(57)【要約】      （修正有）【課題】光学部品の用途を考慮した上で、光学部品の良否判定を行う。【解決手段】機械学習装置１が、光学部品を撮像した画像データと、光学部品の用途に関するデータとを入力データとして取得する状態観測手段と、光学部品の良否の判定に関する評価値をラベルとして取得するラベル取得手段と、状態観測手段が取得した入力データとラベル取得手段が取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、光学部品の良否の判定を行うための学習モデルを構築する学習手段と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学部品を撮像した画像データと、前記光学部品の用途に関するデータとを入力データとして取得する状態観測手段と、
前記光学部品の良否の判定に関する評価値をラベルとして取得するラベル取得手段と、
前記状態観測手段が取得した入力データと前記ラベル取得手段が取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記光学部品の良否の判定を行うための学習モデルを構築する学習手段と、
を備える機械学習装置。
【請求項２】
前記光学部品は、レーザ加工に関する装置にて用いられる光学部品であり、
前記光学部品の用途に関するデータは、前記レーザ加工に関する装置において前記光学部品に入射するレーザ光の特性を示す情報を含む請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記光学部品は、レーザ加工に関する装置にて用いられる光学部品であり、
前記光学部品の用途に関するデータは、前記レーザ加工に関する装置がレーザ光を照射する照射対象の特性を示す情報を含む請求項１又は２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記光学部品は、レーザ加工に関する装置にて用いられる光学部品であり、
前記光学部品の用途に関するデータは、前記レーザ加工に関する装置が行うレーザ加工に要求される特性を示す情報を含む請求項１から請求項３までの何れか１項に記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記状態観測手段は、前記光学部品の使用開始後に行われるメンテナンス時に撮像した画像データを取得する請求項１から請求項４までの何れか１項に記載の機械学習装置。
【請求項６】
前記評価値は、前記光学部品を目視したユーザの判断に基づいて決定される請求項１から請求項５までの何れか１項に記載の機械学習装置。
【請求項７】
前記評価値は、前記光学部品の利用結果に基づいて決定される請求項１から請求項６までの何れか１項に記載の機械学習装置。
【請求項８】
前記学習手段が構築した学習モデルは、前記光学部品の画像データ及び前記光学部品の用途に関するデータを入力データとした場合に、前記光学部品が所定の基準を満たしているか否かを示す確率の値を出力する学習モデルである請求項１から請求項７までの何れか１項に記載の機械学習装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８までの何れか１項に記載の機械学習装置を複数含んだ機械学習システムであって、
複数の前記機械学習装置のそれぞれが備える前記学習手段にて学習モデルを共有し、前記共有した学習モデルに対して複数の前記機械学習装置のそれぞれが備える前記学習手段が学習を行う機械学習システム。
【請求項１０】
機械学習装置が行う機械学習方法であって、
光学部品を撮像した画像データと、前記光学部品の用途に関するデータとを入力データとして取得する状態観測ステップと、
前記光学部品の良否の判定に関する評価値をラベルとして取得するラベル取得ステップと、
前記状態観測ステップにて取得した入力データと前記ラベル取得ステップにて取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記光学部品の良否の判定を行うための学習モデルを構築する学習ステップと、
を備える機械学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学部品に関する機械学習を行う、機械学習装置、機械学習システム及び機械学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
産業用のレーザ加工機等で用いられる光学部品は、使用に伴い汚れや劣化が発生する。そして、この汚れや劣化に起因してレーザ光の吸収率が変化し、所望の性能が得られなくなる等の不具合が生じる。
【０００３】
そのため、光学部品については、定期的に（例えば光学部品が集光レンズの場合には毎日）クリーニングを行い、光学部品の性能を回復させる必要がある。また、クリーニングを行ったとしても性能が回復しない場合もあるので、クリーニング後に光学部品の良否判定を行う。そして、良否判定の結果、不良と判定された場合には光学部品を交換する必要がある。
【０００４】
このような光学部品の良否判定に関する技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、レンズを通過したレーザ光を映し出す色付きの投影部を備え、レンズに付着した塵埃の影を、投影部に投影して目視可能とする。これにより、レーザ光が通過するレンズに付着した塵埃の有無を、目視により容易に確かめることができる（例えば特許文献１の［要約］及び明細書段落番号［００２４］〜［００２６］等参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−５２８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献１に開示されているような一般的な技術では、良否判定の都度、ユーザが目視による判定を行う必要があった。
