JP7522079B2 - 積層計画作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、積層計画作成方法に関する。

近年、生産手段として３Ｄプリンタを用いた造形のニーズが高まっており、金属材料を用いた造形の実用化に向けて研究開発が進められている。金属材料を造形する３Ｄプリンタは、レーザ又は電子ビーム、更にはアーク等の熱源を用いて、金属粉体又は金属ワイヤを溶融させ、溶融金属を積層することで造形物を作製する。
しかし、上記のようにして形成される溶着ビードの表面には、脱酸材と酸素が反応したスラグ等の不純物が発生し、その不純物の上に更に溶着ビードを積層すると、アークの不安定性が増加し、不純物の巻き込みによる溶接不良も生じる。不純物の巻き込みは、溶融金属中に酸化物が閉じ込められて凝固する現象であって、不純物と金属との接合強度が小さいため、積層造形物の強度や耐久性を低下させてしまう。

このような溶接時に発生する不純物を除去する技術が、例えば特許文献１に開示されている。特許文献１には、溶着ビードを積層して造形物を製造する際に、溶着ビードの積層工程と、不純物の除去工程とを繰り返して造形する方法が採用されている。

特開2019-84553号公報

しかしながら、特許文献１の方法では、溶着ビードの積層工程と、不純物の除去工程とが一単位工程として扱われて、その単位工程を繰り返す形式となっている。このように、溶着ビードを積層する毎に不純物を除去すると、不純物の除去作業の時間が累積的に増加して生産性を低下させる。一方で、不純物の除去作業を全く実施しない場合は、金属層の中にスラグ等の不純物が取り込まれて造形物の品質を低下させるおそれがある。

スラグ等の不純物の累積的な付着程度については、その評価が困難であり、スラグ除去の頻度と欠陥発生との関係性を求めることは困難となっている。例えば、不純物の面積を検出することもできるが、不純物の面積値は、積層を重ねるとすぐに飽和して、これだけでは累積的な付着程度を評価することが難しい。また、不純物の厚さについても同様で、例えば溶着ビード表面の電気抵抗率を測定しても、測定値が大きくぶれてしまう。このように、溶接現場で不純物を直接的に測定することは困難であり、不純物の除去工程を実施するか省略するかの判断基準が定めにくい、という問題があった。

そこで本発明は、不必要な不純物の除去工程を省略でき、造形物の品質を低下させずに生産性を向上できる積層造形方法を提供することを目的とする。

本発明は下記の構成からなる。
溶加材が溶融及び凝固して形成される溶着ビードを積層して造形物を製造する積層造形方法であって、
前記溶着ビードを並べたビード層を形成するビード形成工程と、
前記ビード形成工程で形成された前記ビード層の表面に不純物が発生した領域を特定する不純物特定工程と、
前記不純物特定工程で特定された領域の前記不純物の厚さを推定する厚さ推定工程と、
を繰り返し実施し、
前記厚さ推定工程の実施後に、前記不純物を前記ビード層の表面から除去する除去工程を、推定された前記不純物の厚さに応じて選択的に実施する、
積層造形方法。

本発明によれば、不必要な不純物の除去工程を省略でき、造形物の品質を低下させずに生産性を向上できる。

図１は、造形物を製造する積層造形システムの全体構成図である。 図２は、コントローラの機能ブロック図である。 図３は、造形物を製造する積層造形方法の手順を示すフローチャートである。 図４は、繰り返し積層された溶着ビードの各ビード層の撮像画像と、二値化画像と、その面積率の測定例を示す説明図である。 図５は、画像処理より計算された不純物の面積率と、不純物厚さ比率の推移例を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
本実施形態の積層造形方法では、溶加材が溶融及び凝固して形成される溶着ビードを積層して造形物を製造する際に、溶着ビードに発生する不純物を適切なタイミングで除去することで、造形物の品質を低下させずに生産性を向上させている。

