(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バリが発生している未加工ワークに対してバリ取り加工を行う工作機械において、
前記未加工ワークを撮像する少なくとも１つの視覚センサと、
前記視覚センサを用いて撮影された前記未加工ワーク形状情報を記憶する未加工ワーク形状情報記憶手段と、
加工完了ワーク形状情報が記憶された加工完了ワーク形状情報記憶手段と、
前記加工完了ワーク形状情報記憶手段に記憶された前記加工完了ワーク形状情報と、前記未加工ワーク形状情報記憶手段に記憶された前記未加工ワーク形状情報とを比較してバリを認識するバリ情報算出手段と、
前記ワークにおける前記バリの位置又は方向のうち少なくともいずれか一方を含む条件に基づいて、前記バリを判別するバリ判別手段と、
前記バリの前記判別結果に基づいて、前記工作機械の工具でバリ取り加工を行うか否かを決定する加工方法判断手段と、
前記工具でバリ取り加工を行うと判断された前記バリを取る加工経路を作成する加工経路生成手段と、
バリ取り加工を実施可能なロボットを有し、
前記加工方法判断手段は、前記バリの前記判別結果に基づいて、前記工具でバリ取り加工を行うか、前記ロボットでバリ取り加工を行うかを決定する
工作機械。
【請求項２】
前記バリ判別手段は、前記バリの大きさ又は前記工具の可動範囲のうち少なくともいずれか一方をさらに含む条件に基づいて、前記バリを判別する
請求項１に記載の工作機械。
【請求項３】
前記工具の形状及び切削条件を含む工具情報を記憶する工具情報記憶手段と、
前記バリの大きさと、前記工具情報とに基づいて、バリ取り加工に使用する前記工具を選択する工具選択手段と、をさらに有し、
前記バリ判別手段は、選択された前記工具の前記工具情報をさらに含む条件に基づいて、前記バリを判別する
請求項１又は２に記載の工作機械。
【請求項４】
前記加工経路生成手段は、前記バリの大きさと選択された前記工具の最大切込量から何回切り込んで加工するか切り込み回数を算出し加工経路を作成する
請求項３に記載の工作機械。
【請求項５】
前記視覚センサによって２以上の方向から前記ワークを撮像する
請求項１乃至４いずれか１項に記載の工作機械。
【請求項６】
前記視覚センサを複数備え、それぞれが異なる方向から前記ワークを撮像することにより２以上の方向から前記ワークを撮像する
請求項５に記載の工作機械。
【請求項７】
前記視覚センサはロボットに設置され、該ロボットの姿勢を変化させることにより２以上の方向から前記ワークを撮像する、
ことを特徴とする請求項５に記載の工作機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械に関し、特にワークのバリ取りの加工経路を制御する工作機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
ワークには、１つ１つに数ミリ単位で異なるバリが出ることが多い。そのため、工作機械を用いてワークのバリ取り加工を行う際には、バリが一番出ているワークを基準としてプログラムを作成する。このようにした場合、基準としたワークよりもバリが出ていないワークに対する加工において、エアカット（空振り動作）が多く、加工を行わない無駄な時間が発生してしまう。
【０００３】
さらに、バリの発生している位置や向きによっては、工作機械の主軸方向からのバリ取り加工が困難な場合がある。このような場合は、ワークを付加軸テーブルで傾けてバリ取り加工したり、段取り替えをして別工程でバリ取り加工したり、手作業でバリ取りをする必要がある。
【０００４】
一方、バリ取り加工を行う従来技術として、例えば特許文献１乃至３には、視覚センサの情報から加工経路を生成し、ロボットを使用してバリ取り加工の自動化を図る技術が開示されている。一般に、ロボットは、工作機械に比べて動作の自由度が大きいため、様々な位置や向きに発生したバリを加工することが比較的容易である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−０２１６３４号公報