また、光学部品は様々な用途で用いられるが、目視による判定において、光学部品の用途が十分には考慮されていなかった。例えば、同じレーザ加工機に用いられる光学部品であっても、光学部品に入射するレーザの特性や、加工対象となるワークの特性や、要求される加工精度といった用途が異なれば、光学部品に要求される性能も異なるが、このような用途が十分に考慮されていなかった。
【０００７】
そこで本発明は、光学部品の用途を考慮した上で、光学部品の良否判定を行うための、機械学習装置、機械学習システム及び機械学習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】
【０００８】
（１）  本発明の機械学習装置（例えば、後述の機械学習装置１０）は、光学部品（例えば、後述の集光レンズ２１）を撮像した画像データと、前記光学部品の用途に関するデータとを入力データとして取得する状態観測手段（例えば、後述の状態観測部１１）と、前記光学部品の良否の判定に関する評価値をラベルとして取得するラベル取得手段（例えば、後述のラベル取得部１２）と、前記状態観測手段が取得した入力データと前記ラベル取得手段が取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記光学部品の良否の判定を行うための学習モデルを構築する学習手段（例えば、後述の学習部１３）と、を備える。
【０００９】
（２）  上記（１）に記載の機械学習装置を、前記光学部品は、レーザ加工に関する装置（例えば、後述のレーザ加工機２０）にて用いられる光学部品であり、前記光学部品の用途に関するデータは、前記レーザ加工に関する装置において前記光学部品に入射するレーザ光の特性を示す情報を含むようにしてもよい。
【００１０】
（３）  上記（１）又は（２）に記載の機械学習装置を、前記光学部品は、レーザ加工に関する装置（例えば、後述のレーザ加工機２０）にて用いられる光学部品であり、前記光学部品の用途に関するデータは、前記レーザ加工に関する装置がレーザ光を照射する照射対象の特性を示す情報を含むようにしてもよい。
【００１１】
（４）  上記（１）から（３）の何れかに記載の機械学習装置を、前記光学部品は、レーザ加工に関する装置（例えば、後述のレーザ加工機２０）にて用いられる光学部品であり、前記光学部品の用途に関するデータは、前記レーザ加工に関する装置が行うレーザ加工に要求される特性を示す情報を含むようにしてもよい。
【００１２】
（５）  上記（１）から（４）の何れかに記載の機械学習装置を、前記状態観測手段は、前記光学部品の使用開始後に行われるメンテナンス時に撮像した画像データを取得するようにしてもよい。
【００１３】
（６）  上記（１）から（５）の何れかに記載の機械学習装置を、前記評価値は、前記光学部品を目視したユーザの判断に基づいて決定されるようにしてもよい。
【００１４】
（７）  上記（１）から（６）の何れかに記載の機械学習装置を、前記評価値は、前記光学部品の利用結果に基づいて決定されるようにしてもよい。
【００１５】
（８）  上記（１）から（７）の何れかに記載の機械学習装置を、前記学習手段が構築した学習モデルは、前記光学部品の画像データ及び前記光学部品の用途に関するデータを入力データとした場合に、前記光学部品が所定の基準を満たしているか否かを示す確率の値を出力する学習モデルであるようにしてもよい。
【００１６】
（９）  本発明の機械学習システム（例えば、後述の機械学習システム１）は、上記（１）から（８）の何れかに記載の機械学習装置を複数含んだ機械学習システムであって、複数の前記機械学習装置のそれぞれが備える前記学習手段にて学習モデルを共有し、前記共有した学習モデルに対して複数の前記機械学習装置のそれぞれが備える前記学習手段が学習を行う。
【００１７】
（１０）  本発明の機械学習方法は、機械学習装置（例えば、後述の機械学習装置１０）が行う機械学習方法であって、光学部品（例えば、後述の集光レンズ２１）を撮像した画像データと、前記光学部品の用途に関するデータとを入力データとして取得する状態観測ステップと、前記光学部品の良否の判定に関する評価値をラベルとして取得するラベル取得ステップと、前記状態観測ステップにて取得した入力データと前記ラベル取得ステップにて取得したラベルの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記光学部品の良否の判定を行うための学習モデルを構築する学習ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、光学部品の用途を考慮した上で、光学部品の良否判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態全体の構成について示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態におけるレーザ加工機の構成について模式的に示す垂直断面図である。
【図３Ａ】本発明の実施形態における集光レンズ（スパッタの付着無し）をレーザ光と同軸方向に平面視した場合の模式図である。
【図３Ｂ】本発明の実施形態における集光レンズ（スパッタの付着有り）をレーザ光と同軸方向に平面視した場合の模式図である。
【図４】本発明の実施形態における機械学習装置の構成について示す機能ブロック図である。
【図５】本発明の実施形態における学習モデル構築時の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態における学習モデル利用時の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜実施形態全体の構成＞
図１に示すように、本実施形態に係る機械学習システム１は、機械学習装置１０、レーザ加工機２０及び撮像装置３０を備える。また、レーザ加工機２０は光学部品である集光レンズ２１を備える。なお、図中では、集光レンズ２１をレーザ加工機２０から取り外して撮像装置３０にて集光レンズ２１を撮像する場面を想定して、レーザ加工機２０と集光レンズ２１を別体として記載する。ただし、通常時は図２を参照して後述するように、集光レンズ２１はレーザ加工機２０内部に取り付けられて利用される。
【００２１】
機械学習システム１に含まれるこれら各装置は、通信可能に接続されている。この通信は、各装置間で直接行われるものであってもよいし、中継装置を含んだネットワークを介したものであってもよい。ネットワークは、例えば、工場内に構築されたＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット上に構築されたＶＰＮ（Virtual Private Network）により実現される。
【００２２】
機械学習装置１０は、集光レンズ２１に関する機械学習を行うことにより、集光レンズ２１の良否判定を行うための学習モデルを構築する装置である。
機械学習装置１０による機械学習は、集光レンズ２１を撮像した画像データと、集光レンズ２１の用途に関するデータとを入力データとし、集光レンズ２１の良否の判定に関する評価値をラベルとした教師データを用いた、教師あり学習により行われる。
【００２３】
ここで、集光レンズ２１の用途に関するデータとしては、例えば、レーザ加工機２０が行うレーザ加工において集光レンズ２１に入射するレーザの特性を示すデータや、レーザ加工においてレーザを照射する対象となるワークの特性を示すデータや、レーザ加工に要求される特性を示すデータを用いる。なお、以下の説明では、この集光レンズ２１の用途に関するデータを「用途データ」と呼ぶ。
【００２４】
このように、機械学習装置１０は、集光レンズ２１を撮像した画像データのみならず、集光レンズ２１の用途に関する用途データを入力データの一部とした教師あり学習を行って学習モデルを構築する。そのため、構築された学習モデルは、光学部品の用途を考慮した上で、光学部品の良否判定を行うことができる学習モデルとなる。
【００２５】
レーザ加工機２０は、レーザ加工を行うための装置である。なお、レーザ加工機２０の構成によるが、レーザ加工機２０が単独でレーザ加工を行う場合も、レーザ加工機２０を制御する制御装置や上位装置といった外部装置と、レーザ加工機２０とが協働してレーザ加工を行う場合もある。以下の説明では、単にレーザ加工機２０と記載した場合、特に言及しない限り上記の制御装置や上位装置といった外部装置も含むものとする。
上述したように機械学習装置１０は、レーザ加工機２０が備える集光レンズ２１を対象として教師あり学習を行う。この教師あり学習のために、レーザ加工機２０は、ユーザから、用途データや評価値の入力を受け付ける。そして、レーザ加工機２０は、受け付けた用途データや評価値を機械学習装置１０に対して出力する。ただし、この構成は一例に過ぎず、用途データや評価値については、このようにレーザ加工機２０が入力を受け付けて機械学習装置１０に対して出力するのではなく、機械学習装置１０がユーザから直接入力を受け付けるようにしてもよい。
【００２６】
撮像装置３０は、教師あり学習のために、集光レンズ２１を撮像する部分である。撮像装置３０は、集光レンズ２１を撮像することにより生成した画像データを機械学習装置１０に対して出力する。撮像装置３０は、一般的なデジタルカメラや、カメラを備えたスマートフォンにより実現される。なお、撮像装置３０の具体的な構成については、当業者によく知られているので、これ以上の詳細な説明は省略する。
【００２７】
＜レーザ加工機２０の構成＞
次に、機械学習装置１０が、機械学習の対象とする集光レンズ２１を含んだレーザ加工機２０の構成について図２を参照して説明する。図２は、レーザ加工機２０の模式化した構成を示す垂直断面図である。
【００２８】
図２に示すように、レーザ加工機２０は集光レンズ２１、レーザ発振器２２、反射ミラー２３、レーザ光２４、加工ヘッド２５、ガス供給口２６、及びノズル２７を備える。また、図中には、レーザ加工機２０による加工の対象となる平板状のワーク４０と、ワーク４０上のレーザ受光部分４１についても図示する。また、レーザ発振器２２については、垂直断面ではなく、機能ブロックとして図示する。
【００２９】
一方で、ワーク４０を設置するための可動テーブルや、レーザ発振器２２および加工ヘッド２５の動作を制御する制御装置等の構成要素については、本実施形態の要旨ではないので図示を省略する。
【００３０】
レーザ発振器２２は、円形断面のレーザ光２４を出射する。反射ミラー２３は、レーザ発振器２２から出射されたレーザ光２４を反射して集光レンズ２１に誘導することにより、レーザ光２４をワーク４０に誘導する導光路を形成する。
【００３１】
集光レンズ２１は、加工ヘッド２５内に固定されて利用される。そして、集光レンズ２１は、レーザ光２４を集光して、加工ヘッド２５の先端に装着されるノズル２７を介してワーク４０に照射する。これにより、ワーク４０のレーザ受光部分４１が、レーザ光２４にて加熱されて溶融することにより、レーザ加工が実現される。
【００３２】
レーザ加工機２０にて利用されるレーザ光２４の種類は特に限定されず、例えば、炭酸ガスレーザ、ファイバレーザ、ダイレクトダイオードレーザ、ＹＡＧレーザ等を用いることができる。
【００３３】
加工ヘッド２５は、図２に示すように、レーザ光２４をワーク４０に照射する略円筒状の形状をしている。また、加工ヘッド２５は、加工ヘッド２５に形成されたガス供給口２６を備えている。
【００３４】
ガス供給口２６からはアシストガスが供給される。アシストガスは、ガス供給口２６からノズル２７の先端の開口部に至るガス流路に沿って排気される。このように、ノズル２７本体の内部にアシストガスが供給及び排気されることにより、ノズル２７の先端の開口部からワーク４０に対してレーザ光２４と同軸方向にアシストガスを吹き付けることができる。
【００３５】
これにより、レーザ照射時にレーザ受光部分４１で溶融したワーク４０を、レーザ受光部分４１上に形成される切溝から吹き飛ばすことができる。また、レーザ光２４と同軸方向へ飛散する溶融したワーク４０（スパッタ）を吹き飛ばすこともできるので、集光レンズ２１が汚染されることを防止できる。
【００３６】
しかしながら、このような構成であっても、全てのスパッタを吹き飛ばすことはできない。一部のスパッタについては、アシストガスの気流に逆らって、加工ヘッド２５内に侵入し、集光レンズ２１へ付着する。
【００３７】
集光レンズ２１へのスパッタの付着について図３Ａ及び図３Ｂを参照して説明をする。図３Ａ及び図３Ｂは、集光レンズ２１を、レーザ光２４と同軸方向に平面視した場合の模式図である。
【００３８】
図３Ａには、集光レンズ２１が未使用の状態であり、集光にスパッタが付着していない状態を示す。この状態であれば、集光レンズ２１による集光が適切に行われ、レーザ加工を適切に実行することができる。
【００３９】
これに対して、図３Ｂには、集光レンズ２１を使用後の状態であり、上述したように、アシストガスの気流に逆らって、加工ヘッド２５内に侵入したスパッタが、集光レンズ２１に付着している状態を示す。このようにスパッタが付着した場合には、集光レンズ２１による集光が適切に行われなくなる。例えば、スパッタが付着した部分については、レーザ光の吸収率が上昇し、熱を発する。そして、この熱により、集光レンズ２１に熱レンズ効果が発生して、焦点位置がずれる。具体的には、集光レンズ２１の一部が機械的に膨らんで焦点位置がずれる。加えて、集光レンズの温度勾配に伴う屈折率変化によって更に焦点がずれる。このように熱レンズ効果で焦点位置がずれることにより、レーザ受光部分４１でのレーザ加工を適切に実行することができなくなる。また、スパッタが付着したまま使用を継続すると、熱によりスパッタが固着し、集光レンズ２１から除去することができなくなる。
【００４０】
そのため、集光レンズ２１に対してはメンテナンスの一環として、定期的なクリーニングを行う必要がある。ただし、集光レンズ２１に付着したスパッタを、クリーニングにより完全に除去できる場合と、完全には除去できない場合がある。
【００４１】
そして、スパッタを完全には除去できない場合には、クリーニング後の集光レンズ２１を再度利用するか否かを決定するために、集光レンズ２１についての良否判定を行う必要がある。
しかしながら、背景技術として上述したように、この良否判定は、従来ユーザの経験則に基づいて行われており、定量的な閾値を設定することは困難であった。また、従来はクリーニング後の集光レンズ２１の用途について十分考慮されていなかった。
【００４２】
また、集光レンズ２１は高額なので、一般的にユーザは用途に応じて使い分けを行うが、この用途に応じた使い分けを考慮すると良否判定はより困難であった。
例えば、「切断面を綺麗に切断する。」、「高速に切断する。」、「厚板（一般的に１２ｍｍ厚以上）を切断する。」といった用途の場合には、集光レンズ２１に新品時に近い性能が求められる。従って、スパッタが付着してしまった集光レンズ２１については、良否判定において「不良」と判定して、集光レンズ２１を新たなものに交換する必要があった。
【００４３】
これに対して、例えば、「切断面の要求品質は高くない。」、「切断速度は遅くても構わない。」、「薄板（一般的に３ｍｍ厚以下）を切断する。」といった用途の場合には、集光レンズ２１に新品時に近い性能までは求められない。従って、少量のスパッタが付着している場合や、スパッタが付着している場所が集光レンズ２１の中央部（レーザ光２４が入射する部分）でない場合には、良否判定において「良」と判定して、この集光レンズ２１をその後も利用することができた。
このように用途に応じた使い分けを考慮すると、用途により良否判定の基準も異なってくるので、良否判定はより困難なものとなっていた。
【００４４】
そこで、本実施形態では、上述したように、機械学習装置１０が、集光レンズ２１の用途に関する用途データ及び画像データを入力データとした教師あり学習を行って学習モデルを構築する。
【００４５】
＜機械学習装置１０が備える機能ブロック＞
次に、このような学習モデルの構築のために機械学習装置１０が備える機能ブロックについて説明する。機械学習装置１０は、状態観測部１１、ラベル取得部１２、学習部１３、学習モデル記憶部１４及び出力提示部１５を備える。
【００４６】
状態観測部１１は、レーザ加工機２０と撮像装置３０と、から、それぞれ用途データと画像データ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１３に対して出力する部分である。ここで、本実施形態における入力データは、上述したようにレーザ加工機２０から取得する用途データと、撮像装置３０から取得する画像データである。これらのデータについて詳細に説明する。
【００４７】
用途データは、例えば、レーザ加工において集光レンズ２１に入射するレーザの特性を示すデータや、レーザ加工においてレーザを照射する対象となるワークの特性を示すデータや、レーザ加工に要求される特性を示すデータの何れか又はその全てを含む。
【００４８】
レーザの特性を示すデータは、例えばレーザの出力、レーザ出力指令、及びワークの切断速度である。
レーザの出力とは、レーザ加工機２０が備えるレーザ発振器２２の定格出力である。例えばレーザの出力は、レーザ出力［ｋＷ］で示される値となる。例えばレーザ加工に炭酸ガスレーザを用いる場合、レーザの出力は１［ｋＷ］、２［ｋＷ］・・・６［ｋＷ］といった値となる。集光レンズ２１の発熱は照射されるレーザ光強度に比例するので、低出力なレーザ発振器２２で使われる光学部品の方が一般的に長持ちする傾向にある。
【００４９】
レーザ出力指令とは、レーザ加工機２０がレーザ加工を行うために受け付ける指令である。例えばレーザ出力指令は、ピークパワー［Ｗ］、パルス周波数［Ｈｚ］、パルスデューティ［％］で示される値となる。
ワークの切断速度とは、レーザ加工機２０がレーザ加工を行う際の切断速度である。例えばワークの切断速度は、切断速度［ｍｍ／分］で示される値となる。
【００５０】
レーザ加工においてレーザを照射する対象となるワークの特性を示すデータとは、例えば、ワーク材質とワーク板厚である。
ワーク材質は、ワークの材質を特定する情報であり、例えば軟鋼、ステンレス、アルミといった材質を識別するための、識別子で示される。
ワーク板厚は、平板状のワークの厚みを特定する情報であり、例えば、厚み［ｍｍ］で示される値となる。
【００５１】
レーザ加工に要求される特性を示すデータは、例えば、レーザ切断の難易度に関する情報である。
レーザ切断の難易度に関する情報とは、例えば、加工マージンである。加工マージンは、焦点の振り幅で表すことができる。この焦点の振り幅を特定するためには、集光レンズ２１とワークまでの距離を１ｍｍ単位で変え、どの程度の範囲で良好に切断できるかを調査する。その際、集光レンズ２１とワークまでの距離以外の条件（例えば、上述したレーザ出力や切断速度等）は変化させない。そして、調査の結果、良好に切断できる振り幅が例えば２ｍｍ以下であれば加工マージンが小さく、難易度は高い。一方で、良好に切断できる振り幅が例えば３ｍｍを超えている場合は加工マージンが大きく、難易度は低い。また、良好に切断できる振り幅が例えば２ｍｍを超えており、３ｍｍ以下の場合には、加工マージンは標準であり、難易度も標準である。このようにして特定した難易度を示すデータを、レーザ加工に要求される特性を示すデータとすることができる。
なお、この加工マージンを特定するための基準とした、２ｍｍや３ｍｍといった基準値はあくまで例示であり、本実施形態を適用する環境に応じて任意の値に変更することが可能である。また、難易度を段階的に更に細かく設定することも可能である。
【００５２】
また、これ以外にも、ユーザがレーザ加工に要求する内容を示すデータを、レーザ加工に要求される特性を示すデータとすることができる。例えば、切断面を綺麗に切断する、高速に切断する、あるいは、切断面の要求品質は高くない、切断速度は遅くても構わないといった要求をレーザ加工に要求される特性を示すデータとすることができる。
【００５３】
ユーザは、これらの様々なデータを用途データとして、例えばレーザ加工機２０や機械学習装置１０に対して入力する。そして、状態観測部１１は、入力された用途データを取得する。
【００５４】
次に、画像データについて説明する。上述したように、画像データは、撮像装置３０が集光レンズ２１を撮像することにより生成される。ユーザは、レーザ加工機２０が設置された工場の現場で、集光レンズ２１のメンテナンスを行うために、集光レンズ２１をレーザ加工機２０から取り外す。この際に、ユーザは、画像データを生成するために、取り外した集光レンズ２１を撮像装置３０にて撮像する。撮像は、例えばメンテナンス作業を行うユーザが、メンテナンスを行う現場で行うようにしてもよい。また、上記のように集光レンズ２１を取り外すことから、メンテナンスを行う現場よりも撮像しやすい環境に集光レンズ２１を移動して撮像を行うようにしてもよい。
そして、状態観測部１１は、撮像により生成された画像データを撮像装置３０から取得する。
【００５５】
ラベル取得部１２は、レーザ加工機２０から評価値をラベルとして取得し、取得したラベルを学習部１３に対して出力する部分である。ここで、本実施形態における評価値は、良否判定に関する評価値であり、集光レンズ２１をそのまま利用できるか（すなわち、「良」であるか）、集光レンズ２１を交換する必要があるか（すなわち、「不良」であるか）の何れかを示す値である。
【００５６】
評価値は、レーザ加工機２０から取り外した集光レンズ２１を目視したユーザの判断により決定される。ユーザは、決定した評価値を、例えばレーザ加工機２０や機械学習装置１０に対して入力する。ラベル取得部１２は、入力された評価値を取得する。
なお、評価値は正確なものであることが望ましいので、ベテランの作業者が評価値を決定するための判断を行うことが望ましい。
【００５７】
学習部１３は、この入力データとラベルとの組を教師データとして受け付け、この教師データを用いて、教師あり学習を行うことにより、学習モデルを構築する。
例えば、学習部１３は、ニューラルネットワークを用いた教師あり学習を行う。この場合、学習部１３は、教師データに含まれる入力データとラベルの組を、パーセプトロンを組み合わせて構成したニューラルネットワークに与え、ニューラルネットワークの出力がラベルと同じとなるように、ニューラルネットに含まれる各パーセプトロンについての重み付けを変更する、というフォワードプロパゲーションを行う。
【００５８】
本実施形態では、ニューラルネットワークの出力を「良」と「不良」の２つのクラスとし、何れのクラスに分類されるのかを確率として出力する。そして、ニューラルネットワークが出力する集光レンズ２１の良否についての確率の値（例えば、良否における「良」の可能性９０％といった値）が、ラベルの評価値と同じになるように（例えば、ラベルが良否における「良」を示す場合、ニューラルネットワークが出力する「良」の確率の値が１００％となるように）、フォワードプロパゲーションを行う。
【００５９】
そして、学習部１３は、このようにフォワードプロパゲーションを行った後に、バックプロパゲーション（誤差逆伝搬法とも呼ばれる。）という手法により各パラメータの出力の誤差を小さくするように重み付け値を調整する。より詳細には、学習部１３は、ニューラルネットワークの出力とラベルとの誤差を算出し、算出した誤差を小さくするように重み付け値を修正する。
学習部１３は、このようにして、教師データの特徴を学習し、入力から結果を推定するための学習モデルを帰納的に獲得する。
【００６０】
なお、本実施形態では、撮像装置３０が集光レンズ２１を撮像することにより生成した画像データが入力データに含まれる。そこで学習部１３は、この画像データについては、画像データを対象とした学習に適しているニューラルネットワークである、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を使用して特徴を学習するようにするとよい。そして、上記畳み込みニューラルネットワークとは異なるニューラルネットワークにより学習した用途データの特徴と、畳み込みニューラルネットワークにより学習した画像データの特徴との双方を入力としたニューラルネットワークを用いて学習モデルを構築するようにするとよい。
あるいは、用途データそのものと、畳み込みニューラルネットワークにより学習した画像データの特徴との双方を入力としたニューラルネットワークを用いて学習モデルを構築するようにするとよい。
【００６１】
学習部１３は、以上説明したようにして機械学習を行うことにより学習モデルを構築する。
学習部１３が構築した学習モデルは、学習モデル記憶部１４に対して出力される。
【００６２】
学習モデル記憶部１４は、学習部１３が構築した学習モデルを記憶する記憶部である。なお、学習モデルを構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習モデル記憶部１４が記憶した学習モデルに対して更に教師あり学習を追加して行うことにより、一度構築した学習モデルは適宜更新されるようにしてもよい。また、この追加学習は、自動的に行われてもよいが、ユーザの判断により行われてもよい。つまり、ユーザが、学習モデルによる良否判定が誤っていると判断した場合に、良否判定がより正確となるように、ユーザ独自の基準で、用途データや評価値を決定することにより教師データを生成して、追加学習を行うようにしてもよい。このような追加学習を行うことにより、ユーザ独自の判定基準に沿った学習モデルを構築することが可能となる。
【００６３】
出力提示部１５は、学習部１３の出力を提示する部分である。上述したように、本実施形態では、学習部１３が構築した学習モデルにより、集光レンズ２１の良否判定の結果を出力することができるので、出力提示部１５は、この学習部１３の出力の内容をユーザに対して提示する。
提示は、例えば液晶ディスプレイ等に表示することにより行われてもよいし、紙媒体への印刷により行われてもよいし、音の出力（例えば、良否判定の結果「不良」の可能性が高い場合に警告音を出力する）により行われてもよい。
【００６４】
以上、機械学習装置１０に含まれる機能ブロックについて説明した。
これらの機能ブロックを実現するために、機械学習装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置を備える。また、機械学習装置１０は、アプリケーションソフトウェアやＯＳ（Operating System）等の各種の制御用プログラムを格納したＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置や、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）といった主記憶装置も備える。
【００６５】
そして、機械学習装置１０において、演算処理装置が補助記憶装置からアプリケーションソフトウェアやＯＳを読み込み、読み込んだアプリケーションソフトウェアやＯＳを主記憶装置に展開させながら、これらのアプリケーションソフトウェアやＯＳに基づいた演算処理を行なう。また、この演算結果に基づいて、各装置が備える各種のハードウェアを制御する。これにより、本実施形態の機能ブロックは実現される。つまり、本実施形態は、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。
【００６６】
具体例として、機械学習装置１０は、一般的なパーソナルコンピュータやサーバ装置に本実施形態を実現するためのアプリケーションソフトウェアを組み込むことより実現できる。
ただし、機械学習装置１０については教師あり学習に伴う演算量が多いため、例えば、パーソナルコンピュータにＧＰＵ（Graphics Processing Units）を搭載し、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）と呼ばれる技術により、ＧＰＵを教師あり学習に伴う演算処理に利用するようにすると高速処理できるようになるのでよい。更には、より高速な処理を行うために、このようなＧＰＵを搭載したコンピュータを複数台用いてコンピュータ・クラスターを構築し、このコンピュータ・クラスターに含まれる複数のコンピュータにて並列処理を行うようにしてもよい。
【００６７】
次に、図５のフローチャートを参照して、機械学習装置１０による教師あり学習時の動作について説明する。
ステップＳ１１において、状態観測部１１は、撮像装置３０から集光レンズ２１を撮像した画像データを取得する。状態観測部１１は、取得した画像データを、学習部１３に対して出力する。
