(57)【要約】      （修正有）【課題】研削機械に依存することなく研削条件に応じた最適な砥石を選定する。【解決手段】砥石選定装置３０は、研削機械による研削加工に先立って、研削加工の砥石を選定する砥石選定装置であって、研削加工の研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状及び研削機械の振動データを含む研削条件と、研削加工で用いる砥石候補の１つ以上の砥石の砥石情報を入力する入力部３０１と、任意の研削機械による研削加工の研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状及び研削機械の振動データを含む任意の研削条件と任意の砥石の砥石情報を入力データとし、研削条件と砥石の砥石情報との組合せが適切又は不適切かを示すラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習から取得された学習済みモデル５１と、学習済みモデルを用いて、研削加工での砥石候補のうち、研削加工の研削条件との組合せが適切となる砥石候補を判定する判定部３０２と、を備える。【選択図】図２
2020157441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定装置であって、
当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力部と、
予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報とを入力データとし、前記研削条件と前記砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデルと、
前記学習済みモデルを用いて、前記入力部により入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定部と、
を備える砥石選定装置。
【請求項２】
前記判定部により適切と判定された砥石候補が複数ある場合、前記砥石情報に含まれる１つの要素を判定基準とし、前記判定基準に基づいて、前記砥石候補から、最適な砥石を選択する選択部をさらに備える、請求項１に記載の砥石選定装置。
【請求項３】
前記判定部により適切と判定された砥石候補が複数ある場合、前記砥石候補のそれぞれについて、前記砥石情報に含まれる複数の要素を重み付け加算して評価値を算出し、前記砥石候補のうち、前記評価値が最も高い砥石候補を最適な砥石として選択する選択部をさらに備える、請求項１に記載の砥石選定装置。
【請求項４】
任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報と、を含む入力データを取得する入力データ取得部と、
前記入力データに含まれる前記研削条件と前記砥石に関する砥石情報との組合せが、適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すラベルデータを取得するラベル取得部と、
前記入力データ取得部により取得された入力データと、前記ラベル取得部により取得されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える機械学習装置を含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の砥石選定装置。
【請求項５】
ネットワークを介して複数の前記研削機械と接続される場合、前記学習済みモデルを、複数の前記研削機械の各々に対して利用する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の砥石選定装置。
【請求項６】
研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定装置であって、
当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力部と、
予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、前記研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデルと、
前記学習済みモデルを用いて、前記入力部により入力された前記研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力部と、
を備える砥石選定装置。
【請求項７】
前記出力部により当該研削加工に係る研削条件と適切な組合せとなる砥石に関する砥石情報が複数出力された場合、前記砥石情報に含まれる１つの要素を判定基準とし、前記判定基準に基づいて、複数の前記砥石から、最適な砥石を選択する選択部をさらに備える、請求項６に記載の砥石選定装置。
【請求項８】
前記出力部により当該研削加工に係る研削条件と適切な組合せとなる砥石に関する砥石情報が複数出力された場合、前記砥石情報に含まれる複数の要素を重み付け加算して評価値を算出し、複数の前記砥石のうち、前記評価値が最も高い砥石を最適な砥石として選択する選択部をさらに備える、請求項６に記載の砥石選定装置。
【請求項９】
任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件を含む入力データを取得する入力データ取得部と、
前記研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すラベルデータとして取得するラベル取得部と、
前記入力データ取得部により取得された入力データと、前記ラベル取得部により取得されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える機械学習装置を含む、請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の砥石選定装置。
【請求項１０】
ネットワークを介して複数の前記研削機械と接続される場合、前記学習済みモデルを、複数の前記研削機械の各々に対して利用する、請求項６から請求項９のいずれか１項に記載の砥石選定装置。
【請求項１１】
コンピュータにより実現される、研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定方法であって、
当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力ステップと、
予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報とを入力データとし、前記研削条件と前記砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデルを用いて、前記入力ステップにおいて入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定ステップと、
を備える砥石選定方法。
【請求項１２】
コンピュータにより実現される、研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定方法であって、
当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力ステップと、
予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、前記研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデルを用いて、前記入力ステップにおいて入力された前記研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力ステップと、
を備える砥石選定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、砥石選定装置及び砥石選定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
砥石の選定は、切削工具の場合と異なり、ワークの材質（金属、非金属）、砥石の種類（平形、リング形、へこみ形、テーパーカップ形）、砥粒の種類（アルミナ、炭素ケイ素、立法晶窒化ホウ素）、粒度（粒のサイズ）、結合剤の種類（レジン、メタル、ビトリファイド）、結合度レベル（Ａ（軟）〜Ｚ（硬））、組織（砥石内の気孔の大小）、研削中に起こりうる砥石の状態（目こぼれ、目つぶれ、目詰まり）、砥石の自生作用（研削中の切れ味再生度）、周速度、送り速度、切込み量等、様々な要素を考慮する必要がある。このため、研削機械における加工トラブルは、砥石の選定誤りによるものが大部分を占めており、砥石の選定には、熟練者の経験的知識が必要である。
そこで、研削対象の材質や形状及び要求精度等の目標条件と、砥石の材質や外径、粒度等の砥石条件との対応関係のうち、砥石研削の経験的知識に基づいて予め抽出される好適な対応関係を記録した砥石条件ファイルを用いて、適切な砥石を選択する技術が知られている。例えば、特許文献１参照。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−１２３９３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、研削機械は、研削機械に依存した振動を発生する等のため、砥石条件ファイルは、研削機械毎に生成する必要がある。そして、砥石条件ファイルの生成には、依然として熟練者の経験的知識が必要であり、時間と手間がかかるという問題がある。
【０００５】
そこで、研削機械に依存することなく研削条件に応じた最適な砥石を選定することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の砥石選定装置の一態様は、研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定装置であって、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力部と、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報と、を入力データとし、前記研削条件と前記砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデルと、前記学習済みモデルを用いて、前記入力部により入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定部と、を備える。
【０００７】
本開示の砥石選定装置の一態様は、研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定装置であって、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力部と、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、前記研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデルと、前記学習済みモデルを用いて、前記入力部により入力された前記研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力部と、を備える。
【０００８】
本開示の砥石選定方法の一態様は、コンピュータにより実現される、研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定方法であって、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力ステップと、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報とを入力データとし、前記研削条件と前記砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデルを用いて、前記入力ステップにおいて入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定ステップと、を備える。
【０００９】
本開示の砥石選定方法の一態様は、コンピュータにより実現される、研削機械による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定方法であって、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力ステップと、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、前記研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデルを用いて、前記入力ステップにおいて入力された前記研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
一態様によれば、研削機械に依存することなく研削条件に応じた最適な砥石を選定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る数値制御システムの全体構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る砥石選定装置の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】図１の研削機械の振動データの一例を示す図である。
【図４】図２の砥石選定装置が有する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図５】図１の制御装置による加工プログラムの動作指令に基づいて、研削機械の研削加工により形成されるワークの形状の一例を示す図である。
【図６】図５に示した形状にワークを研削加工するための加工プログラムの一例を示す図である。
【図７】運用フェーズにおける砥石選定装置の選択処理について説明するフローチャートである。
【図８】機械学習に係る数値制御システムの構成を示す図である。
【図９】図８の機械学習装置の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図１０】図２の砥石選定装置が有する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態に係る数値制御システムの全体構成を示す図である。
【図１２】第２の実施形態に係る砥石選定装置の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図１３】図１２の砥石選定装置が有する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図１４】運用フェーズにおける砥石選定装置の選択処理について説明するフローチャートである。
【図１５】機械学習に係る数値制御システムの構成を示す図である。
【図１６】図１５の機械学習装置の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図１７】ＣＡＤデータと加工プログラムとの関係の一例を示す図である。
【図１８】数値制御システムの構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態に係る砥石選定装置３０を含む数値制御システムの全体構成を示す図である。数値制御システムは、砥石選定装置３０に加えて、制御装置１１、及び研削機械２１を備える。
【００１３】
制御装置１１、研削機械２１、及び砥石選定装置３０は、図示しない接続インタフェースを介して互いに直接接続されてもよい。また、制御装置１１、研削機械２１、及び砥石選定装置３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の図示しないネットワークを介して相互に接続されていてもよい。この場合、制御装置１１、研削機械２１、及び砥石選定装置３０は、かかる接続によって相互に通信を行うための図示しない通信部を備えている。なお、後述するように、制御装置１１は、砥石選定装置３０を含むようにしてもよい。また、研削機械２１が制御装置１１を含むようにしてもよい。
【００１４】
