(57)【要約】      （修正有）【課題】工作機械の機上で加工後の工作物の表面粗さを把握することができる表面粗さ推定装置を提供する。【解決手段】表面粗さ推定装置１００は、工作物を加工する工作機械に設けられ、工作物に接触させる接触子を有し、接触子と工作物との接触を検出することにより工作物の寸法を計測可能な定寸装置５０の接触子を工作物に接触させながら、工作物に対して定寸装置５０を移動させたときの計測結果を取得する計測結果取得部１１０と、計測結果取得部１１０が取得した計測結果を、工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換部１２０と、代用値と工作物の表面粗さの実測値との関係を示すモデルを記憶するモデル記憶部１５０と、モデルと代用値とに基づき、工作物の表面粗さを推定する推定部１６０とを備える。【選択図】図５
2020180886.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作物を加工する工作機械に設けられ、前記工作物に接触させる接触子を有し、前記接触子と前記工作物との接触を検出することにより前記工作物の寸法を計測可能な定寸装置の前記接触子を前記工作物に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を移動させたときの計測結果を取得する計測結果取得部と、
前記計測結果取得部が取得した計測結果を、前記工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換部と、
前記代用値と前記工作物の表面粗さの実測値との関係を示すモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記モデルと前記代用値とに基づき、前記工作物の表面粗さを推定する推定部と、
を備える、表面粗さ推定装置。
【請求項２】
前記モデルは、前記代用値と前記実測値との関係を示す回帰モデルである、請求項１に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項３】
前記変換部は、異なる複数の変換手法を用いて、前記計測結果を異なる複数の前記代用値に変換し、
前記モデルは、複数の前記代用値及び前記実測値を学習データとする機械学習により生成された学習モデルである、請求項１に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項４】
前記表面粗さ推定装置は、さらに、前記代用値及び前記実測値を学習データとする機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成部を備える、請求項３に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項５】
前記変換部は、前記計測結果から抽出した複数の抽出データの値から前記抽出データの値の平均値の絶対値の合計を、複数の前記抽出データの数で除した値を前記代用値の１つとする、請求項１−４の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項６】
前記工作物は、回転体であり、
前記計測結果取得部は、前記接触子を前記工作物の外周面又は内周面に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を移動させたときの前記計測結果を取得する、請求項１−５の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項７】
前記計測結果取得部は、回転中の前記工作物に前記接触子を接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を移動させたときの前記計測結果を取得する、請求項６に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項８】
前記工作機械は、
前記工作物を回転可能に支持する工作物支持装置と、
前記工作物を加工する工具を支持する工具支持装置と、
前記工作物支持装置に対して前記工具支持装置を移動させる工具移動装置と、
前記工作物支持装置、前記工具移動装置及び前記定寸装置に関する制御を少なくとも行う制御装置と、
を備え、
前記制御装置は、前記工具による前記工作物の加工が終了した後であって、前記工具を前記工作物から後退させつつ、前記接触子を前記工作物に接触させながら前記工作物に対して前記定寸装置を移動させる、請求項１−７の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項９】
前記工作機械は、
前記工作物を回転可能に支持する工作物支持装置と、
前記工作物を加工する工具を支持する工具支持装置と、
前記工作物支持装置に対して前記工具支持装置を移動させる工具移動装置と、
前記工作物支持装置、前記工具移動装置及び前記定寸装置に関する制御を少なくとも行う制御装置と、
を備え、
前記制御装置は、前記工具による前記工作物の加工を行いつつ、加工が終了した前記工作物の加工面に前記接触子を接触させながら前記工作物に対して前記定寸装置を移動させる、請求項１−７の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項１０】
前記工作物は、外径が異なる複数の円筒面を備える、請求項９に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項１１】
