[論文レビュー] Intelligent Computer Numerical Control unit for machine tools

J. Balič|ArXiv.org|Oct 25, 2004

Engineering Technology and Methodologies参考文献 5被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、プリズム部品の2D、2.5D、または3D CADモデルから、ミーリング、ドリリング、リーミング、タapping作業のNCプログラムを自己学習型ニューラルネットワークを用いて自動生成するインテリジェントCNCユニットを提示する。このシステムは、オペレータの介入を排除し、CAD/CAMフレームワーク内での完全自動的で知的な部品プログラム生成を実現する。

ABSTRACT

The paper describes a new CNC control unit for machining centres with learning ability and automatic intelligent generating of NC programs on the bases of a neural network, which is built-in into a CNC unit as special device. The device performs intelligent and completely automatically the NC part programs only on the bases of 2D, 2,5D or 3D computer model of prismatic part. Intervention of the operator is not needed. The neural network for milling, drilling, reaming, threading and operations alike has learned to generate NC programs in the learning module, which is a part of intelligent CAD/CAM system.

研究の動機と目的

• 人為的介入なしにNCプログラムを生成できる自己学習型CNCコントロールユニットの開発を目的とする。
• CNCシステムにニューラルネットワークを統合し、ミーリング、ドリリング、リーミング、タッピング用のツールパスを自動生成することを目的とする。
• 2D、2.5D、または3D CADモデルを直接解釈できるようにすることで、オペレータ入力の必要性を排除することを目的とする。
• CAD/CAMシステム内に学習および生成モジュールを埋め込み、既存の製造ワークフローへのシームレスな統合を実現することを目的とする。

提案手法

• 学習モジュールで、2D、2.5D、または3D CADモデルからの部品ジオメトリの基づいて機械加工工程を認識できるようにニューラルネットワークをトレーニングする。
• システムは幾何学的モデルを処理し、トレーニング済みのニューラルネットワークを用いて適切なツールパスにマッピングする。
• ニューラルネットワークは、ミーリング、ドリリング、リーミング、タッピングを含む作業に特にトレーニングされている。
• 生成されたNCプログラムは、外部のCAMソフトウェアを必要とせず、CNCユニットから直接出力される。
• インテリジェントCNCユニットは、マシンツール制御システムに統合されたスタンドアロンデバイスとして動作する。
• 本システムは、ジャーナル・オブ・インテリジェント・アンド・ロボティクス・システムズに掲載された拡張版を通じて検証され、リアルタイム応用可能性が示された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CNCユニットに埋め込まれたニューラルネットワークは、オペレータの入力なしに3D部品モデルからNCプログラムを自律的に生成できるか？
• RQ2 学習ベースのシステムは、幾何データからミーリング、ドリリング、タッピングなどの機械加工工程をどれほど正確に同定し、順序付けできるか？
• RQ3 統合されたニューラルネットワークは、リアルタイムで信頼性が高く効率的なNCコードを生成する性能をどの程度発揮するか？
• RQ4 2D、2.5D、3Dモデルにおける部品ジオメトリの変動に対して、システムはどのように対処するか？
• RQ5 自己学習型NC生成モジュールをCNCコントロールユニットに直接埋め込むことは現実的か？

主な発見

• インテリジェントCNCユニットは、オペレータの介入なしにプリズム部品の2D、2.5D、または3D CADモデルからNCプログラムを自動生成することに成功した。
• ニューラルネットワークは、ミーリング、ドリリング、リーミング、タッピングを含む一般的な機械加工工程の認識およびツールパス生成にトレーニングされた。
• システムはCNCユニットに完全に統合された特別な埋め込みデバイスとして動作し、リアルタイムでのNCプログラム生成を可能にした。
• 本研究の拡張版は、ジャーナル・オブ・インテリジェント・アンド・ロボティクス・システムズに掲載され、システムの技術的妥当性と性能が裏付けられた。
• 手動でのCAMプログラミングの必要性を排除することで、自律的製造への顕著な一歩を示している。
• 本手法により、設計データが直接マシンツール制御を駆動するクローズドループで知的な製造プロセスが実現された。