研究指導教員紹介
山田 高三教授／博士（工学） TAKAZO YAMADA
専門
メディア出演
生産財マーケティング （ニュースダイジェスト社：2010）、 機械技術 （日刊工業新聞：2012，2015，2017，2019）、 機械工学キーワード120 （コロナ社：2012）、 日刊工業新聞 （2014）、 機械と工具 （日刊工業出版：2014）， 改訂版切削・研削・ 研磨用語辞典 （日本工業出版：2016）、 ハイテク五十年史に学ぶ将来加工技術 （日本工業出版：2019）、 画像ラボ （日本工業出版：2020）
知能化工作機械に挑む
キーワード
インテリジェント グラインディング
自動車部品などを加工する機械を工作機械と呼びます．摺動部品は摩擦係数を小さくしなければならないため，そのような部品は研削加工という砥石を用いて金属表面を鏡面に仕上げる加工を行いますが，この加工に用いるのが研削盤です．現在，この研削盤の操作は熟練技能者でなければ良い仕上げ面を得ることはできませんが，この加工を知能化し，若手技能者でもボタン一つで加工することのできるインテリジェントグラインダーの開発を目指いしています．
加工仕上げ面の シミュレーション
研削加工で金属表面を削る際，工具である砥石の表面形状はそのまま工作物に転写されます．そこで，研削加工をする前に砥石の表面形状を測定し，その表面形状が工作物に転写するように計算してあげれば，研削加工をする前に加工後の工作物の仕上げ面粗さがどのくらいになるか予測することができます．そこで，砥石の表面形状を測定する装置と，工作物の仕上げ面粗さを予測するシミュレータの開発を行っています．
機械学習による 加工状態の判断
砥石の表面が悪いと，加工後の工作物の仕上げ面粗さも悪くなります．そのため，研削盤を操作する際に，技能者は砥石表面を目視で観察し，砥石葉面が正常かどうかを判断しています．そこで研削加工中の砥石表面を高速度カメラで撮影し，その画像を機械学習の一つである畳み込みニューラルネットワークを用いて処理します．これにより，目視で砥石表面を観察しなくても，砥石表面の状態を自動でコンピュータで判断してくれることができるようになります．