JP6751790B1 - 工作機械の切り屑処理装置及び切り屑処理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】切り屑の堆積部位に向けてクーラントが吐き出されるようにノズルの姿勢を自動調整可能な工作機械の切り屑処理装置を提供する。【解決手段】機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御部３０を備えている工作機械の切り屑処理装置であって、前記洗浄ノズル制御部３０は、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定部３１と、前記位置推定部３１により推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整部３４と、を備えている。【選択図】図３
Description
本発明は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御部を備えている工作機械の切り屑処理装置及び切り屑処理方法に関する。
特許文献１には、工具による被加工物の加工部位にクーラントを供給するノズルを備え、被加工物及び工具を冷却するとともに、加工により発生する切り屑を除去する工作機械が開示されている。
そして、特許文献２には、切り屑がクーラントとともに加工部位の下方に設置されたクーラントタンクに回収され、クーラントタンクの底部に配設されたチップコンベアにより機外に搬出される切り屑処理装置が開示されている。
特許文献１に開示されたような工作機械では、刃物台の工具ホルダ取付部に対して旋回可能なノズルを有するクーラント吐出機構を設け、機内の切り屑の堆積箇所に向けてノズルを適宜旋回させて、クーラントを吐き出すことによりパレットやテーブルに飛散した切り屑を清掃することが可能となる。
しかし、パレットやテーブルに飛散した切り屑の堆積状態を目視により確認した作業者が、操作盤を操作することによりノズルの姿勢を調整する必要があり、手間の掛かる非効率的な作業となっていた。
本発明の目的は、上述の問題に鑑み、切り屑の堆積部位に向けて洗浄流体が吐き出されるようにノズルの姿勢を自動調整可能な工作機械の切り屑処理装置及び切り屑処理方法を提供する点にある。
この目的を達成するために本発明による工作機械の切り屑処理装置は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御部を備えている工作機械の切り屑処理装置であって、前記洗浄ノズル制御部は、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定部と、前記位置推定部により推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整部と、を備え、前記位置推定部は、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータと、機内形状とが入力されると、切り屑の堆積位置が出力される機械学習装置を備えて構成され、前記機械学習装置は、前記加工パラメータと前記機内形状を入力データとし、前記加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と前記機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置であることを特徴とする。
また、本発明による工作機械の切り屑処理方法は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御ステップを備えている工作機械の切り屑処理方法であって、前記洗浄ノズル制御ステップは、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定ステップと、前記位置推定ステップにより推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整ステップと、を備え、前記位置推定ステップは、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータと機内形状とを機械学習装置に入力し、切り屑の堆積位置を出力させるステップであり、前記機械学習装置は、前記加工パラメータと前記機内形状を入力データとし、前記加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と前記機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置であることを特徴とする。
本発明によれば、切り屑の堆積部位に向けて洗浄流体が吐き出されるようにノズルの姿勢を自動調整可能な工作機械の切り屑処理装置及び切り屑処理方法を提供することができるようになる。
［工作機械の切り屑処理装置の基本的な実施形態］
本発明による工作機械の切り屑処理装置は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御部を備えている工作機械の切り屑処理装置であって、洗浄ノズル制御部は、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定部と、位置推定部により推定された堆積位置に向けて洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整部と、を備えている。
本発明による工作機械の切り屑処理装置は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御部を備えている工作機械の切り屑処理装置であって、洗浄ノズル制御部は、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定部と、位置推定部により推定された堆積位置に向けて洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整部と、を備えている。
即ち、位置推定部によって被加工物の加工条件が解析され、加工により発生する切り屑の堆積位置が推定され、ノズル姿勢調整部によって当該切り屑の堆積位置に洗浄流体が噴射されるように洗浄ノズルの姿勢が調整されるようになる。
一態様として、位置推定部は、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータに基づいてＦＥＭ解析を実行し、発生する切り屑の飛散軌跡を算出するＦＥＭ解析部と、ＦＥＭ解析部により算出された切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて切り屑の堆積位置を算出する位置算出部と、を備えていることが好ましい。
即ち、被加工物の加工条件を解析するために位置推定部にＦＥＭ解析部が設けられ、ＦＥＭ解析部によってＮＣプログラムに含まれる加工パラメータに基づくＦＥＭ解析が実行され、加工によって発生する切り屑の飛散軌跡が算出される。そして、位置推定部に設けられた位置算出部によって、当該切り屑の飛散軌跡と予め設定された機内形状とに基づいて切り屑の堆積位置が算出される。
他の態様として、位置推定部は、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータと、機内形状とが入力されると、切り屑の堆積位置が出力される機械学習装置を備えて構成されていることが好ましい。
即ち、機械学習装置に加工パラメータと機内形状とを入力すると、加工パラメータと機内形状に対応した切り屑の堆積位置が出力されるようになる。
具体的に、機械学習装置は、加工パラメータと機内形状を入力データとし、加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置であることが好ましく、実機での堆積位置の事前検証に基づく教師データを必要とせず迅速に一次学習ができる点で優れている。
機械学習装置は、加工前後の機内撮影画像から得られる切り屑の堆積位置を教師データとして、一次学習済み装置が二次学習された二次学習済み装置であることがさらに好ましく、実機での堆積位置の検証に基づく教師データを用いた学習が積み重ねられることにより、より精度の高い機械学習装置が実現できる。
工具と被加工物とを相対移動させる機械加工制御部を備え、機械加工制御部によるＮＣプログラムの実行と並行して、位置推定部による堆積位置の推定処理が実行され、ノズル姿勢調整部が堆積位置に向けて洗浄ノズルの姿勢を調整するように構成されていることが好ましい。
この様に、単位機械加工プロセスの集合体であるＮＣプログラムの実行順に機械加工処理と洗浄ノズルを用いた洗浄プロセスが並行して実行されると、ＮＣプログラムの実行前にＮＣプログラムに含まれる全ての単位機械加工プロセスに対応した切り屑の堆積位置の推定処理と、推定結果に基づく洗浄ノズルの姿勢調整に要する大量の演算データを記憶部に記憶する場合と比較して、記憶部を効率的に用いることができるばかりでなく、事前の堆積位置の推定処理にために生じる機械加工の開始までの待ち時間を短くすることができる。
［工作機械の切り屑処理方法の基本的な実施形態］
本発明による工作機械の切り屑処理方法は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御ステップを備えている工作機械の切り屑処理方法であって、前記洗浄ノズル制御ステップは、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定ステップと、前記位置推定ステップにより推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整ステップと、を備えている。
本発明による工作機械の切り屑処理方法は、機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御ステップを備えている工作機械の切り屑処理方法であって、前記洗浄ノズル制御ステップは、被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定ステップと、前記位置推定ステップにより推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整ステップと、を備えている。
位置推定ステップは、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータに基づいてＦＥＭ解析を実行し、発生する切り屑の飛散軌跡を算出するＦＥＭ解析ステップと、ＦＥＭ解析ステップにより算出された切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて切り屑の堆積位置を算出する位置算出ステップと、を備えている。
位置推定ステップは、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータと機内形状とを機械学習装置に入力し、切り屑の堆積位置を出力させるステップである。
機械学習装置は、ＮＣプログラムに含まれる加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と機内形状とを入力データとし、飛散軌跡と機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置であることが好ましい。
さらに、機械学習装置は、加工前後の機内撮影画像から得られる切り屑の堆積位置を教師データとして、一次学習済み装置が二次学習された二次学習済み装置であることが好ましい。
［工作機械の切り屑処理装置の詳細な実施形態］
図１（ａ），（ｂ）には、本発明の切り屑処理装置が組み込まれた工作機械１００、及び、予め設定されたＮＣプログラムに基づいて工作機械１００を制御する制御システム２００を備えた工作システム３００が示されている。
図１（ａ），（ｂ）には、本発明の切り屑処理装置が組み込まれた工作機械１００、及び、予め設定されたＮＣプログラムに基づいて工作機械１００を制御する制御システム２００を備えた工作システム３００が示されている。
工作機械１００は、ベッド１と、ベッド１上の案内面に沿ってＹ軸方向に移動するサドル２と、サドル２の案内面に沿ってＸ軸方向に移動するテーブル３と、ベッド１に垂設されたコラム４と、コラム４の案内面に沿ってＺ軸方向に移動する主軸頭５とを備えた立形のマシニングセンタであり、図には示されていないが、周囲が開閉可能な扉体を備えたカバーで被覆され、カバーの外側に制御システム２００を構成する操作盤が設けられている。
サーボモータＭＹが駆動されるとベッド１上でサドル２がＹ軸方向の直動駆動軸に沿って移動し、サーボモータＭＸが駆動されるとサドル２上でテーブル３がＸ軸方向の直動駆動軸に沿って移動し、サーボモータＭＺが駆動されるとコラム４上で主軸頭５がＺ軸方向の直動駆動軸に沿って移動する。
主軸頭５に設けられた工具ホルダ６によって工具７が保持され、サーボモータＭＳ１が駆動されると工具７が垂直軸心周りに回転する。テーブル３は一対の鉛直壁３Ｗが対向配置された正面視「コ」の字形に形成され、鉛直壁３Ｗに被加工物であるワーク１０を保持するワークホルダ３Ｈが其々設けられ、サーボモータＭＳ２が駆動されるとワークホルダ３Ｈに保持されたワーク１０がＸ軸に沿う水平軸心周りに回転する。即ち、テーブル３がワーク保持部となる。例えばワーク１０の側面加工や溝加工などを目的とするような場合には、工具７として外周面と端面に切れ刃を備えたエンドミルが用いられる。
予め設定されたＮＣプログラムに基づいて上述した各サーボモータがサーボ制御部を介して駆動されることにより、ワーク１０と工具７が相対移動してワーク１０が所望の形状に機械加工される。
サドル２の下方には冷却や洗浄に供給される流体であるクーラントを回収するクーラントタンク８が設置され、機械加工に伴って発生する切り屑がクーラントとともにクーラントタンク８に回収されるように構成されている。クーラントタンク８の底部にはチップコンベア９が配設され、クーラントタンク８に回収された切り屑はチップコンベア９により機外に搬出されて回収容器に回収される。
当該工作機械１００には、工具７によってワーク１０が機械加工される際に発生し、機内に飛散する切り屑１２がワーク１０、テーブル３、サドル２などに堆積することが無いように、洗浄用流体であるクーラントを切り屑１２の堆積位置に向けて噴射して、クーラントとともに切り屑１２をクーラントタンク８に導く切り屑処理装置５０が設けられている。切削時に生じる熱により高温となった切り屑によりワーク１０、テーブル３、サドル２などに熱変位が生じて、加工精度が低下する虞があるためであり、大量に堆積した切り屑を後に清掃除去するのは非常に困難なためでもある。
図２に示すように、切り屑処理装置５０は、洗浄ノズル機構５１と、洗浄ノズル機構５１を制御する洗浄ノズル制御部３０を備えている。
洗浄ノズル機構５１は、一方のワークホルダ３Ｈの外周に軸受を介して回転可能に取り付けられた環状体５２と、環状体５２に取付けられた洗浄ノズル５３を備えている。洗浄ノズル５３は他方の鉛直壁３Ｗに向けて突出するように環状体５２の側面に取り付けられ、洗浄ノズル５３に備えたモータＭ２によって洗浄ノズル５３の先端がワーク１０の回転軸心Ｐ１と直交する軸心Ｐ２周りに回動可能に構成されている。
洗浄ノズル機構５１は、一方のワークホルダ３Ｈの外周に軸受を介して回転可能に取り付けられた環状体５２と、環状体５２に取付けられた洗浄ノズル５３を備えている。洗浄ノズル５３は他方の鉛直壁３Ｗに向けて突出するように環状体５２の側面に取り付けられ、洗浄ノズル５３に備えたモータＭ２によって洗浄ノズル５３の先端がワーク１０の回転軸心Ｐ１と直交する軸心Ｐ２周りに回動可能に構成されている。
また、環状体５２は、鉛直壁３Ｗに取付けられたモータＭ１及び駆動伝達用のギア機構を介してワーク１０の回転軸心Ｐ１と同軸心周りに回転可能に構成されている。モータＭ１により環状体５２の回転角度が調節され、モータＭ２により洗浄ノズル５３の傾斜角度が調節されることにより、洗浄ノズル５３から任意の方向にクーラントが噴射可能に構成されている。なお、環状体５２にはクーラントを洗浄ノズル５３に導く流体流路が形成され、例えばクーラントタンク８に回収されたクーラントが除塵フィルタ及び流体搬送管を介して流体流路に循環供給されるように構成されている。
洗浄ノズル制御部３０は、機械加工により生じる切り屑の堆積位置を推定する位置推定部３１と、位置推定部３１により推定された堆積位置に向けて洗浄ノズル５３の姿勢を調整するべくモータＭ１，Ｍ２を回転制御するノズル姿勢調整部３４を備えている。モータＭ１，Ｍ２には駆動軸の回転位置を検出するエンコーダが設けられ、ノズル姿勢調整部３４は各エンコーダの出力に基づいて環状体５２の回転位置及び洗浄ノズル５３の傾斜角度が目標となる回転位置及び傾斜角度になるように制御する。
図３に示すように、制御システム２００は、システム制御部２０と、上述した各サーボモータを制御する機械加工制御部の一例であるサーボ制御部４０と、上述した洗浄ノズル機構５１を制御する洗浄ノズル制御部３０を備えている。各制御部２０，３０，４０は、其々ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えたマザーボードと、各種の制御データをマザーボードと工作機械１００またはオペレータとの間で遣り取りするＩ／Ｏボードと、各マザーボード間で必要な情報の遣り取りを行なう通信ボードなどのハードウェアを備えて構成されている。
システム制御部２０のＲＯＭにはシステム制御プログラム、ＮＣプログラム、ツールパラメータ、機内形状データなどの各種のプログラムやデータが格納され、サーボ制御部４０のＲＯＭには各種のサーボモータを制御するサーボ制御プログラムが格納され、洗浄ノズル制御部３０のＲＯＭには洗浄ノズル制御プログラムが格納されている。
サーボ制御部４０では、ＣＰＵがサーボ制御プログラムを実行することにより、位置決め制御部４１及び速度制御部４２の各機能ブロックが具現化され、洗浄ノズル制御部３０では、ＣＰＵが洗浄ノズル制御プログラムを実行することにより、位置推定部３１及びノズル姿勢調整部３４の各機能ブロックが具現化される。
さらに、位置推定部３１は、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータに基づいてＦＥＭ解析を実行し、発生する切り屑の飛散軌跡を算出するＦＥＭ解析部３２と、ＦＥＭ解析部３２により算出された切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて機内での切り屑の堆積位置を算出する位置算出部３３の各機能ブロックが具現化される。
操作パネルに備えた始動スイッチがオペレータに操作されると、システム制御部２０はＮＣプログラムを読み出してサーボ制御部４０に必要な制御コマンドを送る。システム制御部２０から制御コマンドを受け取ると、サーボ制御部４０は、位置決め制御部４１及び速度制御部４２を介して、工具とワークが所定の相対位置に所定速度で移動するように各サーボモータを制御する。制御コマンドの態様は特に限定されず、例えばサーボ制御に必要な送り量や送り速度などを特定可能なパルス列信号であってもよい。制御コマンドには、上述した工具とワークの位置、主軸の回転数、送り速度などが含まれる。
また、システム制御部２０はサーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行と並行して、洗浄ノズル制御部３０に備えた位置推定部３１にＮＣプログラムに基づく加工条件、ツールパラメータ、機内形状データを送る。位置推定部３１に備えたＦＥＭ解析部３２は、ＮＣプログラムに含まれるワーク１０の加工条件及びツールパラメータに基づいてワーク１０の加工状態をＦＥＭ解析することにより、加工により発生する切り屑の飛散軌跡を算出し、位置算出部３３は、ＦＥＭ解析部３２により算出された切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて切り屑の堆積位置を算出する。
そして、ノズル姿勢調整部３４は、位置算出部３３により算出された切り屑の堆積位置にクーラントが噴射されるようにモータＭ１，Ｍ２を制御して洗浄ノズル５３の姿勢を調整する。
即ち、工作機械の切り屑処理装置は、工具ホルダ６を介して工具７が保持された主軸頭５と、ワークホルダ３Ｈを介してワーク１０が保持されたワーク保持部（テーブル３）とを、ＮＣプログラムに基づいて相対移動させることにより、ワークを所望形状に加工するサーボ制御部４０を備え、サーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行と並行して、位置推定部３１による堆積位置の推定処理が実行され、ノズル姿勢調整部３４が堆積位置に向けて洗浄ノズル５３の姿勢を調整するように構成されている。
［工作機械の切り屑処理方法の詳細な実施形態］
図４には、システム制御部２０及びサーボ制御部４０によって実行される機械加工処理の手順が示されている。
始動スイッチが操作されると（ＳＡ１）、システム制御部２０はチップコンベア９を起動して（ＳＡ２）、記憶部に格納されたＮＣプログラムを読み込み（ＳＡ３）、ＮＣプログラムに組み込まれた加工コマンドを解析してサーボ制御部４０に制御コマンドを送信する（ＳＡ４）。
図４には、システム制御部２０及びサーボ制御部４０によって実行される機械加工処理の手順が示されている。
始動スイッチが操作されると（ＳＡ１）、システム制御部２０はチップコンベア９を起動して（ＳＡ２）、記憶部に格納されたＮＣプログラムを読み込み（ＳＡ３）、ＮＣプログラムに組み込まれた加工コマンドを解析してサーボ制御部４０に制御コマンドを送信する（ＳＡ４）。
制御コマンドを受信したサーボ制御部４０は、関連するサーボモータの送り速度及び送り量を制御して工具７とワーク１０が所定の相対位置に位置するように制御するとともに、工具７が取り付けられた主軸を、Ｚ軸回転モータＭＳ１を介して所定の回転速度で駆動するとともに、Ｘ軸回転モータＭＳ２を介してワーク１０を所定の回転速度で駆動する（ＳＡ５）。
ＮＣプログラムに含まれる全てのコマンドの実行が終了するまでステップＳＡ３からステップＳＡ５の処理が繰り返し実行されることにより、ワーク１０が所望の形状に加工され（ＳＡ６，Ｎ）、全てのコマンドの実行が終了すると（ＳＡ６，Ｙ）、チップコンベア９を停止して機械加工を終了する。
図５には、システム制御部２０及び洗浄ノズル制御部３０によって実行される洗浄ノズル制御処理の手順が示されている。
初期にシステム制御部２０から位置算出部３３に機内形状データが送信され洗浄ノズル制御部３０に備えた記憶部に格納される（ＳＢ１）。
初期にシステム制御部２０から位置算出部３３に機内形状データが送信され洗浄ノズル制御部３０に備えた記憶部に格納される（ＳＢ１）。
続いてシステム制御部２０は、記憶部に格納されたＮＣプログラムを読み込み（ＳＢ２）、ＮＣプログラムに組み込まれた加工コマンドを解析して、ＦＥＭ解析部３２に解析コマンド及びツールパラメータを送信する（ＳＢ３）。ＦＥＭ解析部３２は、解析コマンド及びツールパラメータを受信すると（ＳＢ４）、所定のＦＥＭ解析プログラムを実行して、加工に伴って発生する切り屑の飛散軌跡を算出する（ＳＢ５）。
位置算出部３３は、ＦＥＭ解析部３２で算出された切り屑の飛散軌跡と機内形状データに基づいて切り屑の堆積位置を算出する（ＳＢ６）。ノズル姿勢調整部３４は、位置算出部３３で算出された切り屑の堆積位置にクーラントが噴射されるように、モータＭ１，Ｍ２を制御して洗浄ノズル５３の姿勢を調整し（ＳＢ７）、クーラント供給路に設けたバルブを開放して、加工コマンドの実行が終了するまで洗浄ノズル５３からクーラントを噴射させる（ＳＢ８）。加工コマンドの実行が終了すると（ＳＢ９，Ｙ）、クーラント供給路に設けたバルブを閉止してクーラントの供給を停止する（ＳＢ１０）。
ＮＣプログラムに含まれる全てのコマンドの実行が終了するまで（ＳＢ１１，Ｎ）、ステップＳＢ２からステップＳＢ１０の処理が繰り返し実行されることにより、ワーク１０が所望の形状に加工されるまでの間に発生する切り屑がテーブル３やサドル２に堆積することなくクーラントタンク８に回収されるようになる。全てのコマンドの実行が終了すると（ＳＢ１１，Ｙ）、洗浄ノズルの制御処理が終了する。
即ち、被加工物であるワークの加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定ステップ（ＳＢ５，ＢＢ６）と、位置推定ステップにより推定された堆積位置に向けて洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整ステップ（ＳＢ７）とで洗浄ノズル制御ステップが構成される。
また、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータに基づいてＦＥＭ解析を実行し、発生する切り屑の飛散軌跡を算出するＦＥＭ解析ステップ（ＳＢ５）と、ＦＥＭ解析ステップにより算出された切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて切り屑の堆積位置を算出する位置算出ステップ（ＳＢ６）とで、位置推定ステップが構成されている。
［ＦＥＭ解析の詳細］
ＦＥＭ解析部３２は、例えば切り屑生成シミュレーション専用のソフトウェアであるAvantEdge（登録商標）を用いて、切削などにより生じる切り屑の発生及び飛散方向などを算出する演算処理部であり、被加工物、工具の形状や材料特性、切削条件などを含む解析コマンド及びツールパラメータを入力として、有限要素法（Finite Element Method）を用いた数値演算処理により、弾塑性変形および熱伝導の解析を行ない、切削抵抗や切り屑形状、温度や応力分布、飛散方向及び飛散速度などを出力するように構成されている。なお、切り屑生成シミュレーション用のソフトウェアはAvantEdge（登録商標）に限るものでなく、他のソフトウェアを用いることも可能である。
ＦＥＭ解析部３２は、例えば切り屑生成シミュレーション専用のソフトウェアであるAvantEdge（登録商標）を用いて、切削などにより生じる切り屑の発生及び飛散方向などを算出する演算処理部であり、被加工物、工具の形状や材料特性、切削条件などを含む解析コマンド及びツールパラメータを入力として、有限要素法（Finite Element Method）を用いた数値演算処理により、弾塑性変形および熱伝導の解析を行ない、切削抵抗や切り屑形状、温度や応力分布、飛散方向及び飛散速度などを出力するように構成されている。なお、切り屑生成シミュレーション用のソフトウェアはAvantEdge（登録商標）に限るものでなく、他のソフトウェアを用いることも可能である。
有限要素法では、構造を３個の節点からなる三角形要素に分割し、節点に作用する外力｛ｆ｝と節点の変位｛Ｖ｝との関係が剛性マトリクス〔Ｋ〕によって、式｛ｆ｝＝〔Ｋ〕｛Ｖ｝で決定されることを基礎として弾性変形から塑性変形に到る解析が実行される。ツールパラメータや解析コマンドなどの加工パラメータに基づいて外力｛ｆ｝や剛性マトリクス〔Ｋ〕などが設定される。
ツールパラメータとして、工具鋼や超硬合金などの工具材料、ドリルやフライスやエンドミルなどの工具種類、ドリルであれば先端角、フライスであれば刃数や切込角、エンドミルであれば刃数や底刃形状やねじれ角などの工具特性が含まれ、ステンレス鋼やアルミなどの被加工物（ワーク）の材料特性が含まれる。ツールパラメータは予めシステム制御部２０に備えた記憶部に記憶されており、ＮＣプログラムで規定されるツール特定情報などに基づいて解析に必要なツールパラメータが抽出されてＦＥＭ解析部３２に提供される。
解析コマンドとして、ワークに対する加工ルート、ツールの回転数、１刃当たりの送り速度、切込み深さなどが含まれ、これらの値はＮＣプログラムから把握される。さらに、必要に応じて主軸を駆動するモータの駆動電力などが工具負荷としてサーボ制御部４０からシステム制御部２０を介してＦＥＭ解析部３２に供給される。つまり、工具負荷、ツールパラメータ及び解析コマンドの何れかまたは組合せによりＦＥＭ解析に必要な加工パラメータが構成される。
サーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行と並行して、位置推定部３１による堆積位置の推定処理を実行するに際して、ＦＥＭ解析部３２による演算処理能力が十分に確保されていれば、リアルタイムにサーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行と位置推定部３１による堆積位置の推定処理を同期させて実行することができる。
しかし、ＦＥＭ解析部３２による演算処理能力に不足が生じるような場合には、位置推定部３１による堆積位置の推定処理の実行と、サーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行とに時間差を設けて、位置推定部３１による堆積位置の推定処理を先行させた上でサーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行を並行して行なうように構成してもよい。
つまり、ＮＣプログラムは複数の機械加工プロセスの集合体で構成されているため、各機械加工プロセスに対してサーボ制御部４０による実行時期に先行して位置推定部３１による堆積位置の推定処理を実行しておけば、サーボ制御部４０による実行時期に切り屑の堆積位置にリアルタイムでクーラントを噴射することができる。
なお、サーボ制御部４０によるＮＣプログラムの実行と位置推定部３１による堆積位置の推定処理に実行を並行させる以外に、位置推定部３１による堆積位置の推定処理をすべて終了させた後にサーボ制御部４０によるＮＣプログラムを実行するように構成することも可能である。
［位置推定処理の第１の態様］
位置算出部３３は、上述した数値演算処理により得られる切り屑の飛散方向及び飛散速度から算出される切り屑の飛散軌跡と、ワーク１０、サドル２、テーブル３などの三次元形状を示す機内形状データから、機械加工に伴って時系列的に変化する切り屑の落下位置及び落下量を算出するように構成することができる。
位置算出部３３は、上述した数値演算処理により得られる切り屑の飛散方向及び飛散速度から算出される切り屑の飛散軌跡と、ワーク１０、サドル２、テーブル３などの三次元形状を示す機内形状データから、機械加工に伴って時系列的に変化する切り屑の落下位置及び落下量を算出するように構成することができる。
［位置推定処理の別の態様］
上述した例では、位置推定部３１がＦＥＭ解析部３２と位置算出部３３で構成された態様を説明したが、位置推定部にＦＥＭ解析部３２と位置算出部３３を備えることなく、上述した加工パラメータと、機内形状とが入力されると、少なくとも切り屑の堆積位置を含む切り屑堆積情報が出力される機械学習装置を備えて構成されていてもよい。切り屑堆積情報としてさらに堆積量、堆積時間を含むことが好ましい。
上述した例では、位置推定部３１がＦＥＭ解析部３２と位置算出部３３で構成された態様を説明したが、位置推定部にＦＥＭ解析部３２と位置算出部３３を備えることなく、上述した加工パラメータと、機内形状とが入力されると、少なくとも切り屑の堆積位置を含む切り屑堆積情報が出力される機械学習装置を備えて構成されていてもよい。切り屑堆積情報としてさらに堆積量、堆積時間を含むことが好ましい。
図６には、この様な機械学習装置として好適なニューラルネットワークが示されている。
入力層と中間層と出力層の３層で構成され、入力層を構成する各ノードと中間層を構成する各ノードが所定の結合係数Ｗｉ，ｎ（ｎは入力層のノード数と中間層のノード数の積）で結合され、中間層を構成する各ノードと出力層を構成する各ノードが所定の結合係数Ｗｏ，ｍ（ｍは中間層のノード数と出力層のノード数の積）で結合されている。
入力層と中間層と出力層の３層で構成され、入力層を構成する各ノードと中間層を構成する各ノードが所定の結合係数Ｗｉ，ｎ（ｎは入力層のノード数と中間層のノード数の積）で結合され、中間層を構成する各ノードと出力層を構成する各ノードが所定の結合係数Ｗｏ，ｍ（ｍは中間層のノード数と出力層のノード数の積）で結合されている。
演算処理の単位である記憶部の一区画が各ノードに対応付けられる。例えば、演算処理の単位が１６ビットであれば、各ノードの値は１６ビットデータで表現される。
入力層の各ノードに入力された値が結合係数Ｗｉ，ｎ、活性化関数に基づいて重み付け加算されて中間層の各ノードに入力され、さらに中間層の各ノードに入力された値が結合係数Ｗｉ，ｍ、活性化関数に基づいて重み付け加算されて出力層の各ノードに入力される。つまり、入力層を構成する各ノードに加工パラメータと機内形状が入力されると、出力層から機内における切り屑の堆積位置、堆積量、堆積時刻が出力される。活性化関数としてステップ関数やシグモイド関数などが用いられる。
加工パラメータとして、上述した工具材料、工具種類、工具特性、被加工物の材料、加工ルート、ツールの回転数、１刃当たりの送り速度、切込み深さなどの加工パラメータと、機内形状が入力される。
例えば、工具材料、工具種類、工具特性、被加工物の材料については、入力層の各ノードに其々の選択肢を割り付けておき、選択されたノードに１を入力し、非選択のノードに零を入力するように構成されている。
また、ツールの回転数、１刃当たりの送り速度、切込み深さなどの量的特性については、予め複数の数値範囲を入力層の各ノードに割り付けておき、該当するノードに１を入力し、該当しないノードに零を入力するように構成されている。
さらに、機内形状については、機内を平面視で複数の方形領域に分割し、各分割領域をノードに割り付けて、該当するノードに零から１の範囲で正規化した方形領域の高さを入力するように構成されている。
出力層は、上述した方形領域毎に切り屑の堆積量を示すノードと、堆積時刻を示すノードを備えている。切り屑の堆積量を示すノードには零から１の範囲で堆積量が出力され、堆積時刻を示すノードには加工開始から終了までに要する時間で正規化された零から１の範囲で示される経過時間が出力される。堆積量を示すノードに零が出力されると当該ノードで特定される方形領域に切り屑が堆積しないと判別でき、零以外の値が出力されると値が１に近づくほど多量の切り屑が堆積すると判別できる。
このようなニューラルネットワークは、結合係数Ｗｉ，ｎ及びＷｏ，ｍが最適値になるように、予め教師データに基づいて学習されている。
具体的に説明する。予めＦＥＭ解析装置を用いて標準的な単位機械加工プロセス毎に加工パラメータ及び機内形状に対するＦＥＭ解析を行って得られた方形領域毎の切り屑の堆積量及び堆積時刻を教師データとして準備しておく。
具体的に説明する。予めＦＥＭ解析装置を用いて標準的な単位機械加工プロセス毎に加工パラメータ及び機内形状に対するＦＥＭ解析を行って得られた方形領域毎の切り屑の堆積量及び堆積時刻を教師データとして準備しておく。
その後、入力層に標準的な単位機械加工プロセス毎に対応する加工パラメータ及び機内形状を入力したときに出力層から出力されるデータと、上述した教師データとの差分値が最小となるように、結合係数Ｗｉ，ｎ及びＷｏ，ｍを調整する操作が繰り返される。この様な学習アルゴリズムとして誤差伝播法が好適に用いられる。
つまり、図７（ａ）に示すように、機械学習装置は、加工パラメータと機内形状を入力データとし、加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置で構成されている。
［位置推定処理のさらに別の態様］
図６に示したニューラルネットワークでは、ＦＥＭ解析装置を用いて得られた解析結果を教師データに採用して学習した一次学習済み装置を機械学習装置として用いるものを説明したが、図７（ｂ）に示すように、加工前後の機内撮影画像から得られる切り屑の堆積位置を教師データとして、一次学習済み装置が二次学習された二次学習済み装置で構成することがより好ましい。
図６に示したニューラルネットワークでは、ＦＥＭ解析装置を用いて得られた解析結果を教師データに採用して学習した一次学習済み装置を機械学習装置として用いるものを説明したが、図７（ｂ）に示すように、加工前後の機内撮影画像から得られる切り屑の堆積位置を教師データとして、一次学習済み装置が二次学習された二次学習済み装置で構成することがより好ましい。
実際の工作機械に、所定の加工パラメータで特定される単位機械加工プロセスを規定したＮＣプログラムを実行させたときに発生する切り屑の堆積状態を示す機内状態の平面視での撮影画像と、切り屑が飛散する前の機内の撮影画像とを画像処理することにより比較して、平面視で複数の方形領域に分割された機内の何れの方形領域にどの程度の切り屑が堆積しているかを示す教師データを生成し、当該教師データを一次学習済み装置に適用して二次学習させることで、より適切な結合係数Ｗｉ，ｎ及びＷｏ，ｍに調整することができるようになる。
なお、上述したニューラルネットワークは例示であり、入力層、中間層、出力層を構成するノードの数、入力層に入力される入力データの種類や形式、出力層から出力される出力データの種類や形式は適宜設定することが可能で、本例に限定されるものではない。
また、学習アルゴリズムも誤差伝播法以外のアルゴリズムを用いることも可能であり、中間層の層数を増やして深層化し、深層学習するように構成したニューラルネットワークを用いてもよい。
［他の実施形態］
上述した実施形態では特に説明していないが、機内に飛散した切り屑を洗浄除去する洗浄ノズル以外に、工具とワークの接触位置に潤滑、冷却、切り屑の除去などを目的としてクーラントを供給する他の洗浄ノズルが設けられていてもよい。
上述した実施形態では特に説明していないが、機内に飛散した切り屑を洗浄除去する洗浄ノズル以外に、工具とワークの接触位置に潤滑、冷却、切り屑の除去などを目的としてクーラントを供給する他の洗浄ノズルが設けられていてもよい。
機内に飛散した切り屑を除去するために洗浄ノズルから噴射される流体はクーラントに限るものではなく、圧縮ガスなどの他の流体を洗浄流体として用いることも可能である。
上述した実施形態では、工作機械１００が立形のマシニングセンタで構成された例を説明したが、本発明が適用される工作機械１００は立形のマシニングセンタに限るものではなく、各種のマシニングセンタに適用でき、旋盤のような工具を保持する主軸頭を備えていない工作機械に適用することもできる。
また、洗浄ノズル機構５１の具体的な構造及び取付位置も、上述した実施形態に限定されるものではなく、主軸頭など他の部材に取付けられていてもよく、また洗浄ノズル機構５１の数も複数であってもよい。
以上、本発明の実施の形態、実施の態様を説明したが、開示内容は構成の細部において変化してもよく、実施の形態、実施の態様における要素の組合せや順序の変化等は請求された本発明の範囲および思想を逸脱することなく実現し得るものである。
以上に説明したように、本発明により、オペレータの操作に拠らずに切り屑の堆積部位に向けて洗浄流体が吐き出されるようにノズルの姿勢が自動調整可能な切り屑処理装置を備えた工作機械が実現できる。
１：ベッド
２：サドル
３：テーブル
３Ｗ：鉛直壁
３Ｈ：ワークホルダ
４：コラム
５：主軸頭
６：工具ホルダ
７：工具
８：クーラントタンク
９：チップコンベア
１０：被加工物（ワーク）
１２：切り屑
２０：システム制御部
３０：洗浄ノズル制御部
３１：位置推定部
３２：ＦＥＭ解析部
３３：位置算出部
３４：ノズル姿勢調整部
４０：サーボ制御部
４１：位置決め制御部
４２：速度制御部
５０：切り屑処理装置
１００：工作機械
２００：制御システム
３００：工作システム
２：サドル
３：テーブル
３Ｗ：鉛直壁
３Ｈ：ワークホルダ
４：コラム
５：主軸頭
６：工具ホルダ
７：工具
８：クーラントタンク
９：チップコンベア
１０：被加工物（ワーク）
１２：切り屑
２０：システム制御部
３０：洗浄ノズル制御部
３１：位置推定部
３２：ＦＥＭ解析部
３３：位置算出部
３４：ノズル姿勢調整部
４０：サーボ制御部
４１：位置決め制御部
４２：速度制御部
５０：切り屑処理装置
１００：工作機械
２００：制御システム
３００：工作システム
Claims (5)
- 機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御部を備えている工作機械の切り屑処理装置であって、
前記洗浄ノズル制御部は、
被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定部と、
前記位置推定部により推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整部と、
を備え、
前記位置推定部は、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータと、機内形状とが入力されると、切り屑の堆積位置が出力される機械学習装置を備えて構成され、
前記機械学習装置は、前記加工パラメータと前記機内形状を入力データとし、前記加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と前記機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置である工作機械の切り屑処理装置。 - 前記機械学習装置は、加工前後の機内撮影画像から得られる切り屑の堆積位置を教師データとして、前記一次学習済み装置が二次学習された二次学習済み装置である請求項１に記載の工作機械の切り屑処理装置。
- 工具と被加工物とを相対移動させる機械加工制御部を備え、前記機械加工制御部による前記ＮＣプログラムの実行と並行して、前記位置推定部による前記堆積位置の推定処理が実行され、前記ノズル姿勢調整部が前記堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するように構成されている請求項１または２に記載の工作機械の切り屑処理装置。
- 機械加工時に飛散した切り屑に洗浄流体を噴射して前記切り屑をチップ回収部に導く洗浄ノズルを制御する洗浄ノズル制御ステップを備えている工作機械の切り屑処理方法であって、
前記洗浄ノズル制御ステップは、
被加工物の加工条件を解析することにより、発生する切り屑の堆積位置を推定する位置推定ステップと、
前記位置推定ステップにより推定された堆積位置に向けて前記洗浄ノズルの姿勢を調整するノズル姿勢調整ステップと、
を備え、
前記位置推定ステップは、機械加工に用いられるＮＣプログラムに含まれる加工パラメータと機内形状とを機械学習装置に入力し、切り屑の堆積位置を出力させるステップであり、
前記機械学習装置は、前記加工パラメータと前記機内形状を入力データとし、前記加工パラメータに基づくＦＥＭ解析により得られた切り屑の飛散軌跡と前記機内形状とに基づいて算出された切り屑の堆積位置を教師データとして、予め一次学習された一次学習済み装置である工作機械の切り屑処理方法。 - 前記機械学習装置は、加工前後の機内撮影画像から得られる切り屑の堆積位置を教師データとして、前記一次学習済み装置が二次学習された二次学習済み装置である請求項４に記載の工作機械の切り屑処理方法。
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