[发明专利]工具机的加工品质的预测方法

说明书

技术领域

本发明是有关于一种工具机的加工品质的预测方法，特别是有关于一种以虚拟测量(VM)为基础的工具机的加工品质的预测方法。

背景技术

在工具机的产业中，被一工具机所处理的一工件的加工准确度对鉴定此工件是否符合设计公差是有用的，从而辨认出此工具机的加工品质，以便对准、校正和认证此工具机或停止加工操作，因而避免后续的工件超出公差。

传统上，工件的加工准确度可被两种方式所测量：离线测量(Off-machine Measurement)和线上测量(On-machine Measurement)。离线测量只取样某些被加工的工件来以指定的测量机器测量它们的加工准确度，例如：三次元测量机(Coordinate Measuring Machine；CMM)。相较于线上测量而言，离线测量可提供较高的精确度；且由于只有少量的取样工件被测量，离线测量需较少的时间和成本来进行工件测量。然而，两次工件测量间的取样时间间隔通常超过数小时。因此，若工具机的性能在此取样时间间隔内便已偏离正常状态，则离线测量会遭受产生可观数量的有缺陷或超出公差的工件的风险。

线上测量使用固定在工具机上的探头来测量每一个工件，测量方法例如探针、激光或影像处理技术等。相较于离线测量而言，线上测量可提供较即时的测量结果；然而，线上测量需要牺牲工具机的可用加工时间来进行测量，因而减少工具机的稼动率。此外，在所有工具机安装测量装置将对线上测量带来重大的成本支出。

发明内容

因此，本发明的一目的就是在提供一种工具机的加工品质的预测方法，借以同时兼顾即时性与准确性需求来推估每一个被加工的工件的准确度值，预测出一工具机的加工品质，以克服已知的线上测量与离线测量的缺点。

根据本发明的一方面，提出一种以虚拟测量为基础的工具机的加工品质的预测方法。在此方法中，关联(Correlating)每一个产品准确度项目(例如：粗糙度、直线度(Straightness)、棱角度(Angularity)、垂直度(Perpendicularity)、平行度(Parallelism)和/或圆度(Roundness))至一工具机的多个加工路径，而获得至少一个产品准确度项目与这些加工路径间的多个关系。接着，依据这些加工路径以操作工具机来处理多个工件样本，并搜集在此工具机的操作期间与这些加工路径相关联的这些工件样本的多组样本侦测数据，其中这些组样本侦测数据是由安装在此工具机上的至少一个侦测器(例如：三轴加速度感测器(Accelerometer)和/或声射(Acoustic Emission；AE)感测器)所获得。然后，针对此至少一个产品准确度项目测量每一个工件样本，而获得这些工件样本的至少一产品准确度项目的至少一组品质样本数据。接着，以演算法(例如：小波滤杂讯法(Wavelet De-noising Method))抑止侦测数据的杂讯，并转换每一个工件样本的一组样本侦测数据为对应至至少一个特征型式(例如：时域(Time Domain)、频域(Frequency Domain)和/或时频域(Time-Frequency Domain))的至少一组样本特征数据。然后，使用每一个工件样本的此至少一组样本特征数据和工件样本的至少一组品质样本数据，并根据一预测演算法和前述的产品准确度项目与加工路径间的关系，来建立针对至少一个产品准确度项目的一预测模型。在预测模型建立后，依据前述的加工路径操作工具机来处理一工件，并搜集在工具机的操作期间与加工路径相关联的此工件的一组侦测数据，其中此组侦测数据是由安装在工具机上的前述的至少一个侦测器所获得。接着，以演算法(例如：小波滤杂讯法)抑止侦测数据的杂讯(过滤)并转换此工件的此组侦测数据为对应至至少一个特征型式的至少一组特征数据。然后，输入此工件的此至少一组特征数据至预测模型中，而推估出针对至少一个产品准确度项目的此工件的至少一个预测的准确度值。

在一实施例中，在上述的方法中，以三次元测量机(CMM)针对至少一个产品准确度项目来测量前述的工件，而获得此工件的至少一个准确度值(产品准确度项目的数值)。然后，使用此工件的至少一组特征数据和至少一个准确度值来更新前述的预测模型。

在一实施例中，在上述的方法中，使用一计算机辅助设计(Computer Aided Design；CAD)工具来设计一产品轮廓，此产品轮廓包含一产品的多个尺寸与公差；并使用一计算机辅助制造(Computer Aided Manufacturing；CAM)工具且根据此产品的尺寸与公差及工具机的多个特性来产生工具机的加工路径。