制御装置１１は、当業者にとって公知の数値制御装置であり、制御情報に基づいて動作指令を生成し、生成した動作指令を研削機械２１に送信することにより、研削機械２１の動作を制御する。また、制御装置１１は、当該制御情報を砥石選定装置３０にも出力する。なお、制御情報は、制御装置１１に設定される加工プログラム及びパラメータの値を含む。
また、制御装置１１は、研削機械２１に選択可能な砥石に関する砥石情報の一覧を、予め砥石データテーブルとして図示しないＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等に記憶してもよい。また、砥石情報とは、砥石の種類（平形、リング形、へこみ形、テーパーカップ形）、砥粒の種類（アルミナ、炭素ケイ素、立法晶窒化ホウ素等）、粒度（粒のサイズ）、結合剤の種類（レジン、メタル、ビトリファイド）、結合度レベル（Ａ（軟）〜Ｚ（硬））、組織（砥石内の気孔の大小）等を含む。
【００１５】
研削機械２１は、制御装置１１の動作指令に基づいて、砥石選定装置３０により選択された砥石を用いてワークを研削する機械である。研削機械２１は、制御装置１１の動作指令に基づく動作状態を示す情報を、制御装置１１にフィードバックする。また、研削機械２１は、例えば、図示しない振動センサを有し、研削機械２１自身が発生させる振動を、振動データとして制御装置１１にフィードバックすることができる。そして、制御装置１１は、フィードバックされた振動データを、上述の制御情報とともに砥石選定装置３０に出力してもよい。あるいは、研削機械２１は、砥石選定装置３０に振動データを直接出力してもよい。
なお、本実施形態は、研削機械２１に限定されず、研削加工を行うことができる工作機械や産業用ロボットといった様々な機械に適用することができる。
【００１６】
砥石選定装置３０は、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも当該ワークの形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件に対して、例えば、砥石データテーブルに記憶された選択可能な砥石（「砥石候補」ともいう）から、研削機械２１が研削するワークに対する最適な砥石を選定する。
なお、砥石選定装置３０は、制御装置１１に替わり、研削機械２１に選択可能な砥石候補に関する砥石情報の一覧の砥石データテーブル、及び／又は、研削機械２１による研削加工に先立って、例えば空運転等により測定された研削機械２１の振動データを、図示しないＨＤＤ等に予め記憶してもよい。
【００１７】
＜砥石選定装置３０の機能ブロック図＞
図２は、第１の実施形態に係る砥石選定装置３０の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
図２に示すように、砥石選定装置３０は、入力部３０１、判定部３０２、選択部３０３及び学習済みモデル５１を含んで構成される。
なお、砥石選定装置３０は、図２の機能ブロックの動作を実現するために、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の図示しない演算処理装置を備える。また、砥石選定装置３０は、各種の制御用プログラムを格納したＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＨＤＤ等の図示しない補助記憶装置や、演算処理装置がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）といった図示しない主記憶装置を備える。
【００１８】
そして、砥石選定装置３０において、演算処理装置が補助記憶装置からＯＳやアプリケーションソフトウェアを読み込み、読み込んだＯＳやアプリケーションソフトウェアを主記憶装置に展開させながら、これらのＯＳやアプリケーションソフトウェアに基づいた演算処理を行なう。この演算結果に基づいて、砥石選定装置３０が各ハードウェアを制御する。これにより、図２の機能ブロックによる処理は実現される。つまり、砥石選定装置３０は、ハードウェアとソフトウェアが協働することにより実現することができる。
【００１９】
入力部３０１は、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも当該ワークの形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件を例えば制御装置１１等から入力するとともに、例えば、オペレータから指定された１つ以上の砥石候補に関する砥石情報を砥石データテーブルから入力する。入力部３０１は、入力された研削対象のワークに対する研削条件と、入力された１つ以上の砥石候補に関する砥石情報とを判定部３０２に対して出力する。ここで、研削条件には、研削対象のワークである被削材の種類、被削材の形状、被削材の材質（ステンレスや合金鋼等の金属、セラミックス等の非金属）、仕上程度（荒仕上、精密仕上）、被削材の熱処理（焼入れ）の有無、研削取り代（大、小）、砥石の周速度、砥石の送り速度、砥石の切込み量、及び研削機械２１の振動データ等が含まれる。
図３は、図１の研削機械２１の振動データの一例を示す図である。振動データは、図３に示すように、生の波形データでもよく、離散的な数値群でもよい。
なお、以下では、入力部３０１は、複数の砥石候補の砥石情報が入力された場合について説明する。
【００２０】
判定部３０２は、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する研削条件と、複数（ｎ個：ｎ＞１）の砥石候補｛砥石（１）から砥石（ｎ）}のそれぞれの砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、学習済みモデル５１を用いて判定する。
図４は、図２の砥石選定装置３０が有する学習済みモデル５１の一例を示す図である。ここでは、学習済みモデル５１は、図４に示すように、研削対象のワークの形状や研削機械２１の振動等の１つの研削条件と１つの砥石の砥石情報を入力層として、これらの組み合わせが「適切」か「不適切」か、を示すデータ（「判定情報」ともいう）を出力層とする多層ニューラルネットワークを例示する。
この場合、判定部３０２は、学習済みモデル５１に対して、当該研削条件と複数の砥石候補から順番に選択された１つの砥石候補（砥石（ｉ）：１≦ｉ≦ｎ）の砥石情報を入力することで、研削条件に選択された１つの砥石候補（砥石（ｉ））が「適切」か「不適切」か、を判定することができる。判定部３０２は、このようにして、ｎ個の砥石候補｛砥石（１）から砥石（ｎ）}を順番に学習済みモデルに入力することで、適切と判定された砥石候補を特定することができる。
なお、学習済みモデル５１の入力層及び出力層は、前述した構造に限られない。後述するように、入力層として、１つの研削条件と、複数（Ｍ個）の砥石の砥石情報を入力するようにしてもよい。この場合、出力層は、例えば、複数（Ｍ個）の砥石（ｊ）（１≦ｊ≦Ｍ）の砥石情報に対応して、適切か不適切かを示す複数（Ｍ個）の判定データ（ｊ）（１≦ｊ≦Ｍ）を出力するようにしてもよい。なお、入力層の砥石情報の並びと出力層の判定情報の並びとは、１対１に対応するようにする。
こうすることで、複数の砥石候補を学習済みモデルに入力することができる。
なお、学習済みモデル５１は、学習フェーズにおいて、後述する機械学習装置４０により構築される。
【００２１】
選択部３０３は、判定部３０２により「適切」と判定された砥石候補が複数ある場合、砥石情報に含まれる１つの要素を判定基準とし、最適な砥石を選択する。選択部３０３は、選択された最適な砥石を研削機械２１に出力する。
より具体的には、選択部３０３は、砥石の種類（平形、リング形、へこみ形、テーパーカップ形）、砥粒の種類（アルミナ、炭素ケイ素、立法晶窒化ホウ素等）、粒度（粒のサイズ）、結合剤の種類（レジン、メタル、ビトリファイド）、結合度レベル（Ａ（軟）〜Ｚ（硬））、組織（砥石内の気孔の大小）、研削中に起こりうる砥石の状態（目こぼれ、目つぶれ、目詰まり）、及び砥石の自生作用（研削中の切れ味再生度）等のうち、１つの要素を判定基準とし、最適な砥石を１つ選択する。
すなわち、研削条件によっては、判定部３０２により「適切」と判定された砥石が複数個存在する場合がある。しかしながら、いずれの砥石でも同様の加工品質を得られるとしても、使用する砥石により、研削にかかる時間や、摩耗度合い等が異なる。
【００２２】
