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仮想倣い加工システムによるダイレクト金型加工
白瀬敬一

K. Shirase

1．はじめに業設計の部分で構成されている．熟練作業者は使用する

NC 工作機械は加工の自動化，高能率化，高精度化に工作機械や工具を念頭において，望ましい加工工程を作貢献している．しかし登場して半世紀が過ぎ，機械本体成するが，計算機でこれを実現することは難しい．そこで，や NC 制御装置が進歩したにもかかわらず，予め作成した加工領域を 3 種類の分割方法で分割し，それぞれの分割NC プログラムで指令するという点では変化がない．この案に対して工程設計および作業設計を行い，加工時間がため，加工中に切削条件や工具経路を変更することができ最短となる加工工程案を選択して１つの加工工程を決定ず，加工プロセスに応じた適応制御などの自律化･知能化することにした．

が遅れている．また，金型加工は典型的な一品生産であるが，加工するためには予め NC プログラムを作成しなけれ

2.1 加工除去領域の抽出工程設計を自動化する目的で，加工フィーチャの概念ばならず，この NC プログラムの作成に多大な時間と労力を利用した研究が幅広く行われており，これらの研究はが必要となっている．

Shah4) や Vandenbrande ら 5) によって詳細にまとめられて一方，著者らは NC プログラムを予め作成することないるが，加工フィーチャや製品形状に対する制約が多い．

く，加工中に実時間で工具経路を生成することのできる
仮想倣い加工システム 1) 2) を開発し，インプロセス切削
条件修正戦略 3) を提案して，自律的な機械加工が実現できることを検証してきた．
本研究では，加工順序や使用工具，切削条件を自動的に決定することのできる工程設計／作業設計システムを開発して，NC プログラムを予め作成する必要がなく，製品形状および素材形状の CAD データから直ぐに金型加工を始めること（題目のダイレクト金型加工）が可能な自律知能型 NC 工作機械を実現した．また，この自律知能型 NC 工作機械の研究は，平成 16，17 年度の地域新生コンソーシ
アム研究開発事業に採択され，実証用システムを開発するとともにその効果を検証することができた．

2．工程設計／作業設計システム
開発した工程設計／作業設計システムのフローチャー
トを図 1 に示す．システムは前半の工程設計と後半の作

Fig.1

Flexible process and operation planningsystem(a) Initial shape of workpiece(b) Finished shape of workpiece(c) Total Removal Volume (TRV)
Fig.2 Initial and finished shapes of workpiece and Total Removal Volume (TRV) to be machined*神戸大学大学院工学研究科機械工学専攻 教授-47-

Fig.3(a) Division plan 1(b) Division plan 2(c) Division plan 3
Machining primitives generated from TRV and machining sequence determined from geometric relation
among machining primitives

また，多くの研究では製品形状から加工フィーチャが認ミティブから加工する．
4. 1,2,3 のルールで加工順序が決定できない場合には，識されているが，これでは素材形状によって変化する加TRV の中央に近い加工プリミティブから加工する．

工除去領域が把握できず，満足な工程設計を行うことは5. 穴（円柱の加工プリミティブ）は最後に加工する．
図 3 に示した加工プリミティブから決定される加工順できない．
そ こ で 本 研 究 で は， 製 品 形 状 と 素 材 形 状 と の 3 次
元 CAD デ ー タ か ら 加 工 除 去 領 域（TRV : Total RemovalVolume）を抽出して工程設計に利用している．図 2 に製序を，図中の番号で示す．
2.4 加工フィーチャの認識
加工プリミティブの加工順序が決まると，オープン品形状と素材形状から抽出された TRV の例を示す．このトラブルなどの加工途中で再び工程設計を行うことが可フェースの数と稜線の関係から，加工フィーチャを認識する．本研究で扱う加工フィーチャは図 4 に示した 9 種能になる．なお，本研究では簡単のために，TRV は直方類である．なお，9 番目の Free Form（自由曲面）は，加体と円柱で構成されるものと仮定した．

工プリミティブを構成する面が自由曲面となっており，場合，加工途中の形状を素材形状と見なすことで，加工オープンフェースの数とは無関係に認識される．

2.2 加工プリミティブの生成
加工プリミティブは機械加工の最小単位で，抽出された TRV を分割して生成する．本研究で扱う加工プリミ

2.5 使用工具の選択と工具径の決定認識された加工フィーチャに応じて使用工具が選択さ

ティブは，直方体と円柱と仮定しており，TRV を以下にれる．本研究では 9 種類の加工フィーチャごとに使用工示す 2 つの単純なルールで分割して加工プリミティブを生成している．
1.

xy，yz，zx 平面に平行な平面で分割する．

2.

TRV が有する面を含む平面で分割する．
ここでは，z 軸方向の加工高さを重視して初めに xy 平面に平行な平面で分割した後に，xy 平面に垂直な平面で分割を行う．その際に，(a)yz 平面に平行な平面で分割する（分割案 1）(b) zx 平面に平行な平面で分割する（分割案 2）(c)

加工プリミティブができるだけ大きくなるように，yz，zx 平面に平行な平面で分割する（分割案 3）の 3 種類の分割案で加工プリミティブを生成する．生成される加工プリミティブの例を図 3 に示す．
2.3 加工順序の決定
加工順序は加工プリミティブの空間関係に基づいて，以下のルールに従って決定する．ルール中のオープンフェースは，加工プリミティブを構成する面で大気と接する面を指し，加工が進むと新たに現れるオープンフェースも考慮しなければならない．
1. 加工プリミティブ最上面の z 座標値が大きい順（上にある加工プリミティブから順）に加工する．
2. 最上面の z 座標値が同じ場合には，体積の大きい加工プリミティブから加工する．
3. 体積も同じ場合は，オープンフェースの多い加工プリ

Fig.4-48-

Machining features considered in this study

具の種類が予め決めている．さらに，使用工具の種類が決定されると，加工フィーチャの寸法と工作機械が保持する工具の関係から，その加工フィーチャの加工にふさわしい工具径が決定される．ここでは，工作機械が自律的に使用工具を選択し，工具径を決定するという観点から，保持している工具情報が予め用意されているものと仮定している．各加工フィーチャに対する工具径の決定
方法を図 5 にまとめて示す．

(a) Initial shape(b) Finished shape

2.6 切削条件の決定 6)
本研究では，作業者が過去の経験を参照して切削条件を決定するように，過去に行った加工事例をデータベースに蓄えておき，それを参照しながら切削条件を推論する事例ベース推論（Case Based Reasoning：CBR）を用いて切削条件を決定している．切削条件推論システムでは，加工事例データベースから加工内容（被削材や工具など）に類似した事例が抽出される．抽出された加工事例に含Fig.6(c) Total Removal Volume (TRV)
Machining shape for experimental verification

まれる切削条件は，加工内容の違いを考慮して修正され，それらの平均値を解として切削条件が決定される．

自律知能型 NC 工作機械の検証実験 7)3.

2.7 加工能率の評価
工程設計および作業設計は 3 種類の加工領域分割案に検証実験では図 6 に示した素材形状と最終加工形状の対してそれぞれ行われるが，それぞれの加工工程案につ3 次元 CAD データから，工程設計および作業設計を行った．切削条件を決定する際の加工内容を表 1 に，マシニいて総加工時間を予測して加工能率の点で最善となる加ングセンタに準備した使用可能な工具一覧を表 2 に示す．

工工程案が選択される．総加工時間 T は次式で評価してまた，工程設計および作業設計の結果から予測される総加工時間と工具交換回数を表 3 に示す．この事例では，分いる．
T = t1+ t2+ t3+ ･･･ + tn-1+ tn+ tc×m

(3)

割案 2 で総加工時間，工具交換回数ともに小さくなる．こここで，t i は加工プリミティブ i の加工に要する時間，tc は工具交換時間，m は工具交換回数である．また，時の加工工程案に対して決定された加工順序や使用工具，切削条件を表 4 にまとめて示す．ここに示された使用工具の間 t i は次式で評価している．

Tool ID，工具経路パターン，切削条件パラメータに従って，

ti = Vi/Qi(4)

Qi = Adi × Rdi × Fi/60

仮想倣い加工システムが NC 工作機械を制御する．
(5)

こ こ で，Vi は 加 工 プ リ ミ テ ィ ブ i の 体 積，Qi は 加

Table 1

工 プ リ ミ テ ィ ブ i を 加 工 す る 際 の 金 属 除 去 量 で あ る．
Adi ,Rdi ,Fi は加工プリミティブ i を加工する際の軸方向切込み，半径方向切込み，送り速度である．

Machiningfeature
Closed Pocket

Selection of cutting toolOpen Pocket
Closed Slot

Flat end mill which has maximum diameterw : Width of slot.
End mill which satisfies
3 x ≦ wOpen Slotw : Width of slot.
End mill which satisfies
3 x ≦ w

Face
Step
Thorough HoleBlind HoleFree Form

Fig.5

Requirements to select cutting parameters

Work material
Tool
TypeFC250
End mill / Ball end mill /Face mill /Drill
Material
CarbideCoatingCoatedFinish condition
RoughTable 2x : Tool diameter, l < w.
End mill which satisfies
5 x ≦ lCutting tools prepared for experiment

Tool ID12345678

Table 3

Face mill which has maximum diameter
Face mill which has maximum diameter
Drill which fit to hole
Drill which fit to hole
Ball end mill which has maximum diameter

Tool typeEnd mill
End mill
End mill
Ball end mill
Ball end millFace millCenter drill
Drill

Predicted productivity for each operation
plan

Divisionplan
Plan 1
Plan 2

Selection of cutting tool and its diameterfor each machining feature

Plan 3-49-Diameter (mm)6101661080
310Productivity
Cutting time (sec)
Number of tool change
Cutting time (sec)
Number of tool change
Cutting time (sec)
Number of tool change

1806
81786
61805
8Table 4
Operation
sequence
Cutting tool,
Tool path pattern
Cuttingparameters

MachiningfeatureMachining primitive

Operation sequence
Cutting tool,Tool
path pattern
Cutting parameters

Machining feature
Machining

Results of process and operation planning for direct machining experiment
12

3

4

5

Face millΦ 80,Scanning-line
mode
S 1000rpm
F 230mm/min
RD 8.0mm
AD 5.0mm
FaceEnd mill
Φ 10,Contour-line
mode
S 2450rpm
F 346mm/min
RD 1.6mm
AD 3.8mm
Closed Pocket

End mill
End mill
End millΦ 16,Scanning-line Φ 10,Scanning-line Φ 10,Scanning-line
mode
mode
mode
S 1680rpm
S 2450rpm
S 2450rpm
F 241mm/min
F 346mm/min
F 346mm/min
RD 4.5mm
RD 1.6mm
RD 1.6mm
AD 2.1mm
AD 3.8mm
AD 3.8mm
Open Pocket
Closed Slot
Closed Slot

6
End mill
Φ 6,Scanning-line
mode
S 3539rpm
F 413mm/min
RD 1.2mm
AD 2.1mm
Closed Slot

7
End mill
Φ 6,Scanning-line
mode
S 3539rpm
F 413mm/min
RD 1.2mmAD 2.1mm
Open Slot

8Ball End mill
Φ 10,Scanning-line
mode
S 2580rpm
F 335mm/min
RD 1.3mm
AD 3.2mm
Free Form

910
Center drill
Drill Φ 10,DrillingΦ 3,Drilling modemode
S 1154rpm
F 232mm/min

S 848rpm
F 180mm/min

Blind HoleBlind Holeprimitive

図 7 に 実 験 装 置 の 概 要 を 示 す．NC 工 作 機 械 は 大 阪機工の立形マシニングセンタ VM4-II，NC 制御装置はFANUC の Series160i-MA である．仮想倣い加工システム
が実時間で生成する工具経路情報は，HSSB（High Speed
Serial Bus）と呼ばれる高速データバスで NC 制御装置に転送される．
加工結果を図 8 に示す．総加工時間は約 38 分で予測された総加工時間 29.8 分よりも長かったが，予め NC プロ

Fig.7

Setup for direct machining experiment

Fig.8

Finished shape obtained by experiment

グラムを作成することなく，実加工における加工トラブルも発生することなく加工を終了する事ができた．ここで加工時間が予測よりも長かったのは，工具の空走時間，工具移動に伴う加減速時間が予測値には考慮されていないためである．

4.

ダイレクトマシニングの実証実験 8)

ここで提案した自律知能型 NC 工作機械の研究は，平成 16，17 年度の地域新生コンソーシアム研究開発事業に採択され，実証用システムを開発することができた．この実証用システムでは，加工手順，使用工具，切削条件を決定する工程設計／作業設計に，( 株 ) 豊田中央研究ちに加工を開始することができる．このダイレクトマシ所で開発された Mill-Plan と呼ばれる工程設計支援ソフト

ニングでは，作業者が行う工程設計，CAM ソフトウェアウェアを用いた．実証用システムでは，CAD ソフトウェを利用した NC プログラムの作成が不要となり，加工準アで設計した製品形状と素材形状から，Mill-Plan が自動備段階で費やされる時間と労力が大幅に軽減される．

的に工程情報（加工手順，各工程での加工領域，ツーリ

そこで実証システムによるダイレクトマシニングと，ング，切削条件等）を作成し，仮想倣い加工システム 1) 2)

作業者が工程設計を行い CAM ソフトウェアにより NCが，これらの工程情報を基に実時間で工具経路を生成しプログラムを作成する従来の NC 加工とを比較する加工ながら，その NC 指令を工作機械に送信することで，直実験を行った．

-50-

Mill-Plan で作成された工程情報と，加工結果を表 5 に示す．総加工時間は 113 分 25 秒で加工中に特に問題が発生することもなく，製品形状と素材形状の 3 次元 CAD
データから即座に NC 工作機械によるダイレクトマシニングが行えることが確認できた．また，この実験と比較するために，NC プログラムを作成する従来の NC 加工を(a) Original 3D CAD data(b) STL data
Fig.9 Target shape for practical direct machining

行った．同一の製品形状に対して，工作機械メーカの作業者が作成した工程情報と加工時間を表 6 に示す．使用
した CAM ソフトウェアは hyper MILL で，総加工時間はは 60 × 60 × 25mm の NAK80 を使用した．実験装置の98 分 12 秒であった．
図 10 に 2 つの加工実験で得られた加工結果を示すが，概要は図 7 と同様であるが，NC 工作機械は大阪機工の特に大きな違いは認められない．しかし，ダイレクトマ

立形マシニングセンタ VM4-III，NC 制御装置は FANUC

シニングの場合には工具経路が限定されるために，キャの Series180is-MB， 計 算 機 は Dell Precision 370（CPU :ラクタラインの処理や加工形状に応じた工具経路の選択

Pentium IV 3.0GHz, RAM : 1GB）である．に差が認められる．しかし，従来の NC 加工では作業者

実験では図 9 に示した製品形状を対象とし，被削材にTable 5

Process planning parameters and finished shapes in direct machining operation

Operation
sequence
Operation
Cutting tool,Tool pathpattern
Spindle speed (min-1)
Feed speed (mm/min)
Radial depth of cut (mm)Axial depth of cut (mm)Cutting time
(Total : 113 min 25 s)

12

3

Rough
Ball end mill Φ 8,
Contour-line mode
6000
1500
1.8
1.007

Semi-finish
Ball end mill Φ 8,
Scanning-line mode
6000
1500
1.8
0.5

FinishBall end mill Φ 6,
Scanning-line mode
10000
1412
0.10.146 min 16 s

4 min 2 s

63 min 7 s

Machining result

Table 6

Process planning parameters and cutting time in conventional machining operation

Operation sequence
Operation
Tool path pattern
Spindle speed (min-1)
Feed speed (mm/min)
Radial depth of cut(mm)Axial depth of cut (mm)Cutting time
(Total : 98 min 12 s)

1
RoughContour
10000
1500

2
Rough
Pocket
10000
1500

3
RoughPocket
10000
1500

4
Semi-finish
Contour
10000
1500

5
FinishPocket
10000
1500

6FinishPocket
10000
1500

7
FinishContour
12000
1500

3.0

0.3

0.3

0.3

0.30.3

In cusp

0.5

0.5

0.5

0.5

0.50.5-----

43min 4 s

1 min 13 s

6 min 35 s

4 min 36 s

3 min 5 s

18 min 52 s

20 min 47 s(a) Conventional machining operation(b) Direct machining operation
Fig.10 Finished shapes in practical direct machining experiment-51-

が工程設計を行い，CAM ソフトウェアを操作して NC プに，2 年間の研究開発事業にご尽力いただいた関係各位にログラムを作成する時間が別途必要となり，加工準備時感謝いたします．

間を含めた総合的なリードタイムはダイレクトマシニン
グの方が短縮することができる．

参考文献
1)

5.

