JP7184211B2 - 溶接異常診断装置 - Google Patents

Description

この出願は、鋼板の連続冷間圧延ラインを主とする連続冷間処理ラインに供給される鋼板間を溶接する溶接システムに関するものである。

鋼板の連続冷間圧延ラインでは、連続して鋼板を供給し、冷間圧延する。連続冷間圧延ラインへ供給される鋼板は、主に、熱間圧延ラインにて圧延された厚さ１．０～１０ｍｍ程度、長さ１００ｍ～１ｋｍの鋼板である。

連続冷間圧延ラインを主とする連続冷間処理ラインでは、先行材の尾端と後行材の先端とを溶接し、絶え間なく鋼板が供給される。これにより、生産性を向上させている。

ここで溶接に不良が発生した場合、冷間圧延中に溶接部から鋼板が破断する。破断によりミスロールとなってしまい、生産性の低下あるいは冷間圧延設備の破損に繋がる。このため、連続冷間圧延ラインを主とする連続冷間処理ラインにおいて、鋼板間の溶接は重要な工程のひとつである。

先行材と後行材の溶接は、自動溶接装置で行われる。通常、自動溶接装置では、先行材の尾端と後行材の先端とをシャーにより切断し、それらの被溶接部を平行にする。その後、先行材と後行材の間隙を突合せて溶接する。材料によっては、予め加熱した後に先行材と後行材との間隙を突合せる。

自動溶接装置で所望の溶接を実行するために、例えば、予め定められた溶接条件（以下、プリセット情報とする）が入力される。しかしながら、プリセット情報だけでは溶接がうまくいかないこともある。溶接がうまくいかない理由の一例は、鋼板自体のゆがみである。理由の他の例は、予熱した場合に不均一に熱膨張することである。他にも、例えば、溶接の終始における温度低下による間隙の距離の変化なども理由となる。そこで、溶接設備あるいは付随計器からの実績情報を用いて、フィードバック制御により溶接を実行することもある。しかしながら、フィードバック制御に用いる有用な情報が得られない場合もある。

そこで、プリセット情報のみで自動溶接する場合、例えば、光学センサを用いて、溶接完了後の溶接ビードの形状を検出して、溶接の良不良を判断することがある。その他にも、例えば、特許文献１では、溶接直後に溶接部付近の温度を測定することで溶接の良不良を判定している。また、特許文献２は、赤外線センサを用いて、溶接直後に視認される溶接池の形状から溶接の良不良判定を行ったり、その判定結果を用いた溶接制御を実施したりすることを提案している。

日本特許第５０５８７０７号公報 日本特開２０００－３５１０７１号公報

溶接ビードの形状検出による溶接の良不良判断は、近年、主流になりつつある。しかしながら、溶接ビードに基づいて良判定が出されても連続冷間圧延で破断が起きることもあり、必ずしも正確な判定ができるとは言えなかった。また、最終的な判断は、自動溶接装置の管理者あるいは溶接システムの操業者が行うので、判断が困難であるケースもあった。

特許文献１は、溶接部の周辺の温度分布が比較的視認できるような、特定の溶接方法でのみ適用可能である。よって、例えば熱影響部が小さいレーザ溶接などでは適用が難しい。特許文献２は、被溶接材における溶接ヘッド１２側の表面に着目し、当該表面における溶接ビードの形状的特徴に基づいて溶接の良不良を監視している。しかし溶接ビードは、溶接部位が適正位置にある場合の形状と、溶接部位が適正位置から大きくズレたときの形状とを区別することが難しい。

以上説明したように、従来の技術では、依然として高精度な良否判定が難しいという実情があった。そこで、本願発明者が鋭意検討を進めたところ、従来とは異なる新規な技術的思想に基づいて溶接の良不良を高精度に判定する技術が見出された。

本出願は、上記を鑑みてなされたもので、溶接の良不良を高精度に判定するように改良された溶接異常診断装置を提供することを目的とする。

本出願の実施の形態の一つとして提供される溶接異常診断装置は、被溶接材の裏面を撮影するカメラシステムと、前記被溶接材の溶接時において前記カメラシステムにより撮影された発光撮影画像を収集する溶接部撮影カメラ画像収集部と、溶接条件設定値を収集する溶接制御情報収集部と、前記被溶接材の溶接状況を診断するための溶接光特徴量を前記発光撮影画像に基づいて計算し、前記溶接光特徴量と溶接異常判定上下限値とに基づいて溶接の良不良を判定する溶接状況診断部と、を備える。前記溶接状況診断部は、溶接傾向診断手段を含む。前記溶接傾向診断手段は、複数の前記溶接光特徴量から統計量を計算し、前記統計量が持つ傾向と溶接異常判定上下限値とに基づいて溶接の良不良を判定する。

前記溶接光特徴量は、被溶接材の裏面側から撮影した溶接光の輪郭形状を数値などで量的に表したものであってもよい。前記溶接光特徴量は、発光撮影画像の溶接光が持つ空間モーメントと面積と重心と溶接光とスパーク粗さと真円度とからなる群から選択された一つの特徴量であってもよい。

前記溶接条件設定値は、前記溶接システムにおける溶接ヘッドに供給される電力と、溶接ヘッドの移動速度と、溶接棒の高さまたは送り速度と、先行材と後行材との間隙量と、を含んでもよい。前記溶接条件設定値は、ガイドローラの高さ位置または圧力についての設定値または実績値を含んでもよい。前記溶接条件設定値は、先行材の仕様（例えば鋼種と板厚と板幅）と、後行材の仕様（例えば鋼種と板厚と板幅）と、予熱工程の有無と、予熱時の温度設定とを含んでもよい。

データ処理の便宜のために、溶接異常判定上下限値テーブルと溶接状況情報データベースとが設けられてもよい。溶接異常判定上下限値テーブルは、溶接の良不良の判定に用いるための溶接異常判定上下限値を格納する。溶接状況情報データベースは、溶接状況の出力結果を格納する。

溶接システム管理者の利便性向上のために、溶接状況出力部と溶接異常アラーム部とのうち少なくとも一方が設けられてもよい。前記溶接状況出力部は、前記溶接状況診断部の出力結果を溶接システム管理者が視認するためのインターフェイスである。前記溶接異常アラーム部は、前記溶接状況診断部のおける溶接異常の判定に基づき、溶接異常を溶接システム管理者へ通知する。

上記の溶接異常診断装置によれば、被溶接材裏面の溶接光から計算した溶接光特徴量に基づいて、溶接状況を精度良く評価できる。被溶接材裏面を撮影して得られる溶接光は、溶接状況の良否に応じた違いが現れやすいという特徴を持つ。この溶接光の現れ方の違いを溶接光特徴量として取り扱うことで、溶接の良不良を精度良く判定することができる。

