レーザ、オプトエレクトロニクスの最新製品をご紹介します。加え、干渉性が良く、集光状態においてはパワー密度とエネルギー密度が極めて高い熱源となり、ほとんどの材料を容易に加熱、溶融、蒸発させることができる。その特長を活かし、今では切断や穴あけを始め、溶接、はんだ付、ろう付、焼入れ、肉盛などの加工法が実用化されている。よって高付加価値製品が製造できることから、レーザとレーザ加工は今後ますます発展していくと期待されている。加工用レーザの高性能化や高パワー化、高品質化は年々進歩を遂げている。有望な加工対象は産業界に数多く存在しているものの、その実力に比べてレーザは十分に活用されていないと言われている。「レーザ加工技術」と技術者・研究者が育っていないからだと指摘されている。レーザとレーザ加工技術が高度に発展するためには、この双方の技術知識を持つ技術者・研究者が数多く研究に関与する必要があり、そのためには国家プロジェクトや企業・研究機関による適切な予算投入も必要となる。レーザ加工学会」としての登記を行い、現在に至っている。同学会では、年次大会の講演会や定期刊行物の発行などを通じ、レーザ加工に携わる技術者と研究者、初心者からプロまでを支援しつつ、大学や中立研究機関のシーズ研究と産業界の応用ニーズを融合する役割を果たしてきた。レーザ加工に携わる多くの技術者と研究者の交流の場を提供するとともに、レーザ加工技術発展のための活動も積極展開してきた。販売、会員からの技術的な質問への回答・指導など、幅広く活動を展開している。講演会では、最新の研究発表と活発な議論を行うとともに、レーザ加工に関する最新情報と将来技術をタイムリーに発信しているが、会員ニーズを講演会の運営に反映させるため、分野を大きく二つに分けてプログラムを編成している。その一つが、主にハイパワーレーザによる熱加工を扱うHPL分科会で、もう一つは、超短パルス、紫外レーザ等による精密微細加工を主に扱うLPM分科会だ。国内外からの招待講演を含めた複数セッションを設け、オーガナイズされたプログラム編成により、大学等の基礎研究と企業からの実用化発表を効率良く情報収集できる内容にするとともに、平成17年度の第65回からは一般講演を、平成18年度の第67回からは一般講演/ポスターセッションを新設して、会員が気軽に参加・発表できる講演会に発展させた。Processing(HPL)の2つのシンポジウムで構成され、4年に一度国内で開催されている。LPMは、レーザ加工学会ワーキンググループ「レーザによる精密微細加工の将来技術」の第1期の締め括りイベントとして2000年にスタートしたもので、レーザマイクロ・ナノ加工に関わる世界最大規模の国際会議、国内と海外で毎年交互に開催されている。レーザ微細加工とソフト・フレキシブル材料」、「ナノ粒子生成」の各セッションで最新の研究開発成果が発表された。ポスターショートプレゼンテーションやポスター・カタログ展示なども行われた。本稿で、そのすべてを紹介することはできないが、予告プログラムからピックアップしたプレナリーセッションや特別講演の題目、講演者を以下に記してみる。今年のベストオーサー賞は、木村貴広氏(大阪産技研)による「アルミニウム合金粉末を用いたレーザ積層造形体の金属組織制御による熱的・機械的性質の向上」に贈られた。)◆ナノ粒子生成:特別講演「フェムト秒レーザー誘起プラズマを反応場とするナノ粒子生成」八ッ橋知幸氏(大阪市立大)レーザ加工とAIジョイントセッションでは、注目を集めるAIのレーザ加工への適用にスポットライトが当てられた。5.0を実現するためのレーザ加工CPS(サイバーフィジカルシステム)を紹介した。人口減少に直面している我が国では、労働人口の減少と超高齢化にどのように対処していくかが最重要課題とされている。その解決には生産性の向上が必須だ。そこで、型レス製造のできるレーザ加工に期待が集まっている。ところが、レーザ加工におけるパラメータには、周波数やパルス幅、繰り返し回数、材料など、膨大なものがあり、仮にそれらの組合せを1秒間に1回試したとしても、途方もない時間が必要になってしまう。小林氏は、レーザ加工は高次の非線形性を含む非平衡過程であるとした上で、レーザ加工において現状の「匠」の経験と勘から脱却するため、最適化へ向け大量の加工データを取得して、深層学習でレーザ加工をモデル化するシミュレーションの研究の現状について解説した。一例として、高速カメラによって1秒間に1,000枚の加工データ取得に成功しているという。講演の最後で小林氏は、レーザ加工のCPS化実現には多彩な光源と観測手法、上質なデータ、大量のデータ、最適化の最適化、学理の構築、ニーズの把握、協調領域の醸成が重要だと述べるとともに、2017年に設立され、現在60を超える法人が参画するレーザ加工プラットフォーム「TACMIコンソーシアム(高効率レーザープロセッシング推進コンソーシアム)」についても紹介、ここで多くのデータを取得して、議論を進めて行きたいと述べていた。)は「機械学習によるフェムト秒レーザ除去加工性能の予測」において、PCD、SPCC、Al、Si、ガラスなどの材料に対し、ニューラルネットワークの機械学習アルゴリズムを用いたフェムト秒レーザ加工による除去量予測モデルの構築について解説した。各材料に対し340に及ぶレーザ加工条件を設定して、PCD、SPCC、Si、ガラスについては±20%の精度で、Alについては±40%の精度で予測が可能とのこと。楠本氏は、フェムト秒レーザ加工の除去量予測モデル構築に機械学習は有効であるが、予測性能に限界もあり、今後は材料物性の異なるデータ取得を進めるなど、汎用性を高めるノウハウ開発が必要だと述べた。開発」を講演した岡本陽氏(神戸製鋼所)は、アーク溶接における「下向きセラミックス裏当て有り溶接」と「立向きTIG溶接」の初層溶接対象に、ディープラーニング(回帰/分類型DCNN)を用いた溶接自動化の要素技術を開発した。限定環境であるものの、センシングした溶融池、アーク、ギャップ幅状態に基づき、トーチ動作や溶接条件を制御して自動溶接し、適正な裏ビートが生成できることを確認したという。今後は、DCNNによる自動溶接対象継手の拡充と溶融池認識の頑強性向上を目指すと述べていた。「溶接技術への深層学習の応用~レーザ溶接の加工点モニタリング~」を講演した鷲谷泰佑氏は、開発したレーザ加工点モニタリングシステムや学習システム、さらに適用事例について解説。同社では、スパッタ検出に深層学習による画像変換モデル「U-Net」を採用、これによりピクセル間での位置ずれを抑えた画像変換が可能になり、学習していない(正解のない)データに対しては、画像処理アルゴリズムで補正を行った。適用事例としては、溶融部の輪郭が複雑になる隙間がある複数のAl板において溶融池の形状を捉えることに成功するとともに、これまで目視検査に頼っていたスパッタの検出にも成功、難しかったヒュームとの区別が95%の確率で確認できたとのことだ。鷲谷氏は、これまで画像処理では難しかったことが、深層学習を用いることで可能になっており、レーザ加工技術にも適用先が多くあると述べていた。