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机器学习装置以及机器学习方法、激光加工系统

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010295302.1
  • IPC分类号:B25J9/16;B25J11/00;B23K26/00;B23K26/04;B23K26/064;B23K26/082;B23K26/70
  • 申请日期:
    2020-04-15
  • 申请人:
    发那科株式会社
著录项信息
专利名称机器学习装置以及机器学习方法、激光加工系统
申请号CN202010295302.1申请日期2020-04-15
法律状态公开申报国家中国
公开/公告日2020-10-30公开/公告号CN111844014A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号B25J9/16IPC分类号B;2;5;J;9;/;1;6;;;B;2;5;J;1;1;/;0;0;;;B;2;3;K;2;6;/;0;0;;;B;2;3;K;2;6;/;0;4;;;B;2;3;K;2;6;/;0;6;4;;;B;2;3;K;2;6;/;0;8;2;;;B;2;3;K;2;6;/;7;0查看分类表>
申请人发那科株式会社申请人地址
日本山梨县 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人发那科株式会社当前权利人发那科株式会社
发明人渡边一树
代理机构北京银龙知识产权代理有限公司代理人范胜杰;文志
摘要
本发明提供一种机器学习装置以及机器学习方法、激光加工系统。机器学习装置对激光加工机的焦点位置偏离进行学习。数据取得部取得向激光加工机提供的聚光光学系统的焦点位置指令的数据、以及按照包含该焦点位置指令的加工指令从激光振荡器输出了激光时检测出的光的物理量的检测数据,来作为学习数据集。学习部使用学习数据集生成表示检测出的光的物理量与以下位置关系的相关性的学习模型,该位置关系为被加工物与聚光光学系统的实效聚光位置的位置关系。在执行加工工序时,与学习时同样地检测光的物理量,由此,能够在还考虑了加工条件、被加工物的差异的基础上根据该检测值和学习模型推定被加工物与实效聚光位置的执行加工工序时的位置关系。

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