刀具磨耗與加工品質診斷技術

       工具機的加工性能評估由早期的”件數/單位時間”，改為”件數/單位電度數”，因此對於加工節能的需求日益殷切。帶鋸機有著鋸切範圍大、加工時間短、材料損失少與所花成本較低等優點，常在各領域中做為前端設備。如圖1所示，在使用帶鋸機加工過程中，隨著使用時間增加，做為切削刀具的鋸帶其壽命會逐漸減少，使切面歪斜且表面粗糙，造成尺寸的差異影響後續加工，若前端加工中就對於精度或加工品質有一定程度的控管，不僅可以減少材料的浪費，同時也可以減少後續加工所需的時間與成本。近年來由於大數據(Big data)與人工智慧(Artificial intelligence, AI)的興起，並與工業做結合，逐漸使自動化工業及智慧製造成為主流。利用人工神經網路對大數據進行分析，再搭配雲端平台達到整合的效果，以達到智慧化及自動化生產的目的。本研究藉由使用不同的材料進行鋸切，透過安裝不同的感測器即可得到切削時當下鋸帶及工件的工況以及切削性能，探討出鋸切不同材料時鋸帶的壽命、切削磨潤性能差異以及對鋸切訊號分析與進行診斷，配合AI人工智慧演算出加工健康指數與表面缺陷關聯，圖2所示，藉此可動態微調加工參數，得到最佳加工工況。 

圖1 不鏽鋼與中碳鋼於不同鋸切面積下訊號比較圖