(57)【要約】【課題】切断加工の評価を精度良く行えるようにする。【解決手段】入力処理部２と、学習処理部３と、を備え、前記入力処理部２は、切断加工に関する物理量１５を取得し、前記物理量１５に基づく状態変数１２を前記学習処理部３へ入力し、前記学習処理部３は、前記状態変数１２に基づいて前記切断加工の評価結果１３を出力する評価モデル１１を、計測された切断結果に基づいて更新する学習装置。【選択図】  図１
2020127968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力処理部と、
学習処理部と、を備え、
前記入力処理部は、切断加工に関する物理量を取得し、前記物理量に基づく状態変数を前記学習処理部へ入力し、
前記学習処理部は、前記状態変数に基づいて前記切断加工の評価を導出する評価モデルを、計測された切断結果に基づいて更新する
学習装置。
【請求項２】
前記切断加工は、ワークをパンチで打ち抜く打抜加工であり、
前記入力処理部は、前記物理量として、
前記ワークに前記打抜加工時に作用する荷重、前記打抜加工により発生する音、前記打抜加工により発生する振動、前記打抜加工の際のせん断速度、前記パンチとダイとの間のクリアランス、及び、前記打抜加工時における前記ワークの温度、の少なくとも一つを取得する
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記物理量を測定するセンサと、
請求項１又は２に記載された学習装置と、
前記学習装置により更新された前記評価モデルを使用して前記評価を導出する出力処理部と、を備えた
切断加工評価システム。
【請求項４】
前記切断加工は、ワークをパンチで打ち抜く打抜加工であり、
前記センサとして、
前記ワークに前記打抜加工時に作用する荷重を測定する荷重センサ、前記打抜加工により発生する音を測定する音センサ、及び、前記パンチの位置を測定する位置センサ、の少なくとも一つを備えた、
請求項３に記載の切断加工評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、切断加工によって製造されたワークの評価システムに使用される学習装置、及び、それを使用した切断加工評価システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
切断加工では、一般的に、ダイと呼ばれる部材の上に置かれたワークをストリッパという部材により押さえつつ、パンチと呼ばれる工具によってワークをダイに押しこんで打ち抜くことで所定の形状を得る。切断加工は、一般的に家電機器の製造、精密機器の製造、もしくは自動車部品の製造といった多岐にわたる製造分野で普及している。
【０００３】
こうしたダイを使用した切断加工においては、個々の金型（ダイ）に応じてトライアンドエラーにより金型位置または金型形状を調整するのが一般的であるが、そうしたトライアンドエラーによる調整では対応できない場合が存在し、そのような場合には所定品質の加工品が得られない。そのため、特許文献１に開示された評価方法のように、切断プロセスによって発生する物理量を測定し、この物理量の測定値と基準値との比較により異常診断を行う評価方法が提案されている。
【０００４】
また、一般的な加工装置における加工品の良否判定として、特許文献２に開示された評価方法のように、加工装置の内部情報の測定値と仮判定部に設定されたしきい値との比較により良否判定を行い、実際の加工品の品質をフィードバックして仮判定部のしきい値を更新する評価方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−３０４８００号公報
【特許文献２】特開２０１７−１７４２３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の評価方法では、正常であるか否かの判断基準が、正常時の加工から得られる値（基準値）に対して取得値（測定置）が許容できる範囲（許容範囲）に収まるか否かである。このため、許容範囲の設定をワークおよび加工品の仕様によってその都度検討しなければならない。その上、特許文献１に開示された評価方法では、異常であることを検知できたとしてもその原因を特定できないため、異常への対応に手間がかかる。
【０００７】
また、特許文献２の評価方法では次のような問題がある。つまり、一般的に圧縮変形から塑性変形を経て亀裂成長が生じた後に破断分離が生じるという破壊力学的な側面が切断加工には存在し、その破断プロセスは０．１秒以下という極めて短い時間で行われる。そのため、例えばモータの電流値や回転数といった内部情報では破断分離時の荷重プロファイルなどの破断プロセスの状態を捉えることができず、また短い時間内に必要なデータサンプル数を得ることが難しい。このため、加工装置の内部情報のみに基づいて、加工プロセスの良否判定（ひいては加工品の良否判定）を精度良く行うのは難しい。
【０００８】
本開示は、上記従来の問題点に鑑み、切断加工の評価を精度良く行えるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の学習装置は、入力処理部と、学習処理部と、を備え、前記入力処理部は、切断加工に関する物理量を取得し、前記物理量に基づく状態変数を前記学習処理部へ入力し、前記学習処理部は、前記状態変数に基づいて前記切断加工の評価を導出する評価モデルを、計測された切断結果に基づいて更新する。
【００１０】
本開示の切断加工評価システムは、前記物理量を測定するセンサと、前記学習装置と、前記学習装置により更新された前記評価モデルを使用して前記評価を導出する出力処理部と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本開示の学習装置及び切断加工評価システムによれば、切断加工に関する物理量に基づく状態変数を使用して、評価モデルにより加工品質の評価を行い、さらに、評価モデルを更新することができる。したがって、精度良く加工品質を評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の実施の形態で用いた切断加工評価システムの概要を示すブロック原理図
【図２】本開示の実施の形態で用いた前記評価システムにおける学習処理の概要を示すブロック原理図
【図３】本開示の実施の形態で用いた荷重と加工品質の相関を例示する一般的な切断荷重−パンチストローク線図
【図４】本開示の実施の形態で用いた音と加工品質の相関を例示する一般的な音−時間線図
【図５】本開示の実施の形態で用いた温度と加工品質の相関を例示する一般的な温度−時間線図
【図６】本開示の実施の形態で用いた畳み込みニューラルネットワークの構成図
【図７】本開示の実施の形態で用いた切断加工評価システムを適用した切断加工装置の概要を示す全体図
【図８】本開示の実施の形態の制御部に関する機能ブロック図
【図９】本開示の実施の形態に係る学習装置が実行する学習ステップを示すフローチャート
【図１０】本開示の実施の形態に係る切断加工評価システムが実行する評価ステップを示すフローチャート
【図１１】切断結果の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本開示の実施の形態について、図１乃至図１０を参照して説明する。
【００１４】
図１に、本開示の実施の形態の切断加工評価システム１の概要を示すブロック原理図を示す。図１において、本開示の切断加工評価システム１は、学習装置２１と、出力ステップを実行する出力処理部４とを、機能として備える。学習装置２１は、入力ステップを実行する入力処理部２と、学習ステップを実行する学習処理部３とを、機能として備える。入力ステップでは、センサ１５０で測定された物理量１５の取得と、当該物理量１５に基づく状態変数１２の生成とが行われる。出力ステップでは、評価モデル１１に状態変数１２を入力することによって得られる切断評価結果１３の出力が行われる。また、切断加工評価システム１は、さらに、切断加工に関する物理量１５を測定するセンサ１５０を備えてもよい。センサ１５０は、後述の荷重センサ１５１、音センサ１５２、位置センサ１５３および温度センサ１５４のうち、少なくとも１つ以上を含む。
【００１５】
入力処理部２は、切断加工中に測定した物理量１５を状態変数１２として取得し、学習処理部３の評価モデル１１（後述）に入力する。
【００１６】
学習処理部３は、学習装置２１に含まれ、学習済みの評価モデル１１と、データセット群１４とを備える。
【００１７】
出力処理部４は、切断評価結果１３を出力する。
【００１８】
このような構成により、切断加工評価システム１は、学習済みの評価モデル１１に対して状態変数１２を入力して切断評価結果１３を出力させる構成となっている。評価モデル１１はデータセット群１４を用いた学習処理部３による学習ステップを経て最適化されたものである。切断評価結果１３は、物理量１５を測定した際の切断加工での異常の有無および異常時の原因を予測した結果である。
【００１９】
評価モデル１１に入力される状態変数１２は、切断荷重、切断加工中に生じる音、切断加工中に生じる振動、せん断速度、ダイとパンチとのクリアランス、および、切断加工中に生じるワークの温度（以下「加工温度」という）の内の少なくとも１つを含む。１回の切断加工が開始されてから終了するまでにリアルタイムで測定された物理量１５は、必要に応じて変換され、状態変数１２として評価モデル１１に入力される。切断評価にてプロセスの特徴、例えば荷重プロファイルのカーブの曲率など物理量１５の局所的な値の傾向を捉えるのに十分な量のサンプル数が必要となるため、物理量１５のサンプリング周期（測定周期）は、切断に要する時間の１００分の１以下が望ましい。
【００２０】
評価モデル１１には物理量１５に基づく状態変数１２が入力される。評価モデル１１は、入力された状態変数１２を加工して出力に変換する関数（すなわち状態変数１２に基づいて切断評価結果１３を求めて出力する関数）を備えたモデルである。図２にて後述する学習処理部３にて関数を最適化することで、評価モデル１１は、精度の高い切断評価結果１３を求めることができる。
【００２１】
切断評価結果１３は、切断加工の異常を段階的に評価するものであり、加工に異常がない場合の１パターンと、加工に異常がある場合の異常原因のパターン数のｎパターン、との和であるｎ＋１パターンに分類されたものである。異常原因のパターンとしては、例えば、クリアランスの過剰、クリアランスの不足、工具の磨耗、金型の設置誤りなどの既知の不良原因が挙げられる。
【００２２】
切断評価結果１３は、具体的には上記パターンの確率を、ｎ＋１個の要素毎に保持する１次元のベクトルであり、出力処理部４は、各要素の中で最も値が大きい要素、すなわち発生する確率が一番高いパターン（不良原因）を出力する。
【００２３】
評価モデル１１の学習に用いるデータセット群１４は、入力データと出力データとの２つのデータをセットにして蓄積したものである。詳しくは、データセット群１４は、入力データとして、１回の切断加工において測定された物理量１５に基づく状態変数１２を、出力データとして、その状態変数１２を測定した際の切断結果１６（図２参照）を、セットにして切断加工毎に蓄積したものである。
【００２４】
状態変数１２は、加工ごとに実測により求められる物理量１５に基づく変数である。状態変数１２は、物理量１５をそのまま取得しても良いが、物理量１５を変換したものを取得することが好ましい。たとえば図７を参照して後述するように物理量１５の一例である切断荷重を測定するために、後述する図７の荷重センサ１５１によって荷重を測定したとき、検出された荷重には、切断荷重のほかに、ストリッパ１０７による荷重も含まれている。そこで、ストリッパ１０７に含まれるばねのばね定数や線形荷重の近似線からストリッパ１０７による荷重を算出する。そして、ストリッパ１０７による荷重を荷重センサ１５１によって測定された荷重から取り除くことにより、切断荷重を算出する。こうすることによって、算出された荷重、すなわち切断荷重のみを状態変数１２として取得する。
【００２５】
すなわち、物理量１５として取得した情報は、切断加工評価のために必要な情報以外の情報が含まれている可能性がある。そのため、状態変数１２は、物理量１５を適切に変換したものを取得することが好ましい。
【００２６】
切断結果１６は、加工ごとに実測により求められ、切断中の物理量１５と関連づけられる。すなわち、ある加工が行われた際に、物理量１５の検出と切断結果１６の判断とがセットで行われ、セットでデータセット群１４に入力される。切断結果１６は、例えば加工品の良否として、人によりまたは従来技術を用いた機械的手段により判断され、データセット群１４に入力される。切断結果１６は、例えば切断結果を実測する装置によって測定され、信号で入力される。また、切断結果１６は、例えば検査工程で人によって評価され、キーボード等の入力装置を介して入力されても良い。加工プロセスの良否は、加工品の良否に基づいて判断されるのが最も簡易であるが、その他の基準に基づいて加工プロセスの良否が判断されても良い。
【００２７】
なお、切断結果１６は、切断加工の異常を段階的に評価したものであり、加工に異常がない場合の１パターンと、加工に異常がある場合の異常原因のパターン数のｎパターン、との和であるｎ＋１パターンに分類されたものである。異常原因の種類としては、例えば、クリアランスのずれ、工具の磨耗、チッピング、バリ高さ、カス詰まり、金型の設置誤りなどの不良原因が挙げられる。チッピングは、機械加工やプレス加工において、切り削工具や切り刃の刃先が細かく欠ける現象をいう。バリ高さは、加工されたワークに発生するバリのワークの板厚方向に沿う長さである。カス詰まりは、ダイとパンチとの間のクリアランスに切り屑が蓄積することである。切断加工の異常を段階的に分類した切断結果１６の一例を図１１に基づいて説明する。
【００２８】
図１１は、切断結果１６の一例を示す図である。図１１に示す例では、異常原因として、工具摩耗の大きさ、チッピングの最大幅、バリ高さ、カス詰まり、および、クリアランスずれの大きさが評価される。図１１に示すように、各異常原因の程度を、３段階に分類し、ラベル１〜３としている。つまり、ラベル１は、異常がないことを示し、ラベル２は、黄信号、すなわち、注意が必要であることを示し、ラベル３は異常があることを示す。
【００２９】
具体的には、工具の摩耗がＲ２０μｍ未満であれば、異常なしと評価され、ラベル１が付される。工具の摩耗がＲ２０μｍ以上、Ｒ２５μｍ未満であれば、黄信号と評価され、ラベル２が付される。工具の摩耗がＲ２５μｍ以上であれば、異常ありと評価され、ラベル３が付される。
【００３０】
また、チッピングの最大幅が５μｍ未満であれば、異常なしと評価され、ラベル１が付される。チッピングの最大幅が５μｍ以上、１０μｍ未満であれば、黄信号と評価され、ラベル２が付される。チッピングの最大幅が１０μｍ以上であれば、異常ありと評価され、ラベル３が付される。
【００３１】
また、バリ高さが１５μｍ未満であれば、異常なしと評価され、ラベル１が付される。バリ高さが１５μｍ以上、２０μｍ未満であれば、黄信号と評価され、ラベル２が付される。バリ高さが２０μｍ以上であれば、異常ありと評価され、ラベル３が付される。
【００３２】
また、カス詰まりが無いもしくは実質的に無い場合、異常なしと評価され、ラベル１が付される。カス詰まりが実質的に有る場合、異常ありと評価され、ラベル３が付される。ここで、カス詰まりが実質的に無いもしくは有るとは、異常を引き起こす程度のカス詰まりが無いもしくは有ることを示す。
【００３３】
また、クリアランスずれが１μｍ未満であれば、異常なしと評価され、ラベル１が付される。クリアランスずれが１μ以上、２μｍ未満であれば、黄信号と評価され、ラベル２が付される。クリアランスずれが２μｍ以上であれば、異常ありと評価され、ラベル３が付される。
【００３４】
なお、図１１に示す例では、工具摩耗の大きさ、チッピングの最大幅、バリ高さ、および、クリアランスずれの大きさを数値（スカラー）で評価し、その数値に基づいて、多段階に分類しているが、これに限るものではない。例えば、工具摩耗、チッピング、バリ、および、クリアランスずれを２段階（各異常原因による異常の有無）で評価してもよい。また、工具摩耗の大きさ、チッピングの最大幅、バリ高さ、および、クリアランスずれの大きさの数値そのものを切断結果１６としてもよい。すなわち、切断結果１６は、異常原因の種類ごとに、切断加工の異常度合いが段階的または数値的に表されたものである。切断結果１６は、１種類以上の異常原因を含んでいればよい。
【００３５】
図２に、本開示の実施の形態において用いた、評価システム１の学習処理部３によって行われる学習ステップの概要を示すブロック原理図を示す。データセット群１４より抽出されたデータセット（状態変数１２および切断結果１６）の内、入力データ、すなわち切断中の物理量１５に基づく状態変数１２を評価モデル１１に入力する。評価モデル１１から出力された切断評価結果１３と、データセット群１４から抽出された切断結果１６との誤差１７を損失関数１８により計算する。そして、この誤差１７をもとに最適化アルゴリズム１９による評価モデル１１の重み係数の更新を行う。この一連の動作による重み係数の更新は、データセット群１４に蓄積されたすべてのデータセットを使用して行われる。詳しくは、全データセット群１４における全切断結果１６と、評価モデル１１により推測された切断評価結果１３との差分の和である誤差１７が最小となり収束するまで、全データセット群１４を用いた評価モデル１１の重み係数の更新を繰り返すことで学習が行われる。誤差１７の導出に好適な損失関数１８として、評価モデル１１が、前述の異常原因のパターンごとに分類して切断評価結果１３を出力するため、グループ分類のアルゴリズムに適した損失関数である交差エントロピー誤差を用いることが望ましい。また、最適化アルゴリズム１９に用いる手法として、最急降下法やＲＭＳｐｒｏｐを用いることが望ましい。
【００３６】
ここで、具体的な誤差の算出方法について、図１１の切断結果１６の例を使用して説明する。図１１に示すように、切断結果１６が複数の異常原因を含む場合、学習処理部３は、複数の異常原因にそれぞれ対応付けられた複数の評価モデル１１を使用する。つまり、学習処理部３は、異常原因の種類と同数の評価モデル１１を使用する。
【００３７】
図１１に示すように、切断結果１６を段階的に評価する場合、切断結果１６および切断評価結果１３は、各ラベルの事象が生じる確率で表される。例えば、或る異常原因に対する切断結果１６（実測値）がラベル１である場合、当該切断結果１６は[1 0 0]で表される。また、或る異常原因に対する切断評価結果１３（予測値）において、ラベル１の確率が０．２、ラベル２の確率が０．７、ラベル３の確率が０．１の場合、当該切断評価結果１３は[0.2 0.7 0.1]で表される。
【００３８】
切断結果１６を段階的に評価する場合、上述のように、損失関数１８として、下記式（１）の交差エントロピー誤差Ｅを用いる。上記の実測値[1 0 0]および予測値[0.2 0.7 0.1]が得られた場合、下記の式（１）を用いて、下記式（２）に示すように、誤差１７を算出する。
【００３９】
【数１】
2020127968.tif 000003
【００４０】
【数２】
2020127968.tif 000004
【００４１】
なお、切断結果１６を数値的に評価する場合、損失関数１８として、下記の式（３）に示す平均二乗誤差Ｅを用いてもよい。例えば、バリ高さの実測値が１３μｍであり、予測値が１８μｍである場合、下記の式（３）を用いて、下記式（４）に示すように、誤差１７を算出してもよい。なお、平均二乗誤差に代えて、２つのスカラー値の誤差を導出可能な他の関数を用いてもよい。
【００４２】
【数３】
2020127968.tif 000005
【００４３】
【数４】
2020127968.tif 000006
【００４４】
このように、学習処理部３は、異常原因の種類ごとに誤差１７を算出し、算出した誤差１７に基づいて、最適化アルゴリズム１９による、各異常原因に対応付けられた評価モデル１１の重み係数の更新を行う。
【００４５】
学習処理部３の学習ステップは、加工と並行して実施することが可能である。すなわち、加工中にリアルタイムで学習により評価モデル１１の最適化を進めることが可能である。しかし、データセット群１４には実測での切断結果１６が必要である。このため、好適には、入力された状態変数１２と実測にて得られる切断結果１６とが得られるタイミングである、切断加工終了後に学習ステップを行うことが望ましい。
【００４６】
学習ステップにより評価モデル１１の最適化を効果的に行うためには、データセット群１４の入力データと出力データとの間に強い結びつき（相関関係）があることが必要である。評価システム１を最適化するに当たっては加工異常に強い相関がある物理量１５に基づく状態変数１２を入力として適切に選定することが求められる。その加工異常と強い相関を有する状態変数１２の例として、切断荷重と加工品質との相関、切断加工中に生じる音と加工品質との相関、および加工温度と加工品質との相関を以下に説明する。
【００４７】
図３に、本開示の実施の形態において用いた、切断荷重（せん断荷重）と加工品質との相関を例示する一般的な切断荷重−パンチストローク線図を示す。切断荷重−パンチストローク線図とは、縦軸をワーク切断時に発生するせん断荷重、横軸をワーク切断時のパンチストロークとした線図である。この切断荷重−パンチストローク線図には、切断荷重の推移に５つの過程が存在することが示される。
【００４８】
図３の点３１から点３２までの区間は、一般的に圧縮変形過程と称されており、ワークがパンチとダイにより圧縮されてだれが発生してダイとパンチの両方の工具に食い込む状態である。例えば工具が磨耗している場合は、ワークへの食い込みが少なく次のせん断変形過程に移るまでに大きいパンチストローク（以下、単に「ストローク」ともいう」）を要することが予想される。
【００４９】
図３の点３２から点３３までの区間は、一般的にせん断変形過程と称されており、ワークにすべり変形が発生してワークに湾曲が生じ、ワークに曲げモーメントと引張力が発生する状態である。一般的に、ダイとパンチとのクリアランス（以下、単に「クリアランス」と言った場合、ダイとパンチとのクリアランスを指すものとする）が大きいほどワークに発生する曲げモーメントが大きくなるため、クリアランスが過大の場合は、この区間でワークに発生する強い曲げモーメントがダイの内壁（ダイ孔）に作用して切断荷重が増加することが予想される。逆にクリアランスが過小の場合はダイの内壁に作用する曲げモーメントが減少して切断荷重が減少することが予想される。
【００５０】
図３の点３３から点３４までの区間は一般的に亀裂成長過程と称されており、ワークに亀裂が発生してせん断荷重の減少が開始する。一般的にクリアランスが大きいほど亀裂の発生時期が早い。このため、クリアランスが過大である場合は、この区間に到達するまでのパンチストロークが通常より少ないことが予想される。すなわち、クリアランスが過大であると、少ないストロークで亀裂成長過程に到達する。
【００５１】
図３の点３４から点３５までの区間は一般的に破断分離過程と称されており、ワークの両工具（パンチおよびダイ）側から進展した亀裂が会合してワークが分離（破断）する過程である。一般的にクリアランスが少ない場合は亀裂が停留して二次せん断が生じることがあるため、クリアランスが過小である場合には二次せん断が生じる。このため、この区間では、線図が複数の傾きを持つことが予想される。
【００５２】
図３の点３５以降の区間は切断加工の完了後に、ダイの中をパンチが通過する過程である。パンチやダイにワークの切断屑が凝着した場合、又は、パンチとダイとの配置がずれてパンチがダイに接触する場合などには、ワークを打ち抜いた後にもかかわらず切断荷重が依然として残存することが予想される。
【００５３】
また、図３の点３１から点３５までの区間のパンチのストローク量はワーク厚みに相関することが予想され、ワーク厚みが想定より厚い場合は点３１から点３５までのストローク量が増加し、ワーク厚みが想定より薄い場合は点３１から点３５までのストローク量が減少することが見込まれる。そのため、パンチのストローク量から例えばワーク厚み違いの場合の異常を検知できることが見込まれる。
【００５４】
図４に、本開示の実施の形態において用いた、切断加工中に生じる音（加工音）と加工品質の相関を例示する一般的な音−時間線図を示す。縦軸がワーク切断時に発生する加工音のゲイン、横軸はパンチ部材が移動を開始した時点からの時間であり、切断の過程で２つのピークの存在が示される。点３６のピークは、ストリッパがワークを押さえた瞬間に発生する音によるピークであり、点３７のピークは、ワークがパンチによって押し込まれ切断される際、すなわちパンチがワークに接触してからワークの切断が完了するまでの間に発生する音によるピークである。
【００５５】
点３６と点３７との間にピークが存在する場合は、パンチが、ストリッパに設けられたパンチを案内するガイドを画成する壁面と摺接しており、パンチの磨耗が早期に進行することが予想される。
【００５６】
点３７のピークが高い場合は、ワークに亀裂が生じた可能性が高く、ワークが不良品となることが予想される。
【００５７】
点３７の後にピークが存在する場合は、パンチがダイの内壁（ダイ孔）に擦れており、パンチおよびダイの磨耗が早期に進行することが予想される。
【００５８】
図５に、本開示の実施の形態において用いた、温度と加工品質の相関を例示する一般的な加工温度−時間線図を示す。縦軸がワーク切断時に発生する加工温度、横軸が加工開始からの時間であり、切断時（すなわちパンチがワークに接触してかからワークの切断が完了するまでの間）のみ、加工温度に点３８のピークが発生する。
【００５９】
加工温度における点３８のピークが高い場合は、加工に要するエネルギーが高いためパンチおよびダイに必要以上の負荷がかかっており、パンチおよびダイの寿命が早期に低下することが予想される。
【００６０】
以上のように切断荷重−ストローク線図、加工音−時間線図、加工温度−時間線図の特徴を捉えることで、切断加工における異常の有無および原因を特定できることが期待できる。そのため切断加工評価システム１における評価モデル１１は状態変数１２（切断荷重，加工音，加工温度など）の特徴を捉えることができるモデルが望ましく、好適には画像認識のアルゴリズムに適用される畳み込みニューラルネットワークのモデルを用いることが望ましい。
【００６１】
図６に、本開示の実施の形態において、評価モデル１１に適用される畳み込みニューラルネットワーク５１の構成図を示す。まず、状態変数１２が入力層５２に入力され、畳み込み層５３にて、例えば図３の切断荷重−パンチストローク線図において、点３１から点３２までに示す圧縮変形過程の区間の曲線の曲率や、点３４から点３５までに示す破断分離過程の傾きなど、状態変数１２の局所的なデータの特徴を捉える動作を様々な対象データおよびデータ位置にて繰り返す。このことで畳み込み層５３により状態変数１２全体の特徴が抽出される。次に、プーリング層５４にて畳み込み層５３で抽出された特徴が顕著になるように処理を行う。最後に、全結合層５５にてプーリング層５４で要約された特徴を用いて分類し、結果を出力層５６へ出力する。
【００６２】
このように畳み込みニューラルネットワーク５１は入力データの特徴を把握し分類することに長けたモデルである。このため、畳み込みニューラルネットワーク５１を、図３にて説明した評価モデル１１に適用することで状態変数１２の特徴の把握能力が向上して、出力である切断評価結果１３の精度が大きく向上する効果がある。
【００６３】
図７に、本開示の実施の形態において用いた、切断加工評価システム１を適用した切断加工装置１０１の概要を示す全体図を示す。切断加工装置１０１では、ワーク（図示省略）は、ダイ１０２の上に設置され、ストリッパ１０７に押さえられながら、下降するパンチ１０３によってダイ１０２の内径（ダイ孔１０２ａ）の中へ打ち抜かれる。また、切断加工装置１０１には、ワークを切断する際に発生する物理量１５を測定するセンサとして、荷重センサ１５１、音センサ１５２、位置センサ１５３および温度センサ１５４が設置される。これらの荷重センサ１５１、音センサ１５２、位置センサ１５３、温度センサ１５４と、後述の制御部１１２とを備えて切断加工評価システム１が構成される。
【００６４】
荷重センサ１５１は、ダイ１０２の上に設置されたワークをパンチ１０３が押し抜く荷重（切断荷重）を高い感度で測定するのが好ましい。このため、荷重センサ１５１を、ダイ１０２が設置されているベース１０８の直下に設置することが望ましい。具体的な荷重センサ１５１の個数は、２〜４個が好適であり、確実に切断荷重が全ての荷重センサ１５１に分配されることから３個が最適である。荷重センサ１５１の位置は、荷重センサ１５１が等間隔で配置されていてかつベース１０８の下面から荷重センサ１５１が一部でもはみ出さないことが望ましい。荷重センサ１５１としては、高速での測定（応答の速い測定）が望ましいため、水晶圧電式センサが望ましく、鉛直方向だけでなく水平方向の切断荷重も測定できる３成分荷重センサがさらに望ましい。
【００６５】
音センサ１５２は切断時に発生する音以外を感知しないことが望ましいため、ストリッパ１０７の直上に設置することが望ましい。具体的な位置としてはパンチ１０３が近いためにストリッパ１０７の上面から音センサ１５２がはみ出さないことが望ましい。音センサ１５２としては、ストリッパ１０７上のスペースが狭いため直径６ｍｍ以下のマイクやＡＥ（アコースティックエミッション）センサが望ましい。
【００６６】
位置センサ１５３はアッパーベース１０９の下降量ひいてはパンチストロークを測定する。位置センサ１５３は、切断加工中に発生する振動の影響を受けにくい箇所に設置することが望ましい。このため、装置カバー１１０の内側に設置することが望ましい。具体的には、パンチ１０３が下死点に位置する状態においてアッパーベース１０９から内側に０．５ｍｍ離れた位置に、位置センサ１５３を設置することが望ましい。位置センサ１５３としては、下降する部材（アッパーベース１０９）の位置を測定するうえにアッパーベース１０９が非金属材料となる可能性も考慮すると、非接触式である静電容量センサが望ましい。
【００６７】
温度センサ１５４は、パンチ１０３近傍の加工温度を測定するのが好ましい。このため、温度センサ１５４は、パンチプレート１１１の中に埋め込まれる形で、センサ先端（検出端）が加工点（換言すればダイ孔１０２ａ）に向かうように設置されることが望ましい。具体的には、切断加工時のストリッパ１０７との接触を防ぐために、温度センサ１５４の先端がパンチプレート１１１の下面から突き出す長さが、５ｍｍ以内となるように、温度センサ１５４を配置するのが好ましい。また、温度センサ１５４が放射式の温度計である場合には、加工温度を精度よく測定するために温度センサ１５４の鉛直方向に対する角度は１０度以内であることが望ましい。温度センサ１５４は、極めて狭いスペースにおいてパンチ１０３の近傍に設置されるため、切断加工中に温度センサ１５４とパンチ１０３と接触することを防止する必要がある。このため、温度センサ１５４には、放射式の温度センサが望ましい。
【００６８】
切断加工装置１０１は、さらに制御部１１２を有する。この制御部１１２は、切断加工評価システム１の学習装置としての機能を備える。
【００６９】
制御部１１２について、図１および図８を用いて説明する。図８は、本開示の実施の形態の制御部１１２に関する機能ブロック図である。
【００７０】
制御部１１２は、図８に示されるように、学習部１０４，記憶部１０５および計算部１０６を備える。
【００７１】
計算部１０６は、切断時は荷重センサ１５１、音センサ１５２、位置センサ１５３および温度センサ１５４のそれぞれから取得した情報（物理量１５）に基づく状態変数１２を取得する。すなわち、計算部１０６は、図１に示す入力処理部２としての機能を備える。計算部１０６は、評価モデル１１を使用して切断評価結果１３を出力する。すなわち、計算部１０６は、出力処理部４としての機能を備える。ワークの切断後には、切断時に計算部１０６に入力された状態変数１２と切断結果１６とがデータセットとして記憶部１０５に順次蓄積される。すなわち、記憶部１０５は、データセット群１４としての機能を有する。学習部１０４は、記憶部１０５に蓄積された全データセット（データセット群１４）に基づいて評価モデル１１の学習を実行し、学習済みの評価モデル１１を計算部１０６へフィードバックする。すなわち、学習部１０４、記憶部１０５および計算部１０６は協働して学習処理部３として機能する。
【００７２】
図９は、本実施形態に係る学習装置２１が実行する学習ステップを示すフローチャートである。図９に示すように、学習処理部３は、データセット群１４から、状態変数１２および切断結果１６が対応付けられたデータセットを抽出する（Ｓ１）。学習処理部３は、評価モデル１１を用いて、抽出したデータセットに含まれる状態変数１２に対する切断評価結果１３を特定する（Ｓ２）。学習処理部３は、抽出したデータセットに含まれる切断結果１６および特定した切断評価結果１３から誤差を算出する（Ｓ３）。学習処理部３は、算出した誤差に基づいて、評価モデル１１を更新する（Ｓ４）。学習処理部３は、算出した誤差が最小で収束したか否かを判定する（Ｓ５）。誤差が最小で収束していない場合（Ｓ５；Ｎｏ）、学習処理部３は、再度前記Ｓ１〜Ｓ４の処理を実行する。一方、誤差が最小で収束した場合（Ｓ５；Ｙｅｓ）、学習処理部３は、学習ステップを終了する。
【００７３】
図１０は、本実施形態に係る切断加工評価システム１が実行する評価ステップを示すフローチャートである。図１０に示すように、入力処理部２は、各センサ１５１〜１５４が測定した物理量１５を取得する（Ｓ１１）。入力処理部２は、取得した物理量１５に基づいて、状態変数１２を生成する（Ｓ１２）。出力処理部４は、評価モデル１１に状態変数１２を入力することによって得られる切断評価結果１３を出力する（Ｓ１３）。
【００７４】
本開示の切断加工評価システム１は、切断加工に関する物理量を測定するセンサ１５０と、学習装置２１と、学習装置２１により更新された評価モデル１１を使用して評価を導出する出力処理部４と、を備える。
【００７５】
本開示の学習装置及び切断加工評価システムによれば、切断加工に関する物理量に基づく状態変数を使用して、評価モデルにより加工品質の評価を行い、さらに、評価モデルを更新することができる。したがって、精度良く加工品質を評価できる。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本開示によれば、評価モデルを使用して精度よく加工品質の評価を行いつつ、評価モデルを更新することで、熟練度に依存しない加工の異常予知が可能となる。したがって異常に対する早期対応による不良数の減少、および装置のダウンタイム低減による生産性の向上が見込まれる。
【符号の説明】
【００７７】
１  切断加工評価システム
２  入力処理部
３  学習処理部
４  出力処理部
１１  評価モデル
１２  状態変数
１３  切断評価結果
１４  データセット群
１５  物理量
１６  切断結果
１７  誤差
１８  損失関数
１９  最適化アルゴリズム
２１  学習装置
５１  畳み込みニューラルネットワーク
５２  入力層
５３  畳み込み層
５４  プーリング層
５５  全結合層
５６  出力層
１０１  切断加工装置
１０２  ダイ
１０３  パンチ
１０４  学習部
１０５  記憶部
１０６  計算部
１０７  ストリッパ
１０８  ベース
１０９  アッパーベース
１１０  装置カバー
１１１  パンチプレート
１１２  制御部
１５０  センサ
１５１  荷重センサ
１５２  音センサ
１５３  位置センサ
１５４  温度センサ
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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