KR102422358B1 - 가공 조건 탐색 장치 및 가공 조건 탐색 방법 - Google Patents

가공 조건 탐색 장치 및 가공 조건 탐색 방법 Download PDF

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미쓰비시덴키 가부시키가이샤
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Abstract

본 발명에 따른 가공 조건 탐색 장치(2)는, 가공기(1)에 설정 가능한 1개 이상의 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을 생성하는 가공 조건 생성부(22)와, 생성된 가공 조건에 근거한 가공을 가공기(1)에 실시하게 하는 실가공 지령부(23)와, 실시된 가공의 가공 결과를 나타내는 정보에 근거하여, 실시된 가공의 평가값을 생성하는 가공 평가부(12)와, 평가값과, 평가값에 대응하는 가공 조건에 근거하여, 가공이 실시되어 있지 않은 가공 조건에 대응하는 평가값을 예측하는 예측부(27)와, 예측부(27)에 의해 예측된 예측값과, 가공 평가부(12)에 의해 생성된 평가값에 근거하여, 평가값이 임계값 이상이고 또한 허용 오차가 최대로 되는 가공 조건인 최적 가공 조건을 구하는 최적 가공 조건 계산부(31)를 구비한다.

Description

가공 조건 탐색 장치 및 가공 조건 탐색 방법
본 발명은, 가공기에 설정되는 가공 조건을 적절한 가공 결과를 얻을 수 있도록 탐색하는 가공 조건 탐색 장치 및 가공 조건 탐색 방법에 관한 것이다.
산업용도로 이용되는 가공기는, 피가공물인 공작물의 형상을 변화시키는 가공을 행한다. 공작물의 재료는, 금속, 세라믹, 유리, 목재 등 여러가지이다. 가공의 일례는, 불필요한 부분을 없애는 것으로 공작물을 소망의 형상으로 완성하는 제거 가공이다. 제거 가공에서는, 예를 들면, 절차, 연마 등에 의해, 또는 전기, 그 외의 에너지를 이용함으로써, 불필요한 부분이 제거된다.
일반적으로, 이들 가공기에는, 복수의 제어 파라미터를 설정할 수 있다. 가공기의 가공 결과는, 복수의 제어 파라미터의 각각의 파라미터값의 조합인 가공 조건에 의존한다. 즉, 소망의 가공 결과를 얻기 위해서는, 가공기에 적절한 가공 조건을 설정할 필요가 있다. 그러나, 제어 파라미터는 복수 존재하고 또한 각 제어 파라미터의 파라미터값은 연속값으로 또는 복수 단계에서 설정 가능하기 때문에, 시행에 의해, 소망의 가공 결과를 얻는 것과 같은 가공 조건을 선택하기에는 방대한 수고와 시간을 필요로 한다.
예를 들면, 레이저광을 이용하여, 5~20mm 정도의 연강이라고 하는 공작물을 절단하는 금속판 레이저 가공기는, 공작물의 사이즈에 편차가 있는 경우에도, 가공에 의해 형성되는 절단면이, 요구되는 품질로 되는 것이 요구되고 있다. 금속판 레이저 가공기의 경우, 가공 결과에 대한 영향도가 큰 주요한 제어 파라미터로서 레이저 출력, 절단 속도, 빔 배율, 초점 위치, 가스압의 5개를 들 수 있다. 각각의 제어 파라미터는, 복수 단계의 값 중에서 1개 선택된다. 여기서, 5개의 제어 파라미터의 각각에 대해 11 단계의 값으로부터 선택할 수 있다고 하면, 총 조합 수는 161051가지로 된다. 이 때, 1개의 가공 조건을 시행하는데 5분 필요하다고 하면, 161051가지의 시행에는 약 559일이 필요하다.
이와 같이, 적절한 가공 조건을 선택하기 위해서, 모든 조합으로 시행을 행하는 것은 수고와 시간이 걸리기 때문에, 일반적으로는, 모든 조합의 시행은 행해지지 않고, 다른 방법으로, 적절한 가공 조건이 선택된다. 다른 방법의 일례로서 특허문헌 1에 기재된 방법을 들 수 있다. 특허문헌 1에 기재된 방법에서는, 뉴럴 네트워크(neural network) 등의 함수 모델에 의해 가공 조건과 평가값의 관계성을 나타내는 학습 모델을 생성하고, 학습 모델에 의한 예측 결과를 이용하여, 평가값이 최고로 되는 가공 조건을 탐색한다. 이것에 의해, 특허문헌 1에 기재된 방법에서는, 적은 시행 횟수로 평가값이 높은 가공 조건을 얻을 수 있다.
[특허문헌 1] 일본 특허공개 제2008－036812호 공보
특허문헌 1에 기재된 방법에서는, 시행에 의해 얻어진 가공 조건과 평가값의 조합에 근거하여, 평가값이 가장 높은 가공 조건의 주변을 탐색하는 것으로써, 최적인 가공 조건을 구하고 있다. 그러나, 일반적으로는, 설정한 가공 조건이 동일해도, 가공 조건 이외의 요인 등에 의해 가공 결과가 다를 수도 있다. 예를 들면, 가공하는 재료의 사이즈 등의 편차에 의해, 동일한 가공 조건을 설정해도 가공 결과에 편차가 생기는 일이 있다. 이 때문에, 특허문헌 1에 기재된 방법으로 선택된 높은 평가값으로 되는 가공 조건을 가공기에 설정해도, 실제로 가공을 행하면, 소망의 평가값 이상의 가공 결과가 얻어지지 않을 가능성이 있다.
본 발명은, 상기에 비추어 이루어진 것이며, 소망의 평가값 이상의 가공 결과가 얻어질 가능성이 높은 가공 조건을 구할 수 있는 가공 조건 탐색 장치를 얻는 것을 목적으로 한다.
상술한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 따른 가공 조건 탐색 장치는, 가공기에 설정 가능한 1개 이상의 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을 생성하는 가공 조건 생성부와, 가공 조건 생성부에 의해 생성된 가공 조건에 근거한 가공을 가공기에 실시하게 하는 실가공 지령부를 구비한다. 또한 가공 조건 탐색 장치는, 실시된 가공의 가공 결과를 나타내는 정보에 근거하여, 실시된 가공의 평가값을 생성하는 가공 평가부와, 평가값과, 평가값에 대응하는 가공 조건에 근거하여, 가공이 실시되어 있지 않은 가공 조건에 대응하는 평가값을 예측하는 예측부를 구비한다. 또한 가공 조건 탐색 장치는, 예측부에 의해 예측된 예측값과, 가공 평가부에 의해 생성된 평가값에 근거하여, 평가값이 임계값 이상이고 또한 허용 오차가 최대로 되는 가공 조건인 최적 가공 조건을 구하는 최적 가공 조건 계산부를 구비하고, 평가값은, 값이 클수록 가공 결과가 좋은 것을 나타낸다.
본 발명에 따른 가공 조건 탐색 장치는, 소망의 평가값 이상의 가공 결과가 얻어질 가능성이 높은 가공 조건을 구할 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시의 형태에 따른 가공 조건 탐색 장치의 구성예를 나타내는 도면,
도 2는 실시의 형태의 처리 회로의 구성예를 나타내는 도면,
도 3은 실시의 형태의 가공 조건 탐색 장치에 있어서의 가공 조건 탐색 처리 순서의 일례를 나타내는 흐름도,
도 4는 실시의 형태의 평가값의 예측값과, 불확실성을 나타내는 지표를 개념적으로 가리키는 설명도,
도 5는 실시의 형태의 허용 오차를 설명하기 위한 도면,
도 6은 실시의 형태의 가공 조건과 평가값의 표시예를 나타내는 도면이다.
이하에, 본 발명의 실시의 형태에 따른 가공 조건 탐색 장치 및 가공 조건 탐색 방법을 도면에 근거하여 상세하게 설명한다. 또, 이 실시의 형태에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니다.
(실시의 형태)
도 1은, 본 발명의 실시의 형태에 따른 가공 조건 탐색 장치의 구성예를 나타내는 도면이다. 본 실시의 형태의 가공 조건 탐색 장치(2)는, 가공기(1)의 가공에 적절한 가공 조건을 탐색한다. 도 1에 나타내는 바와 같이, 본 실시의 형태의 가공 조건 탐색 장치(2)는, 탐색 가공 조건 생성부(11), 가공 평가부(12), 기계 학습부(13), 최적 가공 조건 생성부(14) 및 표시부(15)를 구비한다.
가공기(1)는, 예를 들면, 불필요한 부분을 제거하는 것으로 피가공물인 공작물을 소망의 형상으로 완성하는 산업용의 기계, 또는 부가 가공 등을 행하는 산업용의 기계이다. 이하, 공작물을 워크라고 부른다. 워크의 재료의 일례는, 금속이지만, 워크의 재료는 금속으로 한정되지 않고, 세라믹, 유리, 목재 등이어도 좋다. 이러한 가공기(1)로서는, 레이저 가공기, 방전 가공기, 절삭 가공기, 연삭 가공기, 전해 가공기, 초음파 가공기, 전자빔 가공기, 부가 가공기 등이 해당한다. 이 실시의 형태에서는, 가공기(1)가 레이저 가공기라고 하여 설명하지만, 본 발명은, 레이저 가공기 이외의 가공기에도 적용할 수 있다.
가공기(1)가 레이저 가공기인 경우, 가공기(1)는, 예를 들면, 이하와 같이, 워크를 절단한다. 레이저 가공기인 가공기(1)는, 레이저 발진기 및 가공 헤드를 구비한다. 레이저 발진기는 레이저광을 발진하여 사출한다. 레이저 발진기로부터 사출된 레이저광은 광로를 거쳐, 가공 헤드에 공급된다. 가공 헤드 내부에는, 가공 가스가 공급되고, 레이저광이 워크에 조사될 때에, 가공 가스가 워크에 공급된다. 가공 헤드는, 레이저광을 워크에 집광하는 집광 렌즈를 갖고 있다. 가공 헤드는, 레이저광을 집광하여 워크에 조사하는 것으로써 워크를 절단한다. 이와 같이 하여 워크는 가공기(1)에 의해 절단된다.
가공기(1)는, 워크를 소망의 형상으로 하기 위한 통상의 가공을 행하는 것이 가능함과 동시에, 워크에, 후술하는 실험용 가공을 행할 수 있다. 실험용 가공에서는, 본 실시의 형태의 가공기(1)는, 탐색 가공 조건 생성부(11)에 의해 생성된 후술하는 탐색을 위한 가공 조건에 따라, 워크에, 사전에 설정한 실험용 가공을 실시한다. 가공기(1)는, 가공 결과를 나타내는 정보를 취득 가능한 센서 등을 구비한다. 가공 결과를 나타내는 정보는, 예를 들면, 가공 중의 가공기(1) 또는 워크 상태를 나타내는 정보, 가공 후의 워크 상태를 나타내는 정보이다. 이러한 정보는, 가공기(1)가 구비하는 센서 등에 의해 취득된다. 센서의 일례는, 가공 중에 발생한 소리, 광 등을 검출하는 센서이다. 센서의 다른 예는, 가공 후의 워크를 촬상한 화상을 취득하는 촬상 장치, 워크의 절단면의 요철을 계측하는 계측기이다. 가공기(1)는, 가공 결과를 나타내는 정보를 검출 가능한 센서를 구비하고 있으면 좋고, 센서는 이것들로 한정되지 않는다. 또, 여기에서는, 가공기(1)가 센서를 구비하는 예를 설명하지만, 가공기(1)와는 별도로 센서가 마련되고, 가공 조건 탐색 장치(2)가 이 센서로부터 검출 결과를 취득하도록 해도 좋다.
가공 조건 탐색 장치(2)의 탐색 가공 조건 생성부(11)는, 실험용의 실가공에서 이용되는 가공 조건을 생성하고, 생성한 가공 조건에 근거하는 가공을 가공기(1)에 실시하게 한다. 즉, 탐색 가공 조건 생성부(11)는, 가공 조건을 구성하는 제어 파라미터를 차원으로 한 다차원 공간에 있어서, 실가공에 의해 탐색되는 가공 조건을 생성한다. 가공 조건은, 가공기(1)가 실시하는 가공에 관해서 조정 가능한 복수의 제어 파라미터를 포함한다. 제어 파라미터는, 예를 들면, 레이저 출력, 절단 속도, 빔 배율, 초점 위치, 가스압이다. 도 1에 나타내는 바와 같이, 탐색 가공 조건 생성부(11)는, 탐색 종료 판정부(21), 가공 조건 생성부(22) 및 실가공 지령부(23)를 구비한다.
가공 조건 생성부(22)는, 가공기에 설정 가능한 1개 이상의 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을 생성한다. 상세하게는, 가공 조건 생성부(22)는, 실험용의 가공에서 이용되는 가공 조건을 생성하고, 생성한 가공 조건을 실가공 지령부(23)에 출력한다. 실가공 지령부(23)는, 가공 조건 생성부(22)에 의해 생성된 가공 조건에 근거한 가공을 가공기(1)에 실시하게 한다. 상세하게는, 실가공 지령부(23)는, 가공 조건 생성부(22)로부터 입력된 가공 조건에 근거하여, 가공기(1)를 동작시키기 위한 지령을 생성하고, 생성한 지령을 가공기(1)에 출력한다. 탐색 종료 판정부(21)는, 종료 판정에 이용하는 정보에 근거하여, 실험용의 가공을 종료할지 여부를 판단하고, 판단 결과를 가공 조건 생성부(22)에 출력한다. 종료 판정에 이용하는 정보는, 후술하는 바와 같이 기계 학습부(13)에 의해 생성된다. 또, 본 실시의 형태에서는, 가공 조건 탐색 장치(2)가, 가공기(1)에 지령을 출력하는 제어 장치로서의 기능을 갖고, 가공 조건에 근거하는 가공 지령을 생성하여 가공기(1)에 출력하고 있다. 이 예에 한정하지 않고, 가공기(1)에 지령을 출력하는 제어 장치와는 별도로 가공 조건 탐색 장치(2)를 마련해도 좋다. 가공기(1)에 지령을 출력하는 제어 장치와는 별도로 가공 조건 탐색 장치(2)를 마련하는 경우에는, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 실가공 지령부(23)를 구비할 필요는 없다. 이 경우, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 상술한 제어 장치와 접속되고, 탐색 가공 조건 생성부(11)는, 생성한 가공 조건을 상술한 제어 장치에 출력한다.
가공 평가부(12)는, 실시된 가공의 가공 결과를 나타내는 정보에 근거하여, 실시된 가공의 평가값을 생성한다. 상세하게는, 가공 평가부(12)는, 가공기(1)로부터 가공 결과를 나타내는 정보를 취득하고, 취득한 정보를 이용하여 가공의 양부(良否)를 나타내는 평가값을 구하고, 가공 조건과 대응하는 평가값의 조합인 탐색 결과를 기억한다. 가공 평가부(12)는, 가공 결과 취득부(24), 평가값 생성부(25) 및 탐색 결과 기억부(26)를 구비한다.
가공 결과 취득부(24)는, 가공기(1)로부터 가공 결과를 나타내는 정보를 취득한다. 평가값 생성부(25)는, 가공 결과 취득부(24)가 취득한 정보를 기초로, 가공 조건마다, 가공 조건에 근거하여 행해진 가공에 대한 평가값을 구한다. 평가값은, 예를 들면, 0부터 1까지의 값이며, 값이 클수록 가공 결과가 좋은 것을 나타내는 값으로서 정의한다. 따라서, 가장 좋은 가공이 행해진 경우에는 평가값은 1로 되고, 가장 나쁜 가공이 행해진 경우에는 평가값은 0으로 된다. 좋은 가공이란, 가공기(1)의 종별, 가공기(1)에서 가공되어 얻어지는 가공물에 요구되는 사양 등에 따라 다르지만, 예를 들면, 레이저 가공기에 의한 절단 가공이 행해지는 경우에는, 절단면에, 흠집, 거칠어짐, 산화막 박리, 드로스(dross) 등의 가공 불량이 생기지 않거나 또는 적은 것을 나타낸다. 드로스란, 피가공물의 하면에 용해한 금속 등이 부착하는 현상이다. 거칠어짐이란 절단면의 면 정밀도가 나쁜 것을 나타낸다. 평가값은, 평가값 생성부(25)에 의해 가공 결과 취득부(24)가 취득한 정보를 기초로 산출되어도 좋고, 사용자에 의한 입력에 근거하여 결정되어도 좋다. 후자의 경우, 예를 들면, 평가값 생성부(25)는, 가공 결과 취득부(24)가 취득한 정보를 도시하지 않는 표시 수단에 표시하는 것 등에 의해 사용자에게 제시하고, 도시하지 않는 입력 수단으로부터, 입력 수단을 이용하여 사용자가 입력한 평가값을 취득한다. 평가값 생성부(25)의 동작의 자세한 것은 후술한다.
또, 평가값 생성부(25)는, 가공 조건과 평가값의 조합을 탐색 결과로서, 탐색 결과 기억부(26)에 저장한다. 탐색 결과 기억부(26)는, 탐색 결과를 기억한다.
기계 학습부(13)는, 탐색 결과 기억부(26)에 기억되어 있는 탐색 결과를 이용하여, 탐색되어 있지 않은 가공 조건에 대응하는 가공의 평가값을 예측한다. 또, 기계 학습부(13)는, 평가값의 예측값에 대한 불확실성, 즉 예측이 빗나가기 쉬움을 산출한다.
기계 학습부(13)는, 예측부(27), 예측 결과 기억부(28), 불확실성 평가부(29) 및 불확실성 기억부(30)를 구비한다. 예측부(27)는, 평가값 생성부(25)에 의해 생성된 평가값과, 평가값에 대응하는 가공 조건에 근거하여, 가공이 실시되어 있지 않은 가공 조건에 대응하는 평가값을 예측한다. 상세하게는, 예측부(27)는, 탐색 결과 기억부(26)에 기억되어 있는 탐색 결과를 이용하여, 탐색되어 있지 않은 가공 조건 즉 미탐색의 가공 조건에 대응하는 가공의 평가값을 예측하고, 예측에 의해 얻어지는 평가값의 예측값을 가공 조건과 대응시켜 예측 결과 기억부(28)에 저장한다. 예측 결과 기억부(28)는, 미탐색의 가공 조건과 대응하는 평가값의 예측값의 조합을 예측 결과로서 기억한다. 불확실성 평가부(29)는, 예측부(27)에 의한 예측의 불확실성을 나타내는 지표를 산출한다. 상세하게는, 불확실성 평가부(29)는, 탐색 결과 기억부(26)에 기억되어 있는 탐색 결과를 이용하여, 평가값의 예측값에 대한 불확실성, 즉 예측이 빗나가기 쉬움을 나타내는 지표를 산출하고, 산출한 지표를 가공 조건과 대응시켜 불확실성 정보로서 불확실성 기억부(30)에 저장한다. 예측부(27) 및 불확실성 평가부(29)의 동작의 자세한 것은 후술한다.
최적 가공 조건 생성부(14)는, 예측부(27)에 의해 예측된 예측값과, 가공 평가부(12)에 의해 생성된 평가값에 근거하여, 평가값이 임계값 이상이고 또한 허용 오차가 최대로 되는 가공 조건인 최적 가공 조건을 구한다. 허용 오차에 대해서는 후술한다. 상세하게는, 최적 가공 조건 생성부(14)는, 예측 결과 기억부(28)에 기억되어 있는 예측 결과와 불확실성 기억부(30)에 기억되어 있는 불확실성 정보에 근거하여, 가공기(1)의 가공에 적절한 조건인 최적 가공 조건을 생성한다.
최적 가공 조건 생성부(14)는, 최적 가공 조건 계산부(31) 및 최적 가공 조건 기억부(32)를 구비한다. 최적 가공 조건 계산부(31)는, 예측 결과 기억부(28)에 기억되어 있는 예측 결과와 불확실성 기억부(30)에 기억되어 있는 불확실성 정보에 근거하여, 가공기(1)의 가공에 적절한 조건인 최적 가공 조건을 생성하고, 생성한 최적 가공 조건을 최적 가공 조건 기억부(32)에 저장한다. 최적 가공 조건 계산부(31)의 동작의 자세한 것은 후술한다. 최적 가공 조건 기억부(32)는, 최적 가공 조건을 기억한다.
표시부(15)는, 사용자로부터의 요구에 따라, 각 기억부에 저장되어 있는 정보를 판독하여 표시한다. 표시부(15)는, 예를 들면, 가공 평가부(12)에 의해 생성된 평가값과 대응하는 가공 조건을 대응시켜 표시하고, 또한, 예측부(27)에 의해 생성된 예측값과 대응하는 가공 조건을 대응시켜 표시하고, 최적 가공 조건을 표시한다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)의 하드웨어 구성을 설명한다. 도 1에 나타낸 탐색 가공 조건 생성부(11), 가공 평가부(12), 기계 학습부(13) 및 최적 가공 조건 생성부(14)는, 각각 처리 회로에 의해 실현된다. 처리 회로는, 전용의 하드웨어여도 좋고, 프로세서를 구비하는 회로여도 좋다. 표시부(15)는, 디스플레이, 모니터 등의 표시 수단과, 표시 수단에 표시 데이터를 표시시키는 처리 회로와, 키보드, 마우스 등의 입력 수단에 의해 실현된다.
처리 회로가 프로세서를 구비하는 회로인 경우, 처리 회로는 예를 들면 도 2에 나타낸 구성의 처리 회로이다. 도 2는, 본 실시의 형태의 처리 회로의 구성예를 나타내는 도면이다. 처리 회로(200)는, 프로세서(201) 및 메모리(202)를 구비한다. 가공 조건 탐색 장치(2)의 각부가 도 2에 나타낸 처리 회로(200)에 의해 실현되는 경우, 프로세서(201)가, 메모리(202)에 저장된 프로그램을 판독하여 실행하는 것으로써, 탐색 종료 판정부(21), 가공 조건 생성부(22), 실가공 지령부(23), 가공 결과 취득부(24), 평가값 생성부(25), 예측부(27), 불확실성 평가부(29) 및 최적 가공 조건 계산부(31)의 기능이 실현된다. 즉, 가공 조건 탐색 장치(2)의 각부가 도 2에 나타낸 처리 회로(200)에 의해 실현되는 경우, 이러한 기능은, 소프트웨어인 프로그램을 이용하여 실현된다. 탐색 결과 기억부(26), 예측 결과 기억부(28), 불확실성 기억부(30) 및 최적 가공 조건 기억부(32)는, 메모리(202)에 의해 실현된다. 메모리(202)는 프로세서(201)의 작업 영역으로서도 사용된다. 프로세서(201)는, CPU(Central　Processing　Unit) 등이다. 메모리(202)는, 예를 들면, RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리 등의, 비휘발성 또는 휘발성의 반도체 메모리, 자기 디스크 등이 해당한다.
가공 조건 탐색 장치(2)의 탐색 가공 조건 생성부(11), 가공 평가부(12), 기계 학습부(13) 및 최적 가공 조건 생성부(14)를 실현하는 처리 회로가 전용 하드웨어인 경우, 처리 회로는, 예를 들면, FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit)이다. 또, 가공 조건 탐색 장치(2)의 각부는, 프로세서를 구비하는 처리 회로 및 전용 하드웨어를 조합하여 실현되어도 좋다. 가공 조건 탐색 장치(2)의 각부는, 복수의 처리 회로에 의해 실현되어도 좋다.
다음에, 본 실시의 형태의 동작에 대해 설명한다. 도 3은, 본 실시의 형태의 가공 조건 탐색 장치(2)에 있어서의 가공 조건 탐색 처리 순서의 일례를 나타내는 흐름도이다. 가공 조건 탐색 처리가 개시되면, 우선, 가공 조건 생성부(22)가, 초기 가공 조건을 생성한다(단계 S1). 가공 조건 생성부(22)는, 가공 조건으로서 설정 가능한 모든 조합 중에서, 미리 정해진 수의 가공 조건을 초기 가공 조건으로서 선택하는 것에 의해, 초기 가공 조건을 생성한다. 초기 가공 조건의 선택 방법으로서는, 어떠한 방법을 이용해도 좋지만, 실험 계획법, 최적 계획법, 랜덤 샘플링 등을 들 수 있다. 또, 사용자가 과거의 이용 실적 등에서 최적이었다고 생각되는 가공 조건을 짐작할 수 있는 경우는, 사용자로부터 입력된 가공 조건을 초기 가공 조건으로서 이용해도 좋다.