前記工作機械は、
前記工作物を回転可能に支持する工作物支持装置と、
前記工作物支持装置に対して相対移動可能に設けられる砥石台と、
前記砥石台に回転可能に支持され、前記工作物を研削加工する砥石車と、
を備え、
前記計測結果取得部は、プランジ研削により研削された前記工作物の加工面に前記接触子を接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を前記工作物の軸方向へ移動させたときの前記計測結果を取得する、請求項１−７の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項１２】
前記表面粗さ推定装置は、さらに、前記代用値、又は、前記推定部による推定結果に基づき、前記砥石車の修正を行うタイミングであるか否かを判定する修正時期判定部を備える、請求項１１の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項１３】
前記表面粗さ推定装置は、さらに、前記代用値、又は、前記推定部による推定結果に基づき、前記工作物の良否判定を行う良否判定部を備える、請求項１−１２の何れか一項に記載の表面粗さ推定装置。
【請求項１４】
工作物を加工する工作機械に設けられ、前記工作物に接触させる接触子を有し、前記接触子と前記工作物との接触を検出することにより前記工作物の寸法を計測可能な定寸装置の前記接触子を前記工作物に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を移動させたときの計測結果を取得する計測結果取得部と、
前記計測結果取得部が取得した計測結果を、前記工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換部と、
前記代用値、及び、前記工作物の表面粗さの実測値を学習データとする機械学習により、前記工作物の表面粗さを推定するための学習モデルを生成するモデル生成部と、
を備える、表面粗さ推定装置。
【請求項１５】
工作物を加工する工作機械に設けられ、前記工作物に接触させる接触子を有し、前記接触子と前記工作物との接触を検出することにより前記工作物の寸法を計測可能な定寸装置の前記接触子を前記工作物に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を平行移動させる計測工程と、
前記計測工程で取得した計測結果を、前記工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換工程と、
前記代用値と、前記工作物の表面粗さの実測値との関係を示すモデルとに基づき、前記工作物の表面粗さを推定する推定工程と、
を備える、表面粗さ推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面粗さ推定装置及び表面粗さ推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、カンチレバーに支持された触針をワークに接触させた状態で移動させたときに触針に生じる変位量を検出することにより、ワークの表面形状を測定する表面粗さ測定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３００８２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の表面粗さ測定装置を用いてワークの表面粗さを測定するには、工作機械等で加工したワークを表面粗さ測定装置に搬送する必要があり、ワークの搬送に要する時間の分だけ、サイクルタイムが長くなる。従って、ワークの加工に用いる工作機械の機上で、加工後のワークの表面粗さを把握することが、サイクルタイムの短縮を図る点において、望ましい。
【０００５】
本発明は、工作機械の機上で加工後の工作物の表面粗さを把握することができる表面粗さ推定装置及び表面粗さ推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１．表面粗さ推定装置）
本発明の第一の表面粗さ推定装置は、工作物を加工する工作機械に設けられ、前記工作物に接触させる接触子を有し、前記接触子と前記工作物との接触を検出することにより前記工作物の寸法を計測可能な定寸装置の前記接触子を前記工作物に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を移動させたときの計測結果を取得する計測結果取得部と、前記計測結果取得部が取得した計測結果を、前記工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換部と、前記代用値と前記工作物の表面粗さの実測値との関係を示すモデルを記憶するモデル記憶部と、前記モデルと前記代用値とに基づき、前記工作物の表面粗さを推定する推定部とを備える。
【０００７】
当該第一の表面粗さ推定装置によれば、推定部は、定寸装置から得られた計測結果を変換した代用値、及び、代用値と工作物の表面粗さの実測値との関係を示すモデルとに基づき、工作物Ｗの表面粗さを推定する。この場合、当該第一の表面粗さ推定装置は、工作機械の機上で、加工後の工作物の表面粗さを把握することができる。これにより、工作機械は、工作機械の機外に設けられた外部装置を用いて工作物の表面粗さを測定する場合と比べて、加工後の工作物を工作機械から外部装置へ搬送する工程を省略できるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。
