机器学习装置、画面预测装置及控制装置制造方法及图纸

提供机器学习装置、画面预测装置及控制装置。机器学习装置具备：状态观测部，其获取包括在控制工业机械的控制装置的显示部的操作画面中通过一系列的操作而使用的各操作画面的画面种类数据和操作画面显示时的机器状态的机器状态数据的状态向量中的、因一系列的操作或机器状态的变化而操作画面转变的状态向量的集合的状态向量列；训练数据获取部，其将状态向量列中以任意的状态向量为开头的N个连续的状态向量的部分状态向量列作为输入数据，获取将部分状态向量列的末尾的状态向量的操作画面的接下来之后的画面种类数据作为标签数据的训练数据；学习部，其通过训练数据进行监督式机器学习，生成预测用户接下来之后使用的画面种类数据的已学习模型。

【技术实现步骤摘要】
机器学习装置、画面预测装置及控制装置
本专利技术涉及一种机器学习装置、画面预测装置及控制装置。
技术介绍
控制机床的数值控制装置随着追加功能的增加，显示在液晶显示器等输出装置的信息量以及操作画面的种类也随之增加。因此，用户需要频繁地切换画面，切换时间的增加给现场用户的生产率带来了不良影响。因此，数值控制装置在装置启动时，将在画面显示处理中使用的全部的操作画面的画面数据载入到RAM(RandomAccessMemory，随机存取存储器)等存储器，由此谋求画面切换的高速化。然而，由于操作画面自身的高功能化，操作画面的数据规模增加，控制装置的启动时间增加。由此，在机器调整时的电源通断电等时，产生等待时间，因而存在机器调整时的生产率降低的问题。另外，由于也载入了一次也没被使用的操作画面的画面数据，因而用于确保画面数据用的存储器不足的可能性变高。因此，作为抑制载入的操作画面的数据量的抑制方法，已知一种在操作画面为多窗口的情况下，在显示父窗口时预先载入子窗口的画面数据的方法。或者，已知一种如计算机游戏那样，在直到预定的作业结束的时点，在要开始接下来的作业时，通过载入由程序确定的接下来的操作画面的画面数据的方法。另外，已知一种基于包括表示加工的加工状态的信息以及表示所选择的菜单项目的信息的状态数据，决定菜单显示中的菜单项目的显示顺序的机器学习的技术。或者，已知一种检测操作者，对基于检测出的操作者的信息的操作菜单的显示进行学习的机器学习的技术。例如，参照专利文献1、2。专利文献1:日本特许第6290835号专利文献2:日本特开2017-138881号公报
技术实现思路
但是，操作画面各自的用途被假定，例如，能够按照“手动操作”、“编辑操作”、“自动运转”、“警报产生”等每个状态进行区分。然而，像从“手动操作”到“自动运转”、从“手动操作”或者“自动运转”到“警报产生”等，状态动态地切换，即，操作画面的切换依赖于机床的状态。另外，操作画面的切换还依赖于与显示、操作有关的机器设计、每个工厂的机床的运用规则等。因此，难以预先决定操作画面的显示的顺序。因此，为了通过限定预先载入的对象的操作画面的数据来抑制载入的操作画面的数据量，希望预测用户通过一系列的操作而使用的操作画面。(1)本专利技术的机器学习装置的一实施方式具备：状态观测部，其获取成为与用户的一系列的操作或者产业机械的机器状态的变化对应的操作画面的转变所对应的状态向量xn的集合的时间系列数据即状态向量列{xn:n≥1}，作为所述状态向量xn包括：表示在所述用户基于在控制产业机械的控制装置的显示部中显示的操作画面进行一系列的操作的情况下，被所述用户使用的各操作画面的画面种类的画面种类数据yn和表示显示所述操作画面时的被所述控制装置控制的所述机器状态的机器状态数据zn；训练数据获取部，其将由所述状态观测部获取的所述状态向量列中包括的、以任意的状态向量xn(n≥1)作为开头的预先设定的N个(N≥2)连续的部分状态向量列{xn、xn+1、...xn+N-1}作为输入数据，获取训练数据，该训练数据将包括表示与所述输入数据的部分状态向量列的末尾的状态向量xn+N-1对应的操作画面的接下来显示的画面的种类的画面种类数据yn+N-1的所述操作画面的接下来之后显示的画面的画面种类数据作为标签数据；以及学习部，其将所述输入数据和标签数据作为训练数据，进行监督式机器学习，在所述用户基于所述显示部中显示的操作画面进行一系列的操作的情况下，基于包括从当前的状态向量起向过去追溯N个连续的状态向量的部分状态向量列，生成用于预测所述用户接下来之后使用的画面种类数据的已学习模型。(2)本专利技术的画面预测装置的一实施方式具备：状态获取部，其获取与用户的一系列的操作对应的操作画面有关的包括从当前的状态向量xn(n≥N)起向过去追溯N个连续的状态向量的部分状态向量列{xn-N+1、...xn}；以及预测部，其基于(1)的机器学习装置生成的所述已学习模型，根据由所述状态获取部获取到的部分状态向量列{xn-N+1、...xn}，预测所述用户接下来之后使用的操作画面的画面种类数据。(3)(2)的画面预测装置的一实施方式具备(1)的机器学习装置。(4)本专利技术的控制装置的一实施方式具备(2)或者(3)的画面预测装置。根据一实施方式，预测用户在一系列的操作中使用的操作画面，将预先载入的对象的操作画面的数据限定于所预测的操作画面的数据，从而能够抑制载入的操作画面的数据量。附图说明图1是表示一实施方式所涉及的数值控制系统的功能的构成例的功能框图。图2是表示状态向量列中包括的状态向量的一例的图。图3是说明图1的机器学习装置进行的已学习模型的生成处理的一例的图。图4是示意性表示一实施方式所涉及的RNN的构成的图。图5是说明运用阶段的数值控制系统的画面预测处理的流程图。图6是表示已学习模型的一例的图。图7是表示已学习模型的一例的图。图8是表示预测到接下来之后的三次为止的操作画面的画面种类数据的已学习模型的一例的图。图9是表示数值控制系统的构成的一例的图。图10是表示数值控制系统的构成的一例的图。附图标记说明：100-机床；200-控制装置；211-画面数据载入部；300-机器学习装置；311-状态向量化部；312-状态观测部；314-学习部；350-已学习模型；400-画面预测装置；411-状态获取部；412-预测部。具体实施方式以下，使用附图，说明一实施方式。<一实施方式>图1是表示一实施方式所涉及的数值控制系统的功能的构成例的功能框图。如图1所示，数值控制系统具有机床100、控制装置200、机器学习装置300以及画面预测装置400。机床100、控制装置200、机器学习装置300以及画面预测装置400可以经由未图示的连接接口相互直接连接。另外，机床100、控制装置200、机器学习装置300以及画面预测装置400可以经由LAN(LocalAreaNetwork，局域网络)或因特网等未图示的网络相互连接。机床100是通过控制装置200的数值控制进行动作的加工用的机器。机床100将表示基于控制装置200的动作指令的动作状态的信息反馈到控制装置200。此外，本实施方式并未限定于机床100，能够较广地适用于工业机械全部。工业机械是指例如包括像机床、工业用机器人、服务用机器人、锻造机以及注塑成型机等各种的机器。控制装置200是本领域技术人员公知的数值控制装置，控制机床100的动作。此外，在机床100是机器人等的情况下，控制装置200可以是机器人控制装置等。此外，在以下的说明中，将控制装置200控制的机床100的状态简单称为“机器状态”。画面预测装置400是计算机装置等。画面预测装置400获取部分状态向量列，该部分状态向量列包括与用户的一系列的操作或者机器状态变化对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器学习装置，其特征在于，/n该机器学习装置具备：/n状态观测部，其获取成为与用户的一系列的操作或者产业机械的机器状态的变化对应的操作画面的转变所对应的状态向量x

【技术特征摘要】
20190415 JP 2019-0769511.一种机器学习装置，其特征在于，
该机器学习装置具备：
状态观测部，其获取成为与用户的一系列的操作或者产业机械的机器状态的变化对应的操作画面的转变所对应的状态向量xn的集合的时间系列数据即状态向量列{xn:n≥1}，作为所述状态向量xn包括：表示在所述用户基于在控制所述产业机械的控制装置的显示部中显示的操作画面进行一系列的操作的情况下被所述用户使用的各操作画面的画面种类的画面种类数据yn和表示显示所述操作画面时被所述控制装置控制的所述机器状态的机器状态数据zn；
训练数据获取部，其将由所述状态观测部获取的所述状态向量列中包括的、以任意的状态向量xn作为开头的预先设定的N个连续的部分状态向量列{xn、xn+1、...xn+N-1}作为输入数据，获取训练数据，该训练数据将包括表示与所述输入数据的部分状态向量列的末尾的状态向量xn+N-1对应的操作画面的接下来显示的画面的种类的画面种类数据yn+N-1的所述操作画面的接下来之后显示的画面的画面种类数据作为标签数据，其中，n≥1，N≥2；以及
学习部，其将所述输入数据和标签数据作为训练数据，进行监督式机器学习，在所述用户基于所述显示部中显示的操作画面进行一系列的操作的情况下，基于包括从当前的状态向量起向过去追溯N个连续的状态向量的部分状态向量列，生成用于预测所述用户接下来之后使用的画面种类数据的已学习模型。


2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，
所述学习部使用循环神经网络，对所述一系列的操作的流程进行机器学习。
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【专利技术属性】
技术研发人员：久保守，
申请(专利权)人：发那科株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP