[发明专利]加工面质量评价装置

说明书

本发明提供一种加工面质量评价装置，具有：机器学习装置，其学习与工件的加工面质量的检查结果对应的观察者对该工件的加工面质量的评价结果，该机器学习装置将工件的加工面质量的检查结果作为状态变量来进行观测，取得表示观察者对工件的加工面质量的评价结果的标签数据、将这些状态变量与标签数据关联起来进行学习。

技术领域

本发明涉及加工面质量评价装置，特别是涉及对合格工件的评价指标进行量化的技术。

背景技术

以往进行的是，制作加工程序，根据该加工程序控制机床来对材料进行加工，制作部件和金属模具等工件。像这样制作出的工件的品质评价指标之一是加工面质量。所谓加工面质量表示加工物的形状变化顺滑(加工面的伤痕和条纹不明显，均匀地反射光线)的程度。

已知各种用于提升加工面质量的技术。例如，在日本特开2017-68325号公报中公开了使用机床的振动数据来进行机器学习，由此求出取得了加工面质量与加工时间的平衡的最佳速度分布这样的方法。

如上所述，加工面质量是工件重要的品质评价指标之一。并且，也根据各种指标来评价加工面质量本身。加工面质量的典型评价方法之一是根据能够通过激光显微镜观察的各种评价项目来进行数值评价。例如，表面的算术平均高度(表面粗糙度)Sa是加工面质量的代表性评价项目。其他的数值评价项目还存在表面的最大高度Sv、表面纹理的纵横比Str(surface texture aspect ratio)、峰度Sku(kurtosis)、偏斜度Ssk(skewness)、界面扩展面积比Sdr(developed interfacial area ratio)等。

加工面质量的另一个重要的评价指标是人的印象。即，观察者对加工出的工件的表面进行观察，是否将其外表判定为“合格”。一般情况下，基于印象的评价指标因观察者不同而使判断基准不同，因此难以进行量化。即，以往人在什么时候判断为“合格”未必明确。

作为对基于印象的评价指标进行量化的尝试，想到了将从激光显微镜等测量器获得的数值评价项目(例如，表面粗糙度Sa)与人的印象的评价结果进行比较。但是，众所周知两者不能简单地进行比较。例如，以往可以掌握当什么样的数值评价项目发生变动时在工件的表面出现什么样的性质变化这样的趋势。但是，在人的印象好恶中，各种数值的评价项目错综复杂，它们的相关关系不明确。此外，即使在观察相同表面的情况下，印象因观察者不同而不同的情况也不少。结果，加工完成的工件的加工面质量是否良好被观察者的感觉所左右。难以判断工件是否保持固定品质。此外，在从第三方观察时，还存在难以获知品质评价基准这样的问题。

发明内容

本发明是为了解决这样的问题而完成的，其目的在于提供一种加工面质量评价装置，能够对合格工件的评价指标进行量化。

本发明涉及的加工面质量评价装置的第一方式是，根据检查装置对工件的加工面质量的检查结果，判定观察者对所述工件的加工面质量的评价结果，其中，所述加工面质量评价装置具有：机器学习装置，其学习与所述检查装置的检查结果对应的、观察者对所述工件的加工面质量的评价结果。并且，所述机器学习装置具有：状态观测部，其将所述检查装置对工件的加工面质量的检查结果作为状态变量来进行观测；标签数据取得部，其取得标签数据，该标签数据表示所述观察者对所述工件的加工面质量的评价结果；以及学习部，其将所述状态变量与所述标签数据关联起来进行学习。

可以是，所述学习部具有：误差计算部，其计算根据所述状态变量来判定所述观察者对所述工件的加工面质量的评价结果的相关性模型与从预先准备的教师数据中识别的相关性特征之间的误差；以及模型更新部，其更新所述相关性模型以缩小所述误差。

可以是，所述学习部通过多层构造来运算所述状态变量和所述标签数据。