【００６８】
ステップＳ１２において、状態観測部１１は、ステップＳ１１にて取得した画像データに対応する用途データを取得する。状態観測部１１は、取得した用途データを、学習部１３に対して出力する。
【００６９】
ステップＳ１３において、ラベル取得部１２は、ステップＳ１１及びステップＳ１２にて状態観測部１１が取得した画像データ及び用途データに対応する評価値を取得する。ラベル取得部１２は、取得した評価値を、学習部１３に対して出力する。
なお、説明の便宜上、ステップＳ１１からステップＳ１３の順番で説明しているが、これら３つのステップは、異なる順番で実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【００７０】
ステップＳ１４において、学習部１３は、ステップＳ１１、ステップＳ１２及びステップＳ１３にて入力された各データを組とすることにより教師データを生成する。
【００７１】
ステップＳ１５において、学習部１３は、ステップＳ１４にて作成した教師データに基づいて機械学習を行う。この機械学習は、教師あり学習であり、その方法については、学習部１３の機能ブロックの説明として上述した通りである。
【００７２】
ステップＳ１６において、学習部１３は、機械学習を終了するか否かを判定する。この判定は所定の条件に基づいて行われる。例えば、ニューラルネットワークの出力とラベルとの誤差の値が所定値以下となったことや、予め定めておいた回数だけ教師あり学習を繰り返したことを条件として、これらの条件が満たされた場合に学習は終了する。
【００７３】
機械学習を終了するための条件が満たされていない場合は、ステップＳ１６においてＮｏと判定され、処理はステップＳ１１に戻る。そして、新たな入力データ及びラベルを対象として上述した処理が繰り返される。一方で、機械学習を終了するための条件が満たされた場合は、ステップＳ１６においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１７に進む。
【００７４】
ステップＳ２２において、学習部１３は、ステップＳ２２における学習で構築した学習モデルを学習モデル記憶部１４に記憶させる。
以上説明した動作により、学習部１３は、集光レンズ２１の用途に関する用途データ及び画像データを入力データとした教師あり学習を行って学習モデルを構築する。これにより、集光レンズ２１の用途を考慮した上で、集光レンズ２１の良否判定を行うための学習モデルを構築することができる。
【００７５】
なお、上述の動作は、学習モデルの構築のための処理として行われてもよいが、工場等においてレーザ加工機２０を通常通りにメンテナンスしている際に行われてもよい。
【００７６】
また、上述した教師あり学習は、オンライン学習で行っているが、バッチ学習やミニバッチ学習で教師あり学習を行ってもよい。
オンライン学習とは、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、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。更に、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。
【００７７】
次に、このようにして構築された学習モデルを利用した良否判定を行う場合の動作について図６のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ２１において、状態観測部１１は、撮像装置３０から集光レンズ２１を撮像した画像データを取得する。状態観測部１１は、取得した画像データを、学習部１３に対して出力する。
【００７８】
ステップＳ２２において、状態観測部１１は、ステップＳ１１にて取得した画像データに対応する用途データを取得する。状態観測部１１は、取得した用途データを、学習部１３に対して出力する。なお、ステップＳ２１及びステップＳ２２についても、ステップＳ１１からステップＳ１３までと同様に、異なる順番で実行されてもよく、並列に実行されてもよい。
【００７９】
ステップＳ２３において、学習部１３は、ステップＳ２１及びステップＳ２２にて入力された各データを入力データとして学習モデル記憶部１４に記憶されている学習済みの学習モデルに入力する。そして、学習部１３は、この入力に応じた学習モデルの出力を、出力提示部１５に対して出力する。
出力提示部１５は、学習部１３から入力された学習モデルの出力を、良否判定の結果としてユーザに対して提示する。
【００８０】
以上説明した動作により、機械学習装置１０は、光学部品の用途を考慮した上で、光学部品の良否判定を行うことが可能となる。また、ユーザは提示された良否判定の結果を参照することにより、集光レンズ２１を交換する必要の有無等を判断することが可能となる。
これにより、従来は良否判定の都度行っていたユーザの目視による判定を要することなく、良否判定を自動化することができる。また、従来の曖昧な判定基準をモデル化することができ、判定結果を数値で示すことができる。
【００８１】
＜ハードウェアとソフトウェアの協働＞
なお、上記の機械学習システムに含まれる各装置のそれぞれは、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記の機械学習システムに含まれる各装置のそれぞれの協働により行なわれる機械学習方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより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。
【００８２】
