JP2022085371A - 溶接品質評価方法および溶接装置 - Google Patents

Abstract

【課題】金属部材同士の開先溶接中にその場で溶接欠陥を検知することができる溶接品質評価方法、および溶接品質を評価する機構を備えた溶接装置を提供する。【解決手段】本発明に係る溶接品質評価方法は、開先溶接の品質を溶接中に評価する方法であって、開先のエッジ、および溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方で所定領域の溶融池のエッジの観察画像データを取得する溶接領域画像取得ステップと、前記観察画像データにおける前記所定領域の前記溶融池のエッジと前記開先のエッジの延長線との位置関係から溶込みサイズデータを算出する溶込みサイズ算出ステップと、算出した前記溶込みサイズデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状を算出するビード形状算出ステップと、前記予測されるビード形状と所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定する溶接欠陥判定ステップと、を有することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、金属部材同士の溶接技術に関し、特に溶接中に溶接品質を評価する方法および溶接品質を溶接中に評価する機構を備えた溶接装置に関するものである。

機械装置の製造において金属部材同士の溶接（いわゆる溶接継手）は重要な技術のうちの一つである。特に機械的応力の掛かる溶接継手では溶接品質の確保・管理が非常に重要になる。溶接技術は、かつては作業者／職人の経験と勘に大きく依存する技術であったが、ロボット技術やデジタル技術の進展により自動化が進められてきた。

溶接品質の確保・管理に寄与するデジタル技術の一つとして画像解析技術がある。溶接状態（例えば、溶融池の状態）をその場で観察・解析して溶接条件を補正することで、溶接品質の確保・管理に寄与することができる。

例えば、特許文献１（特開2018-010391）には、溶接手段によって溶接が行われる溶接部を撮像した画像に基づいて、当該溶接部における溶接に係る溶接条件の評価を行う画像処理方法であって、溶接条件が既知である前記溶接部を撮像した複数の画像について、それぞれ高次局所自己相関特徴に係る複数の特徴量を求め、当該複数の特徴量を用いて多変量解析を行うことで、溶接条件を評価するための特徴空間の規定に用いられる規定特徴量を当該複数の特徴量から定める学習ステップと、前記溶接条件の評価対象となる前記溶接部を撮像した評価対象画像について前記高次局所自己相関特徴に係る複数の特徴量を求め、この複数の特徴量に含まれる規定特徴量を用いて、前記評価対象画像を前記学習ステップにおいて求められた前記特徴空間に対して投影することで、前記評価対象の溶接部に係る前記溶接条件を分析する分析ステップと、を備える画像処理方法、が開示されている。

特許文献１によると、溶接部を撮像した画像に基づいてより簡便に溶接部の溶接条件を評価することができる画像処理方法および画像処理装置が提供できる、とされている。

特開２０１８－０１０３９１号公報

特許文献１に記載された技術は、溶融池の輪郭（特に溶接入熱点（アーク／溶接ワイヤ）よりも溶接進行方向前方の輪郭）を主たる画像データとして利用していると考えられる。しかしながら、本発明者等の研究によると、溶接欠陥（例えば、アンダーカットやアンダーフィルなどの余盛不足）のその場検知には、溶接入熱点よりも溶接進行方向前方の溶融池の輪郭の画像データは必ずしも適していないと考えられた。

余盛不足の溶接欠陥は、ガウジング／再溶接などの補修が必要な欠陥であり、溶接継手の製造歩留まり／製造コストに直結する問題である。また、自動溶接においては、何かしらの要因でそのような溶接欠陥が一旦生じるとネガティブフィードバックが生じ易く、自然に回復することが難しいという問題がある。言い換えると、自動溶接においてそのような溶接欠陥が生じた場合に、その場で検知して溶接条件を正しくフィードバック制御することができれば、溶接継手の製造歩留まり向上／製造コスト低減に寄与することができる。

したがって、本発明の目的は、金属部材同士の開先溶接中にその場で溶接欠陥を検知することができる溶接品質評価方法、および溶接品質を評価する機構を備えた溶接装置を提供することにある。

（I）本発明の一態様は、開先溶接の品質を溶接中に評価する方法であって、
開先のエッジ、および溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方で所定領域の溶融池のエッジの観察画像データを取得する溶接領域画像取得ステップと、
前記観察画像データにおける、前記所定領域の前記溶融池のエッジと前記開先のエッジの延長線との位置関係から溶込みサイズデータを算出する溶込みサイズ算出ステップと、
算出した前記溶込みサイズデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状データを算出するビード形状算出ステップと、
前記予測されるビード形状と所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定する溶接欠陥判定ステップと、を有することを特徴とする溶接品質評価方法、を提供するものである。

本発明は、上記の本発明に係る溶接品質評価方法（I）において、以下のような改良や変更を加えることができる。
（i）前記溶接領域画像取得ステップでは、前記溶接進行方向の前方から前記観察画像データを取得し、前記溶込みサイズ算出ステップでは、前記開先の両方のエッジに対してそれぞれ算出する。
（ii）前記所定領域が前記溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方6 mm以上10 mm以下であり、前記所定のしきい値が前記開先のエッジの延長線よりも外側1.5 mmである。

（II）本発明の他の一態様は、上記の溶接品質評価方法を実施する溶接装置であって、
継手を溶接する溶接機と、
前記継手または前記溶接機を駆動させる駆動機構と、
溶接領域の観察画像データを取得する観察画像データ取得部と、
前記観察画像データの解析を行う観察画像データ解析部と、
前記観察画像データ、算出したデータおよび予め蓄積したデータを記憶するデータ記憶部と、
溶接条件および駆動条件の入力および解析結果の出力を行う入出力部とを有し、
前記観察画像データ解析部は、
前記観察画像データの画像処理を行う画像処理機構と、
画像処理されたデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状を算出するビード形状算出機構と、
前記予測されるビード形状と前記所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定する溶接欠陥判定機構と、を有することを特徴とする溶接装置、を提供するものである。

本発明によれば、金属部材同士の開先溶接中にその場で溶接欠陥の検知を可能にする溶接品質評価方法、および溶接品質を評価する機構を備えた溶接装置を提供することができる。

本発明に係る溶接品質評価方法におけるプロセスの一例を示すフロー図である。 観察画像の一例を示す写真である。 本発明に係る溶接装置の概略構成を示す模式図である。 開先溶接によって得られた溶接継手のビード高さの実測データと、本発明の溶接品質評価方法で予測されるビード形状が所定のしきい値を下回った領域との比較を示すグラフである。

（本発明の基本思想）
前述したように、本発明の目的は、開先溶接における溶接欠陥（例えば、アンダーカットやアンダーフィルなど）をその場検知するために、溶融池の観察画像と溶接欠陥とを関連付けることである。溶接欠陥の発生の有無は、溶融池の先端領域の形状（溶接入熱点よりも溶接進行方向前方の形状）が重要な因子になると、従来から考えられてきた。

そこで、本発明者等も、特許文献１に記載の技術を参考にしながら、溶融池の先端領域の形状と溶接欠陥との関連付けを研究した。しかしながら、当該研究を進めていくと、溶融池の先端領域の形状と溶接欠陥との直接的な相関性を見出すことが非常に困難であり、むしろ直接的な相関性は比較的低いのではないかと考えられた。

本発明者等は、溶融池形状の着目点の対象を拡げながら溶接欠陥と直接的な相関性を有するポイントを鋭意研究した。その結果、溶接欠陥と高い相関性を有する領域が、溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方領域の溶融池の形状にあることを見出した。本発明は当該知見に基づいて完成されたものである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら具体的に説明する。本発明は、ここで取り挙げた実施形態に限定されるものではなく、その発明の技術的思想を逸脱しない範囲で公知技術と適宜組み合わせたり公知技術に基づいて改良したりすることが可能である。

（溶接品質評価方法）
図１は、本発明に係る溶接品質評価方法におけるプロセスの一例を示すフロー図である。図１に示したように、本発明の溶接品質評価方法は、大別して、溶接領域画像取得ステップと、溶込みサイズ算出ステップと、ビード形状算出ステップと、溶接欠陥判定ステップとからなる。以下、各ステップをより詳細に説明する。

溶接領域画像取得ステップは、溶接入熱点（例えば、アーク／溶接ワイヤ）よりも溶接進行方向の後方で所定領域の溶融池のエッジおよび開先のエッジの観察画像データを取得するステップである。取得した観察画像データは、後述するデータ記憶部に記憶される。

次の溶込みサイズ算出ステップをスムーズに実行できるかぎり観察画像データを取得する方向に特段の限定はないが、開先のエッジを撮像する必要があることから、溶接進行方向の前方から観察画像データを取得することが好ましい。

観察画像データの取得方法としては、溶融池のエッジおよび開先のエッジを撮像できるかぎり特段の限定はなく、従前の撮像方法を利用できる。例えば、CMOSカメラやCCDカメラを好適に利用できる。なお、溶接入熱点は輝度が非常に高いことから、溶融池のエッジおよび開先のエッジを明瞭に撮像できるように、撮像条件（例えば、各種フィルタ、絞り、露光時間）を適宜調整することが好ましい。

溶込みサイズ算出ステップは、前ステップで取得した観察画像データにおける、溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方で所定領域の溶融池のエッジと開先のエッジの延長線との位置関係から溶込みサイズデータを算出するステップである。算出した溶込みサイズデータも、後述するデータ記憶機構に記憶される。

図２は、観察画像の一例を示す写真である。

図２に示したように、溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方領域に溶融池のエッジが開先のエッジの延長線よりもはみ出している領域があることが分かる。このはみ出し領域は、溶接母材／溶接継手の溶込みに起因すると考えられる。また、図２では、当該溶込みのサイズが図中の左右で異なっている（図中左側の溶込みサイズが、図中右側の溶込みサイズよりも小さい）ことが分かる。

ビード形状算出ステップは、前ステップで算出した溶込みサイズデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状データを算出するステップである。算出した予測されるビード形状データも、後述するデータ記憶機構に記憶される。

溶接欠陥判定ステップは、前ステップで算出した予測されるビード形状と所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定するステップである。判定結果は、後述するデータ記憶機構に記憶されると共に、必要に応じて後述する出力機構から画像および／または音で出力してもよい。

本発明者等の研究の結果、算出した予測されるビード形状が所定のしきい値を下回ると余盛不足の溶接欠陥が発生することが判明した。

つぎに、本発明で用いた機械学習について簡単に説明する。

本発明で用いた機械学習では、被溶接部材の寸法や材質および継手に求められる品質を参考にして報酬を決定する。また、本発明では、観察画像データを次のアルゴリズムで処理するところにもう一つの特徴がある。

（ａ）取得した観察画像データから溶接欠陥の判定に重要な領域をトリミングする。例えば、図２において、溶融池の中心線から左右に分割すると共に、左右それぞれで溶融池のエッジがギリギリ入る領域にトリミングする。溶接欠陥の判定に重要な特徴を有する領域の比率を拡大することで、判定に必要な特徴量の抽出確率が向上して判定精度が向上する。

（ｂ）溶融池の先端領域よりも溶接進行方向の前方領域で開先の輝度をライン分析し、得られた輝度変化を微分して輝度の変化勾配を算出し、変化勾配が最大となる位置を開先のエッジと判断する。例えば、図２において、溶融池の先端領域よりも少し手前で図中の左右方向に輝度のライン分析を行えばよい。これは、開先のエッジ面は、アーク光源を向いており光を反射しやすいため他の部分に比して輝度が高くなるためである。

（ｃ）溶融池の中心線から最も遠い溶融池位置を溶融池のエッジと判断する。例えば、上記の開先のエッジの判断方法と同様に、図２において、溶接入熱点よりも後方で図中の左右方向に溶融池の輝度のライン分析し、得られた輝度変化を微分して輝度の変化勾配を算出し、変化勾配が最大となる位置を溶融池のエッジと判断する。

（ｄ）溶融池のエッジと開先のエッジの延長線との距離を算出する。このとき、スパッタなどによるノイズの影響を小さくするために、時間軸方向で移動平均化することが好ましい（例えば、20観察画像データを使って移動平均化する）。

本発明では、溶接はCMT（コールド メタル トランスファー）プロセス溶接機（フローニアス社製、TPS 5000 CMT）を用いて行った。機械学習の溶接条件としては、溶接電流、溶接速度、溶接入熱点のウィービング振り幅を種々変更した。得られた学習用試験体に対して、レーザ変位計を用いてスキャンさせながらビード形状の三次元座標群データを取得して、観察画像データからビード形状を予測する機械学習を構築した。

その結果、溶融池のエッジの観察画像データを取得する所定領域としては、溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方6 mm以上10 mm以下が適当であり、所定のしきい値としては、開先のエッジの延長線よりも外側1.5 mmが適当であるという結果が得られた。得られた数値データは、後述するデータ記憶機構に記憶される。

（溶接装置）
本発明に係る溶接装置について説明する。図３は、本発明に係る溶接装置の概略構成を示す模式図である。

本発明の溶接装置100は、溶接品質を溶接中に評価する機構を備えた溶接装置であって、大きく分けて、継手を溶接する溶接機10と、継手または溶接機を駆動させる駆動機構20と、溶接領域の観察画像データを取得する観察画像データ取得部30と、観察画像データの解析を行う観察画像データ解析部40と、観察画像データおよび各種解析データ類を記憶するデータ記憶部50と、溶接・駆動条件の入力および解析結果の出力を行う入出力部60と、から構成される。

溶接機10に特段の限定はなく、従前の溶接機を適宜用いることができる。本発明の溶接装置100は、自動溶接を意図していることから、所望の箇所を溶接できるかぎり駆動機構20にも特段の限定はなく、従前の駆動機構（溶接継手を駆動させる機構または溶接機を駆動させる機構）を適宜用いることができる。

画像データ取得部30は、溶接領域の観察画像データを取得する溶接領域観察画像取得機構31を有する。溶接領域観察画像取得機構31は、従前の撮像装置（例えば、CMOSカメラ、CCDカメラ）を好適に利用できる。溶接領域を観察することから、溶接入熱点との相対位置が固定されるように配設することが好ましい。

取得した観察画像データは、データ記憶部50のデータ記憶機構51に記憶される。データ記憶機構51は、必要なデータが記憶できるかぎり特段の限定はなく、従前のデータ記憶装置（例えば、ランダムアクセスメモリ（RAM）、ハードディスク（HD）、ソリッドステートドライブ（SSD）など）を適宜利用できる。

観察画像データ解析部40は、取得した観察画像データの画像処理を行う画像処理機構41と、画像処理されたデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状を算出するビード形状算出機構42と、算出された予測されるビード形状と所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定する溶接欠陥判定機構43とを有する。それぞれの機構で処理されたデータは、データ記憶部50のデータ記憶機構51に記憶される。

必要とされる解析が適切に行われるかぎり、観察画像データ解析部40の各機構の装置構成に特段の限定はなく、従前の解析装置（例えば、コンピータ）を適宜利用できる。

入出力部60は、溶接条件や駆動条件の入力を行う入力機構61と、解析結果の出力を行う出力機構62とを有する。入力された溶接・駆動条件は、データ記憶部50のデータ記憶機構51に記憶される。

必要とされる入力および望まれる出力ができるかぎり、入力機構61および出力機構62の装置構成に特段の限定はなく、従前の入出力装置（例えば、キーボード、ディスプレー、タッチパネル、プリンタ）を適宜利用できる。

ビード形状データの蓄積は、溶接装置100を用いて行うことが望ましいが、それに限定されるものではない。例えば、同じ構成を有する別の溶接装置を用いて機械学習を行い、得られた学習データを、入力機構61を介して溶接装置100のデータ記憶部50のデータ記憶機構51に記憶させてもよい。

（検証実験）
本発明の溶接装置100を用いて開先溶接を行い、得られた溶接継手のビード形状（ビード高さ）の実測データと、溶接時の所定領域の観察画像データから予測されるビード形状が所定のしきい値を下回った領域とを比較した。結果を図４に示す。

図４は、開先溶接によって得られた溶接継手のビード高さの実測データと、本発明の溶接品質評価方法で予測されるビード形状が所定のしきい値を下回った領域との比較を示すグラフである。図４から判るように、ビード高さの実測データが大きく落ち込む領域と、本発明の溶接品質評価方法で予測されるビード形状が所定のしきい値を下回った領域とが、非常に良い一致をしていることが確認される。

上述した実施形態は、本発明の理解を助けるために説明したものであり、本発明は、記載した具体的な構成のみに限定されるものではない。例えば、実施形態の構成の一部を当業者の技術常識の構成に置き換えることが可能であり、実施形態の構成に当業者の技術常識の構成を加えることも可能である。すなわち、本発明は、本明細書の実施形態の構成の一部について、発明の技術的思想を逸脱しない範囲で、削除・他の構成による置換・他の構成の追加をすることが可能である。

１００・・・溶接装置、
１０・・・溶接機、２０・・・駆動機構、
３０・・・画像データ取得部、３１・・・溶接領域観察画像取得機構、
４０・・・観察画像データ解析部、４１・・・画像処理機構、４２…ビード形状算出機構、
４３・・・溶接欠陥判定機構、５０・・・データ記憶部、５１・・・データ記憶機構、
６０・・・入出力部、６１・・・入力機構、６２・・・出力機構。

Claims (4)

1. 開先溶接の品質を溶接中に評価する方法であって、
   開先のエッジ、および溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方で所定領域の溶融池のエッジの観察画像データを取得する溶接領域画像取得ステップと、
   前記観察画像データにおける、前記所定領域の前記溶融池のエッジと前記開先のエッジの延長線との位置関係から溶込みサイズデータを算出する溶込みサイズ算出ステップと、
   算出した前記溶込みサイズデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状を算出するビード形状算出ステップと、
   前記予測されるビード形状と所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定する溶接欠陥判定ステップと、を有することを特徴とする溶接品質評価方法。
2. 請求項１に記載の溶接品質評価方法において、
   前記溶接領域画像取得ステップでは、前記溶接進行方向の前方から前記観察画像データを取得し、
   前記溶込みサイズ算出ステップでは、前記開先の両方のエッジに対してそれぞれ算出することを特徴とする溶接品質評価方法。
3. 請求項１又は請求項２に記載の溶接品質評価方法において、
   前記所定領域が前記溶接入熱点よりも溶接進行方向の後方6 mm以上10 mm以下であり、
   前記所定のしきい値が前記開先のエッジの延長線よりも外側1.5 mmであることを特徴とする溶接品質評価方法。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の溶接品質評価方法を実施する溶接装置であって、
   継手を溶接する溶接機と、
   前記継手または前記溶接機を駆動させる駆動機構と、
   溶接領域の観察画像データを取得する観察画像データ取得部と、
   前記観察画像データの解析を行う観察画像データ解析部と、
   前記観察画像データ、算出したデータおよび予め蓄積したデータを記憶するデータ記憶部と、
   溶接条件および駆動条件の入力および解析結果の出力を行う入出力部とを有し、
   前記観察画像データ解析部は、
   前記観察画像データの画像処理を行う画像処理機構と、
   画像処理されたデータと予め蓄積したビード形状データとを機械学習により比較して、予測されるビード形状を算出するビード形状算出機構と、
   前記予測されるビード形状と前記所定のしきい値とを比較して溶接欠陥の発生の有無を判定する溶接欠陥判定機構と、を有することを特徴とする溶接装置。

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