JP7156421B2 - 溶接システム、溶接品質の評価方法、及び溶接品の製造方法 - Google Patents

Description

本開示は、溶接システム、溶接品質の評価方法、及び溶接品の製造方法に関する。

特許文献１には、記憶部に蓄積された学習用データに基づいて、溶接中に発生するアーク音をマイクで採取して得られるアーク音データが入力された場合に、該アーク音データに対応する良否データを出力する学習済モデルを機械学習にて生成する学習済モデルの生成方法が開示されている。

特開２０２０－１６３４５３号公報

本開示は、溶接品質の評価精度と品質評価に用いるアルゴリズムの構築作業の簡素化との両立に有用な溶接システム、溶接品質の評価方法、及び溶接品の製造方法を提供する。

本開示の一側面に係る溶接システムは、ワークに設定された複数の溶接箇所の溶接を実行する溶接装置と、複数の溶接箇所に対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得するデータ取得部と、溶接箇所ごとに、データ取得部が取得した溶接データと、当該溶接箇所に対応付けられ、溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う判定アルゴリズムとに基づいて溶接品質を評価する品質評価部と、を備える。

本開示によれば、溶接品質の評価精度と品質評価に用いるアルゴリズムの構築作業の簡素化との両立に有用な溶接システム、溶接品質の評価方法、及び溶接品の製造方法が提供される。

図１は、溶接システムの構成の一例を示す模式図である。 図２は、溶接装置の構成の一例を示す模式図である。 図３は、ワークと複数の溶接箇所との一例を示す模式図である。 図４は、評価装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図５は、評価装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図６は、判定アルゴリズムの設定方法の一例を示すシーケンス図である。 図７は、判定アルゴリズムの設定画面の一例を示す模式図である。 図８は、判定アルゴリズムの構築方法の一例を示すフローチャートである。 図９は、各溶接箇所での評価方法の一例を示すフローチャートである。 図１０は、溶接の評価結果を示す画面の一例を示す模式図である。

以下、図面を参照して一実施形態について説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［溶接システム］
図１に示される溶接システム１は、溶接対象物（以下、「ワークＷ」という。）に対する溶接作業の少なくとも一部を自動実行するためのシステムである。溶接システム１が実行する溶接は、いかなる種類のものであってもよく、その具体例としては、レーザ溶接、電子ビーム溶接、及びアーク溶接等が挙げられる。以下では、溶接システム１が、溶融電極式のアーク溶接を実行する場合を例に説明する。溶接システム１は、例えば、ロボット装置３０と、溶接装置１０と、評価装置１００とを備える。

（ロボット装置）
ロボット装置３０は、ロボット４０と、ロボットコントローラ３８とを有する。ロボット４０は、ワークＷ上に設定された溶接箇所（溶接対象位置）に溶接用のツールを配置する装置である。溶接用のツールは、例えば、後述の溶接トーチである。一例では、ロボット４０は、６軸の垂直多関節ロボットであり、基部４１と、ツール保持部４２と、多関節アーム５０とを有する。基部４１は、ロボット４０の作業エリアにおいて例えば床面に設置されている。なお、基部４１が台車等の可動部に設置される場合もある。

多関節アーム５０は、基部４１とツール保持部４２とを接続し、基部４１に対するツール保持部４２の位置及び姿勢を変更する。多関節アーム５０は、例えばシリアルリンク型であり、旋回部５１と、第１アーム５２と、第２アーム５３と、手首部５４と、アクチュエータ７１，７２，７３，７４，７５，７６とを有する。

旋回部５１は、鉛直な軸線Ａｘ１まわりに回転可能となるように、基部４１の上部に設けられている。すなわち多関節アーム５０は、軸線Ａｘ１まわりに旋回部５１を回転可能とする関節６１を有する。第１アーム５２は、軸線Ａｘ１に交差（例えば直交）する軸線Ａｘ２まわりに回転可能となるように基部４１に接続されている。すなわち多関節アーム５０は、軸線Ａｘ２まわりに第１アーム５２を回転可能とする関節６２を有する。なお、ここでの交差とは、所謂立体交差のように、互いにねじれの関係にある場合も含む。以下においても同様である。第２アーム５３は、軸線Ａｘ１に交差する軸線Ａｘ３まわりに回転可能となるように、第１アーム５２の端部に接続されている。すなわち多関節アーム５０は、軸線Ａｘ３まわりに第２アーム５３を回転可能とする関節６３を有する。軸線Ａｘ３は軸線Ａｘ２に平行であってもよい。

手首部５４は、旋回アーム５５及び揺動アーム５６を有する。旋回アーム５５は、第２アーム５３の中心に沿って第２アーム５３の端部から延出しており、第２アーム５３の中心に沿う軸線Ａｘ４まわりに回転可能である。すなわち多関節アーム５０は、軸線Ａｘ４まわりに旋回アーム５５を回転可能とする関節６４を有する。揺動アーム５６は、軸線Ａｘ４に交差（例えば直交）する軸線Ａｘ５まわりに回転可能となるように旋回アーム５５の端部に接続されている。すなわち多関節アーム５０は、軸線Ａｘ５まわりに揺動アーム５６を回転可能とする関節６５を有する。

ツール保持部４２は、揺動アーム５６の中心に沿う軸線Ａｘ６まわりに回転可能となるように、揺動アーム５６の端部に接続されている。すなわち多関節アーム５０は、軸線Ａｘ６まわりにツール保持部４２を回転可能とする関節６６を有する。ツール保持部４２は、溶接用のツールを保持する。

アクチュエータ７１，７２，７３，７４，７５，７６は、例えば電動モータ等の動力源を含み、多関節アーム５０の複数の関節６１，６２，６３，６４，６５，６６をそれぞれ駆動する。例えばアクチュエータ７１は、軸線Ａｘ１まわりに旋回部５１を回転させ、アクチュエータ７２は軸線Ａｘ２まわりに第１アーム５２を回転させ、アクチュエータ７３は軸線Ａｘ３まわりに第２アーム５３を回転させる。アクチュエータ７４は軸線Ａｘ４まわりに旋回アーム５５を回転させ、アクチュエータ７５は軸線Ａｘ５まわりに揺動アーム５６を回転させ、アクチュエータ７６は軸線Ａｘ６まわりにツール保持部４２を回転させる。

上述したロボット４０の構成はあくまで一例である。ロボット４０は、基部４１に対するツール保持部４２（溶接ツール）の位置及び姿勢を多関節アーム５０により変更する限り、どのように構成されていてもよい。例えばロボット４０は、上記６軸の垂直多関節ロボットに冗長軸を追加した７軸のロボットであってもよい。ロボットコントローラ３８は、ロボット４０を制御する。ロボットコントローラ３８は、例えば、溶接ツールを溶接箇所（より詳細には、溶接箇所に対する溶接を施すための位置）に配置するように、アクチュエータ７１～７６によりツール保持部４２の位置及び姿勢を変更させる。

（溶接装置）
溶接装置１０は、ワークＷに設定された溶接箇所の溶接を実行する装置である。溶接装置１０は、ワークＷに設定された溶接箇所をアーク溶接により溶接する。溶接装置１０は、例えば、溶接箇所に消耗電極を供給し、消耗電極とワークＷとの間に溶接用の電力を供給する。消耗電極とは、溶接材として溶融し、消耗する電極である。溶接装置１０は、例えば、溶接トーチ１１と、ペールパック１２と、ガスボンベ１３と、送給装置１４と、溶接電源２０と、溶接コントローラ１８とを有する。なお、図に示される溶接装置１０が有する各装置の配置位置等の構成は一例であり、適宜変更可能である。ロボットコントローラ３８、溶接コントローラ１８、及び溶接電源２０のハードウェア構成は、図においては別々に構成されているが、これらのうちの２以上の装置が一体の演算装置として構成されていてもよい。例えば、溶接コントローラ１８が溶接電源２０に内蔵されていてもよく、ロボットコントローラ３８、溶接コントローラ１８、及び溶接電源２０が一体に構成されていてもよい。

溶接トーチ１１は、上述のようにツール保持部４２により保持されており、溶接箇所まで消耗電極（例えば溶接ワイヤ１６）を案内する。溶接トーチ１１は、ワークＷに溶接するためのエネルギー（以下、「溶接エネルギー」という。）を供給するために用いられる溶接ツールである。溶接トーチ１１の先端には、溶接エネルギーとしての電力が供給されるコンタクトチップが設けられる。ペールパック１２は、溶接トーチ１１に溶接ワイヤ１６を供給する。ペールパック１２は、例えばコイル状に巻かれた溶接ワイヤ１６を収容し、コンジットケーブル１５を介して溶接トーチ１１に接続されている。

ガスボンベ１３は、溶接トーチ１１にシールドガスを供給する。シールドガスとしては、二酸化炭素、アルゴン又はこれらの混合ガス等が挙げられる。ガスボンベ１３は、例えばガスホース１７を介して溶接トーチ１１に接続されている。

送給装置１４は、溶接トーチ１１に供給された溶接ワイヤ１６をワークＷに向けて送る。例えば送給装置１４は、溶接トーチ１１に設けられており、サーボモータ等のアクチュエータを含み、その動力源により溶接ワイヤ１６の正送および逆送を行う。正送とは、溶接ワイヤ１６の先端がワークＷに近付くように溶接ワイヤ１６を前進させることを意味する。逆送とは、溶接ワイヤ１６の先端がワークＷから遠ざかるように溶接ワイヤ１６を後退させることを意味する。送給装置１４の設置位置は上述の例に限られず、送給装置１４は、ロボット４０のいずれかの部位に設けられてもよく、ロボット４０とは離れた位置に設けられてもよい。送給装置１４は、溶接ワイヤ１６の逆送を行わずに、溶接ワイヤ１６の正送を行ってもよい。

溶接電源２０は、アーク放電を発生させるための電力を生成する電源である。溶接電源２０は、溶接ワイヤ１６とワークＷとの間に電流を出力する。図２に示されるように、溶接電源２０は、例えば、一次整流回路２１と、インバータ回路２２と、変圧器２３と、二次整流回路２４と、リアクトル２５と、電流センサ２６と、電圧センサ２７とを有する。

一次整流回路２１は、商用電源ＰＳから供給される交流電力を直流化する。インバータ回路２２は、一次整流回路２１により直流化された直流電力を制御指令に従った振幅及び周波数を有する交流電力に変換する。変圧器２３は、一次側（インバータ回路２２側）と二次側とを絶縁しつつ、一次側の電圧及び電流を変更して二次側に出力する。二次整流回路２４は、変圧器２３の二次側の交流電力を直流化して溶接ワイヤ１６とワークＷとの間に出力する。

リアクトル２５は、二次整流回路２４からの出力電力を平滑化する。二次整流回路２４からの出力電力は、溶接ワイヤ１６とワークＷとの間に供給される。電流センサ２６は、二次整流回路２４からの出力電流を検出する。すなわち、電流センサ２６は、溶接ワイヤ１６とワークＷとの間に流れる電流を検出する。電圧センサ２７は、二次整流回路２４からの出力電圧を検出する。すなわち、電圧センサ２７は、溶接ワイヤ１６とワークＷとの間の電圧を検出する。なお、溶接電源２０は、二次整流回路２４から出力される電力の極性を切り替える極性切替部を有してもよい。

溶接コントローラ１８は、送給装置１４及び溶接電源２０を制御する。この際、溶接コントローラ１８は、電流センサ２６から電流の検出値を取得し、電圧センサ２７から電圧の検出値を取得する。溶接コントローラ１８は、例えば、予め設定された動作プログラムに従って、溶接ワイヤ１６の供給と、溶接ワイヤ１６への電力出力（溶接ワイヤ１６とワークＷとの間への電力出力）とを行うように送給装置１４及び溶接電源２０を制御する。溶接コントローラ１８は、ロボットコントローラ３８が溶接箇所に対する溶接トーチ１１の位置と姿勢を変更するようにロボット４０を制御している間に、溶接ワイヤ１６の供給及び電力出力を行うように送給装置１４及び溶接電源２０を制御する。これにより、その溶接箇所に対するアーク溶接が実行される。

図３には、溶接対象物であるワークＷの一例が示されている。溶接システム１によるワークＷに対する溶接の工程（製造過程）を経て溶接品が製造される。この溶接品は、種々の工業製品、工業製品の一部、工業製品を得る中間段階の製品、又はその中間段階の製品の一部であってもよい。ワークＷには、複数の溶接箇所ＷＰが設定されている。すなわち、溶接装置１０は、複数の溶接箇所ＷＰに対する溶接を実行する。

本実施形態のように溶接装置１０によってアーク溶接が実行される場合、アーク溶接が実行された後のワークＷには、連続した溶接痕である溶接ビードが形成される。溶接装置１０は、例えば、ワークＷ上に複数の溶接ビードが形成されるように、ワークＷに対するアーク溶接を実行する。一例では、溶接ビードごとに（溶接ビードが形成される領域ごとに）、一つの溶接箇所ＷＰが設定されている。この場合、各溶接箇所ＷＰが、いずれか一つの溶接ビードに対応する。

上記の例とは異なり、一つの溶接ビードを分割して得られる複数の区画（仮想的な区画）に、別々の溶接箇所ＷＰが設定されていてもよい。この場合、２以上の溶接箇所ＷＰが、一つの溶接ビードを分割して得られる２以上の区画にそれぞれ対応する。このように溶接箇所ＷＰを設定することで、同じ一つの溶接ビードであっても、当該溶接ビードに含まれる区画ごとに、後述の溶接品質の評価を行うことができる。なお、複数の溶接ビードをまとめたものに対して、一つの溶接箇所ＷＰが設定されていてもよい。

溶接システム１は、複数の溶接箇所ＷＰのうちの一の溶接箇所ＷＰごとに、溶接装置１０及びロボット装置３０によりアーク溶接を実行する。溶接システム１は、溶接装置１０及びロボット装置３０により、溶接箇所ＷＰごとのアーク溶接を同種の複数のワークＷに対して繰り返し実行する。図３に示されるワークＷには、複数の溶接箇所ＷＰとして、溶接箇所ＷＰ１～ＷＰ４が設定されている。

（評価装置）
図１に戻り、評価装置１００は、複数の溶接箇所ＷＰへの溶接が実行された際に、溶接箇所ＷＰごとに溶接の品質（以下、「溶接品質」という。）を評価するコンピュータ装置である。評価装置１００は、例えば、溶接コントローラ１８及びロボットコントローラ３８から取得したデータに基づいて、溶接箇所ＷＰごとに溶接品質を評価する。評価装置１００は、例えば、コンピュータ本体１０２と、入力デバイス１０４と、モニタ１０６とを有する。

入力デバイス１０４は、コンピュータ本体１０２に情報を入力するための装置である。より詳細には、入力デバイス１０４は、ユーザからの指示を示す入力情報をコンピュータ本体１０２に入力する。入力デバイス１０４は、所望の情報を入力可能であればいかなるものであってもよく、その具体例としてはキーボード、操作パネル、及びマウス等が挙げられる。

モニタ１０６は、コンピュータ本体１０２から出力された情報を表示するための装置である。モニタ１０６にコンピュータ本体１０２からの情報が表示されることで、ユーザがその情報を確認できる。モニタ１０６は、画面上に情報の表示が可能なものであればいかなるものであってもよく、その具体例としては液晶パネル等が挙げられる。

図４は、評価装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図４に示されるように、評価装置１００のコンピュータ本体１０２は、回路１５０を有する。回路１５０は、一つ又は複数のプロセッサ１５２と、メモリ１５４と、ストレージ１５６と、タイマ１６２と、入出力ポート１６４と、通信ポート１６６とを含む。ストレージ１５６は、例えば不揮発性の半導体メモリ等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。

ストレージ１５６は、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰに対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得することと、溶接箇所ＷＰごとに、取得した溶接データと当該溶接箇所ＷＰに対応付けられ、溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う判定アルゴリズムとに基づいて溶接品質を評価することと、をコンピュータ本体１０２に実行させるためのプログラムを記憶している。ストレージ１５６は、例えばコンピュータ本体１０２に後述する各機能モジュールを構成するためのプログラムを記憶している。

メモリ１５４は、ストレージ１５６の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ１５２による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ１５２は、メモリ１５４と協働して上記プログラムを実行することで、コンピュータ本体１０２の各機能モジュールを構成する。タイマ１６２は、プロセッサ１５２からの指令により所定周期のクロックパルスをカウントして経過時間を計測する。入出力ポート１６４は、プロセッサ１５２からの指令に従って、入力デバイス１０４及びモニタ１０６等との間で情報の入出力を行う。

通信ポート１６６は、プロセッサ１５２からの指令に応じて、溶接コントローラ１８及びロボットコントローラ３８との間で無線又は有線等を介して通信を行う。なお、回路１５０は、必ずしもプログラムにより各機能を構成するものに限られない。例えば回路１５０は、専用の論理回路又はこれを集積したＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により少なくとも一部の機能を構成してもよい。評価装置１００のハードウェア構成は、ロボットコントローラ３８及び溶接コントローラ１８の少なくとも一方と一体であってもよい。この場合、ロボットコントローラ３８及び溶接コントローラ１８のいずれか一方が、評価装置１００の各機能（下記で説明する各機能モジュール）を有していてもよい。

評価装置１００のコンピュータ本体１０２は、機能上の構成（以下、「機能モジュール」という。）として、例えば、図５に示されるように、データ取得部１１２と、品質評価部１１６と、画像生成部１１８と、入力情報取得部１２２と、アルゴリズム設定部１２４と、データ蓄積部１２６と、アルゴリズム構築部１２８と、アルゴリズム保持部１３２とを有する。これらの機能モジュールが実行する処理は、評価装置１００（コンピュータ本体１０２）が実行する処理に相当する。

データ取得部１１２は、複数の溶接箇所ＷＰに対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得する。データ取得部１１２は、溶接装置１０及びロボット４０の少なくとも一方から溶接データを取得する。データ取得部１１２は、溶接コントローラ１８及びロボットコントローラ３８の少なくとも一方から、溶接データを取得してもよい。データ取得部１１２は、一の溶接箇所ＷＰに溶接が実行される度に、当該溶接箇所ＷＰについての溶接データ（当該溶接箇所ＷＰに対応付けられた溶接データ）を取得してもよい。データ取得部１１２は、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰの一部又は全てに対する溶接が実行された後に溶接データを取得してもよい。このときに取得する溶接データは、溶接箇所ＷＰごとに対応付けられたデータを含んでいてもよい。

溶接データは、溶接品質が正常である場合に比べて、溶接品質が正常ではない場合に特徴が現れ得るデータである。すなわち、溶接品質が正常ではない場合に得られた溶接データの特徴（傾向）は、溶接品質が正常である場合に得られた溶接データの特徴（傾向）と異なり得る。溶接データは、１種類のデータであってもよく、複数種のデータを含んでもよい。一例では、溶接データは、少なくとも、溶接箇所ＷＰに対する溶接を実行した際の溶接装置１０からワークＷへの溶接エネルギーの作用状態を示すデータ（以下、「作用データ」という。）を含む。

溶接データの一種である作用データは、アーク放電を発生させるための電源（電力）の電圧及び電流の少なくとも一方から得られるデータを含んでもよい。作用データは、例えば、一の溶接箇所ＷＰへの溶接を実行した際の溶接電源２０の電流センサ２６から得られる電流データを含む。電流データは、電流センサ２６から得られる電流波形（電流値の時間変化を示す波形）であってもよく、電流センサ２６による電流波形から取得される特徴量であってもよい。作用データは、例えば、一の溶接箇所ＷＰへの溶接を実行した際の電圧センサ２７から得られる電圧データを含む。電圧データは、電圧センサ２７から得られる電圧波形（電圧値の時間変化を示す波形）であってもよく、電圧センサ２７による電圧波形から取得される特徴量であってもよい。

電流波形又は電圧波形に由来する特徴量は、波形内の所定期間ごとに取得されてもよい。電流波形又は電圧波形に由来する特徴量は、溶接品質が正常ではない場合に特徴又は傾向が現れ得るデータであれば、どのようなデータであってもよい。特徴量の具体例としては、所定期間あたりの電流値又は電圧値の平均値、所定期間あたりの短絡回数、短絡時間、及びアーク時間（次の短絡準備のための時間）が挙げられる。ワークＷと溶接ワイヤ１６との間にパルス電流が出力される場合、上記特徴量としては、所定期間あたりのパルス回数、パルスのピーク電圧値、及びパルスのピーク電流値が挙げられる。

溶接データは、上記作用データに代えて又は加えて、溶接箇所ＷＰに対する溶接の実行時の溶接装置１０の動作状態を示すデータ（以下、「動作データ」という。）を含んでもよい。動作データは、例えば、送給装置１４の動作状態を示すデータを含む。そのデータの具体例としては、送給装置１４から送給された溶接ワイヤ１６の速度（送給速度）を示すデータ、及び溶接ワイヤ１６を送給するためのモータ等に作用する負荷（送給負荷）を示すデータが挙げられる。送給速度を示すデータ及び送給負荷を示すデータは、所定期間あたりの平均値であってもよい。

品質評価部１１６は、溶接箇所ＷＰごとに、データ取得部１１２が取得した溶接データと、当該溶接箇所ＷＰに対応付けられた判定アルゴリズムとに基づいて溶接品質を評価する。品質評価部１１６は、溶接箇所ＷＰごとに、当該溶接箇所ＷＰに対応付けられた溶接データ及び判定アルゴリズムに基づいて、溶接品質を評価してもよい。判定アルゴリズムは、溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行うように定められている。判定アルゴリズムは、溶接データの入力に応じて、溶接データと基準値（閾値）とを比較することで得られる溶接品質の判定結果を出力するアルゴリズムであってもよい。判定アルゴリズムは、溶接データの入力に応じて溶接品質の判定結果を出力するように機械学習により構築された判定モデルであってもよい。

機械学習により構築された判定モデルは、各種の溶接データを入力ベクトルとして、溶接品質を評価するための結果を出力ベクトルとするニューラルネットワークを含んでもよい。ニューラルネットワークは、入力層と、一層又は複数層の中間層と、出力層とを有する。入力層は、入力ベクトルをそのまま次の中間層に出力する。中間層は、一つの前の層からの入力を活性化関数により変換して次の層に出力する。出力層は、入力層から最も遠い中間層からの入力を活性化関数により変換し、変換結果を出力する。

品質評価部１１６は、例えば、アルゴリズム保持部１３２が保持（記憶）している複数の判定アルゴリズムを参照することで、溶接箇所ＷＰごとに、当該溶接箇所ＷＰに対応付けられた判定アルゴリズムを用いて溶接品質を評価する。この場合、アルゴリズム保持部１３２が保持する複数の判定アルゴリズムは、溶接箇所ＷＰごとに対応付けられていてもよい。

溶接データは、溶接箇所ＷＰに対する溶接時のロボット４０の設定動作に応じて変動し得る。すなわち、同じ溶接箇所ＷＰへの溶接でも、溶接時のロボット４０の動作が異なると、そのときに得られる溶接データが異なり得る。そのため、品質評価部１１６は、溶接箇所ＷＰと当該溶接箇所ＷＰに予め設定されたロボット４０の設定動作とに対応付けられた判定アルゴリズムを用いて、溶接品質を評価してもよい。この場合、一つの溶接箇所ＷＰについて、ロボット４０の複数の設定動作が予め設定されていてもよく、一つの設定動作が予め設定されていてもよい。そして、設定動作ごとに判定アルゴリズムが準備されていてもよい。設定動作では、例えば、溶接箇所ＷＰに対するロボット４０の位置及び姿勢の変化、及び移動速度が定められている。

品質評価部１１６は、複数の溶接箇所ＷＰのうちのユーザにより評価対象と設定された２以上の溶接箇所ＷＰについて、溶接箇所ＷＰごとに溶接品質を評価してもよい。溶接品質の評価対象は、複数の溶接箇所ＷＰの全てであってもよく、複数の溶接箇所ＷＰの一部であってもよい。判定アルゴリズムが、溶接データと閾値との比較により、溶接が正常である否かを判定するように定められている場合、品質評価部１１６は、溶接データの入力に応じた判定アルゴリズムの判定結果を得ることで、溶接が正常であるか否かを判定する。

品質評価部１１６は、基準品質からの乖離度を算出することで溶接品質を評価してもよい。例えば、判定アルゴリズムが、溶接データの基準値（正常と判定される基準値）からの乖離度を算出するように定められている場合、品質評価部１１６は、溶接データの入力に応じた判定アルゴリズムによる算出結果を得ることで、基準品質からの乖離度を算出してもよい。

判定アルゴリズムが、溶接データの入力に応じて溶接品質の判定結果を出力するように機械学習により構築された判定モデルである場合、品質評価部１１６は、溶接データの入力に応じた判定モデルによる判定結果を得ることで、溶接品質を評価してもよい。この判定モデルによる判定結果は、溶接が正常であるか否かの判定結果であってもよく、溶接が正常であると判断される基準品質からの乖離度の算出結果であってもよい。

画像生成部１１８は、溶接箇所ＷＰごとの品質評価部１１６による評価結果を示す情報と、複数の溶接箇所ＷＰを示す情報がワークＷに重ねられた状態の画像（以下、「ワーク画像」という。）とを含む評価結果画像を生成する。画像生成部１１８は、溶接品質が未知であるワークＷに対する溶接を評価するフェーズにおいて、上記評価結果画像をモニタ１０６上に生成（出力）する。

画像生成部１１８は、複数の溶接箇所ＷＰを示す情報がワークＷに重ねられた状態のワーク画像を含むインターフェース用の画像（以下、「インターフェース画像」という。）を生成する。画像生成部１１８は、ワークＷに対する溶接を評価するための判定アルゴリズムを準備するフェーズにおいて、上記インターフェース画像をモニタ１０６上に生成（出力）する。

入力情報取得部１２２は、ユーザからの入力情報を取得する。入力情報取得部１２２は、例えば、判定アルゴリズムを準備するフェーズにおいて、画像生成部１１８が生成したインターフェース画像への入力に基づいて、ユーザからの指示を取得してもよい。入力情報取得部１２２は、判定アルゴリズムを準備するフェーズにおいて、溶接箇所ＷＰに対する溶接の品質についてのユーザの評価結果（例えば、正常か否かの分類結果）を示す情報を取得してもよい。

アルゴリズム設定部１２４は、入力情報取得部１２２が取得したユーザからの指示に応じて、複数の溶接箇所ＷＰのうちの少なくとも一部について、溶接箇所ＷＰごとに対応する判定アルゴリズムを設定する。溶接箇所ＷＰごとに対応する判定アルゴリズムが設定されることで、各溶接箇所ＷＰに対して一つの判定アルゴリズムが割り当てられる。アルゴリズム設定部１２４は、例えば、複数の溶接箇所ＷＰのうちの評価対象とされた溶接箇所ＷＰ（一例では、全ての溶接箇所ＷＰ）について、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを設定する。アルゴリズム設定部１２４は、評価装置１００の外部の装置から複数の判定アルゴリズムを取得したうえで、それらの複数の判定アルゴリズムそれぞれを、ユーザの指示に応じて溶接箇所ＷＰに設定してもよい（割り当ててもよい）。

アルゴリズム設定部１２４は、少なくとも一部の溶接箇所ＷＰについて評価装置１００内で判定アルゴリズムを構築するように設定することで、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを設定してもよい（割り当ててもよい）。一例では、アルゴリズム設定部１２４は、ユーザからの指示に応じて、複数の溶接箇所ＷＰのうちの一部の溶接箇所ＷＰ（第１溶接箇所）を、溶接データの蓄積データに基づき判定アルゴリズムを構築する箇所に設定する。アルゴリズム設定部１２４は、ユーザからの指示に応じて、複数の溶接箇所ＷＰのうちの残りの一部（第２溶接箇所）を、他の溶接箇所ＷＰについて構築された判定アルゴリズムを割り当てる箇所に設定する。

データ蓄積部１２６は、データ取得部１１２が取得する溶接データ（例えば溶接箇所ＷＰごとに取得する溶接データ）を、溶接箇所ＷＰに対応付けて蓄積する。データ蓄積部１２６は、例えば、判定アルゴリズムを準備するフェーズにおいて、判定アルゴリズムを構築すると設定された溶接箇所ＷＰについて、溶接データと溶接箇所ＷＰのＩＤ（識別情報）とを対応付けで蓄積する。データ蓄積部１２６は、溶接箇所ＷＰに予め設定されたロボット４０の設定動作（溶接データを得た際の設定動作を示す情報）を更に対応付けて溶接データを蓄積してもよい。

アルゴリズム構築部１２８は、データ蓄積部１２６が蓄積した蓄積データに基づいて、複数の溶接箇所ＷＰの少なくとも一部について、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを構築する。アルゴリズム構築部１２８は、例えば、判定アルゴリズムを構築すると設定された溶接箇所ＷＰについて、当該溶接箇所ＷＰに対応付けられた溶接データの蓄積データに基づいて、判定モデルを機械学習により構築する。

一例では、アルゴリズム構築部１２８は、溶接データの入力に応じて当該溶接データに近似した仮想データを出力するように構築された近似アルゴリズムを含む判定モデルを機械学習により構築する。近似アルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワークの一種であるオートエンコーダ又はＶＡＥ（Variational AutoEncoder）であってもよく、入力データに対して出力データが一致するように構築される。アルゴリズム構築部１２８は、溶接品質が正常と判断された溶接データの蓄積データに基づいて、上記近似アルゴリズムを構築してもよい。

近似アルゴリズムを含む上記判定モデルは、未評価の溶接データが入力された際に、当該溶接データと近似アルゴリズムから得られる仮想データとの乖離度に基づいて溶接品質の評価結果を出力するように構築されてもよい。その乖離度が大きいほど、溶接品質が正常ではない程度が大きいと判定されてもよい。一の溶接箇所ＷＰについて、ロボット４０の複数の設定動作が定められている場合に、アルゴリズム構築部１２８は、設定動作ごとに判定アルゴリズム（例えば、上記判定モデル）を構築してもよい。

アルゴリズム保持部１３２は、複数の溶接箇所ＷＰにそれぞれ対応付けられた複数の判定アルゴリズムを保持（記憶）する。アルゴリズム保持部１３２は、アルゴリズム構築部１２８によって構築された複数の判定アルゴリズムを保持（記憶）してもよい。アルゴリズム保持部１３２は、例えば、判定アルゴリズムを構築すると設定された溶接箇所ＷＰについて、アルゴリズム構築部１２８が構築した判定アルゴリズムを対応付けて保持する。アルゴリズム保持部１３２は、例えば、他の箇所で構築された判定アルゴリズムを割り当てると設定された溶接箇所ＷＰについて、他の箇所で構築された判定アルゴリズムを対応付けて保持する。

続いて、図６～図９を参照しながら、溶接品質の評価方法の一例として、評価装置１００において実行される各種の一連の処理を説明する。各種の一連の処理は、溶接品質の評価を実行する前に行われる準備フェーズでの一連の処理と、溶接品質の評価を行う評価フェーズでの一連の処理とを含む。準備フェーズでの一連の処理には、ユーザによる各種設定の一連の処理と、判定アルゴリズムを構築する一連の処理とが含まれる。

（ユーザによる設定方法）
図６は、ユーザによる各種設定の一連の処理の一例を示すシーケンス図である。この設定方法では、例えば、評価装置１００が、ユーザからの設定開始の要求を受け付ける（ステップＳ０１）ことで処理を開始する。最初に、評価装置１００は、ステップＳ０２を実行する。ステップＳ０２では、例えば、画像生成部１１８が、複数の溶接箇所ＷＰを示す情報がワークＷに重ねられた状態のワーク画像を含むインターフェース画像を生成する。一例では、画像生成部１１８は、インターフェース画像をモニタ１０６に表示させる。

次に、ユーザからの評価対象の入力を受け付けると（ステップＳ０３）、評価装置１００は、ステップＳ０４を実行する。ステップＳ０４では、例えば、評価装置１００が、ユーザからの入力情報に基づいて、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰのうち溶接品質の評価対象となる箇所を設定する。ユーザは、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰの全てを評価対象と設定してもよく、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰのうちの２以上の複数箇所を評価対象と設定してもよい。

次に、ユーザからの判定アルゴリズムの設定の入力を受け付けると（ステップＳ０５）、評価装置１００は、ステップＳ０６を実行する。ステップＳ０６では、例えば、アルゴリズム設定部１２４が、ステップＳ０４で評価対象に設定された複数の溶接箇所ＷＰについて、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを設定する。そして、ユーザからの設定終了の指示を受け付けると、ユーザによる各種設定の一連の処理が終了する。

図７には、この各種設定の一連の処理が実行される間に表示されるインターフェース画像の一例が示されている。図７に示されるインターフェース画像２００は、ワーク画像２０２と設定情報２０４とを含む。ワーク画像２０２は、ワークＷとそのワークＷに設定された溶接箇所ＷＰ１～ＷＰ４を示す情報とを含む。溶接箇所ＷＰ１～ＷＰ４を示す情報は、ワークＷに重ねることで、ワークＷ上のどの箇所に位置するかを示している。

