WO2022215127A1 - レーザ加工装置、学習装置、および推論装置 - Google Patents

レーザ加工装置、学習装置、および推論装置 Download PDF

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    • B23K26/36—Removing material
    • B23K26/38—Removing material by boring or cutting
    • B23K26/382—Removing material by boring or cutting by boring

Definitions

  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object thereof is to obtain a laser processing apparatus capable of detecting a processed hole with processing abnormality during processing.
  • the laser processing apparatus of the present disclosure splits the laser light output from the laser oscillator into the transmitted first laser light and the reflected second laser light.
  • a spectroscopic unit that performs laser drilling on the first substrate using the first laser beam; and a second processing unit that performs laser drilling on the second substrate using the second laser beam.
  • the spectroscopic section is a thin film polarizer, and has a first surface for sending out the first laser light to the first processing section and a second surface for sending out the second laser light to the second processing section.
  • the two planes are non-parallel.
  • the laser processing device 1 forms a plurality of processing holes H in each of the workpieces WL and WR.
  • the workpiece WL is the first substrate
  • the workpiece WR is the second substrate.
  • the workpiece WR which is the second substrate
  • the laser processing apparatus 1 simultaneously performs laser processing on each of the two substrates.
  • the laser processing apparatus 1 simultaneously performs laser processing at two locations on one substrate.
  • the laser processing apparatus 1 has a control device 40 , a laser processing mechanism 20 and a determination device 10 .
  • the plane of incidence of the laser light 2 and the plane of emission of the reflected light are not parallel but inclined. Therefore, the reflected light from the workpiece WL and the reflected light from the workpiece WR are sent out from the TFP 7 in different directions.
  • reflected light beams sent out in different directions are detected by separate sensors (reflected light sensors 30L and 30R, which will be described later). Then, based on the reflected light intensity of the reflected light detected by the separate sensors, the determination device 10 determines whether the machined hole H of the workpiece WL and the machined hole H of the workpiece WR are normal. It is determined whether or not it is H.
  • the determination unit 13 determines the processing state of the workpiece WR based on the reflected light intensity received from the reflected light sensor 30R.
  • the determination unit 13 determines that the processing state of the workpiece WR is abnormal when the reflected light intensity received from the reflected light sensor 30R is greater than the threshold, and determines that the processing state of the workpiece WR is abnormal when the intensity is equal to or less than the threshold. Determined to be normal.
  • the threshold (first threshold) used by the determination unit 13 to determine the processing state of the workpiece WL and the threshold (second threshold) used to determine the processing state of the workpiece WR are different values. , or the same value.
  • the determination unit 13 may acquire the coordinates of the machining hole H being machined from the control device 40 . Thereby, the determination unit 13 can specify at which position of the workpieces WL and WR the defective machining has occurred.
  • the output unit 14 outputs the result of determination by the determination unit 13 to an external device. For example, the output unit 14 outputs the determination result to a display device and causes the display device to display the determination result.
  • the reflected light 63 is transmitted through the bottom surface 42 .
  • the reflected light 63 is sent out from the TFP 7 as the reflected light 64 inclined by a specific angle (second angle) from the traveling direction of the reflected light 63 .
  • the top surface 41 and the bottom surface 42 are non-parallel. Therefore, the traveling direction of the laser light 61 and the traveling direction of the reflected light 63 are different directions.
  • the reflected light 64 and the reflected light 54 emitted from the TFP 7 differ in traveling direction by an angle ⁇ . That is, since the bottom surface 42 of the TFP 7 is inclined with respect to the top surface 41, the reflected light beams 54 and 64 from the workpieces WL and WR are separated into two directions with a specific angle ⁇ and then specified. can be directed to a position. This makes it possible to detect the reflected light 64 and the reflected light 54 at different positions.
  • the reflected light 54 is the first reflected light
  • the reflected light 64 is the second reflected light.
  • the laser processing device 1 forms a processing hole H by irradiating the workpieces WL and WR with the laser beam 2 .
  • the workpieces WL, WR have a defect or the like, and the laser beam 2 is not sufficiently absorbed in the workpieces WL, WR, resulting in non-penetrating or small-diameter holes.
  • the laser light 2 that is not used for processing returns to the TFP 7 as reflected light that is relatively stronger than the reflected light during normal processing.
  • the determination device 10 determines the presence or absence of processing abnormality during laser processing based on the reflected light intensity detected by the reflected light sensors 30L and 30R.
  • the laser processing apparatus 1 may send a part of the reflected light 54, 64 sent from the TFP 7 to the reflected light sensors 30L, 30R. In this case, the laser processing apparatus 1 guides the rest of the reflected light to the damper to attenuate or absorb it.
  • the defect judgment based on the reflected light intensity may be learned by the learning device and inferred by the inference device.
  • the learning phase by the learning device and the utilization phase by the inference device will be described below.
  • the learning device and the reasoning device may be arranged inside the laser processing device 1 or may be arranged outside the laser processing device 1 .
  • a case will be described below in which the laser processing apparatus 1 includes a learning device and an inference device, and the learning device and the inference device are components of the laser processing device 1 .
  • the model generation unit 72 learns the presence or absence of abnormal holes by so-called unsupervised learning, for example, according to a grouping method based on the K-means method.
  • the K-means method is a non-hierarchical clustering algorithm, and is a method of classifying a given number of clusters into k clusters using the average of clusters.
  • the inference unit 82 outputs the presence or absence of an abnormal hole obtained based on the reflected light intensity to an external device such as a display device.
  • the model generation unit 72 may learn the presence or absence of an abnormal hole according to learning data created for a plurality of laser processing apparatuses.
