(57)【要約】【課題】バリ取り加工における加工条件を最適化する制御装置及び機械学習装置を提供する。【解決手段】バリ取り加工を行うロボットを制御する制御装置１は、バリ取り加工を行う際の加工条件を学習する機械学習装置１００を備える。機械学習装置１００は、ワークの形状又は材質の少なくとも一方を示すワーク情報、バリの形状又は位置の少なくとも一方を示すバリ情報、並びに、工具の種類を示す工具情報、工具の送り速度及び工具の回転速度を含む加工条件を、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１０６と、バリ取り加工の評価結果を示す判定データを取得する判定データ取得部１０８と、状態変数と判定データとを用いて、加工条件と、ワーク情報及びバリ情報と、を関連付けて学習する学習部１１０と、を備える。【選択図】図２
2019185125.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークからバリを取り除くバリ取り加工を行うロボットを制御する制御装置であって、
前記バリ取り加工を行う際の加工条件を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記ワークの形状又は材質の少なくとも一方を示すワーク情報、前記バリの形状又は位置の少なくとも一方を示すバリ情報、並びに、工具の種類を示す工具情報、前記工具の送り速度及び前記工具の回転速度を含む前記加工条件を、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、
前記バリ取り加工の評価結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記加工条件と、前記ワーク情報及び前記バリ情報と、を関連付けて学習する学習部と、を備える
制御装置。
【請求項２】
前記判定データは、前記バリの除去率又は前記バリ取り加工のサイクルタイムの少なくとも一方を含む
請求項１記載の制御装置。
【請求項３】
前記学習部は、
前記評価結果に関連する報酬を求める報酬計算部と、
前記報酬を用いて、前記ワーク情報及び前記バリ情報に対する前記加工条件の価値を表す関数を更新する価値関数更新部と、を備える
請求項１又は２記載の制御装置。
【請求項４】
前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する
請求項１乃至３いずれか１項記載の制御装置。
【請求項５】
前記学習部による学習結果に基づいて、前記加工条件に基づく指令値を出力する意思決定部を更に備える
請求項１乃至４いずれか１項記載の制御装置。
【請求項６】
前記学習部は、複数の前記ロボットから得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて前記加工条件を学習する
請求項１乃至５いずれか１項記載の制御装置。
【請求項７】
前記機械学習装置は、クラウドコンピューティング、フォグコンピューティング、エッジコンピューティング環境により実現される
請求項１乃至６いずれか１項記載の制御装置。
【請求項８】
ロボットによりワークからバリを取り除くバリ取り加工を行う際の加工条件を学習する機械学習装置であって、
前記ワークの形状又は材質の少なくとも一方を示すワーク情報、前記バリの形状又は位置の少なくとも一方を示すバリ情報、並びに、工具の種類を示す工具情報、前記工具の送り速度及び前記工具の回転速度を含む前記加工条件を、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、
前記バリ取り加工の評価結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記加工条件と、前記ワーク情報及び前記バリ情報と、を関連付けて学習する学習部と、を備える
機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置及び機械学習装置に関し、特にバリ取り加工における加工条件を最適化する制御装置及び機械学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ワークの加工により生じたバリを取り除くための加工をバリ取り加工という。例えば図９に示すように、ワークに生じているバリをビジョンセンサにより認識し、ロボットのアームに取り付けた工具を使用してバリを研削することでバリ取り加工が行われる。
【０００３】
バリ取り加工を自動化するための手法が種々提案されている。例えば特許文献１には、視覚センサ手段によってバリ取り加工対象ワークのバリ形成状況を検出し、検出結果を予め設定された加工条件選択基準と照合して使用するバリ取りツールを選択し、選択されたバリ取りツールをオートチェンジャを用いてロボットに装着し、バリ取りツールが装着されたロボットを教示プログラムの再生運転によって移動させてバリ取り加工を実行するバリ取り加工の自動化方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０７−１０４８２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の手法では、予め作業者が加工条件を設定しておく必要があり、その設定作業に多くの労力や時間を要するという問題がある。
【０００６】
従来、作業者は、例えばバリ取りに使用する工具の種類を、従来はワークの材質、バリの大きさや形状に応じ、作業者が経験に基づいて選択、設定していた。例えば、ワークの材質が固い（ステンレス等）場合、バリが大きい場合、縦方向（図１０のＺ方向）のバリについては、研削力の比較的高い工具を選択する。一方、ワークの材質が柔らかい（アルミ等）場合、バリが小さい場合、横方向（図１０のＸ方向）のバリについては、研削力の比較的低い工具を選択していた。
【０００７】
工具の種類が決まれば、切り込み量（図１０参照）、工具の回転速度（図１０参照）、工具の送り速度等の加工条件もある程度決定できることが知られている。例えば図１１は、工具の種類ごとの切り込み量、工具の回転速度、工具の送り速度の推奨値を示す表である。