白瀬敬一，近藤貴茂，岡本満，若松栄史，荒井栄司：NC プログラムを必要としない機械加工のためおわりにの仮想倣い加工システムの開発（自律型 NC 工作機

本研究の成果は以下のようにまとめられる．
(1) 作業者の助けを借りずに自律的に機械加工を行う次械のための実時間工具経路生成），日本機械学会論文

世代の工作機械として，予め NC プログラムを作成

集 (C)，66, 644, (2000), 1368.

する必要がない自律知能型 NC 工作機械を提案した．

2)

中本圭一，白瀬敬一，若松栄史，妻屋彰，荒井栄(2) 提案した自律知能型 NC 工作機械を実現するために，

司：NC プログラムを必要としない機械加工のため加工順序や使用工具，切削条件を自動的に決定するの仮想倣い加工システムの開発（第 2 報，干渉チェッための工程設計／作業設計システムを開発した．開クの強化と等高線加工の実現），日本機械学会論文集(C)，67, 663, (2001), 3656.

発した工程設計／作業設計システムでは，製品形状と素材形状の 3 次元 CAD データから加工領域を抽

3)

中本圭一，白瀬敬一，若松栄史，妻屋彰，荒井栄司：出し，認識された加工フィーチャから加工順序や使NC プログラムを必要としない機械加工のための仮用工具，切削条件を決定することが可能になった．

想倣い加工システムの開発（第 3 報，自律的インプ(3) ダイレクトマシニングの実証実験では，製品形状とロセス切削条件修正戦略），日本機械学会論文集 (C)，

素材形状の 3 次元 CAD データに基づいて加工順序，69, 677, (2003), 270.
4)

使用工具，切削条件を決定して即座に機械加工が実

J.J.Shah : Assessment of features technology, ComputerAided Design, 23, 5, (1991), 331.

現できることを確認し，その有効性を実証した．
ここに示した自律知能型 NC 工作機械は，予め NC プロ5)

J.H.Vandenbrande, A.A.G.Requicha : Spatial Reasoning

グラムを用意して工具経路や切削条件を限定してしまう既for Automatic Recognition of Machinable Features in

存の NC 工作機械とは異なり，加工作業の変更にも柔軟に

Solid Models, IEEE Transactions on Pattern Analysis and対応できることから，自律分散型生産システムの加工設備

Machine Intelligence, 15, 12, (1993), 1269.

として必要不可欠である．また，自律知能型 NC 工作機械

6)

長野竜也，白瀬敬一，若松栄史，荒井栄司：事例ベーでは，予め工具経路や切削条件を決定する必要がないので，ス推論に基づく切削条件推論システム，精密工学会

加工プロセスの適応制御や加工トラブルの回避など，既存誌，67, 9, (2001), 1485.の NC 工作機械では考えられない新たな機能を実現するこ

7)とができる．

白瀬敬一，中本圭一，荒井栄司，森脇俊道；NC プ
ログラムを必要としない自律型工作機械－工程設計および作業設計の自動化によるダイレクトマシニン

謝グ－，精密工学会論文集，70, 11, (2004), 1449.

辞8)（財）天田金属加工機械技術振興財団の研究開発助成に白瀬敬一，中本圭一；仮想倣い加工制御の自律型対して謝意を表します．また，平成 16，17 年度地域新生

NC 工作機械によるダイレクトマシニング，日本機コンソーシアム研究開発事業の助成に対して，経済産業省

械学会論文集 (C)，74, 743, (2008), 1901.

および経済産業省近畿経済産業局に謝意を表するととも-52-