JP6743084B2 - 溶接システム、方法、溶接判定装置、及び学習済みモデルの構築方法 - Google Patents
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Description
そのため、溶接電流、溶接電圧のパラメータが所定の範囲内であるか否かの判定手法では、異常を精度良く判定することは容易ではなかった。
2 溶接ロボット
3 ワイヤ送給装置
5 コントローラ
7 溶接トーチ
100 溶接システム
Claims (13)
- 溶接装置と、
前記溶接装置による溶接時に、前記溶接装置の実行溶接電流と、実行溶接電圧と、溶接電流の指令値と、溶接電圧の指令値との少なくとも1つを含む所定のパラメータに関する判定データを取得し、前記判定データに基づいて溶接の異常を判定するコントローラと、
を備え、
前記コントローラは、
正常な溶接での前記パラメータに関する学習データにより学習した学習済みモデルを有し、
前記溶接装置による溶接中に、前記判定データの検出を繰り返して、前記判定データを蓄積し、
前記学習済みモデルを用いて前記判定データから前記溶接の異常を判定し、
前記判定データにおいて前記溶接の異常を示すデータの位置から、溶接されたワークにおける異常部分の位置を判定する、
溶接システム。
- 複数の溶接ロボットを含む溶接装置と、
前記溶接装置による溶接時に、前記溶接装置の実行溶接電流と、実行溶接電圧と、溶接電流の指令値と、溶接電圧の指令値との少なくとも1つを含む所定のパラメータに関する判定データを取得し、前記判定データに基づいて溶接の異常を判定するコントローラと、
を備え、
前記コントローラは、
正常な溶接での前記パラメータに関する学習データにより学習した学習済みモデルを有し、
前記学習済みモデルを用いて前記判定データから前記溶接の異常を判定し、
前記判定データは、前記複数の溶接ロボットのそれぞれに付された識別番号を含む、
溶接システム。
- 前記コントローラは、前記溶接装置による溶接中に、前記学習済みモデルによる前記溶接の異常の判定をリアルタイムに行う、
請求項1又は2に記載の溶接システム。
- 前記コントローラは、
前記溶接装置による溶接中に、前記判定データの検出を繰り返して、前記判定データを蓄積し、
所定時間内に蓄積した前記判定データから前記溶接の異常を判定する、
請求項1から3のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記コントローラは、
前記判定データを前記学習済みモデルに入力することで出力データを取得し、前記出力データと前記判定データとの差に基づいて前記溶接の異常を判定する、
請求項1から4のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記学習済みモデルは、オートエンコーダを含み、
前記コントローラは、
前記判定データを前記学習済みモデルに入力することで、前記判定データを再現した出力データを取得し、前記出力データと前記判定データとの差に基づいて前記溶接の異常を判定する、
請求項1から5のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記溶接装置は、溶接ワイヤの送給装置を含み、
前記パラメータは、前記溶接ワイヤの送給負荷を含む、
請求項1から6のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記溶接装置は、溶接トーチと、前記溶接トーチを移動させる溶接ロボットとを含み、
前記パラメータは、前記溶接トーチの位置、及び/又は、前記溶接トーチの角度を含む、
請求項1から7のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記パラメータは、溶接速度を含む、
請求項1から8のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記パラメータは、溶接線からの位置ズレを含む、
請求項1から9のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記パラメータは、ウィービングの振幅の指令値を含む、
請求項1から10のいずれかに記載の溶接システム。
- 前記溶接装置は、溶接トーチと、前記溶接トーチを移動させる溶接ロボットと、溶接ワイヤの送給装置とを含み、
前記パラメータは、前記溶接ワイヤの送給負荷、前記溶接トーチの位置、前記溶接トーチの角度、溶接速度、溶接線からの位置ズレ、及びウィービングの振幅のうち、少なくとも1つをさらに含み、
前記判定データは、前記パラメータのそれぞれについて所定時間内に繰り返し検出されることで取得された複数の値を含む、
請求項1から11のいずれかに記載の溶接システム。
- コンピュータによって実行される方法であって、
溶接装置による溶接時に、前記溶接装置の実行溶接電流と、実行溶接電圧と、溶接電流の指令値と、溶接電圧の指令値との少なくとも1つを含む所定のパラメータに関する判定データを繰り返し取得することと、
正常な溶接における判定データを入力データとして入力すると、前記正常な溶接における判定データを圧縮し、再現した出力データを出力するように正常な溶接での前記パラメータに関する学習データにより学習した学習済みモデルに前記判定データを前記入力データとして入力して、前記出力データを得ることと、
前記入力データと前記出力データとの差が所定閾値以上であると、前記溶接の異常を判定することと、
前記判定データにおいて前記溶接の異常を示すデータの溶接時間から、溶接されたワークにおける異常部分の位置を判定すること、
を備える方法。
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JP2018083541A JP6743084B2 (ja) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 溶接システム、方法、溶接判定装置、及び学習済みモデルの構築方法 |
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JP2018083541A JP6743084B2 (ja) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 溶接システム、方法、溶接判定装置、及び学習済みモデルの構築方法 |
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JP2019151872A Division JP2019195850A (ja) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 溶接システム、方法、溶接判定装置、及び学習済みモデルの構築方法 |
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JP2018083541A Active JP6743084B2 (ja) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 溶接システム、方法、溶接判定装置、及び学習済みモデルの構築方法 |
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JP2023131600A (ja) * | 2022-03-09 | 2023-09-22 | 株式会社神戸製鋼所 | 溶接における欠陥予測システム、機械学習装置、欠陥予測方法、およびプログラム |
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