＜積層造形装置及び不純物除去装置の構成＞
図１は、造形物を製造する積層造形システムの全体構成図である。
積層造形システム１００は、積層造形装置１１と、不純物除去装置１３と、表面測定部１５と、上記各部を統括制御するコントローラ１７と、を備える。

積層造形装置１１は、先端軸にトーチ１９を有する溶接ロボット２１と、トーチ１９に溶加材（溶接ワイヤ）Ｍを供給する溶加材供給部２３と、電源部２５とを有する。トーチ１９は、溶加材Ｍを先端から突出した状態に保持する。

溶接ロボット２１は、多関節ロボットであり、先端軸に設けたトーチ１９には、溶加材Ｍが連続供給可能に支持される。トーチ１９の位置や姿勢は、ロボットアームの自由度の範囲で３次元的に任意に設定可能となっている。

トーチ１９は、不図示のシールドノズルを有し、シールドノズルからシールドガスが供給される。本構成で用いられるアーク溶接法としては、被覆アーク溶接や炭酸ガスアーク溶接等の消耗電極式、ＴＩＧ溶接やプラズマアーク溶接等の非消耗電極式のいずれであってもよく、製造する積層造形物に応じて適宜選定される。

例えば、消耗電極式の場合、シールドノズルの内部にはコンタクトチップが配置され、溶融電流が給電される溶加材Ｍがコンタクトチップに保持される。トーチ１９は、溶加材Ｍを保持しつつ、シールドガス雰囲気で溶加材Ｍの先端からアークを発生する。溶加材Ｍは、ロボットアーム等に取り付けた不図示の繰り出し機構により、溶加材供給部２３からトーチ１９に送給される。そして、トーチ１９を移動しつつ、連続送給される溶加材Ｍを溶融及び凝固させると、基材２７上に溶加材Ｍの溶融凝固体である線状の溶着ビードＢが形成される。

なお、溶加材Ｍを溶融させる熱源としては、上記したアークに限らない。例えば、アークとレーザとを併用した加熱方式、プラズマを用いる加熱方式、電子ビームやレーザを用いる加熱方式等、他の方式による熱源を採用してもよい。

溶加材Ｍは、あらゆる市販の溶接ワイヤを用いることができる。例えば、軟鋼，高張力鋼及び低温用鋼用のマグ溶接及びミグ溶接ソリッドワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１２）、軟鋼，高張力鋼及び低温用鋼用アーク溶接フラックス入りワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１３）等で規定されるワイヤを用いることができる。

上記構成の積層造形装置１１は、溶接ロボット２１の駆動により予め定めた積層計画に応じてトーチ１９を移動させるとともに、トーチ１９先端で溶加材Ｍを溶融させ、溶着ビードＢを形成する。

不純物除去装置１３は、汎用ロボット３１を備える。汎用ロボット３１は、溶接ロボット２１と同様に多関節ロボットであり、先端アーム３３の先端部には、除去ツール３５が装着される。汎用ロボット３１は、コントローラ１７からの指令により、除去ツール３５の位置や姿勢が、先端アーム３３の自由度の範囲で３次元的に任意に設定可能となっている。

汎用ロボット３１は、積層造形装置１１によって基材表面２７ａに積層された溶着ビードＢに生じるスラグ等の不純物を、除去ツール３５を用いて除去する。除去ツール３５としては、例えば、先端が平坦状、湾曲した凸状等に形成された多芯のワイヤ部材の束を備えたタガネ部材（チッパー）が挙げられるが、これに限らない。また、剥離しやすい不純物であれば、エアブロー装置を使用又は併用してもよい。

基材２７の上方には、積層された溶着ビードＢ（ビード層）の表面を測定対象とする表面測定部１５が配置される。表面測定部１５は、例えば溶着ビードＢの表面を撮像する撮像カメラであってもよく、他の測定機器であってもよい。撮像カメラの場合、撮像した画像情報が、コントローラ１７に入力される。また、表面測定部１５には、不図示の照明光学系等の測定に用いる付帯設備が設けられていてもよい。

