Napredni inteligentni sistem nadzora obrabe rezalnega orodja na podlagi termografije

Trajanje projekta: 1. 10. 2023 –do 30. 9. 2025

Nosilka projekta: dr. Nika Brili

(https://cris.cobiss.net/ecris/si/sl/researcher/41552)

Tip projekta: podoktorski temeljni raziskovalni projekt

Obseg financiranja: 1,00 FTE letno, kategorija B

Nadzor obrabe rezalnega orodja pri struženju prispeva k izboljšanju kakovosti izdelkov, optimizaciji stroškov orodja in zmanjšanju neželenih dogodkov (zastoj proizvodnje, izmet obdelovanca …). Pomemben je tako za kvaliteto končnega izdelka kot za optimizacijo procesov. Problem je še posebej izrazit pri maloserijski in posamični proizvodnji, kjer je odločanje o ustreznosti rezalnega orodja prepuščeno operaterju stroja, ki se odloča na podlagi izkušenj in osebne presoje (neformalno znanje). Glavna ideja raziskovalnega projekta je avtomatizirano zaznavanje obrabe rezalnega orodja in odločitev o menjavi rezalnega orodja bo, neodvisno od znanja in izkušenj operaterja.

Glavni cilj raziskave je: z uporabo metod globokega učenja razviti zanesljiv sistem za spremljanje stanja orodja (TCM), ki temelji na termografski sliki rezalnega orodja.

V okviru projekta bo nastala obsežna baza termografskih slik, ki bo na voljo tudi drugim znanstvenikom in bo velik doprinos k razvoju znanosti na področju spremljanja stanja orodij z uporabo umetne inteligence.

Ker je težko zagotoviti dovolj obsežno bazo podatkov za struženje z obrabljenim orodjem, bo uporabljena metoda GAN (Generative Adversarial Network), s pomočjo katere se bo na podlagi posnetih slik pripravilo dodatne slike. S tem bo zagotovljena uravnotežena baza podatkov za vse kategorije.

Faze projekta:

• DP1 - PREDEKSPERIMENTALNA FAZA (D1.1 Podroben načrt eksperimenta)

• DP2 - EKSPERIMENT (D2.1 Podatkovna baza slik, D2.2 Razširjena podatkovna baza slik, D2.3 Velika baza podatkov (angl. big data))

• DP3 - GAN (D3.1 Razširjena zbirka podatkov na osnovi GAN)

• DP4 - KLASIFIKACIJA (D 4.1 Naučen model za klasifikacijo, D 4.2 Globoka nevronska mreža)

Rezultati:

BRILI, Nika, GHAVI, Mohammad Reza. Microscopic Dataset of Cutting Tool Flank Wear with Quantitative Measurements and Expert Labels (Project: Thermography Based Advanced Intelligent Tool Condition Monitoring System) : version v1. Genève: Zenodo, 2026. 1 spletni vir. https://zenodo.org/records/19239342, DOI: 10.5281/zenodo.19239341. [COBISS.SI-ID 273259523]projekt: Z2-50080-2023 Napredni inteligentni sistem nadzora obrabe rezalnega orodja na podlagi termografije; financer: Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije

BRILI, Nika. Thermographic Video Dataset of Turning Processes with Associated Tool Wear Measurements (Project: Thermography Based Advanced Intelligent Tool Condition Monitoring System) : Version Version 1.0. Genève: Zenodo, 2026. 1 spletni vir. https://zenodo.org/records/19224778, DOI: 10.5281/zenodo.19224778. [COBISS.SI-ID 273096195]projekt: Z2-50080-2023 Napredni inteligentni sistem nadzora obrabe rezalnega orodja na podlagi termografije; financer: Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije

BRILI, Nika. Uporaba termografije in UI pri obrabi orodij. Vzdrževalec : revija Društva vzdrževalcev Slovenije. dec. 2025, št. 215/216, št. članka 1234, str. 56-60, ilustr. ISSN 1318-2625. https://www.skupnost-vss.si/wp-content/uploads/2025/12/004_2025_DVS_vzdrzevalec_215_216.pdf#page=56.00. [COBISS.SI-ID 268164611]

BRILI, Nika. Smart AI-based system for turning tool condition monitoring. V: GORIŠEK, Maruša (ur.), GOLOB, Tea (ur.), ŠTREMPFEL, Teja (ur.). 16th International Conference on Information Technologies and Information Society : ITIS 2025 : conference proceedings : November 12-13, 2025, Otočec, Slovenia. 1st corrected ed. In Novo mesto: Faculty of Information Studies, 2025. Str. [223], ilustr. ISBN 978-961-96549-3-4. https://itis.fis.unm.si/wp-content/uploads/2026/03/ITIS-2025-Proceedings_FINAL-1.pdf, https://d.cobiss.net/repository/si/files/265308163/171676/ITIS-2025-Proceedings_FINAL.pdf. [COBISS.SI-ID 265308163]

Raziskovalni projekt financira Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije