適用製品
レーザ加工システムに用いられる機械学習方法、シミュレーション装置、レーザ加工システム並びにプログラム
目的
レーザ加工の途中におけるレーザ光の照射の前後の加工部の加工の程度と加工対象物の材質と照射するレーザ光のパラメータとを学習する。
学習結果を用いたシミュレーションを行なう。
レーザ加工の精度を向上させる。
機械学習装置として機能させる。
効果
機械学習方法により得られた学習結果を用いるから、レーザ加工の途中におけるレーザ光の照射の前後の加工部の加工の程度と加工対象物の材質と照射するレーザ光のパラメータとの学習結果を用いてレーザ加工を行なうことができ、その結果、レーザ加工の精度を高くすることができる。
技術概要
加工対象物にレーザ光を照射してアブレーション加工を行なうレーザ加工システムに用いられる機械学習方法であって、
前記加工対象物の複数の材質毎にレーザ光を前記加工対象物に照射して前記加工対象物における前記レーザ光の照射前後の加工部のレーザ加工に伴う３次元形状を反映する前加工部データおよび後加工部データを取得する作業を複数回に亘って行なって得られる前記加工対象物の材質と前記レーザ光毎の特性を示すレーザ光パラメータと前記レーザ光の照射毎の照射前の前加工部データとを学習用データとすると共に前記前加工部データに対応する後加工部データを例題の解として教師ありの深層学習を行ない、加工対象物の材質、前加工部データ、レーザ光パラメータを入力データとしたときに前記入力データに係るレーザ光が照射された後の後加工部データを出力データとする第１関係を学習結果の一つとして得るものであり、
前記レーザ光の照射を複数回に亘って連続して行なった際には、前記レーザ光の照射後の前記後加工部データは次のレーザ光の照射の際の前記前加工部データとして用いる、
ことを特徴とする機械学習方法。
基本情報
開放特許情報
)
登録者情報
その他の情報
