(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩと、運動計画制御層Ｍｏｔｉｏｎとサーボループ制御層Ｓｅｒｖｏとが集積された産業用ロボット制御システムを備える産業用ロボットのプロセスクラウドシステムであって、
複数種類の作業プロセスを記憶し、学習を行うことによって、適合するロボット作業プログラムを呼び出すプロセスエキスパートシステムを含むクラウド側サーバを更に備え、
前記ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩ及び運動計画制御層Ｍｏｔｉｏｎはネットワークを介して特定のデータインタラクション通信プロトコルに従ってクラウド側サーバとのデータインタラクションを行い、前記ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して作業情報を入力してクラウド側サーバへ伝送し、クラウド側サーバによって前記プロセスエキスパートシステム内で既存のテンプレートプログラムを探して、類似度照合や推理計算を行った後に、ロボット作業プログラムを作成し、ネットワークを介して産業用ロボット制御システム内へダウンロードし、
前記産業用ロボット制御システム内に産業用ロボットのリアルタイムデータを検知するためのロボット検知センサー層Ｓｅｎｓｏｒが集積され、ワークに対する産業用ロボットのバッチ作業時の最終の動作データに基づいて、元のダウンロードしたロボット作業プログラムと補正が行われた実際のロボット作業プログラムとの比較を行い、前記プロセスエキスパートシステムに対する学習を行う
ことを特徴とする産業用ロボットのプロセスクラウドシステム。
【請求項２】
前記プロセスエキスパートシステムには半田付けサブクラウドと、噴霧サブクラウドと、切断サブクラウドと、パレタイジングサブクラウドと、組立サブクラウドと、塗布サブクラウドと研磨・ポリシング・バリ取りサブクラウドとを備え、後工程の作業タイプの増加に従ってサブクラウドの数を増加することができる
ことを特徴とする請求項１に記載の産業用ロボットのプロセスクラウドシステム。
【請求項３】
前記ネットワークは、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇの移動通信ネットワークまたはＷＩＦＩや物理的な接続形式で存在するイーサネット（登録商標）である  ことを特徴とする請求項１に記載の産業用ロボットのプロセスクラウドシステム。
【請求項４】
前記ロボット検知センサー層Ｓｅｎｓｏｒはモータエンコーダと電流センサーとを備える
ことを特徴とする請求項１に記載の産業用ロボットのプロセスクラウドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、産業用ロボット制御及びプロセス作業の技術分野に関し、具体的には、産業用ロボットのプロセスクラウドシステム及びその作動方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
手動操作に代わる産業用ロボット技術の革新及び発展の推進に従い、生産効率や製品の一致性が大幅に向上する。ただし、従来の産業用ロボットでは製品の仕様が変更した場合に、段取り替えプログラム効率が極めて低く、且つロボット所有者側のロボット操作員やメンテナンスエンジニア及びプロセスエンジニアの経験に依存し、後工程のロボット運転メンテナンス作業員のコストが高く、従来の産業用ロボットが使用するプロセスソフトウエアパッケージがロボット自体のコントローラに記憶され、産業用ロボット自体ローカルコントローラのハードウエアソースを占用するが、ハードウエアにボトルネックが存在するために、ロボットローカルハードウエアソースでは大規模なプロセスデータの収集、マイニング、プロセス指令の計算、推理及びプロセスナレッジベースの記憶ができず、プロセスサポートスマート化及び完備性が悪く、同時にロボットに関するプロセスソフトウエアパッケージが静的で定期に更新する必要があり、リアルタイムに更新することができないので、ユーザが最新・最適のプロセスサポートを使用できなくなり、適時性及びユーザの体験が悪く、そして現在の産業用ロボットソフトウエアの構造が複雑で、標準化できなく、かつハードウエアソースの占用が高く、コストも高い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記の従来技術及び構造の欠点に対して、本発明は、従来技術における不足を解決するための産業用ロボットのプロセスクラウドシステム及びその作動方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の産業用ロボットのプロセスクラウドシステムは、ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩと、運動計画制御層Ｍｏｔｉｏｎとサーボループ制御層Ｓｅｒｖｏとが集積された産業用ロボット制御システムを備える。
