Monitoramento do desgaste da ferramenta em fresamento CNC

Visão geral do monitoramento da condição da ferramenta (TCM)

O Monitoramento da Condição da Ferramenta (TCM, na sigla em inglês) monitora o desempenho de uma ferramenta de corte durante o uso em usinagem (especialmente em fresamento CNC), verificando sistematicamente seu desempenho para detectar quando ela atingiu o fim de sua vida útil devido a desgaste, quebra ou lascamento. A integração de diversos sensores, incluindo sensores de força de corte, sensores de vibração, sensores de emissão acústica e até mesmo sensores de imagem óptica, ao TCM permite a tomada de decisões em tempo real sobre o momento ideal para a substituição da ferramenta de corte ou para seu ajuste, visando melhorar a qualidade da peça e reduzir o tempo de inatividade da máquina, otimizando assim os custos com ferramentas.

O TCM difere do Monitoramento da Condição da Máquina, que monitora a saúde da máquina-ferramenta (ou seja, os rolamentos, fusos, motores de acionamento e estrutura da máquina-ferramenta) por meio do monitoramento de parâmetros como vibração do fuso, corrente do motor ou temperatura para prevenir falhas relacionadas à máquina e manter a saúde geral do sistema. O monitoramento da ferramenta, por sua vez, concentra-se exclusivamente no estado da ferramenta de corte e seu impacto no processo de usinagem; enquanto o monitoramento da máquina visa manter a "máquina" saudável, o TCM mantém a "ferramenta" saudável. Tanto o TCM quanto o monitoramento da máquina são componentes importantes da manufatura inteligente; no entanto, cada um é projetado para monitorar e diagnosticar diferentes tipos de falhas usando diferentes tipos de sensores e metodologias de diagnóstico.

Fundamentos do desgaste de ferramentas

O desgaste de flanco é o tipo mais comum de desgaste que ocorre na interface entre a face de flanco da ferramenta e a superfície usinada, causando erosão ao longo do tempo. O desgaste de cratera ocorre na interface entre o cavaco e a face de corte da ferramenta, criando uma depressão devido às altas temperaturas e interações entre o cavaco e a ferramenta. Além desses dois tipos de desgaste, existem vários outros, como lascamento (pequenos cavacos que se desprendem da aresta de corte devido a choque térmico ou mecânico); adesão (soldagem do material da peça à ferramenta e subsequente desprendimento, levando consigo parte do material da ferramenta); difusão (átomos da peça migrando para a ferramenta em temperaturas muito altas); e deformação plástica (deformação permanente da aresta da ferramenta devido ao calor ou pressão excessivos).

O desgaste pode ser descrito em quatro estágios diferentes. O primeiro estágio é conhecido como "amaciamento" e é a fase inicial de desgaste da aresta de corte, na qual ocorre um desgaste menor à medida que a aresta começa a se estabilizar. Após o amaciamento, inicia-se o segundo estágio, denominado "estado estacionário". Este estágio apresenta uma progressão de desgaste relativamente estável. No entanto, se as condições de corte piorarem (por exemplo, aumento de temperatura, diminuição do resfriamento, etc.), a aresta de corte entrará em um terceiro estágio, o de "desgaste rápido". Este estágio é caracterizado por uma deterioração contínua e acelerada da aresta de corte, que eventualmente levará a um quarto estágio, o de "desgaste severo". Durante o estágio de desgaste severo, a aresta de corte sofrerá falha catastrófica (quebra da aresta) e/ou lascamento severo, resultando na perda da ferramenta.

A taxa de desgaste depende tanto dos parâmetros de corte quanto das propriedades do material da ferramenta. Velocidades de corte elevadas tendem a aumentar a temperatura da ferramenta, o que acelera o desgaste por difusão e adesivo. Altas taxas de avanço e/ou profundidades de corte tendem a aumentar as cargas mecânicas na ferramenta, o que acelera a abrasão e o lascamento. O desgaste também é bastante afetado pela dureza e abrasividade do material da peça, pois ambas as características tendem a aumentar o contato por atrito, as cargas térmicas e a tensão mecânica.

Métodos de monitoramento de desgaste de ferramentas

Métodos Diretos

Em vez de usar sensores de contato para medir o desgaste da ferramenta, as duas tecnologias de medição direta de desgaste listadas abaixo utilizam visão computacional, ou uma tecnologia de medição óptica, para determinar visualmente o desgaste da ferramenta, analisando uma imagem da aresta ou da ponta da ferramenta de corte e verificando se a ferramenta está desgastada.

1. Técnicas Ópticas/Baseadas em Visão

Sistemas de visão computacional capturam imagens de alta resolução da ferramenta de corte na borda, ponta ou flanco da ferramenta, antes ou imediatamente após a fresagem, e as analisam para determinar as características de desgaste da ferramenta, incluindo a largura do desgaste do flanco, lascamento ou arredondamento da borda. Como esse tipo de sistema de medição não entra em contato com a ferramenta de corte, ele não afeta o processo de usinagem e pode ser montado dentro do fuso CNC ou adicionado a uma câmera instalada diretamente na máquina para monitoramento durante o processo. Muitos desses sistemas utilizam técnicas simples e básicas de processamento de imagem, como detecção de bordas ou segmentação de imagem baseada em limiar, para identificar áreas de desgaste na ferramenta de corte. Graças aos avanços em câmeras e sistemas de iluminação, esses sistemas geralmente são menos dispendiosos do que outros sistemas de sensores e podem ser adaptados a configurações existentes de manufatura inteligente ou Indústria 4.0.

1. Análise de Textura de Superfície e Classificação de Imagens de Granularidade Fina (ECADCL)

Outro método direto de medição do desgaste da ferramenta é analisar a superfície usinada produzida pela ferramenta de corte. À medida que a ferramenta de corte perde o fio, a textura da superfície usinada se altera. Isso é feito capturando imagens da superfície produzida pela ferramenta de corte e, em seguida, aplicando técnicas avançadas de classificação de imagens para inferir a condição da ferramenta de corte. Um exemplo recente dessa técnica é o ECADCL (Efficient Channel Attention Destruction and Construction Learning), uma técnica de aprendizado que identifica diferenças sutis na textura da superfície para classificar as condições de desgaste.

arquitetura do ECADCL

Vantagens

• O fato de serem métodos sem contato significa que os métodos de medição de desgaste de ferramentas baseados em visão não interferem na operação mecânica do processo de usinagem nem reduzem a vida útil dos sensores.
• Os métodos de medição de desgaste de ferramentas baseados em visão geralmente têm um custo menor em comparação com a instrumentação tradicional com sensores pesados; muitos requerem apenas câmeras, iluminação e software de computador padrão disponíveis no mercado.
• Os métodos de medição de desgaste de ferramentas baseados em visão também são flexíveis, podendo ser facilmente integrados a equipamentos CNC existentes; por exemplo, uma câmera pode ser adicionada à área de troca de ferramentas da máquina ou instalada dentro da cabine para inspecionar a ferramenta de corte in situ entre as passagens.

Métodos Indiretos

Em comparação com a inspeção visual direta, o TCM indireto utiliza dados de sensores para determinar a condição de uma ferramenta de corte sem interromper a operação de usinagem. O método analisa os dados dos sensores, que se alteram à medida que a ferramenta se deteriora, para determinar de forma contínua e em tempo real o grau de desgaste.

1. Monitoramento Baseado em Sensor

Existem muitos tipos de dados de sensores físicos que podem ser usados ​​para esse propósito. Por exemplo, sensores de vibração medem como o comportamento dinâmico do sistema de eixo da ferramenta muda ao longo do tempo. Sinais de força e corrente do motor também podem medir o aumento da energia necessária quando uma ferramenta está desgastada e a máquina experimenta maior resistência devido ao desgaste. Além disso, sensores de emissão acústica (EA) medem as ondas de tensão de alta frequência produzidas durante o processo de corte e microfraturas, que têm alta sensibilidade aos estágios iniciais de desgaste da ferramenta. Finalmente, sinais de som e temperatura podem fornecer dados adicionais sobre as condições de corte. Embora cada tipo de sensor tenha suas vantagens, usar apenas um tipo de sensor pode ser pouco confiável devido ao ruído e à complexidade da usinagem.

sensor de vibração

1. Fusão de múltiplos sensores para maior confiabilidade

Para minimizar as limitações dos sistemas de sensor único, a fusão de dados multissensor utiliza dados de múltiplas fontes, como emissão acústica (EA), vibração e som, para desenvolver um sistema de monitoramento mais confiável e preciso. Isso permite que as diferentes fontes de dados validem as informações entre si, reduzindo as taxas de alarmes falsos resultantes de ruído ou outros eventos transitórios que poderiam afetar apenas um tipo de sensor. Em última análise, os sistemas de fusão de dados multissensor oferecem uma visão muito mais completa do processo de usinagem e, portanto, melhoram significativamente a confiabilidade do diagnóstico.