そこで、選択部３０３は、例えば結合度レベルを１つの要素として、結合度レベルが最も硬い砥石を選択してもよい。これにより、砥石の寿命消費を抑えることができる。あるいは、選択部３０３は、結合度レベルを１つの要素として、結合度レベルが柔らかい砥石を選択してもよい。これにより、研削機械２１の振動がワーク等の被削材に伝わり難くなり、ワークの面品位を向上させることができる。
換言すれば、判定部３０２により「適切」と判定された研削条件に適した砥石候補が複数存在する場合に、研削機械２１による研削加工に先立って、ユーザは、砥石の寿命消費の抑制やワークのメイン品の向上等の要望に応じた砥石の選択が可能となる。
【００２３】
次に、砥石選定装置３０のより具体的な動作について説明する。
図５は、図１の制御装置１１による加工プログラムの動作指令に基づいて、研削機械２１の研削加工により形成されるワーク６１の形状の一例を示す図である。なお、図５は、正のＸ軸方向（真横）から見たワーク６１と、正のＺ軸方向（真上）から見たワーク６１を示す。なお、ワーク６１は、例えば、研削加工前はＹ軸方向に延在する四角柱の形状を有するとしてよい。
図５に示すように、例えば、研削対象のワーク６１は、４つの部分７１−７３の形状から構成される。すなわち、ワーク６１は、Ｙ軸方向に幅が広い部分７１と、Ｙ軸方向に幅が狭い部分７２と、ＹＺ平面で傾いた斜面を示す部分７３と、ＹＺ平面で曲面を示す部分７４とを有する。
そして、図５では、各部分７１−７４を研削加工するのに最適な砥石を、砥石８１−８４として示す。なお、研削機械２１は、４つの砥石８１−８４を含む複数の砥石候補（例えば、Ａ砥石、Ｂ砥石、・・・Ｍ砥石等）が選択可能とする。
【００２４】
図６は、図５に示した形状にワーク６１を研削加工するための加工プログラム９０の一例を示す図である。
加工プログラム９０は、制御装置１１の制御情報に含まれ、図６に示すように、部分７１−７４それぞれを研削加工するプログラムブロック１０１−１０４を含む。加工プログラム９０は、ＮＣプログラム等で記載されており、プログラムブロック１０１−１０４は、各部分７１−７４を研削加工するための加工経路を示す。
この場合、入力部３０１は、研削機械２１による研削加工に先立って、前述した加工プログラム９０のプログラムブロック１０１−１０４が示す加工経路からワーク６１の部分７１−７４の形状及び寸法、砥石の周速度、砥石の送り速度、砥石の切込み量等の各部分７１−７４に対応する研削条件を取得することができる。この外、入力部３０１は、例えば制御装置１１から、各部分７１−７４に対応した研削機械２１の振動を示す振動データ等を含む他の研削条件を取得することができる。他方、入力部３０１は、複数の砥石候補（例えば、Ａ砥石、Ｂ砥石、・・・Ｍ砥石）を取得することができる。
【００２５】
そして、判定部３０２は、例えば、図５に示す部分７１を研削する場合、学習済みモデル５１を用いて、入力部３０１により入力された研削対象のワーク６１に対する部分７１の研削条件と、複数の砥石候補（例えば、Ａ砥石、Ｂ砥石、・・・Ｍ砥石）のそれぞれの砥石候補の砥石情報との組合せが、ワーク６１の部分７１の研削において適切か不適切かを判定する。
同様に、判定部３０２は、研削対象のワーク６１に対する部分７２−７４におけるそれぞれの研削条件と、複数の砥石候補（例えば、Ａ砥石、Ｂ砥石、・・・Ｍ砥石）のそれぞれの砥石候補の砥石情報との組合せが、ワーク６１の部分７２−７４それぞれの研削において適切か不適切かを判定することができる。
こうすることで、判定部３０２は、ワーク６１に対する各部分７１−７４において、それぞれ適切な砥石候補を取得することができる。
そして、選択部３０３は、部分７１−７４のそれぞれにおいて判定部３０２により「適切」と判定された砥石候補のうち、例えば砥石情報に含まれる１つの要素を判定基準とし、部分７１−７４のそれぞれにおいて最適な砥石候補を選択することができる。
【００２６】
＜運用フェーズにおける砥石選定装置３０の選択処理＞
図７は、ワーク形状が図５に示した場合を例として、運用フェーズにおける砥石選定装置３０の選択処理について説明するフローチャートである。
ステップＳ１１において、入力部３０１は、研削機械２１による研削加工に先立って、前述した加工プログラム９０のプログラムブロック１０１−１０４が示す加工経路からワーク６１の部分７１−７４の形状及び寸法、砥石の周速度、砥石の送り速度、砥石の切込み量等の各部分７１−７４における研削条件及び各部分７１−７４における研削機械２１の振動を示す振動データ等を含む他の研削条件を取得するとともに、複数の砥石候補（例えば、Ａ砥石、Ｂ砥石、・・・Ｍ砥石）の砥石情報を取得する。
【００２７】
ステップＳ１２において、判定部３０２は、ワーク６１の部分（７１−７４）で、判定部３０２の未処理の部分における研削条件を取得する。
【００２８】
ステップＳ１３において、判定部３０２は、学習済みモデル５１を用いて、ステップＳ１２で取得された研削対象のワーク６１の未処理の部分に対する研削条件と、各砥石候補の砥石情報との組合せが、それぞれワーク６１の未処理の部分の研削において「適切」か「不適切」か、を判定する。全ての砥石候補について「適切」か「不適切」か、を判定した場合、ステップＳ１４に進む。
【００２９】
ステップＳ１４において、判定部３０２は、ワーク６１の部分（７１−７４）で、判定部３０２による未処理の部分があるか否かを判定する。未処理の部分がある場合、ステップＳ１２に移る。判定部３０２による未処理の部分がない場合、ステップＳ１５に進む。
【００３０】
ステップＳ１５において、選択部３０３は、ワーク６１の部分（７１−７４）のそれぞれにおいて砥石の種類、砥粒の種類、粒度、結合剤の種類、結合度レベル、組織等の要素のうち、１つの要素を判定基準として、ステップＳ１３において適切と判定された砥石候補から、最適な砥石候補を選択する。
【００３１】
ステップＳ１６において、選択部３０３は、ステップＳ１５で選択された最適な砥石候補を示す情報を、ユーザに対して提供する。
【００３２】
＜機械学習装置４０＞
図８は、機械学習を行うためのシステムの概要の一例を示す概要図である。図８に示すように、機械学習装置４０は、砥石選定装置３０に含まれるようにしてもよい。
機械学習装置４０は、後述するように、任意の研削対象のワークに対する研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報と、を入力データとし、入力データにおける研削条件と砥石に関する砥石情報との組合せに関して適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベル（正解）とする訓練データにより教師あり学習を行う。
そうすることで、機械学習装置４０は、任意の研削対象のワークに対する研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報と、の組合せが「適切」か「不適切」かを判定する学習済みモデル５１（ニューラルネットワーク）を構築することができる。
【００３３】
図９は、図８の機械学習装置４０の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
図９に示すように、機械学習装置４０は、入力データ取得部４０１、ラベル取得部４０２、及び学習部４０３を有する。
入力データ取得部４０１は、学習フェーズ（教師あり学習時）において、任意の研削対象のワークに対する研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報と、を入力データとして取得し、取得した入力データを学習部４０３に対して出力する。
【００３４】
ラベル取得部４０２は、入力データにおける研削条件と砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータ（正解データ）として取得し、取得したラベルデータを学習部４０３に対して出力する。
なお、ラベルには、「適切」及び「不適切」に限定されず、「１」及び「０」等の２値で表されてもよい。
【００３５】
学習部４０３は、上述の入力データとラベルとの組を訓練データとして受け付け、受け付けた訓練データを用いて、教師あり学習を行うことにより、任意の研削対象のワークに対する研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報との組合せが適切か不適切かを判定する学習済みモデル５１を構築する。
