JP6557198B2 - 数値制御装置 - Google Patents
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Description
●工具を使用した回数や時間が一定数(寿命値)を越えたとき
●工具長を測定し、摩耗量が一定数を越えたとき
●オペレータが目視で工具や加工後のワークを確認し、寿命の限界と判断したとき
●主軸負荷をチェックして折損や刃欠けが確認されたとき
図1は、本発明で数値制御装置に導入する機械学習器による機械学習と学習結果の運用の概要を説明する図である。本発明の数値制御装置に導入された機械学習器は、学習フェーズと運用フェーズの2つのフェーズで動作する。
運用フェーズにおいて、本発明の数値制御装置は、加工条件を入力データとして機械学習器に与える。機械学習器は、学習フェーズにおいて学習した加工条件に対する加工結果の傾向に基づいて、入力された加工条件に対する加工結果の予測値を出力する。そして、数値制御装置は、機械学習器から出力された加工結果の予測値を参照して、これから行われる加工が加工不良となるかどうかを判断する。
また、機械学習器は、工作機械の数値制御装置内に構築してもよいし、または、数値制御装置と接続されたPC上に構築してもよい。
そして、本発明の数値制御装置は、出力データとしての予測加工結果があらかじめ定めた閾値と比較して加工の結果が悪いと判定(予測される加工後ワーク寸法の設計との誤差があらかじめ定めた所定の値以上、カッターマークの数が所定の数以上、カッターマークのサイズが所定のサイズ以上、など)された場合、加工不良パターンであると判定し、工具交換を実施するようにオペレータに促す。
本実施形態の数値制御装置1は、機械学習器10、形状データ取得部11、加工条件取得部12、加工結果取得部13を備える。また、機械学習器10は、入力条件観測部110、入力条件記憶部120、予測加工結果算出部130、予測加工結果記憶部140、加工結果観測部150、加工結果記憶部160、比較部170を備える。
入力条件記憶部120は、入力条件観測部110が取得した入力条件を図示しないメモリ上に記憶する。入力条件記憶部120は、メモリ上に記憶された入力条件の内、入力条件観測部110が観測して取得した入力条件についてのみ上書きして記憶するようにしてもよい。このようにすることで、変更があった入力条件のみが更新されるようになる。
加工結果記憶部160は、加工結果観測部150が取得した加工結果を図示しないメモリ上に記憶する。
入力条件観測部110は、形状データ取得部11が取得した工具情報と、加工条件取得部12が取得した加工条件とを機械学習器10の入力条件として取得する。
入力条件記憶部120は、入力条件観測部110が取得した入力条件を図示しないメモリ上に記憶する。
予測加工結果算出部130は、入力条件記憶部120が記憶した入力条件と、予測加工結果記憶部140が記憶した学習内容に基づいて、予測加工結果を算出する(ステップSB04)。
形状データ取得部11、加工条件取得部12、入力条件観測部110、入力条件記憶部120、予測加工結果算出部130、予測加工結果記憶部140の上記した動作については、学習フェーズにおける各機能手段の動作と同様である。
工具交換指令部14は、工具交換判定部180の判定結果に基づいて、工具が交換されるべきであると判定された場合には工具の交換を指令する(ステップSB06)。工具交換指令部14は、工作機械2に対して工具交換指令を出力して工具を自動交換するようにしてもよいし、図示しない操作盤の表示装置に対して工具を交換するように促す表示を行い、当該表示を見たオペレータに工具を交換させるようにしてもよい。
例えば、上記した実施形態では機械学習器10として多層ニューラルネットを用いた例を示したが、教師あり学習のアルゴリズムとしては、他にも最小二乗法、ステップワイズ法、SVM、決定木学習など様々な手法が周知となっており、これら各手法を本発明の機械学習器10に適宜採用してもよい。
2 工作機械
10 機械学習器
11 形状データ取得部
12 加工条件取得部
13 加工結果取得部
14 工具交換指令部
100 数値制御装置
110 入力条件観測部
120 入力条件記憶部
130 予測加工結果算出部
140 予測加工結果記憶部
150 加工結果観測部
160 加工結果記憶部
170 比較部
180 工具交換判定部
Claims (2)
- 工具を用いてワークを加工する工作機械を制御する数値制御装置において、
前記工具の形状に係る画像を含む工具情報を取得する形状データ取得部と、
前記加工における加工条件を取得する加工条件取得部と、
前記加工後のワークのカッターマークの有無を含む加工結果に係る情報を取得する加工結果取得部と、
前記工具情報と、前記加工条件とを入力データとし、前記加工結果に係る情報を教師データとして、前記工具情報及び前記加工条件に対する前記加工結果に係る情報の傾向を機械学習して学習モデルを構築する機械学習器と、
を備え、
前記機械学習器は、前記工作機械によるワークの加工前に、前記形状データ取得部が取得した工具情報と、前記加工条件取得部が取得した加工条件とに基づいて、前記学習モデルを用いて加工結果の良否を判定する、
ことを特徴とする数値制御装置。 - 前記機械学習器は、多層ニューラルネットにより学習モデルを構築する、
ことを特徴とする請求項1に記載の数値制御装置。
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