【０００８】
しかしながら、経験に基づいて選択した工具を推奨値に基づいて使用した場合でも、バリをうまく除去できない場合がある。従来、このような場合は、回転速度を上限まで上げたり、送り速度を下げたり、工具を研削力の高いものに交換したりといった手段を試行錯誤することで、バリを除去していた。このような試行錯誤による作業もまた、大変な手間と時間を要するものであった。
【０００９】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、バリ取り加工における加工条件を最適化する制御装置及び機械学習装置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】
【００１０】
本発明の一実施形態にかかる制御装置は、ワークからバリを取り除くバリ取り加工を行うロボットを制御する制御装置であって、前記バリ取り加工を行う際の加工条件を学習する機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記ワークの形状又は材質の少なくとも一方を示すワーク情報、前記バリの形状又は位置の少なくとも一方を示すバリ情報、並びに、工具の種類を示す工具情報、前記工具の送り速度及び前記工具の回転速度を含む前記加工条件を、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、前記バリ取り加工の評価結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記加工条件と、前記ワーク情報及び前記バリ情報と、を関連付けて学習する学習部と、を備える。
本発明の一実施形態にかかる制御装置において、前記判定データは、前記バリの除去率又は前記バリ取り加工のサイクルタイムの少なくとも一方を含む。
本発明の一実施形態にかかる制御装置において、前記学習部は、前記評価結果に関連する報酬を求める報酬計算部と、前記報酬を用いて、前記ワーク情報及び前記バリ情報に対する前記加工条件の価値を表す関数を更新する価値関数更新部と、を備える。
本発明の一実施形態にかかる制御装置において、前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する。
本発明の一実施形態にかかる制御装置において、前記学習部による学習結果に基づいて、前記加工条件に基づく指令値を出力する意思決定部を更に備える。
本発明の一実施形態にかかる制御装置において、前記学習部は、複数の前記ロボットから得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて前記加工条件を学習する。
本発明の一実施形態にかかる制御装置において、前記機械学習装置は、クラウドコンピューティング、フォグコンピューティング、エッジコンピューティング環境により実現される。
本発明の一実施形態にかかる機械学習装置は、ロボットによりワークからバリを取り除くバリ取り加工を行う際の加工条件を学習する機械学習装置であって、前記ワークの形状又は材質の少なくとも一方を示すワーク情報、前記バリの形状又は位置の少なくとも一方を示すバリ情報、並びに、工具の種類を示す工具情報、前記工具の送り速度及び前記工具の回転速度を含む前記加工条件を、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、前記バリ取り加工の評価結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記加工条件と、前記ワーク情報及び前記バリ情報と、を関連付けて学習する学習部と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、バリ取り加工における加工条件を最適化する制御装置及び機械学習装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態による制御装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】第１の実施形態による制御装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】制御装置の一形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【図４】機械学習方法の一形態を示す概略的なフローチャートである。
【図５Ａ】ニューロンを説明する図である。
【図５Ｂ】ニューラルネットワークを説明する図である。
【図６】第２の実施形態による制御装置の概略的な機能ブロック図である。
【図７】制御装置を組み込んだシステムの一形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【図８】制御装置を組み込んだシステムの他の形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【図９】バリ取り加工の概略的な模式図である。
【図１０】バリ取り加工の概略的な模式図である。
【図１１】従来のバリ取り加工で使用されていた加工条件の推奨値の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、本発明の第１の実施形態による制御装置１と、制御装置１によって制御される産業用機械の要部とを示す概略的なハードウェア構成図である。制御装置１は、例えばバリ取り加工を行う産業用ロボットやマシニングセンタ等（以下、単にロボットという）を制御する制御装置である。制御装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４、インタフェース１８、インタフェース１９、インタフェース２１、インタフェース２２，バス２０、軸制御回路３０、サーボアンプ４０を有する。制御装置１には、サーボモータ５０、教示操作盤６０、工具交換装置７０、撮像装置８０が接続される。
【００１４】
ＣＰＵ１１は、制御装置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・プログラムをインタフェース２２，バス２０を介して読み出し、システム・プログラムに従って制御装置１全体を制御する。
【００１５】
ＲＯＭ１２は、ロボットの各種制御等を実行するためのシステム・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）を予め格納している。
【００１６】
ＲＡＭ１３は、一時的な計算データや表示データ、後述する教示操作盤６０を介してオペレータが入力したデータ等を一時的に格納する。
【００１７】
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ており、制御装置１の電源が遮断されても記憶状態を保持する。不揮発性メモリ１４は、教示操作盤６０から入力されるデータや、図示しないインタフェースを介して入力されたロボット制御用のプログラムやデータ等を格納する。不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムやデータは、実行時及び利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。
【００１８】
軸制御回路３０は、ロボットが備える関節等の軸を制御する。軸制御回路３０は、ＣＰＵ１１が出力する軸の移動指令量を受けて、軸の移動指令をサーボアンプ４０に出力する。
【００１９】
サーボアンプ４０は、軸制御回路３０が出力する軸の移動指令を受けて、サーボモータ５０を駆動する。
【００２０】
サーボモータ５０は、サーボアンプ４０により駆動されてロボットが備える軸を移動させる。サーボモータ５０は、典型的には位置・速度検出器を内蔵する。位置・速度検出器は位置・速度フィードバック信号を出力し、この信号が軸制御回路３０にフィードバックされることで、位置・速度のフィードバック制御が行われる。
【００２１】
なお、図１では軸制御回路３０、サーボアンプ４０、サーボモータ５０は１つずつしか示されていないが、実際には制御対象となるロボットに備えられた軸の数だけ用意される。例えば、６軸を備えたロボットを制御する場合、それぞれの軸に対応する軸制御回路３０、サーボアンプ４０、サーボモータ５０が合計６セット用意される。
【００２２】
教示操作盤６０は、ディスプレイやハンドル、ハードウェアキー等を備えた手動データ入力装置である。教示操作盤６０は、インタフェース１８を介してＣＰＵ１１から受けた情報をディスプレイに表示する。教示操作盤６０は、ハンドルやハードウェアキー等から入力されたパルス、指令、データ等をインタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。
【００２３】
工具交換装置７０は、ロボットのアーム先端に保持される工具を交換する。工具交換装置７０は、インタフェース１９を介してＣＰＵ１１から受けた指令に基づいて工具の交換を実施する。
【００２４】
撮像装置８０は、ワークのバリの状態を撮影するための装置であり、例えばビジョンセンサである。撮像装置８０は、インタフェース２２を介してＣＰＵ１１から受けた指令に応じてワークのバリの状態を撮影する。撮像装置８０は、撮影した画像データをインタフェース２２を介してＣＰＵ１１に渡す。
【００２５】
インタフェース２１は、制御装置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、プロセッサ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を有する。
【００２６】
プロセッサ１０１は、機械学習装置１００全体を統御する。ＲＯＭ１０２は、システム・プログラム等を格納する。ＲＡＭ１０３は、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行う。不揮発性メモリ１０４は、学習モデル等を格納する。
【００２７】
機械学習装置１００は、制御装置１が取得可能な各種情報（使用中の工具情報、工具の送り速度、工具の回転速度、撮像装置８０により取得された画像データ、ワークの形状や材質等）をインタフェース２１を介して観測する。機械学習装置１００は、サーボモータ５０や工具交換装置７０を制御するための指令をインタフェース２１を介して制御装置１に出力する。制御装置１は、機械学習装置１００からの指令を受けて、ロボットの制御指令の修正等を行う。
【００２８】
図２は、第１の実施形態における制御装置１及び機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。機械学習装置１００は、状態観測部１０６、判定データ取得部１０８、学習部１１０を有する。状態観測部１０６、判定データ取得部１０８、学習部１１０は、例えばプロセッサ１０１の一機能として実現され得る。又は、例えばＲＯＭ１０２に格納されたソフトウェアをプロセッサ１０１が実行することにより実現されても良い。
【００２９】
状態観測部１０６は、環境の現在状態を表す状態変数Ｓを観測する。状態変数Ｓは、ワークの形状や材質に関するワーク情報Ｓ１、バリの位置や形状に関するバリ情報Ｓ２、工具の種類を示す工具情報Ｓ３、工具の送り速度Ｓ４、工具の回転速度Ｓ５を含む。
【００３０】
状態観測部１０６は、ワーク情報Ｓ１として、制御装置１が保持している、加工中のワークの形状情報（例えばワークの形状を示す識別子等）、及び材質情報（例えば材質を示す識別子等）の少なくとも一方を取得することができる。
【００３１】
状態観測部１０６は、バリ情報Ｓ２として、バリ取り加工前に撮像装置８０が撮影した画像データをＣＰＵ１１が解析して得られるバリの形状情報（例えば特許文献１記載の最大張り出し量等）、及び位置情報（例えばバリの発生している面を示す識別子等）少なくとも一方を取得することができる。
【００３２】
状態観測部１０６は、工具情報Ｓ３、工具の送り速度Ｓ４及び工具の回転速度Ｓ５として、制御装置１から、バリ取り加工時に使用中した工具情報（例えば工具の種類を示す識別子等）、工具の送り速度及び回転速度を取得することができる。
【００３３】
判定データ取得部１０８は、状態変数Ｓの下でロボットの制御を行った場合における結果を示す指標である判定データＤを取得する。判定データＤは、バリの除去率Ｄ１、サイクルタイムＤ２を含む。
【００３４】
判定データ取得部１０８は、バリの除去率Ｄ１として、バリ取り前後におけるバリの形状情報の変化量を示す値を用いることができる。例えば判定データ取得部１０８は、状態変数Ｓの下でロボットを制御してバリ取り加工を行った後に撮像装置８０が撮影した画像データをＣＰＵ１１が解析して得られるバリの形状情報（最大張り出し量Ｈａとする）を取得する。判定データ取得部１０８は、バリ取り加工前に状態観測部１０６が取得したバリの形状情報（最大張り出し量Ｈｂとする）と、バリ取り加工後の最大張り出し量Ｈａと、を用いて、バリの除去率Ｄ１＝（Ｈａ−Ｈｂ）／Ｈａを計算できる。
【００３５】
判定データ取得部１０８は、サイクルタイムＤ２として、制御装置１から、バリ取り加工のサイクルタイムを取得することができる。
【００３６】
学習部１１０は、状態変数Ｓと判定データＤとを用いて、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係を学習する。すなわち学習部１１０は、状態変数Ｓの構成要素Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５の相関性を示すモデル構造を生成する。
【００３７】
学習部１１０に対して入力される状態変数Ｓは、学習部１１０における学習周期で考えた場合、判定データＤが取得された１学習周期前のデータに基づくものとなる。機械学習装置１００が学習を進める間、環境においては、（１）ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２の取得、（２）工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５の設定、すなわち加工条件の設定、（３）上記（１）（２）に従ったロボットの制御の実行、（４）判定データＤの取得が繰り返し実施される。（２）の工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４及び回転速度Ｓ５は、前回までの学習結果に基づいて得られた加工条件の設定値である。（４）の判定データＤは、工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４及び回転速度Ｓ５に基づいて行ったバリ取り加工の評価結果である。
【００３８】
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、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係を暗示する特徴を自動的に識別することができるようになる。学習アルゴリズムの開始時には、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係は実質的に未知であるが、学習部１１０は学習を進めるに従い徐々に特徴を識別して相関性を解釈する。ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係がある程度信頼できる水準まで解釈されると、学習部１１０が反復出力する学習結果は、現在状態すなわちワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）に対して、どのような加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を設定すべきかという行動の選択（意思決定）を行うために使用できるものとなる。つまり学習部１１０は、現在状態に対応する行動の最適解を出力できるようになる。
【００３９】
状態変数Ｓは、ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２、工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５といった外乱の影響を受け難いデータで構成される。判定データＤは、制御装置１から撮像装置８０の画像データの解析結果と、サイクルタイムと、を取得することにより一義的に求められる。したがって機械学習装置１００によれば、学習部１１０の学習結果を用いることで、現在状態すなわちワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）に対して最適な加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を、演算や目算によらず、自動的かつ正確に求めることができる。換言すれば、現在状態すなわちワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）を把握するだけで、最適な加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を迅速に決定することができる。したがって、ロボットによるバリ取り加工における加工条件の設定を効率よく行うことができる。
【００４０】
機械学習装置１００の変形例として、学習部１１０は、同一の作業を行う複数のロボットのそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及び判定データＤを用いて、それらロボットにおける適切な加工条件を学習することができる。この構成によれば、一定時間で得られる状態変数Ｓと判定データＤとを含むデータ集合の量を増加させ、より多様なデータ集合を入力できるので、学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００４１】
なお、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３は、図１に示す制御装置１の一形態であって、学習アルゴリズムの一例として強化学習を実行する学習部１１０を備えた構成を示す。強化学習は、学習対象が存在する環境の現在状態（つまり入力）を観測するとともに現在状態で所定の行動（つまり出力）を実行し、その行動に対し何らかの報酬を与えるというサイクルを試行錯誤的に反復して、報酬の総計が最大化されるような方策（本実施形態では加工条件の設定）を最適解として学習する手法である。
【００４２】
図３に示す制御装置１が備える機械学習装置１００において、学習部１１０は、報酬計算部１１２、価値関数更新部１１４を有する。
【００４３】
報酬計算部１１２は、状態変数Ｓに基づいて加工条件が設定された場合におけるバリ取り加工の評価結果（状態変数Ｓが取得された次の学習周期で用いられる判定データＤに相当）に関連する報酬Ｒを求める。
【００４４】
価値関数更新部１１４は、報酬Ｒを用いて、加工条件の価値を表す関数Ｑを更新する。価値関数更新部１１４が関数Ｑの更新を繰り返すことにより、学習部１１０は、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係を学習する。
【００４５】
学習部１１０が実行する強化学習のアルゴリズムの一例を説明する。この例によるアルゴリズムは、Ｑ学習（Ｑ−ｌｅａｒｎｉｎｇ）として知られるものであって、行動主体の状態ｓと、その状態ｓで行動主体が選択し得る行動ａとを独立変数として、状態ｓで行動ａを選択した場合の行動の価値を表す関数Ｑ（ｓ，ａ）を学習する手法である。状態ｓで価値関数Ｑが最も高くなる行動ａを選択することが最適解となる。状態ｓと行動ａとの相関性が未知の状態でＱ学習を開始し、任意の状態ｓで種々の行動ａを選択する試行錯誤を繰り返すことで、価値関数Ｑを反復して更新し、最適解に近付ける。ここで、状態ｓで行動ａを選択した結果として環境（つまり状態ｓ）が変化したときに、その変化に応じた報酬（つまり行動ａの重み付け）ｒが得られるように構成し、より高い報酬ｒが得られる行動ａを選択するように学習を誘導することで、価値関数Ｑを比較的短時間で最適解に近付けることができる。
【００４６】
価値関数Ｑの更新式は、一般に下記の数１式のように表すことができる。数１式において、ｓt及びａtはそれぞれ時刻ｔにおける状態及び行動であり、行動ａtにより状態はｓt+1に変化する。ｒt+1は、状態がｓtからｓt+1に変化したことで得られる報酬である。ｍａｘＱの項は、時刻ｔ＋１で最大の価値Ｑになる（と時刻ｔで考えられている）行動ａを行ったときのＱを意味する。α及びγはそれぞれ学習係数及び割引率であり、０＜α≦１、０＜γ≦１で任意設定される。
【００４７】
【数１】
2019185125.tif 000003
【００４８】
学習部１１０がＱ学習を実行する場合、状態観測部１０６が観測した状態変数Ｓ及び判定データ取得部１０８が取得した判定データＤは、更新式の状態ｓに該当し、現在状態すなわちワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）に対し、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）をどのように決定するべきかという行動は、更新式の行動ａに該当し、報酬計算部１１２が求める報酬Ｒは、更新式の報酬ｒに該当する。よって価値関数更新部１１４は、現在状態に対する加工条件の設定の価値を表す関数Ｑを、報酬Ｒを用いたＱ学習により繰り返し更新する。
【００４９】
報酬計算部１１２は、例えば、決定した加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）に基づくバリ取り加工を行い、バリ取り加工の評価結果が「適」と判定される場合に、報酬Ｒを正（プラス）の値とすることができる。一方、バリ取り加工の評価結果が「否」と判定される場合に、報酬Ｒを負（マイナス）の値とすることができる。正負の報酬Ｒの絶対値は、互いに同一であっても良いし異なっていても良い。
【００５０】
バリ取り加工の評価結果が「適」である場合とは、例えばバリの除去率Ｄ１が所定のしきい値以上である場合、サイクルタイムＤ２が所定のしきい値未満である場合等である。バリ取り加工の評価結果が「否」である場合とは、例えばバリの除去率Ｄ１が所定のしきい値未満である場合、サイクルタイムＤ２が所定のしきい値以上である場合等である。なお、報酬計算部１１２は、判定データＤに含まれる複数の値を組み合わせて適否を判定するようにしても良い。
【００５１】
バリ取り加工の評価結果を、「適」及び「否」の二通りだけでなく複数段階に設定することができる。例えば、報酬計算部１１２は、バリの除去率Ｄ１が０．８＜Ｄ１≦１のときは報酬Ｒ＝５を与え、０．２＜Ｄ１≦０．８のときは報酬Ｒ＝０を与え、０≦Ｄ１≦０．２のときは報酬Ｒ＝−５を与えるような構成とすることができる。また、例えば、報酬計算部１１２は、サイクルタイムＤ２が目標値Ｔに対しＴ≦Ｄ２のときは報酬Ｒ＝５を与え、０．８Ｔ≦Ｄ２＜Ｔのときは報酬Ｒ＝０を与え、Ｄ２＜０．８Ｔのときは報酬Ｒ＝−５を与えるような構成とすることができる。
【００５２】
価値関数更新部１１４は、状態変数Ｓと判定データＤと報酬Ｒとを、関数Ｑで表される行動価値（例えば数値）と関連付けて整理した行動価値テーブルを持つことができる。この場合、価値関数更新部１１４が関数Ｑを更新するという行為は、価値関数更新部１１４が行動価値テーブルを更新するという行為と同義である。Ｑ学習の開始時には、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係は未知であるから、行動価値テーブルにおいては、種々の状態変数Ｓと判定データＤと報酬Ｒとが、無作為に定めた行動価値の値（関数Ｑ）と関連付けた形態で用意されている。報酬計算部１１２は、判定データＤが分かればこれ対応する報酬Ｒを直ちに算出でき、算出した値Ｒが行動価値テーブルに書き込まれる。
【００５３】
バリ取り加工の評価結果に応じた報酬Ｒを用いてＱ学習を進めると、より高い報酬Ｒが得られる行動を選択する方向へ学習が誘導され、選択した行動を現在状態で実行した結果として変化する環境の状態（つまり状態変数Ｓ及び判定データＤ）に応じて、現在状態で行う行動についての行動価値の値（関数Ｑ）が書き換えられて行動価値テーブルが更新される。この更新を繰り返すことにより、行動価値テーブルに表示される行動価値の値（関数Ｑ）は、適正な行動ほど大きな値となるように書き換えられる。このようにして、未知であった環境の現在状態すなわちワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、それに対する行動すなわち設定される加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関性が徐々に明らかになる。つまり行動価値テーブルの更新により、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、の相関関係が徐々に最適解に近づけられる。
【００５４】
図４を参照して、学習部１１０が実行するＱ学習のフロー（つまり機械学習方法の一形態）をさらに説明する。
ステップＳＡ０１：価値関数更新部１１４は、その時点での行動価値テーブルを参照しながら、状態観測部１０６が観測した状態変数Ｓが示す現在状態で行う行動として、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を無作為に選択する。
ステップＳＡ０２：価値関数更新部１１４は、状態観測部１０６が観測している現在状態の状態変数Ｓを取り込む。
ステップＳＡ０３：価値関数更新部１１４は、判定データ取得部１０８が取得している現在状態の判定データＤを取り込む。
ステップＳＡ０４：価値関数更新部１１４は、判定データＤに基づき、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）が適当であったか否かを判断する。適当であった場合、ステップＳＡ０５に遷移する。適当でなかった場合、ステップＳＡ０７に遷移する。
ステップＳＡ０５：価値関数更新部１１４は、報酬計算部１１２が求めた正の報酬Ｒを関数Ｑの更新式に適用する。
ステップＳＡ０６：価値関数更新部１１４は、現在状態における状態変数Ｓ及び判定データＤと報酬Ｒと行動価値の値（更新後の関数Ｑ）とを用いて行動価値テーブルを更新する。
ステップＳＡ０７：価値関数更新部１１４は、報酬計算部１１２が求めた負の報酬Ｒを関数Ｑの更新式に適用する。
【００５５】
学習部１１０は、ステップＳＡ０１乃至ＳＡ０７を繰り返すことで行動価値テーブルを反復して更新し、学習を進行させる。なお、ステップＳＡ０４からステップＳＡ０７までの報酬Ｒを求める処理及び価値関数の更新処理は、判定データＤに含まれるそれぞれのデータについて実行される。
【００５６】
強化学習を進める際に、例えばＱ学習の代わりに、ニューラルネットワークを用いることができる。図５Ａは、ニューロンのモデルを模式的に示す。図５Ｂは、図５Ａ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。
【００５７】
図５Ａに示すニューロンは、複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ1〜入力ｘ3）に対する結果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２式により表現される出力ｙを出力する。なお、数２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。
【００５８】
【数２】
2019185125.tif 000004
【００５９】
図５Ｂ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（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。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５Ｂ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、入カ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。
【００６１】
図５Ｂ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。
なお、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も可能である。
【００６２】
機械学習装置１００においては、状態変数Ｓと判定データＤとを入力ｘとして、学習部１１０が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、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を結果ｙとして出力することができる。また、機械学習装置１００においては、ニューラルネットワークを強化学習における価値関数として用い、状態変数Ｓと行動ａとを入力ｘとして、学習部１１０が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、当該状態における当該行動の価値（結果ｙ）を出力することもできる。なお、ニューラルネットワークの動作モードには、学習モードと価値予測モードとがあり、例えば学習モードで学習データセットを用いて重みｗを学習し、学習した重みｗを用いて価値予測モードで行動の価値判断を行うことができる。なお価値予測モードでは、検出、分類、推論等を行うこともできる。
【００６３】
上記した制御装置１の構成は、プロセッサ１０１が実行する機械学習方法（或いはプログラム）として記述できる。この機械学習方法は、バリ取り加工における加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を学習する機械学習方法であって、コンピュータのＣＰＵが、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）を、バリ取り加工を行う環境の現在状態を表す状態変数Ｓとして観測するステップと、設定された加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）に従って実施されたバリ取り加工の評価結果を示す判定データＤを取得するステップと、状態変数Ｓと判定データＤとを用いて、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）と、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）と、を関連付けて学習するステップとを有する。
【００６４】
図６は、本発明の第２の実施形態による制御装置２を示す。制御装置２は、機械学習装置１２０、状態データ取得部３を有する。
状態データ取得部３は、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）、及び加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を、状態データＳ０として取得し、状態観測部１０６に供給する。状態データ取得部３は、例えば制御装置２の各部や、ロボットが備える各種センサ、作業者によって教示操作盤６０等から行われるデータ入力等から、状態データＳ０を取得することができる。
【００６５】
機械学習装置１２０は、状態観測部１０６、判定データ取得部１０８、学習部１１０とに加え、意思決定部１２２を有する。意思決定部１２２は、例えばプロセッサ１０１の一機能として実現され得る。又は、例えばＲＯＭ１０２に格納されたソフトウェアをプロセッサ１０１が実行することにより実現されても良い。
【００６６】
機械学習装置１２０は、バリ取り加工における加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を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）に加えて、学習結果に基づいて求めた加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を制御装置２への指令として出力するためのソフトウェア（演算アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）を含むものである。機械学習装置１２０は、１つの共通のプロセッサが、学習アルゴリズム、演算アルゴリズム等の全てのソフトウェアを実行する構成を有することもできる。
【００６７】
意思決定部１２２は、学習部１１０が学習した結果に基づいて、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）に対応する加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を決定する指令を含む指令値Ｃを生成する。意思決定部１２２が指令値Ｃを制御装置２に対して出力すると、制御装置２が指令値Ｃに従ってロボットを制御する。こうして環境の状態が変化する。
【００６８】
状態観測部１０６は、意思決定部１２２が環境へ指令値Ｃを出力したことにより変化した状態変数Ｓを、次の学習周期において観測する。学習部１１０は、変化した状態変数Ｓを用いて、例えば価値関数Ｑ（すなわち行動価値テーブル）を更新することで、バリ取り加工における加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を学習する。なお、その際に状態観測部１０６は、加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を状態データ取得部３が取得する状態データＳ０から取得するのではなく、第１の実施形態で説明したように機械学習装置１２０のＲＡＭ１０３から観測しても良い。
【００６９】
そして意思決定部１２２は、学習結果に基づいて求めた加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を指令する指令値Ｃを、再び制御装置２へと出力する。この学習周期を繰り返すことにより、機械学習装置１２０は学習を進め、自身が決定する加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）の信頼性を徐々に向上させる。
【００７０】
機械学習装置１２０は、第１の実施形態の機械学習装置１００と同等の効果を奏する。加えて、機械学習装置１２０は、意思決定部１２２の出力によって環境の状態を変化させることができる。なお、機械学習装置１００では、意思決定部１２２に相当する機能を外部装置に求めることで、学習部１１０の学習結果を環境に反映させることが可能である。
【００７１】
図７は、制御装置２に複数のロボットを加えたシステム１７０を示す。システム１７０は、複数のロボット１６０及びロボット１６０’を有する。全てのロボット１６０とロボット１６０’は、有線又は無線のネットワーク１７２により互いに接続される。
【００７２】
ロボット１６０及びロボット１６０’は、同じ目的の作業に必要とされる機構を有し、同一の作業を行う。一方、ロボット１６０は制御装置２を備えるが、ロボット１６０’は制御装置２を備えない。
【００７３】
制御装置２を備えるほうのロボット１６０は、学習部１１０の学習結果を用いて、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）に対応する加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を、演算や目算によらず、自動的かつ正確に求めることができる。また、少なくとも１つのロボット１６０の制御装置２が、他の複数のロボット１６０及びロボット１６０’のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及び判定データＤを利用し、全てのロボット１６０及びロボット１６０’に共通するバリ取り加工における加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を学習し、その学習結果を全てのロボット１６０及びロボット１６０’が共有するように構成できる。システム１７０によれば、より多様なデータ集合（状態変数Ｓ及び判定データＤを含む）を入力として、バリ取り加工における加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）の学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００７４】
図８は、複数のロボット１６０’を備えたシステム１７０’を示す。システム１７０’は、同一の機械構成を有する複数のロボット１６０’と、機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）と、を有する。複数のロボット１６０’と機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）とは、有線又は無線のネットワーク１７２により互いに接続される。
【００７５】
機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）は、複数のロボット１６０’のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及び判定データＤに基づき、全てのロボット１６０’に共通するバリ取り加工における加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を学習する。機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）は、その学習結果を用いて、ワークの状態（ワーク情報Ｓ１、バリ情報Ｓ２）に対応する加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）を、演算や目算によらず、自動的かつ正確に求めることができる。
【００７６】
機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）は、ネットワーク１７２に用意されたクラウドサーバ等に存在しても良い。この構成によれば、複数のロボット１６０’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ロボット１６０’を機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）に接続することができる。
【００７７】
システム１７０又はシステム１７０’に従事する作業者は、機械学習装置１２０（又は１００）による学習開始後の適当な時期に、機械学習装置１２０（又は機械学習装置１００）による加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）の学習の到達度（すなわち出力される加工条件（工具情報Ｓ３、送り速度Ｓ４、回転速度Ｓ５）の信頼性）が要求レベルに達したか否かの判断を実行することができる。
【００７８】
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。
【００７９】
例えば、機械学習装置１００や機械学習装置１２０が実行する学習アルゴリズム、機械学習装置１２０が実行する演算アルゴリズム、制御装置１や制御装置２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。
【００８０】
また、上記した実施形態では、制御装置１（又は制御装置２）と、機械学習装置１００（又は機械学習装置１２０）と、は異なるＣＰＵを有する装置として説明しているが、機械学習装置１００（又は機械学習装置１２０）は、制御装置１（又は制御装置２）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されるよう構成しても良い。
【００８１】
また、上記した実施形態では、制御装置１（又は制御装置２）や機械学習装置１００（又は機械学習装置１２０）はローカルに設置された１つの情報処理装置であるものと想定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば制御装置１（又は制御装置２）や機械学習装置１００（又は機械学習装置１２０）は、クラウドコンピューティング、フォグコンピューティング、エッジコンピューティング等と称される情報処理環境に実装されても良い。
【符号の説明】
【００８２】
１，２  制御装置
３  状態データ取得部
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１８，１９，２１，２２  インタフェース
２０  バス
３０  軸制御回路
４０  サーボアンプ
５０  サーボモータ
６０  教示操作盤
７０  工具交換装置
８０  撮像装置
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  判定データ取得部
１１０  学習部
１１２  報酬計算部
１１４  価値関数更新部
１２０  機械学習装置
１２２  意思決定部
１６０，１６０’  ロボット
１７０，１７０’  システム
１７２  ネットワーク
【図１】
2019185125.tif 000005
【図２】
2019185125.tif 000006
【図３】
2019185125.tif 000007
【図４】
2019185125.tif 000008
【図５Ａ】
2019185125.tif 000009
【図５Ｂ】
2019185125.tif 000010
【図６】
2019185125.tif 000011
【図７】
2019185125.tif 000012
【図８】
2019185125.tif 000013
【図９】
2019185125.tif 000014
【図１０】
2019185125.tif 000015
【図１１】
2019185125.tif 000016