(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光源から発生するレーザ光を増幅し、当該レーザ光を出射するレーザ装置において、
前記レーザ光の光路に設けられ、前記レーザ光を透過する光学部材と、
前記レーザ装置に供給する電力を制御する制御装置と、
前記光学部材を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置が撮像した前記光学部材の画像を処理する画像処理装置と、を備え、
前記画像処理装置は、
前記電力に関する電力情報に対応する前記光学部材の参照画像が予め準備され、前記電力情報に対応する前記参照画像を選択する参照画像選択部と、
前記撮像装置が撮像した前記光学部材の撮像画像と、前記撮像装置による撮像時の前記電力情報に対応する前記参照画像を前記参照画像選択部が選択した前記参照画像と、を比較する比較部と、
を備えるレーザ装置。
【請求項２】
前記画像処理装置は、
前記比較部が比較により検出した前記光学部材の損傷を示す差異情報に基づいて前記光学部材の損傷を判定する判定部をさらに備える請求項１に記載のレーザ装置。
【請求項３】
前記画像処理装置は、
前記比較部が比較により検出した前記光学部材の損傷を示す差異情報に基づいて前記光学部材の損傷度を算出する損傷度算出部をさらに備え、
前記損傷度算出部は、前記差異情報に含まれる前記損傷の発生位置と前記損傷の面積に基づいて前記損傷度を算出する請求項１に記載のレーザ装置。
【請求項４】
前記比較部は、設定された判定領域に含まれる前記差異情報の損傷合計面積を算出し、
前記損傷度算出部は、前記損傷合計面積に基づいて前記損傷度を算出する請求項３に記載のレーザ装置。
【請求項５】
前記比較部は、複数の前記判定領域が設定され、それぞれの前記判定領域に含まれる前記差異情報からそれぞれの前記判定領域における前記損傷合計面積を算出し、
前記損傷度算出部は、複数の前記損傷合計面積に基づいて前記損傷度を算出する請求項４に記載のレーザ装置。
【請求項６】
前記比較部は、前記レーザ装置への影響度を示す損傷係数を前記判定領域に対応して設定し、
前記損傷度算出部は、前記損傷合計面積と前記損傷係数に基づいて前記損傷度を算出する請求項４または請求項５に記載のレーザ装置。
【請求項７】
前記画像処理装置は、
前記損傷度算出部が算出した前記損傷度を記憶する損傷度記憶部と、
前記損傷度記憶部に記憶された前記損傷度に基づいて前記損傷度の将来の推移を示す予測式を算出する予測式算出部と、を備える請求項３から請求項６のいずれか１項に記載のレーザ装置。
【請求項８】
前記画像処理装置は、
前記損傷度算出部が算出した前記損傷度に基づいて前記電力の上限値である電力上限値を判断する電力上限判断部をさらに備え、
前記電力上限判断部は、前記損傷度に対応して予め設定された前記電力上限値との関係から前記電力上限値を判断し、
前記制御装置は、前記電力上限判断部が判断した前記電力上限値に基づいて前記電力の供給を制御する請求項３から請求項７のいずれか１項に記載のレーザ装置。
【請求項９】
請求項３から請求項８のいずれか１項に記載のレーザ装置の前記光学部材の撮像画像と、前記レーザ装置の前記光学部材の前記損傷度とを含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記レーザ装置の前記光学部材の撮像画像から前記光学部材の前記損傷度を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置。
【請求項１０】
請求項７または請求項８に記載のレーザ装置の前記光学部材の撮像画像と、前記レーザ装置の前記光学部材の残寿命情報とを含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記レーザ装置の前記光学部材の撮像画像から前記光学部材の残寿命情報を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置。
【請求項１１】
請求項３から請求項８のいずれか１項に記載のレーザ装置の前記光学部材の撮像画像を取得するデータ取得部と、
前記光学部材の撮像画像から前記光学部材の前記損傷度を推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記光学部材の撮像画像から前記光学部材の前記損傷度を出力する推論部と、
を備える推論装置。
【請求項１２】
請求項７または請求項８に記載のレーザ装置の前記光学部材の撮像画像を取得するデータ取得部と、
前記光学部材の撮像画像から前記光学部材の残寿命情報を推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記光学部材の撮像画像から前記光学部材の残寿命情報を出力する推論部と、
を備える推論装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、レーザ装置、学習装置および推論装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーザ増幅器などのレーザ装置には、光学部材である透過窓材を介してレーザ光を出射するものがある。例えば、透過窓材は、レーザ媒質となるガス媒質を封じ込めたチャンバに設けられており、増幅されたレーザ光を外部に取り出すために用いられる。【０００３】
当該透過窓材は、レーザ装置の稼働時に高出力のレーザ光が透過するため、透過窓材を構成する基材や透過窓材の表面に施されたコーティングに損傷が生じることがある。その結果、透過窓材を透過して放出されたレーザ光の光エネルギーが変化し、レーザ装置の稼働を妨げる場合がある。このような透過窓材の損傷を検出するため、参照光源から参照光を透過窓材に照射し、透過窓材を介した参照光を、撮像素子を用いて撮像し、撮像素子が撮像した測定画像を利用して透過窓材の光学的性質の変化を測定するものがある（例えば、下記の特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−３５０１７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
レーザ装置の稼働時には、レーザ媒質が励起した際に放電放射光が発生する。例えば、放電放射光等のレーザ光の周辺光は、広帯域の波長のスペクトルを有する場合がある。このような場合にレーザ光の周辺光がレーザ光と同じ波長のスペクトル成分を有しているとレーザ光の周辺光が透過窓材を透過する可能性がある。周辺光が透過窓材を透過すると透過窓材の撮像時にノイズとなり撮像に影響を及ぼし、正確な撮像が難しくなるという問題がある。また、レーザ装置に供給する電力の増減により放電放射光の発生が増減するため、電力の増減によっては周辺光による撮像への影響が変わることとなる。したがって、適切に透過窓材の損傷を検出するためにはこのような現象に対応する必要がある。【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載のレーザ装置は、損傷のない透過窓材の基準画像を予め記憶しておき、当該基準画像と撮像素子が撮像した測定画像とを比較して透過窓材の光学的性質の変化を検出するものであるが、レーザ装置に供給する電力の増減に起因するレーザ光の周辺光が撮像へ及ぼす影響により正確な撮像ができず適切に透過窓材の損傷を検出できないものとなっていた。【０００７】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであり、様々な電力供給下においてもレーザ光の周辺光が撮像へ及ぼす影響を低減して処理を行い、適切に光学部材の損傷を検出することができるレーザ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】
【０００８】
本開示に係るレーザ装置は、レーザ光源から発生するレーザ光を増幅し、当該レーザ光を出射するレーザ装置において、レーザ光の光路に設けられ、レーザ光を透過する光学部材と、レーザ装置に供給する電力を制御する制御装置と、光学部材を撮像する撮像装置と、撮像装置が撮像した光学部材の画像を処理する画像処理装置と、を備え、画像処理装置は、電力に関する電力情報に対応する光学部材の参照画像が予め準備され、撮像装置が撮像した光学部材の撮像画像と、撮像装置による撮像時の電力情報に対応する参照画像を参照画像選択部が選択した参照画像と、を比較する比較部とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
本開示に係るレーザ装置は、様々な電力供給下においてもレーザ光の周辺光が撮像へ及ぼす影響を低減して処理を行い、適切に光学部材の損傷を検出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係るレーザ装置の構成図
【図２】実施の形態１に係るレーザ装置の画像処理装置の構成図
【図３】実施の形態１に係る参照画像テーブルおよび画像比較の概念図
【図４】実施の形態１に係るレーザ装置の動作の流れを示すフローチャート
【図５】実施の形態２に係るレーザ装置の画像処理装置の構成図
【図６】実施の形態２に係る判定領域と損傷発生状況を示す図
【図７】実施の形態２に係るレーザ装置の動作の流れを示すフローチャート
【図８】実施の形態３に係るレーザ装置の画像処理装置の構成図
【図９】実施の形態３に係るレーザ装置における予測式を示す図
【図１０】実施の形態３に係るレーザ装置の動作の流れを示すフローチャート
【図１１】実施の形態４に係るレーザ装置の画像処理装置の構成図
【図１２】実施の形態４に係る損傷度閾値と電力上限値の関係図
【図１３】実施の形態４に係る電力上限テーブルを示す図
【図１４】実施の形態４に係るレーザ装置の動作の流れを示すフローチャート
【図１５】実施の形態５に係る学習装置の構成図
【図１６】３層のニューラルネットワークを示す図
【図１７】実施の形態５に係る学習装置の処理の流れを示すフローチャート
【図１８】実施の形態６に係る推論装置の構成図
【図１９】実施の形態６に係る推論装置の処理の流れを示すフローチャート
【図２０】実施の形態１に係るレーザ装置の処理回路の構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本開示の実施の形態について添付の図面を用いて説明する。各図では、同一又は相当する部分に同一の符号を付している。重複する説明は、適宜簡略化あるいは省略する。なお、以下に説明される実施の形態により本開示が限定されるものではない。また、以下に示す図面においては、各構成要素の縮尺が現実とは異なる場合がある。
【００１２】
実施の形態１．
実施の形態１に係るレーザ装置についてレーザ増幅器に基づいて以下説明する。
【００１３】
図１は、実施の形態１のレーザ装置１の構成図である。
【００１４】
図１のレーザ装置１は、レーザ光源２と、レーザ増幅器３とを備える。レーザ光源２は、レーザ増幅器３に導入する種レーザ光Ｌ１を発生させる。
【００１５】
さらにレーザ装置１は、２台の撮像装置１２ａ、１２ｂと、それぞれの撮像装置に対応する２台の照明１３ａ、１３ｂと、画像処理装置２０を備える。撮像装置１２ａ、１２ｂ、照明１３ａ、１３ｂ、画像処理装置２０については後ほど詳細を説明する。
【００１６】
レーザ増幅器３は、チャンバ４と、放電電極５と、入射用窓材６と、出射用窓材７と、レーザガス循環ブロア８と、熱交換器９と、制御装置１０と、電源１１とを備える。すなわち、レーザ装置１は、レーザ光源２から発生するレーザ光を放電電極５の放電により増幅し、当該レーザ光を出射する装置である。
【００１７】
なお、図示しないが、レーザ装置１は、レーザガスを充填する給気ユニットと、レーザガスを排気する真空ポンプを有する排気ユニットと、放電電極５、入射用窓材６、出射用窓材７、熱交換器９などを冷却する冷却装置とを備える。また、図示しないが、電源１１は、レーザガス循環ブロア８を制御する機器と放電電極５に放電を発生させる機器を備える。
【００１８】
チャンバ４は、レーザ光を増幅するレーザ媒質で内部が満たされる筐体である。レーザ媒質は、例えばレーザ光を増幅するレーザガスである。レーザガスは、例えばＣＯ２、Ｎ２、Ｈｅなどである。チャンバ４には、レーザガスを励起するための放電電極５が設けられている。
【００１９】
チャンバ４に設けられる放電電極５は、レーザ増幅器３に供給される電力に基づいて高周波数で高電圧が印加される。これにより放電電極５には電極間放電Ｅが発生する。電極間放電Ｅにより放電電極５の間に存在するレーザガスに励起エネルギーが与えられる。また、放電電極５は、レーザ光の光路において電極間放電Ｅが発生するように配置されている。
【００２０】
また、チャンバ４には、レーザ光源２から発生する種レーザ光Ｌ１を入射するための入射用窓材６と、チャンバ４の内部で電極間放電Ｅにより増幅された増幅レーザ光Ｌ２を外部に出射するための出射用窓材７が設けられている。すなわち、レーザ光を透過する光学部材である入射用窓材６および出射用窓材７（以下、単に窓材と呼ぶことがある）は、レーザ光の光路に設けられている。入射用窓材６および出射用窓材７は、例えばセレン化亜鉛（ＺｎＳｅ）などのレーザ光を透過する部材で作られる。チャンバ４は、入射用窓材６および出射用窓材７により封止されている。
【００２１】
レーザ光の増幅について簡単に説明する。レーザガスは、電極間放電Ｅにより励起エネルギーを与えられると励起状態となる。レーザ光源２から発生した種レーザ光Ｌ１が入射用窓材６を透過してチャンバ４に入射すると、放電電極５の電極間の励起状態となったレーザガスの中を種レーザ光Ｌ１が通過する。種レーザ光Ｌ１は、レーザガスからエネルギーを受け取ることにより増幅され、増幅レーザ光Ｌ２となる。増幅レーザ光Ｌ２は、出射用窓材７を透過してチャンバ４から出射される。
【００２２】
また、チャンバ４には、レーザガスを循環させるためのレーザガス循環ブロア８と、レーザガスを冷却するための熱交換器９が設けられている。
【００２３】
制御装置１０は、レーザ増幅器３の電源１１と接続され、当該電源１１を介してレーザ増幅器３を制御する。電源１１は、放電電極５と接続され、制御装置１０からの指令値に基づいて電力を供給する。すなわち、制御装置１０は、放電電極５に供給する電力を制御する。この電力の指令値は、例えばレーザ装置１のオペレータが入力する指令値や外部の機器を介してレーザ装置１に入力される指令値である。放電電極５に供給される電力に関する情報を電力情報と呼ぶ。電力情報には、例えば放電電極５に供給される電力の値が含まれる。
【００２４】
撮像装置１２ａ、１２ｂは、光学部材を撮像する装置である。撮像装置１２ａ、１２ｂは、例えばレーザ装置１の稼働時に光学部材である入射用窓材６および出射用窓材７を撮像するために用いられる。撮像装置１２ａ、１２ｂは、それぞれ入射用窓材６と出射用窓材７に対応して設けられる。撮像装置１２ａ、１２ｂは、レーザ装置１の稼働時にオペレータが入力する指令、又は、外部の機器を介してレーザ装置１に入力される指令により入射用窓材６および出射用窓材７を撮像する。
【００２５】
撮像装置１２ａ、１２ｂは、レーザ光の光路に干渉しない位置で、かつ光学部材である入射用窓材６および出射用窓材７を撮像できる位置に設けられる。また、撮像装置１２ａ、１２ｂは、撮像する光学部材を照らす照明１３ａ、１３ｂからの照明光１４ａ、１４ｂを受ける位置に設けられている。撮像装置１２ａ、１２ｂは、例えば２次元の画像センサーを備えたカメラである。
【００２６】