設定情報２０４は、ユーザからの入力情報に基づき設定された情報を示す。図７に示される例では、ユーザからの入力情報に基づいて、溶接箇所ＷＰ１～ＷＰ４それぞれについて、溶接品質を評価する対象であるか否か、判定アルゴリズムを構築する対象であるか否か、及び判定アルゴリズムの割当元（コピー元）が設定されている。「評価対象」の欄の「Ｙ」は、溶接品質を評価する対象の箇所であることを示す。「アルゴリズム構築」の欄の「Ｙ」は、判定アルゴリズムを構築する箇所であることを示し、「Ｃ」は、他の箇所で構築された判定アルゴリズムを割り当てる箇所であることを示す。

「使用アルゴリズム」は、判定アルゴリズムを割り当てる箇所についての割当元の溶接箇所ＷＰを示す。例えば、溶接箇所ＷＰ１（第１溶接箇所）については、溶接品質の評価対象であり、且つ判定アルゴリズムを構築する箇所に設定されている。溶接箇所ＷＰ３（第２溶接箇所）については、溶接品質の評価対象であり、且つ判定アルゴリズムを構築せずに、他の箇所である溶接箇所ＷＰ１で構築された判定アルゴリズムを割り当てる（コピー）する箇所に設定されている。図７に示される例のように、ユーザが設定中の溶接箇所（例えば、溶接箇所ＷＰ２）について、ワーク画像２０２上において他の箇所とは違う表示が行われてもよい。

（アルゴリズムの構築方法）
図８は、判定アルゴリズムの構築を行う一連の処理を示すフローチャートである。判定アルゴリズムの構築を行う一連の処理は、上述のユーザによる設定の一連の処理（ステップＳ０７）後に実行され、複数のワークＷに対する溶接と並行して実行される。この溶接は、テスト用のワークＷへの溶接であってもよく、実際の製造段階でのワークＷへの溶接であってもよい。

判定アルゴリズムの構築を行う一連の処理では、最初に、評価装置１００がステップＳ１１を実行する。ステップＳ１１では、例えば、データ取得部１１２が、ワークＷに対する溶接実行時のロボット４０の設定動作を示す情報を取得する。一例では、データ取得部１１２は、並行して実行される溶接を実行する際のロボット４０の設定動作を示す情報をロボットコントローラ３８から取得する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ１２を実行する。ステップＳ１２では、例えば、データ取得部１１２が、一つのワークＷに対する溶接が完了するまで待機する。データ取得部１１２は、一つのワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰの全てに対する溶接の実行が完了するまで待機する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ１３を実行する。ステップＳ１３では、例えば、データ取得部１１２が、ステップＳ１２で待機していた際に溶接が実行されたワークＷについて、溶接箇所ＷＰごとに溶接データを取得する。一例では、データ取得部１１２は、溶接箇所ＷＰに対する溶接ごとに、アーク放電のためにワークＷに供給された電力の電圧又は電流から得られる各種の特徴量を溶接データとして取得する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ１４を実行する。ステップＳ１４では、例えば、入力情報取得部１２２が、ステップＳ１２で待機していた際に溶接が実行されたワークＷについて、溶接箇所ＷＰごとに、ユーザによる溶接品質の評価結果を取得する。入力情報取得部１２２は、ユーザによる溶接品質の評価結果として、溶接箇所ＷＰごとに、溶接が正常であることを示す情報か、又は溶接が正常ではないことを示す情報を取得してもよい。

次に、評価装置１００は、ステップＳ１５を実行する。ステップＳ１５では、例えば、データ蓄積部１２６が、溶接箇所ＷＰごとに、溶接箇所ＷＰと溶接データとを対応付けたうえで蓄積する（記録する）。データ蓄積部１２６は、評価対象に設定された溶接箇所ＷＰについて、溶接箇所ＷＰと溶接データとを対応付けて蓄積してもよい。データ蓄積部１２６は、ステップＳ１１で得られたロボット４０の設定動作を溶接データに更に対応付けて蓄積してもよい。

次に、評価装置１００は、ステップＳ１６を実行する。ステップＳ１６では、例えば、評価装置１００が、所定数のワークＷに対して溶接を実行したかどうかを判断する。この所定数は予め設定されており、例えば、判定アルゴリズムを構築することが可能な程度に設定される。ステップＳ１６において、所定数のワークＷに対して溶接が実行されていないと判断された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、処理はステップＳ１２に戻り、評価装置１００は、ステップＳ１２～Ｓ１６を繰り返す。

一方、ステップＳ１６において、所定数のワークＷに対する溶接を実行したと判断された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、評価装置１００は、ステップＳ１７を実行する。ステップＳ１７では、例えば、アルゴリズム構築部１２８が、ステップＳ１５が繰り返し実行されることで蓄積された溶接データに基づいて、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを構築する。

一例では、アルゴリズム構築部１２８は、評価対象の溶接箇所ＷＰのうちの判定アルゴリズムを構築すると設定された箇所について、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを構築する。この判定アルゴリズムは、ステップＳ１１で取得した設定動作に応じて構築されたアルゴリズムとなる。

次に、評価装置１００は、ステップＳ１８を実行する。ステップＳ１８では、例えば、アルゴリズム保持部１３２が、評価対象の溶接箇所ＷＰのうちの他の箇所で構築された判定アルゴリズムを割り当てると設定された箇所について、判定アルゴリズムを割り当てる。アルゴリズム保持部１３２は、ステップＳ０６でのユーザからの入力情報に基づいて、ステップＳ１７において一の溶接箇所ＷＰに構築された判定アルゴリズムを、割り当て対象の溶接箇所ＷＰに割り当てる。

アルゴリズム保持部１３２は、ステップＳ１７で構築された判定アルゴリズム、及びステップＳ１８で割り当てた判定アルゴリズムを、溶接箇所ＷＰのＩＤに対応付けたうえで保持する。以上により、判定アルゴリズムの構築を行う一連の処理が終了する。評価装置１００は、同じ種別のワークＷについて、ロボット４０の動作としてステップＳ１１で得られた設定動作と異なる設定動作がある場合に、その異なる設定動作で溶接が実行された際にステップＳ１１～Ｓ１７の処理を別に（更に）実行してもよい。

（溶接品質の評価方法）
図９は、一つのワークＷについて溶接品質の評価を行う一連の処理の一例を示すフローチャートである。以下の説明では、一つのワークＷに設定されている複数の溶接箇所ＷＰのうち評価対象の一の溶接箇所ＷＰを「評価対象箇所」とし、また、ワークＷ上の複数の溶接箇所ＷＰの全てが評価対象として設定されている場合を例示する。この一連の処理では、最初に、評価装置１００が、ステップＳ２１を実行する。ステップＳ２１では、データ取得部１１２が、評価対象のワークＷへの溶接時のロボット４０の設定動作を示す情報を取得する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ２２，Ｓ２３を実行する。ステップＳ２２では、例えば、評価装置１００が、複数の溶接箇所ＷＰのいずれかの評価対象箇所に対する溶接が完了するまで待機する。ステップＳ２３では、例えば、データ取得部１１２が、ステップＳ２２で待機していた際に溶接が実行された評価対象箇所についての溶接データを取得する。一例では、データ取得部１１２は、評価対象箇所に対する溶接を実行した際に、アーク放電のためにワークＷに供給された電力の電圧又は電流から得られる各種の特徴量を溶接データとして取得する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ２４を実行する。ステップＳ２４では、例えば、品質評価部１１６が、ステップＳ２２で待機していた際に溶接が実行された評価対象箇所に対応する判定アルゴリズムを取得する。一例では、品質評価部１１６は、アルゴリズム保持部１３２が保持している複数の判定アルゴリズムの中から、評価対象箇所とステップＳ２１で取得した設定動作とに応じて、評価対象箇所に対応する判定アルゴリズムを選択する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ２５を実行する。ステップＳ２５では、例えば、品質評価部１１６が、ステップＳ２３で取得した溶接データと、ステップＳ２４で取得した判定アルゴリズムとに基づいて、ステップＳ２２で待機していた際に溶接が実行された評価対象箇所に対する溶接についての溶接品質を評価する。一例では、品質評価部１１６は、ステップＳ２３で取得された溶接データを、ステップＳ２４で取得された判定アルゴリズムに入力した際に得られる出力結果を溶接品質として取得することで、評価対象箇所での溶接品質を評価する。

次に、評価装置１００は、ステップＳ２６を実行する。ステップＳ２６では、例えば、評価装置１００が、一つのワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰの全てに対して溶接が実行されたかどうかを判断する。ステップＳ２６において、複数の溶接箇所ＷＰの全てに対して溶接が実行されていないと判断された場合（ステップＳ２６：ＮＯ）、評価装置１００は、評価対象箇所を変更したうえで、ステップＳ２２～Ｓ２６の一連の処理を繰り返し実行する。これにより、評価装置１００は、複数の溶接箇所ＷＰのいずれか１つを評価対象箇所として、溶接箇所ＷＰごとに溶接品質を評価する。

ステップＳ２６において、複数の溶接箇所ＷＰの全てに対して溶接が実行されたと判断された場合（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、評価装置１００は、ステップＳ２７を実行する。ステップＳ２７では、例えば、画像生成部１１８が、ステップＳ２５の実行で得られた溶接箇所ＷＰごとの溶接品質の評価結果を示す情報と、複数の溶接箇所ＷＰを示す情報がワークＷに重ねられた状態のワーク画像とを含む評価結果画像を生成する。一例では、画像生成部１１８は、評価結果画像をモニタ１０６に表示させる。

図１０には、ステップＳ２７において生成される評価結果画像の一例が示されている。図１０に示される評価結果画像３００は、ワーク画像３０２と評価情報３０４とを含む。ワーク画像３０２は、ワーク画像２０２と同様の画像であり、ワークＷとそのワークＷに設定された溶接箇所ＷＰ１～ＷＰ４を示す情報が、ワークＷの画像に重ねられている。評価情報３０４は、ステップＳ２５での評価結果を示す。

図１０に示される例では、溶接箇所ＷＰ１，ＷＰ３，ＷＰ４について、溶接品質が正常であると評価されており、溶接箇所ＷＰ２について、溶接品質が正常ではないと評価されている。図１０に示されるように、溶接品質が正常ではないと評価された溶接箇所ＷＰ２について、ワーク画像２０２上において他の箇所とは違う表示が行われてもよい。この場合、評価結果画像３００が評価情報３０４を含まずに、ワーク画像３０２において溶接箇所ＷＰごとの溶接品質の評価結果を示す情報が示されてもよい。例えば、正常ではないと判断された溶接箇所ＷＰが、正常と判断された溶接箇所ＷＰとは異なる色で表示されてもよい。

以上のステップＳ２１～Ｓ２７の一連の処理が実行されることで、一つのワークＷについての溶接品質の評価が終了する。評価装置１００は、他の複数のワークＷそれぞれについても、ステップＳ２１～Ｓ２７の一連の処理を実行してもよい。ステップＳ２１～Ｓ２７の一連の処理の終了後において、ユーザ（作業員）によって実際のワークＷ上の溶接品質の確認が行われてもよい。この場合、ユーザは、ステップＳ２７での評価結果画像を参考にして、実際のワークＷ上での溶接品質の確認を行ってもよい。

ステップＳ２１～Ｓ２７の一連の処理と、この一連の処理と並行して実行されるワークＷへの溶接とを含む製造過程を経て、ワークＷを含む溶接品の製造が行われてもよい。この製造過程が実行されることで上記溶接品が得られてもよく、製造過程後に他の製造過程が実行されることで上記溶接品が得られてもよい。これらの場合、その溶接品の製造方法は、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰに対する溶接を溶接装置１０により実行することと、複数の溶接箇所ＷＰに対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得することとを含む。また、上記製造方法は、溶接箇所ＷＰごとに、取得した溶接データと当該溶接箇所ＷＰに対応付けられた判定アルゴリズムとに基づいて溶接品質を評価することとを含む。

（変形例）
図６、図８、又は図９に示される上述の一連の処理は一例であり、適宜変更可能である。上記一連の処理において、評価装置１００は、一のステップと次のステップとを並列に実行してもよく、上述した例とは異なる順序で各ステップを実行してもよい。評価装置１００は、いずれかのステップを省略してもよく、いずれかのステップにおいて上述の例とは異なる処理を実行してもよい。例えば、評価装置１００は、一の溶接箇所ＷＰについて溶接品質が評価される度に（ステップＳ２５が実行される度に）、ステップＳ２７の処理を実行してもよい。評価装置１００は、評価対象の全ての溶接箇所ＷＰに対する溶接が実行された後に、溶接箇所ＷＰごとの溶接品質の評価を実行してもよい（各溶接箇所ＷＰについてのステップＳ２５を繰り返し実行してもよい）。

上述の例では、複数の溶接箇所ＷＰの一部について判定アルゴリズムの構築が行われるが、アルゴリズム構築部１２８は、複数の溶接箇所ＷＰの全てについて、溶接データの蓄積データに基づいて判定アルゴリズムを構築してもよい。この場合、アルゴリズム設定部１２４が備えられずに、評価装置１００は、複数の溶接箇所ＷＰについて判定アルゴリズムの設定（判定アルゴリズムを構築するか割り当てるかの設定）を行わなくてもよい。

溶接データは、溶接装置１０の消耗状態に応じて変動し得る。すなわち、異なるワークＷ（同種のものであり個体が異なるワークＷ）間において、同じ溶接箇所ＷＰへの溶接でも、溶接装置１０の消耗状態が異なると、そのときに得られる溶接データが異なり得る。そのため、一の溶接箇所ＷＰについての判定アルゴリズムは、溶接データに基づき溶接装置１０の消耗状態ごとに溶接品質を判定する複数の状態別アルゴリズムを含んでいてもよい。

この場合、品質評価部１１６は、溶接装置１０の消耗状態を推定したうえで、複数の状態別アルゴリズムのうちの、消耗状態の推定結果に応じた一の状態別アルゴリズムを溶接品質の評価に使用する。品質評価部１１６は、溶接装置１０に含まれる部品（例えば、コンタクトチップ）の交換時点からの溶接回数又は溶接時間に応じて上記消耗状態を推定してもよい。

溶接トーチ１１に含まれるコンタクトチップは、溶接回数又は溶接時間に応じて交換される場合がある。溶接回数は、例えば、いずれかの溶接箇所ＷＰへの１回の溶接ごとに積算される使用回数に相当する。溶接時間は、例えば、交換した時点からの溶接に使用した時間の積算値、又は交換した時点からの経過時間に相当する。この場合、交換時点からの溶接回数又は溶接時間によって、コンタクトチップの消耗状態が異なる。コンタクトチップの消耗状態が異なると、溶接品質が正常であるか否かに関係なく、溶接データが変動し得る。

状態別アルゴリズムは、上述した判定アルゴリズムの例と同様に、閾値との比較を行うアルゴリズムであってもよく、機械学習により構築された判定モデルであってもよい。状態別アルゴリズムを用いる場合でも、品質評価部１１６は、溶接品質が正常であるか否かを判定してもよく、基準品質からの乖離度を算出してもよい。

溶接装置１０に含まれる部品の複数の消耗状態が溶接データに対応付けられている場合、データ蓄積部１２６は、溶接装置１０に含まれる部品の消耗状態を更に対応付けて溶接データを蓄積してもよい。アルゴリズム構築部１２８は、部品の消耗状態ごとに判定アルゴリズム（例えば、判定モデル）を構築してもよい。一例では、アルゴリズム構築部１２８は、溶接回数又は溶接時間が第１範囲である場合に第１状態別アルゴリズムを構築し、溶接回数又は溶接時間が第１範囲よりも大きい第２範囲である場合に第２状態別アルゴリズムを構築する。

溶接品質の評価に用いる溶接データは、上述した例に限られない。溶接データは、アーク放電を発生させるための電源の電圧又は電流の時間変化を周波数変換して得られる波形、又は当該波形から得られる特徴量であってもよい。溶接データの一種である作用データ（溶接装置１０からの溶接エネルギーの作用状態を示すデータ）は、溶接装置１０が溶接を実行中にマイクから得られるアーク音を示すデータを含んでもよい。溶接装置１０がレーザ溶接を実行する場合、作用データは、レーザ溶接のためのレーザ光の出力状態を示すデータ、又は、ワークＷへの照射に伴う反射光の状態を示すデータを含んでもよい。溶接データの一種である動作データが、ロボット４０の動作から得られるデータを含んでもよい。