【０００８】
本発明の第二の表面粗さ推定装置は、工作物を加工する工作機械に設けられ、前記工作物に接触させる接触子を有し、前記接触子と前記工作物との接触を検出することにより前記工作物の寸法を計測可能な定寸装置の前記接触子を前記工作物に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を移動させたときの計測結果を取得する計測結果取得部と、前記計測結果取得部が取得した計測結果を、前記工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換部と、前記代用値、及び、前記工作物の表面粗さの実測値を学習データとする機械学習により、前記工作物の表面粗さを推定するための学習モデルを生成するモデル生成部とを備える。
【０００９】
当該第二の表面粗さ推定装置によれば、モデル生成部は、工作物の表面粗さを推定するための学習モデルを機械学習により生成する。そして、当該第二の表面粗さ推定装置は、当該学習モデルを用いることにより、工作物Ｗの表面粗さの推定精度を高めることができる。また、当該第二の表面粗さ推定装置は、定寸装置から得られた計測結果を変換した代用値と学習モデルとに基づき、工作物Ｗの表面粗さを推定することができるので、工作機械は、加工後の工作物の表面粗さを工作機械の機上で把握することができる。
【００１０】
（２．表面粗さ推定方法）
本発明の表面粗さ推定方法は、工作物を加工する工作機械に設けられ、前記工作物に接触させる接触子を有し、前記接触子と前記工作物との接触を検出することにより前記工作物の寸法を計測可能な定寸装置の前記接触子を前記工作物に接触させながら、前記工作物に対して前記定寸装置を平行移動させる計測工程と、前記計測工程で取得した計測結果を、前記工作物の表面粗さの代用特性となる代用値に変換する変換工程と、前記代用値と、前記工作物の表面粗さの実測値との関係を示すアルゴリズムとに基づき、前記工作物の表面粗さを推定する推定工程とを備える。当該表面粗さ推定方法によれば、上記した第一の表面粗さ推定装置と同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】研削盤の平面図である。
【図２】定寸装置の構成を示す図である。
【図３】推定用計測結果を示すグラフの一例である。
【図４】表面粗さ推定装置の学習フェーズの構成を示す機能ブロック図である。
【図５】表面粗さ推定装置の推定フェーズの構成を示す機能ブロック図である。
【図６】モデル生成部により生成される回帰モデルの一例を示すグラフである。
【図７】制御装置により実行される表面粗さ推定工程を示すフローチャートである。
【図８】表面粗さ推定工程の中で実行される計測工程の第一例を示すフローチャートである。
【図９】表面粗さ推定工程の中で実行される計測工程の第二例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（１．表面粗さ推定装置の概要）
表面粗さ推定装置は、工作物の加工を行う工作機械の機上で、加工後の工作物の表面粗さを推定する。工作機械は、定寸装置を備え、表面粗さ推定装置は、工作機械による工作物の加工後に、定寸装置の接触子を工作物の加工面に接触させた状態で、工作物に対して定寸装置を相対移動させながら、定寸装置による工作物の計測を行う。そして、表面粗さ推定装置は、定寸装置から得られた計測結果に基づいて、工作物の表面粗さを推定する。
【００１３】
（２．研削盤１の構成）
最初に、図１を参照して、工作機械の一例である研削盤１の構成について説明する。本実施形態において、研削盤１は、砥石台トラバース型の円筒研削盤である。なお、工作機械は、テーブルトラバース型の研削盤であってもよく、研削盤以外の工作機械、例えば、旋盤等であってもよい。また、本実施形態において、工作物Ｗは、外径が異なる複数の円筒面を有するクランクシャフトである。なお、工作物Ｗは、クランクシャフトに限られるものではない。即ち、工作物Ｗは、クランクシャフト以外の回転体、例えば、軸方向全体に亘って外径が同一である回転体であってもよい。また、工作物Ｗは、回転体に限るものではない。
【００１４】
図１に示すように、研削盤１は、主として、ベッド１０、工作物支持装置２０、工具支持装置３０、工具移動装置４０、定寸装置５０、定寸装置移動装置６０、砥石車修正装置７０、及び、制御装置８０を備える。
【００１５】
ベッド１０は、設置面上に固定されている。工作物支持装置２０は、工作物Ｗを回転可能に支持する。本実施形態において、工作物支持装置２０は、主軸台２１と、心押台２２とを備える。主軸台２１は、ベッド１０の上面に設けられ、工作物Ｗを中心軸線回り（Ｚ軸回り）に回転可能に支持する。心押台２２は、ベッド１０の上面において、主軸台２１に対向する位置に設けられている。工作物支持装置２０は、主軸台２１及び心押台２２によって工作物Ｗを回転可能に両端支持し、工作物Ｗは、主軸台２１に設けられたモータ２３の駆動により回転される。
【００１６】
工具支持装置３０は、工具を回転可能に支持する。本実施形態において、工具支持装置３０は、工具としての砥石車３１と、砥石台３２とを主に備える。砥石車３１は、複数の砥粒を結合材により固定されて構成された円盤状の工具である。砥粒には、一般砥粒と超砥粒が存在する。一般砥粒としては、アルミナや炭化ケイ素などのセラミックス質の材料などが良く知られている。超砥粒は、ダイヤモンドやＣＢＮである。砥石台３２は、砥石車３１を回転可能に支持する。なお、砥石台３２には、砥石車３１を回転させるための駆動力を付与するモータ３３が設けられる。
