2023年度ロボット学会オープンフォーラム OF-15
製造・加工業における熟練者技術のDX化～AI化

線状加熱熟練者の技とシミュレーションを組み合わせてAI化する
2023年9月11日

大阪公立大学大学院

大阪公立大学大学院

JMU株式会社

博士後期課程〇加藤 拓也

生島 一樹, 野津亮

柴原正和, 丹後義彦
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内容

１．研究開発の背景・狙い
２．開発システム(AI線状加熱システム)・ システム概要
・ 画像計測装置
・ AR作業支援システム(動画)・ 小型ロボット
３．AI線状加熱システムによる曲げ加工試験
・ 曲げ加熱実証試験結果
・ 小型自動加熱ロボットを用いた実証試験(動画)４．報道実績
・ テレビ報道実績
・ 新聞掲載実績
５．おわりに3

研究開発の背景
船などの大型構造物の曲面形成には「線状加熱」が用いられている。
大型バルクキャリア

コンテナ船※北京五輪会場「鳥の巣」

線状加熱：ガストーチによる加熱と水ホースによる冷却を繰返しながら任意曲面を成形する。

※曲げ型による精度評価

習得に10年以上を要する「匠の技」で技能伝承、作業支援（自動化）が課題。
研究開発の目的：

AI技術、シミュレーション技術、ICT技術をインテグレートすることにより暗黙知である“匠の技”を支援/自動化する技術を開発する
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研究開発の背景
本研究開発の対象は大型商船の外板曲げ加工
船の建造フロー（ブロック工法）
①切断

②小組み

外板曲げ加工方法
一次曲げ（冷間曲げ）

③曲げ加工

④大組み

ドックにて⑤搭載※ﾌﾞﾛｯｸ組立の基準（ﾍﾞｰｽ）
仕上げ（線状加熱）●対象鋼板の特徴
板厚：15~50㎜
枚数：数百枚／隻
ｻｲｽﾞ：数m～20m／枚(本研究の対象は最大長さ10m）
形状：任意の3次元曲面で同じものは無い → 人手作業
●曲げ型で精度を確認しながらガストーチによる加熱と水ホースによる冷却を繰返しながら任意3次元曲面に加工●習得に10年以上を要する「匠の技」

技能伝承、作業支援・自動化が課題
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研究開発の背景・狙い
超高速の理想化陽解法
FEM（有限要素法）

融合

熟練作業者の経験をインテグレートしたAI

大阪公立大：20社以上にライセンス供給
提案技術
効率的

加熱方案の算出

AIにより加工時間および精度・品質的に最適な加熱方案が求まる

最適解探索の高速性

速い
AIが瞬時に加熱方案を求める

容易

先行技術（世界初・唯一の全自動曲げ加工）
非効率（時間）鋼板全面を両面から加熱しながら修正

遅い
逐次、弾性FEM解析で加熱方案を算出※計算時間は15〜30分/枚

困難

社内データベースの活用

ニューラルネットワークを採用しているので活用しやすい。不足データに関しては高速熱弾塑性解析を基に非線形データベースを作成する

厚板・大曲率板の曲げ加工

高速熱弾塑性解析結果を教師データとして学習させることにより非線形性の強い大曲率板・厚板にも適用可能

速い

遅い

変形誤差の修正

カメラ計測をシステムに組み込んでいるため、目的形状との誤差を瞬時に定量化して加熱方案を自動作成して再加熱が始まる (所要時間:1分)算出された全ての加熱を施工した後に計測し、弾性FEM解析で修正加熱方案を算出するため再加熱開始までに15〜30分かかる

可能

板厚毎に入熱量を変えて要素加熱試験を行って作成する

非対応
対象は線形足し合わせが成り立つ緩曲率板であり、厚板・大曲率板では加工精度が得られない

熟練作業者を超える線状加熱を実現し、曲面形成の生産現場を革新する
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内容

