CN112045301A - 激光加工系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种激光加工系统，具备能够检测或监视激光加工过程中的异常的加工头。激光加工系统具备：激光装置，其用于输出激光；以及加工头，其射出从激光装置的激光振荡器射出并在光纤中传播来的激光，以将激光照射至工件来进行激光加工，其中，加工头具备：至少一个波长选择性镜，其反射率、透射率根据波长而不同；以及至少一个摄像设备，在激光加工过程中，使从激光被导入到加工头内的一侧传播来的光由波长选择性镜反射、而入射至摄像设备的摄像面，并检测摄像设备的摄像面上的入射光照度分布，由此监视从激光振荡器到达加工头的激光光学系统的异常。

Description

激光加工系统

技术领域

本发明涉及一种具备能够在激光加工过程中监视在从激光振荡器到达加工头的激光光学系统中产生的异常的加工头的激光加工系统。

背景技术

在近年的激光加工用高输出激光装置中，以扩大可加工的被加工物(工件)的范围(例如厚度、材质等)、使加工速度高速化等为目的，越发推进高输出化。特别是在将激光二极管(laser diode，LD)作为激光装置的激励光源或激光光源的光纤激光器、直接二极管激光器等激光装置中，高输出化的倾向显著。在这些激光装置中，大多是利用传输用光纤将激光传输到距激光振荡器20m～50m的场所，并从与传输用光纤的末端连接的加工头朝向工件照射激光，从而实施切断、焊接等激光加工。另外，也存在在从激光振荡器到加工头之间使用合束器、光纤耦合器、光纤选择器(fiber selector)等光学部件来作为激光光学系统的一部分的情况，其中，合束器将由多个光纤传播的多个激光束结合而结合到一条光纤中，光纤耦合器用于将馈线光纤(feed fiber)与直径不同的传输用光纤结合，光纤选择器将由一条传输用光纤传输来的激光选择性地分支到多个传输用光纤中的任意一条以上的传输用光纤。

在激光装置主体的内部通常具备输出光探测器和反射光探测器，其中，输出光探测器对从激光振荡器输出的激光的光量进行监视，反射光探测器对在光纤中向与输出激光相反的方向传播来的反射光(更一般地说是返回光)、例如来自工件的反射光等的光量进行监视。但是，在激光装置主体内部的输出光探测器中，难以探测出在从设置有输出光探测器的位置到加工头之间的激光光学系统中产生的异常。另外，在激光装置主体内部的反射光探测器中，在从加工头到设置有反射光探测器的地方之间的激光光学系统中会有反射光传播来，因此有可能不能充分地防止从加工头到设置有反射光探测器的地方的激光光学系统中的任一个部分因反射光而受到损伤。另外，难以防止因没有返回到光纤的反射光而产生的包括加工头的激光光学系统的异常。

因而，不只在激光装置主体内部，在与激光光学系统的末端连接的加工头中也具备输出光探测器、反射光探测器。但是，如上所述，激光装置的高输出化在推进，由此即使在加工头中具备输出光探测器、反射光探测器，也无法在激光加工过程中立即探测出在从激光振荡器至加工头的激光光学系统中产生的轻微的异常，在该情况下，可能发生激光光学系统在一瞬间受到必须进行包括更换高价的单元或部件的修理的损伤、损伤大范围扩大的情况。因此，需要如下的技术：在损伤扩大之前，尽量在受到需要修理那样的损伤之前探知异常，并适当地控制激光输出等。

即，以往，在激光加工过程中利用设置于加工头的光探测器来对激光、来自工件等的反射光的光量进行监视，来探知异常。但是，在以往的技术中存在如下情况：在光量显著地发生了变化的时间点，发生激光光学系统的损伤、或者损伤扩大。因而，以往的技术不能充分地防止激光光学系统损伤。

例如，专利文献1公开了一种激光加工头，该激光加工头经由激光传输用的光纤来接受从激光振荡部振荡输出的激光，并朝向被加工物照射所述激光，所述激光加工头具有：头主体，其在与所述被加工物的加工点相向的第一面具有激光射出口，在与所述第一面相反一侧的第二面具有用于安装所述光纤的末端部的光纤连接部；光学透镜，其设置于所述头主体中，以使从所述光纤的末端面出来的所述激光会聚于所述被加工物的加工点；激光测定部，其安装于所述头主体，以测定从所述光纤的末端面出来的所述激光的光强度；以及反射光测定部，其安装于所述头主体，以测定从所述被加工物的加工点反射回所述激光射出口中的光的光强度。在该技术中，使用了使激光波长的光的大部分反射、并使激光波长的光的一部分透过的弯曲镜(bend mirror)，以使激光、反射光入射到激光测定部和反射光测定部。

但是，在专利文献1所公开的加工头中，对于从光纤的末端面出来的激光，只测定激光的光量，当激光的光量不变化到因测定误差、因激光振荡器的温度变化等而产生的漂移量以上时，无法判定为激光异常。因此，即使在从激光振荡器到光纤的末端面为止的任一个中发生了轻微的异常，也有可能无法探测出该异常。另外，在专利文献1中，对于来自被加工物的加工点的反射光，将反射光强度测定值与刚进行光纤射出的激光强度测定值的比例或比率与判定基准值进行比较，在比率比判定基准值大时，判定为加工部无异常，在比率比判定基准值小时，判定为加工部有异常。在防止因反射光引起的包括加工头的激光光学系统中的异常发生的方面，需要高精度地检测返回到加工头的反射光的光量。但是，在专利文献1所公开的加工头的构造中，在激光输出光的光轴相对于被加工物的表面未垂直入射而少许倾斜的情况下、在激光输出光的焦点位置偏离被加工物的表面的情况下等，由反射光测定部检测的反射光的光量相对于返回到加工头的反射光的光量的比例变小，因此有可能不能防止因反射光引起的包括加工头的激光光学系统中的异常发生。

专利文献2公开了一种激光加工监视装置，该激光加工监视装置是将从激光振荡部振荡输出的激光通过激光传输用的光纤传输到激光加工头、并将所述激光从所述激光加工头的激光射出口照射到被加工物的加工点的激光加工的监视装置，该激光加工监视装置具有：第一监视用光纤，其在一端面接受在所述激光加工头内从所述激光传输用光纤的末端面射出的所述激光的一部分，并传输到远距离的第一光电变换部；第一光电变换元件，其接受在所述第一光电变换部内从所述第一监视用光纤的另一端面射出的光，并变换为第一电信号；以及信号处理部，其基于从所述第一光电变换元件输出的所述第一电信号，输出与即将从所述激光加工头被照射至所述被加工物的加工点之前的所述激光的激光功率有关的监视信息，专利文献2还公开了如下一种激光加工监视装置，该激光加工监视装置具有：第二监视用光纤，其在一端面接受从所述被加工物的加工点反射回所述激光加工头的所述激光射出口中的光的全部或一部分，并传输到远距离的第二光电变换部；第二光电变换元件，其接受在所述第二光电变换部内从所述第二监视用光纤的另一端面射出的光，并变换为电信号；以及信号处理部，其基于从所述第二光电变换元件输出的所述第二电信号，来判定所述被加工物的加工点处的激光功率的状态并输出判定结果。但是，专利文献2也具有与专利文献1相同的问题点。

作为公开了利用图像以进行高精度的监视这种想法的例子，例如有专利文献3。专利文献3公开了一种激光加工监视装置，是将从激光振荡部振荡输出的激光通过激光传输用的光纤传输至激光加工头、并将所述激光从所述激光加工头照射至被加工物的加工点的激光加工的监视装置，该激光加工监视装置具有：激光测定部，其具有配置于所述激光加工头内、以测定在所述激光加工头内从所述光纤的末端面出来的所述激光的光强度的受光面；反射光测定部，其具有配置于所述激光加工头内、以测定从所述被加工物的加工点反射回所述激光加工头内的光的光强度的受光面；以及摄像机，其安装于所述激光加工头、以拍摄所述被加工物的加工点附近。但是，该技术只拍摄被加工物的加工点附近。在该技术中，虽然能够在某种程度上获取激光加工是否良好的信息，但是无法期待高精度地探测包括加工头的激光光学系统的异常的效果。

专利文献4公开了一种激光照射装置，该激光照射装置具备：激光振荡器，其使激光振荡；激光照射头，其向被加工部照射从所述激光振荡器振荡出的激光来实施激光加工；以及传输机构，其将从所述激光振荡器振荡出的激光传输至所述激光照射头，在该激光照射装置中，所述激光照射头具备：保护玻璃，其配设于所述照射头的向被加工部射出激光束的射出部；反射机构，其设置于所述照射头内，使所述激光透过、并至少使来自所述被加工部的反射光中的可见光反射；摄像机，其取得由所述反射机构反射的光；以及图像调整用光学系统，其设置于所述反射机构与所述摄像机之间，能够将所述摄像机的焦点位置至少在所述保护玻璃与所述被加工物的位置之间切换。并且，专利文献4还提及了如下一种激光照射装置：所述反射机构由分色镜构成，所述分色镜具备驱动机构，能够设定于使从所述保护玻璃侧入射的可见光反射的位置和使从激光调整单元侧入射的可见光反射的位置，该激光调整单元用于使激光向照射头入射。

但是，在专利文献4中记载了：使从保护玻璃侧入射的可见光反射的位置是在激光加工时等获得激光加工部、保护玻璃的表面的图像信息的位置，使从激光调整单元侧入射的可见光反射的位置是在没有进行激光加工时获得激光照射头内的内部光学系统的图像信息的位置，该激光调整单元用于使激光向照射头入射。并且，在专利文献4中记载了：当设定于后者的位置时，虽然无法进行激光加工，但是能够观看激光调整单元的光学系统的状况以及通过该光学系统能够观看光纤的端部的状况，从而能够确认它们是否存在损伤。即，专利文献4没有提及在激光加工过程中朝向激光入射至照射头的方向获得图像信息。专利文献4只是确认在激光加工后是否产生损伤，完全没有公开在激光加工过程中探测激光入射至照射头的光纤末端附近的轻微的异常、来防止包括激光照射头的激光光学系统的损伤发生的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2007-30032号公报

专利文献2：日本特开2007-38226号公报

专利文献3：日本特开2007-54881号公报

专利文献4：日本特开2013-99783号公报

发明内容

发明要解决的问题

如上所述，关于以往的激光加工头、具备激光加工头的激光加工的监视装置，即使在激光加工过程中对于工件的加工面监视图像，也只是对于激光输出光和来自工件的反射光监视光量。因此，关于激光输出光，当激光输出光的光量不变化到测定误差、因激光振荡器或激光光学系统的温度变化而产生的漂移量以上时，无法判定为产生了异常，因此无法检测从激光振荡器到加工头为止的激光光学系统中的轻微的异常。因而，无法充分地防止受到需要更换激光光学系统的一部分的程度的损伤、或者该损伤大范围地扩大。另外，关于反射光，在从加工头朝向工件的加工面照射的激光的光轴不垂直于工件的加工面的情况下、在朝向工件的加工面照射的激光所聚焦的焦点与工件的加工面不一致的情况下、在朝向工件的加工面照射的激光的光轴不垂直于工件的加工面且激光所聚焦的焦点与工件的加工面不一致的情况下等，从返回到加工头的反射光的光量与由反射光检测器检测出的反射光的光量的比例关系偏离。因此，存在如下问题：即使有过多的反射光返回，也无法充分地检测其状态，或者即使在反射光检测器的受光面以外的场所产生反射光的照度高的场所，也无法探测其状态。

因而，本发明要解决的课题在于提供如下一种激光加工系统：关于激光输出光，能够高灵敏度且高速地探测轻微到激光输出光的光量几乎不变的程度的激光光学系统等中的异常，从而能够在激光光学系统等受到损伤之前，至少在激光光学系统等损伤扩展之前，适当地控制激光输出光等，并且提供如下一种激光加工系统：关于反射光，在从加工头朝向工件的加工面照射的激光的光轴不垂直于工件的加工面的情况下、在朝向工件的加工面照射的激光所聚焦的焦点与工件的加工面不一致的情况下等，在加工头主体容器的内壁等产生了来自工件的反射光的照度高的场所时，也能够高灵敏度且高速地探测其状态，从而能够在反射光的照度高的场所受到损伤之前，适当地控制激光输出光等。为了检测这样的激光光学系统的异常，对于激光输出光而言，期望在位于激光光学系统的末端的加工头中检测异常，对于反射光而言，期望在位于向激光光学系统进入的入口的加工头中检测异常。因此，更具体地说，本发明的目的在于提供一种具备在激光加工过程中能够检测或监视上述那样的异常的加工头的激光加工系统。

用于解决问题的方案

本公开的激光加工系统具备：激光装置，其用于输出激光；以及加工头，其射出从所述激光装置的激光振荡器射出并在光纤中传播来的激光，以将激光照射至工件来进行激光加工，其中，所述加工头具备：至少一个波长选择性镜，其反射率、透射率根据波长而不同；以及至少一个摄像设备，在激光加工过程中，使从激光被导入到所述加工头内的一侧传播来的光由所述波长选择性镜反射、而入射至所述摄像设备的摄像面，并检测所述摄像设备的摄像面上的入射光照度分布，由此监视从所述激光振荡器到达所述加工头的激光光学系统的异常。

根据上述的结构，激光加工系统在激光加工过程中不仅能够将从激光被导入到加工头内的一侧传播来的光中包含的信息作为整体的光量来获取，还能够作为二维的入射光照度分布来获取。因此，激光加工系统能够针对加工头的状态、激光的入射状态获取更多的信息，从而能够针对从激光振荡器到达加工头的激光光学系统进行更准确的异常监视。

另外，在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，至少一个所述摄像设备是具备至少对激光波长的光具有感光度的像素的第一摄像设备，从与所述加工头连接的所述光纤的末端面射出的激光入射至所述第一摄像设备的摄像面的多个像素，通过所述第一摄像设备来检测从所述光纤的末端面射出的激光在所述第一摄像设备的摄像面上的入射光照度分布，由此监视从所述激光振荡器到达所述加工头的激光光学系统的异常。

根据上述的结构，激光加工系统能够通过由对激光波长的光具有感光度的各像素检测出的光量的合计来监视激光输出。不仅如此，激光加工系统在设为以焦点未对准的状态将激光照射到摄像面的情况下，通过检测其照度分布，能够在输出光的光量因激光光学系统的异常而降低了的情况下，立即检测出异常。因此，能够防止光学系统的损伤的发生或扩大。并且，激光加工系统还能够在激光光学系统受到损伤之前检测出因光纤连接器部中的光纤的偏心、光纤的过度弯曲、在光纤的中途存在光纤耦合器或光纤选择器的情况下的光轴偏移等而引起的光量不怎么变化的轻微的激光光学系统的异常。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，至少一个所述摄像设备是具备对除激光波长以外的至少一个以上的波长的光具有感光度的像素的第二摄像设备，通过所述第二摄像设备能够至少拍摄加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像。

根据上述的结构，激光加工系统能够在激光加工过程中拍摄加工头主体容器的激光导入侧内壁等的图像、特别是红外图像。由此，激光加工系统能够高速且高灵敏度地检测出因在激光加工过程中没有返回到光纤的末端面(光纤的激光射出端面)的反射光而引起的加工头主体容器的激光导入侧内壁等的温度上升，其中，反射光没有返回到光纤的末端面是如下原因引起的：从加工头朝向工件的加工面照射的激光的光轴与工件的加工面不垂直；朝向工件的加工面照射的激光所聚焦的焦点与工件的加工面不一致。因此，能够防止因温度上升而发生的加工头损伤。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述摄像设备是具备至少对激光波长的光及除激光波长以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素的第一彩色摄像设备，通过所述第一彩色摄像设备的对除激光波长以外的一个以上的波长的光具有高感光度的像素，至少拍摄加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像，通过所述第一彩色摄像设备的对激光波长的光具有高感光度的像素，检测从与所述加工头连接的所述光纤的末端面射出并入射到所述第一彩色摄像设备的对激光波长的光具有高感光度的多个像素的激光在所述第一彩色摄像设备的摄像面上的入射光照度分布。

根据上述的结构，激光加工系统能够通过一个摄像设备来检测激光输出的光量、摄像面上的入射光照度分布，从而始终监视激光光学系统的异常，并且能够高速且高灵敏度地检测由在激光加工过程中没有返回到光纤的末端面(光纤的激光射出端面)的反射光引起的加工头主体容器的激光导入侧内壁等的温度上升。由此，摄像设备的数量减少，从而能够简化用于摄像的光学系统，因此能够使加工头轻量化、小型化。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述加工头还具备光传感器，该光传感器对由所述波长选择性镜反射的、至少来自所述工件的反射光进行检测。

根据上述的结构，激光加工系统使来自工件的反射光由分色镜等波长选择性镜中的与对从激光被导入到加工头内的一侧过来的光进行反射的面相反一侧的面反射、而入射至光传感器，由此还能够同时监视来自工件的反射光的光量。其结果，激光加工系统在激光加工系统的大致最接近反射光入口的位置检测激光加工过程中的反射光的光量，从而能够控制激光输出。因此，能够有效地防止因反射光引起的激光加工系统损伤。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述加工头还具备第三摄像设备，使来自所述工件的加工面的光由述波长选择性镜反射，从而该第三摄像设备获取所述工件的加工面的图像。

根据上述的结构，激光加工系统使来自工件的加工面的光由波长选择性镜中的与对从激光被导入到加工头内的一侧过来的光进行反射的面相反一侧的面反射、而入射至第三摄像设备，由此还能够同时获取工件的加工面的图像。因此，还能够监视工件在激光加工过程中的状态是否良好。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述加工头还具备第二彩色摄像设备，该第二彩色摄像设备具备至少对激光波长的光及除激光波长以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素，通过所述第二彩色摄像设备的对激光波长的光具有高的感光度的像素，检测由所述波长选择性镜反射而入射至所述第二彩色摄像设备的、至少来自所述工件的激光的反射光，来监视反射光的光量，通过所述第二彩色摄像设备的对除激光波长以外的波长的光具有高感光度的像素，检测由所述波长选择性镜反射而入射至所述第二彩色摄像设备的、来自所述工件的加工面的波长与激光的波长不同的光，来获取所述工件的加工面的图像。

根据上述的结构，激光加工系统使来自工件的加工面的光由波长选择性镜中的与对从激光被导入到加工头内的一侧过来的光进行反射的面相反一侧的面反射、而入射至第二彩色摄像设备，由此能够在检测(或监视)来自工件的反射光的光量的同时，还能够获取工件的加工面的图像，其中，来自工件的加工面的光包含来自工件的反射光。因此，能够一边监视反射光的光量，一边监视工件在激光加工过程中的状态是否良好。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述激光加工系统还具备计算电路，该计算电路根据从激光射出刚刚停止后起由所述第二彩色摄像设备检测的至少两个以上的波长的光各自的光量的时间序列数据，来计算所述加工头的保护窗在所述激光射出即将停止前的温度。

根据上述的结构，第二彩色摄像设备的焦点对准工件的加工面，因此保护窗以焦点未对准的状态被拍摄。但是，能够检测来自保护窗的基于辐射的光量。因此，能够根据时间序列数据容易地计算出保护窗在激光射出即将停止前的温度，该时间序列数据表现从激光射出刚刚停止后起的、基于辐射的两个以上的波长的光各自的光量的衰减。因此，根据该温度的上升，能够估计保护窗的对激光的吸收率因污染等而上升，从而能够获知保护窗的维护时期。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述摄像设备是具备对除激光波长以外的至少一个以上的波长的光具有敏感度的像素的第四摄像设备，所述加工头还具备能够使反射率变化的反射率可变设备，通过所述第四摄像设备，至少获取加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像和所述工件的加工面的图像。

如上述的结构那样，激光加工系统具备能够使反射率变化的反射率可变设备，由此能够通过一个摄像设备来在激光加工过程中拍摄加工头主体容器的激光导入侧内壁等的图像(红外线图像)，从而能够高速且高灵敏度地检测因在激光加工过程中没有返回到光纤的激光射出端面的反射光引起的加工头主体容器的激光导入侧内壁等的温度上升。而且，激光加工系统还获取工件的加工面的图像，从而能够监视工件在激光加工过程中的状态是否良好。由此，摄像设备的数量减少，从而能够简化用于摄像的光学系统，因此能够使加工头轻量化、小型化。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述摄像设备是具备至少对激光波长的光及除激光波长以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素的第三彩色摄像设备，所述加工头还具备能够使反射率变化的反射率可变设备，通过所述第三彩色摄像设备来检测激光输出的光量和摄像面上的入射光照度分布，并至少拍摄所述加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像，并且检测来自所述工件的反射光的光量，从而获取所述工件的加工面的图像。

如上述的结构那样，激光加工系统具备能够使反射率变化的反射率可变设备，由此能够通过一个彩色摄像设备来检测激光输出的光量、摄像面上的入射光照度分布，并能够高速且高灵敏度地检测因在激光加工过程中没有返回到光纤的激光射出端面的反射光引起的加工头主体容器的激光导入侧内壁等的温度上升。而且，激光加工系统在检测来自工件的反射光的光量的同时，还能够获取工件的加工面的图像。由此，彩色摄像设备的数量减少，从而能够简化用于摄像的光学系统，因此能够使加工头轻量化、小型化。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述反射率可变设备是数字微镜设备、液晶面板、调光镜设备以及带光闸的反射镜中的任一个。

如上述的结构那样，激光加工系统通过数字微镜设备、液晶面板等来实现反射率可变设备，由此能够特别使加工头小型化、轻量化。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述激光加工系统与机器学习装置以能够通信的方式连接，所述机器学习装置至少获取针对激光振荡器的光输出指令数据和所述入射光照度分布的数据来作为输入数据，获取与从所述激光振荡器到所述加工头为止的激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值来作为标签，将所述输入数据与所述标签的组作为教师数据，通过监督学习，对输入数据与标签之间的关系进行学习来构建学习模型，使用所述学习模型，针对至少包含光输出指令数据和入射光照度分布的数据的新的输入数据，输出关于从所述激光振荡器到所述激光加工头为止的所述激光光学系统有无异常的预测结果来作为预测值，在输出了预测所述激光光学系统异常的预测结果的情况下，停止或减少来自激光装置的激光输出。

根据上述的结构，激光加工系统即使对于在激光射出过程中检测出的激光输出光的入射光照度分布的少许的变化，也能够检测出激光光学系统中的异常发生。由此，能够通过对激光输出的控制等，来防止激光光学系统损伤、或防止激光光学系统的损伤扩大。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述激光加工系统与机器学习装置以能够通信的方式连接，所述机器学习装置至少获取所述工件的加工面的图像数据和激光加工条件数据的时间序列数据来作为输入数据，获取输入数据所对应的与激光加工结果是否良好有关的评价值的时间序列数据来作为标签，将所述输入数据与所述标签的组作为教师数据，通过监督学习，对输入数据与标签之间的关系进行学习来构建学习模型，使用所述学习模型，针对至少包含工件的加工面的图像数据和激光加工条件数据的新的输入数据，输出关于激光加工结果是否良好及与激光加工条件的变化相伴的激光加工结果的变化的预测结果来作为预测值，在输出了预测不良的激光加工结果的预测结果的情况下，基于所述预测结果来修正激光加工条件。

根据上述的结构，激光加工系统能够针对在某个激光加工条件下进行激光加工过程中检测出的工件的加工面的图像数据，预测激光加工结果，并根据需要修正为适于获得良好的激光加工结果的激光加工条件。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，所述机器学习装置与多个激光装置经由通信网络以能够进行通信的方式连接，利用从所述多个激光装置获取到的所述输入数据与所述标签的组，来进行监督学习。

激光装置即使仅由激光振荡器、输送光纤、加工头等与激光光学系统类似的要素构成，也包括了很多的要素，当结构不同时学习结果也不同。因此，仅通过来自少量的激光装置的输入数据与标签的组的样本，难以早期获得足够的学习结果。但是，如上述的结构那样，激光加工系统通过利用从多个激光装置输出的信息来进行学习，能够加快学习的进展速度，提高学习精度。

在本公开的激光加工系统的其它方式中，也可以为，至少一台所述激光装置具备记录所述学习模型的学习结果记录部，将由所述机器学习装置构建的所述学习模型记录到所述学习结果记录部，使用所述学习结果记录部中记录的所述学习模型，针对输入到所述学习结果记录部的数据来输出预测值。

根据上述的结构，激光加工系统即使将激光装置与通信网络切断，也能够利用学习结果，因此能够没有通信所致的时间延迟地更高速地进行异常检测等。另外，不需要事先占用机器学习装置，从而能够降低应用成本。

发明的效果

根据本公开的激光加工系统，能够高灵敏度且高速地检测从激光振荡器到达加工头的激光光学系统中的轻微的异常，从而防止激光光学系统的损伤或损伤的扩大，并且还能够防止因反射光引起的加工头的升温所致的损伤，同时能够监视工件的加工面的图像，对激光加工条件进行修正以获得良好的激光加工结果。

附图说明

图1是示出第一实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。

图2是第一实施方式所涉及的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

图3是第二实施方式所涉及的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

图4是第三实施方式所涉及的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

图5是第四实施方式所涉及的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

图6是第五实施方式所涉及的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

图7是第六实施方式所涉及的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

图8是示出第七实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。

图9A是例示在第七实施方式所涉及的激光加工系统中通过机器学习进行学习的过程的流程图。

图9B是例示在第七实施方式所涉及的激光加工系统中通过机器学习进行学习的过程的流程图。

图10A是例示在第八实施方式所涉及的激光加工系统中通过机器学习进行学习的过程的流程图。

图10B是例示在第八实施方式所涉及的激光加工系统中通过机器学习进行学习的过程的流程图。

图11是示出第九实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。

图12是示出第十实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。

附图标记说明

1、1A、1B、1C：激光加工系统；12：激光；13：第一摄像设备；131、141、151、161、171：固体摄像元件；132、142、152、162、172：摄像面；14：第二摄像设备；15：第一彩色摄像设备；16：第三摄像设备；16a：第二彩色摄像设备；17：第四摄像设备；17a：第三彩色摄像设备；18：反射率可变设备；2：加工头；21：准直透镜；22：聚焦透镜；23：保护窗；24、24A～24E：波长选择性镜；25：石英块；26：分色镜；3、3A：激光装置；31：激光振荡器；32：激光电源；33：控制电路；34：激光光学部件；35：图像处理电路；36：图像判定电路；37：学习结果记录部；38：状态观测电路；4：光纤；41：光纤的末端面；5：工件；6：机器学习装置；61：状态观测部；62：标签获取部；63：学习部；64：学习模型；65：带标签的数据记录部；7：通信网络。

具体实施方式

下面，参照附图来说明激光加工系统的实施方式。在各附图中，对相同的构件标注相同的参照标记。另外，在不同的附图中被标注相同的参照标记的要素意味着是具有相同功能的构成要素。此外，为了使这些附图易于观看，适当地变更了比例尺。另外，附图所示的方式是本公开的一个例子，本公开的激光加工系统并不限定于图示的方式。

<第一实施方式>

图1是示出第一实施方式所涉及的激光加工系统的概念性的结构的框图。图2是图1的激光加工系统所具备的加工头的截面示意图。

在激光加工系统1中，除了包括加工头2以外，还包括激光装置3、用于将从激光装置3输出的激光12传播到加工头2的光纤4、改变加工头2与作为激光加工的被加工对象物的工件5之间的相对位置的驱动机构(未图示)等。另外，在激光装置3中，除了包括激光振荡器31、激光电源32、控制电路33、驱动电路(未图示)、激光光学部件34等一般的激光装置3所包括的结构部件以外，在本实施方式中，还包括图像处理电路35、图像判定电路36。在图1中，粗实线的箭头模拟性地表示信号线等及其信号的方向。

激光振荡器31接受从控制电路33输出的光输出指令而输出激光12。此外，在本说明书中，控制电路33向激光振荡器31输出光输出指令的表达是省略了向激光电源32输出电力输出指令以向激光振荡器31供给驱动电力这样的含义来表达的。

从激光振荡器31输出的激光12根据需要经由用于使激光在芯直径不同的光纤间传播的光纤耦合器、用于将多个激光束结合而结合为一条激光束的合束器、用于将从一条光纤传播来的激光分支到多个光纤的光纤选择器等激光光学部件34，通过光纤4被引导至激光装置3的外部。在光纤4中传播来的激光12从加工头2被照射至工件5的加工面51，由此进行激光加工。此外，在本说明书中，将从激光振荡器31到达加工头2为止的、激光12传播的部分称为激光光学系统。

控制电路33包括执行与激光装置3的各种控制有关的运算处理的CPU等运算电路、记录有激光装置3的各种控制所需要的程序、数据等的存储器电路、对激光电源32、驱动机构进行驱动的驱动电路、用于与图像处理电路35、图像判定电路36等激光装置3的各部进行通信的通信电路等。控制电路33也可以由FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)构成。

如图2所示，光纤4与加工头2的一个端部连接。与加工头2连接的光纤4的末端面41连接于配置在加工头2内的一个端部的石英块25。在图2中，加工头2内的附加有箭头的实线示意性地表示从光纤4的末端面41射出并被导入到加工头主体容器200内的激光12的光线束。另外，箭头示意性地表示光的行进方向。如图2所示，从光纤4的末端面41射出并被导入到加工头主体容器200内的激光12经由使激光12准直的准直透镜21、使激光12聚焦于工件5的加工面51的聚焦透镜22、为了保持加工头2的内部的洁净度而设置的保护窗23，从配置于加工头2的另一个端部的激光射出端201被照射至工件5的加工面51。

如图2所示，在本实施方式的加工头2的内部，在准直透镜21与聚焦透镜22之间配置有反射率、透射率根据波长而不同的波长选择性镜24。该波长选择性镜24使激光12的波长的光的至少99％透过，仅使极少的一部分反射，在本实施方式中，没有指定该波长选择性镜24对波长与激光12的波长不同的光的反射率、透射率。另外，该波长选择性镜24同准直透镜21与聚焦透镜22之间的激光12的光线束以大致45°交叉，以使通过准直透镜21进行了准直的激光12的方向弯折90°。

加工头2具备第一摄像设备13，该第一摄像设备13具有用于激光121入射的摄像面132，该激光121是通过准直透镜21进行了准直的激光12中的、由波长选择性镜24反射了的激光(激光12的一部分)。第一摄像设备13由CCD图像传感器、CMOS图像传感器那样的固体摄像元件131构成。在摄像面132二维地排列有对激光12的波长的光具有感光度的像素。在第一摄像设备13的摄像面132的近前配置有使由波长选择性镜24反射的激光121会聚于摄像面132的聚光透镜133。通过第一摄像设备13的摄像面132拍摄得到的图像数据被输出到激光装置3的图像处理电路35。

此外，二维地排列有对光具有感光度的像素的摄像面132是指固体摄像元件131中的排列有受光部(光电二极管)的面。

从光纤4的末端面41射出并被导入到加工头2内的激光12中的大部分激光透过波长选择性镜24和保护窗23，被照射为会聚于工件5的加工面51，从而进行激光加工。另一方面，从光纤4的末端面41射出并由波长选择性镜24反射了的微量的激光121穿过聚光透镜133而入射至第一摄像设备13的摄像面132。该聚光透镜133构成为使由波长选择性镜24反射了的激光121以不聚焦于摄像面132的一点而在摄像面132上扩展的状态照射至摄像面132。在图2中，用虚线表示为由波长选择性镜24反射了的激光121的光线束的延长线的线示意性地表示激光121的光线束的焦点位置。如该虚线所示，聚光透镜133使激光121聚焦于穿过了摄像面132的位置。因此，第一摄像设备13对摄像面132上的二维的入射光照度分布的图像数据进行检测。当从第一摄像设备13来看时，是焦点没有对准光纤4的末端面41的状态，因此通过接受到来自第一摄像设备13的输出的图像处理电路35，通常能够获得呈同心圆且在半径方向上照度不同的图像来作为摄像面132上的入射光照度分布。

图像判定电路36预先存储有在激光加工系统1正常时由第一摄像设备13获取到的基准图像(正常时的入射光照度分布的图像)。图像判定电路36将该基准图像与从图像处理电路35输出的入射光照度分布的图像进行比较，来判断两个图像的偏移是否大于规定范围。图像判定电路36例如当通过入射光照度分布的峰的位置移动了规定范围以上而判断为两个图像的偏移大于规定范围时，判定为在从激光振荡器31到达加工头2为止的激光光学系统中发生了异常，并将其判定结果输出到控制电路33。控制电路33从图像判定电路36接受发生了异常这样的判定结果，并对激光振荡器31指示例如激光振荡停止。

另外，图像判定电路36构成为，将对由第一摄像设备13的摄像面132上的各像素检测出的照射光的光量进行合计而得到的值、与控制电路33对激光振荡器31输出的光输出指令值或者根据输出光探测器(未图示)的检测值换算得到的光输出值进行比较，在两者之差超过规定值的情况下，也判定为激光光学系统发生了异常，并将其判定结果输出到控制电路33，其中，所述输出光探测器设置于激光振荡器31内或激光光学系统的中途，用于探测激光输出。控制电路33在该情况下也对激光振荡器31指示例如激光振荡停止。

图像处理电路35、图像判定电路36与控制电路33同样，也包括执行与图像处理、图像判定有关的运算处理的CPU等运算电路、记录有在执行运算处理时所需的程序、数据等的存储器电路、用于与控制电路33、摄像设备等各部通信的通信电路等。但是，在图1中，将各电路按功能划分为功能块进行记载，但是不需要在物理上是分离的。例如，控制电路33也可以构成为具有图像处理电路35、图像判定电路36的功能。

通过上述的本实施方式的激光加工系统1的结构和动作，不仅能够在激光加工过程中输出光因激光光学系统的异常而降低了的情况下，能够立即检测出异常，从而防止光学系统的损伤的发生或扩大，还能够在激光光学系统受到损伤之前检测出因光纤连接器部中的光纤4的偏心、光纤4的过度弯曲、在光纤4的中途存在光纤耦合器或光纤选择器的情况下的光轴偏移等而引起的、光量不怎么变化的轻微的激光光学系统的异常，从而防止损伤。

<第二实施方式>

图3是第二实施方式所涉及的激光加工系统中包括的加工头的截面示意图。

本实施方式的加工头2也在准直透镜21与聚焦透镜22之间具有与第一实施方式的波长选择性镜24同样地配置的波长选择性镜24A。期望的是，本实施方式的波长选择性镜24A是表现出如下的光学特性的镜：使激光波长的光的至少99％透过，仅使极少的一部分反射，对波长与激光的波长不同且后述的第二摄像设备14具有感光度的可见光或近红外线区域的光的反射率高，例如反射率为50％以上等。

在图3中，加工头2内的附加有箭头的实线与图2同样，示意性地表示从光纤4的末端面41射出并被导入到加工头主体容器200内的激光12的光线束。另外，箭头示意性地表示光的行进方向。从光纤4的末端面41射出的激光12中的大部分激光透过波长选择性镜24A和保护窗23，被照射为会聚于工件5的加工面51，从而进行激光加工。另外，在图3中，加工头2内的附加有箭头的单点划线示意性地表示被照射至工件5的激光12被工件5的加工面51反射、而返回到加工头2的反射光122的光线束。

图3示出加工头2内的准直透镜21及聚焦透镜22的光轴与工件5的加工面51不垂直、并且从加工头2射出的激光12的焦点与工件5的加工面51不一致的情况。在这样的情况下，有时反射光122返回不到光纤4的末端面41。此时，反射光122在加工头主体容器200中会聚于位于与激光射出端201相反一侧的激光导入侧内壁202等，从而使该部分的温度上升，有可能使加工头2因烧坏等而损伤。

在反射光122返回到光纤4的末端面41的情况下，能够由设置在激光振荡器31内或激光光学系统的中途以检测反射光(返回光)的反射光探测器(未图示)来检测。在由这些反射光探测器检测到超过规定基准的反射光的情况下，能够减少激光输出、或使激光输出停止，以防止激光振荡器31、激光光学系统损伤。但是，如上所述，在反射光122没有返回到光纤4的末端面41的情况下，难以正确地检测反射光122的增加。另外，能够在加工头2中设置热敏电阻等温度传感器，来检测加工头2的异常的温度上升，但是到设置有温度传感器的部分整体的温度上升为止耗费时间，而且温度传感器的响应速度也不快。因此，有可能在由温度传感器探测出异常之前加工头2受到损伤。

为了消除这样的问题，本实施方式的加工头2在加工头主体容器200的内部具有第二摄像设备14。第二摄像设备14与第一摄像设备13同样，由CCD图像传感器、CMOS图像传感器那样的固体摄像元件141构成，具有二维地排列有对光具有感光度的像素的摄像面142。在摄像面142上二维地排列的像素是对除激光12的波长以外的光且波长选择性镜24A对其表现出高反射率的至少一个以上的波长的可见光或近红外光具有感光度的像素。

在图3中，附加有箭头的虚线示意性地表示因反射光122会聚于激光导入侧内壁202等时的温度上升而产生的来自激光导入侧内壁202等的辐射光123的光线束。如图3所示，辐射光123由波长选择性镜24A反射而入射至第二摄像设备14的摄像面142。在第二摄像设备14的摄像面142的近前配置有使由波长选择性镜24A反射的辐射光123会聚于摄像面142的聚光透镜143。该聚光透镜143使从一点辐射出的辐射光123聚焦于第二摄像设备14的摄像面142的一点。由此，第二摄像设备14构成为能够拍摄由波长选择性镜24A反射了的辐射光123的图像。该辐射光123的图像包含反射光122会聚的部位的温度信息。由第二摄像设备14拍摄到的图像数据被输出到激光装置3的图像处理电路35。

在本实施方式的激光加工系统1中，在激光加工过程中也通过第二摄像设备14和图像处理电路35来始终获取来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123的图像。在激光加工过程中，当因反射光122导致激光导入侧内壁202等的温度上升时，来自温度上升部分的辐射光123增加。图像处理电路35将辐射光123的图像变换为温度分布数据。图像判定电路36将从图像处理电路35输出的基于辐射光123得到的温度分布数据与预先存储的基准温度(比加工头2有可能受到损伤的警报温度低的规定温度)进行比较，判断基于辐射光123得到的温度分布数据的最大温度是否变为比基准温度高的温度。图像判定电路36在判断为基于辐射光123得到的温度分布数据的最大温度变为比基准温度高的温度时，判定为在从激光振荡器31到达加工头2为止的激光光学系统中发生了异常，并将其判定结果输出到控制电路33。控制电路33从图像判定电路36接受发生了异常的判定结果，并对激光振荡器31指示例如激光振荡停止。

因而，根据本实施方式的激光加工系统1，能够高速度地探测出反射光122会聚的部位的温度上升从而判定异常，输出使激光输出停止或减少激光输出的光输出指令，由此能够防止加工头2损伤。另外，存在如下情况：在保护窗23发生污染而使激光12反射的情况下，来自保护窗23的反射光也返不回到光纤4的末端面41而会聚于激光导入侧内壁202等，从而使温度上升，由此使加工头2损伤，但是在本实施方式的激光加工系统1中，也能够防止因这样的反射光引起的加工头2的损伤。

此外，也可以在第二摄像设备14的前方设置用于切断激光波长的光的滤波器(未图示)，以进一步降低激光对第二摄像设备14的影响。

<第三实施方式>

图4是第三实施方式所涉及的激光加工系统中包括的加工头的截面示意图。

在本实施方式的激光加工系统1中，在加工头2内的准直透镜21与聚焦透镜22之间具有与第一实施方式的波长选择性镜24同样配置的波长选择性镜24B。期望的是，与第二实施方式的情况同样，波长选择性镜24B是表现出如下的光学特性的镜：使激光12的波长的光的至少99％透过，仅使极少的一部分反射，对波长与激光12的波长不同且第二摄像设备14具有感光度的可见光或近红外线区域的光的反射率高，例如反射率为50％以上等。

本实施方式的加工头2具备第一实施方式的加工头2所具备的第一摄像设备13和第二实施方式的加工头2所具备的第二摄像设备14这双方。

在图4中，加工头2内的附加有箭头的细实线与第一实施方式同样，示意性地表示从光纤4的末端面41射出的激光12以及该激光12的一部分由波长选择性镜24B反射了的激光121的光线束。另外，附加有箭头的虚线与第二实施方式同样，示意性地表示来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123的光线束。为了避免图复杂，在图4中省略了由工件5的表面反射而返回到加工头的反射光(图3所示的反射光122)的光线束。

与第二实施方式的第二摄像设备14同样，第二摄像设备14朝向波长选择性镜24B的方向配置摄像面142。在向第二摄像设备14的摄像面142聚光的聚光透镜143与波长选择性镜24B之间配置有仅使激光12的波长域的光反射、使其它波长域的光透过的分色镜26。分色镜26与由波长选择性镜24B反射而朝向第二摄像设备14的摄像面142的激光121的光线束以大致45°交叉。第一摄像设备13被配置为使由波长选择性镜24B反射并进一步由分色镜26反射的激光121入射至摄像面132。