【００１７】
工具移動装置４０は、ベッド１０に対して砥石車３１を相対移動させる。本実施形態において、工具移動装置４０は、第一テーブル４１と、モータ４２とを主に備える。第一テーブル４１は、ベッド１０に対してＺ軸方向へ移動可能に設けられ、モータ４２は、第一テーブル４１をＺ軸方向へ移動させるための駆動力を付与する。第一テーブル４１の上面には、砥石台３２が設けられ、砥石台３２は、第一テーブル４１に対し、工作物Ｗに接近及び離間する方向（Ｘ軸方向）へ移動可能に設けられる。また、工具移動装置４０には、第一テーブル４１に対して砥石台３２をＸ軸方向へ移動させるための駆動力を付与するモータ４３が設けられる。つまり、研削盤１は、工具移動装置４０を用いて、砥石車３１を工作物Ｗに対してＸ軸方向及びＺ軸方向へ相対移動させることができる。
【００１８】
定寸装置５０は、主として、工作物Ｗの加工部位の外径を計測する。これに加え、定寸装置５０は、工作物Ｗの加工面の表面粗さを推定する際に用いられる。なお、定寸装置５０の構成については、後述する。定寸装置移動装置６０は、第二テーブル６１と、モータ６２とを主に備える。第二テーブル６１は、工作物支持装置２０に対して第一テーブル４１の反対側において、ベッド１０に対してＺ軸方向へ移動可能に設けられる。モータ６２は、第二テーブル６１をＺ軸方向へ移動させるための駆動力を付与する。第二テーブル６１の上面には、定寸装置５０が設けられ、定寸装置５０は、第二テーブル６１に対し、Ｚ軸方向へ相対移動可能である。つまり、研削盤１は、定寸装置移動装置６０を用いて、定寸装置５０を工作物Ｗに対してＺ軸方向へ相対移動させることができる。
【００１９】
砥石車修正装置７０は、砥石車３１の表面状態を修正する。砥石車修正装置７０は、砥石車３１の修正として、ツルーイングとドレッシングの少なくとも一方を行う。さらに、砥石車修正装置７０は、砥石車３１の寸法（径）を測定する機能も有する。
【００２０】
ここで、ツルーイングは、形直し作業であり、研削によって砥石車３１が摩耗した場合に工作物Ｗの形状に合わせて砥石車３１を成形する作業、偏摩耗によって砥石車３１の振れを取り除く作業等である。ドレッシングは、目直し（目立て）作業であり、砥粒の突き出し量を調整したり、砥粒の切れ刃を創成したりする作業である。ドレッシングは、目つぶれ、目詰まり、目こぼれ等を修正する作業であって、通常ツルーイング後に行われる。また、ツルーイングとドレッシングは、特段区別することなく実施される場合もある。
【００２１】
制御装置８０は、ＮＣプログラム及びＰＬＣの制御プログラムに基づいて、各駆動装置を制御する。制御装置８０は、ＮＣプログラムに基づいて、研削盤１に設けられた各モータ２３，３３，４２，４３，６２を制御する。また、ＰＬＣの制御プログラムは、入力機器の指令信号のＯＮ／ＯＦＦに応じて出力機器を動作する。例えば、制御装置８０は、定寸装置５０により計測される工作物Ｗの径に基づいて、工作物Ｗが仕上げ形状となるまで研削を行う。また、制御装置８０は、砥石車３１の交換又は修正（ツルーイング、ドレッシング）を実施する場合に、各モータ４２，４３、及び、砥石車修正装置７０等を制御する。
【００２２】
（３．定寸装置５０の構成）
次に、図２を参照して、定寸装置５０の構成を説明する。図２に示すように、定寸装置５０は、装置本体５１と、一対の接触子５２ａ，５２ｂと、一対のフィンガ５３ａ，５３ｂと、差動トランス５４とを主に備える。接触子５２ａ，５２ｂは、工作物Ｗの外周面に対して接触可能に設けられる。具体的に、一対の接触子５２ａ，５２ｂのうち、一方の接触子５２ａは、工作物Ｗの外周面に対して上方から接触し、他方の接触子５２ｂは、工作物Ｗの外周面に対して下方から接触する。フィンガ５３ａ，５３ｂは、接触子５２ａ，５２ｂを保持すると共に、装置本体５１に対し、接触子５２ａ，５２ｂを相対変位可能に支持する。具体的に、一対のフィンガ５３ａ，５３ｂのうち、一方のフィンガ５３ａは、一方の接触子５２ａを支持し、他方のフィンガ５３ｂは、他方の接触子５２ｂを支持する。
【００２３】
差動トランス５４は、装置本体５１に収容される。差動トランス５４は、一対の接触子５２ａ，５２ｂの変位に伴って変位する一対のフィンガ５３ａ，５３ｂの変位を検出し、フィンガ５３ａ，５３ｂの変位に応じた電気信号を出力する。研削加工時において、制御装置８０は、差動トランス５４から出力された電気信号に基づいて、一対の接触子５２ａ，５２ｂが工作物Ｗの外周面に接触したときのフィンガ５３ａ，５３ｂの位置を把握し、フィンガ５３ａ，５３ｂの位置に基づいて、工作物Ｗの外径を計測する。また、後述するように、表面粗さ推定装置１００は、差動トランス５４から出力された電気信号に基づいて、工作物Ｗの加工面の表面粗さを推定する。
【００２４】
（４．表面粗さ推定装置１００の概要）
次に、表面粗さ推定装置１００の概要を説明する。表面粗さ推定装置１００は、工作機械の一例である研削盤１により研削加工された工作物Ｗの表面粗さを推定する。なお、表面粗さ推定装置１００は、研削盤１に組み込まれた装置とすることもでき、研削盤１とは別ユニットとすることもできる。
【００２５】
ここで、定寸装置５０による計測結果と表面粗さとの相関について説明する。研削盤１は、表面粗さ推定装置１００による表面粗さの推定を行う際に、定寸装置５０を用いる。具体的に、研削盤１は、加工後の工作物Ｗの加工面に対して、接触子５２ａ，５２ｂの少なくとも一方を接触させた状態で、加工面に対して接触子５２ａ，５２ｂを工作物Ｗの中心軸線方向（Ｚ軸方向）へ移動させながら、定寸装置５０による計測を行う。以下において、接触子５２ａ，５２ｂを接触させつつ、接触子５２ａ，５２ｂをＺ軸方向へ移動させながら定寸装置５０が計測した計測結果を「推定用計測結果」と称す。
【００２６】
図３には、推定用計測結果の一例を示すグラフが図示されている。図３に示すグラフにおいて、横軸は、計測開始地点からの接触子５２ａ，５２ｂの位置（移動距離）を示し、縦軸は、推定用計測結果として定寸装置５０から得られた電気信号の出力値（例えば、電圧値）を示す。
【００２７】
具体的に、図３には、表面粗さの実測値が異なる３つの工作物Ｗ１−Ｗ３の加工面に対し、定寸装置５０による計測を行うことで得られた推定用計測結果を示す３つのグラフ（１）−（３）が示されている。なお、工作物Ｗ１に対する推定用計測結果は、グラフ（１）で示され、工作物Ｗ２に対する推定用計測結果は、グラフ（２）で示され、工作物Ｗ３に対する推定用計測結果は、グラフ（３）で示される。また、３つの工作物Ｗ１−Ｗ３の中で、工作物Ｗ１は、表面粗さの実測値が最も小さく、工作物Ｗ３は、表面粗さの実測値が最も大きい。
【００２８】
図３に示すように、グラフ（１）は、３つのグラフ（１）−（３）の中で最も振幅が小さく、グラフ（３）は、３つのグラフ（１）−（３）の中で最も振幅が大きい。つまり、表面粗さの実測値が最も小さい工作物Ｗ１の推定用計測結果を示すグラフは、３つのグラフ（１）−（３）の中で最も振幅が小さく、表面粗さの実測値が最も大きい工作物Ｗ３の推定用計測結果を示すグラフは、３つのグラフ（１）−（３）の中で最も振幅が大きい。
【００２９】
このように、定寸装置５０による計測結果と表面粗さの実測値との間には、相関が認められる。この点に着目し、表面粗さ推定装置１００は、推定用計測結果に基づき、加工後の工作物Ｗの表面粗さを推定する。なお、本実施形態において、表面粗さ推定装置１００は、工作物Ｗの外周面の表面粗さを推定する場合を例に挙げて説明するが、工作物Ｗの内周面の表面粗さを推定することも可能である。
【００３０】
（５．表面粗さ推定装置１００の構成）
次に、図４及び図５を参照して、表面粗さ推定装置１００の構成について説明する。図４に示すように、表面粗さ推定装置１００は、学習フェーズとして機能する以下の構成を備える。即ち、表面粗さ推定装置１００は、計測結果取得部１１０と、変換部１２０と、実測値取得部１３０と、モデル生成部１４０と、モデル記憶部１５０とを備える。
【００３１】
計測結果取得部１１０は、推定用計測結果を取得する。具体的に、研削盤１は、研削加工が終了した直後の工作物Ｗの加工面に対し、接触子５２ａ，５２ｂを接触させる。この状態で、研削盤１は、第二テーブル６１をＺ軸方向へ移動させながら定寸装置５０による計測を行う。そして、計測結果取得部１１０は、差動トランス５４から出力された電気信号を、推定用計測結果として取得する。
【００３２】
変換部１２０は、計測結果取得部１１０が取得した推定用計測結果を、工作物Ｗの表面粗さの代用特性となる代用値に変換する。実測値取得部１３０は、外部装置である表面粗さ測定装置によって測定した工作物Ｗの表面粗さの実測値を取得する。モデル生成部１４０は、変換部１２０が変換した代用値と、実測値取得部１３０が取得した実測値との関係を示すモデルを生成する。モデル記憶部１５０には、モデル生成部１４０が生成したモデルを記憶する。
【００３３】
図５に示すように、表面粗さ推定装置１００は、推定フェーズとして機能する以下の構成を備える。即ち、表面粗さ推定装置１００は、計測結果取得部１１０と、変換部１２０と、モデル記憶部１５０、推定部１６０と、判定部１７０とを備える。
【００３４】
推定部１６０は、新たに計測結果取得部１１０が取得した推定用計測結果を変換部１２０により変換した代用値と、モデル記憶部１５０に記憶されたモデルとに基づいて、工作物Ｗの表面粗さを推定する。判定部１７０は、推定部１６０による推定結果に基づいて判定を行う。具体的に、判定部１７０は、良否判定部１７１、及び、修正時期判定部１７２を備える。
【００３５】
良否判定部１７１は、加工後の工作物Ｗが良品であるか否かの判定を行う。例えば、良否判定部１７１は、推定部１６０による推定結果として得られる表面粗さの推定値が、予め設定された第一閾値以下であるか否かを判定する。その結果、表面粗さの推定値が第一閾値以下であれば、良否判定部１７１は、当該工作物Ｗが良品であると判定する。
【００３６】
このように、表面粗さ推定装置１００は、推定部１６０による推定結果に基づき、加工後の工作物Ｗに対する良否判定を行うことができる。そして、研削盤１は、加工後の工作物Ｗに対する良否判定を研削盤１の機上で行うことができる。よって、作業者は、研削盤１の機外に設けられた外部装置である表面粗さ測定装置を用いて加工後の工作物Ｗの表面粗さを測定する場合と比べて、研削盤１から表面粗さ測定装置への工作物Ｗの搬送作業を省略できる分、サイクルタイムの短縮を図ることができる。
【００３７】
また、工作物Ｗが不良品であると良否判定部１７１が判定した場合、作業者は、当該工作物Ｗに対する以後の加工処理を行う前に、当該工作物Ｗに対する処理（当該工作物の廃棄、再研削等）を行うことができる。つまり、作業者は、不良品である工作物Ｗに対して以後の加工処理が行われることを回避できるので、作業効率化を図ることができる。
【００３８】
修正時期判定部１７２は、砥石車３１を修正するタイミングであるか否かを判定する。ここで、本実施形態において、研削盤１は、工作物Ｗに対し、プランジ研削による研削加工を行う。そのため、表面粗さの推定値には、砥石車３１の表面状態が反映されると考えられる。そこで、修正時期判定部１７２は、表面粗さの推定値が予め設定された第二閾値を超えるか否かを判定する。その結果、表面粗さの推定値が第二閾値を超えた場合に、修正時期判定部１７２は、砥石車３１を修正するタイミングであると判定し、制御装置８０は、砥石車３１に対するツルーイング又はドレッシングを実行する。
【００３９】
なお、第二閾値は、上記した第一閾値よりも大きな値である。即ち、表面粗さの推定値が第一閾値以下であり、工作物Ｗが良品と判定されたとしても、当該表面粗さの推定値が第二閾値を超えた場合には、砥石車３１を修正するタイミングであると判定する。これにより、研削盤１は、砥石車３１の表面状態の劣化に起因する不良品の発生を抑制できる。またこの場合、研削盤１は、砥石車３１の表面状態を把握する目安となる工作物Ｗの表面粗さの推定値に基づいて砥石車３１の修正時期を判断できる。よって、研削盤１は、例えば、予め決められた研削加工回数ごとに砥石車３１の修正を行う場合と比べて、最適なタイミングで砥石車３１の修正を行うことができるので、不良品の発生を抑制しつつ、砥石車３１の工具寿命の長期化を図ることができる。以下に、表面粗さ推定装置１００について、具体例を挙げながら説明する。
【００４０】
（５−１．第一例の表面粗さ推定装置１０１）
最初に、表面粗さ推定装置１００の第一例を説明する。図４に示すように、第一例の表面粗さ推定装置１０１は、学習フェーズとして機能する以下の構成を備える。即ち、第一例の表面粗さ推定装置１０１は、計測結果取得部１１０と、変換部１２１と、実測値取得部１３０と、モデル生成部１４１と、モデル記憶部１５１とを備える。
変換部１２１は、予め記憶された変換手法を用いて、定寸装置５０による計測結果を代用値に変換する。当該変換手法は、算術平均粗さに準じた計算式である。具体的に、変換部１２１は、まず、定寸装置５０による計測結果からＮ個の抽出データの値Ｚ１−Ｚｎ（例えば、電圧値）を抽出する。次に、変換部１２１は、Ｎ個の抽出データの値Ｚ１−Ｚｎの平均値Ｚａｖｇを算出すると共に、各々の抽出データの値Ｚｉと当該平均値Ｚａｖｇとの差の絶対値を算出する。そして、変換部１２１は、当該絶対値の合計を抽出データの数（Ｎ）で除することで得られた値を代用値とする。つまり、変換部１２１が用いる計算式は、以下の式で表される。
【００４１】
【数１】
2020180886.tif 000003
【００４２】
モデル生成部１４１は、複数の工作物Ｗに関して、当該工作物の加工面に対する推定用計測結果を変換部１２１で変換した代用値、及び、実測値取得部１３０が取得した当該加工面の表面粗さの実測値を収集する。そして、モデル生成部１４１は、収集した代用値と実測値とに基づき、代用値と実測値との関係を示す回帰モデルを生成する。この回帰モデルは、工作物の表面粗さを推定するためのモデルであり、モデル生成部１４１が生成した回帰モデルは、モデル記憶部１５１に記憶される。
【００４３】
図５に示すように、第一例の表面粗さ推定装置１０１は、推定フェーズとして機能する以下の構成を備える。即ち、第一例の表面粗さ推定装置１０１は、計測結果取得部１１０と、変換部１２１と、モデル記憶部１５１、推定部１６１と、判定部１７０とを備える。推定部１６１は、新たに計測結果取得部１１０が取得した推定用計測結果を変換部１２１により変換した代用値と、モデル記憶部１５１に記憶された回帰モデルとに基づき、新たな工作物Ｗの加工面の表面粗さを推定する。
【００４４】
図６には、実測値と代用値との関係を示す回帰モデルの一例を表したグラフが図示されている。図６に示すように、実測値と代用値との間には、相関が認められる。つまり、実測値としての表面粗さが大きくなるほど、代用値の値が大きくなる関係が認められる。よって、表面粗さ推定装置１００は、定寸装置５０から得られた計測結果と、モデル記憶部１５１に記憶された回帰モデルとに基づき、工作物の表面粗さを推定することができる。
【００４５】
このように、研削盤１は、第一例の表面粗さ推定装置１０１を用いることで、加工後の工作物の表面粗さを研削盤１の機上で把握することができる。よって、研削盤１は、研削盤１の機外に設けられた外部装置を用いて工作物Ｗの表面粗さを測定する場合と比べて、加工後の工作物Ｗを研削盤１から外部装置へ搬送する工程を省略できるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。また、第一例の表面粗さ推定装置１０１は、モデル生成部１４１により生成された回帰モデルを用いることで、工作物Ｗの表面粗さの推定精度を高めることができる。
【００４６】
（５−２．第二例の表面粗さ推定装置１０２）
次に、表面粗さ推定装置１００の第二例を説明する。図４に示すように、第二例の表面粗さ推定装置１０２は、学習フェーズとして機能する以下の構成を備える。即ち、第二例の表面粗さ推定装置１０２は、計測結果取得部１１０と、変換部１２２と、実測値取得部１３０と、モデル生成部１４２と、モデル記憶部１５２とを備える。
【００４７】
変換部１２２は、異なる複数の変換手法を用いて、推定用計測結果を複数の代用値に変換する。当該複数の変換手法は、表面粗さのパラメータに準じた計算式である。例えば、変換部１２２が用いる計算式としては、上記した算術平均粗さに準じた計算式、十点平均粗さ、中心平均粗さ、最大高さ等のパラメータに準じた計算式等が例示される。
