JP2022509143A - ディープ畳込みニューラルネットワークを使用するレーザ加工プロセスの監視 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (15)
- 工作物(1)を機械加工するためのレーザ加工プロセスを監視するためのシステム(300)であって、
前記レーザ加工プロセスの現データに基づいて入力テンソルを求め、伝達関数を使用して、前記入力テンソルに基づいて出力テンソルを求めるように構成されたコンピューティングユニット(320)であって、前記出力テンソルが現機械加工結果についての情報を含む、コンピューティングユニット(320)、
を備え、
前記入力テンソルと前記出力テンソルとの間の前記伝達関数が、教師ありニューラルネットワークによって形成される、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1に記載のシステム(300)であって、
前記レーザ加工プロセスの前記現データが、前記レーザ加工プロセスの現イメージデータ及び/又は現プロセスデータを含み、
前記現プロセスデータが現センサデータ及び/又は現制御データを含む、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1又は2に記載のシステム(300)であって、
前記入力テンソルが、生データとしての前記レーザ加工プロセスの現データを含み、又は前記現データからなる、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記レーザ加工プロセスの前記現データが、温度、プラズマ放射、レーザ出力、反射レーザ光若しくは後方散乱レーザ光の輝度、反射レーザ光若しくは後方散乱レーザ光の波長、前記工作物に対する前記レーザ加工プロセスを実施するレーザ加工ヘッドの距離、キーホール深さ、集束位置、集束直径、経路信号、及び/又は前記工作物の表面のイメージのうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記レーザ加工プロセス中の前記レーザ加工プロセスの現センサデータを検出するための少なくとも1つのセンサユニット(330)、及び/又は
前記レーザ加工プロセス中の前記工作物(1)の機械加工エリアの現イメージデータを検出するためのイメージ検出ユニット(310)、
をさらに備えることを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記教師ありニューラルネットワークが、少なくとも共通の出力層を介して結合される、プロセスデータについての個々のネットワークと、イメージデータについての個々のネットワークとを含み、
前記教師ありニューラルネットワークが、プロセスデータについての入力テンソルと、イメージデータについての入力テンソルとを共通の出力テンソルにマッピングするように構成される、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項6に記載のシステム(300)であって、
前記少なくとも1つの出力層が少なくとも1つの全結合層を含む、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項6又は7に記載のシステム(300)であって、
プロセスデータについての前記入力テンソルが複数のサンプルに基づき、イメージデータについての前記入力テンソルがイメージを含み、
前記イメージが、プロセスデータについての前記入力テンソルの前記サンプルに時間的に対応する、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から8のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記機械加工結果が、機械加工誤り及び/又は前記工作物(1)の機械加工エリアについての情報を含む、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から9のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記出力テンソルが、少なくとも1つの機械加工誤りの存在、機械加工誤りのタイプ、機械加工された工作物の表面上の前記機械加工誤りの位置、一定のタイプの機械加工誤りの確率、並びに前記機械加工された工作物の前記表面上の前記機械加工誤りの空間及び/又は平面範囲のうちの1つを含む、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から10のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記コンピューティングユニット(320)が、前記出力テンソルをリアルタイムに形成し、前記レーザ加工プロセスを実施するレーザ加工システム(100)に制御データを出力するように構成される、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項1から11のいずれか1項に記載のシステム(300)であって、
前記教師ありニューラルネットワークが、トレーニングデータに基づく転移学習によって、変化したレーザ加工プロセスに適合され得る、
ことを特徴とするシステム(300)。 - 請求項12に記載のシステム(300)であって、
前記トレーニングデータが、
対応する入力テンソルを求めるための前記変化したレーザ加工プロセスのテストデータと、
それぞれの前記テストデータに関連付けられ、前記変化したレーザ加工プロセスの対応する以前に求められた機械加工結果についての情報を含む所定の出力テンソルと、
を含むことを特徴とするシステム(300)。 - レーザビームによって工作物を機械加工するためのレーザ加工システム(100)であって、
機械加工すべき工作物(1)上にレーザビーム(10)を放射するためのレーザ加工ヘッド(101)と、
請求項1から13のいずれか1項に記載のシステム(300)と、
を備えることを特徴とするレーザ加工システム(100)。 - 工作物を機械加工するためのレーザ加工プロセスを監視するための方法(800)であって、
前記レーザ加工プロセスの現データに基づいて入力テンソルを求めるステップ(810)と、
伝達関数を使用して、前記入力テンソルに基づいて出力テンソルを求めるステップ(820)であって、前記出力テンソルが現機械加工結果についての情報を含む、ステップ(820)と、
を含み、
前記入力テンソルと前記出力テンソルとの間の前記伝達関数が、教師ありニューラルネットワークによって形成される、
ことを特徴とする方法(800)。
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EP3885069A1 (de) * | 2020-03-25 | 2021-09-29 | Bystronic Laser AG | Qualitätskontrolle eines laserbearbeitungsprozesses mittels maschinellem lernen |
US11537111B2 (en) * | 2020-04-01 | 2022-12-27 | General Electric Company | Methods and apparatus for 2-D and 3-D scanning path visualization |
DE102020112116A1 (de) | 2020-05-05 | 2021-11-11 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum Analysieren eines Laserbearbeitungsprozesses, System zum Analysieren eines Laserbearbeitungsprozesses und Laserbearbeitungssystem mit einem solchen System |
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DE102020211343A1 (de) | 2020-09-10 | 2022-03-10 | Trumpf Laser- Und Systemtechnik Gmbh | Verfahren zum Laserschweißen mittels eines in einer Doppelkernfaser geführten Laserstrahls sowie zugehörige Laserschweißmaschine und Computerprogrammprodukt |
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DE102021107544B4 (de) | 2021-03-25 | 2023-01-05 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur Normierung von Sensorsignalen für die Überwachung eines Laserbearbeitungsprozesses, Verfahren zum Überwachen eines Laserbeitungsprozesses und Laserbearbeitungssystem |
DE102021111349A1 (de) | 2021-05-03 | 2022-11-03 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum Überwachen eines Laserschweißprozesses und dazugehöriges Laserschweißsystem |
KR102532753B1 (ko) * | 2021-07-22 | 2023-05-16 | 울산과학기술원 | 금속 3d 프린터 모니터링 방법, 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 |
DE102021121112A1 (de) * | 2021-08-13 | 2023-02-16 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Analysieren eines Laserbearbeitungsprozesses basierend auf einem Spektrogramm |
DE102021123038A1 (de) * | 2021-09-06 | 2023-03-09 | Trumpf Laser- Und Systemtechnik Gmbh | Spritzerdetektion durch künstliche Intelligenz bei der Laserbearbeitung |
DE102021127016A1 (de) | 2021-10-19 | 2023-04-20 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Prozesssignalrekonstruktion und Anomalie-Detektion bei Laserbearbeitungsprozessen |
CN114453733B (zh) * | 2022-01-29 | 2024-05-31 | 苏州富润泽激光科技有限公司 | 一种振镜焊接控制方法及*** |
US20230302539A1 (en) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | General Electric Company | Tool for scan path visualization and defect distribution prediction |
KR20240109515A (ko) | 2023-01-04 | 2024-07-11 | 에스케이온 주식회사 | 용접 품질을 예측하는 장치 및 방법 |
CN117884786B (zh) * | 2024-03-15 | 2024-05-28 | 哈尔滨工业大学(威海) | 一种锡球激光焊接缺陷检测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003516860A (ja) * | 1999-11-27 | 2003-05-20 | ティッセンクルップ シュタール アクチェンゲゼルシャフト | レーザーによって突き合せ溶接された金属薄板またはバンドの継ぎ目を品質管理する方法と装置 |
US20170032281A1 (en) * | 2015-07-29 | 2017-02-02 | Illinois Tool Works Inc. | System and Method to Facilitate Welding Software as a Service |
JP2018103284A (ja) * | 2016-12-22 | 2018-07-05 | ファナック株式会社 | 工具寿命推定装置 |
JP2018138327A (ja) * | 2017-02-24 | 2018-09-06 | ファナック株式会社 | 工具状態推定装置及び工作機械 |
Family Cites Families (9)
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---|---|---|---|---|
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CN102292187B (zh) * | 2008-11-21 | 2015-12-09 | 普雷茨特两合公司 | 用于监控要在工件上实施的激光加工过程的方法和装置以及具有这种装置的激光加工头 |
JP5172041B2 (ja) | 2009-07-20 | 2013-03-27 | プレシテック カーゲー | レーザ加工ヘッドおよびレーザ加工ヘッドの焦点位置の変化を補償するための方法 |
WO2012000650A1 (en) | 2010-06-28 | 2012-01-05 | Precitec Kg | A method for classifying a multitude of images recorded by a camera observing a processing area and laser material processing head using the same |
KR101780049B1 (ko) | 2013-07-01 | 2017-09-19 | 한국전자통신연구원 | 레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법 |
JP6339603B2 (ja) | 2016-01-28 | 2018-06-06 | ファナック株式会社 | レーザ加工開始条件を学習する機械学習装置、レーザ装置および機械学習方法 |
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CN108346151A (zh) | 2018-03-12 | 2018-07-31 | 湖南大学 | 一种判断激光焊接熔透性的方法 |
DE102018129425B4 (de) * | 2018-11-22 | 2020-07-30 | Precitec Gmbh & Co. Kg | System zur Erkennung eines Bearbeitungsfehlers für ein Laserbearbeitungssystem zur Bearbeitung eines Werkstücks, Laserbearbeitungssystem zur Bearbeitung eines Werkstücks mittels eines Laserstrahls umfassend dasselbe und Verfahren zur Erkennung eines Bearbeitungsfehlers eines Laserbearbeitungssystems zur Bearbeitung eines Werkstücks |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003516860A (ja) * | 1999-11-27 | 2003-05-20 | ティッセンクルップ シュタール アクチェンゲゼルシャフト | レーザーによって突き合せ溶接された金属薄板またはバンドの継ぎ目を品質管理する方法と装置 |
US20170032281A1 (en) * | 2015-07-29 | 2017-02-02 | Illinois Tool Works Inc. | System and Method to Facilitate Welding Software as a Service |
JP2018103284A (ja) * | 2016-12-22 | 2018-07-05 | ファナック株式会社 | 工具寿命推定装置 |
JP2018138327A (ja) * | 2017-02-24 | 2018-09-06 | ファナック株式会社 | 工具状態推定装置及び工作機械 |
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