由此，从光纤4的末端面41射出并由波长选择性镜24B反射的微量的激光121进一步由分色镜26反射而入射至第一摄像设备13的摄像面132。与第一实施方式同样，第一摄像设备13的聚光透镜133构成为使激光121以不聚焦于摄像面132的一点而在摄像面132上扩展的状态被照射。另一方面，与第二实施方式同样，来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123由波长选择性镜24B反射并透过分色镜26，而照射至第二摄像设备14的摄像面142。与第一实施方式及第二实施方式同样，通过第一摄像设备13及第二摄像设备14分别拍摄得到的图像数据被输出到激光装置3的图像处理电路35，由图像判定电路36分别判定有无异常。

因而，根据本实施方式的激光加工系统1，能够获得第一实施方式及第二实施方式这双方的效果。即，不仅能够在激光加工过程中输出光因激光光学系统的异常而降低了的情况下，能够立即检测出异常，从而防止光学系统的损伤的发生或扩大，还能够在激光光学系统受到损伤之前检测出因光纤连接器部中的光纤4的偏心、光纤4的过度弯曲、在光纤4的中途存在光纤耦合器或光纤选择器的情况下的光轴偏移等引起的、光量不怎么变化的轻微的激光光学系统的异常，从而防止损伤。除此以外，还能够探测在激光加工过程中因反射光导致加工头主体容器200的激光导入侧内壁202的温度上升而引起辐射光123增加的异常，从而防止加工头2损伤。

<第四实施方式>

图5是第四实施方式所涉及的激光加工系统中包括的加工头的截面示意图。

在本实施方式的激光加工系统1中，在设置于加工头2内的准直透镜21与聚焦透镜22之间配置有波长选择性镜24C。期望的是，与第二实施方式的情况同样，波长选择性镜24C是表现出如下的光学特性的镜：使激光12的波长的光的至少99％透过，使极少的一部分反射，对波长与激光12的波长不同的光、例如后述的第一波长的光、第二波长的光的反射率高，例如反射率为50％以上等。

在图5中，与图4同样，加工头2内的附加有箭头的实线也示意性地表示从光纤4的末端面41射出的激光12以及该激光12的一部分由波长选择性镜24C反射了的激光121的光线束。另外，附加有箭头的虚线示意性地表示来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123的光线束。为了避免图复杂，在图5中省略了激光12由工件5的表面反射而返回到加工头的反射光(图3中示出的反射光122)的光线束。

本实施方式的加工头2具备一个第一彩色摄像设备15，来代替第三实施方式的第一摄像设备13和第二摄像设备14这两个摄像设备。在此，“彩色摄像设备”是指将CCD图像传感器、CMOS图像传感器那样的固体摄像元件151与聚光透镜153组合而成的摄像设备，该固体摄像元件151具有二维地排列有对波长不同的光具有不同的感光度的像素的组的摄像面152。彩色摄像设备通过在固体摄像元件151的受光部(光电二极管)的表面形成将折射率不同的电介质的薄膜组合而成的多层膜，来对感光度赋予波长依赖性。

本实施方式的加工头2所具备的第一彩色摄像设备15具备摄像面152，该摄像面152具有对激光12的波长的光具有感光度的像素以及对波长与激光12的波长不同的可见光或近红外线区域的光具有感光度的像素。在本实施方式中，作为优选例，设为激光12的波长为约1.1μm，对波长与该激光12的波长不同的可见光或近红外线区域的光具有感光度的像素，能够具备对作为第一波长的光的波长2.5μm及其附近的波长的近红外线区域的光具有最高感光度的像素、以及对作为第二波长的光的波长1.8μm及其附近的波长的近红外线区域的光具有最高感光度的像素。是因为如后述那样，第一彩色摄像设备15的目的在于利用对这些波长与激光12的波长不同的光具有感光度的像素来获取摄像对象物体表面的温度分布图像。

第一彩色摄像设备15选定对上述那样的波长具有高感光度的像素的理由如下。首先是因为，虽然从物体表面辐射的辐射光的波长谱按照普朗克定律而变化，但是只要摄像对象的物体表面的温度未上升得相当高，就几乎不辐射波长0.8μm以下的可见光波长区域的辐射光，无法获取温度分布图像。仅就这一点而言，期望像素在12μm以下的范围内尽可能对长波长的红外线具有高感光度。但是，对波长比2.5μm长的红外线区域具有高感光度的像素(光电二极管)需要使用InSb、HgCdTe等窄能隙半导体。这样的像素通常冷却到液氮温度左右来使用以降低热噪音，因此存在摄像设备的高价化、大型化的问题。

使这些红外线透过的透镜等光学材料也被限定为Si、Ge等，因此光学系统也变得高价。但是，在相比于价格而言更重视性能的情况下等，当然也能够存在使用对这些长波长的红外线具有感光度的摄像设备的选项。另一方面，上述的作为第一波长的2.5μm波长也是接近被用于透镜等的石英的透射率最高的波长范围的长波长侧的临界、且接近能够在常温下使用的InGaAs光电二极管的长波长侧的响应临界的波长。也就是说，对于第一波长，作为在不招致透镜等透射光学系统、摄像设备的大幅的高价化、大型化等的范围内的、最长波长侧的波长，选择了2.5μm。

另外，仅根据该第一波长的2.5μm的光在摄像设备的摄像面上的光量分布，当然也能够获取摄像对象设备的温度分布图像。但是，如上所述，从物体表面辐射的辐射光的波长谱按照普朗克定律而变化，因此与仅通过一个波长的辐射光的增加来探测温度上升相比，根据波长彼此相离某程度的两个以上的波长的辐射光的强度比的变化来探测温度上升有时能够更高精度地探测温度上升。例如，是为了不易受到从摄像物体至摄像设备的中途的光学系统的透射率的变化等的影响。因此，还考虑当接近激光的波长时、受到激光的散射光等的影响的可能性高，将第二波长设为激光12的波长1.1μm与第一波长2.5μm的中间波长，从而设为1.8μm。即，期望第一彩色摄像设备15是具备固体摄像元件151的彩色摄像设备，该固体摄像元件151是将对1.1μm、1.8μm、2.5μm的三个波长分别具有高感光度的三个像素作为一组、二维地排列有多个组的元件。

不限于本实施方式，在目的是获取摄像对象物体表面的温度分布图像的情况下，期望使用具备对上述的1.8μm和2.5μm的波长分别具有高感光度的像素的摄像设备。第二实施方式和第三实施方式中的第二摄像设备14也是，以检测来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123、来探测该部分的温度上升为目的，因此期望是具备上述那样的像素的摄像设备。但是，对任意的波长都是示出优选例，并不限定于该波长。另外，如上所述，也可以通过仅检测从摄像对象物体表面辐射的红外线中的一个波长的近红外线来获取摄像对象物体表面的温度分布图像。

如图5中图示的光线束所示那样，从与加工头2连接的光纤4的末端面41射出的激光12中的大部分被照射为透过波长选择性镜24C并进一步透过保护窗23，会聚于工件5的加工面51，从而进行激光加工。另一方面，从与加工头2连接的光纤4的末端面41射出并由波长选择性镜24C反射的微量的激光121入射到第一彩色摄像设备15。

通过排列在第一彩色摄像设备15的摄像面152上的像素中的、对激光12的波长的光具有感光度的像素来检测入射至第一彩色摄像设备15的激光121。在本实施方式中也构成为，激光121以不聚焦于第一彩色摄像设备15的摄像面152的一点而在摄像面152上扩展的状态被照射至摄像面152。因此，通过对激光12的波长的光具有感光度的多个像素来检测照射至摄像面152的激光121，通过图像处理电路35来获得第一彩色摄像设备15的摄像面152上的入射光照度分布。与第一实施方式的情况同样，当从图像处理电路35输出的图像与激光加工系统1在正常时获取到的图像的偏移大于规定范围时，图像判定电路36判定为在从激光振荡器31到达加工头2为止的激光光学系统中发生了异常，并将判定结果输出到控制电路33。控制电路33接受来自图像判定电路36的判定结果，并对激光振荡器8指示例如激光振荡停止。

另一方面，至少来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123由波长选择性镜24C反射而照射至第一彩色摄像设备15的摄像面152。对于被照射至摄像面152的辐射光123，通过排列在摄像面152上的像素中的、对波长与激光12的波长不同的光具有感光度的像素、例如对上述例示的第一波长的光具有感光度的像素和对第二波长的光具有感光度的像素来进行检测，并通过图像处理电路35变换为表示加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等摄像对象物表面的温度分布的图像。

图像判定电路36根据温度分布来判定有无异常，因此无需为了检测来自摄像对象物表面的辐射光123而使图像一定那么清晰。因此，将光学系统构成为使来自摄像对象物表面的辐射光123的焦点与第一彩色摄像设备15的摄像面152完全对准不是必须条件。与第二实施方式的情况同样，图像判定电路36高速度地探测摄像对象部的温度上升，并在判定为异常的情况下，将其判定结果输出到控制电路33。由此，控制电路33能够通过输出用于停止或者减少激光输出的光输出指令来防止加工头2损伤。

即，根据上述的结构，通过一个摄像设备(第一彩色摄像设备15)来在激光加工过程中检测激光输出的光量和摄像面152上的入射光照度分布，从而能够始终监视激光光学系统的异常，防止光学系统的损伤的发生或扩大，并且能够高速且高灵敏度地检测因反射光而引起的加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的温度上升来防止加工头2损伤。其结果，摄像设备的数量减少，因此能够简化用于摄像的光学系统，能够使加工头2轻量化、小型化。

<第五实施方式>

图6是第五实施方式所涉及的激光加工系统中包括的加工头的截面示意图。

在本实施方式的激光加工系统1中，在加工头2内的准直透镜21与聚焦透镜22之间配置有波长选择性镜24D。期望的是，与第二实施方式的情况同样，波长选择性镜24D是表现出如下的光学特性的镜：使激光12的波长的光的至少99％透过，仅使极少的一部分反射，对波长与激光12的波长不同的可见光或近红外线区域的光、具体地说第一彩色摄像设备15的对与激光的波长不同的波长具有感光度的像素具有感光度的近红外线区域的光、后述的第三摄像设备16或第二彩色摄像设备的对与激光的波长不同的波长具有感光度的像素具有感光度的可见光或近红外线区域的光的反射率高，例如反射率为50％以上等。

图6所示的加工头2与图5所示的加工头2的不同点在于，还具备第三摄像设备16，使来自工件5的加工面51的光由波长选择性镜24D反射，由该第三摄像设备16获取工件5的加工面51的图像。第三摄像设备16也由CCD图像传感器、CMOS图像传感器那样的固体摄像元件161构成，第三摄像设备16也具备摄像面162，该摄像面162具有对波长与激光12的波长不同的可见光或近红外线区域的光具有感光度的像素。在摄像面162的近前配置有聚光透镜163。波长选择性镜24D构成为，使来自工件5的加工面51的光(激光12由工件5的加工面51反射后的反射光122、来自工件5的辐射光或从照明装置照射并由工件5的加工面51反射后的光124)由波长选择性镜24D中的、与对从激光12被导入到加工头2内的一侧过来的光反射的面相反一侧的面反射，而入射至第三摄像设备16的摄像面162。另外，第三摄像设备16构成为通过聚光透镜163使来自工件5的加工面51的光(反射光122、光124)聚焦于摄像面162上。

根据上述的结构，除了第四实施方式所记载的功能和效果以外，还能够在激光加工过程中通过第三摄像设备16同时获取工件5的加工面51的图像，能够监视工件5在激光加工过程中的状态是否良好(加工面51的精度等)。也可以设为，由图像处理电路35进行处理后的图像能够显示于显示设备(未图示)。

另外，第三摄像设备16可以是具备至少对激光12的波长的光及除激光12的波长的光以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素的第二彩色摄像设备16a。第二彩色摄像设备16a通过对激光12的波长的光具有高感光度的像素，来检测由波长选择性镜24D反射后的、至少来自工件5的反射光122，通过对除激光12的波长的光以外的一个以上的波长的光具有高感光度的像素，来检测从工件5的加工面51由波长选择性镜24D反射而入射至第二彩色摄像设备16a的、波长与激光12的波长不同的光124。

在波长选择性镜24D被设定为使激光12的波长的光的99％以上透过的情况下，由波长选择性镜24D反射而入射至第三摄像设备16或第二彩色摄像设备16a的反射光122的光量小于照射至波长选择性镜24D的反射光122的光量的1％。因此，即使反射光122聚焦于这些摄像设备的摄像面，摄像设备也不会损伤。但是，可以在摄像设备前还设置用于使激光12的波长的光衰减的滤波器(未图示)，以防止摄像设备损伤。

在图6中，加工头2内的附加有箭头的细实线示意性地表示激光12的光线束以及该激光12的一部分由波长选择性镜24D反射后的激光121的光线束。另外，附加有箭头的虚线示意性地表示来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123的光线束。并且，附加有箭头的单点划线示意性地表示来自工件5的加工面51的光的光线束，来自工件5的加工面51的光包含来自工件5的反射光122和光124。为了避免图复杂，省略了反射光122和光124中的、从工件5的加工面51返回到加工头2内的波长选择性镜24D的部分的光线束的图示。

该加工头2使来自工件5的加工面51的光由波长选择性镜24D中的、与对从激光12被导入到加工头2内的一侧过来的光进行反射的面相反一侧的面反射，而入射至第二彩色摄像设备16a，由此还能够在检测来自工件5的反射光122的光量的同时获取工件5的加工面51的图像，其中，来自工件5的加工面51的光包含来自工件5的反射光122和光124。因而，具备该加工头2的激光加工系统1能够一边监视反射光122的光量，一边监视工件5在激光加工过程中的状态是否良好(加工面51的精度等)。

