JP7305945B2 - 工作機械 - Google Patents

Description

本発明は、工作機械に関するものである。

特許文献１には、砥石車のツルーイングを行った後に、工作物の表面粗さが予め定められた基準に到達しない場合に、次のツルーイングを行うことが記載されている。そして、工作物の表面粗さは、光学式センサにより計測している。

特開２０１７－２００７１９号公報

しかし、研削盤に取り付けられた状態での工作物には、クーラント液や切粉などの異物が付着しているおそれがあるため、当該工作物の表面粗さを高精度に計測することができない場合がある。クーラント液や異物を取り除くことにより表面粗さを高精度に計測することができるが、そのための装置が必要となり、高コスト化を招来する。また、専用のセンサを用いることも、高コストとなる。また、工作物の表面粗さを計測するセンサを用いることなく、砥石車のツルーイングのタイミングを判定することが望まれる。

本発明は、専用のセンサを用いることなく、工作物の表面状態を計測すること、または、工具の修正、交換の判定を行うことができる工作機械を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、工具により工作物を加工している最中に加工負荷を計測する加工負荷計測器と、
順次加工された複数個の前記工作物の中から選択された前記工作物の実表面状態を計測する表面状態計測器と、
前記工作物の表面状態を表す工作物指標または前記工具の表面状態を表す工具指標と前記加工負荷との関係情報に基づいて決定された閾値であって、前記工具の修正または交換のために用いる前記閾値を記憶する閾値記憶部と、
複数個の前記工作物を順次加工し続ける際に計測されたそれぞれの前記工作物に関する前記加工負荷と、前記閾値とに基づいて、前記工具の修正または交換の実施の可否を判定する実施判定部と、
前記工作物指標または前記工具指標と前記加工負荷との前記関係情報であって、予め設定された前記関係情報を記憶する関係情報記憶部と、
複数個の前記工作物を順次加工し続ける際に計測されたそれぞれの前記工作物に関する前記加工負荷と、前記関係情報とに基づいて、前記工作物の表面状態を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記工作物の表面状態と前記表面状態計測器により計測された前記実表面状態とを比較することにより前記閾値の良否を判定し、判定結果に基づいて前記閾値記憶部に記憶される前記閾値を更新する情報判定部と、
を備える、工作機械にある。

加工中の加工負荷を用いて、工作物の表面状態を表す指標、または、工具の表面状態を表す指標を推定している。従って、工作物の表面にクーラント液や切粉などの異物が付着しているとしても、高精度に上記指標を推定することができる。工作物指標は、例えば、工作物の表面粗さを含む。工具指標は、例えば、工具の表面の粗さを表す指標を含む。

さらに、工具の修正または交換の実施の可否の判定は、加工負荷と閾値とを用いている。従って、専用のセンサを用いることなく、工具の修正または交換の実施の可否の判定が可能となるため、低コスト化を図ることができる。そして、閾値は、工作物の表面状態を表す指標と加工負荷との関係情報に基づいて決定されている。つまり、加工負荷に基づいて実施可否の判定を行ったとしても、工作物の表面状態を考慮した判定となる。従って、適切なタイミングで、工具の修正または交換の実施を行うことができる。

工作機械の正面図である。 図１の工作機械の平面図であって、搬送装置を除く部分を示す。 工作機械の第一例の機能ブロック図である。 １個の工作物を加工する際において、加工開始から終了までの加工負荷の変化を示すグラフである。 加工負荷の特徴量と表面粗さとの相関を示すグラフである。 ツルーイング後の工作物の加工数に対する、推定された工作物の表面粗さの推移を示すグラフである。 工作機械の第二例の機能ブロック図である。 ツルーイング後の工作物の加工数に対する、加工負荷の特徴量の推移を示すグラフである。

（１．工作機械１の構成）
工作機械１の構成について、図１および図２を参照して説明する。工作機械１は、工作機械本体２、ストッカ３、表面状態計測器４、搬送装置５を備える。工作機械本体２は、工具Ｔにより工作物Ｗに対して加工を施す機械である。工作機械本体２は、例えば、切削、研削、切断、鍛造、折り曲げ等の加工を施す機械である。工作機械本体２は、例えば、研削盤、旋盤、フライス盤、マシニングセンタなどである。

ストッカ３は、加工前の工作物Ｗおよび加工後の工作物Ｗを保管するための場所である。ストッカ３は、例えば、軸状の工作物Ｗを垂直に立てた状態で保管している。ここで、ストッカ３は、加工前の工作物Ｗを保管する第一ストッカと、加工後の工作物Ｗを保管する第二ストッカとを別々に備えるようにしてもよい。

表面状態計測器４は、工作機械本体２の外部に配置されている機外計測器である。表面状態計測器４は、工作機械本体２にて加工された工作物Ｗの表面状態に関する種々の値を計測する。表面状態計測器４は、主として、工作物Ｗの形状に関する値を計測する専用の装置である。表面状態計測器４は、少なくとも、工作物Ｗの表面状態を表す指標の一つとして、工作物Ｗの実表面粗さ（実表面状態に相当する）を計測する。表面状態計測器４は、工作物Ｗの表面に対して非接触で計測可能な光学式センサ、磁気センサなどとしてもよいし、触針によって工作物Ｗの表面になぞって計測可能な接触式センサとしてもよい。

ここで、表面状態計測器４により計測される実表面粗さは、例えば、ＩＳＯ２５１７８に規定されている面粗さパラメータである。面粗さパラメータは、例えば、算術平均高さＳａ、最大高さＳｚ、二乗平均平方根高さＳｑ、スキューネス（偏り度）Ｓｓｋ、最大山高さＳｐなどである。もちろん、面粗さパラメータとして、規定されている他の指標を適用することもできる。

なお、表面状態計測器４は、実表面粗さ以外の値を計測することも可能である。また、表面状態計測器４の計測対象である工作物Ｗの表面は、クーラント液や異物（切粉など）が付着していない状態とされている。従って、表面状態計測器４は、高精度な計測を可能とする。ここで、表面状態計測器４は、工作機械本体２にて加工された工作物Ｗの全てを計測対象とするのではなく、順次加工された複数個の工作物Ｗの中から選択された工作物Ｗのみを計測対象とする。また、表面状態計測器４は、本例においては、工作機械本体２とストッカ３との間に配置されている。

搬送装置５は、工作機械本体２、ストッカ３および表面状態計測器４の間で、工作物Ｗを搬送する。搬送装置５は、工作機械本体２の上方から工作物Ｗの搬入出を行う。ただし、搬送装置５は、工作機械本体２の前面から工作物Ｗの搬入出を行うようにしてもよい。本例では、搬送装置５は、水平方向に延びるように設置されたビーム５ａと、ビーム５ａに沿って水平方向に移動可能であると共にビーム５ａに対して上下方向に移動可能な搬送装置本体５ｂとを備える。

（２．工作機械１の動作）
搬送装置５が、ストッカ３に保管されている加工前の工作物Ｗを保持し、当該工作物Ｗを工作機械本体２へ搬入する。続いて、工作機械本体２が、搬入された工作物Ｗの加工を行う。続いて、搬送装置５が、加工後の工作物Ｗを工作機械本体２から搬出する。搬出された工作物Ｗは、ストッカ３に保管される。ただし、順次加工された複数個の工作物Ｗの中から選択された工作物Ｗについては、搬送装置５が、工作機械本体２から表面状態計測器４へ搬送する。そして、表面状態計測器４は、当該工作物Ｗの表面粗さなどの計測を行う。計測を終了した工作物Ｗは、搬送装置５によって、ストッカ３に搬送される。そして、上記処理が順次繰り返される。

（３．工作機械本体２の構成）
工作機械本体２の詳細構成について、図１および図２を参照して説明する。工作機械本体２の一例として、研削盤を例にあげる。研削盤は、砥石車（工具Ｔ）により工作物Ｗを研削加工する。当該工作機械本体２は、円筒研削盤、カム研削盤等、種々の構成の研削盤を適用できる。本例においては、工作機械本体２は、テーブルトラバース型の研削盤を例にあげる。ただし、工作機械本体２は、砥石台トラバース型の円筒研削盤を適用することもできる。

工作機械本体２としての研削盤は、主として、ベッド１１、テーブル１２、主軸台１３、心押台１４、砥石台１５、砥石車（工具Ｔ）、定寸装置１６、砥石車修正装置１７、クーラント装置１８、制御装置１９、および、操作盤２０を備える。

ベッド１１は、設置面上に固定されている。テーブル１２は、長尺状に形成されている。テーブル１２は、ベッド１１の上面において、工作物Ｗの中心軸方向（Ｚ軸方向）に移動可能に設けられている。詳細には、テーブル１２は、ベッド１１に設けられた駆動装置１２ａの駆動により移動する。

主軸台１３は、テーブル１２の上面に設けられ、工作物Ｗを工作物Ｗの中心軸線回り（Ｚ軸回り）に回転可能に支持する。心押台１４は、テーブル１２の上面において、主軸台１３に対向する位置に設けられている。そして、主軸台１３および心押台１４が、工作物Ｗを回転可能に両端支持する。工作物Ｗは、主軸台１３に設けられた駆動装置１３ａおよび心押台１４に設けられた駆動装置１４ａの駆動により回転される。

砥石台１５は、ベッド１１の上面において、工作物Ｗに接近および離間する方向（Ｘ軸方向）に移動可能に設けられている。砥石台１５は、ベッド１１に設けられた駆動装置１５ａの駆動により移動する。

砥石車Ｔは、円盤状に形成されており、砥石台１５に回転可能に支持されている。砥石車Ｔは、砥石台１５に設けられた駆動装置Ｔａの駆動により回転する。駆動装置Ｔａは、例えば、図２に示すように、ベルトおよびプーリを介して砥石車Ｔを駆動するようにしてもよいし、砥石車Ｔと同軸上に配置されることで、ベルトおよびプーリを介することなく直接駆動するようにしてもよい。

砥石車Ｔは、複数個の砥粒を結合材により固定されて構成されている。砥粒には、一般砥粒と超砥粒が存在する。一般砥粒としては、アルミナや炭化ケイ素などのセラミックス質の材料などが良く知られている。超砥粒は、ダイヤモンドやＣＢＮである。本例においては、加工可能な工作物Ｗの数が多い超砥粒を適用する。これにより、砥石車Ｔのツルーイングおよび交換の頻度が低くなり、低コスト化およびサイクルタイムの短縮を図ることができる。

定寸装置１６は、テーブル１２の上面に設けられ、工作物Ｗの外周面に接触可能な一対の接触子を備えており、工作物Ｗの加工部位の寸法（径）を計測する。定寸装置１６による定寸信号は、後述する制御装置１９による加工制御において、加工工程（荒加工、仕上加工）の切替に用いられる。

砥石車修正装置１７は、砥石車Ｔの表面状態を修正する。砥石車修正装置１７は、砥石車Ｔの修正として、ツルーイングを行う装置である。さらに、砥石車修正装置１７は、砥石車Ｔの寸法（径）を測定する機能も有する。ここで、ツルーイングは、形直し作業であり、研削によって砥石車Ｔが摩耗した場合に工作物Ｗの形状に合わせて砥石車Ｔを成形する作業、片摩耗によって砥石車Ｔの振れを取り除く作業等である。

クーラント装置１８は、砥石車Ｔによる工作物Ｗの研削点にクーラント液を供給する。クーラント装置１８は、回収したクーラント液を、所定温度に冷却して、再度研削点に供給する。

制御装置１９は、ＮＣプログラムおよびＰＬＣの制御プログラムに基づいて、各駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａを制御する。ＮＣプログラムは、工作物Ｗの形状、砥石車Ｔの形状、加工条件、クーラント液の供給タイミング情報、砥石車Ｔをツルーイングするタイミング情報等に基づいて生成される。ＰＬＣの制御プログラムは、入力機器の指令信号のＯＮ／ＯＦＦに応じて出力機器を動作する。

すなわち、制御装置１９は、ＮＣプログラムおよびＰＬＣの制御プログラムに基づいて各駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａおよびクーラント装置１８等を制御することにより工作物Ｗの研削を行う。特に、制御装置１９は、定寸装置１６により測定される工作物Ｗの径に基づいて、工作物Ｗが仕上げ形状となるまで研削を行う。

操作盤２０は、工作機械本体２の前面に配置されており、作業者によって各種操作を行うための装置である。操作盤２０は、各種情報を表示する表示装置としても機能する。

（４．工作機械１の第一例の機能構成）
工作機械１の第一例の機能構成について、図３－図６を参照して説明する。図３に示すように、工作機械１は、駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａ，１８、表面状態計測器４、加工負荷計測器２１、加工制御部２２、特徴量演算部２３、関係情報記憶部２４、推定部２５、実施判定部２６、実施部２７、情報判定部２８を備える。ここで、加工制御部２２、特徴量演算部２３、関係情報記憶部２４、推定部２５、実施判定部２６、実施部２７、情報判定部２８は、制御装置１９における処理部を構成する。

駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａ，１８は、上述したように、工作機械本体２における各部材を駆動する。表面状態計測器４は、工作機械本体２の外部に配置された機外計測器であって、工作物Ｗの表面状態を計測する。ただし、表面状態計測器４は、全ての工作物Ｗを計測対象とするのではなく、選択された一部の工作物Ｗのみを計測対象とする。

加工負荷計測器２１は、砥石車Ｔにより複数の工作物Ｗを順次加工し続ける最中に加工負荷を計測する。加工負荷は、加工抵抗に相当する。例えば、加工負荷計測器２１は、研削加工において、研削抵抗を計測する。ただし、加工負荷の計測手段は、種々存在する。第一として、加工中における工具Ｔを移動させる駆動装置の動力を加工負荷として計測する手段がある。本例においては、砥石車Ｔを回転駆動する駆動装置の動力を、研削抵抗とすることができる。この場合、加工負荷計測器２１は、砥石車Ｔを回転駆動する駆動装置Ｔａの動力を計測するセンサであって、当該動力を加工負荷（研削抵抗）として計測する。なお、以下において、当該動力を、砥石車Ｔの動力と称する。

第二として、工作物Ｗを支持する部材にかかる負荷を、加工負荷として計測する手段がある。本例においては、主軸台１３が工作物Ｗから受ける力を、研削抵抗とすることができる。この場合、加工負荷計測器２１は、主軸台１３における工作物Ｗを支持する部位に設けられた力センサであって、当該力を加工負荷として計測する。第一、第二の場合のように加工負荷をセンサにより計測する場合の他、演算により加工負荷を取得するようにしてもよい。

また、加工負荷計測器２１は、上記の他、砥石車Ｔや工作物Ｗの回転状態を計測するセンサを用いることもできるし、工作機械本体２の主軸台１３、心押台１４、砥石台１５、ベッド１１、回転を支持する軸受部などの振動を計測するセンサを用いることもできる。回転状態を計測するセンサは、例えば、光センサ、レーザセンサ、超音波センサ、渦電流センサ、静電容量センサ、ポテンショメータ、加速度センサなどである。また、振動を計測するセンサは、圧電式センサ、静電容量センサ、加速度センサ、速度センサなどである。

さらに、加工負荷計測器２１は、クーラント液の流量を計測する流量計としてもよいし、クーラント液の温度をとしてもよい。クーラント液の流量および温度は、いずれも、加工負荷に影響を及ぼすパラメータである。そこで、加工負荷計測器２１は、クーラント液の流量または温度を計測するようにしてもよい。

さらに、上記においては、加工負荷計測器２１は、１つの対象を計測する例をあげた。この他に、加工負荷計測器２１は、加工負荷に影響を及ぼす複数の対象を計測するようにしてもよい。例えば、加工負荷計測器２１は、砥石車Ｔを回転駆動する駆動装置の動力、主軸台１３の振動、および、クーラント液の流量など、複数の対象を計測するようにしてもよい。

加工制御部２２は、制御装置１９の主要機能であり、ＮＣプログラムおよびＰＬＣの制御プログラムに基づいて、各駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａを制御する。加工制御部２２は、定寸装置１６による定寸信号に基づいて、加工工程（荒加工、仕上加工）の切替を行う。

荒加工および仕上加工について、図４を参照して説明する。図４には、１個の工作物Ｗを加工した場合の加工負荷（砥石車Ｔの動力）を示す。加工制御部２２は、荒加工工程Ａにより工作物Ｗを加工した後に、仕上加工工程Ｂにより工作物Ｗを加工する。仕上加工工程Ｂは、Ｂ１～Ｂ３の３工程に分けられる。例えば、荒加工工程Ａは、粗研工程を構成し、仕上加工工程Ｂは、精研工程Ｂ１、微研工程Ｂ２、スパークアウト工程Ｂ３により構成される。

加工負荷は、荒加工工程Ａが最も大きく、仕上加工工程Ｂでは荒加工工程Ａに比べて小さくなる。さらに、仕上加工工程Ｂにおいて、加工負荷は、大きい順に、精研工程Ｂ１、微研工程Ｂ２、スパークアウト工程Ｂ３となる。そして、加工制御部２２は、各工程Ａ，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の切替を、定寸装置１６による定寸信号に基づいて実施する。

特徴量演算部２３は、複数個の工作物Ｗを順次加工し続ける際に加工負荷計測器２１により計測されたそれぞれの工作物Ｗの加工負荷を用いて、加工負荷に関する特徴量を演算する。特徴量演算部２３は、１個の工作物Ｗを加工している最中に、図４に示すような加工負荷の挙動に基づいて、特徴量を演算する。ここで、特徴量は、最大値、平均値、１階微分の最大値、１階微分の平均値、最頻値、分散、標準偏差、尖度、歪度などの何れかを適用できる。また、特徴量演算部２３は、１種のみの特徴量を演算してもよいし、複数種の特徴量を演算してもよい。なお、後述する推定部による処理において、機械学習を適用する場合には、複数種の特徴量を用いると効果的である。

また、特徴量演算部２３は、１個の工作物Ｗを加工している最中の前記加工負荷のうち、所定の加工工程における加工負荷に関する特徴量を演算するようにしてもよい。例えば、特徴量演算部２３は、図４に示す荒加工工程Ａにおける加工負荷に関する特徴量を演算してもよい。また、特徴量演算部２３は、図４に示す仕上加工工程Ｂ、または、詳細工程Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３における加工負荷に関する特徴量を演算してもよい。そして、特徴量演算部２３が、複数種の特徴量を演算する場合には、複数の加工工程における特徴量を演算することもできる。例えば、特徴量演算部２３は、荒加工工程Ａにおける特徴量と仕上加工工程Ｂにおける特徴量の両者を演算するようにしてもよい。

また、加工負荷計測器２１が、１個の工作物Ｗについて複数の対象を計測する場合には、特徴量演算部２３は、複数の対象のそれぞれについての特徴量を演算すればよい。

関係情報記憶部２４は、工作物Ｗの表面状態を表す工作物指標と加工負荷との関係情報を記憶する。ここで、工作物指標とは、例えば、工作物Ｗの表面粗さに相当する値である。表面粗さは、ＩＳＯ２５１７８に規定されている面粗さパラメータなどである。関係情報記憶部２４が記憶する関係情報は、予め設定されたものである。ここで、関係情報記憶部２４は、工作物指標の他に、または、工作物指標に代えて、工具Ｔの表面状態を表す工具指標と加工負荷との関係情報を記憶するようにしてもよい。

ここで、砥石車Ｔをツルーイングした後に、当該砥石車Ｔにより複数個の工作物Ｗを順次加工する。この場合の工作物Ｗの加工数と加工負荷の特徴量（例、最大値）との関係、および、加工数と工作物Ｗの表面粗さとの関係をプロットしたグラフを図５に示す。

図５に示すように、加工負荷は、砥石車Ｔのツルーイング後の１個目の工作物Ｗの加工において、最も高い値を示す。その後、工作物Ｗの加工数が増加するほど、加工負荷は減少していく。この理由は、以下の通りである。砥石車Ｔの表面状態は、ツルーイングによって、平らな部分を多く有する。つまり、砥粒の表面が、平らな部分を多く有する状態となる。そして、加工を繰り返すことによって、砥石車Ｔの表面状態は、粗くなっていく。つまり、砥粒の表面の平らな部分が、削られることで、鋭くなっていく。従って、上記のように、工作物Ｗの加工数が増加するほど、加工負荷は減少する。

また、工作物Ｗの表面状態は、砥石車Ｔの表面状態が転写される。そのため、工作物Ｗの表面状態は、砥石車Ｔの表面状態に依存する。詳細には、図５に示すように、加工負荷の特徴量が減少すると、工作物Ｗの表面粗さは増加する。この理由は、加工数が増加するほど砥石車Ｔの表面状態が粗くなっていき、砥石車Ｔの表面状態が粗くなるほど工作物Ｗの表面状態が粗くなるためである。このように、加工負荷の特徴量と工作物Ｗの表面粗さとは、所定の関係を有する事が分かる。

そこで、関係情報記憶部２４は、例えば、加工負荷の特徴量（例、最大値）と工作物指標としての表面粗さとの関係情報を記憶する。なお、関係情報記憶部２４は、例えば、加工負荷の特徴量と工具指標としての砥石車Ｔの表面状態との関係情報を記憶するようにしてもよい。

ここで、関係情報記憶部２４に記憶される関係情報は、図５から参照されるような、加工負荷の特徴量（例、最大値）と工作物指標としての表面粗さとの関係とすることができる。このように、関係情報の対象が１個の特徴量と１個の工作物指標との関係であれば、関係情報記憶部２４は、マップや関係式などを記憶すればよい。

ただし、関係情報の対象が、複数個の特徴量と１個の工作物指標との関係とすることもできる。この場合、関係情報記憶部２４は、マップや関係式として記憶することもできる。この他に、関係情報記憶部２４は、機械学習により生成された加工負荷の特徴量と工作物指標との関係を表す学習モデルを関係情報として記憶することもできる。なお、関係情報記憶部２４は、機械学習により生成された加工負荷の特徴量と工具指標との関係を表す学習モデルを関係情報として記憶することもできる。

推定部２５は、特徴量演算部２３により演算された特徴量を取得する。取得される特徴量は、関係情報の対象としての特徴量に対応する。つまり、関係情報の対象が１種の特徴量である場合には、推定部２５は、当該１種の特徴量を取得することになる。また、関係情報の対象が複数種の特徴量である場合には、推定部２５は、当該複数種の特徴量を取得することになる。さらに、推定部２５は、関係情報記憶部２４に記憶されている関係情報を取得する。

続いて、推定部２５は、取得した加工負荷の特徴量と関係情報とに基づいて、工作物指標または工具指標を推定する。推定する対象は、関係情報の対象に応じたものである。例えば、推定部２５は、１個の工作物Ｗを加工している最中の加工負荷についての１種の特徴量と、関係情報とに基づいて、工作物指標としての工作物Ｗの表面粗さを推定する。

実施判定部２６は、推定部２５により推定された工作物指標または工具指標に基づいて、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否を判定する。例えば、実施判定部２６は、推定部２５により推定された工作物指標としての工作物Ｗの表面粗さに基づいて、砥石車Ｔのツルーイングの実施の可否を判定する。

実施判定部２６は、例えば、砥石車Ｔのツルーイングの実施の可否の判定を行うために、推定された工作物Ｗの表面粗さと比較可能な閾値Ｔｈ１を記憶しておく。図６に示すように、実施判定部２６は、推定された工作物Ｗの表面粗さが閾値Ｔｈ１を超えた場合（上回った場合）に、砥石車Ｔのツルーイングの実施を行うように判定する。図６において、Ｔｕのタイミングで、砥石車Ｔのツルーイングの実施を行うように判定されることになる。

実施部２７は、実施判定部２６の判定結果に応じた処理を実施する。実施部２７は、例えば、実施判定部２６が砥石車Ｔのツルーイングを実施すると判定された場合には、砥石車Ｔのツルーイングを行うように駆動装置を駆動することができる。また、実施部２７は、ツルーイングを実施すると判定された場合に、操作盤２０に、ツルーイングの実施案内情報を表示したり、ツルーイングを実施している情報を表示したりすることもできる。また、実施判定部２６が砥石車Ｔを交換するように判定した場合には、実施部２７は、操作盤２０に交換案内を表示することもできる。

情報判定部２８は、推定部２５により推定された工作物Ｗの表面粗さと、表面状態計測器４により計測された工作物Ｗの実表面粗さとを取得する。ただし、表面状態計測器４は、全ての工作物Ｗを計測対象とするのではなく、順次加工された複数個の工作物Ｗの中から選択された一部の工作物Ｗを計測対象とする。

そして、情報判定部２８は、推定された工作物Ｗの表面粗さと実表面粗さとを比較する。ここで、比較対象は、同一の工作物Ｗについての表面粗さである。情報判定部２８は、比較の結果に基づいて、関係情報記憶部２４に記憶されている関係情報の良否を判定する。例えば、両者にずれが生じている場合には、情報判定部２８は、関係情報が良好ではないと判定する。両者にずれが生じる原因としては種々存在するが、例えば、周囲環境の変化や工作機械本体２の経年変化などが存在する。そして、現在の関係情報が良好でないと判定された場合、情報判定部２８は、関係情報を現状に応じた情報に更新することができる。

また、関係情報が機械学習の学習モデルである場合には、情報判定部２８は、学習モデルを更新することができる。例えば、推定された工作物Ｗの表面粗さと実表面粗さとにずれが生じている頻度が高い場合などには、情報判定部２８は、前回学習した後の学習データをさらに追加することにより学習を再び行い、学習モデルを更新することができる。このように、学習モデルは、さらに取得した情報に基づいて更新することができる。

加工中の加工負荷を用いて、工作物Ｗの表面状態を表す指標、または、砥石車Ｔの表面状態を表す指標を推定している。従って、工作物Ｗの表面にクーラント液や切粉などの異物が付着しているとしても、高精度に上記指標を推定することができる。工作物指標は、例えば、工作物Ｗの表面粗さを含む。工具指標は、例えば、砥石車Ｔの表面の粗さを表す指標を含む。そして、推定された工作物指標または工具指標に基づいて、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否を判定している。従って、専用のセンサを用いることなく、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否の判定が可能となるため、低コスト化を図ることができる。

（５．変形例）
関係情報記憶部２４は、上述したように、加工負荷の特徴量と工作物指標としての工作物Ｗの表面粗さとの関係情報を記憶する場合を例にあげた。この他に、関係情報記憶部２４に記憶される関係情報は、工作物指標に代えて、工作物Ｗのびびりの状態、工作物Ｗの加工変質層の状態（加工焼けの状態など）、工具Ｔの状態（例えば、寿命や破損に関する状態）、工作機械本体２の加工状態（最適加工、主軸異常、自動工具交換装置の故障、自動パレット交換装置の故障）、工作物Ｗの加工時間（最適加工）などの指標との関係とすることもできる。この場合、推定部２５は、関係情報における上記指標を推定することができる。例えば、推定部２５は、工作物Ｗのびびりの状態や、工作物Ｗの加工変質層の状態などを推定するようにしてもよい。

（６．工作機械１の第二例の機能構成）
工作機械１の第二例の機能構成について、図７－図８を参照して説明する。図７に示すように、工作機械１は、駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａ，１８、表面状態計測器４、加工負荷計測器３１、加工制御部３２、特徴量演算部３３、閾値記憶部３４、実施判定部３５、実施部３６、関係情報記憶部３７、推定部３８、情報判定部３９を備える。ここで、加工制御部３２、特徴量演算部３３、閾値記憶部３４、実施判定部３５、実施部３６、関係情報記憶部３７、推定部３８、情報判定部３９は、制御装置１９における処理部を構成する。

駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａ，１８、表面状態計測器４、加工負荷計測器３１、加工制御部３２、特徴量演算部３３、関係情報記憶部３７、推定部３８については、第一例における駆動装置１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａ，１８、表面状態計測器４、加工負荷計測器２１、加工制御部２２、特徴量演算部２３、関係情報記憶部２４、推定部２５と実質的に同一である。

閾値記憶部３４は、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否を判定するための閾値Ｔｈ２（図８に示す）を記憶する。閾値Ｔｈ２は、工作物Ｗの表面状態を表す工作物指標と加工負荷の特徴量との関係情報に基づいて決定される。関係情報は、第一例における関係情報記憶部２４に記憶された関係情報に相当する。また、閾値Ｔｈ２は、砥石車Ｔの表面状態を表す工具指標と加工負荷の特徴量との関係情報に基づいて決定されるようにしてもよい。

実施判定部３５は、特徴量演算部３３により演算された特徴量と、閾値記憶部３４に記憶された閾値Ｔｈ２とに基づいて、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否を判定する。例えば、実施判定部３５は、工作物Ｗの加工負荷の特徴量と閾値Ｔｈ２とを比較する。

ここで、図８に示すように、工作物Ｗの加工負荷の特徴量（例、最大値）は、加工数が増加するほど、加工負荷の特徴量は減少する。そこで、加工負荷の特徴量が閾値Ｔｈ２を超えた場合（下回った場合）に、砥石車Ｔのツルーイングの実施を行うように判定する。図８において、Ｔｕのタイミングで、砥石車Ｔのツルーイングの実施を行うように判定されることになる。

実施部３６は、実施判定部３５の判定結果に応じた処理を実施する。実施部３６は、例えば、実施判定部３５が砥石車Ｔのツルーイングを実施すると判定された場合には、砥石車Ｔのツルーイングを行うように駆動装置を駆動することができる。また、実施部３６は、ツルーイングを実施すると判定された場合に、操作盤２０に、ツルーイングの実施案内情報を表示したり、ツルーイングを実施している情報を表示したりすることもできる。また、実施判定部３５が砥石車Ｔを交換するように判定した場合には、実施部３６は、操作盤２０に交換案内を表示することもできる。

情報判定部３９は、推定部３８により推定された工作物Ｗの表面粗さと、表面状態計測器４により計測された実表面粗さとを比較する。ここで、比較対象は、同一の工作物Ｗについての表面粗さである。情報判定部３９は、比較の結果に基づいて、閾値記憶部３４に記憶されている閾値Ｔｈ２の良否を判定する。例えば、両者にずれが生じている場合には、情報判定部３９は、閾値が良好でないと判定する。両者にずれが生じる原因としては種々存在するが、例えば、周囲環境の変化や工作機械本体２の経年変化などが存在する。そして、現在の閾値Ｔｈ２が良好でないと判定された場合、情報判定部３９は、閾値Ｔｈ２を現状に応じた値に更新することができる。

そして、情報判定部３９は、推定された工作物Ｗの表面粗さと実表面粗さとの比較の結果に基づいて、関係情報記憶部３７に記憶されている関係情報の良否を判定することもできる。例えば、両者にずれが生じている場合には、情報判定部３９は、関係情報が良好ではないと判定する。そして、現在の関係情報が良好でないと判定された場合、情報判定部２８は、関係情報を現状に応じた情報に更新することができる。

また、関係情報が機械学習の学習モデルである場合には、情報判定部３９は、学習モデルを更新することができる。例えば、推定された工作物Ｗの表面粗さと実表面粗さとにずれが生じている頻度が高い場合などには、情報判定部３９は、前回学習した後の学習データをさらに追加することにより学習を再び行い、学習モデルを更新することができる。このように、学習モデルは、さらに取得した情報に基づいて更新することができる。

上記のように、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否の判定は、加工負荷と閾値とを用いている。従って、専用のセンサを用いることなく、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施の可否の判定が可能となるため、低コスト化を図ることができる。そして、閾値Ｔｈ２は、工作物Ｗの表面状態を表す指標または砥石車Ｔの表面状態を表す指標と加工負荷との関係情報に基づいて決定されている。つまり、加工負荷に基づいて実施可否の判定を行ったとしても、工作物Ｗの表面状態または砥石車Ｔの表面状態を考慮した判定となる。従って、適切なタイミングで、砥石車Ｔのツルーイングまたは交換の実施を行うことができる。

１：工作機械、２：工作機械本体、３：ストッカ、４：表面状態計測器、５：搬送装置、１１：ベッド、１２：テーブル、１２ａ，１３ａ，１４ａ，１５ａ，Ｔａ：駆動装置、１３：主軸台、１３ａ：駆動装置、１４：心押台、１４ａ：駆動装置、１５：砥石台、１５ａ：駆動装置、１６：定寸装置、１７：砥石車修正装置、１８：クーラント装置（駆動装置）、１９：制御装置、２０：操作盤、２１：加工負荷計測器、２２：加工制御部、２３：特徴量演算部、２４：関係情報記憶部、２５：推定部、２６：実施判定部、２７：実施部、２８：情報判定部、３１：加工負荷計測器、３２：加工制御部、３３：特徴量演算部、３４：閾値記憶部、３５：実施判定部、３６：実施部、３７：関係情報記憶部、３８：推定部、３９：情報判定部、Ａ：荒加工工程、Ｂ、Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３：仕上加工工程、Ｔ：工具（砥石車）、Ｔａ：駆動装置、Ｔｈ１、Ｔｈ２：閾値、Ｗ：工作物

Claims (9)

1. 工具により工作物を加工している最中に加工負荷を計測する加工負荷計測器と、
   順次加工された複数個の前記工作物の中から選択された前記工作物の実表面状態を計測する表面状態計測器と、
   前記工作物の表面状態を表す工作物指標と前記加工負荷との関係情報に基づいて決定された閾値であって、前記工具の修正または交換のために用いる前記閾値を記憶する閾値記憶部と、
   複数個の前記工作物を順次加工し続ける際に計測されたそれぞれの前記工作物に関する前記加工負荷と、前記閾値とに基づいて、前記工具の修正または交換の実施の可否を判定する実施判定部と、
   前記工作物指標と前記加工負荷との前記関係情報であって、予め設定された前記関係情報を記憶する関係情報記憶部と、
   複数個の前記工作物を順次加工し続ける際に計測されたそれぞれの前記工作物に関する前記加工負荷と、前記関係情報とに基づいて、前記工作物の表面状態を推定する推定部と、
   前記推定部により推定された前記工作物の表面状態と前記表面状態計測器により計測された前記実表面状態とを比較することにより前記閾値の良否を判定し、判定結果に基づいて前記閾値記憶部に記憶される前記閾値を更新する情報判定部と、
   を備える、工作機械。
2. 前記工作機械は、さらに、
   １個の前記工作物を加工している最中の前記加工負荷に関する特徴量を演算する特徴量演算部を備え、
   前記関係情報は、前記特徴量と前記工作物指標との関係情報であり、
   前記推定部は、前記加工負荷に関する前記特徴量と、前記関係情報とに基づいて、前記工作物の表面状態を推定する、請求項１に記載の工作機械。
3. 前記特徴量演算部は、１個の前記工作物を加工している最中の前記加工負荷に関する複数種の前記特徴量を演算し、
   前記関係情報は、複数種の前記特徴量と前記工作物指標との関係情報であり、
   前記推定部は、前記加工負荷に関する複数種の前記特徴量と、前記関係情報とに基づいて、前記工作物の表面状態を推定する、請求項２に記載の工作機械。
4. 前記工作機械は、さらに、
   前記工具により１個の前記工作物を複数の加工工程により加工する加工制御部を備え、
   前記特徴量演算部は、１個の前記工作物を加工している最中の前記加工負荷のうち、少なくとも所定の加工工程における加工負荷に関する前記特徴量を演算する、請求項２または３に記載の工作機械。
5. 前記所定の加工工程は、荒加工工程であり、
   前記特徴量演算部は、前記荒加工工程における前記加工負荷に関する前記特徴量を演算する、請求項４に記載の工作機械。
6. 前記所定の加工工程は、仕上加工工程であり
   前記特徴量演算部は、前記仕上加工工程における前記加工負荷に関する前記特徴量を演算する、請求項４に記載の工作機械。
7. 前記所定の加工工程は、荒加工工程および仕上加工工程の両者であり
   前記特徴量演算部は、前記荒加工工程における前記加工負荷に関する前記特徴量、および、前記仕上加工工程における前記加工負荷に関する前記特徴量を演算し、
   前記関係情報は、前記荒加工工程における前記特徴量と、前記仕上加工工程における前記特徴量と、前記工作物の前記表面状態との関係情報である、請求項４に記載の工作機械。
8. 前記関係情報記憶部が記憶する前記関係情報は、機械学習により生成された前記加工負荷と前記工作物指標との関係を表す学習モデルである、請求項１～７のいずれか１項に記載の工作機械。
9. 前記関係情報である前記学習モデルは、前記推定部により推定された前記工作物の表面状態と前記工作物の前記実表面状態とに基づいて更新される、請求項８に記載の工作機械。

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