38、利用机器学习实现铣刀磨损分类的自动化辅助系统

利用机器学习实现铣刀磨损分类的自动化辅助系统

铣刀评估在加工行业的重要性

在制造业中，为了与其他企业竞争，需要优化产品质量并降低生产成本。使用磨损的刀具会降低产品质量，而未充分利用刀具的剩余寿命则会增加生产成本。通常，为了保证足够的产品质量，仅使用刀具平均寿命的 50% - 80%。因此，需要有效的辅助系统来确定刀具磨损情况，以降低 10% - 40% 的生产成本。

在中小型企业中，铣刀是否仍可使用的决策往往由机器操作员做出。尽管他们在处理铣刀时可以使用放大镜或显微镜等工具，但这种分类仍然是主观的，存在个体偏差，可能导致不同的操作员对同一把铣刀的分类不同。为了更准确、确定地对刀具磨损进行分类，自动化辅助系统是必要的。该系统可以通过工业机器人从缓冲区取出铣刀，利用相机拍摄图像，然后根据图像数据检查刀具磨损状态，并根据分类结果将铣刀分类到不同的输出缓冲区。

刀具磨损分类的机器学习方法

刀具磨损可以通过间接或直接方法进行分类：
- 间接方法 ：利用切削参数，如力、振动、声发射或 CNC 机床的测量功率。这些参数可以在铣削过程中测量，无需干预过程即可推断刀具磨损情况。通过统计方法确定刀具磨损与记录的传感器信号之间的相关性，以此为基础对刀具磨损进行分类。
- 直接方法 ：通过光学传感器测量刀具的几何特性来确定刀具磨损。通常需要将铣刀从机床中取出进行测量，这会导致机床停机。在理想条件下，直接测量的识别精度高于间接方法，但图像数据的解释可能存在不确定性，芯片或切削液的存在也会影响识别精度。

经典的计算机视觉方法，如 Sobel 和 Canny 算法以及主动