[发明专利]自动加工机的异常侦测系统及方法

说明书

本发明公开了一种自动加工机的异常侦测系统以及一种自动加工机的异常侦测方法，该自动加工机的异常侦测系统包括一自动加工机，具有一可编程逻辑控制器与一人机界面。该可编程逻辑控制器与该人机界面可将该自动加工机运转时的电流、电压或声音的数字信号送出。一图形处理器边缘运算计算机，藉由一网关与该自动加工机联机，可将该电流、电压或声音数字信号传给该图形处理器边缘运算计算机。以及一异常分析模块使用一机器学习模块来训练该图形处理器边缘运算计算机分析正常的电流、电压或声音数字信号以建立一第一模型，再藉由该第一模型来判断未知的电流、电压或声音数字信号以侦测出该自动加工机的发生异常。

技术领域

本发明有关于一种加工机的异常侦测系统，特别是有关于一种人工智能联网自动加工机的异常侦测系统。

背景技术

随着人工智能的不断发展，自动化加工机械故障或所制造量产的产品异常的实时监测和预防也是工业技术的新课题，而解决方案就可以由神经网络等机器学习方法来完成。自动化量产的实时异常监测和预防是朝着更智能更方便快捷的方向发展。

大数据已经结合人工智能(AI)应用于创新的自动化量产实时异常监测和预防，将可以为企业创造出前所未有的价值。目前工业生产的IOT(物联网)项目都将纳入AI(人工智能)解决方案，许多高精密设备厂商运用人工智能联网AIOT，为企业带来新的营运模式。企业导入AIOT之后，最大的效益是可以进行优化(optimization)，会依据需求的情境不同，做出最好的决策，并且有效反应在企业的获利能力。

IOT与AI的结合能够极大化效能与优化效益，结合发展成为「人工智能联网」(AIOT)，是目前科技的主流趋势，有助企业减少成本、提升效率、发掘新的商机、进而发展出新的营运模式。应用机器学习和物联网功能来分析自动化量产的实时数据，这有助于在加工机械故障发生的前几天预测出潜在的停机时间。深度学习是近年来机器学习领域的最新发展成果，在自动化量产实时异常监测和预防是可以使用深度学习发展成果来实现人工智能联网(AIOT)智能制造。

发明内容

本发明的目的是提供一种自动加工机的异常侦测系统，本发明使用深度学习发展成果来实现自动化量产实时异常监测和预防，实际应用于自动钻孔攻牙机进行螺丝帽加工螺纹攻牙的自动加工机的异常侦测。

本发明为达成上述目的，提供一种自动加工机的异常侦测系统，包括一自动加工机，具有一可编程逻辑控制器与一人机界面，该可编程逻辑控制器与该人机界面能够将该自动加工机运转时的电流、电压或声音的数字信号送出；一图形处理器边缘运算计算机，藉由一网关与该自动加工机联机，通过该网关可将该电流、电压或声音数字信号传给该图形处理器边缘运算计算机以及将启动和停止运转指令传给该自动加工机；以及一异常分析模块，配置于该图形处理器边缘运算计算机内，该异常分析模块使用一机器学习模块来训练该图形处理器边缘运算计算机分析正常的电流、电压或声音数字信号以建立一第一模型，再藉由训练好的该第一模型来判断未知的电流、电压或声音数字信号以侦测出该自动加工机的发生异常。

与现有的自动加工机的异常侦测系统比较，本发明具有以下优点：

1.应用机器学习的深度学习实现训练自动加工机的异常判断。

2.应用机器学习的深度学习实现自动加工机的机器训练。

3.定期更新训练好的新模型至图形处理器边缘运算计算机。

附图说明

图1为本发明的自动加工机的异常侦测系统的架构示意图。

图2为本发明的自动加工机的异常判断流程图。

图3为本发明的自动加工机的机器训练流程图。

图4为本发明的自动加工机的异常侦测方法的流程图。

图5显示本发明的自动加工机的异常侦测系统的判断正常案例。