本实施方式中的第三摄像设备16或第二彩色摄像设备16a对来自工件5的反射光122由波长选择性镜24D中的、与对从激光12被导入到加工头2内的一侧过来的光进行反射的面相反一侧的面反射后的光进行检测。由此，激光加工系统1能够在激光加工系统1中的大致最接近反射光122的入口的位置检测激光加工过程中的反射光122的光量，来控制激光输出。因此，能够有效地防止反射光122对激光加工系统1的损伤。

此外，如果只是监视反射光122的光量，则无需一定使用第三摄像设备16、第二彩色摄像设备16a等摄像设备。在该情况下，也可以使用能够检测反射光122的、对激光12的波长具有感光度的单一像素的光传感器。

关于对除激光12的波长的光以外的一个以上的波长的光具有高感光度的像素，可以是对通常的可见光具有感光度、以观察加工过程中的工件5的形状的像素，也可以是对在激光加工过程中产生的等离子体光具有感光度的像素，还可以是对近红外光具有感光度、以获得工件5的加工点周边的温度分布图像的像素。这些响应波长不同的多个像素可以构成为排列在固体摄像设备的摄像面上。例如，第三摄像设备16或第二彩色摄像设备16a的像素在仅对比激光12的波长1.1μm短的波长的光进行响应即可的情况下，可以由长波长侧的截止波长为1.1μm的Si光电二极管构成。

相反，在第二彩色摄像设备16a如第一彩色摄像设备15那样、具备对近红外线区域的两个以上的波长不同的光具有感光度的像素的情况下，激光加工系统1可以构成为，根据从激光射出刚刚停止后起由第二彩色摄像设备16a检测的至少两个以上的波长的光各自的光量的时间序列数据，来计算加工头2的保护窗23在激光射出即将停止前的温度。

在该情况下，可以另外具备用于计算保护窗23在激光射出即将停止前的温度的计算电路，也可以为使图像处理电路35具备该功能。第二彩色摄像设备16a的焦点与工件5的加工面51对准，因此保护窗23以焦点未对准的状态被拍摄。但是，能够检测来自保护窗23的辐射光的光量，因此能够根据时间序列数据、通过下述式容易地计算出保护窗23在激光射出即将停止前的温度，该时间序列数据表现从激光射出刚刚停止后起的、基于来自保护窗23的辐射的两个以上的波长的光各自的光量的衰减。其结果，根据计算出的温度的上升，能够估计激光的吸收率因保护窗23的污染等而上升。由此能够获知保护窗23的维护时期。

(式1)

dCT(t)/dt＝-T(t)/R

在此，C为保护窗23的热容量(J/K)，T(t)为作为时间函数的、保护窗23的自热平衡状态起的温度上升(K)，R为与散热有关的热阻(K/W)。式1表现保护窗23中蓄积的热量的减少量与保护窗23经由热阻的散热量相等这样的关系。式1的微分方程式的解容易求出，为如式2所示。

(式2)

T(t)＝T₀×exp{-t/(CR)}

在此，T₀为t＝0时的温度上升，是保护窗23在激光射出即将停止前的温度上升。根据式2，例如，如果保护窗23在激光射出停止1秒后的温度上升为T₁、保护窗23在激光射出停止2秒后的温度上升为T₂，则能够计算保护窗23在激光射出即将停止前的温度上升为T₀＝(T₁)²/T₂。

期望的是，在激光射出刚刚停止后将加工头2从工件5的加工点移动开来获取上述的时间序列数据，以降低来自温度上升的工件5的加工点的辐射光的影响。在其它背景下入射来的辐射光的光量，能够根据保护窗23恢复常温的时间点的检测值来估算，因此能够求出因激光12的照射使保护窗23温度上升所引起的辐射光的光量的增加。在计算出的保护窗23在激光射出即将停止前的温度超过规定温度的情况下，图像判定电路36将其结果输出到控制电路33。也可以设为，控制电路33从图像判定电路36接受超过规定温度这一结果，并在激光装置3的显示设备(未图示)等上显示用于催促清扫或更换保护窗23的警告。

<第六实施方式>

图7是第六实施方式所涉及的激光加工系统中包括的加工头的截面示意图。

在本实施方式的激光加工系统1中，在设置于加工头2内的准直透镜21与聚焦透镜22之间配置有波长选择性镜24E。期望的是，与第二实施方式的情况同样，波长选择性镜24E是表现出如下的光学特性的镜：使激光12的波长的光的至少99％透过，仅使极少的一部分反射，对后述的第四摄像设备17、第三彩色摄像设备中的、对与激光12的波长不同的波长具有感光度的像素具有感光度的波长的光的反射率为50％左右且透射率(透射率≈1-反射率＝)也为50％左右。

在图7中，与图6同样，加工头2内的附加有箭头的细实线示意性地表示激光12的光线束以及该激光12的一部分由波长选择性镜24E反射后的激光121的光线束。另外，附加有箭头的虚线示意性地表示来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123的光线束。并且，附加有箭头的单点划线示意性地表示来自工件5的加工面51的光的光线束，来自工件5的加工面51的光包含来自工件5的反射光122和光124。为了避免图复杂，省略了反射光122和光124中的、从工件5的加工面51返回到加工头2的部分的光线束的图示。

本实施方式的加工头2具备：第四摄像设备17，其具备对除激光12的波长以外的至少一个以上的波长的光具有感光度的像素；以及反射率可变设备18，其能够使反射率变化。第四摄像设备17与反射率可变设备18隔着波长选择性镜24E相向地配置。

第四摄像设备17由CCD图像传感器、CMOS图像传感器那样的固体摄像元件171构成，第四摄像设备17具备摄像面172，该摄像面172具有对除激光12的波长以外的至少一个以上的波长的光具有感光度的像素。在摄像面172的近前配置有聚光透镜173。

期望的是，反射率可变设备18是在降低了反射率时反射率大致变为0的镜设备。作为这样的反射率可变设备18，能够使用数字微镜设备、液晶面板、调光镜设备、带光闸的反射镜等。在它们中，特别期望使用数字微镜设备、液晶面板，以实现加工头2的小型化、轻量化。另外，期望反射率可变设备18是能够高速地反复改变反射率的设备。

在反射率可变设备18的近前配置有凹透镜181。该凹透镜181构成为，来自工件5的加工面51的光由波长选择性镜24E和反射率可变设备18反射之后、透过波长选择性镜24E而入射至第四摄像设备17时，(不如由波长选择性镜24E反射后的激光121那样不聚焦于摄像面172上)如来自加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的辐射光123的光线那样聚焦于摄像面172上，其中，来自工件5的加工面51的光包含来自工件5的反射光122和光124。

在反射率可变设备18的反射率大致为0时，第四摄像设备17的对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素探测从加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等辐射并由波长选择性镜24E反射后的辐射光123。因此，通过第四摄像设备17能够获得加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的图像。在反射率可变设备18的反射率不为0时，第四摄像设备17的对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素还与从加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等辐射的辐射光123重叠地探测来自工件5的光124(从照明装置等照射并由工件5的加工面51反射后的光、从工件5的加工面51辐射的光)。这些来自工件5的光124在由波长选择性镜24E和反射率可变设备18依次反射之后，透过波长选择性镜24E而入射至第四摄像设备17。

通过从在反射率可变设备18的反射率不为0时由第四摄像设备17检测出的光量减去在反射率可变设备18的反射率大致为0时由第四摄像设备17检测出的光量，能够计算出由工件5的加工面51反射、或从工件5的加工面51辐射而入射至第四摄像设备17的各像素的光量。由此，能够由第四摄像设备获得工件5的加工面51的图像。由于想要获取加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的图像来作为温度分布图像，因此期望在第四摄像设备17的对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素中包括如在关于第四实施方式的说明中记载的那样、对近红外线区域的波长具有感光度的像素。

像这样，通过具备能够使反射率变化的反射率可变设备18，能够通过一个摄像设备(第四摄像设备17)来在激光加工过程中获取加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的温度分布图像和工件5的加工面51的红外线图像。因此，能够高速且高灵敏度地检测由激光加工过程中的没有返回到光纤4的末端面41(激光射出端面)的反射光122而引起的加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的温度上升，并且能够监视工件5在激光加工过程中的状态是否良好。当设为第四摄像设备17中还包括对可见光也具有感光度的像素时，还能够获取工件5的加工面51的可视图像。在本实施方式中，与第五实施方式相比，摄像设备的数量减少，因此能够简化用于摄像的光学系统，能够使加工头2轻量化、小型化。

第四摄像设备17也可以是具备至少对激光12的波长的光及除激光12的波长以外的一个以上波长的光分别具有不同的感光度的像素的第三彩色摄像设备17a。在该情况下，在反射率可变设备18的反射率大致为0时，第三彩色摄像设备17a的对激光12的波长的光具有感光度的各像素对从与加工头2连接的光纤4的末端面41射出并由波长选择性镜24E反射后、以在摄像面172上扩展的状态被照射的激光121进行检测。第三彩色摄像设备17a的对除激光12的波长以外的近红外线区域的波长的光具有感光度的各像素对从加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等辐射的辐射光123进行检测。其结果，能够根据对激光12的波长的光具有感光度的各像素的输出，来获取在第三彩色摄像设备17a的摄像面172上的入射光照度分布，能够根据对除激光12的波长以外的近红外线区域的波长的光具有感光度的各像素的输出，来获得加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的红外图像(温度分布图像)。

在反射率可变设备18的反射率不为0时，第三彩色摄像设备17a中的对激光12的波长的光具有感光度的各像素对从光纤4的末端面41射出并由波长选择性镜24E反射后、以在摄像面172上扩展的状态被照射的激光121进行检测，并且对来自工件5的加工面51的、由波长选择性镜24E和反射率可变设备18依次反射后透过波长选择性镜24E而入射至第三彩色摄像设备17a的反射光122进行检测。第三彩色摄像设备17a中的对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素对从加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等辐射的近红外线区域的光进行检测，并且对来自工件5的、由波长选择性镜24E和反射率可变设备18依次反射后透过波长选择性镜24E而入射至第三彩色摄像设备17a的光124(从照明装置等照射并由工件5的加工面51反射后的光、从工件5的加工面51辐射的光)进行检测。来自该工件5的光124在由波长选择性镜24E反射并由反射率可变设备18反射之后，再次透过波长选择性镜24E而入射至第三彩色摄像设备17a，因此来自该工件5的光124衰减与波长选择性镜24E针对该波长的光的反射率×透射率相应的量。因此，期望是如下的波长选择性镜：根据透射率≈1-反射率这样的关系，对于对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素具有感光度的波长的光，满足反射率×(1-反射率)为最大的条件、即反射率≈透射率≈50％这样的光学条件。

对于第三彩色摄像设备17a中的、对激光12的波长的光具有感光度的各像素和对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素中的任一个像素，也能够通过从在反射率可变设备18的反射率不为0时由第三彩色摄像设备17a检测出的光量减去在反射率可变设备18的反射率大致为0时由第三彩色摄像设备17a检测出的光量，来计算由反射率可变设备18反射而入射至第三彩色摄像设备17a后由各像素检测出的光量。因而，能够通过对激光12的波长的光具有感光度的各像素来计算来自工件5的加工面51的反射光122的光量，能够通过对除激光12的波长以外的波长的光具有感光度的各像素来获取工件5的加工面51的图像。

如上所述，本实施方式的加工头2具备能够使反射率变化的反射率可变设备18。由此，加工头2能够利用一个彩色摄像设备(第三彩色摄像设备17a)，来与具备两个摄像设备的第五实施方式的加工头2的情况同样地检测激光输出的光量、摄像面172上的入射光照度分布，能够高速且高灵敏度地检测由激光加工过程中没有返回到光纤4的末端面41(激光射出端面)的反射光122而引起的加工头主体容器200的激光导入侧内壁202等的温度上升，并且还能够在检测来自工件5的反射光122的光量的同时获取工件5的加工面51的图像。因此，彩色摄像设备的数量减少，从而能够简化用于摄像的光学系统，能够使加工头2轻量化、小型化。

<第七实施方式>

图8是示出第七实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。与图1同样，粗实线的箭头模拟性地表示信号线等及其信号的方向。

本实施方式的激光加工系统1A还具备与激光装置3以能够通信的方式连接的机器学习装置6。但是，本实施方式的激光装置3不具备图像判定电路36。

机器学习装置6通过状态观测部61至少获取从激光装置3的控制电路33输出的针对激光振荡器31的光输出指令数据、以及由第一摄像设备13、第一彩色摄像设备15、第四摄像设备17及第三彩色摄像设备17a中的任一个摄像设备和图像处理电路35获取到的激光输出光的入射光照度分布数据，来作为输入数据。并且，机器学习装置6通过标签获取部62获取与从激光振荡器31至加工头2为止的激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值，来作为标签。由此，机器学习装置6将输入数据与标签的对作为教师数据，在学习部63中，通过监督学习、根据很多对的样本来对输入数据与标签之间的关系进行学习，构建学习模型64。然后，学习部63使用学习模型64，针对至少包含光输出指令数据和入射光照度分布的数据的新的输入数据，输出关于从激光振荡器31至加工头2为止的激光光学系统有无异常的预测结果来作为预测值。

在从学习部63输出了预测激光光学系统异常的预测结果的情况下，机器学习装置6将该预测结果输出到激光装置3的控制电路33。接受到该预测结果的控制电路33停止或减少来自激光装置3的激光输出，由此能够防止激光光学系统损伤、或防止激光光学系统的损伤扩大。

此外，作为与激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值，能够针对各输入数据使用根据检测值换算得到的激光输出光与光输出指令的比率及差。当两者之差至少为测定误差以上且两者之比与1偏离规定值以上时，能够评价为发生了明显的异常。

期望的是，对于入射光照度分布数据，机器学习装置6不仅获取发生了明显的异常的时间点的数据，还以到该时间点为止的连续的运动图像数据那样的形式来获取，在学习部63中，对包含发生明显的异常之前的入射光照度分布数据的输入数据的特征进行学习，从而学习为作为针对包含新的入射光照度分布数据的输入数据的预测值，能够输出预测发生了明显的异常之前的轻微的异常的预测结果。

控制电路33从机器学习装置6接受发生了轻微的异常的预测结果，切换激光器驱动条件，对激光电源32输出使光输出减少或停止等指令。可以设为，在极轻微的异常的情况下，只是在显示设备(未图示)中产生警告，不切换激光器驱动条件，防止激光加工不良的发生。此外，上述的根据检测值换算得到的激光输出光可以使用根据检测出入射照射分布的各像素的检测值换算得到的光量的合计值，也可以使用根据设置于加工头2以外的输出光传感器(未图示)的检测结果的换算值。

在图8中，学习模型64是指用于根据数据来表现标签的函数，能够设为用于规定由神经网络的各层的神经元执行的运算的数据、或表示支持向量机的支持向量的数据等。另外，学习部63具备神经网络、支持向量机，并且具有用于进行学习所需的后述的误差计算等运算处理的CPU等运算电路、记录有运算所需的程序、数据的存储器电路、用于与控制电路33、机器学习装置6的各部进行通信的通信电路。

但是，在图8中，为了避免图复杂，没有图示从学习部63向机器学习装置6的各部的信号线。另外，图8的状态观测部61、标签获取部62与上述的图像处理电路35、图像判定电路36同样，包括运算电路、记录有在执行运算处理时所需要的程序、数据等的存储器电路、用于与控制电路33、图像处理电路35及学习部63等各部进行通信的通信电路等，其中，该运算电路执行获取输入数据并根据需要对输入数据进行加工来输出到学习部63、或者获取用于构建学习模型64的数据并输出到学习部63之类的处理。另外，带标签的数据记录部65可以为存储器电路、磁记录介质等，但是无需具备于机器学习装置6内，也可以通过存储卡、通信线路等来对学习部63提供带标签的数据。

图9A、图9B是例示在本实施方式的激光加工系统1A中通过机器学习来进行学习的过程的流程图。

当开始学习时，首先，机器学习装置6判定学习部63中是否已存在学习模型64(步骤S101)。在判定为不存在学习模型64的情况下，机器学习装置6判定带标签的数据记录部65中记录的带标签的数据的量是否不足以通过监督学习来进行机器学习(步骤S102)。

在步骤S102中判定为带标签的数据量不足的情况下，机器学习装置6判定是否从控制电路33发出了光输出指令(步骤S103)。当从控制电路33发出了光输出指令时，输出激光(步骤S104)。因此，与激光输出同步地，学习部63通过状态观测部61至少获取从控制电路33输出的针对激光振荡器31的光输出指令数据、以及由第一摄像设备13、第一彩色摄像设备15、第四摄像设备17及第三彩色摄像设备17a中的任一个摄像设备和图像处理电路35获取到的激光输出光在摄像设备的摄像面132、152、172上的入射光照度分布数据来作为输入数据(步骤S105)。

在输入数据中，除此以外还可以包含设置于激光装置3、激光加工系统1A的传感器的输出数据等。另外，状态观测部61也可以根据需要进行输入数据的加工。例如，可以设为，状态观测部61具备图像处理电路35的功能，状态观测部61直接接受来自摄像设备的输出，并对摄像设备的摄像面132、152、172上的入射光照度分布数据进行加工。此外，期望的是，输入数据不为单个数据，机器学习装置6以运动图像数据那样的形式来获取入射光照度分布数据，获取与各入射光照度分布数据对应的光输出指令那样的激光装置3的内部数据、来自传感器的输出数据。

接着，机器学习装置6通过标签获取部62，针对包含入射光照度分布数据的各个输入数据，获取与从激光振荡器31至加工头2为止的激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值来作为标签(步骤S106)。此外，作为与激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值，如上所述，能够针对包含入射光照度分布数据的各个输入数据，使用根据检测值换算得到的激光输出光与光输出指令的比率及差。当两者之差至少为测定误差以上且两者之比与1偏离规定值以上时，机器学习装置6评价为发生了明显的异常，并获取为发生明显的异常这样的评价值的标签。在之后也完全没有确认到异常的情况下，机器学习装置6获取为没有异常这样的评价值的标签。在获取到包含其入射光照度分布数据的各输入数据的时间点没有确认到上述的明显的异常、但在稍后的例如10ms后确认到明显的异常的情况下，机器学习装置6获取为发生明显的异常的前10ms这样的评价值的标签。

接着，机器学习装置6将获取到的包含入射光照度分布数据的输入数据与所对应的标签的对的样本记录到带标签的数据记录部65(步骤S107)，在步骤S108中，判定是否从外部对学习部63发出了学习结束指令。在由于某些理由而发出了学习结束指令的情况下，机器学习装置6结束学习。在没有发出学习结束指令的情况下，返回到步骤S102，对带标签的数据记录部65记录输入数据与标签的对的样本。

当在步骤S102中判定为带标签的数据记录部65中记录的带标签的数据的量足以通过监督学习来进行机器学习时，学习部63读入带标签的数据记录部65中记录的输入数据与标签的对的很多样本，通过批量学习来对输入数据与标签之间的关系进行学习(步骤S109)，构建学习模型64(步骤S110)。

为了获得在使学习进展上有效的输入数据与标签的对的样本，例如可以有意地使激光光学部件34的光轴少许偏移、或对连接器、光纤施加弯曲应力等。此外，在步骤S103中判定为没有从控制电路33发出光输出指令的情况下，处理进入步骤S108。

当构建出学习模型64时，在本实施方式中，机器学习装置6切换为在线学习，再次判定是否从控制电路33发出了光输出指令(步骤S111)。此外，在步骤S101中判定为已经存在学习模型64的情况下，处理直接进入步骤S111。当从控制电路33发出了光输出指令时，输出激光(步骤S112)。因此，与激光输出同步地，学习部63通过状态观测部61不断地获取与上述同样的包含入射光照度分布数据的输入数据(步骤S113)，使用作为学习结果的学习模型来针对各输入数据输出与标签的评价值相当的预测值(步骤S114)。如上所述，对于输入数据中包含的入射光照度分布数据，机器学习装置6不仅获取发生了明显的异常的时间点的数据，还以到该时间点为止的连续的运动图像数据那样的形式来获取，对发生明显的异常之前的包含入射光照度分布数据的输入数据的特征进行学习。因此，机器学习装置6能够针对发生明显的异常之前的包含入射光照度分布数据的输入数据，预测成为明显的异常之前的轻微的异常的发生。入射光照度分布数据中表现的异常是指入射光照度分布的半值宽度发生变化、峰的位置发生偏心或波动、出现多个峰等。

机器学习装置6判定学习部63输出的预测值是否为预测发生明显的异常、或发生成为明显的异常之前的轻微的异常的结果(步骤S115)。在为预测发生异常的结果的情况下，机器学习装置6对控制电路33输出预测值(步骤S116)。控制电路33接受该预测值，并对激光电源32输出减少或停止激光输出的指令(步骤S117)。也可以设为，在发生极轻微的异常的情况下，不从原始的光输出指令改变激光输出，而仅在显示设备(未图示)中显示警告，直到一系列的激光加工结束为止，以防止激光加工不良的发生。

接着，机器学习装置6在步骤S118中获取输入数据所对应的与激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值，在输出了预测发生异常的预测值的情况下，需要调查其原因，对导致异常的激光光学部件34的光轴的少许偏移进行修正、对激光光学部件34的污染进行清洁等，从而去除该原因。因而，也可以设为，机器学习装置6将调查的结果明确了的异常发生原因也包含在与输入数据成对的标签中，在针对包含入射光照度分布数据的输入数据预测发生异常的情况下，还输出异常发生原因、异常发生场所的预测结果，从而迅速地去除异常发生原因。期望设为，机器学习装置6在上述的步骤S106的标签获取时也有意地包含导致发生异常的情况，从而在标签中包含异常发生原因、异常发生场所，以将异常发生原因、异常发生场所的预测结果也包含在预测结果中。

在步骤S115中，判定为学习部63输出的预测值为没有发生异常的情况下，处理直接进入步骤S118，与上述的步骤S106同样地，机器学习装置6通过标签获取部62自动地获取与激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值。接着，学习部63判定使用学习模型64输出的针对输入数据的预测值与获取到的评价值之间是否存在误差(步骤S119)。在判定为存在误差的情况下，机器学习装置6计算误差(步骤S120)，并根据计算出的误差来更新学习模型64(步骤S121)。

接着，机器学习装置6将到此为止计算出的误差的移动平均值与设定为目标的设定值进行比较，并判定误差的移动平均值是否为设定值以下，以评价学习的水平(步骤S122)。当判定为误差的移动平均值为设定值以下时，机器学习装置6可以在显示设备(未图示)上进行用于通知学习完成的显示(步骤S123)。在步骤S119中判定为没有误差的情况下，处理直接进入步骤S122。接着，针对步骤S123中的学习完成显示，机器学习装置6判定是否从输入设备(未图示)等输入了学习结束指令(步骤S124)。在发出了学习结束指令的情况下，机器学习装置6结束学习，在没有发出学习结束指令的情况下，处理返回到步骤S111，机器学习装置6继续进行学习。

在步骤S122中判定为误差的移动平均值大于设定值的情况下，处理也返回到步骤S111，机器学习装置6继续进行学习。另外，在步骤S111中判定为没有从控制电路33发出光输出指令的情况下，处理进入步骤S124。

如以上那样，通过重复执行步骤S101至步骤S124的动作，机器学习装置6将至少包含光输出指令数据及入射光照度分布的数据的输入数据、以及与激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值作为标签，利用输入数据与标签的对的样本，能够通过批量学习来构建学习模型。并且，机器学习装置6能够通过在线学习来更新学习模型，使学习进展。而且，其学习的结果，机器学习装置6使用学习模型，将能够针对新的输入数据输出高精度的预测值。另外，对于输入数据中包含的入射光照度分布数据，机器学习装置6不仅获取发生了明显的异常的时间点的数据，还以到该时间点为止的连续的运动图像数据那样的形式来获取，并对发生明显的异常之前的包含入射光照度分布数据的输入数据的特征进行学习，因此根据该激光加工系统1A，能够在发生明显的异常从而使激光光学系统受到损伤之前，停止或减少激光输出。

即，在本实施方式的激光加工系统1A中，通过使用通过监督学习构建出的学习模型64，即使对于在激光射出过程中检测出的入射光照度分布的少许的变化，也能够检测出激光光学系统的异常。因而，能够在受到需要更换激光光学部件34等的程度的损伤之前，通过对激光输出的控制等来防止异常的扩大。

此外，在本实施方式中，机器学习装置6构成为通过监督学习来进行学习，但是也可以为，标签获取部62作为判定数据获取部发挥功能，学习部63具备报酬计算部和价值函数更新部。由此，也可以为，机器学习装置6持续进行基于如下的强化学习的学习：将包含修正光输出指令的修正激光驱动条件作为行动数据来进行输出，获取针对行动数据的判定数据，根据判定数据来计算报酬，基于报酬来更新价值函数，其中，该修正光输出指令是针对获取到的包含入射光照度分布的输入数据、使用作为学习结果的价值函数、根据需要输出对控制电路33进行了指示的指令。

在强化学习的情况下，机器学习装置6在探测出轻微的异常的发生并输出了准确的修正激光驱动条件的结果为能够避免了激光光学系统的损伤的情况下，计算正的报酬，在探测出轻微的异常的发生并输出了修正激光驱动条件、但没能避免激光光学系统损伤的情况下，计算负的报酬，在没能探测出轻微的异常的发生而没有输出修正激光驱动条件、但激光光学系统发生了损伤的情况下，提供大的负的报酬。由此，机器学习装置6能够使学习进展，使得在探测出轻微的异常的发生并输出了准确的修正激光驱动条件的情况下，能够避免激光光学系统损伤。

此外，在关于监督学习、强化学习的学习算法中分别利用一般的监督学习的算法、一般的强化学习的算法即可。

<第八实施方式>

关于第八实施方式所涉及的激光加工系统，表示其概念性的结构的框图与图8所示的表示第七实施方式所涉及的激光加工系统的概念性的结构的框图相同，因此省略。本实施方式的激光加工系统与机器学习装置6以能够通信的方式连接。机器学习装置6通过状态观测部61至少获取由第三摄像设备16、第四摄像设备17、第二彩色摄像设备16a及第三彩色摄像设备17a中的任一个摄像设备和图像处理电路35获取到的工件5的加工面51的图像数据、以及激光加工条件数据的时间序列数据来作为输入数据。而且，机器学习装置6通过标签获取部62获取输入数据所对应的与激光加工结果是否良好有关的评价值的时间序列数据来作为标签，将输入数据与标签的对的很多样本作为教师数据，通过监督学习来对输入数据与标签之间的关系进行学习，从而构建出学习模型。由此，机器学习装置6使用构建出的学习模型，针对包含在激光加工过程中获取到的工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据的新的输入数据，将关于激光加工结果是否良好以及与激光加工条件的变化相伴的激光加工结果的变化的预测结果作为预测值输出到激光装置3。激光装置3在被输出了预测不良的激光加工结果的预测结果的情况下，基于该预测结果来修正激光加工条件。

也可以为，激光加工条件数据除了包含基于从控制电路33输出的光输出指令而从加工头2射出的激光12的光输出、光输出波形、光束模式、加工头2的聚焦透镜22的F值等激光输出条件数据以外，还包含加工头2相对于工件5的相对移动速度、工件5的加工面51与激光12的焦点的相对位置、从加工头2照射的激光12的光线轴相对于工件5的加工面51的角度等加工头2相对于工件5的相对条件数据、辅助气体、保护气体的气体种类、压力、流量等气体供给条件数据等。并且，激光加工条件数据也可以包含工件5的材质、厚度等工件条件数据。

关于与激光加工结果是否良好的判定有关的评价值，也可以设为，激光加工系统1A具备数字二维摄像装置、CCD测定显微镜、接触式表面粗糙度及形状测定装置、激光显微镜(形状测定显微镜)、非接触三维测定装置、由光源和红外线摄像机构成的光激励非破坏检查装置、超声波探伤试验装置、诱导加热式非破坏检查装置、放射线透过摄像装置、声发射试验装置等评价装置，从而在激光加工过程中实时地获得与激光加工结果是否良好的判定有关的评价值。但是，在激光加工过程中正确地评价激光加工状态是否良好未必容易。因此，可以设为，在激光加工系统1A中，在学习时，在激光加工后针对每个激光加工位置评价激光加工是否良好，将对各激光加工位置进行激光加工的时间点的激光加工条件数据和工件5的加工面51的图像数据的时间序列数据作为输入数据，将对应的各激光加工位置是否良好的评价值的时间序列数据作为标签，将输入数据与标签的对的样本输入到学习部63，来对输入数据与标签之间的关系进行学习。

即，机器学习装置6将至少包含工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据的输入数据设为附加了输入数据获取时刻的时间序列数据，并单独地暂时记录输入数据。然后，机器学习装置6在激光加工后，将每个激光加工位置的激光加工结果是否良好的评价值变换为每个激光加工时刻的激光加工结果是否良好的评价值(标签)的时间序列数据。之后，也可以设为，机器学习装置6将输入数据与激光加工结果是否良好的评价值的时间序列数据的对作为样本，将大量的对的样本作为教师数据，由学习部63对输入数据与标签之间的关系进行学习，其中，该输入数据包含输入数据获取时刻与激光加工时刻对应相同时刻的工件5的加工面51的图像数据及激光加工条件数据。

在本实施方式中，将包含工件5的加工面51的图像数据及激光加工条件数据的输入数据与激光加工结果是否良好的评价值均获取为时间序列数据的意义在于，机器学习装置6不仅对包含某个瞬间的工件5的加工面51的图像数据及激光加工条件数据的输入数据、与激光加工结果是否良好的评价值之间的关系进行学习，还对包含以规定的时间间隔连续地获取到的工件5的加工面51的图像数据及激光加工条件数据的输入数据、与激光加工结果是否良好的评价值之间的关系进行学习。

通过对包含以规定的时间间隔连续地获取到的工件5的加工面51的图像数据及激光加工条件数据的输入数据、与激光加工结果是否良好的评价值之间的关系进行学习，能够还学习下面的关系：在该连续的时间序列数据中，当激光加工条件改变时，工件5的加工面51的图像数据、激光加工结果是否良好的评价值如何变化。因此，机器学习装置6使用通过该学习构建出的学习模型64，能够针对在激光加工过程中获取到的工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据，预测激光加工结果是否良好。由此，激光加工系统1A在被预测不良的激光加工结果的情况下，能够将当前的激光加工条件修正为适于获得良好的激光加工结果的激光加工条件。

图10A、图10B是例示在本实施方式的激光加工系统中通过机器学习来进行学习的过程的流程图。与图9A、图9B的流程图不同的记述内容的步骤只是将步骤S115至步骤S117置换为步骤S215至步骤S219。但是，即使在相同的记述内容的步骤中也存在学习过程的内容不同的步骤，因此虽然也存在与图9A、图9B的说明重复的部分，但下面对各步骤进行说明。

当开始学习时，首先，学习部63判定在学习部63中是否已经存在学习模型64(步骤S201)。在判定为不存在学习模型64的情况下，机器学习装置6判定带标签的数据记录部65中记录的带标签的数据的量是否不足以通过监督学习来进行机器学习(步骤S202)。机器学习装置6在判定为带标签的数据量不足的情况下，判定是否从控制电路33发出了光输出指令(步骤S203)。当从控制电路33发出光输出指令时，输出激光(步骤S204)。因此，与激光输出同步，学习部63通过状态观测部61至少获取从控制电路33输出的包含对激光加工系统1A的各部的指令的激光加工条件数据、与由第三摄像设备16、第四摄像设备17、第二彩色摄像设备16a及第三彩色摄像设备17a中的任一个摄像设备和图像处理电路35获取到的工件5的加工面51的图像数据的时间序列数据来作为输入数据(步骤S205)。工件5的加工面51的图像数据是如运动图像数据那样每隔规定时间获取到的时间序列数据，各图像数据、获取到该图像数据的时刻以及该时刻的激光加工条件数据的时间序列数据以形成组的状态被暂时记录到状态观测部61或学习部63所具备的存储器。

接着，机器学习装置6通过标签获取部62获取与激光加工结果是否良好的判定有关的评价值的时间序列数据来作为标签(步骤S206)。在本实施方式中，为了正确地判定激光加工结果是否良好，机器学习装置6在激光加工后，使用上述那样的评价装置，获取与每个激光加工位置的激光加工结果是否良好的判定有关的评价值来作为标签。每个激光加工位置的标签作为该位置的每个激光加工时刻的时间序列数据的标签，并使时刻与被暂时记录为上述的时间序列数据的输入数据的输入数据获取时刻一致，作为相同时刻的输入数据与标签的对的时间序列数据的样本记录到带标签的数据记录部65(步骤S207)。

在步骤S208中，机器学习装置6判定是否从外部对学习部63发出了学习结束指令。在发出了学习结束指令的情况下，机器学习装置6结束学习。在没有发出学习结束指令的情况下，处理返回到步骤S202。当在步骤S202中判定为带标签的数据记录部65中记录的带标签的数据的量足以通过监督学习来进行机器学习时，学习部63读取带标签的数据记录部65中均被记录为时间序列数据的输入数据与标签的对的很多样本，通过批量学习来对输入数据与标签之间的关系进行学习(步骤S209)，构建学习模型64(步骤S210)。在步骤S203中判定为没有从控制电路33发出光输出指令的情况下，处理进入步骤S208。

在步骤S210中，当构建出学习模型64时，在本实施方式中，切换为在线学习，再次判定是否从控制电路33发出了光输出指令(步骤S211)。此外，在步骤S201中判定为已经存在学习模型64的情况下，处理直接进入步骤S211。

当从控制电路33发出光输出指令时，输出激光(步骤S212)。因此，与激光输出同步地，学习部63通过状态观测部61，获取与上述同样的激光加工条件数据和工件5的加工面51的图像数据来作为输入数据(步骤S213)，使用作为学习结果的学习模型64，针对输入数据输出与标签的评价值相当的预测值(步骤S214)。即，机器学习装置6针对作为输入数据获取到的在各激光加工条件下获得的各图像数据，输出与激光加工结果是否良好有关的预测值。

接着，机器学习装置6实时地判定学习部63输出的预测值是否为预测良好的激光加工结果的预测值(步骤S215)。在判定为是预测良好的激光加工结果的预测值的情况下，机器学习装置6判定控制电路33输出的光输出指令的执行是否结束(步骤S216)。在判定为光输出指令的执行没有结束的情况下，处理返回到步骤S213，机器学习装置6获取激光加工条件数据和工件5的加工面51的图像数据来作为输入数据。像这样，机器学习装置6以规定的时间间隔不断地获取激光加工条件数据和工件5的加工面51的图像数据来作为输入数据，直到光输出指令的执行结束为止，并单独地暂时将输入数据作为时间序列数据记录到存储器。

在步骤S215中，在判定为不是预测良好的激光加工结果的预测值的情况下，机器学习装置6判定控制电路33输出的光输出指令的执行是否结束(步骤S217)。在判定为光输出指令的执行结束的情况下，学习部63使用构建出的学习模型64，将预测为能够改善激光加工状态的修正激光加工条件数据输出到控制电路33(步骤S218)。控制电路33接受该修正激光加工条件数据，来修正激光加工条件(步骤S219)。

接下来，处理返回到步骤S213，机器学习装置6获取该修正激光加工条件数据和在该修正激光加工条件下被进行了激光加工的工件5的加工面51的图像数据来作为输入数据，输出针对该输入数据的与激光加工结果是否良好有关的预测值(步骤S214)。在步骤S216或步骤S217中判定为光输出指令的执行结束的情况下，机器学习装置6获取与到此为止记录于存储器中的激光加工条件及工件5的加工面51的图像数据的时间序列数据的各时刻对应的激光加工结果是否良好的评价值(步骤S220)。

接下来，学习部63将在步骤S214中输出的同激光加工结果是否良好有关的预测值与在步骤S220中获取到的同激光加工结果是否良好有关的评价值进行比较。或者，机器学习装置6将针对修正激光加工条件数据预测的激光加工结果、与在步骤S220中获取到的同基于修正后的激光加工条件数据的激光加工结果有关的评价值进行比较，其中，修正激光加工条件数据是预测为能够针对预测不良的激光加工结果的预测值改善激光加工状态的的数据。由此，机器学习装置6判定在同激光加工结果是否良好有关的预测值与同激光加工结果是否良好有关的评价值之间、或在针对激光加工条件数据的修正预测的激光加工结果的变化与同激光加工结果是否良好有关的评价值的变化之间是否存在误差(步骤S221)。在判定为存在误差的情况下，机器学习装置6计算误差(步骤S222)，根据计算出的误差来更新学习模型64(步骤S223)。

接着，机器学习装置6将到此为止计算出的误差的移动平均值与设定为目标的设定值进行比较，判定误差的移动平均值是否小于设定值，以评价学习水平(步骤S224)。当判定为误差的移动平均值与设定值相等或小于设定值时，机器学习装置6可以在显示设备(未图示)进行用于通知学习完成的显示(步骤S225)。在步骤S221中判定为没有误差的情况下，处理直接进入步骤S224。

接着，机器学习装置6针对步骤S225中的学习完成显示，判定是否从输入设备(未图示)等输入了学习结束指令(步骤S226)。在发出了学习结束指令的情况下，机器学习装置6结束学习，在没有发出学习结束指令的情况下，机器学习装置6返回到步骤S211继续学习。在步骤S224中判定为误差的移动平均值大于设定值的情况下也是，机器学习装置6返回到步骤S211继续学习。另外，在步骤S211中判定为没有从控制电路33发出光输出指令的情况下，处理进入步骤S226。

如以上那样，激光加工系统1A通过重复执行步骤S201至步骤S226的动作，首先，能够将包括工件5的加工面51的图像数据及激光加工条件数据的输入数据和激光加工结果是否良好的评价值作为标签，利用输入数据与标签的对的样本，通过批量学习来构建学习模型。并且，激光加工系统1A能够通过在线学习来更新学习模型，使学习进展。而且，其学习的结果，激光加工系统1A使用学习模型，将能够针对新的输入数据输出高精度的预测值。即，在本实施方式的激光加工系统1A中，能够使用通过监督学习构建出的学习模型64，针对包含在激光加工过程中获取到的工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据的输入数据，预测激光加工结果是否良好，在预测不良的激光加工结果的情况下，能够将当前的激光加工条件修正为适于获得良好的激光加工结果的激光加工条件。

即使使用摄像设备来获取工件5的加工面51的图像数据，在由人来观察图像数据这样的利用方法中，也始终观察激光加工过程中的加工状态，导致工时的大幅增大。不仅如此，即使能够判断为激光加工状态不良，也很难立即将激光加工条件手动地切换为适当的条件。但是，根据激光加工系统1A，通过应用机器学习，能够自动地控制为能够获得良好的激光加工结果的激光加工条件。

此外，在本实施方式中，机器学习装置6构成为通过监督学习来进行学习。但是，也可以为，使标签获取部62作为判定数据获取部发挥功能，学习部63具备报酬计算部和价值函数更新部。由此，也可以为，机器学习装置6持续进行基于如下的强化学习的学习：在使用作为学习结果的价值函数、针对获取到的包含工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据的输入数据预测不良的激光加工结果的情况下，将修正激光加工条件作为行动数据进行输出，获取针对行动数据的判定数据，并根据判定数据计算报酬，基于报酬来更新价值函数。

在强化学习的情况下，机器学习装置6使用输出的修正激光加工条件，将原始的激光加工条件修正为修正激光加工条件，在激光加工结果得到改善的情况下，计算正的报酬。相反，机器学习装置6在激光加工结果恶化的情况下，计算负的报酬。改善效果越大，则机器学习装置6提供越大的正的报酬，恶化效果越大，则机器学习装置6提供越大的负的报酬，由此能够使学习进展，能够输出更准确的修正激光加工条件。

此外，在本实施方式中也是，对于监督学习、强化学习的学习算法，分别利用一般的监督学习的算法、一般的强化学习的算法即可。

另外，机器学习装置6可以具备在第七实施方式中学习得到的学习模型64和在本实施方式中学习得到的学习模型64这双方。由此，可以设为，机器学习装置6针对包含入射光照度分布数据的各输入数据，输出与激光光学系统的状态是正常还是异常有关的预测结果，并且针对包含工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据的输入数据，输出关于激光加工结果是否良好及与激光加工条件的变化相伴的激光加工结果的变化的预测结果，在预测不良的激光加工结果的情况下，基于该预测结果来修正激光加工条件。

<第九实施方式>

图11是示出第九实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。与图1同样，粗实线的箭头模拟性地表示信号线等及其信号的方向。

在本实施方式的激光加工系统1B中，上述的机器学习装置6与多个激光装置3经由通信网络7以能够进行通信的方式连接。由此，机器学习装置6利用从多个激光装置3获取到的输入数据与标签的组，来进行监督机器学习。此外，关于激光装置3，省略了包括加工头的激光光学系统等，仅图示了控制电路33和图像处理电路35。另外，激光装置3、机器学习装置6经由通信接口装置、或通信接口电路来与通信网络7连接，但是均未图示。

激光装置3即使仅由激光振荡器、输送光纤、加工头等与激光光学系统类似的要素构成，也包括了很多的要素。当结构不同时学习结果也不同。因此，激光装置3仅通过来自少量的激光装置3的输入数据与标签的对的样本，难以早期获得足够的学习结果。但是，激光装置3通过利用从多个激光装置3输出的信息来进行学习，能够加快学习的进展速度，提高学习精度。

另外，如图11所示，也可以设为，多个机器学习装置6经由通信网络7共享学习模型64来进行分散学习，进一步加快学习的进展速度，提高学习精度。

<第十实施方式>

图12是示出第十实施方式所涉及的激光加工系统的概念性结构的框图。与图1同样，粗实线的箭头模拟性地表示信号线等及其信号的方向。

在本实施方式的激光加工系统1C中，激光装置3A具备状态观测电路38以及记录学习模型64的学习结果记录部37。在学习结果记录部37中记录由第七实施方式至第九实施方式的激光加工系统1A所具备的机器学习装置6构建出的学习模型64。而且，激光装置3A使用学习结果记录部37中记录的学习模型64，来针对通过具有与第七实施方式至第九实施方式的机器学习装置6中的状态观测部61相同的功能的状态观测电路38输入到学习结果记录部37的输入数据输出预测值。

即，当机器学习装置6中学习结束时，激光装置3A能够仅通过状态观测部和学习结果来针对输入数据输出预测值、行动数据。因此，本实施方式的激光加工系统1C中的激光装置3A构成为具备具有状态观测部的功能的状态观测电路38、以及将学习结果置换为搭载有神经网络的软件的CPU、FPGA等硬件的学习结果记录部37，来代替具备机器学习装置6，针对输入数据输出预测值、行动数据。

在具备学习结果记录部37的激光装置3A中，通过图像处理电路35对来自第一摄像设备～第四摄像设备13、14、16、17、第一彩色摄像设备～第三彩色摄像设备15、16a、17a的输出进行处理，变换为激光输出光的入射光照度分布数据、工件5的加工面51的图像数据。状态观测电路38获取包含从图像处理电路35获取到的入射光照度分布数据和从控制电路33获取到的光输出指令等激光装置3A的内部数据的数据、包含从图像处理电路35获取到的工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件数据的数据来作为输入数据，并输出到学习结果记录部37。由此，学习结果记录部37使用学习结果记录部37中记录的学习结果，即使对于在激光射出过程中检测出的入射光照度分布的少许的变化，也能够检测出激光光学系统的异常。因此，能够在受到需要更换激光光学部件34等的程度的损伤之前，通过对激光输出的控制等来防止异常的扩大。或者，学习结果记录部37能够预测激光加工结果是否良好。因此，能够在预测不良的激光加工结果的情况下，修正激光加工条件。

此外，在图12中也是，关于激光装置3，省略了包括加工头的激光光学系统等，仅图示了控制电路33和图像处理电路35。关于具备学习结果记录部37的激光装置3A，同样省略了包括加工头的激光光学系统等，仅图示了控制电路33、图像处理电路35、学习结果记录部37、状态观测电路38。

另外，在将机器学习装置6的学习结果移植到激光装置3A的学习结果记录部37时，可以将学习结果取到磁记录介质等中来进行移植，也可以如图12那样经由通信网络7来进行移植。

在学习模型64、价值函数等学习结果被移植到学习结果记录部37之后，具备了学习结果记录部37和状态观测电路38的激光装置3A不再需要始终经由通信网络7与机器学习装置6进行连接。但是，期望的是，在具备学习结果记录部37和状态观测电路38的激光装置3A中，在包括激光光学系统的激光装置的结构被变更为与以往不同的新结构时，激光装置3A的控制电路33经由通信网络7从机器学习装置6获取在激光装置的结构与激光装置3A的新结构一致的结构中构建出的学习模型、价值函数等学习结果，并追加到学习结果记录部37中记录的学习结果中或更新学习结果。

在图12中，粗虚线的箭头模拟性地表示仅在需要时连接的通信线，意味着除了在从机器学习装置6获取学习结果时以外，可以不与通信网络7连接。通过将学习结果加入激光装置3A中，即使将激光装置3A与通信网络7切断，也能够利用学习结果，能够没有通信所致的时间延迟地更高速地进行异常检测等。另外，无需占有机器学习装置6，能够降低应用成本。

如上所述，也能够经由磁记录介质等进行机器学习装置6的学习结果的移植，来取代经由通信网络7进行机器学习装置6的学习结果的移植。因此，通过将机器学习装置6的学习结果加入激光装置3A中，即使在通信网络环境不完备的场所中，也能够不招致激光装置3A的大型化等、而提供能够利用机器学习的成果的附加价值高的激光装置3A。

如上所述，根据本公开的实施方式，能够高灵敏度且高速地探测轻微到激光输出光的光量几乎不变的程度的激光光学系统等中的异常，从而能够在激光光学系统等受到损伤之前，至少在损伤在激光光学系统等中扩展之前，适当地控制激光输出光等。另外，能够提供如下的激光加工系统1、1A、1B、1C：在从加工头2朝向工件5的加工面51照射的激光12的光轴与工件5的加工面51不垂直的情况下、在朝向工件5的加工面51照射的激光12所聚焦的焦点与工件5的加工面51不一致的情况下等，产生了来自工件5的反射光122的照度高的场所时，也能够高灵敏度且高速地探测该状态，从而能够在反射光122的照度高的场所受到损伤之前，适当地控制激光输出光等。同时，还能够提供如下的激光加工系统1A、1B、1C：根据工件5的加工面51的图像数据和激光加工条件来预测激光加工结果是否良好，在预测不良的激光加工结果时，对激光加工条件进行修正。

此外，此处列举的所有例子以及特定的术语旨在帮助读者理解本发明人所贡献的促进本公开及技术的概念的教导目的，应被解释为不限定于与表示本发明的优势性和劣势性有关的本说明书的任何例子的结构、这种特定的举例以及条件。

例如，波长选择性镜24、24A～24E设置于准直透镜21与聚焦透镜22之间，但是也可以设置于光纤4的末端面41与准直透镜21之间、或聚焦透镜22与保护窗23之间。另外，可以在各摄像设备13～17中设置对焦机构、光圈机构，也可以适时地设置鱼眼镜头、变焦镜头等特殊镜头、根据波长而选择性地透过或遮挡的光学滤波器等。另外，可以利用冷却水、电子冷却元件等对各摄像设备13～17进行冷却，以降低温度对感光度的变化的影响。可以在各摄像设备13～17中设置用于测定摄像设备13～17的固体摄像元件131、141、151、161、171的温度的温度传感器，以校正因温度引起的感光度的变化。虽然感光度、响应速度差，，但可以使用热传感器取代光电二极管等量子传感器，来作为各摄像设备13～17的像素。另外，摄像设备13～17也可以构成为配置于远离加工头2的位置，利用传像光纤从图2～图7的摄像设备13～17的摄像面132、142、152、162、172的位置向摄像设备13～17进行图像传输，以使加工头2轻量化等。

对本公开的实施方式详细地进行了说明，应当理解的是，能够不脱离本公开的精神及范围地对其施加各种变更、置换以及修正。

Claims (15)

1.一种激光加工系统，具备：

激光装置，其用于输出激光；以及加工头，其射出从所述激光装置的激光振荡器射出并在光纤中传播来的激光，以将激光照射至工件来进行激光加工，

其中，所述加工头具备：至少一个波长选择性镜，其反射率、透射率根据波长而不同；以及至少一个摄像设备，

在激光加工过程中，使从激光被导入到所述加工头内的一侧传播来的光由所述波长选择性镜反射、而入射至所述摄像设备的摄像面，并检测所述摄像设备的摄像面上的入射光照度分布，由此监视从所述激光振荡器到达所述加工头的激光光学系统的异常。

2.根据权利要求1所述的激光加工系统，其特征在于，

至少一个所述摄像设备是具备至少对激光波长的光具有感光度的像素的第一摄像设备，从与所述加工头连接的所述光纤的末端面射出的激光入射至所述第一摄像设备的摄像面的多个像素，通过所述第一摄像设备来检测从所述光纤的末端面射出的激光在所述第一摄像设备的摄像面上的入射光照度分布，由此监视从所述激光振荡器到达所述加工头的激光光学系统的异常。

3.根据权利要求1所述的激光加工系统，其特征在于，

至少一个所述摄像设备是具备对除激光波长以外的至少一个以上的波长的光具有感光度的像素的第二摄像设备，通过所述第二摄像设备能够至少拍摄加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像。

4.根据权利要求1所述的激光加工系统，其特征在于，

所述摄像设备是具备至少对激光波长的光及除激光波长以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素的第一彩色摄像设备，

通过所述第一彩色摄像设备的对除激光波长以外的一个以上的波长的光具有高感光度的像素，至少拍摄加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像，通过所述第一彩色摄像设备的对激光波长的光具有高感光度的像素，检测从与所述加工头连接的所述光纤的末端面射出并入射到所述第一彩色摄像设备的对激光波长的光具有高感光度的多个像素的激光在所述第一彩色摄像设备的摄像面上的入射光照度分布。

5.根据权利要求1～4中的任一项所述的激光加工系统，其特征在于，

所述加工头还具备光传感器，该光传感器对由所述波长选择性镜反射的、至少来自所述工件的反射光进行检测。

6.根据权利要求1～4中的任一项所述的激光加工系统，其特征在于，

所述加工头还具备第三摄像设备，使来自所述工件的加工面的光由所述波长选择性镜反射，从而该第三摄像设备获取所述工件的加工面的图像。

7.根据权利要求1～4中的任一项所述的激光加工系统，其特征在于，

所述加工头还具备第二彩色摄像设备，该第二彩色摄像设备具备至少对激光波长的光及除激光波长以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素，通过所述第二彩色摄像设备的对激光波长的光具有高感光度的像素，检测由所述波长选择性镜反射而入射至所述第二彩色摄像设备的、至少来自所述工件的激光的反射光，来监视反射光的光量，通过所述第二彩色摄像设备的对除激光波长以外的波长的光具有高感光度的像素，检测由所述波长选择性镜反射而入射至所述第二彩色摄像设备的、来自所述工件的加工面的波长与激光的波长不同的光，来获取所述工件的加工面的图像。

8.根据权利要求7所述的激光加工系统，其特征在于，

还具备计算电路，该计算电路根据从激光射出刚刚停止后起由所述第二彩色摄像设备检测的至少两个以上的波长的光各自的光量的时间序列数据，来计算所述加工头的保护窗在所述激光射出即将停止前的温度。

9.根据权利要求1所述的激光加工系统，其特征在于，

所述摄像设备是具备对除激光波长以外的至少一个以上的波长的光具有感光度的像素的第四摄像设备，

所述加工头还具备能够使反射率变化的反射率可变设备，通过所述第四摄像设备，至少获取加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像和所述工件的加工面的图像。

10.根据权利要求1所述的激光加工系统，其特征在于，

所述摄像设备是具备至少对激光波长的光及除激光波长以外的一个以上的波长的光分别具有不同的感光度的像素的第三彩色摄像设备，

所述加工头还具备能够使反射率变化的反射率可变设备，通过所述第三彩色摄像设备来检测激光输出的光量和摄像面上的入射光照度分布，并至少拍摄所述加工头主体容器的激光导入侧内壁的图像，并且检测来自所述工件的反射光的光量，从而获取所述工件的加工面的图像。

11.根据权利要求9或10所述的激光加工系统，其特征在于，

所述反射率可变设备是数字微镜设备、液晶面板、调光镜设备以及带光闸的反射镜中的任一个。

12.根据权利要求3、4或10所述的激光加工系统，其特征在于，

所述激光加工系统与机器学习装置以能够通信的方式连接，

所述机器学习装置至少获取针对激光振荡器的光输出指令数据和所述入射光照度分布的数据来作为输入数据，获取与从所述激光振荡器到所述加工头为止的激光光学系统的状态是正常还是异常有关的评价值来作为标签，将所述输入数据与所述标签的组作为教师数据，通过监督学习，对输入数据与标签之间的关系进行学习来构建学习模型，使用所述学习模型，针对至少包含光输出指令数据和入射光照度分布的数据的新的输入数据，输出关于从所述激光振荡器到所述加工头为止的所述激光光学系统有无异常的预测结果来作为预测值，在输出了预测所述激光光学系统异常的预测结果的情况下，停止或减少来自激光装置的激光输出。

13.根据权利要求6、7、9或10所述的激光加工系统，其特征在于，

所述激光加工系统与机器学习装置以能够通信的方式连接，

所述机器学习装置至少获取所述工件的加工面的图像数据和激光加工条件数据的时间序列数据来作为输入数据，获取输入数据所对应的与激光加工结果是否良好有关的评价值的时间序列数据来作为标签，将所述输入数据与所述标签的组作为教师数据，通过监督学习，对输入数据与标签之间的关系进行学习来构建学习模型，使用所述学习模型，针对至少包含工件的加工面的图像数据和激光加工条件数据的新的输入数据，输出关于激光加工结果是否良好及与激光加工条件的变化相伴的激光加工结果的变化的预测结果来作为预测值，在输出了预测不良的激光加工结果的预测结果的情况下，基于所述预测结果来修正激光加工条件。

14.根据权利要求12或13所述的激光加工系统，其特征在于，

所述机器学习装置与多个激光装置经由通信网络以能够进行通信的方式连接，利用从所述多个激光装置获取到的所述输入数据与所述标签的组，来进行监督学习。

15.根据权利要求14所述的激光加工系统，其特征在于，

至少一台所述激光装置具备记录所述学习模型的学习结果记录部，将由所述机器学习装置构建的所述学习模型记录到所述学习结果记录部，使用所述学习结果记录部中记录的所述学习模型，针对输入到所述学习结果记录部的数据来输出预测值。

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