  • the model generating unit 72 may acquire learning data from a plurality of laser processing apparatuses used in the same area, or may acquire learning data collected from a plurality of laser processing apparatuses operating independently in different areas. You may learn the judgment of the presence or absence of an abnormal hole using data for. It is also possible to add or remove a laser processing device that collects learning data from the target on the way. Furthermore, a learning device that has learned the presence or absence of an abnormal hole in a certain laser processing device is applied to a different laser processing device, and the laser processing device relearns and updates the presence or absence of an abnormal hole. You may do so.
  • the determination program may be stored in a computer-readable storage medium in an installable or executable format and provided as a computer program product. Also, the determination program may be provided to the determination device 10 via a network such as the Internet. It should be noted that the functions of the determination device 10 may be partly realized by dedicated hardware such as a dedicated circuit, and partly realized by software or firmware.

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Abstract

レーザ光を、透過させた第１レーザ光と反射させた第２レーザ光とに分光するＴＦＰ（７）と、第１レーザ光を用いて被加工物（ＷＬ）にレーザ穴あけ加工を行うレーザヘッド（２９Ｌ）と、第２レーザ光を用いて被加工物（ＷＲ）にレーザ穴あけ加工を行うレーザヘッド（２９Ｒ）と、を備え、ＴＦＰ（７）は、薄膜偏光子であり、第１レーザ光をレーザヘッド（２９Ｌ）に送り出す第１面と、第２レーザ光をレーザヘッド（２９Ｒ）に送り出す第２面とを有するとともに、第１面と第２面とは非平行である。

Description

レーザ加工装置、学習装置、および推論装置
　本開示は、加工異常のあった加工穴を検出するレーザ加工装置、学習装置、および推論装置に関する。
　レーザ加工装置は、レーザ光を被加工物に照射することによって、被加工物に加工穴を形成する。レーザ加工装置によるレーザ加工では、所望寸法の加工穴を安定して形成することが望まれる。
　特許文献１に記載のレーザ加工装置は、レーザ発振装置から射出されたレーザビームを第１の薄膜偏光子（ＴＦＰ：Thin　Film　Polarizer）で第１サブビームと第２サブビームとに分割している。第１サブビームは、反射ミラーで反射されて第２の薄膜偏光子に送られ、第２サブビームは、アダプティブミラーで反射されて第２の薄膜偏光子に送られる。第２の薄膜偏光子は、第１サブビームと第２サブビームとを合成することで、加工用ビームを生成している。これにより、加工用ビームで被加工物が加工される。
特開２０１４－１６１８８９号公報
　しかしながら、上記特許文献１の技術では、加工中には加工穴を検査していないので、未貫通穴または小径穴などの加工異常が発生した場合であっても、加工中には加工異常のあった加工穴を検出することはできないという問題があった。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、加工中に加工異常のあった加工穴を検出することができるレーザ加工装置を得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示のレーザ加工装置は、レーザ発振器から出力されたレーザ光を、透過させた第１レーザ光と反射させた第２レーザ光とに分光する分光部と、第１レーザ光を用いて第１基板にレーザ穴あけ加工を行う第１加工部と、第２レーザ光を用いて第２基板にレーザ穴あけ加工を行う第２加工部とを備える。分光部は、薄膜偏光子であり、第１レーザ光を第１加工部に送り出す第１面と、第２レーザ光を第２加工部に送り出す第２面とを有するとともに、第１面と第２面とは非平行である。
　本開示にかかるレーザ加工装置は、加工中に加工異常のあった加工穴を検出することができるという効果を奏する。
実施の形態に係るレーザ加工装置の構成を示す図 実施の形態に係るレーザ加工装置が備えるレーザ加工機構の構成を示す図 実施の形態に係るレーザ加工装置が備えるＴＦＰの構成を示す図 実施の形態に係るレーザ加工装置が備える反射光センサの配置位置を説明するための図 実施の形態にかかる学習装置の構成を示す図 実施の形態にかかる学習装置による学習処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態にかかる推論装置の構成を示す図 実施の形態にかかる推論装置による推論処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態にかかる判定装置を実現するハードウェア構成例を示す図
