JP7424777B2 - 機械学習装置、制御装置、生成方法および制御方法 - Google Patents
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Description
工具を用いて加工対象物を切削加工する際の加工条件を推定するための学習モデルを生成する機械学習装置であって、
前記加工対象物の形状、前記加工対象物の材質、前記切削加工の加工経路、前記工具の種類、および、前記工具の摩耗度の少なくとも1つを含む第1情報を取得する第1情報取得部と、
前記切削加工により前記加工対象物に生じたバリの評価に相関する第2情報を取得する第2情報取得部と、
複数の前記第1情報および複数の前記第2情報を用いて学習処理を実行し、複数の前記第1情報とは異なる別の第1情報に応じて、前記加工条件を出力する学習モデルを生成する学習部と、
を備える。
工具を用いて加工対象物を切削加工する加工機本体を制御する制御装置であって、
上記の機械学習装置と、
前記機械学習装置で生成された前記学習モデルを用いて、前記別の第1情報に応じた前記加工条件となるように前記加工機本体を制御する制御部と、
を備える。
工具を用いて加工対象物を切削加工する際の加工条件を推定するための学習モデルを生成する生成方法であって、
前記加工対象物の形状、前記加工対象物の材質、前記切削加工の加工経路、前記工具の種類、および、前記工具の摩耗度の少なくとも1つを含む第1情報を取得する第1取得ステップと、
前記切削加工により前記加工対象物に生じたバリの評価に相関する第2情報を取得する第2取得ステップと、
複数の前記第1情報および複数の前記第2情報を用いて学習処理を実行し、複数の前記第1情報とは異なる別の第1情報に応じて、前記加工条件を出力する学習モデルを生成する学習ステップと、
を含む。
工具を用いて加工対象物を切削加工する加工機本体を制御する制御方法であって、
上記の生成方法と、
前記生成方法で生成された前記学習モデルを用いて、前記別の第1情報に応じた前記加工条件となるように前記加工機本体を制御する制御ステップと、
を含む。
図1を用いて、本実施形態の工作機械10および機械学習装置12を備えたシステムに関して説明する。
機械学習装置12は、上記の実施形態では第1情報および第2情報を工作機械10から取得した。機械学習装置12は、例えばシミュレーション装置などの工作機械10以外の装置から第1情報および第2情報を取得してもよい。
上記の実施形態および変形例から把握しうる技術的思想として、以下に第1の発明~第4の発明を記載する。
第1の発明は、
工具を用いて加工対象物を切削加工する際の加工条件を推定するための学習モデルを生成する機械学習装置(12)であって、
加工対象物の形状、加工対象物の材質、切削加工の加工経路、工具の種類、および、工具の摩耗度の少なくとも1つを含む第1情報を取得する第1情報取得部(34)と、
切削加工により加工対象物に生じたバリの評価に相関する第2情報を取得する第2情報取得部(36)と、
複数の第1情報および複数の第2情報を用いて学習処理を実行し、複数の第1情報とは異なる別の第1情報に応じて、加工条件を出力する学習モデルを生成する学習部(32)と、
を備える。
第2の発明は、
工具を用いて加工対象物を切削加工する加工機本体(14)を制御する制御装置(16)であって、
上記の機械学習装置(12)と、
上記の機械学習装置(12)で生成された学習モデルを用いて、別の第1情報に応じた加工条件となるように加工機本体(14)を制御する制御部(28)と、
を備える。
第3の発明は、
工具を用いて加工対象物を切削加工する際の加工条件を推定するための学習モデルを生成する生成方法であって、
加工対象物の形状、加工対象物の材質、切削加工の加工経路、工具の種類、および、工具の摩耗度の少なくとも1つを含む第1情報を取得する第1取得ステップ(S1)と、
切削加工により加工対象物に生じたバリの評価に相関する第2情報を取得する第2取得ステップ(S3)と、
