栃木県産業技術センター

研究報告No.20 (2023)

経常研究

AE センサを用いた工具摩耗状態の監視
棚原貴登*

近藤 弘康*

松本 健司*

Monitoring of Tool Wear with Acoustic Emission Sensor
TANAHARA Takato, KONDO Hiroyasu and MATSUMOTO Kenji
金属等の材料が破壊される際に発生する弾性波を検出可能な AE センサを用いて，切削加工における工具摩耗・欠損等の工具状態を推定することを目的とし，工具摩耗状態及び欠損状態が AE に及ぼす影響を調査し，工具欠損状態推定手法の開発を行った。その結果，取得した AE 波形に対して FFT 解析を用いることで，
AE センサで取得した値と切削力に比例関係があることが分かり，摩耗状態を推定できる可能性を示した。また，欠損の位置及び大きさによって AE 波形が変化することが分かり，開発した工具欠損状態推定手法において，切削動力計では判断できない 30μm 程度の微細な欠損を検知できた。
Key words:

１工具摩耗，工具欠損，切削力，AE センサ，機械学習

はじめに回路設計ブロック

近年，航空業界では部品価格の低下に伴う部品製造コ

AE-900S-WB）及び最大 200MS/s まで取得可能なデータロガー（横河計測DL950）を用いるこストの削減が大きな課題となっている。特に難削材の加とで，数十 kHz～数 MHz の広い範囲で工具摩耗及び工具工においては，製造コスト全体の中でも工具コストの占欠損が AE に及ぼす影響を調査した。

める割合が大きく，工具コストの削減が重要視されていその結果から，工具切れ刃の微細な変化を検出するこる。また，製品不具合が発生した場合，再製作にかかるとが可能な AE センサ 2)を用いて工具欠損状態を監視すコストが余分に発生してしまうため，不具合リスクの低る手法を開発したので報告する。

減も加工現場では常に意識されている。
一方，航空機部品の加工現場では加工時間や加工ロッ２

トで工具を管理し，工具交換が行われているため，まだ２．１使用できる工具を早期に交換しているという課題があ

研究の方法工具摩耗状態が AE に及ぼす影響

図１に示す段取りで，エンドミルを用いて初期摩耗かる。

ら終期摩耗に至るまで切削試験（以下，摩耗試験）を複加えて，製品不具合の 1 つとして，仕上げ工程におい数回行い，切削動力計や刃先画像から得られた工具摩耗て微細な欠損が生じたことに気づかず，加工を継続する状態と AE との関係性を評価した。なお，工具摩耗の進ことで欠損が大きくなり，結果として製品仕上げ面にス展に伴って切削力が上昇することは一般的に知られてジが残ってしまい，後工程にて手作業による磨きが必要いるため，切削力と AE との相関関係を示すことで工具となるケースがある。

摩耗状態を推定することを目指した。

このため，切削加工現場では工具コストの削減，欠け加工機は 3 軸マシニングセンタ（安田工業 YBM640Vの早期発見を目的として，工具の摩耗・欠損を監視するⅢ）を用いた。また，被削材は 64 チタン（ASTM B348

手法が求められている。

Gr.5）とし，加工工具は工具の振れによって半径方向切令和 2 年度の研究において，AE センサを用いること込み深さが変化しないよう，新品の 2 枚刃スクエアエンで工具が定常摩耗から終期摩耗に移行する様子が確認

ドミル（MOLDINO HES2060）をグラインダで 1 枚刃に刃できた

1)が，このとき用いた AE センサ（エヌエフ回路設計ブロック落としして使用した。

AE-901S）は 70kHz 共振型であったため，数百 kHz 以上の帯域での反応は十分に確認できていなかった。
そこで本研究では，広帯域型の AE センサ（エヌエフ*

栃木県産業技術センター

機械電子技術部- 45 -

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研究報告No.20 (2023)

表２ 試験工具の傷の位置と大きさ
刃先先端からの位置
傷の大きさ
工具 No[mm][μm]

図１

摩耗試験段取り表１

工具・切削条件

6mm
スクエアエンドミル
形状（アタリ付き）
工具
コーティングなし
母材
超硬2 枚刃→1 枚刃刃数（グラインダで刃落とし）
切削速度
200mm/min
１刃切込み0.1mm/tooth
切削条件 軸方向切込み
3.0mm
半径方向切込み0.1mm
切削油
WET

1なし

なし

2110312041305230径

図２

試験工具の顕微鏡写真(傷の大きさ)

左から：No.2(10μm)，No.3(20μm)，No.4(30μm)

切削条件は表１のとおりとし，片削りの摩耗試験を刃先が大きく欠けるまで実施した。
また，切削力と AE のデータ取得方法は，切削動力計（日本キスラー9265B）に 64 チタン被削材を固定した治具を取り付け，被削材に広帯域型 AE センサ（エヌエフ回路設計ブロック

AE-900S-WB）を設置し，切削動力

図３計と AE センサから得られるデータを切削長 10m 毎に取試験工具の顕微鏡写真(刃先先端からの位置)
左：No.4(1mm)，右：No.5(2mm)得した。なお，AE はサンプルレート 10MS/s でデータ取得を行った。また AE センサは防水対策のためシリコーン（信越化学工業
２．２VL600Q）を用いて，欠損を模した傷を付けた。各工具のKE-45-W）を表面に塗布した。

傷の位置と大きさを表２に示す。また，デジタルマイク

工具欠損状態が AE に及ぼす影響ロスコープ（ハイロックス

機械加工によって所定の位置を任意の大きさで欠損させた工具を用いた切削試験（以下，欠損試験）を行い，KH-8700）で撮影した試験工具の顕微鏡写真を図２，図３に示す。
試験段取り及び切削条件については，２．１の摩耗試

工具欠損状態が AE に及ぼす影響を調査した。

験と同様とし，データ取得用被削材のみを切削して試験試験工具は，摩耗試験と同様の新品 6mm スクエアエン工具毎の切削力及び AE 波形を取得した。

ドミルをグラインダで 1 枚刃に刃落としした工具を 5 本

次に，工具の傷 の 大 き さ が 加 工 面 に 与 え る 影 響 を 調用意し，その内 4 本にワイヤ放電加工機（ソディック- 46 -栃木県産業技術センター

図４

左:測定方向，右:A の方向から見た参考図

図５

研究報告

No.20 (2023)

実証試験段取り想した。

査 す る た め ，非 接 触 輪 郭 形 状 測 定 機（ 三 鷹 光 器 MLP3SP） を 用 い て 試 験 工 具 毎 の 加 工 面 の 状 態 を 観 察 し ，そこで，切削力は主分力のピーク平均値，AE は 12～16kHz 間の最大振幅値を用いて，切削長毎にプロットし工具傷による加工面のスジ高さを測定した。
な お ，加 工 面 測 定 用 被 削 材 は 64 チ タ ン 材 を 別 に 用たグラフを図７に示す。その結果，AE は切削力と同様に意し，図１の摩耗試験用被削材を取り外したバイス右肩上がりでグラフが推移し，摩耗の進展とともに上昇で 固 定 し た 。 欠 損 試 験 後 に 工 具 No.2～ 4 を 用 い て 欠傾向であることが観察できる。

損試験と同条件で加工面測定用被削材に側面切削をまた，再現性を確認するため同一条件の試験を再度行

行 っ た 後 ，加 工 面 を 図 ４ の 測 定 方 向 で ，削 り 始 め ，中った 2 回目の摩耗試験の結果について，切削長に対する心付近，抜け際の 3 か所を測定した。

切削力と AE の変化を図８に示す。AE のスケールが異な２．３るものの，図７と同様に切削力との比例関係が確認でき

工具欠損状態推定手法の開発

２．１及び２．２の結果を踏まえ，工具摩耗及び欠損る。AE のスケールが異なる理由は，被削材の切削量によ状態を監視可能なデータ処理プロセスを検討するととって切削位置と AE センサとの距離が変化するため，距もに，AE センサから取得したデータを入力すれば工具状離の差が AE の値にも影響した可能性等が考えられる。
次に，1 回目と 2 回目の切削力と AE の関係を図９に示態を自動判定するシステムの開発を行った。
２．４

す。1 回目と 2 回目の試験で切削力と AE の傾きが異な実証試験開発したシステムの実証のため，切削試験中すべてのる結果となったが，どちらも線形性が見られるため，摩加工時のデータを取得する実証試験を行った。なお，実耗状態の推定ができる可能性を示せたと考えられる。

証試験の加工機，被削材材質，工具，切削条件は２．１

なお，3 回目に行った摩耗試験では，1 回目 2 回目とと同様とし，切削動力計は被削材の都合上，日本キスラ比較して，早い段階で工具に欠損が発生したため，工具ー摩耗状態の評価としてデータを扱うには適していない

9257B を用いた。AE のサンプルレートについては，と判断し，欠損発生の時点で試験を終了した。

長時間のデータ収集が必要であること，また今後実加工現場への適応を想定し，データ容量が少ない必要がある

以上の結果から，AE センサで取得した値と切削力に比ことを考慮して，これまでの 10MHz から 1MHz に変更し例関係が確認できたため，AE センサを用いることで工具た。実証試験の段取りを図５に示す。

摩耗状態を推定できる可能性があることが分かった。
一方，今回の結果は同一の加工条件下であっても切削

３３．１

力に対する AE の傾きが異なる場合があることから，加結果及び考察

工現場への適用のためには更なる検討が必要と考えら

工具摩耗状態が AE に及ぼす影響

３．１．１

れる。

FFT 解析による結果

全部で 3 回行った摩耗試験の中で，1 回目の摩耗試験から得られた AE 波形に FFT 解析を行った結果を図６に示す。切削の進行に伴って 14kHz 付近に波形が見られたため，14kHz 付近の振動が工具摩耗に起因していると予- 47 -

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研究報告No.20 (2023)（a)切削長 0m（b) 切削長 50m

図７

切削長に対する切削力と AE の変化(１回目)

図８

切削長に対する切削力と AE の変化(２回目)（c) 切削長 100m（d) 切削長 150m

図９３．１．２

切削力と AE の関係

機械学習による結果

今年度は切削試験に使用できる工具に限りがあり，機（e) 切削長 200m

械学習に十分なデータが揃わなかったため，今年度の条件に近い令和 2 年度の研究 1) の 4 回分の摩耗試験データから，3 回分を学習用データ，1 回分をテストデータとして使用し，工具摩耗状態と AE の関係を調査した。
なお，調査に用いた 4 回の摩耗試験はすべて同様の試
験条件で行っており，試験工具は超硬母材のノンコーテ
ィング 2 枚刃 φ6 mm のスクエアエンドミル（不二越2CE6）を表１の試験工具と同様にグラインダで 1 枚刃に図６刃落としして使用した。また，AE センサは共振型の AE

AE FFT 解析結果

- 48 -栃木県産業技術センター

センサ（エヌエフ回路設計ブロック

研究報告

No.20 (2023)

AE-901S）を使用し1 刃接触時間及び傷の接触時間を計算したところ，RMSてサンプルレート 1MHz でデータ取得を行っており，切値に反応が現れている部分と傷の接触時間が概ね一致削液を使用せずにドライ加工で試験を行った。その他のする結果となった。傷の接触時間は図 12～15 の網掛部試験条件は２．１と同様である。

分で示す。

取得した AE 波形から時系列データとしての特徴量を一方，傷の位置による AE 波形の変化を確認したとこ算出し，切削力との相関がある特徴量を選定したとこ

ろ，図 15 に示すように RMS 値に反応が現れている部分

ろ，AE 波形から切削力を予測させて摩耗状態を推定できが，他の試験工具と比較すると右にスライドしており，る可能性が伺えた。このとき，切削力の評価は XY 方向

刃先から 2mm の位置にある幅約 0.1mm の傷が被削材にの合成成分の実効値を用いた。図 10 に切削動力計から接触する時間である，約 3.44ms～3.80ms 間（図 15 網掛

取得した切削力（横軸）と，AE 波形から機械学習を用い部）と概ね一致した。て予測した切削力（縦軸）をプロットしたところ，予測した切削力に多少ばらつきはあるものの，比例関係が見られ，AE 波形から予測した切削力は切削動力計から取得した切削力と近い値と言える。
ただ，本手法については過去のデータでのみ検証しており，試験条件が異なる今回のデータへの有効性は確認できていない。
今後データを蓄積し，本手法で工具摩耗状態を推定できるか検証を進める。
３．２

工具欠損状態が AE に及ぼす影響

欠損試験のデータ取得における約 4 秒間の試験切削
図 11

中の AE 波形は，削り始め及び抜け際は波形が不安定でAE の RMS 波形

No.1(欠損なし)

あり，中心付近はセンサ設置位置に近づくにつれて波形が大きくなる傾向があった。そのため，削り始めを 0 秒として，比較的波形が安定している 0.5～1.25 秒間，2.75～3.5 秒間の中から，1.0～1.1 秒の 0.1 秒間の波形を抽出し，その中で 1 刃切削毎の 18 波形を平均化した平均波形を作成した。なお，本研究では実験的に波形安定区間を選択して波形を抽出しているため，今後実用化に向けて，波形抽出について更なる検討が必要である。
作成した平均波形の RMS の移動平均を取得した結果，試験工具の欠損の大きさによって波形に変化が見られた
図 12（図 11～15）。

No.2(欠損 10μｍ)

また，工具のねじれ角及び切削条件から，被削材への

図 13
図 10

AE の RMS 波形（網掛部：傷の接触時間）

切削力実測値と予測値の関係

AE の RMS 波形（網掛部：傷の接触時間）No.3(欠損 20μｍ)- 49 -栃木県産業技術センター

研究報告No.20 (2023)

また，切削力は主分力のピーク平均値，AE は RMS の最性が伺える。

大値を用いて，試験工具毎にプロットしたグラフを図 16

次に，工具 No.2～4 でそれぞれ加工した加工面のスジに示す。試験工具毎の切削力を比較すると，傷の有無，の高さを測定した結果から，加工面中心付近のスジの位大きさに関わらず，大きな変化は見られない。そのため，

置を拡大表示したものを図 17～19 に示す。その結果，30μm までの工具欠損は切削力に影響を与えないと考え30μm の工具欠損では 10μm 程度の高さのスジとなっられる。

た。なお，削り始め，抜け際についても同様の結果とな

一方，試験工具毎の AE の RMS 最大値を比較すると，った。

工具 No.1～3 まではほぼ一定だが，No.4 及び No.5 では高い値を示した。
以上の結果から，AE を用いることで切削力では捉えられない 30μm 程度の欠損に伴う変動を検知できる可能

図 17

加工面測定結果

No.2(欠損 10μｍ)

図 14

AE の RMS 波形（網掛部：傷の接触時間）No.4(欠損 30μｍ)

図 18

加工面測定結果

No.3(欠損 20μｍ)
図 15

AE の RMS 波形（網掛部：傷の接触時間）No.5(欠損 30μｍ，欠損位置刃先から 2mm)

図 16

図 19

試験工具毎の切削力と AE の変化

加工面測定結果

No.4(欠損 30μｍ)- 50 -

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３．３

工具欠損状態推定手法の開発

研究報告

No.20 (2023)(a)切削長 8m

これまでの結果から，３．１で評価を行った工具摩耗状態の推定については加工現場への適用のためには更なる検討が必要である。一方，３．２で評価を行った工具欠損状態の推定については，切削力では捉えられない微細な欠損を AE センサで検知できることから，今回は３．２の結果を基に工具の欠損検知を行う手法の開発を目指した。
３．３．１

00.0010.0020.003

0.004

0.003

0.004

0.003

0.004

0.003

0.004

0.003

0.004

Time[s]

しきい値判定による欠損検知(b) 切削長 10m

今年度行った複数の切削試験から，欠損が発生した際の AE 波形のしきい値を決定し，しきい値による自動判定での実装とした。なお，AE 波形の処理方法は３．２と同様の RMS 処理を行った。
切削長 1m 毎に欠損判定を行った結果，図 20 に示すと
おり切削長 14m で波形がしきい値を超え，欠損検知を意味する NG 判定を出した。このときの刃先画像を確認す
ると，図 21 に示すとおり，NG 判定が出た切削長 14m で，約 25μm の欠損が発生していることが確認できた。

00.0010.002

Time[s](c) 切削長 12m以上の結果から，加工条件が同一の場合にのみ適用できるという条件付きではあるものの，しきい値判定によって約 25μm の欠損が発生した際に欠損検知の判定を出すことに成功したと言える。なお，現状の判定処理は変更可能な実装となっているため，判定精度向上を目指して，今後も判定基準の検討を進める。
次に，欠損約 30μm となった切削長 15m 時点の加工面0のスジについて，非接触輪郭形状測定機を用いて測定し0.001

0.002

Time[s]た結果を図 22 に示す。

(d) 切削長 14m

結果は，切り始め，中心付近，抜け際の 3 か所を測定し，スジの大きさは 4.0～5.5μm 程度であった。図 22に中心付近の測定結果を示す。３．２と比較して小さい値となった原因は，人工的な傷と違い工具に広い範囲で摩耗及び微細な欠損が生じているため，値がならされたこと等が考えられる。
３．３．２

機械学習による欠損検知

00.001

0.002

Time[s]

図 14 から欠損を有する工具による切削では，急峻な(e) 切削長 15m変化を含む波形であることが予想される。そこで，AE センサ出力波形をウェーブレット解析し，取得した周波数に関するデータを比較することで，工具欠損の有無を推定することが出来ると考えた。
今年度行った切削試験の内，２．１で行った 3 回の摩耗試験を学習用データ，２．４で行った実証試験をテストデータとし，工具欠損有無の推定モデル作成を検討し0た。当該学習用データの特徴量を主成分分析し，テスト0.001

0.002

Time[s]データを同次元に埋め込んだプロットを図 23 に示す。

図 20

学習用データは，想定通り欠損の有無が反映された分布を形成しているが，テストデータは大きく外れた分布を- 51 -欠損検知判定結果

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研究報告No.20 (2023)形成している。

テストデータ，1 回目及び 2 回目を学習用データとし，このことから，学習は良好に実施できることが予想で同モデルに推定させた推定結果を図 24 に示す。図 25 にきるが，作成したモデルはテストデータには適応が難し示した刃先画像と比較すると，切削長 20m の欠損発生にいと判断した。テストデータにおいて分布が大きく外れ伴いモデル出力が異常を示すようになっており，良好なた原因は，実証試験ではサンプルレートをこれまでの推定結果を得られたことが分かる。当該学習用データの10MHz から 1MHz に変更したことが影響したと考えられ特徴量を主成分分析し，テストデータを同次元に埋める。

込んだプロットを図 26 に示す。テストデータは学習デ次に，サンプルレート 10MHz で試験を行った 3 回の摩ータ分布内に位置しており，2 次元プロットでは欠損の耗試験の内，最もデータ数の少ない 3 回目の摩耗試験を有無の境界線が分かりづらいが，3 次元プロット及び図

図 23

機械学習による主成分分析プロット（上：2 次元，下：3 次元）

図 21

図 22

実証試験刃先画像

加工面測定結果

切削長 15m

図 24- 52 -機械学習による工具欠損推定結果

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研究報告No.20 (2023)

24 の結果からも分布に違いが出ていることが分かる。
以上の結果より，同一試験条件でのみ適用可能ではあるものの，機械学習を用いることで，工具欠損状態を推定できる可能性がある。
４

おわりに

本研究では，AE センサを用いた摩耗や欠損等の工具状態推定を目的として，工具摩耗及び工具欠損が AE に図 25及ぼす影響を調査し，工具欠損状態推定手法を検討す

2 回目の摩耗試験の工具刃先画像ることで，以下の知見を得た。
（1）工具摩耗の進展に伴い 14kHz 付近の周波数帯に反応が見られ，切削力の主分力のピーク平均値と AEの 12～16kHz の最大振幅値に比例関係が確認できる。
（2）工具欠損の大きさ及び位置により，AE 波形に変化が現れ，切削力では判断できない 30μm 程度の微細な工具欠損を検知できる。
（3）開発した工具欠損状態推定手法において，しきい値判定または機械学習を用いることで，自動で工具欠損状態が推定できる可能性がある。

参考文献
1) 稲澤勝史ほか: "栃木県産業技術センター研究報告 ",18,1-5,(2021)
2) 古賀 俊彦ほか： "トライボロジスト ", 63(7), 487498,(2018)

図 26

機械学習による主成分分析プロット（上：2 次元，下：3 次元）- 53 -