
  • step S111 the sorting operation determination unit 9 initializes the part number i.
  • the part number i may be set to 0 as shown in FIG.
  • step S112 the sorting operation determination unit 9 increments the part number i by 1.
  • step S113 the sorting operation determination unit 9 reads the contour line evaluation information Ei, which is the contour line evaluation information E of the component pi, from the evaluation information storage unit 8. Subsequently, in step S114, the sorting operation determination unit 9 determines whether the contour line evaluation information E of the outer peripheral contour line is good or bad among the contour line evaluation information E of the component pi. If it is determined to be good, the process proceeds to step S116. On the other hand, if it is determined to be defective, the process proceeds to step S115.
  • step S114 the operation of the sorting operation determining unit 9 when step S114 is executed for the workpiece w in FIG. 4 will be described.
  • the contour line evaluation information E of the outer peripheral contour line is judged to be good, and the process proceeds to step S116.
  • the contour line evaluation information E of the outer peripheral contour line is determined to be defective, and the process proceeds to step S115.
  • step S115 the sorting operation determining unit 9 decides to stop the sorting operation for the part pi and proceeds to step S121.
  • step S116 the sorting operation determination unit 9 determines whether or not the component pi has an inner peripheral contour line.
  • the sorting operation determination unit 9 may acquire the machining program mpa in advance and execute the determination in step S116 based on the machining program mpa. If the sorting operation determining unit 9 determines in step S116 that the component pi has an inner peripheral contour line, the process proceeds to step S118. On the other hand, if the sorting operation determination unit 9 determines in step S116 that the component pi does not have an inner peripheral contour line, the process proceeds to step S117.
  • step S117 the sorting operation determination unit 9 determines that the determination of the inner peripheral contour line is not executed for the component pi, and proceeds to step S121.
  • step S121 the operation when step S116 is executed for the workpiece w shown in FIG. 4 will be described.
  • the sorting operation determination unit 9 determines that the component p1 does not have the inner peripheral contour line, proceeds to step S117, and determines in S117 not to execute the determination on the inner peripheral contour line.
  • the sorting operation determination unit 9 determines that the component p3 has an inner peripheral contour line, and proceeds to step S118.
  • step S118 the sorting operation determination unit 9 determines whether the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line is good or bad, that is, whether the processing state is good or bad. If it is determined in step S118 that the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line is good, the process proceeds to step S119. In step S119, the sorting operation determination unit 9 determines that the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line of the component pi is good, that is, the inner circumference is good, and proceeds to step S121. If it is determined in step S118 that the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line is defective, the process proceeds to step S120.
  • step S120 the sorting operation determination unit 9 determines that the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line of the component pi is defective, that is, the inner circumference is defective, and proceeds to step S121.
  • the sorting operation determination unit 9 determines that the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line of the component p3 is defective, and proceeds to step S120.
  • step S120 the sorting operation determining unit 9 determines to sort the component p3 on the assumption that the contour line evaluation information E for the inner peripheral contour line is defective, and proceeds to step S121.
  • step S121 the sorting operation determination unit 9 determines whether or not the part number i is M or more. As described above, M is the largest value among the part numbers i. If it is determined in step S121 that the part number i is less than M, the process proceeds to step S112. Then, the sorting operation determination unit 9 repeatedly executes the operation flow from step S112 to step S121 until it is determined in step S121 that the part number i is M or more. When it is determined in step S121 that the part number i is M or more, the sorting operation determining unit 9 completes the determination of the sorting operation for the workpiece w.
  • M the largest value among the part numbers i. If it is determined in step S121 that the part number i is less than M, the process proceeds to step S112. Then, the sorting operation determination unit 9 repeatedly executes the operation flow from step S112 to step S121 until it is determined in step S121 that the part number i is M or more. When it is determined in step S121 that the part number i is
  • the sorting operation determining unit 9 may determine the sorting operation for the parts p1 to pM based on the contour line evaluation information E, and may determine the sorting control command sc including the command instructing these sorting operations.
  • the sorting control command sc may be determined for each component. In the flow chart of FIG. 7, a case where one component has one inner peripheral contour line is illustrated, but when one component has a plurality of inner peripheral contour lines, conditional branching for each inner peripheral contour line is performed. May be provided.
  • the sorting operation determination unit 9 of the present embodiment determines the sorting control command sc based on the contour line evaluation information E, the parts are associated with the evaluation of the processing state of the contour lines of the parts, and the sorting control is performed. It can be reflected in the decision of the directive sc. Therefore, for example, when the residual material portion r and the component cannot be separated, it can be determined not to execute the sorting operation of the component. Then, even if the residual material portion and the component cannot be separated due to a defect, the sorting device 200 can continue the sorting operation. Then, the assistance by the operator can be reduced, and the laser machining and the sorting operation can be performed more automatically or autonomously. Also, due to the sorting operation, the amount of inspection required after the laser machining is completed can be reduced.
  • the processing state evaluation unit 7 of the present embodiment determines the evaluation information EI, and the evaluation information storage unit 8 stores the evaluation information EI and the contour line in association with each other as contour line evaluation information. Therefore, the sorting operation determining unit 9 can reflect the processing state of each contour line, the processing state of each part, and the like in the classification of the sorting operation. Then, the laser processing system 1000 can perform efficient sorting.
  • the machining state evaluation unit 7 may determine the contour line evaluation information E including the information for identifying the inner peripheral contour line and the outer peripheral contour line. Then, the sorting operation determining unit 9 may reflect the information for identifying the inner peripheral contour line and the outer peripheral contour line of the component in the determination of the sorting operation. Further, the machining state evaluation unit 7 determines the evaluation information EI for evaluating the machining status for each machining defect item, and the sorting operation determination unit 9 classifies the parts for each machining defect item that has occurred. The sc may be determined. Further, the machining state evaluation unit 7 determines the contour line evaluation information E including information indicating whether or not the residual material portion r and the part can be separated, and the sorting operation determination unit 9 cannot separate the parts.
  • a sorting control command sc may be determined so that the sorting operation is not executed for the various parts. Further, the machining state evaluation unit 7 determines the evaluation information EI including the degree of machining defects, and the sorting operation determination unit 9 determines the sorting control command sc instructing the parts to be classified according to the degree of machining defects. You may. Further, the machining state evaluation unit 7 may determine contour line evaluation information E including information indicating how much the machining defect generated in each part can be alleviated by post-processing such as additional machining. Then, the sorting operation determination unit 9 may determine the sorting control command sc that instructs the classification of the parts that execute the post-processing and the parts that do not execute the post-processing. Then, the efficiency of the post-process including the post-treatment may be improved.
  • the laser machining system 1000 can execute sorting more efficiently. In addition, finer sorting can be performed. Further, it is also possible to determine whether or not to execute the sorting operation before executing the sorting operation, and to configure a sorting device capable of more automatic or autonomous operation. Further, the laser processing system 1000 can reduce the time and labor required for the post-process.
  • FIG. 8 is a diagram showing a configuration example in the case where the processing circuit included in the laser processing system 1000 according to the present embodiment is configured by the processor 10001 and the memory 10002.
  • the processing circuit is composed of the processor 10001 and the memory 10002
  • each function of the processing circuit of the laser processing system 1000 is realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Software, firmware, etc. are described as programs and stored in the memory 10002.
  • each function is realized by the processor 10001 reading and executing the program stored in the memory 10002. That is, the processing circuit includes a memory 10002 for storing a program in which the processing of the laser processing system 1000 is to be executed as a result. It can also be said that these programs cause a computer to execute the procedures and methods of the laser processing system 1000.
  • the processor 10001 may be a CPU (Central Processing Unit), a processing device, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a DSP (Digital Signal Processor), or the like.
  • the memory 10002 is a non-volatile or volatile semiconductor memory such as RAM (RandomAccessMemory), ROM (ReadOnlyMemory), flash memory, EPROM (ErasableProgrammableROM), EEPROM (registered trademark) (ElectricallyEPROM), and the like. May be.
  • the memory 10002 may be a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, a DVD (Digital Versatile Disc), or the like.
  • FIG. 9 is a diagram showing a configuration example in the case where the processing circuit included in the laser processing system 1000 according to the present embodiment is configured by dedicated hardware.