第一の実施の形態にかかる溶接システムを示した図である。 溶接異常診断装置の構成について示したブロック図である。 溶接部撮影カメラ画像収集部で収集される画像の例を示した図である。 溶接異常判定上下限テーブルを示した図である。 溶接状況診断部における実行手順を示した図である。 撮影画像毎診断機能の処理を示したフロー図である。 時々刻々の溶接光の特徴と溶接の制御出力の情報の実績値を格納するためのテーブルの例を示した図である。 撮影画像毎診断機能の他処理例を示した図である。 撮影画像毎診断機能の他処理例を示した図である。 時々刻々の溶接光の特徴と溶接異常判定上下限値および溶接異常警告上下限値の例を示した図である。 溶接完了後診断機能の処理を示したフロー図である。 溶接傾向診断機能の処理を示したフロー図である。 溶接光特徴量の統計量の傾向の一例を示した図である。 第二の実施の形態における撮影画像毎診断機能の処理を示したフロー図である。 第二の実施の形態における撮影画像毎診断機能の処理を示したフロー図である。 第二の実施の形態における溶接光の特徴の勾配の取得例を示した図である。 第二の実施の形態における溶接完了後診断機能の処理を示したフロー図である。 第二の実施の形態における溶接完了後診断機能の処理を示したフロー図である。 第二の実施の形態の溶接完了後診断機能における溶接光の特徴と上方管理限界および下方管理限界の一例を示した図である。 第二の実施の形態における溶接傾向診断機能の処理を示したフロー図である。 第二の実施の形態における溶接傾向診断機能の処理を示したフロー図である。 第二の実施の形態の溶接傾向診断機能における溶接光特徴量の統計量と上方管理限界および下方管理限界の一例を示した図である。 第三の実施の形態に係る処理フローを示した図である。 第三の実施の形態に係る処理フローを示した図である。 鋼板の連続冷間圧延ラインを主とする連続冷間処理ラインに供給される鋼板間を溶接する溶接システムの一例を示す図である。 溶接状況に応じた溶接光の裏面への現れ方の違いを説明するための図である。 溶接状況に応じた溶接光の裏面への現れ方の違いを説明するための図である。 溶接状況に応じた溶接光の裏面への現れ方の違いを説明するための図である。 被溶接材の切断面が非平行である場合の課題を説明するための図である。 溶接光特徴量のバリエーションを説明するための図である。

以下の説明においては、明細書および図面のなかで同一の符号を付した構成は、互いに同一であるか、または実質的に同一であるものとする。例えばフローチャートにおいては対応するステップに同一の符号を付する。

第一の実施の形態．
図１に、第一の実施の形態にかかる溶接システム１０の構成例を示す。溶接ヘッド１２は、装置に装備されているガイドレール、あるいは、ガイドローラ等に沿って、被溶接材９の幅方向に溶接していく。被溶接材９は、具体的には、先行材９ａと後行材９ｂとを含む。溶接ヘッド１２は先行材９ａと後行材９ｂとを溶接する。

溶接ヘッド１２の移動に追従するように、溶接部表面撮影カメラ１３および溶接部裏面撮影カメラ１４が移動し、溶接ヘッド１２に対し常に同じ位置で溶接状況を撮影する。溶接ヘッド１２は、レーザ溶接用のものでもよく、アーク溶接用のものでもよい。

出力装置１６から供給される電力を制御装置１５により制御して所望の溶接出力を得る。このとき、溶接条件を決める制御量は、被溶接材９の情報をもとに設定される。この制御量は、例えば、溶接ヘッド１２に供給される電力と、溶接ヘッド１２の移動速度と、溶接ヘッド１２の溶接棒の高さおよび送り速度と、先行材９ａと後行材９ｂの間隙量（以下、ギャップとも称す）と、ガイドローラの高さ位置および圧力と、を含んでもよい。被溶接材９の情報は、例えば、先行材９ａの鋼種、板厚および板幅と、後行材９ｂの鋼種、板厚および板幅とを含んでもよい。

これらの制御量と被溶接材９の情報と、プリセット情報となる。また、実際に溶接したときの実績情報は、制御装置１５に取り込まれ、フィードバック制御などに用いられることもある。溶接異常診断装置２０は、溶接部表面撮影カメラ１３および溶接部裏面撮影カメラ１４で時々刻々撮影された画像と、溶接の制御出力の情報と、その他の溶接に付随する情報とを収集する。

溶接異常診断装置２０は、溶接状況を診断するための溶接光特徴量およびその統計量の計算を実行することで、溶接良不良の判断等を実施する。なお、記載した溶接システム構成は一例であり、構成の追加または省略が適宜に行われてもよい。例えば溶接部表面撮影カメラ１３は省略されてもよい。

図２０は、溶接システム１０が適用される圧延システム４０を図示している。溶接システム４０は、ホットコイル４１を供給する設備と、これらを溶接する溶接システム１０と、連続冷間圧延ラインである冷間圧延機４３と、圧延後の薄板を冷延コイル４４として巻き取る設備とを備える。

溶接異常診断装置２０は、図２に示すブロック図で構成される。溶接異常診断装置２０は、溶接部撮影カメラ画像収集部２１と、溶接制御情報収集部２２と、溶接状況診断部２３と、溶接異常判定上下限テーブル２４と、溶接異常アラーム部２５と、溶接状況出力部２６と、溶接制御情報データベース２７と、溶接状況情報データベース２８と、を備えている。

溶接制御情報収集部２２は、溶接の制御出力の情報や、その他の溶接に付随する情報を収集する。溶接の制御出力の情報は、例えば、溶接ヘッド１２に供給される電力や、溶接ヘッド１２の移動速度、溶接棒の高さや送り速度、先行材９ａと後行材９ｂの間隙量（以下、ギャップとする）、ガイドローラの高さ位置や圧力の設定値と実績値などである。

その他の溶接に付随する情報は、例えば、先行材９ａの鋼種、板厚、板幅や、後行材９ｂの鋼種、板厚、板幅、予熱工程の有無や、予熱時の温度設定、など、溶接条件を設定するために用いられる情報である。溶接制御情報収集部２２で収集した情報は、例えば、溶接制御情報データベース２７へ格納される。

溶接部撮影カメラ画像収集部２１は、溶接部表面撮影カメラ１３および溶接部裏面撮影カメラ１４で時々刻々撮影された画像を収集する。

図３は、溶接部撮影カメラ画像収集部２１で収集される画像の例を表している。図３の下部から上部にかけて溶接ヘッド１２が移動していく。溶接ヘッド１２に追随するように、溶接部表面撮影カメラ１３、あるいは、溶接部裏面撮影カメラ１４が移動していく。溶接ヘッド１２が通過した後は、溶接池Ｂ_ｄ１が形成される。

溶接部表面撮影カメラ１３、あるいは、溶接部裏面撮影カメラ１４は、図３の点線箇所を撮影し、一例として図３に示したような溶接光Ｌ_ｗ１が映り込んだ画像を得る。溶接部裏面撮影カメラ１４が得る画像を、便宜上、溶接部裏面撮影カメラ画像１９とも称す。

溶接部裏面撮影カメラ画像１９は、コントラスト、明るさおよび露出などを調整することで、溶接光Ｌ_ｗ１を適切に視認できるようにしておくのが望ましい。これらの調整は、溶接部撮影カメラ画像収集部２１にて処理されてもよいし、溶接部表面撮影カメラ１３、あるいは、溶接部裏面撮影カメラ１４にて処理されてもよい。

図２１～図２３は、溶接状況に応じた溶接光Ｌ_ｗ１の裏面への現れ方の違いを説明するための図である。図２１ではレーザ溶接の場合を例示している。図２１に示すように、先行材９ａと後行材９ｂとの当接部位に適切に溶接レーザ光が当たっているときには、被溶接材９の表面と裏面とに溶接光Ｌ_ｗ１が現れる。一方、図２２に示すように、当接部位から溶接レーザ光がずれると、表面には溶接光Ｌ_ｗ１が現れるものの、裏面には溶接光Ｌ_ｗ１が現れない。図２３に示すように、何らかの理由で、照射される溶接レーザ光の強度（エネルギ）が正常時よりもが弱まることがある。この場合、図２１の適切な場合と比べて、裏面に現れる溶接光Ｌ_ｗ１の大きさや形状が小さくなる。

なお、図２４に示すように、長さ方向に対して後行材９ｂの断面が斜めになっていることがある。この場合、斜めのギャップｇａ１が生じてしまうので、溶接の途中で溶接レーザ光の当たり具合が変化する。この場合、溶接の途中で、裏面の溶接光Ｌｗ１の大きさや形状に明確な変化が現れやすい。

上記の例ではレーザ溶接の場合を例示したが、アーク溶接においても同様の事情により裏面の溶接光Ｌ_ｗ１に違いが現れる。

このように、被溶接材９の裏面から撮影した溶接光Ｌ_ｗ１は、溶接状況の良否に応じた違いが現れやすいという特徴を持つ。従って、この溶接光Ｌ_ｗ１の現れ方の違いを特徴量として取り扱うことで、溶接の良不良を精度良く判定することができる。このような原理により、実施の形態では、被溶接材９の裏面における溶接状況に基づいて溶接状況を精度良く評価できる。

溶接状況診断部２３は、溶接制御情報収集部２２と溶接部撮影カメラ画像収集部２１で収集された情報をもとに、溶接状況を診断するための溶接光特徴量およびその統計量を計算し、溶接異常を診断する。溶接状況を診断するための溶接光特徴量およびその統計量の計算結果は、溶接状況情報データベース２８へ格納される。

溶接異常の診断は、例えば、溶接状況を診断するための溶接光特徴量およびその統計量と溶接異常診断基準を比較して、基準値を超えた場合に、溶接異常と判定する。ここで、例えば、溶接状況を診断するための溶接光特徴量およびその統計量は、溶接異常判定上下限値を予め定めた、溶接異常判定上下限テーブル２４の所定の値と比較して、溶接異常を判定してもよい。

図４は、溶接異常判定上下限テーブル２４の例である。図４に示すように、各種区分に応じて溶接異常判定上下限値の上限値と下限値とが設定されてもよい。各種区分は、先行材９ａおよび後行材９ｂの鋼種と、先行材９ａと後行材９ｂの平均板厚と、先行材９ａと後行材９ｂとの間隙設定値などを含んでもよい。

また、溶接異常判定に近い数値を検出したことを警告するための上限値と下限値（溶接異常警告上下限値）を異常と判定される範囲よりも狭い範囲で設定してもよい。または、第二の実施の形態で説明するように、溶接状況を診断するための溶接光特徴量およびその統計量を用いて計算された溶接異常判定上下限値をともに、溶接異常を判定してもよい。

溶接異常と判定された場合、溶接異常アラーム部２５にて、管理者へ警告を発信する。溶接状況出力部２６は、時々刻々の溶接状況や、複数の溶接状況の結果などを出力する。この出力は、管理者が溶接を確認するための表示画面に表示してもよい。

溶接状況診断部２３は、撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａと、溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂと、溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃとを有する。

撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａは、溶接工程の開始から終了までの間に時々刻々撮影した画像毎に、溶接状況を診断するための統計量を計算し、溶接の良不良を判定する。

溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂは、被溶接材９の溶接が完了するたびに、前述した撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａで計算した溶接状況を診断するための統計量を用いて、溶接一回における溶接状況を診断するための統計量を計算し、溶接の良不良を判定する。

溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃは、溶接回数が、溶接システム起動後に所定の溶接本数Ｎを超えて以降に、溶接された時間が新しいものから任意の溶接本数Ｍでの溶接状況を診断するための統計量の傾向から溶接の良不良を判定する。

いずれも機能も、溶接部撮影カメラ画像収集部２１で収集された溶接部裏面撮影カメラ画像１９と、溶接制御情報収集部２２から収集された情報を入力源とする。

図５は、それぞれの機能の実行手順をフロー図として表したものである。溶接の開始から終了までを判断するロジック（ステップＳ１）は、溶接シーケンスＯＮを表す溶接の制御出力の情報の実績値により判断してもよい。あるいは、溶接部撮影カメラ画像収集部２１から得られる溶接部表面撮影カメラ画像、または、溶接部裏面撮影カメラ画像１９において、溶接光Ｌ_ｗ１の存在確認により判断してもよい。

溶接工程ＯＮに応じて、撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａが作動する。撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａには、溶接制御情報データベース２７を経由して、溶接制御情報収集部２２で収集された情報が与えられている。

撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａは、時々刻々撮影された画像毎の溶接状況の分析結果を計算する。分析結果は、後述する「溶接光特徴量」を含む。この時々刻々の画像毎の分析結果は、溶接状況情報データベース２８へ格納される。

ステップＳ２は、溶接完了を判断するロジックを含む。ステップＳ２は、データベース更新がされたかどうかの判定も実施する。溶接完了後には、溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂが作動する。溶接完了後、溶接状況情報データベース２８へ格納された時々刻々撮影された画像毎の溶接状況の分析結果（溶接光特徴量）は、溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂにて用いられる。

溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂは、一回の溶接における溶接状況の分析結果を、溶接状況情報データベース２８へ出力する。分析結果は、具体的には、溶接光特徴量から計算される統計量を含む。この統計量の詳細は後述される。

なお、溶接完了を判断するロジック（ステップＳ２）は、前記溶接シーケンスＯＮを表す溶接の制御出力の情報の実績値により判断してもよいし、溶接部撮影カメラ画像収集部２１から得られる溶接部表面撮影カメラ画像、あるいは、溶接部裏面撮影カメラ画像１９において、溶接光Ｌ_ｗ１の存在確認により判断してもよい。

ステップＳ１およびＳ２にて、溶接部撮影カメラ画像収集部２１から得られる溶接部表面撮影カメラ画像、あるいは、溶接部裏面撮影カメラ画像１９における溶接光Ｌ_ｗ１の存在を判断する方法として、例えば、画像処理における以下の閾値処理を用いてもよい。画像の色空間の数値配列ｉｍｇを、下記の式（１）および式（２）で表す。

ここで、ｗは、画像の幅方向の画素数、ｈは画像の高さ方向の画素数、Ｉは、幅方向画素位置ｘ、高さ方向画素位置ｙにおける画素値である。また、例として、色空間をRGB空間にて記述しているが、この限りではない。このとき、例えば、画像をグレースケール化した後に、全ての画素の平均値により閾値処理することで、溶接光Ｌ_ｗ１の存在を判定することができる。

ここで、ＮｏＷｅｌｄｉｎｇは、溶接の開始から終了までの判断である。Ｉ^ｄ（ｘ，ｙ）は、幅方向画素位置ｘと高さ方向画素位置ｙとにおけるグレースケール後の画素値である。なお、ここで示したＩ^ｄ（ｘ，ｙ）を算出するための各係数は、アナログ信号とデジタル信号の変換に係る国際規格であるITU-R BT.601（Studio encoding parameters of digital television for standard 4:3 and wide screen 16:9 aspect ratios International Telecommunication Union）にて定められたものである。ただし、各係数は他の規格に依拠してもよい。

ただし、上記平均値を用いた方法は、一例である。平均値に限られず各種の公知の閾値処理が適用されてもよい。

また、溶接光Ｌ_ｗ１は明滅するので、必ずしも溶接中のすべての画像において溶接光Ｌ_ｗ１が確認できるとは限らないため、任意の枚数の画像を用いた判断が望ましい。

次に、システム起動からの溶接本数がＮ以上であるか否かが判定される（ステップＳ３）。Ｎ以上でなければ今回のルーチンが終了する。

ステップＳ３で溶接本数がＮ以上であると判定された場合には、溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃが作動する。溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃは、溶接状況情報データベース２８から、溶接本数Ｊ（Ｊ≧Ｎ）の溶接状況を診断するための溶接光特徴量に基づく統計量を受け取る。

＜撮影画像毎診断機能＞
撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａについて、図６のフロー図を用いて説明する。まず、溶接部裏面撮影カメラ画像１９が取得される。取得した溶接部裏面撮影カメラ画像１９中に存在する溶接光Ｌ_ｗ１以外の光源を除去し、溶接光Ｌ_ｗ１に該当する部分と、それ以外の部分で二値化する（ステップＳ１０１）。

溶接光Ｌ_ｗ１のみを抽出する方法の一例として、ガウシアンフィルタと大津の二値化を適用する場合を示す。ガウシアンフィルタは、ガウス分布ｇにより近傍画素値に重みづけをして、画像を平滑化する。

ガウシアンフィルタにより平滑化した画像に対して、大津の二値化処理を適用する。大津の二値化処理は、画像内の画素値の最大値と最小値の範囲内で分離の度合いが最も大きくなる閾値を算出する。算出した閾値により、画素値を二値化する。

上記の処理は一例であり、他の変形例も可能である。変形例として、平均値フィルタリングを用いてもよく、メディアンフィルタリングによる平滑化を用いてもよく、或いは、適応型二値化などの処理の適用も可能である。

溶接光Ｌ_ｗ１を抽出した画像から、溶接光Ｌ_ｗ１の輪郭を算出する（ステップＳ１０２）。輪郭の抽出方法は、一次微分フィルタまたはラプラシアンフィルタなどのフィルタリング処理を適用する方法でもよい。あるいは、輪郭の抽出方法は、単に、二値化処理により得られた一方の数値に属する面積が最大となる輪郭を抽出する方法でもよい。いずれの方法においても、溶接光Ｌ_ｗ１の輪郭を表すための画素位置群が得られる。

実施の形態では、溶接光Ｌ_ｗ１の輪郭を表す画素位置群を用いて、溶接光Ｌ_ｗ１の特徴を表す溶接光特徴量が算出される（ステップＳ１０３）。溶接光特徴量は、溶接光Ｌ_ｗ１の輪郭形状で表される図形の特徴を数値で表している。

例えば、以下のような様々な溶接光特徴量を用いることができる。溶接光特徴量は、溶接光Ｌ_ｗ１の空間モーメントでもよく、溶接光Ｌ_ｗ１の面積でもよく、溶接光Ｌ_ｗ１の重心でもよく、溶接光Ｌ_ｗ１の周長でもよく、溶接光Ｌ_ｗ１のスパーク粗さでもよく、溶接光Ｌ_ｗ１の真円度でもよい。

溶接光Ｌ_ｗ１の空間モーメントｍ_ｉｊｆは、下記の式（６）で計算されてもよい。溶接光Ｌ_ｗ１の面積Ａ_ｆは、下記の式（７）で計算されてもよい。溶接光Ｌ_ｗ１の重心Ｃ_ｆは、下記の式（８）で計算されてもよい。溶接光Ｌ_ｗ１の周長Ｐ_ｆは、下記の式（９）で計算されてもよい。溶接光Ｌ_ｗ１のスパーク粗さＲ_ｆは、下記の式（１０）で計算されてもよい。溶接光Ｌ_ｗ１の真円度Ｃ_ｉｒｃｆは、下記の式（１１）で計算されてもよい。

ここで、ｍ_１０ｆ、ｍ_０１ｆは、それぞれ、画像の幅方向および高さ方向の空間一次モーメントである。添え字ｆは、溶接開始から終了までにおける画像枚数（ｆ＝１ｔｏＦ，Ｆ：溶接終了画像）である。溶接光特徴量は、少なくとも、溶接光Ｌ_ｗ１の面積と、溶接光Ｌ_ｗ１の周長と、溶接光Ｌ_ｗ１の重心と、溶接光Ｌ_ｗ１の真円度とを含むことが望ましい。

上記の各溶接光特徴量のみに限定されず、他の量を用いてもよい。図２５は、溶接光特徴量のバリエーションを示す図である。図２５の溶接光Ｌｗ１は、重心Ｇに対して紙面左右に伸びる第一部分と第二部分とを含んでいる。重心Ｇから第一部分までの距離をｒ１とし、重心Ｇから第二部分までの距離をｒ２とする。このｒ１とｒ２との差分の絶対値をｒ_ｂｒとする。このｒ_ｂｒが溶接光特徴量として用いられてもよい。

溶接光特徴量は、溶接状況情報データベース２８へ格納される（ステップＳ１０４）。格納時に、溶接光特徴量は、溶接制御情報収集部２２から得られる溶接条件を設定するために用いられる情報に紐づけられる。また、溶接制御情報収集部２２から得られる溶接の制御出力の情報の実績値とともに、溶接光特徴量が格納される。つまり、図７に示すテーブルのように、溶接条件を設定するために用いられる情報に紐づけられた所定のテーブルに、時々刻々の溶接光特徴量と溶接の制御出力の情報の実績値が格納される。

得られた溶接光特徴量から、取得した溶接部裏面撮影カメラ画像１９における溶接の良不良を評価・診断する。実施の形態では、まず、溶接異常判定基準が取得される（ステップＳ１０５）。

一例として、評価・診断に、溶接異常判定基準の一例である溶接異常判定上下限値が用いられる。溶接異常判定上下限テーブル２４には、溶接異常判定上下限値が予め記憶されている。溶接制御情報収集部２２から得られる溶接条件設定情報のうち、先行材９ａおよび後行材９ｂの鋼種と、先行材９ａと後行材９ｂの平均板厚と、先行材９ａと後行材９ｂの間隙の設定値とが、テーブル参照用パラメータに用いられてもよい。テーブル参照用パラメータに基づいて溶接異常判定上下限テーブル２４の該当区分が参照され、溶接異常判定上下限値の溶接異常判定上下限値が取得される。

