(57)【要約】      （修正有）【課題】所定の上下位置を各工作機械に対して個別に設定することなく、工具の装着状態を判定可能な判定装置等を提供する。【解決手段】判定装置８０は、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定装置において、主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成する学習データ生成部８６と、学習データ生成部が生成した学習データに主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与するラベル付与部と、電流値に基づいて、主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、学習データ生成部が生成した学習データ及びラベル付与部が付与したラベルに基づいて、判定器の学習を行う学習処理部８５とを備える。【選択図】図７
2020131324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定装置において、
前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成する学習データ生成部と、
該学習データ生成部が生成した学習データに前記主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与するラベル付与部と、
前記電流値に基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、前記学習データ生成部が生成した学習データ及び前記ラベル付与部が付与したラベルに基づいて、前記判定器の学習を行う学習処理部と
を備える判定装置。
【請求項２】
前記モータの電流値を検出する電流検出部から取得した電流値に基づいて入力データを生成する入力データ生成部を備え、
該入力データ生成部にて生成した入力データを入力した場合、学習済みの前記判定器は前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を示す信号を出力する
請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記工作機械は、
前記主軸ヘッドの内側に配置してあり、工具の装着及び装着解除を行う上下移動可能なドローバーと、
該ドローバーに一端部が係合し、前記ドローバーに動力を伝達するレバーと、
該レバーの他端部に取り付けてあり、上下に延びた第一面及び該第一面より上側に配置し、前記第一面に対して傾斜した第二面を有するカムと、
該カムに当接するカムフォロアと
を備え、
前記学習データ生成部は、前記カムフォロアが前記第一面に当接する第一位置と、前記カムフォロアが前記第二面よりも上方に位置する第二位置との間の前記電流値に基づいて学習データを生成する
請求項１又は２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記学習データ生成部は、所定値以上の前記電流値に基づいて学習データを生成する
請求項１又は２に記載の判定装置。
【請求項５】
前記電流値及び上下位置との関係を示すグラフの画像データを生成する画像データ生成部を備え、
前記ラベル付与部は、前記画像データ生成部が生成した画像データに、何れかの前記ラベルを付与し、
前記学習データ生成部は、前記画像データ生成部が生成した画像データに基づいて学習データを生成し、
前記学習処理部は、前記グラフの画像データに基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、前記学習データ生成部が生成した学習データに基づいて前記判定器の学習を行う
請求項１に記載の判定装置。
【請求項６】
前記モータの電流値を検出する電流検出部から取得した電流値に基づいて、前記グラフの画像データを生成する第二画像データ生成部と、
該第二画像データ生成部にて生成した画像データから所定の画素値を抽出し、抽出した画素値に基づいて入力データを生成する入力データ生成部と
を備え、
前記入力データ生成部にて生成した入力データを入力した学習済みの前記判定器は前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を示す信号を出力する
請求項５に記載の判定装置。
【請求項７】
前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルは、前記主軸ヘッドに工具が非正常に装着していることを示すラベル及び前記主軸ヘッドに工具が非装着であることを示すラベルを含む
請求項１から６のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項８】
温度を検出する温度センサを備え、
該温度センサにて検出した温度を前記判定器に入力する
請求項１から７のいずれか一つに記載の判定装置。
【請求項９】
工作機械と、
請求項１〜８のいずれか一つに記載の判定装置と
を備える工作システム。
【請求項１０】
コンピュータに、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定させる為のコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成する処理と、
生成した学習データに前記主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与する処理と、
前記電流値に基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、生成した学習データ及び付与したラベルに基づいて、前記判定器の学習を行う処理と
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１１】
工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定器であって、
前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて生成された学習データによって、学習する判定器。
【請求項１２】
工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定器の製造方法において、
前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成し、
生成した学習データに前記主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与し、
前記電流値に基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、生成した学習データ及び付与したラベルに基づいて、前記判定器に学習を行う
判定器の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定装置、工作システム、コンピュータプログラム、判定器及び判定器の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
工作機械は、工具を格納し、所定位置に搬送する工具マガジンと、立柱に設けてあり、上下動可能な主軸ヘッドと、該主軸ヘッドの内側に設けた上下動可能なドローバーと、立柱に設けたカムフォロア、及び一端部がドローバーに係合し、他端部にカムフォロアに係合するカムを取り付けたレバーを備える。レバーの中央部は主軸ヘッドに回転可能に連結する。ドローバーは付勢部材によって上方に付勢してある。主軸ヘッドが原点位置から下降した場合、付勢部材の付勢力に抗してレバーの一端部からドローバーに下方への力が作用する。工具マガジンはドローバーの下に工具を搬送する。主軸ヘッドが更に下降した場合、レバーからドローバーに作用する力は弱まり、ドローバーは付勢部材の付勢力によって上昇し、主軸ヘッドは、工具を装着する。
【０００３】
主軸ヘッドはモータによって上下動する。工作機械は、モータの電流値を検出する電流検出部、主軸ヘッドの上下位置を検出する位置検出部、及び制御装置を備える。位置検出部が予め定めた所定位置を検出した場合、電流検出部はモータの電流値を検出する。制御装置は電流値に基づいて主軸ヘッドに装着した工具の状態を判定する。即ち、主軸ヘッドに工具が正常に装着したのか、非正常に装着したのか、非装着なのかを判定する（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１７８７９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
予め定めた前記所定位置は、部品の組み付け誤差、例えばカム又はカムフォロワの取り付け位置の誤差によって異なる。即ち、前記所定位置は工作機械毎に異なる。作業者は各工作機械に対して前記所定位置を個別に設定しなければならない。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、前記所定位置を各工作機械に対して個別に設定することなく、工具の装着状態を判定可能な判定装置、工作システム、コンピュータプログラム、判定器及び判定器の製造方法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】
本発明に係る判定装置は、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定装置において、前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成する学習データ生成部と、該学習データ生成部が生成した学習データに前記主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与するラベル付与部と、前記電流値に基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、前記学習データ生成部が生成した学習データ及び前記ラベル付与部が付与したラベルに基づいて、前記判定器の学習を行う学習処理部とを備える。
【０００８】
本発明においては、主軸ヘッドの上下位置に対応付けたモータの電流値を、例えば複数の工作機械から取得する。取得した電流値に基づいて、学習データを生成し、生成した学習データに、主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを対応付けて、教師データを作成する。作成した教師データに基づいて判定器の学習を行う。
【０００９】
本発明に係る判定装置は、前記モータの電流値を検出する電流検出部から取得した電流値に基づいて入力データを生成する入力データ生成部を備え、該入力データ生成部にて生成した入力データを入力した場合、学習済みの前記判定器は前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を示す信号を出力する。
【００１０】
本発明においては、学習済みの判定器に入力データを入力した場合、判定器は工具の装着状態を示す信号を出力する。
【００１１】
本発明に係る判定装置は、前記工作機械は、前記主軸ヘッドの内側に配置してあり、工具の装着及び装着解除を行う上下移動可能なドローバーと、該ドローバーに一端部が係合し、前記ドローバーに動力を伝達するレバーと、該レバーの他端部に取り付けてあり、上下に延びた第一面及び該第一面より上側に配置し、前記第一面に対して傾斜した第二面を有するカムと、該カムに当接するカムフォロアとを備え、前記学習データ生成部は、前記カムフォロアが前記第一面に当接する第一位置と、前記カムフォロアが前記第二面よりも上方に位置する第二位置との間の前記電流値に基づいて学習データを生成する。
【００１２】
本発明においては、画像データから、所定の上下位置の範囲内の電流値を抽出し、抽出した電流値に基づいて学習データを生成する。工具の装着状態の判定に必要充分な範囲の電流値を抽出し、判定精度の向上及び判定処理時間の短縮を図る。
【００１３】
本発明に係る判定装置は、前記学習データ生成部は、所定値以上の前記電流値に基づいて学習データを生成する。
【００１４】
本発明においては、所定値以上の前記電流値を正常装着、非正常装着及び非装着を区別する特徴量とする。特徴量に基づいて学習データを生成し、判定精度の向上及び判定処理時間の短縮を図る。
【００１５】
本発明に係る判定装置は、前記電流値及び上下位置との関係を示すグラフの画像データを生成する画像データ生成部を備え、前記ラベル付与部は、前記画像データ生成部が生成した画像データに、何れかの前記ラベルを付与し、前記学習データ生成部は、前記画像データ生成部が生成した画像データに基づいて学習データを生成し、前記学習処理部は、前記グラフの画像データに基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、前記学習データ生成部が生成した学習データに基づいて前記判定器の学習を行う。
【００１６】
本発明においては、モータの電流値及び主軸ヘッドの上下位置との関係を示すグラフの画像データを、例えば複数の工作機械から取得する。取得した画像データに基づいて、学習データを生成し、生成した学習データに、主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを対応付けて、教師データを作成する。作成した教師データに基づいて判定器の学習を行う。
【００１７】
本発明に係る判定装置は、前記モータの電流値を検出する電流検出部から取得した電流値に基づいて、前記グラフの画像データを生成する第二画像データ生成部と、該第二画像データ生成部にて生成した画像データから所定の画素値を抽出し、抽出した画素値に基づいて入力データを生成する入力データ生成部とを備え、前記入力データ生成部にて生成した入力データを入力した学習済みの前記判定器は前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を示す信号を出力する。
【００１８】
本発明においては、学習済みの判定器に入力データを入力した場合、判定器は工具の装着状態を示す信号を出力する。
【００１９】
本発明に係る判定装置は、前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルは、前記主軸ヘッドに工具が非正常に装着していることを示すラベル及び前記主軸ヘッドに工具が非装着であることを示すラベルを含む。
【００２０】
本発明においては、主軸ヘッドに工具が非正常に装着していること及び主軸ヘッドに工具が非装着であることを区別し、更に詳細な判定を行う。
【００２１】
本発明に係る判定装置は、温度を検出する温度センサを備え、該温度センサにて検出した温度を前記判定器に入力する。
【００２２】
本発明においては、主軸ヘッドの移動機構にグリスが設けてある。グリスの粘度は温度によって変化する。グリスの粘度が変化した場合、モータの電流値も変化する。温度を入力することによって、判定器の判定精度は更に向上する。
【００２３】
本発明に係る工作システムは、工作機械と、前述した判定装置とを備える。
【００２４】
本発明においては、前述の判定装置と同様な作用効果を生じる。
【００２５】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定させる為のコンピュータプログラムであって、コンピュータに、前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成する処理と、生成した学習データに前記主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与する処理と、前記電流値に基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、生成した学習データ及び付与したラベルに基づいて、前記判定器の学習を行う処理とを実行させる。
【００２６】
本発明においては、前述の判定装置と同様な作用効果を生じる。
【００２７】
本発明に係る判定器は、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定器であって、前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて生成された学習データによって、学習する。
【００２８】
本発明においては、前述の判定装置と同様な作用効果を生じる。
【００２９】
本発明に係る判定器の製造方法は、工作機械の主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定する判定器の製造方法において、前記主軸ヘッドの上下位置に対応付けてあり、前記主軸ヘッドを上下に駆動するモータの電流値に基づいて学習データを生成し、生成した学習データに前記主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は前記主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを付与し、前記電流値に基づいて、前記主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定器が判定できるように、生成した学習データ及び付与したラベルに基づいて、前記判定器に学習を行う。
【００３０】
本発明においては、主軸ヘッドの上下位置に対応付けたモータの電流値を、例えば複数の工作機械から取得する。取得した電流値に基づいて、学習データを生成し、生成した学習データに、主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを対応付けて、教師データを作成する。作成した教師データに基づいて、未学習の判定器に対して学習を行い、判定器を製造する。
【発明の効果】
【００３１】
本発明に係る判定装置、工作システム、コンピュータプログラム及び判定器の製造方法にあっては、主軸ヘッドの上下位置に対応付けたモータの電流値を、例えば複数の工作機械から取得する。取得した電流値に基づいて、学習データを生成し、生成した学習データに、主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルを対応付けて、教師データを作成する。作成した教師データに基づいて判定器の学習を行う。故に、学習済みの判定器は工作機械の部品の組み付け誤差に依拠することなく、いずれの工作機械においても、主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】実施の形態１に係る工作システムの工作機械を示す斜視図
【図２】工具マガジン６０及び主軸ヘッド５を示す部分断面図である。
【図３】主軸装置５０を略示する断面図である。
【図４】制御装置９０の構成を略示するブロック図である。
【図５】下降する主軸ヘッド５の上下位置とＺ軸モータ３３の電流値との関係を示すグラフの一例である。
【図６】部品の組み付け誤差を反映した正常装着の場合のグラフを示す図である。
【図７】判定装置８０のブロック図である。
【図８】電流値と上下位置の関係を説明するグラフである。
【図９】電流値と教師ラベルの表の一例を示す図である。
【図１０】判定モデル部８４の構成例を模式的に示す説明図である。
【図１１】判定装置８０の学習処理を説明するフローチャートである。
【図１２】判定装置８０の判定処理を説明するフローチャートである。
【図１３】実施の形態２に係る工作システムの判定モデル部８４の構成例を模式的に示す説明図である。
【図１４】実施の形態３に係る工作システムの判定装置８０のブロック図である。
【図１５】記憶部８２に記憶した画像データと教師ラベルの表の一例を示す図である。
【図１６】画像データの画素を抽出する範囲を説明する図である。
【図１７】記憶部８２に記憶した画像データ、学習データ及び教師ラベルの表の一例を示す図である。
【図１８】判定モデル部８４の構成例を模式的に示す説明図である。
【図１９】判定装置８０の学習処理を説明するフローチャートである。
【図２０】判定装置８０の判定処理を説明するフローチャートである。
【図２１】実施の形態４に係る工作システムの画像データの画素を抽出する範囲を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
（実施の形態１）
以下本発明を実施の形態に係る工作システムを示す図面に基づいて説明する。以下の説明では図に示す上下前後左右を使用する。図１は工作機械を示す斜視図、図２は工具マガジン６０及び主軸ヘッド５を示す部分断面図である。図１は工具マガジン６０の記載を省略する。
【００３４】
工作機械１００は前後に延びた矩形の基台１を備える。基台１上部の前側にワークを保持するワーク保持部３が設けてある。ワーク保持部３は左右方向を軸方向としたＡ軸及び上下方向を軸方向としたＣ軸回りに回転可能である。
【００３５】
基台１上部の後側に後述する立柱４を支持する為の支持台２が設けてある。支持台２上部に、移動板１６を前後方向に移動するＹ軸方向移動機構１０が設けてある。Ｙ軸方向移動機構１０は、前後に延びた二つのレール１１と、Ｙ軸螺子軸１２と、Ｙ軸モータ１３と、ベアリング１４とを備える。
【００３６】
レール１１は支持台２上部の左右夫々に設けてある。Ｙ軸螺子軸１２は前後に延び、二つのレール１１の間に設けてある。Ｙ軸螺子軸１２の前端部及び中途部夫々にベアリング１４が設けてある。なお中途部に設けたベアリングの図示は省略する。Ｙ軸モータ１３はＹ軸螺子軸１２の後端部に連結している。
【００３７】
Ｙ軸螺子軸１２には転動体（図示略）を介してナット（図示略）が螺合している。転動体は例えばボールである。各レール１１に複数の摺動子１５が摺動可能に設けてある。ナット及び摺動子１５の上部に移動板１６が連結している。移動板１６は水平方向に延びる。Ｙ軸モータ１３の回転によってＹ軸螺子軸１２は回転し、ナットは前後方向に移動し、移動板１６は前後方向に移動する。
【００３８】
移動板１６上面に立柱４を左右方向に移動するＸ軸方向移動機構２０が設けてある。Ｘ軸方向移動機構２０は、左右に延びた二つのレール２１と、Ｘ軸螺子軸２２と、Ｘ軸モータ２３（図４参照）と、ベアリング２４とを備える。
【００３９】
レール２１は移動板１６上面の前後夫々に設けてある。Ｘ軸螺子軸２２は左右に延び、二つのレール２１の間に設けてある。Ｘ軸螺子軸２２の左端部及び中途部夫々にベアリング２４が設けてある。なおＸ軸螺子軸２２の中途部に設けたベアリングの記載は省略する。Ｘ軸モータはＸ軸螺子軸２２の右端部に連結している。
【００４０】
Ｘ軸螺子軸２２には転動体（図示略）を介してナット（図示略）が螺合している。各レール２１に複数の摺動子２６が摺動可能に設けてある。ナット及び摺動子２６の上部に立柱４が連結している。立柱４は柱状をなす。Ｘ軸モータ２３の回転によってＸ軸螺子軸２２は回転し、ナットは左右方向に移動し、立柱４は左右方向に移動する。
【００４１】
立柱４の前面に主軸ヘッド５を上下方向に移動するＺ軸方向移動機構３０が設けてある。Ｚ軸方向移動機構３０は、上下に延びた二つのレール３１と、Ｚ軸螺子軸３２と、Ｚ軸モータ３３と、ベアリング３４とを備える。
【００４２】
レール３１は立柱４前面の左右夫々に設けてある。Ｚ軸螺子軸３２は上下に延び、二つのレール３１の間に設けてある。Ｚ軸螺子軸３２の下端部及び中途部夫々にベアリング３４が設けてある。なお中途部に設けたベアリングの図示は省略する。Ｚ軸モータ３３はＺ軸螺子軸３２の上端部に連結している。Ｚ軸モータ３３の前面にローラ３３ｃが設けてある。ローラ３３ｃは左右方向を回転軸方向として回転する。
【００４３】
Ｚ軸螺子軸３２には転動体（図示略）を介してナット（図示略）が螺合している。各レール３１に複数の摺動子３５が摺動可能に設けてある。ナット及び摺動子３５の前部に主軸ヘッド５が連結している。Ｚ軸モータ３３の回転によってＺ軸螺子軸３２は回転し、ナットは上下方向に移動し、主軸ヘッド５は上下方向に移動する。上側は工具マガジン側であり、下側はワーク側である。Ｚ軸モータ３３、Ｚ軸螺子軸３２、ナット及び転動体はボールねじ機構を構成する。
【００４４】
主軸ヘッド５の前面にカム７０が設けてある。主軸ヘッド５に主軸装置５０が設けてある。主軸装置５０は上下に延びた筒状の主軸５１を有する。主軸５１は軸回りに回転する。主軸ヘッド５の上端部に主軸モータ６が設けてある。主軸５１の下端部は工具を装着する。主軸モータ６の回転によって主軸５１が回転し、工具が回転する。回転した工具は、ワーク保持部３に保持したワークを加工する。
【００４５】
工作機械１００は工具マガジン６０を備える。工具マガジン６０は円形のタレット式であり、主軸ヘッド５の前側に配置してある。立柱４が工具マガジン６０を支持する。工具マガジン６０は、軸心が斜め前下方向に下降するように傾斜する。工具マガジン６０は軸回りに回転する。工具マガジン６０の周縁部に工具７５を把持するアーム６１が複数設けてある。アーム６１は左右方向を軸方向とした回転軸６２と、カムフォロア６３とを備える。主軸ヘッド５が上下移動した場合、カムフォロア６３はカム７０に接触し、アーム６１は回転して、主軸５１と工具マガジン６０の間で工具７５を交換する。主軸ヘッド５の内部にレバー７１が設けてある。レバー７１は前後に延びる。レバー７１の前後方向中央部に回転軸７１ｂが設けてある。回転軸７１ｂは左右に延びる。レバー７１は回転軸７１ｂを中心に回転する。レバー７１の前端部はピン５８（図３参照）の上側に位置する。レバー７１の後面にカム面７１ａが設けてある。カム面７１ａは、上下に延びた第一面７１ｄと、該第一面７１ｄの上側に位置し、第一面７１ｄに対して傾斜した第二面７１ｃを有する。第二面７１ｃは、斜め後下方向に傾斜する。前後方向にて、カム面７１ａはローラ３３ｃに対向する。ローラ３３ｃはカム面７１ａに接触する。
【００４６】
図３は主軸装置５０を略示する断面図である。主軸装置５０は、筒状の主軸５１、工具を保持するチャック機構５２、ドローバー５３及びコイルばね５４を備える。主軸５１の内側に隔壁５１ｃが設けてある。隔壁５１ｃの上側に第一室５１ａが設けてあり、隔壁５１ｃの下側に第二室５１ｂが設けてある。
【００４７】
主軸５１には、軸方向に沿ってドローバー５３が挿入してある。ドローバー５３は軸方向に移動可能である。棒状の本体部５３ａ、連結軸部５３ｂ、フランジ部５３ｃ及びねじ軸５３ｄを備える。連結軸部５３ｂは、本体部５３ａの一端部から軸方向に突出しており、チャック機構５２に連結する。フランジ部５３ｃは、本体部５３ａ及び連結軸部５３ｂよりも大径であり、連結軸部５３ｂ及び本体部５３ａの連結部分に設けてある。ねじ軸５３ｄは本体部５３ａの他端部に設けてある。
【００４８】
本体部５３ａ及びフランジ部５３ｃは第一室５１ａに位置する。連結軸部５３ｂは隔壁５１ｃを貫通し、第一室５１ａ及び第二室５１ｂに位置する。チャック機構５２は、第二室５１ｂの端部に設けてある。連結軸部５３ｂはチャック機構５２に連結する。
【００４９】
フランジ部５３ｃの周囲に、ばね受け５９が設けてある。ばね受け５９は第一室５１ａ内に位置する。ばね受け５９は、筒部５９ａ及び環状部５９ｂを備える。環状部５９ｂは筒部５９ａの端部に同軸的に設けてある。環状部５９ｂの開口の直径はフランジ部５３ｃの直径よりも小さい。本体部５３ａは、筒部５９ａ側から環状部５９ｂの開口に挿入してある。
【００５０】
第一室５１ａの上端部に延長部材５７が設けてある。ねじ軸５３ｄは延長部材５７に螺合連結する。第一室５１ａにおいて、コイルばね５４（付勢部材）が本体部５３ａの周囲に設けてある。コイルばね５４は延長部材５７及びばね受け５９の間に位置し、コイルばね５４の上下端部は延長部材５７及びばね受け５９に夫々接触する。コイルばね５４は延長部材５７及びドローバー５３を上方に付勢する。
【００５１】
複数のベアリング５５が主軸５１下部の外側に嵌まっており、主軸５１を軸回りに回転可能に支持する。主軸５１上部の外側に非装着筒５６が嵌まっている。非装着筒５６の下端部にフランジ５６ａが設けてある。非装着筒５６は延長部材５７の径方向外側に位置する。
【００５２】
主軸５１上部に、軸方向に伸びた二つの長円孔（図示略）が設けてある。二つの長円孔は径方向に対向する。延長部材５７に径方向に貫通したピン孔５７ａが設けてある。ピン孔５７ａは長円孔に対応した位置にある。ピン５８が長円孔及びピン孔５７ａに挿入してあり、ピン５８の両端部は非装着筒５６に連結する。
【００５３】
ローラ３３ｃがレバー７１のカム面７１ａを押し、レバー７１の前端部はピン５８を介して非装着筒５６を下方に押す。レバー７１がフランジ５６ａを下方に押した場合、コイルばね５４の付勢力に抗して、ドローバー５３は下方に移動する。
【００５４】
主軸５１の下端部にテーパ穴５１ｄが設けてある。テーパ穴５１ｄの内側にチャック機構５２が設けてある。チャック機構５２は鋼球５２ａを有する。工具７５の上端部にプルスタッド（図示略）が設けてある。工具７５をテーパ穴５１ｄに挿入すると、鋼球５２ａはプルスタッドに係合し、チャック機構５２は工具７５を保持する。チャック機構５２に装着した工具７５を交換する場合、主軸ヘッド５は原点位置まで上昇し、ドローバー５３はレバー７１がフランジ５６ａを下方に押すことで下降し、コイルばね５４は短縮し、チャック機構５２は工具の保持を解除する。保持を解除した工具７５をアーム６１は把持する。マガジンモータ６４（図４参照）が駆動して、工具マガジン６０は回転し、別の工具７５を把持したアーム６１を割りだす。主軸ヘッド５は下降し、レバー７１はフランジ５６ａの押し下げを解除し、コイルばね５４によってドローバー５３は上方に移動し、チャック機構５２は別の工具を保持する。
【００５５】
工作機械１００は制御装置９０を備える。図４は制御装置９０の構成を略示するブロック図である。制御装置９０は、ＣＰＵ９１、記憶部９２、ＲＡＭ９３及び入出力インタフェース９４を備える。記憶部９２は書き換え可能なメモリであり、例えばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等である。記憶部９２はワークを加工する加工プログラムを記憶する。制御装置９０は記憶部９２に記憶した制御プログラムに基づいて、工作機械を制御する。制御プログラムは記憶媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＨＤＤ（図示略）に記憶することができ、読取装置又はネットワークを介して、記憶媒体から記憶部９２に格納することができる。制御装置９０は予め制御プログラムを格納したＲＯＭを備えてもよい。制御装置９０はＣＰＵ９１に代えてロジック回路、例えばＦＰＧＡを備えてもよい。
【００５６】
作業者が操作部７を操作した場合、操作部７から入出力インタフェース９４に信号が入力する。操作部７は例えばキーボード、ボタン、タッチパネル等である。入出力インタフェース９４は表示部８に信号を出力する。表示部８は文字、図形、記号等を表示する。表示部８は例えば液晶表示パネルである。
【００５７】
制御装置９０は、Ｘ軸モータ２３に対応したＸ軸制御回路９５、サーボアンプ９５ａ及び微分器２３ｂを備える。Ｘ軸モータ２３はエンコーダ２３ａを備える。Ｘ軸制御回路９５はＣＰＵ９１からの指令に基づいて、電流量を示す命令をサーボアンプ９５ａに出力する。サーボアンプ９５ａは前記命令を受け、Ｘ軸モータ２３に駆動電流を出力する。
【００５８】
エンコーダ２３ａはＸ軸制御回路９５に位置フィードバック信号を出力する。Ｘ軸制御回路９５は位置フィードバック信号に基づいて、位置のフィードバック制御を実行する。
【００５９】
エンコーダ２３ａは微分器２３ｂに位置フィードバック信号を出力し、微分器２３ｂは位置フィードバック信号を速度フィードバック信号に変換して、Ｘ軸制御回路９５に出力する。Ｘ軸制御回路９５は、速度フィードバック信号に基づいて、速度のフィードバック制御を実行する。
【００６０】
サーボアンプ９５ａが出力した駆動電流の値を電流検出器９５ｂが検出する。電流検出器９５ｂは駆動電流の値をＸ軸制御回路９５にフィードバックする。Ｘ軸制御回路９５は駆動電流の値に基づいて、電流制御を実行する。
【００６１】
制御装置９０はＹ軸モータ１３に対応したＹ軸制御回路９６、サーボアンプ９６ａ、微分器１３ｂ、電流検出器９６ｂを備え、Ｙ軸モータ１３はエンコーダ１３ａを備える。Ｙ軸制御回路９６、サーボアンプ９６ａ、微分器１３ｂ、Ｙ軸モータ１３、エンコーダ１３ａ、電流検出器９６ｂはＸ軸のものと同様であり、その説明を省略する。
【００６２】
制御装置９０はＺ軸モータ３３に対応したＺ軸制御回路９７、サーボアンプ９７ａ、電流検出器９７ｂ、微分器３３ｂを備える。Ｚ軸モータ３３はエンコーダ３３ａを備える。Ｚ軸制御回路９７、サーボアンプ９７ａ、微分器３３ｂ、Ｚ軸モータ３３、エンコーダ３３ａ、電流検出器９７ｂはＸ軸のものと同様であり、その説明を省略する。
【００６３】
制御装置９０はマガジンモータ６４に対応したマガジン制御回路９８、サーボアンプ９８ａ、電流検出器９８ｂ、微分器６４ｂを備える。マガジンモータ６４はエンコーダ６４ａを備える。マガジン制御回路９８、サーボアンプ９８ａ、微分器６４ｂ、マガジンモータ６４、エンコーダ６４ａ、電流検出器９８ｂはＸ軸のものと同様であり、その説明を省略する。
【００６４】
制御装置９０は主軸モータ６に対応した主軸制御回路７９、サーボアンプ７９ａ、電流検出器７９ｂ、微分器６ｂを備える。主軸モータ６はエンコーダ６ａを備える。主軸制御回路７９、サーボアンプ７９ａ、微分器６ｂ、主軸モータ６、エンコーダ６ａ、電流検出器７９ｂはＸ軸のものと同様であり、その説明を省略する。制御装置９０には、入出力インタフェース９４及びネットワーク１１０を介して判定装置８０が接続する。判定装置８０は例えばサーバ又はＰＣである。工作機械１００及び判定装置８０は工作システムを構成する。なお判定装置８０を制御装置９０内に設け、工作機械１００が判定装置８０を有してもよい。
【００６５】
図５は、下降する主軸ヘッド５の上下位置とＺ軸モータ３３の電流値との関係を示すグラフの一例である。横軸は主軸ヘッド５の上下位置を示し、横軸の右側は左側よりも下側の位置を示す。縦軸はＺ軸モータ３３の電流値を示す。主軸ヘッド５の上下位置は、主軸ヘッド５の任意部分の上下位置であり、例えば主軸ヘッド５の下端の上下位置である。
【００６６】
図５（ａ）は、主軸５１に工具７５が装着してない場合（以下、非装着の場合という）のグラフを示す。非装着の場合は、工具７５が主軸５１から落下した場合を含む。第一位置Ｚ１は、ローラ３３ｃが第一面７１ｄに接触する位置である。主軸ヘッド５が原点位置から下降し、ローラ３３ｃが第一面７１ｄに接触する時、コイルばね５４の復元力はレバー７１に伝達する。ローラ３３ｃと接触する第一面７１ｄにおいて、該復元力は水平方向に働き、鉛直方向に働かない。故にローラ３３ｃからレバー７１に作用する鉛直方向の力はなく、レバー７１から主軸ヘッド５に作用する力もないので、第一位置Ｚ１において、電流値は小さく安定する。
【００６７】
主軸ヘッド５が更に下降し、ローラ３３ｃが第二面７１ｃに接触する時、レバー７１はコイルばね５４の復元力により回転軸７１ｂを中心に第二面７１ｃの傾斜に従って、右方から見て時計回りに回転する。第二面７１ｃは傾斜しているので、ローラ３３ｃと接触する第二面７１ｃにおいて、該復元力は水平方向だけではなく鉛直方向にも働く。コイルばね５４の鉛直方向の復元力によって、ドローバー５３に上向きに力が作用する。即ち、主軸ヘッド５の移動方向と逆向きの力が主軸ヘッド５に作用する。Ｚ軸制御回路９７は速度を維持する為に電流値を増大する。主軸ヘッド５が更に下降し、ローラ３３ｃが第二面７１ｃよりも上側に位置し、第二面７１ｃから離れた時、即ち主軸ヘッド５が位置Ｈ１に至った時、コイルばね５４の復元力によって、ドローバー５３は上昇し、主軸ヘッド５に作用した逆向きの力が無くなり、Ｚ軸制御回路９７は速度を維持する為に電流値を減らし、安定にする。第二位置Ｚ２は、非装着の場合において、位置Ｈ１よりも下側の主軸ヘッド５の位置である。
【００６８】
図５（ｂ）は、主軸５１に工具７５が正常に装着している場合（以下、正常装着の場合という）のグラフを示す。チャック機構５２が工具７５を完全に保持する場合、正常装着の状態になる。主軸ヘッド５が原点位置から下降し、ローラ３３ｃが第一面７１ｄに接触する時、即ち、主軸ヘッド５が第一位置Ｚ１に位置する時、前述した如く、電流値は小さく安定する。ローラ３３ｃが第二面７１ｃに接触する時、前述した如く、Ｚ軸制御回路９７は速度を維持する為に電流値を増大する。工具７５がテーパ穴５１ｄに挿入され、鋼球５２ａは工具７５のプルスタッドを保持する。工具７５がテーパ穴５１ｄに密着するので、ドローバー５３は上昇することができず、ピン５８の位置は、非装着時よりも低い位置となる。故に、レバー７１は非装着時よりも早くピン５８から離れる。主軸ヘッド５が下降して、レバー７１がピン５８から離れた時即ち主軸ヘッド５が位置Ｈ２に至った時、コイルばね５４の復元力はレバー７１に伝達せず、主軸ヘッド５に作用した逆向きの力が無くなり、Ｚ軸制御回路９７は速度を維持する為に電流値を減らし、安定にする。故に正常装着の場合に電流値が安定する主軸ヘッド５の位置Ｈ２は、非装着の場合に電流値が安定する主軸ヘッド５の位置Ｈ１よりも高い。
【００６９】
図５（ｃ）は、主軸５１に工具７５が非正常に装着している場合（以下、非正常装着の場合という）を示す。工具７５とテーパ穴５１ｄの間に切粉が存在し、チャック機構５２が工具７５を完全には保持することができない場合、非正常装着の状態になる。主軸ヘッド５が原点位置から下降し、ローラ３３ｃが第一面７１ｄに接触する時、即ち、主軸ヘッド５が第一位置Ｚ１に位置する時、前述した如く、電流値は小さく安定する。ローラ３３ｃが第二面７１ｃに接触する時、前述した如く、Ｚ軸制御回路９７は速度を維持する為に電流値を増大する。工具７５がテーパ穴５１ｄに挿入され、鋼球５２ａは工具７５のプルスタッドを保持する。工具７５とテーパ穴５１ｄの間に切粉が存在し、工具７５は主軸５１に完全には装着しない。ドローバー５３のピン５８の位置は、正常装着の場合よりも更に低い位置となる。故に、レバー７１がピン５８から離れる時期は正常装着の場合よりも早い。主軸ヘッド５が更に下降し、レバー７１がピン５８から離れた時、即ち主軸ヘッド５が位置Ｈ３に至った時、コイルばね５４の復元力による主軸ヘッド５に作用した逆向きの力が無くなり、Ｚ軸制御回路９７は速度を維持する為に電流値を減らし、安定にする。非正常装着の場合に電流値が安定する主軸ヘッド５の位置Ｈ３は、正常装着の場合に電流値が安定する主軸ヘッド５の位置Ｈ２よりも高い。
【００７０】
図５に示す如く、電流値が安定する主軸ヘッド５の位置Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３は異なり、非装着の場合のグラフと、正常装着の場合のグラフと、非正常装着の場合のグラフは互いに異なる形状をなす。
【００７１】
図６は、部品の組み付け誤差を反映した正常装着の場合のグラフを示す図である。図６の実線のグラフに対して、一点鎖線のグラフは右側（低位置側）にずれ、二点鎖線グラフは左側（高位置側）にずれる。例えば、カム面７１ａの位置が所定位置にある場合、実線のグラフとなる。カム面７１ａの位置が所定位置よりも高い位置になった場合、一点鎖線のグラフとなる。カム面７１ａの位置が所定位置よりも低い位置になった場合、二点鎖線のグラフとなる。即ち、部品の組み付け誤差に起因してグラフは工作機械毎に異なる。
【００７２】
図７は判定装置８０のブロック図である。図７において、入出力インタフェース９４及びネットワーク１１０の記載を省略する。判定装置８０はＣＰＵ、ＧＰＵ、記憶部等で構成する。判定装置８０は、書き換え可能な記憶部８２及び処理部８３を備える。処理部８３は、判定モデル部８４、学習処理部８５、学習データ生成部８６、入力データ生成部８７を備える。記憶部８２は、電流検出器９７ｂからのＺ軸モータ３３の電流値、及びエンコーダ３３ａからの主軸ヘッド５の上下位置を記憶する。
【００７３】
作業者は処理部８３の判定モデル部８４の学習の為に特性の異なる複数の工作機械１０００からデータを収集する。作業者は工作機械１００を駆動し、主軸５１に工具７５を装着する。電流検出器９７ｂはＺ軸モータ３３の電流値を記憶部８２に入力し、エンコーダ３３ａは主軸ヘッド５の上下位置を記憶部８２に入力する。記憶部８２は、上下位置に対応付けて電流値を記憶する。作業者は工具７５の装着状態を視認し、操作部７を操作して、非装着、正常装着又は非正常装着のいずれかの教師ラベルを記憶部８２に入力する。記憶部８２は、電流値に対応付けて教師ラベルを記憶する。操作部７及び記憶部８２はラベル付与部を構成する。なお上下位置に対応付けた電流値と、教師ラベルとを記憶部９２に記憶し、記憶部９２に記憶した電流値及び教師ラベルを記憶部８２に移動してもよい。
【００７４】
図８は、電流値と上下位置の関係を説明するグラフである。図８に示すように、第一位置Ｚ１と第二位置Ｚ２の間において、上下位置Ｋ１〜Ｋｎを設定する。上下位置Ｋ１〜Ｋｎに対応する電流値はＩｘ１〜Ｉｘｎである。ここでｘはデータ番号を示す。データ番号は、データを収集した順番を示し、データの所属するグループを示す。主軸ヘッド５を繰り返しｎ回下降した場合、該１〜ｎ回目に収集したデータそれぞれに１〜ｎのデータ番号を付与する。
【００７５】
図９は、電流値と教師ラベルの表の一例を示す図である。学習データ生成部８６は、記憶部８２に記憶した電流値及び教師ラベルから図９に示す表を生成する。図９のデータ番号の欄は、データの所属するグループを示す番号を格納する。図９の電流値の欄は電流値を格納する。図９の教師ラベルの欄の「０」は、非装着を示し、「１」は正常装着を示し、「２」は非正常装着を示す。教師ラベルの欄は、各電流値に対応付けた教師ラベルを格納する。図９に示すように、データ番号１の電流値は、Ｉ１１〜Ｉ１ｎとなり、教師ラベルは１である。データ番号２の電流値はＩ２１〜Ｉ２ｎとなり、教師ラベルは０である。データ番号３の電流値はＩ３１〜Ｉ３ｎであり、教師ラベルは２である。図９の表は学習データを構成する。
【００７６】
判定モデル部８４は判定器を構成し、例えば、複数のＣＰＵ、複数のＧＰＵ、或いはＣＰＵ及びＧＰＵの組み合わせ、記憶部によって構成できる。所定のプログラミング言語によって前記グラフを判定するための判定モデルが作成してあり、判定モデルは判定モデル部８４の記憶部に格納してある。学習処理部８５は、図９の電流値を用いて、作成した判定モデルの判定精度が高くなるように判定モデルのパラメータ等の構成を更新し、判定モデル部８４の学習を行う。
【００７７】
図１０は、判定モデル部８４の構成例を模式的に示す説明図である。図１０は、判定モデル部８４をニューラルネットワークモデルで構成したものであるが、判定モデル部８４の構成は、図１０の例のような多層のニューラルネットワーク（深層学習）に限定されるものではなく、他の機械学習（例えば、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト）のアルゴリズムを用いることもできる。
【００７８】
図１０に示すように、判定モデル部８４は、入力層、出力層及び複数の中間層によって構成する。図１０では、便宜上二つの中間層を図示しているが、中間層の層数は二つに限定されず、三つ以上であってもよい。入力層のノード数はｎ個であり、出力層のノード数は３である。
【００７９】
入力層、出力層及び中間層には複数のノード（ニューロン）が存在し、各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重みで結合する。入力層のノードの数ｎと同数の値が判定モデル部８４の入力データとして入力層に入力する。
【００８０】
入力層の各ノードに入力したデータは、最初の中間層に入力として与えられると、重み及び活性化関数を用いて中間層は出力値を算出し、算出した出力値が次の中間層に入力し、以下同様にして出力層が出力値を出力するまで、次々と後の層（下層）に値が伝達する。尚、学習処理部８５の学習アルゴリズムがノードを結合する重みのすべてを計算する。
【００８１】
出力層は、入力データに基づいて、非装着である確率Ｐ[０]、正常装着である確率Ｐ[１]、非正常装着である確率Ｐ[２]を出力する。最も確率の高い出力が判定結果となる。例えば、Ｐ[０]が０．２、Ｐ[１]が０．５、Ｐ[２]が０．３である場合、判定モデル部８４は正常装着であると判定する。
【００８２】
学習処理部８５は判定モデル部８４に学習を行う。例えば操作部７から学習指示が判定装置８０に入力した場合、学習処理部８５は記憶部８２から学習データを取得し、入力層のｎ個のノードに入力し、教師ラベルに対応する確率が最も高くなるように、判定モデルのパラメータ等の構成をチューニングし、学習を行う。例えば、データ番号１の学習データＩ１１、Ｉ１２、・・・Ｉ１ｎを入力した場合、教師ラベル１に対応する確率Ｐ[１]が最も高くなるように、判定モデル部８４に対し学習を行う。学習処理部８５は、全データ番号の電流値を用いて判定モデル部８４に対し学習を行う。
【００８３】
図１１は、判定装置８０の学習処理を説明するフローチャートである。学習データ生成部８６は、上下位置、電流値及び教師ラベルを記憶部８２から取得し（Ｓ１）、学習データを生成する（Ｓ２）。記憶部８２は、学習データを訓練データとテストデータに分けて記憶する。学習処理部８５は、訓練データを使用して判定モデル部８４に対して学習を行い、判定精度が高くなるように判定モデルのパラメータ等の構成を更新する（Ｓ３）。学習処理部８５は判定精度が許容範囲内にあるか否か判定する（Ｓ４）。具体的には、記憶部８２に記憶したテストデータを使用して、更新後の判定モデル部８４は判定を行い、テストデータを使用した場合の判定精度を求める。テストデータを使用した場合の判定精度と訓練データを使用した場合の判定精度の差が予め定めた閾値以下である場合、判定精度は許容範囲内である。許容範囲内にある場合、過学習は起きていない。判定精度が許容範囲内にない場合（Ｓ４：ＮＯ）、過学習に対応する処理、例えば荷重減衰又はドロップアウト（drop out）などを行い（Ｓ５）、Ｓ３に処理を戻す。判定精度が許容範囲内にある場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、処理部８３は学習処理を終了する。
【００８４】
学習済みの判定モデル部８４は、入力データに対する判定を行う。例えば操作部７から判定指示が判定装置８０に入力した場合、入力データ生成部８７は記憶部８２を参照し、記憶部８２に記憶したエンコーダ３３ａ及び電流検出器９７ｂの検出値から、上下位置Ｋ１〜Ｋｎに対応したｎ個の電流値を抽出し、抽出した電流値を判定モデル部８４の入力層のｎ個のノードに入力し、判定モデル部８４は入力データに対する判定を行う。
【００８５】
図１２は、判定装置８０の判定処理を説明するフローチャートである。入力データ生成部８７は、電流検出器９７ｂ及びエンコーダ３３ａから電流値及び上下位置を取得し（Ｓ１１）、入力データを生成する（Ｓ１２）。
【００８６】
入力データ生成部８７は生成したｎ個の入力データを、判定モデル部８４の入力層のｎ個のノード夫々に入力し、判定モデル部８４は主軸５１への工具７５の装着に異常が発生したか否か判定する（Ｓ１３）。処理部８３は判定モデル部８４の判定結果を表示部８に表示する（Ｓ１４）。判定モデル部８４の出力層において、非装着である確率Ｐ[０]又は非正常装着である確率Ｐ[２]が最も高い場合、処理部８３は異常である旨、表示部８に表示する。正常装着である確率Ｐ[１]が最も高い場合、処理部８３は正常である旨、表示部８に表示する。尚、表示部８への表示は異常報知の一例に過ぎず、例えばランプを点灯するか、又はブザーを鳴らして異常を報知してもよい。また非装着及び非正常装着を区別して、判定結果を表示部８に表示してもよい。
【００８７】
実施の形態１に係る判定装置８０にあっては、上下位置に対応したＺ軸モータ３３の電流値を特性（例えば部品の組み付け誤差）の異なる複数の工作機械から取得する。取得した電流値に基づいて、学習データを生成し、生成した学習データと、主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルとを対応付けて、教師データを作成する。作成した教師データに基づいて判定器の学習を行う。故に、学習済みの判定器は工作機械の部品の組み付け誤差に依拠することなく、いずれの工作機械においても、主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定することができる。
【００８８】
また学習済みの判定器に入力データを入力した場合、判定器は工具の装着状態を示す信号を出力することができる。
【００８９】
また主軸ヘッドに工具が非正常に装着していること及び主軸ヘッドに工具が非装着であることを区別し、更に詳細な判定を行う。
【００９０】
なお図５に示すように、所定の電流値以上の範囲に描かれたグラフの部分は、非装着、正常装着及び非正常装着夫々に固有の形状となっている。即ち、所定の電流値以上の範囲に、装着状態を区別する為の特徴量が表れている。装着状態を区別する為の特徴が表れるように、所定の電流値を設定し、設定した範囲内の電流値を学習データとして使用してもよい。判定精度の向上及び判定処理時間の短縮を図ることができる。判定モデル部８４にサポートベクトルマシンを使用する場合、適切に前記特徴量を設定することによって、判定モデル部８４の精度の向上が期待できる。
【００９１】
（実施の形態２）
以下本発明を実施の形態２に係る工作システムを示す図面に基づいて説明する。図１３は、判定モデル部８４の構成例を模式的に示す説明図である。実施の形態２に係る構成の内、実施の形態１と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００９２】
図１３は、判定モデル部８４をニューラルネットワークモデルで構成したものである。実施の形態１の判定モデル部８４と異なり、入力層は温度Ｔを入力するノードを備える。工作機械１００は温度センサ（図示略）を備える。温度センサは工作機械１００を設置した環境の温度を計測する。温度センサにて検出した温度Ｔを入力層に入力する。
【００９３】
主軸ヘッド５の移動機構にグリスが設けてある。グリスの粘度は温度によって変化する。故に、グリスの粘度が変化した場合、Ｚ軸モータ３３の電流値も変化する。判定モデル部８４の学習時に温度を入力することによって、グリスの粘度変化の影響は学習結果に反映し、判定時において、精度の高い判定が可能となる。
【００９４】
（実施の形態３）
以下本発明を実施の形態３に係る工作機械を示す図面に基づいて説明する。図１４は判定装置８０のブロック図である。実施の形態３に係る構成の内、実施の形態１又は２と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。判定装置８０は画像データ生成部８１を備える。電流検出器９７ｂはＺ軸モータ３３の電流値を画像データ生成部８１に入力し、エンコーダ３３ａは主軸ヘッド５の上下位置を画像データ生成部８１に入力する。画像データ生成部８１は、主軸ヘッド５の上下位置及びＺ軸モータ３３の電流値との関係を示すグラフの画像を生成する。
【００９５】
作業者は処理部８３の判定モデル部８４の学習の為に特性の異なる複数の工作機械１０００からデータを収集する。作業者は工作機械１００を駆動し、主軸ヘッド５を下降し、主軸５１に工具７５を装着する。画像データ生成部８１は、主軸ヘッド５の上下位置及びＺ軸モータ３３の電流値との関係を示すグラフの画像を生成し、表示部８に表示する。作業者は工具７５の装着状態を視認し、操作部７を操作して、表示部８に表示した前記グラフ、即ち画像データ生成部８１の生成画像に対応付けて、非装着、正常装着又は非正常装着のいずれかの教師ラベルを画像データ生成部８１に入力する。画像データ生成部８１は、いずれかの教師ラベルと前記グラフの画像データを対応付けて、記憶部８２に記憶する。作業者はデータの収集作業を複数回行い、画像データと教師ラベルの表を記憶部８２に記憶する。操作部７及び記憶部８２はラベル付与部を構成する。
【００９６】
図１５は、記憶部８２に記憶した画像データと教師ラベルの表の一例を示す図である。図１５の画像データの欄は、複数の画像データＤ１、Ｄ２、・・・を格納する。図１５の教師ラベルの欄の「０」は、非装着を示し、「１」は正常装着を示し、「２」は非正常装着を示す。教師ラベルの欄は、各画像データに対応付けた教師ラベルを格納する。学習データ生成部８６は、記憶部８２に記憶した各画像データに範囲を設定し、設定した範囲の画素を抽出する。
【００９７】
図１６は、画像データの画素を抽出する範囲を説明する図である。図１６において、Ｉａは電流値の最大値よりも大きい任意の値を示す。学習データ生成部８６は画像データを記憶部８２から取得し、第一位置Ｚ１と第二位置Ｚ２の間、且つ電流値０とＩａの間の範囲を設定する。第一位置Ｚ１と第二位置Ｚ２の間にｍ個の画素が並び、電流値０とＩａの間にｎ個の画素が並ぶ。設定した範囲の画素数はＮ（＝ｍ×ｎ）個である。以下学習データ生成部８６は、図１６の矢印に示す如く、設定した範囲内において、画像の左上から水平方向に走査し、水平方向の走査が終了したら走査位置を垂直方向にずらすとともに再度左から右に向かって走査を繰り返し、最終的に右下まで走査し、各画素の値（画素値）を抽出する。学習データ生成部８６は記憶部８２に記憶した全ての画像データＤ１、Ｄ２、・・・夫々に対し、同じ範囲を設定し、画素値を抽出する。学習データ生成部８６は、抽出した画素値を学習データとして記憶部８２に記憶する。画素値は例えば輝度である。
【００９８】
図１７は、記憶部８２に記憶した画像データ、学習データ及び教師ラベルの表の一例を示す図である。学習データ及び教師ラベルは教師データを構成する。図１７の学習データの欄は、各画像データに対応した画素値を格納する。例えば、画像データＤ１に対応した学習データとして、画素値Ｄ１１、Ｄ１２、・・・、Ｄ１Ｎを格納する。画素値の１番目の値は画像データの識別子であり、画素値の２番目の値は画素の位置の識別子である。画素の位置の識別子は、画像の左上隅の画素を１番とし、走査方向に沿って番号を加算し、画像の右下隅の画素をＮ番とする。即ちＤ１１は、画像データＤ１の左上隅の画素値を示し、Ｄ１Ｎは画像データＤ１の右下隅の画素値を示す。画素値Ｄ１１、Ｄ１２、・・・、Ｄ１Ｎは教師ラベルに対応付けてある。画像データＤ２以降についても同様である。
【００９９】
図１８は、判定モデル部８４の構成例を模式的に示す説明図である。図１８は、判定モデル部８４をニューラルネットワークモデルで構成したものであるが他の機械学習のアルゴリズムを用いることもできる。
【０１００】
学習処理部８５は判定モデル部８４に学習を行う。例えば操作部７から学習指示が判定装置８０に入力した場合、学習処理部８５は記憶部８２から画像データのＮ個の学習データ（図１７参照）を取得し、入力層のＮ個のノードに入力し、教師ラベルに対応する確率が最も高くなるように、判定モデルのパラメータ等の構成をチューニングし、学習を行う。例えば、画像データＤ１の学習データＤ１１、Ｄ１２、・・・Ｄ１Ｎを入力した場合、教師ラベル１に対応する確率Ｐ[１]が最も高くなるように、判定モデル部８４に対し学習を行う。学習処理部８５は、全画像データの学習データを用いて判定モデル部８４に対し学習を行う。
【０１０１】
図１９は、判定装置８０の学習処理を説明するフローチャートである。学習データ生成部８６は、画像データを記憶部８２から取得し（Ｓ２１）、第一位置Ｚ１と第二位置Ｚ２の間、且つ電流値０とＩａの間の範囲を設定する（Ｓ２２）。学習データ生成部８６は、前記範囲内の画像を走査し（Ｓ２３）、各画素値を抽出し、学習データとして記憶部８２に記憶する（Ｓ２４、図１７参照）。記憶部８２は、学習データを訓練データとテストデータに分けて記憶する。学習データ生成部８６は、Ｓ２１で取得した画像データが最終の画像データであるか否か判定する（Ｓ２５）。最終の画像データでない場合（Ｓ２５：ＮＯ）、学習データ生成部８６はＳ２１に処理を戻す。
【０１０２】
最終の画像データである場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、学習処理部８５は、訓練データを使用して判定モデル部８４に対して学習を行い、判定精度が高くなるように判定モデルのパラメータ等の構成を更新する（Ｓ２６）。学習処理部８５は判定精度が許容範囲内にあるか否か判定する（Ｓ２７）。具体的には、記憶部８２に記憶したテストデータを使用して、更新後の判定モデル部８４は判定を行い、テストデータを使用した場合の判定精度を求める。テストデータを使用した場合の判定精度と訓練データを使用した場合の判定精度の差が予め定めた閾値以下である場合、判定精度は許容範囲内である。許容範囲内にある場合、過学習は起きていない。判定精度が許容範囲内にない場合（Ｓ２７：ＮＯ）、過学習に対応する処理、例えば荷重減衰又はドロップアウト（drop out）などを行い（Ｓ２８）、Ｓ２６に処理を戻す。判定精度が許容範囲内にある場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）、処理部８３は学習処理を終了する。
【０１０３】
学習済みの判定モデル部８４は、入力データに対する判定を行う。例えば操作部７から判定指示が判定装置８０に入力した場合、画像データ生成部８１は、エンコーダ３３ａ及び電流検出器９７ｂの検出値に基づき、主軸ヘッド５の上下位置及びＺ軸モータ３３の電流値との関係を示すグラフの画像データを生成し、記憶部８２に記憶する。入力データ生成部８７は、記憶部８２に記憶した画像データに、前述した範囲を設定し、設定した範囲のＮ個の画素の値を入力データとして抽出する。抽出した入力データを判定モデル部８４の入力層のＮ個のノードに入力し、判定モデル部８４は入力データに対する判定を行う。
【０１０４】
図２０は、判定装置８０の判定処理を説明するフローチャートである。画像データ生成部８１は、電流検出器９７ｂ及びエンコーダ３３ａから電流値及び上下位置を取得し（Ｓ３１）、画像データを生成する（Ｓ３２）。Ｓ３２を実行する画像データ生成部８１は、第二画像データ生成部を構成する。生成した画像データを記憶部８２は記憶する。入力データ生成部８７は記憶部８２から画像データを取得し、入力データを生成する（Ｓ３３）。入力データ生成部８７は、学習データ生成部８６と同様に、取得した画像データに前記範囲を設定し、設定した範囲内において画像を走査して画素値を抽出し、Ｎ個の入力データを生成する。
【０１０５】
入力データ生成部８７は生成したＮ個の入力データを、判定モデル部８４の入力層のＮ個のノード夫々に入力し、判定モデル部８４は主軸５１への工具７５の装着に異常が発生したか否か判定する（Ｓ３４）。処理部８３は判定モデル部８４の判定結果を表示部８に表示する（Ｓ３５）。判定モデル部８４の出力層において、非装着である確率Ｐ[０]又は非正常装着である確率Ｐ[２]が最も高い場合、処理部８３は異常である旨、表示部８に表示する。正常装着である確率Ｐ[１]が最も高い場合、処理部８３は正常である旨、表示部８に表示する。尚、表示部８への表示は異常報知の一例に過ぎず、例えばランプを点灯するか、又はブザーを鳴らして異常を報知してもよい。また非装着及び非正常装着を区別して、判定結果を表示部８に表示してもよい。
【０１０６】
実施の形態３に係る工作機械にあっては、Ｚ軸モータ３３の電流値及び主軸ヘッド５の上下位置との関係を示すグラフの画像データを、特性（例えば部品の組み付け誤差）の異なる複数の工作機械から取得する。取得した画像データに基づいて、学習データを生成し、生成した学習データと、主軸ヘッドに工具が正常に装着したことを示すラベル、又は主軸ヘッドに工具が正常に装着していないことを示すラベルとを対応付けて、教師データを作成する。作成した教師データに基づいて判定器の学習を行う。故に、学習済みの判定器は工作機械の部品の組み付け誤差に依拠することなく、いずれの工作機械においても、主軸ヘッドに対する工具の装着状態を判定することができる。
【０１０７】
また画像データから、上下位置及び電流値の所定範囲内の画素を抽出し、抽出した画素の画素値に基づいて学習データを生成する。工具の装着状態の判定に必要充分な範囲の画素を抽出し、判定精度の向上及び判定処理時間の短縮を図る。なお実施の形態２と同様に、温度Ｔを入力層に入力してもよい。
【０１０８】
（実施の形態４）
以下本発明を実施の形態４に係る工作システムを示す図面に基づいて説明する。図２１は、画像データの画素を抽出する範囲を説明する図である。実施の形態４に係る構成の内、実施の形態１〜３と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【０１０９】
図２１において、Ｉｋは電流値の最大値と電流値０との間の任意の値を示す。学習データ生成部８６は画像データを記憶部８２から取得し、第一位置Ｚ１と第二位置Ｚ２の間、且つ電流値ＩｋとＩａの間の範囲を設定する。第一位置Ｚ１と第二位置Ｚ２の間にｍ個の画素が並び、電流値ＩｋとＩａの間にｓ個（＜ｎ）の画素が並ぶ。設定した範囲の画素数はＭ（＝ｍ×ｓ）個である。学習データ生成部８６は記憶部８２に記憶した全ての画像データＤ１、Ｄ２、・・・夫々に対し、同じ範囲を設定し、画素値を抽出する。学習データ生成部８６は、抽出した画素値を学習データとして記憶部８２に記憶する。
【０１１０】
図５に示すように、所定の電流値以上の範囲に描かれたグラフの部分は、非装着、正常装着及び非正常装着夫々に固有の形状となっている。装着状態を区別する為の特徴が表れるように、所定の電流値Ｉｋを設定し、設定した前記範囲内の画素値を学習データとして使用することによって、判定精度の向上及び判定処理時間の短縮を図ることができる。判定モデル部８４にサポートベクトルマシンを使用する場合、適切に前記特徴量を設定することによって、判定モデル部８４の精度の向上が期待できる。具体的には、前記範囲内において、グラフの線に対応する画素の数又はグラフの傾き等を演算し、判定を行う。
本実施の形態は工具交換後の主軸５１の状態を検出するもの、即ち主軸ヘッド５が原点位置から下降する時について説明したが、工具交換前の主軸５１の状態、即ち工具交換のために主軸ヘッド５が原点位置へ上昇する時に主軸５１の状態を検出するものでもよい。
【符号の説明】
【０１１１】
５  主軸ヘッド
７  操作部
８  表示部
３３ａ  エンコーダ
３３ｃ  ローラ
５１  主軸
７１ａ  カム面
８０  判定装置
８１  画像データ生成部
８２  記憶部
８３  処理部
８４  判定モデル部
８５  学習処理部
８６  学習データ生成部
８７  入力データ生成部
９７ｂ  電流検出器
１００  工作機械
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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