機械学習を用いた切削加工面の粗さ予測に関する研究

●研究期間:令和3年6月〜令和4年3月
●実施場所:海老名本部
●研究担当:情報・生産技術部 試作加工グループ、システム技術グループ

研究概要

 生産現場では人手不足が深刻化しており、経験の少ない非熟練者が加工等の作業を行う必要性に迫られています。切削加工において、図面で指示される面粗さを満足するために非熟練者が加工前に適切な切削条件を決定することは容易ではありません。そこで本研究では、切削条件を与えることで加工面粗さを加工前に予測可能な機械学習モデルを確立することを目的とします。

 立形マシニングセンタを用いたスクエアエンドミルによる側面切削実験(図1)を実施し、種々の切削条件における加工面粗さのデータを収集しました。このデータを元に、切削条件から加工面粗さRaを予測可能な機械学習モデルを構築しました(図2)。学習モデルは平均誤差10%で切削条件から加工面粗さを予測可能です。今後は工具を変更した場合などの加工データを追加し、面粗さ予測モデルの拡張を図る予定です。

スクエアエンドミルによる側面切削実験

1 スクエアエンドミルによる側面切削実験

加工面粗さRaの実測値と学習モデルによる予測値の関係

2 加工面粗さRaの実測値と学習モデルによる予測値の関係