また、表面測定部１５は、適宜なフレーム部材（不図示）に固定されるが、これに限らず、汎用ロボット３１や溶接ロボット２１に取り付けてもよい。

図２は、コントローラ１７の機能ブロック図である。
コントローラ１７は、溶接制御部４１と、判定部４３と、不純物除去制御部４５とを備える。

溶接制御部４１は、予め定めたトーチ１９の移動軌跡、溶接電流等の積層計画に応じて積層造形装置１１を駆動して、溶着ビードを形成する。
判定部４３は、形成された溶着ビード表面を表面測定部１５が測定して出力した出力信号を用いて、詳細を後述する所定のタイミングで、不純物除去装置１３を駆動させるトリガ信号を不純物除去制御部４５に出力する。
不純物除去制御部４５は、判定部４３からトリガ信号の入力を受けたときに、不純物除去装置１３を駆動して溶着ビード表面の不純物を除去する。

ここで、不純物とは、溶接欠陥を生じさせる溶接ビードの表面及びその周辺に発生した異物を意味する。具体的な不純物としては、スラグ、スパッタ、ヒュームの付着物等が挙げられる。特に溶着ビード内のスラグの残存は溶接欠陥に大きく影響するため、スラグの残存を確実に抑制する必要がある。

＜積層造形方法の手順＞
図３は、造形物を製造する積層造形方法の手順を示すフローチャートである。
コントローラ１７は、予め定めた積層計画に応じて溶接ロボット２１を駆動する。つまり、溶接ロボット２１は、コントローラ１７からの指令により、積層計画に基づくトーチ１９の移動軌跡に応じて、溶加材Ｍをアークで溶融させながらトーチ１９を移動する。これにより、トーチ１９の移動軌跡に沿って溶着ビードＢが形成される（Ｓ１：ビード積層工程）。

次に、コントローラ１７は、形成した溶着ビードＢのビード表面の不純物を、表面測定部１５により測定させる。具体的には、表面測定部１５はビード表面を撮像して、ビード表面の撮像画像をコントローラ１７に出力する（Ｓ２）。

コントローラ１７は、入力された撮像画像を画像処理して、撮像されたビード表面に発生した不純物の領域を特定する（Ｓ３）。この場合の画像処理は、例えば、不純物とビード地金（金属面）との表面性状の違いから生じる画像の輝度差を、二値化処理することにより、不純物の領域とビード地金との領域に区別する。二値化処理以外にも、例えばディープラーニングを用いたセグメンテーション技術を利用することもでき、その手法は特に限定されない。

そして、コントローラ１７は、二値化処理して得られた不純物の領域に対応する画素から、不純物の面積率を算出する（Ｓ４）。
図４は、繰り返し積層された溶着ビードの各ビード層の撮像画像と、二値化画像と、その面積率の測定例を示す説明図である。

ここでいう面積率とは、全画像領域に対する不純物の領域が占める割合であり、値が大きいほど不純物の面積が大きいことを意味する。図４に示すように、積層する層数が増加するほど不純物が層内に蓄積されるため、不純物は層数の増加とともに増加している。

次に、求めた不純物の面積率から不純物の厚さを後述する手法により推定して（Ｓ５）、推定された不純物の厚さが、予め設定した閾値と比較して閾値未満であった場合には（Ｓ６）、そのビード層に不純物が残存していても欠陥発生の確率は低いことが期待されるため、次層の溶着ビードを形成する（Ｓ７）。閾値以上であった場合には、不純物の残存により欠陥発生が予測されることから、そのビード層について不純物除去を実施する（Ｓ８）。Ｓ８の不純物の除去後、不純物の残存分を検出して、詳細は後述するが、どの程度に不純物が除去されたかを検証し（Ｓ９）、Ｓ７の次層の溶着ビードの形成を実施する。

以上の処理を、造形物の製造に必要なビード層の形成が全て完了するまで繰り返す。

上記した手順によれば、不純物が過剰に残存しないよう適切なタイミングでビード層表面の不純物を除去しながら、複数のビード層を積層することができる。その結果、内部に溶接欠陥が残存せず、強度の低下が抑制された高品位な造形物が得られるようになる。

＜不純物の厚さの推定＞
ここで、不純物の厚さを推定する手順を、以下に詳細に説明する。
１層目の積層において、蓄積する不純物の体積（不純物蓄積量）をＶ、発生する不純物の面積をＡ_１、不純物の厚さをｔ_１とすると、不純物の体積Ｖは（１）式で表せる。
Ｖ＝Ａ_１×ｔ_１ ・・・（１）

２層目の積層においては、蓄積する不純物の体積は、１層目の不純物の体積の２倍（２Ｖ）となり、不純物の面積をＡ_２、不純物の厚さをｔ_２とすると（２）式で表せる。
２Ｖ＝Ａ_２×ｔ_２ ・・・（２）
（１）、（２）式から、２層目の不純物の厚さｔ_２は（３）式で求められる。
ｔ_２＝２Ｖ／Ａ_２＝２（Ａ_１／Ａ_２）×ｔ_１ ・・・（３）

つまり、２層目の不純物の厚さｔ_２は、１層目の不純物の厚さｔ_１の２Ａ_１／Ａ_２倍となる。このような２Ａ_１／Ａ_２を２層目の不純物厚さ比率α_２として定義する。同様に、以降の積層された層の不純物の厚さは、層毎（ｉ番目の層）の不純物厚さ比率α_ｉを用いた計算により推定可能となる。このように、厳密な値は計算できないが、不純物の厚さの基準となる指標を求めることで、リアルタイムでの評価がしやすくなる。

例えば、積層途中におけるｉ層目（ｉは２以上の整数）の不純物の厚さｔ_ｉは、ｋ層目（例えばｋ＝１とする）の不純物の厚さｔ_ｋを用いて（４）式で表せる。
ｔ_ｉ＝α_ｉ×ｔ_ｋ ・・・（４）
このｉ層目でビード層表面に生じた不純物を除去した場合、ｉ層目の不純物の面積をＡ_ｉとし、不純物を除去した後に残存する不純物の面積をＡ_ｍとする。また、不純物を除去した後にｉ＋１層目のビード層を積層した場合、ｉ＋１層目の不純物の面積をＡ_ｉ＋１、不純物の厚さをｔ_ｉ＋１とする。

ｉ＋１層目の不純物の蓄積量Ｖ_ｉ＋１は、ｉ層目の不純物の除去後に残存する不純物（α_ｉ×ｔ_ｉ×Ａ_ｍ）に加えて、新たに１層分の不純物（Ａ_１×ｔ_１）が加わり、（５）式で表せる。
Ｖ_ｉ＋１＝Ａ_ｉ＋１×ｔ_ｉ＋１
＝（α_ｉ×ｔ_ｋ×Ａ_ｍ）＋（Ａ_１×ｔ_１） ・・・（５）

（５）式からＮ＋１層目の不純物の厚さｔ_ｉ＋１は、（６）式で表すことができる。
ｔ_ｉ＋１＝（α_ｉ×ｔ_ｋ×Ａ_ｍ＋Ａ_１×ｔ_１）／Ａ_ｉ＋１ ・・・（６）
つまり、｛（α_ｉ×ｔ_ｋ×Ａ_ｍ＋Ａ_１×ｔ_１）／Ａ_ｉ＋１｝／ｔ_１｝がｉ＋１層目の不純物厚さ比率α_ｉ＋１となる。

このようにして各層における不純物の厚さｔ_ｉを推定する一例を表１に示す。
表１には、溶着ビード層を１～３層まで順次に積層した後、３層目のビード層に生じた不純物を除去し、その後、４層目のビード層を積層した場合の各層における不純物の厚さの推定値を模式的に示している。