  • the processing circuit 10003 shown in FIG. 8 includes, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and the like. FPGA (Field Programmable Gate Array) or a combination thereof may be used.
  • the functions of the laser processing system 1000 may be realized by the processing circuit 1003 for each function, or a plurality of functions may be collectively realized by the processing circuit 10003.
  • the place where the processing circuit is installed is not limited to the inside of the laser processing device 100, the sorting device 200, and the like.
  • the processing circuit may be arranged at a location distant from the laser processing device 100 and the sorting device 200, and the processing circuit and the laser processing device 100 and the sorting device 200 may be connected by a network.
  • the processing state evaluation unit 7, the evaluation information storage unit 8, the sorting operation determination unit 9, the control device 10, the hand control device 12, and the like may be used as the processing circuit.
  • the processing state evaluation unit 7 may be arranged inside or near the laser processing device 100 and the sorting device 200.
  • the components of the laser processing system 1000 are not limited to the form shown in FIG.
  • the laser oscillator 1, the optical path 2, the processing head 3, the drive unit 4, the pallet 5, the sorting device 200, and the like may be provided outside the laser processing system 1000.
  • the position information li can be used to correspond the position in the machining path with the evaluation of the machining state and the determination of the sorting operation. Then, the sorting operation can be executed more efficiently or more accurately according to the contour line evaluation information E. Then, according to this embodiment, it is possible to provide a laser processing system capable of efficiently executing a sorting operation of parts cut out by laser cutting processing. Further, it is possible to provide a laser processing system capable of automatically sorting parts without interrupting the work even when a defect occurs during the laser cutting process. By associating the position information li with the oscillator command THERc or the drive command dc, the contour line and the evaluation information may be associated with each other, and the sorting operation may be accurately determined.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the configuration of the laser processing system according to the present embodiment.
  • the laser processing system 1000a includes a program generation unit 15 in addition to the components of the laser processing system 1000 of the first embodiment, and includes a sorting operation determining unit 9a in place of the sorting operation determining unit 9.
  • the sorting operation determination unit 9 of FIG. 1 determines the sorting control command sc based on the contour line evaluation information E.
  • the sorting operation determination unit 9a of FIG. 10 determines the sorting control command sc based on the contour line evaluation information E and the sorting program sp.
  • the same or corresponding components as those of FIG. 1 are designated by the same reference numerals.
  • the program generation unit 15 generates a machining program mpa and a sorting program sp based on the machining shape data msd. Then, the processing program mpa and the sorting program sp are given an identifier id by the program generation unit 15.
  • the machining program mpa, the sorting program sp, and the identifier id are used as the position information li.
  • the evaluation information storage unit 8 and the sorting operation determination unit 9a associate the parts to be sorted with the evaluation results of the contour lines of the parts to be sorted.
  • the program generation unit 15 may be, for example, a processing device that operates based on CAM (Computer Aided Manufacturing) software.
  • the processed shape data msd may be, for example, data called CAD (Computer-Aided Design) data.
  • the processed shape data msd may be data describing the shape of a part cut out from the workpiece w by processing. It is desirable that the machining program mpa and the sorting program sp are associated with the oscillator command réellec or the drive command dc.
  • FIG. 11 is a flow chart showing an example of the operation when the program generation unit 15 in the present embodiment generates the machining program mpa.
  • the program generation unit 15 specifies the number of parts to be machined and the position of the parts in the workpiece w based on the machined shape data msd.
  • the program generation unit 15 generates a machining path based on the number and positions of parts specified in step S201.
  • the program generation unit 15 may set a coordinate system for the work piece w and generate a processing path using the set coordinate system.
  • the program generation unit 15 divides the machining path into contour lines. The program generation unit 15 may further determine an evaluation route, a section, and the like.
  • step S204 the program generation unit 15 assigns an identifier id for each contour line.
  • the machining program mpa may include information for identifying the inner peripheral contour line and the outer peripheral contour line.
  • the program generation unit 15 may assign the identifier id to each of the parts to be sorted in the same manner as the control device 10 of the first embodiment.