1. Abordagens de Fusão de Dados

A fusão de dados pode ocorrer em três níveis principais:

1. Fusão em Nível de Sinal: Os dados brutos de cada sensor são combinados antes da extração de características. Um exemplo inovador de fusão em nível de sinal é a imagem de matriz angular, uma técnica que transforma dados de séries temporais multissensor (por exemplo, dados de sensores de emissão acústica e vibração) em imagens bidimensionais em tons de cinza. A imagem de matriz angular preserva as relações temporais entre os dados e fornece um meio poderoso para treinar modelos de aprendizado profundo baseados em imagens para classificar os dados fundidos.
2. Fusão em Nível de Características: Características individuais (por exemplo, propriedades estatísticas ou componentes de frequência) são extraídas dos dados brutos de cada sensor. Os vetores de características são então combinados em um único vetor que é inserido em um algoritmo de classificação.
3. Fusão em Nível de Decisão: Cada fluxo de dados do sensor é processado independentemente por um modelo separado para gerar uma previsão de desgaste individual. A decisão final é gerada pela fusão das previsões individuais. Essa fusão pode ser feita utilizando diversas técnicas, incluindo um sistema de votação ou um meta-classificador.

 Abordagens baseadas em dados

A inteligência artificial está revolucionando a fresagem CNC ao usar aprendizado de máquina e aprendizado profundo para criar inteligência preditiva que substitui a natureza reativa tradicional da manutenção. O uso da IA ​​na fresagem CNC está automatizando a extração de características dos dados da máquina e permitindo que as empresas prevejam falhas de ferramentas com uma precisão sem precedentes.

Utilizando modelos poderosos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes de Memória de Longo Prazo (LSTM), os sistemas atuais conseguem extrair características relevantes de grandes quantidades de dados de sensores. O uso de Redes Residuais Profundas com Mecanismos de Atenção (que funcionam como uma função de "zoom inteligente") permite a identificação automática de tendências ou padrões importantes em vibrações, emissões acústicas e sinais de corrente, enquanto simultaneamente identifica e elimina ruídos de fundo irrelevantes. Dessa forma, esses sistemas possibilitam avaliações de condição de ferramentas em tempo real e com alta precisão.

Essas abordagens baseadas em IA combinam múltiplas fontes de dados de sensores, o que representa uma de suas principais vantagens. Isso permite que todos os dados relevantes sejam combinados em uma única avaliação geral da condição da ferramenta de corte. Além disso, possibilita a melhoria contínua por meio do aprendizado (aprendizado adaptativo). Em outras palavras, o sistema continuará a aprimorar suas capacidades de previsão com base em novos dados coletados durante as operações reais. Essa técnica fornece um método confiável para avaliar o desempenho de ferramentas de corte quando operam sob condições variáveis ​​(diferentes materiais e parâmetros de usinagem).

Seja em operações de torneamento, furação, retificação ou fresagem, os resultados são claros: as empresas podem esperar previsões muito precisas (acima de 90%) sobre quando uma ferramenta falhará, minimizar o tempo de inatividade não planejado e economizar dinheiro, evitando o desperdício de peças e falhas dispendiosas de ferramentas. Portanto, implementar uma estratégia de manutenção preditiva não é mais um luxo, mas um componente necessário para maximizar tanto a produtividade quanto a vida útil das ferramentas no ambiente de manufatura atual.

Sistemas de Aprendizagem Profunda e Monitoramento Inteligente

O aprendizado profundo trouxe melhorias significativas ao monitoramento do desgaste de ferramentas em fresamento CNC por meio de uma nova geração de sistemas inteligentes que superam consideravelmente todas as gerações anteriores de monitoramento de desgaste de ferramentas. O método mais utilizado emprega Redes Residuais Profundas aprimoradas com Módulos de Atenção; um exemplo é o Módulo de Atenção de Bloco Convolucional (CBAM), que combina o poder dos dois métodos, permitindo que o sistema inteligente selecione automaticamente as características mais importantes dos dados do sensor e descarte informações irrelevantes (ruído), ao mesmo tempo que aumenta significativamente a precisão do diagnóstico.

Outra grande melhoria foi a conversão de dados de sensores de séries temporais (sensores de vibração, emissão acústica e corrente) em uma matriz 2D que representa o sinal como uma "imagem visual". À medida que esses sinais matriciais são processados ​​por Redes Neurais Convolucionais (CNNs), a CNN processa os sinais como "padrões", o que permite uma enorme extração automática de características que jamais seria possível com métodos manuais.

O processo automatizado permite a classificação precisa dos estágios de desgaste da ferramenta (inicial, normal, rápido e severo) por meio de uma classificação altamente acurada, alcançando robustez e precisão excepcionais ao processar diretamente dados multissensoriais, atingindo taxas de reconhecimento superiores a 90%. Isso proporciona uma base confiável e orientada por dados para a manutenção preditiva, que minimizará o tempo de inatividade não planejado e protegerá suas máquinas contra danos severos.

Implementação Industrial e Benefícios

• Manutenção preditiva com dados em tempo real: a detecção multissensorial com inteligência artificial identifica o desempenho da ferramenta em tempo real e, ao detectar sinais de desgaste ou falhas iminentes (antes que ocorram), permite uma ação imediata.
• Reduzindo o desperdício e otimizando o uso de ferramentas: Prever quando uma ferramenta irá falhar maximiza seu potencial de uso, minimizando o número de vezes que ela precisa ser substituída e, portanto, reduzindo o desperdício gerado por ferramentas defeituosas ou não funcionais.
• Aumentar a consistência da produção: Manter condições consistentes nas ferramentas utilizadas nos processos de produção garante a consistência dos produtos fabricados, aumenta a qualidade total do produto e minimiza a variação.
• Tecnologias fundamentais para sistemas de manufatura inteligente: As tecnologias acima são componentes-chave da Indústria 4.0 (Sistemas de Manufatura Inteligente), proporcionando a capacidade de realizar manutenção preditiva orientada por dados e permitindo o agendamento automatizado de manutenções planejadas.

Desafios e Limitações

• Qualidade e Volume de Dados: A qualidade dos dados utilizados é crucial para um monitoramento eficaz. No entanto, o "ruído" do sensor (variações aleatórias na saída) pode degradar a qualidade dos dados. Além disso, o fato de a quantidade de dados disponível nos estágios iniciais ou extremos de desgaste ser significativamente menor do que o volume de dados presente durante os estágios normais de desgaste de uma ferramenta pode dificultar a identificação de todas as condições da ferramenta pelo modelo.
• Requisitos computacionais elevados: Embora modelos como redes residuais profundas ofereçam altos níveis de precisão na identificação das condições das ferramentas, eles exigem grande poder de processamento. Para obter um desempenho aceitável com esses modelos, as empresas geralmente precisam investir em unidades de processamento gráfico (GPUs) avançadas, o que pode não ser possível com o hardware existente.
• Generalização Limitada: Modelos treinados para uma aplicação específica geralmente não podem ser generalizados para uso em outras aplicações. Portanto, usar o mesmo modelo utilizado para monitorar o desgaste de uma fresa para monitorar o desgaste de uma broca, ou para monitorar o desgaste em um novo tipo de material, ou mesmo em um novo tipo de máquina CNC, pode resultar em menor precisão dos resultados, a menos que o modelo seja retreinado, o que implica em custos e esforço.
• Instalação/Integração de Sistemas: Integrar sistemas de modernização para monitoramento em diversos tipos de equipamentos CNC pode ser um desafio devido à complexidade, ao caráter invasivo e ao custo da instalação de sensores e hardware de aquisição de dados em diferentes máquinas CNC. Consequentemente, a adoção generalizada dessa tecnologia é difícil em muitos setores.

Conclusão

A detecção do desgaste de ferramentas tornou-se um componente essencial da manufatura inteligente, proporcionando uma abordagem mais inteligente e baseada em dados para a usinagem CNC (fresagem CNC). O uso de tecnologia de sensores de ponta (emissões acústicas, vibrações, fluxo disperso, corrente) combinado com Inteligência Artificial (IA) e recursos de Aprendizado Profundo das ferramentas de monitoramento atuais permite usinagem preditiva e adaptável. Os modernos sistemas de monitoramento de desgaste de ferramentas agora podem detectar quando uma ferramenta está desgastada e prever quando ela falhará, possibilitando, assim, medidas preventivas proativas. A manufatura inteligente atinge seu objetivo final por meio desses recursos de usinagem preditiva e adaptativa. Ela permite maior precisão, redução significativa do tempo de inatividade não planejado e dos custos com ferramentas, além de aumento da produtividade geral. Esses avanços proporcionam uma evolução inteligente da operação CNC e marcam um novo patamar de eficiência e confiabilidade para as operações CNC.