JP2005200730A - レーザー光照射による酸化膜形成方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ニューラルネットワークを利用して酸化膜の膜厚を高精度に管理して微細凹凸部を高精度に形成することの可能なレーザー光照射による酸化膜形成方法および装置を提供する。
【解決手段】工作物の表面にレーザー光を照射して酸化膜を形成するレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、レーザー光の照射条件に関する入力データ群を入力し、当該照射条件により形成される酸化膜の膜厚を出力し、入出力間に非線形関数を含むニューラルネットワークに、入力データ群と教師データとを与えることにより、入力データ群と酸化膜の膜厚との関係を学習させる手順と、学習済みのニューラルネットワークから、入力データ群と酸化膜の膜厚との関係式を求める手順と、その関係式により目標膜厚の酸化膜を形成するためのレーザー光の照射条件を求める手順と、レーザー光の照射条件を求める手順によって求めた照射条件により、酸化膜を形成する手順とを有する。
【選択図】図５

Description

この発明は、ステンレス綱、チタン、マグネシウム、アルミニウム等の材料にレーザー光を照射して表面に酸化膜を形成する方法および装置に関するものであり、さらに詳しくは、酸化膜の膜厚を高精度に管理して微細凹凸部を高精度に形成することの可能なレーザー光照射による酸化膜形成方法および装置に関するものである。

チタン等の金属材料にレーザー光を照射して表面に酸化膜を形成し、それにより文字や模様等のマーキングを行うことは従来から公知であった。このような技術としては下記の特許文献１に記載されたような技術が公知である。特許文献１には、金属材料に刻印条件を変えて学習を繰り返し、そのデータを収集しておいて、所望の色を得るようなマーキングを行うことが記載されている。
特開平０７−０６１１９８号公報

特許文献１は、あくまでもマーキングのためのレーザー光照射であるから、酸化膜の膜厚を高精度に管理するという目的は記載されていない。したがって、マーキング条件といっても典型的な発色を行うための条件が離散的に記憶されるに過ぎない。もし、酸化膜のあらゆる膜厚や発色に対してマーキング条件を記憶しようとすれば、そのデータ量は膨大なものとなり、そのデータを収集するだけでも膨大な時間が必要となってしまう。また、必要な発色を行うためのマーキング条件を検索するすることも困難である。したがって、このようなマーキング方法では、酸化膜の膜厚を高精度に管理することはできなかった。

さらに、近年、サブミクロン、ナノメートルレベルの寸法精度や微細寸法の構造を形成することが求められる場合が多くなっている。医療分野、情報通信分野等をはじめとして多くの産業分野で工業製品の微細化、微小化が進み、それに伴って前述のような微細構造の形成や加工が必要となっているのである。そのような微細構造の形成のために、レーザー光照射による酸化膜形成を利用しようとしても、従来は酸化膜の膜厚を高精度に管理することができなかった。

そこで、本発明は、ニューラルネットワークを利用して酸化膜の膜厚を高精度に管理して微細凹凸部を高精度に形成することの可能なレーザー光照射による酸化膜形成方法および装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明のレーザー光照射による酸化膜形成方法は、工作物の表面にレーザー光を照射して酸化膜を形成するレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、レーザー光の照射条件に関する入力データ群を入力し、当該照射条件により形成される酸化膜の膜厚を出力し、入出力間に非線形関数を含むニューラルネットワークに、入力データ群と教師データとを与えることにより、前記入力データ群と前記酸化膜の膜厚との関係を学習させる手順と、学習済みの前記ニューラルネットワークから、前記入力データ群と前記酸化膜の膜厚との関係式を求める手順と、前記関係式により、目標膜厚の酸化膜を形成するためのレーザー光の照射条件を求める手順と、前記レーザー光の照射条件を求める手順によって求めた照射条件照射条件に従ってレーザー光を照射し、酸化膜を形成する手順とを有するものである。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記酸化膜を形成する手順は、前記酸化膜形成による寸法変化によって工作物の表面に微細寸法の凸部または凹部を形成するものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記ニューラルネットワークは、出力として前記酸化膜が示す発色の色彩データを含むものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層および出力層の３層構造を有するものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記ニューラルネットワークは、前記中間層の入力と出力との関係がシグモイド関数となるものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記酸化膜を形成する手順は、前記レーザー光を前記工作物の表面に照射して酸化膜形成を行う領域をマスクにより限定するようにしたものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記酸化膜を形成する手順は、前記酸化膜の形成速度が大きな照射条件により最終目標の膜厚より所定量だけ小さい膜厚までの酸化膜形成を行い、その後、前記酸化膜の形成速度が小さな照射条件により最終目標膜厚までの酸化膜形成を行うようにすることができる。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成方法において、前記工作物は、レーザー光照射により酸化膜が形成されやすい材料の被膜が母材の表面に形成されたものであることが好ましい。

また、本発明のレーザー光照射による酸化膜形成装置は、工作物の表面にレーザー光を照射して酸化膜を形成するレーザー光照射による酸化膜形成装置であって、文字および図形を表示する表示部と、データを入力するための入力部と、レーザー光を照射する加工ヘッドと、前記加工ヘッドに対して相対移動が可能であり、前記工作物を固定載置可能なテーブルと、レーザー光の照射条件に関する入力データ群を入力し、当該照射条件により形成される酸化膜の膜厚を出力し、入出力間に非線形関数を含むとともに前記入力データ群と前記酸化膜の膜厚との関係を学習させたニューラルネットワークに基づいて、目標膜厚の酸化膜を形成するためのレーザー光の照射条件を求める演算部と、前記演算部からの指令に基づいて前記加工ヘッドおよび前記テーブルの駆動制御を行う駆動部とを有するものである。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成装置において、前記酸化膜形成による寸法変化によって工作物の表面に微細寸法の凸部または凹部を形成するものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成装置において、前記ニューラルネットワークは、出力として前記酸化膜が示す発色の色彩データを含むものであることが好ましい。

また、上記のレーザー光照射による酸化膜形成装置において、前記表示部は、目標膜厚の酸化膜が示す発色の色彩が表示されるものであることが好ましい。

本発明は、以上のように構成されているので、以下のような効果を奏する。

レーザー光の照射条件と形成される酸化膜の膜厚との関係を学習させたニューラルネットワークを使用したので、形成する酸化膜の膜厚寸法精度を大幅に向上させることができ、酸化膜の膜厚を高精度に管理することが可能となる。さらには、酸化膜による発色の色彩を管理することも可能となる。

高精度の膜厚寸法を有する任意形状の酸化膜を形成することにより、従来の加工方法では困難であった微細構造の凸部または凹部の形成も容易かつ高精度に行うことができる。

ニューラルネットワークが酸化膜の示す発色の色彩データを出力するものであるから、形成した酸化膜の膜厚寸法のチェックを作業者の目視による発色検査によって極めて容易に行うことができる。

本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明のレーザー光照射による酸化膜形成方法を実施するためのレーザー加工装置１の全体構成を示す概略図である。レーザー加工装置１には、レーザー光の照射条件等の演算やデータ入力、データ表示等を行うための演算部２が設けられている。演算部２としてはコンピュータを利用することができる。演算部２には、文字および図形を表示する表示部３、操作者がデータを入力するための入力部４が接続されている。表示部３としてはＣＲＴ、液晶ディスプレイ等が使用でき、入力部４としてはキーボード、タッチパネル、マウス等が使用できる。

この演算部２には駆動部５が接続されており、駆動部５には加工ヘッド６が接続されている。加工ヘッド６内にはレーザー発振器６１が設けられており、レーザー発振器６１から射出されたレーザー光はレンズ６２等を通って工作物８の表面に照射される。

工作物８はＸＹテーブル７上に固定されている。ＸＹテーブル７は加工ヘッド６に対して、水平面内の直交する２方向（Ｘ，Ｙ軸方向）に移動可能に設けられている。また、加工ヘッド６は鉛直方向（Ｚ軸方向）に移動可能に設けられている。さらに、加工ヘッド６は図の円弧矢印方向に傾斜可能であり、レーザー光の照射方向を工作物８の表面に対して所定角度だけ傾斜させることができる。

すなわち、加工ヘッド６とＸＹテーブル７とは、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸の３軸方向に相対移動を行うことが可能となっており、図示しない送り機構によってこれらの相対移動が行われる。また、加工ヘッド６の傾斜角度も図示しない傾斜機構によって所望の傾斜角度に設定することができる。これらの送り機構および傾斜機構は駆動部５によって駆動制御される。また、レーザー光の強度や焦点位置は、駆動部５によってレーザー発振器６１やレンズ６２の駆動制御を行うことにより、所望の値に設定することができる。

このようなレーザー加工装置１により、所定強度のレーザー光を工作物８の表面に照射しつつＸＹテーブル７を相対移動させ、工作物８表面全面をくまなく走査してレーザー光照射を行うことができる。これにより、工作物８の上面に均一な膜厚の酸化膜を形成することができる。そして、本発明によれば、この酸化膜の膜厚を高精度に管理して形成することができる。この膜厚の管理に関しては後に詳しく説明する。

図２は、工作物８の上面に任意膜厚の酸化膜による任意形状の凸部を形成したものを示す図である。このような凸部は、工作物８の上面に任意形状の穴部を設けた遮光性マスクを配置して任意形状の酸化膜を形成することにより作ることができる。そして、凸部の突出量（厚さ）はレーザー光の照射時間、強度等により調整することができ、高精度の寸法精度を実現することができる。酸化膜８１，８２，８３は、順次、膜厚が異なるように形成された酸化膜凸部である。酸化膜８４は、遮光性マスクによりドーナツ形状に形成された酸化膜凸部である。

これらの酸化膜凸部は、酸化膜の膜厚に対応した工作物８上面からの突出量を有している。工作物８の母材に酸化膜が形成されることにより、母材より体積が増加するためである。このように酸化膜の形成により寸法変化を生じる材料であれば、凸部または凹部を形成することができる。そして、酸化膜の膜厚を高精度に管理することにより、酸化膜凸部の工作物８上面からの突出量も高精度に管理することができる。なお、酸化膜凸部はマスクを使用しなくても、ＸＹテーブル７移動による走査時にレーザー光のオン・オフ制御を行うことによって任意形状に形成することができる。

酸化膜凸部は酸化膜の膜厚に対応して、特有の色彩を帯びるようになる。これは酸化膜の表面で反射される光と、酸化膜を透過して母材の表面で反射される光とが互いに干渉し、膜厚に応じた特定の波長の光の強度が大きくなるためである。図３は、酸化膜の膜厚による光の干渉を説明するための図である。工作物８の母材の表面に光を透過する酸化膜８１が形成されている。酸化膜８１を透過して工作物８の母材の表面で反射された光９１と、酸化膜８１の表面で反射された光９２とは、互いに干渉しそれらの位相差に応じて合成される。

すなわち、酸化膜８１の膜厚に対応する特定の波長の光が強度を強め合い、他の波長の光は打ち消し合う。また、酸化膜８１の材質による光の吸収や、工作物８の母材による反射も、波長による依存性がある。これらにより、工作物８の表面に形成された酸化膜８１が膜厚に応じた特有の発色を生じさせるのである。この発色が膜厚を正確に反映するため、発色の色彩により酸化膜の膜厚を判定することが可能である。作業者が、酸化膜による発色から、現在の酸化膜の膜厚を即座に判定することができる。

なお、工作物８としては、レーザー光照射により酸化膜が形成されやすい材料が好ましい。すなわち、工作物８としては、ステンレス綱、チタン、マグネシウム、アルミニウム等が使用可能である。なお、ステンレス鋼の場合は材料中のクロムによって酸化クロムの被膜が形成され、チタン、マグネシウム、アルミニウムの場合はそれぞれ酸化チタン、酸化マグネシウム、酸化アルミニウムの被膜が形成される。

また、工作物８としては、母材からレーザー光照射により酸化膜が形成されやすい材料で構成されていてもよいが、他の材料からなる母材の表面にレーザー光照射により酸化膜が形成されやすい材料を被膜として設けたものでもよい。

図４は、本発明に使用するニューラルネットワークの構成を示す図である。このニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層からなる３層構造を有している。入力層のユニットはｎ個設けられており、上からｉ番目（１≦ｉ≦ｎ）のユニットに対する入力をＩ_i とすると、ｉ番目のユニットの出力もＩ_i である。すなわち、入力層の各ユニットは、入力された信号をそのまま出力するものである。入力層の入力Ｉ_i としては、レーザー光の照射条件であるレーザー光出力強度、走査速度、照射回数、焦点距離、入射角度等のデータが含まれる。

中間層のユニットはｍ個設けられており、上からｊ番目（１≦ｊ≦ｍ）のユニットに対する入力をＵ_j とし、ｊ番目のユニットの出力をＨ_j とする。出力層のユニットは４個設けられている。出力層の各ユニットは、入力された信号をそのまま出力するものである。すなわち、出力層の上からｋ番目（１≦ｋ≦３）のユニットに対する入力がＯ_k ならばその出力もＯ_k となる。

出力Ｏ₁ ，Ｏ₂ ，Ｏ₃ は酸化膜による発色を表すＲＧＢデータとする。ＲＧＢデータは、発色を光の３原色の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）に分解し、それぞれの光の強度を示すデータである。そして、Ｏ₄ は酸化膜の膜厚を表すものとする。Ｕ_j ，Ｈ_j ，Ｏ_k は、次の数１によって表される。

数１（１）において、Ｗ_jiは入力層と中間層の結合係数であり、θ_j は中間層の入力へのオフセット値である。数１（２）により、中間層の入力と出力との関係が示される。ただし、数１（２）において、ｅｘｐ（ｘ）は指数関数を表すものである。数１（２）は、シグモイド関数と呼ばれるものである。数１（３）において、Ｖ_kjは中間層と出力層の結合係数であり、δ_k は出力層の入力へのオフセット値である。

ここでは、ニューラルネットワークとして３層構造を持ち、中間層の入出力関数をシグモイド関数としたものを示したが、これ以外の構成のものも利用できる。例えば、３層以上の多層構造としたり、中間層の入出力関数に他の関数を利用したりすることができる。また、出力層のユニットの数を４として、酸化膜による発色のＲＧＢデータと酸化膜の膜厚を出力するようにしたが、これ以外のデータを出力するようにしてもよい。例えば、酸化膜の膜厚に換えて光学的膜厚（膜厚を屈折率で割った値）を出力するようにしてもよい。

図４のようなニューラルネットワークに学習を行うには、入力Ｉ₁ 〜Ｉ_n を与えるとともに、その出力Ｏ₁ 〜Ｏ₄ に対する教師データＤ₁ 〜Ｄ₄ を与える。この入力Ｉ_i には、レーザー光の照射条件であるレーザー光出力強度、走査速度、照射回数、焦点距離、入射角度等のデータが含まれる。

そして、その照射条件で実際に工作物８の酸化膜形成を行い、酸化膜の発色と膜厚を測定する。そして、それらの測定値を教師データＤ₁ 〜Ｄ₄ として与える。すなわち、データＤ₁ を発色の赤（Ｒ）成分データ、データＤ₂ を発色の緑（Ｇ）成分データ、データＤ₃ を発色の青（Ｂ）成分データ、データＤ₄ を酸化膜の膜厚測定値として入力する。

そして、出力Ｏ_k と教師データＤ_k との誤差の二乗和が最小になるように、結合係数Ｗ_ji，Ｖ_kjおよびオフセット値θ_j ，δ_k を修正する。レーザー光の照射条件を種々の状態に変化させて、入力データＩ₁ 〜Ｉ_n と教師データＤ₁ 〜Ｄ₄ を測定し、学習を繰り返すことにより実際のレーザー光照射による酸化膜形成の形成特性をシミュレートするようなニューラルネットワークを構築することができる。実際の結合係数およびオフセット値の修正は、公知のバックプロパゲーション法を用いて計算を行うことができる。出力と教師データとの誤差の二乗和が許容値以下となるまで修正を繰り返し、許容値以下となれば学習を終了させる。

このようにレーザー光照射による酸化膜形成の形成特性を学習させたニューラルネットワークの入力データ、結合係数、オフセット値を使用して、酸化膜の発色と膜厚は、次の数２により計算される。

ここで、前述のように、入力データＩ₁ 〜Ｉ_n はレーザー光の照射条件としてのレーザー光出力強度、走査速度、照射回数、焦点距離、入射角度等のデータである。ニューラルネットワークの学習を完了するのに十分な数のサンプル入力データと教師データを与えれば、学習によって各結合係数、各オフセット値が決定されるので、サンプル以外の入力データを与えた場合にもその入力データに応じた高精度の出力データを出力することができる。

逆に、目標とする膜厚を与えて、その膜厚を得るためのレーザー光の照射条件を求めることは、数２の逆解法問題を解くことにより実現できる。これは、目標とする膜厚と出力Ｏ₄ との差を最小化するための最適化計算によって解くことができる。具体的には、目標膜厚と出力Ｏ₄ との差の二乗が最小になるような入力データ群を公知の勾配法等により求めることができる。また、最適解を求める際の直線探索としては公知の黄金分割探索等を用いることができる。同様に、酸化膜による発色のＲＧＢデータを与えて、その発色を得るためのレーザー光の照射条件を求めることもできる。

なお、工作物の材質によって酸化膜の形成条件や発色が異なるので、図４に示すようなニューラルネットワークは、工作物の材質ごとに以上のような学習を行う必要がある。そして、それぞれの材料に応じた最適な各結合係数、各オフセット値を求めて、それらを材料ごとに記憶しておけばよい。また、工作物がステンレス綱のような合金の場合、各成分の含有率を入力データとして与えることにより、種々の組成の合金に対して適用可能なニューラルネットワークを得ることもできる。例えば、ステンレス綱の場合にはクロムの含有率を入力データとして含めればよい。

図４のようなニューラルネットワークは、実際には、コンピュータ内のプログラムおよびデータとして実現される。図１においては演算部２内にニューラルネットワークが設けられている。学習によるニューラルネットワークの結合係数、オフセット値の修正演算もコンピュータによって演算される。さらに、コンピュータによる数値計算によって逆解法問題を解いて目標膜厚を得るためのレーザー光の照射条件が求められる。

図５は、本発明のレーザー加工装置１における演算部２の構成を示す図である。演算部２には、各種情報処理や演算を行うＣＰＵ２１が設けられている。ＣＰＵ２１は、バス２２を介してＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるメモリ２３をアクセスし、また、それ以外の入出力回路等をアクセスして種々の情報処理を行うことができる。

ＣＰＵ２１は、メモリ２３のＲＯＭ部に記憶されているＢＩＯＳ等のシステムプログラムおよびデータと、メモリ２３のＲＡＭ部にロードされたプログラムおよびデータに従って動作する。ＲＡＭ部には、図４のようなニューラルネットワークをモデル化したニューラルネットワークモデル２３１が記憶されている。また、ＲＡＭ部には、基本プログラムであるＯＳ（オペレーティング・システム）や、ニューラルネットワークの学習を行う学習プログラム２３２、ニューラルネットワークの逆解法によりレーザー光の照射条件を演算する照射条件演算プログラム２３３等がロードされている。

演算部２のバス２２には、補助記憶装置としての固定ディスク装置２４が接続されている。固定ディスク装置２４にはＣＰＵ２１によって実行されるべきＯＳプログラムおよびその他のプログラム等を記憶しておき、適宜、これらのプログラム等を固定ディスク装置２４からメモリ２３のＲＡＭ部にロードする。また、固定ディスク装置２４には、ニューラルネットワークモデル２３１を構成するためのデータ、数式等も記憶されている。

演算部２のバス２２には、交換可能ディスク装置２５が接続されており、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の交換可能記憶媒体からデータを読み込んだり、交換可能記憶媒体にデータを書き込むことができる。すなわち、交換可能記憶媒体と固定ディスク装置２４との間で種々のデータのやりとりが可能である。交換可能記憶媒体から学習済みのニューラルネットワークモデルの結合係数、オフセット値等を読み込むこともできる。

演算部２のバス２２には、文字および図形を表示する表示部３、操作者がデータを入力するための入力部４がインターフェース回路２６を介して接続されている。表示部３としてはＣＲＴ、液晶ディスプレイ等が使用でき、入力部４としてはキーボード、タッチパネル等が使用できる。さらに、演算部２にはインターフェース回路２７を介して駆動部５が接続されており、レーザー光照射のオン・オフ、各種照射条件の設定、ＸＹテーブルの移動等の制御指令データを駆動部５に送出する。駆動部５は演算部２からの指令データに従って各種の駆動制御を行う。

学習プログラム２３２は、学習によるニューラルネットワークの結合係数、オフセット値の修正演算を行うものである。ニューラルネットワークモデル２３１として、メーカーによって予め学習が終了したものを記憶させておけば、学習プログラム２３２は必ずしも必要ではない。さらに、学習済みのニューラルネットワークに基づく照射条件演算プログラム２３３が用意されていれば、ニューラルネットワークモデル２３１も不要である。ただし、ニューラルネットワークモデル２３１および学習プログラム２３２を搭載していれば、ユーザー自身が教師データを用意してニューラルネットワークの学習を行うことができる。

ニューラルネットワークの入力データとなるべきレーザー光の照射条件等は、照射条件の設定値からニューラルネットワークモデル２３１に入力される。また、教師データは操作者が入力部４から入力する。教師データは、その一部または全部をセンサ等からの計測値を演算部２に直接入力するようにしてもよい。

このように、演算部２が学習済みのニューラルネットワークモデル２３１を備えることになるので、目標膜厚の酸化膜を形成するための照射条件を求めてレーザー光照射を実行することにより、酸化膜の膜厚寸法精度を大幅に向上させることができる。すなわち、酸化膜の膜厚を高精度に管理することが可能となる。また、従来の加工方法では困難であった微細構造の形成も、容易かつ高精度に行うことができる。

また、目標膜厚の酸化膜がどのような発色を示すかは、学習済みのニューラルネットワークの出力データにより求まるので、その発色を表示部３等に表示しておくことにより、作業者が酸化膜の膜厚のチェックを目視により簡単に行うことができる。すなわち、形成された酸化膜の発色と表示部３に表示された目標膜厚の発色とを目視により比較するだけで、膜厚のチェックを行うことができる。なお、表示部３に目標膜厚の発色だけでなく、その前後の膜厚における発色も並べて表示しておくようにすれば、膜厚の過不足量も判定可能となる。

なお、照射条件を求めるに当たり、一部の照射条件は操作者が設定して、その他の照射条件を照射条件演算プログラム２３３によって自動的に設定することができる。例えば、走査速度、照射回数、焦点距離、入射角度は操作者が設定し、レーザー光の出力強度を自動設定することができる。

また、酸化膜の形成速度が速い照射条件では、酸化膜の形成が短時間で行える点では好ましいのであるが、その代わりに酸化膜の膜厚精度が低下する傾向がある。そこで、酸化膜の形成速度が大きな照射条件により、最終目標の膜厚より所定量だけ小さい膜厚までの形成を行い、いったんレーザー光照射を停止する。そのときに、酸化膜の発色等により膜厚寸法のチェックを行う。

その後、酸化膜の形成速度が小さくなるような照射条件に切り換えて最終目標膜厚までの形成を行うようにする。これにより、短時間で高精度の膜厚の酸化膜形成が可能となる。また、酸化膜形成途中で膜厚をチェックすることができるので、これによっても形成膜厚の寸法精度がさらに向上する。

以上のように、本発明によれば、形成する酸化膜の膜厚寸法精度を大幅に向上させることができ、酸化膜の膜厚を高精度に管理することが可能となる。また、形成した酸化膜の膜厚寸法のチェックを、作業者の目視による発色検査によって極めて容易に行うことができる。さらに、従来の加工方法では困難であった微細構造の形成も、容易かつ高精度に行うことができる。

本発明によれば、膜厚を高精度に管理して酸化膜の形成を行うことができる。また、従来の加工方法では困難であった微細構造の形成も、容易かつ高精度に行うことができ、工業製品の微細化、微小化に寄与するものである。

本発明のレーザー光照射による酸化膜形成方法を実施するためのレーザー加工装置１の全体構成を示す概略図である。 工作物８の上面に任意膜厚の酸化膜による任意形状の凸部を形成したものを示す図である。 酸化膜の膜厚による光の干渉を説明するための図である。 本発明に使用するニューラルネットワークの構成を示す図である。 レーザー加工装置１における演算部２の構成を示す図である。

符号の説明

１ レーザー加工装置
２ 演算部
３ 表示部
４ 入力部
５ 駆動部
６ 加工ヘッド
７ ＸＹテーブル
８ 工作物
２１ ＣＰＵ
２２ バス
２３ メモリ
２４ 固定ディスク装置
２５ 交換可能ディスク装置
２６，２７ インターフェース回路
６１ レーザー発振器
６２ レンズ
８１〜８４ 酸化膜
９１，９２ 光
２３１ ニューラルネットワークモデル
２３２ 学習プログラム
２３３ 照射条件演算プログラム

Claims (12)

1. 工作物（８）の表面にレーザー光を照射して酸化膜を形成するレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   レーザー光の照射条件に関する入力データ群を入力し、当該照射条件により形成される酸化膜の膜厚を出力し、入出力間に非線形関数を含むニューラルネットワークに、入力データ群と教師データとを与えることにより、前記入力データ群と前記酸化膜の膜厚との関係を学習させる手順と、
   学習済みの前記ニューラルネットワークから、前記入力データ群と前記酸化膜の膜厚との関係式を求める手順と、
   前記関係式により、目標膜厚の酸化膜を形成するためのレーザー光の照射条件を求める手順と、
   前記レーザー光の照射条件を求める手順によって求めた照射条件に従ってレーザー光を照射し、酸化膜を形成する手順とを有するレーザー光照射による酸化膜形成方法。
2. 請求項１に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記酸化膜を形成する手順は、前記酸化膜形成による寸法変化によって工作物の表面に微細寸法の凸部または凹部を形成するものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
3. 請求項１，２のいずれか１項に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記ニューラルネットワークは、出力として前記酸化膜が示す発色の色彩データを含むものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層および出力層の３層構造を有するものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
5. 請求項４に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記ニューラルネットワークは、前記中間層の入力と出力との関係がシグモイド関数となるものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記酸化膜を形成する手順は、前記レーザー光を前記工作物の表面に照射して酸化膜形成を行う領域を遮光性マスクにより限定するようにしたものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記酸化膜を形成する手順は、前記酸化膜の形成速度が大きな照射条件により最終目標の膜厚より所定量だけ小さい膜厚までの酸化膜形成を行い、その後、前記酸化膜の形成速度が小さな照射条件により最終目標膜厚までの酸化膜形成を行うものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
8. 請求項１〜７のいずれか１項に記載したレーザー光照射による酸化膜形成方法であって、
   前記工作物（８）は、レーザー光照射により酸化膜が形成されやすい材料の被膜が母材の表面に形成されたものであるレーザー光照射による酸化膜形成方法。
9. 工作物（８）の表面にレーザー光を照射して酸化膜を形成するレーザー光照射による酸化膜形成装置であって、
   文字および図形を表示する表示部（３）と、
   データを入力するための入力部（４）と、
   レーザー光を照射する加工ヘッド（６）と、
   前記加工ヘッド（６）に対して相対移動が可能であり、前記工作物（８）を固定載置可能なテーブル（７）と、
   レーザー光の照射条件に関する入力データ群を入力し、当該照射条件により形成される酸化膜の膜厚を出力し、入出力間に非線形関数を含むとともに前記入力データ群と前記酸化膜の膜厚との関係を学習させたニューラルネットワークに基づいて、目標膜厚の酸化膜を形成するためのレーザー光の照射条件を求める演算部（２）と、
   前記演算部（２）からの指令に基づいて前記加工ヘッド（６）および前記テーブル（７）の駆動制御を行う駆動部（５）とを有するレーザー光照射による酸化膜形成装置。
10. 請求項９に記載したレーザー光照射による酸化膜形成装置であって、
    前記酸化膜形成による寸法変化によって工作物の表面に微細寸法の凸部または凹部を形成するものであるレーザー光照射による酸化膜形成装置。
11. 請求項９，１０のいずれか１項に記載したレーザー光照射による酸化膜形成装置であって、
    前記ニューラルネットワークは、出力として前記酸化膜が示す発色の色彩データを含むものであるレーザー光照射による酸化膜形成装置。
12. 請求項１１に記載したレーザー光照射による酸化膜形成装置であって、
    前記表示部（３）は、目標膜厚の酸化膜が示す発色の色彩が表示されるものであるレーザー光照射による酸化膜形成装置。

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