CN106077988A - 点焊质量诊断系统 - Google Patents

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Abstract

一种点焊质量诊断系统，能够适应于各种状况且能够简单地使用。诊断系统具有：一对电极，它们构成为能够相互接近或远离，并且一边对作为点焊的对象的工件进行加压一边通电；电极间位移量检测部，其检测焊接时的一对电极的电极间位移量；诊断部，其基于所检测出的电极间位移量，使用内部函数来估计点焊质量的好坏；修正受理部，其能够受理操作者对于所估计出的点焊质量的好坏的修正；以及学习部，其在修正受理部未受理操作者的修正的情况下基于诊断部的估计结果来更新前述的内部函数，在修正受理部受理了操作者的修正的情况下基于该修正的内容来更新内部函数。

Description

点焊质量诊断系统
技术领域
本发明涉及一种判断点焊的焊接质量的好坏的质量诊断系统。
背景技术
在通过电极对被焊接件进行加压并进行电阻焊接的点焊中，存在以下的难点：无法根据外观诊断焊接质量。因此，以往，作为诊断焊接质量的方法，提出了监视电极间位移量的方法、利用电极间电压或电极间电阻的方法、利用超声波的方法、测定温度的方法、或者利用声发射(Acoustic emission)的方法等各种方法。
上述的方法中的监视电极间位移量的方法具有能够利用于各种材料的诊断、不会因焊接电流的分流而产生误差的优点。作为与该方法相关联的以往技术，例如在日本特开2001-300738号公报中公开了以下方法：根据通电中的致动器上安装的编码器的值的位移量的最大值来测定被焊接构件的热膨胀的程度，根据通电前后的编码器的值的位移量来测定被焊接构件的收缩的程度，基于它们来诊断焊接质量。
另外，在日本特开2000-005882号公报中公开了两种焊接质量的判定方法。在第一方法中，预先获取焊接质量良好时的电极间位移量的数据来作为基准数据，通过比较某个时刻以后的焊接时的电极间位移量数据与基准数据的偏移来诊断焊接质量。在第二方法中，根据焊接时的电极间位移量的数据来计算焊接所导致的热膨胀的饱和点，根据该饱和点来计算被焊接物的膨胀速度、饱和热膨胀量、饱和时间、收缩时间，通过将它们与作为理想模型而预先存储的膨胀速度、饱和热膨胀量、饱和时间、收缩时间进行比较来诊断焊接质量。
在日本特开2001-300738号公报所记载的方法中，存在以下问题：在通电中有意地改变加压力的情况下，无法测定热膨胀的程度、收缩的程度。另外，热膨胀、收缩的程度还根据被焊接构件的材质、厚度而变化，因此需要按每个焊接打点来变更用于诊断焊接质量的参数。
另一方面，在日本特开2000-005882号公报的第一方法中，需要对某个时刻和偏移量的阈值这两个参数进行调整，因此存在以下问题：在现场焊接质量发生问题时，难以判别该调整哪个参数才好。另外，需要根据被焊接物的材质、厚度来调整这些参数。另外，在日本特开2000-005882号公报的第二方法中，存在以下问题：在通电中改变加压力的情况下无法测定膨胀速度、饱和热膨胀量、饱和时间、收缩时间。并且，热膨胀、收缩的程度还根据被焊接构件的材质、厚度而变化，因此需要按每个打点来变更它们相对于理想模型的阈值。
另外，也有时使用进行在通电中改变电流那样的自适应控制的焊接机，但是如下情况变多：有时即使是多个同种的被焊接构件中的相同打点、通电时的编码器值的波形也不同，无法将用于诊断焊接质量的参数(阈值)设定为太严谨的值，其结果，忽略了焊接质量为坏(NG)的点焊。
根据以上情况，以往技术主要存在以下三个问题。
(1)不进行基于连续性数据的评价，因此在通电中改变加压力的情况下无法正确地测定评价量
(2)需要按每个焊接打点来调整参数，因此该调整麻烦
(3)在通电时自适应地改变电流的焊接机的情况下，无法太严格地设定用于诊断焊接质量的阈值、参数，存在诊断基准变得宽松(即使实际是“坏”也诊断为“好”)的倾向
发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种能够适应于各种状况且能够简单地使用的点焊的质量诊断系统。
为了达到上述目的，本发明提供一种诊断点焊的焊接质量的点焊质量诊断系统，该点焊质量诊断系统具有：一对电极，该一对电极一边对被焊接构件进行加压一边通电；电极间位移量检测部，其检测焊接时的所述一对电极的电极间位移量；诊断部，其基于由所述电极间位移量检测部检测出的电极间位移量，使用内部函数来估计点焊质量的好坏；修正受理部，其能够受理操作者对于所述诊断部所估计出的点焊质量的好坏的修正；以及学习部，其在所述修正受理部未受理操作者的修正的情况下基于所述诊断部的估计结果来更新所述内部函数，在所述修正受理部受理了操作者的修正的情况下基于该修正的内容来更新所述内部函数。
在优选实施方式中，点焊质量诊断系统具有对所述一对电极的至少一个进行驱动的致动器以及检测所述致动器的驱动量的编码器，所述编码器被用作所述电极间位移量检测部。
在优选实施方式中，点焊质量诊断系统具有安装在对所述一对电极进行保持的枪臂中的至少一个枪臂上的应变片，所述应变片被用作所述电极间位移量检测部。
在优选实施方式中，点焊质量诊断系统具有对所述一对电极的至少一个进行驱动的致动器以及检测所述致动器的驱动力的驱动力检测部，所述诊断部基于由所述电极间位移量检测部检测出的电极间位移量以及由所述驱动力检测部检测出的驱动力，使用内部函数来估计点焊质量的好坏。
附图说明
通过参照附图对以下的优选实施方式进行说明，本发明的上述或其它目的、特征及优点会变得进一步明确。
图1是表示本发明的第一实施方式所涉及的点焊质量诊断系统的概要结构的图。
图2是表示本发明的第二实施方式所涉及的点焊质量诊断系统的概要结构的图。
图3是表示本发明所涉及的点焊质量诊断系统中的处理的流程的流程图。
图4是表示点焊中的电极间位移量的历时变化的一例的曲线图。
图5是将点焊中的电极间位移量的历时变化的多个例与焊接电流一起表示的曲线图。
图6是例示使用神经网络来构成诊断部(内部函数)的情况的图。
图7是说明诊断部(内部函数)基于被输入的电极间位移量的数据来输出点焊质量的好坏的例子的图。
图8是说明使用内部函数的学习结果来诊断点焊的焊接质量的例子的曲线图。
具体实施方式
图1是表示本发明的第一实施方式所涉及的点焊质量诊断系统10的概要结构的图。诊断系统10具有：一对电极14，它们构成为能够相互接近或远离，并且一边对作为点焊的对象的被焊接构件(工件)12进行加压一边通电；电极间位移量检测部16，其检测焊接时的一对电极14的电极间位移量；诊断部18，其基于由电极间位移量检测部16检测出的电极间位移量，使用内部函数来估计点焊质量的好坏；输入输出装置等修正受理部20，其能够受理操作者对于诊断部18所估计出的点焊质量的好坏的修正；以及学习部22，其在修正受理部20未受理操作者的修正的情况下基于诊断部18的估计结果来更新后述的内部函数，在修正受理部20受理了操作者的修正的情况下基于该修正的内容来更新内部函数。
在图1的例子中，一对电极14分别安装于一对枪臂(gun arm)24或者分别被一对枪臂24所保持，一对枪臂24的一方(在图示例中为上侧的枪臂)能够通过伺服电动机26等致动器而上下移动。另外，在图1的例子中，安装于伺服电动机26来检测伺服电动机26的旋转角度位置(驱动量)的编码器相当于电极间位移量检测部16。
图2是表示本发明的第二实施方式所涉及的点焊质量诊断系统10′的概要结构的图。第二实施方式适于针对点焊想要获取更高精度的数据的情况，具体地说，在一对枪臂24的一方(在图示例中为下侧的枪臂)安装应变片28，由此能够检测电极14的电极间位移量。另外，在第二实施方式中，也可以不通过致动器对保持电极14或安装了电极14的枪臂24进行驱动，即使在这种情况下也能够通过应变片28来检测电极间位移量。即，在第二实施方式中，应变片28相当于电极间位移量检测部，因此，与是否存在致动器无关地，与利用编码器的情况相比能够高精度地检测电极间位移量。第二实施方式的其它结构要素可以与第一实施方式相同，因此对相对应的结构要素标注相同的参照标记，省略详细的说明。
此外，在第一实施方式和第二实施方式中，诊断部18、修正受理部20以及学习部22既可以作为运算处理装置(CPU)等嵌入到对点焊进行控制的控制装置等，也可以设置于与焊接场所不同的场所(例如云服务)。
接着，参照图3的流程图等来说明本发明所涉及的点焊质量诊断系统中的处理的流程。首先，基于规定的加工程序等，使用一对电极14来执行工件12的点焊(步骤S1、S2)。
在点焊从开始到结束的期间，使用上述的电极间位移量检测部(编码器16或应变片28)来获取点焊执行过程中的电极间位移量(的时间序列数据)(步骤S3)。其结果，能够得到如图4所例示的那样的时间T与电极间位移量G的关系。
接着，基于在步骤S3中获取到的电极间位移量，上述的诊断部18诊断(估计)点焊的焊接质量(步骤S4)。具体地说，如图5所示，已知电极间位移量G根据焊接电流C的大小而变化，在焊接电流C适当的情况下电极间位移量G为如曲线30那样的形状，另一方面，在焊接电流C过小的情况下和焊接电流C过大的情况下，电极间位移量G分别呈现如曲线32和34那样的形状。通常，如果焊接电流适当则焊接质量也“好(OK)”的情况多，另外如果焊接电流不适当(过小或过大等)则焊接质量也“坏(NG)”的情况多。因而，通过对电极间位移量G的时间序列数据进行分析，能够诊断(估计)点焊的质量的好坏。此外，图5示出了焊接电流C为交流的情况，但是即使焊接电流是直流，电极间位移量所呈现的曲线的形状也与交流的情况大致相同。
在此，测定出的电极间位移量的时间序列数据被输入到诊断部18的内部函数，诊断部18和后述的学习部22能够使用在作为机器学习之一的“有监督学习”中所使用的各种手法。
例如，能够构成以时间序列数据为输入、以焊接质量的好坏为输出的“多输入一输出”方式的分层型神经网络作为内部函数，并与此相对地将各种有监督学习的手法(反向传播(back propagation)、深度学习(Deep Learning)等)用作学习部22。或者，除了神经网络以外，还能够使用朴素贝叶斯分类器、支持向量机(Support Vector Machine)等各种有监督学习的手法。
图6是例示使用神经网络来构成内部函数的情况的图。在图6的例子中，为将每个采样时间的电极间位移量G输入到神经网络36的结构，但是这是一个例子，除此以外还能够使用各种结构的内部函数。例如，列举了以下方法：用时刻来对电极间位移量的数据进行缩放(标准化)，将缩放的参数以及缩放后的电极间位移量数据输入到神经网络。这样，诊断部18(内部函数)如图7所例示的那样，基于所输入的电极间位移量的数据来输出诊断结果(点焊质量的好坏)。
此外，在如图1所示的第一实施方式那样、诊断系统具有对电极14进行驱动的致动器(例如伺服电动机26)的情况下，也可以还设置对该致动器的驱动力进行检测的力传感器38等驱动力检测部。或者，也能够根据在伺服电动机中流动的电流的值来求出驱动力，在该情况下，测定伺服电动机的电流值的电流传感器等相当于驱动力检测部。在像这样设置有驱动力检测部的情况下，除了电极间位移量的数据以外，还将致动器的驱动力输入到诊断部18，由此能够提高诊断性能，如在该驱动力示出异常值的情况下将焊接质量诊断为“坏”等。
再次参照图3，在接下来的步骤S5中，判断是否能够使用电极间位移量以外的信息/手段来实际地确认在步骤S4中诊断出的焊接质量。例如，在能够通过凿检等来确认(判定)实际点焊后的工件的焊接质量的情况下，与诊断部18对焊接质量的诊断相分别地进行凿检等，通过实物确认来判定焊接质量的好坏(步骤S6)。
接着，在诊断部18的诊断(估计)结果与实际的好坏判定结果不同的情况下，操作者对诊断结果进行修正(步骤S7、S8)。具体地说，操作者通过上述的修正受理部20来输入实际的好坏判定结果，对诊断部18的诊断结果进行修正。例如，如果在某个条件下进行点焊的结果是虽然相同条件下的诊断部18的诊断结果是“好”但是其焊接质量实际为“坏”，则由操作者将该诊断结果修正为“坏”。另一方面，在诊断部18的诊断结果与实际的判定结果相同的情况下、或无法实际地确认焊接质量的情况下，操作者不修正诊断结果。
在接下来的步骤S9中，在通过修正受理部20修正了诊断结果的情况下，学习部22基于该修正的内容来进行诊断部18的内部函数的学习(更新)，在未进行修正的情况下，使用诊断部18的诊断结果来进行诊断部18的内部函数的学习(更新)。即，无论是否存在修正，都学习对于某个条件下的点焊中的电极间位移量来说焊接质量是好还是坏，将其学习结果反映到下次以后的焊接质量的诊断中。
选择依赖于诊断部18的内部函数的构造的算法作为学习部22。例如，在将分层型的神经网络用作内部函数的情况下，将使该神经网络学习的算法(例如反向传播、深度学习等)用作学习部22。或者，在将朴素贝叶斯分类器、支持向量机用作内部函数的情况下，将相应的学习的算法用作学习部22。
这样，在每次进行点焊时重复步骤S1～S9的处理。其结果，能够基于此前蓄积的电极间位移量的数据来可靠地诊断(估计)新进行的点焊的焊接质量。例如，在如图8所示的虚线曲线40、42、44及46那样、针对电极间位移量、与其焊接质量(“好”或“坏”)相关联地存储(学习)有4种时间序列数据的情况下，当新进行的点焊中的电极间位移量如实线曲线48那样时，由于曲线48位于焊接质量被学习为“好”的两个曲线42与44之间，因此也将新的点焊的焊接质量诊断为“好”。
如以上所说明的那样，根据本发明，能够根据通电中的连续性的电极间位移量来进行点焊质量的好坏诊断。另外，能够按垃圾邮件过滤器的要领来适当地修正焊接质量的好坏诊断的结果，能够使点焊质量的诊断部适当地进行学习，从而排除或大幅降低阈值、参数的调整作业所耗费的工时。并且，通过进行学习，即使对于在通电时自适应地改变电流的点焊机，诊断基准也不会变得宽松，好坏诊断的精度提高。
根据本发明，能够不进行阈值的调整等，而是基于凿检等实物确认来判定焊接质量的好坏并将其结果直接教给系统(使系统学习)，因此能够容易地提高点焊质量的诊断精度。

Claims (4)

1.一种点焊质量诊断系统，诊断点焊的焊接质量，该点焊质量诊断系统具有：
一对电极，该一对电极一边对被焊接构件进行加压一边通电；
电极间位移量检测部，其检测焊接时的所述一对电极的电极间位移量；
诊断部，其基于由所述电极间位移量检测部检测出的电极间位移量，使用内部函数来估计点焊质量的好坏；
修正受理部，其能够受理操作者对于所述诊断部所估计出的点焊质量的好坏的修正；以及
学习部，其在所述修正受理部未受理操作者的修正的情况下基于所述诊断部的估计结果来更新所述内部函数，在所述修正受理部受理了操作者的修正的情况下基于该修正的内容来更新所述内部函数。
2.根据权利要求1所述的点焊质量诊断系统，其特征在于，
具有对所述一对电极的至少一个进行驱动的致动器以及检测所述致动器的驱动量的编码器，所述编码器被用作所述电极间位移量检测部。
3.根据权利要求1所述的点焊质量诊断系统，其特征在于，
具有安装在对所述一对电极进行保持的至少一个枪臂上的应变片，所述应变片被用作所述电极间位移量检测部。
4.根据权利要求1～3中的任一项所述的点焊质量诊断系统，其特征在于，
具有对所述一对电极的至少一个进行驱动的致动器以及检测所述致动器的驱动力的驱动力检测部，所述诊断部基于由所述电极间位移量检测部检测出的电极间位移量以及由所述驱动力检测部检测出的驱动力，使用内部函数来估计点焊质量的好坏。
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