JP2018200548A - Monitoring system - Google Patents

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Abstract

To provide a monitoring system which can highly accurately detect an abnormal symptom of quality of a product produced by a processing device.SOLUTION: A monitoring system comprises: sensors 60 which measure a formal condition about a processing device 5 during processing of a product; an inspection device 8 which inspects a product processed by the processing device; and a processing device 1 which can communicate with the processing device and the inspection device. The processing device comprises: a communication part 12 which receives measured data acquired by the sensors and quality inspection data acquired by the inspection device; a calculation part 111 which, using the measured data, calculates index values to evaluate quality of the product that is under processing by the processing device; and a determination part 113 which determines whether or not there is an abnormal symptom of product quality caused by condition change of the processing device on the basis of the index values and the quality inspection data.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

この発明は監視システムに関する。   The present invention relates to a monitoring system.

研削盤や旋盤等の加工装置に関して、気温の変化や経年変化、ジグの摩耗やたわみなどによる状態変化は、製品の品質異常につながる。そのため、加工装置の状態変化を監視することは、製品の品質管理において重要である。   With regard to processing devices such as grinding machines and lathes, changes in temperature due to changes in temperature, aging, wear and deflection of jigs, etc. lead to product quality abnormalities. Therefore, monitoring the change in state of the processing apparatus is important in product quality control.

特開2006−173373号公報(以下、特許文献1)は、加工装置の異常を監視する監視システムを備えた製造システムを提案している。特許文献1に記載の監視システムは、加工装置の状態を表す値を測定し、予め設定した加工装置の状態計測値の判定基準を用いて加工装置の異常を検知している。   Japanese Patent Laying-Open No. 2006-173373 (hereinafter referred to as Patent Document 1) proposes a manufacturing system including a monitoring system for monitoring an abnormality of a processing apparatus. The monitoring system described in Patent Literature 1 measures a value representing the state of the machining apparatus, and detects an abnormality of the machining apparatus using a preset criterion for the state measurement value of the machining apparatus.

特開2006−173373号公報JP 2006-173373 A

特許文献1に記載の監視システムでは、製品の異常を監視するために、加工装置の異常を、加工装置の状態計測値と設定されている基準のみと比較することによって検出している。この監視システムで加工装置の上記の状態変化が原因となって加工装置の異常が検出された場合、加工装置の稼動を停止し、製品の品質異常の要因となった加工装置の異常を特定し、特定してからその異常を解消する作業を行う。そのため、加工装置の稼動を停止する期間が長くなり、生産性が低下する。   In the monitoring system described in Patent Literature 1, in order to monitor a product abnormality, the abnormality of the machining apparatus is detected by comparing the measured state value of the machining apparatus with only a set reference. If this monitoring system detects an abnormality in the processing device due to the above change in the state of the processing device, it stops the operation of the processing device and identifies the abnormality in the processing device that caused the product quality abnormality. Then, after identifying, work to eliminate the abnormality. Therefore, the period during which the machining apparatus is stopped is lengthened and productivity is lowered.

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、加工装置による加工品質の異常の兆候を高精度で検出できる監視システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide a monitoring system that can detect a sign of abnormality in machining quality by a machining apparatus with high accuracy.

この発明にかかる監視システムは、製品加工中の加工装置の形状的な状態と電気的な状態との少なくとも一方を測定する第1のセンサと、加工装置で加工された製品の品質を検査する検査装置と、第1のセンサおよび検査装置と通信可能な処理装置と、を含む監視システムであって、処理装置は、第1のセンサによる測定データと、検査装置による品質検査データと、を受信する受信部と、受信部が受信した測定データを用いて加工中の製品の品質を評価するための指標値を算出する算出部と、指標値と品質検査データとに基づいて、加工装置の形状的な状態変化と電気的な状態変化との少なくとも一方による製品の品質異常の兆候の有無を判定する判定部と、を有する。
この監視システムによれば、製品の加工中における加工装置の形状的な状態と電気的な状態との少なくとも一方の測定データと、加工装置で加工された製品の品質検査データとの両データに基づいて、加工装置の形状的な状態変化と電気的な状態変化との少なくとも一方による加工装置の加工品質の異常の兆候が検出される。つまり、この検出手法では、加工装置の形状的な状態または電気的な状態のみならず、品質検査データも考慮して加工品質の異常の兆候が検出される。そのため、製品の品質に実際に異常が生じるよりも前に製品の品質の異常の兆候を検出することができるとともに、品質の異常の要因となる状態を特定することができる。これにより、品質異常の発生を未然に防ぐことができるとともに、加工装置側の品質異常の要因を容易に特定できる。その結果、加工装置の稼動を停止する期間を短縮でき、加工装置の稼動の停止による生産性の低下を抑えることができる。
The monitoring system according to the present invention includes a first sensor that measures at least one of a geometric state and an electrical state of a processing apparatus during product processing, and an inspection that inspects the quality of a product processed by the processing apparatus. A monitoring system including a device and a processing device capable of communicating with the first sensor and the inspection device, wherein the processing device receives measurement data by the first sensor and quality inspection data by the inspection device. Based on the receiving unit, the calculating unit for calculating the index value for evaluating the quality of the product being processed using the measurement data received by the receiving unit, and the shape of the processing device based on the index value and the quality inspection data A determination unit that determines whether or not there is a sign of an abnormal product quality due to at least one of a state change and an electrical state change.
According to this monitoring system, based on both data of measurement data of at least one of the shape state and electrical state of the processing device during processing of the product and quality inspection data of the product processed by the processing device. Thus, a sign of abnormality in the machining quality of the machining apparatus due to at least one of a change in the shape of the machining apparatus and an electrical state change is detected. In other words, in this detection method, not only the shape state or electrical state of the processing apparatus but also the quality inspection data is taken into account, and signs of abnormality in the processing quality are detected. Therefore, it is possible to detect a sign of an abnormality in the product quality before an actual abnormality occurs in the product quality, and to identify a state that causes the quality abnormality. Thereby, it is possible to prevent the occurrence of quality abnormality and to easily identify the cause of quality abnormality on the processing apparatus side. As a result, the period during which the processing apparatus is stopped can be shortened, and a decrease in productivity due to the stop of the processing apparatus can be suppressed.

好ましくは、監視システムは、加工装置による製品の加工量を測定する第2のセンサをさらに備え、第1のセンサは、加工装置における加工電力量を測定し、指標値は、単位時間当たりの加工装置による加工量と、加工量の単位時間当たりの加工電力量に対する割合と、の少なくとも一方をパラメータとして算出される値である。
これにより、この検出手法では、加工装置での実際の加工量を用いて加工品質の異常の兆候が検出される。そのため、加工装置での実際の加工量を用いないで加工装置の形状変化のみによる製品の品質の異常の兆候を検出する手法よりも高精度で製品の品質異常の兆候を検出することができる。
Preferably, the monitoring system further includes a second sensor for measuring a processing amount of the product by the processing device, the first sensor measures a processing power amount in the processing device, and the index value is the processing per unit time. It is a value calculated using at least one of the machining amount by the apparatus and the ratio of the machining amount to the machining power amount per unit time as a parameter.
Thereby, in this detection method, the sign of abnormality of processing quality is detected using the actual processing amount in the processing apparatus. Therefore, it is possible to detect a sign of product quality abnormality with higher accuracy than a method of detecting a sign of product quality abnormality due to only a shape change of the processing apparatus without using an actual processing amount in the processing apparatus.

好ましくは、判定部は、連続して測定された複数の測定データそれぞれから算出された複数の指標値と、品質検査データとの関係の変化に基づいて、品質異常の兆候の有無を予測する。
これにより、判定時には製品の品質異常の兆候がないと判定される場合であっても、例えば、経時的な変化などに対応して当該兆候を予測することができる。
Preferably, the determination unit predicts the presence / absence of a sign of quality abnormality based on a change in a relationship between a plurality of index values calculated from each of a plurality of measurement data continuously measured and quality inspection data.
Thereby, even if it is determined that there is no sign of product quality abnormality at the time of determination, for example, the sign can be predicted in response to a change over time.

好ましくは、算出部は、指標値を算出するための計算式を記憶しており、指標値と品質検査データとに基づいて計算式を調整する。
これにより、製品の品質異常の兆候を検出する精度を向上させることができると共に、加工装置における測定データのみに基づいて、高精度で製品の品質を予測することが可能になる。
Preferably, the calculation unit stores a calculation formula for calculating the index value, and adjusts the calculation formula based on the index value and the quality inspection data.
As a result, the accuracy of detecting signs of product quality abnormality can be improved, and the quality of the product can be predicted with high accuracy based only on the measurement data in the processing apparatus.

この発明によると、加工装置による加工品質の異常の兆候を高精度で検出できる。また、加工装置側の加工品質の異常の要因を容易に特定できる。   According to this invention, it is possible to detect a sign of abnormality in machining quality by the machining apparatus with high accuracy. In addition, it is possible to easily identify the cause of abnormality in processing quality on the processing apparatus side.

実施の形態にかかる監視システムの構成の一例を表した概略図である。It is the schematic showing an example of the composition of the monitoring system concerning an embodiment. 研削装置である加工装置の、加工部およびセンサの構成の一例を示す概略図である。It is the schematic which shows an example of a structure of a process part and a sensor of the processing apparatus which is a grinding apparatus. 図2の加工装置の、加工中のワーク周辺の拡大概略図である。FIG. 3 is an enlarged schematic view of the periphery of a workpiece being processed by the processing apparatus of FIG. 研削加工中の研削電力(グラフA)と、研削残量(グラフB)との時間変化の様子を示した図である。It is the figure which showed the mode of the time change of the grinding electric power (graph A) in grinding, and the grinding residual amount (graph B). 処理装置の構成の一例を示す概略図である。It is the schematic which shows an example of a structure of a processing apparatus. 処理装置の動作の一例を表したフローチャートである。It is a flowchart showing an example of operation | movement of a processing apparatus. 図6のステップS1の具体的な処理内容を表したフローチャートである。It is a flowchart showing the specific processing content of step S1 of FIG. 図6のステップS1の具体的な処理内容を表したフローチャートである。It is a flowchart showing the specific processing content of step S1 of FIG.

以下に、図面を参照しつつ、好ましい実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらの説明は繰り返さない。   Hereinafter, preferred embodiments will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts and components are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, these descriptions will not be repeated.

[第1の実施の形態]
<システム構成>
図1は、本実施の形態にかかる監視システム100の構成の一例を表した概略図である。図1を参照して、本実施の形態にかかる監視システム100は、処理装置1と、製品加工中の加工装置5の形状的な状態を測定する測定装置であるセンサ60と、検査装置8と、出力装置2と、を含む。また、図1に示されるように、記憶装置としてのサーバ3を含む。サーバ3は、処理装置1に含まれていてもよいし、有線または無線、またはインターネットなどの通信網を介して処理装置1に接続された異なる装置であってもよい。
[First Embodiment]
<System configuration>
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of a configuration of a monitoring system 100 according to the present embodiment. Referring to FIG. 1, a monitoring system 100 according to the present embodiment includes a processing device 1, a sensor 60 that is a measuring device that measures the geometric state of a processing device 5 during product processing, and an inspection device 8. , And output device 2. Further, as shown in FIG. 1, a server 3 as a storage device is included. The server 3 may be included in the processing device 1 or may be a different device connected to the processing device 1 via a wired or wireless communication network such as the Internet.

加工装置5および検査装置8は、同一の製造ラインに備えられる。ワーク(製品)Wは、図1の矢印F方向に、加工装置5および検査装置8の順に運ばれる。従って、加工装置5が製造ラインの上流側、検査装置8が当該製造ラインの下流側に配置されている。ワークWは、加工装置5によって加工され、その後、検査装置8に運ばれて検査される。   The processing device 5 and the inspection device 8 are provided in the same production line. The workpiece (product) W is conveyed in the order of the processing device 5 and the inspection device 8 in the direction of arrow F in FIG. Therefore, the processing device 5 is arranged on the upstream side of the production line, and the inspection device 8 is arranged on the downstream side of the production line. The workpiece W is processed by the processing device 5, and then is carried to the inspection device 8 and inspected.

加工装置5は、センサ60に加えて、ワークWを加工する加工部50と、処理装置1と通信するための、無線モジュールなどにより構成される通信部70と、をさらに含む。センサ60は、製品加工中の加工装置5の形状的な状態を測定するために、加工部50の状態を測定する。センサ60は、通信部70に通信可能に接続されて、測定結果を示す信号を通信部70に入力する。通信部70は、センサ60による測定結果を示す信号に基づいた測定データを、処理装置1に送信する。   In addition to the sensor 60, the processing device 5 further includes a processing unit 50 that processes the workpiece W, and a communication unit 70 configured by a wireless module or the like for communicating with the processing device 1. The sensor 60 measures the state of the processing unit 50 in order to measure the geometric state of the processing apparatus 5 during product processing. The sensor 60 is communicably connected to the communication unit 70 and inputs a signal indicating the measurement result to the communication unit 70. The communication unit 70 transmits measurement data based on a signal indicating a measurement result by the sensor 60 to the processing device 1.

また、検査装置8は、ワークWの、予め規定された検査項目に必要な箇所を測定する測定部80と、処理装置1と通信するための、無線モジュールなどにより構成される通信部90と、を含む。測定部80は、通信部90に通信可能に接続されて、測定値を示す信号を通信部90に入力する。通信部90は、測定部80による測定値を示す信号に基づいた品質検査データを、処理装置1に送信する。   In addition, the inspection device 8 includes a measurement unit 80 that measures a part of the work W that is required for a predetermined inspection item, a communication unit 90 that includes a wireless module for communicating with the processing device 1, and the like. including. The measurement unit 80 is communicably connected to the communication unit 90 and inputs a signal indicating a measurement value to the communication unit 90. The communication unit 90 transmits quality inspection data based on a signal indicating a measurement value obtained by the measurement unit 80 to the processing device 1.

ワークWは環状部品であって、たとえば、転がり軸受の内輪や外輪である。本実施の形態におけるワークWは、内面が被研削面である転がり軸受の外輪とする。この場合、加工装置5は、たとえば、ワークWの内周面を研削する研削装置である。また、検査装置8の検査項目は、ワークWの真円度、円筒度、各位置の寸法、などを含む。   The workpiece W is an annular part, for example, an inner ring or an outer ring of a rolling bearing. The workpiece W in the present embodiment is an outer ring of a rolling bearing whose inner surface is a ground surface. In this case, the processing device 5 is a grinding device that grinds the inner peripheral surface of the workpiece W, for example. The inspection items of the inspection apparatus 8 include the roundness, cylindricity, dimensions of each position, and the like of the workpiece W.

処理装置1は、いわゆるエッジコンピュータと呼ばれる、コンピュータ装置である。処理装置1は、加工装置5および検査装置8それぞれと通信可能に接続されている。   The processing device 1 is a computer device called a so-called edge computer. The processing device 1 is communicably connected to the processing device 5 and the inspection device 8.

出力装置2は、たとえば、ディスプレイやスピーカなどの、情報出力装置である。出力装置2は処理装置1と通信可能に接続されて、出力する情報を処理装置1から受け付ける。   The output device 2 is an information output device such as a display or a speaker. The output device 2 is communicably connected to the processing device 1 and receives information to be output from the processing device 1.

<装置構成>
図2は、研削装置である加工装置5の、加工部50およびセンサ(第1のセンサ)60の構成の一例を示す概略図である。図2を参照して、加工部50は、ワークWを保持して回転させる切込台52と、研削砥石53が装着されて回転する砥石軸54を有するホイルヘッド55と、ホイルヘッド55の砥石軸54をベルト57を介して回転させるホイルヘッド駆動用モータ56と、切込台52をホイルヘッド55に対して相対移動させて砥石53にワークWに対する切込み動作(研削加工)を行わせる切込みモータ58と、を含む。加工部50は、さらに、ワークWの加工寸法を測定するためのインプロセスゲージ59を含む。インプロセスゲージ59は、加工装置5によるワークWの加工量を測定する第2のセンサである。
<Device configuration>
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of the configuration of the processing unit 50 and the sensor (first sensor) 60 of the processing apparatus 5 that is a grinding apparatus. With reference to FIG. 2, the processing unit 50 includes a cutting base 52 that holds and rotates a workpiece W, a wheel head 55 that has a grinding wheel shaft 54 on which a grinding wheel 53 is mounted, and a grinding wheel of the wheel head 55. A wheel head driving motor 56 that rotates the shaft 54 via a belt 57 and a cutting motor that moves the cutting base 52 relative to the wheel head 55 to cause the grindstone 53 to perform a cutting operation (grinding) on the workpiece W. 58. The processing unit 50 further includes an in-process gauge 59 for measuring the processing dimension of the workpiece W. The in-process gauge 59 is a second sensor that measures the processing amount of the workpiece W by the processing apparatus 5.