  • Steps S202 to S204 may be executed in a different order, or they may be executed at the same time. The above is an example of the operation flow in which the program generation unit 15 generates the machining program mpa.
  • the combination of the machining program mpa and the identifier id and the combination of the sorting program sp and the identifier id are used as the position information li.
  • the identifier id is assigned to the machining program mpa, the identifier id is not shown in addition to the machining program mpa.
  • the control device 10 determines the oscillator command THERc and the drive command dc based on the machining program mpa, the control device 10 associates the machining program mpa with the identifier id with the oscillator command THERc or the drive command dc.
  • control device 10 executes machining according to the machining program mpa and the identifier id by determining the oscillator command THERc or the drive command dc. That is, parts and contour lines are formed according to the machining program mpa and the identifier id.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the operation when the program generation unit 15 in the present embodiment generates the sorting program sp.
  • the program generation unit 15 determines the position and number of parts based on the machining shape data msd.
  • the program generation unit 15 determines the gripping position for each component.
  • the program generation unit 15 may set a coordinate system for the workpiece w and determine the position of each component using the coordinate system.
  • the program generation unit 15 determines the sorting position of each component based on the position of each component determined in step S211.
  • the gripping position may be the position of the hand 14 when the hand 14 grips the part.
  • the program generation unit 15 determines the sorting position.
  • step S214 the program generation unit 15 attaches an identifier id to a portion instructing processing of each contour line of the sorting program sp. That is, the identifier id is attached to the contour line.
  • the identifier id attached to the sorting program sp is associated with the identifier id attached to the machining program mpa.
  • the same identifier id is attached to the portion corresponding to the same contour line in the machining program mpa and the sorting program sp.
  • the program generation unit 15 provides the sorting program sp with a conditional branch according to the contour line evaluation information E for each contour line.
  • the conditional branching according to the contour line evaluation information E is, for example, providing a plurality of sorting operation options in the sorting program sc, and the sorting operation determining unit 9a selects the sorting operation according to the contour line evaluation information E. It may be configured to be selected from.
  • the sorting operation can be changed according to the contour line evaluation information E.
  • the sorting program sp may include information for identifying the inner peripheral contour line and the outer peripheral contour line. Further, the conditional branch may be provided for each component.
  • the above is an example of the operation of generating the sorting program.
  • the order in which the sorting program sp is generated shown in FIG. 12 is merely an example, and the order of each step from step S211 to step S215 may be changed, or part or all of them may be executed at the same time, if necessary. ..
  • the sorting operation determination unit 9a of the present embodiment uses the sorting program sp and the identifier id as the position information li. In FIG. 10, since the identifier id is assigned to the sorting program sp, the identifier id is not shown in addition to the sorting program sp.
  • the sorting operation determination unit 9a determines the sorting operation, the sorting target component, the contour line, and the contour line evaluation information E are associated with each other by using the sorting program sp and the identifier id.
  • the evaluation information storage unit 8 acquires the processing program mpa and the identifier id generated by the program generation unit 15 as the position information li.
  • the evaluation information storage unit 8 stores the evaluation information EI and the contour line as the contour line evaluation information E in association with each other based on the position information li.
  • the sorting operation determination unit 9a acquires the sorting program sp and the identifier id generated by the program generation unit 15 as the position information li.
  • the sorting operation determination unit 9a determines the sorting command sc based on the position information li. In the example of FIG.
  • the sorting operation determination unit 9a acquires the sorting program sp and the identifier id as the position information li, but the hand control device 12 obtains the position information li as in the example of FIG. 1 of the first embodiment. May be obtained and the hand drive command hd may be determined based on the sorting control command sc and the position information li.
  • the laser machining system 1000a includes a program generation unit 15, and the program generation unit 15 generates a machining program mpa and a sorting program sp based on the machining shape data msd and the machining condition pc.
  • the machining program mpa, the sorting program sp, and the identifier id are used as the position information li.
  • the position on the machining path is specified using the position information li, the contour line of the part, the evaluation result of the contour line of the part, and the sorting operation of the part are associated with each other, and the evaluation and sorting of the machining state are performed. It is also possible to coordinate the determination of actions. Then, the sorting operation can be executed more efficiently or more accurately according to the contour line evaluation information E.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the configuration of the laser processing system according to the present embodiment.
