[发明专利]清洗工序最优化装置以及机器学习装置

说明书

本发明涉及清洗工序最优化装置以及机器学习装置。提供能够根据机床或工件的状态来决定清洗条件的清洗工序最优化装置以及机器学习装置。上述清洗工序最优化装置具备学习清洗清洗对象时的清洗条件的机器学习装置。上述机器学习装置具备：状态观测部，其将表示清洗清洗对象时的清洗条件的清洗条件数据、以及在清洗该清洗对象之前测量的表示该清洗状态的污染状态的污染状态数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测；判定数据取得部，其取得表示清洗清洗对象后的污染状态的精度的适当与否判定结果的判定数据；以及学习部，其使用状态变量和判定数据，将清洗清洗对象时的清洗条件与污染状态数据关联起来进行学习。

技术领域

本发明涉及清洗工序最优化装置以及机器学习装置。

背景技术

在机床中，用罩体覆盖加工空间，防止切屑/冷却液向周围飞散。在通过工具加工工件时产生大量的切粉，在用罩体覆盖的空间(以后为“机内”)中累积切屑。切屑进入机床的机构部，由此会导致机构部发生故障。因此，需要清洗滞留在机内的切屑，但是会有通过人工进行这种机内的清洗作业的情况和使用机内清洗装置进行清洗的情况，该机内清洗装置使用泵将冷却液送入机内，使切屑与该冷却液一起排出到机外(日本特开2016-168649号公报)。

另一方面，目前在机床中加工对象的工件范围较广，其种类从高效率加工到高质量加工等涉及多个方面。此时，在加工后的工件表面会附着切屑和冷却液等，如果对这样的污染置之不理，则会产生例如在之后的作业工序中切屑损伤工件的表面等问题。为了防止这种问题，需要在加工结束后尽可能迅速地清洗工件的表面。工件的清洗作业有通过人工进行的情况和使用工件清洗装置进行的情况(日本特开2008-156715号公报等)。

机床或工件的清洗工序在使用了机床的加工作业的一系列流程中成为重要的要素。然而，由于工件的加工而产生的切屑在机内的宽广范围内飞散，飞散位置或量、大小等不同，污染也不均匀，因此存在需要根据污染的状态调整清洗条件(清洗喷嘴的角度或喷射/吸引的压力、清洗时间等)等的问题。另外，对于附着在工件表面的切屑和冷却液等，其附着位置和附着量等也不同，进一步地，在清洗工件的情况下，有时由于清洗而损伤工件表面，因此为了消除这种情况，需要一边对清洗条件(清洗喷嘴的角度和清洗/吸引的压力、清洗时间等)进行微调整一边进行非常精细的清洗，从而存在消耗大量时间的问题。

发明内容

因此本发明的目的在于，提供根据机床或工件的状态能够决定适当的清洗条件的清洗工序最优化装置以及机器学习装置。

本发明的一个方式为一种清洗工序最优化装置，其使在进行清洗对象的清洗时的清洗条件最优化，该清洗工序最优化装置具备学习清洗上述清洗对象时的清洗条件的机器学习装置，上述机器学习装置具备：状态观测部，其将表示清洗上述清洗对象时的清洗条件的清洗条件数据、以及在清洗该清洗对象之前测量的表示该清洗状态的污染状态的污染状态数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测；判定数据取得部，其取得表示清洗上述清洗对象后的污染状态的精度的适当与否判定结果的判定数据；以及学习部，其使用上述状态变量和上述判定数据将清洗上述清洗对象时的清洗条件与上述污染状态数据关联起来进行学习。

本发明的其他方式为一种机器学习装置，其学习清洗对象时的清洗条件，该机器学习装置具备：状态观测部，其将表示清洗上述清洗对象时的清洗条件的清洗条件数据以及在清洗该清洗对象之前测量的表示该清洗状态的污染状态的污染状态数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测；判定数据取得部，其取得表示清洗上述清洗对象后的污染状态的精度的适当与否判定结果的判定数据；以及学习部，其使用上述状态变量和上述判定数据将清洗上述清洗对象时的清洗条件与上述污染状态数据关联起来进行学习。

根据本发明，由于能够使清洗机床或工件的已知技术与机器学习组合，并配合机床的机内状态或工件的表面状态使清洗工序最优化，因此可以对各种机床或工件有效地进行清洗。

附图说明