(57)【要約】【課題】対象物を切削工具が完全に貫通する前に、切削工具による切削を中止させるための、切削状態判定技術を提供する。【解決手段】検出部２は、回転電動機１１にかかる電流値と、切削工具の動作周期情報とを検出する。学習データは、回転電動機１１の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、切削工具の状態との対応関係の情報を含む。識別部３２は、あらかじめ取得されている学習データと、検出部２で検出されたデータとを用いて、切削工具の状態を識別することができる。【選択図】図１
2015091612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駆動部と、検出部と、制御部とを備えており、
前記駆動部は、切削工具を駆動するための回転電動機を備えており、
前記検出部は、前記回転電動機にかかる電流値と、前記切削工具の動作周期情報とを検出する構成とされており、
前記制御部は、記録部と識別部とを備えており、
前記記録部には、学習データが記録されており、
前記学習データは、前記回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、前記切削工具の状態との対応関係の情報を含んでおり、
前記識別部は、前記学習データと、前記検出部で検出された前記電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数とを用いて、前記切削工具の状態を識別する構成となっている
切削状態判定システム。
【請求項２】
前記電流値及び動作周期情報から算出される係数は、前記切削工具における切削抵抗である
請求項１に記載の切削状態判定システム。
【請求項３】
前記切削工具は、回転によって対象物を切削するための回転工具であり、前記動作周期情報は、前記回転工具の回転数である
請求項１又は２に記載の切削状態判定システム。
【請求項４】
前記検出部は、前記切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数をさらに検出する構成となっており、
前記識別部は、前記切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数が異常値である場合は、前記切削工具の状態の識別を行わない構成となっている
請求項１〜３のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【請求項５】
前記制御部は、前記識別部で識別された前記切削工具の状態に対応して、前記切削工具による切削を停止させる構成となっている
請求項１〜４のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【請求項６】
さらに学習部を備えており、
前記学習部は、前記回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、前記切削工具の状態との対応関係の情報を事前に取得して、前記記録部に格納する構成となっている
請求項１〜５のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【請求項７】
前記識別部は、サポートベクターマシンにより構成されている
請求項１〜６のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【請求項８】
前記学習データは、前記切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数についての情報をさらに含んでいる
請求項１〜７のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【請求項９】
駆動部と、検出部と、制御部とを備えた切削状態判定システムを用いた切削状態判定方法であって、
前記駆動部は、切削工具を駆動するための回転電動機を備えており、
前記制御部は、記録部と識別部とを備えており、
前記記録部には、学習データが記録されており、
前記学習データは、前記回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、前記切削工具の状態との対応関係の情報を含んでおり、
前記検出部が、前記回転電動機にかかる電流値と、前記切削工具の動作周期情報とを検出するステップと、
前記識別部が、前記学習データと、前記検出部で検出された前記電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数とを用いて、前記切削工具の状態を識別するステップと
を備える切削状態判定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、切削工具を用いて行われる切削の状態を判定するためのシステム及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、執刀医により、手持ちのドリルで骨を切削するための技術が開示されている。
【０００３】
例えば、椎骨の一種である椎弓の切削においては、切削工具が椎弓を完全に貫通してしまうと、椎弓と椎体の間にある軟組織や神経を切削工具により損傷する恐れがある。
【０００４】
特許文献１の技術は、ドリルによる骨の貫通を検出することにより、骨の内部にある軟組織の損傷を防止することを目指している。具体的には、この技術では、ドリルを駆動するための回転工具における負荷電流値のピークを検出し、このピークをトリガとして貫通を検出している。
【０００５】
しかしながら、本発明者らの知見によれば、特に手持ちの工具においては、切削状態が多様に変化するため、付加電流のピークを検出しても、工具が骨を貫通する前に工具を停止させることは難しいと考えられる。また特に、椎弓の切削においては、患者の安全を考えると、椎弓を工具が完全に貫通する前に確実に切削を停止できる技術が望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１６１４０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、前記の状況に鑑みてなされたものである。本発明の主な目的は、対象物を切削工具が完全に貫通する前に、切削工具による切削を中止させるための、切削状態判定技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記した課題を解決する手段は、以下の項目のように記載できる。
【０００９】
（項目１）
駆動部と、検出部と、制御部とを備えており、
前記駆動部は、切削工具を駆動するための回転電動機を備えており、
前記検出部は、前記回転電動機にかかる電流値と、前記切削工具の動作周期情報とを検出する構成とされており、
前記制御部は、記録部と識別部とを備えており、
前記記録部には、学習データが記録されており、
前記学習データは、前記回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、前記切削工具の状態との対応関係の情報を含んでおり、
前記識別部は、前記学習データと、前記検出部で検出された前記電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数とを用いて、前記切削工具の状態を識別する構成となっている
切削状態判定システム。
【００１０】
（項目２）
前記電流値及び動作周期情報から算出される係数は、前記切削工具における切削抵抗である
項目１に記載の切削状態判定システム。
【００１１】
（項目３）
前記切削工具は、回転によって対象物を切削するための回転工具であり、前記動作周期情報は、前記回転工具の回転数である
項目１又は２に記載の切削状態判定システム。
【００１２】
（項目４）
前記検出部は、前記切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数をさらに検出する構成となっており、
前記識別部は、前記切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数が異常値である場合は、前記切削工具の状態の識別を行わない構成となっている
項目１〜３のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【００１３】
（項目５）
前記制御部は、前記識別部で識別された前記切削工具の状態に対応して、前記切削工具による切削を停止させる構成となっている
項目１〜４のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【００１４】
（項目６）
さらに学習部を備えており、
前記学習部は、前記回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、前記切削工具の状態との対応関係の情報を事前に取得して、前記記録部に格納する構成となっている
項目１〜５のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【００１５】
（項目７）
前記識別部は、サポートベクターマシンにより構成されている
項目１〜６のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【００１６】
（項目８）
前記学習データは、前記切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数についての情報をさらに含んでいる
項目１〜７のいずれか１項に記載の切削状態判定システム。
【００１７】
（項目９）
駆動部と、検出部と、制御部とを備えた切削状態判定システムを用いた切削状態判定方法であって、
前記駆動部は、切削工具を駆動するための回転電動機を備えており、
前記制御部は、記録部と識別部とを備えており、
前記記録部には、学習データが記録されており、
前記学習データは、前記回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数と、前記切削工具の状態との対応関係の情報を含んでおり、
前記検出部が、前記回転電動機にかかる電流値と、前記切削工具の動作周期情報とを検出するステップと、
前記識別部が、前記学習データと、前記検出部で検出された前記電流値及び動作周期情報、又は、前記電流値及び動作周期情報から算出される係数とを用いて、前記切削工具の状態を識別するステップと
を備える切削状態判定方法。
【００１８】
（項目１０）
項目９に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、切削状態を正確に判定することができ、これにより、切削工具が完全に貫通する前に、切削工具による切削を中止させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る切削状態判定システムの概略を説明するためのブロック図である。
【図２】図１に示す判定システムを用いた判定の手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】第１実施形態における学習データの取得方法の一例を説明するための説明図である。
【図４】第１実施形態における切削状態判定方法の一例を説明するための説明図である。
【図５】第１実施形態において切削状態を識別する手順の具体例を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の第２実施形態に係る切削状態判定システムを用いた判定方法の概略を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の第３実施形態に係る切削状態判定システムの概略を説明するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の第１実施形態に係る切削状態判定システム（以下では単に「判定システム」と略称することがある）について説明する。
【００２２】
（第１実施形態の構成）
本実施形態の切削状態判定システムは、駆動部１と、検出部２と、制御部３とを備えている（図１参照）。さらに、この判定システムは、学習部４を備えている。
【００２３】
（駆動部）
駆動部１は、切削工具を駆動するための回転電動機１１を備えている。切削工具としては、この第１実施形態では、回転工具（例えば骨切削用のボールバーやエンドミル）が用いられる。
【００２４】
（検出部）
検出部２は、回転電動機１１にかかる電流値と、切削工具の動作周期情報とを検出する検出データ入力部２１を備えている。ここで、回転電動機１１にかかる電流値とは、動作中の回転電動機に流れる電流の値である。また、切削工具の動作周期情報とは、本実施形態では、切削工具の回転数である。これらの情報を検出する手段としては、既存の技術を利用できるので、詳しい説明は省略する。
【００２５】
（制御部）
制御部３は、記録部３１と識別部３２とを備えている。さらに、本実施形態の制御部３は、インタフェース部３３と抵抗推定部３４とを備えている。
【００２６】
記録部３１には、事前の学習により取得された学習データが記録されている。学習データは、回転電動機の電流値及び動作周期情報、又は、電流値及び動作周期情報から算出される係数と、切削工具の状態との対応関係の情報を含んでいる。より具体的には、本実施形態における学習データは、
・回転電動機の電流値、切削工具の回転数、及びこれらから推定される切削抵抗（すなわち係数）と、
・切削工具が切削中であるか空転しているかという状態（すなわち切削工具の状態）と
の間の対応関係の情報となっている。ここで、切削工具の空転とは、後述するように、骨の貫通直前の状態に対応している。より詳しい学習データの例も後述する。
【００２７】
識別部３２は、学習データと、検出部２で検出された電流値及び回転数（動作周期情報）、又は、電流値及び動作周期情報から算出される係数とを用いて、切削工具の状態を識別する構成となっている。より具体的には、本実施形態の識別器は、
・回転電動機の電流値と切削工具の回転数とを検出部２から取得し、
・これらから切削抵抗を推定し、
・学習データを用いて、切削工具が切削中であるか空転しているかという状態（すなわち切削工具の状態）を判別する
処理を行う構成となっている。
【００２８】
さらに、本実施形態の識別部３２は、この識別部３２で識別された切削工具の状態に対応して、切削工具による切削を停止させる構成となっている。より具体的には、識別部３２は、切削工具が空転状態である判定した場合に、インタフェース部３３を介して、駆動部１に制御指令を送ることにより、切削工具の回転を停止させる構成となっている。
【００２９】
本実施形態の識別部３２としては、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）が使用されている。ＳＶＭとしては既存の手法を採用できる（参考文献： C. Cortes and V. Vapnik, "Support Vector Networks," Machine learning, vol. 20, 1995: 273-297）ので、詳しい説明は省略する。なお、識別部３２としては、ＳＶＭのほかに、例えばパーセプトロンやニューラルネットワークなど、各種の識別器を利用可能である。また、識別部３２としては、２より多いクラスを識別するものであってもよい。
【００３０】
抵抗推定部３４は、検出部２で検出された電流値及び回転数から、切削抵抗を推定する構成となっている。具体的な推定方法については後述する。
【００３１】
（学習部）
学習部４は、切削状態の判定に先立って、切削時に使用されるべき駆動部１及び切削工具を用いて切削を行い、学習データ入力部４１により学習データを取得するものである。すなわち、学習部４は、回転電動機１１の電流値及び動作周期情報、又は、電流値及び動作周期情報から算出される係数と、切削工具の状態との対応関係の情報を事前に取得して、記録部３１に格納する構成となっている。
【００３２】
より具体的には、本実施形態の学習部４は、
・回転電動機１１の電流値及び切削工具の回転数を取得し、
・電流値及び回転数から切削抵抗（すなわち係数）を推定し、
・これらの数値と切削工具の状態（切削中か空転か）との対応関係の情報を記録部３１に格納する
という処理を行うように構成されている。切削抵抗の推定は、例えば抵抗推定部３４により行うことができる。
【００３３】
（第１実施形態の判定システムを用いた判定方法）
次に、図２をさらに参照しながら、本実施形態における切削状態の判定方法を説明する。
【００３４】
（図２のステップＳＡ−１及びＳＡ−２…学習）
まず、学習部４により、学習データを取得する。例えば、図３（ａ）に示すように、回転電動機１１で駆動される切削工具（図示例ではボールバー）１０を用いて、被削材としての骨１００を切削する。そして、そのときの電流値と、切削工具１０の回転数とを取得する。これらのデータの取得においては、検出部２を用いることができる。これらのデータは、学習データ入力部４１によりシステム側に入力され、制御部３の記録部３１に記録される（図３（ｂ）参照）。また、このとき、これらのデータは、そのデータを取得した際の切削状態（例えば、切削状態か空転状態か）を示すフラグと関連付けられて、記録部３１に記録される。切削状態の判定は、例えば作業者により行うことができる。なお、学習データの収集時における切削条件は、なるべく、実際の切削と同一の条件（例えば同じ切削工具）とすることが好ましい。
【００３５】
また、本実施形態では、取得された電流値及び回転数を用いて、抵抗推定部３４により切削抵抗を推定し、その結果を記録部３１に記録する。
【００３６】
切削抵抗の推定においては、本例では、以下のような線形モデルを用いた。
Ｉ＝ｋ・Ｎ    （１）
【００３７】
ここで
Ｉ：電流値
Ｎ：切削工具の回転数
ｋ：切削抵抗を表す係数
である。
【００３８】
切削抵抗ｋの推定においては、本実施形態では、忘却係数つき再帰的二乗法を用いた。これにより、計測された電流値や回転数に含まれるノイズに対してロバストに、係数ｋをリアルタイムで推定することができる。忘却係数つき再帰的二乗法は既に知られている手法（参考文献： N. Dioiaiti, C. Melchiorri, and S. Stramigioli, "Contact impedance estimation for robotic systems," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2004, (IROS 2004), Proceedings, 2538 - 2543）なので、詳しい説明は省略する。なお、忘却係数の最適値は実験的に決定可能である。また、忘却係数を省略することも可能である。
【００３９】
（図２のステップＳＡ−３…加工中のデータ検出）
ついで、実際の骨切削の作業中において、検出部２により、前記した電流値と回転数とを取得する（図４（ａ）参照）。抵抗推定部３４は、これらのデータから、前記した式（１）により、切削抵抗ｋを推定する。この推定においても、忘却係数つき再帰的二乗法を用いることができる。取得された電流値及び回転数と、切削抵抗とは、識別部３２に送られる。
【００４０】
（図２のステップＳＡ−４…識別）
ついで、識別部３２は、前記した電流値、回転数及び切削抵抗を用いて、切削工具の状態を識別する。以下、図５をさらに参照しながら、識別の手順を説明する。
【００４１】
（図５のステップＳＢ−１及びＳＢ−２）
まず、識別部３２は、記録部３１にあらかじめ記録された学習データを用いて、実際の切削中に得られた検出データの状態を推定する。前記した通り、この推定は例えばＳＶＭにより実行可能である。その結果、切削状態である（つまり工具は空転していない）と判断された場合には、カウント数（本実施形態の例では初期値を０とする）を示すフラグに１を加算して、加工中データを再び取得し（ステップＳＡ−３）、ステップＳＢ−１に戻る。なお、カウント数は記録部３１に格納可能である。
【００４２】
（図５のステップＳＢ−３）
ステップＳＢ−１での判定結果が、「空転である」（つまり切削されていない）であった場合は、カウント数が既定値以上か否かを判定する。カウント数が既定値未満である場合は、そもそも切削が行われていないと判断できるので、ステップＳＡ−３に戻り、動作を継続する。
【００４３】
（図５のステップＳＢ−４）
ステップＳＢ−３での判断がＹｅｓの場合、識別部３２は、回転電動機１１に対する停止指令を、インタフェース部３３を介して送る。これにより、骨を貫通する前に切削工具の動作を停止させることができる（図４（ｂ）参照）。
【００４４】
切削工具の加工対象が骨である場合、本発明者らの知見によれば、次のような現象を生じる。すなわち、加工初期においては、骨はほぼ剛体に近似できるので、切削工具による切削が実行される。このため、切削工具の回転量と回転電動機の電流値とは概ね一定の関係を保つ。つまり、切削抵抗がほぼ一定となる。そして、加工が進み、骨の貫通直前になると、骨の残厚が薄くなって、骨膜近傍部分が残る。すると、その部分が塑性変形し、工具が空転しやすくなる。骨の残存部分を、図４（ｂ）において符号１００ａで示す。このため、切削抵抗が低下する。逆に言えば、切削作業後に切削抵抗が低下すれば、そのことにより、工具の空転を生じていると推測できる。
【００４５】
そこで、工具の空転を識別することにより、骨の貫通直前に切削作業を停止させることができる。
【００４６】
さらに、本実施形態では、学習データを用いて、骨の状態を識別しているので、単に切削抵抗の波形を用いる場合よりも、切削状態の推定を精度よく行うことができるという利点もある。
【００４７】
（第２実施形態）
つぎに、本発明の第２実施形態に係る切削状態判定システムを、図６を参照しながら説明する。なお、この第２実施形態の説明においては、前記した第１実施形態と基本的に共通する要素については、同一符号を用いることにより、説明の煩雑を避ける。
【００４８】
第２実施形態の判定システムにおいては、検出部２が、切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数をさらに検出する構成となっている。これらの検出は、例えば加速度センサを用いることにより行うことができる。
【００４９】
さらに、本実施形態の識別部３２は、検出された切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数が異常値である場合は、前記切削工具の状態の識別を行わない構成となっている。より具体的には、本実施形態の記録部３１は、実際の異常判定に用いるパラメータ（すなわち加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数）を予め記録している。どの程度の数値を閾値とするかは、実験的に決定することができる。例えば、骨の切削においては、工具の進行方向は基本的に一次元方向なので、ある程度の大きさで逆向きの加速度が生じたときは、切削の停止や中断が生じていると推定できる。
【００５０】
次に、第２実施形態の判定システムを用いた判定方法について説明する。図６に示すように、本実施形態では、第１実施形態におけるステップＳＢ−１の前に、ステップＳＢ−０を行う。このステップＳＢ−０では、識別部３２が、検出部２で取得された切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数が異常値であるかどうかの判定を行う。異常値であれば、それ以降の識別には適さないと判断できる（例えば使用者が工具を手前に引いているために切削に提供されていないなど）ので、ステップＳＡ−３に戻る。異常値でない（つまり正常動作である）と判断された場合には、ステップＳＢ−１に進む。以降の動作は、前記した第１実施形態と同様である。
【００５１】
第２実施形態の判定システムによれば、工具の状態が正常である場合にのみ、切削状態の判定を行うので、判定制度を向上させることができるという利点がある。
【００５２】
第２実施形態における他の構成及び利点は、前記した第１実施形態と同様なので、これ以上の説明は省略する。
【００５３】
（第３実施形態）
つぎに、本発明の第３実施形態に係る切削状態判定システムを、図７を参照しながら説明する。なお、この第３実施形態の説明においては、前記した第１実施形態と基本的に共通する要素については、同一符号を用いることにより、説明の煩雑を避ける。
【００５４】
前記した第１実施形態では、学習データとして、推定された切削抵抗を用いていた。これに対して、第３実施形態の判定システムでは、学習データとして切削抵抗を用いず、切削工具における電流値及び回転数のみを用いる。これに対応して、制御部３では、抵抗推定部が省略されており（図７参照）、識別においても、電流値及び回転数のみを用いる。
【００５５】
第３実施形態では、ノイズに対するロバスト性が低下すると考えられるが、学習データを蓄積することで、ある程度の精度で、切削工具の状態を識別することができる。
【００５６】
なお、検出データとして、一定の時間間隔で得られた複数のデータを用い、それを識別部３２で識別する構成とすることができる。このようにすれば、状態の識別精度の向上が期待できる。例えば、電流値Ｉとして、ある時点の値Ｉ１だけでなく、それ以前の値Ｉ２，Ｉ３，…Ｉｎを用いる。つまり、Ｉ＝［Ｉ１，Ｉ２，…，Ｉｎ］Ｔというベクトルとして扱うことができる。回転数Ｎについても同様であり、Ｎ＝［Ｎ１，Ｎ２，…，Ｎｎ］Ｔというベクトルとして扱うことができる。
【００５７】
第３実施形態における他の構成及び利点は、前記した第１実施形態と同様なので、これ以上の説明は省略する。
【００５８】
（第４実施形態）
つぎに、本発明の第４実施形態に係る切削状態判定システムを説明する。なお、この第４実施形態の説明においては、前記した第１実施形態と基本的に共通する要素については、同一符号を用いることにより、説明の煩雑を避ける。
【００５９】
前記した第１実施形態では、学習データとして、切削工具の電流値及び回転数と、推定された切削抵抗とを用いていた。これに対して、第４実施形態の判定システムでは、学習データに、切削工具の加速度、変位、角速度、及び姿勢の一つ又は複数についての情報をさらに含んでいる。これに対応して、検出部２では、学習データに対応する情報を検出するようになっている。また、識別部３２では、これらの学習データ及び検出データを用いて、ＳＶＭにより、切削工具の状態識別が可能である。
【００６０】
第４実施形態では、操作者の不規則動作があっても、切削状態を精度よく識別することができる。
【００６１】
第４実施形態における他の構成及び利点は、前記した第１実施形態と同様なので、これ以上の説明は省略する。
【００６２】
（実験例）
第１実施形態に係る判定システムを用いて、貫通検知性能を評価するための実験を行った。実験条件の概略は以下のとおりである。
骨切削工具：ボールバー(外径4mm, (株)ナカニシ製)
被削材：皮質骨モデル(sawbones社製)
被削材形状：厚さ5mmの板状
工具の送り速度：0.3mm/sで一定
【００６３】
また、この実験では、被削材に対する工具進行方向の角度（つまり、工具の軸線方向に対する被削材表面の傾斜角）を、20度、40度、60度、80度のそれぞれに変化させて実験を行った。
【００６４】
この実験の結果、４種類の角度における全ての切削実験において、被削材（すなわち骨）板を貫通する直前で、工具の状態を判別し、その回転を停止することに成功した。
【００６５】
なお、本発明の内容は、前記各実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
【００６６】
例えば、前記した実施形態においては、切削工具として回転工具を用いたが、ボーンソーややすりのように、往復動により被削材を切削する工具を用いることもできる。この場合は、動作周期情報としては、回転数に代えて振動数を用いることができる。
【００６７】
また、前記した実施形態においては、識別部が二つの状態（切削と空転）とを識別する構成とした。しかしながら、識別部が三つの状態（例えば、０：空転、１：適切な押し付け力による切削、２：過度な押し付け力による切削）に識別することもできる。
【００６８】
さらに、前記した実施形態においては、被削材として骨を例示したが、骨以外にも、塑性変形しやすい難削材に対して、本発明の技術を適用可能である。
【００６９】
また、前記した実施形態においては、切削工具が空転していると判断された場合には、切削工具を停止させた。しかしながら、それに代えて、あるいはそれに追加して、切削工具にあらかじめ取り付けたロボットアームにより、切削工具を強制的に退避させることで、確実に切削作業を中止させる構成も可能である。
【００７０】
また、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
【００７１】
また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティング又はクラウドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１  駆動部
１１  回転電動機
２  検出部
２１  検出データ入力部
３  制御部
３１  記録部
３２  識別部
３３  インタフェース部
３４  抵抗推定部
４  学習部
４１  学習データ入力部
１０  切削工具
１００  骨
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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