JP6835151B2 - 評価装置、評価方法、評価システムおよび評価プログラム - Google Patents

評価装置、評価方法、評価システムおよび評価プログラム Download PDF

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Description

開示の実施形態は、評価装置、評価方法、評価システムおよび評価プログラムに関する。
従来、複数の関節をそれぞれ駆動して動作するロボットが知られている。かかるロボットの先端には、加工や溶接、把持等の用途にあわせたエンドエフェクタが取り付けられ、ワークの加工や溶接といった様々な作業が行われる。
また、上記したエンドエフェクタとして、レーザの照射軌跡による形状を変更可能なレーザヘッドを利用し、レーザ溶接を行いながら溶接箇所の検査を行う検査装置が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
特開２０１４−１９８３４５号公報
しかしながら、上記した従来技術には、穴あき等の溶接欠陥の有無の評価精度の観点から改善の余地がある。
実施形態の一態様は、溶接欠陥の評価精度を向上させることができる評価装置、評価方法、評価システムおよび評価プログラムを提供することを目的とする。
実施形態の一態様に係る評価装置は、取得部と、検出部と、生成部と、評価部とを備える。取得部は、ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する。検出部は、レーザがワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する。生成部は、軌跡情報と強度情報とを時間で対応付けることによってワークにおける強度分布情報を生成する。評価部は、強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する。
また、実施形態の一態様に係る評価方法は、取得工程と、検出工程と、生成工程と、評価工程とを含む。取得工程は、ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する。検出工程は、レーザがワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する。生成工程は、軌跡情報と強度情報とを時間で対応付けることによってワークにおける強度分布情報を生成する。評価工程は、強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する。
また、実施形態の一態様に係る評価システムは、レーザヘッドと、ロボットと、コントローラと、評価装置とを備える。レーザヘッドは、ワークへ照射するレーザの照射軌跡の形状を変更可能である。ロボットは、レーザヘッドをワークに対して移動させる。コントローラは、レーザヘッドおよびロボットの動作を制御する。評価装置は、レーザによるワークの溶接状態を評価する。また、評価装置は、取得部と、検出部と、生成部と、評価部とを備える。取得部は、ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報をコントローラから取得する。検出部は、レーザがワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する。生成部は、軌跡情報と強度情報とを時間で対応付けることによってワークにおける強度分布情報を生成する。評価部は、強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する。
また、実施形態の一態様に係る評価プログラムは、取得手順と、検出手順と、生成手順と、評価手順とをコンピュータに実行させる。取得手順は、ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する。検出手順は、レーザがワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する。生成手順は、軌跡情報と強度情報とを時間で対応付けることによってワークにおける強度分布情報を生成する。評価手順は、強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する。
実施形態の一態様によれば、溶接欠陥の評価精度を向上させることができる評価装置、評価方法、評価システムおよび評価プログラムを提供することができる。
図１は、実施形態に係る評価方法の概要を示す説明図である。 図２は、ロボットシステムの構成例を示す説明図である。 図３は、ヘッド部の構成例を示す模式図である。 図４は、評価装置および学習装置の構成例を示すブロック図である。 図５は、強度分布情報の生成処理の一例を示す説明図である。 図６は、評価装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、第１変形例に係る強度分布情報の生成処理を示す説明図である。 図８は、第２変形例に係る強度分布情報の生成処理を示す説明図である。 図９は、第２変形例に係る強度分布情報の生成処理を示す説明図である。 図１０は、第３変形例に係る軌跡情報の取得処理を示す説明図である。
以下、添付図面を参照して、本願の開示する評価装置、評価方法、評価システムおよび評価プログラムを詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
また、以下に示す実施形態において、「一定」、「直交」、「垂直」あるいは「平行」といった表現は、厳密に「一定」、「直交」、「垂直」あるいは「平行」であることを要しない。すなわち、上記した各表現は、製造精度、設置精度などのずれを許容するものとする。
＜評価方法の概要＞
まず、実施形態に係る評価方法の概要について図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る評価方法の概要を示す説明図である。なお、図１には、レーザ溶接を行うヘッド部１００と、ヘッド部１００が取り付けられるロボット１０の先端部と、ヘッド部１００およびヘッド部１００の動作を制御するコントローラ２０とを示している。
図１に示すヘッド部１００は、レーザの照射方向を変更するガルバノミラー等の機構を一組有しており、異なる回転軸まわりに揺動する２つのミラーをそれぞれ駆動することでレーザの照射方向を任意に変更可能である。これにより、ヘッド部１００は、レーザの照射軌跡Ｐを任意の形状とすることができる。たとえば、図１には、円形の照射軌跡Ｐを示している。
ロボット１０は、ワークＷに設定される加工線に沿ってヘッド部１００を移動させることができる。加工線とは、ワークＷにおける加工領域の延伸向きに沿って設定される仮想線のことである。ここでは図示を省略するが、ヘッド部１００を加工線に沿って移動させることで、たとえば螺旋状の照射軌跡ＰをワークＷ上に描くことができる。
コントローラ２０は、ヘッド部１００およびロボット１０の動作を制御する。具体的には、コントローラ２０は、ヘッド部１００およびロボット１０に対して動作指令を出力し、ヘッド部１００およびロボット１０は、コントローラ２０から出力される動作指令に基づいて動作する。
従来、溶接状態の評価は、レーザ照射に起因するプラズマ光や赤外線等の戻り光等の強度を検出し、その時系列データ（波形データ）を解析することによって行われていた。
しかしながら、戻り光の強度の時系列データには、たとえば溶接部のヒューム、スパッタの飛翔、溶融プールの振動等といった外乱ノイズが含まれることからノイズを除いた値を精度よく解析することが難しい。すなわち、従来の評価方法には、評価精度の観点から改善の余地がある。
そこで、実施形態に係る評価方法では、強度の時系列データとレーザ照射の軌跡情報とを組み合わせることで、ワークＷにおける戻り光２００の空間的な強度分布（以下、「強度分布情報」と記載する）を生成することとした。そして、生成した強度分布情報に基づき、溶接状態の評価を行うこととした。
実施形態に係る評価方法では、まず、ワークＷへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する（図１のステップＳ０１）。軌跡情報は、ワークＷにおけるレーザの照射位置の時間変化を示す情報である。ここでは、ワークＷにおけるレーザの照射位置が、Ｘ座標およびＹ座標の二次元座標で表される場合の例を示している。
軌跡情報は、たとえばコントローラ２０から出力される動作指令に基づいて取得することができる。これに限らず、軌跡情報は、ワークＷを撮像する画像センサの出力に基づいて取得してもよい。
また、実施形態に係る評価方法では、レーザに対応する戻り光２００の時系列の強度情報を検出する（図１のステップＳ０２）。ここで、戻り光２００とは、レーザ照射によるワークＷに対する加工プロセスによって発生する光であり、具体的には、レーザの反射光、レーザ照射により発生するプラズマ光および赤外線のうち少なくとも１つを含む光のことである。
つづいて、実施形態に係る評価方法では、軌跡情報と強度情報とに基づいてワークＷにおける強度分布情報を生成する（図１のステップＳ０３）。強度分布情報は、ワークＷ上に固定された座標系の各座標における戻り光２００の強度を、その座標に対応する画素の画素値とする画像情報である。強度分布情報は、軌跡情報と強度情報とを時間で対応付けることによって生成される。なお、図１では、強度分布情報の一例として、各座標における戻り光２００の強度が色の濃淡で示された画像を示している。
そして、実施形態に係る評価方法では、生成した強度分布情報を解析することによって溶接状態を評価する。具体的には、画像認識処理によって強度分布情報としての画像を溶接状態ごとに分類する。これにより、たとえば、溶接状態が正常または異常であるかを判定するとともに、異常である場合には異常状態の種別を判定することができる。
このように、実施形態に係る評価方法によれば、時系列の波形データを解析する場合と比べて、溶接状態を空間的に捉えて評価することが容易となる。穴あき等の溶接欠陥は、ワークＷ上における複数の座標に跨がって生じる可能性が高い。したがって、実施形態に係る評価方法のように、強度分布情報を用いて溶接状態を空間的に評価することで、穴あき等の溶接欠陥の評価精度を向上させることができる。
また、実施形態に係る評価方法は、強度分布情報に基づく溶接状態の評価を行う際の評価基準を、機械学習を用いて生成または更新するようにしてもよい。これにより、強度分布情報としての画像の溶接状態に応じた分類を高精度に行うことができる。かかる点については後述する。
＜ロボットシステムの構成＞
次に、図１を参照して説明した評価方法を実行するロボットシステム１の構成について図２を参照して説明する。図２は、ロボットシステム１の構成例を示す説明図である。
図２に示すように、ロボットシステム１は、ロボット１０と、コントローラ２０と、評価装置５０と、学習装置６０と、ヘッド部１００と、レーザ発振器１２０とを備える。
ロボット１０は、たとえば、６軸の垂直多関節ロボットであり、先端にヘッド部１００が取り付けられている。
コントローラ２０は、ロボットコントローラ２１と、ヘッド部コントローラ２２とを備える。ロボットコントローラ２１は、ロボット１０の動作を制御する。ヘッド部コントローラ２２は、ロボットコントローラ２１と別体であり、ヘッド部１００の動作を制御する。たとえば、ロボットコントローラ２１は、ロボットコントローラ２１と有線または無線により接続された端末装置からヘッド部１００の設定値を取得し、取得した設定値に基づき、ヘッド部コントローラ２２に対し、ヘッド部１００への動作指令を出力する。
ここで、ヘッド部１００の設定値は、レーザの照射軌跡Ｐをヘッド部１００に固定された座標系を用いて規定した情報である。ロボット１０とヘッド部１００との協調動作によってレーザ溶接を行う場合、ヘッド部１００の位置や向きはロボット１０によって変更されることとなる。すなわち、ヘッド部１００に固定された座標系自体が移動することとなる。この場合、ロボットコントローラ２１は、既知であるロボット１０の姿勢からヘッド部１００の位置、向きを計算し、計算結果に基づき、ヘッド部１００の設定値により示される照射位置の座標を、ロボット１０の動きを加味した相対的な照射位置の座標に変換する。そして、ロボットコントローラ２１は、変換後における照射位置の座標を含む動作指令をヘッド部コントローラ２２へ出力する。
また、ロボットコントローラ２１は、ヘッド部コントローラ２２に対してレーザ強度等の指示を行う。
ヘッド部コントローラ２２は、ロボットコントローラ２１から受け取ったヘッド部１００の動作指令に基づき、ヘッド部１００が備えるガルバノミラー等の機構を制御する。具体的には、ヘッド部コントローラ２２は、通信ケーブル２２１を介してヘッド部１００に接続されており、通信ケーブル２２１を介して高速シリアル通信やＰＷＭモータ指令等を行うことにより、ガルバノミラーの駆動軸等の動作を制御する。また、ヘッド部コントローラ２２は、通信ケーブル２２２を介してレーザ発振器１２０に接続される。ヘッド部コントローラ２２は、ロボットコントローラ２１からの指示に基づき、通信ケーブル２２２を介してレーザ発振器１２０にアナログ信号を送信することにより、ヘッド部１００の動作指令に同期してレーザの強度を調整するようレーザ発振器１２０に指令する。レーザ発振器１２０は、ヘッド部コントローラ２２からの指令に従ってレーザの強度を調整したうえで、光ファイバ１２１を介してヘッド部１００へレーザを出力する。
なお、本実施形態では、ロボットコントローラ２１とヘッド部コントローラ２２とが別体である場合を例示したが、たとえば、ロボットコントローラ２１内にヘッド部コントローラ２２の機能を持たせてもよい。
評価装置５０は、強度分布情報の生成と、生成した強度分布情報に基づく溶接状態の評価とを行う。評価装置５０は、ロボットコントローラ２１およびヘッド部１００と接続される。また、評価装置５０は、学習装置６０と接続される。
学習装置６０は、強度分布情報に基づく溶接状態の評価を行う際の評価基準を機械学習を用いて生成する。
なお、図２では、評価装置５０と、学習装置６０とが別体である場合を例示したが、たとえば、評価装置５０内に学習装置６０の機能を持たせてもよい。
レーザ発振器１２０は、光ファイバ１２１を介してヘッド部１００にレーザを出力する。
ヘッド部１００は、ヘッド部コントローラ２２からの動作指令に従ってレーザの照射位置を変更させる。ここで、ヘッド部１００の構成例について図３を参照して説明する。図３は、ヘッド部１００の構成例を示す模式図である。なお、ヘッド部１００は、図３に示す構成以外にも、たとえば、光ファイバ１２１の端部で拡散されたレーザを並行光にするコリメーティングレンズや並行光をワークＷの加工面上で集光する集光レンズ等を備える場合があるが、これらについては図示を省略している。
図３に示すように、ヘッド部１００は、第１入射ミラー１０１と、ミラー部１０２と、第１駆動部１０３と、第２駆動部１０４と、駆動制御部１０５とを備える。また、ヘッド部１００は、ハーフミラー１０６と、第２入射ミラー１０７と、強度センサ１０８とを備える。
第１入射ミラー１０１は、光ファイバ１２１を介してヘッド部１００に入射されたレーザを反射させてミラー部１０２へ入射させる。
ミラー部１０２は、たとえば第１ガルバノミラーと第２ガルバノミラーとを含む。第１駆動部１０３は、第１ガルバノミラーをたとえばＸ軸まわりに揺動させる。第２駆動部１０４は、第２ガルバノミラーをたとえばＹ軸まわりに回転させる。駆動制御部１０５は、ヘッド部コントローラ２２から入力される動作指令に従って第１駆動部１０３および第２駆動部１０４の動作を制御する。
このように、ヘッド部１００は、第１駆動部１０３および第２駆動部１０４を用いてミラー部１０２を駆動することによってレーザの照射方向を変更することができる。これにより、ヘッド部１００は、動作指令に応じた形状の照射軌跡ＰをワークＷ上に描くことができる。
ハーフミラー１０６は、レーザ発振器１２０からヘッド部１００に入射されたレーザを透過させつつ、戻り光２００を反射させて第２入射ミラー１０７へ入射させる。第２入射ミラー１０７は、戻り光２００を反射させて強度センサ１０８へ入射させる。
強度センサ１０８は、入射された戻り光２００を受光してその強度を検出する。また、強度センサ１０８は、検出結果を評価装置５０へ出力する。
なお、戻り光２００は、レーザの照射位置の一点のみからではなく、レーザの照射位置を中心とする周辺領域Ｒから照射されるが、この点については後述する。
＜評価装置５０および学習装置６０の構成＞
次に、評価装置５０および学習装置６０の構成例について図４を参照して説明する。図４は、評価装置５０および学習装置６０の構成例を示すブロック図である。
まず、評価装置５０の構成例について説明する。図４に示すように、評価装置５０は、制御部５１と、記憶部５２とを備える。制御部５１は、取得部５１ａと、検出部５１ｂと、生成部５１ｃと、評価部５１ｄとを備える。また、記憶部５２は、軌跡情報５２ａと、強度情報５２ｂと、強度分布情報５２ｃと、評価モデル５２ｄとを記憶する。
なお、評価装置５０は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶された評価プログラムを読み出して実行することによって、制御部５１の取得部５１ａ、検出部５１ｂ、生成部５１ｃおよび評価部５１ｄとして機能する。なお、取得部５１ａ、検出部５１ｂ、生成部５１ｃおよび評価部５１ｄの少なくともいずれか一つまたは全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成されてもよい。
また、記憶部５２は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、軌跡情報５２ａ、強度情報５２ｂ、強度分布情報５２ｃおよび評価モデル５２ｄを記憶することができる。なお、評価装置５０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
取得部５１ａは、ロボット１０およびヘッド部１００への動作指令をロボットコントローラ２１から取得し、取得した動作指令から軌跡情報５２ａを生成する。
具体的には、取得部５１ａは、ロボット１０への動作指令に基づき、ヘッド部１００への動作指令に含まれる相対的な照射位置情報をワークＷ上に固定された座標系における照射位置情報に変換する。そして、取得部５１ａは、変換後の照射位置情報を、たとえば動作指令を取得した時間と関連付けることによって軌跡情報５２ａを生成し、生成した軌跡情報５２ａを記憶部５２に記憶させる。
検出部５１ｂは、ヘッド部１００が備える強度センサ１０８（図３参照）から戻り光２００の強度の検出結果を取得し、たとえば検出結果を取得した時間と関連付けることによって強度情報５２ｂを生成する。検出部５１ｂは、生成した強度情報５２ｂを記憶部５２に記憶させる。
生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付けることによって強度分布情報５２ｃを生成する。上述したように、強度分布情報５２ｃは、ワークＷ上に固定された座標系の各座標における戻り光２００の強度を、その座標に対応する画素の画素値とする画像情報である。
ここで、強度分布情報５２ｃの生成処理の一例について図５を参照して説明する。図５は、強度分布情報５２ｃの生成処理の一例を示す説明図である。
ワークＷにレーザが照射されるタイミングとその戻り光２００が検出されるタイミングとの間には、タイムラグが存在する。そこで、生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付ける際に、上記タイムラグを加味した対応付けを行ってもよい。
たとえば、図５に示すように、上記タイムラグに相当する時間を「ｔｄ」とする。この場合、生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａのうち時間ｔ１におけるレーザ照射位置の座標Ｃ（ｔ１）と、強度情報５２ｂのうち時間ｔ１＋ｔｄにおける戻り光２００の強度Ｖ１とを対応付ける。これにより、生成部５１ｃは、時間ｔ１＋ｔｄにおける強度Ｖ１を座標Ｃ（ｔ１）に対応する画素の画素値とする強度分布情報５２ｃを生成する。
このように、生成部５１ｃは、強度分布情報５２ｃを生成する場合に、ある時間（第１の時間）における軌跡情報５２ａを、第１の時間よりも時系列的にずれた時間（第２の時間）における強度情報５２ｂと対応付けるようにしてもよい。これにより、より正確な強度分布情報を得ることができる。
図４に戻り、評価部５１ｄについて説明する。評価部５１ｄは、記憶部５２に記憶された強度分布情報５２ｃと評価モデル５２ｄとに基づいて溶接状態の評価を行う。具体的には、評価部５１ｄは、溶接状態が正常または異常であるかを判定する。
また、評価部５１ｄは、溶接状態が異常である場合には、異常状態の種別を判定する。異常状態の種別としては、たとえば、「穴あき」の他、「溶け落ち」、「ビード蛇行」、「ビード形状不揃い」などがある。「穴あき」は、ワークＷを貫通する穴がワークＷにあいている状態を示す。「溶け落ち」は、ワークＷの接合端部（母材端）が溶けて溶接ビードから離れている状態を示す。「ビード蛇行」は、照射軌跡Ｐに対して溶接ビードが左右に蛇行している状態を示す。「ビード形状不揃い」は、溶接ビードの形状（ビード幅や余盛高さなど）が大きく異なる部分がある状態を示す。
評価部５１ｄは、記憶部５２に記憶された評価モデル５２ｄに従って、強度分布情報５２ｃとしての画像を溶接状態ごとに分類する。具体的には、評価部５１ｄは、強度分布情報５２ｃとしての画像を正常または異常に分類し、異常である場合には異常状態の種別ごとにさらに分類する。評価モデル５２ｄは、たとえば上記画像認識処理に用いられる計算モデル、すなわち、画像から溶接状態を分類する計算モデルであり、後述する学習装置６０によって生成される。
評価部５１ｄは、強度分布情報５２ｃおよび評価結果をたとえば評価装置５０に接続された外部装置１５０に出力する。また、評価部５１ｄは、強度分布情報５２ｃを学習装置６０へ出力する。
つづいて、学習装置６０の構成例について説明する。学習装置６０は、制御部６１と、記憶部６２とを備える。制御部６１は、入力部６１ａと、正解付与部６１ｂと、機械学習部６１ｃとを備える。また、記憶部６２は、強度分布情報５２ｃと、学習用情報６２ａとを記憶する。
なお、学習装置６０は、たとえば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶された評価プログラムを読み出して実行することによって、制御部６１の入力部６１ａ、正解付与部６１ｂおよび機械学習部６１ｃとして機能する。
また、記憶部６２は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、強度分布情報５２ｃと学習用情報６２ａとを記憶することができる。なお、学習装置６０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
入力部６１ａは、評価装置５０から強度分布情報５２ｃを取得して記憶部６２に記憶させる。
正解付与部６１ｂは、記憶部６２に記憶された強度分布情報５２ｃに対し、強度分布情報５２ｃに対応する評価結果すなわち溶接状態の分類結果の正解値を付与することによって学習用情報６２ａとして教師データとなる情報を選択または生成して記憶部６２に記憶させる。
たとえば、正解付与部６１ｂは、強度分布情報５２ｃあるいは溶接部の実際の状況を見た人間による評価結果を上記正解値として取得してもよい。この場合、正解付与部６１ｂは、たとえば学習装置６０に接続されるキーボード等の入力装置への入力操作によって正解値を取得することができる。また、正解付与部６１ｂは、上記正解値をインターネット等のネットワークを介して取得してもよい。
なお、ここでは、正解付与部６１ｂが強度分布情報５２ｃを評価装置５０から取得して学習用情報６２ａを生成する場合の例を示したが、正解付与部６１ｂは、強度分布情報５２ｃと正解値とが予め対応付けられた正解付きデータを外部から取得してもよい。
機械学習部６１ｃは、記憶部６２に記憶された学習用情報６２ａを用いた機械学習すなわち教師あり学習を行うことによって評価モデルを生成する。そして、機械学習部６１ｃは、生成した評価モデルを用いて評価装置５０の記憶部５２に記憶された評価モデル５２ｄを更新する。言い換えれば、機械学習部６１ｃは、記憶部５２に記憶された評価モデル５２ｄのパラメータを更新する。
評価モデル５２ｄの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。たとえば、評価モデル５２ｄの生成は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。また、評価モデル５２ｄの生成は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等により行われてもよい。これら評価モデル５２ｄの生成に関する記載は例示であり、評価モデル５２ｄの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行うことができる。
ここでは、学習装置６０が教師あり学習を行う場合の例について説明したが、学習装置６０が行う機械学習は、教師なし学習であってもよい。具体的には、機械学習部６１ｃは、学習用情報６２ａを用いた教師あり学習に代えて、記憶部６２に記憶された強度分布情報５２ｃを用いて溶接状態の特徴を抽出する教師なし学習を行ってもよい。なお、教師なし学習の手法としては、たとえばクラスター分析や主成分分析など、各種公知技術を用いることができる。
＜評価装置５０の処理手順＞
次に、評価装置５０が実行する処理の手順について図６を参照して説明する。図６は、評価装置５０が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
図６に示すように、評価装置５０は、ロボットコントローラ２１から入力される動作指令に基づいて軌跡情報５２ａを取得する（ステップＳ１０１）。また、評価装置５０は、ヘッド部１００から入力される戻り光２００の強度の検出結果に基づき、戻り光２００の時系列の強度情報５２ｂを検出する（ステップＳ１０２）。そして、評価装置５０は、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付けることによって強度分布情報５２ｃを生成し（ステップＳ１０３）、生成した強度分布情報５２ｃに基づいて溶接状態を評価する（ステップＳ１０４）。そして、評価装置５０は、評価結果をたとえば外部装置１５０に出力する（ステップＳ１０５）。
（第１変形例）
図７は、第１変形例に係る強度分布情報の生成処理を示す説明図である。上述したように、戻り光２００は、レーザが照射された位置のみからではなく、レーザが照射された際の加工プロセスにより発生するプラズマ光やヒュームからのレーザ光の輻射や、ワークＷ表面のレーザによって溶かされた部分からの熱線の放射など、レーザが照射された位置を中心とする周辺領域Ｒ（図３参照）から発生する。したがって、戻り光２００は、周辺領域Ｒの情報を含んでいると言える。
そこで、図７に示すように、生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを対応付ける際に、レーザの照射位置の座標Ｃおよびその周辺に位置する複数の座標に対して戻り光２００の強度を対応付けるようにしてもよい。すなわち、生成部５１ｃは、戻り光２００の強度を、座標Ｃに対応する画素およびその周辺に位置する複数の画素の画素値とする強度分布情報５２ｃを生成してもよい。この際、生成部５１ｃは、座標Ｃの周辺に位置する複数の画素に対し、座標Ｃにおける戻り光２００の強度をそのまま対応付けてもよい。また、生成部５１ｃは、座標Ｃの周辺に位置する複数の画素に対し、座標Ｃにおける戻り光２００の強度に係数（１未満の正の数）を乗じた値を対応付けてもよい。
このように、レーザの照射位置を中心とする領域に含まれる複数の座標に対して戻り光２００の強度を対応付けることで、実際の溶接状態により近い強度分布情報５２ｃを得ることができる。
（第２変形例）
図８および図９は、第２変形例に係る強度分布情報５２ｃの生成処理を示す説明図である。図８に示すように、ロボットシステム１は、ヘッド部１００に対し、同一の経路として、たとえば同一の閉ループを１周よりも多く周回する照射軌跡Ｐにてレーザ照射を行わせてもよい。たとえば、図８には、円形状の閉ループをＮ回周回する照射軌跡Ｐを示している。
このような場合、図９に示すように、生成部５１ｃは、周回ごとの強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを生成してもよい。すなわち、生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａのうち１周目の情報と、強度情報５２ｂのうち１周目の情報とに基づき、１周目の強度分布情報５２ｃ１を生成する。また、生成部５１ｃは、同様の手順により、２周目の強度分布情報５２ｃ２乃至Ｎ周目の強度分布情報５２ｃＮを生成する。
周回ごとの強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを生成する場合、評価部５１ｄは、たとえば、各閉ループに対応する複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮの時系列の変化に基づいて溶接状態を評価してもよい。
たとえば、評価部５１ｄは、時系列的に前後する２つの周回の強度分布情報（たとえば、１周目の強度分布情報５２ｃ１と２周目の強度分布情報５２ｃ２）とを比較することにより、戻り光２００の強度の減少率が閾値を超えた領域が存在するか否かを判定する。そして、評価部５１ｄは、戻り光２００の強度の減少率が閾値を超えた領域が存在する場合に、その領域において「穴あき」の異常が生じていると判定してもよい。なお、上記領域は、１つの画素からなる領域であってもよいし、互いに隣接する複数の画素からなる領域であってもよい。
このように、時間的な変化を評価対象に含めることにより、溶接状態の評価精度をさらに高めることができる。また、たとえば、閉ループを複数回周回させたときの何周目で異常が発生したかを確認することもできる。
また、評価部５１ｄは、各閉ループに対応する複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを重畳した情報を用いて溶接状態を評価してもよい。
たとえば、評価部５１ｄは、複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを平均した平均強度分布情報を生成し、生成した平均強度分布情報に基づいて溶接状態を評価してもよい。これにより、たとえばヒューム等による外乱ノイズを低減することができるため、溶接状態の評価精度を高めることができる。なお、評価部５１ｄは、時系列的に新しいものほど重み付けが大きくなるように各強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを加重平均してもよい。
また、評価部５１ｄは、複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを総和した総和強度分布情報を生成し、生成した総和強度分布情報に基づいて溶接状態を評価してもよい。これにより、溶接部に加えられたトータルの熱量により近い強度分布情報を得ることができるため、溶接状態の評価精度を高めることができる。
その他、評価部５１ｄは、たとえば、複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮのうちの一部、たとえば最終周の強度分布情報（Ｎ周目の強度分布情報５２ｃＮ）のみに基づいて溶接状態の評価を行ってもよい。このように、評価部５１ｄは、同一の経路に対応する少なくとも１つ以上の強度分布情報に基づいて溶接状態を評価してもよい。
なお、評価部５１ｄは、複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを時系列順に並べることによって強度分布の時間的な変化を動的に表したアニメーション画像を生成して外部装置１５０等へ出力してもよい。
このように、生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａが同一の閉ループを１周よりも多く周回する軌跡を含む場合には、周回ごとの強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを生成してもよい。また、この場合、評価部５１ｄは、周回ごとの強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮに基づいて溶接状態を評価してもよい。
なお、「同一の閉ループ」とは、同一形状および同一大きさの閉ループのことを指す。たとえば二重丸のように同心円状に複数の閉ループを描く場合、照射軌跡Ｐには大きさの異なる複数の閉ループが含まれることとなるが、これら大きさの異なる複数の閉ループ同士は「同一の閉ループ」には該当しない。
また、上述した実施形態および変形例では、照射軌跡Ｐとして閉ループを描く場合の例を示したが、照射軌跡Ｐにおける「同一の経路」は、必ずしも閉ループであることを要さず、たとえば、ジグザグやＳ字、Ｃ字のような形状であってもよい。
（第３変形例）
図１０は、第３変形例に係る軌跡情報５２ａの取得処理を示す説明図である。図１０に示すように、ロボットシステム１は、撮像部３００を備えていてもよい。撮像部３００は、たとえばＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＩＳ（CMOS Image Sensor）等の画像センサを内蔵し、画像センサによって撮像された画像を評価装置５０に出力する。具体的には、撮像部３００は、ワークＷの表面（加工面）を撮像する。すなわち、撮像部３００は、ワークＷ上に描かれるレーザの実際の軌跡を撮像する。
この場合、評価装置５０の取得部５１ａは、撮像部３００から出力される画像を取得し、取得した画像に基づいて軌跡情報５２ａを生成してもよい。
このように、取得部５１ａは、ロボット１０やヘッド部１００への動作指令に限らず、ワークＷを撮像する画像センサの出力に基づいて軌跡情報５２ａを取得してもよい。これにより、動作指令に基づく軌跡情報５２ａと比較して、ワークＷ上に描かれた実際の軌跡により近い軌跡情報５２ａを得ることができる。
上述してきたように、実施形態に係る評価装置５０は、取得部５１ａと、検出部５１ｂと、生成部５１ｃと、評価部５１ｄとを備える。取得部５１ａは、ワークＷへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報５２ａを取得する。検出部５１ｂは、レーザがワークＷへ照射されることによって発生する戻り光２００の時系列の強度情報５２ｂを検出する。生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付けることによってワークＷにおける強度分布情報５２ｃを生成する。評価部５１ｄは、強度分布情報５２ｃに基づいて溶接状態を評価する。
このように、時系列の強度情報５２ｂを空間的な位置情報である軌跡情報５２ａと組み合わせることにより、穴あきなどの形状的な溶接欠陥を空間的に評価することが可能となり、溶接状態を高精度に評価することができる。
取得部５１ａは、レーザの照射軌跡Ｐの形状を変更可能なヘッド部１００（レーザヘッドの一例）の動作と、ヘッド部１００をワークＷに対して移動させるロボット１０の動作とをそれぞれ制御するロボットコントローラ２１およびヘッド部コントローラ２２（コントローラの一例）の動作指令に基づいて軌跡情報５２ａを取得してもよい。動作指令に基づいて軌跡情報５２ａを取得することで、高精度かつ低処理負荷で空間的な軌跡情報を得ることができる。
取得部５１ａは、ワークＷを撮像する撮像部３００（画像センサの一例）の出力に基づいて軌跡情報５２ａを取得してもよい。
生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａが同一の経路として、同一の閉ループを１周よりも多く周回する軌跡を含む場合には、周回ごとの強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮを生成してもよい。この場合、評価部５１ｄは、当該閉ループに対応する複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮに基づいて溶接状態を評価してもよい。このように、周回する軌跡の場合に、周回ごとの強度分布にそれぞれ基づいて溶接状態を評価することで、評価に対する入力情報を増やすことが可能となり、評価精度を高めることができる。
評価部５１ｄは、当該経路としての閉ループに対応する複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮの平均または総和に基づいて溶接状態を評価してもよい。これにより、低処理負荷で溶接状態を評価することができる。
評価部５１ｄは、当該経路としての閉ループに対応する複数の強度分布情報５２ｃ１〜５２ｃＮの時系列の変化に基づいて溶接状態を評価してもよい。このように、時間的な変化を評価対象に含めることで評価精度を高めることができる。
評価部５１ｄは、強度分布情報５２ｃに基づき、溶接状態が正常または異常であるかを判定するとともに、溶接状態が異常である場合には異常状態の種別を判定してもよい。このように、溶接状態の良否だけでなく異常状態の種別の判定も行うことで、より詳細な評価結果をユーザに提供することができる。
また、実施形態に係る評価方法は、取得工程と、検出工程と、生成工程と、評価工程とを含む。取得工程は、ワークＷへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報５２ａを取得する。検出工程は、レーザがワークＷへ照射されることによって発生する戻り光２００の時系列の強度情報５２ｂを検出する。生成工程は、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付けることによってワークＷにおける強度分布情報５２ｃを生成する。評価工程は、強度分布情報５２ｃに基づいて溶接状態を評価する。
このように、時系列の強度情報５２ｂを空間的な位置情報である軌跡情報５２ａと組み合わせることにより、穴あきなどの形状的な溶接欠陥を空間的に評価することが可能となり、溶接状態を高精度に評価することができる。
また、実施形態に係るロボットシステム１（評価システムの一例）は、ヘッド部１００と、ロボット１０と、ロボットコントローラ２１およびヘッド部コントローラ２２（コントローラの一例）と、評価装置５０とを備える。ヘッド部１００は、ワークＷへ照射するレーザの照射軌跡Ｐの形状を変更可能である。ロボット１０は、ヘッド部１００をワークＷに対して移動させる。ヘッド部コントローラ２２およびロボットコントローラ２１は、ヘッド部１００およびロボット１０の動作を制御する。評価装置５０は、レーザによるワークＷの溶接状態を評価する。また、評価装置５０は、取得部５１ａと、検出部５１ｂと、生成部５１ｃと、評価部５１ｄとを備える。取得部５１ａは、ワークＷへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報５２ａをロボットコントローラ２１から取得する。検出部５１ｂは、レーザがワークＷへ照射されることによって発生する戻り光２００の時系列の強度情報５２ｂを検出する。生成部５１ｃは、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付けることによってワークＷにおける強度分布情報５２ｃを生成する。評価部５１ｄは、強度分布情報５２ｃに基づいて溶接状態を評価する。
このように、時系列の強度情報５２ｂを空間的な位置情報である軌跡情報５２ａと組み合わせることにより、穴あきなどの形状的な溶接欠陥を空間的に評価することが可能となり、溶接状態を高精度に評価することができる。
実施形態に係るロボットシステム１は、機械学習部６１ｃを備えていてもよい。機械学習部６１ｃは、強度分布情報５２ｃと当該強度分布情報５２ｃに付与された溶接状態の評価結果の正解値とにより生成または選択された教師データを用いた教師あり学習を行うことにより、入力された強度分布情報５２ｃに対応する評価結果を出力する評価モデル５２ｄ（計算モデルの一例）を生成する。これにより、評価モデル５２ｄを用いた溶接状態の高精度な評価を評価部５１ｄに対して行わせることができる。
また、機械学習部６１ｃは、強度分布情報５２ｃを用いた教師なし学習を行うことにより、入力された強度分布情報５２ｃに対応する評価結果を出力する計算モデルを生成してもよい。
また、評価部５１ｄは、機械学習部６１ｃによって生成または更新された評価モデル５２ｄに基づいて溶接状態の評価を行ってもよい。このように、機械学習により得られた評価モデル５２ｄを用いることで、溶接状態の評価精度を高めることができる。
また、実施形態の一態様に係る評価プログラムは、取得手順と、検出手順と、生成手順と、評価手順とをコンピュータに実行させる。取得手順は、ワークＷへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報５２ａを取得する。検出手順は、レーザがワークＷへ照射されることによって発生する戻り光２００の時系列の強度情報５２ｂを検出する。生成手順は、軌跡情報５２ａと強度情報５２ｂとを時間で対応付けることによってワークＷにおける強度分布情報５２ｃを生成する。評価手順は、強度分布情報５２ｃに基づいて溶接状態を評価する。
このように、時系列の強度情報５２ｂを空間的な位置情報である軌跡情報５２ａと組み合わせることにより、穴あきなどの形状的な溶接欠陥を空間的に評価することが可能となり、溶接状態を高精度に評価することができる。
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施例に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
Ｐ 照射軌跡
Ｒ 周辺領域
Ｗ ワーク
１ ロボットシステム
１０ ロボット
２０ コントローラ
２１ ロボットコントローラ
２２ ヘッド部コントローラ
５０ 評価装置
５１ 制御部
５１ａ 取得部
５１ｂ 検出部
５１ｃ 生成部
５１ｄ 評価部
５２ 記憶部
５２ａ 軌跡情報
５２ｂ 強度情報
５２ｃ 強度分布情報
５２ｄ 評価モデル
６０ 学習装置
６１ 制御部
６１ａ 入力部
６１ｂ 正解付与部
６１ｃ 機械学習部
６２ 記憶部
６２ａ 学習用情報
１００ ヘッド部
２００ 戻り光

Claims (13)

  1. ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する取得部と、
    前記レーザが前記ワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する検出部と、
    前記軌跡情報と前記強度情報とを時間で対応付けることによって前記ワークにおける強度分布情報を生成する生成部と、
    前記強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する評価部と
    を備えることを特徴とする評価装置。
  2. 前記取得部は、
    前記レーザの照射軌跡の形状を変更可能なレーザヘッドの動作と、前記レーザヘッドを前記ワークに対して移動させるロボットの動作とをそれぞれ制御するコントローラの動作指令に基づいて前記軌跡情報を取得すること
    を特徴とする請求項１に記載の評価装置。
  3. 前記取得部は、
    前記ワークを撮像する画像センサの出力に基づいて前記軌跡情報を取得すること
    を特徴とする請求項１に記載の評価装置。
  4. 前記生成部は、
    前記軌跡情報が同一の経路を１回よりも多く描く軌跡を含む場合には、１回の前記経路ごとの前記強度分布情報を生成し、
    前記評価部は、
    当該経路に対応する少なくとも１つ以上の前記強度分布情報に基づいて前記溶接状態を評価すること
    を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の評価装置。
  5. 前記評価部は、
    当該経路に対応する複数の前記強度分布情報の平均または総和に基づいて前記溶接状態を評価すること
    を特徴とする請求項４に記載の評価装置。
  6. 前記評価部は、
    当該経路に対応する複数の前記強度分布情報の時系列の変化に基づいて前記溶接状態を評価すること
    を特徴とする請求項４に記載の評価装置。
  7. 前記評価部は、
    前記強度分布情報に基づき、前記溶接状態が正常または異常であるかを判定するとともに、前記溶接状態が異常である場合には異常状態の種別を判定すること
    を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の評価装置。
  8. ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する取得工程と、
    前記レーザが前記ワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する検出工程と、
    前記軌跡情報と前記強度情報とを時間で対応付けることによって前記ワークにおける強度分布情報を生成する生成工程と、
    前記強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する評価工程と
    を含むことを特徴とする評価方法。
  9. ワークへ照射するレーザの照射軌跡の形状を変更可能なレーザヘッドと、
    前記レーザヘッドを前記ワークに対して移動させるロボットと、
    前記レーザヘッドおよび前記ロボットの動作を制御するコントローラと、
    前記レーザによる前記ワークの溶接状態を評価する評価装置と
    を備え、
    前記評価装置は、
    前記ワークへ照射される前記レーザの照射位置の軌跡情報を前記コントローラから取得する取得部と、
    前記レーザが前記ワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する検出部と、
    前記軌跡情報と前記強度情報とを時間で対応付けることによって前記ワークにおける強度分布情報を生成する生成部と、
    前記強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する評価部と
    を備えることを特徴とする評価システム。
  10. 前記強度分布情報と当該強度分布情報に付与された前記溶接状態の評価結果の正解値とにより生成または選択された教師データを用いた教師あり学習を行うことにより、入力された前記強度分布情報に対応する評価結果を出力する計算モデルを生成する機械学習部
    を備えることを特徴とする請求項９に記載の評価システム。
  11. 前記強度分布情報を用いた教師なし学習を行うことにより、入力された前記強度分布情報に対応する評価結果を出力する計算モデルを生成する機械学習部
    を備えることを特徴とする請求項９に記載の評価システム。
  12. 前記評価部は、
    前記機械学習部によって生成または更新された前記計算モデルに基づいて前記溶接状態の評価を行うこと
    を特徴とする請求項１０または１１に記載の評価システム。
  13. ワークへ照射されるレーザの照射位置の軌跡情報を取得する取得手順と、
    前記レーザが前記ワークへ照射されることによって発生する戻り光の時系列の強度情報を検出する検出手順と、
    前記軌跡情報と前記強度情報とを時間で対応付けることによって前記ワークにおける強度分布情報を生成する生成手順と、
    前記強度分布情報に基づいて溶接状態を評価する評価手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
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