(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-10-15
(45)【発行日】2024-10-23
(54)【発明の名称】積層造形システム
(51)【国際特許分類】
B22F 12/90 20210101AFI20241016BHJP
B22F 10/25 20210101ALI20241016BHJP
B22F 10/28 20210101ALI20241016BHJP
B22F 10/31 20210101ALI20241016BHJP
B22F 10/85 20210101ALI20241016BHJP
B29C 64/393 20170101ALI20241016BHJP
B33Y 30/00 20150101ALI20241016BHJP
B33Y 50/02 20150101ALI20241016BHJP
【ＦＩ】
B22F12/90
B22F10/25
B22F10/28
B22F10/31
B22F10/85
B29C64/393
B33Y30/00
B33Y50/02
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2021546590
(86)(22)【出願日】2020-09-02
(86)【国際出願番号】 JP2020033344
(87)【国際公開番号】W WO2021054127
(87)【国際公開日】2021-03-25
【審査請求日】2023-06-06
(31)【優先権主張番号】P 2019172151
(32)【優先日】2019-09-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000003458
【氏名又は名称】芝浦機械株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】森松 大亮
(72)【発明者】
【氏名】藤巻 晋平
【審査官】坂本 薫昭
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－０２０３０９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１４２１８４（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０９８５５５７８（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ２２Ｆ ３／１０５，３／１６，１０／２５，１０／２８，１０／３１，
１０／８５，１２／９０
Ｂ３３Ｙ ３０／００，５０／００，５０／０２
Ｂ２９Ｃ ６４／２０９，６４／２６８，６４／３８６，６４／３９３
Ｇ０１Ｎ ２５／７２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の層を形成することで、当該複数の層を含む物体を造形する、積層造形部と、それぞれの前記層の状態を測定する測定部と、
前記積層造形部により造形されるとともに前記複数の層を含むサンプル物体を透過した電磁波に基づき当該サンプル物体の内部に存在する欠陥を示す内部欠陥情報と、前記測定部により測定された前記サンプル物体の前記複数の層の測定結果を示すサンプル測定情報と、に基づく参照情報を記憶する記憶部と、
前記測定部により測定された前記物体の前記複数の層の測定結果を示す測定情報と、前記参照情報と、に基づき、前記物体の内部に欠陥が発生するか否かを推定する推定部と、
を有する制御部と、
を具備する積層造形システム。
【請求項2】
前記制御部は、前記内部欠陥情報と、前記サンプル測定情報と、に基づき機械学習し、学習結果を生成する学習部、をさらに有し、前記参照情報は、前記学習結果を有する、
請求項１の積層造形システム。
【請求項3】
前記内部欠陥情報は、コンピュータ断層撮影による前記サンプル物体の撮影結果に基づく、請求項１又は請求項２の積層造形システム。【請求項4】
前記測定部は、それぞれの前記層の表面の形状を測定する、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの積層造形システム。【請求項5】
前記測定部は、それぞれの前記層の表面粗さを測定する、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの積層造形システム。【請求項6】
前記測定部は、非接触三次元測定機を有する、請求項４又は請求項５の積層造形システム。【請求項7】
前記積層造形部は、材料を射出するとともに当該材料を溶融又は焼結することで前記層を形成するヘッドと、前記物体を支持する物体支持部と、前記ヘッドを前記物体支持部に対して相対的に移動させる移動部と、を有し、前記測定部は、前記ヘッドに接続され、当該ヘッドと共に前記移動部により前記物体支持部に対して相対的に移動させられる、
請求項６の積層造形システム。
【請求項8】
前記積層造形部は、材料を溶融することで前記層を形成し、前記測定部は、前記積層造形部に溶融された前記材料の状態を測定する、
請求項１乃至請求項３のいずれか一つの積層造形システム。
【請求項9】
前記測定部は、前記積層造形部に溶融された前記材料の温度分布を測定する、請求項８の積層造形システム。【請求項10】
前記積層造形部は、前記推定部の推定結果に基づき前記層を補修する補修部を有する、請求項１乃至請求項９のいずれか一つの積層造形システム。【請求項11】
前記参照情報は、前記内部欠陥情報と、前記サンプル測定情報と、前記サンプル物体の内部の欠陥の大きさに関する欠陥特性情報と、に基づき、前記推定部は、前記測定情報と前記参照情報とに基づき、前記物体の内部に第１の欠陥又は第２の欠陥が発生するか否かを推定し、
前記積層造形部は、前記推定部が前記物体の内部に前記第１の欠陥が発生すると推定した場合に前記補修部により前記層を補修し、前記推定部が前記物体の内部に前記第２の欠陥が発生すると推定した場合に物体の造形を続行する、
請求項１０の積層造形システム。
【請求項12】
前記サンプル物体は、アライメントマークを有し、前記内部欠陥情報と、前記サンプル測定情報とは、前記内部欠陥情報に含まれる前記アライメントマークと、前記サンプル測定情報に含まれる前記アライメントマークと、に基づき互いに関連付けられる、
請求項１乃至請求項１１のいずれか一つの積層造形システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、積層造形システムに関する。
【背景技術】
【0002】
材料により層を形成し、複数の層により物体を造形する積層造形装置が知られている。積層造形により造形された物体の内部には、欠陥が生じている可能性がある。このため、造形された物体の内部が、Ｘ線ＣＴスキャンや他の方法により検査される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１６－０６００６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上述の物体の内部検査は、層又は物体の全体が形成された後に、物体の内部に既に発生した欠陥を検出する。すなわち、当該内部検査は、物体の内部における欠陥の発生を予測することができず、欠陥の発生を未然に抑制することができない。
【課題を解決するための手段】
【0005】
一つの実施形態に係る積層造形システムは、積層造形部と、測定部と、制御部と、を備える。前記積層造形部は、複数の層を形成することで、当該複数の層を含む物体を造形する。前記測定部は、それぞれの前記層の状態を測定する。前記制御部は、記憶部と、推定部と、を備える。前記記憶部は、前記積層造形部により造形されるとともに前記複数の層を含むサンプル物体を透過した電磁波に基づき当該サンプル物体の内部に存在する欠陥を示す内部欠陥情報と、前記測定部により測定された前記サンプル物体の前記複数の層の測定結果を示すサンプル測定情報と、に基づく参照情報を記憶する。前記推定部は、前記測定部により測定された前記物体の前記複数の層の測定結果を示す測定情報と、前記参照情報と、に基づき、前記物体の内部に欠陥が発生するか否かを推定する。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【発明を実施するための形態】
【0007】
（第１の実施形態）
以下に、第１の実施形態について、図１乃至図７を参照して説明する。なお、本明細書においては基本的に、鉛直上方を上方向、鉛直下方を下方向と定義する。また、本明細書において、実施形態に係る構成要素及び当該要素の説明が、複数の表現で記載されることがある。構成要素及びその説明は、一例であり、本明細書の表現によって限定されない。構成要素は、本明細書におけるものとは異なる名称で特定され得る。また、構成要素は、本明細書の表現とは異なる表現によって説明され得る。
以下に、第１の実施形態について、図１乃至図７を参照して説明する。なお、本明細書においては基本的に、鉛直上方を上方向、鉛直下方を下方向と定義する。また、本明細書において、実施形態に係る構成要素及び当該要素の説明が、複数の表現で記載されることがある。構成要素及びその説明は、一例であり、本明細書の表現によって限定されない。構成要素は、本明細書におけるものとは異なる名称で特定され得る。また、構成要素は、本明細書の表現とは異なる表現によって説明され得る。
【0008】
図１は、第１の実施形態に係る積層造形システム１を模式的に示す例示的な斜視図である。図２は、第１の実施形態の積層造形システム１を模式的に示す例示的な断面図である。積層造形システム１は、いわゆる指向性エネルギー堆積方式（Ｄｉｒｅｃｔｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＤＥＤ）又はレーザーメタルデポジション方式（Ｌａｓｅｒ Ｍｅｔａｌ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＬＭＤ）の三次元プリンタを含むシステムである。なお、積層造形システム１はこの例に限らず、パウダーベッド方式（Ｐｏｗｄｅｒ Ｂｅｄ Ｆｕｓｉｏｎ：ＰＢＦ）のような他の三次元プリンタを含んでも良い。
【0009】
各図面に示されるように、本明細書において、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸が定義される。Ｘ軸とＹ軸とＺ軸とは、互いに直交する。Ｚ軸は、例えば鉛直方向に延びる。Ｘ軸及びＹ軸は、例えば水平方向に延びる。なお、積層造形システム１は、Ｚ軸が鉛直方向と斜めに交差するように配置されても良い。
【0010】
さらに、本明細書において、Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向が定義される。Ｘ方向は、Ｘ軸に沿う方向であって、Ｘ軸の矢印が示す＋Ｘ方向と、Ｘ軸の矢印の反対方向である－Ｘ方向とを含む。Ｙ方向は、Ｙ軸に沿う方向であって、Ｙ軸の矢印が示す＋Ｙ方向と、Ｙ軸の矢印の反対方向である－Ｙ方向とを含む。Ｚ方向は、Ｚ軸に沿う方向であって、Ｚ軸の矢印が示す＋Ｚ方向（上方向）と、Ｚ軸の矢印の反対方向である－Ｚ方向（下方向）とを含む。
【0011】
図２に示すように、積層造形システム１は、造形部１１と、測定部１２と、検査部１３と、制御部１４とを有する。造形部１１は、積層造形部の一例である。制御部１４は、情報処理装置又はコンピュータとも称され得る。
【0012】
造形部１１は、例えば、粉末状の材料Ｍにより、固化されるとともに積み重ねられた複数の層３ａを形成することで、当該複数の層３ａを含む所定の形状の造形物３を積層造形（付加製造）する。造形物３は、物体の一例である。なお、造形部１１はこの例に限らず、ワイヤ状の材料Ｍにより、複数の層３ａを形成しても良い。
【0013】
【0014】
図１に示すように、テーブル２１は、支持面２１ａを有する。支持面２１ａは、略平坦に形成され、＋Ｚ方向に向く。なお、支持面２１ａは、他の方向に向いても良い。支持面２１ａは、積層造形された造形物３や、層３ａを含む造形物３の仕掛品や、材料Ｍを積層させるためのベース３ｂを支持する。以下の説明において、造形物３は、積層造形が完了した造形物３、造形物３の仕掛品、及びベース３ｂを含む。
【0015】
ヘッド２２は、材料Ｍを供給し、当該材料Ｍを、支持面２１ａ、又は支持面２１ａに支持されたベース３ｂの上に積み重ねる。材料Ｍは、例えば、粉末状の金属である。なお、材料Ｍはこれに限られず、合成樹脂及びセラミックスのような他の材料であっても良い。積層造形システム１は、複数種類の材料Ｍにより、造形物３を積層造形しても良い。
【0016】
ヘッド２２は、テーブル２１の支持面２１ａ、又は支持面２１ａの上の造形物３に材料Ｍを吐出（射出）する。なお、ヘッド２２は、ワイヤ状の材料Ｍを繰出（射出）しても良い。また、エネルギー線Ｅが、ヘッド２２から、吐出された材料Ｍや支持面２１ａの上の造形物３に照射される。エネルギー線Ｅは、例えば、レーザ光である。
【0017】
エネルギー線Ｅとしてのレーザ光が、材料Ｍの供給と並行してヘッド２２から照射される。ヘッド２２から、レーザ光に限らず、他のエネルギー線Ｅが照射されても良い。エネルギー線Ｅは、レーザ光のように材料Ｍを溶融又は焼結できるものであれば良く、例えば、電子ビームや、マイクロ波乃至紫外線領域の電磁波であっても良い。
【0018】
造形部１１は、ベース３ｂや吐出された材料Ｍをエネルギー線Ｅにより加熱し、溶融領域（ビード）３ｃを形成する。溶融領域３ｃは、溶融池とも称され得る。溶融領域３ｃは、溶融された材料の一例である。
【0019】
ヘッド２２は、溶融領域３ｃにおいて、材料Ｍにエネルギー線Ｅを照射して溶融又は焼結させ、材料Ｍを集合させる。このように、溶融領域３ｃは、供給された材料Ｍのみならず、エネルギー線Ｅを照射されたベース３ｂのような造形物３の一部を含み得る。また、溶融領域３ｃは、完全に溶融した材料Ｍのみならず、部分的に溶融した材料Ｍ同士が結合したものであっても良い。
【0020】
溶融領域３ｃが固化することで、ベースや造形物３の上に、層状又は薄膜状等の材料Ｍの集合としての層３ａが形成される。なお、材料Ｍは、材料Ｍの集合への伝熱によって冷却されることにより、粒状で積層され、粒状の集合（層）となっても良い。
【0021】
造形部１１は、ヘッド２２から、材料Ｍの集合にエネルギー線Ｅを照射することで、アニール処理を行っても良い。層３ａは、エネルギー線Ｅにより再溶融又は再焼結されてから、再度固化する。
【0022】
造形部１１は、層３ａを反復的に積み重ねることにより、造形物３を積層造形する。このように、造形部１１のヘッド２２は、エネルギー線Ｅを照射して材料Ｍを溶融又は焼結させて層３ａを形成し、層３ａの形成を繰り返し行うことで、支持面２１ａに支持された造形物３を積層造形する。
【0023】
図２に示すように、ヘッド２２の先端２２ａは、間隔を介して造形物３に向く。ヘッド２２に、出射路２２ｂ及び吐出路２２ｃが設けられる。出射路２２ｂ及び吐出路２２ｃは、例えば、先端２２ａに開口する。
【0024】
出射路２２ｂは、略円形の断面を有する孔である。エネルギー線Ｅが、出射路２２ｂを通り、ヘッド２２の外部に出射される。吐出路２２ｃは、略円環状の断面を有する孔であり、出射路２２ｂを囲むように設けられる。キャリアガス及び材料Ｍが、吐出路２２ｃを通り、ヘッド２２の外部に吐出される。キャリアガスは、例えば、窒素やアルゴンのような不活性ガスである。
【0025】
上述のように、本実施形態における積層造形システム１は、ヘッド２２の略中心からエネルギー線Ｅを供給し、その周囲からキャリアガス及び材料Ｍを供給する同軸ノズル方式である。しかし、積層造形システム１は、エネルギー線Ｅを供給するヘッド２２と、材料Ｍを供給する他のノズルとを有する方式であっても良い。また、積層造形システム１は、ヘッド２２の中心から材料Ｍを供給し、その周囲からエネルギー線Ｅを供給する方式であっても良い。
【0026】
供給装置２３は、光学装置３１と、材料供給装置３２とを有する。光学装置３１は、例えば、光源及び光学系を有する。光源は、発振素子を有し、発振素子の発振によりエネルギー線Ｅとしてのレーザ光を出射する。光源は、出射されるエネルギー線Ｅの出力（パワー）を変更可能である。
【0027】
光源は、出射されたエネルギー線Ｅを光学系に入射させる。エネルギー線Ｅは、例えば、光ファイバを含む光学系を経てヘッド２２に入る。光学系は、エネルギー線Ｅの焦点径を変更可能である。光学装置３１は、ヘッド２２の出射路２２ｂにエネルギー線Ｅを供給し、出射路２２ｂからエネルギー線Ｅを出射させる。
【0028】
ヘッド２２は、エネルギー線Ｅの照射によって、吐出された材料Ｍを加熱することにより、材料Ｍを溶融又は焼結することで層３ａを形成するとともにアニール処理を行うことができる。また、ヘッド２２は、造形物３の不要な部位をエネルギー線Ｅの照射によって除去することができる。
【0029】
材料供給装置３２は、材料Ｍを収容するとともに、当該材料Ｍをキャリアガスによりヘッド２２へ供給する。材料供給装置３２は、配管を介して、ヘッド２２の吐出路２２ｃにキャリアガスと材料Ｍとを供給する。これにより、ヘッド２２は、吐出路２２ｃからキャリアガス及び材料Ｍを吐出する。材料供給装置３２は、単位時間あたりにヘッド２２から吐出される材料Ｍの量（質量又は体積）と、吐出される材料Ｍの速度と、を変更可能である。
【0030】
図１に示すように、移動装置２４は、第１の移動装置２４ａと、第２の移動装置２４ｂとを有する。第１の移動装置２４ａは、テーブル２１に接続され、テーブル２１を、例えばＸ方向及びＹ方向に移動させる。第２の移動装置２４ｂは、ヘッド２２に接続され、ヘッド２２をＸ方向、Ｙ方向、及びＺ方向に移動させる。このように、移動装置２４は、ヘッド２２を、テーブル２１に対して相対的に移動させる。なお、移動装置２４は、テーブル２１及びヘッド２２のうち少なくとも一方を移動可能であれば良い。
【0031】
移動装置２４は、テーブル２１及びヘッド２２のうち少なくとも一方を、Ｘ方向、Ｙ方向、及びＺ方向にそれぞれ延びる回転軸まわりに回転させても良い。これにより、テーブル２１の支持面２１ａが向く方向、及びヘッド２２の先端２２ａが向く方向が変化しても良い。
【0032】
測定部１２は、それぞれの層３ａの形成時に、当該層３ａの状態を測定する。層３ａの状態は、層３ａの表面の形状と、層３ａの表面粗さと、層３ａを形成する溶融領域３ｃの幾何学的形状及び温度分布と、層３ａに係る種々の要素とを含む。
【0033】
測定部１２は、測定機４１と、接続部４２とを有する。測定機４１は、例えば、非接触三次元測定機としてのレーザラインセンサである。なお、測定機４１は、三次元スキャナや二眼カメラのような、三次元形状を測定可能な他の機器であっても良い。また、測定機４１は、接触式の三次元測定機であっても良い。
【0034】
測定機４１は、接続部４２により、ヘッド２２に接続されている。言い換えると、測定部１２は、ヘッド２２に接続されている。このため、測定部１２は、ヘッド２２と共に移動装置２４によりテーブル２１に対して相対的に移動させられる。
【0035】
測定機４１は、ヘッド２２に対して相対的に移動可能であっても良い。例えば、測定機４１は、ヘッド２２に接続される代わりに、ロボットアームに取り付けられても良い。また、ＰＢＦの三次元プリンタにおいては、測定機４１は、例えば、ロボットアームや門型の移動装置に取り付けられる。
【0036】
図２に示すように、測定機４１は、出射部４１ａを有する。出射部４１ａは、ヘッド２２の先端２２ａと略同一方向に向く。測定機４１は、出射部４１ａから、ライン光線Ｌを出射する。
【0037】
測定機４１は、ライン光線Ｌを、ヘッド２２により形成された層３ａ又はベース３ｂの表面で走査させる。ライン光線Ｌは、例えば、テーブル２１に対するヘッド２２の進行方向（例えば＋Ｙ方向）と略直交する方向（例えばＸ方向）に、層３ａ又はベース３ｂの表面を走査する。これにより、測定機４１は、ライン光線Ｌが走査した層３ａ又はベース３ｂの表面の輪郭形状を測定する。
【0038】
測定機４１は、層３ａ又はベース３ｂの表面の輪郭形状を連続的に測定する。積層造形システム１は、測定機４１により得られた複数の輪郭形状を合成することで、層３ａ又はベース３ｂの表面の三次元形状を得ることができる。このように、測定部１２は、層３ａの表面の形状を測定する。層３ａの表面は、造形物３の内部構造となる。このため、測定部１２は、造形物３の内部構造を測定しているとも言える。
【0039】
測定機４１は、テーブル２１に対するヘッド２２の進行方向の逆方向（例えば－Ｙ方向）に、ヘッド２２から離間している。このため、測定機４１は、層３ａを形成するヘッド２２を追って、テーブル２１に対して相対的に移動する。
【0040】
測定機４１は、ヘッド２２により形成された層３ａの表面の形状を、当該層３ａの形成から僅かに遅れてライン光線Ｌにより測定することができる。言い換えると、測定部１２は、ヘッド２２により形成された層３ａの表面の形状を大よそリアルタイムで測定することができる。なお、測定部１２は、形成される層３ａの表面の形状をリアルタイムで測定しても良いし、一つの層３ａが完成した後に当該層３ａの表面の形状を測定しても良い。
【0041】
検査部１３は、例えば、ＣＴスキャナ４５を有する。ＣＴスキャナ４５は、対象物を透過したＸ線（電磁波）に基づき当該対象物の内部形状を測定することができる。ＣＴスキャナ４５は、例えば、数μｍ～数百μｍの空間分解能で、対象物の内部形状を測定することができる。なお、検査部１３は、対象物を透過した電磁波に基づき当該対象物の内部形状を測定可能な他の装置を有しても良い。また、検査部１３は、積層造形システム１と異なる装置であっても良い。
【0042】
制御部１４は、造形部１１、測定部１２、及び検査部１３に信号線を介して電気的に接続される。制御部１４は、例えば、造形部１１と一体的に設けられた制御部であっても良いし、造形部１１とは別に設けられたコンピュータを含んでも良い。
【0043】
制御部１４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４ａのような制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｒｙ）１４ｂと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｒｙ）１４ｃと、外部記憶装置１４ｄと、出力装置１４ｅと、入力装置１４ｆとを有し、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。ＣＰＵ１４ａ、ＲＯＭ１４ｂ、ＲＡＭ１４ｃ、外部記憶装置１４ｄ、出力装置１４ｅ、及び入力装置１４ｆは、バスにより、又はインターフェースを介して、互いに接続されている。
【0044】
ＣＰＵ１４ａがＲＯＭ１４ｂ又は外部記憶装置１４ｄに組み込まれたプログラムを実行することで、制御部１４は、積層造形システム１の各部を制御する。例えば、制御部１４は、造形部１１のテーブル２１、ヘッド２２、供給装置２３、及び移動装置２４と、測定部１２の測定機４１と、検査部１３のＣＴスキャナ４５とを制御する。
【0045】
ＲＯＭ１４ｂは、プログラム及びプログラムの実行に必要なデータを格納している。ＲＡＭ１４ｃは、プログラムの実行時に作業領域として機能する。外部記憶装置１４ｄは、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）のような、データを記憶、変更、削除可能な装置である。出力装置１４ｅは、例えば、ディスプレイやスピーカである。入力装置１４ｆは、例えば、キーボードやマウスである。
【0046】
図３は、第１の実施形態の積層造形システム１の構成を機能的に示す例示的なブロック図である。制御部１４は、例えば、ＣＰＵ１４ａがＲＯＭ１４ｂ又は外部記憶装置１４ｄに格納されたプログラムを読み出し実行することで、図３に示す各部を実現する。図３に示すように、制御部１４は、例えば、記憶部５１と、造形制御部５２と、情報取得部５３と、情報生成部５４と、学習部５５と、推定部５６とを備える。
【0047】
例えば、ＣＰＵ１４ａが、造形制御部５２、情報取得部５３、情報生成部５４、学習部５５、及び推定部５６として機能する。また、ＲＡＭ１４ｃや外部記憶装置１４ｄが、記憶部５１として機能する。
【0048】
記憶部５１は、ＮＣプログラム６１と、参照データベース（ＤＢ）６２と、測定情報６３とを含む、種々の情報を記憶する。参照データベース６２は、参照情報の一例である。
【0049】
ＮＣプログラム６１は、複数の層３ａと、当該層３ａを含む造形物３と、の造形のための情報である。ＮＣプログラム６１は、例えば、造形物３及び層３ａの形状と、ヘッド２２の移動経路と、移動経路上の各座標における、積層造形のパラメータの情報を含む。積層造形のパラメータは、例えば、ヘッド２２の移動速度、ヘッド２２の向き、吐出される材料Ｍの単位時間あたりの量、吐出される材料Ｍの速度、及び照射されるエネルギー線Ｅの出力を含む。ＮＣプログラム６１は、他の情報をさらに含んでも良い。
【0050】
造形制御部５２は、ＮＣプログラム６１に基づいて、光学装置３１、材料供給装置３２、及び移動装置２４を含む造形部１１を制御し、複数の層３ａ（造形物３）を積層造形する。また、造形制御部５２は、造形部１１を停止させることが可能である。
【0051】
参照データベース６２は、測定部１２による層３ａの測定結果から、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かを推定するために用いられる。参照データベース６２は、例えば、複数のサンプル測定情報６５と、内部欠陥情報６６と、複数の欠陥特性情報６７と、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＣＮＮ）６８とを含む。ＣＮＮ６８は、学習結果の一例である。なお、制御部１４は、ＣＮＮ６８と異なる他のニューラルネットワークや、他の深層学習（機械学習）の学習モデルを有しても良い。また、参照データベース６２は、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、欠陥特性情報６７、及びＣＮＮ６８と異なる情報を有しても良い。
【0052】
本実施形態では、互いに関連付けられたサンプル測定情報６５と内部欠陥情報６６とに基づく機械学習により生成されたＣＮＮ６８が、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かの推定に用いられる。サンプル測定情報６５は、後述する機械学習用のサンプルの形状の測定結果に加え、例えば、当該サンプルを積層造形するためのＮＣプログラム６１に含まれる積層造形のパラメータの情報と、サンプルの材料Ｍの情報とのような、他の情報を含み得る。さらに、ＣＮＮ６８が算出する特徴量と、当該特徴量に関連付けられた欠陥特性情報６７とが、造形物３の内部に発生する欠陥の大きさの推定に用いられる。なお、参照データベース６２は、この例に限られず、互いに関連付けられたサンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７が、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かの推定に用いられても良い。また、参照データベース６２は、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７のうち少なくとも一つに基づき、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かの推定に用いられる計算式又はプログラムを有しても良い。すなわち、参照データベース６２は、測定部１２による層３ａの測定結果から、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かを推定するために参照される情報であれば良く、多数の情報の集まりに限られない。
【0053】
以下、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７の取得方法と、ＣＮＮ６８の生成方法との一例について説明する。なお、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、欠陥特性情報６７、及びＣＮＮ６８は、以下の例に限られない。
【0054】
図４は、第１の実施形態の参照データベース６２の作成手順を模式的に示す例示的な図である。まず、造形部１１が、サンプル３Ｓを積層造形する。サンプル３Ｓは、サンプル物体の一例である。
【0055】
サンプル３Ｓは、造形部１１により造形される造形物３である。このため、サンプル３Ｓは、他の造形物３と同じく、複数の層３ａを含む。さらに、サンプル３Ｓは、ベース３ｂを含む。
【0056】
サンプル３Ｓは、略直方体として形成され、ＣＴスキャナ４５により内部形状を測定可能な大きさを有する。例えば、サンプル３Ｓの高さ、幅、及び奥行きは、約１～２ｃｍに設定される。なお、サンプル３Ｓの大きさは、この例に限られない。
【0057】
サンプル３Ｓのベース３ｂは、アライメントマーク３ｄを有する。アライメントマーク３ｄは、例えば、ベース３ｂの表面から窪んだ凹部である。アライメントマーク３ｄが三次元的（立体的）形状を有することで、測定機４１及びＣＴスキャナ４５がアライメントマーク３ｄを測定することができる。
【0058】
図４の例において、アライメントマーク３ｄは、略三角形の凹部である。なお、アライメントマーク３ｄは、この例に限られない。また、ベース３ｂに、複数のアライメントマーク３ｄが設けられても良い。
【0059】
アライメントマーク３ｄは、造形物３の積層造形が完了した場合にも、層３ａに覆われずに露出される。例えば、アライメントマーク３ｄは、層３ａが積層されるベース３ｂの表面に設けられるとともに、層３ａから離間している。
【0060】
サンプル３Ｓの造形中に、一つの層３ａが形成される毎に、測定部１２が当該層３ａの表面の形状を測定する。情報取得部５３は、測定部１２から測定結果（電気信号）を取得する。情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した測定部１２の測定結果から、サンプル測定情報６５を生成する。すなわち、サンプル測定情報６５は、測定部１２により測定されたサンプル３Ｓの層３ａの表面の三次元形状の測定結果を示している。なお、情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した測定部１２の測定結果に加え、例えば、サンプル３Ｓを積層造形するためのＮＣプログラム６１に含まれる積層造形のパラメータの情報と、サンプル３Ｓの材料Ｍの情報とから、サンプル測定情報６５を生成しても良い。この場合、情報生成部５４は、例えば、ＮＣプログラム６１から積層造形のパラメータの情報を抽出しても良い。
【0061】
層３ａの形成が開始又は終了される層３ａの縁では、ヘッド２２の速度や造形条件が不安定となることがある。測定部１２は、例えば、層３ａの縁から離間した部分の表面の形状を測定する。これにより、測定部１２は、安定した造形条件で形成される層３ａの表面の形状を測定することができる。なお、測定部１２は、層３ａの縁の周辺における表面の形状を測定しても良い。
【0062】
情報生成部５４は、例えば、測定部１２により測定された層３ａの表面の形状の測定結果を画像処理することにより、サンプル測定情報６５を得ることができる。測定部１２により測定された層３ａの表面の形状に係る情報は、ライン光線Ｌが走査した層３ａの表面の座標群である。
【0063】
上述のように、測定部１２は、層３ａの縁の周辺を含む層３ａの表面の全域の形状を測定しても良い。この場合、情報生成部５４は、層３ａのうち不安定な造形条件で造形された部分の表面の形状を、測定部１２が測定した層３ａの全域の表面の形状から除去（トリミング）して、サンプル測定情報６５を得ても良い。これにより、情報生成部５４は、安定した造形条件で形成される層３ａの表面の形状に係るサンプル測定情報６５を得ることができる。
【0064】
層３ａの表面における座標は、例えば、ヘッド２２の先端２２ａに対する測定機４１の位置と、テーブル２１に対するヘッド２２の相対的な位置と、層３ａの表面と測定機４１との間の距離とから得られる。ヘッド２２の先端２２ａに対する測定機４１の位置は、例えば、予め実測される。テーブル２１に対するヘッド２２の相対的な位置は、例えば、ＮＣプログラム６１から得られる。層３ａの表面と測定機４１との間の距離は、例えば、測定機４１の検出信号から得られる。
【0065】
サンプル３Ｓが造形されると、サンプル３ＳがＸ線遮蔽室に配置され、ＣＴスキャナ４５により撮影される。ＣＴスキャナ４５による撮影の前に、ベース３ｂの一部が切り離されても良い。この場合、アライメントマーク３ｄは、切り離されずに残される。
【0066】
情報取得部５３は、ＣＴスキャナ４５からコンピュータ断層撮影（ＣＴ）によるサンプル３Ｓの撮影結果（電気信号）を取得する。情報生成部５４は、情報取得部５３が取得したＣＴスキャナ４５の撮影結果に基づき、内部欠陥情報６６を生成する。内部欠陥情報６６は、いわゆるＣＴ画像である。
【0067】
例えば、エネルギー線Ｅから材料Ｍに供給される熱量や、溶融領域３ｃの冷却時間のような、造形条件が不適切である場合に、互いに重ねられる二つの層３ａの間の境界における融合が不十分となることがある。これにより、造形物３（サンプル３Ｓ）の内部に欠陥Ｈが発生することがある。欠陥Ｈは、造形物３の引張強度及び疲労強度の低下を引き起こす虞がある。
【0068】
内部欠陥情報６６は、サンプル３Ｓの内部形状を示す。このため、内部欠陥情報６６から、サンプル３Ｓの内部に発生した欠陥Ｈの形状、大きさ、及び座標に係る情報を取得することが可能である。すなわち、内部欠陥情報６６は、サンプル３Ｓを透過したＸ線（電磁波）に基づき、当該サンプル３Ｓの内部に存在する欠陥Ｈを示す。
【0069】
次に、情報生成部５４は、サンプル測定情報６５を水平方向に分割し、複数の分割部分６５ａを生成する。分割部分６５ａは、水平方向において所定の大きさを有するように分割された、サンプル測定情報６５の一部である。
【0070】
次に、情報生成部５４は、例えば、内部欠陥情報６６における欠陥Ｈを閉じた空間とみなし、当該欠陥Ｈを内部欠陥情報６６から抽出する。情報生成部５４は、分割されたサンプル測定情報６５と、欠陥Ｈが抽出された内部欠陥情報６６とを重ね合わせる。例えば、サンプル測定情報６５をＣＴデータ解析ソフトウェアで読み込むことで、サンプル測定情報６５と内部欠陥情報６６とを重ね合わせることが可能である。
【0071】
情報生成部５４は、内部欠陥情報６６における欠陥Ｈと重なる分割部分６５ａに、「欠陥有り」のラベルを付与する。また、情報生成部５４は、内部欠陥情報６６における欠陥Ｈと重ならない分割部分６５ａに、「欠陥無し」のラベルを付与する。
【0072】
サンプル測定情報６５と内部欠陥情報６６との重ね合わせは、例えば、アライメントマーク３ｄを基準として行われる。例えば、測定部１２は、層３ａの表面の形状を測定する際に、又は層３ａの表面の形状を測定する前に、アライメントマーク３ｄの形状を測定する。これにより、サンプル測定情報６５の少なくとも一つが、アライメントマーク３ｄに係る情報を含む。
【0073】
情報生成部５４は、例えば、三角形であるアライメントマーク３ｄの重心を、サンプル測定情報６５における座標の基準点（原点）として設定する。なお、他の位置が基準点として設定されても良い。また、アライメントマーク３ｄは、ＮＣプログラム６１における座標の基準点として設定されても良い。
【0074】
ＣＴスキャナ４５は、アライメントマーク３ｄを含む内部欠陥情報６６を撮影する。これにより、内部欠陥情報６６がアライメントマーク３ｄに係る情報を含む。情報生成部５４は、三角形であるアライメントマーク３ｄの重心を、内部欠陥情報６６における座標の基準点（原点）として設定する。
【0075】
情報生成部５４は、サンプル測定情報６５の基準点と、内部欠陥情報６６の基準点と、が一致するように、サンプル測定情報６５と内部欠陥情報６６とを重ね合わせる。すなわち、内部欠陥情報６６と、サンプル測定情報６５とは、内部欠陥情報６６に含まれるアライメントマーク３ｄと、サンプル測定情報に含まれるアライメントマーク３ｄと、に基づき互いに関連付けられる。なお、分割部分６５ａと内部欠陥情報６６との重ね合わせは、この例に限られない。
【0076】
情報生成部５４は、「欠陥有り」又は「欠陥無し」のラベルが付与された複数の分割部分６５ａを、複数の画像６９に変換する。画像６９は、二次元の画像である。複数の画像６９は、「欠陥有り」のラベルが付与された複数の画像６９ａと、「欠陥無し」のラベルが付与された複数の画像６９ｂとを含む。複数の画像６９は、いわゆる教師データとして機械学習に利用される。
【0077】
情報生成部５４は、「欠陥有り」のラベルが付与された画像６９ｂについて、欠陥特性情報６７を生成する。欠陥特性情報６７は、サンプル３Ｓの内部の欠陥Ｈの大きさに関する情報である。欠陥特性情報６７は、例えば、画像６９ｂに対応する位置においてサンプル３Ｓの内部に発生した欠陥Ｈの幅、長さ、体積、表面積、個数、及び密度に係る情報であり、内部欠陥情報６６から得られる。
【0078】
次に、学習部５５が、複数の画像６９に基づき機械学習し、学習結果としてＣＮＮ６８を生成する。ＣＮＮ６８は、例えば、畳み込み層、活性化関数、プーリング、全結合、ソフトマックス関数のような複数の層を含む。
【0079】
学習部５５は、画像６９を入力として、ＣＮＮ６８の順伝搬を行う。さらに、学習部５５は、ＣＮＮ６８の出力値を入力として、ＣＮＮ６８の逆伝搬を行う。学習部５５は、順伝搬及び逆伝搬における演算結果に基づき、ＣＮＮ６８を更新する。学習部５５は、ＣＮＮ６８の更新を繰り返し、機械学習を行う。
【0080】
ＣＮＮ６８は、例えば、入力された画像６９から、欠陥Ｈの発生に係る当該画像６９の特徴量を算出する。当該特徴量は、画像６９に対応する位置においてサンプル３Ｓの内部に欠陥Ｈが発生するか否かを示す。また、本実施形態において、特徴量は、画像６９に対応する位置においてサンプル３Ｓの内部に発生する欠陥Ｈの大きさに関する情報を示す。
【0081】
以上のように、学習部５５は、内部欠陥情報６６及びサンプル測定情報６５に基づく画像６９に基づき機械学習し、学習結果としてのＣＮＮ６８を生成する。なお、学習部５５は、深層学習に限らず、人間により予め定められた特徴量に基づいて当該特徴量のパターンを学習するような、他の機械学習を行っても良い。
【0082】
次に、情報生成部５４は、欠陥特性情報６７と、ＣＮＮ６８の特徴量とを関連付ける。これにより、ＣＮＮ６８が算出する特徴量に基づき、発生する欠陥Ｈの大きさが推定可能となる。以上により、欠陥Ｈの発生、及び発生する欠陥Ｈの大きさを推定するための参照データベース６２が、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７に基づき生成され、記憶部５１に記憶される。
【0083】
図５は、第１の実施形態の推定部５６の構成を機能的に示す例示的なブロック図である。推定部５６は、測定部１２により測定された造形物３の層３ａの測定結果を示す測定情報６３と、参照データベース６２とに基づき、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かを推定（予測）する。言い換えると、推定部５６は、層３ａの表面の形状から、当該層３ａに次の層３ａが積み重ねられることで欠陥Ｈが発生するか否かを予測する。図５に示すように、推定部５６は、発生予測部５６ａと、特徴予測部５６ｂと、出力部５６ｃとを有する。
【0084】
発生予測部５６ａは、記憶部５１からＣＮＮ６８を取得する。さらに、発生予測部５６ａは、情報生成部５４から、測定部１２により測定された造形物３の層３ａの測定結果を示す測定情報６３を取得する。
【0085】
測定情報６３は、例えば、以下のように生成される。造形物３の造形中に、測定部１２が、層３ａの表面の形状を測定する。情報取得部５３は、測定部１２から測定結果（電気信号）を取得する。情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した測定部１２の測定結果から、測定情報６３を生成する。なお、情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した測定部１２の測定結果に加え、例えば、造形物３を積層造形するためのＮＣプログラム６１に含まれる積層造形のパラメータの情報と、造形物３の材料Ｍの情報とから、測定情報６３を生成しても良い。この場合、情報生成部５４は、例えば、ＮＣプログラム６１から積層造形のパラメータの情報を抽出しても良い。
【0086】
測定情報６３は、例えば、層３ａの表面の少なくとも一部の形状を示す二次元画像である。測定情報６３は、ＣＮＮ６８の入力として利用可能な情報であれば良い。例えば、ＣＮＮ６８が三次元画像を入力とする場合、情報生成部５４は、三次元画像としての測定情報６３を生成する。
【0087】
発生予測部５６ａは、測定情報６３を入力とし、ＣＮＮ６８から出力としての特徴量を算出する。発生予測部５６ａは、算出された特徴量から、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。
【0088】
特徴予測部５６ｂは、発生予測部５６ａが欠陥Ｈの発生を予測した場合、欠陥Ｈの大きさを推定（予測）する。例えば、特徴予測部５６ｂは、発生予測部５６ａから特徴量を取得する。さらに、特徴予測部５６ｂは、記憶部５１から欠陥特性情報６７を取得する。特徴予測部５６ｂは、欠陥特性情報６７を参照し、特徴量から欠陥Ｈの大きさを推定する。
【0089】
出力部５６ｃは、発生予測部５６ａ及び特徴予測部５６ｂの推定結果を出力する。例えば、出力部５６ｃは、発生予測部５６ａ及び特徴予測部５６ｂの推定結果を記憶部５１に記憶させる。推定結果は、例えば、発生が予測される欠陥Ｈの座標及び大きさに係る情報を含む。また、出力部５６ｃは、発生予測部５６ａ及び特徴予測部５６ｂの推定結果を造形制御部５２に出力することで、造形制御部５２に層３ａを補修させても良い。
【0090】
図３に示すように、造形部１１は、補修装置７１をさらに有する。補修装置７１は、補修部の一例である。補修装置７１は、造形制御部５２に制御されることで、推定部５６の推定結果に基づき層３ａを補修する。
【0091】
【0092】
例えば、造形制御部５２は、測定部１２により測定された層３ａの表面の形状に基づき、最大高さＺｍと、削り代Ｃとを算出する。最大高さＺｍは、層３ａの表面におけるＺ方向（厚さ方向）の座標の最大値である。削り代Ｃは、層３ａの表面におけるＺ方向の座標の最大値と最小値との差である。Ｚ方向の座標は、ベース３ｂのアライメントマーク３ｄ、又はテーブル２１の支持面２１ａを基準としている。
【0093】
切削部７２の先端が、最大高さＺｍと削り代Ｃとの差である加工高さＺｐに配置される。加工高さＺｐに位置する切削部７２が層３ａを切削することで、層３ａの表面が略平坦に加工される。
【0094】
図６のように、層３ａの表面が形成する凹凸の起伏が大きい場合、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生する確率が高い。補修装置７１が層３ａの表面を略平坦に加工することで、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生する確率が低減する。
【0095】
補修装置７１は、表面が測定された層３ａ、又は当該層３ａを含む複数の層３ａを削り取っても良い。この場合、削り取られた層３ａの形成を造形部１１がやり直すことで、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生することが抑制される。
【0096】
補修装置７１がテーブル２１に配置された造形物３を補修可能である場合、補修装置７１は、例えば、ＮＣプログラム６１における基準点を基準として、層３ａを補修する。補修装置７１がテーブル２１とは異なる位置に配置される造形物３を補修する場合、補修装置７１は、アライメントマーク３ｄを例えばカメラで読み取り、当該アライメントマーク３ｄに基準点を設定する。
【0097】
図７は、第１の実施形態の積層造形方法の一例を示す例示的なフローチャートである。以下、積層造形システム１による積層造形について図７を参照して説明する。なお、図７を参照して以下に説明する積層造形方法はあくまで一例であり、積層造形システム１は、他の方法により積層造形を行っても良い。
【0098】
図７に示すように、まず、造形部１１が、ＮＣプログラム６１に基づいて積層造形を開始する（Ｓ１１）。次に、測定部１２の測定機４１が、層３ａの表面の形状を測定する（Ｓ１２）。例えば、一つの層３ａの完成後に、測定部１２が層３ａの表面の形状を測定する。なお、測定部１２が層３ａの表面をライン光線Ｌによりリアルタイムで走査しても良い。この場合、走査された層３ａの表面の輪郭形状の数が所定の数に達した時点で、情報生成部５４が、これらの複数の輪郭形状から層３ａの表面の一部の形状を示す測定情報６３を生成する。
【0099】
次に、推定部５６の発生予測部５６ａが、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを予測する（Ｓ１３）。発生予測部５６ａが、測定情報６３とＣＮＮ６８とに基づき特徴量を算出する。発生予測部５６ａは、算出された特徴量から、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを予測する。例えば、特徴量が閾値を上回る場合、発生予測部５６ａは、測定情報６３に対応する位置において欠陥Ｈが発生すると判定する。
【0100】
造形物３の内部に欠陥Ｈの発生が予測される場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、特徴予測部５６ｂが、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさ（例えば５０μｍ）よりも大きいか否かを予測する（Ｓ１４）。所定の大きさは、例えば、サンプル３Ｓの引張試験のような検証により定められ得る。
【0101】
特徴予測部５６ｂは、発生予測部５６ａが算出した特徴量と、欠陥特性情報６７とから、欠陥Ｈの大きさを予測する。特徴予測部５６ｂは、予測される欠陥Ｈの大きさが、造形物３の品質に影響し得る欠陥Ｈの所定の大きさよりも大きいか否かを判定する。なお、特徴予測部５６ｂは、単に特徴量を閾値と比較しても良い。
【0102】
Ｓ１３及びＳ１４は、統合されても良い。言い換えると、推定部５６は、測定情報６３とＣＮＮ６８とに基づき、造形物３の内部に、欠陥Ｈが発生しない若しくは所定の大きさよりも小さい欠陥Ｈが発生するか、又は所定の大きさよりも大きい欠陥Ｈが発生するか、を一度に推定しても良い。
【0103】
欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きいと予測される場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、造形制御部５２が補修装置７１を制御し、層３ａを補修する（Ｓ１５）。Ｓ１５における層３ａの補修は省略されても良い。この場合、例えば、造形物３において欠陥Ｈの発生が予測される座標（マップ）が記憶部５１に記憶される。当該マップは、トレーサビリティのような造形物３の品質管理に利用されることができる。また、Ｓ１５における層３ａの補修の代わりに、積層造形が中止されても良い。
【0104】
層３ａが補修されると、造形制御部５２は、積層造形が完了したか否かを判定する（Ｓ１６）。積層造形が完了していない場合（Ｓ１６：Ｎｏ）、Ｓ１２に戻り、測定部１２が再び層３ａの表面の形状を測定する。
【0105】
Ｓ１３において欠陥Ｈの発生が予測されない場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、及びＳ１４において欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも小さいと予測される場合（Ｓ１４：Ｎｏ）も、造形制御部５２は、積層造形が完了したか否かを判定する（Ｓ１６）。Ｓ１６において、積層造形が完了している場合（Ｓ１６：Ｙｅｓ）、積層造形システム１における積層造形が終了する。
【0106】
以上のように、推定部５６は、内部欠陥情報６６及びサンプル測定情報６５に基づくＣＮＮ６８と、測定情報６３と、に基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。さらに、推定部５６は、測定情報６３及びＣＮＮ６８に基づく特徴量と、欠陥特性情報６７と、に基づき、造形物３の内部に所定の大きさよりも大きい欠陥Ｈ又は所定の大きさよりも小さい欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。所定の大きさよりも大きい欠陥Ｈは、第１の欠陥の一例である。所定の大きさよりも小さい欠陥Ｈは、第２の欠陥の一例である。また、推定部５６は、所定の大きさよりも小さいが密集した複数の欠陥Ｈが発生すると推定した場合、当該複数の欠陥Ｈを所定の大きさよりも大きい一つの欠陥Ｈと見なしても良い。当該一つの欠陥Ｈも、第１の欠陥の一例である。
【0107】
造形部１１は、推定部５６が造形物３の内部に所定の大きさよりも大きい欠陥Ｈが発生すると推定した場合に、補修装置７１により層３ａを補修する。一方、造形部１１は、推定部５６が造形物３の内部に所定の大きさよりも小さい欠陥Ｈが発生すると推定した場合に、造形物３の積層造形を続行する。
【0108】
本実施形態の制御部１４で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【0109】
また、本実施形態の制御部１４で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の制御部１４で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。
【0110】
また、本実施形態のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。
【0111】
本実施形態の制御部１４で実行されるプログラムは、上述した各部（造形制御部５２、情報取得部５３、情報生成部５４、学習部５５、及び推定部５６）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、造形制御部５２、情報取得部５３、情報生成部５４、学習部５５、及び推定部５６が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【0112】
以上説明された第１の実施形態に係る積層造形システム１において、記憶部５１は、サンプル３Ｓを透過したＸ線（電磁波）に基づき当該サンプル３Ｓの内部に存在する欠陥Ｈを示す内部欠陥情報６６と、測定部１２により測定されたサンプル３Ｓの複数の層３ａの測定結果を示すサンプル測定情報６５と、に基づく参照データベース６２を記憶する。推定部５６は、測定部１２により測定された造形物３の複数の層３ａの測定結果を示す測定情報６３と、参照データベース６２と、に基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。これにより、積層造形中に、造形される造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定することができる。欠陥Ｈの発生前に欠陥Ｈの発生を推定することができるため、欠陥Ｈの発生後に造形物３を補修する必要が無く、造形物３の材料費や造形時間を低減することができる。また、欠陥Ｈによる品質低下が原因で造形物３が廃棄されることも抑制される。
【0113】
一般的に、ＣＴスキャナにより造形物３の欠陥Ｈを検出することができる場合がある。しかし、ＣＴスキャナによる欠陥Ｈの検出では、検出可能な造形物３の大きさが、ＣＴスキャナがＸ線を照射可能な範囲に制約される。このため、ＣＴスキャナによる欠陥Ｈの検出のため、造形物３が切断（破壊）されることがある。また、ＣＴスキャナによる欠陥Ｈの検出では、造形物３をＸ線遮蔽室へ移動させるため、造形中の検出が困難である。このため、積層造形の完了後に検出された欠陥Ｈによる品質低下を理由に、造形物３が廃棄されることがある。さらに、ＣＴスキャナによる欠陥Ｈの検出では、造形物３の材料（比重）により検出精度が変化する。
【0114】
本実施形態の積層造形システム１は、ＣＴスキャナにより造形物３の欠陥Ｈを検出するシステムに対し、測定可能な造形物３の大きさに制限が少なく、造形物３の造形中に欠陥Ｈの発生を推定でき、造形物３の材料による精度の変化が少ない、という利点を有し得る。さらに、本実施形態の積層造形システム１は、造形物３を破壊することなく、欠陥Ｈの発生を推定できるという利点を有し得る。また、本実施形態の積層３ａ造形システムは、造形物３の内部で既に発生した欠陥Ｈを検出する他のシステムに対し、欠陥Ｈの発生前に欠陥Ｈの発生を推定できるという利点を有し得る。
【0115】
学習部５５は、内部欠陥情報６６とサンプル測定情報６５とに基づき機械学習し、ＣＮＮ６８を生成する。参照データベース６２は、当該ＣＮＮ６８を有する。機械学習を用いることにより、積層造形システム１は、欠陥Ｈの発生をより正確且つ容易に推定することができる。
【0116】
内部欠陥情報６６は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）によるサンプル３Ｓの撮影結果に基づいている。これにより、サンプル３ＳをＣＴスキャナ４５により撮影していれば、造形された造形物３をＣＴスキャナ４５により実際に撮影することなく、ＣＴによる欠陥Ｈの検出と略同等の精度で欠陥Ｈの生成を推定することができる。
【0117】
測定部１２は、それぞれの層３ａの表面の形状を測定する。推定部５６は、造形物３の層３ａの表面の形状を示す測定情報６３と、サンプル３Ｓの層３ａの表面の形状を示すサンプル測定情報６５及び内部欠陥情報６６と、に基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。例えば、層３ａの表面が形成する凹凸の起伏が大きい場合、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生する可能性が高い。このように、層３ａの表面の形状の測定結果を用いることで、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定することができる。
【0118】
測定部１２は、非接触三次元測定機である測定機４１を有する。これにより、造形中に、造形される造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かをより早く推定することができる。
【0119】
測定部１２は、造形部１１のヘッド２２に接続され、当該ヘッド２２と共に移動装置２４によりテーブル２１に対して相対的に移動させられる。これにより、測定部１２が測定可能な造形物３の大きさに制限が生じることが抑制される。測定部１２は、造形部１１が積層造形可能な大きさの造形物３であれば測定を行うことができる。
【0120】
補修装置７１は、推定部５６の推定結果に基づき層３ａを補修する。例えば、推定部５６が、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生すると推定した場合、欠陥Ｈの発生を抑制するように、補修装置７１が層３ａを補修する。これにより、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生することを抑制することができる。
【0121】
参照データベース６２は、内部欠陥情報６６と、サンプル測定情報６５と、サンプル３Ｓの内部に存在する欠陥Ｈの大きさに関する欠陥特性情報６７と、に基づいている。造形部１１は、推定部５６が造形物３の内部に所定の大きさより大きい欠陥Ｈが発生すると推定した場合に補修装置７１により層３ａを補修する。造形部１１は、推定部５６が造形物３の内部に所定の大きさよりも小さい欠陥Ｈが発生すると推定した場合に造形を続行する。これにより、無用な補修を省略することができ、積層造形にかかる時間が増大することを抑制することができる。
【0122】
内部欠陥情報６６と、サンプル測定情報６５とは、内部欠陥情報６６に含まれるアライメントマーク３ｄと、サンプル測定情報６５に含まれるアライメントマーク３ｄと、に基づき互いに関連付けられる。これにより、より正確に欠陥Ｈの発生を推定するための参照データベース６２を、内部欠陥情報６６とサンプル測定情報６５とに基づき得ることができる。
【0123】
（第２の実施形態）
以下に、第２の実施形態について、図８を参照して説明する。なお、以下の複数の実施形態の説明において、既に説明された構成要素と同様の機能を持つ構成要素は、当該既述の構成要素と同じ符号が付され、さらに説明が省略される場合がある。また、同じ符号が付された複数の構成要素は、全ての機能及び性質が共通するとは限らず、各実施形態に応じた異なる機能及び性質を有していても良い。
以下に、第２の実施形態について、図８を参照して説明する。なお、以下の複数の実施形態の説明において、既に説明された構成要素と同様の機能を持つ構成要素は、当該既述の構成要素と同じ符号が付され、さらに説明が省略される場合がある。また、同じ符号が付された複数の構成要素は、全ての機能及び性質が共通するとは限らず、各実施形態に応じた異なる機能及び性質を有していても良い。
【0124】
第２の実施形態において、推定部５６は、層３ａの表面の形状の代わりに、層３ａの表面粗さに基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。すなわち、第２の実施形態における測定情報６３は、層３ａの少なくとも一部の表面粗さである。
【0125】
例えば、造形物３の造形中に、測定部１２が、層３ａの表面の形状を測定する。情報取得部５３は、測定部１２から測定結果（電気信号）を取得する。情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した層３ａの表面の形状の測定結果から、層３ａの表面粗さを算出する。
【0126】
第２の実施形態におけるサンプル測定情報６５は、測定部１２により測定されたサンプル３Ｓの層３ａの表面粗さである。第２の実施形態の参照データベース６２では、サンプル測定情報６５と内部欠陥情報６６とに基づき、層３ａの表面粗さと欠陥Ｈの発生の有無との相関関係が規定されている。また、第２の実施形態の参照データベース６２では、例えば、サンプル測定情報６５と、内部欠陥情報６６と、欠陥特性情報６７とに基づき、層３ａの表面粗さと、発生する欠陥Ｈの大きさと、の相関関係が規定されている。これらの相関関係は、人間により予め算出されても良いし、学習部５５により算出されても良い。
【0127】
第２の実施形態の推定部５６において、発生予測部５６ａは、層３ａの表面粗さを示す測定情報６３と、参照データベース６２と、に基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。例えば、参照データベース６２に規定される層３ａの表面粗さと欠陥Ｈの発生の有無との相関関係から、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かの閾値が得られる。発生予測部５６ａは、測定情報６３の表面粗さと、当該閾値と、を比較することにより、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。
【0128】
第２の実施形態の推定部５６において、特徴予測部５６ｂは、層３ａの表面粗さを示す測定情報６３と、参照データベース６２と、に基づき、欠陥Ｈの大きさを推定する。例えば、参照データベース６２に規定される層３ａの表面粗さと発生する欠陥Ｈの大きさとの相関関係から、欠陥Ｈが所定の大きさよりも大きいか否かの閾値が得られる。特徴予測部５６ｂは、測定情報６３の表面粗さと、当該閾値と、を比較することにより、欠陥Ｈが所定の大きさよりも大きいか否かを推定する。
【0129】
【0130】
まず、第１の実施形態と同じく、造形部１１がＮＣプログラム６１に基づいて積層造形を開始し（Ｓ１１）、測定部１２が層３ａの表面の形状を測定する（Ｓ１２）。次に、情報生成部５４は、測定部１２により測定された造形物３の層３ａの測定結果から、層３ａの表面粗さを算出する（Ｓ１１１）。
【0131】
測定部１２により測定された造形物３の層３ａの測定結果は、造形物３の層３ａの表面の三次元形状を示す。このため、情報生成部５４は、測定結果から、層３ａの表面粗さを算出することができる。すなわち、第２の実施形態における測定部１２は、複数の層３ａのそれぞれの表面粗さを間接的に測定している。なお、測定部１２は、層３ａの表面粗さを直接的に測定する装置であっても良い。
【0132】
次に、推定部５６の発生予測部５６ａが、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを予測する（Ｓ１３）。上述のように、発生予測部５６ａは、例えば、層３ａの表面粗さと閾値とを比較することで、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを予測する。
【0133】
造形物３の内部に欠陥Ｈの発生が予測される場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、特徴予測部５６ｂが、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを予測する（Ｓ１４）。上述のように、特徴予測部５６ｂは、例えば、層３ａの表面粗さと閾値とを比較することで、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを予測する。
【0134】
欠陥Ｈが所定の大きさよりも大きいと予測される場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、造形制御部５２が補修装置７１を制御し、層３ａを補修する（Ｓ１５）。層３ａが補修されると、造形制御部５２は、積層造形が完了したか否かを判定する（Ｓ１６）。積層造形が完了していない場合（Ｓ１６：Ｎｏ）、Ｓ１２に戻り、測定部１２が再び層３ａの表面の形状を測定する。
【0135】
Ｓ１３において欠陥Ｈの発生が予測されない場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、及びＳ１４において欠陥Ｈが所定の大きさよりも小さいと予測される場合（Ｓ１４：Ｎｏ）も、造形制御部５２は、積層造形が完了したか否かを判定する（Ｓ１６）。Ｓ１６において、積層造形が完了している場合（Ｓ１６：Ｙｅｓ）、積層造形システム１における積層造形が終了する。
【0136】
以上説明された第２の実施形態の積層造形システム１において、測定部１２は、それぞれの層３ａの表面粗さを測定する。推定部５６は、造形物３の層３ａの表面粗さを示す測定情報６３と、サンプル３Ｓの層３ａの表面粗さを示すサンプル測定情報６５及び内部欠陥情報６６と、に基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。例えば、層３ａの表面粗さが大きく、層３ａの平均高さが低い場合、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生する可能性が高い。このように、層３ａの表面粗さの測定結果を用いることで、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定することができる。
【0137】
（第３の実施形態）
以下に、第３の実施形態について、図９乃至図１３を参照して説明する。図９は、第３の実施形態に係る積層造形システム１を模式的に示す例示的な断面図である。図９に示すように、第３の実施形態の測定部１２は、測定機４１及び接続部４２の代わりに、測定機８１と、測距計８２とを有する。
以下に、第３の実施形態について、図９乃至図１３を参照して説明する。図９は、第３の実施形態に係る積層造形システム１を模式的に示す例示的な断面図である。図９に示すように、第３の実施形態の測定部１２は、測定機４１及び接続部４２の代わりに、測定機８１と、測距計８２とを有する。
【0138】
測定機８１は、例えば、赤外線カメラである。測定機８１は、層３ａを形成する溶融領域３ｃの幾何学的形状及び温度分布を測定する。言い換えると、測定機８１は、造形部１１に溶融されて層３ａを形成する材料Ｍについての測定を行う。なお、測定機８１は、ＣＣＤカメラのような他の機器であっても良い。この場合、測定機８１は、溶融領域３ｃの幾何学的形状を測定する。
【0139】
測定機８１は、例えば、光学装置３１を利用し、エネルギー線Ｅと同軸に溶融領域３ｃを撮影することができる。例えば、第３の実施形態の光学装置３１は、光源３１ａと、コリメートレンズ３１ｂと、第１の集光レンズ３１ｃと、ハーフミラー３１ｄと、第２の集光レンズ３１ｅとを有する。
【0140】
光源３１ａは、発振素子を有し、発振素子の発振によりエネルギー線Ｅとしてのレーザ光を出射する。コリメートレンズ３１ｂは、例えば光ファイバを通って入射したエネルギー線Ｅを平行光に変換する。第１の集光レンズ３１ｃは、平行光を集光し、ヘッド２２の出射路２２ｂから出射させる。ハーフミラー３１ｄは、コリメートレンズ３１ｂと第１の集光レンズ３１ｃとの間の光路に位置する。コリメートレンズ３１ｂから第１の集光レンズ３１ｃへ向かう光は、ハーフミラー３１ｄを透過する。第２の集光レンズ３１ｅは、ハーフミラー３１ｄにより反射された光を集光し、測定機８１に入射させる。
【0141】
例えば、溶融領域３ｃにおいて、放射光が発生する。当該放射光は、ヘッド２２の出射路２２ｂ及び第１の集光レンズ３１ｃを通って、ハーフミラー３１ｄに入射する。放射光は、ハーフミラー３１ｄにより反射され、第２の集光レンズ３１ｅを通って測定機８１の受光部に入射する。これにより、測定機８１は、エネルギー線Ｅと同軸に溶融領域３ｃを撮影することができる。また、上記構成によれば、測定機８１を溶融領域３ｃに近づける必要が無く、溶融領域３ｃの温度や粉塵の影響を低減することができる。
【0142】
測距計８２は、例えば、レーザ測距計である。なお、測距計８２はこの例に限られない。測距計８２は、ヘッド２２に接続され、当該ヘッド２２と共に移動装置２４によりテーブル２１に対して相対的に移動させられる。
【0143】
測距計８２は、例えば、当該測距計８２と溶融領域３ｃとの間の距離を測定する。例えば、測距計８２の測定結果と、実測された測距計８２とヘッド２２との間の距離と、ＮＣプログラム６１におけるヘッド２２の座標と、に基づき、溶融領域３ｃの座標が得られる。なお、測定部１２は、測距計８２の代わりに、３Ｄスキャナのような距離を測定可能な機器を有しても良い。
【0144】
図１０は、第３の実施形態の積層造形システム１の構成を機能的に示す例示的なブロック図である。図１０に示すように、第３の実施形態では、情報取得部５３が、測定機８１から、溶融領域３ｃの形状及び温度分布の測定結果を取得する。また、情報取得部５３は、測距計８２から、測距計８２と溶融領域３ｃとの間の距離の測定結果を取得する。
【0145】
図１１は、第３の実施形態の溶融領域３ｃの測定結果の一例を示す例示的な図である。情報生成部５４は、例えば、測定部１２により測定された溶融領域３ｃの形状及び温度分布の測定結果（電気信号）を画像処理することにより、図１１のようなサーモグラフィ９１を得ることができる。サーモグラフィ９１は、サンプル３Ｓの層３ａの測定結果を示すサンプル測定情報６５、又は造形物３の層３ａの測定結果を示す測定情報６３である。
【0146】
図１１に示すように、サーモグラフィ９１には、代表点９２が設定される。代表点９２は、例えば、サーモグラフィ９１の中心に設定される。なお、代表点９２は、サーモグラフィ９１における他の位置に設定されても良い。
【0147】
サーモグラフィ９１には、代表点９２の座標に係る情報が付与される。代表点９２の座標は、例えば、測距計８２の測定結果と、測距計８２とヘッド２２との間の距離と、ＮＣプログラム６１におけるヘッド２２の座標と、に基づき算出される。
【0148】
また、サーモグラフィ９１は、溶融領域３ｃの長さＤｌ、幅Ｄｗ、及び面積に係る情報が付与される。長さＤｌは、溶融領域３ｃの最大長さである。幅Ｄｗは、溶融領域３ｃの長手方向と直交する方向における当該溶融領域３ｃの長さである。
【0149】
以下、第３の実施形態におけるサンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７の取得方法と、ＣＮＮ６８の生成方法との一例について説明する。なお、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、欠陥特性情報６７、及びＣＮＮ６８は、以下の例に限られない。
【0150】
図１２は、第３の実施形態の参照データベース６２の作成手順を模式的に示す例示的な図である。まず、造形部１１が、サンプル３Ｓを積層造形する。サンプル３Ｓの造形中に、所定のサンプリングレート（間隔）で、測定機８１が溶融領域３ｃを撮影する。例えば、測定機８１は、ヘッド２２がテーブル２１に対して約１ｍｍ移動する毎に、溶融領域３ｃを撮影する。サンプリングレートは、例えば、撮影された複数の領域が互いに重複しないように設定される。
【0151】
測距計８２が、例えば、ヘッド２２がテーブル２１に対して約１ｍｍ移動する毎に発せられるトリガ信号に基づき、測距計８２と溶融領域３ｃとの間の距離を測定する。これにより、溶融領域３ｃのサーモグラフィ９１と、当該サーモグラフィ９１の代表点９２の座標とを関連付けることが可能となる。
【0152】
情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した測定部１２の測定結果から、サンプル測定情報６５としてのサーモグラフィ９１を生成する。すなわち、サンプル測定情報６５は、測定部１２により測定されたサンプル３Ｓの層３ａ（層３ａを形成する溶融領域３ｃ）の測定結果を示す。情報生成部５４は、サーモグラフィ９１に、当該サーモグラフィ９１の代表点９２の座標に係る情報を付与する。溶融領域３ｃの撮影は、サンプル３Ｓの造形完了まで続けられる。
【0153】
サンプル３Ｓが造形されると、サンプル３ＳがＸ線遮蔽室に配置され、ＣＴスキャナ４５により撮影される。情報取得部５３は、ＣＴスキャナ４５からＣＴによるサンプル３Ｓの撮影結果を取得する。情報生成部５４は、情報取得部５３が取得したＣＴスキャナ４５の撮影結果に基づき、内部欠陥情報６６を生成する。
【0154】
次に、情報生成部５４は、サンプル測定情報６５を、代表点９２の座標から高さ方向に±数十μｍ～数百μｍ拡張した小空間９５を規定する。なお、情報生成部５４は、水平方向においてサンプル測定情報６５の拡張又はトリミングを行っても良い。
【0155】
次に、情報生成部５４は、例えば、内部欠陥情報６６における欠陥Ｈを閉じた空間とみなし、当該欠陥Ｈを内部欠陥情報６６から抽出する。情報生成部５４は、小空間９５と、欠陥Ｈが抽出された内部欠陥情報６６とを重ね合わせる。情報生成部５４は、小空間９５が内部欠陥情報６６における欠陥Ｈと重なる場合、当該小空間９５に対応するサーモグラフィ９１に「欠陥有り」のラベルを付与する。また、情報生成部５４は、小空間９５が内部欠陥情報６６における欠陥Ｈと重ならない場合、当該小空間９５に対応するサーモグラフィ９１に「欠陥無し」のラベルを付与する。
【0156】
小空間９５と内部欠陥情報６６との重ね合わせは、例えば、アライメントマーク３ｄを基準として行われる。例えば、測定部１２は、溶融領域３ｃについての測定を行う前に、アライメントマーク３ｄを撮影する。これにより、サンプル測定情報６５の少なくとも一つが、アライメントマーク３ｄに係る情報を含む。
【0157】
情報生成部５４は、サンプル測定情報６５の基準点と、内部欠陥情報６６の基準点と、が一致するように、小空間９５と内部欠陥情報６６とを重ね合わせる。すなわち、内部欠陥情報６６と、サンプル測定情報６５とは、内部欠陥情報６６に含まれるアライメントマーク３ｄと、サンプル測定情報に含まれるアライメントマーク３ｄと、に基づき互いに関連付けられる。なお、小空間９５と内部欠陥情報６６との重ね合わせは、この例に限られない。
【0158】
複数のサーモグラフィ９１は、「欠陥有り」のラベルが付与された複数のサーモグラフィ９１ａと、「欠陥無し」のラベルが付与された複数のサーモグラフィ９１ｂとを含む。ラベルが付与された複数のサーモグラフィ９１は、いわゆる教師データとして機械学習に利用される。
【0159】
情報生成部５４は、「欠陥有り」のラベルが付与されたサーモグラフィ９１ａについて、欠陥特性情報６７を生成する。欠陥特性情報６７は、例えば、サーモグラフィ９１ｂに対応する位置においてサンプル３Ｓの内部に発生した欠陥Ｈの幅、長さ、体積、表面積、個数、及び密度に係る情報であり、内部欠陥情報６６から得られる。
【0160】
次に、学習部５５が、複数のサーモグラフィ９１に基づき機械学習し、学習結果としてＣＮＮ６８を生成する。ＣＮＮ６８は、例えば、入力されたサーモグラフィ９１から、欠陥Ｈの発生に係る当該サーモグラフィ９１の特徴量を算出する。当該特徴量は、サーモグラフィ９１の代表点９２に対応する位置においてサンプル３Ｓの内部に欠陥Ｈが発生するか否かを示す。また、本実施形態において、特徴量は、代表点９２に対応する位置においてサンプル３Ｓの内部に発生する欠陥Ｈの大きさに関する情報を示す。
【0161】
次に、情報生成部５４は、欠陥特性情報６７と、ＣＮＮ６８の特徴量とを関連付ける。これにより、ＣＮＮ６８が算出する特徴量に基づき、発生する欠陥Ｈの大きさが推定可能となる。以上により、欠陥Ｈの発生、及び発生する欠陥Ｈの大きさを推定するための参照データベース６２が、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７に基づき生成され、記憶部５１に記憶される。
【0162】
参照データベース６２は、ＣＮＮ６８に限らず、他のプロセスウィンドウを有しても良い。当該プロセスウィンドウでは、例えば、溶融領域３ｃの幅Ｄｗが所定の値を下回ると造形物３に欠陥Ｈが発生するという対応関係や、幅Ｄｗの値に対する欠陥Ｈの大きさの対応関係を示す。
【0163】
図１３は、第３の実施形態の積層造形方法の一例を示す例示的なフローチャートである。以下、第３の実施形態の積層造形システム１による積層造形について図１３を参照して説明する。図１３に示すように、まず、造形部１１が、ＮＣプログラム６１に基づいて積層造形を開始する（Ｓ１１）。
【0164】
次に、測定部１２の測定機８１が、溶融領域３ｃを撮影する（Ｓ２１１）。さらに、測定部１２の測距計８２が、当該測距計８２と溶融領域３ｃとの間の距離を測定し、情報生成部５４が当該測定結果に基づき代表点９２の座標を取得する（Ｓ２１２）。例えば、測定部１２は、テーブル２１に対してヘッド２２が所定の距離移動する毎に、Ｓ２１１，Ｓ２１２の撮影及び測定を実行する。
【0165】
次に、情報生成部５４が、撮影されたサーモグラフィ９１に、代表点９２の座標情報を付与する（Ｓ２１３）。情報生成部５４は、例えば、サーモグラフィ９１における最高温度のような他の情報を、サーモグラフィ９１に付与しても良い。
【0166】
次に、推定部５６の発生予測部５６ａが、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを予測する（Ｓ１３）。発生予測部５６ａが、測定情報６３とＣＮＮ６８とに基づき特徴量を算出する。発生予測部５６ａは、算出された特徴量から、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを予測する。
【0167】
造形物３の内部に欠陥Ｈの発生が予測される場合（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、特徴予測部５６ｂが、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きいか否かを予測する（Ｓ１４）。欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きいと予測される場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、造形制御部５２が補修装置７１を制御し、層３ａを補修する（Ｓ１５）。
【0168】
第３の実施形態における補修では、例えば、ヘッド２２が、欠陥Ｈの発生が推定される位置の上方に配置される。ヘッド２２の先端２２ａと層３ａの表面との間の距離は、例えば、ヘッド２２から吐出される材料Ｍの収束距離と略等しく設定される。ヘッド２２は、エネルギー線Ｅを当該位置に照射し、層３ａに必要最低限の熱を供給することで、層３ａを再溶融する。これにより、層３ａの表面が均され、層３ａが補修される。なお、補修は、第１の実施形態と同じく、補修装置７１によって行われても良い。
【0169】
第１の実施形態及び第３の実施形態において、補修は、次のように行われても良い。例えば、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きく、且つ欠陥Ｈの数が少ない場合は、補修装置７１は、欠陥Ｈの発生が予測される位置の周辺における層３ａを削り取る。また、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも大きく、且つ欠陥Ｈの数が多い場合は、補修装置７１は、欠陥Ｈの発生が予測される層３ａの全域を削り取る。また、欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも小さい場合は、欠陥Ｈの発生が予測される位置の周辺における層３ａがエネルギー線Ｅにより補修される。欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも小さく、且つ欠陥Ｈの数が少ない場合は、補修を行わずに積層造形が続行される。なお、小さい欠陥Ｈが所定の数の層３ａに亘って積み重なる場合、補修装置７１は、複数の層３ａを削り取る。
【0170】
層３ａが補修されると、造形制御部５２は、積層造形が完了したか否かを判定する（Ｓ１６）。積層造形が完了していない場合（Ｓ１６：Ｎｏ）、Ｓ２１１に戻り、測定部１２が再び溶融領域３ｃを撮影する。
【0171】
Ｓ１３において欠陥Ｈの発生が予測されない場合（Ｓ１３：Ｎｏ）、及びＳ１４において欠陥Ｈの大きさが所定の大きさよりも小さいと予測される場合（Ｓ１４：Ｎｏ）も、造形制御部５２は、積層造形が完了したか否かを判定する（Ｓ１６）。Ｓ１６において、積層造形が完了している場合（Ｓ１６：Ｙｅｓ）、積層造形システム１における積層造形が終了する。
【0172】
以上説明された第３の実施形態の積層造形システム１において、測定部１２は、造形部１１に溶融された材料Ｍ（溶融領域３ｃ）の状態を測定する。推定部５６は、造形物３の層３ａを形成する溶融領域３ｃについての測定結果を示す測定情報６３と、サンプル３Ｓの層３ａを形成する溶融領域３ｃについてのサンプル測定情報６５及び内部欠陥情報６６と、に基づき、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定する。『浅井知：「先進的スマート溶接システムの実現に向けて」大阪大学工業会誌（５７２），１７－２１，２０１６－０４』に記載されているように、層３ａを形成する溶融領域３ｃの状態は、造形物３の内部における欠陥Ｈの発生に影響する。このように、層３ａを形成する溶融領域３ｃについての測定結果を用いることで、造形物３の内部に欠陥Ｈが発生するか否かを推定することができる。
【0173】
（第４の実施形態）
以下に、第４の実施形態について、図１４を参照して説明する。図１４は、第４の実施形態に係る積層造形システム１を模式的に示す例示的な斜視図である。図１４に示すように、第４の実施形態において、造形部１１は、テーブル２１の代わりに第１のテーブル１０１と第２のテーブル１０２とを有する。第１のテーブル１０１及び第２のテーブル１０２は、互いに異なる位置に配置される。
以下に、第４の実施形態について、図１４を参照して説明する。図１４は、第４の実施形態に係る積層造形システム１を模式的に示す例示的な斜視図である。図１４に示すように、第４の実施形態において、造形部１１は、テーブル２１の代わりに第１のテーブル１０１と第２のテーブル１０２とを有する。第１のテーブル１０１及び第２のテーブル１０２は、互いに異なる位置に配置される。
【0174】
第１のテーブル１０１及び第２のテーブル１０２はそれぞれ、支持面１０５と、治具１０６と、複数の固定ネジ１０７とを有する。支持面１０５は、略平坦に形成され、＋Ｚ方向に向く。治具１０６及び固定ネジ１０７は、支持面１０５に配置される。
【0175】
治具１０６は、Ｘ方向に延びる第１の延部１０６ａと、Ｙ方向に延びる第２の延部１０６ｂとを有する。第１の延部１０６ａ及び第２の延部１０６ｂは、造形物３のベース３ｂに当接することで、Ｘ方向及びＹ方向におけるベース３ｂの位置合わせを行うことができる。
【0176】
固定ネジ１０７は、ベース３ｂをＸ方向及びＹ方向において治具１０６に押し付ける。これにより、ベース３ｂは、支持面１０５の上で固定される。Ｚ方向における固定ネジ１０７とベース３ｂとの位置を合わせるために、支持面１０５とベース３ｂとの間にスペーサ１０８が配置されても良い。
【0177】
Ｘ方向及びＹ方向において、ＮＣプログラム６１、測定情報６３、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び欠陥特性情報６７における座標の基準点（原点）が、第１の延部１０６ａと第２の延部１０６ｂとの角１０６ｃに設定される。Ｚ方向における座標の基準点は、支持面１０５に設定されても良いし、ベース３ｂの表面に設定されても良い。
【0178】
造形部１１は、第１のテーブル１０１の支持面１０５に配置されたベース３ｂの上に、材料Ｍの層３ａを積み重ね、造形物３を造形する。ＣＴスキャナ４５は、第２のテーブル１０２の支持面１０５に配置された造形物３を撮影する。また、補修装置７１が、第２のテーブル１０２の支持面１０５に配置された造形物３の層３ａを補修しても良い。ＮＣプログラム６１、測定情報６３、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、欠陥特性情報６７、及び補修装置７１の位置合わせは、治具１０６の角１０６ｃに設定された基準点に基づき行われる。
【0179】
以上説明された第４の実施形態の積層造形システム１において、ＮＣプログラム６１、測定情報６３、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び補修装置７１の位置合わせが、治具１０６の角１０６ｃに設定された基準点に基づき行われる。これにより、ベース３ｂにアライメントマーク３ｄを設ける必要が無くなり、ベース３ｂを小さくすることができる。
【0180】
ＮＣプログラム６１、測定情報６３、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び補修装置７１は、他の方法で位置合わせされても良い。例えば、Ｘ方向及びＹ方向におけるベース３ｂの縁において、複数の位置がタッチセンサにより測定される。当該測定結果により、Ｘ方向及びＹ方向におけるベース３ｂの縁を示す二つの直線の数式が求められる。当該二つの直線の交点に、基準点を設定することが可能である。当該二つの直線に基づき、ＮＣプログラム６１、測定情報６３、サンプル測定情報６５、内部欠陥情報６６、及び補修装置７１における座標と、ベース３ｂと、の間の傾きを算出することも可能である。
【0181】
以上の実施形態では、積層造形システム１が検査部１３を有し、内部欠陥情報６６を取得する。しかし、積層造形システム１は、サンプル測定情報６５及び内部欠陥情報６６に基づく参照データベース６２を有すれば良く、検査部１３及び内部欠陥情報６６を有さなくても良い。例えば、造形物３の積層造形を行う積層造形システム１とは別の装置としてのＣＴスキャナにより、内部欠陥情報６６が得られても良い。この場合、例えば、内部欠陥情報６６は、電気通信回線や情報記録媒体を介して、積層造形システム１に入力される。
【0182】
図１５は、各実施形態に係る積層造形システム１の一例を示す例示的な斜視図である。以上の実施形態の積層造形システム１は、例えば、図１５のような積層造形システム１に適用される。なお、積層造形システム１は、図１５の例に限られない。
【0183】
図１５の例において、第１の移動装置２４ａは、例えば、平行移動装置２４ａａと、回転装置２４ａｂとを有する。平行移動装置２４ａａは、テーブル２１をＸ方向及びＹ方向に移動させる。回転装置２４ａｂは、テーブル２１を、Ｚ方向に延びる回転軸まわりに回転させる。
【0184】
第２の移動装置２４ｂは、第１の移動部２４ｂａと、第２の移動部２４ｂｂと、第３の移動部２４ｂｃと、回転部２４ｂｄとを有する。第１の移動部２４ｂａは、略門型に形成され、Ｙ方向に移動する。第２の移動部２４ｂｂは、梁型に形成され、Ｚ方向に延びる第１の移動部２４ｂａの柱に取り付けられる。第２の移動部２４ｂｂは、Ｚ方向に移動する。第３の移動部２４ｂｃは、Ｘ方向に延びる第２の移動部２４ｂｂに取り付けられる。第３の移動部２４ｂｃは、Ｘ方向に移動する。回転部２４ｂｄは、第３の移動部２４ｂｃに設けられ、ヘッド２２を、Ｙ方向に延びる回転軸まわりに回転させる。第２の移動装置２４ｂの第１の移動部２４ｂａ及び第３の移動部２４ｂｃは、テーブル２１に対してヘッド２２をＸ方向及びＹ方向に移動させることができる。このため、第１の移動装置２４ａの平行移動装置２４ａａが省略されても良い。
【0185】
図１５の例では、ヘッド２２に、第１の実施形態の測定機４１が取り付けられている。しかし、図１５の積層造形システム１は、第３の実施形態の測定機８１及び測距計８２を備えても良い。また、図１５の例において、テーブル２１が、第４の実施形態の支持面１０５、治具１０６、及び複数の固定ネジ１０７を有しても良い。
【0186】
以上の実施形態では、積層造形システム１は、造形部１１、測定部１２、及び検査部１３に信号線を介して電気的に接続された制御部１４を有する。しかし、制御部１４は、以下に具体的に例示するように、造形部１１とは別に設けられ、ネットワークを介して造形部１１と通信可能なコンピュータを含んでも良い。
【0187】
図１６は、各実施形態の変形例に係る積層造形システム１の構成を機能的に示す例示的なブロック図である。図１６に示すように、制御部１４は、第１の制御部２０１と、第２の制御部２０２とを有しても良い。第１の制御部２０１は、造形部１１、測定部１２、及び検査部１３に信号線を介して電気的に接続される。一方、第２の制御部２０２は、造形部１１、測定部１２、検査部１３、及び第１の制御部２０１とは別に設けられ、ネットワークＮを介して第１の制御部２０１と相互に通信可能に設けられる。
【0188】
図１６の例では、第１の制御部２０１及び第２の制御部２０２は、第１乃至第４の実施形態における制御部１４の機能を分割して備える。例えば、第１の制御部２０１は、造形制御部５２と、情報取得部５３と、情報生成部５４と、記憶部２１１と、通信部２１２とを備える。一方、第２の制御部２０２は、学習部５５と、推定部５６と、記憶部２２１と、通信部２２２とを備える。記憶部２１１，２２１は、第１乃至第４の実施形態における記憶部５１の機能を分割して備える。
【0189】
第１の制御部２０１は、積層造形システム１における積層造形及び測定を制御する。第１の制御部２０１の記憶部２１１は、ＮＣプログラム６１を記憶する。造形制御部５２は、記憶部２１１のＮＣプログラム６１に基づいて、第１乃至第４の実施形態と同じく造形部１１を制御して積層造形を行う。情報取得部５３は、測定部１２から測定結果を取得する。情報生成部５４は、情報取得部５３が取得した測定部１２の測定結果から、測定情報６３を生成する。情報生成部５４は、通信部２１２，２２２を通じて、第２の制御部２０２の記憶部２２１に測定情報６３を記憶させる。なお、情報生成部５４は、記憶部２１１に測定情報６３を記憶させても良い。
【0190】
第１の制御部２０１の通信部２１２と、第２の制御部２０２の通信部２２２とは、ネットワークＮを介して相互に情報の送受信を行う。これにより、第１の制御部２０１及び第２の制御部２０２は、記憶部２１１，２２１に対して情報の読み書きをすることができる。さらに、第１の制御部２０１と第２の制御部２０２とは、互いに指令を送ることができる。通信部２１２，２２２は、有線で通信しても良いし、無線で通信しても良い。
【0191】
第２の制御部２０２は、積層造形システム１における機械学習及び推定を制御する。第２の制御部２０２の記憶部２２１は、参照データベース６２と測定情報６３とを記憶する。学習部５５は、画像６９を取得し、第１乃至第４の実施形態と同じく機械学習を行う。推定部５６は、第１乃至第４の実施形態と同じく、測定情報６３と参照データベース６２とに基づき、造形物３の内部に欠陥が発生するか否かを推定（予測）する。
【0192】
以上のように、第１の制御部２０１及び第２の制御部２０２が、第１乃至第４の実施形態における制御部１４の機能を分割して備えても良い。第１の制御部２０１及び第２の制御部２０２は、図１６の例に限られない。例えば、第１の制御部２０１が推定部５６を有し、記憶部２１１，２２１がともに参照データベース６２及び測定情報６３を記憶することで、機械学習がネットワークＮ経由で行われ、推定がローカルで行われても良い。また、積層造形システム１は、複数の第１の制御部２０１と、複数の第１の制御部２０１と通信可能な一つの第２の制御部２０２とを有しても良い。
【0193】
図１７は、各実施形態の変形例に係る制御部１４のハードウェア構成を示す例示的なブロック図である。上述の変形例では第１乃至第４の実施形態と同じく、第１の制御部２０１及び第２の制御部２０２はそれぞれ、ＣＰＵ１４ａのような制御装置と、ＲＯＭ１４ｂと、ＲＡＭ１４ｃと、外部記憶装置１４ｄと、出力装置１４ｅと、入力装置１４ｆとを有し、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。また、第１の制御部２０１及び第２の制御部２０２はそれぞれ、ネットワークＮを通じて通信するための通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１４ｇを有する。
【0194】
ＣＰＵ１４ａがＲＯＭ１４ｂ又は外部記憶装置１４ｄに組み込まれたプログラムを実行することで、制御部１４は、積層造形システム１の各部を制御する。例えば、第１の制御部２０１のＣＰＵ１４ａが、造形制御部５２、情報取得部５３、情報生成部５４、及び通信部２１２として機能する。また、第２の制御部２０２のＣＰＵ１４ａが、学習部５５、推定部５６、及び通信部２１２として機能する。また、ＲＡＭ１４ｃや外部記憶装置１４ｄが、記憶部５１として機能する。
【0195】
上述の本発明の実施形態は、発明の範囲を限定するものではなく、発明の範囲に含まれる一例に過ぎない。本発明のある実施形態は、上述の実施形態に対して、例えば、具体的な用途、構造、形状、作用、及び効果の少なくとも一部について、発明の要旨を逸脱しない範囲において変更、省略、及び追加がされたものであっても良い。
【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】