(57)【要約】【課題】造形物Ｗの製造において、造形物Ｗの製造条件を容易に決定すること、または、造形物状態を容易に推定することが可能な付加製造用学習モデル生成装置を提供する。【解決手段】付加製造用学習モデル生成装置６５ａは、層状に配置された金属粉末Ｐに光ビームを照射し、金属粉末Ｐを加熱することによって、造形物Ｗを製造する方法に適用される。付加製造用学習モデル生成装置６５ａは、製造条件、および、光ビームが照射された時または光ビームの照射後の造形物Ｗに関する造形物状態を学習データとする機械学習により、製造条件を決定するため、または、造形物状態を推定するための学習モデルを生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
層状に配置された金属粉末に光ビームを照射し、前記金属粉末を加熱することによって、造形物を製造する方法に適用され、
製造条件、および、前記光ビームが照射された時または前記光ビームの照射後の前記造形物に関する造形物状態を学習データとする機械学習により、前記製造条件を決定するため、または、前記造形物状態を推定するための学習モデルを生成する、付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項２】
前記製造条件は、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、前記金属粉末の材料の少なくとも一つであり、
前記造形物状態は、前記光ビームが照射された時の前記造形物の被照射点温度であり、
前記学習モデルは、前記造形物状態である前記被照射点温度を入力データとする場合に、推定する前記製造条件として、前記レーザ出力、前記走査速度、前記走査ピッチ、前記照射スポット径、前記積層厚み、前記金属粉末の前記材料の少なくとも一つを決定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項３】
前記製造条件は、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、前記金属粉末の材料の少なくとも一つであり、
前記造形物状態は、前記光ビームが照射された時に発生するスパッタ量、および、前記光ビームの照射後の前記造形物の造形面画像の少なくとも一つであり、
前記学習モデルは、前記造形物状態である前記スパッタ量および前記造形面画像の少なくとも一つを入力データとする場合に、推定する前記製造条件として、前記レーザ出力、前記走査速度、前記走査ピッチ、前記照射スポット径、前記積層厚み、前記金属粉末の前記材料の少なくとも一つを決定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項４】
前記製造条件は、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、前記金属粉末の材料の少なくとも一つであり、
前記造形物状態は、前記光ビームが照射された時の溶融池サイズであり、
前記学習モデルは、前記造形物状態である前記溶融池サイズを入力データとする場合に、推定する前記製造条件として、前記レーザ出力、前記走査速度、前記走査ピッチ、前記照射スポット径、前記積層厚み、前記金属粉末の前記材料の少なくとも一つを決定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項５】
前記製造条件は、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、前記金属粉末の材料の少なくとも一つであり、
前記造形物状態は、前記造形物の品質であり、
前記学習モデルは、前記造形物状態である前記品質を入力データとする場合に、推定する前記製造条件として、前記レーザ出力、前記走査速度、前記走査ピッチ、前記照射スポット径、前記積層厚み、前記金属粉末の前記材料の少なくとも一つを決定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項６】
前記製造条件は、前記造形物の設計形状および造形姿勢の少なくとも一つを含み、
前記造形物状態は、前記造形物の品質であり、
前記学習モデルは、前記造形物状態である前記品質を入力データとする場合に、推定する前記製造条件として、前記造形物の前記設計形状および前記造形姿勢の少なくも一つを決定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項７】
前記付加製造用学習モデル生成装置は、層状に配置された金属粉末に光ビームを照射し、前記金属粉末を加熱することによって、第一次の造形物を製造し、前記第一次の造形物に対して熱処理を施すことにより第二次の造形物を製造する方法に適用され、
前記製造条件は、前記熱処理の条件であり、
前記造形物状態は、前記造形物の品質であり、
前記学習モデルは、前記造形物状態である前記品質を入力データとする場合に、推定する前記製造条件として、前記熱処理の前記条件を決定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項８】
前記製造条件は、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、前記金属粉末の材料、前記造形物の設計形状および造形姿勢の少なくとも一つを含み、
前記造形物状態は、前記造形物の品質であり、
前記学習モデルは、前記製造条件を入力データとする場合に、前記造形物状態である前記品質を推定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項９】
前記付加製造用学習モデル生成装置は、層状に配置された金属粉末に光ビームを照射し、前記金属粉末を加熱することによって、第一次の造形物を製造し、前記第一次の造形物に対して熱処理を施すことにより第二次の造形物を製造する方法に適用され、
前記製造条件は、前記熱処理の条件であり、
前記造形物状態は、前記造形物の品質であり、
前記学習モデルは、前記製造条件である前記熱処理の条件を入力データとする場合に、前記造形物状態である前記品質を推定するためのモデルである、請求項１に記載の付加製造用学習モデル生成装置。
【請求項１０】
請求項２−７の何れか一項に記載の前記学習モデルを用い、前記造形物状態を入力データとし、前記製造条件を決定する条件決定部を備える、付加製造による造形物の製造条件決定装置。
【請求項１１】
請求項２−９の何れか一項に記載の前記学習モデルを用い、前記製造条件を入力データとし、前記造形物状態を推定する推定部を備える、付加製造による造形物の状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、付加製造用学習モデル生成装置、付加製造による造形物の製造条件決定装置および付加製造による造形物の状態推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
金属付加製造には、例えば、粉末床溶融結合（Powder Bed Fusion）方式、指向性エネルギー堆積（Directed Energy Deposition）方式等があることが知られている。粉末床溶融結合方式は、平らに敷き詰められた粉末に対して、光ビーム（レーザビームおよび電子ビーム等）を照射することで積層造形を行う。粉末床溶融結合方式には、ＳＬＭ（Selective Laser Melting）、ＥＢＭ（Electron Beam Melting）等が含まれる。指向性エネルギー堆積方式は、光ビームの照射と粉末材料の吐出を行うヘッドの位置を制御することで積層造形を行う。指向性エネルギー堆積方式には、ＬＭＤ（Laser Metal Deposition）、ＤＭＰ（Direct Metal Deposition）等が含まれる。
【０００３】
特許文献１には、粉末床溶融結合方式が記載されており、層状に配置された金属粉末に高エネルギーの光ビーム（レーザビームおよび電子ビーム等）を照射することを繰り返すことにより、付加製造による造形物の製造を行うことが記載されている。ところで、近年コンピュータの処理速度の向上に伴い、人工知能が急速に発展しており、例えば、特許文献２には、機械学習により、レーザ加工条件データを生成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２５５４８８号公報
【特許文献２】特開２０１７−１６４８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、造形物の付加製造において、製造条件の要素は多種存在するため、製造条件を決定することは容易ではない。例えば、製造条件として、造形物の要求品質を満たすようにするための新たな材料を決定することができない。また、造形物の品質を全数検査することは容易ではなく、製造条件から造形物の品質を推定することが求められている。特に、造形物の製造には多大な時間を要するため、出来るだけ早期に不良である可能性を把握することができると良い。
【０００６】
本発明は、付加製造による造形物の製造において、上記課題を解決することができる付加製造用学習モデル生成装置、付加製造による造形物の製造条件決定装置および付加製造による造形物の状態推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１．付加製造用学習モデル生成装置）
本発明に係る付加製造用学習モデル生成装置は、層状に配置された金属粉末に光ビームを照射し、前記金属粉末を加熱することによって、造形物を製造する方法に適用され、製造条件、および、前記光ビームが照射された時または前記光ビームの照射後の前記造形物に関する造形物状態を学習データとする機械学習により、前記製造条件を決定するため、または、前記造形物状態を推定するための学習モデルを生成する。
【０００８】
学習モデルは、製造条件および造形物状態を学習データとする機械学習により生成されている。つまり、学習モデルは、少なくとも造形物の製造条件と造形物に関する造形物状態との関係を定義するモデルとなる。当該学習モデルは、造形物の製造条件を決定するためのモデルとして用いることもできるし、造形物に関する造形物状態を推定するためのモデルとして用いることもできる。そして、機械学習を用いることにより、容易に、製造条件と造形物状態との関係を定義することができる。従って、本発明によれば、造形物の製造条件を容易に決定することができるようになる、または、造形物状態を容易に推定することができるようになる。
【０００９】
（２．付加製造による造形物の製造条件決定装置）
本発明に係る付加製造による造形物の製造条件決定装置は、上述した付加製造用学習モデル生成装置における学習モデルを用い、前記造形物状態を入力データとし、前記製造条件を決定する条件決定部を備える。これにより、造形物の製造条件を容易に決定することができる。
【００１０】
（３．付加製造による造形物の状態推定装置）
本発明に係る付加製造による造形物の状態推定装置は、上述した付加製造用学習モデル生成装置における学習モデルを用い、前記製造条件を入力データとし、前記造形物状態を推定する推定部を備える。これにより、造形物に関する造形物状態を容易に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】付加製造装置を示す図である。
【図２】製造システムを示すブロック図である。
【図３】製造条件データベースに記憶されている情報を示す図である。
【図４】造形物状態データベースに記憶されている情報を示す図である。
【図５】目標造形物状態データベースに記憶されている情報を示す図である。
【図６】機械学習装置の第一学習モデルないし第五学習モデルにおける入力データと出力データの関係を示す図である。
【図７】機械学習装置の第六学習モデルおよび第七学習モデルにおける入力データと出力データの関係を示す図である。
【図８】機械学習装置の第八学習モデルないし第十学習モデルにおける入力データと出力データの関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（１．付加製造装置）
造形物Ｗの製造において主の要素である付加製造装置１について、図１を参照して説明する。付加製造装置１は、粉末床溶融結合（Powder Bed Fusion）方式、指向性エネルギー堆積（Directed Energy Deposition）方式等を適用することができる。ただし、本実施形態においては、付加製造装置１は、粉末床溶融結合方式を適用する場合を例にあげて説明する。すなわち、付加製造装置１は、層状に配置された金属粉末Ｐに光ビームを照射することを繰り返すことによって、造形物Ｗ（第一次の造形物）を製造する装置である。
【００１３】
ここで、光ビームは、例えばレーザビームおよび電子ビームを含み、その他に金属粉末Ｐを溶融することができる種々のビームを含む。また、レーザビームには、近赤外波長のレーザ、ＣＯ２レーザ（遠赤外レーザ）、半導体レーザ等、種々のレーザを適用でき、対象の金属粉末Ｐに応じて適宜決定される。また、金属粉末Ｐは、アルミニウム、銅、マルエージング鋼やインコネル等の鋼材、ステンレス等、種々の金属材料を適用できる。
【００１４】
付加製造装置１は、図１に示すように、チャンバ１０、造形物支持装置２０、粉末供給装置３０、光ビーム照射装置４０、および、検出装置５０を備える。チャンバ１０は、内部の空気を、例えばＨｅ（ヘリウム）、Ｎ２（窒素）やＡｒ（アルゴン）等の不活性ガスに置換可能となるように構成されている。なお、チャンバ１０は、内部を不活性ガスに置換するのではなく、減圧可能な構成としてもよい。
【００１５】
造形物支持装置２０は、チャンバ１０の内部に設けられ、造形物Ｗを造形するための部位である。造形物支持装置２０は、造形用容器２１、昇降テーブル２２、ベース２３を備える。造形用容器２１は、上側に開口部を有し、上下方向の軸線に平行な内壁面を有する。昇降テーブル２２は、造形用容器２１の内部にて内壁面に沿うように上下方向に移動可能に設けられる。ベース２３は、昇降テーブル２２の上面に着脱可能に取り付けられ、ベース２３の上面が造形物Ｗを製造するための部位となる。つまり、ベース２３は、上面に層状に金属粉末Ｐを配置すると共に、製造時に造形物Ｗを支持するための部材である。昇降テーブル２２の位置決め高さを変更することにより、金属粉末Ｐの積層厚みを変更することができる。
【００１６】
粉末供給装置３０は、チャンバ１０の内部であって、造形物支持装置２０に隣接して設けられる。粉末供給装置３０は、粉末収納容器３１、供給テーブル３２、リコータ３３を備える。粉末収納容器３１は、上側に開口部を有しており、粉末収納容器３１の開口部の高さは、造形用容器２１の開口部の高さと同一に設けられている。粉末収納容器３１は、上下方向の軸線に平行な内壁面を有する。供給テーブル３２は、粉末収納容器３１の内部にて内壁面に沿うように上下方向に移動可能に設けられる。そして、粉末収納容器３１内において、供給テーブル３２の上側領域に、金属粉末Ｐが収納されている。
【００１７】
リコータ３３は、造形用容器２１の開口部および粉末収納容器３１の開口部の全領域に亘って、両開口部の上面に沿って往復移動可能に設けられている。リコータ３３は、図１の右から左に移動するときに、粉末収納容器３１の開口部から盛り出ている金属粉末Ｐを、造形用容器２１側に運搬する。さらに、リコータ３３は、運搬した金属粉末Ｐをベース２３の上面にて層状に配置する。
【００１８】
なお、上記構成の他に、リコータ３３を移動する移動体が、金属粉末Ｐを供給する機能を備えるようにすることも可能である。この場合、金属粉末Ｐは、ベース２３上に供給されながら、リコータ３３によって平坦化される。
【００１９】
光ビーム照射装置４０は、ベース２３の上面に層状に配置された金属粉末Ｐの表面に、光ビームを照射する。光ビームは、上述したように、レーザビームおよび電子ビーム等である。光ビーム照射装置４０は、層状に配置された金属粉末Ｐに光ビームを照射することにより、金属粉末Ｐを金属粉末Ｐの融点以上の温度に加熱する。そうすると、金属粉末Ｐは、溶融し、その後凝固することで、一体化された層状の造形物が製造される。つまり、隣接する金属粉末Ｐ同士は、溶融接合によって一体化される。
【００２０】
また、光ビーム照射装置４０は、予め設定されたプログラムに従って、照射位置、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径等を変更する。照射位置を変化することにより、所望の層状の造形物を製造することができる。また、レーザ出力を変化することにより、金属粉末Ｐに被照射位置に流入する入熱量が変化し、金属粉末Ｐ同士の接合強度を変化させることができる。
【００２１】
検出装置５０は、（ａ）光ビームが照射された時の造形物Ｗの被照射点温度を計測する温度検出装置、（ｂ）光ビームの照射時における発光量を計測することにより光ビームの照射により発生するスパッタ量を取得することができる撮像装置、（ｃ）光ビームの照射後の造形物Ｗの造形面画像を取得する撮像装置、（ｄ）光ビームが照射された時の溶融池サイズを取得することができる撮像装置等である。なお、本実施形態においては、検出装置５０は、上記（ａ）−（ｄ）の全ての機能を備えることとするが、一部の機能のみを備えるようにしてもよい。
【００２２】
（２．造形物の製造システム６０）
次に、上述した付加製造装置１を主の要素とする造形物Ｗの製造システム６０について、図２を参照して説明する。図２に示すように、製造システム６０は、製造ラインとして、３Ｄ造形モデル生成装置６１、付加製造装置１（図１に示す）、後処理装置６２、および、検査装置６３を備える。
【００２３】
３Ｄ造形モデル生成装置６１は、要求仕様に基づいて、付加製造装置１にて造形物Ｗ（第一次の造形物Ｗ１）の製造が可能となるように、３Ｄ造形モデルを生成する。要求仕様には、例えば、製品形状、製品品質、製品機能、金属粉末Ｐの材料の主成分等の製品特性、相手部材に対する取付条件、相手部材とのスペース等が含まれる。製品品質は、例えば、製品形状の精度、製品強度、製品耐久性等である。
【００２４】
３Ｄ造形モデル生成装置６１は、例えば、ＣＡＥ（Computer Aided Engineering）を適用して、最適な３Ｄ造形モデルを生成する。このとき、３Ｄ造形モデルに含まれる情報は、３Ｄ設計形状、３Ｄ設計形状における造形姿勢、金属粉末Ｐの材料の成分および物性情報、金属粉末Ｐの平均粒径等である。当該情報が、第一次製造条件の一部を構成する。
【００２５】
付加製造装置１は、３Ｄ造形モデル生成装置６１により生成された３Ｄ造形モデルを取得し、３Ｄ造形モデルに基づいて第一次の造形物Ｗ１を製造する。付加製造装置１においては、第一次製造条件の他の一部として、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み等の造形条件が設定されている。レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径および積層厚み等の造形条件は、要求仕様としての製品品質および製品機能を満たすように設定されている。
【００２６】
そして、付加製造装置１は、これらの第一次製造条件としての他の一部である造形条件に基づいて、第一次の造形物Ｗ１を製造する。第一次の造形物Ｗ１が製造される際に、付加製造装置１の検出装置５０によって、各種情報を取得する。すなわち、検出装置５０によって、光ビームが照射された時の造形物Ｗの被照射点温度、光ビームの照射により発生するスパッタ量、光ビームの照射後の造形物Ｗの造形面画像、および、光ビームが照射された時の溶融池サイズ等が取得される。
【００２７】
後処理装置６２は、第一次の造形物Ｗ１に対する後処理を施す装置である。後処理装置６２は、例えば、熱処理、追加加工を施すことにより、第二次の造形物Ｗ２を製造する。従って、熱処理を施す装置としての後処理装置６２は、設定された第二次製造条件としての熱処理条件に基づいて、第一次の造形物Ｗ１に対して熱処理を施す。また、追加加工としては、例えば、切削加工、研削加工等であって、表面仕上げ加工、穴あけ加工、タップ加工等である。そして、追加加工を施す装置としての後処理装置６２は、設定された第二次製造条件としての加工条件に基づいて、第一次の造形物Ｗ１に対して追加加工を施す。
【００２８】
検査装置６３は、第二次の造形物Ｗ２の品質を評価するための装置である。検査装置６３は、第二次の造形物Ｗ２が要求仕様としての製品品質を満たしているかを検査する。例えば、検査装置６３は、製品形状の精度、製品強度、製品耐久性等を検査する。例えば、付加製造が不良である場合には、第二次の造形物Ｗ２は、形状精度不良となったり、内部に空孔が存在する状態となったり、製品強度不足となったりする。また、熱処理不要によって、第二次の造形物Ｗ２は、製品強度不足となる。つまり、検査装置６３は、これらの不良を検査することができる。
【００２９】
ただし、検査装置６３は、第一次の造形物Ｗ１の品質を評価することもできる。この場合の検査装置６３は、後処理装置６２による後処理が施される前における第一次の造形物Ｗ１の各種状態を検査することになる。また、製造ラインが、後処理装置６２を備えない場合には、検査装置６３は、当然に、第一次の造形物Ｗ１の品質を評価することになる。
【００３０】
また、製造システム６０は、図２に示すように、製造ラインの構成６１，１，６２，６３の他に、各種データを記憶するデータベース６４、および、機械学習装置６５を備える。つまり、機械学習装置６５は、造形物Ｗ，Ｗ１，Ｗ２を製造する方法に適用される。
【００３１】
データベース６４は、製造ラインの構成６１，１，６２，６３と通信可能に接続されている。データベース６４は、入力された要求仕様に関するデータ、３Ｄ造形モデル生成装置６１により生成された３Ｄ造形モデルに関するデータ、付加製造装置１の造形条件データ、検出装置５０により取得されたデータ、後処理装置６２による条件データ、検査装置６３により取得されたデータ等を記憶する。さらに、データベース６４には、複数の造形物Ｗに関するデータが蓄積されている。新たな造形物Ｗが製造された場合には、当該造形物Ｗに関するデータが、データベース６４に追加記憶される。
【００３２】
データベース６４は、製造条件データベース（ＤＢ）６４ａ、造形物状態データベース（ＤＢ）６４ｂ、および、目標造形物状態データベース（ＤＢ）６４ｃを備える。そして、製造条件データベース６４ａと造形物状態データベース６４ｂとは、対象の造形物Ｗ毎に関連付けられて記憶されている。
【００３３】
製造条件データベース６４ａは、図３に示すように、製造条件データを記憶する。製造条件データは、要求仕様に関するデータ、第一次製造条件に関するデータ、および、第二次製造条件に関するデータを含む。製造条件データベース６４ａに記憶されている要求仕様に関するデータには、例えば、製品形状、製品品質、製品特性等である。製造条件データベース６４ａに記憶されている第一次製造条件に関するデータは、例えば、３Ｄ設計形状、３Ｄ設計形状における造形姿勢、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料に関するデータ等である。金属粉末Ｐの材料に関するデータには、金属粉末Ｐの材料の成分および物性情報、金属粉末Ｐの平均粒径等が含まれる。製造条件データベース６４ａに記憶されている第二次製造条件に関するデータは、熱処理条件、切削・研削条件等である。