예를 들면, 가공 조건을 구성하는 제어 파라미터가 5개이며, 제어 파라미터마다 11 단계의 값으로부터 가공기(1)에 설정하는 값을 선택할 수 있다고 하면, 가공 조건의 총 조합 수는 161051가지 존재한다. 이 조합 중에서, 10가지의 가공 조건을 초기 가공 조건으로서 선택한다. 또, 가공 조건을 구성하는 제어 파라미터의 수, 제어 파라미터마다 설정 가능한 단계의 수, 초기 가공 조건으로서 선택하는 가공 조건의 수는, 이것들로 한정되지 않는다. 제어 파라미터에 의해, 설정 가능한 단계의 수가 차이가 나도 좋다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 생성한 초기 가공 조건 중에서 1개의 초기 가공 조건을 선택하고, 선택한 초기 가공 조건으로 가공기(1)에 가공을 실시하게 한다(단계 S2). 상세하게는, 가공 조건 생성부(22)는, 초기 가공 조건 중에서 1개를 선택하고, 선택한 초기 가공 조건을 실가공 지령부(23) 및 평가값 생성부(25)에 출력한다. 실가공 지령부(23)는, 가공 조건 생성부(22)로부터 입력된 초기 가공 조건에 근거하여 가공기(1)를 동작시키기 위한 지령을 생성하고, 생성한 지령을 가공기(1)에 출력한다. 이것에 의해, 가공기(1)는, 가공 조건 생성부(22)에 의해 선택된 초기 가공 조건에 근거하는 가공을 실시한다. 본 실시의 형태의 가공 조건 탐색 장치(2)는, 이와 같이, 우선, 초기 가공 조건에 근거하는 가공을 가공기(1)에 실시하게 한다. 초기 가공 조건에 근거하는 가공을 이하, 초기 가공이라고도 부른다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 단계 S2에서 실시된 가공에 대응하는 평가값을 생성한다(단계 S3). 상세하게는, 가공 결과 취득부(24)는, 단계 S2에서 실시된 가공에 대응하는 가공 결과를 나타내는 정보를 취득하여 평가값 생성부(25)에 출력한다. 평가값 생성부(25)는, 가공 결과를 나타내는 정보를 이용하여, 단계 S2에서 실시된 가공의 양부를 나타내는 평가값을 구한다.
평가값은, 상술한 바와 같이, 예를 들면, 0에서 1까지의 값이다. 평가값은, 연속값이어도 좋고, 10 단계 평가라고 하는 이산값이어도 좋다. 예를 들면, 평가값 생성부(25)는, 워크의 절단면이 촬상된 화상을 화상 처리하는 것으로써, 드로스, 산화막 박리, 거칠어짐, 흠집이라고 하는 가공 불량이 생기고 있는 양을 산출하고, 산출한 양에 따라 가공의 양부 상태를 나타내는 평가값을 산출한다. 드로스, 산화막 박리, 거칠어짐, 흠집의 양을 산출하는 방법은 어떠한 방법이어도 괜찮지만, 예를 들면, 평가값 생성부(25)는, 화소의 명도의 차이에 의해 이것들이 생기고 있는 영역을 구하고, 영역의 길이 또는 면적 등에 따라, 가공 불량이 생기고 있는 양을 정량적으로 구한다. 그리고, 가공 불량이 생기고 있는 양이 많을수록 평가값이 낮아지도록, 평가값과 가공 불량이 생기고 있는 양의 대응을 정해 두고, 평가값 생성부(25)는, 이 대응에 근거하여 평가값을 산출한다. 상술한 바와 같이, 평가값은, 사용자에 의해 입력되어도 좋다. 또, 평가값은, 가공 중에 발생한 소리, 광에 따라 결정되어도 좋다. 예를 들면, 가공 중에 발생한 소리의 레벨이 클수록 평가값이 작아지도록 평가값을 정의해 두어도 좋다. 또, 평가값 생성부(25)는, 복수의 종류의 정보를 조합하여 평가값을 산출해도 좋다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 가공 조건과 평가값을 기억한다(단계 S4). 상세하게는, 가공 결과 취득부(24)는, 가공 조건 생성부(22)로부터 수취한 가공 조건과, 단계 S3에서 산출된 평가값을 대응시켜 탐색 결과로서 탐색 결과 기억부(26)에 저장한다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 초기 가공을 종료할지 여부를 판단하고(단계 S5), 초기 가공을 종료하는 경우(단계 S5　예), 후술하는 단계 S6 및 단계 S8의 처리를 실시한다. 단계 S5에서는, 상세하게는, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 단계 S1에서 생성한 모든 초기 가공 조건에 대응하는 가공이 행해졌는지 여부를 판단한다. 가공 조건 탐색 장치(2)는, 단계 S1에서 생성한 모든 초기 가공 조건에 대응하는 가공이 행해진 경우에 초기 가공을 종료한다고 판단한다.
초기 가공을 종료하지 않는 경우(단계 S5　아니오), 가공 조건 탐색 장치(2)는, 단계 S2로부터의 처리를 반복한다. 2번째 이후의 단계 S2에서는, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 지금까지의 단계 S2에서 선택하고 있지 않는 초기 가공 조건을 선택한다. 또, 여기에서는, 가공 조건 탐색 장치(2)가 1개의 초기 가공 조건에 대응하는 가공을 가공기(1)에 실시하게 하여 평가값을 구해 기억하는 것을 반복하는 예를 설명했다. 이 예에 한정하지 않고, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 생성한 모든 초기 가공 조건에 대응하는 가공을 가공기(1)에 실시하게 하고, 이러한 가공에 대응하는 가공 결과를 나타내는 정보를 가공기(1)로부터 취득하여 초기 가공 조건마다의 평가값을 구해 기억하도록 해도 좋다.
단계 S6에서는, 예측부(27)가, 탐색 결과 기억부(26)에 기억된 탐색 결과를 이용하여, 아직 가공이 행해지지 않은 가공 조건인 미탐색 가공 조건에 대응하는 평가값의 예측값을 계산한다. 가공이 행해진 가공 조건에 관해서는, 상술한 단계 S3에 의해, 평가값이 생성되고 있다. 한편, 가공이 행해진 가공 조건은, 모든 가공 조건의 조합의 일부이다. 예를 들면, 가공 조건의 모든 조합이 161041가지이며, 10가지의 초기 가공 조건이 생성되었을 경우, 초기 가공의 종료후에는, 미탐색 가공 조건은 161031가지이다. 따라서, 이 경우, 예측부(27)는, 161031개의, 평가값의 예측값을 산출하게 된다. 또, 후술하는 바와 같이, 단계 S13~단계 S15에 있어서도 가공 조건의 선택과 가공의 실시 및 평가값의 산출이 행해지고, 단계 S15의 뒤에 단계 S6이 실시된다. 단계 S13 ~ 단계 S15를 경유하여, 단계 S6이 실시된 경우에는, 단계 S13에서 설정된 가공 조건은, 미탐색 가공 조건으로부터 제외된다.
예측부(27)가 미탐색 가공 조건에 대응하는 평가값의 예측값을 산출하는 방법, 즉 미탐색 가공 조건에 대응하는 평가값의 예측 방법의 일례로서, 가우스 과정 회귀를 이용하는 방법을 들 수 있다. 예측부(27)가, 가우스 과정 회귀를 이용하여, 미탐색 가공 조건에 대응하는 평가값을 예측하는 경우, 이하와 같은 계산이 행해진다. 가우스 과정 회귀를 이용하는 방법은, 가공 조건에 대한 평가값이 특정의 분포에 따르는 확률 변수라고 가정하여 생성된, 평가값의 가공 조건에 대한 확률 모델을 이용하는 방법의 일례이다. 관측치의 수 즉 가공이 행해져 평가값이 산출되고 있는 가공 조건의 수를 N으로 하고, 그램 행렬을 CN으로 하고, 탐색 결과 기억부(26)에 기록되어 있는 평가값을 나열한 벡터를 t로 한다. 이 때, 가공 조건을 구성하는 제어 파라미터 중의 하나를 xi(i는 자연수)로 하고, 탐색 결과 기억부(26)에 기록되어 있는 각 가공 조건에 있어서의 이 제어 파라미터의 값을 x1~xN로 하면, 미탐색의 가공 조건 xN＋1에 대한 평가값의 예측값 m(xN＋1)는, 이하의 식(1)에 의해 계산할 수 있다. k는, 이하의 식(2)에 나타내는 바와 같이, 탐색이 끝난 가공 조건 x1, … xN의 각각과 xN＋1을 인수로 했을 때의 커넬 함수의 값을 나열한 벡터이다. 또, 위첨자 T는 전치를 나타내고, 위첨자 -1은 역행열을 나타낸다.
　m(xN＋1)=kT·(CN －1)·t　　　··· (1)
Figure 112021145723559-pct00001
또, 여기에서는, 예측부(27)가, 가우스 과정 회귀를 이용한 예측을 행하는 예를 설명했지만, 평가값의 예측 방법은 이것으로 한정되지 않고, 예를 들면, 결정나무, 선형 회귀, 부스팅, 뉴럴 네트워크(neural network)라고 하는 교사 있는 기계 학습을 이용한 방법이어도 좋다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 평가값의 예측값을 기록한다(단계 S7). 상세하게는, 예측부(27)가, 단계 S6에서 산출한 평가값의 예측값을 가공 조건과 대응시켜 예측 결과로서 예측 결과 기억부(28)에 저장한다.
또, 불확실성 평가부(29)가, 탐색 결과 기억부(26)에 기억된 탐색 결과를 이용하여, 미탐색 가공 조건에 대응하는 평가값의 예측에 대한 불확실성을 나타내는 지표를 산출한다(단계 S8). 불확실성을 나타내는 지표의 일례로서, 확률 모델의 일례인 가우스 과정 회귀를 이용하여 산출되는 표준 편차를 들 수 있다. 불확실성 평가부(29)가, 가우스 과정 회귀를 이용하여 불확실성을 나타내는 지표를 산출하는 경우, 예를 들면, 이하와 같은 계산이 행해진다. 관측치의 수 즉 가공이 행해져 평가값이 산출되어 있는 가공 조건의 수를 N으로 하고, 그램 행렬을 CN로 하고, 탐색 결과 기억부(26)에 기록되어 있는 가공 조건을 나열한 벡터를 k로 하고, 미탐색의 가공 조건 xN＋1끼리의 커넬의 값에 예측 모델의 정밀도 파라미터를 더한 스칼라값을 c로 한다. 이 때, 가공 조건을 구성하는 제어 파라미터 중의 하나를 xi(i는 자연수)로 하고, 탐색 결과 기억부(26)에 기록되어 있는 각 가공 조건에 있어서의 이 제어 파라미터의 값을 x1~xN으로 하면, 미탐색 가공 조건 xN＋1에 대한 평가값의 예측에 대한 불확실성을 나타내는 지표인 표준 편차 σ(xN＋1)는 이하의 식(3)에 의해 계산할 수 있다. 또, 식(3)에서는, 분산 σ2(xN＋1)를 구하고 있지만, 분산의 평방근을 계산하는 것으로 표준 편차 σ(xN＋1)를 구할 수 있다.
　　σ2(xN＋1)=c－kT·(CN －1)·k　　··· (3)
또, 여기에서는, 불확실성 평가부(29)가, 가우스 과정 회귀를 이용하여 예측에 대한 불확실성을 나타내는 지표를 산출하는 예를 설명했지만, 불확실성을 나타내는 지표의 산출 방법은 이것으로 한정되지 않고, 예를 들면, 밀도 추정, 혼합 밀도 네트워크라고 하는 수법을 이용해도 좋다.
여기서, 본 실시의 형태에 있어서의 평가값의 예측값과, 예측값의 불확실성에 대해 설명한다. 도 4는, 본 실시의 형태의 평가값의 예측값과, 불확실성을 나타내는 지표를 개념적으로 가리키는 설명도이다. 도 4에는, 가우스 과정 회귀를 이용하여 예측값과 불확실성을 나타내는 지표가 산출되는 예가 나타나고 있다. 도 4의 가로축은, 가공 조건인 제어 파라미터의 값 x를 나타내고, 도 4의 세로축은 평가값을 나타낸다. 도 4의 흑점으로 나타낸 점은, 초기 가공 조건을 이용한 실가공에 근거하여 산출된 평가값(이하, 실가공의 평가값이라고도 함)을 나타낸다. 가우스 과정 회귀를 이용한 예측에서는, 평가값이 가우스 분포에 따르는 것으로 하여 평가값을 예측한다. 이 때문에, 평가값의 예측값을 가우스 분포의 평균 m(x)로 하고, 예측의 불확실성을 나타내는 지표를 가우스 분포의 표준 편차 σ(x)로 하면, 실제의 평가값은, 약 95%의 확률로, m(x)－2σ(x) 이상 또한 m(x)＋2σ(x) 이하의 범위에 들어가는 것이 통계적으로 나타난다. 도 4에 있어서, 실선으로 나타난 곡선은, 평가값의 예측값인 m(x)를 나타내고, 점선으로 나타난 곡선은, m(x)－2σ(x) 및 m(x)＋2σ(x)의 곡선을 나타낸다. 도 4에 나타내는 바와 같이, 실가공의 평가값에 가까운 개소에서는 불확실성을 나타내는 지표는 작아지고, 실가공의 평가값으로부터 멀어진 개소에서는 불확실성을 나타내는 지표는 커진다.
도 3의 설명으로 돌아와, 단계 S8의 후에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 예측값의 불확실성을 나타내는 지표를 기록한다(단계 S9). 상세하게는, 불확실성 평가부(29)가, 단계 S8에서 산출한 예측값의 불확실성을 나타내는 지표를 가공 조건과 대응시켜 불확실성 기억부(30)에 저장한다.
단계 S7 및 단계 S9의 후에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 최적 가공 조건을 계산한다(단계 S10). 상세하게는, 최적 가공 조건 계산부(31)가, 탐색 결과 기억부(26)에 기억된 탐색 결과와, 예측 결과 기억부(28)에 기억된 예측 결과를 이용하여, 평가값이 임계값 이상이며, 또한 허용 오차가 가장 높은 즉 강건성이 가장 높은 가공 조건을 계산한다. 임계값은, 평가값이 0에서 1까지의 값을 취하는 경우에, 가장 품질이 좋은 가공이 행해진 것을 나타내는 값인 1로 할 수 있다. 또는, 임계값은 0.85와 같이 , 1에 가깝고 1보다 작은 값으로 설정되어도 좋다.
여기서, 본 실시의 형태에 있어서, 허용 오차란, 동일한 가공 조건을 이용하여 가공기(1)가 가공을 실시하여 얻어지는 평가값에 편차가 있었다고 해도, 어느 가공 조건을 선택하여 가공을 행하는 경우에, 선택된 가공 조건에 대응된 평가값과 동일한 정도의 평가값이 얻어질 가능성의 높이를 나타낸다. 선택된 가공 조건에 대응된 평가값은, 실가공에 의해 얻어진 평가값 및 평가값의 예측값이며, 이하, 이들 평가값을 상정되는 평가값이라고도 부른다. 본 실시의 형태에서는, 후술하는 바와 같이, 상정되는 평가값에 근거하여, 가공 조건이 선택되지만, 이 때 선택되는 상정되는 평가값이 소망의 값 이상으로 되도록 선택된다. 한편, 이와 같이 하여 선택된 가공 조건에 근거하여 실제로 가공이 행해져 얻어지는 평가값은, 어떠한 요인에 의해, 상정되는 평가값과 다를 가능성이 있다. 본 실시의 형태에서는, 상정되는 평가값과 선택된 가공 조건에 근거하여 실제로 가공이 행해져 얻어지는 평가값이 일치할 가능성의 높이를 허용 오차로서 정의하고, 허용 오차가 높은 가공 조건을 선택하는 것에 의해, 동일한 가공 조건을 이용하여 가공기(1)가 가공을 실시해 얻어지는 평가값에 편차가 있었다고 해도, 소망의 평가값으로 되는 가공이 행해질 가능성을 높인다. 허용 오차의 일례로서, 가공 조건을 구성하는 복수의 제어 파라미터의 파라미터값을 차원으로 하는 다차원 공간에 있어서, 평가값이 임계값 이상으로 되는 임의의 가공 조건에 대응하는 점이, 평가값이 임계값 이상으로 되는 영역과 평가값이 임계값 미만으로 되는 영역의 경계로부터 어느 정도 멀어지고 있는지를 나타내는 값을 들 수 있다. 이 경우, 예를 들면, 평가값이 임계값 이상으로 되는 영역의 중심으로 되는 가공 조건을 허용 오차가 가장 높은 가공 조건이라고 정의할 수 있다.
도 5는, 본 실시의 형태의 허용 오차를 설명하기 위한 도면이다. 도 5에는, 가공 조건을 제 1 제어 파라미터와 제 2 제어 파라미터의 2개의 제어 파라미터로 구성하는 경우에, 제 1 제어 파라미터와 제 2 제어 파라미터 각각의 파라미터값을 가로축 및 세로축에 취한 평면을 도시하고 있다. 도 5에 있어서, 동그라미, 삼각 및 사각으로 나타나는 점은 실가공이 행해진 가공 조건에 대응하는 점을 나타낸다. 동그라미로 나타낸 가공 조건(301)은, 평가값이 0.85 이상으로 된 가공 조건을 나타낸다. 삼각으로 나타낸 가공 조건(302)은, 평가값이 0.45 이상 또한 0.85 미만으로 된 가공 조건을 나타낸다. 사각으로 나타낸 가공 조건(303)은, 평가값이 0.45 미만으로 된 가공 조건을 나타낸다. 이 평가값은, 실가공이 행해진 점에 대응하는 경우에는 실가공에 의해 산출된 평가값이며, 미탐색 가공 조건에 대응하는 점에서는, 상술한 예측값이다.
여기에서는, 예를 들면, 평가값이 0.85 이상인 경우를 양호한 가공이라 하고, 평가값이 0.45 이상 또한 0.85 미만인 경우를 경미한 불량 가공이라 하고, 평가값이 0.45 미만인 경우를 중증의 불량 가공이라 한다. 도 5에 있어서, 영역(311)은, 평가값이 0.85 이상으로 되는 영역이며, 영역(312)은, 평가값이 0.45 이상 또한 0.85 미만으로 되는 영역이며, 영역(313)은, 평가값이 0.45 미만으로 되는 영역이다. 상술한 임계값을 0.85로 하여, 양호한 가공으로 되는 것과 같은 가공 조건의 설정이 바람직한 경우, 평가값이 임계값 이상으로 되는 영역과 평가값이 임계값 미만으로 되는 영역의 경계는, 영역(311)과 영역(312)의 경계가 된다. 이 경우, 영역(311)과 영역(312)의 경계로부터 멀어질수록, 허용 오차가 높은 것으로 된다. 따라서, 예를 들면, 영역(311)의 무게중심인 중심(320)이, 허용 오차가 가장 높은 가공 조건으로 된다. 이 경우, 최적 가공 조건 계산부(31)는, 가공 조건을 구성하는 복수의 제어 파라미터를 차원으로 하는 다차원 공간에 있어서, 평가값이 임계값 이상으로 되는 영역의 무게중심에 대응하는 가공 조건을 최적 가공 조건으로서 구하게 된다.
허용 오차가 가장 높은 가공 조건의 산출 방법은, 상술한 예로 한정되지 않는다. 예를 들면, 평가값의 값에 따라 가중치 부여를 하고, 가중 평균을 취한 좌표가 되는 점에 대응하는 가공 조건을 허용 오차가 가장 높은 가공 조건이라고 해도 좋다. 예를 들면, 도 5에 나타낸 예에 있어서, 임계값을 0.45 이상으로 하고, 평가값이 0.85 이상인 경우의 가중치를 w1로 하고, 평가값이 0.45 이상 또한 0.85 미만인 경우의 가중치를 w2로 하고, w1＋w2=1로 한다. 이 경우, 영역(311)의 무게중심의 좌표를 p1로 하고, 영역(312)의 무게중심의 좌표를 p2로 하면, 허용 오차가 가장 높은 좌표 pL를, 이하의 식(4)에 의해 구할 수 있다.
　pL=w1×p1＋w2×p2　　　··· (4)
또, 가중 평균의 산출 방법은 상술한 예로 한정되지 않는다. 또, 상술한 바와 같이, 예측값은, 모든 미탐색 가공 조건에 관해서 계산되고, 이들 결과를 이용하여 상술한 영역이 계산된다. 따라서, 실제로는, 도 5에 나타낸 바와 같이 연속적인 경계가 산출되는 것이 아니라, 이산적으로 배치된 점에 대해서 평가값의 예측값이 산출된다. 따라서, 예를 들면 영역(311)의 무게중심의 좌표가 계산되는 경우에는, 영역(311) 내에 이산적으로 배치된 점의 각 좌표값의 무게중심이 계산되게 된다. 가중 평균에 대해서도 마찬가지이다. 이 때문에, 무게중심인 중심점, 또는 가중 평균을 구할 때에, 가공 조건의 조합의 수가 많으면 계산량이 증가한다. 따라서, 계산량 삭감을 위해, 고려하는 가공 조건을 솎아낸 다음, 상술한 중심점, 가중 평균을 계산해도 좋다.
본 실시의 형태에서는, 상술한 바와 같이, 예를 들면, 영역(311)의 무게중심인 중심(320)을, 허용 오차가 가장 높은 최적 가공 조건으로서 선택하고 있기 때문에, 최적 가공 조건은 영역(311)의 경계로부터 멀어지고 있다. 이것에 대해, 특허문헌 1과 같이, 실가공의 탐색에 의해 평가값이 최고로 되는 점을 구하고, 그 점을 중심으로 실가공에 의한 탐색을 행하면 예를 들면, 영역(330) 내를 탐색하게 된다. 영역(330)은, 영역(311) 내의 지면의 오른쪽 위에 치우친 영역으로 되어 있고, 이 영역 내에서, 최적 가공 조건을 탐색해도, 본 실시의 형태에서 선택되는 최적 가공 조건보다, 영역(311)의 경계에 가까운 가공 조건밖에 탐색할 수 없다. 이와 같이, 본 실시의 형태에서는, 영역(311)의 경계로부터 멀어진 가공 조건을 최적 가공 조건으로서 선택할 수 있기 때문에, 동일한 가공 조건에 의해 얻어지는 가공 결과에 편차가 있는 경우에도, 소망의 가공 결과가 얻어질 가능성이 높아진다.
도 3의 설명으로 돌아와, 단계 S10의 후에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 최적 가공 조건을 기억한다(단계 S11). 상세하게는, 최적 가공 조건 계산부(31)가, 단계 S10에서 구한 최적 가공 조건을 최적 가공 조건 기억부(32)에 저장한다.
다음에, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 탐색을 종료할지 여부를 판단하고(단계 S12), 탐색을 종료하는 경우(단계 S12 예), 처리를 종료한다. 상세하게는, 단계 S12에서는, 탐색 종료 판정부(21)가, 탐색 종료 조건을 만족하고 있는지 여부를 판단한다. 탐색 종료 조건의 예로서는, 모든 가공 조건에 관해서, 평가값의 예측의 불확실성을 나타내는 지표가 임계값 이하로 되어 있다고 하는 조건을 들 수 있다. 또, 탐색 종료 판정부(21)는, 불확실성을 나타내는 지표와 예측값에 근거하여, 예측값이 잘못되어 있을 확률인 예측 오류율을 산출하고, 예측 오류율에 근거하여 가공 조건의 탐색을 종료할지 여부를 판단해도 좋다. 또, 탐색 종료 조건의 예로서, 예측을 크게 벗어날 가능성이 있는 가공 조건의 수가 지정한 개수 이하가 된다고 하는 조건을 들 수 있다. 이것은, 예측값은 주변의 복수의 실측값에 근거하여 산출되기 때문에, 실측값과 예측값이 크게 다른 가공 조건이 있으면, 이 가공 조건의 실측값이 탐색 공간의 넓은 범위에 영향을 미쳐 예측값이 크게 바뀌기 때문이다.
예를 들면, 평가값을 0에서 1의 값으로 하고, 1이 가장 좋은 가공이 행해진 것을 나타내는 값이라고 한다. 0에서 1까지의 평가값의 범위 중에서, 사용자에게 있어 예측된 평가값과 실제의 가공에서 얻어진 평가값이 크게 다른 것은 바람직하지 않다. 예를 들면, 평가값 0.85 이상의 가공을 양호한 가공이라고 판단한다고 가정하고, 평가값 0.95로 예측된 가공 조건으로 실제의 가공을 행하여, 이 가공에 의해 구해진 평가값이 0.9이었다고 해도 제품의 품질에 대한 영향은 적다. 한편, 평가값 0.95로 예측된 가공 조건으로 실제의 가공을 행하여, 이 가공에 의해 구해진 평가값이 0.2었다고 하면, 품질이 좋은 가공 조건으로 가공이 행해졌을 것인데 중증의 가공 불량으로 되어 영향이 크다. 이와 같이, 중증의 가공 불량으로 되는 범위와 양호한 가공이라고 판단되는 범위와 같이, 실제의 가공으로 얻어지는 평가값과 예측값이 속하는 범위가 서로 바뀌면 영향이 큰 2개의 범위가 있는 경우, 이러한 예측의 오류가 생길 확률인 예측 오류율을 탐색 종료의 판정에 이용해도 좋다.
예를 들면, 평가값이 제 1 범위 내로 되는 가공 조건을 그룹 ＃1로 하고, 평가값이 제 2 범위 내로 되는 가공 조건을 그룹 ＃2로 한다. 제 1 범위는, 예를 들면 0 이상 또한 0.3 미만이며, 제 2 범위는 제 1 범위와 중복되지 않는 범위이며, 예를 들면 0.7 이상 또한 1 이하이다. 이 경우에, 그룹 ＃2에 속한다고 예측된 가공 조건으로 가공한 경우에, 실제로는, 그룹 ＃1에 대응하는 평가값으로 되는 것은 바람직하지 않다. 또, 그룹 ＃1에 속한다고 예측된 가공 조건으로 가공한 경우에, 실제로는, 그룹 ＃2에 대응하는 평가값으로 되는 것은 바람직하지 않다. 따라서, 탐색 종료 판정부(21)는, 예측 결과 기억부(28)에 기억된 예측 결과와 불확실성 기억부(30)에 기억된 예측의 불확실성을 나타내는 지표를 이용하여, 제 1 예측 오류율과 제 2 예측 오류율을 계산한다. 제 1 예측 오류율은, 그룹 ＃1에 속한다고 예측된 가공 조건이 실제로는 그룹 ＃2에 속할 확률이며, 제 2 예측 오류율은, 그룹 ＃2에 속한다고 예측된 가공 조건이 실제로는 그룹 ＃1에 속할 확률이다. 환언하면, 제 1 예측 오류율은, 예측값이 제 1 범위 내라고 예측되는 가공 조건의 실제의 평가값이, 제 1 범위와는 중복되지 않는 제 2 범위 내로 될 확률이다. 여기서, 가우스 과정 회귀를 이용하는 전제로 하고, 임의의 가공 조건 x에 대한 평가값의 예측값 m(x)가 0≤m(x)≤0.3이라고 하고, 즉 임의의 가공 조건 x가 그룹 ＃1에 속한다고 예측되었다고 하고, 예측에 대한 불확실성의 표준 편차를 σ(x)로 한다. 이 때, 가공 조건 x가, 실제로는, 그룹 ＃1이 아니라, 그룹 ＃2에 속할 확률인 제 1 예측 오류율은 다음의 식(5)에 의해 계산할 수 있다. 제 2 예측 오류율도 적분 범위를 변경하는 것에 의해 마찬가지로 계산할 수 있다. z는, 적분을 행하기 위한 변수이다.
Figure 112021145723559-pct00002
탐색 종료 판정부(21)는, 제 1 예측 오류율과 제 2 예측 오류율의 양쪽이 정해진 값 이하인 경우에, 탐색 종료라고 판단해도 좋고, 제 1 예측 오류율이 정해진 값 이하인 경우 탐색 종료라고 판단해도 좋다. 이와 같이 하여 산출된, 제 1 예측 오류율과 제 2 예측 오류율은, 예측이 잘못되어 있을 확률을 나타내는 예측 오류율의 일례이다. 예측 오류율은, 예측과 실측의 차이에 관한 지표이면 좋고, 상술한 예로 한정되지 않는다. 예를 들면, 예측 오류율은, 상술한 평가값의 예측의 불확실성을 나타내는 지표여도 좋다. 또, 탐색 종료 판정부(21)는, 평가값의 예측의 불확실성을 나타내는 지표가 임계값 이상이고 또한 제 1 예측 오류율이 정해진 값 이하인 경우에, 탐색 종료라고 판단하는 등, 복수의 항목을 조합하여 탐색 종료의 판단을 행해도 좋다.
단계 S12에서, 탐색을 종료하지 않는다고 판단한 경우(단계 S12 아니오), 가공 조건 탐색 장치(2)는, 다음에 탐색하는 가공 조건을 생성한다(단계 S13). 상세하게는, 탐색 종료 판정부(21)가, 탐색 종료 조건을 만족시키지 않는다고 판단하면, 가공 조건 생성부(22)에, 다음에 탐색하는 가공 조건의 생성을 지시하고, 가공 조건 생성부(22)가 지시에 근거하여, 모든 가공 조건 중에서, 다음에 탐색할 가공 조건 즉 새로운 가공 조건을 선택하고, 선택한 가공 조건을 실가공 지령부(23)에 출력한다. 탐색 종료 판정부(21)는, 예를 들면, 불확실성을 나타내는 지표에 근거하여, 가공 조건의 탐색을 종료할지 여부를 판단하고, 탐색을 종료하지 않는 경우에는, 가공 조건 생성부(22)에 새로운 가공 조건을 생성하게 한다.
탐색 종료 판정부(21)가, 다음에 탐색하는 가공 조건을 선택할 때의 선택 방법의 일례로서, 양호한 가공과 불량 가공의 경계의 가공 결과에 대한 평가값에 대응하는 가공 조건을 선택하는 방법을 들 수 있다. 양호한 가공과 불량 가공의 경계의 가공 결과에 대한 평가값에 대응하는 가공 조건의 다차원 공간에 있어서의 영역이 명확하게 되면, 그 영역의 내측을 평가값이 높은 영역, 외측을 평가값이 낮은 영역으로 판정할 수 있고, 적은 시행 횟수로 평가값이 높아지는 영역의 중심 좌표를 구할 수 있다.
예를 들면, 평가값이 0.7 부근이 되는 가공 조건을 선택하는 경우, 가공 조건 x에 대한 평가값의 예측값을 m(x), 예측에 대한 불확실성을 나타내는 지표인 표준 편차를 σ(x)로 한다. 이 때, 탐색 종료 판정부(21)는, 다음의 식(6)의 값이 최대로 되는 x를 선택하면, 평가값이 0.7에 가까운 가공 조건을 얻을 수 있다.
　－(m(x)－0.7)2＋κ·σ(x) ··· (6)
여기서, κ는 예측과 그 불확실성의 가중치 부여를 결정하는 파라미터이며, κ가 작아질수록 예측 중시의 탐색으로 되고, κ가 커질수록 불확실성 중시의 탐색으로 된다. 목표로 하는 평가값의 값에 대해서는, 탐색 개시부터 종료까지 동일한 값으로 고정해도 좋고, 탐색할 때마다 다른 값으로 해도 좋다. 또, 탐색 종료 판정부(21)가 상술한 예측 오류율을 계산하는 경우, 탐색 종료 판정부(21)로부터 예측 오류율을 취득하여, 예측 오류율이 높은 범위 내에서 가공 조건을 선택해도 좋다. 또는, 가공 조건 생성부(22)가, 탐색 종료 판정부(21)와 마찬가지로, 예측 결과 기억부(28)에 기억된 예측 결과와 불확실성 기억부(30)에 기억된 예측의 불확실성을 나타내는 지표에 근거하여 예측 오류율을 구하고, 구한 예측 오류율에 근거하여 가공 조건을 생성해도 좋다. 예를 들면, 가공 조건 생성부(22)가, 예측 오류율이 높은 범위 내로부터 가공 조건을 선택한다.
단계 S13의 뒤에, 단계 S2, 단계 S3과 마찬가지로, 단계 S14, 단계 S15가 실시되고, 단계 S15의 뒤에, 단계 S6 및 단계 S8이 다시 실시된다.
표시부(15)는, 상술한 처리의 과정에서 얻어진 데이터, 처리의 결과 얻어진 최적 가공 조건 등을 표시할 수 있다. 예를 들면, 표시부(15)는, 가공 평가부(12)에 의해 생성된 평가값과 대응하는 가공 조건을 대응시켜 표시하고, 또한, 예측부(27)에 의해 생성된 예측값과 대응하는 가공 조건을 대응시켜 표시하고, 또한 최적 가공 조건을 표시할 수 있다. 도 6은, 본 실시의 형태의 가공 조건과 평가값의 표시예를 나타내는 도면이다. 도 6에 나타낸 예에서는, 2개의 제어 파라미터의 각각을 가로축 및 세로축에 취하고, 가공 조건을 나타내는 각 점에 있어서의 평가값을 도형의 차이로 나타내고 있다. 도 6에서는, 해칭된 도형에 대응하는 점이, 탐색 완료된 가공 조건을 나타내고, 해칭되어 있지 않은 도형에 대응하는 점이 예측된 가공 조건을 나타낸다. 또, 동그라미의 도형은 평가값이 양호한 가공에 대응하는 평가값인 것을 나타내고, 사각의 도형은 평가값이 불량 가공에 대응하는 평가값인 것을 나타내고, 삼각의 도형은 평가값이 경미한 불량 가공에 대응하는 평가값인 것을 나타낸다. 이중(二重) 동그라미로 나타난 점은, 추정된 최적 가공 조건을 나타낸다. 또, 도 6의 각 가공 조건을 나타내는 점의 배경에는, 양호한 가공의 범위를 세로의 해칭으로 나타내고 있다. 가공 조건과 평가값의 표시예는, 도 6에 나타낸 예로 한정되지 않는다.
이상 설명한 예에서는, 가공기(1)가 레이저 가공기라고 하여 설명했지만, 상술한 바와 같이, 가공기(1)는 레이저 가공기로 한정되지 않는다. 본 실시의 형태에서 설명한 가공 조건의 탐색 방법을, 레이저 가공기 이외의 가공기(1)에 적용하는 경우, 가공기(1)에 따른 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을, 마찬가지로 탐색할 수 있다. 예를 들면, 가공기(1)가 와이어 방전 가공기인 경우는, 방전 휴지 시간, 방전 펄스 에너지, 평균 가공 전압 등을 제어 파라미터로 할 수 있다.
이상과 같이, 이 실시의 형태에 의하면, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 가공기(1)에 설정 가능한 1개 이상의 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을 생성하는 가공 조건 생성부(22)와, 가공 조건 생성부(22)에 의해 생성된 가공 조건에 근거하여 실시된 가공을 평가하기 위한 정보에 근거하여, 실시된 가공의 양부(良否)를 나타내는 평가값을 산출하는 가공 평가부(12)를 구비한다. 또한 가공 조건 탐색 장치(2)는, 가공 평가부(12)에 의해 산출된 평가값에 근거하여, 대응하는 가공이 실시되어 있지 않은 가공 조건의 평가값을 예측하는 예측부(27)를 구비한다. 또한 가공 조건 탐색 장치(2)는, 예측부(27)에 의해 예측된 예측값을 이용하여, 평가값이 임계값 이상이고 또한 허용 오차가 높은 가공 조건을 계산하는 최적 가공 조건 계산부(31)를 구비한다. 이것에 의해, 적은 시행 횟수로, 소망의 평가값 이상의 가공 결과가 얻어질 가능성이 높은 가공 조건을 구할 수 있다.
또, 가공 조건 탐색 장치(2)는, 예측부(27)에 의한 예측의 불확실성을 나타내는 지표를 계산하는 불확실성 평가부(29)를 구비하고, 이 지표를 이용하여 탐색 종료 조건을 만족하는지 여부를 판정하고, 탐색을 종료하지 않는 경우에는, 실가공을 행하는 가공 조건을 추가로 새롭게 생성하여, 생성한 가공 조건에 근거하여 행해진 가공에 대응하는 평가값을 계산한다. 그리고, 탐색 종료 조건을 만족시킬 때까지, 가공 조건 생성부(22), 실가공 지령부(23), 예측부(27), 불확실성 평가부(29) 및 최적 가공 조건 계산부(31)의 처리를 반복한다. 이것에 의해, 초기 탐색으로서 실가공을 행하는 가공 조건의 수를 줄일 수 있고, 탐색 종료 조건을 만족시키는 최저한의 실가공의 횟수로, 최적인 가공 조건을 얻을 수 있다.
이상의 실시의 형태에 나타낸 구성은, 본 발명의 내용의 일례를 나타내는 것이며, 다른 공지의 기술과 조합하는 것도 가능하고, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서, 구성의 일부를 생략, 변경하는 것도 가능하다.
1 : 가공기 2 : 가공 조건 탐색 장치
11 : 탐색 가공 조건 생성부 12 : 가공 평가부
13 : 기계 학습부 14 : 최적 가공 조건 생성부
15 : 표시부 21 : 탐색 종료 판정부
22 : 가공 조건 생성부 23 : 실 가공 지령부
24 : 가공 결과 취득부 25 : 평가값 생성부
26 : 탐색 결과 기억부 27 : 예측부
28 : 예측 결과 기억부 29 : 불확실성 평가부
30 : 불확실성 기억부 31 : 최적 가공 조건 계산부
32 : 최적 가공 조건 기억부

Claims (10)

  1. 가공기에 설정 가능한 1개 이상의 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을 생성하는 가공 조건 생성부와,
    상기 가공 조건 생성부에 의해 생성된 가공 조건에 근거한 가공을 상기 가공기에 실시하게 하는 실가공 지령부와,
    실시된 가공의 가공 결과를 나타내는 정보에 근거하여, 상기 실시된 가공의 평가값을 생성하는 가공 평가부와,
    상기 평가값과, 상기 평가값에 대응하는 상기 가공 조건에 근거하여, 가공이 실시되어 있지 않은 가공 조건에 대응하는 평가값을 예측하는 예측부와,
    상기 예측부에 의해 예측된 예측값과, 상기 가공 평가부에 의해 생성된 평가값에 근거하여, 평가값이 임계값 이상이고 또한 허용 오차가 최대로 되는 가공 조건인 최적 가공 조건을 구하는 최적 가공 조건 계산부와,
    상기 예측부에 의한 예측의 불확실성을 나타내는 지표를 산출하는 불확실성 평가부와,
    상기 지표에 근거하여, 가공 조건의 탐색을 종료할지 여부를 판단하고, 탐색을 종료하지 않는 경우에는, 상기 가공 조건 생성부에 새로운 가공 조건을 생성하게 하는 탐색 종료 판정부
    를 구비하고,
    상기 평가값은, 값이 클수록 가공 결과가 좋은 것을 나타내고,
    상기 탐색 종료 판정부에 의해 탐색을 종료한다고 판단될 때까지, 상기 가공 조건 생성부, 상기 실가공 지령부, 상기 가공 평가부, 상기 예측부, 상기 불확실성 평가부 및 상기 최적 가공 조건 계산부의 처리를 반복하는 것을 특징으로 하는
    가공 조건 탐색 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 탐색 종료 판정부는, 상기 지표와 상기 예측값에 근거하여, 예측값이 잘못되어 있을 확률인 예측 오류율을 산출하고, 상기 예측 오류율에 근거하여 가공 조건의 탐색을 종료할지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 가공 조건 탐색 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 탐색 종료 판정부는, 상기 지표와 상기 예측값에 근거하여, 예측값이 제 1 범위 내라고 예측되는 가공 조건의 실제의 평가값이 상기 제 1 범위와는 중복하지 않는 제 2 범위 내로 될 확률인 제 1 예측 오류율을 산출하고, 상기 제 1 예측 오류율에 근거하여 가공 조건의 탐색을 종료할지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 가공 조건 탐색 장치.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가공 조건 생성부는, 상기 예측값에 근거하여, 가공 조건에 대한 평가값이 중간의 값이 되는 가공 조건을 생성하는 것을 특징으로 하는 가공 조건 탐색 장치.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가공 조건 생성부는, 상기 예측값이 잘못되어 있을 확률인 예측 오류율을 이용하여, 가공 조건을 생성하는 것을 특징으로 하는 가공 조건 탐색 장치.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 예측부는, 가공 조건에 대한 평가값이 특정의 분포에 따르는 확률 변수라고 가정하여 생성된, 평가값의 상기 가공 조건에 대한 확률 모델을 이용하여 상기 예측값을 생성하고,
    상기 불확실성 평가부는, 상기 확률 모델을 이용하여 상기 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는
    가공 조건 탐색 장치.
  7. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 최적 가공 조건 계산부는, 가공 조건을 구성하는 복수의 제어 파라미터를 차원으로 하는 다차원 공간에 있어서, 상기 평가값이 임계값 이상으로 되는 영역의 무게중심에 대응하는 가공 조건을 상기 최적 가공 조건으로서 구하는 것을 특징으로 하는 가공 조건 탐색 장치.
  8. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가공 평가부에 의해 생성된 평가값과 대응하는 가공 조건을 대응시켜 표시하고, 또한, 상기 예측부에 의해 생성된 예측값과 대응하는 가공 조건을 대응시켜 표시하고, 상기 최적 가공 조건을 표시하는 표시부를 구비하는 것을 특징으로 하는 가공 조건 탐색 장치.
  9. 가공 조건 탐색 장치가,
    가공기에 설정 가능한 1개 이상의 제어 파라미터로 구성되는 가공 조건을 생성하는 가공 조건 생성 단계와,
    상기 가공 조건 생성 단계에 의해 생성된 가공 조건에 근거한 가공을 상기 가공기에 실시하게 하는 실가공 지령 단계와,
    실시된 가공의 가공 결과를 나타내는 정보에 근거하여, 상기 실시된 가공의 평가값을 생성하는 가공 평가 단계와,
    상기 평가값과, 상기 평가값에 대응하는 상기 가공 조건에 근거하여, 가공이 실시되어 있지 않은 가공 조건에 대응하는 평가값을 예측하는 예측 단계와,
    상기 예측 단계에 의해 예측된 예측값과, 상기 가공 평가 단계에 의해 생성된 평가값에 근거하여, 평가값이 임계값 이상이고 또한 허용 오차가 최대로 되는 가공 조건인 최적 가공 조건을 구하는 최적 가공 조건 계산 단계와,
    상기 예측 단계에 의한 예측의 불확실성을 나타내는 지표를 산출하는 불확실성 평가 단계와,
    상기 지표에 근거하여, 가공 조건의 탐색을 종료할지 여부를 판단하는 탐색 종료 판정 단계
    를 포함하고,
    상기 평가값은, 값이 클수록 가공 결과가 좋은 것을 나타내고,
    상기 탐색 종료 판정 단계에 의해 탐색을 종료한다고 판단될 때까지, 상기 가공 조건 생성 단계, 상기 실가공 지령 단계, 상기 가공 평가 단계, 상기 예측 단계, 상기 불확실성 평가 단계 및 상기 최적 가공 조건 계산 단계를 반복하는 것을 특징으로 하는
    가공 조건 탐색 방법.
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