レーザ加工システムに用いられる機械学習方法、シミュレーション装置、レーザ加工システム並びにプログラム
- 開放特許情報番号
- L2026000051
- 開放特許情報登録日
- 2026/1/14
- 最新更新日
- 2026/1/14
基本情報
| 出願番号 | 特願2020-535752 |
|---|---|
| 出願日 | 2019/8/5 |
| 出願人 | 国立大学法人 東京大学 |
| 公開番号 | |
| 公開日 | 2020/2/13 |
| 登録番号 | |
| 特許権者 | 国立大学法人 東京大学 |
| 発明の名称 | レーザ加工システムに用いられる機械学習方法、シミュレーション装置、レーザ加工システム並びにプログラム |
| 技術分野 | 機械・加工 |
| 機能 | 機械・部品の製造、制御・ソフトウェア |
| 適用製品 | レーザ加工システムに用いられる機械学習方法、シミュレーション装置、レーザ加工システム並びにプログラム |
| 目的 | コンピュータをレーザ加工の途中におけるレーザ光の照射の前後の加工部の加工の程度と加工対象物の材質と照射するレーザ光のパラメータとを学習する機械学習装置として機能させる。 |
| 効果 | コンピュータをレーザ加工の途中におけるレーザ光の照射の前後の加工部の加工の程度と加工対象物の材質と照射するレーザ光のパラメータとを学習する機械学習装置として機能させることができる。 |
技術概要) |
加工対象物にレーザ光を照射してアブレーション加工を行なうレーザ加工システムに用いられる機械学習方法であって、
前記加工対象物の材質、前記加工対象物に照射したレーザ光の特性を示すレーザ光パラメータ、前記加工対象物に前記レーザ光を照射する前後の加工部のレーザ加工に伴う３次元形状を反映する前加工部データおよび後加工部データ、を用いて深層学習を行ない、加工対象物の材質、前加工部データ、レーザ光パラメータを入力データとしたときに前記入力データに係るレーザ光が照射された後の後加工部データを出力データとする第１関係を学習結果の一つとして得る方法であり、 前記レーザ光パラメータは、波長、パルス幅、パルス強度、パルス数、フルーエンスのそれぞれの一部を少なくとも含み、 前記前加工部データおよび前記後加工部データは、前記加工対象物を含む３次元空間における各位置の加工の状態を示す数値の集合の一部、または、前記加工対象物を含む３次元空間における各位置の加工の状態を特定の座標軸に対して投影した結果として得る代表値の集合の一部のうちのいずれかを含む、 ことを特徴とする機械学習方法。 |
| 実施実績 | 【無】 |
| 許諾実績 | 【無】 |
| 特許権譲渡 | 【否】 |
| 特許権実施許諾 | 【可】 |
登録者情報
| 登録者名称 | |
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その他の情報
| 関連特許 |
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