ここで、教師あり学習を行うための訓練データは、多数用意されることが望ましい。例えば、熟練者により、あらゆる研削条件とあらゆる砥石との組合せそれぞれが「適切」か「不適切」かの訓練データを作成するようにしてもよい。あるいは、顧客の工場等で実際に稼働している様々な場所の制御装置１１のそれぞれから訓練データを取得するようにしてもよい。すなわち、顧客の工場等では、顧客が様々な調整情報を用いて制御情報を調整しているので、様々な訓練データを取得することができる。
【００３６】
また、機械学習装置４０による学習を効率的に行うために、例えば実験室等にて、様々な研削条件と砥石との組合せの制御情報を調整しながら研削機械２１を稼働させることによって多くの「適切」又は「不適切」の訓練データを取得するようにしてもよい。この場合、制御情報の作成は、ユーザが行ってもよいが、例えば制御装置１１等の装置が制御情報を自動的に作成してもよい。
【００３７】
そして、学習部４０３は、構築した学習済みモデル５１を判定部３０２に対して提供する。
なお、学習部４０３は、学習済みモデル５１を構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習済みモデル５１に対してさらに教師あり学習を行うことにより、一度構築した学習済みモデル５１を更新するようにしてもよい。
また、学習済みモデル５１は、他の砥石選定装置３０との間で共有するようにしてもよい。学習済みモデル５１を複数の砥石選定装置３０で共有するようにすれば、各砥石選定装置３０にて分散して教師あり学習を行うことが可能となり、教師あり学習の効率を向上させることが可能となる。
また、学習済みモデル５１は、図４に示すように、研削対象のワークの形状や研削機械２１の振動等の研削条件、及び１つの砥石の砥石情報を入力層として、「適切」を出力層とする多層ニューラルネットワークとしたがこれに限定されない。例えば、図１０に示すように、学習済みモデル５１は、研削対象のワークの形状や研削機械２１の振動等の研削条件、及び複数の砥石それぞれの砥石情報を入力層として、複数の砥石それぞれの「適切」を出力層とするニューラルネットワークであってもよい。
図１０は、図２の砥石選定装置が有する学習済みモデルの一例を示す図である。
これにより、砥石選定装置３０は、複数の砥石それぞれについて「適切」か「不適切」かの判定を並列に行うことができ、処理速度を向上させることができる。
【００３８】
上述した教師あり学習は、オンライン学習で行ってもよく、バッチ学習で行ってもよく、ミニバッチ学習で行ってもよい。
オンライン学習とは、研削機械２１による研削が行われ、教師データが作成される都度、即座に教師あり学習を行うという学習方法である。また、バッチ学習とは、研削機械２１による加工が行われ、教師データが作成されることが繰り返される間に、繰り返しに応じた複数の教師データを収集し、収集した全ての教師データを用いて、教師あり学習を行うという学習方法である。さらに、ミニバッチ学習とは、オンライン学習と、バッチ学習の中間的な、ある程度教師データが溜まるたびに教師あり学習を行うという学習方法である。
【００３９】
以上のように、第１の実施形態に係る砥石選定装置３０は、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる適切な砥石を選定する砥石選定装置であって、当該研削加工に係る研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力部３０１と、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報とを入力データとし、研削条件と砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデル５１と、学習済みモデル５１を用いて、入力部３０１により入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組み合わせが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定部３０２と、を備える。
そして、砥石選定装置３０は、研削機械２１の振動データを研削条件に含めて構築された学習済みモデル５１を用いることにより、研削機械２１に依存することなく、研削対象のワーク６１の研削条件に応じて適切な砥石候補を特定することができる。これにより、砥石選定装置３０は、被削材の材質、研削条件、研削機械等毎に、適切な砥石候補を特定するためのファイルを用意する必要がなくなる。
また、砥石選定装置３０は、学習済みモデル５１を、他の砥石選定装置３０との間で共有することにより、新たな研削機械が設置されても学習済みモデル５１を適用することができる。
また、砥石選定装置３０は、砥石の種類、砥粒の種類、粒度、結合度レベル等のうち、１つの要素を判定基準として、適切な砥石候補の中から、さらに最適な砥石を選択することができる。これにより、砥石選定装置３０は、砥石の寿命消費を抑えたり、ワークの面品位を向上させたり等の要望に応じた最適な砥石の選択が可能となる。
以上、第１の実施形態について説明した。
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態に係る砥石選定装置は、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも当該ワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って生成された学習済みモデルを用いて、当該研削加工に係る研削条件との組み合わせが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する点が、第１の実施形態と異なる。
以下に、第２の実施形態について説明する。
【００４０】
図１１は、第２の実施形態に係る砥石選定装置３０Ａを含む数値制御システムの全体構成を示す図である。数値制御システムは、砥石選定装置３０Ａに加えて、制御装置１１、及び研削機械２１を備える。なお、図１と同様の機能を有する要素については、同じ符号を付し、その説明は省略する。
図１２は、第２の実施形態に係る砥石選定装置３０Ａの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
図１２に示すように、砥石選定装置３０Ａは、入力部３１１、出力部３１２、選択部３１３、及び学習済みモデル５１Ａを含んで構成される。なお、図２のブロック図と同様の機能を有する機能ブロックについては、同じ符号を付し、その説明は省略する。
【００４１】
入力部３１１は、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工に係る研削対象のワークに対する、少なくとも当該ワークの形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件を例えば制御装置１１等から入力する。入力部３１１は、入力された研削対象のワークに対する研削条件を出力部３１２に対して出力する。
なお、第２の実施形態では、入力部３１１は、複数の砥石候補（例えば、Ａ１砥石、Ｂ１砥石等）に関する砥石情報は入力されない。
【００４２】
出力部３１２は、研削機械２１による研削加工に先立って、入力部３１１から入力された研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件を、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも当該ワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、当該研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って生成された学習済みモデル５１Ａに入力することで、当該研削条件との組み合わせが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する。
図１３は、図１２の砥石選定装置３０Ａが有する学習済みモデル５１Ａの一例を示す図である。図１３に示すように、学習済みモデル５１Ａは、例えば研削対象のワークの形状や研削対象のワークの材質、及び研削機械２１の振動等の研削条件を入力層として、「適切」な砥石候補を出力層とする多層ニューラルネットワークである。このように、第２実施形態における学習済みモデル５１Ａは、任意の研削条件に対して、予め設定されている砥石候補の集合から、組合せが適切な砥石候補の部分集合を出力するものである。
学習済みモデル５１Ａは、学習フェーズにおいて、後述する機械学習装置４０Ａにより構築される。
【００４３】
選択部３１３は、出力部３１２により出力された「適切」な砥石候補が複数ある場合、その中から、当該研削加工に最適な砥石を選択する。選択部３１３は、選択された最適な砥石をユーザに出力する。なお、選択部３１３は、出力部３１２により出力された「適切」な砥石候補であって、ユーザが利用可能な砥石情報を提供するようにしてもよい。また、選択部３１３のその他の機能は、第１の実施形態の選択部３０３と同様であり、詳細な説明は省略する。
【００４４】
＜運用フェーズにおける砥石選定装置３０Ａの選択処理＞
図１４は、ワーク形状が図５に示した形状となるワークの研削加工を例として、運用フェーズにおける砥石選定装置３０Ａの選択処理について説明するフローチャートである。
【００４５】
ステップＳ５１において、入力部３１１は、研削機械２１による研削加工に先立って、前述した加工プログラム９０のプログラムブロック１０１−１０４が示す加工経路からワーク６１の部分７１−７４の形状及び寸法、砥石の周速度、砥石の送り速度、砥石の切込み量等の各部分７１−７４における研削条件及び各部分７１−７４における研削機械２１の振動を示す振動データ等を含む他の研削条件を取得する。
【００４６】
ステップＳ５２において、出力部３１２は、ワーク６１の部分（７１−７４）で、出力部３１２の未処理の部分における研削条件を取得する。
【００４７】
ステップＳ５３において、出力部３１２は、学習済みモデル５１Ａを用いて、ステップＳ５２で取得された研削対象のワーク６１の未処理の部分に対する研削条件を、学習済みモデル５１Ａに入力することで、当該研削条件との組み合わせが適切な組み合わせとなる、砥石候補に関する砥石情報を出力する。
【００４８】
ステップＳ５４において、出力部３１２は、ワーク６１の部分（７１−７４）で、出力部３１２による未処理の部分があるか否かを判定する。未処理の部分がある場合、ステップＳ５２に移る。出力部３１２による未処理の部分がない場合、ステップＳ５５に進む。
【００４９】
ステップＳ５５において、選択部３１３は、ワーク６１の部分（７１−７４）のそれぞれにおいて砥石の種類、砥粒の種類、粒度、結合剤の種類、結合度レベル、組織等の要素のうち、１つの要素を判定基準として、ステップＳ５３において適切と判定された砥石候補から、最適な砥石を選択する。
【００５０】
ステップＳ５６において、選択部３１３は、ステップＳ５５で選択された最適な砥石を示す情報を、ユーザに対して提供する。
【００５１】
＜機械学習装置４０Ａ＞
図１５は、機械学習を行うためのシステムの概要の一例を示す概要図である。図１５に示すように、機械学習装置４０Ａは、砥石選定装置３０Ａに含まれるようにしてもよい。
機械学習装置４０Ａは、後述するように、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、当該研削条件に対して適切な砥石候補を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行う。
そうすることで、機械学習装置４０Ａは、任意の研削対象のワークに対する研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する学習済みモデル５１Ａ（ニューラルネットワーク）を構築することができる。
【００５２】
図１６は、図１５の機械学習装置４０Ａの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
図１６に示すように、機械学習装置４０Ａは、入力データ取得部４１１、ラベル取得部４１２、及び学習部４１３を有する。
入力データ取得部４１１は、学習フェーズ（教師あり学習時）において、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも当該ワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとして取得し、取得した入力データを学習部４１３に対して出力する。
【００５３】
ラベル取得部４１２は、入力データにおける研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとして取得し、取得したラベルを学習部４１３に対して出力する。より具体的には、例えば、予め設定されている砥石候補の集合｛Ａ１砥石、Ｂ１砥石、・・・Ｘ１砥石｝の中から、研削条件に対して適切な砥石候補を示すデータをラベルデータとして取得し、取得したラベルを学習部４１３に対して出力する。
【００５４】
学習部４１３は、上述の入力データとラベルとの組を訓練データとして受け付け、受け付けた訓練データを用いて、教師あり学習を行うことにより、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくとも前記ワークの形状、及び前記研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を出力する学習済みモデル５１Ａを構築する。
ここで、教師あり学習を行うための訓練データは、多数用意されることが望ましい。例えば、熟練者により、研削条件と「適切」な砥石候補のラベルデータを作成するようにしてもよい。あるいは、顧客の工場等で実際に稼働している様々な場所の制御装置１１のそれぞれから研削条件と「適切」な砥石候補のラベルデータを取得するようにしてもよい。
【００５５】
また、機械学習装置４０Ａによる学習を効率的に行うために、例えば実験室等にて、様々な研削条件と砥石との組合せの制御情報を調整しながら研削機械２１を稼働させることによって多くの「適切」な砥石候補のラベルデータを取得するようにしてもよい。この場合、制御情報の作成は、ユーザが行ってもよいが、例えば制御装置１１等の装置が制御情報を自動的に作成してもよい。
【００５６】
なお、機械学習装置４０Ａは、学習済みモデル５１Ａを構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習済みモデル５１Ａに対してさらに教師あり学習を行うことにより、一度構築した学習済みモデル５１Ａを更新するようにしてもよい。
また、学習済みモデル５１Ａは、他の砥石選定装置３０Ａとの間で共有するようにしてもよい。学習済みモデル５１Ａを複数の砥石選定装置３０Ａで共有するようにすれば、各砥石選定装置３０Ａにて分散して教師あり学習を行うことが可能となるので、教師あり学習の効率を向上させることが可能となる。
【００５７】
以上のように、第２の実施形態に係る砥石選定装置３０Ａは、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる適切な砥石を選定する砥石選定装置であって、当該研削加工に係る研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力部３１１と、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル５１Ａと、学習済みモデル５１Ａを用いて、入力部３１１により入力された前記研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力部３１２と、を備える。
そして、砥石選定装置３０Ａは、研削機械２１の振動データを研削条件に含めて構築された学習済みモデル５１Ａを用いることにより、研削機械２１に依存することなく、研削対象のワーク６１の研削条件に応じて最適な砥石を特定することができる。これにより、砥石選定装置３０Ａは、被削材の材質、研削条件、研削機械等毎に、適切な砥石を特定するためのファイルを用意する必要がなくなる。
また、砥石選定装置３０Ａは、学習済みモデル５１Ａを、他の砥石選定装置３０Ａとの間で共有することにより、新たな研削機械が設置されても学習済みモデル５１Ａを適用することができる。
【００５８】
また、砥石選定装置３０Ａは、砥石の種類、砥粒の種類、粒度、結合度レベル等のうち、１つの要素を判定基準として、適切な砥石の中から、さらに最適な砥石を選択することができる。これにより、砥石選定装置３０Ａは、砥石の寿命消費を抑えたり、ワークの面品位を向上させたり等の要望に応じた最適な砥石の選択が可能となる。
以上、第２の実施形態について説明した。
【００５９】
以上、第１の実施形態及び第２の実施形態について説明したが、砥石選定装置３０Ａは、上述の実施形態に限定されるものではなく、目的を達成できる範囲での変形、改良等が含まれる。
【００６０】
＜変形例１＞
例えば、上述の第１実施形態及び第２実施形態では、制御装置１１、研削機械２１は、別体の装置により構成したが、これに限定されない。前述したように、研削機械２１が制御装置１１を含むようにしてもよい。また、砥石選定装置３０、３０Ａ及び機械学習装置４０、４０Ａは、制御装置１１及び研削機械２１とは別体の装置により構成したが、これに限定されない。例えば、砥石選定装置３０、３０Ａ及び機械学習装置４０、４０Ａの機能の全て又は一部は、制御装置１１又は研削機械２１により実現されるようにしてもよい。
また、砥石選定装置３０、３０Ａ及び／又は機械学習装置４０、４０Ａの全部又は一部の機能をクラウド上の仮想サーバ機能等を利用して、実現するようにしてもよい。
【００６１】
＜変形例２＞
例えば、上述の第１実施形態及び第２の実施形態では、砥石選定装置３０、３０Ａは、加工プログラム９０のプログラムブロックが示す加工経路からワーク６１の形状及び寸法を取得したが、これに限定されない。例えば、図１７に示すように、加工プログラム９０は、研削対象のワーク６１のＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）データ（３次元座標群データ）９５を、ＣＡＭ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ）により変換することで取得できる。そこで、砥石選定装置３０、３０Ａは、ワーク６１の各部分７１−７４のＣＡＤデータ（図面情報）を、加工（研削）経路情報として、ワーク６１の各部分７１−７４の形状及び寸法を取得するようにしてもよい。
図１７は、ＣＡＤデータ９５と加工プログラム９０との関係の一例を示す図である。
【００６２】
＜変形例３＞
例えば、上述の第１の実施形態では、砥石選定装置３０は、機械学習装置４０から提供された学習済みモデル５１を用いて、１つの研削機械２１における研削条件に応じた最適な砥石を選定したが、これに限定されない。例えば、砥石選定装置３０は、図１８に示すように、ネットワーク６０に接続されたｎ個の研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）に対して学習済みモデル５１を利用し、研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）の各々における研削条件に応じた最適な砥石を選定してもよい。なお、ｎは、１以上の整数である。また、研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）の各々は、図１の研削機械２１に対応する。これにより、新たな研削機械が接続されても学習済みモデル５１を適用することができる。
なお、砥石選定装置３０と、研削機械２１Ａ（１）−２１（ｎ）Ａとは、図示しない接続インタフェースを介して互いに直接接続されてもよい。
また、第２の実施形態に係る砥石選定装置３０Ａについても、第１の実施形態に係る砥石選定装置３０と同様に、動作させることができる。
【００６３】
＜変形例４＞
例えば、上述の第１の実施形態及び第２の実施形態では、研削機械２１の研削対象は、ワーク６１としたが、これに限定されない。例えば、研削機械２１は、工具を研削対象としてもよい。これにより、研削機械２１は、工具本来が有する切れ味等の性能を再生することができる。
【００６４】
＜変形例５＞
例えば、上述の第１実施形態及び第２実施形態では、選択部３０３、３１３は、砥石の種類や結合度レベル等のうち、１つの要素を判定基準として、最適な砥石を選択したが、これに限定されない。例えば、選択部３０３、３１３は、式（１）を用いて、砥石の種類や結合度レベル等のうち少なくとも２以上の要素の重み付け加算して評価値Ｅを算出し、最も評価値Ｅが高い砥石を算出してもよい。
Ｅ＝α１×砥石の種類＋α２×砥粒の種類＋α３×粒度＋α４×結合剤の種類＋α５×結合度レベル＋α６×組織  ・・・（１）
α１−α６は、重み付け係数である。砥石の種類は、例えば、「平形」が「１．１」、「リング形」が「１．２」等のように、種類に応じた値が予め設定される。また、砥粒の種類は、例えば、「アルミナ」が「１．１」、「炭素ケイ素」が「１．２」等のように、種類に応じた値が予め設定される。また、粒度は、例えば、「粒のサイズ小」が「１．１」、「粒のサイズ中」が「１．２」、「粒のサイズ大」が「１．３」等のように、サイズに応じた値が予め設定される。また、結合剤の種類は、例えば、「レジン」が「１．１」、「メタン」が「１．２」等のように、種類に応じた値が予め設定される。また、結合度レベルは、例えば、「Ａ（軟）」が「１．１」、「Ｂ」が「１．２」等のように、結合度レベルに応じた値が予め設定される。組織は、例えば、「気孔小」が「１．１」、「気孔中」が「１．２」、「気孔大」が「１．３」等のように、気孔の大きさに応じた値が予め設定される。
これにより、砥石選定装置３０、３０Ａは、重み付け行って判断することにより、砥石の寿命消費の抑制や、研削面の品位等を総合的に判断して最適な砥石を選択することができる。
【００６５】
なお、上述の第１の実施形態及び第２の実施形態に係る砥石選定装置３０、３０Ａに含まれる各機能は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【００６６】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（Ｎｏｎ-ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は、無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００６７】
なお、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００６８】
以上を換言すると、本開示の砥石選定装置、及び砥石選定方法は、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
【００６９】
（１）本開示の砥石選定装置３０は、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定装置であって、当該研削加工に係る研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力部３０１と、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報とを入力データとし、研削条件と砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデル５１と、学習済みモデル５１を用いて、入力部３０１により入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定部３０２と、を備える。
この砥石選定装置３０によれば、研削機械２１の振動データを研削条件に含めて構築された学習済みモデル５１を用いることにより、研削機械２１に依存することなく、研削対象のワーク６１の研削条件に応じて最適な砥石候補を特定することができる。
【００７０】
（２）判定部３０２により適切と判定された砥石候補が複数ある場合、砥石情報に含まれる１つの要素を判定基準とし、判定基準に基づいて、砥石候補から、最適な砥石を選択する選択部３０３をさらに備えてもよい。
そうすることで、砥石選定装置３０は、砥石の寿命消費を抑えたり、ワークの面品位を向上させたり等の要望に応じた最適な砥石の選択が可能となる。
【００７１】
（３）判定部３０２により適切と判定された砥石候補が複数ある場合、砥石候補のそれぞれについて、砥石情報に含まれる複数の要素を重み付け加算して評価値Ｅを算出し、砥石候補のうち、評価値Ｅが最も高い砥石候補を最適な砥石として選択する選択部３０３をさらに備えてもよい。
そうすることで、砥石選定装置３０は、重み付け行って判断することにより、砥石の寿命消費の抑制や、研削面の品位等を総合的に判断して最適な砥石を選択することができる。
【００７２】
（４）任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報と、を含む入力データを取得する入力データ取得部４０１と、入力データに含まれる研削条件と砥石に関する砥石情報との組合せが、適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すラベルデータを取得するラベル取得部４０２と、入力データ取得部４０１により取得された入力データと、ラベル取得部４０２により取得されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデル５１を生成する学習部４０３と、を備える機械学習装置４０を含んでもよい。
そうすることで、砥石選定装置３０は、被削材の材質、研削条件、研削機械等毎に、砥石を選定するためのファイルを用意する必要がなくなる。
【００７３】
（５）ネットワーク６０を介して研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）と接続される場合、学習済みモデル５１を、複数の研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）の各々に対して利用してもよい。
そうすることで、新たな研削機械が接続されても学習済みモデル５１を適用することができる。
【００７４】
（６）本開示の砥石選定装置３０Ａは、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定装置であって、当該研削加工に係る研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力部３１１と、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル５１Ａと、学習済みモデル５１Ａを用いて、入力部３１１により入力された研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力部３１２と、を備える。
この砥石選定装置３０Ａによれば、研削機械２１の振動データを研削条件に含めて構築された学習済みモデル５１Ａを用いることにより、研削機械２１に依存することなく、研削対象のワーク６１の研削条件に応じて最適な砥石を特定することができる。
【００７５】
（７）出力部３１２により当該研削加工に係る研削条件と適切な組合せとなる砥石に関する砥石情報が複数出力された場合、砥石情報に含まれる１つの要素を判定基準とし、判定基準に基づいて、複数の砥石から、最適な砥石を選択する選択部３０３をさらに備えてもよい。
そうすることで、砥石選定装置３０Ａは、砥石の寿命消費を抑えたり、ワークの面品位を向上させたり等の要望に応じた最適な砥石の選択が可能となる。
【００７６】
（８）出力部３１２により当該研削加工に係る研削条件と適切な組合せとなる砥石に関する砥石情報が複数出力された場合、砥石情報に含まれる複数の要素を重み付け加算して評価値を算出し、複数の砥石のうち、前記評価値が最も高い砥石を最適な砥石として選択する選択部３０３をさらに備えてもよい。
そうすることで、砥石選定装置３０Ａは、重み付け行って判断することにより、砥石の寿命消費の抑制や、研削面の品位等を総合的に判断して最適な砥石を選択することができる。
【００７７】
（９）任意の研削機械による研削加工における研削対象のワークに対する、少なくともワークの形状、及び研削機械の振動を示す振動データを含む研削条件を含む入力データを取得する入力データ取得部４０１と、研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すラベルデータとして取得するラベル取得部４０２と、入力データ取得部４０１により取得された入力データと、ラベル取得部４０２により取得されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデル５１Ａを生成する学習部４０３と、を備える機械学習装置４０Ａを含んでもよい。
そうすることで、砥石選定装置３０Ａは、被削材の材質、研削条件、研削機械等毎に、砥石を選定するためのファイルを用意する必要がなくなる。
【００７８】
（１０）  ネットワーク６０を介して研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）と接続される場合、学習済みモデル５１Ａを、複数の研削機械２１Ａ（１）−２１Ａ（ｎ）の各々に対して利用してもよい。
そうすることで、新たな研削機械が接続されても学習済みモデル５１Ａを適用することができる。
【００７９】
（１１）本開示の砥石選定方法は、コンピュータにより実現される、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定方法であって、当該研削加工に係る研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件と、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報と、を入力する入力ステップと、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む任意の研削条件と、任意の砥石に関する砥石情報とを入力データとし、研削条件と砥石に関する砥石情報との組合せが適切な組合せであるか又は不適切な組合せであるか、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより、教師あり学習を行って取得された学習済みモデル５１を用いて、入力ステップにおいて入力された、当該研削加工で用いる砥石の候補となる１つ以上の砥石に関する砥石情報のうち、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石候補を判定する判定ステップと、を備える。
この砥石選定方法によれば、（１）と同様の効果を奏することができる。
【００８０】
（１２）本開示の砥石選定方法は、コンピュータにより実現される、研削機械２１による研削加工に先立って、当該研削加工で用いる砥石を選定する砥石選定方法であって、当該研削加工に係る研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む研削条件を入力する入力ステップと、予め、任意の研削機械による研削加工における研削対象のワーク６１に対する、少なくともワーク６１の形状、及び研削機械２１の振動を示す振動データを含む任意の研削条件を入力データとし、研削条件に対して適切な、砥石に関する砥石情報を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル５１Ａを用いて、入力ステップにおいて入力された研削条件から、当該研削加工に係る研削条件との組合せが適切な組合せとなる、砥石に関する砥石情報を出力する出力ステップと、を備える。
この砥石選定方法によれば、（６）と同様の効果を奏することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１１  制御装置
２１  研削機械
３０，３０Ａ  砥石選定装置
４０，４０Ａ  機械学習装置
３０１，３１１  入力部
３０２  判定部
３０３，３１３  選択部
３１２  出力部
４０１，４１１  入力データ取得部
４０２，４１２  ラベル取得部
４０３，４１３  学習部
５１，５１Ａ  学習済みモデル
【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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