【００３４】
造形物状態データベース６４ｂは、図４に示すように、造形物状態データを記憶する。造形物状態データは、付加製造装置１の検出装置５０により取得される第一次造形物状態に関するデータ、および、検査装置６３により取得される第二次造形物状態に関するデータを含む。第一次造形物状態に関するデータは、被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズ等である。第二次造形物状態に関するデータは、検査装置６３により取得された品質に関するデータである。
【００３５】
目標造形物状態データベース６４ｃは、図５に示すように、目標造形物状態データを記憶する。目標造形物状態データは、目標被照射点温度、目標スパッタ量、目標造形面画像、目標溶融池サイズ等である。目標被照射点温度は、例えば、金属粉末Ｐの材料から理論的に得られる温度に設定されている。目標スパッタ量、目標造形面画像、目標溶融池サイズは、例えば、製品品質等から設定されている。
【００３６】
機械学習装置６５は、（ａ）製造条件を決定するための第一学習モデルないし第七学習モデルを生成し、（ｂ）造形物状態を推定するための第八学習モデルないし第十学習モデルを生成し、（ｃ）第一学習モデルないし第七学習モデルを用いて製造条件を決定し、（ｄ）第八学習モデルないし第十学習モデルを用いて造形物Ｗの状態を推定する。機械学習装置６５は、本発明における付加製造による造形物の製造条件決定装置、および、本発明における付加製造による造形物の状態推定装置に相当する。
【００３７】
つまり、機械学習装置６５は、上記（ａ）（ｃ）に相当する学習フェーズにおいて機能する手段と、（ｂ）（ｄ）に相当する推論フェーズにおいて機能する手段とを備える。機械学習装置６５は、データベース６４と通信可能に接続されており、さらに、製造ラインの構成６１，１，６２，６３と通信可能に接続されている。機械学習装置６５は、付加製造用学習モデル生成装置６５ａ（以下、学習モデル生成装置と称する）、第一群学習モデル記憶部６５ｂ、第二群学習モデル記憶部６５ｃ、条件決定部６５ｄ、および、推定部６５ｅを備える。
【００３８】
学習モデル生成装置６５ａは、製造条件データベース６４ａに記憶されている製造条件データと造形物状態データベース６４ｂに記憶されている造形物状態データとを取得し、製造条件データと造形物状態データとを学習データとする機械学習を行う。そして、学習モデル生成装置６５ａは、第一学習モデルないし第七学習モデルを生成し、生成した第一学習モデルないし第七学習モデルを第一群学習モデル記憶部６５ｂに記憶する。また、学習モデル生成装置６５ａは、第八学習モデルないし第十学習モデルを生成し、生成した第八学習モデルないし第十学習モデルを第二群学習モデル記憶部６５ｃに記憶する。
【００３９】
学習モデル生成装置６５ａは、製造条件データと造形物状態データとを学習データとして、例えば、教師あり学習のアルゴリズムによって学習モデルを生成する。ただし、学習モデル生成装置６５ａは、教師あり学習以外の機械学習アルゴリズムを適用して、学習モデルを生成するようにしてもよい。なお、以下の各種学習モデルの生成についても同様である。
【００４０】
第一学習モデルは、図６に示すように、少なくとも、第一次造形物状態としての被照射点温度と、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みとを学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第一学習モデルは、被照射点温度を入力データとする場合に、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを出力データとすることができるモデルである。すなわち、第一学習モデルは、被照射点温度を入力データとする場合に、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定するためのモデルである。
【００４１】
ここで、第一学習モデルは、造形条件の全てを決定するためのモデルとしてもよいし、造形条件の何れか一つまたは複数を決定するためのモデルとしてもよい。さらに、第一学習モデルにおける入力データとして、被照射点温度以外の情報を含んでいてもよい。
【００４２】
第二学習モデルは、図６に示すように、少なくとも、第一次造形物状態としてのスパッタ量および造形面画像と、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みとを学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第二学習モデルは、スパッタ量および造形面画像を入力データとする場合に、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを出力データとすることができるモデルである。すなわち、第二学習モデルは、スパッタ量および造形面画像を入力データとする場合に、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定するためのモデルである。
【００４３】
ここで、第二学習モデルは、スパッタ量および造形面画像の一方を入力データとしてもよい。第二学習モデルは、造形条件の全てを決定するためのモデルとしてもよいし、造形条件の何れか一つまたは複数を決定するためのモデルとしてもよい。さらに、第二学習モデルにおける入力データとして、スパッタ量および造形面画像以外の情報を含んでいてもよい。
【００４４】
第三学習モデルは、図６に示すように、少なくとも、第一次造形物状態としての溶融池サイズと、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みとを学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第三学習モデルは、溶融池サイズを入力データとする場合に、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを出力データとすることができるモデルである。すなわち、第三学習モデルは、溶融池サイズを入力データとする場合に、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定するためのモデルである。
【００４５】
ここで、第三学習モデルは、造形条件の全てを決定するためのモデルとしてもよいし、造形条件の何れか一つまたは複数を決定するためのモデルとしてもよい。さらに、第三学習モデルにおける入力データとして、溶融池サイズ以外の情報を含んでいてもよい。
【００４６】
第四学習モデルは、図６に示すように、少なくとも、第二次造形物状態としての品質と、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みとを学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第四学習モデルは、品質を入力データとする場合に、レーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを出力データとすることができるモデルである。すなわち、第四学習モデルは、品質を入力データとする場合に、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定するためのモデルである。
【００４７】
ここで、第四学習モデルは、造形条件の全てを決定するためのモデルとしてもよいし、造形条件の何れか一つまたは複数を決定するためのモデルとしてもよい。さらに、第四学習モデルにおける入力データとして、品質以外の情報を含んでいてもよい。また、第四学習モデルは、第二次造形物状態としての第二次の造形物Ｗ２の品質を入力データとしたが、検査装置６３が第一次の造形物Ｗ１の品質を取得する場合には、当該第一次の造形物Ｗ１の品質を入力データとする。
【００４８】
第五学習モデルは、図６に示すように、少なくとも、第二次造形物状態としての品質と、第一次製造条件としての３Ｄ設計形状および造形姿勢とを学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第五学習モデルは、品質を入力データとする場合に、３Ｄ設計形状および造形姿勢を出力データとすることができるモデルである。すなわち、第五学習モデルは、品質を入力データとする場合に、３Ｄ設計形状および造形姿勢を決定するためのモデルである。
【００４９】
ここで、第五学習モデルは、３Ｄ設計形状および造形姿勢の両者を決定するためのモデルとしてもよいし、３Ｄ設計形状および造形姿勢の一方を決定するためのモデルとしてもよい。さらに、第五学習モデルにおける入力データとして、品質以外の情報を含んでいてもよい。また、第五学習モデルは、第二次造形物状態としての第二次の造形物Ｗ２の品質を入力データとしたが、検査装置６３が第一次の造形物Ｗ１の品質を取得する場合には、当該第一次の造形物Ｗ１の品質を入力データとする。
【００５０】
第六学習モデルは、図７に示すように、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料、第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズ、第二次造形物状態としての品質、第二次製造条件としての熱処理条件を学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第六学習モデルは、上記の第一次製造条件、第一次造形物状態、第二次造形物状態を入力データとする場合に、熱処理条件を出力データとすることができるモデルである。すなわち、第六学習モデルは、上記の第一次製造条件、第一次造形物状態、第二次造形物状態を入力データとする場合に、熱処理条件を決定するためのモデルである。
【００５１】
ここで、第六学習モデルは、入力データを、上記情報の一部のみとしてもよい。また、第六学習モデルは、第二次造形物状態としての第二次の造形物Ｗ２の品質を入力データとしたが、検査装置６３が第一次の造形物Ｗ１の品質を取得する場合には、当該第一次の造形物Ｗ１の品質を入力データとする。
【００５２】
第七学習モデルは、図７に示すように、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズ、第二次造形物状態としての品質、第一次製造条件としての金属粉末Ｐの材料を学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第七学習モデルは、上記の第一次製造条件、第一次造形物状態、第二次造形物状態を入力データとする場合に、金属粉末Ｐの材料を出力データとすることができるモデルである。すなわち、第七学習モデルは、上記の第一次製造条件、第一次造形物状態、第二次造形物状態を入力データとする場合に、金属粉末Ｐの材料を決定するためのモデルである。詳細には、第七学習モデルは、金属粉末Ｐの材料の成分および成分割合を決定するモデルである。成分割合は、数値範囲を有していてもよいし、特定の数値としてもよい。なお、第七学習モデルにおいて、金属粉末Ｐの材料の成分および成分割合が、実在するもののみを出力するように制限してもよいし、実在しないものも出力できるようにしてもよい。
【００５３】
ここで、第七学習モデルは、入力データを、上記情報の一部のみとしてもよい。また、第七学習モデルは、第二次造形物状態としての第二次の造形物Ｗ２の品質を入力データとしたが、検査装置６３が第一次の造形物Ｗ１の品質を取得する場合には、当該第一次の造形物Ｗ１の品質を入力データとする。
【００５４】
第八学習モデルは、図８に示すように、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料、第二次造形物状態としての品質を学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第八学習モデルは、上記の第一次製造条件を入力データとする場合に、第二次の造形物Ｗ２の品質を出力データとすることができるモデルである。すなわち、第八学習モデルは、上記の第一次製造条件を入力データとする場合に、第二次の造形物Ｗ２の品質を推定するためのモデルである。
【００５５】
ここで、第八学習モデルは、入力データを、上記の第一次製造条件に関する情報の一部のみとしてもよい。また、第八学習モデルは、第二次造形物状態としての第二次の造形物Ｗ２の品質を学習データとする機械学習を行ったが、検査装置６３が第一次の造形物Ｗ１の品質を取得する場合には、当該第一次の造形物Ｗ１の品質を学習データとする機械学習を行うことになる。この場合、推定される出力データは、第一次の造形物Ｗ１の品質となる。
【００５６】
第九学習モデルは、図８に示すように、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料、第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズを学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第九学習モデルは、上記の第一次製造条件を入力データとする場合に、第一次の造形物Ｗ１の各種状態を出力データとすることができるモデルである。すなわち、第九学習モデルは、上記の第一次製造条件を入力データとする場合に、第一次の造形物Ｗ１の各種状態を推定するためのモデルである。ここで、第九学習モデルは、入力データを、上記の第一次製造条件に関する情報の一部のみとしてもよい。また、第九学習モデルは、出力データを、上記の第一次造形物状態に関する情報の一部のみとしてもよい。
【００５７】
第十学習モデルは、図８に示すように、第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料、第二次製造条件としての熱処理条件、第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズ、第二次造形物状態としての品質を学習データとする機械学習を行うことにより得られるモデルである。そして、第十学習モデルは、上記の第一次製造条件、第二次製造条件、第一次造形物状態を入力データとする場合に、第二次の造形物Ｗ２の品質を出力データとすることができるモデルである。すなわち、第十学習モデルは、上記の第一次製造条件、第二次製造条件、第一次造形物状態を入力データとする場合に、第二次の造形物Ｗ２の品質を推定するためのモデルである。ここで、第八学習モデルは、入力データを、上記の第一次製造条件に関する情報の一部のみとしてもよい。
【００５８】
条件決定部６５ｄは、第一学習モデルないし第七学習モデルを用いて、製造条件を決定する。そして、条件決定部６５ｄが決定した製造条件に基づいて、製造ラインとしての３Ｄ造形モデル生成装置６１、付加製造装置１、後処理装置６２の製造条件が変更される。
【００５９】
条件決定部６５ｄは、第一学習モデルを用いる場合には、目標造形物状態データベース６４ｃに記憶されている目標被照射点温度を入力データとすることで、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定する。また、条件決定部６５ｄは、第一学習モデルを用いる場合に、目標被照射点温度と実際の被照射点温度との差分を考慮して、造形条件を決定することもできる。
【００６０】
条件決定部６５ｄは、第二学習モデルを用いる場合には、目標造形物状態データベース６４ｃに記憶されている目標スパッタ量および目標造形面画像を入力データとすることで、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定する。また、条件決定部６５ｄは、第二学習モデルを用いる場合に、目標スパッタ量と実際のスパッタ量の差分、および、目標造形面画像と実際の造形面画像との差分を考慮して、造形条件を決定することもできる。
【００６１】
条件決定部６５ｄは、第三学習モデルを用いる場合には、目標造形物状態データベース６４ｃに記憶されている目標溶融池サイズを入力データとすることで、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定する。また、条件決定部６５ｄは、第三学習モデルを用いる場合に、目標溶融池サイズと実際の溶融池サイズの差分を考慮して、造形条件を決定することもできる。
【００６２】
条件決定部６５ｄは、第四学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている要求仕様としての製品品質を入力データとすることで、造形条件であるレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚みを決定する。また、条件決定部６５ｄは、第四学習モデルを用いる場合に、要求仕様としての製品品質と実際の品質の差分を考慮して、造形条件を決定することもできる。
【００６３】
条件決定部６５ｄは、第五学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている要求仕様としての製品品質を入力データとすることで、３Ｄ設計形状および造形姿勢を決定する。また、条件決定部６５ｄは、第五学習モデルを用いる場合に、要求仕様としての製品品質と実際の品質の差分を考慮して、３Ｄ設計形状および造形姿勢を決定することもできる。
【００６４】
条件決定部６５ｄは、第六学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料、造形物状態データベース６４ｂに記憶されている第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズ、製造条件データベース６４ａに記憶されている要求仕様としての製品品質を入力データとすることで、熱処理条件を決定する。また、条件決定部６５ｄは、第六学習モデルを用いる場合に、要求仕様としての製品品質と実際の品質の差分を考慮して、熱処理条件を決定することもできる。
【００６５】
条件決定部６５ｄは、第七学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、造形物状態データベース６４ｂに記憶されている第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズ、製造条件データベース６４ａに記憶されている要求仕様としての製品品質を入力データとすることで、金属粉末Ｐの材料を決定する。また、条件決定部６５ｄは、第六学習モデルを用いる場合に、要求仕様としての製品品質と実際の品質の差分を考慮して、金属粉末Ｐの材料を決定することもできる。
【００６６】
詳細には、条件決定部６５ｄは、第七学習モデルを用いて、金属粉末Ｐの材料の成分および成分割合を決定することができる。成分割合は、数値範囲を有していてもよいし、特定の数値としてもよい。そして、条件決定部６５ｄにおいて、第七学習モデルを用いて決定される金属粉末Ｐの材料の成分および成分割合が、実在するもののみを出力するように制限してもよいし、実在しないものも出力できるようにしてもよい。
【００６７】
推定部６５ｅは、第八学習モデルないし第十学習モデルを用いて、造形物（第一次の造形物Ｗ１および第二次の造形物Ｗ２）の状態を推定する。推定部６５ｅは、推定した造形物の状態を、造形物状態データベース６４ｂに記憶する。
【００６８】
推定部６５ｅは、第八学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料を入力データとすることで、第二次の造形物Ｗ２の品質を推定する。推定された第二次の造形物Ｗ２の品質は、現在の製造条件によって得られた品質に相当する。そして、推定部６５ｅは、推定した第二次の造形物Ｗ２の品質を、造形物状態データベース６４ｂに記憶する。
【００６９】
推定部６５ｅは、第九学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料を入力データとすることで、第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズを推定する。推定された第二次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズは、現在の製造条件によって得られた結果に相当する。そして、推定部６５ｅは、推定した第二次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズを、造形物状態データベース６４ｂに記憶する。
【００７０】
推定部６５ｅは、第十学習モデルを用いる場合には、製造条件データベース６４ａに記憶されている第一次製造条件としてのレーザ出力、走査速度、走査ピッチ、照射スポット径、積層厚み、金属粉末Ｐの材料、第二次製造条件としての熱処理条件、第一次造形物状態としての被照射点温度、スパッタ量、造形面画像、溶融池サイズを入力データとすることで、第二次の造形物Ｗ２の品質を推定する。推定された第二次の造形物Ｗ２の品質は、現在の製造条件によって得られた品質に相当する。そして、推定部６５ｅは、推定した第二次の造形物Ｗ２の品質を、造形物状態データベース６４ｂに記憶する。
【００７１】
上述したように、各学習モデルは、製造条件および造形物状態を学習データとする機械学習により生成されている。つまり、学習モデルは、造形物Ｗの製造条件と造形物Ｗに関する造形物状態との関係を定義するモデルとなる。当該学習モデルは、造形物Ｗの製造条件を決定するためのモデルとして用いることもできるし、造形物Ｗに関する造形物状態を推定するためのモデルとして用いることもできる。そして、機械学習を用いることにより、容易に、製造条件と造形物状態との関係を定義することができる。従って、機械学習装置６５は、造形物Ｗの製造条件を容易に決定することができるようになる、または、造形物状態を容易に推定することができるようになる。
【符号の説明】
【００７２】
１：付加製造装置（製造ライン）、  ４０：光ビーム照射装置、  ５０：検出装置、  ６０：製造システム、  ６１：造形モデル生成装置（製造ライン）、  ６２：後処理装置（製造ライン）、  ６３：検査装置（製造ライン）、  ６４：データベース、  ６５：機械学習装置、  ６５ａ：付加製造用学習モデル生成装置、  ６５ｄ：条件決定部、  ６５ｅ：推定部、  Ｗ：造形物、  Ｗ１：第一次の造形物、  Ｗ２：第二次の造形物
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020015944.tif 000009
【図８】
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