本发明系关于一种检测系统及其方法，尤指一种刀具状态检测系统及其方法。
背景技术：
在金属切削工艺中，切削刀具的状态是影响产品品质与生产成本的主要关键，当切削刀具状态不良(例如磨损、刀口破裂)则需更换切削刀具。然而，过早更换切削刀具会造成成本上的浪费，当切削刀具状态严重不良时才更换则会造成产品的不良缺陷。
再者，台湾专利第i419761号，揭示一种加工机刀具状态侦测方法及其装置，其准备一具麦克风阵列组、讯号处理组及监控组的侦测装置，将该麦克风阵列组装设于一加工机平台上以侦测刀具的加工讯号，该讯号处理组系与该麦克风阵列组电性连接且设有一电脑，该电脑系设有一空间滤波模组、一讯号转换模组、一特征选取模组及一辨识模组，该电脑系将所侦测到的声音讯号进行讯号的处理与呈现，并将辨识后的特征值讯号输出，让使用者即时得知该刀具的状态。
然而，须将麦克风阵列组设在加工机平台上，并且先找出刀具之切削方向，以及排除与切削无关之加工讯号，而且麦克风阵列模组与电脑连结之间，需要加装撷取卡，才能够将麦克风阵列组之每一支麦克风所撷取道刀具的加工讯号传送至电脑中，于撷取加工讯号之程序过于复杂，而且须设置多支麦克风及撷取卡，其架设成本过高。
再者，电脑需要将刀具之加工讯号使用winer滤波器做beamforming(总加)，目的找出切削方向，并利用延迟率波加总目的，提升切削刀具讯杂比(signaltonosieratio)，将加工讯号提升放大后，必须再利用小波转换、傅立叶转换、快速傅立叶转换。依照频率分布情形做特征提取，接着，透过人工智能之运算方法(如类神经网络、模糊)，才能识别刀具状态。
换言之，电脑需将加工讯号经过多重运算、过滤、放大等运算步骤，才能取得刀具之特征以辨识刀具状态，于运算流程与判断流程上，相对复杂且耗时，而且若是麦克风阵列组摆放位置不佳，或是加工环境干扰过多，则会容易影响加工讯号及辨识结果，于刀具检测上，容易受到拘束以及影响检测结果之准确度。
因此，如何改善上述缺点，以更为简易且准确之判断方式，得知刀具状态，以确保加工质量及加工良率，有待相关业者解决之。
技术实现要素：
为解决上述课题，本发明提供一种刀具状态检测系统及其方法，藉由撷取刀具切削过程之声音讯号，利用声音讯号建立刀具之判断指标，当刀具之判断指标出现异常时，便能够判断刀具状况，藉此，省略判断及计算流程，便能够精准掌握刀具情形。
本发明之一项实施例提供一种刀具状态检测系统，其包含：一感测器，其用以撷取刀具切削过程之一声音讯号；以及一控制器，其与感测器讯号连结且接收声音讯号，控制器具有一分析模组、一转换模组、一特征模组及一判断模组，分析模组根据声音讯号判断一加工区间，于加工区间内将声音讯号以一频率分布判断出一刀具声源讯号，转换模组将刀具声源讯号转化出一刀具声源时间波形，特征模组根据刀具声源讯号及刀具声源时间波形分析为一刀具声压值，其中，判断模组将刀具声压值与一检测基准值比对，及将加工区间与一基准区间比对，判断刀具声压值及加工区间是否符合检测基准值及基准区间。
于本发明一项实施例中，频率分布系将该加工区间分为复数加工时间点，每一加工时间点具有复数频率区间，由该加工区间内撷取出具有相同且连续出现之各该频率区间。
于本发明一项实施例中，转换模组将刀具声源讯号，基于频域谐波小波转换分析出刀具声源时间波形。
于本发明一项实施例中，特征模组将刀具声源时间波形分为复数转换时间，特征模组根据刀具声源讯号及各转换时间，利用均方根取得刀具声压值。
于本发明一项实施例中，加工区间为声音讯号出现时间及消失时间之时间差。
藉由上述，本发明实施例能达成之功效，藉由感测器撷取刀具切削过程之声音讯号，控制器将声音讯号分析直接建立刀具状态指标，并且于指标产生变化时，即可直接判断刀具状态，藉此，省去过多讯号分析计算流程，更有效且快速准确判断刀具状态。
再者，本发明系利用一个感测器便能够撷取所需讯号，相较于已知检测装置更为简单，不占据加工空间，而且成本相对较低。
本发明另一实施例提供一种刀具状态检测方法，包含下列步骤：撷取刀具切削过程产生之一声音讯号；根据声音讯号判断出一加工区间，于加工区间内将声音讯号以一频率分布判断出一刀具声源讯号；根据刀具声源讯号分析出一刀具声源时间波形；根据刀具声源讯号及刀具声源时间波形分析出一刀具声压值；以及刀具声压值与一检测基准值比对，加工区间与一基准区间比对，判断刀具声压值及加工区间是否符合检测基准值及基准区间，当刀具声压值及加工区间不符合检测基准值及基准区间，发出一异常讯号。
于本发明一项实施例中，利用刀具初始切削过程之声音讯号分析建立检测基准值以及基准区间。
于本发明一项实施例中，将刀具初始切削复数次，以取得每次之声音讯号，根据每次之声音讯号判断出每次之加工区间，将每次之加工区间平均取得基准区间，以及将每次之声音讯号进行转换分析为刀具声压值，以建立为检测基准值。
于本发明一项实施例中，刀具声源讯号基于频域谐波小波转换分析出该刀具声源时间波形。
于本发明一项实施例中，刀具声源时间波形分为复数转换时间，刀具声源讯号及各转换时间利用均方根取得刀具声压值。
藉由上述，本发明能达成之功效，藉由将刀具切削过程之声音讯号，直接建立刀具状态指标，并且于指标产生变化时，即可直接判断刀具状态，藉此，省去过多讯号分析计算流程，更有效且快速准确判断刀具状态。
再者，本发明能够即时地检测切削过程刀具状态，而无需停止生产线，也不需根据不同机台的切削刀具作参数调整，若发生异常时，亦能够时时发出异常讯号提醒加工人员。
附图说明
图1系本发明系统架构示意图。
图2系本发明实施例架设示意图。
图3系本发明声音讯号之波形示意图。
图4系本发明之比对示意图(一)，表示刀具声压值及加工区间符合检测基准值及基准区间。
图5系本发明之比对示意图(二)，表示刀具声压值及加工区间不符合检测基准值及基准区间。
附图标号列表
刀具1
刀具状态检测系统100
感测器10
控制器20
分析模组21
转换模组22
特征模组23
判断模组24
刀具声压值a
检测基准值b
加工区间t
转换时间t1
基准区间t2
撷取步骤s1
判断步骤s2
确认声源步骤s3
转换步骤s4
特征步骤s5
建立基准步骤s6
比对步骤s7
具体实施方式
为便于说明本发明于上述发明内容一栏中所表示的中心思想，兹以具体实施例表达。实施例中各种不同物件系按适于说明之比例、尺寸、变形量或位移量而描绘，而非按实际组件的比例予以绘制。
请参阅图1至图5所示，本发明提供一种刀具状态检测系统100，其包含：
一感测器10，其用以撷取加工机之刀具1于切削过程之一声音讯号，于本发明实施例中，感测器10系声压麦克风，感测器10之数量系1个，其架设正对于刀具1方向，其中，感测器10之取样频率至少25000hz以上，表示感测器10每一秒钟至少取样25000次，而取样频率能够依照加工类型或需求作调整。再者，声音讯号系声纹，撷取之声音讯号含有多种声音源组成，每种声音源之声纹皆不同，每种声音源之频率强度亦不相同。
一控制器20，其与感测器10讯号连结，其讯号连结方式系有线讯号连结或无线讯号连结。控制器20用以接收声音讯号，控制器20具有一分析模组21，分析模组21根据声音讯号判断一加工区间t，加工区间t为声音讯号出现时间及消失时间之时间差，由于刀具1于切削过程中，非一直与加工件有接触，因此，刀具1与加工件接触时为声音讯号之出现时间，以及刀具1没有与加工件接触时为声音讯号之消失时间。
于本发明实施例中，分析模组21设有门槛范围，当声音讯号一直处于门槛范围以内，而于某一时间点，声音讯号超出门槛范围以外，则表示声音讯号之出现时间，而当声音讯号于某一时间点，再次处于门槛范围以内时，则表示声音讯号之消失时间，因此，将声音讯号之消失时间减去出现时间，便能够取得加工区间t。
再者，分析模组21于加工区间t内，将声音讯号以一频率分布判断出一刀具声源讯号，其中，频率分布系将加工区间t分为复数加工时间点，每一加工时间点具有复数频率区间，分析模组21由加工区间t内撷取出具有相同且连续出现之各频率区间，例如：加工区间t系0秒到10秒，加工时间点为每0.1秒，其中，加工时间点为第0.1秒时发生之频率区间有100、300及500hz的频率，加工时间点为第0.3秒发生之频率区间有200、400及800hz的频率，加工时间点为第0.4秒发生之频率区间有100、300及500hz的频率，加工时间点为第1秒发生之频率区间有200、400及800hz的频率，则第0.1秒及第0.4秒视为同一声源发出的声音，第0.3秒及第1秒视为同一声源发出的声音。由于刀具1于切削过程中，各种声音源所组成之声音讯号会一直存在，因此，利用同一时间是否发生有相同各频率区间，以判断出刀具声源讯号，藉此，不受环境声音干扰影响，能够省去过滤及放大之运算方式，以快速且准确判断出声音源为刀具1。
控制器20具有与分析模组21讯号连结之一转换模组22，转换模组22将刀具声源讯号，基于频域谐波小波转换分析出刀具声源时间波形，因此，本发明利用频域小波转换作时间-频率分析(time-frequencytransform)，能够依照所需调整刀具声源时间波形之解析度。
控制器20具有与转换模组22讯号连结之一特征模组23，特征模组23根据刀具声源讯号及刀具声源时间波形分析为一刀具声压值a，其中，特征模组23将刀具声源时间波形分为复数转换时间t1，特征模组23根据刀具声源讯号及各转换时间t1，利用均方根取得刀具声压值a，其中，于本发明实施例中，各转换时间t1为0.1秒，以每0.1秒计算出刀具声压值a之最小值，以作为刀具1于切削过程之特征态样，如图4所示。
控制器20具有与特征模组23讯号连结之一判断模组24，判断模组24用以将刀具声压值a与一检测基准值b作比对，以及将加工区间t与一基准区间t2作比对，判断刀具声压值a及加工区间t是否符合检测基准值b及基准区间t2，如图4所示，刀具声压值a及加工区间t皆符合检测基准值b及基准区间t2，则判断结果为正常；如图5所示，若是刀具声压值a小于检测基准值b，或是加工区间t大于或小于基准区间t2，便发出一异常讯号，提醒加工人员，作刀具1之更换动作，以确保加工件之加工精度及良率。例如：当刀具1呈崩刀状态时，便无法正确与加工件接触，因此，刀具声压值a便会小于检测基准值b；另外，当刀具1呈崩刀状态时，便无法正确与加工件接触，因此，刀具1之加工时间会拉长，加工区间t便会大于基准区间t2。
检测基准值b利用刀具1于初始切削过程，感测器10撷取之声音讯号，经由控制器20之分析模组21、转换模组22及特征模组23所分析取得之刀具声压值a，建立为检测基准值b，并储存于判断模组24，而后每次刀具1切削过程所计算得到之刀具声压值a，便能够与检测基准值作比对判断。
再者，于本发明实施例中，基准区间t2系将刀具1初始切削复数次，其中，刀具1初始之切削次数为5至15次，其切削次数能够依照所需作调整；由感测器10撷取每次刀具1切削过程之声音讯号，分析模组21根据每次之声音讯号判断出每次之加工区间t，并将每次之加工区间t平均取得基准区间t2。
由于，每种加工机所使用之刀具1皆不相同，每次切削时间长度以及每把刀具1之切削状态也不相同，因此，以每把刀具1之初始切削过程，依照刀具1特性建立专属之检测基准值b及基准区间t2，以专属于每把刀具1之检测基准值b及基准区间t2作为异常问题之判断标准，相较于直接设定比较值来得更加精准，并且有效找出异常处。
藉由前述之刀具状态检测系统100，本发明另一实施例提供一种刀具状态检测方法，包含下列步骤：
撷取步骤s1：撷取刀具1切削过程产生之声音讯号，于本发明实施例中，将感测器10架设正对于刀具1之方向，并由感测器10撷取刀具1切削过程产生之声音讯号，将感测器10与控制器20讯号连结，而感测器10将声音讯号传送至控制器20。
判断步骤s2：根据声音讯号判断出加工区间t，于本发明实施例中，控制器20之分析模组21设有门槛范围，当声音讯号一直处于门槛范围以内，而于某一时间点，声音讯号超出门槛范围以外，则表示声音讯号之出现时间，而当声音讯号于某一时间点，再次处于门槛范围以内时，则表示声音讯号之消失时间，因此，分析模组21根据声音讯号之出现时间及消失时间差，取得加工区间t。
确认声源步骤s3：于加工区间t内将声音讯号以频率分布判断出刀具声源讯号，其中，于本发明实施例中，频率分布系将加工区间t分为复数加工时间点，每一加工时间点具有复数频率区间，分析模组21由加工区间t内撷取出具有相同且连续出现之各频率区间，因此，能够由加工区间t，找出符合声音源为刀具1之刀具声源讯号。
转换步骤s4：根据刀具声源讯号基于频域谐波小波转换分析出刀具声源时间波形，其中，于本发明实施例中，控制器20之转换模组22将刀具声源讯号，基于频域谐波小波转换分析出刀具声源时间波形，因此，本发明利用频域小波转换作时间-频率分析(time-frequencytransform)，能够依照所需调整刀具声源时间波形之分辨率。
特征步骤s5：根据刀具声源讯号及刀具声源时间波形分析出刀具声压值a，其中，于本发明实施例中，特征模组23将刀具声源时间波形分为复数转换时间t1，特征模组23根据刀具声源讯号及各转换时间t1，利用均方根取得刀具声压值a，其中，于本发明实施例中，各转换时间t1为0.1秒，以每0.1秒计算出刀具声压值a之最小值，以作为刀具1切削过程之特征态样。
建立基准步骤s6：利用刀具1初始切削过程之声音讯号分析建立检测基准值b以及基准区间t2，其中，刀具1初始切削过程指的是，每次装设新的刀具1时，确认刀具1是否正常之测试切削过程，因此，于本发明实施例中，将刀具1初始切削复数次，经过撷取步骤s1，利用感测器10撷取每次之声音讯号并传送至控制器20，接着，经由判断步骤s2，利用控制器20之分析模组21根据每次之声音讯号判断出每次之加工区间t，将每次之加工区间t平均取得基准区间t2，其中，刀具1初始切削次数为5至15次，其初始切削次数能够依照所需作调整。
另外，透过确认声源步骤s3、转换步骤s4及特征步骤s5，将每次之声音讯号经过进行转换分析为刀具声压值a，将每次取得之刀具声压值a利用常态分布方式建立为检测基准值b，并将检测基准值b储存于判断模组24，以作为初始切削而后，刀具1每次切削过程之检测标准。藉此，以每把刀具1之初始切削过程，依照刀具1特性建立专属之检测基准值b及基准区间t2，以专属于每把刀具1之检测基准值b及基准区间t2作为异常问题之判断标准，相较于直接设定比较值来得更加精准，并且有效找出异常处。
比对步骤s7：将刀具声压值a与检测基准值b比对，以及将加工区间t与基准区间t2比对，判断刀具声压值a及加工区间t是否符合检测基准值t及基准区间t2，当刀具声压值a及加工区间t不符合检测基准值a及基准区间t2，发出异常讯号。其中，于本发明实施例中，控制器20之判断模组24将刀具声压值a与检测基准值b作比对，以及将加工区间t与基准区间t2作比对，若是刀具声压值a小于检测基准值b，表示切削刀具1因磨损而形状改变，未完全切割到加工件，致使加工件的振动程度变小，故检测到的声音讯号之刀具声压值a也一并降低；另外，加工区间t大于或小于基准区间t2，例如：当加工区间t大于基准区间t2，表示切削刀具1因磨损而形状改变，未完全切割到加工件，因此刀具1之切削过程拉长，令检测到之加工区间t大于基准区间t2。因此，不符合检测基准值a及基准区间t2便发出异常讯号，提醒加工人员，作刀具1之更换作业，以确保加工件之加工精度及良率。
藉由上述，本发明能达成之功效，藉由将刀具1切削过程之声音讯号，直接建立刀具1之状态指标，并且于指标产生变化时，即可直接判断刀具1之状态，藉此，省去过多讯号分析计算流程，更有效且快速准确判断刀具1之状态。
再者，本发明系利用一个感测器10便能够撷取所需讯号，藉此，以简易之检测系统，便能够快速准确得知刀具1的状态，而且不占据加工空间。
另外，本发明之刀具状态检测系统100及其方法，能够实时地检测切削过程刀具1之状态，无需停止生产线，也不需根据不同加工机的切削刀具1作参数调整，若发生异常时，亦能够时时发出异常讯号提醒加工人员，以确保加工质量及良率。
以上所举实施例仅用以说明本发明而已，非用以限制本发明之范围。举凡不违本发明精神所从事的种种修改或变化，俱属本发明意欲保护之范畴。