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WO2023140015A1 - 積層造形物の製造方法及び製造装置、制御支援装置、並びにプログラム - Google Patents

積層造形物の製造方法及び製造装置、制御支援装置、並びにプログラム Download PDF

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WO2023140015A1
WO2023140015A1 PCT/JP2022/046977 JP2022046977W WO2023140015A1 WO 2023140015 A1 WO2023140015 A1 WO 2023140015A1 JP 2022046977 W JP2022046977 W JP 2022046977W WO 2023140015 A1 WO2023140015 A1 WO 2023140015A1
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WO
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laminate
state transition
shape
model
shape index
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2022/046977
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English (en)
French (fr)
Inventor
碩 黄
旭則 吉川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kobe Steel Ltd
Original Assignee
Kobe Steel Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
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Publication date
Application filed by Kobe Steel Ltd filed Critical Kobe Steel Ltd
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Priority to EP22922165.0A priority patent/EP4450198A4/en
Priority to CN202280089239.3A priority patent/CN118613343A/zh
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    • G05B19/4097—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by using design data to control NC machines, e.g. CAD/CAM
    • G05B19/4099—Surface or curve machining, making 3D objects, e.g. desktop manufacturing
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    • B23K9/04—Welding for other purposes than joining, e.g. built-up welding
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    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
    • G05B2219/49015—Wire, strang laying, deposit fluid, welding, adhesive, hardening, solidification, fuse

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for manufacturing a laminate-molded article, a control support apparatus, and a program.
  • a 3D printer that laminates metal materials uses a heat source such as a laser or an arc, for example, to melt and solidify metal powder or metal wires and laminate weld metal (weld beads) to create a desired shape.
  • a heat source such as a laser or an arc
  • weld metal laminate weld metal
  • Patent Document 1 a laminate-molded device that measures the height at the measurement position of the laminate-molded object already formed on the workpiece, and controls the processing conditions for newly laminating the weld metal according to the height of the measurement position.
  • the shape index such as the layered height from the viewpoint of maintaining the quality of the modeled product and controlling the device.
  • a laser sensor can be used for height control, but when molding a part with a complicated shape or a part composed of a plurality of objects, height control for each part is required, which complicates the process.
  • the modeled shape may locally deviate from the expected shape. In that case, it is required to compensate for the shape deviation.
  • the object of the present invention is to provide a method and apparatus for manufacturing a layered product, a control support device, and a program that enable the manufacture of a highly accurate layered product by integrating the measurement results obtained from the measuring instrument and the state transition extracted from the trajectory plan, obtaining a more accurate shape index and updating the trajectory plan, or by repeating the lamination of weld beads while constantly managing the shape index.
  • the present invention consists of the following configurations.
  • (1) A manufacturing method for a laminate-molded product in which weld beads formed by melting and solidifying a filler material by a molding device are repeatedly laminated based on a predetermined trajectory plan, A step of setting an observation model obtained from measurement information collected from at least one or more measuring instruments of the modeling apparatus, and a state transition model representing a state transition of the shape index of the laminate-molded object extracted from the trajectory plan; extracting the observed physical quantity of the shape index from the observation model and extracting the state physical quantity of the shape index from the state transition model; obtaining a state transition estimated value of the shape index by integrating the observed physical quantity and the state physical quantity; updating the weld bead forming condition defined by the trajectory plan according to the state transition estimated value;
  • a method of manufacturing a laminate-molded article comprising: (2) A manufacturing apparatus for a laminate-molded product that repeatedly laminates weld beads formed by melting and solidifying a filler material based on a predetermined trajectory plan, a model setting unit that sets
  • a control support device that supports control of the manufacturing apparatus for a laminate-molded product according to (2),
  • the observation model includes point cloud data collected from a sensor that measures a shape index of the laminate-manufactured article and representing the measured shape index of the laminate-manufactured article;
  • the state transition model includes planned shape data representing a shape index of the laminate-manufactured object based on the trajectory plan, a data acquisition unit that acquires the point cloud data from the observation model and acquires the planned shape data from the state transition model; a calculation unit that divides the obtained point cloud data into a plurality of unit blocks, divides the obtained plan shape data into regions corresponding to the unit blocks, and calculates a difference value for each unit block between the point cloud data and the plan shape data; an extraction unit for extracting a unitary domain for which the difference value is greater than a predetermined threshold among the plurality of unitary domains; an information output unit that outputs information on the extracted unitary domain and the difference value corresponding to the unitary domain;
  • the present invention by integrating the measurement results obtained from the measuring instrument and the state transition extracted from the trajectory plan, it is possible to obtain a more accurate shape index and update the trajectory plan, or to manufacture a highly accurate additive manufacturing product by repeating the lamination of weld beads while constantly managing the shape index.
  • FIG. 1 is a schematic overall configuration diagram of a modeling apparatus.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram of the control unit.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a welding torch, a laser sensor, and a camera.
  • FIG. 4 is an image captured by a camera of a molten pool formed at the tip of the filler material.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a trajectory of a welding torch when forming a weld bead.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a procedure executed by the control unit to estimate a shape index from information measured by a plurality of measuring instruments and update the trajectory plan.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing the contents of model setting and integration processing.
  • FIG. 1 is a schematic overall configuration diagram of a modeling apparatus.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram of the control unit.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a welding torch, a laser sensor, and a camera.
  • FIG. 4 is an
  • FIG. 8A is a diagram showing the relationship between the advancing direction of the welding torch and the arrangement direction of the measuring instrument on the welding torch, and is a schematic diagram when the advancing direction and the arrangement direction match.
  • FIG. 8B is a diagram showing the relationship between the traveling direction of the welding torch and the arrangement direction of the measuring instrument on the welding torch, and is a schematic diagram when the traveling direction and the arrangement direction intersect.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram schematically showing changes in bead height of a weld bead.
  • FIG. 10A is a diagram showing a case where the welding torch is subjected to weaving operation, and is an explanatory diagram showing a trajectory when the weaving vibration period is long.
  • FIG. 10B is a diagram showing a case where the welding torch is weaving, and is an explanatory diagram showing a trajectory when the vibration period is short.
  • FIG. 11 is a flow chart showing a procedure for feedback-controlling the stacking height to correct the deviation of the modeled shape from the design shape.
  • FIG. 12 is a schematic explanatory diagram showing how the amount of deviation between the height measurement result and the planned height is mapped.
  • 13A and 13B are explanatory diagrams showing changes in the layer-by-layer layer height of the weld bead by controlling the layer height.
  • FIG. 14 is a schematic configuration diagram showing a modeling system in which the welding robot of the modeling apparatus shown in FIG. 1 is mounted on a slider device and a layered product is manufactured using a positioner device.
  • FIG. 14 is a schematic configuration diagram showing a modeling system in which the welding robot of the modeling apparatus shown in FIG. 1 is mounted on a slider device and a layered product is manufactured using a positioner device.
  • FIG. 15 is a schematic explanatory diagram showing a state in which the outer peripheral surface of the bead layer is developed into a plane.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram showing height information of the outer peripheral surface of the bead layer and its processing result.
  • FIG. 17 is a block configuration diagram of a control support device.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing how the wall is formed.
  • FIG. 19A is a graph showing height measurement results and height distribution from a set horizontal plane.
  • FIG. 19B is a graph showing height measurement results, showing a height distribution from a set horizontal plane.
  • FIG. 19C is a graph showing height measurement results and height distribution from a set horizontal plane.
  • FIG. 20A is a graph showing welding speed settings for feedback control of stack height.
  • FIG. 20B is a graph showing welding speed settings for feedback control of the stack height.
  • FIG. 20C is a graph showing welding speed settings for feedback control of the stack height.
  • FIG. 21 is a graph showing the measurement results of the height of each layer, showing the height distribution from the set horizontal plane.
  • FIG. 22 is a graph showing the measurement results of the height of each layer, showing changes in the standard deviation of the height measurement values at a plurality of locations within the layer.
  • FIG. 1 is a schematic overall configuration diagram of a laminate-molded article manufacturing apparatus 100 .
  • a laminate-molded article manufacturing apparatus 100 (hereinafter also referred to as a modeling apparatus) includes a modeling section 11 that laminates weld beads B to manufacture a laminate-molded article W, and a control section 13 that controls each part of the modeling section 11 .
  • the modeling apparatus 100 includes a welding robot 17 having a welding torch 15 on its tip axis, a robot driving section 19 that drives the welding robot 17, a filler material supply section 21 that supplies a filler material (welding wire) M to the welding torch 15, and a welding power supply section 23 that supplies welding current and welding voltage to the welding torch 15.
  • the modeling apparatus 10 also includes a plurality of measuring instruments.
  • measuring instruments include a laser sensor 25A and a camera 25B which are provided on the tip axis of the welding robot 17 and whose measurement area is near the tip of the welding torch 15, and a current and voltage meter 25C which measures the welding current and welding voltage in the welding power source 23.
  • other measuring instruments such as an encoder and a position sensor (not shown) which are provided in the welding robot 17 and measure the position and moving speed of the welding torch 15 may be used.
  • the number of measuring instruments is not limited to a plurality, and in some cases a single measuring instrument may be used.
  • the laser sensor 25A, the camera 25B, and the current/voltmeter 25C are also collectively referred to as a measuring instrument 25.
  • the welding torch 15 is a gas metal arc welding torch that has a shield nozzle (not shown) and is supplied with a shield gas from the shield nozzle.
  • the arc welding method may be a consumable electrode method such as coated arc welding or carbon dioxide gas arc welding, or a non-consumable electrode method such as TIG welding or plasma arc welding, and is appropriately selected according to the laminate model W to be manufactured.
  • a contact tip is arranged inside the shield nozzle, and the contact tip holds the filler material M to which the melting current is supplied.
  • the welding torch 15 holds the filler material M and generates an arc from the tip of the filler material M in a shield gas atmosphere.
  • the welding robot 17 is a multi-joint robot, and the continuously supplied filler material M is supported at the tip of the welding torch 15 attached to the tip shaft of the robot arm.
  • the position and posture of the welding torch 15 can be arbitrarily three-dimensionally set within the range of degrees of freedom of the robot arm according to commands from the robot driving section 19 .
  • the filler material supply unit 21 includes a reel 21a around which the filler material M is wound.
  • the filler material M is sent from the filler material supply unit 21 to a feeding mechanism (not shown) attached to a robot arm or the like, and fed to the welding torch 15 while being fed forward and reverse by the feeding mechanism as necessary.
  • any commercially available welding wire can be used as the filler material M.
  • MAG welding and MIG welding solid wires JIS Z 3312
  • arc welding flux-cored wires for mild steel
  • high-strength steel and low-temperature steel JIS Z 3313
  • Welding wires specified by the standard can be used.
  • filler metals M such as aluminum, aluminum alloys, nickel, nickel-based alloys, etc. can be used depending on the desired properties.
  • the robot drive unit 19 drives the welding robot 17 to move the welding torch 15, and melts the continuously supplied filler material M with an arc generated by the welding current and welding voltage from the welding power source unit 23.
  • a modeling program based on the trajectory plan of the laminate-molded article W to be manufactured is transmitted from the control unit 13 to the robot driving unit 19 .
  • the modeling program consists of a large number of instruction codes, and is created based on an appropriate algorithm according to various conditions such as the shape data (CAD data, etc.) of the layered product, the material, and the amount of heat input.
  • the welding torch 15 or the laser sensor 25A and camera 25B provided on the tip side of the robot arm are driven by the welding robot 17 to move together with the welding torch 15, and the measurement direction, measurement range, etc. are set.
  • the robot driving unit 19 executes the received trajectory plan, drives each unit such as the welding robot 17, the filler material supply unit 21 and the welding power supply unit 23, and forms the weld bead B according to the trajectory plan. That is, the robot driving unit 19 drives the welding robot 17 to move the welding torch 15 along the trajectory (bead forming trajectory) of the welding torch 15 set in the trajectory plan. At the same time, the filler material supply unit 21 and the welding power supply unit 23 are driven according to the set welding conditions, and the filler material M at the tip of the welding torch 15 is melted and solidified by the arc. Thereby, a weld bead B is formed on the base plate 27 along the trajectory of the welding torch 15 . The weld beads B are adjacent to each other to form a weld bead layer, and the weld bead layer of the next layer is laminated on the weld bead layer, thereby forming the desired three-dimensional shaped product W.
  • FIG. 2 is a schematic block diagram of the control unit 13.
  • the control unit 13 is a computer device including a processor 31 such as a CPU or MPU, a memory 33 such as a ROM or RAM, a storage unit 35 having a storage such as an SSD (Solid State Drive) or hard disk, and an input/output interface 37 .
  • the input/output interface 37 is connected to the plurality of measuring instruments 25 , the filler material supply section 21 , the robot driving section 19 and the welding power supply section 23 described above.
  • the control unit 13 includes a trajectory planning unit 39, a model setting unit 41, a physical quantity extraction unit 43, an integration processing unit 45, and a control condition updating unit 47, details of which will be described later.
  • the trajectory planning section 39 creates a modeling program for the laminate-molded article W to be produced. That is, when data on the material, shape, and welding conditions of the laminate-molded article W to be manufactured is input to the trajectory planning unit 39, the trajectory planning unit 39 first divides the shape model of the laminate-molded article W into layers according to the input data, and determines the bead formation procedure such as the bead formation order of the weld beads and the welding conditions so that the obtained layers are filled with the weld beads. This bead formation procedure is made into a build program. There are various algorithms for determining the above-described trajectory plan, and the determination method is not limited.
  • the created modeling program is stored in the storage unit 35 and output to the robot driving unit 19 when an output request is received from the robot driving unit 19 .
  • trajectory planning unit 39, the model setting unit 41, the physical quantity extraction unit 43, the integration processing unit 45, and the control condition update unit 47 of the control unit 13 may be provided in another computer device separated from the modeling unit 11. In that case, it may be configured to connect to the modeling apparatus 100 from a remote location via communication means such as a network.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing the welding torch 15, the laser sensor 25A and the camera 25B.
  • a commercially available laser displacement sensor or the like can be used as the laser sensor 25A, and the reflected light of the irradiated laser light is acquired as height data.
  • the laser sensor 25A can measure the shape of the existing weld bead B and the shape of the base before the bead is formed. The details of the shape measurement principle are well known and therefore omitted.
  • the camera 25B is an imaging device for three-dimensional shape measurement, and can measure the shape of the weld bead B and the base from the captured image, similar to the laser sensor 25A.
  • FIG. 4 is a captured image of the molten pool formed at the tip of the filler material M captured by the camera 25B.
  • the image 51 captured by the camera 25B includes the arc center 53, the filler material tip 55, the molten pool tip 57, the left end of the molten pool and the right end of the molten pool (indicated by lines 59L and 59R in FIG. 4), and the position and shape of each part can be extracted by appropriate image processing. For example, information such as arc width, arc shape, weld pool position and shape can be extracted.
  • the camera 25B may be a camera for photographing the state of bead formation such as a molten pool, or a camera for temperature measurement such as a thermography.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the trajectory of the welding torch 15 when forming the weld bead B.
  • the trajectory PS1 shown in FIG. 5 is a trajectory in which the welding torch 15 advances from a position P0 on the base plate 27 toward an obstacle R such as an upright wall, passes through the position P1, then curves and reverses at the position of the obstacle R, passes through a position P3, and returns to the position P0.
  • an obstacle R such as an upright wall
  • the measuring instrument 25 When the welding torch 15 is moved along the trajectory PS1, the measuring instrument 25 is arranged ahead of the welding torch 15 in the moving direction on the forward path on the left side and the return path on the right side in FIG.
  • the laser sensor 25A, the camera 25B, and the current/voltage meter 25C can be used for measurement without any problem. That is, from the laser sensor 25A and the camera 25B, the shape of the base on which the weld bead is to be formed can be measured satisfactorily. Further, the current and voltage meter 25C can well measure the welding current and welding voltage of the weld bead being formed.
  • the moving direction ahead is out of the measurement range of the laser sensor 25A. Therefore, the laser sensor 25A cannot measure the shape ahead of the welding torch 15 in the moving direction.
  • the camera 25B measurement is possible within an area in which the moving direction ahead is within the imaging range, but measurement is impossible in an area outside the imaging range.
  • the welding current and the welding voltage are likely to generate noise as the welding direction changes, and the measurement accuracy decreases. Even if the directions of the measurement directions of the laser sensor 25A and the camera 25B are adjusted, the trajectory PS1 cannot be completely followed geometrically, and a situation in which measurement becomes impossible or a situation in which measurement accuracy deteriorates cannot be avoided.
  • the laser sensor 25A and the camera 25B are arranged behind the welding torch 15 in the moving direction at a position P3 on the way back to the position P0 after passing through the obstacle R. Therefore, the shape ahead in the movement direction cannot be measured from the laser sensor 25A. In addition, in the camera 25B, the area outside the imaging range increases, and the measurement accuracy is lowered or the measurement becomes impossible.
  • the above results are the same for the trajectory PS2 on the opposite side of the obstacle R (upper in FIG. 5), and depending on the moving position of the welding torch 15, measurement by each measuring instrument 25 may be difficult.
  • the welding torch 15 may be placed in various postures during manufacturing, and weld beads may be formed from various directions, so advanced measurement management and control are required. Since the measured information is used to correct the trajectory plan for forming the weld bead, accuracy of the measured information is required.
  • the shape index is estimated by a predetermined prediction method using an observation model composed of shape indexes (various physical quantities representing bead shape etc.) measured by each measuring instrument and a state transition model composed of shape indexes (physical quantities such as design values) extracted from a predetermined trajectory plan.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a procedure executed by the control unit 13 from estimating a shape index from information measured by a plurality of measuring instruments 25 to updating the trajectory plan.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing details of model setting and integration processing. First, with reference to FIGS. 6 and 7, outlines of the following procedures (1) to (4) will be described in order.
  • the control unit 13 determines a trajectory plan for modeling a laminate-molded article to be manufactured (S1). Specifically, a drive program based on the trajectory plan is selected.
  • the model setting unit 41 (Fig. 2) of the control unit 13 sets a model corresponding to the determined trajectory plan (driving program) and the device configuration of the modeling unit 11 (S2).
  • the model here is an observation model set from measurement information collected from a plurality of measuring instruments 25 of the modeling apparatus 100, and a state transition model set from state transition information of the shape index of the laminate-molded object extracted from the trajectory plan.
  • the measuring instrument 25 may include a simulation model that is set by obtaining information that is difficult to directly measure by simulation.
  • a model is set according to each measurement target by the laser sensor 25A, camera 25B, and current/voltmeter 25C shown in FIG.
  • a model may be set using the encoder, position sensor, thermo camera, etc. of the welding robot 17 .
  • the observation model here is a shape index of the weld bead B to be formed, for example, parameters such as the base surface height before bead lamination, bead height, bead width, bead profile, and weld cross-sectional area, and parameters such as the arc center, arc width, arc shape, filler material tip position, and weld pool end position (these parameters are also referred to as observation physical quantities) obtained from the captured image of the molten pool.
  • a state transition model is a model created based on the information contained in the trajectory plan, and the shape index is related by the time (timing), position, or weld bead formation conditions.
  • the trajectory plan includes parameters such as the trajectory of the welding torch 15, the torch movement speed (welding speed), the torch tip position (target position), the torch posture, the welding current, the welding voltage, the filler material supply speed, the number of trajectories (passes), the length of the passes, and the intervals between passes, as well as shape indices (also referred to as state physical quantities) such as the planned height of the weld bead, the planned bead width, and the planned welding amount. From the trajectory plan information, it is possible to determine the transition of the relationship between various shape indexes and weld bead formation conditions at a specific position or at a specific timing after the start of molding, and a model is created based on the obtained transition information.
  • a simulation model is a model that is created by analytically obtaining information that is difficult to measure directly with a measuring instrument, such as the amount of overlap between beads and parameters (also called analytical physical quantities) such as the temperature of the molten pool (molten metal) during molding. Specifically, calculations such as thermoelastic analysis and thermoelastic-plastic analysis are performed from the trajectory plan, the physical properties of the bead material, the temperature at the time of molding, etc., and the above-described parameters that are difficult to directly measure are predicted. Using a simulation model can be expected to improve the accuracy of estimating a shape index, which will be described later. For the simulation, commercially available software having a function of reproducing the state of the laminate-molded article such as heat transfer analysis or deformation analysis may be used.
  • control unit 13 executes the molding program to drive each part of the molding unit 11, thereby starting layered manufacturing (S3).
  • S3 layered manufacturing
  • measurement information is input from each measuring device 25 to the control unit 13 .
  • This measurement information is sent to the physical quantity extraction unit 43 (FIG. 2).
  • the physical quantity extraction unit 43 of the control unit 13 extracts the observed physical quantity based on the observation model and the state physical quantity based on the state transition model (S4). Then, as shown in FIG. 7, the integrated processing unit 45 obtains the state transition estimated value of the shape index by integrating the extracted observed physical quantity and state physical quantity (S5). At this time, the physical quantities analyzed by the simulation model can also be integrated. Known methods such as Kalman filter, Bayes filter, machine learning, and the like are used as a method of calculating and integrating physical quantities from each model to estimate a shape index.
  • the Kalman filter is a method of estimating more accurate information using multiple pieces of uncertain information, and uses Kalman gain to control how much importance is placed on which piece of information among the pieces of information.
  • Bayesian filtering is a technique based on Basis' theorem, which computes probabilities derived from conditional probabilities and multiplication theorems. From the prior probability, when a certain result is observed, the probability of which cause of the prior probability is the cause can be known, so the state transition estimated value can be derived.
  • Machine learning is a method of predicting the future (calculating a state transition estimated value) by finding rules from a state transition model and an observation model.
  • a learning model may be configured with input as observation model parameters and state transition model parameters, and output as a shape index.
  • the obtained state transition estimated values of the shape index are, for example, the values of the height of the weld bead, the width of the weld bead, the welding current, the welding voltage, etc., and are substitute values for the values measured by the laser sensor, camera, and current/voltmeter shown in FIG. 5 above.
  • the control condition update unit 47 of the control unit 13 checks the difference between the obtained state transition estimated value of the shape index and the design shape and design conditions based on the trajectory plan. If the difference is equal to or greater than a predetermined threshold value, the weld bead formation conditions are updated. For example, the modeling program that is being executed or the modeling program scheduled to be executed next time is changed. In this way, the trajectory plan is updated so that the laminate-molded article has the planned design shape and design conditions (S6). Then, the steps S2 to S6 described above are repeated until the modeling is completed (S7).
  • the shape index includes, for example, the bead height, bead width, etc. of the weld bead, as well as welding conditions and the like.
  • An outline of the integration process is as follows. First, the shape index h of the laminate-molded article to be manufactured is determined, and a trajectory plan is created based on the determined shape index h. Then, the welding bead B is formed by the modeling apparatus 100 based on the created trajectory plan. In the process of forming the weld bead B, the measuring instrument 25 measures the shape index of the weld bead B to set an observation model. On the other hand, a state transition model is set from the shape indices extracted from the trajectory plan. Then, the observation model and the state transition model are associated using a predetermined prediction method to estimate the actual shape index (the actual shape of the weld bead, the performed welding conditions, etc.).
  • the trajectory plan is updated so as not to deviate from the initial trajectory plan according to the estimated shape index.
  • a weld bead B is formed based on the trajectory plan thus updated. By repeating this in time series to narrow the width of the normal distribution of the shape error (deviation), for example, the weld bead B can be brought closer to the designed bead height.
  • Equation (1) the shape index h k at a certain point k during the manufacturing of the laminate is expressed by Equation (1).
  • hk +1 hk + Vk (1)
  • the shape index h k+1 at the next time k+1 is obtained by adding the noise component V k of the state transition model to the shape index h k at time k.
  • a known error model may be applied to the noise component Vk .
  • Equation (2) the shape index h k at a certain time point k is expressed by Equation (2).
  • zk hk + Wk (2)
  • zk is the measured value obtained from the meter 25;
  • the noise component Wk of the observation model is added to the measured value zk at a certain time point k.
  • a known error model may be applied to the noise component Wk .
  • Observation models are distinguished for each measuring instrument. For example, an observation model using the bead width measurement result (z k, L ) by the laser sensor 25A is represented by Equation (3), and an observation model using the bead width measurement result (z k, C ) by the camera 25B is represented by Equation (4).
  • Wk ,L is the noise component of the laser sensor 25A
  • Wk ,c is the noise component of the camera 25B.
  • the predicted shape index is obtained from each of the multiple observation models (measurement instruments 25), and it is necessary to collect these multiple shape indices. Therefore, we integrate these independent observation models. It should be noted that the state transition model also needs to be summarized, but the integration procedure can be performed basically in the same manner as the observation model integration procedure described below.
  • each observation model is linear
  • the constant determined by the observation means i is denoted by C i .
  • Equation (5) The relationship between the observed value zi and the desired shape index h can be expressed by Equation (5).
  • z i C i h + W i (5)
  • W i is a noise component possessed by the observation means i, for example, an error based on a normal distribution (variance of W i : ⁇ i 2 ).
  • the shape index h can be obtained directly from one observation means. However, if this is not the case, it can be estimated from multiple observation models as follows.
  • the weighting coefficient ai can be expressed by Equation (7).
  • a i C i 2 ⁇ i ⁇ 2 /( ⁇ j C j 2 ⁇ j ⁇ 2 ) (7)
  • the nonlinear case can be solved in the same way as the linear case by, for example, Taylor expansion of the model and linear approximation.
  • the magnitude relationship of the weighting coefficients ai may be determined based on the bead formation direction and formation position of the weld bead, or the rod operation and rod operation attitude of the welding torch 15 .
  • FIG. 8A and 8B are diagrams showing the relationship between the traveling direction WD of the welding torch 15 and the arrangement direction of the measuring device (laser sensor 25A) 25 on the welding torch 15.
  • FIG. 8A is a schematic diagram when the traveling direction WD and the arrangement direction match.
  • FIG. 8B is a schematic diagram when the traveling direction WD and the arrangement direction intersect.
  • the welding torch 15 takes various postures depending on obstacles around the torch, restrictions such as the torch trajectory, and the like.
  • the laser sensor 25A provided in the welding torch 15 may be arranged in front of the traveling direction WD shown in FIG.
  • the measurement range of the laser sensor 25A does not include the entire substrate on which the bead is to be formed. Therefore, in the case shown in FIG. 8B, there is a high possibility that the measurement accuracy will deteriorate, so the weighting coefficients ai are made smaller than in the case shown in FIG. 8A.
  • the weighting coefficient ai of the observation model is decreased as the angle ⁇ formed between the traveling direction WD and the arrangement direction of the measuring device 25 increases.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram schematically showing changes in the bead height of the weld bead B.
  • the bead height is more likely to change between the start and end of the bead formation compared to the stable portion between the start and end due to changes in the arc.
  • the bead height at the leading end is greater than that at the stable portion, and the bead height at the trailing end is smaller than that at the stable portion. Therefore, since the measured values tend to be unstable at the start and end of bead formation, the weighting coefficient ai is set smaller than that at the stable portion.
  • the shape at the start and end portions of the weld bead B does not become stationary like the stable portion, but even if such a curved change in shape occurs, a model that conforms to the actual bead shape of the weld bead B can be set by appropriately adjusting the weighting coefficients ai . It is also possible to distinguish between the linearly formed area and the curvedly formed area of the weld bead B, and set the weighting coefficients ai appropriately for these areas.
  • a model in which the bead shape changes steadily and a model in which the bead shape changes curvilinearly can be combined on the same trajectory (same path).
  • FIGS. 10A and 10B are diagrams showing a case where the welding torch 15 is subjected to weaving operation
  • FIG. 10A is an explanatory diagram showing a trajectory when the weaving vibration period is long.
  • FIG. 10B is an explanatory diagram showing a trajectory when the vibration period is short.
  • the noise variance ⁇ i 2 of each model may be set as a reference (initial value).
  • the state transition estimated value h Est of the shape index can be expressed by equation (8).
  • the weighting factor a i set based on the above-described noise variance ⁇ i 2 may be used as an initial value, and the weighting factor a i may be adjusted as the modeling progresses.
  • the variance ⁇ i 2 of noise is used in this way, it is possible to consider the unique characteristics of each measuring instrument 25 and the state transition model and reflect them in the setting of integration conditions.
  • Equation (9) can be referred to.
  • h Est,k+1 h Est,k + K k+1 ⁇ z i,k+1 ⁇ C i (h Est,k ) ⁇ (9) where Kk is the Kalman gain.
  • the state transition estimated value of the shape index is updated by the amount obtained by adjusting the difference between the actual observed value and the predicted observed value using the Kalman gain.
  • the state transition estimated value h Est,k once output is saved as information possessed by the trajectory plan, and by using the saved state transition estimated value each time the state transition estimated value is updated, the latest state transition estimated value and the transition of the state transition estimated value can be always grasped during modeling.
  • the storage unit 35 may be used to store the state transition estimated value.
  • the control condition updating unit 47 shown in FIG. 2 described above performs the shape control of the laminate-molded article based on the state transition estimated value h Est of the shape index obtained by the integrated processing in this way. According to this, by comparing the state transition estimated value and the design value and adjusting the welding bead formation conditions in accordance with the difference, it is possible to perform modeling while correcting in real time. Alternatively, the trajectory plan may be updated to change, add, or delete trajectories (also referred to as paths), and corresponding control instructions (driving programs) may be generated. If there is a large difference between the state transition estimated value and the design value, the bead formation conditions may be changed significantly and the control may become unstable.
  • the design values such as the target height, target width, and target welding volume of the weld bead may be changed.
  • the difference between the state transition estimated value and the design value may be compared with a predetermined threshold, and if the difference exceeds the threshold, the design value may be corrected.
  • a state transition model derived from the trajectory plan and an observation model based on the measurement information of the measuring instrument 25 it is preferable to use a state transition model derived from the trajectory plan and an observation model based on the measurement information of the measuring instrument 25 .
  • the observation model and the state transition model it becomes possible to always accurately estimate the shape index such as the bead height of the weld bead, which may be difficult to measure stably.
  • FIG. 11 is a flow chart showing a procedure for feedback-controlling the stacking height to correct the deviation of the modeled shape from the design shape.
  • the molding apparatus 100 shown in FIG. 1 reads a drive program based on a set trajectory plan, drives the welding robot 17 and the like according to the drive program, and stacks the weld beads B (S11).
  • the laser sensor 25A scans and measures the stacked height of the modeled object. Then, information on the height distribution of the bead layer collected by this measurement is acquired as point cloud data (S12).
  • the scanning of the laser sensor 25A may be performed at the same time as the welding bead B is formed by driving the welding robot 17, but it is preferable to perform the scanning after the welding bead B is formed. In other words, it is preferable to measure the shape of the modeled object based on a trajectory created separately from the trajectory (path) for forming the weld bead B.
  • This point cloud data is height information of a large number of measurement points measured by the laser sensor 25A at arbitrary sampling intervals.
  • the drive cycle for driving the welding robot 17 and the measurement cycle for the laser sensor 25A are different, it is preferable to interpolate the driving of the welding robot 17 in accordance with the measurement timing for the laser sensor 25A.
  • the planned height (lamination plan data) corresponding to each measurement position of the point cloud data obtained by measuring the height of the bead layer is obtained from the trajectory plan. Then, using the information of the point cloud data (observation model) and the planned height (state transition model), the difference between the measured height (actual height) and the planned height at each measurement position (hereinafter also referred to as the amount of deviation) is calculated (S13).
  • the measured height at each measurement position is the average value of the heights of the unitary divisions (for example, rectangular, polygonal, circular or elliptical fixed range) on the height measurement surface of the bead layer.
  • the size of this unitary domain is arbitrary.
  • a square with a side of 5 mm obtained by dividing the height measurement surface into a lattice is defined as a unitary domain, and the average value of the heights in the unitary domain is represented as point cloud data as the height of a representative point at the center of the square.
  • the unitary domain is preferably divided along the direction of weld bead formation.
  • the height information output from the laser sensor 25A is output in the coordinate system of the laser sensor 25A, it is preferable to convert the output height information into the robot coordinate system of the welding robot 17. Further, when a positioner device and a slider device, which will be described later, are provided, it is desirable to convert the operation coordinate system of each device into the robot coordinate system of the welding robot 17 and unify them into one of the coordinate systems. This makes it easier to grasp the tendency of each information.
  • the layered plan data described above is divided into a plurality of areas corresponding to the unitary sections, and the average value of the planned height within each area, that is, within the unitary section is obtained for each unitary section.
  • FIG. 12 is a schematic explanatory diagram showing how the amount of deviation between the height measurement result and the planned height is mapped.
  • the amount of deviation between the obtained average value of the measured height in each unitary section UC and the average value of the planned height of the unitary section UC is calculated.
  • a deviation amount map is created in which the deviation amount is registered for each representative point Pk, with the central position of each square that is the unitary domain UC as the representative point Pk.
  • a unitary domain UC whose deviation amount is greater than a predetermined threshold value is extracted (S14).
  • the formation conditions (information included in the trajectory plan) of the weld bead to be laminated next are updated (S15). In this way, since the trajectory plan is selectively updated and the shape is adjusted for the unitary domain UC with a large amount of deviation, the control can be limited only to the locations where the height control is required, and the control itself can be kept stable.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram showing the transition of the lamination height of the weld bead for each layer by controlling the lamination height. For example, if the measured height (actual height) of the bead layer of the mth layer (m is an integer) is lower than the planned height, the target height of the next layer (m+1th layer) may be set higher than the planned height of the next layer. However, if the difference between the actual height and the planned height exceeds a predetermined limit value, the planned height may not be reached even if the target height is adjusted for only one next layer. In that case, the target height may be adjusted over multiple layers to be formed later.
  • the target height is set to a height that is increased by ⁇ H1 from the actual height
  • the m+2nd layer it is set to a height that is increased by an even greater ⁇ H2 from the actual height for the m+1st layer.
  • the actual height on the m+2 layer plane easily reaches the planned height, and the difference ⁇ between the actual height and the planned height can be greatly reduced.
  • the procedure of feedback control of the stacking height shown here is an example, and the present invention is not limited to this.
  • FIG. 14 is a schematic configuration diagram showing a modeling system 200 that mounts the welding robot 17 of the modeling apparatus 100 shown in FIG.
  • a modeling system 200 includes the modeling apparatus 100 shown in FIG.
  • the slider device 60 includes a moving table 61 on which the welding robot 17 is placed, and a horizontal moving mechanism 63 that moves the moving table 61 along the horizontal XY plane.
  • the horizontal movement mechanism 63 includes an X-axis rail 65 and a Y-axis rail 67, and moves the moving table 61 in the X-axis and Y-axis directions by a drive source such as a motor (not shown).
  • the positioner device 70 includes a base 71 and a cylindrical rotating body 73 whose both end shafts are supported by the base 71 .
  • the rotating body 73 is driven to rotate about its axis while being supported by the base 71 .
  • a base material (not shown) is fixed to the surface of the rotating body 73, and a laminate-molded article W is formed by laminating a weld bead on the base material.
  • the modeling system 200 shown in FIG. 14 was used to model a cylindrical shaped object, and the effect of feedback control of the layer height was verified.
  • Formation of the weld bead and scanning by the laser sensor 25A were performed while the positioner device 70 was being rotated.
  • the scanning of the laser sensor 25A was performed while synchronizing with the measurement timing of the laser sensor 25A itself. Therefore, the measurement data, which is the measurement result, includes point cloud data representing the radial distance r (height information) from the center of the rotating body 73, robot coordinates (x, y, z) at the measurement position, and information such as the rotation angle ( ⁇ ) of the positioner device 70.
  • the point cloud data of the measured height information is converted into the robot coordinate system using the robot coordinates and the rotation angle information of the positioner device 70, and the height distribution of the cylindrical modeled object with a central angle of 360° is converted into developed view information. That is, the process of synchronizing the timing of driving the robot with the measurement period of the laser sensor 25A and the process of unifying the drive command signal of each part in the robot coordinate system of the welding robot 17 are performed.
  • the welding torch 15 is positioned at a desired position by driving the slider device 60 and the welding robot 17 shown in FIG. Then, by moving the welding torch 15 in the Y direction by driving the welding robot 17, a ring-shaped layered product W that is layered in an annular or spiral shape is obtained. Further, the welding torch 15 or the laser sensor 25A provided near the torch is positioned in the same manner as described above, and the laser sensor 25A scans the outer peripheral surface (surface of the bead layer) of the laminate-molded article W while rotationally driving the rotating body 73 of the positioner device 70. Thereby, the height distribution of the formed bead layer is obtained.
  • FIG. 15 is a schematic explanatory diagram showing a state in which the outer peripheral surface of the bead layer is developed into a plane.
  • the developed view information 80 obtained by converting the 360° surface shape of the outer peripheral surface of the formed bead layer into the robot coordinate system will be used.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram showing height information of the outer peripheral surface of the bead layer and its processing result.
  • the development view information 80A shown in A of FIG. 16 is a contour map showing the height distribution (point cloud data) of the outer peripheral surface of the bead layer, and the longer (higher) or shorter (lower) radial distance r from the central axis of the modeled object is expressed by the level of density.
  • a region with a higher concentration has a shorter radial distance r (lower height), and a region with a higher concentration has a longer radial distance r (higher height).
  • the representative points Pk of the aforementioned unitary domains are shown as dots. According to FIG. 16A, the areas Ar1 and Ar2 of the developed view information 80A are particularly lower in height than the surroundings.
  • the development view information 80B shown in B of FIG. 16 is the result of obtaining the amount of deviation between the value Hm1 obtained by averaging the height distribution (point cloud data) shown in A for each unitary section UC centered on each representative point Pk and the value Hm2 obtained by averaging the planned height corresponding to each unitary section UC for each unitary section UC.
  • a unitary domain UC with a lower deviation amount than the surroundings is recognized.
  • the developed view information 80C shown in FIG. 16C is the result of extracting the unitary domain UC whose deviation amount is larger than the predetermined threshold value from the unitary domain UCs shown in FIG. 16B.
  • a unitary domain UC having a deviation amount of 2mm or more in a square unitary domain UC of 5 mm on a side is extracted.
  • the model setting unit 41 sets the laser sensor 25A as an observation model, and sets the welding bead formation conditions according to the drive program selected as the state transition model.
  • the physical quantity extraction unit 43 extracts output data (point group data) from the laser sensor 25A, and extracts the aforementioned planned height from the state transition model.
  • the integrated processing unit 45 obtains the aforementioned deviation amount as the state transition estimated value of the shape index from the point cloud data and the planned height information. Furthermore, the unitary domain UC with a large amount of deviation is extracted.
  • the control condition updating unit 47 updates the welding bead formation condition based on the deviation amount of the unitary domain extracted by the integration processing unit 45 .
  • the deviation amount is an estimated state transition value, and at the same time, it is an index that considers the difference from the design shape and design conditions based on the trajectory plan.
  • the trajectory planning section 39 then generates a driving program based on the updated trajectory planning. By executing the drive program updated in this way to form the next bead layer, the deviation from the planned height can be reduced.
  • control operation described above may be performed by a control support device that controls the control unit 13 from the outside.
  • the control support device 300 acquires information such as the trajectory plan, the point cloud data representing the shape, the planned shape, etc. from the control unit 13, and outputs the result of finding the region where the deviation from the plan is particularly large (the difference value between the extracted unitary domain and the unitary domain) to the control unit 13.
  • the control unit 13 can update the welding bead forming condition at the position corresponding to the extracted unitary domain.
  • FIG. 17 is a block configuration diagram of the control support device 300. As shown in FIG.
  • the control support device 300 includes a data acquisition unit 81 , a calculation unit 83 , an extraction unit 85 , an information output unit 87 , and may further include a display unit 89 .
  • the observation model set by the control unit 13 includes point cloud data collected from sensors that measure the shape indices of the laminate-manufactured article and representing the measured shape indices of the laminate-manufactured article. That is, the observation model includes point cloud data of height information measured by the laser sensor 25A.
  • the state transition model also includes planned shape data representing shape indices of the laminate-manufactured object based on the trajectory plan. This planned shape data is data including a shape index planned by trajectory planning. That is, the state transition model includes, for example, information on the planned height of the weld bead.
  • the data acquisition unit 81 acquires point cloud data from the observation model, and acquires stacking plan data from the state transition model.
  • the calculation unit 83 divides the acquired point cloud data into a plurality of unit blocks, divides the acquired stacking plan data into regions corresponding to the unit blocks, and calculates the difference value for each unit block between the point cloud data and the stacking plan data.
  • the difference value may be a deviation value obtained by averaging the values within the unitary domain.
  • the extraction unit 85 extracts a unitary domain whose difference value is greater than a predetermined threshold value from among the plurality of unitary domains.
  • the information output unit 87 also outputs information on the extracted unitary domain and the difference value corresponding to the unitary domain.
  • the control unit 13 updates the welding bead formation conditions according to the output information.
  • the display unit 89 such as a monitor
  • the display unit 89 displays the output information, so that the operator can clearly grasp the area where the actual laminated shape index is significantly different from the planned shape, that is, the part to be corrected and controlled.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing how the wall is formed.
  • modeling was started from a state in which the modeled object including the base material (base plate 27) was tilted. Also, the start and end of the weld bead B are out of control because local height fluctuations occur.
  • the weld bead B of the first layer is formed without feedback control of the lamination height.
  • feedback control of the stacking height was performed to observe changes in height.
  • a total of 10 layers of weld beads B were laminated to form the wall.
  • Feedback control of the lamination height here is control for increasing the welding speed in the region where the height is excessive and decreasing the welding speed in the region where the height is insufficient.
  • FIGS. 19A to 19C are graphs showing height measurement results and height distribution from a set horizontal plane.
  • 20A-20C are graphs showing welding speed settings for feedback control of stack height.
  • FIG. 19A is the height distribution of the base material surface inclined from the horizontal plane.
  • FIG. 19B shows the height distribution of the first-layer weld bead formed on the surface of the base material.
  • FIG. 20A since the first layer does not perform height feedback control, it has an inclination substantially the same as the height distribution of the base material.
  • FIG. 19C shows the height distribution of weld beads in the second layer.
  • the second layer as shown in FIG. 20B, feedback control was performed to increase the welding speed in the region where the height was excessive and to decrease the welding speed in the region where the height was insufficient.
  • feedback control of the lamination height of the third layer increases or decreases the welding speed so as to flatten the fine unevenness as shown in FIG. 20C.
  • FIG. 21 is a graph showing the measurement results of the height of each layer and showing the height distribution from the set horizontal plane.
  • the width from the maximum value to the minimum value of the stacking height is relatively large in the 0th layer and the 1st layer in which the feedback control of the stacking height is not performed, and is relatively small in the second and subsequent layers in which the feedback control is performed.
  • FIG. 22 is a graph showing the height measurement results for each layer, showing changes in the standard deviation of the height measurement values at multiple locations within the layer.
  • the standard deviation is relatively large in the 0th layer and the 1st layer in which the feedback control of the lamination height is not performed, but the standard deviation is greatly reduced in the 2nd layer and the subsequent layers in which the feedback control is performed.
  • the layer height of the modeled object can be flattened.
  • a manufacturing method for a laminate-molded product in which weld beads formed by melting and solidifying a filler material by a molding device are repeatedly laminated based on a predetermined trajectory plan, A step of setting an observation model obtained from measurement information collected from at least one or more measuring instruments of the modeling apparatus, and a state transition model representing a state transition of the shape index of the laminate-molded object extracted from the trajectory plan; extracting the observed physical quantity of the shape index from the observation model and extracting the state physical quantity of the shape index from the state transition model; obtaining a state transition estimated value of the shape index by integrating the observed physical quantity and the state physical quantity; updating the weld bead forming condition defined by the trajectory plan according to the state transition estimated value; A method of manufacturing a laminate-molded article comprising: According to this laminate-molded article manufacturing method, the shape index can be estimated by associating the state transition model and the observation model.
  • the trajectory plan can be updated based on the more accurate state transition estimated value obtained by the integrated processing at any point of the laminate-molded article, and highly accurate molding control of the laminate-molded article can be performed.
  • the estimation accuracy can be improved because the orbit planning information is taken into account compared to the case of simple observation model calculations.
  • the shape index can be estimated with higher accuracy by using analytical physical quantities calculated by simulation of information such as the amount of overlap between weld beads that is difficult to directly observe with a measuring instrument, the temperature of the molten pool during lamination, and the like.
  • the weighting factor can be determined in response to the generation of noise signals due to the movement of the rod or the change in the measurement environment of the measuring instrument due to the attitude of the rod, so that the shape index can be estimated stably and accurately at all times.
  • this method for manufacturing a laminate-molded article it is possible to model the shape of the actually formed weld bead in accordance with the tendency thereof. For example, it is possible to model a linear part and a curved part separately, and control according to the tendency of state transition is possible.
  • the observation model includes point cloud data collected from a sensor that measures the shape index of the laminate-manufactured article and representing the measured shape index of the laminate-manufactured article
  • the state transition model includes planned shape data representing a shape index of the laminate-manufactured object based on the trajectory plan,
  • the method of manufacturing a laminate-molded article according to (1) wherein the point cloud data is divided into a plurality of unit blocks, the planned shape data is divided into regions corresponding to the respective unit blocks, and a difference value is obtained by comparing the point cloud data and the planned shape data for each unit block, and the welding bead forming conditions are updated according to the difference value.
  • this method for manufacturing a laminate-molded article it is possible to update the welding bead formation conditions for each unit section according to the difference value obtained by comparing the measured point cloud data and the planned shape data. As a result, shape deviation from the plan can be suppressed, and it is possible to manufacture laminate-molded objects with high accuracy.
  • a manufacturing apparatus for a laminate-molded product that repeatedly laminates weld beads formed by melting and solidifying a filler material based on a predetermined trajectory plan, a model setting unit that sets an observation model obtained from measurement information collected from at least one or more measuring instruments, and a state transition model that represents the state transition of the shape index of the laminate-molded article extracted from the trajectory plan; a physical quantity extraction unit that extracts the observed physical quantity of the shape index from the observation model and extracts the state physical quantity of the shape index from the state transition model; an integration processing unit that integrates the observed physical quantity and the state physical quantity to obtain a state transition estimated value of the shape index; a control condition updating unit that updates the welding bead formation condition determined by the trajectory plan according to the state transition estimated value; A manufacturing apparatus for a laminate-molded product.
  • the shape index can be estimated by associating the state transition model and the observation model.
  • the trajectory plan can be updated based on the more accurate state transition estimated value obtained by the integrated processing at any point of the laminate-molded article, and highly accurate molding control of the laminate-molded article can be performed.
  • the estimation accuracy can be improved because the orbit planning information is taken into account compared to the case of simple observation model calculations.
  • a control support device that supports control of the manufacturing apparatus for a laminate-molded product according to (13),
  • the observation model includes point cloud data collected from a sensor that measures a shape index of the laminate-manufactured article and representing the measured shape index of the laminate-manufactured article;
  • the state transition model includes planned shape data representing a shape index of the laminate-manufactured object based on the trajectory plan, a data acquisition unit that acquires the point cloud data from the observation model and acquires the planned shape data from the state transition model; a calculation unit that divides the obtained point cloud data into a plurality of unit blocks, divides the obtained plan shape data into regions corresponding to the unit blocks, and calculates a difference value for each unit block between the point cloud data and the plan shape data; an extraction unit for extracting a unitary domain for which the difference value is greater than a predetermined threshold among the plurality of unitary domains; an information output unit that outputs information on the extracted unitary domain and the difference value corresponding to the unitary domain;
  • control support device further comprising a display section for displaying output information from the information output section.
  • the display on the display unit makes it easier for the operator to visually manage the parts to be controlled.
  • the trajectory plan can be updated based on the more accurate state transition estimated value obtained by the integrated processing at any point of the laminate-molded article, and highly accurate molding control of the laminate-molded article can be performed.
  • the estimation accuracy can be improved because the orbit planning information is taken into account compared to the case of simple observation model calculations.
  • control unit 15 welding torch 17 welding robot 19 robot drive unit 21 filler material supply unit 21a reel 23 welding power supply unit 25 measuring instrument 25A laser sensor 25B camera 25C current-voltage meter 27 base plate 31 processor 33 memory 35 storage unit 37 input/output interface 39 trajectory planning unit 41 model setting unit 4 3 physical quantity extraction unit 45 integration processing unit 47 control condition update unit 51 captured image 53 arc center 55 filler metal tip 57 molten pool tip 59L molten pool left end line 59R molten pool right end line 60 slider device 61 movement table 63 horizontal movement mechanism 65 X-axis rail 67 Y-axis rail 70 positioner device 71 base 73 rotating body 80, 80A, 80B, 80C Development view 81 Data acquisition unit 83 Calculation unit 85 Extraction unit 87 Information output unit 89 Display unit 100 Modeling device (manufacturing device for layered product) 200 modeling system 300 control support device B welding bead M filler material R obstacle W layered product

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Abstract

積層造形物の製造方法は、造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、軌道計画から抽出される積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する工程と、観測モデルから形状指標の観測物理量を抽出し、状態遷移モデルから形状指標の状態物理量を抽出する工程と、観測物理量と状態物理量とを統合処理して形状指標の状態遷移推定値を求める工程と、状態遷移推定値に応じて溶接ビードの形成条件を更新する工程と、を含む。

Description

積層造形物の製造方法及び製造装置、制御支援装置、並びにプログラム
　本発明は、積層造形物の製造方法及び製造装置、制御支援装置、並びにプログラムに関する。
　近年、３Ｄプリンタを用いた積層造形による部品製造のニーズが高まっており、金属材料を用いた造形の実用化に向けて研究開発が進められている。金属材料を積層造形する３Ｄプリンタは、例えばレーザ又はアーク等の熱源を用いて、金属粉体又は金属ワイヤを溶融及び凝固させて溶接金属（溶接ビード）を積層することで、所望の形状の積層造形物を作製する。しかし、金属材料を用いた積層造形では、金属組織、硬度等の材料特性が製造条件に応じて変化しやすく、積層造形物を構成する金属材料の特性が、予期した特性から著しく変化する可能性がある。そこで、積層造形物の材料特性を監視するため、ワーク上に形成済みの積層造形物の計測位置における高さを計測し、この計測位置の高さに応じて、新たに溶接金属を積層する加工条件を制御する積層造形装置が知られている（特許文献１）。
日本国特許第６５７６５９３号公報
　溶接トーチを用いて溶接ビードを積層する積層造形の場合、造形中に溶接トーチを様々な姿勢にし、様々な方向から溶接ビードを形成することが多いため、ビード形状の高度な管理が求められる。上記した特許文献１によれば、計測された高さに応じて加工条件を制御することで、溶接ビードの形状精度の向上に寄与できる。
　しかし、計測器が溶接トーチに搭載された構成では、積層造形時の溶接トーチの姿勢、溶接方向等によってはトーチ周囲に存在する障害物が計測の障害となり、計測器による計測が実施できなかったり、実施できたとしても計測データの信頼性が低下したりすることがある。
　また、積層造形中は造形物の品質維持、装置制御の観点から、積層高さ等の形状指標を常に管理することが望ましい。高さの管理には、例えばレーザセンサを使用できるが、複雑形状の部品、複数の物体で構成される部品を造形する場合、部位ごとの高さ管理が必要となり処理が煩雑化する。さらに、積層造形中、何かしらの外乱（例えば装置異常の発生、断続的な造形の場合等）が発生した場合、局所的に予想形状から造形形状が外れることがある。その場合には、その形状のずれを補完することが求められる。
　そこで本発明は、計測器から得られる計測結果と軌道計画から抽出される状態遷移を統合して、より精度の高い形状指標を求めて軌道計画を更新すること、又は形状指標を常に管理しながら溶接ビードの積層を繰り返すことで、高精度な積層造形物を製造できるようにする積層造形物の製造方法及び製造装置、制御支援装置、並びにプログラムを提供することを目的とする。
　本発明は、下記の構成からなる。
（１）　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造方法であって、
　前記造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する工程と、
　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する工程と、
　前記観測物理量と前記状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める工程と、
　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する工程と、
を含む積層造形物の製造方法。
（２）　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造装置であって、
　少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定するモデル設定部と、
　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する物理量抽出部と、
　前記観測物理量と前記状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める統合処理部と、
　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する制御条件更新部と、
を備える積層造形物の製造装置。
（３）　（２）に記載の積層造形物の製造装置の制御を支援する制御支援装置であって、
　前記観測モデルは、前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含み、
　前記状態遷移モデルは、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の形状指標を表す計画形状データを含み、
　前記観測モデルから前記点群データを取得し、前記状態遷移モデルから前記計画形状データを取得するデータ取得部と、
　取得した前記点群データを複数の単位区画に分割し、取得した前記計画形状データを前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとの前記単位区画ごとの差分値を算出する演算部と、
　複数の前記単位区画のうち前記差分値が予め定めた閾値より大きい単位区画を抽出する抽出部と、
　抽出した前記単位区画及び当該単位区画に対応する前記差分値の情報を出力する情報出力部と、
を備える制御支援装置。
（４）　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造手順を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンピュータに、
　前記造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する機能と、
　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する機能と、
　前記観測物理量と状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める機能と、
　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する機能と、
を実現させるプログラム。
（５）　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造手順を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンピュータに、
　前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含む観測モデルと、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の前記形状指標を表す計画形状データを含み、前記形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する機能と、
　前記観測モデルから前記点群データを取得し、前記状態遷移モデルから前記計画形状データを取得する機能と、
　取得した前記点群データを複数の単位区画に分割し、前記計画形状データを前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとの前記単位区画ごとの差分値を算出する機能と、
　算出した前記単位区画及び当該単位区画に対応する前記差分値の情報を出力する機能と、
を実現させるプログラム。
　本発明によれば、計測器から得られる計測結果と軌道計画から抽出される状態遷移を統合して、より精度の高い形状指標を求めて軌道計画を更新すること、又は形状指標を常に管理しながら溶接ビードの積層を繰り返すことで高精度な積層造形物を製造できる。
図１は、造形装置の概略的な全体構成図である。 図２は、制御部の概略的なブロック構成図である。 図３は、溶接トーチとレーザセンサ及びカメラとを示す模式図である。 図４は、溶加材の先端で形成される溶融池をカメラで撮像した撮像画像である。 図５は、溶接ビードを形成する際の溶接トーチの軌道の一例を示す説明図である。 図６は、制御部が実行する、複数の計測器による計測情報から形状指標を推定して軌道計画を更新するまでの手順を示すフローチャートである。 図７は、モデル設定と統合処理の内容を示す説明図である。 図８Ａは、溶接トーチの進行方向と、溶接トーチへの計測器の配置方向との関係を示す図で、進行方向と配置方向とが一致している場合の概略図である。 図８Ｂは、溶接トーチの進行方向と、溶接トーチへの計測器の配置方向との関係を示す図で、進行方向と配置方向とが交差している場合の概略図である。 図９は、溶接ビードのビード高さの変化を模式的に示す説明図である。 図１０Ａは、溶接トーチをウィービング動作させた場合を示す図で、ウィービングの振動周期が長い場合の軌道を示す説明図である。 図１０Ｂは、溶接トーチをウィービング動作させた場合を示す図で、振動周期が短い場合の軌道を示す説明図である。 図１１は、積層高さをフィードバック制御して造形形状の設計形状からのずれを補正する手順を示すフローチャートである。 図１２は、高さの計測結果と計画高さとの偏差量をマッピングする様子を示す模式的な説明図である。 図１３は、積層高さの制御による溶接ビードの積層高さの推移を層毎に示す説明図である。 図１４は、図１に示す造形装置の溶接ロボットをスライダ装置に搭載し、ポジショナ装置を用いて積層造形物を製造する造形システムを示す概略構成図である。 図１５は、ビード層の外周面を模式的に平面へ展開した様子を示す概略説明図である。 図１６は、ビード層の外周面の高さ情報とその処理結果を示す説明図である。 図１７は、制御支援装置のブロック構成図である。 図１８は、壁体の造形の様子を示す説明図である。 図１９Ａは、高さの計測結果であって、設定した水平面からの高さ分布を示すグラフである。 図１９Ｂは、高さの計測結果であって、設定した水平面からの高さ分布を示すグラフである。 図１９Ｃは、高さの計測結果であって、設定した水平面からの高さ分布を示すグラフである。 図２０Ａは、積層高さをフィードバック制御するための溶接速度の設定値を示すグラフである。 図２０Ｂは、積層高さをフィードバック制御するための溶接速度の設定値を示すグラフである。 図２０Ｃは、積層高さをフィードバック制御するための溶接速度の設定値を示すグラフである。 図２１は、層毎の高さの計測結果であって、設定した水平面からの高さ分布を示すグラフである。 図２２は、層毎の高さの計測結果であって、層内における複数箇所の高さ計測値の標準偏差の変化を示すグラフである。
　以下、本発明の構成例について、図面を参照して詳細に説明する。
＜造形装置の構成＞
　図１は、積層造形物の製造装置１００の概略的な全体構成図である。
　積層造形物の製造装置１００（以下、造形装置ともいう。）は、溶接ビードＢを積層して積層造形物Ｗを製造する造形部１１と、造形部１１の各部を制御する制御部１３とを備える。
　造形装置１００は、先端軸に溶接トーチ１５を有する溶接ロボット１７と、溶接ロボット１７を駆動するロボット駆動部１９と、溶接トーチ１５へ溶加材（溶接ワイヤ）Ｍを供給する溶加材供給部２１と、溶接トーチ１５に溶接電流及び溶接電圧を供給する溶接電源部２３とを備える。
　また、造形装置１０は、複数の計測器を備える。計測器としては、溶接ロボット１７の先端軸に設けられて、溶接トーチ１５の先端付近を計測領域とするレーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂと、溶接電源部２３における溶接電流と溶接電圧を測定する電流電圧計２５Ｃとが挙げられる。これら以外にも、溶接ロボット１７に備えられて、溶接トーチ１５の位置と移動速度とを計測する不図示のエンコーダ、位置センサ等の他の計測器を用いてもよい。計測器は複数に限らず、場合によっては単一の計測器であってもよい。以下の説明では、上記のレーザセンサ２５Ａ、カメラ２５Ｂ、電流電圧計２５Ｃを纏めて計測器２５ともいう。
　溶接トーチ１５は、不図示のシールドノズルを有し、シールドノズルからシールドガスが供給されるガスメタルアーク溶接用のトーチである。アーク溶接法としては、被覆アーク溶接又は炭酸ガスアーク溶接等の消耗電極式、ＴＩＧ溶接又はプラズマアーク溶接等の非消耗電極式のいずれであってもよく、作製する積層造形物Ｗに応じて適宜選定される。例えば、消耗電極式の場合、シールドノズルの内部にはコンタクトチップが配置され、溶融電流が給電される溶加材Ｍがコンタクトチップに保持される。溶接トーチ１５は、溶加材Ｍを保持しつつ、シールドガス雰囲気で溶加材Ｍの先端からアークを発生する。
　溶接ロボット１７は、多関節ロボットであり、ロボットアームの先端軸に取り付けた溶接トーチ１５の先端には、連続供給される溶加材Ｍが支持される。溶接トーチ１５の位置及び姿勢は、ロボット駆動部１９からの指令により、ロボットアームの自由度の範囲で３次元的に任意に設定可能になっている。
　溶加材供給部２１は、溶加材Ｍが巻回されたリール２１ａを備える。溶加材Ｍは、溶加材供給部２１からロボットアーム等に取り付けられた繰り出し機構（不図示）に送られ、必要に応じて繰り出し機構により正逆送給されながら溶接トーチ１５へ送給される。
　溶加材Ｍとしては、あらゆる市販の溶接ワイヤを用いることができる。例えば、軟鋼，高張力鋼及び低温用鋼用のマグ溶接及びミグ溶接ソリッドワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１２）、軟鋼、高張力鋼及び低温用鋼用アーク溶接フラックス入りワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１３）等で規定される溶接ワイヤが利用可能である。さらに、アルミニウム、アルミニウム合金、ニッケル、ニッケル基合金等の溶加材Ｍを、求められる特性に応じて使用できる。
　ロボット駆動部１９は、溶接ロボット１７を駆動して溶接トーチ１５を移動させるとともに、連続供給される溶加材Ｍを、溶接電源部２３からの溶接電流及び溶接電圧により発生させるアークで溶融させる。
　ロボット駆動部１９には、作製しようとする積層造形物Ｗの軌道計画に基づく造形プログラムが制御部１３から送信されてくる。造形プログラムは、多数の命令コードにより構成され、積層造形物の形状データ（ＣＡＤデータ等）、材質、入熱量等の諸条件に応じて、適宜なアルゴリズムに基づいて作成される。
　溶接トーチ１５又はロボットアームの先端側に設けられたレーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂは、溶接ロボット１７の駆動により溶接トーチ１５とともに移動して、計測方向、計測範囲等が設定される。
　ロボット駆動部１９は、受信した軌道計画を実行して、溶接ロボット１７、溶加材供給部２１及び溶接電源部２３等の各部を駆動し、軌道計画に応じて溶接ビードＢを形成する。つまり、ロボット駆動部１９は、溶接ロボット１７を駆動して、軌道計画に設定された溶接トーチ１５の軌道（ビード形成軌道）に沿って溶接トーチ１５を移動させる。これとともに、設定された溶接条件に応じて溶加材供給部２１及び溶接電源部２３を駆動して、溶接トーチ１５の先端の溶加材Ｍをアークによって溶融、凝固させる。これにより、ベースプレート２７上に溶接トーチ１５の軌道に沿って溶接ビードＢが形成される。溶接ビードＢは、互いに隣接して溶接ビード層を形成し、この溶接ビード層の上に次層の溶接ビード層が積層されることで、所望の３次元形状の積層造形物Ｗが造形される。
　図２は、制御部１３の概略的なブロック構成図である。
　制御部１３は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等のプロセッサ３１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ３３と、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスク等のストレージを有する記憶部３５と、入出力インターフェイス３７とを備えるコンピュータ装置である。入出力インターフェイス３７には、前述した複数の計測器２５、溶加材供給部２１、ロボット駆動部１９、溶接電源部２３が接続される。制御部１３は、詳細を後述する軌道計画部３９と、モデル設定部４１と、物理量抽出部４３と、統合処理部４５と、制御条件更新部４７とを備える。
　軌道計画部３９は、作製しようとする積層造形物Ｗの造形プログラムを作成する。つまり、製造しようとする積層造形物Ｗの材料、形状、溶接条件のデータが軌道計画部３９に入力されると、軌道計画部３９は、入力されたデータに応じて、まず、積層造形物Ｗの形状モデルを所定の溶接ビードの高さ毎に層分割し、得られた各層を溶接ビードで埋めるように溶接ビードのビード形成順、溶接条件等のビード形成手順を決定する。このビード形成手順を造形プログラムにする。上記した軌道計画の決定には種々のアルゴリズムがあり、その決定方法は限定されない。作成された造形プログラムは、記憶部３５に保存されて、ロボット駆動部１９からの出力要請があったときにロボット駆動部１９に出力される。
　また、制御部１３の軌道計画部３９、モデル設定部４１、物理量抽出部４３、統合処理部４５、制御条件更新部４７は、造形部１１とは離隔して配置された他のコンピュータ装置に設けた構成であってもよい。その場合、ネットワーク等の通信手段を介して遠隔地から造形装置１００に接続される構成にすればよい。
＜計測器＞
　図３は、溶接トーチ１５とレーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂとを示す模式図である。
　レーザセンサ２５Ａは、市販のレーザ変位センサ等を使用でき、照射したレーザ光の反射光を高さデータとして取得する。これにより、レーザセンサ２５Ａは、既設の溶接ビードＢの形状、及びビード形成前の下地形状が計測可能となる。形状の計測原理についての詳細は公知であるため省略する。
　カメラ２５Ｂは、３次元形状計測用の撮像装置であって、レーザセンサ２５Ａと同様に、溶接ビードＢ及び下地の形状を撮像画像から計測できる。
　図４は、溶加材Ｍの先端で形成される溶融池をカメラ２５Ｂで撮像した撮像画像である。
　カメラ２５Ｂによる撮像画像５１には、アーク中心５３、溶加材先端５５、溶融池先端５７、溶融池左端及び溶融池右端（図４に線５９Ｌ，線５９Ｒで示す）が含まれており、適宜な画像処理により各部の位置、形状を抽出できる。例えば、アークの幅、アークの形状、溶融池の位置及び形状等の情報が抽出可能となる。カメラ２５Ｂは、これ以外にも、溶融池等のビード形成の様子を撮影するカメラ、サーモグラフィ等の温度測定用のカメラであってもよい。
　このように複数の計測器２５を備えることで、単一の計測器のみを用いる場合と比較して、より高精度な状態の検出が可能となる。
　ここで、レーザセンサ２５Ａ、カメラ２５Ｂ、電流電圧計２５Ｃにより各種状態を計測しながら溶接ビードを形成する場合の問題点を説明する。
　図５は、溶接ビードＢを形成する際の溶接トーチ１５の軌道の一例を示す説明図である。
　図５に示す軌道ＰＳ１は、溶接トーチ１５がベースプレート２７上の位置Ｐ０から、起立した壁部等の障害物Ｒに向かって進行し、位置Ｐ１を通過した後、障害物Ｒの位置で軌道を湾曲させて反転し、位置Ｐ３を通過して位置Ｐ０に戻る、という軌道である。この軌道ＰＳ１に沿って溶接ビードを形成する場合を考える。
　軌道ＰＳ１に沿って溶接トーチ１５を移動させる場合、図５の左側の往路及び右側の復路において、計測器２５は溶接トーチ１５の移動方向先方に配置された状態とする。
　位置Ｐ０から障害物Ｒまでの間の位置Ｐ１では、レーザセンサ２５Ａとカメラ２５Ｂと電流電圧計２５Ｃによる計測は支障なく可能な状態となる。つまり、レーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂからは、これから溶接ビードを形成する下地の形状を良好に計測できる。また、電流電圧計２５Ｃからは、形成中の溶接ビードの溶接電流及び溶接電圧を良好に計測できる。
　しかし、障害物Ｒから進行方向を湾曲させた後の位置Ｐ２においては、レーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂと、溶接トーチ１５との位置関係をそのまま保持した場合、移動方向先方がレーザセンサ２５Ａの計測範囲から外れてしまう。そのため、溶接トーチ１５の移動方向先方の形状の計測は、レーザセンサ２５Ａでは不可能となる。また、カメラ２５Ｂによれば、移動方向先方が撮像範囲に収まっている領域内では計測可能だが、撮像範囲外の領域では計測不可能となる。また、溶接電流及び溶接電圧は、溶接方向の変化に伴ってノイズが発生しやすくなり、計測精度が低下する。仮に、レーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂの計測方向の向きを調整しても、幾何学的に軌道ＰＳ１を完全に倣うことはできず、計測不能となる事態、又は計測精度が低下する事態は免れない。
　さらに、障害物Ｒを通過して、位置Ｐ０に戻るまでの帰路途中の位置Ｐ３では、レーザセンサ２５Ａ及びカメラ２５Ｂが溶接トーチ１５の移動方向後方に配置される。そのため、レーザセンサ２５Ａからは移動方向先方の形状を計測できない。また、カメラ２５Ｂでは、撮像範囲外となる領域が多くなり、計測精度が低下するか、計測が不可能となる。
　上記の結果は障害物Ｒの反対側（図５の上方）の軌道ＰＳ２においても同様であり、溶接トーチ１５の移動位置に応じて、各計測器２５による計測が困難となる場合がある。また、積層造形においては、造形中に溶接トーチ１５を様々な姿勢にし、様々な方向から溶接ビードを形成することがあり得るので、高度な計測の管理と制御が求められる。計測された情報は、次に溶接ビードを形成する軌道計画の修正に利用されるため、計測情報の正確性が求められる。
　したがって、高精度な積層造形物を製造するためには、上記したように計測器による計測が困難となる場合でも、常に安定して精度の良い計測情報が得られるようにする必要がある。単一の測定器での計測手法が困難な場合、又はその計測手法が通用しない場合には、計測情報を他の計測器による計測で補完することが必要となる。その際に、詳細は後述するが、各計測器により計測された形状指標（ビード形状等を表す各種の物理量）からなる観測モデルと、予め定めた軌道計画から抽出される形状指標（設計値等の物理量）からなる状態遷移モデルとを用いて、所定の予測手法により形状指標を推定する。得られた状態遷移推定値に応じて軌道計画を修正することで、設計形状により近い積層造形物の製造が可能となる。このような形状指標の推定、及び軌道計画の修正の手順は、前述した駆動プログラムに組み込んでもよく、別途にプログラムを用意してコンピュータ装置である制御部１３に実行させてもよい。
＜形状指標の推定＞
　次に、上記した形状指標を推定する手順について説明する。
　図６は、制御部１３が実行する、複数の計測器２５による計測情報から形状指標を推定して、軌道計画を更新するまでの手順を示すフローチャートである。また、図７は、モデル設定と統合処理の内容を示す説明図である。まず、図６、図７を参照しつつ、以下の各手順（１）～（４）の概要を順に説明する。
（１）軌道計画に基づく造形
　制御部１３は、製造しようとする積層造形物を造形するための軌道計画を決定する（Ｓ１）。具体的には、軌道計画に基づいた駆動プログラムを選定する。
（２）モデル設定
　次に、制御部１３のモデル設定部４１（図２）は、決定した軌道計画（駆動プログラム）と、造形部１１の機器構成とに対応したモデルを設定する（Ｓ２）。ここでいうモデルとは、造形装置１００が有する複数の計測器２５から収集された計測情報から設定される観測モデルと、軌道計画から抽出される積層造形物の形状指標の状態遷移の情報から設定される状態遷移モデルである。さらに、計測器２５では直接測定することが困難な情報をシミュレーションにより求めて設定されるシミュレーションモデルを含んでいてもよい。
　観測モデルとしては、図１に示すレーザセンサ２５Ａ、カメラ２５Ｂ、電流電圧計２５Ｃによる各計測対象に応じたモデルを設定する。その他、溶接ロボット１７のエンコーダ、位置センサ、更にはサーモカメラ等によるモデルを設定してもよい。
　ここでの観測モデルは、形成される溶接ビードＢの形状指標、例えば、ビード積層前の下地表面高さ、ビード高さ、ビード幅、ビードプロファイル、溶着断面積等のパラメータ、また、溶融池の撮像画像から得られるアーク中心、アーク幅、アーク形状、溶加材先端位置、溶融池の端部位置等のパラメータ（これらパラメータを観測物理量ともいう）が、複数の計測器２５から時系列に得られる計測情報により形成される。
　状態推移モデルとは、軌道計画に含まれる情報に基づいて作成されるモデルであり、形状指標が時点（タイミング）、位置または溶接ビードの形成条件によって関係づけられる。軌道計画には、溶接ビードの形成条件として溶接トーチ１５の軌道、トーチ移動速度（溶接速度）、トーチ先端位置（狙い位置）、トーチ姿勢、溶接電流、溶接電圧、溶加材供給速度、軌道（パス）の数、パスの長さ、パス同士の間隔といったパラメータのほかに、溶接ビードのビード計画高さ、ビード計画幅、計画溶着量等の形状指標（状態物理量ともいう）が含まれる。これら軌道計画の情報から、特定の位置または造形開始後の特定のタイミングにおける各種形状指標と溶接ビードの形成条件の関係の推移を求めることができ、求めた推移の情報によってモデルが作成される。
　シミュレーションモデルとは、計測器では直接測定することが困難な情報、例えば、ビード同士の重なり量、造形時における溶融池（溶融金属）の温度等のパラメータ（解析物理量ともいう）を解析的に求めて作成するモデルである。具体的には、軌道計画と、ビード材料の物性と、造形時の温度等から熱弾性解析、熱弾塑性解析等の演算を行い、上記した直接測定し難いパラメータを予測する。シミュレーションモデルを用いることで、後述する形状指標の推定精度を向上させることが期待できる。なお、シミュレーションには、伝熱解析又は変形解析など積層造形物の状態を再現する機能を有した市販のソフトを利用してもよい。
　各モデルを設定した後、制御部１３は、造形プログラムを実行して造形部１１の各部を駆動することで、積層造形を開始する（Ｓ３）。積層造形が開始されると、制御部１３には各計測器２５から計測情報が入力される。この計測情報は物理量抽出部４３（図２）に送られる。
（３）統合処理
　制御部１３の物理量抽出部４３は、観測モデルによる観測物理量と、状態遷移モデルによる状態物理量とを抽出する（Ｓ４）。そして、統合処理部４５は、図７に示すように、抽出した観測物理量と状態物理量とを、詳細を後述する統合処理により、形状指標の状態遷移推定値を求める（Ｓ５）。このとき、シミュレーションモデルによる解析物理量を併せて統合処理することもできる。各モデルによる物理量を計算統合して形状指標を推定する手法は、例えば、カルマンフィルタ、ベイズフィルタ、機械学習、等の公知の手法が用いられる。
　一般に、カルマンフィルタは、複数の不確実な情報を用いて、より正確な情報を推定する手法であり、複数の情報のうち、どれをどれだけ重要視するかを、カルマンゲインを用いてコントロールしている。
　ベイズフィルタは、ベースの定理に基づく手法であり、条件付き確率と乗法定理から導かれる確率を計算する。事前確率から、ある結果が観測されたときに、事前確率のどの原因によるものであるかの確率が分かるため、状態遷移推定値を導き出すことができる。
　機械学習は、状態遷移モデルと観測モデルから法則性を見いだして将来を予測する（状態遷移推定値を算出する）手法であり、例えば入力を観測モデルのパラメータと状態遷移モデルのパラメータ、出力を形状指標として学習モデルを構成しても良い。
　求めた形状指標の状態遷移推定値は、例えば、溶接ビードの高さ、溶接ビード幅、溶接電流、溶接電圧等の値であり、前述の図５で示したレーザセンサ、カメラ、電流電圧計による計測値の代替え値となる。
（４）軌道計画の更新
　制御部１３の制御条件更新部４７は、得られた形状指標の状態遷移推定値と、軌道計画による設計形状、設計条件との差異を確認し、差異が所定の閾値以上であれば、溶接ビードの形成条件を更新する。例えば、実行途中の造形プログラム、又は次回実行予定の造形プログラムを変更する。このようにして、積層造形物が予定通りの設計形状、設計条件となるように軌道計画を更新する（Ｓ６）。そして、上記したステップＳ２～Ｓ６までの工程を、造形が完了するまで繰り返す（Ｓ７）。
　このように、更新された軌道計画に基づいて溶接ビードを形成することにより、設計形状からのずれを抑制して、高精度に積層造形物を製造できる。
＜具体的な統合処理の内容＞
　次に、上記した積層造形物の形状指標を、複数の計測器からの観測モデルと、軌道計画からの状態遷移モデルとを用いて統合処理する工程を説明する。形状指標としては、例えば、溶接ビードのビード高さ、ビード幅等のほか、溶接条件等も含まれる。
　統合処理の概要は次のとおりである。
　まず、作製しようとする積層造形物の形状指標ｈを決定し、決定した形状指標ｈに基づく軌道計画を作成する。そして、作成した軌道計画に基づいて造形装置１００により溶接ビードＢを形成していく。溶接ビードＢの形成過程において、計測器２５により溶接ビードＢの形状指標を計測して観測モデルを設定する。一方で、軌道計画から抽出される形状指標から状態遷移モデルを設定する。そして、所定の予測手法を用いて観測モデルと状態遷移モデルとを関連付けて、実際の形状指標（溶接ビードの実形状、実施した溶接条件等）を推定する。推定した形状指標に応じて、当初の軌道計画とのずれが生じないように軌道計画を更新する。このようにして更新された軌道計画に基づいて溶接ビードＢを形成する。これを、時系列に繰り返して形状誤差（ずれ）の正規分布の幅を狭めていくことで、例えば、溶接ビードＢを、より設計通りのビード高さに近付けることができる。
　次に、統合処理について更に具体的に説明する。
　状態遷移モデルにおいては、積層物を造形する途中のある時点ｋにおける形状指標ｈｋは、式（１）で表される。
　　ｈｋ＋１＝ｈｋ＋Ｖｋ　・・・（１）
　式（１）によれば、次の時点ｋ＋１における形状指標ｈｋ＋１は、時点ｋの形状指標ｈｋに状態遷移モデルのノイズ成分Ｖｋを加えたものとなる。ノイズ成分Ｖｋについては、公知の誤差モデルを適用してもよい。
　一方、観測モデルにおいては、ある時点ｋにおける形状指標ｈｋは式（２）で表される。
　　ｚｋ＝ｈｋ＋Ｗｋ　・・・（２）
　ｚｋは、計測器２５から得られる計測値である。式（２）によれば、ある時点ｋにおける計測値ｚｋには、観測モデルのノイズ成分Ｗｋが加わる。ノイズ成分Ｗｋについては、公知の誤差モデルを適用してもよい。観測モデルは計測器ごとに区別され、例えばレーザセンサ２５Ａによるビード幅の計測結果（ｚｋ，Ｌ）を用いた観測モデルは式（３）で表され、カメラ２５Ｂによるビード幅の計測結果（ｚｋ，Ｃ）を用いた観測モデルは式（４）で表される。
　　ｚｋ，Ｌ＝ｈｋ＋Ｗｋ，Ｌ　・・・（３）
　　ｚｋ，ｃ＝ｈｋ＋Ｗｋ，ｃ　・・・（４）
　ここで、Ｗｋ，Ｌは、レーザセンサ２５Ａのノイズ成分であり、Ｗｋ，ｃはカメラ２５Ｂのノイズ成分である。
　上記のように、予測される形状指標は、複数の観測モデル（計測器２５）からそれぞれ求められ、これら複数の形状指標を纏める必要がある。そこで、これら複数の独立した観測モデルを統合する。なお、状態遷移モデルについても纏める必要があるが、その統合手順は以下に示す観測モデルの統合手順と基本的には同様に行える。
　上記した複数の観測モデルを統合するにあたり、ここでは各観測モデルが線形の場合を例として説明する。ここで観測手段ｉによって決まる定数をＣｉで表す。ｉは観測手段の識別を示す添え字であり、したがって、ｎ個の観測手段に対応する定数をＣ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・，Ｃｎで表せる（ｉ＝１～ｎ）。また、各観測手段は独立した観測を行うものとする。
　観測値ｚｉと求めたい形状指標ｈとの関係は、式（５）で表せる。
　ｚｉ＝Ｃｉｈ＋Ｗｉ　・・・（５）
　ここで、Ｗｉは観測手段ｉが有するノイズ成分であり、例えば正規分布に基づく誤差である（Ｗｉの分散：σｉ ２）。
　仮に一つの観測モデルに誤差がなく、観測モデルが可逆である場合には、一つの観測手段から直接に形状指標ｈが求められる。しかし、そうでない場合には、複数の観測モデルから、以下のようにして推定を行うことができる。
　形状指標の状態遷移推定値を得るために、各計測手段から得られる観測値ｚ１，ｚ２，・・・，ｚｎの線形結合で表されるものの中で、係数の制約条件を満足しつつ最小分散であるような合成値ｈEstを求める。即ち、ｈＥｓｔ＝Σａｉｚｉのうち、式（６）の制約条件を満たし、且つ合成値ｈＥｓｔの分散Ｖ［ｈＥｓｔ］＝Σiａｉ ２Ｃｉ ２が最小となる重み付け係数ａｉを求める。
　　Ｅ［ｈＥｓｔ］＝ΣｉａｉＣｉｈ＝ｈ　・・・（６）
　このとき重み付け係数ａｉは、式（７）で表せる。
　　ａｉ＝Ｃｉ ２σｉ －２／（ΣｊＣｊ ２σｊ －２）　・・・（７）
　統合するモデルがいずれも線形の場合は、制約付き最小二乗問題として公知の手法で解くことができる。非線形の場合は、モデルを例えばＴａｙｌｏｒ展開し、線形近似すれば、線形の場合と同様に解くことができる。
　式（７）の制約条件以外に、他の制約条件を別途課してもよい。例えば、重み付け係数ａｉの大小関係を、溶接ビードのビード形成方向、形成位置、又は溶接トーチ１５の運棒動作、運棒姿勢等に基づいて決定してもよい。
　上記の一例として、計測器（レーザセンサ２５Ａ，カメラ２５Ｂ）２５の計測範囲と、溶接トーチ１５の軌道との関係から、計測器２５が測定不能になる場所については、重み付け係数ａｉを零（ａｉ＝０）とし、計測精度が低下する場所については、前回計測した場所よりも今回計測した場所での重み付け係数ａｉを十分に小さく設定する（ａｉ，ｋ＜＜ａｉ，ｋ－１）、こと等が挙げられる。
　このような制約条件は、予めビード形成の狙い位置毎に設定しておくことで、観測結果によるモデルの更新よりも早く、モデルの更新を促すことができる。
　次に、重み付け係数ａｉの具体的な制約条件を説明する。
　図８Ａ、図８Ｂは、溶接トーチ１５の進行方向ＷＤと、溶接トーチ１５への計測器（レーザセンサ２５Ａを例示する）２５の配置方向との関係を示す図で、図８Ａは、進行方向ＷＤと配置方向とが一致している場合の概略図である。図８Ｂは、進行方向ＷＤと配置方向とが交差している場合の概略図である。
　溶接トーチ１５は、トーチ周囲の障害物、トーチ軌道等の制約によって、様々な姿勢が採られる。そして、溶接トーチ１５に設けられるレーザセンサ２５Ａの配置方向は、ビード形成の状況に応じて図８Ａに示す進行方向ＷＤの前方に配置される以外にも、図８Ｂに示すように進行方向ＷＤから角度θだけ傾斜させる場合もある。しかし、図８Ｂに示す場合には、レーザセンサ２５Ａの計測範囲は、ビード形成する下地全体を含まない。そこで、図８Ｂに示すような場合には、計測精度が低下する可能性が高いため、図８Ａに示す場合よりも重み付け係数ａｉを小さくする。
　このように、重み付け係数ａｉを、進行方向ＷＤと計測器２５の配置方向とのなす角度θが増加するほど、観測モデルの重み付け係数ａｉを減少させる。
　図９は、溶接ビードＢのビード高さの変化を模式的に示す説明図である。
　溶接ビードＢを形成する際、ビード形成の始端部と終端部とでは、アークの変化のため、始端部と終端部との間の安定部と比較してビード高さが変化しやすい。始端部ではビード高さが安定部より増加して、終端部ではビード高さが安定部より減少する。そこで、ビード形成の始端部と終端部については計測値が不安定になりやすいことから、重み付け係数ａｉを安定部よりも小さくする。
　このように、溶接ビードＢの始端部及び終端部における形状は、安定部のように定常的とならないが、このような形状の曲線的な変化が生じても、適切に重み付け係数ａｉを調整することで、実際の溶接ビードＢのビード形状に即したモデルを設定できる。また、溶接ビードＢが直線状に形成された領域と、曲線状に形成された領域とを区別して、これらの領域に適切に重み付け係数ａｉを異ならせて設定することもできる。
　さらに、状態遷移モデルとして、ビード形状が定常的に推移するモデルと、ビード形状が曲線的に変化するモデルとを、同一の軌道（同一パス）上で組合せることもできる。例えば、ビードの始端、終端のビード高さは曲線的に推移し、始端と終端とを除く箇所が定常的（一定高さ）に推移するビード形態が挙げられる。これにより、実際に形成される溶接ビードの形状に近いモデル化が可能となり、状態遷移の傾向に応じたより正確な制御が可能となる。
　図１０Ａ，図１０Ｂは、溶接トーチ１５をウィービング動作させた場合を示す図で、図１０Ａは、ウィービングの振動周期が長い場合の軌道を示す説明図である。図１０Ｂは、振動周期が短い場合の軌道を示す説明図である。
　溶接トーチ１５による運棒動作の振動周期が短くなるほど、溶接電流、溶接電圧の計測にノイズが入りやすくなる。そこで、ウィービング動作の振動周期が短くなるにしたがって、計測が不安定になりやすいことから、重み付け係数ａｉを減少させる。
　以上のように、計測器２５による計測に誤差要因が生じる場合には、その計測結果についての重み付け係数ａｉを小さくすることで、形状指標の推定に大きな影響を及ばないようになる。これにより、推定精度を向上できる。
　また、重み付け係数ａｉについては、各モデルが有するノイズの分散σｉ ２を基準（初期値）として設定してもよい。例えば、測定器が２つ（観測値：ｚ１，ｚ２）のとき、観測モデルの関数がＣ１＝Ｃ２＝１であり、式（６）以外の制約条件を設けない場合には、形状指標の状態遷移推定値ｈＥｓｔは式（８）で表すことができる。ここで、σ１ ２はｉ＝１の測定器の分散で、σ２ ２はｉ＝２の測定器の分散である。
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　上記したノイズの分散σｉ ２を基準に設定した重み付け係数ａｉを初期値とし、造形の進行に合わせて、逐次、重み付け係数ａｉの調整を行ってもよい。このようにノイズの分散σｉ ２を使う場合は、各計測器２５、状態遷移モデル固有の特徴等を考慮して、統合条件の設定に反映できる。
　観測モデルと状態遷移モデルに基づいて、形状指標の状態遷移推定値ｈＥｓｔの情報を逐次更新する（ｈＥｓｔ，ｋ→ｈＥｓｔ，ｋ＋１→ｈＥｓｔ，ｋ＋２→・・・）。例えば、計測器２５が計測した結果の更新（ｚi,k→ｚi,k＋１→ｚi,k＋２→・・・）に基づいて、カルマンフィルタにより形状指標の状態遷移推定値を更新する場合、式（９）を参照できる。
　　ｈＥｓｔ，ｋ＋１＝ｈＥｓｔ，ｋ＋ Ｋｋ＋１{ｚi,ｋ＋１－Ｃｉ（ｈＥｓｔ，ｋ）}　・・・（９）
　ここでＫｋはカルマンゲインである。
　式（９）では、実際の観測値と予測された観測値の差分をカルマンゲインで調整した量によって、形状指標の状態遷移推定値を更新している。一度出力された状態遷移推定値ｈＥｓｔ，ｋは軌道計画が有する情報として保存し、状態遷移推定値を更新する度に保存された状態遷移推定値を利用することで、最新の状態遷移推定値と状態遷移推定値の推移とを造形中常に把握することができる。状態遷移推定値の保存には記憶部３５を利用してよい。
　前述した図２に示す制御条件更新部４７は、このように統合処理して求めた形状指標の状態遷移推定値ｈＥｓｔに基づいて、積層造形物の形状制御を行う。これによれば、状態遷移推定値と設計値とを比較して、その差分に対応して溶接ビードの形成条件の調整を行えば、リアルタイムで修正しながらの造形が可能となる。また、軌道計画を更新して、軌道（パスともいう）の変更、追加、削除等を行い、それに対応する制御指令（駆動プログラム）を生成してもよい。状態遷移推定値と設計値の差が大きい場合は、ビードの形成条件が大きく変更されて制御が不安定化する恐れがあるため、溶接ビードの目標高さ、目標幅、目標溶着体積等の設計値を変更してもよい。具体的な一手段としては、状態遷移推定値と設計値の差分を所定の閾値と比較して、差分が閾値を上回る場合には設計値の方を修正すればよい。
　ここで、組み合わせるモデルとしては、軌道計画を由来とする状態遷移モデルと、計測器２５の計測情報に基づく観測モデルとを用いることが好ましい。積層造形においては、計測器２５の都合により、必要とされる計測範囲の全ての計測が困難になることが多々ある。そこで、観測モデルと状態遷移モデルとを組み合わせることにより、安定した計測が困難になり得る溶接ビードのビード高さ等の形状指標を、常に正確に推測できるようになる。
＜積層造形時に生じた形状ずれの補完処理＞
　積層造形中は造形物の品質及び装置制御の観点から、造形高さ等の形状指標を管理するのが望ましい。積層造形中に造形形状が局所的に設計形状から外れた場合には、その形状ずれを補完する処理が必要となる。そこで、積層造形中に形状指標を計測し、計測した形状指標と設計形状との偏差量に応じて溶接ビードの形成条件を更新することで、形状指標のフィードバック制御を行う。これにより、次層からの造形形状が設計形状に近づくように補正される。このような造形形状の補正手順を以下に説明する。ここでは形状指標として積層高さ（ビード高さ）を例に説明するが、ビード幅等の他の指標としてもよい。
　図１１は、積層高さをフィードバック制御して造形形状の設計形状からのずれを補正する手順を示すフローチャートである。
　まず、図１に示す造形装置１００により、設定された軌道計画に基づく駆動プログラムを読み込み、駆動プログラムに従って溶接ロボット１７等を駆動して溶接ビードＢを積層する（Ｓ１１）。この造形により形成されるビード層ごとに、レーザセンサ２５Ａにより造形物の積層高さを走査（スキャン）して計測する。そして、この計測により収集されたビード層の高さ分布の情報を点群データとして取得する（Ｓ１２）。なお、ここでのレーザセンサ２５Ａの走査は、溶接ロボット１７の駆動による溶接ビードＢの形成時と同時でもよいが、溶接ビードＢの形成後に走査することが好ましい。つまり、溶接ビードＢを形成するための軌道（パス）とは別途に作成した軌跡に基づいて、造形物形状を計測することが好ましい。この点群データとは、レーザセンサ２５Ａが任意のサンプリング間隔で計測した多数の計測点の高さ情報である。
　また、溶接ロボット１７を駆動する駆動周期と、レーザセンサ２５Ａの計測周期が異なる場合は、溶接ロボット１７の駆動をレーザセンサ２５Ａの計測タイミングに合わせて補間するのが好ましい。
　次に、ビード層の高さを計測して得られた点群データの各計測位置に対応する計画高さ（積層計画データ）を軌道計画から求める。そして、点群データ（観測モデル）と計画高さ（状態遷移モデル）の情報を用いて、各計測位置における計測高さ（実績高さ）と計画高さとの差分（以下、偏差量ともいう。）を算出する（Ｓ１３）。ここで、各計測位置での計測高さは、ビード層の高さ計測面における単位区画（例えば、矩形形状、多角形状、円又は楕円形状の一定範囲）の高さの平均値とする。この単位区画の大きさは任意である。ここでは一例として、高さ計測面を格子状に分割した１辺が５ｍｍの正方形を単位区画とし、単位区画内の高さの平均値を、その正方形の中心である代表点の高さとして点群データとして表すことにする。単位区画は、溶接ビードの形成方向に沿って分割するのが好ましい。
　ここで、レーザセンサ２５Ａから出力される高さ情報は、レーザセンサ２５Ａの座標系で出力されるが、出力された高さ情報を溶接ロボット１７のロボット座標系に変換するのが好ましい。また、後述するポジショナ装置、スライダ装置を備える場合には、各装置の動作座標系を溶接ロボット１７のロボット座標系に変換して、いずれか一つの座標系に統一するのが望ましい。これにより各情報の傾向を把握しやすくなる。
　また、計画高さについても、上記した積層計画データを単位区画に対応した複数の領域に分割して、各領域内、つまり単位区画内の計画高さの平均値を単位区画毎に求める。
　図１２は、高さの計測結果と計画高さとの偏差量をマッピングする様子を示す模式的な説明図である。ビード層を複数のパス（例えば、バスＰＳ１～ＰＳ５）により造形した後、ビード層の高さ分布を計測する。高さ分布の計測結果から、単位区画ＵＣの領域における平均値を求める。また、各計測位置に対する軌道計画から求められる計画高さをそれぞれ求め、同様に単位区画毎に計画高さの平均値を求める。
　そして、求めた各単位区画ＵＣでの計測高さの平均値と、その単位区画ＵＣの計画高さの平均値との偏差量を算出する。ここでは、単位区画ＵＣである各正方形の中心位置を代表点Ｐｋとして、代表点Ｐｋ毎に偏差量を登録した偏差量マップを作成する。単位区画ＵＣは、パス毎に、各パスに沿って等間隔に分割することで、後述する高さ制御がパス毎、各パスの分割長さを単位として実施可能になる。
　なお、上記のように平均値同士を比較することで、計測ノイズ、ビード表面の微小な凹凸の影響を受けにくくなる。よって、単位区画ＵＣ内の大まかな傾向に基づいて、安定して形状の補正を実施できるようになる。
　次に、得られた偏差量マップのうち、偏差量が予め定めた閾値より大きい単位区画ＵＣを抽出する（Ｓ１４）。抽出した単位区画ＵＣに対応するビード層の領域に対して、次に積層する溶接ビードの形成条件（軌道計画に含まれる情報）を更新する（Ｓ１５）。このように、偏差量が大きい単位区画ＵＣに対して選択的に軌道計画を更新し、形状を調整するため、高さ制御が必要な箇所のみに制御を限定でき、制御自体を安定に保つことができる。
　図１３は、積層高さの制御による溶接ビードの積層高さの推移を層毎に示す説明図である。例えば、ｍ層目（ｍは整数）のビード層における計測高さ（実績高さ）が計画高さより低い場合、次層（ｍ＋１層目）の目標高さを、次層の計画高さよりも高く設定すればよい。しかし、実績高さと計画高さとの差が、予め定めた限界値を超える場合には、次層の１層だけ目標高さを調整しても計画高さに到達しないことがある。その場合、以降に形成する複数層にわたって目標高さを調整すればよい。
　つまり、ｍ＋１層目では目標高さを実績高さからΔＨ１を増加させた高さに設定して造形し、ｍ＋２層目ではｍ＋１層目の実績高さから更に大きなΔＨ２を増加させた高さに設定する。これにより、ｍ＋２層面における実績高さが計画高さに到達しやすくなり、実績高さと計画高さの差δを大幅に縮小できる。なお、ここで示す積層高さのフィードバック制御の手順は一例であって、これに限らない。
＜補完処理の具体例＞
　次に、溶接ビードの形状指標として積層高さを計測し、計測結果と計画高さとの差分（偏差量）に応じて次層の積層高さをフィードバック制御する制御例を説明する。
　図１４は、図１に示す造形装置１００の溶接ロボット１７をスライダ装置６０に搭載し、ポジショナ装置７０を用いて積層造形物Ｗを製造する造形システム２００を示す概略構成図である。造形システム２００は、図１に示す造型装置１００を含んで構成される。
　スライダ装置６０は、溶接ロボット１７を載置する移動テーブル６１と、移動テーブル６１を水平面であるＸＹ面に沿って移動させる水平移動機構６３とを備える。水平移動機構６３は、Ｘ軸レール６５とＹ軸レール６７とを備え、不図示のモータ等の駆動源により移動テーブル６１をＸ軸、Ｙ軸方向に移動させる。
　ポジショナ装置７０は、基台７１と、両端軸が基台７１に支持された円柱状の回転体７３とを備える。回転体７３は、基台７１に支持されながら軸線を中心に回転駆動される。この回転体７３の表面には不図示のベース材が固定され、ベース材に溶接ビードを積層することで積層造形物Ｗが造形される。
　ここでは、図１４に示す造形システム２００を使用して円筒状の造形物を造形し、積層高さのフィードバック制御の効果を検証した。また、溶接ビードの形成及びレーザセンサ２５Ａによる走査は、ポジショナ装置７０を回転させながら実施した。レーザセンサ２５Ａの走査については、レーザセンサ２５Ａ自体の計測タイミングと同期させながら実施した。そのため、計測結果となる計測データには、回転体７３の中心からの半径距離ｒ（高さ情報）を表す点群データと、計測位置でのロボット座標（ｘ，ｙ，ｚ）、ポジショナ装置７０の回転角度（φ）等の情報が含まれる。
　計測された高さ情報の点群データは、ロボット座標とポジショナ装置７０の回転角度の情報を用いてロボット座標系に変換して、円筒状の造形物の中心角が３６０°分の高さ分布を展開図情報にする。つまり、前述したロボット駆動のタイミングをレーザセンサ２５Ａの計測周期に同期させる処理、及び各部の駆動指令の信号を、溶接ロボット１７のロボット座標系で統一する処理を実施する。
　具体的には、図１４に示すスライダ装置６０と溶接ロボット１７の駆動により、溶接トーチ１５を所望の位置に位置決めし、溶接トーチ１５の姿勢を維持しながらポジショナ装置７０の回転体７３を回転駆動して溶接ビードＢを形成する。そして、溶接トーチ１５を溶接ロボット１７の駆動によりＹ方向へ移動させることで、環状又は螺旋状に積層された円環状の積層造形物Ｗを得る。また、溶接トーチ１５又はトーチ付近に設けたレーザセンサ２５Ａを上記同様に位置決めして、ポジショナ装置７０の回転体７３を回転駆動しながら積層造形物Ｗの外周面（ビード層の表面）をレーザセンサ２５Ａにより走査する。これにより、形成したビード層の高さ分布が得られる。
　図１５は、ビード層の外周面を模式的に平面へ展開した様子を示す概略説明図である。以下の説明では、形成したビード層の外周面の３６０°分の表面形状を、ロボット座標系に変換した展開図情報８０を用いて説明する。
　図１６は、ビード層の外周面の高さ情報とその処理結果を示す説明図である。図１６のＡに示す展開図情報８０Ａは、ビード層の外周面の高さ分布（点群データ）を示す等高線図であり、造形物の中心軸からの半径距離ｒが長い（高い）、短い（低い）を濃度の高低で表している。濃度が濃い領域ほど半径距離ｒが短く（高さが低く）、濃度が高い領域ほど半径距離ｒが長い（高さが高い）ことを表している。また、前述した単位区画の代表点Ｐｋをドットとして示している。図１６のＡによれば、展開図情報８０Ａの領域Ａｒ１，Ａｒ２が周囲よりも特に低い高さとなっている。
　図１６のＢに示す展開図情報８０Ｂは、Ａに示す高さ分布（点群データ）を、各代表点Ｐｋを中心とする単位区画ＵＣ毎に平均化処理した値Ｈｍ１と、各単位区画ＵＣに対応する計画高さを単位区画ＵＣ毎に平均化処理した値Ｈｍ２との偏差量を求めた結果であり、偏差量の大小を単位区画ＵＣ毎に濃度の高低で表している。図１６のＢに示すように、前述した領域Ａｒ１，Ａｒ２において、周囲より偏差量の低い単位区画ＵＣが認められる。
　図１６のＣに示す展開図情報８０Ｃは、図１６のＢに示す単位区画ＵＣのうち、偏差量が予め定めた閾値より大きい単位区画ＵＣを抽出した結果である。ここでは一例として、一辺が５ｍｍの正方形の単位区画ＵＣ内の偏差量が２ｍｍ以上である単位区画ＵＣを抽出している。
　このように、計画高さからのずれが比較的大きい単位区画ＵＣを可視化した展開図情報を生成し、この展開図情報をモニタ等の表示部に表示すること、或いは、他のコンピュータで適宜に処理させるための出力データとして出力することが可能となる。これにより、作業者は、モニタの表示内容から計画高さとのずれが大きくなる箇所を視覚的に容易に把握できる。また、他のコンピュータにより高さ偏差量が大きい箇所を容易に特定できる。このため、積層造形物Ｗの軌道計画における１つのパス内で、計画高さとのずれが大きい箇所を選択的に抽出できる。そして、抽出した領域の軌道計画を局所的に変更でき、きめ細かな高さの補正を容易に実施できる。
　上記の制御動作を図２に示す制御部１３のブロック構成図で説明すると、まず、軌道計画部３９が積層造形する駆動プログラムを選定する。モデル設定部４１は、観測モデルとしてレーザセンサ２５Ａを設定し、状態遷移モデルとして選定した駆動プログラムに準じた溶接ビードの形成条件を設定する。物理量抽出部４３は、レーザセンサ２５Ａから出力データ（点群データ）を抽出し、状態遷移モデルから前述した計画高さを抽出する。統合処理部４５は、点群データと計画高さの情報から前述した偏差量を形状指標の状態遷移推定値として求める。さらに偏差量が大きい単位区画ＵＣを抽出する。制御条件更新部４７は、統合処理部４５が抽出した単位区画の偏差量に基づいて溶接ビードの形成条件を更新する。なお、ここでは偏差量が状態遷移推定値であると同時に軌道計画による設計形状および設計条件との差異を考慮した指標となっている。そして、軌道計画部３９は、更新された軌道計画に基づく駆動プログラムを生成する。このようにして更新された駆動プログラムを実行して、次のビード層を形成することで、計画高さとの偏差を縮小できる。
　また、上記した制御動作は、制御部１３を外部から制御する制御支援装置により実施してもよい。その場合、制御支援装置３００は、制御部１３から軌道計画、形状を表す点群データ、計画された形状等の情報を取得して、特に計画からのずれが大きい領域を求めた結果（抽出した単位区画とその単位区画の差分値）を制御部１３に出力する。これにより、制御部１３は、抽出された単位区画に対応する位置の溶接ビードの形成条件を更新できる。
　図１７は、制御支援装置３００のブロック構成図である。制御支援装置３００は、データ取得部８１、演算部８３、抽出部８５、情報出力部８７を備え、更に表示部８９を備えていてもよい。
　この制御支援装置３００は、前述した造形装置１００の制御を支援する。制御部１３（図１，図２）が設定する観測モデルは、積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、積層造形物の計測された形状指標を表す点群データを含む。つまり、観察モデルには、レーザセンサ２５Ａにより計測される高さ情報の点群データが含まれる。また、状態遷移モデルは、軌道計画に基づく積層造形物の形状指標を表す計画形状データを含む。この計画形状データは、軌道計画により計画された形状指標を含むデータである。つまり、状態遷移モデルには、例えば溶接ビードの計画高さの情報等が含まれる。
　データ取得部８１は、観測モデルから点群データを取得し、状態遷移モデルから積層計画データを取得する。
　演算部８３は、取得した点群データを複数の単位区画に分割し、取得した積層計画データを単位区画に対応する領域に分割して、点群データと積層計画データとの単位区画ごとの差分値を算出する。差分値は、単位区画内を平均化した値同士で求めた偏差値であってもよい。
　抽出部８５は、複数の単位区画のうち、差分値が予め定めた閾値より大きい単位区画を抽出する。また、情報出力部８７は、抽出した単位区画及びその単位区画に対応する差分値の情報を出力する。
　情報出力部８７の出力情報は、造形装置１００の制御部１３に入力されると、制御部１３は、その出力情報に応じて溶接ビードの形成条件を更新する。また、モニタ等の表示部８９に上記の出力情報が入力されると、表示部８９がその出力情報を表示することで、作業者は、積層された実際の形状指標が計画の形状と大きく異なる領域、即ち、補正制御すべき箇所を明確に把握できる。
　次に、上記した高さのフィードバック制御の効果を検証するため、１列の溶接ビードを積層して壁体を造形した結果を説明する。
　図１８は、壁体の造形の様子を示す説明図である。ここでは、壁体の高さ異常を模擬するため、母材（ベースプレート２７）を含む造形物を傾斜させた状態から造形を開始した。また、溶接ビードＢの始端及び終端に関しては、局所的な高さ変動が生じるため、制御対象外とした。
　まず、母材を水平面から傾斜させた状態で、積層高さのフィードバック制御を実施せずに１層目の溶接ビードＢを形成する。２層目以降は、積層高さのフィードバック制御を実施して高さの変化を観察した。壁体の造形には溶接ビードＢを合計１０層積層した。ここでの積層高さのフィードバック制御は、高さが過剰となる領域では溶接速度を増加させ、高さが不足となる領域では溶接速度を低下させる制御である。
　図１９Ａ～図１９Ｃは、高さの計測結果であって、設定した水平面からの高さ分布を示すグラフである。図２０Ａ～図２０Ｃは、積層高さをフィードバック制御するための溶接速度の設定値を示すグラフである。
　図１９Ａは、水平面から傾斜させた母材表面の高さ分布である。図１９Ｂは、母材表面に形成した１層目の溶接ビードの高さ分布である。１層目は、図２０Ａに示すように高さのフィードバック制御を実施していないため、母材の高さ分布と略同じ傾斜となっている。図１９Ｃは、２層目の溶接ビードの高さ分布である。２層目は、図２０Ｂに示すように、高さが過剰となる領域で溶接速度を増加させ、高さが不足となる領域では溶接速度を低下させるフィードバック制御を実施したため、１層目と比較して傾斜が緩和して平坦化されている。２層目の溶接ビードの高さ分布が略水平になると、３層目の積層高さのフィードバック制御は、図２０Ｃに示すように、微小な凹凸を平坦化するように溶接速度が増減制御される。
　図２１は、層毎の高さの計測結果であって、設定した水平面からの高さ分布を示すグラフである。積層高さの最大値から最小値までの幅は、積層高さのフィードバック制御を実施していない０層目及び１層目では比較的大きく、フィードバック制御を実施した２層目以降では比較的小さくなっている。
　図２２は、層毎の高さの計測結果であって、層内における複数箇所の高さ計測値の標準偏差の変化を示すグラフである。積層高さのフィードバック制御を実施していない０層目及び１層目では標準偏差が比較的大きいが、フィードバック制御を実施した２層目以降では標準偏差が大幅に低減している。
　以上のことから、溶接ビードの形成途中で積層高さのフィードバック制御を実施することで、造形物の積層高さの平坦化が図れることが実証できた。
　本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、実施形態の各構成を相互に組み合わせること、及び明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。
　以上の通り、本明細書には次の事項が開示されている。
（１）　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造方法であって、
　前記造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する工程と、
　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する工程と、
　前記観測物理量と前記状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める工程と、
　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する工程と、
を含む積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、状態遷移モデルと観測モデルを関連付けて形状指標を推定できる。これにより、計測できない又は計測しにくい箇所が存在して、観測モデルだけでは正確な形状指標の推定が難しい場合であっても、観測モデルと状態遷移モデルとを統合処理することで、互いの推定性能の弱点を補完して、より正確な予測が可能となる。これにより、積層造形物のどの箇所においても、統合処理により得られたより正確な状態遷移推定値に基づいて軌道計画を更新でき、高精度な積層造形物の造形制御が行える。また、状態遷移モデルを用いることで、単純な観測モデルの計算の場合と比較して、軌道計画の情報が加味されるため、推定精度を向上できる。
（２）　前記軌道計画を更新する工程は、前記形状指標の前記状態遷移推定値を求める工程で推定された前記形状指標と、前記軌道計画で計画された前記形状指標との差分に応じて、前記溶接ビードの形成条件を調整する工程を含む、（１）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層製造物の製造方法によれば、推定した形状指標と軌道計画との差分が抑制され、より設計形状に近い積層造形物を製造できる。
（３）　前記統合処理は、前記軌道計画に基づいて前記溶接ビードを模擬形成するシミュレーションモデルから抽出される解析物理量を含めて統合する、（１）又は（２）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、計測器では直接観測することが困難な溶接ビード同士の重なり量、積層時の溶融池温度、等の情報をシミュレーションにより算出した解析物理量を用いることで、形状指標をより高精度に推定できる。
（４）　前記統合処理は、前記観測物理量と前記状態物理量とを重み付け係数で線形結合する、（１）～（３）のいずれか１つに記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、統合に使用するモデルを適切に選択（統合割合を調整）でき、状態遷移推定値のロバスト性を担保できる。
（５）　前記重み付け係数の初期値を、前記観測モデル及び前記状態遷移モデルが有する誤差の分散指標に応じて決定する、（４）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、予め判明している計測器等のノイズ成分が判明している場合に、そのノイズ成分による誤差を反映することで、状態遷移推定値の正確性を向上できる。
（６）　前記重み付け係数を、前記軌道計画で規定する溶着狙い位置ごとに調整する、（４）又は（５）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、造形する場所毎に適切な重み付け係数を決定でき、狙い位置ごとに状態遷移推定値が変動することを最小化できる。
（７）　前記観測モデルの重み付け係数を、前記溶接ビードを形成する溶接トーチの運棒動作又は運棒姿勢に応じて調整する、（４）～（６）のいずれか１つに記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、運棒動作によるノイズ信号の発生、又は運棒姿勢による計測器の計測環境の変化に対応して、重み付け係数を決定できるため、常に安定して高精度な形状指標の推定が可能となる。
（８）　前記状態遷移モデルとして、溶接ビード形状が定常的に推移するモデルと、前記溶接ビード形状が曲線的に変化するモデルとを、同一のビード形成軌道上で組合せることを特徴とする、（１）～（７）のいずれか１つに記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、実際に形成される溶接ビードの形状に傾向に即してモデル化できる。例えば、直線状である箇所と、曲線状である箇所とを区別したモデル化が可能となり、状態遷移の傾向に応じた制御が可能となる。
（９）　前記観測モデルは、前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含み、
　前記状態遷移モデルは、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の形状指標を表す計画形状データを含み、
　前記点群データを複数の単位区画に分割し、前記計画形状データをそれぞれの前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとを前記単位区画ごとに比較した差分値を求め
　前記差分値に応じて前記溶接ビードの形成条件を更新する、（１）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、計測した点群データと計画形状データとを比較した差分値に応じて、単位区画ごとに溶接ビードの形成条件を更新できる。これにより、計画からの形状ずれが抑制され、高精度に積層造形物を製造できる
（１０）　複数の前記単位区画のうち前記差分値が予め定めた閾値より大きい単位区画を抽出し、抽出した前記単位区画に対応する領域に対して前記溶接ビードの形成条件を更新する、（９）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、特に差分値が大きい単位区画について溶接ビードの形成条件を更新できるため、効率よく形状ずれを抑制できる。
（１１）　前記差分値は、前記点群データの前記単位区画内に含まれる前記形状指標を平均化した値と、前記計画形状データの前記形状指標を前記単位区画に対応する領域内で平均化した値との偏差量である、（１０）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、計測ノイズ、又はビード表面の微小な凹凸の影響を受けにくくなり、単位区画内の大まかな傾向に基づいて形状の補正を安定して実施することが可能となる。
（１２）　前記差分値を、前記溶接ビードにより形成されるビード層毎に求め、
　前記形状指標を計測したビード層における前記差分値が予め定めた限界値以下の場合には、当該ビード層の次に積層するビード層における前記溶接ビードの形成条件を更新し、
　前記差分値が予め定めた限界値を超える場合には、前記形状指標を計測したビード層の以降に積層する複数のビード層における前記溶接ビードの形成条件をそれぞれ更新する、
（９）に記載の積層造形物の製造方法。
　この積層造形物の製造方法によれば、差分値が過大となる単位区画が存在する場合でも、複数のビード層に補正を分配するため、急激な制御を防止して、緩やかに補正することが可能となる。
（１３）　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造装置であって、
　少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定するモデル設定部と、
　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する物理量抽出部と、
　前記観測物理量と前記状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める統合処理部と、
　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する制御条件更新部と、
を備える積層造形物の製造装置。
　この積層造形制御装置によれば、状態遷移モデルと観測モデルを関連付けて形状指標を推定できる。これにより、計測できない又は計測しにくい箇所が存在して、観測モデルだけでは正確な形状指標の推定が難しい場合であっても、観測モデルと状態遷移モデルとを統合処理することで、互いの推定性能の弱点を補完して、より正確な予測が可能となる。これにより、積層造形物のどの箇所においても、統合処理により得られたより正確な状態遷移推定値に基づいて軌道計画を更新でき、高精度な積層造形物の造形制御が行える。また、状態遷移モデルを用いることで、単純な観測モデルの計算の場合と比較して、軌道計画の情報が加味されるため、推定精度を向上できる。
（１４）　（１３）に記載の積層造形物の製造装置の制御を支援する制御支援装置であって、
　前記観測モデルは、前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含み、
　前記状態遷移モデルは、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の形状指標を表す計画形状データを含み、
　前記観測モデルから前記点群データを取得し、前記状態遷移モデルから前記計画形状データを取得するデータ取得部と、
　取得した前記点群データを複数の単位区画に分割し、取得した前記計画形状データを前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとの前記単位区画ごとの差分値を算出する演算部と、
　複数の前記単位区画のうち前記差分値が予め定めた閾値より大きい単位区画を抽出する抽出部と、
　抽出した前記単位区画及び当該単位区画に対応する前記差分値の情報を出力する情報出力部と、
を備える制御支援装置。
　この制御支援装置によれば、計測された点群データと計画された計画形状データとの差分値が閾値より大きい単位区画の位置が明確となり、その位置について選択的に制御することが容易に行える。
（１５）　前記情報出力部からの出力情報を表示する表示部を備える、（１４）に記載の制御支援装置。
　この制御支援装置によれば、表示部の表示によって、制御すべき箇所を作業者が視覚的に管理しやすくなる。
（１６）　前記演算部は、前記点群データの座標系を、前記積層造形物の製造装置の駆動座標系に座標変換する、（１４）に記載の制御支援装置。
　この制御支援装置によれば、座標系を統一することで、高さ等の傾向を把握しやすくなる。
（１７）　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造手順を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンピュータに、
　前記造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する機能と、
　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する機能と、
　前記観測物理量と状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める機能と、
　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する機能と、
を実現させるプログラム。
　このプログラムによれば、状態遷移モデルと観測モデルを関連付けて形状指標を推定できる。これにより、計測できない又は計測しにくい箇所が存在して、観測モデルだけでは正確な形状指標の推定が難しい場合であっても、観測モデルと状態遷移モデルとを統合処理することで、互いの推定性能の弱点を補完して、より正確な予測が可能となる。これにより、積層造形物のどの箇所においても、統合処理により得られたより正確な状態遷移推定値に基づいて軌道計画を更新でき、高精度な積層造形物の造形制御が行える。また、状態遷移モデルを用いることで、単純な観測モデルの計算の場合と比較して、軌道計画の情報が加味されるため、推定精度を向上できる。
（１８）　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造手順を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンピュータに、
　前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含む観測モデルと、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の前記形状指標を表す計画形状データを含み、前記形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する機能と、
　前記観測モデルから前記点群データを取得し、前記状態遷移モデルから前記計画形状データを取得する機能と、
　取得した前記点群データを複数の単位区画に分割し、前記計画形状データを前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとの前記単位区画ごとの差分値を算出する機能と、
　算出した前記単位区画及び当該単位区画に対応する前記差分値の情報を出力する機能と、
を実現させるプログラム。
　このプログラムによれば、計測された点群データと計画された計画形状データとの差分値が閾値より大きい単位区画の位置が明確となり、その位置について選択的に制御することが容易に行える。
　なお、本出願は、２０２２年１月１９日出願の日本特許出願（特願２０２２－００６７７２）、及び２０２２年９月２６日出願の日本特許出願（特願２０２２－１５２６００）に基づくものであり、その内容は本出願の中に参照として援用される。
　１１　造形部
　１３　制御部
　１５　溶接トーチ
　１７　溶接ロボット
　１９　ロボット駆動部
　２１　溶加材供給部
　２１ａ　リール
　２３　溶接電源部
　２５　計測器
　２５Ａ　レーザセンサ
　２５Ｂ　カメラ
　２５Ｃ　電流電圧計
　２７　ベースプレート
　３１　プロセッサ
　３３　メモリ
　３５　記憶部
　３７　入出力インターフェイス
　３９　軌道計画部
　４１　モデル設定部
　４３　物理量抽出部
　４５　統合処理部
　４７　制御条件更新部
　５１　撮像画像
　５３　アーク中心
　５５　溶加材先端
　５７　溶融池先端
　５９Ｌ　溶融池左端の線
　５９Ｒ　溶融池右端の線
　６０　スライダ装置
　６１　移動テーブル
　６３　水平移動機構
　６５　Ｘ軸レール
　６７　Ｙ軸レール
　７０　ポジショナ装置
　７１　基台
　７３　回転体
　８０，８０Ａ，８０Ｂ，８０Ｃ　展開図
　８１　データ取得部
　８３　演算部
　８５　抽出部
　８７　情報出力部
　８９　表示部
１００　造形装置（積層造形物の製造装置）
２００　造形システム
３００　制御支援装置
　Ｂ　溶接ビード
　Ｍ　溶加材
　Ｒ　障害物
　Ｗ　積層造形物

Claims (20)

  1. 　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造方法であって、
    　前記造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する工程と、
    　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する工程と、
    　前記観測物理量と前記状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める工程と、
    　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する工程と、
    を含む積層造形物の製造方法。
  2. 　前記軌道計画を更新する工程は、前記形状指標の前記状態遷移推定値を求める工程で推定された前記形状指標と、前記軌道計画で計画された前記形状指標との差分に応じて、前記溶接ビードの形成条件を調整する工程を含む、
    請求項１に記載の積層造形物の製造方法。
  3. 　前記統合処理は、前記軌道計画に基づいて前記溶接ビードを模擬形成するシミュレーションモデルから抽出される解析物理量を含めて統合する、
    請求項１に記載の積層造形物の製造方法。
  4. 　前記統合処理は、前記軌道計画に基づいて前記溶接ビードを模擬形成するシミュレーションモデルから抽出される解析物理量を含めて統合する、
    請求項２に記載の積層造形物の製造方法。
  5. 　前記統合処理は、前記観測物理量と前記状態物理量とを重み付け係数で線形結合する、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の積層造形物の製造方法。
  6. 　前記重み付け係数の初期値を、前記観測モデル及び前記状態遷移モデルが有する誤差の分散指標に応じて決定する、
    請求項５に記載の積層造形物の製造方法。
  7. 　前記重み付け係数を、前記軌道計画で規定する溶着狙い位置ごとに調整する、
    請求項５に記載の積層造形物の製造方法。
  8. 　前記観測モデルの重み付け係数を、前記溶接ビードを形成する溶接トーチの運棒動作又は運棒姿勢に応じて調整する、
    請求項５に記載の積層造形物の製造方法。
  9. 　前記状態遷移モデルとして、溶接ビード形状が定常的に推移するモデルと、前記溶接ビード形状が曲線的に変化するモデルとを、同一のビード形成軌道上で組合せることを特徴とする、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の積層造形物の製造方法。
  10. 　前記状態遷移モデルとして、溶接ビード形状が定常的に推移するモデルと、前記溶接ビード形状が曲線的に変化するモデルとを、同一のビード形成軌道上で組合せることを特徴とする、
    請求項５に記載の積層造形物の製造方法。
  11. 　前記観測モデルは、前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含み、
    　前記状態遷移モデルは、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の形状指標を表す計画形状データを含み、
    　前記点群データを複数の単位区画に分割し、前記計画形状データをそれぞれの前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとを前記単位区画ごとに比較した差分値を求め
    　前記差分値に応じて前記溶接ビードの形成条件を更新する、
    請求項１に記載の積層造形物の製造方法。
  12. 　複数の前記単位区画のうち前記差分値が予め定めた閾値より大きい単位区画を抽出し、抽出した前記単位区画に対応する領域に対して前記溶接ビードの形成条件を更新する、
    請求項１１に記載の積層造形物の製造方法。
  13. 　前記差分値は、前記点群データの前記単位区画内に含まれる前記形状指標を平均化した値と、前記計画形状データの前記形状指標を前記単位区画に対応する領域内で平均化した値との偏差量である、
    請求項１２に記載の積層造形物の製造方法。
  14. 　前記差分値を、前記溶接ビードにより形成されるビード層毎に求め、
    　前記形状指標を計測したビード層における前記差分値が予め定めた限界値以下の場合には、当該ビード層の次に積層するビード層における前記溶接ビードの形成条件を更新し、
    　前記差分値が予め定めた限界値を超える場合には、前記形状指標を計測したビード層の以降に積層する複数のビード層における前記溶接ビードの形成条件をそれぞれ更新する、
    請求項１１に記載の積層造形物の製造方法。
  15. 　溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造装置であって、
    　少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定するモデル設定部と、
    　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する物理量抽出部と、
    　前記観測物理量と前記状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める統合処理部と、
    　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する制御条件更新部と、
    を備える積層造形物の製造装置。
  16. 　請求項１５に記載の積層造形物の製造装置の制御を支援する制御支援装置であって、
    　前記観測モデルは、前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含み、
    　前記状態遷移モデルは、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の形状指標を表す計画形状データを含み、
    　前記観測モデルから前記点群データを取得し、前記状態遷移モデルから前記計画形状データを取得するデータ取得部と、
    　取得した前記点群データを複数の単位区画に分割し、取得した前記計画形状データを前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとの前記単位区画ごとの差分値を算出する演算部と、
    　複数の前記単位区画のうち前記差分値が予め定めた閾値より大きい単位区画を抽出する抽出部と、
    　抽出した前記単位区画及び当該単位区画に対応する前記差分値の情報を出力する情報出力部と、
    を備える制御支援装置。
  17. 　前記情報出力部からの出力情報を表示する表示部を備える、
    請求項１６に記載の制御支援装置。
  18. 　前記演算部は、前記点群データの座標系を、前記積層造形物の製造装置の駆動座標系に座標変換する、
    請求項１６に記載の制御支援装置。
  19. 　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造手順を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
    　前記コンピュータに、
    　前記造形装置が有する少なくとも一以上の計測器から収集された計測情報から得られる観測モデルと、前記軌道計画から抽出される前記積層造形物の形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する機能と、
    　前記観測モデルから前記形状指標の観測物理量を抽出し、前記状態遷移モデルから前記形状指標の状態物理量を抽出する機能と、
    　前記観測物理量と状態物理量とを統合処理して前記形状指標の状態遷移推定値を求める機能と、
    　前記状態遷移推定値に応じて前記軌道計画が定める前記溶接ビードの形成条件を更新する機能と、
    を実現させるプログラム。
  20. 　造形装置により溶加材を溶融及び凝固させて形成する溶接ビードを、予め定めた軌道計画に基づいて繰り返し積層する積層造形物の製造手順を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
    　前記コンピュータに、
    　前記積層造形物の形状指標を計測するセンサから収集され、前記積層造形物の計測された前記形状指標を表す点群データを含む観測モデルと、前記軌道計画に基づく前記積層造形物の前記形状指標を表す計画形状データを含み、前記形状指標の状態遷移を表す状態遷移モデルとを設定する機能と、
    　前記観測モデルから前記点群データを取得し、前記状態遷移モデルから前記計画形状データを取得する機能と、
    　取得した前記点群データを複数の単位区画に分割し、前記計画形状データを前記単位区画に対応する領域に分割して、前記点群データと前記計画形状データとの前記単位区画ごとの差分値を算出する機能と、
    　算出した前記単位区画及び当該単位区画に対応する前記差分値の情報を出力する機能と、
    を実現させるプログラム。
PCT/JP2022/046977 2022-01-19 2022-12-20 積層造形物の製造方法及び製造装置、制御支援装置、並びにプログラム Ceased WO2023140015A1 (ja)

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