DE102018115413B4

DE102018115413B4 - Gerät zur kompensation thermischer verschiebung und maschinenlernvorrichtung zum lernen von formmessdaten

Info

Publication number: DE102018115413B4
Application number: DE102018115413.5A
Authority: DE
Inventors: Masahiro Saeki
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2017-07-04
Filing date: 2018-06-27
Publication date: 2022-02-10
Anticipated expiration: 2038-06-28
Also published as: DE102018115413A1; US10852710B2; JP6592039B2; CN109202538A; CN109202538B; US20190011898A1; JP2019013993A

Abstract

Kompensationsgerät für thermische Verschiebung zum Kompensieren eines Abmessungsmessfehlers aufgrund einer thermischen Verschiebung eines Werkstücks, wobei das Kompensationsgerät für thermische Verschiebung eine Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Formmessdaten zum Zeitpunkt einer Überprüfung des Werkstücks aufweist, wobei die Maschinenlernvorrichtung Folgendes aufweist:eine Zustandsbeobachtungseinheit zum Beobachten von Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als Zustandsvariablen, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen;eine Bewertungsdatenerfassungseinheit zum Erhalten von Bewertungsdaten, die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung angeben; undeine Lerneinheit zum Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bewertungsdaten.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft einen Regler für thermische Verschiebung, insbesondere ein Verfahren zum leichten und sehr genauen Kompensieren eines Messfehlers aufgrund thermischer Verschiebung eines Werkstücks.
2. Beschreibung der verwandten Technik
Ein Werkstück dehnt sich aus oder schrumpft abhängig von der Temperatur. Deshalb muss nach der Bearbeitung eine Überprüfung der Abmessungen des Werkstücks in einem Zustand eines ausreichenden thermischen Gleichgewichts (bzw. bei einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird usw.) durchgeführt werden. Dementsprechend wird eine Umgebung und ein Zeitpunkt zum Erwärmen/Abkühlen des Werkstücks auf die optimale Temperatur für eine Überprüfung benötigt.
JP 2002 - 224 935 A offenbart ein Verfahren zum Kompensieren der gemessenen Abmessung eines Werkstücks unter Verwendung eines neuronalen Netzwerks, das die Temperatur des Werkstücks, die mittels eines Temperaturfühlers des Kontakt-Typs gemessen wird, als eine Eingabe verwendet und einen Verschiebungskompensationswert für die gemessenen Abmessungen ausgibt. Mit diesem Verfahren kann die Abmessungsüberprüfung selbst in einem Zustand durchgeführt werden, bei dem ein thermisches Gleichgewicht nicht ausreichen erreicht wurde.
Es ist jedoch nicht realistisch einen Temperaturfühler des Haft-Typs (wie etwa einen Temperaturfühler des Kontakt-Typs wie ein Thermoelement) zu verwenden, wenn eine Formüberprüfung eines Werkstücks durchgeführt wird, da ein solcher Temperaturfühler ein Hindernis bei der Formüberprüfung darstellt. Ein weiteres Problem ist, dass Fachwissen und Versuch-und-Irrtum-Prinzipien nötig sind, um Temperaturmessstellen zu bestimmen (wie viele Temperaturfühler werden benötigt, und wo sollen die Fühler am Werkstück angebracht werden).
KURZFASSUNG DER ERFINDUNG
Daher ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Kompensationsgerät für thermische Verschiebung bereitzustellen, das in der Lage ist, einen Messfehler aufgrund von thermischer Verschiebung eines Werkstücks einfach und sehr genau zu kompensieren.
Gelöst wird die Aufgabe durch ein Kompensationsgerät für thermische Verschiebung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 sowie durch eine Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Formmessdaten mit den Merkmalen des Patentanspruchs 9.
Ein Kompensationsgerät für thermische Verschiebung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist ein Kompensationsgerät für thermische Verschiebung zum Kompensieren eines Abmessungsmessfehlers aufgrund einer thermischen Verschiebung eines Werkstücks und weist eine Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung des Werkstücks auf. Die Maschinenlernvorrichtung weist Folgendes auf: eine Zustandsbeobachtungseinheit zum Beobachten von Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als Zustandsvariablen, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen; eine Bewertungsdatenerfassungseinheit zum Erfassen von Bewertungsdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung; und eine Lerneinheit zum Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang, unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bewertungsdaten.
Die Zustandsvariablen können die Umgebungstemperatur des Werkstücks umfassen.
Bei der Umgebungstemperatur des Werkstücks kann es sich um die Temperatur eines Bearbeitungswerkzeugs zum Bearbeiten des Werkstücks handeln.
Die Zustandsvariablen können Informationen über den Erfassungszeitpunkt der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und den Erfassungszeitpunkt der Formdaten nach dem Bearbeiten umfassen.
Die Bewertungsdaten können ein Bewertungsergebnis eines Fehlers zwischen tatsächlichen Abmessungen und ausgelegten Werten des Werkstücks aufweisen.
Die Lerneinheit kann die Zustandsvariablen und die Bewertungsdaten in einer mehrschichtigen Struktur berechnen.
Die Lerneinheit kann die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung unter Verwendung der Zustandsvariablen, die von dem Werkstück, das von einer Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen erhalten wird, und der Bewertungsdaten lernen.
Die Maschinenlernvorrichtung kann mittels Cloud-Computing, Fog-Computing oder Edge-Computing realisiert werden.
Eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist eine Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung eines Werkstücks und weist Folgendes auf: eine Zustandsbeobachtungseinheit zum Beobachten von Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als Zustandsvariablen, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen; eine Bewertungsdatenerfassungseinheit zum Erfassen von Bewertungsdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung; und eine Lerneinheit zum Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang, unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bewertungsdaten.
Mit der vorliegenden Erfindung ist es möglich, ein Kompensationsgerät für thermische Verschiebung bereitzustellen, das in der Lage ist, einen Messfehler aufgrund von thermischer Verschiebung eines Werkstücks einfach und sehr genau zu kompensieren.
Figurenliste

1A ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau eines Kompensationsgeräts für thermische Verschiebung 1 veranschaulicht;
1 B ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau des ersten Beispiels eines Kompensationssystems für thermische Verschiebung veranschaulicht;
1C ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau des zweiten Beispiels des Kompensationssystems für thermische Verschiebung veranschaulicht;
1D ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau des dritten Beispiels des Kompensationssystems für thermische Verschiebung veranschaulicht;
2 ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung veranschaulicht;
3 ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau einer Ausbildung des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung, wie in 2 veranschaulicht, veranschaulicht (mit einer Lerneinheit zum Ausführen überwachten Lernens als ein Beispiel für einen Lernalgorithmus);
4A ist ein Diagramm zum Erklären eines Neurons;
5 ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau eines Kompensationsgeräts 2 für thermische Verschiebung veranschaulicht; und
6 ist ein Blockdiagramm, das den Aufbau eines Kompensationssystems für thermische Verschiebung veranschaulicht.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
1A ist ein schematisches Hardware-Aufbaudiagramm, das die Hauptbestandteile eines Kompensationsgeräts für thermische Verschiebung gemäß der ersten Ausführungsform veranschaulicht.
Eine CPU 11 (zentrale Verarbeitungseinheit 11), die in einem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung gemäß der vorliegenden Ausführungsform, enthalten ist, ist ein Prozessor, der das Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung in der Gesamtheit steuert. Die CPU 11 liest ein Systemprogramm, das in einem ROM 12 gespeichert ist, über einen Bus 20 aus, und steuert das gesamte Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung gemäß dem Systemprogramm. Der RAM 13 speichert Berechnungsdaten, Anzeigedaten und verschiedene Daten, die von einer Steuerung und einer Formmessvorrichtung eingegeben werden, wie weiter unten beschrieben wird, temporär.
Ein nichtflüchtiger Speicher 14 ist als ein Speicher ausgelegt, der zum Beispiel von einer Batterie (nicht gezeigt) gesichert wird, und den Speicherzustand, selbst wenn die Stromzufuhr des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung ausgeschaltet ist, aufrechterhält, und verschiedene Programme und Daten, die über eine Schnittstelle (nicht gezeigt) eingegeben werden, speichert. Die Programme und Daten, die in dem nichtflüchtigen Speicher 14 gespeichert sind, können zum Zeitpunkt der Ausführung/Verwendung in dem RAM 13 eingesetzt werden. Verschiedene Arten von Systemprogrammen werden zuvor in den ROM 12 geschrieben.
Eine Steuerung 60 steuert ein Bearbeitungswerkzeug zum Bearbeiten eines Werkstücks, einen begleitenden Roboter und eine Ladevorrichtung (im Folgenden einfach als das Bearbeitungswerkzeug bezeichnet). Wie in den 1B bis 1D veranschaulicht, weist die Steuerung 60 einen Temperaturspeicherbereich 61 auf. Eine oder mehrere Temperaturmessvorrichtungen 62, die in dem Bearbeitungswerkzeug installiert sind, messen die Temperatur des Werkstücks nach dem Bearbeiten und die erhaltenen Temperaturdaten werden temporär in dem Temperaturdatenspeicherbereich 61 gespeichert. Das Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung erhält die Temperaturdaten über eine Schnittstelle 18 von der Steuerung 60 und liefert die Daten an die CPU 11.
Eine Formmessvorrichtung 70 misst die Form des Werkstücks, das von dem Bearbeitungswerkzeug bearbeitet wurde. Bei der Formmessvorrichtung 70 handelt es sich zum Beispiel um eine dreidimensionale Messvorrichtung, einen Verschiebungssensor oder einen Berührungssensor. Wie in den 1B bis 1D veranschaulicht, weist die Messvorrichtung 70 einen Formdatenspeicherbereich 71 auf. Der Formdatenspeicherbereich 71 speichert Formdaten, die von der Messung erhalten werden, temporär. Das Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung erhält die Formdaten über eine Schnittstelle 19 von der Formmessvorrichtung 70 und liefert die Daten an die CPU 11.
Eine Schnittstelle 21 ist eine Schnittstelle zum Verbinden des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung und der Maschinenlernvorrichtung 100. Die Maschinenlernvorrichtung 100 weist einen Prozessor 101, der die gesamte Maschinenlernvorrichtung 100 steuert, einen ROM 102, der Systemprogramme usw. speichert, einen RAM 103 zum temporären Speichern jedes Prozesses, der mit Maschinenlernen verbunden ist, und einen nichtflüchtigen Speicher 104 zum Speichern von Lernmodellen usw. auf. Die Maschinenlernvorrichtung 100 kann jedes Stück Information (Temperaturdaten, Formdaten usw.), das über die Schnittstelle 21 von dem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung erhalten werden kann, beobachten.
1 B ist ein Blockdiagramm, das das erste Beispiel eines Kompensationssystems 300 für thermische Verschiebung, das das Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung aufweist, veranschaulicht.
In dem Kompensationssystem 300 für thermische Verschiebung ist mindestens eine Temperaturmessvorrichtung 62 in dem Bearbeitungswerkzeug installiert. Bei dem Schritt des Bearbeitens eines Werkstücks werden Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks nach dem Bearbeiten zeigen, unter Verwendung der Temperaturmessvorrichtung 62 erhalten. Gleichermaßen werden Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten mittels der Formmessvorrichtung 70 gemessen. Nachfolgend wird das Werkstück an einen Überprüfungsschritt weitergeleitet (typischerweise den Ort für Versandüberprüfung). Bei dem Bearbeitungsschritt hat das Werkstück nicht den Zustand eines thermischen Gleichgewichts (bzw. einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) erreicht. Bei dem Überprüfungsschritt misst eine weitere Formmessvorrichtung 70 Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung. Bei dem Überprüfungsschritt wird angenommen, dass sich das Werkstück in einem Zustand eines thermischen Gleichgewichts (bzw. bei einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) befindet.
1C ist ein Blockdiagramm, das das zweite Beispiel eines Kompensationssystems 400 für thermische Verschiebung, das das Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung aufweist, veranschaulicht.
In dem Kompensationssystem 400 für thermische Verschiebung ist mindestens eine Temperaturmessvorrichtung 62 in dem Bearbeitungswerkzeug installiert. Bei dem Schritt des Bearbeitens eines Werkstücks werden Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks nach dem Bearbeiten zeigen, unter Verwendung der Temperaturmessvorrichtung 62 erhalten. Nachfolgend, nachdem der Schritt des Bearbeitens des Werkstücks beendet ist, misst die Formmessvorrichtung 70 Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten, zum Beispiel auf einem Beförderungspfad zu dem Überprüfungsschritt. Bei dem Bearbeitungsschritt und Beförderungsschritt hat das Werkstück noch nicht den Zustand eines thermischen Gleichgewichts (bzw. einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) erreicht. Als nächstes misst bei dem Überprüfungsschritt des Werkstücks eine weitere Formmessvorrichtung 70 Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung. Bei dem Überprüfungsschritt wird angenommen, dass sich das Werkstück in einem Zustand eines thermischen Gleichgewichts (bzw. bei einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) befindet.
1D ist ein Blockdiagramm, das das dritte Beispiel eines Kompensationssystems 500 für thermische Verschiebung, das das Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung aufweist, veranschaulicht.
In dem Kompensationssystem 500 für thermische Verschiebung ist mindestens eine Temperaturmessvorrichtung 62 außerhalb des Bearbeitungswerkzeugs installiert. Nachdem der Schritt des Bearbeitens eines Werkstücks beendet ist, werden Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, zum Beispiel auf einem Beförderungspfad zu dem Überprüfungsschritt unter Verwendung der Temperaturmessvorrichtung 62 erhalten. Gleichermaßen werden Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten mittels der Formmessvorrichtung 70 gemessen. Das Werkstück hat auf dem Beförderungspfad noch nicht den Zustand eines thermischen Gleichgewichts (bzw. einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) erreicht. Nachfolgend misst bei dem Überprüfungsschritt des Werkstücks eine weitere Formmessvorrichtung 70 Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung. Bei dem Überprüfungsschritt wird angenommen, dass sich das Werkstück in einem Zustand eines thermischen Gleichgewichts (bzw. bei einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) befindet.
Gemäß dem dritten Beispiel des Kompensationssystems 500 für thermische Verschiebung, das in 1D veranschaulicht ist, besteht der Vorteil, dass die Zykluszeit des Bearbeitungswerkzeugs verkürzt werden kann. Auf der anderen Seite besteht gemäß dem dritten Beispiel des Kompensationssystems 300 für thermische Verschiebung, das in 1B veranschaulicht ist, der Vorteil, dass die Genauigkeit des Lernens und der Schätzung erhöht werden kann. Der Beförderungspfad wird durch die Temperatur in der Fabrik beeinflusst, doch in dem Bearbeitungswerkzeug ist der Einfluss von außen geringer.
Bei dem ersten und dritten Beispiel des Kompensationssystems 300 bzw. 500 für thermische Verschiebung, wie in 1 B und 1 D veranschaulicht, ist es nicht immer notwendig, die Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und die Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten, gleichzeitig zu erhalten. Die Erfassungszeitpunkte dieser Datenstücke können unterschiedlich sein. Der Erfassungszeitpunkt der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und der Erfassungszeitpunkt der Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten müssen sowohl in der Lern- als auch Schätzphase immer konstant sein.
2 ist ein schematisches Funktionsblockdiagramm des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung und die Maschinenlernvorrichtung 100 gemäß der ersten Ausführungsform.
Die Maschinenlernvorrichtung 100 weist eine Software (einen Lernalgorithmus usw.) zum selbständigen Lernen durch so genanntes maschinelles Lernen, Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung hinsichtlich der Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und Hardware (den Prozessor 101 usw.) auf. Was die Maschinenlernvorrichtung 100 lernt entspricht einer Modellstruktur, die den Zusammenhang zwischen den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung darstellt.
Wie in dem Funktionsblock in 2 gezeigt, weist die Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung enthalten ist, Folgendes auf: eine Zustandsbeobachtungseinheit 106 zum Beobachten von Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten S2 als Zustandsvariablen S zeigen, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen; eine Bewertungsdatenerfassungseinheit 108 zum Erfassen von Formmessdaten D1 als Bewertungsdaten D zum Zeitpunkt der Überprüfung; und eine Lerneinheit 110 zum Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang, unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Bewertungsdaten D.
Die Zustandsbeobachtungseinheit 106 kann als eine Funktion des Prozessors 101 oder als eine Software, die in dem ROM 102 zum veranlassen des Funktionierens des Prozessors 101 gespeichert ist, ausgelegt sein. Unter den von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Zustandsvariablen S kann die Temperaturverteilung S1 des Werkstücks mittels einer Ausgabe der Temperaturmessvorrichtung 62 erhalten werden. Bei der Temperaturmessvorrichtung 62 handelt es sich typischerweise um Thermografie. Die Thermografie kann Bilddaten, die von einer vorbestimmten Richtung aufgenommen werden, oder einen Satz von Bilddaten, die von mehreren Richtungen unter Verwendung eines Roboters oder dergleichen aufgenommen werden, ausgeben. Alternativ kann es sich bei der Temperaturmessvorrichtung 62 um ein Array einer Vielzahl von Thermometern nicht des Kontakt-Typs handeln.
Die Bilddatenausgabe von der Temperaturmessvorrichtung 62 kann durch Fotografieren eines Werkstücks nach dem Bearbeiten mittels Thermografie erhalten werden, auch wenn dies nicht dargestellt ist, wobei ein Abschnitt relativ hoher Temperatur rot gefärbt ist und ein Abschnitt relativ niedriger Temperatur blau gefärbt ist. Mit anderen Worten, die Temperaturverteilung der Oberfläche des Werkstücks ist in diesen Bilddaten mittels Farbdaten ausgedrückt.
Es ist möglich, die Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten, die mittels einer bekannten Überprüfungsvorrichtung ausgegeben werden, für die Formdaten nach dem Bearbeiten S2 unter den Zustandsvariablen S zu verwenden. Die Formdaten sind ein Satz von Abmessungswerten von jedem Abschnitt (einem oder mehreren vorbestimmten Abschnitten) des Werkstücks. Sowohl die Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, als auch die Formdaten nach dem Bearbeiten S1 geben die Temperaturverteilung und Form des Werkstücks nach dem Bearbeiten an, das heißt in einem Zustand, bei dem kein thermisches Gleichgewicht erreicht wurde (oder einem Zustand, der nicht eine vorbestimmte Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, erreicht usw.).
Die Bewertungsdatenerfassungseinheit 108 kann als eine Funktion des Prozessors 101 konfiguriert sein, oder kann als eine Software, die in dem ROM 102 zum veranlassen des Funktionierens des Prozessors 101 gespeichert ist, ausgelegt sein. Die Bewertungsdatenerfassungseinheit 108 zum Erfassen kann die Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung als Bewertungsdaten D verwenden. Es ist möglich, die Formdaten des Werkstücks zum Zeitpunkt der Überprüfung, die mittels einer bekannten Überprüfungsvorrichtung ausgegeben werden, für die Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung zu verwenden. Es ist möglich, zum Beispiel einen Fehler zwischen den ausgelegten Werten und den tatsächlichen Abmessungen des Werkstücks zum Zeitpunkt der Überprüfung als die Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung zu verwenden, das heißt in einem Zustand eines ausreichenden thermischen Gleichgewichts (oder einem Zustand, der die vorbestimmte Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, erreicht usw.). Hier kann der Fehler die tatsächlichen Abmessungen sein, oder Werte, die durch Evaluieren des Fehlers gemäß einem vorbestimmten Kriterium (zum Beispiel einem Rundungsindex oder Informationen, die angeben, ob die Werte innerhalb eines vorbestimmte Schwellenbereichs liegen oder nicht) erhalten werden. Ein Satz von Messergebnissen an einer Vielzahl an Messstellen kann ebenfalls als die Formmessdaten D1 verwendet werden.
Die Lerneinheit 110 kann als eine Funktion des Prozessors 101 konfiguriert sein, oder kann als eine Software, die in dem ROM 102 zum veranlassen des Funktionierens des Prozessors 101 gespeichert ist, ausgelegt sein. Die Lerneinheit 110 lernt gemäß einem beliebigen Lernalgorithmus, der im Allgemeinen als maschinelles Lernen bezeichnet wird, Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung unter Berücksichtigung der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen. Die Lerneinheit 110 kann wiederholt Lernen basierend auf dem Datensatz, der die oben beschriebenen Zustandsvariablen S und die Bewertungsdaten D aufweist, ausführen.
Durch das Wiederholen eines solchen Lernzyklus kann die Lerneinheit 110 automatisch Merkmale identifizieren, die den Zusammenhang zwischen den Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten S1 zeigen, und den Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung angeben. Der Zusammenhang zwischen den Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten S2 zeigen, und der Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung ist zu Beginn des Lernalgorithmus tatsächlich unbekannt, doch die Lerneinheit 110 identifiziert graduell die Merkmale und interpretiert den Zusammenhang bei Fortschreiten des Lernens.
Wenn der Zusammenhang zwischen den Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten S2 zeigen, und den Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung zu einem bestimmten Verlässlichkeitsgrad interpretiert wird, können die Lernergebnisse, die wiederholt von der Lerneinheit 110 ausgegeben werden, verwendet werden, um zu schätzen, was die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung bei dem aktuellen Zustand sein sollen (die Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen). Kurz gesagt, die Lerneinheit 110 kann mit Fortschreiten des Lernalgorithmus graduell den Zusammenhang zwischen den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung nahe der optimale Lösung feststellen.
Wie oben beschrieben verwendet die Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung enthalten ist, die Zustandsvariablen S, die von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachtet werden, und die Bewertungsdaten D, die mittels der Bewertungsdatenerfassungseinheit 108 erhalten werden, und die Lerneinheit 110 lernt die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung gemäß dem Maschinenlernalgorithmus. Hier weisen die Zustandsvariablen S Daten auf, die weniger wahrscheinlich von äußeren Störungen beeinträchtigt werden, wie zum Beispiel Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten S2 zeigen. Die Bewertungsdaten D werden eindeutig durch Erfassen der Formmessdaten D1 zum Zeitpunkt der Überprüfung erhalten. Somit können gemäß der Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung enthalten ist, unter Verwendung der Lernergebnisse in der Lerneinheit 110 Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung gemäß den Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, automatisch und präzise erhalten werden, ohne von Berechnung und Schätzung abhängig zu sein.
Dann ist es möglich, falls die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung automatisch erhalten werden können, ohne von Berechnung und Schätzung abhängig zu sein, schnell geeignete Werte der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung nur durch Hernehmen der Bilddaten S1, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten S2 zeigen, zu schätzen. Dadurch ist es nicht nötig, zu warten, bis das Werkstück einen Zustand eines thermischen Gleichgewichts erreicht (oder einen Zustand, der eine vorbestimmte Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, erreicht usw.), und die Abmessungsüberprüfung kann durchgeführt werden, während noch eine Temperaturvariation besteht.
Bei der Maschinenlernvorrichtung 100 mit dem obigen Aufbau ist der Lernalgorithmus, der von der Lerneinheit 110 ausgeführt wird, nicht besonders beschränkt, und es kann ein Lernalgorithmus, der als maschinelles Lernen bekannt ist, eingesetzt werden.
3 veranschaulicht als eine Ausbildung des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung, wie in 2 veranschaulicht, einen Aufbau, der eine Lerneinheit 110, die überwachtes Lernen als ein Beispiel für einen Lernalgorithmus ausführt, aufweist.
Überwachtes Lernen ist ein Verfahren, bei dem ein Zusammenhangsmodell (Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung hinsichtlich Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen) zum Schätzen einer benötigten Ausgabe für eine neue Eingabe mittels einer großen Menge bekannter Datensätze (Trainingsdaten genannt) von Eingaben und entsprechenden Ausgaben, die im Voraus bereitgestellt werden, und Identifizieren von Merkmalen, die die Zusammenhänge zwischen den Eingaben und den Ausgaben von den Trainingsdaten angeben, gelernt wird.
Bei der Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung, das in 3 dargestellt ist, enthalten ist, weist die Lerneinheit 110 eine Fehlerberechnungseinheit 111 zum Berechnen eines Fehlers E zwischen einem Zusammenhangsmodell M zum Ableiten von Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung von den Zustandsvariablen S und Zusammenhangsmerkmalen, die von Trainingsdaten T, die im Voraus vorbereitet werden, identifiziert werden, und eine Modellaktualisierungseinheit 112 zum Aktualisieren des Zusammenhangsmodells M zum Reduzieren des Fehlers E auf. Die Modellaktualisierungseinheit 112 aktualisiert in der Lerneinheit 110 wiederholt das Zusammenhangsmodell M, wodurch die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung hinsichtlich der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, gelernt werden.
Das Zusammenhangsmodell M kann mittels Regressionsanalyse, verstärkendes Lernen, tiefes Lernen usw. erstellt werden. Die Anfangswerte des Zusammenhangsmodells M werden der Lerneinheit 110 vor dem Beginn des überwachten Lernens bereitgestellt, zum Beispiel als Werte, die den Zusammenhang zwischen der Zustandsvariable S und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung in einer vereinfachten Form darstellen. Die Trainingsdaten T können zum Beispiel empirische Daten, die durch das Aufzeichnen von Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung hinsichtlich der Bilddaten, die die Temperaturverteilung der vorherigen Werkstücke und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, (ein bekannter Datensatz von Bilddaten, die die Temperaturverteilung der Werkstücke und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung) gesammelt werden, aufweisen und der Lerneinheit 110 vor dem Beginn des beaufsichtigten Lernens bereitstellen. Die Fehlerberechnungseinheit 111 identifiziert die Zusammenhangsmerkmale, die den Zusammenhang zwischen Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung angeben, aus der großen Menge Trainingsdaten T, die der Lerneinheit 110 bereitgestellt werden, und berechnet den Fehler E zwischen den Zusammenhangsmerkmalen und einem Zusammenhangsmodell M hinsichtlich der Zustandsvariable S in dem aktuellen Zustand. Die Modellaktualisierungseinheit 112 aktualisiert das Zusammenhangsmodell M dahingehend, den Fehler E zu reduzieren, zum Beispiel gemäß einer vorbestimmten Aktualisierungsregel.
Im nächsten Lernzyklus verwendet die Fehlerberechnungseinheit 111 die Zustandsvariablen S und die Bewertungsdaten D, die durch Ausführen des Bearbeitungsschritts und des Überprüfungsschritts des Werkstücks erhalten werden, in Übereinstimmung mit dem aktualisierten Zusammenhangsmodell M, um den Fehler E hinsichtlich des Zusammenhangsmodells M entsprechend den Zustandsvariablen S und den Bezugsdaten D zu erkennen, und die Modellaktualisierungseinheit 112 aktualisiert das Zusammenhangsmodell M erneut.
Somit wird der Zusammenhang zwischen dem aktuellen Zustand einer unbekannten Umgebung (die Bilddaten zeigen die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten) und dem entsprechenden Zustand (Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung) graduell erkannt. Mit anderen Worten, das Verhältnis zwischen den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung durch Aktualisieren des Zusammenhangsmodells M nähert sich graduell der optimale Lösung an.
Zum Beispiel kann bei Fortschreiten des oben beschriebenen überwachten Lernens ein neuronales Netzwerk verwendet werden. 4A veranschaulicht schematisch ein Modell eines Neurons. 4B, veranschaulicht schematisch ein Modell eines dreischichtigen neuronalen Netzwerks, das durch Kombinieren der Neuronen, die in 4A veranschaulicht sind, gebildet wird. Das neuronale Netzwerk kann zum Beispiel aus einer Recheneinheit, einer Speichereinheit usw., die ein Modell von Neuronen imitieren, gebildet sein.
Das Neuron, das in 4A veranschaulicht ist, gibt ein Ergebnis y für eine Vielzahl an Eingaben x (hier zum Beispiel Eingaben x1 bis x3) aus. Jede der Eingaben x1 bis x3 wird mit einem Gewicht w (w1 bis w3), das der Eingabe x entspricht, multipliziert. Dadurch gibt das Neuron das Ergebnis y aus, das durch den Ausdruck (1) unten ausgedrückt wird. Bei dem Ausdruck (1) sind die Eingabe x, das Ergebnis y und das Gewicht w alle Vektoren. θ ist eine Verzerrung, und f_k ist eine Aktivierungsfunktion.
[Ausdruck 1] $y = f_{k} (\sum_{i = 1}^{n} x_{i} w_{i} - θ)$
Bei dem dreischichtigen neuronalen Netzwerk, das in 4B veranschaulicht ist, wird eine Vielzahl an Eingaben x (hier zum Beispiel Eingaben x1 bis x3) von der linken Seite eingegeben und die Ergebnisse y (hier zum Beispiel Ergebnisse y1 bis y3) werden von der rechten Seite ausgegeben. Bei dem veranschaulichten Beispiel wird jede der Eingaben x1, x2, x3 mit einem entsprechenden Gewicht (im Allgemeinen durch w1 dargestellt) multipliziert und jede der Eingaben x1, x2 und x3 wird in die drei Neuronen N11, N12, N13 eingegeben.
In 4B werden Ausgaben von den Neuronen N11 bis N13 im Allgemeinen durch z1 dargestellt. z1 kann als Merkmalsvektor gesehen werden, der durch Extrahieren des Merkmalwerts des Eingabevektors erhalten wird. Bei dem veranschaulichten Beispiel wird jeder der Merkmalvektoren z1 mit einem entsprechenden Gewicht (im Allgemeinen durch W2 dargestellt) multipliziert und jeder der Merkmalvektoren z1 wird in zwei Neuronen N21 und N22 eingegeben. Der Merkmalvektor z1 stellt ein Merkmal zwischen dem Gewicht W1 und dem Gewicht W2 dar.
Ferner werden die Ausgaben von den Neuronen N21 bis N22 im Allgemeinen durch z2 dargestellt. z2 kann als ein Merkmalvektor gesehen werden, der durch Extrahieren des Merkmalwerts des Merkmalvektors z1 erhalten wird. Bei dem veranschaulichten Beispiel wird jeder der Merkmalvektoren z2 mit einem entsprechenden Gewicht (im Allgemeinen durch W3 dargestellt) multipliziert und jeder der Merkmalvektoren z2 wird in drei Neuronen N31, N32 und N33 eingegeben. Der Merkmalvektor z2 stellt ein Merkmal zwischen dem Gewicht W2 und dem Gewicht W3 dar. Schließlich geben die Neuronen N31 bis N33 jeweils die Ergebnisse y1 bis y3 aus.
In der Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 1 für thermische Verschiebung enthalten ist, führt die Lerneinheit 110 Berechnungen in der mehrschichtigen Struktur gemäß dem oben beschriebenen neuronalen Netzwerk durch, wobei die Zustandsvariablen S die Eingaben x sind, wodurch geschätzte Werte (Ergebnisse y) der Abmessungen des Werkstücks ausgegeben werden. Bei den Betriebsmodi des neuronalen Netzwerks handelt es sich um einen Lernmodus und einen Bewertungsmodus. Zum Beispiel kann der Lerndatensatz in dem Lernmodus dazu verwendet werden, das Gewicht W zu lernen, und das gelernte Gewicht W kann in dem Bewertungsmodus dazu verwendet werden, die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung zu bewerten. In dem Bewertungsmodus ist es auch möglich, Erkennung, Klassifizierung, Folgerung usw. durchzuführen.
Die Konfiguration des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung und die Maschinenlernvorrichtung 100 können als ein Maschinenlernverfahren (oder Software), das von der CPU 11 oder dem Prozessor 101 auszuführen ist, bezeichnet werden. Bei diesem Maschinenlernverfahren handelt es sich um ein Maschinenlernverfahren zum Lernen von Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung hinsichtlich Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und es weist die folgenden Schritte auf:

die CPU 11 oder der Prozessor 101 beobachtet die Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als Zustandsvariablen S, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen;
Erfassen der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung als Bewertungsdaten D; und

Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Bewertungsdaten D.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform erstellt die Maschinenlernvorrichtung 100 ein Modell, das den Zusammenhang zwischen den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung darstellt. Dadurch ist es, selbst wenn noch eine Temperaturvariation besteht, möglich, die Abmessungen des Werkstücks in einem Zustand eines ausreichenden thermischen Gleichgewichts (bzw. bei einer vorbestimmten Temperatur, die unter Berücksichtigung der Anwendungsumgebung des Werkstücks bestimmt wird, usw.) zu schätzen. Somit ist, sobald ein Lernmodell erstellt ist, danach keine abgegrenzte Testumgebung notwendig. Zusätzlich kann die Dauer des Überprüfungsschritts verkürzt werden und es ist auch kein Fachwissen zum Bestimmen der Temperaturmessstellen notwendig.
5 zeigt ein Kompensationsgerät 2 für thermische Verschiebung gemäß der zweiten Ausführungsform.
Das Kompensationsgerät 2 für thermische Verschiebung weist eine Maschinenlernvorrichtung 100 und eine Datenerfassungseinheit 130 auf. Die Datenerfassungseinheit 130 erfasst Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks, Formdaten nach dem Bearbeiten und Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung zeigen, von einer Temperaturmessvorrichtung 62 und einer Formmessvorrichtung 70.
Zusätzlich zu dem Aufbau der Maschinenlernvorrichtung 100 (3) der ersten Ausführungsform weist die Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 2 für thermische Verschiebung enthalten ist, eine Bewertungsausgabeeinheit 120 zum Ausgeben von Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung, die von der Lerneinheit 110 basierend auf den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als ein Zeichen, ein Bild, einen Ton, Sprache oder Daten in einem beliebigen Format bewertet werden, auf.
Die Bewertungsdatenerfassungseinheit 120 kann als eine Funktion des Prozessors 101 konfiguriert sein, oder kann als eine Software, die das Funktionieren des Prozessors 101 veranlasst, ausgelegt sein. Die Bewertungsausgabeeinheit 120 gibt die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung, die von der Lerneinheit 110 basierend auf den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, bewertet werden, als ein Zeichen, ein Bild, einen Ton, Sprache oder Daten in einem beliebigen Format nach außen aus. Das ausgegebene Schätzergebnis kann zum Beispiel zum Erkennen von Abmessungsanomalitäten verwendet werden. Das Werkstück, das Abmessungsanomalitäten aufweist, kann falls nötig erneut bearbeitet werden.
Die Maschinenlernvorrichtung 100, die in dem Kompensationsgerät 2 für thermische Verschiebung enthalten ist und den obigen Aufbau aufweist, hat die gleiche Wirkung wie die oben beschriebene Maschinenlernvorrichtung 100. Insbesondere kann die Maschinenlernvorrichtung 100 in dem Kompensationsgerät 2 für thermische Verschiebung aus 5 den Zustand der Umgebung durch die Ausgabe der Bewertungsausgabeeinheit 120 ändern. Auf der anderen Seite kann in der Maschinenlernvorrichtung 100 des Kompensationsgeräts 1 für thermische Verschiebung aus 3 eine Funktion, die der Bewertungsausgabeeinheit entspricht, zum Reflektieren der Lernergebnisse der Lerneinheit 110 an die Umgebung einer externen Vorrichtung überlassen werden.
6 zeigt ein Kompensationssystem 200 für thermische Verschiebung, das eine Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen aufweist.
Das Kompensationssystem 200 für thermische Verschiebung weist ein Kompensationsgerät 1 (oder 2) für thermische Verschiebung, eine Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen mit identischen Maschinenkonfigurationen und ein Netzwerk 201, das die Bearbeitungswerkzeuge und das Kompensationsgerät 1 (oder 2) für thermische Verschiebung miteinander verbindet, auf. Jedes der Bearbeitungswerkzeuge kann unabhängig eine Steuerung 60 und eine Formmessvorrichtung 70 aufweisen, oder eine Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen kann sich eine Steuerung 60 und eine Formmessvorrichtung 70 teilen.
Bei dem Kompensationssystem 200 für thermische Verschiebung mit dem obigen Aufbau kann das Kompensationsgerät 1 (oder 2) für thermische Verschiebung basierend auf den Zustandsvariablen S und den Bewertungsdaten D, die für jedes der Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen erhalten werden, die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung in Bezug auf die Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen und allen Bearbeitungswerkzeugen gemeinsam sind, lernen.
Das Kompensationssystem 200 für thermische Verschiebung kann einen Aufbau aufweisen, der das Kompensationsgerät 1 (oder 2) für thermische Verschiebung mittels Cloud-Computing (verteilte Verarbeitungsumgebung für das Netzwerk 201 vorgesehen), Fog-Computing oder Edge-Computing (verteilte Verarbeitungsumgebung vorgesehen zwischen der Cloud und den Bearbeitungswerkzeugen) realisiert. Mit diesem Aufbau ist es möglich, eine benötigte Anzahl an Bearbeitungswerkzeugen mit dem Kompensationsgerät 1 (oder 2) für thermische Verschiebung wenn nötig zu verbinden, unabhängig von Ort und Zeit, an dem bzw. zu der jedes der Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen vorhanden ist.
Eine Bedienperson des Kompensationssystems 200 für thermische Verschiebung kann bestimmen, ob der Lernfortschritt des Kompensationsgeräts 1(oder 2) für thermische Verschiebung der Beziehung zwischen den Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und den Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung ein benötigtes Niveau zu einem angemessenen Zeitpunkt, nachdem das Kompensationsgerät 1 (oder 2) für thermische Verschiebung zu lernen begonnen hat, erreicht hat.
Die Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung wurden oben beschrieben, jedoch ist die vorliegende Erfindung nicht nur auf das Beispiel der oben beschriebenen Ausführungsformen beschränkt und kann durch angemessene Änderungen auf verschiedene Weisen umgesetzt werden.
Zum Beispiel beschreiben die oben beschriebenen Ausführungsformen die Beispiele, die die Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als die Zustandsvariablen S verwenden, doch die vorliegende Erfindung ist nicht darauf beschränkt. Zusätzlich zu diesen Datenstücken kann die Zustandsvariable S zum Beispiel die Umgebungstemperatur (die Temperatur des Bearbeitungswerkzeugs, die Temperatur des Tisches, auf dem das Werkstück platziert wird, die Temperatur der Säule, die die Hauptspindel trägt, die Umgebungstemperatur der Fabrik usw.) aufweisen. Die Umgebungstemperatur kann auch als Bilddaten, die die Temperaturverteilung zeigen, eingegeben werden. Demnach können mehr Faktoren, die die thermische Verschiebung beeinflussen, berücksichtigt werden und somit ist es möglich, die Genauigkeit des Lernens und Schätzens zu verbessern. Ferner ist es, falls die Temperatur des Bearbeitungswerkzeugs als die Zustandsvariable S verwendet wird, möglich, die Aufwärmbetriebszeit des Bearbeitungswerkzeugs zu eliminieren bzw. zu reduzieren.
Darüber hinaus kann die Betriebszeit nach dem Einschalten der Stromzufuhr des Bearbeitungswerkzeugs als die Zustandsvariable S verwendet werden. Die Betriebszeit nach dem Einschalten der Stromzufuhr des Bearbeitungswerkzeugs und die Temperatur des Bearbeitungswerkzeugs können ebenso als die Zustandsvariable S verwendet werden. Somit ist es möglich, die Aufwärmbetriebszeit des Bearbeitungswerkzeugs zu eliminieren bzw. zu reduzieren.
Ferner war es bei den oben beschriebenen Ausführungsformen aus den Beispielen, die in 1 B und 1D veranschaulicht sind, notwendig, dass der Erfassungszeitpunkt von Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und der Erfassungszeitpunkt der Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten immer konstant sind, das heißt, dass die Zeitdifferenz zwischen Erfassen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und Erfassen der Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten konstant ist. Falls jedoch Informationen über den Erfassungszeitpunkt der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und der Formdaten des Werkstücks nach dem Bearbeiten, zum Beispiel der gemessene Wert der Zeitdifferenz, ferner als die Zustandsvariable S verwendet werden, ist die Zeitdifferenz nicht unbedingt konstant. Dementsprechend ist es, selbst wenn die Zeitdifferenz aufgrund zum Beispiel eines Anhaltens der Fertigungsstraße nicht konstant ist, möglich, die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung hinsichtlich der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und die Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, zu lernen und zu schätzen.

Claims

Kompensationsgerät für thermische Verschiebung zum Kompensieren eines Abmessungsmessfehlers aufgrund einer thermischen Verschiebung eines Werkstücks, wobei das Kompensationsgerät für thermische Verschiebung eine Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Formmessdaten zum Zeitpunkt einer Überprüfung des Werkstücks aufweist, wobei die Maschinenlernvorrichtung Folgendes aufweist: eine Zustandsbeobachtungseinheit zum Beobachten von Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als Zustandsvariablen, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen; eine Bewertungsdatenerfassungseinheit zum Erhalten von Bewertungsdaten, die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung angeben; und eine Lerneinheit zum Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bewertungsdaten.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 1, wobei die Zustandsvariablen die Umgebungstemperatur des Werkstücks aufweisen.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 2, wobei die Umgebungstemperatur des Werkstücks eine Temperatur eines Bearbeitungswerkzeugs zum Bearbeiten des Werkstücks ist.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 1, wobei die Zustandsvariablen Informationen über einen Erfassungszeitpunkt der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks zeigen, und den Erfassungszeitpunkt der Formdaten nach dem Bearbeiten aufweisen.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 1, wobei die Bewertungsdaten ein Schätzergebnis eines Fehlers zwischen tatsächlichen Abmessungen und ausgelegten Werten des Werkstücks aufweisen.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 1, wobei die Lerneinheit die Zustandsvariablen und die Bewertungsdaten in einer mehrschichtigen Struktur berechnet.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 1, wobei die Lerneinheit die Zustandsvariablen, die von dem Werkstück, das mittels einer Vielzahl an Bearbeitungswerkzeugen bearbeitet wird, erhalten werden, und die Bewertungsdaten verwendet, um die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung zu lernen.
Kompensationsgerät für thermische Verschiebung nach Anspruch 1, wobei die Maschinenlernvorrichtung mittels Cloud-Computing, Fog-Computing oder Edge-Computing realisiert wird.
Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Formmessdaten zu einem Zeitpunkt einer Überprüfung eines Werkstücks, die Folgendes aufweist: eine Zustandsbeobachtungseinheit zum Beobachten von Bilddaten, die die Temperaturverteilung eines Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, als Zustandsvariablen, die den aktuellen Umgebungszustand darstellen; eine Bewertungsdatenerfassungseinheit zum Erhalten von Bewertungsdaten, die Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung angeben; und eine Lerneinheit zum Lernen der Bilddaten, die die Temperaturverteilung des Werkstücks und Formdaten nach dem Bearbeiten zeigen, und der Formmessdaten zum Zeitpunkt der Überprüfung im gegenseitigen Zusammenhang unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bewertungsdaten.