複数の第1情報および複数の第2情報を用いて学習処理を実行し、複数の第1情報とは異なる別の第1情報に応じて、加工条件を出力する学習モデルを生成する学習ステップ(S4)と、
を含む。
第4の発明は、
工具を用いて加工対象物を切削加工する加工機本体(14)を制御する制御方法であって、
上記の生成方法と、
上記の生成方法で生成された学習モデルを用いて、別の第1情報に応じた加工条件となるように加工機本体(14)を制御する制御ステップと、
を含む。
14…加工機本体 16…制御装置
18…カメラ 20…第1モータ
22…第2モータ 24…記憶部
26…入力部 28…制御部
30…教師データ取得部 32…学習部
34…第1情報取得部 36…第2情報取得部
Claims (10)
- 工具を用いて加工対象物を切削加工する際の加工条件を推定するための学習モデルを生成する機械学習装置であって、
前記加工対象物の形状、前記加工対象物の材質、前記切削加工の加工経路、前記工具の種類、および、前記工具の摩耗度の少なくとも1つを含む第1情報を取得する第1情報取得部と、
前記第1情報を用いて設定された前記加工条件による前記切削加工により前記加工対象物に生じたバリの評価に相関する第2情報を取得する第2情報取得部と、
前記第1情報および前記第2情報が取得される毎に学習処理を繰り返し実行し、前記切削加工により前記加工対象物に生じる前記バリを低減するための前記加工条件を出力する学習モデルを生成する学習部と、
を備える、機械学習装置。 - 請求項1に記載の機械学習装置であって、
前記加工条件は、前記工具の送り速度、前記工具の回転速度、および、前記加工対象物に対する前記工具の切込量の少なくとも1つを含む、機械学習装置。 - 請求項1または2に記載の機械学習装置であって、
前記第2情報は、前記バリの面積、前記バリの根元部分の長さ、前記バリの高さ、および、前記切削加工のサイクルタイムの少なくとも1つを含む、機械学習装置。 - 請求項3に記載の機械学習装置であって、
前記第2情報は、前記バリの面積、前記バリの根元部分の長さ、および、前記バリの高さの少なくとも1つと、前記切削加工のサイクルタイムとを含む、機械学習装置。 - 請求項1~4のいずれか1項に記載の機械学習装置と、
前記機械学習装置で生成された前記学習モデルを用いて、前記第1情報に応じた前記加工条件となるように加工機本体を制御する制御部と、
を備える、制御装置。 - 工具を用いて加工対象物を切削加工する際の加工条件を推定するための学習モデルを生成する生成方法であって、
前記加工対象物の形状、前記加工対象物の材質、前記切削加工の加工経路、前記工具の種類、および、前記工具の摩耗度の少なくとも1つを含む第1情報を取得する第1取得ステップと、
前記第1情報を用いて設定された前記加工条件による前記切削加工により前記加工対象物に生じたバリの評価に相関する第2情報を取得する第2取得ステップと、
前記第1情報および前記第2情報が取得される毎に学習処理を繰り返し実行し、前記切削加工により前記加工対象物に生じる前記バリを低減するための前記加工条件を出力する学習モデルを生成する学習ステップと、
を含む、生成方法。 - 請求項6に記載の生成方法であって、
前記加工条件は、前記工具の送り速度、前記工具の回転速度、および、前記加工対象物に対する前記工具の切込量の少なくとも1つを含む、生成方法。 - 請求項6または7に記載の生成方法であって、
前記第2情報は、前記バリの面積、前記バリの根元部分の長さ、前記バリの高さ、および、前記切削加工のサイクルタイムの少なくとも1つを含む、生成方法。 - 請求項8に記載の生成方法であって、
前記第2情報は、前記バリの面積、前記バリの根元部分の長さ、および、前記バリの高さの少なくとも1つと、前記切削加工のサイクルタイムとを含む、生成方法。 - 請求項6~9のいずれか1項に記載の生成方法と、
前記生成方法で生成された前記学習モデルを用いて、前記第1情報に応じた前記加工条件となるように加工機本体を制御する制御ステップと、
を含む、制御方法。
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