(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械による被加工物の加工で発生した音および振動の少なくとも一方の観測データと、前記工作機械による前記被加工物の加工で使用した加工条件とに基づいて前記被加工物の加工状態を推定する判定モデルを学習するための学習データを作成するデータ作成装置であって、
第１の工作機械により加工された被加工物の加工状態を判定する第１の判定モデルの学習で使用された大規模な学習データである大規模データを取得する大規模データ取得部と、
第２の工作機械により加工された被加工物の加工状態を判定する第２の判定モデルの学習で使用する学習データの作成に用いる適応データを取得する適応データ取得部と、
前記大規模データを前記適応データに基づいて変換し、前記第２の判定モデルの学習で使用する適応済み大規模データを作成する学習データ作成部と、
を備えることを特徴とするデータ作成装置。
【請求項２】
前記学習データは、前記観測データおよび前記加工条件を含み、
前記学習データ作成部は、
定められた範囲内の加工条件を含む学習データを前記大規模データおよび前記適応データから抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部で抽出された学習データを分析して、前記大規模データに含まれる観測データと前記適応データに含まれる観測データとの差異であって、観測データの収集時に用いた工作機械の機種の違いに起因する差異を求めるデータ分析部と、
前記差異に基づいて、前記大規模データを前記適応済み大規模データに変換するデータ変換部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ作成装置。
【請求項３】
前記データ分析部は、前記大規模データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均と、前記適応データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均との差であるオフセットを算出し、
前記データ変換部は、前記大規模データに含まれる観測データそれぞれの特徴量から前記オフセットを減算して前記適応済み大規模データを作成する、
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ作成装置。
【請求項４】
前記データ分析部が分析する学習データに含まれる各観測データは、同じ材質の被加工物を同じ形状に加工しているときの観測で得られたデータである、
ことを特徴とする請求項２または３に記載のデータ作成装置。
【請求項５】
前記学習データは、被加工物の加工状態を示すラベルデータを含み、
前記データ分析部は、前記大規模データから抽出された各学習データを対象として、加工状態が正常であることを示すラベルデータと対応付けられた観測データの特徴量の平均、および、加工状態が異常であることを示すラベルデータと対応付けられた観測データの特徴量の平均を算出するとともに、前記適応データから抽出された各学習データを対象として、加工状態が正常であることを示すラベルデータと対応付けられた観測データの特徴量の平均、および、加工状態が異常であることを示すラベルデータと対応付けられた観測データの特徴量の平均を算出し、算出した平均のそれぞれに基づいて、前記大規模データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均と、前記適応データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均との差であるオフセットを算出する、
ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一つに記載のデータ作成装置。
【請求項６】
前記ラベルデータは、加工状態が異常であることを示す場合に異常種別の情報を含む、
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ作成装置。
【請求項７】
前記データ抽出部は、定められた複数の範囲を対象として、それぞれの範囲内の加工条件を含む学習データを前記大規模データおよび前記適応データから抽出し、
前記データ分析部は、前記大規模データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均を前記範囲ごとに算出するとともに、前記適応データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均を前記範囲ごとに算出し、算出した平均のそれぞれに基づいて、前記大規模データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均と、前記適応データから抽出された各学習データに含まれる観測データの特徴量の平均との差であるオフセットを算出する、
ことを特徴とする請求項２から６のいずれか一つに記載のデータ作成装置。
【請求項８】
前記第１の工作機械および前記第２の工作機械に対して同じ加工条件で加工を行うよう指示する加工動作指示部、
を備え、
前記適応データ取得部は、前記加工動作指示部の指示に従い加工を行った前記第１の工作機械から、当該加工を行っている時に作成された学習データを取得するとともに、前記加工動作指示部の指示に従い加工を行った前記第２の工作機械から、当該加工を行っている時に作成された学習データを前記適応データとして取得し、
前記学習データ作成部は、
前記適応データ取得部が前記第１の工作機械および前記第２の工作機械のそれぞれから取得した学習データを分析して、前記第１の工作機械から取得した学習データに含まれる観測データと前記第２の工作機械から取得した学習データに含まれる観測データとの差異であって、観測データの収集時に用いた工作機械の機種の違いに起因する差異を求めるデータ分析部と、
前記差異に基づいて、前記大規模データを前記適応済み大規模データに変換するデータ変換部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ作成装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一つに記載のデータ作成装置と、
前記データ作成装置が作成する前記適応済み大規模データに従って前記第２の判定モデルを学習する機械学習装置と、
を備えることを特徴とする機械学習システム。
【請求項１０】
請求項１から８のいずれか一つに記載のデータ作成装置と、
前記データ作成装置が作成する前記適応済み大規模データに従って前記第２の判定モデルを学習する機械学習装置と、
前記機械学習装置が学習した前記第２の判定モデルを用いて、前記第２の工作機械により加工された被加工物の加工状態を推定する状態推定部と、
を備えることを特徴とする加工状態推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、レーザ加工機をはじめとする工作機械が被加工物を加工したときの加工状態を推定するモデルの機械学習に用いるデータを作成するデータ作成装置、機械学習システムおよび加工状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
工作機械は、加工中に異常が発生した場合、異常発生を外部に通知する、加工を中断する、といった動作を行う。異常発生を検出する方法としては様々な方法が存在するが、その中の一つに加工時に発生する音に基づいて異常発生を検知する方法が存在する。この方法では、加工が正常に行われている時とそうではない時とで発生する音が異なることを利用し、正常か異常かの判定を行う。【０００３】
例えば、特許文献１には、機械の動作音をマイクなどの音響センサを用いて観測することで機械の異常を検知する技術が記載されている。具体的には、特許文献１には、機械の動作音を観測して得られる観測データから異常を検知するためのモデルを学習するモデル学習装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１９−１３９５５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
音の観測データを用いて学習したモデルに基づいて加工状態が正常か異常かを判定する場合、音源である判定対象の機器から音響センサに至る伝達特性が、学習時と運用時とで一致している必要がある。例えば、ある機器について音の観測データを用いてモデルを学習したとき、その機器と同等の機能を持つ別の機種でそのモデルを利用すると、機種間の差異、例えば、機器の形状の差異、音響センサの設置箇所の差異などによって、音源から音響センサに至る伝達特性（以下、この伝達特性を音響特性と称する）が変化する。そのため、判定精度が劣化する問題が生じる。このような音響特性の変化は、例えばレーザ加工機におけるドロス発生を判定する場合など、正常時の音と異常時の音との差異が小さい場合に特に問題となる。判定精度の劣化を防止するためには、機種ごとに十分な量の観測データを収集し、機種ごとにモデルを学習する必要がある。【０００６】
しかしながら、モデルを学習するための学習データの作成は、多くの場合コストが大きく、異なる機種に対して個別に学習データの作成を行うには、学習データの作成に必要なデータの収集を各機種について行う必要があり大量の人的リソースおよび時間的リソースが必要となる、という問題があった。【０００７】
加工時に発生する音の観測データを利用して加工が正常か否かを判定する場合について説明したが、加工時に発生する振動の観測データを利用して加工が正常か否かを判定する場合にも同様の問題が存在する。【０００８】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、学習データの作成に要するコストを削減可能なデータ作成装置、を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、工作機械による被加工物の加工で発生した音および振動の少なくとも一方の観測データと、工作機械による被加工物の加工で使用した加工条件とに基づいて被加工物の加工状態を推定する判定モデルを学習するための学習データを作成するデータ作成装置であって、第１の工作機械により加工された被加工物の加工状態を判定する第１の判定モデルの学習で使用された大規模な学習データである大規模データを取得する大規模データ取得部と、第２の工作機械により加工された被加工物の加工状態を判定する第２の判定モデルの学習で使用する学習データの作成に用いる適応データを取得する適応データ取得部と、を備える。また、データ作成装置は、大規模データを適応データに基づいて変換し、第２の判定モデルの学習で使用する適応済み大規模データを作成する学習データ作成部を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本開示にかかるデータ作成装置は、学習データの作成に要するコストの削減を実現できる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１にかかるデータ作成装置を含んで構成される機械学習システムの一例を示す図を示す図
【図２】実施の形態１にかかるデータ作成装置の構成例を示す図
【図３】大規模データと適応データとの関係の一例を示す図
【図４】実施の形態１にかかるデータ作成装置が適応済み大規模データを作成する動作を示すフローチャート
【図５】実施の形態２にかかるデータ作成装置を含んで構成される機械学習システムの一例を示す図
【図６】実施の形態２にかかるデータ作成装置の構成例を示す図
【図７】実施の形態２にかかるデータ作成装置が適応済み大規模データを作成する動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本開示の実施の形態にかかるデータ作成装置、機械学習システムおよび加工状態推定装置を図面に基づいて詳細に説明する。後述する各実施の形態では、工作機械が被加工物を加工する時に発生する音である加工音と、加工条件と、被加工物の加工状態との関係を学習する処理で使用される学習データを作成するデータ作成装置について説明する。各実施の形態では、一例として、工作機械がレーザ加工機であるものとして説明を行うが、工作機械をレーザ加工機に限定するものではない。工作機械は、放電加工機、旋盤加工機など、加工時に音が発生する加工機とすることができる。また、工作機械が被加工物を加工する時に発生する加工音を学習する場合の例を説明するが、加工音の代わりに、被加工物の加工時に発生する振動である加工振動を学習するようにしてもよい。また、加工音および加工振動の両方を学習するようにしてもよい。すなわち、学習の対象は、工作機械が被加工物を加工する際に発生する加工音および加工振動の少なくとも一方とする。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかるデータ作成装置を含んで構成される機械学習システムの一例を示す図である。機械学習システム１００は、大規模データ５０および適応データ６０に基づいて学習データを作成するデータ作成装置１と、データ作成装置１が作成する学習データを用いて機械学習を行うことで判定モデル３を生成する機械学習装置２とを備える。判定モデル３は、図示を省略した工作機械が被加工物を加工する時に発生する加工音と、加工条件とに基づいて被加工物の加工状態を推定する加工状態推定装置３００において使用される。加工状態推定装置３００は、判定モデル３を使用して加工状態を推定する状態推定部３０１を備える。
【００１４】
ここで、ある機種のレーザ加工機において、十分な判定精度が得られるだけの数の学習データが収集されているとき、それらの学習データを「大規模データ」と呼ぶ。データ作成装置１に入力される大規模データ５０は、第１の工作機械である機種Ａのレーザ加工機において収集された、機種Ａ用の大規模な学習データ、すなわち、大量の学習データである。換言すれば、大規模データ５０は、機種Ａのレーザ加工機により加工された被加工物の加工状態を判定する判定モデルである第１の判定モデルの学習で使用された大規模な学習データである。
【００１５】
大規模データ５０は、機種Ａのレーザ加工機による被加工物の加工時に発生した加工音を観測するマイクなどの音響センサから出力される観測データ５１と、加工された被加工物の加工状態を示すラベルデータである加工状態５２と、加工時に設定した各種動作パラメータを示す加工条件５３とを含み、これらは相互に関連付けられている。すなわち、加工中のある時点で観測された観測データ５１は、そのときの加工状態５２および加工条件５３と関連付けられている。なお、観測データ５１は、加工時に発生した加工振動の観測結果を示すデータであってもよいし、加工音および加工振動の両方の観測結果を示すデータであってもよい。加工状態５２は、加工が正常に行われたか異常が発生したかを示し、また、異常発生時には異常種別も示すものとする。異常種別の例は、工作機械がレーザ加工機の場合はドロス、ガウジングなどであり、工作機械が放電加工機の場合はクラック、異常アークなどである。加工条件５３が示す動作パラメータの例は、工作機械がレーザ加工機の場合はガス圧、レーザ出力、レーザ光の周波数、加工速度などであり、工作機械が放電加工機の場合は加工電圧、加工電流、電圧パルス幅、加工速度などである。加工状態５２が異常種別の情報も含む構成とすることにより、異常発生時にどのような異常が発生しているのかを推定可能な判定モデル３を生成することができる。すなわち、加工状態の異常状態の推定精度を高めることができる。
【００１６】
適応データ６０は、大規模データ５０に含まれる観測データ５１、加工状態５２および加工条件５３のそれぞれと同様のデータである観測データ６１、加工状態６２および加工条件６３を含む。この適応データ６０は、第２の工作機械である機種Ｂのレーザ加工機が被加工物を加工した時に収集された、データである。適応データ６０の構成は機種Ａ用の大規模データ５０と同様であるが、大規模データ５０とは異なり少量のデータである。すなわち、適応データ６０は、機種Ｂ用の学習データとして用いることが可能であるが、十分な判定精度が得られる程度の数には達していない。そこで、本実施の形態にかかるデータ作成装置１は、後述するように、適応データ６０を用いて十分な数の機種Ｂ用の学習データ、すなわち、十分な判定精度が得られる程度の数の機種Ｂ用の学習データを作成する。
【００１７】
なお、これ以降の説明では、便宜上、機種Ａのレーザ加工機を単に「機種Ａ」と記載し、機種Ｂのレーザ加工機を単に「機種Ｂ」と記載する場合がある。
【００１８】
データ作成装置１は、入力される大規模データ５０および適応データ６０に基づいて、機種Ｂを対象とした機械学習を十分に行うことが可能な数の学習データを作成する。具体的には、データ作成装置１は、機種Ａで加工を行い収集した大規模データ５０と機種Ｂで加工を行い収集した適応データ６０とから、機種の違い、具体的には、機種Ａが持つ音響特性と機種Ｂが持つ音響特性との違いに起因する各機種の学習データ間の差異を補償する適応処理を行う。適応処理では、大規模データ５０を構成する各学習データの特徴量の変換、より詳細には、観測データの特徴量の変換、を行う。
【００１９】
機械学習装置２は、データ作成装置１が作成した機種Ｂ用の十分な数の学習データを用いて機械学習を行い、観測データと、加工条件と、加工状態との対応関係を学習する。すなわち、機械学習装置２は、機種Ｂが加工した被加工物の加工状態を観測データおよび加工条件から推定する判定モデル３である第２の判定モデルを生成する。なお、機械学習装置２が判定モデル３を生成する機械学習で使用するアルゴリズムについては限定しない。教師あり学習を行うためのアルゴリズムであればどのようなアルゴリズムを使用してもよい。
【００２０】
つづいて、本実施の形態にかかるデータ作成装置１について詳しく説明する。図２は、実施の形態１にかかるデータ作成装置１の構成例を示す図である。ここで、データ作成装置１は、例えば、パーソナルコンピュータなどの電子計算機で実現することができる。図２では、データ作成装置１を電子計算機で実現する場合を想定した構成例を示している。図２に示すように、データ作成装置１は、電子計算機が備えるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０１、インタフェース回路２０２およびメモリ２０３で実現される。インタフェース回路２０２は、電子計算機が他の装置との間でデータの受け渡しを行うための回路である。メモリ２０３は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）などである。
【００２１】
データ作成装置１は、ＣＰＵ２０１で実現される学習データ作成部１０と、インタフェース回路２０２で実現される大規模データ取得部２１、適応データ取得部２２およびデータ出力部２３と、メモリ２０３で実現される大規模データ記憶部３１、適応データ記憶部３２および適応済み大規模データ記憶部３３と、を備える。
【００２２】
データ作成装置１において、大規模データ取得部２１は、図１に示す大規模データ５０を取得し、これを大規模データ記憶部３１に格納する。また、適応データ取得部２２は、図１に示す適応データ６０を取得し、これを適応データ記憶部３２に格納する。適応済み大規模データ記憶部３３は、学習データ作成部１０が学習データである適応済み大規模データを作成すると、これを受け取って保持する。適応済み大規模データの詳細については別途説明する。データ出力部２３は、適応済み大規模データ記憶部３３から適応済み大規模データを読み出し、これを図１に示す機械学習装置２へ出力する。なお、データ出力部２３は、適応済み大規模データとともに適応データを機械学習装置２へ出力してもよい。データ出力部２３が出力するデータ（適応済み大規模データ，適応データ）は、機械学習装置２が判定モデル３を生成するための機械学習で使用される。
【００２３】
学習データ作成部１０は、データ抽出部１１、データ分析部１２およびデータ変換部１３を備え、適応済み大規模データを作成する。適応済み大規模データとは、機種Ａ用の大規模データ５０に対して、機種間の差異である機種Ａと機種Ｂとの音響特性の差異に基づく変換処理を行うことで得られるデータである。適応済み大規模データは、機種Ｂを対象とする機械学習で利用可能な大規模の学習データ、すなわち、機種Ｂ用の大規模データである。
【００２４】
学習データ作成部１０において、データ抽出部１１は、大規模データ５０および適応データ６０から、特定の条件を満たす学習データを抽出する。データ分析部１２は、データ抽出部１１が抽出した学習データを分析して機種Ａ用の学習データと機種Ｂ用の学習データとの差異を求める。データ変換部１３は、データ分析部１２が求めた差異に基づいて大規模データ５０を変換する適応処理を行い、機種Ｂ用の大規模データである適応済み大規模データを作成する。すなわち、データ変換部１３は、データ分析部１２が求めた差異に基づいて、大規模データ５０を構成する各学習データの特徴量を変換する。
【００２５】
学習データ作成部１０が適応済み大規模データを作成する際にデータ変換部１３が行う特徴量の変換は、例えば、フィルタバンク分析を用いて行う。
【００２６】
フィルタバンク分析とは、音響センサによって観測される信号（本実施の形態では観測データ５１および６１が該当）に対して周波数分析を行い、ｎ分割した周波数帯のそれぞれが持つ信号パワーを算出することで、ｎ個の信号パワー値を特徴量として得る手法である。このとき、ｎ個の値はｎ次元のベクトルと見なす。この場合の判定モデルとは、ｎ次元のベクトルを入力したとき、そのベクトルが持つ値に応じて状態（本実施の形態では加工状態）の推定結果を出力するものである。
【００２７】
図３は、大規模データ５０と適応データ６０との関係の一例を示す図である。詳細には、図３は、大規模データ５０に含まれている加工条件ｃの観測データ５１それぞれをフィルタバンク分析して得られたｎ個の特徴量それぞれの平均と、適応データ６０に含まれている加工条件ｃの観測データ６１それぞれをフィルタバンク分析して得られたｎ個の特徴量それぞれの平均とをプロットしたものである。以下、加工条件ｃの観測データ５１から算出されるｎ個の特徴量それぞれの平均を平均ベクトルμc(A)と記載し、加工条件ｃの観測データ６１から算出されるｎ個の特徴量それぞれの平均を平均ベクトルμc(B)と記載する。
【００２８】
ここで、加工条件ｃは、概ね同じ加工条件と見なすことができるある程度の幅を持つ。例えば、加工条件ｃが示す動作パラメータがガス圧、レーザ出力、などである場合、各動作パラメータに一定の範囲を設定し、学習データ作成部１０は、全ての動作パラメータが動作パラメータごとに定められた一定の範囲内となる加工条件が、加工条件ｃであると判断する。
【００２９】
図３にプロットした２つの平均ベクトルの差異（以下、オフセットとする）をｓ＝μc(A)−μc(B)とすると、大規模データ５０の観測データ５１の特徴量からオフセットｓを減算してシフトさせることで、大規模データ５０と同様の分散（バリエーション）を持ち、なおかつ適応データ６０と同様の平均的な特性を持つデータである適応済み大規模データが得られる。この適応済み大規模データを用いて機械学習装置２が学習した判定モデル３は、機種Ｂで加工される被加工物の加工状態の推定で利用することが可能である。なお、大規模データ５０の観測データ５１の特徴量からオフセットｓを減算するシフト処理は大規模データ５０を適応済み大規模データに変換する処理の一例である。大規模データ５０を適応済み大規模データに変換する処理において、大規模データ５０に含まれる加工状態５２および加工条件５３については変換されずに元の値を維持する。すなわち、大規模データ５０を適応済み大規模データに変換する処理は、大規模データ５０に含まれる観測データ５１の特徴量を変換する処理である。
【００３０】
学習データ作成部１０がフィルタバンク分析を利用して適応済み大規模データを作成する動作をフローチャートで示すと図４のようになる。
【００３１】
図４は、実施の形態１にかかるデータ作成装置１が適応済み大規模データを作成する動作を示すフローチャートである。
【００３２】
学習データ作成部１０は、まず、機種Ａの大規模データ５０に含まれる加工条件ｃの平均ベクトルμc(A)を算出する（ステップＳ１１）。このステップＳ１１では、データ抽出部１１が、大規模データ記憶部３１で保持されている大規模データ５０から、加工条件ｃの学習データ、すなわち、加工条件５３が加工条件ｃに該当する学習データを抽出する。次に、データ分析部１２が、データ抽出部１１により抽出された各学習データを対象として、観測データ５１のフィルタバンク分析を行いｎ次元の特徴量を求め、さらに、ｎ次元の特徴量から平均ベクトルμc(A)を算出する。
【００３３】
学習データ作成部１０は、次に、機種Ｂの適応データ６０に含まれる加工条件ｃの平均ベクトルμc(B)を算出する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２では、データ抽出部１１およびデータ分析部１２が、上記のステップＳ１１で実行した処理と同様の処理を機種Ｂの適応データ６０に対して実行し、平均ベクトルμc(B)を算出する。
【００３４】
学習データ作成部１０は、次に、オフセットｓを算出する（ステップＳ１３）。具体的には、データ分析部１２が、平均ベクトルμc(A)からμc(B)を減算してオフセットｓを求める。
【００３５】
学習データ作成部１０は、次に、機種Ａの大規模データ５０に含まれるすべてのベクトルからオフセットｓを減算して適応済み大規模データを作成する（ステップＳ１４）。このステップＳ１４では、まず、機種Ａの大規模データ５０に含まれる学習データそれぞれの観測データ５１に対してデータ分析部１２がフィルタバンク分析を行いｎ次元の特徴量（ベクトル）を算出する。このとき、加工条件ｃのベクトルについては上記のステップＳ１１で算出済であるため、算出しなくてもよい。次に、データ変換部１３が、データ分析部１２が算出したベクトルのそれぞれからオフセットｓを減算する。なお、機種Ａの大規模データ５０に含まれる学習データを構成する加工状態５２および加工条件５３については、変換等を行わない。すなわち、機種Ａの大規模データ５０が変換された後の適応済み大規模データは、機種Ａの大規模データ５０に含まれる加工状態５２および加工条件５３と同じデータを含む。
【００３６】
なお、図４に示す例では、オフセットｓを算出するために用いる平均ベクトルを機種ごとに単一としたがこれに限定されない。例えば、機種Ａおよび機種Ｂのそれぞれについて、加工状態が正常の場合の平均ベクトルと、加工状態が異常の場合の平均ベクトルとを算出し、加工状態が正常の場合の機種間の平均誤差および加工状態が異常の場合の機種間の平均誤差が小さくなるようなオフセットｓを算出して大規模データ５０を変換してもよい。この場合、平均誤差の計算に加工状態ごとの重みを設定すると、例えば、異常状態の検出精度を優先的に向上させるような重み付けが可能となる。
【００３７】
また、図４に示す例では、単一の加工条件ｃだけを考慮する単純な方法だが、いくつかの加工条件に対して平均ベクトルを算出し、それぞれの平均ベクトルに対する平均誤差を最小化するようなオフセットｓを算出して変換を行うことも可能である。もしくは、加工条件ごとに十分な量の適応データが得られる場合、加工条件ごとにオフセットｓを算出し、加工条件ごとに異なるオフセットｓを使用して異なる変換を行うようにしてもよい。
【００３８】
以上説明したように、実施の形態１にかかる機械学習システム１００において、データ作成装置１は、機種Ａを対象とした学習を行うために作成された、所望の性能の判定モデルを生成するのに十分な数の機種Ａ用の学習データである大規模データ５０と、機種Ｂを対象とした学習を行うために作成された、少量の機種Ｂ用の学習データである適応データ６０とに基づいて、大規模データ５０に含まれる観測データ５１の変換を行い、機種Ｂ用の学習データである適応済み大規模データを作成する。具体的には、データ作成装置１は、大規模データ５０および適応データ６０のそれぞれから、概ね同じ加工条件とみなせる範囲内の加工条件で加工を行ったときの観測データを抽出し、大規模データ５０から抽出した観測データの特徴量と、適応データ６０から抽出した観測データの特徴量と、を比較して変換処理を使用するオフセットを決定し、大規模データ５０に含まれる観測データ５１の変換を行う。これにより、機種Ｂについては実際に加工を行い観測データの収集を行う作業の実施回数を削減することができ、学習データの作成に要するコストの削減を実現できる。また、加工条件の差異によって生じる不確実性を適応済み大規模データから排除することができ、高精度な判定が可能な判定モデルの学習が可能となる。
【００３９】
実施の形態２．
以上の実施の形態１は、事前に学習データが収集されている状況を想定しているが、適応処理用のデータを収集するための専用加工を自動的に行うようなレーザ加工機を含む構成も考えられる。
【００４０】
図５は、実施の形態２にかかるデータ作成装置を含んで構成される機械学習システムの一例を示す図である。図５では、実施の形態１にかかる機械学習システム１００（図１参照）と同じ構成要素およびデータに図１と同一の符号を付している。なお、図５では、判定モデル３を使用する加工状態推定装置については記載を省略している。本実施の形態では、実施の形態１と異なる部分について説明を行う。
【００４１】
実施の形態２にかかる機械学習システム１００ａは、データ作成装置１ａと、機械学習装置２と、レーザ加工機９０Ａおよび９０Ｂと、センサ９１Ａおよび９１Ｂとを備える。
【００４２】
データ作成装置１ａは、実施の形態１にかかる機械学習システム１００のデータ作成装置１と同様に、適応済み大規模データを作成する。ただし、適応済み大規模データを作成する動作の一部が異なる。
【００４３】
レーザ加工機９０Ａは機種Ａのレーザ加工機であり、大規模データ５０の収集に用いられたレーザ加工機である。レーザ加工機９０Ａは、データ作成装置１ａから指定された加工条件で加工を行い、適応データ７０を作成する機能を有する。レーザ加工機９０Ｂは機種Ｂのレーザ加工機であり、レーザ加工機９０Ａと同様に、データ作成装置１ａから指定された加工条件で加工を行い、適応データ８０を作成する機能を有する。適応データ７０および８０は、実施の形態１の適応データ６０と同様の構成である。
【００４４】
センサ９１Ａは、レーザ加工機９０Ａに取り付けられた音響センサまたは振動センサである。センサ９１Ａは、レーザ加工機９０Ａが加工を行っている時に発生する加工音または加工振動を観測して観測データを作成する。センサ９１Ａが作成する観測データはレーザ加工機９０Ａに受け渡され、適応データ７０の作成に用いられる。同様に、センサ９１Ｂは、レーザ加工機９０Ｂに取り付けられた音響センサまたは振動センサである。センサ９１Ｂは、レーザ加工機９０Ｂが加工を行っている時に発生する加工音または加工振動を観測して観測データを作成する。センサ９１Ｂが作成する観測データはレーザ加工機９０Ｂに受け渡され、適応データ８０の作成に用いられる。
【００４５】
機械学習システム１００ａの全体動作について簡単に説明する。機械学習システム１００ａでは、まず、データ作成装置１ａが、加工条件ｃで加工を行い適応データの収集を行うよう機種Ａおよび機種Ｂに指示を行う。この指示を受けた機種Ａおよび機種Ｂのそれぞれは加工条件ｃで加工を自動的に行い、そのときの観測データをそれぞれ収集する。ここで、加工条件ｃには、被加工物の材質と、加工により生成される加工物の形状とが含まれるものとする。よって機種Ａおよび機種Ｂは、同じ材質の被加工物に対して同じ形状の加工を行う。機種Ａと機種Ｂは、同一の加工条件ｃで加工を行うため、それぞれの機種で収集する観測データの差異には、機種間の差異だけが影響しており、他の要因はない。したがって、これらの観測データを用いて適応処理を行うことで、大規模データ５０の変換をより正確に行うことが可能となる。機種Ａおよび機種Ｂは、収集した観測データを加工条件ｃおよび加工状態と対応付けて適応データ７０および８０（適応データＤc(A)およびＤc(B)）をそれぞれ作成する。なお、加工状態のデータは、例えば作業者が目視により被加工物の加工状態を確認して作成される。データ作成装置１ａは、機種Ａおよび機種Ｂのそれぞれが作成した適応データ７０および８０を用いて適応処理を行い、適応済み大規模データを作成する。加工条件ｃが、被加工物の材質と、加工により生成される加工物の形状とを含むものとしたが、データ作成装置１ａは、被加工物の材質および加工物の形状を加工条件ｃとは別に指定してもよい。
【００４６】
図６は、実施の形態２にかかるデータ作成装置１ａの構成例を示す図である。データ作成装置１ａは、実施の形態１にかかるデータ作成装置１の学習データ作成部１０を学習データ作成部１０ａに置き換え、加工動作指示部１４を追加した構成である。学習データ作成部１０ａは、学習データ作成部１０からデータ抽出部１１を削除した構成である。なお、データ作成装置１ａの適応データ取得部２２は、適応データ７０および８０を取得し、これらを適応データ記憶部３２に格納する。
【００４７】
学習データ作成部１０ａのデータ分析部１２およびデータ変換部１３は、実施の形態１で説明した学習データ作成部１０のデータ分析部１２およびデータ変換部１３と同様の処理を行うが、データ分析部１２が処理する対象のデータが実施の形態１とは異なる。すなわち、学習データ作成部１０ａのデータ分析部１２は、適応データ７０および８０を分析して特徴量を求め、データ変換部１３における変換処理で使用するオフセットｓを算出する。
【００４８】
加工動作指示部１４は、レーザ加工機９０Ａおよび９０Ｂに対して加工条件を通知し、通知した加工条件で加工を行い適応データの作成を行うよう指示する。
【００４９】
データ作成装置１ａの動作をフローチャートで示すと図７のようになる。図７は、実施の形態２にかかるデータ作成装置１ａが適応済み大規模データを作成する動作を示すフローチャートである。なお、図７に示すステップＳ１３およびＳ１４は、実施の形態１で説明した図４に示すステップＳ１３およびＳ１４と同じ処理である。そのため、ステップＳ１３およびＳ１４については説明を省略する。
【００５０】
データ作成装置１ａは、まず、機種Ａに加工条件ｃでの加工を実行させて適応データＤc(A)を収集する（ステップＳ２１）。このステップＳ２１では、加工動作指示部１４が、機種Ａのレーザ加工機９０Ａに加工条件ｃを通知して適応データを作成するよう指示し、この指示を受けたレーザ加工機９０Ａによる適応データＤc(A)の作成が終了すると、これを適応データ取得部２２が取得して適応データ記憶部３２に格納する。
【００５１】
データ作成装置１ａは、次に、適応データＤc(A)の平均ベクトルμc(A)を算出する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２では、データ分析部１２が、適応データＤc(A)に対し、例えば実施の形態１で説明したフィルタバンク分析を行いｎ次元の特徴量を求め、さらに、ｎ次元の特徴量から平均ベクトルμc(A)を算出する。
【００５２】
データ作成装置１ａは、次に、機種Ｂに加工条件ｃでの加工を実行させて適応データＤc(B)を収集し（ステップＳ２３）、さらに、適応データＤc(B)の平均ベクトルμc(B)を算出する（ステップＳ２４）。ステップＳ２３は上記のステップＳ２１と同様の処理であり、ステップＳ２４は上記のステップＳ２２と同様の処理である。
【００５３】
データ作成装置１ａは、以上のステップＳ２１〜Ｓ２４を実行した後、ステップＳ１３およびＳ１４を実行して適応済み大規模データを作成する。
【００５４】
以上説明したように、実施の形態２にかかる機械学習システム１００ａにおいて、データ作成装置１ａは、機種Ａおよび機種Ｂに同じ加工条件で加工を実行させて観測データを収集し、収集した観測データに基づいて、大規模データ５０の変換処理で使用するオフセットを算出する。これにより、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、大規模データ５０の変換を実施の形態１よりも正確に行うことができ、適応済み大規模データを使用した機械学習の精度を高めることができる。
【００５５】
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００５６】
１，１ａ  データ作成装置、２  機械学習装置、３  判定モデル、１０  学習データ作成部、１１  データ抽出部、１２  データ分析部、１３  データ変換部、１４  加工動作指示部、２１  大規模データ取得部、２２  適応データ取得部、２３  データ出力部、３１  大規模データ記憶部、３２  適応データ記憶部、３３  適応済み大規模データ記憶部、５０  大規模データ、５１，６１  観測データ、５２，６２  加工状態、５３，６３  加工条件、６０，７０，８０  適応データ、９０Ａ，９０Ｂ  レーザ加工機、９１Ａ，９１Ｂ  センサ、１００，１００ａ  機械学習システム、２０１  ＣＰＵ、２０２  インタフェース回路、２０３  メモリ、３００  加工状態推定装置、３０１  状態推定部。
【要約】
工作機械による被加工物の加工で発生した音および振動の少なくとも一方の観測データと、工作機械による被加工物の加工で使用した加工条件とに基づいて被加工物の加工状態を推定する判定モデルを学習するための学習データを作成するデータ作成装置（１）は、第１の工作機械により加工された被加工物の加工状態を判定する第１の判定モデルの学習で使用された大規模な学習データである大規模データを取得する大規模データ取得部（２１）と、第２の工作機械により加工された被加工物の加工状態を判定する第２の判定モデルの学習で使用する学習データの作成に用いる適応データを取得する適応データ取得部（２２）と、大規模データを適応データに基づいて変換し、第２の判定モデルの学習で使用する適応済み大規模データを作成する学習データ作成部（１０）と、を備える。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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