研究課題
基盤研究(C)
生産性の低下やコストの増加を防ぐためには，切削工具の摩耗状態を適切に把握することが必須である．しかし，現在の方法では，技能者が曖昧な視覚的判断に基づいて主観的に工具摩耗状態を判断している．これまでにも機械学習を用いた工具摩耗検知技術が提案されてきたが，凝着などの非定常摩耗検知や工具寿命時間の早期予測に対しては限界があった．これに対して本研究では，工具摩耗画像に代わる時系列データベースの画像化手法を構築することで対応する．マルチモーダルAIシステムを活用し，摩耗状態を逐一観察することなく，リアルタイムで工具摩耗状態をモニタリングすることを可能にする．