また、図2を参照して、加工装置5のセンサ60は、ホイルヘッド駆動用モータ56に流れる電流(モータ電流)Imを測定する電流センサ61と、ホイルヘッド55の振動Puを測定する振動センサ62と、ホイルヘッド55の温度Teを測定する温度センサ63と、を含む。これらセンサ61〜63は、一例として、ホイルヘッド駆動用モータ56やホイルヘッド55に外側から装着されてモータ電流Im、振動Pu、および温度Teを測定する。センサ61〜63は、通信部70に通信可能に接続されて、測定値を示す信号を通信部70に入力する。通信部70は、センサ61〜63による測定値を示す信号に基づいた測定データを、処理装置1に送信する。   Referring to FIG. 2, the sensor 60 of the processing apparatus 5 includes a current sensor 61 that measures a current (motor current) Im flowing through the wheel head driving motor 56 and a vibration sensor that measures the vibration Pu of the wheel head 55. 62 and a temperature sensor 63 that measures the temperature Te of the wheel head 55. As an example, these sensors 61 to 63 are attached to the wheel head driving motor 56 and the wheel head 55 from the outside and measure the motor current Im, the vibration Pu, and the temperature Te. The sensors 61 to 63 are communicably connected to the communication unit 70 and input a signal indicating a measurement value to the communication unit 70. The communication unit 70 transmits measurement data based on a signal indicating a measurement value from the sensors 61 to 63 to the processing device 1.

ワークWは、切込台52によって、ワークW内周面に砥石53が接触する位置までワークWの軸方向にホイルヘッド55に向けて移動する(トラバース)。ワークW内周面に接触した砥石53が砥石軸54の回転に従って回転することによって、ワークW内周面が砥石53によって研削される。研削後、ワークWは、切込台52によってワークWの軸方向にホイルヘッド55から後退する向きに移動する。   The workpiece W moves toward the wheel head 55 in the axial direction of the workpiece W to the position where the grindstone 53 comes into contact with the inner peripheral surface of the workpiece W (traverse). The grindstone 53 in contact with the inner peripheral surface of the workpiece W rotates according to the rotation of the grindstone shaft 54, whereby the inner peripheral surface of the workpiece W is ground by the grindstone 53. After grinding, the workpiece W is moved in the direction of retreating from the wheel head 55 in the axial direction of the workpiece W by the cutting table 52.

図3は、加工中のワークW周辺の拡大概略図である。図3を参照して、インプロセスゲージ59は、砥石53近傍に設けられる。このため、インプロセスゲージ59のゲージ部59aは、加工中のワークW内周面に接触して、内径を測定する。インプロセスゲージ59は、一例として、ワークW内周面の軌道溝底面を計測点として内径を測定する。インプロセスゲージ59による測定値は、実際の加工量(研削量)である。   FIG. 3 is an enlarged schematic view around the workpiece W being processed. Referring to FIG. 3, in-process gauge 59 is provided in the vicinity of grindstone 53. For this reason, the gauge part 59a of the in-process gauge 59 contacts the inner peripheral surface of the workpiece W being processed, and measures the inner diameter. As an example, the in-process gauge 59 measures the inner diameter using the bottom surface of the track groove on the inner circumferential surface of the workpiece W as a measurement point. The measured value by the in-process gauge 59 is an actual processing amount (grinding amount).

インプロセスゲージ59は、通信部70に通信可能に接続されて、測定値としてゲージ位置Xを示す信号を通信部70に入力する。通信部70は、インプロセスゲージ59による測定値を示す信号に基づいた測定データを、処理装置1に送信する。   The in-process gauge 59 is communicably connected to the communication unit 70 and inputs a signal indicating the gauge position X to the communication unit 70 as a measurement value. The communication unit 70 transmits measurement data based on a signal indicating a measurement value by the in-process gauge 59 to the processing device 1.

図4は、電流センサ61に基づく研削加工中における研削電力WA(グラフA)と、インプロセスゲージ59が示す研削残量(グラフB)との時間変化の様子を示した図である。研削電力WAは、ホイルヘッド駆動用モータ56における消費電力であって、ホイルヘッド駆動用モータ56のモータ電流Imにモータ電圧Eを乗じて得られる。   FIG. 4 is a diagram showing a temporal change of the grinding power WA (graph A) during grinding based on the current sensor 61 and the remaining grinding amount (graph B) indicated by the in-process gauge 59. The grinding power WA is the power consumption in the wheel head driving motor 56 and is obtained by multiplying the motor current Im of the wheel head driving motor 56 by the motor voltage E.

研削加工は、割出工程、準急工程、黒皮工程、粗工程、仕上工程およびスパークアウト(SO)工程を含み、この順で行われる。割出工程では、砥石53はワークWに非接触である。準急工程において、砥石53はワークWの軌道の肩に接触する。準急工程では、砥石53はワークWの内周面全面に接触するまでには至らず、黒皮工程の途中において、全面接触となる。粗工程では砥石53は定電力で所定研削量、ワークW内周面を研削し、仕上工程で、表面粗さが所定精度となるように研削する。   The grinding process includes an indexing process, a semi-rapid process, a black skin process, a roughing process, a finishing process, and a spark-out (SO) process, and is performed in this order. In the indexing process, the grindstone 53 is not in contact with the workpiece W. In the semi-urgent process, the grindstone 53 comes into contact with the shoulder of the workpiece W track. In the quasi-urgent process, the grindstone 53 does not reach the entire inner peripheral surface of the workpiece W, and is in full contact during the black skin process. In the roughing process, the grindstone 53 grinds the inner peripheral surface of the workpiece W with a predetermined grinding amount with a constant power, and in the finishing process, the grinding is performed so that the surface roughness has a predetermined accuracy.

図4のグラフAを参照して、準急工程において砥石53がワークWへの接触を開始してから黒皮工程で砥石53が全面接触して粗工程に達するまで研削電力WAが増加する。これにより、切込みモータ58による研削加工の速度が変更される。粗工程では定電力で所定研削量、ワークW内周面が研削されるために、研削電力WAが一定となる。その後、仕上工程でワークW内周面の表面粗さが所定精度に近づくにつれて研削電力WAが減少する。   Referring to graph A in FIG. 4, grinding power WA increases until the grindstone 53 comes into full contact in the black skin process and reaches the rough process after the grindstone 53 starts to contact the workpiece W in the semi-urgent process. Thereby, the speed of the grinding process by the cutting motor 58 is changed. In the roughing process, the grinding power WA is constant because the inner peripheral surface of the workpiece W is ground with a predetermined grinding amount with constant power. Thereafter, the grinding power WA decreases as the surface roughness of the inner peripheral surface of the workpiece W approaches a predetermined accuracy in the finishing step.

また、図4のグラフBを参照して、準急工程において砥石53がワークWへの接触を開始してから黒皮工程で砥石53が全面接触を開始するまでワークW内周面の軌道溝底面の研削がなされていないため、砥石53による研削量は測定されない。黒皮工程で砥石53が全面接触を開始してから粗工程を経て仕上げ工程に達するまで軌道溝底面の研削が進むため、砥石53による研削量は増加する。その後、仕上工程でワークW内周面が所定精度に近づくにつれて研削量の増加率が減少し、仕上工程終了時点で研削が完了している。   Further, referring to graph B of FIG. 4, the bottom surface of the track groove on the inner peripheral surface of the work W until the grindstone 53 starts contacting the entire surface in the black skin process after the grindstone 53 starts contacting the work W in the semi-urgent process. Therefore, the grinding amount by the grindstone 53 is not measured. Grinding of the bottom surface of the raceway groove proceeds from the start of the entire contact of the grindstone 53 in the black skin process to the finishing process through the roughing process, so the grinding amount by the grindstone 53 increases. Thereafter, as the inner peripheral surface of the workpiece W approaches the predetermined accuracy in the finishing process, the increasing rate of the grinding amount decreases, and the grinding is completed at the end of the finishing process.

図5は、処理装置1の構成の一例を示す概略図である。図5を参照して、処理装置1は、図示しないCPU(Central Processing Unit)やCPUで実行するプログラムを記憶するメモリなどを含んだ処理部11と、加工装置5および検査装置8とからデータを受信するための受信部12と、ディスプレイやスピーカなどの出力装置2にデータを送信するための送信部13と、を含む。処理部11は、さらに、外部装置であるサーバ3と通信可能である。   FIG. 5 is a schematic diagram illustrating an example of the configuration of the processing apparatus 1. Referring to FIG. 5, processing device 1 receives data from processing unit 11 including a CPU (Central Processing Unit) (not shown) and a memory for storing a program executed by CPU, processing device 5 and inspection device 8. A receiving unit 12 for receiving and a transmitting unit 13 for transmitting data to the output device 2 such as a display or a speaker are included. The processing unit 11 can further communicate with the server 3 that is an external device.

<動作概要>
加工装置5の砥石53の砥粒状態や、クイル54aのたわみ量などの加工部50の形状が変化すると、加工装置5によるワークWの加工状態、つまりワークWの品質が変化する。たとえば、図2,3に示されたように、砥石53の取り付けられたクイル54aは、砥石軸54よりも小径であり、かつ、クイル54aは片持ち状態であるため、加工方向に対する研削力GFによって撓みやすい。
<Overview of operation>
When the abrasive grain state of the grindstone 53 of the processing device 5 and the shape of the processing unit 50 such as the amount of deflection of the quill 54a change, the processing state of the workpiece W by the processing device 5, that is, the quality of the workpiece W changes. For example, as shown in FIGS. 2 and 3, the quill 54a to which the grindstone 53 is attached has a smaller diameter than the grindstone shaft 54, and the quill 54a is in a cantilever state. It is easy to bend by.

加工部50の形状は、ある程度の使用量までは使用量に応じて変化し、それ以上の使用量に達すると変化度合いが大きくなる(急激に形状が変化する)。通常の変化度合いの場合、加工部50の形状とワークWとの品質との間には所定の相関関係があるため、加工装置5の加工品質の異常は加工部50の形状変化に基づいて予測される。一方、加工装置5の使用量が多くなって急激に加工部50の形状が変化すると、加工部50の形状とワークWとの品質との間の上記の相関関係が適用されなくなる。そこで、本実施の形態にかかる監視システム100は、ワークWの加工中の加工部50の形状的な状態の測定データと、加工装置5で加工された当該ワークWの検査装置8における品質検査データとに基づいて、ワークWの品質異常の兆候を検出する。これにより、加工装置5の使用量が多くなって急激に加工部50の形状が変化した場合であっても、ワークWの品質の異常の兆候を高精度で検出することができる。   The shape of the processing unit 50 changes according to the amount of use up to a certain amount of use, and the degree of change increases (the shape changes abruptly) when the amount of use exceeds that amount. In the case of a normal degree of change, since there is a predetermined correlation between the shape of the processing unit 50 and the quality of the workpiece W, an abnormality in the processing quality of the processing device 5 is predicted based on the shape change of the processing unit 50. Is done. On the other hand, when the usage amount of the processing device 5 increases and the shape of the processing unit 50 changes suddenly, the above correlation between the shape of the processing unit 50 and the quality of the workpiece W is not applied. Therefore, the monitoring system 100 according to the present embodiment includes measurement data on the shape of the processing unit 50 during processing of the workpiece W, and quality inspection data in the inspection device 8 of the workpiece W processed by the processing device 5. Based on the above, a sign of quality abnormality of the workpiece W is detected. Thereby, even if the usage-amount of the processing apparatus 5 increases and the shape of the process part 50 changes rapidly, the sign of abnormality of the quality of the workpiece | work W can be detected with high precision.

<機能構成>
ワークWの品質異常の兆候を検出するため、処理装置1の処理部11は、図5に示されたように、算出部111、比較部112、および判定部113を含む。これらは、処理部11に含まれる図示しないCPUがメモリに記憶されているプログラムを読み出して実行することによって、主にCPUによって実現される機能である。
<Functional configuration>
In order to detect a sign of quality abnormality of the workpiece W, the processing unit 11 of the processing apparatus 1 includes a calculation unit 111, a comparison unit 112, and a determination unit 113, as shown in FIG. These are functions mainly realized by the CPU when a CPU (not shown) included in the processing unit 11 reads and executes a program stored in the memory.

算出部111で表された機能(以下、算出部111)は、加工装置5の測定データから、当該加工装置5で加工中のワークWの品質を評価するための指標値を得る際に用いるパラメータを算出する。パラメータは、たとえば、加工除去量Rや加工除去効率REである。加工除去量Rは、単位時間当たりの加工装置5による研削量であって、インプロセスゲージ59のゲージ位置Xの単位時間あたりの変化量(加工量)として得られる。加工除去効率REは、加工除去量Rの単位時間あたりの研削電力量(加工電力量)に対する割合である。ここで、研削電力量は、たとえば、図4で示すような研削電力WAより求めることができる。   The function represented by the calculation unit 111 (hereinafter, the calculation unit 111) is a parameter used when obtaining an index value for evaluating the quality of the workpiece W being processed by the processing device 5 from the measurement data of the processing device 5. Is calculated. The parameters are, for example, the machining removal amount R and the machining removal efficiency RE. The processing removal amount R is a grinding amount by the processing device 5 per unit time, and is obtained as a change amount (processing amount) per unit time of the gauge position X of the in-process gauge 59. The machining removal efficiency RE is a ratio of the machining removal amount R to the grinding power amount (processing power amount) per unit time. Here, the grinding power amount can be obtained from, for example, grinding power WA as shown in FIG.

インプロセスゲージ59のゲージ位置Xから加工除去量Rを算出するために、算出部111は、下の計算式(1)を予め記憶しておく。そして、加工装置5から取得したゲージ位置Xを計算式(1)に代入して加工除去率Rを算出する。
R=Xn−X(n−1) (n=0,1,…) …(1)
In order to calculate the machining removal amount R from the gauge position X of the in-process gauge 59, the calculation unit 111 stores the following calculation formula (1) in advance. Then, the machining removal rate R is calculated by substituting the gauge position X acquired from the machining apparatus 5 into the calculation formula (1).
R = Xn−X (n−1) (n = 0, 1,...) (1)

また、インプロセスゲージ59のゲージ位置X、および研削電力WAから加工除去効率REを算出するために、算出部111は、下の計算式(2)を予め記憶しておく。そして、加工装置5から取得したゲージ位置Xおよびモータ電流Imを計算式(2)に代入して加工除去効率REを算出する。なお、研削電力WA=モータ電流Im×モータ電圧Eである。
RE=(Xn−X(n−1))÷(Wn−W(n−1)) …(2)
Further, in order to calculate the machining removal efficiency RE from the gauge position X of the in-process gauge 59 and the grinding power WA, the calculation unit 111 stores the following calculation formula (2) in advance. Then, the machining removal efficiency RE is calculated by substituting the gauge position X and the motor current Im acquired from the machining apparatus 5 into the calculation formula (2). Note that grinding power WA = motor current Im × motor voltage E.
RE = (Xn−X (n−1)) ÷ (Wn−W (n−1)) (2)

算出部111は、上記2つのパラメータの少なくとも一方を用いて指標値を算出する。算出される指標値は、品質検査データに対応する値である。本実施の形態では、品質検査データに対応する値は、一例として、真円度Ciに対応する値Ci’とする。このような指標値を用いることによって、容易に、加工部50の測定データと品質検査データとを考慮してワークWの品質異常の兆候の有無を検出することができる。   The calculation unit 111 calculates an index value using at least one of the two parameters. The calculated index value is a value corresponding to the quality inspection data. In the present embodiment, the value corresponding to the quality inspection data is, for example, the value Ci ′ corresponding to the roundness Ci. By using such an index value, it is possible to easily detect the presence or absence of a sign of quality abnormality of the workpiece W in consideration of measurement data and quality inspection data of the processing unit 50.

算出部111は、上記パラメータから指標値を得るために、A,Bを係数とした、下の計算式(3)を予め記憶している。
Ci’=A×R+B×RE …(3)
The calculation unit 111 stores in advance the following calculation formula (3) using A and B as coefficients in order to obtain index values from the above parameters.
Ci ′ = A × R + B × RE (3)

なお、指標値は、上記2つのパラメータの両方を用いて算出されるものに限定されない。指標値は、加工除去率Rのみをパラメータとして加工除去効率REを用いずに算出される値であってもよいし、加工除去効率REのみをパラメータとして加工除去率Rを用いずに算出される値であってもよい。   Note that the index value is not limited to that calculated using both of the two parameters. The index value may be a value calculated without using the machining removal efficiency RE using only the machining removal rate R as a parameter, or may be calculated without using the machining removal rate R using only the machining removal efficiency RE as a parameter. It may be a value.

比較部112で表された機能(以下、比較部112)は、算出された指標値と品質検査データとを比較する。そして、比較部112は、指標値の品質検査データからの乖離度合いを示す値を比較結果とする。本実施の形態では、比較部112は、指標値の品質検査データに対する割合(Ci’/Ci)を比較結果として算出する。比較結果は、他の例として、指標値と品質検査データとの差分の絶対値であってもよい。   The function represented by the comparison unit 112 (hereinafter, the comparison unit 112) compares the calculated index value with the quality inspection data. Then, the comparison unit 112 uses a value indicating the degree of deviation of the index value from the quality inspection data as a comparison result. In the present embodiment, the comparison unit 112 calculates a ratio (Ci ′ / Ci) of the index value to the quality inspection data as a comparison result. As another example, the comparison result may be an absolute value of a difference between the index value and the quality inspection data.

判定部113で表された機能(以下、判定部113)は、比較部112での比較結果に基づいて、加工装置5の装置状態が品質異常の兆候のある状態か否かを判定する。そのために、判定部113は、比較部112での比較結果の品質異常の兆候がないとする範囲(正常範囲)を閾値として予め記憶しておく。正常範囲は、指標値の品質検査データからの乖離度合いが品質異常の兆候がないと判定できる範囲である。比較結果が指標値の品質検査データに対する割合である場合、正常範囲は、たとえば、0.8以上かつ1.2以下である。この場合、判定部113は、比較結果(Ci’/Ci)が下の判定式(4)を満たす場合には品質異常の兆候がないと判定し、満たさない場合に品質異常の兆候があると判定する。
0.8≦Ci’/Ci<1.2 …(4)
A function represented by the determination unit 113 (hereinafter, determination unit 113) determines whether or not the apparatus state of the processing apparatus 5 is in a state of an indication of quality abnormality based on the comparison result of the comparison unit 112. Therefore, the determination unit 113 stores in advance as a threshold a range (normal range) in which there is no sign of quality abnormality in the comparison result of the comparison unit 112. The normal range is a range in which the degree of deviation of the index value from the quality inspection data can be determined as having no sign of quality abnormality. When the comparison result is a ratio of the index value to the quality inspection data, the normal range is, for example, 0.8 or more and 1.2 or less. In this case, the determination unit 113 determines that there is no sign of quality abnormality when the comparison result (Ci ′ / Ci) satisfies the determination formula (4) below, and if there is a sign of quality abnormality when the comparison result is not satisfied judge.
0.8 ≦ Ci ′ / Ci <1.2 (4)

正常範囲は、品質異常の兆候のレベルごとに多段階に設定されていてもよい。この場合、判定部113は、判定部113は、品質異常の兆候の有無のみならず、品質異常の兆候のレベルを判定する。   The normal range may be set in multiple stages for each level of indication of quality abnormality. In this case, the determination unit 113 determines the level of the quality abnormality sign as well as the presence or absence of the quality abnormality sign.

処理部11は、判定部113において品質異常の兆候があると判定した場合、送信部13に制御信号を出力して、出力装置2に警告を出力するための情報を送信させる。これにより、品質異常の兆候があることを示す警告が出力装置2から出力される。この警告は、ディスプレイによる警告画面の表示や、スピーカからの警告音の出力などである。これにより、ユーザは、品質異常の兆候があることを把握することができる。   When the determination unit 113 determines that there is a sign of quality abnormality, the processing unit 11 outputs a control signal to the transmission unit 13 and causes the output device 2 to transmit information for outputting a warning. Thereby, a warning indicating that there is a sign of quality abnormality is output from the output device 2. This warning includes display of a warning screen on a display, output of a warning sound from a speaker, and the like. Thereby, the user can grasp that there is a sign of quality abnormality.

なお、処理部11は、判定部113において品質異常の兆候がないと判定した場合にも、その旨を示す情報を出力装置2から出力させてもよい。つまり、処理部11は、判定部113における判定結果を出力装置2から出力させてもよい。これにより、ユーザは、品質異常の兆候があることもないことも把握することができる。   Note that the processing unit 11 may cause the output device 2 to output information indicating that there is no sign of quality abnormality in the determination unit 113. That is, the processing unit 11 may cause the output device 2 to output the determination result in the determination unit 113. Thereby, the user can also grasp that there is no sign of quality abnormality.

<動作フロー>
図6は、処理装置1の動作の一例を表したフローチャートである。処理装置1は、たとえば、所定間隔、ワークWの加工の開始時、開始してから所定時間後、などの予め規定されたタイミングで、図6のフローチャートに示された動作を繰り返す。図6のフローチャートに表された動作は、処理装置1の図示しないCPUがメモリに記憶されているプログラムを読み出して実行し、図5に示された各機能を発揮することによって実現される。
<Operation flow>
FIG. 6 is a flowchart showing an example of the operation of the processing apparatus 1. The processing apparatus 1 repeats the operation shown in the flowchart of FIG. 6 at a predetermined timing, for example, at a predetermined interval, at the start of machining the workpiece W, at a predetermined time after the start, or the like. The operation shown in the flowchart of FIG. 6 is realized by a CPU (not shown) of the processing apparatus 1 reading out and executing a program stored in the memory and exhibiting each function shown in FIG.

図5および図6を参照して、はじめに、処理装置1は、ワークWの加工中の加工装置5の形状的な状態の測定データを取得し、サーバ3に蓄積する(ステップS1)。一例として、処理装置1は、ワークWの加工中におけるインプロセスゲージ59のゲージ位置X、ホイルヘッド駆動用モータ56のモータ電流Im、ホイルヘッド55の振動Pu、およびホイルヘッド55の温度Teなどを取得する。   With reference to FIG. 5 and FIG. 6, first, the processing apparatus 1 acquires measurement data of the shape state of the processing apparatus 5 during processing of the workpiece W and accumulates it in the server 3 (step S <b> 1). As an example, the processing apparatus 1 determines the gauge position X of the in-process gauge 59 during processing of the workpiece W, the motor current Im of the wheel head driving motor 56, the vibration Pu of the wheel head 55, the temperature Te of the wheel head 55, and the like. get.

また、処理装置1は、加工装置5で加工されたワークWの、真円度Ciなどの検査装置8における品質検査データを取得し、加工装置5からの測定データと関連付けてサーバ3に蓄積する(ステップS3)。処理装置1は、サーバに蓄積された加工装置5の測定データからパラメータ(加工除去率R、加工除去効率RE)を算出し、当該パラメータを用いて指標値を算出する(ステップS5)。そして、処理装置1は、算出された指標値と、当該指標値の算出に用いた測定データに関連付けられてサーバ3に蓄積されている品質検査データとを比較する(ステップS7)。なお、処理装置1は、加工装置5から測定データを受信するとパラメータを算出し、算出されたパラメータをサーバ3に蓄積してもよい。   Further, the processing device 1 acquires quality inspection data in the inspection device 8 such as the roundness Ci of the workpiece W processed by the processing device 5 and stores it in the server 3 in association with measurement data from the processing device 5. (Step S3). The processing device 1 calculates parameters (processing removal rate R, processing removal efficiency RE) from the measurement data of the processing device 5 stored in the server, and calculates an index value using the parameters (step S5). Then, the processing device 1 compares the calculated index value with the quality inspection data stored in the server 3 in association with the measurement data used for calculating the index value (step S7). Note that the processing device 1 may calculate parameters when receiving the measurement data from the processing device 5, and store the calculated parameters in the server 3.

指標値と品質検査データとの比較結果が、加工装置5の装置状態が品質異常の兆候がないとする範囲内である場合(ステップS9でNO)、処理装置1は、品質異常の兆候がないと判定する。この場合には、処理装置1は、警告出力を行わない。または、処理装置1は、出力装置2に、品質異常の兆候がないとの判定結果を出力させてもよい。   When the comparison result between the index value and the quality inspection data is within a range in which the apparatus state of the processing apparatus 5 has no sign of quality abnormality (NO in step S9), the processing apparatus 1 has no sign of quality abnormality. Is determined. In this case, the processing device 1 does not output a warning. Alternatively, the processing device 1 may cause the output device 2 to output a determination result that there is no sign of quality abnormality.

比較結果が上記範囲外の場合(ステップS9でYES)、処理装置1は、品質異常の兆候があると判定する。この場合には、処理装置1は、出力装置2に警告出力を行わせる(ステップS11)。   When the comparison result is out of the above range (YES in step S9), the processing device 1 determines that there is an indication of quality abnormality. In this case, the processing device 1 causes the output device 2 to output a warning (step S11).

図7および図8は、図6のステップS1の具体的な処理内容を表したフローチャートである。図7および図8の処理では、図4に表された工程ごとに、1ミリ秒ごとに測定データを受信し、受信した測定データから加工除去量Rおよび加工除去効率REを算出する。測定データの間隔は1ミリ秒ごとに限定されず、10ミリ秒ごとや100ミリ秒ごとなどであってもよい。   7 and 8 are flowcharts showing the specific processing contents of step S1 of FIG. 7 and 8, the measurement data is received every millisecond for each step shown in FIG. 4, and the machining removal amount R and the machining removal efficiency RE are calculated from the received measurement data. The interval of measurement data is not limited to every 1 millisecond, and may be every 10 milliseconds or every 100 milliseconds.

詳しくは、図7を参照して、粗工程に達すると(ステップS101でYES)、処理装置1は、当該工程開始時におけるインプロセスゲージ59のゲージ位置Xおよび研削電力WAを、それぞれ、粗工程におけるゲージ位置初期値X0および研削電力初期値W0としてサーバ3に記憶する(ステップS103)。   Specifically, referring to FIG. 7, when the rough process is reached (YES in step S <b> 101), the processing apparatus 1 sets the gauge position X of the in-process gauge 59 and the grinding power WA at the start of the process to the rough process. Is stored in the server 3 as the gauge position initial value X0 and the grinding power initial value W0 (step S103).

次に、処理装置1は、粗工程に達してから1ミリ秒ごとに(ステップS105でYES)、粗工程におけるインプロセスゲージ59のゲージ位置Xanおよび研削電力Wanをサーバ3に記憶する(ステップS107)。   Next, the processing device 1 stores the gauge position Xan of the in-process gauge 59 and the grinding power Wan in the rough process in the server 3 every 1 millisecond after reaching the rough process (YES in step S105) (step S107). ).

好ましくは、処理装置1は、1ミリ秒ごとにゲージ位置Xanおよび研削電力Wanを取得し、加工除去量Rおよび加工除去効率REを算出してこれらパラメータをサーバ3に記憶する(ステップS109)。すなわち、処理装置1は、粗工程における加工除去量Rを、1ミリ秒ごとに、受信したゲージ位置Xanとサーバ3に記憶された直近のゲージ位置Xa(n−1)とから算出して(R=Xan−Xa(n−1))、サーバ3に記憶する。また、処理装置1は、粗工程における加工除去効率REを、1ミリ秒ごとに、受信したゲージ位置Xan、サーバ3に記憶した直近のゲージ位置Xa(n−1)、受信しモータ電流Imnから得られる研削電力Wan、およびサーバ3に記憶された直近のモータ電流Im(n−1)から得られる研削電力Wa(n−1)、から算出して(RE=(Xan−Xa(n−1))/(Wan−Wa(n−1)))、サーバ3に記憶する。   Preferably, the processing apparatus 1 acquires the gauge position Xan and the grinding power Wan every 1 millisecond, calculates the machining removal amount R and the machining removal efficiency RE, and stores these parameters in the server 3 (step S109). That is, the processing apparatus 1 calculates the machining removal amount R in the rough process from the received gauge position Xan and the latest gauge position Xa (n−1) stored in the server 3 every 1 millisecond ( R = Xan−Xa (n−1)), stored in the server 3. Further, the processing device 1 receives the processing removal efficiency RE in the rough process every 1 millisecond from the received gauge position Xan, the latest gauge position Xa (n-1) stored in the server 3, and the received motor current Imn. Calculated from the obtained grinding power Wa and the grinding power Wa (n-1) obtained from the latest motor current Im (n-1) stored in the server 3 (RE = (Xan-Xa (n-1) )) / (Wan-Wa (n-1))), stored in the server 3.

図7および図8を参照して、処理装置1は、ステップS107〜S109の処理を、粗工程が終了して仕上工程に達するまで(ステップS113でNO)、1ミリ秒ごとに(ステップS111でYES)繰り返す。これにより、処理装置1は、粗工程中の測定データまたは測定データから算出されるパラメータを、1ミリ秒ごとに取得してサーバ3に蓄積することができる。   Referring to FIGS. 7 and 8, processing apparatus 1 performs the processes in steps S107 to S109 every millisecond (in step S111) until the rough process is completed and the finishing process is reached (NO in step S113). YES) Repeat. Thereby, the processing apparatus 1 can acquire the measurement data in a rough process or the parameter calculated from the measurement data every 1 millisecond, and can accumulate | store it in the server 3. FIG.

次に、図8を参照して、粗工程が終了して仕上工程に達すると(ステップS113でYES)、処理装置1は、当該工程開始時におけるインプロセスゲージ59のゲージ位置Xおよび研削電力Wを、それぞれ、仕上工程におけるゲージ位置初期値Xs0および研削電力初期値Ws0としてサーバ3に記憶する(ステップS115)。   Next, referring to FIG. 8, when the roughing process is completed and the finishing process is reached (YES in step S113), processing apparatus 1 causes gauge position X and grinding power W of in-process gauge 59 at the start of the process. Are stored in the server 3 as the gauge position initial value Xs0 and the grinding power initial value Ws0 in the finishing process, respectively (step S115).

次に、処理装置1は、仕上工程に達してから1ミリ秒ごとに(ステップS117でYES)、仕上工程におけるインプロセスゲージ59のゲージ位置Xsnおよび研削電力Wsnをサーバ3に記憶する(ステップS119)。   Next, the processing apparatus 1 stores the gauge position Xsn of the in-process gauge 59 and the grinding power Wsn in the finishing process in the server 3 every 1 millisecond after reaching the finishing process (YES in step S117) (step S119). ).

好ましくは、処理装置1は、粗工程中と同様に、1ミリ秒ごとにゲージ位置Xsnおよび研削電力Wsnを取得すると、加工除去量Rおよび加工除去効率REを算出してこれらパラメータをサーバ3に記憶する(ステップS121)。   Preferably, when the processing apparatus 1 acquires the gauge position Xsn and the grinding power Wsn every 1 millisecond, as in the roughing process, the processing device 1 calculates the processing removal amount R and the processing removal efficiency RE and sends these parameters to the server 3. Store (step S121).

処理装置1は、ステップS119〜S121の処理を、仕上工程が終了して加工完了までのあいだ(ステップS125でNO)、1ミリ秒ごとに(ステップS123でYES)繰り返す。これにより、処理装置1は、仕上工程中の測定データまたは測定データに基づいたパラメータを、1ミリ秒ごとに取得してサーバ3に蓄積することができる。   The processing apparatus 1 repeats the processes of steps S119 to S121 until the finishing process is completed and the machining is completed (NO in step S125) and every millisecond (YES in step S123). Thereby, the processing apparatus 1 can acquire the measurement data in a finishing process or the parameter based on the measurement data every 1 millisecond, and can accumulate | store it in the server 3. FIG.

<第1の実施の形態の効果>
第1の実施の形態にかかる監視システム100では、加工装置5でワークWの加工中における加工部50の形状的な状態の測定データと、検査装置8による当該ワークWの検査結果を表わす測定値である品質検査データとの両データに基づいて、加工部50の形状変化によるワークWの品質異常の兆候が検出される。これにより、実際に製品の品質に異常が生じるよりも前に製品の品質の異常の兆候を検出することができる。これにより、品質異常の発生を未然に防ぐことができる。
<Effect of the first embodiment>
In the monitoring system 100 according to the first embodiment, the measurement data representing the shape state of the machining unit 50 during machining of the workpiece W by the machining device 5 and the measurement value representing the inspection result of the workpiece W by the inspection device 8. On the basis of both the quality inspection data and the quality inspection data, a sign of a quality abnormality of the workpiece W due to a shape change of the processing unit 50 is detected. Thereby, it is possible to detect a sign of an abnormality in the product quality before an abnormality actually occurs in the product quality. Thereby, the occurrence of quality abnormality can be prevented in advance.

また、品質異常の兆候が検出されると、加工装置5側の当該品質異常の要因が、当該測定データに関連する加工部50の部分であることが特定される。そのため、加工装置5の稼動を停止してメンテナンスを行う際にメンテナンスの対象となる箇所が特定されているので、メンテナンスの開始時に対象箇所を特定しなければならない場合と比べて加工装置5の稼動を停止する期間を短縮することができる。   Further, when a sign of quality abnormality is detected, it is specified that the cause of the quality abnormality on the processing apparatus 5 side is a part of the processing unit 50 related to the measurement data. Therefore, when the maintenance of the processing apparatus 5 is stopped and the maintenance is performed, the part to be maintained is specified, so that the operation of the processing apparatus 5 is compared with the case where the target part must be specified at the start of the maintenance. It is possible to shorten the period for stopping the operation.

さらに、第1の実施の形態にかかる監視システム100では、測定データとして加工装置5での実際の加工量であるインプロセスゲージ59のゲージ位置Xの変化を用いて加工状態が数値化される。これにより、高精度でワークWの品質異常の兆候を検出することができる。   Furthermore, in the monitoring system 100 according to the first embodiment, the machining state is quantified using the change in the gauge position X of the in-process gauge 59 which is the actual machining amount in the machining apparatus 5 as measurement data. Thereby, the sign of the quality abnormality of the workpiece | work W can be detected with high precision.

<変形例1>
第1の実施の形態にかかる監視システム100では、処理装置1において、測定データを用いて指標値を算出するために、加工部50の測定データから指標値を算出するためのパラメータを算出し、当該パラメータを用いて指標値を算出して判定に用いている。この指標値の算出方法は一例であって、算出方法はこの方法のみには限定されない。測定データを用いて指標値を算出する方法の他の例として、処理装置1は、測定データ自体をパラメータとして指標値を算出してもよい。
<Modification 1>
In the monitoring system 100 according to the first embodiment, in the processing device 1, in order to calculate the index value using the measurement data, a parameter for calculating the index value from the measurement data of the processing unit 50 is calculated, An index value is calculated using the parameter and used for determination. This index value calculation method is an example, and the calculation method is not limited to this method. As another example of the method of calculating the index value using the measurement data, the processing device 1 may calculate the index value using the measurement data itself as a parameter.

第1の変形例にかかる監視システム100において、処理装置1は、加工部50の測定データ自体をパラメータとして指標値を算出する。このため、第1の変形例にかかる処理装置1の算出部111は、指標値を算出するための下の計算式(5)を予め記憶している。計算式(5)は、C〜Eを任意の定数とし、モータ電流Im、振動Pu、および温度Teをパラメータとして、ワークWの真円度Ciに対応する値Ci’を算出する式である。
Ci’=C×Im+D×Pu+E×Te …(5)
In the monitoring system 100 according to the first modification, the processing device 1 calculates an index value using the measurement data itself of the processing unit 50 as a parameter. For this reason, the calculation unit 111 of the processing apparatus 1 according to the first modification stores in advance the following calculation formula (5) for calculating the index value. The calculation formula (5) is a formula for calculating a value Ci ′ corresponding to the roundness Ci of the workpiece W using C to E as arbitrary constants and using the motor current Im, the vibration Pu, and the temperature Te as parameters.
Ci ′ = C × Im + D × Pu + E × Te (5)

<変形例2>
なお、処理装置1は、加工装置5の形状的な状態の測定データを用いて試験的に指標値を算出し、当該指標値と、当該ワークWの検査装置8における品質検査データとを用いて、指標値を算出するための計算式(3)または式(5)を調整してもよい。一例として、処理装置1は、予め記憶している変化量ΔA,ΔB,ΔC分だけ、係数A,B,Cをそれぞれ変化させて算出された指標値Ci’と真円度Ciとを比較し、指標値Ci’が真円度Ciに最も近い値となったときの変化量ΔA,ΔB,ΔCを用いて係数A,B,Cを調整することによって、式(3)を調整する。
<Modification 2>
In addition, the processing apparatus 1 calculates an index value experimentally using the measurement data of the shape state of the processing apparatus 5, and uses the index value and the quality inspection data in the inspection apparatus 8 of the workpiece W. The calculation formula (3) or the formula (5) for calculating the index value may be adjusted. As an example, the processing device 1 compares the index value Ci ′ calculated by changing the coefficients A, B, and C by the amounts of change ΔA, ΔB, and ΔC stored in advance and the roundness Ci. The equation (3) is adjusted by adjusting the coefficients A, B, and C using the change amounts ΔA, ΔB, and ΔC when the index value Ci ′ is closest to the circularity Ci.

これにより、ワークWの品質異常の兆候を検出する精度を向上させることができると共に、加工装置5における測定データのみで高精度でワークWの品質を予測することが可能になる。   Thereby, it is possible to improve the accuracy of detecting a sign of a quality abnormality of the workpiece W, and it is possible to predict the quality of the workpiece W with high accuracy only from the measurement data in the processing device 5.

<変形例3>
なお、加工装置5の形状的な状態を測定する際に当該加工装置5で加工中のワークWと、当該測定データから算出された指標値を用いてワークWの品質異常の兆候を判定する際に用いられる検査装置8における品質検査データの対象となったワークWとは、完全に同一のワークWであってもよいし、いわゆる同一ロットと言われる、同一条件にて連続して加工される複数のワーク群に属する異なるワークであってもよい。
<Modification 3>
When measuring the shape of the processing device 5, the workpiece W being processed by the processing device 5 and an index value calculated from the measurement data are used to determine a sign of a quality abnormality of the workpiece W. The workpiece W which is the target of the quality inspection data in the inspection apparatus 8 used for the inspection may be completely the same workpiece W, or is continuously processed under the same conditions, so-called the same lot. Different works belonging to a plurality of work groups may be used.

[第2の実施の形態]
第2の実施の形態にかかる監視システム100では、処理装置1で算出された指標値をサーバ3に蓄積しておき、当該指標値の変化に基づいて品質異常の兆候を予測する。すなわち、処理装置1は、上記ステップS5での指標値の算出と、ステップS7での品質検査データとの比較を、ワークWの加工中、所定間隔で繰り返す。処理装置1は、指標値の品質検査データからの乖離度合いを示す値を算出し、記憶しておく。そして、処理装置1は、当該ワークWの加工期間中の、連続する複数の指標値それぞれについての上記値の、変化度合いを算出する。変化度合いは、たとえば、変化の方向性と変化速度とである。処理装置1は、加工期間中、指標値の品質検査データからの乖離度合いが大きくなるように変化し、かつ、その変化速度が予め規定している閾値以上である場合、品質異常の可能性があると判定する。
[Second Embodiment]
In the monitoring system 100 according to the second embodiment, the index value calculated by the processing device 1 is accumulated in the server 3, and a sign of quality abnormality is predicted based on the change in the index value. That is, the processing apparatus 1 repeats the calculation of the index value in step S5 and the comparison with the quality inspection data in step S7 at predetermined intervals during the processing of the workpiece W. The processing device 1 calculates and stores a value indicating the degree of deviation of the index value from the quality inspection data. And the processing apparatus 1 calculates the change degree of the said value about each of several continuous index value during the process period of the said workpiece | work W. FIG. The degree of change is, for example, change directionality and change speed. When the processing device 1 changes so that the degree of deviation of the index value from the quality inspection data becomes large during the processing period, and the rate of change is equal to or greater than a predetermined threshold value, there is a possibility of quality abnormality. Judge that there is.

処理装置1がこのような判定を行うことによって、第2の実施の形態にかかる監視システム100では、判定時にはワークWの品質異常の兆候がないと判定される場合であっても、当該兆候を予測することができ、異常が生じる可能性を警告することができる。これにより、事前にメンテナンスを行って品質異常を防止することができる。   By making such a determination, the monitoring system 100 according to the second embodiment allows the monitoring system 100 according to the second embodiment to display the sign even when it is determined that there is no sign of a quality abnormality of the workpiece W at the time of the determination. It is possible to predict and warn of the possibility of abnormality. Thereby, maintenance can be performed in advance and quality abnormalities can be prevented.

[第3の実施の形態]
なお、第1の実施の形態および第2の実施の形態では、研削盤や旋盤等の加工装置5に起因する製品の品質異常の要因として、摩耗やたわみなどによる形状的な状態変化に着目している。そのため、その要因を測定するセンサ60は加工部50の形状的な状態を測定するためのセンサとしている。
[Third Embodiment]
In the first embodiment and the second embodiment, attention is paid to a change in shape due to wear or deflection as a factor of product quality abnormality caused by the processing device 5 such as a grinding machine or a lathe. ing. Therefore, the sensor 60 for measuring the factor is a sensor for measuring the shape state of the processed part 50.

しかしながら、他の要因として、モータなどに接続される電力線の経年劣化(電気的な状態変化)などによる動作不良も加工装置5に起因する製品の品質異常の要因として考えられる。このような要因もまた、センサ60によって測定可能である。   However, as another factor, a malfunction due to aging (electrical state change) of a power line connected to a motor or the like is also considered as a factor of product quality abnormality caused by the processing device 5. Such factors can also be measured by the sensor 60.

加工部50の形状的な状態変化および電気的な状態変化は、加工部50の外乱ととらえることができる。従って、本実施の形態にかかる監視システム100は、加工部50の形状的な状態変化と電気的な状態変化との少なくとも一方である製品加工中の加工部50の外乱の測定データと、検査装置8による品質検査データとから、加工部50の外乱に起因する製品の品質異常の兆候の有無を判定する監視システムといえる。   A change in shape and electrical state of the processing unit 50 can be regarded as a disturbance of the processing unit 50. Therefore, the monitoring system 100 according to the present embodiment includes the measurement data of the disturbance of the processing unit 50 during product processing, which is at least one of the change in the shape of the processing unit 50 and the electrical state, and the inspection apparatus. 8 can be said to be a monitoring system that determines the presence or absence of a sign of product quality abnormality caused by disturbance of the processing unit 50 from the quality inspection data of No. 8.

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

1 処理装置、2 出力装置、5 加工装置、8 検査装置、12 受信部、59 インプロセスゲージ(第2のセンサ)、60 センサ(第1のセンサ)、50 加工部、100 監視システム、111 算出部、113 判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Processing apparatus, 2 output apparatus, 5 processing apparatus, 8 inspection apparatus, 12 receiving part, 59 in-process gauge (2nd sensor), 60 sensor (1st sensor), 50 processing part, 100 monitoring system, 111 calculation Part, 113 judgment part

Claims (4)

製品加工中の加工装置の形状的な状態と電気的な状態との少なくとも一方を測定する第1のセンサと、前記加工装置で加工された製品の品質を検査する検査装置と、前記第1のセンサおよび前記検査装置と通信可能な処理装置と、を含む監視システムであって、
前記処理装置は、
前記第1のセンサによる測定データと、前記検査装置による品質検査データと、を受信する受信部と、
前記受信部が受信した前記測定データを用いて前記加工中の前記製品の品質を評価するための指標値を算出する算出部と、
前記指標値と前記品質検査データとに基づいて、前記加工装置の形状的な状態変化と電気的な状態変化との少なくとも一方による前記製品の品質異常の兆候の有無を判定する判定部と、を有する、監視システム。
A first sensor that measures at least one of a geometric state and an electrical state of a processing apparatus during product processing; an inspection apparatus that inspects the quality of a product processed by the processing apparatus; A monitoring system including a sensor and a processing device capable of communicating with the inspection device,
The processor is
A receiving unit that receives measurement data from the first sensor and quality inspection data from the inspection device;
A calculation unit that calculates an index value for evaluating the quality of the product being processed using the measurement data received by the reception unit;
Based on the index value and the quality inspection data, a determination unit that determines the presence or absence of a sign of quality abnormality of the product due to at least one of a geometric state change and an electrical state change of the processing device, Having a surveillance system.
前記加工装置による前記製品の加工量を測定する第2のセンサをさらに備え、
前記第1のセンサは、前記加工装置における加工電力量を測定し、
前記指標値は、単位時間当たりの前記加工装置による加工量と、前記加工量の単位時間当たりの加工電力量に対する割合と、の少なくとも一方をパラメータとして算出される値である、請求項1に記載の監視システム。
A second sensor for measuring a processing amount of the product by the processing device;
The first sensor measures a machining power amount in the machining apparatus,
The index value is a value calculated using at least one of a machining amount by the machining apparatus per unit time and a ratio of the machining amount to a machining power amount per unit time as a parameter. Monitoring system.
前記判定部は、連続して測定された複数の前記測定データそれぞれから算出された複数の前記指標値と、前記品質検査データとの関係の変化に基づいて、前記品質異常の兆候の有無を予測する、請求項1または2に記載の監視システム。   The determination unit predicts the presence or absence of an indication of the quality abnormality based on a change in the relationship between the plurality of index values calculated from the plurality of measurement data continuously measured and the quality inspection data. The monitoring system according to claim 1 or 2. 前記算出部は、前記指標値を算出するための計算式を記憶しており、
前記指標値と前記品質検査データとに基づいて前記計算式を調整する、請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の監視システム。
The calculation unit stores a calculation formula for calculating the index value;
The monitoring system according to claim 1, wherein the calculation formula is adjusted based on the index value and the quality inspection data.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114265390A (en) * 2021-12-22 2022-04-01 苏州华星光电技术有限公司 Equipment data acquisition diagnosis method and device, server and storage medium

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS499782A (en) * 1972-05-26 1974-01-28
JPH11129145A (en) * 1997-10-31 1999-05-18 Denso Corp Device and method for diagnosing shape precision of work, and recording medium
JP2006173373A (en) * 2004-12-16 2006-06-29 Renesas Technology Corp Manufacturing system of semiconductor product
JP2009202277A (en) * 2008-02-27 2009-09-10 Tokyo Seimitsu Co Ltd Apparatus and method of determining finished state of superfinish-machining process

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS499782A (en) * 1972-05-26 1974-01-28
JPH11129145A (en) * 1997-10-31 1999-05-18 Denso Corp Device and method for diagnosing shape precision of work, and recording medium
JP2006173373A (en) * 2004-12-16 2006-06-29 Renesas Technology Corp Manufacturing system of semiconductor product
JP2009202277A (en) * 2008-02-27 2009-09-10 Tokyo Seimitsu Co Ltd Apparatus and method of determining finished state of superfinish-machining process

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114265390A (en) * 2021-12-22 2022-04-01 苏州华星光电技术有限公司 Equipment data acquisition diagnosis method and device, server and storage medium
CN114265390B (en) * 2021-12-22 2024-02-20 苏州华星光电技术有限公司 Equipment data acquisition diagnosis method, device, server and storage medium

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