特許ウォッチ

公開番号2024154288
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-30
出願番号2023068040
出願日2023-04-18
発明の名称作業支援装置、作業支援プログラム、および作業支援方法
出願人株式会社ロジカルプロダクト,株式会社ワークス
代理人個人,個人,個人
主分類B24B 53/00 20060101AFI20241023BHJP(研削;研磨)
要約【課題】工作機械の交換時期やメンテナンス時期などのうち、砥石が目詰まり状態や目つぶれ状態などであるため、ドレッシングが必要となる時期を適切に判断することができる作業支援装置などを提供する。
【解決手段】作業支援装置10は、取得された研削機の砥石の音データまたは/および振動データが記憶される記憶手段13と、記憶手段13に記憶された音データと、振動データに含まれる加速度データとを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成する学習手段15と、学習済みモデルを用いて、推定対象の砥石の音データと、振動データに含まれる加速度データとに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定する推定手段16と、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
取得された研削機の砥石の音データまたは／および振動データが記憶される記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記音データまたは／および前記振動データに含まれる加速度データを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成する学習手段と、
前記学習済みモデルを用いて、推定対象の砥石の音データまたは／および振動データに含まれる加速度データに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定する推定手段と、
を有する作業支援装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記記憶手段には、砥石の種類に関するデータまたは／および砥石により研削される加工物の材質に関するデータが記憶され、
前記学習手段は、さらに、前記砥石の種類に関するデータまたは／および前記加工物の材質に関するデータを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成し、
前記推定手段は、さらに、推定対象の砥石の種類に関するデータまたは／および推定対象の砥石により研削される加工物の材質に関するデータに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定する
請求項１に記載の作業支援装置。
【請求項３】
前記研削機の砥石は円板型であり、
前記加速度データは、前記円板型の砥石の垂直方向、水平方向、および水平面において、当該水平方向と垂直に交わる第２水平方向の３軸方向における加速度データである
請求項１に記載の作業支援装置。
【請求項４】
前記記憶手段に記憶された前記音データまたは／および前記加速度データに対して周波数変換を行い、周波数－強度のデータに変換する前処理手段を有し、
前記学習手段は、当該変換されたデータを教師データとして機械学習を行う
請求項３に記載の作業支援装置。
【請求項５】
前記推定手段は、前記学習済みモデルを用いて、さらに、推定対象の砥石がドレッシング中であることを推定する
請求項１～４のいずれか１項に記載の作業支援装置。
【請求項６】
コンピュータを、
取得された研削機の砥石の音データまたは／および振動データが記憶される記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記音データまたは／および前記振動データに含まれる加速度データを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成する学習手段と、
前記学習済みモデルを用いて、推定対象の砥石の音データまたは／および振動データに含まれる加速度データに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定する推定手段と、
を有する作業支援装置として動作させるための作業支援プログラム。
【請求項７】
記憶手段に、取得された研削機の砥石の音データまたは／および振動データを記憶させ、
学習手段により、前記記憶手段に記憶された前記音データまたは／および前記振動データに含まれる加速度データを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成する学習工程と、
推定手段により、前記学習済みモデルを用いて、推定対象の砥石の音データまたは／および振動データに含まれる加速度データに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定する推定工程と、
を含む作業支援方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造業などの研削加工に用いられる研削用砥石（以下、単に「砥石」という）の適切なドレッシング時期を推定することができる作業支援装置などに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
製造業などにおいて、従来から工作機械を常に最適な状態で稼働させたいというニーズがある。工作機械は、摩耗、劣化、故障などが必然的に起こり得るため、定期的に交換したり、メンテナンスしたりすることが必要となる。
例えば、加工物の研削加工に用いられる砥石は、加工物を研削していくうちに、加工物の切り屑が切れ刃間の隙間に詰まったり（目詰まり状態）、砥石の切れ刃の先端が擦り減って平滑に摩耗したり（目つぶれ状態）する。そのため、砥石が目詰まり状態や目つぶれ状態である場合、さらに硬い砥石で研磨して、これらを解消する作業（ドレッシング）が必要となる。
【０００３】
しかし、このような工作機械の交換時期やメンテナンス時期などの判断は、人、特に熟練技能者の技量や五感に依存せざるを得ないのが現状である。このような問題に対して、特許文献１に記載の技術がある。
【０００４】
例えば、特許文献１には、工具のメンテナンス時期を考慮して、加工継続可能な加工条件を自動で設定できることを目的とした加工装置が記載されている。
この加工装置は、振動センサ４１および音センサ４３を備えており、これらは、検知した振動および音をコントローラ５０に出力する（明細書の段落００２１，００２２、図１）。また、この検知された振動および音は、振動に関する振動情報および音に関する振動情報として、コントローラの情報取得部により指標値算出部に出力される（明細書の段落００２９）。
そして、指標値算出部は、この振動情報に基づいて、工具の状態を示す指標値を算出する。指標値によって示される工具の状態は、工具がどのくらい悪化しているかの程度、つまり、指標値によって、工具に対するメンテナンスが必要となるまでの目安であったり、工具の寿命までの目安であったりする（明細書の段落００３０）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特許第７１４８３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、工作機械の交換時期やメンテナンス時期などの判断は、単に自動化できるだけでなく、精度が求められている。具体的には、長年の経験で培われてきた熟練技能者の技量や五感による判断と、同程度のレベルであることが求められている。
【０００７】
よって、本発明は、工作機械の交換時期やメンテナンス時期などのうち、砥石が目詰まり状態や目つぶれ状態などであるため、ドレッシングが必要となる時期を適切に判断することができる作業支援装置など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】
本発明に係る作業支援装置は、取得された研削機の砥石の音データまたは／および振動データが記憶される記憶手段と、記憶手段に記憶された音データと、振動データに含まれる加速度データとを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成する学習手段と、学習済みモデルを用いて、推定対象の砥石の音データと、振動データに含まれる加速度データとに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定する推定手段と、を有する。
【０００９】
これにより、学習手段によって、研削機の砥石の音データまたは／および振動データに含まれる加速度データに関する特徴量の抽出、重み付けがされた学習済みモデルが生成され、推定手段によって、この学習済みモデルを用いて、推定対象の砥石の音データまたは／および振動データに含まれる加速度データに基づいて、当該砥石のドレッシング時期が推定される。
【００１０】
また、記憶手段には、砥石の種類に関するデータまたは／および砥石により研削される加工物の材質に関するデータが記憶され、学習手段は、さらに、砥石の種類に関するデータまたは／および加工物の材質に関するデータを教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成し、推定手段は、さらに、推定対象の砥石の種類に関するデータまたは／および推定対象の砥石により研削される加工物の材質に関するデータに基づいて、当該砥石のドレッシング時期を推定することが好ましい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許