１層目のビード層には、溶着ビードの体積等に応じて特定の割合の不純物が発生する。この１層目の不純物の体積を基準の体積Ｖ_１（＝１）とする。
また、１層目のビード層の表面には、不純物が例えば面積率３０％で存在したとする。面積率は、ビード層を撮像した撮像画像の全面積をＡ_０、撮像画像のうち不純物が占める面積をＡ_１とすると、Ａ_１／Ａ_０×１００％で表せる。この場合の１層目の不純物の厚さｔ_１は、１層のビード層で発生する不純物の体積Ｖ_１を面積率で除算した値（＝１層目の不純物蓄積量×１／（０．３０／Ａ_０））と推定する。このとき、不純物厚さ比率α₁は基準の１となる。

１層目の不純物は、ビード層の上面に形成されるため、２層目のビード層を形成する際に再び２層目の層内に取り込まれ、２層目の上面に蓄積される。つまり、２層目の不純物の体積Ｖ_２は、１層目の不純物の体積Ｖ_１の概ね２倍となる。ただし１層目と２層目との不純物発生面積は一致しない。そこで、ここでは面積率を用いて補正する。

１層目と２層目を連続して積層する場合、２層目の不純物面積は１層目の不純物面積より増加するため、２層目のビード層の不純物の面積率は１層目の基準面積率より大きくなる。ここでは、２層目の不純物の面積が、測定の結果、１層目の１．２倍に増加したとする（不純物の面積率の測定結果が３６％）。その場合、２層目の不純物の厚さｔ_２を、１層目と２層目の不純物の概略合計を２層目の不純物の面積率で除算した値（＝１層目の不純物蓄積量×２／（０．３６×Ａ_０）と推定する。このとき、ｔ_２とｔ_１の比に相当する不純物厚さ比率α_２は２×０．３０／０．３６となる。

同様に、３層目の不純物の厚さｔ_３を１層目の不純物蓄積量×３／（０．４０×Ａ_０）と推定する（不純物の面積率の測定結果が４０％）。このとき、ｔ_３とｔ_１の比に相当する不純物厚さ比率α_３は３×０．３０／０．４０となる。
ここで、３層目の不純物の厚さｔ_３が、予め定めた閾値を超えたものとして、３層目のビード層を積層した後に不純物の除去処理を実施し、３層目に存在していた不純物の内、積層物面積の９０％を除去したとする。つまり、不純物の残存面積率が１０％であるとする。この場合、残存するスラグの厚さは変化せず前記ｔ_３のままである。

次に、不純物の除去処理を実施した３層目のビード層の上に、４層目のビード層を形成する（不純物の面積率の測定結果が３２％）。この４層目のビード層には、３層目までの不純物の残存分と、新たな１層分（＝１）の不純物とが含まれる。また、不純物の面積率は、３層目までの不純物の残存物と、新たな１層分との合計体積に応じた面積率となる。

こうして、４層面の不純物の体積Ｖ_４は、（７）式で推定される。
Ｖ_４＝１層目の不純物蓄積量×１＋０．１０×{１層目の不純物蓄積量×３（０．４０）)} ・・・（７）
（７）式の右辺第２項は、不純物を除去した後の不純物残存分であり、右辺第１項は、新たに積層した溶着ビードによる不純物の増加分を表す。また、４層目の不純物厚さ比率をα_４とした場合、不純物の厚さｔ_４は、
ｔ_４＝[１層目の不純物蓄積量×１＋０．１０×{１層目の不純物蓄積量×３／（０．４０）}]／（０．３２×Ａ_０)
として表せる。このとき、ｔ_４とｔ_１の比に相当する不純物厚さ比率α_４は｛１＋０．１×（３／０．４０）｝×（０．３０／０．３２）となる。

つまり、不純物を除去した後に残存した前層の不純物が占める面積と、前層の不純物の厚さとを考慮すると、現在観察している不純物の厚さは、（８）式により推定できる。なお、（８）式における面積は、面積の絶対値を用いる必要なく面積率であってもよい。
不純物厚さ＝（残存不純物の面積×前層の不純物の厚さ＋初層の不純物の面積×単位厚さ）÷（表層の不純物の面積） ・・・（８）

＜積層造形時における不純物の厚さ推移の例＞
図５は、画像処理より計算された不純物の面積率と、不純物厚さ比率の推移例を示すグラフである。ここでの不純物厚さ比率は、１層目の不純物厚さを単位厚さとしている。
図５によれば、ビード層を積層するにしたがって、不純物の厚さ比率が一定の比率で増加していく傾向が読み取れる。

不純物の除去工程を実施するか否かの判断基準となる閾値は、実験的に求めておくことが好ましい。例えば、不純物の厚さ推定値を基に、不純物の巻き込み等によって欠陥が発生する限界の層数を予め実験的に求めておく。その実験によって求めた限界の層数は、不純物除去の未実施を許容できる限界値と捉えることができる。そこで、この限界の層数に対応する不純物の厚さ比率を閾値に設定する。また、閾値を安全側に設定するために、閾値に安全率等の数値を乗算することで閾値を下げることが好ましい。このように設定された閾値と実際に予測した不純物の厚さ比率との比較を行う。

図５では、６層目のビード層を形成したときと、１６層目のビード層を形成したときに不純物の除去工程を実施している。
例えば、不純物厚さ比率の閾値を５とした場合には、７～１６層の積層を連続して行い、１６層目で不純物厚さ比率が５を超えるため、この１６層目で不純物の除去工程を実施することになる。また、この閾値５に１．２５倍の安全率を加味すると、スラグ厚さ比率４（＝５／１．２５）が新たな閾値となる。

本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、実施形態の各構成を相互に組み合わせることや、明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。

以上の通り、本明細書には次の事項が開示されている。
（１） 溶加材が溶融及び凝固して形成される溶着ビードを積層して造形物を製造する積層造形方法であって、
前記溶着ビードを並べたビード層を形成するビード形成工程と、
前記ビード形成工程で形成された前記ビード層の表面に不純物が発生した領域を特定する不純物特定工程と、
前記不純物特定工程で特定された領域の前記不純物の厚さを推定する厚さ推定工程と、
を繰り返し実施し、
前記厚さ推定工程の実施後に、前記不純物を前記ビード層の表面から除去する除去工程を、推定された前記不純物の厚さに応じて選択的に実施する、
積層造形方法。
この積層造形方法によれば、不純物の厚さを基準にすることで、累積的なスラグなどの不純物堆積の程度と欠陥発生の関係を特定できる。その関係を基に不必要な除去工程を省略できるので、造形物の品質を低下させずに生産性を向上できる。

（２） 前記不純物特定工程は、前記ビード層の表面を撮像して、得られた撮像情報から前記ビード層の表面に発生した前記不純物の領域を特定する、（１）に記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、ビード層の撮像画像から迅速かつ高精度に不純物の領域を特定できる。

（３） 前記厚さ推定工程は、
前記不純物特定工程で特定された前記ビード層の表面における前記不純物の面積と、
前記ビード形成工程で形成された前記ビード層の層数と、
を含む履歴情報に応じて前記不純物の厚さを推定する、（１）又は（２）に記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、厳密な値は計算できないが、不純物の厚さの基準となる指標が簡単に求められ、これにより、リアルタイムで評価しやすくなる。

（４） 積層途中におけるｉ層目の不純物の厚さｔ_ｉを、ｉは２以上の整数、ｋは１以上の整数としたときに、基準とするｋ層目の不純物厚さt_ｋと比率α_ｉとを用いて、ｔ_ｉ＝α_ｉ×ｔ_ｋ により推定する、（３）に記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、１層当たりの不純物の厚さを、その層の不純物の厚さの比率を用いて求めることで、基準とする不純物の厚さに対してi層目における不純物の厚さの増加割合を簡易かつ定量的に評価できる。

（５） 前記除去工程の後で前記ビード層の表面に残る前記不純物の残存面積を求める工程を更に備え、
前記厚さ推定工程は、前記除去工程を実施した層の次層における前記不純物の厚さを、前記不純物の残存面積を含む前記履歴情報に基づいて推定する、（３）又は（４）に記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、除去工程による不純物の除去の程度が、次層の不純物の厚さの推定に盛り込まれるため、仮に不純物の除去が不十分であっても、それによる品質の劣化を抑制できる。