【特許文献２】特開平０７−１０４８２９号公報
【特許文献３】特開平０７−１２１２２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１および３に開示される技術においては、ロボットは小さい工具しか持てず、また、ロボットが加工に耐えうるトルクが小さい。そのため、バリが大きい箇所においては、加工条件を下げる必要があり、加工時間が長くなってしまうという問題がある。また、バリの大きさによっては加工不可能となるという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２に開示される技術においては、ロボットはバリの大きさに応じて工具や加工条件を選択することができる。ここで、ロボットはバリの大きさよりも径が大きい工具を使用する必要があるが、工具が大きくなるほど加工条件も悪くなり、加工時間が長くなってしまうという問題がある。また、バリの大きさによっては加工不可能となる問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、視覚センサを使用してバリの発生状況を確認し、主軸方向から加工できるバリを判別すること、望ましくは、主軸方向から加工できないバリについてはロボットにバリ取りを分担させることが可能な工作機械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】
【０００９】
一実施の形態によれば、バリが発生している未加工ワークに対してバリ取り加工を行う工作機械は、前記未加工ワークを撮像する少なくとも１つの視覚センサと、前記視覚センサを用いて撮影された前記未加工ワーク形状情報を記憶する未加工ワーク形状情報記憶手段と、加工完了ワーク形状情報が記憶された加工完了ワーク形状情報記憶手段と、前記加工完了ワーク形状情報記憶手段に記憶された前記加工完了ワーク形状情報と、前記未加工ワーク形状情報記憶手段に記憶された前記未加工ワーク形状情報とを比較してバリを認識するバリ情報算出手段と、前記ワークにおける前記バリの位置又は方向のうち少なくともいずれか一方を含む条件に基づいて、前記バリを判別するバリ判別手段と、前記バリの前記判別結果に基づいて、前記工作機械の工具でバリ取り加工を行うか否かを決定する加工方法判断手段と、前記工具でバリ取り加工を行うと判断された前記バリを取る加工経路を作成する加工経路生成手段と、バリ取り加工を実施可能なロボットを有し、前記加工方法判断手段は、前記バリの前記判別結果に基づいて、前記工具でバリ取り加工を行うか、前記ロボットでバリ取り加工を行うかを決定する。
【００１０】
他の実施の形態によれば、前記バリ判別手段は、前記バリの大きさ又は前記工具の可動範囲のうち少なくともいずれか一方をさらに含む条件に基づいて、前記バリを判別する。
【００１１】
他の実施の形態によれば、前記工作機械は、前記工具の形状及び切削条件を含む工具情報を記憶する工具情報記憶手段と、前記バリの大きさと、前記工具情報とに基づいて、バリ取り加工に使用する前記工具を選択する工具選択手段と、をさらに有し、前記バリ判別手段は、選択された前記工具の前記工具情報をさらに含む条件に基づいて、前記バリを判別する。
【００１３】
他の実施の形態によれば、前記工作機械は、前記工具の形状及び切削条件を含む工具情報を記憶する工具情報記憶手段と、前記バリの大きさと、前記工具情報とに基づいて、バリ取り加工に使用する前記工具を選択する工具選択手段と、をさらに有し、前記加工経路生成手段は、前記バリの大きさと選択された前記工具の最大切込量から何回切り込んで加工するか切り込み回数を算出し加工経路を作成する。
【００１４】
他の実施の形態によれば、前記工作機械は、前記視覚センサによって２以上の方向から前記ワークを撮像する。
【００１５】
他の実施の形態によれば、前記工作機械は、前記視覚センサを複数備え、それぞれが異なる方向から前記ワークを撮像することにより２以上の方向から前記ワークを撮像する。
【００１６】
他の実施の形態によれば、前記視覚センサはロボットに設置され、該ロボットの姿勢を変化させることにより２以上の方向から前記ワークを撮像する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、工作機械が主軸方向から加工可能なバリと、そうでないバリとを判別することができる。そのため、工作機械では主軸方向から加工可能なバリのみを加工し、その他のバリは他の手段で加工するなどの工夫ができるようになり、バリ取り加工工程全体としての効率を向上させることができる。
【００１８】
すなわち、主軸方向以外にバリが発生している場合や、主軸方向のバリであっても工具可動範囲を外れる位置にバリが存在している場合、工作機械のみでバリ取り加工を行おうとすれば、付加軸テーブルによりワークの姿勢を変化させるか、ワークの向きを変えて固定し直して別工程で加工する必要がある。一方、主軸方向以外のバリ取りや、工具可動範囲外のバリ取りについては工作機械で行わず、望ましくはロボットに行わせることとすれば、ワークの姿勢変更等を行うことなく、一工程で加工が終了する。
【００１９】
一般に、ロボットによるバリ取り加工は、工作機械による場合に比べて、加工効率は低いことが多い。しかしながら、工作機械においてワークの姿勢を変化させたり、ワークの向きを変えて固定し直すことによる効率低下に比べれば、本発明を適用してバリ取り加工を分担し、加工工程を減らすほうが、全体として効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明における２以上の視覚センサを用いたワーク形状取得を説明する図である。
【図２】本発明におけるロボットに取り付けた視覚センサを用いたワーク形状取得を説明する図である。
【図３】本発明におけるバリ取り加工を行う際のフローチャートである。
【図４】本発明におけるバリ取り加工の例を示す図である。
【図５】本発明における工作機械１００の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態を図面と共に説明する。
本発明にかかる工作機械は、ワークのバリ取り加工を行うにあたり、バリ取り加工対象となるワークの３次元モデル形状を取得し、事前に登録されている製品データと比較することでバリの発生状況を解析する。そして、ワークの形状と解析したバリの発生状況に基づいて工具を選択し、選択した工具に基づいて加工経路を生成し、バリ取り加工を実施する。
【００２２】
まず、本発明にかかる工作機械を構成する機能手段について説明する。
図５に示すように、工作機械１００は、視覚センサ１、未加工ワーク形状情報記憶手段１０２、加工完了ワーク形状情報記憶手段１０３、工具情報記憶手段１０４、バリ情報算出手段１０５、バリ判別手段１０６、加工方法判断手段１０７、工具選択手段１０８、及び加工経路生成手段１０９を有する。以下、各要素の機能について順を追って説明する。
【００２３】
＜ワークのバリ発生状況の取得手段について＞
ワークのバリ取り加工を行うにあたり、バリの発生状況を確認する必要がある。本発明では、バリ取りが完了したワークの形状と、バリ取り前のワークの形状と、を比較することにより、バリの発生状況を認識する。
【００２４】
まず、図１に示すように、カメラ等の視覚センサ１（１ａ，１ｂ）が、工作機械１００内の加工用治具３に設置された、あらかじめバリ取りが完了している完成ワーク２ａを２方向以上より撮影し、完成ワーク２ａの形状情報（加工完了ワーク形状情報）を取得する。上記２方向とは、図１のように２個以上の視覚センサ１で撮影するようにしてもよいし、図２に示すように、ロボット４に取り付けてある１つの視覚センサ１を用い、ロボットアームを制御し複数の角度から撮影するようにしてもよい。加工完了ワーク形状情報は、工作機械が備えたメモリ上に設けられた加工完了ワーク形状情報記憶手段１０３に記録される。なお、視覚センサ１としては、カメラ以外の形状計測センサを用いてもよい。
【００２５】
次に、視覚センサ１が、工作機械内の加工用治具に設置された、バリ取り加工前のワークを２方向以上より撮影し、その形状情報（未加工ワーク形状情報）を取得する。未加工ワーク形状情報は、工作機械１００が備えたメモリ上に設けられた未加工ワーク形状情報記憶手段１０２に記録される。
【００２６】
つづいて、バリ情報算出手段１０５が、未加工ワーク形状情報記憶手段１０２に保存された未加工ワーク形状情報と、加工完了ワーク形状情報記憶手段１０３に保存された加工完了ワーク形状情報とを比較する。ここで、バリ情報算出手段１０５は、両形状情報間の形状誤差が、工作機械１００が備えたメモリ上に設けられた測定誤差保存領域にあらかじめ設定されている誤差データ以内に収まっている場合には、バリが発生していないと判断する。一方、誤差データを超えている場合にはバリが発生していると判断する。
【００２７】
バリが発生している判断した場合、バリ情報算出手段１０５は、未加工ワーク上のどの位置に、どの方向に、どのくらいの幅で、どのくらいの深さのバリが発生しているのかを示すデータ（バリデータ）を出力し、工作機械１００が備えたメモリ上に設けられたバリデータ保存領域に保存する。ここで、バリの方向は、典型的には工作機械のＸＹＺ軸に基づいて表現できる。本明細書では、工作機械の主軸方向をＺ軸とし、Ｚ軸に垂直な方向をそれぞれＸ、Ｙ軸として実施例を説明する。但し、バリデータはこれに限定されず、任意のパラメータで表現し得ることは勿論である。
【００２８】
なお、バリが複数個所に発生している場合には、バリデータ１、バリデータ２などとしてデータを分けて保存する。
＜工具の選択手段について＞
バリ取りに際しては、バリを取るために適切な工具を選択することが望ましい。本発明では、工作機械１００は、バリの幅、バリの深さ、バリの位置などを示すバリデータと、未加工ワークの形状とに基づいて、バリ取り加工に用いるのに適切な工具の選択を行うこととする。
【００２９】
このために、本発明にかかる工作機械１００は、バリ取りに用いる複数の工具に関して、各工具毎の工具情報（工具径、工具長さ、切削条件）を、メモリ上に設けられた工具情報記憶手段１０４に予め保存しているものとする。ここで、切削条件とは主軸回転数、送り速度、切込幅、切込深さなどのパラメータのことである。
【００３０】
工具選択手段１０８は、バリデータ保存領域に保存されたバリデータ、すなわちバリの幅、バリの深さ、バリの位置等の情報に応じて、また、必要に応じて未加工ワークの形状を考慮して、工具情報記憶手段１０４に保存された工具データの中から適切な工具を選択する。
【００３１】
工具の選択手法の一例を示す。工具選択手段１０８は、まず、バリデータ保存領域に記録されているバリの位置に基づいて、工具情報記憶手段１０４に保存された工具データの中から、効率よくバリを加工できる工具径を有する工具（例えば、同時に加工できるバリの数が所定数以上の工具径が大きな工具）を抽出する。次に、工具選択手段１０８は、抽出した工具の中から最も工具径の小さい工具（加工における負荷が小さくなる工具）を選択する。
【００３２】
工具の選択手法の他の例を示す。工具選択手段１０８は、まず、バリデータ保存領域に記録されているバリの位置と、未加工ワークの形状とに基づいて、工具情報記憶手段１０４に保存された工具データの中から、未加工ワークと干渉せず、かつ効率よくバリを加工できる工具径を有する工具（例えば、同時に加工できるバリの数が所定数以上の工具径が大きな工具）を抽出する。次に、工具選択手段１０８は、抽出した工具の中から最も工具径の小さい工具（加工における負荷が小さくなる工具）を選択する。
【００３３】
工具の選択手法の更に別の例を示す。工具選択手段１０８は、バリデータ保存領域に記録されているバリの位置と、未加工ワークの形状とに基づいて、まず、工具情報記憶手段１０４に保存された工具データの中から、未加工ワークと干渉せずにバリを加工できる工具径を有する工具を抽出する。次に、工具選択手段１０８は、抽出した工具の切削条件と、バリデータのバリの幅、バリの深さから加工時に発生する負荷を算出し、算出した負荷が所定値以下となる最大工具径の工具を選択する。
【００３４】
なお、本発明にかかる工作機械１００は、ここで説明した工具選択手段１０８を必ずしも備えなくてもよい。この場合、工作機械１００は、任意の所定の工具を用いてバリ取り加工を実施する。
【００３５】
＜加工対象のバリの決定手段について＞
ここで、バリ判別手段１０６が、バリの発生している位置、及びバリのＸＹＺ軸方向の大きさにより、バリデータを
・Ｚ軸方向つまりワークの上面方向のバリ
・ＸＹ軸方向つまりワークの側面方向のバリ
・Ｚ軸方向下面（アンダーカットの位置）にあるバリ
・加工工具の可動範囲外にあり工具が届かない位置にあるバリ
に判別する。
【００３６】
次に、加工方法判断手段１０７は、保存されたバリデータのうち、Ｚ軸方向つまりワークの上面方向のバリでかつ、加工工具の可動範囲外にあり工具が届かない位置にあるバリを除いたバリを、工作機械１００で加工可能なバリと判断する。換言すれば、Ｚ軸方向のバリであって、加工工具の可動範囲内にあるバリのみを、加工可能なバリと判断する。
【００３７】
一方、加工方法判断手段１０７は、ＸＹ軸方向つまりワークの側面方向のバリ、Ｚ軸方向下面（アンダーカットの位置）にあるバリ、及び、加工工具の可動範囲外にあり工具が届かない位置にあるバリについては、ロボットでバリ取りを行うものと判断する。すなわち、工作機械１００では加工を行わないバリと判断する。
【００３８】
また、加工方法判断手段１０７は、例えばＺ軸方向つまりワークの上面方向に設けられた穴や切欠きなど、Ｚ軸方向つまりワークの上面方向から見える位置に生じたバリについては、そのバリが選択された工具によって未加工ワークと干渉せずに加工できる位置にある場合は、工作機械１００で加工可能なバリと判断する。例えば、バリが発生している穴の直径や切欠きの幅よりも、選択された工具の工具径が小さければ、未加工ワークと干渉せずにバリを加工できるので、そのバリは工作機械１００で加工可能と判断する。
【００３９】
＜加工経路の生成手段について＞
続いて、加工経路生成手段１０９が、工具選択手段１０８が選択した工具を使用した場合の、バリ取り加工の加工経路を生成する。なお、工作機械１００が工具選択手段１０８を有しない場合、加工経路生成手段１０９は、任意の所定の工具を使用することとし、当該工具の工具データを利用して加工経路の生成を行えばよい。
【００４０】
加工経路生成手段１０９は、バリの位置や長さなどに基づいて、一般的な加工シミュレーションなどを実行することで、バリ取り加工の加工経路を生成できる。本発明ではこれに加えて、加工経路生成手段１０９は、加工方法判断手段１０７が加工可能と判断したバリの幅と、使用することとした工具の工具データ内の最大切込幅とを比較して、工具の径方向に何回切り込んで加工すればいいかを算出できる。加えて、加工経路生成手段１０９は、加工方法判断手段１０７が加工可能と判断したバリデータ内のバリの深さと、使用することとした工具の工具データ内の最大切込深さとを比較して、工具の深さ方向に何回切り込んで加工すればいいかを算出できる。そして、加工経路生成手段１０９は、算出された工具径方向の切込み回数と、工具深さ方向の切込み回数とを組み合わせて加工経路を生成する。
【００４１】
図３を用いて、本発明にかかる工作機械１００においてバリ取り加工を実施する際のフローについて説明する。
【００４２】
［ステップＳＡ０１］
視覚センサ１が、未加工ワークの形状情報を取得して、未加工ワーク形状情報記憶手段１０２に記録する。
【００４３】
［ステップＳＡ０２］
バリ情報算出手段１０５が、加工完了ワーク形状情報記憶手段１０３に記録されている加工完了ワーク形状情報と、未加工ワーク形状情報記憶手段１０２に記録されている未加工ワーク形状情報とを比較して形状誤差を算出し、形状誤差が予め設定されている誤差データを超えているか否かを判定する。誤差データを超えている場合、バリ情報算出手段１０５はバリが発生していると判断する。バリ情報算出手段１０５は、算出した形状誤差に基づいてバリデータを作成し、ステップＳＡ０３へ進む。
【００４４】
一方、形状誤差が誤差データ以内である場合には処理を終了する。すなわち、バリ取り加工を終了する。
【００４５】
［ステップＳＡ０３］
工具選択手段１０８は、バリデータ保存領域に記録されているバリデータに基づいて、バリ取り加工に最適な工具を選択する。
【００４６】
なお、工作機械１００が工具選択手段１０８を有しない場合は、ステップＳＡ０３をスキップし、ステップＳＡ０４へ進む。
【００４７】
［ステップＳＡ０４］
バリ判別手段１０６は、バリの発生している方向及び位置を基準としてバリデータを判別する。加工方法判断手段１０７は、各バリデータについて、それが工作機械１００で加工可能なバリであるか、そうでないかを判断する。
【００４８】
工作機械１００で加工可能と判断されたバリについては、工作機械１００により加工を実施するための加工経路を生成する（ステップＳＡ０５）。それ以外のバリについては、工作機械１００では加工を行わないため、加工経路の生成は実施せず、ロボットにバリ取り加工を実施させる（ステップＳＡ０６）。
【００４９】
［ステップＳＡ０５］
加工経路生成手段１０９は、ステップＳＡ０３で選択された工具、バリデータ保存領域に記録されているバリデータ、及び未加工ワーク形状情報等に基づいて加工経路を生成し、生成した加工経路に基づいて加工プログラムを作成する。
【００５０】
なお、工作機械１００が工具選択手段１０８を有しない場合は、任意の所定の工具を使用する場合の加工経路を生成し、生成した加工経路に基づいて加工プログラムを作成する。
【００５１】
［ステップＳＡ０６］
ロボットが未加工ワークに対してバリ取り加工を実施する。
［ステップＳＡ０７］
工作機械１００は、ステップＳＡ０５で作成された加工プログラムに従って、未加工ワークに対してバリ取り加工を実施する。
【００５２】
［ステップＳＡ０８］
視覚センサ１が、ステップＳＡ０６又はステップＳＡ０７でバリ取り加工を行った後のワークの形状情報を取得し、未加工ワーク形状情報記憶手段１０２に記録する。以後、ステップＳＡ０２へ戻って処理を繰り返す。
【００５３】
次に、本発明に係る工作機械１００の動作例を示す。
＜実施例１＞
実施例１では、図４（ａ）に示すようなバリが発生しているワークに対するバリ取り加工の例を説明する。図４（ａ）に示すように、加工用治具３に載せられた未加工ワークには、工作機械１００の主軸方向すなわちＺ軸方向であるワーク上面にバリが発生している。
【００５４】
まず、工作機械１００の視覚センサ１が未加工ワーク形状情報を取得する。次に、バリ情報算出手段１０５が、加工完了ワーク形状情報記憶手段１０３にあらかじめ保存されている加工完了ワーク形状情報と未加工ワーク形状情報とを比較し、バリデータを生成する。実施例１の場合は、バリの発生方向（Ｚ軸方向）、位置及び幅などの情報がバリデータとして記録される。続いて、工具選択手段１０８が、保存されたバリデータに基づいて、バリ取り加工に最適な工具を選択する。
【００５５】
ここで、バリ判別手段１０６が、バリデータに基づいて、実施例１のバリは、Ｚ軸方向つまりワークの上面方向に発生しており、かつ選択された工具の可動範囲内にあると判別する。この判別結果に従って、加工方法判断手段１０７は、このバリを工作機械１００で加工可能であると判断する。
【００５６】
この判断結果に従って、加工経路生成手段１０９が、選択された工具を用いた場合の加工経路を作成し、工作機械１００はバリ取り加工を実施する。このように、工作機械１００は、ワークの姿勢を変えるなどの手間を掛けること無く加工可能なバリについては、最も効率良くバリ取り加工を行うことができる。
【００５７】
＜実施例２＞
実施例２では、図４（ｂ）に示すようなバリが発生しているワークに対するバリ取り加工の例を説明する。図４（ｂ）に示すように、加工用治具３に載せられた未加工ワークには、ＸＹ軸方向すなわちワークの側面方向にバリが発生している。
【００５８】
視覚センサ１及びバリ情報算出手段１０５が、上述の実施例１と同様にバリデータを生成する。実施例２の場合は、バリの発生方向（ＸＹ軸方向）、位置及び幅などの情報がバリデータとして記録される。続いて、工具選択手段１０８が、上述の実施例１と同様に工具の選択を行う。
【００５９】
ここで、バリ判別手段１０６が、実施例２のバリは、ＸＹ軸方向つまりワークの側面方向に発生していると判別する。この場合、このバリを工作機械１００で加工するにはワークの姿勢を変えるなどのひと手間が必要となる。そのため、加工方法判断手段１０７は、このバリは工作機械１００による加工対象とはしないと判断する。
【００６０】
この判断結果に従って、工作機械１００はこのバリを加工せず、ロボットがバリ取り加工を実施する。これにより、ワークの姿勢を変えるなどの手間を掛けて工作機械１００でバリ取り加工をする場合に比べ、ロボットによる効率的なバリ取り加工を実施することができる。
【００６１】
＜実施例３＞
実施例３では、図４（ｃ）に示すようなバリが発生しているワークに対するバリ取り加工の例を説明する。図４（ｃ）に示すように、加工用治具３に載せられた未加工ワークには、Ｚ軸方向下面すなわちアンダーカットの位置にバリが発生している。
【００６２】
視覚センサ１及びバリ情報算出手段１０５が、上述の実施例１と同様にバリデータを生成する。実施例３の場合は、バリの発生方向（Ｚ軸方向）、位置（アンダーカット）及び幅などの情報がバリデータとして記録される。続いて、工具選択手段１０８が、上述の実施例１と同様に工具の選択を行う。
【００６３】
ここで、バリ判別手段１０６が、実施例３のバリは、Ｚ軸方向であるがアンダーカットの位置に発生していると判別する。この場合、このバリを工作機械１００で加工するにはワークの姿勢を変えるなどのひと手間が必要となる。そのため、加工方法判断手段１０７は、このバリは工作機械１００による加工対象とはしないと判断する。
【００６４】
この判断結果に従って、工作機械１００はこのバリを加工せず、ロボットがバリ取り加工を実施する。これにより、ワークの姿勢を変えるなどの手間を掛けて工作機械１００でバリ取り加工をする場合に比べ、ロボットによる効率的なバリ取り加工を実施することができる。
【００６５】
＜実施例４＞
実施例４では、図４（ｄ）に示すようなバリが発生しているワークに対するバリ取り加工の例を説明する。図４（ｄ）に示すように、加工用治具３に載せられた未加工ワークには、Ｚ軸方向上面ではあるが、加工用工具の可動範囲外の位置にバリが発生している。
【００６６】
視覚センサ１及びバリ情報算出手段１０５が、上述の実施例１と同様にバリデータを生成する。実施例４の場合は、バリの発生方向（Ｚ軸方向）、位置（工具可動範囲外）及び幅などの情報がバリデータとして記録される。続いて、工具選択手段１０８が、上述の実施例１と同様に工具の選択を行う。
【００６７】
ここで、バリ判別手段１０６が、実施例４のバリは、Ｚ軸方向であるが工具可動範囲外の位置に発生していると判別する。この場合、このバリを工作機械１００で加工するにはワークの位置を変えるなどのひと手間が必要となる。そのため、加工方法判断手段１０７は、このバリは工作機械１００による加工対象とはしないと判断する。
【００６８】
この判断結果に従って、工作機械１００はこのバリを加工せず、ロボットがバリ取り加工を実施する。これにより、ワークの姿勢を変えるなどの手間を掛けて工作機械１００でバリ取り加工をする場合に比べ、ロボットによる効率的なバリ取り加工を実施することができる。
【符号の説明】
【００６９】
１，１ａ，１ｂ  視覚センサ
２ａ，２ｃ  完成ワーク
２ｂ，２ｄ，２ｅ  未加工ワーク
３  加工用治具
４  ロボット
５ａ〜５ｅ  穴部
６ｂ，６ｄ，６ｅ  バリ
７ｂ，７ｄ  バリ
８ｃ  凸部
１００  工作機械
１０２  未加工ワーク形状情報記憶手段
１０３  加工完了ワーク形状情報記憶手段
１０４  工具情報記憶手段
１０５  バリ情報算出手段
１０６  バリ判別手段
１０７  加工方法判断手段
１０８  工具選択手段
１０９  加工経路生成手段
【図１】
0006325509.tif 000002
【図２】
0006325509.tif 000003
【図３】
0006325509.tif 000004
【図４】
0006325509.tif 000005
【図５】
0006325509.tif 000006