JP7584658B2 - Laser processing device and laser processing method - Google Patents
Laser processing device and laser processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7584658B2 JP7584658B2 JP2023534564A JP2023534564A JP7584658B2 JP 7584658 B2 JP7584658 B2 JP 7584658B2 JP 2023534564 A JP2023534564 A JP 2023534564A JP 2023534564 A JP2023534564 A JP 2023534564A JP 7584658 B2 JP7584658 B2 JP 7584658B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- laser
- processing
- intensity distribution
- optical axis
- adjustment unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
- B23K26/02—Positioning or observing the workpiece, e.g. with respect to the point of impact; Aligning, aiming or focusing the laser beam
- B23K26/06—Shaping the laser beam, e.g. by masks or multi-focusing
- B23K26/064—Shaping the laser beam, e.g. by masks or multi-focusing by means of optical elements, e.g. lenses, mirrors or prisms
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K26/00—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring
- B23K26/36—Removing material
- B23K26/38—Removing material by boring or cutting
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Laser Beam Processing (AREA)
Description
本開示は、レーザ光を加工対象物に照射して加工対象物を加工するレーザ加工装置及びレーザ加工方法に関する。 The present disclosure relates to a laser processing apparatus and a laser processing method for processing a workpiece by irradiating the workpiece with laser light.
特許文献1が開示している加工方向にレーザビームを用いて材料を加工するための装置は、加工対象物へとレーザビームを集光させ光学軸を規定する集光光学系を有する。当該装置は、加工方向に垂直なレーザビームのパワー密度分布を非対称になるように調節するレーザビーム用の第1の調節装置を備える調節機構と、加工方向に垂直なガスジェットの密度分布を非対称になるように調節するガスジェット用の第2の調節装置との一方又は双方を更に有する。The device for processing a material in a processing direction using a laser beam disclosed in
特許文献1が開示している装置には、加工対象物に照射されるレーザビームのビームモードと加工方向に照射されるレーザビームのビーム断面内の強度分布のエネルギ比率とを切断加工の加工パラメータに対応して制御することができないという課題がある。The device disclosed in
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、加工対象物に照射されるレーザ光のビームモードと加工方向に照射されるレーザ光のビーム断面内の強度分布のエネルギ比率とを切断加工の加工パラメータに対応して制御することができるレーザ加工装置を得ることを目的とする。The present disclosure has been made in consideration of the above, and aims to obtain a laser processing device that can control the beam mode of laser light irradiated to an object to be processed and the energy ratio of the intensity distribution within the beam cross section of laser light irradiated in the processing direction in accordance with processing parameters of cutting processing.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係るレーザ加工装置は、発振器指令に基づいてレーザ光を出力するレーザ発振器と、レーザ光を集光光学系によって集光して加工対象物の照射位置に照射する加工ヘッドと、駆動指令に基づいて加工対象物と加工ヘッドとの相対位置を変更して照射位置を切断方向に移動させる制御部とを有する。本開示に係るレーザ加工装置は、一つの軸に関して回転対称な強度分布変換特性を有する光学部品を含みレーザ光の強度分布を強度分布調整指令に基づいて変更する強度分布調整部と、加工対象物の材質、加工対象物の板厚及び切断方向の一部又は全部に対応して強度分布調整部に入射するレーザ光の入射位置と入射角度とを変更する光軸調整部とを更に有する。強度分布調整部は、光軸調整部によって光軸が調整されたレーザ光の強度分布を調整する。集光光学系は、強度分布調整部によって強度分布が調整されたレーザ光を集光する。制御部は、切断加工に関する数値パラメータである加工パラメータに基づいて発振器指令、駆動指令、強度分布調整指令、加工対象物の材質、加工対象物の板厚及び切断方向の一部又は全部に対応して光軸調整部を制御するための光軸調整指令を決定する。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the laser processing apparatus according to the present disclosure includes a laser oscillator that outputs a laser beam based on an oscillator command, a processing head that collects the laser beam using a collecting optical system and irradiates the laser beam at an irradiation position on a processing object, and a control unit that changes the relative position between the processing object and the processing head based on a drive command to move the irradiation position in a cutting direction. The laser processing apparatus according to the present disclosure further includes an intensity distribution adjustment unit that includes an optical component having an intensity distribution conversion characteristic that is rotationally symmetrical with respect to one axis and changes the intensity distribution of the laser beam based on an intensity distribution adjustment command, and an optical axis adjustment unit that changes the incident position and incident angle of the laser beam incident on the intensity distribution adjustment unit in accordance with the material of the processing object, the plate thickness of the processing object, and part or all of the cutting direction. The intensity distribution adjustment unit adjusts the intensity distribution of the laser beam whose optical axis has been adjusted by the optical axis adjustment unit. The collecting optical system collects the laser beam whose intensity distribution has been adjusted by the intensity distribution adjustment unit. The control unit determines an oscillator command, a drive command, an intensity distribution adjustment command, an optical axis adjustment command for controlling the optical axis adjustment unit in response to some or all of the material of the workpiece, the thickness of the workpiece, and the cutting direction based on processing parameters, which are numerical parameters related to the cutting process.
本開示に係るレーザ加工装置は、加工対象物に照射されるレーザ光のビームモードと加工方向に照射されるレーザ光のビーム断面内の強度分布のエネルギ比率とを切断加工の加工パラメータに対応して制御することができるという効果を奏する。The laser processing apparatus of the present disclosure has the advantage of being able to control the beam mode of the laser light irradiated to the workpiece and the energy ratio of the intensity distribution within the beam cross section of the laser light irradiated in the processing direction in response to the processing parameters of the cutting process.