連続した溶接痕である一つの溶接ビードが形成される領域（以下、「ビード領域」という。）において、２以上の溶接箇所ＷＰが設定されている場合、評価装置１００のデータ取得部１１２は、一つのビード領域に対する溶接において、２以上の溶接箇所ＷＰそれぞれについての溶接データを取得してもよい。この場合、一つのビード領域について２以上の判定アルゴリズムが構築されていてもよく、品質評価部１１６は、一つのビード領域に対する溶接において、２以上の溶接箇所ＷＰそれぞれについて溶接品質を評価してもよい。

［実施形態の効果］
以上の実施形態に係る溶接システム１は、ワークＷに設定された複数の溶接箇所ＷＰの溶接を実行する溶接装置１０と、複数の溶接箇所ＷＰに対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得するデータ取得部１１２と、溶接箇所ＷＰごとに、データ取得部１１２が取得した溶接データと、当該溶接箇所ＷＰに対応付けられ、溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う判定アルゴリズムとに基づいて溶接品質を評価する品質評価部１１６とを備える。高精度な品質評価のために溶接時の種々の溶接条件に応じて判定アルゴリズムを構築することも考えられるが、この場合、一つの溶接箇所ＷＰごとに詳細な溶接条件の分析が必要となる。これに対して、上記溶接システム１では、溶接箇所ＷＰごとに対応する判定アルゴリズムを用いて溶接品質が評価されるので、一つの溶接箇所ＷＰでの溶接条件の詳細な分析が不要となる。そのため、溶接システム１は、品質評価の精度と品質評価に用いるアルゴリズム構築の簡素化との両立に有用である。

溶接装置１０は、アーク溶接により複数の溶接箇所ＷＰを溶接してもよい。アーク溶接を行う場合、一つの溶接箇所ＷＰでも種々の溶接条件が存在する。上記構成では、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを用いて評価するので、判定アルゴリズムの構築を含む評価のための準備工程の簡便化に有用である。

溶接データは、アーク放電を発生させるための電源の電圧及び電流の少なくとも一方から得られるデータを含んでもよい。アーク溶接を実行した際の電源のデータには、溶接品質が正常でない場合に、正常であるときに得られるデータとは異なる傾向が現れやすい。そのため、溶接箇所ＷＰごとの品質評価の高精度化に有用である。

判定アルゴリズムは、溶接データに基づき溶接装置１０の消耗状態ごとに溶接品質を判定する複数の状態別アルゴリズムを含んでもよい。品質評価部１１６は、データ取得部１１２が取得した溶接データと、複数の状態別アルゴリズムのうちの上記消耗状態を推定した推定結果に応じた一の状態別アルゴリズムとに基づいて溶接品質を評価してもよい。溶接装置１０の消耗状態に応じて溶接データが変動し得る。上記構成では、消耗状態に応じたアルゴリズムを用いて評価するので、消耗状態に起因した溶接データの変動の影響を受け難い。そのため、溶接箇所ＷＰごとの品質評価の高精度化に有用である。

品質評価部１１６は、溶接装置１０に含まれる部品の交換時点からの溶接回数又は溶接時間に応じて消耗状態を推定してもよい。溶接装置１０に含まれる部品の交換時間からの溶接回数又は溶接時間に応じて、溶接データ（例えば、溶接エネルギーのワークＷへの作用状態を示すデータ）が変動し得る。上記構成では、溶接回数又は溶接時間に応じて消耗状態の推定結果に応じた状態別アルゴリズムを用いて溶接品質が評価される。そのため、消耗状態が加味されて溶接品質が評価されるので、溶接箇所ＷＰごとの品質評価の高精度化に有用である。

品質評価部１１６は、基準品質からの乖離度を算出することで溶接品質を評価してもよい。この場合、正常か否かだけでなく、溶接品質が正常な状態からどの程度離れているのかをユーザに提示することができる。そのため、ユーザの利便性の向上に有用である。

溶接システム１は、溶接装置１０のうちのワークＷに溶接エネルギーを供給するための溶接ツールの位置及び姿勢を変更するロボット４０を更に備えてもよい。品質評価部１１６は、溶接箇所ＷＰと当該溶接箇所ＷＰに予め設定されたロボット４０の設定動作とに対応付けられた判定アルゴリズムと、データ取得部１１２が取得した溶接データとに基づいて溶接品質を評価してもよい。同じ溶接箇所ＷＰへの溶接であっても、ロボット４０の動作が異なると溶接データが変動し得る。上記構成では、溶接箇所ＷＰ及びロボット４０の設定動作に応じたアルゴリズムを用いて評価するので、設定動作に起因した溶接データの変動の影響を受け難い。そのため、溶接箇所ＷＰごとの品質評価の高精度化に有用である。

溶接システム１は、データ取得部１１２が取得する溶接データを、溶接箇所ＷＰに対応付けて蓄積するデータ蓄積部１２６と、データ蓄積部１２６が蓄積した蓄積データに基づいて、複数の溶接箇所ＷＰの少なくとも一部について、溶接箇所ＷＰごとに判定アルゴリズムを機械学習により構築するアルゴリズム構築部１２８とを更に備えてもよい。この場合、蓄積データからアルゴリズムの構築が行われるので、品質評価の高精度化に有用である。

溶接システム１は、溶接装置１０のうちのワークＷに溶接エネルギーを供給するための溶接ツールの位置及び姿勢を変更するロボット４０を更に備えてもよい。データ蓄積部１２６は、溶接箇所ＷＰに予め設定されたロボット４０の設定動作を更に対応付けて溶接データを蓄積してもよい。同じ溶接箇所ＷＰであっても、ロボット４０の動作が異なると溶接データの傾向も変化し得る。上記構成では、溶接箇所ＷＰ及び設定動作に対応付けられた蓄積データに基づき判定アルゴリズムが構築されるので、品質評価の高精度化に更に有用である。

判定アルゴリズムは、溶接データの入力に応じて当該溶接データに近似した仮想データを出力するように構築された近似アルゴリズムを含んでもよい。品質評価部１１６は、データ取得部１１２が取得した溶接データと近似アルゴリズムから得られる仮想データとの乖離度に基づいて溶接品質を評価してもよい。この場合、溶接品質が異常と分類される溶接データを蓄積せずに、溶接品質が正常と分類された溶接データから近似アルゴリズムを構築することが可能となる。そのため、アルゴリズムの構築作業の簡素化に更に有用である。

溶接システム１は、ユーザからの指示に応じて、複数の溶接箇所ＷＰのうちの少なくとも一部について、溶接箇所ＷＰごとに対応する判定アルゴリズムを設定するアルゴリズム設定部１２４を更に備えてもよい。この場合、溶接箇所ＷＰごとに適した判定アルゴリズムの設定（割り当て）が可能である。そのため、溶接箇所ＷＰごとの溶接品質の評価精度の向上に有用である。

アルゴリズム保持部１３２は、ユーザからの指示に応じて、複数の溶接箇所ＷＰのうちの第１溶接箇所を、溶接データの蓄積データに基づき判定アルゴリズムを構築する箇所に設定し、ユーザからの指示に応じて、複数の溶接箇所ＷＰのうちの第２溶接箇所を、他の溶接箇所について構築された判定アルゴリズムを割り当てる箇所に設定してもよい。この場合、同じような溶接箇所ＷＰ同士で判定アルゴリズムを共用することができる。そのため、アルゴリズムの構築を含む準備作業の簡便化に更に有用である。

溶接システム１は、複数の溶接箇所ＷＰを示す情報がワークＷに重ねられた状態のワーク画像を含むインターフェース画像２００を生成する画像生成部１１８と、画像生成部１１８が生成したインターフェース画像２００への入力に基づいて、ユーザからの指示を取得する入力情報取得部１２２とを更に備えてもよい。この場合、ユーザは、ワークＷに設定された溶接箇所ＷＰを容易に把握しながら、判定アルゴリズムの設定作業を行うことができる。そのため、ユーザの利便性の向上に有用である。

画像生成部１１８は、溶接箇所ＷＰごとの品質評価部１１６による評価結果を示す情報とワーク画像とを含む評価結果画像３００を生成してもよい。この場合、ユーザは、溶接品質が正常ではないと推定される箇所を容易に把握したうえで、溶接の確認作業を行うことができる。そのため、ユーザの利便性の向上に有用である。

溶接装置１０は、ワークＷに溶接ビードが形成されるように溶接を実行可能であってもよい。複数の溶接箇所ＷＰは、ワークＷにおいて一つの溶接ビードを分割して得られる２以上の区画にそれぞれ対応する２以上の溶接箇所ＷＰを含んでもよい。この場合、一つの溶接ビードを形成する領域に含まれる複数の区画の間で溶接条件（例えば、溶接対象の部材間の隙間）が大きく異なっていても、複数の区画それぞれで溶接品質の評価を行うことができる。そのため、ワークＷの箇所（領域）ごとに評価することによるアルゴリズムの構築作業の簡素化を図りつつ、品質評価の精度を向上させるのに有用である。

１…溶接システム、１０…溶接装置、１１…溶接トーチ、１４…送給装置、１６…溶接ワイヤ、１８…溶接コントローラ、２０…溶接電源、３０…ロボット装置、３８…ロボットコントローラ、４０…ロボット、１００…評価装置、１１２…データ取得部、１１６…品質評価部、１１８…画像生成部、１２４…アルゴリズム設定部、１２６…データ蓄積部、１２８…アルゴリズム構築部、Ｗ…ワーク、ＷＰ，ＷＰ１～ＷＰ４…溶接箇所。

Claims (19)

1. ワークに設定された複数の溶接箇所の溶接を実行する溶接装置と、
   前記複数の溶接箇所に対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得するデータ取得部と、
   前記複数の溶接箇所にそれぞれ対応付けられた複数の判定アルゴリズムであって、それぞれが前記溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う、前記複数の判定アルゴリズムを保持するアルゴリズム保持部と、
   溶接箇所ごとに、前記データ取得部が取得した前記溶接データと、前記複数の判定アルゴリズムのうちの当該溶接箇所に対応付けられた判定アルゴリズムとに基づいて前記溶接品質を評価する品質評価部と、を備える溶接システム。
2. 前記溶接装置は、アーク溶接により前記複数の溶接箇所を溶接する、請求項１に記載の溶接システム。
3. 前記溶接データは、アーク放電を発生させるための電源の電圧及び電流の少なくとも一方から得られるデータを含む、請求項２に記載の溶接システム。
4. 前記判定アルゴリズムは、前記溶接データに基づき前記溶接装置の消耗状態ごとに前記溶接品質を判定する複数の状態別アルゴリズムを含み、
   前記品質評価部は、前記データ取得部が取得した前記溶接データと、前記複数の状態別アルゴリズムのうちの前記消耗状態を推定した推定結果に応じた一の状態別アルゴリズムとに基づいて前記溶接品質を評価する、請求項１～３のいずれか一項に記載の溶接システム。
5. 前記品質評価部は、前記溶接装置に含まれる部品の交換時点からの溶接回数又は溶接時間に応じて前記消耗状態を推定する、請求項４に記載の溶接システム。
6. 前記品質評価部は、基準品質からの乖離度を算出することで前記溶接品質を評価する、請求項１～５のいずれか一項に記載の溶接システム。
7. 前記溶接装置のうちの前記ワークに溶接エネルギーを供給するための溶接ツールの位置及び姿勢を変更するロボットを更に備え、
   前記品質評価部は、前記溶接箇所と当該溶接箇所に予め設定された前記ロボットの設定動作とに対応付けられた前記判定アルゴリズムと、前記データ取得部が取得した前記溶接データとに基づいて前記溶接品質を評価する、請求項１～６のいずれか一項に記載の溶接システム。
8. 前記データ取得部が取得する前記溶接データを、前記溶接箇所に対応付けて蓄積するデータ蓄積部と、
   前記データ蓄積部が蓄積した蓄積データに基づいて、前記複数の溶接箇所の少なくとも一部について、前記溶接箇所ごとに前記判定アルゴリズムを機械学習により構築するアルゴリズム構築部とを更に備える、請求項１～６のいずれか一項に記載の溶接システム。
9. 前記溶接装置のうちの前記ワークに溶接エネルギーを供給するための溶接ツールの位置及び姿勢を変更するロボットを更に備え、
   前記データ蓄積部は、前記溶接箇所に予め設定された前記ロボットの設定動作を更に対応付けて前記溶接データを蓄積する、請求項８に記載の溶接システム。
10. 前記判定アルゴリズムは、前記溶接データの入力に応じて当該溶接データに近似した仮想データを出力するように構築された近似アルゴリズムを含み、
    前記品質評価部は、前記データ取得部が取得した前記溶接データと前記近似アルゴリズムから得られる前記仮想データとの乖離度に基づいて前記溶接品質を評価する、請求項１～９のいずれか一項に記載の溶接システム。
11. ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの少なくとも一部について、前記溶接箇所ごとに対応する前記判定アルゴリズムを設定するアルゴリズム設定部を更に備える、請求項１～１０のいずれか一項に記載の溶接システム。
12. 前記アルゴリズム設定部は、
    前記ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの第１溶接箇所を、前記溶接データの蓄積データに基づき前記判定アルゴリズムを構築する箇所に設定し、
    前記ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの第２溶接箇所を、他の溶接箇所について構築された前記判定アルゴリズムを割り当てる箇所に設定する、請求項１１に記載の溶接システム。
13. 前記複数の溶接箇所を示す情報が前記ワークに重ねられた状態のワーク画像を含むインターフェース画像を生成する画像生成部と、
    前記画像生成部が生成した前記インターフェース画像への入力に基づいて、前記ユーザからの指示を取得する入力情報取得部とを更に備える、請求項１１又は１２に記載の溶接システム。
14. 前記画像生成部は、前記溶接箇所ごとの前記品質評価部による評価結果を示す情報と前記ワーク画像とを含む評価結果画像を生成する、請求項１３に記載の溶接システム。
15. 前記溶接装置は、前記ワークに溶接ビードが形成されるように溶接を実行可能であり、
    前記複数の溶接箇所は、前記ワークにおいて一つの前記溶接ビードを分割して得られる２以上の区画にそれぞれ対応する２以上の溶接箇所を含む、請求項１～１４のいずれか一項に記載の溶接システム。
16. ワークに設定された複数の溶接箇所の溶接を実行する溶接装置と、
    前記複数の溶接箇所に対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得するデータ取得部と、
    溶接箇所ごとに、前記データ取得部が取得した前記溶接データと、当該溶接箇所に対応付けられ、前記溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う判定アルゴリズムとに基づいて前記溶接品質を評価する品質評価部と、
    ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの少なくとも一部について、前記溶接箇所ごとに対応する前記判定アルゴリズムを設定するアルゴリズム設定部と、を備え、
    前記アルゴリズム設定部は、
    前記ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの第１溶接箇所を、前記溶接データの蓄積データに基づき前記判定アルゴリズムを構築する箇所に設定し、
    前記ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの第２溶接箇所を、他の溶接箇所について構築された前記判定アルゴリズムを割り当てる箇所に設定する、溶接システム。
17. ワークに設定された複数の溶接箇所の溶接を実行する溶接装置と、
    前記複数の溶接箇所に対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得するデータ取得部と、
    溶接箇所ごとに、前記データ取得部が取得した前記溶接データと、当該溶接箇所に対応付けられ、前記溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う判定アルゴリズムとに基づいて前記溶接品質を評価する品質評価部と、
    ユーザからの指示に応じて、前記複数の溶接箇所のうちの少なくとも一部について、前記溶接箇所ごとに対応する前記判定アルゴリズムを設定するアルゴリズム設定部と、
    前記複数の溶接箇所を示す情報が前記ワークに重ねられた状態のワーク画像を含むインターフェース画像を生成する画像生成部と、
    前記画像生成部が生成した前記インターフェース画像への入力に基づいて、前記ユーザからの指示を取得する入力情報取得部と、を備える溶接システム。
18. ワークに設定された複数の溶接箇所に対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得することと、
    溶接箇所ごとに、取得した前記溶接データと、前記複数の溶接箇所にそれぞれ対応付けられた複数の判定アルゴリズムであって、それぞれが前記溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う、前記複数の判定アルゴリズムのうちの当該溶接箇所に対応付けられた判定アルゴリズムとに基づいて前記溶接品質を評価することと、を含む溶接品質の評価方法。
19. ワークに設定された複数の溶接箇所に対する溶接を溶接装置により実行することと、
    前記複数の溶接箇所に対する溶接の実行時の状態を示す溶接データを取得することと、
    溶接箇所ごとに、取得した前記溶接データと、前記複数の溶接箇所にそれぞれ対応付けられた複数の判定アルゴリズムであって、それぞれが前記溶接データの入力に応じた溶接品質の判定を行う、前記複数の判定アルゴリズムのうちの当該溶接箇所に対応付けられた判定アルゴリズムとに基づいて前記溶接品質を評価することと、を含む溶接品の製造方法。
    

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