CN112975004A - 优劣判定装置及优劣判定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及优劣判定装置及优劣判定方法。优劣判定装置(10)包括：取得部(34)，其从进行攻丝加工的机床(12)所具备的电机(M)取得攻丝加工中的驱动电流；以及判定部(36)，其基于驱动电流或者根据驱动电流求出的电机(M)的功率或电机(M)的转矩，判定通过攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。

Description

优劣判定装置及优劣判定方法
技术领域
本发明涉及一种优劣判定装置和优劣判定方法。特别涉及对通过攻丝加工形成的螺纹孔的优劣进行判定的优劣判定装置和优劣判定方法。
背景技术
已知有通过具备被称为丝锥的工具的机床在加工对象物上形成螺纹孔的加工技术。以下，将这样的加工技术称为攻丝加工。
在日本专利特开2016-173788号公报中，记载了在由攻丝加工形成的螺纹孔中穿过专用的螺纹规或螺丝，由此能够判定该螺纹孔的品质上的优劣的内容。
发明内容
在进行攻丝加工的工厂等中，一天内也会形成非常多的螺纹孔。因此，在想要通过螺纹规等对所有的螺纹孔来判定螺纹孔的品质的优劣的情况下，该作业需要大量的时间和工时。
因此，本发明的目的在于，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行由该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置和优劣判定方法。
发明的一个方式是一种优劣判定装置，具备：取得部，其从进行攻丝加工的机床所具备的电机取得所述攻丝加工中的驱动电流；以及判定部，其基于所述驱动电流或者根据所述驱动电流求出的所述电机的功率或所述电机的转矩，判定通过所述攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
发明的另一方式是一种优劣判定方法，包括：取得步骤，从进行攻丝加工的机床所具备的电机取得所述攻丝加工中的驱动电流；以及判定步骤，基于所述驱动电流或者根据所述驱动电流求出的所述电机的功率或所述电机的转矩，判定通过所述攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
根据本发明，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行由该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置和优劣判定方法。
根据参照附图说明的以下的实施方式的说明，将容易地理解上述的目的、特征和优点。
附图说明
图1是实施方式的机床的概略结构图。
图2是实施方式的优劣判定装置的概略结构图。
图3A是表示驱动电流收敛在规定范围内的情况下的一例的曲线图。图3B是表示驱动电流未收敛在规定范围内的情况下的一例的曲线图。
图4是表示实施方式的优劣判定方法的流程的流程图。
图5是变形例1的优劣判定装置的概略结构图。
图6是变形例2的优劣判定装置的概略结构图。
图7A是表示转矩的频率收敛在规定频带内的情况下的一例的曲线图。图7B是表示转矩的频率未收敛在规定频带内的情况下的一例的曲线图。
图8是变形例3的优劣判定装置的概略结构图。
具体实施方式
以下，列举优选实施方式，参照附图的同时详细说明本发明的优劣判定装置和优劣判定方法。
[实施方式]
图1是表示进行攻丝加工的机床12的结构例的概略结构图。
在说明本实施方式的优劣判定装置10之前，参照图1说明形成作为优劣判定装置10的优劣判定对象的螺纹孔的机床12的结构例。
机床12对加工对象物W实施攻丝加工，具备加工机14和控制装置16。其中，加工机14具备安装有也被称为丝锥的刀具18的主轴20以及与主轴20连接的主轴电机Msp。另外，加工机14还具备支承攻丝加工的加工对象物W的支承台22以及与支承台22连接的X轴电机Mx、Y轴电机My和Z轴电机Mz。
其中，主轴电机Msp是使刀具18旋转的主轴电机。X轴电机Mx、Y轴电机My以及Z轴电机Mz分别是使支承台22沿X轴方向、Y轴方向以及Z轴方向移动的伺服电机。此外，X轴方向、Y轴方向以及Z轴方向是相互正交的方向。另外，以下，在不区别主轴电机Msp、X轴电机Mx、Y轴电机My以及Z轴电机Mz而进行说明时，有时将它们简称为“电机M”。
控制装置16是一般也被称为CNC(Computer Numerical Control，计算机数控)的数值控制装置。控制装置16具备运算部24CON、存储部26CON、主轴放大器28sp、X轴放大器28x、Y轴放大器28y、Z轴放大器28z。
运算部24CON在结构中包含例如CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)等硬件。
存储部26CON在结构中包含例如RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、ROM(Read Only Memory，只读存储器)等硬件。在存储部26CON中存储有执行攻丝加工所需的规定的程序P1。该规定的程序P1可以由运算部24CON读取并执行。
主轴放大器28sp是与运算部24CON和主轴电机Msp连接的放大器，从运算部24CON接受指令来控制主轴电机Msp。X轴放大器28x、Y轴放大器28y以及Z轴放大器28z从运算部24CON接受指令，控制X轴电机Mx、Y轴电机My以及Z轴电机Mz。
通过控制装置16基于规定的程序P1控制主轴电机Msp、X轴电机Mx、Y轴电机My以及Z轴电机Mz，上述的机床12进行在加工对象物W上形成规定尺寸的螺纹孔的攻丝加工。此外，进行攻丝加工的机床12的结构不限定于上述结构。例如，X轴电机Mx、Y轴电机My以及Z轴电机Mz中的至少一个可以连接到主轴20而不是支承台22。另外，X轴电机Mx、Y轴电机My以及Z轴电机Mz可以不是由伺服电机构成，而是由线性电机构成。
接着，对本实施方式的优劣判定装置10进行说明。优劣判定装置10是对通过机床12进行的攻丝加工而在加工对象物W上形成的螺纹孔的品质的优劣进行判定的装置。
图2是实施方式的优劣判定装置10的概略结构图。
优劣判定装置10包括运算部24DET、存储部26DET、显示部30和操作部32。
运算部24DET在结构中包含例如CPU等硬件。存储部26DET在结构中包含例如RAM、ROM等硬件。在存储部26DET中存储有执行本实施方式中的螺纹孔的优劣判定方法所需的规定的程序P2。该规定的程序P2可以由运算部24DET读取并执行。
显示部30例如是具备液晶画面的显示器装置。在显示部30中，适当显示螺纹孔的优劣判定的结果、在螺纹孔的优劣判定的过程中使用的信息。
操作部32用于操作者向优劣判定装置10发出指示，其例如由鼠标、键盘、安装在显示部30的画面上的触摸面板、或者它们的组合构成。操作者发出的指示没有限定，例如是优劣判定的开始、中止的请求。
进一步说明运算部24DET。运算部24DET具备取得部34和判定部36。这些各部可以通过运算部24DET执行规定的程序P2来实现。
取得部34从机床12所具备的电机M取得攻丝加工中的驱动电流。在此，取得部34只要从机床12所具备的多个电机M中适当选择的一个电机取得攻丝加工中的驱动电流即可。取得部34通过从作为检测驱动电流的对象的电机M上设置的电流传感器38被输入检测结果，能够取得攻丝加工中的电机M的驱动电流。在图1中，作为其一个例子，示出了在主轴电机Msp上设置有电流传感器38的结构。在这种情况下，取得部34能够取得攻丝加工中的主轴电机Msp的驱动电流。
判定部36根据攻丝加工中的电机M的驱动电流是否收敛在预先确定的范围内，对通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣进行判定。
以下，将上述的“预先确定的范围”也记载为“规定范围”。规定范围可以被指定为：相对于形成理想螺纹孔的情况下在攻丝加工中可取得的驱动电流(以下，也称为“基准电流”)的、所允许的驱动电流的误差范围。这样的规定范围可以通过实验来确定。
图3A是表示驱动电流收敛在规定范围内的情况下的一例的曲线图。在图3A的曲线图中，纵轴是驱动电流，横轴是时间(0：攻丝加工的开始时间点，t：该攻丝加工的结束时间点)。此外，图3A省略了一部分时间段。
另外，图3A中的Ibase(点划线)是基准电流的波形的一例。Ri(虚线)是以基准电流为基准而确定的规定范围。Iobt(实线)是在攻丝加工中取得的驱动电流的波形的一例。在攻丝加工中从开始到结束(也包括图3A中省略的时间段)驱动电流收敛在规定范围内的情况下，通过该攻丝加工形成的螺纹孔在品质上有优质的倾向。
图3B是表示驱动电流未收敛在规定范围内的情况下的一例的曲线图。在图3B的曲线图中，纵轴和横轴与图3A相同。
另一方面，如图3B所示，在攻丝加工中的驱动电流(Iobt)没有收敛在以基准电流(Ibase)为基准确定的规定范围(Ri)内的情况下，通过该攻丝加工形成的螺纹孔在品质上有不良的倾向。
判定部36根据以上情况进行判定。即，在取得部34所取得的攻丝加工中的电机M的驱动电流收敛在规定范围内的情况下，本实施方式的判定部36判定为通过该攻丝加工形成的螺纹孔在品质上优质。另一方面，在攻丝加工中的驱动电流未收敛在规定范围内的情况下，判定部36判定为通过该攻丝加工形成的螺纹孔在品质上不良。
这样，在本实施方式中，优劣判定装置10所具备的判定部36基于攻丝加工中的电机M的驱动电流来判定螺纹孔的优劣。
判定部36进行的判定的结果(以下，也简称为“判定结果”)能够通过在显示部30上显示来报告给操作者。此时，不需要显示所有的判定结果，例如也可以仅报告不良的判定结果。
另外，判定结果也可以与用于识别螺纹孔的识别信息相关联地累积存储在存储部26DET中。作为识别信息，没有特别限定，例如可以使用在进行攻丝加工的工厂中为了管理而适当赋予的文字、数字、记号或它们的组合。
另外，能够与判定结果关联的信息不限定于上述的识别信息。例如，判定结果和识别信息还可以与表示该判定结果的正确与否的信息相关联。判定结果的正确与否例如在优劣判定之后进行的工业产品的组装阶段中，在螺纹孔中拧紧螺丝时进行判断。
累积存储在存储部26DET中的判定结果也可以从经由通信线路与存储部26DET连接的终端进行访问，由此操作者能够适当参照。另外，操作者也可以将识别信息作为关键词，确认与该识别信息相关联的判定结果以及该判定结果的正确与否。由此，能够提高形成有螺纹孔的物品的可追溯性。
以上是本实施方式的优劣判定装置10的结构例。接着，对本实施方式的优劣判定方法(以下，也简称为“优劣判定方法”)进行说明。优劣判定方法由上述优劣判定装置10执行。
图4是表示实施方式的优劣判定方法的流程的流程图。
如图4所示，优劣判定方法包括取得步骤和判定步骤。另外，优劣判定方法还可以包括报告步骤和存储步骤。以下，按顺序说明各步骤。
取得步骤是在机床12进行攻丝加工时执行的步骤。在本步骤中，取得部34从电机M取得攻丝加工中的驱动电流。
判定步骤是在取得步骤之后执行的步骤。在本步骤中，判定部36根据在取得步骤中取得的驱动电流，判定通过攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。此时的判定是根据驱动电流是否收敛在规定范围内来进行的。
报告步骤是可以在判定步骤之后执行的步骤。在本步骤中，显示部30显示在判定步骤中进行的判定的结果(判定结果)。由此，向操作者报告判定结果。
通过进行报告步骤，接受到报告的操作者能够迅速识别通过攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。此外，本步骤也可以仅在判定结果为不良的情况下进行，在判定结果为优质的情况下跳过。
此外，报告步骤中的报告的形式不限于在显示部30中显示判定结果。例如，也可以在优劣判定装置10上适当设置报告灯或扬声器，通过该报告灯的点亮或该扬声器的发声等，将判定结果报告给操作者。
存储步骤是可以在判定步骤之后执行的步骤。此外，在图4中，存储步骤在报告步骤之后进行，但报告步骤和存储步骤无固定顺序。
在存储步骤中，存储部26DET将用于识别螺纹孔的识别信息与关于所述螺纹孔的所述判定步骤的判定结果相关联地累积存储。累积存储的判定结果能够由操作者以识别信息为关键词在之后进行检索。检索到的判定结果显示在显示部30上。
以上是本实施方式的优劣判定方法的结构的一例。上述优劣判定方法中的判定步骤是根据攻丝加工中的电机M的驱动电流来进行的。因此，根据本实施方式的优劣判定方法，在每次进行攻丝加工时，理想地，与该攻丝加工结束几乎同时地迅速判定通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
即，根据本实施方式，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置10和优劣判定方法。
[变形例]
以上，作为本发明的一例说明了实施方式。在上述实施方式中，可以进行各种变更或改良。由本申请请求专利权的范围的记载可知，施加了这样的变更或改良的方式可以包含在本发明的技术范围内。
(变形例1)
实施方式的判定部36根据驱动电流是否收敛在规定范围内来判定螺纹孔的优劣。判定部36能够进行的判定的方式不限于此。
例如，优劣判定装置10也可以根据攻丝加工中的电机M的驱动电流求出攻丝加工中的电机M的功率或转矩。另外，也可以根据攻丝加工中的电机M的功率或转矩是否收敛在规定范围内，判定通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
关于以上内容，说明本变形例的优劣判定装置10的结构。但是，以下，对于在实施方式中已经说明过的事项，适当省略其说明。
图5是变形例1的优劣判定装置10的概略结构图。
本变形例的优劣判定装置10还具备通过规定的运算由驱动电流求出攻丝加工中的电机M的功率或转矩的算出部40。
另外，本变形例的判定部36根据算出部40计算出的攻丝加工中的功率或转矩是否收敛在规定范围内，判定通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
关于判定部36基于功率进行判定时所需的功率的规定范围以及判定部36基于转矩进行判定时所需的转矩的规定范围，与驱动电流的规定范围同样地可以通过实验来确定。
由此，与实施方式同样地，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置10和优劣判定方法。
(变形例2)
至此，说明了能够根据攻丝加工中的电机M的驱动电流、功率或转矩是否收敛在规定范围内来判定螺纹孔的优劣的方案。判定部36能够进行的判定的方式不限于此。
例如，优劣判定装置10也可以基于驱动电流、功率或转矩的频率是否收敛在预先确定的频带(以下也记载为“规定的频带”)内来判定螺纹孔的优劣。
关于以上内容，说明本变形例的优劣判定装置10的结构。但是，以下，对于到此为止已经说明过的事项，适当省略其说明。
图6是变形例2的优劣判定装置10的概略结构图。
本变形例的优劣判定装置10还具备对驱动电流、功率或转矩进行频率解析的解析部42。在本变形例中，解析部42进行频率解析，由此确定驱动电流、功率或转矩的频率。
规定的频带被确定为：以形成理想螺纹孔的情况下在攻丝加工中可取得的驱动电流、功率或转矩的频率为基准而允许的误差的范围。所确定的规定的频带可以具有多个频带。
图7A是表示转矩的频率收敛在规定的频带内的情况下的一例的曲线图。在图7A的曲线图中，纵轴是振幅，横轴是频率。
在图7A的示例中，规定的频带B包括频带B1、频带B2和频带B3这三个频带。如图7A所示，在攻丝加工中的转矩的频率收敛在规定的频带(B1～B3)内的情况下，通过该攻丝加工形成的螺纹孔在品质上有优质的倾向。此外，该想法对于驱动电流和功率也同样适用。
图7B是表示转矩的频率未收敛在规定的频带内的情况下的一例的曲线图。在图7B的曲线图中，纵轴和横轴与图7A相同。
另一方面，如图7B所示，在攻丝加工中的转矩的频率未收敛在规定的频带(B1～B3)内的情况下，通过该攻丝加工形成的螺纹孔在品质上有不良的倾向。此外，该想法对于驱动电流和功率也同样适用。
判定部36根据以上情况进行判定。即，如果攻丝加工中的驱动电流、功率或转矩的频率收敛在规定的频带内，则本变形例的判定部36判定为通过该攻丝加工形成的螺纹孔优质。另一方面，如果攻丝加工中的驱动电流、功率或转矩的频率不在规定的频带内，则判定部36判定为通过该攻丝加工形成的螺纹孔不良。
根据本变形例，与实施方式同样，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置10和优劣判定方法。
(变形例3)
至此，说明了能够基于攻丝加工中的电机M的驱动电流、功率或转矩是否收敛于规定范围来判定螺纹孔的优劣的方案。另外，还说明了能够基于驱动电流、功率或转矩的频率是否收敛于规定的频带来判定螺纹孔的优劣的方案。判定部36能够进行的判定的方式不限于此。
例如，优劣判定装置10也可以使用一般被称为“机械学习模型”或简称为“学习模型”的预测模型44来判定螺纹孔的优劣。
与以上内容关联地说明本变形例的优劣判定装置10的结构。但是，以下，对于到此为止已经说明过的事项，适当省略其说明。
图8是变形例3的优劣判定装置10的概略结构图。
本变形例的预测模型44根据驱动电流、功率和转矩中的至少一个来预测螺纹孔的优劣。预测模型44可基于实验构建并通过存储部26DET存储。
针对被输入的信息输出预测结果的预测模型44是使用机器学习领域中公知的算法来构建的。所构建的预测模型44一般具有也被称为“多层神经网络(神经网络)”的结构。以下，关于神经网络，虽然其概念本身是已知的，但是参照应用于本变形例的预测模型44的情况进行说明。
神经网络对作为输入的矢量的各分量进行加权并相加，进而对其结果应用规定的激活函数，由此生成新的值(神经元)。在本变形例中，作为输入的矢量的分量是指电机M的驱动电流、功率以及转矩中的至少一个。生成神经元时所需的权重和激活函数可以由预测模型44的设计者基于实验来选择。
对于相同的矢量，改变权重而多次进行神经元的生成。由此，生成以相同矢量为基础的多个神经元，并生成以该多个神经元为分量的新的矢量。神经元生成的次数与权重和激活函数同样地可以由预测模型44的设计者根据实验来选择。
预测模型44对生成的矢量重复上述的加权和相加，最终生成一个神经元。最终生成的神经元在本变形例中来说是表示螺纹孔的优劣的信息。
本变形例的判定部36使用上述的预测模型44来判定螺纹孔的优劣。即，本变形例的判定部36对预测模型44提供攻丝加工中的电机M的驱动电流、功率以及转矩中的至少一个作为输入，得到与其对应地输出的神经元所表示的预测结果作为自身的判定结果。
如上所述，螺纹孔的优劣判定也可以通过使用预测模型44来完成。这里，具有神经网络结构的预测模型44的预测精度根据神经网络的层数、预测模型44所具有的激活函数的种类以及权重的设定而变化。换言之，通过对构成预测模型44的神经网络的层数、预测模型44所具有的激活函数的种类、以及权重的设定进行最优化，能够期待该预测模型44的预测精度的进一步提高。
与以上相关，本变形例的优劣判定装置10还可以具备以下说明的教导部46和最优化部48。以下对它们进行说明。
教导部46中被输入判定结果的正确与否(预测模型44的预测是否正确)。判定结果的正确与否例如通过操作者对螺纹孔实施一般的螺纹规检查，或者通过实际拧紧螺丝来确认。操作者能够经由操作部32将确认的结果输入到教导部46。教导部46在被教导了判定结果的正确与否时，调用最优化部48，并且将操作者所输入的教导的内容输入到最优化部48。
最优化部48中被输入在优劣判定时输入到预测模型44的信息(驱动电流等)、针对该输入的信息的判定结果(预测模型44的预测结果)、以及该预测结果的正确与否。其中，预测结果的正确与否如上所述从教导部46输入。输入到预测模型44的信息和针对该输入的信息的判定结果响应于最优化部48的请求，由操作者通过操作部32输入即可。或者，也可以将输入到预测模型44中的信息、针对该输入的信息的预测结果、以及针对该预测结果的正确与否相互关联地累积存储在存储部26DET中，使最优化部48参照这些信息。
最优化部48对预测模型44进行最优化，以使针对在优劣判定时输入到预测模型44的信息的判定结果与该预测结果的正确与否相匹配。该最优化通过适当变更构成预测模型44的神经网络的层数、预测模型44所具有的激活函数的种类、以及权重的设定中的至少一个来进行。
以上是本变形例的结构的一例。在本变形例中，通过反复进行基于预测模型44的预测、针对预测结果的正确与否的教导、基于教导的预测模型44的最优化，能够期待优劣判定的精度的提高。
此外，预测模型44除了基于驱动电流、功率以及转矩中的至少一个以外，还可以基于例如位置偏差、刀具18的磨损度来预测螺纹孔的优劣。即，除了驱动电流、功率和转矩中的至少一个之外，预测模型44还可以通过进一步输入位置偏差、磨损度中的至少一个来预测优劣。
位置偏差是指运算部24CON对主轴放大器28sp、X轴放大器28x、Y轴放大器28y以及Z轴放大器28z发出的指令与来自根据该指令驱动的电机M的反馈的差。例如，在运算部24CON对主轴放大器28sp发出使主轴电机Msp以旋转量r旋转的指令的情况下，从根据该指令旋转的主轴电机Msp反馈的旋转量为r’。这种情况下的关于主轴电机Msp的位置偏差可以基于所指令的旋转量r与反馈的旋转量r’之差(r-r’)来表示。
另外，所谓刀具18的磨损度，除了通过观测刀具18的状态而得到之外，还可以例如通过表示同一刀具18连续进行了几次攻丝加工的次数来表现。
除了基于驱动电流、功率和转矩中的至少一个之外，还基于位置偏差、刀具18的磨损度，由此能够期待预测模型44的预测精度的进一步提高。
[从实施方式得到的发明]
以下记载由上述实施方式和变形例能够掌握的发明。
<第一发明>
一种优劣判定装置(10)，包括：取得部(34)，其从进行攻丝加工的机床(12)所具备的电机(M)取得所述攻丝加工中的驱动电流；以及判定部(36)，其基于所述驱动电流或者根据所述驱动电流求出的所述电机(M)的功率或所述电机(M)的转矩，判定通过所述攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
由此，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置(10)。
所述判定部36也可以基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩是否收敛在预先确定的范围内来判定所述螺纹孔的优劣。由此，提供一种基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩是否收敛在预先确定的范围内，容易且高效地进行螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置(10)。
还包括对所述驱动电流、所述功率或所述转矩进行频率解析的解析部(42)，所述判定部(36)可以基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩的频率是否收敛在预先确定的频带内来判定所述螺纹孔的优劣。由此，提供一种基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩的频率是否收敛在预先确定的频带内，容易且高效地进行螺纹孔的优劣判定的优劣判定装置(10)。
所述判定部(36)使用预测模型(44)来判定所述螺纹孔的优劣，预测模型(44)基于所述驱动电流、所述功率以及所述转矩中的至少一个来预测所述螺纹孔的优劣，所述优劣判定装置(10)还可以包括：教导部(46)，其被输入所述预测模型(44)的预测的正确与否；以及最优化部(48)，其基于被输入的所述预测的正确与否，对所述预测模型(44)进行最优化。由此，通过反复进行基于预测模型(44)的预测、针对预测结果的正确与否的教导、基于教导的预测模型(44)的最优化，能够期待优劣判定的精度的提高。
优劣判定装置(10)还可以具备将用于识别所述螺纹孔的识别信息与所述判定部(36)对所述螺纹孔的判定结果相关联地累积存储的存储部(26DET)。由此，能够提高形成有螺纹孔的物品的可追溯性。
<第二发明>
一种优劣判定方法，包括：取得步骤，从进行攻丝加工的机床(12)所具备的电机(M)取得所述攻丝加工中的驱动电流；以及判定步骤，基于所述驱动电流或者根据所述驱动电流求出的所述电机(M)的功率或所述电机(M)的转矩，判定通过所述攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
由此，提供一种在攻丝加工之后容易且高效地进行通过该攻丝加工形成的螺纹孔的优劣判定的优劣判定方法。
在所述判定步骤中，可以基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩是否收敛在预先确定的范围内来判定所述螺纹孔的优劣。由此，提供一种基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩是否收敛在预先确定的范围内，容易且高效地进行螺纹孔的优劣判定的优劣判定方法。
优劣判定方法还包括对所述驱动电流、所述功率或所述转矩进行频率解析的解析步骤，所述判定步骤在所述解析步骤之后进行，基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩的频率是否收敛在预先确定的频带内来判定所述螺纹孔的优劣。由此，提供一种基于所述驱动电流、所述功率或所述转矩的频率是否收敛在预先确定的频带内，容易且高效地进行螺纹孔的优劣判定的优劣判定方法。
在所述判定步骤中，可以使用预测模型(44)来判定所述螺纹孔的优劣，预测模型(44)基于所述驱动电流、所述功率以及所述转矩中的至少一个来预测所述螺纹孔的优劣，所述优劣判定方法还包括：教导步骤，其在所述判定步骤之后进行，教导所述预测模型(44)的预测的正确与否；以及最优化步骤，基于被教导的所述预测的正确与否，对所述预测模型(44)进行最优化。由此，通过反复进行基于预测模型(44)的预测、针对预测结果的正确与否的教导、基于教导的预测模型(44)的最优化，能够期待优劣判定的精度的提高。
优劣判定方法还可以包括：存储步骤，将用于识别所述螺纹孔的识别信息与针对所述螺纹孔的所述判定步骤的判定结果相关联地累积存储。由此，能够提高形成有螺纹孔的物品的可追溯性。

Claims (10)

1.一种优劣判定装置，其特征在于，具备：
取得部，其从进行攻丝加工的机床所具备的电机取得所述攻丝加工中的驱动电流；以及
判定部，其基于所述驱动电流或者根据所述驱动电流求出的所述电机的功率或所述电机的转矩，判定通过所述攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
2.根据权利要求1所述的优劣判定装置，其特征在于，
所述判定部根据所述驱动电流、所述功率或所述转矩是否收敛在预先确定的范围内来判定所述螺纹孔的优劣。
3.根据权利要求1所述的优劣判定装置，其特征在于，
还具备解析部，其对所述驱动电流、所述功率或所述转矩进行频率解析，
所述判定部根据所述驱动电流、所述功率或所述转矩的频率是否收敛在预先确定的频带内，来判定所述螺纹孔的优劣。
4.根据权利要求1所述的优劣判定装置，其特征在于，
所述判定部使用预测模型来判定所述螺纹孔的优劣，所述预测模型基于所述驱动电流、所述功率以及所述转矩中的至少一个来预测所述螺纹孔的优劣，
所述优劣判定装置还具备：教导部，其被输入所述预测模型的预测的正确与否；以及最优化部，其基于被输入的所述预测的正确与否对所述预测模型进行最优化。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的优劣判定装置，其特征在于，还具备：
存储部，其将用于识别所述螺纹孔的识别信息与所述判定部对所述螺纹孔的判定结果相关联地累积存储。
6.一种优劣判定方法，其特征在于，包括：
取得步骤，从进行攻丝加工的机床所具备的电机取得所述攻丝加工中的驱动电流；以及
判定步骤，基于所述驱动电流或者根据所述驱动电流求出的所述电机的功率或所述电机的转矩，判定通过所述攻丝加工形成的螺纹孔的优劣。
7.权利要求6所述的优劣判定方法，其特征在于，
在所述判定步骤中，根据所述驱动电流、所述功率或所述转矩是否收敛在预先确定的范围内来判定所述螺纹孔的优劣。
8.权利要求6所述的优劣判定方法，其特征在于，还包括：
解析步骤，对所述驱动电流、所述功率或所述转矩进行频率解析，
所述判定步骤在所述解析步骤之后进行，根据所述驱动电流、所述功率或所述转矩的频率是否收敛在预先确定的频带内来判定所述螺纹孔的优劣。
9.权利要求6所述的优劣判定方法，其特征在于，
在所述判定步骤中，使用预测模型来判定所述螺纹孔的优劣，所述预测模型基于所述驱动电流、所述功率以及所述转矩中的至少一个来预测所述螺纹孔的优劣，
所述优劣判定方法还包括：
教导步骤，其在所述判定步骤之后进行，教导所述预测模型的预测的正确与否；以及最优化步骤，基于被教导的所述预测的正确与否，对所述预测模型进行最优化。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的优劣判定方法，其特征在于，
还包括存储步骤，将用于识别所述螺纹孔的识别信息与针对所述螺纹孔的所述判定步骤的判定结果相关联地累积存储。
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