工作機械

発明者： , , , , , , ,
出願人/特許権者： ,
代理人 (1件)：吉井剛
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-120922
公開番号（公開出願番号）：特開2021-036421
出願日： 2020年07月14日
公開日（公表日）： 2021年03月04日
要約：

【課題】工具に切粉が付着していたり、工具に欠け若しくはキズが生じている不具合の有無を高精度に検知する工具不具合検知装置を備える工作機械を提供する。【解決手段】所定ピクセルサイズ毎にブロック分割した工具撮影画像のブロック毎に学習データをもとに前記不具合の存在確率を算出した分類モデルデータを生成する分類モデル手段と、前記工具撮影画像のブロック毎に学習データをもとにこのブロック中の前記不具合があると判断されたピクセル数を算出した回帰モデルデータを生成する回帰モデル手段とを備え、前記分類モデル手段により生成された前記分類モデルデータと、前記回帰モデル手段により生成された回帰モデルデータとに基づいて、工具に前記不具合が生じているか否かを判別した工具不具合検出結果を生成する工具不具合検知装置を備える。【選択図】図3

請求項（抜粋）：

刃物台に取り付けられている工具に切粉が付着している不具合や刃物台に取り付けられている工具に欠け若しくはキズが生じている不具合の有無を検知する工具不具合検知装置を備える工作機械であって、前記工具不具合検知装置は、撮影手段により得られた工具撮影画像を所定ピクセルサイズ毎にブロック分割し、このブロック分割された工具撮影画像のブロック毎に学習データをもとに前記不具合の存在確率を算出した分類モデルデータを生成する分類モデル手段と、撮影手段により得られた工具撮影画像を所定ピクセルサイズ毎にブロック分割し、このブロック分割された工具撮影画像のブロック毎に学習データをもとにこのブロック中の前記不具合があると判断されたピクセル数を算出した回帰モデルデータを生成する回帰モデル手段とを備え、前記分類モデル手段により生成された前記分類モデルデータと、前記回帰モデル手段により生成された回帰モデルデータとに基づいて、前記工具に前記不具合が生じているか否かの工具不具合検知結果を生成するように構成されていることを特徴とする工作機械。

IPC (2件)：

G06T 7/00 , B23Q 17/24

FI (2件)：

G06T7/00 610B , B23Q17/24 Z

Fターム (14件)：

3C029EE20 , 5L096AA06 , 5L096BA03 , 5L096BA18 , 5L096CA02 , 5L096DA02 , 5L096FA52 , 5L096GA19 , 5L096GA30 , 5L096GA34 , 5L096GA51 , 5L096HA11 , 5L096JA16 , 5L096KA04

引用特許：

出願人引用 (2件)

工作機械の工具折損検知装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2014-002969 出願人：三菱重工業株式会社
工具状態推定装置及び工作機械
公報種別：公開公報出願番号：特願2017-033896 出願人：ファナック株式会社

審査官引用 (2件)

工作機械の工具折損検知装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2014-002969 出願人：三菱重工業株式会社
工具状態推定装置及び工作機械
公報種別：公開公報出願番号：特願2017-033896 出願人：ファナック株式会社

引用文献：

出願人引用 (1件)

Crack Damage Detection of Bridge Based on Convolutional Neural Networks

審査官引用 (1件)

Crack Damage Detection of Bridge Based on Convolutional Neural Networks

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