以下に、実施の形態に係るレーザ加工装置及びレーザ加工方法を図面に基づいて詳細に説明する。 Below, the laser processing apparatus and laser processing method relating to the embodiments are described in detail with reference to the drawings.
実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100の構成の概要を示す図である。レーザ加工装置100は、レーザ光を加工対象物Wに照射して加工対象物Wを加工する装置であって、発振器指令に基づいてレーザ光を発振して出力するレーザ発振器1を有する。以下では、レーザ発振器1が発振して出力するレーザ光は、レーザビームLと記載される場合がある。図1には、加工対象物W及びレーザビームLも示されている。レーザビームLの波長は、例えば加工対象物WへのレーザビームLの吸収率と加工対象物Wに対するレーザビームLの反射率とが考慮されて適宜選択される。例えばレーザビームLの波長は、0.193μmから11μmまでのいずれかである。
FIG. 1 is a diagram showing an outline of the configuration of a
レーザ加工装置100は、レーザ発振器1から出力されたレーザビームLが供給される加工ヘッド2を更に有する。レーザ発振器1から出力されたレーザビームLは、光路を介して、加工ヘッド2に供給される。加工ヘッド2は、レーザ発振器1から出力されたレーザビームLを後述される集光光学系6によって集光して加工対象物Wの照射位置に照射する。照射位置は、加工対象物WにおいてレーザビームLが照射される位置である。加工ヘッド2の内部には、加工ガスも供給され、レーザビームLが加工対象物Wへ照射される際、加工ガスが加工対象物Wへ噴射される。The
レーザ加工装置100は、レーザ発振器1から出力されたレーザビームLをコリメートするコリメートレンズ3を更に有する。コリメートレンズ3は、一つ又は複数のレンズで構成される。レーザ加工装置100は、コリメートレンズ3によってコリメートされたレーザビームLの光軸を調整する光軸調整部4を更に有する。コリメートレンズ3及び光軸調整部4は、加工ヘッド2の内部に位置している。The
レーザ加工装置100は、光軸調整部4によって光軸が調整されたレーザビームLの強度分布を調整する強度分布調整部5と、強度分布調整部5によって強度分布が調整されたレーザビームLを集光する集光光学系6とを更に有する。集光光学系6によって集光されたレーザビームLは、加工対象物Wに照射される。強度分布調整部5及び集光光学系6は、加工ヘッド2の内部に位置している。The
例えば、レーザ加工装置100は、レーザビームLを集光してレーザビームLを加工対象物Wに照射することにより加工対象物Wを切断する。図1には、切断方向を示す矢印も示されている。光軸調整部4は、加工対象物Wの材質、加工対象物Wの板厚及び切断方向の一部又は全部に対応して強度分布調整部5に入射するレーザビームLの入射位置又は入射角度を変更する。加工ヘッド2は、加工ノズル7を有する。加工ノズル7には、集光光学系6と加工対象物Wとの間の位置であってレーザビームLの光路の一部となる位置に開口部が形成されている。レーザビームL及び加工ガスは、当該開口部を通過する。For example, the
レーザ加工装置100は、駆動指令に基づいて加工対象物Wと加工ヘッド2との相対位置を変更してレーザビームLが加工対象物Wに照射される位置である照射位置を切断方向に移動させる制御部8を更に有する。図示されていないモータ及びモータ駆動装置が、加工ヘッド2が設置される軸又は加工対象物Wが配置される加工テーブルに備えられ、制御部8による制御によってモータ駆動装置がモータを制御することにより、レーザ加工装置100は、加工ヘッド2と加工対象物Wとの相対位置を変更することができる。加工ヘッド2は、集光光学系6に入射するレーザビームLのビーム径を変更することによって加工対象物Wに照射されるレーザビームLの集光径を変更する集光径変更部3aをコリメートレンズ3に置き換えてもよい。The
レーザ発振器1の種類は、限定されない。レーザ発振器1の一例は、ファイバレーザ発振器である。レーザ発振器1は、ダイレクトダイオードレーザ、炭酸ガスレーザ、銅蒸気レーザ、各種イオンレーザ、又は固体レーザであってもよい。固体レーザの一例は、YAG(Yttrium-Aluminum-Garnet)結晶を励起媒体とするレーザである。レーザ加工装置100は、レーザ発振器1が出力したレーザ光の波長を変換する波長変換部を有してもよい。The type of the
制御部8は、加工プログラムと加工条件を示す加工パラメータとにしたがって、レーザビームLが加工対象物Wの上の加工経路を走査するように、レーザ発振器1が出力するレーザ光の出力、パルス周波数、パルスデューティ及び発振のタイミングを指令する発振器指令と、モータ駆動装置の送り速度及び位置決めを指令する駆動指令とを制御する。使用されるレーザ光の種別及びレーザ加工装置100が有する機能に対応して、加工パラメータとしてどのようなものを用いるかが適宜決定される。The
光軸調整部4について説明を行う。光軸調整部4は、光学部品と、光学部品をレーザビームLの光軸に対して変位させる駆動部とを有する。図2は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100の具体的な構成の例を示す図である。図2の例では、光軸調整部4の光学部品は平面基板4aであり、駆動部は中空回転ステージ4b及び角度調整機構4cである。レーザビームLは、平面基板4aを透過する。中空回転ステージ4b及び角度調整機構4cは、平面基板4aのレーザビームLの光軸に対する傾斜角を変更する構成要素である。中空回転ステージ4bは、平面基板4aを、加工対象物Wの材質、加工対象物Wの板厚及び切断方向の一部又は全部に対応してレーザビームLの光軸を中心に回転させる回転機構である。角度調整機構4cは、平面基板4aとレーザビームLの光軸との相対角度を変更する機構である。The optical
例えば、中空回転ステージ4bは、ダイレクトドライブモータである。回転ステージは変位ステージと比較して加速度が大きいため、レーザ加工装置100は、加工速度により追従してビームモードを変更することができる。平面基板4aがレーザビームLの光軸に対して傾斜することによって、強度分布調整部5に入射するレーザビームLの入射位置が変わる。図2のレーザ加工装置100が有するレーザ発振器1は、ファイバレーザである。図2のレーザ加工装置100は、レーザ発振器1から出力されたレーザビームLを加工ヘッド2に伝達するための光ファイバ9を有する。
For example, the hollow rotating
平面基板4aがレーザビームLの光軸に対して直交していて、中空回転ステージ4bの回転中心軸がレーザビームLの光軸と一致している場合、図3に示されるように、平面基板4aの厚さがtであって、平面基板の屈折率がnであり、レーザビームLに対する平面基板4aの角度がαに変化するとき、レーザビームLの位置の変位量Δは下記の式(1)で表すことができる。図3は、レーザビームLの位置の変位量Δを説明するための図である。
When the
レーザ加工装置100は、レーザビームLに対する平面基板4aの角度αを変更することによって、レーザビームLの強度分布調整部5への入射位置を変更することができる。The
レーザ加工装置100は、直線だけでなく、円形又は角といった形状の加工を行う必要がある。レーザ加工装置100は、中空回転ステージ4bによって加工方向に対して平面基板4aを回転させることにより、加工方向に対してレーザビームLの強度分布調整部5に入射する位置の変位量Δを一定に保ったまま、当該位置の変位の方向を変更させることができる。The
レーザ加工装置100が形状加工を行う場合、光軸調整部4は、制御部8から加工方向の変更情報を加工中に受け取ってもよいし、加工前に加工方向を変更するタイミングを決定しておいてもよい。When the
角度調整機構4cは、平面基板4aのレーザビームLの光軸に対する角度αを変更することができる構成要素であればよい。角度調整機構4cとして、傾斜ステージが用いられてもよいし、位置決めステージが用いられてもよい。平面基板4aのレーザビームLの光軸に対する角度αは、加工中に変更されてもよいし、加工前に設定されてもよい。The
光軸調整部4の光学部品は、平面基板4aに限定されない。光軸調整部4の光学部品は、ウェッジ基板又は複数のウェッジ角を持つ屈折光学素子であってもよいし、ウェッジ基板又は屈折光学素子と同様の機能を持つ反射光学素子であってもよい。The optical components of the optical
光軸調整部4の中空回転ステージ4bの変位量と角度調整機構4cの傾斜角の値とを決定する光軸調整指令は、制御部8によって発せられる。An optical axis adjustment command that determines the amount of displacement of the
強度分布調整部5についての説明を行う。図2の例では、強度分布調整部5は、光学部品5aと、光学部品5aを駆動する光路切替え機構5bとを有する。光学部品5aは、光軸調整部4と集光光学系6との間に配置される。光学部品5aは、一つの軸に関して回転対称な強度分布変換特性を有する。強度分布調整部5は、光学部品5aを含みレーザビームLの強度分布を強度分布調整指令に基づいて変更する。
The intensity
例えば、光学部品5aは、アキシコンレンズと、球面収差を発生させて最小錯乱円と近軸焦点との関係を変更することが可能であるレンズとが組み合わせられた構成要素であって、加工対象物Wの付近でレーザビームLを一様な強度分布でないビーム強度分布にする構成要素である。「一様な強度分布でない」ビーム強度分布とは、例えばリングモードの分布である。光学部品5aとして、回折光学素子DOE(Diffractive Optical Element)が用いられてもよい。For example,
図4から図7の各々は、図2のレーザ加工装置100の強度分布調整部5が有する光学部品5aの例を示す図である。図4は凸型のアキシコンレンズを示しており、凸型のアキシコンレンズは集光位置より加工ヘッド2の側にリングモードを生成することができる。図5は凹型のアキシコンレンズを示しており、凹型のアキシコンレンズは集光位置より加工対象物Wの側にリングモードを生成することができる。
Each of Figures 4 to 7 is a diagram showing an example of an
図6は、球面収差を発生させ、最小錯乱円と近軸焦点との関係を調整することが可能である複数のレンズが組み合わされた光学部品を示している。図6の光学部品は、レーザビームLの分布をビームモードの外側が内側より高い強度分布を持つような分布に変換することができる。図7は、凹型のアキシコンレンズと凸型のアキシコンレンズとが組み合わせられた光学部品を示しており、図7の光学部品は、集光点の前後のどちらにもリングモードのビーム強度分布を生成することができる。光学部品5aは、図4から図7までに示されている二つ以上の光学部品が組み合わせられた光学部品であってもよい。
Figure 6 shows an optical component in which multiple lenses are combined, which can generate spherical aberration and adjust the relationship between the circle of least confusion and the paraxial focus. The optical component in Figure 6 can convert the distribution of the laser beam L into a distribution in which the outside of the beam mode has a higher intensity distribution than the inside. Figure 7 shows an optical component in which a concave axicon lens and a convex axicon lens are combined, and the optical component in Figure 7 can generate a ring mode beam intensity distribution both before and after the focal point. The
光学部品5aを光路に挿入するか否かの切替えを決定する強度分布調整指令は、制御部8によって発せられる。制御部8は、切断加工に関する数値パラメータである加工パラメータに基づいて発振器指令、駆動指令、強度分布調整指令、加工対象物Wの材質、加工対象物Wの板厚及び切断方向の一部又は全部に対応して光軸調整部4を制御するための光軸調整指令を決定する。The intensity distribution adjustment command that determines whether or not to insert the
光学部品5aへのレーザビームLの入射位置は、光軸調整部4によって調整される。光軸調整部4に入射する前のレーザビームLの光軸が強度分布調整部5の光学部品5aの光軸と同じである場合、光学部品5aへ入射するレーザビームLのビーム直径をdとし、強度分布調整部5の光軸中心に対するレーザビームLの強度分布の割合をkとすると、当該割合kは下記の式(2)で表すことができる。Δは、光軸調整部4によって調整されたレーザビームLの位置の変位量である。
The incident position of the laser beam L on the
レーザ加工装置100は、光軸調整部4によってレーザビームLの位置の変位量Δを調整することによって、加工方向に照射されるレーザビームLの強度分布のエネルギ比率を変更することができる。The
光軸調整部4の光軸は、強度分布調整部5の中心軸であってもよい。強度分布調整部5に入射するレーザビームLの光軸に対する位置又は光軸に対する角度は、変更されてもよい。The optical axis of the optical
レーザ加工装置100は、金属を溶接する加工又は切断する加工を行う場合、加工対象物Wの板厚及び材質毎に加工対象物Wに照射するレーザビームLのビーム径、ビーム強度及び発散角を調整して加工を行う。金属の例は、鉄である。レーザ加工装置100のユーザは、切断加工において切断したものを加工対象物Wから製品として取り出す必要がある。ビーム径が大きく、切断溝が拡げられて加工されると、製品を取り出しやすくなる。レーザビームLの断面の形状が加工対象物Wに対して対称なビーム形状である場合、レーザビームLの強度とビーム径とは一意に決まる。ビーム径を大きくして加工進行中のビーム強度を高くするためには、レーザ発振器1を高出力化しなければならない。When performing welding or cutting of metals, the
レーザ加工装置100は、強度分布調整部5に入射するレーザビームLの入射位置の変位量を光軸調整部4によって調整することにより、加工対象物Wに照射されるレーザビームLの強度分布を調整するために非対称なレーザビームLの強度分布を生成することが可能になる。更に言うと、レーザ加工装置100は、同じレーザ出力及びビーム径において、レーザビームLの強度を変更することが可能になる。加えて、レーザ加工装置100は、加工進行方向にレーザビームLの強度を上げるような非対称なレーザビーム強度分布を生成することにより、レーザ発振器1の出力に対して対称なレーザビーム強度分布と比較して、高いレーザビーム強度で加工を行うことが可能になる。The
特許文献1は、コリメートレンズとビーム源との間に光学要素を配置する技術を開示しているが、実施の形態1では、光学要素はコリメートレンズと集光光学系6との間に配置されている。コリメート部分では、ビームの大きさが一定で距離を自由にとることが可能であるので、特許文献1より実施の形態1の方が光学要素を容易に配置することができる。
実施の形態1では、光軸方向及び光軸と垂直な方向に光軸調整部4を変位させる必要がないため、光軸調整部4を光路から取り出す又は挿入する機構を加えることが容易である。同様に、光軸方向及び光軸と垂直な方向に強度分布調整部5を変位させる必要がないため、強度分布調整部5を光路から取り出す又は挿入する機構を加えることが容易である。In
加工対象物Wが3.2mm以上の厚みを有する板である場合、レーザ加工装置100は、加工対象物Wを加工するとき、強度分布調整部5に入射するレーザビームLの角度を光軸調整部4で変更することによって、加工方向へのレーザビーム強度及びエネルギ比率を調整して加工を行う。When the workpiece W is a plate having a thickness of 3.2 mm or more, the
加工対象物Wが3.2mm以下の厚みを有する板である場合、レーザ加工装置100が加工対象物Wを加工するとき、加工速度が比較的速いので、中空回転ステージ4bの回転速度が加工速度に追従することは難しい。ユーザは、ビーム径を小さくして加工を行いたいため、光学部品5aを取り除いて加工を行いたい場合がある。その場合、図8に示されるように、ユーザは、平面基板4aを傾斜させずに、すなわち平面基板4aとレーザビームLの光軸とが成す角度を90°と設定し、光路切替え機構5bを用いて光学部品5aを光路から取り除いて加工を行えばよい。図8は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100の具体的な使用方法の例を示す図である。光路切替え機構5bは、光学部品5aをレーザビームLの光軸に挿入する又は光軸から取り除く動作を行う構成要素である。
When the workpiece W is a plate having a thickness of 3.2 mm or less, the processing speed is relatively fast when the
ユーザは、図9に示されるように、平面基板4aを傾斜させずに、すなわち平面基板4aとレーザビームLの光軸とが成す角度を90°と設定し、強度分布調整部5をレーザビームLの光路から取り除かずに加工を行ってもよい。図9は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100の具体的な使用方法の別の例を示す図である。9, the user may perform processing without tilting the
厚みが異なる板についての加工方法は、上述の方法に限定されない。 Processing methods for plates of different thicknesses are not limited to the methods described above.
加工ヘッド2は、凸のアキシコンレンズと凹のアキシコンレンズとのうちのどちらも有していてもよい。凸のアキシコンレンズと凹のアキシコンレンズとは、板厚と加工ガス種との一方又は双方に対応して使い分けられてもよい。The
例えば、加工ガスとして、酸素、窒素又はエアーが使用される。しかしながら、加工ガスは、酸素、窒素又はエアー以外のガスであってもよいし、2種類以上のガスを含んでいてもよい。For example, oxygen, nitrogen or air is used as the processing gas. However, the processing gas may be a gas other than oxygen, nitrogen or air, or may contain two or more types of gas.
図10は、光線追跡の計算結果の例を説明するための実施の形態1に係るレーザ加工装置100の一部の構成を示す図である。図10の例では、レーザ発振器1はファイバレーザであり、レーザ出力は5kWである。ファイバコア径Φは0.1mmであり、NA(Numerical Aperture)は0.08である。コリメートレンズ3の焦点距離は100mmであり、集光光学系6が集光レンズであって、当該集光レンズの焦点距離は200mmであり、光軸調整部4の平面基板4aの厚さは10mmであり、強度分布調整部5の凸アキシコンレンズの頂角は179.5°である。
Figure 10 is a diagram showing a partial configuration of the
図11は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100が有する平面基板4aとレーザビームLの光軸とが成す角度が90°であって光学部品5aが光軸に挿入されていない場合の集光点付近のビーム強度分布を示す図である。図12は、加工方向の中心軸XX’断面を示す図である。図11は、図12の加工方向の中心軸XX’断面のレーザビームLの強度分布を示している。
Figure 11 shows the beam intensity distribution near the focal point when the angle between the
光学部品5aが光軸に挿入されていない場合、図11に示されるように、トップハットビームといわれる一様分布が形成される。図13は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100において強度分布調整部5の凸アキシコンレンズが光軸に挿入された場合の集光点付近のビーム強度分布を示す図である。強度分布調整部5の凸アキシコンレンズが光軸に挿入された場合、図11のトップハットビームと比較すると、ビーム径が大きくなり、加工対象物Wにビーム強度がほぼ等しい二つのリングモード分布が形成されるため、断面図に二つの領域が存在する。図13の加工方向は、図12に示されているX軸のプラス方向である。図13の領域aは、加工方向のレーザビームLの強度分布の領域であり、図13の領域bは、加工方向の反対側に照射されるレーザビームLの強度分布の領域である。加工進行側の領域aのレーザビーム強度は、反対側の領域bのレーザビーム強度と等しい。
When the
図14は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100において平面基板4aとレーザビームLの光軸とが成す角度αが45°である場合のレーザビーム強度分布を示す図である。図14のレーザビーム強度分布では、加工方向に対するレーザビームLの二つのピーク強度が異なっている。つまり、加工進行方向の領域aは、領域bより大きい。
Figure 14 is a diagram showing the laser beam intensity distribution when the angle α between the
図15は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100において平面基板4aの傾斜角とレーザビームLの加工進行方向側の領域aのピーク強度との関係を示す図である。図15から、平面基板4aをレーザビームLの光軸に対して傾けることによりレーザビーム強度を調整することができることが分かる。図15は、平面基板4aの傾斜角が0°である場合に対してピーク強度を最大で1.8倍に変更させることが可能であることを示している。レーザ加工装置100は、平面基板4aの傾斜角度によってピーク強度を調整することができるので、強度分布調整部5に入射するレーザビームLのビーム径dを小さくする調整を行うことができる。ビーム径dは、コリメートレンズ3の焦点距離によって変更することが可能である。
Figure 15 is a diagram showing the relationship between the inclination angle of the
結像点のビーム径は、ファイバコア径と、コリメートレンズ3及び集光光学系6の焦点距離と、アキシコンレンズの頂角の角度との関係を変更すると変更することができる。
The beam diameter at the imaging point can be changed by changing the relationship between the fiber core diameter, the focal length of the
図16は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100の機能を説明するための図である。コリメートレンズ3が複数のレンズで構成されている場合、図16に示されるように、レーザ加工装置100は、複数のレンズの各々を独立に駆動してコリメートレンズ3の有効焦点距離を変更させ、加工対象物Wに照射される集光径を変更させる集光径変更部3aを有してもよい。レーザ加工装置100は、当該集光径変更部を有する場合、集光光学系6の焦点距離が変化しないとき、加工対象物Wに照射するレーザビームLの集光径と発散角とを調整することが可能になり、ビーム強度を変更することが可能になる。レーザ加工装置100は、板厚に対応して、ビーム径と、発散角と、ビーム強度とを調整することが可能であるので、加工性能をより向上させることができる。
Figure 16 is a diagram for explaining the function of the
レーザ加工装置100が板金を加工する場合、レーザ発振器1がファイバレーザであるとき、ファイバコア径は、100μmから300μmまでのいずれかである。実際の加工では、レーザ加工装置100は、集光点を加工対象物Wの表面にあわせてレーザビームLを加工対象物Wに照射して加工対象物Wを加工するだけでなく、集光点をz方向において変更することによって加工を行うこともあり、ビーム径は、0.1mmから2mmまでのいずれかであることが望ましい。アキシコン角度は、179.0°から179.9°までのいずれかであることが望ましい。上記のz方向は、加工対象物Wの厚さ方向である。When the
光軸調整部4の平面基板4aが複数枚存在し、複数の平面基板4aの各々の傾斜角が独立して調整されてもよい。複数の平面基板4aの各々の傾斜角が独立して調整される場合、レーザ加工装置100は、レーザビームLの強度分布を複数の分布のいずれに調整することも可能になる。
The optical
集光光学系6は、レーザビームLを集光することができればよいので、1枚のレンズで構成されていてもよいし、複数枚のレンズを組み合わせられた構成要素であってもよい。集光光学系6としては、球面収差を取り除いた非球面レンズが用いられてもよいし、反射型光学系が用いられてもよい。The focusing
上述の通り、実施の形態1に係るレーザ加工装置100は、発振器指令に基づいてレーザビームLを出力するレーザ発振器1と、レーザビームLを加工対象物Wの照射位置に照射する加工ヘッド2と、駆動指令に基づいて加工対象物Wと加工ヘッド2との相対位置を変更して照射位置を切断方向に移動させる制御部8とを有する。レーザ加工装置100は、レーザビームLの強度分布を強度分布調整指令に基づいて変更する強度分布調整部5と、強度分布調整部5に入射するレーザビームLの入射位置又は入射角度を変更する光軸調整部4とを更に有する。制御部8は、切断加工に関する数値パラメータである加工パラメータに基づいて発振器指令、駆動指令、強度分布調整指令、加工対象物Wの材質、加工対象物Wの板厚及び切断方向の一部又は全部に対応して光軸調整部4を制御するための光軸調整指令を決定する。レーザ加工装置100は、加工対象物Wに照射するレーザビームLのビームモードと加工方向に照射するレーザビームLのビーム断面内の強度分布のエネルギ比率とを切断加工の加工パラメータに対応して制御することができる。レーザ加工装置100は、加工対象物Wに照射するレーザビームLのビーム強度を適切に調整することができる。レーザ加工装置100は、加工対象物Wの溝幅に照射するレーザビームLのビーム強度を適切に調整することができる。その結果、生産性が向上する。As described above, the
実施の形態2.
図17は、実施の形態2に係るレーザ加工装置200の構成の概要を示す図である。レーザ加工装置200は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100が有するすべての構成要素のうちの光軸調整部4以外の構成要素を有する。レーザ加工装置200は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100が有する光軸調整部4の代わりにガルバノスキャナ4dを有する。ガルバノスキャナ4dは、光軸調整部の一例である。実施の形態1の光軸調整部4がガルバノスキャナ4dに置き換えられている点が、実施の形態2と実施の形態1との相違点である。実施の形態2では、実施の形態1との相違点を主に説明する。
17 is a diagram showing an outline of the configuration of a
図17に示されるように、ガルバノスキャナ4dは、コリメートレンズ3と強度分布調整部5との間に挿入されて集光光学系6の入射瞳位置に配置されることが望ましい。図17の矢印は、ガルバノスキャナ4dが回転可能であることを意味する。ガルバノスキャナ4dは、コリメートレンズ3によってコリメートされたレーザビームLを偏向する。これにより、強度分布調整部5の光学部品5aへのレーザビームLの入射位置と入射角度とが調整され、レーザ加工装置200は、加工対象物Wに対する加工方向におけるビーム強度分布を調整することが可能になる。加えて、レーザ加工装置200は、切断フロントに照射するレーザビームLの強度を調整することが可能になる。これにより、レーザ加工装置200は、レーザ出力が同じであっても加工の効率を向上させることができる。As shown in FIG. 17, it is desirable that the
集光光学系6の焦点距離をfとすると共にガルバノスキャナ4dの偏向角をθとすると、レーザビームLの走査位置はf×tanθとなり、レーザ加工装置200は、数百Hz以上の周波数で走査を行えば、加工対象物Wに照射されるレーザビームLのビーム径を調整することが可能になる。その場合、レーザ加工装置200は、加工性能をより向上させることができる。If the focal length of the focusing
ガルバノスキャナ4dはレーザビームLを偏向することができればよいので、ガルバノスキャナ4dとして、音響光学変調を利用した音響光学偏向器が用いられてもよい。ガルバノスキャナ4dは、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)ミラーに置き換えられてもよい。ガルバノスキャナ4d又はMEMSミラーは、制御部8によって制御される。実施の形態2に係るレーザ加工装置200は、加工する溝幅を適切に調整することができる。その結果、生産性が向上する。
Since the
実施の形態1で説明されたように、コリメートレンズ3が複数のレンズで構成されている場合、レーザ加工装置200は、複数のレンズの各々を独立に駆動し、コリメートレンズ3の有効焦点距離を変更させるズーム機能を有していてもよい。この場合、集光光学系6の焦点距離が変化しないとき、レーザ加工装置200は、加工対象物Wに照射するレーザビームLのビーム径、発散角及びビーム強度を調整することが可能になる。その結果、レーザ加工装置200は、加工性能の向上に寄与することが可能になる。As described in the first embodiment, when the
図17には、ガルバノスキャナ4dは、一つしか記載されていないが、2次元での走査が必要である場合、二つのガルバノスキャナ4dを配置する必要がある。Although only one
集光光学系6は、レーザビームLを集光することができればよいので、1枚のレンズで構成されていてもよいし、複数枚のレンズが組み合わせられた構成要素であってもよい。集光光学系6の焦点距離がfであってレーザビームLの偏向角がθであると定義された場合、集光光学系6の走査位置がfθとなる関係を維持するようなfθレンズが用いられてもよいし、反射光学系が用いられてもよい。The focusing
実施の形態3.
実施の形態3に係るレーザ加工装置は、実施の形態1に係るレーザ加工装置100が有するすべての構成要素と、図18に示される加工条件解析器12とを有する。図18は、実施の形態3に係るレーザ加工装置が有する加工条件解析器12の構成を示す図である。実施の形態3では、実施の形態1との相違点を主に説明する。なお、実施の形態3に係るレーザ加工装置は、実施の形態2に係るレーザ加工装置200が有するすべての構成要素と、図18に示される加工条件解析器12とを有するレーザ加工装置であってもよい。
The laser processing apparatus according to the third embodiment has all the components of the
加工条件解析器12は、加工結果判定部13と、特徴量抽出部14と、機械学習器15と、加工条件変更部16とを有する。機械学習器15は、特徴量抽出部14により抽出された特徴量と、作業者が作成した評価値とを関連付けて学習する。作業者が作成した評価値は、作業者による評価値である。作業者による評価値は、例えば、図示されていない入力手段から入力されてもよいし、他の装置から送信されてもよい。The machining condition analyzer 12 has a machining result determination unit 13, a feature extraction unit 14, a machine learning machine 15, and a machining condition change unit 16. The machine learning machine 15 learns by associating the feature extracted by the feature extraction unit 14 with an evaluation value created by the worker. The evaluation value created by the worker is an evaluation value by the worker. The evaluation value by the worker may be input from an input means not shown, for example, or may be transmitted from another device.
機械学習器15は、学習部17と、データ取得部18とを有する。データ取得部18は、切断加工の加工条件、発振器指令、駆動指令、強度分布調整指令、及び加工パラメータを含む状態量を取得する。学習部17は、データ取得部18によって取得された状態量に基づいて、良い加工を得る加工条件を学習する。The machine learning machine 15 has a learning unit 17 and a data acquisition unit 18. The data acquisition unit 18 acquires state quantities including the cutting processing conditions, oscillator commands, drive commands, intensity distribution adjustment commands, and processing parameters. The learning unit 17 learns processing conditions that will result in good processing based on the state quantities acquired by the data acquisition unit 18.
学習部17は、機械学習により、入力と結果との組を学習する。学習部17の機械学習のアルゴリズムとしては、どのようなものが用いられてもよいが、例えば、教師あり学習のアルゴリズムが用いられる。データ取得部18は、学習部17における入力として、特徴量抽出部14から特徴量を取得し、取得した特徴量を学習部17へ入力する。学習部17には、作業者による評価値も入力される。作業者による評価値は、加工結果の良否について判断された結果であり、段階的なレベルを示す値であってもよいし、連続した数値のいずれかであってもよい。すなわち、作業者による評価値は、加工不良項目の組み合わせパターンに相当するものを作業者が決定した値である。The learning unit 17 learns pairs of inputs and results by machine learning. Any algorithm may be used as the machine learning algorithm of the learning unit 17, but for example, a supervised learning algorithm is used. The data acquisition unit 18 acquires features from the feature extraction unit 14 as inputs to the learning unit 17, and inputs the acquired features to the learning unit 17. The learning unit 17 also receives an evaluation value by the worker. The evaluation value by the worker is a result of judging whether the processing result is good or bad, and may be a value indicating a gradual level or any of a series of numerical values. In other words, the evaluation value by the worker is a value determined by the worker that corresponds to a combination pattern of processing defect items.
データ取得部18は、加工条件を学習部17への入力として取得してもよい。データ取得部18は、加工条件又は特徴量抽出部14から出力される特徴量を、状態変数として取得し、学習部17へ与える。学習部17は、状態変数と評価値とで構成されるデータセットを用いて、加工条件と加工結果とを、又は加工不良項目の良否結果を機械学習する。データセットは、状態変数と評価値とが関連付けられたデータである。The data acquisition unit 18 may acquire processing conditions as input to the learning unit 17. The data acquisition unit 18 acquires the processing conditions or the features output from the feature extraction unit 14 as state variables and provides them to the learning unit 17. The learning unit 17 uses a data set consisting of state variables and evaluation values to machine-learn the processing conditions and processing results, or the pass/fail results of processing defects. The data set is data in which state variables and evaluation values are associated with each other.
例えば、加工条件とは、加工速度、レーザ出力、加工ガス圧、集光光学系6の集光位置と加工対象物Wとの位置関係、集光光学系6によって集光された後のレーザビームLのビーム径、レーザのパルス周波数、レーザのパルスのデューティ比、集光光学系6の倍率、ノズル径、加工対象物Wと加工ノズル7との距離、レーザビームモードの種類、ノズル穴の中心とレーザビームLとの位置関係、光軸調整部4によって変位された強度分布調整部5に入射するレーザビームLの位置の変位量Δ、加工方向の変更に対して光軸調整部4がレーザビームLの光軸を調整するタイミング、及びガルバノスキャナ4dの偏向角の一部又は全部を特定するための条件である。For example, the processing conditions are the processing speed, laser output, processing gas pressure, the positional relationship between the focusing position of the focusing
学習部17は、機械学習による学習済みモデルを用いて、特徴量に対応する加工条件を出力する。これにより、実施の形態3に係るレーザ加工装置は、より高精度に条件を調整することができる。学習部17は、加工結果の良否と加工条件との関係を機械学習する機能と学習済モデルとしての機能との両方を有してもよい。学習済モデルを用いて評価値を出力する推論部が、学習部17と別に設けられてもよい。すなわち、加工条件解析器12は、学習部17により学習が行われた学習済モデルを用いてデータ処理部で処理された加工条件の組み合わせパターンを算出する推論部を有してもよい。The learning unit 17 outputs processing conditions corresponding to the feature quantity using a trained model by machine learning. This allows the laser processing device according to
図18に示される例では、機械学習器15は加工条件解析器12の内部に設けられているが、機械学習器15は加工条件解析器12とは別の装置であってもよい。例えば、加工条件解析器12と機械学習器15とが通信ネットワークを介して接続されてもよい。機械学習器15は、クラウドサーバに存在してもよい。In the example shown in FIG. 18, the machine learning machine 15 is provided inside the machining condition analyzer 12, but the machine learning machine 15 may be a device separate from the machining condition analyzer 12. For example, the machining condition analyzer 12 and the machine learning machine 15 may be connected via a communication network. The machine learning machine 15 may reside on a cloud server.
上述したデータセットが用いられてある程度学習が進んだ後に加工結果判定部13による判定結果が修正された場合、学習部17は修正された判定結果を学習してもよい。例えば、加工結果判定部13が複数の加工不良を判定する項目の各々に対応する複数の評価値で構成される組み合わせパターンを算出し、作業者が評価値を修正し、修正された結果が機械学習器15へ入力される。この場合、加工結果判定部13における評価値を決定するためのアルゴリズムと、判定のための閾値とは、作業者により適宜変更可能であってもよい。 When the judgment result by the processing result judgment unit 13 is corrected after a certain amount of learning has progressed using the above-mentioned data set, the learning unit 17 may learn the corrected judgment result. For example, the processing result judgment unit 13 calculates a combination pattern consisting of multiple evaluation values corresponding to each of multiple items for judging processing defects, the worker corrects the evaluation value, and the corrected result is input to the machine learning device 15. In this case, the algorithm for determining the evaluation value in the processing result judgment unit 13 and the threshold value for judgment may be appropriately changeable by the worker.
加工不良を判定する項目の例は、レーザ切断中に溶融した金属が切断面に付着する症状で切断面の下端から発生するドロスという症状を示す項目、又は切断面の上部に周期的に発生する荒れを示す項目である。荒れが発生すると、荒れが発生しない場合に比べ、条痕の凹凸の深さが深くなる。条痕は切断に用いられる加工ガスが酸素である場合に生じ、条痕の凹凸は切断面に生じる酸化膜が剥れてしまう症状の有無で判定されてもよい。 Examples of items for judging processing defects are items indicating the symptom of dross that occurs from the bottom end of the cut surface, which is a symptom of molten metal adhering to the cut surface during laser cutting, or items indicating roughness that occurs periodically on the upper part of the cut surface. When roughness occurs, the depth of the unevenness of the streaks becomes deeper compared to when roughness does not occur. Streaks occur when the processing gas used for cutting is oxygen, and the unevenness of the streaks may be judged by the presence or absence of a symptom of the oxide film peeling off the cut surface.
加工不良を判定する項目は、上述の例に限定されない。例えば、加工対象物Wの変色と、振動面の有無と、他の加工不良の項目とも含めて、加工不良は判定されてもよいし、上述した加工不良を判定する項目のうちの一部に替えて他の加工不良を判定する項目の判定が行われてもよい。レーザ出力、加工速度、加工板厚の組み合わせ、及び加工ガスの種類の一部又は全部の加工パラメータによって、加工不良を判定する項目は変更されてもよい。The items for judging processing defects are not limited to the above examples. For example, processing defects may be judged including discoloration of the workpiece W, the presence or absence of a vibration surface, and other processing defect items, or items for judging other processing defects may be judged instead of some of the above-mentioned items for judging processing defects. The items for judging processing defects may be changed depending on some or all of the processing parameters, such as the combination of laser output, processing speed, processing thickness, and type of processing gas.
学習部17は、例えば、ニューラルネットワークモデルを用いて、いわゆる教師あり学習により加工条件と加工結果とを学習する。教師あり学習とは、入力と結果とのデータの複数の組である複数のデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定する機械学習である。結果は、ラベルである。The learning unit 17 learns the processing conditions and processing results by so-called supervised learning, for example, using a neural network model. Supervised learning is a machine learning method that learns features in multiple data sets, which are multiple pairs of input and result data, and estimates the result from the input. The result is a label.
ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層と、複数のニューロンからなり隠れ層とも呼ばれる中間層と、複数のニューロンからなる出力層とで構成される。中間層については、1層の中間層だけが存在してもよいし、2層以上の中間層が存在してもよい。A neural network is composed of an input layer consisting of multiple neurons, an intermediate layer also called a hidden layer consisting of multiple neurons, and an output layer consisting of multiple neurons. There may be only one intermediate layer, or there may be two or more intermediate layers.
図19は、実施の形態3に係るニューラルネットワークモデルの構成を示す図である。X1,X2及びX3は入力層のニューロンであり、Y1及びY2は中間層のニューロンであり、Z1,Z2及びZ3は出力層のニューロンである。図19に示されるような3層のニューラルネットワークモデルであれば、X1,X2及びX3の各々に入力値が入力されると、各入力値は、対応する重みw11から重みw16までのいずれかが乗算されて中間層のニューロンであるY1及びY2の各々に入力される。
Figure 19 is a diagram showing the configuration of a neural network model according to
Y1及びY2からの出力値は、対応する重みw21から重みw26までのいずれかが乗算されて、出力層のニューロンであるZ1,Z2及びZ3の各々に入力される。出力層は、入力された値を加算し、加算した結果を出力結果として出力する。例えば、Z1,Z2及びZ3の各々から出力される結果を、各加工不良を判定する項目に対応する評価結果に対応させることができる。出力結果は、重みw11から重みw16までの各値と重みw21から重みw26までの各値とによって変わる。The output values from Y1 and Y2 are multiplied by one of the corresponding weights w21 to w26 and input to each of the neurons in the output layer, Z1, Z2, and Z3. The output layer adds the input values and outputs the sum as the output result. For example, the results output from each of Z1, Z2, and Z3 can be made to correspond to the evaluation results corresponding to the items for judging each processing defect. The output result varies depending on each value of weights w11 to w16 and each value of weights w21 to w26.
実施の形態3では、上述のデータセットを用いて上述のニューラルネットワークの出力結果が正解である加工良否の評価結果に近づくように、重みw11から重みw16までの各値と重みw21から重みw26までの各値とが調整されることにより、学習が行われる。図19は、ニューラルネットワークモデルの一例を示しており、ニューラルネットワークモデルの層数及び各層に属するニューロンの数は、図19の例に限定されない。In the third embodiment, the values of weights w11 to w16 and weights w21 to w26 are adjusted so that the output result of the neural network described above approaches the correct evaluation result of the processing quality using the above data set, thereby performing learning. Figure 19 shows an example of a neural network model, and the number of layers of the neural network model and the number of neurons belonging to each layer are not limited to the example of Figure 19.
学習部17は、ニューラルネットワークモデルを用いて、いわゆる教師なし学習によって、加工条件と加工良否の評価結果とを学習することもできる。教師なし学習とは、大量の入力データのみに基づいて入力データがどのような分布をしているのかを学習し、対応する教師出力データが与えられなくても、入力データに対して例えば圧縮、分類及び整形の一部又は全部を行う方法を学習する手法である。The learning unit 17 can also learn the processing conditions and the evaluation results of the processing quality by so-called unsupervised learning using a neural network model. Unsupervised learning is a method of learning how input data is distributed based only on a large amount of input data, and learning how to perform some or all of the compression, classification, and shaping of the input data, even without corresponding teacher output data.
例えば、教師なし学習では、入力データのなかの特徴が似ているデータ同士をクラスタリングすることができる。何らかの基準を設けてクラスタリングの結果を最適にするように、クラスタリングの結果に対して評価結果の割り当てを行うことで、評価結果の予測を実現することができる。For example, in unsupervised learning, data with similar characteristics in the input data can be clustered together. By setting some criteria and assigning evaluation results to the clustering results so as to optimize the clustering results, it is possible to predict the evaluation results.
教師なし学習と教師あり学習との中間的な問題設定として、半教師あり学習と呼ばれるものもある。半教師あり学習は、一部のみ入力と出力とのデータの組が存在し、残部は入力のみのデータである場合の学習である。学習部17は、半教師あり学習により機械学習を実現してもよい。As an intermediate problem setting between unsupervised learning and supervised learning, there is also something called semi-supervised learning. Semi-supervised learning is learning in which only a portion of the data consists of pairs of input and output, and the rest consists of input-only data. The learning unit 17 may realize machine learning by semi-supervised learning.
機械学習器15は、複数の加工条件解析器12からデータセットを取得し、加工条件と加工結果との評価結果を学習してもよい。複数の加工条件解析器12の各々は、実施の形態3の加工条件解析器12と同じ機能を有していてもよい。機械学習器15は、同一の現場で使用される複数の加工条件解析器12からデータセットを取得してもよいし、異なる現場の各々で稼動する加工条件解析器12からデータセットを取得してもよい。データセットの取得元の加工条件解析器12が途中で追加されてもよいし、取得元の加工条件解析器12が途中で除去されてもよい。加工条件解析器12とは別に機械学習器が設けられ、当該機械学習器が、ある加工条件解析器12から取得したデータセットにより学習した後、別の加工条件解析器12と接続されて別の加工条件解析器12からデータセットを取得して再学習してもよい。The machine learning device 15 may acquire data sets from a plurality of machining condition analyzers 12 and learn the evaluation results of the machining conditions and the machining results. Each of the plurality of machining condition analyzers 12 may have the same function as the machining condition analyzer 12 of the third embodiment. The machine learning device 15 may acquire data sets from a plurality of machining condition analyzers 12 used at the same site, or may acquire data sets from machining condition analyzers 12 operating at different sites. The machining condition analyzer 12 from which the data set is acquired may be added midway, or the machining condition analyzer 12 from which the data set is acquired may be removed midway. A machine learning device may be provided separately from the machining condition analyzer 12, and the machine learning device may learn using a data set acquired from a certain machining condition analyzer 12, and then be connected to another machining condition analyzer 12 to acquire a data set from the other machining condition analyzer 12 and re-learn.
データ取得部18は、学習部17の入力として、加工条件又は特徴量抽出部14から出力される特徴量だけでなく、例えば加工対象物Wの板厚を示す情報及び加工対象物Wの材質を示す情報の一方又は双方も入力として取得してもよい。The data acquisition unit 18 may acquire, as input to the learning unit 17, not only the processing conditions or the features output from the feature extraction unit 14, but also, for example, one or both of information indicating the plate thickness of the workpiece W and information indicating the material of the workpiece W.
学習部17で用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する深層学習(Deep Learning)を用いることもでき、学習部17は、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン、フィッシャー判別法、部分空間法又はマハラノビス空間を用いた判別分析にしたがって機械学習を実行してもよい。The learning algorithm used in the learning unit 17 may be deep learning, which learns to extract the features themselves, or the learning unit 17 may perform machine learning according to other known methods, such as genetic programming, functional logic programming, support vector machines, Fisher discriminant, subspace methods, or discriminant analysis using Mahalanobis space.
学習部17で用いられる学習アルゴリズムとして、例えば、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、k近傍法、部分空間法、CLAFIC法(CLAss-Featuring Information Compression method)、Isolation Forest、LOF(Local Outlier Factor)、ブースティング、AdaBoost、LogitBoost、One-Class SVM(Support Vector Machine)、又はGaussian Mixture Modeが用いられてもよい。 The learning algorithm used in the learning unit 17 may be, for example, a decision tree, a random forest, a logistic regression, a k-nearest neighbor method, a subspace method, a CLAFIC method (CLAss-Featuring Information Compression method), an Isolation Forest, a LOF (Local Outlier Factor), boosting, AdaBoost, LogitBoost, a One-Class SVM (Support Vector Machine), or a Gaussian Mixture Mode.
例えば、深層学習又は畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network)のように、画像から特徴量を抽出する学習が行われる場合、特徴量抽出部14は設けられなくてもよい。機械学習器15は加工不良を判定する項目毎に設けられてもよいし、一つの機械学習器15が複数の加工不良を判定する項目に対応していてもよい。強化学習又はベイズ探索の探索アルゴリズムを用いたパラメータの探索が行われてもよい。For example, when learning is performed to extract features from an image, such as deep learning or a convolution neural network, the feature extraction unit 14 may not be provided. A machine learning device 15 may be provided for each item for which a processing defect is judged, or one machine learning device 15 may correspond to multiple items for which a processing defect is judged. A search for parameters may be performed using a search algorithm such as reinforcement learning or Bayesian search.