ここで、溶接異常警告上下限値を設けている場合、溶接異常判定上下限値と同時にこれを取得してもよい。

溶接異常警告上下限値を設けている場合、各溶接光特徴量と、それぞれに対応する溶接異常警告上下限値とが比較される（ステップＳ１０６）。さらに、各溶接光特徴量と、それぞれに対応する溶接異常判定上下限値とが比較される（ステップＳ１０７）。

各溶接光特徴量が溶接異常警告上下限値を超えており溶接異常上下限値は超えていないときには、溶接異常に近い状態であることを警告通知する（ステップＳ１０８）。各溶接光Ｌ_ｗ１の特徴が溶接異常上下限値を超えたときには、溶接異常と判定され、溶接異常が通知される（ステップＳ１０９）。このとき、溶接不良判定に使用する溶接光特徴量は、いずれかひとつに限定してもよいし、複数選択してもよい。

ただし、時々刻々取得した溶接部裏面撮影カメラ画像１９から得られた溶接光特徴量を用いた溶接異常判定では、種々の外乱による極端な数値の出力もあるため、溶接異常を管理者へ通知する手段としては、必ずしも有効とは言えない。

そこで、変形例として、図８Ａおよび図８Ｂの組み合わせに記載されたフロー図が提供される。便宜上、図８Ａと図８Ｂとをまとめて図８と称することがある。図８Ａのフローでは、ステップＳ１０４のあとにステップＳ２００～Ｓ２０３が追加されることで、任意の画像枚数区間（Ｆ_ｒ）における溶接光特徴量が取得される。次に、ステップＳ２０３で取得した複数の溶接光特徴量の平均値あるいは中央値などを用いて平滑化が行われ（ステップＳ２０４）、溶接異常判定基準が取得される（ステップＳ２０５）。平滑化のあとに溶接異常を判定してもよい。

図９は、時々刻々の溶接光特徴量Ａと溶接異常判定上下限値Ａ_ｅｒｒ１、Ａ_ｅｒｒ２および溶接異常警告上下限値Ａ_ｗｒｎ１、Ａ_ｗｒｎ２の例を示す。溶接光特徴量Ａは、前述した空間モーメントおよび面積などの各種の量から任意に選択される。横軸は、溶接の終始における画像枚数である。

溶接開始から終了までの中間にて、溶接光特徴量Ａが溶接異常警告下限値Ａ_ｗｒｎ２を下回るため、管理者へ警告通知する。その後、さらに、溶接光特徴量Ａが溶接異常判定下限値Ａ_ｅｒｒ２を下回るため、溶接異常を通知することとなる。

＜溶接完了後診断機能＞
次に、溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂについて説明する。溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂの処理フローを図１０に示す。溶接完了とともに、溶接状況情報データベース２８から、完了した溶接の時々刻々の溶接光特徴量を取得する（ステップＳ３００）。このとき、収集した時々刻々の溶接光特徴量の内、任意の画像枚数間の溶接光特徴量を取り出してもよいし、任意の画像枚数区間における移動平均や移動中央値により取り出してもよい。

次に、実施の形態では、収集した時々刻々の溶接光特徴量それぞれについての統計量が計算される（ステップＳ３０１）。統計量を得ることで、時々刻々の溶接光特徴量を、一溶接回数毎の特徴に落とし込む。

ここで述べる統計量は、平均値であってもよく、標準偏差であってもよく、分散であってもよく、最大値であってもよく、最小値であってもよく、歪度であってもよく、尖度であってもよく、中央値であってもよい。

統計量は、一般的に知られている以下の数式（１２）～（１９）により計算されてもよい。

標準偏差σは、下記の式（１３）で計算されてもよい。分散ｓ^２は、下記の式（１４）で計算されてもよい。最大値は、下記の式（１５）で計算されてもよい。最小値は、下記の式（１６）で計算されてもよい。歪度β_１は、下記の式（１７）で計算されてもよい。尖度β_２は、下記の式（１８）で計算されてもよい。中央値は、下記の式（１９）で計算されてもよい。

溶接光Ｌ_ｗ１の特徴のひとつは、下記の式（２０）で表される。式（６）～（１１）で例示したような上述した様々な溶接光特徴量から、任意の種類の溶接光特徴量が選択される。選択された溶接光特徴量の統計量が計算される。

ここで、ｆは、溶接開始から終了までにおける画像枚数（ｆ＝０ｔｏＦ、Ｆ：溶接終了画像）である。

次に、算出した溶接光特徴量の統計量は、溶接制御情報収集部２２から得られる溶接条件を設定するために用いられる情報に紐づけられて、溶接状況情報データベース２８へ格納される（ステップＳ３０２）。

次に、溶接光特徴量の統計量から、溶接終始における溶接の良不良を評価・診断する。ここでは、溶接異常判定基準が取得される（ステップＳ１０５）。溶接終始における溶接の良不良の評価・診断は、撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａが行った処理と同様に、溶接異常判定上下限テーブル２４から溶接異常判定上下限値を取得し、上下限値との比較による評価、溶接異常を判定する（ステップＳ１０５～Ｓ１０９）。

溶接光特徴量の統計量を用いた溶接終始における溶接異常判定用の溶接異常判定上下限テーブル２４には、統計量それぞれに対応した上下限値が設けられる。また、溶接不良判定に使用する溶接光特徴量とその統計量は、いずれかひとつに限定してもよいし、複数選択されてもよい。

＜溶接傾向診断機能＞
次に、溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃについて説明する。図１１は、溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃの処理フローである。溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃでは、まず、溶接状況情報データベース２８から、任意の溶接本数Ｍ分の溶接光特徴量の統計量を取得する（ステップＳ４００）。任意の溶接本数Ｍは、比較的多数とすることが望ましい。

図１２は、取得した任意の溶接本数Ｍ分の溶接光特徴量の統計量の傾向例を示す。図１２には、ある溶接光特徴量Ｃの統計量Ｃ^ｄが図示されている。図１２には、統計量Ｃ^ｄに対する溶接異常判定上限値Ｃ^ｄ _ｅｒｒ１と溶接異常判定下限値Ｃ^ｄ _ｅｒｒ２と溶接異常警告上限値Ｃ^ｄ _ｗｒｎ１と溶接異常警告下限値Ｃ^ｄ _ｗｒｎ２と回帰直線Ｌ_Ｃ ^ｄ _{,ｓｔａｔ}とが例示されている。

次に、取得した溶接本数Ｍ分の溶接光特徴量の統計量について、溶接状況情報データベース２８で定めた区分ごとに、回帰直線を得る（ステップＳ４０１）。溶接光特徴量の統計量の回帰直線は、下記の式（２１）で計算されてもよい。

ここで、ｆｅａｔは溶接光Ｌ_ｗ１の特徴であり、ｓｔａｔは統計量であり、ａ_{ｆｅａｔ，ｓｔａｔ}は回帰直線の傾きであり、ｂ_{ｆｅａｔ，ｓｔａｔ}は回帰直線の切片である。

これにより、回帰直線の傾きが得られる（ステップＳ４０２）。得られた回帰直線の傾きより、溶接光Ｌ_ｗ１の特徴の長期傾向を評価・診断する。撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａおよび溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂと同様に、溶接異常判定上下限値を予め定めた溶接異常判定上下限テーブル２４から、溶接光Ｌ_ｗ１の特徴、統計量に対応する溶接傾向に対する溶接異常判定上下限値の上下限値を取得する（ステップＳ４０３）。

回帰直線の傾きが溶接傾向異常における溶接異常判定上下限値の上下限値を超えている場合、第一条件が成立している（ステップＳ４０４）。溶接時間の新しい溶接からＰ本さかのぼった本数分の溶接光Ｌ_ｗ１の特徴が、溶接異常判定上下限値の上下限値を超えている場合、第二条件が成立している（ステップＳ４０５）。これら第一条件と第二条件との両方が成立した場合、溶接光Ｌ_ｗ１の特徴に関する傾向に長期的な変化があると診断される。診断結果は外部へ通知される（ステップＳ４０６）。

例えば、長期的な使用による溶接部裏面撮影カメラ１４のレンズの汚れは、溶接光Ｌ_ｗ１の真円度の傾向変化をとらえればよい。また、溶接光特徴量は、溶接光Ｌ_ｗ１の面積あるいは周長を含んでいる。これらの溶接光特徴量の傾向変化における回帰直線の傾きが減少傾向にあれば、溶接出力における異常の恐れがあることがわかる。特に、溶接システムが、レーザ溶接であった場合は、レーザ出力元の保護ガラスが汚れている可能性を示唆することもできる。

第二の実施の形態．
次に、第二の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態と重複する箇所は説明を省略する。第一の実施の形態では、種々の溶接異常判定上下限値を予め設定した数値として取得し、溶接異常判定に用いている。これに対し、第二の実施の形態では、種々の溶接異常判定上下限値を計算により求める。

＜撮影画像毎診断機能＞
第二の実施の形態における撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａを、図１３Ａと図１３Ｂとの組み合わせで示す。便宜上、図１３Ａと図１３Ｂとをまとめて図１３と称することがある。

撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａでは、任意の画像枚数区間Ｒにおいて取得した溶接光特徴量から、溶接光特徴量の１次微分成分を計算し（つまり、区間Ｒにおける溶接光特徴量の勾配である）、その変化により、溶接の良不良を評価・診断する。ここで、Ｒは、1回の溶接の終始の間で、比較的長い区間とするとよい。また、第一の実施の形態でも説明したように、時々刻々取得した溶接部裏面撮影カメラ画像１９から得られた溶接光特徴量は、種々の外乱による極端な数値の出力もあるため、別の任意の画像枚数区間（Ｆ^ｄ _ｒ）で平滑化した溶接光特徴量を使用して、１次微分を計算してもよい。ただしこの場合、Ｒ＞Ｆ^ｄ _ｒとする必要がある。

図１３では、前述したステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理が実行されたあと、ステップＳ５００で画像枚数カウント用の識別子ＦｒｍＣｎｔと、所定値Ｒとが比較される。図１３のステップＳ５０３の手前までは、第一の実施の形態と同様の処理をする。ステップＳ５０３では、Ｒにおいて、溶接光特徴量を取得する。取得した溶接光特徴量は、任意の画像取得区間Ｆ^ｄｒで平滑化されてもよい（ステップＳ５０４）。

直近の勾配Ｑｋとその一つ前の勾配Ｑ_ｋ－１とが比較される。ここで、画像枚数区間位置ｋは、1回の溶接の終始における画像枚数区間位置の数（ｋ＝０ｔｏＫ（Ｋ＝Ｆ／Ｒ、Ｆ：溶接終了画像））である。

溶接光特徴量の勾配の取得例を図１４に示す。画像枚数区間位置ｋ、ｋ－１、ｋ－２それぞれと、位置ｋにおける勾配Ｑ_ｋと、位置ｋ－１における勾配Ｑ_ｋ－１とが図示されている。

これらの勾配の差が任意の閾値（Ｄ_ｇｒａｄ）を超えた場合に、溶接光特徴量に有意な変化が生じたと判定される（ステップＳ５０６）。この場合、管理者へ溶接異常を通知する（ステップＳ１０９）。

＜溶接完了後診断機能＞
第二の実施の形態における溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂでは、品質管理手法のひとつである管理図を適用する。管理図では、一般に、上方管理限界および下方管理限界を３σ（σ：標準偏差）として、それらを超えた場合に異常と判定する。

第二の実施の形態における溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂでは、正常に溶接が完了した場合の溶接光特徴量を用いて、時系列毎に溶接光特徴量に対する上方管理限界および下方管理限界を計算する。これらの管理限界を溶接異常判定上下限値として使用して、溶接の良不良を診断する。

ただし、溶接毎に、溶接の良不良を示す符号を予め付与していく必要がある。この符号の付与は、管理者が行ってもよく、第一の実施の形態における診断手法の結果として行われてもよく、他の溶接良不良判定設備（例えば、ビード検査装置など）により行われてもよい。

図１５Ａおよび図１５Ｂは、第二の実施の形態における溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂのフロー図である。図１５Ａと図１５Ｂとをまとめて図１５と称することがある。溶接完了後、溶接が正常であった場合の溶接本数が、Ｎ^ｄ本以上かどうかを確認する（ステップＳ６００）。

Ｎ^ｄ本を下回る場合は、第一の実施の形態における溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂと同様の処理をする。

Ｎ^ｄ本以上である場合、溶接が正常であった溶接本数のうち、任意の溶接本数Ｍ^ｄ本における溶接光特徴量が取得される（ステップＳ６０１）。

収集された溶接光特徴量から、画像枚数毎に上方管理限界および下方管理限界を計算する（ステップＳ６０２）。上方管理限界および下方管理限界は、例えば、シューハート管理図における上方管理限界および下方管理限界の定義（JIS Z 9020-2:2016 管理図―第2部：シューハート管理図）に従って計算されてもよい。具体的には、以下の式（２２）～（２５ａ）および（２５ｂ）が用いられてもよい。

上方管理限界ＵＣＬ_ｉは、下記の式（２２）で計算されてもよい。下方管理限界ＬＣＬ_ｉは、下記の式（２３）で計算されてもよい。正規化した画像枚数ｉにおける溶接光Ｌ_ｗ１の特徴の平均値は、下記の式（２４）で計算されてもよい。正規化した画像枚数ｉにおける溶接光Ｌ_ｗ１の特徴の標準偏差は、下記の式（２５ａ）で計算されてもよい。

ここで、ｉは正規化した画像枚数（ｉ＝０ｔｏＩ^ｄ）である。

σ_ｉは、正規化した画像枚数ｉにおける溶接本数Ｍ^ｄ本の標準偏差である。画像枚数は、それぞれの溶接の条件によって異なる場合があるので、正規化した画像枚数に対応する溶接光特徴量を、近似値などから得て補完してもよい。この場合、例えば、単なる線形補完を用いてもよく、スプライン関数による補完などを用いてもよい。

また、ここでは、上方管理限界および下方管理限界を、３σとしている。しかし、変形例として、３σではなく２σなどとしてもよく、上下限の設定を変更してもよい。

また、上方管理限界および下方管理限界は、溶接異常判定上下限テーブル２４と同様の区分毎に設定してもよい。溶接異常判定上下限テーブル２４の区分は、溶接制御情報収集部２２の溶接条件設定情報から得られる先行材９ａおよび後行材９ｂの鋼種、先行材９ａと後行材９ｂの平均板厚、先行材９ａと後行材９ｂの間隙の設定値などである。

得られた上方管理限界および下方管理限界が溶接異常判定基準としてセットされることで、溶接の良不良の判定に使用される（ステップＳ６０３）。すなわち、上方管理限界および下方管理限界を超えた点数が多い場合、溶接異常と判定し、管理者へ溶接異常を通知する。

溶接光特徴量と各時系列に該当する上方管理限界および下方管理限界の例を図１６に示す。図１６には、ある溶接光特徴量Ｄの上方管理限界Ｄ_ｍ１と、下方管理限界Ｄ_ｍ２とが図示されている。第一溶接例Ｄ_ｅｘ１は、上方管理限界Ｄ_ｍ１を超えた場合を例示している。第二溶接例Ｄ_ｅｘ２は、正常に溶接が完了した例である。なお正規化した画像枚数ｉはＩ^ｄである。

＜溶接傾向診断機能＞
第二の実施の形態における溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃでは、第二の実施の形態における溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂと同様に、管理図における上方管理限界および下方管理限界を溶接異常判定上下限値に用いる。

図１７Ａおよび図１７Ｂは、第二の実施の形態における溶接傾向診断機能ブロック２３Ｃの処理に関するフロー図を示す。図１７Ａと図１７Ｂとをまとめて図１７と称することがある。第二の実施の形態では、溶接完了後診断機能ブロック２３Ｂが、正常に溶接が完了した本数がＮ^ｄ本以上であるかどうかを判定する（ステップＳ６００）。

正常に溶接が完了した本数がＮ^ｄ本以上である場合には、溶接が正常であった溶接本数のうち、任意の溶接本数Ｍ^ｄ本における溶接光特徴量の統計量が取得される（ステップＳ６０１）。さらに、取得した統計量から、上方管理限界および下方管理限界が計算される（ステップＳ７０２）。これらの管理限界が溶接異常判定基準としてセットされる（ステップＳ６０３）。その後、図１１のフロー図と同様にステップＳ４００～Ｓ４０６の処理が実行される。

すなわち、図１８のように、ある溶接本数に対して上方管理限界Ｄ^ｄ _ｍｘ１および下方管理限界Ｄ^ｄ _ｍｘ２が一意に定まる。得られた上方管理限界Ｄ^ｄ _ｍｘ１および下方管理限界Ｄ^ｄ _ｍｘ２を溶接異常判定上下限値に用いて、溶接の良不良を評価する。

なお、溶接異常判定上下限値の決定手法の一つとして、管理図より得られる上方管理限界および下方管理限界を示したが、必ずしもこれに限定されるわけではなく、例えば、パターン認識のような手法を用いてもよい。

この場合、ある溶接本数Ｍ^ｄｄにおいて、溶接毎に得られる溶接光特徴量間の距離を計算し、その距離も基づき、正常に溶接が完了した場合と、溶接異常となった場合の境界を求める。ここで、溶接本数Ｍ^ｄｄは、溶接の良不良に係らず溶接が完了した本数である。溶接毎に得られた各溶接光特徴量の間の距離は、例えば、平均二乗誤差などで求めてもよく、例えば以下の式（２６）で計算されてもよい。

ここで、ｄ_ｓ，ｔは、溶接本数Ｍ^ｄｄ内の、ｓ番目の溶接における溶接光特徴量とｔ番目の溶接における溶接光特徴量との間の距離（ｓ＞ｔ，ｓ，ｔ＝１ｔｏＭ^ｄｄ）である。平均二乗誤差は、一例であって、他の方法によって特徴量間の距離を計算してもよい。正常に溶接が完了した場合と、溶接異常となった場合の境界をもとに、溶接の良不良を判定する。

境界を求める方法には、様々な機械学習を用いてもよい。例えば、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどを用いて、正常に溶接が完了した場合と溶接異常となった場合の境界を求めてもよい。

第三の実施の形態．
第三の実施の形態では、撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａが、溶接工程の開始から終了までの間に時々刻々撮影した画像毎に計算した溶接状況を診断するための溶接光特徴量から溶接の制御出力の情報を補正する。

制御出力には、溶接ヘッド１２に供給される電力や、溶接ヘッド１２の移動速度、ギャップがある。 例えば、溶接システムが、アーク溶接であった場合、溶接トーチの送り速度が補正対象に含まれてもよい。他の各種の制御出力が補正対象とされてもよい。これらの制御出力は、溶接システム１０における「溶接条件設定値」である。

第三の実施の形態について、図１９Ａと図１９Ｂとの組み合わせにより説明する。図１９Ａと図１９Ｂとをまとめて図１９と称することがある。なお、第一の実施の形態および第二の実施の形態と重複する箇所は、言及しない。

図１９のフロー図では、図８で述べたのと同様に、ステップＳ１００～Ｓ１０４およびステップＳ２００～Ｓ２０４が実行される。第三の実施の形態における撮影画像毎診断機能ブロック２３Ａでは、取得した溶接部裏面撮影カメラ画像１９から得られた溶接光特徴量と、一致する画像枚数における、溶接本数Ｗ本分の溶接光特徴量の平均値の差から、溶接の制御出力の情報への補正量を計算し、対象の制御出力へ補正を加える（ステップＳ８００～Ｓ８０２）。このとき、制御対象への補正量は、例えば、以下の式（２７）の計算式で与えられてもよい。

ここで、α_Ｓは、対象の制御出力に対する補正係数である。ｃｕｒは、当該溶接における溶接開始からの画像枚数である。ｆ_{ｍａｔｃｈ}は、ｃｕｒと一致する画像枚数である。

例えば、対象の制御出力を、溶接ヘッド１２に供給される電力とする。このとき、溶接光特徴量のひとつとして、例えば面積を用いる。この面積が、ある時刻ｃｕｒ^ｄにおいて、ｆ_{ｍａｔｃｈ} ^ｄにおける溶接光Ｌ_ｗ１の面積の溶接本数Ｗ本の平均値よりも小さくなった場合を想定する。この場合、溶接光Ｌ_ｗ１の面積を一定とするように、溶接ヘッド１２に供給される電力を、補正量分だけ大きくしてもよい。

例えば、対象の制御出力を、溶接ヘッド１２の移動速度とする。このとき、溶接光特徴量のひとつとして、例えば周長を用いる。この周長が、ある時刻ｃｕｒ^ｄｄにおいて、ｆ_{ｍａｔｃｈ} ^ｄｄにおける溶接光Ｌ_ｗ１の周長の溶接本数Ｗ本の平均値よりも小さくなった場合を想定する。この場合、溶接光Ｌ_ｗ１の周長を一定とするように、溶接ヘッド１２の移動速度を、補正量分遅くしてもよい。

また、制御出力への補正係数は、溶接制御情報収集部２２から得られる溶接条件を設定するために用いられる情報から得られる先行材９ａおよび後行材９ｂの鋼種、先行材９ａと後行材９ｂの平均板厚、先行材９ａと後行材９ｂの間隙の設定値などを区分とする溶接異常判定上下限テーブル２４と同様の区分毎に設けることが望ましい。さらに、対象の制御出力は、必ずしも、１つではなく、複数としてもよい。

時々刻々の溶接光特徴量をもとに、制御出力に補正量を加えるが、溶接光Ｌ_ｗ１の特徴が、溶接異常警告上下限値を超えた場合は、第一の実施の形態と同様に、管理者へ警告通知する。さらに、溶接異常判定上下限値を超えた場合は、溶接異常を通知する。

以上説明したように、実施の形態に係る溶接異常診断装置２０は、被溶接材９の裏面を撮影した映像から得られた溶接時の発光（すなわち溶接光）の特徴を利用して溶接状況を分析し、溶接中および溶接後に、溶接の良不良を判定する。溶接中に判定した溶接の良不良状態から溶接条件を自動調整し、その後の溶接状態を良好とする。さらに、溶接後に、溶接中の良不良判定の分析に使用した判断基準と、溶接条件を利用して、溶接状況を予測するとともに、溶接不良に起因する状況を回避すべく管理者へ措置勧告する。

なお、実施の形態では被溶接材９の裏面に対して溶接光に基づく溶接状況診断が適用されているが、被溶接材９の表面に対して実施の形態の溶接状況診断が適用されてもよい。

なお、実施の形態にかかる溶接異常診断装置２０が実行する各フローチャートの処理ステップを方法ステップとして読み替えることによって実施の形態にかかる溶接異常診断方法が提供されてもよい。

９ 被溶接材、９ａ 先行材、９ｂ 後行材、１０ 溶接システム、１２ 溶接ヘッド、１３ 溶接部表面撮影カメラ、１４ 溶接部裏面撮影カメラ、１５ 制御装置、１６ 出力装置、１９ 溶接部裏面撮影カメラ画像、２０ 溶接異常診断装置、２１ 溶接部撮影カメラ画像収集部、２２ 溶接制御情報収集部、２３ 溶接状況診断部、２３Ａ 撮影画像毎診断機能ブロック、２３Ｂ 溶接完了後診断機能ブロック、２３Ｃ 溶接傾向診断機能ブロック、２４ 溶接異常判定上下限テーブル、２５ 溶接異常アラーム部、２６ 溶接状況出力部、２７ 溶接制御情報データベース、２８ 溶接状況情報データベース、Ａ、Ｃ、Ｄ 溶接光特徴量、Ｃ^ｄ、Ｄ^ｄ 統計量、Ａ_ｅｒｒ１、Ｃ^ｄ _ｅｒｒ１ 溶接異常判定上限値、Ａ_ｅｒｒ２、Ｃ^ｄ _ｅｒｒ２ 溶接異常判定下限値、Ａ_ｗｒｎ１、Ｃ^ｄ _ｗｒｎ１ 溶接異常警告上限値、Ａ_ｗｒｎ２、Ｃ^ｄ _ｗｒｎ２ 溶接異常警告下限値、Ｂ_ｄ１ 溶接池、Ｄ_ｍ１、Ｄ^ｄ _ｍｘ１、ＵＣＬ_ｉ 上方管理限界、Ｄ_ｍ２、Ｄ^ｄ _ｍｘ２、ＬＣＬ_ｉ 下方管理限界、Ｆ^ｄｒ 画像取得区間、ＦｒｍＣｎｔ 画像枚数識別子、Ｌ_Ｃ ^ｄ 回帰直線、Ｌ_ｗ１ 溶接光、Ｑ_ｋ、Ｑ_ｋ－１ 勾配、ｘ 幅方向画素位置、ｙ 高さ方向画素位置

Claims (9)

1. 被溶接材の裏面を撮影するカメラシステムと、
   前記被溶接材の溶接時において前記カメラシステムにより撮影された発光撮影画像を収集する溶接部撮影カメラ画像収集部と、
   溶接条件設定値を収集する溶接制御情報収集部と、
   前記被溶接材の溶接状況を診断するための溶接光特徴量を前記発光撮影画像に基づいて計算し、前記溶接光特徴量と前記溶接条件設定値とに基づいて溶接の良不良を判定する溶接状況診断部と、
   を備え、
   前記溶接状況診断部は、溶接傾向診断手段を含み、
   前記溶接傾向診断手段は、複数の前記溶接光特徴量から統計量を計算し、前記統計量が持つ傾向と溶接異常判定上下限値とに基づいて溶接の良不良を判定する溶接異常診断装置。
2. 前記溶接状況診断部は、撮影画像毎診断手段を含み、
   前記撮影画像毎診断手段は、一本分の溶接工程のなかで前記溶接部撮影カメラ画像収集部から得られる時々刻々の前記発光撮影画像から時々刻々の前記溶接光特徴量を計算し、前記溶接光特徴量と前記溶接条件設定値に紐づけられた溶接異常判定上下限値とに基づいて溶接の良不良を判定する請求項１に記載の溶接異常診断装置。
3. 前記撮影画像毎診断手段は、一本分の溶接工程のなかで前記溶接部撮影カメラ画像収集部から得られる時々刻々の前記発光撮影画像から時々刻々の前記溶接光特徴量を計算し、予め定めた期間内における前記溶接光特徴量の勾配を比較することで、溶接の良不良を判定する請求項２に記載の溶接異常診断装置。
4. 前記撮影画像毎診断手段は、一本分の前記溶接部撮影カメラ画像収集部から得られる時々刻々の前記発光撮影画像により得られる時々刻々の前記溶接光特徴量に基づき前記溶接条件設定値を補正する請求項２に記載の溶接異常診断装置。
5. 前記溶接状況診断部は、溶接完了後診断手段を含み、
   前記溶接完了後診断手段は、複数の前記溶接光特徴量から統計量を計算し、前記統計量と溶接異常判定上下限値とに基づいて溶接の良不良を判定する請求項１に記載の溶接異常診断装置。
6. 前記溶接完了後診断手段は、前記統計量に基づいて統計的手法を用いて前記溶接異常判定上下限値を決定する請求項５に記載の溶接異常診断装置。
7. 前記溶接完了後診断手段は、前記統計量に基づいて機械学習を用いて前記溶接異常判定上下限値を決定する請求項５に記載の溶接異常診断装置。
8. 前記溶接傾向診断手段は、前記統計量に基づいて統計的手法を用いて前記溶接異常判定上下限値を決定する請求項１に記載の溶接異常診断装置。
9. 前記溶接傾向診断手段は、前記統計量に基づいて機械学習を用いて前記溶接異常判定上下限値を決定する請求項１に記載の溶接異常診断装置。

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