（６） 前記不純物の残存面積を求める工程は、前記除去工程の後で前記ビード層の表面を撮像し、得られた撮像情報から前記残存面積を求める、（５）に記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、ビード層の撮像画像から迅速かつ高精度に残存した不純物の領域を特定できる。

（７） 前記厚さ推定工程後に、前記不純物の厚さと予め定めた閾値とを比較して、前記不純物の厚さが前記閾値未満の場合に前記ビード形成工程を実施し、前記閾値以上の場合に前記除去工程を実施する、（１）～（６）のいずれか１つに記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、欠陥発生の予防に最低限必要な回数でのみ、不純物の除去工程を実施することで、品質を維持しつつ生産性を可能な限り向上させることができる。

（８） 前記不純物はスラグを含む、（１）～（７）のいずれか１つに記載の積層造形方法。
この積層造形方法によれば、溶接欠陥に影響するスラグの残存を確実に抑制できる。

１１ 積層造形装置
１３ 不純物除去装置
１５ 表面測定部
１７ コントローラ
１９ トーチ
２１ 溶接ロボット
２３ 溶加材供給部
２５ 電源部
２７ 基材
２７ａ 基材表面
３１ 汎用ロボット
３３ 先端アーム
３５ 除去ツール
４１ 溶接制御部
４３ 判定部
４５ 不純物除去制御部
Ｂ 溶着ビード
Ｍ 溶加材
１００ 積層造形システム

Claims (8)

1. 溶加材が溶融及び凝固して形成される溶着ビードを積層して造形物を製造する積層造形方法であって、
   前記溶着ビードを並べたビード層を形成するビード形成工程と、
   前記ビード形成工程で形成された前記ビード層の表面に不純物が発生した領域を特定する不純物特定工程と、
   前記不純物特定工程で特定された領域の前記不純物の厚さを推定する厚さ推定工程と、
   を繰り返し実施し、
   前記厚さ推定工程の実施後に、前記不純物を前記ビード層の表面から除去する除去工程を、推定された前記不純物の厚さに応じて選択的に実施する、
   積層造形方法。
2. 前記不純物特定工程は、前記ビード層の表面を撮像して、得られた撮像情報から前記ビード層の表面に発生した前記不純物の領域を特定する、
   請求項１に記載の積層造形方法。
3. 前記厚さ推定工程は、
   前記不純物特定工程で特定された前記ビード層の表面における前記不純物の面積と、
   前記ビード形成工程で形成された前記ビード層の層数と、
   を含む履歴情報に応じて前記不純物の厚さを推定する、
   請求項１又は２に記載の積層造形方法。
4. 積層途中におけるｉ層目の不純物の厚さｔ_ｉを、ｉは２以上の整数、ｋは１以上の整数としたときに、基準とするｋ層目の不純物厚さt_ｋと比率α_ｉとを用いて、ｔ_ｉ＝α_ｉ×ｔ_ｋ により推定する、
   請求項３に記載の積層造形方法。
5. 前記除去工程の後で前記ビード層の表面に残る前記不純物の残存面積を求める工程を更に備え、
   前記厚さ推定工程は、前記除去工程を実施した層の次層における前記不純物の厚さを、前記不純物の残存面積を含む前記履歴情報に基づいて推定する、
   請求項３又は４に記載の積層造形方法。
6. 前記不純物の残存面積を求める工程は、前記除去工程の後で前記ビード層の表面を撮像し、得られた撮像情報から前記残存面積を求める、
   請求項５に記載の積層造形方法。
7. 前記厚さ推定工程後に、前記不純物の厚さと予め定めた閾値とを比較して、前記不純物の厚さが前記閾値未満の場合に前記ビード形成工程を実施し、前記閾値以上の場合に前記除去工程を実施する、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の積層造形方法。
8. 前記不純物はスラグを含む、
   請求項１～７のいずれか１項に記載の積層造形方法。

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