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(random access memory）)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。
【００８３】
＜実施形態の変形＞
また、上述した各実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、各実施形態を組み合わせた形態や、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【００８４】
＜変形例１＞
上述した各実施形態では、機械学習装置１０、レーザ加工機２０及び撮像装置３０のそれぞれが備える機能を別体の装置により実現していたが、これら機能の一部又は全部を一体の装置により実現してもよい。
【００８５】
また、１台の機械学習装置１０が、複数台のレーザ加工機２０及び撮像装置３０と接続されていてもよい。そして、１台の機械学習装置１０が、複数台のレーザ加工機２０及び撮像装置３０のそれぞれから取得した教師データに基づいて学習を行うようにしてもよい。更に、上述した実施形態では、機械学習装置１０を１台図示したが、機械学習装置１０が複数台存在してもよい。つまり、機械学習装置１０と、レーザ加工機２０及び撮像装置３０の関係は１対１であっても、１対多であっても、多対多であってもよい。
【００８６】
＜変形例２＞
変形例１で述べたように、機械学習装置１０が複数台存在する場合には、何れかの機械学習装置１０の学習モデル記憶部１４が記憶した学習モデルを、他の機械学習装置１０との間で共有するようにしてもよい。学習モデルを複数の機械学習装置１０で共有するようにすれば、各機械学習装置１０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。
【００８７】
＜変形例３＞
上述の実施形態では、機械学習装置１０が、レーザ加工機２０が備える集光レンズ２１を対象として機械学習を行ったが、光学部品は集光レンズ２１に限定されない。機械学習装置１０は、集光レンズ２１に換えて、他の光学部品を対象として機械学習を行うようにしてもよい。
【００８８】
例えば、機械学習装置１０が、レーザ加工機２０が備える内部鏡や外部鏡を対象として機械学習を行うようにしてもよい。例えば、反射ミラー２３を対象として機械学習を行うようにしてもよい。また、機械学習装置１０が、他にもレーザ発振器２２が備える光学部品（図示を省略）を対象として機械学習を行うようにしてもよい。なお、ユーザは、集光レンズ２１以外の光学部品についても定期的（例えば数百〜数千時間毎）にクリーニングを行うために、光学部品を取り外す。そこで、ユーザは、この取り外しを行った場合に、撮像装置３０による撮像を行うようにするとよい。
【００８９】
また、機械学習の対象とする光学部品が光ファイバであるような場合には、撮像装置３０にマイクロスコープを接続する。そして、ユーザが、光ファイバの端面をこのマイクロスコープで撮像するようにするとよい。
【００９０】
＜変形例４＞
上述の実施形態では、集光レンズ２１を目視したユーザの判断により評価値を決定していたが、集光レンズ２１を、実際に利用した結果に基づいて評価値を決定するようにしてもよい。この場合、ユーザは、集光レンズ２１を撮像装置３０で撮像した後に、集光レンズ２１をレーザ加工機２０に再度固定する。また、ユーザは、このレーザ加工機２０にてレーザ加工を実際に行う。
そして、ユーザは、この実際に行ったレーザ加工の結果に基づいて評価値を決定する。これにより、より精度高く評価値を決定することが可能となる。
【００９１】
この場合に、実際に行ったレーザ加工により加工されたワークの検査結果に基づいて、機械学習装置１０が自動で評価値を決定するようにしてもよい。そのためには、例えば、加工されたワークの切断面品質等の基準を満たしているか否かを検査する検査装置と、機械学習装置１０とを接続する。また、機械学習装置１０が、検査装置から検査結果を受信する。
そして、機械学習装置１０は、加工されたワークが切断面品質等の基準を満たしている旨の審査結果を受信した場合には、評価値を「良」と決定する。一方で、機械学習装置１０は、加工されたワークが切断面品質等の基準を満たしていない旨の審査結果を受信した場合には、評価値を「不良」と決定する。これにより、ユーザによる評価値の入力の手間を省くことが可能となる。
【００９２】
＜変形例５＞
上述の実施形態では、ユーザの入力に基づいて用途データが生成されるものとして説明したが、例えばレーザ加工機２０が用途データを自動で生成するようにしてもよい。
上述したように、用途データには、例えばレーザ出力［ｋＷ］で示されるレーザの出力や、ピークパワー［Ｗ］、パルス周波数［Ｈｚ］、パルスデューティ［％］で示されるレーザ出力指令を含むことができる。これらのパラメータについては、レーザ加工機２０に設定されているものであるので、レーザ加工機２０が設定に基づいて自動で用途データを生成する。これにより、ユーザによる用途データの入力の手間を省くことが可能となる。
【符号の説明】
【００９３】
１  機械学習システム
１０  機械学習装置
１１  状態観測部
１２  ラベル取得部
１３  学習部
１４  学習モデル記憶部
１５  出力提示部
２０  レーザ加工機
２１  集光レンズ
２２  レーザ発振器
２３  反射ミラー
２４  レーザ光
２５  加工ヘッド
２６  ガス供給口
２７  ノズル
３０  撮像装置
４０  ワーク
４１  レーザ受光部分
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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