(57)【要約】【課題】加工のサイクルタイムを増加させること無く精度の高い工具状態の推定を可能とする工具状態推定装置及び工作機械を提供すること。【解決手段】本発明の工具状態推定装置１００は、工作機械１の運転中に取得されたログデータから、前記工具の近辺の動的情報を取得し、取得した前記工具の近辺の動的情報に基づいて入力データを作成する状態観測部１１２と、状態観測部１１２が作成した入力データを用いた機械学習により学習モデルを構築する学習部１１１と、学習モデルを記憶する学習モデル記憶部１１４と、を備える。【選択図】図２
2018138327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械がワークの加工に用いる工具の状態を推定する工具状態推定装置であって、
前記工作機械の運転中に取得されたログデータから、前記工具の近辺の動的情報を取得し、取得した前記工具の近辺の動的情報に基づいて入力データを作成する状態観測部と、
前記状態観測部が作成した入力データを用いた機械学習により学習モデルを構築する学習部と、
前記学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
を備えた工具状態推定装置。
【請求項２】
前記工作機械の運転中に取得されたログデータから、前記状態観測部が作成した入力データに対応する前記工具の状態を示す教師データを取得するラベル取得部を更に備え、
前記学習部は、前記状態観測部が作成した入力データと、前記ラベル取得部が取得した教師データとを用いた教師あり学習により学習モデルを構築する、
請求項１に記載の工具状態推定装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記状態観測部が作成した入力データを用いた教師なし学習により前記工具の近辺の動的情報に基づくクラスタを作成した学習モデルを構築する、
請求項１に記載の工具状態推定装置。
【請求項４】
工作機械がワークの加工に用いる工具の寿命を推定する工具状態推定装置であって、
前記工作機械の運転中に取得された前記工具の近辺の動的情報に基づく機械学習により構築された学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記工作機械の運転中に取得されたログデータから、前記工具の近辺の動的情報を取得し、取得した工具の近辺の動的情報に基づいて入力データを作成する状態観測部と、
前記学習モデルを用いて、前記状態観測部が作成した入力データから前記工具の状態を推定する推定部と、
を備えた工具状態推定装置。
【請求項５】
前記工具の近辺の動的情報は、前記工作機械による加工で発生する切粉の飛散状態を示す画像に係る情報である、
請求項１〜４のいずれか１つに記載の工具状態推定装置。
【請求項６】
請求項４に記載の工具状態推定装置による前記工具の状態の推定結果に基づいて警報を出力する警報部と、
を備えた工作機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工具状態推定装置及び工作機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に工作機械で使用される工具は、加工に使用する時間の経過と共に刃先が摩耗して切削抵抗が増加して加工精度が悪化し、ワークに求められる所定の加工精度を維持することができなくなり、一般的にその時点で工具の寿命と判断される。工具が寿命に達したかどうか判定するには、ワークの加工精度を直接確認するほか、工具刃先の摩耗量を確認し、目安となる摩耗幅を超えたかどうかを確認するなどの方法が挙げられるが、加工運転中とは別に寿命を判定する工程が別途必要となり、加工サイクルの効率化を妨げる要因の一つとなっていた。そのため、あらかじめ工具状態を推定する技術は、加工の歩留まり向上のために重要となってくる。
【０００３】
工具の状態を判断するための従来技術として、例えば特許文献１には、撮像手段を用いて切削工具を撮像し、この画像データに基づいて工具の状態を判断する技術が開示されている。また、工具状態の推定にかかる従来技術としては、テイラーの寿命方程式が知られている（特許文献２など）。テイラーの寿命方程式を用いて工具状態を推定する際には、加工に用いる工具やワークの材質などの加工条件に基づいて常数を定め、定めた常数をテイラーの寿命方程式に当て嵌めることにより。さまざまな加工条件において工具状態を推定することができる。また、加工時間や加工回数などに基づいて工具状態を推定する技術も提案されている（特許文献３など）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５４５３０２０号公報
【特許文献２】特開平１１−１７０１０２号公報
【特許文献３】特開２００２−２２４９２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、工具の摩耗状態を直接確認する場合には、加工時間外に測定器等を用いて計測する必要があり、その時間が加工のサイクルタイムを増加させてしまうという問題が生じる。
また、テイラーの寿命方程式を用いて工具の寿命を予測する場合には、加工条件に応じて方程式の常数の計算を行う必要があるため、加工条件が頻繁に変化する工作機械においては常数の決定が煩雑となり、適用することが困難であるという問題がある。
【０００６】
更に、また、加工時間や加工回数などに基づいて工具の寿命を推定する場合には、工具ごとに加工時間や加工回数を記録しておく必要があり、また、その推定方法は実加工に基づいた経験則によるものであるため、やはり加工条件が頻繁に変化する状況では工具状態の推定が困難となるという問題が生じ、まだまだ使える工具を廃却してしまったり、工具が寿命に達したにもかかわらず工具を使い続けて不良ワークを量産してしまうといった問題が生じる。
【０００７】
そこで本発明の目的は、加工のサイクルタイムを増加させること無く精度の高い工具状態の推定を可能とする工具状態推定装置及び工作機械を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、撮像手段を用いて加工中の工具近辺の動的情報（加工によって生じる切粉の飛散方向や飛散範囲、飛散速度等）を取得し、取得した工具近辺の動的情報から、工具の状態（摩耗、欠損等）を推定することにより上記課題を解決する。本発明では、工具状態の推定には機械学習装置を用い、該機械学習装置に複数の工具近辺の動的情報の組み合わせに対する工具の状態を学習させ、機械学習させた結果に基づいて工具状態の推定を行う。
【０００９】
そして、本発明の請求項１に係る発明は、工作機械がワークの加工に用いる工具の状態を推定する工具状態推定装置であって、前記工作機械の運転中に取得されたログデータから、前記工具の近辺の動的情報を取得し、取得した前記工具の近辺の動的情報に基づいて入力データを作成する状態観測部と、前記状態観測部が作成した入力データを用いた機械学習により学習モデルを構築する学習部と、前記学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、を備えた工具状態推定装置である。
【００１０】
本発明の請求項２に係る発明は、前記工作機械の運転中に取得されたログデータから、前記状態観測部が作成した入力データに対応する前記工具の状態を示す教師データを取得するラベル取得部を更に備え、前記学習部は、前記状態観測部が作成した入力データと、前記ラベル取得部が取得した教師データとを用いた教師あり学習により学習モデルを構築する、請求項１に記載の工具状態推定装置である。
【００１１】
本発明の請求項３に係る発明は、前記学習部は、前記状態観測部が作成した入力データを用いた教師なし学習により前記工具の近辺の動的情報に基づくクラスタを作成した学習モデルを構築する、請求項１に記載の工具状態推定装置である。
【００１２】
本発明の請求項４に係る発明は、工作機械がワークの加工に用いる工具の寿命を推定する工具状態推定装置であって、前記工作機械の運転中に取得された前記工具の近辺の動的情報に基づく機械学習により構築された学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記工作機械の運転中に取得されたログデータから、前記工具の近辺の動的情報を取得し、取得した工具の近辺の動的情報に基づいて入力データを作成する状態観測部と、前記学習モデルを用いて、前記状態観測部が作成した入力データから前記工具の状態を推定する推定部と、を備えた工具状態推定装置である。
【００１３】
本発明の請求項５に係る発明は、前記工具の近辺の動的情報は、前記工作機械による加工で発生する切粉の飛散状態を示す画像に係る情報である、請求項１〜４のいずれか１つに記載の工具状態推定装置である。
【００１４】