　以下に、本開示の実施の形態にかかるレーザ加工装置、学習装置、および推論装置を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態．
　図１は、実施の形態に係るレーザ加工装置の構成を示す図である。図２は、実施の形態に係るレーザ加工装置が備えるレーザ加工機構の構成を示す図である。なお、図２では、レーザ加工装置１が備える加工テーブル２５Ｌ，２５Ｒおよび被加工物ＷＬ，ＷＲを立体的に図示しているが、他の構成要素は模式的に図示している。以下では、加工テーブル２５Ｌ，２５Ｒの上面と平行な面内の２つの軸であって互いに直交する２つの軸をＸ軸およびＹ軸とする。また、Ｘ軸およびＹ軸に直交する軸をＺ軸とする。
　レーザ加工装置１は、被加工物ＷＬ，ＷＲにレーザ光２を照射して左側（Ｌ軸側）の被加工物ＷＬと右側（Ｒ軸側）の被加工物ＷＲに加工穴Ｈを形成する２ヘッドの２軸同時穴あけ加工を行うレーザ加工装置である。
　レーザ加工装置１は、各被加工物ＷＬ，ＷＲに複数の加工穴Ｈを形成する。被加工物ＷＬが第１基板であり、被加工物ＷＲが第２基板である。第１基板である被加工物ＷＬと第２基板である被加工物ＷＲとは、別々の基板であってもよいし、１枚からなる同一の基板であってもよい。被加工物ＷＬと被加工物ＷＲとが別々の基板である場合には、レーザ加工装置１は、２枚の基板のそれぞれに対して同時にレーザ加工を実行する。被加工物ＷＬと被加工物ＷＲとが１枚からなる同一の基板である場合には、レーザ加工装置１は、１枚の基板に対して２箇所同時にレーザ加工を実行する。レーザ加工装置１は、制御装置４０と、レーザ加工機構２０と、判定装置１０とを有している。
　制御装置４０は、レーザ加工機構２０に接続されており、レーザ加工機構２０を制御する。レーザ加工機構２０は、制御装置４０からの加工指示に基づいて、各被加工物ＷＬ，ＷＲのレーザ加工を行う。
　判定装置１０は、レーザ加工機構２０に接続されている。判定装置１０は、レーザ加工中に加工穴Ｈが正常に形成されたか否かを判定するコンピュータである。
　レーザ加工機構２０は、Ｒ軸およびＬ軸の各アクチュエータ（例えば、ガルバノ）でレーザ加工を行うよう構成されている。レーザ加工機構２０は、薄膜偏光子であるＴＦＰ７と、２組のレーザヘッド２９Ｌ，２９Ｒと、被加工物ＷＬ，ＷＲを載置する加工テーブル２５Ｌ，２５Ｒと、レーザ発振器８と、反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒとを備えている。
　ＴＦＰ７は、レーザ光２が有する偏光成分を入射面に対するＰ偏光成分（透過光の成分）とＳ偏光成分（反射光の成分）とに分光する分光部である。
　レーザヘッド２９Ｌ，２９Ｒは、ＴＦＰ７で反射および透過したレーザ光２を被加工物ＷＬ，ＷＲに照射することで、被加工物ＷＬ，ＷＲに穴あけ加工を行う。反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒは、被加工物ＷＬ，ＷＲで反射されたレーザ光２（以下、反射光という）の反射光強度を検出するセンサである。反射光センサ３０Ｌが第１検出部であり、反射光センサ３０Ｒが第２検出部である。
　レーザヘッド２９Ｌ，２９Ｒは、それぞれ、ガルバノスキャンミラー２２ａ，２２ｂと、ガルバノスキャナ２３ａ，２３ｂと、ｆθレンズ２４と、を有している。レーザ発振器８が出力するレーザ光２は、ＴＦＰ７によって分光され、分光されたレーザ光２がレーザヘッド２９Ｌ，２９Ｒに同時に供給される。そして、レーザヘッド２９Ｌ，２９Ｒから照射されるレーザ光２が、それぞれの被加工物ＷＬ，ＷＲに穴あけ加工を同時に施す。レーザヘッド２９Ｌが第１加工部であり、レーザヘッド２９Ｒが第２加工部である。
　ガルバノスキャンミラー２２ａは、レーザ発振器８が出力するレーザ光２を受ける第１のガルバノスキャンミラーである。ガルバノスキャンミラー２２ａは、ガルバノスキャナ２３ａの駆動軸に接続されており、ガルバノスキャナ２３ａの駆動軸は、Ｚ軸方向を向いている。ガルバノスキャンミラー２２ａのミラー面は、ガルバノスキャナ２３ａの駆動軸の回転に伴って変位し、入射するレーザ光２の光軸を第１の方向（例えばＸ軸方向）に偏向走査して、ガルバノスキャンミラー２２ｂに送出する。
　ガルバノスキャンミラー２２ｂは、ガルバノスキャンミラー２２ａからのレーザ光２を受ける第２のガルバノスキャンミラーである。ガルバノスキャンミラー２２ｂは、ガルバノスキャナ２３ｂの駆動軸に接続されており、ガルバノスキャナ２３ｂの駆動軸は、Ｘ軸方向を向いている。ガルバノスキャンミラー２２ｂのミラー面は、ガルバノスキャナ２３ｂの駆動軸の回転に伴って変位し、入射するレーザ光２の光軸を、第１の方向に直交する第２の方向（例えばＹ軸方向）に偏向走査してｆθレンズ２４に送出する。
　ｆθレンズ２４は、ＸＹ面内で２次元走査されたレーザ光２を被加工物ＷＬ，ＷＲ上に集光照射する。被加工物ＷＬ，ＷＲは、銅、銀などの導体の薄膜が形成された基板である。被加工物ＷＬ，ＷＲの例は、プリント基板、セラミックグリーンシートなどである。被加工物ＷＬ，ＷＲは平面形状を有しており、加工テーブル２５Ｌ，２５Ｒは、被加工物ＷＬ，ＷＲをＸＹ平面内に載置する。
　レーザ加工機構２０では、加工テーブル２５Ｌ，２５ＲをＸＹ平面内で移動させるとともに、ガルバノスキャナ２３ａ，２３ｂによってレーザ光２を２次元走査する。これにより、ガルバノスキャナ２３ａ，２３ｂによってレーザ光２を２次元走査できる範囲内であるスキャンエリア内で、レーザ光２が加工点まで導かれ、被加工物ＷＬ，ＷＲに加工穴Ｈが形成される。なお、図２では、２ヘッドのレーザ加工機構２０について説明したが、レーザ加工機構２０は、４ヘッド以上であってもよい。
　レーザ光２の一部は、加工穴Ｈを通過し、レーザ光２の他部は被加工物ＷＬ，ＷＲで反射され反射光となる。この反射光は、固定端反射によって偏光成分の位相が反転する。偏光成分の位相が反転することによって、Ｐ偏光成分がＳ偏光成分になり、Ｓ偏光成分がＰ偏光成分になる。反射光は、レーザヘッド２９Ｌ，２９Ｒ内を通ってきたレーザ光２と逆の経路で進み、ＴＦＰ７に到達する。すなわち、被加工物ＷＬ，ＷＲからの反射光は、ｆθレンズ２４を介してガルバノスキャンミラー２２ｂまで導かれる。さらに、反射光は、ガルバノスキャンミラー２２ｂを介してガルバノスキャンミラー２２ａまで導かれ、ガルバノスキャンミラー２２ａを介してＴＦＰ７まで導かれる。
