JP7059099B2 - 溶接監視装置、溶接監視方法、及びプログラム - Google Patents

溶接監視装置、溶接監視方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、溶接監視装置、溶接監視方法、及びプログラムに関する。
特許文献1には、TIG溶接にて裏波溶接を行う際に、溶接部をCCDカメラ装置により撮影し、この撮影画像に画像処理を施すとともに裏波溶接の裏面に対する垂れ下がり部分と盛り上がり部分、および開先先端部の溶け具合を判断した結果に基づき、フィラーワイヤの送給位置、送給速度およびウィービング幅を制御する方法が記載されている。
特開平10-118768号公報
しかしながら、上記特許文献1の方法では、溶接部を斜め上から撮影して得られる画像からどのようにして開先先端部の溶け幅を求めているかが不明であり、実際には溶融状態の判定が困難である。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、溶融状態の判定精度の向上を図ることが可能な溶接監視装置、溶接監視方法、及びプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明の一の態様の溶接監視装置は、第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、を備える。
また、本発明の他の態様の溶接監視方法は、第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得し、前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定し、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する。
また、本発明の他の態様のプログラムは、第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段、前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段、及び、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段、としてコンピュータを機能させる。
本発明によれば、溶融状態の判定精度の向上を図ることが可能である。
実施形態に係る溶接監視装置及び溶接に係る構成を模式的に示す図である。 溶融状態が良好である場合を模式的に示す図である。 溶融状態が良好でない場合を模式的に示す図である。 溶融状態が良好である場合の画像例を示す図である。 溶融状態が良好である場合の画像例を示す図である。 溶融状態が良好でない場合の画像例を示す図である。 溶融状態が良好でない場合の画像例を示す図である。 実施形態に係る溶接監視方法の手順例を示すフロー図である。 領域の抽出例を示す図である。 領域選択処理の手順例を示すフロー図である。 フィラーワイヤが一方の開先縁と重なる場合の画像例を示す図である。 フィラーワイヤが一方の開先縁と重なる場合の画像例を示す図である。 線・点特定処理の手順例を示すフロー図である。 溶融状態の判定例を示す図である。 溶融状態の判定例を示す図である。 線・点特定処理の手順例を示すフロー図である。 学習済みモデルによる計算例を示す図である。 参考例に係る判定処理の手順例を示すフロー図である。 学習済みモデルによる計算例を示す図である。 変形例に係る線・点特定処理の手順例を示すフロー図である。 学習済みモデルによる計算例を示す図である。 溶融状態の判定例を示す図である。 溶融状態の判定例を示す図である。
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。
[全体構成]
図1は、実施形態に係る溶接監視装置1及び溶接に係る構成を模式的に示す図である。図2A及び図2Bは、図1中のII-II線の切断面を模式的に示す図である。
以下の説明では、図中のX1方向を右方向、X2方向を左方向、Y1方向を前方向、Y2方向を後方向、Z1方向を上方向、Z2方向を下方向とする。左右方向は被溶接部材71,72の配列方向である。前後方向は開先7aの伸長方向であり、前方向は溶接進行方向である。上下方向は被溶接部材71,72の板厚方向であり、上方向は開先7aに対して溶接トーチ4が位置する方向である。
溶接トーチ4に設けられた電極41は、被溶接部材71,72の間に形成された開先7aに挿入される。被溶接部材71,72は、被溶接部材71,72と電極41との間に発生するアーク放電によって溶接される。開先7aはX型の形状を有しており、被溶接部材71,72は上下方向の中央に開先縁74,75を有している。開先縁74,75は、左右方向の内側に突出して前後方向に延びている。これに限らず、開先7aはV型等の形状を有してもよい。