本発明の請求項６に係る発明は、請求項４に記載の工具状態推定装置による前記工具の状態の推定結果に基づいて警報を出力する警報部と、を備えた工作機械である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、加工時に撮像手段から取得された工具近辺の動的情報に基づいて工具の状態を推定することができるようになるため、加工運転を止める必要がなくなり、サイクルタイムを増加させることなく工具の状態を推定することができる。また、工具近辺の動的情報に基づいた機械学習の結果に基づいて工具の状態を推定するため、様々な状況に合わせた精度の高い工具状態の推定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】エンドミル工具によりワークを加工している際の切粉の飛散状態について説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態による工具状態推定装置の学習時の概略的な機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による機械学習に用いられる工具近辺の動的情報と工具状態に係る情報の関係について説明する図である。
【図４】ニューロンのモデルを示す模式図である。
【図５】３層の重みを有するニューラルネットワークを示す模式図である。
【図６】多層ニューラルネットを示す模式図である。
【図７】自己符号化器（オートエンコーダ）を示す模式図である。
【図８】本発明の一実施形態による機械学習に用いられる入力データについて説明する図である。
【図９】本発明の一実施形態による工具状態推定装置の工具状態推定時の概略的な機能ブロック図である。
【図１０】本発明の他の実施形態による工具状態推定装置の学習時の概略的な機能ブロック図である。
【図１１】本発明の他の実施形態による機械学習により作成されるクラスタを例示する図である。
【図１２】本発明の他の実施形態による機械学習に用いられる工具近辺の動的情報について説明する図である。
【図１３】本発明の他の実施形態による工具状態推定装置の工具状態推定時の概略的な機能ブロック図である。
【図１４】本発明の他の実施形態による工具状態の推定方法を説明する図である。
【図１５】本発明の機械学習の応用例について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。初めに、図１を用いて本発明の工具状態推定装置による工具状態の推定方法について説明する。
図１は、エンドミル工具によりワークを加工している際の切粉の飛散状態について説明する図である。エンドミル工具を用いてワークの側面を切削加工している際に発生する切粉は、工具の回転に従って加工領域内に飛散する。この時、新品のエンドミル工具を用いた加工を行うと、図１上に示すように切粉は工具の進行方向とはほぼ真逆の方向へ比較的狭い範囲へと飛散する傾向にあるが、摩耗が進んだエンドミル工具を用いた加工を行うと、図１下に示すように切粉は比較的広い範囲へと飛散し、切粉の飛散速度や飛散距離も変化する。また、炭素鋼のワークを工具で加工した際に発生する切粉は、新品の工具を用いた加工では薄い黄色となるが、摩耗が進んだ工具を用いた加工では濃青色となる。
【００１８】
本発明の発明者は、上記に例示されるような、ワークの加工時における切粉の状態（切粉の飛散状態や切粉の色など）が工具の状態によって変化することに知見を得て、工具近辺の動的情報（加工によって生じる切粉の飛散方向や飛散範囲、飛散速度、切粉の色等）を撮像手段を用いて取得し、取得した工具近辺の動的情報から工具の状態（摩耗、欠損等）を推定する工具状態推定装置を提案する。
【００１９】
本発明の工具状態推定装置は、工具近辺の動的情報から工具の状態を推定するために機械学習装置を用いる。本発明の工具状態推定装置が備える機械学習装置は、カメラなどの撮像手段を用いて収集された工具近辺の画像情報（静止画、動画）や、マイクなどの集音手段を用いて集音された加工時に工具とワークとの間で発生する音声の情報などの工具近辺の動的情報と、工具状態との関係を機械学習し、その学習結果を用いて、工具近辺の動的情報から工具状態を推定する。
【００２０】
本発明の工具状態推定装置が備える機械学習装置は、工具近辺の動的情報と工具状態との関係を機械学習する学習方法として、教師あり学習、教師なし学習などの様々な学習方法を採用することができる。
【００２１】
以下では、図２〜図９を用いて、学習方法として教師あり学習を用いた場合における本発明の工具状態推定装置の実施形態について説明する。図２は、本発明の一実施形態による機械学習時の工具状態推定装置の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の工具状態推定装置１００は、製造業の生産設備において工作機械を制御する制御装置や、該制御装置と接続されて使用されるパソコン、各制御装置を統括して管理するホストコンピュータなどとして実現することができる。本実施形態の工具状態推定装置１００は、１以上の工作機械を有する製造業の生産設備において、少なくとも１以上の工作機械から収集され、ログデータ記憶部２００に記憶されたログデータに基づいて機械学習を行う。
【００２２】
ログデータ記憶部２００には、生産設備において稼動している工作機械から取得された工具近辺の動的情報と、作業者により入力された工作機械での工具状態に係る情報とが、時刻情報と関連付けられたログデータとして工作機械ごとに記録される。工具近辺の動的情報には、カメラなどの撮像手段を用いて収集された工具近辺の画像情報（静止画、動画）や、マイクなどの集音手段を用いて集音された加工時に工具とワークとの間で発生する音声の情報などが含まれていてもよく、更に、加工に用いられた工具の種類、ワークの材質、クーラントの種類、工具の送り速度、主軸回転数、刃先温度、工具毎の切削時間積算／切削距離積算、切削抵抗（送り軸、主軸のアンプ電流値）などが含まれていても良い。また、作業者により入力された工作機械での工具状態に係る情報は、工作機械を運転する作業者や工作機械に異常が発生した際に対応するメンテナンス要員が工作機械を制御する制御装置の機械操作盤などを介して入力した工具交換に係る情報などが含まれていても良い。ログデータ記憶部２００は、複数の工作機械から収集された工具近辺の動的情報をログデータとして記録するようにして良い。また、ログデータ記憶部２００は、一般的なデータベースとして構築されて良い。
【００２３】
ログデータを収集する対象となる工作機械では、工作機械が備える各駆動部を制御してワークの加工を行うと共に、工具近辺が撮像可能に取り付けられた撮像手段から得られた画像情報、工具とワークとの間で発生する音声を集音する集音手段から得られた音声情報、その他の各部から得られた信号により各駆動部の状態やセンサによる検出値などを取得して、該工作機械の工具近辺の動的情報に係るログデータを作成して該工作機械の不揮発性メモリや外部機器としての記憶装置などに記憶している。ログデータは各駆動部の作動状況やセンサによる温度の検出値などについて時系列が把握できるように作成される。また、ログデータには、工作機械を運転する作業者や、工作機械に異常が発生した際に対応するメンテナンス要員が機械操作盤を介して入力した各種情報（工具交換作業など）が含まれる。このようにして工作機械の不揮発性メモリなどに記憶されたログデータは、ネットワークなどを介して、または、工作機械を運転する作業者などが携帯する外部記憶装置などを介して、ログデータ記憶部２００へと収集される。この収集は、ログデータが作成されるたびに逐次行っても良いし、適当な期間をおいて定期的に行うようにしても良い。
【００２４】
次に、工具状態推定装置１００が備える各構成ついて説明する前に、工具状態推定装置１００が行う学習の概要について説明する。
図３は、本発明の一実施形態による機械学習に用いられる工具近辺の動的情報と工具状態に係る情報について説明する図である。本実施形態の工具状態推定装置１００は、ログデータ記憶部２００に記憶されたログデータの中から、工具状態が良好である時点での工具近辺の動的情報を「工具状態が良好な場合の工具近辺の動的情報」として収集し、一方で、工具交換が行われた時点から所定時間前（例えば、１時間前）までの工具近辺の動的情報を「工具状態が悪化している場合の工具近辺の動的情報」として収集する。そして、これら収集した工具近辺の動的情報に基づいて教師あり学習を行う。
【００２５】
「教師あり学習」では、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に機械学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、即ち、その関係性を帰納的に獲得することができる。これは後述のニューラルネットワークやＳＶＭなどのアルゴリズムを用いて実現することができる。本実施形態の工具状態推定装置１００による教師あり学習は、ログデータ記憶部２００に記録されている工具近辺の動的情報を、あらかじめ定めた所定の単位時間毎に分割し、分割した単位を１入力として繰り返し実施される。
【００２６】
ニューラルネットワークは、たとえば図４に示すようなニューロンのモデルを模したニューラルネットワークを実現する演算装置及びメモリ等で構成される。図４は、ニューロンのモデルを示す模式図である。
図４に示すように、ニューロンは、複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ1〜入力ｘ3）に対する出力ｙを出力するものである。各入力ｘ1〜ｘ3には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ1〜ｗ3）が掛けられる。これにより、ニューロンは、次の数３式により表現される出力ｙを出力する。なお、数１式において、入力ｘ、出力ｙ及び重みｗは、すべてベクトルである。また、θはバイアスであり、ｆkは活性化関数である。
【００２７】
【数１】
2018138327.tif 000003
【００２８】
次に、上述したニューロンを組み合わせた３層の重みを有するニューラルネットワークについて、図５を参照して説明する。図５は、Ｄ１〜Ｄ３の３層の重みを有するニューラルネットワークを示す模式図である。図５に示すように、ニューラルネットワークの左側から複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１〜入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（ここでは一例として、結果ｙ１〜結果ｙ３）が出力される。
【００２９】
具体的には、入力ｘ１〜入力ｘ３は、３つのニューロンＮ１１〜Ｎ１３の各々に対して対応する重みが掛けられて入力される。これらの入力に掛けられる重みはまとめてｗ１と標記されている。ニューロンＮ１１〜Ｎ１３は、それぞれ、ｚ１１〜ｚ１３を出力する。これらのｚ１１〜ｚ１３はまとめて特徴ベクトルｚ１と標記され、入力ベクトルの特徴量を抽出したベクトルとみなすことができる。この特徴ベクトルｚ１は、重みｗ１と重みｗ２との間の特徴ベクトルである。
【００３０】
ｚ１１〜ｚ１３は、２つのニューロンＮ２１、Ｎ２２の各々に対して対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みは、まとめてｗ２と標記されている。ニューロンＮ２１、Ｎ２２は、それぞれ、ｚ２１、ｚ２２を出力する。これらは、まとめて特徴ベクトルｚ２と標記されている。この特徴ベクトルｚ２は、重みｗ２と重みｗ３との間の特徴ベクトルである。
【００３１】
特徴ベクトルｚ２１、ｚ２２は、３つのニューロンＮ３１〜Ｎ３３の各々に対して対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みは、まとめてｗ３と標記されている。
最後に、ニューロンＮ３１〜Ｎ３３は、それぞれ、結果ｙ１〜結果ｙ３を出力する。
【００３２】
ニューラルネットワークの動作には、学習モードと予測モードとがあり、学習モードにおいて学習データセットを用いて重みｗを学習し、そのパラメータを用いて予測モードにおいて加工機の行動判断を行う（便宜上、予測と書いたが、検出、分類、推論など多様なタスクが可能である）。
【００３３】
予測モードで実際に制御装置により機械を制御して得られたデータを即時学習し、次の行動に反映させる（オンライン学習）ことも、あらかじめ収集しておいたデータ群を用いてまとめた学習を行い、以降はずっとそのパラメータで検知モードを行う（バッチ学習）こともできる。その中間的な、ある程度データが溜まるたびに学習モードを挟むということも可能である。
【００３４】
重みｗ１〜ｗ３は、誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）により学習可能なものである。誤差の情報は、右側から入り左側に流れる。誤差逆伝搬法は、各ニューロンについて、入力ｘが入力されたときの出力ｙと真の出力ｙ（教師）との差分を小さくするように、それぞれの重みを調整（学習）する手法である。
【００３５】
ニューラルネットワークは、図６に示すように、３層以上にさらに層を増やすことも可能である（深層学習、ディープラーニングと称される）。入力の特徴抽出を段階的に行い、結果を回帰する演算装置を、例えば、図７に示すような公知のオートエンコーダを構成して、教師データのみから自動的に学習するようにすることも可能である。
【００３６】
次に、本実施形態の工具状態推定装置１００が備える各構成について説明する。工具状態推定装置１００は、学習部１１１、状態観測部１１２、ラベル取得部１１３、学習モデル記憶部１１４を備える。
学習部１１１は、状態観測部１１２が取得した入力データと、ラベル取得部１１３が取得した教師データ（ラベルとも称する）とに基づいて教師あり学習を行い、学習モデルを構築して学習モデル記憶部１１４に記憶する機能手段である。学習部１１１が構築した学習モデルは、図２で説明した、「工具状態が良好な場合の工具近辺の動的情報」と、「工具状態が悪化している場合の工具近辺の動的情報」とを判別するためのモデルとして構成される。
【００３７】
状態観測部１１２は、ログデータ記憶部２００に記憶されているログデータの中から入力データを作成し、作成した入力データを学習部１１１へと出力する。本実施形態の工具状態推定装置１００では、入力データは工作機械から取得された単位時間毎の工具近辺の動的情報である。状態観測部１１２は、数値で表現される工具近辺の動的情報については当該数値を学習部１１１の入力データとしてそのまま利用し、文字列などの数値以外の情報で示される工具近辺の動的情報については、それぞれの文字列を数値へと変換する変換表をあらかじめ図示しないメモリ上に記憶しておき、該変換表を用いて数値以外の情報を数値化して入力データに含めるようにすればよい。
【００３８】
図８は、エンドミル工具を用いた加工時の機械学習に用いる入力データの例を示す図である。加工時における工具近辺の切粉の飛散状態を入力データとして用いる場合には、本実施形態の状態観測部１１２は、図８に示すように、ログデータ記憶部２００から取得した工具近辺の動的情報に含まれる画像情報に対して周知の画像解析処理を実行し、エンドミル工具による加工で発生する切粉の飛散状態を入力データとして取得するようにすれば良い。この場合、状態観測部１１２は、撮像手段により撮像された工具近辺の動画情報の各フレーム間の変化を解析して撮像された切粉及び切粉の飛散状況を特定し、工具位置を中心として切粉が飛散した平均的な距離を切粉の飛散距離ｌc、切粉の平均的な飛散速度を切粉の飛散速度ｖcとして入力データに含めても良い。また、動画情報から取得される切粉の色をＲＧＢ方式などで数値化して切粉の色ｃcとしてもよく、切粉が飛散した範囲を扇形で近似し、その中心角を切粉の飛散範囲の中心角θcとしてもよい。
【００３９】
また、加工時における工具とワークの間で発生する音声を入力データとして用いる場合には、ログデータ記憶部２００から取得した音声情報の周波数成分を解析して、いくつかの特徴的な周波数成分の情報（周波数、大きさなど）を入力データとして扱うようにすれば良い。
【００４０】
ラベル取得部１１３は、ログデータ記憶部２００に記憶されているログデータに基づいて、状態観測部１１２が入力データを作成するのと同期して該入力データに対応する教師データ（工具状態良好／悪化）を作成し、作成した教師データを学習部１１１へと出力する。教師データとしては、たとえば図６に示した多層ニューラルネットを学習モデルとして用いる場合には、出力層のそれぞれの信号を「工具状態良好」、「工具状態悪化」と対応させ、教師データに対応させていずれかの信号が１となるように教師データを定めればよい。
【００４１】
以上の構成により、本実施形態の工具状態推定装置１００は、工作機械の運転時における工具近辺の動的情報と、工具状態との関係について機械学習を進め、学習モデルを構築することができる。
【００４２】
次に、教師あり学習により構築された学習モデルを用いて工具状態を推定する工具状態推定装置１００の一実施形態について説明する。
【００４３】
図９は、本発明の一実施形態による工具状態推定装置１００の工具状態推定時における概略的な機能ブロック図である。本実施形態の工具状態推定装置１００は、環境としての工作機械１が備える入出力部１７を介して取得された工作機械１が備え付けられた撮像手段などから取得された情報に基づいて、工作機械１で加工に使用されている工具の状態を推定する。入出力部１７は工作機械１に備え付けられた撮像手段が撮像した画像情報や、集音手段が集音した音声情報、各部からの信号などの情報を工具状態推定装置１００に対して出力する。なお、図９では工作機械１が備える機能ブロックとして入出力部１７と警報部２３のみが示されているが、実際には一般的な工作機械が備える各機能ブロックを備えている。
【００４４】
工具状態推定装置１００は、状態観測部１１２、学習モデル記憶部１１４、及び推定部１１５を備える。
【００４５】
状態観測部１１２は、工作機械１の運転が行われている最中に、上記で説明した学習時に入力データとして用いられた工具近辺の動的情報を入出力部１７を介して取得し、取得した情報に基づいて入力データを作成して推定部１１５へと出力する。
【００４６】
推定部１１５は、学習モデル記憶部１１４に記憶された学習モデルを用いて、状態観測部１１２から入力された入力データ（工具近辺の動的情報）に基づく工具状態の推定を行い、その推定結果を出力する。そして、入出力部１７は、推定部１１５から入力された工具状態の推定結果が工具の状態が悪化しているとなっている場合には、警報部２３に対して警報を発するように指令する。
【００４７】
警報部２３は、入出力部１７から警報を発するように指令されると、工作機械１の図示しない機械操作盤に配置されたランプや、表示装置の表示、音などにより、工具の状態が悪化している旨を作業者に対して通知する。警報部２３が通知する警報は、例えば図３で説明したように、工具交換が行われるべき時点の所定時間の前後で入力データを区別して機械学習した場合には、表示装置に対して「あと××時間以内に工具を交換してください」などと具体的な時間を表示するようにしても良い。また、警報部２３は、警報を発する以外にも、工作機械１の各部に対して指令して運転を停止するようにしても良い。
【００４８】
次に、図１０〜図１４を用いて、学習方法として教師なし学習を用いた場合における本発明の工具状態推定装置の実施形態について説明する。本実施形態の工具状態推定装置１００は、多くの部分について、図２〜図９を用いて説明した教師あり学習を用いた場合の実施形態と類似している。以下では、図２〜図９を用いて説明した実施形態と異なる部分を説明する。
【００４９】
図１０は、本発明の一実施形態による機械学習時の工具状態推定装置の概略的な機能ブロック図である。本発明の一実施形態による機械学習時の工具状態推定装置１００が備える学習部１１１は、状態観測部１１２がログデータ記憶部２００から取得した、工具近辺の動的情報を入力データとした教師なし学習を行って工具状態が良好である場合のクラスタを学習結果として作成し、その学習結果を学習モデル記憶部１１４へ記憶する。「教師なし学習」では、入力データのみを大量に学習装置に与えることで、入力データがどのような分布をしているか学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して圧縮、分類、整形などを行うことができる。本実施形態の工具状態推定装置１００は、教師なし学習のアルゴリズムとして、例えば、ＰＣＡ（主成分分析）、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）、ニューラルネットワークなどを用いてもよく、また、図６に示すように、ニューラルネットワークの中間層を複数にして深層学習の手法を用いるようにしても良い。
【００５０】
図１１は、工具状態が良好である場合の工具近辺の動的情報のクラスタを示す例である。なお、図１１では、説明を簡単にするために入力データとして取り扱う工具近辺の動的情報の内で、切粉の飛散距離ｌc、切粉の飛散速度ｖc、切粉の飛散範囲の中心角θcの３つの情報のみを示しているが、工具近辺の動的情報はより多次元の情報として表現されても良い。
【００５１】
次に、工具状態推定装置１００が備える各構成について説明する。工具状態推定装置１００は、学習部１１１、状態観測部１１２、学習モデル記憶部１１４を備える。
学習部１１１は、状態観測部１１２が取得した入力データに基づいて教師なし学習を行い、学習モデルを構築して学習モデル記憶部１１４に記憶する機能手段である。本実施形態の学習部１１１が構築する学習モデルは、図１２に示すように工具の使用を開始してから所定時間内の工具状態が良好である時点の工具近辺の動的情報を用いて構築される。学習部１１１が構築する学習モデルのアルゴリズムは、上記で説明したように、工具状態が良好である時点での工具近辺の動的情報と、それ以外とを分類できるものであればどのようなものを用いてもよい。
【００５２】
状態観測部１１２は、ログデータ記憶部２００に記憶されているログデータの中から入力データを作成し、作成した入力データを学習部１１１へと出力する。
【００５３】
以上の構成により、工具状態推定装置１００は、工作機械の運転時における工具状態良好な時点での工具近辺の動的情報について学習を進め、学習モデルを構築することができる。
【００５４】
次に、構築された学習モデルを用いて工具の状態を推定する工具状態推定装置１００について説明する。
図１３は、本発明の一実施形態による工具の状態推定時の工具状態推定装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の工具状態推定装置１００は、環境としての工作機械１から工具近辺の動的情報に基づいて、工作機械１で用いられている工具の状態を推定する。
【００５５】
本実施形態の工具状態推定装置１００が備える推定部１１５は、学習モデル記憶部１１４に記憶された学習モデルを用いて、状態観測部１１２から入力された入力データ（工具近辺の動的情報）と、工具の状態が良好である時点のクラスタとの距離とを判定することにより、工具状態の推定を行う。推定部１１５は、図１４に示すように、入力データと、工具状態が良好である時点の工具近辺の動的情報のクラスタ（の中心）からの距離が、あらかじめ定めた所定の閾値以下である場合には、工具状態が良好であると推定し、あらかじめ定めた所定の閾値より大きい場合には、工具状態が悪化していると推定する。
このようにして、推定部１１５は工作機械１から得られた工具近辺の動的情報に基づいて作成された入力データを用いた工具状態の推定結果を工作機械１の入出力部１７に対して出力する。入出力部１７は、推定部１１５から入力された工具状態の推定結果が工具状態が悪化していることを示している場合には、警報部２３に対して警報を発するように指令する。
【００５６】
このように、工具状態推定装置１００は、少なくとも１以上の工作機械１における工具近辺の動的情報に基づいた機械学習をした結果として得られた学習モデルを用いることにより、工作機械１の運転中に工具状態を推定することが可能となる。そして、工具状態推定装置１００が工具状態の悪化を推定した際には、その推定結果を受けて工作機械１の作業者は計画的に工作機械の運転を中断して工具の交換を行うことができるようになる。
【００５７】
以上、ここまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記した実施の形態の例にのみ限定されるものでなく、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。
上記した実施形態では１台の工具状態推定装置１００での学習及び利用の形態を示したが、学習部１１１が構築して学習モデル記憶部１１４に記憶する学習モデル自体は学習結果を示すデータの集合であるため、例えば、図示しない外部記憶装置やネットワークなどを介して学習モデルを他の工具状態推定装置１００との間で共有するように構成することもできる。このように構成した場合、学習においては、複数の工具状態推定装置１００の間で一つの学習モデルを共有した状態で、それぞれの工具状態推定装置１００が並列して学習を行い、学習の完了までに掛かる時間を短縮することができ、一方で学習モデルの利用においては、共有した学習モデルを用いて複数の工具状態推定装置１００のそれぞれで工具状態の推定を行うことも可能である。学習モデルの共有方法については特定の方法に限定されない。例えば、工場のホストコンピュータ内に学習モデルを記憶しておいて各工具状態推定装置１００で共有してもよいし、学習モデルをメーカーが設置したサーバ上に記憶しておき、顧客の工具状態推定装置１００の間で共有できるように構成することもできる。
【００５８】
また、上記した実施形態では、学習時と推定時における工具状態推定装置１００の構成を個別に説明しているが、工具状態推定装置１００は、学習時の構成と推定時の構成を同時に備えたものとしても良い。このようにした場合、工具状態推定装置１００は、工具状態の推定を行いつつ、工作機械１において管理者又はメンテナンス要員により入力される情報に基づいて学習部１１１が更なる追加の学習を行うようにすることができる。
【００５９】
また、上記した実施形態では、エンドミル工具による加工時における入力データの例を示したが、他の工具種別、例えばタップ工具やミーリング工具などに対しても応用することが可能である。いずれの工具を用いた加工においても、加工時における工具近辺の動的情報は工具の状態に応じて変化するため、これを学習部１１１で機械学習して学習モデルを構築することにより、様々な加工に対応できる工具状態推定装置１００を提供することができる。
【００６０】
また、上記した実施形態では、工具近辺の動的情報である画像情報や音声情報を入力データの例として示したが、入力データとしては画像情報のみを用いても良いし、音声情報を用いても良い。また、工具近辺の動的情報に加えて、ワークの材質などの情報や、工具の種別に関する情報などを入力データに加えて、より広範囲の情報に対応可能な機械学習を行うようにしても良い。
【００６１】
更に、上記した実施形態では、機械学習により工具状態が良好である時点での工具近辺の動的情報と工具状態が悪化した時点での工具近辺の動的情報とに分けて機械学習を行うようにしているが、図１５に示すように、工具の状態に応じて、工具の状態が悪化する所定時間ｔ１前から〜所定時間ｔ２前までの工具近辺の動的情報、工具の状態が悪化する所定時間ｔ２前から〜所定時間ｔ３前までの工具近辺の動的情報、工具の状態が悪化する所定時間ｔ３前以前の工具近辺の動的情報、といったように分けて学習させることにより、工具状態が後どのくらいの時間で悪化するのかをより細かく推定することも可能となる。
【符号の説明】
【００６２】
１  工作機械
１７  入出力部
２３  警報部
１００  工具状態推定装置
１１１  学習部
１１２  状態観測部
１１３  ラベル取得部
１１４  学習モデル記憶部
１１５  推定部
２００  ログデータ記憶部
【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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