【０００５】
さらに、プロセスエキスパートシステムを含むクラウド側サーバを備える。本発明では、クラウド側サーバのプロセスエキスパートシステムに従来の産業用ロボットが使用するプロセスソフトウエアパッケージを記憶・動作させることによってその関連機能を実現し、産業用ロボットのローカル制御システムのハードウエアソースを占有せず、ソフトウエア構造が簡単で、コストも低くなり、クラウド側サーバの強力なハードウエアソースによって、知的・動的なエキスパートシステムの構築を実現することができる。
【０００６】
上記ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩ及び運動計画制御層Ｍｏｔｉｏｎはネットワークを介して特定のデータインタラクション通信プロトコルに従ってクラウド側サーバとのデータインタラクションを行い、上記ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して作業情報を入力してクラウド側サーバへ伝送し、クラウド側サーバによってプロセスエキスパートシステム内で既存のテンプレートプログラムを探して、類似度照合や推理計算を行った後に、具体的なロボット作業プログラムを作成し、ネットワークを介して産業用ロボット制御システム内へダウンロードする。
【０００７】
上記産業用ロボット制御システム内に産業用ロボットのリアルタイムデータを検知するためのロボット検知センサー層Ｓｅｎｓｏｒが集積され、ロボット検知センサー層Ｓｅｎｓｏｒはモータエンコーダ及び電流センサーを含み、ワークに対する産業用ロボットのバッチ作業時の最終の動作データをクラウド側サーバへ伝送させ、最終の動作データには下地層サーボ制御層Ｓｅｒｖｏのデータも含み、元のダウンロード作業プログラムとの照合及び学習を行うことによって、クラウド側サーバによるプロセスエキスパートシステムに対する最適化、学習及び進化を完成する。プロセスエキスパートシステムはリアルタイムに学習及び改善する機能を有し、リアルタイムに更新し、ユーザが常に最新のプロセスサポートを取得できる適時性が高く、同時にクラウド側サーバのハードウエアソースに、ローカルハードウエアソースのようなボトルネックがなくなる。本発明の技術手段によれば、ユーザ自体の産業用ロボット運転メンテナンス作業員やプロセス作業員の経験に依存せずに、工場の段取り替えプログラム効率が大幅に向上し、産業用ロボットの使用コストが低減する。
【０００８】
上記プロセスエキスパートシステムには半田付けサブクラウドと、噴霧サブクラウドと、切断サブクラウドと、パレタイジングサブクラウドと、組立サブクラウドと、塗布サブクラウドと研磨・ポリシング・バリ取りサブクラウドとを備え、後工程の作業タイプの増加に従ってサブクラウドの数を増加することができる。本発明ではクラウド側で様々な種類の加工タイプのプロセスを記憶し、ネットワークを利用して共用やリアルタイム進化・学習を行うことによって、ユーザがリアルタイムに現実の要求に最も適合のプログラムを容易に呼び出し、従来の産業用ロボットの段取り替えプログラムの効率低下という問題を解決する。
上記のネットワークは３Ｇ、４Ｇ、５Ｇなどの移動通信ネットワークまたはＷＩＦＩや物理的な接続形式で存在するイーサネット（登録商標）であり、通常の高速移動通信ネットワークまたはイーサネットを使用して本発明のデータインタラクションの要求を満足し、データの伝送適時性を保証することができる。
【０００９】
本発明では、高速ネットワーク技術を基に、クラウド側サーバで動作する学習及び進化能力を有するプロセスエキスパートシステムをプロセスクラウドとして定義し、本発明の他の部分と協働して、産業用ロボットのプロセスクラウドシステムを形成する。
【００１０】
本発明の産業用ロボットのプロセスクラウドシステムの作動方法は、
完成品サンプルの３次元デジタルモデルを取得して産業用ロボット制御システムへ入力するとともに、産業用ロボットのヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して加工パラメータを入力する第一ステップと、
産業用ロボット制御システムから特定の通信プロトコルを利用して第一ステップで得られた関連データをクラウド側サーバへ伝送する第二ステップと、
クラウド側サーバによってネットワークを介して作業プログラムを産業用ロボット制御システム内にダウンロードする第三ステップと、
現場エンジニアによる擬似シミュレーション及び確認を行った後に、産業用ロボットを制御して試験生産を行う第四ステップと、
サンプルが技術要求に満たすように試験生産したサンプルに対する検査を行う第五ステップと、
検査が合格したら通常生産を行う第六ステップと、
通常生産中の産業用ロボット及びセンサーによって収集したデータを、ネットワークを介してクラウド側サーバへアップロードする第七ステップと、
クラウド側サーバで元のダウンロードのロボット作業プログラムと実際の通常生産のロボット作業プログラムとの比較を行い、オンラインエキスパートによるプロセスエキスパートシステムに対する補正及び補完または深層学習などのスマートアルゴリズムにより、プロセスエキスパートシステムのデータ及びルールを自動的に改善することによって、プロセスエキスパートシステムの学習及び進化を完成する第八ステップと、を含む。
【００１１】
上記第一ステップでは、コンピュータの支援設計によって完成品サンプルの３次元デジタルモデルを直接に取得してもよい。
【００１２】
上記第一ステップでは３次元スキャンによって完成品サンプルの３次元デジタルモデルを取得してもよい。
【００１３】
上記第一ステップで入力された加工パラメータには材質及びワーク加工プロセス要求を含んでも良い。
【００１４】
上記第一ステップでは、手動で産業用ロボットヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して加工パラメータを入力しても良い。
【００１５】
上記第一ステップでは、設備機器によって自動的にワーク属性を検査してから、産業用ロボットヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して加工パラメータを入力してもよい。
上記設備機器によるワーク属性の自動検査方式はバーコード読取の検査方式またはＲＦＩＤ読取の検査方式であってもよい。
【００１６】
上記第三ステップでは、オンラインエキスパートによってクラウド側サーバでワーク情報に基づいて作業プログラムを作成して産業用ロボット制御システム内へダウンロードするとともに、その解決手段及び作業プログラムをプロセスエキスパートシステムへ記憶してもよい。
【００１７】
上記第三ステップでは、クラウド側サーバでプロセスエキスパートシステムの検索及び計算を自動的に行い、リアルタイムに検索及び計算が収束したかどうかを判定し、収束したと判定すると、ネットワークを介して作業プログラムを産業用ロボット制御システム内へダウンロードしてもよい。
【００１８】
上記第三ステップでは、データが収束しないと判定すると、データが収束するようにオンラインエキスパートの手動干渉や調整を行ってもよい。
【００１９】
上記第五ステップでは、検査が合格しないと、オフラインエンジニアによる産業用ロボットの作業プログラムに対する補正及び調整を行ってもよい。
【００２０】
上記第七ステップでは、オフラインエンジニアによって通常生産中の産業用ロボットのデータを直接にクラウド側サーバへアップロードしても良い。
【００２１】
上記第七ステップでは、自動的に通常生産中の産業用ロボット及びセンサーによって収集したデータをリアルタイムに収集してから、ネットワークを介してクラウド側サーバへアップロードしても良い。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の有益な効果について、本発明ではクラウド記憶、クラウド計算、ビッグデータマイニング及び深層学習を採用することによって、クラウド側での様々な種類の産業用ロボット作業タイプのプロセス経験の処理を実現し、高速移動通信ネットワークやイーサネットを利用してデータインタラクション及びリアルタイム進化・学習を行い、ユーザがリアルタイムに現実の要求に最も適合のプログラムを容易に呼び出し、段取り替え効率が大幅に向上し、多くの有用な産業用ロボットプロセスの経験を共有し、従来の産業用ロボットにおけるユーザ自体のロボット運転メンテナンス作業員及びプロセス作業員の経験に依存する問題を解決し、効果的に産業用ロボットの技術上の敷居及び運転メンテナンスコストも低減し、本発明では高速ネットワークを利用してリアルタイムに産業用ロボットの動作データを収集し、データマイニング及びクラウド計算でプロセスエキスパートシステムのオンライン学習及び進化を完成することによって、ユーザが常に最新・最適のプロセスサポートを使用でき、従来の産業用ロボットにおける静的なプロセスパッケージによる悪い適時性、困難な更新、低いスマート化などの問題を解決し、本発明によればクラウド側のハードウエアソースによってプロセスの知識記憶、計算を行い、産業用ロボットローカルコントローラに対するハードウエア占用が低減し、ソフトウエアの構造が簡単で、コストも低く、標準化が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
以下、図面及び実施例を参照して本発明を詳しく説明する。
【図１】本発明の原理模式図である。
【図２】本発明の第１の実施例の作動流れ図である。
【図３】本発明の第２の実施例の作動流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明を実現する技術的解決手段、創作特徴、達成する目的及び効果を明確にしやすいように，以下本発明をさらに説明する。
【００２５】
図１に示すように、本発明の産業用ロボットのプロセスクラウドシステムは、ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩと、運動計画制御層Ｍｏｔｉｏｎとサーボループ制御層Ｓｅｒｖｏとが集積された産業用ロボット制御システムを備え、さらにプロセスエキスパートシステムを含むクラウド側サーバを備える。本発明では、クラウド側サーバのプロセスエキスパートシステムに従来の産業用ロボットが使用するプロセスソフトウエアパッケージを記憶・動作させることによってその関連機能を実現し、産業用ロボットのローカル制御システムのハードウエアソースを占有せず、ソフトウエア構造が簡単で、コストも低くなり、クラウド側サーバの強力なハードウエアソースによって、知的・動的なエキスパートシステムの構築を実現することができる。
【００２６】
上記ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩ及び運動計画制御層Ｍｏｔｉｏｎはネットワークを介して特定のデータインタラクション通信プロトコルに従ってクラウド側サーバとのデータインタラクションを行い、上記ヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して作業情報を入力してクラウド側サーバへ伝送し、クラウド側サーバによってプロセスエキスパートシステム内で既存のテンプレートプログラムを類似度照合や推理計算を行った後に、具体的なロボット作業プログラムを作成し、ネットワークを介して産業用ロボット制御システム内へダウンロードする。
【００２７】
上記産業用ロボット制御システム内に産業用ロボットのリアルタイムデータを検知するためのロボット検知センサー層Ｓｅｎｓｏｒが集積され、ロボット検知センサー層Ｓｅｎｓｏｒはモータエンコーダ及び電流センサーを含み、ワークに対する産業用ロボットのバッチ作業時の最終の動作データをクラウド側サーバへ伝送させ、最終の動作データには下地層サーボ制御層Ｓｅｒｖｏのデータも含み、元のダウンロード作業プログラムとの照合及び学習を行うことによって、クラウド側サーバによるプロセスエキスパートシステムに対する最適化、学習及び進化を完成する。プロセスエキスパートシステムはリアルタイムに学習及び改善する機能を有し、リアルタイムに更新し、ユーザが常に最新のプロセスサポートを取得できる適時性が高く、同時にクラウド側サーバのハードウエアソースに、ローカルハードウエアソースのようなボトルネックがなくなる。本発明の技術手段によれば、ユーザ自体の産業用ロボット運転メンテナンス作業員やプロセス作業員の経験に依存せずに、工場の段取り替えプログラム効率が大幅に向上し、産業用ロボットの使用コストが低減する。
【００２８】
上記プロセスエキスパートシステムには半田付けサブクラウドと、噴霧サブクラウドと、切断サブクラウドと、パレタイジングサブクラウドと、組立サブクラウドと、塗布サブクラウドと研磨・ポリシング・バリ取りサブクラウドとを備え、後工程の作業タイプの増加に従ってサブクラウドの数を増加することができる。本発明ではクラウド側で様々な種類の加工タイプのプロセスを記憶し、ネットワークを利用して共用やリアルタイム進化・学習を行うことによって、ユーザがリアルタイムに現実の要求に最も適合のプログラムを容易に呼び出し、従来の産業用ロボットの段取り替えプログラムの効率低下という問題を解決する。
上記のネットワークは３Ｇ、４Ｇ、５Ｇなどの移動通信ネットワークまたはＷＩＦＩや物理的な接続形式で存在するイーサネットであり、通常の高速移動通信ネットワークまたはイーサネットを使用して本発明のデータインタラクションの要求を満足し、データの伝送適時性を保証することができる。
【００２９】
本発明では、高速ネットワーク技術を基に、クラウド側サーバで動作する学習及び進化能力を有するプロセスエキスパートシステムをプロセスクラウドとして定義し、本発明の他の部分と協働して、産業用ロボットのプロセスクラウドシステムを形成する。
【００３０】
実施例１
図２に示すように、産業用ロボットのプロセスクラウドシステムの作動方法は、
コンピュータの支援設計により完成品サンプルの３次元デジタルモデルを直接取得し、または３次元スキャンにより完成品サンプルの３次元デジタルモデルを取得し、完成品サンプルの３次元デジタルモデルを取得した後に、手動入力方式や設備機器の自動検査によりワーク属性、即ち素サンプルの関連情報を取得するとともに、産業用ロボットのヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して材質及びワーク加工プロセス要求を含む加工パラメータを入力し、設備機器によるワーク属性の自動検査方式はバーコード読取の検査方式またはＲＦＩＤ読取の検査方式である第一ステップと、
産業用ロボット制御システムから特定の通信プロトコルを利用して第一ステップで得られた関連データをクラウド側サーバへ伝送する第二ステップと、
オンラインエキスパートによってクラウド側サーバでワーク情報に基づいて作業プログラムを作成して産業用ロボット制御システム内へダウンロードするとともに、その解決手段及び作業プログラムをプロセスエキスパートシステムに記憶させる第三ステップと、
現場エンジニアによる擬似シミュレーション及び確認を行った後に、産業用ロボットを制御して試験生産を行う第四ステップと、
サンプルが技術要求を満たすように試験生産したサンプルを検査し、検査が合格しないと、オフラインエンジニアにより産業用ロボットの作業プログラムに対する補正及び調整を行う第五ステップと、
検査が合格したら通常生産を行う第六ステップと、
オフラインエンジニアによって通常生産中の産業用ロボットのデータを直接にクラウド側サーバへアップロードし、または通常生産中の産業用ロボット及びセンサーによって収集したデータを、自動的にネットワークを介してクラウド側サーバへアップロードする第七ステップと、
クラウド側サーバで元のダウンロードのロボット作業プログラムと実際の通常生産のロボット作業プログラムとの比較を行い、オンラインエキスパートによるプロセスエキスパートシステムに対する補正及び補完または深層学習などのスマートアルゴリズムにより、プロセスエキスパートシステムのデータ及びルールを自動的に改善することによって、プロセスエキスパートシステムの学習及び進化を完成する第八ステップと、を含む。
【００３１】
実施例２
図３に示すように、本発明の産業用ロボットのプロセスクラウドシステムの作動方法は、
コンピュータの支援設計により完成品サンプルの３次元デジタルモデルを直接取得し、または３次元スキャンにより完成品サンプルの３次元デジタルモデルを取得し、完成品サンプルの３次元デジタルモデルを取得した後に、産業用ロボット制御システムへ入力させ、手動入力方式や設備機器の自動検査によりワーク属性、即ち素サンプルの関連情報を取得するとともに、産業用ロボットのヒューマンマシンインタフェース層ＨＭＩを介して材質及びワーク加工プロセス要求を含む加工パラメータを入力し、設備機器によるワーク属性の自動検査方式はバーコード読取の検査方式またはＲＦＩＤ読取の検査方式である第一ステップと、
産業用ロボット制御システムから特定の通信プロトコルを利用して第一ステップで得られた関連データをクラウド側サーバへ伝送する第二ステップと、
クラウド側サーバでプロセスエキスパートシステムの検索及び計算を自動的に行い、リアルタイムに検索及び計算が収束したかどうかを判定し、収束したと判定すると、ネットワークを介して作業プログラムを産業用ロボット制御システム内へダウンロードし、データが収束しないと判定すると、データが収束するようにオンラインエキスパートの手動干渉や調整を行う第三ステップと、
現場エンジニアによる擬似シミュレーション及び確認を行った後に、産業用ロボットを制御して試験生産を行う第四ステップと、
サンプルが技術要求を満たすように試験生産したサンプルに対する検査を行い、検査が合格しないと、オフラインエンジニアによる産業用ロボットの作業プログラムに対する補正及び調整を行う第五ステップと、
検査が合格したら通常生産を行う第六ステップと、
オフラインエンジニアによって通常生産中の産業用ロボットのデータを直接にクラウド側サーバへアップロードし、または通常生産中の産業用ロボット及びセンサーによって収集したデータを自動的・即時に収集し、ネットワークを介してクラウド側サーバへアップロードする第七ステップと、
クラウド側サーバで元のダウンロードのロボット作業プログラムと実際の通常生産のロボット作業プログラムとの比較を行い、オンラインエキスパートによるプロセスエキスパートシステムに対する補正及び補完または深層学習などのスマートアルゴリズムにより、プロセスエキスパートシステムのデータ及びルールを自動的に改善することによって、プロセスエキスパートシステムの学習及び進化を完成する第八ステップと、を含む。
同時に、本発明と従来の産業用ロボットの具体的な使用状況を比較して、以下のような表に示す。
0006615331.tif 000002
【００３２】
以上、本発明の基本的な原理と主要な特徴及び本発明の利点を表示して記述した。当業者は、本発明が上記の実施例で制限されるものではなく、上記の実施例及び明細書で記述したものは本発明の原理に過ぎず、本発明の主旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明は様々な変形や改善があり、これらの変形や改善がいずれも保護を要求する本発明内にあることを理解すべきである。本発明が要求する保護範囲は、添付の特許請求の範囲及びその均等物によって規定される。
【図１】
0006615331.tif 000003
【図２】
0006615331.tif 000004
【図３】
0006615331.tif 000005