基于深度学习的机床刀具磨损监测研究

前言

在全球工业现代化进程加速的背景下，机械加工业作为工业生产的核心支柱，其发展水平直接影响着各国制造业的竞争力。机床刀具作为机械加工中的核心执行部件，其性能优劣与工业生产效率、产品质量紧密相关。在持续的切削作业中，刀具受机械应力、热效应等多重因素影响，不可避免地产生磨损。随着磨损程度加剧，刀具切削精度下降、加工表面质量恶化，严重时甚至引发设备故障，造成生产线停滞，带来巨大经济损失。目前，刀具磨损状态监测仍以人工检测为主。操作人员借助放大镜、卡尺等工具，通过目视观察和手动测量判断刀具磨损程度。这种方式依赖个体经验，不同人员的检测结果差异显著，且检测效率低、实时性差，难以适应现代自动化生产线的高速运行需求。近年来，深度学习凭借强大的特征学习和模式识别能力，在计算机视觉、数据挖掘等领域取得突破性进展。其在刀具磨损监测领域的应用研究逐渐兴起，为解决传统监测难题提供了新路径。通过构建深度学习模型，可自动提取刀具磨损特征、实时预测磨损趋势，实现智能化监测。本研究聚焦深度学习在机床刀具磨损监测中的应用，旨在突破传统监测技术瓶颈，推动工业生产向智能化、高效化迈进。

1 基于深度学习的刀具磨损形貌识别方法

1.1 多源数据采集与预处理

刀具磨损形貌的准确识别依赖高质量数据支撑。在实际加工场景中，采用工业显微相机、线激光扫描仪等设备，从不同角度采集刀具磨损图像，获取包含前刀面磨损带、后刀面磨损棱等细节的二维及三维数据。为确保数据有效性，需严格控制采集环境，统一光照强度、拍摄距离等参数，并利用图像增强算法对原始数据进行去噪、锐化处理，提升图像清晰度。同时，建立标准化数据标注流程，借助 LabelMe 等工具对磨损区域进行像素级标注，构建包含正常、轻微磨损、严重磨损等多类别的数据集，为模型训练奠定基础。

1.2 卷积神经网络特征提取优化

卷积神经网络（CNN）是实现磨损形貌识别的核心算法。本研究采用改进型ResNet 网络架构，通过引入注意力机制模块，增强网络对磨损特征的敏感度。在网络训练中，采用迁移学习策略，以 ImageNet 预训练模型为基础，针对刀具磨损图像特点进行微调。同时，结合数据增强技术，对训练集进行旋转、缩放、翻转等操作，扩充样本数量，提升模型泛化能力。

2 基于深度学习与大数据的磨损量智能监控系统

2.1 多源异构数据融合架构

机床加工过程中产生的切削力、主轴振动、温度等传感器数据，与磨损形貌图像数据共同构成刀具状态监测的数据源。本研究构建基于边缘计算与云计算的混合架构，在设备端利用边缘计算节点对实时数据进行初步过滤与特征提取，降低数据传输压力；将处理后的数据上传至云端服务器，采用 SparkStreaming 技术实现数据的实时流处理。通过建立多源数据关联模型，将不同类型数据映射到统一时间轴，实现数据的深度融合，为磨损量预测提供多维信息支持。

2.2LSTM 时间序列预测模型构建

长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测领域具有独特优势。本研究将融合后的多源数据按时间窗口分割，构建包含历史磨损量、工艺参数、振动信号等特征的训练样本。通过调整 LSTM 网络层数、神经元个数及学习率等参数，优化模型结构。同时，引入 Dropout 正则化技术防止过拟合，采用 Adam 优化算法加速模型收敛。

3 深度学习算法优化与模型验证

3.1 算法参数自适应调整

深度学习模型的性能高度依赖其参数设置，传统手动调参方式不仅效率低下，且难以找到全局最优解。为提升基于深度学习的刀具磨损监测模型性能，本研究引入贝叶斯优化算法，对CNN 与LSTM 网络的关键参数进行全局搜索。贝叶斯优化算法基于贝叶斯定理，通过构建目标函数的概率模型（如高斯过程），结合历史采样点信息，预测目标函数在未知点的取值概率分布，进而确定下一个最有可能找到最优解的采样点，实现高效的参数搜索。

具体而言，以刀具磨损量预测误差作为优化目标，对 CNN 的卷积核大小、数量、步长，以及LSTM 的隐藏层节点数、层数等超参数进行调整。在搜索过程中，算法不断探索参数空间，平衡探索（发现新的潜在最优区域）与利用（在已知较好区域内精细搜索）的关系，避免陷入局部最优。同时，为加速模型训练收敛，引入动态学习率调整策略。在训练初期，设置较大的学习率，使模型参数能够快速更新，加速收敛速度；随着训练的推进，当模型接近最优解时，自动降低学习率，减少参数更新的步长，防止模型在最优解附近震荡，从而提高模型的稳定性和预测精度。

3.2 模型验证与工业应用测试

模型的可靠性和实用性需要经过严格的验证和实际应用测试。在实验室环境下，本研究利用公开的标准刀具磨损数据集，采用 k- 折交叉验证（k-foldcross-validation）方法对模型进行评估。将数据集划分为 k 个互不相交的子集，每次选择其中一个子集作为测试集，其余 k-1 个子集作为训练集，重复 k次训练和测试过程，最终取 k 次测试结果的平均值作为模型性能的评估指标。通过这种方式，全面评估模型在不同数据划分下的稳定性和泛化能力，确保模型不会出现过拟合现象，为后续的实际应用提供可靠保障。随后，将优化后的模型部署至某汽车零部件生产线，针对铣削刀具开展为期 3 个月的实时监测。在实际应用过程中，系统实时采集刀具加工过程中的切削力、振动、温度等多源数据，以及刀具磨损形貌图像数据，通过边缘计算与云计算结合的架构，对数据进行实时处理和分析。监测结果显示，该系统成功预警刀具异常磨损事件12 次，及时提醒操作人员进行刀具更换或工艺调整，有效避免了因刀具故障导致的生产线停机。

4 结论与展望

本研究将深度学习与大数据技术深度融合，实现了机床刀具磨损的高精度监测，在理论与实践层面均具有重要价值。理论上，拓展了深度学习在工业监测领域的应用边界，为复杂工况下的设备状态监测提供新思路；实践中，有效解决了传统人工监测效率低、误差大的问题，显著提升生产效率与设备可靠性。

未来研究将聚焦以下方向：一是探索轻量化深度学习模型，降低算法对硬件资源的依赖，实现监测系统的嵌入式部署；二是研究多模态数据融合技术，结合声发射、红外热成像等信号，构建更全面的刀具状态评估体系；三是开展基于数字孪生的刀具寿命预测研究，实现虚拟与现实的双向映射，为智能制造提供更精准的决策支持。

参考文献：

[1] 向福星 , 孟博洋 , 李众杰 , 等 . 刀具磨损状态监测综述 [J/OL]. 制造技术与机床 ,1-19[2025-05-19].

[2] 程 寅 . 数 控 车 削 刀 具 磨 损 监 测 与 预 测 技 术 [J]. 模 具 制造 ,2024,24(12):140-142.

[3] 鲍先平 . 数控机床刀具磨损在线监测与预警技术 [J]. 农机使用与维修 ,2023,(11):61-65.

[4] 梁科 . 基于深度学习的刀具磨损形态识别与磨损量智慧监测的策略研究 [J]. 内燃机与配件 ,2023,(05):68-71.