溶接方式としては、TIG(Tungsten Inert Gas)溶接が適用される。これに限らず、MIG(Metal Inert Gas)溶接やMAG(Metal Active Gas)溶接などの他のアーク溶接が適用されてもよい。TIG溶接では、溶加材としてのフィラーワイヤ5が、前上方から電極41下のアークに向かって送り出される。溶接トーチ4とフィラーワイヤ5は、左右方向に揺動しながら溶接を行う(所謂、ウィービング溶接)。
被溶接部材71,72の間には、溶融した金属が凝固した溶接部8が形成される。電極41下に位置する溶接部8の先端部には、溶融した金属が溜まった溶融池81が形成される。
カメラ2は、溶融池81を撮影して画像データを生成し、溶接監視装置1に出力する。具体的には、カメラ2は、溶融池81と未溶融の開先7aとを含む領域を撮影する。未溶融の開先7aは、溶融池81の前方に位置する。カメラ2は、溶接トーチ4と一緒に前方向に移動する。カメラ2のレンズには、アーク光の入射を抑制するために近赤外光バンドパスフィルタが装着されている。
カメラ2は、電極41の下端に対して前上方に位置しており、後下方に向かって撮影する。カメラ2の撮影方向は、溶融池81が溶接トーチ4の陰に隠れない範囲で下方に近いほど好ましい。カメラ2は、電極41の下端を中心とした電極41とフィラーワイヤ5との間の角度範囲に配置されている。これに限らず、カメラ2は、溶融池81を撮影できれば、フィラーワイヤ5より下方に配置されてもよい。
溶接監視装置1は、CPU、RAM、ROM、不揮発性メモリ及び入出力インターフェース等を含むコンピュータである。CPUは、ROM又は不揮発性メモリからRAMにロードされたプログラムに従って情報処理を実行する。プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。
ところで、図2Aに示すように、溶融状態が良好である場合には、開先縁74,75及びその近傍が溶けてその位置に溶接部8が形成される。一方、図2Bに示すように、溶融状態が良好でない場合には、開先縁74,75が溶けず、開先縁74,75の上方に溶接部8が形成されてしまう。
[画像データ]
図3A及び図3Bは、溶融状態が良好である場合の画像例を示す図である。一方、図4A及び図4Bは、溶融状態が良好でない場合の画像例を示す図である。図3Bは、図3Aと同じ画像に符号を付すとともに、開先縁74及び溶融池81の外縁83,84を表す補助線を付した図である。図4Bも同様である。
これらの図に示すように、溶融池81の先端部には後方に凹んだ円弧状の外縁83が形成されており、この外縁83の左右両端が、溶融池81の先端点86,87となっている。具体的には、外縁83の右端と右の外縁84との接続点が右の先端点86となり、外縁83の左端と左の外縁84との接続点が左の先端点87となっている。
なお、図3A及び図3Bでは、左の先端点87と開先縁75とがフィラーワイヤ5の陰に隠れており、図4A及び図4Bでは、左の開先縁75がフィラーワイヤ5の陰に隠れている。
図3A及び図3Bに示すように、溶融状態が良好である場合には、溶融池81の先端点86と未溶融の開先縁74との距離が小さくなる(図示の例では、距離が0)。一方、図4A及び図4Bに示すように、溶融状態が良好でない場合には、溶融池81の先端点86と未溶融の開先縁74との距離が大きくなる。
したがって、溶融池81の先端点86,87と未溶融の開先縁74,75との位置関係を見れば、溶融状態を判定することが可能である。そこで、溶接監視装置1は、以下に説明するように、カメラ2の画像データから溶融池81の先端点86,87と未溶融の開先縁74,75とを検出し、両者の位置関係(例えば距離)に基づいて溶融状態を判定する。
[溶接監視装置]
図5は、実施形態に係る溶接監視方法の手順例を示すフロー図である。溶接監視装置1は、同図に示す処理をプログラムに従って実行することにより、取得手段、抽出手段、検出手段、特定手段、判定手段及び通知手段として機能する。
まず、溶接監視装置1は、カメラ2から画像データを取得する(S11、取得手段としての処理)。
次に、溶接監視装置1は、取得した画像データから領域を抽出する(S12、抽出手段としての処理)。具体的には、図6に示すように、右の先端点86と開先縁74とを含むように右領域R1が設定され、左の先端点87と開先縁75とを含むように左領域R2が設定される。領域R1,R2は、画像内の所定の位置に予め設定される。
抽出された左右の領域は、溶融池81の先端点86,87及び未溶融の開先縁74,75を検出する後続の処理に用いられる。領域を限定することで、全体を処理の対象とするよりも、検出精度が向上するとともに処理負担が軽減される。
次に、溶接監視装置1は、領域選択処理を実行する(S13)。図7は、領域選択処理の手順例を示すフロー図である。
上記図1に示したようにカメラ2を溶接トーチ4とフィラーワイヤ5との間に配置し、溶接トーチ4とフィラーワイヤ5を左右方向に揺動させながら溶接を行う場合、画像データにおいて左右の開先縁74,75の一方がフィラーワイヤ5の存在によって正しく認識できなくなるおそれがある。図8A及び図8Bの画像例では、左の開先縁75がフィラーワイヤ5の陰に隠れている(図3A~図4Bでも同様である)。
そこで、溶接監視装置1は、溶接トーチ4とフィラーワイヤ5の揺動を制御する制御装置等から揺動位置を表す信号を受け付け、当該信号に基づいて左右の領域の一方又は両方を選択することで、開先縁74,75の認識が困難なものを排除する。
図7に示すように、溶接監視装置1は、溶接トーチ4とフィラーワイヤ5が左端で停止したことを表す左端停止信号を検出した場合は(S21:YES)、その逆側の右領域を選択し(S22)、右端停止信号を検出した場合は(S21:NO、S23:YES)、その逆側の左領域を選択し(S24)、どちらも検出していない場合は(S21:NO、S23:NO)、両領域を選択する(S25)。
これにより、抽出された左右の領域のうち、開先縁74,75の認識が容易なものが後続の処理に用いられ、認識が困難なものが後続の処理に用いられなくなるので、開先縁74,75の認識精度が向上する。
なお、溶接トーチ4とフィラーワイヤ5が端で停止した場合のみに限らず、溶接トーチ4とフィラーワイヤ5が中央に対して片側に位置する期間は逆側の領域を選択するようにしてもよい。また、他の装置からの信号によらず、画像処理等によって溶接トーチ4とフィラーワイヤ5の揺動位置を検出してもよい。
図5の説明に戻り、次に、溶接監視装置1は、画像データに含まれる溶融池81の先端点86,87と未溶融の開先縁74,75を特定する線・点特定処理を実行する(S14、特定手段としての処理)。
図9は、線・点特定処理(S14)の第1例の手順例を示すフロー図である。まず、溶接監視装置1は、上記領域選択処理(S13)において選択された領域を取得する(S31)。
次に、溶接監視装置1は、取得された領域に縦エッジフィルタを適用し(S32)、得られたエッジ画像を二値化し(S33)、得られた二値化画像をハフ変換し(S34)、これにより検出された複数の直線のうちの最も長い直線を、未溶融の開先縁74,75を表す開先縁線(x=ay+b)とする(S35)。
次に、溶接監視装置1は、取得された領域からハフ変換により溶融池81の先端部の外縁83に対応する円弧を検出し(S36)、当該円弧の先端点を溶融池81の先端点86,87を表す溶融池先端点(x1,y1)として検出する(S37)。
図5の説明に戻り、次に、溶接監視装置1は、上記線・点特定処理(S14)において特定された開先縁線(x=ay+b)と溶融池先端点(x1,y1)との距離Lを算出する(S15)。距離Lは、下記数式1により算出される。
Figure 0007059099000001
次に、溶接監視装置1は、算出された距離Lに基づいて溶融状態を判定する(S16、判定手段としての処理)。具体的には、図10Aに示すように、距離Lが閾値L1より小さい場合には溶融状態が良好であると判定される。一方、図10Bに示すように、距離Lが閾値L2(>L1)より大きい場合には溶融状態が不良であると判定される。また、距離Lが閾値L1とL2の間である場合には判断つかないと判定される。
これに限らず、図17に示すように、左右の先端点86,87の距離PXと、左右の開先縁74,75の距離GXとを算出し、これらを比較することで溶融状態を判定してもよい。例えば、距離PXが距離GX+2×閾値L1より小さい場合には溶融状態が良好であると判定され、距離PXが距離GX+2×閾値L2より大きい場合には溶融状態が不良であると判定され、距離PXが距離GX+2×閾値L1と距離GX+2×閾値L2との間である場合には判断つかないと判定される。
また、図18に示すように、左右の開先縁74,75の一方が溶け、他方が溶けていない場合、左右の先端点86,87に前後方向の差PYが生じるので、この差PYを利用した溶融状態の判定を組み合わせてもよい。例えば、右の先端点86が左の先端点87より後方に位置し、差PYが閾値以上である場合、右の開先縁74が溶けていないと判定される。一方、左の先端点87が右の先端点86より後方に位置し、差PYが閾値以上である場合、左の開先縁75が溶けていないと判定される。
次に、溶接監視装置1は、溶融状態が良好であると判定された場合には(S17:YES)、そのまま処理を終了し、溶融状態が良好でない場合、すなわち溶融状態が不良である又は判断つかないと判定された場合には(S17:NO)、ユーザに通知する(S18)。通知は、例えば表示部に警告メッセージを表示したり、音声出力部から警告音を出力すること等によって実現される。
なお、溶融状態の判定は、1つの画像データに限らず、連続的に取得される複数の画像データに基づいて行われてもよい。例えば、或る期間において複数の画像データのそれぞれから得られる「溶融状態が良好である」、「溶融状態が不良である」、「判断つかない」のうち、最も数が多い状態がその期間の状態とされてもよい。
[線・点特定処理の第2例]
図11は、線・点特定処理(S14)の第2例の手順例を示すフロー図である。まず、溶接監視装置1は、上記領域選択処理(S13)において選択された領域を取得する(S41)。
