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機械学習・深層学習を活用したファナックのAI新機能

2019.04.11

ファナック株式会社(以下ファナック)は株式会社Preferred Networks(以下PFN)と共同で、機械学習・深層学習を活用した新たなAI機能を開発、リリース致します。

FA:AIサーボモニタ(Level 4:深層学習)

工作機械の送り軸や主軸の突然の故障による機械停止は、加工ラインの長時間停止などの大きな問題につながります。これを防止するためには、故障する前に送り軸や主軸の異常の兆候を知る必要があります。

機械の送り軸や主軸の状態を知るため、その制御データを高速サンプリングして収集し、これに深層学習を適用して異常度を提示する、AIサーボモニタ機能を開発致しました。

AIサーボモニタでは、正常動作中にモータのトルクデータを入力として学習することによりその特徴量を取り出し、正常な状態を表現する学習モデルを作成します。その後、実稼働中に得られるトルクデータを入力として正常な状態と比較し、「異常度」を算出、提示します。機械のオペレータは、この異常度を監視することで、送り軸・主軸の異常の兆候を加工現場で知ることができます。

AIサーボモニタにより送り軸や主軸の「壊れる前に知らせる」を実現し、故障前のメインテナンスが可能となり、機械稼働率向上に貢献します。

出荷開始予定時期:2019年7月

ロボット:AI良否判定機能(Level3: 機械学習)

ファナックとPFNは、ロボットが機械学習を用いて対象物を検査する「AI良否判定機能」を新たに開発しました。

本機能では、ロボットが対象物のOK画像・NG画像に基づく良否を判定します。溶接したナットや組み付けた部品の有無を確認したり、部品の表裏が正しく組み付けられているかといった、生産工程での確認作業を、外付けのPCを使わず、ロボット制御装置の内蔵ビジョンで行うことができます。

従来のビジョン機能で部品の組み付け結果を確認する場合、あらかじめ教えた部品の形状と位置を検出し、「検出できれば対象物がある」「検出できなければ対象物がない」と見なす手法が取られていました。この手法では、対象物の周辺に溶接スパッタや煤が残っていたり、金属反射によるハレーションなどで対象物を見つけにくくなると、物があってもNG判定となってしまうことが多く、ビジョンの設定に熟練を必要としていました。

「AI良否判定機能」では、物の形状と位置を見つけるのではなく、機械学習を用いて画像から良否を判定するため、対象物の周辺状況やハレーションによる変動に強い、ロバストな検査工程を実現できます。また、ビジョンパラメータの細かいチューニングを必要とせず、OKとNGの画像をデータセットとして数枚~数十枚学習させるだけで、簡単に高い精度の判定を行うことができます。

 

出荷開始予定時期:2019年8月

 

 

株式会社Preferred Networks 代表取締役社長 最高経営責任者 西川徹

「止まらない工場の実現に向け、予防保全、異常検知は、必ず解決しなければならない課題であり、機械学習・深層学習技術が大きく貢献できる部分だと考えています。

これからも、より広い領域に機械学習・深層学習を適応した賢いロボット、賢い工作機械の市場導入を加速させ、モノづくりの現場に新しい価値を提供していきます。」

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