実施の形態3に係るレーザ加工装置が光軸調整部4を有することにより従来のレーザ加工機と比較すると加工パラメータが多くなるが、実施の形態3に係るレーザ加工装置は、機械学習を行って加工パラメータを探索することによって加工パラメータを比較的高精度に調整することができる。
Because the laser processing apparatus according to
加工の良否判定は、加工後に作業者によって行われてもよい。図20に示されるように、加工中に加工状態を監視する加工状態監視センサ19が設けられて監視結果が加工結果判定部13に入力されてもよい。図20は、実施の形態3に係る変形例のレーザ加工装置300の構成を示す図である。例えば、加工状態監視センサ19として、加工光を検知する光センサ、加工点の画像をとらえるCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)カメラ、又は加工音を検知する音センサが用いられてもよい。光センサの例はフォトダイオードであり、音センサの例はマイクである。The quality of the processing may be judged by an operator after the processing. As shown in FIG. 20, a processing
レーザ加工装置300は、加工中に加工状態を検知することが可能なので加工中の状態変化に応じて加工条件を調整することが可能である。更に言うと、レーザ加工装置300は、加工状態を判定して加工条件を調整することが可能であり、加工不良を抑制する効果を得ることができる。Since the
1種類の加工状態監視センサ19が用いられてもよいし、2種類の加工状態監視センサ19が用いられてもよい。加工状態監視センサ19は、加工ヘッド2の内部に配置されてもよいし、加工ヘッド2の外部に配置されてもよい。加工状態監視センサ19が取得した時系列のデータは、特徴量抽出部14に入力されてもよい。One type of machining
図21は、実施の形態3に係るレーザ加工装置の加工条件解析器12が有する加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部がプロセッサ91によって実現される場合のプロセッサ91を示す図である。つまり、加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部の機能は、メモリ92に格納されるプログラムを実行するプロセッサ91によって実現されてもよい。プロセッサ91は、CPU(Central Processing Unit)、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、又はDSP(Digital Signal Processor)である。図21には、メモリ92も示されている。
Figure 21 is a diagram showing a processor 91 in the case where some or all of the processing result determination unit 13, feature extraction unit 14, machine learning machine 15, and processing condition change unit 16 of the processing condition analyzer 12 of the laser processing device according to
加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部の機能がプロセッサ91によって実現される場合、当該機能は、プロセッサ91と、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせとによって実現される。ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ92に格納される。プロセッサ91は、メモリ92に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部の機能を実現する。 When some or all of the functions of the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning machine 15, and the processing condition change unit 16 are realized by the processor 91, the functions are realized by the processor 91 and a combination of software, firmware, or software and firmware. The software or firmware is written as a program and stored in the memory 92. The processor 91 realizes some or all of the functions of the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning machine 15, and the processing condition change unit 16 by reading and executing the program stored in the memory 92.
加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部の機能がプロセッサ91によって実現される場合、実施の形態3に係るレーザ加工装置は、加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16によって実行される複数のステップの一部又は全部が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ92を有する。メモリ92に格納されるプログラムは、加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部をコンピュータに実行させるものであるともいえる。When some or all of the functions of the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning device 15, and the processing condition change unit 16 are realized by the processor 91, the laser processing apparatus according to the third embodiment has a memory 92 for storing a program that results in some or all of the steps executed by the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning device 15, and the processing condition change unit 16. The program stored in the memory 92 can also be said to cause a computer to execute some or all of the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning device 15, and the processing condition change unit 16.
メモリ92は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(登録商標)(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)等の不揮発性若しくは揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク又はDVD(Digital Versatile Disk)等である。 The memory 92 may be, for example, a non-volatile or volatile semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD (Digital Versatile Disk).
図22は、実施の形態3に係るレーザ加工装置の加工条件解析器12が有する加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部が処理回路93によって実現される場合の処理回路93を示す図である。つまり、加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部又は全部は、処理回路93によって実現されてもよい。22 is a diagram showing a processing circuit 93 in a case where the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning machine 15, and the processing condition change unit 16 of the processing condition analyzer 12 of the laser processing device according to
処理回路93は、専用のハードウェアである。処理回路93は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、又はこれらを組み合わせたものである。加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の一部は、残部と別個の専用のハードウェアによって実現されてもよい。The processing circuit 93 is dedicated hardware. The processing circuit 93 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or a combination of these. Parts of the machining result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning device 15, and the machining condition change unit 16 may be realized by dedicated hardware separate from the remaining parts.
加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の複数の機能について、当該複数の機能の一部がソフトウェア又はファームウェアで実現され、当該複数の機能の残部が専用のハードウェアで実現されてもよい。このように、加工結果判定部13、特徴量抽出部14、機械学習器15及び加工条件変更部16の複数の機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって実現することができる。 With regard to the multiple functions of the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning device 15, and the processing condition change unit 16, some of the multiple functions may be realized by software or firmware, and the remaining multiple functions may be realized by dedicated hardware. In this way, the multiple functions of the processing result determination unit 13, the feature extraction unit 14, the machine learning device 15, and the processing condition change unit 16 can be realized by hardware, software, firmware, or a combination of these.
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略又は変更することも可能である。 The configurations shown in the above embodiments are merely examples, and may be combined with other known technologies, or the embodiments may be combined with each other, or parts of the configurations may be omitted or modified without departing from the spirit of the invention.
1 レーザ発振器、2 加工ヘッド、3 コリメートレンズ、3a 集光径変更部、4 光軸調整部、4a 平面基板、4b 中空回転ステージ、4c 角度調整機構、4d ガルバノスキャナ、5 強度分布調整部、5a 光学部品、5b 光路切替え機構、6 集光光学系、7 加工ノズル、8 制御部、9 光ファイバ、12 加工条件解析器、13 加工結果判定部、14 特徴量抽出部、15 機械学習器、16 加工条件変更部、17 学習部、18 データ取得部、19 加工状態監視センサ、91 プロセッサ、92 メモリ、93 処理回路、100,200,300 レーザ加工装置、L レーザビーム、W 加工対象物。 1 Laser oscillator, 2 Processing head, 3 Collimating lens, 3a Focusing diameter change unit, 4 Optical axis adjustment unit, 4a Planar substrate, 4b Hollow rotating stage, 4c Angle adjustment mechanism, 4d Galvano scanner, 5 Intensity distribution adjustment unit, 5a Optical component, 5b Optical path switching mechanism, 6 Focusing optical system, 7 Processing nozzle, 8 Control unit, 9 Optical fiber, 12 Processing condition analyzer, 13 Processing result judgment unit, 14 Feature extraction unit, 15 Machine learning machine, 16 Processing condition change unit, 17 Learning unit, 18 Data acquisition unit, 19 Processing state monitoring sensor, 91 Processor, 92 Memory, 93 Processing circuit, 100, 200, 300 Laser processing device, L Laser beam, W Processing object.
Claims (10)
前記レーザ光を集光光学系によって集光して加工対象物の照射位置に照射する加工ヘッドと、
駆動指令に基づいて前記加工対象物と前記加工ヘッドとの相対位置を変更して前記照射位置を切断方向に移動させる制御部と、
一つの軸に関して回転対称な強度分布変換特性を有する光学部品を含み前記レーザ光の強度分布を強度分布調整指令に基づいて変更する強度分布調整部と、
前記加工対象物の材質、前記加工対象物の板厚及び前記切断方向の一部又は全部に対応して前記強度分布調整部に入射する前記レーザ光の入射位置と入射角度とを変更する光軸調整部とを備え、
前記強度分布調整部は、前記光軸調整部によって光軸が調整された前記レーザ光の強度分布を調整し、
前記集光光学系は、前記強度分布調整部によって強度分布が調整された前記レーザ光を集光し、
前記制御部は、切断加工に関する数値パラメータである加工パラメータに基づいて前記発振器指令、前記駆動指令、前記強度分布調整指令、前記材質、前記板厚及び前記切断方向の一部又は全部に対応して前記光軸調整部を制御するための光軸調整指令を決定する
ことを特徴とするレーザ加工装置。 a laser oscillator that outputs a laser beam based on an oscillator command;
a processing head that collects the laser light using a collecting optical system and irradiates the laser light at an irradiation position on an object to be processed;
a control unit that changes a relative position between the object and the processing head based on a drive command to move the irradiation position in a cutting direction;
an intensity distribution adjustment unit including an optical component having an intensity distribution conversion characteristic that is rotationally symmetric with respect to one axis, and changing the intensity distribution of the laser light based on an intensity distribution adjustment command;
an optical axis adjustment unit that changes an incident position and an incident angle of the laser light incident on the intensity distribution adjustment unit in accordance with a material of the object to be processed, a plate thickness of the object to be processed, and a part or all of the cutting direction;
the intensity distribution adjustment unit adjusts the intensity distribution of the laser light whose optical axis has been adjusted by the optical axis adjustment unit,
the focusing optical system focuses the laser light whose intensity distribution has been adjusted by the intensity distribution adjustment unit,
the control unit determines an optical axis adjustment command for controlling the optical axis adjustment unit in accordance with a part or all of the oscillator command, the drive command, the intensity distribution adjustment command, the material, the plate thickness, and the cutting direction based on processing parameters which are numerical parameters related to cutting.
ことを特徴とする請求項1に記載のレーザ加工装置。 2. The laser processing device according to claim 1, wherein the optical axis adjustment unit is a galvanometer scanner or a microelectromechanical system mirror that adjusts the position and angle at which the laser light is incident on the intensity distribution adjustment unit.
前記レーザ光が透過する平面基板と、
前記平面基板と前記レーザ光の光軸との相対角度を変更する機構と、
前記平面基板を、前記材質、前記板厚及び前記切断方向の一部又は全部に対応して前記光軸を中心に回転させる回転機構とを有する
ことを特徴とする請求項1に記載のレーザ加工装置。 The optical axis adjustment unit is
a flat substrate through which the laser light passes;
a mechanism for changing a relative angle between the planar substrate and an optical axis of the laser light;
The laser processing device according to claim 1 , further comprising a rotation mechanism that rotates the planar substrate about the optical axis in accordance with a part or all of the material, the substrate thickness, and the cutting direction.
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載のレーザ加工装置。 The laser processing apparatus according to claim 1 , wherein the intensity distribution adjustment unit further includes an optical path switching mechanism that performs an operation of inserting the optical component into an optical axis of the laser light or removing the optical component from the optical axis.
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のレーザ加工装置。 The laser processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the optical component is an axicon lens.
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のレーザ加工装置。 5. The laser processing apparatus according to claim 1, wherein the optical component is an optical component that combines a plurality of lenses that can generate spherical aberration and change the relationship between the circle of least confusion and the paraxial focus.
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載のレーザ加工装置。 7. The laser processing apparatus according to claim 1, wherein the processing head has a focused diameter changing unit that changes a focused diameter of the laser light irradiated to the workpiece by changing a beam diameter of the laser light incident on the focusing optical system.
を更に備えることを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載のレーザ加工装置。 8. The laser processing apparatus according to claim 1, further comprising: a machine learning machine having: a data acquisition unit that acquires state quantities including the processing conditions of the cutting processing, the oscillator command, the drive command, the intensity distribution adjustment command, and the processing parameters; and a learning unit that learns processing conditions that obtain good processing under the processing conditions based on the state quantities.
駆動指令に基づいて前記加工対象物と前記加工ヘッドとの相対位置を変更して前記照射位置を切断方向に移動させるステップと、
一つの軸に関して回転対称な強度分布変換特性を有する光学部品を用いて前記レーザ光の強度分布を強度分布調整指令に基づいて変更するステップと、
前記加工対象物の材質、前記加工対象物の板厚及び前記切断方向の一部又は全部に対応して、前記光学部品を含むと共に前記レーザ光の強度分布を変更する強度分布調整部に入射する前記レーザ光の入射位置と入射角度とを変更するステップと、
前記レーザ光の入射位置と入射角度とを変更するステップにおいて光軸が調整された前記レーザ光の強度分布を調整するステップと、
強度分布が調整された前記レーザ光を集光するステップと、
切断加工に関する数値パラメータである加工パラメータに基づいて前記発振器指令、前記駆動指令、前記強度分布調整指令、前記材質、前記板厚及び前記切断方向の一部又は全部に対応して前記強度分布調整部に入射する前記レーザ光の入射位置と入射角度とを変更する光軸調整部を制御するための光軸調整指令を決定するステップと
を含むことを特徴とするレーザ加工方法。 A laser processing method using a laser processing device having a laser oscillator that outputs laser light based on an oscillator command, and a processing head that collects the laser light using a collecting optical system and irradiates an irradiation position on an object to be processed, comprising:
changing a relative position between the object and the processing head based on a drive command to move the irradiation position in a cutting direction;
changing the intensity distribution of the laser light based on an intensity distribution adjustment command using an optical component having an intensity distribution conversion characteristic that is rotationally symmetric with respect to one axis;
changing an incidence position and an incidence angle of the laser light incident on an intensity distribution adjustment unit that includes the optical component and changes an intensity distribution of the laser light in accordance with a material of the object to be processed, a plate thickness of the object to be processed, and a part or all of the cutting direction;
adjusting an intensity distribution of the laser beam whose optical axis has been adjusted in the step of changing the incident position and incident angle of the laser beam;
a step of focusing the laser light having an adjusted intensity distribution;
determining an optical axis adjustment command for controlling an optical axis adjustment unit that changes the incident position and incident angle of the laser light incident on the intensity distribution adjustment unit in accordance with the oscillator command, the drive command, the intensity distribution adjustment command, some or all of the material, the plate thickness, and the cutting direction based on processing parameters that are numerical parameters related to cutting.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2021/026743 WO2023286265A1 (en) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | Laser processing device and laser processing method |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2023286265A1 JPWO2023286265A1 (en) | 2023-01-19 |
| JPWO2023286265A5 JPWO2023286265A5 (en) | 2023-11-01 |
| JP7584658B2 true JP7584658B2 (en) | 2024-11-15 |
Family
ID=84918813
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2023534564A Active JP7584658B2 (en) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | Laser processing device and laser processing method |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7584658B2 (en) |
| WO (1) | WO2023286265A1 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012164663A1 (en) | 2011-05-30 | 2012-12-06 | 三菱重工業株式会社 | Laser working head, laser working device, optical system for laser working device, laser working method, and laser focusing method |
| JP2016535675A (en) | 2013-10-17 | 2016-11-17 | セントレ ナショナル デ ラ ルシェルシェ サイエンティフィック−シーエヌアールエス | Laser micromachining method and apparatus |
| WO2018012379A1 (en) | 2016-07-14 | 2018-01-18 | 三菱電機株式会社 | Laser machining device |
| JP2020151725A (en) | 2019-03-18 | 2020-09-24 | ファナック株式会社 | Machine learning equipment, control equipment, laser processing machines, and machine learning methods |
| JP2020196036A (en) | 2019-06-05 | 2020-12-10 | 株式会社アマダ | Processing program creation device and scattering direction determination method for molten metal |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3531199B2 (en) * | 1994-02-22 | 2004-05-24 | 三菱電機株式会社 | Optical transmission equipment |
| JP2020073284A (en) * | 2019-10-07 | 2020-05-14 | 株式会社アマダホールディングス | Laser cutting method for coated steel sheet |
-
2021
- 2021-07-16 JP JP2023534564A patent/JP7584658B2/en active Active
- 2021-07-16 WO PCT/JP2021/026743 patent/WO2023286265A1/en not_active Ceased
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012164663A1 (en) | 2011-05-30 | 2012-12-06 | 三菱重工業株式会社 | Laser working head, laser working device, optical system for laser working device, laser working method, and laser focusing method |
| JP2016535675A (en) | 2013-10-17 | 2016-11-17 | セントレ ナショナル デ ラ ルシェルシェ サイエンティフィック−シーエヌアールエス | Laser micromachining method and apparatus |
| WO2018012379A1 (en) | 2016-07-14 | 2018-01-18 | 三菱電機株式会社 | Laser machining device |
| JP2020151725A (en) | 2019-03-18 | 2020-09-24 | ファナック株式会社 | Machine learning equipment, control equipment, laser processing machines, and machine learning methods |
| JP2020196036A (en) | 2019-06-05 | 2020-12-10 | 株式会社アマダ | Processing program creation device and scattering direction determination method for molten metal |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023286265A1 (en) | 2023-01-19 |
| JPWO2023286265A1 (en) | 2023-01-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4386137B2 (en) | Laser processing apparatus and laser processing method | |
| JP6854984B1 (en) | Laser machining system | |
| CN101784364A (en) | Method for material removal and device for carrying out said method | |
| JP6395970B2 (en) | Laser processing apparatus and laser processing method | |
| JP6159428B2 (en) | Laser processing system and method | |
| JP2007253203A (en) | Optical device for laser processing | |
| JP6644428B2 (en) | Laser processing apparatus and laser processing method | |
| CN113924184A (en) | Processing equipment for laser processing workpiece and method for laser processing workpiece | |
| JP6831302B2 (en) | Laser processed product manufacturing method and battery manufacturing method | |
| JP6592547B2 (en) | Laser beam centering method and laser processing apparatus | |
| WO2006011985A2 (en) | System for and method of zoom processing | |
| JP3800795B2 (en) | Laser processing condition automatic setting method and laser processing condition automatic setting device | |
| JP7584658B2 (en) | Laser processing device and laser processing method | |
| US20230321750A1 (en) | Laser machining apparatus | |
| JP4664852B2 (en) | Laser processing equipment | |
| JP6695610B2 (en) | Laser processing apparatus and laser processing method | |
| JP5221031B2 (en) | Condensing optical system and laser processing apparatus | |
| US20220241894A1 (en) | Laser processing machine and laser processing method | |
| JP2006320938A (en) | Apparatus and method for laser beam machining | |
| JP2006107584A (en) | Optical element and light spot position adjustment method | |
| KR102887493B1 (en) | Laser debonding equipment and method | |
| KR102724285B1 (en) | Laser processing device using objective lens and method of operation thereof | |
| CN116441763A (en) | Laser processing apparatus, control method, storage medium, and product manufacturing method | |
| WO2025069364A1 (en) | Beam scanning device, processing device, and processing method | |
| JPWO2023286265A5 (en) |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230804 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230804 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20241008 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20241105 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7584658 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |