数控加工过程中刀具状况对于加工质量和加工效率具有重大影响,加工过程中刀具劣化不可避免。操作人员一般在刀具指导使用寿命还有一些余量的情况下更换刀具,但是航空航天等采用小批量生产模式且难加工的领域,刀具劣化率度快且多变,传统的换刀方式会导致使用劣化严重的刀具进行加工的情况出现,给加工造成了不可预估的危害。操作人员为了避免上述情况出现,只能采取更加保守的换刀策略,造成了极大的浪费。在确保加工质量的前提下充分挖掘刀具使用价值,就必须建立一个可靠的刀具寿命评估标准和方法。国际标准将后刀面磨损量作为评价刀具劣化程度的标准,因此本文选用后刀面最大磨损带宽度作为刀具状况评价标准。本文提出了一种刀具剩余使用寿命自适应预测方法,通过显微镜准确、快速的实现对刀具的检测获取标签。获取切削力、工件振动、机床主轴功率及电流等信号,将提取的信号进行预处理。对处理后的信号进行小波包分解提取特征,并将提取的特征和刀具磨损以及工况进行相关性分析,筛选和刀具磨损相关性强和工况相关性弱的特征。将筛选后的特征输入高斯过程回归预测刀具后刀面最大磨损带宽度以及剩余使用寿命。本文以刀具在位的方式对刀具进行检测,研究的显微镜自动对焦方法及拍照平台,能够准确、快速的获取刀具磨损量,拍照平台在对刀具进行序列化测量过程中刀具的角度偏差控制在0.1°以内。本文方法在没有出现积屑瘤的情况下刀具磨损量预测值最大误差不超过0.03mm,刀具寿命预测值最大误差不超过187s。