１．研究開発の背景・狙い
２．開発システム(AI線状加熱システム)・ システム概要
・ 画像計測装置
・ AR作業支援システム(動画)・ 小型ロボット
３．AI線状加熱システムによる曲げ加工試験
・ 曲げ加熱実証試験結果
・ 小型自動加熱ロボットを用いた実証試験(動画)４．報道実績
・ テレビ報道実績
・ 新聞掲載実績
５．おわりに
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AI線状加熱システム(開発システム)① 教師データ作成
高速シミュレーター※理想化陽解法FEM
加熱条件

変形形状

② AI加熱方案生成システム※ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸによる学習ｼｽﾃﾑ
目的形状④ 加熱作業支援システム
・生産補助システム※AR作業支援＆小型自動加熱ロボット

AI加熱方案

解析＆実験
順問題

高速シミュレータにより「加熱条件と変形」の関係(教師データ)を計算しデータベース化③ 熟練作業者の加熱モニタリング※モニタリング技術●加熱位置、入熱量●「加熱-変形」ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ

逆問題

目的形状から「AI加熱方案」
を強化学習により算出

AI修正加熱・ARにより作業者支援
・小型自動加熱ロボットを開発
・AI加熱方案通りに自動的に加熱可能⑤ 大型鋼板形状計測システム※ステレオ画像法●瞬時に形状を計測

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AI線状加熱システム(開発システム)

目的形状

加熱条件

AI

強化学習と線状加熱シミュレーションを組み合わせることにより、加熱位置と変形の関係をAIに自律的に学習させる
AI線状加熱方案生成システムを構築

AI＋FEMシミュレーションの組合せにより、最も目的形状に近づく加熱方案を出力する

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高速解析システムを用いた教師データ自動生成
加熱線と変形の関係についてのデータベース構築

40分×10,664解析(解析日数: 4PC×10日)

板厚16mm

要素数: 375,000
ステップ数：数万※理想化陽解法FEMを利用

教師あり学習による高速な変形予測(加熱線：24本)
A
絞り
2.08[mm/sec]B’

B
3.47[mm/sec]

曲げA’

2.08[mm/sec]
絞り

加熱方案

[mm]
+10.0+8.5+7.0+5.5+4.0+2.5+1.0-0.5-2.0-3.5-5.0

熱弾塑性解析 提案手法 従来の簡易手法
8~9時間
約2秒

加熱位置ごとの複雑な変形を再現できる高速な解析手法を開発
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FEMモデル形状実用化に向けた取り組み(解析-実空間の同期)
加熱順序の考慮(計測形状の解析空間への引継ぎ)
Step1.曲げステップ
Step2.絞りステップ※通常は冷間加工

AI加熱方案AI加熱方案

計測形状
(実空間)

解析空間

AI加熱方案

Step3.修正ステップ

形状計測結果を次のステップのFEMモデルに引き継ぐ機能を実装⇒数回の修正加熱で、解析空間と実空間の変形が許容精度で一致した
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大型鋼板の高精度画像計測装置の開発
基準平面①レンズの歪曲収差誤差⇒レンズ歪曲収差補正

ハードウェアによる平行化

設置誤差

右カメラ

左カメラ

画像計測システム

ソフトウェアによる画像補正・最適化①②①レンズの歪曲収差誤差⇒レンズ歪曲収差補正②ステレオカメラの設置誤差 ⇒ ステレオカメラ平行化による補正＆※カメラパラメータを極力減らす

6軸の設置誤差をソフト側で解決②ステレオ画像の平行化①自動レンズ歪曲収差補正

遠Canon RF15-35mm F2.8 L IS USM
倍率100倍で表示

モニタの距離撮影画像撮影された格子の歪み

Canon RF16mm F2.8 STM

画角θ

倍率100倍で表示

近撮影画像

撮影された格子の歪み平行化実施後の平面計測の検証

撮影ステレオ画像

従来：平行化なし

形状XYZ

平面に対する誤差

平行化利用

形状XYZ

平面に対する誤差

本計測システムにより約500mm四方の領域を奥行き±0.5mm精度で測定できた
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AR加熱作業支援システム
主な作業支援機能：

