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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024102801
(43)【公開日】2024-07-31
(54)【発明の名称】加工システム及び加工性判定システム
(51)【国際特許分類】
B23K 26/00 20140101AFI20240724BHJP
B23K 26/38 20140101ALI20240724BHJP
【ＦＩ】
B23K26/00 M
B23K26/38 Z
【審査請求】有
【請求項の数】23
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023184401
(22)【出願日】2023-10-27
(31)【優先権主張番号】P 2023006494
(32)【優先日】2023-01-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】390014672
【氏名又は名称】株式会社アマダ
(74)【代理人】
【識別番号】110001612
【氏名又は名称】弁理士法人きさらぎ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】西田 純一
(72)【発明者】
【氏名】原 英夫
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 雅仁
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 治也
(72)【発明者】
【氏名】湧井 宗忠
(72)【発明者】
【氏名】石黒 宏明
(72)【発明者】
【氏名】瀬戸口 隼
(72)【発明者】
【氏名】吉田 武志
(72)【発明者】
【氏名】和家 功一
【テーマコード（参考）】
4E168
【Ｆターム（参考）】
4E168AD07
4E168AD11
4E168CA05
4E168CA11
4E168CB03
4E168CB07
4E168CB12
4E168CB15
4E168DA02
4E168DA03
4E168DA26
4E168DA28
4E168DA37
4E168DA43
4E168EA17
4E168FB01
4E168FB02
4E168JA02
4E168JA03
(57)【要約】
【課題】切断加工前に被加工材の加工条件に基づく加工性を判定して判定結果に基づく判断を容易にし加工不良を低減する。
【解決手段】加工システムは、レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して切断加工する加工工程と、レーザ光を被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で被加工材に照射して被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、被加工材に判定照射条件でレーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、測定された発光スペクトルの時系列データに基づいて被加工材の加工性を判定する判定装置とを備え、第１及び第２の判定モデルを有し、発光スペクトルの時系列データから抽出された第１及び第２の波形情報を第１及び第２の判定モデルに入力して得られた被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づき被加工材の加工性の判定結果を出力する。
【選択図】図１
【解決手段】加工システムは、レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して切断加工する加工工程と、レーザ光を被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で被加工材に照射して被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、被加工材に判定照射条件でレーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、測定された発光スペクトルの時系列データに基づいて被加工材の加工性を判定する判定装置とを備え、第１及び第２の判定モデルを有し、発光スペクトルの時系列データから抽出された第１及び第２の波形情報を第１及び第２の判定モデルに入力して得られた被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づき被加工材の加工性の判定結果を出力する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、
前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、
前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する
加工システム。
前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、
前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する
加工システム。
【請求項2】
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において前記レーザ光を前記判定照射条件下でスポット照射する
請求項１記載の加工システム。
請求項１記載の加工システム。
【請求項3】
前記第１の判定モデルは、前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って作成され、
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された
請求項１又は２記載の加工システム。
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項4】
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程における前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記判定照射条件として、前記第１段階では第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置は、前記測定装置によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから前記第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから前記第２の時間領域の第２の波形情報を抽出する
請求項１又は２記載の加工システム。
前記測定装置は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置は、前記測定装置によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから前記第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから前記第２の時間領域の第２の波形情報を抽出する
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項5】
前記判定装置は、前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域で且つ第１の波長帯域及び第２の波長帯域の前記第１の波形情報と第２の時間領域で且つ前記第１の波長帯域及び前記第２の波長帯域の前記第２の波形情報とを抽出する
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項6】
前記第１の波長帯域及び前記第２の波長帯域は、前記レーザ光の発光波長帯域とは異なる
請求項５記載の加工システム。
請求項５記載の加工システム。
【請求項7】
前記判定照射条件のレーザ出力は、前記加工照射条件のレーザ出力よりも小さい
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項8】
前記第１の照射条件のレーザ出力は、前記第２の照射条件のレーザ出力よりも小さい
請求項４記載の加工システム。
請求項４記載の加工システム。
【請求項9】
前記第１段階は、前記第２段階よりも短い
請求項４記載の加工システム。
請求項４記載の加工システム。
【請求項10】
前記判定照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップは、前記加工照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップよりも大きい
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項11】
前記判定装置は、前記判定結果を確認可能に報知する報知部を含み、
前記判定結果は、前記表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせにおける前記加工条件による前記被加工材への適応性を表現可能な加工性評価を含む
請求項１又は２記載の加工システム。
前記判定結果は、前記表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせにおける前記加工条件による前記被加工材への適応性を表現可能な加工性評価を含む
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項12】
前記報知部は、前記加工性評価に基づいて、前記被加工材に合わせて前記レーザ加工装置に設定される加工条件を知らせる情報、前記レーザ加工装置によるテスト加工を促す情報、並びに前記加工条件の調整、変更及び設定のいずれか一つの実行を促す情報の少なくとも一つを報知する
請求項１１記載の加工システム。
請求項１１記載の加工システム。
【請求項13】
前記判定装置は、前記報知部により報知された情報に基づきオペレータが選択入力した入力情報を受け付けて、受け付けられた前記入力情報に応じた加工条件を前記レーザ加工装置に設定する設定部を含む
請求項１２記載の加工システム。
請求項１２記載の加工システム。
【請求項14】
前記表面品質評価結果及び前記内部品質評価結果は、前記被加工材の前記表面品質評価及び内部品質評価を複数種の異なる数値に評点化した点数評価を含む
請求項３記載の加工システム。
請求項３記載の加工システム。
【請求項15】
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルは、前記被加工材の板厚毎に作成されている
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項16】
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報及び第２の波形情報をそれぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する
加工性判定システム。
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する
加工性判定システム。
【請求項17】
レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件、及び前記レーザ光を前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で前記被加工材に照射して、前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、
前記被加工材に前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の測定部と、前記被加工材に前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する第２の測定部と、を含む測定装置と、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、
前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
加工システム。
前記被加工材に前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の測定部と、前記被加工材に前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する第２の測定部と、を含む測定装置と、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、
前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
加工システム。
【請求項18】
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第１の判定照射条件で、前記レーザ光を前記被加工材にスポット照射し、前記第２の判定照射条件で、前記レーザ光を照射位置を移動させながら前記被加工材の素材表面に照射、及び前記レーザ光を前記被加工材の素材内部に繰り返し照射する
請求項１７記載の加工システム。
請求項１７記載の加工システム。
【請求項19】
前記第１の判定照射条件は、第１の照射条件及び第２の照射条件を含み、
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記第１段階では前記第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では前記第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置の前記第１の測定部は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから前記第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから前記第２の時間領域の第２の波形情報を抽出する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記第１段階では前記第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では前記第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置の前記第１の測定部は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから前記第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから前記第２の時間領域の第２の波形情報を抽出する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項20】
前記第１の判定モデルは、前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って作成され、
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された、
請求項１７又は１８記載の加工システム。
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された、
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項21】
前記第２の判定照射条件は、第３の照射条件及び第４の照射条件を含み、
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記第３の照射条件で前記レーザ光を照射位置を移動させながら前記被加工材の素材表面に照射し、前記第４の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材の素材内部に繰り返し照射し、
前記測定装置の前記第２の測定部は、前記第３の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第１の赤外線強度と、前記第４の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第２の赤外線強度と、を測定し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第１の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の位置的変化を示す第１の特徴量情報を抽出すると共に、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第２の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の時間的変化を示す第２の特徴量情報を抽出し、前記第１の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の位置的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に基づく第１の判定基準を満たすかどうかを判定すると共に、前記第２の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の時間的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の温度上昇の度合いを示す第２の判定基準を外れる温度上昇の状態か否かを判定して、その結果の組み合わせに基づき前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記第３の照射条件で前記レーザ光を照射位置を移動させながら前記被加工材の素材表面に照射し、前記第４の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材の素材内部に繰り返し照射し、
前記測定装置の前記第２の測定部は、前記第３の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第１の赤外線強度と、前記第４の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第２の赤外線強度と、を測定し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第１の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の位置的変化を示す第１の特徴量情報を抽出すると共に、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第２の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の時間的変化を示す第２の特徴量情報を抽出し、前記第１の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の位置的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に基づく第１の判定基準を満たすかどうかを判定すると共に、前記第２の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の時間的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の温度上昇の度合いを示す第２の判定基準を外れる温度上昇の状態か否かを判定して、その結果の組み合わせに基づき前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項22】
前記判定装置は、前記第３の判定部により判定された前記第３の判定結果を確認可能に報知する報知部を含む
請求項１７又は１８記載の加工システム。
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項23】
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光を、前記被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから抽出された第１の波形情報及び第２の波形情報を、それぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、
前記加工性判定工程において、前記レーザ光を、前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、
前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記第１の判定部が、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記第２の判定部が、
前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と前記基準情報とに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する、
加工性判定システム。
前記加工性判定工程において、前記レーザ光を、前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、
前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記第１の判定部が、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記第２の判定部が、
前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と前記基準情報とに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する、
加工性判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、加工システム及び加工性判定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来より、レーザ加工機等のレーザ加工装置においては、一般的に被加工材の材質及び板厚に応じた加工条件が予め設定されている。従って、レーザ加工装置のオペレータは、被加工材の材質及び板厚に合致した加工条件を選択して、もしくは加工プログラムの指示する加工条件にてレーザ加工を実施する。
【0003】
しかし、同じ名称の材質及び板厚の被加工材であっても、製造国、製造メーカ、製造ロット及び保管状況等の個体差、並びに高炉材か電炉材かの相違等によって、レーザ加工装置に事前に用意されている加工条件のままでは、良好な加工品質が得られないことがある。一方、被加工材の材質及び板厚に適した加工条件を選択した上で、被加工材の実際の材質及び板厚を測定し、選択した加工条件を、測定結果に応じて修正する技術も知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特許第６７５４６１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記特許文献１に開示された装置では、被加工材の材質及び板厚に応じて選択される加工条件を、実際に測定された材質及び板厚に基づいて修正することはできるが、選択された加工条件を修正しない場合、どの程度の加工品質が得られるのかを判定することは想定されていない。
【0006】
すなわち、上記従来技術は、選択された加工条件に基づく被加工材の加工性（切断加工に適しているかどうかの程度）そのものを、例えば製造メーカ毎、製造ロット毎、または保管状況毎に異なる実際の被加工材の個体差（品質のバラつき）に対応させて、実際の切断加工前に判定するものではなかった。
【0007】
このため、切断加工前に被加工材の加工条件に基づく加工性を判定して、その判定結果に基づいて、予め設定された加工条件での切断加工を行うか、被加工材に適した加工条件に変更するか等の判断を、テスト加工（試し加工）することなくオペレータがすることはできないという問題がある。
【0008】
本発明の一態様は、切断加工前に被加工材の加工条件に基づく加工性を判定して、予め設定された加工条件で切断加工を行うべきか、被加工材に適した加工条件に変更等すべきかの判定結果に基づく判断が容易で、加工不良を低減可能な加工システム及び加工性判定システムである。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本発明の一態様に係る加工システムは、レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、を備え、前記判定装置は、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する。
【0010】
本発明の一態様に係る加工性判定システムは、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報及び第２の波形情報をそれぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、を備え、前記判定装置は、前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、前記学習装置は、前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する。
【0011】
本発明の一態様に係る加工システム及び加工性判定システムによれば、レーザ光を被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で被加工材に照射したときに測定装置によって測定された発光スペクトルの時系列データから抽出された第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを第１の判定モデル及び第２の判定モデルに推定用データとして入力して得られた被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材の加工性の判定結果が出力される。これにより、切断加工前に被加工材の加工条件に基づく加工性を判定することができるので、実際の切断加工に際して予め設定された加工条件での切断加工を行うべきか、被加工材に適した加工条件に変更すべきか等の判定結果に基づく判断が容易になり、加工不良を低減することが可能となる。
【0012】
本発明の他の態様に係る加工システムは、レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件、及び前記レーザ光を前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で前記被加工材に照射して、前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、前記被加工材に前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の測定部と、前記被加工材に前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する第２の測定部と、を含む測定装置と、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、を備え、前記判定装置は、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、前記判定装置の前記第１の判定部は、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、前記判定装置の前記第２の判定部は、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する。
【0013】
本発明の他の態様に係る加工性判定システムは、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光を、前記被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから抽出された第１の波形情報及び第２の波形情報を、それぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、前記加工性判定工程において、前記レーザ光を、前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、を備え、前記判定装置は、前記第１の判定部が、前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、前記第２の判定部が、前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と前記基準情報とに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力し、前記学習装置は、前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する。
【0014】
