AI-Driven Analysis of Grinding Surface Topography and Machining Accuracy

Research Project

Project/Area Number	25K07522
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
Research Institution	Sasebo National College of Technology
Principal Investigator	坂口彰浩佐世保工業高等専門学校, 情報知能工学科, 教授 (00332099)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	Grinding wheel / 3D surface topography / Deep learning / Truing and dressing / Machining accuracy
Outline of Research at the Start	研削加工では，砥石表面の砥粒が材料を削り取るため，砥粒の形状や分布などの計測が重要であるが，定量的な評価手法が確立されていない．そこで，本研究では，研削盤上で砥石表面の3次元形状を解析する手法を開発する．①砥石表面の凹凸形状を把握するため，砥石表面画像を3Dデータに変換するAIモデルを構築する．②3Dデータから研削に関与する砥粒切れ刃データを算出する．さらに，③3Dデータから位相的データ解析手法を用い，砥粒切れ刃分布を定量的に表現する．④加工実験を行い，砥粒切れ刃データ/分布と加工精度の関係を明らかにする．