素人が加熱

AI加熱方案

曲げ加熱線10本を加熱後の計測結果が ・曲げ加熱 10本・絞り加熱 28本
解析結果と高い精度で一致（σ=2.8㎜） ・仕上(修正）絞り加熱 7本

Viveトラッカとの組み合わせ（SLAM精度改善）

AR精度表示トラッカ

ﾊﾞｰﾁｬﾙ球

Holo2

トラッカ
トラッカ

AR焼き線指示AR計測結果表示

AI加熱方案通りの加熱作業をサポート
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AR加熱作業支援システム
素人が加熱

AI加熱方案通りの加熱作業をサポート
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小型ロボットの構成と制御系
小型自動加熱ロボット
ベースステーション

ホースケーブルサポート

バルブスタンド
小型加熱ロボット

制御PC① ロボットが、ベースステーションが発するレーザ光を受信して制御PCへ位置情報を送信② 制御PCは目標位置とロボットの位置の差分を0.1秒ピッチでロボットに送信③ ロボット内CPUが、３つの車輪の回転を制御して目標位置に移動④ 着火／消火の誤作動は、火炎センサーで検知して制御PCが異常停止する

主要機器／機能○小型加熱ロボット： 加熱トーチ、パイロットトーチ、イグナイタ、遮熱板、逆止弁、火炎センサ○ロボットCPU： 線状加熱/ウィビング加熱、着火/消火、トーチ昇降、非常停止○バルブスタンド ： 自動着火/消火、流量制御（一定）、逆火防止、非常停止○制御PCソフト ： 着火/消火、冷却水バルブ制御、アラーム表示、非常停止○ホースサポート ： 酸素/LPGホース、電源/LAN/USBケーブル、冷却水ホース
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小型ロボット周辺装置の開発
バルブスタンド

ホース・ケーブルサポート

非熟練者でも扱えるよう安全を最優先しガス装置メーカで設計、製作
ブレーカ

リレー

縮小時

展張時
上部構造架台ACDCｺﾝﾊﾞｰﾀ

PLCユニットバルブスタンド内部の機器構成と制御フローを見直して、実用化対に向けたコストダウンを実施

手先荷重：3Kg
上部重量：8Kg
架台重量：21Kg

小型自動機

ロボットの動きに追従して滑らかに回転・伸縮自走式の小型加熱ロボットと周辺装置を開発
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内容

１．研究開発の背景・狙い
２．開発システム(AI線状加熱システム)・ システム概要
・ 画像計測装置
・ AR作業支援システム(動画)・ 小型ロボット
３．AI線状加熱システムによる曲げ加工試験
・ 小型自動加熱ロボットを用いた実証試験(動画)・ 曲げ加熱実証試験結果
４．報道実績
・ テレビ報道実績
・ 新聞掲載実績
５．おわりに
17小型自動加熱ロボット
ベースステーション（灯台）※4隅に設置③ホース・ケーブルサポート②バルブスタンド

＠JMU 津 技術研究所①小型自動加熱ロボット（ロボットトラッカ）

本加熱58本＋修正加熱16本を自動で行い許容精度内に収まることを確認
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目的形状の分類(参考資料)
椀型形状
曲げ成分

：収縮ひずみ：伸びひずみ伸縮成分

曲げ成分伸縮成分＜鞍&椀&ねじれ＞

ねじれ形状
曲げ成分

鞍型形状

伸縮成分

実船板はすべて違う形状

曲げ成分

伸縮成分

基本形状の組合せ
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曲げ加熱実証試験結果(椀形)
目的形状[mm]+140

事前の解析結果

計測結果+118+962m+74+52+30+8y-14-36x4m[mm]+5

鋼板サイズ: 2m×4m×16mm-58+4+3-80+2+1

AI加熱方案

0-1-2

誤差分布(目的形状- 計測)-3-4-5A

緑: 目的赤: 計測
青: 解析

A’B’

B

Z座標 [mm]

Z座標 [mm]色のついた領域が誤差5mm以下

DE

緑: 目的赤: 計測
青: 解析

D’E’

D

EFAA’

B

B’C’

C

X座標 [mm]

Y座標 [mm]

D’E’F’

計測の結果、実用上十分な精度で目的形状に一致20曲げ加熱実証試験結果(鞍形)目的形状[mm]+140

事前の解析結果

計測結果+118+962m+74+52+30+8y-14-36x-584m
AI加熱方案

鋼板サイズ: 2m×4m×16mm[mm] 誤差分布(目的形状-計測)+5-80+4+3+2+10-1-2-3-4-5A

緑: 目的赤: 計測
青: 解析

A’B’

B

Z座標 [mm]

Z座標 [mm]

赤：表面加熱／緑：裏面加熱DE

緑: 目的赤: 計測
青: 解析

D’E’

色のついた領域が誤差5mm以下

D

E

F

AA’

B

B’
C’

CD’
X座標 [mm]E’F’

Y座標 [mm]

計測の結果、実用上十分な精度で目的形状に一致
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複雑曲面の実証試験
Step3 Step2 Step1
目的形状
曲げ絞り
修正

鞍型+ねじれ形状

鞍型捻れ形状+177[mm+250] +214+144+178+111+142+78+106+45+70+12+34-21-2-54-38-87-74-120-110[mm+210]

複雑曲面

※実施中
※Step2加熱後結果

計測形状

赤：表面加熱／緑：裏面加熱

複雑曲面

造船現場で使われるすべての形状が作成可能か検証中22

内容

１．研究開発の背景・狙い
２．開発システム(AI線状加熱システム)・ システム概要
・ 画像計測装置
・ AR作業支援システム(動画)・ 小型ロボット
３．AI線状加熱システムによる曲げ加工試験
・ 小型自動加熱ロボットを用いた実証試験(動画)・ 曲げ加熱実証試験結果
４．報道実績
・ テレビ報道実績
・ 新聞掲載実績
５．おわりに23

テレビ報道実績
令和元年12月20日 NHK総合 「ニュースほっと関西」、
令和2年1月21日 NHK総合「ニュースおはよう日本」(関西版)にて、「造船の”匠の技”にＡＩが挑む」として取り上げて頂く。
番組内では、
１）500パターンの鉄板の変形シミュレーション結果をAIで活用している様子、
２）大阪府立大（当時）柴原正和准教授の「10年20年を5年3年と短い期間で新しい熟練技能者ができるようにしたい」とのコメント、

３）JMU丹後義彦氏の「ベテランの人がやめられたあとの補充が難しい、短期間で効率よく伝承していく仕組みが課題」とのコメント、等が紹介された。

5新聞掲載実績
令和元年7月24日
大阪府立大プレスリリース

左記プレスリリースを、計５紙にとりあげていただく（令和元年7月24日）

・日本海事新聞 第2面
JMU ＡＩで鋼板曲げ支援「匠の技」をシステム化へ
・日刊産業新聞 第2面
JMU ＡＩ「線状加熱」板曲げシステム開発受託
・鉄鋼新聞 第2面
鋼板曲げ加工にＡＩ活用
ＪＭＵが新システム開発へ・熔接ニュース 第2面
ＪＭＵ／大阪府立大が共同で開発へ
ＡＩ鋼板曲げ作業支援システム（令和元年8月5日）

・日刊工業新聞 第9面
ＡＩで鋼板加工伝承
ＪＭＵ・大阪府大ＮＥＤＯプロ受託
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まとめ加熱条件

変形形状

解析＆実験

順問題

目的形状

AI加熱方案逆問題

本研究でのAI化の要点
解析結果のデータベースを活用して逆問題を高速に解く手法・ツールの開発
実用化の計画
2025年の実用化に向けて新たに４台のロボットで運用性・耐久性の検証を予定
その他:
AI・FEMの開発⇒公立大学、ロボット装置の開発⇒JMU で各強みを生かせた26

END

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