　反射光の偏光成分の位相が反転し、Ｐ偏光成分がＳ偏光成分になり、Ｓ偏光成分がＰ偏光成分になっているので、ＴＦＰ７まで戻った反射光は、レーザ光２とは全く逆の作用を受ける。すなわち、ＴＦＰ７で反射されたレーザ光２は、反射光としてＴＦＰ７に戻ってきた際にＴＦＰ７を透過する。一方、ＴＦＰ７を透過したレーザ光２は、反射光としてＴＦＰ７に戻ってきた際にＴＦＰ７で反射される。これにより、反射光は、これ以上は、レーザ発振器８に向かって逆戻りしない。
　ＴＦＰ７を透過または反射した被加工物ＷＬ，ＷＲからの反射光は、反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒによって反射光強度が検出される。反射光センサ３０Ｌは、被加工物ＷＬからの反射光の反射光強度を検出し、反射光センサ３０Ｒは、被加工物ＷＲからの反射光の反射光強度を検出する。
　本実施の形態のＴＦＰ７は、レーザ光２の入射面と、反射光の出射面とが平行にならず傾斜している。このため、被加工物ＷＬからの反射光と、被加工物ＷＲからの反射光とは、ＴＦＰ７から異なる方向に送り出される。本実施の形態では、異なる方向に送り出された反射光をそれぞれ別々のセンサ（後述する反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒ）で検出する。そして、判定装置１０が、別々のセンサで検出された反射光の反射光強度に基づいて、被加工物ＷＬの加工穴Ｈと、被加工物ＷＲの加工穴Ｈとが、それぞれ正常な加工穴Ｈであるか否かを判定する。
　ここで判定装置１０の構成について説明する。判定装置１０は、入力部１１と、記憶部１２と、判定部１３と、出力部１４とを有している。
　入力部１１は、反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒが検出した反射光の反射光強度を受け付けて判定部１３に入力する。入力部１１は、反射光センサ３０Ｌから受け付けた反射光強度と、反射光センサ３０Ｒから受け付けた反射光強度とを区別して判定部１３に入力する。入力部１１は、例えば、反射光センサ３０Ｌから受け付けた反射光強度に反射光センサ３０Ｌを識別する情報を付加して判定部１３に入力する。また、入力部１１は、反射光センサ３０Ｒから受け付けた反射光強度に反射光センサ３０Ｒを識別する情報を付加して判定部１３に入力する。記憶部１２は、加工穴Ｈの不良判定に用いる閾値を記憶しておくメモリなどである。
　判定部１３は、反射光の反射光強度と、閾値とを比較することによって、加工穴Ｈへの加工状態を判定する。判定部１３は、反射光センサ３０Ｌから受け付けた反射光強度に基づいて、被加工物ＷＬにおける加工状態を判定する。判定部１３は、反射光センサ３０Ｌから受け付けた反射光強度が閾値よりも大きい場合に被加工物ＷＬにおける加工状態が異常であると判定し、閾値以下の場合に被加工物ＷＬにおける加工状態が正常であると判定する。
　同様に、判定部１３は、反射光センサ３０Ｒから受け付けた反射光強度に基づいて、被加工物ＷＲにおける加工状態を判定する。判定部１３は、反射光センサ３０Ｒから受け付けた反射光強度が閾値よりも大きい場合に被加工物ＷＲにおける加工状態が異常であると判定し、閾値以下の場合に被加工物ＷＲにおける加工状態が正常であると判定する。判定部１３が、被加工物ＷＬにおける加工状態を判定する際に用いる閾値（第１閾値）と、被加工物ＷＲにおける加工状態を判定する際に用いる閾値（第２閾値）とは、異なる値であってもよいし、同じ値であってもよい。
　また、判定部１３は、制御装置４０から加工中の加工穴Ｈの座標を取得してもよい。これにより、判定部１３は、被加工物ＷＬ，ＷＲの何れの位置で加工不良が発生したかを特定することができる。出力部１４は、判定部１３による判定結果を外部装置に出力する。出力部１４は、例えば、表示装置に判定結果を出力し、表示装置に判定結果を表示させる。
　なお、入力部１１は、反射光センサ３０Ｌから反射光強度を受け付ける第１の入力部と、反射光センサ３０Ｒから反射光強度を受け付ける第２の入力部とを備えていてもよい。この場合、判定部１３は、第１の入力部に接続される第１の判定部と、第２の入力部に接続される第２の判定部とを備えている。第１の判定部は、反射光センサ３０Ｌからの反射光強度と閾値とを比較することで被加工物ＷＬにおける加工不良を判定する。第２の判定部は、反射光センサ３０Ｒからの反射光強度と閾値とを比較することで被加工物ＷＲにおける加工不良を判定する。
　図３は、実施の形態に係るレーザ加工装置が備えるＴＦＰの構成を示す図である。なお、図３では、ＴＦＰ７をＸＺ平面で切断した場合の断面図を示しているが、ＴＦＰ７の配置方向は、図１のレーザ加工装置１において何れの方向に配置されてもよい。
　ＴＦＰ７は、上面４１および底面４２を有した板状部材を用いて構成されている。底面４２が第１面であり、上面４１が第２面である。図３では、ＴＦＰ７の側面４３を図示している。すなわち、図３では、ＴＦＰ７の側面４３と平行な面内の２つの軸であって互いに直交する２つの軸をＸ軸およびＺ軸としている。また、Ｘ軸およびＺ軸に直交する軸をＹ軸としている。
　ＴＦＰ７は、上面４１がＹＺ平面に平行な面であり、底面４２がＹＺ平面から特定の傾斜角αだけ傾斜した面となっている。ＴＦＰ７は、底面４２がＺ軸方向に非平行となり、且つＹ軸方向に平行となるよう傾斜している。このように、ＴＦＰ７は、底面４２が上面４１に対して傾斜している。
　上面４１および底面４２とでウェッジ形状をなしているＴＦＰ７は、被加工物ＷＬからの反射光と、被加工物ＷＲからの反射光とを異なる方向に反射する。この反射方向について説明する。
　レーザ発振器８から出射されたレーザ光２は、ＴＦＰ７の上面４１で反射するレーザ光６１と、透過するレーザ光５１とに分光される。レーザ光６１とレーザ光５１とのうち、何れか一方が被加工物ＷＬに向かい、他方が被加工物ＷＲに向かう。以下では、レーザ光５１が被加工物ＷＬに向かい、レーザ光６１が被加工物ＷＲに向かう場合について説明する。レーザ光５１が第１レーザ光であり、レーザ光６１が第２レーザ光である。
　レーザ光６１は、被加工物ＷＲまで導かれると、被加工物ＷＲに加工穴Ｈを形成するとともに一部のレーザ光６１が被加工物ＷＲで反射し、反射光６２としてＴＦＰ７の上面４１に戻ってくる。この反射光６２は、上面４１を透過する。この場合において、反射光６２は、反射光６２の進行方向から特定の角度（第１の角度）だけ傾斜した反射光６３としてＴＦＰ７内を進む。
　さらに、反射光６３は、底面４２を透過する。この場合において、反射光６３は、反射光６３の進行方向から特定の角度（第２の角度）だけ傾斜した反射光６４としてＴＦＰ７から送り出される。本実施の形態では、上面４１と底面４２とが非平行である。このため、レーザ光６１の進行方向と、反射光６３の進行方向とは異なる方向となる。
　レーザ光５１は、レーザ光２の進行方向から特定の角度（第１の角度）だけ傾斜してＴＦＰ７内を進む。このレーザ光５１は、底面４２を透過する。この場合において、レーザ光５１は、レーザ光５１の進行方向から特定の角度（第３の角度）だけ傾斜したレーザ光５２としてＴＦＰ７から送り出される。本実施の形態では、上面４１と底面４２とが非平行である。このため、レーザ光２の進行方向と、レーザ光５２の進行方向とは異なる方向となる。
　レーザ光５２は、被加工物ＷＬまで導かれると、被加工物ＷＬに加工穴Ｈを形成するとともに一部のレーザ光５２が被加工物ＷＬで反射し、反射光５３としてＴＦＰ７の底面４２に戻ってくる。この反射光５３は、底面４２で反射され反射光５４としてＴＦＰ７から送り出される。
　このように、ＴＦＰ７は、上面４１と底面４２とが非平行であるので、ＴＦＰ７から送り出される反射光６４と反射光５４とは、進行方向が角度θだけ異なる。すなわち、ＴＦＰ７は、底面４２が上面４１に対して傾斜しているので、被加工物ＷＬ，ＷＲからの反射光５４，６４は、特定の角度θをもった２方向に分離されたうえで特定位置に誘導できる。これにより、反射光６４と反射光５４とを別々の位置で検出することが可能となる。反射光５４が第１反射光であり、反射光６４が第２反射光である。
　なお、底面４２をＹＺ平面に平行な面とし、上面４１を底面４２に対して傾斜させてもよい。また、上面４１および底面４２を非平行としたうえで、上面４１および底面４２の両方をＹＺ平面から傾斜させてもよい。
　被加工物ＷＬ，ＷＲに加工穴Ｈが形成される際に、未貫通穴または小径穴などの加工異常が発生している場合、加工異常が発生している箇所では、反射光強度が高くなる。このため、レーザ加工装置１は、被加工物ＷＬからの反射光５４の反射光強度と、被加工物ＷＲからの反射光６４の反射光強度とを別々に検出し、反射光強度に基づいて、加工異常が発生している箇所を検出する。反射光５４の反射光強度が第１反射光強度であり、反射光６４の反射光強度が第２反射光強度である。
　図４は、実施の形態に係るレーザ加工装置が備える反射光センサの配置位置を説明するための図である。反射光センサ３０Ｌは、反射光５４の反射光強度を検出するセンサであり、反射光センサ３０Ｒは、反射光６４の反射光強度を検出するセンサである。
　反射光５４と反射光６４とは、ＴＦＰ７から異なる方向に送出されるので、反射光センサ３０Ｌと反射光センサ３０Ｒとは異なる位置に配置される。反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒは、検出した反射光強度を判定装置１０の入力部１１に入力する。
　レーザ加工装置１は、被加工物ＷＬ，ＷＲにレーザ光２を照射することによって加工穴Ｈを形成する。この場合において、被加工物ＷＬ，ＷＲに不具合等があり、レーザ光２が被加工物ＷＬ，ＷＲにおいて十分に吸収されず、未貫通または小径穴になる場合がある。この場合、加工に使用されないレーザ光２は、正常な加工時の反射光と比較して相対的に強い反射光となってＴＦＰ７に戻っていく。本実施の形態では、判定装置１０が、反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒで検出された反射光強度に基づいて、レーザ加工中に加工異常の有無を判定する。
　レーザ加工装置１では、被加工物ＷＬからの反射光５４の反射光強度と、被加工物ＷＲからの反射光６４の反射光強度とを別々に検出している。そして、判定装置１０が、被加工物ＷＬからの反射光５４の反射光強度に基づいて、被加工物ＷＬにおける加工不良を判定し、被加工物ＷＲからの反射光６４の反射光強度に基づいて、被加工物ＷＲにおける加工不良を判定している。これにより、レーザ加工装置１では、Ｌ軸側とＲ軸側の何れで加工不良が発生したかを判定することができる。
　また、レーザ加工装置１は、ＴＦＰ７から送り出される反射光５４，６４の一部を反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒに送り込んでもよい。この場合、レーザ加工装置１は、残りの反射光をダンパに導いて、ダンパにて減衰または吸収させる。
　また、レーザ加工装置１は、ＴＦＰ７と反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒとの間に反射光５４，６４の一部を吸収するフィルタを備えていてもよい。この場合、反射光センサ３０Ｌ，３０Ｒは、フィルタを通過した反射光５４，６４の反射光強度を検出する。
　なお、判定部１３は、前述の閾値を用いずに加工不良を判定してもよい。判定装置１０は、例えば、反射光センサ３０Ｌで検出された反射光強度と反射光センサ３０Ｒで検出された反射光強度とを比較することで被加工物ＷＬ，ＷＲでの加工不良を判定してもよい。この場合、判定部１３は、反射光センサ３０Ｌで検出された反射光強度と、反射光センサ３０Ｒで検出された反射光強度との差分の絶対値が特定値よりも大きい場合には、反射光強度が大きい方の被加工物における加工状態が異常であると判定する。
　また、判定部１３は、被加工物ＷＬ，ＷＲに形成される複数の加工穴Ｈからなる穴群の反射光強度の平均値を用いて加工不良を判定してもよい。判定部１３は、反射光センサ３０Ｌで検出された反射光強度が、穴群の反射光強度の平均値よりも特定値以上大きな場合に、被加工物ＷＬにおける加工状態が異常であると判定する。同様に、判定部１３は、反射光センサ３０Ｒで検出された反射光強度が、穴群の反射光強度の平均値よりも特定値以上大きな場合に、被加工物ＷＲにおける加工状態が異常であると判定する。また、判定部１３は、過去に形成された穴群の反射光強度の平均値を用いて加工不良を判定してもよい。
　レーザ加工装置１は加工中に加工不良を検出できるが、加工中に加工不良を検出できないレーザ加工装置がある。加工中に加工不良を検出できない場合、加工後の被加工物ＷＬ，ＷＲを後工程における自動光学式検査（ＡＯＩ：Automated　Optical　Inspection）によって全穴検査をする必要がある。本実施の形態では、レーザ加工装置１が加工中に加工不良となった加工穴Ｈの位置を検出することができるので、後工程における自動光学式検査を省略できる。また、本実施の形態では、加工不良と判定された箇所に対して加工中に追加のレーザ加工を行うことも可能となる。これにより、不良穴が解消され、歩留まりが向上する。
　反射光強度に基づく不良判定は、学習装置が学習し、推論装置が推論してもよい。以下、学習装置による学習フェーズと推論装置による活用フェーズとを説明する。学習装置および推論装置は、レーザ加工装置１内に配置されていてもよいし、レーザ加工装置１の外部に配置されていてもよい。以下では、レーザ加工装置１が学習装置および推論装置を備えており、学習装置および推論装置がレーザ加工装置１の構成要素である場合について説明する。
＜学習フェーズ＞
　図５は、実施の形態にかかる学習装置の構成を示す図である。学習装置７０は、レーザ加工装置１が検出する被加工物ＷＬ，ＷＲからの反射光強度を学習するコンピュータである。学習装置７０は、データ取得部７１と、モデル生成部７２とを備えている。
　データ取得部７１は、レーザ加工装置１から、学習用データとして反射光強度を取得する。モデル生成部７２は、データ取得部７１から出力される反射光強度に基づいて作成される学習用データに基づいて、加工異常のあった加工穴Ｈの有無（以下、異常穴の有無という）を学習する。すなわち、モデル生成部７２は、レーザ加工装置１の反射光強度から異常穴の有無を推論する学習済モデル７５を生成する。ここで、学習用データは、反射光強度のデータである。
　学習済モデル７５は、加工異常がある時（異常時）の反射光強度と、加工異常が無かった時（正常時）の反射光強度とを分類（クラスタリング）するためのモデルとして構成されている。
　モデル生成部７２が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、学習装置７０に、教師なし学習であるＫ平均法（クラスタリング、k-means）を適用した場合について説明する。教師なし学習とは、結果（ラベル）を含まない学習用データを学習装置に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習する手法をいう。
　モデル生成部７２は、例えば、Ｋ平均法によるグループ分け手法に従って、いわゆる教師なし学習により、異常穴の有無を学習する。Ｋ平均法とは、非階層型クラスタリングのアルゴリズムであり、クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数をｋ個に分類する手法である。
　具体的には、Ｋ平均法は以下のような流れで処理される。まず、各データｘｉに対してランダムにクラスタを割り振る。次いで、割り振ったデータをもとに各クラスタの中心Ｖｊを計算する。次いで、各ｘｉと各Ｖｊとの距離を求め、ｘｉを最も近い中心のクラスタに割り当て直す。そして、上記の処理で全てのｘｉのクラスタの割り当てが変化しなかった場合、あるいは変化量が事前に設定した一定の閾値を下回った場合に、収束したと判断して処理を終了する。
　本願においては、データ取得部７１によって取得される反射光強度の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師なし学習により、異常穴の有無を学習する。
　モデル生成部７２は、以上のような学習を実行することで学習済モデル７５を生成し、出力する。学習済モデル記憶部７３は、モデル生成部７２から出力された学習済モデル７５を記憶する。
　次に、図６を用いて、学習装置７０が異常穴の有無判定を学習する処理について説明する。図６は、実施の形態にかかる学習装置による学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
　データ取得部７１は、学習用データである反射光強度を取得する（ステップＳ１）。モデル生成部７２は、反射光強度を用いた学習処理を実行する（ステップＳ２）。具体的には、モデル生成部７２は、データ取得部７１によって取得された反射光強度の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師なし学習により、異常穴の有無を学習し、学習済モデル７５を生成する。学習済モデル記憶部７３は、モデル生成部７２が生成した学習済モデル７５を記憶する（ステップＳ３）。
＜活用フェーズ＞
　図７は、実施の形態にかかる推論装置の構成を示す図である。推論装置８０は、レーザ加工装置１が検出する被加工物ＷＬ，ＷＲからの反射光強度と、学習装置７０が生成した学習済モデル７５とに基づいて異常穴の有無を推定するコンピュータである。推論装置８０は、データ取得部８１と、推論部８２とを備えている。
　データ取得部８１は、レーザ加工装置１から、入力データとして反射光強度を取得する。推論部８２は、学習済モデル記憶部７３に記憶された学習済モデル７５を利用して得られる異常穴の有無を推論する。すなわち、推論部８２は、この学習済モデル７５にデータ取得部８１で取得した反射光強度を入力することで、反射光強度が何れのクラスタに属するかを推論し、推論結果を異常穴の有無として出力することができる。
　推論部８２は、学習済モデル７５に入力された反射光強度が、加工異常がある時（異常時）を示すクラスタに属しているか、それとも加工異常が無い時（正常時）を示すクラスタに属しているかを判定する。反射光強度が、加工異常がある時を示すクラスタに属している場合、推論部８２は、加工異常があったと推論する。一方、反射光強度が、加工異常が無い時を示すクラスタに属している場合、推論部８２は、加工異常が無かったと推論する。
　なお、本実施の形態では、推論装置８０が、レーザ加工装置１が備えるモデル生成部７２で学習した学習済モデル７５を用いて異常穴の有無を出力することとして説明したが、推論装置８０は、他のレーザ加工装置等の外部から学習済モデル７５を取得し、この学習済モデル７５に基づいて異常穴の有無を出力するようにしてもよい。
　このようにして、推論部８２は反射光強度に基づいて得られた異常穴の有無を、表示装置などの外部装置に対して出力する。
　次に、図８を用いて、推論装置８０が異常穴の有無を推論する処理について説明する。図８は、実施の形態にかかる推論装置による推論処理の処理手順を示すフローチャートである。
　データ取得部８１は、入力データである反射光強度を取得する（ステップＳ１１）。推論部８２は、入力データである反射光強度を、学習済モデル記憶部７３が記憶している学習済モデル７５に入力する（ステップＳ１２）。これにより、推論部８２は、異常穴の有無を得る。
　推論部８２は、推論結果、すなわち学習済モデル７５により得られた異常穴の有無を、表示装置などの外部装置に出力する（ステップＳ１３）。この後、異常穴の有無が表示装置などで表示される。
　なお、本実施の形態では、モデル生成部７２および推論部８２が用いる学習アルゴリズムに教師なし学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師なし学習以外にも、強化学習、教師あり学習、または半教師あり学習等を適用することも可能である。
　また、学習装置７０に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep　Learning）を用いることもでき、他の公知の方法でもよい。
　本実施の形態における教師なし学習を実現する場合、上記のようなＫ平均法による非階層型クラスタリングに限らず、クラスタリング可能な他の公知の方法であってもよい。学習装置７０は、例えば、最短距離法等の階層型クラスタリングであってもよい。
　本実施の形態において、学習装置７０および推論装置８０は、例えば、ネットワークを介してレーザ加工装置１に接続され、このレーザ加工装置１とは別個の装置であってもよい。また、学習装置７０および推論装置８０は、レーザ加工装置１に内蔵されていてもよい。さらに、学習装置７０および推論装置８０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
　また、モデル生成部７２は、複数のレーザ加工装置に対して作成される学習用データに従って、異常穴の有無を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部７２は、同一のエリアで使用される複数のレーザ加工装置から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数のレーザ加工装置から収集される学習用データを利用して異常穴の有無の判定を学習してもよい。また、学習用データを収集するレーザ加工装置を途中で対象に追加したり、対象から除去したりすることも可能である。さらに、あるレーザ加工装置に関して異常穴の有無の判定を学習した学習装置を、これとは別のレーザ加工装置に適用し、当該別のレーザ加工装置において異常穴の有無を再学習して更新するようにしてもよい。
　ここで、判定装置１０、学習装置７０、および推論装置８０のハードウェア構成について説明する。なお、判定装置１０、学習装置７０、および推論装置８０は、同様のハードウェア構成を有しているので、ここでは判定装置１０のハードウェア構成について説明する。
　図９は、実施の形態にかかる判定装置を実現するハードウェア構成例を示す図である。判定装置１０は、プロセッサ１００、メモリ２００、入力装置３００、および出力装置４００により実現することができる。プロセッサ１００の例は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）である。メモリ２００の例は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）である。
　判定装置１０は、プロセッサ１００が、メモリ２００で記憶されている判定装置１０の動作を実行するための、コンピュータで実行可能な、判定プログラムを読み出して実行することにより実現される。判定装置１０の動作を実行するためのプログラムである判定プログラムは、判定装置１０の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
　判定装置１０で実行される判定プログラムは、判定部１３を含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。
　入力装置３００は、反射光強度を受け付けてプロセッサ１００に送る。メモリ２００は、加工穴Ｈの不良判定に用いる閾値などを記憶する。メモリ２００は、プロセッサ１００が各種処理を実行する際の一時メモリに使用される。出力装置４００は、判定部１３による判定結果を表示装置などに出力する。
　判定プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルで、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されてもよい。また、判定プログラムは、インターネットなどのネットワーク経由で判定装置１０に提供されてもよい。なお、判定装置１０の機能について、一部を専用回路などの専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。
　このように実施の形態によれば、レーザ加工装置１は、２軸同時穴あけ加工を行うとともに、ＴＦＰ７の上面４１と底面４２とが非平行であるので、被加工物ＷＬで反射された反射光５４と被加工物ＷＲで反射された反射光６４とを別々のセンサで検出することができる。これにより、レーザ加工装置１は、２軸同時穴あけ加工を行いつつ、加工中に加工異常のあった加工穴を検出することができる。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１　レーザ加工装置、２，５１，５２，６１　レーザ光、７　ＴＦＰ、８　レーザ発振器、１０　判定装置、１１　入力部、１２　記憶部、１３　判定部、１４　出力部、２０　レーザ加工機構、２２ａ，２２ｂ　ガルバノスキャンミラー、２３ａ，２３ｂ　ガルバノスキャナ、２４　ｆθレンズ、２５Ｌ，２５Ｒ　加工テーブル、２９Ｌ，２９Ｒ　レーザヘッド、３０Ｌ，３０Ｒ　反射光センサ、４０　制御装置、４１　上面、４２　底面、４３　側面、５３，５４，６２～６４　反射光、７０　学習装置、７１，８１　データ取得部、７２　モデル生成部、７３　学習済モデル記憶部、７５　学習済モデル、８０　推論装置、８２　推論部、１００　プロセッサ、２００　メモリ、３００　入力装置、４００　出力装置、Ｈ　加工穴、ＷＬ，ＷＲ　被加工物。

Claims (9)

  1. 　レーザ発振器から出力されたレーザ光を、透過させた第１レーザ光と反射させた第２レーザ光とに分光する分光部と、
    　前記第１レーザ光を用いて第１基板にレーザ穴あけ加工を行う第１加工部と、
    　前記第２レーザ光を用いて第２基板にレーザ穴あけ加工を行う第２加工部と、
    　を備え、
    　前記分光部は、薄膜偏光子であり、前記第１レーザ光を前記第１加工部に送り出す第１面と、前記第２レーザ光を前記第２加工部に送り出す第２面とを有するとともに、前記第１面と前記第２面とは非平行である、
    　ことを特徴とするレーザ加工装置。
  2. 　前記第１基板と前記第２基板とは別々の基板である、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のレーザ加工装置。
  3. 　前記第１基板と前記第２基板とは１枚からなる同一の基板である、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のレーザ加工装置。
  4. 　前記第１レーザ光のうち前記第１基板で反射された第１反射光の強度を第１反射光強度として検出する第１検出部と、
    　前記第２レーザ光のうち前記第２基板で反射された第２反射光の強度を第２反射光強度として検出する第２検出部と、
    　前記第１反射光強度に基づいて前記第１基板での加工状態を判定するとともに、前記第２反射光強度に基づいて前記第２基板での加工状態を判定する判定装置と、
    　をさらに備え、
    　前記第１反射光は、前記分光部で反射されて前記第１検出部に送られ、
    　前記第２反射光は、前記分光部を透過して前記第２検出部に送られる、
    　ことを特徴とする請求項１から３の何れか１つに記載のレーザ加工装置。
  5. 　前記判定装置は、
    　第１閾値と、前記第１反射光強度とを比較することで前記第１基板での加工状態を判定するとともに、第２閾値と、前記第２反射光強度とを比較することで前記第２基板での加工状態を判定する、
    　ことを特徴とする請求項４に記載のレーザ加工装置。
  6. 　前記判定装置は、
    　前記第１反射光強度と、前記第２反射光強度とを比較することで前記第１基板および前記第２基板での加工状態を判定する、
    　ことを特徴とする請求項４に記載のレーザ加工装置。
  7. 　前記第１加工部および前記第２加工部は、前記第１加工部が前記第１基板にレーザ穴あけ加工を行い、前記第２加工部が前記第２基板にレーザ穴あけ加工を行うことで複数の穴である穴群を形成し、
    　前記判定装置は、
    　前記穴群が形成された際に前記第１検出部および前記第２検出部で検出された前記第１反射光強度および前記第２反射光強度の平均値と、前記穴群に含まれる各穴における前記第１反射光強度とを比較することで前記第１基板での加工状態を判定するとともに、前記平均値と、前記穴群に含まれる各穴における前記第２反射光強度とを比較することで前記第２基板での加工状態を判定する、
    　ことを特徴とする請求項４に記載のレーザ加工装置。
  8. 　レーザ発振器から出力されたレーザ光を、透過させた第１レーザ光と反射させた第２レーザ光とに分光する分光部と、前記第１レーザ光を用いて第１基板にレーザ穴あけ加工を行う第１加工部と、前記第２レーザ光を用いて第２基板にレーザ穴あけ加工を行う第２加工部と、前記第１レーザ光のうち前記第１基板で反射された第１反射光の強度を第１反射光強度として検出する第１検出部と、前記第２レーザ光のうち前記第２基板で反射された第２反射光の強度を第２反射光強度として検出する第２検出部とを備えたレーザ加工装置から、前記第１反射光強度および前記第２反射光強度を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
    　前記学習用データを用いて、前記第１反射光強度から前記第１基板での加工状態を推論するとともに、前記第２反射光強度から前記第２基板での加工状態を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
    　を備え、
    　前記分光部は、薄膜偏光子であり、前記第１レーザ光を前記第１加工部に送り出す第１面と、前記第２レーザ光を前記第２加工部に送り出す第２面とを有するとともに、前記第１面と前記第２面とは非平行である、
    　ことを特徴とする学習装置。
  9. 　レーザ発振器から出力されたレーザ光を、透過させた第１レーザ光と反射させた第２レーザ光とに分光する分光部と、前記第１レーザ光を用いて第１基板にレーザ穴あけ加工を行う第１加工部と、前記第２レーザ光を用いて第２基板にレーザ穴あけ加工を行う第２加工部と、前記第１レーザ光のうち前記第１基板で反射された第１反射光の強度を第１反射光強度として検出する第１検出部と、前記第２レーザ光のうち前記第２基板で反射された第２反射光の強度を第２反射光強度として検出する第２検出部とを備えたレーザ加工装置から、前記第１反射光強度および前記第２反射光強度を取得するデータ取得部と、
    　前記第１反射光強度から前記第１基板での加工状態を推論するとともに、前記第２反射光強度から前記第２基板での加工状態を推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得した前記第１反射光強度から前記第１基板での加工状態を推論するとともに、前記データ取得部で取得した前記第２反射光強度から前記第２基板での加工状態を推論する推論部と、
    　を備え、
    　前記分光部は、薄膜偏光子であり、前記第１レーザ光を前記第１加工部に送り出す第１面と、前記第２レーザ光を前記第２加工部に送り出す第２面とを有するとともに、前記第１面と前記第２面とは非平行である、
    　ことを特徴とする推論装置。
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