TWI649152B - 刀具狀態檢測系統及方法 - Google Patents

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Abstract

一種刀具狀態檢測系統及方法，通過感測刀具在執行作業時對機台主軸或作業環境造成的影響，以即時分析刀具的狀態，而無需花費額外的時間來針對刀具進行檢測，並可有效掌握刀具當前的品質狀態，以提高刀具的使用效率。

Description

刀具狀態檢測系統及方法
本發明涉及設備檢測技術領域，更詳而言之，係指一種刀具狀態檢測系統及方法。
在目前機械加工產業所面臨與成本最直接相關的是人力、原料及加工耗材，其中刀具的使用則是與上述三者最直接相關的。從刀具的更換和使用角度而言，目前刀具的使用壽命大都是依靠人工經驗來進行判斷的，由於此方式具有較強的主觀性，因此依靠人工經驗值所設定的條件未必與實際加工的條件相符，因此當以加工品質為考量時，此方式無疑會以縮短刀具的使用期限為代價，也就是說，為了避免因刀具的過度使用而造成品質上的不良，無疑會增加刀具更換的次數，而使用的刀具數量也會相應增加，然而，頻繁地更換刀具所帶來的是人事成本的增加，刀具數量的增加所帶來的則是刀具成本的增加。相對的，如果要降低這兩項成本，則必須延長刀具的使用期限以減少刀具更換的次數，而此方式無疑會帶來加工品質不良的風險，因此如果可以有效掌握刀具當前的品質狀況，以提高刀具的使用效率，是目前機械加工產業可以有效降低成本，以提高競爭力的關鍵。
在現有的檢測刀具品質技術方面，以直接檢測的方法為主，其主要是利用光學式與接觸式的方法來檢測刀具的外觀，然而，上述檢測方式會因為加工環境中的異物干擾而造成檢測難度的增加，並極易導致檢測結果存在誤差，例如切銑加工過程中會在刀具上噴灑切削油，然而，殘留在刀具上的切削油會增加光學式檢測方法的難度。另外在切銑加工過程中，部分鐵屑會繞曲或吸黏於刀具上，而造成接觸式檢測方法的誤差。
此外，還有以間接方式檢測刀具的方法，例如，通過量測振動訊號或聲音訊號等非直接接觸刀具的方式來進行量測，但此量測方法在分析數據上則會碰到棘手的問題，因為在聲頻和振頻會有太多頻率上的特徵無法單純以單一變數來判定刀具的品質差異，常常又因為加工條件的改變導致原先的特徵會隨之改變，因此在找判定特徵時往往需要耗費相當多的時間資源來處理數據分析的部分。
再者，綜觀上述的所有檢測方法，均是以離線處理的方式才能檢測或診斷刀具的狀況，所謂離線就是並非在切銑加工過程中可以即時獲得訊息，因此必須花費額外的時間來做檢測，如此所帶來的是產品加工時間的增加，且檢測次數增加，則加工時間勢必也會隨之增加，產線上產能的效率與成本也有著最直接的相關，因此如何在最短的時間獲得最大的產量也是降低成本的主要關鍵，如果因為檢測刀具而造成時間成本的增加也非產業界樂於見到的，但若因此而減少檢測刀具的次數則又落入品質無法有效控管的惡性循環難題。
因此，如何提供一種刀具狀態的檢測技術，以克服現有技術中存在的種種問題，即為本案待解決的技術課題。
鑒於上述先前技術之種種問題，本發明之主要目的在於提供一種刀具狀態檢測系統及方法，可在加工過程中隨時檢測刀具的使用狀態。
本發明的另一目的在於提供一種刀具狀態檢測系統及方法，可以提高刀具的使用效率，並提升工件的加工質量。
為達到上述目的以及其他目的，本發明的第一實施例提供一種刀具狀態檢測系統，係用於一工具機台以檢測一機台主軸的一刀具的狀態，其包括一感測器，係設置於該機台主軸，以感測該刀具執行作業時對該機台主軸造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，該感測結果時域資訊係包含一良品感測結果時域資訊，該良品感測結果時域資訊係由該感測器感測屬於良品的該刀具執行作業時對該機台主軸造成的影響而生成的；一良品特徵空間模型建立模組，係將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型；以及一狀態分析模組，係在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析該刀具的狀態。
較佳地，於上述刀具狀態檢測系統中，該感測器係為一加速度感測器、一應變感測器、一應力感測器及/或一電流感測器。
本發明的第二實施例提供另一種刀具狀態檢測系統，用於一工具機台以檢測在一作業環境執行作業的一刀具的狀態，其包括：一感測器，係設置於該工具機台，以感測該刀具執行作業時對該作業環境造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，該感測結果時域資訊係包含一良品感測結果時域資訊，該良品感測結果時域資訊係由該感測器感測屬於良品的該刀具執行作業時對該作業環境造成的影響而生成的；一良品特徵空間模型建立模組，係將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型；以及一狀態分析模組，係在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析該刀具的狀態。
較佳地，於上述刀具狀態檢測系統中，該感測器係為一聲音感測器、一光線感測器或一顏色感測器。
較佳地，於上述第一以及第二實施例所述的刀具狀態檢測系統中，該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，是從該刀具執行作業的轉速而定義的倍頻上取得。
較佳地，於上述第一以及第二實施例所述的刀具狀態檢測系統中，該主要良品特徵係於該第二頻域空間中表示成一第二頻域主要良品特徵，該第二頻域空間係具有正交關係的一主要軸線與一次要軸線，該第二頻域主要良品特徵於該主要軸線的投影係分佈於一第一區間範圍，該第二頻域主要良品特徵於該次要軸線的投影係分佈於一第二區間範圍，其中該第一區間範圍係大於該第二區間範圍，使得該第二頻域主要良品特徵係於該主要軸線較該次要軸線明顯，使該良品感測結果頻域資訊可以在該第二頻域空間，依據該主要軸線建立該良品特徵空間模型。
較佳地，於上述第一以及第二實施例所述的刀具狀態檢測系統中，該良品特徵空間模型中係保留該第二頻域主要良品特徵中具有代表性者，且刪除該第二頻域主要良品特徵中不具有代表性者。
較佳地，於上述第一以及第二實施例所述的刀具狀態檢測系統中，該刀具係為用於執行旋轉切削作業的刀具，或為用於執行直線切削作業的刀具。
此外，本發明還提供一種刀具狀態檢測方法，係用於一工具機台以檢測在一作業環境執行作業的一機台主軸的一刀具的狀態，其包括：感測該刀具執行作業時對該機台主軸或該作業環境造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，該感測結果時域資訊係包含一良品感測結果時域資訊，該良品感測結果時域資訊係由該感測器感測屬於良品的該刀具執行作業時對該機台主軸或該作業環境造成的影響而生成的；將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模 型；以及在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析該刀具的狀態。
綜上所述，本發明所提供之刀具狀態檢測系統及方法，通過感測刀具在執行作業時對機台主軸或作業環境造成的影響，而即時生成感測結果時域資訊，並藉由良品特徵空間模型，通過對感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，而在第一頻域空間分別得到第一感測結果頻域資訊與第三感測結果頻域資訊，並通過將第一感測結果頻域資訊與第三感測結果頻域資訊進行差異比較，而即時分析刀具的使用狀態，藉此，本申請可在加工過程中隨時檢測刀具的使用狀態，無需花費額外的時間來做檢測，可以降低刀具的檢測成本。此外，本申請所得到的刀具使用狀態的檢測結果的準確率高，可以有效提高刀具的使用效率，並提升工件的加工質量。
1‧‧‧刀具狀態檢測系統
11‧‧‧感測器
12‧‧‧良品特徵空間模型建立模組
13‧‧‧狀態分析模組
2‧‧‧工具機台
21‧‧‧機台主軸
22‧‧‧刀具
23‧‧‧工件
3‧‧‧訊號處理器
4‧‧‧電腦
S31~S36‧‧‧步驟
圖1A為顯示本發明的刀具狀態檢測系統的第一實施例的架構示意圖； 圖1B為顯示圖1A所示之刀具狀態檢測系統的應用架構示意圖； 圖1C為顯示圖1B的刀具於執行作業時對機台主軸所造成的影響的示意圖； 圖2A為顯示本發明的刀具狀態檢測系統的第二實施例的架構示意圖； 圖2B為顯示圖2A所示之刀具狀態檢測系統的應用架構示意圖；以及圖3為顯示本發明的刀具狀態檢測方法的基本流程示意圖。
以下內容將搭配圖式，藉由特定的具體實施例說明本發明之技術內容，熟悉此技術之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地了解本發明之其他優點與功效。本發明亦可藉由其他不同的具體實施例加以施行或應用。本說明書中的各項細節亦可基於不同觀點與應用，在不背離本發明之精神下，進行各種修飾與變更。尤其是，於圖式中各個元件的比例關係及相對位置僅具示範性用途，並非代表本發明實施的實際狀況。
請配合參閱圖1A，其為顯示本發明之刀具狀態檢測系統1的第一實施例的架構示意圖。本發明的刀具狀態檢測系統1應用於一工具機台2，用於檢測一機台主軸21的一刀具22的使用狀態。請配合參閱圖1B及圖1C，如圖所示的實施例中，本發明的刀具狀態檢測系統1可用於機械加工機台2在例如切銑或研磨等機械加工過程中，即時測量刀具22是否異於正常的狀況，所謂刀具22異於正常的狀況可例如為刀具磨損、斷刀、或刀刃磨損等刀具異常狀況，本發明主要係以最初始(正常)的加工程序的狀態作為比對差異標的，而後重複執行 相同之加工程序時在加工過程當中即時輸出單一的比對指標，以作為判斷加工程序是否異於正常狀態的依據，而供即時判斷刀具22的使用狀態是否出現異常，因而，本發明可適用於生產線上重複執行相同的單一加工程序的刀具22的狀態檢測。再者，應說明的是，上述的比對指標亦可擴充應用於即時監控異常狀態警告或刀具品質的判定。
另言之，本發明係在設備重複執行相同作業程序時，以正常的作業狀態作為比對差異標的，而後設備重複執行相同之作業程序並在作業過程當中即時輸出單一的比對指標，作為判斷設備異於正常作業狀態的依據，以即時檢測設備的使用狀態是否出現異常。因此，本發明還可擴充應用於例如機械手臂、機器人、自動化機台、馬達、風力發電機、發動機、引擎(汽車、飛機)等領域的設備檢測。
請參閱圖1B，於本實施例中，工具機台2上具有機台主軸21，刀具22安裝於機台主軸21上而可在機台主軸21的帶動下轉動(如圖1C所示)，以對工件23執行切削作業。於本實施例中，刀具22例如為用於執行旋轉切削作業的刀具22(即如圖1C所示)，然並不以此為限，其亦可為用於重複執行相同的往復直線切削作業的刀具22。
請參閱圖2A，本實施例的刀具狀態檢測系統1包括一感測器11，一良品特徵空間模型建立模組12、與一狀態分析模組13。
所述感測器11係可選擇設置於機台主軸21上，而不與刀具22發生直接接觸以避免毀損，用以感測刀具22在執行作業時對機台主軸21造成的影響，並據以生成一感測結果時域資訊，而間接感測刀具22的使用狀態。首先，刀具22在處於最初使用過程中，由於磨損程度較低，應屬於良品，是以，本實 施例係由感測器11感測屬於良品的刀具22在執行最初始的切削作業時對於機台主軸21造成的影響，而生成在時域上的一感測結果時域資訊，以作為屬於刀具22的一良品感測結果時域資訊。此外，上述的感測器11可例如為加速度感測器、應變感測器、應力感測器及/或電壓感測器中的至少一者，然並不以此為限，其他類型可用於感測刀具22在執行作業時對機台主軸21造成的影響的各類感測器均可適用於本案。另外，應說明的是，於本發明的實施例中，也可以增設多個感測器11，以例如在機台主軸21的各軸向(例如、X,Y,Z軸)或在機台主軸21的各物理參數上，感測屬於良品的刀具22對於機台主軸21所造成的影響，而生成更完整且準確的該良品感測結果時域資訊。
而後，請參考圖1B，本實施例的感測器11係透過訊號線而與感測器介面電路及訊號處理器3通訊連接，同時，感測器介面電路及訊號處理器3還通過訊號線通訊連接電腦4，藉以將感測器11所生成的感測結果時域資訊再處理後傳送至電腦4中，以通過電腦4執行預設之運算公式及運算流程對所接收的感測結果時域資訊進行分析處理，而據以判斷刀具22當前的使用狀態(請容後詳述)。
以下，係以例示的方式說明本發明的一具體實施例：如圖1C所示，感測器11係為設置在機台主軸21上的一加速度感測器(即加速規)，當機台主軸21帶動刀具22轉動以對工件23進行切削作業時，刀具22會受到工件23切削阻力的影響而產生振動，因此帶動刀具22轉動的機台主軸21亦會隨之而產生振動，於此當下，設置於機台主軸21上的感測器11(加速規)即可藉由在時域上蒐集機台主軸21當前狀態的振動加速度訊號波形，來間接感測刀具22振動的物理參數，如此，後續可選擇將所蒐集的振動加速度訊 號波形中的複數區段生成一感測結果時域資訊。如以下表1所例示的框形圈選處，即複數振動加速度訊號波形中的複數區段的其中一區段：
而後，所生成的感測結果時域資訊可利用傅立葉轉換(FFT)，以將在時域上所蒐集的振動加速度訊號波形的各個區段分別轉成頻域資訊，而在頻域中展開所述振動加速度訊號波形中各個區段的頻率成分，如以下表2所示。由於共振效應，所以在頻域展開各個區段的頻率成分中，在接近刀具轉動頻率f的倍頻(即表2所示的1f,2f,3f,...)處會明顯出現較大的數據值，該些數據值可用於判斷刀具22執行作業時對機台主軸21造成影響的趨勢。然需要說明的是，由於刀具22在切削時轉速的預定值與實際值往往會存在差異，因而，在實際應用中，針對某個倍頻上的數據值擷取，可依據轉速的差異狀況在所述某個倍頻上的一容許誤差範圍內擷取，並以該容許誤差範圍內所擷取的最大數據值來做為所述某個倍頻的數據值。
接著，將表2中展開的頻率成分中關於刀具轉動頻率f的倍頻(1f,2f,3f...)的數據值作為分析觀察變數項，第i筆數據可表示為：，i=1~p
其中，xi表示振動加速度訊號波形中第i區段的頻率成分；x1i表示振動加速度訊號波形中第i區段倍頻1f的數據值(維度1：觀察變數項1)；x2i表示振動加速度訊號波形中第i區段倍頻2f的數據值(維度2：觀察變數項2)；xpi表示振動加速度訊號波形中第i區段倍頻pf的數據值(維度p：觀察變數項p)。
良品特徵空間模型建立模組12用於對感測器11所生成的良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在例如一第一頻域空間中得到一良品感測結果頻域資訊，並採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在例如一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型。
於本發明的一實施例中，該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，其是從刀具22執行切削作業的轉速而定義的倍頻(如表2的1f,2f,3f......pf)頻率上取得。
於本發明的一實施例中，良品特徵空間模型建立模組12的差異比對模型建立演算概念如下：以下所示的X代表一p×n維度的矩陣，為含有p個觀察變數項的n筆(良品)量測數據：
其中，[xi1 xi2…xin]為觀察變數項i(i=1~p)；而以下所示的xi代表X矩陣第i筆數據：，i=1~n
以下所示的為第j個觀察變數所有數據平均值
以下所示的D代表一p×n維度的矩陣，為含有p個觀察變數項的n筆(良品)量測數據，其數據為扣除觀察變數數據平均值：
其中，以下所示的di代表矩陣D的第i筆數據：
此外，於本發明的一實施例中，該主要良品特徵係於該第二頻域空間中表示成一第二頻域主要良品特徵，其中，該第二頻域空間具有正交關係的一主要軸線與一次要軸線，而該第二頻域主要良品特徵於該主要軸線的投影係分佈於一第一區間範圍，該第二頻域主要良品特徵於該次要軸線的投影係分佈於一第二區間範圍，其中該第一區間範圍係大於該第二區間範圍，使得該第二頻域主要良品特徵係於該主要軸線較該次要軸線明顯，使該良品感測結果頻域資訊可以在該第二頻域空間，依據該主要軸線建立該良品特徵空間模型。
以二維空間舉例示意圖：
其中，x1為於第二頻域中表示第二頻域主要良品特徵的一第一初始軸線；x2為於第二頻域中表示第二頻域主要良品特徵的一第二初始軸線；z1為於第二頻域中表示第二頻域主要良品特徵的一主要軸線；z2為於第二頻域中表示第二頻域主要良品特徵的一次要軸線。
以下所示的T代表一轉換矩陣，透過T所代表的轉換矩陣將矩陣D轉換至新的頻域空間而得到矩陣Z，可表示為：Z=TD。以下所示的T代表p×p維度的矩陣：
以下所示的Z代表p×p維度的矩陣，是由矩陣D經由轉換矩陣T轉換後的結果：
其中，[zi1 zi2…zin]為觀察變數項i(i=1~p)；而以下所示的zi代表矩陣Z的第i筆數據： ，i=1~n
較佳者，該良品特徵空間模型中係保留該第二頻域主要良品特徵中具有代表性者，且刪除該第二頻域主要良品特徵中不具有代表性者。具體而言，良品特徵空間模型建立模組12通過收斂多變異量(觀察變數)的差異比對模型矩陣建立方法，用轉換空間維度方向的轉換矩陣並去除變異量小的維度方向作為差異比對模型矩陣(即該良品特徵空間模型)，具體如下：在新的維度空間中針對矩陣Z在每一個維度軸向上求出其變異量Var1,Var2,...,Varp，其中：矩陣Z在新維度1方向上的變異量Var1可由Var([z 11 ,z 12 ,...,z 1n ])表示；矩陣Z在新維度2方向上的變異量Var2可由Var([z 21 ,z 22 ,...,z 2n ])表示；矩陣Z在新維度p方向上的變異量Varp可由Var([z p1 ,z p2 ,...,z pn ])表示；以下係將Var1,Var2,...,Varp變異量值S由大至小排序：
以下方程式係演示依據一涵蓋資料總變異量程度的百分比q%，來選擇保留k個維度軸向上之訊息，即刪除該第二頻域主要良品特徵中不具有代表性者，而保留該第二頻域主要良品特徵中具有代表性者，使得轉換矩陣T變成差異比對模型矩陣M，而作為本發明的良品特徵空間模型：(k<p)
其中，以下差異比對模型矩陣M為k×p矩陣：
狀態分析模組13用於在刀具22執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析刀具22的狀態。於本實施例中，狀態分析模組13用於執行一即時性差異比對指標計算機制，即每次僅蒐集一組數據，將此數據透過差異比對模型矩陣轉換至新的維度空間，再利用差異比對模型矩陣的轉置矩陣轉回原始維度空間，以此數據轉換前和轉換後的差異程度作為一刀具狀態指標(即差異比對指標)以即時分析刀具22的狀態，上述計算機制請容後結合圖3的流程圖予以詳述。
圖2A及圖2B為顯示本發明的刀具狀態檢測系統的第二實施例的架構示意圖，本實施例中的刀具狀態檢測系統1與圖1A所示的第一實施例的不同之處在於刀具狀態檢測系統1用於一工具機台2，以檢測在一作業環境執行作業的一刀具的狀態。
請配合參閱圖2B，於本實施例中，感測器11係設置於工具機台2所處的作業環境中，且不接觸機台主軸21，用於感測刀具22執行作業時對該作 業環境造成的影響，而生成一感測結果時域資訊。於本實施例中，感測器11可例如為聲音感測器、光線感測器或顏色感測器等，然並不以此為限，其他類型之可用於感測刀具22於切削作業時對作業環境造成的影響的各種感測器11亦可適用於本案。此外，本實施例中的良品特徵空間模型建立模組12與狀態分析模組13的基本原理請參考上述的實施例說明，在此不予贅述。
請參考圖3，其為顯示本發明的刀具狀態檢測方法的基本流程示意圖，本申請的方法流程用於一工具機台，用以檢測在一作業環境執行作業的一機台主軸的一刀具的狀態，其操作流程具體如下：
步驟S31，感測刀具在執行作業時對機台主軸或作業環境所造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，於本實施例中，當刀具處於初始使用狀態時(即刀具處於良品狀態時)，可將所生成的感測結果時域資訊作為一良品感測結果時域資訊，亦即，良品感測結果時域資訊係由感測器感測屬於良品的刀具在執行作業時對機台主軸或作業環境造成的影響而生成的。
首先，依據如上所述〔0030〕段落的內容，由感測器11所感測到屬於良品的刀具22對於機台主軸21造成的影響，而生成在時域上的感測結果時域資訊，以作為一良品感測結果時域資訊。
步驟S32，將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型。具體而言，可依據上述良品特徵空間模型建立模組所執行的差異比對模型建立概念，而得到如下所示的差異比對模型矩陣M，而作為上述的良品特徵空間模型：
步驟S33，在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到如下所示的一第一感測結果頻域資訊d。
步驟S34，將該第一感測結果頻域資訊d藉由該良品特徵空間模型M，在該第二頻域空間得到如下所示的一第二感測結果頻域資訊y。
也就是利用差異比對模型矩陣M，將步驟S33所生成的d轉換至新觀察變數y。
步驟S35，將該第二感測結果頻域資訊y藉由轉置的該良品特徵空間模型(差異比對模型矩陣)MT，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊。也就是再利用轉置的差異比對模型矩陣MT再次將y轉換至，具體如下：
步驟S36，藉由該第一感測結果頻域資訊d與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，生成差異比對指標而作為一刀具狀態指標fd，以即時分析刀具的狀態，具體如下：
其中，fd為刀具狀態指標，fd值越大代表與原標準(良品特徵空間模型)數據群差異越大代表刀具的狀態與良品特徵不符而可能存在異常狀況。
綜上所述，本發明之刀具狀態檢測系統及方法，通過於機台主軸或工具機台上設置感測器，利用擷取刀具與工件在加工時接觸所產生的振動訊號來作為觀察分析數據，故無需花費額外的時間來針對刀具進行檢測，可以降低刀具狀態的檢測成本。
再者，通過建立特定的檢測方法機制，以從多個比對特徵中找出一個差異比對模型作為良品特徵空間模型，並以此差異比對模型來針對加工過程中即時蒐集的數據演算出一個單一差異比對指標，來作為刀具狀態指標，進而判定刀具的使用狀況是否與良品特徵相符，如此不僅可在加工過程中隨時進行比對判定，且檢測結果準確率高，可以有效提高刀具的使用效率，並提升工件的加工品質。
上述實施例僅例示性說明本發明之原理及功效，而非用於限制本發明。任何熟習此項技術之人士均可在不違背本發明之精神及範疇下，對上述 實施例進行修飾與改變。因此，本發明之權利保護範圍，應如本發明申請專利範圍所列。

Claims (9)

  1. 一種刀具狀態檢測系統，係用於一工具機台以檢測一機台主軸的一刀具的狀態，其包括： 一感測器，係設置於該機台主軸，以感測該刀具執行作業時對該機台主軸造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，該感測結果時域資訊係包含一良品感測結果時域資訊，該良品感測結果時域資訊係由該感測器感測屬於良品的該刀具執行作業時對該機台主軸造成的影響而生成的； 一良品特徵空間模型建立模組，係將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型；以及 一狀態分析模組，係在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析該刀具的狀態。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的刀具狀態檢測系統，其中，該感測器係為一加速度感測器、一應變感測器、一應力感測器及/或一電流感測器。
  3. 一種刀具狀態檢測系統，用於一工具機台以檢測在一作業環境執行作業的一刀具的狀態，其包括： 一感測器，係設置於該工具機台，以感測該刀具執行作業時對該作業環境造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，該感測結果時域資訊係包含一良品感測結果時域資訊，該良品感測結果時域資訊係由該感測器感測屬於良品的該刀具執行作業時對該作業環境造成的影響而生成的； 一良品特徵空間模型建立模組，係將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型；以及 一狀態分析模組，係在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析該刀具的狀態。
  4. 如申請專利範圍第3項所述的刀具狀態檢測系統，其中，該感測器係為一聲音感測器、一光線感測器或一顏色感測器。
  5. 如申請專利範圍第1或3項所述的刀具狀態檢測系統，其中，該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，是從該刀具執行作業的轉速而定義的倍頻上取得。
  6. 如申請專利範圍第1或3項所述的刀具狀態檢測系統，其中，該主要良品特徵係於該第二頻域空間中表示成一第二頻域主要良品特徵，該第二頻域空間係具有正交關係的一主要軸線與一次要軸線，該第二頻域主要良品特徵於該主要軸線的投影係分佈於一第一區間範圍，該第二頻域主要良品特徵於該次要軸線的投影係分佈於一第二區間範圍，其中該第一區間範圍係大於該第二區間範圍，使得該第二頻域主要良品特徵係於該主要軸線較該次要軸線明顯，使該良品感測結果頻域資訊可以在該第二頻域空間，依據該主要軸線建立該良品特徵空間模型。
  7. 如申請專利範圍第6項所述的刀具狀態檢測系統，其中，該良品特徵空間模型中係保留該第二頻域主要良品特徵中具有代表性者，且刪除該第二頻域主要良品特徵中不具有代表性者。
  8. 如申請專利範圍第1或3項所述的刀具狀態檢測系統，其中，該刀具係為用於執行旋轉切削作業的刀具，或為用於執行直線切削作業的刀具。
  9. 一種刀具狀態檢測方法，係用於一工具機台以檢測在一作業環境執行作業的一機台主軸的一刀具的狀態，其包括： 感測該刀具執行作業時對該機台主軸或該作業環境造成的影響，而生成一感測結果時域資訊，該感測結果時域資訊係包含一良品感測結果時域資訊，該良品感測結果時域資訊係由該感測器感測屬於良品的該刀具執行作業時對該機台主軸或該作業環境造成的影響而生成的； 將該良品感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以得到一良品感測結果頻域資訊，而採集該良品感測結果頻域資訊中具有代表性的主要良品特徵，以在一第二頻域空間建立一良品特徵空間模型；以及 在該刀具執行作業時，即時將該感測結果時域資訊執行時域與頻域的轉換處理，以在一第一頻域空間得到一第一感測結果頻域資訊，將該第一感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第二頻域空間得到一第二感測結果頻域資訊，而後，將該第二感測結果頻域資訊藉由該良品特徵空間模型，在該第一頻域空間得到一第三感測結果頻域資訊，接著，藉由該第一感測結果頻域資訊與該第三感測結果頻域資訊的差異比較，而生成一刀具狀態指標以即時分析該刀具的狀態。
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