(57)【要約】【課題】レーザ加工中の異常の検出や監視が可能な加工ヘッドを備えたレーザ加工システムを提供すること。【解決手段】レーザ光を出力するレーザ装置と、レーザ装置のレーザ発振器から出射され、光ファイバを伝播してきたレーザ光をワークに照射して、レーザ加工を行うために、レーザ光を出射する加工ヘッドと、を備え、加工ヘッドは、少なくとも一つの波長によって反射率や透過率が異なる波長選択性ミラーと、少なくとも一つの撮像デバイスと、を備え、レーザ加工中に、加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から伝播してくる光を、波長選択性ミラーで反射させて、撮像デバイスの撮像面に入射させ、撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出することによって、レーザ発振器から加工ヘッドに至るレーザ光学系の異常を監視する。【選択図】図２
2020199517.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を出力するレーザ装置と、前記レーザ装置のレーザ発振器から出射され、光ファイバを伝播してきたレーザ光をワークに照射して、レーザ加工を行うために、レーザ光を出射する加工ヘッドと、を備え、
前記加工ヘッドは、少なくとも一つの波長によって反射率や透過率が異なる波長選択性ミラーと、少なくとも一つの撮像デバイスと、を備え、レーザ加工中に、前記加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から伝播してくる光を、前記波長選択性ミラーで反射させて、前記撮像デバイスの撮像面に入射させ、前記撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出することによって、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドに至るレーザ光学系の異常を監視する、レーザ加工システム。
【請求項２】
少なくとも一つの前記撮像デバイスは、少なくともレーザ光の波長の光に感度を有する画素を備えた第１撮像デバイスであり、前記加工ヘッドに接続された前記光ファイバの終端面から出射されたレーザ光が、前記第１撮像デバイスの撮像面の複数の画素に入射し、前記第１撮像デバイスによって、前記光ファイバの終端面から出射されたレーザ光の前記第１撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出することによって、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドに至るレーザ光学系の異常を監視する、請求項１に記載のレーザ加工システム。
【請求項３】
少なくとも一つの前記撮像デバイスは、レーザ光の波長以外の少なくとも一つ以上の波長の光に感度を有する画素を備えた第２撮像デバイスであり、前記第２撮像デバイスによって、少なくとも加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像を撮像可能である、請求項１に記載のレーザ加工システム。
【請求項４】
前記撮像デバイスは、少なくともレーザ波長の光とレーザ波長以外の一つ以上の波長の光に対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第１カラー撮像デバイスであり、
前記第１カラー撮像デバイスのレーザ波長以外の一つ以上の波長の光に対して高い感度を有する画素によって、少なくとも加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像を撮像し、前記第１カラー撮像デバイスのレーザ波長の光に対して高い感度を有する画素によって、前記加工ヘッドに接続された前記光ファイバの終端面から出射されて、前記第１カラー撮像デバイスのレーザ波長の光に対して高い感度を有する複数の画素に入射したレーザ光の前記第１カラー撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出する、請求項１に記載のレーザ加工システム。
【請求項５】
前記加工ヘッドは、前記波長選択性ミラーで反射した少なくとも前記ワークからの反射光を検出する光センサを更に備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載のレーザ加工システム。
【請求項６】
前記加工ヘッドは、前記ワークの加工面からの光を、前記波長選択性ミラーで反射させて、前記ワークの加工面の画像を取得する第３撮像デバイスを更に備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載のレーザ加工システム。
【請求項７】
前記加工ヘッドは、少なくともレーザ波長の光とレーザ波長以外の一つ以上の波長の光に対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第２カラー撮像デバイスを更に備え、前記第２カラー撮像デバイスのレーザ波長の光に対して高い感度を有する画素によって、前記波長選択性ミラーで反射して前記前記第２カラー撮像デバイスに入射した、少なくとも前記ワークからのレーザ光の反射光を検出して反射光の光量を監視し、前記第２カラー撮像デバイスのレーザ波長以外の波長の光に対して高い感度を有する画素によって、前記波長選択性ミラーで反射して前記第２カラー撮像デバイスに入射した、前記ワークの加工面からのレーザ光とは波長の異なる光を検出して前記ワークの加工面の画像を取得する、請求項１〜４のいずれか１項に記載のレーザ加工システム。
【請求項８】
レーザ光出射停止の直後から前記第２カラー撮像デバイスによって検出される少なくとも２つ以上の波長の光のそれぞれの光量の時系列データから、前記加工ヘッドの保護ウィンドの前記レーザ光出射停止の直前の温度を算出する算出回路を備える、請求項７に記載のレーザ加工システム。
【請求項９】
前記撮像デバイスは、レーザ光の波長以外の少なくとも一つ以上の波長の光に感度を有する画素を備えた第４撮像デバイスであり、
前記加工ヘッドは、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイスを更に備え、前記第４撮像デバイスによって、少なくとも加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像と前記ワークの加工面の画像を取得する、請求項１に記載のレーザ加工システム。
【請求項１０】
前記撮像デバイスは、少なくともレーザ波長の光とレーザ波長以外の一つ以上の波長の光とに対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第３カラー撮像デバイスであり、
前記加工ヘッドは、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイスを更に備え、前記第３カラー撮像デバイスによって、レーザ光出力の光量と撮像面上の入射光照度分布とを検出し、少なくとも前記加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像を撮像すると共に、前記ワークからの反射光の光量を検出し、前記ワークの加工面の画像を取得する、請求項１に記載のレーザ加工システム。
【請求項１１】
前記反射率可変デバイスは、デジタルミラーデバイス、液晶パネル、調光ミラーデバイス、シャッター付き反射鏡のうちのいずれかである、請求項９又は１０に記載のレーザ加工システム。
【請求項１２】
機械学習装置と通信可能に接続され、
前記機械学習装置は、少なくともレーザ発振器に対する光出力指令データと前記入射光照度分布のデータとを入力データとして取得し、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドまでのレーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値をラベルとして取得し、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして、教師あり学習によって、入力データとラベルとの関係を学習して学習モデルを構築し、前記学習モデルを用いて、少なくとも光出力指令データと入射光照度分布のデータとを含む新たな入力データに対して、予測値として、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドまでの前記レーザ光学系の異常の有無についての予測結果を出力し、前記レーザ光学系の異常を予測する予測結果が出力された場合は、レーザ装置からのレーザ光出力を停止又は低減する、請求項３、４又は１０に記載のレーザ加工システム。
【請求項１３】
機械学習装置と通信可能に接続され、
前記機械学習装置は、少なくとも前記ワークの加工面の画像データとレーザ加工条件データの時系列データとを入力データとして取得し、入力データに対応したレーザ加工結果の良否に関する評価値の時系列データをラベルとして取得し、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして、教師あり学習によって、入力データとラベルとの関係を学習して学習モデルを構築し、前記学習モデルを用いて、少なくともワークの加工面の画像データとレーザ加工条件データとを含む新たな入力データに対して、予測値として、レーザ加工結果の良否とレーザ加工条件の変化に伴うレーザ加工結果の変化とについての予測結果を出力し、良好ではないレーザ加工結果を予測する予測結果が出力された場合は、前記予測結果に基づいて、レーザ加工条件を修正する、請求項６、７、９又は１０に記載のレーザ加工システム。
【請求項１４】
前記機械学習装置は、複数のレーザ装置と通信ネットワークを介して通信可能に接続され、前記複数のレーザ装置から取得した前記入力データと前記ラベルとの組を利用して、教師あり学習を行う、請求項１２又は１３に記載のレーザ加工システム。
【請求項１５】
少なくとも１台の前記レーザ装置は、前記学習モデルを記録する学習結果記録部を備え、前記機械学習装置によって構築された前記学習モデルを、前記学習結果記録部に記録し、前記学習結果記録部に記録した前記学習モデルを用いて、前記学習結果記録部に入力されるデータに対して予測値を出力する、請求項１４に記載のレーザ加工システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーザ加工中に、レーザ発振器から加工ヘッドに至るレーザ光学系において発生する異常を監視することが可能な加工ヘッドを備えたレーザ加工システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のレーザ加工用高出力レーザ装置においては、加工可能な被加工物（ワーク）の範囲（例えば、厚さや材質等）の拡大や、加工速度の高速化等を目的として、益々高出力化が進められている。特に、レーザダイオード（ＬＤ）をレーザ装置の励起光源やレーザ光源とするファイバレーザやダイレクトダイオードレーザ等のレーザ装置においては、高出力化の傾向は顕著である。これらのレーザ装置では、伝送用光ファイバを利用して、レーザ光をレーザ発振器から２０ｍ〜５０ｍも離れた場所まで伝送し、伝送用光ファイバの終端に接続された加工ヘッドからワークに向けてレーザ光を照射して、切断や熔接等のレーザ加工が実施されることが多い。また、レーザ発振器から加工ヘッドまでの間には、複数の光ファイバで伝播された複数のレーザビームを結合して１本の光ファイバに結合するビームコンバイナや、フィードファイバを径の異なる伝送用光ファイバに結合するためのファイバカプラや、１本の伝送用光ファイバで伝送されてきたレーザ光を複数の伝送用光ファイバのうちのいずれか１本以上の伝送用光ファイバに選択的に分岐するファイバセレクタ等の光学部品が、レーザ光学系の一部として使用されている場合もある。
【０００３】
レーザ装置本体の内部には、レーザ発振器から出力されたレーザ光の光量をモニタリングする出力光検知器と、ワークからの反射光等の光ファイバを出力レーザ光とは逆方向に伝播してくる反射光（より一般的には戻り光）の光量をモニタリングする反射光検知器と、を備えているのが普通である。しかし、レーザ装置本体内部の出力光検知器では、出力光検知器が設置されている位置から加工ヘッドまでの間のレーザ光学系で発生した異常を検知することは困難である。また、レーザ装置本体内部の反射光検知器では、加工ヘッドから反射光検知器が設置されている箇所まで間のレーザ光学系は、反射光が伝播してきているので、加工ヘッドから反射光検知器が設置されている箇所までのレーザ光学系のいずれかの部分が反射光によって損傷を受けることを十分防止できない可能性がある。また、光ファイバに戻って来ない反射光によって発生する加工ヘッドを含むレーザ光学系の異常を防止することは困難である。
【０００４】
従って、レーザ装置本体内部だけでなく、レーザ光学系の終端に接続されている加工ヘッドに、出力光検知器や反射光検知器を備えることが行われるようになってきている。しかし、上記のように、レーザ装置の高出力化が進むことによって、加工ヘッドに出力光検知器や反射光検知器を備えていても、レーザ加工中に、レーザ発振器から加工ヘッドまでのレーザ光学系において発生した軽微な異常を直ちに検知することができない場合には、レーザ光学系が、一瞬のうちに、高価なユニットや部品の交換を含む修理が不可欠な損傷を受け、損傷が広範囲に拡大するということが起こり得るようになり、損傷が拡大する前に、できれば修理を必要とするような損傷を受ける前に、異常を察知してレーザ光出力等を適切に制御する技術が必要になってきている。
【０００５】
すなわち、従来では、レーザ加工中に、加工ヘッドに設置した光検知器でレーザ光やワーク等からの反射光の光量をモニターして、異常を察知することが行われているが、光量が目に見えて変化した時点で損傷が発生していたり、損傷が広がっていたりする場合があり、損傷を充分に防ぐことができなかった。
【０００６】
例えば、特許文献１は、レーザ発振部より発振出力されたレーザ光をレーザ伝送用の光ファイバを介して受け取り、被加工物に向けて前記レーザ光を照射するレーザ加工ヘッドであって、前記被加工物の加工点と向かい合う第１の面にレーザ出射口を有し、前記第１の面と反対側の第２の面に前記光ファイバの終端部を取り付けるための光ファイバ接続部を有するヘッド本体と、前記光ファイバの終端面から出た前記レーザ光を前記被加工物の加工点に集光させるために前記ヘッド本体の中に設けられる光学レンズと、前記光ファイバの終端面から出た前記レーザ光の光強度を測定するために前記ヘッド本体に取り付けられるレーザ光測定部と、前記被加工物の加工点から前記レーザ出射口の中に反射されてきた光の光強度を測定するために前記ヘッド本体に取り付けられる反射光測定部とを有するレーザ加工ヘッドを開示している。この技術では、レーザ光測定部と反射光測定部にレーザ光や反射光を入射させるために、レーザ光の波長の光を殆ど反射し、レーザ光の波長の光の一部を透過させるベントミラーが使用されている。
【０００７】
しかし、特許文献１に開示されている加工ヘッドでは、光ファイバの終端面から出たレーザ光については、レーザ光の光量しか測定しておらず、レーザ光の光量が測定誤差やレーザ発振器の温度変化等によるドリフト量以上に変化しないと、レーザ光が異常であると判定できない。このため、レーザ発振器から光ファイバの終端面までのいずれかで軽微な異常が発生しても、その異常を検知できない可能性がある。また、特許文献１では、被加工物の加工点からの反射光については、光ファイバ出射直後のレーザ光強度測定値に対する反射光強度測定値の割合又は比率を判定基準値と比較して、比率が判定基準値より大きいときは、加工部に異常なしと判定し、比率が判定基準値より小さいときは加工部に異常ありと判定しているが、反射光による加工ヘッドを含むレーザ光学系における異常発生を防止する上では、加工ヘッドに戻ってくる反射光の光量を精度良く検出する必要がある。しかし、特許文献１に開示されている加工ヘッドの構造では、レーザ出力光の光軸が被加工物の表面に対して垂直に入射せずに少し傾いている場合や、レーザ出力光の焦点位置が被加工物の表面からずれている場合等に、加工ヘッドに戻ってきた反射光の光量に対して反射光測定部で検出される反射光の光量の割合が小さくなるため、反射光による加工ヘッドを含むレーザ光学系における異常発生を防止できない可能性がある。
【０００８】
また、特許文献２には、レーザ発振部より発振出力されたレーザ光をレーザ伝送用の光ファイバに通してレーザ加工ヘッドまで伝送し、前記レーザ加工ヘッドのレーザ出射口より前記レーザ光を被加工物の加工点に照射するレーザ加工のモニタリング装置であって、前記レーザ加工ヘッド内で前記レーザ伝送用光ファイバの終端面から出射された前記レーザ光の一部を一端面に受光して遠隔の第１の光電変換部まで伝送する第１のモニタリング用光ファイバと、前記第１の光電変換部内で前記第１のモニタリング用光ファイバの他端面より出射された光を受光して第１の電気信号に変換する第１の光電変換素子と、前記第１の光電変換素子より出力された前記第１の電気信号に基づいて、前記レーザ加工ヘッドより前記被加工物の加工点に照射される直前の前記レーザ光のレーザパワーに関するモニタリング情報を出力する信号処理部と、を有するレーザ加工モニタリング装置や、前記被加工物の加工点から前記レーザ加工ヘッドの前記レーザ出射口の中に反射されてきた光の全部または一部を一端面に受光して遠隔の第２の光電変換部まで伝送する第２のモニタリング用光ファイバと、前記第２の光電変換部内で前記第２のモニタリング用光ファイバの他端面より出射された光を受光して電気信号に変換する第２の光電変換素子と、前記第２の光電変換素子より出力された前記第２の電気信号に基づいて、前記被加工物の加工点におけるレーザパワーの状態を判定して判定結果を出力する信号処理部と、を有するレーザ加工モニタリング装置が開示されている。しかし、特許文献２も、特許文献１と同じ問題点を含んでいる。
【０００９】
また、高精度なモニタリングを行うために画像を利用するという考え方を開示している例として、例えば、特許文献３は、レーザ発振部より発振出力されたレーザ光をレーザ伝送用の光ファイバに通してレーザ加工ヘッドまで伝送し、前記レーザ加工ヘッドより前記レーザ光を被加工物の加工点に照射するレーザ加工のモニタリング装置であって、前記レーザ加工ヘッド内で前記光ファイバの終端面から出た前記レーザ光の光強度を測定するために前記レーザ加工ヘッド内に配置された受光面を有するレーザ光測定部と、前記被加工物の加工点から前記レーザ加工ヘッド内に反射されてきた光の光強度を測定するために前記レーザ加工ヘッド内に配置された受光面を有する反射光測定部と、前記被加工物の加工点付近を撮像するために前記レーザ加工ヘッドに取り付けられたカメラと、を有するレーザ加工モニタリング装置を開示している。しかし、この技術では、被加工物の加工点付近しか撮像しておらず、レーザ加工の良否の情報はある程度取得可能だが、加工ヘッドを含むレーザ光学系の異常を精度良く検知する効果は期待できない。
【００１０】
また、特許文献４は、レーザ光を発振するレーザ発振器と、前記レーザ発振器から発振されたレーザ光を被加工部に照射してレーザ加工を施すレーザ照射ヘッドと、前記レーザ発振器から発振されたレーザ光を、前記レーザ照射ヘッドに伝送する伝送機構と、を具備したレーザ照射装置であって、前記レーザ照射ヘッドは、前記照射ヘッドの、レーザビームを被加工部へ射出する射出部に配設された保護ガラスと、前記照射ヘッド内に設けられ、前記レーザ光を透過し、前記被加工部からの反射光のうち少なくとも可視光を反射する反射機構と、前記反射機構で反射した光を取込む撮像カメラと、前記反射機構と前記撮像カメラの間に設けられ、前記撮像カメラの焦点位置を少なくとも前記保護ガラス及び前記被加工物の位置に切り替え可能な画像調整用光学系とを具備したレーザ照射装置を開示している。更に、特許文献４は、前記反射機構はダイクロイックミラーから構成され、前記ダイクロイックミラーは、駆動機構を具備し、前記保護ガラス側から入射する可視光を反射させる位置と、レーザ光が照射ヘッドに入射してくるレーザ光調整ユニット側から入射する可視光を反射させる位置とに設定可能なレーザ照射装置にも言及している。
【００１１】
しかし、特許文献４には、保護ガラス側から入射する可視光を反射させる位置は、レーザ加工時等にレーザ加工部や保護ガラスの表面の画像情報を得る位置であり、レーザ光が照射ヘッドに入射してくるレーザ光調整ユニット側から入射する可視光を反射させる位置は、レーザ加工を行っていない時に、レーザ照射ヘッド内の内部光学系の画像情報を得る位置であると記載されている。更に、特許文献４には、後者の位置に設定すると、レーザ加工を行うことはできなくなるが、レーザ光調整ユニットの光学系の状況及びこの光学系を通して光ファイバの端部の状況を見ることができ、これらに損傷がないか否かを確認することができると記載されている。すなわち、特許文献４は、レーザ加工中に、レーザ光が照射ヘッドに入射してくる方向に向かって画像情報を得ることには言及しておらず、レーザ加工後に損傷が発生していないか確認しているだけで、レーザ加工中にレーザ光が照射ヘッドに入射してくる光ファイバ終端近傍の軽微な異常を検知して、レーザ照射ヘッドを含むレーザ光学系の損傷の発生を防止する技術については全く開示していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００７−３００３２号公報
【特許文献２】特開２００７−３８２２６号公報
【特許文献３】特開２００７−５４８８１号公報
【特許文献４】特開２０１３−９９７８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上記のように、従来のレーザ加工ヘッドや、レーザ加工ヘッドを備えたレーザ加工のモニタリング装置においては、レーザ加工中に、ワークの加工面について画像をモニタリングすることがあっても、レーザ出力光とワークからの反射光については、光量をモニタリングしているだけである。そのため、レーザ出力光については、レーザ出力光の光量が測定誤差やレーザ発振器やレーザ光学系の温度変化によるドリフト量以上に変化しないと異常が発生していると判定できないので、レーザ発振器から加工ヘッドまでのレーザ光学系における軽微な異常を検出することができない。従って、レーザ光学系の一部が交換を必要とする程の損傷を受けたり、その損傷が広範囲に拡大したりすることを十分防止できなかった。また、反射光については、加工ヘッドからワークの加工面に向かって照射されたレーザ光の光軸がワークの加工面に対して垂直でなかった場合や、ワークの加工面に向かって照射されたレーザ光に集束する焦点がワークに加工面に一致していない場合や、ワークの加工面に向かって照射されたレーザ光の光軸がワークの加工面に対して垂直でなく、かつ、レーザ光に集束する焦点がワークに加工面に一致していない場合等には、加工ヘッドに戻ってきた反射光の光量と反射光検出器によって検出される反射光の光量との比例関係からずれて、過剰な反射光が戻ってきていても、その状態を充分検出できなかったり、反射光検出器の受光面以外の場所に反射光の照度が高い場所が発生しても、その状態を検知できなかったりするという問題がある。
【００１４】
従って、本発明が解決しようとする課題は、レーザ出力光については、レーザ出力光の光量は殆ど変らない程軽微なレーザ光学系等における異常を高感度かつ高速で検知して、レーザ光学系等が損傷を受ける前に、少なくともレーザ光学系等に損傷が広がる前に、レーザ出力光等を適切に制御でき、反射光については、加工ヘッドからワークの加工面に向かって照射されたレーザ光の光軸がワークの加工面に対して垂直でなかった場合や、ワークの加工面に向かって照射されたレーザ光に集束する焦点がワークに加工面に一致していない場合等に、加工ヘッド本体容器の内壁等にワークからの反射光の照度が高い場所が発生した時にも、その状態を高感度かつ高速で検知して、反射光の照度が高い場所が損傷を受ける前に、レーザ出力光等を適切に制御できるレーザ加工システムを提供することにある。このようなレーザ光学系の異常を検出するためには、レーザ出力光にとっては、レーザ光学系の終端に位置し、反射光にとっては、レーザ光学系への入口に位置する加工ヘッドで、異常を検出することが望ましいので、より具体的には、レーザ加工中に、上記のような異常の検出や監視が可能な加工ヘッドを備えたレーザ加工システム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】
【００１５】
本開示のレーザ加工システムは、レーザ光を出力するレーザ装置と、前記レーザ装置のレーザ発振器から出射され、光ファイバを伝播してきたレーザ光をワークに照射して、レーザ加工を行うために、レーザ光を出射する加工ヘッドと、を備え、前記加工ヘッドは、少なくとも一つの波長によって反射率や透過率が異なる波長選択性ミラーと、少なくとも一つの撮像デバイスと、を備え、レーザ加工中に、前記加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から伝播してくる光を、前記波長選択性ミラーで反射させて、前記撮像デバイスの撮像面に入射させ、前記撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出することによって、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドに至るレーザ光学系の異常を監視する、レーザ加工システムである。
【００１６】
上記の構成により、レーザ加工中に、加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から伝播してくる光に含まれる情報を、全体の光量だけでなく、二次元の入射光照度分布として取得できるので、加工ヘッドの状態やレーザ光の入射状態について、より多くの情報を取得することができ、レーザ発振器から加工ヘッドに至るレーザ光学系に対して、より適確な異常監視が可能になる。
【００１７】
また、本開示のレーザ加工システムの他の態様では、少なくとも一つの前記撮像デバイスは、少なくともレーザ光の波長の光に感度を有する画素を備えた第１撮像デバイスであり、前記加工ヘッドに接続された前記光ファイバの終端面から出射されたレーザ光が、前記第１撮像デバイスの撮像面の複数の画素に入射し、前記第１撮像デバイスによって、前記光ファイバの終端面から出射されたレーザ光の前記第１撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出することによって、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドに至るレーザ光学系の異常を監視するようにしてもよい。
【００１８】
上記の構成により、レーザ光の波長の光に感度を有する各画素で検出した光量の合算でレーザ光出力をモニターできるだけでなく、焦点が合っていない状態でレーザ光が撮像面に照射されるようにして、その照度分布を検出することによって、レーザ光学系の異常で出力光の光量が低下した場合に、即時に異常を検出できて、光学系の損傷の発生や拡大を防止できるだけでなく、光ファイバコネクタ部における光ファイバの偏心、光ファイバの過度な湾曲、光ファイバの途中にファイバカプラやファイバセレクタが存在する場合の光軸ずれ等による光量の余り変わらない軽微なレーザ光学系の異常を、レーザ光学系が損傷を受ける前に検出することも可能になる。
【００１９】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、少なくとも一つの前記撮像デバイスは、レーザ光の波長以外の少なくとも一つ以上の波長の光に感度を有する画素を備えた第２撮像デバイスであり、前記第２撮像デバイスによって、少なくとも加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の画像を撮像可能であってもよい。
【００２０】
上記の構成によって、レーザ加工中に加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の画像、特に、赤外画像を撮像することにより、加工ヘッドからワークの加工面に向かって照射されたレーザ光の光軸がワークの加工面に対して垂直でなかったり、ワークの加工面に向かって照射されたレーザ光に集束する焦点がワークに加工面に一致していなかったりしたために、レーザ加工中の光ファイバの終端面（光ファイバのレーザ光出射端面）に戻らなかった反射光による加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の温度上昇を高速かつ高感度に検出でき、加工ヘッドの損傷を防止できる。
【００２１】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記撮像デバイスは、少なくともレーザ波長の光とレーザ波長以外の一つ以上の波長の光に対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第１カラー撮像デバイスであり、前記第１カラー撮像デバイスのレーザ波長以外の一つ以上の波長の光に対して高い感度を有する画素によって、少なくとも加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像を撮像し、前記第１カラー撮像デバイスのレーザ波長の光に対して高い感度を有する画素によって、前記加工ヘッドに接続された前記光ファイバの終端面から出射されて、前記第１カラー撮像デバイスのレーザ波長の光に対して高い感度を有する複数の画素に入射したレーザ光の前記第１カラー撮像デバイスの撮像面上の入射光照度分布を検出するようにしてもよい。
【００２２】
上記の構成によって、１つの撮像デバイスで、レーザ光出力の光量や撮像面上の入射光照度分布を検出し、レーザ光学系の異常を常時監視すると共に、レーザ加工中の光ファイバの終端面（光ファイバのレーザ光出射端面）に戻らない反射光による加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の温度上昇を高速かつ高感度に検出することが可能になり、撮像デバイスの数が減って、撮像のための光学系が簡素化できるので、加工ヘッドの軽量化や小型化が可能になる。
【００２３】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記加工ヘッドは、前記波長選択性ミラーで反射した少なくとも前記ワークからの反射光を検出する光センサを更に備えてもよい。
【００２４】
上記の構成によって、ワークからの反射光を、ダイクロイックミラー等の波長選択性ミラーにおいて、加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から来る光を反射する面とは反対側の面で反射させて、光センサに入射させることにより、ワークからの反射光の光量も同時に監視することが可能になる。その結果、レーザ加工中の反射光の光量をレーザ加工システムのほぼ最も反射光入口に近い位置で検出して、レーザ出力を制御することができるので、反射光によるレーザ加工システムの損傷を効果的に防止できる。
【００２５】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記加工ヘッドは、前記ワークの加工面からの光を、前記波長選択性ミラーで反射させて、前記ワークの加工面の画像を取得する第３撮像デバイスを更に備えてもよい。
【００２６】
上記の構成によって、ワークの加工面からの光を、波長選択性ミラーにおいて、加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から来る光を反射する面とは反対側の面で反射させて、第３撮像デバイスに入射させることにより、ワークの加工面の画像も同時に取得することが可能になり、ワークのレーザ加工中の状態の良否も監視できるようになる。
【００２７】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記加工ヘッドは、少なくともレーザ波長の光とレーザ波長以外の一つ以上の波長の光に対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第２カラー撮像デバイスを更に備え、前記第２カラー撮像デバイスのレーザ波長の光に対して高い感度を有する画素によって、前記波長選択性ミラーで反射して前記前記第２カラー撮像デバイスに入射した、少なくとも前記ワークからのレーザ光の反射光を検出して反射光の光量を監視し、前記第２カラー撮像デバイスのレーザ波長以外の波長の光に対して高い感度を有する画素によって、前記波長選択性ミラーで反射して前記第２カラー撮像デバイスに入射した、前記ワークの加工面からのレーザ光とは波長の異なる光を検出して前記ワークの加工面の画像を取得するようにしてもよい。
【００２８】
上記の構成によって、ワークからの反射光を含むワークの加工面からの光を、波長選択性ミラーにおいて、加工ヘッド内にレーザ光が導入される側から来る光を反射する面とは反対側の面で反射させて、第２カラー撮像デバイスに入射させることにより、ワークからの反射光の光量の検出（あるいは監視）と併せて、ワークの加工面の画像の取得も可能になり、反射光の光量を監視しながら、ワークのレーザ加工中の状態の良否が監視できるようになる。
【００２９】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、レーザ光出射停止の直後から前記第２カラー撮像デバイスによって検出される少なくとも２つ以上の波長の光のそれぞれの光量の時系列データから、前記加工ヘッドの保護ウィンドの前記レーザ光出射停止の直前の温度を算出する算出回路を備えてもよい。
【００３０】
上記の構成によって、前記第２カラー撮像デバイスの焦点はワークの加工面に合せているので、保護ウィンドは焦点が合っていない状態で撮像されるが、保護ウィンドからの輻射による光量は検出可能であるので、レーザ光出射停止の直後から輻射による２つ以上の波長の光のそれぞれの光量の減衰を表す時系列データから、レーザ光出射停止の直前の保護ウィンドの温度が容易に算出でき、その温度の上昇により、汚れ等による保護ウィンドによるレーザ光の吸収率上昇が推定でき、保護ウィンドのメンテナンス時期を知ることができる。
【００３１】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記撮像デバイスは、レーザ光の波長以外の少なくとも一つ以上の波長の光に感度を有する画素を備えた第４撮像デバイスであり、前記加工ヘッドは、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイスを更に備え、前記第４撮像デバイスによって、少なくとも加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像と前記ワークの加工面の画像を取得するようにしてもよい。
【００３２】
上記の構成のように、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイスを備えることによって、一つの撮像デバイスで、レーザ加工中に加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の画像（赤外線画像）を撮像して、レーザ加工中の光ファイバのレーザ光出射端面に戻らない反射光による加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の温度上昇を高速かつ高感度に検出できる。しかも、ワークの加工面の画像も取得して、ワークのレーザ加工中の状態の良否が監視できるようになり、撮像デバイスの数を減らして、撮像のための光学系が簡素化でき、加工ヘッドの軽量化や小型化が可能になる。
【００３３】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記撮像デバイスは、少なくともレーザ波長の光とレーザ波長以外の一つ以上の波長の光とに対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第３カラー撮像デバイスであり、前記加工ヘッドは、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイスを更に備え、前記第３カラー撮像デバイスによって、レーザ光出力の光量と撮像面上の入射光照度分布とを検出し、少なくとも前記加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁の画像を撮像すると共に、前記ワークからの反射光の光量を検出し、前記ワークの加工面の画像を取得するようにしてもよい。
【００３４】
上記の構成のように、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイスを備えることによって、一つのカラー撮像デバイスで、レーザ光出力の光量や撮像面上の入射光照度分布を検出し、レーザ加工中の光ファイバのレーザ光出射端面に戻らない反射光による加工ヘッド本体容器のレーザ光導入側内壁等の温度上昇を高速かつ高感度に検出できる。しかも、ワークからの反射光の光量の検出と併せて、ワークの加工面の画像の取得も可能になるので、カラー撮像デバイスの数を減らして、撮像のための光学系が簡素化でき、加工ヘッドの軽量化や小型化が可能になる。
【００３５】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記反射率可変デバイスは、デジタルミラーデバイス、液晶パネル、調光ミラーデバイス、シャッター付き反射鏡の内のいずれかであってもよい。
【００３６】
上記の構成のように、反射率可変デバイスをデジタルミラーデバイスや液晶パネル等で実現することによって、特に加工ヘッドの小型化、軽量化が可能になる。
【００３７】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、機械学習装置と通信可能に接続され、前記機械学習装置は、少なくともレーザ発振器に対する光出力指令データと前記入射光照度分布のデータとを入力データとして取得し、前記レーザ発振器から前記加工ヘッドまでのレーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値をラベルとして取得し、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして、教師あり学習によって、入力データとラベルとの関係を学習して学習モデルを構築し、前記学習モデルを用いて、少なくとも光出力指令データと入射光照度分布のデータとを含む新たな入力データに対して、予測値として、前記レーザ発振器から前記レーザ加工ヘッドまでの前記レーザ光学系の異常の有無についての予測結果を出力し、前記レーザ光学系の異常を予測する予測結果が出力された場合は、レーザ装置からのレーザ光出力を停止又は低減するようにしてもよい。
【００３８】
上記の構成によって、レーザ出射中に検出したレーザ出力光の入射光照度分布の僅かな変化に対しても、レーザ光学系における異常発生を検出することが可能になり、レーザ光出力の制御等によって、レーザ光学系の損傷を防ぐことや、レーザ光学系の損傷の拡大を防ぐことができるようになる。
【００３９】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、機械学習装置と通信可能に接続され、前記機械学習装置は、少なくとも前記ワークの加工面の画像データとレーザ加工条件データの時系列データとを入力データとして取得し、入力データに対応したレーザ加工結果の良否に関する評価値の時系列データをラベルとして取得し、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして、教師あり学習によって、入力データとラベルとの関係を学習して学習モデルを構築し、前記学習モデルを用いて、少なくともワークの加工面の画像データとレーザ加工条件データとを含む新たな入力データに対して、予測値として、レーザ加工結果の良否とレーザ加工条件の変化に伴うレーザ加工結果の変化とについての予測結果を出力し、良好ではないレーザ加工結果を予測する予測結果が出力された場合は、前記予測結果に基づいて、レーザ加工条件を修正するようにしてもよい。
【００４０】
上記の構成によって、あるレーザ加工条件でレーザ加工中に検出したワークの加工面の画像データに対して、レーザ加工結果を予測し、必要に応じて、良好なレーザ加工結果を得るのに適したレーザ加工条件に修正することが可能になる。
【００４１】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、前記機械学習装置は、複数のレーザ装置と通信ネットワークを介して通信可能に接続され、前記複数のレーザ装置から取得した前記入力データと前記ラベルとの組を利用して、教師あり学習を行うようにしてもよい。
【００４２】
レーザ装置は、レーザ発振器、デリバリファイバ、加工ヘッド等、レーザ光学系に類する要素だけでも多くの要素から構成されており、構成が異なると学習結果も異なるので、少数のレーザ装置からの入力データとラベルとの組のサンプルだけで早期に十分な学習結果を得ることが難しいが、上記の構成のように、複数のレーザ装置から出力された情報を利用して学習することによって、学習の進捗速度を速め、学習精度を向上させることができる。
【００４３】
本開示のレーザ加工システムの他の態様では、少なくとも１台の前記レーザ装置は、前記学習モデルを記録する学習結果記録部を備え、前記機械学習装置によって構築された前記学習モデルを、前記学習結果記録部に記録し、前記学習結果記録部に記録した前記学習モデルを用いて、前記学習結果記録部に入力されるデータに対して予測値を出力するようにしてもよい。
【００４４】
上記の構成によって、レーザ装置を通信ネットワークから切り離しても、学習結果を利用することができ、通信による時間遅延がなくなって異常検出等をより高速で行うことができる。また、機械学習装置を占有しておく必要がなくなり、運用コストが低減できる。
【発明の効果】
【００４５】
本開示のレーザ加工システムによれば、レーザ発振器から加工ヘッドに至るレーザ光学系における軽微な異常を高感度かつ高速に検出して、レーザ光学系の損傷や損傷の拡大を防ぐことができると共に、反射光による加工ヘッドの昇温による損傷も防ぐことができ、併せて、ワークの加工面の画像をモニタリングし、良好なレーザ加工結果が得られるようにレーザ加工条件を修正することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】第１実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係るレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
【図３】第２実施形態に係るレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
【図４】第３実施形態に係るレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
【図５】第４実施形態に係るレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
【図６】第５実施形態に係るレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
【図７】第６実施形態に係るレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
【図８】第７実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。
【図９Ａ】第７実施形態に係るレーザ加工システムにおいて機械学習によって学習する過程を例示したフローチャートである。
【図９Ｂ】第７実施形態に係るレーザ加工システムにおいて機械学習によって学習する過程を例示したフローチャートである。
【図１０Ａ】第８実施形態に係るレーザ加工システムにおいて機械学習によって学習する過程を例示したフローチャートである。
【図１０Ｂ】第８実施形態に係るレーザ加工システムにおいて機械学習によって学習する過程を例示したフローチャートである。
【図１１】第９実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。
【図１２】第１０実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
以下、レーザ加工システムの実施形態について図面を参照して説明する。各図面において、同じ部材には同じ参照符号を付している。また、異なる図面において同じ参照符号が付されたものは同じ機能を有する構成要素であることを意味するものとする。なお、これらの図面は見易くするために、縮尺を適宜変更している。また、図面に示される形態は本開示の一つの例であり、本開示のレーザ加工システムは図示された形態に限定されるものではない。
【００４８】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。図２は、図１のレーザ加工システムが備える加工ヘッドの断面模式図である。
レーザ加工システム１には、加工ヘッド２の他に、レーザ装置３、レーザ装置３から出力されたレーザ光１２を加工ヘッド２に伝播する光ファイバ４、加工ヘッド２とレーザ加工の被加工対象物であるワーク５との相対的位置を変える駆動機構（図示せず）等が含まれる。また、レーザ装置３には、レーザ発振器３１、レーザ電源３２、制御回路３３、駆動回路（図示せず）、レーザ光学部品３４等の一般的なレーザ装置３に含まれる構成品に加えて、本実施形態においては、更に、画像処理回路３５、画像判定回路３６が含まれている。図１において、太い実線の矢印は信号線等とその信号の方向を模擬的に示している。
【００４９】
レーザ発振器３１は、制御回路３３から出力された光出力指令を受けて、レーザ光１２を出力する。なお、本明細書において、制御回路３３がレーザ発振器３１に光出力指令を出力するという表現は、レーザ発振器３１に駆動電力を供給するようにレーザ電源３２に電力出力指令を出力するという意味を略して表現したものである。
【００５０】
レーザ発振器３１から出力されたレーザ光１２は、必要に応じて、コア径の異なる光ファイバ間でレーザ光を伝播させるためのファイバカプラや、複数のレーザビームを結合して１本のレーザビームに結合するビームコンバイナや、１本の光ファイバから伝播してきたレーザ光を複数の光ファイバに分岐させるファイバセレクタ等のレーザ光学部品３４を経由して、光ファイバ４によってレーザ装置３の外部に導光される。光ファイバ４を伝播してきたレーザ光１２は、加工ヘッド２からワーク５の加工面５１に照射され、これによりレーザ加工が遂行される。なお、本明細書においては、レーザ発振器３１から加工ヘッド２に至るまでのレーザ光１２が伝播する部分を、レーザ光学系と称している。
【００５１】
制御回路３３は、レーザ装置３の各種制御に係る演算処理を実行するＣＰＵ等の演算回路、レーザ装置３の各種制御に必要なプログラムやデータ等を記録しているメモリ回路、レーザ電源３２や駆動機構を駆動する駆動回路、画像処理回路３５や画像判定回路３６等のレーザ装置３の各部と通信するための通信回路等から構成されている。制御回路３３は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）により構成されてもよい。
【００５２】
図２に示すように、光ファイバ４は、加工ヘッド２の一方の端部に接続されている。加工ヘッド２に接続された光ファイバ４の終端面４１は、加工ヘッド２内の一方の端部に配置された石英ブロック２５に接続されている。図２において、加工ヘッド２内の矢印が付記されている実線は、光ファイバ４の終端面４１から出射されて加工ヘッド本体容器２０内に導入されたレーザ光１２の光線束を模式的に示している。また、矢印は光の進行方向を模式的に示している。図２に示すように、光ファイバ４の終端面４１から出射されて加工ヘッド本体容器２００内に導入されたレーザ光１２は、レーザ光１２をコリメートするコリメートレンズ２１、レーザ光１２をワーク５の加工面５１に集束させる集束レンズ２２、加工ヘッド２の内部の清浄さを保つために設けられた保護ウィンド２３を経由して、加工ヘッド２の他方の端部に配置されたレーザ光出射端２０１からワーク５の加工面５１に照射される。
【００５３】
図２に示すように、本実施形態の加工ヘッド２の内部には、コリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間に、波長によって反射率や透過率が異なる波長選択性ミラー２４が配置されている。この波長選択性ミラー２４は、レーザ光１２の波長の光については、ごく一部だけ反射して、少なくとも９９％は透過し、レーザ光１２の波長とは異なる波長の光については、本実施形態では、反射率や透過率について指定していない。また、この波長選択性ミラー２４は、コリメートレンズ２１でコリメートされたレーザ光１２の方向を９０°曲げられるように、コリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間のレーザ光１２の光線束に対して略４５°で交差している。
【００５４】
加工ヘッド２は、コリメートレンズ２１でコリメートされたレーザ光１２のうち波長選択性ミラー２４で反射したレーザ光１２１（レーザ光１２の一部）が入射する撮像面１３２を有する第１撮像デバイス１３を備えている。第１撮像デバイス１３は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような固体撮像素子１３１により構成され、撮像面１３２には、レーザ光１２の波長の光に感度を有する画素が二次元に配列されている。第１撮像デバイス１３の撮像面１３２の手前には、波長選択性ミラー２４で反射したレーザ光１２１を撮像面１３２に集光させる集光レンズ１３３が配置されている。第１撮像デバイス１３の撮像面１３２で撮像された画像データは、レーザ装置３の画像処理回路３５に出力される。
なお、光に感度を有する画素が二次元に配列された撮像面１３２とは、固体撮像素子１３１における受光部（フォトダイオード）が配列されている面を意味している。
【００５５】
光ファイバ４の終端面４１から出射して加工ヘッド２内に導入されるレーザ光１２のうちの大部分は、波長選択性ミラー２４と保護ウィンド２３とを透過して、ワーク５の加工面５１に集光するように照射され、レーザ加工が遂行される。一方、光ファイバ４の終端面４１から出射されて波長選択性ミラー２４で反射した微量のレーザ光１２１は、集光レンズ１３３を通って第１撮像デバイス１３の撮像面１３２に入射する。この集光レンズ１３３は、波長選択性ミラー２４で反射したレーザ光１２１を撮像面１３２の一点に集束させず、撮像面１３２上に広がった状態で撮像面１３２に照射されるように構成されている。図２において、波長選択性ミラー２４で反射したレーザ光１２１の光線束の延長線として破線で示している線は、レーザ光１２１の光線束の焦点位置を模式的に示している。この破線が示すように、集光レンズ１３３は、撮像面１３２を通過した位置でレーザ光１２１を集束するため、第１撮像デバイス１３は、撮像面１３２上の二次元の入射光照度分布の画像データを検出する。第１撮像デバイス１３から見ると、光ファイバ４の終端面４１に焦点が合っていない状態なので、第１撮像デバイス１３からの出力を受け取った画像処理回路３５によって、撮像面１３２上の入射光照度分布として、通常は同心円で半径方向に照度が異なる画像が得られる。
【００５６】
画像判定回路３６は、予めレーザ加工システム１の正常時に第１撮像デバイス１３によって取得した基準画像（正常時の入射光照度分布の画像）を記憶している。画像判定回路３６は、この基準画像と画像処理回路３５から出力された入射光照度分布の画像とを比較し、両画像のずれが所定範囲より大きくなったか否かを判断している。画像判定回路３６は、例えば、入射光照度分布のピークの位置が所定範囲以上に移動したことによって、両画像のずれが所定範囲よりも大きくなったと判断すると、レーザ発振器３１から加工ヘッド２に至るまでのレーザ光学系に異常が発生したと判定し、その判定結果を制御回路３３に出力する。制御回路３３は、画像判定回路３６から異常が発生したという判定結果を受けて、レーザ発振器３１に、例えばレーザ発振停止を指令する。
【００５７】
また、画像判定回路３６は、第１撮像デバイス１３の撮像面１３２上の各画素で検出した照射光の光量を合算した値を、制御回路３３がレーザ発振器３１に出力した光出力指令値、あるいは、レーザ発振器３１内やレーザ光学系の途中に設置したレーザ出力を検知する出力光検知器（図示せず）による検出値から換算した光出力値と比較し、両者の差が所定値を上回った場合にも、レーザ光学系に異常が発生したと判定し、その判定結果を制御回路３３に出力するようになっている。制御回路３３は、この場合も、レーザ発振器３１に、例えばレーザ発振停止を指令する。
【００５８】
画像処理回路３５や画像判定回路３６も、制御回路３３と同様に、画像処理や画像判定に係る演算処理を実行するＣＰＵ等の演算回路、演算処理を実行するにあたって必要なプログラムやデータ等を記録しているメモリ回路、制御回路３３や撮像デバイス等の各部と通信するための通信回路等から構成されている。但し、図１において、各回路は機能別に機能ブロックとして分けて記載しているが、物理的に分離している必要はない。例えば、制御回路３３は、画像処理回路３５や画像判定回路３６の機能を有するように構成されてもよい。
【００５９】
上記の本実施形態のレーザ加工システム１の構成と動作によって、レーザ加工中に、レーザ光学系の異常で出力光が低下した場合に、即時に異常を検出できて、光学系の損傷の発生や拡大を防止できるだけでなく、光ファイバコネクタ部における光ファイバ４の偏心、光ファイバ４の過度な湾曲、光ファイバ４の途中にファイバカプラやファイバセレクタが存在する場合の光軸ずれ等による、光量の余り変わらない軽微なレーザ光学系の異常を、レーザ光学系が損傷を受ける前に検出して、損傷を防止することが可能になる。
【００６０】
＜第２実施形態＞
図３は、第２実施形態に係るレーザ加工システムに含まれる加工ヘッドの断面模式図である。
本実施形態の加工ヘッド２にも、コリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間に、第１実施形態の波長選択性ミラー２４と同様に配置された波長選択性ミラー２４Ａを有する。本実施形態の波長選択性ミラー２４Ａは、レーザ光の波長の光については、ごく一部だけ反射して、少なくとも９９％は透過し、レーザ光の波長とは異なる波長で、後述の第２撮像デバイス１４が感度を有する可視光あるいは近赤外線領域の光については、例えば、反射率が５０％以上等のように、反射率が高いという光学的特性を示すミラーであることが望ましい。
【００６１】
図３において、加工ヘッド２内の矢印が付記されている実線は、図２と同様に、光ファイバ４の終端面４１から出射されて加工ヘッド本体容器２００内に導入されたレーザ光１２の光線束を模式的に示している。また、矢印は光の進行方向を模式的に示している。光ファイバ４の終端面４１から出射されたレーザ光１２のうちの大部分は、波長選択性ミラー２４Ａと保護ウィンド２３とを透過して、ワーク５の加工面５１に集光するように照射され、レーザ加工が遂行される。また、図３において、加工ヘッド２内の矢印が付記されている一点鎖線は、ワーク５に照射されたレーザ光１２がワーク５の加工面５１で反射して、加工ヘッド２に戻ってきた反射光１２２の光線束を模式的に示している。
【００６２】
図３は、加工ヘッド２内のコリメートレンズ２１と集束レンズ２２の光軸が、ワーク５の加工面５１に対して垂直でなく、また、加工ヘッド２から出射されたレーザ光１２の焦点とワーク５の加工面５１とが一致していない場合を示している。このような場合、反射光１２２は、光ファイバ４の終端面４１に戻って来ないことがある。このとき、反射光１２２は、加工ヘッド本体容器２００においてレーザ光出射端２０１と反対側に位置するレーザ光導入側内壁２０２等に集光して、その部分の温度を上昇させ、加工ヘッド２を焼損等によって損傷させるおそれがある。
【００６３】
反射光１２２が光ファイバ４の終端面４１に戻ってくる場合は、反射光（戻り光）を検出するためにレーザ発振器３１内やレーザ光学系の途中に設置した反射光検知器（図示せず）によって検出することができる。これらの反射光検知器によって所定の基準を上回る反射光が検出された場合は、レーザ発振器３１やレーザ光学系の損傷を防ぐために、レーザ出力を低減したり、レーザ出力を停止したりすることができる。しかし、上記のように、反射光１２２が光ファイバ４の終端面４１に戻って来ない場合は、反射光１２２の増加を正確に検出することが困難である。また、加工ヘッド２にサーミスタ等の温度センサを設置して、加工ヘッド２の異常な温度上昇を検出することは可能であるが、温度センサを設置した部分全体の温度が上昇するまでに時間がかかる上に、温度センサの応答速度も速くないので、温度センサで異常を検知する前に、加工ヘッド２が損傷を受けるおそれがある。
【００６４】
このような問題を解消するため、本実施形態の加工ヘッド２は、加工ヘッド本体容器２００の内部に第２撮像デバイス１４を有している。第２撮像デバイス１４は、第１撮像デバイス１３と同様に、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような固体撮像素子１４１により構成され、光に感度を有する画素が二次元に配列された撮像面１４２を有する。撮像面１４２に二次元に配列される画素は、レーザ光１２の波長以外の光で、波長選択性ミラー２４Ａが高い反射率を示す、少なくとも一つ以上の波長の可視光あるいは近赤外光に感度を有する画素である。
【００６５】
図３において、矢印が付記されている破線は、反射光１２２がレーザ光導入側内壁２０２等に集光した際の温度上昇によるレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の光線束を模式的に示している。図３に示すように、輻射光１２３は、波長選択性ミラー２４Ａで反射して、第２撮像デバイス１４の撮像面１４２に入射するようになっている。第２撮像デバイス１４の撮像面１４２の手前には、波長選択性ミラー２４Ａで反射した輻射光１２３を撮像面１４２に集光させる集光レンズ１４３が配置されている。この集光レンズ１４３は、１点から放射された輻射光１２３を第２撮像デバイス１４の撮像面１４２の１点に集束させる。これにより、第２撮像デバイス１４は、波長選択性ミラー２４Ａで反射した輻射光１２３の画像を撮像可能に構成されている。この輻射光１２３の画像は、反射光１２２が集光した部位の温度情報を含んでいる。第２撮像デバイス１４で撮像された画像データは、レーザ装置３の画像処理回路３５に出力される。
【００６６】
本実施形態のレーザ加工システム１においては、レーザ加工中も、第２撮像デバイス１４と画像処理回路３５とによって、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の画像を常時取得する。レーザ加工中に、反射光１２２によってレーザ光導入側内壁２０２等の温度が上昇すると、温度上昇部分からの輻射光１２３が増加する。画像処理回路３５は、輻射光１２３の画像を温度分布データに変換する。画像判定回路３６は、画像処理回路３５から出力された輻射光１２３による温度分布データを、予め記憶している基準温度（加工ヘッド２が損傷を受ける可能性のある警報温度より低温の所定温度）と比較し、輻射光１２３による温度分布データの最大温度が基準温度より高温になったか否かを判断している。画像判定回路３６は、輻射光１２３による温度分布データの最大温度が基準温度より高温になったと判断すると、レーザ発振器３１から加工ヘッド２に至るまでのレーザ光学系に異常が発生したと判定し、その判定結果を制御回路３３に出力する。制御回路３３は、画像判定回路３６から異常が発生したという判定結果を受けて、レーザ発振器３１に、例えばレーザ発振停止を指令する。
【００６７】
従って、本実施形態のレーザ加工システム１によれば、反射光１２２が集光した部位の温度上昇を高速度で検知して異常を判定し、レーザ光出力を停止したり、レーザ光出力を低減する光出力指令を出力したりすることによって、加工ヘッド２の損傷を防ぐことができる。また、保護ウィンド２３が汚染してレーザ光１２を反射する場合、保護ウィンド２３からの反射光も、光ファイバ４の終端面４１に戻らずにレーザ光導入側内壁２０２等に集光して温度を上昇させることにより、加工ヘッド２を損傷させる場合があるが、本実施形態のレーザ加工システム１においては、そのような反射光による加工ヘッド２の損傷も防止することができる。
なお、第２撮像デバイス１４に対するレーザ光の影響をより低減するために、第２撮像デバイス１４の前方にレーザ光の波長の光を遮断するフィルター（図示せず）を設置してもよい。
【００６８】
＜第３実施形態＞
図４は、第３実施形態に係るレーザ加工システムに含まれる加工ヘッドの断面模式図である。
本実施形態のレーザ加工システム１において、加工ヘッド２内のコリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間に、第１実施形態の波長選択性ミラー２４と同様に配置された波長選択性ミラー２４Ｂを有する。波長選択性ミラー２４Ｂは、第２実施形態の場合と同様に、レーザ光１２の波長の光については、ごく一部だけ反射して、少なくとも９９％は透過し、レーザ光１２の波長とは異なる波長で、第２撮像デバイス１４が感度を有する可視光あるいは近赤外線領域の光については、例えば、反射率が５０％以上等のように、反射率が高いという光学的特性を示すミラーであることが望ましい。
【００６９】
本実施形態の加工ヘッド２は、第１実施形態の加工ヘッド２が備えている第１撮像デバイス１３と、第２実施形態の加工ヘッド２が備えている第２撮像デバイス１４との両方を備えている。
【００７０】
図４において、加工ヘッド２内の矢印が付記されている細い実線は、第１実施形態と同様に、光ファイバ４の終端面４１から出射されたレーザ光１２及びそのレーザ光１２の一部が波長選択性ミラー２４Ｂで反射したレーザ光１２１の光線束を模式的に示している。また、矢印が付記されている破線は、第２実施形態と同様に、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の光線束を模式的に示している。図の煩雑さを避けるために、ワーク５の表面で反射して加工ヘッドに戻ってきた反射光（図３に示す反射光１２２）の光線束については、図４では省略している。
【００７１】
第２撮像デバイス１４は、第２実施形態の第２撮像デバイス１４と同様に、撮像面１４２を波長選択性ミラー２４Ｂの方向に向けて配置されている。第２撮像デバイス１４の撮像面１４２に集光させる集光レンズ１４３と波長選択性ミラー２４Ｂとの間には、レーザ光１２の波長域だけの光を反射し、その他の波長域の光を透過するダイクロイックミラー２６が配置されている。ダイクロイックミラー２６は、波長選択性ミラー２４Ｂで反射して第２撮像デバイス１４の撮像面１４２に向かうレーザ光１２１の光線束に対して略４５°で交差している。第１撮像デバイス１３は、波長選択性ミラー２４Ｂで反射して、更にダイクロイックミラー２６で反射したレーザ光１２１が、撮像面１３２に入射するように配置されている。
【００７２】
これにより、光ファイバ４の終端面４１から出射され、波長選択性ミラー２４Ｂで反射した微量のレーザ光１２１は、更にダイクロイックミラー２６で反射して、第１撮像デバイス１３の撮像面１３２に入射する。第１撮像デバイス１３の集光レンズ１３３は、第１実施形態と同様に、レーザ光１２１を撮像面１３２の一点に集束せず、撮像面１３２上に広がった状態で照射されるように構成されている。一方、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３は、第２実施形態と同様に、波長選択性ミラー２４Ｂで反射し、ダイクロイックミラー２６を透過して、第２撮像デバイス１４の撮像面１４２に照射される。第１撮像デバイス１３及び第２撮像デバイス１４でそれぞれ撮像された画像データは、第１及び第２実施形態と同様に、レーザ装置３の画像処理回路３５に出力され、画像判定回路３６によってそれぞれ異常の有無が判定される。
【００７３】
従って、本実施形態のレーザ加工システム１によれば、第１実施形態と第２実施形態との両方の効果が得られる。すなわち、レーザ加工中に、レーザ光学系の異常で出力光が低下した場合に、即時に異常を検出できて、光学系の損傷の発生や拡大を防止できるだけでなく、光ファイバコネクタ部における光ファイバ４の偏心、光ファイバ４の過度な湾曲、光ファイバ４の途中にファイバカプラやファイバセレクタが存在する場合の光軸ずれ等による、光量は余り変わらない軽微なレーザ光学系の異常をレーザ光学系が損傷を受ける前に検出して、損傷を防止することが可能になると同時に、レーザ加工中に、反射光によって、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２の温度が上昇して輻射光１２３が増加する異常を検知して加工ヘッド２の損傷を防ぐことが可能になる。
【００７４】
＜第４実施形態＞
図５は、第４実施形態に係るレーザ加工システムに含まれる加工ヘッドの断面模式図である。
本実施形態のレーザ加工システム１において、加工ヘッド２内に設けられたコリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間に波長選択性ミラー２４Ｃが配置されている。波長選択性ミラー２４Ｃは、第２実施形態の場合と同様に、レーザ光１２の波長の光については、ごく一部だけ反射して、少なくとも９９％は透過し、レーザ光１２の波長とは異なる波長の光、例えば、後述の第１の波長の光や第２の波長の光については、反射率が５０％以上のような、反射率が高いという光学的特性を示すミラーであることが望ましい。
【００７５】
図５においても、図４と同様に、加工ヘッド２内の矢印が付記されている実線は、光ファイバ４の終端面４１から出射されたレーザ光１２及びそのレーザ光１２の一部が波長選択性ミラー２４Ｃで反射したレーザ光１２１の光線束を模式的に示している。また、矢印が付記されている破線は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の光線束を模式的に示している。図の煩雑さを避けるために、レーザ光１２がワーク５の表面で反射して加工ヘッド２に戻ってきた反射光（図３に示す反射光１２２）の光線束については、図５では省略している。
【００７６】
本実施形態の加工ヘッド２は、第３実施形態の第１撮像デバイス１３と第２撮像デバイス１４との２つの撮像デバイスの代りに、１つの第１カラー撮像デバイス１５を備えている。ここで、「カラー撮像デバイス」とは、波長の異なる光に対して異なる感度を有する画素の組が二次元に配列された撮像面１５２を持つＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような固体撮像素子１５１と、集光レンズ１５３とを組み合わせた撮像デバイスである。カラー撮像デバイスは、固体撮像素子１５１の受光部（フォトダイオード）の表面に屈折率の異なる誘電体の薄膜を組み合わせた多層膜を形成することによって、感度に波長依存性を付与している。
【００７７】
本実施形態の加工ヘッド２が備える第１カラー撮像デバイス１５は、レーザ光１２の波長の光に感度を有する画素と、レーザ光１２の波長とは異なる波長の可視光あるいは近赤外線領域の光に感度を有する画素とを有する撮像面１５２を備えている。本実施形態においては、好適な例として、レーザ光１２の波長は約１．１μｍとして、このレーザ光１２の波長とは異なる波長の可視光あるいは近赤外線領域の光に感度を有する画素については、第１の波長の光として波長２．５μｍとその近傍の波長の近赤外線領域の光に最も高い感度を有する画素と、第２の波長の光として波長１．８μｍとその近傍の波長の近赤外線領域の光に最も高い感度を有する画素と、を備えているものとしている。後述のように、第１カラー撮像デバイス１５は、これらのレーザ光１２の波長とは異なる波長の光に感度を有する画素で、撮像対象物体表面の温度分布画像を取得することを目的にしているためである。
【００７８】
第１カラー撮像デバイス１５が上記のような波長に高い感度を有する画素を選定する理由は、以下の通りである。まず、物体表面から放射される輻射光の波長スペクトルは、プランクの法則に従って変化するが、撮像対象の物体表面の温度がかなり上昇しない限り、波長０．８μｍ以下の可視波長領域の輻射光はほとんど放射されず、温度分布画像が取得できないためである。この点だけで言えば、画素は、１２μｍ以下の範囲でできるだけ長波長の赤外線に高い感度を有することが望ましい。しかし、２．５μｍより長波長の赤外線領域に高い感度を有する画素（フォトダイオード）は、ＩｎＳｂやＨｇＣｄＴｅ等の狭エネルギーギャップ半導体を用いることが必要になる。このような画素は、熱雑音を低減するために、通常は液体窒素温度程度まで冷却して使用するので、撮像デバイスの高価格化や大型化の問題が出てくる。
【００７９】
これらの赤外線を透過するレンズ等の光学材料もＳｉやＧｅ等に限定されるので、光学系も高価になるが、価格より性能を重視する場合等には、これらの長波長の赤外線に感度を有する撮像デバイスを使用する選択肢も当然あり得る。一方、上記の第１の波長である２．５μｍの波長は、レンズ等に使用される石英の透過率が最も高い波長範囲の長波長側の限界に近く、常温で使用できるＩｎＧａＡｓフォトダイオードの長波長側の応答限界に近い波長でもある。つまり、第１の波長には、レンズ等の透過光学系や撮像デバイスの大幅な高価格化や大型化等を招かない範囲で、最も長波長側の波長として、２．５μｍを選択している。
【００８０】
また、この第１の波長の２．５μｍの光の撮像デバイスの撮像面における光量分布だけから、撮像対象デバイスの温度分布画像を取得することももちろん可能である。しかし、上述のように、物体表面から放射される輻射光の波長スペクトルは、プランクの法則に従って変化するので、一つの波長の輻射光の増加だけで温度上昇を検知するよりも、互いにある程度波長が離れた２つ以上の波長の輻射光の強度比の変化から温度上昇を検知する方が、高精度に温度上昇を検知できるようになる場合がある。例えば撮像物体から撮像デバイスまでの途中の光学系の透過率の変化等の影響を受けにくいためである。そのため、レーザ光の波長に近いとレーザ光の散乱光等の影響を受ける可能性が高くなることも考慮して、レーザ光１２の波長１．１μｍと第１の波長２．５μｍとの中間の波長として、第２の波長を１．８μｍとしている。すなわち、第１カラー撮像デバイス１５は、１．１μｍ、１．８μｍ、２．５μｍの３つ波長にそれぞれ高い感度を有する３つの画素を１組として、多数の組が二次元に配列された固体撮像素子１５１を備えたカラー撮像デバイスであることが望ましい。
【００８１】
本実施形態に限らず、撮像対象物体表面の温度分布画像を取得することが目的の場合は、上記の１．８μｍと２．５μｍの波長にそれぞれ高い感度を有する画素を備えた撮像デバイスを使用することが望ましい。第２実施形態及び第３実施形態における第２撮像デバイス１４についても、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３を検出して、その部分の温度上昇を検知することを目的にしているので、上述のような画素を備えた撮像デバイスであることが望ましい。但し、いずれの波長についても、好適な例を示しているのであって、その波長に限定されるものではない。また、上述のように、撮像対象物体表面の温度分布画像を撮像対象物体表面から輻射される赤外線のうち、一つの波長の近赤外線だけを検出して取得してもよい。
【００８２】
図５に図示された光線束が示すように、加工ヘッド２に接続された光ファイバ４の終端面４１から出射したレーザ光１２のうちの大部分は、波長選択性ミラー２４Ｃを透過し、更に保護ウィンド２３を透過して、ワーク５の加工面５１に集光するように照射されて、レーザ加工が遂行される。一方、加工ヘッド２に接続された光ファイバ４の終端面４１から出射され、波長選択性ミラー２４Ｃで反射した微量のレーザ光１２１は、第１カラー撮像デバイス１５に入射する。
【００８３】
第１カラー撮像デバイス１５に入射したレーザ光１２１は、第１カラー撮像デバイス１５の撮像面１５２に配列された画素のうち、レーザ光１２の波長の光に感度を有する画素によって検出される。本実施形態においても、レーザ光１２１は、第１カラー撮像デバイス１５の撮像面１５２の一点に集束せず、撮像面１５２上に広がった状態で撮像面１５２に照射されるように構成されている。このため、撮像面１５２に照射されたレーザ光１２１は、レーザ光１２の波長の光に感度を有する複数の画素によって検出され、画像処理回路３５によって、第１カラー撮像デバイス１５の撮像面１５２上の入射光照度分布が得られる。第１実施形態の場合と同様に、画像判定回路３６は、画像処理回路３５から出力された画像と、レーザ加工システム１が正常時に取得した画像とのずれが所定範囲より大きくなると、レーザ発振器３１から加工ヘッド２に至るまでのレーザ光学系に異常が発生したと判定し、判定結果を制御回路３３に出力する。制御回路３３は、画像判定回路３６からの判定結果を受けて、レーザ発振器８に、例えばレーザ発振停止を指令する。
【００８４】
一方、少なくとも加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３は、波長選択性ミラー２４Ｃで反射して、第１カラー撮像デバイス１５の撮像面１５２に照射される。撮像面１５２に照射された輻射光１２３は、撮像面１５２に配列された画素のうち、レーザ光１２の波長とは異なる波長の光に感度を有する画素、例えば上記に例示した第１の波長の光に感度を有する画素と、第２の波長の光に感度を有する画素とによって検出され、画像処理回路３５によって、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の撮像対象物表面の温度分布を示す画像に変換される。
【００８５】
画像判定回路３６は、温度分布から異常の有無を判定するために、撮像対象物表面からの輻射光１２３を検出するため、画像の鮮明度は必ずしもそれ程必要ではない。そのため、撮像対象物表面からの輻射光１２３が第１カラー撮像デバイス１５の撮像面１５２に完全に焦点が合うように光学系を構成することは必須条件ではない。第２実施形態の場合と同様に、画像判定回路３６は、撮像対象部の温度上昇を高速度で検知して、異常と判定した場合は、その判定結果を制御回路３３に出力する。これにより、制御回路３３は、レーザ光出力を停止したり、レーザ光出力を低減する光出力指令を出力したりすることによって、加工ヘッド２の損傷を防ぐことができる。
【００８６】
すなわち、上記の構成によって、１つの撮像デバイス（第１カラー撮像デバイス１５）で、レーザ加工中に、レーザ光出力の光量や撮像面１５２上の入射光照度分布を検出し、レーザ光学系の異常を常時監視して、光学系の損傷の発生や拡大を防止できると同時に、反射光による加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の温度上昇を高速かつ高感度に検出して加工ヘッド２の損傷を防ぐことが可能になる。その結果、撮像デバイスの数が減るので、撮像のための光学系が簡素化でき、加工ヘッド２の軽量化や小型化が可能になる。
【００８７】
＜第５実施形態＞
図６は、第５実施形態に係るレーザ加工システムに含まれる加工ヘッドの断面の模式図である。
本実施形態のレーザ加工システム１においては、加工ヘッド２内のコリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間に、波長選択性ミラー２４Ｄが配置されている。波長選択性ミラー２４Ｄは、第２実施形態の場合と同様に、レーザ光１２の波長の光については、ごく一部だけ反射して、少なくとも９９％は透過し、レーザ光１２の波長とは異なる波長の可視光あるいは近赤外線領域の光、具体的には、第１カラー撮像デバイス１５のレーザ光の波長とは異なる波長に感度を有する画素が感度を有する近赤外線領域の光や、後述の第３撮像デバイス１６あるいは第２カラー撮像デバイスのレーザ光の波長とは異なる波長に感度を有する画素が感度を有する可視光あるいは近赤外線領域の光については、例えば、反射率が５０％以上等のように、反射率が高いという光学的特性を示すミラーであることが望ましい。
【００８８】
図６に示す加工ヘッド２が、図５に示した加工ヘッド２と異なる点は、ワーク５の加工面５１からの光を、波長選択性ミラー２４Ｄで反射させて、ワーク５の加工面５１の画像を取得する第３撮像デバイス１６を更に備えている点である。第３撮像デバイス１６も、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような固体撮像素子１６１により構成され、レーザ光１２の波長とは異なる波長の可視光あるいは近赤外線領域の光に感度を有する画素とを有する撮像面１６２を備えている。撮像面１６２の手前には集光レンズ１６３が配置されている。波長選択性ミラー２４Ｄは、ワーク５の加工面５１からの光（レーザ光１２がワーク５の加工面５１で反射した反射光１２２、ワーク５からの輻射光や照明装置から照射されてワーク５の加工面５１で反射した光１２４）を、波長選択性ミラー２４Ｄにおける加工ヘッド２内にレーザ光１２が導入される側から来る光を反射する面とは反対側の面で反射させて、第３撮像デバイス１６の撮像面１６２に入射させるように構成されている。また、第３撮像デバイス１６は、集光レンズ１６３によって、ワーク５の加工面５１からの光（反射光１２２，光１２４）を撮像面１６２上に集束させるように構成されている。
【００８９】
上記の構成によって、第４実施形態について記載した機能と効果に加えて、レーザ加工中に、第３撮像デバイス１６によって、ワーク５の加工面５１の画像も同時に取得することが可能になり、ワーク５のレーザ加工中の状態の良否（加工面５１の精度等）が監視できるようになる。画像処理回路３５によって処理された画像は、表示デバイス（図示せず）に表示できるようにしてもよい。
【００９０】
また、第３撮像デバイス１６は、少なくともレーザ光１２の波長の光とレーザ光１２の波長の光以外の一つ以上の波長の光に対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第２カラー撮像デバイス１６ａであってもよい。第２カラー撮像デバイス１６ａは、レーザ光１２の波長の光に対して高い感度を有する画素によって、波長選択性ミラー２４Ｄで反射した少なくともワーク５からの反射光１２２を検出し、レーザ光１２の波長の光以外の一つ以上の波長の光に対して高い感度を有する画素によって、ワーク５の加工面５１から波長選択性ミラー２４Ｄで反射して第２カラー撮像デバイス１６ａに入射した、レーザ光１２とは波長の異なる光１２４を検出する。
【００９１】
波長選択性ミラー２４Ｄが、レーザ光１２の波長の光を９９％以上透過するように設定されている場合、波長選択性ミラー２４Ｄで反射して第３撮像デバイス１６あるいは第２カラー撮像デバイス１６ａに入射してくる反射光１２２の光量は、波長選択性ミラー２４Ｄに照射される反射光１２２の光量の１％未満になる。そのため、反射光１２２がこれらの撮像デバイスの撮像面に集束しても、撮像デバイスが損傷することはない。しかし、撮像デバイスの損傷を防止するために、撮像デバイスの前に、更にレーザ光１２の波長の光を減衰させるフィルター（図示せず）を設置してもよい。
【００９２】
図６において、加工ヘッド２内の矢印が付記されている細い実線は、レーザ光１２及びそのレーザ光１２の一部が波長選択性ミラー２４Ｄで反射したレーザ光１２１の光線束を模式的に示している。また、矢印が付記されている破線は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の光線束を模式的に示している。更に、矢印が付記されている一点鎖線は、ワーク５からの反射光１２２及び光１２４を含むワーク５の加工面５１からの光の光線束を模式的に示している。図の煩雑さを避けるために、反射光１２２及び光１２４において、ワーク５の加工面５１から加工ヘッド２内の波長選択性ミラー２４Ｄに戻ってきた部分の光線束の図示については省略している。
【００９３】
ワーク５からの反射光１２２及び光１２４を含むワーク５の加工面５１からの光を、波長選択性ミラー２４Ｄにおける加工ヘッド２内にレーザ光１２が導入される側から来る光を反射する面とは反対側の面で反射させて、第２カラー撮像デバイス１６ａに入射させることによって、ワーク５からの反射光１２２の光量の検出と併せて、ワーク５の加工面５１の画像の取得も可能になる。従って、反射光１２２の光量を監視しながら、ワーク５のレーザ加工中の状態の良否（加工面５１の精度等）が監視できるようになる。
【００９４】
本実施形態における第３撮像デバイス１６あるいは第２カラー撮像デバイス１６ａは、ワーク５からの反射光１２２を、波長選択性ミラー２４Ｄにおける加工ヘッド２内にレーザ光１２が導入される側から来る光を反射する面とは反対側の面で反射させて検出しているので、レーザ加工中の反射光１２２の光量を、レーザ加工システム１におけるほぼ最も反射光１２２の入口に近い位置で検出して、レーザ出力を制御することができる。そのため、反射光１２２によるレーザ加工システム１の損傷を効果的に防止できる。
【００９５】
なお、反射光１２２の光量を監視するだけなら、必ずしも第３撮像デバイス１６や第２カラー撮像デバイス１６ａ等の撮像デバイスを使用する必要はない。この場合は、反射光１２２を検出可能な、レーザ光１２の波長に感度を有する単一画素の光センサを使用してもよい。
【００９６】
また、レーザ光１２の波長の光以外の一つ以上の波長の光に対して高い感度を有する画素については、加工中のワーク５の形状を観察するために通常の可視光に感度を有する画素であってもよいし、レーザ加工中に発生するプラズマ光に感度を有する画素であってもよいし、ワーク５の加工点周辺の温度分布画像が得られるように近赤外光に感度を有する画素であってもよい。更に、これらの応答波長の異なる複数の画素は、固体撮像デバイスの撮像面に配列されるように構成されてもよい。例えば、第３撮像デバイス１６あるいは第２カラー撮像デバイス１６ａの画素は、レーザ光１２の波長１．１μｍより短波長の光だけに応答すればよい場合は、長波長側のカットオフ波長が１．１μｍであるＳｉフォトダイオードで形成されてもよい。
【００９７】
逆に、第２カラー撮像デバイス１６ａが、第１カラー撮像デバイス１５のように、近赤外線領域の２つ以上の波長の異なる光に感度を有する画素を備えている場合には、レーザ加工システム１は、レーザ光出射停止の直後から第２カラー撮像デバイス１６ａによって検出される少なくとも２つ以上の波長の光のそれぞれの光量の時系列データから、加工ヘッド２の保護ウィンド２３のレーザ光出射停止の直前の温度を算出するように構成されてもよい。
【００９８】
この場合は、保護ウィンド２３のレーザ光出射停止の直前の温度を算出する算出回路を別途備えてもよいし、画像処理回路３５がその機能を備えるようにしてもよい。第２カラー撮像デバイス１６ａの焦点はワーク５の加工面５１に合せているので、保護ウィンド２３は焦点が合っていない状態で撮像される。しかし、保護ウィンド２３からの輻射光の光量は検出可能であるので、レーザ光出射停止の直後から保護ウィンド２３からの輻射による２つ以上の波長の光のそれぞれの光量の減衰を表す時系列データから、レーザ光出射停止の直前の保護ウィンド２３の温度を、下記の式で容易に算出できる。その結果、算出された温度の上昇により、保護ウィンド２３の汚れ等によってレーザ光の吸収率が上昇することを推定できる。これにより、保護ウィンド２３のメンテナンス時期を知ることができる。
【００９９】
（式１）
ｄＣＴ(t)／ｄｔ＝−Ｔ(t)／Ｒ
ここで、Ｃは保護ウィンド２３の熱容量（Ｊ／Ｋ）、Ｔ(t)は時間の関数である保護ウィンド２３の熱平衡状態からの温度上昇（Ｋ）、Ｒは放熱に係る熱抵抗（Ｋ／Ｗ）である。式１は、保護ウィンド２３に蓄積されている熱量の減少量は、熱抵抗を経由した保護ウィンド２３からの放熱量に等しいという関係を表している。式１の微分方程式の解は容易に求まり、式２のようになる。
【０１００】
（式２）
Ｔ(t)＝Ｔ０×ｅｘｐ｛−ｔ／（ＣＲ）｝
ここで、Ｔ０はｔ＝０の時の温度上昇であり、レーザ光出射停止の直前の保護ウィンド２３の温度上昇である。式２から、例えば、レーザ光出射停止１秒後の保護ウィンド２３の温度上昇がＴ１で、２秒後の保護ウィンド２３の温度上昇がＴ２であれば、レーザ光出射停止の直前の保護ウィンド２３の温度上昇は、Ｔ０＝（Ｔ１）２／Ｔ２であることが算出できる。
【０１０１】
温度が上昇しているワーク５の加工点からの輻射光の影響を低減するため、レーザ光出射停止の直後に加工ヘッド２をワーク５の加工点から移動して、上記の時系列データを取得することが望ましい。その他のバックグランドで入射してくる輻射光の光量は、保護ウィンド２３が常温に戻った時点の検出値から見積ることができるので、レーザ光１２の照射によって保護ウィンド２３が温度上昇したことによる輻射光の光量の増加を求めることは可能である。算出したレーザ光出射停止の直前の保護ウィンド２３の温度が所定温度を超えた場合、画像判定回路３６は制御回路３３にその結果を出力する。制御回路３３は、画像判定回路３６から所定温度を超えたことの結果を受けて、レーザ装置３の表示デバイス（図示せず）等に保護ウィンド２３の清掃や交換を促す警告を表示するようにしてもよい。
【０１０２】
＜第６実施形態＞
図７は、第６実施形態に係るレーザ加工システムに含まれる加工ヘッドの断面の模式図である。
本実施形態のレーザ加工システム１においては、加工ヘッド２内に設けられたコリメートレンズ２１と集束レンズ２２との間に、波長選択性ミラー２４Ｅが配置されている。波長選択性ミラー２４Ｅは、第２実施形態の場合と同様に、レーザ光１２の波長の光については、ごく一部だけ反射して、少なくとも９９％は透過し、後述の第４撮像デバイス１７や第３カラー撮像デバイスにおいて、レーザ光１２の波長とは異なる波長に感度を有する画素が感度を有する波長の光については、反射率が５０％程度で透過率も（透過率≒１−反射率＝）５０％程度という光学的特性を示すミラーであることが望ましい。
【０１０３】
図７において、図６と同様に、加工ヘッド２内の矢印が付記されている細い実線は、レーザ光１２及びそのレーザ光１２の一部が波長選択性ミラー２４Ｅで反射したレーザ光１２１の光線束を模式的に示している。また、矢印が付記されている破線は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の光線束を模式的に示している。更に、矢印が付記されている一点鎖線は、ワーク５からの反射光１２２及び光１２４を含むワーク５の加工面５１からの光の光線束を模式的に示している。図の煩雑さを避けるために、反射光１２２及び光１２４において、ワーク５の加工面５１から加工ヘッド２に戻ってきた部分の光線束の図示については省略している。
【０１０４】
本実施形態の加工ヘッド２は、レーザ光１２の波長以外の少なくとも一つ以上の波長の光に感度を有する画素を備えた第４撮像デバイス１７と、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイス１８とを備えている。第４撮像デバイス１７と反射率可変デバイス１８とは、波長選択性ミラー２４Ｅを挟んで対向して配置されている。
【０１０５】
第４撮像デバイス１７は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサのような固体撮像素子１７１により構成され、レーザ光１２の波長以外の少なくとも一つ以上の波長の光に感度を有する画素を有する撮像面１７２を備えている。撮像面１７２の手前には、集光レンズ１７３が配置されている。
【０１０６】
反射率可変デバイス１８は、反射率を下げた時には、反射率がほぼ０になるミラーデバイスであることが望ましい。このような反射率可変デバイス１８としては、デジタルミラーデバイス、液晶パネル、調光ミラーデバイス、シャッター付き反射鏡等を使用することが可能である。これらのうち、加工ヘッド２の小型化、軽量化を実現するためには、特にデジタルミラーデバイスや液晶パネルを使用することが望ましい。また、反射率可変デバイス１８は、高速で繰り返し反射率を変えられるデバイスであることが望ましい。
【０１０７】
反射率可変デバイス１８の手前には、凹レンズ１８１が配置されている。この凹レンズ１８１は、ワーク５からの反射光１２２及び光１２４を含むワーク５の加工面５１からの光が、波長選択性ミラー２４Ｅと反射率可変デバイス１８で反射された後、波長選択性ミラー２４Ｅ透過して第４撮像デバイス１７に入射した時に、（波長選択性ミラー２４Ｅで反射したレーザ光１２１のように撮像面１７２上に焦点を結ばないようになることなく、）加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等からの輻射光１２３の光線のように撮像面１７２上に焦点を結ぶように構成されている。
【０１０８】
反射率可変デバイス１８の反射率がほぼ０の時には、第４撮像デバイス１７のレーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等から放射されて波長選択性ミラー２４Ｅで反射された輻射光１２３を検知する。そのため、第４撮像デバイス１７によって、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の画像が得られる。反射率可変デバイス１８の反射率が０でない時には、第４撮像デバイス１７のレーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等から放射される輻射光１２３に重畳して、ワーク５からの光１２４（照明装置等から照射されてワーク５の加工面５１で反射された光やワーク５の加工面５１から放射された光）も検知する。これらのワーク５からの光１２４は、波長選択性ミラー２４Ｅと反射率可変デバイス１８の順番で反射した後、波長選択性ミラー２４Ｅを透過して第４撮像デバイス１７に入射する。
【０１０９】
反射率可変デバイス１８の反射率が０でない時に第４撮像デバイス１７で検出された光量から、反射率可変デバイス１８の反射率がほぼ０の時に第４撮像デバイス１７で検出された光量を差し引くことによって、ワーク５の加工面５１で反射され、あるいはワーク５の加工面５１から放射されて、第４撮像デバイス１７の各画素に入射した光量が算出できる。これにより、第４撮像デバイスによってワーク５の加工面５１の画像を得ることができる。加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の画像は温度分布画像として取得したいので、第４撮像デバイス１７のレーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素には、第４実施形態に関する説明で記載したように、近赤外線領域の波長に感度を有する画素が含まれていることが望ましい。
【０１１０】
このように、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイス１８を備えることによって、一つの撮像デバイス（第４撮像デバイス１７）で、レーザ加工中に、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の温度分布画像と、ワーク５の加工面５１の赤外線画像とを取得することができる。そのため、レーザ加工中の光ファイバ４の終端面４１（レーザ光出射端面）に戻らない反射光１２２による加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の温度上昇を高速かつ高感度に検出できるようになると共に、ワーク５のレーザ加工中の状態の良否が監視できるようになる。第４撮像デバイス１７には、可視光にも感度を有する画素も含まれるようにすると、ワーク５の加工面５１の可視画像も取得可能である。本実施形態では、第５実施形態に比べて、撮像デバイスの数が減るので、撮像のための光学系が簡素化でき、加工ヘッド２の軽量化や小型化が可能になる。
【０１１１】
また、第４撮像デバイス１７は、少なくともレーザ光１２の波長の光とレーザ光１２の波長以外の一つ以上の波長の光に対して、それぞれ異なる感度を有する画素を備えた第３カラー撮像デバイス１７ａであってもよい。その場合、反射率可変デバイス１８の反射率がほぼ０の時には、第３カラー撮像デバイス１７ａのレーザ光１２の波長の光に感度を有する各画素は、加工ヘッド２に接続された光ファイバ４の終端面４１から出射され、波長選択性ミラー２４Ｅで反射して、撮像面１７２上に広がった状態で照射されたレーザ光１２１を検出する。また、第３カラー撮像デバイス１７ａのレーザ光１２の波長以外の近赤外線領域の波長の光に感度を有する各画素は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等から放射される輻射光１２３を検出する。その結果、レーザ光１２の波長の光に感度を有する各画素の出力から、第３カラー撮像デバイス１７ａの撮像面１７２上の入射光照度分布が取得でき、レーザ光１２の波長以外の近赤外線領域の波長の光に感度を有する各画素の出力から、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の赤外画像（温度分布画像）が得られる。
【０１１２】
反射率可変デバイス１８の反射率が０でない時には、第３カラー撮像デバイス１７ａにおけるレーザ光１２の波長の光に感度を有する各画素は、光ファイバ４の終端面４１から出射され、波長選択性ミラー２４Ｅで反射して、撮像面１７２上に広がった状態で照射されたレーザ光１２１を検出すると共に、波長選択性ミラー２４Ｅと反射率可変デバイス１８の順番で反射して、波長選択性ミラー２４Ｅを透過して第３カラー撮像デバイス１７ａに入射してきたワーク５の加工面５１からの反射光１２２を検出する。また、第３カラー撮像デバイス１７ａにおけるレーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素は、加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等から放射される近赤外線領域の光を検出すると共に、波長選択性ミラー２４Ｅと反射率可変デバイス１８の順番で反射して、波長選択性ミラー２４Ｅを透過して第３カラー撮像デバイス１７ａに入射してきたワーク５からの光１２４（照明装置等から照射されてワーク５の加工面５１で反射された光やワーク５の加工面５１から放射された光）を検出する。このワーク５からの光１２４については、波長選択性ミラー２４Ｅで反射され、反射率可変デバイス１８で反射された後、再び波長選択性ミラー２４Ｅを透過して第３カラー撮像デバイス１７ａに入射するので、この波長の光に対する波長選択性ミラー２４Ｅの反射率×透過率の分だけ減衰する。そのため、レーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素が感度を有する波長の光については、透過率≒１−反射率という関係から、反射率×（１−反射率）が最大になる条件、すなわち、反射率≒透過率≒５０％という光学的条件を満たす波長選択性ミラーであることが望ましい。
【０１１３】
第３カラー撮像デバイス１７ａにおけるレーザ光１２の波長の光に感度を有する各画素と、レーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素のいずれの画素についても、反射率可変デバイス１８の反射率が０でない時に第３カラー撮像デバイス１７ａで検出した光量から、反射率可変デバイス１８の反射率がほぼ０の時に第３カラー撮像デバイス１７ａで検出した光量を差し引くことで、反射率可変デバイス１８で反射されて第３カラー撮像デバイス１７ａに入射して各画素によって検出された光量を算出することができる。従って、レーザ光１２の波長の光に感度を有する各画素によって、ワーク５の加工面５１からの反射光１２２の光量を算出でき、レーザ光１２の波長以外の波長の光に感度を有する各画素によって、ワーク５の加工面５１の画像を取得することができる。
【０１１４】
上記のように、反射率を変化させることが可能な反射率可変デバイス１８を備えることによって、一つのカラー撮像デバイス（第３カラー撮像デバイス１７ａ）で、２つの撮像デバイスを備えた第５実施形態の加工ヘッド２の場合と同様に、レーザ光出力の光量や撮像面１７２上の入射光照度分布を検出し、レーザ加工中の光ファイバ４の終端面４１（レーザ光出射端面）に戻らない反射光１２２による加工ヘッド本体容器２００のレーザ光導入側内壁２０２等の温度上昇を高速かつ高感度に検出できると共に、ワーク５からの反射光１２２の光量の検出と併せて、ワーク５の加工面５１の画像の取得も可能になるので、カラー撮像デバイスの数を減らして、撮像のための光学系が簡素化でき、加工ヘッド２の軽量化や小型化が可能になる。
【０１１５】
＜第７実施形態＞
図８は、第７実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。図１と同様に、太い実線の矢印は信号線等とその信号の方向を模擬的に示している。
本実施形態のレーザ加工システム１Ａは、レーザ装置３と通信可能に接続される機械学習装置６を更に備えている。但し、本実施形態のレーザ装置３は、画像判定回路３６を備えていない。
【０１１６】
機械学習装置６は、少なくともレーザ装置３の制御回路３３から出力されたレーザ発振器３１に対する光出力指令データと、第１撮像デバイス１３、第１カラー撮像デバイス１５、第４撮像デバイス１７、第３カラー撮像デバイス１７ａのいずれかの撮像デバイス及び画像処理回路３５によって取得されたレーザ出力光の入射光照度分布データとを、状態観測部６１を通じて入力データとして取得する。更に、機械学習装置６は、レーザ発振器３１から加工ヘッド２までのレーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値を、ラベル取得部６２を通じて、ラベルとして取得する。これにより、機械学習装置６は、入力データとラベルとのペアを教師データとして、学習部６３において、教師あり学習によって、多くのペアのサンプルから入力データとラベルとの関係を学習して学習モデル６４を構築する。そして、学習部６３は、学習モデル６４を用いて、少なくとも光出力指令データと入射光照度分布のデータとを含む新たな入力データに対して、予測値として、レーザ発振器３１から加工ヘッド２までのレーザ光学系の異常の有無についての予測結果を出力する。
【０１１７】
学習部６３からレーザ光学系の異常を予測する予測結果が出力された場合、機械学習装置６は、その予測結果をレーザ装置３の制御回路３３に出力する。その予測結果を受取った制御回路３３は、レーザ装置３からのレーザ光出力を停止又は低減することによって、レーザ光学系の損傷を防ぐことや、レーザ光学系の損傷の拡大を防ぐことが可能になる。
【０１１８】
なお、レーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値としては、各入力データに対して、検出値から換算されたレーザ出力光と光出力指令の比率と差が使用できる。両者の差が少なくとも測定誤差以上であり、両者の比が１より所定値以上乖離すると、明白な異常が発生したと評価することができる。
【０１１９】
機械学習装置６は、入射光照度分布データを、明白な異常が発生した時点のデータだけでなく、その時点に至るまでの連続した動画データのような形で取得し、学習部６３において、明白な異常が発生する前の入射光照度分布データを含む入力データの特徴を学習して、新たな入射光照度分布データを含む入力データに対する予測値として、明白な異常が発生する前の軽微な異常が発生したことを予測する予測結果を出力できるように学習することが望ましい。
【０１２０】
制御回路３３は、機械学習装置６から軽微な異常が発生したという予測結果を受取って、レーザ駆動条件を切り替え、光出力の低減や停止等の指令をレーザ電源３２に出力する。ごく軽微な異常の場合は、表示デバイス（図示せず）に警告を生じするだけにして、レーザ駆動条件を切り替えず、レーザ加工不良の発生を防ぐようにしてもよい。なお、上記の検出値から換算されたレーザ出力光は、入射照射分布を検出した各画素の検出値から換算した光量の合計値を使用してもよいし、加工ヘッド２以外に設置された出力光センサ（図示せず）の検出結果からの換算値を使用してもよい。
【０１２１】
図８において、学習モデル６４は、データからラベルを表現するための関数を意味し、ニューラルネットワークの各層のニューロンにより実行される演算を規定するためのデータ、または、サポートベクトルマシンのサポートベクトルを表すデータ等とすることができる。また、学習部６３は、ニューラルネットワークやサポートベクトルマシンを備える共に、学習のために必要な後述の誤差計算等の演算処理を行うためのＣＰＵ等の演算回路、演算に必要なプログラムやデータを記録したメモリ回路、制御回路３３や機械学習装置６の各部と通信するための通信回路を有する。
【０１２２】
但し、図８においては、図の煩雑さを避けるために、学習部６３から機械学習装置６の各部への信号線は図示していない。また、図８の状態観測部６１やラベル取得部６２は、前述の画像処理回路３５や画像判定回路３６と同様に、入力データを取得して必要に応じて入力データを加工して学習部６３に出力する、あるいは、学習モデル６４を構築するためのデータを取得して学習部６３に出力するといった処理を実行する演算回路、演算処理を実行するにあたって必要なプログラムやデータ等を記録しているメモリ回路、制御回路３３、画像処理回路３５、学習部６３等の各部と通信するための通信回路等から構成されている。また、ラベル付きデータ記録部６５は、メモリ回路や磁気記録媒体等であってもよいが、機械学習装置６内に備えている必要はなく、メモリカードや通信回線等により、ラベル付きデータを学習部６３に提供してもよい。
【０１２３】
図９は、本実施形態のレーザ加工システム１Ａにおいて、機械学習によって学習する過程を例示したフローチャートである。
学習を開始すると、まず、学習部６３が、学習部６３に既に学習モデル６４が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０１）。学習モデル６４が無いと判定された場合は、ラベル付きデータ記録部６５に記録されているラベル付きデータの量が、教師あり学習によって機械学習を行う上で不足しているか否かが判定される（ステップＳ１０２）。
【０１２４】
ステップＳ１０２において、ラベル付きデータ量が不足していると判定された場合は、制御回路３３から光出力指令が出ているか否かが判定される（ステップＳ１０３）。制御回路３３から光出力指令が出ているとレーザ光が出力される（ステップＳ１０４）。そのため、レーザ光出力と同期して、学習部６３は、状態観測部６１を通じて、少なくとも制御回路３３から出力されたレーザ発振器３１に対する光出力指令データと、第１撮像デバイス１３、第１カラー撮像デバイス１５、第４撮像デバイス１７、第３カラー撮像デバイス１７ａのいずれかの撮像デバイスと画像処理回路３５によって取得された撮像デバイスの撮像面１３２、１５２、１７２におけるレーザ出力光の入射光照度分布データと、を入力データとして取得する（ステップＳ１０５）。
【０１２５】
入力データには、その他に、レーザ装置３やレーザ加工システム１Ａに設置されたセンサの出力データ等も含まれてもよい。また、状態観測部６１は、必要に応じて、入力データの加工を行っても良い。例えば、状態観測部６１は画像処理回路３５の機能を備え、状態観測部６１が撮像デバイスからの出力を直接受けて、撮像デバイスの撮像面１３２、１５２、１７２における入射光照度分布データに加工を行うようにしてもよい。なお、入力データは単発的なデータでなく、入射光照度分布データは、動画データのような形で取得し、各入射光照度分布データに対応した光出力指令のようなレーザ装置３の内部データやセンサからの出力データを取得することが望ましい。
【０１２６】
次に、ラベル取得部６２を通じて、それぞれの入射光照度分布データを含む入力データに対して、レーザ発振器３１から加工ヘッド２までのレーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値をラベルとして取得する（ステップＳ１０６）。なお、レーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値としては、前述のように、それぞれ入射光照度分布データを含む各入力データに対して、検出値から換算されたレーザ出力光と光出力指令の比率と差が使用できる。両者の差が少なくとも測定誤差以上であり、両者の比が１より所定値以上乖離すると、明白な異常が発生したと評価して、明白な異常発生という評価値のラベルとして取得する。その後も全く異常が認められなかった場合は、異常無しという評価値のラベルとして取得する。その入射光照度分布データを含む各入力データを取得した時点では、上記の明白な異常は認められなかったが、その直後の例えば１０ｍｓ後に明白な異常が認められた場合は、明白な異常発生１０ｍｓ前という評価値のラベルとして取得する。
【０１２７】
続いて、取得した入射光照度分布データを含む入力データと、対応するラベルのペアのサンプルをラベル付きデータ記録部６５に記録し（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０８で、学習部６３に対して、外部から学習終了指令が出ている否かを判定する。何らかの理由から学習終了指令が出ている場合は、学習を終了する。学習終了指令が出ていない場合は、ステップＳ１０２に戻り、ラベル付きデータ記録部６５に、入力データとラベルのペアのサンプルが記録されていく。
【０１２８】
ステップＳ１０２で、ラベル付きデータ記録部６５に記録されているラベル付きデータの量が、教師あり学習によって機械学習を行う上で不足していないと判定されると、学習部６３は、ラベル付きデータ記録部６５に記録されている入力データとラベルのペアの多くのサンプルを読込み、バッチ学習で、入力データとラベルの関係を学習し（ステップＳ１０９）、学習モデル６４を構築する（ステップＳ１１０）。
【０１２９】
学習を進める上で有効な入力データとラベルのペアのサンプルを得るために、例えば、レーザ光学部品３４における光軸を意図的に少しずらす、コネクタやファイバに曲げ応力掛ける等を行って、入力データとラベルのペアのサンプルを得るようにしてもよい。なお、ステップＳ１０３で、制御回路３３から光出力指令が出ていないと判定された場合は、ステップＳ１０８に進む。
【０１３０】
学習モデル６４が構築されると、本実施形態では、オンライン学習に切換えて、再び、制御回路３３から光出力指令が出ているか否かが判定される（ステップＳ１１１）。なお、ステップＳ１０１で、学習モデル６４が既にあると判定された場合は、直接、ステップＳ１１１に進む。制御回路３３から光出力指令が出ているとレーザ光が出力される（ステップＳ１１２）ので、レーザ光出力と同期して、学習部６３は、状態観測部６１を通じて、前述と同様の入射光照度分布データを含む入力データを次々に取得し（ステップＳ１１３）、各入力データに対して、学習結果である学習モデルを用いて、ラベルの評価値に相当する予測値を出力する（ステップＳ１１４）。上記のように、入力データに含まれる入射光照度分布データについては、明白な異常が発生した時点のデータだけでなく、その時点に至るまでの連続した動画データのような形で取得し、明白な異常が発生する前の入射光照度分布データを含む入力データの特徴を学習しているので、明白な異常が発生する前の入射光照度分布データを含む入力データに対して、明白な異常に至る前の軽微な異常の発生を予測することが可能である。入射光照度分布データに現れる表れる異常とは、入射光照度分布の半値幅が変化する、ピークの位置が偏心したり揺らいだりする、複数のピークが現れる等を意味している。
【０１３１】
学習部６３が出力した予測値が、明白な異常の発生、あるいは明白な異常に至る前の軽微な異常の発生を予測する結果であるか否かが判定される（ステップＳ１１５）。異常の発生を予測する結果である場合は、制御回路３３に予測値を出力する（ステップＳ１１６）。制御回路３３はその予測値を受取って、レーザ光出力を低減、あるいは、停止する指令をレーザ電源３２に出力する（ステップＳ１１７）。レーザ加工不良の発生を防ぐために、ごく軽微な異常の発生の場合には、一連のレーザ加工が終了するまで、元の光出力指令からレーザ光出力は変えずに、表示デバイス（図示せず）に警告を表示するだけにしてもよい。
【０１３２】
続いて、ステップＳ１１８で、入力データに対応する、レーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値を取得するが、異常の発生を予測する予測値が出力された場合は、その原因を調査して、その原因となっているレーザ光学部品３４の光軸の僅かなずれの修正や、レーザ光学部品３４の汚染のクリーニング等を行って、その原因を除去することが必要になる。従って、調査した結果、明らかになった異常発生原因も入力データとペアのラベルに含むようにして、入射光照度分布データを含む入力データに対して、異常発生を予測した場合には、異常発生原因や異常発生場所の予測結果も出力するようにして、異常発生原因を迅速に取り除けるようにしてもよい。予測結果に異常発生原因や異常発生場所の予測結果も含めるためには、前述のステップＳ１０６のラベル取得時でも、意図的に異常を発生させた場合も含めて、ラベルに異常発生原因や異常発生場所を含むようにすることが望ましい。
【０１３３】
ステップＳ１１５で、学習部６３が出力した予測値が異常発生なしと判定された場合は、ステップＳ１１８に直接進んで、前述のステップＳ１０６と同様に、ラベル取得部６２を通じて、レーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値を自動的に取得する。続いて、学習部６３は、学習モデル６４を用いて出力した入力データに対する予測値と取得した評価値との間に誤差があるか否かを判定する（ステップＳ１１９）。誤差があると判定した場合は、誤差を計算して（ステップＳ１２０）、計算された誤差に応じて学習モデル６４を更新する（ステップＳ１２１）。
【０１３４】
続いて、学習のレベルを評価するために、それまでに計算された誤差の移動平均値を目標として設定した設定値と比較して、誤差の移動平均値が設定値より小さいか否かを判定する（ステップＳ１２２）。誤差の移動平均値が設定値より等しいか小さいと判定されると、表示デバイス（図示せず）に学習完了を知らせる表示を行ってもよい（ステップＳ１２３）。ステップＳ１１９で誤差がないと判定された場合は、直接、ステップＳ１２２に進む。ステップＳ１２３での学習完了表示に対して、学習終了指令が入力デバイス（図示せず）等から入力されたか否かが判定される（ステップＳ１２４）。学習終了指令が出ている場合は学習を終了し、学習終了指令が出ていない場合は、ステップＳ１１１に戻って学習を継続する。
【０１３５】
ステップＳ１２２で誤差の移動平均値が設定値より大きいと判定された場合も、ステップＳ１１１に戻って学習を継続する。また、ステップＳ１１１で、制御回路３３から光出力指令が出ていないと判定された場合は、ステップＳ１２４に進む。
【０１３６】
以上のように、ステップＳ１０１からステップＳ１２４の動作を繰り返し実行することによって、まず、少なくとも光出力指令データと入射光照度分布のデータを含む入力データと、レーザ光学系の状態が正常か異常かに関する評価値をラベルとして、入力データとラベルのペアのサンプルを利用して、バッチ学習で、学習モデルを構築できる。さらに、オンライン学習で学習モデルを更新して学習を進めることができる。そして、その学習の結果、学習モデルを用いて、新たな入力データに対して精度の良い予測値を出力できるようになる。また、入力データに含まれる入射光照度分布データについては、明白な異常が発生した時点のデータだけでなく、その時点に至るまでの連続した動画データのような形で取得し、明白な異常が発生する前の入射光照度分布データを含む入力データの特徴を学習するので、明白な異常が発生して、レーザ光学系が損傷を受ける前に、レーザ光出力を停止、あるいは低減できるようになる。
【０１３７】
すなわち、本実施形態のレーザ加工システム１Ａにおいては、教師あり学習によって構築された学習モデル６４を用いることによって、レーザ出射中に検出した入射光照度分布の僅かな変化に対しても、レーザ光学系の異常を検出できるようになる。従って、レーザ光学部品３４等の交換を要する程の損傷を受ける前に、レーザ光出力の制御等によって、異常の拡大を防ぐことができるようになる。
【０１３８】
なお、本実施形態では、教師あり学習で学習するとしたが、ラベル取得部６２を判定データ取得部として機能させ、学習部６３が、報酬計算部と価値関数更新部を備えてもよい。これにより、取得した入射光照度分布を含む入力データに対して、学習結果である価値関数を用いて、必要に応じて制御回路３３に指令した修正光出力指令を含む修正レーザ駆動条件を行動データとして出力し、行動データに対する判定データを取得し、判定データから報酬を計算し、報酬をもとに価値関数を更新する強化学習による学習を継続してもよい。
【０１３９】
強化学習の場合、軽微な異常の発生を検知して適確な修正レーザ駆動条件を出力して、レーザ光学系の損傷を回避できた場合はプラスの報酬を計算し、軽微な異常の発生を検知して修正レーザ駆動条件を出力したがレーザ光学系の損傷を回避できなかった場合はマイナスの報酬を計算し、軽微な異常の発生を検知できず修正レーザ駆動条件を出力しなかったにも関わらずレーザ光学系が損傷した場合は大きなマイナスの報酬を与えることによって、軽微な異常の発生を検知して適確な修正レーザ駆動条件を出力して、レーザ光学系の損傷を回避できるように学習を進めることができる。
なお、教師あり学習や強化学習についての学習のアルゴリズムには、それぞれ、一般的な教師あり学習のアルゴリズムや一般的な強化学習のアルゴリズムを利用すればよい。
【０１４０】
＜第８実施形態＞
第８実施形態に係るレーザ加工システムについて、その概念的な構成を示すブロック図は、図８に示した第７実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図と同じになるので省略する。本実施形態のレーザ加工システムは、機械学習装置６と通信可能に接続される。機械学習装置６は、少なくとも、第３撮像デバイス１６、第４撮像デバイス１７、第２カラー撮像デバイス１６ａ、第３カラー撮像デバイス１７ａのいずれかの撮像デバイスと画像処理回路３５とによって取得されたワーク５の加工面５１の画像データと、レーザ加工条件データの時系列データを、状態観測部６１を通じて、入力データとして取得する。そして、機械学習装置６は、入力データに対応したレーザ加工結果の良否に関する評価値の時系列データを、ラベル取得部６２を通じて、ラベルとして取得し、入力データとラベルのペアの多くのサンプルを教師データとして、教師あり学習によって、入力データとラベルの関係を学習して学習モデルを構築する。これにより、機械学習装置６は、構築された学習モデルを用いて、レーザ加工中に取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含む新たな入力データに対して、予測値として、レーザ加工結果の良否とレーザ加工条件の変化に伴うレーザ加工結果の変化についての予測結果をレーザ装置３に出力する。レーザ装置３は、良好ではないレーザ加工結果を予測する予測結果が出力された場合は、その予測結果に基づいて、レーザ加工条件を修正する。
【０１４１】
レーザ加工条件データには、制御回路３３から出力される光出力指令に基づいて加工ヘッド２から出射されるレーザ光１２の光出力、光出力波形、ビームモード、加工ヘッド２の集束レンズ２２のＦ値等のレーザ光出力条件データの他に、加工ヘッド２のワーク５に対する相対的移動速度、ワーク５の加工面５１のレーザ光１２の焦点との相対的位置、ワーク５の加工面５１に対する加工ヘッド２から照射されるレーザ光１２の光線軸の角度等の加工ヘッド２のワーク５に対する相対的条件データ、アシストガスやシールドガスのガスの種類、圧力、流量等のガス供給条件データ等を含んでもよい。更に、ワーク５の材質や厚さ等のワーク条件データが含まれてもよい。
【０１４２】
レーザ加工結果の良否の判定に関する評価値については、レーザ加工システム１Ａに、デジタル二次元撮像装置、ＣＣＤ測定顕微鏡、接触式表面粗さ・形状測定装置、レーザ顕微鏡（形状測定マイクロスコープ）、非接触三次元測定装置、光源と赤外線カメラから構成される光励起非破壊検査装置、超音波探傷試験装置、誘導加熱式非破壊検査装置、放射線透過撮像装置、アコースティックエミッション試験装置等の評価装置を備えて、レーザ加工中にリアルタイムにレーザ加工結果の良否の判定に関する評価値を得るようにしてもよい。しかし、レーザ加工中にレーザ加工状態の良否を正確に評価することは必ずしも容易ではない。そのため、学習にあたっては、レーザ加工後に、レーザ加工位置毎にレーザ加工の良否を評価し、各レーザ加工位置をレーザ加工した時点のレーザ加工条件データとワーク５の加工面５１の画像データの時系列データとを入力データとして、対応する各レーザ加工位置の良否の評価値の時系列データをラベルとして、入力データとラベルのペアのサンプルを学習部６３に入力して、入力データとラベルの関係を学習するようにしてもよい。
【０１４３】
すなわち、少なくともワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データとを含む入力データを、入力データ取得時刻を付記した時系列データとして、入力データ単独で一時記録する。そして、レーザ加工後にレーザ加工位置毎のレーザ加工結果の良否の評価値をレーザ加工時刻毎のレーザ加工結果の良否の評価値（ラベル）の時系列データに変換して、入力データ取得時刻とレーザ加工時刻を同時刻に合せたワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含む入力データと、レーザ加工結果の良否の評価値の時系列データとのペアをサンプルとし、多数のペアのサンプルを教師データとして、学習部６３が入力データとラベルの関係を学習するようにしてよい。
【０１４４】
本実施形態で、ワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データとを含む入力データと、レーザ加工結果の良否の評価値とについて、共に時系列データとして取得している意味は、ある瞬間のワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データとを含む入力データと、レーザ加工結果の良否の評価値との関係を学習するだけではなく、所定の時間間隔で連続して取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データとを含む入力データと、レーザ加工結果の良否の評価値との関係を学習するためである。
【０１４５】
所定の時間間隔で連続して取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データとを含む入力データと、レーザ加工結果の良否の評価値との関係を学習することによって、その連続した時系列データの中でレーザ加工条件が変わると、ワーク５の加工面５１の画像データやレーザ加工結果の良否の評価値がどのように変わるかという関係も学習することができる。そのため、その学習によって構築した学習モデル６４を用いて、レーザ加工中に取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データとに対して、レーザ加工結果の良否を予測し、良好ではないレーザ加工結果が予測された場合は、現行のレーザ加工条件を良好なレーザ加工結果を得るのに適したレーザ加工条件に修正することが可能になる。
【０１４６】
図１０は、本実施形態のレーザ加工システムにおいて機械学習によって学習する過程を例示したフローチャートである。図９のフローチャートと異なる記述内容のステップは、ステップＳ１１５からステップＳ１１７が、ステップＳ２１５からステップＳ２１９に置き換わっているだけであるが、同じ記述内容のステップでも、学習過程の内容が異なるステップもあるので、図９の説明と重複する部分もあるが、以下に各ステップについて説明する。
【０１４７】
学習を開始すると、まず、学習部６３が、学習部６３に既に学習モデル６４が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０１）。学習モデル６４が無いと判定された場合は、ラベル付きデータ記録部６５に記録されているラベル付きデータの量が、教師あり学習によって機械学習を行う上で不足しているか否かが判定される（ステップＳ２０２）。ラベル付きデータ量が不足していると判定された場合は、制御回路３３から光出力指令が出ているか否かが判定される（ステップＳ２０３）。制御回路３３から光出力指令が出ているとレーザ光が出力される（ステップＳ２０４）。そのため、レーザ光出力と同期して、学習部６３は、状態観測部６１を通じて、少なくとも、制御回路３３から出力されたレーザ加工システム１Ａの各部への指令を含むレーザ加工条件データと、第３撮像デバイス１６、第４撮像デバイス１７、第２カラー撮像デバイス１６ａ、第３カラー撮像デバイス１７ａのいずれかの撮像デバイスと画像処理回路３５とによって取得されたワーク５の加工面５１の画像データの時系列データを入力データとして取得する（ステップＳ２０５）。ワーク５の加工面５１の画像データは、動画データのように、所定時間毎に取得した時系列データであり、各画像データとその画像データを取得した時刻とその時刻のレーザ加工条件データの時系列データがセットになった状態で状態観測部６１あるいは学習部６３が備えるメモリに一時的に記録される。
【０１４８】
次に、ラベル取得部６２を通じて、レーザ加工結果の良否の判定に関する評価値の時系列データをラベルとして取得する（ステップＳ２０６）。本実施形態では、レーザ加工結果の良否を正確に判定するために、レーザ加工後に、前述のような評価装置を使用して、レーザ加工位置毎のレーザ加工結果の良否の判定に関する評価値をラベルとして取得するとしている。レーザ加工位置毎のラベルは、その位置のレーザ加工時刻毎の時系列データのラベルとして、上記の時系列データとして一時記録されている入力データの入力データ取得時刻と、時刻を合せて、同時刻の入力データとラベルのペアの時系列データのサンプルとして、ラベル付きデータ記録部６５に記録される（ステップＳ２０７）。
【０１４９】
ステップＳ２０８で、学習部６３に対して、外部から学習終了指令が出ている否かを判定し、学習終了指令が出ている場合は、学習を終了し、学習終了指令が出ていない場合は、ステップＳ２０２に戻る。ステップＳ２０２において、ラベル付きデータ記録部６５に記録されているラベル付きデータの量が、教師あり学習によって機械学習を行う上で不足していないと判定されると、学習部６３は、ラベル付きデータ記録部６５に共に時系列データとして記録されている入力データとラベルのペアの多くのサンプルを読込み、バッチ学習で、入力データとラベルの関係を学習し（ステップＳ２０９）、学習モデル６４を構築する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２０３で、制御回路３３から光出力指令が出ていないと判定された場合は、ステップＳ２０８に進む。
【０１５０】
ステップＳ２１０で、学習モデル６４が構築されると、本実施形態では、オンライン学習に切換えて、再び、制御回路３３から光出力指令が出ているか否かが判定される（ステップＳ２１１）。なお、ステップＳ２０１で、学習モデル６４が既にあると判定された場合は、直接、ステップＳ２１１に進む。
【０１５１】
制御回路３３から光出力指令が出ているとレーザ光が出力される（ステップＳ２１２）。そのため、レーザ光出力と同期して、学習部６３は、状態観測部６１を通じて、前述と同様のレーザ加工条件データと、ワーク５の加工面５１の画像データを入力データとして取得し（ステップＳ２１３）、入力データに対して、学習結果である学習モデル６４を用いて、ラベルの評価値に相当する予測値を出力する（ステップＳ２１４）。すなわち、入力データとして取得した各レーザ加工条件下で得られた各画像データに対して、レーザ加工結果の良否に関する予測値を出力する。
【０１５２】
続いて、学習部６３が出力した予測値が、良好なレーザ加工結果を予測する予測値であるか否かがリアルタイムで判定される（ステップＳ２１５）。良好なレーザ加工結果を予測する予測値であると判定された場合は、ステップＳ２１６に進んで、制御回路３３が出力した光出力指令の実行が終了しているか否かが判定される（ステップＳ２１６）。光出力指令の実行が終了していないと判定された場合は、ステップＳ２１３に戻って、レーザ加工条件データと、ワーク５の加工面５１の画像データを入力データとして取得する。このように、光出力指令の実行が終了するまでレーザ加工条件データと、ワーク５の加工面５１の画像データを入力データとして、所定の時間間隔で、次々と取得し、メモリに時系列データとして一時的に入力データ単独で記録して行く。
【０１５３】
ステップＳ２１５で、良好なレーザ加工結果を予測する予測値でないと判定された場合は、制御回路３３が出力した光出力指令の実行が終了しているか否かが判定される（ステップＳ２１７）。光出力指令の実行が未了と判定された場合は、学習部６３は、構築した学習モデル６４を用いて、レーザ加工状態を改善できると予測される修正レーザ加工条件データを制御回路３３に出力する（ステップＳ２１８）。制御回路３３は、その修正レーザ加工条件データを受取って、レーザ加工条件を修正する（ステップＳ２１９）。
【０１５４】
次いで、ステップＳ２１３に戻って、その修正レーザ加工条件データとその修正レーザ加工条件でレーザ加工が行われているワーク５の加工面５１の画像データを入力データとして取得し、その入力データに対するレーザ加工結果の良否に関する予測値を出力する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１６、あるいはステップＳ２１７で光出力指令の実行が終了していると判定された場合は、それまでにメモリに記録されているレーザ加工条件とワーク５の加工面５１の画像データの時系列データの各時刻に対応したレーザ加工結果の良否の評価値を取得する（ステップＳ２２０）。
【０１５５】
次いで、学習部６３は、ステップＳ２１４で出力したレーザ加工結果の良否に関する予測値とステップＳ２２０で取得したレーザ加工結果の良否に関する評価値とを比較し、あるいは、良好ではないレーザ加工結果を予測する予測値に対してレーザ加工状態を改善できると予測した修正レーザ加工条件データに対して予測したレーザ加工結果とステップＳ２２０で取得した修正したレーザ加工条件データによるレーザ加工結果に関する評価値とを比較して、レーザ加工結果の良否に関する予測値とレーザ加工結果の良否に関する評価値との間、あるいは、レーザ加工条件データの修正に対して予測したレーザ加工結果の変化とレーザ加工結果の良否に関する評価値の変化との間に、誤差がある否かを判定する（ステップＳ２２１）。誤差があると判定した場合は、誤差を計算して（ステップＳ２２２）、計算された誤差に応じて学習モデル６４を更新する（ステップＳ２２３）。
【０１５６】
続いて、学習のレベルを評価するために、それまでに計算された誤差の移動平均値を、目標として設定した設定値と比較して、誤差の移動平均値が設定値より小さいか否かを判定する（ステップＳ２２４）。誤差の移動平均値が設定値より等しいか小さいと判定されると、表示デバイス（図示せず）に学習完了を知らせる表示を行ってもよい（ステップＳ２２５）。ステップＳ２２１で誤差がないと判定された場合は、直接、ステップＳ２２４に進む。
【０１５７】
ステップＳ２２５での学習完了表示に対して、学習終了指令が入力デバイス（図示せず）等から入力されたか否かが判定される（ステップＳ２２６）。学習終了指令が出ている場合は学習を終了し、学習終了指令が出ていない場合は、ステップＳ２１１に戻って学習を継続する。ステップＳ２２４で誤差の移動平均値が設定値より大きいと判定された場合も、ステップＳ２１１に戻って学習を継続する。また、ステップＳ２１１で、制御回路３３から光出力指令が出ていないと判定された場合は、ステップＳ２２６に進む。
【０１５８】
以上のように、ステップＳ２０１からステップＳ２２６の動作を繰り返し実行することによって、まず、ワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含む入力データと、レーザ加工結果の良否の評価値をラベルとして、入力データとラベルのペアのサンプルを利用して、バッチ学習で、学習モデルを構築できる。さらに、オンライン学習で学習モデルを更新して学習を進めることができる。そして、その学習の結果、学習モデルを用いて、新たな入力データに対して精度の良い予測値を出力できるようになる。すなわち、本実施形態のレーザ加工システム１Ａにおいては、教師あり学習によって構築された学習モデル６４を用いて、レーザ加工中に取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含む入力データに対して、レーザ加工結果の良否を予測することが可能になり、良好ではないレーザ加工結果が予測された場合は、現行のレーザ加工条件を良好なレーザ加工結果を得るのに適したレーザ加工条件に修正することが可能になる。
【０１５９】
撮像デバイスを用いてワーク５の加工面５１の画像データを取得しても、人間が画像データを観察するという利用方法であれば、レーザ加工中の加工状態を常時観察することによって工数の大幅な増大を招くだけでなく、レーザ加工状態が良好でないと判断できても、とっさにレーザ加工条件を手動で適切な条件に切り替えるのは困難である。しかし、機械学習の適用によって、自動的に良好なレーザ加工結果が得られるレーザ加工条件に制御することが可能になる。
【０１６０】
なお、本実施形態では、教師あり学習で学習するとしたが、ラベル取得部６２を判定データ取得部として機能させ、学習部６３が、報酬計算部と価値関数更新部を備えてもよい。これにより、取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含む入力データに対して、学習結果である価値関数を用いて、良好ではないレーザ加工結果が予測された場合は、修正レーザ加工条件を行動データとして出力し、行動データに対する判定データを取得し、判定データから報酬を計算し、報酬をもとに価値関数を更新する強化学習による学習を継続してもよい。
【０１６１】
強化学習の場合、出力した修正レーザ加工条件によって、元のレーザ加工条件から修正レーザ加工条件に修正したことによって、レーザ加工結果が改善された場合はプラスの報酬を計算し、逆にレーザ加工結果が悪化した場合はマイナスの報酬を計算し、改善効果が大きい程大きなプラスの報酬を与え、悪化効果が大きい程大きなマイナスの報酬を与えることによって、より適確な修正レーザ加工条件を出力できるように学習を進めることができる。
なお、本実施形態においても、教師あり学習や強化学習についての学習のアルゴリズムには、それぞれ、一般的な教師あり学習のアルゴリズムや一般的な強化学習のアルゴリズムを利用すればよい。
【０１６２】
また、機械学習装置６が、第７実施形態において学習した学習モデル６４と本実施形態において学習した学習モデル６４の両方を備え、入射光照度分布データを含む各入力データに対して、レーザ光学系の状態が正常か異常かに関する予測結果を出力すると共に、ワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含む入力データに対して、レーザ加工結果の良否とレーザ加工条件の変化に伴うレーザ加工結果の変化についての予測結果を出力して、良好ではないレーザ加工結果が予測された場合は、その予測結果に基づいて、レーザ加工条件を修正するようにしてもよい。
【０１６３】
＜第９実施形態＞
図１１は、第９実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。図１と同様に、太い実線の矢印は信号線等とその信号の方向を模擬的に示している。
本実施形態のレーザ加工システム１Ｂは、前述の機械学習装置６が、複数のレーザ装置３と通信ネットワーク７を介して通信可能に接続され、複数のレーザ装置３から取得した入力データとラベルの組を利用して、教師あり機械学習を行う。なお、レーザ装置３については、加工ヘッドを含むレーザ光学系等を省略して、制御回路３３と画像処理回路３５だけ図示している。また、レーザ装置３や機械学習装置６は、通信インターフェイス装置、あるいは通信インターフェイス回路を介して通信ネットワーク７に接続しているが、いずれも図示していない。
【０１６４】
レーザ装置３は、レーザ発振器、デリバリファイバ、加工ヘッド等、レーザ光学系に類する要素だけでも多くの要素から構成されており、構成が異なると学習結果も異なる。そのため、少数のレーザ装置３からの入力データとラベルのペアのサンプルだけで早期に十分な学習結果を得ることが難しい。しかし、複数のレーザ装置３から出力された情報を利用して学習することによって、学習の進捗速度を速め、学習精度を向上させることができる。
【０１６５】
また、図１１に示したように、通信ネットワーク７を介して、複数の機械学習装置６が学習モデル６４を共有して分散学習を行い、更に、学習の進捗速度を速め、学習精度を向上させるようにしてもよい。
【０１６６】
＜第１０実施形態＞
図１２は、第１０実施形態に係るレーザ加工システムの概念的な構成を示すブロック図である。図１と同様に、太い実線の矢印は信号線等とその信号の方向を模擬的に示している。
本実施形態のレーザ加工システム１Ｃは、レーザ装置３Ａが、学習モデル６４を記録する学習結果記録部３７と、状態観測回路３８とを備える。学習結果記録部３７には、第７実施形態から第９実施形態のレーザ加工システム１Ａが備える機械学習装置６によって構築された学習モデル６４が記録される。そして、レーザ装置３は、学習結果記録部３７に記録した学習モデル６４を用いて、第７実施形態から第９実施形態の機械学習装置６における状態観測部６１と同じ機能を有する状態観測回路３８を通じて、学習結果記録部３７に入力される入力データに対して予測値を出力する。
【０１６７】
すなわち、機械学習装置６において、学習が終了すると、状態観測部と学習結果だけで、入力データに対して、予測値や行動データが出力できるようになるので、本実施形態のレーザ加工システム１Ｃにおけるレーザ装置３Ａは、機械学習装置６を備える代わりに、状態観測部の機能を備えた状態観測回路３８と、学習結果をニューラルネットワークのソフトウェアを載せたＣＰＵや、ＦＰＧＡ等のハードウェアに置換えた学習結果記録部３７を備えて、入力データに対して、予測値や行動データを出力するように構成している。
【０１６８】
学習結果記録部３７を備えたレーザ装置３Ａにおいては、第１〜第４撮像デバイス１３、１４、１６、１７や第１〜３カラー撮像デバイス１５、１６ａ、１７ａからの出力を画像処理回路３５で処理して、レーザ出力光の入射光照度分布データやワーク５の加工面５１の画像データに変換する。状態観測回路３８は、画像処理回路３５から取得した入射光照度分布データと制御回路３３から取得した光出力指令等のレーザ装置３Ａの内部データを含むデータや、画像処理回路３５から取得したワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件データを含むデータとを入力データとして取得して、学習結果記録部３７に出力する。これによって、学習結果記録部３７は、学習結果記録部３７に記録された学習結果を用いて、レーザ出射中に検出した入射光照度分布の僅かな変化に対しても、レーザ光学系の異常を検出して、レーザ光学部品３４等の交換を要する程の損傷を受ける前に、レーザ光出力の制御等によって異常の拡大を防ぐことが可能になり、あるいは、レーザ加工結果の良否を予測することが可能になって、良好ではないレーザ加工結果が予測された場合にレーザ加工条件を修正したりすることが可能になる。
【０１６９】
なお、図１２においても、レーザ装置３については、加工ヘッドを含むレーザ光学系等を省略して、制御回路３３と画像処理回路３５だけ図示しているが、学習結果記録部３７を備えているレーザ装置３Ａについては、同様に、加工ヘッドを含むレーザ光学系等を省略して、制御回路３３、画像処理回路３５、学習結果記録部３７、状態観測回路３８だけを図示している。
【０１７０】
また、機械学習装置６の学習結果をレーザ装置３Ａの学習結果記録部３７に移植するにあたっては、学習結果を磁気記録媒体等に経由して移植してもよいし、図１２のように、通信ネットワーク７を経由して移植するようにしてもよい。
【０１７１】
学習モデル６４や価値関数等の学習結果を学習結果記録部３７に移植した後は、学習結果記録部３７と状態観測回路３８とを備えたレーザ装置３Ａは、常時、機械学習装置６と通信ネットワーク７を介して接続している必要はなくなる。しかし、学習結果記録部３７と状態観測回路３８とを備えているレーザ装置３Ａにおいて、レーザ光学系を含むレーザ装置の構成が従来とは異なる新構成に変更された時には、レーザ装置３Ａの制御回路３３は、機械学習装置６から通信ネットワーク７を介して、レーザ装置の構成がレーザ装置３Ａの新構成に一致する構成において構築した学習モデルや価値関数等の学習結果を取得して、学習結果記録部３７に記録されている学習結果に追記または学習結果を更新することが望ましい。
【０１７２】
図１２において、太い破線の矢印は、必要な時にだけ接続される通信線を模擬的に示しており、機械学習装置６から学習結果を取得する時以外は、通信ネットワーク７と接続していなくてもよいことを意味している。学習結果をレーザ装置３Ａに組み込むことによって、レーザ装置３Ａを通信ネットワーク７から切り離しても、学習結果を利用することができ、通信による時間遅延がなくなって異常検出等をより高速で行うことができる。また、機械学習装置６を占有しておく必要がなくなり、運用コストが低減できる。
【０１７３】
機械学習装置６の学習結果の移植は、上述のように、通信ネットワーク７を介して行う代わりに、磁気記録媒体等を介して行うことも可能であるので、機械学習装置６の学習結果をレーザ装置３Ａに組み込むことによって、通信ネットワーク環境が不備な場所においても、レーザ装置３Ａの大型化等を招くことなく、機械学習の成果を利用できる付加価値の高いレーザ装置３Ａが提供できるようになる。
【０１７４】
以上のように、本開示の実施形態によれば、レーザ出力光の光量は殆ど変らない程軽微なレーザ光学系等における異常を高感度かつ高速で検知してレーザ光学系等が損傷を受ける前に、少なくともレーザ光学系等に損傷が広がる前に、レーザ出力光などを適切に制御できる。また、加工ヘッド２からワーク５の加工面５１に向かって照射されたレーザ光１２の光軸がワーク５の加工面５１に対して垂直でなかった場合や、ワーク５の加工面５１に向かって照射されたレーザ光１２に集束する焦点がワーク５の加工面５１に一致していない場合などに、ワーク５からの反射光１２２の照度が高い場所が発生した時にも、その状態を高感度かつ高速で検知して、反射光１２２の照度が高い場所が損傷を受ける前に、レーザ出力光などを適切に制御できるレーザ加工システム１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃを提供することができる。また、併せて、ワーク５の加工面５１の画像データとレーザ加工条件からレーザ加工結果の良否を予測して、良好でないレーザ加工結果が予測された時はレーザ加工条件を修正するレーザ加工システム１Ａ、１Ｂ、１Ｃも提供することができる。
【０１７５】
なお、ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本開示及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。
【０１７６】
例えば、波長選択性ミラー２４、２４Ａ〜２４Ｅの位置は、コリメートレンズ２１と集束レンズ２２の間に設置しているが、光ファイバ４の終端面４１とコリメートレンズ２１との間や、集束レンズ２２と保護ウィンド２３との間に設置してもよい。また、各撮像デバイス１３〜１７には、焦点合わせ機構や絞り機構を設けてもよく、魚眼レンズやズームレンズ等の特殊レンズや、波長によって選択的に透過あるいは遮光する光学フィルター等が適時設けられてもよい。また、各撮像デバイス１３〜１７は、温度による感度の変化の影響を低減するため、冷却水や電子冷却素子等で冷却してもよいし、温度による感度の変化を補正するために撮像デバイス１３〜１７の固体撮像素子１３１、１４１、１５１、１６１、１７１の温度を測定する温度センサを設置してもよい。各撮像デバイス１３〜１７の画素には、フォトダイオード等の量子型センサの代りに、感度や応答速度で劣るものの、熱型センサを使用してもよい。また、加工ヘッド２の軽量化等のために、撮像デバイス１３〜１７を加工ヘッド２から離れた位置に配置し、図２〜図７の撮像デバイス１３〜１７の撮像面１３２、１４２、１５２、１６２、１７２の位置からイメージファイバを利用して、加工ヘッド２から離れた位置に配置した撮像デバイス１３〜１７に画像伝送を行うようにしてもよい。
【０１７７】
本開示の実施形態は詳細に説明されているが、本開示の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
【符号の説明】
【０１７８】
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ   レーザ加工システム
１２  レーザ光
１３  第１撮像デバイス
１３１、１４１、１５１、１６１、１７１  固体撮像素子
１３２、１４２、１５２、１６２、１７２  撮像面
１４  第２撮像デバイス
１５  第１カラー撮像デバイス
１６  第３撮像デバイス
１６ａ  第２カラー撮像デバイス
１７  第４撮像デバイス
１７ａ  第３カラー撮像デバイス
１８  反射率可変デバイス
２  加工ヘッド
２１  コリメートレンズ
２２  集束レンズ
２３  保護ウィンド
２４、２４Ａ〜２４Ｅ  波長選択性ミラー
２５  石英ブロック
２６  ダイクロイックミラー
３、３Ａ  レーザ装置
３１  レーザ発振器
３２  レーザ電源
３３  制御回路
３４  レーザ光学部品
３５  画像処理回路
３６  画像判定回路
３７  学習結果記録部
３８  状態観測回路
４  光ファイバ
４１  光ファイバの終端面
５  ワーク
６  機械学習装置
６１  状態観測部
６２  ラベル取得部
６３  学習部
６４  学習モデル
６５  ラベル付きデータ記録部
７  通信ネットワーク
【図１】
2020199517.tif 000003
【図２】
2020199517.tif 000004
【図３】
2020199517.tif 000005
【図４】
2020199517.tif 000006
【図５】
2020199517.tif 000007
【図６】
2020199517.tif 000008
【図７】
2020199517.tif 000009
【図８】
2020199517.tif 000010
【図９Ａ】
2020199517.tif 000011
【図９Ｂ】
2020199517.tif 000012
【図１０Ａ】
2020199517.tif 000013
【図１０Ｂ】
2020199517.tif 000014
【図１１】
2020199517.tif 000015
【図１２】
2020199517.tif 000016