本発明の他の態様に係る加工システム及び加工性判定システムによれば、レーザ光を被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件で被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから抽出された第１の波形情報及び第２の波形情報を第１の判定モデル及び第２の判定モデルに入力して得られた被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づき判定された被加工材の加工性の第１の判定結果と、レーザ光を被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で被加工材に照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報及び予め登録済みの被加工材の加工性の判定用の基準情報に基づき判定された被加工材の加工性の第２の判定結果との組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材の加工性を判定し第３の判定結果が出力される。これにより、切断加工前に被加工材の加工条件に基づく加工性を判定することができるので、実際の切断加工に際して予め設定された加工条件での切断加工を行うべきか、被加工材に適した加工条件に変更すべきか等の判定結果に基づく判断が容易になり、加工不良を低減することが可能となる。
【発明の効果】
【0015】
本発明の一態様によれば、切断加工前に被加工材の加工条件に基づく加工性を判定して、予め設定された加工条件で切断加工を行うべきか、被加工材に適した加工条件に変更等すべきかの判定結果に基づく判断が容易で、加工不良を低減可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態に係る加工システム及び加工性判定システムを詳細に説明する。ただし、以下の実施の形態は、各請求項に係る発明を限定するものではなく、また、実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。また、以下の実施の形態においては、同一または相当する構成要素には、同一の符号を付して重複した説明を省略する。また、実施の形態においては、各構成要素の配置、縮尺及び寸法等が誇張あるいは矮小化されて実際のものとは一致しない状態で示されている場合、並びに一部の構成要素につき記載が省略されて示されている場合があるとする。
【0018】
［第１の実施形態］
［加工システムの基本的構成］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る加工システムの基本的構成を概略的に示す説明図である。
図１に示すように、第１の実施形態に係る加工システム１００は、レーザ光ＬＢを加工照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗを切断加工する加工工程と、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない判定照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置１０と、被加工材Ｗに判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定する分光器（測定装置）３０と、分光器（測定装置）３０で測定された発光スペクトルの時系列データに基づいて被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定ユニット（判定装置）５０と、を備える。加工性判定ユニット（判定装置）５０は、第１の判定モデル５（図９）及び第２の判定モデル６（図９）を有し、分光器（測定装置）３０によって測定された発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３（図９）と第２の時間領域の第２の波形情報４（図９）とを抽出する。加工性判定ユニット（判定装置）５０は、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力して被加工材Ｗの表面品質評価を得る。また、加工性判定ユニット（判定装置）５０は、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力して被加工材Ｗの内部品質評価を得る。そして、加工性判定ユニット（判定装置）５０は、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性の判定結果９（図９）を出力する。なお、上記「溶融させる」とは、例えば、溶融プール（溶融池）を発生させること等を意味し、「貫通はしない」とは、例えば、穴を開けないこと等を意味するものである。
［加工システムの基本的構成］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る加工システムの基本的構成を概略的に示す説明図である。
図１に示すように、第１の実施形態に係る加工システム１００は、レーザ光ＬＢを加工照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗを切断加工する加工工程と、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない判定照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置１０と、被加工材Ｗに判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定する分光器（測定装置）３０と、分光器（測定装置）３０で測定された発光スペクトルの時系列データに基づいて被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定ユニット（判定装置）５０と、を備える。加工性判定ユニット（判定装置）５０は、第１の判定モデル５（図９）及び第２の判定モデル６（図９）を有し、分光器（測定装置）３０によって測定された発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３（図９）と第２の時間領域の第２の波形情報４（図９）とを抽出する。加工性判定ユニット（判定装置）５０は、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力して被加工材Ｗの表面品質評価を得る。また、加工性判定ユニット（判定装置）５０は、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力して被加工材Ｗの内部品質評価を得る。そして、加工性判定ユニット（判定装置）５０は、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性の判定結果９（図９）を出力する。なお、上記「溶融させる」とは、例えば、溶融プール（溶融池）を発生させること等を意味し、「貫通はしない」とは、例えば、穴を開けないこと等を意味するものである。
【0019】
第１の判定モデル５は、第１の波形情報１（図９）及び被加工材Ｗの表面品質を示す表面品質評価結果１０９ａ（図９）を第１の教師データとして入力して機械学習を行って作成される。第２の判定モデル６は、第２の波形情報２（図９）及び被加工材Ｗの内部品質を示す内部品質評価結果１０９ｂ（図９）を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成される。
【0020】
また、加工システム１００は、レーザ加工装置１０、分光器３０及び加工性判定ユニット５０を制御するＮＣ（Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）装置６０と、各種の情報を表示可能なディスプレイ７０と、を備えている。なお、加工性判定ユニット５０及びＮＣ装置６０は、レーザ加工装置１０に含まれるように搭載されていてもよい。
【0021】
被加工材Ｗは、例えば、鉄鋼である場合、主成分として鉄（Ｆｅ）を含み、非鉄金属のアルミニウム合金鋼である場合、主成分としてアルミニウム（Ａｌ）を含む。被加工材Ｗは、これらの主成分の他にメーカが意図的に添加した元素、及び不純物として混入している元素を含む。なお、不純物は、ここでは、材質の主たる含有物ではない含有物のことを指し、被加工材Ｗの溶融時に気泡のような物理現象を誘発する物質も含むものとする。
【0022】
レーザ加工装置１０は、被加工材Ｗの材料のレーザ切断、レーザ穴あけ等の加工（以下、「切断」及び「穴あけ」を含めて「切断加工」という。）を行う。レーザ加工装置１０は、板金等の被加工材Ｗを載置する加工テーブル１１と、加工テーブル１１に対して、加工テーブル１１の図中Ｘ軸方向に移動するＸ軸キャリッジ１２と、このＸ軸キャリッジ１２上を図中Ｙ軸方向に移動するＹ軸キャリッジ１３と、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射して切断加工を行うレーザ加工ユニット２０と、を有する。
【0023】
レーザ加工ユニット２０は、レーザ光ＬＢを生成して射出するレーザ発振器２１と、Ｙ軸キャリッジ１３に搭載されＸ軸キャリッジ１２及びＹ軸キャリッジ１３によってＸ軸方向及びＹ軸方向に移動可能に構成されたレーザ加工ヘッド２２と、レーザ発振器２１で生成されたレーザ光ＬＢをレーザ加工ヘッド２２へと伝送するプロセスファイバ２３と、を備える。
【0024】
また、レーザ加工装置１０は、アシストガスを供給するアシストガス供給装置（図示せず）を備えている。なお、レーザ加工装置１０は、レーザ加工ヘッド２２が被加工材Ｗに対して移動する構成に限定されるものではなく、被加工材Ｗがレーザ加工ヘッド２２に対して移動する構成も採用し得る。
【0025】
レーザ発振器２１は、例えば、レーザダイオードから発せられる種光が共振器でＹｂ（イッテルビウム：Ｙｔｔｅｒｂｉｕｍ）などを励起させ増幅させて所定の波長のレーザ光ＬＢを射出するタイプ、又はレーザダイオードより発せられるレーザ光ＬＢを直接利用するタイプのレーザ発振器等が用いられる。
【0026】
レーザ発振器２１は、波長９００ｎｍ～１１００ｎｍの１μｍ帯のレーザ光ＬＢを射出する。例えば、ＤＤＬ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｄｉｏｄｅ Ｌａｓｅｒ）発振器は、波長９１０ｎｍ～９５０ｎｍのレーザ光ＬＢを射出し、ファイバレーザ発振器は、波長１０６０ｎｍ～１０８０ｎｍのレーザ光ＬＢを射出する。
【0027】
また、青色半導体レーザは、波長４００ｎｍ～４６０ｎｍのレーザ光ＬＢを射出する。グリーンレーザは、波長５００ｎｍ～５４０ｎｍのレーザ光ＬＢを射出するファイバレーザ発振器またはＤＤＬ発振器でもよく、１μｍ帯のレーザ光ＬＢと光合成した多波長共振器であってもよい。
【0028】
また、この他、図示はしないが、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗのどの位置に出射するかを確認するガイド光ＧＢ（例えば、波長６５０ｎｍ）を出射するようにしてもよい。
【0029】
レーザ発振器２１は、加工工程では加工照射条件でレーザ光ＬＢを出射し、被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程では判定照射条件でレーザ光ＬＢを出射する。判定照射条件に基づき出射されるレーザ光ＬＢは、被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしないものなので、レーザ加工装置１０による被加工材Ｗの切断加工に用いられるものではない。このような判定照射条件のレーザ光ＬＢは、パルス発振により照射されてもよい。
【0030】
レーザ加工ヘッド２２は、ビームコントロールユニット２４を有する。ビームコントロールユニット２４は、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗの材料に適した集光径及び発散角に制御する機能を有する。ビームコントロールユニット２４は、プロセスファイバ２３の出力端から射出されたレーザ光ＬＢを入射して平行光束に変換するコリメータレンズ２４ａと、コリメータレンズ２４ａから射出されたほぼ平行光束のレーザ光ＬＢをＸ軸及びＹ軸と直交するＺ軸方向の下方に向けて反射すると共に、所定の波長の光を透過させる折り返しミラー２４ｂと、折り返しミラー２４ｂで反射したレーザ光ＬＢを集束させて被加工材Ｗに照射する加工用の集光レンズ２４ｃと、を有する。折り返しミラー２４ｂには、例えば、少なくともレーザ光ＬＢ及びガイド光ＧＢの波長（例えば、１０８０ｎｍ、６５０ｎｍ）を反射するコーティングが施されている。
【0031】
レーザ加工ヘッド２２は、その先端部に、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射するための円形の開口部２５ａを有するノズル２５を備えている。ノズル２５は、溶融した被加工材Ｗを除去するために、アシストガス供給装置から供給される所定のアシストガス圧のガス流をレーザ光ＬＢと共に被加工材Ｗに噴射するノズル機能を有する。ノズル２５は、レーザ加工ヘッド２２に着脱自在に設けられる。
【0032】
なお、コリメータレンズ２４ａ、折り返しミラー２４ｂ、集光レンズ２４ｃ及びノズル２５は、予め光軸が調整された状態でレーザ加工ヘッド２２内に固定されている。また、ビームコントロールユニット２４内には、集束位置を調整するために、コリメータレンズ２４ａを光軸に平行な方向（Ｘ軸方向）に駆動するレンズ駆動部（図示せず）が設けられている。また、集束位置を調整するため、レーザ加工ヘッド２２自体を、図示しない駆動機構によって、Ｘ軸方向及びＹ軸方向と直交するＺ軸方向に移動可能に構成されていてもよい。
【0033】
分光器３０は、例えば、レーザ加工ヘッド２２のハウジング上部に搭載されている。分光器３０は、ハウジング上部における折り返しミラー２４ｂの被加工材Ｗと対峙した透過側において、被加工材Ｗの加工側から折り返しミラー２４ｂに向かう光のうち、折り返しミラー２４ｂを透過した測定対象の光を入力し、受光部３１で受光する。分光器３０は、受光部３１で受光した測定対象の光を回折格子等によって分光し、波長毎に光強度（スペクトル）を検出する。このように、分光器３０は、被加工材Ｗにレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定可能に構成される。そして、分光器３０は、検出された波長毎の光強度（スペクトル）を、時系列データとして出力する。なお、分光器３０は、レーザ加工ヘッド２２のハウジングの側部に設けられてもよい。
【0034】
分光器３０は、具体的には、第１の照射条件で被加工材Ｗに照射されたレーザ光ＬＢにより被加工材Ｗにおいて発生した測定対象の光のスペクトル（第１の発光スペクトル）の時系列データを、加工性判定ユニット５０に出力する。また、分光器３０は、第２の照射条件で被加工材Ｗに照射されたレーザ光ＬＢにより被加工材Ｗにおいて発生した測定対象の光のスペクトル（第２の発光スペクトル）の時系列データを、加工性判定ユニット５０に出力する。なお、分光器３０に代えて、例えば、バンドパスフィルタを有するフォトディテクタ等を測定装置として用いることもできる。
【0035】
次に、このように構成された加工システム１００における加工性判定工程について説明する。
図２は、判定照射条件のレーザ光を被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルを分光器で測定した測定結果に基づく時系列データの一例を示す図である。図３は、レーザ光の第１の照射条件及び第２の照射条件の一例を示す図である。図４は、第１の発光スペクトルの時系列データ及び第２の発光スペクトルの時系列データから第１の波形情報及び第２の波形情報を抽出するための波長軸方向及び時間軸方向の抽出ポイントを示す図である。なお、図２においては、各波長の時系列データのうち、特に８００ｎｍ帯の時系列データを示しており、横軸が時間（Ｔｉｍｅ：ミリ秒）を表し、縦軸が任意単位の発光強度の振幅（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）を表している。
図２は、判定照射条件のレーザ光を被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルを分光器で測定した測定結果に基づく時系列データの一例を示す図である。図３は、レーザ光の第１の照射条件及び第２の照射条件の一例を示す図である。図４は、第１の発光スペクトルの時系列データ及び第２の発光スペクトルの時系列データから第１の波形情報及び第２の波形情報を抽出するための波長軸方向及び時間軸方向の抽出ポイントを示す図である。なお、図２においては、各波長の時系列データのうち、特に８００ｎｍ帯の時系列データを示しており、横軸が時間（Ｔｉｍｅ：ミリ秒）を表し、縦軸が任意単位の発光強度の振幅（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）を表している。
【0036】
加工性判定工程では、レーザ加工装置１０は、判定照射条件に従って被加工材Ｗにレーザ光ＬＢを照射する。判定照射条件は、レーザ光ＬＢが照射される期間中一定でもよいが、本実施形態では、図２に示すように、レーザ光ＬＢの照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、判定照射条件として、第１段階では第１の照射条件１０１（図３）でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射し、第２段階では第２の照射条件１０２（図３）でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射する。なお、レーザ加工装置１０は、加工性判定工程においてレーザ光ＬＢを判定照射条件下でスポット照射する（レーザ光ＬＢを移動させずに照射する）ようにしてもよい。第１の照射条件１０１は、被加工材Ｗの表面の品質を評価するのに適した条件であり、第２の照射条件は、被加工材Ｗの内部の品質（例えば、不純物の割合等）を評価するのに適した条件である。第２の照射条件１０２は、第１の照射条件１０１よりも測定時間を短縮するための条件としてもよい。レーザ光ＬＢの第１の照射条件１０１及び第２の照射条件１０２のレーザ出力は、加工工程における加工照射条件のレーザ出力よりも小さい。また、第１の照射条件１０１のレーザ出力は、第２の照射条件１０２のレーザ出力よりも小さい。具体的には、加工照射条件のレーザ出力は、７０００Ｗ～８０００Ｗであるのに対し、第１の照射条件１０１のレーザ出力は、１０００Ｗであり、第２の照射条件１０２のレーザ出力は、１２００Ｗ～１６００Ｗである。また、被加工材Ｗに照射されるレーザ光ＬＢの第１の照射条件１０１のレーザ照射時間（第１段階）は、第２の照射条件１０２のレーザ照射時間（第２段階）よりも短い。そして、判定照射条件（第１の照射条件１０１及び第２の照射条件１０２）でレーザ光ＬＢを照射中のレーザ加工装置１０のノズルギャップは、加工照射条件でレーザ光ＬＢを照射中のレーザ加工装置１０のノズルギャップよりも大きく設定される。
【0037】
より詳しくは、例えば図２及び図３に示すように、第１段階におけるレーザ光ＬＢの第１の照射条件１０１は、レーザ出力が１０００Ｗでレーザ照射時間がレーザ開始（Ｌａｓｅｒ ＯＮ）から０．５秒（５００ｍｓ）である。また、第２段階におけるレーザ光ＬＢの第２の照射条件１０２は、レーザ出力が１４００Ｗでレーザ照射時間が５００ｍｓからレーザ終了（Ｌａｓｅｒ ＯＦＦ）の２５００ｍｓまでの２．０秒（２０００ｍｓ）である。
【0038】
これら第１及び第２の照射条件１０１，１０２に共通するレーザ光ＬＢの出力の周波数は１０００Ｈｚ、デューティは１００％、アシストガスのガス種は空気（Ａｉｒ）でガス圧は０．１ＭＰａ、及びノズルギャップは５０ｍｍである。レーザ光ＬＢが照射される被加工材Ｗの材質は、例えば、軟鋼材（ＳＳ４００）で板厚は１９ｍｍ（ｔ１９）とした。
【0039】
次に、上記の判定照射条件のレーザ光ＬＢが被加工材Ｗに照射された結果、発光し、分光器３０で測定される発光スペクトルの時系列データと、この時系列データから加工性の判定に用いる第１の波形情報及び第２の波形情報を求める処理について説明する。
分光器３０で測定される発光スペクトルの時系列データは、図２に示す時系列データを、発光スペクトルを構成する波長分だけ備えた時系列データである。この時系列データを次元圧縮して、機械学習に適した特徴量を表す第１の波形情報及び第２の波形情報を抽出する。次元圧縮の手法は種々考えられるが、本実施形態では、時系列データの開始部分と終了部分の特定波長帯のデータを圧縮する。第１段階における第１の時間領域の時系列データに基づき被加工材Ｗの表面状態の特徴量を表す第１の波形情報１，３が生成される。また、第２段階における第２の時間領域の時系列データに基づき被加工材Ｗの内部状態の特徴量を表す第２の波形情報２，４が生成される。
分光器３０で測定される発光スペクトルの時系列データは、図２に示す時系列データを、発光スペクトルを構成する波長分だけ備えた時系列データである。この時系列データを次元圧縮して、機械学習に適した特徴量を表す第１の波形情報及び第２の波形情報を抽出する。次元圧縮の手法は種々考えられるが、本実施形態では、時系列データの開始部分と終了部分の特定波長帯のデータを圧縮する。第１段階における第１の時間領域の時系列データに基づき被加工材Ｗの表面状態の特徴量を表す第１の波形情報１，３が生成される。また、第２段階における第２の時間領域の時系列データに基づき被加工材Ｗの内部状態の特徴量を表す第２の波形情報２，４が生成される。
【0040】
すなわち、第１の照射条件１０１によるレーザ光ＬＢの照射時間内において、例えば、図２に示すように、レーザ開始から約０．２秒までの間（０秒～０．２３秒）のａ領域の時系列データは、主にレーザ光ＬＢと被加工材Ｗの表面（材料表面）との反応を示す表面状態の特徴量を含んでいる。また、約０．２秒以降の時系列データは、レーザ光ＬＢと被加工材Ｗの内部（素材内部）との反応を示している。
【0041】
更に、第２の照射条件１０２によるレーザ光ＬＢの照射時間内において、例えば、約１．８秒から約２．３秒までの間（１．８３秒～２．３５秒）のｂ領域の時系列データは、レーザ光ＬＢと被加工材Ｗの内部との反応を示す内部状態の特徴量を含んでいる。このような特徴量は、被加工材Ｗの材料（材質の違い及び個体差等）によって、それぞれ異なる。
【0042】
なお、レーザ光ＬＢの第１及び第２の照射条件１０１，１０２は、実際の製品加工に使用される加工照射条件とは大きく異なっている。一般的な製品加工においては、例えば、ノズルギャップは０．３ｍｍ～１．５ｍｍ程度であるのに対し、第１及び第２の照射条件１０１，１０２では、５０ｍｍと非常に広いギャップが設定されている。
【0043】
これは、被加工材Ｗの材料表面の酸化被膜の厚さが１０μｍ～５０μｍ程度と非常に薄いため、レーザ光ＬＢのエネルギー密度が高すぎると照射時の発光を伴う反応による物理現象が速くなり、分光器３０でこの反応を捉えることが非常に困難となるからである。従って、デフォーカスしたレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射して、抑制されたエネルギー密度と形成される溶融プールの大きさを確保することで、被加工材Ｗの表面状態を捉えるようにしている。
【0044】
本出願人の実験結果によると、ノズルギャップが１０ｍｍ以下では分光器３０で反応を捉えることができず、２０ｍｍ程度から反応が見られるようになり、１００ｍｍ程度と離し過ぎると十分な発光による光量を得ることができなくなった。このため、第１及び第２の照射条件１０１，１０２のノズルギャップは、３０ｍｍ～７０ｍｍ程度が適正範囲であると考えられる。このときのエネルギー密度は５ｋＷ／ｃｍ２～２９ｋＷ／ｃｍ２程度であるため、この適正範囲の中間の５０ｍｍに設定した。
【0045】
一方、内部状態の測定においては、表面状態を捉える場合とは異なり、エネルギー密度を高くすることが可能である。そこで、測定時間を短縮するために、第２の照射条件１０２では、第１の照射条件１０１よりもレーザ出力を高く設定している。ただし、レーザ出力を、例えば、１８００Ｗ程度と高くすると、過剰なエネルギーによって良好切断可能な標準材（良好切断材）と難加工材の時間波形の識別が困難となるため、適正なレーザ出力範囲は１２００Ｗ～１６００Ｗが望ましい。従って、第２の照射条件１０２のレーザ出力は、このレーザ出力範囲の中間である１４００Ｗに設定した。
【0046】
図４に示すように、分光器３０から得られた第１及び第２の発光スペクトルの時系列データから、波長方向及び時間方向に設定された４つの波長成分１０５～１０８の時系列データが抽出される。これら４つの波長成分１０５～１０８は、具体的には、波長４５０ｎｍ～５７０ｎｍの第１の波長帯（第１の波長帯域）１０３と、波長７２０ｎｍ～８５０ｎｍの第２の波長帯（第２の波長帯域）１０４と、において、それぞれ抽出された０秒～０．２３秒の第１の時間領域の波長成分１０５，１０６及び１．８３秒～２．３５秒の第２の時間領域の波長成分１０７，１０８である。
【0047】
波長成分１０５，１０６は、例えば、それぞれ波長方向に６６行及び１００行で、時間方向に２００列のサンプルを抽出したスペクトルデータからなる。また、波長成分１０７，１０８は、例えば、それぞれ波長方向に６６行及び１００行で、時間方向に４５０列のサンプルを抽出したスペクトルデータからなる。
【0048】
そして、第１の波形情報１，３及び第２の波形情報２，４は、上記の波長成分１０５～１０８から以下のように求められる。すなわち、まず、各波長成分１０５～１０８をそれぞれ波長方向に平均化した４つの時間波形を算出する。次に、第１の波長帯１０３の中心波長（例えば５１４ｎｍ）の時間波形と、第２の波長帯１０４の中心波長（例えば８１１ｎｍ）の時間波形の比を算出する。これら平均化した時間波形と中心波長の時間波形の比は、時系列データの帯域情報及び時間変化情報を含んでいる。
【0049】
こうして得られた各算出値のうち、第１の発光スペクトルのａ領域の時系列データ（波長成分１０５，１０６）を平均化した時間波形を、第１の波形情報１，３として使用する。また、第２の発光スペクトルのｂ領域の時系列データ（波長成分１０７，１０８）を平均化した時間波形及び中心波長の時間波形の比を、第２の波形情報２，４として使用する。これら第１の波形情報１，３及び第２の波形情報２，４は、それぞれ被加工材Ｗの表面状態及び内部状態を的確に表すデータとして、後述する機械学習に用いられ得る。
【0050】
なお、上記のように抽出される発光スペクトルの第１及び第２の波長帯１０３，１０４は、好ましくは可視光域から近赤外域の波長帯域のうち、レーザ加工の基準となる波長（発光波長帯域）及びガイド光ＧＢの波長を除いた波長帯であり、より好ましくは、４５０ｎｍ～８５０ｎｍの波長帯からガイド光ＧＢの波長を除いた波長帯であるとよい。これにより、加工性の判定に用いる第１の波形情報１，３及び第２の波形情報２，４は、レーザ光ＬＢ及びガイド光ＧＢの反射光による影響を受けず、被加工材Ｗからの発光スペクトルのみを用いて算出可能になる。
【0051】
図５は、被加工材の材料毎に表面状態が異なるａ領域の時系列データの時間波形と表面画像とを比較可能に表す表面品質評価結果の一例を示す図である。図６は、被加工材の材料毎に内部状態が異なるｂ領域の時系列データの時間波形を比較可能に表す内部品質評価結果の一例を示す図である。なお、表面品質評価結果１０９ａ及び内部品質評価結果１０９ｂは、被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価を複数種の異なる数値に評点化した品質スコア（点数評価）を含む。
【0052】
図５に示すように、軟鋼材で板厚１９ｍｍの被加工材Ｗの表面品質評価結果１０９ａにおいて、表面品質の品質評価の「○」、「△」及び「×」は、例えば、被加工材Ｗの材料表面を加工性の観点から実際に確認評価して定義したものであり、この並び順に「良」、「不良」及び「不可」を表し、それぞれ「２」、「１」及び「０」の品質スコア（点数評価）が付けられている。メーカＡの被加工材Ｗの材料（Ａ材）の場合、例えば、酸化被膜の密着性が良好で、表面の面粗さが低いので、品質評価は「○」で品質スコアは「２」となっている。また、ａ領域の時系列データの時間波形は、立ち上がりにピークが発生し、その後安定する波形となっている。
【0053】
また、メーカＢの被加工材Ｗの材料（Ｂ材）及びメーカＣの被加工材Ｗの材料（Ｃ材）の場合、例えば、酸化被膜が剥がれやすく、表面が粗いので、品質評価は「△」で品質スコアは「１」となっている。また、ａ領域の時系列データの時間波形は、例えば、品質評価が「○」のＡ材と比べて、立ち上がりのピークが、Ｂ材のように低めに発生したり、Ｃ材のように高めに発生したりして、その後不安定な波形となっている。
【0054】
また、メーカＤの被加工材Ｗの材料（Ｄ材）の場合、例えば、酸化被膜が極薄であり、サビが発生していて表面が粗いので、品質評価は「×」で品質スコアは「０」となっている。また、ａ領域の時系列データの時間波形は、立ち上がりにピークが発生しない波形となっている。このように、表面品質評価結果１０９ａによれば、材料の表面状態によって、ａ領域の時系列データの時間波形が異なっていることが把握され得る。
【0055】
一方、図６に示すように、軟鋼材で板厚１９ｍｍの被加工材Ｗの内部品質評価結果１０９ｂにおいて、内部品質の品質評価の「○」、「△」及び「×」は、例えば、得られた時間波形の強度及び変動の大きさ並びにレーザ照射中の不純物の摘出程度等の観点から実際に確認評価して定義したものであり、この並び順に「良」、「不良」及び「不可」を表し、それぞれ「２」、「１」及び「０」の品質スコア（点数評価）が付けられている。
【0056】
メーカＥの被加工材Ｗの材料（Ｅ材）の場合、メーカＦの被加工材Ｗの材料（Ｆ材）及びメーカＧの被加工材Ｗの材料（Ｇ材）と比べて、例えば、ｂ領域の時系列データの時間波形の強度が低く、変動が小さい。また、レーザ照射中の溶融プールにおける不純物の摘出は少ない。このため、品質評価は「○」で品質スコアは「２」となっている。
【0057】
Ｇ材の場合、Ｅ材及びＦ材と比べて、例えば、ｂ領域の時系列データの時間波形の強度が高く、変動が大きい。また、レーザ照射中の溶融プールにおける不純物の摘出は非常に多い。このため、品質評価は「×」で品質スコアは「０」となっている。なお、Ｆ材の場合、ｂ領域の時系列データの時間波形の強度及び変動は、これらＥ材とＧ材の中間程度の状態となっており、レーザ照射中の溶融プールにおける不純物の摘出がＥ材よりもある程度多くＧ材よりもある程度少なく認められた。このため、品質評価は「△」で品質スコアは「１」となっている。
【0058】
このように、内部品質評価結果１０９ｂによれば、材料の内部状態によって、レーザ照射中の不純物の摘出の程度が異なり、摘出量が多くなるに従って、ｂ領域の時系列データの時間波形の強度及び変動が大きくなることが把握され得る。そして、これらの強度及び変動が大きくなるに従って、レーザ加工装置１０によるレーザ切断等の切断加工が困難になることが判明した。
【0059】
なお、上記の品質評価及び品質スコアにより示される被加工材Ｗの表面状態及び内部状態は、より細かく把握可能に分割されていてもよい。例えば、表面品質の「△」の品質評価を、時間波形のピークが高いものについては「△´」とし、ピークが低いものについては「△」としたり、時間波形の周波数成分に着目して細分化しされてもよい。
【0060】
このように、例えば、レーザ加工装置１０による軟鋼材の酸素切断等の切断加工において、被加工材Ｗの材料の表面状態と内部状態はいずれも重要な要素である。本出願人は、図５及び図６の表面品質評価結果１０９ａ及び内部品質評価結果１０９ｂで示した分光器３０から得られるａ領域の時系列データの時間波形及びｂ領域の時系列データの時間波形に基づいて、材料の表面状態及び内部状態の両方を適切に把握可能であることを見出した。
【0061】
加工システム１００では、これらの時間波形を含む発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報１及び第２の波形情報２を説明変数とし、品質スコアを目的変数として機械学習を行って作成された判定モデルに基づき、被加工材Ｗの加工性を判定する構成とした。なお、第１及び第２の照射条件１０１，１０２によりレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射したときの表面側と内部側では、それぞれ発生する物理現象が異なるため、判定モデルはそれぞれ分けて作成することとした。
【0062】
ここで、加工システム１００の加工性判定ユニット５０及びＮＣ装置６０について説明する。図７は、加工システムの概略的な機能ブロック図である。
図７に示すように、加工性判定ユニット５０は、判定モデル保存部５１と、加工性演算部５２と、加工性判定部５３と、を備える。
図７に示すように、加工性判定ユニット５０は、判定モデル保存部５１と、加工性演算部５２と、加工性判定部５３と、を備える。
【0063】
判定モデル保存部５１は、被加工材Ｗの表面状態に応じて、加工条件を評価するための第１の判定モデル５（図９）と、被加工材Ｗの内部状態に応じて、加工条件を評価するための第２の判定モデル６（図９）と、を読み出し可能に記憶する。例えば、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６は、被加工材Ｗの板厚毎に作成されている。なお、評価される加工条件は、例えば、予め後述するＮＣ装置６０の加工条件保存部６２に保存されている。また、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６は、加工性判定ユニット５０の判定モデル保存部５１の内部に保存せずに、外部のサーバ等に保存されるようにしてもよい。
【0064】
加工性演算部５２は、例えば、被加工材Ｗの板厚情報に基づいて、判定モデル保存部５１から読み出した第１及び第２の判定モデル５，６と、分光器３０により取得された第１の波形情報及び第２の波形情報と、に基づき、被加工材Ｗの加工性評価としての表面状態の品質スコア及び内部状態の品質スコアの点数付けを行い、表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせとしての判定マトリックス情報を生成する。判定マトリックス情報は、判定モデル保存部５１に保存され得る。
【0065】
ここで、判定マトリックス情報は、例えば、加工対象となる被加工材Ｗの切断加工前に、被加工材Ｗの表面状態と内部状態の品質の組み合わせに基づく加工性を予測するために用いられ、予測された加工性に応じて推奨する加工条件を判定可能とするための情報である。この判定マトリックス情報については、後述する。
【0066】
加工性判定部５３は、加工性演算部５２で生成された判定マトリックス情報に基づいて、被加工材Ｗの加工性（良好切断可能な標準材、難加工材）及びこれに基づき推奨される加工条件（標準条件、難加工材条件）を判定し決定する。なお、加工条件は、例えば、被加工材Ｗの材質（軟鋼、ステンレス鋼、高炉材、電炉材等）及び板厚（１９ｍｍ、２２ｍｍ等）に応じたレーザ切断の種々の加工条件（レーザ出力（ピーク出力：Ｐｅａｋ Ｐｏｗｅｒ、繰返し周波数：Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、パルス幅：Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ）、加工速度：Ｍａｃｈｉｎｉｎｇ ｖｅｌｏｃｉｔｙ、集束位置：Ｆｏｃｕｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ、他）を含む。また、被加工材に与える時間当たりのエネルギー密度は、上記の加工条件（そのレーザ出力（レーザ平均出力）、集束位置（集束径）、及び加工速度）等のパラメータによって決定し得る。
【0067】
ＮＣ装置６０は、レーザ加工装置１０、分光器３０及び加工性判定ユニット５０に各種動作の制御指示を出力すると共に、加工性判定部５３の判定結果に基づき、例えば、ディスプレイ７０に判定結果を表す各種情報の表示指示を出力可能な制御部６１と、被加工材Ｗの各種の加工条件を記憶装置等に保存する加工条件保存部６２と、を備える。
【0068】
なお、加工条件は、例えば、被加工材Ｗの材質及び板厚等に応じて、ＮＣ装置６０に予め標準仕様の標準条件及び難加工材用の加工条件（以下、「難加工材条件」という。）として複数備えられ、加工条件保存部６２に保存されていてもよい。また、制御部６１は、後述する出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介してスピーカやランプに音声出力や点灯等の各種情報の報知指示も出力可能である。
【0069】
図８は、軟鋼の被加工材の板厚に応じた加工条件としての標準条件及び難加工材条件を例示する図である。図８（ａ）に示す加工条件１１０ａは、被加工材Ｗの板厚が１９ｍｍ（ｔ１９ｍｍ）の場合の標準条件及び難加工材条件を示し、図８（ｂ）に示す加工条件１１０ｂは、被加工材Ｗの板厚が２２ｍｍ（ｔ２２ｍｍ）の場合の標準条件及び難加工材条件を示している。
【0070】
図８（ａ）及び図８（ｂ）に示すように、板厚１９ｍｍの加工条件１１０ａ及び板厚２２ｍｍの加工条件１１０ｂの標準条件及び難加工材条件は、ノズル、加工速度（ｍｍ／ｍｉｎ）、レーザ出力（ピーク出力）（Ｗ）、（パルス）周波数（Ｈｚ）、（パルス）デューティ（パルス幅）（％）、ガス種、ガス圧（ＭＰａ）、ノズルギャップ（ｍｍ）及びＡＣＬ（集光径を変更する機能）の各パラメータの項目が、それぞれ備えられている。なお、ＡＣＬはレーザ光ＬＢをコリメート光にするときのビーム径に関するパラメータであり、数値が大きいほどコリメート光のビーム径が大きくなり、コリメート光のビーム径が大きくなるほどビームスポット径が小さくなるように作用するパラメータである。
【0071】
加工条件１１０ａの標準条件では、上記各パラメータの項目が、ｔｙｐｅ－Ａ、１０００、７０００、１０００、７５、Ｏ２、０．０６、１、及び７０に設定されている。また、加工条件１１０ａの難加工材条件では、上記各パラメータの項目のうち、ノズルとＡＣＬを除く各項目が同じに設定されているものの、ノズルがｔｙｐｅ－Ｂになり、ＡＣＬが８０に設定されている。
【0072】
加工条件１１０ｂの標準条件では、上記各パラメータの項目が、ｔｙｐｅ－Ａ、９００、８０００、１０００、７５、Ｏ２、０．０６、１、及び７０に設定されている。また、加工条件１１０ｂの難加工材条件では、上記各パラメータの項目のうち、ノズル、ガス圧及びＡＣＬを除く各項目が同じに設定されているものの、ノズルがｔｙｐｅ－Ｂになり、ガス圧が０．０７でＡＣＬが８０に設定されている。
【0073】
図９は、加工システムで使用される加工性判定システムの概略構成を示すブロック図である。
図９に示すように、一実施形態に係る加工性判定システム９０は、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６を有し、被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない判定照射条件で、被加工材Ｗに照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報３及び第２の波形情報４をそれぞれ第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６に入力し、第１の波形情報３及び第２の波形情報４に基づいて被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定ユニット（判定装置）５０と、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６を作成する学習装置８０と、を備える。加工性判定ユニット５０は、発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３と第２の時間領域の第２の波形情報４とを抽出し、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力して被加工材Ｗの表面品質評価を得、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力して被加工材Ｗの内部品質評価を得る。また、加工性判定ユニット５０は、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、レーザ光ＬＢを加工照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗを切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性の判定結果を出力する。学習装置８０は、第１の波形情報１及び被加工材Ｗの表面品質を示す表面品質評価結果１０９ａを第１の教師データとして入力して機械学習を行って第１の判定モデル５を作成し、第２の波形情報２及び被加工材Ｗの内部品質を示す内部品質評価結果１０９ｂを第２の教師データとして入力して機械学習を行って第２の判定モデル６を作成する。
図９に示すように、一実施形態に係る加工性判定システム９０は、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６を有し、被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない判定照射条件で、被加工材Ｗに照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報３及び第２の波形情報４をそれぞれ第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６に入力し、第１の波形情報３及び第２の波形情報４に基づいて被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定ユニット（判定装置）５０と、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６を作成する学習装置８０と、を備える。加工性判定ユニット５０は、発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３と第２の時間領域の第２の波形情報４とを抽出し、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力して被加工材Ｗの表面品質評価を得、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力して被加工材Ｗの内部品質評価を得る。また、加工性判定ユニット５０は、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、レーザ光ＬＢを加工照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗを切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性の判定結果を出力する。学習装置８０は、第１の波形情報１及び被加工材Ｗの表面品質を示す表面品質評価結果１０９ａを第１の教師データとして入力して機械学習を行って第１の判定モデル５を作成し、第２の波形情報２及び被加工材Ｗの内部品質を示す内部品質評価結果１０９ｂを第２の教師データとして入力して機械学習を行って第２の判定モデル６を作成する。
【0074】
すなわち、加工性判定システム９０は、上記のような学習装置８０と、加工システム１００に含まれる加工性判定ユニット５０と、を備えて構成される。なお、学習装置８０は、加工システム１００の内部に設けられてもよいし、加工システム１００の外部に設けられていてもよい。
【0075】
学習装置８０は、第１の判定モデル学習部８１及び第２の判定モデル学習部８２を有する。第１の判定モデル学習部８１には、学習過程において、２つの教師データが入力される。１つ目は、分光器３０で測定された第１の発光スペクトルのａ領域の時系列データに基づく、説明変数としての第１の波形情報１である。２つ目は、表面品質評価結果１０９ａに含まれる、目的変数としての表面品質の品質スコアである。第１の判定モデル学習部８１は、これら第１の波形情報１及び表面品質評価結果１０９ａを第１の教師データとして入力し、これら第１の教師データに基づいて機械学習を行って、被加工材Ｗの表面状態の予測用の第１の判定モデル５を作成し出力する。
【0076】
第２の判定モデル学習部８２には、学習過程において、２つの教師データが入力される。１つ目は、分光器３０で測定された第２の発光スペクトルのｂ領域の時系列データに基づく、説明変数としての第２の波形情報２である。２つ目は、内部品質評価結果１０９ｂに含まれる、目的変数としての内部品質の品質スコアである。第２の判定モデル学習部８２は、これら第２の波形情報２及び内部品質評価結果１０９ｂを第２の教師データとして入力し、これら第２の教師データに基づいて機械学習を行って、被加工材Ｗの内部状態の予測用の第２の判定モデル６を作成し出力する。
【0077】
一方、加工性判定ユニット５０の加工性演算部５２には、推定過程において、２つの推定用データが入力される。１つ目は、新たに切断加工される被加工材Ｗの切断加工前に分光器３０で測定された第１の発光スペクトルのａ領域の時系列データに基づく第１の波形情報３である。２つ目は、新たに切断加工される被加工材Ｗの切断加工前に分光器３０で測定された第２の発光スペクトルのｂ領域の時系列データに基づく第２の波形情報４である。
【0078】
加工性演算部５２は、これら第１及び第２の波形情報３，４を推定用データとして入力し、学習装置８０で作成された第１及び第２の判定モデル５，６に基づいて、判定マトリックス情報を生成する。加工性判定部５３は、判定マトリックス情報に基づいて、レーザ加工装置１０でこれから行われる切断加工における被加工材Ｗの加工性及びこれに基づき推奨される加工条件を報知し得る判定結果９を出力する。なお、加工性判定システム９０で用いられる説明変数及び目的変数は、上記例示したものに限定されるものではない。
【0079】
なお、加工性判定ユニット（判定装置）５０は、判定結果９を確認可能に報知するディスプレイ（報知部）７０を含み、判定結果９は、表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせにおける加工条件による被加工材Ｗへの適応性を表現可能な加工性評価を含んで構成されていてもよい。ディスプレイ（報知部）７０は、加工性評価に基づいて、被加工材Ｗの材料に合わせてレーザ加工装置１０に設定される加工条件を知らせる情報、レーザ加工装置１０によるテスト加工を促す情報、並びに加工条件の調整、変更及び設定のいずれか一つの実行を促す情報の少なくとも一つを報知するように構成され得る。また、加工性判定ユニット（判定装置）５０は、ディスプレイ（報知部）７０により報知された情報に基づきオペレータが選択入力した入力情報を受け付けて、受け付けられた入力情報に応じた加工条件をレーザ加工装置１０に設定する設定部を含んで構成されていてもよい。
【0080】
また、学習装置８０及び加工性判定ユニット５０における機械学習及び判定に際しては、ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ：ＲＦ）、回帰分析（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＲＡ）、主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＰＣＡ）、特異値分解（Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖａｌｕｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＳＶＤ）、線形判別分析（Ｌｉｎｅａｒ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＬＤＡ）、独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＩＣＡ）、ガウス過程潜在変数モデル（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｌａｔｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｍｏｄｅｌ：ＧＰＬＶＭ）、ロジスティクス回帰（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ：ＬＲ）、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、判別分析（Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＤＡ）、ランキングＳＶＭ（Ｒａｎｋｉｎｇ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＲＳＶＭ）、勾配ブースティング（Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ：ＧＢ）、ナイーブベイズ（Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ：ＮＢ）、Ｋ近接法（Ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：Ｋ－ＮＮ）、ＮＮ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の各種のアルゴリズムを利用することが可能であるが、これらに限定されるものではない。
【0081】
［ハードウェア構成］
図１０は、加工性判定ユニット、学習装置及び／又は加工性判定システムの基本的なハードウェア構成を示す説明図である。
図１０に示すように、加工性判定ユニット５０、学習装置８０及び／又は加工性判定システム９０は、例えば、ＧＰＵ（画像演算処理装置：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１２と、ＣＰＵ（中央演算処理装置：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２０４と、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）２０５と、メモリカード２０６と、を備えたハードウェアにより実現されている。
図１０は、加工性判定ユニット、学習装置及び／又は加工性判定システムの基本的なハードウェア構成を示す説明図である。
図１０に示すように、加工性判定ユニット５０、学習装置８０及び／又は加工性判定システム９０は、例えば、ＧＰＵ（画像演算処理装置：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１２と、ＣＰＵ（中央演算処理装置：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２０４と、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）２０５と、メモリカード２０６と、を備えたハードウェアにより実現されている。
【0082】
また、加工性判定ユニット５０、学習装置８０及び／又は加工性判定システム９０は、例えば、入力Ｉ／Ｆ（インタフェース：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０７と、出力Ｉ／Ｆ（インタフェース：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０８と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０９と、を備える。ハードウェアの各構成部２０１～２０９は、それぞれバス２００によって相互に接続されている。
【0083】
入力Ｉ／Ｆ２０７には、キーボード、トラックボール、ジョイスティック、マウス及びタッチパネル等の各種の入力デバイス、分光器３０等の測定装置、及び温度センサ、光センサ、音響センサ、画像センサ、分光センサ等の各種センサを含む入力機器２１１が接続されている。出力Ｉ／Ｆ２０８には、報知部として機能するディスプレイ７０、図示しないスピーカ及びランプ等を含む出力機器２１０が接続されている。通信Ｉ／Ｆ２０９は、インターネット等のネットワーク２１３を介して、サーバ等の外部機器２１４と通信を行う。上記加工性判定ユニット５０、学習装置８０及び／又は加工性判定システム９０の各構成部は、このようなハードウェアによって構成され得る。
【0084】
図１１は、判定マトリックス情報を例示する図である。
図１１に示すように、判定マトリックス情報１１０は、例えば、縦軸に被加工材Ｗの表面状態の品質評価の品質スコアを表し、横軸に被加工材Ｗの内部状態の品質評価の品質スコアを表して、これらをマトリックス表に組み合わせたデータからなる。
図１１に示すように、判定マトリックス情報１１０は、例えば、縦軸に被加工材Ｗの表面状態の品質評価の品質スコアを表し、横軸に被加工材Ｗの内部状態の品質評価の品質スコアを表して、これらをマトリックス表に組み合わせたデータからなる。
【0085】
図１１において、「Ｓ＿ｓｃｏｒｅ」は表面状態の品質スコアを表し、「Ｂ＿ｓｃｏｒｅ」は内部状態の品質スコアを表している。これらの品質スコアは、例えば、予め決められたしきい値に基づいて、「○」、「△」及び「×」の品質評価に対応して分類されている。例えば、「○」の品質評価は、表面状態の品質スコアが１．４以上（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ≧１．４）及び内部状態の品質スコアが１．４以上（Ｂ＿ｓｃｏｒｅ≧１．４）となっている。また、「△」の品質評価は、表面状態の品質スコアが０．６以上１．４未満（０．６≦Ｓ＿ｓｃｏｒｅ＜１．４）及び内部状態の品質スコアが０．６以上１．４未満（０．６≦Ｂ＿ｓｃｏｒｅ＜１．４）となっている。また、「×」の品質評価は、表面状態の品質スコアが０．６未満（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ＜０．６）及び内部状態の品質スコアが０．６未満（Ｂ＿ｓｃｏｒｅ＜０．６）となっている。
【0086】
加工性演算部５２によって点数付けされた表面状態及び内部状態の品質スコアに基づく品質評価が共に「○」の被加工材Ｗは、判定マトリックス情報１１０における推奨する加工条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ）の変数が「１」となる第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）の領域１１１に分類される。
【0087】
また、加工性演算部５２によって点数付けされた表面状態の品質スコアに基づく品質評価が「△」及び「×」のいずれかであり、内部状態の品質スコアに基づく品質評価が「×」である被加工材Ｗは、判定マトリックス情報１１０における推奨する加工条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ）の変数が「３」となる第３の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝３）の領域１１３に分類される。
【0088】
また、加工性演算部５２によって点数付けされた表面状態及び内部状態の品質スコアに基づく品質評価が上記以外のいずれかの被加工材Ｗは、判定マトリックス情報１１０における推奨する加工条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ）の変数が「２」となる第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）の領域１１２に分類される。
【0089】
第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）の領域１１１に分類された被加工材Ｗは、加工条件として標準条件で良好なレーザ切断（切断加工）が可能な標準材であると、加工性が判定される。第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）の領域１１２に分類された被加工材Ｗは、加工条件として難加工材条件で良好なレーザ切断（切断加工）が可能な難加工材であると、加工性が判定される。第３の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝３）の領域１１３に分類された被加工材Ｗは、加工条件として難加工材条件を用いても良好なレーザ切断（切断加工）が困難な難加工材（テストカット推奨材）であると、加工性が判定される。すなわち、難加工材の中には、標準条件でも難加工材条件でも良好切断ができないテストカット推奨材も含まれる。
【0090】
加工性判定部５３は、このような判定マトリックス情報１１０を用いて被加工材Ｗの加工性を判定し、第１～第３の推奨条件で推奨される加工条件を含む、ディスプレイ７０上等で報知し得る判定結果９を出力する。具体的には、第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）で推奨される加工条件は標準条件であり、オペレータに被加工材Ｗは標準条件で加工可能な旨を報知し得る判定結果９を出力する。また、第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）で推奨される加工条件は難加工材条件であり、オペレータに被加工材Ｗは難加工材条件で加工すべき旨（難加工材条件への変更を含む）を報知し得る判定結果９を出力する。また、第３の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝３）で推奨される加工条件は難加工材条件であるが、オペレータに対して、被加工材Ｗに対する材料表面の改質処理を含む表面処理加工を含めたテスト加工（テストカット）を推奨する旨（テストカット推奨材であるために加工条件の調整、変更或いは再設定等を要する旨を含む）を報知し得る判定結果９を出力する。
【0091】
［加工システムの処理フロー］
図１２は、加工システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。
図１２に示すように、被加工材Ｗの切断加工前に、ＮＣ装置６０において、例えば、加工テーブル１１上の被加工材Ｗの板厚情報を取得して（ステップＳ１００）、加工性判定ユニット５０の判定モデル保存部５１に送信する。
図１２は、加工システムの処理フローの一例を示すフローチャートである。
図１２に示すように、被加工材Ｗの切断加工前に、ＮＣ装置６０において、例えば、加工テーブル１１上の被加工材Ｗの板厚情報を取得して（ステップＳ１００）、加工性判定ユニット５０の判定モデル保存部５１に送信する。
【0092】
次に、送信された板厚情報に基づいて、判定モデル保存部５１において被加工材Ｗの板厚に対応する第１及び第２の判定モデル５，６が選定され（ステップＳ１０１）、加工性演算部５２に送信される。また、レーザ加工ユニット２０において、第１の照射条件及び第２の照射条件でレーザ光ＬＢが被加工材Ｗに照射され（ステップＳ１０２）、分光器３０によって発光スペクトルが測定される（ステップＳ１０３）。そして、分光器３０において測定された発光スペクトルのうち、第１の発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報３及び第２の発光スペクトルの時系列データから算出された第２の波形情報４が加工性演算部５２に送信される。
