[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN112824040A - 控制装置以及计算机可读的记录介质 - Google Patents

控制装置以及计算机可读的记录介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112824040A
CN112824040A CN202011306658.7A CN202011306658A CN112824040A CN 112824040 A CN112824040 A CN 112824040A CN 202011306658 A CN202011306658 A CN 202011306658A CN 112824040 A CN112824040 A CN 112824040A
Authority
CN
China
Prior art keywords
reference model
machining
alarm
chips
control device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011306658.7A
Other languages
English (en)
Inventor
五十部学
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.)
Fanuc Corp
Original Assignee
Fanuc Corp
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.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fanuc Corp filed Critical Fanuc Corp
Publication of CN112824040A publication Critical patent/CN112824040A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B24—GRINDING; POLISHING
    • B24B—MACHINES, DEVICES, OR PROCESSES FOR GRINDING OR POLISHING; DRESSING OR CONDITIONING OF ABRADING SURFACES; FEEDING OF GRINDING, POLISHING, OR LAPPING AGENTS
    • B24B49/00—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation
    • B24B49/18—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation taking regard of the presence of dressing tools
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—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
    • G05B19/406—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 monitoring or safety
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/187—Machine fault alarms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37598—Chip length
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)

Abstract

本发明提供一种控制装置以及计算机可读的记录介质，能够根据更多的要素来检测加工异常。控制装置(1)基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床(100)，控制装置(1)具备：摄像部(12)，其拍摄对工件(W)进行加工的结果所产生的切屑；基准模型决定部(14)，其响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及判断部(16)，在之后的加工中以规定定时拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上相似度的情况下，判断部(16)判断为发生加工异常。

Description

控制装置以及计算机可读的记录介质
技术领域
本发明涉及一种控制装置以及计算机可读的记录介质。
背景技术
以往，已知一种使用工具来加工工件的机床。在机床中，例如，将加工时工具或轴的负荷作为加工负荷来监视，由此实施对异常的检测。另一方面，即使在加工负荷在容许范围内的情况下，也可能在加工时发生异常。因此，提出了如下一种磨床：对加工时产生的工件的切屑进行拍摄，使用切屑的变化量来检测磨石的磨损状态(例如参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2019-42857号公报
发明内容
发明要解决的问题
在专利文献1所记载的磨床中，利用摄像机来拍摄通过冷却液收集到切屑聚集装置中的切屑。另外，在专利文献1所记载的磨床中，针对在拍摄图像数据中包含的每隔一定时间的切屑的变化量，判定其是否为阈值以上。而且，在专利文献1所记载的磨床中，在变化量为阈值以下的情况下，催促修整或更换研磨石。由此，根据专利文献1，能够掌握磨石的磨损状态。
另外，众所周知，在机床中，加工异常也还会表现在由于加工工件而产生的切屑的变化上。因此，例如，如果能够根据使用冷却液而冲入冷却液箱等切屑收集器的切屑的变化，来根据更多的要素检测出加工异常，则是优选的。另外，如果能够通过比由于加工负荷的异常导致的机床进行的警报并停止更早地检测出加工异常，来减少由于加工异常而废弃的工件，则更为优选。
用于解决问题的方案
(1)本公开涉及一种控制装置，基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床，该控制装置具备：摄像部，其拍摄对工件进行加工的结果所产生的切屑；基准模型决定部，其响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及判断部，在之后的加工中以规定定时拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，所述判断部判断为发生加工异常。
(2)另外，本公开涉及一种记录介质，记录有用于使计算机作为控制装置进行动作的程序，该控制装置基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床，该程序使所述计算机作为以下单元发挥功能：摄像部，其拍摄对工件进行加工的结果所产生的切屑；基准模型决定部，其响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及判断部，在之后的加工中以规定定时拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，所述判断部判断为发生加工异常。
发明的效果
根据本公开，能够提供一种能够根据更多的要素来检测加工异常的控制装置以及记录有程序的记录介质。
附图说明
图1是示出包括本公开的第一实施方式的控制装置的工作系统的结构的框图。
图2是示出第一实施方式的控制装置的摄像部的配置位置的概要图。
图3是示出第一实施方式的控制装置的动作的流程图。
图4是示出第一实施方式的控制装置的动作的流程图。
图5是示出在本公开的第二实施方式所涉及的控制装置的基准模型决定部决定基准模型时使用的切屑的形状的概要图。
附图标记说明
1：控制装置；11：警报并停止执行部；12：摄像部；14：基准模型决定部；16：判断部；100：机床；W：工件。
具体实施方式
下面，参照图1至图5对本公开的各实施方式所涉及的控制装置1以及程序进行说明。
首先，对各实施方式所涉及的控制装置1以及通过控制装置1控制的机床100的概要进行说明。
机床100是使用工具101(刀具)加工工件W的系统。在机床100中，例如，由于发生了工具101的劣化，导致加工工件W的负荷(下面也称为加工负荷)增大，其中，上述的工具101的劣化为加工异常。因此，在机床100中，通过监视加工负荷，来实施对工具101的折损或者装置的破损的抑制。具体而言，在检测到规定以上的各负荷的情况下，机床100进行警报并停止。
控制装置1除了进行警报并停止之外，还使用由于对工件W的加工而产生的切屑的变化，来判断加工异常。例如，控制装置1使用被冷却液冲入冷却液箱102(参照图2)的切屑的变化，来判断加工异常。另外，由于进行警报并停止的定时存在偏差，因此可能在判断因切屑的变化引起的异常之前先进行警报并停止。因此，控制装置1通过使判断为加工异常的条件最优化，来实现在进行警报并停止之前先判断加工异常。此外，“切屑”被进行广义上的解释，不限制于由于切削加工而产生的碎屑，广泛地包括由于切削加工以外的去除加工(例如磨削)而产生的碎屑。
[第一实施方式]
接着，参照图1至图4对本公开的第一实施方式所涉及的控制装置1以及程序进行说明。
控制装置1是能够控制机床100的加工动作的装置。控制装置1例如是基于加工装置的加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床100的装置。如图1所示，控制装置1具备警报并停止执行部11、摄像部12、图像保存部13、基准模型决定部14、基准模型保存部15、判断部16以及信号输出部17。
警报并停止执行部11例如通过CPU进行动作来实现。警报并停止执行部11基于机床100的加工负荷，来判定机床100的警报并停止。警报并停止执行部11例如使用传感器(未图示)，来检测工具101或轴(未图示)的规定以上的负荷。警报并停止执行部11根据检测出工具101或轴的规定以上的负荷，来使机床100成为警报并停止状态。
摄像部12例如是摄像机等摄像装置。摄像部12拍摄对工件W进行加工的结果所产生的切屑。摄像部12例如拍摄在加工装置中被冷却液冲入冷却液箱102的切屑。例如图2所示，摄像部12配置在流向冷却液箱102的冷却液的流路的正上方。
图像保存部13例如是硬盘等二次存储介质。图像保存部13保存通过摄像部12拍摄到的图像(运动图像)。另外，图像保存部13将进行拍摄的时刻与拍摄到的图像一起保存。
基准模型决定部14例如通过CPU进行动作来实现。基准模型决定部14响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型。基准模型决定部14例如以警报并停止执行部11执行机床100的警报并停止为触发来进行动作。在本实施方式中，基准模型决定部14将在进行警报并停止的时刻之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像中包含的切屑的大小的平均值决定为基准模型。即，基准模型决定部14将在进行警报并停止之前的规定期间内产生的切屑的大小决定为用于判断异常发生的基准模型。在此，作为切屑的大小，例如基准模型决定部14针对切屑的图像中包含的多个切屑计算各个切屑的像素量的平均值来作为切屑的大小。
另外，基准模型决定部14响应于新的警报并停止的发生，基于在进行新的警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来对已决定的基准模型进行校正。基准模型决定部14例如针对已经发生过一次以上的警报并停止，以新的警报并停止的发生作为触发，来对已决定的基准模型进行校正。即，在通过后述的判断部16使用已经决定好的基准模型进行的加工异常的检测无法检测到的情况下，基准模型决定部14以新发生的警报并停止为触发，来对已经决定的基准模型进行校正。基准模型决定部14例如在新的警报并停止的发生时，使用在进行新的警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来决定用于对基准模型进行校正的校正模型。例如，基准模型决定部14以将已经决定的基准模型与校正模型的大小的平均值作为新的基准模型的方式，来对已经决定的基准模型进行校正。
基准模型保存部15例如是硬盘等二次存储介质。基准模型保存部15保存通过基准模型决定部14决定的基准模型。基准模型保存部15例如保存所决定的切屑的大小的基准模型。
判断部16例如通过CPU进行动作来实现。在之后的加工中以规定定时拍摄到的切屑相对于所决定的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，判断部16判断为发生加工异常。例如，判断部16计算在对工件W进行加工的期间以规定定时由摄像部12反复拍摄的各个图像中包含的切屑的大小的平均值。判断部16将计算出的切屑的大小的平均值与所决定的基准模型的切屑的大小进行比较，来计算相似度。判断部16在计算出的相似度为规定值以上的情况下，判断为发生加工异常。在此，作为切屑的大小，判断部16例如与基准模型决定部14同样地，针对切屑的图像中包含的多个切屑，计算各个切屑的像素量的平均值来作为切屑的大小。
信号输出部17例如通过CPU进行动作来实现。在由判断部16判断为存在加工异常的情况下，信号输出部17输出表示发生了加工异常的信号。信号输出部17例如使表示发生了加工异常的信号作为显示图像显示于显示器等显示装置(未图示)。
接着，参照图3的流程图对本实施方式所涉及的控制装置1的动作的流程进行说明。
首先，摄像部12开始拍摄由于对工件W进行加工而产生的切屑(步骤S1)。摄像部12将拍摄到的图像与摄像时刻相关联地保存到图像保存部13中。接下来，机床100开始对工件W进行加工(步骤S2)。
接下来，判断部16判断基准模型决定部14是否已经执行过基准模型的决定(步骤S3)。判断部16例如判断基准模型保存部15中是否保存有基准模型。在已经执行过基准模型的决定的情况下(步骤S3：“是”)，处理进入步骤S4。另一方面，在尚未执行基准模型的决定的情况下(步骤S3：“否”)，即在警报并停止一次都没发生过的情况下，处理进入步骤S7。
在步骤S4中，判断部16针对由摄像部12拍摄到的图像中包含的切屑，计算大小的平均值。判断部16例如计算多个切屑的像素数的平均值作为切屑的大小的平均值。然后，判断部16计算所计算出的平均值与已经决定的基准模型的大小的相似度。
接下来，判断部16判断所计算出的大小的平均值是否存在异常(步骤S5)。判断部16例如在所计算出的相似度为规定值以上的情况下，判断为加工异常。在判断部16判断为异常的情况下(步骤S5：“是”)，处理进入步骤S6。另一方面，在判断部16判断为不为异常的情况下(步骤S5：“否”)，处理进入步骤S7。
在步骤S6中，信号输出部17输出表示发生了加工异常的信号。信号输出部17例如使表示发生了加工异常的显示显示于显示装置。另外，警报并停止执行部11使机床100的加工动作停止。由此，本流程的处理结束。
在步骤S7中，警报并停止执行部11判断机床100中是否发生了警报并停止。在发生了警报并停止的情况下(步骤S7：“是”)，处理进入步骤S8。另一方面，在没有发生警报并停止的情况下(步骤S7：“否”)，处理回到步骤S10。
在步骤S8中，基准模型决定部14针对警报并停止的发生，判断其是否为第一次。基准模型决定部14例如在基准模型保存部15中未保存有基准模型的情况下，将警报并停止的发生判断为第一次。在警报并停止的发生为第一次的情况下(步骤S8：“是”)，处理进入步骤S9。另一方面，在警报并停止的发生不为第一次的情况下(步骤S8：“否”)，处理进入步骤S10。
在步骤S9中，基准模型决定部14将进行警报并停止之前的规定期间内的切屑的大小的平均值决定为基准模型。由此，本流程结束。
在步骤S10中，基准模型决定部14使用进行警报并停止之前的规定期间内的切屑的大小的平均值来对已经决定的基准模型进行校正。基准模型决定部14例如以将已有的基准模型与新计算出的校正模型的平均值作为新的基准模型的方式，来对已有的基准模型进行校正。由此，本流程的处理结束。
接着，对本实施方式的程序进行说明。
控制装置1中包括的各结构能够由硬件、软件或它们的组合分别实现。在此，由软件实现是指通过计算机读入并执行程序来实现的意思。
能够使用各种类型的非暂态的计算机可读介质(Non-transitory ComputerReadable Medium)来保存程序，并且将程序提供给计算机。非暂态的计算机可读介质包括具有各种类型的实体的记录介质(Tangible Storage Medium：实体记录介质)。非暂态的计算机可读介质的例子包括磁记录介质(例如软盘、磁带、硬盘驱动器)、磁光记录介质(例如磁光盘)、CD-ROM(Read Only Memory：只读存储器)、CD-R、CD-R/W、半导体存储器(例如，掩膜ROM、PROM(Programmable ROM：可编程只读存储器)、EPROM(Erasable PROM：可擦可编程只读存储器)、快闪ROM、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器))。另外，显示程序也可以通过各种类型的暂态的计算机可读介质(Transitory Computer Readable Medium)提供给计算机。暂态的计算机可读介质的例子包括电信号、光信号以及电磁波。暂态的计算机可读介质能够经由电线和光纤等有线通信路径，或者经由无线通信路径，来将程序提供给计算机。
以上，根据第一实施方式所涉及的控制装置1以及程序，起到以下效果。
(1)一种控制装置1，基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床100，控制装置1具备：摄像部12，其拍摄对工件W进行加工的结果所产生的切屑；基准模型决定部14，其响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及判断部16，在之后的加工中拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，判断部16判断为发生加工异常。
另外，是一种使计算机作为控制装置1进行动作的程序，控制装置1基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床100，该程序用于使计算机作为以下单元发挥功能：摄像部12，其拍摄对工件W进行加工的结果所产生的切屑；基准模型决定部14，其响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及判断部16，在之后的加工中拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，判断部16判断为发生加工异常。
由此，除了加工负荷之外，能够根据更多的要素检测加工异常。因而，提高了能够在进行警报并停止之前检测出加工异常的可能性。如果能够更早地检测出加工异常，则在能够抑制工具101或机床100的损伤等这一点上是优选的。例如，能够通过抑制因加工负荷的异常引起的工具101或工件W的碎片流入冷却液箱102，来提前抑制冷却液箱102的泵或排屑输送机(chip conveyor)的故障。另外，能够通过提前检测出加工异常，来减少废弃的工件W的数量。
(2)基准模型决定部14响应于新的警报并停止的发生，基于在进行新的警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来对已经决定的基准模型进行校正。由此，能够在进行警报并停止之前检测出加工异常的精度提高。因而，能够提高控制装置1和由控制装置1控制的机床100的可靠性。
[第二实施方式]
接着，参照图5对本公开的第二实施方式所涉及的控制装置1以及程序进行说明。在第二实施方式的说明中，对与上述的实施方式相同的构成要素赋予相同的附图标记，并省略或简化其说明。
第二实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：基准模型决定部14将在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像中包含的切屑的形状的平均值决定为基准模型。另外，第二实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：基准模型决定部14如图5所示那样以与已经决定的基准模型有关的切屑的形状同由于发生新的警报并停止而得到的校正模型的切屑的形状的重合部分为基准模型的方式，来对已经决定的基准模型进行校正。另外，第二实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：判断部16根据在加工工件W期间由摄像部12拍摄到的图像来获取切屑的形状。另外，第二实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：在获取到的切屑的形状与基准模型示出的切屑的形状的相似度为规定值以上的情况下，判断部16判断为发生加工异常。
以上，根据第二实施方式所涉及的控制装置1以及程序，起到以下效果。
基准模型决定部14将切屑的形状决定为基准模型。另外，在获取到的切屑的形状与基准模型示出的切屑的形状的相似度为规定值以上的情况下，判断部16判断为发生加工异常。由此，能够根据其它观点来判断发生加工异常。由于能够增加判断加工异常的方法，因此能够提供更通用的控制装置1以及程序。
[第三实施方式]
接着，对本公开的第三实施方式所涉及的控制装置1以及程序进行说明。在第三实施方式的说明中，对与上述的实施方式相同的构成要素赋予相同的附图标记，并省略或简化其说明。
第三实施方式所涉及的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：基准模型决定部14将从进行警报并停止之前起追溯的规定期间内拍摄到的切屑的图像中包含的切屑的大小的变化量的推移(变化率)决定为基准模型。另外，第三实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：基准模型决定部14以将与已经决定的基准模型有关的切屑的大小的变化量的推移同由于发生新的警报并停止而得到的校正模型的切屑的大小的变化量的推移的平均值作为新的基准模型的方式，来对已经决定的基准模型进行校正。另外，第三实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：判断部16根据在加工工件W的期间由摄像部12拍摄到的图像，来获取规定期间内的切屑的大小的变化量的推移。另外，第三实施方式的控制装置1与第一实施方式的不同点在于：在获取到的切屑的变化量的推移与基准模型示出的切屑的变化量的推移的相似度为规定值以上的情况下，判断部16判断为发生加工异常。
以上，根据第三实施方式所涉及的控制装置1以及程序，起到以下效果。
基准模型决定部14将切屑的大小的变化量的推移决定为基准模型。另外，在获取到的切屑的大小的变化量的推移与基准模型示出的切屑的大小的变化量的推移的相似度为规定值以上的情况下，判断部16判断为发生加工异常。由此，能够根据其它观点来判断发生加工异常。由于能够增加判断加工异常的方法，因此能够提供更通用的控制装置1以及程序。
[第四实施方式]
接着，对本公开的第四实施方式所涉及的控制装置1以及程序进行说明。在第四实施方式的说明中，对与上述的实施方式相同的构成要素赋予相同的附图标记，并省略或简化其说明。
第四实施方式所涉及的控制装置1与第一至第三实施方式的不同点在于，基准模型决定部14还基于其它机床100的在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来对已决定的基准模型进行校正。即，与第一至第三实施方式的不同点在于：基准模型决定部14使用多个机床100进行警报并停止之前的基准模型，来决定多个机床100共通的基准模型。基准模型决定部14例如像上述第一至第三实施方式所涉及的基准模型决定部14那样，针对一个机床100的基准模型，使用其它机床100的基准模型来反复进行校正，由此决定共通的基准模型。
以上，根据第四实施方式所涉及的控制装置1以及程序，起到以下效果。
(3)基准模型决定部14还基于其它机床100的在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来对已决定的基准模型进行校正。由此，只要有一台决定了基准模型，则能够对未发生警报并停止的机床100也使用基准模型。因而，能够使多个机床100的动作更稳定。
[第五实施方式]
接着，对本公开的第五实施方式所涉及的控制装置1以及程序进行说明。在第五实施方式的说明中，对与上述的实施方式相同的构成要素赋予相同的附图标记，并省略或简化其说明。
第五实施方式所涉及的控制装置1与第一至第四实施方式的不同点在于：基准模型决定部14响应于新的警报并停止的发生，基于在进行新的警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来决定新的基准模型。另外，第五实施方式所涉及的控制装置1与第一至第四实施方式的不同点在于：判断部16以将新的基准模型包括在内的方式对用于判断为发生加工异常的相似度进行校正。
以上，根据第五实施方式所涉及的控制装置1以及程序，起到以下效果。
(4)基准模型决定部14响应于新的警报并停止的发生，基于在进行新的警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来决定新的基准模型，判断部16以将新的基准模型包括在内的方式对用于判断为发生加工异常的相似度进行校正。由此，能够使用于判断为发生加工异常的相似度最优化。因而，能够提高在进行警报并停止之前检测出发生加工异常的可能性。
上面对本公开的控制装置以及程序的优选的各实施方式进行了说明，但是本公开不限制于上述的实施方式，能够进行适当的变更。
例如，在上述实施方式中，摄像部12也可以构成为能够在机床100内移动。摄像部12也可以构成为能够通过包括机器人的自动搬送装置(未图示)进行移动。摄像部12例如也可构成为根据执行中的加工程序而调整分辨率、拍摄间隔、位置、姿势等。即，摄像部12也可以使位置最优化，以能够拍摄到更多的切屑。另外，摄像部12的拍摄条件也可以通过机器学习而最优化。特别地，摄像部12的拍摄条件也可以与机床100或周边机器发生警报的定时相关联地被最优化。
另外，在上述实施方式中，也可以设为，在判断部16判断为相似度低于判断为异常的值但高于规定的值的情况下，摄像部12以更短的定时拍摄切屑。由此，能够提高检测加工异常发生的检测精度，因此能够提高控制装置1的可靠性。
另外，在上述实施方式中，基准模型决定部14也可以针对拍摄到的图像中包含的切屑的大小的偏差，来决定基准模型。在加工期间拍摄到的图像中包含的切屑的大小的偏差相对于基准模型为规定的相似度以上的情况下，判断部16判断为发生加工异常。
另外，上述各实施方式只要能够实现，则也可以任意地进行组合。例如，判断部16也可以使用两种以上的基准模型来判断加工异常的发生。由此，能够提高检测异常的精度。
另外，在上述各实施方式中，控制装置也可以以与机床成一体的方式和与机床相独立的方式中的任一种方式构成。

Claims (5)

1.一种控制装置，基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床，所述控制装置具备：
摄像部，其拍摄对工件进行加工的结果所产生的切屑；
基准模型决定部，其响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及
判断部，在之后的加工中以规定定时拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，所述判断部判断为发生加工异常。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，
所述基准模型决定部响应于新的警报并停止的发生，基于在进行新的警报并停止前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来对已决定的基准模型进行校正。
3.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，
所述基准模型决定部响应于新的警报并停止的发生，基于在进行新的警报并停止前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来决定新的基准模型，
所述判断部以将新的基准模型包括在内的方式对用于判断为发生加工异常的相似度进行校正。
4.根据权利要求2所述的控制装置，其特征在于，
所述基准模型决定部还基于其它机床的在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来对已决定的基准模型进行校正。
5.一种计算机可读的记录介质，记录有用于使计算机执行基于加工负荷的异常来控制能够进行警报并停止的机床的控制处理的程序，所述程序使所述计算机执行以下处理：
摄像处理，拍摄对工件进行加工的结果所产生的切屑；
基准模型决定处理，响应于警报并停止的发生，基于在进行警报并停止之前的规定期间内拍摄到的切屑的图像，来预先决定用于判定为加工异常的切屑的基准模型；以及
判断处理，在之后的加工中以规定定时拍摄到的切屑相对于所决定的切屑的基准模型具有规定以上的相似度的情况下，在所述判断处理中判断为发生加工异常。
CN202011306658.7A 2019-11-21 2020-11-19 控制装置以及计算机可读的记录介质 Pending CN112824040A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019-210495 2019-11-21
JP2019210495A JP7391625B2 (ja) 2019-11-21 2019-11-21 制御装置及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112824040A true CN112824040A (zh) 2021-05-21

Family

ID=75784685

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011306658.7A Pending CN112824040A (zh) 2019-11-21 2020-11-19 控制装置以及计算机可读的记录介质

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11657490B2 (zh)
JP (1) JP7391625B2 (zh)
CN (1) CN112824040A (zh)
DE (1) DE102020006872A1 (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4074458A4 (en) * 2019-12-09 2024-01-10 DMG Mori Co., Ltd. INFORMATION PROCESSING DEVICE, MACHINE TOOL AND INFORMATION PROCESSING SYSTEM
JP2022175583A (ja) 2021-05-14 2022-11-25 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 冷却部品
CN117689677B (zh) * 2024-02-01 2024-04-16 山东大学日照研究院 一种砂轮磨损状态识别方法、系统、设备及介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09295249A (ja) * 1996-04-30 1997-11-18 Komatsu Ltd 工作機械の工具異常検出装置
JPH11198002A (ja) * 1998-01-06 1999-07-27 Kubota Corp 切削工具の寿命判定装置
CN104552625A (zh) * 2013-10-28 2015-04-29 株式会社迪思科 加工装置
CN109215012A (zh) * 2017-07-07 2019-01-15 华中科技大学 切屑检测方法、切屑消除方法及相应装置
CN109382704A (zh) * 2017-08-04 2019-02-26 大隈株式会社 加工切屑检测装置及机床
JP2019042857A (ja) * 2017-08-31 2019-03-22 三菱重工工作機械株式会社 研削盤

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4103921B2 (ja) * 2006-08-11 2008-06-18 オムロン株式会社 フィレット検査のための検査基準データの設定方法、およびこの方法を用いた基板外観検査装置
DE102011003374A1 (de) * 2011-01-31 2012-08-02 Deckel Maho Pfronten Gmbh Werkzeugmaschine mit einer Vorrichtung zur Kollisionsüberwachung
JP6044910B1 (ja) * 2015-06-04 2016-12-14 伊藤　幸男 Ｎｃ制御によるチョッピング加工制御装置
US20170316560A1 (en) * 2016-04-27 2017-11-02 Automated Industrial Machinery, Inc. Visual Jig and Related Methods
JP2017227947A (ja) * 2016-06-20 2017-12-28 Dmg森精機株式会社 加工管理装置
JP6487475B2 (ja) * 2017-02-24 2019-03-20 ファナック株式会社 工具状態推定装置及び工作機械
JP6730337B2 (ja) * 2018-02-01 2020-07-29 ファナック株式会社 異常判別装置、プログラム、異常判別システム及び異常判別方法
CN108776808A (zh) * 2018-05-25 2018-11-09 北京百度网讯科技有限公司 一种用于检测钢包溶蚀缺陷的方法和装置
JP2020015099A (ja) * 2018-07-23 2020-01-30 ファナック株式会社 工作機械の異常検出装置
WO2020175308A1 (ja) * 2019-02-25 2020-09-03 Dmg森精機株式会社 切屑検出装置、工作機械、切屑検出方法、学習用画像合成装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09295249A (ja) * 1996-04-30 1997-11-18 Komatsu Ltd 工作機械の工具異常検出装置
JPH11198002A (ja) * 1998-01-06 1999-07-27 Kubota Corp 切削工具の寿命判定装置
CN104552625A (zh) * 2013-10-28 2015-04-29 株式会社迪思科 加工装置
CN109215012A (zh) * 2017-07-07 2019-01-15 华中科技大学 切屑检测方法、切屑消除方法及相应装置
CN109382704A (zh) * 2017-08-04 2019-02-26 大隈株式会社 加工切屑检测装置及机床
JP2019042857A (ja) * 2017-08-31 2019-03-22 三菱重工工作機械株式会社 研削盤

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张培培;王科盛;何倩鸿;: "基于切屑监测刀具磨损状态的实验设计", 《实验技术与管理》, vol. 34, no. 10, 31 October 2017 (2017-10-31), pages 58 - 65 *
计时鸣, 张宪, 张利, 万跃华, 袁巨龙, 张立彬: "计算机视觉在刀具状态监测中的应用", 《浙江工业大学学报》, vol. 30, no. 2, 25 April 2002 (2002-04-25), pages 143 - 148 *

Also Published As

Publication number Publication date
US11657490B2 (en) 2023-05-23
JP7391625B2 (ja) 2023-12-05
DE102020006872A1 (de) 2021-05-27
JP2021082123A (ja) 2021-05-27
US20210158506A1 (en) 2021-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112824040A (zh) 控制装置以及计算机可读的记录介质
US10442051B2 (en) Processing system having function for maintaining processing accuracy
CN110109419B (zh) 异常判别装置、异常判别系统、异常判别方法、存储介质
EP1947537B1 (en) Control unit
JP5134412B2 (ja) チッピング検出方法
CN110087828B (zh) 信息处理装置及加工不良确定方法
US20190196441A1 (en) Apparatus, method, and computer readable media for controlling machining parameters
JP6336353B2 (ja) 工作機械
JP2019004329A (ja) 異常検出装置及び車両システム
CN104190963B (zh) 一种基于机器视觉的数控车床对刀装置及对刀方法
KR102580409B1 (ko) 진동 가속도 신호를 활용한 공구 파손감지 영역 자동설정 방법 및 진동 가속도 신호를 활용한 공구 파손감지장치
KR20100034177A (ko) 절삭공구의 길이 및 직경 측정방법과 절삭공구의 길이 및 직경 측정장치.
CN110774055B (zh) 一种基于图像边缘检测的刀具断损监测方法及系统
CN116494021A (zh) 故障检测方法、装置、加工系统、电子设备和存储介质
CN112643406B (zh) 检测装置和记录有程序的记录介质
CN118096760B (zh) 刀具磨损检测方法、设备和可读存储介质
CN108115206B (zh) 利用切削刀具对工件进行加工的方法、控制装置和系统
CN111403318B (zh) 工艺腔室内晶圆状态的检测方法及装置
CN112241144A (zh) 机床的诊断模型的再学习与否判定方法及装置、可读存储介质
CN111624945A (zh) 机床以及加工变更方法
JP5464092B2 (ja) 画像検査方法および画像検査装置
CN108535624B (zh) 一种集成电路芯片及其保护方法、装置
JP6959287B2 (ja) 監視装置、監視システムおよび監視方法
CN107255997B (zh) 一种基于温度检测的机床运动补偿方法
US20120245882A1 (en) Wafer tilt detection system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination