(57)【要約】【課題】加工しているワークの材質の変化を検出可能とし、ワークに異物が混入している場合やワークに材質のむらがある場合などの対応を可能とする。【解決手段】センサ部２は加工装置Ｘの振動を検出し信号入力部３を通して対象信号を特徴量抽出部４に与える。特徴量抽出部４は振動の特徴量を抽出する。特徴量抽出部４で得られた特徴量は、競合学習型ニューラルネットワーク１ａを備える材質検出部１に入力され、競合学習型ニューラルネットワーク１ａにより特徴量からワークＷの材質が分類される。クラスタ判定部１ｂではワークＷの材質を判断し、出力部６に設けた速度制御手段６ｂではワークＷの硬さに応じてワークＷの送り速度と加工装置ＸによるワークＷの切断速度との少なくとも一方を調節する。【選択図】図１
2008140037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駆動源を用いて駆動される加工装置によるワークの加工中に発生する振動と音波との少なくとも一方を検出するセンサ部と、センサ部から出力される電気信号のうち対象信号を抽出する信号入力部と、対象信号から複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴量抽出部と、正常な材質のワークの加工中に得られた対象信号から抽出した特徴量を用いて学習したニューラルネットワークを用い、加工部位が正常な材質か否かを検出する材質検出部とを備えることを特徴とする加工監視装置。
【請求項２】
前記ワークが木質材であり、前記加工装置が駆動源を用いて駆動される鋸刃を有する切断装置であって、前記材質検出部により正常な材質ではないことが検出されると加工動作を停止させる加工停止手段が付加されていることを特徴とする請求項１記載の加工監視装置。
【請求項３】
前記加工装置は、鋸刃とワークとの相対的な送り速度と鋸刃による切断速度との少なくとも一方が調節可能であるとともにワークの木目を横切ってワークを切断するように前記鋸刃が配置され、前記加工部位のうち正常な材質の部位は夏材部および冬材部であって、前記材質検出部により冬材部が切断されていることが検出されると、鋸刃における歯が単位時間当たりにワークに接触する接触量を、夏材部が切断されているときよりも増加させるように切断速度と送り速度との少なくとも一方を調節する速度制御手段が付加されていることを特徴とする請求項２記載の加工監視装置。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは競合学習型ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の加工監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駆動源を用いて駆動される加工装置で加工している間に正常な材質のワークか否かを判定する加工監視装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、加工機械によるワークの加工中における加工音の周波数や振幅を解析することにより、加工の異常の有無を判定する技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術は、プラズマトーチを用いて板材を加工する際に、消耗品の消耗やガス流の異常による加工異常を検出可能にしたものである。
【特許文献１】特開２００１−８７８６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、特許文献１に記載された技術は、加工音の周波数や振幅の変化だけで加工異常を検出するものであり、ワークの材質までは検出することができないから、ワークに異物が混入している場合やワークの材質のむらに応じてワークの加工条件を変更する場合などの対応ができないという問題がある。
【０００４】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、加工しているワークの材質の変化を検出可能とし、このことによってワークに異物が混入している場合やワークに材質のむらがある場合などの対応を可能とする加工監視装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明は、駆動源を用いて駆動される加工装置によるワークの加工中に発生する振動と音波との少なくとも一方を検出するセンサ部と、センサ部から出力される電気信号のうち対象信号を抽出する信号入力部と、対象信号から複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴量抽出部と、正常な材質のワークの加工中に得られた対象信号から抽出した特徴量を用いて学習したニューラルネットワークを用い、加工部位が正常な材質か否かを検出する材質検出部とを備えることを特徴とする。
【０００６】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記ワークが木質材であり、前記加工装置が駆動源を用いて駆動される鋸刃を有する切断装置であって、前記材質検出部により正常な材質ではないことが検出されると加工動作を停止させる加工停止手段が付加されていることを特徴とする。
【０００７】
請求項３の発明では、請求項２の発明において、前記加工装置は、鋸刃とワークとの相対的な送り速度と鋸刃による切断速度との少なくとも一方が調節可能であるとともにワークの木目を横切ってワークを切断するように前記鋸刃が配置され、前記加工部位のうち正常な材質の部位は夏材部および冬材部であって、前記材質検出部により冬材部が切断されていることが検出されると、鋸刃における歯が単位時間当たりにワークに接触する接触量を、夏材部が切断されているときよりも増加させるように切断速度と送り速度との少なくとも一方を調節する速度制御手段が付加されていることを特徴とする。
【０００８】
請求項４の発明では、請求個１ないし請求項３のいずれかの発明において、前記ニューラルネットワークは競合学習型ニューラルネットワークであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１の発明の構成によれば、加工装置から生じる振動と音波との少なくとも一方について特徴量を抽出し、ワークについて正常な材質に対する特徴量で学習させたニューラルネットを用いて加工中の特徴量からワークの材質が正常か否かを検出するから、異物の混入や材質のむらなどによって、加工装置の破損などが生じないか否かを検出することが可能になる。
【００１０】
請求項２の発明の構成によれば、木質材の加工に際して石のような硬質の異物が混入していて鋸刃の歯を折損するおそれがある場合や、節や節穴があって滑らかに切断することが困難な場合には、加工動作を停止させることによって、これらの現象が生じるのを防止することができる。
【００１１】
請求項３の発明の構成によれば、材質検出部において夏材部と冬材部とが識別可能になるように学習させておき、夏材部と比較して硬質である冬材部を切断する際には、夏材部を切断するときよりも鋸刃の歯を単位時間に多く接触させることによって、切断面をより滑らかに切断することが可能になる。鋸刃の歯の接触量を調節する技術としては、鋸刃の歯の送り速度（回転鋸では回転速度、ラックソーではソーの駆動速度）と、鋸刃とワークとの相対的な送り速度（通常はワークの送り速度）との少なくとも一方を調節する。ここで、夏材部に比較して硬質である冬材部において鋸刃の歯の接触量を多くするように制御することで、切断面を滑らかに仕上げることができる。
【００１２】
請求項４の発明の構成によれば、競合学習型ニューラルネットワークを用いるから、構成が簡単である上に、カテゴリ毎の学習データを収集し、カテゴリ別に学習データを与えるだけで簡単に学習させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に説明する実施形態は、加工装置として、モータのような駆動源を備えた駆動装置により鋸刃を回転駆動するものを想定する。ただし、鋸刃はラックソーであってもよく、また加工装置として撹拌装置や混練装置、あるいは樹脂成形の際の押出装置などであってもよく、撹拌装置や混練装置では異物混入による異常振動を検出することができ、押出装置では樹脂の不均質を検出することが可能になる。撹拌装置や混練装置では回転軸の振動を検出し、押出装置では圧力センサにより押出圧を検出すればよい。
【００１４】
本実施形態で説明する加工監視装置は、図１に示すように、教師なしの競合学習型ニューラルネットワーク（以下、とくに必要がなければ単に「ニューラルネット」と呼ぶ）１ａを用いている。ニューラルネットワークとしては、教師有りのバックプロパゲーション型のものを用いることが可能であるが、競合学習型ニューラルネットワークはバックプロパゲーション型のニューラルネットワークよりも構成が簡単である。
【００１５】
ニューラルネット１ａは、図２に示すように、それぞれ入力層１１と出力層１２との２層からなり、出力層１２の各ニューロンＮ２が入力層１１のすべてのニューロンＮ１とそれぞれ結合された構成を有している。ニューラルネット１ａは、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。
【００１６】
ニューラルネット１ａの動作には、学習モードと検査モードとがあり、学習モードにおいて適宜の学習データを用いて学習した後に、検査モードにおいて実際の対象信号から生成した複数のパラメータからなる特徴量（検査データ）のカテゴリを分類する。
【００１７】
入力層１１のニューロンＮ１と出力層１２のニューロンＮ２との結合度（重み係数）は可変であり、学習モードにおいて、学習データをニューラルネット１ａに入力することによりニューラルネット１ａを学習させ、入力層１１の各ニューロンＮ１と出力層１２の各ニューロンＮ２との重み係数を決める。言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２には、入力層１１の各ニューロンＮ１との間の重み係数を要素とする重みベクトルが対応付けられる。したがって、重みベクトルは入力層１１のニューロンＮ１と同数の要素を持ち、入力層１１に入力される特徴量のパラメータの個数と重みベクトルの要素の個数とは一致する。
【００１８】
一方、検査モードでは、カテゴリを判定すべき検査データをニューラルネット１ａの入力層１１に与えると、出力層１２のニューロンＮ２のうち、重みベクトルと検査データとのユークリッド距離が最小であるニューロンＮ２が発火する。学習モードにおいて出力層１２のニューロンＮ２にカテゴリが対応付けられていれば、発火したニューロンＮ２の位置のカテゴリによって検査データのカテゴリを知ることができる。
【００１９】
出力層１２のニューロンＮ２は、たとえば６×６個の領域を有する２次元のクラスタ判定部１ｂの各領域に一対一に対応付けられている。したがって、学習モードにおいて、クラスタ判定部１ｂの各領域に学習データのカテゴリを対応付けておけば、検査データにより発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタ判定部１ｂにより知ることができる。クラスタ判定部１ｂはニューラルネット１ａによる分類結果を出力する出力部として機能する。ここに、クラスタ判定部１ｂはマップを用いて視覚化してもよい。
【００２０】
クラスタ判定部１ｂの各領域（実質的には出力層１２の各ニューロンＮ２）にカテゴリを対応付けるに際しては、学習済みのニューラルネット１ａを出力層１２から入力層１１に向かって逆向きに動作させて出力層１２の各ニューロンＮ２ごとに入力層１１に与えたデータを推定し、推定したデータとのユークリッド距離がもっとも近い学習データのカテゴリを、出力層１２における当該ニューロンＮ２のカテゴリに用いる。言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、各ニューロンＮ２の重みベクトルとのユークリッド距離が最小である学習データのカテゴリを用いる。これにより、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、学習データのカテゴリが反映される。
【００２１】
各カテゴリについて多数個（たとえば、１５０個）の学習データを与えることにより、類似度の高いカテゴリがクラスタ判定部１ｂ上で近い位置に配置される。つまり、出力層１２のニューロンＮ２のうち同種のカテゴリに属する学習データに対応して発火したニューロンＮ２は、クラスタ判定部１ｂ上で近い位置に集まりニューロンＮ２の集合からなるクラスタを形成する。
【００２２】
なお、学習後にクラスタが形成されるとともにカテゴリが対応付けられたものが、本来のクラスタ判定部１ｂであるが、本実施形態では学習前であってもクラスタ判定部１ｂと呼んでとくに区別しない。学習モードでニューラルネット１ａに与えられる学習データは学習データ記憶部５に格納されており、必要に応じて学習データ記憶部５から読み出されてニューラルネット１ａに与えられる。
【００２３】
ところで、本実施形態においてニューラルネット１ａを用いる目的は加工中のワークＷの材質を検出することであって、ニューラルネット１ａおよびクラスタ判定部１ｂは材質検出部１として機能する。材質検出部１においてワークＷの材質を検出するための情報には、加工装置ＸによるワークＷの加工中に生じる振動と音波との少なくとも一方を用いる。加工装置Ｗの振動を検出する場合には、加速度ピックアップからなる振動センサを加工装置Ｘに取り付けてセンサ部２として用いる。また、加工中に生じる音波を検出する場合には、マイクロホンやアコースティックエミッションセンサをセンサ部２として用いることが可能である。ここでは、センサ部２として振動センサを用いるものとする。
【００２４】
センサ部２から出力される電気信号は信号入力部３に入力され、信号入力部３において特徴量を抽出すべき対象信号の切り出しが行われる。センサ部２からの出力について時間軸上のどの部位から特徴量を抽出するかによって特徴量が変化するから、信号入力部３では特徴量を抽出する前にセンサ部２の出力のうちで特徴量を抽出する部位を定式化することによって、特徴量をほぼ同条件で抽出できるようにする。
【００２５】
本実施形態では、信号入力部３において、センサ部２から出力された電気信号に対して以下に説明するセグメンテーションを施し、セグメンテーションによって切り出された部位を対象信号に用いる。対象信号は、特徴量抽出部４に与えられ、対象信号から複数個のパラメータを有する特徴量が抽出される。
【００２６】
つまり、信号入力部３では、加工装置Ｘの動作に同期したタイミング信号（トリガ信号）を用いたり、対象信号の波形の特徴（たとえば、ひとまとまりの対象信号の開始点と終了点）を用いたりすることによって、センサ部２から出力された電気信号について時間軸方向の着目部分の切り出し（セグメンテーション）を行う。
【００２７】
信号入力部３は、センサ部２から出力される電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を有し、さらにデジタル信号を一時的に記憶するバッファを備える。上述したセグメンテーションはバッファに記憶した信号を対象にして行われる。また、必要に応じて周波数帯域を制限するなどしてノイズを低減させる。ここに、セグメンテーションの際に、１周期の対象信号から１区間分だけ信号を取り出すのではなく、１周期の対象信号を適宜の単位時間ごとの複数区間に分割してもよい。
【００２８】
信号入力部３において切り出された対象信号は特徴量抽出部４に入力される。特徴量抽出部４では、対象信号ごとに複数個のパラメータからなる１セットの特徴量を抽出する。特徴量は対象信号において着目する属性に応じて適宜に取り出すことができる。たとえば、センサ部２により検出される全周波数域の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）を特徴量として抽出したり、センサ部２により検出される電気信号の包絡線を対象に周波数成分を特徴量として抽出したりすればよい。特徴量抽出部４において周波数成分を抽出するには、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）の技術を用いる。どの周波数を特徴量に用いるかは適宜に選択される。
【００２９】
特徴量抽出部４では、複数個のパラメータ（周波数帯域）を持つ特徴量が抽出されるから、材質検出部１のニューラルネットワーク１ａにより特徴量を分類する。ニューラルネット１ａにより分類する特徴量は、基本的にはワークＷが正常な材質か否かであって、本実施形態では木質材をワークＷとしているから、木目を形成する夏材部と冬材部とがそれぞれ正常な材質であることになる。
【００３０】
夏材部は植物の成長速度が速いことによって密度が低く、冬材部は植物の成長速度が遅いことによって密度が高くなっている。つまり、冬材部は夏材部に比較して硬質になる。したがって、図３に示すように、ワークＷの木口Ｅに形成された木目Ｇ（つまり、年輪）に交差する方向に鋸刃Ｓが移動するように切断する場合には、冬材部Ｇ１の切断時には夏材部Ｇ２の切断時よりも切断抵抗が大きくなる。このような加工は、たとえば、板状の木片をワークＷとして所望の大きさに分割する場合に相当する。節があれば冬材部Ｇ１よりもさらに切断抵抗が大きくなり、逆に節穴があれば夏材部Ｇ２よりもさらに切断抵抗が小さくなる。さらに、石のような異物が食い込んでいれば、切断抵抗は非常に大きくなる。
【００３１】
本実施形態では、冬材部Ｇ１と夏材部Ｇ２とについては正常な材質と判断し、節や節穴や石のような異物は異常な材質と判断する。そのため、冬材部Ｇ１の切断時と夏材部Ｇ２の切断時との特徴量をそれぞれ正常な切断としてニューラルネット１ａに学習させる必要がある。そこで、正常な材質であることが目視によって判断できたワークＷについて、切断中に得られる特徴量を学習データ記憶部５に学習データとして格納する。つまり、特徴量抽出部４から得られた特徴量は、学習モードの前に学習データを収集する際には学習データ記憶部５に格納される。学習データには、冬材部Ｇ１と夏材部Ｇ２とのカテゴリを付与しておくのが望ましい。また、木目が明確ではない木質材の場合には、冬材部Ｇ１と夏材部Ｇ２とのカテゴリを付与せずに正常のカテゴリのみを付与しておく。
【００３２】
各カテゴリについて所定個数（たとえば、１５０個程度）の学習データが学習データ記憶部５に収集されると、ニューラルネット１ａを学習モードにして学習データ記憶部５に格納した学習データによりニューラルネット１ａの学習を行う。
【００３３】
ここでは、学習データ記憶部５に格納されているデータをデータセットと呼ぶものとする。上述の説明から明らかなように、学習データ記憶部５には、冬材部のカテゴリが付与された学習データのデータセットと、夏材部Ｇ２のカテゴリが付与された学習データのデータセットとが格納される。各データセットを構成するデータの個数は学習データ記憶部５に格納可能な範囲内で任意であるが、上述のようにニューラルネット１ａの学習には１５０個程度のデータを用いるのが望ましい。
【００３４】
上述のように学習を行えば、出力層１２の各ニューロンＮ２には、それぞれ入力層１１の各ニューロンＮ１との重み係数を要素とする重みベクトルが設定される。したがって、ニューラルネット１ａを検査モードとして１つのカテゴリの学習データを与えると、当該カテゴリに相当するニューロンＮ２が発火する。ただし、学習データにはばらつきがあるから、一つのカテゴリの学習データ（データセット）に対して発火するニューロンＮ２は１箇所に限られず、通常は複数個のニューロンＮ２によるクラスタを形成する。
【００３５】
したがって、クラスタ判定部１ｂでは、各カテゴリの学習データにより発火したニューロンＮ２に対応する領域を各カテゴリにおいて材質が正常である場合の領域とする。言い換えると、木質材の切断作業中において、正常の範囲のクラスタに属しているニューロンＮ２が発火すれば、材質が正常であることが示されたことになる。一方、正常の範囲のクラスタに属していないニューロンＮ２が発火すれば、異物や節や節穴であると判断することができる。
【００３６】
発火したニューロンＮ２が冬材部Ｇ１と夏材部Ｇ２とのどちらのクラスタにも属していないときは、異物や節や節穴に接触した可能性が高く、滑らかに切断することができなかったり、鋸刃Ｓが折損したりする可能性があるから、出力部６に設けた加工停止手段６ａに指示を与えて加工装置Ｘによる加工動作を停止させる。この動作によって、鋸刃Ｓの折損を抑制することができ、また節や節穴によって加工精度が低くなるのを防止することができる。このとき、異物や節や節穴の存在を材質検出部１が検出したものとして適宜の報知を行うのが望ましい。
【００３７】
ところで、上述したように、木目Ｇ（年輪）には冬材部Ｇ１と夏材部Ｇ２とが存在し、両者で硬さが異なるから、切断の際に単位時間当たりの鋸刃Ｓの歯の接触量を変化させるのが望ましい。ここに、硬質の部位では接触量を増加させると滑らかに切断できることが知られている。そこで、出力部６には、クラスタ判定部４ｂにおいて発火したニューロンＮ２のカテゴリが冬材部Ｇ１か夏材部Ｇ２かに応じて接触量を変化させるように制御する速度制御手段６ｂも設けておく。速度制御手段６ｂでは、硬質である冬材部Ｇ１では接触量を多くし（つまり、切断速度を大きくするか送り速度を小さくする）、軟質である夏材部Ｇ２では接触用を少なくする（つまり、切断速度を小さくするか送り速度を大きくする）。
【００３８】
上述した動作により、切断面が滑らかになる。ここに、本実施形態では振動センサ２から出力される電気信号から特徴量を抽出しているが、加工装置Ｘの振動を反映する信号は、たとえば駆動装置に設けたモータの負荷電流から特徴量を抽出することも考えられる。しかしながら、負荷電流から特徴量を抽出すると不要な情報が多く含まれることになる。これに対して、本実施形態では振動から特徴量を抽出しているからニューラルネット１ａを用いる際に目的情報に照準を合わせやすく、ワークＷの材質に関する情報を得るのが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上に用いるニューラルネットの概略構成図である。
【図３】同上におけるワークと鋸刃との関係を示す概略図である。
【符号の説明】
【００４０】
１  材質検出部
１ａ  ニューラルネット（競合学習型ニューラルネットワーク）
１ｂ  クラスタ判定部
２  センサ部
３  信号入力部
４  特徴量抽出部
５  学習データ記憶部
６  出力部
６ａ  加工停止手段
６ｂ  速度制御手段
１１  入力層
１２  出力層
Ｅ  木口
Ｇ  木目
Ｇ１  冬材部
Ｇ２  夏材部
Ｎ１  ニューロン
Ｎ２  ニューロン
Ｓ  鋸刃
Ｗ  ワーク
Ｘ  加工装置
【図１】
2008140037.tif 000003
【図２】
2008140037.tif 000004
【図３】
2008140037.tif 000005