《Machines》：Proposal of Robust/Precise Tool-Condition Monitoring by “Multi-Color/Orientation Lighting (M-COL)” Especially for Tool Flank Wear: Experimental Verification in Two Colors/Orientations
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摘要：本文提出了一种新颖的刀具状态监测方法——“多色/多角度照明（Multi-Color/Orientation Lighting, M-COL）”，用于识别后刀面磨损宽度（flank wear width, VB）以及粘附/衰退（adhesion/reces
摘要：本文提出了一种新颖的刀具状态监测方法——“多色/多角度照明（Multi-Color/Orientation Lighting, M-COL）”，用于识别后刀面磨损宽度（flank wear width, VB）以及粘附/衰退（adhesion/recession）等状态。传统上，刀具磨损的识别要么通过使用白光光源和相机的直接观测方法，要么通过利用切削力等信号的间接观测方法实现。然而，前者常受环境条件影响，后者则因测力仪（dynamometer）成本高昂等原因而缺乏实用性；因此，刀具状态监测在精度、鲁棒性和实用性方面的进一步提升仍为业界所期望。为解决上述问题，所提出的方法利用来自不同方向的多色光源，本文采用两种颜色，其关键在于磨损方向和后刀面间隙角（clearance angle）通常是已知的，其中一束光照亮磨损区域，另一束光照亮未磨损区域。得益于该照明配置，即使在额外环境光照等干扰环境下，磨损边界仍可被检测。此外，由于所提方法能够测量初始切削刃的位置，粘附/衰退现象亦可被检测。研究人员开展了钢材切削实验以验证所提方法的精度与鲁棒性。具体而言，所提方法识别的后刀面磨损宽度为传统显微镜和轮廓仪（profilometer）测量值的84.0%至93.4%；所提方法的最小峰值旁瓣比（peak-to-sidelobe ratio, PSR）为传统方法的2.84倍；由图像位置偏移和角度偏差引起的磨损宽度识别标准差分别为4.13 μm和4.51 μm；表明所提方法兼具精度与鲁棒性。总体结果表明，所提方法对实际刀具状态监测具有有效性。
刀具状态监测研究进展：基于M-COL方法的后刀面磨损高精度鲁棒识别
一、研究背景与问题
切削加工是零件制造中最关键的工艺之一。刀具磨损直接影响零件质量，如加工精度和表面完整性，因此对其监测不仅对质量维护至关重要，也对刀具相关生产成本的管理具有关键意义。目前刀具状态监测主要分为直接法和间接法两大类。直接法通过视觉手段直接检测刀具，通常使用数字相机或光学显微镜；间接法则在切削过程中采集与刀具状态相关的信号来预测磨损，常用信号包括声发射（AE）、切削力和电机电流等。然而，间接法存在固有局限：声发射更适合检测突发性刀具断裂或崩刃而非渐进磨损；切削力测量需要安装高成本测力仪，限制了实用性和工件尺寸；基于电机电流的监测虽具吸引力，但需对机床驱动系统和切削过程建立精确模型，实际实施困难。因此，本研究聚焦于直接法，因其能够直接且精确地观测刀具状态。传统基于图像的直接法中，多数方法依赖图像亮度信息进行阈值分割和边缘检测，但亮度对环境光等周围条件以及切削温度导致的刀具表面变色高度敏感，导致测量精度下降。为解决上述问题，本文提出一种新颖的刀具状态监测方法——多色/多角度照明（M-COL）。
二、研究内容与结论
研究人员提出M-COL方法，利用不同方向照射的多种颜色光源（本文采用两种）分别照亮磨损区域和未磨损的初始后刀面区域，通过检测两者边界实现磨损宽度识别。该方法基于切削物理原理，实现单次测量；同时可检测磨损切削刃和初始切削刃的位置，从而实现对粘附和切削刃衰退的检测、分类与量化。切削实验验证表明，该方法识别精度高、鲁棒性强，具有实际刀具状态监测的应用潜力。
三、关键技术方法
研究人员采用的主要关键技术方法包括：其一，基于刀具几何与切削过程物理的照明方向设计，根据后刀面磨损方向和间隙角设定两路彩色光源的照射角度，利用镜面反射关系分别照亮磨损区与非磨损区；其二，采用绿色滤光片照射磨损区、红色滤光片照射非磨损区的双色照明光学系统，配合准直光源和单向扩散板实现均匀照明；其三，图像处理流程包括将RGB图像转换为色调（hue）域并生成三值图像、采用大津法（Otsu method）检测磨损边界、通过栅格扫描搜索磨损切削刃和初始切削刃位置，并以众数（mode）值表征各边界以应对磨损不均匀性；其四，通过视角转换公式将倾斜视角（VIEW-A）下观测的宽度换算为实际后刀面磨损宽度。实验使用未涂层高速钢刀片（CHA12S11P，SANWASEISAKUSYO Co., Ltd.）在CNC加工中心（MILLAC-415V，Okuma Corp）上对C50钢（ISO标准，100×100×100 mm）进行干式切削，制备了四个不同累积切削距离的磨损样本。
四、研究结果
4.1 后刀面磨损宽度与总后刀面磨损宽度的识别
研究人员对所有四个磨损样本执行所提方法，成功识别出约50 μm至170 μm范围的磨损宽度。通过从总后刀面磨损宽度（VBt）中减去后刀面磨损宽度（VB），可估算衰退/粘附宽度，该差值称为前刀面衰退量（KRm），正值表示切削刃衰退占主导，负值表示工件材料粘附占主导。结果表明M-COL可大致评估切削刃状态。
4.2 “磨损进展与刀具状态图”
以初始切削刃为参考位置，研究人员绘制了“磨损进展与刀具状态图”。结果显示，在约85 m切削距离内刀具磨损随切削距离逐渐增加，表明磨粒磨损占主导；在约114 m切削距离处磨损加速，可能与扩散磨损相关。初始切削刃的识别对评估刀具状态具有独特优势。
4.3 其他方法测量
为验证所提方法的有效性，研究人员采用商用显微镜（VK-X1000/1100，Keyence Corp，仅使用相机功能）和轮廓仪（SJ-410，Mitutoyo Corp）进行参考测量。三种方法结果高度一致，M-COL测量的宽度为传统方法平均宽度的84.0%至93.4%，验证了所提方法的有效性。
4.4 附加环境光照干扰实验
研究人员通过增加环形灯施加不同强度的环境光干扰，评估方法鲁棒性。结果显示，在无干扰、1.93 mW和3.56 mW三种条件下，所提方法识别的磨损边界位置最大偏差仅为9.33 μm。定量评估中，在3.56 mW环形灯功率下，所提方法的最小峰值旁瓣比（PSRmin）为传统方法的2.84倍，表明所提方法具有高鲁棒性。
4.5 设置变化敏感性
研究人员评估了图像位置偏移（?0.2至+0.3 mm范围）和角度偏差（?2至2 deg范围）对磨损宽度识别的影响。位置偏移引起的标准差为4.13 μm，角度偏差引起的标准差为4.51 μm，表明M-COL对设置变化具有高鲁棒性。
五、讨论与结论
讨论部分指出，对于工业中广泛使用的螺旋立铣刀等刀具，由于M-COL对方向具有一定鲁棒性，应用应属可行。针对机床内部可能出现的冷却液污染问题，可在图像采集前采用短时吹气处理去除刀具表面残留冷却液；由于所提方法利用色调信息而非绝对亮度，并采用基于众数的评估方式，在观测区域未被完全覆盖的情况下，对局部污染的容忍度预计高于传统基于亮度和平均化的方法。成像系统无需直接安装于切削区域，可置于专用检测位置，如换刀位置、刀库或刀具预调仪。结论部分总结：所提M-COL方法利用两个不同方向照射的不同颜色光源，主要识别后刀面磨损宽度；其关键点在于利用后刀面磨损方向和间隙角通常已知的事实，设置两束光分别照射磨损区和未磨损区，使磨损边界清晰可见；同时可观测初始切削刃，实现对切削刃衰退/粘附宽度的检测、分类与量化。在未涂层高速钢刀片干式切削钢件的实验中，所提方法识别的磨损宽度为传统方法平均值的84.0%至93.4%；环境光干扰下最大偏差为9.33 μm，3.56 mW环形灯功率下最小PSR为传统方法的2.84倍；位置偏移和角度偏差引起的标准差分别为4.13 μm和4.51 μm。定量结果表明所提方法具有高鲁棒性，在实际加工环境中具有较强应用潜力，自动化和精确的后刀面磨损识别有望在不远的将来实现，而螺旋立铣刀和涂层刀具等其他实际刀具的应用以及对冷却液、切屑和镜头污染等其他干扰的鲁棒性研究仍为未来课题。
