細孔放電加工機應用虛擬量測達成加工全檢

一、什麼是放電加工機虛擬量測？

在當前競爭激烈的製造業中，提升生產效率和確保產品品質是一項至關重要的挑戰。隨著技術的不斷發展，放電加工機（EDM）已成為處理難加工材料的重要工具。而在這一領域中，虛擬量測技術逐漸成為加工全檢的關鍵解決方案。

放電加工機虛擬量測（Virtual Metrology）是一種利用加工過程中的數據來預測加工品質的技術。傳統的品質檢測直接針對待測物進行量測，而虛擬量測則是通過收集和分析加工過程中的關鍵數據，來預測加工的品質指標，例如細孔的直徑、圓度、表面粗糙度（Ra）和上部直徑。這種方法可以大大縮短品質檢測的時間，並減少對產品的實體檢測需求。

虛擬量測技術依賴於機器學習模型，這些模型通過學習加工過程中收集到的特徵數據與最終產品品質之間的關係來進行預測。通常使用的模型包括卷積神經網絡（CNN）、多輸入卷積神經網絡（MICNN）、多輸入多層感知器（MIMLP）等，這些模型透過輸入放電加工的特徵值，進行準確的品質預測。

二、放電加工機虛擬量測的運作原理

虛擬量測模型的輸入和輸出定義如下：

輸入（Feature Data）
機器學習模型的輸入特徵數據包括以下變量：

1. 平均火花頻率
2. 平均放電電流脈衝持續時間
3. 平均峰值放電電流
4. 平均放電能量
5. 平均點火延遲時間
6. 平均間隙電壓
7. 開路比
8. 雷射位置的平均值
9. 雷射位置的標準差

輸出（Independent Variables）
機器學習模型的輸出是質量量測項目，包括：

1. 直徑
2. 圓度
3. 表面粗糙度
4. 開口直徑

模型監督式學習與預測

1. 數據收集與預處理：從EDM過程中收集特徵數據和相應的質量量測數據，移除異常值，進行標準化、數據填充和平滑處理。
2. 模型訓練：使用已標籤的數據（特徵數據和相應的品質量測數據）訓練機器學習模型，模型學習特徵數據和品質量測數據之間的關係。
3. 預測與評估：使用訓練好的模型進行預測，並通過計算誤差（如MAE和MAPE）來評估模型性能。

三、虛擬量測在放電加工機中的應用

1. 提升生產效率
   虛擬量測技術的應用可以顯著提升生產效率。傳統的品質量檢測需要耗費大量時間和資源，特別是在對每個產品進行詳細測量時。虛擬量測可以在不影響生產流程的情況下進行品質預測，從而減少了對實體檢測的依賴。同時，虛擬量測能及時在加工出不良品的當下發出預警，使得操作人員能夠在問題一發生當下就進行調整，避免大量不合格產品的產生。

2. 降低生產成本
   虛擬量測不僅能提升效率，還能降低生產成本。由於減少了對實體品質檢測的依賴，企業可以節省大量測量設備和人工成本。

3. 提高產品品質
   虛擬量測技術通過監控和預測加工品質，幫助製造商確保產品的一致性和可靠性。這對於那些品質要求極高的行業（如航空航天、醫療設備等）尤為重要。通過虛擬量測技術，製造商可以更好地掌控生產過程中的各項變量，確保每一批次的產品都達到預期的品質標準。

4. 促進智能製造
   隨著工業4.0的推進，智能製造已成為未來製造業的發展方向。虛擬量測作為智能製造的一部分，能夠實現生產過程的自動化和數字化。通過結合物聯網（IoT）和大數據分析技術，虛擬量測可以與其他製造環節無縫集成，構建一個智能化的生產系統。

四、實施放電加工機虛擬量測的挑戰

儘管虛擬量測技術具有眾多優勢，但實施過程中仍然面臨一些挑戰。首先，收集和處理大量的高頻數據需要高效的數據處理能力和存儲系統。其次，機器學習模型的準確性依賴於大量的訓練數據，目前在加工相同程式下較容易建立有效模型，因此不適用於多樣化應用的代工業。

這篇文章旨在介紹虛擬量測技術在細孔放電加工機中的應用，以及如何藉助該技術提升生產效率、降低成本，並確保產品品質。如果您對虛擬量測技術在製造業的應用感興趣，歡迎進一步探討。

文章來源:文化大學 林禮傑