AIを用いて工作機械の切粉を検出、加工精度向上に期待。
金沢工業大学情報工学科 中野淳教授と鷹合大輔准教授の研究チームが
株式会社オーエム製作所とbcゲーム 賭け条件研究を開始
金沢工業大学工学部情報工学科の中野淳教授(専門:データサイエンス)と鷹合大輔准教授(専門:ディジタル信号処理)の研究チームが、株式会社オーエム製作所(大阪市淀川区 代表・佐脇 祐二)と工作機械の刃物部分への切粉巻き付き検知の精度をAI技術で向上させるbcゲーム 賭け条件研究を開始しました。切削加工時に生じる切粉は加工不良や工作機械の故障につながります。従来の技術では検知できなかった小さな切粉も検出することで、加工精度の向上が期待されます。
【bcゲーム 賭け条件研究の概要】
刃物部分への切粉の絡みつきは、加工不良の原因となります。切粉の大きさや絡みつき方は、加工対象となる材料の種類や加工条件によっても大きく変化します。このため、切粉の検出技術には、大きな関心が集まっています。
オーエム製作所では、従来から切粉検知システムを搭載した工作機械の開発を行っており、加工不良の低減や工作機械の故障防止の面などで高く評価されています。
今回のbcゲーム 賭け条件研究では、切粉検知システムの検出処理に関する部分に、AI技術を用いることで、オペレーターによる複雑な条件設定を不要としながらも、従来では検知できなかった切粉や小さな切粉を検出するなど、検出精度の向上を目指しています。
刃物に絡みついた切粉の様子
AIで検出した絡みついた切粉
※切粉の可能性の高い個所に色付け処理 (赤が最も確率が高い)
なお、このbcゲーム 賭け条件研究の取組みは、2018年11月1日(木)から6日(火)まで、東京ビックサイト(東京国際展示場)で開催される第29回日本国際工作機械見本市(JIMTOF2018)の株式会社オーエム製作所ブースにて参考出展されます。
第29回日本国際工作機械見本市(JIMTOF2018)webページ
http://www.jimtof.org/jp/index.html