WO2024069932A1 - 加工面評価装置、加工面評価システム、及び加工面評価方法 - Google Patents

加工面評価装置、加工面評価システム、及び加工面評価方法 Download PDF

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WO2024069932A1
WO2024069932A1 PCT/JP2022/036711 JP2022036711W WO2024069932A1 WO 2024069932 A1 WO2024069932 A1 WO 2024069932A1 JP 2022036711 W JP2022036711 W JP 2022036711W WO 2024069932 A1 WO2024069932 A1 WO 2024069932A1
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evaluation
data
machined surface
items
estimation
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威 趙
誠彰 相澤
ジェスロ エリーゼア タンウイジヤヤ タン
元紀 佐藤
純久 岩下
圭悟 河合
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ファナック株式会社
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    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/20—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring workpiece characteristics, e.g. contour, dimension, hardness
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/24—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools using optics or electromagnetic waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/93—Detection standards; Calibrating baseline adjustment, drift correction
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form

Definitions

  • the present invention relates to a machined surface evaluation device, machined surface evaluation system, and machined surface evaluation method for evaluating the quality of the machined surface of a workpiece.
  • a technology is known in which supervised learning is performed using training data consisting of input data, which is the inspection result of the machined surface quality of a workpiece machined by an inspection device, and label data, which is the evaluation result based on the evaluator's impression of the workpiece, and the inspection results from the inspection device are input into the generated trained model, thereby outputting a judgment of the evaluation result as the evaluator's impression corresponding to the inspection result from the inspection device.
  • training data consisting of input data, which is the inspection result of the machined surface quality of a workpiece machined by an inspection device
  • label data which is the evaluation result based on the evaluator's impression of the workpiece
  • the trained model may be performing evaluations without knowing which of multiple evaluation items, such as streaks and gloss, the evaluator is prioritizing in evaluating the workpiece's machined surface, and the overall evaluation of the workpiece's machined surface cannot be interpreted.
  • One aspect of the machined surface evaluation device disclosed herein includes an evaluation data/evaluation value acquisition unit that acquires multiple evaluation data and evaluation values of multiple evaluation items related to the machined surface, an estimation problem generation unit that generates estimation problems for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items, an estimation problem answer acquisition unit that acquires answers to the estimation problems, and a priority analysis output unit that analyzes the answers to estimate and output the priority of the multiple evaluation items.
  • One aspect of the machined surface evaluation system disclosed herein includes a machined surface evaluation device.
  • One aspect of the machining surface evaluation method disclosed herein is a machining surface evaluation method for operating a computer as a machining surface evaluation device, and includes an evaluation data/evaluation value acquisition step for acquiring multiple evaluation data and evaluation values of multiple evaluation items related to the machining surface, an estimation problem generation step for generating an estimation problem for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items, an estimation problem answer acquisition step for acquiring an answer to the estimation problem, and a priority analysis output step for analyzing the answer to estimate and output the priority of the multiple evaluation items.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of a functional configuration of the machined surface evaluation system according to the first embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a machining program for changing the depth of the stitches.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a processing program for changing the gloss reflectance.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a ranking table;
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the obtained ranking of evaluation data.
  • 13 is a flowchart illustrating an estimation process of the machined surface evaluation device.
  • FIG. 11 is a functional block diagram showing an example of a functional configuration of a machined surface evaluation system according to a second embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an estimation process of the machined surface evaluation device.
  • FIG. 13 is a functional block diagram showing an example of a functional configuration of a machined surface evaluation system according to a third embodiment.
  • 13 is a flowchart illustrating an estimation process of the machined surface evaluation device.
  • the machined surface evaluation device acquires multiple evaluation data and evaluation values of multiple evaluation items related to the machined surface, and generates estimation questions for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device acquires answers to the generated estimation questions, analyzes the acquired answers, estimates the priority of the multiple evaluation items, and outputs them.
  • it is possible to estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation, and to interpret the overall evaluation.
  • the above is an outline of this embodiment.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of a machined surface evaluation system according to the first embodiment.
  • the machined surface evaluation system 100 includes a machined surface evaluation device 1 and an inspection device 2 .
  • the machined surface evaluation device 1 and the inspection device 2 may be connected to each other via a network (not shown) such as a LAN (Local Area Network) or the Internet, etc.
  • a network such as a LAN (Local Area Network) or the Internet, etc.
  • the machined surface evaluation device 1 and the inspection device 2 may be directly connected to each other via a connection interface (not shown).
  • the inspection device 2 is, for example, a machined surface analysis device (for example, a laser microscope), a machined surface image capture device, or an optical reflectance measurement device.
  • a numerical control device (not shown) executes a plurality of machining programs each varying at least two of the following conditions: number of streaks, streak depth, streak spacing, pattern, pattern shade, pattern spacing, gloss reflectance, presence or absence of rainbow, rainbow intensity, presence or absence of rainbow unevenness, etc.
  • a machine tool (not shown) machines a workpiece based on each of the plurality of executed machining programs.
  • Fig. 2 is a diagram showing an example of a processing program when the depth of the streaks is changed, and Fig.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a processing program when the reflectance of gloss is changed.
  • the machining program on the right side of Fig. 2 in the shaded blocks, streaks are formed on the machined surface of the workpiece by cutting 0.05 deeper than in the machining program on the left side.
  • the reflectance of gloss on the machined surface of the workpiece can be changed compared to the machining program on the left side by adjusting the spindle rotation speed S and feed rate F shown in the shaded blocks.
  • the inspection device 2 can apply the trained model described in Patent Document 1 to the data measured on the machined surfaces of each of the multiple workpieces machined in this manner, and obtain evaluation values for multiple evaluation items such as gloss and streaks.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of evaluation values of multiple evaluation data and multiple evaluation items.
  • FIG. 4 shows the relationship between the evaluation values of the evaluation items of gloss and streaks in the case of 25 evaluation data ("Data 1" to "Data 25").
  • the evaluation data may be, as described above, image data (two-dimensional data) obtained by measuring the machined surface of a workpiece machined by a machine tool (not shown), or two-dimensional or three-dimensional data of a workpiece simulated on a computer (not shown).
  • the evaluation data may be post-processed data obtained by performing tilt correction, noise removal, etc. on an image (two-dimensional data) of an actually machined workpiece.
  • the machining of the workpiece as evaluation data may be performed by a method other than changing the machining program (for example, changing the machining conditions (such as tools with different cutting properties), or machine tool settings (for example, acceleration/deceleration settings, backslash correction settings, etc.)).
  • changing the machining conditions such as tools with different cutting properties
  • machine tool settings for example, acceleration/deceleration settings, backslash correction settings, etc.
  • the evaluation items are gloss and streaks as an example, but the same applies to evaluation items other than gloss and streaks.
  • the evaluation items of gloss and streaks are illustrated as having five evaluation values from “1" to "5", but the same applies to evaluation values other than five.
  • the number of evaluation data is 25, but the same applies to evaluation data other than 25.
  • the inspection device 2 outputs a plurality of evaluation data and evaluation values for a plurality of evaluation items to the machined surface evaluation device 1 described later.
  • the machining surface evaluation device 1 is a computer or the like known to those skilled in the art, and has a control unit 10, an input unit 11, a display unit 12, and a memory unit 13.
  • the control unit 10 also has an evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, an estimation problem generation unit 102, an estimation problem answer acquisition unit 103, and a priority analysis output unit 104.
  • the input unit 11 is, for example, a keyboard or a touch panel arranged in front of the display unit 12 (described later), and receives input from a user.
  • Display unit 12 is, for example, a liquid crystal display, etc.
  • Display unit 12 displays estimation questions generated by estimation question generator 102 based on, for example, a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items acquired by evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, as described below.
  • the storage unit 13 is a solid state drive (SSD) or a hard disk drive (HDD), etc., and may store a machined surface evaluation program, etc.
  • the storage unit 13 also stores a superiority/inferiority ranking table 131.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the ranking table 131. As shown in FIG.
  • the superiority/inferiority ranking table 131 has storage areas for the 25 evaluation data shown in Figure 4, and the "ranking" for the evaluation values of the two evaluation items of gloss and streaks, and the "ranking by priority level (gloss/streaks)."
  • the "rank” storage area in the superiority ranking table 131 stores rank numbers from 1st to 25th, which indicate the order of the evaluation of the quality of the machined surface for the 25 evaluation data shown in FIG.
  • "1" to "25” are stored in the "rank” storage area in the superiority/inferiority ranking table 131, but the same applies to cases where the number of evaluation data items is other than 25.
  • the numbers of 25 evaluation data items ranked in descending order of overall evaluation value for each priority of the evaluation items of gloss and streaks are stored.
  • the numbers of the evaluation data items with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value (i.e., the evaluation value of the evaluation item of streaks) calculated from the formula 0 x (evaluation value of the evaluation item of gloss) + 1.0 x (evaluation value of the evaluation item of streaks).
  • the numbers of the evaluation data items with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.1 x (evaluation value of the evaluation item of gloss) + 0.9 x (evaluation value of the evaluation item of streaks).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.2 x (evaluation value of the evaluation item for gloss) + 0.8 x (evaluation value of the evaluation item for streaks).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.3 x (evaluation value of the evaluation item for gloss) + 0.7 x (evaluation value of the evaluation item for streaks).
  • "1" is divided into 10 equal parts in increments of 0.1, but this is merely an example and the present invention is not limited to this.
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.4 x (evaluation value of the gloss evaluation item) + 0.6 x (evaluation value of the streaks evaluation item).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.5 x (evaluation value of the gloss evaluation item) + 0.5 x (evaluation value of the streaks evaluation item).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.6 x (evaluation value of the evaluation item for gloss) + 0.4 x (evaluation value of the evaluation item for streaks).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.7 x (evaluation value of the evaluation item for gloss) + 0.3 x (evaluation value of the evaluation item for streaks).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.8 x (evaluation value of the evaluation item for gloss) + 0.2 x (evaluation value of the evaluation item for streaks).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in descending order based on the overall evaluation value calculated from the formula 0.9 x (evaluation value of the evaluation item for gloss) + 0.1 x (evaluation value of the evaluation item for streaks).
  • the numbers of the evaluation data with the largest overall evaluation value are stored in order based on the overall evaluation value (i.e., the evaluation value of the gloss evaluation item) calculated from the formula 1.0 x (evaluation value of the gloss evaluation item) + 0 x (evaluation value of the streaks evaluation item).
  • the overall evaluation value i.e., the evaluation value of the gloss evaluation item
  • the evaluation data with the larger number is stored at the top.
  • the control unit 10 includes a CPU, a ROM, a RAM, a CMOS memory, etc., which are configured to be able to communicate with each other via a bus, and are well known to those skilled in the art.
  • the CPU is a processor that controls the entire machined surface evaluation device 1.
  • the CPU reads out the system program and application program stored in the ROM via the bus, and controls the entire machined surface evaluation device 1 in accordance with the system program and application program.
  • the control unit 10 is configured to realize the functions of an evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, an estimation problem generation unit 102, an estimation problem answer acquisition unit 103, and a priority analysis output unit 104.
  • the RAM stores various data such as temporary calculation data and display data.
  • the CMOS memory is backed up by a battery (not shown), and is configured as a non-volatile memory that retains its stored state even when the power of the machined surface evaluation device 1 is turned off.
  • the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101 acquires a plurality of evaluation data related to the machined surface of the machined workpiece and evaluation values of a plurality of evaluation items from the inspection device 2 . Specifically, the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101 acquires, for example, 25 pieces of evaluation data shown in FIG. 4 and the evaluation values of the evaluation items of gloss and streaks from the inspection device 2.
  • the estimation problem generation unit 102 generates estimation problems for estimating the priority level of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and evaluation values of the multiple evaluation items acquired by the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101. Specifically, the estimation problem generating unit 102 generates an estimation problem that selects, for example, two of the 25 evaluation data, arranges the two selected evaluation data, and allows the user (evaluator) to select which of the two selected evaluation data has a better machining surface quality. The estimation problem generating unit 102 may generate an estimation problem that allows the user to select from three options, that is, which of the two selected evaluation data has a better machining surface quality or which is the same.
  • the estimation problem generating unit 102 may select three or more evaluation data, and generate an estimation problem that ranks the machining surface quality of the selected evaluation data, or allows the user to select the evaluation data with the best machining surface quality.
  • Estimation problem generator 102 generates estimation problems from the 25 pieces of evaluation data until all combinations of two evaluation data are selected, and displays the generated estimation problems on display 12 in sequence.
  • the estimation question answer acquisition unit 103 acquires answers to estimation questions based on, for example, input operations by a user (evaluator) via the input unit 11 in response to estimation questions displayed on the display unit 12 . Specifically, for example, in the case of an estimation question in which two evaluation data are lined up and the user is asked to select which of the two has a better finish quality, the estimation question answer acquisition unit 103 acquires the selected evaluation data as the answer. Also, in the case of an estimation question in which three or more evaluation data are lined up and the user is asked to rank the finish quality of each evaluation data or to select the evaluation data with the best quality, the estimation question answer acquisition unit 103 may acquire the ranking of each evaluation data or the evaluation data selected as the best quality as the answer. The estimation question answer acquisition unit 103 may store the acquired answer in the storage unit 13.
  • the priority ranking analysis output unit 104 analyzes the answers acquired by the estimation question answer acquisition unit 103, estimates the priority ranking of each of the multiple evaluation items, and outputs it. Specifically, for example, in the case of an estimation question in which two evaluation data are arranged and the user (evaluator) is asked to select which of the two has a better quality of the machined surface, the priority ranking analysis output unit 104 calculates the number of answers selected as better for each evaluation data. The priority ranking analysis output unit 104 determines the ranking of the evaluation data based on the number of times it was selected. Also, the ranking of the evaluation data may be determined based on the answers of the evaluation data using a known sorting algorithm (e.g., bubble sort, merge sort, etc.). FIG.
  • a known sorting algorithm e.g., bubble sort, merge sort, etc.
  • the priority ranking analysis output unit 104 compares the ranking of the evaluation data in the storage area of "priority ranking by priority (gloss/streaks)" for each of the priorities "0/1.0" to "1.0/0" in the priority ranking table 131 in Fig. 5 with the ranking of the obtained evaluation data shown in Fig. 6.
  • the priority ranking analysis output unit 104 finds the priority of gloss and streaks that match the highest degree. In other words, the priority ranking analysis output unit 104 estimates that the priority of gloss and streaks that match the highest degree of the evaluation data ranking in Fig. 6 is "0.3/0.7".
  • the priority level analysis output unit 104 allows the priority level analysis output unit 104 to know that the user (evaluator) who evaluated the evaluation data placed more importance on the evaluation item of grain than on the evaluation item of gloss when evaluating the quality of the machined surface of the workpiece. In other words, the priority level analysis output unit 104 can estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation based on a certain standard.
  • the priority ranking analysis output unit 104 stores the estimation result in the storage unit 13.
  • the priority ranking analysis output unit 104 may display the estimation result on the display unit 12.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating the estimation process of the machined surface evaluation device 1. The flow shown here is executed every time the machined surface evaluation device 1 acquires a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items from the inspection device 2.
  • step S11 the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101 acquires multiple evaluation data related to the machined surface of the machined workpiece and evaluation values for multiple evaluation items from the inspection device 2.
  • step S12 the estimation problem generator 102 generates estimation problems for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items acquired in step S11.
  • step S13 the estimation question answer acquisition unit 103 acquires the answer to the estimation question based on the user's input operation via the input unit 11 for the estimation question displayed on the display unit 12.
  • step S14 the priority analysis output unit 104 analyzes the answers obtained in step S13 and the ranking table 131 to estimate and output the priority of each of the multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device 1 acquires multiple evaluation data and evaluation values of multiple evaluation items related to the machined surface, and generates estimation questions for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device 1 acquires answers to the generated estimation questions, analyzes the acquired answers, estimates the priority of the multiple evaluation items, and outputs them. This allows the machined surface evaluation device 1 to estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation, and interpret the overall evaluation.
  • the machined surface evaluation device 1 can present the priority of each evaluation item, which was not previously considered, and allows the user to align his/her own recognition of the priority of evaluation items set by others with the priority of evaluation items set by the user.
  • the first embodiment has been described above.
  • the machining surface evaluation device 1A acquires a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items related to the machining surface, and generates estimation problems for estimating the priority of each of the plurality of evaluation items based on the plurality of evaluation data and the plurality of evaluation items.
  • the machining surface evaluation device 1A is common to the first embodiment in that it acquires answers to the generated estimation problems, analyzes the acquired answers, estimates the priority of the plurality of evaluation items, and outputs them.
  • the machined surface evaluation device 1A acquires evaluation values of a plurality of evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated from the inspection device 2.
  • the machined surface evaluation device 1A differs from the first embodiment in that it calculates a comprehensive evaluation for the machined surface of the workpiece to be evaluated based on the estimated priorities of the plurality of evaluation items and the acquired evaluation values of the plurality of evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated.
  • the machined surface evaluation device 1A can estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation, and can interpret the overall evaluation. The second embodiment will be described below.
  • Fig. 8 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of a machined surface evaluation system according to the second embodiment. Elements having the same functions as those of the machined surface evaluation system 100 in Fig. 1 are given the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the machined surface evaluation system 100 includes a machined surface evaluation device 1A and an inspection device 2.
  • the inspection device 2 has the same functions as the inspection device 2 in the first embodiment.
  • the machining surface evaluation device 1A is a computer or the like known to those skilled in the art, and has a control unit 10a, an input unit 11, a display unit 12, and a storage unit 13.
  • the control unit 10a also has an evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, an estimation question generation unit 102, an estimation question answer acquisition unit 103, a priority ranking analysis output unit 104, and a comprehensive evaluation calculation unit 105.
  • the storage unit 13 also stores a superiority/inferiority ranking table 131.
  • the input unit 11, the display unit 12, and the storage unit 13 have the same functions as the input unit 11, the display unit 12, and the storage unit 13 in the first embodiment.
  • the superiority/inferiority ranking table 131 is similar to the superiority/inferiority ranking table 131 in the first embodiment.
  • the control unit 10a includes a CPU, a ROM, a RAM, a CMOS memory, etc., which are configured to be able to communicate with each other via a bus, and are well known to those skilled in the art.
  • the CPU is a processor that controls the entire machining surface evaluation device 1A.
  • the CPU reads out the system program and application program stored in the ROM via the bus, and controls the entire machining surface evaluation device 1A according to the system program and application program. As a result, as shown in Fig.
  • the control unit 10a is configured to realize the functions of an evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, an estimation problem generation unit 102, an estimation problem answer acquisition unit 103, a priority level analysis output unit 104, and a comprehensive evaluation calculation unit 105.
  • the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation problem generation unit 102, the estimation problem answer acquisition unit 103, and the priority comparison analysis output unit 104 have functions similar to those of the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation problem generation unit 102, the estimation problem answer acquisition unit 103, and the priority comparison analysis output unit 104 in the first embodiment.
  • the overall evaluation calculation unit 105 may be configured to output the calculated overall evaluation to the display unit 12 or the like.
  • the machined surface evaluation device 1A can calculate an overall evaluation of the machined surface of the workpiece according to a user (evaluator) by using the priority levels of the multiple evaluation items of the user.
  • the overall evaluation calculation unit 105 calculates the overall evaluation using the priority of the evaluation items of gloss and streaks, the overall evaluation may also be calculated including the priority of evaluation items other than the evaluation items of gloss and streaks.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining the estimation process of the machined surface evaluation device 1 A.
  • the flow shown here is executed every time the machined surface evaluation device 1 A acquires a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items from the inspection device 2.
  • the processes from step S21 to step S24 are similar to the processes from step S11 to step S14 in FIG. 7, and detailed description thereof will be omitted.
  • step S25 the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101 acquires evaluation values for multiple evaluation items for the machining surface of the workpiece to be evaluated.
  • step S26 the overall evaluation calculation unit 105 calculates an overall evaluation for the machining surface of the workpiece to be evaluated based on the priorities of the multiple evaluation items estimated in step S24 and the evaluation values of the multiple evaluation items for the machining surface of the workpiece to be evaluated obtained in step S25.
  • the machined surface evaluation device 1A acquires multiple evaluation data and evaluation values of multiple evaluation items related to the machined surface, and generates questions for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device 1A acquires answers to the generated estimation questions, and analyzes the acquired answers to estimate the priority of the multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device 1A calculates an overall evaluation of the machined surface of the workpiece to be evaluated based on the estimated priorities of the multiple evaluation items and the evaluation values of the multiple evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated acquired from the inspection device 2.
  • the machined surface evaluation device 1A can estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation, and to interpret the overall evaluation.
  • the machining surface evaluation device 1A can present the priority of each evaluation item, which was not previously considered, and allows the user to align their recognition of the priority of evaluation items set by others with their own recognition of the priority of their evaluation items.
  • the second embodiment has been described above.
  • the machining surface evaluation device 1B acquires a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items related to the machining surface, and generates estimation problems for estimating the priority of each of the plurality of evaluation items based on the plurality of evaluation data and the evaluation values of the plurality of evaluation items.
  • the machining surface evaluation device 1B is common to the first and second embodiments in that it acquires answers to the generated estimation problems, analyzes the acquired answers, estimates the priority of the plurality of evaluation items, and outputs them.
  • the machined surface evaluation device 1B stores at least one of identification information of an evaluator who evaluated the machined surface of the workpiece, a workpiece type, or a workpiece portion, in association with the priorities of the estimated multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device 1B differs from the first and second embodiments in that, when the evaluation values of the multiple evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated are acquired from the inspection device 2, the machined surface evaluation device 1B calculates an overall evaluation of the machined surface of the workpiece to be evaluated based on the priorities of the multiple evaluation items corresponding to the identification information selected by the user and the acquired evaluation values of the multiple evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated.
  • the machined surface evaluation device 1B can estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation, and can interpret the overall evaluation.
  • Fig. 10 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of a machined surface evaluation system according to the third embodiment. Elements having the same functions as those of the machined surface evaluation system 100 in Fig. 1 are given the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
  • the machined surface evaluation system 100 includes a machined surface evaluation device 1B and an inspection device 2.
  • the inspection device 2 has the same functions as the inspection device 2 in the first embodiment.
  • the machining surface evaluation device 1B is a computer or the like known to those skilled in the art, and includes a control unit 10b, an input unit 11, a display unit 12, and a storage unit 13b.
  • the control unit 10b also includes an evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, an estimation problem generation unit 102, an estimation problem answer acquisition unit 103, a priority analysis output unit 104b, a comprehensive evaluation calculation unit 105b, and an identification information acquisition unit 106.
  • the input unit 11 and the display unit 12 have the same functions as the input unit 11 and the display unit 12 in the first embodiment.
  • the storage unit 13b is an SSD, a HDD, or the like, and may store a machined surface evaluation program, etc.
  • the storage unit 13b also stores a superiority ranking table 131 and has an identification information storage unit 132.
  • the superiority/inferiority ranking table 131 is similar to the superiority/inferiority ranking table 131 in the first embodiment.
  • the identification information storage unit 132 stores, for example, identification information indicating the evaluator, who is the user who answered the estimation questions to estimate the priority levels of multiple evaluation items, the work type of the evaluation data, or the work part, in association with the priority levels of multiple evaluation items estimated by the priority ranking analysis output unit 104b described later.
  • the control unit 10b includes a CPU, a ROM, a RAM, a CMOS memory, etc., which are configured to be able to communicate with each other via a bus, and are well known to those skilled in the art.
  • the CPU is a processor that controls the entire machining surface evaluation device 1B.
  • the CPU reads out the system program and application program stored in the ROM via the bus, and controls the entire machining surface evaluation device 1B according to the system program and application program. As a result, as shown in Fig.
  • control unit 10b is configured to realize the functions of an evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, an estimation problem generation unit 102, an estimation problem answer acquisition unit 103, a priority level analysis output unit 104b, a comprehensive evaluation calculation unit 105b, and an identification information acquisition unit 106.
  • the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation question generation unit 102, and the estimation question answer acquisition unit 103 have the same functions as the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation question generation unit 102, and the estimation question answer acquisition unit 103 in the first embodiment.
  • the priority ranking analysis output unit 104b like the priority ranking analysis output unit 104 in the first embodiment, analyzes the answers acquired by the estimation question answer acquisition unit 103, estimates the priority level of each of the multiple evaluation items, and outputs it.
  • the priority ranking analysis output unit 104b associates the estimated priority levels of the multiple evaluation items with at least one identification information of the user (evaluator) who answered the estimation question, the work type of the evaluation data, or the work part, and stores it in the identification information storage unit 132.
  • the identification information acquisition unit 106 acquires, for example, the identification information selected by the user via the input unit 11.
  • the overall evaluation calculation unit 105b reads out the priority levels of the multiple evaluation items corresponding to the identification information acquired by the identification information acquisition unit 106 from the identification information storage unit 132. Similar to the overall evaluation calculation unit 105 of the second embodiment, the overall evaluation calculation unit 105b calculates an overall evaluation of the machining surface of the workpiece to be evaluated according to the evaluator, workpiece type, or workpiece location indicated by the identification information, based on the priority levels of the multiple evaluation items that have been read out and the evaluation values of the multiple evaluation items for the machining surface of the workpiece to be evaluated acquired from the inspection device 2 by the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101.
  • the machined surface evaluation device 1B can calculate an overall evaluation of the machined surface of the workpiece according to the evaluator, workpiece type, or workpiece part by using the priority order of multiple evaluation items according to the evaluator, workpiece type, or workpiece part.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining the estimation process of the machined surface evaluation device 1B.
  • the flow shown here is executed every time the machined surface evaluation device 1B acquires a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items from the inspection device 2.
  • the processes from step S31 to step S33 are similar to the processes from step S11 to step S13 in FIG. 7, and detailed description thereof will be omitted.
  • step S34 the priority ranking analysis output unit 104b estimates and outputs the priority of each of the multiple evaluation items by analyzing the answers acquired in step S33 and the priority ranking table 131.
  • the priority ranking analysis output unit 104b stores the estimated priority of each of the multiple evaluation items in the identification information storage unit 132 in association with at least one identification information of the user (evaluator) who answered the estimation question, the work type of the evaluation data, or the work part.
  • step S35 the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101 acquires evaluation values for multiple evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated.
  • step S36 the identification information acquisition unit 106 acquires the identification information selected by the user via the input unit 11.
  • step S37 the overall evaluation calculation unit 105b reads out the priority levels of the multiple evaluation items corresponding to the identification information acquired in step S36 from the identification information storage unit 132.
  • the overall evaluation calculation unit 105b calculates an overall evaluation for the machined surface of the workpiece to be evaluated based on the priority levels of the multiple evaluation items that have been read out and the evaluation values of the multiple evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated acquired in step S35.
  • the machined surface evaluation device 1B stores the priorities of the estimated evaluation items in the identification information storage unit 132 in association with the identification information indicating the user (evaluator) who answered the estimation question, the workpiece type of the evaluation data, or the workpiece part.
  • the machined surface evaluation device 1B acquires the evaluation values of the evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated from the inspection device 2, it reads out the priorities of the evaluation items corresponding to the identification information selected by the user from the identification information storage unit 132.
  • the machined surface evaluation device 1B calculates the overall evaluation of the machined surface of the workpiece to be evaluated based on the priorities of the read out evaluation items and the acquired evaluation values of the evaluation items for the machined surface of the workpiece to be evaluated.
  • the machined surface evaluation device 1B can estimate the priorities of each of the evaluation items that are the components of the overall evaluation, and can interpret the overall evaluation.
  • the machining surface evaluation device 1B can present the priority of each evaluation item, which was not previously considered, and allows the user to align his/her recognition of the priority of evaluation items set by others with the priority of his/her own evaluation items.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B disclosed herein can estimate the priority of each of the multiple evaluation items that make up the overall evaluation, and can interpret the overall evaluation.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A and 1B are realized by one computer, but the present invention is not limited to this.
  • a server may be provided with part or all of the control unit 10 having the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation problem generation unit 102, the estimation problem answer acquisition unit 103, and the priority ranking analysis output unit 104 of the machining surface evaluation device 1, and the storage unit 13 having the superiority ranking table 131.
  • a server may be provided with part or all of the control unit 10a having the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation problem generation unit 102, the estimation problem answer acquisition unit 103, the priority ranking analysis output unit 104, and the overall evaluation calculation unit 105 of the machining surface evaluation device 1A, and the storage unit 13 having the superiority ranking table 131.
  • a server may be provided with, for example, a part or all of the control unit 10b having the evaluation data/evaluation value acquisition unit 101, the estimation problem generation unit 102, the estimation problem answer acquisition unit 103, the priority analysis output unit 104b, the overall evaluation calculation unit 105b, and the identification information acquisition unit 106 of the machining surface evaluation device 1B, and the storage unit 13b having the superiority ranking table 131 and the identification information storage unit 132.
  • the functions of the machining surface evaluation devices 1, 1A, and 1B may be realized by utilizing a virtual server function or the like on a cloud.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B may be configured as a distributed processing system in which the functions of the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B are appropriately distributed to a plurality of servers.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B generate estimation problems using all the evaluation data, but this is not limited to this.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B may use the answer results up to N-1 times to select a combination of evaluation data whose ranking changes, and generate the Nth problem (N is an integer of 2 or more).
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B start generating the first estimation problem from, for example, the priority of gloss and streaks in the superiority/inferiority ranking table 131 of FIG. 5 as "0.5/0.5".
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B can estimate that the priority is "0.5/0.5".
  • the machining surface evaluation devices 1, 1A, and 1B may be configured to generate estimation problems with priority levels of “0/1.0”, “0.1/0.9”, “0.2/0.8”, “0.3/0.7”, and “0.4/0.6” when, for example, the evaluation value of evaluation data 20 is higher than that of evaluation data 24.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, 1B may generate the second estimation problem with the priority of gloss and streaks at the center, for example, at "0.2/0.8" in the superiority ranking table 131 in Fig. 5.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, 1B may generate estimation problems with priority of "0.3/0.7” or "0.4/0.6" when the evaluation value of the evaluation data 24 is higher than that of the evaluation data 10, for example, in the evaluation data 10 and the evaluation data 24 which have different rankings in the column of the priority of gloss and streaks on the left and right.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B estimate the priority level to be "0.3/0.7” when the evaluation data 10 is closer to the evaluation data 19.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B may estimate the priority level to be "0.4/0.6" when the evaluation data 19 is closer to the evaluation data 10.
  • the machined surface evaluation device 1, 1A, 1B may use the following algorithm to reduce the number of estimation problems. Specifically, for example, when the priorities of gloss and streaks in the superiority ranking table 131 in Fig. 5 are "0.1/0.9”, “0.3/0.7”, “0.7/0.3”, and "0.9/0.1", there are no equal rankings with the same evaluation value. Therefore, the machined surface evaluation device 1, 1A, 1B may generate estimation problems with priorities "0/1.0", “0.2/0.8”, “0.4/0.6”, “0.5/0.5”, “0.4/0.6”, “0.8/0.2”, and "1.0/0" that have equal rankings, and estimate the equal priorities when the answers become equal.
  • the machining surface evaluation device 1, 1A, 1B may generate and estimate estimation problems with the priority levels of "0.1/0.9", “0.3/0.7”, “0.7/0.3”, “0.9/0.1".
  • the machining surface evaluation device 1, 1A, 1B may generate estimation problems using a predetermined number of evaluation data from the top rankings, such as 1st to 5th, in the priority levels of "0.1/0.9", “0.3/0.7”, “0.7/0.3”, “0.9/0.1". By doing so, the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B can reduce the number of estimation problems to be generated and quickly estimate the priority level.
  • the evaluation data was data of the machined surface of the workpiece machined by a machine tool (not shown) based on each of a plurality of machining programs in which at least two of the conditions such as the number of streaks and the depth of the streaks were changed, but the evaluation data is not limited to this.
  • the evaluation data may be two-dimensional data or three-dimensional data of a workpiece pseudo-generated by changing the number of streaks by a simulation device (not shown) such as a computer executing the above-mentioned machining program.
  • the evaluation data may be two-dimensional data or three-dimensional data of a workpiece pseudo-generated by a simulation device (not shown) such as a computer by changing the reflectance of gloss with a known theoretical surface roughness calculated from the machining conditions.
  • a simulation device such as a computer by changing the reflectance of gloss with a known theoretical surface roughness calculated from the machining conditions.
  • the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B can estimate the priority of each evaluation item in finer intervals than increments of "0.1".
  • the priority ranking table 131 has a storage area for "priority ranking" corresponding to the interval of the priority level to be estimated.
  • each function included in the machined surface evaluation devices 1, 1A, and 1B in the first, second, and third embodiments can be realized by hardware, software, or a combination of these.
  • being realized by software means being realized by a computer reading and executing a program.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer readable media include magnetic recording media (e.g., flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/Ws, and semiconductor memories (e.g., mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), flash ROMs, RAMs).
  • the program may also be provided to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of temporary computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer readable medium can provide the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire or optical fiber, or via a wireless communication path.
  • the step of writing the program to be recorded on the recording medium includes not only processes that are performed chronologically according to the order, but also processes that are not necessarily performed chronologically but are executed in parallel or individually.
  • the step of writing the program may also be performed by cloud computing.
  • the machining surface evaluation device (1) includes an evaluation data/evaluation value acquisition unit (101) that acquires multiple evaluation data related to the machining surface and evaluation values of multiple evaluation items, an estimation problem generation unit (102) that generates estimation problems for estimating the priority level of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items, an estimation problem answer acquisition unit (103) that acquires answers to the estimation problems, and a priority analysis output unit (104) that analyzes the answers to estimate and output the priority levels of the multiple evaluation items.
  • an evaluation data/evaluation value acquisition unit (101) that acquires multiple evaluation data related to the machining surface and evaluation values of multiple evaluation items
  • an estimation problem generation unit (102) that generates estimation problems for estimating the priority level of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items
  • an estimation problem answer acquisition unit (103) that acquires answers to the estimation problems
  • a priority analysis output unit (104) that analyzes the answers to estimate and output the priority levels of the multiple evaluation items.
  • the machined surface evaluation device (1A) includes an overall evaluation calculation unit (105) that calculates an overall evaluation for the machined surface of the workpiece to be evaluated based on the priorities of multiple estimated evaluation items and the evaluation values of multiple evaluation items on the machined surface of the workpiece to be evaluated acquired by the evaluation data/evaluation value acquisition unit (101).
  • the machined surface evaluation device 1B includes an identification information storage unit (132) that stores the priorities of the estimated multiple evaluation items in association with at least one identification information of an evaluator, a work type, or a work part corresponding to the priorities of the multiple evaluation items, an identification information acquisition unit (106) that acquires identification information selected by a user, and an overall evaluation calculation unit (105b) that calculates an overall evaluation for the machined surface of the work to be evaluated based on the priorities of the multiple evaluation items corresponding to the acquired identification information and the evaluation values of the multiple evaluation items on the machined surface of the work to be evaluated acquired by the evaluation data/evaluation value acquisition unit (101).
  • an identification information storage unit (132) that stores the priorities of the estimated multiple evaluation items in association with at least one identification information of an evaluator, a work type, or a work part corresponding to the priorities of the multiple evaluation items
  • an identification information acquisition unit (106) that acquires identification information selected by a user
  • an overall evaluation calculation unit (105b) that calculates an overall evaluation for the machined
  • the evaluation data is either data of the machined workpiece, two-dimensional or three-dimensional data of the simulated workpiece, or post-processing data.
  • the evaluation data is data on the machined surface of a workpiece machined under at least two different conditions among the number of streaks, streak depth, streak spacing, pattern of the pattern, shading of the pattern, pattern spacing, gloss reflectance, presence or absence of rainbow, rainbow intensity, and presence or absence of rainbow unevenness.
  • the evaluation data is two-dimensional data or three-dimensional data of a workpiece simulated under different conditions for each of a plurality of evaluation items.
  • An estimation problem generating unit (103) generates estimation problems based on a plurality of evaluation data and evaluation values of a plurality of evaluation items so as to reduce the number of estimation problems.
  • the machined surface evaluation system (100) includes a machined surface evaluation device (1, 1A, 1B) according to any one of Supplementary Note 1 to Supplementary Note 3.
  • the machining surface evaluation method is a machining surface evaluation method for operating a computer as a machining surface evaluation device (1), and includes an evaluation data/evaluation value acquisition step of acquiring multiple evaluation data and evaluation values of multiple evaluation items related to the machining surface, an estimation problem generation step of generating an estimation problem for estimating the priority of each of the multiple evaluation items based on the multiple evaluation data and the evaluation values of the multiple evaluation items, an estimation problem answer acquisition step of acquiring an answer to the estimation problem, and a priority analysis output step of analyzing the answer to estimate and output the priority of the multiple evaluation items.

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Abstract

総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができること。　加工面評価装置は、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得部と、前記複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、前記複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成部と、前記推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得部と、前記回答を解析して前記複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力部と、を備える。

Description

加工面評価装置、加工面評価システム、及び加工面評価方法
　本発明は、ワークの加工面の品位を評価する加工面評価装置、加工面評価システム、及び加工面評価方法に関する。
　検査装置による加工されたワークの加工面品位の検査結果である入力データと、当該ワークに対する評価者の心象による評価結果であるラベルデータとの教師データを用いて、教師あり学習を実行し、生成された学習済みモデルに検査装置による検査結果を入力することで、検査装置による検査結果に対応する評価者の心象としての評価結果の判定を出力する技術が知られている。例えば、特許文献１参照。
特開２０１８－１８１２１８号公報
　しかしながら、特許文献１では、学習済みモデルは、筋目や光沢等の複数の評価項目のうち、評価者自身がどの評価項目を優先してワークの加工面を評価しているかわからないまま評価している可能性があり、ワークの加工面の総合評価の解釈性がない。
　そこで、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができることが望まれている。
　（１）本開示の加工面評価装置の一態様は、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得部と、前記複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、前記複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成部と、前記推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得部と、前記回答を解析して前記複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力部と、を備える。
　（２）本開示の加工面評価システムの一態様は、加工面評価装置を備える。
　（３）本開示の加工面評価方法の一態様は、コンピュータを加工面評価装置として動作させるための加工面評価方法であって、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得ステップと、前記複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、前記複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成ステップと、前記推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得ステップと、前記回答を解析して前記複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力ステップと、を備える。
第１実施形態に係る加工面評価システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。 筋目の深さを変化させる場合の加工プログラムの一例を示す図である。 光沢の反射率を変化させる場合の加工プログラムの一例を示す図である。 複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値の一例を示す図である。 優劣順位テーブルの一例を示す図である。 求めた評価データの順位の一例を示す図である。 加工面評価装置の推定処理について説明するフローチャートである。 第２実施形態に係る加工面評価システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。 加工面評価装置の推定処理について説明するフローチャートである。 第３実施形態に係る加工面評価システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。 加工面評価装置の推定処理について説明するフローチャートである。
＜第１実施形態＞
　まず、本実施形態の概略を説明する。本実施形態では、加工面評価装置は、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得し、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する。加工面評価装置は、生成された推定用問題の回答を取得し、取得した回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する。
　これにより、本実施形態によれば、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
　以上が本実施形態の概略である。
　図１は、第１実施形態に係る加工面評価システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
　図１に示すように、加工面評価システム１００は、加工面評価装置１、及び検査装置２を有する。
　加工面評価装置１、及び検査装置２は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の図示しないネットワークを介して相互に接続されていてもよい。あるいは、加工面評価装置１、及び検査装置２は、図示しない接続インターフェースを介して互いに直接接続されてもよい。
　検査装置２は、例えば加工面解析装置（例えば、レーザ顕微鏡等）、加工面画像撮影装置、又は光反射率測定装置等である。
　例えば、数値制御装置（図示しない）が、筋目の本数、筋目の深さ、筋目の間隔、模様のパターン、模様の濃淡、模様の間隔、光沢の反射率、虹の有無、虹の強度、虹ムラの有無の条件等のうち少なくとも２つの条件を変化させた複数の加工プログラムそれぞれを実行する。そして、図示しない工作機械は、実行された複数の加工プログラムそれぞれに基づいてワークを加工する。
　図２は、筋目の深さを変化させる場合の加工プログラムの一例を示す図である。図３は、光沢の反射率を変化させる場合の加工プログラムの一例を示す図である。
　図２の右側の加工プログラムでは、網掛けで示すブロックにおいて、左側の加工プログラムより０．０５深く削り込むことでワークの加工面に筋目が形成される。また、図３の右側の加工プログラムでは、網掛けで示す主軸回転速度Ｓ及び送り速度Ｆを調整することにより、左側の加工プログラムに比べてワークの加工面における光沢の反射率を変化させることができる。
　検査装置２は、そのようにして加工された複数のワークそれぞれの加工面を測定したデータに対して、特許文献１に記載の学習済みモデルを適用して、光沢や筋目等の複数の評価項目の評価値を取得することができる。
　図４は、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値の一例を示す図である。図４では、２５個の評価データ（「データ１」から「データ２５」）の場合における、光沢及び筋目の評価項目の評価値との関係を示す。ここで、評価データとは、上述したように、工作機械（図示しない）により加工されたワークの加工面を測定した画像等のデータ（２次元データ）でもよく、コンピュータ（図示しない）上でシミュレーションされたワークの２次元データ又は３次元データでもよい。あるいは、評価データは、実際に加工されたワークの画像（２次元データ）に対して傾き補正やノイズ除去等を行った後処理データでもよい。また、評価データとしてのワークの加工は、加工プログラム変更以外の方法（例えば、加工条件の変更（切削性の異なる工具等）、工作機械設定（例えば、加減速設定やバックスラッシュ補正設定等））で行われてもよい。
　なお、以下では、評価項目が光沢及び筋目である場合を例示して説明するが、光沢及び筋目以外の評価項目についても、光沢及び筋目の場合と同様である。また、光沢及び筋目の評価項目の評価値が「１」から「５」の５段階の場合を例示するが、５段階以外の評価値の場合も同様である。また、評価データの数も２５個の場合を例示するが、２５個以外の数の評価データの場合も同様である。
　検査装置２は、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を後述する加工面評価装置１に出力する。
　加工面評価装置１は、当業者にとって公知のコンピュータ等であり、制御部１０、入力部１１、表示部１２、及び記憶部１３を有する。また、制御部１０は、評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、及び優先度合解析出力部１０４を有する。
＜入力部１１＞
　入力部１１は、例えば、キーボードや、後述する表示部１２の前面に配置されたタッチパネル等であり、ユーザからの入力を受け付ける。
＜表示部１２＞
　表示部１２は、例えば、液晶ディスプレイ等である。表示部１２は、後述するように、例えば評価データ／評価値取得部１０１により取得された複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、推定用問題生成部１０２により生成された推定用問題を表示する。
＜記憶部１３＞
　記憶部１３は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）やＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等であり、加工面評価プログラム等を記憶してもよい。また、記憶部１３は、優劣順位テーブル１３１が記憶される。
　図５は、優劣順位テーブル１３１の一例を示す図である。
　図５に示すように、優劣順位テーブル１３１は、図４に示す２５個の評価データ、及び光沢と筋目との２つの評価項目の評価値の場合における「順位」、及び「優先度合い別順位（光沢／筋目）」の格納領域を有する。
　優劣順位テーブル１３１内の「順位」の格納領域には、図４に示す２５個の評価データに対する加工面の品位の評価が高い順を示す１位から２５位の順位の番号が格納される。
　なお、図５では、優劣順位テーブル１３１内の「順位」の格納領域に「１」から「２５」が格納されたが、評価データの数が２５個以外の場合についても同様である。
　優劣順位テーブル１３１内の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、光沢と筋目との評価項目の優先度合い毎に、総合評価値が大きい順に順位付けされた２５個の評価データの番号が格納される。具体的には、光沢と筋目との優先度合いが「０／１．０」の「優先度合い別優劣順位」の格納領域には、０×（光沢の評価項目の評価値）＋１．０×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値（すなわち、筋目の評価項目の評価値）に基づいて、総合評価値（筋目の評価項目の評価値）の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．１／０．９」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．１×（光沢の評価項目の評価値）＋０．９×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．２／０．８」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．２×（光沢の評価項目の評価値）＋０．８×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．３／０．７」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．３×（光沢の評価項目の評価値）＋０．７×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。
　なお、本実施形態では、「１」を１０等分して０．１刻みとしているが、一例であり、これに限定されない。
　また、光沢と筋目との優先度合いが「０．４／０．６」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．４×（光沢の評価項目の評価値）＋０．６×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．５／０．５」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．５×（光沢の評価項目の評価値）＋０．５×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．６／０．４」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．６×（光沢の評価項目の評価値）＋０．４×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．７／０．３」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．７×（光沢の評価項目の評価値）＋０．３×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。
　また、光沢と筋目との優先度合いが「０．８／０．２」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．８×（光沢の評価項目の評価値）＋０．２×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「０．９／０．１」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、０．９×（光沢の評価項目の評価値）＋０．１×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値に基づいて、総合評価値の大きい評価データからの番号が順に格納される。また、光沢と筋目との優先度合いが「１．０／０」の「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域には、１．０×（光沢の評価項目の評価値）＋０×（筋目の評価項目の評価値）の計算式から算出される総合評価値（すなわち、光沢の評価項目の評価値）に基づいて、総合評価値（光沢の評価項目の評価値）の大きい評価データからの番号が順に格納される。
　なお、図５の優劣順位テーブル１３１では、総合評価値が同じ場合、評価データの番号が大きいものを上位に格納している。
＜制御部１０＞
　制御部１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＭＯＳメモリ等を有し、これらはバスを介して相互に通信可能に構成される、当業者にとって公知のものである。
　ＣＰＵは加工面評価装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されたシステムプログラム及びアプリケーションプログラムを、バスを介して読み出し、システムプログラム及びアプリケーションプログラムに従って加工面評価装置１全体を制御する。これにより、図１に示すように、制御部１０は、評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、及び優先度合解析出力部１０４の機能を実現するように構成される。ＲＡＭには一時的な計算データや表示データ等の各種データが格納される。ＣＭＯＳメモリは図示しないバッテリでバックアップされ、加工面評価装置１の電源がオフされても記憶状態が保持される不揮発性メモリとして構成される。
　評価データ／評価値取得部１０１は、加工されたワークの加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を検査装置２から取得する。
　具体的には、評価データ／評価値取得部１０１は、例えば、図４に示す２５個の評価データ、及び光沢と筋目との評価項目の評価値を、検査装置２から取得する。
　推定用問題生成部１０２は、評価データ／評価値取得部１０１により取得された複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する。
　具体的には、推定用問題生成部１０２は、例えば、２５個の評価データのうち２つの評価データを選択し、選択した２つの評価データを並べてどちらの加工面の品位がより良いかをユーザ（評価者）に選択させる推定用問題を生成する。なお、推定用問題生成部１０２は、選択した２つの評価データのどちらの加工面の品位がより良いか、又は同等かの３つの選択肢をユーザに選択させる推定用問題を生成するようにしてもよい。あるいは、推定用問題生成部１０２は、３つ以上の評価データを選択し、選択した評価データの加工面の品位の順位付け又は最も加工面の品位が良い評価データをユーザに選択させる推定用問題を生成するようにしてもよい。
　推定用問題生成部１０２は、２５個の評価データから全ての組み合わせの２つの評価データを選択するまで推定用問題を生成し、生成した推定用問題を順次表示部１２に表示する。
　推定用問題回答取得部１０３は、例えば、表示部１２に表示された推定用問題に対する、入力部１１を介したユーザ（評価者）の入力操作に基づいて、推定用問題の回答を取得する。
　具体的には、推定用問題回答取得部１０３は、例えば、２つの評価データを並べてどちらの加工面の品位がより良いかをユーザに選択させる推定用問題の場合、選択された評価データを回答として取得する。また、推定用問題回答取得部１０３は、３つ以上の評価データを並べて各評価データの加工面の品位の順位付け又は最も品位が良い評価データをユーザに選択させる推定用問題の場合、各評価データの順位又は最も品位が良いと選択された評価データを回答として取得するようにしてもよい。推定用問題回答取得部１０３は、取得した回答を記憶部１３に記憶するようにしてもよい。
　優先度合解析出力部１０４は、推定用問題回答取得部１０３により取得された回答を解析して複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定し出力する。
　具体的には、優先度合解析出力部１０４は、例えば、２つの評価データを並べてどちらの加工面の品位がより良いかをユーザ（評価者）に選択させる推定用問題の場合、評価データ毎により良いと選択された回答の数を算出する。優先度合解析出力部１０４は、選択された回数に基づいて評価データの順位を求める。また、評価データの回答に基づいて、公知であるソートアルゴリズム（例えば、バブルソート、マージソート等）で評価データの順位を求めてもよい。
　図６は、求めた評価データの順位の一例を示す図である。
　優先度合解析出力部１０４は、図５の優劣順位テーブル１３１の優先度合い「０／１．０」から「１．０／０」それぞれにおける「優先度合い別優劣順位（光沢／筋目）」の格納領域の評価データの順位と、図６に示す求めた評価データの順位とを比較する。優先度合解析出力部１０４は、一致の度合いが最も高い光沢と筋目との優先度合いを求める。すなわち、優先度合解析出力部１０４は、図６の評価データの順位に最も一致の度合いが高い光沢と筋目との優先度合いを「０．３／０．７」と推定する。
　これにより、優先度合解析出力部１０４は、評価データを評価したユーザ（評価者）が光沢の評価項目よりも筋目の評価項目に重きを置いて、ワークの加工面の品位を評価していることが分かる。換言すれば、優先度合解析出力部１０４は、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを一定の基準で推定することができる。
　優先度合解析出力部１０４は、推定結果を記憶部１３に記憶する。また、優先度合解析出力部１０４は、推定結果を表示部１２に表示するようにしてもよい。
＜加工面評価装置１の推定処理＞
　次に、図７を参照しながら、加工面評価装置１の推定処理の流れを説明する。
　図７は、加工面評価装置１の推定処理について説明するフローチャートである。ここで示すフローは、加工面評価装置１が検査装置２から複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する度に実行される。
　ステップＳ１１において、評価データ／評価値取得部１０１は、加工されたワークの加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を検査装置２から取得する。
　ステップＳ１２において、推定用問題生成部１０２は、ステップＳ１１で取得された複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する。
　ステップＳ１３において、推定用問題回答取得部１０３は、表示部１２に表示された推定用問題に対する、入力部１１を介したユーザの入力操作に基づいて、推定用問題の回答を取得する。
　ステップＳ１４において、優先度合解析出力部１０４は、ステップＳ１３で取得された回答と、優劣順位テーブル１３１とに基づいて解析して複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定し出力する。
　以上により、第１実施形態に係る加工面評価装置１は、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得し、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する。加工面評価装置１は、生成した推定用問題の回答を取得し、取得した回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する。これにより、加工面評価装置１は、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
　また、加工面評価装置１は、今まで意識しなかった評価項目毎の優先度合いを提示することができ、他人が設定した評価項目の優先度合いと、自身の評価項目の優先度合いとの認識合わせをすることができる。
　以上、第１実施形態について説明した。
＜第２実施形態＞
　次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、加工面評価装置１Ａは、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得し、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する。加工面評価装置１Ａは、生成された推定用問題の回答を取得し、取得した回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する点で、第１実施形態と共通する。
　しかしながら、第２実施形態では、加工面評価装置１Ａは、評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値を検査装置２から取得する。加工面評価装置１Ａは、推定した複数の評価項目の優先度合いと、取得した評価対象のワークの加工面における複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する点で、第１実施形態と相違する。
　これにより、第２実施形態によれば、加工面評価装置１Ａは、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
　以下、第２実施形態について説明する。
　図８は、第２実施形態に係る加工面評価システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。なお、図１の加工面評価システム１００の要素と同様の機能を有する要素については、同じ符号を付し、詳細な説明は省略する。
　図８に示すように、加工面評価システム１００は、加工面評価装置１Ａ、及び検査装置２を有する。
　検査装置２は、第１実施形態における検査装置２と同様の機能を有する。
　加工面評価装置１Ａは、当業者にとって公知のコンピュータ等であり、制御部１０ａ、入力部１１、表示部１２、及び記憶部１３を有する。また、制御部１０ａは、評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、優先度合解析出力部１０４、及び総合評価計算部１０５を有する。また、記憶部１３は、優劣順位テーブル１３１が記憶される。
　入力部１１、表示部１２、及び記憶部１３は、第１実施形態における入力部１１、表示部１２、及び記憶部１３と同様の機能を有する。
　優劣順位テーブル１３１は、第１実施形態における優劣順位テーブル１３１と同様のものである。
＜制御部１０ａ＞
　制御部１０ａは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＭＯＳメモリ等を有し、これらはバスを介して相互に通信可能に構成される、当業者にとって公知のものである。
　ＣＰＵは加工面評価装置１Ａを全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されたシステムプログラム及びアプリケーションプログラムを、バスを介して読み出し、システムプログラム及びアプリケーションプログラムに従って加工面評価装置１Ａ全体を制御する。これにより、図８に示すように、制御部１０ａは、評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、優先度合解析出力部１０４、及び総合評価計算部１０５の機能を実現するように構成される。
　評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、及び優先度合解析出力部１０４は、第１実施形態における評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、及び優先度合解析出力部１０４と同様の機能を有する。
　総合評価計算部１０５は、推定された複数の評価項目の優先度合いと、評価データ／評価値取得部１０１により検査装置２から取得された評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する。
　具体的には、総合評価計算部１０５は、上述したように、例えば、推定用問題を回答したユーザ（評価者）の光沢と筋目との評価項目に対する優先度合いが「０．３／０．７」で、検査装置２から取得した評価対象のワークの加工面に対する光沢及び筋目の評価項目の評価値が「３」及び「５」の場合、当該ユーザ（評価者）に応じた総合評価を０．３×３＋０．７×５＝４．４と計算する。総合評価計算部１０５は、計算した総合評価を表示部１２等に出力するようにしてもよい。
　そうすることで、加工面評価装置１Ａは、ユーザ（評価者）の複数の評価項目の優先度合いを用いることで、当該ユーザに応じたワークの加工面に対する総合評価を算出することができる。
　なお、総合評価計算部１０５は、光沢と筋目との評価項目の優先度合いを用いて、総合評価を計算したが、光沢と筋目との評価項目以外の評価項目の優先度合いを含めて総合評価を計算するようにしてもよい。
＜加工面評価装置１Ａの推定処理＞
　次に、図９を参照しながら、加工面評価装置１Ａの推定処理の流れを説明する。
　図９は、加工面評価装置１Ａの推定処理について説明するフローチャートである。ここで示すフローは、加工面評価装置１Ａが検査装置２から複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する度に実行される。
　なお、ステップＳ２１からステップＳ２４の処理は、図７のステップＳ１１からステップＳ１４の処理と同様であり、詳細な説明は省略する。
　ステップＳ２５において、評価データ／評価値取得部１０１は、評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値を取得する。
　ステップＳ２６において、総合評価計算部１０５は、ステップＳ２４で推定された複数の評価項目の優先度合いと、ステップＳ２５で取得された評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する。
　以上により、第２実施形態に係る加工面評価装置１Ａは、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得し、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための問題を生成する。加工面評価装置１Ａは、生成された推定用問題の回答を取得し、取得した回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定する。加工面評価装置１Ａは、推定した複数の評価項目の優先度合いと、検査装置２から取得した評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する。これにより、加工面評価装置１Ａは、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
　また、加工面評価装置１Ａは、今まで意識しなかった評価項目毎の優先度合いを提示することができ、他人が設定した評価項目の優先度合いと、自身の評価項目の優先度合いとの認識合わせをすることができる。
　以上、第２実施形態について説明した。
＜第３実施形態＞
　次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、加工面評価装置１Ｂは、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得し、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する。加工面評価装置１Ｂは、生成された推定用問題の回答を取得し、取得した回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する点で、第１実施形態及び第２実施形態と共通する。
　しかしながら、第３実施形態では、加工面評価装置１Ｂは、ワークの加工面を評価した評価者、ワーク品種、又はワーク部位の少なくとも１つの識別情報と、推定した複数の評価項目の優先度合いと、を対応付けして記憶する。加工面評価装置１Ｂは、評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値を検査装置２から取得した場合、ユーザにより選択された識別情報に対応する複数の評価項目の優先度合いと、取得した評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面の総合評価を計算する点で、第１実施形態及び第２実施形態と相違する。
　これにより、第３実施形態によれば、加工面評価装置１Ｂは、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
　以下、第３実施形態について説明する。
　図１０は、第３実施形態に係る加工面評価システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。なお、図１の加工面評価システム１００の要素と同様の機能を有する要素については、同じ符号を付し、詳細な説明は省略する。
　図１０に示すように、加工面評価システム１００は、加工面評価装置１Ｂ、及び検査装置２を有する。
　検査装置２は、第１実施形態における検査装置２と同様の機能を有する。
　加工面評価装置１Ｂは、当業者にとって公知のコンピュータ等であり、制御部１０ｂ、入力部１１、表示部１２、及び記憶部１３ｂを有する。また、制御部１０ｂは、評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、優先度合解析出力部１０４ｂ、総合評価計算部１０５ｂ、及び識別情報取得部１０６を有する。
　入力部１１、及び表示部１２は、第１実施形態における入力部１１、及び表示部１２と同様の機能を有する。
＜記憶部１３ｂ＞
　記憶部１３ｂは、ＳＳＤやＨＤＤ等であり、加工面評価プログラム等を記憶してもよい。また、記憶部１３ｂは、優劣順位テーブル１３１が記憶されるとともに、識別情報記憶部１３２を有する。
　優劣順位テーブル１３１は、第１実施形態における優劣順位テーブル１３１と同様のものである。
　識別情報記憶部１３２は、例えば、複数の評価項目の優先度合いを推定するために推定用問題を回答したユーザである評価者、評価データのワーク品種、又はワーク部位を示す識別情報が、後述する優先度合解析出力部１０４ｂにより推定された複数の評価項目の優先度合いと対応付けて記憶される。
＜制御部１０ｂ＞
　制御部１０ｂは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＭＯＳメモリ等を有し、これらはバスを介して相互に通信可能に構成される、当業者にとって公知のものである。
　ＣＰＵは加工面評価装置１Ｂを全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されたシステムプログラム及びアプリケーションプログラムを、バスを介して読み出し、システムプログラム及びアプリケーションプログラムに従って加工面評価装置１Ｂ全体を制御する。これにより、図１０に示すように、制御部１０ｂは、評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、優先度合解析出力部１０４ｂ、総合評価計算部１０５ｂ、及び識別情報取得部１０６の機能を実現するように構成される。
　評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、及び推定用問題回答取得部１０３は、第１実施形態における評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、及び推定用問題回答取得部１０３と同様の機能を有する。
　優先度合解析出力部１０４ｂは、第１実施形態の優先度合解析出力部１０４と同様に、推定用問題回答取得部１０３により取得された回答を解析して複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定し出力する。優先度合解析出力部１０４ｂは、推定した複数の評価項目の優先度合いと、推定用問題を回答したユーザ（評価者）、評価データのワーク品種、又はワーク部位の少なくとも１つの識別情報とを対応付けして識別情報記憶部１３２に記憶する。
　識別情報取得部１０６は、例えば、入力部１１を介してユーザにより選択された識別情報を取得する。
　総合評価計算部１０５ｂは、識別情報取得部１０６により取得された識別情報に対応する複数の評価項目の優先度合いを、識別情報記憶部１３２から読み出す。総合評価計算部１０５ｂは、第２実施形態の総合評価計算部１０５と同様に、読み出した複数の評価項目の優先度合いと、評価データ／評価値取得部１０１により検査装置２から取得された評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、識別情報が示す評価者、ワーク品種、又はワーク部位に応じたワークの加工面に対する評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する。
　そうすることで、加工面評価装置１Ｂは、評価者、ワーク品種、又はワーク部位に応じた複数の評価項目の優先度合いを用いることで、評価者、ワーク品種、又はワーク部位に応じたワークの加工面に対する総合評価を算出することができる。
＜加工面評価装置１Ｂの推定処理＞
　次に、図１１を参照しながら、加工面評価装置１Ｂの推定処理の流れを説明する。
　図１１は、加工面評価装置１Ｂの推定処理について説明するフローチャートである。ここで示すフローは、加工面評価装置１Ｂが検査装置２から複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する度に実行される。
　なお、ステップＳ３１からステップＳ３３の処理は、図７のステップＳ１１からステップＳ１３の処理と同様であり、詳細な説明は省略する。
　ステップＳ３４において、優先度合解析出力部１０４ｂは、ステップＳ３３で取得された回答と、優劣順位テーブル１３１とに基づいて解析して複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定し出力する。優先度合解析出力部１０４ｂは、推定した複数の評価項目の優先度合いを、推定用問題を回答したユーザ（評価者）、評価データのワーク品種、又はワーク部位の少なくとも１つの識別情報と対応付けして識別情報記憶部１３２に記憶する。
　ステップＳ３５において、評価データ／評価値取得部１０１は、評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値を取得する。
　ステップＳ３６において、識別情報取得部１０６は、入力部１１を介してユーザにより選択された識別情報を取得する。
　ステップＳ３７において、総合評価計算部１０５ｂは、ステップＳ３６で取得された識別情報に対応する複数の評価項目の優先度合いを識別情報記憶部１３２から読み出す。総合評価計算部１０５ｂは、読み出した複数の評価項目の優先度合いと、ステップＳ３５で取得された評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する。
　以上により、第３実施形態に係る加工面評価装置１Ｂは、推定した複数の評価項目の優先度合いを、推定用問題を回答したユーザ（評価者）、評価データのワーク品種、又はワーク部位を示す識別情報と対応付けして識別情報記憶部１３２に記憶する。加工面評価装置１Ｂは、評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値を検査装置２から取得した場合、ユーザにより選択された識別情報に対応する複数の評価項目の優先度合いを識別情報記憶部１３２から読み出す。加工面評価装置１Ｂは、読み出した複数の評価項目の優先度合いと、取得した評価対象のワークの加工面に対する複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面の総合評価を計算する。これにより、加工面評価装置１Ｂは、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
　また、加工面評価装置１Ｂは、今まで意識しなかった評価項目毎の優先度合いを提示することができ、他人が設定した評価項目の優先度合いと、自身の評価項目の優先度合いとの認識合わせをすることができる。
　以上、第３実施形態について説明した。
　以上のように、第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態に記載したように、本開示の加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、総合評価の内訳となる複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定でき、総合評価の解釈ができる。
＜変形例１＞
　上述の第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態では、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、１つのコンピュータで実現したが、これに限定されない。
　例えば、加工面評価装置１の評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、及び優先度合解析出力部１０４を有する制御部１０と、優劣順位テーブル１３１を有する記憶部１３との一部又は全部を、例えば、サーバが備えるようにしてもよい。また、加工面評価装置１Ａの評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、優先度合解析出力部１０４、及び総合評価計算部１０５を有する制御部１０ａと、優劣順位テーブル１３１を有する記憶部１３との一部又は全部を、例えば、サーバが備えるようにしてもよい。また、加工面評価装置１Ｂの評価データ／評価値取得部１０１、推定用問題生成部１０２、推定用問題回答取得部１０３、優先度合解析出力部１０４ｂ、総合評価計算部１０５ｂ、及び識別情報取得部１０６を有する制御部１０ｂと、優劣順位テーブル１３１及び識別情報記憶部１３２を有する記憶部１３ｂとの一部又は全部を、例えば、サーバが備えるようにしてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂの各機能を実現してもよい。
　さらに、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂの各機能を適宜複数のサーバに分散される、分散処理システムとしてもよい。
＜変形例２＞
　また例えば、第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態では、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、全ての評価データを用いて推定用問題を生成したが、これに限定されない。例えば、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、Ｎ回目の問題を生成する際に、Ｎ－１回までの回答結果を使って、順位が変化する組み合わせの評価データを選定し、Ｎ回目の問題を生成するようにしてもよい（Ｎは２以上の整数）。具体的には、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、第１回の推定用問題の生成を、例えば図５の優劣順位テーブル１３１のうち光沢と筋目との優先度合いが「０．５／０．５」から始める。加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、例えば、左右の光沢と筋目との優先度合いの列において順位が変化する評価データ２０と評価データ２４とが同じ評価値で同等なら優先度合いが「０．５／０．５」と推定することができる。一方、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、例えば評価データ２０の評価値が評価データ２４のより上位の場合、優先度合いが「０／１．０」、「０．１／０．９」、「０．２／０．８」、「０．３／０．７」、「０．４／０．６」の推定用問題を生成するようにしてもよい。
　次に、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、第２回の推定用問題を、例えば図５の優劣順位テーブル１３１における光沢と筋目との優先度合いが「０．２／０．８」を中心にして生成するようにしてもよい。この場合、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、左右の光沢と筋目との優先度合いの列において順位が変化する評価データ１０と評価データ２４とにおいて、例えば評価データ２４の評価値が評価データ１０のより上位の場合、優先度合いが「０．３／０．７」、「０．４／０．６」の推定用問題を生成するようにしてもよい。
　加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、第３回の推定用問題の生成において、上記の優先度合いが「０．３／０．７」、「０．４／０．６」において順位が変化する評価データ１０と評価データ１９について、評価データ１０が評価データ１９よりの場合、優先度合いを「０．３／０．７」と推定する。一方、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、評価データ１９が評価データ１０よりの場合、優先度合いを「０．４／０．６」と推定するようにしてもよい。
　そうすることで、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、生成する推定用問題の数を少なくし、迅速に優先度合いを推定することができる。
　あるいは、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、下記のアルゴリズムを用いて推定用問題の数を少なくするようにしてもよい。具体的には、例えば図５の優劣順位テーブル１３１における光沢と筋目との優先度合いが「０．１／０．９」、「０．３／０．７」、「０．７／０．３」、「０．９／０．１」では評価値が同じ同等順位が存在しない。そこで、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、同等順位がある優先度合い「０／１．０」、「０．２／０．８」、「０．４／０．６」、「０．５／０．５」、「０．４／０．６」、「０．８／０．２」、「１．０／０」の推定用問題を生成し、回答が同等となった時点で同等となった優先度合いを推定するようにしてもよい。
　一方、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、上記優先度合い「０／１．０」等の推定用問題で推定度合いを推定できなかった場合、優先度合いが「０．１／０．９」、「０．３／０．７」、「０．７／０．３」、「０．９／０．１」の推定用問題を生成し推定するようにしてもよい。この場合、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、優先度合いが「０．１／０．９」、「０．３／０．７」、「０．７／０．３」、「０．９／０．１」において順位が１位から５位等の上位から所定数の評価データを用いて推定用問題を生成するようにしてもよい。
　そうすることで、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、生成する推定用問題の数を少なくし、迅速に優先度合いを推定することができる。
＜変形例３＞
　また例えば、第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態では、評価データは、筋目の本数や筋目の深さ等の条件等のうち少なくとも２つの条件を変化させた複数の加工プログラムそれぞれに基づいて、図示しない工作機械により加工されたワークの加工面のデータであったが、これに限定されない。例えば、評価データは、コンピュータ等のシミュレーション装置（図示しない）が上述の加工プログラムが実行することにより、筋目の本数等を変化させて疑似生成されたワークの２次元データ又は３次元データであってもよい。あるいは、評価データは、コンピュータ等のシミュレーション装置（図示しない）により、加工条件から算出される公知の理論面粗さで光沢の反射率を変化させて疑似生成されたワークの２次元データ又は３次元データであってもよい。
　加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂは、疑似生成されたワークの２次元データ又は３次元データを用いることにより、各評価項目の優先度合いを「０．１」刻みより、より細かな間隔で優先度合いを推定することができる。
　なお、この場合、優劣順位テーブル１３１は、推定したい優先度合いの間隔に応じた「優先度合い別順位」の格納領域を有することが好ましい。
　なお、第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態における、加工面評価装置１、１Ａ、１Ｂに含まれる各機能は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
　プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（Ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（Ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は、無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　なお、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、前記プログラムを記述するステップはクラウドコンピューティングで実施してもよい。
　本開示について詳述したが、本開示は上述した個々の実施形態に限定されるものではない。これらの実施形態は、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、又は、特許請求の範囲に記載された内容とその均等物から導き出される本 開示の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、置き換え、変更、部分的削除等が可能である。また、これらの実施形態は、組み合わせて実施することもできる。例えば、上述した実施形態において、各動作の順序や各処理の順序は、一例として示したものであり、これらに限定されるものではない。また、上述した実施形態の説明に数値又は数式が用いられている場合も同様である。
　上記実施形態及び変形例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
　加工面評価装置（１）は、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得部（１０１）と、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成部（１０２）と、推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得部（１０３）と、回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力部（１０４）と、を備える。
（付記２）
　加工面評価装置（１Ａ）は、推定された複数の評価項目の優先度合いと、評価データ／評価値取得部（１０１）により取得された評価対象のワークの加工面における複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する総合評価計算部（１０５）を備える。
（付記３）
　加工面評価装置１Ｂは、推定された複数の評価項目の優先度合いと、複数の評価項目の優先度合いに対応する評価者、ワーク品種又はワーク部位の少なくとも１つの識別情報とを対応付けして記憶する識別情報記憶部（１３２）と、ユーザにより選択された識別情報を取得する識別情報取得部（１０６）と、取得された前記識別情報に対応する複数の評価項目の優先度合いと、評価データ／評価値取得部（１０１）により取得された評価対象のワークの加工面における複数の評価項目の評価値とに基づいて、評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する総合評価計算部（１０５ｂ）と、を備える。
（付記４）
　評価データは、加工されたワークのデータ、シミュレーションされたワークの２次元データ若しくは３次元データ、又は後処理データのいずれかである。
（付記５）
　評価データは、筋目の本数、筋目の深さ、筋目の間隔、模様のパターン、模様の濃淡、模様の間隔、光沢の反射率、虹の有無、虹の強度、虹ムラの有無の条件のうち少なくとも２つの異なる条件で加工されたワークの加工面に関するデータである。
（付記６）
　評価データは、複数の評価項目毎に異なる条件でシミュレーションされたワークの２次元データ又は３次元データである。
（付記７）
　推定用問題生成部（１０３）は、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて前記推定用問題の数を少なくなるように生成する。
（付記８）
　加工面評価システム（１００）は、付記１から付記３のいずれかの加工面評価装置（１、１Ａ、１Ｂ）を備える。
（付記９）
　加工面評価方法は、コンピュータを加工面評価装置（１）として動作させるための加工面評価方法であって、加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得ステップと、複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成ステップと、推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得ステップと、回答を解析して複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力ステップと、を備える。
　１００　加工面評価システム
　１、１Ａ、１Ｂ　加工面評価装置
　２　検査装置
　１０、１０ａ、１０ｂ　制御部
　１０１　評価データ／評価値取得部
　１０２　推定用問題生成部
　１０３　推定用問題回答取得部
　１０４、１０４ｂ　優先度合解析出力部
　１０５、１０５ｂ　総合評価計算部
　１１　入力部
　１２　表示部
　１３、１３ｂ　記憶部
　１３１　優劣順位テーブル
　１３２　識別情報記憶部

Claims (9)

  1. 　加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得部と、
    　前記複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、前記複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成部と、
    　前記推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得部と、
    　前記回答を解析して前記複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力部と、
    　を備える加工面評価装置。
  2. 　推定された前記複数の評価項目の優先度合いと、前記評価データ／評価値取得部により取得された評価対象のワークの加工面における前記複数の評価項目の評価値とに基づいて、前記評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する総合評価計算部を備える、請求項１に記載の加工面評価装置。
  3. 　推定された前記複数の評価項目の優先度合いと、前記複数の評価項目の優先度合いに対応する評価者、ワーク品種又はワーク部位の少なくとも１つの識別情報とを対応付けして記憶する記憶部と、
    　ユーザにより選択された前記識別情報を取得する識別情報取得部と、
    　取得された前記識別情報に対応する前記複数の評価項目の優先度合いと、前記評価データ／評価値取得部により取得された評価対象のワークの加工面における前記複数の評価項目の評価値とに基づいて、前記評価対象のワークの加工面に対する総合評価を計算する総合評価計算部と、を備える、請求項１に記載の加工面評価装置。
  4. 　前記評価データは、加工されたワークのデータ、シミュレーションされたワークの２次元データ若しくは３次元データ、又は後処理データのいずれかである、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の加工面評価装置。
  5. 　前記評価データは、筋目の本数、筋目の深さ、筋目の間隔、模様のパターン、模様の濃淡、模様の間隔、光沢の反射率、虹の有無、虹の強度、虹ムラの有無の条件のうち少なくとも２つの異なる条件で加工されたワークの加工面に関するデータである、請求項４に記載の加工面評価装置。
  6. 　前記評価データは、前記複数の評価項目毎に異なる条件でシミュレーションされたワークの２次元データ又は３次元データである、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の加工面評価装置。
  7. 　前記推定用問題生成部は、前記複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて前記推定用問題の数を少なくなるように生成する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の加工面評価装置。
  8. 　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の加工面評価装置を備える、加工面評価システム。
  9. 　コンピュータを加工面評価装置として動作させるための加工面評価方法であって、
    　加工面に関する複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値を取得する評価データ／評価値取得ステップと、
    　前記複数の評価データ及び複数の評価項目の評価値に基づいて、前記複数の評価項目それぞれの優先度合いを推定するための推定用問題を生成する推定用問題生成ステップと、
    　前記推定用問題の回答を取得する推定用問題回答取得ステップと、
    　前記回答を解析して前記複数の評価項目の優先度合いを推定し出力する優先度合解析出力ステップと、
    　を備える加工面評価方法。
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