深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。在刀具狀態(tài)監(jiān)測中，可以利用CNN對刀具的圖像進行分析，識別刀具的磨損區(qū)域和程度。循環(huán)神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM），則適用于處理時間序列數(shù)據(jù)，如切削過程中的連續(xù)振動信號，能夠捕捉信號中的動態(tài)特征，預測刀具的剩余使用壽命。此外，利用人工智能技術還可以實現(xiàn)刀具狀態(tài)監(jiān)測的實時性和智能化。通過在線學習和模型更新，監(jiān)測系統(tǒng)能夠適應不同的加工工況和刀具類型，自動調整監(jiān)測參數(shù)和判斷標準?；谌斯ぶ悄艿谋O(jiān)測系統(tǒng)可以通過對刀具振動、聲音、溫度等多源數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對刀具狀態(tài)的準確評估和預測。寧波自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測技術規(guī)范
盈蓓德科技刀具監(jiān)測管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征，結合加工中心、車床等機械加工過程，打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預測分析系統(tǒng)，通過采集主軸電流（負載）信號、位置信號、速度信號等30維度+數(shù)據(jù)信號，結合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語言處理等自學習處理算法和行業(yè)多年經驗數(shù)據(jù)沉淀，構建的一套完整的刀具壽命預測和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控，磨損監(jiān)控識別率達到99%以上，同時，提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預測的異常停機控制模塊，避免因刀具異常導致的產品質量損失和異常撞機事故，幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上，100%避免刀具異常帶來的產品質量損失，為用戶提供無憂機加工過程管理！寧波刀具狀態(tài)監(jiān)測供應商家刀具狀態(tài)監(jiān)測采用分層監(jiān)測策略，先進行簡單快速初步判斷，只有在疑似異常時才啟動復雜的模型進行詳細分析。
刀具狀態(tài)直接測量監(jiān)測方案。一、監(jiān)測目標實時、準確地獲取刀具的幾何參數(shù)變化，及時發(fā)現(xiàn)刀具的磨損、破損等狀態(tài)，以保證加工質量和生產效率。二、監(jiān)測對象本次監(jiān)測針對[具體機床型號]機床上使用的[具體刀具類型]刀具。三、直接測量方法選擇采用光學測量法結合圖像測量法。四、測量設備及傳感器選用高精度的激光位移傳感器，用于測量刀具的輪廓和尺寸。配備高分辨率工業(yè)相機，用于拍攝刀具的圖像。五、測量流程安裝傳感器將激光位移傳感器安裝在機床的固定位置，確保能夠穩(wěn)定地測量刀具的關鍵部位。調整工業(yè)相機的位置和角度，使其能夠清晰拍攝刀具的全貌。測量前準備對傳感器進行校準，確保測量精度。清潔刀具表面，避免雜質影響測量結果。測量操作在機床加工過程的間歇，啟動激光位移傳感器，對刀具的輪廓進行掃描測量。同時，工業(yè)相機拍攝刀具的圖像。數(shù)據(jù)采集與傳輸傳感器和相機采集到的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)線傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理單元。數(shù)據(jù)分析利用專門的圖像處理軟件對刀具圖像進行分析，提取刀具的幾何特征。對激光位移傳感器測量的數(shù)據(jù)進行處理，計算刀具的磨損量、尺寸變化等參數(shù)。
刀具磨損狀態(tài)在實際生產加工過程中難以在線監(jiān)測這個問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數(shù)據(jù)，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態(tài)。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態(tài)識別模型，直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)結合多種不同類型的傳感器，綜合分析刀具的狀態(tài)，提高監(jiān)測的準確性和可靠性。
刀具監(jiān)測管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征，結合加工中心、車床等機械加工過程，打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預測分析系統(tǒng)，通過采集主軸電流（負載）信號、位置信號、速度信號等30維度+數(shù)據(jù)信號，結合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語言處理等自學習處理算法和行業(yè)多年經驗數(shù)據(jù)沉淀，構建一套完整的刀具壽命預測和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控，磨損監(jiān)控識別率達到99%以上，提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測和壽命預測的異常停機控制模塊，避免因刀具異常導致的產品質量損失和異常撞機事故，幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上，100%避免刀具異常帶來的產品質量損失，為用戶提供無憂機加工過程管理。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。實際生產中的工況經常發(fā)生變化，刀具狀態(tài)監(jiān)測模型需要快速適應這些變化，否則可能會給出錯誤的監(jiān)測結果。寧波自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測技術規(guī)范
靈敏度高的刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，能對刀具微小磨損或早期故障跡象的檢測能力，能夠在刀具磨損初期就發(fā)現(xiàn)問題。寧波自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測技術規(guī)范
降低生產成本：合理的刀具管理和維護是降低生產成本的關鍵。監(jiān)測系統(tǒng)通過優(yōu)化刀具使用，避免過早更換或過度使用導致的浪費，從而有效降低刀具消耗成本。同時，減少因刀具問題導致的停機時間和廢品率，也進一步降低了生產成本。增強生產安全性：刀具失效可能引發(fā)機床損壞、工件報廢甚至人身傷害等嚴重后果。監(jiān)測系統(tǒng)通過實時監(jiān)測和預警，能夠有效預防刀具失效引發(fā)的安全事故，保障生產現(xiàn)場的安全性和操作人員的安全。實現(xiàn)智能化管理：隨著智能制造的發(fā)展，刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)作為智能制造體系的一部分，能夠實現(xiàn)刀具的智能化管理。通過集成到生產管理系統(tǒng)中，系統(tǒng)能夠自動記錄刀具的使用情況、維護歷史和性能數(shù)據(jù)，為生產決策提供有力支持。寧波自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測技術規(guī)范