【0093】
加工性演算部５２は、送信された第１の波形情報３及び第２の波形情報４を、選定された第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６にそれぞれ入力し、被加工材Ｗの表面状態及び内部状態の品質評価（表面品質評価及び内部品質評価）を示す品質スコアを算出し（ステップＳ１０４）、判定マトリックス情報１１０を生成する（ステップＳ１０５）。
【0094】
加工性判定部５３は、加工性演算部５２で算出及び生成された品質スコア及び判定マトリックス情報１１０に基づいて、被加工材Ｗの加工性の判定を行う。加工性の判定においては、まず、被加工材Ｗの表面状態の品質スコアが１．４以上（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ≧１．４）、且つ内部状態の品質スコアが１．４以上（Ｂ＿ｓｃｏｒｅ≧１．４）であるか否か、すなわち、表面状態及び内部状態の品質評価が共に「○」であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【0095】
品質スコアがこの判定条件を満たしている場合（ステップＳ１０６のＴ：Ｔｒｕｅ）は、被加工材Ｗは判定マトリックス情報１１０の第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）の領域１１１に分類され得るので、第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）がフラグ立ちした（ステップＳ１０７）判定結果９が、ＮＣ装置６０の制御部６１に送信される。
【0096】
ＮＣ装置６０の制御部６１は、送信された判定結果９に基づいて、例えば、ディスプレイ７０上等に被加工材Ｗを標準条件で加工可能である旨、表面状態の品質スコア（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ）の数値及び内部状態の品質スコア（Ｂ－ｓｃｏｒｅ）の数値等の加工性評価を含む判定結果９に関する情報を表示（ステップＳ１０８）等して、オペレータに報知する。このとき、例えば、バックグラウンドで加工条件保存部６２から標準条件が呼び出されていてもよい。
【0097】
一方、品質スコアがステップＳ１０６の判定条件を満たしていない場合（ステップＳ１０６のＦ：Ｆａｌｓｅ）は、被加工材Ｗの表面状態の品質スコアが１．４未満（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ＜１．４）、且つ内部状態の品質スコアが０．６未満（Ｂ＿ｓｃｏｒｅ＜０．６）であるか否か、すなわち、表面状態の品質評価が「△」又は「×」であり、内部状態の品質評価が「×」であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。
【0098】
品質スコアがこの判定条件を満たしていない場合（ステップＳ１０９のＦ：Ｆａｌｓｅ）は、被加工材Ｗは判定マトリックス情報１１０の第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）の領域１１２に分類され得るので、第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）がフラグ立ちした（ステップＳ１１０）判定結果９が、ＮＣ装置６０の制御部６１に送信される。
【0099】
ＮＣ装置６０の制御部６１は、送信された判定結果９に基づいて、例えば、ディスプレイ７０上等に被加工材Ｗを難加工材に適した加工条件（難加工材条件）で加工可能である旨、難加工材条件への変更を促す旨、表面状態の品質スコア（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ）の数値及び内部状態の品質スコア（Ｂ－ｓｃｏｒｅ）の数値等の加工性評価を含む判定結果９に関する情報を表示（ステップＳ１１２）等して、オペレータに報知する。このとき、例えば、バックグラウンドで加工条件保存部６２から難加工材条件が呼び出されていてもよい。
【0100】
なお、品質スコアがステップＳ１０９の判定条件を満たしている場合（ステップＳ１０９のＴ：Ｔｒｕｅ）は、被加工材Ｗの表面状態の品質評価が「△」又は「×」であり、内部状態の品質評価が「×」であることを意味するので、被加工材Ｗは判定マトリックス情報１１０の第３の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝３）の領域１１３に分類され得る。従って、第３の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝３）がフラグ立ちした（ステップＳ１１３）判定結果９がＮＣ装置６０の制御部６１に送信される。
【0101】
ＮＣ装置６０の制御部６１は、送信された判定結果９に基づいて、例えば、ディスプレイ７０上等に被加工材Ｗを難加工材条件によっても加工が困難な加工困難材（テストカット推奨材）である旨、上記のようなテスト加工の実施を推奨する旨、表面状態の品質スコア（Ｓ＿ｓｃｏｒｅ）の数値及び内部状態の品質スコア（Ｂ－ｓｃｏｒｅ）の数値等の加工性評価を含む判定結果９に関する情報を表示（ステップＳ１１４）等して、オペレータに報知する。このとき、例えば、バックグラウンドで加工条件保存部６２から難加工材条件が呼び出されていてもよい。
【0102】
なお、このように被加工材Ｗが難加工材であり切断加工が困難であるとの加工性の判定が行われたとしても、制御部６１によって、例えば、難加工材条件に含まれるレーザ出力、加工速度及び焦点位置（集束位置）等の調整可能な各項目のパラメータの調整を行えば、加工品質の改善が見込まれたり切断自体が可能となることがある。このため、上記ステップＳ１１４の後に、例えば、タッチパネル等の入力機器２１１等を介したオペレータの操作入力により受け付けられた入力情報に基づいて、制御部６１により、難加工材条件に基づくテスト加工が実施される（ステップＳ１１５）。
【0103】
その後、テスト加工による被加工材Ｗの切断面の状態等の確認が行われ、加工品質がＯＫであるか否かが判断される（ステップＳ１１６）。加工品質がＯＫではないと判断された場合（ステップＳ１１６のＦ：Ｆａｌｓｅ）は、例えば、オペレータの操作入力によって、難加工材条件を中心に加工条件の各パラメータの項目を調整し（ステップＳ１１７）、再度テスト加工を実施し（ステップＳ１１５）、以降の処理を繰り返す。
【0104】
そして、加工品質がＯＫである場合（ステップＳ１１６のＴ：Ｔｒｕｅ）、及び判定結果９に関する情報の表示（ステップＳ１０８，Ｓ１１２）が行われたら、加工性が判定された被加工材Ｗの材料状態（表面状態及び内部状態）に合わせた加工条件を、例えば、オペレータの操作入力に基づきレーザ加工装置１０に設定し（ステップＳ１１８）、設定された加工条件に基づく被加工材Ｗの製品加工が実施されて（ステップＳ１１９）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【0105】
加工システム１００は、このようにオペレータが製品加工に際して、切断加工前に被加工材Ｗの加工条件に基づく加工性が判定され得るので、被加工材Ｗの材料状態に合わせた加工条件を設定可能であり、予め設定された加工条件で切断加工を行うべきか、被加工材に適した加工条件に変更等すべきかの判定結果９を容易に把握することが可能となる。なお、上記ステップＳ１１８の設定処理は、オペレータの操作入力による手動設定の他、制御部６１が判定結果９に応じて自動に設定を行うようにしてもよい。
【0106】
【0107】
本出願人は、加工システム１００及び加工性判定システム９０における加工性の判定について検証を行うために、例えば、板厚が１９ｍｍで、材質、生産ロット及び生産過程（電炉／高炉）が異なる２７種の被加工材Ｗのそれぞれについて、複数個のサンプルを用意した。そして、各サンプルにおいて、第１の波形情報１及び表面品質評価結果１０９ａに基づき機械学習によって第１の判定モデル５を作成し、第２の波形情報２及び内部品質評価結果１０９ｂに基づき機械学習によって第２の判定モデル６を作成した。
【0108】
こうして作成された第１及び第２の判定モデル５，６を有する加工性判定ユニット５０を用い、機械学習に使用していない１７種類（ｔ１９ｍｍ：１２種、ｔ２２ｍｍ：５種）の被加工材Ｗに第１及び第２の照射条件のレーザ光ＬＢを照射して、第１及び第２の波形情報３，４を測定して材料状態を予測し、判定マトリックス情報１１０を作成して、加工性を判定した。なお、第１及び第２の波形情報３，４の測定は、一つの被加工材Ｗにつき異なる５箇所で測定することで、各測定点での表面状態及び内部状態のそれぞれの品質評価を行い、品質スコアを算出した上でその平均値を求め、これを代表値として利用した。
【0109】
図１３に示す結果表１２０において、予測結果１２１は材料Ｎｏ（Ｎｏ：Ｎｕｍｂｅｒ）１～１７の各被加工材Ｗ毎の表面状態及び内部状態の品質評価（「○」、「△」及び「×」）の予測結果を示し、判定結果１２２は予測結果１２１に基づく各被加工材Ｗ毎の加工性（良好切断（標準材）、難加工材、テストカットが推奨される難加工材（テストカット推奨材））の判定結果を示している。また、実加工検証結果１２３は、図９に示した各加工条件１１０ａ，１１０ｂで実際に各被加工材Ｗを加工した際の標準条件及び難加工材条件の検証結果（「○」、「△」及び「×」）を表している。
【0110】
なお、実加工検証結果１２３における標準条件及び難加工材条件の「○」、「△」及び「×」で示す検証結果は、焦点位置の余裕度を考慮するため、焦点位置を複数変化させて各焦点位置での切断品質を、図１４に示すような加工品質の品質評価基準１１４に基づく品質評価をオペレータにより行って、この品質評価に基づきまとめられた評価の結果を示している。品質評価の判断要素は、例えば、加工部裏面に付着した溶融金属であるドロスの高さ、切断面に突発的に増大した粗さであるノッチの深さ、及びノッチの数等である。なお、焦点位置の余裕度とは、例えば、切断焦点を標準値から集光レンズ２４ｃ側及び／又はその反対側に離れた値に変更したときの切断品質に関して、加工条件における焦点位置の位置ずれの余裕度のことを意味し、加工条件の材料への適応余裕度の意味も含んでいる。
【0111】
すなわち、図１４に示すように、品質評価が「◎」である場合は高品位な切断であることを表し、「○」である場合は良好な切断であることを表している。また、品質評価が「○´」である場合はやや品質で劣る切断であることを表し、「○△」である場合は品質ＮＧの切断であることを表している。更に、品質評価が「△」である場合は分断が可能な切断であることを表し、「×」である場合は切断不可であることを表している。なお、品質評価の分類は、この６つの評価範囲に限定されるものではなく、より詳細な評価が可能に分類されていてもよい。
【0112】
そして、品質評価が「◎」を２つ以上もしくは「○」以上が３つある場合は、「良好切断可能：○」と判断する。また、「良好切断可能：○」の条件を満たしていない場合で、品質評価が「○´」以上が２つ以上である場合は、「切断可能：△」と判断する。更に、品質評価が「○´」以上が２つ未満である場合は、「切断困難：×」と判断する。
【0113】
図１５は、実加工結果を判定マトリックス情報において分類した結果を示す図である。
図１５に示すように、Ｎｏ１～Ｎｏ１７の被加工材Ｗのうち、材料の表面状態及び内部状態の品質評価が共に「○」と判定された被加工材Ｗ（材料Ｎｏ：Ｎｏ３，Ｎｏ８，Ｎｏ１０，Ｎｏ１３，Ｎｏ１４）は、加工性の判定結果が「良好切断（標準材）」と判定され、第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）の領域１１１に分類される。これらの被加工材Ｗは、実際に標準条件で良好切断が得られる「○」の検証結果となり、加工性を正しく判定できていることが確認された。
図１５に示すように、Ｎｏ１～Ｎｏ１７の被加工材Ｗのうち、材料の表面状態及び内部状態の品質評価が共に「○」と判定された被加工材Ｗ（材料Ｎｏ：Ｎｏ３，Ｎｏ８，Ｎｏ１０，Ｎｏ１３，Ｎｏ１４）は、加工性の判定結果が「良好切断（標準材）」と判定され、第１の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝１）の領域１１１に分類される。これらの被加工材Ｗは、実際に標準条件で良好切断が得られる「○」の検証結果となり、加工性を正しく判定できていることが確認された。
【0114】
なお、第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）の領域１１２に分類された材料ＮｏがＮｏ６の被加工材Ｗについては、表面状態の品質評価が「○」であり内部状態の品質評価が「×」であるため、加工性の判定結果は「難加工材」となったが、実際には標準条件で良好切断が得られる「○」の検証結果となった。しかし、難加工材条件においても「○」の検証結果となったので、加工性を正しく判定できていることと判断され得る。
【0115】
材料の表面状態の品質評価が「△」で内部状態の品質評価が「×」と判定され、加工性の判定結果が「テストカット推奨材」と判定された被加工材Ｗ（材料Ｎｏ：Ｎｏ２，Ｎｏ４，Ｎｏ７，Ｎｏ９，Ｎｏ１２，Ｎｏ１６，Ｎｏ１７）は、第３の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝３）の領域１１３に分類される。これらの被加工材Ｗのうち、材料ＮｏがＮｏ２，Ｎｏ４，Ｎｏ７，Ｎｏ１６の被加工材Ｗは、実際は標準条件で切断が困難な「×」であったが難加工材条件で良好切断が得られる「○」の検証結果となった。一方で、材料ＮｏがＮｏ２，Ｎｏ４，Ｎｏ７，Ｎｏ１６を除く被加工材Ｗ（材料Ｎｏ：Ｎｏ９，Ｎｏ１２，Ｎｏ１７）は、実際は標準条件では切断が困難な「×」であり、難加工材条件でも「×」又は良好切断が得られない「△」の検証結果となった。つまり、この領域１１３に分類された被加工材Ｗは、新たに加工条件を調整するなどしたテストカットが必要となる可能性があることが確認でき、加工性を正しく判定できていることと判断され得る。
【0116】
なお、上記以外の被加工材Ｗ（材料Ｎｏ：Ｎｏ１，Ｎｏ５，Ｎｏ１１，Ｎｏ１５）は、加工性の判定結果が「難加工材」と判定され、第２の推奨条件（Ｒｅｃｏ＿ｃｏｎｄ＝２）の領域１１２に分類される。これらの被加工材Ｗは、実際に標準条件では切断が困難な「×」又は良好切断が得られない「△」であり、難加工材条件では良好切断が得られる「○」の検証結果となり、加工性を正しく判定できていることが確認された。
【0117】
図１６は、標準材と判定された被加工材の実加工検証結果の詳細の一例を示す図である。図１７は、難加工材と判定された被加工材の実加工検証結果の詳細の一例を示す図である。図１８は、難加工材（テストカット推奨材）と判定された被加工材の実加工検証結果の詳細の一例を示す図である。
図１６に示すように、例えば、加工性の判定結果が標準材と判定された材料ＮｏがＮｏ１３の被加工材Ｗは、板厚２２ｍｍの加工条件１１０ｂの標準条件下にて、焦点位置が２．５ｍｍ～６．５ｍｍの５段階の範囲で、切断面の品質評価が全て「◎」となっている。このため、第１及び第２の判定モデル５，６並びに判定マトリックス情報１１０を用いた加工性の判定結果９が正確であることが確認された。
図１６に示すように、例えば、加工性の判定結果が標準材と判定された材料ＮｏがＮｏ１３の被加工材Ｗは、板厚２２ｍｍの加工条件１１０ｂの標準条件下にて、焦点位置が２．５ｍｍ～６．５ｍｍの５段階の範囲で、切断面の品質評価が全て「◎」となっている。このため、第１及び第２の判定モデル５，６並びに判定マトリックス情報１１０を用いた加工性の判定結果９が正確であることが確認された。
【0118】
また、図１７に示すように、例えば、加工性の判定結果が難加工材と判定された材料ＮｏがＮｏ１５の被加工材Ｗは、板厚１９ｍｍの加工条件１１０ａの標準条件下では、焦点位置が２．５ｍｍ～６．５ｍｍの５段階の範囲で、切断面の品質評価が全て「○△」となった。これに対し、難加工材条件下では、焦点位置が３．０ｍｍ～７．０ｍｍの５段階の範囲で、切断面の品質評価が「◎」又は「○」となったので、難加工材条件を用いることにより加工品質が改善されることが示され、第１及び第２の判定モデル５，６並びに判定マトリックス情報１１０を用いた加工性の判定結果９が正確であることが確認された。
【0119】
また、図１８に示すように、例えば、加工性の判定結果が難加工材（テストカット推奨材）と判定された材料ＮｏがＮｏ１７の被加工材Ｗは、板厚１９ｍｍの加工条件１１０ａの標準条件下では、焦点位置が２．５ｍｍ～６．５ｍｍの５段階の範囲で、切断面の品質評価が全て「△」となった。また、難加工材条件下においても、焦点位置が３．０ｍｍ～７．０ｍｍの５段階の範囲で、切断面の品質評価が「○」、「○´」又は「○△」となったので、難加工材条件を用いても高品位な切断（良好切断）が得られていないことが示され、テスト加工の実施が必要となる可能性が浮き彫りとなったので、第１及び第２の判定モデル５，６並びに判定マトリックス情報１１０を用いた加工性の判定結果９が正確であることが確認された。
【0120】
以上のように、第１の実施形態の加工システム１００及び加工性判定システム９０は、切断加工前に被加工材Ｗの加工条件に基づく加工性を判定して、その判定結果９の内容（被加工材Ｗの材料状態及び推奨される加工条件）に合わせて取るべき対応（例えば、推奨された加工条件で切断加工を行うべきか、被加工材Ｗに適した加工条件に変更すべきか、推奨された加工条件を調整すべきか、テスト加工を実施すべきか等）の判断が容易で、加工品質の改善を図ることを迅速に行い得るので、加工不良を低減することが可能となる。
【0121】
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態に係る加工システム及び加工性判定システムは、先に説明した分光器３０によりレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の実施形態の加工システム及び加工性判定システムに、放射温度計（赤外線センサ）によりレーザ光ＬＢを照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する構成を加え、上述した分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）と、放射温度計による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第２の判定結果）と、を組み合わせて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性の判定結果（第３の判定結果）を出力可能に構成した加工システム及び加工性判定システムである。
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態に係る加工システム及び加工性判定システムは、先に説明した分光器３０によりレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の実施形態の加工システム及び加工性判定システムに、放射温度計（赤外線センサ）によりレーザ光ＬＢを照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する構成を加え、上述した分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）と、放射温度計による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第２の判定結果）と、を組み合わせて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性の判定結果（第３の判定結果）を出力可能に構成した加工システム及び加工性判定システムである。
【0122】
このため、第１の実施形態で説明した基本的構成、概略構成、機能的構成、ハードウェア構成等の各構成は全て含み得ると共に作用効果は全て実現し得るので、以下では、特に言及しない限り、第１の実施形態と重複する箇所には同一の符号を付して、既に説明した部分と重複する説明は割愛する。
【0123】
上述したように、軟鋼の被加工材Ｗの酸素切断は、被加工材Ｗの表面状態（酸化膜の状態）及び内部状態に影響される。同一の鋼種及び板厚であっても、同じレーザ切断の加工条件で、メーカ及び製造ロットの違い等の個体差により切断品質が異なる。本発明者等は、切断品質に強く影響を及ぼしている材料特性の因子を見つけ、それを測定及び解析すべく、第１の実施形態の加工システム及び加工性判定システムを構成した。
【0124】
すなわち、被加工材Ｗの材料表面（素材表面）の酸化膜は表面でのレーザ吸収率、酸化反応に影響する。レーザ吸収率は、酸化膜の種類によって異なり、例えば黒色のマグネタイトは、レーザ吸収率及び酸化膜の密着性が高く、切断品質は安定する。一方、ヘマタイトは、レーザ吸収率が低く、酸化膜の密着性も小さい。このため、レーザ切断中に酸化膜が剥離しやすく、剥離部分を起点としてノッチが入りやすい。
【0125】
また、酸化膜が薄くなっている部分や、酸化膜が剥離している部分は、素材表面で酸化反応しやすく、素材表面で過剰燃焼が起こりやすくなり、切断面が粗くなる。このような観点から、本発明者等は、酸化膜の密着性は、被加工材Ｗの表面をレーザ光ＬＢで溶融させるときに、レーザ照射直後に発生する発光スペクトルによって判定できることを見出した。
【0126】
例えば、被加工材Ｗに密着性の高い酸化膜がある場合と、被加工材Ｗに密着性の低い酸化膜があるか、或いは酸化膜が薄いか又は剥離している場合との違いは、被加工材Ｗの表面（素材表面）の酸化膜が無くなるまでに発生する発光スペクトルの時間的変化によって判定が可能である。
【0127】
また、酸化膜の分布状態を評価するためには、素材表面を溶融させない範囲でレーザ光ＬＢを照射し、素材表面に発生する熱応力で酸化膜の密着性を評価することが可能である。熱応力により酸化膜が剥離すると閃光が発生するので、赤外線スペクトルで検出することができる。また、素材表面の酸化膜の種類、粗さ（凹凸）等によってもレーザ吸収率の違いから温度が変動するので、赤外線スペクトルの変動として捉えることができる。
【0128】
また、被加工材Ｗの内部特性としては、素材に含まれる内部成分のうち鉄以外の元素の成分に起因した溶融挙動の安定性、及び熱の伝わり易さ（熱伝導率）が影響することが判明している。鉄以外の元素の影響について、特に炭素量が多いものは、成分偏析が発生しやく、炭素濃度分布が不均一になり、溶融温度も不均一になるために、溶融ムラにより切断面が粗れやすくなる。次いで、マンガンも成分偏析を増長する元素で溶融ムラにより、溶融挙動が不安定になりやすい。
【0129】
そのため、溶融挙動の安定性は溶融時に発生する発光スペクトルの時間的変化に影響する。例えば、炭素量が多いと鋼板内部での成分偏析が大きくなり、低融点部と高融点部の不均一性があり、発光スペクトルの時間的変化の変動が大きくなる。
また、素材に含まれる鉄以外の元素が多くなると熱伝導率が小さくなるので、レーザ切断の加工点で高熱になりやすく、同様に過剰に溶融しやすくなり、切断面が粗れやすくなる。
また、素材に含まれる鉄以外の元素が多くなると熱伝導率が小さくなるので、レーザ切断の加工点で高熱になりやすく、同様に過剰に溶融しやすくなり、切断面が粗れやすくなる。
【0130】
以上の点を踏まえて、第１の実施形態に係る加工システム及び加工性判定システムを構成したが、第２の実施形態に係る加工システム及び加工性判定システムでは、更に判定精度を高めるため、次のような構成とした。
内部成分の熱伝導率は、材料を溶融させないレーザ照射条件で繰り返し加熱冷却を行うことで、温度上昇の大きさから熱の伝わり易さとして評価できる。なお、可視光領域では約６００℃以下の温度では測定できないため、１６００ｎｍ以上の波長帯の赤外線強度を測定して温度上昇の低温側の温度測定を行うようにした。
内部成分の熱伝導率は、材料を溶融させないレーザ照射条件で繰り返し加熱冷却を行うことで、温度上昇の大きさから熱の伝わり易さとして評価できる。なお、可視光領域では約６００℃以下の温度では測定できないため、１６００ｎｍ以上の波長帯の赤外線強度を測定して温度上昇の低温側の温度測定を行うようにした。
【0131】
従って、第２の実施形態の加工システム及び加工性判定システムでは、可視光での被加工材Ｗの加工性の判定については、上述したように機械学習を利用した判定モデル用いて判定を行い、赤外光での被加工材Ｗの加工性の判定については、赤外線強度の時間的又は位置的変化を特徴量とした情報（特徴量情報）をしきい値と比較することで判定を行うように構成した。
【0132】
［加工システムの基本的構成］
図１９は、本発明の第２の実施形態に係る加工システムの基本的構成を概略的に示す説明図である。
図１９に示すように、第２の実施形態に係る加工システム１００Ａは、レーザ光ＬＢを加工照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗを切断加工する加工工程と、レーザ光ＬＢを、被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件（第１の実施形態の「判定照射条件」）、及びレーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材の融点を超えない第２の判定照射条件で被加工材Ｗに照射して、被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置１０Ａを備える。また、加工システム１００Ａは、被加工材Ｗに第１の判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定する分光器３０（第１の測定部）と、被加工材Ｗに第２の判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する放射温度計３０Ａ（第２の測定部）と、を含むレーザ加工ユニット２０Ａ（測定装置）を備える。また、加工システム１００Ａは、レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０によって測定された発光スペクトルの時系列データに基づいて、被加工材Ｗの加工性を判定するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）５０Ａ（第１の判定部）と、レーザ加工ユニット２０Ａの放射温度計３０Ａによって測定された赤外線強度の時系列データに基づいて、被加工材Ｗの加工性を判定するＮＣ装置６０（第２の判定部）と、ＰＣ５０Ａにより判定された第１の判定結果及びＮＣ装置６０により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性を判定し第３の判定結果を出力するＮＣ装置６０（第３の判定部）と、を含む判定装置（ＰＣ５０Ａ及びＮＣ装置６０）を備える。判定装置は、第１の判定モデル５（図９）及び第２の判定モデル６（図９）を有する。判定装置のＰＣ５０Ａは、レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０によって測定された発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３（図９）と第２の時間領域の第２の波形情報４（図９）とを抽出する。判定装置のＰＣ５０Ａは、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力し被加工材Ｗの表面品質評価を得る。また、判定装置のＰＣ５０Ａは、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力し被加工材Ｗの内部品質評価を得る。そして、判定装置のＰＣ５０Ａは、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力する。また、判定装置のＮＣ装置６０は、レーザ加工ユニット２０Ａの放射温度計３０Ａによって測定された赤外線強度の時系列データに基づいて、被加工材Ｗの温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、抽出された特徴量情報と、図示しない記憶装置等に予め登録済みの被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、被加工材の加工性を判定した第２の判定結果を出力する。
図１９は、本発明の第２の実施形態に係る加工システムの基本的構成を概略的に示す説明図である。
図１９に示すように、第２の実施形態に係る加工システム１００Ａは、レーザ光ＬＢを加工照射条件で被加工材Ｗに照射して被加工材Ｗを切断加工する加工工程と、レーザ光ＬＢを、被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件（第１の実施形態の「判定照射条件」）、及びレーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材の融点を超えない第２の判定照射条件で被加工材Ｗに照射して、被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置１０Ａを備える。また、加工システム１００Ａは、被加工材Ｗに第１の判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射したときに発生する発光スペクトルを測定する分光器３０（第１の測定部）と、被加工材Ｗに第２の判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する放射温度計３０Ａ（第２の測定部）と、を含むレーザ加工ユニット２０Ａ（測定装置）を備える。また、加工システム１００Ａは、レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０によって測定された発光スペクトルの時系列データに基づいて、被加工材Ｗの加工性を判定するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）５０Ａ（第１の判定部）と、レーザ加工ユニット２０Ａの放射温度計３０Ａによって測定された赤外線強度の時系列データに基づいて、被加工材Ｗの加工性を判定するＮＣ装置６０（第２の判定部）と、ＰＣ５０Ａにより判定された第１の判定結果及びＮＣ装置６０により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性を判定し第３の判定結果を出力するＮＣ装置６０（第３の判定部）と、を含む判定装置（ＰＣ５０Ａ及びＮＣ装置６０）を備える。判定装置は、第１の判定モデル５（図９）及び第２の判定モデル６（図９）を有する。判定装置のＰＣ５０Ａは、レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０によって測定された発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３（図９）と第２の時間領域の第２の波形情報４（図９）とを抽出する。判定装置のＰＣ５０Ａは、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力し被加工材Ｗの表面品質評価を得る。また、判定装置のＰＣ５０Ａは、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力し被加工材Ｗの内部品質評価を得る。そして、判定装置のＰＣ５０Ａは、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力する。また、判定装置のＮＣ装置６０は、レーザ加工ユニット２０Ａの放射温度計３０Ａによって測定された赤外線強度の時系列データに基づいて、被加工材Ｗの温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、抽出された特徴量情報と、図示しない記憶装置等に予め登録済みの被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、被加工材の加工性を判定した第２の判定結果を出力する。
【0133】
なお、レーザ加工装置１０Ａのレーザ加工ユニット２０Ａは、放射温度計３０Ａと、ダイクロイックミラー２４ｄと、を備える点が、第１の実施形態のレーザ加工ユニット２０とは相違している。放射温度計３０Ａは、例えばレーザ加工ヘッド２２の上部に設けられている。また、ＰＣ５０ＡはＮＣ装置６０に含まれていてもよく、ＮＣ装置６０はレーザ加工装置１０Ａに含まれるように搭載されていてもよい。
【0134】
放射温度計３０Ａは、レーザ光ＬＢにより加熱された被加工材Ｗの材料から発せられる広帯域の波長を有する電磁波のうち、熱輻射で放出される赤外線を含む放射光のこの赤外線を捉え、電気信号に変換する。放射温度計３０Ａは、１６００ｎｍ以上の波長帯の赤外線強度を測定する。すなわち、放射温度計３０Ａは、例えば、特定帯域（１６００ｎｍ以上、２５００ｎｍ以下）の波長のみを透過する波長フィルタを前段に配置し、後段に光電変換素子として、例えば、ＩｎＧａＡｓ（インジウム・ガリウム・ヒ素）を用いたフォトダイオード使用している。
【0135】
ダイクロイックミラー２４ｄは、折り返しミラー２４ｂの上部に設けられている。ダイクロイックミラー２４ｄは、被加工材Ｗの加工側から折り返しミラー２４ｂに向かう光に含まれる放射光のうち、折り返しミラー２４ｂを透過した所定波長の赤外光（赤外線）を放射温度計３０Ａ側に透過し、可視光を分光器３０の受光部３１側に反射させる。
【0136】
ここで、加工システム１００ＡのＰＣ５０Ａ及びＮＣ装置６０について説明する。
図２０は、加工システムの概略的な機能ブロック図である。
図２０に示すように、ＰＣ５０Ａは、第１の実施形態の加工性判定ユニット５０と同様に、判定モデル保存部５１、加工性演算部５２、及び加工性判定部５３を備える。ＰＣ５０Ａは、一般的なＰＣと同様のハードウェア構成（ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等）を備える。
図２０は、加工システムの概略的な機能ブロック図である。
図２０に示すように、ＰＣ５０Ａは、第１の実施形態の加工性判定ユニット５０と同様に、判定モデル保存部５１、加工性演算部５２、及び加工性判定部５３を備える。ＰＣ５０Ａは、一般的なＰＣと同様のハードウェア構成（ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等）を備える。
【0137】
ＰＣ５０Ａの加工性判定部５３は、加工性演算部５２で生成された判定マトリックス情報に基づき被加工材Ｗの加工性（良好切断可能な標準材、難加工材）を判定した第１の判定結果をＮＣ装置６０に出力し得る。その他の各部５１～５３の機能及び作用等は、第１の実施形態で説明した通りであるので、ここでは説明を省略する。
【0138】
ＮＣ装置６０は、切断加工を実行するレーザ加工ユニット２０Ａの制御の他に、機能的には、演算処理部６３、加工性判定部６６、総合判定部６５、制御部６１、及び加工条件保存部６２を備える。演算処理部６３は、特定の演算処理を高速で行えるハードウェア又はミドルウェアの演算処理装置等からなる。
【0139】
演算処理部６３は、放射温度計３０Ａの出力信号の瞬時的な電圧値を赤外線の光強度に換算し、この光強度の時系列データを取得し得る。演算処理部６３は、得られた光強度の時系列データに基づく温度特性の時間的遷移を表す特徴量情報を抽出する。また、演算処理部６３は、例えば信号処理ユニットとしても機能する。
【0140】
すなわち、放射温度計３０Ａで捉えられ光電変換された電流出力の出力信号は、演算処理部６３に向けて伝送される。電流転送された出力信号は、図示しない電流－電圧変換回路によって電圧信号に変換される。そして、電圧信号に変化された出力信号は、Ａ／Ｄ変換器４０によってデジタル信号に変換されて、このデジタル信号が演算処理部６３に入力される。
【0141】
加工性判定部６６は、演算処理部６３によって抽出された特徴量情報と、例えば図示しない記憶装置等に記憶された基準情報と、に基づいて、これから行う加工の加工条件に基づく被加工材Ｗの加工性（予めレーザ加工装置１０Ａに設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性）を判定した第２の判定結果を出力する。なお、基準情報は、例えば実験等により選定されて定められ、予め登録された情報である。
【0142】
総合判定部６５は、ＰＣ５０Ａの加工性判定部５３からの第１の判定結果と、加工性判定部６６からの第２の判定結果との組み合わせに基づいて、分光器３０による可視光の測定で得られた情報（材料特性の品質スコア等）及び放射温度計３０Ａによる赤外線の測定で得られた情報（材料特性の品質評価等）を総合的に利用して、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性を判定し、総合判定結果（第３の判定結果）を出力する。
【0143】
制御部６１は、各種Ｉ／Ｆ（インタフェース：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介してレーザ加工ユニット２０Ａ（レーザ加工ヘッド２２、ビームコントロールユニット２４等）の動作を制御する。また、制御部６１は、レーザ加工装置１０Ａ及び分光器３０等に各種動作の制御指示を出力すると共に、総合判定部６５の判定結果（第３の判定結果）に基づき、例えばディスプレイ７０に判定結果を表す各種情報の表示指示を出力する。なお、制御部６１のその他の機能及び作用等、並びに加工条件保存部６２については、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【0144】
ディスプレイ７０は、切断加工の加工条件等の各種情報を入力する設定入力画面、判定結果等のオペレータへ確認可能に報知する各種情報の表示画面等を表示し得る。また、ディスプレイ７０は、ＮＣ装置６０の総合判定部６５により判定された第３の判定結果を確認可能に報知する報知部として機能する。ディスプレイ７０は、例えば入力部として機能するタッチパネルを備えて構成され得る。ディスプレイ７０がタッチパネルを備えた場合は、オペレータは、例えばディスプレイ７０を操作することにより、被加工材Ｗに関する各種情報等を、ＮＣ装置６０の制御部６１に対して入力可能となる。
【0145】
なお、第２の実施形態に係る加工性判定システム（ＰＣ５０Ａ及びＮＣ装置６０）は、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６を有し、被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光ＬＢを、被加工材Ｗを溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件（第１の照射条件、第２の照射条件）で、被加工材Ｗに照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから抽出（算出）された第１の波形情報３及び第２の波形情報４を、それぞれ第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６に入力し、第１の波形情報３及び前記第２の波形情報４に基づいて被加工材Ｗの加工性を判定する加工性判定ユニット５０及び学習装置８０を含むＰＣ５０Ａ（第１の判定部）と、加工性判定工程において、レーザ光ＬＢを、被加工材Ｗの素材の融点を超えない第２の判定照射条件（第３の照射条件、第４の照射条件）で、被加工材Ｗに照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報と、予め登録済みの被加工材Ｗの加工性の判定用の基準情報と、に基づいて被加工材Ｗの加工性を判定するＮＣ装置６０（第２の判定部）と、ＰＣ５０Ａ（第１の判定部）により判定された被加工材Ｗの表面状態及び内部状態の判定結果（第１の判定結果）及びＮＣ装置６０（第２の判定部）により判定された被加工材Ｗの表面性状及び内部特性の判定結果（第２の判定結果）の組み合わせに基づいて、加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の被加工材Ｗの加工性を判定し材料特性の判定結果（第３の判定結果）を出力するＮＣ装置６０（第３の判定部）と、を含む判定装置と、第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６を作成するＰＣ５０Ａ（学習装置）と、を備える。判定装置は、ＰＣ５０Ａ（第１の判定部）が、発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報３と第２の時間領域の第２の波形情報４とを抽出し、抽出された第１の波形情報３を推定用データとして第１の判定モデル５に入力し被加工材Ｗの表面品質評価を得て、抽出された第２の波形情報４を推定用データとして第２の判定モデル６に入力し被加工材Ｗの内部品質評価を得て、得られた被加工材Ｗの表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、被加工材Ｗの加工性を判定した第１の判定結果を出力する。また、ＮＣ装置６０（第２の判定部）が、赤外線強度の時系列データに基づいて、被加工材Ｗの温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報、第２の特徴量情報）を抽出し、抽出された特徴量情報と基準情報（第１の判定基準、第２の判定基準）とに基づいて、被加工材Ｗの加工性を判定した第２の判定結果を出力する。ＰＣ５０Ａ（学習装置８０）は、第１の波形情報１及び被加工材Ｗの表面品質を示す表面品質評価結果１０９ａを第１の教師データとして入力して機械学習を行って第１の判定モデル５を作成し、第２の波形情報２及び被加工材Ｗの内部品質を示す内部品質評価結果１０９ｂを第２の教師データとして入力して機械学習を行って第２の判定モデル６を作成する。
【0146】
すなわち、第２の実施形態の加工性判定システムは、図９に示された第１の実施形態の加工性判定システム９０（加工性判定ユニット５０及び学習装置８０）を含むＰＣ５０Ａと、ＮＣ装置６０と、を備えた上記の加工システム１００Ａによって構成され得る。
【0147】
［加工性判定方法］
次に、加工システム１００Ａによる加工性の判定方法について説明する。
なお、上述したように分光器３０で発光スペクトルを測定して被加工材Ｗの表面状態及び内部状態を判定する際のレーザ光ＬＢの判定照射条件（第１の照射条件、第２の照射条件）は、以下では第１の判定照射条件として説明するが、ＰＣ５０Ａ側での分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定についての全体的な説明は、第１の実施形態と同様である。従って、ここでは、総合判定において分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）も利用することを前提としつつも、まずは、放射温度計３０Ａで赤外線スペクトル（赤外線強度）を測定して、被加工材Ｗの表面性状及び内部特性の材料特性を判定することに主眼を置いて説明する。
次に、加工システム１００Ａによる加工性の判定方法について説明する。
なお、上述したように分光器３０で発光スペクトルを測定して被加工材Ｗの表面状態及び内部状態を判定する際のレーザ光ＬＢの判定照射条件（第１の照射条件、第２の照射条件）は、以下では第１の判定照射条件として説明するが、ＰＣ５０Ａ側での分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定についての全体的な説明は、第１の実施形態と同様である。従って、ここでは、総合判定において分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）も利用することを前提としつつも、まずは、放射温度計３０Ａで赤外線スペクトル（赤外線強度）を測定して、被加工材Ｗの表面性状及び内部特性の材料特性を判定することに主眼を置いて説明する。
【0148】
第２の実施形態においては、レーザ加工装置１０Ａは、加工性判定工程において、第１の判定照射条件で、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗにスポット照射し、第２の判定照射条件で、レーザ光ＬＢを照射位置を移動させながら被加工材Ｗの素材表面に照射、及びレーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材内部に繰り返し照射する。
【0149】
ここで、上述したように、第１の判定照射条件は、第１の照射条件及び第２の照射条件を含む。レーザ加工装置１０Ａは、加工性判定工程において、第１の判定照射条件でレーザ光ＬＢを照射する場合、レーザ光ＬＢの照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、第１の判定照射条件として、第１段階では第１の照射条件１０１（図３）でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射し、第２段階では第２の照射条件１０２（図３）でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射する。レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０は、第１の照射条件でレーザ光ＬＢが被加工材Ｗに照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、第２の照射条件でレーザ光ＬＢが被加工材Ｗに照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定する。判定装置のＰＣ５０Ａは、レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０によって測定された第１の発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報１，３（図９）を抽出し、レーザ加工ユニット２０Ａの分光器３０によって測定された第２の発光スペクトルの時系列データから第２の時間領域の第２の波形情報２，４（図９）を抽出する。
【0150】
一方、放射温度計３０Ａでの測定に際しては、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材の融点を超えない第２の判定照射条件で照射する。すなわち、被加工材Ｗの材料を溶融させない範囲でレーザ照射を行い、その赤外線スペクトルの時間的又は位置的変化から材料特性を判定する。本発明者等は、ＮＣ装置６０の標準加工条件で、素材内部の成分（内部成分）及び素材表面の性状（表面性状）の異なる種々の被加工材Ｗを切断加工（レーザ切断）して、被加工材Ｗの切断面を観察した。その結果、被加工材Ｗの加工性（切断性）は、被加工材Ｗの表面性状及び内部成分の特性（内部特性）に大きく影響を受けていることが判明した。
【0151】
すなわち、被加工材Ｗの表面性状とは、具体的には、被加工材Ｗの素材表面の表層部分における酸化膜の状態及び素材表面との密着性（以下、「酸化膜の状態及び密着性」と称する。）を意味する。ここで、表層部分とは、素材表面に形成された酸化膜のレイヤーに該当する部分のことを意味し、素材表面に酸化膜がない場合は、この表層部分もないこととなる。被加工材Ｗの加工性は、第１に、被加工材Ｗの素材表面の酸化膜の状態及び密着性に大きく影響されることが判明した。以下、この要因を「表面起因」と呼ぶ。表面起因が良好とはいえない場合の切断面は、レーザ入射面側の条痕の乱れが大きい。特に、酸化膜が剥離した部分では、条痕が乱れ、ノッチが発生し易い。
【0152】
また、被加工材Ｗの内部特性とは、具体的には、被加工材Ｗの内部成分による熱伝導率の大きさを意味する。被加工材Ｗの加工性は、第２に、被加工材Ｗの内部成分に基づく熱伝導率の大きさに大きく影響されることが判明した。以下、この要因を「内部起因」と呼ぶ。例えば、軟鋼の厚板では、アシストガスとして酸素を用い、レーザ光の熱と酸化反応熱を熱源として溶融切断を行う。そのとき、熱伝導率が小さい元素が多いものは切断面が粗くなりやすい。熱伝導率が小さい元素が多いと熱が拡散しにくく、切断面の温度上昇を助長しやすいことと、熱伝導率が小さいと過剰燃焼しやすくなることと、が原因と考えられる。
【0153】
そこで、被加工材Ｗの材料特性として、固体状態の熱伝導率、及び素材表面の酸化膜分布状態を評価することとした。レーザ光ＬＢの判定照射条件（第２の判定照射条件）として、素材を溶融させない（融点を超えない）温度領域で６００℃以下の低温側では可視光領域が弱いため、１６００ｎｍ以上の波長帯の赤外線領域の波長スペクトル強度（赤外線強度）を測定することとした。
【0154】
まず、内部起因の影響を調べるために、第１の調査を行った。第１の調査に当たっては、被加工材Ｗの表面状態の影響を排除するため、被加工材Ｗの素材表面の酸化膜を除去して表面状態を揃えた状態でレーザ切断を行った。酸化膜の除去は、表面の平均面粗さが０．８以下となるように研磨することによって行った。レーザ切断は、レーザ出力３（ｋＷ）、加工速度６３０（ｍｍ／ｍｉｎ）及びアシストガスを酸素（Ｏ２）とした加工条件で行った。
【0155】
そして、熱伝導率の測定は、レーザフラッシュ法により行った。熱伝導率の測定に際しては、例えば、サンプルａ～ｃについて板厚４ｍｍで１０ｍｍ角の矩形状の試験片を作製し、素材表面に黒鉛を塗布して片面側（素材表面側）からレーザ光ＬＢをフラッシュ照射し、反対面側（素材裏面側）の温度上昇から熱拡散率を測定して熱伝導率を求めた。
【0156】
図２１は、被加工材の材料毎の熱伝導率、レーザ切断面及び切断面粗さの調査結果を示す結果表である。図２２は、切断面の平均粗さと熱伝導率との関係を示すグラフである。なお、結果表３００における各項目の品質評価の「○」、「△」及び「×」は、得られた数値及び切断面等を品質の観点から実際に観察評価して定義したものであり、それぞれ「良」、「可（不良）」及び「不可」に対応している。
【0157】
図２１に示すように、結果表３００においては、サンプルａ、サンプルｂ及びサンプルｃの結果３０１，３０２，３０３が示されている。
サンプルａについては、熱伝導率が５６．７Ｗ／（ｍ・Ｋ）で、切断面は、部分的に条痕が深くなり、ピッチも大きくなり、やや粗くなることから「△」の評価となった。レーザ光ＬＢの入射深さが１ｍｍでの切断面粗さ（条痕変化）は、深さにややバラつきのある結果となっていることが確認できる。
サンプルａについては、熱伝導率が５６．７Ｗ／（ｍ・Ｋ）で、切断面は、部分的に条痕が深くなり、ピッチも大きくなり、やや粗くなることから「△」の評価となった。レーザ光ＬＢの入射深さが１ｍｍでの切断面粗さ（条痕変化）は、深さにややバラつきのある結果となっていることが確認できる。
【0158】
サンプルｂについては、熱伝導率が６０．３Ｗ／（ｍ・Ｋ）で、切断面は、ノッチが少なく、条痕の深さも最も浅いことから、「○」の評価となった。レーザ光ＬＢの入射深さが１ｍｍでの切断面粗さ（条痕変化）は、深さのバラつきが少なく全てのサンプルの中で最も浅い結果となったので、概ね切断面の評価通りの結果となっていることが確認できる。
【0159】
サンプルｃについては、熱伝導率が４９．５Ｗ／（ｍ・Ｋ）で、切断面は、全てのサンプルの中で最もノッチが多くなったことから「×」の評価となった。レーザ光ＬＢの入射深さが１ｍｍでの切断面粗さ（条痕変化）は、深さにバラつきが多く深い結果となったので、概ね切断面の評価通りの結果となっていることが確認できる。
【0160】
そして、サンプルａ、サンプルｂ及びサンプルｃの切断面の平均粗さを算出し、算出結果を、図２２に示すように、縦軸に切断面の平均粗さ（μｍ）を表し、横軸に熱伝導率（Ｗ／（ｍ・Ｋ））の大きさを表したグラフ３０４にプロットして回帰直線３０５を得た。図２２からも明らかなように、切断面の粗さは熱伝導率の大きさ順に粗くなることが分かった。従って、被加工材Ｗの材料の切断性と熱伝導率の大きさには相関があることが証明された。
【0161】
上述した熱伝導率をレーザ切断の加工前に評価するために、被加工材Ｗの内部材質と熱伝導率の違いについて分類するための第２の調査を行った。第２の調査では、被加工材Ｗの材料を溶融しないレーザ出力範囲（第２の判定照射条件でのレーザ出力の範囲）で、被加工材Ｗの素材内部にレーザ光ＬＢによって繰り返し加熱冷却を行うことで、熱伝導率の違いを調査した。
【0162】
図２３は、被加工材に繰り返し加熱冷却を実施した際の温度と時間との関係及び冷却到達温度と時間との関係を示すグラフである。
図２３（ａ）は、放射温度計３０Ａでサンプルｂを測定して、放射温度計３０Ａから出力された赤外線強度の時系列データを温度の時系列データに変換した温度波形３１０を示している。図２３（ａ）において、縦軸は温度（℃）を表し、横軸は時間（ミリ秒：ｍｓ）を表している。
図２３（ａ）は、放射温度計３０Ａでサンプルｂを測定して、放射温度計３０Ａから出力された赤外線強度の時系列データを温度の時系列データに変換した温度波形３１０を示している。図２３（ａ）において、縦軸は温度（℃）を表し、横軸は時間（ミリ秒：ｍｓ）を表している。
【0163】
第２の調査に当たっては、第２の判定照射条件として、板厚１９ｍｍの被加工材Ｗの素材内部に照射するレーザ光ＬＢのレーザ出力を４２５Ｗ、周波数を１０Ｈｚ、デューティを５０％に設定し、１秒間に１０回の繰り返し加熱を行った。図２３（ｂ）は、図２３（ａ）の温度波形３１０の２周期分を、時間軸をｍｓ単位で拡大して示した温度波形３１１を示す図である。
【0164】
図２３（ａ），（ｂ）に示すように、レーザ光ＬＢの照射開始から１０秒間において、複数サイクルのレーザ照射により時間経過と共に被加工材Ｗの温度波形３１０，３１１が、約３００℃～約７５０℃の間で細かく上下動（発熱及び放熱の繰り返し）することが分かる。
【0165】
図２３（ｃ）は、図２３（ａ）で示した繰り返し加熱冷却による温度波形３１０の下側の包絡線を示す波形図である。この波形図は、図２３（ａ）の波形図の１サイクル毎の冷却到達温度の時間的遷移を特徴量情報（第２の特徴量情報）３１２として抽出したものである。この特徴量情報３１２は、被加工材Ｗの熱伝導に起因した温度上昇の度合いを示し、以後の判定評価に用いることができる。この特徴量情報３１２に基づき、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度を、被加工材Ｗの材料の内部特性を判定するための判定基準（第２の判定基準）として設定した。すなわち、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度が５５０℃以上である場合は熱伝導の評価が「×」で、４７０℃以上５５０℃未満である場合は熱伝導の評価が「△」で、４７０℃未満である場合は熱伝導の評価が「○」と評価した。
【0166】
図２３（ｃ）に図中矢印で示すように、サンプルｂについては、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度が４２１℃であるため、熱伝導は「○」の評価となっている。これは、加工点で発生した熱が拡散しやすく、温度が上がりにくい材料であることを示している。図２１の結果表３００に示したサンプルｂの結果３０２でも熱伝導率が比較的大きくなっていることが分かるので、レーザ照射による繰り返し加熱冷却の温度解析結果と合致することが判明した。
【0167】
図２４は、被加工材に繰り返し加熱冷却を実施した際の温度と時間との関係及び冷却到達温度と時間との関係を示すグラフである。
図２４（ａ）は、放射温度計３０Ａでサンプルｃを測定して、放射温度計３０Ａから出力された赤外線強度の時系列データを温度の時系列データに変換した温度波形３１５を示している。加工条件と第２の判定照射条件については、サンプルｂと共通する。また、温度波形３１６及び特徴量情報（第２の特徴量情報）３１７についても、図２３と同様である。
図２４（ａ）は、放射温度計３０Ａでサンプルｃを測定して、放射温度計３０Ａから出力された赤外線強度の時系列データを温度の時系列データに変換した温度波形３１５を示している。加工条件と第２の判定照射条件については、サンプルｂと共通する。また、温度波形３１６及び特徴量情報（第２の特徴量情報）３１７についても、図２３と同様である。
【0168】
図２４（ｃ）に図中矢印で示すように、サンプルｃについては、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度が５５１℃であるため、熱伝導は「×」の評価となっている。これは、加工点で発生する熱が逃げにくく、熱伝導率が小さい材料であることを示している。図２１の結果表３００に示したサンプルｃの結果３０３でも熱伝導率が比較的小さくなっていることが分かるので、レーザ照射による繰り返し加熱冷却の温度解析結果と合致することとが判明した。
【0169】
次に、表面起因について調べるために、第３の調査を行った。第３の調査に当たっては、まず、被加工材Ｗの素材表面の酸化膜の状態と条痕の乱れとの関係について調べることにした。
例えば、図２５に示すタイプＡの被加工材Ｗは、素材の状態で酸化膜が剥離（斑状）しており、酸化膜の剥離率が比較的大きいタイプのものが該当する。また、図２７に示すタイプＢの被加工材Ｗは、素材の状態で酸化膜の剥離はない（酸化膜が付着している）が、レーザ照射により酸化膜が剥離するタイプのものが該当する。これら、タイプＡ及びタイプＢのいずれの被加工材Ｗでも、素材表面の酸化膜が剥離すると、表面におけるレーザ吸収率及び酸化反応のしやすさ等が変化する。このため、切断面においては、酸化膜が剥離した部分で条痕が不均一となる。従って、切断面の条痕の乱れは素材表面の酸化膜の密着性と強い相関があると考えられる。このことは、上記のように調べたタイプＡ及びタイプＢの被加工材Ｗの切断面の画像において、酸化膜の剥離箇所を起点として、条痕が深くノッチとなっていたことからも明らかである。
例えば、図２５に示すタイプＡの被加工材Ｗは、素材の状態で酸化膜が剥離（斑状）しており、酸化膜の剥離率が比較的大きいタイプのものが該当する。また、図２７に示すタイプＢの被加工材Ｗは、素材の状態で酸化膜の剥離はない（酸化膜が付着している）が、レーザ照射により酸化膜が剥離するタイプのものが該当する。これら、タイプＡ及びタイプＢのいずれの被加工材Ｗでも、素材表面の酸化膜が剥離すると、表面におけるレーザ吸収率及び酸化反応のしやすさ等が変化する。このため、切断面においては、酸化膜が剥離した部分で条痕が不均一となる。従って、切断面の条痕の乱れは素材表面の酸化膜の密着性と強い相関があると考えられる。このことは、上記のように調べたタイプＡ及びタイプＢの被加工材Ｗの切断面の画像において、酸化膜の剥離箇所を起点として、条痕が深くノッチとなっていたことからも明らかである。
【0170】
以上のことを踏まえ、被加工材Ｗは、表面性状において、上記タイプＡ及びタイプＢの他に、図２９に示す、レーザ照射によっても、素材表面の酸化膜が全く剥離しないタイプのタイプＣを加えた３つのタイプに分類することが可能であることが判明した。そこで、第３の調査に当たっては、被加工材Ｗの素材表面の酸化膜の密着性（酸化膜分布状態）を調べるために、例えば、第２の判定照射条件として、板厚１９ｍｍの被加工材Ｗの素材表面に照射するレーザ光ＬＢのレーザ出力を１２５Ｗ、速度を２４０ｍｍ／ｍｉｎ、周波数を１００Ｈｚ、デューティを１００％に設定し、８０ｍｍの走査距離でレーザ照射（レーザ走査）を行った。そのときの温度の時間的変化を調べることで、酸化膜の位置的な密着状況を調べることが可能である。被加工材Ｗの表面にはレーザ走査による加熱冷却により熱応力が発生するが、酸化膜の密着性が弱いと酸化膜が剥離するので、温度変化となって現れる。
【0171】
図２５は、タイプＡの被加工材の表面状態の調査結果を説明するための図である。図２６は、図２５の被加工材を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。
図２５（ａ）及び図２５（ｂ）に示すように、タイプＡの被加工材Ｗは、その表面画像３３０及び素材表面の拡大画像３３０ａからも分かるように、素材の状態で酸化膜が剥離しているところがある。図２５（ｃ）は、タイプＡの被加工材Ｗにレーザ走査を行ったときの検出温度の位置的変化を示す波形図を含んでいる。この波形図は、温度の位置的変化を特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１として抽出したものである。素材の状態で酸化膜が剥離しているところがあるため、図２５（ｃ）に示すように、レーザ走査をすると、波形図の横軸に表す距離（ｍｍ）において、縦軸に表す温度（℃）の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１は、図示のように表される。なお、特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１は、放射温度計３０Ａにより１．９５μｍ～２．５μｍの赤外線強度を放射率１として温度で測定した温度パターンを表している（以下、同じ）。波形図の下方における表面画像３３２は、波形図に対応するレーザ走査後の表面状態を表している。
図２５（ａ）及び図２５（ｂ）に示すように、タイプＡの被加工材Ｗは、その表面画像３３０及び素材表面の拡大画像３３０ａからも分かるように、素材の状態で酸化膜が剥離しているところがある。図２５（ｃ）は、タイプＡの被加工材Ｗにレーザ走査を行ったときの検出温度の位置的変化を示す波形図を含んでいる。この波形図は、温度の位置的変化を特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１として抽出したものである。素材の状態で酸化膜が剥離しているところがあるため、図２５（ｃ）に示すように、レーザ走査をすると、波形図の横軸に表す距離（ｍｍ）において、縦軸に表す温度（℃）の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１は、図示のように表される。なお、特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１は、放射温度計３０Ａにより１．９５μｍ～２．５μｍの赤外線強度を放射率１として温度で測定した温度パターンを表している（以下、同じ）。波形図の下方における表面画像３３２は、波形図に対応するレーザ走査後の表面状態を表している。
【0172】
すなわち、素材表面において、レーザ光ＬＢを照射する前から酸化膜が剥離しているところでは温度が低くなる。酸化膜が載っている（付着している）ところで、酸化膜の密着性が弱い部分はレーザ光ＬＢの照射により酸化膜が剥離してしまう。このようなレーザ照射により酸化膜が剥離したところ（表面画像３３２の白っぽいところ）では、酸化膜が発光発熱し温度が高くなる。このため、特徴量情報（第１の特徴量情報）３３１は、高温側のピークが多く現れると共に、高温側及び低温側において波形の乱れが多く散見される結果となった。
【0173】
また、タイプＡの被加工材Ｗの切断面画像は、図２６（ａ）に示す画像３３３のようになり、表面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び２ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、図２６（ｂ）に示すグラフ３３４のようになった。タイプＡの被加工材Ｗは、表面から１ｍｍの深さ及び２ｍｍの深さのいずれにおいても、面粗さは不安定で全体的にバラつきがあり、切断面の条痕の乱れも多く見られる結果となった。
【0174】
図２７は、タイプＢの被加工材の表面状態の調査結果を説明するための図である。図２８は、図２７の被加工材を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。
図２７（ａ）及び図２７（ｂ）に示すように、タイプＢの被加工材Ｗは、その表面画像３４０及び素材表面の拡大画像３４０ａからも分かるように、素材の状態で酸化膜の剥離はない（酸化膜が付着している）。図２７（ｃ）は、タイプＢの被加工材Ｗにレーザ走査を行ったときの検出温度の位置的変化を示す波形図を含んでいる。この波形図は、温度の位置的変化を特徴量情報（第１の特徴量情報）３４１として抽出したものである。素材の状態で酸化膜の剥離はないが、図２７（ｃ）に示すように、レーザ走査をすると、波形図の横軸に表す距離（ｍｍ）において、縦軸に表す温度（℃）の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）３４１は、図示のように表され、レーザ走査後の表面状態は、波形図の下方の表面画像３４２のようになる。
図２７（ａ）及び図２７（ｂ）に示すように、タイプＢの被加工材Ｗは、その表面画像３４０及び素材表面の拡大画像３４０ａからも分かるように、素材の状態で酸化膜の剥離はない（酸化膜が付着している）。図２７（ｃ）は、タイプＢの被加工材Ｗにレーザ走査を行ったときの検出温度の位置的変化を示す波形図を含んでいる。この波形図は、温度の位置的変化を特徴量情報（第１の特徴量情報）３４１として抽出したものである。素材の状態で酸化膜の剥離はないが、図２７（ｃ）に示すように、レーザ走査をすると、波形図の横軸に表す距離（ｍｍ）において、縦軸に表す温度（℃）の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）３４１は、図示のように表され、レーザ走査後の表面状態は、波形図の下方の表面画像３４２のようになる。
【0175】
すなわち、素材表面において、酸化膜の密着性が弱くレーザ照射により酸化膜が剥離する箇所（表面画像３４２の白っぽいところ）が増える傾向にあるので、特徴量情報（第１の特徴量情報）３４１は、低温側ではタイプＡのものに比べると安定しているが、高温側ではやはりピークが多く現れて、高温側及び低温側における波形の乱れも多少見られる結果となった。
【0176】
また、タイプＢの被加工材Ｗの切断面画像は、図２８（ａ）に示す画像３４３のようになり、表面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び２ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、図２８（ｂ）に示すグラフ３４４のようになった。タイプＢの被加工材Ｗは、表面から２ｍｍの深さの面粗さの方が、表面から１ｍｍの深さの面粗さよりも安定し、タイプＡのものよりも全体的にバラつきは少ないが、切断面に多少の条痕の乱れが現れる結果となった。
【0177】
図２９は、タイプＣの被加工材の表面状態の調査結果を説明するための図である。図３０は、図２９の被加工材を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。
図２９（ａ）及び図２９（ｂ）に示すように、タイプＣの被加工材Ｗは、その表面画像３５０及び素材表面の拡大画像３５０ａからも分かるように、素材の状態で素材表面の酸化膜が全く剥離していない（酸化膜がしっかり付着している）。図２９（ｃ）は、タイプＣの被加工材Ｗにレーザ走査を行ったときの検出温度の位置的変化を示す波形図を含んでいる。この波形図は、温度の位置的変化を特徴量情報（第１の特徴量情報）３５１として抽出したものである。素材の状態で酸化膜が全く剥離していないため、図２９（ｃ）に示すように、レーザ走査をすると、波形図の横軸に表す距離（ｍｍ）において、縦軸に表す温度（℃）の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）３５１は、図示のように表される。波形図の下方の表面画像３５２は、波形図に対応するレーザ走査後の表面状態を表している。
図２９（ａ）及び図２９（ｂ）に示すように、タイプＣの被加工材Ｗは、その表面画像３５０及び素材表面の拡大画像３５０ａからも分かるように、素材の状態で素材表面の酸化膜が全く剥離していない（酸化膜がしっかり付着している）。図２９（ｃ）は、タイプＣの被加工材Ｗにレーザ走査を行ったときの検出温度の位置的変化を示す波形図を含んでいる。この波形図は、温度の位置的変化を特徴量情報（第１の特徴量情報）３５１として抽出したものである。素材の状態で酸化膜が全く剥離していないため、図２９（ｃ）に示すように、レーザ走査をすると、波形図の横軸に表す距離（ｍｍ）において、縦軸に表す温度（℃）の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）３５１は、図示のように表される。波形図の下方の表面画像３５２は、波形図に対応するレーザ走査後の表面状態を表している。
【0178】
すなわち、素材表面において、酸化膜の剥離はほとんどないので、レーザ照射により極一部酸化膜が剥離するものの（表面画像３５２の白っぽいところ）、特徴量情報（第１の特徴量情報）３５１は、高温側のピークが少し現れるが、低温側において波形の乱れがほとんどなく安定している結果となった。
【0179】
また、タイプＣの被加工材Ｗの切断面画像は、図３０（ａ）に示す画像３５３のようになり、表面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び２ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、図３０（ｂ）に示すグラフ３５４のようになった。タイプＣの被加工材Ｗは、表面から１ｍｍの深さの面粗さの方が、表面から２ｍｍの深さの面粗さよりも安定しているが、タイプＡ及びタイプＢのものよりも全体的にバラつきが少なく、切断面に条痕の乱れが現れない結果となった。
【0180】
以上の観点から、軟鋼の被加工材Ｗの切断性（加工性）は、材料表面の酸化膜分布状態と、内部成分などによる熱伝導率の大きさ（内部特性）と、に強く依存しており、赤外線強度に基づく温度の時間的又は位置的変化によって判定可能であることが証明された。そこで、本出願人は、レーザ加工ユニット２０Ａ及び放射温度計３０Ａを用いて実施された上記の各調査の結果等を勘案し、被加工材Ｗの加工性の判定用の基準情報を設定した。
【0181】
すなわち、基準情報は、被加工材Ｗの表面性状の判定用の第１の判定基準（しきい値）及び被加工材Ｗの内部特性の判定用の第２の判定基準（しきい値）を含む。第１の判定基準は、被加工材Ｗの基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に関する情報を含み、第２の判定基準は、被加工材Ｗの温度上昇の度合いを示す情報を含む。
【0182】
そして、ＮＣ装置６０における放射温度計３０Ａによる加工性の判定において、具体的には、加工システム１００Ａにおいては、レーザ加工装置１０Ａは、加工性判定工程において、第２の判定照射条件で、レーザ光ＬＢを、照射位置を移動させながら被加工材Ｗの素材表面に照射する。演算処理部６３は、放射温度計３０Ａによって測定された赤外線強度の時系列データに基づき被加工材Ｗの温度の位置的変化を特徴量情報として抽出する。例えば記憶装置等に記憶された基準情報は、被加工材Ｗの基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に基づく判定基準を含む。加工性判定部６６は、例えば記憶装置等に記憶された特徴量情報に含まれる被加工材Ｗの温度の位置的変化が、判定基準を満たすかどうかによって、被加工材Ｗの加工性を判定する。また、加工システム１００Ａにおいては、レーザ加工装置１０Ａは、加工性判定工程において、第２の判定照射条件で、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材内部に繰り返し照射する。演算処理部６３は、放射温度計３０Ａによって測定された赤外線強度の時系列データに基づき被加工材Ｗの温度の時間的変化を特徴量情報として抽出する。例えば記憶装置等に記憶された基準情報は、被加工材Ｗの温度上昇の度合いを示す判定基準を含む。加工性判定部６６は、例えば記憶装置等に記憶された特徴量情報に含まれる被加工材Ｗの温度の時間的変化が、判定基準を外れる温度上昇の状態か否かによって、被加工材Ｗの加工性を判定する。
【0183】
更に、加工システム１００Ａにおいては、第２の判定照射条件は、第３の照射条件及び第４の照射条件を含み、レーザ加工装置１０Ａは、加工性判定工程において、第３の照射条件で、レーザ光ＬＢを、照射位置を移動させながら被加工材Ｗの素材表面に照射し、第４の照射条件で、レーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材内部に繰り返し照射する。また、放射温度計３０Ａ（第２の測定部）は、第３の照射条件でレーザ光ＬＢが被加工材に照射されたときに発生する赤外光（放射光）の第１の赤外線強度と、第４の照射条件でレーザ光ＬＢが被加工材Ｗに照射されたときに発生する赤外光（放射光）の第２の赤外線強度と、を測定する。また、演算処理部６３は、放射温度計３０Ａによって測定された第１の赤外線強度の時系列データに基づき被加工材Ｗの温度の位置的変化を示す第１の特徴量情報を抽出すると共に、放射温度計３０Ａによって測定された第２の赤外線強度の時系列データに基づき被加工材Ｗの温度の時間的変化を示す第２の特徴量情報を抽出する。また、加工性判定部６６は、第１の特徴量情報を基準情報に含まれる第１の判定基準（しきい値）と比較して、第１の特徴量情報に含まれる被加工材Ｗの温度の位置的変化が、基準情報に含まれる被加工材Ｗの基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に基づく第１の判定基準（しきい値）を満たすかどうかを判定する。これと共に、加工性判定部６６は、第２の特徴量情報を基準情報に含まれる第２の判定基準（しきい値）と比較して、第２の特徴量情報に含まれる被加工材Ｗの温度の時間的変化が、基準情報に含まれる被加工材Ｗの温度上昇の度合いを示す第２の判定基準（しきい値）を外れる温度上昇の状態か否かを判定して、その結果の組み合わせに基づき被加工材Ｗの加工性を判定する。なお、記憶装置等は、例えば、演算処理部６３によって抽出された第１の特徴量情報及び第２の特徴量情報を読み書き可能に記憶する。
【0184】
なお、被加工材Ｗの内部特性を正確に判定するためには、好ましくは、レーザ加工装置１０Ａは、第４の照射条件でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材内部に照射する前に、第５の照射条件でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗの素材表面に照射して被加工材Ｗの表面の酸化膜除去（表面改質）を行う。ここで、被加工材Ｗの表面の酸化膜除去は、例えば、第５の照射条件としてレーザ出力２５００Ｗ、ノズルギャップ７０ｍｍと高出力でギャップを大きくすることで、酸化膜を剥離する領域（エリア）を確保する。これにより、被加工材Ｗの表面に深さ約１．０ｍｍ～約１．５ｍｍ、くぼみ径約６ｍｍのクレータが生成される。
【0185】
従って、レーザ加工装置１０Ａにより照射されるレーザ光ＬＢの第３の照射条件、第４の照射条件及び第５の照射条件のレーザ出力は、切断加工条件に含まれるレーザ出力よりも小さく、第３の照射条件のレーザ出力は、第４の照射条件のレーザ出力よりも小さくなるように設定される。
【0186】
具体的には、レーザ切断の加工の標準の加工条件（標準条件）は、例えば、被加工材Ｗの板厚に応じた、レーザ出力が３０００（Ｗ）、加工速度が６３０（ｍｍ／ｍｉｎ）、（パルス）周波数が２０００（Ｈｚ）、（パルス）デューティ（パルス幅）が１００（％）、ガス種がＯ２、ガス圧が０．０６（ＭＰａ）、ノズルギャップが１（ｍｍ）及びＡＣＬが６２等の各パラメータの項目が設定されている。
【0187】
一方、レーザ光ＬＢの第３の照射条件は、例えば、レーザ出力が１２５（Ｗ）、加工速度が５００（ｍｍ／ｍｉｎ）、（パルス）周波数が１００（Ｈｚ）、（パルス）デューティ（パルス幅）が１００（％）、ガス圧が０．０４（ＭＰａ）、ノズルギャップが５０（ｍｍ）、ノズルがＤ２．５Ｗ、ガス種がＯ２、レンズ焦点距離が１９０（ｍｍ）、ＡＣＬが１２０、Ｂ軸が２５（ｍｍ）及びレーザ照射径が５．９（Φ）等の各パラメータの項目が設定され、例えば、上記加工速度で８０ｍｍの距離にわたってレーザ走査を行い、被加工材Ｗの材料の表面状態（酸化膜の密着性又は剥離状態）を温度特性により判別するための条件である。
【0188】
また、レーザ光ＬＢの第４の照射条件は、例えば、レーザ出力が４２５（Ｗ）、加工速度が０（ｍｍ／ｍｉｎ）、（パルス）周波数が１０（Ｈｚ）、（パルス）デューティ（パルス幅）が５０（％）、ガス圧が０．０１（ＭＰａ）、ノズルギャップが３５（ｍｍ）、ノズルがＤ７．０ＡＬ、ガス種が空気（Ａｉｒ）、レンズ焦点距離が１９０（ｍｍ）、ＡＣＬが１４０、Ｂ軸が２５（ｍｍ）及びレーザ照射径が４．５（Φ）等の各パラメータの項目が設定され、例えば、スポット（定点）照射によりレーザ走査を行い、被加工材Ｗの材料の内部状態（熱伝導率）を温度特性により判別するための条件である。
【0189】
また、レーザ光ＬＢの第５の照射条件は、例えば、焦点位置が素材表面に位置する状態で、レーザ出力が２５００（Ｗ）、加工速度が０（ｍｍ／ｍｉｎ）、（パルス）周波数が１００（Ｈｚ）、（パルス）デューティ（パルス幅）が１００（％）、ガス圧が０．４（ＭＰａ）、ノズルギャップが７０（ｍｍ）、ノズルがＤ７．０ＡＬ、ガス種が空気（Ａｉｒ）及びレンズ焦点距離が１９０（ｍｍ）等の各パラメータの項目が設定され、例えば、第３の照射条件及び第４の照射条件よりもレーザ出力が高い状態で、被加工材Ｗの材料の表面改質（酸化膜の除去）を行うための条件である。
【0190】
なお、第３の照射条件で照射されるレーザ光ＬＢのエネルギー密度は、１Ｗ／ｍｍ２以上５Ｗ／ｍｍ２未満であり、第４の照射条件で照射されるレーザ光ＬＢのエネルギー密度は、５Ｗ／ｍｍ２以上１０Ｗ／ｍｍ２以下である。第３の照射条件を上記のように設定して被加工材Ｗの表面性状を判定するのは、次の理由による。
【0191】
すなわち、上記第１～第３の調査により、密着性の弱い酸化膜は、レーザ切断中に酸化膜が素材表面から剥離し、切断面にノッチが入りやすいことが判明している。このため、その密着性をレーザ走査による温度変化の挙動から予測することとした。被加工材Ｗの素材表面の状態を正確に評価するため、レーザによる熱の侵入深さを極力抑えて、被加工材Ｗの素材表面の酸化膜を加熱冷却することで熱応力を発生させている。照射するレーザ光ＬＢのエネルギー密度が強すぎると、材料の内部成分による影響も現れてしまうため、熱応力を負荷させる目的で１Ｗ／ｍｍ２以上５Ｗ／ｍｍ２未満のエネルギー密度で十分に足りると想定した。そして、酸化膜がレーザ照射により剥離すると、スパッタとなって発光し高温となるため、逆に素材の状態で既に素材表面の酸化膜が剥がれている部分は、レーザ吸収率が小さくなるため温度が低くなる。本出願人の知見によると、酸化膜の素材表面への密着性がよいと、温度はある特定の温度範囲内で安定することが判明している。なお、レーザ光ＬＢの照射エリア（レーザ照射径）が大きいと、酸化膜の状態変化がレーザ走査により平均化されてしまうので温度変化の挙動が小さくなり、表面状態の違いが見えにくくなってしまう。また、照射エリアが小さいとレーザ出力も同時に弱くする必要があるために、レーザ出力が不安定になってしまう。これらのことから、被加工材Ｗの表面性状の判定に際しては、例えば、レーザ出力を１２５（Ｗ）に設定し、照射エリア（レーザ照射径）を約５．９（Φ）と設定した。
【0192】
また、第４の照射条件を上記のように設定して被加工材Ｗの内部特性を判定するのは、次の理由による。
すなわち、上記第１及び第２の調査により、温度変化の挙動から材料の熱伝導率を評価することにより、被加工材Ｗの材質的な加工性（切断性）の品質を判定可能なことが判明している。例えば、鉄（Ｆｅ）は８００℃付近の温度で磁気変態し、９００℃前後での温度で相変態して、１５００℃前後の温度で溶融する特性の材料であるため、これらの温度で熱伝導や比熱が変化する。そのため、被加工材Ｗの材料の内部における熱伝導率を解析するのに、材料が溶融するまでの温度の時間的変化で評価する。このことから、レーザ照射のエネルギー密度を５Ｗ／ｍｍ２以上１０Ｗ／ｍｍ２以下となるように設定した。また、このエネルギー密度は、レーザ切断の加工に必要なレーザ照射のエネルギー密度と比べると十分に弱いため、レーザ出力（パワー）が不安定になりやすい。そのため、照射エリア（レーザ照射径）を大きめに設定しレーザ出力（パワー）を調整するようにした。
すなわち、上記第１及び第２の調査により、温度変化の挙動から材料の熱伝導率を評価することにより、被加工材Ｗの材質的な加工性（切断性）の品質を判定可能なことが判明している。例えば、鉄（Ｆｅ）は８００℃付近の温度で磁気変態し、９００℃前後での温度で相変態して、１５００℃前後の温度で溶融する特性の材料であるため、これらの温度で熱伝導や比熱が変化する。そのため、被加工材Ｗの材料の内部における熱伝導率を解析するのに、材料が溶融するまでの温度の時間的変化で評価する。このことから、レーザ照射のエネルギー密度を５Ｗ／ｍｍ２以上１０Ｗ／ｍｍ２以下となるように設定した。また、このエネルギー密度は、レーザ切断の加工に必要なレーザ照射のエネルギー密度と比べると十分に弱いため、レーザ出力（パワー）が不安定になりやすい。そのため、照射エリア（レーザ照射径）を大きめに設定しレーザ出力（パワー）を調整するようにした。
【0193】
そして、材料の熱伝導を評価するためには、レーザ照射による加熱での到達温度を評価するよりも、レーザ照射をオフにしたときの冷却温度を評価した方が、材料の熱伝導率を強く反映した結果が得られることが判明している。すなわち、レーザ照射による加熱の温度変化の挙動は、熱伝導率以外に、例えば、材料表面のレーザ吸収率の影響なども受けてしまうため、熱伝導の評価には不向きである。一方、冷却に関しては、レーザ照射のエネルギーが小さくても鋼の熱伝導率が比較的大きいので、１サイクル（１００ｍｓ）程度で高温から室温近くまで冷却される。従って、材料の冷却到達温度の大きさを評価するためには、冷却時間５０ｍｓ前後が適当であると想定した。また、繰り返し加熱冷却による冷却温度の温度変化の挙動を正確に評価するために、（パルス）周波数を１０（Ｈｚ）とし、（パルス）デューティ（パルス幅）を５０（％）と設定した。また、アシストガスのガス圧が強すぎると、冷却速度が速過ぎてしまうので、保護ガラスへのスパッタ飛散防止程度の目的でガス圧を０．０１（ＭＰａ）に設定した。なお、レーザ照射による加熱温度自体が低いので酸化熱の発生量は小さくなるため、アシストガスの種類は酸素（Ｏ２）であっても窒素（Ｎ２）であってもよい。
【0194】
以上のような見解から、本出願人は、被加工材Ｗの表面性状を判定するための第１の判定基準（しきい値）を、例えば、所定距離のレーザ走査により取得された特徴量情報３３１，３４１，３５１において、４５０℃～８００℃の温度範囲にあるデータ成分が４０％以下であるか、又はその温度パターンにおける標準偏差が１００℃以上であるか、に設定した。表面性状は、温度範囲に４０％以下であり、又は標準偏差が１００℃以上である場合は、酸化膜の状態が悪く品質が悪いとされる。また、被加工材Ｗの内部特性を判定するための第２の判定基準（しきい値）を、例えば、繰り返し加熱冷却によるレーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度が４７０℃未満であるか、に設定した。内部特性は、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度が４７０℃未満である場合は、熱伝導率が大きく品質が良いとされる。なお、第１及び第２の判定基準は、これらに限定されるものではない。
【0195】
例えば、第１の判定基準を、レーザ出力１５０（Ｗ）、照射エリア（レーサ照射径）６．５（Φ）で加工速度１００（ｍｍ／ｓ）により１０秒間レーザ走査させたときの、蓄積時間１ｍｓの測定温度が４５０℃～８００℃の範囲にある総積算時間を比べるものとしてもよい。この総積算時間が第１の判定基準と比べて、短ければ酸化膜の状態が悪く、長ければ酸化膜の密着性が良好であると判定することもできる。また、例えば、蓄積時間１ｍｓの測定温度データの標準偏差を比べるものとしてもよい。この標準偏差が、第１の判定基準と比べて、大きければ酸化膜の状態が悪く、小さければ酸化膜の密着性が良好であると判定することもできる。
【0196】
更に、例えば、第２の判定基準を、温度８００℃までレーザ照射を行いスポット加熱した後にレーザ照射をオフにして冷却を開始し、冷却開始から３００℃までに到達する時間を比べるものとしてもよい。この到達する時間が第２の判定基準と比べて、短ければ内部特性が良好で、長ければ切断面が粗くなると判定することもできる。また、レーザ照射をオフにしてから５０ｍｓ後の冷却温度を比べるものとしてもよい。この冷却温度が第２の判定基準と比べて、低ければ内部特性が良好で、高ければ切断の品質が悪くなると判定することもできる。なお、基準情報（第１の判定基準、第２の判定基準）は、例えばオペレータにより適宜変更、設定等することが可能な情報である。
【0197】
［加工性判定処理フロー］
図３１及び図３２は、放射温度計による加工性判定処理フローの一例を示すフローチャートである。
図３１に示すように、加工システム１００Ａにおいて放射温度計３０Ａによる加工性判定処理がスタートすると、まず、ＮＣ装置６０において、記憶装置等の加工プログラムＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９０から、制御部６１に必要な加工プログラムが選択されて読み出される（ステップＳ１２０）。次に、加工プログラムにより選択された加工条件が、記憶装置等の加工条件ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９１から読み出される（ステップＳ１２１）と共に、加工条件が適用される被加工材Ｗの内部特性判定用のしきい値（第２の判定基準）及び表面性状判定用のしきい値（第１の判定基準）が、記憶装置等の内部特性判定用のしきい値ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９２及び表面性状判定用のしきい値ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９３からロードされて、制御部６１及び演算処理部６３にそれぞれ設定される。
図３１及び図３２は、放射温度計による加工性判定処理フローの一例を示すフローチャートである。
図３１に示すように、加工システム１００Ａにおいて放射温度計３０Ａによる加工性判定処理がスタートすると、まず、ＮＣ装置６０において、記憶装置等の加工プログラムＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９０から、制御部６１に必要な加工プログラムが選択されて読み出される（ステップＳ１２０）。次に、加工プログラムにより選択された加工条件が、記憶装置等の加工条件ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９１から読み出される（ステップＳ１２１）と共に、加工条件が適用される被加工材Ｗの内部特性判定用のしきい値（第２の判定基準）及び表面性状判定用のしきい値（第１の判定基準）が、記憶装置等の内部特性判定用のしきい値ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９２及び表面性状判定用のしきい値ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）３９３からロードされて、制御部６１及び演算処理部６３にそれぞれ設定される。
【0198】
そして、演算処理部６３において各判定用のしきい値を決定し（ステップＳ１２２）、内部（特性）判定処理においては、第５の照射条件下でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射して上記のような表面改質を行った後に、表面改質部に第４の照射条件下でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射して（ステップＳ１２３）、放射温度計３０Ａによりレーザ照射時の放射光の赤外線に基づく温度を測定する（ステップＳ１２４）。また、表面（性状）判定処理においては、第３の照射条件下でレーザ光ＬＢを被加工材Ｗに照射して（ステップＳ１２５）、放射温度計３０Ａによりレーザ照射時の放射光の赤外線に基づく温度を測定する（ステップＳ１２６）。なお、上記内部判定処理及び表面判定処理は、並行して行われても、いずれか一方が先でいずれか他方が後に行われてもよい。
【0199】
図３２に示すように、演算処理部６３は、上記ステップＳ１２４で測定された温度の時系列データを入力し、被加工材Ｗの温度の時間的変化を示す特徴量情報（第２の特徴量情報）を抽出する。加工性判定部６６は、抽出された特徴量情報（第２の特徴量情報）を、設定された内部特性判定用のしきい値と比較することにより、例えば、材料の内部特性がしきい値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１２７）。また、演算処理部６３は、上記ステップＳ１２６で測定された温度の時系列データを入力し、被加工材Ｗの温度の位置的変化を示す特徴量情報（第１の特徴量情報）を抽出する。加工性判定部６６は、抽出された特徴量情報（第２の特徴量情報）を、設定された表面性状判定用のしきい値と比較することにより、例えば、材料の表面性状がしきい値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。
【0200】
上記ステップＳ１２７で内部特性がしきい値以下であると判定した場合（ステップＳ１２７のＹＥＳ）は、被加工材Ｗの材料の内部特性が良好であると判定する（ステップＳ１２８）。一方、上記ステップＳ１２７で内部特性がしきい値以下ではないと判定した場合（ステップＳ１２７のＮＯ）は、被加工材Ｗの材料の内部特性が不良であると判定する（ステップＳ１２９）。
【0201】
また、上記ステップＳ１３０で表面性状がしきい値以下であると判定した場合（ステップＳ１３０のＹＥＳ）は、被加工材Ｗの材料の表面性状が良好であると判定する（ステップＳ１３１）。一方、上記ステップＳ１３０で表面性状がしきい値以下ではないと判定した場合（ステップＳ１３０のＮＯ）は、被加工材Ｗの材料の表面性状が不良であると判定する（ステップＳ１３２）。
【0202】
そして、加工性判定部６６は、上記ステップＳ１２８及びＳ１２９のいずれかの結果、並びに上記ステップＳ１３１及びＳ１３２のいずれかの結果に基づき、被加工材Ｗの加工性の判定結果処理を行う（ステップＳ１３３）。すなわち、上記ステップＳ１２８及びＳ１３１の組み合わせの場合、内部特性（内部成分による熱伝導率の大きさ）が良好であると共に表面性状（酸化膜の状態及び密着性）が良好であるので、例えば、被加工材Ｗの加工性は良好であるとの判定結果（第２の判定結果）を得る。また、それ以外の上記ステップＳ１２８及びＳ１３２の組み合わせの場合、内部特性は良好であるが表面性状が不良であり、上記ステップＳ１２９及びＳ１３１の組み合わせの場合、内部特性は不良であるが表面性状が良好であり、上記ステップＳ１２９及びＳ１３２の組み合わせの場合、内部特性及び表面性状が共に不良であるので、これらの場合は被加工材Ｗの加工性は不良であるとの判定結果（第２の判定結果）を得る。
【0203】
こうして得られた被加工材Ｗの加工性の判定結果（第２の判定結果）は、加工性判定部６６から総合判定部６５に出力されると共に、放射温度計３０Ａによる加工性の判定結果として、例えば、ディスプレイ７０上に表示される（ステップＳ１３４）等してオペレータに報知され、本フローチャートによる一連の処理を終了する。このように、ＮＣ装置６０における放射温度計３０Ａによる加工性判定処理は行われ得る。
【0204】
［総合判定］
次に、ＮＣ装置６０の総合判定部６５による分光器３０及び放射温度計３０Ａを用いた総合判定について説明する。総合判定では、上述した分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）と、放射温度計３０Ａによる被加工材Ｗの加工性の判定結果（第２の判定結果）と、の組み合わせに基づき、総合判定部６５で被加工材Ｗの加工性の総合的な判定が行われる。
図３３は、分光器及び放射温度計による判定結果と実加工による切断品質（切断性）評価結果とを総合判定マトリックス情報において分類した結果を示す図である。
次に、ＮＣ装置６０の総合判定部６５による分光器３０及び放射温度計３０Ａを用いた総合判定について説明する。総合判定では、上述した分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）と、放射温度計３０Ａによる被加工材Ｗの加工性の判定結果（第２の判定結果）と、の組み合わせに基づき、総合判定部６５で被加工材Ｗの加工性の総合的な判定が行われる。
図３３は、分光器及び放射温度計による判定結果と実加工による切断品質（切断性）評価結果とを総合判定マトリックス情報において分類した結果を示す図である。
【0205】
図３３に示すように、総合判定マトリックス情報４００は、例えば、縦軸に被加工材Ｗの表面状態及び表面性状の分光器３０及び放射温度計３０Ａによる表面判定の判定結果としての品質評価である「○」、「△」及び「×」を表し、横軸に被加工材Ｗの内部状態及び内部特性の分光器３０及び放射温度計３０Ａによる内部判定の判定結果としての品質評価である「○」、「△」及び「×」を表して、これらをマトリックス表に組み合わせたデータからなる。
【0206】
総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４は、図中実線で囲むカテゴリー１の領域４０１と、図中破線で囲むカテゴリー２の領域４０２と、図中二点鎖線で囲むカテゴリー３の領域４０３と、に分けられている。カテゴリー１の領域４０１は、放射温度計３０Ａによる表面判定及び内部判定の品質評価がいずれも「○」で、分光器３０による表面判定及び内部判定の品質評価が「○」～「×」の全ての組み合わせが該当する。
【0207】
また、カテゴリー１の領域４０１は、放射温度計３０Ａによる表面判定及び内部判定の品質評価がいずれも「○」、又は分光器３０による表面判定及び内部判定の品質評価がいずれも「○」の組み合わせが該当する。
【0208】
一方、カテゴリー２の領域４０２は、放射温度計３０Ａによる表面判定の品質評価が「△」又は「×」及び内部判定の品質評価が「○」、又は分光器３０による表面判定の品質評価が「△」又は「×」及び内部判定の品質評価「○」で、カテゴリー１に属さない組み合わせが該当する。
【0209】
更に、カテゴリー３の領域４０３は、カテゴリー１及び２に属さない組み合わせで、放射温度計３０Ａによる表面判定の品質評価が「○」～「×」及び内部判定の品質評価が「△」又は「×」、又は分光器３０による表面判定の品質評価が「○」及び内部判定の品質評価が「△」又は「×」の組み合わせが該当する。
【0210】
なお、上記カテゴリー１～３は、単純に被加工材Ｗの加工性（切断性）の良否を示すものではなく、例えば、被加工材Ｗの切断加工前に、分光器３０及び放射温度計３０Ａの表面判定及び内部判定の判定結果の組み合わせ基づく加工性をより精密に予測するために分類されている。従って、総合判定マトリックス情報４００を用いれば、予測された加工性に応じて推奨する加工条件をより適切に判定することができる。そして、総合判定部６５によって、カテゴリー１の領域４０１に分類された被加工材Ｗは、総合判定マトリックス情報４００における推奨する加工条件として、標準条件で良好なレーザ切断（切断加工）が可能な被加工材（標準材）であると、加工性（切断性）が判定される。また、総合判定部６５によって、カテゴリー２の領域４０２に分類された被加工材Ｗは、総合判定マトリックス情報４００における推奨する加工条件として、標準条件でレーザ切断（切断加工）が可能ではあるが標準条件の調整が必要な被加工材（要テストカット実施材）であると、加工性が判定される。また、総合判定部６５によって、カテゴリー３の領域４０３に分類された被加工材Ｗは、総合判定マトリックス情報４００における推奨する加工条件として、標準条件を用いるとレーザ切断（切断加工）が困難な被加工材（テストカット推奨材）であると、加工性が判定される。すなわち、被加工材Ｗの中には、標準材、標準条件で切断は可能であるが良好切断ができない要テストカット実施材、及び標準条件では切断が困難なテストカット推奨材が含まれる。
【0211】
なお、被加工材Ｗの切断品質の評価に当たっては、上述した第１及び第２の判定モデル５，６の機械学習に使用していない、例えば、板厚２５ｍｍで、材質、生産ロット及び生産過程等が異なる２５種（サンプル１～４、Ｎｏ１～Ｎｏ２１）の軟鋼の被加工材Ｗを使用した。これらの被加工材Ｗに、第１の判定照射条件のレーザ光ＬＢを照射して分光器３０により測定を行って、上記のような被加工材Ｗの表面状態及び内部状態の判定結果（第１の判定結果）を得ると共に、第２の判定照射条件のレーザ光ＬＢを照射して放射温度計３０Ａにより測定を行って、上記のような被加工材Ｗの表面性状及び内部特性の判定結果（第２の判定結果）を得て、総合判定マトリックス情報４００を作成し、加工性（切断性）を総合的に判定した。
【0212】
また、図３３における切断品質（切断性）の評価に際し、レーザ切断の切断条件（加工条件）を、レーザ出力が９０００（Ｗ）、加工速度が８５０（ｍｍ／ｍｉｎ）、（パルス）周波数が２０００（Ｈｚ）、（パルス）デューティ（パルス幅）が６５（％）、ガス圧が０．０９（ＭＰａ）、ノズルギャップが０．５（ｍｍ）、ノズルがＤＧ２．５、ガス種が酸素（Ｏ２）、レンズ焦点距離が１９０（ｍｍ）、及びＡＣＬが７０に設定し、複数の焦点位置にて切断加工を行い、観察評価によって切断品質を評価した。
【0213】
図３３における切断品質（切断性）の評価は、良好な切断品質の場合（切断性良好）は、品質スコアを「２」とし、切断品質が若干劣る場合（切断性不良）は、品質スコアを「１」とした。また、切断品質が悪い又は切断不可の場合（切断性不可）は、品質スコアを「０」とした。そして、切断品質の評価と共に、各被加工材Ｗの種別（サンプル１～４、Ｎｏ．１～２１）を、総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４に分類して表した。
【0214】
図３３に示す総合判定マトリックス情報４００によれば、分光器３０による判定結果（第１の判定結果）と、放射温度計３０Ａによる判定結果（第２の判定結果）とで、各被加工材Ｗ（サンプル１～４、Ｎｏ１～Ｎｏ２１）の材料状態（材料特性）の判定結果（品質評価）がそれぞれ異なる場合があることが分かる。
【0215】
図３３に示すように、例えば、材料番号（材料Ｎｕｍｂｅｒ：Ｎｏ）がＮｏ１３とＮｏ１４の被加工材Ｗでは、表面判定（表面状態及び表面性状）の判定結果は、分光器３０の場合と放射温度計３０Ａの場合とで、品質評価は共に「○」で「良」の評価となっているが、内部判定（内部状態及び内部特性）の判定結果は異なっている。すなわち、放射温度計３０Ａによる内部特性の判定結果は、品質評価が「△」で「可」の評価となり、熱伝導が若干悪いことを示している。一方、分光器３０による内部状態の判定結果は、品質評価が「○」で「良」の評価となっているので、内部状態が良好であることを示している。また、これらＮｏ１３，Ｎｏ１４の被加工材Ｗの切断加工の結果によると、切断品質はスコアが「２」で切断性が良いことが示されている。
【0216】
すなわち、上記の場合であると、例えば放射温度計３０Ａでは捉えきれない物理現象を分光器３０側では捉えて、内部判定をしていることが分かる。一方で、分光器３０側では材料状態（表面状態及び内部状態）を捉えきれずに誤った切断性を判定してしまう場合もあるが、放射温度計３０Ａでは材料状態（表面性状及び内部特性）を捉えて切断性を正確に判定できる場合もある。そのことを調べるために、第４の調査を行った。
【0217】
図３４は、サンプル１～４の分光器及び放射温度計による材料状態（材料特性）の判定結果と切断面の評価結果との結果表を示す図である。
図３４の結果表４０５に示すサンプル１，２及びサンプル３，４は、それぞれ同一ロットで製造された鋼材に含まれる内部成分が異なる２種の材料の被加工材Ｗであり、素材のままの状態がサンプル１，３で、表面改質した状態のものがサンプル２，４である。
図３４の結果表４０５に示すサンプル１，２及びサンプル３，４は、それぞれ同一ロットで製造された鋼材に含まれる内部成分が異なる２種の材料の被加工材Ｗであり、素材のままの状態がサンプル１，３で、表面改質した状態のものがサンプル２，４である。
【0218】
表面改質は、例えば、素材表面の酸化膜を研磨により除去して平均面粗さを０．８以下にした後に、水蒸気雰囲気で５００℃の中に２時間加熱保持することで、素材表面に密着性の高い酸化物（マグネタイト）を生成させることにより行った。レーザ切断の切断条件は、レーザ出力３（ｋＷ）、加工速度６３０（ｍｍ／ｍｉｎ）、及びアシストガスを酸素（Ｏ２）と設定した上で、切断加工を行い、切断面を観察評価により評価した。
【0219】
第４の調査では、図３４に示すように、まず、分光器３０による判定では、表面品質及び内部品質のいずれもが、サンプル１～４で同じ判定結果となったが、切断面の品質評価は異なる結果（サンプル１，３が「×」で、サンプル２が「○」で、サンプル４が「△」）となった。すなわち、分光器３０による判定では、サンプル１～４のいずれも、表面品質（酸化膜種類、厚さ）の判定結果は「×」で、内部品質（溶融挙動の安定性）の判定結果は「△」となった。この理由について考察する。
【0220】
図３５は、サンプル１～４の材料に含まれる鉄以外の化学成分（ｍａｓｓ％）を示す図である。図３５の成分表４０６には、炭素（Ｃ）、シリコン（Ｓｉ）、マンガン（Ｍｎ）、リン（Ｐ）、硫黄（Ｓ）、クロム（Ｃｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、モリブデン（Ｍｏ）及び銅（Ｃｕ）の含有量（質量百分率（ｍａｓｓ％））が表されている。
図３５の成分表４０６に示すように、サンプル１，２は、炭素（Ｃ）が多いのが特徴での材料あり、サンプル３，４は、炭素が少なくマンガン（Ｍｎ）が多いのが特徴の材料である。
図３５の成分表４０６に示すように、サンプル１，２は、炭素（Ｃ）が多いのが特徴での材料あり、サンプル３，４は、炭素が少なくマンガン（Ｍｎ）が多いのが特徴の材料である。
【0221】
炭素は素材の最終凝固部に濃化しやすい元素であり、炭素が濃化した部分では溶融しやすく、炭素が少ない部分は溶融しにくい。炭素が多いと素材内部での溶融ムラが発生しやすくなる。マンガンも炭素ほど顕著ではないが同様な傾向を示す。サンプル１，２は炭素量が多く、サンプル３，４は炭素量は少ないがマンガン量が多い。そのため、サンプル１，２とサンプル３，４は、溶融状態で分光器３０により測定される発光スペクトルの時間的変動はほぼ同様な結果となったと考えられる。
【0222】
一方、固体状態で熱伝導を評価する放射温度計３０Ａによる判定では、炭素以外に、シリコン及びマンガンの影響も強く受けるため、鉄以外のマンガン等の合金元素を多く含むサンプル３，４の内部判定では、熱伝導率が小さいものと判定されたと考えられる。レーザフラッシュ法で熱伝導率を実測した結果では、サンプル３，４の熱伝導率は４８．９Ｗ／（ｍ・Ｋ）で、サンプル１，２の熱伝導率の５７．７Ｗ／（ｍ・Ｋ）よりも小さくなったので、放射温度計３０Ａによる内部判定の正確性を反映しているものと考えられる。
【0223】
図３６は、サンプル１に繰り返し加熱冷却を実施した際の温度と時間との関係を示すグラフである。図３６は、放射温度計３０Ａでサンプル１を測定して、放射温度計３０Ａから出力された赤外線強度の時系列データを温度の時系列データに変換した温度波形４１０を示している。
図３６に示す温度波形４１０によると、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度は、図中矢印で示す４２０℃で、第２の判定基準（しきい値）の４７０℃未満となったので、品質評価は「○」である。
図３６に示す温度波形４１０によると、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度は、図中矢印で示す４２０℃で、第２の判定基準（しきい値）の４７０℃未満となったので、品質評価は「○」である。
【0224】
図３７は、サンプル３に繰り返し加熱冷却を実施した際の温度と時間との関係を示すグラフである。図３７は、放射温度計３０Ａでサンプル３を測定して、放射温度計３０Ａから出力された赤外線強度の時系列データを温度の時系列データに変換した温度波形４１１を示している。
図３７に示す温度波形４１１によると、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度は、図中矢印で示す５５８℃で、第２の判定基準（しきい値）の４７０℃以上となったので、品質評価は「×」である。このように、放射温度計３０Ａによる内部判定によれば、サンプル１，２及びサンプル３，４の違いを判定可能であることが認められた。
図３７に示す温度波形４１１によると、レーザ照射開始から５秒後の冷却到達温度は、図中矢印で示す５５８℃で、第２の判定基準（しきい値）の４７０℃以上となったので、品質評価は「×」である。このように、放射温度計３０Ａによる内部判定によれば、サンプル１，２及びサンプル３，４の違いを判定可能であることが認められた。
【0225】
図３８は、サンプル１及び２にレーザ走査を行った際の温度と時間との関係を示すグラフである。図３８（ａ）はサンプル１について素材表面にレーザ走査を行って放射温度計３０Ａにより得られた温度波形４１２を示し、図３８（ｂ）はサンプル２について表面改質後の素材表面にレーザ走査を行って放射温度計３０Ａにより得られた温度波形４１３を示している。図３９は、サンプル１を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。図４０は、サンプル２を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。
【0226】
上述したように、サンプル１，２は、分光器３０による判定では、表面判定及び内部判定共に同じ判定結果（表面品質が「×」及び内部品質が「△」）となったが、放射温度計３０Ａによる判定では、表面判定の判定結果が異なる（表面品質が「×」及び「○」）ものとなった。なお、放射温度計３０Ａによる内部判定では、判定結果は同じ（内部品質が「○」）となっている。
【0227】
図３８（ａ）の温度波形４１２に示すように、サンプル１は、レーザ照射中の温度変動が大きくて多いので、酸化膜の密着性が悪くて剥離が大きいと判定される。また、サンプル１の切断面画像は、図３９（ａ）に示す画像４１４のようになり、レーザ照射面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び１５ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、それぞれ図３９（ｂ）に示すグラフ４１５ａ及び図３９（ｃ）に示すグラフ４１５ｂのようになった。サンプル１は、レーザ照射面から１ｍｍの深さの面粗さはバラつきが少なく安定しているが、レーザ照射面から１５ｍｍの深さの面粗さはバラつきが多く不安定で、切断面に多少の条痕の乱れが現れる結果となった。
【0228】
これに対し、図３８（ｂ）の温度波形４１３に示すように、サンプル２は、レーザ照射中の温度変動が小さくて少ないので、酸化膜が均一に密着していると判定される。また、サンプル２の切断面画像は、図４０（ａ）に示す画像４１６のようになり、レーザ照射面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び１５ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、それぞれ図４０（ｂ）に示すグラフ４１７ａ及び図４０（ｃ）に示すグラフ４１７ｂのようになった。サンプル２は、レーザ照射面から１ｍｍの深さの面粗さの方が、レーザ照射面から１５ｍｍの深さの面粗さよりも安定しているが、全体的にバラつきが少なく安定していて、切断面に条痕の乱れが現れない結果となった。
【0229】
そして、レーザ切断による切断面の品質評価が、熱伝導率が同じ５７．７Ｗ／（ｍ・Ｋ）であるにもかかわらず、サンプル１が「×」でサンプル２が「○」と異なっているのは、表面改質したサンプル２では切断面の面粗さが小さくなり、切断品質が大きく改善されることを表している。これは、表面改質することで、素材表面で酸化膜の密着性と均一性が高まることにより、素材表面での酸化反応が抑制され、切断性に及ぼす酸化反応の影響が小さくなったためと考えられる。
【0230】
図４１は、サンプル３及び４にレーザ走査を行った際の温度と時間との関係を示すグラフである。図４１（ａ）はサンプル３について素材表面にレーザ走査を行って放射温度計３０Ａにより得られた温度波形４１８を示し、図４１（ｂ）はサンプル４について表面改質後の素材表面にレーザ走査を行って放射温度計３０Ａにより得られた温度波形４１９を示している。図４２は、サンプル３を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。図４３は、サンプル４を切断した際の切断面画像及び面粗さを示す図である。
【0231】
上記サンプル１，２と同様に、サンプル３，４は、分光器３０による判定では、表面判定及び内部判定共に同じ判定結果（表面品質が「×」及び内部品質が「△」）となったが、放射温度計３０Ａによる判定では、表面判定の判定結果が異なる（表面品質が「×」及び「○」）ものとなった。なお、放射温度計３０Ａによる内部判定では、判定結果は同じ（内部品質が「×」）となっている。
【0232】
図４１（ａ）の温度波形４１８に示すように、サンプル３は、レーザ照射中の温度変動が大きくて多いので、酸化膜の密着性が悪くて剥離が大きいと判定される。また、サンプル３の切断面画像は、図４２（ａ）に示す画像４２０のようになり、レーザ照射面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び１５ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、それぞれ図４２（ｂ）に示すグラフ４２１ａ及び図４２（ｃ）に示すグラフ４２１ｂのようになった。サンプル３は、レーザ照射面から１ｍｍの深さの面粗さはバラつきが少なく安定しているが、レーザ照射面から１５ｍｍの深さの面粗さはバラつきが多くかなり不安定で、切断面に多くの条痕の乱れが見られる結果となった。
【0233】
これに対し、図４１（ｂ）の温度波形４１９に示すように、サンプル４は、レーザ照射中の温度変動が少ないので、酸化膜の均一性がサンプル３よりも改善されているものと判定される。また、サンプル４の切断面画像は、図４３（ａ）に示す画像４２２のようになり、レーザ照射面から１ｍｍの深さ（Ｉで示す線）の面粗さ及び１５ｍｍの深さ（IIで示す線）の面粗さは、それぞれ図４３（ｂ）に示すグラフ４２３ａ及び図４３（ｃ）に示すグラフ４２３ｂのようになった。サンプル４は、レーザ照射面から１ｍｍの深さの面粗さは安定しているものの、レーザ照射面から１５ｍｍの深さの面粗さは不安定でバラつきがあり、切断面に条痕の乱れも多く見られる結果となった。
【0234】
そして、レーザ切断による切断面の品質評価が、熱伝導率が同じ４８．９Ｗ／（ｍ・Ｋ）であるにもかかわらず、サンプル３が「×」でサンプル４が「△」と異なっているのは、表面改質したサンプル４では切断面の面粗さが小さくなり、切断品質が改善されることを表している。その理由はサンプル１，２の考察で述べた通りである。ただし、サンプル３，４はサンプル１，２と比べると熱伝導率が小さいため、切断面は粗れやすく、切断面の面粗さはやや大きくなるので、切断品質は劣るものとなる。
【0235】
以上のように、軟鋼の被加工材Ｗの切断性（加工性）は、被加工材Ｗの素材表面の酸化膜状態、内部特性と強い相関があり、酸化膜の種類及び密着性、並びに素材内部の溶融挙動の安定性は、材料の素材表面を溶融させたときに発生する発光スペクトル強度の時間的変化（時系列データ）に基づき解析が可能であることと、酸化膜分布状態及び素材内部の熱伝導の大きさは、材料の素材を溶融させないレーザ出力での温度の時間的又は位置的変化（時系列データ）に基づき解析が可能であることが証明された。これらの解析結果は、上述した第１の判定結果及び第２の判定結果に含まれる。
【0236】
従って、加工システム１００Ａによる総合判定では、分光器３０による被加工材Ｗの加工性の判定結果（第１の判定結果）と、放射温度計３０Ａによる被加工材Ｗの加工性の判定結果（第２の判定結果）と、を利用して（組み合わせて）被加工材Ｗの加工性を総合的に判定する。これにより、分光器３０による判定結果と放射温度計３０Ａによる判定結果の弱点部分を相互に補完可能であると共に、加工性（切断性）の判定精度をより向上させることが可能となる。
【0237】
なお、被加工材Ｗの表面判定において、放射温度計３０Ａで温度のバラつきが大きいものと判定された被加工材Ｗは、その判定結果を分光器３０による判定結果と合わせて、酸化膜の種類、厚さを判定結果の組み合わせにより判定することで、最適な加工条件（切断条件）を設定することも可能である。
【0238】
例えば、酸化膜がヘマタイト（Ｆｅ２Ｏ３）主体のものであれば、酸化膜の密着性が弱く（小さく）剥離しやすいので、素材表面でレーザ光ＬＢの集光径を絞る等の加工条件のパラメータを調整する対策が有効である。また、酸化膜の一部がマグネタイト（Ｆｅ３Ｏ４）で構成されているものであれば、酸化膜の密着性がやや高めであるが、その中でレーザ切断中に剥離するものについては、レーザ切断の加工前に切断経路をケガキ加工したり、表面状態を均一にする先行焼きの処理をしたりする等の対策が有効であると考えられる。このような被加工材Ｗは、図２３の総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４におけるカテゴリー２の領域４０２に分類され得る。
【0239】
また、被加工材Ｗの内部判定において、分光器３０で内部状態が良くないものと判定された被加工材Ｗについては、燃焼反応を抑えるために、例えば、レーザ加工ヘッド２２のノズル２５のノズル径を大きくしてアシストガスの流速を抑える等の対策が有効である。また、放射温度計３０Ａで内部特性が良くないものと判定された被加工材Ｗについては、冷却効果を上げるために、冷却用に使用する水の水量を増やしたり、加工条件における周波数又はデューティを下げて、それに合わせて切断速度も下げたりする等の対策が有効であると考えられる。このような被加工材Ｗは、図３３の総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４におけるカテゴリー３の領域４０３に分類され得る。
【0240】
［総合判定による処理フロー］
図４４は、加工システムの総合判定による処理フローの一例を示すフローチャートである。
図４４に示すように、加工システム１００Ａでは、被加工材Ｗの切断加工前に、ＮＣ装置６０において、例えば、加工テーブル１１上の被加工材Ｗの板厚情報を取得して（ステップＳ１５０）、ＰＣ５０Ａの判定モデル保存部５１に送信する。
図４４は、加工システムの総合判定による処理フローの一例を示すフローチャートである。
図４４に示すように、加工システム１００Ａでは、被加工材Ｗの切断加工前に、ＮＣ装置６０において、例えば、加工テーブル１１上の被加工材Ｗの板厚情報を取得して（ステップＳ１５０）、ＰＣ５０Ａの判定モデル保存部５１に送信する。
【0241】
次に、送信された板厚情報に基づいて、上記のように判定モデル保存部５１において板厚に対応する第１及び第２の判定モデル５，６が選定されて加工性演算部５２に送信される。そして、レーザ加工ユニット２０Ａにおいて、分光器３０用のプローブ光（レーザ光ＬＢ）が、第１の判定照射条件（第１の照射条件、第２の照射条件）で被加工材Ｗに照射され（ステップＳ１５１）、分光器３０によって発光スペクトルの時系列データに基づくスペクトルデータが取得され（ステップＳ１５２）、上記のように第１の波形情報３及び第２の波形情報４が算出され送信される。
【0242】
加工性演算部５２は、上記のように送信された第１の波形情報３及び第２の波形情報４並びに第１の判定モデル５及び第２の判定モデル６に基づき、被加工材Ｗの表面状態及び内部状態の品質評価を示す品質スコアを算出して判定マトリックス情報１１０を生成する（ステップＳ１５３）。
【0243】
そして、加工性判定部５３は、算出された品質スコア及び生成された判定マトリックス情報１１０に基づいて、被加工材Ｗの表面状態及び内部状態の品質を判定（表面判定及び内部判定）して（ステップＳ１５４）、被加工材Ｗの加工性の第１の判定結果を総合判定部６５に送信する。
【0244】
また、レーザ加工ユニット２０Ａにおいて、放射温度計３０Ａ用のプローブ光（レーザ光ＬＢ）が、第２の判定照射条件（第３の照射条件～第５の照射条件）で被加工材Ｗに照射され（ステップＳ１５５）、放射温度計３０Ａによって赤外線強度の時系列データに基づく温度データが取得されて（ステップＳ１５６）、演算処理部６３により特徴量情報（第１の特徴量情報、第２の特徴量情報）が抽出される。
【0245】
加工性判定部６６は、抽出された特徴量情報と判定基準（第１の判定基準、第２の判定基準）とに基づいて、被加工材Ｗの表面性状及び内部特性の品質を判定（表面判定及び内部判定）して（ステップＳ１５７）、被加工材Ｗの加工性の第２の判定結果を総合判定部６５に出力する。
【0246】
そして、総合判定部６５は、分光器３０による第１の判定結果と、放射温度計３０Ａによる第２の判定結果との各判定結果から、総合判定マトリックス情報４００を用いて被加工材Ｗの総合的な材料状態の品質を判定して（ステップＳ１５８）、被加工材Ｗの加工性を総合的に判定した総合判定結果（第３の判定結果）を得る。
【0247】
総合判定結果により、被加工材Ｗが総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４におけるカテゴリー１の領域４０１に分類される場合は、例えば条件Ａをディスプレイ７０上に表示する（ステップＳ１５９）。条件Ａは、例えば、被加工材Ｗが標準材であるとの加工性を示す第３の判定結果に関する情報、被加工材Ｗを標準条件で加工可能である旨を報知する情報等を含む。
【0248】
そして、総合判定部６５により加工性が判定された被加工材Ｗの材料状態に合わせた加工条件を、例えば、オペレータの操作入力等に基づきレーザ加工装置１０Ａに設定し（ステップＳ１６５）、設定された加工条件に基づく被加工材Ｗの製品加工が実施されて（ステップＳ１６６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【0249】
また、被加工材Ｗが総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４におけるカテゴリー２の領域４０２に分類される場合は、例えば条件Ｂをディスプレイ７０上に表示する（ステップＳ１６０）。条件Ｂは、例えば、被加工材Ｗが要テストカット実施材であるとの加工性を示す第３の判定結果に関する情報、被加工材Ｗの加工条件を、例えば標準条件から上述したように集光径を絞る等により変更、調整等する必要がある旨を報知する情報等を含む。
【0250】
また、被加工材Ｗが総合判定マトリックス情報４００のマトリックス領域４０４におけるカテゴリー３の領域４０３に分類される場合は、例えば条件Ｃをディスプレイ７０上に表示する（ステップＳ１６１）。条件Ｃは、例えば、被加工材Ｗがテストカット推奨材であるとの加工性を示す第３の判定結果に関する情報、被加工材Ｗの加工条件を、例えば標準条件又は難加工材条件から上述したように燃焼反応を抑えるためにアシストガスの流速を抑える等により変更、調整等する必要がある旨を報知する情報等を含む。
【0251】
また、上記ステップＳ１６０で条件Ｂを表示、又は上記ステップＳ１６１で条件Ｃを表示したら、例えばオペレータの操作入力等に基づき加工条件を変更、調整等した上でテスト加工が実施され（ステップＳ１６２）、テスト加工による被加工材Ｗの切断面の状態等の品質（加工品質）の確認が行われ、加工品質がＯＫであるか否かが判断される（ステップＳ１６３）。
【0252】
ここで、加工品質がＯＫではないと判断された場合（ステップＳ１６３のＦ：Ｆａｌｓｅ）は、例えば、オペレータの操作入力等によって、テストカット実施時の加工条件の各パラメータの項目を調整し（ステップＳ１６４）、再度テスト加工を実施して（ステップＳ１６２）、以降の処理を繰り返す。
【0253】
一方、加工品質がＯＫであると判断された場合（ステップＳ１６３のＴ：Ｔｒｕｅ）は、上述したようにステップＳ１６５に移行して被加工材Ｗの材料状態に合わせた加工条件をレーザ加工装置１０Ａに設定し（ステップＳ１６５）、これに基づく製品加工が実施されて（ステップＳ１６６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、上記ステップＳ１５０～Ｓ１５４の分光器３０側の処理と、上記ステップＳ１５５～Ｓ１５７の放射温度計３０Ａ側の処理とは、動作順序が入れ替わってもよい。
【0254】
以上のように、第２の実施形態の加工システム（加工性判定システム）１００Ａは、切断加工前に被加工材Ｗの加工条件に基づく加工性を、分光器３０による測定に基づき判定すると共に、放射温度計３０Ａによる測定に基づき判定して、これらの判定結果の組み合わせに基づき総合的に判定するので、判定精度をより向上させることができ、その判定結果の内容（被加工材Ｗの材料状態及び推奨される加工条件）に合わせて取るべき対応（例えば、推奨された加工条件で切断加工を行うべきか、被加工材Ｗに適した加工条件に変更、調整すべきか、推奨された加工条件を更に調整すべきか、テスト加工を実施すべきか等の各種の対応）の提示がより正確且つ判断が容易となる。これにより、加工品質の改善を図ることを正確且つ迅速に行い得るので、熟練者によるスキルが不要で、製品不良の発生及び条件調整の手間を削減することができ、加工不良をより低減することが可能となる。
【0255】
以上、本発明のいくつかの実施の形態を説明したが、これらの実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0256】
１ 第１の波形情報（説明変数の教師データ）
２ 第２の波形情報（説明変数の教師データ）
３ 第１の波形情報（説明変数の推定用データ）
４ 第２の波形情報（説明変数の推定用データ）
５ 第１の判定モデル
６ 第２の判定モデル
９ 判定結果
１０，１０Ａ レーザ加工装置
２０，２０Ａ レーザ加工ユニット
３０ 分光器
５０ 加工性判定ユニット
５１ 判定モデル保存部
５２ 加工性演算部
５３，６６ 加工性判定部
６０ ＮＣ装置
６１ 制御部
６２ 加工条件保存部
６３ 演算処理部
６５ 総合判定部
７０ ディスプレイ
８０ 学習装置
８１ 第１の判定モデル学習部
８２ 第２の判定モデル学習部
９０ 加工性判定システム
１００，１００Ａ 加工システム
１０９ａ 表面品質評価結果（目的変数の教師データ）
１０９ｂ 内部品質評価結果（目的変数の教師データ）
２ 第２の波形情報（説明変数の教師データ）
３ 第１の波形情報（説明変数の推定用データ）
４ 第２の波形情報（説明変数の推定用データ）
５ 第１の判定モデル
６ 第２の判定モデル
９ 判定結果
１０，１０Ａ レーザ加工装置
２０，２０Ａ レーザ加工ユニット
３０ 分光器
５０ 加工性判定ユニット
５１ 判定モデル保存部
５２ 加工性演算部
５３，６６ 加工性判定部
６０ ＮＣ装置
６１ 制御部
６２ 加工条件保存部
６３ 演算処理部
６５ 総合判定部
７０ ディスプレイ
８０ 学習装置
８１ 第１の判定モデル学習部
８２ 第２の判定モデル学習部
９０ 加工性判定システム
１００，１００Ａ 加工システム
１０９ａ 表面品質評価結果（目的変数の教師データ）
１０９ｂ 内部品質評価結果（目的変数の教師データ）
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】
【図42】
【図43】
【図44】
【手続補正書】
【提出日】2024-04-05
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、
前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、
前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
を備え、
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程における前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記判定照射条件として、前記第１段階では第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置は、
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記測定装置によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから第２の時間領域の第２の波形情報を抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する
加工システム。
前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、
前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
を備え、
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程における前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記判定照射条件として、前記第１段階では第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置は、
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記測定装置によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから第２の時間領域の第２の波形情報を抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する
加工システム。
【請求項2】
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において前記レーザ光を前記判定照射条件下でスポット照射する
請求項１記載の加工システム。
請求項１記載の加工システム。
【請求項3】
前記第１の判定モデルは、前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って作成され、
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された
請求項１又は２記載の加工システム。
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項4】
前記判定装置は、前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域で且つ第１の波長帯域及び第２の波長帯域の前記第１の波形情報と第２の時間領域で且つ前記第１の波長帯域及び前記第２の波長帯域の前記第２の波形情報とを抽出する
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項5】
前記第１の波長帯域及び前記第２の波長帯域は、前記レーザ光の発光波長帯域とは異なる
請求項４記載の加工システム。
請求項４記載の加工システム。
【請求項6】
前記判定照射条件のレーザ出力は、前記加工照射条件のレーザ出力よりも小さい
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項7】
前記第１の照射条件のレーザ出力は、前記第２の照射条件のレーザ出力よりも小さい
請求項１記載の加工システム。
請求項１記載の加工システム。
【請求項8】
前記第１段階は、前記第２段階よりも短い
請求項１記載の加工システム。
請求項１記載の加工システム。
【請求項9】
レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、
前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、
前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する
加工システムであって、
前記判定照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップは、前記加工照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップよりも大きい
加工システム。
前記被加工材に前記判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する測定装置と、
前記測定装置で測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記測定装置によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力する
加工システムであって、
前記判定照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップは、前記加工照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップよりも大きい
加工システム。
【請求項10】
前記判定装置は、前記判定結果を確認可能に報知する報知部を含み、
前記判定結果は、前記表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせにおける前記加工条件による前記被加工材への適応性を表現可能な加工性評価を含む
請求項１又は２記載の加工システム。
前記判定結果は、前記表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせにおける前記加工条件による前記被加工材への適応性を表現可能な加工性評価を含む
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項11】
前記報知部は、前記加工性評価に基づいて、前記被加工材に合わせて前記レーザ加工装置に設定される加工条件を知らせる情報、前記レーザ加工装置によるテスト加工を促す情報、並びに前記加工条件の調整、変更及び設定のいずれか一つの実行を促す情報の少なくとも一つを報知する
請求項１０記載の加工システム。
請求項１０記載の加工システム。
【請求項12】
前記判定装置は、前記報知部により報知された情報に基づきオペレータが選択入力した入力情報を受け付けて、受け付けられた前記入力情報に応じた加工条件を前記レーザ加工装置に設定する設定部を含む
請求項１１記載の加工システム。
請求項１１記載の加工システム。
【請求項13】
前記表面品質評価結果及び前記内部品質評価結果は、前記被加工材の前記表面品質評価及び内部品質評価を複数種の異なる数値に評点化した点数評価を含む
請求項３記載の加工システム。
請求項３記載の加工システム。
【請求項14】
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルは、前記被加工材の板厚毎に作成されている
請求項１又は２記載の加工システム。
請求項１又は２記載の加工システム。
【請求項15】
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件として、前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記第１段階では第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射したときに発生する第１の発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報、及び前記第２段階では第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射したときに発生する第２の発光スペクトルの時系列データから算出された第２の波形情報をそれぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記第１の発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記第２の発光スペクトルの時系列データから第２の時間領域の第２の波形情報を抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する
加工性判定システム。
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記第１の発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記第２の発光スペクトルの時系列データから第２の時間領域の第２の波形情報を抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する
加工性判定システム。
【請求項16】
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ加工装置によってレーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから算出された第１の波形情報及び第２の波形情報をそれぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する
加工性判定システムであって、
前記判定照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップは、前記被加工材を切断加工する加工照射条件でレーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップよりも大きい
加工性判定システム。
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、
前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力して前記被加工材の表面品質評価を得、
前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力して前記被加工材の内部品質評価を得、
前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する
加工性判定システムであって、
前記判定照射条件で前記レーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップは、前記被加工材を切断加工する加工照射条件でレーザ光を照射中の前記レーザ加工装置のノズルギャップよりも大きい
加工性判定システム。
【請求項17】
レーザ光を加工照射条件で被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程と、前記レーザ光を前記被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件、及び前記レーザ光を前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で前記被加工材に照射して、前記被加工材の加工性を判定する加工性判定工程と、を実行可能なレーザ加工装置と、
前記被加工材に前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の測定部と、前記被加工材に前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する第２の測定部と、を含む測定装置と、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、
前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
加工システム。
前記被加工材に前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する発光スペクトルを測定する第１の測定部と、前記被加工材に前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射したときに発生する放射光の赤外線強度を測定する第２の測定部と、を含む測定装置と、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
を備え、
前記判定装置は、第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、
前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、
前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
加工システム。
【請求項18】
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第１の判定照射条件で、前記レーザ光を前記被加工材にスポット照射し、前記第２の判定照射条件で、前記レーザ光を照射位置を移動させながら前記被加工材の素材表面に照射、及び前記レーザ光を前記被加工材の素材内部に繰り返し照射する
請求項１７記載の加工システム。
請求項１７記載の加工システム。
【請求項19】
前記第１の判定照射条件は、第１の照射条件及び第２の照射条件を含み、
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記第１段階では前記第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では前記第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置の前記第１の測定部は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから前記第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから前記第２の時間領域の第２の波形情報を抽出する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第１の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記レーザ光の照射開始から照射終了までの時間を第１段階及び第２段階に分け、前記第１段階では前記第１の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、前記第２段階では前記第２の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材に照射し、
前記測定装置の前記第１の測定部は、前記第１の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第１の発光スペクトルと、前記第２の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する第２の発光スペクトルと、を測定し、
前記判定装置の前記第１の判定部は、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第１の発光スペクトルの時系列データから前記第１の時間領域の第１の波形情報を抽出し、前記測定装置の前記第１の測定部によって測定された前記第２の発光スペクトルの時系列データから前記第２の時間領域の第２の波形情報を抽出する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項20】
前記第１の判定モデルは、前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って作成され、
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された、
請求項１７又は１８記載の加工システム。
前記第２の判定モデルは、前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って作成された、
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項21】
前記第２の判定照射条件は、第３の照射条件及び第４の照射条件を含み、
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記第３の照射条件で前記レーザ光を照射位置を移動させながら前記被加工材の素材表面に照射し、前記第４の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材の素材内部に繰り返し照射し、
前記測定装置の前記第２の測定部は、前記第３の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第１の赤外線強度と、前記第４の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第２の赤外線強度と、を測定し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第１の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の位置的変化を示す第１の特徴量情報を抽出すると共に、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第２の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の時間的変化を示す第２の特徴量情報を抽出し、前記第１の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の位置的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に基づく第１の判定基準を満たすかどうかを判定すると共に、前記第２の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の時間的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の温度上昇の度合いを示す第２の判定基準を外れる温度上昇の状態か否かを判定して、その結果の組み合わせに基づき前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
前記レーザ加工装置は、前記加工性判定工程において、前記第２の判定照射条件で前記レーザ光を照射する場合、前記第３の照射条件で前記レーザ光を照射位置を移動させながら前記被加工材の素材表面に照射し、前記第４の照射条件で前記レーザ光を前記被加工材の素材内部に繰り返し照射し、
前記測定装置の前記第２の測定部は、前記第３の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第１の赤外線強度と、前記第４の照射条件で前記レーザ光が前記被加工材に照射されたときに発生する放射光の第２の赤外線強度と、を測定し、
前記判定装置の前記第２の判定部は、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第１の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の位置的変化を示す第１の特徴量情報を抽出すると共に、前記測定装置の前記第２の測定部によって測定された前記第２の赤外線強度の時系列データに基づき前記被加工材の温度の時間的変化を示す第２の特徴量情報を抽出し、前記第１の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の位置的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の基準温度範囲及び温度のバラつきの少なくとも一方に基づく第１の判定基準を満たすかどうかを判定すると共に、前記第２の特徴量情報に含まれる前記被加工材の温度の時間的変化が、前記基準情報に含まれる前記被加工材の温度上昇の度合いを示す第２の判定基準を外れる温度上昇の状態か否かを判定して、その結果の組み合わせに基づき前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力する
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項22】
前記判定装置は、前記第３の判定部により判定された前記第３の判定結果を確認可能に報知する報知部を含む
請求項１７又は１８記載の加工システム。
請求項１７又は１８記載の加工システム。
【請求項23】
第１の判定モデル及び第２の判定モデルを有し、被加工材の加工性を判定する加工性判定工程において、レーザ光を、前記被加工材を溶融させるが貫通はしない第１の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する発光スペクトルの時系列データから抽出された第１の波形情報及び第２の波形情報を、それぞれ前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルに入力し、前記第１の波形情報及び前記第２の波形情報に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第１の判定部と、
前記加工性判定工程において、前記レーザ光を、前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、
前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記第１の判定部が、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記第２の判定部が、
前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と前記基準情報とに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する、
加工性判定システム。
前記加工性判定工程において、前記レーザ光を、前記被加工材の素材の融点を超えない第２の判定照射条件で、前記被加工材に照射したときに発生する放射光の赤外線強度の時系列データから抽出された特徴量情報と、予め登録済みの前記被加工材の加工性の判定用の基準情報と、に基づいて前記被加工材の加工性を判定する第２の判定部と、
前記第１の判定部により判定された第１の判定結果及び前記第２の判定部により判定された第２の判定結果の組み合わせに基づいて、前記レーザ光を加工照射条件で前記被加工材に照射して前記被加工材を切断加工する加工工程における予め設定された加工条件で切断加工された場合の前記被加工材の加工性を判定し第３の判定結果を出力する第３の判定部と、を含む判定装置と、
前記第１の判定モデル及び前記第２の判定モデルを作成する学習装置と、
を備え、
前記判定装置は、
前記第１の判定部が、
前記発光スペクトルの時系列データから第１の時間領域の第１の波形情報と第２の時間領域の第２の波形情報とを抽出し、前記抽出された第１の波形情報を推定用データとして前記第１の判定モデルに入力し前記被加工材の表面品質評価を得て、前記抽出された第２の波形情報を推定用データとして前記第２の判定モデルに入力し前記被加工材の内部品質評価を得て、前記得られた前記被加工材の表面品質評価及び内部品質評価の組み合わせに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第１の判定結果を出力し、
前記第２の判定部が、
前記赤外線強度の時系列データに基づいて、前記被加工材の温度の時間的又は位置的変化を示す特徴量情報を抽出し、前記抽出された特徴量情報と前記基準情報とに基づいて、前記被加工材の加工性を判定した前記第２の判定結果を出力し、
前記学習装置は、
前記第１の波形情報及び前記被加工材の表面品質を示す表面品質評価結果を第１の教師データとして入力して機械学習を行って前記第１の判定モデルを作成し、
前記第２の波形情報及び前記被加工材の内部品質を示す内部品質評価結果を第２の教師データとして入力して機械学習を行って前記第２の判定モデルを作成する、
加工性判定システム。