【００４８】
モデル生成部１４２は、変換部１２１により変換された複数の代用値と、表面粗さ測定装置で測定した工作物Ｗの表面粗さの実測値とを学習データとする機械学習により、工作物Ｗの表面粗さを推定するための学習モデルを生成する。具体的に、モデル生成部１４２は、複数の工作物Ｗに関して、当該工作物の加工面に対する推定用計測結果を変換部１２２で変換した複数の代用値、及び、当該加工面を表面粗さ測定装置で測定した実測値を収集する。そして、モデル生成部１４２は、収集した複数の代用値と実測値とに基づき、複数の代用値と実測値との関係を示す学習モデルを機械学習により生成し、生成された学習モデルは、モデル記憶部１５２に記憶される。
【００４９】
図５に示すように、第二例の表面粗さ推定装置１０２は、推定フェーズとして機能する以下の構成を備える。即ち、第二例の表面粗さ推定装置１０２は、計測結果取得部１１０と、変換部１２２と、モデル記憶部１５２、推定部１６２と、判定部１７０とを備える。推定部１６２は、新たに計測結果取得部１１０が取得した推定用計測結果を変換部１２２により変換した複数の代用値と、モデル記憶部１５２に記憶された学習モデルとに基づいて、新たな工作物Ｗの加工面の表面粗さを推定する。
【００５０】
このように、研削盤１は、第二例の表面粗さ推定装置１０２を用いることで、加工後の工作物の表面粗さを研削盤１の機上で把握することができる。よって、研削盤１は、研削盤１の機外に設けられた外部装置を用いて工作物Ｗの表面粗さを測定する場合と比べて、加工後の工作物Ｗを研削盤１から外部装置へ搬送する工程を省略できるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。また、第二例の表面粗さ推定装置１０２は、工作物の表面粗さを推定するための学習モデルを生成し、生成した学習モデルを用いて工作物Ｗの表面粗さを推定するので、工作物Ｗの表面粗さの推定精度を高めることができる。
【００５１】
（６．表面粗さ推定工程）
次に、図７に示すフローチャートを参照しながら、定寸装置５０を用いて工作物Ｗの表面粗さを推定する際の手順である表面粗さ推定工程について説明する。本実施形態では、研削盤１が、プランジ研削により工作物Ｗに対する研削加工を行う場合を例に挙げて説明する。なお、研削盤１は、トラバース研削により工作物Ｗに対する研削加工を行うことも可能である。
【００５２】
研削盤１は、表面粗さ推定工程における最初の工程として、定寸装置５０による加工面の計測を行う（Ｓ１：計測工程）。具体的に、研削盤１は、砥石車３１による工作物Ｗの研削加工が終了した加工面に対し、接触子５２ａ，５２ｂの少なくとも一方を接触させる。そして、研削盤１は、加工面に接触子５２ａ，５２ｂを接触させながら、工作物Ｗに対して定寸装置５０を工作物Ｗの中心軸線方向（Ｚ軸方向）へ移動させる。このとき、制御装置８０は、加工面に接触子５２ａ，５２ｂを接触させた状態で、第二テーブル６１をＺ軸方向へ移動させながら、定寸装置５０による計測を行う。そして、計測結果取得部１１０は、差動トランス５４から出力された電気信号を、推定用計測結果として取得する。
【００５３】
次に、変換部１２０は、計測結果取得部１１０が取得した推定用計測結果を代用値に変換する（Ｓ２：変換工程）。そして、推定部１６０は、変換部１２０により変換された代用値と、モデル記憶部１５０に記憶されたモデルとに基づき、工作物Ｗの表面粗さを推定する（Ｓ３：推定工程）。その後、判定部１７０は、推定部１６０による推定結果に基づき、工作物Ｗが良品であるか否かを判定すると共に、砥石車３１の修正時期であるか否かを判定する（Ｓ４：判定工程）。
【００５４】
（７．計測工程（Ｓ１）における研削盤１の動作例）
ここで、計測工程（Ｓ１）における研削盤１の動作例を説明する。つまり、制御装置８０は、砥石車３１による工作物Ｗの研削加工に伴う研削盤１の動作制御、及び、定寸装置５０を用いた工作物Ｗの表面粗さの推定に伴う研削盤１の動作制御を並行して行うことにより、サイクルタイムの短縮を図ることができる。そこで、計測工程（Ｓ１）で制御装置８０が行う研削盤１の動作制御について、例を挙げながら説明する。
【００５５】
（７−１．計測工程（Ｓ１）における研削盤１の動作の第一例）
最初に、図８に示すフローチャートを参照して、計測工程（Ｓ１）における研削盤１の動作の第一例を説明する。図７に示すように、第一例の計測工程において、砥石車３１による工作物Ｗの加工が終了すると（Ｓ１１）、研削盤１は、砥石車３１を工作物Ｗから後退させる後退動作を開始する（Ｓ１２）。具体的に、制御装置８０は、例えば、スパークアウトが終了した後に、モータ３３を駆動し、砥石台３２を工作物支持装置２０から後退させる。
【００５６】
次に、研削盤１は、砥石車３１を工作物Ｗから後退させつつ、接触子５２ａ，５２ｂを工作物Ｗに接触させながら工作物Ｗに対して定寸装置５０をＺ軸方向へ移動させる（Ｓ１３）。具体的に、制御装置８０は、加工が終了した工作物Ｗの加工面に対し、接触子５２ａ，５２ｂの少なくとも一方を接触させた状態で、モータ６２を駆動して第二テーブル６１をＺ軸方向へ移動させながら、定寸装置５０による当該加工面の計測を行う。
【００５７】
つまり、研削盤１は、プランジ研削において、工作物Ｗの一の加工面に対する研削加工が終了してから、次に加工する他の加工面に対する研削加工を開始するまでの間に、砥石台３２及び第一テーブル４１を移動させる必要がある。この点に関して、第一例の計測工程によれば、制御装置８０は、砥石車３１を工作物Ｗから後退させている間に、加工後の工作物Ｗの加工面に接触子５２ａ，５２ｂを接触させた状態で、定寸装置５０を工作物Ｗに対してＺ軸方向へ移動させながら、定寸装置５０による当該加工面の計測を行う。これにより、研削盤１は、プランジ研削を行う際の研削盤１の動作時間とは別に、定寸装置５０による工作物Ｗの加工面の計測を行うための待ち時間を設けることを不要とすることができるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。
【００５８】
またこの場合、研削盤１は、研削加工後において継続して回転する工作物Ｗに対し、定寸装置５０による計測を行うことができる。つまりこの場合、研削盤１は、研削加工後に工作物Ｗの回転を停止した後、定寸装置５０による計測を行うために工作物Ｗを再度回転させる必要がないので、サイクルタイムの短縮及び省電力化を図ることができる。
【００５９】
（７−２．計測工程（Ｓ１）における研削盤１の動作の第二例）
最初に、図９に示すフローチャートを参照して、計測工程（Ｓ１）における研削盤１の動作の第二例を説明する。図９に示すように、第二例の計測工程において、砥石車３１による工作物Ｗの加工が終了すると（Ｓ２１）、制御装置８０は、未加工の部位があるか否かを判定する（Ｓ２２）。つまり、制御装置８０は、研削加工が終了していない部位があるか否かを判定する。
【００６０】
その結果、未加工の部位があれば（Ｓ２２：Ｙｅｓ）、研削盤１は、未加工の部位の研削加工を開始する（Ｓ２３）。そして、研削盤１は、砥石車３１による工作物Ｗの加工を行いつつ、加工が終了した工作物Ｗの加工面に接触子５２ａ，５２ｂを接触させた状態で、工作物Ｗに対して定寸装置５０を移動させる（Ｓ２４）。具体的に、制御装置８０は、加工が終了していない工作物Ｗの加工面に対し、砥石車３１による研削加工を行いながら、加工が終了した工作物Ｗの加工面に対し、接触子５２ａ，５２ｂの少なくとも一方を接触させた状態で、モータ６２を駆動して第二テーブル６１をＺ軸方向へ移動させながら、定寸装置５０による当該加工面の計測を行う。
【００６１】
このように、第二例の計測工程によれば、制御装置８０は、未加工の部位に対して行う砥石車３１による研削加工と、加工が終了した部位に対して行う定寸装置５０による計測とを同時に行う。この場合においても、研削盤１は、プランジ研削を行う際の研削盤１の動作時間とは別に、定寸装置５０による工作物Ｗの加工面の計測を行うための待ち時間を設けることを不要とすることができるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。また、研削盤１は、回転中である工作物Ｗに対し、定寸装置５０による計測を行うことができるので、サイクルタイムの短縮及び省電力化を図ることができる。
【００６２】
一方、未加工の部位がなければ（Ｓ２２：Ｎｏ）、研削盤１は、第一例の研削加工と同様の処理を行う。つまりこの場合、研削盤１は、砥石車３１を工作物Ｗから後退させる後退動作を開始する（Ｓ２５）。次に、研削盤１は、砥石車３１を工作物Ｗから後退させつつ、接触子５２ａ，５２ｂを工作物Ｗに接触させながら工作物Ｗに対して定寸装置５０をＺ軸方向へ移動させる（Ｓ２６）。これにより、研削盤１は、サイクルタイムの短縮を図ることができる。
【００６３】
また、本実施形態において、工作物Ｗは、外径が異なる複数の円筒面を有するクランクシャフトである。この点に関して、表面粗さ推定装置１００は、第二例の計測工程を採用することにより、加工後の工作物Ｗの表面粗さの推定を効率よく行うことができる。
【００６４】
以上説明したように、研削盤１は、表面粗さ推定装置１００を用いることにより、加工後の工作物Ｗの表面粗さを機上で把握することができるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。特に、表面粗さ推定装置１００は、主として、加工中における工作物Ｗの寸法を計測するために用いる定寸装置５０を、加工後の工作物Ｗの加工面の表面粗さを計測するために用いる。よって、表面粗さ推定装置１００は、研削盤１に新たな装置を設けることを不要とすることができる。また、表面粗さ推定装置１００は、研削加工時に使用する定寸装置５０を、加工が終了した工作物Ｗの加工面の表面粗さを推定するために用いるので、サイクルタイムの短縮を図ることができる。
【符号の説明】
【００６５】
１：研削盤（工作機械の一例）、  ２０：工作物支持装置、  ３０：工具支持装置、  ３１：砥石車、  ３２：砥石台、  ４０：工具移動装置、  ５０：定寸装置、  ８０：制御装置、  １００，１０１，１０２：表面粗さ推定装置、  １１０：計測結果取得部、  １２０，１２１，１２２：変換部、  １４０，１４１，１４２：モデル生成部、  １５０，１５１，１５２：モデル記憶部、  １６０，１６１，１６２：推定部、  １７１：良否判定部、１７２：修正時期判定部、  Ｗ：工作物
【図１】
2020180886.tif 000004
【図２】
2020180886.tif 000005
【図３】
2020180886.tif 000006
【図４】
2020180886.tif 000007
【図５】
2020180886.tif 000008
【図６】
2020180886.tif 000009
【図７】
2020180886.tif 000010
【図８】
2020180886.tif 000011
【図９】
2020180886.tif 000012