如何在加工過程中即時準確檢測出刀具的現況也成為加工產業一直在尋求突破的關鍵技術，在檢測技術上，最常擷取加工中所產生的振動訊號來分析刀具的即時狀況，因為刀具的好壞最直接會反映在刀具切削在工件上的振動變化，然而振動有其方向性及大小，這些在一個加工行程中都會因為加工方法、刀具切削角度、切削條件，工件材料而產生各種振動上的變化，要在龐大且複雜的訊號中找到足以辨別出刀具品質好壞的關鍵訊號，其難度可想而知。因此要在複雜的加工行程中找出關鍵的振動特徵則必需要靠一些演算分析技術來達成。

下圖為使用直徑2mm的刀具做銑削加工，分別針對新刀狀況和刀具一刃磨損及兩刃磨損等三種加工狀態所產生的振動加速度訊號

主軸轉速16000 rpm 進給4000 mm/min 切削深度0.5 mm

 

 

 

 

可以看出如果單純由時域(Time Domain)的振動加速度訊號要鑑別出刀具的差異是有其難度，尤其是在像這樣小直徑的刀做淺層加工，過程當中還伴隨切削液的噴注干擾，更是增加鑑別的困難度。因此在利用振動訊號做檢測的技術上通常不會單純的只在時域(Time Domain)訊號做刀具狀態鑑別，通常會再進一步搭配時頻域的轉換技術，利用傅立葉轉換(Fourier transform)來將振動訊號由時域(Time Domain)空間轉換至頻域(Frequency Domain)空間然後將關鍵的振動頻率給抽離出來。下圖橫軸表示為頻率，縱軸表示為時間，高度表示為頻率強度，分別針對新刀 (時間前段)、磨損一刃(時間中段)及磨損兩刃(時間後段)等三種加工狀況繪製出頻率與時間關係的3D瀑布圖，以此可以呈現出不同刀具狀況的振動頻率現象，其中每一個頻率即為一個變因參數，每個頻率在加工過程中其強度均會隨著時間產生程度大小的變化，因此要在這些變因中找出關鍵的比對特徵還必須累積更多的加工數據才能獲得有效的比對模型。除此之外，一個工件的加工多半會利用多把刀具及多個加工行程，因此更增加獲得有效比對模型的難度。

 

DMS採用最新的演算技術，僅需簡單導入一次對比的加工振動訊號，經由DMS內部的演算將振動訊號由時域的加速度訊號中拆解出頻率相關的訊號，並在眾多的頻率中篩選出關鍵的振動頻率訊號及強度變化範圍，將這些龐大的變因中快速收斂並導出具代表性可以用來鑑別差異的比對模型。

 

 

下圖為採用3種不同狀況的刀具做相同加工行程的加工，利用新刀加工所產生的振動加速度訊號經由DMS導出一差異比對模型，再引用此比對模型分別繪製出當以磨損一刃的刀具和磨損兩刃的刀具作加工時所產生出來的差異程度。可以發現利用DMS的演算技術所產生出來的差異比對模型可以有效鑑別出新刀、刀具磨損一刃和兩刃加工時所造成的差異程度。