JP2023166927A - レーザ加工状態の判定方法及び判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態を詳細に判定する。【解決手段】加工状態の判定方法は、光センサを用いて、レーザ光が被加工物に照射されることで被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光のうち少なくとも１つを検出する工程と、被加工物の溶接期間における検出した光の変化を示す信号を取得する工程と、前記溶接期間のうちの所定の区間内において、信号波形に応じた特徴量を算出する工程と、加工状態を判定する判定モデルに算出した特徴量を入力して、加工状態としてレーザ出力のうちの被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定する工程と、判定した加工点出力の判定結果を出力する工程とを含む。判定モデルは、所定の基準出力に対して加工点出力の変動が発生している状況下で算出された特徴量と、当該状況下の加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される。【選択図】図１

Description

本開示は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定方法、及び判定装置に関する。

特許文献１は、パルス状に繰り返し発生するレーザ光をワークに照射するレーザ溶接に適用され、ワーク毎の溶接の良／不良等の溶接状態を判定する方法を開示している。特許文献１の方法は、レーザ溶接時にワークから放出されるプラズマ光および反射光の強度を検出光強度として検出し、レーザ光の１パルスに対応する１周期のうちから予め設定した抽出区間における検出光強度に基づいて、レーザ光のパルス毎に特徴値を抽出する。特徴値として、検出光強度の平均値または差分処理による変化量などが算出される。特許文献１の方法は、ワーク毎に、繰り返し発生するパルス毎の特徴値の極値として反射光の下限値またはプラズマ光の上限値と、予め設定した良品と欠陥品の特徴値のしきい値とを比較し、溶接状態として溶接欠陥の判定を行う。

特開２０００－１５３３７９号公報

レーザ溶接において、レーザ照射時に被加工物（ワーク）に投入されるレーザ光の出力が低下するといった加工状態の変化により、接合強度が低下して、接合不良を引き起こす場合があり、接合不良の原因究明のために、加工状態の詳細な分析が求められる。一方、特許文献１のように良品との判別により溶接欠陥を判定する方法では、重ね合わせ溶接時の被加工物へのレーザ出力の投入量に関する加工状態といった、詳細な加工状態の判定が困難であった。

本開示は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態を詳細に判定することができる判定方法及び判定装置を提供する。

本開示におけるレーザ加工状態の判定方法は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定方法である。本方法は、光センサを用いて、レーザ光が被加工物に照射されることで被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち少なくとも１つの成分を検出する工程と、被加工物毎の溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における、検出した成分の変化を示す信号を取得する工程と、溶接期間のうちの所定の区間内において、信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出する工程と、加工状態を判定する判定モデルに算出した特徴量を入力して、加工状態として、レーザ光を発振するレーザ出力のうちの、被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定する工程と、判定した加工点出力を判定結果として出力する工程と、を含む。判定モデルは、レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して加工点出力の変動が発生している状況下で算出された特徴量と発生した、当該状況下の加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される。

本開示におけるレーザ加工状態の判定装置は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定装置であって、演算回路と、通信回路とを備える。通信回路は、レーザ光が被加工物に照射されることで被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち、少なくとも１つの成分を光センサによって検出して生成された信号を受け付ける。当該信号は、前記被加工物ごとの溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における前記成分の変化を示す信号である。演算回路は、通信回路により前記信号を取得し、溶接期間のうちの所定の区間内において、信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出し、加工状態を判定する判定モデルに算出した特徴量を入力して、加工状態として、レーザ光を発振するレーザ出力のうちの、被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定し、判定した加工点出力を判定結果として出力する。判定モデルは、レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して加工点出力の変動が発生している状況下で算出された特徴量と、状況下の加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される。

本開示における判定方法及び判定装置によると、加工状態としてレーザ光の加工点出力を判定する。これにより、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態を詳細に判定することができる。

本開示の実施形態１に係る判定システムの概要を示す図 判定システムにおけるレーザ加工装置の構成を例示する図 判定システムにおける分光装置の構成を例示する図 判定システムにおける判定装置の構成を例示するブロック図 実施形態１の判定装置における判定処理を例示するフローチャート 判定装置において取得される信号を説明するための図 判定装置における判定モデルの処理を説明するための図 判定装置において特徴量を算出する処理を説明するための図 判定モデルの訓練処理を例示するフローチャート 判定モデルの訓練データを説明するための図 実施形態２の判定装置における判定処理を例示するフローチャート

本開示の第１態様に係るレーザ加工状態の判定方法は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定方法であって、光センサを用いて、レーザ光が被加工物に照射されることで前記被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち少なくとも１つの成分を検出する工程と、前記被加工物毎の溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における、検出した成分の変化を示す信号を取得する工程と、前記溶接期間のうちの所定の区間内において、前記信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出する工程と、前記加工状態を判定する判定モデルに算出した前記特徴量を入力して、前記加工状態として、前記レーザ光を発振するレーザ出力のうちの、前記被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定する工程と、判定した前記加工点出力を判定結果として出力する工程と、を含む。前記判定モデルは、前記レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して前記加工点出力の変動が発生している状況下で算出された前記特徴量と、前記状況下の前記加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される。

本開示の第２態様によれば、第１態様に記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記所定の区間は、前記特徴量毎に、前記レーザ出力の時間変化に応じて定義される。

本開示の第３態様によれば、第２態様に記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記特徴量は、前記レーザ出力が発振開始からピークに達するまでの立上り期間よりも短い時間区間において、前記反射光の信号強度が最大になる時刻を含む。

本開示の第４態様によれば、第２態様または第３態様に記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記特徴量は、前記レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力時の時間区間における前記信号の平均強度を含む。

本開示の第５態様によれば、第２態様から第４態様のいずれかに記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記特徴量は、前記溶接期間内での前記信号波形の検出期間を含み、前記信号波形の検出期間は、前記信号強度が、前記検出した成分に応じた基準値に達した時刻から、前記基準値まで下がった時刻までの期間である。

本開示の第６態様によれば、第２態様から第５態様のいずれかに記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記特徴量は、前記溶接期間又は前記レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力時の時間区間における前記信号強度の積分値を含む。

本開示の第７態様によれば、第１態様から第６態様のいずれかに記載のレーザ加工状態の判定方法において、前期訓練データは、さらに、溶接後の前記溶接部の外観形状を測定して算出した数値、または溶接後の前記溶接部が撮影された画像、あるいは前記算出した数値及び撮影された画像の両方を、前記状況下の前記加工点出力と関連付けて含む。

本開示の第８態様によれば、第１態様から第７態様のいずれかに記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記加工点出力は、前記基準出力に対する相対出力を示す数値を含む。

本開示の第９態様によれば、第１態様から第８態様のいずれかに記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記判定モデルは、前記加工状態が変化する複数の条件における各条件のもとで、前記レーザ加工を行って検出された前記成分の信号強度に基づいて算出された特徴量と、前記各条件における前記加工点出力と、を関連付けた訓練データを用いた機械学習により生成される学習済みモデルを含む。

本開示の第１０態様によれば、第１態様から第９態様のいずれかに記載のレーザ加工状態の判定方法において、前記溶接期間又は前記レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力時の時間区間において前記信号強度が所定の閾値を上回る期間の割合を算出する工程をさらに含み、算出された割合が所定の割合未満であることに応答して、前記判定モデルにより加工点出力を判定する工程を実行する。

本開示の第１１態様によれば、レーザ加工状態の判定装置が提供される。本判定装置は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定であって、演算回路と、レーザ光が被加工物に照射されることで前記被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち、少なくとも１つの成分を光センサによって検出して生成された信号を受け付ける通信回路とを備える。前記信号は、前記被加工物ごとの溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における前記成分の変化を示す信号である。前記演算回路は、前記通信回路により前記信号を取得し、前記溶接期間のうちの所定の区間内において、前記信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出し、前記加工状態を判定する判定モデルに算出した前記特徴量を入力して、前記加工状態として、前記レーザ光を発振するレーザ出力のうちの、前記被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定し、判定した前記加工点出力を判定結果として出力する。前記判定モデルは、前記レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して前記加工点出力の変動が発生している状況下で算出された前記特徴量と、前記状況下の前記加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される。

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題は限定されることはない。

（実施形態１）
実施形態１では、本開示に係る判定方法及び判定装置を用いる一例として、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工において発生する光の成分を検出し、検出した成分に基づく信号を取得して、加工状態を判定する判定システムについて説明する。

１．構成
実施形態１に係る判定システムについて、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る判定システム１００の概要を示す図である。
１－１．システムの概要

判定システム１００は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工を行うレーザ加工装置３０と、光の成分を検出するための分光装置４０と、判定装置５０とを備える。判定装置５０は、本開示に係る判定装置の一例である。重ね合わせ溶接の被加工物７０は例えば金属からなり、レーザ光６が照射されると温度上昇による近赤外線領域の熱放射、及び主に可視光成分である金属固有の発光またはプラズマ発光が発生する。また、レーザ光６は、加工に寄与しない一部が戻り光として反射する。このように、レーザ加工装置３０から、レーザ光６が被加工物７０に照射されると、被加工物７０に形成される溶接部の一例である溶融部２７において、熱放射、可視光及び反射光が発生する。

これらの発生した光は、レーザ加工装置３０において集光され、レーザ加工装置３０と分光装置４０を接続する光ファイバ１３を通して、分光装置４０に伝送される。分光装置４０に伝送された光は、熱放射、可視光及び反射光の各成分に分光され、分光装置４０の光センサ２２により検知されて、信号に変換される。判定装置５０は、分光装置４０から信号を受信すると、レーザ光６を発振するレーザ出力のうちの被加工物７０における加工点７５での出力、即ち加工点出力を判定して、判定結果を出力する。

本実施形態の判定装置５０では、加工点出力は、所定の基準出力に対し、被加工物７０の加工点７５に到達する出力の増減量により判定され、増減量を示す加工点出力値が判定結果として出力される。基準出力は、レーザ光６を被加工物７０に照射する際に、被加工物７０の表面近傍においてレーザ光６のスポットがレーザ加工装置３０による本溶接を行うにあたり必要な出力として、予め設定される。基準出力には、例えばレーザ加工装置３０におけるレーザ発振器１（後述）から出力される値が設定され、本溶接時におけるレーザ発振器１の出力設定値等を用いることができる。

１－２．レーザ加工装置の構成
図２は、本実施形態のレーザ加工装置３０の構成を例示する図である。レーザ加工装置３０は、レーザ発振器１と、レーザ伝送用ファイバ２と、鏡筒３と、コリメートレンズ４と、集光レンズ５、１１と、第１ミラー７と、第２ミラー８とを備える。

レーザ発振器１は、例えば波長が約１０７０ナノメートル（ｎｍ）のパルス状のレーザ光６を発生するための光を供給する。レーザ発振器１から供給された光は、レーザ伝送用ファイバ２により伝送される間に増幅され、平行なビームを得るためのコリメートレンズ４を通り、レーザ光６を形成して、鏡筒３内を直進する。鏡筒３は、レーザ加工装置３０における加工ヘッドを構成する。

レーザ光６は、第１ミラー７において透過する一部を除いて反射し、集光レンズ５により集光されて、走査テーブル（図示せず）上に押さえ治具２６で固定された被加工物７０に照射される。これにより、被加工物７０の重ね合わせ溶接のためのレーザ加工が行われる。なお、レーザ光６の波長は特に１０７０ｎｍに限らず、材料の吸収率が高い波長を用いることが好ましい。

光センサ２５は、レーザ発振器１から発振したレーザ光６のうちの、第１ミラー７から透過した光を検出して、検出した光に応じた電気信号を生成する。なお、光センサ２５による検出位置としては、レーザ光６が、被加工物７０に到達する前の位置で検出することで、レーザ発振器１の出力との相関を精度良く得ることができるが、特に制限されない。また、加工点出力の判定における基準出力は、例えばレーザ発振器１の出力設定値に対して、光センサ２５により取得された電気信号の信号波形が示す強度との相関に応じて設定されてもよい。もしくは基準出力は、レーザ光６の伝送経路における光学伝送時のロスを考慮し、例えば加工点７５に到達するレーザ出力が安定していると判明している場合に、当該出力をパワーメータなどで測定した結果を用いて設定されてもよい。

レーザ光６が照射されると、溶融部２７において被加工物７０からの熱放射、プラズマ発光による可視光、及びレーザ光６の反射光が発生する。これらの光の成分は、第１ミラー７を透過し、第２ミラー８で反射して、集光レンズ１１により集光された後、光ファイバ１３を通って分光装置４０に伝送される。なお、第２ミラー８において一部透過する光をカメラまたはセンサにより検知してもよい。

１－３．分光装置の構成
図３は、本実施形態の分光装置４０の構成を例示する図である。分光装置４０は、筐体２８の内部に、コリメートレンズ１５と、第３ミラー１６と、第４ミラー１７と、第５ミラー１８と、集光レンズ１９、２０、２１と、光センサ２２と、伝送ケーブル２３と、コントローラ２４とを備える。筐体２８は、分光装置４０の外部から雑光が内部に入ることを防ぎ、内部からの光漏れを防止する。

コリメートレンズ１５は、レーザ加工装置３０から光ファイバ１３を通して伝送された光を平行光に戻す。第３ミラー１６は、例えば波長が４００ｎｍ～７００ｎｍの可視光を透過し、それ以外の成分を反射する。第４ミラー１７は、例えば波長が約１０７０ｎｍのレーザ光６の反射光を反射し、それ以外の成分を透過する。第５ミラー１８は、例えば波長が１３００ｎｍ～１５５０ｎｍの熱放射を反射する。

コリメートレンズ１５を通った光は、第３ミラー１６、第４ミラー１７、及び第５ミラー１８により、可視光、反射光、及び熱放射の各成分に分光され、それぞれ集光レンズ１９～２１により集光される。なお、第３ミラー１６、第４ミラー１７、及び第５ミラー１８の後の光路に、それぞれ任意の帯域通過フィルタを配置することで、通過させる波長を選択可能としてもよい。

光センサ２２は、例えば各々が異なる波長に高い感度を有する光センサ２２ａ、２２ｂ、２２ｃを備える。光センサ２２ａ、２２ｂ、２２ｃは、それぞれ各集光レンズ１９～２１により集光された可視光、反射光、及び熱放射の成分を検出して、検出した光の強度に応じた電気信号を生成する。なお、光センサ２２は、波長ごとの強度を検出可能な１つの光センサにより構成されてもよい。

光センサ２２により生成された電気信号は、伝送ケーブル２３を介してコントローラ２４に伝送される。コントローラ２４は、ハードウェアコントローラであり、分光装置４０全体の動作を統括制御する。コントローラ２４は、ＣＰＵ及び通信回路等を含み、光センサ２２から受けとった電気信号を、判定装置５０に送信する。コントローラ２４は、例えばＡ／Ｄ変換器を備えて、アナログの電気信号をデジタル信号（単に「信号」ともいう）に変換する。なお、デジタル信号に変換する際のサンプリング周期は、加工状態の判定において、加工プロセスの特徴及び物理量の局所的な値の傾向を捉えるために十分なサンプル数を確保する観点から、例えばレーザ光６の出力制御を行う時間の１００分の１以下が好ましい。

１－４．判定装置の構成
図４は、本実施形態の判定装置５０の構成を例示するブロック図である。判定装置５０は、例えばコンピュータのような情報処理装置で構成される。判定装置５０は、演算の処理を行うＣＰＵ５１と、他の機器と通信を行うための通信回路５２と、データ及びコンピュータプログラムを記憶する記憶装置５３とを備える。

ＣＰＵ５１は、本実施形態における判定装置の演算回路の一例である。ＣＰＵ５１は、記憶装置５３に格納された制御プログラム５６の実行により、判定モデル５７の訓練及び実行を含む所定の機能を実現する。判定装置５０は、ＣＰＵ５１が制御プログラム５６を実行することで、本実施形態における判定装置としての機能を実現する。なお、本実施形態でＣＰＵ５１として構成される演算回路は、ＭＰＵまたはＧＰＵ等の種々のプロセッサで実現されてもよく、１つまたは複数のプロセッサで構成されてもよい。また、演算回路は、上記の機能を実現するように設計された専用の電子回路又は再構成可能な電子回路などのハードウェア回路であってもよく、ＧＰＧＰＵ、ＴＰＵ、ＤＳＰ、マイコン、ＦＰＧＡ及びＡＳＩＣ等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。

通信回路５２は、例えばＩＥＥＥ８０２．１１、４Ｇ、または５Ｇ等の規格に準拠して通信を行う通信回路である。通信回路５２は、例えばイーサネット（登録商標）等の規格に従って有線通信を行ってもよい。通信回路５２は、インターネット等の通信ネットワークに接続可能である。また、判定装置５０は、通信回路５２を介して他の機器と直接通信を行ってもよく、アクセスポイント経由で通信を行ってもよい。なお、通信回路５２は、通信ネットワークを介さずに他の機器と通信可能に構成されてもよい。例えば、通信回路５２は、ＵＳＢ（登録商標）端子及びＨＤＭＩ（登録商標）端子等の接続端子を含んでもよい。

記憶装置５３は、判定システム１００の機能を実現するために必要なコンピュータプログラム及びデータを記憶する記憶媒体であり、ＣＰＵ５１で実行される制御プログラム５６、及び各種のデータを格納している。記憶装置５３は、判定モデル５７の構築後は判定モデル５７を格納する。判定モデル５７は、レーザ光６のレーザ出力が変動している状況下で取得された測定データ等に基づいて算出される特徴量と、当該状況下における加工点出力値を含む訓練データに基づいて構築される。判定モデル５７の詳細は後述する。

記憶装置５３は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような磁気記憶装置、光ディスクドライブのような光学的記憶装置またはＳＳＤのような半導体記憶装置で構成される。記憶装置５３は、例えばＤＲＡＭまたはＳＲＡＭ等のＲＡＭにより構成される一時的な記憶素子を備えてもよく、ＣＰＵ５１の内部メモリとして機能してもよい。

２．動作
以上のように構成される判定システム１００において、例えば図１に示すように、分光装置４０は、光センサ２２により、レーザ光６の照射により溶融部２７において発生する熱放射、可視光及び反射光の成分を検出する。分光装置４０は、検出した各成分の強度に応じた信号を判定装置５０に送信する。本システム１００における判定装置５０の動作を、以下に説明する。

２－１．判定処理
以下では、判定装置５０において、加工状態としてレーザ出力値を判定する判定処理について、図５～図８を用いて説明する。

図５は、本実施形態の判定装置５０における判定処理を例示するフローチャートである。本フローチャートに示す各処理は、例えば判定装置５０のＣＰＵ５１により実行される。本フローチャートは、例えば、通信回路５２を介して接続された入力装置から、判定システム１００のユーザ等により判定処理を開始するための所定の操作が入力されることで開始される。

まず、ＣＰＵ５１は、通信回路５２により、分光装置４０の光センサ２２で検知された熱放射、可視光及び反射光の各成分に対応する信号を取得する（Ｓ１）。

図６は、判定装置５０において取得される信号を説明するための図である。図６の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ熱放射、可視光及び反射光の強度に応じた信号波形を示す。図６の（Ｄ）は、被加工物７０に照射されたレーザ光６の出力を示す。図６（Ａ）～（Ｃ）の各信号は、当該レーザ出力により発生した熱放射、可視光及び反射光に対応する。図６の（Ａ）～（Ｄ）において、横軸は時間を示し、縦軸は信号強度（図６（Ａ）～（Ｃ））またはレーザ出力（図６（Ｄ））を示す。なお、レーザ出力は、例えば図６（Ｄ）に示すような台形状、または階段状といった立上り及び立下り時に段階的に変化する出力形状にすることで、溶接時のスパッタ発生を抑制しやすいが、矩形状の出力形状であってもよい。

図６において、時間区間Ｔ１はレーザ光６の１パルスに相当する時間区間を示し、被加工物７０ごとの溶接開始から溶接終了までの溶接期間に対応する。時間区間Ｔ２はレーザ出力の立上りと立下りを除くピーク出力時の時間区間を示す。時間区間Ｔ３は、レーザ出力が発振開始からピークに達するまでの立上り期間を示す。

本実施形態のレーザ加工装置３０では、レーザ光６の１パルスに相当する時間Ｔ１において、被加工物７０ごとの溶接が行われる。図５のステップＳ１においてＣＰＵ５１は、図６の（Ａ）～（Ｃ）に示すように、被加工物７０ごとの溶接時間に対応した時間区間Ｔ１における熱放射、可視光及び反射光の各成分の変化を示す信号を取得する。

なお、図６の（Ａ）～（Ｃ）のような信号の取得方法としては、レーザ光６の発振時に出力されるトリガー信号を受信した時刻を、取得開始時刻とする方法などが挙げられるが、特にこれに制限されない。例えば、信号強度が所定値（例えば０．５（Ｖ））に達した時刻を取得開始時刻としてもよく、あるいは当該所定値に達した時刻から、所定期間前（例えば０．５秒前）に遡った時刻を取得開始時刻としてもよい。

次に、ＣＰＵ５１は、取得した信号の信号強度に基づいて、判定モデル５７に入力する特徴量を算出する（Ｓ２）。ＣＰＵ５１は、例えば取得した信号に平滑化フィルタを適用するスムージング処理を行い、スムージング後の信号を用いて特徴量を算出する。これにより、例えば、信号強度が細かく変動する信号波形（図６参照）において、特徴量を算出しやすくすることができる。特徴量の算出（Ｓ２）について詳細は後述する。

特徴量の算出後（Ｓ２）、ＣＰＵ５１は、算出した特徴量を判定モデル５７に入力して加工点７５でのレーザ出力値、即ち加工点出力値を判定する処理（Ｓ３）を行う。本実施形態では、こうした判定モデルの処理（Ｓ３）において、ＣＰＵ５１は、レーザ出力に応じた基準出力に対する相対出力を示す数値として、基準出力からの増減量（即ち基準出力との差分値）により加工点出力値を判定する。

図７は、判定モデルの処理（Ｓ３）を説明するための図である。図７の（Ａ）は、加工点出力が基準出力である場合、及び加工点出力が基準出力から減少した場合の各溶接加工で検出される反射光について、それぞれ信号強度の波形を示す。図７では、加工点出力がマイナス（－）側である程、基準出力からの減少量が大きいことを示している。図７の（Ｂ）は、図７の（Ａ）と同様の各場合に検出される熱放射または可視光について、各場合に得られる信号強度の波形を示す。図７の（Ｃ）は、加工点出力の減少と、被加工物７０に形成される溶融部２７との関係を概略的に示す。

判定モデルの処理（Ｓ３）は、図７に示すような信号波形と、加工点出力を示す数値としての加工点出力値との対応関係に基づいて学習された判定モデル５７により行われる。以下、信号波形と加工点出力との対応関係について、図７を用いて本開示における技術の発明者によって得られた知見を説明する。

レーザ光６を被加工物７０に照射する際に、加工点出力が変動すると、溶融部２７等の溶接部に影響を及ぼす。例えば、被加工物７０に局所的な深い溶け込み（キーホール）を形成するキーホール溶接では、図７の（Ｃ）に示すように、加工点出力が低下すると溶融量が減ることで、溶接形状が小さくなり、溶け込み深さが浅くなる傾向がある。

また、キーホール形成の過程で、被加工物７０にレーザ光６が照射される照射部からの反射光は、溶融部２７の形成初期には被加工物７０での吸収率が低く、反射すると考えられる。そのため、図７の（Ａ）に示すように、反射光の信号強度における信号波形の初期に、ピークが現れる傾向がある。こうした反射光のピークでは、加工点出力が小さくなるにつれ、キーホール形成に時間がかかり、ピークの位置、即ちピーク形成時刻が遅くなると考えられる。

加えて、加工点出力が小さくなるにつれ、溶融部２７からの発光及び戻り光が減少するため、図７の（Ａ），（Ｂ）に示すように、反射光、熱放射及び可視光の各々において、信号強度が低下する。

さらに、反射光では、図７の(Ａ）に示すように、例えばレーザ出力の減少等による加工点出力の減少に伴い、信号が取得される期間が短くなる。熱放射光または可視光においても、加工点出力が減少することで、発光時間が短くなり、信号の検出期間が短くなる。なお、レーザ発振器１からのレーザ出力と加工点出力との関係において、光伝送時の伝送経路における汚れなどにより、加工点出力のみが低下することがある。そのため、例えば光センサ２５によりレーザ発振器１の出力を測定することで、加工点出力の低下の要因が、レーザ発振器１の出力低下か、その他の要因かを切り分けた分析が可能となる。

本発明者は、上記の知見に基づき、熱放射、可視光及び反射光の少なくとも１つの成分に対応する信号から、信号波形に応じた信号強度に基づいて算出可能な特徴量を用いて、加工点出力値を予測可能であると推測した。

そこで本発明者は、後述するように、これらの特徴量と加工点出力値とを訓練データとして判定モデル５７を構築して、判定モデル５７による判定処理を行うこととした。このように構築された判定モデル５７によれば、判定装置５０において、取得された信号（Ｓ１）に基づいて算出される特徴量（Ｓ２）を入力すると、加工点７５でのレーザ光６の出力に応じた加工点出力値が出力される（Ｓ３）。

図５に戻り、ＣＰＵ５１は、判定モデルの処理（Ｓ３）により判定された加工点出力値の判定結果を、例えば通信回路５２により出力する（Ｓ４）。判定結果は、例えば外部の情報処理装置または表示機器等により受信されて、表示され得る。また、判定装置５０がＣＰＵ５１と通信可能に接続された表示装置（例えばディスプレイ）を備え、表示装置に判定結果を表示させてもよい。

その後、ＣＰＵ５１は、図５のフローチャートを終了する。図５のフローチャートは、例えば、被加工物７０ごとの溶接加工を行う度に繰り返し実行される。

以上の判定処理によると、本実施形態の判定装置５０は、分光装置４０の光センサ２２により生成された信号を取得して（Ｓ１）、信号から信号波形に応じた特徴量を算出し（Ｓ２）、当該特徴量に基づいて判定モデル５７により加工点出力値を判定する（Ｓ３）。これにより、判定装置５０は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態を、レーザ光６の加工点出力値として詳細に判定することができる。

さらに、以上の判定処理により判定した加工点出力値を用いて、例えば当該加工点出力値において基準出力からの増減量が所定の範囲（例えば±２０Ｗ）を超えるか否かに応じて、被加工物７０の溶接不良の有無を検知することができる。これにより、例えば判定装置５０を判定システム１００において利用する際に、溶接不良の可能性が高い被加工物７０が加工における後工程に流出することを抑制することができる。例えば溶接後の被加工物７０の溶接強度を実際に測定し、溶接強度において溶接不良を示す基準と比較することに加えて、判定した加工点出力値を用いることで、溶接不良が検知し易くなる。なお、溶接強度の測定方法としては、例えば引張試験機等により、引張強度及び／またはトルク強度を測定する方法が挙げられるが、特にこれらに制限されない。

上記の判定モデルの処理（Ｓ３）では、加工点出力値を、基準出力からの増減量の差分により判定する例を説明した。加工点出力値は、これに限らず、基準出力に対する増減量の割合でもよいし、基準出力との相対出力に限らず、基準出力と同様の単位における数値として判定されてもよい。また、判定モデルの処理（Ｓ３）では、ＣＰＵ５１は、数値による加工点出力値に限らず、所定のカテゴリにより加工点出力を判定してもよい。例えば基準出力からの増減の有無、或いは増加または減少といったカテゴリの分類として、加工点出力が判定されてもよい。

２－１－１．特徴量の算出について
図５のステップＳ２の詳細について、図８を用いて説明する。図８は、判定装置５０において特徴量を算出する処理（Ｓ２）を説明するための図である。図８の（Ａ）～（Ｄ）は、それぞれ図６と同様の縦軸及び横軸において反射光に対応する信号の信号強度の時間変化を示す。

本実施形態の判定装置５０では、特徴量として、例えば反射光のピーク形成時刻（以下「反射光ピーク位置」ともいう）、反射光、熱放射及び可視光の各信号における平均強度、各信号の成分が検出される検出期間、及び各信号の信号強度の積分値が算出される。

図８の（Ａ）は、反射光ピーク位置の算出例を説明するための図である。例えば図８の（Ａ）に示すように、レーザ光６を被加工物７０に照射した際のキーホール形成時に対応して、反射光による初期ピークが発生する。ステップＳ２において、ＣＰＵ５１は、例えばレーザ出力の立上り期間Ｔ３よりも短い時間区間において、反射光の信号強度が最大となる時刻ｔ１を、反射光ピーク位置として算出する。

図８の（Ｂ）は、反射光の信号における平均強度の算出例を説明するための図である。ＣＰＵ５１は、例えばレーザ出力（図６の（Ａ）参照）のピーク出力時の時間区間Ｔ２（以下「ピーク出力期間Ｔ２」ともいう）において、平均強度、即ち信号強度の平均値Ａ２を算出する。反射光の平均強度を特徴量に用いることで、特に精度良く加工点出力を判定することができるが、熱放射光及び／または可視光の平均強度が用いられてもよく、特に反射光に制限されない。本実施形態のステップＳ２では、ＣＰＵ５１は、熱放射及び可視光についても、反射光の平均強度と同様に、ピーク出力期間Ｔ２における平均強度Ａ２を算出する。

図８の（Ｃ）は、信号の検出期間の算出例を説明するための図である。ＣＰＵ５１は、信号の検出期間として、例えば信号強度が所定の基準値Ａｓに達した時刻から、次に信号強度が基準値Ａｓに低下した時刻までの期間Ｔ４を算出する。所定の基準値Ａｓは、例えば反射光、熱放射及び可視光の成分毎に設定される。例えば、各成分について過去に複数回に亘り取得された信号に基づいて、ピーク出力期間Ｔ２における平均強度の統計値（例えば平均値）を算出し、算出した統計値の１０分の１の強度等を基準値Ａｓとして用いてよい。ＣＰＵ５１は、例えば熱放射及び可視光についても、各成分に応じた基準値Ａｓを用いて反射光の場合と同様に検出期間Ｔ４を算出する。

図８の（Ｄ）は、信号強度の積分値の算出例を説明するための図である。レーザ光６の照射時に、加工点出力が増減すると、被加工物７０へのエネルギー投入量が変化することから、例えば図６の（Ｃ）に示すように、形成される溶融部２７の形状に影響を及ぼし、被加工物７０におけるレーザ光６の照射部の温度も変化する。そのため、溶融部２７からの反射光、熱放射及び可視光の各成分の光量に変化が生じる。そこで、本実施形態では、ステップＳ２において、ＣＰＵ５１は、例えば溶接期間Ｔ１における各成分の信号強度の積分値を算出する。なお、溶接期間Ｔ１に代えて、ピーク出力期間Ｔ２において信号強度の積分値が算出されてもよい。

上記のような信号強度の積分値からは、溶融部２７でのエネルギー投入量の増減を推定可能と考えられるため、信号強度の積分値を算出して特徴量に用いることで、判定モデルの処理（Ｓ３）において加工点出力値を精度良く判定し得ることが期待できる。

なお、ステップＳ２において各種特徴量を算出する前に、ＣＰＵ５１は、取得した信号に種々の前処理を適用してもよい。例えば、ＣＰＵ５１は、信号波形の立上り開始時刻が複数の信号間で揃うように、信号の取得開始時刻をオフセットする処理を実行してもよい。例えば、信号波形の立上り時において信号強度が所定値（例えば０．２Ｖ）に到達した時刻に応じて、取得開始時刻がオフセットされてもよい。ここで、例えば判定処理（図５）の実行毎に、レーザ発振時におけるトリガー信号の開始時刻の誤差などに起因して、取得開始時刻に誤差が生じる可能性がある。上述したオフセット処理によれば、ステップＳ２において、例えば溶接時の発光時間の変化などに応じた各種特徴量を、精度良く算出し易くすることができる。

さらに、ステップＳ２の前に、被加工物７０の表面における溶接後の溶融部２７の外観形状が測定されて、判定装置５０に通信回路５２等を介して入力されてもよい。この場合、ステップＳ２において、ＣＰＵ５１は、測定結果に基づいて溶融部２７の幅及び長さ等の数値を算出してもよい。また、ＣＰＵ５１は、溶融部２７の外観形状が撮影された画像を取得して、画像に基づく特徴量を算出してもよい。こうした外観形状に応じた特徴量も用いることで、加工点出力をさらに精度良く判定し得ることが考えられる。

また、図５のステップＳ２において、上記の各特徴量の一部のみが算出されてもよく、各特徴量の任意の組み合わせが算出されてもよい。例えば反射光ピーク位置以外の各特徴量が、熱放射、可視光及び反射光の一部の成分についてのみ算出されてもよい。特徴量は、上記の特徴量に加えて、レーザ発振器１からのレーザ出力を示す数値を含んでもよく、各信号の信号強度を示す数値を含んでもよい。

２－２．訓練処理
以下、判定モデル５７を構築するための訓練処理について、図９及び図１０を用いて説明する。

図９は、判定モデル５７の訓練処理を例示するフローチャートである。本フローチャートの各処理は、例えば判定装置５０のＣＰＵ５１によって実行される。

まず、ＣＰＵ５１は、例えば記憶装置５３に予め格納された訓練データを取得する（Ｓ１１）。

図１０は、判定モデル５７の訓練データＤ１を説明するための図である。図１０の例では、訓練データＤ１は、反射光、熱放射及び可視光の信号における平均強度、反射光の検出期間、及び基準出力としてレーザ発振器１からのレーザ出力などの特徴量と、加工点出力値とを対応付けて含む。例えば溶接に要するレーザ出力即ち基準出力から、１０％毎にレーザ発振器１の出力設定値を増減させた複数の条件において、各条件下で実際にレーザ加工を行い、検出された信号が取得される。このように取得された信号から、例えば図５のステップＳ２と同様に特徴量を算出して、各条件下での加工点出力値と関連付けて記録することで、訓練データＤ１が構築される。

加工点出力値は、例えばパワーメータ等で測定された加工点におけるレーザ出力の測定値と、対応するレーザ出力とから算出される。各条件下では、複数回のレーザ加工を行って、各回で算出または測定された値の統計値（例えば平均値）が記録されてもよい。

図９に戻り、ＣＰＵ５１は、訓練データＤ１を取得すると（Ｓ１１）、訓練データＤ１を用いて機械学習を行い、判定モデル５７を生成する（Ｓ１２）。判定モデル５７は、例えば線形回帰、ラッソ回帰、リッジ回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、サポートベクトル回帰、ガウス過程回帰、ニューラルネットワーク、またはｋ近傍法等に基づく回帰モデルとして生成される。

以上の訓練処理によると、レーザ加工において検出された熱放射、可視光及び反射光の成分に対応する信号に基づいて算出された特徴量から、レーザ出力における加工点出力値を判定する学習済みモデルとして、判定モデル５７が生成される（Ｓ１２）。

なお、判定モデル５７の訓練処理は、判定装置５０とは別の情報処理装置において実行されてもよい。判定装置５０は、例えば通信ネットワークを介して、通信回路５２により構築済みの判定モデルを取得してもよい。また、判定モデル５７の訓練データは、例えば加工点出力値として判定する数値に応じて、上記の各種特徴量の一部又は全部と、基準出力からの増減量の割合あるいは加工点出力自体を示す数値とを関連付けて含んでもよい。また、訓練データは、例えば各種特徴量と、基準出力からの増減の有無、或いは増加または減少等のカテゴリとを関連付けて含んでもよい。この場合、当該訓練データを用いて、判定モデル５７が各種の分類モデルとして生成されてもよい。

３．効果等
以上のように、本実施形態において、判定処理（Ｓ１～Ｓ４）は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定方法を提供する。本方法は、光センサ２２を用いて、レーザ光６が被加工物７０に照射されることで被加工物７０の表面に形成される溶融部２７（溶接部の一例）において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち、少なくとも１つの成分を検出する工程と、被加工物７０ごとの溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における検出した成分の変化を示す信号を取得する工程（Ｓ１）と、溶接期間のうちの所定の区間において、当該信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出する工程（Ｓ２）と、加工状態を判定する判定モデル５７に算出した特徴量を入力して、加工状態として、レーザ光６を発振するレーザ出力のうちの、被加工物における加工点７５に到達する加工点出力の一例として、加工点出力値を判定する工程（Ｓ３）と、判定した加工点出力値を判定結果として出力する工程（Ｓ４）とを含む。判定モデル５７は、レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して加工点出力の変動が発生している状況下で算出された特徴量と、当該状況下の加工点出力値とを関連付けて含む訓練データＤ１に基づいて構築される。

以上の方法によると、レーザ光６の照射により発生して検知された熱放射、可視光及び反射光の少なくとも何れかに基づく信号を取得して（Ｓ１）、信号波形に応じて特徴量を算出し（Ｓ２）、特徴量に基づき判定モデル５７により加工点出力値を判定する（Ｓ３）。これにより、信号波形に応じた特徴量と、加工状態としてレーザ光６の加工点出力値を関係づけた訓練データＤ１を用いて構築された判定モデル５７により、加工状態を詳細に判定することができる。

本実施形態において、所定の区間は、特徴量毎に、レーザ出力の時間変化に応じて定義される、これにより、レーザ出力の変動による加工点出力の変化を反映し易い各種特徴量を算出することができる。

本実施形態において、特徴量は、レーザ出力が発振開始からピークに達するまでの立上り期間Ｔ３よりも短い時間区間Ｔ３において、反射光の信号強度が最大になる時刻ｔ１、即ち反射光ピーク位置を含む。これにより、例えば加工点出力の低下による反射光ピーク位置の遅れといった傾向を特徴量に反映することができる。

本実施形態において、特徴量は、レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力期間Ｔ２における信号の平均強度Ａ２を含む。これにより、例えば加工点出力の低下に伴って、溶融部２７からの発光及び戻り光が減少するといった傾向を特徴量に反映することができる。

本実施形態において、特徴量は、溶接期間Ｔ１内での信号波形の検出期間Ｔ４を含む。信号波形の検出期間Ｔ４は、信号強度が、検出した成分に応じた基準値Ａｓに達した時刻から、当該基準値Ａｓまで下がった時刻までの期間である。これにより、例えば加工点出力の低下により信号波形の検出期間Ｔ４が短くなるといった傾向を特徴量に反映することができる。

本実施形態において、特徴量は、溶接期間Ｔ１またはピーク出力期間Ｔ２における信号強度の積分値を含む。これにより、例えば加工点出力の増減による被加工物７０へのエネルギー投入量の増減といった傾向を特徴量に反映することができる。

本実施形態において、訓練データＤ１は、さらに、溶接後の溶融部２７（溶接部の一例）の外観形状を測定して算出した数値、または溶接後の溶融部２７が撮影された画像、あるいは算出した数値及び撮影された画像の両方を、加工点出力の変動が発生している状況下の加工点出力と関連付けて含む。このような訓練データＤ１を用いることで、加工点出力の判定をさらに精度良く行い得る判定モデル５７を構築することができると考えられる。

本実施形態において、判定モデル５７は、加工状態が変化する複数の条件における各条件のもとでレーザ加工を行って検出された成分の信号強度に基づいて算出された特徴量と、各条件における加工点出力値と、を関連付けた訓練データＤ１を用いた機械学習により生成される（Ｓ１１～Ｓ１２）学習済みモデルを含む。これにより、検出された熱放射、可視光及び反射光の少なくとも１つの成分に基づく特徴量から、加工状態として加工点出力値を判定する判定モデル５７が得られる。

本実施形態において、加工点出力値は、基準出力に対する相対出力を示す数値を含む。これにより、レーザ光６の出力が加工点７５においてどの程度変動したのかを含めて、レーザ加工における加工状態を詳細に判定することができる。

本実施形態において、光センサ２２により検出される成分は、熱放射及び可視光を含む。これにより、例えば熱放射及び可視光に対応する信号の信号波形に応じて、平均強度及び／または信号強度の積分値等を特徴量に用いることができる。これらの成分には例えば被加工物７０の溶融状態の変化が反映されやすいことから、加工点出力値を精度良く判定しやすくすることができる。

本実施形態の判定システム１００において、判定装置５０は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定装置の一例である。判定装置５０は、演算回路の一例としてＣＰＵ５１と、通信回路５２とを備える。通信回路５２は、レーザ光６が被加工物７０に照射されることで被加工物７０の表面に形成される溶融部２７（溶接部の一例）において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち、少なくとも１つの成分を光センサ２２により検出して生成された信号を受け付ける。信号は、被加工物７０ごとの溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間Ｔ１における当該成分の変化を示す信号である。ＣＰＵ５１は、通信回路５２により、信号を取得し（Ｓ１）、溶接期間のうちの所定の区間内において、信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出し（Ｓ２）、加工状態を判定する判定モデル５７に算出した特徴量を入力して、レーザ光６を発振するレーザ出力のうちの、被加工物７０における加工点７５に到達する加工点出力値（加工点出力の一例）を加工状態として判定し（Ｓ３）、判定した加工点出力値を判定結果として、通信回路５２により出力する（Ｓ４）。判定モデル５７は、レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して加工点出力値が変動する状況下で算出された特徴量と、当該状況下での加工点出力値とを関連付けて含む訓練データＤ１に基づいて構築される。

以上の判定装置５０によると、上述した判定方法を実行して、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態として加工点出力値を詳細に判定することができる。

（実施形態２）
以下、図面を用いて本開示の実施形態２を説明する。実施形態１では、判定モデル５７により、レーザ光６の加工点出力値を判定する判定システム１００を説明した。実施形態２では、さらに信号強度に関する所定の閾値を用いて、加工点出力値を判定する判定システムを説明する。

以下、実施形態１に係る判定システム１００と同様の構成、動作の説明は適宜、省略して、本実施形態に係る判定システムの判定装置５０を説明する。

レーザ溶接において、被加工物７０には、製造現場での汚れ、及び製造工程でのオイルといった異物が付着または混入することがある。こうした異物が存在すると、レーザ光６を照射した際、溶融部２７において発生する光の信号強度が突発的に大きく変動する場合がある。こうした場合、例えば学習済みの判定モデル５７を生成するために用いた訓練データＤ１と、判定対象の信号との間で特徴量の差異が顕著に大きくなるような事態が考えられ、判定モデル５７による加工点出力値の判定精度に影響を与える可能性がある。そこで、本実施形態の判定装置５０は、信号強度と所定の閾値との関係に応じて、判定モデル５７による判定処理（Ｓ３）の実行を制御する。

図１１は、本実施形態の判定装置５０における判定処理を例示するフローチャートである。本実施形態の判定処理は、実施形態１と同様の処理（Ｓ１～Ｓ３）に加えて、信号強度の閾値に関する処理（Ｓ２１～Ｓ２４）を含み、信号強度と閾値との関係に応じた判定結果を出力する（Ｓ４Ａ）。

本実施形態の判定装置５０において、ＣＰＵ５１は、例えば光センサ２２から反射光、熱放射及び可視光の各信号を取得後（Ｓ１）、各信号について、ピーク出力期間Ｔ２において信号強度が所定の閾値を超える（即ち、閾値より大きい）時間区間の割合を算出する（Ｓ２１）。なお、上記の割合は、ピーク出力期間Ｔ２に限らず、例えば溶接期間Ｔ１において算出されてもよく、または特に区間を設けずに信号の１波形に対応した取得期間において算出されてもよい。あるいは、例えば信号に割り当てられる数値列に基づいて割合が算出されてもよい。

所定の閾値は、例えば、予め反射光等の成分毎に、被加工物７０に異物等が無いと判明している場合の複数回の溶接加工において取得された信号に基づいて設定される。例えば、各回の信号についてピーク出力期間Ｔ２等における統計値（例えば平均値）を算出して、各回の統計値の平均値が閾値に設定されてもよい。あるいは、例えば当該平均値を各回の統計値の標準偏差、または標準偏差に所定の比率を乗じた値等の加減算により調整した値が、閾値に設定されてもよい。統計値は、平均値に限らず、例えば中央値等であってもよい。このように複数回に亘り取得した信号を用いることで、例えば各成分を検出する際の外乱による信号波形の変動といった影響を小さくすることができる。

次に、ＣＰＵ５１は、ステップＳ２１で算出した割合、即ち安定した信号強度に応じて設定された閾値よりも突発的に信号強度が高くなるＮＧ割合が所定割合（例えば２０％）未満であるか否かを判断する（Ｓ２２）。

算出した割合（即ちＮＧ割合）が所定割合未満である場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、例えば実施形態１の判定処理（図５）と同様に、信号波形に応じた各種特徴量を算出し（Ｓ２）、特徴量を用いた判定モデル５７による判定を行う（Ｓ３）。なお、ＮＧ割合が「０」、即ち信号強度が閾値を超えない場合、ＣＰＵ５１は、ステップＳ２以降の処理を特に実行せず、本フローチャートの処理を終了してもよい。この場合、加工点出力値を判定する対象の被加工物７０は、溶接不良を生じていない正常品であるとして、溶接加工の後工程に送られてもよい。

本実施形態では、判定モデルの処理（Ｓ３）を実行後、ＣＰＵ５１は、判定モデル５７を用いない判定演算処理を実行する（Ｓ２３）判定演算処理は、例えば取得した信号（Ｓ１）に基づいて、ピーク出力期間Ｔ２のうちの、ＮＧ割合を除いた期間における信号強度の平均値を算出し、予め複数の加工点出力値にそれぞれ対応して設定された判定基準値との差分を演算する。判定演算処理は、例えば演算した差分が最も小さい判定基準値に対応する加工点出力値を演算処理結果として出力する。判定基準値には、例えばレーザ出力を１０％毎に増減させて溶接加工を行った場合に得られる信号に基づき、各場合に算出した信号強度の平均値などが設定される。

なお、判定演算処理は、特に上記の例に制限されない。例えば判定演算処理で信号強度の積分値が算出されてもよく、判定基準値が上記の各場合における積分値であってもよい。また、例えば各場合における信号波形等の近似線を算出しておき、取得した信号を当てはめて演算結果が出力されてもよいし、平均値、積分値及び近似線のうちの一部又は全部を組み合わせて演算処理結果が出力されてもよい。

その後、ＣＰＵ５１は、判定モデルの処理（Ｓ３）による判定結果を、加工点出力値の判定結果として出力する（Ｓ４Ａ）。ステップＳ４Ａでは、例えばステップＳ２３の演算処理結果に対するステップＳ３の判定結果の割合といった、各判定結果の一致率を算出し、最終的な判定結果の妥当性が検証されてもよい。例えば、図１１の判定処理を繰り返し実行する際に、一致率の減少に応じて上記の所定割合が変更されてもよい。一致率の算出方法は、特に上記の例に制限されない。また、ステップＳ４Ａにおいて、判定演算処理（Ｓ２３）による演算処理結果が最終的な判定結果として出力されてもよい。

一方、ステップＳ２１で算出した割合が所定割合未満ではない場合（Ｓ２２でＮＯ）、ＣＰＵ５１は、例えば、特徴量の算出（Ｓ２）及び判定モデルの処理（Ｓ３）を特に実行せず、判定演算処理（Ｓ２３）を行う。このようにＮＧ割合が所定割合未満ではない（例えば２０％以上である）場合（Ｓ２２でＮＯ）、信号波形が突発的に大きく変動している可能性がある。この場合、上述したように判定モデル５７による加工点出力値の判定精度に影響を与えることが懸念される。

ここで、判定演算処理（Ｓ２３）において、ＣＰＵ５１は、例えば上述のように、信号強度が閾値以上の時間区間、即ちＮＧ割合に該当する期間を除いた時間区間における平均値を算出し、算出した平均値に基づいて、加工点出力値を判定する。これにより、上記のような突発的な信号波形の異常を生じた信号においても、加工点出力値を精度良く判定し易くすることができる。

このように割合が所定割合未満ではなく（Ｓ２２でＮＯ）、判定演算処理（Ｓ２３）を実行したが判定モデルの処理（Ｓ３）を実行しなかった場合、ＣＰＵ５１は、例えば判定演算処理（Ｓ２３）で判定された加工点出力値を、判定結果として出力する（Ｓ４Ａ）。

以上の処理によると、取得された信号の信号強度が所定の閾値を超える割合を算出し（Ｓ２1）、算出した割合が所定割合未満であるか否かに応じて（Ｓ２２）、判定モデルの処理（Ｓ３）に加えて又は代えて判定演算処理（Ｓ２３）が実行される。

これにより、例えば被加工物７０に異物等が存在して信号強度の突発的な変動が大きいような場合においても、加工点出力値を更に精度良く判定することができ、例えば加工点出力値を用いて溶接不良を検知し易くすることができる。なお、例えば一定の加工条件においてレーザ光６を照射する際、レーザ発振器１からのレーザ出力が突発的に大きく変動したと判明している場合には、溶接不良の可能性が高いと考えられるため、図１１の判定処理が特に実行されなくてもよい。

例えば、レーザ発振器１からのレーザ出力を光センサ２５によって電気信号として取得して、判定装置５０に接続された表示機器等に表示させることで、判定システム１００のユーザ等が信号強度の突発的な変動を確認することができる。また、レーザ出力についても、例えばステップＳ２１と同様に所定の閾値が設定されてもよく、判定装置５０は、光センサ２５で取得されたレーザ出力の信号において、信号強度が当該閾値以上である割合に応じて、突発的な変動の有無を判断してもよい。

上記のステップＳ２１では、検出される光の成分毎に閾値が設定される例を説明した。また、上記の例では、レーザ出力についても別途、閾値が設定される例を説明した。閾値は、これらに限らず、例えば各成分及びレーザ出力の全部又は一部において共通する閾値が用いられてもよい。

以上のように、本実施形態において、判定処理（Ｓ１～Ｓ４Ａ）は、溶接期間Ｔ１またはピーク出力期間Ｔ２（所定の時間区間の一例）において、信号強度が所定の閾値を上回る期間の割合の一例としてＮＧ割合を算出する工程（Ｓ２１）をさらに含み、算出されたＮＧ割合が所定の割合未満である（Ｓ２２でＹＥＳ）ことに応答して、判定モデル５７により加工点出力値（加工点出力の一例）を判定する工程（Ｓ３）を実行する。このような判定処理によっても、例えば判定モデル５７により精度良く加工点出力値を判定し易いと想定される場合に判定モデルの処理（Ｓ３）を実行でき、加工状態を詳細に判定することができる。

（他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、上記の各実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記の各実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

上記の各実施形態では、判定装置５０は、特徴量を算出する（Ｓ２）際に、信号波形をスムージングしてから特徴量を算出した。本実施形態では、信号波形にあらかじめスムージング処理を行わずに、特徴量が算出されてもよい。

上記の各実施形態では、信号波形に応じた各特徴量は、反射光ピーク位置の他は反射光、熱放射及び可視光の各成分について算出される例を説明した。本実施形態では、特徴量は、各成分に限らず、反射光、熱放射または可視光の何れかの信号に基づいて算出されてもよい。レーザ溶接時には、レーザ光６の波長に対する、被加工物７０の材料の吸収率を考慮しながら、加工条件が選択されることが好ましく、こうした吸収率を考慮して特徴量の算出に用いる成分が選択されてもよい。

本開示は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。すなわち、当業者が適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本開示の範疇である。

本開示は、重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定システムに適用可能であり、特に加工点に到達するレーザ光の出力値を判定する方法及び装置に適用可能である。

１ レーザ発振器
２ レーザ伝送用ファイバ
３ 鏡筒
４ コリメートレンズ
５、１１ 集光レンズ
６ レーザ光
７ 第１ミラー
８ 第２ミラー
１３ 光ファイバ
１５ コリメートレンズ
１６ 第３ミラー
１７ 第４ミラー
１８ 第５ミラー
１９、２０、２１ 集光レンズ
２２ 光センサ
２３ 伝送ケーブル
２４ コントローラ
２５ 光センサ
２６ 押さえ治具
２７ 溶融部
３０ レーザ加工装置
４０ 分光装置
５０ 判定装置
５１ ＣＰＵ
５２ 通信回路
５３ 記憶装置
５６ 制御プログラム
５７ 判定モデル
７０ 被加工物
７５ 加工点
Ｄ１ 訓練データ
１００ 判定システム

Claims (11)

1. 重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定方法であって、
   光センサを用いて、レーザ光が被加工物に照射されることで前記被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち少なくとも１つの成分を検出する工程と、
   前記被加工物毎の溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における、検出した成分の変化を示す信号を取得する工程と、
   前記溶接期間のうちの所定の区間内において、前記信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出する工程と、
   前記加工状態を判定する判定モデルに算出した前記特徴量を入力して、前記加工状態として、前記レーザ光を発振するレーザ出力のうちの、前記被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定する工程と、
   判定した前記加工点出力を判定結果として出力する工程と、
   を含み、
   前記判定モデルは、前記レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して前記加工点出力の変動が発生している状況下で算出された前記特徴量と、前記状況下の前記加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される、
   レーザ加工状態の判定方法。
2. 前記所定の区間は、前記特徴量毎に、前記レーザ出力の時間変化に応じて定義される、
   請求項１に記載のレーザ加工状態の判定方法。
3. 前記特徴量は、前記レーザ出力が発振開始からピークに達するまでの立上り期間よりも短い時間区間において、前記反射光の信号強度が最大になる時刻を含む、
   請求項２に記載のレーザ加工状態の判定方法。
4. 前記特徴量は、前記レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力時の時間区間における前記信号の平均強度を含む、
   請求項２に記載のレーザ加工状態の判定方法。
5. 前記特徴量は、前記溶接期間内での前記信号波形の検出期間を含み、
   前記信号波形の検出期間は、前記信号強度が、前記検出した成分に応じた基準値に達した時刻から、前記基準値まで下がった時刻までの期間である、
   請求項２に記載のレーザ加工状態の判定方法。
6. 前記特徴量は、前記溶接期間又は前記レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力時の時間区間における前記信号強度の積分値を含む、
   請求項２に記載のレーザ加工状態の判定方法。
7. 前期訓練データは、さらに、溶接後の前記溶接部の外観形状を測定して算出した数値、または溶接後の前記溶接部が撮影された画像、あるいは前記算出した数値及び撮影された画像の両方を、前記状況下の前記加工点出力と関連付けて含む、
   請求項１に記載のレーザ加工状態の判定方法。
8. 前記加工点出力は、前記基準出力に対する相対出力を示す数値を含む、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の判定方法。
9. 前記判定モデルは、前記加工状態が変化する複数の条件における各条件のもとで、前記レーザ加工を行って検出された前記成分の信号強度に基づいて算出された特徴量と、前記各条件における前記加工点出力と、を関連付けた訓練データを用いた機械学習により生成される学習済みモデルを含む、
   請求項１に記載のレーザ加工状態の判定方法。
10. 前記溶接期間又は前記レーザ出力の立上り後から立下り前までのピーク出力時の時間区間において前記信号強度が所定の閾値を上回る期間の割合を算出する工程をさらに含み、
    算出された割合が所定の割合未満であることに応答して、前記判定モデルにより加工点出力を判定する工程を実行する
    請求項１に記載のレーザ加工状態の判定方法。
11. 重ね合わせ溶接のためのレーザ加工における加工状態の判定装置であって、
    演算回路と、
    レーザ光が被加工物に照射されることで前記被加工物の表面に形成される溶接部において発生する熱放射、可視光及び反射光の各成分のうち、少なくとも１つの成分を光センサによって検出して生成された信号を受け付ける通信回路とを備え、
    前記信号は、前記被加工物ごとの溶接開始から溶接終了までの時間区間を示す溶接期間における前記成分の変化を示す信号であり、
    前記演算回路は、
    前記通信回路により前記信号を取得し、
    前記溶接期間のうちの所定の区間内において、前記信号の信号強度に基づいて信号波形に応じた特徴量を算出し、
    前記加工状態を判定する判定モデルに算出した前記特徴量を入力して、前記加工状態として、前記レーザ光を発振するレーザ出力のうちの、前記被加工物における加工点に到達する加工点出力を判定し、
    判定した前記加工点出力を判定結果として出力し、
    前記判定モデルは、前記レーザ出力に応じた所定の基準出力に対して前記加工点出力の変動が発生している状況下で算出された前記特徴量と、前記状況下の前記加工点出力とを関連付けて含む訓練データに基づいて構築される、
    レーザ加工状態の判定装置。

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