(57)【要約】【課題】動力伝達機構の組み立てを行う前に利用するシムの厚さ乃至枚数を決定することを可能とする歯当たり位置調整量推定装置、機械学習装置、ロボットシステム及び歯当たり位置調整量推定システムを提供すること。【解決手段】本発明の歯当たり位置調整量推定装置１が備える機械学習装置は、動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、観測した状態変数に基づく機械学習に係る処理を実行することで、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う歯当たり位置調整量推定装置において、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の機械学習に係る処理をするための機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、観測した状態変数に基づく機械学習に係る処理を実行することで、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う、
歯当たり位置調整量推定装置。
【請求項２】
前記機械学習装置は、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記動力伝達機構の組立において調整された歯当たり位置の調整量データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数及び前記ラベルデータを用いて、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を学習する学習部と、
を備える請求項１に記載の歯当たり位置調整量推定装置。
【請求項３】
前記学習部は、
前記状態変数から前記動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を推定する相関性モデルと、予め用意された教師データから識別される相関性特徴との誤差を計算する誤差計算部と、
前記誤差を縮小するように前記相関性モデルを更新するモデル更新部とを備える、
請求項２に記載の歯当たり位置調整量推定装置。
【請求項４】
前記学習部は、前記状態変数と前記ラベルデータとを多層構造で演算する、
請求項２または３いずれか１つに記載の歯当たり位置調整量推定装置。
【請求項５】
前記機械学習装置は、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果とに基づいて、動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を推定して出力する推定結果出力部と、
を備える請求項１に記載の歯当たり位置調整量推定装置。
【請求項６】
動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の機械学習に係る処理をするための機械学習装置であって、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、観測した状態変数に基づく機械学習に係る処理を実行することで、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う、
機械学習装置。
【請求項７】
前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記動力伝達機構の組立において調整された歯当たり位置の調整量データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数及び前記ラベルデータを用いて、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を学習する学習部と、
を備える請求項６に記載の機械学習装置。
【請求項８】
前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果とに基づいて、動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を推定して出力する推定結果出力部と、
を備える請求項６に記載の機械学習装置。
【請求項９】
請求項５に記載の歯当たり位置調整量推定装置により推定された歯当たり位置の調整量に基づいて、動力伝達機構の組み立てに用いるシムの数を決定し、決定された数のシムを前記部品に組み付けるようにロボットに指令する制御装置を備えたロボットシステム。
【請求項１０】
複数の装置がネットワークを介して相互に接続されたシステムであって、
前記複数の装置は、少なくとも請求項２〜４のいずれかに記載された歯当たり位置調整量推定装置である第１の歯当たり位置調整量推定装置を含む
歯当たり位置調整量推定システム。
【請求項１１】
前記複数の装置は、機械学習装置を備えたコンピュータを含み、
前記コンピュータは、前記第１の歯当たり位置調整量推定装置の少なくとも１つの前記学習の結果としての学習モデルを取得し、
前記コンピュータが備える機械学習装置は、取得した前記学習モデルに基づく最適化乃至効率化を行う、
請求項１０に記載の歯当たり位置調整量推定システム。
【請求項１２】
前記複数の装置は、前記第１の歯当たり位置調整量推定装置とは異なる第２の歯当たり位置調整量推定装置を含み、
前記第１の歯当たり位置調整量推定装置による学習結果は、前記第２の歯当たり位置調整量推定装置と共有される、
請求項１０に記載の歯当たり位置調整量推定システム。
【請求項１３】
前記複数の装置は、前記第１の歯当たり位置調整量推定装置とは異なる第２の歯当たり位置調整量推定装置を含み、
前記第２の歯当たり位置調整量推定装置において観測されたデータは、前記ネットワークを介して前記第１の歯当たり位置調整量推定装置による学習に利用可能である、
請求項１０に記載の歯当たり位置調整量推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歯当たり位置調整量推定装置、機械学習装置、ロボットシステム及び歯当たり位置調整量推定システムに関し、特に、軸線が交差する軸を介して動力を伝達する構造に用いられる歯車の歯当たり位置の調整量を推定する歯当たり位置調整量推定装置、機械学習装置、ロボットシステム及び歯当たり位置調整量推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
軸線が交差する軸又は食い違う軸を介して動力を伝達する構造に対して傘歯車（ベベルギヤ）、ウォームギヤ等の歯車を組み付ける際には、該歯車の歯当たりが適切でないと異音や振動、異常摩耗を発生させる要因となる。歯当たりを適切にするためには歯車の形状を最適化することも重要な要素であるが、組み付ける先の部品の寸法等の誤差の要因によっても、組付位置がずれることが考えられる。
【０００３】
図６は、傘歯車を用いたギヤ構造を例示する図である。図６において、入力側の動力は直角に配置された傘歯車によって出力側へと伝達される。それぞれの傘歯車が、減速機、またはホルダに組み付けられ、さらに組み付けられた部品はケーシングに組み付けられる。その為、傘歯車同士の歯当たりは、傘歯車やホルダ等の組み付けに係る部品の寸法誤差によって変化する。例えば、図６において、入力側の傘歯車が短くなると出力側の傘歯車に対して歯のかみ合い位置がずれ、異音や振動、異常摩耗といった問題が生じる。この様な場合には、シムを調整して、歯当たりを適切に調整する必要がある。このように歯当たりを適切なものとするために、ギヤやホルダ等の部品の間に歯当たり位置調整用のシムを入れて位置を調整している（特許文献１，２等）。
【０００４】
また、歯車同士の歯当たり具合の調整に係る従来技術として、例えば特許文献３には、歯当たりの調整具合を画像処理で判別する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１４２３７９号公報
【特許文献２】特開２０１３−１６０３６１号公報
【特許文献３】特許第３５８６９９７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、上記した歯当たり位置調整方法では、ギヤやホルダ等の部品の寸法のバラつきによって最適な組付位置は一様ではなく、最終的に歯当たりが最適となる歯当たり位置の調整量（シムの厚さ、枚数等）は組付作業者の経験により決定される。そのため、作業者の経験が浅いと最適な歯当たり位置の調整量を決定するまでに時間が掛かるという課題がある。
【０００７】
また、特許文献１では、歯車同士の歯当たりの評価を画像によって行っているが、実際に組み付けを行った上で歯当たりの評価を行う必要があるため、評価の結果、歯当たりの位置が適切でない場合に一度組み付けた部品を取り外してシムを挿入するという手戻り工程が発生するため、生産性や作業効率が低下するという課題がある。
【０００８】
そこで本発明の目的は、動力伝達機構の組み立てを行う前に利用するシムの厚さ乃至枚数を決定することを可能とする歯当たり位置調整量推定装置、機械学習装置、ロボットシステム及び歯当たり位置調整量推定システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の歯当たり位置調整量推定装置及び機械学習装置は、上記した問題の一部を解決するものである。すなわち、軸線が交差する軸を介して動力を伝達する構造を構成する歯車をはじめとする部品の寸法データを入力データとし、該部品を組み付ける際に最適となる歯当たり位置の調整量を出力データとした教師データを用いた機械学習を行い、その機械学習の結果として得られた学習済みモデルを用いて部品の寸法データから歯当たり位置の調整量を推定する。推定された歯当たり位置の調整量に基づいてシムの厚さや数を決定することで、組付位置の再調整工程を軽減させ、効率良く組付を行うことを可能とする。
【００１０】
そして、本発明の一態様は、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う歯当たり位置調整量推定装置において、前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の機械学習に係る処理をするための機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、観測した状態変数に基づく機械学習に係る処理を実行することで、前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う、歯当たり位置調整量推定装置である。
【００１１】
本発明の他の態様は、動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の機械学習に係る処理をするための機械学習装置であって、前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データである部品寸法データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測し、観測した状態変数に基づく機械学習に係る処理を実行することで、前記動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する該動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量の推定に係る処理を行う、機械学習装置である。
【００１２】
本発明の他の態様は、歯当たり位置調整量推定装置により推定された歯当たり位置の調整量に基づいて、動力伝達機構の組み立てに用いるシムの数を決定し、決定された数のシムを前記部品に組み付けるようにロボットに指令する制御装置を備えたロボットシステムである。
【００１３】
本発明の他の態様は、複数の装置がネットワークを介して相互に接続されたシステムであって、前記複数の装置は、少なくとも学習部を備えた歯当たり位置調整量推定装置を含む歯当たり位置調整量推定システムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、推定された歯当たり位置の調整量に基づいてシムの厚さや数を予め決定することができるので、組付位置の再調整工程を軽減させ、効率良く組付を行うことを可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施形態による歯当たり位置調整量推定装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】ロボットシステムの概略的な構成を示す図である。
【図３】第１実施形態による歯当たり位置調整量推定装置の概略的な機能ブロック図である。
【図４】部品寸法データを例示する図である。
【図５】第２実施形態による歯当たり位置調整量推定装置の概略的な機能ブロック図である。
【図６】動力伝達機構を例示する図である。
【図７】クラウドサーバ、フォグコンピュータ、エッジコンピュータを含む３階層構造のシステムの例を示す図である。
【図８】コンピュータ上に実装した形態での歯当たり位置調整量推定装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図９】第３実施形態による歯当たり位置調整量推定システムの概略的な構成図である。
【図１０】第４実施形態による歯当たり位置調整量推定システムの概略的な構成図である。
【図１１】第５実施形態による歯当たり位置調整量推定システムの概略的な構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は一実施形態による歯当たり位置調整量推定装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。歯当たり位置調整量推定装置１は、例えば機械を製造するロボットシステムに併設されたパソコンや、該ロボットシステムに有線／無線のネットワークで接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジサーバ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することができる。本実施形態では、歯当たり位置調整量推定装置１を、ロボットシステム２に併設されたパソコン上に実装した場合の例を示す。
【００１７】
本実施形態の歯当たり位置調整量推定装置１は、図２に例示されるロボットシステム２とインタフェース１９を介して接続されている。ロボットシステム２は、制御装置２Ａにより制御されたロボット２Ｂが、予め部品供給装置等により供給されて並べられた部品を組み付ける事により動力伝達機構を組み立てる組み立て動作をするものである。ロボットシステム２では、部品を組み付ける際にギヤ調整用のシムを必要なだけ取り、部品に組み付ける。歯当たり位置調整量推定装置１は、制御装置２Ａに予め入力されている各部品の寸法データをインタフェース１９を介して取得できるようになっており、また、歯当たり位置調整量推定装置１は、推定結果としての歯当たり位置の調整量を制御装置２Ａに対してインタフェース１９を介して出力する。制御装置２Ａは、歯当たり位置調整量推定装置１から入力された歯当たり位置の調整量に基づいて、部品に組み付けるシムの数を調整する。なお、部品を組みつけて動力伝達機構を組み立てるロボットシステム２の詳細な構成については既に公知となっているので、本明細書での詳細な説明は省略する。
【００１８】
本実施形態による歯当たり位置調整量推定装置１が備えるＣＰＵ１１は、歯当たり位置調整量推定装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムをバス２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って歯当たり位置調整量推定装置１の全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、入力装置７１を介してして作業者が入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００１９】
不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされるなどして、歯当たり位置調整量推定装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、歯当たり位置調整量推定装置１の動作に係る設定情報が格納される設定領域や、入力装置７１から入力されたプログラムや図示しない外部記憶装置から読み込まれたプログラム、インタフェース１９を介してロボットシステム２から取得される各部品の寸法データ等が記憶されている。不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムや各種データは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、公知の解析プログラムなどの各種のシステム・プログラム（後述する機械学習装置１００とのやりとりを制御するためのシステム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００２０】
表示装置７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ、後述する機械学習装置１００から出力されたデータ等がインタフェース１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力装置７１は、作業者による操作に基づく指令，データ等を受けて、インタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。
【００２１】
インタフェース２１は、歯当たり位置調整量推定装置１と機械学習装置１００とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置１００は、機械学習装置１００全体を統御するプロセッサ１０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ１０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ１０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ１０４を備える。機械学習装置１００は、インタフェース２１を介して歯当たり位置調整量推定装置１で取得可能な各情報（例えば、ロボットシステム２から取得される各部品の寸法データ等）を観測することができる。また、歯当たり位置調整量推定装置１は、機械学習装置１００から出力される歯当たり位置の調整量の推定結果を表示装置７０に表示し、また、ロボットシステム２に対して出力する。
【００２２】
図３は、第１実施形態による歯当たり位置調整量推定装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。図３に示した各機能ブロックは、図１に示した歯当たり位置調整量推定装置１が備えるＣＰＵ１１、及び機械学習装置１００のプロセッサ１０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、歯当たり位置調整量推定装置１及び機械学習装置１００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００２３】
本実施形態の歯当たり位置調整量推定装置１は、機械学習装置１００から出力された歯当たり位置の調整量の推定結果を外部へと出力する出力部３４を備える。出力部３４は、例えば機械学習装置１００から出力された歯当たり位置の調整量の推定結果を、表示装置７０へと表示出力するようにしても良い。この様な構成は、例えばロボットシステム２において動力伝達機構の組み立てに使用するシムの数を作業者が設定する必要がある場合等に用いることができる。また、出力部３４は、例えば機械学習装置１００から出力された歯当たり位置の調整量の推定結果を、ロボットシステム２に対して直接出力するようにしても良い。この様な構成は、例えばロボットシステム２において動力伝達機構の組み立てに使用するシムの数を通信線を介して設定できる場合等に用いることができる。
【００２４】
一方、歯当たり位置調整量推定装置１が備える機械学習装置１００は、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データに対する歯当たり位置の調整量の推定を、いわゆる機械学習により自ら学習するためのソフトウェア（学習アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）を含む。歯当たり位置調整量推定装置１が備える機械学習装置１００が学習するものは動力伝達機構を構成する部品の寸法データと、歯当たり位置の調整量の推定との、相関性を表すモデル構造に相当する。
【００２５】
図３に機能ブロックで示すように、歯当たり位置調整量推定装置１が備える機械学習装置１００は、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データを示す部品寸法データＳ１を環境の現在状態を表す状態変数Ｓとして観測する状態観測部１０６と、歯当たり位置の調整量データＬ１を含むラベルデータＬを取得するラベルデータ取得部１０８と、状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて、動力伝達機構を構成する部品の寸法データと、歯当たり位置の調整量の推定とを関連付けて学習する学習部１１０とを備える。
【００２６】
状態観測部１０６が観測する状態変数Ｓのうち、部品寸法データＳ１は、ロボットシステム２から取得された動力伝達機構を構成する部品の寸法データを用いることができる。ロボットシステム２から取得された動力伝達機構を構成する部品の寸法データは、図４に例示されるように、各部品の寸法データを要素とする行列として定義できる。これらの部品の寸法データは、予めロボットシステム２に部品が供給される前に３次元測定器等を用いて測定したり、撮像装置で撮像された各部品の画像から測定したりしておき、ネットワークやＵＳＢ装置等の外部装置を介してロボットシステム２のメモリ上に記憶しておくようにしても良いし、ロボットシステム２に３次元測定器や撮像装置等のセンサが設けられている場合には、ロボットシステム２に部品が供給された時点で各部品の寸法データを測定するようにしても良い。
【００２７】
ラベルデータ取得部１０８は、学習部１１０の学習時において、例えばロボットシステム２から取得した動力伝達機構の組立時の歯当たり位置の調整量や、作業者が入力装置７１から入力した動力伝達機構の組立時の歯当たり位置の調整量を調整量データＬ１として取得することができる。調整量データＬ１としては、例えば動力伝達機構の組立時に歯当たり位置を調整した長さを用いるようにしてもよいし、挿入したシムの数を用いるようにしても良い。調整量データＬ１は、１つの動力伝達機構に対して複数ある場合もあり、例えば図６に例示された動力伝達機構の場合には、入力側の調整量ｙ1と、出力側の調整量ｙ2の２つの調整量を調整量データＬ１として取得することになる。なお、ラベルデータ取得部１０８は、学習部１１０による学習時において利用されるものであり、学習部１１０による学習が完了した後は機械学習装置１００の必須の構成とする必要は無い。
【００２８】
学習部１１０は、機械学習と総称される任意の学習アルゴリズムに従い、状態変数Ｓ（ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データを示す部品寸法データＳ１）に対するラベルデータＬ（歯当たり位置の調整量データＬ１）を学習する。学習部１１０が行う学習の処理は、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データから歯当たり位置の調整量を推定するために用いられる学習モデルを生成する処理であり、機械学習の推定に係る処理の１つである。学習部１１０は、例えば状態変数Ｓに含まれる部品寸法データＳ１と、ラベルデータＬに含まれる調整量データＬ１との相関性を学習することができる。学習部１１０は、状態変数ＳとラベルデータＬとを含むデータ集合に基づく学習を反復実行することができる。学習部１１０は、ラベルデータ取得部１０８がラベルデータＬとして取得した調整量データＬ１と、その調整量データＬ１を取得する元となる動力伝達機構を構成する部品の寸法データを部品寸法データＳ１とを用いて機械学習を行う。
【００２９】
学習部１１０は、ロボットシステム２と接続されたオンライン状態で機械学習する以外にも、例えばロボットシステム２による動力伝達機構の組立時に蓄積されたデータを図示しないＵＳＢ装置等の外部装置を介して取得し、取得したデータを用いてオフラインで学習するようにしても良い。この様にする場合には、例えば図示しない外部装置から不揮発性メモリ１４にデータを記憶した後に、記憶したデータから状態観測部１０６、ラベルデータ取得部１０８がそれぞれ状態変数Ｓ、ラベルデータＬを取得し、取得したこれらのデータに基づいて学習部１１０が機械学習をするようにすれば良い。
【００３０】
このような学習サイクルを繰り返すことにより、学習部１１０は、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データ（部品寸法データＳ１）と、歯当たり位置の調整量（調整量データＬ１）との相関性を自動的に解釈する。学習アルゴリズムの開始時には部品寸法データＳ１に対する調整量データＬ１の相関性は実質的に未知であるが、学習部１１０が学習を進めるに従い徐々に部品寸法データＳ１に対する調整量データＬ１との関係を徐々に解釈し、その結果として得られた学習済みモデルを用いることで部品寸法データＳ１に対する調整量データＬ１の相関性を解釈可能になる。
【００３１】
推定結果出力部１２２は、学習部１１０が学習した結果（学習済みモデル）を用いて、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データに基づいて歯当たり位置の調整量を推定し、推定した歯当たり位置の調整量を出力する。推定結果出力部１２２が出力した歯当たり位置の調整量を推定結果は、出力部３４により表示装置７０に表示し、これを確認した作業者によりロボットシステム２に対して歯当たり位置の調整量を設定するようにしても良いし、出力部３４を介してロボットシステム２に対して直接出力するようにしても良く、この様にして入力された歯当たり位置の調整量を推定結果に基づいて、ロボットシステム２の制御装置２Ａが動力伝達機構の組立時に組み付けるシムの数を決定し、決定した数のシムを組み付ける制御指令を制御装置２Ａがロボット２Ｂに与えることにより、ロボット２Ｂが動力伝達機構の組み立てを行う。なお、推定結果出力部１２２は、学習部１１０が学習した結果に基づく歯当たり位置の調整量の推定時において利用されるものであり、学習部１１０による学習のみが行われる段階においては機械学習装置１００の必須の構成とする必要は無い。
【００３２】
上記構成を有する機械学習装置１００では、学習部１１０が実行する学習アルゴリズムは特に限定されず、機械学習として公知の学習アルゴリズムを採用できる。図５は、図３に示す歯当たり位置調整量推定装置１の第２実施形態であって、学習アルゴリズムの他の例として教師あり学習を実行する学習部１１０を備えた構成を示す。教師あり学習は、入力とそれに対応する出力との既知のデータセット（教師データと称する）が与えられ、それら教師データから入力と出力との相関性を暗示する特徴を識別することで、新たな入力に対する所要の出力を推定するための相関性モデルを学習する手法である。
【００３３】
図５に示す歯当たり位置調整量推定装置１が備える機械学習装置１００において、学習部１１０は、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データに基づいて歯当たり位置の調整量を推定する相関性モデルＭと過去に取得されたロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データ及びその時の歯当たり位置の調整量の確認結果から得られた教師データＴから識別される相関性特徴との誤差Ｅを計算する誤差計算部１１２と、誤差Ｅを縮小するように相関性モデルＭを更新するモデル更新部１１４とを備える。学習部１１０は、モデル更新部１１４が相関性モデルＭの更新を繰り返すことによってロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データに基づいた歯当たり位置の調整量の推定を学習する。
【００３４】
相関性モデルＭの初期値は、例えば、状態変数ＳとラベルデータＬとの相関性を単純化して（例えば一次関数で）表現したものであり、教師あり学習の開始前に学習部１１０に与えられる。教師データＴは、本発明では上述したように過去に取得されたロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データのデータと歯当たり位置の調整量のデータとを利用することができ、歯当たり位置調整量推定装置１の運用時に随時学習部１１０に与えられる。誤差計算部１１２は、学習部１１０に随時与えられた教師データＴにより、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データと歯当たり位置の調整量との相関性を暗示する相関性特徴を識別し、この相関性特徴と、現在状態における状態変数Ｓ及びラベルデータＬに対応する相関性モデルＭとの誤差Ｅを求める。モデル更新部１１４は、例えば予め定めた更新ルールに従い、誤差Ｅが小さくなる方向へ相関性モデルＭを更新する。
【００３５】
次の学習サイクルでは、誤差計算部１１２は、更新後の相関性モデルＭに従って状態変数Ｓを用いて歯当たり位置の調整量の推定が行われ、該推定の結果と実際に取得されたラベルデータＬの誤差Ｅを求め、モデル更新部１１４が再び相関性モデルＭを更新する。このようにして、未知であった環境の現在状態とそれに対する推定との相関性が徐々に明らかになる。
【００３６】
前述した教師あり学習を進める際に、ニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層、出力層の三層を備えたニューラルネットワークを用いても良いが、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることで、より効果的な学習及び推論を行うように構成することも可能である。
【００３７】
上記した機械学習装置１００の構成は、プロセッサ１０１が各々実行する機械学習方法（或いはソフトウェア）として記述できる。この機械学習方法は、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データから歯当たり位置の調整量の推定を学習する機械学習方法であって、プロセッサ１０１が、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データ（部品寸法データＳ１）を現在状態を表す状態変数Ｓとして観測するステップと、歯当たり位置の調整量（調整量データＬ１）をラベルデータＬとして取得するステップと、状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて、ロボットシステム２が組み立てる動力伝達機構を構成する部品の寸法データと、歯当たり位置の調整量とを関連付けて学習するステップとを有する。
【００３８】
以下の、第３〜５実施形態では、第１，２実施形態による歯当たり位置調整量推定装置１が、クラウドサーバやホストコンピュータ、フォグコンピュータ、エッジコンピュータ（ロボットコントローラ、制御装置等）を含む複数の装置と有線／無線のネットワークを介して相互に接続したシステムの一部として実装されている実施形態について説明する。図７に例示されるように、以下の第３〜５実施形態では、複数の装置のそれぞれがネットワークに接続された状態でクラウドサーバ６等を含む層、フォグコンピュータ７等を含む層、エッジコンピュータ８（セル９に含まれるロボットコントローラ、制御装置等）等を含む層の、３つの階層に論理的に分けて構成されているシステムを想定する。この様なシステムに於いて、本発明による一態様による歯当たり位置調整量推定装置１は、クラウドサーバ６、フォグコンピュータ７、エッジコンピュータ８のいずれの上にも実装することが可能であり、それぞれの複数の装置との間でネットワークを介して相互に機械学習に係る処理で用いるデータを共有して分散学習をしたり、生成した学習モデルをフォグコンピュータ７やクラウドサーバ６に収集して大規模な解析を行ったり、更に、生成した学習モデルの相互再利用等をしたりすることができる。図７に例示されるシステムにおいて、セル９は各地の工場にそれぞれ複数設けられ、それぞれのセル９を所定の単位（工場単位、同じ製造業者の複数の工場単位等）で上位層のフォグコンピュータ７が管理する。そして、これらフォグコンピュータ７が収集、解析したデータを、更に上位層のクラウドサーバ６で収集、解析等を行い、その結果として得られた情報を各々のエッジコンピュータ８における制御等に活用することができる。
【００３９】
図８はクラウドサーバ、フォグコンピュータ等のコンピュータ上に歯当たり位置調整量推定装置を実装した場合の概略的なハードウェア構成図である。
【００４０】
本実施形態によるコンピュータ上に実装された歯当たり位置調整量推定装置１’が備えるＣＰＵ３１１は、歯当たり位置調整量推定装置１’を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１２に格納されたシステム・プログラムをバス３２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って歯当たり位置調整量推定装置１’の全体を制御する。ＲＡＭ３１３には一時的な計算データや表示データ、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００４１】
不揮発性メモリ３１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされるなどして、歯当たり位置調整量推定装置１’の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ３１４には、入力装置３７１を介して入力されたプログラム、歯当たり位置調整量推定装置１’の各部やネットワーク５を介してロボットシステム２等から取得された各種データが記憶されている。不揮発性メモリ３１４に記憶されたプログラムや各種データは、実行時／利用時にはＲＡＭ３１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ３１２には、公知の解析プログラムなどの各種のシステム・プログラム（後述する機械学習装置１００とのやりとりを制御するためのシステム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００４２】
歯当たり位置調整量推定装置１’は、インタフェース３１９を介して有線／無線のネットワーク５と接続されている。ネットワーク５には、少なくとも１つのロボットシステム２や、他の歯当たり位置調整量推定装置１、エッジコンピュータ８、フォグコンピュータ７、クラウドサーバ６等が接続され、歯当たり位置調整量推定装置１’との間で相互にデータのやり取りを行っている。
【００４３】
表示装置３７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ等がインタフェース３１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力装置３７１は、作業者による操作に基づく指令，データ等をインタフェース３１８を介してＣＰＵ３１１に渡す。
【００４４】
インタフェース３２１は、歯当たり位置調整量推定装置１’と機械学習装置１００とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置１００については、図１で説明したものと同様の構成を備える。
【００４５】
この様に、クラウドサーバ、フォグコンピュータ等のコンピュータ上に歯当たり位置調整量推定装置１’を実装する場合、ロボットシステム２からの情報の取得や、ロボットシステム２に対する歯当たり位置の調整量を設定する指令が、ネットワーク５を介してやり取りされる点を除けば、歯当たり位置調整量推定装置１’が備える機能については第１，２実施形態で説明したものと同様のものとなる。
【００４６】
図９は、歯当たり位置調整量推定装置１’を備えた第３実施形態による歯当たり位置調整量推定システムの概略的な構成図である。歯当たり位置調整量推定システム５００は、複数の歯当たり位置調整量推定装置１，１’、複数のロボットシステム２、及びそれら歯当たり位置調整量推定装置１，１’、ロボットシステム２を互いに接続するネットワーク５とを備える。
【００４７】
歯当たり位置調整量推定システム５００では、機械学習装置１００を備える歯当たり位置調整量推定装置１’は、学習部１１０の学習結果を用いて、ロボットシステム２による動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を推定する。また、少なくとも１つの歯当たり位置調整量推定装置１’が、他の複数の歯当たり位置調整量推定装置１、１’のそれぞれが得た状態変数Ｓ及びラベルデータＬに基づき、全ての歯当たり位置調整量推定装置１、１’に共通するロボットシステム２による動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を学習し、その学習結果を全ての歯当たり位置調整量推定装置１、１’が共有するように構成できる。したがって歯当たり位置調整量推定システム５００によれば、より多様なデータ集合（状態変数Ｓ及びラベルデータＬを含む）を入力として、学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００４８】
図１０は、機械学習装置と歯当たり位置調整量推定装置とを異なる装置上に実装した第４実施形態によるシステムの概略的な構成図である。歯当たり位置調整量推定システム５００’は、クラウドサーバ、ホストコンピュータ、フォグコンピュータ等のコンピュータの一部として実装された少なくとも１台の機械学習装置１００（図１０では、フォグコンピュータ７の一部として実装された例を示している）と、複数の歯当たり位置調整量推定装置１”と、それら歯当たり位置調整量推定装置１”とコンピュータとを互いに接続するネットワーク５とを備える。なお、コンピュータのハードウェア構成は、図８に示した歯当たり位置調整量推定装置１’の概略的なハードウェア構成と同様に、ＣＰＵ３１１、ＲＡＭ３１３，不揮発性メモリ３１４等の一般的なコンピュータが備えるハードウェアがバス３２０を介して接続して構成される。
【００４９】
上記構成を有する歯当たり位置調整量推定システム５００’は、機械学習装置１００が、複数の歯当たり位置調整量推定装置１”のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及びラベルデータＬに基づき、全ての歯当たり位置調整量推定装置１”に共通するロボットシステム２による動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整量を学習し、その学習結果を用いて、それぞれのロボットシステム２の動力伝達機構の組み立てにおける歯当たり位置の調整を行うことができるようになる。歯当たり位置調整量推定システム５００’の構成によれば、複数の歯当たり位置調整量推定装置１”のそれぞれが、存在する場所や時期に関わらず、必要なときに必要な数の歯当たり位置調整量推定装置１”を機械学習装置１００に接続することができる。
【００５０】
図１１は、機械学習装置１００’と歯当たり位置調整量推定装置１とを備えた第５実施形態による歯当たり位置調整量推定システム５００”の概略的な構成図である。歯当たり位置調整量推定システム５００”は、エッジコンピュータやフォグコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータの上に実装された少なくとも１台の機械学習装置１００’（図１１では、フォグコンピュータ７の一部として実装された例を示している）と、複数の歯当たり位置調整量推定装置１と、それら歯当たり位置調整量推定装置１とコンピュータとを互いに接続する有線／無線のネットワーク５とを備える。
【００５１】
上記構成を有する歯当たり位置調整量推定システム５００”では、機械学習装置１００’を備えるフォグコンピュータ７が、各々の歯当たり位置調整量推定装置１から、該歯当たり位置調整量推定装置１が備える機械学習装置１００による機械学習の結果として得られた学習モデルを取得する。そして、フォグコンピュータ７が備える機械学習装置１００’は、これら複数の学習モデルに基づく知識の最適化や効率化の処理を行うことで、新たに最適化乃至効率化された学習モデルを生成し、生成した学習モデルを各々の歯当たり位置調整量推定装置１に対して配布する。
【００５２】
機械学習装置１００’が行う学習モデルの最適化乃至効率化の例としては、各歯当たり位置調整量推定装置１から取得した複数の学習モデルに基づいた蒸留モデルの生成が挙げられる。この場合、本実施例による機械学習装置１００’は、学習モデルに対して入力する入力データを作成し、該入力データを各々の学習モデルに対して入力した結果として得られる出力を用いて、１から学習を行うことで新たに学習モデル（蒸留モデル）を生成する。このようにして生成された蒸留モデルは、上記でも説明したように、外部記憶媒体やネットワーク５を介して歯当たり位置調整量推定装置１や他のコンピュータに対して配布して活用される。
【００５３】
機械学習装置１００’が行う学習モデルの最適化乃至効率化の他の例としては、各歯当たり位置調整量推定装置１から取得した複数の学習モデルに対して蒸留を行う過程において、入力データに対する各学習モデルの出力データの分布を一般的な統計的手法で解析し、入力データと出力データの組の外れ値を抽出し、該外れ値を除外した入力データと出力データの組を用いて蒸留を行うことも考えられる。このような過程を経ることで、それぞれの学習モデルから得られる入力データと出力データの組から例外的な推定結果を除外し、例外的な推定結果を除外した入力データと出力データの組を用いて蒸留モデルを生成することができる。このようにして生成された蒸留モデルは、複数の歯当たり位置調整量推定装置１で生成された学習モデルと比べてより汎用的な学習モデルとして活用することが可能となる。
なお、他の一般的な学習モデルの最適化乃至効率化の手法（各学習モデルを解析し、その解析結果に基づいて学習モデルのハイパパラメータを最適化する等）も適宜導入することが可能である。
【００５４】
本実施例による歯当たり位置調整量推定システム５００”では、例えばエッジコンピュータとしての複数の歯当たり位置調整量推定装置１に対して設置されたフォグコンピュータ７の上に機械学習装置１００’を配置し、各々の歯当たり位置調整量推定装置１で生成された学習モデルをフォグコンピュータ７上に集約して記憶しておき、記憶した複数の学習モデルに基づいた最適化乃至効率化を行った上で、最適化乃至効率化された学習モデルを必要に応じて各歯当たり位置調整量推定装置１に対して再配布するという運用を行うことができる。
【００５５】
また、本実施例による歯当たり位置調整量推定システム５００”では、例えばフォグコンピュータ７の上に集約して記憶された学習モデルや、フォグコンピュータ７上で最適化乃至効率化された学習モデルを、更に上位のホストコンピュータやクラウドサーバ上に集め、これら学習モデルを用いて工場や歯当たり位置調整量推定装置１のメーカでの知的作業への応用（上位サーバでの更なる汎用的な学習モデルの構築及び再配布、学習モデルの解析結果に基づく保守作業の支援、各々の歯当たり位置調整量推定装置１の性能等の分析、新しい機械の開発への応用等）を行うことができる。
【００５６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【００５７】
例えば、機械学習装置１００が実行する学習アルゴリズムや演算アルゴリズム、歯当たり位置調整量推定装置１が実行する制御アルゴリズム等は、上述したものに限定されず、様々なアルゴリズムを採用できる。
【００５８】
また、上記した実施形態では歯当たり位置調整量推定装置１と機械学習装置１００が異なるＣＰＵを有する装置として説明しているが、機械学習装置１００は歯当たり位置調整量推定装置１が備えるＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２に記憶されるシステム・プログラムにより実現するようにしても良い。
【符号の説明】
【００５９】
１，１’，１”  歯当たり位置調整量推定装置
２  ロボットシステム
２Ａ  制御装置
２Ｂ  ロボット
５  ネットワーク
６  クラウドサーバ
７  フォグコンピュータ
８  エッジコンピュータ
９  セル
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１７，１８，１９  インタフェース
２０  バス
２１  インタフェース
３４  出力部
７０  表示装置
７１  入力装置
１００，１００’  機械学習装置
１０１  プロセッサ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  不揮発性メモリ
１０６  状態観測部
１０８  ラベルデータ取得部
１１０  学習部
１１２  誤差計算部
１１４  モデル更新部
１２２  推定結果出力部
５００，５００’５００”  歯当たり位置調整量推定システム
【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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