(57)【要約】【課題】集光光学系を有するレーザ加工機の焦点位置ずれの補正精度を向上させる。【解決手段】機械学習装置１０は、データ取得部３４と学習部３６とを備える。データ取得部３４は、レーザ加工機に与えられる集光光学系の焦点位置指令のデータＤ１と、当該焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器からレーザ光が出力されたときに検出される光の物理量の検出データＤ２とを、学習データセットＤＳとして取得する。学習部３６は、学習データセットＤＳを用いて、検出された光の物理量と、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係との、相関性を表す学習モデルＭを生成する。加工工程の実行時には、学習時と同様にして光の物理量を検出することで、その検出値と学習モデルＭとから、被加工物と実効的集光位置との加工工程実行時の位置関係を、加工条件や被加工物の違いも考慮したうえで推定できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
集光光学系を有するレーザ加工機で被加工物を加工するときの、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を学習する機械学習装置であって、
前記レーザ加工機に与えられる前記集光光学系の焦点位置指令のデータと、前記焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器からレーザ光が出力されたときに検出される光の物理量の検出データとを、学習データセットとして取得するデータ取得部と、
前記学習データセットを用いて、前記物理量と前記位置関係との相関性を表す学習モデルを生成する学習部と、
を備える機械学習装置。
【請求項２】
前記物理量は、被加工物に照射された前記レーザ光の反射光の光強度、又は被加工物への前記レーザ光の照射により発生する発生光の光強度である、請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記焦点位置指令のデータを教師データとして、前記検出データと前記教師データとの相関性を求めることにより前記学習モデルを生成する、請求項１又は２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記データ取得部は、所定時間に渡って検出された前記光の時系列データを前記検出データとして取得する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記学習部は、前記時系列データに対して正規化、平滑化、フーリエ変換、関数近似及び微分のうちいずれかの処理を行ったデータを前記検出データとして用いる、請求項４に記載の機械学習装置。
【請求項６】
前記データ取得部は、前記光における複数の異なる部位で検出された複数のデータを前記検出データとして取得する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の機械学習装置。
【請求項７】
前記データ取得部は、予め定めた波長の前記光において検出されたデータを前記検出データとして取得する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の機械学習装置。
【請求項８】
レーザ発振器、該レーザ発振器が出力したレーザ光を集光する集光光学系、及び該集光光学系の焦点位置を移動制御する焦点位置制御部を備えるレーザ加工機と、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の機械学習装置と、
焦点位置指令を含む加工指令に従って前記レーザ発振器から前記レーザ光が出力されたときに感知される光の物理量を検出する光検出器と、
前記学習部が生成した前記学習モデルと前記光検出器が検出した前記物理量とを用いて、被加工物を加工する間の被加工物と前記集光光学系の実効的集光位置との位置関係を推定する位置関係推定部と、
前記位置関係推定部が推定した前記位置関係に基づいて、前記レーザ加工機に与えられる前記焦点位置指令を補正する位置指令補正部と、
を備えるレーザ加工システム。
【請求項９】
前記位置関係推定部が前記位置関係を推定したときの前記焦点位置指令と前記実効的集光位置との差が、予め定めた閾値を超えるときに、報知動作を行う報知部をさらに備える、請求項８に記載のレーザ加工システム。
【請求項１０】
前記報知部と前記レーザ加工機の周辺機器との通信を確立するネットワークをさらに備える、請求項９に記載のレーザ加工システム。
【請求項１１】
被加工物の加工用の指令値よりも低エネルギーとなる学習用又は推定用の指令値を前記加工指令として前記レーザ発振器に与える指令部をさらに備える、請求項８〜１０のいずれか１項に記載のレーザ加工システム。
【請求項１２】
前記焦点位置制御部は、前記指令部が前記学習用又は推定用の指令値を前記レーザ発振器に与える間、前記集光光学系の焦点位置を移動させる、請求項１１に記載のレーザ加工システム。
【請求項１３】
集光光学系を有するレーザ加工機で被加工物を加工するときの、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を学習する機械学習方法であって、
プロセッサが、
前記レーザ加工機に与えられる前記集光光学系の焦点位置指令のデータと、前記焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器からレーザ光が出力されたときに検出される光の物理量の検出データとを、学習データセットとして取得し、
前記学習データセットを用いて、前記物理量と前記位置関係との相関性を表す学習モデルを生成する、
機械学習方法。
【請求項１４】
前記学習データセットを取得する前に前記レーザ加工機で被加工物の表面を予め加工し、加工した該表面に対して前記レーザ光を照射したときの前記検出データを用いて前記学習モデルを生成する、請求項１３に記載の機械学習方法。
【請求項１５】
形状、表面状態、材質又は温度が異なる複数種類の被加工物を用いて前記学習モデルを生成する、請求項１３又は１４に記載の機械学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーザ加工機の焦点位置ずれを学習する機械学習装置及び機械学習方法に関する。本発明はまた、焦点位置ずれを補正するレーザ加工システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
レンズ、ミラー、保護窓等の集光光学系を有するレーザ加工機において、レーザ光照射に伴う熱等の外乱により集光光学系の焦点距離が変化し、現実に集光したレーザ光の集光点の位置（本願で集光光学系の実効的集光位置と称する）が、計算で求められる設計上の焦点の位置（本願で集光光学系の焦点位置と称する）からずれる場合がある。加工工程の実行に際して集光光学系の実効的集光位置が焦点位置からずれていると、被加工物と実効的集光位置との位置関係が加工プログラムで定めた目標位置関係から乖離し、レーザ加工の品質に影響を及ぼすことが懸念される。
【０００３】
レーザ加工機における実効的集光位置の焦点位置からのずれ（本願で焦点位置ずれと称する）を補正する技術は従来知られている（例えば特許文献１〜３参照）。
【０００４】