次に、溶接監視装置1は、機械学習により予め作成された学習済みモデルを用いて、取得された領域に含まれる溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とを推定し、出力する(S42)。学習済みモデルは、画像データを入力データ、溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とを教師データとして機械学習により作成される。
図12は、学習済みモデルによる計算例を示す図である。学習済みモデルは、例えば回帰ディープニューラルネットワークからなり、複数の畳み込み層と複数のプーリング層と複数の全結合層とを含んでいる。学習済みモデルは、取得された領域が入力画像として入力されると、溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とを出力する。これに限らず、サポートベクタマシン、決定木等のニューラルネットワーク以外の機械学習を適用してもよい。
これにより、溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)との推定精度の向上を図ることが可能である。
[判定処理の参考例]
図13は、判定処理(S16)の参考例の手順例を示すフロー図である。当該参考例においては、上記S13~S15(図5参照)が省略される。まず、溶接監視装置1は、領域抽出処理(S12)において抽出された領域を取得する(S51)。
次に、溶接監視装置1は、機械学習により予め作成された学習済みモデルを用いて、取得された領域について、「溶けている確率p1」、「判断つかない確率p2」、「溶けていない確率p3」、「ワイヤ等が邪魔で見えない確率p4」を出力する(S52)。学習済みモデルは、画像データを入力データ、p1~p4に対応する4分類を教師データとして機械学習により作成される。
図14は、学習済みモデルによる計算例を示す図である。学習済みモデルは、例えば分類ディープニューラルネットワークからなり、複数の畳み込み層と複数のプーリング層と複数の全結合層とを含んでいる。学習済みモデルは、取得された領域が入力画像として入力されると、「溶けている確率p1」、「判断つかない確率p2」、「溶けていない確率p3」、「ワイヤ等が邪魔で見えない確率p4」を出力する。
これにより、画像データにおいて溶融池81の先端点86,87や未溶融の開先縁74,75を特定せずとも、溶融状態を判定することが可能となる。
[線・点特定処理の変形例]
図15は、線・点特定処理(S14)の変形例の手順例を示すフロー図である。当該変形例においては、上記領域選択処理(S13)が省略される。まず、溶接監視装置1は、領域抽出処理(S12)において抽出された領域を取得する(S61)。
次に、溶接監視装置1は、機械学習により予め作成された学習済みモデルを用いて、取得された領域に含まれる溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とワイヤ等が邪魔で見えない確率p4とを出力する(S62)。学習済みモデルは、画像データを入力データ、溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とワイヤ等が邪魔で見えないか否かを教師データとして機械学習により作成される。
図16は、学習済みモデルによる計算例を示す図である。学習済みモデルは、例えば分類と回帰を同時に行うディープニューラルネットワークからなり、複数の畳み込み層と複数のプーリング層と複数の全結合層とを含んでいる。学習済みモデルは、取得された領域が入力画像として入力されると、溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とワイヤ等が邪魔で見えない確率p4とを出力する。
次に、溶接監視装置1は、ワイヤ等が邪魔で見えない確率p4が閾値未満である場合には(S63:NO)、推定された溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とを溶融状態の判定に利用する(S64)。
一方、溶接監視装置1は、ワイヤ等が邪魔で見えない確率p4が閾値未満である場合には(S63:YES)、推定された溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)とを溶融状態の判定に利用しない(S65)。
これにより、溶融池81の先端点86,87を表す座標(x1,y1)と未溶融の開先縁74,75を表す定数(a,b)との推定精度のさらなる向上を図ることが可能である。
1 溶接監視装置、2 カメラ、4 溶接トーチ、41 電極、5 フィラーワイヤ、71,72 被溶接部材、7a 開先、74,75 開先縁、8 溶接部、81 溶融池、83,84 外縁、86,87 先端点

Claims (17)

  1. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、
    前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、
    を備え
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記未溶融の開先の縁線は、前記配列方向に互いに離れた、前記第1側に位置する第1縁線と、前記第2側に位置する第2縁線とを含み、
    前記判定手段は、前記第1先端点と前記第1縁線との距離又は前記第2先端点と前記第2縁線との距離に基づいて前記溶融状態を判定する、
    溶接監視装置。
  2. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、
    前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、
    を備え
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記未溶融の開先の縁線は、前記配列方向に互いに離れた、前記第1側に位置する第1縁線と、前記第2側に位置する第2縁線とを含み、
    前記判定手段は、前記第1先端点と前記第2先端点の距離と、前記第1縁線と前記第2縁線の距離とを比較することで前記溶融状態を判定する、
    溶接監視装置。
  3. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段と、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段と、
    前記溶融池の先端点位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段と、
    を備え
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記判定手段は、前記第1先端点と前記第2先端点との前記溶接進行方向の差に基づいて前記溶融状態を判定する、
    溶接監視装置。
  4. 前記判定手段は、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との距離が第1閾値より小さい場合に溶融状態が良好であると判定し、前記距離が前記第1閾値より大きい第2閾値より大きい場合に溶融状態が不良であると判定する、
    請求項に記載の溶接監視装置。
  5. 前記画像データから、前記第1被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを含む第1領域と、前記第2被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを含む第2領域とを抽出する抽出手段をさらに備え、
    前記特定手段は、前記第1及び第2領域のそれぞれで前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定する、
    請求項1ないしの何れかに記載の溶接監視装置。
  6. 前記特定手段は、画像処理により前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを検出する、
    請求項1ないしの何れかに記載の溶接監視装置。
  7. 前記特定手段は、前記画像データを入力データ、前記溶融池の先端点を表す座標と前記未溶融の開先の縁線を表す定数とを教師データとして機械学習により予め作成された学習済みモデルを用い、前記取得手段により取得された前記画像データに含まれる前記溶融池の先端点を表す座標と前記未溶融の開先の縁線を表す定数とを推定する、
    請求項1ないしの何れかに記載の溶接監視装置。
  8. 前記カメラは、溶接トーチに設けられた電極の先端を中心として前記電極とフィラーワイヤとの間の角度範囲に配置される、
    請求項1ないしの何れかに記載の溶接監視装置。
  9. 揺動する前記電極又は前記フィラーワイヤの位置を検出する検出手段をさらに備え、
    前記特定手段は、前記電極及び前記フィラーワイヤが前記第1被溶接部材側に位置するとき、前記第1被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定せず、前記電極及び前記フィラーワイヤが前記第2被溶接部材側に位置するとき、前記第2被溶接部材に係る前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定しない、
    請求項に記載の溶接監視装置。
  10. 前記特定手段は、前記画像データを入力データ、前記未溶融の開先の縁線と前記フィラーワイヤとの重複の有無を教師データとして機械学習により予め作成された学習済みモデルを用い、前記取得手段により取得された前記画像データにおける前記未溶融の開先の縁線と前記フィラーワイヤとの重複の有無を推定し、前記未溶融の開先の縁線と前記フィラーワイヤとが重複する場合、前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線とを特定しない、
    請求項に記載の溶接監視装置。
  11. 前記判定手段により溶融状態が良好でないと判定された場合にユーザに通知する通知手段をさらに備える、
    請求項1ないし10の何れかに記載の溶接監視装置。
  12. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得し、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定し、
    前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する、
    溶接監視方法であって、
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記未溶融の開先の縁線は、前記配列方向に互いに離れた、前記第1側に位置する第1縁線と、前記第2側に位置する第2縁線とを含み、
    前記溶融状態を判定することは、前記第1先端点と前記第1縁線との距離又は前記第2先端点と前記第2縁線との距離に基づいて前記溶融状態を判定することである、
    溶接監視方法。
  13. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得し、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定し、
    前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する、
    溶接監視方法であって、
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記未溶融の開先の縁線は、前記配列方向に互いに離れた、前記第1側に位置する第1縁線と、前記第2側に位置する第2縁線とを含み、
    前記溶融状態を判定することは、前記第1先端点と前記第2先端点の距離と、前記第1縁線と前記第2縁線の距離とを比較することで前記溶融状態を判定することである、
    溶接監視方法。
  14. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得し、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定し、
    前記溶融池の先端点位置関係に基づいて溶融状態を判定する、
    溶接監視方法であって、
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記溶融状態を判定することは、前記第1先端点と前記第2先端点との前記溶接進行方向の差に基づいて前記溶融状態を判定することである、
    溶接監視方法。
  15. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段、及び、
    前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段、
    としてコンピュータを機能させ
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記未溶融の開先の縁線は、前記配列方向に互いに離れた、前記第1側に位置する第1縁線と、前記第2側に位置する第2縁線とを含み、
    前記判定手段は、前記第1先端点と前記第1縁線との距離又は前記第2先端点と前記第2縁線との距離に基づいて前記溶融状態を判定する、
    プログラム。
  16. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段、及び、
    前記溶融池の先端点と前記未溶融の開先の縁線との位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段、
    としてコンピュータを機能させ
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記未溶融の開先の縁線は、前記配列方向に互いに離れた、前記第1側に位置する第1縁線と、前記第2側に位置する第2縁線とを含み、
    前記判定手段は、前記第1先端点と前記第2先端点の距離と、前記第1縁線と前記第2縁線の距離とを比較することで前記溶融状態を判定する、
    プログラム。
  17. 第1及び第2被溶接部材の間に形成された開先でアーク放電によって形成された溶融池と、未溶融の開先とを含む領域を撮影するカメラにより生成された画像データを取得する取得手段、
    前記画像データに含まれる、溶接進行方向の前記溶融池の先端点と、前記未溶融の開先の縁線とを特定する特定手段、及び、
    前記溶融池の先端点位置関係に基づいて溶融状態を判定する判定手段、
    としてコンピュータを機能させ
    前記溶融池の先端点は、前記第1及び第2被溶接部材の配列方向に互いに離れた、第1側に位置する第1先端点と、第2側に位置する第2先端点とを含み、
    前記判定手段は、前記第1先端点と前記第2先端点との前記溶接進行方向の差に基づいて前記溶融状態を判定する、
    プログラム。
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