  • the laser processing system 1000b shown in FIG. 13 includes a laser processing device 100b and a sorting device 200a.
  • the laser machining apparatus 100b includes a machining state evaluation unit 7a instead of the machining state evaluation unit 7 shown in FIG. 1 of the first embodiment.
  • the sorting device 200a includes a hand control device 12a instead of the hand control device 12 shown in FIG.
  • the same or corresponding components as those of FIG. 1 of the first embodiment are designated by the same reference numerals as those of FIG.
  • FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of the processing state evaluation unit in the present embodiment.
  • the machining state evaluation unit 7a shown in FIG. 14 includes a machining signal storage unit 71 that stores the machining signal ps, a sorting determination unit 72 that determines the sorting determination result sj, and a determination result storage unit 73 that stores the contour line determination result cj. To be equipped.
  • the processing state evaluation unit 7a further includes a state quantity observation unit 74 for observing the state quantity sq, a learning unit 75 for executing learning, and a decision-making unit 76 for determining the evaluation information EI.
  • the processing signal storage unit 71 acquires the time-series signal ts and the position information li, associates the feature amount generated from the time-series signal ts or the time-series signal ts based on the position information li with the contour line, and processes the processing signal. Store as ps.
  • the sorting determination unit 72 determines whether the removal of the parts is successful or unsuccessful based on the gripping state information gs. When associating the gripping state information gs with the parts, the sorting determination unit 72 may acquire the hand drive command hd and use the hand drive command hd in addition to the position information li or in place of the position information li. The determined result is referred to as a sorting determination result sj.
  • the determination result storage unit 73 associates the sorting determination result sj with the contour line based on the position information li, and stores it as the contour line determination result cj. It is desirable that the determination result storage unit 73 associates the sorting determination result sj with the contour line of the component to be determined or the outer peripheral contour line of the component to be determined.
  • the hand control device 12a of FIG. 13 determines the gripping state information gs in addition to the operation of the hand control device 12 of FIG.
  • the gripping state information gs is information used by the sorting determination unit 72 when determining the success or failure of extraction.
  • the operation of the hand control device 12a and the operation of the sorting determination unit 72 are illustrated below.
  • the hand control device 12a stores the weight of the component as the component weight in advance, calculates the difference between the weight of the object actually gripped by the hand 14 and the component weight, and the absolute value of this difference and the stored component weight. Let the ratio be the gripping state information gs.
  • the sorting determination unit 72 may determine that the parts have been successfully taken out by the hand 14 only when the value of the gripping state information gs is equal to or less than a predetermined threshold value.
  • the weight of what the hand 14 actually grips can be estimated from the driving force, torque, and the like generated by the hand driving unit 13.
  • the component weight can also be calculated from the volume, specific gravity, etc. calculated from the shape of the component.
  • the component weight may be calculated from the plate thickness of the workpiece w, the specific gravity of the workpiece w, and the area of the portion surrounded by the contour line of the component.
  • the grippable weight of the hand 14 is set to a value between the weight of the part and the total value of the weight of the part and the weight of the residual material portion r. Then, the information indicating whether or not the hand 14 is in the gripping state may be determined as the gripping state information gs.
  • the sorting determination unit 72 may acquire the gripping state information gs from a device other than the hand control device 12a.
  • An example is an example of a sensor that determines the gripping state information gs.
  • a sensor that determines the gripping state information gs For example, when the gripping mechanism of the hand 14 is a vacuum suction pad, a sensor that detects the flow rate of air flowing through the vacuum suction pad may be adopted. Further, the switch that switches between the energized state and the non-energized state depending on the gripped state and the non-held state of the hand 14 may be used as the above sensor. Further, a distance sensor that detects the distance between the gripping mechanism of the hand 14 and the component may be adopted.
  • a proximity sensor that detects whether or not there is an object within a range equal to or less than a predetermined distance may be adopted.
  • a light source such as an LED (Light Emitting Diode) and an optical sensor that reflects the light emitted from the light source by the object and detects the presence or absence of the object may be adopted.
  • a camera that captures the gripping mechanism of the hand 14 may be adopted for the above sensor.
  • the state quantity observation unit 74 observes the state quantity sq.
  • the state quantity sq includes the machining signal ps and the contour line determination result cj, and is a quantity related to the laser machining or sorting operation.
  • the learning unit 75 executes learning for estimating or determining the contour line determination result cj from the processing signal ps based on the state quantity sq.
  • the learning unit 75 can execute learning by using various learning algorithms. For example, known learning algorithms such as reinforcement learning, supervised learning, unsupervised learning, and semi-supervised learning can be applied. As an example, a case where the learning unit 75 learns the estimation function Es that outputs the contour line determination result cj with respect to the input of the processing signal ps will be described. FIG.
  • the learning unit 75 includes an error calculation unit 751 for calculating the error er and an estimation function update unit 752 for updating the estimation function Es based on the error er.
  • the error er is an error between the estimated value of the contour line determination result cj and the actually measured value of the contour line determination result cj.
  • the estimation function update unit 752 updates the estimation function Es based on the state quantity sq so that the error er becomes smaller.
  • the learning unit 75 may learn the relationship between the contour line determination result cj and the processing signal ps by supervised learning using the neural network model.
  • a model in which a large number of sets of data of a certain input and a result (label) are given to a learning device to learn the features in those data sets and estimate the result from the input is called supervised learning.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of the configuration of the neural network according to the present embodiment.
  • a neural network is composed of an input layer composed of a plurality of neurons, an intermediate layer (hidden layer) composed of a plurality of neurons, and an output layer composed of a plurality of neurons.
  • the intermediate layer may be one layer or two or more layers.
  • the neural network in FIG. 16 has 3 inputs and 3 layers.
  • the input layer composed of X1 to X3 the value obtained by multiplying the input value by the weight W1 composed of w11 to w16 is input to the intermediate layer composed of Y1 and Y2. Will be done.
  • the value obtained by multiplying the input value of the intermediate layer by the weight W2 composed of w21 to w24 is output from the output layer composed of Z1 and Z2. This output result changes depending on the value of the weight W1 and the value of the weight W2.
  • the 16 learns the relationship between the processing signal ps and the contour line determination result cj by supervised learning according to the data set created based on the state quantity sq. That is, the learning unit 75 inputs the processing signal ps to the input layer, and the weight W1 is reduced so that the error between the contour line determination result cj output from the output layer and the contour line determination result cj actually obtained becomes small. And the weight W2 are adjusted.
  • the decision-making unit 76 may acquire the neural network model obtained as a result of executing the learning from the learning unit 75.
  • the state quantity observing unit 74 may observe quantities other than these as the state quantity sq.
  • the state quantity sq may include a quantity related to the state of the workpiece w, the state of the laser processing device 100, the state of the sorting device 200, and the like.
  • FIG. 17 is a block diagram showing an example of the configuration of the processing state evaluation unit according to the present embodiment.
  • the same or corresponding components as those in FIG. 14 are designated by the same reference numerals as those in FIG.
  • the laser machining system 1000b of FIG. 17 includes a machined surface imaging evaluation unit 80.
  • the machined surface image capturing evaluation unit 80 photographs the machined surface of the part, analyzes the captured image, and evaluates the state of the machined surface. Then, the evaluation result is determined as the processed surface image information msi. Examples of the state of the processed surface include the presence or absence of processing defects, the types of processing defects that have occurred, that is, the items of processing defects, the degree of processing defects, and the like.
  • the state quantity observation unit 74 observes the machining surface image information msi as the state quantity sq in addition to the machining signal ps and the contour line determination result cj. Then, the learning unit 75 executes learning for determining the contour line determination result cj from the processed signal ps based on the state quantity sq including the processed surface image information msi.
  • the learning unit 75 can use the machined surface image information msi for learning. Then, the decision-making unit 76 can more accurately determine the contour line determination result cj and the evaluation information EI by using the learning result using the processed surface image information msi. Of the state quantities sq, it is desirable to acquire the machining signal ps for the part that executes the sorting operation by the time the sorting operation is determined.
