JP7443213B2 - 工具状態検知システム - Google Patents

Description

本発明は、工具状態検知システムに関する。

工具の異常や状況変化を検知する装置は、特許文献１に記載されている。この公報には、「エンドミル、ドリル、タップ等の回転加工工具であって、特段の加工等を施すことなく、その破断・破損・強摩耗をリアルタイムで測定できる工具を提供する。本発明のリアルタイム状況検知用のセンサ付き回転加工工具は、回転軸を中心に回転自在な回転加工装置の先端に連結されて前記回転軸と軸を一に回転し、その先端が被加工部材と接触することで該被加工部材を加工する回転加工工具であって、少なくとも、前記回転軸を略中心とした中心軸線を有する縦長形状であって、後端が前記回転加工工具本体部の後端で外部に開放され、先端が前記回転加工工具本体部の先端より上部で外部から閉鎖されるセンサ設置穴と、前記センサ設置穴の後端から挿入されて該センサ設置穴の先端に位置決めされ、位置決めされた位置での状態を検出するセンサと、前記センサの一端と連結し、前記回転加工工具の後端に結合するセンサ挿入部と、を備える。」と記載されている。

一方、工具の摩耗を検知して切削加工工程を管理する技術は、特許文献２に記載されている。この公報には、「切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第１情報及び前記切削加工に応じて増加する第２情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御部と、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理部とを備える」ことが記載されている。

国際公開第２０１７／００２７６２号公報 特開２０２０－１５１４８号公報

特許文献１は、工具の状況をリアルタイムで検知するためのセンサ付き回転加工工具の技術であり、工具ホルダにセンサを内蔵するため、使い勝手が悪い。一般的な機械部品の加工プロセスでは、複数の形状の異なる工具を使用するため、工具の形状が異なるたびにセンサ付き回転加工工具を設計し製作する必要があり、手間がかかる。

特許文献２は、機械学習を用いて切削工具の寿命を推定したり、加工中の最適条件を算出したりするが、ノイズの多いセンサデータの取り扱いに改善の余地がある。

本発明は、以上の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザにとっての使い勝手を向上できる工具状態検知システムを提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明の一つの観点に従う工具状態検知システムは、加工装置に取り付けられた工具の状態を検出する工具状態検知システムであって、工具を保持する工具ホルダとは別体に形成されて工具ホルダに着脱可能に取り付けられ、工具の状態を検知して測定データを出力する検知装置と、検知装置と通信可能に設けられ、検知装置からの測定データを解析するデータ解析装置とを備える。

本発明によれば、検知装置は工具ホルダとは別体に形成されて、工具ホルダに着脱可能に取り付けることができるため、ユーザにとっての使い勝手が向上する。

工具状態検知システムの全体構成図である。 工具ホルダに取り付けられた検知装置の外観斜視図である。 図２の縦断面図である。 事前信号処理部のブロック図である。 測定データを出力する画面の例である。 工程データ記憶部の記憶内容の例である。 データ分析部のブロック図である。 分析結果を出力する画面の例である。 工具の摩耗量と異常度との関係を特性図である。 第２実施例に係り、工具状態検知システムの全体構成図である。 工具状態検知システムの動作フローの例である。 第３実施例に係り、工具状態検知システムの活用方法の例である。 第４実施例に係り、検知装置に設けられたバランスウェイト部を拡大して示す外観斜視図である。 異なる重さのウェイトが取り付けられたバランスウェイト部の外観斜視図である。 さらに別の重さのウェイトが取り付けられたバランスウェイト部の外観斜視図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、様々な形状の工具ホルダに取り付けることができ、高精度に工具の摩耗等の状態変化を測定できるシステムを提供する。本システムでは、機械学習等を用いたアルゴリズムより、工具の異常を検知することもできる。

本実施形態では、工具ホルダに外付け可能な検知装置と、検知装置と通信可能なデータ解析装置であって、工具の状態を分析するデータ解析装置とを有する。本実施形態では、
検知装置のセンサ部は、工具による加工点に近い部分に設置されるため、高精度で工具の状態変化を測定できる。

本実施形態には、少なくとも以下の態様が含まれる。

（１）検知装置は、工具ホルダに同軸上に固定され、工具の先端近傍に設置されたセンサが内蔵されたセンサ部と、センサで測定された信号を受信し、その信号をデータ解析装置に送信する工具ホルダ上部に設置された送受信部とを含む。

（２）送受信部は、信号をデータ解析装置に送信する基盤と、送信するための電力を確保するバッテリーと、バッテリーを充てんするための端子を含む。

（３）センサ部は、加速度センサを直交配置させて固定することができる。

（４）センサ部は、加速度センサ、力センサ、温度センサ、音センサ、ＡＥ（Acoustic Emission）センサの少なくともいずれか一つを内蔵することができる。

（５）検知装置は、加工装置の自動工具交換装置（ATC : Automatic Tool Changer）のアームに干渉しないように、アームの接触位置を露出した状態で工具ホルダに取り付けることができる。

（６）データ解析装置は、受信装置と、事前信号処理部と、データ分析部と、工程データ記憶部と、学習データ記憶部とを備えることができる。

（７）請求項１に記載のデータ解析装置であって、事前信号処理部は、測定開始ステップと、設定パラメータ入力と、信号処理選択と、信号処理実施ステップと、ＦＦＴ処理とを、備えることができる。

（８）データ分析部は、特徴量選択ステップと、特徴量計算ステップと、分析パラメータ入力ステップと、状態判別ステップと、工具摩耗データベースと、分析結果表示ステップとを備えることができる。

（９）判別結果から加工機へ制御指令し、加工機が動作する機能を有してもよい。

（１０）データ解析装置をネットワークに接続し、複数の関係者が端末を通してネットワークにアクセスする機能を備えることができる。

図１～図９を用いて第１実施例を説明する。図１は、工具状態検知システムＤＳの全体構成図である。工具状態データ解析装置ＤＳと呼ぶこともできる。

工具状態検知システムＤＳは、検知装置１と、データ解析装置２とを備えている。工具状態検知システムＤＳは、例えば、切削加工プロセスで使用される。切削加工では、工具１１が被削材１０を削り取り、所望の形状に成形する。工具１１は、工具ホルダ９に固定されている。工具ホルダ９は、一般的に加工装置８の主軸ＭＡに固定されており、主軸ＭＡが回転することにより工具ホルダ９と工具２２は一体となって回転する。以下、工具ホルダ９をホルダ９と略記する。ここでは、検知装置１の詳細な構成例は、図２および図３で後述する。

ホルダ９に装着された工具１１が回転すると、被削材１０は切削加工される。加工中は振動、負荷、温度などが変化する。工具状態検知システムＤＳは、後述の検知装置１を用いて、振動、負荷、温度などのパラメータの値を測定し分析する。検知装置１は、ホルダ９の外側に着脱可能に固定されており、ホルダ９と一体となって回転する。

本実施例では、加工中の振動を対象とした例を説明する。振動以外でも、力、温度、もしくは他の変化するパラメータを測定してもよい。加工によって発生した振動は、検知装置１で測定され、データ解析装置２の入力部分である受信装置３に入力される。なお、工具１１は高速回転するため、ホルダ９と一体回転する検知装置１とホルダ９から離れて設けられるデータ解析装置２とは、無線接続される。例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、そのほか高速の無線通信規格を使用できる。なお、無線通信に代えて、回転コネクタまたはスリップリングなどを用いて、検知装置１とデータ解析装置２を有線接続してもよい。

検知装置１から出力された信号（測定データ）は受信装置３により受信され、受信装置３から事前信号処理部４へ生波形信号が入力される。しかし、生波形の信号では、ノイズが多いため、工具１１の摩耗の変化を捉えられない場合が考えられる。加工装置８が使用される工場などでは、周囲の他の装置からの定期的または非定期的な振動、電磁ノイズなどが検知装置１に影響を与える可能性がある。そこで、本実施例では、受信装置３とデータ分析部５の間に事前信号処理部４を設け、事前信号処理部４によって生波形信号からノイズを除去する。

事前信号処理部４では、検知対象となる工程が決められ、工具摩耗による異常を判定する範囲の測定が開始される。検知対象となる工程の決定には、工程データ記憶部６のデータベースが使われる。事前信号処理部４によりノイズが除去された波形は、次のデータ分析部５へ入力される

データ分析部５では、学習データ記憶部７のデータベースに蓄積されている教師データを使用して、工具摩耗の異常度を機械学習等を用いて判定する。データ分析部５の処理結果は、分析結果として、モニタディスプレイまたはコンピュータ端末などの外部装置に出力されて表示される。

図２に、検知装置１の構成例を説明する。検知装置１は、大きく送受信部１２とセンサ部１３の二つの部位から構成されている。送受信部１２とセンサ部１３は、それぞれホルダ９の軸方向に離れて、ホルダ９に着脱可能に固定されている。送受信部１２は、ホルダ９の基端側に設置されている。センサ部１３は、工具１１に近いホルダ９の先端側に設置されている。

送受信部１２は、電源部１４と電子回路部１５の二つの筐体から構成されている。これら二つの筐体１４，１５の形状を変えたり、内周側にスペーサーを入れたりすることで、直径の異なるホルダ９にも適用することができる。そして、二つの筐体１４，１５を締結することにより、ホルダ９の外周側からホルダ９に着脱可能に固定される。

電源部１４と電子回路部１５には、データ解析装置２へ信号を出力するために必要な構成が内蔵されており、筐体カバー１６によりシーリングされている。この筐体カバー１６により、加工時のクーラント等が送受信部１２内へ浸入するのを防止する。無線でデータ解析装置２へ信号を送信する場合、無線通信ができるように、合成樹脂製の筐体カバー１６を用いることができる。合成樹脂に限らず、電磁波を通しやすく、かつ防水の材質を持つ材料から筐体カバー１６を形成してもよい。

ホルダ９の先端側（工具１１側）には、ホルダ９とは別体に形成されたセンサ筐体１９が着脱可能に固定されている。例えば、センサ筐体１９の片側に隙間または切り欠きを設けたり、センサ筐体１９を複数の部品から構成したりすることにより、径が異なるホルダ９にも外側から取り付けることができる。

センサ筐体１９には、センサ２２を内蔵するセンサ収容部（図３で後述）があり、センサ収容部の開口部はセンサカバー１７でシーリングされている。なお、例えば振動を１軸用の加速度センサで測定する場合、センサ収容部には、互いに直交する方向に加速度センサを固定するための部分を設けてもよい。加速度センサは、ケーブル１８を介して、送受信部１２の電子回路部１５に有線接続される。ケーブル１８は、センサ筐体１９から引き出され、ホルダ９の表面を介して電子回路部１５に接続される。ケーブル１８にはクーラントがかかることが想定されるため、シリコンチューブ等で保護してもよい。ケーブル１８が挿通される取付穴なども液密に封止される。

図３に、検知装置１の断面図の例を示す。一般的に、工具１１は、コレットなどの把持部品２３により、ホルダ９の先端に相対回転不能に固定される。ホルダ９の先端には、センサ２２を内蔵するセンサ筐体１９が固定される。

送受信部１２の電源部１４には、電源となるバッテリー２１が内蔵される。電子回路部１５には、センサ２２の信号を増幅したり、無線信号を送信したりするための電子回路基板２０が内蔵されている。

図４に、事前信号処理部４の構成例を説明する。受信装置３から事前信号処理部４へ入力された生波形信号は、「測定開始部」である測定開始ステップ２５へ進む。ステップ２５には、生波形信号以外に、「設定パラメータ入力部」である設定パラメータ入力ステップ２８で決められた、測定開始に必要な初期入力条件が設定される。

初期入力条件には、例えば、測定するときの間隔であるサンプリングレート３０、信号処理を実施する際の間隔である計算周期３１、測定を開始するための合図であるトリガ３２などがある。

測定開始ステップ２５では、工程データ記憶部６のデータベースに記憶されたデータに基づいて、検知対象となる工程が決定される。決定された検知対象工程内でのみ、工具１１の状態が判別される。本実施例では、工具１１の寿命、異常などを判定する。

ステップ２５で決められた条件下で測定が開始されると、「信号処理実施部」である信号処理実施ステップ２６にて、信号処理が実施される。

信号処理実施ステップ２６では、「信号処理選択部」である信号処理選択ステップ２９にて事前に決められた方法に基づき、信号処理が実施される。信号処理方法としては、例えば、ローパスフィルタなどの高周波ノイズ除去３３、ハイパスフィルタなどの低周波ノイズ除去３４、スパイク等のノイズを除去するための外れ値ノイズ除去３５、平滑化処理などのその他ノイズ除去３６がある。これら以外の信号処理方法を用いてもよい。

信号処理選択ステップ２９で選択する処理方法は、一つでもよいし、複数でもよい。信号処理選択ステップ２９で決められた処理方法にしたがって、ステップ２６で信号処理が実施される。信号処理された波形は、周波数領域での解析を実施するケースもあるため、「ＦＦＴ処理部」であるＦＦＴ処理ステップ２７にてＦＦＴ処理される。そして、ＦＦＴ処理された波形とＦＦＴ処理されていない波形との両方の波形信号がデータ分析部５へ入力される。

図５は、事前信号処理部４における測定波形出力画面４９の例である。必要なパラメータが選択もしくは入力できるように、例えば、工程選択４０、サンプリングレート４１、計算周期４２、トリガ４３を入力するための入力欄を画面４９は持つことができる。任意の値を入力できるようにしてもよいし、事前に用意された値の中から選択できるようにしてもよい。

画面４９は、ノイズ除去をするための信号処理の種類と回数とを入力するノイズ除去入力部４４を備えてもよい。画面４９には、生波形４７と信号処理波形４８とをグラフ出力する表示領域も備えている。それら表示領域では、時間領域４５と周波数領域４６の２種対のグラフをモニタリングする。

図６を用いて、工程データ記憶部６に記録されるデータベースの関連表５０の例を説明する。関連表５０では、例えば、対象の製品５２、加工プログラム５３、加工プログラム５３の中にある対象工程５４、工具番号５５、加工装置のＩＤ５６がデータベースとして記録されている。ぞれぞれの組み合わせごとにＩＤ５１が決まっており、このＩＤ５１を測定波形出力画面４９に入力することにより、加工を開始してもよい。例えば、トリガ４３にＩＤ５１を入力することにより、自動的に、加工開始のトリガおよび／または信号処理方法を決めてもよい。

図７に、データ分析部５の処理を説明する。データ分析部５は、事前信号処理部４で信号処理された波形が入力されると、工具１１の状態を分析する。

まず初めに、「特徴量選択部」である特徴量選択ステップ６０にて、入力された波形においてどのパラメータを特徴量６６とするか決定する。特徴量６６は、１つだけ選択してもよいし、複数種類選択してもよい。

「特徴量計算部」である特徴量計算ステップ６２は、ステップ６６で選択された特徴量６６について、決められた間隔で特徴量を逐次計算する。「分析パラメータ入力部」である分析パラメータ入力ステップ６１では、事前に、特徴量を計算するための分析パラメータを入力できる。分析パラメータとしては、例えば、分析する時間間隔である分析データ時間６７、統計的解析や機械学習などの分析手法６８、工具の異常を判定するための閾値を設定する閾値設定６９などがある。

特徴量計算ステップ６２では、事前信号処理部４から入力された波形である測定データ７０と、事前に教師データとなる学習データ記憶部７で保存されていた学習データ７１との両方データの特徴量を計算する。

「状態判別部」である状態判別ステップ６３では、特徴量計算ステップ６２での計算結果に基づいて、工具１１の状態を判別する。状態判別ステップ６５では、工具摩耗データ６５を使って、工具１１の異常を判別するための閾値が設定される。

「分析結果表示部」である分析結果表示ステップ６４は、状態判別ステップ６３の判別結果を出力する。

図８に、分析結果出力画面８０の例を説明する。分析パラメータ入力部８１にて、分析する時間間隔である分析データ時間８２、統計的解析や機械学習などの分析手法を選択する分析手法８３、工具異常を判別する閾値を入力する閾値設定８４をそれぞれ入力することができる。特徴量選択部８５では、１つ以上の特徴量８６を入力できる。

特徴量の例として、分析データ時間８２の間隔で得られた測定データ７０の波形の平均値、分散、標準偏差、尖り度、積分値、微分値、周波数ピークの最大値、周波数スペクトルの重心値などでもよい。

平面プロット８７にて、選択した特徴量のうちの二つの特徴量で平面上にプロットすることができる。例えば、測定データ７０と学習データ記憶部７で測定もしくは保存されていたデータとにおいて、工具摩耗が進展していない場合は正常データである。この場合、正常領域８９付近に出力される。

工具摩耗が進展すると特徴量が変化するため、正常領域８９から離れた異常領域８８に出力される。正常領域からのプロットの距離を異常度という無次元の指標で表現することもできる。加工距離が進むにつれて異常度が増加する具合を異常度グラフ９０で出力することができる。工具異常の閾値９２を設定すれば、この閾値９２以上になると工具１１の異常と判定することができる。

図９に、閾値９２を決める際に必要な工具摩耗と異常度とを関連付ける工具摩耗データ６５に保存されるデータベース例を示す。工具摩耗が進展すると、異常度がある程度相関的に変化するケースを想定する。一定の工具摩耗量を異常とする工具摩耗閾値９３を決めることで、異常度の閾値を決めることができる。

このように構成される本実施例によれば、ホルダ９にいわゆる後付で検知装置１を取り付けることができるため、種々の工具１１の状態検知に適用することができ、ユーザのとっての使い勝手が向上する。さらに、本実施例によれば、検知装置１からの波形を事前に処理してノイズを除去するため、機械学習に使用するための特徴量を適切に抽出することができ、状態検知の精度を高めることができる。

本実施例では、工具１１に近い場所にセンサ部１３を取り付けるため、工具１１の状態に由来する各種情報をセンシングすることができる。

本実施例では、工具１１に近い場所に軽量かつ小型のセンサ部１３を配置し、工具１１から遠い場所にセンサ部１３よりも重くセンサ部１３よりも大型の送受信部１２を配置するため、センサ部１３と送受信部１２とが逆に取り付けられる場合に比べて、工具１１の回転を安定させることができる。

図１０および図１１を用いて、第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、第１実施例との相違を中心に説明する。本実施例の工具状態検知システムＤＳａでは、データ解析装置２での分析結果に基づく制御指令を加工装置８に与えて、加工装置８の加工プロセスを制御する。

図１０の全体構成図に示すように、データ分析部５で出力された分析結果より、加工装置８の動作が選択され、選択された動作が加工装置８に入力される。

図１１に、動作のフローの例を説明する。ステップ１００にて加工が開始されると、ステッ６３で工具１１の状態が判別される。ステップ６４で分析結果が表示され、ステップ１０１で加工装置８へ制御指令が出力される。

制御指令の例を説明する。例えば、工具摩耗が進展しておらず、異常と判定されなかった場合は、特に付加的な指令はなく、続けて次の工程に移る。これに対し、工具摩耗が進展して異常と判定された場合は、加工を停止する、回転数を制御する、送り速度を制御する、などの付加的な指令を加工装置８に渡す。ステップ１０２にて加工装置８が制御指令通りに動作する。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに、本実施例では、データ解析装置２の分析結果に基づいて加工装置８の動作を制御することができるため、加工装置８の製造品質の安定化を図ることができ、ユーザにとっての使い勝手が向上する。

図１２を用いて第３実施例を説明する。本実施例では、工具状態検知システムＤＳｂを用いたソリューション展開の例を説明する。

図１２に工具状態検知システムＤＳｂを上位のネットワーク１１０に接続したときの活用例を説明する。複数の加工装置８に検知装置１がそれぞれ設けられている。一つの加工装置８に複数の検知装置１が設けられてもよい。

各加工装置８の検知装置１で測定された測定データ７０は集約されて、データ解析装置２へ送信される。本実施例のデータ解析装置２は、リアルタイムに決められた時間間隔で、異常判定を実施する。データ解析装置２の判定結果は、ネットワーク１１０にリアルタイムもしくは一定時間ごとにアップロードされる。ネットワーク１１０はいわゆるクラウドシステムでもよい。ネットワーク１１０には、それぞれの関係者１１１が保有するパーソナルコンピュータ、タブレット、携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む。）等の端末１１２を通してアクセスすることができる。

例えば、関係者１１１が設備保全の作業者である場合は、ネットワーク１１０で得られた加工装置８の稼働状況を遠隔から監視できるため、加工装置８の使用時間を算出して加工機メーカと連携し、加工装置８の修理計画を作成することができる。

関係者１１１が製造ラインの調達係である場合は、工具摩耗の進展と工具交換回数とから、必要な工具在庫情報を得られるため、最適なタイミングで工具メーカに工具や被削材などの消耗品を発注することができる。

関係者１１１が営業の場合は、加工装置８の故障や修理状況を含めた稼働率を客先からモニタリングできるため、現在の生産状況を把握して納期を推定できるため、顧客へ正確な納期をただちに伝えることができる。

関係者１１１が設計開発の場合は、ネットワーク１１０の情報から、工具交換が多いネック工程の部位がわかるため、製品の設計の改善に役立てることもできる。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。本実施例は第１、第２実施例のいずれとも結合させることができる。

図１３～図１４を用いて第４実施例を説明する。本実施例では、検知装置１Ａにバランスウェイト部２００を設け、工具ホルダ９および工具１１が回転中に生じる揺れ（振動）を抑制している。

バランスウェイト部２００は、例えば、センサ部１３の外周側であって、センサカバー１７で覆われていない箇所に設けられている。バランスウェイト部２００は、例えば、センサ部１３の外周側に形成された取付部２０１と、取付部２０１に取り付けられる薄肉板状のウェイト２０２と、ウェイト２０２を取付部２０１に着脱可能に固定するボルトなどの固定部材２０３とを備える。

ウェイト２０２は、異なる重さが用意されている。本実施例では、最も軽いウェイト２０２Ｌ（図１３）、中程度のウェイト２０２Ｍ（図１４）、最も重いウェイト２０２Ｈを用意している。必要に応じて、適切な重さのウェイトを用いればよい。例えば、各ウェイト２０２は、同一の金属材料から同一の厚さ寸法を有し、長さ寸法だけが異なるように形成される。これにより、重さの違いは、ウェイトの長さ寸法の違いとして現れるため、加工装置８の作業者は容易に視認することができる。このような利点があるにもかかわらず、薄肉板状のウェイトを何枚も重ねて使用する構成としてもよい。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、バランスウェイト部２００をセンサ部１３の外周側に設けるため、もしも万が一、検知装置１をホルダ９に取り付けた結果として、ホルダ９および工具１１の回転に揺れ（振動）が生じた場合でも、その揺れを抑制することができ、高精度に工具１１の状態を検知しつつ、加工装置８の加工精度を安定に保つことができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換することが可能である。

１，１Ａ：検知装置、２：データ解析装置、３：受信装置、４：事前信号処理部、５：データ分析部、６：工程データ記憶部、７：学習データ記憶部、８：加工装置、９：ホルダ、１０：被削材、１１：工具、１２：送受信部、１３：センサ部、１４：電源部、１５：電子回路部、２８：設定パラメータ入力、２９：信号処理入力、６０：特徴量選択、６１：分析パラメータ入力、６２：特徴量計算、１１０：ネットワーク、２００：バランスウェイト部

Claims (10)

1. 加工装置に取り付けられた工具の状態を検出する工具状態検知システムであって、
   工具を保持する工具ホルダとは別体に形成されて前記工具ホルダに着脱可能に取り付けられ、前記工具の状態を検知して測定データを出力する検知装置と、
   前記検知装置と通信可能に設けられ、前記検知装置からの測定データを解析するデータ解析装置とを備え、
   前記工具は、前記工具ホルダの軸方向を中心に回転するものであり、
   前記検知装置は、前記工具ホルダと同軸に、前記工具ホルダの外周側に着脱可能に設けられ、
   前記工具は前記工具ホルダの先端側に設けられており、
   前記検知装置は、前記工具ホルダの先端側に位置して前記工具の状態を検知して測定データを出力するセンサ部と、前記センサ部から前記工具ホルダの軸方向基端側に離間して位置し、前記センサ部からの測定データを受信し、受信した測定データをデータ解析装置へ送信する送受信部とを備え、
   前記検知装置は、前記工具ホルダの回転中の揺れを抑制するためのバランスウェイト部が設けられ、
   前記バランスウェイト部は、前記センサ部に設けられる、
   工具状態検知システム。
2. 前記センサ部は、径の異なる工具ホルダに対しても取り付け可能に構成されている
   請求項１に記載の工具状態検知システム。
3. 前記センサ部は、前記送受信部よりも小型かつ軽量であり、
   前記センサ部と前記送受信部とは有線接続される、
   請求項１に記載の工具状態検知システム。
4. 前記送受信部は、充電可能な電源部を有し、前記センサ部からの測定データを前記データ解析装置へ無線送信する、
   請求項１に記載の工具状態検知システム。
5. 前記バランスウェイト部には、異なる重さのウェイトが着脱可能に設けられる、
   請求項１に記載の工具状態検知システム。
6. 前記データ解析装置は、前記検知装置からの測定データを受信する受信装置と、前記受信装置により受信された測定データに対して所定の事前信号処理を実施する事前信号処理部と、事前信号処理部により処理された測定データを分析するデータ分析部を含む、
   請求項１に記載の工具状態検知システム。
7. 前記事前信号処理部は、
   予め設定された所定のパラメータを入力する設定パラメータ入力部と、
   前記入力された所定のパラメータに従って前記検知装置から測定データを受信し、測定を開始する測定開始部と、
   予め用意された信号処理方法の中から少なくとも一つの信号処理方法を選択する信号処理選択部と、
   前記選択された信号処理方法に基づいて、前記測定開始部により測定を開始されたデータを信号処理する信号処理実施部と、
   前記信号処理実施部により処理されたデータを高速フーリエ変換する高速フーリエ変換部と、
   を備える請求項６に記載の工具状態検知システム。
8. 前記データ分析部は、
   前記事前信号処理部の出力するデータから特徴量を選択する特徴量選択部と、
   分析パラメータを入力する分析パラメータ入力部と、
   前記入力された分析パラメータに基づいて、前記選択された特徴量を計算する特徴量計算部と、
   前記計算された特徴量から前記工具の状態を判別する状態判別部と、
   前記判別された工具の状態を分析結果として出力する分析結果出力部と、
   を備える請求項７に記載の工具状態検知システム。
9. 前記データ分析部は、前記分析結果に基づく制御指令を前記加工装置へ入力する、
   請求項８に記載の工具状態検知システム。
10. 前記データ解析装置は、複数の前記検知装置に接続されることができ、前記各検知装置から受信された測定データに基づいて分析された前記各工具の状態を、通信ネットワークを介して外部のコンピュータ端末へ提供する、
    請求項１に記載の工具状態検知システム。

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