図１のように、撮像装置１２ａ、１２ｂの配置の一例は、撮像装置１２ａ、１２ｂを光学部材に反射した照明光１４ａ、１４ｂを受光する位置に配置したものである。なお、撮像装置は２台用いる必要はなく、適宜台数を変更することができる。１台でもよいし、３台以上の撮像装置を用いてもよい。また、照明１３ａ、１３ｂは必要に応じて用いればよく必ずしも設置しなくてもよい。一般に、レーザ光は増幅されると高出力となるので、増幅したレーザ光が出射する側の光学部材に損傷が起こりやすい。そのため、少なくとも出射用窓材７を撮像する撮像装置を設置するようにしてもよい。
【００２７】
続いて、図１および図２を用いて画像処理装置２０について説明する。図２は、画像処理装置２０の構成図であり、画像処理装置２０と接続される周辺装置も併せて示す。図１および図２の通り、画像処理装置２０は、制御装置１０と撮像装置１２ａ、１２ｂとが接続されている。
【００２８】
画像処理装置２０は、撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像した光学部材の画像を処理する装置である。なお、画像処理装置２０は、撮像装置の台数に合わせて光学部材の画像を処理する。光学部材の画像には、例えば画像処理装置２０に予め準備された画像と、レーザ装置１の稼働時に撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像する画像とが含まれる。画像処理装置２０は、画像処理装置２０に予め準備された画像とレーザ装置１の稼働時に撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像する画像とを比較する処理を行い、画像の差異に基づいて光学部材の損傷を検出する機能を備える。
【００２９】
画像処理装置２０は、図２の通り、参照画像選択部２１と、参照画像記憶部２２と、比較部２４と、判定部２５とを備えている。なお、判定部２５は必ずしも備える必要はない。参照画像選択部２１は、制御装置１０と接続されており、制御装置１０から電力情報を受ける。当該電力情報は、レーザ装置１の稼働時に放電電極５に供給されている電力の値を示す情報である。なお、電力情報には、制御装置１０が電力情報を取得した時刻情報を含めてもよい。
【００３０】
参照画像選択部２１は、参照画像記憶部２２を備えている。参照画像記憶部２２は、光学部材である入射用窓材６および出射用窓材７の参照画像の情報を記憶する。参照画像記憶部２２は、例えば、参照画像の情報を参照画像テーブル２３として記憶する。参照画像とは、損傷のない光学部材をレーザ装置１の稼働時に撮像した画像である。参照画像は、複数の電力情報に対応して撮像される画像である。また、参照画像は予め準備され、参照画像記憶部２２に記憶される。すなわち、参照画像選択部２１には、放電電極５に供給される電力に関する電力情報に対応する光学部材の参照画像が予め準備される。なお、参照画像記憶部２２は、参照画像選択部２１が備えるものとしたが、これに限られず参照画像選択部２１とは別の機能に備えてもよいし、画像処理装置２０と接続される外部の装置に設けてもよい。これは他の実施の形態においても同様である。
【００３１】
参照画像テーブル２３の例を図３に示す。図３の通り、参照画像テーブル２３は、レーザ装置１への電力情報と、当該電力情報に対応する光学部材の参照画像の情報とを有している。参照画像テーブル２３には、入射用窓材６の参照画像と出射用窓材７の参照画像が電力Ｘ、電力Ｙ、電力Ｚのように電力毎に記憶されている。なお、撮像装置の台数が異なる場合は、使用する撮像装置に合わせて参照画像を準備するようにしてもよい。
【００３２】
参照画像選択部２１は、レーザ装置１の稼働時のある時点における電力情報を制御装置１０から受けると、当該電力情報に対応する参照画像を参照画像テーブル２３から探索し、参照画像を選択する。参照画像選択部２１は、参照画像を選択すると比較部２４に出力する。このように比較部２４は、参照画像の情報を参照画像選択部２１から入力される。
【００３３】
比較部２４は、参照画像選択部２１と接続されている。また、比較部２４は、２台の撮像装置１２ａ、１２ｂが接続されている。比較部２４は、参照画像選択部２１から入力される参照画像と、撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像した光学部材の画像とを比較し、損傷を検出する。比較部２４は、撮像装置１２ａが撮像した撮像画像と入射用窓材６の参照画像とを比較し、撮像装置１２ｂが撮像した撮像画像と出射用窓材７の参照画像とを比較する。
【００３４】
再び図３に話を戻すと、図３には、電力Ｘにおいて撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像した画像を示している。出射用窓材７の撮像画像には図に示すように損傷が撮像されている。比較部２４が画像の比較を行う結果、出射用窓材７に損傷が検出される。
【００３５】
参照画像選択部２１は、撮像装置１２ａ、１２ｂが光学部材の画像を撮像した時点における電力情報に対応する参照画像を参照画像テーブル２３から選択する。すなわち、レーザ装置１の稼働状況に応じて撮像装置１２ａ、１２ｂが光学部材の画像を撮像した時点における電力情報が異なる場合があり、参照画像選択部２１は、電力情報に対応して参照画像を選択することとなる。
【００３６】
このように、電力毎の参照画像を用いることで、様々な電力供給下においてもレーザ光の周辺光が撮像へ及ぼす影響を低減して処理を行うので、適切に光学部材の損傷を検出することができるという効果を奏する。
【００３７】
また、比較部２４は、比較により検出した光学部材の損傷を示す差異情報を比較結果として判定部２５に入力する。比較部２４が行う画像の比較は、例えば撮像装置からの画像の画素情報と、参照画像選択部２１からの参照画像の画素情報とを比較することで行う。その結果、差異情報を画素情報として抽出することができる。また、抽出した画素情報から面積情報として比較結果を判定部２５に入力するようにしてもよい。面積情報は、例えば抽出した画素情報に含まれる画素数から算出した損傷の面積値である。
【００３８】
判定部２５は、比較部２４が比較により検出した損傷を示す差異情報に基づいて、光学部材の損傷を判定する。判定部２５は、例えば差異情報が所定の閾値を超えている場合は処置が必要な損傷が発生したと判定するようにする。また、差異情報が当該閾値以下である場合は、処置が必要な損傷が発生していないと判定する。
【００３９】
このように、比較部２４が行った比較結果に基づいて判定部２５が損傷を判定するので、処置が必要な損傷が発生したか否かを判定することができる。
【００４０】
続いて、図４を用いて実施の形態１のレーザ装置１の動作について説明する。図４は、レーザ装置１の動作の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
ステップＳ１では、撮像装置１２ａ、１２ｂが光学部材を撮像し、光学部材の撮像画像を比較部２４へ入力する。撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像画像を比較部２４へ入力すると、ステップＳ２の動作を行う。
【００４２】
ステップＳ２では、制御装置１０は、撮像装置１２ａ、１２ｂが光学部材を撮像した時点の電力情報を参照画像選択部２１に入力する。参照画像選択部２１が電力情報を受けると、ステップＳ３の動作を行う。
【００４３】
ステップＳ３では、参照画像選択部２１は、入力された電力情報に対応する参照画像を参照画像テーブル２３から探索し、参照画像を選択すると、ステップＳ４の動作を行う。
【００４４】
ステップＳ４では、参照画像選択部２１は、選択した参照画像を比較部２４に入力する。
【００４５】
ステップＳ５では、比較部２４は、参照画像と撮像画像とを比較し、差異情報を検出する。比較部２４は、差異情報を検出すると、ステップＳ６の動作を行う。
【００４６】
ステップＳ６では、比較部２４は、差異情報を判定部２５に入力する。比較部２４が、差異情報を判定部２５に入力すると、ステップＳ７の動作を行う。
【００４７】
ステップＳ７では、判定部２５は、比較部が比較により検出した光学部材の損傷を示す差異情報に基づいて光学部材の損傷を判定する。判定部２５が、光学部材の損傷を判定するとレーザ装置１の一連の動作が終了する。
【００４８】
実施の形態１によるレーザ装置１では、レーザ光の光路に設けられ、レーザ光を透過する光学部材と、放電電極５に供給する電力を制御する制御装置１０と、光学部材を撮像する撮像装置１２ａ、１２ｂと、撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像した光学部材の画像を処理する画像処理装置２０と、を備え、画像処理装置２０は、電力に関する電力情報に対応する光学部材の参照画像が予め準備され、電力情報に対応する参照画像を選択する参照画像選択部２１と、撮像装置が撮像した光学部材の画像と、撮像装置による撮像時の電力情報に対応する参照画像を参照画像選択部２１が選択した参照画像と、を比較する比較部２４と、を含むので、電力毎の参照画像を用いることで、様々な電力供給下においてもレーザ光の周辺光が撮像へ及ぼす影響を低減して処理を行うので、適切に光学部材の損傷を検出することができるという効果を奏する。
【００４９】
また、比較部２４が行った比較結果に基づいて光学部材の損傷を判定する判定部２５を備えるので、処置が必要な損傷が発生したか否かを判定することができる。
【００５０】
実施の形態２．
続いて、図５から図７を用いて実施の形態２に係るレーザ装置１について説明する。
【００５１】
図５は、実施の形態２に係るレーザ装置１の画像処理装置２０の構成図である。図５に示す通り、画像処理装置２０は、実施の形態１の画像処理装置２０とは異なり損傷度算出部２６を備えている。なお、レーザ増幅器３の構成は実施の形態１と同様であり、以下その他の実施の形態においても同様である。以下の説明では、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。
【００５２】
実施の形態２の画像処理装置２０は、比較部２４に参照画像選択部２１から入力される参照画像と、撮像装置１２ａ、１２ｂが撮像した画像を取得する点は実施の形態１と同様であるが、比較部２４の比較結果に基づいて損傷度算出部２６が損傷度Ｄを算出する点で異なる。損傷度Ｄとは、レーザ光が光学部材を透過することに起因する光学部材に発生する損傷の程度を表す値である。
【００５３】
レーザ増幅器３の光学部材である入射用窓材６および出射用窓材７における損傷は、当該損傷が発生する位置によってレーザ装置１の稼働への影響が異なる。例えば、光学部材に同じ面積を有し、発生位置が異なる２箇所の損傷が発生しており、一方の損傷はレーザ光が透過する位置に発生しており、他方の損傷はレーザ光が透過しない位置に発生しているとする。このような場合において、レーザ光が透過する位置に損傷が発生していると、損傷がレーザ光の出射に影響を及ぼすこととなる。また、レーザ光が透過しない位置に損傷が発生しているのであれば、損傷が発生していてもレーザ光の出射に影響しない可能性があることとなる。
【００５４】
そこで、実施の形態２においては、光学部材の損傷がレーザ装置１の稼働に及ぼす影響を考慮して損傷の判定を行うため、レーザ装置１は損傷度算出部２６を備えている。レーザ装置１は、光学部材の損傷の発生位置と損傷の面積から損傷度Ｄを算出し、算出した損傷度Ｄに基づいて光学部材に発生した損傷を判定する。
【００５５】
図６は、判定領域と損傷発生状況を示す図であり、比較部２４が比較した結果が示された図である。図６を用いて損傷度Ｄの算出について説明する。ここでは、光学部材である断面が真円の板状の窓材を備えたレーザ増幅器３において、ある電力供給下における光学部材の撮像画像に基づいて損傷度Ｄの算出について説明する。
【００５６】
図６には光学部材の輪郭を示す窓材領域１００が示されている。窓材領域１００の中心位置にはレーザ光が透過する位置であるレーザ光透過位置中心１００ｃが示されている。また、レーザ光透過位置中心１００ｃを中心とした半径ｒ１を備える円である第１判定領域１０１と、半径ｒ２を備える円である第２判定領域１０２と、半径ｒ３を備える円である第３判定領域１０３が示されている。例えば、第１判定領域１０１、第２判定領域１０２、第３判定領域１０３は、比較部２４において設定される。
【００５７】
各判定領域の範囲は、第１判定領域１０１は半径ｒ１を備える円の内側の範囲（０≦ｒ＜ｒ１）であり、第２判定領域１０２は半径ｒ２を備える円の内側において第１判定領域１０１を除く範囲（ｒ１≦ｒ＜ｒ２）であり、第３判定領域１０３は半径ｒ３を備える円の内側において第１判定領域１０１および第２判定領域１０２を除く範囲（ｒ２≦ｒ＜ｒ３）である。なお、判定領域の数は３つに限られず、任意に設定することができ、１つでもよい。また、図６のように、窓材領域１００と、第１判定領域１０１、第２判定領域１０２、第３判定領域１０３の３つの領域を合わせたものが一致していなくてもよい。また、窓材領域１００の形状も真円状に限られず、光学部材の形状に応じて変更することができる。
【００５８】
また、図６には、比較部２４による比較結果が示されている。すなわち、参照画像および撮像画像に基づいて比較部２４が比較により検出した光学部材の損傷に関する差異情報が示されている。ここで差異情報は、損傷１０４、損傷１０５、損傷１０６である。損傷１０４は、第１判定領域１０１の内側に１個示されており、損傷１０５は、第２判定領域１０２の内側に３個示されており、損傷１０６は、第３判定領域１０３の内側に２個示されている。
【００５９】
比較部２４は、差異情報から損傷合計面積ｓを算出する。損傷合計面積ｓは、各判定領域に発生した損傷が有する面積値を合計したものであり、判定領域毎に算出される。具体的には、比較部２４は、第１判定領域１０１における損傷合計面積ｓ１と、第２判定領域１０２における損傷合計面積ｓ２と、第３判定領域１０３における損傷合計面積ｓ３とを算出する。算出された損傷合計面積ｓは、損傷度算出部２６に入力される。すなわち、比較部２４は、判定領域に含まれる差異情報から損傷合計面積ｓを算出し、損傷度算出部２６に入力する。
【００６０】
損傷度算出部２６は、比較部２４から入力された損傷合計面積ｓに基づいて損傷度Ｄを算出する。また、損傷度算出部２６では、各判定領域における損傷係数Ａに基づいて損傷度Ｄを算出する。損傷係数Ａは、各判定領域における損傷がレーザ装置１の稼働に影響する程度であるレーザ装置１への影響度を示す数値であり、判定領域毎に設定される。具体的には、第１判定領域に対応する第１損傷係数Ａ１、第２判定領域に対応する第２損傷係数Ａ２、第３判定領域に対応する第３損傷係数Ａ３が設定される。なお、損傷係数Ａは、正数とする。
【００６１】
損傷度Ｄは、例えば各判定領域における損傷係数Ａと損傷合計面積ｓとの積の和であると定義する。損傷度Ｄは、値が大きいほど損傷度が大きいこと示す値である。この場合、損傷度Ｄは、以下の式（１）のように表される。
【００６２】
損傷度Ｄ＝Ａ１ｓ１＋Ａ２ｓ２＋Ａ３ｓ３・・・（１）
【００６３】
例えば、損傷係数は、レーザ光透過位置中心１００ｃに近い領域では大きい値とし、レーザ光透過位置中心１００ｃから離れた領域では小さい値とすることが考えられる。
【００６４】
損傷係数について具体的な例で説明する。各損傷合計面積ｓの大小関係がｓ１＞ｓ２＞ｓ３である場合と、ｓ１＜ｓ２＜ｓ３である場合とを考える。ここで両方の場合における各損傷合計面積ｓの和（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３）が等しいとする。このとき、レーザ光透過位置中心１００ｃに近い領域における損傷合計面積ｓ１が大きい場合の損傷度Ｄが大きいことは明らかである。ここで、損傷係数をＡ１＞Ａ２＞Ａ３の関係となるように適切に設定しておけば、上記の前者の場合における損傷度Ｄが大きくなる。
【００６５】
また、式（１）で示した損傷度Ｄは、窓材領域１００に３つの判定領域を設けて算出するものであるが、損傷度Ｄはレーザ光透過位置中心１００ｃからｉ番目の判定領域における半径ｒｉとし、ｒｉ−１≦ｒ＜ｒｉにおける損傷係数をＡｉ、損傷合計面積をｓｉとすれば、損傷度Ｄは一般化した式（２）で定義できる。
【００６６】
損傷度Ｄ＝Ａ１ｓ１＋Ａ２ｓ２＋Ａ３ｓ３＋・・＋Ａｉｓｉ・・・（２）
【００６７】
なお、損傷係数Ａは、判定領域毎に設定されるようにしたが、損傷係数Ａは必ずしも設定する必要はない。損傷係数Ａを設定しない場合は、それぞれの判定領域に含まれる差異情報からそれぞれの判定領域における損傷合計面積を算出し、複数の損傷合計面積に基づいて損傷度Ｄを算出することができる。
【００６８】
このように、比較部２４は、比較した結果に基づいて判定領域を設定し、判定領域に含まれる差異情報から損傷合計面積を算出し、損傷度算出部２６が損傷合計面積に基づいて損傷度Ｄを算出するので、光学部材における損傷を判定するにあたり、実際の損傷を考慮した判定を行うことができる。例えば損傷度Ｄが所定の閾値を超えている場合は、処置が必要な損傷が発生したと判定するようにする。
【００６９】
また、比較部２４は、複数の判定領域を設定し、それぞれの判定領域に含まれる差異情報からそれぞれの判定領域における損傷合計面積ｓを算出し、損傷度算出部２６は、複数の損傷合計面積ｓに基づいて損傷度Ｄを算出するので、光学部材における損傷を判定するにあたり、判定領域毎に光学部材の損傷を判定することができる。
【００７０】
また、比較部２４は、レーザ装置１への影響度を示す損傷係数Ａを判定領域に対応して設定し、損傷度算出部２６は、損傷合計面積ｓと損傷係数Ａに基づいて損傷度Ｄを算出するので、光学部材における損傷を判定するにあたり、レーザ装置１への影響度を考慮した判定を行うことができる。
【００７１】
また、レーザ光の強度分布の違いによっても実際の損傷度Ｄが異なる場合がある。例えば、レーザ光の強度分布がいわゆるガウシアンモードかトップハットモードかによって、同じ位置に同じ損傷が発生したとしても実際の損傷度は異なる。したがって、レーザ光の強度分布に応じて判定領域と損傷係数を設定することで、光学部材における損傷を判定する際、実施の損傷を考慮した判定を行うことができる。
【００７２】
続いて、図７を用いて実施の形態２のレーザ装置１の動作について説明する。図７は、レーザ装置１の動作の流れを示すフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ１からステップＳ４までの流れについては、実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【００７４】
ステップＳ４において、参照画像選択部２１が、選択した参照画像を比較部２４に入力すると、ステップＳ８の動作を行う。
【００７５】
ステップＳ８では、比較部２４は、各判定領域における差異情報から判定領域毎の損傷合計面積ｓを算出する。比較部２４が損傷合計面積ｓを算出すると、ステップＳ９の動作を行う。
【００７６】
ステップＳ９では、比較部２４は、算出した損傷合計面積ｓを損傷度算出部２６に入力する。
【００７７】
ステップＳ１０では、損傷度算出部２６は、各判定領域の損傷合計面積ｓと、損傷係数Ａに基づいて損傷度Ｄを算出する。損傷度Ｄに基づいて、光学部材における損傷を判定するとレーザ装置１の一連の動作が終了する。
【００７８】
実施の形態２によるレーザ装置１では、比較部２４は、比較した結果に基づいて判定領域を設定し、判定領域に含まれる差異情報から損傷合計面積を算出し、損傷度算出部２６が損傷合計面積に基づいて損傷度Ｄを算出するので、光学部材における損傷を判定するにあたり、実際の損傷を考慮した判定を行うことができるという効果を奏する。
【００７９】
実施の形態３．
続いて、図８から図１０を用いて実施の形態３に係るレーザ装置１について説明する。
【００８０】
図８は、実施の形態３に係るレーザ装置１の画像処理装置２０の構成図である。図８に示す通り、画像処理装置２０は、実施の形態２の画像処理装置２０に加えて、損傷度記憶部２７と、予測式算出部２８を備えている。以下の説明では、実施の形態１および２とは異なる構成について主に説明する。
【００８１】
実施の形態３の画像処理装置２０は、比較部２４が比較した結果に基づいて損傷度算出部２６が損傷度Ｄを算出するまでの流れに関係する構成は実施の形態２と同様であるが、算出した損傷度Ｄを蓄積し、損傷度Ｄから予測式を算出する点で異なる。予測式は、損傷度Ｄの将来の推移を示す式である。
【００８２】
損傷度算出部２６は、損傷度Ｄを算出し損傷度記憶部２７に記憶する。レーザ装置１は、オペレータが入力する指令値や外部の機器を介してレーザ装置１に入力される指令値等に基づいて定期的または不定期に損傷度Ｄを算出する。すなわち、損傷度記憶部２７には、レーザ装置１の稼働時間の経過とともに損傷度Ｄが記憶される。予測式算出部２８は、損傷度記憶部２７に記憶された損傷度Ｄに基づいて予測式を算出する。
【００８３】
図９は、レーザ装置１における予測式を示す図である。横軸ｔは、時間を示し、縦軸Ｄは損傷度Ｄを示す。図中のプロットは、損傷度記憶部２７に記憶された損傷度Ｄを示している。図９のように、レーザ装置１の稼働とともに、光学部材に損傷が発生し、損傷度Ｄの値が大きくなっていることが分かる。
【００８４】
予測式算出部２８は、損傷度記憶部２７に記憶された損傷度Ｄの経時変化から予測式ｆ（ｔ）を算出する。予測式算出部２８は、損傷度記憶部２７に記憶された過去から現在に至るまでの全ての損傷度Ｄを参照し、予測式を算出する。なお、予測式算出部２８が参照する損傷度Ｄは、過去から現在に至る全ての損傷度Ｄである必要はなく、一定時間間隔の損傷度Ｄを参照するようにしてもよい。
【００８５】
図９には、損傷度Ｄのプロットに基づいて算出した予測式ｆ（ｔ）が示されている。予測式ｆ（ｔ）の算出は、損傷度記憶部２７に記憶された損傷度の経時変化に対して最小二乗法を用いてフィッティングを行い算出してもよいし、損傷の熱吸収などの物理現象に基づいた理論式を用いて算出してもよい。
【００８６】
このように、予測式算出部２８が損傷度記憶部２７に記憶された損傷度Ｄに基づいて予測式ｆ（ｔ）を算出することで、予測式ｆ（ｔ）から将来の損傷度Ｄの進行具合を予測することができる。
【００８７】
また、レーザ装置１の稼働が停止してしまう限界の損傷度Ｄとして限界損傷度Ｄｆを設定することで予測式ｆ（ｔ）からレーザ装置１が停止するまでの残り時間を算出することができる。
【００８８】
具体的には、図９に示すように、損傷度Ｄに基づいて算出した予測式ｆ（ｔ）から限界損傷度Ｄｆとなる時間ｔとしてｔｆを算出することができる。ｔｆを算出することで、光学部材の残寿命情報を算出することができる。すなわち、光学部材の残寿命情報は、現在の時刻ｔｐからｔｆまでの時間であり、この時間が、レーザ装置１が停止するまでの残り時間ということになる。
【００８９】
このように、予測式ｆ（ｔ）から残り時間を算出することで、レーザ装置１が突発停止となることを回避することができる。また、レーザ装置１が停止する前にレーザ装置１のメンテナンスを計画し、実施することができるため、レーザ装置１が停止した場合に復旧するまでにかかってしまう時間を削減することができる。
【００９０】
続いて、図１０を用いて実施の形態３のレーザ装置１の動作について説明する。図１０は、レーザ装置１の動作の流れを示すフローチャートである。
【００９１】
ステップＳ１からステップＳ１０までの流れについては、実施の形態２と同様であるため説明を省略する。
【００９２】
ステップＳ１１では、ステップＳ１０において、損傷度算出部２６が損傷度Ｄを算出すると、損傷度記憶部２７に算出した損傷度Ｄを記憶する。
【００９３】
ステップＳ１２では、予測式算出部２８は、損傷度記憶部２７に記憶された過去から現在に至る損傷度Ｄを参照し、損傷度Ｄに基づいて予測式ｆ（ｔ）を算出する。
【００９４】
ステップＳ１３では、予測式算出部２８が算出した予測式ｆ（ｔ）に基づいて、限界損傷度Ｄｆとなる時間ｔｆを算出し、時間ｔｆと現在の時刻ｔｐとから光学部材の残寿命情報である残り時間を算出する。残り時間を算出するとレーザ装置１の一連の動作が終了する。
【００９５】
実施の形態３によるレーザ装置１では、画像処理装置２０は、損傷度算出部２６が算出した損傷度Ｄを記憶する損傷度記憶部２７と、損傷度記憶部２７に記憶された損傷度Ｄに基づいて損傷度Ｄの将来の推移を示す予測式ｆ（ｔ）を算出する予測式算出部２８と、を備えるので、予測式ｆ（ｔ）から将来の損傷度Ｄの進行具合を予測することができるという効果を奏する。
【００９６】
また、レーザ装置１では、予測式ｆ（ｔ）から残り時間を算出することで、レーザ装置１が突発停止となることを回避することができる。また、レーザ装置１が停止する前にレーザ装置１のメンテナンスを計画し、実施することができるためダウンタイムを削減することができるという効果を奏する。
【００９７】
実施の形態４．
続いて、図１１から図１４を用いて実施の形態４に係るレーザ装置１について説明する。
【００９８】
図１１は、実施の形態４に係るレーザ装置１の画像処理装置２０の構成図である。図１１に示す通り、画像処理装置２０は、実施の形態２の画像処理装置２０に加えて、電力上限判断部２９を備えている。以下の説明では、実施の形態１から３とは異なる構成について主に説明する。
【００９９】
実施の形態４の画像処理装置２０は、比較部２４の比較結果に基づいて損傷度算出部２６が損傷度Ｄを算出するまでの流れに関係する構成は実施の形態２と同様であるが、算出した損傷度Ｄに基づいて電力上限値Ｐｍの判断を行う点で異なる。電力上限値Ｐｍは、ある時点における損傷度Ｄに対応する電力の上限値であり、光学部材の損傷が悪化するのを抑制するために設定すべき電力の上限値である。
【０１００】
損傷度算出部２６は、損傷度Ｄを算出し電力上限判断部２９に入力する。電力上限判断部２９は、損傷度Ｄに基づいて電力上限値Ｐｍを判断する。
【０１０１】
図１２は、損傷度閾値Ｄｔと電力上限値Ｐｍとの関係を示す図である。横軸に示す損傷度閾値Ｄｔは、損傷度Ｄに設けた閾値であり、ここでは例としてＤ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５を示している。また、図１２には、縦軸に示す電力上限値ＰｍとしてＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５を示している。電力上限判断部２９は、損傷度Ｄに対応して予め設定された電力上限値Ｐｍとの関係から電力上限値Ｐｍを判断する。なお、損傷度閾値Ｄｔについてはこれらに限られず任意に設定することができる。
【０１０２】
図１２を例にとり、損傷度閾値Ｄｔと電力上限値Ｐｍについて説明する。損傷度閾値Ｄｔとは、ある電力値でレーザ装置１を稼働してもよいとする限界の損傷度Ｄである。例えば当該電力値でレーザ装置１を稼働しているときに損傷度Ｄが損傷度閾値Ｄｔを超えてしまうと損傷度Ｄが悪化する可能性があるため電力値を下げる必要がある。
【０１０３】
損傷度閾値Ｄｔが０からＤ１の間、すなわち０≦Ｄｔ＜Ｄ１の間においては、電力上限値ＰｍはＰ１となり、損傷度Ｄがさらに悪化するのを抑制するために設定すべき電力の上限値ということとなる。続いて、Ｄ１≦Ｄｔ＜Ｄ２の間においては、電力上限値ＰｍはＰ２、というように順次損傷度閾値Ｄｔと電力上限値Ｐｍとの関係を設定している。
【０１０４】
電力上限判断部２９には、損傷度閾値Ｄｔと電力上限値Ｐｍとの関係を示す電力上限テーブル３０が記憶されている。図１３に電力上限テーブル３０を示す。電力上限判断部２９は、電力上限テーブル３０に基づいて、損傷度算出部２６から入力された損傷度Ｄから電力上限値Ｐｍを判断する。電力上限判断部２９は、判断した電力上限値Ｐｍを制御装置１０に入力し、制御装置１０は電力が電力上限値Ｐｍを超えないよう制御を行う。
【０１０５】
このように、電力上限判断部２９は損傷度Ｄに基づいて電力上限値Ｐｍを判断し、制御装置１０は電力上限値Ｐｍを超えないよう電力の供給を制御するので、光学部材の損傷が悪化するのを抑制することができる。
【０１０６】
続いて、図１４を用いて実施の形態４のレーザ装置１の動作について説明する。図１４は、レーザ装置１の動作の流れを示すフローチャートである。
【０１０７】
ステップＳ１からステップＳ１０までの流れについては、実施の形態２と同様であるため説明を省略する。
【０１０８】
ステップＳ１４では、ステップＳ１０において、損傷度算出部２６が損傷度Ｄを算出すると、損傷度算出部２６は、電力上限判断部２９に損傷度Ｄを入力する。
【０１０９】
ステップＳ１５では、電力上限判断部２９は、電力上限テーブル３０に基づいて入力された損傷度Ｄから電力上限値Ｐｍを判断する。
【０１１０】
ステップＳ１６では、電力上限判断部２９は、制御装置１０に電力上限値Ｐｍを入力する。
【０１１１】
ステップＳ１７では、制御装置１０は、入力された電力上限値Ｐｍに基づいて、電力が電力上限値Ｐｍを超えないように制御する。これにより、レーザ装置１の一連の動作が終了する。
【０１１２】
実施の形態４によるレーザ装置１では、画像処理装置２０は、損傷度算出部２６が算出した損傷度Ｄに基づいて電力の上限値である電力上限値Ｐｍを判断する電力上限判断部２９をさらに備え、電力上限判断部２９は、損傷度Ｄに対応して予め設定された電力上限値Ｐｍとの関係から電力上限値Ｐｍを判断し、制御装置１０は、電力上限判断部２９が判断した電力上限値Ｐｍに基づいて電力の供給を制御するので、制御装置１０は電力が電力上限値Ｐｍを超えないよう制御することができ、光学部材の損傷が悪化するのを抑制することができるという効果を奏する。
【０１１３】
実施の形態５．
続いて、図１５から図１７を用いて実施の形態５に係るレーザ装置１について説明する。
【０１１４】
図１５は、実施の形態５に係るレーザ装置１およびレーザ装置１と接続される学習装置４１の構成図である。図１５に示す通り、学習装置４１は、画像処理装置２０と接続されている。なお、画像処理装置２０は、実施の形態２と同じであるため説明を省略する。以下では、主に学習装置４１について説明する。
【０１１５】
図１５に示すように、学習装置４１は、データ取得部４２、モデル生成部４３および学習済モデル記憶部４４を備える。
【０１１６】
データ取得部４２は、レーザ装置１の光学部材の撮像画像と、光学部材の損傷度Ｄとを学習用データとして取得する。
【０１１７】
モデル生成部４３は、データ取得部４２から出力されるレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄとの組合せに基づいて作成される学習用データに基づいて光学部材の損傷度Ｄを学習する。すなわち、レーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄから、最適な光学部材の損傷度Ｄを推論する学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは、レーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄを互いに関連付けたデータである。
【０１１８】
なお、学習装置４１は、レーザ装置１に搭載された光学部材の損傷度Ｄを学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介して接続され、このレーザ装置１とは別個の装置であってもよい。また、学習装置４１は、レーザ装置１に内蔵されていてもよい。さらに、学習装置４１は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
【０１１９】
モデル生成部４３が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。モデル生成部４３は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、光学部材の損傷度Ｄを学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を学習装置４１に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。
【０１２０】
ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層(隠れ層)および複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。
【０１２１】
例えば、図１６に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層（Ｘ１−Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１−ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１−Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１−ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１−Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１とＷ２の値によって変わる。
【０１２２】
本願において、ニューラルネットワークは、データ取得部４２によって取得されるレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄの組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、光学部材の損傷度Ｄを学習する。
【０１２３】
すなわち、ニューラルネットワークは、入力層にレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像を入力して出力層から出力された結果が、光学部材の損傷度Ｄに近づくように重みＷ１とＷ２を調整することで学習する。
【０１２４】
モデル生成部４３は、以上のような学習を実行することで学習済モデルを生成し出力する。
【０１２５】
学習済モデル記憶部４４は、モデル生成部４３から出力された学習済モデルを記憶する。
【０１２６】
次に、図１７を用いて、学習装置４１が学習する処理について説明する。図１７は学習装置４１の学習処理に関するフローチャートである。
【０１２７】
まず、ステップＳ２１において、データ取得部４２は、レーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄを取得する。なお、光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄの両者を同時に取得するものとしたが関連づけて入力できれば良く、それぞれ別のタイミングで取得しても良い。
【０１２８】
次に、ステップＳ２２において、モデル生成部４３は、データ取得部４２によって取得されるレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄの組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、光学部材の損傷度Ｄを学習し、学習済モデルを生成する。
【０１２９】
そして、ステップＳ２３において、学習済モデル記憶部４４は、モデル生成部４３が生成した学習済モデルを記憶する。
【０１３０】
以上説明したように実施の形態５に係るレーザ装置１によれば、学習装置４１は、データ取得部４２、モデル生成部４３および学習済モデル記憶部４４を備え、データ取得部４２は、レーザ装置１の光学部材の撮像画像と、光学部材の損傷度Ｄとを学習用データとして取得し、学習用データをモデル生成部４３に出力する。モデル生成部４３は、データ取得部４２から出力されるレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の損傷度Ｄとの組合せに基づいて作成される学習用データに基づいて光学部材の損傷度Ｄを学習する。このような構成をとることによって、光学部材の損傷度Ｄの学習精度を向上させることができる。
【０１３１】
なお、データ取得部４２は、レーザ装置１の光学部材の損傷度Ｄの代わりにレーザ装置１の光学部材の残寿命情報を取得してもよい。この場合、学習用データは、レーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の残寿命情報を互いに関連付けたデータである。この場合、画像処理装置２０は、実施の形態３の画像処理装置２０と同様の構成を適用することができる。
【０１３２】
これにより、学習装置４１は、データ取得部４２、モデル生成部４３および学習済モデル記憶部４４を備え、データ取得部４２は、レーザ装置１の光学部材の撮像画像と、光学部材の残寿命情報とを学習用データとして取得し、学習用データをモデル生成部４３に出力する。モデル生成部４３は、データ取得部４２から出力されるレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像と光学部材の残寿命情報との組合せに基づいて作成される学習用データに基づいて光学部材の残寿命情報を学習する。このような構成をとることによって、光学部材の残寿命情報の学習精度を向上させることができる。なお、学習装置４１を使って光学部材の残寿命情報を学習する処理については、光学部材の損傷度Ｄの場合と同様であるため省略する。
【０１３３】
なお、本実施の形態では、モデル生成部４３が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。これは次の実施の形態６においても同様である。
【０１３４】
また、モデル生成部４３は、複数のレーザ装置１に対して作成される学習用データに従って、光学部材の損傷度Ｄを学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部４３は、同一のエリアで使用される複数のレーザ装置１から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数のレーザ装置１から収集される学習用データを利用して光学部材の損傷度Ｄを学習してもよい。また、学習用データを収集するレーザ装置１を途中で対象に追加したり、対象から除去することも可能である。さらに、あるレーザ装置１に関して光学部材の損傷度Ｄを学習した学習装置４１を、これとは別のレーザ装置１に適用し、当該別のレーザ装置１に関して光学部材の損傷度Ｄを再学習して更新するようにしてもよい。
【０１３５】
また、モデル生成部４３に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
【０１３６】
実施の形態６．
続いて、図１８から図１９を用いて実施の形態６に係るレーザ装置１について説明する。
【０１３７】
図１８は、実施の形態６に係るレーザ装置１およびレーザ装置１と接続される推論装置４５の構成図である。図１８に示す通り、推論装置４５は、画像処理装置２０と接続されている。なお、画像処理装置２０は、実施の形態２と同じであるため説明を省略する。以下では、主に推論装置４５について説明する。
【０１３８】
図１８に示すように、推論装置４５は、データ取得部４６、推論部４７を備える。データ取得部４６はレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像を画像処理装置２０から取得する。推論部４７は、学習済モデルを利用して得られる光学部材の損傷度Ｄを推論する。すなわち、この学習済モデルにデータ取得部４６で取得したレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像を入力することで、レーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像から推論される光学部材の損傷度Ｄを出力することができる。
【０１３９】
なお、本実施の形態では、レーザ装置１のモデル生成部４３で学習した学習済モデルを用いて光学部材の損傷度Ｄを出力するものとして説明したが、外部から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいて光学部材の損傷度Ｄを出力するようにしてもよい。
【０１４０】
また、推論装置４５は、レーザ装置１に搭載された光学部材の損傷度Ｄを学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介して接続され、このレーザ装置１とは別個の装置であってもよい。また、推論装置４５は、レーザ装置１に内蔵されていてもよい。さらに、推論装置４５は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
【０１４１】
次に、図１９を用いて、推論装置４５を使って光学部材の損傷度Ｄを得るための処理を説明する。
【０１４２】
まず、ステップＳ３１において、データ取得部４６はレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像を取得する。
【０１４３】
次に、ステップＳ３２において、推論部４７は学習済モデル記憶部４４に記憶された学習済モデルにレーザ装置１の稼働時における光学部材の撮像画像を入力し、光学部材の損傷度Ｄを得る。
【０１４４】
そして、ステップＳ３３において、推論部４７は、学習済モデルにより得られた光学部材の損傷度Ｄをレーザ装置１に出力する。
【０１４５】
以上説明したように実施の形態６に係るレーザ装置１によれば、推論装置４５は、データ取得部４６、推論部４７を備え、データ取得部４６は、レーザ装置１の光学部材の撮像画像を取得し、推論部４７は、学習済モデルを利用して得られる光学部材の損傷度Ｄを推論する。このような構成をとることによって、高精度に光学部材の損傷度Ｄを得ることができる。
【０１４６】
なお、推論部４７は、学習済モデルを利用して得られる光学部材の残寿命情報を推論するようにしてもよい。この場合、画像処理装置２０は、実施の形態３の画像処理装置２０と同様の構成を適用することができる。
【０１４７】
これにより、推論装置４５は、データ取得部４６、推論部４７を備え、データ取得部４６は、レーザ装置１の光学部材の撮像画像を取得し、推論部４７は、学習済モデルを利用して得られる光学部材の残寿命情報を推論する。このような構成をとることによって、高精度に光学部材の残寿命情報を得ることができる。なお、推論装置４５を使って光学部材の残寿命情報を得るための処理については、光学部材の損傷度Ｄの場合と同様であるため省略する。
【０１４８】
続いて、図２０を用いて、画像処理装置２０の例を説明する。図２０は実施の形態１における画像処理装置２０の処理回路の構成例を示す図である。なお、画像処理装置２０の処理回路の構成例は実施の形態２から６においても同様である。
【０１４９】
画像処理装置２０の各機能は、処理回路により実現し得る。例えば、処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ５１ａと少なくとも１つのメモリ５１ｂとを備える。また、例えば、処理回路は、少なくとも１つの専用のハードウェア５２を備える。
【０１５０】
処理回路が少なくとも１つのプロセッサ５１ａと少なくとも１つのメモリ５１ｂとを備える場合、画像処理装置２０の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、少なくとも１つのメモリ５１ｂに格納される。少なくとも１つのプロセッサ５１ａは、少なくとも１つのメモリ５１ｂに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、画像処理装置２０の機能を実現する。少なくとも１つのプロセッサ５１ａは、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。例えば、少なくとも１つのメモリ５１ｂは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等である。
【０１５１】
処理回路が少なくとも１つの専用のハードウェア５２を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。例えば、画像処理装置２０の各機能は、それぞれ処理回路で実現される。例えば、画像処理装置２０の各機能は、まとめて処理回路で実現される。
【０１５２】
画像処理装置２０の各機能について、一部を専用のハードウェア５２で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。
【０１５３】
このように、処理回路は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア５２、またはこれらの組み合わせで画像処理装置２０の各機能を実現する。
【０１５４】
なお、本開示に係る実施の形態１から６におけるレーザ装置１、制御装置１０、撮像装置１２ａ、１２ｂが有する各機能についても同様の処理回路により実現し得る。
【０１５５】
以上本開示の実施の形態について説明したが、本開示のレーザ装置、学習装置および推論装置は、実施の形態１から６で説明した形態には限られず、本開示の内容の一部を示すものである。本開示のレーザ装置は、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、適宜、組み合わせたり、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】
【０１５６】
１  レーザ装置、  ２  レーザ光源、  ３  レーザ増幅器、  ４  チャンバ、  ５  放電電極、  ６  入射用窓材、  ７  出射用窓材、  ８  レーザガス循環ブロア、  ９  熱交換器、  １０  制御装置、  １１  電源、  １２ａ  撮像装置、  １２ｂ  撮像装置、  １３ａ  照明、  １３ｂ  照明、  ２０  画像処理装置、  ２１  参照画像選択部、  ２２  参照画像記憶部、  ２３  参照画像テーブル、  ２４  比較部、  ２５  判定部、  ２６  損傷度算出部、  ２７  損傷度記憶部、  ２８  予測式算出部、  ２９  電力上限判断部、  ３０  電力上限テーブル、  ４１  学習装置、  ４２  データ取得部、  ４３  モデル生成部、  ４４  学習済モデル記憶部、  ４５  推論装置、  ４６  データ取得部、  ４７  推論部、  ５１ａ  プロセッサ、  ５１ｂ  メモリ、  ５２  ハードウェア
【要約】
レーザ装置は、レーザ光源から発生するレーザ光を増幅し、当該レーザ光を出射するレーザ装置において、レーザ光の光路に設けられ、レーザ光を透過する光学部材と、レーザ装置に供給する電力を制御する制御装置と、光学部材を撮像する撮像装置と、撮像装置が撮像した光学部材の画像を処理する画像処理装置と、を備え、画像処理装置は、電力に関する電力情報に対応する光学部材の参照画像が予め準備され、撮像装置が撮像した光学部材の撮像画像と、撮像装置による撮像時の電力情報に対応する参照画像を参照画像選択部が選択した参照画像と、を比較する比較部とを備えるものである。【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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