Patent DE-102017105224-B4 (DE)
Title: Vorrichtung zum maschinellen lernen, laserbearbeitungssystem und maschinelles lernverfahren
Inventor: TAKIGAWA HIROSHI
IPC: G06N3/08
Filed: 2017-03-13
Granted: 2022-02-10
Abstract: Vorrichtung (10) für maschinelles Lernen zum Lernen von Laserbearbeitungsbedingungsdaten eines Laserbearbeitungssystems (1), wobei das Laserbearbeitungssystem (1) umfasst:mindestens eine Laservorrichtung (2), die mindestens einen Laseroszillator umfasst,mindestens einen Bearbeitungskopf (3), der einen Laserstrahl von der Laservorrichtung (2) zu einem Werkstück (7) emittiert,mindestens eine Ausgangslicht-Detektionseinheit (4), die ein Maß des von dem Bearbeitungskopf (3) emittierten Laserlichts detektiert,mindestens eine Reflexionslicht-Detektionseinheit (5), die ein reflektiertes Licht detektiert, das von dem Bearbeitungskopf (3) emittiert wird und auf einer Oberfläche oder in der Nähe der Oberfläche des Werkstücks (7) reflektiert wird, um zu der Laservorrichtung (2) über ein optisches System in dem Bearbeitungskopf (3) zurückzukehren,mindestens eine Bearbeitungsergebnis-Beobachtungseinheit (6), die, ohne jeglichen menschlichen Eingriff, von einem Bearbeitungszustand und einem Bearbeitungsergebnis des Werkstücks (7) mindestens eines zumindest während der Laserbearbeitung oder nach der Laserbearbeitung beobachtet, undmindestens eine Antriebsvorrichtung (8), die eine relative Positionsbeziehung zwischen dem Bearbeitungskopf (3) und dem Werkstück (7) ändert,wobei die Vorrichtung zum maschinellen Lernen umfasst:eine Zustandsgrößen-Beobachtungseinheit (11), die eine Zustandsgröße des Laserbearbeitungssystems (1) beobachtet,eine Operationsergebnis-Erfassungseinheit (12), die ein Bearbeitungsergebnis des Laserbearbeitungssystems (1) erfasst,eine Lerneinheit (13), die eine Ausgabe von der Zustandsgrößen-Beobachtungseinheit (11) und eine Ausgabe von der Operationsergebnis-Erfassungseinheit (12) empfängt und die Laserbearbeitungsbedingungsdaten in Verbindung mit der Zustandsgröße des Laserbearbeitungssystems (1) und dem Bearbeitungsergebnis lernt, undeine Entscheidungseinheit (14), die Laserbearbeitungsbedingungsdaten durch Bezugnahme auf die durch die Lerneinheit (13) gelernten Laserbearbeitungsbedingungsdaten ausgibt, wobeiwenn bei einer Bearbeitung des Werkstücks (7) auf der Grundlage von gegebenen Laserbearbeitungsbedingungsdaten ein Maß des durch die Reflexionslicht-Detektionseinheit (5) detektierten reflektierten Lichts einen zweiten vorgegebenen Pegel übersteigt, der niedriger eingestellt ist als ein erster vorgegebener Pegel, der niedriger eingestellt ist als ein Alarmpegel, welcher anzeigt, dass von dem Bearbeitungskopf (3), der Laservorrichtung (2) und einer optischen Laserlichtausbreitungskomponente zwischen dem Bearbeitungskopf (3) und der Laservorrichtung (2) mindestens eines durch das reflektierte Licht beschädigt werden kann,die Lerneinheit (13) Bezug auf die gelernten Laserbearbeitungsbedingungsdaten nimmt um Laserbearbeitungsbedingungsdaten auszugeben, von denen vorhergesagt wird, dass ein Bearbeitungsergebnis nah an einem Bearbeitungsergebnis der gegebenen Laserbearbeitungsbedingungsdaten erzielt wird, ohne dass das Maß des durch die Reflexionslicht-Detektionseinheit (5) detektierten reflektierten Lichts den zweiten vorgegebenen Pegel übersteigt, undwobei die Lerneinheit (13) umfasst:ein Lernmodell zum Lernen von Laserbearbeitungsbedingungsdaten, welche von einem Laserbearbeitungsinhalt zum anderen variieren,eine Fehlerberechnungseinheit (15), die einen Unterschied zwischen einem Laserbearbeitungsergebnis, das eine Bearbeitungsgeschwindigkeit oder eine für eine vorgegebene Bearbeitung aufgewendete Zeit umfasst und von der Operationsergebnis-Erfassungseinheit (12) erfasst wird, und einem im Wesentlichen idealen Bearbeitungsergebnis oder einem Bearbeitungszielergebnis berechnet, das eine Bearbeitungsgeschwindigkeit oder eine für eine vorgegebene Bearbeitung aufgewendete Zeit umfasst und das für jeden Laserbearbeitungsinhalt eingestellt wird, undeine Lernmodell-Aktualisierungseinheit (16), die das Lernmodell gemäß dem Unterschied aktualisiert.