  • the processed surface image capturing evaluation unit 80 may be a component of the laser processing system 1000b. In addition, a worker or the like may partially perform the imaging and analysis of the image of the processed surface by the processed surface image capturing evaluation unit 80, and input of these.
  • the learning unit 75 may learn a model that executes the output of the contour line determination result cj with respect to the input of the processing signal ps. Examples of the model in which the learning unit 75 performs such learning include a classification model that separates success and failure, and a regression model in which success is 1 and failure is 0. Further, the processing condition pc may be used as a part of the state quantity sq to learn a model capable of making a more accurate determination. For example, the state quantity observing unit 74 may observe the processing condition pc associated with the contour line as a part of the state quantity sq.
  • the present embodiment it is possible to provide a laser processing system capable of efficiently executing the sorting operation of the parts cut out by the laser cutting process. Further, in the sorting operation, the residual material portion r and the parts can be efficiently separated. Further, it is possible to provide a laser processing system capable of automatically or autonomously sorting parts without interrupting the sorting operation even when a defect occurs during the laser cutting process.
  • the laser processing system 1000b includes a learning unit 75.
  • the learning unit 75 executes learning for determining the contour line determination result cj from the processing signal ps based on the state quantity sq related to the laser machining or sorting operation including the machining signal ps and the contour line determination result cj. Therefore, the evaluation information EI can be determined quickly or accurately by using the learning result. Further, by learning the relationship between the contour line determination result cj and the processing signal ps, the success or failure of the sorting operation, the extraction, etc. can be more accurately estimated from the state quantity sq. Further, when the processing signal storage unit 71 stores the processing signal ps, the learning unit 75 can execute learning by using more data.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of the configuration of the laser processing system according to the present embodiment.
  • the laser processing system 1000c shown in FIG. 18 includes a laser processing device 100c and a sorting device 200.
  • the laser machining apparatus 100c includes a machining state evaluation unit 7c instead of the machining state evaluation unit 7 shown in FIG. 1 of the first embodiment.
  • the processing state evaluation unit 7c includes a learned learning machine that has already executed the learning described with reference to FIGS. 13 and 14.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of a processing state evaluation unit of the present embodiment.
  • the processing state evaluation unit 7c includes a processing signal storage unit 71, a processing state quantity observation unit 77, and a decision-making unit 76a.
  • FIG. 19 the same or corresponding components as in FIG. 14 are designated by the same reference numerals.
  • the processing state quantity observing unit 77 in FIG. 19 includes the processing signal ps and observes the quantity related to processing or sorting as the processing state quantity v. Further, the processing state amount v may include an amount included in the state quantity sq other than the determination result cn and the processing signal ps.
  • the decision-making unit 76a has an estimation function Es in which the learning unit 75 of FIG. 14 has executed the update by learning.
  • the trained estimation function Es or the decision-making unit 76a may be used as the trained learning machine.
  • the decision-making unit 76a determines the determination result cj and the evaluation information EI from the machining signal ps based on the machining state quantity v.
  • a learned learning machine that has executed learning using the processed surface image information msi from the processed surface image capturing evaluation unit 80 may be configured.
  • the present embodiment it is possible to provide a laser processing system capable of efficiently executing the sorting operation of the parts cut out by the laser cutting process. Further, in the sorting operation, the residual material portion r and the parts can be efficiently separated. Further, it is possible to provide a laser processing system capable of automatically or autonomously sorting parts without interrupting the sorting operation even when a defect occurs during the laser cutting process.
  • the laser processing system 1000c includes a decision-making unit 76a which is a learned learning machine. Therefore, the machining state evaluation unit 7c can determine the contour line determination result cj and the evaluation information E from the machining state amount v by using the learning result without executing the learning. Then, by using the trained learning machine, the learning result can be applied to another laser processing system different from the laser processing system that executed the learning. Then, it is possible to provide a laser processing system capable of realizing an efficient sorting operation by saving time for each of the laser processing systems to individually execute learning.

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Abstract

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ために、レーザ光を出射するレーザ発振器（１）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（３）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（１０）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（６）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（８）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（８）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（９）とを備える。

Description

レーザ加工システム
　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。
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