特許文献１には、「被加工面（４ａ）上のレーザ光（３）の光径又は光面積を求め、上記光径又は光面積が所定の基準値からずれている場合は、レーザ光（３）の焦点位置が基準となる設定位置からずれているとして、そのずれ量に応じて、レーザヘッド（２）と被加工物（４）とを相対移動させる」、「上記被加工面１４ａ上に照射されたレーザ光１３をカメラ１６によって撮影し、この撮影されたレーザ光１３がカメラ画面のどの位置に写し出されているかによって、上記作動距離と焦点距離とのずれ、すなわちレーザ照射位置と焦点位置とのずれを検出し、これを基に作動距離を制御するように構成している。」と記載されている。
【０００５】
特許文献２には、「レーザ加工機のレーザ発振器５５０から出力したレーザ光線は、出力鏡５６０を経てミラー５７０に反射され、レーザ加工工具６０に導入される。加工レンズ６２で集光されたレーザ光線は、反射板Ｍ１で反射され、反射光検出装置５８０で検知される。反射光の出力と加工レンズ６２の汚れによる、焦点位置の変化とを検知することにより焦点の自動調整が達成される。」と記載されている。
【０００６】
特許文献３には、「小開口を有する測定基準面に対して、前記小開口をレーザ光軸が通過するように加工ヘッドを位置させ、前記測定基準面またはその前側もしくは後側に焦点を合わせてレーザを照射し、前記測定基準面の前記小開口の周囲の少なくとも一部から放射される放射光のレベルを測定し、その測定値から焦点シフト量を求め、前記レーザの焦点位置を補正する」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２３９７６８号公報（請求項１、段落０００３）
【特許文献２】特開２００５−３３４９２８号公報（要約）
【特許文献３】特開２０１６−００２５８０号公報（請求項１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
集光光学系を有するレーザ加工機で被加工物を加工するときの、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を、加工条件や被加工物の違いも考慮したうえで推定できるようにすることで、レーザ加工機の焦点位置ずれの補正精度を向上させる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様は、集光光学系を有するレーザ加工機で被加工物を加工するときの、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を学習する機械学習装置であって、レーザ加工機に与えられる集光光学系の焦点位置指令のデータと、焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器からレーザ光が出力されたときに検出される光の物理量の検出データとを、学習データセットとして取得するデータ取得部と、学習データセットを用いて、光の物理量と位置関係との相関性を表す学習モデルを生成する学習部と、を備える機械学習装置である。
【００１０】
本開示の他の態様は、レーザ発振器、レーザ発振器が出力したレーザ光を集光する集光光学系、及び集光光学系の焦点位置を移動制御する焦点位置制御部を備えるレーザ加工機と、上記一態様による機械学習装置と、焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器からレーザ光が出力されたときに感知される光の物理量を検出する光検出器と、学習部が生成した学習モデルと光検出器が検出した光の物理量とを用いて、被加工物を加工する間の被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を推定する位置関係推定部と、位置関係推定部が推定した位置関係に基づいて、レーザ加工機に与えられる焦点位置指令を補正する位置指令補正部と、を備えるレーザ加工システムである。
【００１１】
本開示のさらに他の態様は、集光光学系を有するレーザ加工機で被加工物を加工するときの、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を学習する機械学習方法であって、プロセッサが、レーザ加工機に与えられる集光光学系の焦点位置指令のデータと、焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器からレーザ光が出力されたときに検出される光の物理量の検出データとを、学習データセットとして取得し、学習データセットを用いて、光の物理量と位置関係との相関性を表す学習モデルを生成する、機械学習方法である。
【発明の効果】
【００１２】
一態様に係る機械学習装置によれば、集光光学系を有するレーザ加工機で被加工物を加工するときの、被加工物と集光光学系の実効的集光位置との位置関係を、加工条件や被加工物の違いに応じて検出される光の物理量と関連付けて学習できる。加工工程の実行に際しては、学習時と同様にして光の物理量を検出することで、その検出値と学習部が生成した学習モデルとから、被加工物と実効的集光位置との光検出時（つまり加工工程実行時）の位置関係を、加工条件や被加工物の違いも考慮したうえで推定できる。
【００１３】
他の態様に係るレーザ加工システムによれば、加工工程の実行に際して、位置関係推定部が推定した位置関係に基づいて位置指令補正部が焦点位置指令を補正するから、機械学習装置による上記効果と相乗して、レーザ加工機の焦点位置ずれの補正精度を向上させることができる。その結果、レーザ加工機によるレーザ加工の品質の劣化が防止され、また集光光学系の構成部品の寿命が延長される。
【００１４】
さらに他の態様に係る機械学習方法によれば、機械学習装置による上記効果と同等の効果が生じる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一実施形態による機械学習装置を示す機能ブロック図である。
【図２】レーザ加工システムの全体構成を概略で示す図である。
【図３】一実施形態による機械学習方法を示すフローチャートである。
【図４】他の実施形態による機械学習装置を示す機能ブロック図である。
【図５Ａ】光検出データの一例を示す図である。
【図５Ｂ】光検出データの他の例を示す図である。
【図５Ｃ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図５Ｄ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図５Ｅ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図６Ａ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図６Ｂ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図６Ｃ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図６Ｄ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図６Ｅ】光検出データのさらに他の例を示す図である。
【図７Ａ】ニューロンを説明する図である。
【図７Ｂ】ニューラルネットワークを説明する図である。
【図８】一実施形態によるレーザ加工システムを示す機能ブロック図である。
【図９】他の実施形態によるレーザ加工システムを示す機能ブロック図である。
【図１０】さらに他の実施形態によるレーザ加工システムを示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して本開示の実施の形態を説明する。全図面に渡り、対応する構成要素には共通の参照符号を付す。
【００１７】
図１は、一実施形態による機械学習装置１０を機能ブロックで示す。図２は、機械学習装置１０を備えるレーザ加工システム１２の全体構成を概略で示す。まず図２を参照して、レーザ加工システム１２の基本的な構成を説明する。
【００１８】
レーザ加工システム１２は、機械学習装置１０と、レーザ加工機１４と、光検出器１６とを備える。レーザ加工機１４は、レーザ発振器１８と、レーザ発振器１８が出力したレーザ光Ｌを集光する集光光学系２０と、レーザ発振器１８を発振制御するとともに集光光学系２０の焦点位置を被加工物Ｗに対して移動制御する制御装置２２と、制御装置２２からの指令により集光光学系２０と被加工物Ｗとを相対的に移動させる駆動機構２４とを備える。レーザ加工機１４はさらに、集光光学系２０を収容する加工ヘッド、加工ヘッドにアシストガスを供給するガス供給機構、被加工物Ｗを搭載するワークテーブル等の、図示しない構成要素を備えることができる。
【００１９】
レーザ発振器１８は、例えばファイバレーザ方式の共振部（図示せず）を備える。共振部で増幅されたレーザ光Ｌは、例えば光ファイバからなる伝送手段２６を介して加工ヘッドに導入される。なおレーザ発振器１８は、ＣＯ２レーザ等の様々な発振方式を採用でき、また伝送手段２６は、導光管や反射鏡等を用いた様々な構成を有することができる。
【００２０】
集光光学系２０は、加工ヘッドに内蔵されるレンズ２８及び保護窓３０を含む。伝送手段２６が光ファイバからなる場合、集光光学系２０は、光ファイバの末端に取り付けられるコリメータ等の光学部品３２をさらに含む。伝送手段２６としての反射鏡等も集光光学系２０の一部と見なすことができる。
【００２１】
駆動機構２４は、例えば加工ヘッドとワークテーブルとを、被加工物Ｗの表面に沿った方向へ相対移動させたり、互いに接近及び離反する方向へ択一的に移動させたりすることができる。また駆動機構２４は、加工ヘッド内で集光光学系２０の例えばレンズ２８を移動させることもできる。駆動機構２４は例えば、直交３軸座標系における少なくとも３個の制御軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）を有することができる。この場合、個々の制御軸は、集光光学系２０（又は加工ヘッド）と被加工物Ｗ（又はワークテーブル）とのいずれか一方又は双方に設定できる。
【００２２】
制御装置２２は、例えば数値制御装置の構成を有する。制御装置２２は、与えられた加工プログラムＰを解釈して、レーザ発振器１８や駆動機構２４等の制御対象に指令を送り、レーザ発振器１８に所望の発振条件（出力、周波数、パルス幅等）でレーザ光を発振させたり、集光光学系２０を所望の作動条件（焦点位置、集光径、加工速度、アシストガス圧等）で作動させたりすることができる。制御装置２２は例えば、直交３軸座標系における焦点位置指令により、駆動機構２４の少なくとも３個の制御軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）をそれぞれに動作させることで、集光光学系２０の焦点と被加工物Ｗの表面とを３次元的に相対移動させることができる。また焦点位置指令は、被加工物Ｗに対する相対位置の指令値であることができ、或いは任意の位置に原点を定義した絶対位置の指令値であることができる。
【００２３】
光検出器１６は、レーザ発振器１８から出力されたレーザ光Ｌが集光光学系２０を通して被加工物Ｗに照射されたときに、レーザ加工機１４及び被加工物Ｗを含む加工環境において感知される光を検出する。光検出器１６の検出対象となる光は、被加工物Ｗに照射されたレーザ光Ｌの反射光であることができ、また被加工物Ｗへのレーザ光Ｌの照射により発生する発生光（例えばプラズマ、熱放射等）であることができる。光検出器２６が測定する光の物理量Ｑは、放射束（Ｗ）、放射エネルギー（Ｊ）、光量（ｌｍ・ｓ）、照度（Ｗ／ｍ２）等で表される光強度であることができ、また光周波数の関数としてのスペクトル（光強度分布）であることができる。光検出器１６がレーザ光Ｌの反射光を検出する構成では、光検出器１６は例えば、レーザ発振器１８を保護する目的でレーザ加工機１４に装備されている反射光センサを流用することができる。
【００２４】
レーザ加工機１４では、レーザ光照射に伴う熱等の外乱により集光光学系２０の焦点距離が変化し、集光光学系２０の現実の実効的集光位置Ｆが設計上の焦点位置からずれる場合がある。加工工程の実行に際して集光光学系２０の実効的集光位置が焦点位置からずれていると、被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒが加工プログラムＰで定めた目標位置関係から乖離し、レーザ加工の品質に影響を及ぼすことが懸念される。
【００２５】
機械学習装置１０は、集光光学系２０を有するレーザ加工機１４で被加工物Ｗを加工するときの、被加工物Ｗと集光光学系２０の実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒを、いわゆる機械学習により自ら学習するものであって、種々の学習アルゴリズムを定義するソフトウェアを実行するための、電算機のプロセッサ（例えば中央処理装置（ＣＰＵ））等のハードウェアを備える。機械学習装置１０が学習する位置関係Ｒは、レーザ加工機１４の焦点位置ずれの現在状態を表す指標に相当する。この位置関係Ｒを光の物理量Ｑと関連付けた学習モデルＭを機械学習装置１０が生成することで、加工工程の実行に際して学習モデルＭに基づき焦点位置ずれを高精度に推定、補正することが可能になる。以下、図１及び図２を参照して機械学習装置１０の構成を説明する。
【００２６】
図１に機能ブロックで示すように、機械学習装置１０は、レーザ加工機１４に与えられる集光光学系２０の焦点位置指令のデータＤ１と、当該焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器１８からレーザ光Ｌが出力されたときに検出される光の物理量Ｑの検出データＤ２とを、学習データセットＤＳとして取得するデータ取得部３４と、学習データセットＤＳを用いて、検出された光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性を表す学習モデルＭを生成する学習部３６とを備える。機械学習装置１０はパーソナルコンピュータ等の電算機の構成を有することができる。或いは前述した制御装置２２に機械学習装置１０を組み込むこともできる。
【００２７】
データ取得部３４は、例えば電算機のプロセッサ（その一機能）として構成でき、或いは、例えば電算機のプロセッサを機能させるためのプログラム（その一部）として構成できる。データ取得部３４が取得する学習データセットＤＳのうち、焦点位置指令のデータＤ１（以下、焦点位置指令データＤ１とも称する）は、制御装置２２に与えられる加工プログラムＰから取得される。焦点位置指令データＤ１は、焦点位置ずれを生じていないと想定される集光光学系２０を備えたレーザ加工機１４に対して指令される焦点位置（相対位置又は絶対位置）の指令値に相当する。
【００２８】
また学習データセットＤＳのうち、光の物理量Ｑの検出データＤ２（以下、光検出データＤ２とも称する）は、焦点位置指令データＤ１の焦点位置指令を含む加工指令の下でレーザ光Ｌが被加工物Ｗに照射されたときに加工環境において感知される光の実測値として、光検出器１６から取得される。光検出データＤ２は、加工プログラムＰで指令されるレーザ発振器１８の発振条件（出力、周波数、パルス幅等）、集光光学系２０の作動条件（焦点位置、集光径、加工速度、アシストガス圧等）といった加工条件の違いや、被加工物Ｗの種類（形状、表面状態、材質、温度等）の違いに応じた、様々に異なる値（物理量Ｑ）として光検出器１６から取得される。
【００２９】
学習部３６は、例えば電算機のプロセッサ（その一機能）として構成でき、或いは、例えば電算機のプロセッサを機能させるためのプログラム（その一部）として構成できる。学習部３６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、被加工物Ｗと集光光学系２０の実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒを学習するための演算処理を行う。
【００３０】
前述したように、データ取得部３４が取得する光検出データＤ２は、焦点位置を含む加工条件や被加工物Ｗの種類に応じた光の物理量Ｑを表すものである。特に、焦点位置指令データＤ１と光検出データＤ２とは、線形的な相関性を有すると考えられている。また焦点位置以外の加工条件や被加工物Ｗの種類も、光検出データＤ２と何らかの相関性を有することが想定される。学習部３６は、焦点位置指令データＤ１と、当該焦点位置指令に呼応して検出された光検出データＤ２とから、両データＤ１、Ｄ２の相関性を学習する。この学習サイクルを、多種多様な加工条件の下で多種多様な被加工物Ｗに対し反復実行することにより、学習部３６は、光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性を表す学習モデルＭを生成することができる。
【００３１】
例えば、材質や寸法が同一の被加工物Ｗに対して同一の加工条件でレーザ光を照射した場合であっても、被加工物Ｗの被照射面の形状や状態や温度が異なると、検出される光の物理量Ｑも異なるものとなる。また実質的に同一種類の被加工物Ｗに対し様々に異なる加工条件でレーザ光Ｌを照射すると、焦点位置が同じであっても様々に異なる光の物理量Ｑが検出される。したがって、形状、表面状態、材質、温度等が異なる複数種類の被加工物Ｗに対してレーザ発振器１８の発振条件や集光光学系１４の作動条件が様々に異なる複数の加工条件でレーザ光Ｌを照射して取得された多種多様な学習データセットＤＳを用いることで、信頼性の高い学習モデルＭを生成することが可能になる。
【００３２】
仮に学習開始時に光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性が実質的に未知であったとしても、学習部３６は、学習を進めるに従い徐々に相関性を解釈する。光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性が、ある程度信頼できる水準まで解釈されると、学習部３６が生成する学習モデルＭは、現在状態の（つまり熱等の外乱により焦点距離が変化している可能性の有る）集光光学系２０を備えたレーザ加工機１４に対して、加工プログラムＰで指令される焦点位置の現在状態の（つまり補正前の）指令値を、どの程度補正するべきかという行動の選択を行うために使用できるものとなる。つまり学習部１６は、学習アルゴリズムの進行に伴い、光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性を表す学習モデルＭを、最適解に徐々に近づけることができる。なお、焦点位置指令データＤ１が相対位置の指令値であるか絶対位置の指令値であるかに関わらず、学習部３６が学習する位置関係Ｒは、被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの相対位置で表現されるものであってもよいし、実効的集光位置Ｆの絶対位置で表現されるものであってもよい。
【００３３】
図３は、機械学習装置１０が実行する一実施形態による機械学習方法をフローチャートで示す。図示の学習フローでは、ステップＳ１で、形状、表面状態、材質、温度等の現在状態が異なる複数種類の被加工物Ｗから、学習対象とする被加工物Ｗを選択する。選択する被加工物Ｗは、加工工程の実行により現実にレーザ加工される被加工物Ｗでもよいし、学習用に別途用意した被加工物Ｗでもよい。ステップＳ２で、レーザ加工機１４が対応可能な加工条件（レーザ発振器１８の発振条件、集光光学系２０の作動条件）を満たす様々な加工指令から、学習対象の被加工物Ｗをレーザ加工するための加工指令を選択する。選択する加工指令は、加工工程の実行により被加工物Ｗを現実にレーザ加工するための加工指令でもよいし、学習用に別途用意した加工指令でもよい。ステップＳ１及びＳ２の選択行為は、レーザ加工システム１２で機械学習装置１０により学習を行う操作者が随意に行うことができる。
【００３４】
選択した加工指令に従い、ステップＳ３で、レーザ発振器１８にレーザ光Ｌを発振させ、集光光学系２０を通して学習対象の被加工物Ｗにレーザ光Ｌを照射させる。ステップＳ３は、レーザ加工システム１２の操作者が、学習対象の被加工物Ｗをワークテーブルに載置し、選択した加工指令を記述する加工プログラムＰを制御装置２２に与えることで実行される。ステップＳ４で、レーザ加工機１４に与えられる集光光学系２０の焦点位置指令のデータＤ１と、焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器１８からレーザ光が出力されたときに検出される光の物理量Ｑの検出データＤ２とを、学習データセットＤＳとして取得する。ステップＳ４では、機械学習装置１０のデータ取得部３４が、加工プログラムＰから焦点位置指令データＤ１を取得するとともに、光検出器１６から光検出データＤ２を取得する。
【００３５】
取得した学習データセットＤＳを用いて、ステップＳ５で、光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性を表す学習モデルＭを生成する。ステップＳ５では、機械学習装置１０の学習部３６が、学習アルゴリズムに従い焦点位置指令データＤ１と光検出データＤ２との相関性を学習し、その結果として学習モデルＭを生成する。ステップＳ６で、学習モデルＭを生成するための学習データセットＤＳが充足しているか否か、すなわち学習モデルＭが信頼水準に到達しているか否かを、操作者が判断する。学習データセットＤＳが充足していると判断した場合、学習フローを終了する。
【００３６】
学習データセットＤＳが充足していないと判断した場合、ステップＳ７で、加工指令を変更するか否かを操作者が判断する。加工指令を変更すると判断した場合、ステップＳ２に戻り、前回とは別の加工指令を選択して、以降の学習フローを継続する。加工指令を変更しないと判断した場合、ステップＳ８で、被加工物Ｗを変更するか否かを操作者が判断する。被加工物Ｗを変更すると判断した場合、ステップＳ１に戻り、前回とは別の被加工物Ｗを選択して、以降の学習フローを継続する。被加工物Ｗを変更しないと判断した場合は、学習モデルＭが信頼水準に到達していない状態で学習フローを終了する。
【００３７】
上記学習フローは少なくとも、複数の異なる焦点位置指令データＤ１を含む複数の異なる学習データセットＤＳを用いて実行される。異なる焦点位置指令データＤ１の個数又は位置間ピッチは、学習モデルＭの要求される信頼性（精度及び確度）に応じて設定される。個々の焦点位置指令データＤ１に組み合わされる光検出データＤ２の個数（焦点位置以外の加工条件や被加工物Ｗの違いに応じたもの）は、学習モデルＭの要求される信頼性に加え、学習に許容される時間やコストを考慮して決定される。
【００３８】
上記したように、機械学習装置１０によれば、集光光学系２０を有するレーザ加工機１４で被加工物Ｗを加工するときの、被加工物Ｗと集光光学系２０の実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒを、加工条件や被加工物Ｗの違いに応じて検出される光の物理量Ｑと関連付けて学習できる。加工工程の実行に際しては、学習時と同様にして光の物理量Ｑを検出することで、その検出値と学習部３６が生成した学習モデルＭとから、被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの光検出時（つまり加工工程実行時）の位置関係Ｒを、加工条件や被加工物Ｗの違いも考慮したうえで推定できる。したがって、レーザ光照射に伴う熱等の外乱に起因して集光光学系２０に焦点位置ずれが生じている場合、学習モデルＭから推定した位置関係Ｒに基づいて、焦点位置ずれを相殺するように、加工工程における焦点位置指令を補正することができる。焦点位置指令を適正に補正することができれば、レーザ加工機１４によるレーザ加工の品質の劣化が防止される。また、焦点位置ずれを解消して目標通りの実効的集光位置Ｆでレーザ加工を継続することで、集光光学系２０の構成部品（特にレンズや保護窓）の汚損や過熱を軽減でき、構成部品の寿命を延長できる。
【００３９】
加工工程の実行に際し、学習モデルＭを生成する際（つまり学習用）の加工指令（焦点位置指令を除く）と同じ加工指令で、学習用の被加工物Ｗと同じ被加工物Ｗを加工する場合は、学習モデルＭを用いることで、加工工程実行時の位置関係Ｒを正確に推定できる。現実の加工工程における加工指令や被加工物Ｗが学習用のものと異なる場合であっても、前述した学習フローの反復実行により学習モデルＭの信頼性を向上させることで、加工工程実行時の位置関係Ｒの推定が可能になる。
【００４０】
学習モデルＭの信頼性を向上させる方策の一つが、前述したように形状、表面状態、材質、温度等が異なる複数種類の被加工物Ｗを学習用に用いることである。他の方策として、学習データセットＤＳを取得する前にレーザ加工機１４で被加工物Ｗの表面を予め加工し、加工した表面に対してレーザ光Ｌを照射したときの光検出データＤ２を用いて学習モデルＭを生成することができる。この方策によれば、被加工物Ｗの表面状態を予め表面処理によって均一化することになるので、光検出データＤ２におけるノイズが低減されて学習モデルＭの信頼性が向上する。
【００４１】
学習モデルＭの信頼性を向上させるさらに他の方策として、多種多様な加工条件や被加工物Ｗを予めある程度類似した加工条件や被加工物Ｗにグループ分けして複数の条件グループを設定し、個々の条件グループで学習を実行することによりそれぞれに対応する複数種類の学習モデルＭを生成することができる。加工工程の実行に際しては、当該加工工程における加工条件や被加工物Ｗが属する条件グループに対応した学習モデルＭを、複数種類の学習モデルＭから選択して用いることで、加工工程実行時の位置関係Ｒを正確に推定できる。
【００４２】
上記構成を有する機械学習装置１０では、学習部３６が実行する学習方法は特に限定されず、例えば教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の、機械学習として公知の学習方法を採用できる。教師あり学習は、入力データとそれに対応する出力データ（一般に教師データやラベル等と呼称される）との既知の学習データセットが予め大量に与えられ、それら既知の学習データセットから入力データと出力データ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（機械学習装置１０では学習モデルＭ）を生成する手法である。これに対し、教師なし学習や強化学習は、入力と出力との関係が未知の状態から学習が開始される。
【００４３】
図４は、教師あり学習を実行する本開示の他の実施形態による機械学習装置４０を機能ブロックで示す。以下、図４及び図２を参照して機械学習装置４０の構成を説明する。なお機械学習装置４０は、学習方法として教師あり学習を実行する点以外は、前述した機械学習装置１０と同様の構成を有するものであって、対応する構成の説明を適宜省略する。
【００４４】
機械学習装置４０は、レーザ加工機１４に与えられる集光光学系２０の焦点位置指令のデータＤ１と、当該焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器１８からレーザ光Ｌが出力されたときに検出される光の物理量Ｑの検出データＤ２とを、学習データセットＤＳとして取得するデータ取得部４２と、学習データセットＤＳを用いて、検出された光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性を表す学習モデルＭを生成する学習部４４とを備える。学習部４４は、焦点位置指令データＤ１を教師データＤ１とする既知の学習データセットＤＳから、光検出データＤ２と教師データＤ１との相関性を学習する。この学習サイクルを多種多様な既知の学習データセットＤＳで反復実行することにより、学習モデルＭが生成される。
【００４５】
学習部４４は、現時点で生成されている学習モデルＭと、次に取得する既知の学習データセットＤＳから識別される教師データＤ１と光検出データＤ２との相関性特徴とを対比して、両者の誤差Ｅを計算する誤差計算部４６と、誤差Ｅを縮小するように学習モデルＭを更新するモデル更新部４８とを備える。学習部４４は、モデル更新部４８が学習モデルＭの更新を繰り返すことによって位置関係Ｒの学習を深化させ、生成する学習モデルＭの信頼性を向上させる。図３に示す学習フローでは、ステップＳ５で、学習部４４が学習モデルＭの更新を実行する。
【００４６】
教師あり学習を実行する機械学習装置４０によれば、前述した機械学習装置１０が生ずる効果に加えて、既知の学習データセットＤＳを用いることで学習効率が向上し、信頼性の高い学習モデルＭを迅速に生成できる効果が得られる。なお図２のレーザ加工システム１２は、機械学習装置１０に代えて機械学習装置４０を備えることができる。
【００４７】
機械学習装置４０は、教師あり学習の代わりに半教師あり学習を実行することもできる。半教師あり学習では、教師データＤ１と光検出データＤ２との既知の学習データセットＤＳに基づき、教師データＤ１とは異なる焦点位置指令データＤ１を別の光検出データＤ２に意図的に対応付けて、新たな学習データセットＤＳとする。予め用意する既知の学習データセットＤＳの数が少ない場合にも、位置関係Ｒの学習を深化させることができる。或いは、学習の初期段階は学習部４４が教師あり学習を実行し、学習がある程度進行した段階で、教師あり学習で得た学習モデルＭを初期値として学習部４４が教師なし学習や強化学習を実行するように構成することもできる。
【００４８】
機械学習装置１０、４０において、データ取得部３４、４２は、所定タイミングで検出された光の瞬時値のデータを光検出データＤ２として取得でき、また所定時間に渡って検出された光の時系列データを光検出データＤ２として取得できる。光検出データＤ２として光の時系列データを取得することで学習精度が向上する。
【００４９】
図５Ａ〜図５Ｅは、データ取得部３４、４２が取得する時系列データとしての光検出データＤ２を例示する。各図において、横軸は時間であり、縦軸は光強度である。また図５Ａ〜図５Ｅの検出データＤ２は、異なる焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）に対応して実測された光強度（光の物理量Ｑ）を表す。焦点位置以外の加工条件や被加工物Ｗの種類は同一である。例えば焦点位置指令が、被加工物Ｗの被照射面に対する焦点の相対位置の指令値である場合、個々の光検出データＤ２に対応する焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）は、図５Ａ：＋２．０ｍｍ、図５Ｂ：＋１．０ｍｍ、図５Ｃ：０．０ｍｍ、図５Ｄ：−１．０ｍｍ、図５Ｅ：−２．０ｍｍである。正の符号は、集光光学系２０から見て焦点位置が被加工物Ｗの被照射面の手前にあることを意味し、負の符号は、集光光学系２０から見て焦点位置が被加工物Ｗの被照射面よりも奥にあることを意味する。図５Ｃは、レーザ光Ｌが被加工物Ｗの被照射面で集光したときの検出データＤ２を示す。
【００５０】
図示のように、焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）と光検出データＤ２とは、１対１の線形的な相関性を有する。図５Ａ〜図５Ｅの光検出データＤ２を見比べると、所定時刻に検出された光の瞬時値のデータを光検出データＤ２として取得した場合は、両データＤ１、Ｄ２の１対１の相関性が不明瞭になる可能性が有る。これに対し、所定時間に渡る光の時系列データを光検出データＤ２として取得すれば、図５Ａ〜図５Ｅから理解されるように、焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）毎に光検出データＤ２の波形の違いが明らかであるから、両データＤ１、Ｄ２の１対１の相関性が明確に解釈される。その結果、学習部３６、４４による学習精度が向上し、信頼性の高い学習モデルＭを生成することが可能になる。
【００５１】
加工工程の実行に際し、被加工物Ｗにレーザ光Ｌを照射した結果としての光の物理量Ｑの検出データＤ２が、例えば図５Ａに示す光検出データＤ２と実質的に同じであった場合、光検出時（つまり加工工程実行時）の被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒは、＋２．０ｍｍ（相対位置）として推定される。このときの焦点位置指令が＋１．０ｍｍ（相対位置）であったとすると、その後の焦点位置指令を−１．０ｍｍだけ補正することで、加工行程中の実効的集光位置Ｆを焦点位置指令に正確に合致させることができる。
【００５２】
光検出データＤ２として光の時系列データを取得する場合、学習部３６、４４は、時系列データに対して正規化、平滑化、フーリエ変換、関数近似及び微分のうちいずれかの処理を行うことができる。このような前処理を行うことで、学習部３６、４４は学習に適した光検出データＤ２を用いて学習モデルＭを生成できるから、学習効率が向上する。
【００５３】
機械学習装置１０、４０において、データ取得部３４、４２は、レーザ光Ｌが被加工物Ｗに照射されたときに加工環境で感知される光における複数の異なる部位で検出された複数のデータを、光検出データＤ２として取得することができる。例えばレーザ加工システム１２において、複数の異なる位置に光検出器１６を設置して、被加工物Ｗに照射されたレーザ光Ｌの反射光や、被加工物Ｗへのレーザ光Ｌの照射により発生する発生光（プラズマ、熱放射等）を、異なる位置で同時に検出するように構成できる。同一の光の異なる部位を同時に検出した複数の光検出データＤ２を取得することで、学習精度が向上する。
【００５４】
図６Ａ〜図６Ｅは、データ取得部３４、４２が取得する時系列データとしての光検出データＤ２であって、同じ光を２箇所で同時に検出した検出データＤ２（各図の検出データ１及び２）を例示する。各図において、横軸は時間であり、縦軸は光強度である。また図６Ａ〜図６Ｅの光検出データＤ２は、異なる焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）に対応して実測された光強度（光の物理量Ｑ）を表す。焦点位置以外の加工条件や被加工物Ｗの種類は同一である。例えば焦点位置指令が、被加工物Ｗの被照射面に対する焦点の相対位置の指令値である場合、個々の光検出データＤ２（検出データ１及び２）に対応する焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）は、図６Ａ：−２．０ｍｍ、図６Ｂ：−１．０ｍｍ、図６Ｃ：０．０ｍｍ、図６Ｄ：＋１．０ｍｍ、図６Ｅ：＋２．０ｍｍである。正の符号は、集光光学系２０から見て焦点位置が被加工物Ｗの被照射面の手前にあることを意味し、負の符号は、集光光学系２０から見て焦点位置が被加工物Ｗの被照射面よりも奥にあることを意味する。図６Ｃは、レーザ光Ｌが被加工物Ｗの被照射面で集光したときの検出データＤ２を示す。
【００５５】
図示のように、焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）と光検出データＤ２（検出データ１及び２）とは、１対１の線形的な相関性を有する。図６Ａ〜図６Ｅの光検出データＤ２を見比べると、所定時刻に２箇所同時に検出された光の瞬時値のデータを光検出データＤ２（検出データ１及び２）として取得した場合であっても、両データＤ１、Ｄ２の１対１の相関性を解釈できる。さらに、所定時間に渡る２箇所同時検出の光の時系列データを光検出データＤ２（検出データ１及び２）として取得すれば、図６Ａ〜図６Ｅから理解されるように、焦点位置指令データＤ１（又は教師データＤ１）毎に光検出データＤ２の波形の違いが明らかであるだけでなく、２箇所で同時に検出した光検出データＤ２（検出データ１及び２）同士の波形の違いも明らかであるから、両データＤ１、Ｄ２の１対１の相関性が、１箇所検出の図５Ａ〜図５Ｅの光検出データＤ２よりも一層明確に解釈される。その結果、学習部３６、４４による学習精度が向上し、信頼性の高い学習モデルＭを生成することが可能になる。同じ光における同時検出部位の数が増えるほど学習精度の向上が期待される。
【００５６】
加工工程の実行に際しては、被加工物Ｗにレーザ光Ｌを照射したときに学習時と同様に２箇所同時に検出した光の物理量Ｑの検出データＤ２が、例えば図６Ａに示す光検出データＤ２と実質的に同じであった場合、光検出時（つまり加工工程実行時）の被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒは、−２．０ｍｍ（相対位置）として推定される。このときの焦点位置指令が０．０ｍｍ（相対位置）であったとすると、その後の焦点位置指令を＋２．０ｍｍだけ補正することで、加工行程中の実効的集光位置Ｆを焦点位置指令に正確に合致させることができる。
【００５７】
機械学習装置１０、４０において、データ取得部３４、４２は、予め定めた波長の光において検出されたデータを光検出データＤ２として取得することができる。例えばレーザ加工システム１２において、光検出器１６が、被加工物Ｗに照射されたレーザ光Ｌの反射光と被加工物Ｗへのレーザ光Ｌの照射により発生する発生光（プラズマ、熱放射等）との双方を同時に検出可能な位置に配置されている場合、光検出器１６に、反射光及び発生光（プラズマ、熱放射等）のいずれかの光だけを透過する光学フィルタを付設することができる。学習に用いる光検出データＤ２を反射光及び発生光（プラズマ、熱放射等）のうちいずれかのみに限定することで、学習効率及び学習モデルＭの信頼性が向上する。
【００５８】
機械学習装置１０、４０において、学習部３６、４４が教師あり学習等の手法で学習を進める際には、決定木、ニューラルネットワーク等の公知の学習アルゴリズムを用いることができる。図７Ａは、ニューロンのモデルを模式的に示す。図７Ｂは、図７Ａに示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークのモデルを模式的に示す。ニューラルネットワークは、例えば、ニューロンのモデルを模した演算装置や記憶装置等によって構成できる。
【００５９】
図７Ａに示すニューロンは、複数の入力ｘ（図では例として入力ｘ１〜ｘ３）に対し結果ｙを出力する。個々の入力ｘ（ｘ１、ｘ２、ｘ３）にはそれぞれに重みｗ（ｗ１、ｗ２、ｗ３）が乗算される。図７Ｂに示す三層のニューラルネットワークは、左側から複数の入力ｘ（図では例として入力ｘ１〜入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（図では例として結果ｙ１〜結果ｙ３）が出力される。図示の例では、入力ｘ１、ｘ２、ｘ３のそれぞれに対応の重み（総称してＷ１で表す）が乗算されて、個々の入力ｘ１、ｘ２、ｘ３がいずれも３つのニューロンＮ１１、Ｎ１２、Ｎ１３に入力されている。
【００６０】
図７Ｂでは、ニューロンＮ１１〜Ｎ１３の各々の出力を、総称してＺ１で表す。Ｚ１は、入力ベクトルの特徴量を抽出した特徴ベクトルと見なすことができる。図示の例では、特徴ベクトルＺ１のそれぞれに対応の重み（総称してＷ２で表す）が乗算されて、個々の特徴ベクトルＺ１がいずれも２つのニューロンＮ２１、Ｎ２２に入力されている。特徴ベクトルＺ１は、重みＷ１と重みＷ２との間の特徴を表す。また図７Ｂでは、ニューロンＮ２１〜Ｎ２２の各々の出力を、総称してＺ２で表す。Ｚ２は、特徴ベクトルＺ１の特徴量を抽出した特徴ベクトルと見なすことができる。図示の例では、特徴ベクトルＺ２のそれぞれに対応の重み（総称してＷ３で表す）が乗算されて、個々の特徴ベクトルＺ２がいずれも３つのニューロンＮ３１、Ｎ３２、Ｎ３３に入力されている。特徴ベクトルＺ２は、重みＷ２と重みＷ３との間の特徴を表す。最後にニューロンＮ３１〜Ｎ３３は、それぞれ結果ｙ１〜ｙ３を出力する。機械学習装置１０、４０においては、学習データセットＤＳを入力ｘとして、学習部３６、４４が上記したニューラルネットワークに従う多層構造の演算を行うことで、学習モデルＭ（結果ｙ）を出力することができる。
【００６１】
図８は、一実施形態によるレーザ加工システム５０を機能ブロックで示す。レーザ加工システム５０は、基本的構成として図２のレーザ加工システム１２と同様の構成を有するものであって、対応する構成要素には共通する参照符号を付してその説明を適宜省略する。
【００６２】
レーザ加工システム５０は、機械学習装置１０と、レーザ加工機１４と、光検出器１６とを備える。レーザ加工機１４は、レーザ発振器１８と、レーザ発振器１８が出力したレーザ光Ｌを集光する集光光学系２０と、集光光学系２０の焦点位置を被加工物Ｗに対して移動制御する焦点位置制御部５２とを備える。焦点位置制御部５２は、その機能の点で、前述したレーザ加工システム１２が有する制御装置２２と駆動機構２４とを統合したものに相当する。光検出器１６は、焦点位置指令を含む加工指令に従ってレーザ発振器１８からレーザ光が出力されたときに加工環境において感知される光の物理量Ｑを検出する。機械学習装置１０が学習を行う際には、前述したように、データ取得部３４が焦点位置制御部５２から焦点位置指令のデータＤ１を取得するとともに光検出器１６から光の物理量Ｑの検出データＤ２を取得し、学習部３６がそれらデータＤ１及びＤ２を含む学習データセットＤＳを用いて光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性を表す学習モデルＭを生成する。
【００６３】
レーザ加工システム５０はさらに、学習部３６が生成した学習モデルＭと光検出器１６が検出した光の物理量Ｑとを用いて、被加工物Ｗを加工する間の被加工物Ｗと集光光学系２０の実効的集光位置Ｆ（図２）との位置関係Ｒを推定する位置関係推定部５４と、位置関係推定部５４が推定した位置関係Ｒに基づいて、レーザ加工機１４に与えられる焦点位置指令を補正する位置指令補正部５６とを備える。
【００６４】
位置関係推定部５４は、例えば電算機のプロセッサ（その一機能）として構成でき、或いは、例えば電算機のプロセッサを機能させるためのプログラム（その一部）として構成できる。また、機械学習装置１０又は制御装置２２（図２）に位置関係推定部５４を組み込むこともできる。レーザ加工機１４が加工プログラムに従い被加工物Ｗに対し加工工程を実行する際に、光検出器１６は、学習時と同様にして光の物理量Ｑを検出し、位置関係推定部５４は、光検出器１６が検出した光の物理量Ｑを学習部３６が生成した学習モデルＭと照合して、被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの光検出時（つまり加工工程実行時）の位置関係Ｒを推定する。
【００６５】
位置指令補正部５６は、例えば電算機のプロセッサ（その一機能）として構成でき、或いは、例えば電算機のプロセッサを機能させるためのプログラム（その一部）として構成できる。また、機械学習装置１０又は制御装置２２（図２）に位置指令補正部５６を組み込むこともできる。レーザ加工機１４が加工プログラムに従い被加工物Ｗに対し加工工程を実行する際に、位置指令補正部５６は、位置関係推定部５４が推定した位置関係Ｒに基づいて、レーザ光照射に伴う熱等の外乱に起因して集光光学系２０に生じている可能性の有る焦点位置ずれを相殺するように、加工プログラムに記述されている焦点位置指令を補正する。
【００６６】
レーザ加工システム５０によれば、加工工程の実行に際して、位置関係推定部５４が推定した位置関係Ｒに基づいて位置指令補正部５６が焦点位置指令を補正するから、機械学習装置１０による前述した効果と相乗して、レーザ加工機１４の焦点位置ずれの補正精度を向上させることができる。焦点位置指令を精度良く補正することができれば、レーザ加工機１４によるレーザ加工の品質の劣化が防止される。また、焦点位置ずれを解消して目標通りの実効的集光位置Ｆでレーザ加工を継続することで、集光光学系２０の構成部品の汚損や過熱を軽減でき、構成部品の寿命を延長できる。
【００６７】
しかもレーザ加工システム５０によれば、レーザ加工機１４が加工プログラムに従い被加工物Ｗに対し加工工程を実行している最中に、光検出器１６が検出した光の物理量Ｑを学習部３６が生成した学習モデルＭと照合することで、加工工程実行時の被加工物Ｗと実効的集光位置Ｆとの位置関係Ｒを実時間で推定し、必要に応じて即座に焦点位置指令を補正できる。レーザ加工システム５０は、これら検出、推定、補正といった行為を人手によらず自動的に実行できるから、加工不良を生じることなく長時間の無人運転が可能になる。この場合、加工工程実行中に検出された光の物理量Ｑを学習部３６が光検出データＤ２として用いることで、機械学習装置１０が学習モデルＭを随時更新することもできる。
【００６８】
レーザ加工システム５０では、加工工程を実行する直前の段取り作業の一環として、光の物理量Ｑの検出、位置関係Ｒの推定及び焦点位置指令の補正を実行することもできる。段取り作業で焦点位置指令を補正できれば、被加工物Ｗを無駄なく高品質に加工することができる。この場合、実際に加工する被加工物Ｗとは別に、段取り作業（つまり焦点位置指令の補正）専用の被加工物Ｗを用いることもできる。学習時の諸条件と同じ条件で補正専用の被加工物Ｗをレーザ加工することで、検出した光の物理量Ｑと学習モデルＭとの照合の確度が高まり、位置関係推定部５４による位置関係Ｒの推定精度を向上させることができる。なおレーザ加工システム５０は、機械学習装置１０に代えて機械学習装置４０を備えることもできる。
【００６９】
図９は、他の実施形態によるレーザ加工システム６０を機能ブロックで示す。レーザ加工システム６０は、図８のレーザ加工システム５０に機能を追加したものであって、対応する構成要素には共通する参照符号を付してその説明を適宜省略する。
【００７０】
レーザ加工システム６０は、レーザ加工システム５０の構成要素に加えて、位置関係推定部５４が位置関係Ｒを推定したときの焦点位置指令と実効的集光位置Ｆ（図２）との差が、予め定めた閾値を超えるときに、報知動作を行う報知部６２をさらに備える。
【００７１】
報知部６２は、例えば電算機のプロセッサ（その一機能）として構成でき、或いは、例えば電算機のプロセッサを機能させるためのプログラム（その一部）として構成できる。また、機械学習装置１０又は制御装置２２（図２）に報知部６２を組み込むこともできる。レーザ加工機１４が加工プログラムに従い被加工物Ｗに対し加工工程を実行する際に、推定された位置関係Ｒに対応する焦点位置指令と実効的集光位置Ｆとの乖離が過大な場合、報知部６２は、例えば機械学習装置１０や制御装置２２に、人が感知可能な音、光、画像表示等を生じさせることができる。閾値はレーザ加工システム６０の設計者や操作者が経験等に従って予め設定できる。例えば、集光光学系２０の構成部品の汚損や劣化が保守・交換等の作業を要する程度に進行しているときに、適当な閾値を定めておくことで報知部６２の報知動作によりそのような作業の準備や実施を操作者等に促すことができ、結果としてシステム休止時間を短縮することができる。
【００７２】
レーザ加工システム６０はさらに、報知部６２とレーザ加工機１４の周辺機器６４との通信を確立するネットワーク６６を備えることができる。レーザ加工システム６０の操作者等がレーザ加工機１４の近辺にいない場合であっても、例えばネットワーク６６に接続されたモニタやパーソナルコンピュータ等の周辺機器６４を介して、遠隔した場所で操作者等が報知部６２の報知動作を知覚することができる。
【００７３】
図１０は、さらに他の実施形態によるレーザ加工システム７０を機能ブロックで示す。レーザ加工システム７０は、図８のレーザ加工システム５０に機能を追加したものであって、対応する構成要素には共通する参照符号を付してその説明を適宜省略する。
【００７４】
レーザ加工システム７０は、レーザ加工システム５０の構成要素に加えて、被加工物Ｗの加工用の指令値よりも低エネルギーとなる学習用又は推定用の指令値を加工指令としてレーザ発振器１８に与える指令部７２をさらに備える。ここで指令部７２がレーザ発振器１８に与える指令値は、レーザ発振器１８から放出されるレーザ光のエネルギーを決める値であって、例えばレーザ発振器１８が対応可能な発振条件（出力、周波数、パルス幅等）に関する値である。
【００７５】
指令部７２は、例えば電算機のプロセッサ（その一機能）として構成でき、或いは、例えば電算機のプロセッサを機能させるためのプログラム（その一部）として構成できる。また、機械学習装置１０又は制御装置２２（図２）に指令部７２を組み込むこともできる。機械学習装置１０が前述した学習を実行する際に、指令部７２は、被加工物Ｗの加工工程で一般的に用いられる指令値よりも低いエネルギーでのレーザ光放出を指令する学習用の指令値で、レーザ発振器１８からレーザ光を放出させる。学習用の低エネルギーのレーザ光によって被加工物Ｗの表面を意図的に時間を掛けて加工すれば、光検出器１６によって検出される光の時系列データ（例えば図５Ａ〜図６Ｅ）がその変動を認識し易いものとなり、学習部３６による光の物理量Ｑと位置関係Ｒとの相関性の解釈が促進される。或いは、レーザ加工機１４が加工プログラムに従い被加工物Ｗに対し加工工程を実行する際に、指令部７２は、被加工物Ｗの加工工程で一般的に用いられる指令値よりも低いエネルギーでのレーザ光放出を指令する推定用の指令値で、レーザ発振器１８からレーザ光を放出させる。推定用の低エネルギーのレーザ光によって被加工物Ｗの表面を意図的に時間を掛けて加工すれば、光検出器１６によって検出される光の時系列データ（例えば図５Ａ〜図６Ｅ）がその変動を認識し易いものとなり、位置関係推定部５４による加工工程実行時の位置関係Ｒの推定精度が向上する。また、加工工程実行対象の被加工物Ｗを無駄に加工することが回避される。
【００７６】
レーザ加工システム７０において、指令部７２は、学習用又は推定用の指令値を随時変更しながらレーザ発振器１８に与えることができる。学習中のレーザ光エネルギーを変化させることで学習データセットＤＳが増加し、学習部３６による学習が促進される。また推定中のレーザ光エネルギーを変化させることで、加工工程実行時に検出した光の物理量Ｑと学習モデルＭとの照合の精度及び確度が高まり、位置関係推定部５４による推定精度が向上する。
【００７７】
レーザ加工システム７０において、焦点位置制御部５２は、指令部７２が学習用又は推定用の指令値をレーザ発振器１８に与える間、集光光学系２０の焦点位置を随時移動させることができる。学習中の焦点位置を移動させることで学習データセットＤＳが増加し、学習部３６による学習が促進される。また推定中の焦点位置を移動させることで、加工工程実行時に検出した光の物理量Ｑと学習モデルＭとの照合の精度及び確度が高まり、位置関係推定部５４による推定精度が向上する。
【００７８】
レーザ加工システム６０、７０においても、基本的に、レーザ加工システム５０と同等の効果が奏される。またレーザ加工システム６０、７０は、機械学習装置１０に代えて機械学習装置４０を備えることもできる。
【符号の説明】
【００７９】
１０、４０    機械学習装置
１２、５０、６０、７０    レーザ加工システム
１４    レーザ加工機
１６    光検出器
１８    レーザ発振器
２０    集光光学系
２２    制御装置
２４    駆動機構
３４、４２    データ取得部
３６、４４    学習部
５２    焦点位置制御部
５４    位置関係推定部
５６    位置指令補正部
６２    報知部
６４    周辺機器
６６    ネットワーク
７２    指令部
【図１】
2020175425.tif 000003
【図２】
2020175425.tif 000004
【図３】
2020175425.tif 000005
【図４】
2020175425.tif 000006
【図５Ａ】
2020175425.tif 000007
【図５Ｂ】
2020175425.tif 000008
【図５Ｃ】
2020175425.tif 000009
【図５Ｄ】
2020175425.tif 000010
【図５Ｅ】
2020175425.tif 000011
【図６Ａ】
2020175425.tif 000012
【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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